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

MCSU-Stereo	0.20 28	0.12 2	0.22 2	0.31 49	0.14 2	0.34 226	0.24 137	0.30 23	0.18 9	0.26 87	0.35 160	0.22 53	0.17 22	0.28 15	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

LACA3	0.20 28	0.17 146	0.25 30	0.29 12	0.15 5	0.32 198	0.25 150	0.29 20	0.22 24	0.23 52	0.21 32	0.21 47	0.22 97	0.44 190	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.08 1

DispViT+	0.23 79	0.14 25	0.27 57	0.29 12	0.17 38	0.19 19	0.20 47	0.59 248	0.45 240	0.28 122	0.26 84	0.24 85	0.17 22	0.46 212	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 4	0.25 30	0.31 49	0.16 24	0.19 19	0.17 3	0.42 120	0.24 40	0.23 52	0.21 32	0.17 6	0.16 18	0.45 195	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.08 1	0.10 8	0.11 133

StereoAnything_RVC	0.21 47	0.68 649	0.39 266	0.28 7	0.15 5	0.23 46	0.18 12	0.20 1	0.19 16	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 97	0.30 48	0.18 4	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.08 1	0.16 326	0.09 6

Pointernet	0.27 166	0.14 25	0.33 159	0.35 172	0.23 260	0.35 238	0.21 73	0.72 369	0.38 188	0.39 220	0.36 170	0.34 172	0.25 135	0.36 109	0.25 169	0.15 257	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

trnet	0.27 166	0.14 25	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.37 264	0.23 118	0.52 203	0.72 374	0.42 241	0.51 239	0.34 172	0.26 152	0.39 133	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

LoS_RVC	0.27 166	0.16 97	0.27 57	0.32 77	0.30 484	0.44 337	0.34 342	0.41 111	0.33 131	0.31 147	0.51 239	0.29 129	0.32 244	0.36 109	0.28 242	0.11 36	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.19 456

CAS	0.34 252	0.13 4	0.25 30	1.28 686	0.30 484	0.46 351	0.38 428	0.48 175	0.47 252	0.34 173	0.52 251	0.24 85	0.19 56	0.29 29	0.27 219	0.69 675	0.08 2	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.15 324

CES	0.28 174	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.70 665	0.37 264	0.27 195	0.48 175	0.46 245	0.34 173	0.48 221	0.27 117	0.22 97	0.39 133	0.23 120	0.13 117	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.13 150	0.17 401

CREStereo	0.28 174	0.15 68	0.24 16	0.27 2	0.17 38	0.37 264	0.25 150	0.51 193	0.72 374	0.42 241	0.51 239	0.32 154	0.26 152	0.38 127	0.25 169	0.16 316	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133
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
PMTNet	0.32 221	0.16 97	0.24 16	0.29 12	0.18 68	0.45 346	0.22 90	0.56 225	0.63 325	0.46 259	0.54 258	0.39 219	0.34 274	0.48 232	0.24 137	0.75 677	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133

derf	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.32 77	0.19 98	0.21 30	0.18 12	0.30 23	0.24 40	0.17 11	0.20 21	0.28 123	0.16 18	0.32 68	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

mm2	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.15 4	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.15 2	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.30 48	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.15 4	0.19 28	0.25 7	0.24 40	0.15 2	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.30 48	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

qqai	0.19 16	0.14 25	0.27 57	0.32 77	0.19 98	0.22 35	0.18 12	0.30 23	0.25 56	0.18 13	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.33 85	0.21 56	0.13 117	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

MGA	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.30 24	0.20 142	0.29 139	0.18 12	0.35 56	0.27 66	0.19 19	0.21 32	0.19 26	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

monster-pro	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

TS12	0.24 104	0.15 68	0.29 81	0.37 227	0.17 38	0.32 198	0.26 172	0.42 120	0.24 40	0.31 147	0.51 239	0.25 100	0.27 167	0.40 142	0.29 263	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.10 60

aanet-new-34k	0.23 79	0.16 97	0.37 231	0.34 127	0.16 24	0.24 59	0.24 137	0.43 139	0.36 162	0.26 87	0.27 92	0.23 70	0.35 280	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 79	0.14 25	0.27 57	0.35 172	0.18 68	0.26 87	0.26 172	0.42 120	0.38 188	0.25 76	0.43 201	0.23 70	0.28 183	0.25 4	0.22 81	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 221	0.38 571	2.34 680	0.33 97	0.19 98	0.20 23	0.22 90	0.43 139	0.29 91	0.22 46	0.25 72	0.22 53	0.26 152	0.29 29	0.20 30	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 79	0.14 25	0.31 117	0.33 97	0.18 68	0.21 30	0.33 324	0.52 203	0.42 219	0.26 87	0.33 140	0.19 26	0.30 221	0.28 15	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.28 7	0.15 5	0.14 2	0.19 28	0.26 14	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 123	0.19 56	0.26 8	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.29 12	0.15 5	0.15 4	0.18 12	0.25 7	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 143	0.21 83	0.25 4	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

PSi22a	0.16 1	0.13 4	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.17 13	0.18 12	0.26 14	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 47	0.17 22	0.22 1	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

PSi22	0.30 207	0.18 189	0.30 96	0.36 201	0.19 98	0.30 158	0.19 28	0.42 120	0.73 381	0.27 107	0.32 137	0.57 340	0.43 358	0.77 498	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.14 202	0.11 133

Foundation-i1c-attn	0.23 79	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.35 238	0.27 195	0.45 154	0.28 79	0.28 122	0.34 152	0.40 233	0.30 221	0.33 85	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 104	0.13 4	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.40 296	0.29 234	0.49 180	0.25 56	0.33 169	0.35 160	0.40 233	0.30 221	0.34 95	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

Foundation-i32	0.16 1	0.13 4	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 4	0.20 47	0.25 7	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 53	0.20 71	0.23 2	0.20 30	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.08 1

GeoVLM	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.27 105	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.20 71	0.29 29	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LACA2	0.20 28	0.15 68	0.26 44	0.30 24	0.15 5	0.29 139	0.29 234	0.30 23	0.22 24	0.21 31	0.23 48	0.28 123	0.20 71	0.34 95	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.09 13	0.12 100	0.09 6

MatchStereo	0.19 16	0.14 25	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.18 16	0.21 73	0.32 39	0.28 79	0.20 21	0.35 160	0.18 20	0.17 22	0.31 58	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.26 1	0.15 5	0.35 238	0.17 3	0.40 100	0.22 24	0.21 31	0.21 32	0.20 35	0.24 122	0.33 85	0.25 169	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.27 105	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.19 56	0.29 29	0.21 56	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

HiDET	0.20 28	0.13 4	0.26 44	0.30 24	0.19 98	0.23 46	0.18 12	0.36 63	0.26 62	0.20 21	0.23 48	0.27 117	0.16 18	0.30 48	0.23 120	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 47	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.20 142	0.26 87	0.19 28	0.38 80	0.43 223	0.21 31	0.21 32	0.27 117	0.17 22	0.36 109	0.23 120	0.12 61	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.17 38	0.29 139	0.20 47	0.39 88	0.22 24	0.22 46	0.21 32	0.26 109	0.20 71	0.30 48	0.20 30	0.13 117	0.12 299	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 104	0.17 146	0.29 81	0.32 77	0.21 173	0.64 476	0.19 28	0.31 31	0.37 179	0.23 52	0.30 120	0.27 117	0.19 56	0.47 221	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

252Zero-FE	0.20 28	0.15 68	0.26 44	0.33 97	0.19 98	0.23 46	0.18 12	0.41 111	0.34 139	0.22 46	0.21 32	0.19 26	0.18 40	0.28 15	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.10 60

MonStereo	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.18 68	0.17 13	0.21 73	0.32 39	0.23 33	0.25 76	0.34 152	0.22 53	0.24 122	0.27 13	0.21 56	0.09 1	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 142	0.15 68	1.07 616	0.30 24	0.17 38	0.38 277	0.19 28	0.43 139	0.39 200	0.23 52	0.21 32	0.23 70	0.21 83	0.45 195	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.09 1	0.14 290

asda	0.21 47	0.19 232	0.29 81	0.31 49	0.17 38	0.25 77	0.23 118	0.36 63	0.28 79	0.27 107	0.24 62	0.18 20	0.21 83	0.40 142	0.21 56	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

qwe	0.22 62	0.18 189	0.28 73	0.31 49	0.18 68	0.29 139	0.21 73	0.38 80	0.32 124	0.35 183	0.30 120	0.20 35	0.20 71	0.43 178	0.21 56	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6

2.25w	0.22 62	0.18 189	0.31 117	0.31 49	0.18 68	0.31 178	0.18 12	0.32 39	0.31 110	0.31 147	0.37 175	0.20 35	0.22 97	0.45 195	0.24 137	0.10 14	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

4.25_new	0.22 62	0.21 324	0.32 138	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 62	0.21 324	0.32 138	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 62	0.21 324	0.32 138	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 47	0.18 189	0.28 73	0.29 12	0.17 38	0.23 46	0.34 342	0.36 63	0.28 79	0.34 173	0.26 84	0.17 6	0.22 97	0.36 109	0.23 120	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

3.25w_new	0.23 79	0.17 146	0.32 138	0.31 49	0.17 38	0.43 328	0.20 47	0.37 71	0.30 99	0.37 195	0.28 105	0.22 53	0.25 135	0.42 165	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 79	0.17 146	0.32 138	0.31 49	0.17 38	0.43 328	0.20 47	0.37 71	0.30 99	0.37 195	0.28 105	0.22 53	0.25 135	0.42 165	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.75w	0.22 62	0.17 146	0.30 96	0.31 49	0.19 98	0.43 328	0.24 137	0.35 56	0.24 40	0.31 147	0.27 92	0.17 6	0.22 97	0.37 119	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 62	0.18 189	0.29 81	0.30 24	0.18 68	0.27 105	0.23 118	0.37 71	0.28 79	0.31 147	0.26 84	0.22 53	0.26 152	0.50 246	0.24 137	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

3w_stereo	0.24 104	0.20 280	0.37 231	0.33 97	0.16 24	0.32 198	0.42 489	0.41 111	0.38 188	0.31 147	0.27 92	0.16 4	0.26 152	0.34 95	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.11 133

1w_stereo	0.24 104	0.15 68	0.29 81	0.34 127	0.18 68	0.31 178	0.41 478	0.40 100	0.43 223	0.31 147	0.38 179	0.17 6	0.24 122	0.45 195	0.23 120	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

monsterstereo	0.22 62	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.18 68	0.21 30	0.20 47	0.37 71	0.35 152	0.33 169	0.40 189	0.19 26	0.18 40	0.45 195	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.08 1

monsters	0.22 62	0.14 25	0.26 44	0.31 49	0.19 98	0.23 46	0.19 28	0.44 147	0.33 131	0.36 188	0.30 120	0.16 4	0.18 40	0.43 178	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

111111	0.21 47	0.14 25	0.27 57	0.37 227	0.22 205	0.21 30	0.19 28	0.43 139	0.27 66	0.20 21	0.20 21	0.29 129	0.14 2	0.41 154	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.12 100	0.12 193

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.19 98	0.20 23	0.18 12	0.30 23	0.21 22	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 40	0.33 85	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.20 142	0.20 23	0.19 28	0.27 16	0.19 16	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 22	0.33 85	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.38 277	0.18 12	0.30 23	0.19 16	0.24 65	0.15 5	0.26 109	0.17 22	0.32 68	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 4	0.25 30	0.31 49	0.16 24	0.24 59	0.17 3	0.25 7	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 53	0.14 2	0.32 68	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.24 59	0.17 3	0.25 7	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 70	0.15 8	0.31 58	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.34 127	0.15 5	0.27 105	0.17 3	0.28 18	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 70	0.15 8	0.32 68	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LG-G_1	0.21 47	0.13 4	0.30 96	0.34 127	0.16 24	0.52 378	0.17 3	0.34 53	0.18 9	0.21 31	0.21 32	0.26 109	0.19 56	0.37 119	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LG-G	0.21 47	0.13 4	0.30 96	0.34 127	0.16 24	0.52 378	0.17 3	0.34 53	0.18 9	0.21 31	0.21 32	0.26 109	0.19 56	0.37 119	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LGtest1	0.19 16	0.14 25	0.29 81	0.34 127	0.16 24	0.26 87	0.17 3	0.32 39	0.20 20	0.21 31	0.15 5	0.23 70	0.20 71	0.32 68	0.20 30	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.11 133

GREAT-IGEV	0.22 62	0.15 68	0.31 117	0.29 12	0.22 205	0.21 30	0.26 172	0.33 50	0.31 110	0.20 21	0.30 120	0.22 53	0.22 97	0.47 221	0.22 81	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.25 123	0.31 526	0.24 16	0.51 573	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.40 100	0.37 179	0.26 87	0.24 62	0.24 85	0.31 238	0.44 190	0.22 81	0.14 179	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.14 202	0.10 60

FoundationStereo	0.17 3	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.16 24	0.23 46	0.20 47	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 56	0.26 8	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

HUF	0.24 104	0.16 97	0.33 159	0.32 77	0.18 68	0.25 77	0.40 462	0.42 120	0.34 139	0.25 76	0.23 48	0.32 154	0.28 183	0.34 95	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.10 60

castereo++	0.26 142	0.16 97	0.26 44	0.33 97	0.19 98	0.75 524	0.20 47	0.37 71	0.47 252	0.23 52	0.23 48	0.35 187	0.28 183	0.39 133	0.19 12	0.14 179	0.09 27	0.14 165	0.09 13	0.11 36	0.10 60

MonSter	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.38 127	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 62	0.15 68	0.26 44	0.33 97	0.20 142	0.61 448	0.21 73	0.30 23	0.31 110	0.23 52	0.19 18	0.18 20	0.18 40	0.41 154	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

dual_stereo	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.31 49	0.16 24	0.16 9	0.20 47	0.29 20	0.20 20	0.23 52	0.20 21	0.22 53	0.14 2	0.52 261	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 79	0.14 25	0.26 44	0.32 77	0.19 98	0.12 1	0.17 3	0.29 20	0.29 91	0.21 31	0.15 5	0.22 53	0.22 97	0.40 142	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.15 268	0.86 680

LoS	0.29 189	0.15 68	0.30 96	0.29 12	0.18 68	0.33 209	0.29 234	0.51 193	0.72 374	0.34 173	0.52 251	0.41 245	0.28 183	0.47 221	0.28 242	0.15 257	0.11 227	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.11 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.36 289	0.15 68	0.24 16	0.34 127	0.15 5	0.77 531	0.29 234	0.80 415	0.83 452	0.56 302	0.57 273	0.43 265	0.40 342	0.57 309	0.33 302	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.09 13	0.14 202	0.09 6

XX-TBD	0.32 221	0.53 628	0.26 44	0.51 573	0.20 142	0.37 264	0.24 137	0.40 100	0.73 381	0.54 295	0.69 319	0.31 151	0.25 135	0.32 68	0.27 219	0.16 316	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.11 133

iResNet_ROB	0.52 491	0.21 324	0.53 458	0.37 227	0.21 173	0.61 448	0.29 234	1.51 660	1.32 636	0.90 531	1.02 498	0.80 485	0.62 481	0.76 490	0.43 421	0.16 316	0.12 299	0.13 108	0.09 13	0.15 268	0.18 421

CAR	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 98	0.25 77	0.18 12	0.42 120	0.27 66	0.23 52	0.25 72	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 98	0.25 77	0.18 12	0.42 120	0.27 66	0.19 19	0.25 72	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

PointNet	0.20 28	0.15 68	0.25 30	0.32 77	0.18 68	0.29 139	0.23 118	0.25 7	0.27 66	0.15 2	0.24 62	0.28 123	0.17 22	0.34 95	0.20 30	0.13 117	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.09 6

DF	0.26 142	0.15 68	0.38 244	0.35 172	0.19 98	0.26 87	0.26 172	0.42 120	0.27 66	0.29 135	0.49 225	0.50 306	0.22 97	0.48 232	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

LiteMatch*	0.20 28	0.14 25	0.31 117	0.31 49	0.23 260	0.24 59	0.21 73	0.31 31	0.30 99	0.21 31	0.19 18	0.24 85	0.19 56	0.31 58	0.20 30	0.13 117	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

aanet-new-90k	0.23 79	0.16 97	0.45 352	0.35 172	0.17 38	0.33 209	0.27 195	0.38 80	0.26 62	0.20 21	0.24 62	0.21 47	0.35 280	0.46 212	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 104	0.16 97	0.48 403	0.36 201	0.17 38	0.39 290	0.24 137	0.36 63	0.30 99	0.24 65	0.25 72	0.26 109	0.32 244	0.45 195	0.18 4	0.10 14	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-70k	0.23 79	0.16 97	0.41 291	0.35 172	0.17 38	0.38 277	0.25 150	0.36 63	0.25 56	0.23 52	0.31 134	0.24 85	0.35 280	0.43 178	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 104	0.17 146	0.51 445	0.36 201	0.16 24	0.26 87	0.29 234	0.36 63	0.29 91	0.22 46	0.29 117	0.23 70	0.37 317	0.42 165	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 79	0.17 146	0.39 266	0.34 127	0.18 68	0.38 277	0.20 47	0.36 63	0.26 62	0.24 65	0.28 105	0.25 100	0.35 280	0.25 4	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 79	0.17 146	0.30 96	0.35 172	0.16 24	0.35 238	0.25 150	0.40 100	0.30 99	0.25 76	0.24 62	0.25 100	0.36 308	0.41 154	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.36 201	0.17 38	0.26 87	0.26 172	0.33 50	0.30 99	0.27 107	0.30 120	0.23 70	0.34 274	0.42 165	0.18 4	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.15 268	0.10 60

aanet-new-32k	0.23 79	0.15 68	0.32 138	0.36 201	0.18 68	0.38 277	0.21 73	0.40 100	0.24 40	0.27 107	0.23 48	0.34 172	0.35 280	0.30 48	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 79	0.15 68	0.32 138	0.36 201	0.18 68	0.38 277	0.21 73	0.40 100	0.24 40	0.27 107	0.23 48	0.34 172	0.35 280	0.30 48	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 62	0.15 68	0.35 198	0.33 97	0.17 38	0.23 46	0.25 150	0.42 120	0.24 40	0.26 87	0.26 84	0.21 47	0.30 221	0.31 58	0.20 30	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

aanet-new-24k	0.23 79	0.16 97	0.29 81	0.35 172	0.17 38	0.39 290	0.23 118	0.35 56	0.30 99	0.30 143	0.27 92	0.25 100	0.32 244	0.30 48	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.10 60

aanet-new-22k	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.35 172	0.18 68	0.31 178	0.19 28	0.46 162	0.42 219	0.25 76	0.23 48	0.25 100	0.30 221	0.32 68	0.22 81	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 62	0.17 146	0.35 198	0.37 227	0.17 38	0.26 87	0.18 12	0.41 111	0.37 179	0.28 122	0.23 48	0.25 100	0.26 152	0.29 29	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.10 60

aanet-new-10k	0.25 123	0.18 189	0.44 339	0.38 266	0.18 68	0.45 346	0.21 73	0.44 147	0.35 152	0.27 107	0.31 134	0.25 100	0.30 221	0.28 15	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.16 326	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 123	0.19 232	0.38 244	0.38 266	0.17 38	0.18 16	0.25 150	0.52 203	0.49 264	0.28 122	0.30 120	0.21 47	0.33 262	0.33 85	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.17 366	0.11 133

aanet-new-8k	0.25 123	0.19 232	0.32 138	0.37 227	0.20 142	0.40 296	0.29 234	0.49 180	0.39 200	0.24 65	0.25 72	0.22 53	0.34 274	0.49 238	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

aanet-new	0.26 142	0.19 232	0.34 181	0.38 266	0.25 327	0.51 372	0.24 137	0.40 100	0.30 99	0.27 107	0.27 92	0.23 70	0.36 308	0.43 178	0.22 81	0.14 179	0.09 27	0.14 165	0.10 83	0.15 268	0.12 193

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 123	0.16 97	0.33 159	0.38 266	0.20 142	0.46 351	0.27 195	0.41 111	0.34 139	0.28 122	0.38 179	0.24 85	0.35 280	0.29 29	0.24 137	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 174	0.51 617	1.28 641	0.31 49	0.19 98	0.22 35	0.22 90	0.45 154	0.28 79	0.23 52	0.32 137	0.25 100	0.24 122	0.32 68	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 123	0.14 25	0.74 560	0.33 97	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.38 80	0.29 91	0.25 76	0.22 43	0.23 70	0.32 244	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 581

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 62	0.16 97	0.35 198	0.33 97	0.18 68	0.24 59	0.24 137	0.45 154	0.27 66	0.23 52	0.35 160	0.20 35	0.26 152	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 174	0.23 387	1.22 636	0.34 127	0.21 173	0.29 139	0.21 73	0.41 111	0.33 131	0.24 65	0.30 120	0.32 154	0.28 183	0.33 85	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

RT-Monster	0.32 221	0.17 146	0.30 96	0.34 127	0.26 375	0.38 277	0.20 47	0.56 225	0.76 404	0.61 322	0.64 296	0.49 300	0.28 183	0.41 154	0.30 270	0.14 179	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.13 242

LACA1	0.18 8	0.15 68	0.26 44	0.29 12	0.14 2	0.25 77	0.23 118	0.25 7	0.19 16	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 40	0.30 48	0.21 56	0.14 179	0.10 95	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 25	0.22 2	0.28 7	0.18 68	0.24 59	0.21 73	0.39 88	0.31 110	0.21 31	0.22 43	0.17 6	0.17 22	0.34 95	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.09 6

VMStereo-Base	0.28 174	0.16 97	0.27 57	0.30 24	0.17 38	0.30 158	0.27 195	0.50 190	0.65 338	0.32 162	0.47 218	0.42 256	0.24 122	0.41 154	0.27 219	0.15 257	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.14 290

WQFJA1++	0.23 79	0.15 68	0.27 57	0.30 24	0.21 173	0.31 178	0.18 12	0.36 63	0.17 8	0.25 76	0.30 120	0.29 129	0.28 183	0.40 142	0.22 81	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.42 630	0.11 133

GEAStereo	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.25 327	0.36 252	0.30 254	0.42 120	0.28 79	0.26 87	0.28 105	0.24 85	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.18 405	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.12 193

BridgeDepth	0.21 47	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.14 2	0.40 296	0.27 195	0.28 18	0.22 24	0.18 13	0.19 18	0.28 123	0.29 202	0.32 68	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.25 327	0.36 252	0.30 254	0.42 120	0.27 66	0.30 143	0.28 105	0.23 70	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.12 193

GS-Stereo							0.30 254	0.42 120	0.27 66	0.30 143	0.28 105	0.23 70	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.12 193

gasm-f	0.24 104	0.16 97	0.27 57	0.33 97	0.25 327	0.25 77	0.36 389	0.42 120	0.28 79	0.26 87	0.35 160	0.24 85	0.30 221	0.36 109	0.23 120	0.18 405	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.15 268	0.12 193

DDF-Stereo	0.26 142	0.15 68	0.30 96	0.36 201	0.29 465	0.19 19	0.20 47	0.32 39	0.31 110	0.26 87	0.26 84	0.29 129	0.29 202	0.38 127	0.24 137	0.17 370	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.70 670	0.12 193

Zero-FE251	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.20 142	0.44 337	0.19 28	0.37 71	0.25 56	0.27 107	0.29 117	0.38 210	0.24 122	0.32 68	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

zero-FE	0.25 123	0.15 68	0.30 96	0.35 172	0.29 465	0.19 19	0.20 47	0.35 56	0.31 110	0.26 87	0.27 92	0.29 129	0.29 202	0.33 85	0.24 137	0.17 370	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.64 667	0.12 193

AdaDepth	0.22 62	0.17 146	0.32 138	0.37 227	0.18 68	0.34 226	0.22 90	0.33 50	0.23 33	0.21 31	0.21 32	0.20 35	0.20 71	0.56 297	0.21 56	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.12 193

asd	0.21 47	0.18 189	0.29 81	0.32 77	0.18 68	0.27 105	0.22 90	0.35 56	0.22 24	0.31 147	0.22 43	0.19 26	0.21 83	0.44 190	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 47	0.20 280	0.29 81	0.30 24	0.17 38	0.24 59	0.26 172	0.32 39	0.28 79	0.32 162	0.28 105	0.19 26	0.17 22	0.29 29	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 47	0.20 280	0.29 81	0.30 24	0.17 38	0.24 59	0.26 172	0.32 39	0.28 79	0.32 162	0.28 105	0.19 26	0.17 22	0.29 29	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

4w-stereo	0.21 47	0.19 232	0.31 117	0.31 49	0.17 38	0.29 139	0.19 28	0.31 31	0.21 22	0.31 147	0.24 62	0.20 35	0.24 122	0.41 154	0.22 81	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 47	0.18 189	0.31 117	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.25 150	0.31 31	0.23 33	0.28 122	0.35 160	0.18 20	0.17 22	0.39 133	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 62	0.18 189	0.30 96	0.32 77	0.16 24	0.28 127	0.38 428	0.38 80	0.35 152	0.32 162	0.33 140	0.17 6	0.18 40	0.29 29	0.22 81	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.12 100	0.10 60

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 6	0.31 49	0.20 142	0.23 46	0.19 28	0.40 100	0.29 91	0.22 46	0.34 152	0.20 35	0.15 8	0.31 58	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.10 60

