Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 6	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.09 55	0.09 1	0.14 108	0.10 1	0.14 43	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.12 21	0.13 73	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 35	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 77	0.09 88	0.17 69	0.19 163	0.11 183	0.14 39	0.16 209	0.21 82	0.20 168	0.10 35	0.17 176	0.11 92	0.12 153	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

PipStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 11	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.12 5	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

S2M2_XL	0.10 9	0.09 88	0.21 121	0.14 2	0.10 126	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 48	0.09 27	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 124	0.08 41	0.20 109	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.14 108	0.25 160	0.19 139	0.17 221	0.23 262	0.15 196	0.15 256	0.12 5	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

U	1.00 681	0.09 88	0.21 121	0.21 292	3.68 713	6.12 716	0.14 108	0.21 82	0.21 190	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.07 128	0.05 40	5.42 723	2.90 721	0.07 186	0.06 145

aanet-new-34k	0.12 77	0.11 224	0.26 185	0.19 163	0.07 2	0.14 39	0.14 108	0.21 82	0.18 120	0.12 90	0.15 137	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 77	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.13 340	0.20 239	0.16 209	0.23 123	0.18 120	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.13 201	0.13 12	0.12 114	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 77	0.08 41	0.29 229	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 612

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 88	0.17 69	0.18 105	0.10 126	0.15 57	0.16 209	0.23 123	0.15 60	0.10 35	0.16 156	0.09 27	0.11 119	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.08 324

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 124	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.14 390	0.18 162	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.16 202	0.21 239	0.09 27	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 164	0.19 520	0.70 583	0.17 53	0.12 259	0.13 28	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.10 35	0.12 68	0.10 57	0.10 80	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 77	0.09 88	0.18 83	0.18 105	0.09 55	0.13 28	0.16 209	0.25 160	0.21 190	0.11 58	0.16 156	0.09 27	0.11 119	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.04 1	0.05 34

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 121	0.15 6	0.11 183	0.10 13	0.13 73	0.15 11	0.08 1	0.12 90	0.10 36	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 144	0.13 1	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 80	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 77	0.09 88	0.21 121	0.18 105	0.13 340	0.18 162	0.16 209	0.24 142	0.20 168	0.16 202	0.21 239	0.09 27	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 97	0.10 8	0.20 66	0.14 43	0.09 16	0.10 36	0.09 27	0.12 153	0.13 12	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.14 164	0.07 5	0.17 69	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.21 82	0.19 139	0.77 662	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

4.5_new	0.11 46	0.11 224	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.08 4	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 224	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.08 4	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

2w_stereo	0.11 46	0.10 144	0.15 23	0.18 105	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.27 195	0.20 168	0.14 153	0.14 123	0.08 4	0.11 119	0.13 12	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 124	0.09 88	0.24 161	0.20 237	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.22 100	0.16 71	0.12 90	0.19 207	0.15 196	0.11 119	0.13 12	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.06 145

gcap-zeroshot	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.17 53	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 77	0.08 41	0.29 229	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 612

testlalala	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.17 53	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

depth_test_26	0.11 46	0.07 5	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.12 90	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.10 6	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 324

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 105	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.16 16	0.12 17	0.10 35	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.11 15	0.12 33	0.17 25	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DNS	0.21 350	0.09 88	0.27 197	0.24 477	0.11 183	0.29 446	0.16 209	0.27 195	0.16 71	1.35 690	0.18 197	0.17 230	0.12 153	0.14 31	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.12 516

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.17 25	0.14 43	0.08 2	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 137	0.16 25	0.10 126	0.13 28	0.13 73	0.18 37	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

aanet-new-32k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.20 237	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 142	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.20 237	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 142	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 144	0.26 185	0.18 105	0.09 55	0.14 39	0.14 108	0.20 66	0.13 25	0.11 58	0.13 88	0.10 57	0.11 119	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 77	0.11 224	0.22 137	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.15 60	0.13 122	0.16 156	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 77	0.11 224	0.26 185	0.20 237	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.12 122	0.11 119	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 77	0.12 284	0.27 197	0.21 292	0.09 55	0.19 197	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.12 90	0.13 88	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 77	0.11 224	0.23 151	0.22 363	0.09 55	0.16 97	0.14 108	0.24 142	0.19 139	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.13 201	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.04 2	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 77	0.10 144	0.21 121	0.21 292	0.11 183	0.20 239	0.16 209	0.21 82	0.17 99	0.12 90	0.17 176	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 164	0.21 548	0.47 460	0.17 53	0.12 259	0.15 57	0.14 108	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.14 123	0.12 122	0.10 80	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 124	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 124	0.11 224	0.38 352	0.17 53	0.11 183	0.17 134	0.14 108	0.23 123	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.13 142	0.11 119	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 77	0.13 352	0.15 23	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.17 260	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 376	0.14 31	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

Foundation-i1	0.13 124	0.07 5	0.16 48	0.17 53	0.11 183	0.17 134	0.16 209	0.32 279	0.22 207	0.15 173	0.17 176	0.20 277	0.13 201	0.14 31	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 224	0.20 109	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.17 25	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.09 55	0.13 28	0.13 73	0.22 100	0.16 71	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

MatchStereo	0.11 46	0.08 41	0.23 151	0.16 25	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.20 66	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.08 24	0.16 97	0.13 73	0.21 82	0.11 9	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.07 2	0.16 97	0.12 33	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 174	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.14 164	0.09 88	0.24 161	0.17 53	0.09 55	0.20 239	0.13 73	0.20 66	0.14 43	0.61 642	0.13 88	0.13 142	0.11 119	0.14 31	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MonStereo	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.18 105	0.10 126	0.13 28	0.12 33	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 69	0.15 6	0.11 183	0.16 97	0.13 73	0.21 82	0.16 71	0.11 58	0.15 137	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 41	0.16 48	0.17 53	0.08 24	0.16 97	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MonSter	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 41	0.15 23	0.19 163	0.11 183	0.14 39	0.10 8	0.22 100	0.18 120	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.11 119	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

test_for_model	0.13 124	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

CAS	0.15 200	0.07 5	0.21 121	0.41 658	0.16 484	0.20 239	0.18 310	0.22 100	0.19 139	0.15 173	0.19 207	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.13 170	0.29 665	0.04 2	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.14 558

CroCo-Stereo	0.14 164	0.13 352	0.24 161	0.25 517	0.11 183	0.11 15	0.18 310	0.32 279	0.23 233	0.12 90	0.12 68	0.18 244	0.12 153	0.14 31	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
SE	0.16 216	0.14 401	0.19 93	0.21 292	0.11 183	0.23 327	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.20 253	0.27 306	0.15 196	0.17 311	0.15 71	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.08 324

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.18 105	0.09 55	0.11 15	0.12 33	0.16 16	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.10 126	0.15 57	0.10 8	0.18 37	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.09 55	0.14 39	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.09 55	0.14 39	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 77	0.11 224	0.35 304	0.20 237	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.12 90	0.14 123	0.12 122	0.12 153	0.15 71	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.07 186	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 77	0.11 224	0.28 215	0.20 237	0.08 24	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.19 139	0.12 90	0.14 123	0.12 122	0.12 153	0.15 71	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 77	0.11 224	0.25 175	0.21 292	0.08 24	0.13 28	0.14 108	0.25 160	0.21 190	0.12 90	0.15 137	0.09 27	0.14 237	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.18 105	0.14 390	0.18 162	0.15 160	0.23 123	0.21 190	0.16 202	0.22 253	0.10 57	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.15 160	0.24 142	0.17 99	0.13 122	0.15 137	0.16 218	0.13 201	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.15 160	0.25 160	0.16 71	0.14 153	0.15 137	0.17 230	0.12 153	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.19 47	0.15 60	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.18 37	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.11 92	0.10 80	0.15 71	0.13 170	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 77	0.11 224	0.18 83	0.18 105	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.07 1	0.12 153	0.15 71	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.09 2	0.16 16	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

LG-Stereo	0.13 124	0.10 144	0.24 161	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.18 310	0.21 82	0.18 120	0.11 58	0.17 176	0.09 27	0.09 35	0.15 71	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

S2M2_L	0.13 124	0.11 224	0.20 109	0.16 25	0.12 259	0.12 21	0.07 1	0.18 37	0.20 168	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.12 153	0.15 71	0.14 208	0.13 550	0.09 509	0.09 355	0.10 469	0.11 476	0.09 395
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.14 164	0.10 144	0.19 93	0.18 105	0.10 126	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.13 122	0.18 197	0.16 218	0.16 280	0.15 71	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

GIP-stereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.29 235	0.18 120	0.11 58	0.16 156	0.13 142	0.09 35	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

RAStereo	0.13 124	0.12 284	0.27 197	0.22 363	0.11 183	0.15 57	0.18 310	0.23 123	0.23 233	0.13 122	0.17 176	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.05 34

GMOStereo	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

error version	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

test-v	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

test-2	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 144	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 97	0.14 108	0.14 6	0.13 25	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 80	0.16 100	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

BStereo	0.13 124	0.10 144	0.42 409	0.18 105	0.11 183	0.13 28	0.14 108	0.24 142	0.22 207	0.12 90	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.16 100	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

Anonymus123	0.14 164	0.10 144	0.42 409	0.18 105	0.11 183	0.36 539	0.14 108	0.28 218	0.22 207	0.12 90	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.16 100	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

GEAStereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.12 259	0.19 197	0.16 209	0.20 66	0.14 43	0.12 90	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

GSStereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.17 53	0.12 259	0.19 197	0.16 209	0.26 180	0.18 120	0.13 122	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

GS-Stereo							0.16 209	0.26 180	0.18 120	0.13 122	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

gasm-f	0.12 77	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.20 66	0.14 43	0.12 90	0.19 207	0.10 57	0.11 119	0.16 100	0.11 43	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.09 359	0.08 324

asd	0.10 9	0.10 144	0.15 23	0.17 53	0.10 126	0.16 97	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.10 80	0.16 100	0.11 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 144	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.08 4	0.11 119	0.16 100	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 46	0.09 88	0.14 8	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.25 160	0.16 71	0.14 153	0.13 88	0.08 4	0.10 80	0.16 100	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.11 183	0.18 162	0.12 33	0.23 123	0.14 43	0.13 122	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.16 100	0.11 43	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 77	0.08 41	0.14 8	0.18 105	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.25 160	0.21 190	0.13 122	0.16 156	0.08 4	0.12 153	0.16 100	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 100	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 329	0.72 682	0.70 583	0.17 53	0.08 24	0.15 57	0.15 160	0.18 37	0.16 71	0.13 122	0.12 68	0.09 27	0.08 15	0.16 100	0.13 170	0.35 672	0.04 2	0.08 261	0.07 237	0.11 476	0.23 646

AEACV	0.13 124	0.09 88	0.23 151	0.18 105	0.19 557	0.19 197	0.16 209	0.23 123	0.14 43	0.13 122	0.17 176	0.13 142	0.16 280	0.16 100	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

test-1	0.17 235	0.11 224	0.40 376	0.23 422	0.13 340	0.22 304	0.23 495	0.34 306	0.26 277	0.20 253	0.24 276	0.22 302	0.14 237	0.16 100	0.20 384	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.08 324

CREStereo++_RVC	0.15 200	0.08 41	0.26 185	0.17 53	0.11 183	0.18 162	0.13 73	0.22 100	0.30 342	0.21 267	0.30 343	0.13 142	0.11 119	0.16 100	0.15 241	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 601	0.06 103	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.15 200	0.18 504	0.28 215	0.22 363	0.10 126	0.22 304	0.15 160	0.22 100	0.27 288	0.22 275	0.26 298	0.14 174	0.12 153	0.16 100	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

Anonymus	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.19 163	0.10 126	0.16 97	0.15 160	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.09 16	0.14 174	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

quiztm	0.15 200	0.15 440	0.25 175	0.22 363	0.14 390	0.17 134	0.17 260	0.33 294	0.21 190	0.18 239	0.21 239	0.14 174	0.10 80	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.05 34

TS12	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.21 292	0.09 55	0.19 197	0.14 108	0.23 123	0.16 71	0.14 153	0.19 207	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 77	0.12 284	0.28 215	0.19 163	0.08 24	0.17 134	0.15 160	0.22 100	0.18 120	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 77	0.11 224	0.24 161	0.20 237	0.09 55	0.19 197	0.15 160	0.26 180	0.20 168	0.11 58	0.12 68	0.10 57	0.13 201	0.17 118	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1a	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 162	0.16 209	0.25 160	0.16 71	0.16 202	0.16 156	0.18 244	0.13 201	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 617	0.07 5	0.63 555	0.18 105	0.13 340	0.15 57	0.11 20	0.20 66	0.11 9	2.05 707	0.12 68	0.23 324	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	4.20 719	0.07 241

NLSM3	0.13 124	0.10 144	0.17 69	0.21 292	0.13 340	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.24 250	0.11 58	0.15 137	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.05 7	0.05 34

FE-Mocha	0.16 216	0.10 144	0.33 281	0.19 163	0.13 340	0.19 197	0.15 160	0.35 330	0.22 207	0.24 298	0.24 276	0.20 277	0.14 237	0.17 118	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

DA	0.14 164	0.10 144	0.18 83	0.21 292	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.14 153	0.17 176	0.16 218	0.14 237	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

GGEV	0.14 164	0.10 144	0.18 83	0.21 292	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.14 153	0.17 176	0.16 218	0.14 237	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

2.5w	0.11 46	0.10 144	0.15 23	0.18 105	0.09 55	0.15 57	0.15 160	0.20 66	0.15 60	0.12 90	0.13 88	0.10 57	0.09 35	0.17 118	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.19 197	0.10 8	0.22 100	0.17 99	0.14 153	0.12 68	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.19 197	0.10 8	0.22 100	0.17 99	0.14 153	0.12 68	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 118	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.18 105	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 118	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Occ-G	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.17 53	0.10 126	0.15 57	0.19 357	0.22 100	0.19 139	0.13 122	0.19 207	0.21 290	0.11 119	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145

Pointernet	0.13 124	0.07 5	0.27 197	0.19 163	0.11 183	0.20 239	0.12 33	0.31 267	0.24 250	0.15 173	0.15 137	0.13 142	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

IGEV++	0.13 124	0.10 144	0.23 151	0.21 292	0.10 126	0.15 57	0.15 160	0.29 235	0.16 71	0.12 90	0.15 137	0.12 122	0.12 153	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

MaDis-Stereo	0.14 164	0.13 352	0.26 185	0.19 163	0.14 390	0.16 97	0.13 73	0.25 160	0.21 190	0.13 122	0.14 123	0.14 174	0.11 119	0.17 118	0.17 299	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

CASnet	0.14 164	0.12 284	0.22 137	0.22 363	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.22 275	0.20 224	0.15 196	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.11 492	0.09 425	0.08 270	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 164	0.14 401	0.33 281	0.20 237	0.09 55	0.21 272	0.10 8	0.26 180	0.20 168	0.18 239	0.19 207	0.15 196	0.13 201	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.06 145

LoS_RVC	0.13 124	0.10 144	0.19 93	0.18 105	0.16 484	0.20 239	0.18 310	0.20 66	0.17 99	0.13 122	0.19 207	0.12 122	0.15 256	0.17 118	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.12 516

CroCo-Stereo Lap2	0.15 200	0.15 440	0.28 215	0.25 517	0.18 530	0.11 15	0.19 357	0.28 218	0.21 190	0.13 122	0.16 156	0.15 196	0.12 153	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

cross-raft	0.17 235	0.12 284	0.41 399	0.23 422	0.10 126	0.20 239	0.24 517	0.33 294	0.23 233	0.23 283	0.28 314	0.29 408	0.15 256	0.17 118	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

TANstereo	0.15 200	0.09 88	0.28 215	0.16 25	0.08 24	0.25 369	0.14 108	0.23 123	0.28 307	0.24 298	0.30 343	0.16 218	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

sAnonymous2	0.20 329	0.21 548	0.58 533	0.24 477	0.17 508	0.22 304	0.19 357	0.34 306	0.28 307	0.17 221	0.19 207	0.17 230	0.16 280	0.17 118	0.14 208	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.23 634	0.17 592

CroCo_RVC	0.20 329	0.21 548	0.58 533	0.24 477	0.17 508	0.22 304	0.19 357	0.34 306	0.28 307	0.17 221	0.19 207	0.17 230	0.16 280	0.17 118	0.14 208	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.23 634	0.17 592

S	0.19 308	0.12 284	0.22 137	0.22 363	0.13 340	0.31 482	0.22 468	0.30 255	0.27 288	0.25 308	0.31 358	0.20 277	0.20 367	0.18 146	0.17 299	0.12 530	0.09 509	0.15 594	0.16 613	0.11 476	0.12 516

SMOE	0.17 235	0.11 224	0.21 121	0.20 237	0.09 55	0.26 393	0.21 440	0.30 255	0.23 233	0.21 267	0.27 306	0.21 290	0.17 311	0.18 146	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.12 530	0.07 237	0.11 476	0.07 241

aanet-new-78k	0.13 124	0.11 224	0.44 432	0.21 292	0.08 24	0.14 39	0.14 108	0.21 82	0.16 71	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.13 201	0.18 146	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 77	0.13 352	0.28 215	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.14 123	0.09 27	0.13 201	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

RT-Monster	0.15 200	0.08 41	0.21 121	0.17 53	0.14 390	0.20 239	0.11 20	0.29 235	0.32 367	0.24 298	0.22 253	0.17 230	0.13 201	0.18 146	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

FlowAnything_test	0.14 164	0.11 224	0.21 121	0.21 292	0.12 259	0.17 134	0.16 209	0.25 160	0.16 71	0.15 173	0.13 88	0.15 196	0.14 237	0.18 146	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.12 549	0.08 270	0.09 395

MSCF	0.13 124	0.12 284	0.21 121	0.22 363	0.10 126	0.16 97	0.15 160	0.26 180	0.18 120	0.17 221	0.16 156	0.11 92	0.13 201	0.18 146	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

qwe	0.11 46	0.10 144	0.14 8	0.17 53	0.10 126	0.15 57	0.12 33	0.25 160	0.17 99	0.14 153	0.13 88	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.10 8	0.19 47	0.18 120	0.14 153	0.17 176	0.09 27	0.10 80	0.18 146	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 69	0.19 163	0.11 183	0.13 28	0.11 20	0.22 100	0.15 60	0.11 58	0.12 68	0.12 122	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 270	0.06 145

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.18 105	0.07 2	0.15 57	0.11 20	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.07 2	0.17 134	0.13 73	0.18 37	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.11 92	0.12 153	0.18 146	0.11 43	0.08 293	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.25 175	0.16 25	0.11 183	0.14 39	0.16 209	0.17 25	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.10 454
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HUF	0.15 200	0.11 224	0.38 352	0.17 53	0.11 183	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.20 168	0.11 58	0.13 88	0.14 174	0.11 119	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.20 651	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.14 558

castereo++	0.13 124	0.10 144	0.18 83	0.18 105	0.10 126	0.27 404	0.13 73	0.23 123	0.23 233	0.11 58	0.13 88	0.16 218	0.10 80	0.18 146	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.08 24	0.09 1	0.13 73	0.24 142	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

WCG-NET	0.14 164	0.09 88	0.23 151	0.18 105	0.08 24	0.18 162	0.17 260	0.21 82	0.28 307	0.18 239	0.21 239	0.15 196	0.12 153	0.18 146	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 124	0.10 144	0.22 137	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.16 71	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo-weight	0.15 200	0.09 88	0.26 185	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.36 349	0.29 326	0.24 298	0.20 224	0.19 264	0.10 80	0.18 146	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

trnet	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.15 6	0.07 2	0.21 272	0.12 33	0.24 142	0.24 250	0.16 202	0.21 239	0.15 196	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 164	0.11 224	0.32 264	0.19 163	0.11 183	0.18 162	0.17 260	0.20 66	0.22 207	0.14 153	0.24 276	0.15 196	0.10 80	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.10 428	0.06 145

UniTT-Stereo	0.14 164	0.10 144	0.30 240	0.21 292	0.13 340	0.17 134	0.13 73	0.19 47	0.18 120	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.11 119	0.18 146	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.06 145

CES	0.14 164	0.08 41	0.19 93	0.17 53	0.22 600	0.18 162	0.16 209	0.23 123	0.19 139	0.14 153	0.17 176	0.14 174	0.10 80	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 270	0.18 605

RCA-Stereo	0.16 216	0.09 88	0.25 175	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.36 349	0.35 407	0.20 253	0.25 288	0.17 230	0.17 311	0.18 146	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

