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

BridgeDepth	0.19 8	0.30 202	0.55 14	0.23 90	0.09 1	0.38 109	0.15 44	0.32 20	0.33 66	0.16 22	0.12 13	0.23 150	0.19 128	0.27 73	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
PipStereo	0.19 8	0.26 129	0.85 95	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 129	0.88 104	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

Foundation-i1c-attn	0.22 59	0.18 7	0.68 64	0.20 9	0.10 2	0.27 19	0.20 147	0.49 182	0.37 137	0.20 90	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.29 108	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1a	0.22 59	0.16 2	0.66 60	0.20 9	0.10 2	0.29 29	0.21 191	0.50 191	0.39 158	0.25 177	0.22 97	0.27 211	0.25 230	0.33 160	0.18 69	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

LACA2	0.25 89	0.74 495	1.30 192	0.20 9	0.10 2	0.39 114	0.17 83	0.32 20	0.36 125	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 29	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 8	0.39 297	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 152	0.15 44	0.31 16	0.34 80	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 53	0.25 48	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

MatchStereo	0.24 79	0.38 285	1.37 214	0.20 9	0.10 2	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.40 174	0.14 10	0.25 139	0.15 37	0.15 53	0.25 48	0.18 69	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
TS12	0.24 79	0.26 129	0.83 92	0.25 142	0.11 9	0.46 201	0.17 83	0.46 139	0.43 212	0.20 90	0.31 213	0.18 84	0.20 141	0.31 132	0.22 173	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.07 12

aanet-new-36k	0.29 144	0.63 444	1.51 254	0.24 118	0.11 9	0.43 160	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.19 74	0.24 124	0.16 51	0.22 173	0.29 108	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.24 488

aanet-new-34k	0.27 115	0.57 417	1.36 209	0.23 90	0.11 9	0.34 64	0.20 147	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.27 161	0.17 66	0.22 173	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.29 535

PSi22a	0.20 19	0.28 171	0.89 108	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 22	0.32 20	0.35 95	0.12 2	0.09 1	0.22 132	0.16 68	0.20 4	0.14 4	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.05 1	0.13 201	0.11 148

Foundation-i1b	0.22 59	0.20 23	0.69 66	0.20 9	0.11 9	0.28 22	0.20 147	0.50 191	0.37 137	0.21 103	0.22 97	0.27 211	0.24 215	0.28 91	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

Foundation-i32	0.20 19	0.28 171	0.87 101	0.20 9	0.11 9	0.20 8	0.15 44	0.32 20	0.36 125	0.13 5	0.10 3	0.25 183	0.14 29	0.19 2	0.15 15	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.11 145	0.12 196

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 23	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 114	0.15 44	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.15 31	0.17 66	0.16 68	0.26 67	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.09 79

LG-G_1	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-G	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

SGD-Stereo	0.22 59	0.28 171	0.77 82	0.22 63	0.11 9	0.40 127	0.16 69	0.31 16	0.36 125	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.17 77	0.37 205	0.16 37	0.10 254	0.06 24	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.07 12

CASnet	0.28 131	0.31 216	1.20 170	0.28 246	0.11 9	0.47 211	0.19 120	0.44 116	0.44 218	0.38 280	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.29 108	0.19 95	0.10 254	0.06 24	0.15 507	0.12 352	0.16 296	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.36 221	0.28 171	1.58 265	0.23 90	0.11 9	0.62 448	0.24 308	0.79 437	0.64 443	0.44 316	0.52 388	0.28 223	0.26 250	0.50 318	0.24 210	0.11 343	0.06 24	0.09 166	0.06 21	0.16 296	0.06 1

LGCAT	0.24 79	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.47 211	0.14 22	0.34 34	0.19 2	0.17 42	0.13 16	0.23 150	0.15 53	0.39 223	0.21 147	0.14 483	0.34 637	0.07 2	0.08 151	0.07 5	0.53 637

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 435	0.12 21	0.32 48	0.14 22	0.30 12	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 73	0.14 4	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.15 440	0.07 5	0.09 79

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.32 20	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

PointNet	0.20 19	0.21 39	0.82 90	0.21 33	0.12 21	0.37 92	0.16 69	0.33 29	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.07 5	0.07 12

aanet-new-60k	0.29 144	0.51 384	1.68 285	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.43 107	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.17 66	0.19 128	0.31 132	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.26 511

aanet-new-70k	0.27 115	0.48 368	1.33 199	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.45 131	0.33 66	0.17 42	0.21 77	0.16 51	0.21 155	0.38 215	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.22 449

aanet-new-78k	0.33 187	0.44 340	2.51 568	0.26 189	0.12 21	0.42 152	0.20 147	0.45 131	0.31 39	0.16 22	0.22 97	0.15 37	0.25 230	0.34 174	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.31 557

aanet-new-28k	0.34 198	0.53 393	2.69 597	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.21 191	0.37 52	0.29 33	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.21 155	0.22 23	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.31 600	0.10 109	0.23 474

aanet-new-16k	0.26 103	0.47 363	1.36 209	0.25 142	0.12 21	0.36 85	0.18 105	0.40 77	0.35 95	0.18 53	0.21 77	0.18 84	0.21 155	0.21 10	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.11 148

aanet-new-12k	0.24 79	0.24 97	1.06 142	0.27 214	0.12 21	0.43 160	0.20 147	0.51 202	0.34 80	0.19 74	0.16 41	0.15 37	0.21 155	0.25 48	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.11 145	0.09 79

aanet-new-14k	0.25 89	0.33 233	1.13 153	0.26 189	0.12 21	0.37 92	0.21 191	0.45 131	0.36 125	0.20 90	0.27 161	0.15 37	0.29 313	0.24 40	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.12 196

LACA3	0.18 4	0.20 23	0.67 63	0.19 2	0.12 21	0.35 71	0.17 83	0.27 4	0.31 39	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 53	0.28 91	0.13 1	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 103	0.27 142	1.26 181	0.20 9	0.12 21	0.42 152	0.17 83	0.37 52	0.40 174	0.22 123	0.31 213	0.29 236	0.21 155	0.32 146	0.20 127	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 23	0.74 74	0.17 1	0.12 21	0.32 48	0.12 4	0.33 29	0.46 244	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 128	0.23 33	0.18 69	0.10 254	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

3w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.59 23	0.22 63	0.12 21	0.37 92	0.22 233	0.50 191	0.38 144	0.22 123	0.21 77	0.12 2	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

xyz-stereo-finetune2	0.35 211	0.45 350	1.04 139	0.21 33	0.12 21	0.58 377	0.23 272	0.50 191	0.45 233	0.31 236	0.46 321	0.30 244	0.41 425	0.81 429	0.51 463	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.09 79

xyz-stereo-finetune	0.31 170	0.46 353	0.79 85	0.21 33	0.12 21	0.53 303	0.25 332	0.52 218	0.54 338	0.28 218	0.32 224	0.29 236	0.23 199	0.59 356	0.55 480	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.08 51

xyz-stereo	3.02 698	0.29 185	30.64 742	0.23 90	0.12 21	15.52 718	0.24 308	0.51 202	0.47 264	0.59 494	7.99 711	0.64 473	0.47 491	1.39 503	0.50 457	0.09 145	0.07 77	0.34 639	0.07 106	0.13 201	0.08 51

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 233	0.60 24	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.13 9	0.39 68	0.46 244	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 181	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

LGtest1	0.21 35	0.37 272	0.70 69	0.22 63	0.12 21	0.31 41	0.11 2	0.36 47	0.39 158	0.17 42	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.25 48	0.27 251	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.10 118

StereoAnything_RVC	0.35 211	1.25 651	1.82 369	0.20 9	0.12 21	0.26 18	0.15 44	0.43 107	0.37 137	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 128	0.46 282	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.08 65	0.05 1	0.76 666	0.18 384

WCG-NET	0.30 161	0.42 323	1.26 181	0.24 118	0.12 21	0.43 160	0.24 308	0.40 77	0.56 357	0.35 257	0.37 258	0.26 198	0.24 215	0.29 108	0.19 95	0.08 67	0.12 425	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.10 118

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 228	1.34 663	1.24 178	0.23 90	0.12 21	0.33 54	0.20 147	0.40 77	0.33 66	0.25 177	0.21 77	0.16 51	0.14 29	0.27 73	0.63 508	0.55 662	0.06 24	0.11 311	0.13 386	0.25 464	0.49 632

WCG-NET（raft）	0.32 177	0.53 393	1.21 172	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.24 308	0.40 77	0.50 287	0.35 257	0.35 247	0.47 380	0.25 230	0.35 181	0.20 127	0.08 67	0.29 626	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.11 148

trnet	0.28 131	0.26 129	1.32 197	0.19 2	0.12 21	0.54 310	0.15 44	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.30 121	0.21 147	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.09 79	0.07 12

GCAP-Stereo	0.34 198	0.89 557	1.76 323	0.26 189	0.12 21	0.52 294	0.14 22	0.49 182	0.38 144	0.29 226	0.30 196	0.29 236	0.22 173	0.30 121	0.20 127	0.09 145	0.17 535	0.09 166	0.07 106	0.21 401	0.11 148

GLC_STEREO	0.28 131	0.27 142	1.36 209	0.28 246	0.12 21	0.41 138	0.20 147	0.37 52	0.38 144	0.26 195	0.30 196	0.25 183	0.19 128	0.33 160	0.24 210	0.09 145	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.09 79

TANstereo	0.33 187	0.49 372	1.75 314	0.23 90	0.12 21	0.54 310	0.16 69	0.40 77	0.45 233	0.45 327	0.51 373	0.26 198	0.22 173	0.29 108	0.20 127	0.10 254	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.11 148

SMOE	0.33 187	0.37 272	0.95 122	0.28 246	0.13 52	0.50 258	0.32 469	0.47 159	0.39 158	0.34 253	0.47 328	0.31 247	0.32 343	0.30 121	0.29 278	0.12 405	0.08 192	0.17 547	0.10 243	0.48 634	0.20 420

depth_test_26	0.22 59	0.28 171	0.91 115	0.20 9	0.13 52	0.18 6	0.13 9	0.31 16	0.41 187	0.16 22	0.31 213	0.19 107	0.13 18	0.22 23	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.14 267

qqai	0.21 35	0.20 23	0.63 38	0.39 507	0.13 52	0.32 48	0.15 44	0.35 36	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 73	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.27 571	0.07 5	0.09 79

aanet-new-22k	0.28 131	0.52 386	1.51 254	0.24 118	0.13 52	0.33 54	0.22 233	0.37 52	0.32 51	0.18 53	0.24 124	0.18 84	0.21 155	0.27 73	0.16 37	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.09 79	0.31 557

aanet-new-8k	0.26 103	0.38 285	1.21 172	0.25 142	0.13 52	0.44 173	0.22 233	0.49 182	0.34 80	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.25 230	0.29 108	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.12 196

PSi22	0.37 228	0.73 490	1.71 298	0.28 246	0.13 52	0.44 173	0.14 22	0.64 306	0.51 294	0.22 123	0.28 173	0.36 286	0.22 173	0.65 385	0.27 251	0.07 26	0.14 469	0.07 2	0.06 21	0.28 502	0.12 196

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 23	0.61 30	0.21 33	0.13 52	0.15 1	0.16 69	0.21 1	0.36 125	0.11 1	0.17 44	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 95	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.08 151	0.08 42	0.11 148

HiDET	0.19 8	0.20 23	0.62 37	0.20 9	0.13 52	0.36 85	0.13 9	0.35 36	0.31 39	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 53	0.25 48	0.23 184	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 19	0.21 39	0.61 30	0.20 9	0.13 52	0.39 114	0.14 22	0.34 34	0.34 80	0.16 22	0.16 41	0.16 51	0.15 53	0.27 73	0.22 173	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

252Zero-FE	0.62 505	0.27 142	0.83 92	0.24 118	0.13 52	0.31 41	0.13 9	0.39 68	0.32 51	8.03 712	0.23 112	0.12 2	0.12 12	0.26 67	0.44 426	0.09 145	0.12 425	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.12 196

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 216	0.69 66	0.21 33	0.13 52	0.27 19	0.12 4	0.37 52	0.26 12	0.21 103	0.19 60	0.15 37	0.12 12	0.47 294	0.29 278	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 42	0.12 196

S2M2_XL	0.20 19	0.32 224	1.10 150	0.19 2	0.13 52	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 60	0.15 37	0.14 29	0.19 2	0.21 147	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.26 103	0.23 79	0.65 49	0.41 527	0.13 52	0.41 138	0.19 120	0.51 202	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.26 198	0.28 290	0.44 257	0.23 184	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.08 51

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 63	0.13 52	0.41 138	0.20 147	0.50 191	0.34 80	0.25 177	0.23 112	0.13 4	0.23 199	0.24 40	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 59	0.22 57	0.91 115	0.23 90	0.13 52	0.49 244	0.18 105	0.30 12	0.28 22	0.19 74	0.17 44	0.14 15	0.14 29	0.41 235	0.16 37	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.09 79

RSM++	0.27 115	0.26 129	0.87 101	0.28 246	0.13 52	0.39 114	0.20 147	0.45 131	0.45 233	0.20 90	0.24 124	0.24 168	0.17 77	0.36 194	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.35 618	0.26 485	0.18 384

LoS	0.31 170	0.30 202	1.52 256	0.23 90	0.13 52	0.54 310	0.20 147	0.48 174	0.49 276	0.25 177	0.28 173	0.37 291	0.24 215	0.38 215	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
fff	0.43 302	0.77 508	1.95 431	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 571	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

XX-TBD	0.34 198	0.77 508	1.75 314	0.34 419	0.13 52	0.51 273	0.17 83	0.43 107	0.50 287	0.37 270	0.49 359	0.23 150	0.18 103	0.28 91	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

csc	0.43 302	0.77 508	1.95 431	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 571	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

cscssc	0.43 302	0.77 508	1.95 431	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 571	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

111	0.48 370	1.09 623	1.95 431	0.24 118	0.13 52	0.59 396	0.26 356	0.83 459	0.78 575	0.48 359	0.52 388	0.56 431	0.38 391	0.49 311	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.23 433	0.35 583

CREStereo	0.28 131	0.30 202	1.33 199	0.19 2	0.13 52	0.55 325	0.17 83	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.11 343	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.10 109	0.07 12
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
Anonymus	0.21 35	0.21 39	0.75 75	0.25 142	0.14 75	0.34 64	0.16 69	0.32 20	0.31 39	0.18 53	0.15 31	0.23 150	0.17 77	0.27 73	0.24 210	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 95	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.24 40	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.08 51

LiteMatch	0.25 89	0.69 472	0.65 49	0.28 246	0.14 75	0.30 33	0.21 191	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 382	0.25 48	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

Lsterematch	0.39 256	0.69 472	1.65 276	0.28 246	0.14 75	0.50 258	0.21 191	0.47 159	0.58 372	0.43 309	0.59 453	0.44 351	0.37 382	0.44 257	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

Test_v1	0.21 35	0.27 142	0.95 122	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.37 52	0.27 15	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.13 18	0.25 48	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.11 148

Pro-Stereo	0.22 59	0.25 111	0.66 60	0.22 63	0.14 75	0.49 244	0.15 44	0.23 2	0.35 95	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 311	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.37 630	0.08 42	0.09 79

Replicate-Monster	0.23 72	0.40 305	0.94 121	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.13 9	0.40 77	0.36 125	0.22 123	0.15 31	0.15 37	0.15 53	0.40 230	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.15 310

water-stereo	0.24 79	0.17 3	0.88 104	0.24 118	0.14 75	0.37 92	0.17 83	0.43 107	0.32 51	0.26 195	0.35 247	0.26 198	0.24 215	0.22 23	0.25 225	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

2.25w	0.21 35	0.22 57	0.51 2	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.42 99	0.34 80	0.23 146	0.27 161	0.14 15	0.18 103	0.33 160	0.24 210	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 35	0.21 39	0.57 19	0.20 9	0.14 75	0.40 127	0.18 105	0.47 159	0.36 125	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.19 128	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.31 41	0.22 233	0.38 61	0.25 6	0.17 42	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 146	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.28 22	0.21 191	0.38 61	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 205	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 259	0.65 49	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.37 52	0.40 174	0.21 103	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 48	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.10 118

SMoEStereo_RVC	0.29 144	0.26 129	1.03 135	0.25 142	0.14 75	0.46 201	0.22 233	0.36 47	0.38 144	0.23 146	0.23 112	0.21 126	0.18 103	0.45 273	0.60 501	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.20 420

MGS-Stereo	0.32 177	0.34 250	1.70 291	0.25 142	0.14 75	0.40 127	0.22 233	0.38 61	0.43 212	0.24 157	0.51 373	0.25 183	0.18 103	0.31 132	0.20 127	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.47 633	0.08 51

IGEV++	0.34 198	0.43 329	1.32 197	0.31 331	0.14 75	0.32 48	0.21 191	0.70 343	0.34 80	0.22 123	0.28 173	0.22 132	0.27 271	0.35 181	0.27 251	0.09 145	0.39 654	0.08 65	0.15 440	0.25 464	0.45 623

ACVNet-DCA	0.42 293	0.64 449	2.07 461	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

xx1	0.46 347	0.64 449	2.07 461	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 630	0.31 236	0.38 271	0.46 372	0.36 366	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

1test111	0.44 311	0.64 449	2.07 461	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.96 449	0.30 301	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

cc1	0.47 363	0.64 449	2.07 461	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 630	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.40 613

tt1	0.44 311	0.64 449	1.83 373	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	0.88 607	0.31 236	0.37 258	0.25 183	0.35 360	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.36 591

RCA-Stereo	0.34 198	0.32 224	1.30 192	0.26 189	0.14 75	0.58 377	0.23 272	0.78 421	0.62 423	0.40 289	0.44 309	0.28 223	0.35 360	0.29 108	0.20 127	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.08 51

DCANet-4	0.40 265	0.27 142	2.21 495	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.47 328	0.28 223	0.37 382	0.37 205	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

ADStereo(finetuned)	0.45 334	0.77 508	2.12 476	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.76 601	0.37 205	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

DCANet	0.42 293	0.77 508	1.95 431	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.41 425	0.36 194	0.39 392	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

PMTNet	0.31 170	0.35 259	1.30 192	0.20 9	0.14 75	0.57 360	0.25 332	0.46 139	0.42 201	0.27 211	0.32 224	0.27 211	0.24 215	0.39 223	0.23 184	0.43 651	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.18 348	0.07 12

HITNet	0.46 347	0.92 565	2.09 467	0.33 386	0.14 75	0.55 325	0.22 233	0.83 459	0.56 357	0.51 391	0.49 359	0.48 391	0.37 382	0.48 301	0.54 477	0.09 145	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.09 79
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
MLCV	0.48 370	0.89 557	1.85 379	0.29 281	0.14 75	0.59 396	0.23 272	0.72 353	0.59 382	0.66 552	0.66 521	0.55 418	0.36 366	1.03 459	0.49 452	0.09 145	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.11 148

SE	0.33 187	0.44 340	0.89 108	0.29 281	0.15 105	0.50 258	0.24 308	0.50 191	0.34 80	0.34 253	0.46 321	0.27 211	0.36 366	0.28 91	0.29 278	0.18 553	0.08 192	0.12 375	0.15 440	0.41 611	0.32 566

PhaseNet	0.25 89	0.26 129	0.96 127	0.25 142	0.15 105	0.31 41	0.16 69	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.18 54	0.28 223	0.17 77	0.30 121	0.27 251	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.14 234	0.26 511

GGDA	0.41 272	0.90 561	1.83 373	0.26 189	0.15 105	0.50 258	0.20 147	0.63 302	0.52 305	0.35 257	0.41 289	0.31 247	0.27 271	1.11 471	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

TestStereo-Hl	0.39 256	0.50 380	1.74 307	0.25 142	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.70 343	0.51 294	0.38 280	0.39 280	0.37 291	0.31 334	1.07 463	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.12 163	0.09 79

MCSU-Stereo	0.22 59	0.14 1	0.60 24	0.23 90	0.15 105	0.43 160	0.17 83	0.35 36	0.38 144	0.17 42	0.21 77	0.22 132	0.13 18	0.53 332	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.06 1	0.05 1	0.09 79	0.16 342

aanet-32k-new	0.30 161	0.60 423	1.61 272	0.25 142	0.15 105	0.46 201	0.21 191	0.41 89	0.33 66	0.17 42	0.24 124	0.17 66	0.23 199	0.30 121	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.39 607

aanet-new-10k	0.27 115	0.52 386	1.27 184	0.27 214	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.46 139	0.31 39	0.21 103	0.20 69	0.19 107	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.16 342

DepthFocus	0.19 8	0.30 202	0.77 82	0.19 2	0.15 105	0.20 8	0.15 44	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 44	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.08 42	0.07 12

DilatedVolume-Stereo	0.26 103	0.20 23	0.64 41	0.25 142	0.15 105	0.41 138	0.18 105	0.42 99	0.35 95	0.34 253	0.34 242	0.25 183	0.23 199	0.43 248	0.53 471	0.09 145	0.09 287	0.08 65	0.10 243	0.12 163	0.11 148

4.5_new	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4w-stereo	0.20 19	0.21 39	0.57 19	0.21 33	0.15 105	0.39 114	0.13 9	0.39 68	0.33 66	0.22 123	0.21 77	0.13 4	0.20 141	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 35	0.23 79	0.50 1	0.22 63	0.15 105	0.39 114	0.19 120	0.47 159	0.36 125	0.21 103	0.22 97	0.13 4	0.17 77	0.33 160	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.55 14	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.14 22	0.43 107	0.33 66	0.21 103	0.24 124	0.14 15	0.18 103	0.34 174	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

LG-Stereo	0.27 115	0.25 111	0.95 122	0.25 142	0.15 105	0.43 160	0.21 191	0.50 191	0.40 174	0.18 53	0.29 181	0.25 183	0.16 68	0.28 91	0.35 361	0.07 26	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.24 450	0.10 118

MM-Stereo_test2	0.38 241	0.28 171	2.46 548	0.43 542	0.15 105	0.50 258	0.25 332	0.47 159	0.38 144	0.33 250	0.26 152	0.23 150	0.22 173	0.34 174	0.29 278	0.08 67	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.36 578	0.22 449

HART	0.38 241	0.53 393	1.66 281	0.26 189	0.15 105	0.30 33	0.19 120	0.67 326	0.46 244	0.29 226	0.52 388	0.38 301	0.16 68	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.68 682	0.09 166	0.07 106	0.34 558	0.21 434