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 79	0.16 97	0.32 138	0.39 298	0.21 173	0.18 16	0.21 73	0.34 53	0.26 62	0.28 122	0.51 239	0.28 123	0.29 202	0.26 8	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.12 193

SGD-Stereo	0.22 62	0.15 68	0.27 57	0.31 49	0.15 5	0.29 139	0.20 47	0.37 71	0.29 91	0.24 65	0.29 117	0.21 47	0.27 167	0.36 109	0.25 169	0.16 316	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

Reg-Stereo(zero)	0.30 207	0.16 97	0.28 73	0.34 127	0.18 68	0.32 198	0.20 47	0.63 282	0.68 353	0.50 275	0.52 251	0.51 312	0.30 221	0.45 195	0.25 169	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.11 133

AIO_rvc	0.23 79	0.16 97	0.32 138	0.34 127	0.19 98	0.26 87	0.33 324	0.40 100	0.22 24	0.26 87	0.24 62	0.34 172	0.15 8	0.51 254	0.24 137	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

AIO_test	0.23 79	0.16 97	0.28 73	0.34 127	0.20 142	0.30 158	0.39 450	0.38 80	0.25 56	0.25 76	0.28 105	0.32 154	0.22 97	0.38 127	0.25 169	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

IGEV-RUCA	0.25 123	0.16 97	0.34 181	0.39 298	0.27 410	0.33 209	0.20 47	0.38 80	0.36 162	0.26 87	0.31 134	0.25 100	0.21 83	0.48 232	0.24 137	0.20 465	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.17 366	0.15 324

castereo	0.28 174	0.16 97	0.32 138	0.35 172	0.21 173	0.40 296	0.42 489	0.50 190	0.66 342	0.26 87	0.41 192	0.37 201	0.36 308	0.33 85	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

GIP-stereo	0.24 104	0.18 189	0.30 96	0.37 227	0.24 294	0.26 87	0.20 47	0.46 162	0.36 162	0.24 65	0.39 184	0.35 187	0.20 71	0.31 58	0.21 56	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

IGEV-Stereo++	0.21 47	0.15 68	0.27 57	0.37 227	0.19 98	0.22 35	0.18 12	0.42 120	0.35 152	0.22 46	0.28 105	0.24 85	0.18 40	0.27 13	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 123	0.14 25	0.74 560	0.33 97	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.38 80	0.29 91	0.25 76	0.22 43	0.23 70	0.32 244	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 581

MoCha-V2	0.25 123	0.15 68	0.29 81	0.40 342	0.18 68	0.27 105	0.26 172	0.49 180	0.27 66	0.36 188	0.27 92	0.33 168	0.35 280	0.49 238	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.11 133

IGEV++	0.24 104	0.17 146	0.31 117	0.38 266	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.50 190	0.23 33	0.28 122	0.35 160	0.30 143	0.22 97	0.31 58	0.28 242	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.13 242

MSKI-zero shot	0.32 221	0.17 146	0.34 181	0.39 298	0.21 173	0.32 198	0.22 90	0.61 268	0.43 223	0.52 287	0.64 296	0.61 376	0.20 71	0.74 480	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.12 100	0.12 193

Any-RAFT	0.35 271	0.16 97	0.30 96	0.34 127	0.21 173	0.52 378	0.22 90	0.88 448	0.73 381	0.53 290	0.73 331	0.64 391	0.28 183	0.46 212	0.24 137	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.12 193

anonymousdsp2	0.35 271	0.20 280	0.43 327	0.37 227	0.24 294	0.48 360	0.31 282	0.86 436	0.65 338	0.55 299	0.50 229	0.50 306	0.34 274	0.56 297	0.31 279	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.16 326	0.14 290

TANstereo	0.30 207	0.15 68	0.31 117	0.30 24	0.17 38	0.55 399	0.23 118	0.44 147	0.55 293	0.59 310	0.68 315	0.37 201	0.26 152	0.35 105	0.27 219	0.15 257	0.16 476	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.14 290

pmcnn	1.23 655	0.29 512	0.96 602	0.40 342	0.23 260	0.95 580	0.69 620	1.16 574	1.28 631	1.67 663	2.33 663	11.15 719	0.86 592	0.93 571	0.88 590	0.15 257	0.12 299	0.12 50	0.10 83	0.15 268	0.15 324

HLF11	0.34 252	0.17 146	0.42 312	0.30 24	0.23 260	0.36 252	0.22 90	0.69 338	0.48 260	0.49 271	0.66 306	0.43 265	0.37 317	0.70 454	0.45 448	0.15 257	0.12 299	0.13 108	0.11 148	0.15 268	0.17 401

TestStereo_HL2	0.33 240	0.18 189	0.33 159	0.31 49	0.22 205	0.32 198	0.25 150	0.58 241	0.61 310	0.54 295	0.68 315	0.41 245	0.36 308	0.57 309	0.36 355	0.16 316	0.11 227	0.13 108	0.11 148	0.15 268	0.16 374

quiztm	0.29 189	0.19 232	0.35 198	0.40 342	0.23 260	0.27 105	0.33 324	0.63 282	0.39 200	0.45 252	0.60 281	0.39 219	0.18 40	0.40 142	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.14 202	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 79	0.17 146	0.40 280	0.36 201	0.17 38	0.33 209	0.22 90	0.35 56	0.27 66	0.27 107	0.23 48	0.29 129	0.34 274	0.31 58	0.22 81	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 326	0.12 193

aanet-new-12k	0.24 104	0.19 232	0.39 266	0.41 379	0.17 38	0.33 209	0.22 90	0.41 111	0.37 179	0.27 107	0.23 48	0.22 53	0.35 280	0.29 29	0.24 137	0.12 61	0.08 2	0.14 165	0.11 148	0.16 326	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 123	0.14 25	0.30 96	0.34 127	0.21 173	0.44 337	0.25 150	0.44 147	0.35 152	0.27 107	0.35 160	0.37 201	0.35 280	0.28 15	0.26 199	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 104	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.40 296	0.26 172	0.48 175	0.25 56	0.31 147	0.33 140	0.40 233	0.30 221	0.35 105	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1	0.26 142	0.14 25	0.25 30	0.33 97	0.21 173	0.39 290	0.26 172	0.60 260	0.38 188	0.35 183	0.38 179	0.44 276	0.29 202	0.32 68	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

Selective-IGEV-i32	0.24 104	0.18 189	0.35 198	0.35 172	0.19 98	0.27 105	0.25 150	0.55 221	0.23 33	0.27 107	0.25 72	0.34 172	0.19 56	0.58 332	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.10 60

DLNR-FE	20.05 726	36.38 734	38.08 731	170.06 748	60.08 741	0.23 46	0.20 47	14.13 723	0.36 162	0.44 248	0.66 306	0.43 265	0.21 83	0.63 388	0.28 242	5.38 720	0.10 95	0.15 217	0.11 148	73.09 746	0.11 133

DA	0.29 189	0.17 146	0.31 117	0.40 342	0.20 142	0.74 518	0.33 324	0.47 166	0.44 231	0.34 173	0.39 184	0.39 219	0.32 244	0.32 68	0.24 137	0.15 257	0.11 227	0.16 256	0.11 148	0.15 268	0.10 60

GGEV	0.29 189	0.17 146	0.31 117	0.40 342	0.20 142	0.74 518	0.33 324	0.47 166	0.44 231	0.34 173	0.39 184	0.39 219	0.32 244	0.32 68	0.24 137	0.15 257	0.11 227	0.16 256	0.11 148	0.15 268	0.10 60

GASTEREO	0.25 123	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.20 142	0.22 35	0.30 254	0.43 139	0.31 110	0.37 195	0.33 140	0.22 53	0.35 280	0.41 154	0.23 120	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.11 133

MSCF	0.25 123	0.16 97	0.33 159	0.39 298	0.20 142	0.20 23	0.31 282	0.43 139	0.31 110	0.36 188	0.33 140	0.23 70	0.35 280	0.36 109	0.23 120	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.13 150	0.11 133

DilatedVolume-Stereo	0.30 207	0.15 68	0.34 181	0.33 97	0.20 142	0.53 386	0.25 150	0.56 225	0.43 223	0.56 302	0.50 229	0.35 187	0.29 202	0.49 238	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

xyz-stereo	4.23 706	0.17 146	61.76 745	0.34 127	0.16 24	12.16 716	0.37 406	0.58 241	0.68 353	1.01 583	3.36 691	0.77 472	0.82 582	1.21 622	0.40 399	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.11 148	0.13 150	0.10 60

HART	0.29 189	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.21 173	0.32 198	0.26 172	0.62 273	0.31 110	0.33 169	0.65 299	0.41 245	0.22 97	0.55 284	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.11 148	0.15 268	0.11 133

SCV_C0	0.26 142	0.18 189	0.34 181	0.35 172	0.24 294	0.23 46	0.28 225	0.51 193	0.36 162	0.31 147	0.36 170	0.37 201	0.20 71	0.57 309	0.22 81	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 326	0.12 193

SCV	0.26 142	0.19 232	0.33 159	0.35 172	0.21 173	0.27 105	0.34 342	0.56 225	0.28 79	0.24 65	0.28 105	0.37 201	0.23 111	0.49 238	0.22 81	0.18 405	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.15 268	0.11 133

WCG-NET	0.28 174	0.15 68	0.33 159	0.33 97	0.19 98	0.33 209	0.27 195	0.39 88	0.80 434	0.46 259	0.49 225	0.39 219	0.25 135	0.40 142	0.25 169	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.10 60

Occ-G	0.26 142	0.14 25	0.28 73	0.34 127	0.20 142	0.27 105	0.34 342	0.41 111	0.31 110	0.29 135	0.43 201	0.49 300	0.25 135	0.47 221	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.12 193

AIO-Stereo	0.25 123	0.18 189	0.34 181	0.37 227	0.18 68	0.28 127	0.30 254	0.48 175	0.27 66	0.29 135	0.30 120	0.32 154	0.17 22	0.52 261	0.23 120	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.10 60

WCG-NET（raft）	0.31 215	0.15 68	0.36 213	0.32 77	0.19 98	0.35 238	0.27 195	0.51 193	0.78 423	0.45 252	0.55 268	0.48 294	0.27 167	0.54 277	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.12 100	0.11 133

RSM	0.25 123	0.18 189	0.33 159	0.36 201	0.20 142	0.27 105	0.34 342	0.51 193	0.27 66	0.26 87	0.23 48	0.39 219	0.21 83	0.56 297	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.14 202	0.10 60

RAFT-Stereo-weight	0.32 221	0.18 189	0.33 159	0.39 298	0.22 205	0.26 87	0.29 234	0.67 319	0.80 434	0.53 290	0.51 239	0.58 349	0.20 71	0.47 221	0.27 219	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.11 133

DLNR_Zeroshot_test	20.09 727	36.28 733	38.04 730	169.85 747	61.80 742	0.23 46	0.20 47	13.88 722	0.37 179	0.44 248	0.66 306	0.43 265	0.21 83	0.62 375	0.28 242	5.46 721	0.10 95	0.15 217	0.11 148	72.60 745	0.11 133

GCAP-Stereo	0.28 174	0.19 232	0.40 280	0.38 266	0.19 98	0.38 277	0.23 118	0.57 233	0.41 208	0.45 252	0.49 225	0.39 219	0.27 167	0.33 85	0.23 120	0.14 179	0.12 299	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.11 133

RAFT-Test	0.34 252	0.18 189	0.37 231	0.38 266	0.23 260	0.50 367	0.23 118	0.69 338	0.40 204	0.60 314	0.85 412	0.61 376	0.28 183	0.46 212	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

Selective-IGEV	0.24 104	0.18 189	0.35 198	0.35 172	0.19 98	0.27 105	0.25 150	0.55 221	0.23 33	0.27 107	0.25 72	0.34 172	0.19 56	0.58 332	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.10 60

knoymous	0.36 289	0.20 280	0.31 117	0.31 49	0.22 205	0.36 252	0.29 234	0.61 268	0.64 333	0.67 374	0.70 323	0.60 370	0.40 342	0.58 332	0.34 318	0.17 370	0.11 227	0.20 433	0.11 148	0.17 366	0.18 421

RCA-Stereo	0.35 271	0.17 146	0.34 181	0.38 266	0.22 205	0.31 178	0.34 342	0.68 329	1.24 619	0.45 252	0.65 299	0.47 289	0.43 358	0.38 127	0.27 219	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.11 133

DCANet-4	0.36 289	0.20 280	0.48 403	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.66 309	0.92 513	0.69 388	0.78 364	0.40 233	0.47 387	0.45 195	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

fff	0.37 306	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 338	1.06 580	0.69 388	0.78 364	0.42 256	0.63 487	0.46 212	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

ADStereo(finetuned)	0.37 306	0.16 97	0.49 416	0.34 127	0.19 98	0.30 158	0.30 254	0.68 329	0.91 508	0.70 394	0.77 352	0.43 265	0.69 525	0.45 195	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

CroCo-Stereo	0.26 142	0.22 365	0.36 213	0.48 528	0.22 205	0.20 23	0.29 234	0.51 193	0.44 231	0.28 122	0.23 48	0.42 256	0.26 152	0.29 29	0.26 199	0.15 257	0.13 372	0.13 108	0.11 148	0.16 326	0.12 193
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
DCANet	0.36 289	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.30 158	0.30 254	0.68 329	0.91 508	0.70 394	0.77 352	0.43 265	0.57 447	0.45 195	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

csc	0.37 306	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 338	1.06 580	0.69 388	0.78 364	0.42 256	0.63 487	0.46 212	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

cscssc	0.37 306	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 338	1.06 580	0.69 388	0.78 364	0.42 256	0.63 487	0.46 212	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

iResNetv2_ROB	0.52 491	0.27 486	0.69 537	0.38 266	0.25 327	0.62 456	0.35 367	1.17 579	1.01 556	0.99 573	1.06 520	0.88 511	0.67 515	0.66 419	0.39 391	0.19 439	0.13 372	0.15 217	0.11 148	0.18 395	0.16 374

MLCV	0.47 427	0.24 425	0.61 492	0.37 227	0.17 38	0.61 448	0.33 324	0.80 415	0.87 479	0.94 551	1.13 543	0.72 440	0.43 358	0.89 553	0.51 485	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 202	0.12 193

ManiGeoR	0.33 240	0.17 146	0.43 327	0.31 49	0.22 205	0.40 296	0.27 195	0.73 380	0.49 264	0.40 229	0.63 290	0.40 233	0.32 244	0.62 375	0.41 405	0.16 316	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.16 374

HLf10	0.33 240	0.17 146	0.43 327	0.31 49	0.22 205	0.40 296	0.27 195	0.73 380	0.49 264	0.40 229	0.63 290	0.40 233	0.32 244	0.62 375	0.41 405	0.16 316	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.16 374

HLf8	0.33 240	0.17 146	0.39 266	0.30 24	0.22 205	0.43 328	0.27 195	0.71 363	0.67 347	0.44 248	0.60 281	0.36 197	0.30 221	0.58 332	0.35 337	0.18 405	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.17 366	0.18 421

GGDA	0.32 221	0.18 189	0.32 138	0.31 49	0.21 173	0.31 178	0.26 172	0.59 248	0.66 342	0.50 275	0.68 315	0.40 233	0.36 308	0.55 284	0.35 337	0.15 257	0.11 227	0.13 108	0.12 188	0.15 268	0.15 324

DNS	0.26 142	0.17 146	0.36 213	0.37 227	0.22 205	0.33 209	0.23 118	0.47 166	0.30 99	0.34 173	0.34 152	0.45 278	0.24 122	0.28 15	0.21 56	0.19 439	0.11 227	0.13 108	0.12 188	0.16 326	0.16 374

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.32 312	0.47 166	0.48 260	0.38 207	0.51 239	0.24 85	0.18 40	0.29 29	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.34 127	0.21 173	0.33 209	0.31 282	0.45 154	0.45 240	0.40 229	0.54 258	0.24 85	0.18 40	0.36 109	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.22 205	0.34 226	0.31 282	0.48 175	0.50 270	0.39 220	0.54 258	0.23 70	0.19 56	0.29 29	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

gcap_with_dpt	0.26 142	0.16 97	0.32 138	0.34 127	0.21 173	0.35 238	0.36 389	0.44 147	0.41 208	0.38 207	0.54 258	0.22 53	0.21 83	0.28 15	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

water-stereo	0.28 174	0.14 25	0.29 81	0.35 172	0.19 98	0.36 252	0.23 118	0.62 273	0.38 188	0.39 220	0.62 289	0.41 245	0.35 280	0.28 15	0.27 219	0.14 179	0.13 372	0.13 108	0.12 188	0.12 100	0.10 60

depthmonostereo	0.29 189	0.14 25	0.31 117	0.35 172	0.17 38	0.46 351	0.27 195	0.69 338	0.57 303	0.35 183	0.42 195	0.31 151	0.35 280	0.35 105	0.27 219	0.14 179	0.12 299	0.13 108	0.12 188	0.11 36	0.10 60

G2L-ROB	0.47 427	0.19 232	0.42 312	0.35 172	0.22 205	0.57 420	0.42 489	1.14 562	0.71 372	0.84 490	0.75 342	1.09 579	0.53 420	0.74 480	0.53 495	0.17 370	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.17 366	0.19 456

G2L-Stereo_test	0.48 440	0.20 280	0.40 280	0.34 127	0.23 260	0.57 420	0.58 583	1.10 539	0.77 413	0.86 501	0.94 450	0.95 534	0.54 432	0.68 441	0.60 517	0.16 316	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.15 324

MM-Stereo_test2	0.30 207	0.18 189	0.39 266	0.40 342	0.24 294	0.42 323	0.42 489	0.63 282	0.41 208	0.37 195	0.35 160	0.32 154	0.26 152	0.53 270	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.12 188	0.15 268	0.10 60

fffft	0.25 123	0.17 146	0.37 231	0.36 201	0.22 205	0.28 127	0.36 389	0.42 120	0.24 40	0.36 188	0.23 48	0.27 117	0.22 97	0.52 261	0.27 219	0.12 61	0.09 27	0.16 256	0.12 188	0.12 100	0.12 193
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 142	0.19 232	0.35 198	0.35 172	0.22 205	0.36 252	0.32 312	0.39 88	0.34 139	0.37 195	0.30 120	0.33 168	0.24 122	0.53 270	0.24 137	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.12 188	0.12 100	0.11 133

999	0.27 166	0.16 97	0.35 198	0.36 201	0.24 294	0.31 178	0.27 195	0.49 180	0.38 188	0.26 87	0.30 120	0.39 219	0.23 111	0.63 388	0.25 169	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.14 290

mms	0.26 142	0.21 324	0.33 159	0.37 227	0.25 327	0.30 158	0.33 324	0.40 100	0.32 124	0.28 122	0.34 152	0.34 172	0.20 71	0.45 195	0.26 199	0.12 61	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.11 133

ours_stereo	0.26 142	0.21 324	0.33 159	0.38 266	0.23 260	0.30 158	0.33 324	0.42 120	0.38 188	0.26 87	0.34 152	0.35 187	0.23 111	0.47 221	0.27 219	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.10 60

UGAM-zero	0.46 412	0.19 232	0.62 495	0.37 227	0.23 260	0.34 226	0.21 73	1.15 566	0.39 200	0.66 369	0.61 286	1.70 655	0.91 602	0.75 486	0.25 169	0.14 179	0.11 227	0.15 217	0.12 188	0.13 150	0.13 242

GCAP-BAT	0.28 174	0.15 68	0.42 312	0.33 97	0.21 173	0.25 77	0.25 150	0.45 154	0.54 286	0.34 173	0.42 195	0.43 265	0.27 167	0.48 232	0.24 137	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.11 36	0.12 193

RSM++	0.25 123	0.18 189	0.34 181	0.36 201	0.20 142	0.28 127	0.30 254	0.51 193	0.32 124	0.25 76	0.22 43	0.37 201	0.21 83	0.50 246	0.24 137	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.10 60

gcap-zeroshot	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.31 282	0.47 166	0.46 245	0.38 207	0.50 229	0.24 85	0.18 40	0.28 15	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

test_for_model	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.32 312	0.47 166	0.48 260	0.38 207	0.51 239	0.24 85	0.18 40	0.29 29	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.11 133

qqq1	0.49 459	0.23 387	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.34 318	0.19 439	0.15 444	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.14 290

fff1	0.49 459	0.23 387	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.34 318	0.19 439	0.15 444	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.14 290

ff7	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

IGEVStereo-DCA	0.29 189	0.22 365	0.38 244	0.35 172	0.27 410	0.37 264	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.30 120	0.35 187	0.27 167	0.51 254	0.22 81	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.12 188	0.13 150	0.15 324

ffff	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

11t	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

UniTT-Stereo	0.27 166	0.17 146	0.37 231	0.40 342	0.27 410	0.30 158	0.28 225	0.39 88	0.31 110	0.29 135	0.46 212	0.27 117	0.25 135	0.47 221	0.34 318	0.17 370	0.13 372	0.13 108	0.12 188	0.14 202	0.12 193

testlalala	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.31 282	0.47 166	0.46 245	0.38 207	0.50 229	0.24 85	0.18 40	0.28 15	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot	0.28 174	0.15 68	0.42 312	0.33 97	0.21 173	0.25 77	0.25 150	0.45 154	0.54 286	0.34 173	0.42 195	0.43 265	0.27 167	0.48 232	0.24 137	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.11 36	0.12 193

AEACV	0.27 166	0.17 146	0.31 117	0.34 127	0.45 614	0.26 87	0.28 225	0.37 71	0.32 124	0.30 143	0.46 212	0.31 151	0.37 317	0.36 109	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.12 188	0.13 150	0.11 133

anonymousdsp	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.37 227	0.25 327	0.30 158	0.35 367	0.63 282	0.35 152	0.39 220	0.33 140	0.33 168	0.28 183	0.59 350	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

Selective-RAFT	0.35 271	0.23 387	0.51 445	0.44 466	0.21 173	0.64 476	0.27 195	0.59 248	0.63 325	0.40 229	0.38 179	0.55 331	0.40 342	0.57 309	0.35 337	0.13 117	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.16 326	0.13 242

MC-Stereo	0.28 174	0.17 146	0.32 138	0.38 266	0.20 142	0.26 87	0.26 172	0.49 180	0.37 179	0.37 195	0.61 286	0.41 245	0.31 238	0.55 284	0.25 169	0.13 117	0.09 27	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.11 133

ccc-4	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

IGEV-Stereo	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.37 227	0.25 327	0.30 158	0.35 367	0.63 282	0.35 152	0.39 220	0.33 140	0.33 168	0.28 183	0.59 350	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
raftrobust	0.34 252	0.19 232	0.36 213	0.41 379	0.27 410	0.30 158	0.25 150	0.71 363	0.63 325	0.58 308	0.55 268	0.45 278	0.46 381	0.51 254	0.29 263	0.16 316	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.13 242

111	0.40 351	0.17 146	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.52 378	0.28 225	0.74 384	1.16 604	0.50 275	0.91 442	0.63 385	0.48 392	0.61 365	0.35 337	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.13 150	0.13 242

test_xeample3	0.29 189	0.21 324	0.41 291	0.35 172	0.26 375	0.35 238	0.32 312	0.56 225	0.36 162	0.43 245	0.32 137	0.34 172	0.28 183	0.54 277	0.23 120	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.13 242

CFNet-RSSM	0.34 252	0.17 146	0.45 352	0.39 298	0.22 205	0.35 238	0.23 118	0.73 380	0.84 457	0.65 356	0.54 258	0.57 340	0.28 183	0.46 212	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.13 150	0.11 133

Gwc-CoAtRS	0.34 252	0.17 146	0.44 339	0.39 298	0.23 260	0.34 226	0.22 90	0.70 354	0.75 395	0.60 314	0.59 279	0.58 349	0.29 202	0.45 195	0.26 199	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.12 193

R-Stereo Train	0.39 339	0.18 189	0.42 312	0.42 425	0.26 375	0.40 296	0.32 312	0.72 369	0.34 139	0.89 523	1.28 584	0.57 340	0.35 280	0.42 165	0.32 288	0.15 257	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.13 242

RAFT-Stereo	0.39 339	0.18 189	0.42 312	0.42 425	0.26 375	0.40 296	0.32 312	0.72 369	0.34 139	0.89 523	1.28 584	0.57 340	0.35 280	0.42 165	0.32 288	0.15 257	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.13 242
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 459	0.29 512	0.79 578	0.42 425	0.21 173	0.61 448	0.40 462	0.82 421	0.99 545	0.87 509	1.12 536	0.69 422	0.53 420	0.78 503	0.51 485	0.15 257	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.17 366	0.15 324

Anonymus	0.24 104	0.14 25	0.29 81	0.37 227	0.23 260	0.30 158	0.22 90	0.39 88	0.32 124	0.23 52	0.20 21	0.38 210	0.26 152	0.45 195	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.13 235	0.12 100	0.13 242

TestStereo_HLe17	0.34 252	0.17 146	0.46 369	0.32 77	0.21 173	0.42 323	0.31 282	0.70 354	0.66 342	0.46 259	0.68 315	0.36 197	0.30 221	0.61 365	0.36 355	0.16 316	0.10 95	0.14 165	0.13 235	0.15 268	0.15 324

