Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.17 1	0.14 8	0.23 2	0.28 3	0.15 5	0.17 13	0.18 13	0.28 15	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 51	0.17 20	0.23 1	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

Foundation-i32	0.17 1	0.14 8	0.23 2	0.28 3	0.13 1	0.15 4	0.19 27	0.27 7	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 62	0.19 44	0.24 2	0.21 40	0.13 104	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.09 1

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 88	0.20 129	0.16 9	0.22 98	0.21 1	0.23 25	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 67	0.10 9	0.09 18	0.14 159	0.13 232	0.10 5	0.11 59

PipStereo	0.18 4	0.14 8	0.25 7	0.29 8	0.15 5	0.14 2	0.19 27	0.28 15	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.29 130	0.19 44	0.27 9	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.11 59

PSi22b	0.18 4	0.14 8	0.25 7	0.29 8	0.15 5	0.15 4	0.18 13	0.27 7	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.31 149	0.20 66	0.26 5	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 88	0.23 226	0.16 9	0.19 27	0.21 1	0.23 25	0.24 59	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 103	0.21 40	0.11 31	0.09 18	0.15 214	0.14 273	0.10 5	0.10 6

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 8	0.29 59	0.31 36	0.21 158	0.19 21	0.19 27	0.30 18	0.20 15	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 20	0.35 93	0.20 23	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.10 6

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 8	0.26 26	0.31 36	0.17 28	0.24 56	0.17 3	0.27 7	0.15 3	0.18 11	0.19 17	0.22 51	0.14 2	0.32 54	0.19 5	0.13 104	0.09 18	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 8	0.28 46	0.34 100	0.17 28	0.24 56	0.17 3	0.27 7	0.13 1	0.18 11	0.14 2	0.23 62	0.15 8	0.32 54	0.20 23	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.09 8	0.10 5	0.10 6

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 8	0.28 46	0.34 100	0.16 13	0.26 85	0.17 3	0.31 23	0.15 3	0.19 16	0.15 4	0.23 62	0.15 8	0.32 54	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 100	0.09 8	0.10 5	0.10 6

FoundationStereo	0.18 4	0.15 46	0.26 26	0.31 36	0.17 28	0.23 48	0.20 46	0.24 5	0.16 6	0.19 16	0.16 8	0.21 42	0.19 44	0.27 9	0.22 67	0.14 158	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.10 5	0.10 6

mm2	0.19 12	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.19 86	0.15 4	0.19 27	0.33 30	0.26 46	0.16 3	0.20 21	0.29 130	0.19 44	0.31 43	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

mm1	0.19 12	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.19 86	0.15 4	0.19 27	0.27 7	0.26 46	0.16 3	0.20 21	0.29 130	0.19 44	0.31 43	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

LACA1	0.19 12	0.16 74	0.27 34	0.29 8	0.14 2	0.26 85	0.22 98	0.27 7	0.19 10	0.20 19	0.16 8	0.19 25	0.18 29	0.31 43	0.21 40	0.14 158	0.10 69	0.11 4	0.10 71	0.11 33	0.10 6

S2M2_XL	0.19 12	0.18 149	0.28 46	0.27 2	0.20 129	0.15 4	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 28	0.26 78	0.17 6	0.17 20	0.24 2	0.21 40	0.17 345	0.16 457	0.15 214	0.14 273	0.15 248	0.12 125
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 8	0.30 71	0.31 36	0.20 129	0.20 24	0.18 13	0.33 30	0.22 21	0.19 16	0.15 4	0.20 34	0.18 29	0.34 84	0.20 23	0.13 104	0.09 18	0.13 100	0.09 8	0.11 33	0.09 1

LGCAT	0.20 17	0.14 8	0.25 7	0.29 8	0.19 86	0.14 2	0.19 27	0.24 5	0.19 10	0.27 95	0.20 21	0.20 34	0.21 80	0.34 84	0.22 67	0.23 521	0.19 534	0.11 4	0.14 273	0.10 5	0.19 411

MCSU-Stereo	0.20 17	0.13 2	0.25 7	0.31 36	0.14 2	0.34 222	0.24 129	0.32 25	0.20 15	0.27 95	0.35 158	0.22 51	0.17 20	0.29 20	0.21 40	0.11 31	0.09 18	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.11 59

derf	0.20 17	0.15 46	0.28 46	0.32 63	0.19 86	0.21 32	0.18 13	0.31 23	0.26 46	0.18 11	0.21 31	0.27 117	0.18 29	0.33 69	0.21 40	0.12 55	0.11 196	0.11 4	0.09 8	0.09 1	0.11 59

qqai	0.20 17	0.15 46	0.30 71	0.32 63	0.19 86	0.22 35	0.18 13	0.32 25	0.27 61	0.18 11	0.20 21	0.28 124	0.18 29	0.34 84	0.21 40	0.13 104	0.11 196	0.12 47	0.09 8	0.09 1	0.11 59

MGA	0.20 17	0.14 8	0.29 59	0.30 20	0.20 129	0.29 139	0.18 13	0.36 53	0.27 61	0.20 19	0.22 39	0.19 25	0.15 8	0.31 43	0.21 40	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.12 125

CAR	0.20 17	0.14 8	0.28 46	0.30 20	0.19 86	0.26 85	0.18 13	0.42 100	0.28 65	0.23 49	0.26 78	0.17 6	0.14 2	0.30 29	0.22 67	0.12 55	0.09 18	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.12 125

MSE-Stereo	0.20 17	0.14 8	0.28 46	0.30 20	0.19 86	0.26 85	0.18 13	0.42 100	0.28 65	0.20 19	0.26 78	0.17 6	0.14 2	0.31 43	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.12 125

monster-pro	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.16 13	0.22 35	0.21 73	0.39 65	0.34 123	0.20 19	0.25 64	0.17 6	0.15 8	0.40 133	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

DepthFocus	0.20 17	0.13 2	0.31 82	0.29 8	0.24 278	0.18 15	0.20 46	0.27 7	0.18 8	0.24 59	0.25 64	0.15 1	0.18 29	0.27 9	0.19 5	0.15 238	0.12 281	0.17 300	0.17 399	0.13 137	0.10 6

GeoVLM	0.20 17	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.19 86	0.28 122	0.19 27	0.33 30	0.26 46	0.21 28	0.20 21	0.29 130	0.21 80	0.30 29	0.22 67	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.11 59

Test_v1	0.20 17	0.14 8	0.23 2	0.29 8	0.18 50	0.24 56	0.21 73	0.41 92	0.32 107	0.21 28	0.22 39	0.17 6	0.18 29	0.35 93	0.20 23	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.10 5	0.10 6

MatchStereo	0.20 17	0.14 8	0.25 7	0.28 3	0.15 5	0.17 13	0.20 46	0.35 49	0.29 74	0.21 28	0.36 166	0.18 17	0.17 20	0.33 69	0.25 142	0.14 158	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.11 59
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 17	0.14 8	0.26 26	0.26 1	0.15 5	0.34 222	0.17 3	0.41 92	0.22 21	0.21 28	0.21 31	0.20 34	0.25 123	0.33 69	0.25 142	0.13 104	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.12 88	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 17	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.20 129	0.28 122	0.19 27	0.33 30	0.26 46	0.21 28	0.20 21	0.28 124	0.21 80	0.31 43	0.22 67	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

HiDET	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.30 20	0.19 86	0.24 56	0.19 27	0.39 65	0.27 61	0.21 28	0.23 46	0.27 117	0.17 20	0.32 54	0.24 118	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.11 59

CSFM-Stereo	0.20 17	0.14 8	0.24 6	0.31 36	0.17 28	0.29 139	0.20 46	0.40 83	0.24 32	0.23 49	0.21 31	0.26 104	0.21 80	0.32 54	0.21 40	0.13 104	0.12 281	0.12 47	0.09 8	0.10 5	0.10 6

MonStereo	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.16 13	0.22 35	0.21 73	0.39 65	0.34 123	0.20 19	0.25 64	0.18 17	0.15 8	0.40 133	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 17	0.14 8	0.29 59	0.34 100	0.19 86	0.18 15	0.21 73	0.34 45	0.24 32	0.25 69	0.34 152	0.22 51	0.27 156	0.28 13	0.22 67	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.16 13	0.22 35	0.21 73	0.39 65	0.34 123	0.20 19	0.25 64	0.17 6	0.15 8	0.40 133	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.17 28	0.20 24	0.17 3	0.43 106	0.24 32	0.23 49	0.21 31	0.17 6	0.16 18	0.46 191	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.11 4	0.08 1	0.10 5	0.12 125

MLG-Stereo_test3	0.20 17	0.14 8	0.28 46	0.33 88	0.17 28	0.38 270	0.18 13	0.32 25	0.22 21	0.25 69	0.16 8	0.25 95	0.17 20	0.32 54	0.21 40	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.11 59

LGtest1	0.20 17	0.15 46	0.30 71	0.35 132	0.17 28	0.26 85	0.17 3	0.33 30	0.21 19	0.21 28	0.16 8	0.23 62	0.21 80	0.33 69	0.20 23	0.15 238	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.11 59

MonSter	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.16 13	0.22 35	0.21 73	0.39 65	0.34 123	0.20 19	0.25 64	0.18 17	0.15 8	0.39 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

dual_stereo	0.20 17	0.15 46	0.27 34	0.32 63	0.17 28	0.16 9	0.20 46	0.30 18	0.21 19	0.24 59	0.20 21	0.25 95	0.14 2	0.55 261	0.25 142	0.14 158	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.10 5	0.10 6

depth_test_26	0.21 41	0.15 46	0.29 59	0.31 36	0.20 129	0.16 9	0.20 46	0.30 18	0.23 25	0.27 95	0.37 172	0.22 51	0.15 8	0.30 29	0.20 23	0.18 389	0.14 400	0.15 214	0.15 306	0.15 248	0.15 275

PointNet	0.21 41	0.15 46	0.27 34	0.32 63	0.19 86	0.29 139	0.24 129	0.27 7	0.28 65	0.16 3	0.24 57	0.29 130	0.19 44	0.35 93	0.20 23	0.13 104	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.11 33	0.10 6

LiteMatch*	0.21 41	0.15 46	0.33 103	0.31 36	0.23 226	0.24 56	0.21 73	0.33 30	0.33 115	0.21 28	0.19 17	0.24 82	0.21 80	0.32 54	0.21 40	0.13 104	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.11 33	0.12 125

LACA3	0.21 41	0.18 149	0.27 34	0.29 8	0.15 5	0.32 191	0.25 151	0.30 18	0.22 21	0.24 59	0.21 31	0.21 42	0.22 95	0.45 181	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.09 1

LACA2	0.21 41	0.16 74	0.28 46	0.30 20	0.15 5	0.29 139	0.29 234	0.32 25	0.23 25	0.22 42	0.23 46	0.28 124	0.20 66	0.35 93	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.10 1	0.09 8	0.13 137	0.10 6

BridgeDepth	0.21 41	0.15 46	0.27 34	0.35 132	0.14 2	0.38 270	0.26 176	0.30 18	0.23 25	0.18 11	0.19 17	0.28 124	0.30 223	0.32 54	0.22 67	0.11 31	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.11 33	0.11 59
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.21 41	0.16 74	0.29 59	0.34 100	0.19 86	0.23 48	0.18 13	0.43 106	0.35 134	0.23 49	0.22 39	0.19 25	0.18 29	0.29 20	0.23 97	0.14 158	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.10 5	0.11 59

4.5_new	0.21 41	0.20 241	0.31 82	0.31 36	0.18 50	0.24 56	0.26 176	0.34 45	0.29 74	0.33 157	0.29 108	0.19 25	0.19 44	0.30 29	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.12 47	0.11 143	0.14 191	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 241	0.31 82	0.31 36	0.18 50	0.24 56	0.26 176	0.34 45	0.29 74	0.33 157	0.29 108	0.19 25	0.19 44	0.30 29	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.12 47	0.11 143	0.14 191	0.10 6

IGEV	0.21 41	0.13 2	0.25 7	0.31 36	0.20 129	0.22 35	0.19 27	0.42 100	0.30 87	0.22 42	0.34 152	0.20 34	0.15 8	0.32 54	0.19 5	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.10 5	0.10 6

LCMNet	0.22 51	0.14 8	0.26 26	0.30 20	0.20 129	0.26 85	0.19 27	0.40 83	0.45 222	0.21 28	0.21 31	0.27 117	0.18 29	0.38 118	0.24 118	0.12 55	0.12 281	0.11 4	0.09 8	0.09 1	0.11 59

asda	0.22 51	0.19 196	0.31 82	0.32 63	0.18 50	0.24 56	0.23 121	0.38 62	0.29 74	0.28 112	0.24 57	0.18 17	0.23 106	0.41 140	0.22 67	0.09 1	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

asd	0.22 51	0.18 149	0.31 82	0.32 63	0.18 50	0.26 85	0.22 98	0.37 59	0.25 39	0.32 150	0.23 46	0.19 25	0.23 106	0.46 191	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.10 6

4.25_new	0.22 51	0.22 322	0.34 121	0.32 63	0.19 86	0.31 171	0.28 215	0.33 30	0.25 39	0.30 134	0.28 97	0.21 42	0.26 144	0.35 93	0.25 142	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

4.5w_new	0.22 51	0.22 322	0.34 121	0.32 63	0.19 86	0.31 171	0.28 215	0.33 30	0.25 39	0.30 134	0.28 97	0.21 42	0.26 144	0.35 93	0.25 142	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 51	0.22 322	0.34 121	0.32 63	0.19 86	0.31 171	0.28 215	0.33 30	0.25 39	0.30 134	0.28 97	0.21 42	0.26 144	0.35 93	0.25 142	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

4w-stereo	0.22 51	0.19 196	0.33 103	0.31 36	0.18 50	0.29 139	0.20 46	0.33 30	0.23 25	0.33 157	0.24 57	0.21 42	0.28 177	0.42 152	0.23 97	0.09 1	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.11 33	0.10 6

2.5w	0.22 51	0.18 149	0.34 121	0.32 63	0.18 50	0.31 171	0.27 191	0.33 30	0.24 32	0.29 124	0.35 158	0.18 17	0.19 44	0.41 140	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.10 6

2.75w_new	0.22 51	0.18 149	0.30 71	0.29 8	0.18 50	0.23 48	0.33 325	0.37 59	0.29 74	0.36 180	0.27 87	0.18 17	0.25 123	0.37 108	0.24 118	0.11 31	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

monsters	0.22 51	0.14 8	0.28 46	0.32 63	0.19 86	0.24 56	0.19 27	0.46 135	0.34 123	0.37 186	0.30 119	0.16 3	0.20 66	0.45 181	0.20 23	0.12 55	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.11 59

111111	0.22 51	0.15 46	0.29 59	0.37 203	0.23 226	0.21 32	0.19 27	0.46 135	0.29 74	0.20 19	0.20 21	0.29 130	0.14 2	0.44 171	0.22 67	0.14 158	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.12 88	0.12 125

LG-G_1	0.22 51	0.14 8	0.31 82	0.34 100	0.16 13	0.52 378	0.17 3	0.36 53	0.20 15	0.21 28	0.22 39	0.26 104	0.19 44	0.37 108	0.20 23	0.14 158	0.10 69	0.13 100	0.09 8	0.11 33	0.11 59

LG-G	0.22 51	0.14 8	0.31 82	0.34 100	0.16 13	0.52 378	0.17 3	0.36 53	0.20 15	0.21 28	0.22 39	0.26 104	0.19 44	0.37 108	0.20 23	0.14 158	0.10 69	0.13 100	0.09 8	0.11 33	0.11 59

SGD-Stereo	0.22 51	0.16 74	0.28 46	0.32 63	0.16 13	0.28 122	0.20 46	0.39 65	0.29 74	0.25 69	0.29 108	0.21 42	0.27 156	0.38 118	0.27 192	0.16 292	0.09 18	0.13 100	0.11 143	0.13 137	0.11 59

StereoAnything_RVC	0.22 51	0.85 661	0.41 236	0.28 3	0.16 13	0.23 48	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 80	0.32 54	0.19 5	0.16 292	0.09 18	0.12 47	0.09 8	0.16 318	0.10 6

IGEV-Stereo++	0.22 51	0.16 74	0.29 59	0.38 230	0.20 129	0.22 35	0.18 13	0.44 115	0.36 141	0.23 49	0.29 108	0.24 82	0.17 20	0.28 13	0.23 97	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.12 88	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 67	0.16 74	0.41 236	0.34 100	0.18 50	0.23 48	0.25 151	0.46 135	0.25 39	0.27 95	0.27 87	0.22 51	0.30 223	0.33 69	0.21 40	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.11 59

aanet-new-16k	0.23 67	0.17 102	0.38 197	0.37 203	0.17 28	0.26 85	0.18 13	0.44 115	0.38 157	0.28 112	0.24 57	0.25 95	0.26 144	0.31 43	0.22 67	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 67	0.15 46	0.30 71	0.36 171	0.19 86	0.25 77	0.25 151	0.45 123	0.39 167	0.26 80	0.43 198	0.23 62	0.27 156	0.26 5	0.22 67	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 67	0.17 102	0.39 211	0.34 100	0.18 50	0.25 77	0.24 129	0.47 150	0.28 65	0.24 59	0.35 158	0.20 34	0.25 123	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.13 185

DispViT+	0.23 67	0.15 46	0.29 59	0.30 20	0.18 50	0.18 15	0.20 46	0.61 239	0.45 222	0.29 124	0.26 78	0.23 62	0.18 29	0.47 205	0.24 118	0.13 104	0.10 69	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.11 59

AdaDepth	0.23 67	0.18 149	0.36 165	0.38 230	0.19 86	0.33 209	0.22 98	0.35 49	0.24 32	0.22 42	0.21 31	0.20 34	0.19 44	0.59 299	0.21 40	0.10 9	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.11 33	0.13 185

qwe	0.23 67	0.18 149	0.30 71	0.31 36	0.18 50	0.29 139	0.22 98	0.39 65	0.33 115	0.37 186	0.30 119	0.20 34	0.22 95	0.45 181	0.22 67	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.10 6

2.25w	0.23 67	0.19 196	0.35 141	0.31 36	0.18 50	0.30 154	0.18 13	0.34 45	0.32 107	0.33 157	0.37 172	0.20 34	0.25 123	0.47 205	0.25 142	0.10 9	0.09 18	0.11 4	0.10 71	0.10 5	0.12 125

3.75w	0.23 67	0.17 102	0.33 103	0.32 63	0.19 86	0.42 320	0.24 129	0.36 53	0.26 46	0.33 157	0.28 97	0.17 6	0.25 123	0.38 118	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.11 33	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 67	0.18 149	0.31 82	0.31 36	0.18 50	0.27 106	0.22 98	0.39 65	0.30 87	0.33 157	0.27 87	0.24 82	0.29 198	0.52 246	0.25 142	0.09 1	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.11 59

2w_stereo	0.23 67	0.19 196	0.33 103	0.33 88	0.17 28	0.28 122	0.37 396	0.40 83	0.36 141	0.33 157	0.33 140	0.17 6	0.21 80	0.30 29	0.23 97	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.11 59

monsterstereo	0.23 67	0.15 46	0.28 46	0.35 132	0.19 86	0.22 35	0.20 46	0.38 62	0.37 152	0.34 170	0.40 187	0.19 25	0.19 44	0.46 191	0.22 67	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.13 137	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 67	0.15 46	0.33 103	0.30 20	0.23 226	0.20 24	0.26 176	0.35 49	0.34 123	0.21 28	0.31 126	0.22 51	0.21 80	0.50 230	0.22 67	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.13 137	0.12 125
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.23 67	0.16 74	0.29 59	0.34 100	0.20 129	0.59 432	0.20 46	0.32 25	0.31 96	0.23 49	0.19 17	0.18 17	0.18 29	0.42 152	0.22 67	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.12 125

Anonymus	0.24 81	0.15 46	0.30 71	0.38 230	0.23 226	0.31 171	0.22 98	0.40 83	0.33 115	0.23 49	0.20 21	0.38 208	0.28 177	0.46 191	0.24 118	0.13 104	0.10 69	0.14 159	0.13 232	0.12 88	0.14 231

aanet-new-90k	0.24 81	0.17 102	0.60 452	0.35 132	0.18 50	0.33 209	0.27 191	0.40 83	0.28 65	0.20 19	0.25 64	0.21 42	0.35 280	0.48 215	0.18 2	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.14 191	0.09 1

aanet-new-70k	0.24 81	0.16 74	0.50 349	0.36 171	0.17 28	0.38 270	0.25 151	0.40 83	0.26 46	0.23 49	0.31 126	0.24 82	0.34 265	0.45 181	0.18 2	0.10 9	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.13 137	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 81	0.17 102	0.52 382	0.35 132	0.18 50	0.37 262	0.21 73	0.39 65	0.26 46	0.25 69	0.28 97	0.26 104	0.34 265	0.25 4	0.21 40	0.11 31	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.10 6

aanet-new-36k	0.24 81	0.17 102	0.35 141	0.36 171	0.17 28	0.34 222	0.24 129	0.43 106	0.30 87	0.26 80	0.24 57	0.25 95	0.35 280	0.44 171	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 81	0.17 102	0.44 279	0.35 132	0.16 13	0.25 77	0.25 151	0.46 135	0.38 157	0.26 80	0.27 87	0.24 82	0.34 265	0.29 20	0.21 40	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.10 6

aanet-32k-new	0.24 81	0.17 102	0.35 141	0.37 203	0.18 50	0.25 77	0.27 191	0.35 49	0.31 96	0.28 112	0.30 119	0.23 62	0.34 265	0.43 160	0.19 5	0.14 158	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.15 248	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 81	0.16 74	0.36 165	0.36 171	0.18 50	0.38 270	0.21 73	0.43 106	0.26 46	0.28 112	0.23 46	0.34 175	0.34 265	0.32 54	0.19 5	0.12 55	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.13 137	0.11 59

aanet-new-30k	0.24 81	0.16 74	0.36 165	0.36 171	0.18 50	0.38 270	0.21 73	0.43 106	0.26 46	0.28 112	0.23 46	0.34 175	0.34 265	0.32 54	0.19 5	0.12 55	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.13 137	0.11 59

aanet-new-28k	0.24 81	0.18 149	0.48 327	0.36 171	0.17 28	0.32 191	0.23 121	0.38 62	0.28 65	0.28 112	0.23 46	0.29 130	0.33 254	0.31 43	0.22 67	0.13 104	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.16 318	0.13 185

aanet-new-24k	0.24 81	0.17 102	0.33 103	0.36 171	0.18 50	0.39 286	0.24 129	0.39 65	0.31 96	0.30 134	0.28 97	0.26 104	0.31 235	0.31 43	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.11 59

aanet-new-22k	0.24 81	0.16 74	0.36 165	0.36 171	0.18 50	0.30 154	0.19 27	0.48 156	0.42 199	0.26 80	0.24 57	0.26 104	0.29 198	0.33 69	0.23 97	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.12 88	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 81	0.15 46	0.35 141	0.34 100	0.19 86	0.20 24	0.33 325	0.53 186	0.43 211	0.26 80	0.33 140	0.19 25	0.29 198	0.29 20	0.22 67	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.10 6

Foundation-i1c-attn	0.24 81	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 13	0.35 232	0.27 191	0.49 158	0.29 74	0.30 134	0.35 158	0.41 237	0.30 223	0.35 93	0.25 142	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.10 5	0.11 59

WQFJA1++	0.24 81	0.16 74	0.30 71	0.31 36	0.21 158	0.34 222	0.17 3	0.39 65	0.18 8	0.26 80	0.30 119	0.29 130	0.28 177	0.41 140	0.23 97	0.16 292	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.31 572	0.12 125

GEAStereo	0.24 81	0.16 74	0.31 82	0.35 132	0.26 349	0.35 232	0.29 234	0.46 135	0.30 87	0.27 95	0.29 108	0.24 82	0.20 66	0.33 69	0.22 67	0.18 389	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.13 185

GSStereo	0.24 81	0.16 74	0.31 82	0.35 132	0.26 349	0.35 232	0.29 234	0.50 167	0.29 74	0.30 134	0.29 108	0.23 62	0.20 66	0.33 69	0.22 67	0.16 292	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.13 185

Zero-FE251	0.24 81	0.17 102	0.33 103	0.34 100	0.20 129	0.44 338	0.19 27	0.40 83	0.26 46	0.28 112	0.30 119	0.38 208	0.24 114	0.33 69	0.23 97	0.15 238	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.11 33	0.11 59

3.25w_new	0.24 81	0.17 102	0.34 121	0.31 36	0.18 50	0.43 327	0.20 46	0.39 65	0.32 107	0.39 207	0.29 108	0.23 62	0.27 156	0.43 160	0.23 97	0.10 9	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.11 59

3.25w	0.24 81	0.17 102	0.34 121	0.31 36	0.18 50	0.43 327	0.20 46	0.39 65	0.32 107	0.39 207	0.29 108	0.23 62	0.27 156	0.43 160	0.23 97	0.10 9	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.11 59

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 81	0.17 102	0.34 121	0.40 306	0.21 158	0.18 15	0.21 73	0.36 53	0.27 61	0.30 134	0.52 246	0.28 124	0.28 177	0.27 9	0.24 118	0.14 158	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.14 231

AIO_rvc	0.24 81	0.17 102	0.37 185	0.35 132	0.20 129	0.26 85	0.33 325	0.45 123	0.23 25	0.26 80	0.25 64	0.33 167	0.15 8	0.55 261	0.24 118	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.11 59

AIO_test	0.24 81	0.17 102	0.33 103	0.35 132	0.21 158	0.31 171	0.38 414	0.45 123	0.26 46	0.26 80	0.28 97	0.32 158	0.21 80	0.40 133	0.26 168	0.13 104	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.13 137	0.11 59

PhaseNet	0.25 104	0.17 102	0.33 103	0.36 171	0.22 185	0.32 191	0.22 98	0.47 150	0.34 123	0.22 42	0.28 97	0.38 208	0.24 114	0.43 160	0.28 215	0.13 104	0.10 69	0.15 214	0.16 339	0.13 137	0.14 231

TS12	0.25 104	0.15 46	0.31 82	0.38 230	0.17 28	0.32 191	0.25 151	0.45 123	0.24 32	0.32 150	0.51 236	0.25 95	0.27 156	0.41 140	0.31 266	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.13 137	0.12 125

aanet-new-60k	0.25 104	0.17 102	0.60 452	0.37 203	0.17 28	0.38 270	0.24 129	0.39 65	0.31 96	0.24 59	0.25 64	0.26 104	0.31 235	0.45 181	0.18 2	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.13 137	0.11 59

aanet-new-78k	0.25 104	0.17 102	0.69 499	0.36 171	0.17 28	0.26 85	0.28 215	0.39 65	0.30 87	0.22 42	0.29 108	0.23 62	0.36 294	0.43 160	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.10 6

aanet-new-12k	0.25 104	0.19 196	0.49 337	0.41 338	0.18 50	0.32 191	0.22 98	0.45 123	0.38 157	0.28 112	0.23 46	0.23 62	0.36 294	0.30 29	0.24 118	0.12 55	0.09 18	0.14 159	0.11 143	0.16 318	0.12 125

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 104	0.15 46	0.32 96	0.35 132	0.21 158	0.43 327	0.24 129	0.46 135	0.36 141	0.28 112	0.35 158	0.37 200	0.34 265	0.29 20	0.26 168	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.11 143	0.11 33	0.10 6

Foundation-i1b	0.25 104	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.16 13	0.40 295	0.28 215	0.53 186	0.26 46	0.32 150	0.33 140	0.42 248	0.29 198	0.37 108	0.24 118	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.11 143	0.11 33	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 104	0.14 8	0.25 7	0.29 8	0.16 13	0.40 295	0.29 234	0.53 186	0.28 65	0.36 180	0.36 166	0.43 261	0.30 223	0.36 103	0.23 97	0.13 104	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.11 59

LiteMatch	0.25 104	0.18 149	0.25 7	0.38 230	0.20 129	0.28 122	0.27 191	0.33 30	0.26 46	0.21 28	0.20 21	0.28 124	0.43 352	0.30 29	0.47 435	0.17 345	0.10 69	0.15 214	0.13 232	0.15 248	0.15 275

Selective-IGEV-i32	0.25 104	0.18 149	0.37 185	0.37 203	0.20 129	0.27 106	0.25 151	0.59 227	0.25 39	0.27 95	0.26 78	0.34 175	0.18 29	0.62 344	0.23 97	0.12 55	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.11 59