CREStereo	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.14 2	0.08 24	0.22 304	0.15 160	0.25 160	0.24 250	0.16 202	0.21 239	0.14 174	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.09 396	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.18 260	0.09 88	0.32 264	0.22 363	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.42 421	0.19 139	0.31 423	0.45 532	0.20 277	0.14 237	0.18 146	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 260	0.09 88	0.32 264	0.22 363	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.42 421	0.19 139	0.31 423	0.45 532	0.20 277	0.14 237	0.18 146	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PhaseNet	0.13 124	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.11 58	0.12 68	0.16 218	0.12 153	0.19 173	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

LGCAT	0.11 46	0.07 5	0.15 23	0.14 2	0.09 55	0.12 21	0.12 33	0.13 5	0.10 4	0.12 90	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.12 114	0.11 490	0.11 564	0.05 1	0.06 153	0.05 7	0.12 516

aanet-new-60k	0.12 77	0.11 224	0.32 264	0.20 237	0.08 24	0.16 97	0.13 73	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.12 68	0.11 92	0.11 119	0.19 173	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new	0.13 124	0.11 224	0.30 240	0.20 237	0.13 340	0.20 239	0.14 108	0.23 123	0.16 71	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.15 256	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145

VMStereo-Base	0.13 124	0.08 41	0.22 137	0.15 6	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.24 142	0.25 265	0.14 153	0.22 253	0.17 230	0.12 153	0.19 173	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

VIP-Stereo	0.12 77	0.12 284	0.21 121	0.18 105	0.11 183	0.24 350	0.12 33	0.19 47	0.18 120	0.10 35	0.13 88	0.11 92	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Replicate-Monster	0.12 77	0.10 144	0.32 264	0.16 25	0.08 24	0.17 134	0.10 8	0.22 100	0.19 139	0.11 58	0.10 36	0.10 57	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.08 324

AdaDepth	0.11 46	0.09 88	0.20 109	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.13 73	0.16 16	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.09 27	0.09 35	0.19 173	0.12 114	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GASTEREO	0.13 124	0.12 284	0.21 121	0.23 422	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.26 180	0.18 120	0.17 221	0.16 156	0.11 92	0.13 201	0.19 173	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

depthmonostereo	0.14 164	0.09 88	0.19 93	0.19 163	0.08 24	0.20 239	0.15 160	0.27 195	0.23 233	0.16 202	0.18 197	0.14 174	0.17 311	0.19 173	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 144	0.14 8	0.17 53	0.09 55	0.17 134	0.09 2	0.22 100	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.09 27	0.11 119	0.19 173	0.13 170	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 46	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.12 259	0.14 39	0.12 33	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.16 156	0.08 4	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

LG-G_1	0.11 46	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LG-G	0.11 46	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MM-Stereo_test3	0.17 235	0.12 284	0.29 229	0.23 422	0.14 390	0.19 197	0.22 468	0.39 380	0.36 420	0.16 202	0.24 276	0.17 230	0.12 153	0.19 173	0.14 208	0.07 128	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.06 145

rvit_stereo_0081_aga	0.16 216	0.14 401	0.28 215	0.21 292	0.13 340	0.19 197	0.17 260	0.23 123	0.24 250	0.17 221	0.21 239	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.14 208	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0080	0.15 200	0.13 352	0.25 175	0.19 163	0.13 340	0.15 57	0.20 409	0.28 218	0.24 250	0.15 173	0.17 176	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.15 241	0.11 490	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.07 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 235	0.13 352	0.24 161	0.19 163	0.13 340	0.24 350	0.17 260	0.30 255	0.37 431	0.43 584	0.17 176	0.13 142	0.12 153	0.19 173	0.15 241	0.08 293	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.08 324

whm_eth	0.15 200	0.13 352	0.25 175	0.19 163	0.13 340	0.15 57	0.20 409	0.28 218	0.24 250	0.15 173	0.17 176	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.15 241	0.11 490	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.07 241

4D-IteraStereo	0.17 235	0.16 469	0.50 487	0.21 292	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.28 218	0.28 307	0.23 283	0.20 224	0.20 277	0.11 119	0.19 173	0.14 208	0.06 49	0.04 2	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.06 145

AnonymousM	0.17 235	0.19 520	0.24 161	0.18 105	0.10 126	0.18 162	0.17 260	0.30 255	0.23 233	0.26 321	0.20 224	0.18 244	0.14 237	0.19 173	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.38 670	0.15 601	0.06 103	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 235	0.14 401	0.32 264	0.20 237	0.09 55	0.19 197	0.17 260	0.32 279	0.30 342	0.25 308	0.33 391	0.20 277	0.17 311	0.19 173	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

DF	0.13 124	0.09 88	0.21 121	0.18 105	0.10 126	0.17 134	0.15 160	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.22 253	0.19 264	0.11 119	0.20 195	0.14 208	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

aanet-new-90k	0.12 77	0.11 224	0.28 215	0.20 237	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.22 100	0.16 71	0.09 16	0.11 48	0.09 27	0.12 153	0.20 195	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 77	0.10 144	0.27 197	0.19 163	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.21 82	0.15 60	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.12 153	0.20 195	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

WQFJA1	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.19 357	0.51 524	0.51 583	0.15 173	0.17 176	0.15 196	0.16 280	0.20 195	0.20 384	0.07 128	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NLMM	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.19 357	0.51 524	0.51 583	0.15 173	0.17 176	0.15 196	0.16 280	0.20 195	0.20 384	0.07 128	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

MM-Stereo_test2	0.15 200	0.10 144	0.44 432	0.23 422	0.11 183	0.21 272	0.21 440	0.27 195	0.22 207	0.15 173	0.16 156	0.13 142	0.11 119	0.20 195	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 124	0.37 640	0.36 324	0.14 2	0.07 2	0.11 15	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 80	0.20 195	0.10 6	0.09 396	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.24 638	0.05 34

AIO_test	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.19 163	0.11 183	0.15 57	0.17 260	0.19 47	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.14 174	0.09 35	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

rvit_stereo_0081	0.16 216	0.11 224	0.24 161	0.21 292	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.33 381	0.16 202	0.18 197	0.18 244	0.14 237	0.20 195	0.16 268	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

GCAP-BAT	0.21 350	0.08 41	1.22 666	0.29 603	0.43 666	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

rvit_stereo_0082	0.16 216	0.11 224	0.24 161	0.21 292	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.33 381	0.16 202	0.18 197	0.18 244	0.14 237	0.20 195	0.16 268	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

RSM++	0.12 77	0.09 88	0.19 93	0.20 237	0.09 55	0.17 134	0.15 160	0.21 82	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.14 174	0.09 35	0.20 195	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

MoCha-V2	0.13 124	0.08 41	0.26 185	0.23 422	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.26 180	0.16 71	0.15 173	0.15 137	0.13 142	0.14 237	0.20 195	0.11 43	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

AE-Stereo	0.17 235	0.11 224	0.31 255	0.24 477	0.14 390	0.23 327	0.18 310	0.34 306	0.29 326	0.15 173	0.25 288	0.21 290	0.13 201	0.20 195	0.14 208	0.07 128	0.08 473	0.09 355	0.10 469	0.07 186	0.06 145

GCAPDPT-zeroshot	0.20 329	0.08 41	1.14 661	0.29 603	0.43 666	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

RAFT-Test	0.17 235	0.10 144	0.38 352	0.19 163	0.12 259	0.25 369	0.17 260	0.33 294	0.23 233	0.23 283	0.29 328	0.27 381	0.14 237	0.20 195	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

EGLCR-Stereo	0.13 124	0.08 41	0.20 109	0.18 105	0.09 55	0.21 272	0.13 73	0.27 195	0.21 190	0.13 122	0.10 36	0.15 196	0.09 35	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

DCANet-4	0.19 308	0.10 144	0.52 504	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.36 349	0.39 456	0.29 373	0.30 343	0.17 230	0.22 393	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

fff	0.19 308	0.13 352	0.40 376	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

iRaftStereo_RVC	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.21 292	0.11 183	0.20 239	0.17 260	0.32 279	0.23 233	0.20 253	0.25 288	0.18 244	0.12 153	0.20 195	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.08 270	0.07 241

DCANet	0.18 260	0.13 352	0.40 376	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.34 306	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.18 244	0.23 407	0.20 195	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

csc	0.19 308	0.13 352	0.40 376	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 308	0.13 352	0.40 376	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

CFNet-RSSM	0.17 235	0.10 144	0.40 376	0.20 237	0.11 183	0.20 239	0.15 160	0.36 349	0.30 342	0.23 283	0.21 239	0.26 371	0.15 256	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 235	0.10 144	0.37 333	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.32 279	0.28 307	0.23 283	0.23 262	0.27 381	0.15 256	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

DN	0.15 200	0.08 41	0.27 197	0.19 163	0.14 390	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.24 250	0.14 153	0.16 156	0.18 244	0.10 80	0.21 220	0.13 170	0.11 490	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.10 454

Selective-IGEV-i32	0.12 77	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.27 195	0.15 60	0.13 122	0.14 123	0.13 142	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

DispViT+	0.12 77	0.07 5	0.19 93	0.15 6	0.16 484	0.10 13	0.12 33	0.26 180	0.23 233	0.13 122	0.11 48	0.10 57	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

NLSM1	0.17 235	0.10 144	0.17 69	0.21 292	0.18 530	0.25 369	0.17 260	0.47 473	0.40 474	0.16 202	0.21 239	0.13 142	0.15 256	0.21 220	0.18 327	0.08 293	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.06 145

zero-FE	0.16 216	0.08 41	0.81 609	0.19 163	0.18 530	0.12 21	0.15 160	0.19 47	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.13 142	0.12 153	0.21 220	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.19 612	0.06 145

monsters	0.11 46	0.09 88	0.13 1	0.17 53	0.12 259	0.15 57	0.11 20	0.23 123	0.15 60	0.14 153	0.12 68	0.08 4	0.09 35	0.21 220	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

HART	0.15 200	0.11 224	0.30 240	0.21 292	0.09 55	0.17 134	0.16 209	0.30 255	0.19 139	0.15 173	0.25 288	0.17 230	0.09 35	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.07 384	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.06 145

Reg-Stereo(zero)	0.16 216	0.07 5	0.36 324	0.19 163	0.10 126	0.19 197	0.14 108	0.28 218	0.24 250	0.22 275	0.20 224	0.24 339	0.18 340	0.21 220	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 124	0.14 401	0.19 93	0.26 551	0.09 55	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.18 120	0.12 90	0.11 48	0.10 57	0.13 201	0.21 220	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.14 6	0.16 71	0.11 58	0.10 36	0.09 27	0.08 15	0.21 220	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

rvit_stereo_0083	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.21 292	0.13 340	0.17 134	0.17 260	0.22 100	0.34 391	0.16 202	0.21 239	0.19 264	0.16 280	0.21 220	0.16 268	0.11 490	0.10 540	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.07 241

IGEV-Stereo+	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.18 105	0.13 340	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 80	0.21 220	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.16 573	0.24 651

WCG-NET（raft）	0.14 164	0.09 88	0.23 151	0.17 53	0.08 24	0.19 197	0.16 209	0.23 123	0.26 277	0.18 239	0.19 207	0.20 277	0.12 153	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

RSM	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.23 123	0.18 120	0.13 122	0.13 88	0.15 196	0.09 35	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

CAS++	0.16 216	0.12 284	0.27 197	0.18 105	0.12 259	0.17 134	0.15 160	0.42 421	0.24 250	0.19 246	0.18 197	0.13 142	0.10 80	0.21 220	0.12 114	0.12 530	0.10 540	0.11 492	0.08 322	0.10 428	0.09 395
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 235	0.08 41	0.31 255	0.19 163	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.42 421	0.30 342	0.24 298	0.27 306	0.27 381	0.16 280	0.21 220	0.12 114	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

Selective-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.27 195	0.15 60	0.13 122	0.14 123	0.13 142	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

ADStereo(finetuned)	0.19 308	0.13 352	0.49 476	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.34 306	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.18 244	0.31 539	0.21 220	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

raftrobust	0.16 216	0.13 352	0.29 229	0.22 363	0.15 451	0.19 197	0.13 73	0.32 279	0.26 277	0.26 321	0.20 224	0.19 264	0.17 311	0.21 220	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

sCroCo_RVC	0.18 260	0.14 401	0.49 476	0.27 579	0.18 530	0.22 304	0.17 260	0.27 195	0.23 233	0.14 153	0.22 253	0.17 230	0.14 237	0.21 220	0.15 241	0.10 449	0.11 564	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.13 73	0.11 2	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 240	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.08 322	0.05 7	0.05 34

AIO_rvc	0.12 77	0.11 224	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.17 260	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.13 142	0.08 15	0.22 240	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

rvit_stereo_ft	0.17 235	0.14 401	0.30 240	0.25 517	0.14 390	0.17 134	0.21 440	0.28 218	0.26 277	0.16 202	0.19 207	0.20 277	0.16 280	0.22 240	0.17 299	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.07 241

MyStereo06	0.20 329	0.12 284	0.57 528	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.40 393	0.21 190	0.30 405	0.24 276	0.31 434	0.18 340	0.22 240	0.18 327	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

LoS	0.14 164	0.08 41	0.27 197	0.16 25	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.26 180	0.26 277	0.15 173	0.18 197	0.18 244	0.13 201	0.22 240	0.14 208	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 404	0.11 224	0.50 487	0.21 292	0.16 484	0.31 482	0.20 409	0.36 349	0.35 407	0.32 445	0.50 561	0.39 506	0.26 457	0.22 240	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.11 510	0.07 186	0.08 324

MC-Stereo	0.14 164	0.09 88	0.25 175	0.21 292	0.09 55	0.18 162	0.16 209	0.23 123	0.19 139	0.18 239	0.23 262	0.16 218	0.13 201	0.22 240	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

HUI-Stereo	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.25 349	0.17 311	0.22 240	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

rafts_anoy	0.18 260	0.15 440	0.35 304	0.22 363	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.32 279	0.30 342	0.23 283	0.25 288	0.20 277	0.16 280	0.22 240	0.19 361	0.08 293	0.07 384	0.10 434	0.12 549	0.09 359	0.08 324

PMTNet	0.15 200	0.08 41	0.23 151	0.15 6	0.09 55	0.23 327	0.16 209	0.25 160	0.23 233	0.17 221	0.21 239	0.16 218	0.14 237	0.22 240	0.13 170	0.29 665	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

Lsterematch	0.18 260	0.13 352	0.33 281	0.19 163	0.10 126	0.23 327	0.17 260	0.25 160	0.32 367	0.28 344	0.37 431	0.24 339	0.21 376	0.23 250	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

Hybrid-DGEV-03	0.20 329	0.14 401	0.31 255	0.22 363	0.12 259	0.26 393	0.16 209	0.31 267	0.27 288	0.32 445	0.58 601	0.23 324	0.15 256	0.23 250	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.06 145

WQFJX	0.18 260	0.10 144	0.17 69	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.18 310	0.53 555	0.45 529	0.17 221	0.16 156	0.14 174	0.16 280	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.08 473	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

IGEV-FE	0.18 260	0.10 144	0.65 565	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.34 306	0.19 139	0.28 344	0.22 253	0.27 381	0.13 201	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

DDF-Stereo	0.13 124	0.08 41	0.19 93	0.19 163	0.16 484	0.12 21	0.15 160	0.18 37	0.18 120	0.11 58	0.10 36	0.13 142	0.12 153	0.23 250	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.21 624	0.06 145

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.11 15	0.09 2	0.20 66	0.12 17	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.23 250	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 145

DilatedVolume-Stereo	0.14 164	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.09 55	0.21 272	0.14 108	0.24 142	0.21 190	0.21 267	0.21 239	0.15 196	0.14 237	0.23 250	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 235	0.10 144	0.39 368	0.23 422	0.11 183	0.20 239	0.22 468	0.33 294	0.29 326	0.22 275	0.21 239	0.15 196	0.14 237	0.23 250	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.06 145

SCV	0.14 164	0.14 401	0.24 161	0.21 292	0.11 183	0.15 57	0.16 209	0.31 267	0.18 120	0.11 58	0.15 137	0.13 142	0.10 80	0.23 250	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.06 145

ours_stereo	0.13 124	0.11 224	0.23 151	0.20 237	0.11 183	0.17 134	0.18 310	0.20 66	0.19 139	0.13 122	0.18 197	0.14 174	0.10 80	0.23 250	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.05 34

IGEV_Zeroshot_test	0.18 260	0.10 144	0.65 565	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.34 306	0.19 139	0.28 344	0.22 253	0.27 381	0.13 201	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

DCRE	0.20 329	0.13 352	0.40 376	0.21 292	0.15 451	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.22 275	0.80 648	0.23 324	0.16 280	0.23 250	0.15 241	0.07 128	0.07 384	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

knoymous	0.17 235	0.09 88	0.32 264	0.17 53	0.11 183	0.21 272	0.17 260	0.32 279	0.23 233	0.23 283	0.28 314	0.27 381	0.16 280	0.23 250	0.16 268	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.06 153	0.09 359	0.09 395

riskmin	0.18 260	0.09 88	0.34 293	0.18 105	0.12 259	0.24 350	0.16 209	0.34 306	0.28 307	0.21 267	0.23 262	0.33 452	0.24 425	0.23 250	0.17 299	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.06 153	0.10 428	0.10 454

GLC_STEREO	0.15 200	0.10 144	0.24 161	0.21 292	0.09 55	0.17 134	0.15 160	0.23 123	0.27 288	0.17 221	0.20 224	0.17 230	0.11 119	0.23 250	0.16 268	0.07 128	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.06 145

CRE-IMP	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.11 183	0.24 350	0.17 260	0.29 235	0.21 190	0.27 331	0.26 298	0.24 339	0.17 311	0.23 250	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.10 428	0.10 454

SCV_C0	0.14 164	0.11 224	0.25 175	0.19 163	0.12 259	0.15 57	0.16 209	0.30 255	0.22 207	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.09 35	0.24 266	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.06 145

FACV-RUCA	0.21 350	0.15 440	0.32 264	0.23 422	0.23 613	0.26 393	0.19 357	0.39 380	0.34 391	0.25 308	0.32 368	0.21 290	0.24 425	0.24 266	0.19 361	0.10 449	0.07 384	0.15 594	0.08 322	0.16 573	0.13 536

fffft	0.13 124	0.09 88	0.24 161	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.19 357	0.22 100	0.16 71	0.14 153	0.11 48	0.13 142	0.10 80	0.24 266	0.18 327	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 124	0.10 144	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.19 47	0.19 139	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.11 119	0.24 266	0.16 268	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

mms	0.13 124	0.11 224	0.19 93	0.19 163	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.20 66	0.17 99	0.13 122	0.17 176	0.14 174	0.09 35	0.24 266	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

tg	0.16 216	0.11 224	0.25 175	0.21 292	0.11 183	0.23 327	0.15 160	0.34 306	0.24 250	0.20 253	0.25 288	0.19 264	0.12 153	0.24 266	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.08 270	0.07 241

model_zeroshot	0.17 235	0.11 224	0.39 368	0.20 237	0.12 259	0.24 350	0.15 160	0.34 306	0.22 207	0.30 405	0.20 224	0.22 302	0.12 153	0.24 266	0.14 208	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

H2IRNET	0.18 260	0.13 352	0.35 304	0.21 292	0.12 259	0.20 239	0.15 160	0.27 195	0.30 342	0.17 221	0.31 358	0.25 349	0.20 367	0.24 266	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.06 145

ff7	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

ffff	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

11t	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

anonymousdsp	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241

ProNet	0.14 164	0.12 284	0.25 175	0.19 163	0.11 183	0.19 197	0.19 357	0.27 195	0.20 168	0.14 153	0.13 88	0.13 142	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.07 241

ccc-4	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

test_4	0.18 260	0.12 284	0.34 293	0.23 422	0.12 259	0.18 162	0.22 468	0.26 180	0.24 250	0.24 298	0.47 549	0.22 302	0.13 201	0.24 266	0.16 268	0.06 49	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.07 186	0.05 34

IGEV-Stereo	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 350	0.12 284	0.45 444	0.23 422	0.14 390	0.29 446	0.19 357	0.46 464	0.35 407	0.25 308	0.32 368	0.32 444	0.19 356	0.24 266	0.20 384	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.10 454

TRStereo	0.19 308	0.17 489	0.47 460	0.23 422	0.19 557	0.19 197	0.16 209	0.52 543	0.28 307	0.20 253	0.19 207	0.21 290	0.13 201	0.24 266	0.13 170	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.11 510	0.06 103	0.06 145

HHNet	0.22 387	0.12 284	0.52 504	0.18 105	0.18 530	0.20 239	0.20 409	0.34 306	0.31 356	0.32 445	0.59 604	0.20 277	0.21 376	0.24 266	0.31 528	0.08 293	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.11 492

PSM-adaLoss	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.18 340	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

