Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.22 1	0.17 4	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 9	0.20 14	0.49 18	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 110	0.31 76	0.31 2	0.22 1	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 4	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 9	0.22 39	0.41 7	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 87	0.32 86	0.30 1	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.14 44	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 65	0.26 124	0.24 8	0.24 67	0.33 2	0.26 16	0.21 1	0.27 26	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 88	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.16 248	0.13 7	0.13 71

mm1	0.24 4	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.25 9	0.20 14	0.41 7	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 128	0.21 8	0.45 50	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 5	0.21 29	0.54 35	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 143	0.34 105	0.37 11	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 5	0.20 14	0.50 26	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 143	0.35 113	0.37 11	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 9	0.38 33	0.36 18	0.28 181	0.20 4	0.23 52	0.36 5	0.23 8	0.28 20	0.35 56	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 233	0.14 270	0.20 281	0.20 364	0.17 162	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 165	0.39 42	0.34 5	0.24 78	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 75	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 55	0.20 330	0.18 430	0.18 203	0.16 248	0.18 209	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 4	0.21 71	0.36 10	0.38 53	0.22 43	0.32 37	0.22 39	0.39 6	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 52	0.33 94	0.34 5	0.26 55	0.16 123	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

derf	0.25 10	0.20 42	0.40 53	0.40 79	0.23 55	0.26 14	0.19 7	0.47 13	0.32 44	0.26 13	0.26 17	0.39 122	0.21 8	0.47 71	0.24 14	0.14 53	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.13 71

mm2	0.25 10	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.25 9	0.20 14	0.49 18	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 128	0.21 8	0.45 50	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LACA1	0.25 10	0.20 42	0.38 33	0.34 5	0.18 3	0.31 31	0.27 98	0.45 11	0.25 12	0.30 42	0.22 8	0.25 19	0.32 86	0.46 60	0.25 39	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.12 68	0.15 81	0.12 21

MCSU-Stereo	0.26 13	0.16 2	0.35 7	0.37 32	0.18 3	0.50 179	0.28 105	0.48 15	0.26 16	0.33 58	0.39 70	0.29 42	0.25 28	0.42 39	0.28 88	0.13 26	0.11 38	0.12 1	0.10 2	0.13 7	0.13 71

qqai	0.26 13	0.20 42	0.41 61	0.40 79	0.23 55	0.28 21	0.19 7	0.51 27	0.32 44	0.26 13	0.25 12	0.42 139	0.21 8	0.48 78	0.24 14	0.15 83	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.13 71

MGA	0.26 13	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.26 124	0.43 99	0.20 14	0.49 18	0.37 79	0.28 20	0.31 42	0.31 57	0.19 2	0.46 60	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.14 130

MSE-Stereo	0.26 13	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.25 106	0.39 65	0.20 14	0.52 28	0.36 72	0.28 20	0.33 47	0.29 42	0.19 2	0.46 60	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.13 71

GeoVLM	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.34 40	0.20 14	0.49 18	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 128	0.26 38	0.45 50	0.27 70	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.33 1	0.19 10	0.47 136	0.19 7	0.54 35	0.27 20	0.30 42	0.29 36	0.26 24	0.32 86	0.43 41	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.15 81	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.34 40	0.20 14	0.49 18	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 128	0.26 38	0.45 50	0.27 70	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.38 53	0.24 78	0.30 27	0.20 14	0.54 35	0.33 53	0.27 18	0.30 41	0.33 79	0.25 28	0.46 60	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

CSFM-Stereo	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.39 65	0.21 25	0.40 73	0.21 29	0.53 31	0.29 26	0.30 42	0.28 30	0.31 57	0.29 58	0.47 71	0.25 39	0.15 83	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 13	0.20 42	0.36 10	0.37 32	0.22 43	0.35 48	0.18 2	0.45 11	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 87	0.20 5	0.77 194	0.23 8	0.16 123	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.11 3

LGCAT	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.38 53	0.24 78	0.16 2	0.21 29	0.35 3	0.25 12	0.35 78	0.26 17	0.30 52	0.26 38	0.62 135	0.27 70	0.27 509	0.22 514	0.13 2	0.17 278	0.13 7	0.21 382

CAR	0.27 23	0.18 9	0.39 42	0.37 32	0.25 106	0.39 65	0.20 14	0.52 28	0.36 72	0.35 78	0.33 47	0.29 42	0.19 2	0.49 80	0.26 55	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.13 71

PointNet	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.39 65	0.23 55	0.39 65	0.26 88	0.54 35	0.34 62	0.24 9	0.31 42	0.38 119	0.21 8	0.49 80	0.26 55	0.15 83	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.15 81	0.11 3

LiteMatch*	0.27 23	0.19 23	0.49 125	0.38 53	0.27 154	0.31 31	0.23 52	0.49 18	0.38 87	0.29 31	0.28 30	0.36 97	0.29 58	0.46 60	0.24 14	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.13 71

LACA3	0.27 23	0.21 71	0.38 33	0.35 11	0.19 10	0.37 56	0.38 247	0.47 13	0.28 22	0.29 31	0.27 26	0.26 24	0.31 76	0.73 179	0.22 1	0.16 123	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.15 81	0.11 3

LACA2	0.27 23	0.21 71	0.44 82	0.35 11	0.18 3	0.39 65	0.39 264	0.56 46	0.27 20	0.29 31	0.33 47	0.36 97	0.26 38	0.45 50	0.22 1	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.16 117	0.11 3

