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

LGCAT	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.11 1	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.07 7	0.08 25	0.09 181	0.07 64	0.07 124	0.08 228	0.12 291	0.11 288	0.10 524	0.09 561	0.04 1	0.05 194	0.04 48	0.09 510

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.12 85	0.09 52	0.05 2	0.07 64	0.07 124	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.06 14	0.12 98	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.06 14	0.12 98	0.06 1	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.09 20	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 25	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

LiteMatch*	0.08 85	0.04 1	0.11 246	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.13 178	0.14 145	0.09 52	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.05 2	0.08 84	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.08 185	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.05 2	0.08 84	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.08 185	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.12 7	0.05 2	0.06 14	0.11 65	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

DepthFocus	0.08 85	0.04 1	0.15 435	0.12 7	0.09 349	0.07 43	0.12 98	0.10 35	0.05 4	0.09 181	0.05 7	0.07 124	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.04 73

Foundation-i1	0.09 174	0.04 1	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.13 178	0.16 225	0.14 222	0.10 227	0.10 194	0.11 286	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.05 170	0.05 204

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.04 1	0.06 14	0.12 98	0.06 1	0.05 4	0.06 25	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

GeoVLM	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.10 201	0.12 98	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 204

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.11 65	0.15 187	0.12 147	0.06 25	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 207	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.14 246	0.07 7	0.10 76	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

WQFJA1++	0.08 85	0.04 1	0.11 246	0.14 69	0.07 134	0.11 254	0.11 65	0.11 58	0.07 15	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.06 305

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.12 85	0.09 52	0.07 75	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73
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	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.11 1	0.05 2	0.10 201	0.10 35	0.14 145	0.09 52	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

HiDET	0.08 85	0.04 1	0.10 186	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.12 85	0.11 108	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

DDF-Stereo	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.15 123	0.10 462	0.06 14	0.13 178	0.09 21	0.14 222	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.08 442	0.05 204

252Zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.07 134	0.12 307	0.11 65	0.13 114	0.14 222	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.06 305

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.13 25	0.06 28	0.05 4	0.09 20	0.11 58	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.05 204

zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 122	0.15 123	0.10 462	0.05 4	0.14 246	0.09 21	0.14 222	0.07 75	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.08 442	0.05 204

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 25	0.06 28	0.09 138	0.12 98	0.14 145	0.10 76	0.06 25	0.09 158	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.05 4	0.10 35	0.11 58	0.09 52	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.06 305

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 186	0.15 123	0.05 2	0.07 43	0.11 65	0.09 21	0.04 2	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 186	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.08 12	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.06 305

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 57	0.12 7	0.05 2	0.09 138	0.13 178	0.06 1	0.09 52	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 123	0.05 2	0.05 4	0.13 178	0.12 85	0.08 25	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

model_zeroshot	0.10 243	0.04 1	0.11 246	0.15 123	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.20 339	0.13 189	0.11 262	0.10 194	0.12 310	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

Pointernet	0.09 174	0.04 1	0.09 122	0.16 219	0.08 218	0.13 363	0.10 35	0.15 187	0.17 318	0.09 181	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.05 204

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 123	0.06 28	0.04 1	0.09 20	0.10 35	0.09 52	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.06 305

CAS	0.08 85	0.04 1	0.07 11	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.13 178	0.12 85	0.09 52	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

CES	0.08 85	0.04 1	0.08 57	0.14 69	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.11 58	0.09 52	0.08 129	0.09 158	0.11 286	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204

CREStereo++_RVC	0.08 85	0.04 1	0.06 5	0.13 25	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.14 145	0.14 222	0.10 227	0.14 299	0.08 185	0.07 179	0.09 59	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73
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
TANstereo	0.09 174	0.04 1	0.08 57	0.13 25	0.06 28	0.11 254	0.14 246	0.15 187	0.19 367	0.11 262	0.15 320	0.10 256	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

CREStereo	0.09 174	0.04 1	0.08 57	0.11 1	0.06 28	0.13 363	0.14 246	0.14 145	0.10 76	0.08 129	0.13 285	0.09 221	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.06 305
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
ManiGeoR	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.12 307	0.12 98	0.24 437	0.14 222	0.12 304	0.14 299	0.12 310	0.09 267	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.07 393

HLF11	0.11 295	0.05 42	0.13 346	0.12 7	0.08 218	0.14 397	0.11 65	0.22 388	0.10 76	0.12 304	0.23 450	0.11 286	0.11 347	0.14 379	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.08 442	0.08 464

HLf10	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.12 307	0.12 98	0.24 437	0.14 222	0.12 304	0.14 299	0.12 310	0.09 267	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.07 393

HLf8	0.11 295	0.05 42	0.13 346	0.11 1	0.08 218	0.15 424	0.12 98	0.22 388	0.15 250	0.13 337	0.17 356	0.12 310	0.10 311	0.14 379	0.12 350	0.09 482	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.08 442	0.08 464

TestStereo_HLe17	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.15 329	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.14 299	0.11 286	0.09 267	0.13 345	0.12 350	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.06 305

TestStereo_HL3	0.11 295	0.05 42	0.14 385	0.12 7	0.07 134	0.12 307	0.12 98	0.21 362	0.11 108	0.14 361	0.25 492	0.11 286	0.10 311	0.14 379	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.07 393

TestStereo_HL2	0.11 295	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.07 134	0.10 201	0.10 35	0.24 437	0.14 222	0.13 337	0.23 450	0.12 310	0.10 311	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.07 393

TestStereo_HL1	0.10 243	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.07 134	0.12 307	0.13 178	0.22 388	0.11 108	0.14 361	0.14 299	0.11 286	0.09 267	0.13 345	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.07 393

TestStereo-Hl	0.11 295	0.05 42	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.12 307	0.13 178	0.23 412	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.12 310	0.09 267	0.12 291	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.08 442	0.07 393

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.16 219	0.05 2	0.08 84	0.12 98	0.09 21	0.07 15	0.06 25	0.10 194	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

DNS	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.17 264	0.09 52	0.08 129	0.12 266	0.08 185	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.05 204

qqai	0.07 7	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.05 4	0.12 98	0.08 12	0.09 52	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.05 204

CAR	0.07 7	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

DF	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.13 178	0.10 35	0.12 147	0.09 181	0.10 194	0.10 256	0.08 228	0.11 197	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

DN	0.10 243	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.09 349	0.12 307	0.18 490	0.17 264	0.16 289	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.11 556	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.09 510

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.14 246	0.13 114	0.12 147	0.07 75	0.09 158	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.13 178	0.09 21	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 85	0.05 42	0.12 290	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.14 246	0.12 85	0.12 147	0.07 75	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

RT-Monster	0.09 174	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.08 218	0.11 254	0.10 35	0.17 264	0.18 349	0.13 337	0.10 194	0.09 221	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

Foundation-i1c-attn	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.05 2	0.09 138	0.12 98	0.12 85	0.10 76	0.09 181	0.10 194	0.10 256	0.07 179	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.05 2	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.10 76	0.09 181	0.10 194	0.09 221	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1a	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.13 25	0.05 2	0.13 363	0.13 178	0.12 85	0.09 52	0.11 262	0.11 245	0.11 286	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LACA2	0.07 7	0.05 42	0.06 5	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.11 65	0.11 58	0.10 76	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 228	0.09 59	0.07 1	0.07 338	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.04 73

VMStereo-Base	0.09 174	0.05 42	0.10 186	0.13 25	0.07 134	0.10 201	0.10 35	0.16 225	0.13 189	0.10 227	0.15 320	0.10 256	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

DispViT+	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.13 25	0.06 28	0.05 4	0.11 65	0.18 298	0.16 289	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.08 84	0.12 98	0.07 7	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

LCMNet	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.13 25	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.10 35	0.11 108	0.06 25	0.08 123	0.06 42	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.15 187	0.06 6	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.08 228	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

GEAStereo	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.14 246	0.10 35	0.09 52	0.08 129	0.10 194	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

GSStereo	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.14 246	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.05 5	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

gasm-f	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.13 25	0.08 218	0.08 84	0.14 246	0.10 35	0.09 52	0.08 129	0.10 194	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

IGEV-FE	0.09 174	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.08 218	0.12 307	0.13 178	0.17 264	0.11 108	0.10 227	0.06 23	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

Zero-FE251	0.07 7	0.05 42	0.09 122	0.13 25	0.06 28	0.12 307	0.12 98	0.11 58	0.10 76	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.10 35	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.06 28	0.08 84	0.09 20	0.13 114	0.13 189	0.05 2	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

GASTEREO	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.19 466	0.07 134	0.07 43	0.12 98	0.14 145	0.11 108	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.04 1	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

MSCF	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.14 145	0.11 108	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.04 1	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

DilatedVolume-Stereo	0.09 174	0.05 42	0.08 57	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.12 98	0.14 145	0.16 289	0.11 262	0.11 245	0.09 221	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.09 21	0.09 52	0.06 25	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 42	0.11 246	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.13 178	0.09 21	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.04 1	0.06 42	0.06 65	0.07 4	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 42	0.08 57	0.17 306	0.05 2	0.06 14	0.11 65	0.08 12	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.08 57	0.17 306	0.05 2	0.07 43	0.11 65	0.08 12	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

SGD-Stereo	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.05 2	0.12 307	0.12 98	0.11 58	0.12 147	0.07 75	0.09 158	0.09 221	0.09 267	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

Reg-Stereo(zero)	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.16 219	0.06 28	0.12 307	0.11 65	0.15 187	0.10 76	0.12 304	0.09 158	0.10 256	0.08 228	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

HUF	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.13 114	0.13 189	0.07 75	0.07 64	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

AIO_test	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.14 246	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

castereo++	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.15 123	0.05 2	0.14 397	0.12 98	0.11 58	0.15 250	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 42	0.07 11	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.13 178	0.07 7	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

999	0.09 174	0.05 42	0.13 346	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.14 246	0.15 187	0.11 108	0.10 227	0.08 123	0.08 185	0.08 228	0.16 441	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.05 204

PAM_32	0.09 174	0.05 42	0.17 501	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.15 329	0.14 145	0.15 250	0.09 181	0.08 123	0.09 221	0.07 179	0.14 379	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.06 305

PAM	0.10 243	0.05 42	0.16 471	0.15 123	0.08 218	0.09 138	0.16 399	0.15 187	0.16 289	0.12 304	0.09 158	0.09 221	0.07 179	0.13 345	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.06 305

UGAM-zero	0.09 174	0.05 42	0.15 435	0.15 123	0.08 218	0.09 138	0.13 178	0.19 328	0.15 250	0.11 262	0.15 320	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

WCG-NET	0.08 85	0.05 42	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.14 246	0.13 114	0.13 189	0.06 25	0.09 158	0.07 124	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.14 246	0.14 145	0.16 289	0.07 75	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

Occ-G	0.08 85	0.05 42	0.06 5	0.14 69	0.07 134	0.08 84	0.14 246	0.13 114	0.15 250	0.07 75	0.11 245	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 295	0.05 42	0.14 385	0.15 123	0.20 650	0.09 138	0.17 441	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.14 299	0.10 256	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.09 510

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 295	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.13 569	0.13 363	0.16 399	0.23 412	0.17 318	0.10 227	0.12 266	0.10 256	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.08 464

WCG-NET（raft）	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.13 178	0.15 187	0.12 147	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

trnet	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.12 7	0.05 2	0.12 307	0.11 65	0.13 114	0.10 76	0.08 129	0.13 285	0.09 221	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.05 204

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 42	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.13 178	0.09 21	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

MoCha-V2	0.08 85	0.05 42	0.10 186	0.20 533	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.11 58	0.08 25	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

IGEV_Zeroshot_test	0.09 174	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.08 218	0.12 307	0.13 178	0.17 264	0.11 108	0.10 227	0.06 23	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

MSKI-zero shot	0.09 174	0.05 42	0.09 122	0.15 123	0.07 134	0.10 201	0.13 178	0.14 145	0.13 189	0.09 181	0.09 158	0.09 221	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GCAPDPT-zeroshot	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.14 246	0.14 145	0.16 289	0.07 75	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.13 345	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

AEACV	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.13 569	0.14 397	0.13 178	0.14 145	0.09 52	0.07 75	0.09 158	0.07 124	0.08 228	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

Any-RAFT	0.10 243	0.05 42	0.09 122	0.14 69	0.07 134	0.13 363	0.14 246	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.12 266	0.12 310	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

LoS_RVC	0.08 85	0.05 42	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.08 84	0.15 329	0.11 58	0.10 76	0.08 129	0.09 158	0.06 42	0.09 267	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.03 2

LoS	0.09 174	0.05 42	0.11 246	0.13 25	0.07 134	0.14 397	0.11 65	0.15 187	0.15 250	0.09 181	0.09 158	0.12 310	0.09 267	0.15 406	0.10 207	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 204
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.08 85	0.05 42	0.08 57	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.12 98	0.11 58	0.16 289	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

knoymous	0.11 295	0.05 42	0.12 290	0.13 25	0.07 134	0.15 424	0.14 246	0.19 328	0.13 189	0.11 262	0.17 356	0.13 341	0.09 267	0.13 345	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.07 393

iRaft-Stereo_20w	0.09 174	0.05 42	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.18 298	0.10 76	0.11 262	0.08 123	0.08 185	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

TRStereo	0.09 174	0.05 42	0.12 290	0.15 123	0.12 546	0.10 201	0.13 178	0.18 298	0.18 349	0.09 181	0.09 158	0.09 221	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.04 48	0.04 73

AnonymousM	0.09 174	0.05 42	0.10 186	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.19 328	0.14 222	0.13 337	0.11 245	0.09 221	0.08 228	0.13 345	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.05 194	0.05 170	0.05 204

XX-Stereo	0.09 174	0.05 42	0.08 57	0.17 306	0.09 349	0.15 424	0.12 98	0.20 339	0.10 76	0.10 227	0.14 299	0.07 124	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.04 73

PMTNet	0.09 174	0.05 42	0.09 122	0.12 7	0.06 28	0.12 307	0.14 246	0.15 187	0.11 108	0.09 181	0.13 285	0.10 256	0.07 179	0.13 345	0.10 207	0.15 625	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.07 372	0.06 305

monster-pro	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.08 84	0.14 246	0.11 58	0.08 25	0.05 2	0.07 64	0.08 185	0.08 228	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

TS12	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.21 565	0.07 134	0.11 254	0.13 178	0.11 58	0.09 52	0.10 227	0.10 194	0.08 185	0.10 311	0.09 59	0.12 350	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.11 58	0.10 76	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.11 58	0.13 189	0.08 129	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.05 2	0.07 43	0.13 178	0.12 85	0.12 147	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.08 25	0.06 25	0.09 158	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.11 65	0.14 145	0.12 147	0.09 181	0.09 158	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 85	0.06 118	0.15 435	0.14 69	0.06 28	0.08 84	0.13 178	0.13 114	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 85	0.06 118	0.07 11	0.17 306	0.06 28	0.07 43	0.14 246	0.13 114	0.16 289	0.05 2	0.10 194	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.15 329	0.12 85	0.11 108	0.06 25	0.11 245	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.11 254	0.13 178	0.14 145	0.14 222	0.08 129	0.13 285	0.05 5	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 85	0.06 118	0.17 501	0.15 123	0.06 28	0.06 14	0.13 178	0.13 114	0.13 189	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 85	0.06 118	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.06 14	0.14 246	0.14 145	0.14 222	0.07 75	0.10 194	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

RT-IGEV	0.13 397	0.06 118	0.13 346	0.15 123	0.09 349	0.15 424	0.17 441	0.24 437	0.27 495	0.16 419	0.17 356	0.17 427	0.10 311	0.14 379	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.07 372	0.07 393

PSi22	0.08 85	0.06 118	0.11 246	0.16 219	0.07 134	0.08 84	0.10 35	0.14 145	0.08 25	0.08 129	0.06 23	0.10 256	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Selective-IGEV-i16pc	0.13 397	0.06 118	0.13 346	0.15 123	0.11 512	0.38 655	0.16 399	0.23 412	0.16 289	0.10 227	0.15 320	0.09 221	0.06 65	0.13 345	0.10 207	0.10 524	0.08 528	0.06 199	0.07 389	0.09 508	0.09 510

LiteMatch	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.13 114	0.08 25	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.15 461	0.10 122	0.14 438	0.07 338	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.06 291	0.06 305

Lsterematch	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.16 219	0.07 134	0.13 363	0.15 329	0.14 145	0.17 318	0.16 419	0.18 384	0.15 390	0.15 461	0.12 291	0.14 438	0.07 338	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.06 291	0.06 305

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.13 114	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

gcap_with_dpt	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.13 189	0.08 129	0.12 266	0.04 1	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

Hybrid-DGEV-03	0.10 243	0.06 118	0.09 122	0.18 397	0.08 218	0.16 455	0.14 246	0.15 187	0.14 222	0.13 337	0.16 333	0.12 310	0.09 267	0.13 345	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.04 73

Hybrid-DGEV-2	0.11 295	0.06 118	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.09 138	0.13 178	0.28 515	0.29 517	0.11 262	0.11 245	0.09 221	0.12 379	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

DStereoRT	0.16 502	0.06 118	0.11 246	0.19 466	0.09 349	0.12 307	0.12 98	0.28 515	0.22 420	0.12 304	0.20 407	0.11 286	0.10 311	0.15 406	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.96 704	0.09 509	0.05 170	0.04 73

BStereo	0.08 85	0.06 118	0.16 471	0.15 123	0.08 218	0.07 43	0.09 20	0.15 187	0.16 289	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.05 275	0.05 50	0.07 389	0.04 48	0.04 73

Wave_Phase_stereo	0.09 174	0.06 118	0.16 471	0.15 123	0.08 218	0.11 254	0.09 20	0.18 298	0.16 289	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.05 275	0.05 50	0.07 389	0.04 48	0.04 73

NLSM3	0.09 174	0.06 118	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.11 254	0.16 399	0.18 298	0.16 289	0.06 25	0.08 123	0.07 124	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.06 199	0.07 389	0.03 1	0.03 2

FE-Mocha	0.09 174	0.06 118	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.18 298	0.16 289	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

Select-FE	0.11 295	0.06 118	0.20 549	0.15 123	0.11 512	0.11 254	0.13 178	0.21 362	0.18 349	0.09 181	0.11 245	0.10 256	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.08 462	0.06 291	0.08 464

MonStereo	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.08 84	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.08 84	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

AdaDepth	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.12 98	0.09 21	0.07 15	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.04 11	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

S2M2_XL	0.08 85	0.06 118	0.12 290	0.12 7	0.08 218	0.09 138	0.09 20	0.07 7	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.08 442	0.06 305
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.09 174	0.06 118	0.08 57	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.15 187	0.13 189	0.11 262	0.12 266	0.08 185	0.09 267	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.04 48	0.04 73

depthmonostereo	0.09 174	0.06 118	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.13 178	0.14 145	0.14 222	0.10 227	0.10 194	0.09 221	0.11 347	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.14 69	0.06 28	0.08 84	0.08 7	0.10 35	0.15 250	0.08 129	0.10 194	0.07 124	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

3.25w_new	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.07 3	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.07 3	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 118	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 145	0.14 222	0.07 75	0.08 123	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

monsterstereo	0.07 7	0.06 118	0.06 5	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.10 35	0.16 225	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.07 179	0.08 25	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 118	0.06 5	0.15 123	0.06 28	0.08 84	0.09 20	0.12 85	0.08 25	0.09 181	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

G2L-ROB	0.13 397	0.06 118	0.13 346	0.13 25	0.08 218	0.14 397	0.16 399	0.25 457	0.18 349	0.19 485	0.18 384	0.20 468	0.14 443	0.17 474	0.16 486	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.09 510

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.04 1	0.13 178	0.10 35	0.10 76	0.05 2	0.11 245	0.07 124	0.05 14	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