TestStereo_HL3	0.37 306	0.19 232	0.49 416	0.34 127	0.24 294	0.51 372	0.39 450	0.60 260	0.43 223	0.61 322	0.83 396	0.56 334	0.46 381	0.55 284	0.28 242	0.15 257	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.14 202	0.17 401

TestStereo-Hl	0.34 252	0.20 280	0.32 138	0.32 77	0.22 205	0.32 198	0.27 195	0.64 296	0.59 306	0.50 275	0.67 312	0.46 286	0.45 374	0.60 356	0.34 318	0.14 179	0.11 227	0.13 108	0.13 235	0.15 268	0.15 324

DN	0.30 207	0.17 146	0.33 159	0.37 227	0.26 375	0.35 238	0.27 195	0.54 218	0.55 293	0.32 162	0.42 195	0.50 306	0.23 111	0.39 133	0.22 81	0.21 482	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.17 366	0.18 421

IGEV_i1	0.43 382	0.22 365	0.50 430	0.39 298	0.22 205	0.64 476	0.40 462	0.96 480	0.61 310	0.68 380	0.69 319	0.75 459	0.45 374	0.72 466	0.41 405	0.15 257	0.13 372	0.16 256	0.13 235	0.17 366	0.16 374

RT-IGEV	0.52 491	0.19 232	0.59 484	0.40 342	0.25 327	0.79 538	0.62 596	1.15 566	0.74 390	0.89 523	0.99 483	1.18 600	0.61 474	0.65 410	0.31 279	0.19 439	0.13 372	0.17 303	0.13 235	0.15 268	0.20 481

LiteMatch	0.24 104	0.17 146	0.24 16	0.37 227	0.20 142	0.27 105	0.27 195	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.40 342	0.29 29	0.43 421	0.16 316	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.14 290

Lsterematch	0.38 322	0.17 146	0.38 244	0.37 227	0.20 142	0.42 323	0.27 195	0.57 233	0.71 372	0.66 369	1.02 498	0.49 300	0.40 342	0.57 309	0.43 421	0.16 316	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.14 290

Selective-IGEV-i1	0.44 390	0.20 280	0.53 458	0.41 379	0.22 205	0.62 456	0.50 540	1.01 504	0.88 483	0.63 335	0.81 384	0.79 476	0.38 323	0.54 277	0.38 383	0.16 316	0.13 372	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.15 324

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 77	0.20 142	0.16 9	0.22 90	0.20 1	0.22 24	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 81	0.10 14	0.09 27	0.14 165	0.13 235	0.10 8	0.10 60

WQFJX	0.32 221	0.18 189	0.33 159	0.39 298	0.27 410	0.60 445	0.30 254	0.53 215	0.47 252	0.39 220	0.38 179	0.34 172	0.33 262	0.61 365	0.40 399	0.14 179	0.17 496	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.14 290

S2M2_XL	0.19 16	0.18 189	0.27 57	0.27 2	0.20 142	0.15 4	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 84	0.17 6	0.17 22	0.24 3	0.21 56	0.17 370	0.16 476	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.36 289	0.19 232	0.38 244	0.32 77	0.19 98	0.82 556	0.29 234	0.52 203	0.32 124	0.51 280	0.78 364	0.43 265	0.45 374	0.69 447	0.44 439	0.13 117	0.12 299	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.13 242

xyz-stereo-finetune	0.33 240	0.18 189	0.36 213	0.33 97	0.18 68	0.57 420	0.31 282	0.58 241	0.69 360	0.45 252	0.54 258	0.38 210	0.33 262	0.56 297	0.36 355	0.12 61	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.12 193

MM-Stereo_test3	0.34 252	0.19 232	0.31 117	0.41 379	0.25 327	0.35 238	0.44 506	0.72 369	0.92 513	0.46 259	0.52 251	0.41 245	0.29 202	0.44 190	0.28 242	0.16 316	0.15 444	0.17 303	0.13 235	0.14 202	0.13 242

tt45	0.27 166	0.17 146	0.34 181	0.35 172	0.23 260	0.38 277	0.28 225	0.46 162	0.28 79	0.40 229	0.27 92	0.38 210	0.25 135	0.57 309	0.26 199	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.12 100	0.14 290

fffy	0.28 174	0.21 324	0.34 181	0.37 227	0.23 260	0.33 209	0.29 234	0.51 193	0.41 208	0.32 162	0.37 175	0.39 219	0.27 167	0.50 246	0.27 219	0.12 61	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.11 133

RAStereo	0.24 104	0.17 146	0.29 81	0.40 342	0.21 173	0.23 46	0.26 172	0.42 120	0.45 240	0.23 52	0.34 152	0.30 143	0.19 56	0.34 95	0.25 169	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.11 133

U	0.45 401	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.71 666	3.55 700	0.20 47	0.41 111	0.38 188	0.26 87	0.23 48	0.24 85	0.22 97	0.26 8	0.22 81	0.15 257	0.09 27	0.88 678	0.13 235	0.13 150	0.11 133

MGS-Stereo	0.28 174	0.19 232	0.40 280	0.36 201	0.23 260	0.37 264	0.30 254	0.39 88	0.44 231	0.31 147	0.51 239	0.40 233	0.24 122	0.43 178	0.26 199	0.15 257	0.12 299	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.13 242

ACVNet-DCA	0.35 271	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.85 432	0.54 286	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 396	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.18 395	0.17 401

1test111	0.36 289	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.85 432	0.54 286	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 396	0.55 284	0.45 448	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.18 395	0.17 401

cc1	0.37 306	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.67 319	1.06 580	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 396	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.16 326	0.15 324

11t1	0.36 289	0.21 324	0.42 312	0.35 172	0.22 205	0.62 456	0.29 234	0.69 338	0.43 223	0.60 314	0.53 255	0.53 322	0.48 392	0.56 297	0.40 399	0.18 405	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.17 366	0.17 401

rrr	0.29 189	0.22 365	0.41 291	0.35 172	0.27 410	0.37 264	0.32 312	0.52 203	0.42 219	0.38 207	0.30 120	0.35 187	0.27 167	0.51 254	0.22 81	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.14 290

tt1	0.36 289	0.24 425	0.32 138	0.41 379	0.22 205	0.54 393	0.38 428	0.68 329	1.04 570	0.41 236	0.46 212	0.35 187	0.45 374	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.16 326	0.16 374

MaDis-Stereo	0.26 142	0.18 189	0.36 213	0.36 201	0.26 375	0.27 105	0.27 195	0.43 139	0.35 152	0.27 107	0.26 84	0.41 245	0.28 183	0.40 142	0.28 242	0.16 316	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.12 193

riskmin	0.38 322	0.20 280	0.39 266	0.32 77	0.23 260	0.53 386	0.30 254	0.63 282	0.80 434	0.49 271	0.56 271	0.73 451	0.58 457	0.55 284	0.36 355	0.17 370	0.11 227	0.19 400	0.13 235	0.19 431	0.20 481

ProNet	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.35 172	0.24 294	0.32 198	0.43 497	0.57 233	0.37 179	0.33 169	0.30 120	0.32 154	0.28 183	0.57 309	0.26 199	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.13 242

CroCo-Stereo Lap2	0.28 174	0.24 425	0.39 266	0.50 557	0.29 465	0.20 23	0.31 282	0.49 180	0.38 188	0.24 65	0.27 92	0.46 286	0.31 238	0.39 133	0.30 270	0.14 179	0.15 444	0.16 256	0.13 235	0.16 326	0.15 324

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 553	0.28 500	0.99 606	0.40 342	0.30 484	1.03 597	0.56 579	1.10 539	0.99 545	0.97 565	1.22 570	1.06 568	0.69 525	1.07 598	0.95 609	0.19 439	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.22 498	0.21 501

iRaft-Stereo_20w	0.39 339	0.19 232	0.57 479	0.37 227	0.27 410	0.31 178	0.24 137	1.44 651	0.29 91	0.69 388	0.53 255	0.60 370	0.42 352	0.83 526	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.15 268	0.13 242

IPLG	0.39 339	0.20 280	0.59 484	0.40 342	0.24 294	0.54 393	0.27 195	0.75 391	0.63 325	0.84 490	0.81 384	0.32 154	0.32 244	0.60 356	0.45 448	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.12 193

MIPNet	0.37 306	0.21 324	0.59 484	0.39 298	0.25 327	0.50 367	0.28 225	0.77 401	0.70 361	0.65 356	0.60 281	0.40 233	0.49 396	0.44 190	0.37 374	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.13 242

test-3	0.34 252	0.16 97	0.43 327	0.39 298	0.21 173	0.43 328	0.22 90	0.63 282	0.78 423	0.71 401	0.45 207	0.64 391	0.27 167	0.43 178	0.31 279	0.12 61	0.09 27	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.10 60

test_1	0.34 252	0.16 97	0.43 327	0.39 298	0.21 173	0.43 328	0.23 118	0.63 282	0.78 423	0.68 380	0.45 207	0.64 391	0.27 167	0.43 178	0.31 279	0.12 61	0.09 27	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.10 60

GANet-ADL	0.42 372	0.25 451	0.45 352	0.43 446	0.29 465	0.54 393	0.35 367	0.89 450	0.86 470	0.63 335	0.72 326	0.68 417	0.42 352	0.52 261	0.41 405	0.21 482	0.14 412	0.15 217	0.13 235	0.18 395	0.19 456

cross-raft	0.34 252	0.20 280	0.37 231	0.44 466	0.23 260	0.32 198	0.35 367	0.74 384	0.40 204	0.60 314	0.77 352	0.57 340	0.27 167	0.43 178	0.28 242	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.11 133

RALCasStereoNet	0.36 289	0.21 324	0.37 231	0.42 425	0.26 375	0.35 238	0.38 428	0.63 282	0.64 333	0.50 275	0.72 326	0.51 312	0.29 202	0.59 350	0.36 355	0.16 316	0.14 412	0.15 217	0.13 235	0.17 366	0.16 374

EAI-Stereo	0.34 252	0.19 232	0.44 339	0.39 298	0.21 173	0.31 178	0.30 254	1.15 566	0.30 99	0.49 271	0.75 342	0.36 197	0.28 183	0.62 375	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.13 150	0.12 193

AANet_RVC	0.57 531	0.32 530	0.54 464	0.45 491	0.27 410	0.57 420	0.48 529	1.00 494	1.28 631	0.86 501	1.33 595	0.87 506	0.58 457	1.07 598	0.75 559	0.18 405	0.12 299	0.15 217	0.13 235	0.18 395	0.18 421

HITNet	0.41 364	0.26 468	0.45 352	0.33 97	0.17 38	0.63 468	0.30 254	0.93 464	0.64 333	0.71 401	0.82 390	0.64 391	0.52 415	0.59 350	0.43 421	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.19 431	0.12 193
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
LGCAT	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.29 12	0.19 98	0.14 2	0.19 28	0.24 6	0.18 9	0.26 87	0.20 21	0.20 35	0.19 56	0.32 68	0.21 56	0.23 526	0.18 520	0.11 4	0.14 278	0.10 8	0.19 456

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.21 1	0.32 77	0.23 260	0.16 9	0.19 28	0.20 1	0.22 24	0.24 65	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 105	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 217	0.14 278	0.10 8	0.10 60

WQFJA1	0.32 221	0.19 232	0.34 181	0.39 298	0.26 375	0.62 456	0.30 254	0.56 225	0.47 252	0.37 195	0.39 184	0.38 210	0.33 262	0.50 246	0.42 413	0.14 179	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 242

WQFJX1	0.33 240	0.19 232	0.34 181	0.41 379	0.28 435	0.53 386	0.33 324	0.51 193	0.50 270	0.39 220	0.36 170	0.34 172	0.31 238	0.69 447	0.39 391	0.15 257	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.16 326	0.14 290

NLMM1	0.33 240	0.21 324	0.36 213	0.41 379	0.25 327	0.55 399	0.33 324	0.55 221	0.63 325	0.42 241	0.44 203	0.30 143	0.25 135	0.63 388	0.38 383	0.16 316	0.18 520	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.13 242

NLMM	0.32 221	0.19 232	0.34 181	0.39 298	0.26 375	0.62 456	0.30 254	0.56 225	0.47 252	0.37 195	0.39 184	0.38 210	0.33 262	0.49 238	0.42 413	0.14 179	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 242

IGEV-FE	0.34 252	0.18 189	0.67 526	0.39 298	0.28 435	0.30 158	0.25 150	0.74 384	0.31 110	0.62 326	0.57 273	0.54 326	0.25 135	0.53 270	0.27 219	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

z-ln-s-r	0.66 558	0.36 554	1.30 645	0.39 298	0.26 375	0.57 420	0.63 598	0.80 415	1.03 564	0.80 449	1.43 614	0.91 522	0.76 559	1.08 601	1.87 670	0.16 316	0.12 299	0.17 303	0.14 278	0.20 450	0.16 374

MM-Stereo_test1	0.33 240	0.19 232	0.36 213	0.41 379	0.23 260	0.36 252	0.45 509	0.58 241	0.54 286	0.60 314	0.50 229	0.38 210	0.37 317	0.60 356	0.26 199	0.15 257	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.12 193

PAM	0.46 412	0.19 232	0.70 541	0.40 342	0.26 375	0.75 524	0.33 324	0.85 432	0.34 139	0.70 394	0.46 212	1.83 658	0.63 487	0.61 365	0.26 199	0.15 257	0.10 95	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 242

model_zeroshot	0.33 240	0.18 189	0.48 403	0.39 298	0.28 435	0.45 346	0.25 150	0.63 282	0.45 240	0.61 322	0.50 229	0.51 312	0.25 135	0.45 195	0.26 199	0.16 316	0.13 372	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.13 242

MyStereo8	0.40 351	0.20 280	0.54 464	0.41 379	0.29 465	0.53 386	0.29 234	0.65 298	0.49 264	0.71 401	0.98 478	0.58 349	0.43 358	0.50 246	0.51 485	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.19 431	0.19 456

IGEV_Zeroshot_test	0.34 252	0.18 189	0.67 526	0.39 298	0.28 435	0.30 158	0.25 150	0.74 384	0.31 110	0.62 326	0.57 273	0.54 326	0.25 135	0.53 270	0.27 219	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

HH	0.35 271	0.20 280	0.47 382	0.40 342	0.25 327	0.33 209	0.31 282	0.76 398	0.38 188	0.43 245	0.57 273	0.79 476	0.44 369	0.71 460	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

HanStereo	0.35 271	0.20 280	0.47 382	0.40 342	0.25 327	0.33 209	0.31 282	0.76 398	0.38 188	0.43 245	0.57 273	0.79 476	0.44 369	0.71 460	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

EGLCR-Stereo	0.25 123	0.16 97	0.33 159	0.34 127	0.20 142	0.35 238	0.20 47	0.52 203	0.36 162	0.28 122	0.27 92	0.41 245	0.18 40	0.45 195	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.16 256	0.14 278	0.13 150	0.11 133

DCRE	0.37 306	0.18 189	0.46 369	0.45 491	0.32 523	0.42 323	0.37 406	0.63 282	0.51 275	0.47 266	0.94 450	0.56 334	0.36 308	0.52 261	0.32 288	0.14 179	0.13 372	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.13 242

CIPLG	0.41 364	0.21 324	0.63 505	0.45 491	0.33 535	0.52 378	0.33 324	0.65 298	0.60 309	0.82 471	0.96 463	0.46 286	0.32 244	0.55 284	0.44 439	0.16 316	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 290

IPLGR_C	0.40 351	0.21 324	0.64 510	0.45 491	0.33 535	0.52 378	0.34 342	0.66 309	0.62 314	0.82 471	0.92 446	0.45 278	0.32 244	0.52 261	0.46 459	0.17 370	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 290

IPLGR	0.39 339	0.21 324	0.63 505	0.39 298	0.22 205	0.49 365	0.29 234	0.76 398	0.74 390	0.78 442	0.77 352	0.44 276	0.42 352	0.47 221	0.38 383	0.13 117	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.15 268	0.13 242

ACRE	0.40 351	0.21 324	0.65 516	0.45 491	0.33 535	0.51 372	0.33 324	0.66 309	0.63 325	0.80 449	0.92 446	0.45 278	0.32 244	0.52 261	0.45 448	0.16 316	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 290

GwcNet-ADL	0.44 390	0.22 365	0.48 403	0.45 491	0.30 484	0.40 296	0.37 406	0.92 462	0.97 536	0.71 401	0.78 364	0.61 376	0.42 352	0.62 375	0.50 475	0.19 439	0.14 412	0.15 217	0.14 278	0.18 395	0.18 421

STrans-v2	0.46 412	0.20 280	0.48 403	0.40 342	0.24 294	0.55 399	0.50 540	1.07 528	0.73 381	0.65 356	1.05 513	0.72 440	0.69 525	0.72 466	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.14 278	0.13 150	0.12 193

IIG-Stereo	0.43 382	0.21 324	0.44 339	0.50 557	0.25 327	0.44 337	0.21 73	0.71 363	0.76 404	0.83 483	0.95 459	0.83 490	0.43 358	0.90 555	0.35 337	0.15 257	0.12 299	0.19 400	0.14 278	0.15 268	0.11 133

RAFT-RH_RVC	0.56 523	0.17 146	0.41 291	0.37 227	0.23 260	0.57 420	0.24 137	0.60 260	0.70 361	1.19 624	3.94 698	0.56 334	0.38 323	0.65 410	0.36 355	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.14 278	0.12 100	0.13 242

RAFT-345	0.40 351	0.18 189	0.40 280	0.38 266	0.22 205	0.33 209	0.26 172	0.61 268	0.51 275	0.74 423	1.79 644	0.45 278	0.33 262	0.66 419	0.36 355	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.14 278	0.13 150	0.13 242

test-1	0.36 289	0.19 232	0.71 546	0.46 512	0.26 375	0.44 337	0.36 389	0.60 260	0.59 306	0.48 269	0.67 312	0.53 322	0.36 308	0.40 142	0.29 263	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.14 278	0.15 268	0.16 374

Prome-Stereo	0.46 412	0.19 232	0.35 198	0.44 466	0.26 375	0.40 296	0.45 509	0.68 329	0.44 231	0.96 560	1.84 647	0.59 364	0.67 515	0.61 365	0.32 288	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.14 278	0.16 326	0.29 572

LMCR-Stereo	0.53 498	0.30 521	0.53 458	0.58 622	0.30 484	0.83 559	0.36 389	1.19 583	0.76 404	0.88 519	1.04 509	0.56 334	0.62 481	0.82 518	0.67 539	0.19 439	0.15 444	0.19 400	0.14 278	0.23 515	0.17 401

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 289	0.17 146	0.41 291	0.35 172	0.19 98	0.33 209	0.29 234	0.65 298	0.73 381	0.68 380	1.01 489	0.56 334	0.40 342	0.42 165	0.30 270	0.11 36	0.09 27	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.10 60

DIP-Stereo	0.39 339	0.21 324	0.50 430	0.41 379	0.28 435	0.62 456	0.27 195	0.77 401	0.40 204	0.64 347	0.86 415	0.52 318	0.33 262	0.66 419	0.42 413	0.15 257	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.15 324
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.46 412	0.32 530	0.56 475	0.37 227	0.19 98	0.63 468	0.35 367	1.01 504	0.72 374	0.77 438	0.83 396	0.70 427	0.59 464	0.68 441	0.53 495	0.16 316	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.24 528	0.16 374

HSM	0.51 483	0.24 425	0.41 291	0.39 298	0.24 294	0.75 524	0.40 462	1.22 598	0.75 395	0.81 462	0.91 442	1.21 601	0.69 525	0.87 544	0.46 459	0.17 370	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.17 366	0.17 401

SMOE	0.36 289	0.20 280	0.35 198	0.36 201	0.17 38	0.63 468	0.41 478	0.65 298	0.55 293	0.54 295	0.72 326	0.49 300	0.38 323	0.40 142	0.30 270	0.19 439	0.12 299	0.28 581	0.15 311	0.19 431	0.14 290

depth_test_26	0.21 47	0.14 25	0.28 73	0.30 24	0.19 98	0.16 9	0.20 47	0.30 23	0.23 33	0.27 107	0.37 175	0.22 53	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.18 405	0.14 412	0.15 217	0.15 311	0.15 268	0.14 290

PhaseNet	0.25 123	0.16 97	0.31 117	0.35 172	0.22 205	0.33 209	0.22 90	0.45 154	0.33 131	0.21 31	0.28 105	0.38 210	0.23 111	0.42 165	0.28 242	0.13 117	0.10 95	0.15 217	0.15 311	0.13 150	0.12 193

NLSM3	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.38 266	0.21 173	0.34 226	0.27 195	0.57 233	0.47 252	0.28 122	0.35 160	0.29 129	0.24 122	0.42 165	0.27 219	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.15 311	0.12 100	0.10 60

NLSM1	0.32 221	0.18 189	0.34 181	0.39 298	0.25 327	0.66 488	0.27 195	0.57 233	0.50 270	0.37 195	0.53 255	0.29 129	0.28 183	0.54 277	0.32 288	0.16 316	0.17 496	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.12 193

LG-Stereo	0.24 104	0.18 189	0.40 280	0.39 298	0.20 142	0.22 35	0.27 195	0.32 39	0.36 162	0.26 87	0.44 203	0.22 53	0.16 18	0.37 119	0.27 219	0.11 36	0.12 299	0.16 256	0.15 311	0.13 150	0.09 6

PAM_32	0.46 412	0.19 232	0.67 526	0.39 298	0.24 294	0.75 524	0.27 195	0.95 476	0.34 139	0.68 380	0.44 203	1.91 663	0.65 504	0.62 375	0.26 199	0.15 257	0.10 95	0.16 256	0.15 311	0.14 202	0.13 242

test_sample1	0.42 372	0.22 365	0.46 369	0.34 127	0.23 260	0.58 426	0.35 367	0.99 489	0.49 264	0.62 326	0.75 342	0.69 422	0.61 474	0.58 332	0.44 439	0.18 405	0.14 412	0.17 303	0.15 311	0.17 366	0.17 401

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 252	0.27 486	0.45 352	0.36 201	0.25 327	0.48 360	0.30 254	0.58 241	0.90 501	0.42 241	0.36 170	0.30 143	0.29 202	0.49 238	0.30 270	0.16 316	0.14 412	0.18 356	0.15 311	0.18 395	0.15 324

CoDeX	0.47 427	0.20 280	0.49 416	0.42 425	0.25 327	0.75 524	0.36 389	1.27 618	0.80 434	0.82 471	0.96 463	0.62 383	0.57 447	0.60 356	0.36 355	0.17 370	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.16 326	0.14 290

GMStereo_Zeroshot	0.49 459	0.44 597	0.74 560	0.49 543	0.27 410	0.56 414	0.29 234	0.73 380	0.76 404	0.86 501	0.94 450	0.91 522	0.36 308	0.74 480	0.43 421	0.26 559	0.14 412	0.26 560	0.15 311	0.36 608	0.18 421

plain	0.31 215	0.20 280	0.50 430	0.39 298	0.29 465	0.27 105	0.30 254	0.44 147	0.35 152	0.31 147	0.66 306	0.30 143	0.31 238	0.65 410	0.31 279	0.17 370	0.13 372	0.20 433	0.15 311	0.17 366	0.12 193

EKT-Stereo	0.35 271	0.23 387	0.39 266	0.43 446	0.29 465	0.38 277	0.31 282	0.69 338	0.64 333	0.45 252	0.63 290	0.49 300	0.27 167	0.56 297	0.33 302	0.18 405	0.14 412	0.18 356	0.15 311	0.16 326	0.16 374

iinet-f	0.67 563	0.26 468	2.15 677	0.39 298	0.31 506	1.19 628	0.56 579	0.84 429	0.84 457	0.80 449	1.17 561	1.05 566	0.84 589	0.71 460	1.21 639	0.20 465	0.18 520	0.17 303	0.15 311	0.20 450	0.20 481

TestStereo1	0.43 382	0.23 387	0.41 291	0.51 573	0.24 294	0.34 226	0.40 462	0.77 401	0.90 501	0.68 380	0.96 463	0.48 294	0.46 381	0.91 562	0.32 288	0.16 316	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.13 242

x	0.39 339	0.24 425	0.41 291	0.34 127	0.23 260	0.52 378	0.32 312	0.86 436	0.52 278	0.57 306	0.70 323	0.59 364	0.50 406	0.49 238	0.46 459	0.17 370	0.15 444	0.17 303	0.15 311	0.17 366	0.16 374

SA-5K	0.43 382	0.23 387	0.41 291	0.51 573	0.24 294	0.34 226	0.40 462	0.77 401	0.90 501	0.68 380	0.96 463	0.48 294	0.46 381	0.91 562	0.32 288	0.16 316	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.13 242

iRaft-Stereo_5w	0.45 401	0.21 324	0.48 403	0.42 425	0.28 435	0.31 178	0.54 568	0.63 282	0.62 314	0.62 326	0.89 435	1.01 553	0.69 525	0.75 486	0.66 536	0.13 117	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.15 324

dd	0.43 382	0.38 571	0.55 469	0.44 466	0.25 327	0.47 357	0.38 428	0.70 354	1.05 574	0.59 310	0.65 299	0.42 256	0.39 336	0.66 419	0.50 475	0.24 539	0.15 444	0.21 475	0.15 311	0.22 498	0.18 421