Test_v1	0.27 23	0.20 42	0.37 16	0.34 5	0.25 106	0.31 31	0.30 127	0.59 55	0.37 79	0.29 31	0.33 47	0.25 19	0.25 28	0.48 78	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 23	0.22 104	0.40 53	0.41 100	0.24 78	0.29 24	0.19 7	0.59 55	0.46 127	0.31 46	0.33 47	0.22 4	0.25 28	0.40 28	0.29 100	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

Wavelet-MonSter	0.27 23	0.20 42	0.41 61	0.39 65	0.26 124	0.26 14	0.25 74	0.49 18	0.29 26	0.36 88	0.47 120	0.28 40	0.32 86	0.49 80	0.26 55	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.19 23	0.38 33	0.40 79	0.24 78	0.38 60	0.20 14	0.59 55	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 79	0.27 49	0.90 248	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LGtest1	0.27 23	0.21 71	0.44 82	0.41 100	0.21 25	0.42 90	0.19 7	0.56 46	0.26 16	0.29 31	0.24 11	0.29 42	0.29 58	0.55 102	0.25 39	0.18 233	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.14 44	0.13 71

dual_stereo	0.27 23	0.19 23	0.35 7	0.39 65	0.21 25	0.25 9	0.22 39	0.48 15	0.31 34	0.32 52	0.26 17	0.37 110	0.24 25	0.83 221	0.29 100	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

monster-pro	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 110	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

MatchStereo	0.28 35	0.21 71	0.39 42	0.33 1	0.18 3	0.22 7	0.23 52	0.65 94	0.48 135	0.27 18	0.47 120	0.25 19	0.24 25	0.49 80	0.31 146	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 35	0.18 9	0.36 10	0.37 32	0.24 78	0.31 31	0.20 14	0.57 51	0.57 182	0.28 20	0.32 46	0.33 79	0.29 58	0.54 96	0.30 119	0.14 53	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

MonStereo	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 110	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.56 105	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

IGEV	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.37 32	0.31 259	0.45 114	0.21 29	0.59 55	0.40 93	0.31 46	0.43 96	0.26 24	0.21 8	0.43 41	0.25 39	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 35	0.18 9	0.42 71	0.40 79	0.23 55	0.47 136	0.19 7	0.61 67	0.29 26	0.35 78	0.21 6	0.35 94	0.21 8	0.60 128	0.25 39	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

MonSter	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.29 36	0.23 6	0.21 8	0.56 105	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

BridgeDepth	0.29 43	0.19 23	0.37 16	0.40 79	0.17 2	0.58 263	0.32 155	0.60 65	0.29 26	0.26 13	0.26 17	0.39 122	0.43 164	0.47 71	0.26 55	0.13 26	0.10 9	0.13 2	0.12 68	0.15 81	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 43	0.25 205	0.41 61	0.36 18	0.23 55	0.52 207	0.36 212	0.56 46	0.34 62	0.45 158	0.42 84	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 117	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 43	0.25 205	0.41 61	0.36 18	0.23 55	0.52 207	0.36 212	0.56 46	0.34 62	0.45 158	0.42 84	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 117	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 43	0.20 42	0.45 97	0.37 32	0.25 106	0.26 14	0.20 14	0.78 153	0.28 22	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 38	0.91 249	0.23 8	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 43	0.19 23	0.38 33	0.41 100	0.20 17	0.42 90	0.20 14	0.66 102	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 79	0.28 54	1.09 316	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Monster-pub-mixall	0.30 48	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.28 21	0.18 2	0.58 53	0.34 62	0.36 88	0.34 52	0.26 24	0.20 5	1.40 412	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.13 2	0.10 2	0.12 1	0.13 71

AdaDepth	0.30 48	0.22 104	0.49 125	0.44 168	0.27 154	0.44 110	0.24 67	0.52 28	0.30 30	0.31 46	0.37 62	0.26 24	0.32 86	0.79 206	0.25 39	0.12 9	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.15 175

asda	0.30 48	0.24 165	0.42 71	0.38 53	0.23 55	0.43 99	0.34 183	0.58 53	0.37 79	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.52 91	0.30 119	0.11 1	0.09 1	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

asd	0.30 48	0.21 71	0.41 61	0.39 65	0.24 78	0.47 136	0.30 127	0.69 116	0.30 30	0.41 130	0.39 70	0.28 40	0.33 94	0.62 135	0.27 70	0.13 26	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

4.25_new	0.30 48	0.26 235	0.44 82	0.38 53	0.26 124	0.49 163	0.40 279	0.59 55	0.31 34	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 48	0.26 235	0.44 82	0.38 53	0.26 124	0.49 163	0.40 279	0.59 55	0.31 34	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 48	0.26 235	0.44 82	0.38 53	0.26 124	0.49 163	0.40 279	0.59 55	0.32 44	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 48	0.24 165	0.44 82	0.37 32	0.23 55	0.46 121	0.27 98	0.63 77	0.31 34	0.41 130	0.44 105	0.27 31	0.36 124	0.59 116	0.30 119	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 48	0.20 42	0.44 82	0.37 32	0.26 124	0.29 24	0.21 29	0.66 102	0.26 16	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 355	0.23 8	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 48	0.20 42	0.40 53	0.46 202	0.30 229	0.33 38	0.22 39	0.75 143	0.45 121	0.32 52	0.41 82	0.32 66	0.48 216	0.38 14	0.27 70	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 58	0.20 42	0.57 215	0.40 79	0.22 43	0.36 53	0.33 168	0.73 134	0.31 34	0.37 99	0.40 75	0.31 57	0.44 175	0.50 86	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 58	0.22 104	0.48 117	0.41 100	0.26 124	0.41 80	0.26 88	0.76 146	0.33 53	0.33 58	0.43 96	0.29 42	0.46 190	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.18 275