ROB_FTStereo_v2	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

ROB_FTStereo	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

Pruner-Stereo	0.19 308	0.11 224	0.34 293	0.29 603	0.12 259	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.29 326	0.33 458	0.32 368	0.25 349	0.15 256	0.24 266	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.09 395

DeepStereo_RVC	0.18 260	0.11 224	0.40 376	0.21 292	0.11 183	0.19 197	0.16 209	0.28 218	0.22 207	0.27 331	0.27 306	0.23 324	0.28 493	0.24 266	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.10 454

raft+_RVC	0.18 260	0.14 401	0.32 264	0.21 292	0.15 451	0.21 272	0.16 209	0.38 368	0.34 391	0.21 267	0.28 314	0.20 277	0.15 256	0.24 266	0.19 361	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 324

111	0.20 329	0.17 489	0.40 376	0.18 105	0.09 55	0.24 350	0.17 260	0.41 407	0.45 529	0.23 283	0.29 328	0.29 408	0.21 376	0.24 266	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 324

test_xeample3	0.16 216	0.11 224	0.56 525	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.35 330	0.20 168	0.16 202	0.12 68	0.13 142	0.12 153	0.24 266	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.07 241

AFF-stereo	0.18 260	0.15 440	0.32 264	0.21 292	0.10 126	0.18 162	0.18 310	0.33 294	0.27 288	0.25 308	0.37 431	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.33 281	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.46 656	0.46 464	0.20 168	0.25 308	0.50 561	0.17 230	0.16 280	0.24 266	0.23 453	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.10 469	0.06 103	0.07 241

DMCA	0.22 387	0.14 401	0.36 324	0.22 363	0.14 390	0.27 404	0.20 409	0.43 435	0.38 446	0.31 423	0.32 368	0.33 452	0.24 425	0.24 266	0.28 500	0.11 490	0.08 473	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.11 492

Selective-IGEV-i1	0.21 350	0.10 144	0.31 255	0.23 422	0.13 340	0.31 482	0.22 468	0.46 464	0.42 494	0.27 331	0.32 368	0.33 452	0.17 311	0.25 296	0.19 361	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.09 395

NLMM1	0.19 308	0.12 284	0.16 48	0.23 422	0.18 530	0.24 350	0.20 409	0.59 615	0.65 633	0.18 239	0.17 176	0.13 142	0.14 237	0.25 296	0.18 327	0.08 293	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

fffy	0.14 164	0.11 224	0.24 161	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.18 310	0.22 100	0.19 139	0.13 122	0.16 156	0.15 196	0.13 201	0.25 296	0.14 208	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 463	0.14 401	0.95 639	0.21 292	0.27 635	0.20 239	0.19 357	0.48 486	0.25 265	0.26 321	0.55 589	0.34 461	0.18 340	0.25 296	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.12 549	0.12 517	0.12 516

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 404	0.13 352	0.83 616	0.20 237	0.21 584	0.23 327	0.17 260	0.48 486	0.27 288	0.23 283	0.29 328	0.39 506	0.23 407	0.25 296	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.11 510	0.11 476	0.10 454

MyStereo8	0.22 387	0.15 440	0.63 555	0.21 292	0.17 508	0.31 482	0.16 209	0.36 349	0.32 367	0.28 344	0.36 422	0.25 349	0.18 340	0.25 296	0.28 500	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.12 516

MyStereo07	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.29 235	0.21 190	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.13 201	0.25 296	0.13 170	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

11t1	0.18 260	0.10 144	0.30 240	0.20 237	0.11 183	0.27 404	0.17 260	0.35 330	0.23 233	0.25 308	0.23 262	0.23 324	0.23 407	0.25 296	0.18 327	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

MIF-Stereo (partial)	0.16 216	0.10 144	0.34 293	0.21 292	0.15 451	0.15 57	0.13 73	0.28 218	0.25 265	0.17 221	0.26 298	0.15 196	0.16 280	0.25 296	0.17 299	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.08 324

anonymousdsp2	0.17 235	0.10 144	0.28 215	0.20 237	0.11 183	0.25 369	0.17 260	0.41 407	0.31 356	0.23 283	0.23 262	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.07 241

CASS	0.21 350	0.15 440	0.32 264	0.26 551	0.11 183	0.28 424	0.19 357	0.39 380	0.30 342	0.32 445	0.34 401	0.25 349	0.24 425	0.25 296	0.20 384	0.13 550	0.08 473	0.11 492	0.09 425	0.11 476	0.11 492
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 350	0.22 562	0.60 541	0.23 422	0.15 451	0.24 350	0.20 409	0.35 330	0.29 326	0.31 423	0.32 368	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

ACRE	0.21 350	0.20 533	0.62 552	0.23 422	0.15 451	0.24 350	0.20 409	0.35 330	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

test_3	0.18 260	0.11 224	0.32 264	0.24 477	0.11 183	0.22 304	0.25 534	0.31 267	0.31 356	0.25 308	0.18 197	0.23 324	0.13 201	0.25 296	0.19 361	0.06 49	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.07 186	0.06 145

RAFT-IKP	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.18 340	0.25 296	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

s12784h	0.17 235	0.09 88	0.26 185	0.18 105	0.07 2	0.32 495	0.19 357	0.37 360	0.32 367	0.23 283	0.25 288	0.18 244	0.17 311	0.25 296	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

GMStereo	0.19 308	0.25 580	0.40 376	0.21 292	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.29 235	0.40 474	0.25 308	0.23 262	0.16 218	0.15 256	0.25 296	0.19 361	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.08 324
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 260	0.12 284	0.33 281	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.12 33	0.42 421	0.25 265	0.27 331	0.32 368	0.21 290	0.17 311	0.25 296	0.20 384	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.08 324
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WQFJX1	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.23 422	0.17 508	0.24 350	0.19 357	0.58 609	0.52 592	0.16 202	0.16 156	0.14 174	0.15 256	0.26 314	0.17 299	0.08 293	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.06 145

AIO-test2	0.20 329	0.20 533	0.36 324	0.26 551	0.15 451	0.22 304	0.16 209	0.42 421	0.42 494	0.16 202	0.29 328	0.15 196	0.11 119	0.26 314	0.13 170	0.18 628	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.07 186	0.07 241

IGEV-RUCA	0.21 350	0.08 41	0.23 151	0.19 163	0.19 557	0.28 424	0.24 517	0.23 123	0.21 190	0.20 253	0.23 262	0.28 397	0.49 628	0.26 314	0.18 327	0.09 396	0.08 473	0.18 621	0.13 577	0.17 590	0.17 592

PAM	0.23 404	0.10 144	0.63 555	0.22 363	0.15 451	0.34 519	0.21 440	0.37 360	0.22 207	0.31 423	0.27 306	0.55 608	0.26 457	0.26 314	0.17 299	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.09 425	0.07 186	0.09 395

rvit_0105_6	0.19 308	0.14 401	0.34 293	0.23 422	0.14 390	0.18 162	0.20 409	0.29 235	0.37 431	0.18 239	0.22 253	0.23 324	0.17 311	0.26 314	0.17 299	0.15 590	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.11 476	0.08 324

rvit_0105_5	0.21 350	0.15 440	0.38 352	0.23 422	0.13 340	0.22 304	0.24 517	0.36 349	0.39 456	0.21 267	0.23 262	0.26 371	0.19 356	0.26 314	0.19 361	0.15 590	0.13 595	0.12 530	0.12 549	0.10 428	0.09 395

LL-Strereo2	0.18 260	0.18 504	0.39 368	0.22 363	0.12 259	0.24 350	0.13 73	0.31 267	0.23 233	0.24 298	0.20 224	0.24 339	0.12 153	0.26 314	0.15 241	0.06 49	0.06 245	0.12 530	0.09 425	0.08 270	0.07 241

x	0.19 308	0.11 224	0.29 229	0.20 237	0.11 183	0.26 393	0.18 310	0.41 407	0.29 326	0.25 308	0.29 328	0.28 397	0.24 425	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.08 324

BUS	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.25 517	0.14 390	0.43 589	0.17 260	0.56 590	0.34 391	0.34 478	0.35 412	0.32 444	0.20 367	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

BSDual-CNN	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.25 517	0.14 390	0.35 534	0.21 440	0.56 590	0.34 391	0.34 478	0.35 412	0.38 494	0.24 425	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

psmg	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.21 292	0.14 390	0.35 534	0.23 495	0.51 524	0.34 391	0.35 495	0.38 446	0.38 494	0.24 425	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.09 359	0.08 324

CIPLG	0.21 350	0.21 548	0.55 518	0.23 422	0.15 451	0.25 369	0.20 409	0.35 330	0.29 326	0.31 423	0.33 391	0.22 302	0.15 256	0.26 314	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

test-3	0.16 216	0.09 88	0.31 255	0.21 292	0.11 183	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.27 288	0.26 321	0.16 156	0.22 302	0.12 153	0.26 314	0.18 327	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.06 145

test_1	0.16 216	0.09 88	0.31 255	0.21 292	0.11 183	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.27 288	0.25 308	0.16 156	0.22 302	0.12 153	0.26 314	0.18 327	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.06 145

GwcNet-ADL	0.22 387	0.14 401	0.58 533	0.24 477	0.13 340	0.22 304	0.23 495	0.49 496	0.40 474	0.27 331	0.29 328	0.30 425	0.20 367	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 395

Patchmatch Stereo++	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.26 314	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.26 314	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

ICVP	0.23 404	0.13 352	0.44 432	0.26 551	0.14 390	0.29 446	0.25 534	0.45 453	0.33 381	0.29 373	0.43 509	0.35 475	0.25 447	0.26 314	0.23 453	0.12 530	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.10 454
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 308	0.18 504	0.37 333	0.23 422	0.14 390	0.23 327	0.13 73	0.37 360	0.29 326	0.28 344	0.26 298	0.25 349	0.15 256	0.26 314	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.06 145

FENet	0.21 350	0.11 224	0.45 444	0.21 292	0.12 259	0.26 393	0.17 260	0.41 407	0.35 407	0.30 405	0.31 358	0.29 408	0.23 407	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

Select-FE	0.23 404	0.14 401	0.78 596	0.22 363	0.18 530	0.22 304	0.13 73	0.43 435	0.26 277	0.28 344	0.33 391	0.39 506	0.29 508	0.27 334	0.19 361	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.13 577	0.08 270	0.12 516

PAM_32	0.23 404	0.10 144	0.63 555	0.21 292	0.14 390	0.33 506	0.19 357	0.36 349	0.23 233	0.29 373	0.28 314	0.56 612	0.28 493	0.27 334	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.09 395

rvit_0105_4	0.20 329	0.15 440	0.38 352	0.23 422	0.14 390	0.20 239	0.22 468	0.33 294	0.39 456	0.19 246	0.24 276	0.25 349	0.19 356	0.27 334	0.17 299	0.16 606	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.11 476	0.08 324

ffm	0.22 387	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.35 330	0.44 517	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.27 334	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.08 324

tt1	0.18 260	0.14 401	0.35 304	0.23 422	0.11 183	0.30 466	0.19 357	0.35 330	0.44 517	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.16 280	0.27 334	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.08 324

plain	0.17 235	0.13 352	0.43 422	0.21 292	0.13 340	0.16 97	0.17 260	0.27 195	0.22 207	0.16 202	0.26 298	0.13 142	0.16 280	0.27 334	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.07 237	0.10 428	0.07 241

MIM_Stereo	0.18 260	0.12 284	0.38 352	0.20 237	0.11 183	0.17 134	0.14 108	0.35 330	0.25 265	0.27 331	0.35 412	0.23 324	0.13 201	0.27 334	0.16 268	0.06 49	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.06 145

MIPNet	0.21 350	0.15 440	0.52 504	0.21 292	0.12 259	0.27 404	0.20 409	0.45 453	0.37 431	0.30 405	0.23 262	0.19 264	0.24 425	0.27 334	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

iGMRVC	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.27 334	0.17 299	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

Anonymous3	0.23 404	0.18 504	0.63 555	0.27 579	0.18 530	0.41 573	0.23 495	0.43 435	0.35 407	0.23 283	0.27 306	0.20 277	0.18 340	0.27 334	0.18 327	0.12 530	0.11 564	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.12 516

RALCasStereoNet	0.18 260	0.15 440	0.33 281	0.21 292	0.14 390	0.21 272	0.18 310	0.31 267	0.25 265	0.21 267	0.29 328	0.22 302	0.15 256	0.27 334	0.17 299	0.08 293	0.10 540	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

SFCPSM	0.22 387	0.10 144	0.51 497	0.21 292	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.55 574	0.39 456	0.29 373	0.32 368	0.23 324	0.21 376	0.27 334	0.19 361	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.08 324

ACVNet	0.23 404	0.13 352	0.35 304	0.18 105	0.15 451	0.27 404	0.23 495	0.39 380	0.44 517	0.28 344	0.41 479	0.38 494	0.26 457	0.27 334	0.32 533	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.07 241

acv_ft	0.25 463	0.13 352	0.40 376	0.23 422	0.19 557	0.34 519	0.21 440	0.45 453	0.44 517	0.38 534	0.41 479	0.38 494	0.27 476	0.27 334	0.35 549	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.11 476	0.07 241

RT-IGEV	0.25 463	0.10 144	0.48 470	0.22 363	0.14 390	0.31 482	0.28 570	0.53 555	0.39 456	0.36 511	0.41 479	0.44 552	0.30 522	0.28 348	0.27 495	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.10 454

Hybrid-DGEV-2	0.21 350	0.15 440	0.34 293	0.24 477	0.13 340	0.28 424	0.14 108	0.48 486	0.44 517	0.27 331	0.24 276	0.25 349	0.25 447	0.28 348	0.19 361	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.07 241

FSD					0.24 621	0.27 404	0.27 554	0.31 267	0.29 326	0.26 321	0.27 306	0.28 397	0.27 476	0.28 348	0.26 489	0.23 642	0.22 657	0.27 647	0.26 659	0.25 640

AIO-test1	0.19 308	0.14 401	0.41 399	0.27 579	0.15 451	0.21 272	0.16 209	0.39 380	0.36 420	0.17 221	0.26 298	0.18 244	0.13 201	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.06 103	0.09 395

rvit_0105_3	0.23 404	0.17 489	0.40 376	0.25 517	0.15 451	0.24 350	0.28 570	0.38 368	0.41 486	0.25 308	0.25 288	0.28 397	0.21 376	0.28 348	0.20 384	0.15 590	0.13 595	0.14 579	0.15 601	0.10 428	0.09 395

rvit_stereo_0075_2	0.24 435	0.17 489	0.50 487	0.26 551	0.22 600	0.22 304	0.15 160	0.40 393	0.35 407	0.27 331	0.37 431	0.29 408	0.20 367	0.28 348	0.19 361	0.17 617	0.12 583	0.19 629	0.12 549	0.13 533	0.13 536

ACVNet-DCA	0.18 260	0.14 401	0.38 352	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.09 395

xx1	0.20 329	0.14 401	0.38 352	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.35 330	0.47 552	0.17 221	0.19 207	0.28 397	0.24 425	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.09 425	0.09 359	0.09 395

cc1	0.18 260	0.14 401	0.38 352	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.35 330	0.47 552	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.08 324

IGEVStereo-DCA	0.14 164	0.11 224	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.12 68	0.14 174	0.12 153	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

rrr	0.17 235	0.11 224	0.57 528	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.35 330	0.22 207	0.15 173	0.12 68	0.14 174	0.12 153	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

StereoVision	0.22 387	0.18 504	0.37 333	0.27 579	0.17 508	0.23 327	0.22 468	0.38 368	0.31 356	0.20 253	0.51 567	0.22 302	0.16 280	0.28 348	0.18 327	0.11 490	0.12 583	0.13 552	0.13 577	0.10 428	0.07 241

EKT-Stereo	0.38 589	0.12 284	0.38 352	0.42 659	3.88 715	0.21 272	0.17 260	0.35 330	0.28 307	0.20 253	0.20 224	0.23 324	0.15 256	0.28 348	0.16 268	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

PCWNet_CMD	0.23 404	0.13 352	0.48 470	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.16 209	0.46 464	0.46 547	0.29 373	0.36 422	0.37 486	0.24 425	0.28 348	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.11 476	0.09 395

Selective-RAFT	0.17 235	0.12 284	0.30 240	0.24 477	0.10 126	0.29 446	0.15 160	0.32 279	0.31 356	0.17 221	0.17 176	0.21 290	0.18 340	0.28 348	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.06 145

iRaft-Stereo_20w	0.19 308	0.10 144	0.46 452	0.19 163	0.13 340	0.25 369	0.19 357	0.52 543	0.19 139	0.29 373	0.21 239	0.22 302	0.20 367	0.28 348	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.08 270	0.08 324

AASNet	0.27 490	0.19 520	0.49 476	0.26 551	0.17 508	0.34 519	0.20 409	0.62 636	0.48 562	0.35 495	0.40 471	0.32 444	0.25 447	0.28 348	0.34 545	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.08 322	0.13 533	0.11 492

MSMDNet	0.23 404	0.13 352	0.48 470	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.16 209	0.46 464	0.46 547	0.29 373	0.36 422	0.37 486	0.24 425	0.28 348	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.09 395

HITNet	0.20 329	0.17 489	0.43 422	0.19 163	0.08 24	0.27 404	0.14 108	0.42 421	0.30 342	0.29 373	0.32 368	0.27 381	0.21 376	0.28 348	0.25 475	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.06 145
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PSi22	0.14 164	0.13 352	0.29 229	0.19 163	0.09 55	0.17 134	0.12 33	0.28 218	0.23 233	0.13 122	0.14 123	0.22 302	0.13 201	0.29 367	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 186	0.06 145

xyz-stereo-finetune	0.16 216	0.12 284	0.23 151	0.16 25	0.08 24	0.23 327	0.20 409	0.29 235	0.31 356	0.19 246	0.22 253	0.19 264	0.15 256	0.29 367	0.20 384	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.06 145

fast-iter	0.20 329	0.13 352	0.33 281	0.18 105	0.15 451	0.17 134	0.16 209	0.34 306	0.21 190	0.37 519	0.39 460	0.36 480	0.24 425	0.29 367	0.21 411	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.07 241

CoSv	0.20 329	0.13 352	0.33 281	0.18 105	0.15 451	0.17 134	0.16 209	0.34 306	0.21 190	0.37 519	0.39 460	0.36 480	0.24 425	0.29 367	0.21 411	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.07 241

mmm	0.21 350	0.12 284	0.31 255	0.22 363	0.12 259	0.28 424	0.21 440	0.41 407	0.27 288	0.29 373	0.38 446	0.29 408	0.24 425	0.29 367	0.22 432	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.09 425	0.10 428	0.09 395

HH	0.18 260	0.12 284	0.55 518	0.22 363	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.34 306	0.19 139	0.20 253	0.24 276	0.34 461	0.18 340	0.29 367	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

HanStereo	0.18 260	0.12 284	0.55 518	0.22 363	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.34 306	0.19 139	0.20 253	0.24 276	0.34 461	0.18 340	0.29 367	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IER	0.23 404	0.12 284	0.39 368	0.20 237	0.14 390	0.31 482	0.19 357	0.42 421	0.36 420	0.33 458	0.40 471	0.32 444	0.33 549	0.29 367	0.22 432	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.08 324

UDGNet	0.23 404	0.31 622	0.38 352	0.24 477	0.14 390	0.24 350	0.18 310	0.32 279	0.43 502	0.29 373	0.28 314	0.24 339	0.19 356	0.29 367	0.20 384	0.15 590	0.07 384	0.21 635	0.11 510	0.14 551	0.10 454

KYRaft	0.22 387	0.10 144	0.30 240	0.23 422	0.12 259	0.23 327	0.23 495	0.35 330	0.24 250	0.35 495	0.54 585	0.34 461	0.26 457	0.29 367	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.08 270	0.31 664

GrayStereo	0.25 463	0.09 88	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.23 327	0.47 660	0.34 306	0.30 342	0.39 549	0.47 549	0.30 425	0.79 669	0.29 367	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.13 536

RAFT	0.21 350	0.17 489	0.32 264	0.24 477	0.12 259	0.25 369	0.27 554	0.35 330	0.28 307	0.33 458	0.33 391	0.38 494	0.22 393	0.29 367	0.17 299	0.08 293	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.10 428	0.06 145

Prome-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.30 240	0.24 477	0.12 259	0.23 327	0.23 495	0.36 349	0.25 265	0.33 458	0.59 604	0.24 339	0.28 493	0.29 367	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.20 624

CFNet_pseudo	0.23 404	0.13 352	0.47 460	0.19 163	0.13 340	0.26 393	0.16 209	0.44 443	0.44 517	0.29 373	0.37 431	0.38 494	0.23 407	0.29 367	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.08 322	0.11 476	0.09 395