MM-Stereo_test2	0.09 174	0.06 118	0.09 122	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.18 490	0.15 187	0.14 222	0.07 75	0.10 194	0.07 124	0.06 65	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.03 2

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.13 25	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.09 21	0.09 52	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fast-iter	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.13 25	0.09 349	0.09 138	0.14 246	0.21 362	0.10 76	0.19 485	0.17 356	0.14 361	0.09 267	0.16 441	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.08 462	0.07 372	0.06 305

CoSv	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.13 25	0.09 349	0.09 138	0.14 246	0.21 362	0.10 76	0.19 485	0.17 356	0.14 361	0.09 267	0.16 441	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.08 462	0.07 372	0.06 305

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.22 582	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.04 73

AIO_rvc	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.15 123	0.06 28	0.08 84	0.14 246	0.09 21	0.08 25	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.04 1	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

IGEV-RUCA	0.08 85	0.06 118	0.11 246	0.14 69	0.09 349	0.10 201	0.12 98	0.10 35	0.12 147	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 305

castereo	0.09 174	0.06 118	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.11 254	0.15 329	0.14 145	0.18 349	0.08 129	0.10 194	0.11 286	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 118	0.05 1	0.15 123	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 187	0.15 250	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.07 4	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GIP-stereo	0.08 85	0.06 118	0.11 246	0.14 69	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.14 145	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.05 5	0.04 1	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

fffft	0.09 174	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.07 64	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.05 204
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 85	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.11 58	0.13 189	0.09 181	0.07 64	0.07 124	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

tt45	0.09 174	0.06 118	0.11 246	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.16 399	0.13 114	0.11 108	0.09 181	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

tg	0.10 243	0.06 118	0.10 186	0.18 397	0.08 218	0.11 254	0.16 399	0.20 339	0.12 147	0.08 129	0.11 245	0.11 286	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.04 48	0.04 73

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.04 1	0.10 35	0.11 58	0.11 108	0.06 25	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

AIO-Stereo	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.15 187	0.09 52	0.08 129	0.08 123	0.07 124	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

RSM++	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.11 58	0.11 108	0.08 129	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.03 2

RSM	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.12 85	0.10 76	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.09 103	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.19 328	0.16 289	0.11 262	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.04 73

gcap-zeroshot	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

test_for_model	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

IGEV++	0.08 85	0.06 118	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.10 35	0.09 52	0.08 129	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.13 345	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

11t1	0.12 371	0.06 118	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.17 478	0.15 329	0.18 298	0.15 250	0.15 390	0.15 320	0.16 405	0.16 489	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.07 393

IGEVStereo-DCA	0.09 174	0.06 118	0.11 246	0.15 123	0.10 462	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

rrr	0.09 174	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.10 462	0.11 254	0.16 399	0.16 225	0.15 250	0.10 227	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

MIF-Stereo (partial)	0.11 295	0.06 118	0.10 186	0.19 466	0.10 462	0.10 201	0.11 65	0.17 264	0.18 349	0.14 361	0.16 333	0.09 221	0.11 347	0.12 291	0.12 350	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.07 393

testlalala	0.08 85	0.06 118	0.10 186	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.12 98	0.15 187	0.15 250	0.08 129	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.03 1	0.04 73

RAFT-Test	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.15 123	0.07 134	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.13 189	0.09 181	0.10 194	0.10 256	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

HH	0.09 174	0.06 118	0.13 346	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.14 145	0.10 76	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

HanStereo	0.09 174	0.06 118	0.13 346	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.14 145	0.10 76	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

CBFPSM	0.14 434	0.06 118	0.26 585	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.22 388	0.23 432	0.20 508	0.27 519	0.24 519	0.16 489	0.16 441	0.18 519	0.06 167	0.06 426	0.06 199	0.07 389	0.07 372	0.07 393

iinet-f	0.16 502	0.06 118	0.45 644	0.14 69	0.10 462	0.21 554	0.14 246	0.27 496	0.23 432	0.21 522	0.24 464	0.21 477	0.15 461	0.18 497	0.21 558	0.09 482	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.09 508	0.10 541

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 118	0.08 57	0.17 306	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.13 114	0.07 15	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

riskmin	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.14 397	0.14 246	0.18 298	0.14 222	0.11 262	0.14 299	0.16 405	0.11 347	0.14 379	0.12 350	0.09 482	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.08 442	0.08 464

MC-Stereo	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.06 28	0.10 201	0.14 246	0.12 85	0.10 76	0.09 181	0.12 266	0.09 221	0.06 65	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

RCA-Stereo	0.09 174	0.06 118	0.09 122	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.13 178	0.18 298	0.14 222	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.07 179	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.04 73

DCANet-4	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.17 441	0.18 298	0.19 367	0.13 337	0.16 333	0.09 221	0.14 443	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

fff	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.16 225	0.20 390	0.13 337	0.16 333	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

tt	4.67 709	0.06 118	3.55 710	2.02 711	1.55 709	10.25 716	16.71 717	8.91 721	5.03 713	1.31 705	0.94 690	4.71 713	4.76 714	3.33 711	5.87 715	6.06 722	10.30 728	1.88 716	2.11 716	2.75 713	1.21 711

ADStereo(finetuned)	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.13 337	0.17 356	0.10 256	0.12 379	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

test-3	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.12 85	0.15 250	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.04 73

test_1	0.08 85	0.06 118	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.12 85	0.15 250	0.09 181	0.08 123	0.07 124	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.04 73

CrosDoStereo	0.12 371	0.06 118	0.12 290	0.14 69	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.22 420	0.19 485	0.24 464	0.15 390	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

PFNet+	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.16 219	0.09 349	0.05 4	0.12 98	0.17 264	0.21 406	0.16 419	0.19 395	0.14 361	0.10 311	0.11 197	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.11 568

HHNet	0.11 295	0.06 118	0.16 471	0.15 123	0.14 590	0.07 43	0.13 178	0.20 339	0.17 318	0.14 361	0.25 492	0.11 286	0.08 228	0.13 345	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.09 510

OMP-Stereo	0.11 295	0.06 118	0.14 385	0.18 397	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.21 362	0.21 406	0.13 337	0.14 299	0.11 286	0.12 379	0.11 197	0.13 394	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

IIG-Stereo	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.12 98	0.22 388	0.17 318	0.14 361	0.17 356	0.11 286	0.12 379	0.12 291	0.12 350	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

FTStereo	0.12 371	0.06 118	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.07 43	0.15 329	0.21 362	0.18 349	0.12 304	0.24 464	0.12 310	0.12 379	0.13 345	0.13 394	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.10 541

ASMatch	0.11 295	0.06 118	0.13 346	0.16 219	0.10 462	0.07 43	0.14 246	0.17 264	0.17 318	0.12 304	0.16 333	0.16 405	0.10 311	0.13 345	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.08 464

DeepStereo_LL	0.12 371	0.06 118	0.12 290	0.14 69	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.22 420	0.19 485	0.24 464	0.15 390	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

DEmStereo	0.12 371	0.06 118	0.14 385	0.14 69	0.10 462	0.16 455	0.15 329	0.16 225	0.24 449	0.17 438	0.24 464	0.13 341	0.14 443	0.12 291	0.13 394	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

DRaft	0.12 371	0.06 118	0.11 246	0.14 69	0.09 349	0.14 397	0.17 441	0.21 362	0.30 527	0.17 438	0.28 533	0.10 256	0.15 461	0.10 122	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

PFNet	0.12 371	0.06 118	0.17 501	0.17 306	0.08 218	0.09 138	0.15 329	0.26 475	0.20 390	0.16 419	0.16 333	0.14 361	0.11 347	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

GrayStereo	0.11 295	0.06 118	0.11 246	0.19 466	0.09 349	0.09 138	0.16 399	0.18 298	0.17 318	0.14 361	0.17 356	0.17 427	0.11 347	0.12 291	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.10 541

RAFT-RH_RVC	0.11 295	0.06 118	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.12 307	0.12 98	0.17 264	0.12 147	0.13 337	0.41 626	0.11 286	0.10 311	0.13 345	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.05 194	0.04 48	0.06 305

Prome-Stereo	0.11 295	0.06 118	0.10 186	0.18 397	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.22 388	0.13 189	0.12 304	0.17 356	0.13 341	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.09 510

rafts_anoy	0.11 295	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.14 246	0.17 264	0.14 222	0.13 337	0.13 285	0.12 310	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.07 338	0.04 25	0.09 486	0.11 584	0.07 372	0.06 305

s12784h	0.09 174	0.06 118	0.07 11	0.15 123	0.05 2	0.16 455	0.18 490	0.15 187	0.15 250	0.10 227	0.11 245	0.11 286	0.11 347	0.10 122	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

XX-TBD	0.09 174	0.06 118	0.07 11	0.14 69	0.07 134	0.12 307	0.16 399	0.14 145	0.13 189	0.11 262	0.12 266	0.09 221	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 291	0.05 204

raftrobust	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.09 138	0.10 35	0.18 298	0.16 289	0.10 227	0.09 158	0.12 310	0.07 179	0.12 291	0.10 207	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.05 204

RALCasStereoNet	0.10 243	0.06 118	0.09 122	0.16 219	0.08 218	0.12 307	0.14 246	0.17 264	0.11 108	0.12 304	0.17 356	0.14 361	0.10 311	0.12 291	0.11 288	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.05 194	0.08 442	0.07 393

DCANet	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.06 28	0.09 138	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.13 337	0.17 356	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

csc	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.16 225	0.20 390	0.13 337	0.16 333	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

cscssc	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.17 441	0.16 225	0.20 390	0.13 337	0.16 333	0.10 256	0.11 347	0.11 197	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

111	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.15 123	0.07 134	0.10 201	0.14 246	0.21 362	0.23 432	0.11 262	0.12 266	0.14 361	0.11 347	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.05 204

test_xeample3	0.09 174	0.06 118	0.12 290	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.13 189	0.10 227	0.06 23	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

test_xeample	0.15 479	0.06 118	0.13 346	0.14 69	0.08 218	0.21 554	0.20 553	0.28 515	0.20 390	0.16 419	0.29 545	0.19 456	0.16 489	0.15 406	0.26 614	0.09 482	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.06 28	0.10 201	0.16 399	0.17 264	0.14 222	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.09 267	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.03 2

AFF-stereo	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.07 134	0.10 201	0.16 399	0.17 264	0.09 52	0.10 227	0.12 266	0.09 221	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.04 48	0.03 2

Gwc-CoAtRS	0.09 174	0.06 118	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.10 201	0.14 246	0.17 264	0.17 318	0.08 129	0.10 194	0.12 310	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.04 73

CCAANet	0.14 434	0.06 118	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.16 455	0.13 178	0.30 543	0.24 449	0.16 419	0.32 564	0.18 441	0.17 512	0.17 474	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.09 486	0.09 509	0.06 291	0.09 510

R-Stereo Train	0.10 243	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.14 246	0.23 412	0.11 108	0.12 304	0.19 395	0.11 286	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.05 204

RAFT-Stereo	0.10 243	0.06 118	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.14 246	0.23 412	0.11 108	0.12 304	0.19 395	0.11 286	0.08 228	0.09 59	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.05 204
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 243	0.06 118	0.12 290	0.14 69	0.06 28	0.11 254	0.10 35	0.18 298	0.18 349	0.13 337	0.16 333	0.14 361	0.11 347	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.06 291	0.05 204
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
quiztm	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.14 246	0.14 145	0.12 147	0.07 75	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-90k	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.12 85	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.09 21	0.14 222	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 236	0.09 122	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.11 58	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-32k-new	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.11 58	0.12 147	0.07 75	0.08 123	0.05 5	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.04 73

aanet-new-32k	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.11 65	0.10 35	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.11 65	0.10 35	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-28k	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.18 397	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.09 52	0.09 181	0.08 123	0.08 185	0.06 65	0.12 291	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.17 306	0.06 28	0.07 43	0.12 98	0.09 21	0.11 108	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.07 179	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-8k	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.19 466	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.16 225	0.15 250	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 85	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.11 254	0.14 246	0.12 85	0.11 108	0.07 75	0.11 245	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 85	0.07 236	0.10 186	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.12 98	0.15 187	0.14 222	0.08 129	0.11 245	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

IGEV_i1	0.12 371	0.07 236	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.19 521	0.14 246	0.18 298	0.22 420	0.18 468	0.18 384	0.16 405	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

Selective-IGEV-i1	0.13 397	0.07 236	0.12 290	0.19 466	0.08 218	0.18 497	0.16 399	0.22 388	0.30 527	0.16 419	0.17 356	0.16 405	0.10 311	0.14 379	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

LACA1	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.14 69	0.05 2	0.09 138	0.11 65	0.10 35	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.07 179	0.08 25	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

WQFJA1	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.20 533	0.09 349	0.12 307	0.17 441	0.17 264	0.17 318	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.10 311	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

WQFJX1	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.22 582	0.09 349	0.12 307	0.17 441	0.18 298	0.17 318	0.10 227	0.09 158	0.07 124	0.10 311	0.11 197	0.09 103	0.07 338	0.08 528	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

WQFJX	0.10 243	0.07 236	0.09 122	0.21 565	0.09 349	0.12 307	0.16 399	0.18 298	0.17 318	0.12 304	0.10 194	0.07 124	0.09 267	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.07 498	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

NLMM	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.20 533	0.09 349	0.12 307	0.17 441	0.17 264	0.17 318	0.09 181	0.10 194	0.08 185	0.10 311	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

NLSM1	0.10 243	0.07 236	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.13 363	0.16 399	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.10 194	0.06 42	0.10 311	0.10 122	0.11 288	0.07 338	0.08 528	0.08 403	0.07 389	0.05 170	0.05 204

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.12 307	0.10 35	0.11 58	0.11 108	0.06 25	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.09 21	0.06 6	0.04 1	0.07 64	0.10 256	0.09 267	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DA	0.08 85	0.07 236	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.10 256	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.03 2

GGEV	0.08 85	0.07 236	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.10 256	0.08 228	0.09 59	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.12 98	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.06 23	0.09 221	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.13 25	0.06 28	0.08 84	0.08 7	0.18 298	0.12 147	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

3.75w	0.07 7	0.07 236	0.08 57	0.16 219	0.07 134	0.07 43	0.09 20	0.16 225	0.09 52	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 236	0.07 11	0.15 123	0.07 134	0.09 138	0.06 1	0.13 114	0.11 108	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.07 179	0.10 122	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune2	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.13 25	0.07 134	0.11 254	0.19 530	0.17 264	0.12 147	0.15 390	0.15 320	0.17 427	0.12 379	0.13 345	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.06 305

xyz-stereo	0.13 397	0.07 236	0.20 549	0.15 123	0.05 2	0.20 537	0.15 329	0.17 264	0.31 535	0.15 390	0.29 545	0.26 543	0.16 489	0.13 345	0.12 350	0.05 51	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

G2L-Stereo_test	0.14 434	0.07 236	0.11 246	0.13 25	0.08 218	0.12 307	0.16 399	0.30 543	0.28 510	0.20 508	0.23 450	0.20 468	0.16 489	0.17 474	0.18 519	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.07 372	0.06 305

coex_refinement	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.10 462	0.15 424	0.15 329	0.26 475	0.29 517	0.18 468	0.20 407	0.22 495	0.17 512	0.16 441	0.18 519	0.08 421	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.09 508	0.08 464

LG-Stereo	0.08 85	0.07 236	0.10 186	0.18 397	0.07 134	0.10 201	0.17 441	0.11 58	0.08 25	0.05 2	0.07 64	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.04 11	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.04 48	0.04 73

G2L-Stereo	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.12 98	0.27 496	0.22 420	0.16 419	0.27 519	0.21 477	0.13 419	0.17 474	0.18 519	0.09 482	0.08 528	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393

MM-Stereo_test3	0.10 243	0.07 236	0.07 11	0.18 397	0.07 134	0.12 307	0.19 530	0.24 437	0.19 367	0.06 25	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.04 73

MM-Stereo_test1	0.10 243	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.07 134	0.12 307	0.18 490	0.21 362	0.20 390	0.09 181	0.11 245	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

HART	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.17 306	0.07 134	0.10 201	0.16 399	0.13 114	0.11 108	0.08 129	0.10 194	0.07 124	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.04 73

SCV_C0	0.08 85	0.07 236	0.07 11	0.16 219	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.11 197	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

AIO-test1	0.10 243	0.07 236	0.10 186	0.23 606	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.21 362	0.14 222	0.11 262	0.12 266	0.09 221	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.09 486	0.10 550	0.03 1	0.06 305

mms	0.09 174	0.07 236	0.08 57	0.16 219	0.08 218	0.10 201	0.16 399	0.12 85	0.11 108	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.06 65	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.03 2

ours_stereo	0.09 174	0.07 236	0.09 122	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.16 399	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.12 291	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.03 2

U	0.08 85	0.07 236	0.09 122	0.19 466	0.10 462	0.10 201	0.13 178	0.12 85	0.17 318	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.06 291	0.05 204

rvit_stereo_ft	0.12 371	0.07 236	0.13 346	0.19 466	0.10 462	0.12 307	0.17 441	0.16 225	0.16 289	0.12 304	0.13 285	0.15 390	0.10 311	0.14 379	0.13 394	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.05 204

test_sample2	0.12 371	0.07 236	0.12 290	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.18 490	0.21 362	0.16 289	0.14 361	0.20 407	0.19 456	0.15 461	0.15 406	0.12 350	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.07 393

test_sample1	0.13 397	0.07 236	0.14 385	0.13 25	0.08 218	0.19 521	0.16 399	0.20 339	0.15 250	0.14 361	0.22 441	0.18 441	0.16 489	0.17 474	0.14 438	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.07 393

CAS++	0.11 295	0.07 236	0.11 246	0.14 69	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.24 437	0.14 222	0.11 262	0.09 158	0.11 286	0.07 179	0.14 379	0.09 103	0.11 556	0.09 561	0.09 486	0.07 389	0.07 372	0.08 464
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.12 290	0.15 123	0.08 218	0.09 138	0.15 329	0.12 85	0.12 147	0.07 75	0.10 194	0.08 185	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

MyStereo8	0.12 371	0.07 236	0.15 435	0.15 123	0.09 349	0.18 497	0.14 246	0.19 328	0.22 420	0.12 304	0.18 384	0.11 286	0.10 311	0.16 441	0.18 519	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.08 442	0.09 510

SMFormer	0.14 434	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.17 501	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.06 305

tta	0.14 434	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.17 501	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.06 305

qqq1	0.13 397	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.06 305

fff1	0.13 397	0.07 236	0.17 501	0.14 69	0.08 218	0.16 455	0.17 441	0.26 475	0.27 495	0.19 485	0.20 407	0.18 441	0.15 461	0.15 406	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.06 305

MyStereo07	0.10 243	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.18 490	0.15 187	0.15 250	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.07 179	0.12 291	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.06 305

MyStereo06	0.10 243	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.18 490	0.19 328	0.12 147	0.12 304	0.08 123	0.07 124	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.06 291	0.06 305

MyStereo05	0.13 397	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.18 490	0.27 496	0.35 570	0.17 438	0.14 299	0.15 390	0.11 347	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.06 291	0.06 305

MyStereo04	0.13 397	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.18 490	0.29 529	0.38 589	0.17 438	0.14 299	0.16 405	0.10 311	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.06 305

CoDeX	0.12 371	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.23 412	0.27 495	0.13 337	0.17 356	0.16 405	0.11 347	0.14 379	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

ff7	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

ffff	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

11t	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

UniTT-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.08 57	0.18 397	0.08 218	0.13 363	0.11 65	0.12 85	0.11 108	0.10 227	0.12 266	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.09 103	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.05 170	0.05 204

EKT-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.14 385	0.15 123	0.10 462	0.13 363	0.14 246	0.18 298	0.21 406	0.11 262	0.08 123	0.12 310	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.07 393

MIM_Stereo	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.12 98	0.20 339	0.14 222	0.13 337	0.13 285	0.09 221	0.05 14	0.12 291	0.08 25	0.05 51	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.05 204