Pro-Stereo	0.31 58	0.16 2	0.34 3	0.39 65	0.29 205	0.63 302	0.21 29	0.35 3	0.28 22	0.34 68	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 448	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.18 203	0.17 278	0.13 7	0.12 21

GEAStereo	0.31 58	0.21 71	0.43 77	0.43 134	0.31 259	0.46 121	0.36 212	0.74 140	0.33 53	0.34 68	0.38 63	0.32 66	0.33 94	0.43 41	0.26 55	0.21 365	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.17 162	0.14 130

2.5w	0.31 58	0.23 139	0.46 109	0.39 65	0.24 78	0.42 90	0.39 264	0.61 67	0.30 30	0.37 99	0.53 158	0.24 13	0.25 28	0.77 194	0.28 88	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

2.75w_new	0.31 58	0.23 139	0.43 77	0.35 11	0.23 55	0.42 90	0.42 302	0.54 35	0.35 69	0.47 170	0.43 96	0.24 13	0.30 67	0.66 154	0.33 176	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LG-G_1	0.31 58	0.20 42	0.44 82	0.42 118	0.20 17	0.64 306	0.18 2	0.70 121	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 97	0.35 113	0.87 239	0.24 14	0.16 123	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

LG-G	0.31 58	0.20 42	0.44 82	0.42 118	0.20 17	0.64 306	0.18 2	0.70 121	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 97	0.35 113	0.87 239	0.24 14	0.16 123	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

aanet-new-32k	0.32 66	0.22 104	0.53 166	0.43 134	0.24 78	0.54 230	0.23 52	0.72 128	0.31 34	0.37 99	0.38 63	0.43 143	0.54 279	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 66	0.22 104	0.53 166	0.43 134	0.24 78	0.54 230	0.23 52	0.72 128	0.31 34	0.37 99	0.38 63	0.43 143	0.54 279	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.13 71

aanet-new-28k	0.32 66	0.21 71	0.66 271	0.43 134	0.21 25	0.47 136	0.28 105	0.64 84	0.33 53	0.36 88	0.39 70	0.36 97	0.49 233	0.39 21	0.27 70	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.22 382	0.15 175

aanet-new-22k	0.32 66	0.21 71	0.54 178	0.43 134	0.22 43	0.47 136	0.23 52	0.67 110	0.50 145	0.35 78	0.46 116	0.33 79	0.50 245	0.44 48	0.29 100	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.13 129	0.16 117	0.13 71

aanet-new-16k	0.32 66	0.21 71	0.56 202	0.45 186	0.22 43	0.43 99	0.21 29	0.66 102	0.44 117	0.36 88	0.43 96	0.37 110	0.48 216	0.41 32	0.28 88	0.14 53	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.13 71

LiteMatch	0.32 66	0.24 165	0.37 16	0.45 186	0.25 106	0.34 40	0.31 139	0.49 18	0.32 44	0.29 31	0.27 26	0.40 128	0.48 216	0.45 50	0.66 430	0.21 365	0.12 101	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.19 321

qwe	0.32 66	0.21 71	0.40 53	0.37 32	0.26 124	0.49 163	0.29 117	0.64 84	0.39 89	0.49 187	0.48 127	0.26 24	0.27 49	0.80 209	0.34 191	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.15 81	0.12 21

2.25w	0.32 66	0.24 165	0.48 117	0.37 32	0.24 78	0.45 114	0.25 74	0.62 70	0.40 93	0.45 158	0.58 183	0.27 31	0.32 86	0.74 188	0.35 202	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.14 130

3.25w_new	0.32 66	0.21 71	0.45 97	0.38 53	0.23 55	0.52 207	0.34 183	0.65 94	0.39 89	0.47 170	0.45 111	0.32 66	0.35 113	0.61 133	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 66	0.21 71	0.45 97	0.37 32	0.23 55	0.52 207	0.34 183	0.65 94	0.39 89	0.47 170	0.45 111	0.32 66	0.35 113	0.61 133	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 66	0.23 139	0.44 82	0.37 32	0.29 205	0.62 297	0.36 212	0.59 55	0.32 44	0.41 130	0.47 120	0.25 19	0.34 105	0.64 140	0.26 55	0.12 9	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.12 21

2w_stereo	0.32 66	0.24 165	0.45 97	0.39 65	0.22 43	0.46 121	0.47 376	0.69 116	0.42 104	0.43 144	0.50 140	0.24 13	0.45 182	0.47 71	0.29 100	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

SGD-Stereo	0.32 66	0.20 42	0.40 53	0.38 53	0.19 10	0.43 99	0.22 39	0.64 84	0.33 53	0.42 137	0.34 52	0.27 31	0.35 113	1.15 332	0.30 119	0.20 330	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.17 162	0.13 71

GREAT-IGEV	0.32 66	0.20 42	0.42 71	0.37 32	0.29 205	0.36 53	0.28 105	0.56 46	0.58 186	0.28 20	0.50 140	0.29 42	0.29 58	0.84 226	0.27 70	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.17 162	0.14 130
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
aanet-new-40k	0.33 80	0.22 104	0.81 387	0.40 79	0.25 106	0.52 207	0.23 52	0.67 110	0.32 44	0.33 58	0.47 120	0.33 79	0.52 264	0.35 7	0.28 88	0.13 26	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 80	0.21 71	0.52 156	0.42 118	0.21 25	0.52 207	0.32 155	0.64 84	0.36 72	0.34 68	0.38 63	0.36 97	0.56 294	0.81 215	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

aanet-new-34k	0.33 80	0.22 104	0.65 260	0.40 79	0.20 17	0.34 40	0.30 127	0.80 169	0.42 104	0.34 68	0.53 158	0.34 87	0.57 306	0.38 14	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 80	0.23 139	0.55 193	0.43 134	0.23 55	0.50 179	0.32 155	0.55 40	0.36 72	0.34 68	0.42 84	0.36 97	0.55 287	0.77 194	0.24 14	0.16 123	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 261	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 80	0.21 71	0.51 146	0.42 118	0.23 55	0.53 218	0.30 127	0.62 70	0.37 79	0.40 127	0.61 188	0.34 87	0.48 216	0.44 48	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 80	0.23 139	0.77 367	0.48 250	0.21 25	0.48 146	0.25 74	0.80 169	0.44 117	0.38 114	0.29 36	0.32 66	0.48 216	0.39 21	0.29 100	0.14 53	0.10 9	0.17 154	0.13 129	0.19 261	0.15 175