GES	0.22 387	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.14 390	0.27 404	0.19 357	0.49 496	0.33 381	0.30 405	0.36 422	0.25 349	0.23 407	0.29 367	0.22 432	0.10 449	0.08 473	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.11 492

ccs_rob	0.23 404	0.13 352	0.47 460	0.20 237	0.13 340	0.26 393	0.17 260	0.44 443	0.44 517	0.29 373	0.37 431	0.38 494	0.23 407	0.29 367	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.08 322	0.11 476	0.09 395

tt45	0.14 164	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.11 183	0.23 327	0.18 310	0.22 100	0.17 99	0.15 173	0.13 88	0.14 174	0.10 80	0.30 383	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

DCVSM-stereo	0.24 435	0.13 352	0.52 504	0.20 237	0.14 390	0.26 393	0.13 73	0.34 306	0.34 391	0.41 568	0.33 391	0.47 567	0.29 508	0.30 383	0.22 432	0.10 449	0.10 540	0.11 492	0.10 469	0.12 517	0.15 570

MyStereo05	0.23 404	0.12 284	0.57 528	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.48 486	0.52 592	0.31 423	0.23 262	0.25 349	0.22 393	0.30 383	0.21 411	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

MyStereo04	0.23 404	0.12 284	0.55 518	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.49 496	0.52 592	0.28 344	0.23 262	0.27 381	0.23 407	0.30 383	0.22 432	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

dd	0.22 387	0.26 591	0.40 376	0.22 363	0.12 259	0.25 369	0.21 440	0.32 279	0.44 517	0.29 373	0.28 314	0.25 349	0.16 280	0.30 383	0.25 475	0.12 530	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.11 476	0.09 395

PSM-AAD	0.25 463	0.10 144	0.30 240	0.24 477	0.12 259	0.26 393	0.38 633	0.34 306	0.28 307	0.35 495	0.39 460	0.28 397	0.79 669	0.30 383	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.12 530	0.11 510	0.08 270	0.21 633

AdaStereo	0.24 435	0.16 469	0.37 333	0.24 477	0.12 259	0.32 495	0.17 260	0.54 564	0.42 494	0.33 458	0.38 446	0.35 475	0.21 376	0.30 383	0.22 432	0.14 575	0.06 245	0.13 552	0.08 322	0.11 476	0.08 324
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DLNR-FE	10.45 720	12.13 729	19.94 732	106.10 745	23.12 739	0.14 39	0.13 73	3.28 715	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 390	0.15 241	2.41 716	0.06 245	0.07 160	0.07 237	40.22 745	0.06 145

MSKI-zero shot	0.17 235	0.09 88	0.43 422	0.20 237	0.11 183	0.21 272	0.15 160	0.32 279	0.21 190	0.23 283	0.24 276	0.23 324	0.10 80	0.31 390	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

DLNR_Zeroshot_test	10.44 719	12.10 728	19.93 731	106.08 744	23.66 740	0.14 39	0.13 73	3.22 714	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 390	0.15 241	2.36 715	0.06 245	0.07 160	0.07 237	39.70 744	0.06 145

CFNet_ucs	0.24 435	0.13 352	0.50 487	0.20 237	0.15 451	0.28 424	0.17 260	0.49 496	0.45 529	0.32 445	0.42 496	0.39 506	0.22 393	0.31 390	0.21 411	0.11 490	0.08 473	0.12 530	0.09 425	0.12 517	0.11 492

ToySt	0.24 435	0.16 469	0.48 470	0.21 292	0.13 340	0.29 446	0.29 577	0.39 380	0.39 456	0.27 331	0.35 412	0.39 506	0.31 539	0.31 390	0.29 512	0.08 293	0.09 509	0.10 434	0.11 510	0.11 476	0.10 454

GMM-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.43 422	0.23 422	0.13 340	0.24 350	0.25 534	0.37 360	0.27 288	0.30 405	0.45 532	0.27 381	0.21 376	0.31 390	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.19 612

BEATNet_4x	0.22 387	0.18 504	0.47 460	0.22 363	0.10 126	0.28 424	0.14 108	0.46 464	0.32 367	0.31 423	0.34 401	0.31 434	0.25 447	0.31 390	0.29 512	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.10 428	0.08 324

ISRNet	0.27 490	0.13 352	0.45 444	0.26 551	0.19 557	0.24 350	0.14 108	0.45 453	0.43 502	0.39 549	0.48 555	0.42 537	0.27 476	0.32 397	0.29 512	0.20 637	0.12 583	0.17 612	0.16 613	0.16 573	0.20 624

CBFPSM	0.27 490	0.16 469	0.67 571	0.20 237	0.14 390	0.38 554	0.25 534	0.40 393	0.36 420	0.33 458	0.36 422	0.56 612	0.38 580	0.32 397	0.38 559	0.08 293	0.08 473	0.07 160	0.08 322	0.09 359	0.11 492

RAFT_CTSACE	0.21 350	0.16 469	0.41 399	0.25 517	0.15 451	0.22 304	0.24 517	0.32 279	0.28 307	0.33 458	0.51 567	0.29 408	0.17 311	0.32 397	0.13 170	0.06 49	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.06 145

RAFT+CT+SA	0.21 350	0.18 504	0.33 281	0.25 517	0.18 530	0.23 327	0.29 577	0.40 393	0.36 420	0.24 298	0.38 446	0.18 244	0.16 280	0.32 397	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.12 549	0.09 359	0.09 395

PFNet+	0.20 329	0.10 144	0.37 333	0.21 292	0.12 259	0.17 134	0.19 357	0.29 235	0.34 391	0.33 458	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.32 397	0.17 299	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.12 516

FTStereo	0.28 510	0.10 144	0.43 422	0.23 422	0.13 340	0.21 272	0.53 670	0.34 306	0.26 277	0.38 534	0.95 662	0.30 425	0.56 640	0.32 397	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.19 612

XX-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.83 616	0.26 551	0.17 508	0.23 327	0.13 73	0.40 393	0.18 120	0.20 253	0.41 479	0.31 434	0.10 80	0.32 397	0.12 114	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

IGEV_i1	0.21 350	0.11 224	0.43 422	0.22 363	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.43 435	0.30 342	0.29 373	0.30 343	0.31 434	0.20 367	0.33 404	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.08 324

TestStereo1	0.21 350	0.16 469	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.26 393	0.27 554	0.40 393	0.36 420	0.29 373	0.39 460	0.22 302	0.21 376	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.07 241

DisPM	0.19 308	0.10 144	0.35 304	0.23 422	0.13 340	0.18 162	0.20 409	0.29 235	0.29 326	0.33 458	0.34 401	0.23 324	0.16 280	0.33 404	0.16 268	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.11 492

SA-5K	0.21 350	0.16 469	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.26 393	0.27 554	0.40 393	0.36 420	0.29 373	0.39 460	0.22 302	0.21 376	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.07 241

Sa-1000	0.22 387	0.15 440	0.35 304	0.23 422	0.13 340	0.28 424	0.23 495	0.47 473	0.39 456	0.30 405	0.50 561	0.26 371	0.19 356	0.33 404	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.08 270	0.06 145

SA	0.22 387	0.16 469	0.36 324	0.23 422	0.13 340	0.24 350	0.23 495	0.45 453	0.40 474	0.27 331	0.44 520	0.23 324	0.23 407	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.08 270	0.06 145

DN-CSS_ROB	0.22 387	0.25 580	0.47 460	0.24 477	0.14 390	0.25 369	0.12 33	0.40 393	0.33 381	0.29 373	0.42 496	0.22 302	0.20 367	0.33 404	0.19 361	0.07 128	0.06 245	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.07 241

1test111	0.19 308	0.14 401	0.38 352	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.34 411	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.09 395

GMStereo_Zeroshot	0.24 435	0.21 548	0.45 444	0.26 551	0.13 340	0.28 424	0.15 160	0.39 380	0.35 407	0.37 519	0.43 509	0.40 521	0.17 311	0.34 411	0.20 384	0.12 530	0.07 384	0.13 552	0.07 237	0.16 573	0.09 395

iinet-f	0.30 528	0.18 504	1.03 650	0.20 237	0.15 451	0.44 591	0.22 468	0.45 453	0.37 431	0.35 495	0.44 520	0.41 528	0.34 558	0.34 411	0.40 574	0.10 449	0.09 509	0.08 261	0.08 322	0.13 533	0.11 492

qqq	0.20 329	0.12 284	0.31 255	0.20 237	0.11 183	0.23 327	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.24 298	0.28 314	0.28 397	0.24 425	0.34 411	0.22 432	0.08 293	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.09 359	0.09 395

test_5	0.23 404	0.19 520	0.38 352	0.26 551	0.18 530	0.25 369	0.29 577	0.40 393	0.37 431	0.29 373	0.40 471	0.25 349	0.22 393	0.34 411	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.10 454

NRIStereo	0.18 260	0.11 224	0.35 304	0.23 422	0.11 183	0.24 350	0.20 409	0.29 235	0.26 277	0.26 321	0.25 288	0.25 349	0.18 340	0.34 411	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.08 324

UCFNet_RVC	0.24 435	0.16 469	0.34 293	0.18 105	0.15 451	0.33 506	0.16 209	0.46 464	0.35 407	0.29 373	0.35 412	0.39 506	0.25 447	0.34 411	0.22 432	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.14 592	0.13 533	0.12 516

iResNetv2_ROB	0.27 490	0.26 591	0.72 588	0.23 422	0.13 340	0.29 446	0.18 310	0.52 543	0.49 571	0.37 519	0.45 532	0.39 506	0.25 447	0.34 411	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.12 517	0.09 395

iResNet	0.24 435	0.18 504	0.61 544	0.25 517	0.11 183	0.29 446	0.21 440	0.42 421	0.43 502	0.33 458	0.43 509	0.27 381	0.22 393	0.34 411	0.26 489	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

PStereo	0.26 481	0.37 640	0.34 293	0.21 292	0.13 340	0.25 369	0.25 534	0.33 294	0.47 552	0.26 321	0.17 176	0.29 408	0.34 558	0.35 420	0.37 556	0.23 642	0.15 620	0.17 612	0.13 577	0.23 634	0.21 633

ManiGeoR	0.18 260	0.15 440	0.55 518	0.15 6	0.11 183	0.21 272	0.14 108	0.39 380	0.27 288	0.19 246	0.24 276	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.08 324

HLf10	0.18 260	0.15 440	0.55 518	0.15 6	0.11 183	0.21 272	0.14 108	0.39 380	0.27 288	0.19 246	0.24 276	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.08 324

HLf8	0.19 308	0.16 469	0.55 518	0.15 6	0.12 259	0.24 350	0.14 108	0.40 393	0.31 356	0.20 253	0.26 298	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.17 299	0.10 449	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

rvit_105_1	0.27 490	0.19 520	0.46 452	0.27 579	0.19 557	0.30 466	0.35 618	0.44 443	0.51 583	0.31 423	0.31 358	0.31 434	0.26 457	0.35 420	0.25 475	0.15 590	0.14 605	0.15 594	0.17 623	0.11 476	0.10 454

gwcnet-sp	0.24 435	0.13 352	0.63 555	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

scenet	0.24 435	0.13 352	0.63 555	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

ssnet	0.24 435	0.13 352	0.63 555	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

LCNet	0.21 350	0.11 224	0.29 229	0.25 517	0.12 259	0.23 327	0.19 357	0.34 306	0.26 277	0.28 344	0.35 412	0.26 371	0.30 522	0.35 420	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.13 533	0.22 639

999	0.14 164	0.08 41	0.24 161	0.19 163	0.11 183	0.20 239	0.17 260	0.24 142	0.18 120	0.13 122	0.16 156	0.14 174	0.11 119	0.36 429	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

Anonymous_2	0.37 582	0.21 548	0.47 460	0.20 237	0.21 584	0.42 580	0.26 548	0.38 368	0.29 326	0.33 458	0.30 343	0.44 552	0.38 580	0.36 429	0.29 512	0.26 654	0.29 672	0.44 675	1.41 713	0.34 664	0.21 633

pcwnet_v2	0.32 544	0.15 440	1.26 670	0.23 422	0.18 530	0.32 495	0.18 310	0.59 615	0.60 621	0.36 511	0.45 532	0.35 475	0.29 508	0.36 429	0.25 475	0.14 575	0.11 564	0.12 530	0.11 510	0.14 551	0.15 570

HLF11	0.19 308	0.14 401	0.54 511	0.15 6	0.12 259	0.21 272	0.12 33	0.37 360	0.24 250	0.20 253	0.29 328	0.18 244	0.18 340	0.37 432	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.09 395

xyz-stereo-finetune2	0.17 235	0.11 224	0.26 185	0.16 25	0.09 55	0.27 404	0.19 357	0.27 195	0.20 168	0.22 275	0.28 314	0.21 290	0.22 393	0.37 432	0.22 432	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.07 241

fast-acv-ft	0.31 535	0.20 533	0.81 609	0.24 477	0.18 530	0.46 599	0.27 554	0.41 407	0.49 571	0.39 549	0.55 589	0.49 579	0.35 563	0.37 432	0.38 559	0.11 490	0.11 564	0.11 492	0.12 549	0.12 517	0.09 395

hknet	0.25 463	0.14 401	0.40 376	0.25 517	0.15 451	0.35 534	0.21 440	0.56 590	0.37 431	0.34 478	0.35 412	0.43 541	0.27 476	0.37 432	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

IPLGR	0.21 350	0.13 352	0.61 544	0.21 292	0.11 183	0.25 369	0.18 310	0.41 407	0.37 431	0.28 344	0.27 306	0.21 290	0.19 356	0.37 432	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

LMCR-Stereo	0.26 481	0.18 504	0.49 476	0.28 600	0.14 390	0.36 539	0.23 495	0.54 564	0.34 391	0.39 549	0.40 471	0.29 408	0.29 508	0.37 432	0.27 495	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.13 533	0.09 395

TestStereo_HLe17	0.19 308	0.17 489	0.64 563	0.16 25	0.11 183	0.21 272	0.17 260	0.40 393	0.30 342	0.19 246	0.25 288	0.17 230	0.15 256	0.38 438	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

GGDA	0.18 260	0.14 401	0.33 281	0.17 53	0.10 126	0.20 239	0.16 209	0.33 294	0.31 356	0.22 275	0.28 314	0.19 264	0.16 280	0.38 438	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.08 324

TestStereo-Hl	0.18 260	0.11 224	0.31 255	0.17 53	0.10 126	0.22 304	0.16 209	0.36 349	0.29 326	0.23 283	0.26 298	0.22 302	0.19 356	0.38 438	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.07 241

ssnet_v2	0.28 510	0.16 469	0.44 432	0.22 363	0.15 451	0.40 569	0.30 588	0.57 600	0.46 547	0.38 534	0.36 422	0.47 567	0.29 508	0.38 438	0.39 567	0.13 550	0.11 564	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.11 492

iResNet_ROB	0.25 463	0.19 520	0.40 376	0.20 237	0.12 259	0.30 466	0.16 209	0.55 574	0.53 597	0.38 534	0.43 509	0.37 486	0.26 457	0.38 438	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.09 359	0.09 395

TestStereo_HL2	0.18 260	0.14 401	0.34 293	0.17 53	0.11 183	0.20 239	0.15 160	0.33 294	0.29 326	0.22 275	0.29 328	0.19 264	0.17 311	0.39 443	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.08 324

YMNet	0.32 544	0.22 562	0.58 533	0.27 579	0.23 613	0.48 611	0.27 554	0.51 524	0.45 529	0.48 610	0.56 596	0.51 591	0.30 522	0.39 443	0.40 574	0.13 550	0.16 628	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

YMNet_1	0.32 544	0.22 562	0.58 533	0.27 579	0.23 613	0.48 611	0.27 554	0.51 524	0.45 529	0.48 610	0.56 596	0.51 591	0.30 522	0.39 443	0.40 574	0.13 550	0.16 628	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

DualNet (step1)	0.28 510	0.19 520	0.50 487	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.39 443	0.23 453	0.23 642	0.09 509	0.28 655	0.24 650	0.18 604	0.16 579

test_sample7	0.25 463	0.15 440	0.35 304	0.20 237	0.14 390	0.28 424	0.21 440	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.39 443	0.23 453	0.14 575	0.09 509	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

Wz-Net-LNSev	0.34 562	0.29 608	0.91 632	0.26 551	0.21 584	0.47 605	0.31 593	0.54 564	0.54 601	0.44 591	0.52 575	0.50 587	0.35 563	0.39 443	0.39 567	0.11 490	0.11 564	0.10 434	0.09 425	0.14 551	0.13 536

MMNet	0.27 490	0.14 401	0.49 476	0.24 477	0.17 508	0.47 605	0.22 468	0.45 453	0.51 583	0.39 549	0.41 479	0.36 480	0.33 549	0.39 443	0.34 545	0.08 293	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.08 324

UPFNet	0.25 463	0.12 284	0.38 352	0.24 477	0.19 557	0.37 546	0.28 570	0.48 486	0.38 446	0.34 478	0.37 431	0.37 486	0.28 493	0.39 443	0.33 540	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.10 428	0.08 324

UNet	0.28 510	0.14 401	0.69 577	0.23 422	0.20 576	0.44 591	0.22 468	0.50 507	0.40 474	0.34 478	0.39 460	0.43 541	0.33 549	0.40 451	0.31 528	0.09 396	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

STTStereo	0.28 510	0.20 533	0.61 544	0.25 517	0.17 508	0.29 446	0.24 517	0.47 473	0.39 456	0.39 549	0.41 479	0.44 552	0.28 493	0.40 451	0.28 500	0.13 550	0.12 583	0.13 552	0.16 613	0.12 517	0.11 492

TestStereo_HL3	0.21 350	0.13 352	0.77 595	0.17 53	0.11 183	0.23 327	0.16 209	0.34 306	0.20 168	0.27 331	0.38 446	0.23 324	0.19 356	0.41 453	0.14 208	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 324

PSMNet-RUCA	0.37 582	0.41 651	0.66 570	0.46 665	0.41 663	0.34 519	0.25 534	0.57 600	0.45 529	0.39 549	0.52 575	0.43 541	0.33 549	0.41 453	0.29 512	0.25 653	0.14 605	0.33 667	0.21 638	0.31 660	0.22 639

dad	0.28 510	0.31 622	0.44 432	0.21 292	0.14 390	0.30 466	0.20 409	0.33 294	0.49 571	0.44 591	0.44 520	0.45 557	0.21 376	0.41 453	0.26 489	0.20 637	0.11 564	0.20 633	0.11 510	0.14 551	0.10 454

MLCV	0.22 387	0.16 469	0.44 432	0.21 292	0.08 24	0.29 446	0.19 357	0.38 368	0.37 431	0.38 534	0.44 520	0.31 434	0.21 376	0.41 453	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

NINENet	0.25 463	0.15 440	0.37 333	0.23 422	0.16 484	0.43 589	0.17 260	0.60 624	0.46 547	0.32 445	0.37 431	0.32 444	0.20 367	0.42 457	0.21 411	0.10 449	0.10 540	0.12 530	0.08 322	0.11 476	0.10 454

DeepPruner_ROB	0.26 481	0.19 520	0.44 432	0.21 292	0.16 484	0.30 466	0.21 440	0.52 543	0.32 367	0.35 495	0.38 446	0.39 506	0.26 457	0.42 457	0.24 465	0.15 590	0.11 564	0.11 492	0.11 510	0.14 551	0.13 536

CRFU-Net	0.28 510	0.14 401	0.45 444	0.25 517	0.15 451	0.45 597	0.23 495	0.50 507	0.30 342	0.43 584	0.41 479	0.48 573	0.46 618	0.43 459	0.29 512	0.11 490	0.10 540	0.09 355	0.08 322	0.10 428	0.10 454

cf-r	0.24 435	0.15 440	0.44 432	0.21 292	0.14 390	0.27 404	0.22 468	0.42 421	0.40 474	0.30 405	0.42 496	0.42 537	0.26 457	0.43 459	0.25 475	0.11 490	0.06 245	0.08 261	0.10 469	0.08 270	0.08 324

DMCA-RVC	0.27 490	0.21 548	0.61 544	0.28 600	0.17 508	0.29 446	0.21 440	0.42 421	0.35 407	0.40 559	0.37 431	0.39 506	0.36 567	0.43 459	0.30 520	0.13 550	0.10 540	0.15 594	0.11 510	0.13 533	0.10 454

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 490	0.21 548	0.59 539	0.25 517	0.18 530	0.29 446	0.22 468	0.50 507	0.40 474	0.38 534	0.41 479	0.43 541	0.27 476	0.43 459	0.29 512	0.11 490	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.10 428	0.11 492
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.20 329	0.10 144	0.28 215	0.19 163	0.12 259	0.28 424	0.19 357	0.41 407	0.25 265	0.26 321	0.31 358	0.29 408	0.26 457	0.44 463	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.09 395