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 131	0.28 171	1.09 148	0.33 386	0.15 105	0.30 33	0.16 69	0.58 263	0.42 201	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.26 250	0.38 215	0.37 374	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.25 558	0.10 109	0.06 1

fffft	0.29 144	0.21 39	1.10 150	0.24 118	0.15 105	0.42 152	0.24 308	0.42 99	0.38 144	0.21 103	0.18 54	0.20 112	0.16 68	0.44 257	0.70 527	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.28 502	0.20 420
1: 1. 1
fffy	0.28 131	0.24 97	1.19 166	0.27 214	0.15 105	0.37 92	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.20 90	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.44 257	0.20 127	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

dual_stereo	0.23 72	0.25 111	0.66 60	0.21 33	0.15 105	0.27 19	0.15 44	0.62 293	0.40 174	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 29	0.37 205	0.19 95	0.09 145	0.31 631	0.07 2	0.10 243	0.07 5	0.07 12

Occ-G	0.30 161	0.30 202	1.33 199	0.23 90	0.15 105	0.36 85	0.25 332	0.43 107	0.31 39	0.26 195	0.35 247	0.46 372	0.22 173	0.30 121	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.16 463	0.31 528	0.08 51

SMFormer	0.50 401	0.46 353	1.60 268	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.15 259	0.16 342

tta	0.50 401	0.46 353	1.60 268	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.11 148

qqq1	0.48 370	0.46 353	1.60 268	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

fff1	0.48 370	0.46 353	1.60 268	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

anonymousdsp2	0.34 198	0.24 97	1.16 161	0.28 246	0.15 105	0.57 360	0.23 272	0.79 437	0.47 264	0.38 280	0.37 258	0.40 316	0.25 230	0.47 294	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.13 386	0.19 369	0.27 520

Selective-RAFT	0.35 211	0.26 129	1.48 244	0.31 331	0.15 105	0.61 428	0.19 120	0.60 284	0.54 338	0.28 218	0.29 181	0.40 316	0.33 349	0.50 318	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.35 618	0.19 369	0.08 51

ProNet	0.30 161	0.54 401	1.29 189	0.25 142	0.15 105	0.47 211	0.25 332	0.48 174	0.39 158	0.21 103	0.23 112	0.22 132	0.20 141	0.44 257	0.19 95	0.08 67	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.12 196

MC-Stereo	0.32 177	0.31 216	1.46 237	0.31 331	0.15 105	0.53 303	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.36 264	0.38 271	0.27 211	0.27 271	0.42 244	0.19 95	0.09 145	0.13 450	0.09 166	0.16 463	0.20 385	0.13 239

qqq	0.38 241	0.21 39	1.34 204	0.28 246	0.15 105	0.45 181	0.26 356	0.76 394	0.52 305	0.39 287	0.41 289	0.46 372	0.36 366	0.96 449	0.30 301	0.11 343	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

AnonymousM	0.37 228	0.44 340	1.50 251	0.25 142	0.15 105	0.52 294	0.23 272	0.60 284	0.42 201	0.42 303	0.32 224	0.30 244	0.25 230	0.34 174	0.23 184	0.11 343	0.09 287	0.71 672	0.36 627	0.12 163	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 228	0.53 393	1.41 224	0.28 246	0.15 105	0.52 294	0.20 147	0.54 240	0.46 244	0.37 270	0.43 298	0.41 322	0.23 199	0.36 194	0.26 239	0.09 145	0.15 497	0.12 375	0.11 312	0.41 611	0.37 598

AFF-stereo	0.44 311	0.96 583	1.78 336	0.31 331	0.15 105	0.50 258	0.21 191	0.64 306	0.63 435	0.47 340	0.64 510	0.49 393	0.34 358	0.46 282	0.31 314	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.37 586	0.10 118

BEATNet_4x	0.47 363	0.73 490	1.91 412	0.33 386	0.15 105	0.56 342	0.25 332	0.85 480	0.58 372	0.54 424	0.51 373	0.57 438	0.42 443	0.57 346	0.61 504	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.20 385	0.16 342

TestStereo_HL2	0.41 272	0.86 544	1.82 369	0.26 189	0.16 140	0.48 226	0.20 147	0.62 293	0.51 294	0.35 257	0.41 289	0.32 257	0.27 271	1.09 466	0.29 278	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

CAR	0.19 8	0.28 171	0.60 24	0.21 33	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.19 74	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 73	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 142	0.60 24	0.20 9	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.18 53	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

Zero-FE251	0.56 466	0.29 185	1.27 184	0.26 189	0.16 140	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.35 95	5.31 708	0.19 60	0.22 132	0.19 128	0.24 40	1.08 589	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.13 239

asda	0.22 59	0.25 111	0.70 69	0.21 33	0.16 140	0.43 160	0.16 69	0.44 116	0.35 95	0.22 123	0.20 69	0.14 15	0.20 141	0.25 48	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 59	0.17 3	0.52 5	0.23 90	0.16 140	0.44 173	0.22 233	0.55 245	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.13 4	0.26 250	0.28 91	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

SCV_C0	0.33 187	0.43 329	1.42 229	0.25 142	0.16 140	0.35 71	0.20 147	0.68 331	0.44 218	0.24 157	0.27 161	0.29 236	0.20 141	0.58 350	0.18 69	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.30 591	0.26 485	0.17 364

tg	0.37 228	0.55 410	1.35 207	0.28 246	0.16 140	0.57 360	0.18 105	0.57 257	0.49 276	0.37 270	0.44 309	0.38 301	0.24 215	0.46 282	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.43 620	0.36 591

11t1	0.33 187	0.19 11	1.41 224	0.33 386	0.16 140	0.48 226	0.21 191	0.67 326	0.48 268	0.40 289	0.34 242	0.32 257	0.33 349	0.42 244	0.27 251	0.11 343	0.12 425	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.14 267

ff7	0.32 177	0.52 386	1.38 216	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

IGEVStereo-DCA	0.33 187	0.34 250	1.38 216	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.18 497	0.16 296	0.22 449

ffff	0.32 177	0.52 386	1.38 216	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

rrr	0.46 347	0.34 250	3.08 645	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.28 400	1.09 643	0.51 294	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.29 581	0.16 296	0.25 500

11t	0.32 177	0.52 386	1.38 216	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

anonymousdsp	0.34 198	0.53 393	1.47 241	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.55 342	0.19 95	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 535

ccc-4	0.32 177	0.52 386	1.38 216	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

IGEV-Stereo	0.34 198	0.54 401	1.47 241	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.54 338	0.19 95	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 535
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Patchmatch Stereo++	0.39 256	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196
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
NF-Stereo	0.48 370	0.25 111	1.81 363	0.52 596	0.16 140	0.61 428	0.44 553	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.45 514	0.79 549	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.16 342

OCTAStereo	0.48 370	0.25 111	1.81 363	0.52 596	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.80 550	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

NRIStereo	0.46 347	0.25 111	1.77 332	0.47 573	0.16 140	0.95 619	0.74 643	0.51 202	0.56 357	0.48 359	0.39 280	0.59 448	0.29 313	0.77 422	0.32 327	0.11 343	0.13 450	0.11 311	0.09 202	0.21 401	0.24 488

THIR-Stereo	0.86 609	0.62 434	2.13 478	0.25 142	0.16 140	0.58 377	2.74 708	0.59 272	0.51 294	0.62 524	1.62 661	0.97 618	1.80 682	1.69 554	2.25 664	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.11 148

DRaft	0.62 505	0.38 285	1.76 323	0.24 118	0.16 140	0.64 480	0.66 626	0.53 227	0.53 323	0.67 556	0.99 618	0.38 301	1.00 635	1.44 509	2.10 659	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.14 415	0.18 348	0.21 434

RE-Stereo	0.48 370	0.25 111	1.81 363	0.52 596	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 545	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

TVStereo	0.48 370	0.25 111	1.81 363	0.52 596	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 545	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

iRAFT	0.39 256	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

RAFT-IKP	0.38 241	0.27 142	1.79 356	0.44 549	0.16 140	0.60 408	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.50 318	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

CREStereo++_RVC	0.33 187	0.29 185	1.74 307	0.24 118	0.16 140	0.54 310	0.15 44	0.40 77	0.55 345	0.37 270	0.51 373	0.24 168	0.19 128	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.30 591	0.08 42	0.06 1
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
TestStereo	0.45 334	0.54 401	2.11 472	0.29 281	0.16 140	0.43 160	0.24 308	0.54 240	0.45 233	0.37 270	0.46 321	0.34 275	0.27 271	1.98 610	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.14 234	0.08 51

test_xeample3	0.46 347	0.34 250	2.99 639	0.37 480	0.16 140	0.49 244	0.33 479	1.06 637	0.44 218	0.25 177	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.49 311	0.56 488	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.40 637	0.17 320	0.26 511

ARAFT	0.60 492	1.23 648	3.10 648	0.28 246	0.16 140	0.64 480	0.36 500	0.90 522	0.67 482	0.61 513	0.49 359	0.55 418	0.31 334	1.24 491	0.32 327	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.37 586	0.21 434

GMStereo	0.38 241	0.99 601	1.91 412	0.27 214	0.16 140	0.39 114	0.23 272	0.47 159	0.62 423	0.38 280	0.34 242	0.25 183	0.25 230	0.39 223	0.29 278	0.14 483	0.08 192	0.10 234	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.49 389	0.88 552	3.21 660	0.25 142	0.17 172	0.47 211	0.23 272	0.68 331	0.39 158	0.45 327	0.52 388	0.36 286	0.28 290	1.16 481	0.21 147	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.11 148

monster-pro	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

aanet-new-32k	0.27 115	0.49 372	1.73 302	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-30k	0.28 131	0.49 372	1.75 314	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 115	0.46 353	1.39 221	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.21 191	0.40 77	0.25 6	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.18 103	0.25 48	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.28 575	0.08 42	0.27 520

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 115	0.40 305	0.87 101	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 591	0.13 201	0.55 641

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 103	0.38 285	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.22 233	0.44 116	0.33 66	0.21 103	0.25 139	0.16 51	0.22 173	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.45 645	0.08 42	0.27 520

Hybrid-DGEV-03	0.45 334	0.88 552	1.75 314	0.29 281	0.17 172	0.58 377	0.24 308	0.65 313	0.48 268	0.59 494	1.01 621	0.39 307	0.28 290	0.41 235	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.34 558	0.24 488

Hybrid-DGEV-2	0.51 418	0.84 536	1.75 314	0.32 360	0.17 172	0.73 547	0.18 105	0.83 459	0.69 493	0.52 400	0.38 271	0.53 407	0.42 443	0.99 452	0.92 560	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.25 464	0.23 474

MonStereo	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 23	0.51 2	0.22 63	0.17 172	0.35 71	0.14 22	0.27 4	0.25 6	0.19 74	0.21 77	0.14 15	0.15 53	0.27 73	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.14 267

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

FlowAnything_test	0.23 72	0.32 224	0.52 5	0.28 246	0.17 172	0.37 92	0.20 147	0.38 61	0.24 4	0.24 157	0.20 69	0.21 126	0.17 77	0.26 67	0.25 225	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.17 320	0.12 196

asd	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.22 63	0.17 172	0.41 138	0.14 22	0.35 36	0.32 51	0.24 157	0.20 69	0.15 37	0.18 103	0.26 67	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 269	0.68 64	0.21 33	0.17 172	0.45 181	0.12 4	0.35 36	0.42 201	0.15 14	0.11 8	0.22 132	0.10 2	0.28 91	0.16 37	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

S2M2_L	0.24 79	0.29 185	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.24 16	0.09 1	0.36 47	0.45 233	0.17 42	0.25 139	0.23 150	0.17 77	0.24 40	0.28 264	0.15 504	0.12 425	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.28 131	0.43 329	0.93 119	0.28 246	0.17 172	0.53 303	0.21 191	0.55 245	0.45 233	0.17 42	0.26 152	0.32 257	0.17 77	0.33 160	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.29 581	0.13 201	0.06 1

MonSter	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

tt45	0.29 144	0.24 97	1.06 142	0.25 142	0.17 172	0.55 325	0.22 233	0.41 89	0.35 95	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.18 103	0.64 374	0.34 349	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.11 148

ours_stereo	0.27 115	0.25 111	1.21 172	0.25 142	0.17 172	0.35 71	0.23 272	0.38 61	0.35 95	0.20 90	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

rvit_stereo_0081	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

test_sample2	0.41 272	0.19 11	1.23 176	0.31 331	0.17 172	0.51 273	0.27 380	0.81 445	0.55 345	0.44 316	0.45 313	0.46 372	0.38 391	1.51 525	0.30 301	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.14 267

CAS++	0.31 170	0.33 233	1.43 230	0.25 142	0.17 172	0.31 41	0.20 147	0.78 421	0.41 187	0.30 231	0.30 196	0.21 126	0.16 68	0.33 160	0.18 69	0.15 504	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 115	0.40 305	0.86 99	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 591	0.13 201	0.55 641

H2IRNET	0.40 265	0.61 428	1.90 406	0.29 281	0.17 172	0.54 310	0.18 105	0.52 218	0.50 287	0.27 211	0.56 435	0.47 380	0.35 360	0.46 282	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.32 537	0.12 196

mmm	0.38 241	0.21 39	1.18 164	0.35 435	0.17 172	0.49 244	0.26 356	0.78 421	0.52 305	0.50 378	0.57 444	0.41 322	0.37 382	0.71 407	0.31 314	0.11 343	0.13 450	0.14 476	0.13 386	0.15 259	0.14 267

1111x	0.74 574	0.21 39	1.93 418	0.31 331	0.17 172	0.63 466	0.32 469	1.03 631	0.74 542	0.52 400	0.62 481	0.57 438	0.47 491	2.38 645	4.25 698	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.12 352	0.12 163	0.14 267

Any-RAFT	0.38 241	0.25 111	1.89 401	0.27 214	0.17 172	0.68 520	0.21 191	0.78 421	0.53 323	0.43 309	0.43 298	0.54 415	0.30 324	0.41 235	0.20 127	0.10 254	0.12 425	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.09 79

CASS	0.39 256	0.30 202	1.61 272	0.32 360	0.17 172	0.53 303	0.24 308	0.70 343	0.49 276	0.59 494	0.54 413	0.40 316	0.40 414	0.41 235	0.30 301	0.17 540	0.10 337	0.14 476	0.11 312	0.18 348	0.17 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
x	0.35 211	0.20 23	1.36 209	0.33 386	0.17 172	0.47 211	0.24 308	0.75 382	0.54 338	0.40 289	0.40 284	0.42 336	0.34 358	0.45 273	0.32 327	0.11 343	0.14 469	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

dd	0.42 293	0.96 583	1.77 332	0.31 331	0.17 172	0.57 360	0.26 356	0.49 182	0.68 484	0.41 298	0.40 284	0.34 275	0.27 271	0.45 273	0.40 400	0.17 540	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.21 401	0.12 196

PSM-softLoss	0.48 370	0.27 142	1.85 379	0.51 592	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 543	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

KMStereo	0.48 370	0.27 142	1.85 379	0.51 592	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 543	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

PSM-adaLoss	0.38 241	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.17 172	0.60 408	0.29 425	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

ROB_FTStereo_v2	0.38 241	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

ROB_FTStereo	0.38 241	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.17 172	0.61 428	0.26 356	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.49 311	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

HUI-Stereo	0.38 241	0.27 142	1.79 356	0.44 549	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.45 273	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

DEmStereo	0.68 541	0.31 216	2.25 507	0.42 538	0.17 172	0.66 501	0.89 657	0.51 202	0.59 382	0.60 504	1.01 621	0.45 360	1.26 653	1.54 529	2.26 665	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.10 109	0.11 148

DeepStereo_RVC	0.44 311	0.28 171	1.92 415	0.49 583	0.17 172	0.60 408	0.59 609	0.50 191	0.52 305	0.49 371	0.45 313	0.39 307	0.86 618	0.45 273	0.33 340	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

iGMRVC	0.39 256	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.17 172	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.55 342	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

CRE-IMP	0.41 272	0.22 57	1.76 323	0.48 581	0.17 172	0.79 580	0.69 635	0.52 218	0.52 305	0.47 340	0.42 295	0.45 360	0.26 250	0.41 235	0.31 314	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.23 474

CroCo-Stereo	0.30 161	0.45 350	1.08 144	0.31 331	0.17 172	0.19 7	0.21 191	0.73 367	0.50 287	0.21 103	0.24 124	0.55 418	0.22 173	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.12 163	0.09 79
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
cross-raft	0.40 265	0.27 142	2.22 499	0.30 303	0.17 172	0.49 244	0.35 493	0.71 347	0.39 158	0.43 309	0.45 313	0.64 473	0.25 230	0.32 146	0.25 225	0.08 67	0.08 192	0.09 166	0.23 550	0.11 145	0.14 267

test_xeample	0.72 562	0.21 39	1.36 209	0.27 214	0.17 172	0.59 396	0.28 400	1.01 621	0.70 503	0.55 442	0.67 524	0.44 351	0.39 405	1.88 600	5.17 703	0.12 405	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.15 310

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 293	0.86 544	1.78 336	0.28 246	0.17 172	0.52 294	0.20 147	0.62 293	0.61 405	0.50 378	0.61 476	0.39 307	0.32 343	0.35 181	0.30 301	0.07 26	0.10 337	0.09 166	0.09 202	0.35 571	0.10 118

FENet	0.44 311	0.30 202	2.42 538	0.32 360	0.17 172	0.58 377	0.22 233	0.77 406	0.59 382	0.47 340	0.42 295	0.55 418	0.38 391	0.49 311	0.47 441	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.16 342

iResNet	0.51 418	0.76 499	2.59 583	0.41 527	0.17 172	0.64 480	0.27 380	0.82 453	0.70 503	0.57 462	0.64 510	0.43 340	0.36 366	0.70 405	0.52 467	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.21 401	0.13 239

TestStereo_HLe17	0.48 370	1.17 643	2.73 606	0.22 63	0.18 220	0.50 258	0.21 191	0.78 421	0.58 372	0.31 236	0.37 258	0.31 247	0.28 290	1.06 462	0.25 225	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.13 201	0.09 79

MGA	0.19 8	0.27 142	0.57 19	0.20 9	0.18 220	0.37 92	0.14 22	0.30 12	0.25 6	0.18 53	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.08 51

aanet-new-90k	0.29 144	0.47 363	1.41 224	0.26 189	0.18 220	0.43 160	0.19 120	0.47 159	0.32 51	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.21 155	0.37 205	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.46 626

IGEV_i1	0.44 311	0.26 129	2.01 449	0.33 386	0.18 220	0.58 377	0.27 380	0.84 471	0.49 276	0.45 327	0.47 328	0.55 418	0.33 349	0.65 385	0.36 367	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.19 517	0.17 320	0.28 528

IGEV-FE	0.53 438	0.34 250	2.91 631	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 606	0.51 373	0.70 519	0.41 425	0.48 301	1.13 596	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 618	0.19 369	0.09 79

4.25_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 228	0.37 272	1.21 172	0.26 189	0.18 220	0.73 547	0.18 105	0.53 227	0.41 187	0.35 257	0.30 196	0.58 445	0.22 173	0.33 160	0.95 565	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.35 618	0.13 201	0.15 310

999	0.29 144	0.25 111	1.05 140	0.26 189	0.18 220	0.49 244	0.23 272	0.38 61	0.37 137	0.20 90	0.32 224	0.23 150	0.18 103	0.73 410	0.36 367	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.10 118

mms	0.27 115	0.26 129	0.91 115	0.25 142	0.18 220	0.32 48	0.23 272	0.37 52	0.31 39	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.17 77	0.46 282	0.21 147	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.47 628

rvit_0105_6	0.31 170	0.29 185	1.00 132	0.31 331	0.18 220	0.35 71	0.25 332	0.51 202	0.61 405	0.25 177	0.28 173	0.32 257	0.25 230	0.39 223	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.14 234	0.13 239

rvit_0105_5	0.36 221	0.39 297	1.48 244	0.30 303	0.18 220	0.41 138	0.30 433	0.64 306	0.62 423	0.30 231	0.33 234	0.37 291	0.29 313	0.41 235	0.28 264	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.15 440	0.15 259	0.14 267

rvit_0105_4	0.35 211	0.35 259	1.45 235	0.31 331	0.18 220	0.37 92	0.28 400	0.59 272	0.62 423	0.27 211	0.31 213	0.35 279	0.27 271	0.43 248	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.12 196

rvit_stereo_0083	0.25 89	0.19 11	0.58 22	0.28 246	0.18 220	0.28 22	0.22 233	0.38 61	0.54 338	0.23 146	0.30 196	0.27 211	0.26 250	0.37 205	0.24 210	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.12 163	0.10 118

model_zeroshot	0.44 311	0.68 468	1.97 445	0.28 246	0.18 220	0.69 526	0.21 191	0.63 302	0.40 174	1.00 634	0.34 242	0.42 336	0.20 141	0.69 400	0.24 210	0.10 254	0.22 587	0.10 234	0.22 547	0.12 163	0.10 118

ITSA-stereo	0.48 370	0.33 233	1.20 170	0.33 386	0.18 220	0.60 408	0.29 425	0.94 560	0.80 583	0.50 378	0.49 359	0.53 407	0.59 546	1.25 492	0.64 514	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.23 474

RAStereo	0.28 131	0.48 368	1.52 256	0.26 189	0.18 220	0.25 17	0.19 120	0.42 99	0.35 95	0.20 90	0.25 139	0.20 112	0.16 68	0.24 40	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.12 163	0.08 51

rvit_stereo_0080	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

test_sample6	0.52 432	0.44 340	1.81 363	0.33 386	0.18 220	0.55 325	0.27 380	0.94 560	0.66 473	0.54 424	0.62 481	0.47 380	0.36 366	1.97 609	0.38 381	0.14 483	0.10 337	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.16 342

test_sample5	0.51 418	0.43 329	1.83 373	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.53 411	0.59 453	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

test_sample1	0.40 265	0.18 7	1.19 166	0.31 331	0.18 220	0.48 226	0.23 272	0.78 421	0.49 276	0.44 316	0.44 309	0.45 360	0.41 425	1.39 503	0.33 340	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.13 239

DualNet	0.51 418	0.43 329	1.83 373	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.54 424	0.62 481	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

whm_eth	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

IGEV_Zeroshot_test	0.53 438	0.33 233	2.91 631	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 606	0.51 373	0.71 524	0.41 425	0.48 301	1.13 596	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 618	0.19 369	0.09 79

ToySt	0.44 311	0.61 428	1.89 401	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.35 493	0.67 326	0.53 323	0.39 287	0.50 368	0.59 448	0.43 454	0.51 322	0.49 452	0.10 254	0.12 425	0.13 438	0.16 463	0.24 450	0.19 401

knoymous	0.34 198	0.25 111	1.75 314	0.24 118	0.18 220	0.45 181	0.24 308	0.57 257	0.38 144	0.41 298	0.39 280	0.55 418	0.25 230	0.38 215	0.23 184	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.07 106	0.13 201	0.12 196