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 80	0.20 42	0.45 97	0.44 168	0.30 229	0.40 73	0.34 183	0.73 134	0.43 109	0.37 99	0.61 188	0.41 136	0.51 257	0.36 10	0.27 70	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.16 117	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 80	0.20 42	0.45 97	0.40 79	0.26 124	0.43 99	0.39 264	0.86 199	0.51 156	0.36 88	0.48 127	0.34 87	0.45 182	0.35 7	0.26 55	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.12 21

DispViT+	0.33 80	0.19 23	0.37 16	0.36 18	0.56 528	0.30 27	0.23 52	0.72 128	0.55 177	0.33 58	0.34 52	0.30 52	0.25 28	1.12 326	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.13 7	0.12 21

GSStereo	0.33 80	0.21 71	0.43 77	0.45 186	0.31 259	0.46 121	0.36 212	0.92 224	0.47 131	0.37 99	0.38 63	0.32 66	0.33 94	0.43 41	0.26 55	0.19 287	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.15 175

3.5w_stereo	0.33 80	0.25 205	0.45 97	0.37 32	0.24 78	0.54 230	0.35 195	0.66 102	0.36 72	0.43 144	0.44 105	0.29 42	0.34 105	0.77 194	0.39 249	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.13 71

3w_stereo	0.33 80	0.25 205	0.52 156	0.40 79	0.21 25	0.53 218	0.54 435	0.65 94	0.46 127	0.44 150	0.48 127	0.23 6	0.45 182	0.46 60	0.29 100	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

DEFOM-Stereo	0.33 80	0.20 42	0.40 53	0.42 118	0.28 181	0.80 414	0.23 52	0.48 15	0.37 79	0.37 99	0.31 42	0.23 6	0.24 25	1.20 345	0.27 70	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.14 130

aanet-new-90k	0.34 93	0.21 71	0.77 367	0.41 100	0.23 55	0.43 99	0.36 212	0.64 84	0.30 30	0.28 20	0.40 75	0.31 57	0.50 245	0.97 274	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 261	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 93	0.21 71	0.76 359	0.42 118	0.22 43	0.58 263	0.31 139	0.71 126	0.33 53	0.33 58	0.39 70	0.40 128	0.43 164	0.77 194	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.17 162	0.12 21

gasm-f	0.34 93	0.22 104	0.42 71	0.43 134	0.31 259	0.39 65	0.44 339	0.74 140	0.33 53	0.34 68	0.64 200	0.32 66	0.46 190	0.55 102	0.28 88	0.21 365	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.18 209	0.14 130

Zero-FE251	0.34 93	0.23 139	0.51 146	0.45 186	0.29 205	0.58 263	0.24 67	0.82 184	0.34 62	0.49 187	0.38 63	0.52 202	0.42 155	0.47 71	0.27 70	0.18 233	0.14 270	0.17 154	0.12 68	0.14 44	0.13 71

1w_stereo	0.34 93	0.20 42	0.42 71	0.43 134	0.26 124	0.47 136	0.54 435	0.59 55	0.50 145	0.41 130	0.66 208	0.25 19	0.44 175	0.62 135	0.33 176	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

monsterstereo	0.34 93	0.20 42	0.44 82	0.45 186	0.35 334	0.27 20	0.29 117	0.53 31	0.51 156	0.44 150	0.61 188	0.26 24	0.25 28	1.19 343	0.27 70	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.10 1

monsters	0.34 93	0.20 42	0.41 61	0.39 65	0.36 350	0.34 40	0.27 98	0.66 102	0.43 109	0.47 170	0.40 75	0.22 4	0.23 23	1.33 380	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

111111	0.34 93	0.20 42	0.41 61	0.45 186	0.42 430	0.37 56	0.22 39	0.95 244	0.38 87	0.31 46	0.31 42	0.40 128	0.27 49	0.96 266	0.26 55	0.17 182	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.13 71

LG-Stereo	0.34 93	0.25 205	0.78 377	0.47 218	0.26 124	0.37 56	0.30 127	0.71 126	0.52 163	0.36 88	0.57 180	0.29 42	0.21 8	0.50 86	0.36 214	0.13 26	0.13 203	0.20 281	0.18 303	0.18 209	0.12 21

S2M2_L	0.34 93	0.28 295	0.45 97	0.40 79	0.30 229	0.31 31	0.16 1	0.60 65	0.64 209	0.31 46	0.48 127	0.47 168	0.34 105	0.38 14	0.32 158	0.25 470	0.22 514	0.20 281	0.22 439	0.25 438	0.22 404
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 93	0.23 139	0.45 97	0.50 284	0.36 350	0.38 60	0.23 52	0.78 153	0.52 163	0.34 68	0.51 146	0.46 161	0.38 133	0.51 89	0.27 70	0.20 330	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.14 130