DAS	0.51 483	0.25 451	0.60 490	0.48 528	0.31 506	0.58 426	0.41 478	0.83 426	0.97 536	0.89 523	1.12 536	0.70 427	0.75 556	0.82 518	0.43 421	0.17 370	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.20 450	0.18 421

SepStereo	0.51 483	0.25 451	0.60 490	0.48 528	0.31 506	0.58 426	0.41 478	0.83 426	0.97 536	0.89 523	1.12 536	0.70 427	0.75 556	0.93 571	0.43 421	0.17 370	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.20 450	0.18 421

HHNet	0.41 364	0.17 146	0.41 291	0.34 127	0.37 563	0.33 209	0.34 342	0.69 338	0.75 395	0.86 501	1.30 591	0.52 318	0.32 244	0.52 261	0.35 337	0.15 257	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.15 268	0.24 535

AAGNet	1.43 666	0.20 280	0.48 403	0.44 466	0.25 327	0.29 139	0.31 282	0.65 298	0.68 353	0.97 565	0.86 415	0.67 416	0.62 481	0.64 403	20.63 723	0.16 316	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.19 431	0.12 193

TransformOpticalFlow	0.44 390	0.20 280	0.47 382	0.41 379	0.23 260	0.37 264	0.47 521	0.94 469	0.76 404	0.65 356	1.14 548	0.73 451	0.56 445	0.76 490	0.32 288	0.15 257	0.10 95	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.13 242

OMP-Stereo	0.42 372	0.22 365	0.46 369	0.52 586	0.24 294	0.36 252	0.25 150	0.71 363	0.78 423	0.77 438	0.64 296	0.89 515	0.39 336	0.91 562	0.35 337	0.15 257	0.12 299	0.20 433	0.15 311	0.15 268	0.12 193

NRIStereo	0.36 289	0.20 280	0.45 352	0.41 379	0.23 260	0.34 226	0.26 172	0.65 298	0.55 293	0.64 347	0.63 290	0.56 334	0.37 317	0.65 410	0.37 374	0.15 257	0.11 227	0.18 356	0.15 311	0.17 366	0.14 290

ASMatch	0.48 440	0.19 232	0.45 352	0.39 298	0.28 435	0.37 264	0.26 172	0.74 384	0.68 353	0.76 432	2.34 664	0.61 376	0.52 415	0.62 375	0.37 374	0.14 179	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.21 501

PFNet	0.42 372	0.18 189	0.58 483	0.43 446	0.24 294	0.43 328	0.32 312	0.74 384	0.78 423	1.00 578	0.74 340	0.68 417	0.39 336	0.72 466	0.37 374	0.16 316	0.10 95	0.20 433	0.15 311	0.16 326	0.13 242

DeepStereo_RVC	0.36 289	0.21 324	0.47 382	0.40 342	0.24 294	0.26 87	0.22 90	0.60 260	0.38 188	0.69 388	0.67 312	0.57 340	0.51 411	0.56 297	0.39 391	0.16 316	0.12 299	0.18 356	0.15 311	0.19 431	0.18 421

CRE-IMP	0.36 289	0.23 387	0.49 416	0.42 425	0.24 294	0.41 316	0.21 73	0.57 233	0.41 208	0.65 356	0.72 326	0.53 322	0.37 317	0.61 365	0.38 383	0.17 370	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.21 474	0.18 421

TestStereo	0.38 322	0.31 526	0.40 280	0.45 491	0.20 142	0.40 296	0.37 406	0.66 309	0.65 338	0.53 290	0.78 364	0.47 289	0.40 342	0.55 284	0.37 374	0.18 405	0.13 372	0.20 433	0.15 311	0.22 498	0.13 242

raft+_RVC	0.38 322	0.19 232	0.35 198	0.37 227	0.25 327	0.45 346	0.37 406	0.78 407	0.89 498	0.51 280	0.78 364	0.50 306	0.29 202	0.53 270	0.40 399	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.12 193

RALAANet	0.38 322	0.23 387	0.48 403	0.42 425	0.29 465	0.35 238	0.25 150	0.86 436	0.64 333	0.67 374	0.65 299	0.60 370	0.29 202	0.60 356	0.34 318	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.21 474	0.13 242

ACVNet	0.46 412	0.23 387	0.36 213	0.39 298	0.28 435	0.58 426	0.40 462	0.87 443	0.80 434	0.64 347	0.96 463	0.79 476	0.60 468	0.63 388	0.67 539	0.17 370	0.15 444	0.16 256	0.15 311	0.18 395	0.15 324

acv_ft	0.51 483	0.23 387	0.56 475	0.44 466	0.28 435	0.86 566	0.39 450	0.91 460	0.80 434	0.97 565	0.96 463	0.79 476	0.59 464	0.63 388	0.87 586	0.17 370	0.15 444	0.16 256	0.15 311	0.17 366	0.15 324

SuperB	1.04 632	0.37 561	4.81 699	0.43 446	0.31 506	0.99 590	0.46 513	1.02 508	2.09 677	1.09 610	1.09 529	0.75 459	0.81 578	1.06 595	1.76 663	0.19 439	0.15 444	0.17 303	0.15 311	2.82 713	0.26 548

HSM-Net_RVC	0.53 498	0.22 365	0.35 198	0.37 227	0.21 173	0.85 563	0.37 406	1.23 603	0.93 519	0.90 531	1.15 554	1.26 606	0.63 487	0.72 466	0.48 470	0.17 370	0.13 372	0.16 256	0.15 311	0.17 366	0.15 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SE	0.32 221	0.26 468	0.34 181	0.34 127	0.21 173	0.50 367	0.33 324	0.58 241	0.52 278	0.51 280	0.54 258	0.32 154	0.35 280	0.31 58	0.25 169	0.17 370	0.13 372	0.19 400	0.16 348	0.21 474	0.18 421

Hybrid-DGEV-03	0.45 401	0.19 232	0.33 159	0.43 446	0.27 410	0.56 414	0.26 172	0.65 298	0.74 390	0.94 551	1.92 651	0.61 376	0.30 221	0.55 284	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.16 348	0.14 202	0.11 133

Hybrid-DGEV-2	0.41 364	0.21 324	0.42 312	0.47 520	0.29 465	0.59 438	0.23 118	0.82 421	0.99 545	0.64 347	0.63 290	0.60 370	0.65 504	0.58 332	0.33 302	0.14 179	0.12 299	0.18 356	0.16 348	0.14 202	0.12 193

BStereo	0.27 166	0.16 97	0.88 591	0.34 127	0.22 205	0.22 35	0.31 282	0.39 88	0.41 208	0.26 87	0.24 62	0.26 109	0.19 56	0.42 165	0.28 242	0.10 14	0.12 299	0.12 50	0.16 348	0.12 100	0.14 290

Anonymus123	0.30 207	0.16 97	0.88 591	0.34 127	0.22 205	0.64 476	0.31 282	0.54 218	0.41 208	0.26 87	0.24 62	0.26 109	0.19 56	0.42 165	0.28 242	0.10 14	0.12 299	0.12 50	0.16 348	0.12 100	0.14 290

NLCSM	0.34 252	0.21 324	0.34 181	0.44 466	0.29 465	0.54 393	0.36 389	0.52 203	0.47 252	0.46 259	0.37 175	0.34 172	0.34 274	0.71 460	0.41 405	0.16 316	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.17 366	0.16 374

FE-Mocha	0.32 221	0.19 232	0.50 430	0.38 266	0.27 410	0.30 158	0.20 47	0.71 363	0.36 162	0.65 356	0.56 271	0.54 326	0.25 135	0.38 127	0.22 81	0.15 257	0.10 95	0.17 303	0.16 348	0.13 150	0.12 193

coex_refinement	0.53 498	0.21 324	0.39 266	0.44 466	0.30 484	0.76 530	0.39 450	1.09 536	0.90 501	0.85 494	1.12 536	1.00 549	0.56 445	0.63 388	0.81 570	0.21 482	0.13 372	0.16 256	0.16 348	0.20 450	0.21 501

FACV-RUCA	0.43 382	0.28 500	0.47 382	0.45 491	0.33 535	0.58 426	0.34 342	0.82 421	0.73 381	0.57 306	0.84 402	0.47 289	0.50 406	0.54 277	0.39 391	0.22 509	0.15 444	0.35 617	0.16 348	0.28 559	0.21 501

rvit_stereo_0081_aga	0.31 215	0.28 500	0.44 339	0.42 425	0.29 465	0.34 226	0.31 282	0.44 147	0.40 204	0.39 220	0.44 203	0.40 233	0.32 244	0.42 165	0.29 263	0.23 526	0.17 496	0.19 400	0.16 348	0.20 450	0.15 324

rvit_stereo_0081	0.32 221	0.24 425	0.47 382	0.43 446	0.26 375	0.30 158	0.37 406	0.42 120	0.55 293	0.36 188	0.40 189	0.39 219	0.35 280	0.43 178	0.33 302	0.22 509	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.19 431	0.13 242

rvit_stereo_0082	0.32 221	0.24 425	0.47 382	0.43 446	0.26 375	0.30 158	0.37 406	0.42 120	0.55 293	0.36 188	0.40 189	0.39 219	0.35 280	0.43 178	0.33 302	0.22 509	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.19 431	0.13 242

rvit_stereo_0080	0.31 215	0.25 451	0.40 280	0.39 298	0.28 435	0.27 105	0.46 513	0.49 180	0.44 231	0.35 183	0.42 195	0.40 233	0.28 183	0.41 154	0.33 302	0.22 509	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.22 498	0.15 324

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 523	3.08 715	2.43 683	0.31 49	0.18 68	0.29 139	0.20 47	0.37 71	0.32 124	0.28 122	0.24 62	0.18 20	0.18 40	0.31 58	0.22 81	1.09 689	0.08 2	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.97 689

test_sample2	0.42 372	0.22 365	0.43 327	0.33 97	0.21 173	0.58 426	0.39 450	0.95 476	0.67 347	0.63 335	0.77 352	0.69 422	0.57 447	0.61 365	0.38 383	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.16 348	0.19 431	0.18 421

SMFormer	0.51 483	0.23 387	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.55 505	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.18 395	0.18 421

tta	0.51 483	0.23 387	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.55 505	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.14 290

AE-Stereo	0.34 252	0.21 324	0.42 312	0.48 528	0.31 506	0.48 360	0.35 367	0.61 268	0.62 314	0.32 162	0.55 268	0.52 318	0.27 167	0.47 221	0.29 263	0.13 117	0.13 372	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.12 193

whm_eth	0.31 215	0.25 451	0.40 280	0.39 298	0.28 435	0.27 105	0.46 513	0.49 180	0.44 231	0.35 183	0.42 195	0.40 233	0.28 183	0.41 154	0.33 302	0.22 509	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.22 498	0.15 324

MIM_Stereo	0.38 322	0.17 146	0.53 458	0.37 227	0.24 294	0.27 105	0.24 137	0.70 354	0.54 286	0.72 412	1.00 486	0.63 385	0.29 202	0.64 403	0.38 383	0.13 117	0.14 412	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.11 133

PCWNet_CMD	0.48 440	0.24 425	0.52 451	0.39 298	0.27 410	0.63 468	0.30 254	0.95 476	0.96 533	0.86 501	1.07 523	0.79 476	0.44 369	0.57 309	0.43 421	0.17 370	0.12 299	0.21 475	0.16 348	0.24 528	0.19 456

4D-IteraStereo	0.33 240	0.18 189	0.40 280	0.40 342	0.24 294	0.32 198	0.27 195	0.58 241	0.72 374	0.65 356	0.54 258	0.42 256	0.23 111	0.45 195	0.28 242	0.14 179	0.09 27	0.19 400	0.16 348	0.16 326	0.11 133

CBFPSM	0.59 545	0.22 365	1.31 646	0.38 266	0.27 410	1.12 617	0.65 604	0.79 411	0.82 447	0.80 449	0.81 384	1.35 628	0.87 595	0.67 430	0.76 560	0.16 316	0.15 444	0.15 217	0.16 348	0.17 366	0.22 519

RAFT_CTSACE	0.45 401	0.20 280	0.44 339	0.45 491	0.27 410	0.34 226	0.39 450	0.60 260	0.73 381	0.76 432	1.44 617	0.83 490	0.38 323	1.08 601	0.26 199	0.12 61	0.13 372	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.11 133

CRFU-Net	0.57 531	0.27 486	0.57 479	0.46 512	0.30 484	1.20 629	0.52 559	1.10 539	0.56 301	1.00 578	0.98 478	1.06 568	0.79 573	0.81 515	0.71 552	0.21 482	0.19 539	0.18 356	0.16 348	0.18 395	0.19 456

GLC_STEREO	0.29 189	0.19 232	0.27 57	0.44 466	0.19 98	0.31 178	0.26 172	0.47 166	0.43 223	0.37 195	0.47 218	0.41 245	0.23 111	0.50 246	0.34 318	0.14 179	0.18 520	0.19 400	0.16 348	0.16 326	0.13 242

AASNet	0.53 498	0.25 451	0.52 451	0.49 543	0.32 523	0.74 518	0.40 462	1.50 657	0.86 470	0.86 501	0.92 446	0.64 391	0.59 464	0.59 350	0.79 565	0.23 526	0.19 539	0.20 433	0.16 348	0.21 474	0.19 456

test_3	0.36 289	0.19 232	0.44 339	0.44 466	0.23 260	0.48 360	0.36 389	0.66 309	0.82 447	0.64 347	0.45 207	0.68 417	0.25 135	0.41 154	0.31 279	0.12 61	0.10 95	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.11 133

Patchmatch Stereo++	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.38 322	0.20 280	0.45 352	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.57 340	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

OCTAStereo	0.38 322	0.20 280	0.46 369	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.58 349	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

PSM-adaLoss	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.31 282	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.56 297	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

ROB_FTStereo_v2	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.31 282	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.57 340	0.38 323	0.57 309	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

ROB_FTStereo	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.25 77	0.21 73	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.57 309	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

HUI-Stereo	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.60 260	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.50 246	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

DEmStereo	0.48 440	0.17 146	0.50 430	0.38 266	0.25 327	0.59 438	0.34 342	0.63 282	0.74 390	0.89 523	1.66 636	0.58 349	1.06 630	0.60 356	0.42 413	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.16 348	0.14 202	0.15 324

SST-Stereo	0.40 351	0.19 232	0.45 352	0.42 425	0.25 327	0.25 77	0.21 73	0.66 309	0.47 252	1.08 608	0.79 374	0.72 440	0.43 358	0.77 498	0.35 337	0.16 316	0.11 227	0.20 433	0.16 348	0.19 431	0.15 324

RAFT_R40	0.40 351	0.19 232	0.44 339	0.43 446	0.25 327	0.23 46	0.26 172	0.67 319	0.67 347	0.98 570	0.78 364	0.72 440	0.43 358	0.76 490	0.35 337	0.16 316	0.11 227	0.20 433	0.16 348	0.18 395	0.14 290

DRaft	0.49 459	0.17 146	0.47 382	0.37 227	0.25 327	0.58 426	0.40 462	0.65 298	0.85 465	1.02 586	1.75 643	0.50 306	0.82 582	0.63 388	0.40 399	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.16 348	0.14 202	0.15 324

RE-Stereo	0.38 322	0.20 280	0.46 369	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.58 349	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

TVStereo	0.38 322	0.20 280	0.46 369	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.58 349	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

iGMRVC	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.30 254	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

IRAFT_RVC	0.42 372	0.20 280	0.48 403	0.44 466	0.24 294	0.27 105	0.54 568	0.74 384	0.77 413	0.76 432	0.80 377	0.73 451	0.51 411	0.70 454	0.36 355	0.17 370	0.10 95	0.21 475	0.16 348	0.16 326	0.14 290

iRAFT	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

RAFT-IKP	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.28 225	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.57 340	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

GEStereo_RVC	0.55 512	0.29 512	0.63 505	0.49 543	0.31 506	0.70 503	0.54 568	1.22 598	0.92 513	0.82 471	0.85 412	0.85 495	0.63 487	0.90 555	0.65 533	0.24 539	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.21 474	0.22 519

CFNet_pseudo	0.46 412	0.24 425	0.52 451	0.37 227	0.27 410	0.58 426	0.30 254	0.86 436	0.88 483	0.82 471	1.03 503	0.75 459	0.47 387	0.58 332	0.44 439	0.17 370	0.12 299	0.24 528	0.16 348	0.24 528	0.19 456

XX-Stereo	0.37 306	0.17 146	0.45 352	0.55 611	0.36 556	0.38 277	0.20 47	0.60 260	0.30 99	0.46 259	1.30 591	0.73 451	0.26 152	0.56 297	0.26 199	0.16 316	0.11 227	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.10 60

GES	0.44 390	0.23 387	0.57 479	0.40 342	0.30 484	0.59 438	0.36 389	0.96 480	0.68 353	0.74 423	0.83 396	0.47 289	0.48 392	0.67 430	0.43 421	0.22 509	0.16 476	0.17 303	0.16 348	0.18 395	0.23 526

222	1.18 652	0.22 365	0.44 339	0.37 227	0.22 205	0.79 538	0.37 406	1.31 627	0.89 498	0.92 544	1.08 526	0.72 440	0.71 542	0.66 419	13.89 717	0.20 465	0.15 444	0.17 303	0.16 348	0.18 395	0.19 456

AFF-stereo	0.38 322	0.19 232	0.39 266	0.37 227	0.21 173	0.27 105	0.31 282	0.65 298	0.66 342	0.64 347	1.13 543	0.76 466	0.39 336	0.55 284	0.33 302	0.11 36	0.09 27	0.16 256	0.16 348	0.13 150	0.11 133

DMCA	0.45 401	0.26 468	0.50 430	0.38 266	0.28 435	0.51 372	0.34 342	0.93 464	0.68 353	0.75 425	0.83 396	0.79 476	0.53 420	0.51 254	0.54 500	0.21 482	0.16 476	0.21 475	0.16 348	0.19 431	0.21 501

MSMDNet	0.48 440	0.24 425	0.52 451	0.39 298	0.27 410	0.63 468	0.30 254	0.96 480	0.96 533	0.86 501	1.07 523	0.79 476	0.44 369	0.57 309	0.43 421	0.17 370	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.23 515	0.19 456

ccs_rob	0.46 412	0.24 425	0.52 451	0.37 227	0.27 410	0.58 426	0.31 282	0.86 436	0.88 483	0.82 471	1.02 498	0.75 459	0.47 387	0.58 332	0.44 439	0.17 370	0.12 299	0.24 528	0.16 348	0.24 528	0.19 456

DISCO	0.70 570	0.26 468	0.68 531	0.44 466	0.31 506	1.14 619	0.51 556	1.23 603	1.23 617	0.81 462	1.05 513	1.50 643	0.85 590	1.82 668	1.03 622	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.24 528	0.23 526

LE_ROB	4.42 707	0.24 425	2.75 685	0.42 425	0.23 260	1.57 657	0.90 657	1.71 677	17.88 728	16.56 730	4.88 707	5.17 705	18.85 730	1.63 658	14.62 718	0.17 370	0.14 412	0.16 256	0.16 348	0.19 431	0.17 401

DepthFocus	0.19 16	0.13 4	0.31 117	0.29 12	0.23 260	0.17 13	0.20 47	0.27 16	0.18 9	0.24 65	0.25 72	0.15 1	0.17 22	0.26 8	0.18 4	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.17 404	0.13 150	0.10 60

fast-iter	0.45 401	0.21 324	0.36 213	0.34 127	0.35 551	0.28 127	0.31 282	0.72 369	0.46 245	0.87 509	1.13 543	1.09 579	0.76 559	0.69 447	0.56 507	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.17 404	0.17 366	0.15 324

CoSv	0.45 401	0.21 324	0.36 213	0.34 127	0.35 551	0.28 127	0.31 282	0.72 369	0.46 245	0.87 509	1.13 543	1.09 579	0.76 559	0.69 447	0.56 507	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.17 404	0.17 366	0.15 324

tg	0.33 240	0.18 189	0.37 231	0.39 298	0.22 205	0.38 277	0.26 172	0.70 354	0.56 301	0.47 266	0.65 299	0.42 256	0.24 122	0.55 284	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.17 404	0.14 202	0.11 133

rvit_stereo_0083	0.34 252	0.24 425	0.50 430	0.44 466	0.27 410	0.34 226	0.35 367	0.45 154	0.62 314	0.37 195	0.47 218	0.42 256	0.35 280	0.40 142	0.36 355	0.22 509	0.20 551	0.20 433	0.17 404	0.20 450	0.14 290

CAS++	0.32 221	0.24 425	0.36 213	0.37 227	0.26 375	0.28 127	0.23 118	0.87 443	0.50 270	0.47 266	0.45 207	0.26 109	0.21 83	0.49 238	0.24 137	0.23 526	0.19 539	0.22 490	0.17 404	0.21 474	0.16 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 221	0.22 365	0.34 181	0.42 425	0.28 435	0.40 296	0.50 540	0.72 369	0.37 179	0.37 195	0.34 152	0.32 154	0.31 238	0.59 350	0.27 219	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.16 374

MyStereo06	0.38 322	0.21 324	0.61 492	0.41 379	0.28 435	0.41 316	0.50 540	0.95 476	0.35 152	0.62 326	0.54 258	0.76 466	0.27 167	0.50 246	0.29 263	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.15 324

MyStereo05	0.44 390	0.21 324	0.45 352	0.41 379	0.28 435	0.41 316	0.50 540	0.93 464	1.09 591	0.76 432	0.61 286	0.51 312	0.57 447	0.73 473	0.42 413	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.15 324

MyStereo04	0.44 390	0.22 365	0.44 339	0.42 425	0.28 435	0.40 296	0.50 540	1.00 494	1.08 589	0.62 326	0.58 278	0.55 331	0.57 447	0.71 460	0.44 439	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.16 374

MIF-Stereo (partial)	0.31 215	0.18 189	0.37 231	0.41 379	0.31 506	0.28 127	0.23 118	0.47 166	0.42 219	0.31 147	0.63 290	0.36 197	0.35 280	0.57 309	0.31 279	0.17 370	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.18 395	0.14 290

DisPM	0.39 339	0.19 232	0.44 339	0.41 379	0.27 410	0.24 59	0.31 282	0.65 298	0.57 303	0.87 509	0.87 423	0.60 370	0.32 244	0.76 490	0.32 288	0.18 405	0.12 299	0.19 400	0.17 404	0.15 268	0.20 481

IER	0.46 412	0.23 387	0.50 430	0.38 266	0.28 435	0.69 498	0.35 367	0.80 415	0.66 342	0.83 483	0.94 450	0.75 459	0.77 566	0.60 356	0.42 413	0.17 370	0.14 412	0.17 303	0.17 404	0.17 366	0.15 324

raft_robust	0.41 364	0.23 387	0.36 213	0.42 425	0.21 173	0.40 296	0.33 324	0.79 411	0.98 540	0.79 447	0.87 423	0.39 219	0.33 262	0.84 531	0.29 263	0.13 117	0.12 299	0.16 256	0.17 404	0.15 268	0.12 193

CSP-Net	0.56 523	0.27 486	0.49 416	0.41 379	0.28 435	1.22 631	0.50 540	1.23 603	0.72 374	0.95 559	0.95 459	0.89 515	0.62 481	0.83 526	0.62 524	0.26 559	0.17 496	0.17 303	0.17 404	0.18 395	0.17 401

FTStereo	0.56 523	0.20 280	0.37 231	0.41 379	0.25 327	0.40 296	0.79 643	0.66 309	0.43 223	1.09 610	3.27 686	0.70 427	0.73 549	0.55 284	0.33 302	0.14 179	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.15 268	0.30 581

GrayStereo	0.49 459	0.19 232	0.42 312	0.46 512	0.28 435	0.53 386	0.67 610	0.69 338	0.63 325	1.02 586	1.47 623	0.78 474	0.76 559	0.56 297	0.33 302	0.14 179	0.12 299	0.17 303	0.17 404	0.15 268	0.29 572

Pruner-Stereo	0.38 322	0.20 280	0.45 352	0.40 342	0.25 327	0.22 35	0.24 137	0.67 319	0.55 293	0.89 523	0.76 348	0.68 417	0.29 202	0.62 375	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.17 404	0.17 366	0.18 421

ICVP	0.46 412	0.25 451	0.38 244	0.48 528	0.28 435	0.58 426	0.43 497	1.00 494	0.70 361	0.67 374	0.95 459	0.75 459	0.55 438	0.53 270	0.54 500	0.23 526	0.17 496	0.19 400	0.17 404	0.19 431	0.20 481
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.32 221	0.19 232	0.37 231	0.39 298	0.22 205	0.31 178	0.29 234	0.68 329	0.51 275	0.49 271	0.66 306	0.37 201	0.23 111	0.45 195	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.17 404	0.15 268	0.12 193

sAnonymous2	0.40 351	0.39 579	0.85 584	0.48 528	0.37 563	0.40 296	0.46 513	0.57 233	0.52 278	0.38 207	0.46 212	0.35 187	0.42 352	0.43 178	0.30 270	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.17 404	0.57 659	0.44 644