GCAP-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.13 346	0.18 397	0.06 28	0.11 254	0.07 3	0.13 114	0.12 147	0.09 181	0.10 194	0.07 124	0.09 267	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 204

4D-IteraStereo	0.09 174	0.07 236	0.10 186	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.17 264	0.15 250	0.10 227	0.11 245	0.10 256	0.07 179	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.03 1	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.05 204

anonymousdsp2	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.16 219	0.09 349	0.13 363	0.14 246	0.18 298	0.22 420	0.13 337	0.14 299	0.12 310	0.09 267	0.14 379	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.05 204

anonymousdsp	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

gwcnet-sp	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.16 455	0.17 441	0.24 437	0.24 449	0.18 468	0.24 464	0.15 390	0.16 489	0.15 406	0.15 470	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

scenet	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.16 455	0.17 441	0.24 437	0.24 449	0.18 468	0.24 464	0.15 390	0.16 489	0.15 406	0.15 470	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

DCRE	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.16 219	0.11 512	0.11 254	0.17 441	0.18 298	0.17 318	0.11 262	0.18 384	0.10 256	0.10 311	0.15 406	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.04 73

anonymousa	0.13 397	0.07 236	0.13 346	0.18 397	0.09 349	0.13 363	0.17 441	0.19 328	0.29 517	0.15 390	0.24 464	0.15 390	0.14 443	0.14 379	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.09 509	0.05 170	0.06 305

ProNet	0.09 174	0.07 236	0.10 186	0.17 306	0.08 218	0.10 201	0.15 329	0.15 187	0.12 147	0.09 181	0.06 23	0.07 124	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.06 305

ssnet	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.09 349	0.16 455	0.17 441	0.24 437	0.24 449	0.18 468	0.24 464	0.15 390	0.16 489	0.15 406	0.15 470	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

ccc-4	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.10 227	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

x	0.13 397	0.07 236	0.14 385	0.14 69	0.08 218	0.18 497	0.14 246	0.22 388	0.20 390	0.15 390	0.19 395	0.19 456	0.17 512	0.18 497	0.18 519	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.07 393

DisPM	0.11 295	0.07 236	0.12 290	0.16 219	0.09 349	0.06 14	0.13 178	0.17 264	0.17 318	0.14 361	0.20 407	0.12 310	0.10 311	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.11 568

IER	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.16 399	0.25 457	0.26 485	0.18 468	0.25 492	0.17 427	0.20 555	0.16 441	0.14 438	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.07 393

IGEV-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.16 225	0.12 147	0.09 181	0.06 23	0.06 42	0.06 65	0.11 197	0.09 103	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.11 295	0.07 236	0.11 246	0.17 306	0.07 134	0.09 138	0.13 178	0.15 187	0.24 449	0.12 304	0.13 285	0.12 310	0.08 228	0.18 497	0.11 288	0.06 167	0.08 528	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.05 204

IPLG	0.10 243	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.08 218	0.11 254	0.14 246	0.20 339	0.15 250	0.12 304	0.17 356	0.07 124	0.07 179	0.14 379	0.13 394	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

GANet-ADL	0.13 397	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.10 462	0.18 497	0.15 329	0.30 543	0.20 390	0.13 337	0.18 384	0.19 456	0.12 379	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.08 464

LCNet	0.11 295	0.07 236	0.09 122	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.21 362	0.15 250	0.11 262	0.15 320	0.16 405	0.11 347	0.12 291	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.15 628

AAGNet	0.11 295	0.07 236	0.16 471	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.13 178	0.18 298	0.13 189	0.16 419	0.21 430	0.13 341	0.14 443	0.11 197	0.14 438	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.05 204

STrans-v2	0.10 243	0.07 236	0.12 290	0.18 397	0.07 134	0.10 201	0.14 246	0.21 362	0.11 108	0.11 262	0.15 320	0.12 310	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.04 73

NF-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

OCTAStereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

PSM-softLoss	0.12 371	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.08 84	0.13 178	0.24 437	0.17 318	0.14 361	0.19 395	0.13 341	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.12 581

KMStereo	0.12 371	0.07 236	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.08 84	0.13 178	0.24 437	0.17 318	0.14 361	0.19 395	0.13 341	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.12 581

PSM-AAD	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.19 466	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.20 339	0.13 189	0.12 304	0.14 299	0.18 441	0.11 347	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.14 621

KYRaft	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.22 388	0.12 147	0.13 337	0.16 333	0.20 468	0.10 311	0.12 291	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.06 291	0.16 639

SST-Stereo	0.10 243	0.07 236	0.15 435	0.18 397	0.09 349	0.06 14	0.12 98	0.17 264	0.11 108	0.15 390	0.17 356	0.13 341	0.12 379	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.05 204

THIR-Stereo	0.12 371	0.07 236	0.11 246	0.15 123	0.08 218	0.14 397	0.16 399	0.17 264	0.25 471	0.16 419	0.24 464	0.14 361	0.12 379	0.12 291	0.14 438	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.05 204

RAFT_R40	0.11 295	0.07 236	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.06 14	0.13 178	0.17 264	0.16 289	0.14 361	0.18 384	0.15 390	0.12 379	0.10 122	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.05 204

RE-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

Pruner-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.06 14	0.12 98	0.17 264	0.17 318	0.13 337	0.19 395	0.13 341	0.09 267	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.08 464

TVStereo	0.11 295	0.07 236	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.23 412	0.19 367	0.12 304	0.17 356	0.12 310	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.12 581

RAFT-345	0.11 295	0.07 236	0.15 435	0.16 219	0.08 218	0.08 84	0.12 98	0.15 187	0.10 76	0.11 262	0.36 589	0.09 221	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.04 48	0.05 204

test-1	0.10 243	0.07 236	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.11 254	0.24 607	0.14 145	0.18 349	0.09 181	0.07 64	0.09 221	0.08 228	0.07 4	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

GMM-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.10 186	0.18 397	0.09 349	0.08 84	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.11 262	0.15 320	0.13 341	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.07 389	0.06 291	0.09 510

iRaftStereo_RVC	0.10 243	0.07 236	0.09 122	0.17 306	0.09 349	0.11 254	0.17 441	0.18 298	0.12 147	0.09 181	0.12 266	0.10 256	0.07 179	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.04 48	0.04 73

raft+_RVC	0.11 295	0.07 236	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.10 201	0.11 65	0.24 437	0.20 390	0.12 304	0.15 320	0.12 310	0.08 228	0.12 291	0.13 394	0.07 338	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.05 204

222	0.16 502	0.07 236	0.14 385	0.14 69	0.08 218	0.24 584	0.18 490	0.30 543	0.20 390	0.17 438	0.28 533	0.17 427	0.16 489	0.15 406	0.40 669	0.10 524	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.08 464

xxxx	0.15 479	0.07 236	0.14 385	0.14 69	0.08 218	0.23 579	0.18 490	0.31 555	0.19 367	0.14 361	0.28 533	0.22 495	0.14 443	0.15 406	0.26 614	0.09 482	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.07 393

RAFT + AFF	0.13 397	0.07 236	0.20 549	0.20 533	0.10 462	0.14 397	0.24 607	0.26 475	0.20 390	0.11 262	0.10 194	0.12 310	0.10 311	0.15 406	0.12 350	0.07 338	0.06 426	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.08 464

EAI-Stereo	0.09 174	0.07 236	0.11 246	0.15 123	0.06 28	0.10 201	0.15 329	0.16 225	0.09 52	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.07 179	0.09 59	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.05 194	0.05 170	0.04 73

CFNet-RSSM	0.09 174	0.07 236	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.16 225	0.17 318	0.08 129	0.12 266	0.10 256	0.09 267	0.11 197	0.09 103	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.04 48	0.04 73

SFCPSM	0.13 397	0.07 236	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.15 424	0.16 399	0.28 515	0.27 495	0.14 361	0.17 356	0.12 310	0.13 419	0.14 379	0.11 288	0.08 421	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.06 305

cf-r	0.13 397	0.07 236	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.14 397	0.19 530	0.20 339	0.25 471	0.17 438	0.25 492	0.21 477	0.16 489	0.14 379	0.14 438	0.10 524	0.05 275	0.06 199	0.08 462	0.06 291	0.06 305

GANet-RSSM	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.13 25	0.08 218	0.14 397	0.17 441	0.22 388	0.21 406	0.17 438	0.24 464	0.23 513	0.15 461	0.16 441	0.15 470	0.10 524	0.06 426	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

PSMNet-RSSM	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.15 123	0.08 218	0.13 363	0.16 399	0.24 437	0.24 449	0.16 419	0.28 533	0.22 495	0.14 443	0.15 406	0.13 394	0.11 556	0.06 426	0.09 486	0.12 604	0.08 442	0.07 393

GwcNet-RSSM	0.14 434	0.07 236	0.12 290	0.15 123	0.08 218	0.15 424	0.20 553	0.21 362	0.27 495	0.18 468	0.27 519	0.22 495	0.16 489	0.14 379	0.15 470	0.10 524	0.05 275	0.07 309	0.09 509	0.07 372	0.07 393

CFNet-ft	0.14 434	0.07 236	0.15 435	0.12 7	0.09 349	0.16 455	0.18 490	0.22 388	0.24 449	0.17 438	0.26 510	0.24 519	0.14 443	0.16 441	0.14 438	0.11 556	0.06 426	0.08 403	0.09 509	0.09 508	0.08 464

DIP-Stereo	0.11 295	0.07 236	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.09 20	0.16 225	0.16 289	0.11 262	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.15 406	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.14 434	0.07 236	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.18 497	0.14 246	0.29 529	0.20 390	0.17 438	0.25 492	0.21 477	0.18 527	0.20 537	0.19 532	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.08 462	0.06 291	0.06 305

CFNet_RVC	0.14 434	0.07 236	0.15 435	0.12 7	0.09 349	0.16 455	0.18 490	0.22 388	0.24 449	0.17 438	0.26 510	0.24 519	0.14 443	0.16 441	0.14 438	0.11 556	0.06 426	0.08 403	0.09 509	0.09 508	0.08 464

MLCV	0.12 371	0.07 236	0.16 471	0.18 397	0.06 28	0.15 424	0.17 441	0.19 328	0.21 406	0.18 468	0.25 492	0.17 427	0.13 419	0.14 379	0.13 394	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

iResNet_ROB	0.14 434	0.07 236	0.13 346	0.14 69	0.07 134	0.18 497	0.14 246	0.26 475	0.31 535	0.22 538	0.25 492	0.23 513	0.15 461	0.15 406	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.08 442	0.08 464

LE_ROB	0.50 674	0.07 236	0.14 385	0.15 123	0.08 218	0.24 584	0.16 399	0.22 388	1.81 708	4.63 714	0.67 671	0.47 659	0.44 668	0.20 537	0.29 634	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.06 305

pmcnn	0.15 479	0.07 236	0.19 537	0.15 123	0.07 134	0.20 537	0.15 329	0.24 437	0.26 485	0.21 522	0.34 581	0.28 561	0.18 527	0.18 497	0.17 501	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.04 60	0.07 372	0.06 305

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 355	0.07 11	0.17 306	0.07 134	0.08 84	0.13 178	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.08 123	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-16k	0.08 85	0.08 355	0.08 57	0.18 397	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.07 64	0.07 124	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 85	0.08 355	0.08 57	0.19 466	0.07 134	0.08 84	0.12 98	0.14 145	0.11 108	0.07 75	0.08 123	0.07 124	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

LACA3	0.07 7	0.08 355	0.08 57	0.13 25	0.05 2	0.09 138	0.11 65	0.08 12	0.08 25	0.08 129	0.05 7	0.07 124	0.07 179	0.07 4	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i16pb	0.14 434	0.08 355	0.17 501	0.15 123	0.11 512	0.41 660	0.16 399	0.28 515	0.23 432	0.11 262	0.20 407	0.10 256	0.07 179	0.17 474	0.12 350	0.10 524	0.07 498	0.06 199	0.08 462	0.09 508	0.10 541

MultiAttention	0.29 639	0.08 355	0.14 385	0.19 466	0.12 546	1.45 706	1.33 710	0.36 618	0.37 582	0.19 485	0.21 430	0.24 519	0.11 347	0.38 653	0.18 519	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.08 462	0.10 541	0.09 510

FlowAnything_test	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.09 349	0.07 43	0.14 246	0.20 339	0.11 108	0.09 181	0.09 158	0.12 310	0.12 379	0.13 345	0.11 288	0.09 482	0.06 426	0.09 486	0.09 509	0.06 291	0.09 510

asda	0.07 7	0.08 355	0.08 57	0.16 219	0.06 28	0.06 14	0.10 35	0.16 225	0.10 76	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 122	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 355	0.07 11	0.16 219	0.07 134	0.08 84	0.08 7	0.11 58	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 355	0.07 11	0.15 123	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.18 298	0.11 108	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 355	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.14 145	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 355	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.14 145	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 355	0.09 122	0.15 123	0.06 28	0.09 138	0.08 7	0.14 145	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.12 291	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 355	0.08 57	0.16 219	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.07 75	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

2w_stereo	0.08 85	0.08 355	0.09 122	0.16 219	0.06 28	0.08 84	0.10 35	0.20 339	0.15 250	0.08 129	0.07 64	0.06 42	0.06 65	0.06 1	0.09 103	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

xyz-stereo-finetune	0.11 295	0.08 355	0.13 346	0.14 69	0.06 28	0.10 201	0.19 530	0.17 264	0.19 367	0.12 304	0.14 299	0.15 390	0.10 311	0.13 345	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.05 204

S2M2_L	0.09 174	0.08 355	0.11 246	0.13 25	0.10 462	0.08 84	0.06 1	0.10 35	0.10 76	0.10 227	0.09 158	0.10 256	0.09 267	0.11 197	0.11 288	0.13 607	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.10 541	0.08 464
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ISRNet	0.18 537	0.08 355	0.19 537	0.19 466	0.13 569	0.15 424	0.12 98	0.30 543	0.32 542	0.21 522	0.25 492	0.27 551	0.17 512	0.17 474	0.20 538	0.20 656	0.08 528	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.17 648

AIO-test2	0.10 243	0.08 355	0.10 186	0.23 606	0.08 218	0.11 254	0.10 35	0.23 412	0.23 432	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.05 14	0.10 122	0.08 25	0.06 167	0.05 275	0.08 403	0.09 509	0.05 170	0.05 204

fffy	0.09 174	0.08 355	0.09 122	0.16 219	0.07 134	0.13 363	0.17 441	0.13 114	0.12 147	0.08 129	0.09 158	0.08 185	0.09 267	0.13 345	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.04 48	0.05 204

rvit_stereo_0083	0.12 371	0.08 355	0.17 501	0.16 219	0.09 349	0.11 254	0.15 329	0.14 145	0.26 485	0.11 262	0.14 299	0.13 341	0.10 311	0.12 291	0.12 350	0.10 524	0.08 528	0.09 486	0.07 389	0.07 372	0.05 204

rvit_stereo_0081	0.11 295	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.14 145	0.24 449	0.11 262	0.13 285	0.13 341	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.10 524	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.05 204

rvit_stereo_0082	0.11 295	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.10 201	0.14 246	0.14 145	0.24 449	0.11 262	0.13 285	0.13 341	0.09 267	0.11 197	0.12 350	0.10 524	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.05 204

rvit_stereo_0080	0.10 243	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.09 349	0.07 43	0.15 329	0.16 225	0.16 289	0.11 262	0.10 194	0.14 361	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.09 482	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.05 204

test_sample6	0.14 434	0.08 355	0.13 346	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.19 530	0.25 457	0.17 318	0.17 438	0.27 519	0.19 456	0.14 443	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.08 464

test_sample5	0.14 434	0.08 355	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.18 497	0.18 490	0.25 457	0.17 318	0.17 438	0.27 519	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.08 464

test_sample4	0.14 434	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.08 218	0.19 521	0.18 490	0.26 475	0.17 318	0.16 419	0.25 492	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.08 464

test_sample3	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.14 69	0.09 349	0.19 521	0.17 441	0.26 475	0.18 349	0.16 419	0.22 441	0.19 456	0.15 461	0.17 474	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.09 508	0.08 464

DispNO	0.14 434	0.08 355	0.17 501	0.19 466	0.12 546	0.11 254	0.21 573	0.23 412	0.29 517	0.17 438	0.23 450	0.18 441	0.17 512	0.15 406	0.15 470	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.06 305

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.15 424	0.16 399	0.18 298	0.18 349	0.10 227	0.09 158	0.09 221	0.08 228	0.11 197	0.12 350	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.07 372	0.06 305

AE-Stereo	0.10 243	0.08 355	0.10 186	0.18 397	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.14 145	0.19 367	0.09 181	0.14 299	0.12 310	0.08 228	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.06 426	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

ACVNet-DCA	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.07 393

xx1	0.11 295	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.16 225	0.18 349	0.09 181	0.09 158	0.16 405	0.16 489	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.07 393

1test111	0.11 295	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.15 406	0.16 486	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.07 393

cc1	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.15 329	0.16 225	0.18 349	0.09 181	0.09 158	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

mmm	0.14 434	0.08 355	0.17 501	0.17 306	0.09 349	0.17 478	0.18 490	0.21 362	0.15 250	0.15 390	0.23 450	0.21 477	0.16 489	0.16 441	0.17 501	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393

DualNet	0.14 434	0.08 355	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.18 497	0.18 490	0.25 457	0.17 318	0.17 438	0.27 519	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.08 464

tt1	0.10 243	0.08 355	0.12 290	0.17 306	0.09 349	0.12 307	0.16 399	0.15 187	0.19 367	0.09 181	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.06 305

1111x	0.15 479	0.08 355	0.12 290	0.18 397	0.07 134	0.18 497	0.25 623	0.31 555	0.24 449	0.17 438	0.24 464	0.26 543	0.15 461	0.13 345	0.23 579	0.07 338	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.07 372	0.06 305

whm_eth	0.10 243	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.09 349	0.07 43	0.15 329	0.16 225	0.16 289	0.11 262	0.10 194	0.14 361	0.08 228	0.12 291	0.10 207	0.09 482	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.05 204

plain	0.10 243	0.08 355	0.10 186	0.19 466	0.09 349	0.10 201	0.15 329	0.14 145	0.13 189	0.13 337	0.15 320	0.09 221	0.12 379	0.13 345	0.12 350	0.07 338	0.05 275	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.06 305

PCWNet_CMD	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.14 246	0.29 529	0.36 575	0.14 361	0.20 407	0.21 477	0.12 379	0.17 474	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

CFNet_ucs	0.15 479	0.08 355	0.16 471	0.16 219	0.11 512	0.14 397	0.14 246	0.30 543	0.34 561	0.16 419	0.24 464	0.23 513	0.14 443	0.18 497	0.15 470	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.09 508	0.09 510

SDNR	0.19 549	0.08 355	0.19 537	0.16 219	0.12 546	0.77 691	0.14 246	0.25 457	0.32 542	0.19 485	0.24 464	0.19 456	0.13 419	0.19 512	0.15 470	0.16 641	0.18 653	0.14 614	0.11 584	0.08 442	0.11 568

TestStereo1	0.13 397	0.08 355	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.18 497	0.29 655	0.23 412	0.16 289	0.17 438	0.20 407	0.16 405	0.10 311	0.12 291	0.13 394	0.06 167	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.05 204

CRFU-Net	0.16 502	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.19 521	0.14 246	0.26 475	0.20 390	0.28 600	0.27 519	0.29 569	0.17 512	0.19 512	0.17 501	0.09 482	0.09 561	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.08 464

SA-5K	0.13 397	0.08 355	0.08 57	0.19 466	0.08 218	0.18 497	0.29 655	0.23 412	0.16 289	0.17 438	0.20 407	0.16 405	0.10 311	0.12 291	0.13 394	0.06 167	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.05 170	0.05 204