VIP-Stereo	0.25 104	0.18 149	0.33 103	0.32 63	0.21 158	0.63 452	0.19 27	0.33 30	0.38 157	0.24 59	0.31 126	0.27 117	0.19 44	0.49 225	0.23 97	0.13 104	0.10 69	0.13 100	0.09 8	0.12 88	0.10 6

gasm-f	0.25 104	0.17 102	0.30 71	0.35 132	0.26 349	0.25 77	0.36 381	0.46 135	0.30 87	0.27 95	0.35 158	0.24 82	0.30 223	0.37 108	0.24 118	0.18 389	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.15 248	0.13 185

MSCF	0.25 104	0.17 102	0.36 165	0.41 338	0.21 158	0.20 24	0.31 287	0.47 150	0.32 107	0.37 186	0.33 140	0.23 62	0.34 265	0.37 108	0.23 97	0.15 238	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.13 137	0.13 185

3w_stereo	0.25 104	0.20 241	0.40 226	0.33 88	0.17 28	0.32 191	0.41 468	0.42 100	0.39 167	0.33 157	0.28 97	0.16 3	0.29 198	0.35 93	0.22 67	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.12 125

1w_stereo	0.25 104	0.15 46	0.31 82	0.35 132	0.18 50	0.32 191	0.41 468	0.41 92	0.44 217	0.32 150	0.39 183	0.17 6	0.27 156	0.46 191	0.24 118	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

LG-Stereo	0.25 104	0.18 149	0.43 273	0.40 306	0.20 129	0.22 35	0.26 176	0.33 30	0.39 167	0.27 95	0.45 205	0.22 51	0.16 18	0.38 118	0.28 215	0.11 31	0.12 281	0.17 300	0.15 306	0.13 137	0.10 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 104	0.32 520	0.25 7	0.52 570	0.20 129	0.29 139	0.22 98	0.44 115	0.38 157	0.27 95	0.25 64	0.24 82	0.29 198	0.46 191	0.23 97	0.14 158	0.09 18	0.12 47	0.09 8	0.14 191	0.11 59

HUF	0.25 104	0.17 102	0.38 197	0.33 88	0.19 86	0.25 77	0.39 433	0.53 186	0.36 141	0.26 80	0.23 46	0.33 167	0.27 156	0.36 103	0.25 142	0.14 158	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.12 125

GIP-stereo	0.25 104	0.19 196	0.32 96	0.38 230	0.25 311	0.26 85	0.20 46	0.50 167	0.41 192	0.25 69	0.39 183	0.35 187	0.20 66	0.33 69	0.22 67	0.16 292	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.12 125

RAStereo	0.25 104	0.17 102	0.33 103	0.40 306	0.21 158	0.24 56	0.26 176	0.45 123	0.46 231	0.23 49	0.34 152	0.30 145	0.19 44	0.34 84	0.26 168	0.15 238	0.12 281	0.16 252	0.13 232	0.14 191	0.11 59

IGEV-Stereo+	0.25 104	0.15 46	0.28 46	0.32 63	0.19 86	0.13 1	0.17 3	0.29 17	0.30 87	0.22 42	0.15 4	0.22 51	0.22 95	0.42 152	0.22 67	0.14 158	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.15 248	1.09 687

IGEV++	0.25 104	0.17 102	0.35 141	0.40 306	0.23 226	0.24 56	0.23 121	0.56 209	0.24 32	0.29 124	0.36 166	0.30 145	0.22 95	0.33 69	0.29 233	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.10 71	0.13 137	0.14 231

Selective-IGEV	0.25 104	0.18 149	0.37 185	0.37 203	0.20 129	0.27 106	0.25 151	0.59 227	0.25 39	0.27 95	0.26 78	0.34 175	0.18 29	0.62 344	0.23 97	0.12 55	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.11 59

aanet-new-10k	0.26 127	0.18 149	0.57 434	0.39 263	0.18 50	0.44 338	0.22 98	0.46 135	0.36 141	0.27 95	0.31 126	0.26 104	0.29 198	0.29 20	0.22 67	0.13 104	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.16 318	0.11 59

aanet-new-14k	0.26 127	0.20 241	0.47 312	0.38 230	0.17 28	0.18 15	0.25 151	0.54 194	0.51 261	0.29 124	0.30 119	0.22 51	0.31 235	0.34 84	0.24 118	0.13 104	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.17 351	0.12 125

aanet-new-8k	0.26 127	0.19 196	0.36 165	0.37 203	0.21 158	0.40 295	0.28 215	0.51 173	0.42 199	0.24 59	0.25 64	0.23 62	0.33 254	0.51 241	0.22 67	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.12 88	0.11 59

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 127	0.17 102	0.36 165	0.39 263	0.20 129	0.45 348	0.28 215	0.43 106	0.36 141	0.28 112	0.38 179	0.24 82	0.35 280	0.31 43	0.25 142	0.12 55	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.13 137	0.12 125

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 127	0.14 8	0.75 526	0.34 100	0.19 86	0.28 122	0.21 73	0.41 92	0.30 87	0.25 69	0.22 39	0.23 62	0.31 235	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.61 667

gcap_with_dpt	0.26 127	0.17 102	0.35 141	0.35 132	0.21 158	0.35 232	0.35 367	0.45 123	0.42 199	0.39 207	0.54 257	0.23 62	0.22 95	0.29 20	0.24 118	0.12 55	0.09 18	0.15 214	0.12 182	0.11 33	0.11 59

DDF-Stereo	0.26 127	0.16 74	0.33 103	0.37 203	0.30 473	0.19 21	0.20 46	0.33 30	0.31 96	0.27 95	0.26 78	0.29 130	0.28 177	0.39 124	0.25 142	0.17 345	0.10 69	0.14 159	0.10 71	0.69 665	0.13 185

zero-FE	0.26 127	0.16 74	0.33 103	0.36 171	0.30 473	0.18 15	0.20 46	0.37 59	0.31 96	0.27 95	0.27 87	0.29 130	0.28 177	0.34 84	0.25 142	0.17 345	0.10 69	0.14 159	0.10 71	0.62 662	0.13 185

GASTEREO	0.26 127	0.17 102	0.35 141	0.41 338	0.21 158	0.22 35	0.30 257	0.47 150	0.32 107	0.38 195	0.33 140	0.22 51	0.33 254	0.43 160	0.24 118	0.15 238	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.13 137	0.12 125

S2M2_L	0.26 127	0.23 355	0.34 121	0.32 63	0.25 311	0.24 56	0.13 1	0.36 53	0.42 199	0.25 69	0.37 172	0.29 130	0.25 123	0.31 43	0.26 168	0.22 494	0.19 534	0.17 300	0.19 459	0.21 457	0.19 411
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.26 127	0.17 102	0.29 59	0.34 100	0.20 129	0.74 516	0.20 46	0.41 92	0.49 247	0.24 59	0.24 57	0.35 187	0.27 156	0.41 140	0.20 23	0.14 158	0.09 18	0.14 159	0.09 8	0.11 33	0.11 59

IGEV-RUCA	0.26 127	0.16 74	0.36 165	0.40 306	0.27 394	0.32 191	0.20 46	0.39 65	0.36 141	0.27 95	0.31 126	0.25 95	0.21 80	0.50 230	0.24 118	0.20 453	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.17 351	0.16 313

fffft	0.26 127	0.18 149	0.39 211	0.37 203	0.23 226	0.29 139	0.35 367	0.46 135	0.26 46	0.37 186	0.23 46	0.27 117	0.22 95	0.55 261	0.28 215	0.12 55	0.09 18	0.16 252	0.13 232	0.13 137	0.13 185
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 127	0.19 196	0.36 165	0.39 263	0.18 50	0.28 122	0.30 257	0.52 180	0.29 74	0.30 134	0.31 126	0.32 158	0.17 20	0.55 261	0.23 97	0.13 104	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.11 59

RSM++	0.26 127	0.19 196	0.36 165	0.37 203	0.21 158	0.28 122	0.29 234	0.54 194	0.34 123	0.26 80	0.23 46	0.36 197	0.21 80	0.52 246	0.24 118	0.12 55	0.11 196	0.14 159	0.12 182	0.14 191	0.11 59

RSM	0.26 127	0.19 196	0.35 141	0.37 203	0.21 158	0.27 106	0.33 325	0.55 201	0.28 65	0.26 80	0.25 64	0.38 208	0.20 66	0.59 299	0.23 97	0.12 55	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.14 191	0.11 59

gcap-zeroshot	0.26 127	0.17 102	0.34 121	0.33 88	0.23 226	0.35 232	0.31 287	0.49 158	0.48 243	0.38 195	0.50 227	0.26 104	0.20 66	0.28 13	0.25 142	0.13 104	0.09 18	0.15 214	0.12 182	0.11 33	0.11 59

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 127	0.14 8	0.75 526	0.34 100	0.19 86	0.28 122	0.21 73	0.41 92	0.30 87	0.25 69	0.22 39	0.23 62	0.31 235	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.61 667

MoCha-V2	0.26 127	0.16 74	0.30 71	0.41 338	0.18 50	0.27 106	0.26 176	0.57 215	0.28 65	0.37 186	0.27 87	0.33 167	0.34 265	0.56 271	0.23 97	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.13 137	0.13 185

testlalala	0.26 127	0.17 102	0.34 121	0.33 88	0.23 226	0.35 232	0.31 287	0.49 158	0.48 243	0.38 195	0.50 227	0.26 104	0.20 66	0.28 13	0.25 142	0.13 104	0.09 18	0.15 214	0.12 182	0.11 33	0.11 59

DF	0.27 147	0.16 74	0.41 236	0.36 171	0.19 86	0.28 122	0.25 151	0.44 115	0.29 74	0.31 145	0.49 225	0.50 304	0.22 95	0.51 241	0.21 40	0.15 238	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.13 185

aanet-new	0.27 147	0.20 241	0.38 197	0.39 263	0.26 349	0.50 363	0.25 151	0.44 115	0.31 96	0.28 112	0.27 87	0.24 82	0.37 306	0.46 191	0.22 67	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.10 71	0.15 248	0.13 185

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 147	0.17 102	0.33 103	0.34 100	0.23 226	0.35 232	0.31 287	0.49 158	0.49 247	0.39 207	0.51 236	0.25 95	0.19 44	0.30 29	0.25 142	0.13 104	0.10 69	0.15 214	0.12 182	0.11 33	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 147	0.17 102	0.34 121	0.34 100	0.22 185	0.33 209	0.30 257	0.46 135	0.47 239	0.40 223	0.54 257	0.24 82	0.19 44	0.37 108	0.24 118	0.12 55	0.10 69	0.15 214	0.12 182	0.11 33	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 147	0.17 102	0.33 103	0.34 100	0.22 185	0.34 222	0.31 287	0.50 167	0.51 261	0.39 207	0.54 257	0.24 82	0.20 66	0.30 29	0.24 118	0.12 55	0.09 18	0.15 214	0.12 182	0.11 33	0.11 59

Foundation-i1	0.27 147	0.14 8	0.26 26	0.34 100	0.22 185	0.38 270	0.26 176	0.64 267	0.40 182	0.38 195	0.38 179	0.46 282	0.29 198	0.35 93	0.27 192	0.14 158	0.10 69	0.12 47	0.11 143	0.11 33	0.11 59

NLSM3	0.27 147	0.17 102	0.32 96	0.38 230	0.22 185	0.33 209	0.28 215	0.58 220	0.50 254	0.29 124	0.35 158	0.29 130	0.25 123	0.43 160	0.27 192	0.12 55	0.10 69	0.16 252	0.15 306	0.12 88	0.11 59

Replicate-Monster	0.27 147	0.16 74	1.15 609	0.30 20	0.17 28	0.38 270	0.19 27	0.44 115	0.40 182	0.24 59	0.21 31	0.23 62	0.22 95	0.47 205	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 47	0.09 8	0.09 1	0.18 395

SCV	0.27 147	0.20 241	0.37 185	0.36 171	0.22 185	0.27 106	0.33 325	0.65 271	0.31 96	0.25 69	0.29 108	0.37 200	0.23 106	0.52 246	0.23 97	0.19 431	0.11 196	0.14 159	0.11 143	0.15 248	0.12 125

SMoEStereo_RVC	0.27 147	0.20 241	0.37 185	0.36 171	0.23 226	0.36 249	0.31 287	0.43 106	0.36 141	0.38 195	0.30 119	0.32 158	0.24 114	0.56 271	0.24 118	0.12 55	0.10 69	0.16 252	0.12 182	0.12 88	0.12 125

mms	0.27 147	0.21 283	0.36 165	0.38 230	0.25 311	0.31 171	0.32 306	0.43 106	0.33 115	0.29 124	0.34 152	0.34 175	0.20 66	0.48 215	0.26 168	0.13 104	0.11 196	0.16 252	0.13 232	0.15 248	0.13 185

ours_stereo	0.27 147	0.22 322	0.35 141	0.38 230	0.24 278	0.30 154	0.32 306	0.46 135	0.39 167	0.27 95	0.34 152	0.35 187	0.23 106	0.49 225	0.27 192	0.13 104	0.11 196	0.16 252	0.12 182	0.14 191	0.12 125

Occ-G	0.27 147	0.15 46	0.32 96	0.35 132	0.21 158	0.28 122	0.32 306	0.44 115	0.34 123	0.29 124	0.43 198	0.49 299	0.25 123	0.50 230	0.30 251	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.13 185

Pointernet	0.27 147	0.15 46	0.35 141	0.36 171	0.23 226	0.35 232	0.21 73	0.74 362	0.41 192	0.39 207	0.37 172	0.34 175	0.25 123	0.37 108	0.27 192	0.15 238	0.11 196	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.11 59

test_for_model	0.27 147	0.17 102	0.34 121	0.34 100	0.23 226	0.35 232	0.31 287	0.49 158	0.49 247	0.39 207	0.51 236	0.25 95	0.19 44	0.30 29	0.25 142	0.13 104	0.10 69	0.15 214	0.12 182	0.11 33	0.11 59

MaDis-Stereo	0.27 147	0.19 196	0.39 211	0.37 203	0.26 349	0.28 122	0.28 215	0.45 123	0.37 152	0.27 95	0.27 87	0.40 230	0.27 156	0.40 133	0.30 251	0.16 292	0.14 400	0.16 252	0.13 232	0.15 248	0.12 125

UniTT-Stereo	0.27 147	0.18 149	0.40 226	0.40 306	0.28 421	0.30 154	0.28 215	0.40 83	0.33 115	0.30 134	0.46 210	0.27 117	0.25 123	0.48 215	0.35 309	0.17 345	0.13 360	0.14 159	0.12 182	0.14 191	0.13 185

EGLCR-Stereo	0.27 147	0.17 102	0.36 165	0.35 132	0.21 158	0.37 262	0.20 46	0.58 220	0.37 152	0.29 124	0.28 97	0.42 248	0.18 29	0.47 205	0.27 192	0.14 158	0.10 69	0.16 252	0.14 273	0.13 137	0.12 125

CroCo-Stereo	0.27 147	0.23 355	0.40 226	0.49 530	0.22 185	0.20 24	0.29 234	0.55 201	0.45 222	0.29 124	0.27 87	0.42 248	0.26 144	0.30 29	0.26 168	0.15 238	0.13 360	0.13 100	0.12 182	0.16 318	0.13 185
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
DNS	0.28 166	0.18 149	0.41 236	0.38 230	0.22 185	0.38 270	0.23 121	0.54 194	0.35 134	0.36 180	0.35 158	0.48 292	0.25 123	0.29 20	0.22 67	0.20 453	0.12 281	0.13 100	0.12 182	0.17 351	0.17 362

VMStereo-Base	0.28 166	0.17 102	0.29 59	0.30 20	0.18 50	0.31 171	0.27 191	0.51 173	0.66 324	0.32 150	0.48 218	0.42 248	0.25 123	0.42 152	0.29 233	0.15 238	0.12 281	0.12 47	0.10 71	0.13 137	0.15 275

BStereo	0.28 166	0.18 149	1.08 600	0.34 100	0.22 185	0.22 35	0.33 325	0.39 65	0.42 199	0.26 80	0.25 64	0.26 104	0.19 44	0.44 171	0.30 251	0.10 9	0.12 281	0.12 47	0.16 339	0.12 88	0.15 275

SCV_C0	0.28 166	0.20 241	0.40 226	0.36 171	0.25 311	0.23 48	0.28 215	0.60 232	0.41 192	0.31 145	0.36 166	0.37 200	0.20 66	0.61 320	0.23 97	0.13 104	0.11 196	0.13 100	0.11 143	0.16 318	0.13 185

tt45	0.28 166	0.18 149	0.36 165	0.36 171	0.24 278	0.37 262	0.28 215	0.50 167	0.31 96	0.41 229	0.27 87	0.38 208	0.25 123	0.61 320	0.26 168	0.13 104	0.11 196	0.16 252	0.13 232	0.12 88	0.15 275

999	0.28 166	0.17 102	0.38 197	0.37 203	0.25 311	0.30 154	0.27 191	0.55 201	0.42 199	0.26 80	0.31 126	0.39 221	0.24 114	0.65 376	0.26 168	0.14 158	0.11 196	0.15 214	0.12 182	0.12 88	0.15 275

GCAP-BAT	0.28 166	0.16 74	0.45 287	0.34 100	0.22 185	0.26 85	0.24 129	0.49 158	0.56 279	0.35 173	0.42 192	0.43 261	0.27 156	0.50 230	0.24 118	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.12 182	0.12 88	0.13 185

trnet	0.28 166	0.15 46	0.25 7	0.29 8	0.16 13	0.38 270	0.23 121	0.53 186	0.77 387	0.43 242	0.52 246	0.34 175	0.28 177	0.39 124	0.27 192	0.15 238	0.11 196	0.12 47	0.08 1	0.11 33	0.11 59

GCAPDPT-zeroshot	0.28 166	0.16 74	0.45 287	0.34 100	0.22 185	0.26 85	0.24 129	0.49 158	0.56 279	0.35 173	0.42 192	0.43 261	0.27 156	0.50 230	0.24 118	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.12 182	0.12 88	0.13 185

AEACV	0.28 166	0.18 149	0.34 121	0.36 171	0.45 608	0.27 106	0.27 191	0.41 92	0.39 167	0.31 145	0.46 210	0.31 149	0.36 294	0.38 118	0.25 142	0.14 158	0.11 196	0.15 214	0.13 232	0.13 137	0.13 185

LoS_RVC	0.28 166	0.17 102	0.29 59	0.33 88	0.32 515	0.43 327	0.34 344	0.42 100	0.34 123	0.33 157	0.51 236	0.29 130	0.38 315	0.37 108	0.28 215	0.11 31	0.10 69	0.11 4	0.08 1	0.11 33	0.26 534

CREStereo	0.28 166	0.16 74	0.25 7	0.28 3	0.17 28	0.38 270	0.25 151	0.52 180	0.76 383	0.43 242	0.51 236	0.32 158	0.28 177	0.39 124	0.27 192	0.16 292	0.11 196	0.12 47	0.09 8	0.12 88	0.12 125
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
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 178	0.25 410	1.23 615	0.35 132	0.21 158	0.28 122	0.21 73	0.46 135	0.34 123	0.25 69	0.31 126	0.32 158	0.27 156	0.34 84	0.21 40	0.12 55	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.10 5	0.12 125

water-stereo	0.29 178	0.15 46	0.32 96	0.36 171	0.20 129	0.36 249	0.24 129	0.65 271	0.39 167	0.41 229	0.61 285	0.44 268	0.39 333	0.29 20	0.28 215	0.14 158	0.13 360	0.14 159	0.12 182	0.12 88	0.12 125

castereo	0.29 178	0.17 102	0.34 121	0.36 171	0.21 158	0.40 295	0.41 468	0.52 180	0.67 331	0.27 95	0.41 190	0.37 200	0.36 294	0.34 84	0.25 142	0.13 104	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.10 6

fffy	0.29 178	0.22 322	0.38 197	0.38 230	0.23 226	0.33 209	0.29 234	0.55 201	0.42 199	0.33 157	0.37 172	0.39 221	0.27 156	0.52 246	0.28 215	0.13 104	0.12 281	0.16 252	0.13 232	0.14 191	0.12 125

WCG-NET	0.29 178	0.15 46	0.35 141	0.34 100	0.19 86	0.32 191	0.27 191	0.42 100	0.82 434	0.46 254	0.49 225	0.39 221	0.25 123	0.42 152	0.27 192	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.11 143	0.12 88	0.11 59

MGS-Stereo	0.29 178	0.20 241	0.42 253	0.37 203	0.24 278	0.37 262	0.30 257	0.40 83	0.50 254	0.32 150	0.51 236	0.40 230	0.24 114	0.45 181	0.28 215	0.16 292	0.12 281	0.15 214	0.13 232	0.15 248	0.14 231

GCAP-Stereo	0.29 178	0.21 283	0.45 287	0.39 263	0.20 129	0.39 286	0.22 98	0.60 232	0.46 231	0.47 258	0.50 227	0.39 221	0.27 156	0.34 84	0.24 118	0.14 158	0.12 281	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.12 125

CES	0.29 178	0.15 46	0.25 7	0.31 36	0.71 663	0.36 249	0.27 191	0.51 173	0.47 239	0.34 170	0.48 218	0.27 117	0.23 106	0.40 133	0.24 118	0.13 104	0.11 196	0.12 47	0.08 1	0.13 137	0.32 580

MC-Stereo	0.29 178	0.18 149	0.35 141	0.40 306	0.21 158	0.26 85	0.26 176	0.53 186	0.40 182	0.38 195	0.61 285	0.41 237	0.31 235	0.57 283	0.27 192	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.12 182	0.12 88	0.12 125

CroCo-Stereo Lap2	0.29 178	0.25 410	0.44 279	0.50 541	0.30 473	0.19 21	0.31 287	0.52 180	0.41 192	0.25 69	0.28 97	0.46 282	0.31 235	0.39 124	0.30 251	0.15 238	0.15 430	0.16 252	0.13 232	0.17 351	0.16 313

quiztm	0.30 188	0.20 241	0.38 197	0.40 306	0.24 278	0.27 106	0.32 306	0.68 297	0.47 239	0.45 246	0.60 280	0.39 221	0.18 29	0.42 152	0.27 192	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.14 191	0.12 125

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 188	0.57 627	1.38 634	0.32 63	0.20 129	0.21 32	0.21 73	0.47 150	0.29 74	0.23 49	0.32 137	0.25 95	0.24 114	0.32 54	0.20 23	0.12 55	0.11 196	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.13 185

FlowAnything_test	0.30 188	0.20 241	0.41 236	0.48 518	0.26 349	0.46 351	0.25 151	0.45 123	0.33 115	0.30 134	0.26 78	0.35 187	0.26 144	0.41 140	0.39 362	0.21 471	0.15 430	0.22 490	0.26 584	0.17 351	0.17 362

depthmonostereo	0.30 188	0.15 46	0.36 165	0.35 132	0.18 50	0.45 348	0.27 191	0.71 330	0.57 288	0.36 180	0.43 198	0.34 175	0.40 339	0.36 103	0.27 192	0.14 158	0.12 281	0.13 100	0.12 182	0.11 33	0.12 125

MM-Stereo_test2	0.30 188	0.18 149	0.41 236	0.41 338	0.25 311	0.41 309	0.41 468	0.65 271	0.43 211	0.38 195	0.36 166	0.31 149	0.26 144	0.55 261	0.25 142	0.12 55	0.11 196	0.15 214	0.12 182	0.15 248	0.12 125

HART	0.30 188	0.17 102	0.33 103	0.41 338	0.21 158	0.32 191	0.26 176	0.67 289	0.32 107	0.33 157	0.66 302	0.41 237	0.22 95	0.58 290	0.25 142	0.12 55	0.11 196	0.15 214	0.11 143	0.15 248	0.12 125

ff7	0.30 188	0.22 322	0.42 253	0.37 203	0.26 349	0.31 171	0.34 344	0.66 278	0.35 134	0.39 207	0.33 140	0.31 149	0.28 177	0.61 320	0.26 168	0.14 158	0.11 196	0.17 300	0.12 182	0.15 248	0.16 313

IGEVStereo-DCA	0.30 188	0.24 379	0.42 253	0.36 171	0.27 394	0.38 270	0.34 344	0.66 278	0.35 134	0.39 207	0.31 126	0.35 187	0.27 156	0.62 344	0.25 142	0.16 292	0.12 281	0.16 252	0.12 182	0.14 191	0.16 313

ffff	0.30 188	0.22 322	0.42 253	0.37 203	0.26 349	0.31 171	0.34 344	0.66 278	0.35 134	0.39 207	0.33 140	0.31 149	0.28 177	0.61 320	0.26 168	0.14 158	0.11 196	0.17 300	0.12 182	0.15 248	0.16 313

11t	0.30 188	0.22 322	0.42 253	0.37 203	0.26 349	0.31 171	0.34 344	0.66 278	0.35 134	0.39 207	0.33 140	0.31 149	0.28 177	0.61 320	0.26 168	0.14 158	0.11 196	0.17 300	0.12 182	0.15 248	0.16 313

CASnet	0.30 188	0.20 241	0.34 121	0.42 378	0.17 28	0.25 77	0.24 129	0.53 186	0.56 279	0.54 288	0.54 257	0.39 221	0.24 114	0.41 140	0.26 168	0.15 238	0.10 69	0.22 490	0.18 431	0.18 388	0.12 125
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 188	0.22 322	0.41 236	0.38 230	0.26 349	0.31 171	0.35 367	0.68 297	0.36 141	0.40 223	0.33 140	0.32 158	0.28 177	0.62 344	0.26 168	0.14 158	0.10 69	0.17 300	0.12 182	0.15 248	0.16 313

LoS	0.30 188	0.16 74	0.32 96	0.30 20	0.19 86	0.32 191	0.29 234	0.54 194	0.73 366	0.35 173	0.52 246	0.42 248	0.29 198	0.48 215	0.29 233	0.15 238	0.11 196	0.13 100	0.09 8	0.12 88	0.12 125
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 188	0.22 322	0.41 236	0.36 171	0.25 311	0.33 209	0.42 479	0.62 246	0.41 192	0.33 157	0.31 126	0.32 158	0.28 177	0.60 311	0.28 215	0.13 104	0.11 196	0.16 252	0.13 232	0.13 137	0.14 231

ccc-4	0.30 188	0.22 322	0.42 253	0.37 203	0.26 349	0.31 171	0.34 344	0.66 278	0.35 134	0.39 207	0.33 140	0.31 149	0.28 177	0.61 320	0.26 168	0.14 158	0.11 196	0.17 300	0.12 182	0.15 248	0.16 313

IGEV-Stereo	0.30 188	0.22 322	0.41 236	0.38 230	0.26 349	0.30 154	0.35 367	0.68 297	0.36 141	0.40 223	0.33 140	0.32 158	0.28 177	0.62 344	0.26 168	0.14 158	0.10 69	0.17 300	0.12 182	0.15 248	0.16 313
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 188	0.20 241	0.28 46	0.44 450	0.19 86	0.31 171	0.25 151	0.49 158	0.43 211	0.37 186	0.47 216	0.40 230	0.23 106	0.51 241	0.37 332	0.15 238	0.18 511	0.19 391	0.16 339	0.16 318	0.14 231

DN	0.31 205	0.19 196	0.35 141	0.39 263	0.27 394	0.35 232	0.27 191	0.57 215	0.58 292	0.33 157	0.43 198	0.50 304	0.23 106	0.41 140	0.24 118	0.21 471	0.14 400	0.16 252	0.13 232	0.17 351	0.19 411

PSi22	0.31 205	0.19 196	0.32 96	0.36 171	0.19 86	0.29 139	0.19 27	0.44 115	0.78 393	0.28 112	0.32 137	0.56 332	0.43 352	0.81 496	0.26 168	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.15 248	0.12 125

DA	0.31 205	0.18 149	0.35 141	0.41 338	0.21 158	0.73 510	0.33 325	0.51 173	0.46 231	0.35 173	0.42 192	0.40 230	0.35 280	0.33 69	0.27 192	0.16 292	0.11 196	0.16 252	0.11 143	0.15 248	0.12 125

GGEV	0.31 205	0.18 149	0.35 141	0.41 338	0.21 158	0.73 510	0.33 325	0.51 173	0.46 231	0.35 173	0.42 192	0.40 230	0.35 280	0.33 69	0.27 192	0.16 292	0.11 196	0.16 252	0.11 143	0.15 248	0.12 125