CroCo_RVC	0.40 351	0.39 579	0.85 584	0.48 528	0.37 563	0.40 296	0.46 513	0.57 233	0.52 278	0.38 207	0.46 212	0.35 187	0.42 352	0.43 178	0.30 270	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.17 404	0.57 659	0.44 644

xxxx	1.01 627	0.22 365	0.43 327	0.36 201	0.21 173	0.82 556	0.36 389	1.32 628	0.88 483	0.71 401	0.94 450	0.97 539	0.63 487	0.64 403	10.58 713	0.20 465	0.16 476	0.18 356	0.17 404	0.19 431	0.19 456

test_xeample	1.01 627	0.21 324	0.42 312	0.35 172	0.21 173	0.71 508	0.39 450	1.23 603	0.86 470	0.81 462	1.04 509	0.69 422	0.61 474	0.69 447	10.93 714	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.17 404	0.18 395	0.17 401

GMStereo	0.39 339	0.37 561	0.54 464	0.40 342	0.26 375	0.42 323	0.36 389	0.59 248	1.04 570	0.55 299	0.51 239	0.37 201	0.35 280	0.54 277	0.41 405	0.19 439	0.13 372	0.16 256	0.17 404	0.24 528	0.18 421
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 510	0.26 468	0.66 522	0.44 466	0.40 584	0.99 590	0.41 478	0.98 487	0.75 395	0.83 483	0.89 435	1.04 562	0.72 546	0.73 473	0.62 524	0.19 439	0.14 412	0.20 433	0.17 404	0.20 450	0.17 401

FENet	0.42 372	0.22 365	0.38 244	0.39 298	0.24 294	0.55 399	0.32 312	0.79 411	0.70 361	0.71 401	0.72 326	0.63 385	0.57 447	0.62 375	0.44 439	0.19 439	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.18 395	0.19 456

RASNet	0.53 498	0.22 365	0.52 451	0.38 266	0.22 205	0.68 496	0.38 428	0.97 484	0.88 483	0.73 418	1.04 509	1.03 560	0.92 607	0.90 555	0.86 580	0.16 316	0.14 412	0.14 165	0.17 404	0.15 268	0.13 242

Selective-IGEV-i16pc	0.56 523	0.20 280	1.13 622	0.40 342	0.31 506	2.00 674	0.66 607	0.68 329	1.11 593	0.51 280	0.81 384	0.68 417	0.36 308	0.67 430	0.40 399	0.31 598	0.17 496	0.17 303	0.18 432	0.19 431	0.20 481

DFGA-Net	0.45 401	0.29 512	0.80 580	0.42 425	0.32 523	0.53 386	0.35 367	0.78 407	0.89 498	0.66 369	0.75 342	0.48 294	0.39 336	0.74 480	0.60 517	0.15 257	0.13 372	0.19 400	0.18 432	0.20 450	0.17 401

G2L-Stereo	0.49 459	0.23 387	0.48 403	0.43 446	0.26 375	0.47 357	0.42 489	0.93 464	0.78 423	0.84 490	0.86 415	0.91 522	0.52 415	0.78 503	0.70 547	0.20 465	0.17 496	0.22 490	0.18 432	0.17 366	0.21 501

DDVS	0.52 491	0.30 521	0.56 475	0.41 379	0.31 506	0.71 508	0.34 342	0.91 460	0.67 347	0.85 494	0.89 435	1.12 587	0.46 381	0.86 542	0.60 517	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.18 432	0.25 537	0.26 548

ACV-stereo	0.62 551	0.34 543	1.00 607	0.43 446	0.31 506	1.20 629	0.40 462	0.75 391	0.83 452	0.64 347	0.77 352	2.10 667	1.03 627	0.81 515	0.64 531	0.21 482	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.21 474	0.21 501

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 372	0.20 280	0.74 560	0.38 266	0.43 603	0.39 290	0.26 172	0.94 469	0.49 264	0.53 290	0.77 352	0.93 530	0.45 374	0.63 388	0.24 137	0.16 316	0.10 95	0.17 303	0.18 432	0.20 450	0.20 481

rvit_stereo_ft	0.33 240	0.25 451	0.47 382	0.52 586	0.32 523	0.33 209	0.47 521	0.49 180	0.50 270	0.34 173	0.41 192	0.41 245	0.32 244	0.48 232	0.34 318	0.22 509	0.14 412	0.19 400	0.18 432	0.19 431	0.14 290

DispNO	0.47 427	0.23 387	0.71 546	0.39 298	0.31 506	0.60 445	0.38 428	0.89 450	0.77 413	0.75 425	0.84 402	0.72 440	0.54 432	0.73 473	0.46 459	0.19 439	0.14 412	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.17 401

CASnet	0.30 207	0.20 280	0.33 159	0.41 379	0.16 24	0.26 87	0.24 137	0.52 203	0.53 282	0.52 287	0.54 258	0.39 219	0.24 122	0.40 142	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.22 490	0.18 432	0.18 395	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	0.50 475	0.24 425	0.55 469	0.38 266	0.31 506	0.58 426	0.33 324	0.98 487	0.93 519	0.88 519	1.19 567	0.80 485	0.49 396	0.63 388	0.43 421	0.21 482	0.15 444	0.26 560	0.18 432	0.26 544	0.22 519

gwcnet-sp	0.48 440	0.23 387	0.70 541	0.40 342	0.26 375	0.81 548	0.41 478	0.89 450	0.84 457	0.91 536	0.76 348	0.66 409	0.61 474	0.66 419	0.50 475	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.18 421

scenet	0.48 440	0.23 387	0.70 541	0.40 342	0.26 375	0.81 548	0.41 478	0.89 450	0.84 457	0.91 536	0.76 348	0.66 409	0.61 474	0.66 419	0.50 475	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.18 421

CASS	0.45 401	0.27 486	0.42 312	0.48 528	0.22 205	0.61 448	0.34 342	0.97 484	0.62 314	0.71 401	0.85 412	0.61 376	0.55 438	0.57 309	0.41 405	0.29 587	0.16 476	0.22 490	0.18 432	0.22 498	0.28 565
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.48 440	0.23 387	0.70 541	0.40 342	0.26 375	0.81 548	0.41 478	0.89 450	0.84 457	0.91 536	0.76 348	0.66 409	0.61 474	0.66 419	0.50 475	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.18 421

RAFT+CT+SA	0.39 339	0.23 387	0.36 213	0.51 573	0.27 410	0.29 139	0.46 513	0.75 391	0.80 434	0.51 280	0.89 435	0.41 245	0.40 342	0.78 503	0.32 288	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.18 432	0.15 268	0.14 290

test_5	0.43 382	0.24 425	0.43 327	0.52 586	0.28 435	0.28 127	0.42 489	0.72 369	0.82 447	0.62 326	0.91 442	0.72 440	0.55 438	0.79 510	0.35 337	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.16 374

NINENet	0.50 475	0.29 512	0.51 445	0.45 491	0.32 523	0.70 503	0.34 342	1.10 539	0.88 483	0.80 449	0.94 450	0.65 404	0.49 396	0.73 473	0.51 485	0.22 509	0.20 551	0.25 541	0.18 432	0.22 498	0.21 501

GMOStereo	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

error version	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

test-v	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

AACVNet	0.50 475	0.23 387	0.49 416	0.46 512	0.29 465	0.52 378	0.38 428	0.90 455	0.55 293	0.81 462	1.03 503	1.00 549	0.70 538	0.83 526	0.54 500	0.21 482	0.18 520	0.24 528	0.18 432	0.23 515	0.20 481

ADLNet2	0.55 512	0.25 451	0.65 516	0.47 520	0.30 484	0.83 559	0.50 540	1.05 520	0.95 532	0.80 449	0.98 478	0.99 545	0.69 525	0.77 498	0.73 555	0.20 465	0.16 476	0.17 303	0.18 432	0.21 474	0.21 501

CrosDoStereo	0.50 475	0.18 189	0.45 352	0.38 266	0.24 294	0.40 296	1.18 675	0.67 319	0.86 470	0.94 551	1.37 601	0.63 385	0.77 566	0.65 410	0.45 448	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.14 290

PSM-softLoss	0.38 322	0.20 280	0.48 403	0.41 379	0.26 375	0.30 158	0.35 367	0.69 338	0.46 245	0.62 326	0.82 390	0.59 364	0.33 262	0.70 454	0.39 391	0.19 439	0.12 299	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.22 519

KMStereo	0.38 322	0.20 280	0.48 403	0.41 379	0.26 375	0.30 158	0.35 367	0.69 338	0.46 245	0.62 326	0.82 390	0.59 364	0.33 262	0.70 454	0.39 391	0.19 439	0.12 299	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.22 519

DeepStereo_LL	0.50 475	0.18 189	0.45 352	0.38 266	0.24 294	0.40 296	1.18 675	0.67 319	0.86 470	0.94 551	1.37 601	0.63 385	0.77 566	0.65 410	0.45 448	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.14 290

THIR-Stereo	0.50 475	0.18 189	0.45 352	0.38 266	0.23 260	0.75 524	0.67 610	0.66 309	0.87 479	1.02 586	1.40 607	0.72 440	0.76 559	0.62 375	0.42 413	0.15 257	0.11 227	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.15 324

test-2	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

HGLStereo	0.56 523	0.28 500	0.57 479	0.50 557	0.37 563	0.80 543	0.45 509	1.02 508	0.78 423	0.86 501	1.14 548	0.89 515	0.82 582	0.76 490	0.73 555	0.21 482	0.20 551	0.19 400	0.18 432	0.19 431	0.21 501

GANet-RSSM	0.47 427	0.21 324	0.37 231	0.38 266	0.25 327	0.58 426	0.36 389	1.07 528	0.78 423	0.68 380	1.01 489	0.86 500	0.67 515	0.62 375	0.44 439	0.21 482	0.15 444	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.17 401

AdaStereo	0.50 475	0.32 530	0.47 382	0.48 528	0.25 327	0.67 493	0.32 312	1.17 579	0.88 483	0.75 425	0.99 483	0.75 459	0.49 396	0.67 430	0.46 459	0.27 569	0.12 299	0.28 581	0.18 432	0.23 515	0.18 421
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.
SME	0.40 351	0.20 280	0.35 198	0.36 201	0.19 98	0.79 538	0.31 282	0.79 411	0.73 381	0.56 302	0.77 352	0.43 265	0.51 411	0.57 309	0.36 355	0.16 316	0.17 496	0.19 400	0.19 463	0.18 395	0.16 374

S2M2_L	0.26 142	0.22 365	0.33 159	0.31 49	0.25 327	0.24 59	0.13 1	0.35 56	0.41 208	0.25 76	0.36 170	0.30 143	0.25 135	0.30 48	0.26 199	0.22 509	0.19 539	0.17 303	0.19 463	0.21 474	0.18 421
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
test_sample4	0.47 427	0.26 468	0.50 430	0.35 172	0.22 205	0.69 498	0.38 428	1.15 566	0.81 442	0.78 442	0.82 390	0.62 383	0.53 420	0.63 388	0.44 439	0.21 482	0.15 444	0.21 475	0.19 463	0.21 474	0.19 456

test_sample3	0.46 412	0.25 451	0.50 430	0.35 172	0.23 260	0.69 498	0.37 406	1.15 566	0.81 442	0.75 425	0.79 374	0.66 409	0.49 396	0.63 388	0.46 459	0.21 482	0.15 444	0.20 433	0.19 463	0.21 474	0.19 456

xx1	0.39 339	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.67 319	1.06 580	0.41 236	0.50 229	0.65 404	0.53 420	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.20 433	0.19 463	0.18 395	0.17 401

1111x	0.55 512	0.22 365	0.46 369	0.38 266	0.20 142	0.66 488	0.43 497	1.23 603	0.99 545	0.71 401	0.99 483	0.95 534	0.69 525	0.90 555	1.08 628	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.19 463	0.20 450	0.18 421

LL-Strereo	0.57 531	0.27 486	0.68 531	0.48 528	0.34 544	0.39 290	0.48 529	0.94 469	0.97 536	0.83 483	0.78 364	1.10 583	1.18 642	1.33 637	0.49 473	0.17 370	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.16 326	0.17 401

qqq	0.40 351	0.26 468	0.44 339	0.36 201	0.22 205	0.46 351	0.36 389	0.85 432	0.54 286	0.56 302	0.69 319	0.65 404	0.53 420	0.55 284	0.45 448	0.17 370	0.16 476	0.20 433	0.19 463	0.18 395	0.17 401

BUS	0.45 401	0.25 451	0.43 327	0.45 491	0.28 435	0.70 503	0.34 342	0.94 469	0.76 404	0.75 425	0.80 377	0.65 404	0.49 396	0.64 403	0.51 485	0.20 465	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 395	0.18 421

Wz-Net-LNSev	0.71 574	0.51 617	1.36 655	0.50 557	0.41 591	1.15 621	0.69 620	1.21 590	1.07 586	1.02 586	1.12 536	1.08 575	0.87 595	0.89 553	0.89 600	0.24 539	0.22 568	0.21 475	0.19 463	0.26 544	0.26 548

BSDual-CNN	0.46 412	0.25 451	0.43 327	0.45 491	0.28 435	0.77 531	0.40 462	0.94 469	0.76 404	0.75 425	0.80 377	0.76 466	0.54 432	0.64 403	0.43 421	0.20 465	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 395	0.18 421

hknet	0.49 459	0.25 451	0.51 445	0.45 491	0.29 465	0.77 531	0.40 462	0.94 469	0.83 452	0.75 425	0.80 377	0.97 539	0.61 474	0.73 473	0.45 448	0.18 405	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 395	0.18 421

Sa-1000	0.48 440	0.24 425	0.41 291	0.45 491	0.25 327	0.59 438	0.34 342	0.81 419	0.93 519	0.82 471	1.50 624	0.53 322	0.45 374	0.92 565	0.30 270	0.15 257	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.15 268	0.13 242

SA	0.44 390	0.25 451	0.46 369	0.46 512	0.24 294	0.43 328	0.36 389	0.75 391	0.96 533	0.59 310	1.03 503	0.48 294	0.52 415	0.94 578	0.32 288	0.16 316	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.15 268	0.13 242

test_4	0.36 289	0.18 189	0.31 117	0.44 466	0.25 327	0.20 23	0.34 342	0.56 225	0.41 208	0.59 310	1.45 620	0.43 265	0.25 135	0.63 388	0.28 242	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.19 463	0.15 268	0.11 133

UDGNet	0.48 440	0.77 658	0.50 430	0.48 528	0.31 506	0.41 316	0.34 342	0.70 354	0.92 513	0.65 356	0.60 281	0.58 349	0.43 358	0.63 388	0.41 405	0.32 610	0.15 444	0.66 669	0.19 463	0.36 608	0.21 501

TRStereo	0.37 306	0.27 486	0.59 484	0.47 520	0.41 591	0.29 139	0.30 254	0.84 429	0.59 306	0.52 287	0.41 192	0.52 318	0.26 152	0.73 473	0.27 219	0.17 370	0.12 299	0.19 400	0.19 463	0.13 150	0.11 133

LCNet	0.41 364	0.20 280	0.32 138	0.44 466	0.24 294	0.47 357	0.29 234	0.67 319	0.53 282	0.72 412	1.03 503	0.66 409	0.60 468	0.58 332	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.19 400	0.19 463	0.21 474	0.36 615

GMM-Stereo	0.44 390	0.19 232	0.36 213	0.42 425	0.25 327	0.51 372	0.47 521	0.71 363	0.53 282	0.76 432	1.37 601	0.76 466	0.38 323	0.60 356	0.33 302	0.15 257	0.10 95	0.20 433	0.19 463	0.16 326	0.27 558

sCroCo_RVC	0.35 271	0.28 500	0.69 537	0.51 573	0.39 579	0.41 316	0.31 282	0.49 180	0.45 240	0.31 147	0.48 221	0.38 210	0.32 244	0.46 212	0.32 288	0.21 482	0.22 568	0.19 400	0.19 463	0.21 474	0.20 481

MMNet	0.55 512	0.25 451	0.61 492	0.43 446	0.34 544	1.07 604	0.39 450	0.87 443	0.91 508	0.91 536	0.93 449	0.86 500	0.76 559	0.81 515	0.76 560	0.15 257	0.14 412	0.18 356	0.19 463	0.20 450	0.16 374

aanetorigin	0.83 604	0.56 631	1.87 672	0.49 543	0.38 573	0.56 414	0.66 607	0.70 354	1.00 552	2.42 687	2.02 657	1.31 614	1.18 642	0.93 571	1.13 635	0.20 465	0.18 520	0.20 433	0.19 463	0.27 555	0.30 581

EDNetEfficientorigin	9.93 715	1.15 682	175.16 747	0.48 528	0.36 556	1.04 601	0.68 615	1.24 610	2.69 691	3.17 701	2.50 670	2.30 672	2.07 687	1.76 665	2.21 677	0.20 465	0.18 520	0.24 528	0.19 463	0.51 648	0.50 663

ac_64	0.52 491	0.22 365	0.50 430	0.45 491	0.28 435	0.80 543	0.45 509	1.02 508	0.61 310	0.91 536	0.83 396	1.07 573	0.68 521	0.74 480	0.70 547	0.21 482	0.18 520	0.20 433	0.19 463	0.18 395	0.15 324

cf-r	0.47 427	0.23 387	0.41 291	0.39 298	0.23 260	0.59 438	0.37 406	0.88 448	0.85 465	0.72 412	1.05 513	0.94 532	0.62 481	0.56 297	0.54 500	0.21 482	0.14 412	0.17 303	0.19 463	0.15 268	0.15 324

CCAANet	0.47 427	0.20 280	0.47 382	0.41 379	0.28 435	0.67 493	0.31 282	0.99 489	0.75 395	0.63 335	1.22 570	0.69 422	0.52 415	0.79 510	0.42 413	0.14 179	0.13 372	0.19 400	0.19 463	0.15 268	0.19 456

DN-CSS_ROB	0.43 382	0.26 468	0.62 495	0.40 342	0.29 465	0.44 337	0.27 195	0.77 401	0.75 395	0.72 412	1.09 529	0.48 294	0.43 358	0.69 447	0.37 374	0.15 257	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.18 395	0.16 374

Selective-IGEV-i16pb	1.07 639	0.24 425	9.45 706	0.41 379	0.32 523	1.76 668	0.59 586	1.00 494	1.54 656	0.66 369	1.20 568	0.98 543	0.57 447	0.78 503	0.62 524	0.27 569	0.17 496	0.18 356	0.20 490	0.21 474	0.23 526

Select-FE	0.46 412	0.24 425	0.88 591	0.42 425	0.35 551	0.33 209	0.19 28	0.90 455	0.37 179	0.60 314	1.01 489	0.97 539	0.80 577	0.72 466	0.28 242	0.16 316	0.12 299	0.17 303	0.20 490	0.15 268	0.24 535

z-mn7	1.00 626	0.50 613	1.70 668	0.53 596	0.36 556	1.75 667	0.71 631	1.22 598	2.28 682	0.96 560	2.54 671	1.42 634	0.95 616	2.19 684	1.54 655	0.22 509	0.19 539	0.21 475	0.20 490	0.27 555	0.25 542

DCVSM-stereo	0.49 459	0.27 486	0.53 458	0.39 298	0.29 465	0.51 372	0.26 172	0.75 391	0.75 395	1.11 614	0.75 342	1.05 566	0.72 546	0.60 356	0.47 466	0.20 465	0.19 539	0.24 528	0.20 490	0.25 537	0.30 581

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 440	0.21 324	1.26 640	0.39 298	0.51 635	0.28 127	0.30 254	1.25 614	0.44 231	0.68 380	1.11 532	0.86 500	0.33 262	0.67 430	0.27 219	0.15 257	0.11 227	0.17 303	0.20 490	0.22 498	0.24 535

test_sample5	0.47 427	0.26 468	0.49 416	0.36 201	0.22 205	0.64 476	0.39 450	1.13 553	0.81 442	0.77 438	0.94 450	0.64 391	0.54 432	0.65 410	0.43 421	0.21 482	0.16 476	0.22 490	0.20 490	0.22 498	0.20 481

H2IRNET	0.37 306	0.20 280	0.33 159	0.38 266	0.25 327	0.27 105	0.23 118	0.59 248	0.72 374	0.39 220	0.90 439	0.74 457	0.55 438	0.52 261	0.43 421	0.15 257	0.13 372	0.18 356	0.20 490	0.16 326	0.13 242

mmm	0.44 390	0.27 486	0.46 369	0.38 266	0.24 294	0.61 448	0.35 367	0.94 469	0.53 282	0.72 412	1.05 513	0.63 385	0.50 406	0.57 309	0.45 448	0.18 405	0.15 444	0.23 511	0.20 490	0.20 450	0.18 421

DualNet	0.48 440	0.26 468	0.49 416	0.36 201	0.22 205	0.64 476	0.39 450	1.13 553	0.81 442	0.80 449	1.03 503	0.64 391	0.54 432	0.65 410	0.43 421	0.21 482	0.16 476	0.22 490	0.20 490	0.22 498	0.20 481

LL-Strereo2	0.35 271	0.24 425	0.48 403	0.41 379	0.26 375	0.35 238	0.24 137	0.67 319	0.44 231	0.54 295	0.51 239	0.66 409	0.25 135	0.66 419	0.30 270	0.14 179	0.12 299	0.23 511	0.20 490	0.18 395	0.13 242

ToySt	0.49 459	0.27 486	0.75 566	0.40 342	0.27 410	0.64 476	0.49 535	0.84 429	0.77 413	0.60 314	0.83 396	0.88 511	0.66 512	0.70 454	0.56 507	0.16 316	0.17 496	0.21 475	0.20 490	0.21 474	0.19 456

psmg	0.49 459	0.25 451	0.43 327	0.41 379	0.28 435	0.85 563	0.43 497	0.99 489	0.76 404	0.91 536	0.94 450	0.76 466	0.54 432	0.64 403	0.43 421	0.20 465	0.15 444	0.20 433	0.20 490	0.18 395	0.18 421

PSMNet-ADL	0.48 440	0.27 486	0.40 280	0.48 528	0.30 484	0.68 496	0.37 406	0.90 455	0.80 434	0.61 322	0.80 377	0.92 527	0.62 481	0.72 466	0.63 528	0.23 526	0.18 520	0.18 356	0.20 490	0.22 498	0.20 481

PFNet+	0.40 351	0.19 232	0.49 416	0.39 298	0.25 327	0.28 127	0.23 118	0.64 296	0.70 361	0.85 494	0.79 374	0.64 391	0.35 280	0.72 466	0.34 318	0.19 439	0.14 412	0.23 511	0.20 490	0.16 326	0.20 481

RAFT	0.45 401	0.22 365	0.45 352	0.47 520	0.26 375	0.54 393	0.47 521	0.66 309	0.58 305	0.80 449	0.82 390	0.94 532	0.57 447	0.75 486	0.34 318	0.17 370	0.15 444	0.22 490	0.20 490	0.16 326	0.12 193

HCRNet	0.44 390	0.34 543	0.41 291	0.53 596	0.26 375	0.53 386	0.29 234	0.83 426	0.63 325	0.71 401	0.81 384	0.77 472	0.50 406	0.66 419	0.36 355	0.24 539	0.16 476	0.24 528	0.20 490	0.21 474	0.18 421

SFCPSM	0.47 427	0.21 324	0.55 469	0.40 342	0.27 410	0.87 567	0.37 406	1.33 630	0.77 413	0.80 449	0.84 402	0.54 326	0.49 396	0.57 309	0.37 374	0.18 405	0.13 372	0.18 356	0.20 490	0.16 326	0.15 324

UPFNet	0.53 498	0.24 425	0.51 445	0.45 491	0.38 573	0.84 562	0.49 535	0.99 489	0.75 395	0.87 509	0.88 431	0.86 500	0.64 498	0.80 512	0.71 552	0.20 465	0.20 551	0.20 433	0.20 490	0.19 431	0.15 324

EDNetEfficient	1.46 667	0.80 660	6.12 701	0.47 520	0.39 579	0.69 498	0.83 646	0.90 455	2.77 693	3.50 704	1.96 654	1.66 653	2.03 686	1.26 628	4.18 699	0.21 482	0.18 520	0.21 475	0.20 490	0.41 626	0.39 629

GwcNet-RSSM	0.49 459	0.24 425	0.42 312	0.40 342	0.23 260	0.55 399	0.38 428	0.93 464	0.93 519	0.71 401	1.16 559	0.86 500	0.60 468	0.62 375	0.66 536	0.21 482	0.14 412	0.19 400	0.20 490	0.16 326	0.15 324

NVstereo2D	0.60 548	0.30 521	0.75 566	0.48 528	0.43 603	0.89 568	0.48 529	1.05 520	1.15 603	0.66 369	0.86 415	0.88 511	0.70 538	0.99 581	0.65 533	0.32 610	0.15 444	0.28 581	0.20 490	0.40 620	0.36 615

PWC_ROB	0.87 608	0.52 625	1.28 641	0.50 557	0.32 523	0.91 571	0.37 406	1.36 639	1.46 650	1.61 657	2.59 675	1.16 598	1.01 626	1.34 639	1.40 652	0.25 549	0.18 520	0.28 581	0.20 490	0.29 563	0.28 565

PWCDC_ROB	0.89 612	0.49 609	0.80 580	0.74 663	0.40 584	1.03 597	0.39 450	1.33 630	2.35 687	1.02 586	3.77 693	0.81 488	0.92 607	1.20 618	0.90 602	0.34 625	0.22 568	0.24 528	0.20 490	0.34 597	0.29 572