DisPM	0.43 302	0.33 233	1.78 336	0.57 622	0.18 220	0.59 396	0.63 623	0.53 227	0.61 405	0.60 504	0.53 401	0.38 301	0.26 250	0.75 414	0.29 278	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.14 267

MIPNet	0.83 605	0.81 525	2.40 535	0.61 634	0.18 220	1.48 659	1.39 689	1.60 677	0.74 542	1.94 680	0.85 592	0.73 531	1.68 677	0.87 441	0.31 314	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.32 606	0.25 464	0.12 196

IPLGR	0.54 445	0.56 412	2.68 594	0.36 456	0.18 220	0.62 448	0.54 592	1.02 624	0.64 443	0.73 582	0.46 321	0.47 380	0.45 467	1.12 475	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.19 369	0.12 196

PFNet+	0.45 334	0.37 272	1.86 387	0.46 568	0.18 220	0.58 377	0.77 647	0.52 218	0.64 443	0.56 451	0.48 342	0.39 307	0.26 250	0.93 445	0.32 327	0.13 438	0.09 287	0.14 476	0.13 386	0.12 163	0.15 310

GES	0.44 311	0.28 171	1.88 394	0.30 303	0.18 220	0.61 428	0.30 433	0.88 510	0.46 244	0.47 340	0.52 388	0.39 307	0.42 443	0.58 350	0.67 520	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.15 259	0.17 364

222	0.78 589	0.23 79	1.23 176	0.28 246	0.18 220	0.62 448	0.24 308	1.02 624	0.70 503	0.58 480	0.66 521	0.46 372	0.42 443	1.80 578	6.53 710	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.17 364

xxxx	0.70 550	0.21 39	1.33 199	0.28 246	0.18 220	0.63 466	0.24 308	1.02 624	0.69 493	0.50 378	0.62 481	0.58 445	0.38 391	1.47 522	5.21 704	0.13 438	0.12 425	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.15 310

DIP-Stereo	0.37 228	0.34 250	1.50 251	0.27 214	0.18 220	0.63 466	0.17 83	0.92 543	0.53 323	0.49 371	0.48 342	0.30 244	0.30 324	0.39 223	0.30 301	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.12 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 221	0.21 39	1.70 291	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196

RAFT-Stereo	0.36 221	0.21 39	1.70 291	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ManiGeoR	0.44 311	1.04 614	2.50 563	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

HLF11	0.44 311	0.97 591	2.44 544	0.22 63	0.19 257	0.43 160	0.17 83	0.66 316	0.51 294	0.33 250	0.40 284	0.31 247	0.29 313	0.88 442	0.35 361	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.11 148

HLf10	0.44 311	1.04 614	2.50 563	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

HLf8	0.45 334	1.10 624	2.46 548	0.21 33	0.19 257	0.51 273	0.18 105	0.76 394	0.58 372	0.32 246	0.37 258	0.32 257	0.28 290	0.92 444	0.26 239	0.12 405	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.14 234	0.11 148

Selective-IGEV-i16pc	0.75 577	0.29 185	5.48 695	0.32 360	0.19 257	1.18 651	0.62 620	0.86 490	0.74 542	0.37 270	0.51 373	0.53 407	0.29 313	2.10 627	0.35 361	0.22 600	0.23 595	0.12 375	0.16 463	0.22 418	0.19 401

VIP-Stereo	0.28 131	0.56 412	1.05 140	0.23 90	0.19 257	0.52 294	0.17 83	0.44 116	0.39 158	0.18 53	0.25 139	0.24 168	0.15 53	0.33 160	0.19 95	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.14 234	0.32 566

rvit_0105_3	0.39 256	0.47 363	1.46 237	0.33 386	0.19 257	0.45 181	0.35 493	0.69 335	0.65 458	0.37 270	0.37 258	0.40 316	0.31 334	0.44 257	0.30 301	0.18 553	0.17 535	0.17 547	0.18 497	0.15 259	0.15 310

UGAM	0.58 478	0.47 363	2.21 495	0.30 303	0.19 257	0.53 303	0.34 485	0.59 272	0.63 435	0.44 316	0.73 562	0.78 555	0.37 382	2.58 666	0.39 392	0.10 254	0.08 192	0.17 547	0.14 415	0.42 618	0.17 364

test_sample4	0.50 401	0.42 323	1.88 394	0.32 360	0.19 257	0.56 342	0.26 356	0.93 551	0.65 458	0.54 424	0.54 413	0.45 360	0.36 366	1.79 573	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

test_sample3	0.50 401	0.41 315	1.88 394	0.32 360	0.19 257	0.57 360	0.25 332	0.92 543	0.64 443	0.52 400	0.49 359	0.47 380	0.35 360	1.79 573	0.37 374	0.13 438	0.10 337	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.16 342

GMStereo_Zeroshot	0.41 272	0.36 269	1.54 258	0.41 527	0.19 257	0.52 294	0.19 120	0.59 272	0.52 305	0.57 462	0.59 453	0.63 464	0.29 313	0.58 350	0.33 340	0.15 504	0.09 287	0.16 526	0.09 202	0.24 450	0.12 196

plain	0.37 228	0.47 363	2.15 484	0.27 214	0.19 257	0.33 54	0.20 147	0.58 263	0.46 244	0.23 146	0.37 258	0.23 150	0.25 230	0.45 273	0.28 264	0.11 343	0.08 192	0.13 438	0.09 202	0.42 618	0.12 196

EGLCR-Stereo	0.29 144	0.27 142	0.97 128	0.30 303	0.19 257	0.56 342	0.17 83	0.68 331	0.36 125	0.30 231	0.18 54	0.27 211	0.17 77	0.38 215	0.19 95	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.35 583

UDGNet	0.44 311	1.02 612	1.74 307	0.35 435	0.19 257	0.58 377	0.23 272	0.49 182	0.66 473	0.41 298	0.38 271	0.34 275	0.29 313	0.53 332	0.30 301	0.24 613	0.10 337	0.37 646	0.19 517	0.27 496	0.15 310

dad	0.51 418	1.01 607	1.74 307	0.29 281	0.19 257	0.60 408	0.26 356	0.52 218	0.75 556	0.63 533	0.63 494	0.63 464	0.33 349	0.85 435	0.47 441	0.27 628	0.15 497	0.40 649	0.18 497	0.22 418	0.14 267

Pruner-Stereo	0.51 418	0.27 142	1.78 336	1.79 692	0.19 257	0.62 448	0.45 561	0.57 257	0.60 387	0.61 513	0.48 342	0.41 322	0.24 215	0.46 282	1.00 576	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.12 163	0.13 239

RAFT	0.45 334	0.92 565	1.59 266	0.34 419	0.19 257	0.46 201	0.35 493	0.65 313	0.49 276	0.49 371	0.49 359	0.70 519	0.40 414	0.47 294	0.32 327	0.11 343	0.16 515	0.14 476	0.13 386	0.51 642	0.13 239

CFNet_pseudo	0.45 334	0.46 353	2.23 503	0.25 142	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.10 337	0.15 507	0.10 243	0.17 320	0.14 267

HSM-Net_RVC	0.67 534	0.34 250	2.23 503	0.26 189	0.19 257	0.67 508	0.29 425	1.26 660	0.69 493	0.72 578	0.70 551	0.78 555	0.42 443	3.77 698	0.41 408	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.45 334	0.46 353	2.22 499	0.26 189	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.09 287	0.16 526	0.10 243	0.17 320	0.14 267

SME	0.53 438	1.10 624	1.55 260	0.35 435	0.20 277	0.65 494	0.25 332	0.67 326	0.48 268	0.47 340	0.49 359	0.35 279	0.36 366	1.79 573	0.51 463	0.26 622	0.10 337	0.12 375	0.13 386	0.45 630	0.25 500

PStereo	0.47 363	1.01 607	1.49 247	0.56 616	0.20 277	0.51 273	0.33 479	0.48 174	0.60 387	0.36 264	0.22 97	0.35 279	0.44 462	0.53 332	0.54 477	0.31 639	0.20 571	0.20 585	0.17 483	0.43 620	0.45 623

GASTEREO	0.35 211	0.72 483	1.15 158	0.56 616	0.20 277	0.52 294	0.22 233	0.56 251	0.40 174	0.30 231	0.31 213	0.16 51	0.31 334	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.14 469	0.08 65	0.28 575	0.14 234	0.20 420

qwe	0.21 35	0.22 57	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.41 138	0.15 44	0.46 139	0.35 95	0.26 195	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.31 132	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

3.75w	0.21 35	0.21 39	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.30 34	0.22 123	0.20 69	0.13 4	0.18 103	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

GIP-stereo	0.26 103	0.22 57	0.78 84	0.29 281	0.20 277	0.42 152	0.17 83	0.64 306	0.39 158	0.18 53	0.24 124	0.23 150	0.18 103	0.25 48	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.08 51

rvit_stereo_0081_aga	0.27 115	0.29 185	1.08 144	0.26 189	0.20 277	0.33 54	0.21 191	0.41 89	0.42 201	0.26 195	0.28 173	0.27 211	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.14 483	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.10 118

Pointernet	0.29 144	0.25 111	1.49 247	0.24 118	0.20 277	0.47 211	0.15 44	0.62 293	0.47 264	0.22 123	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.28 91	0.20 127	0.10 254	0.07 77	0.07 2	0.12 352	0.10 109	0.07 12

test_sample7	0.47 363	0.33 233	1.49 247	0.34 419	0.20 277	0.51 273	0.30 433	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.17 540	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.18 384

PCWNet_CMD	0.46 347	0.45 350	2.28 512	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.57 537	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.18 348	0.14 267

riskmin	0.37 228	0.22 57	1.74 307	0.32 360	0.20 277	0.48 226	0.20 147	0.66 316	0.46 244	0.36 264	0.34 242	0.69 509	0.45 467	0.39 223	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.08 151	0.13 201	0.16 342

GwcNet-ADL	0.50 401	0.74 495	2.90 630	0.31 331	0.20 277	0.58 377	0.29 425	0.87 501	0.64 443	0.47 340	0.47 328	0.56 431	0.33 349	0.46 282	0.46 432	0.13 438	0.12 425	0.09 166	0.09 202	0.14 234	0.21 434

GANet-ADL	0.44 311	0.41 315	2.31 516	0.33 386	0.20 277	0.57 360	0.25 332	0.75 382	0.54 338	0.42 303	0.59 453	0.56 431	0.30 324	0.40 230	0.38 381	0.14 483	0.11 391	0.09 166	0.08 151	0.22 418	0.17 364

MSMDNet	0.46 347	0.44 340	2.28 512	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.56 531	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.13 438	0.10 243	0.18 348	0.15 310

AdaStereo	0.44 311	0.38 285	1.79 356	0.34 419	0.20 277	0.57 360	0.28 400	0.92 543	0.69 493	0.52 400	0.55 423	0.61 458	0.33 349	0.48 301	0.39 392	0.17 540	0.08 192	0.17 547	0.11 312	0.18 348	0.12 196
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.
CBMV	0.71 559	0.76 499	2.64 589	0.33 386	0.20 277	0.78 576	0.79 648	0.98 592	0.78 575	0.85 618	0.71 555	0.86 590	1.10 645	1.46 515	0.62 506	0.18 553	0.20 571	0.21 594	0.19 517	0.25 464	0.33 576
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Selective-IGEV-i16pb	0.86 609	0.33 233	6.08 698	0.32 360	0.21 293	1.08 641	0.68 632	1.06 637	0.92 618	0.43 309	0.76 571	0.66 485	0.46 482	2.31 638	0.50 457	0.23 604	0.25 612	0.14 476	0.19 517	0.26 485	0.24 488

Foundation-i1	0.26 103	0.29 185	0.75 75	0.23 90	0.21 293	0.30 33	0.22 233	0.60 284	0.43 212	0.24 157	0.31 213	0.35 279	0.23 199	0.27 73	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.07 12

AdaDepth	0.24 79	0.18 7	1.03 135	0.25 142	0.21 293	0.46 201	0.16 69	0.30 12	0.27 15	0.17 42	0.19 60	0.14 15	0.18 103	0.35 181	0.17 58	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.25 558	0.10 109	0.10 118

MSCF	0.35 211	0.72 483	1.15 158	0.58 624	0.21 293	0.50 258	0.22 233	0.56 251	0.38 144	0.29 226	0.29 181	0.17 66	0.30 324	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.12 425	0.08 65	0.29 581	0.15 259	0.21 434

111111	0.24 79	0.21 39	0.82 90	0.24 118	0.21 293	0.43 160	0.13 9	0.45 131	0.35 95	0.22 123	0.27 161	0.18 84	0.16 68	0.35 181	0.18 69	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.25 464	0.08 51

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 233	0.61 30	0.23 90	0.21 293	0.45 181	0.13 9	0.33 29	0.46 244	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 146	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

fast-iter	0.41 272	0.63 444	1.72 299	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

CoSv	0.41 272	0.63 444	1.72 299	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

rvit_stereo_ft	0.31 170	0.61 428	1.18 164	0.32 360	0.21 293	0.28 22	0.27 380	0.55 245	0.48 268	0.23 146	0.27 161	0.28 223	0.26 250	0.32 146	0.25 225	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.11 312	0.13 201	0.14 267

ffm	0.47 363	0.23 79	2.01 449	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 607	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 591

ff1	0.73 571	0.23 79	2.01 449	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 607	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 690	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 591

mmx	0.72 562	0.23 79	2.01 449	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 690	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

xxx	0.72 562	0.23 79	2.01 449	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 690	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

MIM_Stereo	0.41 272	0.60 423	1.88 394	0.31 331	0.21 293	0.50 258	0.19 120	0.64 306	0.44 218	0.43 309	0.53 401	0.43 340	0.27 271	0.51 322	0.28 264	0.08 67	0.14 469	0.11 311	0.10 243	0.26 485	0.26 511

BUS	0.41 272	0.27 142	1.13 153	0.30 303	0.21 293	0.91 614	0.23 272	1.00 613	0.61 405	0.63 533	0.53 401	0.66 485	0.30 324	0.43 248	0.32 327	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

BSDual-CNN	0.41 272	0.27 142	1.13 153	0.30 303	0.21 293	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.61 405	0.63 533	0.53 401	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

test_4	0.40 265	0.37 272	2.01 449	0.29 281	0.21 293	0.50 258	0.28 400	0.47 159	0.39 158	0.42 303	0.76 571	0.38 301	0.22 173	0.52 326	0.33 340	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.15 440	0.28 502	0.07 12

iRaft-Stereo_5w	0.54 445	1.01 607	2.08 466	0.27 214	0.21 293	0.49 244	0.28 400	0.73 367	0.58 372	0.40 289	0.61 476	0.62 462	0.46 482	1.78 569	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.39 603	0.12 196

psmg	0.41 272	0.27 142	1.13 153	0.27 214	0.21 293	0.75 559	0.36 500	0.90 522	0.61 405	0.59 494	0.59 453	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.13 201	0.11 148

IPLG	0.69 546	0.84 536	2.43 542	0.35 435	0.21 293	1.65 669	0.61 615	1.36 665	0.58 372	1.39 669	0.51 373	0.37 291	0.87 619	1.41 507	0.36 367	0.09 145	0.07 77	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.11 148

AACVNet	0.54 445	0.78 516	1.73 302	0.36 456	0.21 293	0.57 360	0.25 332	0.71 347	0.51 294	0.55 442	0.59 453	0.64 473	0.41 425	2.13 629	0.41 408	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.11 312	0.33 546	0.15 310

PSMNet-ADL	0.51 418	0.38 285	1.65 276	0.35 435	0.21 293	0.67 508	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.42 303	0.52 388	0.70 519	0.45 467	1.91 603	0.57 492	0.15 504	0.13 450	0.11 311	0.13 386	0.15 259	0.20 420

FTStereo	0.76 581	0.18 7	2.35 525	0.71 643	0.21 293	0.73 547	1.79 697	0.57 257	0.53 323	1.07 640	1.63 662	1.29 657	2.13 686	0.75 414	0.29 278	0.19 569	0.08 192	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.40 613

KYRaft	0.48 370	0.29 185	1.75 314	0.33 386	0.21 293	0.75 559	0.44 553	0.58 263	0.57 361	0.64 543	0.93 608	0.53 407	0.72 590	0.60 363	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.12 163	0.54 638

IRAFT_RVC	0.54 445	0.53 393	1.78 336	0.46 568	0.21 293	0.58 377	0.43 542	0.65 313	0.66 473	0.54 424	0.50 368	0.49 393	0.51 512	1.58 539	1.01 580	0.11 343	0.25 612	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.13 239

LMCR-Stereo	0.52 432	0.71 479	2.39 532	0.40 519	0.21 293	0.74 553	0.31 446	1.02 624	0.64 443	0.61 513	0.63 494	0.39 307	0.51 512	0.62 369	0.42 411	0.19 569	0.09 287	0.12 375	0.09 202	0.23 433	0.12 196

ACVNet	0.45 334	0.44 340	1.79 356	0.28 246	0.21 293	0.59 396	0.36 500	0.66 316	0.68 484	0.45 327	0.59 453	0.69 509	0.40 414	0.44 257	0.55 480	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.34 558	0.10 118

StereoDRNet-Refined	0.50 401	0.41 315	1.50 251	0.33 386	0.21 293	0.68 520	0.26 356	0.81 445	0.68 484	0.67 556	0.68 532	0.73 531	0.42 443	1.10 468	0.59 499	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.14 415	0.25 464	0.21 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 401	1.15 637	1.73 302	0.31 331	0.21 293	0.58 377	0.22 233	0.95 574	0.82 591	0.58 480	0.62 481	0.57 438	0.39 405	0.84 433	0.40 400	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.06 21	0.21 401	0.13 239

G2L-ROB	0.51 418	0.95 580	1.96 440	0.29 281	0.22 322	0.59 396	0.28 400	0.76 394	0.57 361	0.55 442	0.45 313	0.70 519	0.32 343	1.38 502	0.47 441	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.20 385	0.13 239

SCV	0.35 211	0.59 421	1.37 214	0.34 419	0.22 322	0.28 22	0.23 272	0.72 353	0.35 95	0.19 74	0.30 196	0.24 168	0.20 141	0.64 374	0.19 95	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.29 581	0.34 558	0.29 535

FoundationStereo	0.20 19	0.30 202	0.81 88	0.21 33	0.22 322	0.21 12	0.16 69	0.25 3	0.38 144	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 77	0.23 33	0.16 37	0.09 145	0.13 450	0.08 65	0.06 21	0.07 5	0.07 12

DCVSM-stereo	0.49 389	0.29 185	2.49 559	0.29 281	0.22 322	0.53 303	0.52 584	0.58 263	0.49 276	0.69 564	0.46 321	0.79 560	0.48 500	0.53 332	0.42 411	0.13 438	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.20 385	0.20 420

IGEV-Stereo++	0.23 72	0.23 79	0.64 41	0.24 118	0.22 322	0.47 211	0.13 9	0.52 218	0.33 66	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.22 173	0.32 146	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.09 79

DualNet (step1)	0.59 486	0.62 434	1.93 418	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.61 664	0.14 469	0.87 676	0.56 666	0.25 464	0.23 474

test_sample9	0.94 622	0.62 434	1.93 418	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.91 603	2.55 672	0.61 664	4.16 716	0.87 676	0.56 666	0.25 464	0.23 474

test_sample8	1.12 639	0.62 434	1.93 418	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.95 574	0.61 405	1.18 655	0.56 435	2.53 685	1.31 657	1.91 603	2.55 672	0.61 664	4.16 716	0.87 676	0.56 666	0.25 464	0.23 474

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 401	0.33 233	0.93 119	0.26 189	0.22 322	0.46 201	0.20 147	1.10 644	1.34 660	3.16 703	0.32 224	0.22 132	0.20 141	0.30 121	0.22 173	0.10 254	0.09 287	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

CFNet_ucs	0.48 370	0.50 380	2.32 517	0.26 189	0.22 322	0.57 360	0.22 233	0.85 480	0.65 458	0.53 411	0.64 510	0.68 502	0.44 462	0.54 338	0.31 314	0.13 438	0.12 425	0.16 526	0.11 312	0.19 369	0.17 364

gwcnet-sp	0.49 389	0.43 329	2.54 575	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

scenet	0.49 389	0.43 329	2.54 575	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

ssnet_v2	0.55 457	0.60 423	1.86 387	0.32 360	0.22 322	0.72 540	0.44 553	0.94 560	0.74 542	0.63 533	0.54 413	0.81 567	0.47 491	0.77 422	0.70 527	0.16 525	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.30 520	0.30 548

ssnet	0.49 389	0.43 329	2.54 575	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

LCNet	0.54 445	0.37 272	1.78 336	0.92 661	0.22 322	0.96 620	0.30 433	0.59 272	0.58 372	0.51 391	0.55 423	0.41 322	0.76 601	0.84 433	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.18 497	0.98 678	0.39 607

ICVP	0.46 347	0.29 185	2.41 536	0.33 386	0.22 322	0.59 396	0.55 596	0.75 382	0.50 287	0.44 316	0.60 469	0.49 393	0.35 360	0.53 332	0.37 374	0.16 525	0.16 515	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.15 310
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	0.67 534	0.80 520	1.90 406	0.28 246	0.22 322	0.69 526	0.36 500	0.85 480	0.65 458	0.56 451	0.84 588	1.03 630	0.95 633	2.32 640	0.55 480	0.23 604	0.14 469	0.41 650	0.13 386	0.24 450	0.17 364

iResNetv2_ROB	0.59 486	1.43 666	2.96 634	0.40 519	0.22 322	0.58 377	0.28 400	0.91 534	0.73 538	0.57 462	0.63 494	0.60 455	0.41 425	0.74 413	0.35 361	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.07 106	0.43 620	0.17 364

CBMV_ROB	0.76 581	0.42 323	2.68 594	0.33 386	0.22 322	0.74 553	0.47 572	0.96 579	0.76 566	1.04 639	0.96 613	0.88 596	0.93 627	2.06 619	1.19 607	0.22 600	0.24 599	0.27 620	0.25 558	0.25 464	0.28 528

DN-CSS_ROB	0.48 370	1.23 648	1.99 446	0.39 507	0.22 322	0.56 342	0.19 120	0.75 382	0.61 405	0.45 327	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.70 405	0.32 327	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.36 578	0.12 196

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 79	0.31 216	0.88 104	0.25 142	0.23 342	0.45 181	0.22 233	0.39 68	0.30 34	0.21 103	0.27 161	0.18 84	0.21 155	0.23 33	0.16 37	0.07 26	0.09 287	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 89	0.41 315	1.08 144	0.23 90	0.23 342	0.45 181	0.20 147	0.44 116	0.30 34	0.18 53	0.21 77	0.22 132	0.20 141	0.23 33	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.14 267