DilatedVolume-Stereo	0.31 205	0.16 74	0.38 197	0.34 100	0.21 158	0.54 391	0.25 151	0.58 220	0.43 211	0.59 304	0.50 227	0.37 200	0.32 246	0.50 230	0.29 233	0.13 104	0.12 281	0.13 100	0.11 143	0.11 33	0.12 125

Reg-Stereo(zero)	0.31 205	0.17 102	0.30 71	0.35 132	0.19 86	0.33 209	0.21 73	0.64 267	0.72 356	0.52 276	0.52 246	0.51 311	0.29 198	0.48 215	0.27 192	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.12 88	0.13 185

WCG-NET（raft）	0.31 205	0.16 74	0.39 211	0.33 88	0.19 86	0.35 232	0.27 191	0.54 194	0.79 401	0.45 246	0.55 266	0.47 287	0.27 156	0.56 271	0.28 215	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.11 143	0.12 88	0.12 125

rrr	0.31 205	0.24 379	0.56 425	0.36 171	0.27 394	0.38 270	0.31 287	0.56 209	0.44 217	0.39 207	0.31 126	0.35 187	0.27 156	0.62 344	0.25 142	0.16 292	0.12 281	0.16 252	0.13 232	0.14 191	0.14 231

TANstereo	0.31 205	0.16 74	0.34 121	0.31 36	0.17 28	0.55 397	0.23 121	0.46 135	0.56 279	0.60 308	0.69 314	0.37 200	0.26 144	0.36 103	0.28 215	0.16 292	0.16 457	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.15 275

test_xeample3	0.31 205	0.23 355	0.56 425	0.36 171	0.26 349	0.35 232	0.32 306	0.60 232	0.38 157	0.44 245	0.32 137	0.33 167	0.28 177	0.66 390	0.27 192	0.14 158	0.12 281	0.16 252	0.12 182	0.14 191	0.14 231

Anonymus123	0.32 215	0.18 149	1.08 600	0.34 100	0.22 185	0.69 495	0.33 325	0.57 215	0.42 199	0.26 80	0.25 64	0.26 104	0.19 44	0.44 171	0.30 251	0.10 9	0.12 281	0.12 47	0.16 339	0.12 88	0.15 275

rvit_stereo_0081_aga	0.32 215	0.29 493	0.50 349	0.43 423	0.29 448	0.36 249	0.32 306	0.46 135	0.42 199	0.40 223	0.44 203	0.41 237	0.34 265	0.43 160	0.31 266	0.23 521	0.17 490	0.19 391	0.16 339	0.20 444	0.15 275

rvit_stereo_0080	0.32 215	0.26 447	0.45 287	0.39 263	0.28 421	0.27 106	0.46 506	0.51 173	0.46 231	0.36 180	0.42 192	0.41 237	0.29 198	0.41 140	0.34 300	0.22 494	0.17 490	0.17 300	0.16 339	0.23 505	0.16 313

whm_eth	0.32 215	0.26 447	0.45 287	0.39 263	0.28 421	0.27 106	0.46 506	0.51 173	0.46 231	0.36 180	0.42 192	0.41 237	0.29 198	0.41 140	0.34 300	0.22 494	0.17 490	0.17 300	0.16 339	0.23 505	0.16 313

plain	0.32 215	0.21 283	0.59 446	0.40 306	0.29 448	0.27 106	0.30 257	0.46 135	0.36 141	0.32 150	0.66 302	0.31 149	0.33 254	0.68 409	0.32 275	0.18 389	0.13 360	0.20 431	0.15 306	0.18 388	0.13 185

MIF-Stereo (partial)	0.32 215	0.19 196	0.41 236	0.41 338	0.32 515	0.29 139	0.24 129	0.49 158	0.44 217	0.31 145	0.63 290	0.37 200	0.36 294	0.60 311	0.32 275	0.17 345	0.13 360	0.19 391	0.17 399	0.18 388	0.15 275

CREStereo++_RVC	0.32 215	0.16 74	0.25 7	0.32 63	0.24 278	0.27 106	0.22 98	0.48 156	0.89 476	0.47 258	0.80 375	0.29 130	0.25 123	0.37 108	0.34 300	0.14 158	0.09 18	0.13 100	0.52 673	0.14 191	0.10 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 215	0.53 610	0.26 26	0.53 581	0.21 158	0.38 270	0.24 129	0.41 92	0.77 387	0.55 291	0.70 319	0.31 149	0.26 144	0.33 69	0.28 215	0.16 292	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.13 137	0.11 59

SE	0.33 223	0.27 463	0.38 197	0.36 171	0.22 185	0.50 363	0.33 325	0.64 267	0.54 276	0.53 284	0.56 269	0.33 167	0.36 294	0.32 54	0.25 142	0.17 345	0.13 360	0.19 391	0.16 339	0.21 457	0.20 444

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 223	0.43 584	2.39 672	0.34 100	0.19 86	0.20 24	0.21 73	0.45 123	0.31 96	0.22 42	0.26 78	0.21 42	0.25 123	0.30 29	0.20 23	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.12 125

RT-Monster	0.33 223	0.18 149	0.33 103	0.35 132	0.26 349	0.39 286	0.21 73	0.58 220	0.77 387	0.63 325	0.65 297	0.49 299	0.29 198	0.43 160	0.31 266	0.14 158	0.11 196	0.12 47	0.10 71	0.12 88	0.15 275

WQFJA1	0.33 223	0.19 196	0.35 141	0.39 263	0.26 349	0.61 440	0.30 257	0.61 239	0.53 273	0.38 195	0.39 183	0.38 208	0.36 294	0.51 241	0.43 402	0.14 158	0.18 511	0.16 252	0.14 273	0.15 248	0.14 231

WQFJX1	0.33 223	0.20 241	0.35 141	0.42 378	0.28 421	0.52 378	0.33 325	0.56 209	0.55 277	0.40 223	0.36 166	0.33 167	0.30 223	0.72 441	0.40 385	0.15 238	0.18 511	0.17 300	0.14 273	0.16 318	0.16 313

WQFJX	0.33 223	0.19 196	0.34 121	0.39 263	0.27 394	0.60 438	0.30 257	0.58 220	0.52 264	0.40 223	0.38 179	0.34 175	0.35 280	0.63 356	0.41 392	0.15 238	0.17 490	0.16 252	0.13 232	0.15 248	0.16 313

NLMM	0.33 223	0.19 196	0.35 141	0.39 263	0.26 349	0.61 440	0.30 257	0.61 239	0.52 264	0.38 195	0.39 183	0.38 208	0.36 294	0.50 230	0.43 402	0.14 158	0.18 511	0.16 252	0.14 273	0.15 248	0.14 231

NLSM1	0.33 223	0.19 196	0.36 165	0.40 306	0.25 311	0.65 470	0.27 191	0.59 227	0.52 264	0.38 195	0.53 253	0.29 130	0.29 198	0.56 271	0.33 287	0.16 292	0.17 490	0.18 354	0.15 306	0.14 191	0.13 185

FE-Mocha	0.33 223	0.20 241	0.55 411	0.39 263	0.27 394	0.31 171	0.20 46	0.77 383	0.38 157	0.67 359	0.56 269	0.57 339	0.26 144	0.38 118	0.23 97	0.15 238	0.10 69	0.17 300	0.16 339	0.13 137	0.13 185

rvit_stereo_0081	0.33 223	0.25 410	0.49 337	0.43 423	0.26 349	0.31 171	0.37 396	0.45 123	0.56 279	0.37 186	0.40 187	0.39 221	0.38 315	0.44 171	0.35 309	0.22 494	0.16 457	0.19 391	0.16 339	0.20 444	0.14 231

rvit_stereo_0082	0.33 223	0.25 410	0.49 337	0.43 423	0.26 349	0.31 171	0.37 396	0.45 123	0.56 279	0.37 186	0.40 187	0.39 221	0.38 315	0.44 171	0.35 309	0.22 494	0.16 457	0.19 391	0.16 339	0.20 444	0.14 231

RAFT-Stereo-weight	0.33 223	0.19 196	0.36 165	0.39 263	0.23 226	0.28 122	0.29 234	0.69 309	0.83 440	0.55 291	0.51 236	0.58 355	0.20 66	0.48 215	0.30 251	0.13 104	0.10 69	0.14 159	0.12 182	0.13 137	0.12 125

CAS++	0.33 223	0.25 410	0.39 211	0.38 230	0.26 349	0.32 191	0.24 129	0.87 420	0.53 273	0.48 265	0.46 210	0.26 104	0.21 80	0.50 230	0.26 168	0.23 521	0.20 544	0.22 490	0.17 399	0.21 457	0.17 362
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 223	0.23 355	0.37 185	0.43 423	0.29 448	0.40 295	0.48 522	0.78 387	0.38 157	0.38 195	0.34 152	0.32 158	0.30 223	0.63 356	0.28 215	0.14 158	0.13 360	0.19 391	0.17 399	0.18 388	0.17 362

MSKI-zero shot	0.33 223	0.19 196	0.36 165	0.41 338	0.22 185	0.32 191	0.22 98	0.65 271	0.45 222	0.52 276	0.64 293	0.60 370	0.19 44	0.78 483	0.27 192	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.10 71	0.13 137	0.13 185

4D-IteraStereo	0.33 223	0.19 196	0.43 273	0.40 306	0.24 278	0.32 191	0.27 191	0.59 227	0.72 356	0.66 350	0.53 253	0.42 248	0.22 95	0.46 191	0.30 251	0.14 158	0.09 18	0.20 431	0.16 339	0.16 318	0.12 125

iRaftStereo_RVC	0.33 223	0.20 241	0.40 226	0.40 306	0.23 226	0.31 171	0.29 234	0.70 322	0.55 277	0.49 269	0.66 302	0.37 200	0.23 106	0.47 205	0.33 287	0.14 158	0.11 196	0.19 391	0.17 399	0.16 318	0.13 185

PMTNet	0.33 223	0.17 102	0.26 26	0.29 8	0.18 50	0.44 338	0.22 98	0.57 215	0.66 324	0.46 254	0.54 257	0.38 208	0.34 265	0.50 230	0.25 142	0.75 674	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.13 137	0.12 125

TestStereo_HL2	0.34 241	0.20 241	0.38 197	0.32 63	0.23 226	0.34 222	0.25 151	0.62 246	0.63 307	0.57 299	0.73 327	0.42 248	0.38 315	0.60 311	0.38 350	0.16 292	0.11 196	0.13 100	0.12 182	0.15 248	0.17 362

GGDA	0.34 241	0.20 241	0.37 185	0.32 63	0.22 185	0.32 191	0.26 176	0.62 246	0.67 331	0.53 284	0.71 321	0.41 237	0.36 294	0.57 283	0.37 332	0.15 238	0.11 196	0.13 100	0.12 182	0.15 248	0.16 313

NLMM1	0.34 241	0.21 283	0.38 197	0.41 338	0.26 349	0.55 397	0.32 306	0.58 220	0.65 319	0.42 234	0.45 205	0.30 145	0.27 156	0.64 365	0.39 362	0.16 292	0.18 511	0.17 300	0.14 273	0.15 248	0.14 231

xyz-stereo-finetune	0.34 241	0.19 196	0.38 197	0.34 100	0.18 50	0.57 416	0.32 306	0.60 232	0.70 347	0.47 258	0.54 257	0.38 208	0.35 280	0.57 283	0.38 350	0.13 104	0.12 281	0.16 252	0.13 232	0.13 137	0.13 185

MM-Stereo_test1	0.34 241	0.19 196	0.37 185	0.42 378	0.23 226	0.35 232	0.44 496	0.62 246	0.56 279	0.61 313	0.51 236	0.38 208	0.36 294	0.65 376	0.27 192	0.15 238	0.13 360	0.17 300	0.14 273	0.15 248	0.13 185

tg	0.34 241	0.19 196	0.40 226	0.40 306	0.23 226	0.38 270	0.26 176	0.74 362	0.60 302	0.48 265	0.65 297	0.42 248	0.24 114	0.57 283	0.33 287	0.14 158	0.10 69	0.18 354	0.17 399	0.14 191	0.12 125

rvit_stereo_0083	0.34 241	0.25 410	0.53 393	0.45 465	0.28 421	0.35 232	0.35 367	0.47 150	0.64 313	0.38 195	0.47 216	0.42 248	0.37 306	0.41 140	0.39 362	0.22 494	0.20 544	0.20 431	0.17 399	0.21 457	0.15 275

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 241	0.28 479	0.48 327	0.37 203	0.25 311	0.47 355	0.30 257	0.60 232	0.92 495	0.43 242	0.37 172	0.30 145	0.29 198	0.50 230	0.30 251	0.17 345	0.14 400	0.18 354	0.15 306	0.18 388	0.16 313

cross-raft	0.34 241	0.20 241	0.38 197	0.45 465	0.24 278	0.32 191	0.35 367	0.77 383	0.42 199	0.62 318	0.77 349	0.58 355	0.27 156	0.46 191	0.31 266	0.12 55	0.10 69	0.15 214	0.13 232	0.15 248	0.12 125

ManiGeoR	0.35 250	0.18 149	0.51 359	0.32 63	0.23 226	0.42 320	0.27 191	0.76 376	0.52 264	0.42 234	0.64 293	0.41 237	0.33 254	0.65 376	0.43 402	0.16 292	0.11 196	0.14 159	0.12 182	0.15 248	0.17 362

HLf10	0.35 250	0.18 149	0.51 359	0.32 63	0.23 226	0.42 320	0.27 191	0.76 376	0.52 264	0.42 234	0.64 293	0.41 237	0.33 254	0.65 376	0.43 402	0.16 292	0.11 196	0.14 159	0.12 182	0.15 248	0.17 362

HLf8	0.35 250	0.19 196	0.46 299	0.31 36	0.23 226	0.44 338	0.27 191	0.75 371	0.68 335	0.46 254	0.60 280	0.36 197	0.30 223	0.60 311	0.37 332	0.18 389	0.11 196	0.14 159	0.12 182	0.17 351	0.18 395

TestStereo_HLe17	0.35 250	0.18 149	0.53 393	0.33 88	0.21 158	0.44 338	0.30 257	0.73 353	0.67 331	0.48 265	0.68 313	0.36 197	0.30 223	0.64 365	0.38 350	0.16 292	0.10 69	0.14 159	0.13 232	0.16 318	0.16 313

TestStereo-Hl	0.35 250	0.21 283	0.39 211	0.33 88	0.22 185	0.36 249	0.29 234	0.68 297	0.61 305	0.55 291	0.69 314	0.47 287	0.46 376	0.63 356	0.36 320	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.13 232	0.15 248	0.16 313

NLCSM	0.35 250	0.21 283	0.36 165	0.44 450	0.29 448	0.53 384	0.40 446	0.54 194	0.51 261	0.47 258	0.37 172	0.33 167	0.34 265	0.75 456	0.42 399	0.16 292	0.17 490	0.17 300	0.16 339	0.17 351	0.17 362

MM-Stereo_test3	0.35 250	0.19 196	0.33 103	0.42 378	0.26 349	0.34 222	0.44 496	0.74 362	0.93 501	0.47 258	0.52 246	0.42 248	0.29 198	0.46 191	0.29 233	0.17 345	0.15 430	0.17 300	0.13 232	0.14 191	0.15 275

model_zeroshot	0.35 250	0.20 241	0.56 425	0.41 338	0.30 473	0.51 370	0.26 176	0.69 309	0.48 243	0.65 343	0.51 236	0.52 316	0.25 123	0.46 191	0.27 192	0.17 345	0.13 360	0.15 214	0.14 273	0.13 137	0.14 231

rvit_stereo_ft	0.35 250	0.26 447	0.54 407	0.53 581	0.32 515	0.33 209	0.46 506	0.52 180	0.52 264	0.35 173	0.41 190	0.41 237	0.34 265	0.49 225	0.36 320	0.22 494	0.14 400	0.19 391	0.18 431	0.19 424	0.15 275

RAFT-Test	0.35 250	0.19 196	0.42 253	0.39 263	0.24 278	0.50 363	0.23 121	0.74 362	0.44 217	0.62 318	0.85 404	0.64 391	0.28 177	0.48 215	0.30 251	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.13 185

test-3	0.35 250	0.17 102	0.48 327	0.40 306	0.22 185	0.42 320	0.22 98	0.66 278	0.80 410	0.72 392	0.45 205	0.63 385	0.29 198	0.45 181	0.32 275	0.13 104	0.09 18	0.17 300	0.13 232	0.13 137	0.11 59

test_1	0.35 250	0.17 102	0.48 327	0.40 306	0.22 185	0.42 320	0.22 98	0.66 278	0.80 410	0.70 380	0.45 205	0.63 385	0.29 198	0.45 181	0.32 275	0.13 104	0.09 18	0.17 300	0.13 232	0.13 137	0.11 59

raftrobust	0.35 250	0.20 241	0.39 211	0.43 423	0.29 448	0.31 171	0.25 151	0.73 353	0.66 324	0.59 304	0.56 269	0.44 268	0.45 369	0.55 261	0.31 266	0.16 292	0.12 281	0.14 159	0.12 182	0.12 88	0.14 231

CFNet-RSSM	0.35 250	0.18 149	0.47 312	0.39 263	0.22 185	0.35 232	0.23 121	0.78 387	0.86 453	0.67 359	0.54 257	0.56 332	0.28 177	0.49 225	0.28 215	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.12 182	0.13 137	0.12 125

Gwc-CoAtRS	0.35 250	0.18 149	0.46 299	0.39 263	0.23 226	0.34 222	0.22 98	0.74 362	0.77 387	0.62 318	0.60 280	0.58 355	0.29 198	0.47 205	0.29 233	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.12 182	0.13 137	0.13 185

HLF11	0.36 265	0.19 196	0.52 382	0.31 36	0.23 226	0.37 262	0.22 98	0.73 353	0.52 264	0.52 276	0.69 314	0.44 268	0.39 333	0.73 447	0.47 435	0.16 292	0.12 281	0.13 100	0.11 143	0.15 248	0.18 395

IGEV-FE	0.36 265	0.19 196	0.71 506	0.41 338	0.29 448	0.30 154	0.25 151	0.86 417	0.40 182	0.64 336	0.57 272	0.56 332	0.25 123	0.56 271	0.29 233	0.15 238	0.11 196	0.16 252	0.14 273	0.14 191	0.14 231

AE-Stereo	0.36 265	0.21 283	0.47 312	0.49 530	0.31 489	0.50 363	0.34 344	0.72 341	0.73 366	0.34 170	0.55 266	0.52 316	0.28 177	0.48 215	0.31 266	0.13 104	0.13 360	0.18 354	0.16 339	0.15 248	0.14 231

ACVNet-DCA	0.36 265	0.25 410	0.35 141	0.42 378	0.23 226	0.53 384	0.37 396	0.91 435	0.59 295	0.42 234	0.50 227	0.34 175	0.47 382	0.61 320	0.26 168	0.17 345	0.11 196	0.19 391	0.13 232	0.18 388	0.19 411

IGEV_Zeroshot_test	0.36 265	0.19 196	0.71 506	0.41 338	0.29 448	0.30 154	0.25 151	0.86 417	0.40 182	0.64 336	0.57 272	0.56 332	0.25 123	0.56 271	0.29 233	0.15 238	0.11 196	0.16 252	0.14 273	0.14 191	0.14 231

EKT-Stereo	0.36 265	0.24 379	0.44 279	0.44 450	0.30 473	0.37 262	0.30 257	0.72 341	0.68 335	0.47 258	0.63 290	0.49 299	0.28 177	0.59 299	0.34 300	0.19 431	0.14 400	0.18 354	0.15 306	0.16 318	0.18 395

Any-RAFT	0.36 265	0.17 102	0.31 82	0.35 132	0.21 158	0.51 370	0.21 73	0.93 446	0.75 376	0.56 295	0.73 327	0.66 409	0.29 198	0.48 215	0.25 142	0.15 238	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.13 137	0.13 185

LL-Strereo2	0.36 265	0.25 410	0.52 382	0.43 423	0.27 394	0.36 249	0.27 191	0.70 322	0.46 231	0.55 291	0.53 253	0.65 397	0.24 114	0.69 417	0.32 275	0.14 158	0.13 360	0.23 511	0.20 483	0.19 424	0.14 231

Selective-RAFT	0.36 265	0.23 355	0.54 407	0.45 465	0.22 185	0.64 462	0.27 191	0.62 246	0.65 319	0.41 229	0.38 179	0.55 326	0.39 333	0.59 299	0.36 320	0.14 158	0.12 281	0.14 159	0.12 182	0.16 318	0.14 231

RCA-Stereo	0.36 265	0.18 149	0.37 185	0.38 230	0.23 226	0.31 171	0.33 325	0.70 322	1.25 614	0.45 246	0.65 297	0.46 282	0.43 352	0.40 133	0.29 233	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.12 182	0.12 88	0.12 125

Patchmatch Stereo++	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.21 73	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.61 320	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313
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
PSM-adaLoss	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.31 287	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.59 299	0.38 350	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

ROB_FTStereo_v2	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.31 287	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.60 311	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

ROB_FTStereo	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.20 46	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.60 311	0.38 350	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

HUI-Stereo	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.22 98	0.63 257	0.40 182	0.64 336	0.73 327	0.58 355	0.38 315	0.53 252	0.38 350	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

iGMRVC	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.29 234	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.61 320	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

iRAFT	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.21 73	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.61 320	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

RAFT-IKP	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.27 191	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.61 320	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

sCroCo_RVC	0.36 265	0.29 493	0.73 519	0.52 570	0.39 573	0.42 320	0.31 287	0.52 180	0.46 231	0.31 145	0.48 218	0.38 208	0.32 246	0.46 191	0.33 287	0.22 494	0.23 573	0.19 391	0.19 459	0.21 457	0.22 484

EAI-Stereo	0.36 265	0.21 283	0.46 299	0.40 306	0.22 185	0.33 209	0.36 381	1.22 572	0.32 107	0.52 276	0.75 342	0.35 187	0.28 177	0.65 376	0.30 251	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.14 273	0.14 191	0.13 185

SMOE	0.37 285	0.21 283	0.41 236	0.37 203	0.18 50	0.66 478	0.40 446	0.67 289	0.58 292	0.56 295	0.72 324	0.49 299	0.38 315	0.41 140	0.32 275	0.20 453	0.12 281	0.27 568	0.15 306	0.19 424	0.15 275

xyz-stereo-finetune2	0.37 285	0.20 241	0.40 226	0.32 63	0.19 86	0.80 537	0.29 234	0.56 209	0.33 115	0.53 284	0.79 364	0.43 261	0.48 388	0.70 425	0.46 424	0.13 104	0.12 281	0.17 300	0.13 232	0.12 88	0.14 231

1test111	0.37 285	0.25 410	0.35 141	0.42 378	0.23 226	0.53 384	0.37 396	0.91 435	0.59 295	0.42 234	0.50 227	0.34 175	0.47 382	0.59 299	0.48 443	0.17 345	0.11 196	0.19 391	0.13 232	0.18 388	0.19 411

tt1	0.37 285	0.25 410	0.35 141	0.43 423	0.23 226	0.52 378	0.37 396	0.72 341	1.13 587	0.42 234	0.46 210	0.35 187	0.44 362	0.61 320	0.26 168	0.17 345	0.11 196	0.19 391	0.13 232	0.16 318	0.17 362

HH	0.37 285	0.22 322	0.49 337	0.41 338	0.26 349	0.36 249	0.30 257	0.87 420	0.41 192	0.45 246	0.59 277	0.78 473	0.43 352	0.77 475	0.26 168	0.15 238	0.11 196	0.15 214	0.14 273	0.14 191	0.14 231

HanStereo	0.37 285	0.22 322	0.49 337	0.41 338	0.26 349	0.36 249	0.30 257	0.87 420	0.41 192	0.45 246	0.59 277	0.78 473	0.43 352	0.77 475	0.26 168	0.15 238	0.11 196	0.15 214	0.14 273	0.14 191	0.14 231

CAS	0.37 285	0.13 2	0.27 34	1.34 686	0.31 489	0.46 351	0.38 414	0.50 167	0.48 243	0.35 173	0.52 246	0.24 82	0.19 44	0.30 29	0.28 215	1.03 686	0.08 1	0.12 47	0.08 1	0.12 88	0.28 555

anonymousdsp2	0.37 285	0.21 283	0.49 337	0.38 230	0.24 278	0.48 360	0.31 287	0.91 435	0.68 335	0.57 299	0.51 236	0.51 311	0.34 265	0.59 299	0.33 287	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.10 71	0.16 318	0.16 313

knoymous	0.37 285	0.22 322	0.34 121	0.32 63	0.22 185	0.38 270	0.29 234	0.63 257	0.65 319	0.69 375	0.69 314	0.60 370	0.40 339	0.61 320	0.36 320	0.17 345	0.11 196	0.20 431	0.12 182	0.18 388	0.19 411

test_4	0.37 285	0.19 196	0.34 121	0.45 465	0.26 349	0.20 24	0.34 344	0.58 220	0.42 199	0.60 308	1.45 618	0.43 261	0.26 144	0.67 400	0.29 233	0.12 55	0.10 69	0.17 300	0.19 459	0.15 248	0.12 125

test_3	0.37 285	0.19 196	0.50 349	0.45 465	0.24 278	0.47 355	0.36 381	0.69 309	0.84 441	0.66 350	0.46 210	0.68 420	0.25 123	0.45 181	0.32 275	0.12 55	0.10 69	0.18 354	0.16 339	0.15 248	0.12 125

NRIStereo	0.37 285	0.21 283	0.49 337	0.42 378	0.23 226	0.33 209	0.25 151	0.68 297	0.59 295	0.65 343	0.63 290	0.55 326	0.37 306	0.67 400	0.40 385	0.16 292	0.12 281	0.18 354	0.15 306	0.17 351	0.15 275

DeepStereo_RVC	0.37 285	0.22 322	0.51 359	0.41 338	0.24 278	0.26 85	0.22 98	0.64 267	0.40 182	0.69 375	0.67 309	0.57 339	0.50 397	0.58 290	0.42 399	0.17 345	0.12 281	0.18 354	0.16 339	0.19 424	0.19 411

CRE-IMP	0.37 285	0.23 355	0.53 393	0.42 378	0.24 278	0.40 295	0.21 73	0.61 239	0.45 222	0.65 343	0.73 327	0.53 321	0.37 306	0.63 356	0.40 385	0.18 389	0.11 196	0.19 391	0.16 339	0.21 457	0.19 411

test-1	0.37 285	0.20 241	0.76 530	0.47 511	0.27 394	0.44 338	0.36 381	0.63 257	0.65 319	0.49 269	0.67 309	0.54 323	0.35 280	0.42 152	0.30 251	0.14 158	0.12 281	0.16 252	0.14 273	0.15 248	0.18 395

s12784h	0.37 285	0.15 46	0.26 26	0.34 100	0.15 5	0.80 537	0.29 234	0.83 408	0.87 460	0.58 303	0.58 275	0.43 261	0.41 344	0.59 299	0.35 309	0.12 55	0.10 69	0.14 159	0.09 8	0.14 191	0.10 6

RALCasStereoNet	0.37 285	0.23 355	0.41 236	0.44 450	0.28 421	0.36 249	0.38 414	0.66 278	0.67 331	0.51 272	0.74 340	0.51 311	0.29 198	0.64 365	0.38 350	0.17 345	0.14 400	0.15 214	0.13 232	0.17 351	0.17 362

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 285	0.18 149	0.45 287	0.36 171	0.19 86	0.33 209	0.28 215	0.67 289	0.77 387	0.72 392	0.99 478	0.56 332	0.39 333	0.44 171	0.31 266	0.11 31	0.09 18	0.15 214	0.14 273	0.13 137	0.11 59

TestStereo_HL3	0.38 303	0.20 241	0.59 446	0.35 132	0.24 278	0.55 397	0.38 414	0.62 246	0.45 222	0.64 336	0.86 408	0.56 332	0.50 397	0.57 283	0.30 251	0.15 238	0.11 196	0.14 159	0.13 232	0.14 191	0.18 395

H2IRNET	0.38 303	0.21 283	0.36 165	0.39 263	0.25 311	0.26 85	0.24 129	0.61 239	0.74 372	0.39 207	0.89 423	0.74 452	0.53 407	0.53 252	0.44 413	0.16 292	0.13 360	0.19 391	0.20 483	0.17 351	0.15 275

cc1	0.38 303	0.25 410	0.35 141	0.42 378	0.23 226	0.53 384	0.37 396	0.71 330	1.17 599	0.42 234	0.50 227	0.34 175	0.47 382	0.61 320	0.26 168	0.17 345	0.11 196	0.19 391	0.13 232	0.16 318	0.17 362