AIO-test1	0.38 322	0.18 189	0.38 244	0.50 557	0.24 294	0.46 351	0.30 254	0.70 354	1.19 610	0.40 229	0.71 325	0.45 278	0.29 202	0.53 270	0.27 219	0.15 257	0.13 372	0.19 400	0.21 513	0.13 150	0.17 401

rvit_0105_6	0.38 322	0.28 500	0.64 510	0.50 557	0.30 484	0.39 290	0.38 428	0.51 193	0.67 347	0.40 229	0.45 207	0.50 306	0.41 350	0.54 277	0.36 355	0.27 569	0.26 603	0.24 528	0.21 513	0.22 498	0.16 374

UGAM	0.52 491	0.22 365	0.46 369	0.45 491	0.25 327	0.41 316	0.52 559	0.62 273	1.16 604	0.76 432	1.13 543	1.32 619	0.57 447	1.00 584	0.53 495	0.17 370	0.14 412	0.25 541	0.21 513	0.15 268	0.13 242

ITSA-stereo	0.53 498	0.28 500	0.52 451	0.40 342	0.23 260	0.56 414	0.34 342	1.24 610	1.24 619	0.80 449	0.81 384	0.72 440	0.58 457	0.82 518	0.65 533	0.21 482	0.17 496	0.23 511	0.21 513	0.22 498	0.26 548

ffm	0.44 390	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	0.68 329	1.04 570	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.25 541	0.21 513	0.16 326	0.16 374

ff1	0.49 459	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	0.68 329	1.04 570	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	1.01 585	0.88 590	0.16 316	0.10 95	0.25 541	0.21 513	0.16 326	0.16 374

mmx	0.53 498	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	1.16 574	1.03 564	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	1.01 585	0.88 590	0.20 465	0.15 444	0.25 541	0.21 513	0.22 498	0.20 481

xxx	0.53 498	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	1.16 574	1.03 564	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	1.01 585	0.88 590	0.20 465	0.15 444	0.25 541	0.21 513	0.22 498	0.20 481

anonymousa	0.49 459	0.20 280	0.42 312	0.38 266	0.23 260	0.91 571	0.35 367	0.75 391	0.62 314	0.85 494	1.54 629	1.06 568	0.66 512	0.51 254	0.43 421	0.16 316	0.13 372	0.19 400	0.21 513	0.16 326	0.14 290

dad	0.58 538	0.50 613	0.64 510	0.43 446	0.30 484	0.59 438	0.36 389	0.78 407	1.25 625	1.01 583	1.17 561	1.15 597	0.53 420	0.68 441	0.50 475	0.35 629	0.23 578	0.37 627	0.21 513	0.29 563	0.20 481

Anonymous3	0.46 412	0.34 543	0.86 589	0.50 557	0.37 563	0.81 548	0.50 540	0.72 369	0.65 338	0.51 280	0.65 299	0.45 278	0.45 374	0.64 403	0.38 383	0.24 539	0.24 587	0.22 490	0.21 513	0.23 515	0.23 526

delet	0.55 512	0.24 425	0.55 469	0.44 466	0.33 535	1.07 604	0.50 540	1.00 494	0.86 470	0.85 494	0.96 463	0.90 520	0.63 487	0.83 526	0.74 558	0.18 405	0.18 520	0.20 433	0.21 513	0.16 326	0.15 324

CFNet-ft	0.48 440	0.23 387	0.36 213	0.40 342	0.26 375	0.64 476	0.37 406	0.87 443	0.85 465	0.64 347	1.00 486	1.01 553	0.64 498	0.61 365	0.53 495	0.23 526	0.15 444	0.24 528	0.21 513	0.23 515	0.18 421

DSFCA	0.55 512	0.25 451	0.62 495	0.40 342	0.36 556	0.74 518	0.52 559	1.04 515	0.82 447	1.06 601	0.84 402	0.89 515	0.63 487	0.99 581	0.58 510	0.25 549	0.21 561	0.21 475	0.21 513	0.21 474	0.19 456

ADCP+	1.06 637	0.35 549	1.51 663	0.49 543	0.51 635	1.45 650	0.55 573	1.25 614	1.03 564	1.16 619	1.15 554	1.10 583	1.07 632	1.56 652	6.75 709	0.19 439	0.16 476	0.23 511	0.21 513	0.28 559	0.21 501

CFNet_RVC	0.48 440	0.23 387	0.36 213	0.40 342	0.26 375	0.64 476	0.37 406	0.87 443	0.85 465	0.64 347	1.00 486	1.01 553	0.64 498	0.61 365	0.53 495	0.23 526	0.15 444	0.24 528	0.21 513	0.23 515	0.18 421

DPSNet	0.99 625	0.42 590	1.88 673	0.53 596	0.41 591	1.59 658	1.26 683	2.21 687	1.43 645	1.10 612	1.11 532	1.46 637	1.95 684	1.34 639	1.26 642	0.34 625	0.25 595	0.25 541	0.21 513	0.46 639	0.37 620

StereoDRNet-Refined	0.58 538	0.32 530	0.54 464	0.46 512	0.30 484	0.96 583	0.40 462	1.00 494	0.94 526	1.12 615	1.08 526	0.96 537	0.67 515	0.90 555	0.89 600	0.17 370	0.13 372	0.22 490	0.21 513	0.20 450	0.19 456
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MSAF-DinoV2	1.04 632	0.38 571	1.32 648	0.54 603	0.29 465	0.89 568	0.72 633	1.52 663	1.24 619	1.05 597	1.41 609	2.98 683	1.49 662	2.74 693	2.83 688	0.22 509	0.14 412	0.20 433	0.22 531	0.32 584	0.32 595

zh-mn7	1.08 642	0.65 645	4.00 695	0.52 586	0.38 573	1.16 624	0.62 596	1.15 566	1.77 669	1.74 665	2.31 661	1.17 599	0.91 602	2.10 679	1.77 664	0.24 539	0.21 561	0.22 490	0.22 531	0.25 537	0.28 565

w-ln-seven-2	0.76 584	0.43 592	2.32 679	0.52 586	0.38 573	0.90 570	0.65 604	1.11 545	1.12 598	1.19 624	1.28 584	1.09 579	0.99 622	1.07 598	0.87 586	0.20 465	0.19 539	0.23 511	0.22 531	0.26 544	0.22 519

rvit_0105_4	0.41 364	0.29 512	0.71 546	0.50 557	0.29 465	0.41 316	0.41 478	0.55 221	0.73 381	0.45 252	0.48 221	0.55 331	0.44 369	0.57 309	0.36 355	0.28 580	0.26 603	0.25 541	0.22 531	0.23 515	0.18 421

test_sample6	0.49 459	0.26 468	0.50 430	0.37 227	0.22 205	0.63 468	0.40 462	1.12 551	0.83 452	0.80 449	1.03 503	0.66 409	0.55 438	0.67 430	0.46 459	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.22 531	0.23 515	0.21 501

KYRaft	0.48 440	0.20 280	0.38 244	0.44 466	0.23 260	0.44 337	0.37 406	0.66 309	0.41 208	0.94 551	1.73 640	0.79 476	0.41 350	0.63 388	0.31 279	0.16 316	0.11 227	0.18 356	0.22 531	0.16 326	0.78 675

ADLNet	0.55 512	0.27 486	0.51 445	0.44 466	0.35 551	0.78 535	0.46 513	1.08 532	0.86 470	0.99 573	0.98 478	0.92 527	0.63 487	0.69 447	0.81 570	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.22 531	0.21 474	0.21 501

ARAFT	0.47 427	0.24 425	0.79 578	0.42 425	0.25 327	0.55 399	0.55 573	0.75 391	0.81 442	0.89 523	0.75 342	0.73 451	0.47 387	0.88 547	0.37 374	0.15 257	0.12 299	0.23 511	0.22 531	0.14 202	0.13 242

RAFT + AFF	0.53 498	0.29 512	0.75 566	0.51 573	0.32 523	0.63 468	0.60 589	1.00 494	0.91 508	0.78 442	0.87 423	0.83 490	0.58 457	0.80 512	0.47 466	0.17 370	0.20 551	0.23 511	0.22 531	0.18 395	0.18 421

GwcNet	0.69 568	0.36 554	1.10 618	0.51 573	0.42 597	1.08 608	0.50 540	1.21 590	1.16 604	1.00 578	1.37 601	1.06 568	0.79 573	0.92 565	0.94 606	0.25 549	0.24 587	0.24 528	0.22 531	0.23 515	0.26 548

hitnet-ft	0.55 512	0.27 486	0.39 266	0.41 379	0.28 435	0.78 535	0.40 462	0.92 462	0.90 501	0.82 471	1.01 489	1.13 593	0.70 538	0.78 503	0.67 539	0.28 580	0.20 551	0.28 581	0.22 531	0.29 563	0.26 548

GANet	0.70 570	0.37 561	0.55 469	0.51 573	0.34 544	0.94 577	0.96 662	1.08 532	0.94 526	1.04 595	1.98 655	1.13 593	0.88 599	1.12 608	0.66 536	0.25 549	0.26 603	0.27 573	0.22 531	0.31 578	0.22 519

TDLM	0.57 531	0.33 538	0.49 416	0.51 573	0.30 484	0.66 488	0.73 635	1.03 512	1.01 556	0.82 471	1.10 531	0.84 493	0.70 538	0.86 542	0.58 510	0.28 580	0.17 496	0.25 541	0.22 531	0.26 544	0.19 456

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 498	0.32 530	0.64 510	0.44 466	0.30 484	0.66 488	0.44 506	1.04 515	0.88 483	0.91 536	0.91 442	0.99 545	0.60 468	0.68 441	0.60 517	0.21 482	0.17 496	0.22 490	0.22 531	0.21 474	0.21 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 498	0.34 543	0.59 484	0.41 379	0.30 484	0.50 367	0.43 497	1.19 583	0.70 361	0.85 494	1.05 513	0.86 500	0.55 438	0.84 531	0.51 485	0.29 587	0.23 578	0.22 490	0.22 531	0.26 544	0.25 542

DLCB_ROB	0.58 538	0.28 500	0.47 382	0.49 543	0.32 523	0.77 531	0.50 540	0.99 489	0.92 513	1.04 595	1.14 548	1.21 601	0.69 525	0.88 547	0.69 544	0.20 465	0.20 551	0.22 490	0.22 531	0.21 474	0.18 421

MultiAttention	3.58 701	0.24 425	0.62 495	0.54 603	0.34 544	22.90 723	2.72 714	1.60 668	1.13 599	0.80 449	1.81 645	1.14 596	0.43 358	35.29 735	0.61 521	0.17 370	0.12 299	0.23 511	0.23 547	0.34 597	0.29 572

AIO-test2	0.39 339	0.21 324	0.41 291	0.47 520	0.25 327	0.45 346	0.35 367	0.77 401	1.27 629	0.36 188	0.87 423	0.37 201	0.30 221	0.47 221	0.27 219	0.15 257	0.13 372	0.21 475	0.23 547	0.15 268	0.13 242

rvit_0105_5	0.42 372	0.31 526	0.73 555	0.50 557	0.29 465	0.44 337	0.42 489	0.61 268	0.74 390	0.51 280	0.51 239	0.60 370	0.47 387	0.57 309	0.38 383	0.27 569	0.25 595	0.25 541	0.23 547	0.22 498	0.18 421

fast-acv-ft	0.64 554	0.30 521	0.73 555	0.45 491	0.34 544	1.17 625	0.49 535	0.86 436	0.98 540	1.02 586	1.36 598	1.29 611	0.85 590	0.76 490	0.81 570	0.21 482	0.23 578	0.23 511	0.23 547	0.21 474	0.20 481

Wz-Net-MNSev	0.76 584	0.40 584	1.34 650	0.50 557	0.40 584	1.44 649	0.83 646	1.15 566	1.16 604	1.25 636	1.20 568	1.13 593	0.81 578	1.16 612	1.00 620	0.22 509	0.19 539	0.24 528	0.23 547	0.28 559	0.26 548

rafts_anoy	0.37 306	0.21 324	0.36 213	0.41 379	0.26 375	0.30 158	0.33 324	0.67 319	0.90 501	0.58 308	0.66 306	0.45 278	0.33 262	0.47 221	0.39 391	0.16 316	0.11 227	0.21 475	0.23 547	0.17 366	0.14 290

pcwnet_v2	0.58 538	0.28 500	0.84 583	0.45 491	0.35 551	0.61 448	0.35 367	1.27 618	1.21 614	0.99 573	1.27 582	0.72 440	0.58 457	0.67 430	0.48 470	0.27 569	0.21 561	0.24 528	0.23 547	0.29 563	0.29 572

psm_up	0.55 512	0.26 468	0.47 382	0.49 543	0.32 523	0.65 486	0.56 579	1.04 515	0.82 447	0.82 471	0.88 431	1.01 553	0.94 613	0.74 480	0.61 521	0.21 482	0.25 595	0.26 560	0.23 547	0.21 474	0.20 481

FAT-Stereo	0.73 580	0.33 538	0.75 566	0.49 543	0.37 563	0.71 508	0.59 586	1.36 639	1.30 634	1.03 594	1.40 607	1.59 652	1.15 638	0.87 544	0.86 580	0.28 580	0.28 616	0.28 581	0.23 547	0.28 559	0.38 626

DMCA-RVC	0.51 483	0.30 521	0.59 484	0.50 557	0.32 523	0.54 393	0.38 428	0.86 436	0.68 353	0.94 551	0.86 415	0.91 522	0.68 521	0.70 454	0.59 515	0.23 526	0.18 520	0.31 601	0.23 547	0.26 544	0.19 456

FADNet_RVC	0.55 512	0.37 561	1.17 630	0.44 466	0.31 506	0.56 414	0.34 342	1.06 524	0.88 483	0.67 374	0.90 439	0.61 376	0.65 504	0.93 571	0.70 547	0.21 482	0.18 520	0.26 560	0.23 547	0.31 578	0.28 565

ADCRef	0.80 594	0.43 592	1.32 648	0.50 557	0.45 614	1.07 604	0.51 556	1.07 528	0.98 540	1.17 620	1.42 611	0.87 506	0.91 602	0.85 537	3.19 690	0.18 405	0.16 476	0.23 511	0.23 547	0.22 498	0.21 501

RYNet	0.72 578	0.35 549	0.64 510	0.53 596	0.67 661	1.31 639	0.67 610	1.20 588	1.18 608	1.05 597	0.87 423	1.27 608	0.93 612	0.93 571	1.27 644	0.22 509	0.16 476	0.26 560	0.23 547	0.40 620	0.39 629

CFNet	0.51 483	0.29 512	0.46 369	0.41 379	0.27 410	0.70 503	0.32 312	1.13 553	1.00 552	0.72 412	1.07 523	0.85 495	0.60 468	0.76 490	0.52 492	0.19 439	0.14 412	0.23 511	0.23 547	0.21 474	0.16 374

StereoDRNet	0.64 554	0.33 538	0.68 531	0.51 573	0.43 603	1.03 597	0.53 564	1.47 653	0.99 545	1.10 612	0.87 423	1.07 573	0.71 542	0.82 518	0.88 590	0.23 526	0.19 539	0.25 541	0.23 547	0.27 555	0.19 456

SANet	1.07 639	0.41 588	1.06 613	0.48 528	0.30 484	1.41 645	0.94 660	1.42 648	3.36 699	1.58 654	2.43 668	2.33 674	1.70 674	1.34 639	1.07 627	0.28 580	0.24 587	0.26 560	0.23 547	0.34 597	0.30 581

StereoVision	0.42 372	0.28 500	0.45 352	0.49 543	0.28 435	0.38 277	0.38 428	0.72 369	0.62 314	0.44 248	1.14 548	0.54 326	0.39 336	0.56 297	0.34 318	0.21 482	0.24 587	0.25 541	0.24 563	0.26 544	0.16 374

coex-ft	6.43 712	1.51 694	87.33 746	0.49 543	0.38 573	1.34 640	1.21 679	1.16 574	8.09 711	12.12 720	2.79 679	2.77 682	3.31 702	1.16 612	3.15 689	0.24 539	0.23 578	0.27 573	0.24 563	0.45 636	0.37 620

ssnet_v2	0.58 538	0.28 500	0.56 475	0.43 446	0.29 465	0.95 580	0.59 586	1.13 553	0.99 545	0.93 548	0.80 377	0.99 545	0.64 498	0.82 518	0.94 606	0.25 549	0.22 568	0.23 511	0.24 563	0.20 450	0.19 456

SACVNet	0.58 538	0.34 543	0.55 469	0.55 611	0.36 556	0.63 468	0.48 529	1.13 553	0.77 413	1.02 586	1.06 520	1.02 558	0.74 552	0.90 555	0.51 485	0.27 569	0.21 561	0.25 541	0.24 563	0.29 563	0.36 615

FINET	0.67 563	0.42 590	1.00 607	0.46 512	0.43 603	0.83 559	0.89 654	1.08 532	1.50 652	0.87 509	1.14 548	0.71 431	0.68 521	0.92 565	0.70 547	0.36 633	0.30 626	0.26 560	0.24 563	0.35 602	0.33 600

Syn2CoEx	0.71 574	0.51 617	0.95 600	0.64 641	0.45 614	0.91 571	0.53 564	1.48 654	1.13 599	0.93 548	1.35 597	1.02 558	0.99 622	0.92 565	0.80 567	0.30 594	0.27 612	0.28 581	0.24 563	0.23 515	0.24 535

RTSC	0.87 608	0.48 605	1.23 637	0.52 586	0.37 563	1.13 618	0.50 540	1.34 632	1.79 670	1.51 650	1.24 577	1.12 587	0.81 578	1.62 656	2.16 676	0.25 549	0.19 539	0.23 511	0.24 563	0.30 572	0.31 591

NaN_ROB	0.69 568	0.44 597	0.69 537	0.51 573	0.33 535	0.97 585	1.06 669	1.22 598	1.19 610	1.24 634	0.96 463	1.08 575	0.78 571	1.20 618	0.67 539	0.24 539	0.30 626	0.23 511	0.24 563	0.23 515	0.25 542

XPNet_ROB	0.70 570	0.35 549	0.68 531	0.52 586	0.40 584	0.79 538	0.85 652	1.16 574	0.94 526	1.33 641	1.15 554	1.38 630	0.83 587	1.03 592	0.90 602	0.32 610	0.25 595	0.26 560	0.24 563	0.31 578	0.28 565

AANet	1.13 646	1.01 678	2.99 687	0.44 466	0.37 563	0.91 571	0.54 568	1.27 618	2.31 685	2.35 685	2.37 667	2.22 669	1.53 663	1.18 615	1.43 653	0.32 610	0.23 578	0.28 581	0.25 572	0.35 602	0.33 600

w-ln-seven	0.96 621	0.48 605	2.41 682	0.54 603	0.50 631	1.41 645	0.70 625	1.67 674	1.81 671	1.49 647	1.50 624	1.26 606	0.87 595	1.15 610	1.80 668	0.23 526	0.21 561	0.25 541	0.25 572	0.31 578	0.26 548

YMNet	0.66 558	0.38 571	0.90 596	0.52 586	0.46 622	1.08 608	0.49 535	1.00 494	0.77 413	1.18 622	1.29 588	1.12 587	0.74 552	0.85 537	0.86 580	0.27 569	0.31 635	0.25 541	0.25 572	0.24 528	0.23 526

YMNet_1	0.66 558	0.38 571	0.90 596	0.52 586	0.46 622	1.08 608	0.49 535	1.00 494	0.77 413	1.18 622	1.29 588	1.12 587	0.74 552	0.85 537	0.86 580	0.27 569	0.31 635	0.25 541	0.25 572	0.24 528	0.23 526

rvit_stereo_0075_2	0.47 427	0.37 561	0.70 541	0.53 596	0.46 622	0.43 328	0.36 389	0.81 419	0.67 347	0.55 299	0.74 340	0.59 364	0.43 358	0.63 388	0.43 421	0.32 610	0.23 578	0.35 617	0.25 572	0.30 572	0.25 542

WZ-Net	1.19 653	0.59 635	4.07 696	0.62 638	0.51 635	1.34 640	1.31 688	1.32 628	1.74 668	1.53 653	1.65 634	1.74 656	1.28 651	2.25 686	2.01 673	0.27 569	0.21 561	0.23 511	0.25 572	0.40 620	0.39 629

PSMNet-RSSM	0.48 440	0.22 365	0.38 244	0.42 425	0.25 327	0.50 367	0.37 406	1.10 539	0.77 413	0.70 394	1.06 520	0.84 493	0.64 498	0.62 375	0.47 466	0.23 526	0.15 444	0.23 511	0.25 572	0.20 450	0.19 456

S-Stereo	0.74 581	0.35 549	0.96 602	0.56 614	0.45 614	0.82 556	0.60 589	1.24 610	1.60 664	0.96 560	1.41 609	1.12 587	0.94 613	0.80 512	1.04 625	0.26 559	0.31 635	0.28 581	0.25 572	0.32 584	0.47 655

G-Net	0.95 620	0.46 603	1.04 611	0.64 641	0.48 627	2.12 678	0.64 602	1.01 504	0.87 479	1.75 666	2.82 682	1.30 613	1.64 673	1.06 595	0.96 611	0.36 633	0.29 621	0.35 617	0.25 572	0.45 636	0.42 637

stereogan	0.80 594	0.31 526	0.71 546	0.59 626	0.50 631	1.72 666	0.48 529	1.35 636	1.37 639	1.00 578	1.46 622	1.56 649	0.95 616	1.29 632	0.84 575	0.28 580	0.29 621	0.29 591	0.25 572	0.38 617	0.38 626

ADCL	1.04 632	0.38 571	1.35 651	0.50 557	0.39 579	1.61 659	0.89 654	1.29 622	1.39 642	1.29 638	1.50 624	1.24 604	1.24 647	1.37 645	4.87 702	0.21 482	0.19 539	0.25 541	0.25 572	0.29 563	0.27 558

DANet	0.71 574	0.45 601	0.91 598	0.59 626	0.40 584	0.81 548	0.40 462	0.97 484	0.84 457	1.20 629	1.22 570	1.33 622	0.88 599	1.16 612	1.24 640	0.27 569	0.23 578	0.31 601	0.25 572	0.35 602	0.32 595
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.57 531	0.33 538	0.44 339	0.47 520	0.32 523	0.67 493	0.61 594	1.05 520	0.93 519	0.85 494	1.04 509	1.01 553	0.73 549	0.83 526	0.52 492	0.29 587	0.19 539	0.27 573	0.25 572	0.31 578	0.21 501

DRN-Test	0.66 558	0.32 530	0.66 522	0.50 557	0.39 579	1.15 621	0.61 594	1.49 656	1.01 556	1.12 615	1.08 526	1.06 568	0.69 525	0.77 498	0.94 606	0.23 526	0.17 496	0.26 560	0.25 572	0.25 537	0.21 501

SGM_RVC	0.97 623	0.28 500	0.41 291	0.39 298	0.22 205	1.55 655	0.73 635	1.51 660	1.25 625	2.25 683	1.92 651	2.58 679	1.56 667	2.02 677	1.19 638	0.27 569	0.27 612	0.27 573	0.25 572	0.25 537	0.25 542
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FlowAnything_test	0.29 189	0.19 232	0.39 266	0.47 520	0.26 375	0.46 351	0.25 150	0.43 139	0.31 110	0.29 135	0.26 84	0.35 187	0.26 152	0.40 142	0.37 374	0.21 482	0.15 444	0.22 490	0.26 587	0.16 326	0.16 374

test_sample7	0.52 491	0.29 512	0.50 430	0.36 201	0.27 410	0.62 456	0.41 478	1.06 524	0.88 483	0.92 544	0.86 415	0.85 495	0.69 525	0.68 441	0.50 475	0.26 559	0.20 551	0.27 573	0.26 587	0.27 555	0.24 535

SDNR	0.86 607	0.37 561	1.47 661	0.40 342	0.38 573	3.38 699	0.33 324	0.90 455	0.98 540	0.99 573	2.09 660	0.59 364	0.71 542	1.29 632	0.70 547	0.51 662	0.56 681	0.36 622	0.26 587	0.43 631	0.46 650

Wz-Net-SNSev	0.91 616	0.73 652	2.13 676	0.56 614	0.45 614	0.95 580	1.13 674	1.34 632	1.24 619	1.02 586	1.30 591	1.46 637	0.86 592	1.81 667	1.50 654	0.25 549	0.23 578	0.25 541	0.26 587	0.32 584	0.29 572

PSM-AAD	0.48 440	0.20 280	0.37 231	0.43 446	0.23 260	0.56 414	0.50 540	0.65 298	0.70 361	1.07 604	1.12 536	0.58 349	0.92 607	0.61 365	0.32 288	0.15 257	0.11 227	0.25 541	0.26 587	0.18 395	0.43 643

AnonymousM	0.41 364	0.81 661	0.29 81	0.34 127	0.22 205	0.28 127	0.38 428	0.53 215	0.41 208	0.70 394	0.49 225	0.47 289	0.27 167	0.41 154	0.31 279	0.15 257	0.12 299	1.51 687	0.26 587	0.12 100	0.10 60

ETE_ROB	0.70 570	0.49 609	0.73 555	0.56 614	0.36 556	0.79 538	0.87 653	1.14 562	0.93 519	1.19 624	1.18 563	1.39 631	0.82 582	0.99 581	0.80 567	0.26 559	0.21 561	0.31 601	0.26 587	0.33 591	0.34 608