MyStereo07	0.34 198	0.40 305	1.46 237	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.25 139	0.20 112	0.26 250	0.57 346	0.19 95	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

MyStereo06	0.54 445	0.41 315	2.68 594	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.81 445	0.44 218	0.84 614	0.52 388	0.78 555	0.58 543	0.48 301	1.10 592	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

MyStereo05	0.49 389	0.41 315	2.72 601	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.82 453	0.77 571	0.52 400	0.37 258	0.51 399	0.42 443	0.52 326	0.38 381	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

MyStereo04	0.48 370	0.40 305	2.65 591	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.83 459	0.75 556	0.47 340	0.36 251	0.53 407	0.42 443	0.53 332	0.39 392	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

CBFPSM	0.56 466	0.91 563	1.82 369	0.28 246	0.23 342	0.71 534	0.37 509	0.72 353	0.64 443	0.50 378	0.49 359	1.03 630	0.83 611	0.62 369	1.35 621	0.10 254	0.12 425	0.10 234	0.10 243	0.18 348	0.19 401

DCRE	0.50 401	0.63 444	2.13 478	0.30 303	0.23 342	0.45 181	0.24 308	0.59 272	0.53 323	0.50 378	2.10 672	0.42 336	0.26 250	0.35 181	0.23 184	0.09 145	0.14 469	0.10 234	0.32 606	0.16 296	0.15 310

CSP-Net	0.50 401	0.39 297	1.25 179	0.29 281	0.23 342	0.77 571	0.35 493	0.86 490	0.57 361	0.59 494	0.59 453	0.65 478	0.40 414	1.77 568	0.44 426	0.16 525	0.11 391	0.10 234	0.10 243	0.20 385	0.14 267

STrans-v2	0.67 534	0.56 412	2.64 589	0.27 214	0.23 342	0.57 360	0.33 479	0.96 579	0.69 493	0.92 626	0.85 592	0.89 598	0.93 627	1.83 583	1.21 610	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.12 196

IIG-Stereo	0.59 486	0.65 456	1.74 307	0.54 607	0.23 342	0.61 428	0.21 191	0.73 367	0.65 458	0.64 543	0.69 541	0.69 509	0.38 391	2.09 625	1.39 624	0.11 343	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.09 79

PSM-AAD	0.63 512	0.22 57	1.77 332	0.37 480	0.23 342	0.86 602	1.17 678	0.59 272	0.60 387	0.64 543	0.71 555	0.68 502	2.93 694	0.65 385	0.31 314	0.09 145	0.07 77	0.17 547	0.15 440	0.13 201	0.33 576

GrayStereo	0.66 529	0.19 11	1.76 323	0.90 659	0.23 342	0.62 448	1.42 693	0.62 293	0.60 387	0.72 578	0.78 576	0.56 431	3.07 697	0.60 363	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.21 537	0.11 145	0.18 384

Prome-Stereo	0.49 389	0.30 202	1.76 323	0.60 633	0.23 342	0.63 466	0.42 535	0.62 293	0.60 387	0.59 494	1.03 626	0.43 340	0.72 590	0.60 363	0.33 340	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.43 620

RALAANet	0.43 302	0.98 596	1.90 406	0.32 360	0.23 342	0.48 226	0.19 120	0.67 326	0.53 323	0.48 359	0.45 313	0.39 307	0.30 324	0.48 301	0.37 374	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.14 415	0.27 496	0.10 118

S	0.44 311	0.42 323	1.08 144	0.27 214	0.24 357	0.66 501	0.28 400	0.53 227	0.46 244	0.45 327	0.56 435	0.33 268	0.39 405	0.31 132	0.30 301	0.17 540	0.11 391	0.19 575	0.20 530	0.52 646	1.29 693

aanet-new-40k	0.25 89	0.37 272	1.35 207	0.24 118	0.24 357	0.38 109	0.20 147	0.39 68	0.26 12	0.18 53	0.24 124	0.16 51	0.20 141	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.18 384

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 115	0.39 297	0.79 85	0.24 118	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.37 52	0.33 66	0.19 74	0.27 161	0.18 84	0.22 173	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 469	0.08 65	0.51 658	0.08 42	0.39 607

NLSM3	0.26 103	0.39 297	0.75 75	0.25 142	0.24 357	0.43 160	0.19 120	0.58 263	0.45 233	0.20 90	0.26 152	0.20 112	0.25 230	0.29 108	0.24 210	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.07 12

IGEV	0.22 59	0.28 171	0.88 104	0.21 33	0.24 357	0.42 152	0.17 83	0.35 36	0.37 137	0.20 90	0.22 97	0.14 15	0.12 12	0.24 40	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

DFGA-Net	0.51 418	1.06 619	1.75 314	0.30 303	0.24 357	0.54 310	0.22 233	0.63 302	0.60 387	0.48 359	0.51 373	0.35 279	0.27 271	1.82 582	0.53 471	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.12 352	0.37 586	0.15 310

G2L-Stereo_test	0.55 457	0.97 591	1.89 401	0.33 386	0.24 357	0.75 559	0.38 516	0.79 437	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.74 537	0.39 405	1.56 531	0.43 420	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.08 151	0.28 502	0.13 239

rvit_105_1	0.44 311	0.54 401	1.46 237	0.36 456	0.24 357	0.51 273	0.45 561	0.75 382	0.74 542	0.45 327	0.44 309	0.44 351	0.36 366	0.62 369	0.38 381	0.20 579	0.18 547	0.18 568	0.22 547	0.18 348	0.18 384

AIO-Stereo	0.30 161	0.27 142	1.25 179	0.27 214	0.24 357	0.37 92	0.20 147	0.52 218	0.36 125	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.14 29	0.31 132	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.38 631	0.19 369	0.31 557

RSM	0.28 131	0.26 129	0.97 128	0.25 142	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.49 182	0.44 218	0.21 103	0.27 161	0.28 223	0.17 77	0.38 215	0.20 127	0.07 26	0.07 77	0.09 166	0.34 614	0.21 401	0.16 342

MIF-Stereo (partial)	0.34 198	0.41 315	1.93 418	0.26 189	0.24 357	0.32 48	0.17 83	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.37 258	0.25 183	0.26 250	0.44 257	0.31 314	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.19 369	0.14 267

UniTT-Stereo	0.30 161	0.36 269	1.68 285	0.27 214	0.24 357	0.29 29	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.26 195	0.37 258	0.18 84	0.18 103	0.31 132	0.27 251	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.25 464	0.08 51

LL-Strereo2	0.41 272	0.90 561	1.83 373	0.44 549	0.24 357	0.54 310	0.27 380	0.58 263	0.45 233	0.41 298	0.33 234	0.44 351	0.21 155	0.44 257	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.16 526	0.14 415	0.17 320	0.17 364

hknet	0.47 363	0.29 185	1.70 291	0.30 303	0.24 357	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.64 443	0.63 533	0.53 401	0.80 564	0.38 391	0.77 422	0.37 374	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

GMM-Stereo	0.50 401	0.23 79	2.41 536	0.54 607	0.24 357	0.77 571	0.46 564	0.59 272	0.57 361	0.58 480	0.73 562	0.47 380	0.43 454	0.68 394	0.27 251	0.10 254	0.06 24	0.13 438	0.13 386	0.14 234	0.44 622

Anonymous3	0.42 293	0.35 259	2.09 467	0.33 386	0.24 357	0.72 540	0.31 446	0.74 372	0.55 345	0.35 257	0.40 284	0.33 268	0.29 313	0.44 257	0.28 264	0.18 553	0.18 547	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.17 364

sAnonymous2	0.38 241	0.62 434	2.15 484	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 593	0.35 583

CroCo_RVC	0.38 241	0.62 434	2.15 484	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 593	0.35 583

CCAANet	0.55 457	0.73 490	2.47 554	0.30 303	0.24 357	0.55 325	0.24 308	0.84 471	0.64 443	0.40 289	0.67 524	0.56 431	0.36 366	1.87 591	0.41 408	0.10 254	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.11 145	0.13 239

DMCA	0.41 272	0.52 386	1.26 181	0.31 331	0.24 357	0.59 396	0.26 356	0.77 406	0.63 435	0.58 480	0.48 342	0.57 438	0.35 360	0.40 230	0.50 457	0.14 483	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.15 259	0.15 310

FADNet_RVC	0.81 601	1.14 633	2.42 538	0.30 303	0.24 357	0.71 534	0.24 308	0.95 574	0.61 405	0.44 316	0.56 435	0.59 448	0.42 443	1.52 527	0.68 523	0.94 680	0.96 696	0.28 623	1.00 695	0.90 673	1.36 695

TDLM	0.67 534	0.92 565	1.76 323	0.37 480	0.24 357	0.66 501	0.56 601	0.82 453	0.74 542	1.16 647	0.62 481	0.61 458	0.48 500	2.70 674	0.50 457	0.20 579	0.11 391	0.35 640	0.14 415	0.32 537	0.16 342

aanet-new	0.32 177	0.29 185	2.39 532	0.25 142	0.25 379	0.43 160	0.21 191	0.41 89	0.31 39	0.18 53	0.23 112	0.16 51	0.30 324	0.33 160	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.13 239

DA	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 635

GGEV	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 635

coex_refinement	0.58 478	0.94 573	1.87 392	0.38 497	0.25 379	0.64 480	0.34 485	0.83 459	0.65 458	0.60 504	0.63 494	0.81 567	0.48 500	1.85 590	0.56 488	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.16 296	0.16 342

ACV-stereo	0.66 529	0.76 499	2.86 621	0.32 360	0.25 379	1.01 628	0.60 611	0.59 272	0.52 305	0.41 298	0.45 313	1.55 669	0.94 630	1.40 506	0.69 525	0.14 483	0.13 450	0.12 375	0.11 312	0.20 385	0.19 401

iinet-f	0.57 473	0.93 571	2.27 510	0.31 331	0.25 379	0.83 594	0.33 479	0.81 445	0.65 458	0.54 424	0.63 494	0.73 531	0.67 578	0.73 410	0.67 520	0.13 438	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.43 620	0.16 342

IER	0.43 302	0.38 285	1.69 287	0.26 189	0.25 379	0.66 501	0.26 356	0.71 347	0.55 345	0.54 424	0.59 453	0.60 455	0.53 519	0.52 326	0.39 392	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.14 234	0.11 148

NINENet	0.50 401	0.33 233	1.69 287	0.55 614	0.25 379	0.91 614	0.23 272	0.98 592	0.71 513	0.53 411	0.55 423	0.66 485	0.30 324	1.22 486	0.32 327	0.15 504	0.13 450	0.16 526	0.11 312	0.16 296	0.13 239

HHNet	0.60 492	0.65 456	2.60 585	0.36 456	0.25 379	0.64 480	0.61 615	0.64 306	0.62 423	0.55 442	1.13 637	0.32 257	0.60 550	0.42 244	1.79 645	0.15 504	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.18 348	0.15 310

GEStereo_RVC	0.54 445	0.87 548	1.95 431	0.47 573	0.25 379	0.62 448	0.37 509	1.00 613	0.74 542	0.53 411	0.54 413	0.59 448	0.44 462	1.10 468	0.46 432	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.26 485	0.19 401

PSMNet-RSSM	0.53 438	0.82 529	1.78 336	0.31 331	0.25 379	0.58 377	0.28 400	0.84 471	0.60 387	0.50 378	0.61 476	0.67 495	0.43 454	1.68 552	0.42 411	0.15 504	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.15 259	0.13 239

GwcNet-RSSM	0.57 473	0.94 573	2.13 478	0.32 360	0.25 379	0.60 408	0.30 433	0.80 441	0.66 473	0.52 400	0.64 510	0.71 524	0.40 414	1.79 573	0.50 457	0.13 438	0.09 287	0.12 375	0.12 352	0.21 401	0.15 310

GANet	0.75 577	0.84 536	2.01 449	0.40 519	0.25 379	0.74 553	0.66 626	0.87 501	0.73 538	0.71 575	1.07 632	0.84 579	0.59 546	2.71 676	1.15 600	0.17 540	0.16 515	0.44 655	0.16 463	0.31 528	0.20 420

CFNet	0.58 478	0.96 583	1.78 336	0.33 386	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.88 510	0.75 556	0.46 338	0.59 453	0.58 445	0.40 414	2.29 637	0.48 447	0.12 405	0.09 287	0.15 507	0.14 415	0.30 520	0.15 310

AANet_RVC	0.68 541	1.00 603	2.09 467	0.33 386	0.25 379	0.58 377	0.32 469	0.81 445	0.80 583	0.61 513	0.94 610	0.80 564	0.41 425	2.46 657	1.02 582	0.36 648	0.14 469	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.22 449

DLCB_ROB	0.54 445	0.55 410	1.49 247	0.36 456	0.25 379	0.65 494	0.36 500	0.80 441	0.70 503	0.72 578	0.69 541	0.83 574	0.46 482	1.53 528	0.60 501	0.13 438	0.12 425	0.14 476	0.14 415	0.14 234	0.13 239

NOSS_ROB	0.64 516	0.65 456	1.62 274	0.46 568	0.25 379	0.67 508	0.30 433	0.93 551	0.77 571	0.59 494	0.57 444	0.77 551	0.38 391	2.78 678	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.28 623	0.26 566	0.27 496	0.39 607

ETE_ROB	0.60 492	0.71 479	1.55 260	0.37 480	0.25 379	0.69 526	0.51 581	1.47 670	0.70 503	0.80 600	0.69 541	0.85 583	0.49 507	1.36 500	0.58 497	0.16 525	0.13 450	0.19 575	0.16 463	0.21 401	0.23 474

z-ln-s-r	0.64 516	0.89 557	2.23 503	0.32 360	0.26 397	0.57 360	0.37 509	0.84 471	0.76 566	0.51 391	0.81 580	0.64 473	0.45 467	2.06 619	1.27 616	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.24 450	0.13 239

MM-Stereo_test1	0.41 272	0.39 297	2.29 514	0.38 497	0.26 397	0.44 173	0.28 400	0.63 302	0.51 294	0.40 289	0.32 224	0.26 198	0.26 250	0.46 282	0.22 173	0.09 145	0.21 581	0.10 234	0.09 202	0.39 603	0.15 310

CoDeX	0.52 432	0.43 329	2.25 507	0.29 281	0.26 397	0.61 428	0.32 469	0.99 604	0.68 484	0.48 359	0.55 423	0.52 405	0.40 414	1.60 542	0.35 361	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.12 196

HBP-ISP	0.76 581	1.30 656	3.19 658	0.35 435	0.26 397	0.85 600	0.54 592	1.03 631	0.72 523	0.80 600	0.69 541	0.68 502	0.83 611	2.04 617	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.29 630	0.25 558	0.28 502	0.24 488

CRFU-Net	0.56 466	0.38 285	1.86 387	0.46 568	0.26 397	0.82 591	0.36 500	0.90 522	0.49 276	0.62 524	0.59 453	0.78 555	1.35 661	1.00 455	0.48 447	0.15 504	0.14 469	0.17 547	0.10 243	0.19 369	0.14 267

TransformOpticalFlow	0.64 516	0.56 412	2.66 592	0.44 549	0.26 397	0.62 448	0.28 400	0.83 459	0.71 513	0.76 590	0.74 565	0.91 602	0.85 615	1.83 583	0.81 551	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.11 145	0.12 196

RALCasStereoNet	0.45 334	0.88 552	1.85 379	0.30 303	0.26 397	0.49 244	0.26 356	0.58 263	0.51 294	0.36 264	0.48 342	0.36 286	0.28 290	0.55 342	0.34 349	0.10 254	0.53 669	0.09 166	0.08 151	0.25 464	0.34 580

GANet-RSSM	0.55 457	0.73 490	1.90 406	0.36 456	0.26 397	0.59 396	0.27 380	0.78 421	0.52 305	0.47 340	0.57 444	0.63 464	0.45 467	1.92 607	0.43 420	0.14 483	0.10 337	0.25 616	0.11 312	0.34 558	0.14 267

FADNet-RVC	0.61 500	1.26 653	2.12 476	0.33 386	0.26 397	0.59 396	0.29 425	0.86 490	0.62 423	0.45 327	0.50 368	0.62 462	0.46 482	1.73 560	0.55 480	0.17 540	0.20 571	0.17 547	0.18 497	0.59 651	0.28 528

SuperB	1.15 644	1.14 633	5.43 694	0.36 456	0.26 397	0.81 588	0.89 657	0.88 510	1.17 648	0.67 556	0.68 532	0.63 464	1.39 665	1.74 562	3.37 688	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	2.80 708	0.25 500

GANetREF_RVC	0.75 577	1.15 637	2.46 548	0.47 573	0.26 397	0.83 594	0.61 615	0.97 588	0.89 611	0.62 524	0.61 476	0.72 527	0.59 546	2.42 651	0.55 480	0.32 641	0.25 612	0.36 642	0.24 552	0.39 603	0.31 557
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
CVANet_RVC	0.65 524	0.80 520	2.13 478	0.36 456	0.26 397	0.62 448	0.42 535	0.84 471	0.72 523	0.69 564	0.68 532	0.68 502	0.52 517	2.64 669	0.42 411	0.19 569	0.12 425	0.22 597	0.17 483	0.37 586	0.15 310

DeepPruner_ROB	0.50 401	0.70 477	1.94 428	0.29 281	0.26 397	0.63 466	0.31 446	0.80 441	0.48 268	0.61 513	0.55 423	0.66 485	0.38 391	0.98 451	0.40 400	0.19 569	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.23 433	0.17 364

DNS	0.93 621	0.22 57	1.33 199	1.53 686	0.27 410	2.18 689	0.18 105	0.54 240	0.33 66	7.89 711	0.36 251	0.37 291	0.21 155	0.41 235	0.63 508	0.13 438	0.12 425	0.08 65	0.08 151	0.12 163	1.56 700

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 89	0.35 259	0.69 66	0.23 90	0.27 410	0.35 71	0.20 147	0.44 116	0.28 22	0.21 103	0.22 97	0.14 15	0.22 173	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 65	0.47 649	0.09 79	0.34 580

zh-mn7	0.80 593	1.54 671	3.00 640	0.35 435	0.27 410	0.72 540	0.41 531	0.93 551	1.11 644	1.00 634	1.28 644	0.75 543	0.57 537	1.87 591	1.18 605	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.26 485	0.21 434

w-ln-seven-2	0.68 541	1.13 631	2.46 548	0.36 456	0.27 410	0.65 494	0.44 553	0.87 501	0.83 594	0.69 564	0.75 568	0.72 527	0.63 567	1.56 531	1.15 600	0.13 438	0.13 450	0.15 507	0.14 415	0.35 571	0.19 401

monsterstereo	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.25 142	0.27 410	0.39 114	0.14 22	0.51 202	0.33 66	0.25 177	0.27 161	0.13 4	0.13 18	0.38 215	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

G2L-Stereo	0.55 457	0.85 541	2.18 491	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.27 380	0.77 406	0.55 345	0.54 424	0.52 388	0.71 524	0.36 366	1.75 564	0.50 457	0.13 438	0.11 391	0.13 438	0.11 312	0.29 509	0.15 310

DispNO	0.67 534	0.98 596	2.58 581	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.29 425	0.83 459	0.68 484	0.53 411	0.79 579	0.83 574	0.47 491	2.46 657	0.68 523	0.12 405	0.10 337	0.19 575	0.31 600	0.16 296	0.17 364

test-1	0.44 311	0.48 368	1.69 287	0.30 303	0.27 410	0.50 258	0.28 400	0.80 441	0.43 212	0.40 289	0.54 413	0.41 322	0.24 215	0.31 132	1.16 602	0.09 145	0.20 571	0.10 234	0.17 483	0.11 145	0.26 511

pcwnet_v2	0.64 516	0.49 372	4.41 687	0.32 360	0.27 410	0.60 408	0.25 332	0.97 588	0.88 607	0.59 494	0.70 551	0.63 464	0.55 527	0.66 390	0.37 374	0.17 540	0.15 497	0.15 507	0.14 415	0.21 401	0.23 474

sCroCo_RVC	0.33 187	0.32 224	1.89 401	0.34 419	0.27 410	0.30 33	0.22 233	0.48 174	0.44 218	0.22 123	0.33 234	0.25 183	0.25 230	0.32 146	0.24 210	0.14 483	0.16 515	0.12 375	0.12 352	0.15 259	0.13 239

SFCPSM	0.46 347	0.24 97	2.35 525	0.27 214	0.27 410	0.70 532	0.32 469	0.96 579	0.63 435	0.49 371	0.52 388	0.43 340	0.36 366	0.52 326	0.43 420	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.16 296	0.12 196

MMNet	0.50 401	0.48 368	1.93 418	0.33 386	0.27 410	0.79 580	0.28 400	0.81 445	0.74 542	0.60 504	0.56 435	0.59 448	0.55 527	0.79 427	0.59 499	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.14 267

UCFNet_RVC	0.48 370	0.82 529	1.85 379	0.30 303	0.27 410	0.64 480	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.48 359	0.53 401	0.63 464	0.41 425	0.88 442	0.38 381	0.15 504	0.10 337	0.17 547	0.17 483	0.18 348	0.15 310

SANet	1.20 648	1.21 646	3.33 668	0.38 497	0.27 410	1.73 673	0.85 654	1.10 644	2.49 696	1.16 647	1.83 666	1.72 672	1.50 671	2.37 642	2.84 677	0.18 553	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.32 537	0.32 566

XPNet_ROB	0.61 500	0.72 483	1.66 281	0.37 480	0.27 410	0.67 508	0.47 572	0.89 516	0.71 513	0.78 596	0.70 551	0.81 567	0.53 519	1.70 555	0.76 541	0.21 587	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.20 385	0.21 434

RT-Monster	0.29 144	0.30 202	0.95 122	0.25 142	0.28 425	0.46 201	0.15 44	0.53 227	0.55 345	0.37 270	0.36 251	0.28 223	0.21 155	0.32 146	0.21 147	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.15 259	0.14 267

z-mn7	0.80 593	1.52 670	2.62 586	0.36 456	0.28 425	1.01 628	0.48 576	0.90 522	1.29 657	0.69 564	1.35 652	0.85 583	0.59 546	2.03 615	1.09 591	0.14 483	0.12 425	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.20 420

monsters	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.23 90	0.28 425	0.42 152	0.14 22	0.46 139	0.31 39	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.14 29	0.43 248	0.20 127	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 151	0.06 1	0.06 1

RAFT-Stereo-weight	0.34 198	0.29 185	1.43 230	0.28 246	0.28 425	0.55 325	0.22 233	0.78 421	0.48 268	0.46 338	0.38 271	0.36 286	0.17 77	0.33 160	0.23 184	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.09 79