11t1	0.38 303	0.23 355	0.49 337	0.36 171	0.23 226	0.61 440	0.31 287	0.74 362	0.47 239	0.62 318	0.55 266	0.55 326	0.49 394	0.58 290	0.45 419	0.18 389	0.15 430	0.16 252	0.13 232	0.17 351	0.19 411

DCRE	0.38 303	0.19 196	0.47 312	0.45 465	0.33 528	0.45 348	0.40 446	0.66 278	0.53 273	0.49 269	0.95 452	0.57 339	0.39 333	0.53 252	0.32 275	0.14 158	0.13 360	0.15 214	0.14 273	0.14 191	0.15 275

DCANet-4	0.38 303	0.22 322	0.58 438	0.35 132	0.19 86	0.30 154	0.30 257	0.69 309	0.97 526	0.70 380	0.79 364	0.40 230	0.46 376	0.46 191	0.37 332	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.12 88	0.15 275

GMOStereo	0.38 303	0.19 196	0.42 253	0.43 423	0.24 278	0.40 295	0.39 433	0.55 201	0.64 313	0.89 507	0.84 395	0.65 397	0.37 306	0.39 124	0.29 233	0.14 158	0.12 281	0.20 431	0.18 431	0.15 248	0.12 125

error version	0.38 303	0.19 196	0.42 253	0.43 423	0.24 278	0.40 295	0.39 433	0.55 201	0.64 313	0.89 507	0.84 395	0.65 397	0.37 306	0.39 124	0.29 233	0.14 158	0.12 281	0.20 431	0.18 431	0.15 248	0.12 125

test-v	0.38 303	0.19 196	0.42 253	0.43 423	0.24 278	0.40 295	0.39 433	0.55 201	0.64 313	0.89 507	0.84 395	0.65 397	0.37 306	0.39 124	0.29 233	0.14 158	0.12 281	0.20 431	0.18 431	0.15 248	0.12 125

test-2	0.38 303	0.19 196	0.42 253	0.43 423	0.24 278	0.40 295	0.39 433	0.55 201	0.64 313	0.89 507	0.84 395	0.65 397	0.37 306	0.39 124	0.29 233	0.14 158	0.12 281	0.20 431	0.18 431	0.15 248	0.12 125

rafts_anoy	0.38 303	0.22 322	0.38 197	0.43 423	0.28 421	0.32 191	0.32 306	0.70 322	0.91 489	0.59 304	0.66 302	0.45 277	0.33 254	0.49 225	0.41 392	0.16 292	0.12 281	0.21 475	0.23 544	0.18 388	0.16 313

raft+_RVC	0.38 303	0.20 241	0.38 197	0.39 263	0.27 394	0.44 338	0.35 367	0.81 399	0.90 482	0.52 276	0.78 359	0.50 304	0.29 198	0.56 271	0.41 392	0.15 238	0.12 281	0.17 300	0.15 306	0.14 191	0.13 185

XX-Stereo	0.38 303	0.18 149	0.52 382	0.58 618	0.38 565	0.39 286	0.20 46	0.62 246	0.31 96	0.47 258	1.29 584	0.72 443	0.25 123	0.59 299	0.28 215	0.16 292	0.11 196	0.17 300	0.16 339	0.14 191	0.11 59

DCANet	0.38 303	0.18 149	0.46 299	0.35 132	0.19 86	0.30 154	0.30 257	0.72 341	0.96 521	0.72 392	0.77 349	0.45 277	0.56 428	0.47 205	0.36 320	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.15 275

Lsterematch	0.39 317	0.18 149	0.40 226	0.38 230	0.20 129	0.41 309	0.27 191	0.59 227	0.75 376	0.68 371	1.01 487	0.49 299	0.43 352	0.60 311	0.47 435	0.17 345	0.10 69	0.15 214	0.13 232	0.15 248	0.15 275

AIO-test1	0.39 317	0.18 149	0.42 253	0.51 553	0.25 311	0.44 338	0.30 257	0.74 362	1.20 608	0.41 229	0.71 321	0.45 277	0.29 198	0.56 271	0.27 192	0.15 238	0.13 360	0.19 391	0.21 507	0.13 137	0.18 395

MIM_Stereo	0.39 317	0.18 149	0.59 446	0.38 230	0.25 311	0.27 106	0.24 129	0.72 341	0.56 279	0.72 392	1.00 482	0.62 380	0.29 198	0.67 400	0.39 362	0.13 104	0.14 400	0.17 300	0.16 339	0.14 191	0.12 125

fff	0.39 317	0.18 149	0.46 299	0.35 132	0.19 86	0.30 154	0.30 257	0.73 353	1.08 572	0.70 380	0.79 364	0.44 268	0.62 467	0.47 205	0.37 332	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.12 88	0.15 275

ADStereo(finetuned)	0.39 317	0.18 149	0.58 438	0.35 132	0.19 86	0.30 154	0.30 257	0.72 341	0.96 521	0.72 392	0.77 349	0.45 277	0.68 508	0.46 191	0.36 320	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.15 275

MIPNet	0.39 317	0.22 322	0.66 478	0.40 306	0.25 311	0.53 384	0.29 234	0.78 387	0.74 372	0.68 371	0.60 280	0.40 230	0.48 388	0.45 181	0.39 362	0.14 158	0.11 196	0.16 252	0.13 232	0.14 191	0.14 231

TRStereo	0.39 317	0.32 520	0.64 470	0.49 530	0.41 584	0.30 154	0.30 257	0.97 461	0.63 307	0.53 284	0.43 198	0.52 316	0.26 144	0.77 475	0.29 233	0.18 389	0.12 281	0.19 391	0.19 459	0.13 137	0.13 185

NF-Stereo	0.39 317	0.21 283	0.51 359	0.42 378	0.25 311	0.26 85	0.30 257	0.71 330	0.72 356	0.66 350	0.77 349	0.57 339	0.31 235	0.69 417	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.16 318	0.27 544

OCTAStereo	0.39 317	0.21 283	0.51 359	0.42 378	0.25 311	0.26 85	0.30 257	0.71 330	0.72 356	0.66 350	0.77 349	0.58 355	0.31 235	0.69 417	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.16 318	0.27 544

RE-Stereo	0.39 317	0.21 283	0.51 359	0.42 378	0.25 311	0.26 85	0.30 257	0.71 330	0.72 356	0.66 350	0.77 349	0.57 339	0.31 235	0.70 425	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.16 318	0.27 544

Pruner-Stereo	0.39 317	0.21 283	0.51 359	0.41 338	0.25 311	0.22 35	0.24 129	0.71 330	0.59 295	0.90 515	0.75 342	0.67 416	0.30 223	0.64 365	0.39 362	0.19 431	0.12 281	0.20 431	0.17 399	0.17 351	0.19 411

TVStereo	0.39 317	0.21 283	0.51 359	0.42 378	0.25 311	0.26 85	0.30 257	0.71 330	0.72 356	0.66 350	0.77 349	0.57 339	0.31 235	0.70 425	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.16 318	0.27 544

TestStereo	0.39 317	0.32 520	0.42 253	0.45 465	0.20 129	0.41 309	0.38 414	0.69 309	0.66 324	0.56 295	0.78 359	0.48 292	0.43 352	0.59 299	0.37 332	0.18 389	0.13 360	0.20 431	0.15 306	0.23 505	0.14 231

csc	0.39 317	0.18 149	0.46 299	0.35 132	0.19 86	0.30 154	0.30 257	0.73 353	1.08 572	0.70 380	0.79 364	0.44 268	0.62 467	0.47 205	0.37 332	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.12 88	0.15 275

cscssc	0.39 317	0.18 149	0.46 299	0.35 132	0.19 86	0.30 154	0.30 257	0.73 353	1.08 572	0.70 380	0.79 364	0.44 268	0.62 467	0.47 205	0.37 332	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.12 88	0.15 275

AFF-stereo	0.39 317	0.20 241	0.42 253	0.37 203	0.22 185	0.27 106	0.31 287	0.67 289	0.72 356	0.66 350	1.12 532	0.75 457	0.38 315	0.57 283	0.35 309	0.11 31	0.09 18	0.16 252	0.16 339	0.14 191	0.12 125

AIO-test2	0.40 333	0.21 283	0.44 279	0.48 518	0.26 349	0.44 338	0.38 414	0.79 394	1.28 621	0.37 186	0.87 416	0.38 208	0.30 223	0.50 230	0.28 215	0.16 292	0.13 360	0.21 475	0.24 559	0.15 248	0.15 275

rvit_0105_6	0.40 333	0.28 479	0.68 490	0.51 553	0.30 473	0.39 286	0.41 468	0.53 186	0.68 335	0.41 229	0.45 205	0.50 304	0.45 369	0.55 261	0.37 332	0.28 573	0.26 602	0.24 527	0.22 528	0.22 485	0.17 362

MyStereo06	0.40 333	0.22 322	0.65 475	0.42 378	0.29 448	0.43 327	0.48 522	1.05 492	0.43 211	0.64 336	0.54 257	0.78 473	0.27 156	0.53 252	0.31 266	0.14 158	0.13 360	0.18 354	0.17 399	0.17 351	0.17 362

xx1	0.40 333	0.25 410	0.35 141	0.42 378	0.23 226	0.53 384	0.37 396	0.71 330	1.17 599	0.42 234	0.50 227	0.65 397	0.56 428	0.61 320	0.26 168	0.17 345	0.11 196	0.20 431	0.19 459	0.18 388	0.19 411

DisPM	0.40 333	0.20 241	0.50 349	0.42 378	0.27 394	0.24 56	0.30 257	0.68 297	0.61 305	0.88 500	0.87 416	0.59 365	0.32 246	0.80 490	0.34 300	0.19 431	0.12 281	0.19 391	0.17 399	0.16 318	0.21 465

RAFT+CT+SA	0.40 333	0.24 379	0.40 226	0.53 581	0.27 394	0.28 122	0.45 503	0.79 394	0.81 421	0.51 272	0.90 429	0.42 248	0.39 333	0.81 496	0.33 287	0.15 238	0.11 196	0.18 354	0.18 431	0.15 248	0.15 275

IPLG	0.40 333	0.21 283	0.64 470	0.41 338	0.25 311	0.54 391	0.27 191	0.77 383	0.68 335	0.85 475	0.82 385	0.33 167	0.32 246	0.64 365	0.49 452	0.13 104	0.11 196	0.16 252	0.14 273	0.14 191	0.14 231

IPLGR	0.40 333	0.22 322	0.70 503	0.40 306	0.22 185	0.51 370	0.29 234	0.78 387	0.78 393	0.80 441	0.77 349	0.44 268	0.41 344	0.48 215	0.40 385	0.14 158	0.12 281	0.16 252	0.14 273	0.16 318	0.14 231

PSM-softLoss	0.40 333	0.21 283	0.53 393	0.42 378	0.26 349	0.29 139	0.34 344	0.70 322	0.49 247	0.63 325	0.82 385	0.59 365	0.33 254	0.75 456	0.43 402	0.20 453	0.12 281	0.20 431	0.18 431	0.17 351	0.22 484

KMStereo	0.40 333	0.21 283	0.53 393	0.42 378	0.26 349	0.29 139	0.34 344	0.70 322	0.49 247	0.63 325	0.82 385	0.59 365	0.33 254	0.75 456	0.43 402	0.20 453	0.12 281	0.20 431	0.18 431	0.17 351	0.22 484

RALAANet	0.40 333	0.24 379	0.56 425	0.43 423	0.30 473	0.36 249	0.25 151	0.89 429	0.69 343	0.69 375	0.65 297	0.61 372	0.30 223	0.63 356	0.35 309	0.16 292	0.13 360	0.18 354	0.15 306	0.21 457	0.14 231

GMStereo	0.40 333	0.38 556	0.61 456	0.41 338	0.27 394	0.47 355	0.35 367	0.62 246	1.04 554	0.57 299	0.54 257	0.38 208	0.36 294	0.56 271	0.41 392	0.20 453	0.13 360	0.16 252	0.17 399	0.24 518	0.20 444
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 333	0.22 322	0.58 438	0.42 378	0.29 448	0.62 446	0.27 191	0.87 420	0.42 199	0.65 343	0.86 408	0.52 316	0.35 280	0.67 400	0.43 402	0.15 238	0.13 360	0.17 300	0.14 273	0.15 248	0.17 362
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	0.40 333	0.19 196	0.47 312	0.43 423	0.27 394	0.41 309	0.31 287	0.74 362	0.38 157	0.90 515	1.28 580	0.58 355	0.35 280	0.43 160	0.35 309	0.15 238	0.13 360	0.14 159	0.12 182	0.14 191	0.14 231

RAFT-Stereo	0.40 333	0.19 196	0.47 312	0.43 423	0.27 394	0.41 309	0.31 287	0.74 362	0.38 157	0.90 515	1.28 580	0.58 355	0.35 280	0.43 160	0.35 309	0.15 238	0.13 360	0.14 159	0.12 182	0.14 191	0.14 231
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SME	0.41 348	0.21 283	0.39 211	0.38 230	0.19 86	0.77 524	0.32 306	0.81 399	0.77 387	0.59 304	0.77 349	0.45 277	0.55 419	0.61 320	0.37 332	0.17 345	0.17 490	0.19 391	0.20 483	0.19 424	0.17 362

riskmin	0.41 348	0.21 283	0.44 279	0.34 100	0.24 278	0.58 422	0.32 306	0.70 322	0.86 453	0.52 276	0.57 272	0.78 473	0.60 456	0.58 290	0.39 362	0.17 345	0.12 281	0.19 391	0.13 232	0.19 424	0.22 484

x	0.41 348	0.25 410	0.46 299	0.36 171	0.24 278	0.54 391	0.31 287	0.94 451	0.58 292	0.60 308	0.72 324	0.61 372	0.53 407	0.52 246	0.50 456	0.18 389	0.16 457	0.17 300	0.16 339	0.17 351	0.18 395

raft_robust	0.41 348	0.24 379	0.39 211	0.43 423	0.22 185	0.40 295	0.33 325	0.80 397	0.98 531	0.80 441	0.88 420	0.41 237	0.32 246	0.89 526	0.30 251	0.14 158	0.12 281	0.16 252	0.18 431	0.15 248	0.13 185

PFNet+	0.41 348	0.20 241	0.53 393	0.40 306	0.25 311	0.28 122	0.22 98	0.66 278	0.76 383	0.85 475	0.79 364	0.63 385	0.34 265	0.75 456	0.37 332	0.20 453	0.14 400	0.23 511	0.20 483	0.17 351	0.21 465

SST-Stereo	0.41 348	0.20 241	0.48 327	0.43 423	0.25 311	0.25 77	0.21 73	0.68 297	0.50 254	1.08 599	0.79 364	0.71 428	0.42 349	0.81 496	0.38 350	0.17 345	0.11 196	0.20 431	0.16 339	0.19 424	0.15 275

RAFT_R40	0.41 348	0.20 241	0.47 312	0.44 450	0.25 311	0.23 48	0.25 151	0.69 309	0.70 347	0.98 560	0.78 359	0.72 443	0.43 352	0.80 490	0.39 362	0.17 345	0.11 196	0.20 431	0.16 339	0.18 388	0.15 275

RAFT-345	0.41 348	0.19 196	0.42 253	0.39 263	0.23 226	0.32 191	0.25 151	0.62 246	0.56 279	0.74 406	1.77 642	0.44 268	0.35 280	0.67 400	0.37 332	0.14 158	0.11 196	0.18 354	0.14 273	0.14 191	0.13 185

S	0.42 356	0.21 283	0.42 253	0.40 306	0.26 349	0.72 505	0.43 487	0.67 289	0.63 307	0.61 313	0.97 465	0.39 221	0.47 382	0.44 171	0.33 287	0.30 591	0.17 490	0.31 601	0.32 619	0.18 388	0.14 231

rvit_0105_4	0.42 356	0.30 508	0.77 533	0.52 570	0.29 448	0.41 309	0.44 496	0.57 215	0.75 376	0.45 246	0.48 218	0.56 332	0.49 394	0.58 290	0.37 332	0.28 573	0.26 602	0.25 540	0.22 528	0.24 518	0.19 411

MyStereo8	0.42 356	0.21 283	0.64 470	0.43 423	0.29 448	0.55 397	0.28 215	0.72 341	0.50 254	0.73 399	1.01 487	0.57 339	0.44 362	0.52 246	0.52 465	0.15 238	0.12 281	0.16 252	0.14 273	0.19 424	0.21 465

qqq	0.42 356	0.28 479	0.50 349	0.37 203	0.22 185	0.47 355	0.39 433	0.91 435	0.59 295	0.57 299	0.71 321	0.65 397	0.56 428	0.59 299	0.48 443	0.17 345	0.17 490	0.20 431	0.19 459	0.18 388	0.19 411

CIPLG	0.42 356	0.23 355	0.71 506	0.45 465	0.33 528	0.51 370	0.33 325	0.68 297	0.68 335	0.84 462	0.96 456	0.47 287	0.33 254	0.56 271	0.52 465	0.17 345	0.12 281	0.16 252	0.14 273	0.13 137	0.16 313

iRaft-Stereo_20w	0.42 356	0.20 241	0.63 465	0.39 263	0.27 394	0.33 209	0.25 151	1.76 674	0.37 152	0.73 399	0.53 253	0.63 385	0.42 349	0.86 516	0.29 233	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.13 232	0.15 248	0.15 275

IPLGR_C	0.42 356	0.23 355	0.71 506	0.46 490	0.33 528	0.51 370	0.34 344	0.69 309	0.69 343	0.84 462	0.92 443	0.46 282	0.33 254	0.53 252	0.53 476	0.17 345	0.12 281	0.16 252	0.14 273	0.13 137	0.16 313

ACRE	0.42 356	0.23 355	0.73 519	0.45 465	0.33 528	0.50 363	0.33 325	0.68 297	0.70 347	0.82 448	0.92 443	0.46 282	0.32 246	0.53 252	0.52 465	0.17 345	0.12 281	0.15 214	0.14 273	0.13 137	0.16 313

LCNet	0.42 356	0.21 283	0.34 121	0.44 450	0.24 278	0.47 355	0.28 215	0.69 309	0.57 288	0.72 392	1.03 501	0.66 409	0.58 444	0.60 311	0.35 309	0.15 238	0.10 69	0.19 391	0.19 459	0.22 485	0.37 609

HHNet	0.42 356	0.19 196	0.43 273	0.35 132	0.38 565	0.33 209	0.33 325	0.71 330	0.78 393	0.87 490	1.30 586	0.52 316	0.36 294	0.53 252	0.37 332	0.16 292	0.11 196	0.19 391	0.15 306	0.15 248	0.25 530

AnonymousM	0.42 356	0.86 662	0.31 82	0.35 132	0.23 226	0.30 154	0.37 396	0.56 209	0.44 217	0.72 392	0.50 227	0.47 287	0.29 198	0.42 152	0.35 309	0.16 292	0.12 281	1.51 687	0.32 619	0.12 88	0.11 59

sAnonymous2	0.42 356	0.41 576	0.96 584	0.48 518	0.37 558	0.41 309	0.48 522	0.60 232	0.52 264	0.39 207	0.48 218	0.35 187	0.44 362	0.44 171	0.30 251	0.19 431	0.14 400	0.19 391	0.17 399	0.55 654	0.43 632

CroCo_RVC	0.42 356	0.41 576	0.96 584	0.48 518	0.37 558	0.41 309	0.48 522	0.60 232	0.52 264	0.39 207	0.48 218	0.35 187	0.44 362	0.44 171	0.30 251	0.19 431	0.14 400	0.19 391	0.17 399	0.55 654	0.43 632

111	0.42 356	0.18 149	0.46 299	0.35 132	0.19 86	0.52 378	0.28 215	0.76 376	1.16 596	0.52 276	0.92 443	0.65 397	0.51 403	0.65 376	0.37 332	0.15 238	0.10 69	0.14 159	0.12 182	0.13 137	0.16 313

Hybrid-DGEV-2	0.43 370	0.23 355	0.47 312	0.48 518	0.30 473	0.57 416	0.24 129	0.84 411	1.00 538	0.67 359	0.67 309	0.59 365	0.73 536	0.61 320	0.36 320	0.14 158	0.12 281	0.18 354	0.16 339	0.14 191	0.13 185

StereoVision	0.43 370	0.29 493	0.54 407	0.50 541	0.28 421	0.37 262	0.38 414	0.75 371	0.63 307	0.46 254	1.11 530	0.53 321	0.38 315	0.57 283	0.34 300	0.21 471	0.24 582	0.25 540	0.24 559	0.26 539	0.17 362

OMP-Stereo	0.43 370	0.23 355	0.50 349	0.53 581	0.25 311	0.36 249	0.24 129	0.73 353	0.81 421	0.78 433	0.64 293	0.88 506	0.41 344	0.95 552	0.36 320	0.15 238	0.12 281	0.20 431	0.15 306	0.16 318	0.13 185

PFNet	0.43 370	0.19 196	0.61 456	0.44 450	0.24 278	0.42 320	0.31 287	0.76 376	0.81 421	1.01 570	0.74 340	0.67 416	0.41 344	0.75 456	0.39 362	0.16 292	0.10 69	0.20 431	0.15 306	0.16 318	0.14 231

IRAFT_RVC	0.43 370	0.20 241	0.52 382	0.45 465	0.24 278	0.26 85	0.51 544	0.76 376	0.78 393	0.77 422	0.80 375	0.73 448	0.50 397	0.74 448	0.39 362	0.18 389	0.10 69	0.21 475	0.17 399	0.17 351	0.15 275

FENet	0.43 370	0.23 355	0.40 226	0.40 306	0.24 278	0.54 391	0.33 325	0.83 408	0.72 356	0.74 406	0.73 327	0.63 385	0.56 428	0.65 376	0.45 419	0.19 431	0.13 360	0.19 391	0.17 399	0.18 388	0.20 444

HITNet	0.43 370	0.27 463	0.50 349	0.34 100	0.18 50	0.65 470	0.32 306	0.99 467	0.70 347	0.73 399	0.86 408	0.66 409	0.56 428	0.61 320	0.47 435	0.14 158	0.10 69	0.15 214	0.13 232	0.18 388	0.13 185
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
rvit_0105_5	0.44 377	0.32 520	0.79 537	0.51 553	0.29 448	0.44 338	0.43 487	0.62 246	0.76 383	0.51 272	0.52 246	0.61 372	0.53 407	0.58 290	0.38 350	0.28 573	0.25 590	0.25 540	0.24 559	0.22 485	0.20 444

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 377	0.22 322	0.83 549	0.39 263	0.45 608	0.41 309	0.26 176	1.04 485	0.50 254	0.54 288	0.76 345	1.03 553	0.43 352	0.67 400	0.28 215	0.16 292	0.11 196	0.17 300	0.19 459	0.21 457	0.21 465

test_sample1	0.44 377	0.24 379	0.52 382	0.35 132	0.23 226	0.59 432	0.36 381	1.05 492	0.57 288	0.66 350	0.78 359	0.70 425	0.71 520	0.62 344	0.51 460	0.18 389	0.15 430	0.17 300	0.16 339	0.18 388	0.18 395

TestStereo1	0.44 377	0.24 379	0.45 287	0.52 570	0.25 311	0.35 232	0.40 446	0.81 399	0.94 510	0.70 380	0.96 456	0.48 292	0.45 369	0.94 546	0.33 287	0.16 292	0.13 360	0.18 354	0.16 339	0.15 248	0.14 231

test_5	0.44 377	0.25 410	0.48 327	0.53 581	0.28 421	0.28 122	0.42 479	0.77 383	0.87 460	0.63 325	0.91 437	0.73 448	0.53 407	0.82 503	0.36 320	0.14 158	0.11 196	0.18 354	0.18 431	0.18 388	0.16 313

SA-5K	0.44 377	0.24 379	0.45 287	0.52 570	0.25 311	0.35 232	0.40 446	0.81 399	0.94 510	0.70 380	0.96 456	0.48 292	0.45 369	0.94 546	0.33 287	0.16 292	0.13 360	0.18 354	0.16 339	0.15 248	0.14 231

dd	0.44 377	0.40 570	0.62 461	0.44 450	0.26 349	0.51 370	0.38 414	0.72 341	1.07 568	0.60 308	0.66 302	0.43 261	0.40 339	0.68 409	0.53 476	0.24 533	0.15 430	0.21 475	0.16 339	0.24 518	0.19 411

GANet-ADL	0.44 377	0.27 463	0.48 327	0.44 450	0.30 473	0.54 391	0.36 381	0.94 451	0.88 471	0.64 336	0.72 324	0.68 420	0.44 362	0.55 261	0.44 413	0.22 494	0.15 430	0.15 214	0.13 232	0.18 388	0.21 465

GMM-Stereo	0.44 377	0.20 241	0.39 211	0.42 378	0.25 311	0.50 363	0.44 496	0.72 341	0.57 288	0.77 422	1.37 601	0.76 464	0.38 315	0.62 344	0.34 300	0.15 238	0.10 69	0.20 431	0.19 459	0.17 351	0.28 555

IGEV_i1	0.45 386	0.23 355	0.57 434	0.40 306	0.23 226	0.64 462	0.42 479	1.05 492	0.65 319	0.71 390	0.70 319	0.76 464	0.47 382	0.75 456	0.45 419	0.16 292	0.14 400	0.16 252	0.13 232	0.17 351	0.18 395

FACV-RUCA	0.45 386	0.28 479	0.51 359	0.46 490	0.33 528	0.62 446	0.34 344	0.87 420	0.75 376	0.60 308	0.84 395	0.48 292	0.54 415	0.56 271	0.39 362	0.22 494	0.15 430	0.35 616	0.16 339	0.29 560	0.22 484

test_sample2	0.45 386	0.24 379	0.49 337	0.34 100	0.21 158	0.60 438	0.43 487	1.01 474	0.73 366	0.67 359	0.80 375	0.70 425	0.64 480	0.65 376	0.41 392	0.19 431	0.15 430	0.18 354	0.16 339	0.19 424	0.19 411

MyStereo04	0.45 386	0.23 355	0.52 382	0.43 423	0.29 448	0.40 295	0.48 522	1.02 477	1.12 580	0.62 318	0.58 275	0.55 326	0.56 428	0.77 475	0.45 419	0.14 158	0.13 360	0.19 391	0.17 399	0.18 388	0.17 362

SA	0.45 386	0.26 447	0.50 349	0.47 511	0.24 278	0.46 351	0.36 381	0.79 394	1.00 538	0.61 313	1.04 504	0.50 304	0.50 397	0.98 563	0.33 287	0.16 292	0.13 360	0.21 475	0.19 459	0.15 248	0.14 231

GwcNet-ADL	0.45 386	0.24 379	0.51 359	0.46 490	0.30 473	0.41 309	0.40 446	0.95 454	0.98 531	0.73 399	0.78 359	0.61 372	0.41 344	0.67 400	0.55 484	0.20 453	0.14 400	0.15 214	0.14 273	0.19 424	0.22 484

IIG-Stereo	0.45 386	0.22 322	0.48 327	0.51 553	0.26 349	0.43 327	0.21 73	0.73 353	0.80 410	0.84 462	0.95 452	0.82 489	0.46 376	0.95 552	0.37 332	0.16 292	0.12 281	0.19 391	0.15 306	0.15 248	0.12 125

DN-CSS_ROB	0.45 386	0.27 463	0.74 523	0.41 338	0.29 448	0.43 327	0.29 234	0.80 397	0.78 393	0.73 399	1.08 524	0.48 292	0.45 369	0.81 496	0.40 385	0.15 238	0.12 281	0.21 475	0.19 459	0.18 388	0.17 362

Selective-IGEV-i1	0.46 394	0.21 283	0.60 452	0.43 423	0.24 278	0.67 488	0.53 555	1.07 502	0.90 482	0.65 343	0.82 385	0.80 484	0.38 315	0.56 271	0.40 385	0.16 292	0.14 400	0.15 214	0.13 232	0.16 318	0.17 362

Hybrid-DGEV-03	0.46 394	0.20 241	0.36 165	0.43 423	0.28 421	0.55 397	0.25 151	0.69 309	0.75 376	0.96 553	1.92 650	0.61 372	0.32 246	0.58 290	0.36 320	0.15 238	0.10 69	0.18 354	0.16 339	0.14 191	0.12 125

fast-iter	0.46 394	0.22 322	0.41 236	0.35 132	0.35 547	0.27 106	0.32 306	0.75 371	0.50 254	0.90 515	1.13 539	1.12 590	0.73 536	0.70 425	0.57 492	0.12 55	0.10 69	0.17 300	0.17 399	0.17 351	0.16 313