AAGNet	0.33 553	0.11 224	0.37 333	0.25 517	0.16 484	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.35 495	0.35 412	0.27 381	0.30 522	0.44 463	2.66 709	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.08 270	0.06 145

HCRNet	0.24 435	0.25 580	0.33 281	0.34 634	0.16 484	0.27 404	0.18 310	0.43 435	0.35 407	0.30 405	0.35 412	0.32 444	0.22 393	0.44 463	0.20 384	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.11 510	0.10 428	0.09 395

test_sample2	0.21 350	0.10 144	0.28 215	0.19 163	0.11 183	0.27 404	0.21 440	0.43 435	0.29 326	0.26 321	0.31 358	0.30 425	0.24 425	0.45 466	0.18 327	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.09 395

HGLStereo	0.27 490	0.14 401	0.46 452	0.24 477	0.21 584	0.33 506	0.23 495	0.50 507	0.42 494	0.35 495	0.48 555	0.41 528	0.33 549	0.45 466	0.33 540	0.11 490	0.10 540	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.12 516

StereoDRNet-Refined	0.27 490	0.17 489	0.35 304	0.25 517	0.14 390	0.37 546	0.21 440	0.47 473	0.41 486	0.44 591	0.51 567	0.41 528	0.28 493	0.45 466	0.37 556	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.11 510	0.10 428	0.10 454
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 625	0.60 674	0.57 528	1.04 699	0.48 673	0.38 554	0.11 20	0.40 393	0.32 367	0.41 568	0.34 401	0.29 408	0.17 311	0.46 469	0.19 361	0.69 689	0.42 684	0.79 694	0.62 697	0.62 682	0.46 679

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 528	0.20 533	0.70 583	0.21 292	0.17 508	0.46 599	0.27 554	0.50 507	0.49 571	0.42 578	0.55 589	0.43 541	0.30 522	0.46 469	0.38 559	0.09 396	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.11 476	0.10 454

UDG	0.40 601	0.46 656	0.49 476	0.40 657	0.35 657	0.47 605	0.27 554	0.54 564	0.47 552	0.39 549	0.45 532	0.59 622	0.44 609	0.46 469	0.39 567	0.26 654	0.19 646	0.48 677	0.22 646	0.34 664	0.26 655

xxxx	0.34 562	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.37 546	0.20 409	0.58 609	0.38 446	0.29 373	0.42 496	0.38 494	0.24 425	0.46 469	2.20 705	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.09 395

NLCSM	0.19 308	0.12 284	0.18 83	0.24 477	0.19 557	0.24 350	0.21 440	0.42 421	0.40 474	0.19 246	0.18 197	0.14 174	0.16 280	0.47 473	0.19 361	0.08 293	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

CFNet-ft	0.24 435	0.15 440	0.35 304	0.18 105	0.15 451	0.30 466	0.21 440	0.39 380	0.36 420	0.28 344	0.40 471	0.43 541	0.25 447	0.47 473	0.24 465	0.12 530	0.07 384	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.09 395

CFNet_RVC	0.24 435	0.15 440	0.35 304	0.18 105	0.15 451	0.30 466	0.21 440	0.39 380	0.36 420	0.28 344	0.40 471	0.43 541	0.25 447	0.47 473	0.24 465	0.12 530	0.07 384	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.09 395

CoDeX	0.23 404	0.12 284	0.46 452	0.21 292	0.14 390	0.29 446	0.21 440	0.53 555	0.41 486	0.29 373	0.35 412	0.29 408	0.22 393	0.48 476	0.19 361	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241

DDUNet	0.41 603	0.50 665	0.48 470	0.44 662	0.39 660	0.46 599	0.32 601	0.50 507	0.43 502	0.45 595	0.52 575	0.57 617	0.36 567	0.48 476	0.33 540	0.33 670	0.21 653	0.55 681	0.25 655	0.37 668	0.32 667

DRaft	0.24 435	0.10 144	0.34 293	0.18 105	0.12 259	0.28 424	0.23 495	0.33 294	0.39 456	0.38 534	0.61 616	0.21 290	0.41 595	0.48 476	0.42 585	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.08 324

delet	0.27 490	0.14 401	0.40 376	0.23 422	0.19 557	0.41 573	0.29 577	0.49 496	0.48 562	0.33 458	0.41 479	0.37 486	0.30 522	0.48 476	0.34 545	0.09 396	0.09 509	0.11 492	0.12 549	0.08 270	0.08 324

ADCRef	0.38 589	0.24 575	0.88 628	0.26 551	0.21 584	0.49 616	0.27 554	0.52 543	0.48 562	0.50 613	0.58 601	0.35 475	0.47 621	0.48 476	1.29 687	0.09 396	0.08 473	0.12 530	0.12 549	0.11 476	0.11 492

G2L-ROB	0.23 404	0.15 440	0.41 399	0.19 163	0.12 259	0.27 404	0.21 440	0.47 473	0.33 381	0.34 478	0.31 358	0.41 528	0.22 393	0.49 481	0.26 489	0.09 396	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.10 454

ITSA-stereo	0.25 463	0.15 440	0.33 281	0.23 422	0.11 183	0.27 404	0.18 310	0.56 590	0.59 617	0.31 423	0.32 368	0.33 452	0.28 493	0.49 481	0.30 520	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.13 536

ARAFT	0.24 435	0.21 548	0.78 596	0.22 363	0.12 259	0.29 446	0.24 517	0.43 435	0.32 367	0.33 458	0.28 314	0.28 397	0.19 356	0.49 481	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.12 530	0.11 510	0.09 359	0.06 145

aanetorigin	0.39 594	0.29 608	1.09 655	0.24 477	0.19 557	0.28 424	0.37 627	0.33 294	0.47 552	0.94 673	0.82 651	0.52 597	0.54 636	0.49 481	0.50 611	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.16 573	0.15 570

IPLG	0.21 350	0.15 440	0.53 508	0.21 292	0.12 259	0.28 424	0.17 260	0.42 421	0.30 342	0.33 458	0.32 368	0.15 196	0.17 311	0.50 485	0.21 411	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

Consistency-Raft	0.55 645	0.48 660	1.02 648	0.45 663	0.49 674	0.49 616	0.47 660	0.72 665	0.72 648	0.45 595	0.82 651	0.47 567	0.60 647	0.50 485	0.63 634	0.39 677	0.39 682	0.44 675	0.51 687	0.52 676	0.37 670

ASMatch	0.23 404	0.11 224	0.51 497	0.24 477	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.28 307	0.28 344	0.68 631	0.27 381	0.26 457	0.50 485	0.22 432	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.11 492

LALA_ROB	0.36 572	0.25 580	0.46 452	0.30 614	0.21 584	0.47 605	0.39 638	0.61 628	0.51 583	0.52 624	0.51 567	0.69 653	0.36 567	0.50 485	0.43 586	0.17 617	0.11 564	0.16 606	0.14 592	0.17 590	0.15 570

PWCDC_ROB	0.38 589	0.30 615	0.60 541	0.33 632	0.20 576	0.42 580	0.19 357	0.58 609	0.89 669	0.42 578	1.26 677	0.36 480	0.34 558	0.50 485	0.38 559	0.18 628	0.11 564	0.11 492	0.09 425	0.19 612	0.13 536

NF-Stereo	0.20 329	0.10 144	0.35 304	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

OCTAStereo	0.20 329	0.10 144	0.35 304	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

RE-Stereo	0.20 329	0.10 144	0.35 304	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

TVStereo	0.20 329	0.10 144	0.35 304	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

GEStereo_RVC	0.27 490	0.20 533	0.44 432	0.27 579	0.16 484	0.33 506	0.25 534	0.56 590	0.54 601	0.34 478	0.38 446	0.34 461	0.25 447	0.51 490	0.28 500	0.12 530	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.11 492

FINET	0.34 562	0.27 598	0.80 606	0.24 477	0.24 621	0.36 539	0.34 614	0.54 564	0.72 648	0.39 549	0.47 549	0.32 444	0.30 522	0.51 490	0.32 533	0.19 634	0.17 635	0.13 552	0.12 549	0.18 604	0.16 579

G2L-Stereo_test	0.24 435	0.16 469	0.38 352	0.19 163	0.13 340	0.27 404	0.24 517	0.49 496	0.38 446	0.37 519	0.37 431	0.40 521	0.24 425	0.52 496	0.28 500	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.08 324

DDVS	0.25 463	0.15 440	0.39 368	0.24 477	0.17 508	0.34 519	0.21 440	0.41 407	0.30 342	0.33 458	0.41 479	0.48 573	0.21 376	0.52 496	0.27 495	0.11 490	0.09 509	0.11 492	0.09 425	0.13 533	0.14 558

PSM-softLoss	0.21 350	0.10 144	0.39 368	0.24 477	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.38 368	0.26 277	0.29 373	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.52 496	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.12 516

KMStereo	0.21 350	0.10 144	0.39 368	0.24 477	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.38 368	0.26 277	0.29 373	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.52 496	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.12 516

PSMNet-RSSM	0.24 435	0.15 440	0.36 324	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.20 409	0.48 486	0.37 431	0.30 405	0.44 520	0.38 494	0.26 457	0.52 496	0.22 432	0.12 530	0.07 384	0.11 492	0.13 577	0.10 428	0.09 395

DSFCA	0.27 490	0.13 352	0.36 324	0.20 237	0.17 508	0.38 554	0.31 593	0.47 473	0.43 502	0.43 584	0.37 431	0.39 506	0.29 508	0.52 496	0.32 533	0.12 530	0.10 540	0.10 434	0.11 510	0.11 476	0.10 454

FADNet_RVC	0.30 528	0.28 601	0.83 616	0.23 422	0.15 451	0.30 466	0.17 260	0.49 496	0.37 431	0.30 405	0.38 446	0.30 425	0.27 476	0.52 496	0.31 528	0.14 575	0.14 605	0.14 579	0.16 613	0.21 624	0.23 646

SME	0.21 350	0.20 533	0.29 229	0.23 422	0.11 183	0.36 539	0.17 260	0.37 360	0.29 326	0.24 298	0.28 314	0.19 264	0.21 376	0.53 503	0.21 411	0.10 449	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.08 324

test_sample4	0.24 435	0.13 352	0.43 422	0.20 237	0.12 259	0.32 495	0.21 440	0.51 524	0.34 391	0.31 423	0.37 431	0.28 397	0.23 407	0.53 503	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

test_sample3	0.23 404	0.12 284	0.43 422	0.19 163	0.12 259	0.32 495	0.20 409	0.50 507	0.34 391	0.31 423	0.33 391	0.29 408	0.22 393	0.53 503	0.22 432	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.10 428	0.10 454

raft_robust	0.22 387	0.17 489	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.23 327	0.22 468	0.49 496	0.48 562	0.32 445	0.32 368	0.26 371	0.23 407	0.53 503	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.10 469	0.08 270	0.06 145

DEmStereo	0.26 481	0.09 88	0.47 460	0.19 163	0.12 259	0.30 466	0.25 534	0.28 218	0.36 420	0.36 511	0.58 601	0.25 349	0.48 627	0.53 503	0.44 591	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.07 241

FADNet-RVC-Resample	0.29 521	0.25 580	0.93 636	0.26 551	0.16 484	0.32 495	0.21 440	0.47 473	0.39 456	0.35 495	0.38 446	0.33 452	0.27 476	0.53 503	0.24 465	0.10 449	0.10 540	0.14 579	0.13 577	0.13 533	0.16 579

DLCB_ROB	0.28 510	0.16 469	0.34 293	0.27 579	0.16 484	0.38 554	0.25 534	0.48 486	0.43 502	0.46 599	0.46 542	0.51 591	0.33 549	0.53 503	0.33 540	0.10 449	0.10 540	0.11 492	0.11 510	0.10 428	0.09 395

ACV-stereo	0.29 521	0.18 504	0.79 603	0.23 422	0.16 484	0.47 605	0.19 357	0.36 349	0.34 391	0.29 373	0.33 391	0.67 647	0.42 604	0.54 510	0.30 520	0.10 449	0.09 509	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.11 492

SQANet	0.40 601	0.48 660	0.67 571	0.48 667	0.39 660	0.48 611	0.22 468	0.51 524	0.43 502	0.40 559	0.47 549	0.47 567	0.33 549	0.54 510	0.32 533	0.36 673	0.15 620	0.40 673	0.21 638	0.45 673	0.31 664

coex_refinement	0.26 481	0.16 469	0.36 324	0.23 422	0.15 451	0.31 482	0.20 409	0.49 496	0.42 494	0.35 495	0.42 496	0.45 557	0.27 476	0.55 512	0.33 540	0.10 449	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.10 428	0.10 454

test_sample5	0.24 435	0.13 352	0.42 409	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.21 440	0.50 507	0.34 391	0.32 445	0.41 479	0.29 408	0.23 407	0.55 512	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

DualNet	0.24 435	0.13 352	0.42 409	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.21 440	0.50 507	0.34 391	0.33 458	0.43 509	0.29 408	0.23 407	0.55 512	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

RAFT_R40	0.21 350	0.10 144	0.37 333	0.24 477	0.13 340	0.18 162	0.18 310	0.31 267	0.29 326	0.33 458	0.33 391	0.30 425	0.24 425	0.55 512	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.07 241

IRAFT_RVC	0.22 387	0.12 284	0.39 368	0.26 551	0.11 183	0.18 162	0.24 517	0.40 393	0.37 431	0.31 423	0.30 343	0.29 408	0.24 425	0.55 512	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.07 241

RAFT-345	0.21 350	0.10 144	0.46 452	0.22 363	0.11 183	0.20 239	0.16 209	0.26 180	0.25 265	0.27 331	0.66 627	0.21 290	0.16 280	0.55 512	0.21 411	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

ADLNet	0.28 510	0.15 440	0.42 409	0.23 422	0.19 557	0.34 519	0.23 495	0.53 555	0.43 502	0.42 578	0.41 479	0.44 552	0.27 476	0.55 512	0.35 549	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.12 516

222	0.41 603	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.36 539	0.20 409	0.57 600	0.39 456	0.35 495	0.44 520	0.30 425	0.27 476	0.55 512	3.56 712	0.11 490	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 395

GwcNet-RSSM	0.26 481	0.17 489	0.46 452	0.21 292	0.13 340	0.28 424	0.23 495	0.44 443	0.42 494	0.31 423	0.45 532	0.40 521	0.26 457	0.55 512	0.28 500	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.08 324

NCCL2	0.35 567	0.26 591	0.49 476	0.36 645	0.22 600	0.41 573	0.41 644	0.53 555	0.42 494	0.47 606	0.46 542	0.61 629	0.39 586	0.55 512	0.37 556	0.16 606	0.13 595	0.21 635	0.21 638	0.16 573	0.16 579

ETE_ROB	0.34 562	0.26 591	0.45 444	0.29 603	0.18 530	0.40 569	0.37 627	0.57 600	0.47 552	0.50 613	0.50 561	0.62 631	0.36 567	0.55 512	0.38 559	0.13 550	0.10 540	0.14 579	0.12 549	0.16 573	0.16 579

xyz-stereo	1.40 692	0.10 144	17.09 729	0.18 105	0.07 2	4.78 711	0.18 310	0.29 235	0.34 391	0.36 511	2.81 709	0.40 521	0.29 508	0.56 523	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.06 153	0.06 103	0.05 34

SST-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.37 333	0.24 477	0.13 340	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.24 250	0.34 478	0.33 391	0.29 408	0.25 447	0.56 523	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.07 241

ADCP+	0.45 620	0.24 575	1.15 662	0.25 517	0.22 600	0.56 632	0.39 638	0.54 564	0.51 583	0.44 591	0.51 567	0.46 565	0.52 635	0.56 523	1.89 701	0.10 449	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.14 551	0.13 536

CBMV	0.33 553	0.21 548	0.54 511	0.23 422	0.13 340	0.42 580	0.33 612	0.53 555	0.48 562	0.52 624	0.49 557	0.50 587	0.41 595	0.56 523	0.31 528	0.15 590	0.16 628	0.18 621	0.16 613	0.13 533	0.13 536
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	0.42 606	0.30 615	1.18 663	0.26 551	0.22 600	0.58 636	0.31 593	0.62 636	0.81 659	0.58 638	0.61 616	0.53 602	0.36 567	0.57 527	0.65 638	0.11 490	0.10 540	0.13 552	0.12 549	0.15 565	0.13 536

test_sample6	0.25 463	0.13 352	0.41 399	0.21 292	0.11 183	0.30 466	0.22 468	0.51 524	0.35 407	0.33 458	0.43 509	0.30 425	0.24 425	0.57 527	0.22 432	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.10 454

THIR-Stereo	0.29 521	0.12 284	0.41 399	0.19 163	0.11 183	0.28 424	0.72 684	0.32 279	0.35 407	0.37 519	0.65 625	0.34 461	0.50 630	0.57 527	0.45 594	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.07 241

RAFT-RH_RVC	0.25 463	0.11 224	0.45 444	0.21 292	0.12 259	0.25 369	0.14 108	0.27 195	0.27 288	0.38 534	1.15 673	0.23 324	0.17 311	0.57 527	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.06 103	0.07 241

test_xeample	0.34 562	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.33 506	0.23 495	0.55 574	0.38 446	0.32 445	0.45 532	0.29 408	0.26 457	0.57 527	2.24 707	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.09 395

AF-Net	0.37 582	0.26 591	0.56 525	0.32 626	0.23 613	0.41 573	0.29 577	0.61 628	0.64 632	0.42 578	0.68 631	0.65 642	0.49 628	0.57 527	0.44 591	0.15 590	0.11 564	0.19 629	0.14 592	0.15 565	0.13 536

StereoDRNet	0.32 544	0.22 562	0.61 544	0.27 579	0.21 584	0.42 580	0.30 588	0.61 628	0.48 562	0.46 599	0.39 460	0.48 573	0.30 522	0.57 527	0.40 574	0.11 490	0.09 509	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.10 454

SMFormer	0.25 463	0.12 284	0.40 376	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.28 500	0.10 449	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 395

tta	0.24 435	0.12 284	0.40 376	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.28 500	0.10 449	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.07 241

qqq1	0.24 435	0.12 284	0.40 376	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

fff1	0.24 435	0.12 284	0.40 376	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

psm_up	0.29 521	0.16 469	0.41 399	0.26 551	0.17 508	0.32 495	0.26 548	0.55 574	0.43 502	0.36 511	0.40 471	0.45 557	0.37 576	0.58 534	0.30 520	0.11 490	0.12 583	0.13 552	0.12 549	0.10 428	0.10 454

GANet-RSSM	0.24 435	0.14 401	0.36 324	0.21 292	0.14 390	0.27 404	0.21 440	0.45 453	0.33 381	0.29 373	0.39 460	0.39 506	0.28 493	0.58 534	0.23 453	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.09 395

AANet	0.49 631	0.42 653	1.56 682	0.22 363	0.19 557	0.39 563	0.25 534	0.52 543	0.92 673	0.92 670	0.93 661	0.84 663	0.67 659	0.59 540	0.59 624	0.15 590	0.11 564	0.13 552	0.12 549	0.18 604	0.16 579

DStereoO	0.46 622	0.32 627	0.51 497	0.36 645	0.29 648	0.38 554	0.45 653	0.55 574	0.60 621	0.47 606	0.49 557	0.48 573	0.73 666	0.59 540	0.69 642	0.81 697	0.18 641	0.38 670	0.19 633	0.46 674	0.20 624

DFGA-Net	0.23 404	0.24 575	0.49 476	0.22 363	0.15 451	0.25 369	0.17 260	0.39 380	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.21 290	0.17 311	0.59 540	0.28 500	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.08 324

SHD	0.42 606	0.27 598	0.81 609	0.31 620	0.25 629	0.42 580	0.22 468	0.66 651	0.94 678	0.63 645	0.60 609	0.59 622	0.47 621	0.59 540	0.58 623	0.15 590	0.13 595	0.16 606	0.16 613	0.20 621	0.22 639

G2L-Stereo	0.25 463	0.16 469	0.47 460	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.18 310	0.46 464	0.35 407	0.33 458	0.37 431	0.40 521	0.22 393	0.60 544	0.30 520	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.09 395

TCMNet	0.33 553	0.23 571	0.72 588	0.29 603	0.30 649	0.40 569	0.28 570	0.50 507	0.47 552	0.37 519	0.45 532	0.40 521	0.29 508	0.60 544	0.39 567	0.14 575	0.13 595	0.15 594	0.14 592	0.17 590	0.15 570

Wz-Net-MNSev	0.36 572	0.26 591	0.79 603	0.26 551	0.21 584	0.59 639	0.38 633	0.55 574	0.56 610	0.48 610	0.54 585	0.53 602	0.36 567	0.60 544	0.44 591	0.11 490	0.09 509	0.11 492	0.11 510	0.15 565	0.13 536