RAStereo	0.34 93	0.21 71	0.66 271	0.47 218	0.27 154	0.26 14	0.29 117	0.69 116	0.63 204	0.32 52	0.42 84	0.45 157	0.31 76	0.45 50	0.34 191	0.17 182	0.15 334	0.19 229	0.15 202	0.18 209	0.13 71

aanet-new-70k	0.35 105	0.20 42	0.79 380	0.42 118	0.21 25	0.50 179	0.30 127	0.65 94	0.31 34	0.33 58	0.40 75	0.31 57	0.51 257	1.00 290	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 105	0.22 104	0.91 442	0.43 134	0.21 25	0.33 38	0.36 212	0.65 94	0.32 44	0.32 52	0.40 75	0.31 57	0.59 318	0.91 249	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 105	0.22 104	0.87 420	0.47 218	0.23 55	0.66 331	0.24 67	0.63 77	0.40 93	0.38 114	0.42 84	0.40 128	0.53 272	0.40 28	0.29 100	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.19 261	0.13 71

aanet-new-8k	0.35 105	0.23 139	0.50 136	0.45 186	0.25 106	0.54 230	0.36 212	0.68 113	0.49 138	0.35 78	0.42 84	0.32 66	0.62 339	0.68 161	0.28 88	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.13 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 105	0.21 71	0.52 156	0.48 250	0.27 154	0.75 379	0.38 247	0.63 77	0.43 109	0.37 99	0.50 140	0.35 94	0.50 245	0.43 41	0.30 119	0.15 83	0.11 38	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 105	0.20 42	0.50 136	0.42 118	0.37 370	0.58 263	0.30 127	0.68 113	0.42 104	0.37 99	0.53 158	0.47 168	0.60 322	0.39 21	0.34 191	0.15 83	0.10 9	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 105	0.22 104	0.53 166	0.41 100	0.36 350	0.48 146	0.42 302	0.63 77	0.57 182	0.54 214	0.64 200	0.32 66	0.26 38	0.41 32	0.31 146	0.17 182	0.12 101	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 105	0.22 104	0.54 178	0.42 118	0.35 334	0.46 121	0.40 279	0.62 70	0.54 174	0.56 225	0.67 215	0.36 97	0.27 49	0.49 80	0.28 88	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 105	0.22 104	0.54 178	0.41 100	0.37 370	0.49 163	0.41 296	0.64 84	0.59 195	0.54 214	0.66 208	0.31 57	0.26 38	0.41 32	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.14 171	0.15 81	0.13 71

Foundation-i1c-attn	0.35 105	0.17 4	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.51 200	0.48 389	0.96 252	0.37 79	0.42 137	0.43 96	0.52 202	0.49 233	0.66 154	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 105	0.22 104	0.56 202	0.42 118	0.35 334	0.50 179	0.45 359	0.62 70	0.49 138	0.54 214	0.66 208	0.32 66	0.30 67	0.38 14	0.28 88	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.14 171	0.14 44	0.13 71

VIP-Stereo	0.35 105	0.22 104	0.49 125	0.40 79	0.43 441	0.82 425	0.22 39	0.59 55	0.45 121	0.31 46	0.53 158	0.37 110	0.31 76	0.83 221	0.27 70	0.17 182	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.12 21

AIO_test	0.35 105	0.22 104	0.44 82	0.43 134	0.27 154	0.57 260	0.44 339	0.79 160	0.41 99	0.32 52	0.47 120	0.46 161	0.30 67	0.69 162	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 105	0.22 104	0.55 193	0.41 100	0.37 370	0.48 146	0.42 302	0.64 84	0.54 174	0.53 208	0.63 195	0.33 79	0.26 38	0.38 14	0.31 146	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

test_for_model	0.35 105	0.22 104	0.53 166	0.41 100	0.36 350	0.48 146	0.42 302	0.63 77	0.57 182	0.54 214	0.64 200	0.32 66	0.26 38	0.41 32	0.31 146	0.17 182	0.12 101	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

testlalala	0.35 105	0.22 104	0.55 193	0.41 100	0.37 370	0.48 146	0.42 302	0.64 84	0.54 174	0.53 208	0.63 195	0.33 79	0.26 38	0.38 14	0.31 146	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

TS12	0.36 121	0.20 42	0.40 53	0.43 134	0.20 17	0.58 263	0.31 139	0.89 211	0.41 99	0.40 127	0.73 237	0.36 97	0.40 143	0.73 179	0.37 226	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.16 117	0.14 130

aanet-new-14k	0.36 121	0.24 165	0.83 396	0.46 202	0.22 43	0.46 121	0.33 168	0.66 102	0.61 198	0.39 125	0.48 127	0.29 42	0.64 349	0.41 32	0.29 100	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.21 355	0.14 130

Foundation-i1b	0.36 121	0.18 9	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.53 218	0.49 401	1.00 265	0.35 69	0.47 170	0.43 96	0.56 235	0.53 272	0.66 154	0.28 88	0.16 123	0.11 38	0.14 17	0.13 129	0.14 44	0.12 21

NLSM3	0.36 121	0.21 71	0.43 77	0.45 186	0.36 350	0.43 99	0.32 155	0.69 116	0.58 186	0.41 130	0.68 218	0.39 122	0.43 164	0.60 128	0.35 202	0.14 53	0.12 101	0.19 229	0.17 278	0.16 117	0.13 71

zero-FE	0.36 121	0.22 104	0.47 112	0.45 186	0.43 441	0.30 27	0.24 67	0.61 67	0.33 53	0.33 58	0.41 82	0.37 110	0.50 245	0.64 140	0.32 158	0.22 396	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.83 648	0.16 216