CoSv	0.46 394	0.22 322	0.41 236	0.35 132	0.35 547	0.27 106	0.32 306	0.75 371	0.50 254	0.90 515	1.13 539	1.12 590	0.73 536	0.70 425	0.57 492	0.12 55	0.10 69	0.17 300	0.17 399	0.17 351	0.16 313

MyStereo05	0.46 394	0.22 322	0.51 359	0.42 378	0.29 448	0.43 327	0.48 522	0.96 459	1.12 580	0.77 422	0.62 289	0.51 311	0.57 440	0.79 487	0.43 402	0.14 158	0.13 360	0.18 354	0.17 399	0.17 351	0.17 362

CASS	0.46 394	0.28 479	0.45 287	0.48 518	0.22 185	0.63 452	0.34 344	0.99 467	0.66 324	0.76 416	0.86 408	0.61 372	0.58 444	0.58 290	0.44 413	0.29 584	0.16 457	0.22 490	0.18 431	0.23 505	0.28 555
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 394	0.20 241	0.48 327	0.46 490	0.27 394	0.34 222	0.39 433	0.62 246	0.74 372	0.78 433	1.44 614	0.86 497	0.38 315	1.09 587	0.27 192	0.13 104	0.13 360	0.18 354	0.16 339	0.16 318	0.12 125

iRaft-Stereo_5w	0.46 394	0.22 322	0.53 393	0.43 423	0.30 473	0.30 154	0.53 555	0.66 278	0.71 354	0.62 318	0.89 423	1.01 549	0.67 499	0.76 468	0.67 523	0.13 104	0.12 281	0.17 300	0.15 306	0.15 248	0.17 362

TransformOpticalFlow	0.46 394	0.21 283	0.49 337	0.42 378	0.24 278	0.36 249	0.46 506	1.04 485	0.84 441	0.67 359	1.14 543	0.73 448	0.56 428	0.78 483	0.33 287	0.15 238	0.10 69	0.17 300	0.15 306	0.14 191	0.15 275

RAFT	0.46 394	0.23 355	0.52 382	0.48 518	0.27 394	0.55 397	0.47 515	0.68 297	0.60 302	0.83 456	0.82 385	1.00 545	0.56 428	0.76 468	0.37 332	0.18 389	0.16 457	0.22 490	0.20 483	0.16 318	0.14 231

Prome-Stereo	0.46 394	0.20 241	0.37 185	0.45 465	0.26 349	0.40 295	0.42 479	0.69 309	0.49 247	0.96 553	1.84 646	0.58 355	0.64 480	0.63 356	0.32 275	0.15 238	0.11 196	0.16 252	0.14 273	0.17 351	0.30 567

GES	0.46 394	0.25 410	0.62 461	0.41 338	0.30 473	0.62 446	0.37 396	1.06 498	0.70 347	0.75 410	0.83 392	0.47 287	0.52 406	0.69 417	0.46 424	0.23 521	0.17 490	0.17 300	0.16 339	0.18 388	0.24 521

HCRNet	0.46 394	0.35 537	0.45 287	0.54 593	0.26 349	0.52 378	0.29 234	0.87 420	0.64 313	0.75 410	0.82 385	0.76 464	0.53 407	0.70 425	0.38 350	0.24 533	0.16 457	0.24 527	0.20 483	0.21 457	0.20 444

DFGA-Net	0.47 407	0.31 517	0.93 577	0.43 423	0.33 528	0.56 406	0.35 367	0.81 399	0.89 476	0.70 380	0.76 345	0.48 292	0.43 352	0.78 483	0.64 518	0.16 292	0.14 400	0.19 391	0.19 459	0.20 444	0.19 411

mmm	0.47 407	0.28 479	0.51 359	0.39 263	0.25 311	0.61 440	0.38 414	1.00 473	0.60 302	0.77 422	1.07 517	0.65 397	0.53 407	0.61 320	0.49 452	0.18 389	0.15 430	0.23 511	0.20 483	0.21 457	0.20 444

ffm	0.47 407	0.28 479	0.68 490	0.39 263	0.26 349	0.56 406	0.40 446	0.72 341	1.13 587	0.76 416	0.98 470	0.71 428	0.55 419	0.61 320	0.26 168	0.17 345	0.11 196	0.25 540	0.21 507	0.16 318	0.17 362

BUS	0.47 407	0.26 447	0.47 312	0.46 490	0.29 448	0.78 525	0.34 344	0.99 467	0.80 410	0.77 422	0.80 375	0.64 391	0.54 415	0.66 390	0.56 486	0.21 471	0.15 430	0.22 490	0.19 459	0.18 388	0.19 411

STrans-v2	0.47 407	0.21 283	0.49 337	0.41 338	0.25 311	0.54 391	0.49 535	1.16 539	0.82 434	0.67 359	1.05 507	0.71 428	0.67 499	0.74 448	0.34 300	0.15 238	0.11 196	0.17 300	0.15 306	0.14 191	0.14 231

Anonymous3	0.47 407	0.35 537	0.91 576	0.50 541	0.38 565	0.81 543	0.55 566	0.76 376	0.66 324	0.52 276	0.65 297	0.44 268	0.45 369	0.66 390	0.39 362	0.25 546	0.25 590	0.22 490	0.21 507	0.23 505	0.24 521

CFNet_pseudo	0.47 407	0.25 410	0.55 411	0.38 230	0.28 421	0.58 422	0.32 306	0.89 429	0.90 482	0.83 456	1.03 501	0.75 457	0.48 388	0.61 320	0.46 424	0.17 345	0.13 360	0.24 527	0.16 339	0.26 539	0.21 465

ACVNet	0.47 407	0.24 379	0.39 211	0.40 306	0.28 421	0.58 422	0.40 446	0.91 435	0.81 421	0.67 359	0.96 456	0.79 480	0.66 490	0.65 376	0.71 535	0.18 389	0.15 430	0.16 252	0.15 306	0.18 388	0.15 275

DMCA	0.47 407	0.27 463	0.59 446	0.39 263	0.29 448	0.53 384	0.34 344	0.98 463	0.70 347	0.78 433	0.83 392	0.79 480	0.55 419	0.54 260	0.57 492	0.21 471	0.16 457	0.21 475	0.16 339	0.19 424	0.22 484

ccs_rob	0.47 407	0.25 410	0.55 411	0.38 230	0.28 421	0.58 422	0.32 306	0.89 429	0.90 482	0.83 456	1.02 491	0.75 457	0.48 388	0.61 320	0.46 424	0.17 345	0.12 281	0.24 527	0.16 339	0.26 539	0.21 465

Select-FE	0.48 417	0.26 447	0.96 584	0.42 378	0.36 554	0.34 222	0.20 46	1.02 477	0.37 152	0.61 313	1.01 487	1.04 558	0.79 563	0.74 448	0.29 233	0.17 345	0.13 360	0.17 300	0.20 483	0.15 248	0.25 530

rvit_0105_3	0.48 417	0.35 537	0.85 562	0.56 606	0.31 489	0.48 360	0.48 522	0.65 271	0.81 421	0.66 350	0.59 277	0.66 409	0.56 428	0.66 390	0.41 392	0.30 591	0.27 609	0.29 589	0.28 599	0.21 457	0.21 465

UGAM-zero	0.48 417	0.21 283	0.66 478	0.38 230	0.23 226	0.36 249	0.22 98	1.30 604	0.43 211	0.67 359	0.61 285	1.74 655	0.89 596	0.79 487	0.27 192	0.15 238	0.12 281	0.15 214	0.12 182	0.13 137	0.14 231

rvit_stereo_0075_2	0.48 417	0.38 556	0.74 523	0.54 593	0.46 617	0.43 327	0.35 367	0.85 413	0.68 335	0.56 295	0.73 327	0.59 365	0.47 382	0.64 365	0.47 435	0.33 609	0.23 573	0.35 616	0.26 584	0.32 580	0.26 534

DispNO	0.48 417	0.24 379	0.84 556	0.40 306	0.31 489	0.58 422	0.39 433	0.91 435	0.79 401	0.79 438	0.83 392	0.71 428	0.59 450	0.75 456	0.50 456	0.19 431	0.14 400	0.20 431	0.18 431	0.16 318	0.17 362

CoDeX	0.48 417	0.21 283	0.53 393	0.43 423	0.25 311	0.74 516	0.38 414	1.36 622	0.82 434	0.84 462	0.96 456	0.63 385	0.57 440	0.63 356	0.40 385	0.17 345	0.13 360	0.17 300	0.15 306	0.16 318	0.15 275

IER	0.48 417	0.25 410	0.60 452	0.38 230	0.28 421	0.67 488	0.38 414	0.82 406	0.68 335	0.88 500	0.95 452	0.74 452	0.79 563	0.62 344	0.46 424	0.17 345	0.14 400	0.17 300	0.17 399	0.17 351	0.16 313

BSDual-CNN	0.48 417	0.26 447	0.47 312	0.46 490	0.29 448	0.75 520	0.46 506	0.99 467	0.80 410	0.77 422	0.80 375	0.76 464	0.59 450	0.66 390	0.48 443	0.21 471	0.15 430	0.22 490	0.19 459	0.18 388	0.19 411

PSM-AAD	0.48 417	0.21 283	0.39 211	0.44 450	0.23 226	0.56 406	0.47 515	0.67 289	0.73 366	1.08 599	1.12 532	0.58 355	0.87 588	0.63 356	0.33 287	0.15 238	0.11 196	0.25 540	0.26 584	0.18 388	0.42 627

KYRaft	0.48 417	0.21 283	0.41 236	0.45 465	0.23 226	0.43 327	0.36 381	0.68 297	0.45 222	0.94 536	1.72 640	0.78 473	0.40 339	0.65 376	0.32 275	0.16 292	0.11 196	0.18 354	0.22 528	0.17 351	0.76 673

ASMatch	0.48 417	0.20 241	0.47 312	0.39 263	0.28 421	0.37 262	0.26 176	0.76 376	0.72 356	0.77 422	2.29 661	0.61 372	0.51 403	0.64 365	0.39 362	0.15 238	0.12 281	0.17 300	0.15 306	0.14 191	0.22 484

ICVP	0.48 417	0.26 447	0.42 253	0.49 530	0.28 421	0.63 452	0.43 487	1.05 492	0.72 356	0.68 371	0.95 452	0.75 457	0.56 428	0.55 261	0.61 508	0.24 533	0.18 511	0.19 391	0.17 399	0.19 424	0.21 465
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 417	0.25 410	0.82 545	0.42 378	0.25 311	0.56 406	0.54 563	0.82 406	0.82 434	0.92 525	0.75 342	0.75 457	0.48 388	0.89 526	0.37 332	0.15 238	0.12 281	0.23 511	0.22 528	0.14 191	0.14 231

SFCPSM	0.48 417	0.22 322	0.59 446	0.41 338	0.27 394	0.85 555	0.36 381	1.39 625	0.79 401	0.81 445	0.85 404	0.54 323	0.50 397	0.60 311	0.39 362	0.18 389	0.14 400	0.18 354	0.20 483	0.17 351	0.16 313

CCAANet	0.48 417	0.21 283	0.52 382	0.42 378	0.28 421	0.65 470	0.30 257	1.03 483	0.76 383	0.64 336	1.22 566	0.69 422	0.53 407	0.83 505	0.47 435	0.15 238	0.13 360	0.19 391	0.20 483	0.15 248	0.20 444

FSD	0.49 432	0.47 601	0.55 411	0.55 601	0.46 617	0.48 360	0.52 550	0.54 194	0.49 247	0.48 265	0.48 218	0.50 304	0.48 388	0.51 241	0.49 452	0.45 649	0.43 669	0.47 649	0.46 656	0.46 634	0.46 643

G2L-ROB	0.49 432	0.20 241	0.48 327	0.36 171	0.22 185	0.58 422	0.42 479	1.19 554	0.74 372	0.86 485	0.76 345	1.08 573	0.59 450	0.81 496	0.60 502	0.17 345	0.12 281	0.15 214	0.12 182	0.17 351	0.20 444

test_sample4	0.49 432	0.27 463	0.55 411	0.36 171	0.23 226	0.70 496	0.37 396	1.22 572	0.86 453	0.82 448	0.86 408	0.62 380	0.58 444	0.71 435	0.49 452	0.21 471	0.16 457	0.21 475	0.20 483	0.22 485	0.21 465

test_sample3	0.49 432	0.27 463	0.55 411	0.36 171	0.23 226	0.70 496	0.37 396	1.21 564	0.87 460	0.79 438	0.84 395	0.66 409	0.53 407	0.70 425	0.50 456	0.21 471	0.16 457	0.20 431	0.19 459	0.21 457	0.21 465

PCWNet_CMD	0.49 432	0.25 410	0.56 425	0.40 306	0.27 394	0.64 462	0.32 306	0.98 463	0.99 534	0.87 490	1.07 517	0.78 473	0.46 376	0.61 320	0.44 413	0.17 345	0.13 360	0.21 475	0.16 339	0.26 539	0.20 444

Sa-1000	0.49 432	0.25 410	0.45 287	0.46 490	0.25 311	0.64 462	0.34 344	0.85 413	0.95 514	0.85 475	1.51 625	0.55 326	0.44 362	0.94 546	0.31 266	0.16 292	0.12 281	0.21 475	0.20 483	0.15 248	0.14 231

DEmStereo	0.49 432	0.18 149	0.53 393	0.39 263	0.26 349	0.57 416	0.33 325	0.65 271	0.75 376	0.90 515	1.65 634	0.57 339	1.02 619	0.63 356	0.44 413	0.14 158	0.12 281	0.16 252	0.16 339	0.14 191	0.17 362

DRaft	0.49 432	0.18 149	0.50 349	0.38 230	0.25 311	0.57 416	0.39 433	0.67 289	0.86 453	1.02 574	1.75 641	0.50 304	0.79 563	0.65 376	0.42 399	0.14 158	0.11 196	0.16 252	0.16 339	0.14 191	0.17 362

GrayStereo	0.49 432	0.20 241	0.44 279	0.47 511	0.29 448	0.51 370	0.62 591	0.71 330	0.66 324	1.04 582	1.46 619	0.77 470	0.73 536	0.58 290	0.35 309	0.15 238	0.12 281	0.17 300	0.17 399	0.15 248	0.30 567

cf-r	0.49 432	0.24 379	0.49 337	0.40 306	0.23 226	0.58 422	0.38 414	0.92 444	0.87 460	0.77 422	1.06 513	0.98 537	0.67 499	0.59 299	0.61 508	0.21 471	0.14 400	0.17 300	0.19 459	0.15 248	0.16 313

GANet-RSSM	0.49 432	0.22 322	0.42 253	0.39 263	0.26 349	0.58 422	0.41 468	1.12 522	0.82 434	0.73 399	1.02 491	0.88 506	0.75 547	0.67 400	0.48 443	0.22 494	0.16 457	0.18 354	0.19 459	0.18 388	0.18 395

BEATNet_4x	0.49 432	0.35 537	0.72 513	0.38 230	0.20 129	0.65 470	0.36 381	1.08 508	0.78 393	0.78 433	0.88 420	0.73 448	0.64 480	0.71 435	0.60 502	0.16 292	0.12 281	0.16 252	0.15 306	0.24 518	0.18 395

MSMDNet	0.49 432	0.25 410	0.56 425	0.40 306	0.27 394	0.64 462	0.32 306	0.99 467	0.99 534	0.87 490	1.07 517	0.79 480	0.46 376	0.61 320	0.44 413	0.17 345	0.13 360	0.20 431	0.16 339	0.25 529	0.20 444

MLCV	0.49 432	0.26 447	0.73 519	0.38 230	0.18 50	0.64 462	0.33 325	0.84 411	0.89 476	0.96 553	1.12 532	0.72 443	0.45 369	1.00 573	0.59 501	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.14 191	0.14 231

G2L-Stereo_test	0.50 446	0.22 322	0.46 299	0.34 100	0.24 278	0.58 422	0.59 584	1.14 532	0.79 401	0.89 507	0.96 456	0.96 532	0.59 450	0.72 441	0.67 523	0.17 345	0.12 281	0.14 159	0.12 182	0.15 248	0.16 313

PAM_32	0.50 446	0.20 241	0.69 499	0.40 306	0.24 278	1.09 606	0.29 234	1.12 522	0.40 182	0.74 406	0.44 203	1.98 665	0.64 480	0.64 365	0.27 192	0.16 292	0.11 196	0.17 300	0.15 306	0.14 191	0.15 275

PAM	0.50 446	0.21 283	0.75 526	0.41 338	0.26 349	1.11 612	0.37 396	1.10 515	0.39 167	0.75 410	0.46 210	1.92 662	0.61 462	0.62 344	0.28 215	0.16 292	0.10 69	0.16 252	0.14 273	0.14 191	0.15 275

test_sample5	0.50 446	0.28 479	0.55 411	0.37 203	0.23 226	0.65 470	0.38 414	1.19 554	0.86 453	0.81 445	0.97 465	0.64 391	0.60 456	0.72 441	0.48 443	0.22 494	0.16 457	0.22 490	0.21 507	0.23 505	0.22 484

gwcnet-sp	0.50 446	0.25 410	0.84 556	0.41 338	0.27 394	0.79 531	0.40 446	0.93 446	0.85 447	0.95 541	0.79 364	0.65 397	0.63 472	0.69 417	0.52 465	0.18 389	0.17 490	0.18 354	0.18 431	0.18 388	0.19 411

scenet	0.50 446	0.25 410	0.84 556	0.41 338	0.27 394	0.79 531	0.40 446	0.93 446	0.85 447	0.95 541	0.79 364	0.65 397	0.63 472	0.69 417	0.52 465	0.18 389	0.17 490	0.18 354	0.18 431	0.18 388	0.19 411

ssnet	0.50 446	0.25 410	0.84 556	0.41 338	0.27 394	0.79 531	0.40 446	0.93 446	0.85 447	0.95 541	0.79 364	0.65 397	0.63 472	0.69 417	0.52 465	0.18 389	0.17 490	0.18 354	0.18 431	0.18 388	0.19 411

psmg	0.50 446	0.26 447	0.47 312	0.42 378	0.29 448	0.82 546	0.42 479	1.07 502	0.80 410	0.95 541	0.94 448	0.76 464	0.59 450	0.66 390	0.48 443	0.21 471	0.16 457	0.20 431	0.20 483	0.19 424	0.19 411

UDGNet	0.50 446	0.82 656	0.56 425	0.51 553	0.32 515	0.41 309	0.34 344	0.71 330	0.93 501	0.65 343	0.60 280	0.58 355	0.44 362	0.65 376	0.43 402	0.33 609	0.15 430	0.67 670	0.20 483	0.49 642	0.23 509

PSMNet-ADL	0.50 446	0.28 479	0.43 273	0.49 530	0.31 489	0.70 496	0.38 414	0.94 451	0.81 421	0.62 318	0.80 375	0.91 520	0.62 467	0.76 468	0.68 528	0.24 533	0.18 511	0.19 391	0.20 483	0.22 485	0.22 484

PSMNet-RSSM	0.50 446	0.24 379	0.41 236	0.43 423	0.26 349	0.51 370	0.40 446	1.16 539	0.79 401	0.75 410	1.07 517	0.87 503	0.69 510	0.66 390	0.52 465	0.24 533	0.16 457	0.23 511	0.26 584	0.20 444	0.20 444

CFNet-ft	0.50 446	0.25 410	0.39 211	0.41 338	0.26 349	0.66 478	0.37 396	0.91 435	0.87 460	0.67 359	1.00 482	1.05 563	0.70 515	0.68 409	0.57 492	0.23 521	0.16 457	0.24 527	0.21 507	0.24 518	0.19 411

CFNet_RVC	0.50 446	0.25 410	0.39 211	0.41 338	0.26 349	0.66 478	0.37 396	0.91 435	0.87 460	0.67 359	1.00 482	1.05 563	0.70 515	0.68 409	0.57 492	0.23 521	0.16 457	0.24 527	0.21 507	0.24 518	0.19 411

UCFNet_RVC	0.50 446	0.27 463	0.37 185	0.40 306	0.27 394	0.66 478	0.42 479	1.18 550	0.86 453	0.70 380	0.89 423	0.91 520	0.60 456	0.62 344	0.48 443	0.24 533	0.18 511	0.28 580	0.27 591	0.25 529	0.24 521

PStereo	0.51 460	0.76 649	0.42 253	0.37 203	0.28 421	0.56 406	0.46 506	0.56 209	0.89 476	0.54 288	0.33 140	0.51 311	0.51 403	0.80 490	0.68 528	0.53 662	0.25 590	0.30 599	0.27 591	0.62 662	0.52 659

G2L-Stereo	0.51 460	0.25 410	0.55 411	0.44 450	0.27 394	0.46 351	0.47 515	0.98 463	0.81 421	0.86 485	0.90 429	0.91 520	0.56 428	0.88 524	0.80 556	0.21 471	0.17 490	0.22 490	0.18 431	0.17 351	0.22 484

DCVSM-stereo	0.51 460	0.28 479	0.56 425	0.39 263	0.29 448	0.55 397	0.28 215	0.78 387	0.78 393	1.11 610	0.77 349	1.04 558	0.76 556	0.65 376	0.52 465	0.20 453	0.20 544	0.24 527	0.21 507	0.25 529	0.31 576

test_sample6	0.51 460	0.27 463	0.55 411	0.38 230	0.23 226	0.64 462	0.39 433	1.18 550	0.88 471	0.84 462	1.06 513	0.66 409	0.61 462	0.75 456	0.52 465	0.23 521	0.17 490	0.22 490	0.22 528	0.24 518	0.23 509

qqq1	0.51 460	0.24 379	0.67 483	0.35 132	0.20 129	0.63 452	0.34 344	1.26 585	1.06 560	0.85 475	1.02 491	0.71 428	0.66 490	0.96 554	0.36 320	0.19 431	0.16 457	0.14 159	0.12 182	0.15 248	0.16 313

fff1	0.51 460	0.24 379	0.67 483	0.35 132	0.20 129	0.63 452	0.34 344	1.26 585	1.06 560	0.85 475	1.02 491	0.71 428	0.66 490	0.96 554	0.36 320	0.19 431	0.16 457	0.14 159	0.12 182	0.15 248	0.16 313

DualNet	0.51 460	0.28 479	0.55 411	0.37 203	0.23 226	0.65 470	0.38 414	1.19 554	0.86 453	0.84 462	1.06 513	0.64 391	0.60 456	0.72 441	0.48 443	0.22 494	0.16 457	0.22 490	0.21 507	0.23 505	0.22 484

GMStereo_Zeroshot	0.51 460	0.46 594	0.80 538	0.50 541	0.28 421	0.57 416	0.30 257	0.75 371	0.79 401	0.88 500	0.94 448	0.90 514	0.37 306	0.77 475	0.46 424	0.27 562	0.14 400	0.26 559	0.15 306	0.39 617	0.19 411

CFNet_ucs	0.51 460	0.25 410	0.58 438	0.39 263	0.31 489	0.59 432	0.35 367	1.04 485	0.95 514	0.89 507	1.19 561	0.80 484	0.49 394	0.66 390	0.45 419	0.21 471	0.16 457	0.26 559	0.18 431	0.27 549	0.23 509

anonymousa	0.51 460	0.21 283	0.47 312	0.39 263	0.25 311	0.89 563	0.36 381	0.78 387	0.63 307	0.88 500	1.54 627	1.09 580	0.67 499	0.53 252	0.46 424	0.17 345	0.14 400	0.19 391	0.21 507	0.16 318	0.16 313

hknet	0.51 460	0.26 447	0.58 438	0.46 490	0.29 448	0.75 520	0.46 506	0.99 467	0.89 476	0.77 422	0.80 375	0.96 532	0.67 499	0.75 456	0.50 456	0.19 431	0.15 430	0.22 490	0.19 459	0.18 388	0.19 411

CrosDoStereo	0.51 460	0.19 196	0.46 299	0.39 263	0.24 278	0.39 286	1.14 669	0.69 309	0.87 460	0.94 536	1.36 598	0.62 380	0.75 547	0.68 409	0.46 424	0.15 238	0.12 281	0.17 300	0.18 431	0.14 191	0.16 313

DeepStereo_LL	0.51 460	0.19 196	0.46 299	0.39 263	0.24 278	0.39 286	1.14 669	0.69 309	0.87 460	0.94 536	1.36 598	0.62 380	0.75 547	0.68 409	0.46 424	0.15 238	0.12 281	0.17 300	0.18 431	0.14 191	0.16 313

THIR-Stereo	0.51 460	0.19 196	0.47 312	0.39 263	0.23 226	0.74 516	0.64 602	0.68 297	0.88 471	1.03 577	1.40 604	0.71 428	0.75 547	0.64 365	0.43 402	0.16 292	0.11 196	0.17 300	0.18 431	0.15 248	0.17 362

GwcNet-RSSM	0.51 460	0.25 410	0.51 359	0.41 338	0.24 278	0.56 406	0.41 468	0.97 461	0.96 521	0.75 410	1.17 556	0.89 511	0.66 490	0.66 390	0.74 542	0.22 494	0.15 430	0.19 391	0.21 507	0.17 351	0.16 313

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 475	0.23 355	1.38 634	0.40 306	0.53 637	0.29 139	0.30 257	1.49 643	0.45 222	0.69 375	1.15 546	0.98 537	0.32 246	0.70 425	0.29 233	0.15 238	0.11 196	0.17 300	0.20 483	0.22 485	0.27 544

ToySt	0.52 475	0.27 463	0.93 577	0.42 378	0.28 421	0.67 488	0.56 571	0.88 428	0.79 401	0.61 313	0.85 404	0.92 526	0.70 515	0.72 441	0.61 508	0.16 292	0.17 490	0.21 475	0.21 507	0.22 485	0.21 465

NINENet	0.52 475	0.30 508	0.55 411	0.46 490	0.33 528	0.78 525	0.34 344	1.18 550	0.91 489	0.84 462	0.97 465	0.64 391	0.54 415	0.74 448	0.56 486	0.23 521	0.20 544	0.25 540	0.18 431	0.22 485	0.22 484

AACVNet	0.52 475	0.25 410	0.56 425	0.48 518	0.29 448	0.55 397	0.38 414	0.96 459	0.59 295	0.83 456	1.03 501	1.03 553	0.77 561	0.91 537	0.58 499	0.22 494	0.18 511	0.24 527	0.18 431	0.24 518	0.22 484

acv_ft	0.52 475	0.24 379	0.64 470	0.45 465	0.28 421	0.85 555	0.40 446	0.95 454	0.81 421	1.00 567	0.96 456	0.79 480	0.62 467	0.65 376	0.88 567	0.18 389	0.15 430	0.16 252	0.15 306	0.18 388	0.15 275

AdaStereo	0.52 475	0.34 533	0.53 393	0.49 530	0.25 311	0.71 501	0.36 381	1.24 577	0.91 489	0.77 422	0.98 470	0.75 457	0.50 397	0.71 435	0.51 460	0.27 562	0.13 360	0.28 580	0.18 431	0.23 505	0.18 395
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.
iResNet	0.52 475	0.31 517	0.86 563	0.44 450	0.22 185	0.66 478	0.47 515	0.92 444	1.02 546	0.89 507	1.12 532	0.69 422	0.55 419	0.86 516	0.60 502	0.15 238	0.11 196	0.15 214	0.12 182	0.17 351	0.17 362

DDVS	0.53 482	0.32 520	0.63 465	0.42 378	0.31 489	0.71 501	0.35 367	0.95 454	0.69 343	0.86 485	0.90 429	1.11 584	0.46 376	0.90 534	0.67 523	0.23 521	0.17 490	0.22 490	0.18 431	0.25 529	0.28 555

SMFormer	0.53 482	0.24 379	0.67 483	0.35 132	0.20 129	0.63 452	0.34 344	1.26 585	1.06 560	0.85 475	1.02 491	0.71 428	0.66 490	0.96 554	0.60 502	0.19 431	0.16 457	0.18 354	0.17 399	0.19 424	0.20 444

tta	0.53 482	0.24 379	0.67 483	0.35 132	0.20 129	0.63 452	0.34 344	1.26 585	1.06 560	0.85 475	1.02 491	0.71 428	0.66 490	0.96 554	0.60 502	0.19 431	0.16 457	0.18 354	0.17 399	0.15 248	0.16 313