GwcNet	0.35 567	0.23 571	0.88 628	0.25 517	0.24 621	0.48 611	0.27 554	0.55 574	0.57 613	0.38 534	0.52 575	0.51 591	0.32 546	0.60 544	0.41 582	0.13 550	0.11 564	0.12 530	0.11 510	0.13 533	0.14 558

Nwc_Net	0.37 582	0.25 580	0.68 576	0.31 620	0.24 621	0.44 591	0.30 588	0.65 645	0.50 579	0.37 519	0.69 635	0.58 620	0.45 612	0.60 544	0.40 574	0.15 590	0.12 583	0.19 629	0.21 638	0.14 551	0.13 536

ADCL	0.47 625	0.22 562	1.00 645	0.27 579	0.19 557	0.74 658	0.64 679	0.54 564	0.69 643	0.56 635	0.71 636	0.55 608	0.60 647	0.60 544	1.43 689	0.11 490	0.09 509	0.13 552	0.13 577	0.14 551	0.14 558

ADCPNet	0.48 628	0.29 608	1.60 684	0.27 579	0.23 613	0.70 656	0.38 633	0.53 555	0.51 583	0.51 618	0.59 604	0.67 647	0.56 640	0.60 544	1.14 675	0.15 590	0.18 641	0.14 579	0.23 648	0.19 612	0.19 612

anonymity	0.56 646	0.54 670	0.70 583	0.47 666	0.61 684	0.56 632	0.43 649	0.69 660	0.49 571	0.63 645	0.55 589	0.54 606	0.60 647	0.61 551	0.57 618	0.55 682	0.53 693	0.50 678	0.54 691	0.51 675	0.56 684

PSMNet-ADL	0.25 463	0.15 440	0.32 264	0.26 551	0.14 390	0.31 482	0.22 468	0.44 443	0.36 420	0.27 331	0.33 391	0.41 528	0.28 493	0.61 551	0.29 512	0.11 490	0.09 509	0.09 355	0.11 510	0.10 428	0.10 454

CrosDoStereo	0.31 535	0.10 144	0.49 476	0.18 105	0.12 259	0.22 304	1.11 707	0.34 306	0.37 431	0.38 534	0.61 616	0.28 397	0.46 618	0.61 551	0.57 618	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

TransformOpticalFlow	0.24 435	0.13 352	0.56 525	0.23 422	0.11 183	0.21 272	0.19 357	0.40 393	0.32 367	0.30 405	0.43 509	0.36 480	0.31 539	0.61 551	0.20 384	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.07 241

DeepStereo_LL	0.31 535	0.10 144	0.49 476	0.18 105	0.12 259	0.22 304	1.11 707	0.34 306	0.37 431	0.38 534	0.61 616	0.28 397	0.46 618	0.61 551	0.57 618	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

FAT-Stereo	0.36 572	0.18 504	0.73 592	0.26 551	0.18 530	0.33 506	0.29 577	0.60 624	0.59 617	0.46 599	0.60 609	0.60 625	0.50 630	0.61 551	0.34 545	0.13 550	0.14 605	0.13 552	0.12 549	0.14 551	0.18 605

RP	0.35 567	0.22 562	0.51 497	0.31 620	0.24 621	0.37 546	0.28 570	0.50 507	0.58 616	0.40 559	0.63 622	0.61 629	0.47 621	0.61 551	0.39 567	0.16 606	0.15 620	0.17 612	0.15 601	0.17 590	0.17 592

G-Net	0.46 622	0.25 580	0.86 625	0.34 634	0.28 640	0.90 674	0.35 618	0.47 473	0.45 529	0.68 652	1.22 675	0.64 641	0.60 647	0.61 551	0.57 618	0.16 606	0.14 605	0.17 612	0.13 577	0.22 631	0.19 612

w-ln-seven-2	0.36 572	0.29 608	1.06 652	0.27 579	0.18 530	0.37 546	0.30 588	0.50 507	0.54 601	0.45 595	0.55 589	0.45 557	0.41 595	0.62 559	0.49 605	0.10 449	0.10 540	0.12 530	0.11 510	0.14 551	0.11 492

STrans-v2	0.24 435	0.13 352	0.54 511	0.21 292	0.12 259	0.23 327	0.21 440	0.47 473	0.28 307	0.31 423	0.42 496	0.36 480	0.35 563	0.62 559	0.23 453	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

TestStereo	0.21 350	0.19 520	0.40 376	0.25 517	0.10 126	0.22 304	0.21 440	0.31 267	0.31 356	0.23 283	0.34 401	0.22 302	0.18 340	0.62 559	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.07 237	0.11 476	0.06 145

RAFT + AFF	0.27 490	0.23 571	0.50 487	0.25 517	0.17 508	0.30 466	0.33 612	0.52 543	0.40 474	0.28 344	0.30 343	0.30 425	0.31 539	0.62 559	0.24 465	0.09 396	0.10 540	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.11 492

ac_64	0.27 490	0.13 352	0.41 399	0.24 477	0.17 508	0.36 539	0.22 468	0.46 464	0.33 381	0.35 495	0.36 422	0.52 597	0.30 522	0.62 559	0.32 533	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.09 359	0.08 324

CCAANet	0.25 463	0.13 352	0.51 497	0.22 363	0.15 451	0.29 446	0.17 260	0.49 496	0.37 431	0.26 321	0.49 557	0.32 444	0.24 425	0.62 559	0.23 453	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.10 469	0.08 270	0.10 454

DRN-Test	0.33 553	0.17 489	0.61 544	0.27 579	0.19 557	0.46 599	0.29 577	0.65 645	0.51 583	0.47 606	0.46 542	0.44 552	0.34 558	0.62 559	0.41 582	0.12 530	0.08 473	0.13 552	0.12 549	0.12 517	0.10 454

FADNet-RVC	0.31 535	0.35 632	0.78 596	0.25 517	0.20 576	0.33 506	0.20 409	0.49 496	0.40 474	0.34 478	0.39 460	0.41 528	0.29 508	0.63 566	0.31 528	0.13 550	0.14 605	0.14 579	0.15 601	0.19 612	0.19 612

XPNet_ROB	0.33 553	0.20 533	0.43 422	0.27 579	0.18 530	0.37 546	0.31 593	0.55 574	0.50 579	0.51 618	0.53 582	0.58 620	0.37 576	0.63 566	0.45 594	0.17 617	0.12 583	0.13 552	0.12 549	0.15 565	0.14 558

DStereoRT	0.35 567	0.13 352	0.51 497	0.25 517	0.16 484	0.42 580	0.19 357	0.48 486	0.39 456	0.30 405	0.39 460	0.24 339	0.39 586	0.64 568	0.30 520	0.08 293	0.07 384	1.54 712	0.41 679	0.08 270	0.11 492

SepStereo	0.26 481	0.12 284	0.42 409	0.24 477	0.18 530	0.29 446	0.24 517	0.45 453	0.45 529	0.41 568	0.44 520	0.34 461	0.29 508	0.64 568	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

PFNet	0.23 404	0.10 144	0.57 528	0.24 477	0.14 390	0.22 304	0.19 357	0.39 380	0.33 381	0.35 495	0.32 368	0.27 381	0.19 356	0.64 568	0.22 432	0.09 396	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.07 241

FADNet	0.32 544	0.36 635	0.74 593	0.23 422	0.22 600	0.37 546	0.19 357	0.53 555	0.48 562	0.32 445	0.36 422	0.43 541	0.32 546	0.64 568	0.25 475	0.16 606	0.16 628	0.14 579	0.16 613	0.24 638	0.19 612

ADCMid	0.49 631	0.34 630	1.13 660	0.26 551	0.21 584	0.51 620	0.37 627	0.57 600	0.54 601	0.75 660	0.66 627	0.62 631	0.64 658	0.64 568	1.68 694	0.13 550	0.12 583	0.17 612	0.17 623	0.20 621	0.17 592

DISCO	0.32 544	0.13 352	0.51 497	0.25 517	0.16 484	0.48 611	0.25 534	0.50 507	0.57 613	0.37 519	0.45 532	0.62 631	0.36 567	0.64 568	0.49 605	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.12 517	0.11 492

PSMNet_ROB	0.33 553	0.24 575	0.54 511	0.31 620	0.21 584	0.42 580	0.43 649	0.59 615	0.47 552	0.37 519	0.44 520	0.49 579	0.31 539	0.64 568	0.43 586	0.14 575	0.10 540	0.15 594	0.14 592	0.13 533	0.11 492

UGAM-zero	0.23 404	0.10 144	0.54 511	0.19 163	0.13 340	0.21 272	0.14 108	0.44 443	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.51 591	0.33 549	0.65 575	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.06 103	0.07 241

iRaft-Stereo_5w	0.23 404	0.18 504	0.44 432	0.22 363	0.13 340	0.19 197	0.19 357	0.37 360	0.32 367	0.28 344	0.37 431	0.34 461	0.23 407	0.65 575	0.27 495	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.08 324

DGSMNet	0.61 655	0.29 608	0.91 632	0.51 672	0.70 689	0.62 645	1.38 711	0.59 615	0.55 607	0.37 519	0.61 616	0.52 597	0.33 549	0.65 575	0.43 586	0.53 679	0.60 700	0.67 686	0.61 696	0.63 683	0.61 694

EDNetEfficient	0.63 656	0.37 640	2.40 697	0.26 551	0.25 629	0.38 554	0.49 666	0.41 407	1.06 683	1.38 692	0.87 658	0.62 631	0.95 680	0.65 575	1.65 693	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.11 510	0.19 612	0.17 592

test_sample9	0.42 606	0.19 520	0.50 487	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.66 579	0.91 660	0.23 642	1.82 714	0.28 655	0.24 650	0.18 604	0.16 579

test_sample8	0.49 631	0.19 520	0.50 487	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.55 574	0.34 391	0.62 643	0.38 446	1.15 678	0.67 659	0.66 579	0.91 660	0.23 642	1.82 714	0.28 655	0.24 650	0.18 604	0.16 579

CSP-Net	0.27 490	0.15 440	0.30 240	0.21 292	0.14 390	0.44 591	0.24 517	0.50 507	0.40 474	0.41 568	0.43 509	0.42 537	0.26 457	0.66 579	0.28 500	0.12 530	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.09 395

PDISCO_ROB	0.43 611	0.30 615	0.67 571	0.43 660	0.36 658	0.67 650	0.32 601	0.72 665	0.76 653	0.43 584	0.53 582	0.63 639	0.40 591	0.66 579	0.47 602	0.21 639	0.12 583	0.21 635	0.19 633	0.25 640	0.20 624

RTSC	0.39 594	0.28 601	0.78 596	0.27 579	0.18 530	0.49 616	0.22 468	0.59 615	0.84 667	0.55 634	0.53 582	0.49 579	0.36 567	0.67 583	0.82 653	0.13 550	0.10 540	0.11 492	0.12 549	0.17 590	0.17 592

SuperB	0.49 631	0.28 601	2.23 693	0.23 422	0.15 451	0.41 573	0.32 601	0.47 473	0.82 660	0.43 584	0.50 561	0.33 452	0.45 612	0.68 584	1.08 670	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.98 703	0.14 558

stereogan	0.37 582	0.17 489	0.65 565	0.27 579	0.22 600	0.62 645	0.26 548	0.59 615	0.63 631	0.43 584	0.60 609	0.67 647	0.42 604	0.68 584	0.35 549	0.13 550	0.14 605	0.14 579	0.12 549	0.19 612	0.17 592

otaku	0.57 649	0.62 676	0.87 627	0.63 681	0.44 669	0.73 657	0.37 627	0.65 645	0.66 635	0.51 618	0.75 642	0.66 646	0.45 612	0.69 586	0.46 600	0.53 679	0.34 678	0.55 681	0.35 670	0.60 681	0.45 676

ADLNet2	0.30 528	0.17 489	0.72 588	0.23 422	0.17 508	0.36 539	0.24 517	0.52 543	0.51 583	0.32 445	0.38 446	0.45 557	0.30 522	0.69 586	0.35 549	0.10 449	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.12 517	0.10 454

Syn2CoEx	0.36 572	0.31 622	0.78 596	0.34 634	0.21 584	0.41 573	0.28 570	0.61 628	0.49 571	0.42 578	0.56 596	0.45 557	0.44 609	0.69 586	0.38 559	0.17 617	0.14 605	0.15 594	0.12 549	0.13 533	0.12 516

OMP-Stereo	0.23 404	0.14 401	0.35 304	0.29 603	0.13 340	0.21 272	0.16 209	0.37 360	0.33 381	0.34 478	0.30 343	0.34 461	0.19 356	0.70 589	0.24 465	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IIG-Stereo	0.23 404	0.13 352	0.35 304	0.29 603	0.12 259	0.23 327	0.14 108	0.38 368	0.31 356	0.34 478	0.37 431	0.33 452	0.21 376	0.70 589	0.26 489	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.07 186	0.06 145

XQC	0.43 611	0.37 640	0.96 641	0.34 634	0.25 629	0.53 630	0.34 614	0.60 624	0.73 651	0.51 618	0.46 542	0.57 617	0.47 621	0.70 589	0.72 644	0.17 617	0.12 583	0.18 621	0.15 601	0.25 640	0.23 646

Selective-IGEV-i16pc	0.33 553	0.10 144	1.71 688	0.21 292	0.14 390	0.74 658	0.31 593	0.42 421	0.41 486	0.21 267	0.32 368	0.26 371	0.14 237	0.71 592	0.19 361	0.14 575	0.10 540	0.08 261	0.09 425	0.11 476	0.11 492

SACVNet	0.30 528	0.20 533	0.41 399	0.25 517	0.18 530	0.34 519	0.25 534	0.52 543	0.40 474	0.41 568	0.44 520	0.46 565	0.32 546	0.71 592	0.25 475	0.13 550	0.10 540	0.12 530	0.12 549	0.16 573	0.17 592

NVstereo2D	0.31 535	0.16 469	0.54 511	0.24 477	0.22 600	0.42 580	0.28 570	0.58 609	0.56 610	0.28 344	0.38 446	0.40 521	0.30 522	0.71 592	0.28 500	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.10 469	0.19 612	0.16 579

MFMNet_re	0.72 665	0.76 684	0.99 644	0.62 680	0.70 689	0.77 662	0.67 680	0.75 668	0.83 664	0.78 663	0.86 655	0.69 653	0.78 668	0.71 592	0.61 629	0.66 688	0.59 699	0.61 685	0.58 695	0.68 689	0.71 698

CBMV_ROB	0.33 553	0.18 504	0.53 508	0.21 292	0.14 390	0.33 506	0.20 409	0.51 524	0.45 529	0.51 618	0.55 589	0.45 557	0.42 604	0.71 592	0.32 533	0.18 628	0.19 646	0.23 642	0.21 638	0.14 551	0.15 570

PWC_ROB	0.38 589	0.29 608	0.69 577	0.25 517	0.20 576	0.38 554	0.19 357	0.58 609	0.67 638	0.57 637	0.85 654	0.51 591	0.40 591	0.71 592	0.52 614	0.13 550	0.09 509	0.14 579	0.10 469	0.17 590	0.14 558

ccnet	0.42 606	0.31 622	0.48 470	0.27 579	0.32 653	0.60 642	0.32 601	0.65 645	0.46 547	0.53 630	0.66 627	0.56 612	0.45 612	0.72 598	0.61 629	0.26 654	0.19 646	0.24 644	0.21 638	0.26 647	0.22 639

RGC	0.39 594	0.32 627	0.64 563	0.34 634	0.27 635	0.40 569	0.29 577	0.57 600	0.53 597	0.45 595	0.64 624	0.62 631	0.45 612	0.72 598	0.39 567	0.15 590	0.15 620	0.21 635	0.20 635	0.18 604	0.19 612

z-ln-s-r	0.32 544	0.21 548	0.82 613	0.23 422	0.14 390	0.30 466	0.26 548	0.43 435	0.50 579	0.32 445	0.60 609	0.39 506	0.29 508	0.73 600	0.66 639	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.08 324

coex-ft	3.44 709	0.73 683	48.55 743	0.24 477	0.19 557	0.50 619	0.43 649	0.47 473	2.40 705	7.03 720	1.20 674	0.97 671	2.23 707	0.73 600	1.92 702	0.12 530	0.15 620	0.14 579	0.12 549	0.21 624	0.43 675

HBP-ISP	0.33 553	0.30 615	0.72 588	0.22 363	0.16 484	0.32 495	0.22 468	0.54 564	0.44 517	0.41 568	0.49 557	0.33 452	0.38 580	0.73 600	0.25 475	0.18 628	0.19 646	0.24 644	0.20 635	0.16 573	0.13 536

AACVNet	0.26 481	0.16 469	0.37 333	0.22 363	0.14 390	0.29 446	0.19 357	0.41 407	0.31 356	0.38 534	0.42 496	0.43 541	0.28 493	0.73 600	0.25 475	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.09 425	0.13 533	0.11 492

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 572	0.36 635	0.53 508	0.34 634	0.19 557	0.51 620	0.24 517	0.55 574	0.38 446	0.41 568	0.47 549	0.47 567	0.27 476	0.73 600	0.30 520	0.36 673	0.19 646	0.27 647	0.17 623	0.26 647	0.23 646

NCC-stereo	0.39 594	0.25 580	0.69 577	0.32 626	0.28 640	0.46 599	0.36 623	0.65 645	0.52 592	0.40 559	0.57 599	0.56 612	0.47 621	0.73 600	0.45 594	0.17 617	0.14 605	0.18 621	0.25 655	0.16 573	0.16 579

Abc-Net	0.39 594	0.25 580	0.69 577	0.32 626	0.28 640	0.46 599	0.36 623	0.65 645	0.52 592	0.40 559	0.57 599	0.56 612	0.47 621	0.73 600	0.45 594	0.17 617	0.14 605	0.18 621	0.25 655	0.16 573	0.16 579
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	0.51 639	0.21 548	0.65 565	0.25 517	0.21 584	0.58 636	0.32 601	0.54 564	0.55 607	0.95 675	1.40 682	1.28 682	0.81 672	0.73 600	0.62 631	0.18 628	0.15 620	0.15 594	0.15 601	0.19 612	0.19 612

Wz-Net-SNSev	0.43 611	0.41 651	1.27 671	0.30 614	0.21 584	0.44 591	0.41 644	0.61 628	0.65 633	0.46 599	0.65 625	0.62 631	0.39 586	0.74 608	0.59 624	0.12 530	0.11 564	0.12 530	0.13 577	0.16 573	0.14 558

Ntro	0.58 650	0.64 677	0.92 634	0.66 682	0.50 675	0.77 662	0.36 623	0.66 651	0.70 645	0.50 613	0.59 604	0.65 642	0.51 633	0.75 609	0.45 594	0.56 683	0.32 676	0.56 684	0.34 669	0.63 683	0.46 679

DAS	0.27 490	0.12 284	0.42 409	0.24 477	0.18 530	0.29 446	0.24 517	0.45 453	0.45 529	0.41 568	0.44 520	0.34 461	0.29 508	0.75 609	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

EDNetEfficientorigin	7.51 716	0.52 669	140.47 745	0.25 517	0.17 508	0.42 580	0.29 577	0.47 473	1.03 680	1.28 688	1.02 667	0.83 662	0.84 675	0.75 609	0.99 665	0.10 449	0.09 509	0.12 530	0.10 469	0.21 624	0.22 639

S-Stereo	0.38 589	0.20 533	1.05 651	0.27 579	0.22 600	0.38 554	0.32 601	0.55 574	0.66 635	0.39 549	0.59 604	0.49 579	0.41 595	0.75 609	0.40 574	0.12 530	0.15 620	0.13 552	0.13 577	0.16 573	0.21 633

LSM	1.64 700	0.40 647	2.56 699	2.02 711	17.61 728	0.51 620	0.52 668	0.61 628	0.76 653	0.82 664	1.11 671	0.63 639	0.54 636	0.75 609	0.49 605	0.16 606	0.24 664	0.18 621	0.21 638	0.25 640	2.42 715

1111x	0.32 544	0.11 224	0.40 376	0.22 363	0.11 183	0.32 495	0.26 548	0.59 615	0.43 502	0.31 423	0.41 479	0.39 506	0.28 493	0.76 614	1.37 688	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.08 324

hitnet-ft	0.29 521	0.17 489	0.40 376	0.19 163	0.14 390	0.39 563	0.23 495	0.44 443	0.41 486	0.36 511	0.46 542	0.53 602	0.34 558	0.76 614	0.32 533	0.14 575	0.10 540	0.13 552	0.10 469	0.15 565	0.13 536