Sa-1000	0.12 371	0.08 355	0.08 57	0.18 397	0.08 218	0.14 397	0.22 583	0.22 388	0.18 349	0.15 390	0.20 407	0.17 427	0.11 347	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.05 275	0.09 486	0.09 509	0.05 170	0.05 204

CIPLG	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.15 250	0.14 361	0.11 245	0.16 405	0.09 267	0.16 441	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

DAS	0.15 479	0.08 355	0.18 525	0.19 466	0.10 462	0.19 521	0.17 441	0.27 496	0.29 517	0.18 468	0.25 492	0.21 477	0.15 461	0.16 441	0.12 350	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.07 393

SepStereo	0.15 479	0.08 355	0.18 525	0.19 466	0.10 462	0.19 521	0.17 441	0.27 496	0.29 517	0.18 468	0.25 492	0.21 477	0.15 461	0.25 593	0.12 350	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.07 393

IPLGR_C	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.15 250	0.14 361	0.10 194	0.16 405	0.09 267	0.16 441	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

MIPNet	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.20 339	0.24 449	0.11 262	0.10 194	0.09 221	0.07 179	0.13 345	0.12 350	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

AASNet	0.16 502	0.08 355	0.12 290	0.19 466	0.09 349	0.18 497	0.15 329	0.37 624	0.37 582	0.19 485	0.23 450	0.20 468	0.16 489	0.17 474	0.20 538	0.10 524	0.08 528	0.08 403	0.07 389	0.09 508	0.09 510

ACRE	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.17 306	0.08 218	0.12 307	0.15 329	0.17 264	0.14 222	0.14 361	0.10 194	0.16 405	0.09 267	0.16 441	0.11 288	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.05 170	0.06 305

AACVNet	0.16 502	0.08 355	0.14 385	0.15 123	0.10 462	0.18 497	0.15 329	0.23 412	0.24 449	0.27 585	0.27 519	0.28 561	0.17 512	0.19 512	0.16 486	0.09 482	0.07 498	0.09 486	0.07 389	0.10 541	0.09 510

GwcNet-ADL	0.13 397	0.08 355	0.14 385	0.20 533	0.09 349	0.11 254	0.20 553	0.30 543	0.24 449	0.13 337	0.14 299	0.18 441	0.14 443	0.13 345	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.07 372	0.06 305

TransformOpticalFlow	0.10 243	0.08 355	0.13 346	0.18 397	0.07 134	0.09 138	0.15 329	0.19 328	0.15 250	0.12 304	0.17 356	0.11 286	0.11 347	0.11 197	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.06 292	0.05 170	0.05 204

NRIStereo	0.11 295	0.08 355	0.14 385	0.18 397	0.08 218	0.10 201	0.14 246	0.16 225	0.15 250	0.12 304	0.14 299	0.13 341	0.12 379	0.13 345	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.06 291	0.07 393

DeepStereo_RVC	0.11 295	0.08 355	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.08 84	0.12 98	0.17 264	0.12 147	0.13 337	0.14 299	0.12 310	0.12 379	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.08 464

IRAFT_RVC	0.12 371	0.08 355	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.07 43	0.15 329	0.24 437	0.23 432	0.14 361	0.14 299	0.15 390	0.12 379	0.12 291	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.06 292	0.06 291	0.06 305

CroCo-Stereo	0.09 174	0.08 355	0.08 57	0.22 582	0.09 349	0.09 138	0.19 530	0.15 187	0.12 147	0.07 75	0.07 64	0.08 185	0.06 65	0.08 25	0.07 1	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.04 60	0.05 170	0.04 73
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
LMCR-Stereo	0.15 479	0.08 355	0.13 346	0.21 565	0.09 349	0.17 478	0.20 553	0.27 496	0.19 367	0.24 560	0.24 464	0.23 513	0.17 512	0.20 537	0.17 501	0.07 338	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.10 541	0.08 464

CFNet_pseudo	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.13 363	0.14 246	0.27 496	0.34 561	0.14 361	0.21 430	0.22 495	0.13 419	0.18 497	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.07 372	0.07 393

RALAANet	0.11 295	0.08 355	0.10 186	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.10 35	0.20 339	0.15 250	0.14 361	0.13 285	0.16 405	0.09 267	0.12 291	0.11 288	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.04 73

ADLNet	0.16 502	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.10 462	0.16 455	0.17 441	0.32 566	0.27 495	0.22 538	0.27 519	0.24 519	0.16 489	0.18 497	0.21 558	0.10 524	0.06 426	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

GES	0.14 434	0.08 355	0.16 471	0.15 123	0.10 462	0.13 363	0.13 178	0.28 515	0.25 471	0.16 419	0.23 450	0.18 441	0.13 419	0.16 441	0.13 394	0.08 421	0.07 498	0.07 309	0.06 292	0.08 442	0.09 510

ARAFT	0.12 371	0.08 355	0.17 501	0.19 466	0.09 349	0.14 397	0.18 490	0.20 339	0.12 147	0.12 304	0.13 285	0.14 361	0.11 347	0.15 406	0.12 350	0.06 167	0.05 275	0.10 535	0.09 509	0.05 170	0.04 73

delet	0.17 523	0.08 355	0.17 501	0.19 466	0.11 512	0.20 537	0.21 573	0.30 543	0.37 582	0.17 438	0.26 510	0.19 456	0.19 543	0.19 512	0.21 558	0.08 421	0.08 528	0.09 486	0.11 584	0.06 291	0.06 305

UPFNet	0.16 502	0.08 355	0.12 290	0.20 533	0.12 546	0.20 537	0.23 594	0.28 515	0.26 485	0.17 438	0.24 464	0.22 495	0.19 543	0.19 512	0.21 558	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.08 442	0.06 305

FENet	0.13 397	0.08 355	0.12 290	0.16 219	0.08 218	0.14 397	0.15 329	0.22 388	0.23 432	0.17 438	0.23 450	0.16 405	0.12 379	0.14 379	0.15 470	0.08 421	0.05 275	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.07 393

ac_64	0.16 502	0.08 355	0.15 435	0.18 397	0.10 462	0.22 563	0.18 490	0.24 437	0.21 406	0.18 468	0.24 464	0.29 569	0.18 527	0.19 512	0.22 567	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.09 509	0.07 372	0.06 305

HGLStereo	0.17 523	0.08 355	0.19 537	0.17 306	0.12 546	0.18 497	0.18 490	0.31 555	0.32 542	0.21 522	0.32 564	0.25 533	0.18 527	0.19 512	0.20 538	0.09 482	0.09 561	0.07 309	0.07 389	0.09 508	0.10 541

BEATNet_4x	0.12 371	0.08 355	0.14 385	0.18 397	0.07 134	0.15 424	0.07 3	0.22 388	0.18 349	0.16 419	0.19 395	0.18 441	0.14 443	0.16 441	0.15 470	0.07 338	0.05 275	0.05 50	0.05 194	0.06 291	0.06 305

MSMDNet	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.14 246	0.29 529	0.36 575	0.14 361	0.21 430	0.21 477	0.12 379	0.17 474	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

HSM-Net_RVC	0.14 434	0.08 355	0.11 246	0.15 123	0.08 218	0.15 424	0.15 329	0.27 496	0.29 517	0.19 485	0.21 430	0.29 569	0.14 443	0.17 474	0.13 394	0.06 167	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.06 305
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.09 349	0.12 307	0.14 246	0.27 496	0.34 561	0.14 361	0.21 430	0.22 495	0.13 419	0.18 497	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393

UCFNet_RVC	0.14 434	0.08 355	0.13 346	0.11 1	0.10 462	0.20 537	0.10 35	0.24 437	0.22 420	0.17 438	0.20 407	0.23 513	0.15 461	0.17 474	0.15 470	0.12 581	0.07 498	0.10 535	0.13 615	0.11 564	0.10 541

iResNetv2_ROB	0.14 434	0.08 355	0.15 435	0.16 219	0.08 218	0.16 455	0.12 98	0.25 457	0.35 570	0.21 522	0.29 545	0.24 519	0.13 419	0.14 379	0.14 438	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.04 60	0.09 508	0.08 464

HSM	0.15 479	0.08 355	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.16 455	0.14 246	0.28 515	0.25 471	0.19 485	0.23 450	0.37 624	0.16 489	0.20 537	0.15 470	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.07 372	0.06 305

aanet-new-12k	0.08 85	0.09 435	0.07 11	0.20 533	0.08 218	0.08 84	0.13 178	0.12 85	0.13 189	0.08 129	0.08 123	0.05 5	0.07 179	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.04 73

aanet-new-14k	0.08 85	0.09 435	0.08 57	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 145	0.15 250	0.06 25	0.08 123	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new	0.08 85	0.09 435	0.10 186	0.18 397	0.08 218	0.10 201	0.12 98	0.15 187	0.12 147	0.08 129	0.08 123	0.05 5	0.07 179	0.10 122	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 291	0.04 73

NLMM1	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.22 582	0.10 462	0.12 307	0.20 553	0.18 298	0.20 390	0.12 304	0.11 245	0.07 124	0.09 267	0.11 197	0.11 288	0.08 421	0.08 528	0.07 309	0.06 292	0.04 48	0.04 73

NLCSM	0.11 295	0.09 435	0.09 122	0.23 606	0.11 512	0.12 307	0.19 530	0.18 298	0.18 349	0.12 304	0.11 245	0.07 124	0.09 267	0.11 197	0.10 207	0.07 338	0.08 528	0.07 309	0.07 389	0.06 291	0.05 204

4.5_new	0.07 7	0.09 435	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.10 35	0.14 145	0.11 108	0.06 25	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 435	0.08 57	0.15 123	0.07 134	0.06 14	0.10 35	0.14 145	0.11 108	0.06 25	0.08 123	0.06 42	0.06 65	0.08 25	0.10 207	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

3w_stereo	0.08 85	0.09 435	0.10 186	0.17 306	0.07 134	0.08 84	0.10 35	0.20 339	0.13 189	0.06 25	0.07 64	0.05 5	0.06 65	0.08 25	0.09 103	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

SCV	0.08 85	0.09 435	0.08 57	0.15 123	0.08 218	0.10 201	0.13 178	0.10 35	0.12 147	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.04 60	0.06 291	0.04 73

rvit_0105_6	0.14 434	0.09 435	0.18 525	0.17 306	0.10 462	0.10 201	0.16 399	0.19 328	0.26 485	0.12 304	0.18 384	0.17 427	0.12 379	0.18 497	0.12 350	0.15 625	0.11 596	0.12 586	0.10 550	0.09 508	0.06 305

rvit_0105_5	0.14 434	0.09 435	0.13 346	0.17 306	0.09 349	0.14 397	0.23 594	0.24 437	0.27 495	0.14 361	0.15 320	0.18 441	0.12 379	0.17 474	0.14 438	0.14 621	0.11 596	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.06 305

rvit_0105_4	0.14 434	0.09 435	0.17 501	0.17 306	0.10 462	0.12 307	0.19 530	0.23 412	0.27 495	0.14 361	0.20 407	0.17 427	0.13 419	0.17 474	0.13 394	0.15 625	0.11 596	0.11 566	0.10 550	0.09 508	0.06 305

rvit_0105_3	0.15 479	0.09 435	0.14 385	0.19 466	0.12 546	0.15 424	0.25 623	0.25 457	0.29 517	0.15 390	0.17 356	0.20 468	0.13 419	0.17 474	0.14 438	0.13 607	0.11 596	0.12 586	0.14 619	0.07 372	0.06 305

rvit_stereo_0081_aga	0.11 295	0.09 435	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.13 363	0.14 246	0.14 145	0.19 367	0.10 227	0.18 384	0.16 405	0.09 267	0.12 291	0.09 103	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.06 305

DCVSM-stereo	0.14 434	0.09 435	0.16 471	0.16 219	0.10 462	0.15 424	0.09 20	0.19 328	0.23 432	0.20 508	0.23 450	0.26 543	0.15 461	0.18 497	0.14 438	0.09 482	0.07 498	0.09 486	0.08 462	0.10 541	0.12 581

RAStereo	0.10 243	0.09 435	0.08 57	0.20 533	0.08 218	0.13 363	0.18 490	0.15 187	0.17 318	0.10 227	0.12 266	0.05 5	0.06 65	0.09 59	0.08 25	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.04 73

H2IRNET	0.10 243	0.09 435	0.09 122	0.18 397	0.09 349	0.12 307	0.15 329	0.14 145	0.21 406	0.10 227	0.10 194	0.10 256	0.10 311	0.10 122	0.10 207	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.06 291	0.05 204

ffm	0.12 371	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.10 122	0.07 1	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.06 305

ff1	0.13 397	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.15 187	0.19 367	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.14 379	0.20 538	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.08 462	0.06 291	0.06 305

mmx	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.27 496	0.25 471	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.14 379	0.20 538	0.08 421	0.06 426	0.09 486	0.08 462	0.08 442	0.08 464

xxx	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.08 218	0.17 478	0.17 441	0.27 496	0.25 471	0.15 390	0.25 492	0.19 456	0.13 419	0.14 379	0.20 538	0.08 421	0.06 426	0.09 486	0.08 462	0.08 442	0.08 464

MaDis-Stereo	0.09 174	0.09 435	0.08 57	0.17 306	0.09 349	0.13 363	0.10 35	0.16 225	0.16 289	0.09 181	0.11 245	0.06 42	0.06 65	0.09 59	0.13 394	0.07 338	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.04 73

CASnet	0.09 174	0.09 435	0.09 122	0.19 466	0.06 28	0.07 43	0.11 65	0.18 298	0.14 222	0.11 262	0.10 194	0.09 221	0.07 179	0.10 122	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.10 535	0.08 462	0.05 170	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.13 397	0.09 435	0.11 246	0.20 533	0.10 462	0.11 254	0.18 490	0.32 566	0.24 449	0.15 390	0.15 320	0.14 361	0.13 419	0.19 512	0.11 288	0.06 167	0.04 25	0.09 486	0.08 462	0.04 48	0.05 204

CroCo-Stereo Lap2	0.09 174	0.09 435	0.08 57	0.22 582	0.09 349	0.09 138	0.19 530	0.16 225	0.12 147	0.09 181	0.10 194	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 167	0.06 426	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.05 204

qqq	0.13 397	0.09 435	0.15 435	0.16 219	0.08 218	0.13 363	0.15 329	0.23 412	0.16 289	0.15 390	0.19 395	0.16 405	0.16 489	0.15 406	0.16 486	0.07 338	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.07 393

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 537	0.09 435	0.29 606	0.15 123	0.10 462	0.22 563	0.20 553	0.26 475	0.39 592	0.25 573	0.42 632	0.24 519	0.15 461	0.20 537	0.19 532	0.07 338	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.10 541	0.09 510

BUS	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.22 582	0.10 462	0.19 521	0.14 246	0.34 595	0.19 367	0.17 438	0.22 441	0.16 405	0.13 419	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.07 372	0.07 393

RAFT_CTSACE	0.12 371	0.09 435	0.10 186	0.22 582	0.08 218	0.12 307	0.24 607	0.18 298	0.16 289	0.20 508	0.27 519	0.13 341	0.07 179	0.13 345	0.09 103	0.05 51	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.04 48	0.04 73

BSDual-CNN	0.15 479	0.09 435	0.14 385	0.22 582	0.10 462	0.14 397	0.15 329	0.34 595	0.19 367	0.17 438	0.22 441	0.25 533	0.16 489	0.15 406	0.14 438	0.08 421	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.07 372	0.07 393

SA	0.12 371	0.09 435	0.08 57	0.18 397	0.08 218	0.12 307	0.24 607	0.23 412	0.18 349	0.17 438	0.27 519	0.14 361	0.11 347	0.11 197	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.08 462	0.05 170	0.04 73

iRaft-Stereo_5w	0.12 371	0.09 435	0.12 290	0.19 466	0.08 218	0.09 138	0.12 98	0.21 362	0.21 406	0.19 485	0.14 299	0.11 286	0.09 267	0.20 537	0.16 486	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.06 292	0.05 170	0.06 305

psmg	0.14 434	0.09 435	0.14 385	0.17 306	0.10 462	0.15 424	0.17 441	0.29 529	0.19 367	0.17 438	0.21 430	0.25 533	0.16 489	0.15 406	0.14 438	0.08 421	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.06 305

CSP-Net	0.16 502	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.09 349	0.19 521	0.17 441	0.25 457	0.32 542	0.25 573	0.30 552	0.24 519	0.15 461	0.21 554	0.18 519	0.09 482	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.07 393

IPLGR	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.12 307	0.17 441	0.21 362	0.24 449	0.11 262	0.12 266	0.11 286	0.08 228	0.12 291	0.12 350	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.04 48	0.04 73

GMOStereo	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 645	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

error version	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 645	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

test-v	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 645	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

test_3	0.10 243	0.09 435	0.10 186	0.20 533	0.08 218	0.13 363	0.26 632	0.14 145	0.21 406	0.10 227	0.10 194	0.09 221	0.09 267	0.08 25	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.08 403	0.07 389	0.04 48	0.04 73

ADLNet2	0.16 502	0.09 435	0.13 346	0.16 219	0.09 349	0.20 537	0.16 399	0.31 555	0.39 592	0.16 419	0.20 407	0.20 468	0.18 527	0.21 554	0.22 567	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.09 508	0.07 393

Patchmatch Stereo++	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.11 65	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393
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	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

ROB_FTStereo_v2	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

ROB_FTStereo	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.11 65	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

HUI-Stereo	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

iGMRVC	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

iRAFT	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.18 397	0.08 218	0.06 14	0.11 65	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

CRE-IMP	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.10 201	0.12 98	0.18 298	0.10 76	0.14 361	0.13 285	0.13 341	0.12 379	0.12 291	0.11 288	0.07 338	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.08 464

test-2	0.11 295	0.09 435	0.07 11	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.28 645	0.13 114	0.17 318	0.11 262	0.17 356	0.14 361	0.12 379	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 275	0.09 486	0.07 389	0.04 48	0.04 73

cross-raft	0.10 243	0.09 435	0.09 122	0.19 466	0.07 134	0.11 254	0.25 623	0.13 114	0.15 250	0.08 129	0.11 245	0.12 310	0.10 311	0.09 59	0.11 288	0.05 51	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.04 48	0.04 73

RAFT	0.13 397	0.09 435	0.11 246	0.18 397	0.08 218	0.15 424	0.24 607	0.20 339	0.19 367	0.21 522	0.21 430	0.17 427	0.12 379	0.16 441	0.09 103	0.06 167	0.07 498	0.10 535	0.09 509	0.05 170	0.05 204

RAFT-IKP	0.11 295	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.08 218	0.06 14	0.12 98	0.16 225	0.13 189	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.12 379	0.11 197	0.10 207	0.06 167	0.04 25	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.07 393

ICVP	0.15 479	0.09 435	0.12 290	0.22 582	0.09 349	0.17 478	0.21 573	0.25 457	0.23 432	0.18 468	0.30 552	0.26 543	0.18 527	0.17 474	0.14 438	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.07 372	0.07 393
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.12 371	0.09 435	0.23 573	0.24 615	0.11 512	0.19 521	0.14 246	0.17 264	0.14 222	0.10 227	0.13 285	0.12 310	0.07 179	0.14 379	0.11 288	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.08 462	0.05 170	0.07 393

MMNet	0.17 523	0.09 435	0.16 471	0.20 533	0.11 512	0.27 615	0.20 553	0.25 457	0.41 601	0.22 538	0.30 552	0.21 477	0.20 555	0.17 474	0.20 538	0.06 167	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.08 442	0.07 393

UNet	0.17 523	0.09 435	0.18 525	0.19 466	0.12 546	0.27 615	0.19 530	0.33 586	0.29 517	0.21 522	0.24 464	0.23 513	0.19 543	0.19 512	0.18 519	0.07 338	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.08 442	0.06 305