PStereo	0.50 475	0.75 654	0.42 312	0.37 227	0.28 435	0.55 399	0.46 513	0.54 218	0.88 483	0.53 290	0.33 140	0.51 312	0.51 411	0.78 503	0.67 539	0.51 662	0.25 595	0.30 600	0.27 594	0.59 663	0.49 661

zh-sn7	1.09 643	0.75 654	3.23 689	0.57 620	0.42 597	1.11 613	0.89 654	1.19 583	1.27 629	1.41 645	1.98 655	1.25 605	1.47 661	1.99 676	2.62 685	0.26 559	0.26 603	0.26 560	0.27 594	0.35 602	0.30 581

psmorigin	0.82 598	0.51 617	2.09 675	0.49 543	0.41 591	0.85 563	0.50 540	1.04 515	0.88 483	1.45 646	1.43 614	1.50 643	1.06 630	1.22 624	0.97 612	0.31 598	0.32 641	0.27 573	0.27 594	0.33 591	0.42 637

FADNet-RVC-Resample	0.56 523	0.33 538	1.16 625	0.49 543	0.34 544	0.71 508	0.43 497	1.01 504	0.93 519	0.82 471	0.87 423	0.74 457	0.67 515	0.73 473	0.45 448	0.18 405	0.18 520	0.26 560	0.27 594	0.26 544	0.27 558

AF-Net	0.81 597	0.39 579	0.68 531	0.64 641	0.54 642	0.91 571	0.51 556	1.61 670	1.31 635	0.96 560	2.02 657	1.46 637	1.26 650	1.11 607	0.99 616	0.32 610	0.24 587	0.39 632	0.27 594	0.30 572	0.25 542

UCFNet_RVC	0.49 459	0.26 468	0.35 198	0.39 298	0.26 375	0.64 476	0.36 389	1.15 566	0.84 457	0.67 374	0.88 431	0.88 511	0.59 464	0.58 332	0.45 448	0.24 539	0.17 496	0.27 573	0.27 594	0.25 537	0.23 526

PS-NSSS	0.58 538	0.44 597	0.62 495	0.42 425	0.33 535	0.66 488	0.58 583	1.02 508	0.86 470	0.77 438	1.28 584	0.72 440	0.64 498	0.82 518	0.59 515	0.31 598	0.26 603	0.40 635	0.27 594	0.33 591	0.26 548

TCMNet	0.66 558	0.39 579	0.98 605	0.59 626	0.61 655	0.96 583	0.55 573	1.05 520	0.90 501	0.84 490	1.14 548	0.89 515	0.65 504	0.85 537	1.01 621	0.26 559	0.26 603	0.31 601	0.28 601	0.32 584	0.29 572

rvit_0105_3	0.47 427	0.34 543	0.77 576	0.54 603	0.31 506	0.49 365	0.47 521	0.63 282	0.79 432	0.65 356	0.59 279	0.64 391	0.50 406	0.65 410	0.39 391	0.29 587	0.27 612	0.29 591	0.28 601	0.21 474	0.20 481

GASNet	0.67 563	0.72 651	0.96 602	0.70 659	0.48 627	0.62 456	0.47 521	1.08 532	1.03 564	0.94 551	0.82 390	0.93 530	0.83 587	1.33 637	0.80 567	0.31 598	0.22 568	0.29 591	0.28 601	0.44 632	0.24 535

FADNet-RVC	0.60 548	0.53 628	1.14 624	0.46 512	0.39 579	0.61 448	0.39 450	1.12 551	0.87 479	0.70 394	0.84 402	1.04 562	0.55 438	0.94 578	0.69 544	0.26 559	0.25 595	0.28 581	0.28 601	0.31 578	0.31 591

edge stereo	0.76 584	0.38 571	0.74 560	0.52 586	0.43 603	0.80 543	0.53 564	1.28 621	1.06 580	1.28 637	1.38 606	1.81 657	1.11 635	1.08 601	0.85 579	0.33 619	0.32 641	0.41 639	0.28 601	0.32 584	0.36 615

MDST_ROB	0.91 616	0.27 486	0.85 584	0.63 640	0.41 591	2.53 682	0.71 631	1.60 668	1.13 599	2.83 694	1.73 640	0.97 539	0.69 525	1.61 655	0.73 555	0.25 549	0.22 568	0.32 608	0.28 601	0.25 537	0.24 535

RTS	1.98 683	0.96 673	11.36 710	0.65 646	0.57 650	2.77 688	1.40 692	1.39 643	2.26 680	1.89 670	2.56 672	1.32 619	1.25 648	5.20 707	4.05 697	0.31 598	0.22 568	0.29 591	0.29 607	0.40 620	0.37 620

RTSA	1.98 683	0.96 673	11.36 710	0.65 646	0.57 650	2.77 688	1.40 692	1.39 643	2.26 680	1.89 670	2.56 672	1.32 619	1.25 648	5.20 707	4.05 697	0.31 598	0.22 568	0.29 591	0.29 607	0.40 620	0.37 620

DStereoO	0.96 621	0.70 650	0.72 551	0.62 638	0.45 614	0.74 518	0.92 659	1.09 536	1.29 633	1.19 624	1.23 575	0.99 545	1.71 675	1.29 632	0.99 616	2.01 706	0.35 651	0.77 673	0.30 609	1.42 688	0.38 626

Wz-Net-TNSev	1.14 647	1.06 681	4.32 698	0.49 543	0.42 597	1.51 653	1.11 673	1.48 654	1.40 644	1.22 631	1.26 581	1.58 651	1.43 659	1.76 665	1.70 659	0.32 610	0.31 635	0.26 560	0.30 609	0.41 626	0.41 636

FADNet	0.61 550	0.51 617	1.10 618	0.45 491	0.44 610	0.65 486	0.41 478	1.19 583	1.05 574	0.70 394	0.84 402	0.98 543	0.66 512	0.82 518	0.50 475	0.29 587	0.30 626	0.27 573	0.30 609	0.46 639	0.35 613

RP	0.76 584	0.36 554	0.63 505	0.66 649	0.58 652	0.80 543	0.55 573	1.14 562	1.22 616	0.97 565	1.65 634	1.43 636	1.32 652	1.01 585	0.84 575	0.33 619	0.30 626	0.36 622	0.30 609	0.34 597	0.34 608

FBW_ROB	0.88 610	0.50 613	0.85 584	0.55 611	0.40 584	1.17 625	0.78 641	1.50 657	1.37 639	1.33 641	1.27 582	1.48 641	1.00 625	2.57 692	0.98 615	0.25 549	0.32 641	0.45 645	0.30 609	0.34 597	0.28 565

LALA_ROB	0.74 581	0.43 592	0.69 537	0.54 603	0.40 584	1.01 592	0.95 661	1.21 590	1.07 586	1.22 631	1.12 536	1.56 649	0.79 573	1.04 594	0.86 580	0.33 619	0.22 568	0.35 617	0.30 609	0.35 602	0.31 591

SGM-Forest	0.62 551	0.32 530	0.39 266	0.43 446	0.30 484	1.02 594	0.55 573	1.09 536	1.05 574	1.06 601	1.18 563	1.10 583	0.67 515	0.88 547	0.62 524	0.31 598	0.33 647	0.33 613	0.30 609	0.30 572	0.28 565
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.64 554	0.35 549	0.41 291	0.42 425	0.25 327	1.01 592	0.77 639	1.13 553	1.09 591	1.17 620	1.22 570	1.04 562	0.75 556	0.88 547	0.63 528	0.28 580	0.30 626	0.34 615	0.30 609	0.26 544	0.26 548
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
S	0.40 351	0.20 280	0.35 198	0.39 298	0.24 294	0.71 508	0.42 489	0.62 273	0.61 310	0.60 314	0.97 476	0.39 219	0.46 381	0.42 165	0.32 288	0.30 594	0.17 496	0.31 601	0.31 617	0.18 395	0.13 242

Selective-IGEV-i16pa	78.59 747	120.99 748	16.46 714	1.04 678	0.66 660	181.07 748	2.17 709	153.90 749	139.75 749	56.45 747	153.05 747	107.32 749	157.92 749	200.46 749	96.57 746	94.09 749	1.23 709	2.69 711	0.31 617	0.96 679	84.68 748

APVNet	0.71 574	0.37 561	0.89 595	0.56 614	0.45 614	1.18 627	0.68 615	1.41 647	0.85 465	0.81 462	1.15 554	1.04 562	0.81 578	1.10 605	1.17 636	0.26 559	0.28 616	0.32 608	0.31 617	0.29 563	0.30 581

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 563	0.81 661	0.73 555	0.53 596	0.37 563	1.40 643	0.53 564	1.04 515	0.79 432	0.88 519	0.94 450	0.95 534	0.53 420	0.93 571	0.58 510	0.39 639	0.30 626	0.57 664	0.31 617	0.53 653	0.30 581

XQC	0.89 612	0.65 645	1.31 646	0.67 652	0.52 639	1.22 631	0.68 615	1.26 616	1.52 653	1.14 618	1.11 532	1.28 610	1.04 629	1.40 647	1.77 664	0.38 637	0.24 587	0.37 627	0.31 617	0.53 653	0.47 655

ADCMid	1.14 647	0.52 625	2.23 678	0.53 596	0.43 603	1.07 604	0.75 637	1.23 603	1.05 574	2.15 679	1.44 617	1.50 643	1.43 659	1.56 652	5.01 703	0.26 559	0.24 587	0.29 591	0.31 617	0.37 613	0.33 600

PSMNet_ROB	0.64 554	0.37 561	0.65 516	0.56 614	0.42 597	0.97 585	0.83 646	1.21 590	0.92 513	0.79 447	1.02 498	1.08 575	0.63 487	0.82 518	0.91 604	0.29 587	0.20 551	0.31 601	0.31 617	0.26 544	0.23 526

MeshStereo	1.34 660	0.43 592	0.54 464	0.44 466	0.34 544	1.66 662	0.60 589	1.94 681	1.37 639	4.47 708	3.25 684	4.71 700	1.94 683	1.92 672	1.17 636	0.35 629	0.35 651	0.37 627	0.31 617	0.32 584	0.32 595
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
STTStereo	0.55 512	0.37 561	0.76 571	0.44 466	0.31 506	0.60 445	0.44 506	0.96 480	0.86 470	0.99 573	0.90 439	0.96 537	0.58 457	0.71 460	0.61 521	0.25 549	0.23 578	0.26 560	0.32 625	0.24 528	0.23 526

ADCPNet	1.03 631	0.48 605	2.70 684	0.54 603	0.42 597	1.40 643	0.75 637	1.13 553	1.07 586	1.22 631	1.42 611	1.68 654	1.09 633	1.36 644	3.45 694	0.30 594	0.28 616	0.29 591	0.32 625	0.37 613	0.35 613

SGM-ForestM	4.04 704	0.32 530	0.46 369	0.43 446	0.27 410	7.50 711	1.45 696	3.84 706	4.24 706	8.19 718	6.76 714	19.00 729	9.08 713	10.74 718	6.62 708	0.31 598	0.33 647	0.32 608	0.32 625	0.29 563	0.29 572

ISRNet	0.56 523	0.24 425	0.66 522	0.56 614	0.36 556	0.44 337	0.25 150	0.82 421	0.84 457	1.07 604	1.25 579	0.91 522	0.60 468	0.66 419	0.58 510	0.35 629	0.26 603	0.36 622	0.33 628	0.30 572	0.42 637

SHD	0.93 619	0.50 613	1.18 631	0.59 626	0.46 622	0.97 585	0.48 529	1.70 676	2.15 678	1.58 654	1.37 601	1.42 634	1.19 644	1.31 635	1.60 657	0.31 598	0.26 603	0.32 608	0.33 628	0.40 620	0.42 637

rvit_105_1	0.54 510	0.40 584	0.76 571	0.58 622	0.37 563	0.59 438	0.68 615	0.70 354	0.94 526	0.82 471	0.69 319	0.73 451	0.58 457	0.78 503	0.54 500	0.32 610	0.29 621	0.31 601	0.34 630	0.23 515	0.20 481

AnyNet_C01	1.56 670	1.05 679	7.45 703	0.64 641	0.54 642	1.99 673	1.38 691	1.43 650	1.36 637	1.63 660	1.92 651	1.84 659	1.33 654	2.40 688	4.03 696	0.33 619	0.32 641	0.32 608	0.34 630	0.44 632	0.45 648

AnyNet_C32	1.16 651	0.62 642	2.40 681	0.57 620	0.55 644	1.41 645	1.34 689	1.18 582	1.24 619	1.49 647	1.42 611	1.39 631	1.20 646	1.55 650	4.82 701	0.29 587	0.28 616	0.29 591	0.34 630	0.38 617	0.42 637

SQANet	0.82 598	0.74 653	0.67 526	1.13 681	0.98 680	1.11 613	0.47 521	1.07 528	0.83 452	0.91 536	1.05 513	1.03 560	0.74 552	1.01 585	0.64 531	0.61 672	0.24 587	1.03 682	0.35 633	1.18 686	0.58 669

ADCS	1.51 669	0.61 639	3.42 690	0.59 626	0.51 635	1.27 637	1.08 672	1.59 667	1.81 671	1.91 673	1.66 636	1.51 646	1.42 658	1.94 674	8.60 711	0.33 619	0.32 641	0.33 613	0.36 634	0.44 632	0.42 637

PVD	1.28 659	0.67 648	1.28 641	0.74 663	0.62 656	1.50 652	0.84 649	1.99 683	2.96 694	2.18 680	2.36 666	1.85 661	1.95 684	1.92 672	1.94 671	0.39 639	0.36 654	0.49 657	0.37 635	0.51 648	0.64 670

CSAN	0.83 604	0.49 609	0.77 576	0.60 632	0.41 591	1.14 619	1.06 669	1.19 583	1.46 650	1.32 639	1.43 614	1.37 629	1.19 644	1.27 631	0.86 580	0.39 639	0.31 635	0.36 622	0.37 635	0.35 602	0.34 608

WCMA_ROB	1.14 647	0.36 554	0.76 571	0.49 543	0.44 610	1.23 633	0.67 610	1.11 545	1.23 617	2.84 695	3.95 699	3.28 690	1.83 680	1.25 627	0.99 616	0.44 649	0.34 649	0.34 615	0.37 635	0.41 626	0.40 632

Nwc_Net	0.78 590	0.38 571	0.73 555	0.60 632	0.55 644	1.05 602	0.55 573	1.67 674	1.05 574	0.88 519	1.86 649	1.40 633	1.09 633	1.10 605	0.87 586	0.30 594	0.25 595	0.36 622	0.38 638	0.29 563	0.29 572

SAMSARA	1.07 639	0.65 645	1.19 632	1.06 680	0.90 672	1.76 668	1.76 703	1.46 652	1.44 648	1.51 650	1.16 559	2.00 666	1.14 637	1.48 648	1.31 646	0.39 639	0.44 673	0.35 617	0.38 638	0.49 645	0.49 661

CC-Net-ROB	0.82 598	0.96 673	0.85 584	0.58 622	0.45 614	1.27 637	0.70 625	1.17 579	1.02 559	0.83 483	1.23 575	0.90 520	0.77 566	1.06 595	0.69 544	0.46 653	0.34 649	1.71 690	0.38 638	0.59 663	0.36 615

GANetREF_RVC	0.80 594	0.75 654	0.86 589	0.66 649	0.42 597	1.15 621	0.98 663	1.14 562	1.19 610	1.01 583	1.02 498	1.10 583	0.90 601	1.15 610	0.76 560	0.48 657	0.39 661	0.57 664	0.38 638	0.63 666	0.46 650
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DeepPrunerF	0.89 612	0.52 625	3.43 691	0.68 656	0.81 668	0.72 516	0.72 633	1.22 598	1.99 676	0.93 548	1.01 489	0.87 506	0.86 592	1.08 601	0.95 609	0.34 625	0.28 616	0.43 641	0.39 642	0.30 572	0.32 595

STTRV1_RVC	0.82 598	0.59 635	1.16 625	0.67 652	0.81 668	1.11 613	0.63 598	1.30 625	1.11 593	0.98 570	1.33 595	1.08 575	0.95 616	1.26 628	0.87 586	0.55 670	0.25 595	0.43 641	0.39 642	0.58 662	0.40 632

NCCL2	0.72 578	0.41 588	0.65 516	0.64 641	0.44 610	0.98 589	1.20 677	1.11 545	1.00 552	0.98 570	0.96 463	1.49 642	0.87 595	0.90 555	0.79 565	0.31 598	0.26 603	0.39 632	0.39 642	0.32 584	0.32 595

UDG	0.88 610	0.82 664	0.67 526	1.00 675	0.96 677	1.02 594	0.57 582	1.13 553	0.99 545	0.90 531	0.97 476	1.31 614	0.99 622	0.85 537	0.84 575	0.54 669	0.32 641	1.77 691	0.40 645	0.94 677	0.66 671

DGSMNet	0.76 584	0.55 630	1.29 644	0.58 622	0.62 656	0.94 577	0.70 625	1.26 616	1.11 593	0.83 483	1.24 577	1.00 549	0.71 542	1.03 592	0.81 570	0.34 625	0.29 621	0.41 639	0.40 645	0.57 659	0.55 668

RGC	0.79 593	0.59 635	0.71 546	0.65 646	0.65 659	0.92 576	0.58 583	1.29 622	1.05 574	1.07 604	1.45 620	1.47 640	1.03 627	1.21 622	0.88 590	0.32 610	0.30 626	0.48 654	0.40 645	0.37 613	0.37 620

CBMV_ROB	0.59 545	0.37 561	0.38 244	0.39 298	0.28 435	0.74 518	0.28 225	1.00 494	0.98 540	0.94 551	1.25 579	0.81 488	0.78 571	0.87 544	0.50 475	0.36 633	0.37 655	0.43 641	0.40 645	0.33 591	0.30 581

PDISCO_ROB	0.91 616	0.48 605	1.06 613	0.99 673	0.97 678	1.67 664	0.63 598	1.64 672	1.59 661	1.06 601	1.18 563	1.31 614	0.79 573	1.55 650	0.97 612	0.49 659	0.22 568	0.45 645	0.40 645	0.45 636	0.37 620

DualNet (step1)	0.57 531	0.36 554	0.72 551	0.38 266	0.30 484	0.71 508	0.43 497	1.06 524	0.88 483	0.92 544	0.86 415	0.85 495	0.69 525	0.68 441	0.50 475	0.41 644	0.20 551	0.40 635	0.41 650	0.36 608	0.33 600

test_sample9	1.05 636	0.36 554	0.72 551	0.38 266	0.30 484	0.71 508	0.43 497	1.06 524	0.88 483	0.92 544	0.86 415	0.85 495	0.69 525	1.20 618	1.36 648	0.41 644	8.41 723	0.40 635	0.41 650	0.36 608	0.33 600

test_sample8	1.25 657	0.36 554	0.72 551	0.38 266	0.30 484	0.71 508	0.43 497	1.13 553	0.75 395	1.50 649	0.95 459	3.29 691	1.59 669	1.20 618	1.36 648	0.41 644	8.41 723	0.40 635	0.41 650	0.36 608	0.33 600

HBP-ISP	0.59 545	0.45 601	0.43 327	0.45 491	0.33 535	0.70 503	0.28 225	1.11 545	1.00 552	0.83 483	1.18 563	0.65 404	0.68 521	0.88 547	0.52 492	0.35 629	0.38 657	0.47 649	0.41 650	0.38 617	0.31 591

NOSS_ROB	0.57 531	0.39 579	0.39 266	0.44 466	0.30 484	0.73 517	0.54 568	1.03 512	1.08 589	0.67 374	0.87 423	0.76 466	0.57 447	0.77 498	0.47 466	0.38 637	0.38 657	0.44 644	0.42 654	0.37 613	0.34 608

PA-Net	0.67 563	0.43 592	0.83 582	0.50 557	0.53 640	0.94 577	0.68 615	1.10 539	1.14 602	0.80 449	0.88 431	0.87 506	0.77 566	1.02 590	0.88 590	0.24 539	0.41 664	0.29 591	0.44 655	0.26 544	0.34 608
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoFS	1.87 680	0.85 666	1.03 610	0.75 666	0.62 656	2.04 676	0.65 604	1.74 678	1.55 657	1.52 652	1.90 650	2.36 675	12.92 718	3.85 703	1.74 661	0.44 649	0.31 635	0.82 677	0.46 656	0.84 673	1.10 693

FSD	0.48 440	0.47 604	0.53 458	0.54 603	0.46 622	0.48 360	0.52 559	0.53 215	0.48 260	0.48 269	0.48 221	0.49 300	0.48 392	0.51 254	0.49 473	0.45 651	0.42 666	0.47 649	0.46 656	0.46 639	0.45 648

PSMNet-RUCA	0.76 584	0.75 654	1.08 617	1.01 676	0.90 672	0.69 498	0.50 540	1.11 545	1.03 564	0.78 442	1.11 532	0.80 485	0.72 546	0.88 547	0.63 528	0.53 668	0.27 612	0.76 672	0.46 656	0.66 668	0.47 655

FC-DCNN v2	1.65 675	0.51 617	0.65 516	0.61 634	0.49 629	1.61 659	0.70 625	1.75 679	1.56 660	4.74 712	4.91 708	6.46 711	3.31 702	1.91 671	1.11 630	0.46 653	0.42 666	0.47 649	0.46 656	0.48 643	0.46 650

BEATNet-Init1	15.13 720	0.82 664	50.86 744	0.72 662	0.53 640	38.10 735	7.03 718	11.83 720	14.25 720	29.78 741	30.17 741	48.21 745	22.64 732	26.78 732	18.11 721	0.42 648	0.38 657	0.47 649	0.46 656	0.51 648	0.48 658

FC-DCNN	1.59 671	0.51 617	0.66 522	0.61 634	0.49 629	1.56 656	0.70 625	1.66 673	1.53 654	4.64 709	4.62 706	5.85 707	3.34 704	1.84 669	1.11 630	0.46 653	0.42 666	0.47 649	0.46 656	0.48 643	0.46 650

LSM	4.74 709	0.77 658	10.16 707	0.70 659	56.56 740	1.02 594	1.00 667	1.24 610	1.62 665	2.04 675	2.34 664	1.33 622	1.17 641	1.38 646	1.09 629	0.33 619	0.49 677	0.39 632	0.46 656	0.51 648	10.09 722

ccnet	0.82 598	0.57 633	0.75 566	0.54 603	0.59 653	1.09 611	0.66 607	1.38 642	0.94 526	1.12 615	1.44 617	1.29 611	0.92 607	0.95 580	1.24 640	0.49 659	0.42 666	0.50 659	0.47 663	0.51 648	0.46 650

FCDSN-DC	1.39 665	0.56 631	0.65 516	0.74 663	0.59 653	1.38 642	0.63 598	1.35 636	1.39 642	3.26 702	4.50 705	4.61 698	2.63 695	1.58 654	1.03 622	0.46 653	0.42 666	0.48 654	0.47 663	0.50 647	0.50 663
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.09 643	0.59 635	1.97 674	0.67 652	0.44 610	1.93 672	0.60 589	1.85 680	1.36 637	1.61 657	1.54 629	1.95 665	1.37 655	1.64 659	1.73 660	0.40 643	0.37 655	0.45 645	0.48 665	0.44 632	0.44 644

NCC-stereo	0.78 590	0.40 584	0.76 571	0.61 634	0.67 661	0.81 548	0.69 620	1.54 665	1.11 593	0.90 531	1.36 598	1.33 622	1.16 639	1.19 616	0.88 590	0.31 598	0.30 626	0.37 627	0.48 665	0.33 591	0.33 600

Abc-Net	0.78 590	0.40 584	0.76 571	0.61 634	0.67 661	0.81 548	0.69 620	1.54 665	1.11 593	0.90 531	1.36 598	1.33 622	1.16 639	1.19 616	0.88 590	0.31 598	0.30 626	0.37 627	0.48 665	0.33 591	0.33 600
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ELAS_RVC	1.60 672	0.61 639	1.01 609	0.70 659	0.56 647	2.00 674	1.89 706	1.96 682	2.65 690	3.33 703	3.26 685	3.03 684	3.41 705	2.49 690	2.09 675	0.52 664	0.45 674	0.50 659	0.48 665	0.54 655	0.52 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 674	0.61 639	0.95 600	0.68 656	0.55 644	3.01 697	1.55 697	2.39 689	2.33 686	3.64 705	3.89 697	2.75 681	2.90 699	2.15 682	2.27 682	0.52 664	0.45 674	0.50 659	0.48 665	0.54 655	0.52 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	1.04 632	0.93 670	0.88 591	1.33 687	1.05 686	1.66 662	0.70 625	1.40 646	1.18 608	1.08 608	1.32 594	1.33 622	0.91 602	1.23 625	0.76 560	0.72 676	0.46 676	1.24 685	0.50 670	1.40 687	0.75 673

Ntro	1.09 643	0.97 676	0.91 598	1.44 688	1.19 688	1.69 665	0.80 644	1.35 636	1.25 625	1.00 578	1.29 588	1.31 614	0.97 620	1.26 628	0.84 575	0.84 680	0.43 671	1.36 686	0.50 670	1.56 689	0.78 675