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 121	0.23 139	0.54 178	0.50 284	0.28 181	0.36 53	0.22 39	1.02 274	0.39 89	0.42 137	0.64 200	0.36 97	0.51 257	0.39 21	0.29 100	0.18 233	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.18 275

AIO_rvc	0.36 121	0.23 139	0.49 125	0.43 134	0.27 154	0.59 274	0.38 247	0.94 239	0.45 121	0.33 58	0.46 116	0.49 184	0.22 21	0.84 226	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

HUF	0.36 121	0.23 139	0.52 156	0.40 79	0.22 43	0.54 230	0.47 376	0.82 184	0.43 109	0.36 88	0.43 96	0.50 190	0.42 155	0.64 140	0.29 100	0.17 182	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.14 130

MaDis-Stereo	0.36 121	0.25 205	0.58 223	0.44 168	0.34 327	0.30 27	0.30 127	0.72 128	0.50 145	0.37 99	0.36 59	0.58 247	0.49 233	0.52 91	0.36 214	0.19 287	0.16 372	0.19 229	0.15 202	0.18 209	0.14 130

UniTT-Stereo	0.36 121	0.23 139	0.59 229	0.48 250	0.36 350	0.40 73	0.32 155	0.53 31	0.49 138	0.54 214	0.55 171	0.36 97	0.31 76	0.58 114	0.51 356	0.20 330	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.19 261	0.15 175

Foundation-i1a	0.37 131	0.18 9	0.37 16	0.34 5	0.19 10	0.51 200	0.47 376	1.01 272	0.42 104	0.51 203	0.44 105	0.57 240	0.57 306	0.78 201	0.29 100	0.15 83	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.13 71

DDF-Stereo	0.37 131	0.22 104	0.47 112	0.48 250	0.42 430	0.31 31	0.24 67	0.53 31	0.33 53	0.33 58	0.40 75	0.37 110	0.48 216	0.91 249	0.32 158	0.23 423	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.86 650	0.16 216

IGEV-RUCA	0.37 131	0.23 139	0.48 117	0.49 272	0.36 350	0.60 281	0.23 52	0.64 84	0.49 138	0.39 125	0.49 137	0.44 149	0.31 76	0.85 232	0.30 119	0.24 442	0.13 203	0.16 103	0.12 68	0.20 310	0.19 321

Pointernet	0.37 131	0.20 42	0.57 215	0.43 134	0.28 181	0.51 200	0.27 98	0.93 233	0.61 198	0.47 170	0.63 195	0.49 184	0.38 133	0.49 80	0.33 176	0.17 182	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 131	0.25 205	0.51 146	0.47 218	0.23 55	0.45 114	0.39 264	1.07 308	0.52 163	0.41 130	0.48 127	0.52 202	0.25 28	0.72 174	0.30 119	0.16 123	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

AEACV	0.37 131	0.24 165	0.52 156	0.47 218	0.51 498	0.37 56	0.38 247	0.65 94	0.53 170	0.42 137	0.56 175	0.46 161	0.60 322	0.53 93	0.30 119	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.15 202	0.17 162	0.14 130

EGLCR-Stereo	0.37 131	0.22 104	0.51 146	0.43 134	0.26 124	0.44 110	0.22 39	0.99 261	0.48 135	0.42 137	0.42 84	0.67 287	0.29 58	0.86 236	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.19 229	0.17 278	0.17 162	0.15 175

DF	0.38 138	0.22 104	0.60 232	0.46 202	0.26 124	0.46 121	0.31 139	0.84 195	0.47 131	0.43 144	0.66 208	0.58 247	0.31 76	0.79 206	0.30 119	0.18 233	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.15 175

VMStereo-Base	0.38 138	0.23 139	0.44 82	0.36 18	0.22 43	0.39 65	0.34 183	0.70 121	0.86 291	0.43 144	0.69 223	0.60 258	0.33 94	0.73 179	0.35 202	0.17 182	0.14 270	0.15 52	0.12 68	0.17 162	0.17 248

BStereo	0.38 138	0.25 205	1.42 575	0.42 118	0.28 181	0.55 245	0.39 264	0.55 40	0.52 163	0.36 88	0.35 56	0.37 110	0.29 58	0.64 140	0.38 238	0.13 26	0.14 270	0.15 52	0.19 328	0.15 81	0.16 216

MSCF	0.38 138	0.25 205	0.52 156	0.47 218	0.25 106	0.62 297	0.37 239	0.81 176	0.47 131	0.50 196	0.71 231	0.32 66	0.65 357	0.54 96	0.28 88	0.19 287	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.14 130

castereo++	0.38 138	0.23 139	0.41 61	0.43 134	0.31 259	0.97 480	0.22 39	0.86 199	0.58 186	0.32 52	0.44 105	0.51 194	0.39 137	0.93 259	0.24 14	0.17 182	0.11 38	0.17 154	0.12 68	0.14 44	0.14 130

fffft	0.38 138	0.23 139	0.51 146	0.44 168	0.32 281	0.43 99	0.48 389	0.76 146	0.36 72	0.44 150	0.34 52	0.38 119	0.31 76	1.31 371	0.32 158	0.14 53	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.16 216
1: 1. 1
RSM++	0.38 138	0.24 165	0.51 146	0.47 218	0.26 124	0.50 179	0.41 296	0.79 160	0.45 121	0.37 99	0.45 111	0.60 258	0.35 113	1.02 294	0.30 119	0.15 83	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.18 209	0.13 71