ADCS	0.58 650	0.40 647	1.35 676	0.29 603	0.24 621	0.55 631	0.45 653	0.67 656	0.83 664	0.76 661	0.71 636	0.68 651	0.60 647	0.76 614	2.23 706	0.16 606	0.16 628	0.16 606	0.17 623	0.22 631	0.22 639

HSM-Net_RVC	0.27 490	0.11 224	0.42 409	0.19 163	0.11 183	0.34 519	0.20 409	0.62 636	0.43 502	0.40 559	0.43 509	0.50 587	0.26 457	0.76 614	0.22 432	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 567	0.23 571	0.60 541	0.36 645	0.22 600	0.39 563	0.25 534	0.48 486	0.43 502	0.52 624	0.50 561	0.59 622	0.41 595	0.76 614	0.49 605	0.13 550	0.11 564	0.14 579	0.12 549	0.17 590	0.15 570
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 490	0.20 533	0.44 432	0.22 363	0.14 390	0.33 506	0.14 108	0.51 524	0.45 529	0.30 405	0.40 471	0.38 494	0.27 476	0.76 614	0.25 475	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.08 324

DispNO	0.27 490	0.18 504	0.62 552	0.23 422	0.17 508	0.25 369	0.22 468	0.45 453	0.41 486	0.32 445	0.39 460	0.38 494	0.27 476	0.77 620	0.27 495	0.09 396	0.07 384	0.10 434	0.10 469	0.08 270	0.08 324

pmcnn	0.50 635	0.20 533	0.78 596	0.24 477	0.26 633	0.39 563	0.30 588	0.51 524	0.50 579	0.54 632	1.23 676	2.52 704	0.37 576	0.77 620	0.95 663	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.10 428	0.08 324

edge stereo	0.39 594	0.22 562	0.81 609	0.27 579	0.22 600	0.37 546	0.24 517	0.56 590	0.54 601	0.53 630	0.60 609	0.71 656	0.50 630	0.78 622	0.40 574	0.16 606	0.14 605	0.19 629	0.14 592	0.16 573	0.17 592

AnyNet_C32	0.51 639	0.40 647	1.10 659	0.29 603	0.28 640	0.59 639	0.58 674	0.54 564	0.60 621	0.62 643	0.66 627	0.54 606	0.54 636	0.78 622	1.74 698	0.15 590	0.14 605	0.15 594	0.17 623	0.20 621	0.20 624

GASNet	0.36 572	0.46 656	0.88 628	0.34 634	0.23 613	0.35 534	0.22 468	0.60 624	0.53 597	0.40 559	0.37 431	0.45 557	0.30 522	0.79 624	0.35 549	0.15 590	0.10 540	0.14 579	0.14 592	0.22 631	0.12 516

RASNet	0.28 510	0.14 401	0.44 432	0.22 363	0.18 530	0.32 495	0.19 357	0.48 486	0.38 446	0.29 373	0.43 509	0.47 567	0.37 576	0.79 624	0.36 555	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.09 425	0.07 186	0.07 241

PA-Net	0.37 582	0.28 601	0.83 616	0.31 620	0.28 640	0.39 563	0.42 647	0.51 524	0.55 607	0.34 478	0.42 496	0.41 528	0.36 567	0.79 624	0.49 605	0.12 530	0.23 662	0.16 606	0.23 648	0.12 517	0.18 605
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 659	0.89 691	1.59 683	0.77 687	1.21 706	0.51 620	0.23 495	0.59 615	0.72 648	0.69 654	0.61 616	0.69 653	0.91 679	0.79 624	0.48 603	0.27 659	0.12 583	0.73 689	0.30 667	0.65 686	0.40 673

Selective-IGEV-i16pb	0.39 594	0.12 284	2.18 692	0.21 292	0.15 451	0.68 652	0.32 601	0.56 590	0.57 613	0.25 308	0.44 520	0.33 452	0.21 376	0.80 628	0.25 475	0.14 575	0.10 540	0.09 355	0.10 469	0.12 517	0.13 536

RainbowNet	0.72 665	0.89 691	1.02 648	0.82 689	0.63 686	0.78 665	0.52 668	0.81 677	0.93 676	0.60 640	0.79 647	0.80 661	0.60 647	0.80 628	0.57 618	0.78 695	0.55 696	0.78 692	0.49 684	0.76 693	0.58 687

DeepPrunerF	0.44 617	0.29 608	1.29 673	0.33 632	0.30 649	0.35 534	0.36 623	0.62 636	1.15 689	0.40 559	0.44 520	0.39 506	0.41 595	0.80 628	0.52 614	0.18 628	0.14 605	0.23 642	0.21 638	0.17 590	0.17 592

PS-NSSS	0.32 544	0.30 615	0.46 452	0.23 422	0.17 508	0.33 506	0.24 517	0.57 600	0.41 486	0.37 519	0.52 575	0.35 475	0.30 522	0.80 628	0.30 520	0.17 617	0.14 605	0.21 635	0.15 601	0.15 565	0.13 536

ff1	0.29 521	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.35 330	0.44 517	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 670	0.08 293	0.05 40	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.08 324

mmx	0.31 535	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.55 574	0.45 529	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 670	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.10 454

xxx	0.31 535	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.55 574	0.45 529	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 670	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.10 454

MFN_U_SF_RVC	0.56 646	0.51 667	1.19 664	0.38 653	0.22 600	0.69 653	0.27 554	0.80 675	0.67 638	0.73 656	0.74 641	0.87 664	0.61 656	0.81 632	0.76 645	0.29 665	0.27 668	0.32 664	0.37 674	0.32 663	0.31 664

SAMSARA	0.56 646	0.39 646	0.80 606	0.60 679	0.46 671	1.00 678	1.23 710	0.67 656	0.68 641	0.71 655	0.54 585	0.89 667	0.57 643	0.81 632	0.62 631	0.19 634	0.22 657	0.18 621	0.18 629	0.27 652	0.25 653

APVNet	0.36 572	0.20 533	0.70 583	0.26 551	0.22 600	0.52 629	0.35 618	0.61 628	0.44 517	0.38 534	0.52 575	0.48 573	0.38 580	0.84 637	0.46 600	0.13 550	0.14 605	0.15 594	0.16 613	0.16 573	0.15 570

psmorigin	0.50 635	0.25 580	3.03 702	0.24 477	0.19 557	0.38 554	0.22 468	0.50 507	0.44 517	0.64 647	0.68 631	0.71 656	0.51 633	0.85 638	0.45 594	0.14 575	0.17 635	0.13 552	0.14 592	0.16 573	0.21 633

PVD	0.58 650	0.34 630	0.84 621	0.39 655	0.31 652	0.59 639	0.47 660	0.80 675	1.25 690	0.92 670	1.09 669	0.79 660	0.82 673	0.85 638	0.76 645	0.21 639	0.18 641	0.22 641	0.18 629	0.27 652	0.35 669

SGM-Forest	0.36 572	0.17 489	0.47 460	0.23 422	0.16 484	0.45 597	0.41 644	0.55 574	0.48 562	0.52 624	0.60 609	0.52 597	0.41 595	0.85 638	0.50 611	0.17 617	0.17 635	0.17 612	0.15 601	0.15 565	0.15 570
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 582	0.18 504	0.59 539	0.25 517	0.28 640	0.61 643	0.32 601	0.59 615	0.59 617	0.41 568	0.38 446	0.57 617	0.39 586	0.87 641	0.53 616	0.11 490	0.08 473	0.12 530	0.11 510	0.18 604	0.18 605

AANet_RVC	0.31 535	0.22 562	0.50 487	0.23 422	0.14 390	0.30 466	0.24 517	0.47 473	0.54 601	0.38 534	0.60 609	0.43 541	0.29 508	0.87 641	0.40 574	0.11 490	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 395

DPSNet	0.47 625	0.24 575	0.93 636	0.27 579	0.20 576	0.75 661	0.57 673	0.84 680	0.79 657	0.47 606	0.51 567	0.60 625	0.69 662	0.87 641	0.71 643	0.16 606	0.13 595	0.12 530	0.10 469	0.25 640	0.21 633

zh-mn7	0.46 622	0.45 655	1.48 679	0.25 517	0.19 557	0.44 591	0.29 577	0.56 590	0.82 660	0.65 649	0.96 663	0.49 579	0.38 580	0.88 644	0.63 634	0.12 530	0.10 540	0.11 492	0.11 510	0.13 533	0.14 558

MSMD_ROB	0.60 654	0.33 629	0.61 544	0.30 614	0.25 629	0.86 671	0.35 618	0.55 574	0.67 638	1.10 683	1.49 687	1.76 693	0.97 683	0.88 644	0.49 605	0.23 642	0.21 653	0.27 647	0.27 663	0.25 640	0.24 651

CVANet_RVC	0.30 528	0.19 520	0.41 399	0.26 551	0.16 484	0.33 506	0.26 548	0.52 543	0.47 552	0.40 559	0.46 542	0.43 541	0.31 539	0.89 646	0.26 489	0.14 575	0.09 509	0.14 579	0.13 577	0.14 551	0.10 454

HSM	0.28 510	0.16 469	0.35 304	0.20 237	0.15 451	0.33 506	0.19 357	0.53 555	0.37 431	0.36 511	0.38 446	0.67 647	0.31 539	0.89 646	0.23 453	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.08 324

SANet	0.53 644	0.28 601	0.96 641	0.26 551	0.15 451	0.69 653	0.44 652	0.67 656	1.34 693	0.67 651	0.98 666	0.94 668	0.71 664	0.89 646	0.76 645	0.14 575	0.12 583	0.12 530	0.11 510	0.17 590	0.16 579

GANetREF_RVC	0.43 611	0.47 658	0.69 577	0.38 653	0.20 576	0.51 620	0.48 664	0.66 651	0.66 635	0.46 599	0.46 542	0.50 587	0.44 609	0.90 649	0.39 567	0.27 659	0.21 653	0.32 664	0.18 629	0.27 652	0.22 639
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
TDLM	0.30 528	0.21 548	0.38 352	0.28 600	0.15 451	0.33 506	0.32 601	0.52 543	0.47 552	0.38 534	0.43 509	0.39 506	0.29 508	0.91 650	0.28 500	0.14 575	0.08 473	0.13 552	0.11 510	0.12 517	0.10 454

UGAM	0.26 481	0.14 401	0.45 444	0.25 517	0.12 259	0.23 327	0.25 534	0.32 279	0.41 486	0.31 423	0.42 496	0.41 528	0.22 393	0.92 651	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.14 579	0.12 549	0.10 428	0.07 241

FCDSN-DC	0.63 656	0.31 622	0.61 544	0.36 645	0.30 649	0.65 647	0.37 627	0.66 651	0.68 641	1.14 685	1.54 690	1.71 692	1.26 692	0.92 651	0.64 636	0.24 650	0.22 657	0.27 647	0.26 659	0.27 652	0.27 659
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 620	0.35 632	0.90 631	0.35 643	0.33 654	0.39 563	0.38 633	0.50 507	0.61 625	0.52 624	0.51 567	0.62 631	0.45 612	0.93 653	0.48 603	0.26 654	0.29 672	0.29 659	0.33 668	0.29 658	0.26 655

NOSS_ROB	0.31 535	0.20 533	0.35 304	0.24 477	0.16 484	0.32 495	0.19 357	0.52 543	0.48 562	0.33 458	0.36 422	0.42 537	0.28 493	0.93 653	0.24 465	0.19 634	0.20 651	0.24 644	0.22 646	0.17 590	0.17 592

z-mn7	0.44 617	0.40 647	1.09 655	0.25 517	0.18 530	0.61 643	0.34 614	0.56 590	0.93 676	0.43 584	0.96 663	0.53 602	0.39 586	0.94 655	0.59 624	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.14 551	0.13 536

LL-Strereo	0.29 521	0.25 580	0.58 533	0.25 517	0.21 584	0.23 327	0.24 517	0.55 574	0.42 494	0.34 478	0.32 368	0.41 528	0.40 591	0.94 655	0.23 453	0.08 293	0.07 384	0.11 492	0.09 425	0.09 359	0.09 395

GANet	0.36 572	0.22 562	0.49 476	0.29 603	0.17 508	0.41 573	0.38 633	0.57 600	0.45 529	0.46 599	0.75 642	0.55 608	0.40 591	0.94 655	0.41 582	0.13 550	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.14 551	0.11 492

ELAS	0.74 669	0.36 635	0.85 624	0.36 645	0.33 654	1.36 694	0.77 690	0.93 684	0.92 673	1.41 695	1.53 689	1.16 679	1.17 688	0.95 658	1.03 667	0.26 654	0.25 666	0.28 655	0.28 666	0.31 660	0.30 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 674	0.37 640	1.08 654	0.51 672	0.65 687	0.67 650	1.44 712	0.74 667	1.06 683	0.54 632	1.67 694	0.49 579	1.78 702	0.96 659	1.69 696	0.28 662	0.43 685	0.27 647	0.51 687	0.40 670	0.58 687

ACVNet-4b	0.72 665	0.81 686	1.33 675	0.72 685	0.50 675	0.80 667	0.31 593	0.71 664	0.80 658	0.50 613	0.72 640	0.95 670	0.43 608	0.96 659	1.20 683	1.13 709	0.21 653	0.76 691	0.45 680	0.65 686	0.46 679

AnyNet_C01	0.65 658	0.58 672	2.60 700	0.32 626	0.26 633	0.88 672	0.61 677	0.63 643	0.62 627	0.68 652	0.96 663	0.76 659	0.60 647	0.96 659	1.43 689	0.16 606	0.16 628	0.17 612	0.17 623	0.23 634	0.23 646

CC-Net-ROB	0.43 611	0.47 658	0.65 565	0.37 651	0.23 613	0.51 620	0.29 577	0.66 651	0.49 571	0.46 599	0.51 567	0.48 573	0.38 580	0.96 659	0.35 549	0.34 671	0.23 662	0.55 681	0.25 655	0.31 660	0.20 624

WZ-Net	0.52 643	0.38 645	1.90 689	0.30 614	0.24 621	0.57 635	0.48 664	0.62 636	0.78 656	0.50 613	0.71 636	0.68 651	0.54 636	0.98 663	0.84 654	0.13 550	0.10 540	0.11 492	0.12 549	0.19 612	0.20 624

Wz-Net-TNSev	0.51 639	0.58 672	1.61 686	0.25 517	0.21 584	0.65 647	0.45 653	0.63 643	0.69 643	0.51 618	0.54 585	0.71 656	0.60 647	1.00 664	0.77 648	0.15 590	0.15 620	0.13 552	0.15 601	0.21 624	0.20 624

SPS-STEREO	0.69 662	0.61 675	0.98 643	0.52 675	0.57 681	0.74 658	0.50 667	0.78 671	0.62 627	0.95 675	0.86 655	0.94 668	0.70 663	1.01 665	0.87 657	0.58 685	0.51 690	0.50 678	0.50 686	0.55 678	0.58 687
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 665	0.81 686	1.37 677	0.72 685	0.53 679	0.77 662	0.42 647	0.85 683	0.90 671	0.74 659	0.75 642	1.32 684	0.72 665	1.02 666	0.55 617	0.54 681	0.31 675	0.71 688	0.35 670	0.64 685	0.45 676

FC-DCNN	0.70 663	0.30 615	0.69 577	0.32 626	0.27 635	0.81 668	0.39 638	0.79 674	0.82 660	1.41 695	1.58 692	1.98 695	1.26 692	1.02 666	0.77 648	0.24 650	0.22 657	0.27 647	0.26 659	0.26 647	0.26 655

zh-sn7	0.48 628	0.51 667	1.43 678	0.29 603	0.20 576	0.47 605	0.39 638	0.57 600	0.62 627	0.52 624	0.81 649	0.52 597	0.56 640	1.05 668	0.87 657	0.12 530	0.13 595	0.13 552	0.13 577	0.17 590	0.16 579

FC-DCNN v2	0.71 664	0.30 615	0.67 571	0.32 626	0.27 635	0.84 669	0.39 638	0.84 680	0.85 668	1.44 699	1.64 693	2.09 697	1.28 694	1.06 669	0.80 652	0.24 650	0.22 657	0.27 647	0.26 659	0.26 647	0.25 653

ELAS_RVC	0.74 669	0.36 635	1.00 645	0.37 651	0.33 654	0.88 672	0.93 699	0.83 679	1.08 685	1.35 690	1.33 681	1.24 680	1.33 696	1.06 669	0.95 663	0.27 659	0.25 666	0.29 659	0.27 663	0.30 659	0.30 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 677	0.87 690	1.25 669	0.82 689	0.62 685	0.97 677	0.62 678	1.14 690	1.42 695	1.00 678	1.40 682	1.47 687	0.84 675	1.11 671	0.66 639	0.61 686	0.43 685	0.78 692	0.49 684	0.75 692	0.52 682

SGM+DAISY	0.87 676	0.66 679	1.30 674	0.51 672	0.60 683	1.03 679	0.84 696	0.76 669	0.73 651	1.39 693	1.51 688	1.31 683	1.22 690	1.11 671	1.08 670	0.57 684	0.53 693	0.51 680	0.51 687	0.54 677	0.61 694

MeshStereo	0.58 650	0.27 598	0.67 571	0.22 363	0.17 508	0.66 649	0.37 627	0.78 671	0.61 625	1.47 703	1.30 678	1.65 690	0.79 669	1.12 673	0.59 624	0.17 617	0.17 635	0.17 612	0.14 592	0.17 590	0.14 558
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 639	0.50 665	0.86 625	0.39 655	0.24 621	0.84 669	0.55 671	0.56 590	0.62 627	0.60 640	0.68 631	0.62 631	0.42 604	1.13 674	0.43 586	0.23 642	0.27 668	0.27 647	0.35 670	0.25 640	0.29 660

SGM_RVC	0.50 635	0.19 520	0.50 487	0.25 517	0.15 451	0.69 653	0.39 638	0.68 659	0.82 660	0.95 675	0.84 653	1.13 675	0.76 667	1.16 675	0.60 628	0.16 606	0.16 628	0.16 606	0.16 613	0.16 573	0.17 592
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 678	0.86 688	0.84 621	0.97 694	0.75 691	0.92 675	0.71 682	1.27 691	1.10 686	0.89 667	1.45 684	1.14 676	0.96 681	1.19 676	0.84 654	0.74 692	0.51 690	0.97 697	0.55 692	0.84 695	0.60 690

IMH-64	0.91 678	0.86 688	0.84 621	0.97 694	0.75 691	0.92 675	0.71 682	1.27 691	1.10 686	0.89 667	1.45 684	1.14 676	0.96 681	1.19 676	0.84 654	0.74 692	0.51 690	0.97 697	0.55 692	0.84 695	0.60 690

SDNR	0.42 606	0.21 548	0.82 613	0.21 292	0.18 530	1.27 690	0.17 260	0.50 507	0.49 571	0.42 578	0.81 649	0.38 494	0.27 476	1.19 676	0.38 559	0.23 642	0.24 664	0.17 612	0.13 577	0.17 590	0.20 624

NaN_ROB	0.41 603	0.28 601	0.62 552	0.30 614	0.19 557	0.51 620	0.47 660	0.58 609	0.59 617	0.56 635	0.47 549	0.49 579	0.41 595	1.21 679	0.64 636	0.12 530	0.18 641	0.12 530	0.13 577	0.11 476	0.14 558

NVStereoNet_ROB	0.67 660	0.49 664	0.83 616	0.48 667	0.40 662	0.51 620	0.46 656	0.70 662	0.77 655	0.84 665	1.72 695	1.02 673	0.83 674	1.23 680	0.79 651	0.32 669	0.38 681	0.40 673	0.46 681	0.36 667	0.41 674
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.17 690	1.04 698	1.49 681	1.03 698	0.78 694	1.20 687	0.77 690	1.48 699	1.96 701	1.28 688	1.99 701	2.15 698	1.14 685	1.25 681	1.00 666	0.81 697	0.60 700	1.01 700	0.69 700	0.92 701	0.74 701

MDST_ROB	0.48 628	0.14 401	0.95 639	0.30 614	0.21 584	1.33 693	0.32 601	0.77 670	0.56 610	1.06 681	0.71 636	0.49 579	0.35 563	1.26 682	0.38 559	0.13 550	0.11 564	0.16 606	0.13 577	0.12 517	0.12 516

MonStereo1	0.93 680	0.56 671	0.82 613	0.69 683	0.58 682	1.37 695	0.35 618	0.94 685	1.25 690	0.93 672	1.90 698	1.52 688	2.10 706	1.27 683	0.77 648	0.69 689	0.33 677	0.75 690	0.47 683	0.70 690	0.57 686

LE_ROB	1.76 701	0.20 533	2.68 701	0.48 667	0.52 678	0.78 665	0.96 700	0.84 680	6.61 718	7.40 721	2.08 703	2.08 696	4.83 714	1.27 683	3.79 713	0.10 449	0.08 473	0.12 530	0.11 510	0.11 476	0.10 454