CREStereo++_RVC	0.32 221	0.15 68	0.23 6	0.31 49	0.24 294	0.27 105	0.22 90	0.46 162	0.88 483	0.46 259	0.80 377	0.30 143	0.26 152	0.36 109	0.33 302	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.51 672	0.13 150	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MSMD_ROB	1.21 654	0.49 609	0.62 495	0.59 626	0.50 631	1.62 661	0.67 610	1.23 603	1.24 619	2.45 688	3.77 693	3.09 687	2.98 700	1.32 636	0.81 570	0.45 651	0.41 664	0.49 657	0.51 672	0.47 642	0.44 644

MADNet+	2.23 690	2.43 709	10.85 709	1.22 684	0.91 674	2.76 687	1.40 692	2.12 686	1.67 667	1.32 639	1.74 642	1.86 662	1.74 676	6.25 709	4.41 700	0.65 673	0.64 684	0.58 666	0.54 674	0.80 672	0.76 674

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 660	0.87 667	1.76 670	0.86 669	0.56 647	4.29 704	1.79 704	1.50 657	1.98 675	1.61 657	1.85 648	1.84 659	1.41 657	1.89 670	1.36 648	0.48 657	0.40 663	0.56 663	0.57 675	0.69 669	0.48 658

ACVNet_1	1.46 667	1.33 688	1.12 621	1.91 699	1.62 693	1.83 670	0.98 663	2.00 684	1.85 673	1.39 644	1.53 628	2.32 673	1.53 663	1.34 639	1.11 630	1.30 695	0.50 678	2.06 700	0.58 676	1.93 702	0.95 685

DStereoSA	1.73 677	0.63 643	1.57 665	0.80 667	0.79 667	1.26 636	1.30 684	1.34 632	1.43 645	1.24 634	7.52 716	0.92 527	7.68 712	1.65 663	2.29 683	0.41 644	0.29 621	0.63 668	0.60 677	1.04 682	1.18 699

DDUNet	1.06 637	2.56 712	0.68 531	1.21 683	1.26 689	1.03 597	0.69 620	1.11 545	0.94 526	0.96 560	1.22 570	1.27 608	0.82 582	0.93 571	0.72 554	0.84 680	0.38 657	1.99 694	0.60 677	1.10 685	0.85 679

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 630	0.57 633	1.51 663	0.67 652	0.50 631	2.57 683	1.66 699	1.20 588	1.43 645	1.38 643	1.57 631	1.33 622	0.92 607	1.64 659	0.88 590	0.37 636	0.39 661	0.46 648	0.60 677	0.41 626	0.40 632

PASM	0.90 615	0.64 644	1.69 666	0.69 658	0.69 664	0.78 535	0.84 649	1.03 512	1.26 628	1.19 624	1.15 554	1.31 614	0.98 621	1.24 626	1.03 622	0.52 664	0.56 681	0.59 667	0.66 680	0.56 657	0.54 667

ACVNet-4b	1.35 662	1.31 687	1.10 618	1.90 698	1.59 692	1.92 671	0.77 639	1.52 663	1.62 665	1.05 597	1.60 633	2.11 668	0.94 613	1.64 659	0.77 564	1.30 695	0.35 651	2.03 698	0.67 681	1.88 700	0.84 678

DispFullNet	1.60 672	2.63 713	2.75 685	2.56 708	1.79 700	1.24 634	0.47 521	1.37 641	1.45 649	1.87 669	1.50 624	1.55 648	2.46 690	2.04 678	1.04 625	0.59 671	0.18 520	2.32 703	0.68 682	2.29 706	1.14 694

ACVNet_2	1.65 675	1.27 686	1.41 658	1.75 693	1.62 693	2.22 679	1.20 677	2.30 688	2.62 689	1.78 667	2.56 672	3.03 684	1.61 670	1.54 649	1.12 634	1.06 688	0.58 683	1.82 692	0.70 683	1.82 696	0.96 686

MFMNet_re	1.14 647	0.97 676	1.19 632	0.99 673	0.95 676	1.25 635	1.22 680	1.39 643	1.55 657	1.69 664	1.67 638	1.21 601	1.53 663	1.12 608	0.99 616	0.87 682	0.75 693	0.79 675	0.75 684	0.90 674	0.94 683

JetBlue	2.78 693	1.26 685	7.04 702	1.16 682	1.48 691	8.00 712	6.02 717	2.60 691	1.92 674	2.12 678	2.64 676	3.34 692	3.05 701	6.49 710	3.39 692	0.78 679	0.76 694	0.75 671	0.76 685	0.97 681	1.18 699

light-stereo	3.53 699	1.05 679	10.69 708	9.45 722	6.82 717	2.10 677	0.64 602	3.71 705	2.70 692	4.77 713	4.98 709	6.83 712	1.32 652	6.71 711	1.35 647	1.20 691	1.29 711	0.66 669	0.77 686	1.79 695	1.85 708

RainbowNet	1.35 662	1.49 692	1.19 632	1.88 697	1.45 690	1.48 651	1.07 671	1.61 670	1.55 657	1.20 629	1.59 632	1.54 647	1.13 636	1.34 639	0.97 612	1.36 698	0.70 686	1.82 692	0.79 687	1.71 692	1.07 692

GCST	0.83 604	1.22 684	0.74 560	1.58 689	1.01 683	1.06 603	0.23 118	0.78 407	0.78 423	0.97 565	0.65 299	0.78 474	0.35 280	0.92 565	0.34 318	0.96 683	0.65 685	1.20 684	0.81 688	0.91 675	0.70 672

PWCK	1.92 682	1.66 700	3.12 688	1.65 690	0.91 674	2.84 690	2.26 710	2.10 685	2.41 688	2.36 686	2.31 661	2.22 669	1.82 678	3.43 697	2.03 674	1.61 701	0.71 688	1.51 687	0.82 689	1.69 691	0.91 682

MonStereo1	1.98 683	1.48 691	1.43 660	1.81 696	1.69 698	2.88 693	0.78 641	2.47 690	3.47 700	2.20 681	4.36 704	3.39 693	2.50 692	2.18 683	1.58 656	1.19 690	0.54 679	1.65 689	0.87 690	1.78 694	1.29 703

SPS-STEREO	1.25 657	0.93 670	1.06 613	1.04 678	1.03 684	1.41 645	0.91 658	1.51 660	1.19 610	2.09 677	1.83 646	1.94 664	1.39 656	1.62 656	1.39 651	0.97 685	0.94 704	0.90 679	0.89 691	0.96 679	0.96 686
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Dean	1.98 683	1.36 689	1.36 655	2.12 701	1.81 701	2.74 685	1.36 690	3.37 702	3.80 704	2.08 676	3.32 688	3.21 689	1.82 678	1.71 664	1.67 658	1.27 692	0.77 695	1.99 694	0.90 692	1.86 697	1.03 691

Consistency-Raft	1.01 627	0.81 661	1.24 638	0.84 668	0.97 678	0.81 548	0.84 649	1.30 625	1.59 661	1.05 597	1.68 639	1.12 587	0.91 602	0.92 565	1.11 630	0.65 673	0.74 689	0.79 675	0.90 692	1.06 684	0.79 677

SGM+DAISY	1.35 662	0.94 672	1.25 639	0.96 672	1.00 682	1.52 654	1.02 668	1.34 632	1.21 614	2.64 690	2.65 677	2.44 676	1.56 667	1.64 659	1.26 642	0.97 685	0.95 705	0.90 679	0.90 692	0.94 677	0.96 686

anonymity	0.97 623	0.89 668	1.05 612	0.92 671	1.03 684	0.97 585	0.81 645	1.29 622	0.91 508	1.07 604	0.98 478	1.00 549	0.95 616	1.02 590	0.92 605	0.96 683	0.95 705	0.90 679	0.91 695	0.92 676	0.94 683

MANE	4.13 705	0.51 617	0.64 510	0.66 649	0.56 647	6.89 710	0.99 665	7.55 714	12.04 715	6.68 716	8.57 718	10.69 718	9.45 714	7.59 715	6.39 707	0.49 659	0.43 671	0.48 654	0.98 696	0.49 645	0.48 658

Selective-IGEV-i1pa	15.35 721	22.27 730	18.31 716	1.71 692	0.87 670	28.61 734	12.26 721	25.48 735	20.48 732	19.78 731	22.75 731	28.20 734	22.64 732	29.07 733	17.31 720	12.88 730	2.88 717	6.84 725	0.99 697	1.67 690	12.03 730

NVStereoNet_ROB	1.24 656	0.90 669	1.13 622	0.86 669	0.88 671	1.11 613	0.99 665	1.42 648	1.53 654	1.59 656	2.48 669	2.24 671	1.53 663	1.96 675	1.30 645	0.76 678	0.70 686	0.78 674	1.00 698	0.71 671	0.88 681
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	1.86 678	1.62 697	1.16 625	2.20 702	1.89 702	2.33 680	1.30 684	2.89 693	2.29 683	1.66 661	2.80 680	2.49 677	1.61 670	2.10 679	1.78 666	1.60 699	0.74 689	2.43 704	1.02 699	2.12 703	1.17 697

IMH-64	1.86 678	1.62 697	1.16 625	2.20 702	1.89 702	2.33 680	1.30 684	2.89 693	2.29 683	1.66 661	2.80 680	2.49 677	1.61 670	2.10 679	1.78 666	1.60 699	0.74 689	2.43 704	1.02 699	2.12 703	1.17 697

WAO-7	1.90 681	1.20 683	1.35 651	1.27 685	1.06 687	2.84 690	1.56 698	3.23 698	3.06 697	2.23 682	3.33 689	3.17 688	2.28 689	3.12 694	2.21 677	1.02 687	0.91 700	1.06 683	1.03 701	1.04 682	0.97 689

IMH	2.04 687	1.62 697	1.20 635	2.20 702	1.89 702	2.91 696	1.30 684	3.11 696	3.03 695	1.81 668	3.35 690	3.03 684	1.90 681	2.48 689	1.80 668	1.66 702	0.77 695	2.45 706	1.04 702	2.15 705	1.19 701

TorneroNet-64	3.44 697	1.86 701	1.42 659	2.58 709	2.28 707	6.87 709	1.68 700	4.70 711	12.03 714	2.31 684	5.59 713	8.25 714	2.55 694	3.97 704	2.73 686	1.81 704	0.74 689	2.57 708	1.07 703	2.35 707	1.44 705

TorneroNet	4.53 708	1.89 702	1.48 662	2.55 707	2.27 706	13.78 719	1.69 701	4.84 713	23.73 734	2.89 698	7.70 717	7.06 713	2.69 696	4.26 706	3.42 693	1.84 705	0.77 695	2.68 710	1.13 704	2.42 708	1.47 706

LVE	2.12 689	1.44 690	1.36 655	1.99 700	1.78 699	2.75 686	1.79 704	2.82 692	3.95 705	1.90 672	4.33 703	3.52 695	1.81 677	2.24 685	1.74 661	1.74 703	0.87 698	2.06 700	1.13 704	1.91 701	1.35 704

WAO-8	2.92 694	1.55 695	1.35 651	1.79 694	1.63 695	5.23 706	1.22 680	4.58 709	12.56 717	2.84 695	4.07 701	4.83 701	2.72 697	3.49 698	2.25 680	1.27 692	0.91 700	1.99 694	1.15 706	1.86 697	1.15 695

Venus	2.92 694	1.55 695	1.35 651	1.79 694	1.63 695	5.23 706	1.22 680	4.58 709	12.56 717	2.84 695	4.06 700	4.83 701	2.72 697	3.49 698	2.25 680	1.27 692	0.91 700	1.99 694	1.15 706	1.86 697	1.15 695

WAO-6	2.04 687	1.50 693	1.16 625	1.70 691	1.67 697	2.69 684	1.44 695	3.06 695	3.63 703	1.98 674	3.27 686	3.54 696	2.07 687	2.36 687	2.22 679	1.31 697	0.91 700	2.04 699	1.22 708	1.73 693	1.27 702

DStereoRT	0.74 581	0.19 232	0.50 430	0.51 573	0.33 535	1.10 612	0.34 342	0.82 421	0.76 404	0.78 442	1.05 513	0.51 312	0.73 549	0.76 490	0.48 470	0.16 316	0.13 372	3.96 719	1.37 709	0.19 431	0.14 290

UNDER WATER	3.46 698	2.07 706	3.64 693	3.09 713	2.48 710	3.75 702	2.42 712	3.31 701	13.77 719	2.90 699	2.95 683	5.84 706	3.69 706	3.69 700	3.48 695	2.07 708	1.11 707	2.70 712	1.40 710	2.84 714	1.98 710

UNDER WATER-64	3.53 699	2.01 704	3.94 694	3.22 715	2.49 711	5.41 708	2.60 713	3.43 703	12.41 716	3.03 700	2.68 678	6.07 709	4.04 707	3.79 702	3.33 691	2.02 707	1.24 710	2.63 709	1.46 711	2.78 712	2.08 712

KSHMR	2.57 691	1.93 703	1.69 666	2.63 710	2.42 709	2.86 692	2.07 707	3.27 700	6.50 709	2.49 689	3.36 691	3.41 694	1.92 682	2.49 690	1.94 671	2.13 709	1.40 712	2.79 714	1.50 712	2.73 711	1.77 707

notaker	2.76 692	2.29 708	1.80 671	2.96 712	2.58 713	2.90 695	1.75 702	3.24 699	3.05 696	2.78 693	4.24 702	6.15 710	2.51 693	3.34 696	2.75 687	2.31 711	1.18 708	3.00 715	1.65 713	2.84 714	1.97 709

JetRed	5.27 710	5.84 716	12.81 713	2.36 705	2.83 714	12.23 717	10.50 720	4.46 708	3.60 701	3.86 706	3.83 695	4.85 703	4.18 708	6.78 712	11.96 715	2.17 710	2.96 719	2.18 702	1.97 714	3.38 717	2.68 715

ktn	2.98 696	2.25 707	1.73 669	2.84 711	2.53 712	3.76 703	2.15 708	3.70 704	5.47 708	2.75 692	5.17 712	5.94 708	2.48 691	3.23 695	2.46 684	2.34 713	1.44 713	2.78 713	2.03 715	2.45 709	2.01 711

DPSimNet_ROB	3.58 701	2.45 710	8.57 704	2.53 706	2.37 708	2.88 693	3.77 716	3.14 697	3.23 698	4.71 711	3.86 696	4.68 699	4.87 710	4.07 705	5.62 704	2.33 712	2.33 716	2.47 707	2.52 716	2.51 710	2.64 714

HanzoNet	6.76 713	2.45 710	4.22 697	3.19 714	2.94 715	3.62 701	2.28 711	4.79 712	7.20 710	14.00 726	13.19 725	17.49 725	22.30 731	13.25 720	6.19 706	4.20 717	1.93 715	3.10 716	2.56 717	3.35 716	2.88 716

MADNet++	4.03 703	2.70 714	3.44 692	3.72 717	3.44 716	4.44 705	3.52 715	3.95 707	3.61 702	4.46 707	4.98 709	4.10 697	4.58 709	7.00 713	5.89 705	3.74 715	3.67 720	3.27 717	2.71 718	3.70 718	3.66 717

TCMNet-wrong-test	8.97 714	10.42 720	8.74 705	19.56 724	17.61 723	12.53 718	9.01 719	13.59 721	2.18 679	4.64 709	5.11 711	14.63 721	11.09 717	7.19 714	9.73 712	5.56 722	0.89 699	3.77 718	3.11 719	10.34 724	9.80 721

PML	40.80 744	29.24 731	11.87 712	7.20 719	14.47 719	92.13 746	213.69 749	7.63 715	23.35 733	74.72 748	190.14 749	50.17 746	26.15 734	21.39 727	12.70 716	8.76 724	2.92 718	8.45 726	3.25 720	13.26 727	4.42 718

ASD4	9.96 716	8.86 719	17.78 715	7.17 718	9.80 718	16.08 720	28.92 726	9.77 718	8.20 712	7.02 717	7.08 715	8.47 715	9.57 715	11.17 719	20.26 722	4.12 716	4.14 721	5.57 724	4.74 721	5.53 719	4.90 719

Anonymous_2	0.82 598	0.44 597	0.63 505	0.40 342	0.43 603	0.80 543	0.52 559	0.72 369	0.77 413	0.71 401	0.60 281	0.87 506	0.76 559	0.75 486	0.58 510	0.52 664	0.54 679	0.54 662	4.82 722	0.56 657	0.40 632

USTest	12.99 719	14.18 721	20.00 717	16.24 723	14.97 720	20.80 722	31.95 729	16.20 724	10.91 713	8.79 719	9.48 719	13.94 720	10.50 716	16.11 721	21.44 724	3.17 714	4.82 722	5.08 721	5.36 723	8.81 723	7.13 720

tt	6.20 711	0.20 280	5.89 700	3.55 716	2.07 705	11.26 715	19.21 722	11.74 719	5.46 707	2.69 691	2.04 659	4.87 704	6.25 711	3.70 701	7.09 710	8.32 723	11.17 732	4.93 720	5.41 724	5.74 720	2.37 713

iinet-test	16.76 722	17.57 722	22.97 721	19.69 725	18.39 724	24.48 724	34.18 730	20.02 725	15.35 723	12.55 721	12.85 720	18.13 727	15.39 723	19.59 722	24.25 727	8.86 725	8.72 727	8.95 727	9.28 725	12.74 725	11.26 726

IINet	16.76 722	17.57 722	22.97 721	19.69 725	18.39 724	24.48 724	34.18 730	20.02 725	15.35 723	12.55 721	12.85 720	18.13 727	15.39 723	19.59 722	24.25 727	8.86 725	8.72 727	8.95 727	9.28 725	12.74 725	11.26 726

DGTPSM_ROB	12.07 717	8.00 717	20.99 718	8.93 720	16.78 721	10.67 713	30.87 727	9.01 716	15.16 721	6.50 714	15.41 729	9.04 716	14.85 720	9.25 716	21.67 725	4.57 718	8.57 725	5.08 721	9.28 725	5.90 721	10.95 723

DPSMNet_ROB	12.08 718	8.00 717	21.00 719	8.97 721	16.79 722	10.67 713	30.89 728	9.02 717	15.17 722	6.51 715	15.41 729	9.04 716	14.85 720	9.27 717	21.67 725	4.58 719	8.57 725	5.09 723	9.29 728	5.90 721	10.95 723

DPSM_ROB	17.78 724	18.63 725	24.31 727	20.90 728	19.47 726	25.97 727	36.21 733	21.23 732	16.24 726	13.38 724	14.06 727	19.18 730	16.30 725	20.78 725	25.67 730	9.38 727	9.23 730	9.49 729	9.82 729	13.51 728	11.91 728

DPSM	17.78 724	18.63 725	24.31 727	20.90 728	19.47 726	25.97 727	36.21 733	21.23 732	16.24 726	13.38 724	14.06 727	19.18 730	16.30 725	20.78 725	25.67 730	9.38 727	9.23 730	9.49 729	9.82 729	13.51 728	11.91 728

FADE		2.05 705		1.03 677	0.99 681							2.73 680				11.57 729	1.70 714	23.09 739	15.86 731	0.62 665

LSM0	38.95 743	37.60 743	48.58 736	43.57 741	91.06 746	52.57 742	72.57 738	43.17 745	32.63 742	26.97 740	27.97 736	38.65 742	32.94 741	41.86 745	51.78 745	18.89 742	18.41 734	19.13 732	19.63 732	27.29 737	33.77 739

fast-reg	35.48 731	37.51 741	48.70 739	42.44 740	40.46 739	52.73 743	73.11 741	42.56 738	32.38 736	26.19 733	27.27 732	36.81 737	30.62 736	41.02 738	51.32 738	18.30 735	18.53 738	19.10 731	19.67 733	27.14 730	23.66 731

CasAABBNet	35.74 734	37.43 736	48.72 740	42.22 735	39.20 733	52.24 736	73.12 742	42.61 740	32.62 741	26.78 738	27.95 735	38.58 741	32.60 739	41.67 740	51.65 742	18.74 736	18.57 740	19.15 733	19.77 734	27.20 732	23.98 734

RAFT-FEzeroshot	35.73 732	37.45 737	48.67 737	42.23 736	39.22 735	52.25 737	73.13 743	42.62 741	32.59 738	26.71 735	27.70 733	38.57 739	32.57 737	41.68 742	51.67 743	18.75 737	18.58 741	19.15 733	19.78 735	27.21 734	23.98 734

RAFT-FE	35.73 732	37.45 737	48.67 737	42.23 736	39.22 735	52.25 737	73.13 743	42.62 741	32.59 738	26.71 735	27.70 733	38.57 739	32.57 737	41.68 742	51.67 743	18.75 737	18.58 741	19.15 733	19.78 735	27.21 734	23.98 734

Selective-RAFT-Error	35.84 737	37.49 739	48.83 742	42.26 739	39.24 738	52.30 740	73.09 739	42.66 744	32.61 740	26.80 739	28.30 738	38.84 744	33.51 743	41.68 742	51.59 740	18.82 741	18.58 741	19.17 736	19.80 737	27.28 736	24.05 737

Hybrid-DGEV	35.78 735	37.50 740	48.96 743	42.25 738	39.20 733	52.33 741	73.10 740	42.63 743	32.52 737	26.62 734	28.31 740	38.50 738	32.87 740	41.67 740	51.55 739	18.77 740	18.56 739	19.18 737	19.83 738	27.20 732	23.97 733

FlowAnything	35.81 736	37.53 742	48.80 741	42.20 734	39.22 735	52.25 737	73.16 745	42.56 738	32.89 743	26.76 737	28.30 738	38.69 743	33.09 742	41.63 739	51.62 741	18.76 739	18.59 744	19.21 738	19.92 739	27.16 731	23.91 732

LRCNet_RVC	21.24 728	31.15 732	21.41 720	28.98 731	23.82 729	3.13 698	0.60 589	20.96 731	1.59 661	25.58 732	28.15 737	21.99 732	14.79 719	21.94 731	16.41 719	28.89 743	14.87 733	33.53 740	31.28 740	29.51 741	26.16 738

RSGM-EC	74.81 745	63.03 746	41.60 734	97.74 745	92.11 747	74.93 744	114.81 746	53.77 746	38.96 746	39.88 743	48.98 745	90.73 747	64.81 746	139.63 746	128.53 747	93.27 747	53.96 748	95.12 745	38.31 741	81.45 747	44.63 746

acva	74.81 745	63.03 746	41.60 734	97.74 745	92.11 747	74.93 744	114.81 746	53.77 746	38.96 746	39.88 743	48.98 745	90.73 747	64.81 746	139.63 746	128.53 747	93.27 747	53.96 748	95.12 745	38.31 741	81.45 747	44.63 746

HaxPig	31.96 729	37.24 735	34.27 729	24.37 730	24.88 730	18.26 721	19.86 723	20.64 730	28.52 735	35.97 742	38.75 742	25.57 733	28.72 735	33.88 734	34.39 735	35.94 744	38.87 745	37.80 741	40.48 743	39.68 742	41.15 743

AVERAGE_ROB	37.58 742	40.13 744	40.15 732	34.81 733	33.82 732	28.55 733	25.10 725	32.02 737	34.06 745	41.28 745	40.66 743	34.46 736	34.81 745	39.18 736	37.57 737	42.78 745	43.44 746	43.82 742	43.03 744	40.47 743	41.51 744

MEDIAN_ROB	37.38 741	40.85 745	40.60 733	32.31 732	31.85 731	27.20 729	24.55 724	29.10 736	33.19 744	42.09 746	41.76 744	33.35 735	34.39 744	39.78 737	37.07 736	43.64 746	44.10 747	44.12 743	43.40 745	41.51 744	42.76 745

Anonymous_1	33.25 730	18.26 724	23.92 723	20.54 727	21.28 728	25.59 726	35.94 732	22.01 734	15.57 725	13.33 723	13.49 726	18.08 726	15.29 722	20.36 724	24.60 729	16.28 734	8.84 729	66.59 744	118.00 746	155.73 749	11.23 725

xxxxx1	36.64 738	19.51 727	24.21 724	61.66 742	64.63 743	27.28 730	40.10 735	20.25 727	18.63 729	14.07 727	12.97 722	17.26 722	17.36 727	21.70 728	27.93 732	13.18 731	18.50 735	111.26 747	133.37 747	29.24 738	39.73 740

tt_ll	36.64 738	19.51 727	24.21 724	61.66 742	64.63 743	27.28 730	40.10 735	20.25 727	18.63 729	14.07 727	12.97 722	17.26 722	17.36 727	21.70 728	27.93 732	13.18 731	18.50 735	111.26 747	133.37 747	29.24 738	39.73 740

ff	36.64 738	19.51 727	24.21 724	61.66 742	64.63 743	27.28 730	40.10 735	20.25 727	18.63 729	14.07 727	12.97 722	17.26 722	17.36 727	21.70 728	27.93 732	13.18 731	18.50 735	111.26 747	133.37 747	29.24 738	39.73 740

test_example2	176.61 748	205.14 749	198.86 748	188.60 749	190.98 749	152.67 747	170.61 748	94.86 748	123.55 748	178.88 749	179.48 748	158.94 750	141.34 748	192.61 748	198.96 749	203.76 750	236.37 750	164.13 750	173.55 750	218.58 750	160.41 749

ccccc	429.48 749	429.19 750	527.00 749	507.10 750	501.20 750	356.95 749	342.70 750	380.82 750	297.90 750	334.51 750	389.17 750	372.86 751	449.39 750	499.17 750	553.56 750	561.44 751	431.22 751	334.28 751	290.86 751	540.88 751	489.46 750

Low-res two-view benchmark