ACRE	0.56 466	1.14 633	2.77 613	0.76 648	0.28 425	0.60 408	0.56 601	0.76 394	0.58 372	0.55 442	0.62 481	0.41 322	0.29 313	0.44 257	0.39 392	0.11 343	0.19 560	0.13 438	0.14 415	0.36 578	0.18 384

SACVNet	0.60 492	0.74 495	1.90 406	0.37 480	0.28 425	0.64 480	0.37 509	0.86 490	0.61 405	0.65 550	0.62 481	0.69 509	0.44 462	2.08 623	0.42 411	0.18 553	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.38 593	0.24 488

cf-r	0.53 438	0.81 525	2.15 484	0.33 386	0.28 425	0.60 408	0.28 400	0.78 421	0.64 443	0.51 391	0.60 469	0.75 543	0.40 414	1.32 495	0.43 420	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.14 267

DSFCA	0.54 445	0.35 259	1.41 224	0.28 246	0.28 425	0.79 580	0.88 656	0.76 394	0.70 503	0.72 578	0.66 521	0.67 495	0.57 537	1.17 482	0.63 508	0.16 525	0.14 469	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.13 239

MeshStereo	1.21 649	1.15 637	3.01 641	0.34 419	0.28 425	1.10 643	0.69 635	1.35 664	1.01 630	2.71 697	2.41 681	2.96 688	1.45 668	2.80 680	1.40 626	0.22 600	0.22 587	0.22 597	0.19 517	0.50 640	0.26 511
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
quiztm	0.37 228	0.82 529	1.45 235	0.40 519	0.29 434	0.42 152	0.23 272	0.73 367	0.47 264	0.36 264	0.42 295	0.28 223	0.20 141	0.29 108	0.26 239	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.09 202	0.34 558	0.09 79

AANet	0.82 604	0.91 563	2.89 626	0.34 419	0.29 434	0.63 466	0.38 516	0.81 445	1.31 658	1.33 664	1.39 653	1.26 656	1.14 649	1.32 495	0.97 567	0.20 579	0.17 535	0.18 568	0.19 517	0.33 546	0.31 557

BStereo	0.28 131	0.33 233	1.34 204	0.23 90	0.29 434	0.33 54	0.20 147	0.46 139	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

Anonymus123	0.31 170	0.33 233	1.34 204	0.23 90	0.29 434	0.98 623	0.20 147	0.49 182	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

DDF-Stereo	0.37 228	0.27 142	0.79 85	0.39 507	0.29 434	0.38 109	0.21 191	0.47 159	0.51 294	0.32 246	0.17 44	0.79 560	0.23 199	0.64 374	1.04 585	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.12 352	0.35 571	0.15 310

FSD					0.29 434	0.35 71	0.33 479	0.44 116	0.46 244	0.32 246	0.32 224	0.37 291	0.32 343	0.35 181	0.32 327	0.28 632	0.27 622	0.31 632	0.30 591	0.31 528

castereo	0.30 161	0.44 340	0.81 88	0.24 118	0.29 434	0.41 138	0.27 380	0.72 353	0.45 233	0.22 123	0.30 196	0.24 168	0.31 334	0.25 48	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.31 600	0.12 163	0.09 79

MaDis-Stereo	0.29 144	0.54 401	1.44 232	0.24 118	0.29 434	0.29 29	0.16 69	0.45 131	0.37 137	0.19 74	0.21 77	0.28 223	0.22 173	0.30 121	0.29 278	0.10 254	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.11 145	0.11 148

TRStereo	0.53 438	0.76 499	2.38 530	0.42 538	0.29 434	0.69 526	0.23 272	1.81 685	0.55 345	0.36 264	0.32 224	0.47 380	0.40 414	0.46 282	0.25 225	0.12 405	0.11 391	0.11 311	0.41 640	0.13 201	0.32 566

RAFT-RH_RVC	0.61 500	0.50 380	2.33 520	0.36 456	0.29 434	0.60 408	0.18 105	0.44 116	0.58 372	0.76 590	1.91 668	0.47 380	0.29 313	1.60 542	1.23 612	0.14 483	0.07 77	0.13 438	0.13 386	0.10 109	0.09 79

HCRNet	0.46 347	0.49 372	1.65 276	0.38 497	0.29 434	0.58 377	0.22 233	0.75 382	0.62 423	0.47 340	0.49 359	0.48 391	0.36 366	1.12 475	0.37 374	0.15 504	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.17 320	0.17 364

psmorigin	1.36 660	0.60 423	13.80 721	0.37 480	0.29 434	0.62 448	0.33 479	0.77 406	0.61 405	0.96 632	0.88 599	1.17 652	0.73 593	4.00 699	0.86 557	0.19 569	0.22 587	0.17 547	0.18 497	0.24 450	0.29 535

FAT-Stereo	0.70 550	0.54 401	2.88 623	0.36 456	0.29 434	0.62 448	0.54 592	0.97 588	0.87 603	0.76 590	0.92 604	0.94 612	0.80 607	1.84 588	0.57 492	0.18 553	0.19 560	0.17 547	0.16 463	0.22 418	0.25 500

FADNet-RVC-Resample	0.67 534	1.16 642	3.16 654	0.37 480	0.29 434	0.62 448	0.38 516	0.86 490	0.63 435	0.51 391	0.50 368	0.57 438	0.45 467	1.57 535	0.49 452	0.24 613	0.32 636	0.23 604	0.19 517	0.27 496	0.62 650

RTSC	0.72 562	1.00 603	2.22 499	0.40 519	0.29 434	0.82 591	0.31 446	0.96 579	1.10 642	0.92 626	0.81 580	0.78 555	0.58 543	1.23 488	1.55 633	0.18 553	0.17 535	0.14 476	0.17 483	0.43 620	0.30 548

HSM	0.62 505	0.76 499	1.72 299	0.30 303	0.29 434	0.64 480	0.28 400	0.94 560	0.62 423	0.58 480	0.57 444	1.40 663	0.64 569	2.59 667	0.42 411	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.11 148

LALA_ROB	0.60 492	0.76 499	1.69 287	0.36 456	0.29 434	0.79 580	0.55 596	0.94 560	0.77 571	0.81 606	0.67 524	0.94 612	0.49 507	0.99 452	0.73 537	0.21 587	0.15 497	0.20 585	0.18 497	0.23 433	0.21 434

Selective-IGEV-i32	0.29 144	0.23 79	1.28 186	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 535

gcap_with_dpt	0.25 89	0.22 57	1.00 132	0.22 63	0.30 451	0.48 226	0.21 191	0.45 131	0.32 51	0.27 211	0.31 213	0.20 112	0.14 29	0.20 4	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.13 239

MSAF-DinoV2	3.10 699	1.86 692	10.68 712	3.61 711	0.30 451	3.34 699	0.82 653	2.81 701	1.79 680	0.80 600	0.87 596	1.56 670	1.10 645	26.49 740	1.96 649	0.17 540	0.13 450	0.19 575	1.63 707	0.92 674	0.99 683

zh-sn7	0.89 615	1.73 684	3.09 647	0.39 507	0.30 451	0.82 591	0.63 623	0.96 579	0.87 603	0.79 598	1.12 635	0.84 579	0.87 619	2.42 651	1.63 636	0.16 525	0.17 535	0.16 526	0.16 463	0.34 558	0.29 535

MM-Stereo_test3	0.40 265	0.58 418	1.75 314	0.36 456	0.30 451	0.45 181	0.30 433	0.72 353	0.59 382	0.31 236	0.43 298	0.32 257	0.23 199	0.35 181	0.29 278	0.10 254	0.20 571	0.10 234	0.08 151	0.40 608	0.11 148

4D-IteraStereo	0.44 311	0.96 583	2.63 587	0.27 214	0.30 451	0.45 181	0.25 332	0.52 218	0.50 287	0.40 289	0.31 213	0.40 316	0.19 128	0.35 181	0.32 327	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.11 312	0.19 369	0.30 548

coex-ft	5.95 709	1.67 678	60.57 743	0.34 419	0.30 451	0.77 571	0.69 635	0.74 372	4.41 705	19.22 729	2.15 674	1.62 671	7.97 713	1.81 581	8.96 714	0.44 652	2.08 710	0.18 568	0.19 517	0.38 593	4.62 715

fast-acv-ft	0.63 512	0.88 552	3.10 648	0.38 497	0.30 451	0.79 580	0.48 576	0.69 335	0.72 523	0.58 480	0.78 576	0.76 549	0.60 550	0.67 391	0.73 537	0.15 504	0.15 497	0.18 568	0.17 483	0.37 586	0.16 342

Selective-IGEV	0.29 144	0.23 79	1.28 186	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 535

Anonymous_2	0.74 574	0.32 224	1.65 276	0.33 386	0.30 451	0.67 508	0.32 469	0.69 335	0.46 244	0.48 359	0.41 289	0.84 579	0.58 543	0.51 322	0.40 400	0.32 641	0.38 647	1.43 699	3.69 717	0.80 669	0.27 520

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 473	0.87 548	2.11 472	0.32 360	0.30 451	0.84 596	0.40 525	0.88 510	0.72 523	0.65 550	0.73 562	0.66 485	0.57 537	0.93 445	0.71 530	0.13 438	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.14 267

RAFT_CTSACE	0.46 347	0.76 499	2.07 461	0.35 435	0.30 451	0.54 310	0.30 433	0.61 289	0.48 268	0.49 371	0.76 571	0.55 418	0.36 366	0.58 350	0.22 173	0.08 67	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.41 611	0.08 51

rafts_anoy	0.43 302	0.89 557	1.96 440	0.32 360	0.30 451	0.48 226	0.24 308	0.62 293	0.49 276	0.37 270	0.38 271	0.33 268	0.30 324	0.51 322	0.34 349	0.10 254	0.39 654	0.13 438	0.15 440	0.17 320	0.15 310

Syn2CoEx	0.70 550	1.07 622	2.74 608	0.43 542	0.30 451	0.64 480	0.42 535	0.99 604	0.78 575	0.62 524	0.78 576	0.74 537	0.72 590	1.92 607	0.61 504	0.20 579	0.17 535	0.19 575	0.15 440	0.29 509	0.22 449

psm_up	0.57 473	0.61 428	1.83 373	0.35 435	0.30 451	0.64 480	0.37 509	0.90 522	0.68 484	0.59 494	0.55 423	0.68 502	0.54 522	1.91 603	0.46 432	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.23 433	0.13 239

CFNet-ft	0.51 418	0.76 499	1.79 356	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 537	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 623	0.13 386	0.18 348	0.14 267

FADNet	0.64 516	1.22 647	2.06 459	0.32 360	0.30 451	0.66 501	0.29 425	0.88 510	0.72 523	0.44 316	0.48 342	0.66 485	0.57 537	1.84 588	0.45 431	0.46 656	0.20 571	0.17 547	0.19 517	0.59 651	0.24 488

STTStereo	0.51 418	0.69 472	2.14 483	0.36 456	0.30 451	0.61 428	0.32 469	0.77 406	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.67 495	0.43 454	0.86 438	0.42 411	0.16 525	0.15 497	0.17 547	0.20 530	0.16 296	0.15 310

CFNet_RVC	0.51 418	0.76 499	1.79 356	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 537	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 623	0.13 386	0.18 348	0.14 267

NCCL2	0.65 524	0.94 573	1.96 440	0.43 542	0.30 451	0.71 534	0.68 632	0.84 471	0.65 458	0.70 570	0.60 469	0.86 590	0.54 522	1.56 531	0.57 492	0.20 579	0.16 515	0.67 670	0.25 558	0.22 418	0.24 488

FBW_ROB	0.83 605	0.77 508	1.77 332	0.44 549	0.30 451	0.87 606	0.46 564	1.10 644	0.91 614	0.81 606	0.75 568	1.01 626	0.61 559	3.66 697	1.23 612	0.26 622	0.23 595	0.36 642	0.25 558	0.27 496	0.62 650

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 144	0.58 418	0.98 130	0.21 33	0.31 472	0.41 138	0.20 147	0.46 139	0.34 80	0.21 103	0.22 97	0.19 107	0.17 77	0.24 40	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.45 645	0.09 79	0.29 535

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 103	0.23 79	1.00 132	0.22 63	0.31 472	0.47 211	0.20 147	0.44 116	0.33 66	0.27 211	0.32 224	0.24 168	0.14 29	0.23 33	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.16 342

ISRNet	0.47 363	0.44 340	1.55 260	0.37 480	0.31 472	0.49 244	0.19 120	0.75 382	0.66 473	0.63 533	0.71 555	0.67 495	0.39 405	0.58 350	0.44 426	0.23 604	0.16 515	0.21 594	0.20 530	0.21 401	0.25 500

MoCha-V2	0.36 221	0.32 224	1.41 224	0.36 456	0.31 472	0.35 71	0.19 120	0.57 257	0.39 158	0.30 231	0.32 224	0.28 223	0.27 271	0.47 294	0.24 210	0.08 67	0.56 671	0.08 65	0.38 631	0.18 348	0.12 196

Wz-Net-TNSev	0.91 617	1.73 684	3.08 645	0.36 456	0.31 472	1.00 627	0.71 639	1.06 637	0.97 624	0.71 575	0.72 560	1.09 641	0.87 619	2.42 651	1.59 634	0.20 579	0.20 571	0.16 526	0.20 530	0.44 629	0.35 583

Wz-Net-SNSev	0.76 581	1.32 660	3.11 650	0.40 519	0.31 472	0.71 534	0.60 611	0.98 592	0.87 603	0.67 556	0.83 585	0.96 615	0.60 550	1.67 551	0.97 567	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.17 483	0.36 578	0.24 488

CIPLG	0.56 466	1.19 644	2.46 548	0.80 652	0.31 472	0.61 428	0.57 605	0.76 394	0.57 361	0.56 451	0.63 494	0.41 322	0.30 324	0.45 273	0.40 400	0.11 343	0.20 571	0.13 438	0.13 386	0.35 571	0.19 401

IPLGR_C	0.58 478	1.25 651	2.72 601	0.80 652	0.31 472	0.60 408	0.61 615	0.76 394	0.58 372	0.56 451	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.43 248	0.40 400	0.11 343	0.22 587	0.13 438	0.15 440	0.35 571	0.19 401

PS-NSSS	0.63 512	1.00 603	1.81 363	0.30 303	0.31 472	0.63 466	0.34 485	0.98 592	0.69 493	0.54 424	0.74 565	0.51 399	0.41 425	2.43 654	0.48 447	0.24 613	0.17 535	0.27 620	0.18 497	0.27 496	0.21 434

PSMNet_ROB	0.66 529	1.01 607	2.33 520	0.38 497	0.31 472	0.72 540	0.55 596	0.86 490	0.69 493	0.54 424	0.60 469	0.75 543	0.47 491	2.00 614	0.82 552	0.17 540	0.13 450	0.19 575	0.19 517	0.24 450	0.27 520

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 79	0.22 57	0.90 112	0.23 90	0.32 482	0.47 211	0.21 191	0.48 174	0.34 80	0.20 90	0.25 139	0.21 126	0.23 199	0.20 4	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 89	0.24 97	0.84 94	0.22 63	0.32 482	0.48 226	0.20 147	0.45 131	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.07 5	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 144	0.53 393	1.28 186	0.22 63	0.32 482	0.35 71	0.19 120	0.46 139	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.18 84	0.18 103	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.46 648	0.10 109	0.32 566

rvit_stereo_0075_2	0.40 265	0.40 305	1.88 394	0.33 386	0.32 482	0.41 138	0.22 233	0.58 263	0.53 323	0.38 280	0.51 373	0.40 316	0.27 271	0.44 257	0.29 278	0.20 579	0.15 497	0.22 597	0.15 440	0.18 348	0.23 474

StereoVision	0.45 334	0.72 483	1.94 428	0.33 386	0.32 482	0.47 211	0.26 356	0.68 331	0.57 361	0.32 246	0.89 601	0.45 360	0.27 271	0.49 311	0.36 367	0.13 438	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.13 239

iRaft-Stereo_20w	0.58 478	0.39 297	1.96 440	0.45 563	0.32 482	0.92 616	0.57 605	1.14 649	0.56 357	0.81 606	0.40 284	0.55 418	0.69 583	0.65 385	1.04 585	0.09 145	0.16 515	0.09 166	0.36 627	0.17 320	0.25 500

test-3	0.43 302	0.20 23	1.70 291	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.51 391	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 570	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 618	0.29 509	0.28 528

test_1	0.43 302	0.20 23	1.70 291	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.50 378	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 570	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 618	0.29 509	0.29 535

test_3	0.44 311	0.20 23	1.70 291	0.36 456	0.32 482	0.47 211	0.30 433	0.73 367	0.49 276	0.50 378	0.30 196	0.45 360	0.22 173	0.59 356	0.98 570	0.08 67	0.10 337	0.11 311	0.35 618	0.29 509	0.28 528

CrosDoStereo	0.94 622	0.37 272	2.53 569	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 712	0.72 353	0.60 387	0.70 570	1.40 654	0.53 407	1.49 669	1.78 569	3.09 679	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

DeepStereo_LL	0.94 622	0.37 272	2.53 569	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 712	0.72 353	0.60 387	0.70 570	1.40 654	0.53 407	1.49 669	1.78 569	3.09 679	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

UPFNet	0.46 347	0.28 171	1.73 302	0.33 386	0.32 482	0.65 494	0.38 516	0.83 459	0.59 382	0.57 462	0.52 388	0.61 458	0.40 414	0.75 414	0.52 467	0.13 438	0.12 425	0.13 438	0.12 352	0.15 259	0.11 148

ADCL	0.99 627	0.79 518	2.43 542	0.39 507	0.32 482	1.50 661	1.90 698	0.92 543	0.97 624	1.26 661	1.27 643	1.00 624	1.42 667	1.14 478	3.31 686	0.17 540	0.14 469	0.22 597	0.21 537	0.30 520	0.22 449

MSMD_ROB	1.34 658	0.96 583	2.38 530	0.39 507	0.32 482	1.96 679	0.62 620	0.91 534	1.43 664	2.94 701	2.60 685	4.77 704	1.95 684	2.43 654	1.33 620	0.29 634	0.26 615	0.32 636	0.32 606	0.30 520	0.30 548

SGM-Forest	1.04 635	0.42 323	3.59 674	0.41 527	0.32 482	1.05 633	1.32 684	0.94 560	0.83 594	1.16 647	2.23 678	1.03 630	1.39 665	2.49 660	2.35 667	0.21 587	0.21 581	0.20 585	0.19 517	0.23 433	0.32 566
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

DStereoRT	0.81 601	0.53 393	2.23 503	0.36 456	0.33 497	0.92 616	0.36 500	0.86 490	0.80 583	0.57 462	0.62 481	0.59 448	1.15 650	1.76 565	1.04 585	0.14 483	0.13 450	2.17 710	0.78 685	0.16 296	0.66 655

FE-Mocha	0.41 272	0.31 216	1.44 232	0.28 246	0.33 497	0.41 138	0.17 83	0.69 335	0.45 233	0.44 316	0.50 368	0.41 322	0.45 467	0.36 194	1.17 604	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.21 537	0.13 201	0.13 239

AIO-test1	0.45 334	0.87 548	2.27 510	0.33 386	0.33 497	0.50 258	0.22 233	0.74 372	0.66 473	0.29 226	0.41 289	0.29 236	0.22 173	0.73 410	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.14 415	0.30 520	0.22 449

gcap-zeroshot	0.26 103	0.24 97	1.03 135	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

test_for_model	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

MyStereo8	0.54 445	0.80 520	2.76 610	0.32 360	0.33 497	0.71 534	0.20 147	0.87 501	0.57 361	0.51 391	0.59 453	0.50 396	0.33 349	0.68 394	0.55 480	0.10 254	0.29 626	0.10 234	0.13 386	0.21 401	0.34 580

testlalala	0.26 103	0.24 97	1.03 135	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

GASNet	0.73 571	1.47 668	3.04 642	0.47 573	0.33 497	0.57 360	0.34 485	0.91 534	0.75 556	0.58 480	0.58 450	0.74 537	0.55 527	2.03 615	0.65 516	0.21 587	0.15 497	0.19 575	0.17 483	0.51 642	0.28 528

Wz-Net-MNSev	0.65 524	0.97 591	2.19 493	0.36 456	0.33 497	0.90 612	0.60 611	0.92 543	0.81 590	0.75 587	0.72 560	0.73 531	0.65 571	1.39 503	0.71 530	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.24 450	0.18 384

AASNet	0.56 466	1.03 613	2.34 522	0.37 480	0.33 497	0.65 494	0.29 425	0.96 579	0.73 538	0.54 424	0.60 469	0.55 418	0.38 391	0.59 356	0.58 497	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.43 620	0.24 488

RAFT + AFF	0.64 516	1.20 645	1.95 431	0.34 419	0.33 497	0.67 508	0.52 584	0.99 604	0.74 542	0.53 411	0.58 450	0.57 438	0.80 607	1.76 565	0.51 463	0.12 405	0.27 622	0.15 507	0.14 415	0.43 620	0.29 535

UNet	0.54 445	0.44 340	2.83 620	0.31 331	0.33 497	0.74 553	0.27 380	0.82 453	0.61 405	0.53 411	0.54 413	0.72 527	0.54 522	0.78 426	0.56 488	0.11 343	0.09 287	0.13 438	0.11 312	0.14 234	0.12 196

w-ln-seven	0.74 574	1.05 617	2.54 575	0.37 480	0.34 510	1.03 631	0.47 572	1.00 613	1.08 639	0.90 623	0.85 592	0.85 583	0.57 537	1.37 501	1.26 615	0.14 483	0.13 450	0.16 526	0.15 440	0.31 528	0.20 420

Reg-Stereo(zero)	0.46 347	0.17 3	2.10 471	0.24 118	0.34 510	0.51 273	0.42 535	0.50 191	0.54 338	0.37 270	0.46 321	0.54 415	0.60 550	0.43 248	1.10 592	0.08 67	0.09 287	0.08 65	0.22 547	0.12 163	0.22 449

IGEV-Stereo+	0.29 144	0.29 185	0.86 99	0.25 142	0.34 510	0.30 33	0.14 22	0.32 20	0.53 323	0.18 53	0.12 13	0.18 84	0.19 128	0.49 311	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.20 530	0.46 632	0.59 647

LoS_RVC	0.29 144	0.33 233	1.19 166	0.25 142	0.34 510	0.43 160	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.22 123	0.33 234	0.23 150	0.24 215	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.31 557

CAS	0.35 211	0.25 111	1.30 192	0.79 651	0.34 510	0.51 273	0.23 272	0.46 139	0.39 158	0.22 123	0.31 213	0.20 112	0.17 77	0.28 91	0.23 184	0.73 672	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 79	0.37 598

anonymousa	0.48 370	0.46 353	2.44 544	0.29 281	0.34 510	0.61 428	0.25 332	0.66 316	0.54 338	0.53 411	0.77 575	0.73 531	0.46 482	0.33 160	0.31 314	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.29 581	0.10 109	0.19 401