DStereoFS	0.84 675	0.66 679	0.80 606	0.53 676	0.50 675	1.23 688	0.55 671	0.94 685	1.32 692	0.89 667	1.32 679	1.04 674	2.32 709	1.29 685	1.14 675	0.31 668	0.35 679	0.30 661	0.39 677	0.34 664	0.60 690

WAO-6	1.07 687	0.93 694	0.92 634	0.96 693	0.78 694	1.28 691	0.75 687	1.34 693	2.00 703	1.02 680	1.54 690	1.59 689	1.22 690	1.31 686	1.14 675	0.78 695	0.55 696	1.02 701	0.75 704	0.83 694	0.69 697

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 661	0.64 677	1.06 652	0.45 663	0.27 635	1.40 697	0.58 674	0.78 671	0.92 673	0.84 665	0.86 655	0.88 666	0.68 661	1.33 687	0.68 641	0.37 675	0.29 672	0.34 668	0.36 673	0.43 671	0.37 670

CSAN	0.50 635	0.35 632	0.78 596	0.36 645	0.23 613	0.56 632	0.59 676	0.61 628	0.70 645	0.64 647	0.78 646	0.65 642	0.60 647	1.38 688	0.62 631	0.21 639	0.17 635	0.20 633	0.20 635	0.18 604	0.18 605

FBW_ROB	0.43 611	0.26 591	0.54 511	0.31 620	0.20 576	0.51 620	0.32 601	0.70 662	0.60 621	0.59 639	0.55 589	0.65 642	0.41 595	1.40 689	0.51 613	0.13 550	0.17 635	0.21 635	0.16 613	0.17 590	0.18 605

LVE	1.13 688	1.02 696	1.28 672	1.01 696	0.80 697	1.29 692	0.81 694	1.47 698	1.96 701	1.07 682	1.90 698	1.90 694	1.01 684	1.48 690	0.91 660	0.93 703	0.61 702	0.94 696	0.69 700	0.87 697	0.75 702

WAO-7	1.01 683	0.89 691	0.93 636	0.83 691	0.66 688	1.18 684	0.81 694	1.40 695	1.57 699	1.11 684	1.76 697	1.45 686	1.19 689	1.50 691	1.14 675	0.61 686	0.62 703	0.70 687	0.68 699	0.66 688	0.60 690

RTS	0.78 672	0.48 660	4.68 707	0.34 634	0.28 640	1.12 682	0.46 656	0.62 636	1.03 680	0.73 656	0.89 659	0.60 625	0.59 645	1.61 692	1.16 679	0.14 575	0.11 564	0.15 594	0.15 601	0.21 624	0.19 612

RTSA	0.78 672	0.48 660	4.68 707	0.34 634	0.28 640	1.12 682	0.46 656	0.62 636	1.03 680	0.73 656	0.89 659	0.60 625	0.59 645	1.61 692	1.16 679	0.14 575	0.11 564	0.15 594	0.15 601	0.21 624	0.19 612

UNDER WATER-64	1.55 698	1.19 704	2.52 698	1.31 705	0.95 702	2.12 703	1.21 709	1.45 697	3.19 707	1.43 698	1.32 679	2.64 705	2.04 705	1.63 694	1.83 699	1.11 707	0.67 707	1.28 707	0.92 708	1.19 704	1.02 708

UNDER WATER	1.59 699	1.22 705	2.36 695	1.38 706	1.03 703	1.67 700	1.10 706	1.54 702	3.63 709	1.44 699	1.47 686	2.85 707	2.25 708	1.67 695	1.94 703	1.06 705	0.62 703	1.31 708	0.93 709	1.21 706	1.02 708

ktn	1.77 702	1.36 707	1.22 666	1.43 708	1.14 705	1.52 698	1.08 705	1.51 701	3.96 714	2.77 712	4.69 713	3.35 709	1.46 700	1.69 696	1.25 685	1.43 711	0.77 710	1.45 710	0.99 710	1.32 710	0.96 705

IMH	1.05 686	0.95 695	1.00 645	1.01 696	0.78 694	1.11 681	0.68 681	1.38 694	1.43 696	1.00 678	1.72 695	1.43 685	1.14 685	1.73 697	0.89 659	1.09 706	0.55 696	0.99 699	0.57 694	0.87 697	0.62 696

PWCK	1.00 681	1.17 703	1.70 687	0.91 692	0.41 663	1.19 686	0.92 698	1.10 688	1.14 688	1.16 686	1.14 672	1.25 681	0.88 678	1.75 698	1.04 669	0.87 700	0.50 688	0.87 695	0.53 690	0.96 702	0.52 682

TorneroNet-64	1.43 694	1.03 697	1.20 665	1.10 700	0.86 700	2.26 705	0.73 685	1.84 704	3.84 713	1.25 687	2.25 706	2.69 706	1.42 697	1.76 699	1.43 689	0.76 694	0.50 688	1.09 702	0.66 698	1.23 707	0.76 703

notaker	1.45 695	1.34 706	1.48 679	1.40 707	1.07 704	1.18 684	0.85 697	1.48 699	1.40 694	1.51 704	3.46 711	2.40 703	1.81 703	1.76 699	1.45 692	1.11 707	0.69 708	1.38 709	0.87 707	1.31 709	0.97 707

TorneroNet	2.22 704	1.08 699	1.24 668	1.14 704	0.90 701	5.58 713	0.80 692	2.12 709	8.69 720	2.58 710	5.42 715	3.88 711	1.97 704	1.78 701	1.87 700	0.86 699	0.54 695	1.15 706	0.74 703	1.23 707	0.85 704

JetBlue	1.14 689	0.76 684	2.36 695	0.59 678	0.75 691	3.04 708	1.78 714	1.11 689	0.90 671	0.94 673	1.10 670	1.66 691	1.28 694	2.09 702	1.72 697	0.43 678	0.36 680	0.38 670	0.38 676	0.58 680	0.56 684

MADNet+	1.01 683	1.16 702	4.72 709	0.70 684	0.47 672	1.24 689	0.96 700	0.97 687	0.89 669	0.65 649	0.77 645	0.87 664	0.85 677	2.09 702	1.68 694	0.38 676	0.39 682	0.31 663	0.27 663	0.43 671	0.39 672

MANE	1.41 693	0.36 635	0.74 593	0.43 660	0.41 663	2.16 704	0.80 692	2.39 712	3.38 708	2.22 708	3.06 710	3.54 710	2.73 712	2.15 704	1.94 703	0.28 662	0.27 668	0.30 661	0.46 681	0.28 657	0.34 668

KSHMR	1.89 703	1.36 707	1.60 684	1.47 709	1.22 707	1.38 696	1.06 704	1.79 703	5.97 717	1.42 697	5.65 716	2.98 708	1.14 685	2.23 705	1.20 683	1.27 710	1.12 712	1.46 711	1.10 712	1.32 710	1.15 710

JetRed	2.30 706	2.64 712	6.12 712	1.12 703	1.38 709	5.85 715	3.29 716	1.99 707	1.67 700	1.98 706	1.95 700	2.16 701	1.60 701	2.48 706	4.10 714	1.05 704	1.60 713	1.09 702	1.01 711	1.67 712	1.28 711

SGM-ForestM	1.36 691	0.28 601	0.79 603	0.26 551	0.16 484	2.26 705	1.00 702	1.42 696	1.46 698	2.38 709	2.05 702	5.95 717	2.66 711	2.95 707	2.46 708	0.17 617	0.18 641	0.18 621	0.18 629	0.15 565	0.18 605

WAO-8	1.46 696	1.10 700	1.09 655	1.10 700	0.84 698	2.06 701	0.75 687	1.84 704	3.83 711	1.44 699	2.21 704	2.15 698	1.43 698	3.17 708	1.19 681	0.91 701	0.65 705	1.09 702	0.79 705	0.90 699	0.71 698

Venus	1.46 696	1.10 700	1.09 655	1.10 700	0.84 698	2.06 701	0.75 687	1.84 704	3.83 711	1.44 699	2.21 704	2.15 698	1.43 698	3.17 708	1.19 681	0.91 701	0.65 705	1.09 702	0.79 705	0.90 699	0.71 698

MADNet++	2.26 705	1.80 710	2.06 691	2.13 713	1.97 711	2.61 707	1.79 715	2.38 711	2.16 704	2.75 711	2.65 708	2.38 702	2.43 710	3.17 708	3.21 710	2.17 714	1.95 716	1.94 715	1.63 714	2.06 713	2.01 714

tt	4.71 712	0.10 144	3.94 704	2.06 712	1.53 710	10.14 721	16.88 724	9.27 724	4.98 715	1.39 693	1.02 667	4.68 712	4.90 715	3.35 711	5.86 719	5.76 722	9.15 730	2.24 718	2.53 718	3.10 715	1.32 712

DPSimNet_ROB	4.34 711	4.23 713	6.89 714	3.67 714	3.68 713	4.75 710	5.21 720	2.67 713	3.68 710	5.82 718	3.95 712	5.57 713	6.72 718	3.46 712	4.48 715	4.05 721	2.88 719	4.68 722	3.12 722	3.69 716	3.62 719

TCMNet-wrong-test	4.29 710	5.57 717	4.65 706	11.33 725	10.39 721	5.73 714	4.48 719	4.13 716	1.02 679	1.91 705	2.39 707	6.16 718	3.62 713	3.84 713	4.50 716	1.99 713	0.47 687	1.97 716	1.69 715	5.69 721	4.31 720

HanzoNet	2.97 708	1.69 709	2.29 694	1.74 710	1.33 708	1.53 699	1.03 703	1.99 707	2.64 706	5.51 717	5.16 714	5.90 716	6.82 719	4.32 714	3.29 711	3.16 717	2.02 718	1.92 713	2.87 720	2.24 714	1.89 713

light-stereo	2.37 707	0.69 681	3.61 703	3.84 715	3.41 712	4.04 709	0.31 593	2.13 710	1.45 697	3.61 713	6.33 717	6.90 720	0.63 657	4.83 715	1.28 686	0.71 691	0.74 709	0.32 664	0.39 677	1.20 705	0.96 705

MSAF-DinoV2	0.76 671	0.44 654	1.98 690	0.49 670	0.16 484	0.58 636	0.31 593	0.81 677	0.83 664	0.41 568	0.52 575	0.98 672	0.58 644	4.97 716	1.03 667	0.11 490	0.07 384	0.10 434	0.24 650	0.27 652	0.26 655

DGTPSM_ROB	8.34 717	5.10 714	10.37 726	5.31 717	10.18 719	8.33 717	23.60 729	6.06 719	13.41 729	4.90 714	10.87 727	5.65 714	10.44 722	6.17 717	12.59 723	3.74 719	7.55 723	3.69 719	7.26 727	4.14 718	7.46 723

DPSMNet_ROB	8.40 718	5.11 715	10.49 727	5.58 718	10.25 720	8.34 718	23.62 730	6.07 720	13.45 730	4.93 715	10.88 728	5.66 715	10.44 722	6.24 718	12.64 724	3.98 720	7.61 724	3.76 720	7.30 728	4.20 719	7.51 724

USTest	6.88 715	5.23 716	5.63 711	7.22 719	7.29 716	14.34 724	22.76 725	8.48 721	9.32 721	5.42 716	6.39 718	6.29 719	6.64 717	6.92 719	8.62 722	1.94 712	3.29 720	2.16 717	2.55 719	3.85 717	3.29 718

MultiAttention	1.02 685	0.13 352	0.43 422	0.35 643	0.43 666	5.36 712	1.71 713	0.69 660	0.53 597	0.36 511	0.63 622	0.55 608	0.22 393	7.60 720	0.43 586	0.09 396	0.06 245	0.14 579	0.24 650	0.26 647	0.30 661

BEATNet-Init1	4.73 713	2.61 711	13.29 728	0.58 677	0.53 679	10.12 720	3.33 717	4.83 717	5.01 716	8.75 722	8.51 719	14.08 731	7.60 721	7.70 721	5.34 717	0.28 662	0.28 671	0.34 668	0.37 674	0.57 679	0.45 676

LRCNet_RVC	10.90 723	14.34 731	9.35 715	15.35 726	8.04 718	1.08 680	0.34 614	8.78 722	0.70 645	12.63 731	16.05 731	9.85 722	6.54 716	8.57 722	6.34 720	20.27 741	5.40 722	23.70 739	21.88 740	14.87 730	13.83 731

PML	16.10 729	12.82 730	6.78 713	5.23 716	7.76 717	33.92 736	66.56 746	5.30 718	10.28 722	26.12 745	68.59 746	20.51 733	13.49 732	10.06 723	6.78 721	5.96 723	2.00 717	6.04 728	2.18 717	8.96 726	2.60 716

xxxxx1	15.27 726	9.54 723	10.31 721	20.13 729	18.88 729	17.08 725	23.03 726	10.36 725	10.99 723	9.21 723	9.62 720	10.74 726	10.61 725	10.72 724	13.89 730	7.97 728	9.20 731	31.85 742	44.72 744	12.84 727	13.69 728

tt_ll	15.27 726	9.54 723	10.31 721	20.13 729	18.88 729	17.08 725	23.03 726	10.36 725	10.99 723	9.21 723	9.62 720	10.74 726	10.61 725	10.72 724	13.89 730	7.97 728	9.20 731	31.85 742	44.72 744	12.84 727	13.69 728

ff	15.27 726	9.54 723	10.31 721	20.13 729	18.88 729	17.08 725	23.03 726	10.36 725	10.99 723	9.21 723	9.62 720	10.74 726	10.61 725	10.72 724	13.89 730	7.97 728	9.20 731	31.85 742	44.72 744	12.84 727	13.69 728

Anonymous_1	16.62 730	9.35 722	9.84 718	10.66 722	14.64 726	18.66 731	27.12 733	12.64 730	13.51 731	10.76 730	10.30 726	10.13 725	10.60 724	11.06 727	12.74 727	15.87 739	7.74 725	16.92 737	43.48 743	58.66 746	7.68 725

iinet-test	10.78 721	9.29 720	9.70 716	10.48 720	10.68 722	17.98 729	25.98 731	12.57 728	13.39 727	9.64 726	10.10 724	10.06 723	10.61 725	11.22 728	12.70 725	6.40 724	7.74 725	5.68 724	6.69 723	7.47 722	7.30 721

IINet	10.78 721	9.29 720	9.70 716	10.48 720	10.68 722	17.98 729	25.98 731	12.57 728	13.39 727	9.64 726	10.10 724	10.06 723	10.61 725	11.22 728	12.70 725	6.40 724	7.74 725	5.68 724	6.69 723	7.47 722	7.30 721

DPSM_ROB	11.49 724	9.87 726	10.35 724	11.13 723	11.31 724	19.11 732	27.51 734	13.37 731	14.21 732	10.31 728	11.06 729	10.96 729	11.27 730	11.96 730	13.59 728	6.78 726	8.19 728	6.03 726	7.09 725	7.93 724	7.73 726

DPSM	11.49 724	9.87 726	10.35 724	11.13 723	11.31 724	19.11 732	27.51 734	13.37 731	14.21 732	10.31 728	11.06 729	10.96 729	11.27 730	11.96 730	13.59 728	6.78 726	8.19 728	6.03 726	7.09 725	7.93 724	7.73 726

Selective-IGEV-i1pa	5.57 714	7.99 719	4.76 710	0.80 688	0.45 670	12.99 722	3.60 718	9.25 723	7.43 719	6.97 719	9.87 723	8.94 721	7.26 720	14.66 732	5.65 718	3.55 718	1.08 711	1.93 714	0.72 702	0.73 691	2.79 717

HaxPig	17.72 731	20.22 741	19.73 730	16.53 727	16.51 727	9.27 719	9.33 721	14.34 733	13.27 726	18.65 733	18.70 732	17.35 732	16.77 733	17.04 733	16.45 733	22.05 742	20.89 742	22.27 738	21.53 739	21.29 739	22.13 743

MEDIAN_ROB	21.21 732	24.62 743	23.47 741	19.58 728	19.65 732	13.22 723	10.96 722	17.88 734	17.00 734	22.14 744	22.02 735	20.86 734	20.36 734	21.06 734	19.71 734	25.63 743	24.13 743	26.21 740	25.20 741	25.17 740	25.38 744

FlowAnything	23.14 736	19.87 735	20.79 736	22.50 736	22.74 734	38.39 739	55.46 739	26.89 741	28.72 742	20.77 743	22.29 741	22.07 739	22.72 736	23.99 735	27.41 743	13.60 734	16.55 741	12.15 733	14.36 735	15.97 735	15.52 733

CasAABBNet	23.10 733	19.86 734	20.64 735	22.47 732	22.73 733	38.41 740	55.50 742	26.89 741	28.70 741	20.61 741	22.15 738	22.08 740	22.75 739	23.99 735	27.36 739	13.59 731	16.48 736	12.14 729	14.27 730	15.95 731	15.53 734

RAFT-FEzeroshot	23.10 733	19.88 736	20.56 733	22.49 733	22.75 735	38.38 737	55.50 742	26.84 738	28.66 739	20.60 739	22.10 736	22.05 737	22.74 737	24.00 737	27.37 741	13.59 731	16.48 736	12.14 729	14.28 731	15.96 733	15.54 735

RAFT-FE	23.10 733	19.88 736	20.56 733	22.49 733	22.75 735	38.38 737	55.50 742	26.84 738	28.66 739	20.60 739	22.10 736	22.05 737	22.74 737	24.00 737	27.37 741	13.59 731	16.48 736	12.14 729	14.28 731	15.96 733	15.54 735

Selective-RAFT-Error	23.16 737	19.93 738	20.87 737	22.54 737	22.81 738	38.52 743	55.47 740	27.01 744	28.83 743	20.66 742	22.25 739	22.09 741	22.80 741	24.09 739	27.36 739	13.61 736	16.48 736	12.15 733	14.28 731	15.99 736	15.57 738

Hybrid-DGEV	23.16 737	19.94 739	20.96 738	22.49 733	22.75 735	38.51 742	55.52 745	27.09 745	28.90 745	20.58 738	22.25 739	22.00 736	22.80 741	24.11 740	27.33 738	13.60 734	16.47 735	12.14 729	14.30 734	15.95 731	15.54 735

LSM0	24.24 740	19.98 740	22.32 739	24.22 739	40.14 745	38.48 741	55.20 738	26.95 743	28.57 738	20.49 737	21.83 734	22.26 742	22.75 739	24.22 741	27.30 737	13.66 737	16.32 734	12.19 735	14.15 729	16.10 737	17.66 740

fast-reg	23.64 739	20.51 742	23.42 740	23.22 738	24.75 742	38.73 744	55.47 740	26.85 740	28.86 744	20.12 736	21.73 733	21.64 735	22.22 735	24.30 742	27.54 744	13.91 738	16.52 740	14.85 736	15.62 736	16.91 738	15.71 739

AVERAGE_ROB	25.43 741	29.06 744	27.24 742	24.63 740	24.20 741	17.73 728	12.61 723	22.29 737	21.39 737	26.79 746	26.16 744	25.20 743	24.64 745	25.07 743	23.53 735	29.96 744	28.40 744	30.60 741	29.58 742	29.72 741	29.84 745

RSGM-EC	29.65 742	17.75 732	10.04 719	35.31 741	33.15 743	26.42 734	46.65 736	19.89 735	17.74 735	18.92 734	23.36 742	30.14 744	23.59 743	41.87 744	45.99 745	59.56 745	34.38 745	33.25 745	20.37 737	34.97 742	19.60 741

acva	29.65 742	17.75 732	10.04 719	35.31 741	33.15 743	26.42 734	46.65 736	19.89 735	17.74 735	18.92 734	23.36 742	30.14 744	23.59 743	41.87 744	45.99 745	59.56 745	34.38 745	33.25 745	20.37 737	34.97 742	19.60 741

test_example2	101.33 745	108.28 746	68.15 744	98.43 743	106.93 746	89.75 745	102.43 747	36.80 746	97.65 747	129.04 747	130.15 747	65.26 747	66.62 747	92.11 746	80.24 747	144.10 747	199.48 747	81.81 747	103.01 747	125.01 747	101.27 746

Selective-IGEV-i16pa	30.47 744	41.93 745	4.02 705	0.49 670	0.37 659	96.94 746	0.74 686	60.26 747	58.76 746	17.24 732	64.39 745	38.26 746	49.53 746	106.11 747	26.15 736	19.96 740	3.42 721	4.39 721	1.81 716	0.39 669	14.22 732

ccccc		256.29 747		354.40 746	364.36 747	149.10 747		152.89 748		153.93 748		164.00 748		268.02 748		390.55 748	349.22 748	244.59 748	219.82 748	412.30 748

ASD4		6.65 718

Low-res two-view benchmark