DNS	0.39 145	0.27 268	0.57 215	0.47 218	0.28 181	0.49 163	0.25 74	0.90 219	0.50 145	0.59 238	0.55 171	0.66 283	0.39 137	0.43 41	0.27 70	0.23 423	0.14 270	0.15 52	0.14 171	0.21 355	0.20 359

aanet-new	0.39 145	0.25 205	0.54 178	0.47 218	0.37 370	0.74 373	0.28 105	0.62 70	0.34 62	0.37 99	0.50 140	0.36 97	0.74 383	0.98 277	0.30 119	0.17 182	0.11 38	0.17 154	0.13 129	0.19 261	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 145	0.52 560	1.32 559	0.44 168	0.38 392	0.38 60	0.23 52	0.95 244	0.41 99	0.36 88	0.43 96	0.41 136	0.42 155	0.45 50	0.29 100	0.14 53	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.14 130

Selective-IGEV-i32	0.39 145	0.24 165	0.50 136	0.44 168	0.25 106	0.46 121	0.33 168	1.25 383	0.40 93	0.35 78	0.45 111	0.52 202	0.30 67	1.07 310	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

FlowAnything_test	0.39 145	0.26 235	0.61 237	0.59 452	0.33 305	0.62 297	0.36 212	0.62 70	0.40 93	0.45 158	0.36 59	0.45 157	0.37 128	0.53 93	0.48 334	0.24 442	0.18 430	0.28 507	0.33 589	0.21 355	0.19 321

water-stereo	0.39 145	0.20 42	0.48 117	0.44 168	0.27 154	0.50 179	0.26 88	0.92 224	0.51 156	0.53 208	0.78 251	0.55 222	0.49 233	0.42 39	0.42 278	0.16 123	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.15 175

SMoEStereo_RVC	0.39 145	0.25 205	0.50 136	0.45 186	0.30 229	0.61 287	0.36 212	0.72 128	0.45 121	0.46 165	0.43 96	0.42 139	0.35 113	1.39 406	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.20 281	0.15 202	0.16 117	0.15 175

ours_stereo	0.39 145	0.28 295	0.51 146	0.46 202	0.30 229	0.40 73	0.44 339	0.73 134	0.56 180	0.35 78	0.56 175	0.46 161	0.33 94	1.11 322	0.32 158	0.16 123	0.13 203	0.19 229	0.15 202	0.19 261	0.14 130

GCAP-BAT	0.39 145	0.22 104	0.65 260	0.43 134	0.35 334	0.34 40	0.37 239	0.83 189	0.67 228	0.48 179	0.56 175	0.55 222	0.38 133	0.74 188	0.31 146	0.17 182	0.13 203	0.18 203	0.14 171	0.15 81	0.15 175

RSM	0.39 145	0.24 165	0.49 125	0.46 202	0.26 124	0.47 136	0.40 279	0.92 224	0.44 117	0.41 130	0.42 84	0.65 279	0.33 94	1.07 310	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.17 162	0.13 71

trnet	0.39 145	0.21 71	0.37 16	0.36 18	0.20 17	0.53 218	0.29 117	0.78 153	1.12 423	0.59 238	0.71 231	0.53 209	0.42 155	0.54 96	0.34 191	0.18 233	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.13 71

GCAPDPT-zeroshot	0.39 145	0.22 104	0.65 260	0.43 134	0.35 334	0.34 40	0.37 239	0.83 189	0.67 228	0.48 179	0.56 175	0.55 222	0.38 133	0.74 188	0.31 146	0.17 182	0.13 203	0.18 203	0.14 171	0.15 81	0.15 175

Selective-IGEV	0.39 145	0.24 165	0.50 136	0.44 168	0.25 106	0.46 121	0.33 168	1.25 383	0.40 93	0.35 78	0.45 111	0.52 202	0.30 67	1.07 310	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

GLC_STEREO	0.39 145	0.25 205	0.41 61	0.54 373	0.23 55	0.48 146	0.30 127	0.73 134	0.58 186	0.52 207	0.73 237	0.51 194	0.31 76	0.64 140	0.42 278	0.17 182	0.20 468	0.23 397	0.19 328	0.21 355	0.17 248

CREStereo	0.39 145	0.21 71	0.38 33	0.34 5	0.22 43	0.53 218	0.29 117	0.77 150	1.11 419	0.58 230	0.71 231	0.51 194	0.41 147	0.54 96	0.34 191	0.18 233	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.14 130
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
Foundation-i1	0.40 160	0.19 23	0.36 10	0.42 118	0.32 281	0.54 230	0.48 389	1.18 350	0.52 163	0.54 214	0.54 170	0.58 247	0.49 233	0.65 151	0.32 158	0.16 123	0.13 203	0.15 52	0.14 171	0.14 44	0.13 71

GASTEREO	0.40 160	0.25 205	0.51 146	0.48 250	0.25 106	0.65 322	0.36 212	0.81 176	0.49 138	0.51 203	0.82 264	0.30 52	0.66 360	0.62 135	0.28 88	0.19 287	0.12 101	0.16 103	0.14 171	0.16 117	0.14 130

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 160	0.67 606	0.42 71	0.64 509	0.29 205	0.48 146	0.25 74	0.85 197	0.44 117	0.38 114	0.36 59	0.30 52	0.70 371	1.15 332	0.29 100	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.18 209	0.12 21

mms	0.40 160	0.27 268	0.52 156	0.46 202	0.32 281	0.43 99	0.46 368	0.70 121	0.46 127	0.35 78	0.58 183	0.44 149	0.30 67	1.36 392	0.33 176	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.15 202	0.19 261	0.15 175

MoCha-V2	0.40 160	0.20 42	0.49 125	0.50 284	0.21 25	0.44 110	0.33 168	0.93 233	0.53 170	0.53 208	0.53 158	0.42 139	0.58 317	1.09 316	0.27 70	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.17 162	0.15 175