DAS	0.56 466	0.35 259	1.55 260	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 612	0.68 532	0.56 431	0.48 500	2.40 649	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

SepStereo	0.52 432	0.35 259	1.55 260	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 612	0.68 532	0.56 431	0.48 500	1.56 531	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

RAFT-345	0.53 438	0.30 202	2.34 522	0.38 497	0.34 510	0.58 377	0.42 535	0.47 159	0.61 405	0.51 391	1.00 620	0.43 340	0.28 290	1.57 535	0.82 552	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.10 109	0.08 51

ADLNet	0.60 492	0.71 479	1.95 431	0.35 435	0.34 510	0.67 508	0.34 485	0.90 522	0.74 542	0.68 562	0.62 481	0.80 564	0.45 467	1.78 569	0.64 514	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.29 509	0.21 434

ac_64	0.55 457	0.46 353	1.92 415	0.36 456	0.34 510	0.63 466	0.31 446	0.82 453	0.61 405	0.55 442	0.51 373	0.89 598	0.48 500	1.83 583	0.55 480	0.14 483	0.11 391	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.12 196

DISCO	0.57 473	0.34 250	1.87 392	0.45 563	0.34 510	0.84 596	0.35 493	0.84 471	0.78 575	0.59 494	0.63 494	1.06 637	0.53 519	1.10 468	0.82 552	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.18 384

WCMA_ROB	1.12 639	0.83 534	2.66 592	0.58 624	0.34 510	1.17 650	0.71 639	0.93 551	0.94 620	1.74 678	2.63 687	3.09 690	1.71 679	1.70 555	1.84 647	0.26 622	0.21 581	0.20 585	0.21 537	0.28 502	0.43 620

WQFJX1	0.45 334	0.28 171	0.56 17	0.27 214	0.35 523	0.48 226	0.25 332	1.98 693	2.08 690	0.26 195	0.26 152	0.29 236	0.28 290	0.50 318	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.14 267

DDVS	0.62 505	0.40 305	1.40 222	2.21 700	0.35 523	0.87 606	1.00 666	0.69 335	0.50 287	0.53 411	0.56 435	0.90 600	0.37 382	1.22 486	0.47 441	0.15 504	0.14 469	0.14 476	0.12 352	0.19 369	0.22 449

AEACV	0.33 187	0.24 97	1.44 232	0.28 246	0.35 523	0.47 211	0.21 191	0.43 107	0.28 22	0.26 195	0.25 139	0.22 132	0.38 391	0.30 121	0.18 69	0.09 145	0.35 639	0.09 166	0.36 627	0.23 433	0.25 500

delet	0.52 432	0.54 401	1.62 274	0.31 331	0.35 523	0.74 553	0.46 564	0.85 480	0.74 542	0.55 442	0.60 469	0.67 495	0.50 510	1.12 475	0.57 492	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.12 196

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 585	1.04 614	2.06 459	0.94 663	0.35 523	0.89 611	0.40 525	0.85 480	0.63 435	0.55 442	0.63 494	0.75 543	0.38 391	2.38 645	0.48 447	1.10 688	0.31 631	0.36 642	0.21 537	0.53 647	0.55 641

XQC	0.73 571	0.98 596	2.39 532	0.46 568	0.35 523	0.81 588	0.46 564	1.00 613	1.00 628	0.80 600	0.69 541	0.88 596	0.74 598	1.32 495	1.20 608	0.24 613	0.16 515	0.23 604	0.20 530	0.41 611	0.33 576

ADCMid	0.96 626	1.32 660	2.74 608	0.38 497	0.35 523	0.99 624	0.58 607	0.94 560	0.86 600	1.23 657	1.01 621	1.01 626	1.00 635	1.05 461	3.97 693	0.21 587	0.19 560	0.42 651	0.32 606	0.40 608	0.29 535

ADCRef	0.80 593	0.96 583	2.29 514	0.37 480	0.35 523	0.96 620	0.51 581	0.87 501	0.75 556	0.88 619	0.83 585	0.61 458	1.36 662	1.02 457	3.27 684	0.13 438	0.11 391	0.17 547	0.19 517	0.25 464	0.21 434

NVstereo2D	0.58 478	0.40 305	2.03 457	0.35 435	0.35 523	0.69 526	0.39 522	0.91 534	0.80 583	0.47 340	0.53 401	0.67 495	0.46 482	1.99 613	0.48 447	0.19 569	0.11 391	0.17 547	0.13 386	0.25 464	0.25 500

NLCSM	0.46 347	0.37 272	0.72 73	0.29 281	0.36 532	0.49 244	0.27 380	1.33 663	1.59 672	0.29 226	0.29 181	0.29 236	0.31 334	1.44 509	0.35 361	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.10 243	0.35 571	0.14 267

WZ-Net	0.92 619	1.31 657	3.76 675	0.41 527	0.36 532	0.86 602	0.71 639	1.00 613	1.06 637	0.82 611	0.92 604	1.06 637	1.05 640	2.16 630	1.61 635	0.19 569	0.13 450	0.15 507	0.16 463	0.32 537	0.28 528

GMOStereo	0.41 272	0.62 434	1.78 336	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

error version	0.41 272	0.62 434	1.78 336	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

test-v	0.41 272	0.62 434	1.78 336	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

ADLNet2	0.68 541	0.84 536	3.19 658	0.33 386	0.36 532	0.64 480	0.37 509	0.89 516	0.79 580	0.54 424	0.65 519	0.93 608	0.48 500	2.07 621	0.56 488	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.33 546	0.18 384

ASMatch	0.60 492	0.43 329	2.58 581	0.91 660	0.36 532	0.56 342	0.25 332	0.52 218	0.61 405	0.47 340	1.21 640	0.47 380	0.66 576	1.34 498	0.94 563	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.10 109	0.16 342

test-2	0.41 272	0.62 434	1.78 336	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

APVNet	0.70 550	0.67 465	2.71 599	0.38 497	0.36 532	0.85 600	0.43 542	0.91 534	0.68 484	0.55 442	0.69 541	0.75 543	0.55 527	2.31 638	0.78 545	0.17 540	0.17 535	0.24 611	0.19 517	0.33 546	0.23 474

ADCS	1.05 636	1.36 665	2.98 638	0.42 538	0.36 532	0.96 620	0.81 652	1.06 637	1.12 645	1.25 658	0.97 615	1.08 639	0.90 625	1.25 492	4.86 702	0.21 587	0.21 581	0.22 597	0.23 550	0.36 578	0.38 601

DPSNet	0.86 609	0.60 423	2.34 522	0.58 624	0.36 532	1.07 639	0.75 644	1.30 661	1.05 634	0.70 570	0.68 532	0.94 612	1.29 654	2.08 623	1.82 646	0.26 622	0.23 595	0.16 526	0.17 483	0.48 634	0.40 613

PWCDC_ROB	0.72 562	1.06 619	2.09 467	0.47 573	0.36 532	0.78 576	0.26 356	0.98 592	1.34 660	0.61 513	2.07 670	0.64 473	0.61 559	0.83 431	0.71 530	0.31 639	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.60 654	0.21 434

AIO-test2	0.49 389	1.15 637	1.96 440	0.42 538	0.37 544	0.50 258	0.23 272	0.79 437	0.70 503	0.33 250	0.53 401	0.27 211	0.22 173	0.67 391	0.29 278	0.73 672	0.08 192	0.13 438	0.17 483	0.17 320	0.18 384

Wz-Net-LNSev	0.59 486	0.96 583	2.47 554	0.34 419	0.37 544	0.79 580	0.44 553	0.86 490	0.77 571	0.61 513	0.67 524	0.79 560	0.56 531	0.64 374	0.62 506	0.15 504	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.19 401

OMP-Stereo	0.59 486	0.65 456	1.74 307	0.56 616	0.37 544	0.60 408	0.26 356	0.70 343	0.65 458	0.66 552	0.60 469	0.69 509	0.32 343	2.09 625	1.20 608	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.10 118

S-Stereo	0.80 593	0.69 472	3.89 678	0.39 507	0.37 544	0.69 526	0.70 638	0.94 560	0.98 627	0.62 524	0.91 602	0.83 574	0.60 550	2.37 642	0.66 517	0.18 553	0.21 581	0.17 547	0.18 497	0.30 520	0.35 583

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 457	0.92 565	2.36 528	0.38 497	0.37 544	0.60 408	0.28 400	0.82 453	0.62 423	0.62 524	0.55 423	0.72 527	0.45 467	1.00 455	0.43 420	0.15 504	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.15 259	0.16 342
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSAN	1.25 653	1.12 628	3.04 642	0.51 592	0.37 544	1.06 634	1.15 677	1.22 654	1.08 639	1.17 653	1.91 668	1.04 633	1.31 657	5.96 708	2.43 670	0.26 622	0.22 587	0.24 611	0.24 552	0.31 528	0.30 548

WQFJA1	0.42 293	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 680	2.07 689	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

NLMM1	0.46 347	0.27 142	0.53 11	0.27 214	0.38 550	0.49 244	0.24 308	1.97 692	2.38 693	0.28 218	0.27 161	0.26 198	0.25 230	0.47 294	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.15 310

NLMM	0.42 293	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 680	2.06 688	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

GREAT-IGEV	0.37 228	0.28 171	1.48 244	0.25 142	0.38 550	0.46 201	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.15 14	0.29 181	0.15 37	0.17 77	0.36 194	0.23 184	0.07 26	0.76 689	0.07 2	0.26 566	0.21 401	1.03 686
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
CroCo-Stereo Lap2	0.33 187	0.61 428	1.47 241	0.32 360	0.38 550	0.23 15	0.22 233	0.58 263	0.46 244	0.22 123	0.27 161	0.29 236	0.23 199	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.14 267

CC-Net-ROB	0.85 608	1.15 637	2.13 478	0.88 658	0.38 550	0.88 610	0.44 553	1.06 637	0.79 580	0.58 480	0.69 541	0.65 478	0.50 510	2.74 677	0.51 463	0.93 678	0.39 654	0.87 676	0.29 581	0.54 648	0.54 638

WQFJX	0.42 293	0.25 111	0.55 14	0.26 189	0.39 556	0.47 211	0.23 272	1.76 682	1.82 683	0.26 195	0.26 152	0.28 223	0.28 290	0.42 244	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.16 342

AIO_rvc	0.41 272	0.64 449	1.29 189	0.58 624	0.39 556	0.37 92	0.24 308	0.50 191	0.43 212	0.28 218	0.23 112	0.25 183	0.16 68	0.99 452	0.19 95	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.25 464	0.85 670

FC-DCNN v2	1.54 671	0.58 418	2.80 617	0.44 549	0.39 556	2.05 685	0.66 626	1.90 688	1.84 684	2.79 699	2.97 694	4.41 702	3.07 697	2.65 670	2.30 666	0.29 634	0.26 615	0.31 632	0.30 591	0.32 537	0.38 601

XX-Stereo	0.55 457	0.54 401	3.50 672	0.48 581	0.39 556	0.54 310	0.17 83	0.89 516	0.40 174	0.44 316	0.65 519	0.85 583	0.19 128	0.77 422	0.21 147	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.32 606	0.17 320	0.14 267

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 633	1.67 678	2.32 517	0.47 573	0.39 556	1.47 658	0.95 660	0.95 574	0.91 614	0.84 614	0.94 610	1.05 635	0.60 550	2.95 684	0.72 534	0.41 650	0.72 688	0.32 636	0.55 663	0.74 663	1.22 691

stereogan	0.69 546	0.51 384	2.44 544	0.39 507	0.39 556	1.01 628	0.41 531	0.94 560	0.92 618	0.73 582	0.85 592	1.15 649	0.69 583	1.57 535	0.53 471	0.19 569	0.18 547	0.20 585	0.16 463	0.36 578	0.24 488

Nwc_Net	0.68 541	0.83 534	2.53 569	0.41 527	0.39 556	0.77 571	0.38 516	1.01 621	0.70 503	0.60 504	0.99 618	0.98 619	0.68 581	1.41 507	0.63 508	0.23 604	0.15 497	0.23 604	0.25 558	0.23 433	0.18 384

ADCP+	0.94 622	1.12 628	3.14 652	0.34 419	0.39 556	1.06 634	0.79 648	0.89 516	0.80 583	0.66 552	0.67 524	0.85 583	1.55 672	0.93 445	4.55 700	0.13 438	0.11 391	0.16 526	0.15 440	0.26 485	0.25 500

FC-DCNN	1.49 669	0.59 421	2.88 623	0.44 549	0.39 556	1.97 681	0.66 626	1.67 679	1.70 676	2.72 698	2.89 691	4.22 698	2.97 696	2.55 665	2.19 661	0.29 634	0.26 615	0.31 632	0.30 591	0.32 537	0.39 607

PWC_ROB	0.70 550	0.94 573	1.88 394	0.39 507	0.39 556	0.62 448	0.30 433	0.98 592	0.94 620	0.91 625	1.29 646	0.77 551	0.62 564	1.62 546	1.03 584	0.18 553	0.11 391	0.18 568	0.13 386	0.51 642	0.22 449

DN	0.37 228	0.23 79	1.40 222	0.37 480	0.40 566	0.48 226	0.21 191	0.51 202	0.40 174	0.23 146	0.24 124	0.36 286	0.18 103	0.81 429	0.54 477	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.34 614	0.12 163	0.19 401

NLSM1	0.39 256	0.24 97	0.56 17	0.27 214	0.40 566	0.49 244	0.21 191	1.44 669	1.64 673	0.25 177	0.33 234	0.25 183	0.26 250	0.40 230	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.13 239

RAFT_R40	0.50 401	0.21 39	1.76 323	0.50 587	0.40 566	0.61 428	0.53 588	0.56 251	0.60 387	0.56 451	0.54 413	0.55 418	0.51 512	1.57 535	0.53 471	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.09 79

FINET	0.65 524	0.95 580	3.06 644	0.35 435	0.40 566	0.58 377	0.48 576	0.92 543	1.10 642	0.57 462	0.68 532	0.47 380	0.44 462	1.15 480	0.60 501	0.23 604	0.21 581	0.17 547	0.15 440	0.26 485	0.25 500

HGLStereo	0.54 445	0.69 472	2.00 448	0.35 435	0.40 566	0.66 501	0.30 433	0.83 459	0.62 423	0.57 462	0.69 541	0.69 509	0.54 522	1.07 463	0.55 480	0.13 438	0.13 450	0.13 438	0.11 312	0.19 369	0.17 364

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 658	1.70 682	2.50 563	0.56 616	0.40 566	2.15 688	0.99 663	1.24 658	1.26 654	1.02 636	1.10 634	1.29 657	0.88 623	3.10 688	1.08 589	1.66 701	0.83 692	0.68 671	0.88 690	1.57 695	1.80 705

AF-Net	0.69 546	0.92 565	2.21 495	0.41 527	0.40 566	0.68 520	0.40 525	1.02 624	0.86 600	0.69 564	1.03 626	1.04 633	0.84 614	1.19 483	0.78 545	0.22 600	0.14 469	0.25 616	0.17 483	0.30 520	0.18 384

SHD	0.72 562	0.77 508	2.36 528	0.45 563	0.40 566	0.71 534	0.32 469	1.02 624	1.25 653	1.07 640	0.84 588	0.90 600	0.73 593	1.09 466	0.98 570	0.21 587	0.18 547	0.20 585	0.21 537	0.32 537	0.31 557

PA-Net	0.84 607	1.00 603	3.49 671	0.63 636	0.40 566	0.70 532	0.52 584	0.86 490	0.84 597	0.52 400	0.59 453	0.70 519	0.54 522	2.35 641	2.23 663	0.17 540	0.27 622	0.19 575	0.28 575	0.22 418	0.36 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
YMNet	0.62 505	0.72 483	1.93 418	0.41 527	0.41 575	0.87 606	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 585	0.81 580	0.83 574	0.46 482	0.86 438	0.93 561	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 611	0.21 434

YMNet_1	0.62 505	0.72 483	1.93 418	0.41 527	0.41 575	0.87 606	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 585	0.81 580	0.83 574	0.46 482	0.86 438	0.93 561	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 611	0.21 434

HH	0.49 389	0.49 372	2.78 615	0.50 587	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 533	0.48 342	0.87 592	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

HanStereo	0.49 389	0.49 372	2.78 615	0.50 587	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 533	0.48 342	0.87 592	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

FCDSN-DC	1.29 655	0.54 401	2.50 563	0.47 573	0.41 575	1.12 644	0.60 611	1.10 644	1.27 655	2.23 688	2.87 690	3.67 695	3.12 699	2.39 648	1.69 640	0.30 637	0.26 615	0.31 632	0.30 591	0.35 571	0.38 601
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.38 241	0.33 233	1.92 415	0.27 214	0.41 575	0.48 226	0.19 120	0.59 272	0.46 244	0.43 309	0.39 280	0.57 438	0.26 250	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.31 600	0.11 145	0.09 79

acv_ft	0.48 370	0.44 340	1.76 323	0.32 360	0.41 575	0.63 466	0.28 400	0.81 445	0.68 484	0.61 513	0.59 453	0.69 509	0.45 467	0.44 257	0.63 508	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.41 611	0.10 118

MFN_U_SF_RVC	1.55 672	2.39 708	3.16 654	0.65 639	0.41 575	1.12 644	0.46 564	1.23 657	1.33 659	1.61 676	1.20 639	1.43 664	0.98 634	1.76 565	1.97 650	1.90 704	1.80 704	1.98 708	2.15 710	1.63 696	1.77 704

RYNet	0.70 550	0.56 412	2.25 507	0.35 435	0.41 575	0.86 602	0.43 542	0.94 560	0.82 591	0.62 524	0.53 401	0.91 602	0.60 550	2.70 674	1.00 576	0.14 483	0.11 391	0.16 526	0.14 415	0.25 464	0.27 520

MSKI-zero shot	0.46 347	0.38 285	2.47 554	0.27 214	0.43 584	0.56 342	0.20 147	0.77 406	0.43 212	0.60 504	0.51 373	0.44 351	0.17 77	0.68 394	0.21 147	0.09 145	0.29 626	0.09 166	0.32 606	0.14 234	0.10 118

DF	0.34 198	0.29 185	0.95 122	0.31 331	0.44 585	0.40 127	0.21 191	0.71 347	0.32 51	0.23 146	0.37 258	0.32 257	0.17 77	0.39 223	0.85 556	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.29 581	0.09 79	0.20 420

DispViT+	0.23 72	0.23 79	0.98 130	0.19 2	0.44 585	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.37 137	0.19 74	0.16 41	0.18 84	0.15 53	0.38 215	0.17 58	0.11 343	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

gasm-f	0.36 221	0.34 250	1.13 153	0.53 602	0.44 585	0.54 310	0.27 380	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.33 234	0.16 51	0.22 173	0.36 194	0.25 225	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.38 593	0.71 657

RAFT-Test	0.44 311	0.38 285	2.01 449	0.27 214	0.44 585	0.64 480	0.37 509	0.72 353	0.57 361	0.45 327	0.48 342	0.65 478	0.24 215	0.35 181	0.29 278	0.09 145	0.11 391	0.09 166	0.38 631	0.10 109	0.11 148

CFNet-RSSM	0.41 272	0.32 224	2.20 494	0.27 214	0.44 585	0.52 294	0.19 120	0.76 394	0.48 268	0.43 309	0.36 251	0.54 415	0.26 250	0.33 160	0.25 225	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.38 631	0.10 109	0.09 79

aanetorigin	0.77 585	0.80 520	2.59 583	0.43 542	0.44 585	0.58 377	1.01 668	0.57 257	0.68 484	1.53 675	1.23 641	0.81 567	1.08 643	1.07 463	1.07 588	0.18 553	0.15 497	0.17 547	0.21 537	0.54 648	0.30 548

RP	0.67 534	0.82 529	1.94 428	0.43 542	0.44 585	0.65 494	0.45 561	0.89 516	0.82 591	0.66 552	0.92 604	0.99 622	0.76 601	1.55 530	0.66 517	0.25 618	0.18 547	0.23 604	0.20 530	0.31 528	0.22 449

RGC	0.71 559	0.97 591	2.18 491	0.44 549	0.44 585	0.73 547	0.40 525	0.94 560	0.71 513	0.71 575	1.04 629	1.01 626	0.71 587	1.74 562	0.70 527	0.23 604	0.18 547	0.28 623	0.26 566	0.29 509	0.27 520

PASM	0.72 562	0.68 468	1.91 412	0.47 573	0.44 585	0.60 408	0.51 581	0.76 394	0.80 583	0.77 594	0.67 524	0.87 592	0.61 559	2.40 649	0.67 520	0.32 641	0.35 639	0.36 642	0.41 640	0.45 630	0.39 607

DRN-Test	0.64 516	0.43 329	2.44 544	0.39 507	0.44 585	0.80 587	0.41 531	1.02 624	0.78 575	0.80 600	0.63 494	0.69 509	0.56 531	1.79 573	0.69 525	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.17 364

MDST_ROB	1.17 647	0.42 323	3.87 677	0.54 607	0.44 585	4.11 705	0.58 607	1.31 662	0.84 597	2.12 682	1.12 635	0.98 619	0.71 587	4.24 702	0.99 575	0.16 525	0.14 469	0.19 575	0.17 483	0.18 348	0.35 583

aanet-new-24k	0.27 115	0.40 305	1.12 152	0.24 118	0.45 596	0.40 127	0.21 191	0.39 68	0.28 22	0.19 74	0.28 173	0.17 66	0.20 141	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.32 606	0.09 79	0.10 118

Selective-IGEV-i1	0.44 311	0.23 79	1.30 192	0.33 386	0.45 596	0.60 408	0.32 469	0.85 480	0.64 443	0.42 303	0.52 388	0.60 455	0.28 290	0.46 282	0.34 349	0.10 254	0.10 337	0.13 438	0.28 575	0.14 234	0.75 661

LL-Strereo	0.72 562	1.29 655	2.49 559	0.36 456	0.45 596	0.55 325	0.32 469	0.93 551	0.71 513	0.67 556	0.58 450	0.85 583	0.79 606	2.67 673	0.46 432	0.10 254	0.18 547	0.14 476	0.12 352	0.40 608	0.42 619

ccnet	0.71 559	0.41 315	1.59 266	0.40 519	0.45 596	1.06 634	0.55 596	0.98 592	0.71 513	0.88 619	0.97 615	0.82 572	0.88 623	1.68 552	0.94 563	0.32 641	0.26 615	0.32 636	0.27 571	0.34 558	0.30 548