ACVNet	0.15 479	0.09 435	0.15 435	0.13 25	0.12 546	0.14 397	0.20 553	0.22 388	0.33 549	0.17 438	0.26 510	0.21 477	0.16 489	0.17 474	0.21 558	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.06 305

acv_ft	0.15 479	0.09 435	0.15 435	0.19 466	0.10 462	0.16 455	0.17 441	0.25 457	0.33 549	0.19 485	0.26 510	0.21 477	0.17 512	0.17 474	0.18 519	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.08 442	0.06 305

hitnet-ft	0.18 537	0.09 435	0.17 501	0.14 69	0.09 349	0.26 605	0.20 553	0.25 457	0.26 485	0.24 560	0.32 564	0.31 592	0.22 568	0.24 588	0.21 558	0.12 581	0.07 498	0.10 535	0.08 462	0.12 579	0.11 568

DSFCA	0.16 502	0.09 435	0.14 385	0.16 219	0.10 462	0.20 537	0.19 530	0.28 515	0.31 535	0.23 551	0.24 464	0.22 495	0.15 461	0.19 512	0.20 538	0.10 524	0.07 498	0.09 486	0.09 509	0.08 442	0.08 464

DMCA	0.14 434	0.09 435	0.16 471	0.19 466	0.09 349	0.15 424	0.17 441	0.23 412	0.27 495	0.14 361	0.19 395	0.17 427	0.18 527	0.15 406	0.17 501	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.09 508	0.10 541

DISCO	0.19 549	0.09 435	0.22 564	0.17 306	0.10 462	0.25 595	0.18 490	0.27 496	0.44 619	0.22 538	0.31 560	0.33 606	0.26 597	0.28 610	0.28 630	0.08 421	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.09 508	0.09 510

z-ln-s-r	0.17 523	0.10 497	0.40 637	0.19 466	0.08 218	0.17 478	0.18 490	0.22 388	0.33 549	0.18 468	0.40 615	0.22 495	0.17 512	0.20 537	0.23 579	0.07 338	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.05 204

DDVS	0.15 479	0.10 497	0.21 558	0.16 219	0.12 546	0.15 424	0.14 246	0.25 457	0.19 367	0.18 468	0.29 545	0.27 551	0.12 379	0.19 512	0.15 470	0.09 482	0.06 426	0.09 486	0.07 389	0.11 564	0.11 568

UGAM	0.13 397	0.10 497	0.09 122	0.22 582	0.08 218	0.12 307	0.20 553	0.17 264	0.23 432	0.21 522	0.16 333	0.13 341	0.13 419	0.19 512	0.12 350	0.07 338	0.05 275	0.13 601	0.11 584	0.07 372	0.05 204

ACV-stereo	0.15 479	0.10 497	0.28 598	0.18 397	0.12 546	0.14 397	0.12 98	0.23 412	0.21 406	0.19 485	0.23 450	0.22 495	0.15 461	0.23 578	0.17 501	0.07 338	0.06 426	0.07 309	0.07 389	0.07 372	0.07 393

ITSA-stereo	0.15 479	0.10 497	0.14 385	0.19 466	0.08 218	0.12 307	0.14 246	0.30 543	0.49 635	0.17 438	0.19 395	0.22 495	0.15 461	0.17 474	0.16 486	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.08 442	0.08 464

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 174	0.10 497	0.31 611	0.15 123	0.06 28	0.08 84	0.14 246	0.10 35	0.10 76	0.07 75	0.07 64	0.06 42	0.04 1	0.11 197	0.07 1	0.12 581	0.04 25	0.07 309	0.05 194	0.05 170	0.05 204

test_sample7	0.15 479	0.10 497	0.16 471	0.14 69	0.11 512	0.16 455	0.16 399	0.27 496	0.23 432	0.20 508	0.20 407	0.24 519	0.19 543	0.16 441	0.16 486	0.12 581	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.10 541	0.10 541

LL-Strereo2	0.10 243	0.10 497	0.15 435	0.18 397	0.08 218	0.15 424	0.09 20	0.17 264	0.14 222	0.14 361	0.10 194	0.09 221	0.07 179	0.16 441	0.10 207	0.05 51	0.05 275	0.10 535	0.07 389	0.06 291	0.05 204

Selective-RAFT	0.11 295	0.10 497	0.11 246	0.21 565	0.08 218	0.16 455	0.13 178	0.20 339	0.22 420	0.10 227	0.10 194	0.11 286	0.10 311	0.15 406	0.11 288	0.05 51	0.05 275	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

ssnet_v2	0.17 523	0.10 497	0.17 501	0.17 306	0.11 512	0.21 554	0.21 573	0.33 586	0.25 471	0.22 538	0.22 441	0.27 551	0.18 527	0.22 567	0.20 538	0.11 556	0.09 561	0.09 486	0.09 509	0.08 442	0.08 464

raft_robust	0.13 397	0.10 497	0.07 11	0.18 397	0.08 218	0.13 363	0.24 607	0.28 515	0.33 549	0.20 508	0.19 395	0.14 361	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.05 275	0.07 309	0.07 389	0.05 170	0.04 73

NINENet	0.16 502	0.10 497	0.15 435	0.17 306	0.11 512	0.19 521	0.14 246	0.40 640	0.36 575	0.18 468	0.21 430	0.16 405	0.13 419	0.15 406	0.13 394	0.08 421	0.08 528	0.10 535	0.07 389	0.10 541	0.09 510

test_4	0.10 243	0.10 497	0.08 57	0.19 466	0.09 349	0.08 84	0.22 583	0.15 187	0.17 318	0.12 304	0.18 384	0.12 310	0.09 267	0.08 25	0.11 288	0.04 11	0.04 25	0.08 403	0.08 462	0.04 48	0.03 2

pcwnet_v2	0.19 549	0.10 497	0.26 585	0.17 306	0.14 590	0.18 497	0.15 329	0.37 624	0.46 626	0.19 485	0.24 464	0.21 477	0.19 543	0.20 537	0.19 532	0.13 607	0.10 583	0.10 535	0.10 550	0.11 564	0.13 604

psm_up	0.18 537	0.10 497	0.18 525	0.20 533	0.11 512	0.17 478	0.19 530	0.37 624	0.34 561	0.21 522	0.28 533	0.29 569	0.24 582	0.20 537	0.22 567	0.09 482	0.10 583	0.11 566	0.11 584	0.08 442	0.08 464

DMCA-RVC	0.17 523	0.10 497	0.15 435	0.24 615	0.11 512	0.18 497	0.18 490	0.25 457	0.24 449	0.21 522	0.26 510	0.25 533	0.27 605	0.18 497	0.20 538	0.12 581	0.08 528	0.13 601	0.10 550	0.10 541	0.08 464

SuperB	0.20 561	0.10 497	0.56 660	0.16 219	0.09 349	0.18 497	0.18 490	0.24 437	0.50 638	0.26 579	0.39 609	0.17 427	0.21 559	0.22 567	0.21 558	0.08 421	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.12 579	0.10 541

ADCP+	0.20 561	0.10 497	0.33 618	0.20 533	0.12 546	0.22 563	0.26 632	0.31 555	0.34 561	0.26 579	0.37 595	0.22 495	0.22 568	0.27 598	0.27 622	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.09 508	0.10 541

CFNet	0.15 479	0.10 497	0.17 501	0.17 306	0.08 218	0.18 497	0.09 20	0.28 515	0.25 471	0.19 485	0.24 464	0.24 519	0.17 512	0.17 474	0.14 438	0.08 421	0.06 426	0.09 486	0.10 550	0.07 372	0.06 305

CVANet_RVC	0.18 537	0.10 497	0.14 385	0.21 565	0.10 462	0.18 497	0.17 441	0.34 595	0.33 549	0.22 538	0.31 560	0.28 561	0.18 527	0.23 578	0.17 501	0.12 581	0.08 528	0.12 586	0.11 584	0.09 508	0.07 393

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 523	0.10 497	0.22 564	0.20 533	0.10 462	0.15 424	0.18 490	0.31 555	0.25 471	0.21 522	0.30 552	0.25 533	0.17 512	0.21 554	0.20 538	0.09 482	0.06 426	0.08 403	0.08 462	0.07 372	0.08 464
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.16 502	0.10 497	0.10 186	0.18 397	0.09 349	0.18 497	0.19 530	0.26 475	0.31 535	0.22 538	0.35 586	0.21 477	0.21 559	0.22 567	0.16 486	0.06 167	0.05 275	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.06 305

NVstereo2D	0.19 549	0.10 497	0.15 435	0.17 306	0.15 610	0.28 622	0.23 594	0.44 657	0.42 609	0.15 390	0.27 519	0.25 533	0.19 543	0.22 567	0.17 501	0.09 482	0.06 426	0.10 535	0.08 462	0.15 628	0.09 510

iResNet	0.13 397	0.10 497	0.18 525	0.19 466	0.08 218	0.13 363	0.18 490	0.20 339	0.26 485	0.15 390	0.23 450	0.15 390	0.13 419	0.14 379	0.14 438	0.06 167	0.04 25	0.06 199	0.05 194	0.06 291	0.05 204

MDST_ROB	0.22 582	0.10 497	0.17 501	0.18 397	0.11 512	0.37 652	0.19 530	0.43 655	0.41 601	0.39 644	0.39 609	0.29 569	0.21 559	0.26 595	0.18 519	0.11 556	0.10 583	0.14 614	0.11 584	0.10 541	0.08 464

DLCB_ROB	0.18 537	0.10 497	0.15 435	0.23 606	0.11 512	0.24 584	0.18 490	0.29 529	0.28 510	0.27 585	0.28 533	0.28 561	0.24 582	0.19 512	0.20 538	0.08 421	0.08 528	0.09 486	0.09 509	0.07 372	0.07 393

MSAF-DinoV2	0.22 582	0.11 523	0.23 573	0.17 306	0.10 462	0.27 615	0.16 399	0.37 624	0.55 649	0.21 522	0.27 519	0.47 659	0.27 605	0.35 640	0.39 666	0.09 482	0.06 426	0.07 309	0.09 509	0.12 579	0.10 541

DFGA-Net	0.13 397	0.11 523	0.18 525	0.17 306	0.10 462	0.12 307	0.13 178	0.22 388	0.25 471	0.16 419	0.16 333	0.13 341	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.07 389	0.05 170	0.05 204

FACV-RUCA	0.13 397	0.11 523	0.12 290	0.19 466	0.12 546	0.15 424	0.15 329	0.22 388	0.20 390	0.15 390	0.16 333	0.14 361	0.16 489	0.14 379	0.13 394	0.07 338	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.10 541	0.08 464

rvit_105_1	0.19 549	0.11 523	0.25 582	0.21 565	0.16 621	0.21 554	0.27 639	0.31 555	0.41 601	0.19 485	0.20 407	0.22 495	0.17 512	0.19 512	0.17 501	0.12 581	0.12 612	0.13 601	0.15 636	0.08 442	0.07 393

fast-acv-ft	0.18 537	0.11 523	0.19 537	0.19 466	0.12 546	0.24 584	0.21 573	0.25 457	0.34 561	0.22 538	0.34 581	0.27 551	0.20 555	0.21 554	0.23 579	0.09 482	0.09 561	0.08 403	0.10 550	0.08 442	0.07 393

ToySt	0.17 523	0.11 523	0.18 525	0.17 306	0.11 512	0.16 455	0.25 623	0.24 437	0.33 549	0.19 485	0.24 464	0.26 543	0.24 582	0.19 512	0.20 538	0.07 338	0.08 528	0.09 486	0.10 550	0.09 508	0.08 464

RAFT+CT+SA	0.13 397	0.11 523	0.09 122	0.19 466	0.09 349	0.15 424	0.28 645	0.22 388	0.22 420	0.15 390	0.26 510	0.10 256	0.10 311	0.11 197	0.12 350	0.05 51	0.04 25	0.07 309	0.08 462	0.07 372	0.06 305

hknet	0.15 479	0.11 523	0.13 346	0.22 582	0.11 512	0.14 397	0.15 329	0.34 595	0.25 471	0.17 438	0.22 441	0.22 495	0.18 527	0.17 474	0.12 350	0.07 338	0.06 426	0.10 535	0.09 509	0.07 372	0.07 393

FADNet-RVC-Resample	0.16 502	0.11 523	0.31 611	0.22 582	0.11 512	0.19 521	0.14 246	0.25 457	0.24 449	0.24 560	0.27 519	0.20 468	0.15 461	0.16 441	0.15 470	0.07 338	0.08 528	0.12 586	0.10 550	0.09 508	0.10 541

stereogan	0.22 582	0.11 523	0.21 558	0.20 533	0.12 546	0.31 631	0.19 530	0.35 611	0.44 619	0.22 538	0.39 609	0.35 617	0.27 605	0.33 631	0.22 567	0.10 524	0.12 612	0.10 535	0.10 550	0.14 612	0.13 604

ADCL	0.24 605	0.11 523	0.47 649	0.22 582	0.12 546	0.34 642	0.29 655	0.29 529	0.56 652	0.24 560	0.46 640	0.30 579	0.30 628	0.29 617	0.29 634	0.08 421	0.07 498	0.09 486	0.09 509	0.10 541	0.10 541

AdaStereo	0.15 479	0.11 523	0.15 435	0.18 397	0.09 349	0.20 537	0.11 65	0.32 566	0.28 510	0.20 508	0.23 450	0.20 468	0.13 419	0.19 512	0.14 438	0.12 581	0.05 275	0.10 535	0.07 389	0.09 508	0.07 393
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.
DeepPruner_ROB	0.16 502	0.11 523	0.15 435	0.17 306	0.10 462	0.17 478	0.15 329	0.32 566	0.21 406	0.19 485	0.21 430	0.22 495	0.18 527	0.20 537	0.15 470	0.13 607	0.09 561	0.09 486	0.09 509	0.11 564	0.10 541

DRN-Test	0.19 549	0.11 523	0.20 549	0.22 582	0.10 462	0.22 563	0.22 583	0.39 636	0.37 582	0.24 560	0.32 564	0.26 543	0.21 559	0.22 567	0.24 592	0.11 556	0.07 498	0.11 566	0.10 550	0.09 508	0.07 393

StereoDRNet	0.18 537	0.11 523	0.17 501	0.22 582	0.11 512	0.21 554	0.22 583	0.37 624	0.33 549	0.24 560	0.28 533	0.30 579	0.19 543	0.20 537	0.20 538	0.09 482	0.08 528	0.11 566	0.09 509	0.09 508	0.07 393

XPNet_ROB	0.22 582	0.11 523	0.19 537	0.22 582	0.13 569	0.22 563	0.19 530	0.34 595	0.40 598	0.30 614	0.39 609	0.39 636	0.26 597	0.26 595	0.28 630	0.15 625	0.10 583	0.10 535	0.10 550	0.13 598	0.12 581

WCMA_ROB	0.24 605	0.11 523	0.22 564	0.17 306	0.14 590	0.32 632	0.15 329	0.32 566	0.32 542	0.38 642	0.53 651	0.40 640	0.34 644	0.34 634	0.25 602	0.11 556	0.12 612	0.12 586	0.10 550	0.14 612	0.14 621

PSMNet_ROB	0.21 573	0.11 523	0.15 435	0.27 645	0.15 610	0.24 584	0.35 672	0.43 655	0.37 582	0.27 585	0.32 564	0.32 602	0.22 568	0.21 554	0.26 614	0.12 581	0.08 528	0.13 601	0.11 584	0.09 508	0.09 510

TCMNet	0.19 549	0.12 541	0.19 537	0.20 533	0.18 643	0.20 537	0.24 607	0.27 496	0.36 575	0.23 551	0.26 510	0.25 533	0.19 543	0.19 512	0.23 579	0.13 607	0.11 596	0.11 566	0.12 604	0.13 598	0.12 581

YMNet	0.20 561	0.12 541	0.19 537	0.20 533	0.14 590	0.26 605	0.23 594	0.32 566	0.34 561	0.27 585	0.34 581	0.30 579	0.18 527	0.18 497	0.22 567	0.10 524	0.13 627	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

YMNet_1	0.20 561	0.12 541	0.19 537	0.20 533	0.14 590	0.26 605	0.23 594	0.32 566	0.34 561	0.27 585	0.34 581	0.30 579	0.18 527	0.18 497	0.22 567	0.10 524	0.13 627	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

rvit_stereo_0075_2	0.17 523	0.12 541	0.25 582	0.23 606	0.16 621	0.13 363	0.10 35	0.30 543	0.27 495	0.20 508	0.28 533	0.22 495	0.15 461	0.18 497	0.13 394	0.16 641	0.10 583	0.17 637	0.10 550	0.10 541	0.09 510

DualNet (step1)	0.16 502	0.12 541	0.20 549	0.12 7	0.14 590	0.17 478	0.13 178	0.27 496	0.23 432	0.20 508	0.20 407	0.24 519	0.19 543	0.16 441	0.16 486	0.15 625	0.06 426	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.12 581

test_sample9	0.18 537	0.12 541	0.20 549	0.12 7	0.14 590	0.17 478	0.13 178	0.27 496	0.23 432	0.20 508	0.20 407	0.24 519	0.19 543	0.19 512	0.17 501	0.15 625	0.30 679	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.12 581

test_sample8	0.19 549	0.12 541	0.20 549	0.12 7	0.14 590	0.17 478	0.13 178	0.31 555	0.21 406	0.27 585	0.22 441	0.36 619	0.25 591	0.19 512	0.17 501	0.15 625	0.30 679	0.14 614	0.14 619	0.14 612	0.12 581

StereoVision	0.13 397	0.12 541	0.09 122	0.24 615	0.10 462	0.15 424	0.21 573	0.21 362	0.20 390	0.12 304	0.24 464	0.10 256	0.10 311	0.16 441	0.10 207	0.09 482	0.11 596	0.12 586	0.12 604	0.06 291	0.05 204

CASS	0.13 397	0.12 541	0.11 246	0.23 606	0.09 349	0.15 424	0.17 441	0.18 298	0.19 367	0.17 438	0.18 384	0.15 390	0.15 461	0.14 379	0.14 438	0.09 482	0.06 426	0.10 535	0.08 462	0.09 508	0.07 393
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.14 434	0.12 541	0.08 57	0.20 533	0.10 462	0.14 397	0.29 655	0.21 362	0.24 449	0.18 468	0.28 533	0.11 286	0.15 461	0.12 291	0.13 394	0.06 167	0.05 275	0.07 309	0.08 462	0.08 442	0.07 393

SACVNet	0.18 537	0.12 541	0.14 385	0.17 306	0.13 569	0.22 563	0.18 490	0.31 555	0.30 527	0.23 551	0.31 560	0.30 579	0.22 568	0.22 567	0.17 501	0.11 556	0.08 528	0.10 535	0.10 550	0.12 579	0.14 621

PSMNet-ADL	0.15 479	0.12 541	0.13 346	0.22 582	0.09 349	0.13 363	0.20 553	0.26 475	0.23 432	0.18 468	0.20 407	0.24 519	0.16 489	0.18 497	0.17 501	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.11 584	0.08 442	0.07 393

GEStereo_RVC	0.17 523	0.12 541	0.15 435	0.22 582	0.11 512	0.19 521	0.17 441	0.32 566	0.48 628	0.20 508	0.25 492	0.17 427	0.13 419	0.21 554	0.16 486	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.07 389	0.09 508	0.08 464

sAnonymous2	0.13 397	0.12 541	0.24 577	0.20 533	0.12 546	0.17 478	0.13 178	0.26 475	0.21 406	0.11 262	0.11 245	0.13 341	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.09 482	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.15 628	0.10 541

CroCo_RVC	0.13 397	0.12 541	0.24 577	0.20 533	0.12 546	0.17 478	0.13 178	0.26 475	0.21 406	0.11 262	0.11 245	0.13 341	0.08 228	0.10 122	0.10 207	0.09 482	0.05 275	0.08 403	0.06 292	0.15 628	0.10 541