CFNet	0.53 482	0.30 508	0.53 393	0.42 378	0.28 421	0.73 510	0.35 367	1.21 564	1.01 541	0.74 406	1.07 517	0.85 493	0.60 456	0.83 505	0.58 499	0.19 431	0.15 430	0.23 511	0.23 544	0.21 457	0.17 362

HSM	0.53 482	0.25 410	0.46 299	0.40 306	0.25 311	0.74 516	0.44 496	1.29 601	0.78 393	0.82 448	0.92 443	1.21 600	0.75 547	0.90 534	0.48 443	0.18 389	0.14 400	0.17 300	0.14 273	0.17 351	0.18 395

coex_refinement	0.54 487	0.22 322	0.44 279	0.45 465	0.31 489	0.75 520	0.40 446	1.16 539	0.92 495	0.87 490	1.12 532	0.99 542	0.57 440	0.69 417	0.90 575	0.21 471	0.14 400	0.16 252	0.16 339	0.21 457	0.22 484

UGAM	0.54 487	0.23 355	0.51 359	0.46 490	0.26 349	0.40 295	0.52 550	0.65 271	1.19 605	0.78 433	1.15 546	1.38 630	0.56 428	1.03 579	0.56 486	0.18 389	0.15 430	0.25 540	0.21 507	0.15 248	0.13 185

ITSA-stereo	0.54 487	0.29 493	0.55 411	0.41 338	0.23 226	0.59 432	0.35 367	1.31 606	1.25 614	0.82 448	0.80 375	0.72 443	0.58 444	0.89 526	0.72 538	0.22 494	0.18 511	0.23 511	0.22 528	0.22 485	0.29 562

test_sample7	0.54 487	0.30 508	0.55 411	0.37 203	0.28 421	0.63 452	0.47 515	1.11 517	0.92 495	0.93 529	0.89 423	0.86 497	0.71 520	0.74 448	0.53 476	0.27 562	0.22 563	0.27 568	0.26 584	0.27 549	0.26 534

DAS	0.54 487	0.26 447	0.66 478	0.49 530	0.31 489	0.61 440	0.43 487	0.89 429	1.01 541	0.95 541	1.16 551	0.71 428	0.85 581	0.89 526	0.47 435	0.18 389	0.14 400	0.18 354	0.15 306	0.22 485	0.19 411

SepStereo	0.54 487	0.26 447	0.66 478	0.49 530	0.31 489	0.61 440	0.43 487	0.89 429	1.01 541	0.95 541	1.16 551	0.71 428	0.85 581	0.97 561	0.47 435	0.18 389	0.14 400	0.18 354	0.15 306	0.22 485	0.19 411

RAFT + AFF	0.54 487	0.30 508	0.84 556	0.51 553	0.32 515	0.63 452	0.57 574	1.05 492	0.95 514	0.80 441	0.87 416	0.85 493	0.57 440	0.87 518	0.51 460	0.18 389	0.21 554	0.23 511	0.22 528	0.19 424	0.19 411

ac_64	0.54 487	0.24 379	0.58 438	0.46 490	0.28 421	0.79 531	0.44 496	1.11 517	0.63 307	0.94 536	0.85 404	1.06 567	0.70 515	0.76 468	0.72 538	0.22 494	0.18 511	0.20 431	0.19 459	0.18 388	0.16 313

DMCA-RVC	0.54 487	0.32 520	0.83 549	0.51 553	0.32 515	0.59 432	0.38 414	0.89 429	0.70 347	0.95 541	0.88 420	0.90 514	0.69 510	0.75 456	0.63 515	0.23 521	0.18 511	0.31 601	0.24 559	0.27 549	0.21 465

RT-IGEV	0.55 496	0.20 241	0.70 503	0.42 378	0.25 311	0.89 563	0.63 596	1.27 590	0.80 410	0.92 525	1.00 482	1.23 604	0.67 499	0.68 409	0.33 287	0.19 431	0.14 400	0.17 300	0.14 273	0.16 318	0.22 484

AASNet	0.55 496	0.27 463	0.62 461	0.51 553	0.32 515	0.73 510	0.44 496	1.55 651	0.88 471	0.88 500	0.94 448	0.64 391	0.63 472	0.62 344	0.84 562	0.23 521	0.20 544	0.20 431	0.16 339	0.22 485	0.20 444

LMCR-Stereo	0.55 496	0.33 528	0.57 434	0.60 623	0.30 473	0.80 537	0.36 381	1.30 604	0.79 401	0.90 515	1.04 504	0.57 339	0.64 480	0.87 518	0.73 541	0.20 453	0.15 430	0.19 391	0.14 273	0.25 529	0.18 395

UNet	0.55 496	0.27 463	0.72 513	0.45 465	0.41 584	0.97 578	0.40 446	1.01 474	0.80 410	0.87 490	0.90 429	1.03 553	0.75 547	0.76 468	0.67 523	0.19 431	0.15 430	0.20 431	0.17 399	0.21 457	0.18 395

UPFNet	0.55 496	0.26 447	0.59 446	0.46 490	0.38 565	0.83 549	0.48 522	1.03 483	0.80 410	0.92 525	0.91 437	0.85 493	0.67 499	0.87 518	0.78 548	0.20 453	0.21 554	0.20 431	0.20 483	0.20 444	0.15 275

HSM-Net_RVC	0.55 496	0.23 355	0.37 185	0.38 230	0.22 185	0.86 557	0.40 446	1.31 606	0.93 501	0.92 525	1.15 546	1.26 605	0.71 520	0.75 456	0.53 476	0.17 345	0.14 400	0.16 252	0.15 306	0.17 351	0.17 362
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 496	0.33 528	0.71 506	0.46 490	0.31 489	0.66 478	0.43 487	1.07 502	0.89 476	0.93 529	0.91 437	0.98 537	0.61 462	0.76 468	0.64 518	0.22 494	0.18 511	0.22 490	0.22 528	0.22 485	0.24 521
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 496	0.37 548	0.67 483	0.42 378	0.31 489	0.50 363	0.43 487	1.22 572	0.73 366	0.86 485	1.05 507	0.85 493	0.58 444	0.90 534	0.56 486	0.29 584	0.23 573	0.22 490	0.22 528	0.26 539	0.26 534

iResNetv2_ROB	0.55 496	0.29 493	0.86 563	0.39 263	0.25 311	0.67 488	0.37 396	1.21 564	1.02 546	1.02 574	1.10 526	0.89 511	0.79 563	0.74 448	0.43 402	0.19 431	0.13 360	0.15 214	0.11 143	0.19 424	0.16 313

iResNet_ROB	0.55 496	0.24 379	0.61 456	0.38 230	0.22 185	0.66 478	0.30 257	1.59 660	1.33 631	0.94 536	1.05 507	0.81 487	0.69 510	0.84 511	0.46 424	0.17 345	0.12 281	0.14 159	0.09 8	0.15 248	0.20 444

rvit_105_1	0.56 506	0.42 581	0.84 556	0.59 621	0.37 558	0.59 432	0.68 607	0.73 353	0.97 526	0.82 448	0.69 314	0.75 457	0.63 472	0.80 490	0.56 486	0.34 618	0.29 618	0.31 601	0.34 629	0.23 505	0.23 509

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 506	3.08 715	2.41 673	0.32 63	0.18 50	0.29 139	0.20 46	0.39 65	0.33 115	0.29 124	0.25 64	0.18 17	0.18 29	0.32 54	0.22 67	1.08 687	0.09 18	0.17 300	0.16 339	0.15 248	0.96 680

ff1	0.56 506	0.28 479	0.68 490	0.39 263	0.26 349	0.56 406	0.40 446	0.72 341	1.13 587	0.76 416	0.98 470	0.71 428	0.55 419	1.25 610	1.46 640	0.17 345	0.11 196	0.25 540	0.21 507	0.16 318	0.17 362

FTStereo	0.56 506	0.21 283	0.39 211	0.42 378	0.25 311	0.39 286	0.73 625	0.69 309	0.45 222	1.09 603	3.23 685	0.69 422	0.71 520	0.55 261	0.34 300	0.15 238	0.13 360	0.19 391	0.17 399	0.15 248	0.32 580

GEStereo_RVC	0.56 506	0.30 508	0.70 503	0.51 553	0.31 489	0.70 496	0.54 563	1.31 606	0.93 501	0.85 475	0.86 408	0.84 491	0.63 472	0.92 539	0.67 523	0.24 533	0.16 457	0.19 391	0.17 399	0.21 457	0.23 509

Selective-IGEV-i16pc	0.57 511	0.21 283	1.29 623	0.41 338	0.31 489	1.98 671	0.62 591	0.70 322	1.12 580	0.51 272	0.82 385	0.67 416	0.35 280	0.71 435	0.41 392	0.32 601	0.18 511	0.17 300	0.19 459	0.19 424	0.20 444

ISRNet	0.57 511	0.25 410	0.72 513	0.57 612	0.36 554	0.43 327	0.28 215	0.85 413	0.84 441	1.09 603	1.25 571	0.91 520	0.61 462	0.68 409	0.60 502	0.35 624	0.26 602	0.36 621	0.33 626	0.30 568	0.42 627

CSP-Net	0.57 511	0.29 493	0.55 411	0.42 378	0.29 448	1.20 628	0.49 535	1.29 601	0.75 376	0.98 560	0.97 465	0.88 506	0.69 510	0.85 514	0.66 520	0.27 562	0.18 511	0.17 300	0.17 399	0.18 388	0.19 411

ADLNet2	0.57 511	0.26 447	0.71 506	0.48 518	0.31 489	0.83 549	0.51 544	1.10 515	0.99 534	0.85 475	0.99 478	0.99 542	0.70 515	0.79 487	0.78 548	0.21 471	0.17 490	0.18 354	0.18 431	0.22 485	0.22 484

RAFT-RH_RVC	0.57 511	0.18 149	0.44 279	0.38 230	0.23 226	0.56 406	0.24 129	0.61 239	0.73 366	1.18 617	3.90 696	0.55 326	0.40 339	0.67 400	0.38 350	0.14 158	0.11 196	0.20 431	0.15 306	0.12 88	0.14 231

ADLNet	0.57 511	0.29 493	0.58 438	0.46 490	0.35 547	0.80 537	0.46 506	1.14 532	0.88 471	1.03 577	0.98 470	0.92 526	0.66 490	0.71 435	0.83 561	0.22 494	0.16 457	0.22 490	0.22 528	0.22 485	0.23 509

MMNet	0.57 511	0.26 447	0.67 483	0.45 465	0.35 547	1.04 597	0.39 433	0.93 446	0.98 531	0.96 553	0.97 465	0.86 497	0.80 568	0.83 505	0.80 556	0.16 292	0.15 430	0.19 391	0.19 459	0.20 444	0.17 362

delet	0.57 511	0.25 410	0.63 465	0.46 490	0.34 540	1.05 602	0.51 544	1.04 485	0.94 510	0.90 515	0.99 478	0.90 514	0.68 508	0.87 518	0.78 548	0.18 389	0.18 511	0.20 431	0.21 507	0.17 351	0.17 362

psm_up	0.57 511	0.27 463	0.52 382	0.50 541	0.33 528	0.65 470	0.60 587	1.07 502	0.84 441	0.87 490	0.91 437	1.00 545	1.06 625	0.80 490	0.66 520	0.22 494	0.25 590	0.26 559	0.23 544	0.22 485	0.21 465

hitnet-ft	0.57 511	0.29 493	0.43 273	0.42 378	0.29 448	0.81 543	0.40 446	0.98 463	0.91 489	0.84 462	1.01 487	1.13 592	0.72 531	0.83 505	0.71 535	0.28 573	0.21 554	0.28 580	0.22 528	0.29 560	0.27 544

DSFCA	0.57 511	0.27 463	0.71 506	0.41 338	0.36 554	0.78 525	0.53 555	1.08 508	0.85 447	1.08 599	0.84 395	0.90 514	0.66 490	1.05 582	0.63 515	0.26 551	0.22 563	0.21 475	0.21 507	0.22 485	0.20 444

STTStereo	0.57 511	0.39 561	0.87 568	0.45 465	0.32 515	0.62 446	0.45 503	1.01 474	0.87 460	1.01 570	0.91 437	0.95 529	0.58 444	0.77 475	0.66 520	0.25 546	0.24 582	0.27 568	0.33 626	0.25 529	0.26 534

RASNet	0.57 511	0.24 379	0.61 456	0.39 263	0.23 226	0.71 501	0.40 446	1.02 477	0.93 501	0.77 422	1.05 507	1.05 563	0.98 614	0.99 568	1.03 604	0.16 292	0.14 400	0.14 159	0.17 399	0.15 248	0.14 231

LL-Strereo	0.58 524	0.29 493	0.83 549	0.48 518	0.35 547	0.39 286	0.48 522	1.04 485	0.99 534	0.87 490	0.79 364	1.08 573	1.15 637	1.35 631	0.51 460	0.18 389	0.15 430	0.22 490	0.19 459	0.17 351	0.21 465

HGLStereo	0.58 524	0.30 508	0.65 475	0.51 553	0.38 565	0.78 525	0.45 503	1.07 502	0.82 434	0.89 507	1.16 551	0.88 506	0.91 600	0.80 490	0.74 542	0.21 471	0.21 554	0.20 431	0.18 431	0.19 424	0.22 484

FADNet-RVC-Resample	0.58 524	0.35 537	1.34 631	0.50 541	0.34 540	0.73 510	0.43 487	1.09 511	0.96 521	0.83 456	0.87 416	0.76 464	0.66 490	0.77 475	0.52 465	0.19 431	0.18 511	0.26 559	0.27 591	0.28 558	0.29 562

FADNet_RVC	0.58 524	0.39 561	1.26 618	0.45 465	0.32 515	0.55 397	0.34 344	1.12 522	0.90 482	0.68 371	0.90 429	0.61 372	0.71 520	1.03 579	0.80 556	0.21 471	0.18 511	0.27 568	0.23 544	0.33 585	0.30 567

mmx	0.59 528	0.28 479	0.68 490	0.39 263	0.26 349	0.56 406	0.40 446	1.24 577	1.06 560	0.76 416	0.98 470	0.71 428	0.55 419	1.25 610	1.46 640	0.21 471	0.16 457	0.25 540	0.21 507	0.24 518	0.22 484

xxx	0.59 528	0.28 479	0.68 490	0.39 263	0.26 349	0.56 406	0.40 446	1.24 577	1.06 560	0.76 416	0.98 470	0.71 428	0.55 419	1.25 610	1.46 640	0.21 471	0.16 457	0.25 540	0.21 507	0.24 518	0.22 484

CRFU-Net	0.59 528	0.29 493	0.62 461	0.47 511	0.31 489	1.20 628	0.51 544	1.19 554	0.59 295	1.05 587	1.00 482	1.06 567	0.87 588	0.83 505	0.77 547	0.22 494	0.19 534	0.18 354	0.16 339	0.19 424	0.20 444

TDLM	0.59 528	0.35 537	0.57 434	0.53 581	0.32 515	0.67 488	0.72 620	1.09 511	1.03 550	0.84 462	1.11 530	0.84 491	0.71 520	0.96 554	0.61 508	0.28 573	0.18 511	0.26 559	0.22 528	0.27 549	0.21 465

CVANet_RVC	0.59 528	0.35 537	0.54 407	0.49 530	0.33 528	0.70 496	0.67 604	1.12 522	0.97 526	0.88 500	1.05 507	1.01 549	0.72 531	0.94 546	0.55 484	0.30 591	0.20 544	0.28 580	0.26 584	0.32 580	0.23 509

AANet_RVC	0.59 528	0.35 537	0.68 490	0.47 511	0.28 421	0.57 416	0.47 515	1.04 485	1.28 621	0.87 490	1.33 591	0.86 497	0.63 472	1.16 597	0.89 569	0.19 431	0.13 360	0.15 214	0.14 273	0.18 388	0.20 444

NOSS_ROB	0.59 528	0.40 570	0.42 253	0.45 465	0.31 489	0.79 531	0.53 555	1.09 511	1.12 580	0.69 375	0.92 443	0.77 470	0.63 472	0.81 496	0.52 465	0.39 637	0.38 654	0.44 643	0.42 654	0.38 613	0.36 603

DualNet (step1)	0.60 535	0.37 548	0.83 549	0.39 263	0.31 489	0.72 505	0.49 535	1.11 517	0.92 495	0.93 529	0.89 423	0.86 497	0.71 520	0.74 448	0.53 476	0.42 644	0.22 563	0.40 635	0.41 649	0.36 604	0.35 597

pcwnet_v2	0.60 535	0.29 493	0.89 573	0.46 490	0.36 554	0.62 446	0.38 414	1.33 615	1.24 612	1.02 574	1.27 579	0.71 428	0.59 450	0.71 435	0.51 460	0.28 573	0.21 554	0.24 527	0.23 544	0.29 560	0.30 567

PS-NSSS	0.60 535	0.46 594	0.68 490	0.43 423	0.34 540	0.66 478	0.57 574	1.05 492	0.91 489	0.80 441	1.28 580	0.72 443	0.67 499	0.89 526	0.61 508	0.32 601	0.26 602	0.40 635	0.27 591	0.35 598	0.29 562

DLCB_ROB	0.60 535	0.29 493	0.53 393	0.50 541	0.33 528	0.76 523	0.51 544	1.02 477	0.94 510	1.07 598	1.16 551	1.21 600	0.73 536	0.98 563	0.75 544	0.21 471	0.20 544	0.22 490	0.23 544	0.22 485	0.20 444

CBFPSM	0.61 539	0.25 410	1.41 638	0.39 263	0.27 394	1.10 607	0.67 604	0.83 408	0.84 441	0.82 448	0.81 383	1.33 619	0.85 581	0.72 441	0.86 565	0.16 292	0.15 430	0.15 214	0.17 399	0.17 351	0.23 509

ssnet_v2	0.61 539	0.29 493	0.69 499	0.45 465	0.30 473	0.93 570	0.62 591	1.20 561	1.03 550	0.97 557	0.81 383	0.98 537	0.67 499	0.84 511	0.97 595	0.26 551	0.23 573	0.23 511	0.24 559	0.20 444	0.21 465

HBP-ISP	0.61 539	0.47 601	0.45 287	0.46 490	0.33 528	0.79 531	0.29 234	1.15 536	1.05 556	0.85 475	1.18 560	0.67 416	0.71 520	0.92 539	0.57 492	0.37 631	0.38 654	0.47 649	0.41 649	0.39 617	0.32 580

dad	0.61 539	0.53 610	0.72 513	0.44 450	0.31 489	0.64 462	0.37 396	0.85 413	1.28 621	1.05 587	1.17 556	1.18 598	0.61 462	0.70 425	0.54 482	0.36 627	0.23 573	0.37 626	0.21 507	0.31 572	0.23 509

SACVNet	0.61 539	0.36 546	0.67 483	0.57 612	0.37 558	0.65 470	0.47 515	1.16 539	0.80 410	1.04 582	1.06 513	1.02 551	0.81 571	0.99 568	0.57 492	0.28 573	0.21 554	0.25 540	0.24 559	0.30 568	0.39 613

StereoDRNet-Refined	0.61 539	0.33 528	0.63 465	0.47 511	0.31 489	0.94 573	0.41 468	1.04 485	0.97 526	1.15 615	1.13 539	1.00 545	0.74 544	0.93 543	0.93 583	0.18 389	0.13 360	0.22 490	0.21 507	0.20 444	0.21 465
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 545	0.56 625	1.29 623	0.47 511	0.39 573	0.63 452	0.40 446	1.16 539	0.91 489	0.71 390	0.86 408	1.04 558	0.55 419	0.99 568	0.78 548	0.27 562	0.26 602	0.28 580	0.29 605	0.32 580	0.31 576

NVstereo2D	0.62 545	0.32 520	0.82 545	0.50 541	0.44 602	0.88 560	0.48 522	1.12 522	1.17 599	0.67 359	0.90 429	0.90 514	0.69 510	1.02 577	0.69 531	0.33 609	0.16 457	0.29 589	0.20 483	0.43 627	0.46 643

CBMV_ROB	0.62 545	0.39 561	0.41 236	0.41 338	0.28 421	0.86 557	0.28 215	1.06 498	1.02 546	0.95 541	1.33 591	0.81 487	0.84 577	0.94 546	0.56 486	0.37 631	0.37 653	0.43 641	0.40 644	0.33 585	0.32 580

ACV-stereo	0.63 548	0.37 548	1.03 596	0.44 450	0.31 489	1.27 632	0.41 468	0.78 387	0.84 441	0.65 343	0.76 345	2.07 667	1.00 615	0.84 511	0.68 528	0.22 494	0.17 490	0.19 391	0.18 431	0.22 485	0.23 509

FADNet	0.63 548	0.53 610	1.20 612	0.46 490	0.44 602	0.66 478	0.41 468	1.24 577	1.07 568	0.70 380	0.84 395	0.98 537	0.65 488	0.87 518	0.54 482	0.29 584	0.30 623	0.27 568	0.30 606	0.48 638	0.36 603

1111x	0.64 550	0.23 355	0.61 456	0.39 263	0.21 158	0.68 493	0.46 506	1.32 612	1.03 550	0.76 416	1.02 491	0.95 529	0.72 531	1.13 591	2.15 672	0.18 389	0.18 511	0.18 354	0.19 459	0.20 444	0.19 411

SGM-Forest	0.65 551	0.33 528	0.43 273	0.44 450	0.30 473	1.01 591	0.54 563	1.13 530	1.09 577	1.11 610	1.21 564	1.10 582	0.76 556	0.99 568	0.71 535	0.32 601	0.33 643	0.33 613	0.30 606	0.30 568	0.28 555
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 552	0.32 520	0.80 538	0.46 490	0.34 540	1.26 631	0.50 541	0.91 435	1.00 538	1.05 587	1.36 598	1.28 608	0.84 577	0.81 496	0.90 575	0.22 494	0.24 582	0.23 511	0.23 544	0.21 457	0.22 484

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 553	0.30 508	1.20 612	0.42 378	0.31 489	1.00 586	0.58 581	1.16 539	1.07 568	1.01 570	1.25 571	1.08 573	0.75 547	1.18 600	1.03 604	0.20 453	0.12 281	0.16 252	0.13 232	0.22 485	0.22 484

StereoDRNet	0.67 553	0.35 537	0.82 545	0.53 581	0.44 602	1.03 595	0.53 555	1.51 647	1.06 560	1.13 613	0.91 437	1.07 572	0.74 544	0.87 518	0.95 588	0.24 533	0.19 534	0.25 540	0.23 544	0.27 549	0.22 484

PSMNet_ROB	0.67 553	0.39 561	0.76 530	0.57 612	0.43 596	1.00 586	0.85 648	1.25 583	0.93 501	0.82 448	1.04 504	1.08 573	0.64 480	0.89 526	1.02 603	0.29 584	0.21 554	0.31 601	0.31 615	0.27 549	0.25 530

TCMNet	0.68 556	0.41 576	1.08 600	0.60 623	0.61 653	0.97 578	0.55 566	1.11 517	0.93 501	0.87 490	1.14 543	0.89 511	0.65 488	0.92 539	1.06 611	0.26 551	0.26 602	0.31 601	0.28 599	0.33 585	0.30 567

YMNet	0.68 556	0.40 570	1.01 592	0.53 581	0.46 617	1.04 597	0.48 522	1.06 498	0.81 421	1.21 620	1.31 587	1.11 584	0.73 536	0.89 526	0.96 590	0.27 562	0.31 631	0.25 540	0.25 572	0.25 529	0.24 521

YMNet_1	0.68 556	0.40 570	1.01 592	0.53 581	0.46 617	1.04 597	0.48 522	1.06 498	0.81 421	1.21 620	1.31 587	1.11 584	0.73 536	0.89 526	0.96 590	0.27 562	0.31 631	0.25 540	0.25 572	0.25 529	0.24 521

DRN-Test	0.68 556	0.34 533	0.77 533	0.52 570	0.40 578	1.14 617	0.61 589	1.56 655	1.04 554	1.18 617	1.10 526	1.05 563	0.72 531	0.82 503	1.01 599	0.24 533	0.18 511	0.26 559	0.25 572	0.26 539	0.23 509

CBMV	0.68 556	0.37 548	0.50 349	0.43 423	0.26 349	1.00 586	0.71 614	1.17 548	1.16 596	1.24 628	1.29 584	1.06 567	0.86 585	0.98 563	0.75 544	0.29 584	0.30 623	0.34 615	0.30 606	0.26 539	0.27 544
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 561	0.29 493	2.34 670	0.41 338	0.31 489	1.16 621	0.58 581	0.87 420	0.85 447	0.86 485	1.17 556	1.04 558	0.83 574	0.76 468	1.26 629	0.21 471	0.18 511	0.17 300	0.16 339	0.21 457	0.21 465

z-ln-s-r	0.70 562	0.39 561	1.51 643	0.40 306	0.27 394	0.58 422	0.62 591	0.87 420	1.09 577	0.84 462	1.44 614	0.91 520	0.87 588	1.20 604	2.07 668	0.16 292	0.12 281	0.17 300	0.15 306	0.21 457	0.17 362

GASNet	0.70 562	0.77 651	1.16 610	0.71 657	0.49 625	0.62 446	0.48 522	1.12 522	1.05 556	0.98 560	0.84 395	0.94 528	0.82 572	1.41 635	0.85 564	0.33 609	0.22 563	0.29 589	0.28 599	0.44 630	0.26 534

PA-Net	0.70 562	0.46 594	0.96 584	0.51 553	0.53 637	0.94 573	0.73 625	1.14 532	1.15 594	0.83 456	0.90 429	0.88 506	0.76 556	1.19 601	0.96 590	0.25 546	0.41 664	0.29 589	0.44 655	0.27 549	0.39 613
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 565	0.84 660	0.80 538	0.55 601	0.38 565	1.38 639	0.57 574	1.07 502	0.81 421	0.90 515	0.94 448	0.95 529	0.54 415	1.01 574	0.61 508	0.41 642	0.30 623	0.57 664	0.31 615	0.86 672	0.39 613

DISCO	0.72 566	0.27 463	0.72 513	0.45 465	0.31 489	1.12 614	0.53 555	1.32 612	1.25 614	0.84 462	1.07 517	1.52 646	0.87 588	1.82 662	1.08 617	0.20 453	0.15 430	0.18 354	0.16 339	0.24 518	0.24 521

APVNet	0.73 567	0.39 561	1.01 592	0.58 618	0.45 608	1.16 621	0.68 607	1.47 642	0.87 460	0.84 462	1.15 546	1.04 558	0.84 577	1.14 593	1.18 624	0.27 562	0.28 616	0.32 608	0.31 615	0.29 560	0.32 580

GwcNet	0.73 567	0.39 561	1.37 633	0.53 581	0.43 596	1.10 607	0.52 550	1.27 590	1.19 605	1.05 587	1.41 606	1.06 567	0.86 585	0.98 563	1.01 599	0.26 551	0.24 582	0.24 527	0.23 544	0.23 505	0.28 555

NaN_ROB	0.73 567	0.46 594	0.89 573	0.52 570	0.34 540	0.98 583	1.11 666	1.28 596	1.20 608	1.27 634	0.96 456	1.08 573	0.79 563	1.34 630	0.78 548	0.24 533	0.30 623	0.23 511	0.24 559	0.23 505	0.26 534

XPNet_ROB	0.73 567	0.38 556	0.80 538	0.53 581	0.40 578	0.80 537	0.83 644	1.21 564	0.96 521	1.37 640	1.17 556	1.37 626	0.87 588	1.14 593	0.99 597	0.33 609	0.25 590	0.27 568	0.24 559	0.31 572	0.29 562

ETE_ROB	0.73 567	0.52 607	0.93 577	0.57 612	0.37 558	0.80 537	0.86 649	1.19 554	0.95 514	1.20 619	1.22 566	1.39 632	0.86 585	1.07 583	0.88 567	0.27 562	0.21 554	0.31 601	0.27 591	0.34 593	0.35 597

Syn2CoEx	0.74 572	0.55 623	1.17 611	0.66 642	0.45 608	0.89 563	0.56 571	1.54 650	1.15 594	0.95 541	1.35 597	1.03 553	1.03 620	0.96 554	0.89 569	0.31 596	0.27 609	0.29 589	0.24 559	0.23 505	0.27 544