GwcNet	0.69 546	0.71 479	3.12 651	0.36 456	0.45 596	0.81 588	0.44 553	0.86 490	0.84 597	0.60 504	0.74 565	0.82 572	0.49 507	1.65 548	0.66 517	0.16 525	0.15 497	0.15 507	0.15 440	0.31 528	0.24 488

NCC-stereo	0.79 591	0.94 573	2.42 538	0.59 629	0.45 596	1.90 676	0.46 564	0.99 604	0.72 523	0.64 543	0.84 588	0.91 602	0.73 593	1.80 578	1.00 576	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 600	0.24 450	0.22 449

Abc-Net	0.79 591	0.94 573	2.42 538	0.59 629	0.45 596	1.90 676	0.46 564	0.99 604	0.72 523	0.64 543	0.84 588	0.91 602	0.73 593	1.80 578	1.00 576	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 600	0.24 450	0.22 449
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.64 516	0.88 552	2.35 525	0.41 527	0.45 596	0.73 547	0.47 572	0.94 560	0.74 542	0.75 587	0.54 413	0.74 537	0.47 491	1.70 555	0.72 534	0.15 504	0.14 469	0.15 507	0.14 415	0.20 385	0.19 401

RT-IGEV	0.66 529	0.25 111	2.11 472	0.56 616	0.46 604	0.62 448	0.54 592	0.99 604	0.75 556	0.79 598	0.93 608	0.85 583	0.78 605	0.59 356	1.64 638	0.12 405	0.16 515	0.11 311	0.47 649	0.28 502	0.30 548

raftrobust	0.38 241	0.68 468	1.54 258	0.32 360	0.46 604	0.52 294	0.21 191	0.56 251	0.42 201	0.52 400	0.35 247	0.31 247	0.33 349	0.37 205	0.30 301	0.10 254	0.11 391	0.08 65	0.07 106	0.21 401	0.19 401

RASNet	0.61 500	0.68 468	2.03 457	0.35 435	0.46 604	0.65 494	0.28 400	0.78 421	0.70 503	0.48 359	0.64 510	0.93 608	0.61 559	2.21 633	0.73 537	0.12 405	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.14 234	0.11 148

AE-Stereo	0.42 293	0.29 185	1.65 276	0.43 542	0.47 607	0.56 342	0.23 272	0.86 490	0.46 244	0.31 236	0.41 289	0.43 340	0.24 215	0.34 174	0.24 210	0.09 145	0.48 667	0.11 311	0.45 645	0.22 418	0.19 401

SGM-ForestM	2.98 697	1.70 682	3.52 673	0.67 641	0.47 607	5.18 708	3.36 710	3.30 707	2.86 701	4.44 706	3.79 703	9.80 715	5.50 709	6.29 709	6.52 709	0.27 628	0.36 641	0.24 611	0.27 571	0.38 593	0.58 646

DANet	0.80 593	0.65 456	2.21 495	1.19 677	0.48 609	0.74 553	1.25 681	0.89 516	1.53 669	0.89 621	0.71 555	0.96 615	0.56 531	1.83 583	0.96 566	0.18 553	0.16 515	0.19 575	0.16 463	0.26 485	0.29 535
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM-zero	0.63 512	0.39 297	2.49 559	0.30 303	0.49 610	0.67 508	0.19 120	0.91 534	0.45 233	0.77 594	0.45 313	1.16 651	0.82 610	2.05 618	0.29 278	0.09 145	0.15 497	0.09 166	0.44 644	0.11 145	0.22 449

CES	0.30 161	0.27 142	1.09 148	0.23 90	0.50 611	0.40 127	0.20 147	0.46 139	0.44 218	0.22 123	0.28 173	0.26 198	0.19 128	0.33 160	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.49 632

PVD	0.90 616	0.85 541	2.15 484	0.53 602	0.50 611	0.99 624	0.56 601	1.15 652	1.64 673	1.41 671	1.41 656	1.11 645	1.13 648	1.35 499	1.31 618	0.26 622	0.28 625	0.28 623	0.26 566	0.37 586	0.49 632

DeepPrunerF	0.86 609	0.86 544	2.91 631	0.45 563	0.50 611	0.64 480	0.48 576	1.14 649	2.64 698	0.63 533	0.61 476	0.65 478	0.62 564	2.21 633	1.31 618	0.23 604	0.19 560	0.30 631	0.28 575	0.36 578	0.25 500

ELAS_RVC	1.37 662	0.78 516	3.21 660	0.55 614	0.50 611	1.49 660	2.48 706	1.48 671	1.71 677	2.13 685	2.09 671	2.07 677	2.56 692	1.90 602	2.02 653	0.35 646	0.36 641	0.37 646	0.34 614	0.49 638	0.47 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 663	0.79 518	2.86 621	0.53 602	0.50 611	2.81 696	2.20 702	1.61 678	1.50 668	2.28 690	2.35 679	1.82 673	2.13 686	1.73 560	2.22 662	0.35 646	0.37 643	0.35 640	0.35 618	0.49 638	0.47 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	1.21 649	1.31 657	6.39 700	0.52 596	0.51 616	1.61 665	0.79 648	1.03 631	1.37 662	1.13 644	1.30 647	1.10 643	0.85 615	2.65 670	2.08 656	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 620	0.32 566

RTSA	1.21 649	1.31 657	6.39 700	0.52 596	0.51 616	1.61 665	0.79 648	1.03 631	1.37 662	1.13 644	1.30 647	1.10 643	0.85 615	2.65 670	2.08 656	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 620	0.32 566

TCMNet	0.66 529	0.85 541	2.55 580	0.50 587	0.52 618	0.72 540	0.39 522	0.87 501	0.72 523	0.58 480	0.68 532	0.63 464	0.46 482	1.70 555	0.63 508	0.18 553	0.18 547	0.23 604	0.18 497	0.38 593	0.27 520

SST-Stereo	0.52 432	0.20 23	1.76 323	0.62 635	0.53 619	0.62 448	0.66 626	0.55 245	0.61 405	0.58 480	0.53 401	0.52 405	0.60 550	1.59 541	0.29 278	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.10 118

AnyNet_C01	1.14 642	1.49 669	4.23 686	0.54 607	0.53 619	1.51 662	1.37 687	1.04 635	1.07 638	1.17 653	1.33 650	1.15 649	1.08 643	1.61 545	2.74 675	0.25 618	0.22 587	0.28 623	0.24 552	0.48 634	0.40 613

raft_robust	0.55 457	0.84 536	1.73 302	0.28 246	0.54 621	0.53 303	0.25 332	0.88 510	0.75 556	0.48 359	0.46 321	0.76 549	0.75 599	1.46 515	0.27 251	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.30 591	0.26 485	0.16 342

AnyNet_C32	1.00 631	1.33 662	2.53 569	0.49 583	0.54 621	1.15 648	1.14 676	0.91 534	0.89 611	1.11 643	0.95 612	0.87 592	0.93 627	1.50 524	4.07 695	0.21 587	0.20 571	0.25 616	0.24 552	0.38 593	0.33 576

PWCK	1.49 669	1.90 694	3.22 662	1.09 672	0.54 621	1.71 671	1.73 696	1.49 672	1.53 669	1.44 673	1.80 665	1.82 673	1.30 656	3.34 692	1.76 644	1.07 687	0.56 671	0.97 684	0.58 672	1.38 694	0.65 653

Select-FE	0.65 524	0.67 465	2.76 610	0.49 583	0.55 624	0.79 580	0.16 69	0.90 522	0.53 323	0.84 614	0.55 423	0.91 602	0.75 599	0.57 346	1.16 602	0.11 343	0.18 547	0.11 311	0.49 654	0.14 234	0.31 557

PFNet	0.60 492	0.33 233	2.47 554	0.41 527	0.55 624	0.62 448	0.27 380	0.61 289	0.63 435	0.61 513	0.56 435	0.45 360	0.32 343	1.88 600	1.14 598	0.28 632	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.26 485	0.20 420

NVStereoNet_ROB	1.16 646	0.95 580	2.54 575	0.58 624	0.55 624	0.78 576	0.63 623	1.00 613	1.08 639	1.03 637	4.07 705	1.48 666	1.22 652	2.88 683	1.27 616	0.50 657	0.46 661	0.54 662	0.62 676	0.50 640	0.63 652
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.58 478	0.82 529	1.89 401	0.59 629	0.56 627	0.64 480	0.36 500	0.84 471	0.69 493	0.51 391	0.68 532	0.53 407	0.43 454	0.56 345	0.43 420	0.34 645	0.18 547	0.44 655	0.29 581	0.48 634	0.30 548

NaN_ROB	1.14 642	0.94 573	2.96 634	0.53 602	0.56 627	1.13 646	0.99 663	0.98 592	1.00 628	1.09 642	0.87 596	0.77 551	1.06 642	5.90 707	2.72 674	0.16 525	0.23 595	0.16 526	0.24 552	0.22 418	0.36 591

TestStereo1	0.49 389	0.81 525	1.85 379	0.39 507	0.57 629	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

SA-5K	0.49 389	0.81 525	1.85 379	0.39 507	0.57 629	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 500	0.61 428	3.35 669	0.33 386	0.58 631	0.66 501	0.20 147	0.98 592	0.55 345	0.73 582	0.52 388	0.99 622	0.65 571	0.58 350	0.29 278	0.10 254	0.16 515	0.10 234	0.41 640	0.29 509	0.20 420

SAMSARA	0.91 617	0.97 591	2.22 499	0.80 652	0.58 631	1.32 653	1.31 683	1.01 621	0.94 620	1.36 665	0.87 596	1.38 662	0.90 625	1.72 559	1.02 582	0.24 613	0.30 630	0.22 597	0.25 558	0.36 578	0.35 583

GCST	0.72 562	1.10 624	2.15 484	1.11 674	0.59 633	0.62 448	0.19 120	0.75 382	0.53 323	0.56 451	0.63 494	0.47 380	0.31 334	1.11 471	0.33 340	0.75 674	0.45 659	0.84 675	0.64 679	0.69 659	0.54 638

UDG	0.77 585	1.23 648	2.15 484	0.67 641	0.59 633	0.78 576	0.38 516	0.90 522	0.70 503	0.61 513	0.69 541	1.01 626	0.67 578	1.02 457	0.73 537	0.45 654	0.34 637	0.87 676	0.51 658	0.67 658	0.46 626

EAI-Stereo	0.78 589	0.25 111	1.67 283	0.54 607	0.59 633	1.95 678	2.05 700	1.11 648	0.64 443	0.95 631	1.49 657	0.50 396	0.67 578	0.59 356	1.44 628	0.09 145	0.19 560	0.09 166	0.49 654	0.13 201	0.22 449

MADNet+	1.36 660	1.93 697	5.95 696	0.81 655	0.59 633	1.57 664	1.09 672	1.39 668	1.22 651	0.84 614	1.01 621	1.25 655	1.12 647	3.19 689	2.36 668	0.45 654	0.47 664	0.38 648	0.34 614	0.59 651	0.57 644

PDISCO_ROB	0.75 577	1.06 619	2.11 472	0.64 637	0.59 633	1.13 646	0.43 542	1.14 649	1.05 634	0.64 543	0.71 555	0.96 615	0.61 559	1.21 484	0.76 541	0.37 649	0.18 547	0.27 620	0.24 552	0.56 650	0.32 566

GEAStereo	0.35 211	0.32 224	1.17 162	0.53 602	0.60 638	0.55 325	0.21 191	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.22 97	0.16 51	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.33 546	0.71 657

GSStereo	0.36 221	0.32 224	1.17 162	0.34 419	0.60 638	0.55 325	0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 668

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 550	0.65 456	3.45 670	0.50 587	0.60 638	0.75 559	0.23 272	0.96 579	0.60 387	0.76 590	1.30 647	0.81 567	0.60 550	0.57 346	0.82 552	0.10 254	0.16 515	0.11 311	0.43 643	0.31 528	0.22 449

Sa-1000	0.51 418	0.72 483	1.90 406	0.31 331	0.60 638	0.60 408	0.31 446	0.94 560	0.71 513	0.52 400	0.83 585	0.42 336	0.33 349	0.68 394	0.28 264	0.10 254	0.09 287	0.13 438	0.29 581	0.29 509	0.10 118

PAM_32	0.70 550	0.35 259	2.73 606	0.54 607	0.61 642	1.07 639	0.43 542	0.84 471	0.49 276	0.90 623	0.91 602	1.23 653	0.77 604	0.65 385	1.10 592	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.49 654	0.15 259	0.38 601

SA	0.50 401	0.75 498	1.95 431	0.31 331	0.61 642	0.57 360	0.31 446	0.91 534	0.73 538	0.42 303	0.62 481	0.38 301	0.47 491	0.68 394	0.29 278	0.09 145	0.09 287	0.13 438	0.32 606	0.30 520	0.10 118

PAM	0.70 550	0.35 259	2.72 601	0.56 616	0.62 644	1.08 641	0.53 588	0.85 480	0.44 218	0.93 628	0.92 604	1.24 654	0.68 581	0.64 374	1.01 580	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.48 652	0.14 234	0.38 601

Consistency-Raft	0.88 613	0.93 571	3.23 663	0.99 667	0.64 645	0.77 571	0.55 596	0.98 592	0.97 624	0.61 513	1.03 626	0.65 478	1.05 640	0.79 427	1.38 623	0.44 652	0.46 661	0.51 661	0.58 672	0.65 656	0.47 628

test_5	0.51 418	0.87 548	1.99 446	0.37 480	0.65 646	0.58 377	0.35 493	0.78 421	0.62 423	0.48 359	0.55 423	0.45 360	0.40 414	0.72 409	0.30 301	0.09 145	0.07 77	0.12 375	0.12 352	0.33 546	0.38 601

AIO_test	0.39 256	0.37 272	1.19 166	0.73 644	0.67 647	0.35 71	0.25 332	0.47 159	0.34 80	0.34 253	0.22 97	0.33 268	0.17 77	1.31 494	0.19 95	0.11 343	0.15 497	0.08 65	0.21 537	0.15 259	0.23 474

G-Net	0.99 627	0.64 449	2.76 610	0.57 622	0.67 647	2.03 684	0.72 642	0.76 394	0.67 482	1.14 646	2.56 684	1.30 660	1.02 637	1.48 523	1.74 643	0.25 618	0.24 599	0.24 611	0.26 566	0.37 586	0.31 557

ADCPNet	0.99 627	0.99 601	3.93 681	0.37 480	0.68 649	1.36 655	0.62 620	0.87 501	0.76 566	0.78 596	0.81 580	1.08 639	1.18 651	1.14 478	2.49 671	0.21 587	0.69 684	0.21 594	0.95 693	0.29 509	0.37 598

DDUNet	0.77 585	1.12 628	1.88 394	0.76 648	0.69 650	0.84 596	0.43 542	0.85 480	0.65 458	0.67 556	0.75 568	0.91 602	0.52 517	1.03 459	0.57 492	0.54 660	0.37 643	0.95 682	0.52 661	0.71 662	0.57 644

SPS-STEREO	1.07 637	1.13 631	2.88 623	0.65 639	0.69 650	0.99 624	0.68 632	1.05 636	0.87 603	1.36 665	1.23 641	1.46 665	0.94 630	1.87 591	1.72 642	0.66 668	0.61 674	0.58 664	0.57 669	0.65 656	0.77 664
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
raft+_RVC	0.44 311	0.67 465	1.85 379	0.34 419	0.71 652	0.51 273	0.25 332	0.64 306	0.51 294	0.35 257	0.45 313	0.32 257	0.28 290	0.43 248	0.32 327	0.09 145	0.19 560	0.10 234	0.09 202	0.20 385	0.40 613

otaku	1.03 634	1.68 680	2.72 601	0.95 664	0.73 653	1.03 631	0.59 609	0.99 604	0.86 600	0.69 564	1.61 660	0.98 619	0.64 569	1.46 515	1.14 598	0.95 681	0.46 661	0.72 673	0.40 637	1.24 688	0.78 665

WAO-7	1.48 668	1.63 674	2.49 559	0.93 662	0.75 654	1.72 672	1.10 673	1.84 687	1.96 687	1.43 672	2.54 683	1.97 675	1.61 675	3.06 686	2.08 656	0.69 670	0.66 677	0.94 681	0.74 683	0.80 669	0.69 656

anonymity	0.80 593	0.66 463	1.29 189	0.59 629	0.75 654	0.67 508	0.52 584	0.95 574	0.71 513	0.94 629	0.70 551	0.67 495	0.87 619	0.71 407	1.35 621	0.64 667	0.62 675	0.58 664	1.44 703	0.60 654	0.65 653

RAFT+CT+SA	0.50 401	0.86 544	1.82 369	0.37 480	0.75 654	0.54 310	0.34 485	0.77 406	0.63 435	0.38 280	0.55 423	0.34 275	0.29 313	0.68 394	0.27 251	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.51 658	0.29 509	0.41 618

MFMNet_re	0.92 619	1.28 654	2.53 569	0.82 656	0.76 657	0.90 612	0.75 644	0.98 592	1.04 633	1.03 637	1.05 630	0.84 579	0.94 630	0.83 431	0.72 534	0.68 669	0.60 673	0.63 668	0.60 675	0.77 667	0.74 659

HUF	0.59 486	0.65 456	2.46 548	0.45 563	0.77 658	0.34 64	0.24 308	0.46 139	0.39 158	0.31 236	0.28 173	0.25 183	0.19 128	0.67 391	0.18 69	0.12 405	2.03 709	0.08 65	0.06 21	0.31 528	1.59 702

SQANet	0.80 593	1.58 673	2.53 569	0.76 648	0.83 659	0.76 563	0.36 500	0.83 459	0.64 443	0.63 533	0.69 541	0.73 531	0.51 512	1.21 484	0.53 471	0.77 675	0.29 626	0.59 666	0.29 581	0.86 672	0.61 649

Ntro	1.00 631	1.68 680	2.80 617	0.95 664	0.85 660	1.06 634	0.53 588	0.98 592	0.90 613	0.62 524	0.76 571	0.93 608	0.66 576	1.66 549	0.98 570	0.99 683	0.45 659	0.75 674	0.40 637	1.19 684	0.75 661

ACVNet-4b	1.93 679	1.85 690	4.10 684	1.07 669	0.86 661	1.15 648	0.53 588	1.06 637	1.12 645	0.64 543	1.09 633	1.99 676	0.70 585	2.20 632	9.86 718	5.62 715	0.41 657	1.03 687	0.55 663	1.86 700	0.85 670

ACVNet_1	1.33 657	1.91 695	4.03 682	1.09 672	0.88 662	1.19 652	0.66 626	1.24 658	1.17 648	0.94 629	0.96 613	3.09 690	1.04 639	2.37 642	1.11 595	1.04 685	0.48 667	1.03 687	0.48 652	1.12 681	0.83 667

EDNetEfficientorigin	8.18 713	0.98 596	145.96 745	0.51 592	0.89 663	0.72 540	0.48 576	0.85 480	1.56 671	2.12 682	1.49 657	1.29 657	1.31 657	1.83 583	2.13 660	0.13 438	0.12 425	0.17 547	0.18 497	0.39 603	0.45 623

DMCA-RVC	0.62 505	0.96 583	2.63 587	0.36 456	0.90 664	0.56 342	0.31 446	0.69 335	0.57 361	0.68 562	0.52 388	0.59 448	0.56 531	1.23 488	0.53 471	0.16 525	0.38 647	0.20 585	0.15 440	0.20 385	0.15 310

RainbowNet	1.15 644	1.78 686	2.72 601	1.12 675	0.91 665	1.06 634	0.76 646	1.16 653	1.13 647	0.75 587	0.97 615	1.09 641	0.80 607	1.60 542	1.21 610	1.17 690	1.26 700	1.01 686	0.57 669	1.13 682	0.88 675

ACVNet_2	1.42 666	1.81 687	3.23 663	1.08 670	0.92 666	1.32 653	0.85 654	1.49 672	1.69 675	1.19 656	1.73 664	2.13 678	1.03 638	2.50 661	1.40 626	0.91 677	0.53 669	1.00 685	0.55 663	2.11 702	0.85 670

SGM_RVC	1.89 678	0.92 565	2.50 563	0.96 666	0.93 667	1.63 667	1.37 687	1.52 674	12.43 716	1.85 679	1.69 663	2.40 684	1.74 680	2.81 681	1.71 641	0.53 658	0.47 664	0.42 651	0.47 649	0.74 663	0.74 659
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zero-FE	0.80 593	0.27 142	8.23 704	0.49 583	0.98 668	0.33 54	0.20 147	0.48 174	1.28 656	0.17 42	0.20 69	0.77 551	0.22 173	0.60 363	0.97 567	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.10 243	0.33 546	0.14 267

AAGNet	0.88 613	0.33 233	1.79 356	0.54 607	0.98 668	0.62 448	0.46 564	0.50 191	0.60 387	0.58 480	0.53 401	0.50 396	0.73 593	1.23 488	7.48 711	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.14 234	0.09 79

EDNetEfficient	1.27 654	0.70 477	4.05 683	0.64 637	0.98 668	0.94 618	1.40 690	0.85 480	1.75 678	2.34 691	1.33 650	1.05 635	2.21 688	1.58 539	4.15 696	0.15 504	0.19 560	0.14 476	0.27 571	0.38 593	0.32 566

DStereoO	0.99 627	0.66 463	1.67 283	0.75 647	0.99 671	0.73 547	1.33 685	0.94 560	0.91 614	0.70 570	1.06 631	0.75 543	1.75 681	0.95 448	2.39 669	1.20 692	0.41 657	0.48 658	0.59 674	0.85 671	0.60 648

WAO-6	1.58 673	1.54 671	2.32 517	1.14 676	1.00 672	2.30 691	1.03 669	1.82 686	2.85 700	1.25 658	2.61 686	2.20 679	1.56 673	2.47 659	1.99 652	0.95 681	0.67 678	1.19 692	0.83 688	1.08 679	0.88 675

MANE	2.90 696	1.14 633	2.96 634	1.03 668	1.01 673	5.01 707	2.45 705	5.36 711	6.88 712	3.58 704	4.76 709	5.99 708	4.99 706	4.23 701	4.61 701	0.56 663	0.67 678	0.44 655	0.78 685	0.51 642	1.03 686

SGM+DAISY	1.83 677	1.43 666	3.81 676	0.87 657	1.01 673	2.38 693	2.53 707	1.36 665	1.75 678	2.92 700	3.22 697	2.65 686	2.93 694	2.22 636	3.10 681	0.72 671	0.69 684	0.63 668	0.62 676	0.77 667	0.98 678

MonStereo1	1.98 681	1.01 607	1.78 336	1.19 677	1.04 675	3.58 700	0.61 615	1.53 675	1.93 686	1.39 669	3.37 699	2.23 681	10.80 717	2.84 682	1.25 614	1.04 685	0.38 647	0.96 683	0.57 669	1.10 680	1.00 685