APVNet	0.22 582	0.12 541	0.19 537	0.18 397	0.14 590	0.32 632	0.31 668	0.39 636	0.32 542	0.27 585	0.40 615	0.30 579	0.29 624	0.26 595	0.25 602	0.11 556	0.12 612	0.11 566	0.14 619	0.12 579	0.12 581

FAT-Stereo	0.20 561	0.12 541	0.22 564	0.21 565	0.12 546	0.17 478	0.18 490	0.34 595	0.39 592	0.27 585	0.37 595	0.34 613	0.32 637	0.21 554	0.20 538	0.09 482	0.11 596	0.10 535	0.09 509	0.11 564	0.14 621

S-Stereo	0.20 561	0.12 541	0.25 582	0.21 565	0.13 569	0.20 537	0.18 490	0.32 566	0.43 614	0.23 551	0.36 589	0.28 561	0.30 628	0.19 512	0.22 567	0.09 482	0.12 612	0.10 535	0.10 550	0.13 598	0.13 604

STTStereo	0.18 537	0.12 541	0.27 593	0.20 533	0.11 512	0.16 455	0.21 573	0.29 529	0.23 432	0.21 522	0.30 552	0.29 569	0.18 527	0.20 537	0.19 532	0.12 581	0.11 596	0.11 566	0.14 619	0.09 508	0.08 464

RTSC	0.23 598	0.12 541	0.28 598	0.21 565	0.13 569	0.28 622	0.16 399	0.35 611	0.66 674	0.27 585	0.33 577	0.30 579	0.21 559	0.31 621	0.29 634	0.10 524	0.08 528	0.09 486	0.10 550	0.13 598	0.13 604

ADCRef	0.19 549	0.12 541	0.41 640	0.20 533	0.12 546	0.22 563	0.18 490	0.32 566	0.36 575	0.26 579	0.32 564	0.17 427	0.23 576	0.24 588	0.24 592	0.07 338	0.06 426	0.09 486	0.09 509	0.08 442	0.08 464

RYNet	0.22 582	0.12 541	0.22 564	0.19 466	0.17 636	0.46 662	0.26 632	0.38 632	0.48 628	0.24 560	0.28 533	0.34 613	0.23 576	0.20 537	0.30 641	0.10 524	0.06 426	0.09 486	0.09 509	0.13 598	0.15 628

GANet	0.21 573	0.12 541	0.21 558	0.24 615	0.13 569	0.22 563	0.22 583	0.41 646	0.26 485	0.31 620	0.42 632	0.37 624	0.28 616	0.23 578	0.22 567	0.10 524	0.12 612	0.10 535	0.09 509	0.10 541	0.08 464

TDLM	0.17 523	0.12 541	0.13 346	0.24 615	0.10 462	0.18 497	0.18 490	0.36 618	0.30 527	0.21 522	0.28 533	0.28 561	0.18 527	0.23 578	0.18 519	0.11 556	0.07 498	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.08 464

SGM-ForestM	0.32 649	0.12 541	0.16 471	0.16 219	0.11 512	0.39 657	0.19 530	0.41 646	0.50 638	0.52 665	0.54 653	1.32 699	0.42 666	0.40 662	0.27 622	0.14 621	0.16 646	0.16 633	0.16 640	0.12 579	0.12 581

StereoDRNet-Refined	0.17 523	0.12 541	0.15 435	0.20 533	0.09 349	0.18 497	0.18 490	0.26 475	0.23 432	0.26 579	0.40 615	0.22 495	0.17 512	0.21 554	0.20 538	0.08 421	0.05 275	0.09 486	0.10 550	0.07 372	0.07 393
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.19 549	0.12 541	0.18 525	0.16 219	0.12 546	0.15 424	0.12 98	0.30 543	0.32 542	0.20 508	0.22 441	0.27 551	0.23 576	0.21 554	0.16 486	0.16 641	0.18 653	0.23 656	0.21 655	0.12 579	0.13 604

SGM_RVC	0.23 598	0.12 541	0.15 435	0.15 123	0.09 349	0.33 639	0.18 490	0.34 595	0.31 535	0.44 658	0.37 595	0.53 667	0.35 647	0.35 640	0.24 592	0.13 607	0.13 627	0.13 601	0.13 615	0.10 541	0.11 568
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
GMStereo_Zeroshot	0.16 502	0.13 569	0.24 577	0.20 533	0.10 462	0.17 478	0.13 178	0.29 529	0.25 471	0.23 551	0.32 564	0.25 533	0.11 347	0.19 512	0.14 438	0.09 482	0.06 426	0.11 566	0.06 292	0.12 579	0.08 464

HBP-ISP	0.18 537	0.13 569	0.16 471	0.15 123	0.11 512	0.08 84	0.13 178	0.28 515	0.29 517	0.22 538	0.33 577	0.21 477	0.25 591	0.23 578	0.17 501	0.14 621	0.16 646	0.21 651	0.17 647	0.10 541	0.08 464

Wz-Net-MNSev	0.22 582	0.13 569	0.31 611	0.20 533	0.14 590	0.36 651	0.24 607	0.33 586	0.44 619	0.28 600	0.40 615	0.38 628	0.19 543	0.24 588	0.25 602	0.09 482	0.07 498	0.09 486	0.09 509	0.12 579	0.10 541

UDGNet	0.14 434	0.13 569	0.16 471	0.17 306	0.10 462	0.12 307	0.16 399	0.21 362	0.27 495	0.20 508	0.20 407	0.16 405	0.13 419	0.16 441	0.13 394	0.10 524	0.06 426	0.09 486	0.07 389	0.06 291	0.07 393

Anonymous3	0.16 502	0.13 569	0.33 618	0.26 632	0.14 590	0.27 615	0.17 441	0.28 515	0.28 510	0.15 390	0.17 356	0.14 361	0.10 311	0.15 406	0.12 350	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.08 462	0.08 442	0.11 568

GwcNet	0.20 561	0.13 569	0.19 537	0.18 397	0.12 546	0.24 584	0.19 530	0.35 611	0.43 614	0.20 508	0.32 564	0.33 606	0.20 555	0.22 567	0.24 592	0.11 556	0.09 561	0.09 486	0.09 509	0.09 508	0.10 541

RP	0.21 573	0.13 569	0.21 558	0.23 606	0.11 512	0.21 554	0.20 553	0.25 457	0.44 619	0.21 522	0.38 601	0.36 619	0.24 582	0.27 598	0.25 602	0.11 556	0.12 612	0.13 601	0.12 604	0.12 579	0.14 621

edge stereo	0.22 582	0.13 569	0.20 549	0.21 565	0.13 569	0.23 579	0.16 399	0.32 566	0.42 609	0.32 626	0.40 615	0.38 628	0.35 647	0.25 593	0.24 592	0.13 607	0.11 596	0.14 614	0.11 584	0.12 579	0.13 604

CBMV_ROB	0.19 549	0.13 569	0.17 501	0.16 219	0.11 512	0.15 424	0.13 178	0.26 475	0.28 510	0.27 585	0.30 552	0.27 551	0.24 582	0.23 578	0.16 486	0.15 625	0.17 651	0.22 655	0.20 653	0.10 541	0.11 568

DN-CSS_ROB	0.13 397	0.13 569	0.16 471	0.18 397	0.10 462	0.16 455	0.08 7	0.22 388	0.18 349	0.17 438	0.22 441	0.13 341	0.13 419	0.12 291	0.13 394	0.05 51	0.05 275	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.06 305

PWCDC_ROB	0.20 561	0.13 569	0.22 564	0.24 615	0.11 512	0.19 521	0.15 329	0.33 586	0.54 648	0.29 609	0.50 648	0.21 477	0.15 461	0.27 598	0.20 538	0.11 556	0.09 561	0.10 535	0.08 462	0.11 564	0.09 510

MeshStereo	0.27 630	0.13 569	0.18 525	0.15 123	0.11 512	0.32 632	0.24 607	0.40 640	0.36 575	0.52 665	0.57 663	0.67 678	0.40 658	0.35 640	0.26 614	0.14 621	0.13 627	0.13 601	0.11 584	0.11 564	0.10 541
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
zh-mn7	0.25 617	0.14 581	0.56 660	0.19 466	0.14 590	0.24 584	0.22 583	0.34 595	0.62 665	0.35 633	0.65 669	0.31 592	0.25 591	0.31 621	0.25 602	0.09 482	0.08 528	0.09 486	0.09 509	0.09 508	0.11 568

z-mn7	0.24 605	0.14 581	0.45 644	0.19 466	0.13 569	0.28 622	0.25 623	0.34 595	0.62 665	0.27 585	0.56 660	0.29 569	0.24 582	0.32 628	0.25 602	0.08 421	0.08 528	0.08 403	0.08 462	0.10 541	0.10 541

w-ln-seven-2	0.20 561	0.14 581	0.37 631	0.22 582	0.12 546	0.20 537	0.21 573	0.28 515	0.37 582	0.25 573	0.37 595	0.27 551	0.22 568	0.21 554	0.23 579	0.08 421	0.08 528	0.09 486	0.09 509	0.10 541	0.09 510

w-ln-seven	0.24 605	0.14 581	0.55 657	0.19 466	0.14 590	0.26 605	0.22 583	0.35 611	0.60 662	0.29 609	0.39 609	0.30 579	0.22 568	0.21 554	0.26 614	0.09 482	0.09 561	0.11 566	0.10 550	0.11 564	0.10 541

TestStereo	0.13 397	0.14 581	0.11 246	0.23 606	0.08 218	0.15 424	0.21 573	0.20 339	0.23 432	0.14 361	0.24 464	0.16 405	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.05 51	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.09 508	0.05 204

GMStereo	0.13 397	0.14 581	0.14 385	0.18 397	0.09 349	0.15 424	0.16 399	0.20 339	0.24 449	0.16 419	0.17 356	0.10 256	0.10 311	0.16 441	0.13 394	0.07 338	0.06 426	0.06 199	0.06 292	0.07 372	0.06 305
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet_RVC	0.16 502	0.14 581	0.40 637	0.20 533	0.11 512	0.13 363	0.13 178	0.26 475	0.22 420	0.21 522	0.23 450	0.20 468	0.17 512	0.14 379	0.16 486	0.08 421	0.08 528	0.12 586	0.09 509	0.11 564	0.10 541

SANet	0.24 605	0.14 581	0.28 598	0.21 565	0.11 512	0.27 615	0.24 607	0.38 632	0.64 670	0.36 636	0.40 615	0.43 647	0.26 597	0.27 598	0.24 592	0.12 581	0.09 561	0.10 535	0.09 509	0.13 598	0.11 568

SGM-Forest	0.20 561	0.14 581	0.18 525	0.19 466	0.13 569	0.20 537	0.22 583	0.33 586	0.30 527	0.24 560	0.29 545	0.28 561	0.19 543	0.23 578	0.17 501	0.15 625	0.16 646	0.15 626	0.14 619	0.12 579	0.12 581
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.19 549	0.14 581	0.17 501	0.18 397	0.10 462	0.20 537	0.11 65	0.29 529	0.30 527	0.29 609	0.30 552	0.30 579	0.23 576	0.27 598	0.19 532	0.13 607	0.15 642	0.17 637	0.16 640	0.10 541	0.10 541
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 591	0.17 501	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 65	0.08 12	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.08 421	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

psmorigin	0.25 617	0.15 591	0.34 626	0.17 306	0.13 569	0.23 579	0.14 246	0.34 595	0.33 549	0.41 651	0.55 655	0.41 642	0.37 651	0.34 634	0.27 622	0.11 556	0.15 642	0.11 566	0.11 584	0.12 579	0.16 639

NCC-stereo	0.24 605	0.15 591	0.31 611	0.26 632	0.16 621	0.20 537	0.30 662	0.40 640	0.40 598	0.24 560	0.38 601	0.33 606	0.28 616	0.36 646	0.27 622	0.12 581	0.11 596	0.15 626	0.22 658	0.13 598	0.13 604

Abc-Net	0.24 605	0.15 591	0.31 611	0.26 632	0.16 621	0.20 537	0.30 662	0.40 640	0.40 598	0.24 560	0.38 601	0.33 606	0.28 616	0.36 646	0.27 622	0.12 581	0.11 596	0.15 626	0.22 658	0.13 598	0.13 604
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 628	0.15 591	0.30 609	0.24 615	0.18 643	0.22 563	0.15 329	0.38 632	0.71 678	0.32 626	0.41 626	0.36 619	0.28 616	0.32 628	0.29 634	0.12 581	0.11 596	0.14 614	0.13 615	0.16 637	0.20 657

ADCMid	0.25 617	0.15 591	0.40 637	0.20 533	0.14 590	0.25 595	0.26 632	0.34 595	0.38 589	0.36 636	0.44 637	0.34 613	0.40 658	0.35 640	0.33 654	0.10 524	0.09 561	0.11 566	0.11 584	0.13 598	0.12 581

DANet	0.21 573	0.15 591	0.28 598	0.25 627	0.13 569	0.22 563	0.19 530	0.27 496	0.27 495	0.28 600	0.32 564	0.35 617	0.31 632	0.31 621	0.23 579	0.11 556	0.09 561	0.11 566	0.10 550	0.13 598	0.11 568
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.23 598	0.15 591	0.17 501	0.34 665	0.18 643	0.24 584	0.23 594	0.34 595	0.28 510	0.31 620	0.38 601	0.38 628	0.28 616	0.23 578	0.24 592	0.15 625	0.12 612	0.18 646	0.21 655	0.13 598	0.13 604

Wz-Net-LNSev	0.22 582	0.16 599	0.38 633	0.21 565	0.13 569	0.25 595	0.23 594	0.32 566	0.43 614	0.30 614	0.41 626	0.31 592	0.18 527	0.22 567	0.25 602	0.10 524	0.09 561	0.08 403	0.08 462	0.12 579	0.11 568

dd	0.15 479	0.16 599	0.16 471	0.19 466	0.09 349	0.15 424	0.18 490	0.21 362	0.25 471	0.23 551	0.20 407	0.21 477	0.09 267	0.21 554	0.16 486	0.10 524	0.06 426	0.08 403	0.06 292	0.08 442	0.06 305

Syn2CoEx	0.21 573	0.16 599	0.27 593	0.29 657	0.14 590	0.26 605	0.20 553	0.33 586	0.31 535	0.28 600	0.36 589	0.27 551	0.25 591	0.19 512	0.24 592	0.16 641	0.12 612	0.14 614	0.11 584	0.09 508	0.08 464

G-Net	0.24 605	0.16 599	0.36 627	0.22 582	0.16 621	0.51 668	0.23 594	0.29 529	0.34 561	0.36 636	0.38 601	0.31 592	0.29 624	0.27 598	0.26 614	0.11 556	0.09 561	0.12 586	0.09 509	0.16 637	0.13 604

Nwc_Net	0.23 598	0.16 599	0.21 558	0.25 627	0.14 590	0.24 584	0.26 632	0.37 624	0.38 589	0.22 538	0.41 626	0.30 579	0.28 616	0.28 610	0.25 602	0.11 556	0.10 583	0.17 637	0.20 653	0.10 541	0.10 541

AnyNet_C32	0.26 628	0.16 599	0.36 627	0.20 533	0.16 621	0.25 595	0.30 662	0.32 566	0.44 619	0.31 620	0.49 644	0.30 579	0.33 639	0.40 662	0.33 654	0.12 581	0.12 612	0.12 586	0.14 619	0.14 612	0.15 628

ADCPNet	0.25 617	0.16 599	0.61 667	0.21 565	0.15 610	0.35 650	0.25 623	0.32 566	0.35 570	0.30 614	0.40 615	0.36 619	0.28 616	0.28 610	0.32 649	0.12 581	0.10 583	0.11 566	0.12 604	0.14 612	0.13 604

DPSNet	0.28 635	0.16 599	0.31 611	0.18 397	0.13 569	0.54 670	0.42 681	0.51 673	0.67 675	0.29 609	0.38 601	0.38 628	0.29 624	0.31 621	0.23 579	0.11 556	0.10 583	0.11 566	0.08 462	0.20 653	0.16 639

PDISCO_ROB	0.27 630	0.16 599	0.26 585	0.28 648	0.20 650	0.32 632	0.26 632	0.44 657	0.57 654	0.28 600	0.40 615	0.45 651	0.29 624	0.33 631	0.34 656	0.12 581	0.09 561	0.17 637	0.16 640	0.17 645	0.13 604

LALA_ROB	0.25 617	0.16 599	0.22 564	0.26 632	0.17 636	0.27 615	0.27 639	0.42 651	0.37 582	0.33 630	0.38 601	0.51 663	0.26 597	0.28 610	0.27 622	0.16 641	0.09 561	0.12 586	0.11 584	0.13 598	0.12 581

PWC_ROB	0.21 573	0.16 599	0.26 585	0.18 397	0.11 512	0.22 563	0.13 178	0.32 566	0.49 635	0.30 614	0.40 615	0.32 602	0.24 582	0.31 621	0.22 567	0.10 524	0.07 498	0.11 566	0.08 462	0.11 564	0.10 541

zh-sn7	0.25 617	0.17 610	0.50 651	0.24 615	0.13 569	0.25 595	0.24 607	0.34 595	0.48 628	0.28 600	0.54 653	0.28 561	0.31 632	0.36 646	0.32 649	0.10 524	0.10 583	0.11 566	0.10 550	0.12 579	0.12 581

Anonymous_2	0.22 582	0.17 610	0.28 598	0.15 123	0.16 621	0.32 632	0.22 583	0.22 388	0.17 318	0.23 551	0.24 464	0.26 543	0.27 605	0.27 598	0.23 579	0.22 665	0.25 675	0.17 637	0.17 647	0.17 645	0.17 648

Wz-Net-SNSev	0.25 617	0.17 610	0.44 643	0.25 627	0.14 590	0.26 605	0.23 594	0.38 632	0.56 652	0.30 614	0.55 655	0.39 636	0.26 597	0.23 578	0.30 641	0.10 524	0.09 561	0.09 486	0.10 550	0.11 564	0.11 568

WZ-Net	0.28 635	0.17 610	0.78 687	0.22 582	0.16 621	0.34 642	0.29 655	0.39 636	0.57 654	0.24 560	0.55 655	0.37 624	0.24 582	0.33 631	0.35 657	0.09 482	0.08 528	0.09 486	0.10 550	0.14 612	0.16 639

DDUNet	0.22 582	0.17 610	0.21 558	0.22 582	0.15 610	0.25 595	0.24 607	0.29 529	0.30 527	0.31 620	0.36 589	0.33 606	0.25 591	0.24 588	0.20 538	0.18 648	0.13 627	0.17 637	0.11 584	0.16 637	0.16 639

UDG	0.21 573	0.17 610	0.19 537	0.23 606	0.15 610	0.30 629	0.20 553	0.33 586	0.35 570	0.23 551	0.28 533	0.31 592	0.27 605	0.20 537	0.22 567	0.15 625	0.12 612	0.13 601	0.09 509	0.14 612	0.14 621

aanetorigin	0.22 582	0.17 610	0.56 660	0.17 306	0.10 462	0.15 424	0.19 530	0.20 339	0.33 549	0.49 663	0.48 643	0.29 569	0.27 605	0.20 537	0.23 579	0.08 421	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.10 541	0.09 510

AF-Net	0.22 582	0.17 610	0.17 501	0.26 632	0.13 569	0.25 595	0.24 607	0.32 566	0.50 638	0.25 573	0.33 577	0.38 628	0.26 597	0.28 610	0.25 602	0.11 556	0.10 583	0.16 633	0.11 584	0.11 564	0.10 541

DeepPrunerF	0.24 605	0.17 610	0.42 642	0.26 632	0.16 621	0.22 563	0.28 645	0.37 624	0.50 638	0.26 579	0.29 545	0.24 519	0.28 616	0.21 554	0.22 567	0.15 625	0.11 596	0.20 650	0.18 651	0.12 579	0.13 604