DANet	0.74 572	0.47 601	0.98 590	0.60 623	0.41 584	0.92 569	0.41 468	1.02 477	0.87 460	1.22 624	1.22 566	1.33 619	0.88 593	1.26 613	1.37 635	0.27 562	0.24 582	0.31 601	0.25 572	0.37 610	0.36 603
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 572	0.38 556	0.63 465	0.54 593	0.35 547	1.01 591	0.95 656	1.15 536	0.95 514	1.09 603	2.00 654	1.14 594	0.92 602	1.29 618	0.75 544	0.25 546	0.27 609	0.27 568	0.23 544	0.32 580	0.24 521

NCCL2	0.74 572	0.45 589	0.77 533	0.65 640	0.45 608	0.97 578	1.16 671	1.16 539	1.02 546	1.00 567	0.98 470	1.48 640	0.88 593	0.99 568	0.89 569	0.31 596	0.27 609	0.39 632	0.39 640	0.33 585	0.34 593

Wz-Net-LNSev	0.75 576	0.54 617	1.59 650	0.51 553	0.41 584	1.16 621	0.79 638	1.27 590	1.13 587	1.04 582	1.14 543	1.11 584	0.94 607	0.93 543	1.00 598	0.24 533	0.22 563	0.21 475	0.19 459	0.26 539	0.27 544

FINET	0.75 576	0.45 589	1.38 634	0.48 518	0.46 617	0.98 583	1.00 661	1.22 572	1.69 664	0.91 524	1.25 571	0.74 452	0.74 544	1.09 587	0.82 560	0.37 631	0.31 631	0.27 568	0.24 559	0.35 598	0.34 593

FAT-Stereo	0.75 576	0.34 533	0.81 544	0.51 553	0.38 565	0.78 525	0.63 596	1.39 625	1.32 629	1.05 587	1.40 604	1.58 651	1.14 635	0.92 539	0.91 579	0.29 584	0.28 616	0.28 580	0.23 544	0.28 558	0.41 623

S-Stereo	0.76 579	0.36 546	1.10 603	0.57 612	0.46 617	0.83 549	0.59 584	1.31 606	1.62 659	0.98 560	1.41 606	1.11 584	0.93 604	0.85 514	1.07 614	0.27 562	0.31 631	0.28 580	0.25 572	0.33 585	0.50 653

RYNet	0.76 579	0.37 548	0.74 523	0.54 593	0.67 659	1.35 636	0.68 607	1.28 596	1.21 611	1.10 607	0.90 429	1.31 612	0.94 607	1.01 574	1.30 631	0.22 494	0.16 457	0.27 568	0.23 544	0.43 627	0.45 639

LALA_ROB	0.76 579	0.46 594	0.86 563	0.55 601	0.41 584	1.00 586	0.93 655	1.25 583	1.13 587	1.23 626	1.15 546	1.55 648	0.80 568	1.11 590	0.96 590	0.33 609	0.23 573	0.35 616	0.30 606	0.35 598	0.32 580

DStereoRT	0.77 582	0.21 283	0.72 513	0.52 570	0.34 540	1.07 603	0.36 381	0.86 417	0.80 410	0.81 445	1.07 517	0.54 323	0.73 536	0.78 483	0.53 476	0.17 345	0.14 400	3.96 719	1.38 709	0.20 444	0.16 313

PSMNet-RUCA	0.78 583	0.78 654	1.23 615	1.01 673	0.91 669	0.68 493	0.53 555	1.16 539	1.06 560	0.79 438	1.10 526	0.82 489	0.72 531	0.94 546	0.70 532	0.55 667	0.27 609	0.76 673	0.46 656	0.70 667	0.49 650

edge stereo	0.79 584	0.40 570	0.82 545	0.52 570	0.44 602	0.83 549	0.58 581	1.34 617	1.08 572	1.30 636	1.38 602	1.79 657	1.13 634	1.15 596	0.92 581	0.34 618	0.32 638	0.42 640	0.28 599	0.33 585	0.39 613

DGSMNet	0.80 585	0.58 631	1.42 639	0.61 628	0.65 656	0.94 573	0.75 630	1.35 618	1.16 596	0.88 500	1.26 575	1.00 545	0.75 547	1.07 583	0.89 569	0.36 627	0.31 631	0.41 639	0.40 644	0.60 660	0.59 666

RP	0.80 585	0.38 556	0.73 519	0.67 644	0.59 648	0.82 546	0.57 574	1.21 564	1.28 621	1.03 577	1.68 636	1.45 635	1.49 659	1.08 586	0.90 575	0.36 627	0.31 631	0.37 626	0.30 606	0.36 604	0.36 603

Wz-Net-MNSev	0.81 587	0.42 581	1.64 656	0.51 553	0.41 584	1.46 643	0.95 656	1.24 577	1.26 619	1.31 637	1.25 571	1.17 597	0.83 574	1.21 607	1.06 611	0.22 494	0.19 534	0.24 527	0.23 544	0.29 560	0.26 534

RGC	0.82 588	0.62 636	0.80 538	0.67 644	0.66 658	0.91 566	0.59 584	1.35 618	1.09 577	1.12 612	1.46 619	1.50 642	1.09 628	1.28 616	0.97 595	0.34 618	0.30 623	0.48 654	0.40 644	0.38 613	0.38 612

NCC-stereo	0.82 588	0.43 584	0.87 568	0.63 635	0.68 661	0.88 560	0.72 620	1.60 662	1.12 580	0.95 541	1.41 606	1.37 626	1.37 650	1.26 613	0.94 585	0.32 601	0.30 623	0.37 626	0.49 667	0.34 593	0.35 597

Nwc_Net	0.82 588	0.40 570	0.86 563	0.62 632	0.56 642	1.04 597	0.57 574	1.72 671	1.08 572	0.93 529	1.88 648	1.44 634	1.24 642	1.19 601	0.94 585	0.31 596	0.25 590	0.36 621	0.39 640	0.31 572	0.31 576

Abc-Net	0.82 588	0.43 584	0.87 568	0.63 635	0.68 661	0.88 560	0.72 620	1.60 662	1.12 580	0.95 541	1.41 606	1.37 626	1.37 650	1.26 613	0.94 585	0.32 601	0.30 623	0.37 626	0.49 667	0.34 593	0.35 597
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 588	0.77 651	0.95 583	0.68 649	0.43 596	1.15 619	1.06 664	1.19 554	1.20 608	1.03 577	1.02 491	1.10 582	0.89 596	1.20 604	0.78 548	0.49 657	0.39 659	0.58 665	0.39 640	0.69 665	0.49 650
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
w-ln-seven-2	0.83 593	0.46 594	2.93 676	0.54 593	0.39 573	0.93 570	0.63 596	1.16 539	1.18 603	1.25 630	1.32 589	1.09 580	1.05 624	1.23 608	1.07 614	0.21 471	0.20 544	0.23 511	0.22 528	0.26 539	0.24 521

stereogan	0.83 593	0.33 528	0.89 573	0.61 628	0.51 632	1.80 666	0.50 541	1.41 631	1.39 637	1.05 587	1.47 621	1.56 650	1.04 622	1.32 628	0.87 566	0.29 584	0.29 618	0.29 589	0.25 572	0.39 617	0.40 618

Anonymous_2	0.84 595	0.45 589	0.66 478	0.41 338	0.45 608	0.82 546	0.53 555	0.81 399	0.81 421	0.73 399	0.61 285	0.91 520	0.76 556	0.77 475	0.61 508	0.51 660	0.55 679	0.54 662	4.92 721	0.54 652	0.42 627

ccnet	0.84 595	0.59 633	0.86 563	0.56 606	0.60 651	1.11 612	0.72 620	1.44 638	0.97 526	1.15 615	1.44 614	1.28 608	0.95 609	1.01 574	1.33 634	0.49 657	0.43 669	0.50 659	0.47 660	0.52 650	0.48 649

psmorigin	0.84 595	0.53 610	2.21 668	0.50 541	0.41 584	0.86 557	0.57 574	1.08 508	0.90 482	1.50 646	1.42 611	1.50 642	1.09 628	1.29 618	1.03 604	0.32 601	0.33 643	0.27 568	0.27 591	0.34 593	0.45 639

ADCRef	0.84 595	0.46 594	1.60 653	0.52 570	0.45 608	1.08 605	0.52 550	1.13 530	1.03 550	1.22 624	1.43 613	0.87 503	0.93 604	0.91 537	3.35 689	0.19 431	0.16 457	0.23 511	0.23 544	0.23 505	0.22 484

CC-Net-ROB	0.84 595	1.01 673	0.93 577	0.60 623	0.45 608	1.25 630	0.71 614	1.20 561	1.05 556	0.84 462	1.24 570	0.90 514	0.78 562	1.14 593	0.70 532	0.48 656	0.34 647	1.71 690	0.38 638	0.78 670	0.40 618

GCST	0.85 600	1.25 683	0.80 538	1.58 689	1.03 682	1.04 597	0.24 129	0.81 399	0.81 421	0.99 566	0.67 309	0.78 473	0.35 280	0.98 563	0.38 350	0.97 682	0.65 684	1.20 684	0.81 688	0.93 675	0.72 671

aanetorigin	0.85 600	0.58 631	1.98 664	0.50 541	0.40 578	0.66 478	0.70 612	0.72 341	1.01 541	2.44 687	2.00 654	1.32 614	1.25 643	0.96 554	1.16 623	0.20 453	0.19 534	0.20 431	0.20 483	0.27 549	0.33 589

AF-Net	0.85 600	0.41 576	0.87 568	0.66 642	0.54 640	0.96 577	0.52 550	1.66 667	1.37 634	1.03 577	2.04 657	1.46 636	1.36 648	1.19 601	1.05 610	0.34 618	0.24 582	0.39 632	0.28 599	0.31 572	0.26 534

SQANet	0.87 603	0.76 649	0.76 530	1.16 681	0.99 678	1.10 607	0.51 544	1.12 522	0.85 447	0.93 529	1.05 507	1.03 553	0.76 556	1.07 583	0.70 532	0.79 675	0.25 590	1.04 682	0.36 633	1.56 687	0.70 670

CSAN	0.88 604	0.52 607	0.93 577	0.61 628	0.42 593	1.19 627	1.11 666	1.27 590	1.48 648	1.37 640	1.44 614	1.37 626	1.30 645	1.46 642	1.01 599	0.39 637	0.31 631	0.36 621	0.37 635	0.35 598	0.36 603

SDNR	0.89 605	0.39 561	1.66 659	0.42 378	0.39 573	3.35 696	0.32 306	0.95 454	1.05 556	1.05 587	2.12 659	0.62 380	0.71 520	1.40 632	0.78 548	0.53 662	0.56 681	0.36 621	0.27 591	0.46 634	0.50 653

PWC_ROB	0.92 606	0.57 627	1.64 656	0.53 581	0.33 528	0.93 570	0.39 433	1.42 636	1.51 650	1.66 658	2.57 673	1.18 598	1.11 630	1.50 644	1.54 647	0.26 551	0.18 511	0.28 580	0.20 483	0.30 568	0.32 580

UDG	0.93 607	1.03 674	0.75 526	1.00 672	0.97 675	1.02 593	0.57 574	1.18 550	1.01 541	0.93 529	1.02 491	1.32 614	1.03 620	0.88 524	0.92 581	0.55 667	0.33 643	1.82 692	0.41 649	1.20 683	0.74 672

RTSC	0.93 607	0.54 617	1.59 650	0.56 606	0.40 578	1.17 625	0.55 566	1.44 638	1.82 669	1.53 649	1.26 575	1.15 595	0.82 572	1.70 656	2.44 676	0.26 551	0.20 544	0.23 511	0.24 559	0.31 572	0.32 580

DeepPrunerF	0.93 607	0.55 623	3.88 686	0.70 655	0.81 667	0.72 505	0.74 627	1.28 596	1.97 673	0.95 541	1.02 491	0.87 503	0.85 581	1.16 597	1.07 614	0.35 624	0.29 618	0.43 641	0.40 644	0.31 572	0.33 589

PWCDC_ROB	0.93 607	0.54 617	0.97 589	0.78 664	0.41 584	1.03 595	0.42 479	1.39 625	2.34 684	1.04 582	3.73 693	0.80 484	1.12 632	1.29 618	1.04 608	0.37 631	0.22 563	0.24 527	0.20 483	0.36 604	0.31 576

FBW_ROB	0.94 611	0.54 617	1.03 596	0.56 606	0.42 593	1.16 621	0.76 632	1.56 655	1.41 638	1.38 642	1.33 591	1.47 638	1.07 626	2.94 692	1.14 622	0.26 551	0.32 638	0.45 645	0.30 606	0.34 593	0.30 567

Selective-IGEV-i16pb	0.95 612	0.25 410	6.90 700	0.42 378	0.32 515	1.73 662	0.55 566	1.12 522	1.58 655	0.67 359	1.19 561	0.97 534	0.55 419	0.83 505	0.63 515	0.28 573	0.17 490	0.18 354	0.20 483	0.21 457	0.23 509

G-Net	0.95 612	0.48 604	1.13 606	0.67 644	0.49 625	2.07 673	0.63 596	1.02 477	0.90 482	1.77 664	2.62 676	1.28 608	1.60 663	1.09 587	1.06 611	0.37 631	0.30 623	0.35 616	0.25 572	0.46 634	0.45 639

PASM	0.96 614	0.71 646	2.05 666	0.72 658	0.72 665	0.84 554	0.92 652	1.14 532	1.34 632	1.25 630	1.22 566	1.34 622	1.07 626	1.31 626	1.11 618	0.53 662	0.57 682	0.59 666	0.67 679	0.56 659	0.57 665

PDISCO_ROB	0.96 614	0.51 605	1.13 606	1.03 676	1.00 679	1.81 667	0.77 633	1.72 671	1.60 657	1.09 603	1.19 561	1.34 622	0.80 568	1.62 649	1.01 599	0.58 670	0.22 563	0.45 645	0.40 644	0.50 644	0.41 623

XQC	0.97 616	0.70 643	1.54 647	0.70 655	0.55 641	1.48 645	0.81 640	1.41 631	1.57 653	1.21 620	1.12 532	1.33 619	1.04 622	1.55 646	2.00 664	0.39 637	0.25 590	0.37 626	0.32 619	0.55 654	0.49 650

MDST_ROB	0.97 616	0.29 493	1.02 595	0.64 638	0.43 596	2.64 681	0.82 642	1.68 669	1.18 603	2.89 692	1.82 644	0.97 534	0.75 547	1.83 663	0.89 569	0.26 551	0.22 563	0.32 608	0.28 599	0.26 539	0.26 534

anonymity	0.98 618	0.89 664	1.06 599	0.93 671	1.04 684	0.97 578	0.82 642	1.33 615	0.93 501	1.08 599	0.98 470	1.02 551	0.95 609	1.02 577	0.93 583	0.96 681	0.96 705	0.90 679	0.91 692	0.92 674	0.95 679

SHD	0.98 618	0.54 617	1.30 627	0.63 635	0.50 630	1.14 617	0.50 541	1.80 676	2.20 678	1.66 658	1.39 603	1.47 638	1.21 639	1.40 632	1.80 655	0.32 601	0.27 609	0.32 608	0.34 629	0.41 621	0.44 637

Wz-Net-SNSev	0.99 620	0.80 655	3.00 678	0.57 612	0.46 617	0.94 573	1.22 676	1.40 629	1.28 621	1.04 582	1.33 591	1.46 636	0.90 599	2.06 670	1.65 651	0.26 551	0.24 582	0.25 540	0.26 584	0.33 585	0.30 567

SuperB	1.00 621	0.41 576	4.03 689	0.45 465	0.32 515	0.99 585	0.49 535	1.09 511	2.09 677	1.10 607	1.10 526	0.74 452	0.83 574	1.13 591	1.75 654	0.20 453	0.15 430	0.17 300	0.15 306	2.50 707	0.27 544

Consistency-Raft	1.01 622	0.82 656	1.27 621	0.85 667	0.97 675	0.81 543	0.83 644	1.35 618	1.61 658	1.06 596	1.66 635	1.11 584	0.93 604	0.93 543	1.11 618	0.65 672	0.75 691	0.79 675	0.91 692	1.09 682	0.79 674

w-ln-seven	1.02 623	0.52 607	2.86 675	0.55 601	0.51 632	1.37 637	0.75 630	1.72 671	1.84 670	1.54 650	1.52 626	1.27 607	0.95 609	1.30 624	2.07 668	0.24 533	0.22 563	0.25 540	0.25 572	0.31 572	0.28 555

SGM_RVC	1.04 624	0.30 508	0.47 312	0.41 338	0.23 226	1.73 662	0.77 633	1.63 664	1.30 627	2.39 685	1.99 653	2.64 677	1.78 673	2.22 678	1.40 636	0.28 573	0.27 609	0.27 568	0.25 572	0.25 529	0.25 530
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 625	0.23 355	0.51 359	0.37 203	0.22 185	0.71 501	0.39 433	1.31 606	0.92 495	0.87 490	1.08 524	0.70 425	0.64 480	0.75 456	11.43 714	0.19 431	0.16 457	0.18 354	0.17 399	0.18 388	0.19 411

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 625	0.61 635	1.82 661	0.69 652	0.51 632	2.62 680	1.69 696	1.28 596	1.44 643	1.39 643	1.56 629	1.34 622	0.91 600	1.68 654	0.95 588	0.38 636	0.39 659	0.46 648	0.61 678	0.41 621	0.43 632

DStereoO	1.07 627	0.77 651	0.87 568	0.67 644	0.49 625	0.91 566	1.30 680	1.15 536	1.41 638	1.24 628	1.33 591	1.06 567	2.39 690	1.32 628	1.11 618	2.03 700	0.38 654	0.77 674	0.31 615	1.55 686	0.43 632

z-mn7	1.07 627	0.56 625	2.36 671	0.54 593	0.37 558	1.74 664	0.71 614	1.28 596	2.32 681	1.00 567	2.56 672	1.43 633	1.01 617	2.34 683	1.74 653	0.23 521	0.20 544	0.21 475	0.20 483	0.27 549	0.27 544

xxxx	1.07 627	0.23 355	0.53 393	0.38 230	0.22 185	0.83 549	0.36 381	1.41 631	0.95 514	0.75 410	0.99 478	0.97 534	0.64 480	0.70 425	11.37 713	0.20 453	0.17 490	0.18 354	0.17 399	0.19 424	0.20 444

DPSNet	1.08 630	0.44 587	2.64 674	0.54 593	0.42 593	1.59 652	1.25 677	2.39 688	1.50 649	1.13 613	1.12 532	1.51 644	2.19 686	1.44 639	1.51 646	0.35 624	0.25 590	0.25 540	0.21 507	0.49 642	0.39 613

otaku	1.10 631	0.96 668	0.96 584	1.37 687	1.06 685	1.65 656	0.72 620	1.46 641	1.19 605	1.10 607	1.32 589	1.32 614	0.95 609	1.29 618	0.81 559	0.89 680	0.46 674	1.24 685	0.50 670	1.86 690	0.89 676

DDUNet	1.10 631	2.58 711	0.83 549	1.21 683	1.27 689	1.02 593	0.69 611	1.17 548	0.95 514	0.98 560	1.26 575	1.28 608	0.84 577	0.97 561	0.79 555	0.85 678	0.40 662	2.00 695	0.60 677	1.34 685	0.94 677

ADCL	1.10 631	0.42 581	1.57 649	0.51 553	0.41 584	1.71 661	0.92 652	1.36 622	1.45 644	1.33 638	1.56 629	1.22 603	1.26 644	1.45 640	5.27 702	0.22 494	0.19 534	0.25 540	0.25 572	0.29 560	0.29 562

ADCPNet	1.11 634	0.53 610	3.26 684	0.55 601	0.44 602	1.47 644	0.83 644	1.21 564	1.17 599	1.26 633	1.42 611	1.67 654	1.12 632	1.48 643	3.86 696	0.30 591	0.29 618	0.30 599	0.32 619	0.37 610	0.37 609

MFN_U_SF_RVC	1.14 635	0.63 637	2.33 669	0.69 652	0.46 617	2.04 672	0.70 612	1.90 678	1.37 634	1.62 653	1.56 629	1.94 663	1.36 648	1.73 658	1.90 658	0.41 642	0.38 654	0.45 645	0.48 664	0.45 631	0.47 646

Ntro	1.15 636	1.00 672	1.00 591	1.49 688	1.20 688	1.69 660	0.81 640	1.39 625	1.25 614	1.01 570	1.28 580	1.31 612	1.00 615	1.31 626	0.89 569	1.10 688	0.43 669	1.36 686	0.51 671	1.95 693	0.99 683

SAMSARA	1.15 636	0.69 642	1.44 641	1.09 679	0.93 671	2.10 674	1.87 703	1.64 665	1.47 647	1.64 655	1.21 564	2.06 666	1.14 635	1.61 648	1.50 645	0.39 637	0.45 672	0.36 621	0.38 638	0.50 644	0.51 657

SANet	1.15 636	0.45 589	1.40 637	0.50 541	0.32 515	1.54 651	1.21 674	1.49 643	3.35 698	1.61 652	2.41 667	2.32 674	1.80 674	1.57 647	1.27 630	0.28 573	0.25 590	0.26 559	0.24 559	0.36 604	0.32 580

test_sample9	1.17 639	0.37 548	0.83 549	0.39 263	0.31 489	0.72 505	0.49 535	1.11 517	0.92 495	0.93 529	0.89 423	0.86 497	0.71 520	1.29 618	2.03 666	0.42 644	9.50 729	0.40 635	0.41 649	0.36 604	0.35 597

MFMNet_re	1.17 639	0.99 670	1.31 628	1.02 675	0.95 673	1.32 634	1.32 681	1.44 638	1.58 655	1.72 663	1.70 639	1.21 600	1.57 661	1.16 597	1.04 608	0.88 679	0.76 693	0.79 675	0.75 684	0.90 673	0.94 677

AANet	1.18 641	1.03 674	3.09 680	0.46 490	0.40 578	1.00 586	0.56 571	1.29 601	2.47 686	2.36 683	2.42 668	2.21 669	1.62 664	1.20 604	1.55 648	0.33 609	0.25 590	0.28 580	0.25 572	0.37 610	0.37 609

MSAF-DinoV2	1.18 641	0.44 587	3.00 678	0.56 606	0.30 473	0.91 566	0.74 627	1.58 658	1.25 614	1.06 596	1.41 606	2.98 682	1.57 661	3.25 693	3.12 687	0.22 494	0.14 400	0.20 431	0.22 528	0.33 585	0.34 593

ADCP+	1.18 641	0.37 548	3.09 680	0.50 541	0.52 635	1.48 645	0.61 589	1.32 612	1.07 568	1.21 620	1.16 551	1.08 573	1.11 630	1.63 650	7.17 707	0.20 453	0.16 457	0.24 527	0.22 528	0.29 560	0.22 484

zh-sn7	1.20 644	0.86 662	4.54 692	0.58 618	0.43 596	1.10 607	0.92 652	1.24 577	1.34 632	1.45 645	2.00 654	1.26 605	1.62 664	2.13 674	2.79 684	0.26 551	0.26 602	0.26 559	0.27 591	0.35 598	0.33 589

zh-mn7	1.21 645	0.75 648	5.81 697	0.52 570	0.39 573	1.18 626	0.63 596	1.21 564	1.79 668	1.81 665	2.33 662	1.16 596	1.01 617	2.20 677	2.00 664	0.25 546	0.22 563	0.22 490	0.22 528	0.25 529	0.30 567

ADCMid	1.22 646	0.57 627	3.17 683	0.54 593	0.44 602	1.07 603	0.77 633	1.31 606	1.13 587	2.14 678	1.48 622	1.49 641	1.47 657	1.65 652	5.30 703	0.26 551	0.24 582	0.29 589	0.32 619	0.38 613	0.36 603

WCMA_ROB	1.22 646	0.39 561	0.93 577	0.51 553	0.45 608	1.44 642	0.79 638	1.20 561	1.30 627	2.99 698	3.94 697	3.30 690	2.17 685	1.42 636	1.31 632	0.46 650	0.35 650	0.35 616	0.37 635	0.41 621	0.42 627

Wz-Net-TNSev	1.23 648	1.24 681	5.25 695	0.51 553	0.43 596	1.49 648	1.09 665	1.58 658	1.42 641	1.25 630	1.26 575	1.58 651	1.52 660	1.97 667	1.95 659	0.33 609	0.32 638	0.26 559	0.30 606	0.41 621	0.43 632

222	1.25 649	0.23 355	0.53 393	0.38 230	0.23 226	0.78 525	0.37 396	1.41 631	0.93 501	0.97 557	1.13 539	0.74 452	0.71 520	0.74 448	14.86 717	0.20 453	0.16 457	0.17 300	0.16 339	0.18 388	0.20 444

MSMD_ROB	1.25 649	0.51 605	0.64 470	0.60 623	0.50 630	1.66 657	0.67 604	1.26 585	1.26 619	2.64 689	3.82 694	3.06 685	3.20 700	1.45 640	0.91 579	0.46 650	0.41 664	0.49 657	0.51 671	0.47 637	0.45 639

AnyNet_C32	1.27 651	0.72 647	3.33 685	0.59 621	0.56 642	1.51 649	1.53 689	1.27 590	1.28 621	1.52 648	1.48 622	1.38 630	1.23 641	1.64 651	5.26 701	0.30 591	0.29 618	0.29 589	0.34 629	0.38 613	0.44 637

pmcnn	1.27 651	0.31 517	1.14 608	0.41 338	0.23 226	0.97 578	0.71 614	1.23 576	1.32 629	1.83 667	2.34 664	11.25 717	0.89 596	1.04 581	0.96 590	0.15 238	0.12 281	0.12 47	0.10 71	0.15 248	0.16 313

WZ-Net	1.29 653	0.64 638	5.42 696	0.64 638	0.52 635	1.37 637	1.29 679	1.41 631	1.77 667	1.56 651	1.69 638	1.74 655	1.41 652	2.50 687	2.16 673	0.28 573	0.21 554	0.23 511	0.25 572	0.39 617	0.41 623

SPS-STEREO	1.29 653	0.94 667	1.10 603	1.05 678	1.03 682	1.48 645	0.91 650	1.57 657	1.24 612	2.13 675	1.90 649	1.94 663	1.46 655	1.77 659	1.64 650	0.97 682	0.94 704	0.90 679	0.89 691	0.96 678	0.97 681
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 655	0.96 668	1.33 630	0.90 670	0.92 670	1.15 619	1.05 663	1.49 643	1.62 659	1.63 654	2.51 670	2.31 672	1.62 664	2.16 676	1.42 637	0.81 677	0.73 687	0.79 675	1.02 696	0.73 668	0.97 681
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 656	0.70 643	1.42 639	0.78 664	0.65 656	1.68 659	0.91 650	2.12 684	3.01 694	2.25 680	2.35 666	1.90 661	1.99 680	1.98 668	2.14 671	0.40 641	0.38 654	0.49 657	0.37 635	0.51 647	0.67 669

test_sample8	1.36 657	0.37 548	0.83 549	0.39 263	0.31 489	0.72 505	0.49 535	1.19 554	0.79 401	1.51 647	0.96 456	3.29 689	1.64 667	1.29 618	2.03 666	0.42 644	9.50 729	0.40 635	0.41 649	0.36 604	0.35 597

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 658	0.91 665	2.11 667	0.89 668	0.57 646	4.27 703	1.79 700	1.55 651	2.00 675	1.64 655	1.85 647	1.83 658	1.44 654	1.89 666	1.49 644	0.49 657	0.40 662	0.56 663	0.58 675	0.75 669	0.52 659

MeshStereo	1.38 658	0.45 589	0.58 438	0.45 465	0.35 547	1.63 655	0.60 587	2.07 681	1.43 642	4.49 707	3.32 689	4.67 698	2.08 682	2.08 672	1.32 633	0.36 627	0.36 652	0.37 626	0.32 619	0.32 580	0.34 593
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
AAGNet	1.40 660	0.20 241	0.52 382	0.45 465	0.26 349	0.29 139	0.29 234	0.67 289	0.71 354	0.97 557	0.86 408	0.66 409	0.60 456	0.66 390	19.98 722	0.17 345	0.11 196	0.19 391	0.15 306	0.20 444	0.13 185

RainbowNet	1.42 661	1.53 692	1.31 628	1.93 697	1.46 690	1.52 650	1.03 662	1.67 668	1.55 651	1.23 626	1.59 632	1.54 647	1.21 639	1.40 632	1.03 604	1.70 696	0.70 686	1.82 692	0.80 687	2.11 698	1.22 689