WAO-8	2.80 693	2.14 704	2.89 626	1.91 697	1.04 675	3.98 703	0.96 661	3.26 705	6.17 708	2.15 686	3.37 699	3.31 692	2.41 690	11.84 715	2.03 654	2.05 705	1.86 706	1.54 701	0.92 691	1.22 685	0.87 673

Venus	2.80 693	2.14 704	2.89 626	1.91 697	1.04 675	3.98 703	0.96 661	3.26 705	6.17 708	2.15 686	3.37 699	3.31 692	2.41 690	11.84 715	2.03 654	2.05 705	1.86 706	1.54 701	0.92 691	1.22 685	0.87 673

Dean	1.79 676	1.83 688	3.92 679	1.29 680	1.07 678	1.55 663	1.00 666	1.95 690	2.33 692	1.47 674	4.19 706	4.26 701	1.33 660	2.21 633	1.48 630	1.14 689	0.68 682	1.18 689	0.74 683	1.24 688	0.98 678

IMH-64-1	1.39 663	1.64 676	1.86 387	1.36 681	1.11 679	1.39 656	1.19 679	1.76 682	1.45 666	1.16 647	2.21 676	1.53 667	1.38 663	1.98 610	1.52 631	1.29 693	0.67 678	1.27 693	0.69 680	1.29 690	0.98 678

IMH-64	1.39 663	1.64 676	1.86 387	1.36 681	1.11 679	1.39 656	1.19 679	1.76 682	1.45 666	1.16 647	2.21 676	1.53 667	1.38 663	1.98 610	1.52 631	1.29 693	0.67 678	1.27 693	0.69 680	1.29 690	0.98 678

IMH	2.02 682	2.15 706	2.69 597	1.68 689	1.12 681	1.66 670	0.92 659	2.10 694	1.92 685	1.32 663	2.66 688	2.21 680	1.69 678	5.78 706	1.68 639	5.54 714	0.96 696	1.31 695	0.71 682	1.32 693	0.99 683

WQFJA1++	2.30 686	0.22 57	6.03 697	1.08 670	1.15 682	0.29 29	0.14 22	0.39 68	0.24 4	13.61 723	0.19 60	3.34 694	0.17 77	0.33 160	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	18.19 733	0.14 267

TorneroNet-64	2.65 689	1.83 688	3.30 665	1.46 684	1.20 683	3.89 702	0.99 663	3.51 709	6.71 711	2.56 694	4.60 707	4.22 698	3.85 702	3.33 691	3.14 682	1.19 691	0.65 676	1.39 698	0.79 687	3.31 710	1.15 689

JetBlue	1.78 675	1.63 674	3.92 679	0.73 644	1.21 684	4.38 706	3.35 709	1.59 676	1.20 650	1.26 661	1.52 659	2.37 682	1.88 683	3.23 690	3.00 678	0.53 658	0.47 664	0.48 658	0.49 654	1.29 690	0.97 677

edge stereo	0.81 601	0.73 490	3.30 665	0.37 480	1.21 684	0.62 448	0.39 522	0.93 551	0.79 580	0.80 600	0.88 599	1.14 648	0.71 587	2.18 631	0.71 530	0.21 587	0.20 571	0.26 619	0.18 497	0.38 593	0.26 511

TorneroNet	5.50 707	1.92 696	3.16 654	1.47 685	1.25 686	14.07 716	1.06 671	4.90 710	20.99 734	10.17 715	16.48 725	11.88 721	6.93 711	3.34 692	4.20 697	1.30 695	0.69 684	1.45 700	0.86 689	2.61 707	1.20 690

notaker	2.66 690	2.07 699	3.31 667	2.61 705	1.43 687	1.76 674	1.11 674	2.76 700	1.79 680	2.26 689	11.53 720	3.96 696	4.29 704	3.09 687	2.76 676	1.55 700	0.88 694	1.70 706	1.07 698	2.00 701	1.35 694

pmcnn	1.32 656	1.05 617	2.77 613	0.74 646	1.43 687	0.72 540	0.56 601	0.96 579	0.91 614	0.99 633	2.92 693	6.01 709	0.70 585	2.38 645	3.32 687	0.13 438	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.34 558	0.22 449

UNDER WATER-64	2.47 688	1.89 693	4.86 689	1.82 696	1.44 689	3.18 698	1.57 695	2.62 697	5.64 707	2.05 681	2.13 673	4.13 697	3.76 701	2.62 668	3.42 689	1.47 698	0.85 693	1.57 703	1.07 698	1.82 699	1.49 697

UNDER WATER	2.74 691	1.85 690	4.54 688	1.81 695	1.44 689	2.34 692	1.40 690	3.24 704	6.60 710	2.60 695	2.76 689	5.75 707	5.24 708	3.02 685	4.01 694	1.45 697	0.81 691	1.59 704	1.06 697	1.80 698	1.51 698

KSHMR	4.10 703	1.97 698	5.27 692	1.71 691	1.47 691	1.96 679	1.28 682	3.19 703	17.33 729	2.12 682	15.91 723	9.18 714	1.57 674	8.42 712	1.98 651	1.52 699	1.26 700	1.67 705	1.19 700	1.67 697	1.40 696

SDNR	1.22 652	0.80 520	2.71 599	0.33 386	1.48 692	1.98 683	0.23 272	1.93 689	2.44 694	0.89 621	2.52 682	1.36 661	0.51 512	3.65 696	1.93 648	0.30 637	0.31 631	0.22 597	0.16 463	0.33 546	0.36 591

Selective-IGEV-i1pa	9.22 715	12.57 722	9.49 709	2.20 699	1.49 693	16.83 720	8.03 718	14.34 726	11.26 715	10.52 716	15.24 722	14.52 725	11.94 725	18.22 730	9.78 717	7.79 725	3.09 714	5.20 719	2.49 713	2.46 706	6.90 719

ktn	4.35 704	2.10 700	2.89 626	1.80 693	1.49 693	2.13 687	1.41 692	2.26 695	12.72 717	11.41 719	16.43 724	11.15 717	3.75 700	4.36 703	3.18 683	1.82 703	0.98 698	1.73 707	1.21 701	2.97 709	1.27 692

tt	4.93 706	0.27 142	4.20 685	2.29 701	1.58 695	10.20 713	16.97 723	9.42 719	5.02 706	1.67 677	1.28 644	4.68 703	5.03 707	3.37 694	5.92 706	6.16 716	9.47 727	2.82 713	3.18 715	3.60 711	1.53 699

FACV-RUCA	0.58 478	0.40 305	1.78 336	0.43 542	1.67 696	0.48 226	0.28 400	0.69 335	0.62 423	0.40 289	0.53 401	0.33 268	0.63 567	0.40 230	0.31 314	0.13 438	0.11 391	0.62 667	0.12 352	0.70 660	0.98 678

JetRed	3.29 700	4.93 711	10.17 711	1.45 683	1.72 697	7.44 710	5.05 715	3.06 702	2.12 691	2.41 693	2.39 680	2.99 689	2.37 689	3.51 695	6.44 708	1.32 696	1.90 708	1.37 697	1.23 702	2.21 703	1.76 703

LVE	1.96 680	2.17 707	3.14 652	1.68 689	1.80 698	1.63 667	1.03 669	2.34 696	2.81 699	1.25 658	2.89 691	4.24 700	1.29 654	2.79 679	1.44 628	2.85 709	0.91 695	1.18 689	1.46 704	1.23 687	1.10 688

IGEV-RUCA	2.28 685	0.30 202	1.15 158	0.40 519	1.86 699	2.06 686	1.90 698	1.36 665	1.80 682	3.70 705	3.76 702	5.02 705	8.19 714	2.12 628	1.63 636	0.25 618	0.76 689	2.72 712	1.91 708	2.39 705	2.36 710

DStereoFS	2.23 684	2.10 700	2.47 554	1.61 688	1.88 700	3.81 701	2.06 701	1.95 690	3.33 702	2.38 692	3.31 698	2.37 682	4.92 705	2.45 656	3.27 684	1.03 684	1.27 702	0.55 663	1.04 696	0.70 660	2.05 707

DStereoSA	2.12 683	0.98 596	2.80 617	1.25 679	2.23 701	1.97 681	4.62 714	1.22 654	2.54 697	1.16 647	3.84 704	1.00 624	4.05 703	2.07 621	5.29 705	0.93 678	1.48 703	0.48 658	1.51 705	0.95 677	1.95 706

MADNet++	2.79 692	2.11 703	2.97 637	2.49 703	2.28 702	2.95 697	2.31 704	2.67 698	2.47 695	3.03 702	3.13 696	2.70 687	2.92 693	4.10 700	4.48 699	2.68 708	2.24 712	3.04 715	2.44 712	2.37 704	2.34 709

Selective-IGEV-i16pa	47.65 744	67.17 745	7.20 702	2.47 702	2.32 703	116.02 746	1.42 693	90.41 747	82.69 746	32.69 745	90.10 745	60.10 746	84.41 746	129.53 747	52.52 744	50.16 744	15.10 730	18.00 735	9.63 725	0.94 675	40.09 745

MultiAttention	2.38 687	0.50 380	1.93 418	1.80 693	2.56 704	10.86 714	2.30 703	1.22 654	0.80 583	0.62 524	1.16 638	1.13 646	0.56 531	16.09 725	1.18 605	0.20 579	0.09 287	0.43 654	1.62 706	0.94 675	1.58 701

BEATNet-Init1	12.10 719	11.19 718	27.29 740	2.99 707	3.51 705	21.84 733	11.10 719	14.34 726	13.83 724	20.34 730	20.33 730	26.35 742	20.03 728	19.06 731	14.80 727	1.74 702	1.81 705	2.05 709	2.49 713	3.69 712	3.12 712

LE_ROB	4.43 705	1.35 664	9.38 707	2.79 706	3.93 706	2.43 694	3.46 711	2.68 699	11.19 714	11.66 720	4.73 708	5.26 706	10.46 716	4.50 704	9.49 715	0.82 676	0.69 684	1.34 696	0.98 694	0.75 665	0.76 663

HanzoNet	7.64 710	2.86 710	5.05 690	7.01 714	3.97 707	2.18 689	1.34 686	3.37 708	4.05 704	13.17 721	10.58 714	10.73 716	16.52 726	8.45 713	10.51 719	10.48 726	9.72 728	5.59 720	13.46 728	6.84 719	6.83 718

DGSMNet	2.89 695	0.63 444	3.18 657	3.43 710	4.17 708	2.57 695	6.98 717	0.97 588	0.83 594	0.56 451	1.86 667	0.79 560	0.62 564	1.64 547	1.39 624	4.61 713	5.01 718	5.17 718	4.71 718	4.44 715	4.19 714

GCAPDPT-zeroshot	1.09 638	0.30 202	8.70 705	3.22 708	5.88 709	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.19 401

GCAP-BAT	1.13 641	0.30 202	9.45 708	3.22 708	5.97 710	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.17 364

DispFullNet	1.67 674	2.10 700	5.22 691	1.53 686	8.90 711	0.86 602	0.31 446	0.96 579	0.96 623	1.37 668	1.01 621	1.13 646	1.98 685	1.51 525	0.91 559	0.54 660	0.31 631	1.18 689	0.63 678	1.13 682	0.80 666

USTest	8.10 711	7.17 715	8.96 706	9.25 716	9.05 712	15.27 717	23.78 725	9.96 720	9.47 713	5.94 710	6.75 710	7.80 712	7.48 712	8.83 714	11.21 720	2.21 707	3.56 715	2.86 714	3.20 716	5.02 716	4.16 713

light-stereo	8.15 712	2.75 709	9.83 710	12.24 720	9.63 713	19.16 726	0.44 553	6.84 715	3.57 703	13.44 722	22.94 740	23.04 732	1.65 676	17.20 729	7.61 712	3.06 710	2.25 713	0.42 651	0.52 661	4.07 713	2.31 708

PML	23.15 728	16.83 723	7.78 703	5.49 712	9.93 714	51.13 744	104.50 746	5.76 712	13.62 722	37.30 746	105.93 746	30.86 743	23.50 734	12.07 717	7.87 713	6.30 717	2.12 711	6.32 723	2.43 711	10.44 724	2.90 711

DGTPSM_ROB	8.89 714	5.62 712	12.25 716	5.92 713	11.32 715	8.54 711	24.18 726	6.40 713	13.49 720	5.15 707	11.46 718	6.19 710	10.92 718	7.00 710	13.72 721	4.47 712	7.65 719	3.92 716	7.45 723	4.38 714	7.87 722

DPSMNet_ROB	9.48 716	5.64 713	13.01 720	8.82 715	11.82 716	8.54 711	24.20 727	6.41 714	13.65 723	5.32 709	11.47 719	6.33 711	10.92 718	7.69 711	13.89 722	7.25 724	8.19 723	5.06 717	7.78 724	5.31 717	8.26 723

TCMNet-wrong-test	5.51 708	6.62 714	6.20 699	13.02 724	11.90 717	7.14 709	5.53 716	6.99 716	1.44 665	2.65 696	3.10 695	8.37 713	5.95 710	4.75 705	6.05 707	3.07 711	0.98 698	2.38 711	1.99 709	6.62 718	5.43 716

iinet-test	11.61 717	10.56 716	11.80 713	12.17 718	12.09 718	18.69 721	26.70 731	13.53 722	13.46 718	9.91 713	10.28 712	11.17 718	11.16 720	12.37 719	14.43 723	6.71 720	7.85 720	6.13 721	6.95 719	8.33 720	7.85 720

IINet	11.61 717	10.56 716	11.80 713	12.17 718	12.09 718	18.69 721	26.70 731	13.53 722	13.46 718	9.91 713	10.28 712	11.17 718	11.16 720	12.37 719	14.43 723	6.71 720	7.85 720	6.13 721	6.95 719	8.33 720	7.85 720

LRCNet_RVC	13.74 724	19.30 724	12.75 719	19.46 727	12.69 720	1.86 675	0.41 531	12.33 721	1.05 634	15.77 725	18.83 729	12.62 724	8.70 715	12.21 718	9.62 716	22.22 736	8.37 726	25.85 738	24.01 738	19.32 735	17.44 735

DPSM_ROB	12.34 720	11.21 720	12.51 717	12.91 722	12.80 721	19.84 730	28.28 734	14.38 728	14.28 725	10.58 717	11.26 716	12.03 722	11.85 723	13.15 723	15.34 728	7.11 722	8.31 724	6.50 724	7.35 721	8.84 722	8.31 724

DPSM	12.34 720	11.21 720	12.51 717	12.91 722	12.80 721	19.84 730	28.28 734	14.38 728	14.28 725	10.58 717	11.26 716	12.03 722	11.85 723	13.15 723	15.34 728	7.11 722	8.31 724	6.50 724	7.35 721	8.84 722	8.31 724

U	3.37 702	0.17 3	0.91 115	0.26 189	13.79 723	19.19 727	0.15 44	0.41 89	0.31 39	0.17 42	0.18 54	0.27 211	0.15 53	0.21 10	0.16 37	0.09 145	0.06 24	17.88 734	12.81 727	0.10 109	0.08 51

DPSimNet_ROB	17.97 725	20.20 731	24.98 733	17.62 725	15.92 724	21.53 732	21.00 724	13.70 724	15.61 727	23.89 742	14.69 721	22.87 730	24.58 742	12.70 722	14.56 725	18.48 735	12.91 729	20.21 736	12.05 726	17.76 725	14.17 727

HaxPig	19.86 726	22.40 732	22.34 727	17.95 726	17.95 725	11.77 715	11.89 720	16.02 730	15.89 728	21.10 732	21.41 731	18.74 729	18.39 727	20.08 732	19.69 730	23.63 740	23.22 739	24.06 737	23.69 737	23.00 736	23.95 737

EKT-Stereo	1.47 667	0.49 372	1.93 418	2.57 704	19.31 726	0.55 325	0.22 233	0.69 335	0.42 201	0.38 280	0.36 251	0.43 340	0.27 271	0.69 400	0.26 239	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.16 463	0.20 385	0.15 310

MEDIAN_ROB	23.96 729	27.05 741	26.39 738	22.16 728	22.13 727	16.12 719	13.97 721	20.24 731	20.05 730	25.50 743	25.31 741	22.96 731	22.63 732	24.39 733	23.24 734	28.20 741	27.23 743	28.62 739	27.75 741	27.50 737	27.76 740

AVERAGE_ROB	26.93 738	30.34 742	29.27 741	25.82 729	25.34 728	19.48 729	15.17 722	23.55 735	23.00 737	28.45 744	27.87 742	26.25 741	25.86 743	26.96 742	25.55 735	31.30 742	30.07 744	31.76 740	30.81 742	30.79 741	30.93 741

CasAABBNet	24.81 732	22.53 733	24.83 732	26.08 730	25.74 729	39.86 738	57.06 740	28.87 739	28.83 741	21.16 737	22.54 736	24.22 737	23.89 739	26.38 734	30.87 738	14.25 727	16.71 734	13.09 726	14.81 730	17.78 726	16.71 729

Hybrid-DGEV	24.86 734	22.58 737	25.22 736	26.11 733	25.76 730	39.92 740	57.06 740	29.03 743	29.01 745	21.12 733	22.64 737	24.13 734	23.91 740	26.46 739	30.82 736	14.27 731	16.70 733	13.09 726	14.83 734	17.78 726	16.71 729

RAFT-FEzeroshot	24.80 730	22.55 735	24.73 730	26.10 731	25.76 730	39.84 736	57.07 742	28.84 736	28.79 739	21.14 734	22.48 734	24.18 735	23.88 736	26.38 734	30.87 738	14.26 728	16.71 734	13.09 726	14.82 731	17.79 729	16.72 732

RAFT-FE	24.80 730	22.55 735	24.73 730	26.10 731	25.76 730	39.84 736	57.07 742	28.84 736	28.79 739	21.14 734	22.48 734	24.18 735	23.88 736	26.38 734	30.87 738	14.26 728	16.71 734	13.09 726	14.82 731	17.79 729	16.72 732

FlowAnything	24.85 733	22.54 734	25.10 734	26.11 733	25.76 730	39.86 738	57.00 737	28.89 740	28.87 742	21.31 739	22.68 739	24.22 737	23.87 735	26.39 737	30.89 742	14.26 728	16.78 738	13.10 730	14.90 735	17.78 726	16.69 728

Selective-RAFT-Error	24.87 735	22.59 738	25.14 735	26.13 735	25.82 734	39.93 741	57.03 738	28.97 741	28.95 743	21.21 738	22.65 738	24.25 739	23.98 741	26.43 738	30.83 737	14.27 731	16.71 734	13.10 730	14.82 731	17.82 731	16.76 734

Anonymous_1	22.91 727	11.20 719	12.13 715	12.75 721	26.28 735	19.43 728	27.92 733	14.08 725	13.61 721	14.96 724	10.58 714	11.26 720	11.19 722	12.55 721	14.57 726	38.28 743	7.88 722	34.96 741	63.99 743	89.57 746	10.94 726

fast-reg	25.26 736	22.76 740	26.49 739	26.66 736	27.60 736	41.51 743	57.03 738	28.84 736	28.98 744	20.78 731	22.21 732	23.55 733	23.30 733	26.97 743	31.44 743	14.39 734	16.67 732	15.16 733	15.84 736	18.23 734	16.71 729

LSM	3.31 701	1.11 627	5.29 693	9.40 717	30.65 737	0.84 596	1.12 675	0.91 534	1.22 651	1.36 665	2.19 675	0.93 608	0.83 611	1.66 549	0.90 558	0.21 587	0.31 631	0.24 611	0.28 575	0.39 603	6.33 717

DLNR-FE	13.43 722	20.01 727	23.53 728	121.73 745	33.87 738	0.46 201	0.15 44	8.09 718	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.75 414	0.29 278	6.68 719	0.26 615	0.09 166	0.38 631	50.82 745	0.18 384

DLNR_Zeroshot_test	13.43 722	19.94 726	23.55 729	121.61 744	35.03 739	0.46 201	0.15 44	8.02 717	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.76 418	0.29 278	6.42 718	0.26 615	0.09 166	0.38 631	50.13 744	0.18 384

xxxxx1	28.96 739	20.11 728	14.07 722	49.74 738	39.15 740	18.98 723	26.64 728	21.94 732	20.21 731	16.45 726	17.48 726	18.36 726	21.56 729	16.21 726	20.88 731	23.07 737	26.55 740	66.40 744	78.70 744	30.27 738	32.51 742

tt_ll	28.96 739	20.11 728	14.07 722	49.74 738	39.15 740	18.98 723	26.64 728	21.94 732	20.21 731	16.45 726	17.48 726	18.36 726	21.56 729	16.21 726	20.88 731	23.07 737	26.55 740	66.40 744	78.70 744	30.27 738	32.51 742

ff	28.96 739	20.11 728	14.07 722	49.74 738	39.15 740	18.98 723	26.64 728	21.94 732	20.21 731	16.45 726	17.48 726	18.36 726	21.56 729	16.21 726	20.88 731	23.07 737	26.55 740	66.40 744	78.70 744	30.27 738	32.51 742

RSGM-EC	41.56 742	31.72 743	19.92 725	51.66 741	47.86 743	38.70 734	61.61 744	33.83 744	22.80 735	23.45 740	29.29 743	43.76 744	35.31 744	66.76 744	70.17 745	66.40 745	37.60 745	48.67 742	25.68 739	48.86 742	27.21 738

acva	41.56 742	31.72 743	19.92 725	51.66 741	47.86 743	38.70 734	61.61 744	33.83 744	22.80 735	23.45 740	29.29 743	43.76 744	35.31 744	66.76 744	70.17 745	66.40 745	37.60 745	48.67 742	25.68 739	48.86 742	27.21 738

LSM0	26.58 737	22.63 739	25.88 737	30.13 737	52.21 745	39.94 742	56.74 736	28.97 741	28.72 738	21.14 734	22.26 733	24.43 740	23.88 736	26.54 741	30.87 738	14.32 733	16.55 731	13.12 732	14.71 729	17.92 732	20.60 736

test_example2	115.39 745	123.23 746	94.57 744	115.52 743	123.55 746	101.63 745	114.33 747	53.41 746	99.48 747	134.90 747	135.05 747	85.83 747	85.11 747	111.32 746	106.15 747	152.55 747	205.26 747	99.78 747	114.96 747	140.96 747	110.20 746

ccccc		297.21 747		374.70 746	380.44 747	203.92 747		216.32 748		203.37 748		215.01 748		312.78 748		412.57 748	356.13 748	256.09 748	227.69 748	428.88 748

GS-Stereo							0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 668

ASD4		19.65 725

Low-res two-view benchmark