FBW_ROB	0.24 605	0.17 610	0.22 564	0.26 632	0.14 590	0.25 595	0.22 583	0.41 646	0.41 601	0.41 651	0.41 626	0.42 643	0.27 605	0.31 621	0.23 579	0.09 482	0.14 636	0.14 614	0.12 604	0.11 564	0.09 510

ETE_ROB	0.23 598	0.17 610	0.22 564	0.25 627	0.13 569	0.26 605	0.29 655	0.31 555	0.36 575	0.28 600	0.36 589	0.45 651	0.26 597	0.27 598	0.26 614	0.11 556	0.08 528	0.12 586	0.09 509	0.14 612	0.13 604

DStereoO	0.24 605	0.18 621	0.18 525	0.20 533	0.14 590	0.21 554	0.19 530	0.32 566	0.41 601	0.29 609	0.21 430	0.32 602	0.27 605	0.41 665	0.27 622	0.46 687	0.12 612	0.31 674	0.11 584	0.15 628	0.12 581

FINET	0.21 573	0.18 621	0.26 585	0.18 397	0.16 621	0.23 579	0.23 594	0.32 566	0.48 628	0.25 573	0.32 564	0.22 495	0.22 568	0.22 567	0.17 501	0.18 648	0.16 646	0.11 566	0.10 550	0.15 628	0.13 604

ADCS	0.29 639	0.18 621	0.45 644	0.21 565	0.17 636	0.28 622	0.23 594	0.41 646	0.63 669	0.40 647	0.49 644	0.40 640	0.36 649	0.39 657	0.40 669	0.13 607	0.12 612	0.13 601	0.14 619	0.16 637	0.16 639

PA-Net	0.23 598	0.18 621	0.33 618	0.28 648	0.22 656	0.21 554	0.38 677	0.29 529	0.39 592	0.22 538	0.32 564	0.25 533	0.26 597	0.20 537	0.25 602	0.09 482	0.23 672	0.15 626	0.22 658	0.09 508	0.13 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet	0.30 645	0.19 625	1.03 696	0.16 219	0.13 569	0.22 563	0.16 399	0.30 543	0.62 665	0.60 672	0.52 650	0.46 655	0.38 652	0.23 578	0.32 649	0.12 581	0.09 561	0.11 566	0.10 550	0.13 598	0.12 581

DStereoSA	0.25 617	0.19 625	0.37 631	0.26 632	0.17 636	0.22 563	0.20 553	0.49 667	0.59 658	0.22 538	0.29 545	0.29 569	0.33 639	0.39 657	0.28 630	0.12 581	0.11 596	0.16 633	0.14 619	0.14 612	0.12 581

DGSMNet	0.24 605	0.19 625	0.33 618	0.21 565	0.24 661	0.24 584	0.20 553	0.35 611	0.41 601	0.24 560	0.32 564	0.38 628	0.21 559	0.29 617	0.23 579	0.12 581	0.11 596	0.14 614	0.16 640	0.23 658	0.23 662

RTS	0.45 669	0.19 625	3.26 708	0.24 615	0.15 610	0.74 685	0.20 553	0.36 618	0.76 685	0.42 654	0.43 635	0.31 592	0.41 663	0.53 678	0.35 657	0.10 524	0.08 528	0.13 601	0.12 604	0.15 628	0.15 628

RTSA	0.45 669	0.19 625	3.26 708	0.24 615	0.15 610	0.74 685	0.20 553	0.36 618	0.76 685	0.42 654	0.43 635	0.31 592	0.41 663	0.53 678	0.35 657	0.10 524	0.08 528	0.13 601	0.12 604	0.15 628	0.15 628

NaN_ROB	0.22 582	0.19 625	0.24 577	0.25 627	0.13 569	0.29 626	0.26 632	0.33 586	0.41 601	0.31 620	0.31 560	0.32 602	0.23 576	0.30 620	0.21 558	0.11 556	0.17 651	0.10 535	0.10 550	0.08 442	0.09 510

Wz-Net-TNSev	0.29 639	0.20 631	0.65 670	0.19 466	0.15 610	0.38 655	0.27 639	0.35 611	0.55 649	0.34 632	0.42 632	0.45 651	0.38 652	0.32 628	0.30 641	0.12 581	0.13 627	0.10 535	0.12 604	0.15 628	0.14 621

dad	0.17 523	0.20 631	0.20 549	0.16 219	0.11 512	0.20 537	0.18 490	0.21 362	0.28 510	0.30 614	0.24 464	0.29 569	0.13 419	0.19 512	0.16 486	0.18 648	0.09 561	0.11 566	0.09 509	0.11 564	0.07 393

FADNet-RVC	0.20 561	0.20 631	0.38 633	0.21 565	0.16 621	0.20 537	0.15 329	0.26 475	0.26 485	0.26 579	0.32 564	0.26 543	0.21 559	0.22 567	0.19 532	0.12 581	0.13 627	0.12 586	0.14 619	0.13 598	0.18 651

RGC	0.25 617	0.20 631	0.29 606	0.28 648	0.16 621	0.22 563	0.23 594	0.32 566	0.44 619	0.27 585	0.40 615	0.38 628	0.27 605	0.36 646	0.22 567	0.11 556	0.13 627	0.17 637	0.17 647	0.14 612	0.16 639

PVD	0.39 658	0.20 631	0.39 635	0.31 663	0.22 656	0.29 626	0.43 683	0.52 674	0.96 692	0.55 669	0.79 683	0.53 667	0.59 682	0.52 675	0.38 664	0.19 654	0.14 636	0.17 637	0.14 619	0.24 665	0.31 676

LSM	0.33 652	0.20 631	0.58 663	0.26 632	0.60 694	0.34 642	0.25 623	0.42 651	0.48 628	0.45 659	0.58 665	0.42 643	0.36 649	0.35 640	0.25 602	0.12 581	0.20 659	0.14 614	0.16 640	0.19 652	0.33 678

MFN_U_SF_RVC	0.32 649	0.21 637	0.55 657	0.30 659	0.15 610	0.34 642	0.17 441	0.52 674	0.46 626	0.46 662	0.55 655	0.59 670	0.39 655	0.35 640	0.37 662	0.15 625	0.14 636	0.18 646	0.21 655	0.16 637	0.15 628

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 582	0.21 637	0.24 577	0.26 632	0.11 512	0.23 579	0.14 246	0.39 636	0.24 449	0.32 626	0.36 589	0.30 579	0.21 559	0.19 512	0.21 558	0.17 646	0.14 636	0.21 651	0.16 640	0.12 579	0.12 581

PS-NSSS	0.20 561	0.21 637	0.23 573	0.20 533	0.10 462	0.19 521	0.17 441	0.36 618	0.25 471	0.27 585	0.33 577	0.27 551	0.24 582	0.20 537	0.20 538	0.15 625	0.12 612	0.17 637	0.14 619	0.10 541	0.08 464

DispFullNet	0.27 630	0.21 637	0.65 670	0.28 648	0.16 621	0.26 605	0.17 441	0.33 586	0.58 657	0.27 585	0.38 601	0.43 647	0.23 576	0.38 653	0.23 579	0.12 581	0.06 426	0.19 648	0.11 584	0.21 654	0.15 628

DStereoFS	0.27 630	0.22 641	0.31 611	0.22 582	0.15 610	0.22 563	0.20 553	0.50 671	0.48 628	0.28 600	0.44 637	0.33 606	0.34 644	0.52 675	0.29 634	0.12 581	0.11 596	0.15 626	0.13 615	0.16 637	0.16 639

FADNet	0.21 573	0.22 641	0.36 627	0.18 397	0.17 636	0.24 584	0.13 178	0.31 555	0.31 535	0.23 551	0.25 492	0.27 551	0.21 559	0.19 512	0.15 470	0.13 607	0.15 642	0.12 586	0.15 636	0.16 637	0.18 651

SQANet	0.23 598	0.23 643	0.30 609	0.30 659	0.19 647	0.27 615	0.13 178	0.29 529	0.33 549	0.24 560	0.37 595	0.31 592	0.22 568	0.27 598	0.23 579	0.15 625	0.10 583	0.21 651	0.16 640	0.21 654	0.15 628

GASNet	0.22 582	0.23 643	0.33 618	0.26 632	0.17 636	0.26 605	0.16 399	0.44 657	0.42 609	0.27 585	0.24 464	0.30 579	0.15 461	0.27 598	0.18 519	0.12 581	0.08 528	0.12 586	0.11 584	0.16 637	0.07 393

XQC	0.28 635	0.23 643	0.51 652	0.28 648	0.19 647	0.34 642	0.27 639	0.36 618	0.57 654	0.31 620	0.30 552	0.37 624	0.30 628	0.38 653	0.38 664	0.13 607	0.09 561	0.15 626	0.12 604	0.17 645	0.18 651

HCRNet	0.16 502	0.24 646	0.12 290	0.35 667	0.11 512	0.15 424	0.17 441	0.26 475	0.22 420	0.19 485	0.24 464	0.21 477	0.14 443	0.15 406	0.13 394	0.11 556	0.07 498	0.11 566	0.10 550	0.09 508	0.07 393

EDNetEfficient	0.29 639	0.24 646	1.13 698	0.18 397	0.10 462	0.19 521	0.20 553	0.20 339	0.60 662	0.74 685	0.56 660	0.31 592	0.39 655	0.22 567	0.30 641	0.09 482	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.11 564	0.09 510

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 645	0.24 646	0.29 606	0.36 669	0.16 621	0.34 642	0.30 662	0.32 566	0.42 609	0.40 647	0.46 640	0.38 628	0.31 632	0.34 634	0.28 630	0.19 654	0.20 659	0.26 659	0.29 672	0.18 649	0.19 656

PASM	0.32 649	0.24 646	0.48 650	0.28 648	0.27 669	0.29 626	0.30 662	0.34 595	0.49 635	0.35 633	0.39 609	0.46 655	0.34 644	0.34 634	0.35 657	0.23 669	0.25 675	0.26 659	0.28 671	0.23 658	0.21 659

CSAN	0.29 639	0.24 646	0.27 593	0.34 665	0.19 647	0.33 639	0.42 681	0.37 624	0.50 638	0.38 642	0.40 615	0.44 649	0.33 639	0.28 610	0.30 641	0.20 656	0.16 646	0.19 648	0.19 652	0.14 612	0.15 628

AnyNet_C01	0.36 656	0.25 651	1.37 701	0.22 582	0.17 636	0.48 666	0.27 639	0.35 611	0.39 592	0.39 644	0.74 679	0.46 655	0.38 652	0.45 667	0.47 678	0.13 607	0.13 627	0.13 601	0.14 619	0.14 612	0.15 628

light-stereo	0.42 665	0.26 652	0.59 665	0.60 685	0.49 684	0.32 632	0.23 594	0.46 662	0.52 647	0.56 671	0.58 665	0.76 683	0.32 637	0.48 669	0.29 634	0.32 676	0.24 673	0.27 662	0.33 677	0.46 682	0.39 683

MonStereo1	0.47 673	0.26 652	0.58 663	0.28 648	0.20 650	0.39 657	0.18 490	0.49 667	0.64 670	0.52 665	0.87 686	1.01 688	0.57 680	0.50 671	0.56 685	0.53 691	0.31 682	0.54 688	0.40 682	0.33 679	0.34 679

STTRV1_RVC	0.25 617	0.26 652	0.39 635	0.19 466	0.26 668	0.30 629	0.24 607	0.34 595	0.35 570	0.36 636	0.34 581	0.31 592	0.31 632	0.28 610	0.25 602	0.17 646	0.10 583	0.16 633	0.14 619	0.17 645	0.12 581

MSMD_ROB	0.31 647	0.26 652	0.26 585	0.24 615	0.21 654	0.34 642	0.25 623	0.34 595	0.39 592	0.40 647	0.69 673	0.45 651	0.40 658	0.34 634	0.27 622	0.20 656	0.19 656	0.26 659	0.25 664	0.23 658	0.22 661

FSD	0.25 617	0.27 656	0.26 585	0.24 615	0.22 656	0.25 595	0.25 623	0.27 496	0.26 485	0.25 573	0.26 510	0.25 533	0.27 605	0.27 598	0.24 592	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.25 666	0.24 663

FC-DCNN v2	0.33 652	0.27 656	0.28 598	0.26 632	0.23 659	0.37 652	0.28 645	0.40 640	0.43 614	0.45 659	0.56 660	0.51 663	0.40 658	0.37 651	0.29 634	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.25 666	0.24 663

BEATNet-Init1	0.52 675	0.27 656	0.62 668	0.30 659	0.21 654	0.76 689	0.29 655	0.54 677	0.65 673	0.86 690	0.95 691	2.07 709	0.62 685	0.56 682	0.42 673	0.18 648	0.18 653	0.23 656	0.22 658	0.22 657	0.21 659

MANE	0.45 669	0.27 656	0.27 593	0.27 645	0.24 661	0.47 664	0.31 668	0.55 678	0.59 658	0.72 681	1.13 700	1.15 693	0.61 683	0.52 675	0.37 662	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.31 676	0.25 666	0.24 663

FC-DCNN	0.33 652	0.27 656	0.28 598	0.26 632	0.23 659	0.37 652	0.28 645	0.40 640	0.43 614	0.45 659	0.55 655	0.51 663	0.40 658	0.37 651	0.30 641	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.25 666	0.24 663

ccnet	0.29 639	0.28 661	0.23 573	0.20 533	0.28 670	0.41 660	0.21 573	0.45 660	0.33 549	0.36 636	0.46 640	0.36 619	0.30 628	0.39 657	0.42 673	0.23 669	0.14 636	0.21 651	0.17 647	0.23 658	0.18 651

FCDSN-DC	0.33 652	0.28 661	0.28 598	0.30 659	0.24 661	0.39 657	0.28 645	0.42 651	0.42 609	0.43 657	0.53 651	0.51 663	0.41 663	0.36 646	0.30 641	0.21 660	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.25 666	0.24 663
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.40 661	0.28 661	0.33 618	0.55 683	0.39 677	0.82 692	1.23 709	0.47 664	0.51 645	0.36 636	0.35 586	0.55 669	0.39 655	0.38 653	0.39 666	0.15 625	0.20 659	0.15 626	0.14 619	0.23 658	0.20 657

ELAS_RVC	0.41 663	0.29 664	0.33 618	0.28 648	0.24 661	0.54 670	0.36 673	0.49 667	0.59 658	0.72 681	0.74 679	0.65 676	0.54 675	0.54 680	0.40 669	0.22 665	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.26 671	0.25 669
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 663	0.29 664	0.33 618	0.27 645	0.24 661	0.60 675	0.36 673	0.50 671	0.50 638	0.71 679	0.79 683	0.67 678	0.54 675	0.51 673	0.42 673	0.22 665	0.20 659	0.27 662	0.26 665	0.26 671	0.25 669
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	7.91 714	0.31 666	153.02 740	0.19 466	0.09 349	0.21 554	0.16 399	0.22 388	0.59 658	0.72 681	0.67 671	0.42 643	0.50 673	0.24 588	0.39 666	0.08 421	0.07 498	0.08 403	0.07 389	0.12 579	0.10 541

CC-Net-ROB	0.28 635	0.31 666	0.36 627	0.29 657	0.15 610	0.25 595	0.19 530	0.45 660	0.33 549	0.39 644	0.37 595	0.39 636	0.31 632	0.27 598	0.26 614	0.24 671	0.19 656	0.30 673	0.23 662	0.18 649	0.15 628

PSMNet-RUCA	0.27 630	0.33 668	0.41 640	0.36 669	0.32 676	0.18 497	0.19 530	0.42 651	0.30 527	0.33 630	0.41 626	0.39 636	0.25 591	0.31 621	0.20 538	0.18 648	0.10 583	0.25 658	0.15 636	0.21 654	0.16 639

FADE		0.33 668		0.33 664	0.25 667							0.42 643				0.30 674	0.21 671	0.41 680	0.38 681	0.23 658

coex-ft	3.30 706	0.34 670	59.09 739	0.18 397	0.13 569	0.26 605	0.22 583	0.27 496	0.72 679	1.90 709	0.70 675	0.44 649	0.45 669	0.29 617	0.41 672	0.09 482	0.09 561	0.12 586	0.09 509	0.14 612	0.13 604

GANetREF_RVC	0.31 647	0.34 670	0.27 593	0.35 667	0.16 621	0.32 632	0.41 678	0.48 665	0.51 645	0.35 633	0.35 586	0.34 613	0.33 639	0.39 657	0.32 649	0.27 673	0.20 659	0.29 671	0.15 636	0.18 649	0.17 648
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
NVStereoNet_ROB	0.46 672	0.36 672	0.46 648	0.41 674	0.28 670	0.34 642	0.34 671	0.48 665	0.60 662	0.72 681	0.93 689	0.70 681	0.66 686	0.47 668	0.60 688	0.22 665	0.33 683	0.34 676	0.34 680	0.30 674	0.30 675
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
otaku	0.39 658	0.37 673	0.52 653	0.44 676	0.28 670	0.58 672	0.24 607	0.41 646	0.62 665	0.40 647	0.49 644	0.46 655	0.33 639	0.40 662	0.32 649	0.30 674	0.30 679	0.39 678	0.33 677	0.29 673	0.28 672

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 666	0.39 674	0.54 655	0.40 672	0.20 650	0.64 677	0.32 670	0.53 676	0.72 679	0.71 679	0.72 676	0.61 672	0.54 675	0.51 673	0.46 677	0.20 656	0.19 656	0.29 671	0.30 674	0.23 658	0.18 651

Ntro	0.40 661	0.40 675	0.53 654	0.46 680	0.30 674	0.65 678	0.24 607	0.46 662	0.68 676	0.41 651	0.49 644	0.48 661	0.42 666	0.39 657	0.31 648	0.32 676	0.28 677	0.37 677	0.30 674	0.32 678	0.29 673

Consistency-Raft	0.44 667	0.40 675	0.45 644	0.37 671	0.43 681	0.46 662	0.41 678	0.57 681	0.55 649	0.32 626	0.73 677	0.33 606	0.48 671	0.42 666	0.49 680	0.39 681	0.35 684	0.45 681	0.51 691	0.42 681	0.29 673

GCST	0.37 657	0.42 677	0.26 585	1.02 703	0.39 677	0.18 497	0.08 7	0.20 339	0.17 318	0.28 600	0.25 492	0.15 390	0.12 379	0.16 441	0.14 438	0.64 698	0.43 687	0.75 694	0.65 698	0.63 691	0.46 689

JetBlue	0.71 684	0.45 678	1.14 699	0.51 681	0.47 683	2.02 707	0.64 696	0.75 687	0.70 677	0.69 678	0.77 682	1.22 695	0.83 693	1.03 704	1.01 704	0.40 682	0.28 677	0.33 675	0.33 677	0.30 674	0.34 679

ACVNet_1	0.44 667	0.49 679	0.60 666	0.45 677	0.28 670	0.49 667	0.27 639	0.57 681	0.72 679	0.62 674	0.58 665	0.74 682	0.49 672	0.50 671	0.35 657	0.26 672	0.24 673	0.39 678	0.29 672	0.31 677	0.24 663

ACVNet-4b	0.39 658	0.53 680	0.55 657	0.45 677	0.24 661	0.47 664	0.18 490	0.49 667	0.64 670	0.42 654	0.45 639	0.60 671	0.27 605	0.34 634	0.24 592	0.33 678	0.14 636	0.48 682	0.42 684	0.30 674	0.26 671

SGM+DAISY	0.56 678	0.57 681	0.65 670	0.40 672	0.54 687	0.66 680	0.49 686	0.56 679	0.45 625	0.66 675	0.69 673	0.67 678	0.56 679	0.63 685	0.56 685	0.59 695	0.48 693	0.50 683	0.50 690	0.52 685	0.58 693

anonymity	0.53 676	0.58 682	0.65 670	0.41 674	0.61 695	0.53 669	0.41 678	0.56 679	0.41 601	0.55 669	0.50 648	0.49 662	0.55 678	0.58 683	0.50 683	0.58 694	0.50 697	0.51 684	0.51 691	0.51 684	0.57 692