ACVNet-4b	1.43 662	1.34 685	1.28 622	1.95 698	1.60 692	1.93 670	0.77 633	1.59 660	1.64 662	1.05 587	1.60 633	2.10 668	0.92 602	1.79 661	0.84 562	1.76 698	0.35 650	2.03 698	0.67 679	2.16 699	1.18 688

FCDSN-DC	1.43 662	0.57 627	0.69 499	0.74 660	0.59 648	1.42 641	0.65 603	1.40 629	1.41 638	3.31 702	4.42 704	4.57 697	3.01 698	1.70 656	1.19 626	0.46 650	0.42 666	0.48 654	0.47 660	0.51 647	0.51 657
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 664	0.82 656	6.28 699	0.48 518	0.40 578	0.73 510	0.83 644	0.95 454	2.77 691	3.48 704	1.95 651	1.64 653	2.12 683	1.42 636	3.84 695	0.21 471	0.19 534	0.21 475	0.21 507	0.43 627	0.42 627

SGM+DAISY	1.52 665	0.99 670	1.61 654	1.01 673	1.02 681	1.86 669	1.19 673	1.49 643	1.38 636	2.96 696	3.00 683	2.79 680	1.94 676	1.88 664	1.62 649	0.98 684	0.97 706	0.91 681	0.91 692	0.94 676	0.99 683

ACVNet_1	1.55 666	1.36 686	1.35 632	1.96 699	1.63 693	1.83 668	0.96 659	2.09 682	1.85 671	1.43 644	1.54 627	2.31 672	1.68 670	1.42 636	1.18 624	1.76 698	0.51 678	2.05 700	0.59 676	2.24 702	1.30 693

ADCS	1.60 667	0.70 643	4.02 688	0.61 628	0.53 637	1.31 633	1.11 666	1.71 670	1.86 672	1.97 673	1.68 636	1.51 644	1.46 655	2.07 671	9.20 710	0.34 618	0.32 638	0.33 613	0.36 633	0.45 631	0.46 643

AnyNet_C01	1.63 668	1.16 679	7.38 701	0.65 640	0.56 642	2.25 676	1.53 689	1.53 648	1.46 646	1.71 662	1.95 651	1.83 658	1.41 652	2.48 685	4.42 699	0.33 609	0.32 638	0.32 608	0.34 629	0.45 631	0.50 653

DispFullNet	1.64 669	2.64 712	3.14 682	2.57 706	1.78 699	1.32 634	0.55 566	1.42 636	1.45 644	1.89 669	1.48 622	1.55 648	2.35 688	2.08 672	1.12 621	0.60 671	0.19 534	2.33 703	0.73 683	2.35 703	1.30 693

FC-DCNN	1.67 670	0.53 610	0.68 490	0.62 632	0.49 625	1.62 654	0.71 614	1.77 675	1.55 651	4.73 710	4.66 706	5.82 706	3.94 704	2.13 674	1.42 637	0.47 653	0.42 666	0.47 649	0.46 656	0.48 638	0.47 646

FC-DCNN v2	1.74 671	0.53 610	0.68 490	0.62 632	0.49 625	1.67 658	0.71 614	1.85 677	1.57 653	4.84 711	5.01 708	6.42 710	3.92 703	2.24 679	1.43 639	0.47 653	0.42 666	0.47 649	0.46 656	0.48 638	0.47 646

ACVNet_2	1.74 671	1.30 684	1.62 655	1.81 692	1.63 693	2.28 677	1.34 683	2.35 687	2.64 689	1.82 666	2.55 671	2.99 683	1.71 671	1.67 653	1.20 627	1.48 694	0.59 683	1.81 691	0.71 682	2.09 697	1.29 692

ELAS_RVC	1.76 673	0.64 638	1.20 612	0.74 660	0.59 648	2.18 675	2.53 709	2.10 683	2.85 693	3.46 703	3.41 692	3.12 686	4.11 705	2.69 690	2.53 681	0.54 666	0.47 675	0.51 661	0.48 664	0.55 654	0.55 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 674	0.64 638	1.10 603	0.72 658	0.58 647	3.37 697	1.76 698	2.54 690	2.57 687	3.77 705	3.96 698	2.83 681	3.44 701	2.34 683	2.73 683	0.53 662	0.47 675	0.50 659	0.48 664	0.55 654	0.55 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 675	1.24 681	1.52 644	1.28 685	1.06 685	2.92 691	1.64 694	3.32 697	3.05 696	2.28 681	3.32 689	3.19 688	2.38 689	3.39 695	2.49 680	1.02 685	0.92 700	1.06 683	1.04 698	1.05 680	0.99 683

IMH-64-1	1.96 675	1.64 697	1.26 618	2.26 703	1.91 702	2.30 678	1.35 684	2.99 693	2.29 679	1.70 660	2.79 680	2.47 675	1.66 668	2.33 681	1.95 659	2.07 702	0.74 689	2.44 704	1.04 698	2.40 704	1.59 700

IMH-64	1.96 675	1.64 697	1.26 618	2.26 703	1.91 702	2.30 678	1.35 684	2.99 693	2.29 679	1.70 660	2.79 680	2.47 675	1.66 668	2.33 681	1.95 659	2.07 702	0.74 689	2.44 704	1.04 698	2.40 704	1.59 700

RTS	2.03 678	1.03 674	11.50 707	0.68 649	0.63 654	2.71 682	1.56 691	1.55 651	2.32 681	1.93 670	2.57 673	1.32 614	1.32 646	5.20 706	4.30 697	0.31 596	0.23 573	0.29 589	0.30 606	0.41 621	0.40 618

RTSA	2.03 678	1.03 674	11.50 707	0.68 649	0.63 654	2.71 682	1.56 691	1.55 651	2.32 681	1.93 670	2.57 673	1.32 614	1.32 646	5.20 706	4.30 697	0.31 596	0.23 573	0.29 589	0.30 606	0.41 621	0.40 618

MonStereo1	2.06 680	1.51 690	1.56 648	1.85 695	1.70 698	2.84 688	0.78 637	2.52 689	3.49 699	2.33 682	4.36 703	3.41 693	2.72 693	2.32 680	1.83 656	1.32 693	0.55 679	1.66 689	0.88 690	1.94 692	1.70 704

PWCK	2.06 680	1.75 700	4.11 690	1.69 690	0.93 671	3.13 695	2.86 712	2.18 685	2.41 685	2.38 684	2.33 662	2.22 670	1.85 675	3.52 697	2.20 674	1.65 695	0.73 687	1.52 688	0.83 689	1.81 688	1.02 686

Dean	2.07 682	1.39 687	1.69 660	2.17 701	1.83 701	2.75 685	1.28 678	3.49 701	3.80 703	2.13 675	3.30 688	3.18 687	1.98 679	1.78 660	1.72 652	1.73 697	0.79 697	1.99 694	0.91 692	2.17 700	1.34 696

WAO-6	2.11 683	1.52 691	1.25 617	1.73 691	1.69 697	2.72 684	1.62 693	3.15 695	3.64 700	2.01 674	3.28 687	3.52 695	2.20 687	2.59 688	2.48 679	1.31 692	0.92 700	2.04 699	1.22 708	1.89 691	1.35 697

IMH	2.15 684	1.66 699	1.29 623	2.25 702	1.92 704	2.87 689	1.33 682	3.25 696	3.04 695	1.87 668	3.33 691	3.00 684	2.03 681	2.80 691	1.95 659	2.09 704	0.78 694	2.45 706	1.05 701	2.44 706	1.62 703

DStereoFS	2.16 685	0.91 665	1.29 623	0.84 666	0.72 665	3.56 698	0.95 656	2.01 679	2.03 676	1.65 657	2.06 658	2.73 678	13.30 718	4.76 705	1.95 659	0.47 653	0.33 643	0.84 678	0.49 667	0.95 677	1.42 698

LVE	2.20 686	1.47 689	1.44 641	2.06 700	1.80 700	2.79 687	1.77 699	2.96 692	3.94 705	1.95 672	4.29 702	3.47 694	1.97 677	2.48 685	1.85 657	2.06 701	0.88 698	2.06 701	1.13 703	2.17 700	1.53 699

MADNet+	2.28 687	2.56 709	10.82 705	1.25 684	0.96 674	2.77 686	1.44 688	2.34 686	1.76 666	1.36 639	1.78 643	1.84 660	1.74 672	6.33 709	4.57 700	0.67 673	0.66 685	0.59 666	0.54 674	0.84 671	0.81 675

DStereoSA	2.42 688	0.66 641	2.95 677	0.89 668	1.12 687	1.75 665	6.75 715	1.53 648	1.63 661	1.28 635	8.81 717	0.99 542	10.14 711	1.68 654	3.37 690	0.44 648	0.34 647	0.64 668	0.68 681	1.21 684	1.60 702

KSHMR	2.64 689	1.96 703	1.86 663	2.69 710	2.44 708	2.88 690	2.04 704	3.46 700	6.31 709	2.51 688	3.27 686	3.39 692	1.97 677	2.59 688	2.08 670	2.48 709	1.41 710	2.80 713	1.51 712	2.98 712	2.09 708

notaker	2.87 690	2.31 707	2.01 665	3.03 712	2.60 713	2.94 692	1.82 701	3.43 699	3.06 697	2.89 692	4.21 701	6.15 709	2.71 692	3.42 696	2.90 685	2.67 712	1.18 708	3.00 715	1.67 713	3.13 713	2.26 710

WAO-8	3.00 691	1.60 694	1.52 644	1.82 693	1.65 695	5.57 705	1.35 684	4.65 709	12.37 716	2.89 692	4.04 699	4.89 701	2.78 694	3.73 699	2.44 676	1.29 690	0.93 702	2.00 695	1.16 705	2.02 695	1.23 690

Venus	3.00 691	1.60 694	1.52 644	1.82 693	1.65 695	5.57 705	1.35 684	4.65 709	12.37 716	2.89 692	4.04 699	4.89 701	2.78 694	3.73 699	2.44 676	1.29 690	0.93 702	2.00 695	1.16 705	2.02 695	1.23 690

JetBlue	3.02 693	1.39 687	7.91 702	1.17 682	1.49 691	8.53 709	7.94 716	2.82 691	1.98 674	2.15 679	2.69 678	3.32 691	3.01 698	6.66 710	3.81 694	0.79 675	0.78 694	0.75 672	0.76 685	1.04 679	1.33 695

ktn	3.02 693	2.27 706	1.85 662	2.89 711	2.54 712	3.72 699	2.14 706	3.79 705	5.33 707	2.82 691	5.09 709	5.95 707	2.54 691	3.34 694	2.58 682	2.65 711	1.44 711	2.78 712	2.03 715	2.61 709	2.10 709

U	3.17 695	0.17 102	0.35 141	0.41 338	0.71 663	57.93 743	0.20 46	0.43 106	0.39 167	0.26 80	0.23 46	0.23 62	0.22 95	0.26 5	0.22 67	0.16 292	0.10 69	0.74 671	0.13 232	0.13 137	0.11 59

TorneroNet-64	3.54 696	1.89 701	1.59 650	2.62 709	2.29 706	6.88 708	1.72 697	4.72 711	11.88 714	2.43 686	5.46 712	8.16 712	2.80 696	4.13 703	3.03 686	2.25 707	0.75 691	2.57 708	1.09 702	2.65 710	1.84 706

MultiAttention	3.62 697	0.25 410	0.65 475	0.56 606	0.34 540	23.66 722	2.61 710	1.65 666	1.14 593	0.82 448	1.83 645	1.13 592	0.42 349	35.16 735	0.72 538	0.18 389	0.12 281	0.23 511	0.23 544	0.35 598	0.33 589

UNDER WATER	3.63 698	2.12 705	4.11 690	3.17 713	2.51 710	3.77 701	2.45 708	3.53 702	13.66 719	2.98 697	2.92 682	5.75 705	4.13 706	3.85 701	3.75 693	2.84 713	1.11 707	2.71 711	1.41 710	3.26 715	2.50 712

UNDER WATER-64	3.72 699	2.07 704	4.57 693	3.30 715	2.52 711	5.61 707	2.63 711	3.67 703	12.27 715	3.09 699	2.66 677	5.99 708	4.74 708	3.93 702	3.57 691	2.54 710	1.24 709	2.65 709	1.48 711	3.21 714	2.62 713

light-stereo	4.16 700	1.10 678	14.81 711	10.11 722	7.60 717	3.03 693	0.68 607	3.75 704	2.81 692	5.31 713	5.96 713	9.76 716	1.47 657	7.39 714	1.47 643	1.22 689	1.45 712	0.66 669	0.78 686	1.84 689	2.07 707

MADNet++	4.18 701	2.72 714	4.00 687	3.80 717	3.44 716	4.72 704	4.05 714	4.01 706	3.74 701	4.52 708	5.14 710	4.20 696	4.89 709	7.04 712	6.39 704	3.79 715	3.70 719	3.27 717	2.70 718	3.68 717	3.74 717

xyz-stereo	4.31 702	0.17 102	61.72 744	0.35 132	0.16 13	13.86 717	0.38 414	0.61 239	0.69 343	1.05 587	3.09 684	0.77 470	0.88 593	1.24 609	0.46 424	0.13 104	0.10 69	0.16 252	0.12 182	0.13 137	0.11 59

TorneroNet	4.49 703	1.92 702	1.65 658	2.60 708	2.29 706	14.95 718	1.86 702	4.86 712	19.56 732	3.10 700	7.52 716	7.00 711	2.90 697	4.48 704	3.66 692	2.24 706	0.78 694	2.68 710	1.14 704	2.79 711	1.80 705

MANE	4.73 704	0.54 617	0.77 533	0.69 652	0.60 651	10.35 711	1.67 695	8.68 715	12.66 718	6.90 716	9.43 718	11.59 718	10.59 715	8.26 715	8.41 708	0.51 660	0.45 672	0.48 654	1.02 696	0.50 644	0.50 653

SGM-ForestM	4.73 704	0.34 533	1.05 598	0.46 490	0.28 421	10.26 710	3.48 713	4.52 707	5.16 706	8.68 718	7.48 715	18.87 728	10.80 716	11.26 718	10.01 712	0.32 601	0.34 647	0.32 608	0.32 619	0.29 560	0.30 567

LSM	4.83 706	0.83 659	11.23 706	0.76 663	56.73 740	1.10 607	1.18 672	1.35 618	1.70 665	2.13 675	2.34 664	1.34 622	1.19 638	1.52 645	1.23 628	0.34 618	0.50 677	0.39 632	0.47 660	0.51 647	9.82 721

LE_ROB	4.86 707	0.27 463	9.43 703	0.45 465	0.24 278	1.61 653	0.96 659	2.05 680	17.75 728	16.36 730	4.84 707	5.17 703	19.48 730	2.05 669	15.49 718	0.17 345	0.15 430	0.16 252	0.16 339	0.20 444	0.19 411

DPSimNet_ROB	5.19 708	2.71 713	18.56 715	2.59 707	2.49 709	4.25 702	10.93 718	3.33 698	3.93 704	5.02 712	4.52 705	5.74 704	10.18 712	5.44 708	8.79 709	2.40 708	2.47 715	2.48 707	2.54 716	2.56 708	2.87 714

JetRed	5.38 709	6.17 716	12.68 710	2.38 705	2.85 714	12.60 715	11.17 719	4.60 708	3.74 701	3.87 706	3.85 695	4.83 699	4.13 706	6.81 711	12.18 715	2.18 705	2.95 717	2.19 702	1.98 714	3.49 716	3.01 715

tt	6.21 710	0.22 322	5.88 698	3.55 716	2.07 705	11.25 714	19.19 722	11.84 719	5.47 708	2.71 690	2.18 660	4.87 700	6.25 710	3.71 698	7.09 706	8.31 723	11.17 731	4.91 720	5.39 724	5.72 719	2.42 711

coex-ft	6.50 711	1.57 693	87.99 745	0.49 530	0.38 565	1.41 640	1.21 674	1.21 564	7.96 711	12.14 720	2.78 679	2.74 679	3.83 702	1.30 624	3.19 688	0.24 533	0.23 573	0.27 568	0.24 559	0.48 638	0.40 618

HanzoNet	6.97 712	2.57 710	4.66 694	3.29 714	2.96 715	3.75 700	2.35 707	5.08 713	7.11 710	14.46 729	13.06 722	17.69 724	22.95 732	13.72 720	6.61 705	4.36 716	1.96 714	3.14 716	2.59 717	3.88 718	3.19 716

TCMNet-wrong-test	9.08 713	10.58 720	9.58 704	19.64 724	17.64 723	12.69 716	8.93 717	13.77 723	2.58 688	4.67 709	5.19 711	14.57 720	11.02 717	7.21 713	9.81 711	5.58 722	0.89 699	3.76 718	3.10 719	10.41 724	10.02 722

EDNetEfficientorigin	9.96 714	1.17 680	175.17 746	0.49 530	0.37 558	1.13 616	0.74 627	1.27 590	2.70 690	3.16 701	2.49 669	2.28 671	2.15 684	1.88 664	2.27 675	0.21 471	0.19 534	0.25 540	0.20 483	0.54 652	0.53 662

ASD4	10.37 715	9.12 719	17.90 713	7.49 719	10.02 718	16.90 719	28.93 726	11.05 718	8.53 712	7.42 717	7.41 714	8.91 713	10.32 713	11.44 719	20.38 723	4.52 717	4.58 720	5.68 724	5.04 722	5.72 719	6.02 719

DGTPSM_ROB	12.12 716	8.03 717	21.12 717	8.97 720	16.81 721	10.68 712	30.77 727	9.14 716	15.23 721	6.55 714	15.49 729	9.02 714	15.13 720	9.26 716	21.71 725	4.58 718	8.60 722	5.07 721	9.26 725	5.88 721	11.06 723

DPSMNet_ROB	12.13 717	8.03 717	21.13 718	9.02 721	16.82 722	10.68 712	30.78 728	9.15 717	15.24 722	6.56 715	15.50 730	9.02 714	15.13 720	9.28 717	21.71 725	4.59 719	8.60 722	5.08 722	9.26 725	5.89 722	11.06 723

USTest	12.98 718	14.10 721	19.89 716	16.19 723	14.95 720	20.69 721	31.85 729	16.52 724	10.99 713	8.83 719	9.55 719	13.88 719	10.36 714	16.06 721	21.35 724	3.19 714	4.82 721	5.08 722	5.36 723	8.77 723	7.20 720

BEATNet-Init1	15.65 719	1.62 696	54.26 743	0.75 662	0.56 642	37.03 734	13.39 721	13.20 720	14.59 720	29.41 741	29.29 741	47.69 744	21.87 731	26.91 732	19.58 721	0.43 647	0.39 659	0.47 649	0.47 660	0.52 650	0.52 659

Selective-IGEV-i1pa	15.72 720	22.55 730	18.18 714	1.88 696	0.97 675	29.25 733	11.89 720	25.83 735	20.69 733	20.14 731	22.94 731	28.39 733	23.24 733	29.37 733	18.71 720	12.83 729	3.29 718	6.89 725	1.18 707	2.01 694	14.15 730

iinet-test	16.76 721	17.54 722	22.91 720	19.68 725	18.39 724	24.34 723	34.09 731	20.39 725	15.46 723	12.61 721	12.84 720	18.06 726	15.24 723	19.55 722	24.17 727	8.84 725	8.72 724	8.93 727	9.26 725	12.70 725	11.43 726

IINet	16.76 721	17.54 722	22.91 720	19.68 725	18.39 724	24.34 723	34.08 730	20.39 725	15.46 723	12.61 721	12.85 721	18.06 726	15.24 723	19.55 722	24.17 727	8.84 725	8.72 724	8.93 727	9.26 725	12.70 725	11.43 726

DPSM_ROB	17.80 723	18.60 725	24.24 726	20.89 728	19.49 726	25.83 726	36.10 733	21.62 732	16.41 726	13.46 724	14.26 727	19.11 729	16.15 725	20.74 725	25.59 730	9.37 727	9.23 727	9.47 729	9.81 729	13.47 727	12.09 728

DPSM	17.80 723	18.60 725	24.24 726	20.89 728	19.49 726	25.83 726	36.10 733	21.62 732	16.41 726	13.46 724	14.26 727	19.11 729	16.15 725	20.74 725	25.59 730	9.37 727	9.23 727	9.47 729	9.81 729	13.47 727	12.09 728

DLNR-FE	20.09 725	36.45 734	38.39 730	170.32 748	60.71 741	0.23 48	0.20 46	13.60 722	0.40 182	0.45 246	0.66 302	0.42 248	0.21 80	0.64 365	0.32 275	5.49 720	0.10 69	0.15 214	0.11 143	72.83 746	0.13 185

DLNR_Zeroshot_test	20.12 726	36.36 733	38.38 729	170.13 747	62.28 742	0.22 35	0.20 46	13.43 721	0.40 182	0.45 246	0.66 302	0.42 248	0.21 80	0.64 365	0.32 275	5.57 721	0.10 69	0.15 214	0.11 143	72.31 745	0.13 185

LRCNet_RVC	21.27 727	31.14 732	21.46 719	28.97 731	23.77 729	3.11 694	0.62 591	20.94 730	1.64 662	25.57 732	28.13 735	21.96 731	14.74 719	21.99 731	16.44 719	29.16 742	14.92 732	33.57 740	31.28 739	29.67 741	26.33 738

HaxPig	31.93 728	37.19 735	34.22 728	24.41 730	24.94 730	18.53 720	20.18 723	21.15 731	28.84 735	35.74 742	38.86 742	26.18 732	28.75 735	33.85 734	34.15 735	35.89 743	38.80 744	37.79 741	40.52 742	39.33 742	39.33 743

Anonymous_1	33.12 729	18.23 724	23.86 722	20.53 727	21.18 728	25.45 725	35.84 732	22.44 734	15.68 725	13.41 723	13.70 726	18.00 725	15.15 722	20.31 724	24.47 729	14.56 733	8.84 726	66.24 744	117.79 745	155.41 749	11.40 725

fast-reg	35.51 730	37.45 741	48.59 738	42.42 740	40.60 739	52.45 742	72.91 741	43.31 738	32.61 736	26.36 733	27.86 732	36.65 736	30.31 736	40.94 738	51.17 738	18.26 734	18.55 734	19.07 731	19.64 732	27.04 730	23.98 731

RAFT-FEzeroshot	35.76 731	37.39 737	48.55 736	42.39 738	39.44 737	51.96 737	72.92 742	43.38 741	32.90 739	26.87 735	28.06 733	38.42 738	32.28 737	41.59 742	51.51 743	18.73 738	18.58 736	19.11 733	19.75 733	27.12 734	24.33 734

RAFT-FE	35.76 731	37.39 737	48.55 736	42.39 738	39.44 737	51.96 737	72.92 742	43.38 741	32.90 739	26.87 735	28.06 733	38.42 738	32.28 737	41.59 742	51.51 743	18.73 738	18.58 736	19.11 733	19.75 733	27.12 734	24.33 734

CasAABBNet	35.77 733	37.38 736	48.59 738	42.20 735	39.23 733	51.95 735	72.92 742	43.36 740	33.03 742	26.93 738	28.31 736	38.43 740	32.32 739	41.58 740	51.50 742	18.71 735	18.58 736	19.11 733	19.75 733	27.11 733	24.33 734

Hybrid-DGEV	35.79 734	37.44 740	48.86 742	42.22 736	39.24 734	52.03 740	72.89 740	43.41 743	32.74 737	26.76 734	28.72 738	38.35 737	32.61 740	41.58 740	51.39 739	18.72 737	18.56 735	19.14 736	19.80 737	27.10 732	24.25 732

FlowAnything	35.84 735	37.49 742	48.69 740	42.17 734	39.26 735	51.95 735	72.95 745	43.35 739	33.23 743	26.92 737	28.67 737	38.55 742	32.78 742	41.53 739	51.47 741	18.71 735	18.59 739	19.17 738	19.88 738	27.07 731	24.26 733

Selective-RAFT-Error	35.87 736	37.42 739	48.73 741	42.24 737	39.28 736	52.00 739	72.87 739	43.41 743	32.95 741	26.97 739	28.72 738	38.71 743	33.15 743	41.59 742	51.42 740	18.77 740	18.60 740	19.14 736	19.78 736	27.19 736	24.42 737

xxxxx1	36.77 737	19.69 727	24.00 723	62.46 742	66.77 743	27.30 729	39.89 735	20.40 727	18.80 729	14.18 726	13.11 723	17.29 721	17.30 727	21.62 728	27.81 732	13.61 730	18.98 741	111.36 747	133.25 746	28.84 738	38.64 740

tt_ll	36.77 737	19.69 727	24.00 723	62.46 742	66.77 743	27.30 729	39.89 735	20.40 727	18.80 729	14.18 726	13.11 723	17.29 721	17.30 727	21.62 728	27.81 732	13.61 730	18.98 741	111.36 747	133.25 746	28.84 738	38.64 740

ff	36.77 737	19.69 727	24.00 723	62.46 742	66.77 743	27.30 729	39.89 735	20.40 727	18.80 729	14.18 726	13.11 723	17.29 721	17.30 727	21.62 728	27.81 732	13.61 730	18.98 741	111.36 747	133.25 746	28.84 738	38.64 740

MEDIAN_ROB	37.35 740	40.72 745	40.37 732	32.26 732	31.80 731	27.29 728	25.02 724	29.47 736	33.43 744	41.99 746	41.60 744	33.48 734	34.37 744	39.66 737	36.94 736	43.49 745	43.96 746	44.07 743	43.35 744	41.32 744	42.43 745

AVERAGE_ROB	37.53 741	40.05 744	40.01 731	34.74 733	33.76 732	28.46 732	25.14 725	32.31 737	34.08 745	41.20 745	40.52 743	34.51 735	34.78 745	39.11 736	37.48 737	42.68 744	43.32 745	43.80 742	42.99 743	40.42 743	41.31 744

LSM0	38.96 742	37.52 743	48.37 735	43.79 741	91.31 746	52.31 741	72.38 738	43.71 745	32.75 738	27.16 740	28.73 740	38.51 741	32.63 741	41.75 745	51.59 745	18.85 741	18.43 733	19.09 732	19.60 731	27.21 737	33.44 739

PML	40.49 743	30.31 731	12.46 709	7.19 718	14.30 719	91.44 746	212.44 749	7.73 714	23.24 734	74.44 748	185.05 749	49.81 745	25.78 734	21.34 727	12.84 716	8.71 724	2.93 716	8.43 726	3.24 720	13.77 729	4.45 718

RSGM-EC	74.49 744	61.53 746	40.38 733	97.66 745	92.09 747	73.48 744	113.87 746	59.44 746	38.62 746	39.84 743	49.02 745	90.35 746	61.68 746	138.81 746	126.03 747	92.92 746	53.83 747	94.52 745	37.88 740	81.03 747	46.84 746

acva	74.49 744	61.53 746	40.38 733	97.66 745	92.09 747	73.48 744	113.87 746	59.44 746	38.62 746	39.84 743	49.02 745	90.35 746	61.68 746	138.81 746	126.03 747	92.92 746	53.83 747	94.52 745	37.88 740	81.03 747	46.84 746

Selective-IGEV-i16pa	80.76 746	120.64 748	16.47 712	1.09 679	0.67 659	181.14 748	2.07 705	155.24 749	142.81 749	57.79 747	156.23 747	108.46 748	171.50 749	201.35 749	101.88 746	96.20 748	1.70 713	2.81 714	0.33 626	1.06 681	95.73 748

test_example2	176.82 747	204.75 749	198.54 747	188.58 749	191.23 749	151.28 747	169.77 748	97.63 748	125.81 748	179.94 749	183.74 748	158.20 749	139.14 748	192.16 748	198.12 749	203.48 749	236.37 749	163.71 750	173.22 749	217.79 750	162.95 749

ccccc	428.22 748	430.66 750	522.50 748	506.24 750	500.20 750	349.93 749	338.04 750	384.19 750	297.84 750	330.97 750	382.26 750	370.48 750	442.91 750	498.75 750	555.79 750	557.84 750	430.47 750	334.14 751	290.91 750	547.74 751	492.55 750

GS-Stereo							0.29 234	0.50 167	0.29 74	0.30 134	0.29 108	0.23 62	0.20 66	0.33 69	0.22 67	0.16 292	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.13 185

STTRV1_RVC		0.60 634		0.67 644	0.81 667	1.12 614	0.63 596	1.37 624	1.12 580	0.98 560	1.34 596	1.08 573	0.95 609	1.28 616	0.90 575	0.57 669	0.25 590	0.44 643	0.39 640	0.60 660	0.41 623

FADE		2.54 708		1.04 677	1.00 679													21.24 739		0.63 664

Low-res two-view benchmark