SPS-STEREO	0.57 679	0.58 682	0.65 670	0.45 677	0.55 689	0.62 676	0.44 685	0.62 684	0.50 638	0.68 677	0.64 668	0.66 677	0.57 680	0.61 684	0.60 688	0.62 697	0.47 692	0.51 684	0.49 688	0.55 689	0.58 693
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	0.65 681	0.61 684	0.68 679	0.71 688	0.51 685	0.59 673	0.49 686	0.91 692	0.85 687	0.74 685	1.02 693	0.81 684	0.78 691	0.79 689	0.49 680	0.42 683	0.46 688	0.71 691	0.47 686	0.52 685	0.39 683

IMH-64	0.65 681	0.61 684	0.68 679	0.71 688	0.51 685	0.59 673	0.49 686	0.91 692	0.85 687	0.74 685	1.02 693	0.81 684	0.78 691	0.79 689	0.49 680	0.42 683	0.46 688	0.71 691	0.47 686	0.52 685	0.39 683

RainbowNet	0.54 677	0.61 684	0.70 685	0.57 684	0.43 681	0.65 678	0.37 676	0.60 683	0.87 689	0.50 664	0.66 670	0.64 674	0.47 670	0.49 670	0.43 676	0.47 688	0.48 693	0.52 686	0.41 683	0.52 685	0.40 686

IMH	0.71 684	0.64 687	0.68 679	0.76 690	0.54 687	0.69 681	0.54 690	0.98 698	1.10 694	0.82 689	1.09 696	0.89 686	0.88 696	0.87 697	0.52 684	0.44 686	0.50 697	0.75 694	0.51 691	0.56 690	0.41 687

ACVNet_2	0.66 683	0.66 688	0.68 679	0.63 686	0.41 679	0.71 683	0.49 686	0.96 696	1.39 701	0.89 691	1.09 696	1.04 689	0.73 689	0.54 680	0.47 678	0.43 685	0.40 686	0.53 687	0.44 685	0.47 683	0.35 681

MFMNet_re	0.64 680	0.66 688	0.65 670	0.51 681	0.69 699	0.69 681	0.57 692	0.64 685	0.73 683	0.60 672	0.73 677	0.62 673	0.67 687	0.65 686	0.60 688	0.66 699	0.58 706	0.63 689	0.59 694	0.68 696	0.69 702

MADNet+	0.75 687	0.71 690	3.70 711	0.66 687	0.41 679	0.98 697	0.97 707	0.69 686	0.73 683	0.52 665	0.57 663	0.64 674	0.68 688	0.86 696	1.01 704	0.34 679	0.36 685	0.28 670	0.23 662	0.36 680	0.31 676

TorneroNet-64	0.76 688	0.72 691	0.74 686	0.78 692	0.58 693	0.91 696	0.56 691	0.84 690	1.29 698	0.66 675	0.90 687	1.40 701	0.75 690	0.85 695	0.67 694	0.49 689	0.46 688	0.72 693	0.59 694	0.67 695	0.53 691

TorneroNet	0.82 691	0.74 692	0.81 691	0.84 695	0.63 696	0.99 698	0.63 694	0.96 696	1.16 695	0.80 688	1.11 698	1.36 700	0.86 695	0.93 700	0.80 699	0.56 692	0.49 695	0.78 699	0.66 699	0.73 701	0.63 701

WAO-7	0.79 689	0.78 693	0.54 655	0.85 696	0.67 698	0.74 685	0.68 700	1.05 701	1.32 699	0.90 692	1.20 703	1.04 689	0.92 697	0.69 687	0.66 691	0.60 696	0.62 707	0.67 690	0.68 700	0.64 692	0.58 693

WAO-6	0.81 690	0.80 694	0.62 668	0.86 697	0.63 696	0.76 689	0.58 693	0.98 698	1.54 706	0.90 692	0.96 692	1.07 691	1.03 701	0.70 688	0.66 691	0.72 700	0.49 695	0.90 702	0.71 701	0.68 696	0.58 693

WAO-8	0.91 694	0.81 695	0.65 670	0.94 700	0.69 699	0.90 693	0.67 698	1.07 704	1.83 709	1.06 699	1.45 706	1.30 696	1.07 702	0.84 693	0.78 697	0.74 702	0.53 700	0.86 700	0.75 702	0.69 698	0.62 699

Venus	0.91 694	0.81 695	0.65 670	0.94 700	0.69 699	0.90 693	0.67 698	1.07 704	1.83 709	1.06 699	1.45 706	1.30 696	1.07 702	0.84 693	0.78 697	0.74 702	0.53 700	0.86 700	0.75 702	0.69 698	0.62 699

LVE	0.83 692	0.85 697	0.85 692	0.80 693	0.56 690	1.04 702	0.65 697	1.05 701	1.47 704	0.96 694	1.22 704	1.10 692	0.85 694	0.83 692	0.71 696	0.49 689	0.55 703	0.76 697	0.60 696	0.65 693	0.59 698

Dean	0.87 693	0.86 698	0.79 689	0.81 694	0.56 690	0.90 693	0.63 694	1.15 707	1.73 707	1.15 702	1.15 701	1.31 698	0.99 700	0.81 691	0.81 700	0.57 693	0.56 704	0.77 698	0.64 697	0.66 694	0.58 693

UNDER WATER-64	0.95 696	0.94 699	1.43 703	0.87 698	0.56 690	1.18 705	0.87 704	0.77 688	0.94 691	1.04 697	0.85 685	1.58 706	1.21 707	0.94 701	0.96 702	0.87 706	0.57 705	1.03 706	0.88 707	0.78 702	0.73 703

PWCK	0.71 684	0.94 699	0.95 694	0.76 690	0.31 675	0.74 685	0.36 673	0.90 691	0.90 690	0.96 694	0.75 681	0.95 687	0.61 683	0.87 697	0.66 691	0.72 700	0.46 688	0.75 694	0.49 688	0.69 698	0.44 688

UNDER WATER	0.97 697	0.97 701	1.42 702	0.99 702	0.70 702	1.12 704	0.84 703	0.80 689	1.08 693	1.01 696	0.90 687	1.55 705	1.22 708	1.03 704	1.00 703	0.78 704	0.53 700	1.02 705	0.87 706	0.80 703	0.74 704

notaker	0.97 697	1.11 702	0.98 695	1.13 705	0.81 703	0.73 684	0.68 700	0.93 694	1.16 695	1.18 704	1.18 702	1.41 702	1.16 706	1.08 706	0.69 695	0.81 705	0.64 708	1.17 708	0.79 704	0.98 705	0.80 706

KSHMR	1.09 700	1.17 703	0.88 693	1.25 708	1.00 707	0.99 698	0.96 706	1.13 706	1.37 700	1.16 703	1.29 705	1.41 702	0.96 699	1.01 703	0.92 701	1.03 709	1.08 711	1.20 709	1.03 710	1.01 706	0.97 708

ktn	1.01 699	1.21 704	0.80 690	1.23 707	0.86 705	1.01 700	0.87 704	0.94 695	1.39 701	1.04 697	1.12 699	1.15 693	1.07 702	0.94 701	0.59 687	1.28 712	0.71 709	1.38 712	0.83 705	1.02 707	0.75 705

DPSimNet_ROB	1.11 701	1.23 705	0.78 687	1.13 705	0.88 706	1.10 703	1.13 708	1.16 708	1.23 697	1.43 706	1.02 693	1.41 702	1.10 705	0.90 699	1.60 706	1.46 713	0.51 699	1.21 710	1.03 710	0.90 704	1.01 710

HanzoNet	1.29 702	1.26 706	1.19 700	1.12 704	0.85 704	1.02 701	0.83 702	1.03 700	1.48 705	1.64 707	1.61 708	2.50 711	1.72 709	1.61 708	1.61 707	1.26 711	0.80 710	1.31 711	1.01 709	1.02 707	0.86 707

JetRed	1.62 703	1.46 707	2.98 706	0.92 699	1.21 708	4.99 710	1.53 712	1.27 709	1.39 701	1.83 708	1.74 709	1.60 707	0.95 698	1.41 707	2.45 712	0.90 708	1.60 713	0.93 703	0.90 708	1.35 709	0.99 709

MADNet++	1.95 704	1.75 708	1.59 704	1.82 710	1.69 710	2.33 708	1.40 711	2.35 711	2.09 711	2.57 711	2.36 711	2.24 710	2.17 711	2.28 709	2.34 710	1.87 714	1.66 714	1.54 713	1.34 713	1.92 711	1.77 713

DLNR_Zeroshot_test	10.40 718	1.82 709	19.49 734	120.77 741	13.11 727	0.06 14	0.13 178	0.23 412	0.10 76	0.07 75	0.10 194	0.09 221	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.13 607	0.04 25	0.06 199	0.04 60	51.54 740	0.04 73

DLNR-FE	10.43 719	1.83 710	19.53 735	120.75 740	13.06 726	0.06 14	0.13 178	0.23 412	0.10 76	0.07 75	0.10 194	0.09 221	0.06 65	0.10 122	0.09 103	0.13 607	0.04 25	0.06 199	0.04 60	52.01 741	0.04 73

USTest	6.22 710	2.73 711	3.00 707	6.57 718	7.29 717	14.37 718	21.57 719	7.00 720	9.56 719	5.34 717	6.10 713	5.72 716	7.64 717	6.41 716	6.96 717	1.97 715	3.42 720	1.64 714	2.15 717	2.66 712	2.36 714

Selective-IGEV-i16pa	18.58 727	3.30 712	1.09 697	0.21 565	0.18 643	103.68 740	0.28 645	19.87 731	40.73 740	4.16 713	56.45 740	8.07 719	2.59 712	123.95 741	5.89 716	0.18 648	0.12 612	0.09 486	0.12 604	0.12 579	0.51 690

ASD4	3.54 707	3.38 713	2.05 705	1.72 709	2.51 712	9.03 714	17.71 718	2.25 710	5.51 714	2.46 710	2.81 712	2.03 708	3.36 713	2.73 710	5.06 713	1.22 710	1.34 712	1.13 707	1.33 712	1.68 710	1.49 712

Selective-IGEV-i1pa	2.80 705	3.51 714	0.67 678	0.28 648	0.14 590	10.22 715	0.43 683	4.36 712	3.63 712	3.53 712	6.92 714	3.47 712	1.97 710	13.41 726	2.26 709	0.36 680	0.15 642	0.13 601	0.10 550	0.15 628	0.35 681

DPSMNet_ROB	8.06 715	4.48 715	8.63 723	5.37 717	10.74 720	8.32 712	22.98 724	5.46 714	13.36 724	5.12 715	9.92 720	5.08 714	10.40 721	5.53 715	12.58 721	3.80 720	8.00 721	3.50 717	7.02 722	3.83 717	7.14 723

DGTPSM_ROB	8.06 715	4.48 715	8.63 723	5.35 715	10.72 719	8.32 712	22.97 723	5.46 714	13.35 723	5.12 715	9.92 720	5.08 714	10.40 721	5.52 714	12.58 721	3.79 719	8.00 721	3.50 717	7.02 722	3.83 717	7.14 723

RSGM-EC	20.36 728	4.73 717	0.68 679	16.76 725	16.92 729	21.28 729	27.18 731	10.46 722	14.04 726	18.00 728	21.31 729	22.24 739	21.82 730	22.57 729	17.63 729	62.81 740	33.79 740	20.14 737	18.10 737	20.18 736	16.45 736

acva	20.36 728	4.73 717	0.68 679	16.76 725	16.92 729	21.28 729	27.18 731	10.46 722	14.04 726	18.00 728	21.31 729	22.24 739	21.82 730	22.57 729	17.63 729	62.81 740	33.79 740	20.14 737	18.10 737	20.18 736	16.45 736

xxxxx1	7.79 711	5.02 719	7.31 715	3.12 712	3.85 713	16.35 720	22.88 720	5.86 717	8.69 716	7.97 718	8.54 715	9.12 721	8.27 718	10.18 718	10.92 718	2.42 716	2.45 716	3.56 719	12.37 725	3.77 714	3.06 716

tt_ll	7.79 711	5.02 719	7.31 715	3.12 712	3.85 713	16.35 720	22.88 720	5.86 717	8.69 716	7.97 718	8.54 715	9.12 721	8.27 718	10.18 718	10.92 718	2.42 716	2.45 716	3.56 719	12.37 725	3.77 714	3.06 716

ff	7.79 711	5.02 719	7.31 715	3.12 712	3.85 713	16.35 720	22.88 720	5.86 717	8.69 716	7.97 718	8.54 715	9.12 721	8.27 718	10.18 718	10.92 718	2.42 716	2.45 716	3.56 719	12.37 725	3.77 714	3.06 716

TCMNet-wrong-test	3.67 708	5.48 722	3.89 712	12.18 724	11.75 725	4.65 709	3.88 713	1.06 703	0.72 679	1.09 701	2.15 710	6.30 717	0.53 674	3.43 712	2.36 711	0.89 707	0.20 659	1.87 715	1.69 714	5.57 719	3.62 719

Anonymous_1	10.96 723	7.92 723	7.46 718	10.33 721	10.06 718	18.65 726	26.34 728	11.06 724	13.44 725	9.40 721	10.05 722	9.67 726	11.23 725	10.73 721	12.72 723	6.42 723	8.38 725	5.77 724	10.61 724	12.12 725	6.77 720

iinet-test	10.48 720	8.09 724	7.54 719	10.26 719	10.94 721	18.00 724	25.26 726	11.33 725	13.28 721	9.69 722	9.85 718	9.42 724	11.17 723	11.02 722	12.78 724	6.59 724	8.30 723	5.56 722	6.56 718	6.89 720	7.02 721

IINet	10.48 720	8.09 724	7.54 719	10.26 719	10.94 721	18.00 724	25.26 726	11.33 725	13.28 721	9.69 722	9.85 718	9.42 724	11.17 723	11.02 722	12.78 724	6.59 724	8.30 723	5.56 722	6.56 718	6.89 720	7.02 721

DPSM_ROB	11.15 724	8.58 726	8.00 721	10.88 722	11.58 723	19.10 727	26.71 729	12.05 727	14.07 728	10.36 724	10.84 723	10.33 727	11.86 726	11.70 724	13.54 726	6.99 726	8.79 726	5.89 725	6.95 720	7.29 722	7.42 725

DPSM	11.15 724	8.58 726	8.00 721	10.88 722	11.58 723	19.10 727	26.71 729	12.05 727	14.07 728	10.36 724	10.84 723	10.33 727	11.86 726	11.70 724	13.54 726	6.99 726	8.79 726	5.89 725	6.95 720	7.29 722	7.42 725

PML	8.91 717	9.34 728	6.13 713	5.35 715	6.41 716	14.99 719	23.38 725	5.27 713	6.83 715	18.04 730	28.19 739	7.67 718	6.83 716	7.85 717	5.75 714	5.35 721	1.83 715	5.95 727	1.93 715	8.64 724	2.52 715

LRCNet_RVC	10.62 722	13.42 729	7.30 714	18.92 728	2.07 711	0.33 639	0.30 662	5.59 716	0.48 628	13.03 726	17.94 726	8.87 720	5.65 715	4.79 713	1.89 708	23.51 737	2.73 719	27.55 740	25.71 740	16.07 734	16.33 735

LSM0	22.87 738	17.28 730	18.96 731	22.19 736	29.04 740	38.42 738	53.71 733	24.28 738	28.31 732	20.78 738	21.00 728	21.43 738	24.16 739	23.50 737	27.39 736	14.09 734	17.38 730	11.84 734	14.04 732	14.73 732	14.89 728

RAFT-FEzeroshot	22.43 732	17.33 731	15.98 725	22.02 732	23.31 735	38.34 732	53.82 738	24.05 733	28.39 733	20.61 735	21.76 731	20.88 734	23.92 737	23.41 732	27.42 737	14.07 729	17.69 732	11.83 730	14.02 730	14.69 729	14.97 732

RAFT-FE	22.43 732	17.33 731	15.98 725	22.02 732	23.31 735	38.34 732	53.82 738	24.05 733	28.39 733	20.61 735	21.76 731	20.88 734	23.92 737	23.41 732	27.42 737	14.07 729	17.69 732	11.83 730	14.02 730	14.69 729	14.97 732

CasAABBNet	22.42 731	17.33 731	16.01 727	22.01 731	23.28 733	38.32 731	53.80 736	24.14 735	28.41 735	20.60 734	21.77 733	20.89 737	23.91 735	23.43 734	27.36 735	14.07 729	17.69 732	11.83 730	14.01 729	14.67 728	14.95 731

FlowAnything	22.44 734	17.35 734	16.14 729	22.07 735	23.23 732	38.39 736	53.77 734	24.25 737	28.44 736	20.96 739	21.82 735	20.70 732	23.84 733	23.49 736	27.14 733	14.04 728	17.79 737	11.75 728	14.15 734	14.65 726	14.89 728

Selective-RAFT-Error	22.47 735	17.37 735	16.09 728	22.06 734	23.34 737	38.39 736	53.83 740	24.29 739	28.47 737	20.74 737	21.83 736	20.81 733	23.90 734	23.54 738	27.53 740	14.08 732	17.69 732	11.82 729	14.00 728	14.69 729	15.00 734

Hybrid-DGEV	22.47 735	17.40 736	16.14 729	22.00 730	23.29 734	38.36 734	53.80 736	24.43 740	28.63 739	20.59 733	21.81 734	20.88 734	23.91 735	23.45 735	27.42 737	14.08 732	17.69 732	11.83 730	14.06 733	14.65 726	14.93 730

fast-reg	22.85 737	17.43 737	19.15 732	22.22 737	24.34 738	38.36 734	53.78 735	24.23 736	28.52 738	20.55 732	22.05 737	20.54 731	23.77 732	23.21 731	27.31 734	14.18 735	17.47 731	14.33 735	14.96 735	15.81 733	14.81 727

HaxPig	15.71 726	18.52 738	19.18 733	16.89 727	15.89 728	7.73 711	7.60 714	13.31 729	10.82 720	15.42 727	14.91 725	15.98 729	14.92 728	15.58 727	15.98 728	18.95 736	16.73 729	19.46 736	18.08 736	19.26 735	19.05 738

MEDIAN_ROB	20.38 730	24.04 739	23.31 736	21.23 729	21.71 731	10.40 717	7.92 715	17.64 730	15.50 730	20.12 731	19.70 727	20.34 730	20.32 729	21.19 728	21.13 731	23.81 738	21.81 738	24.98 739	23.76 739	24.71 738	23.93 739

AVERAGE_ROB	24.90 739	29.20 740	28.14 737	24.89 738	24.64 739	17.75 723	11.12 716	21.45 732	19.93 731	25.12 740	24.46 738	25.12 741	25.46 740	24.69 739	22.83 732	29.76 739	27.13 739	28.97 741	27.95 741	29.91 739	29.47 740

test_example2	98.32 740	94.13 741	45.89 738	96.35 739	109.85 741	88.61 739	95.45 741	25.75 741	94.37 741	130.00 742	126.06 742	58.17 742	74.63 741	88.51 740	79.96 741	150.23 742	221.02 742	77.62 742	99.10 742	113.75 742	96.94 741

ccccc	245.47 741	285.66 742	306.18 741	368.85 742	370.60 742	123.16 741	145.33 742	115.05 742	110.08 742	126.68 741	110.87 741	122.83 743	165.88 742	252.94 742	276.56 742	384.56 743	353.86 743	254.69 743	223.00 743	425.87 743	386.83 742

GS-Stereo							0.14 246	0.11 58	0.12 147	0.08 129	0.10 194	0.05 5	0.05 14	0.11 197	0.08 25	0.06 167	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 204

Low-res two-view benchmark