IGEV++	0.40 160	0.22 104	0.51 146	0.52 337	0.29 205	0.45 114	0.25 74	1.65 484	0.46 127	0.37 99	0.57 180	0.46 161	0.45 182	0.50 86	0.38 238	0.19 287	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.15 175

GCAP-Stereo	0.40 160	0.28 295	0.68 281	0.47 218	0.25 106	0.53 218	0.32 155	0.82 184	0.58 186	0.65 257	0.69 223	0.58 247	0.42 155	0.47 71	0.29 100	0.17 182	0.14 270	0.17 154	0.13 129	0.17 162	0.14 130

LoS	0.40 160	0.21 71	0.44 82	0.37 32	0.22 43	0.50 179	0.40 279	1.00 265	0.94 324	0.48 179	0.66 208	0.48 175	0.40 143	0.60 128	0.37 226	0.18 233	0.14 270	0.16 103	0.11 13	0.14 44	0.14 130
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 160	0.31 388	0.73 328	0.58 438	0.27 154	0.26 14	0.33 168	0.95 244	0.81 277	0.42 137	0.47 120	0.65 279	0.47 202	0.39 21	0.34 191	0.18 233	0.15 334	0.16 103	0.14 171	0.19 261	0.16 216
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
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 169	0.19 23	0.84 401	0.40 79	0.28 181	0.46 121	0.28 105	0.78 153	0.37 79	0.34 68	0.51 146	0.39 122	0.48 216	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	1.46 673

Replicate-Monster	0.41 169	0.26 235	2.03 627	0.36 18	0.21 25	0.46 121	0.23 52	0.67 110	0.48 135	0.42 137	0.27 26	0.31 57	0.30 67	0.98 277	0.24 14	0.14 53	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.28 499

depthmonostereo	0.41 169	0.23 139	0.53 166	0.47 218	0.23 55	0.61 287	0.35 195	1.00 265	0.76 261	0.48 179	0.65 207	0.47 168	0.49 233	0.67 158	0.37 226	0.16 123	0.15 334	0.16 103	0.14 171	0.16 117	0.15 175

castereo	0.41 169	0.22 104	0.46 109	0.44 168	0.30 229	0.61 287	0.56 461	0.97 255	0.80 274	0.38 114	0.69 223	0.45 157	0.69 366	0.51 89	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 169	0.19 23	0.83 396	0.40 79	0.28 181	0.46 121	0.28 105	0.78 153	0.37 79	0.34 68	0.51 146	0.39 122	0.48 216	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	1.46 673

CASnet	0.41 169	0.25 205	0.48 117	0.50 284	0.20 17	0.50 179	0.36 212	0.81 176	0.80 274	0.83 299	0.68 218	0.48 175	0.31 76	0.54 96	0.32 158	0.18 233	0.12 101	0.27 492	0.22 439	0.23 410	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 175	0.24 165	0.49 125	0.47 218	0.41 424	0.58 263	0.32 155	0.81 176	0.84 288	0.45 158	0.52 151	0.77 315	0.35 113	0.64 140	0.33 176	0.24 442	0.17 405	0.19 229	0.16 248	0.20 310	0.21 382

fffy	0.42 175	0.27 268	0.57 215	0.46 202	0.29 205	0.48 146	0.35 195	0.91 221	0.55 177	0.40 127	0.58 183	0.55 222	0.41 147	1.26 359	0.36 214	0.15 83	0.13 203	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.14 130

WCG-NET	0.42 175	0.21 71	0.54 178	0.40 79	0.25 106	0.47 136	0.32 155	0.73 134	1.15 451	0.76 274	0.73 237	0.58 247	0.45 182	0.60 128	0.34 191	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.14 171	0.15 81	0.13 71

Occ-G	0.42 175	0.21 71	0.48 117	0.41 100	0.26 124	0.42 90	0.62 496	0.77 150	0.49 138	0.43 144	0.66 208	1.02 424	0.46 190	0.78 201	0.41 267	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.13 129	0.16 117	0.16 216

MGS-Stereo	0.42 175	0.26 235	0.58 223	0.44 168	0.28 181	0.50 179	0.34 183	0.57 51	0.83 284	0.46 165	1.31 464	0.52 202	0.33 94	0.65 151	0.36 214	0.19 287	0.16 372	0.18 203	0.15 202	0.17 162	0.16 216

LoS_RVC	0.42 175	0.26 235	0.40 53	0.44 168	0.82 623	0.51 200	0.44 339	0.64 84	0.41 99	0.44 150	0.78 251	0.44 149	0.47 202	0.56 105	0.36 214	0.13 26	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.84 655

test_xeample3	0.42 175	0.28 295	0.69 293	0.43 134	0.33 305	0.56 255	0.38 247	0.79 160	0.45 121	0.53 208	0.46 116	0.44 149	0.44 175	1.38 399	0.31 146	0.18 233	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.17 162	0.16 216

PSi22	0.43 182	0.25 205	0.45 97	0.45 186	0.24 78	0.46 121	0.22 39	0.63 77	0.99 352	0.45 158	0.64 200	0.80 325	0.52 264	1.44 419	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.19 261	0.15 175

DA	0.43 182	0.23 139	0.49 125	0.50 284	0.25 106	1.08 506	0.44 339	1.18 350	0.58 186	0.46 165	0.64 200	0.54 215	0.47 202	0.46 60	0.32 158	0.19 287	0.13 203	0.19 229	0.13 129	0.18 209	0.14 130

GGEV	0.43 182	0.23 139	0.49 125	0.50 284	0.25 106	1.08 506	0.44 339	1.18 350	0.58 186	0.46 165	0.64 200	0.54 215	0.47 202	0.46 60	0.32 158	0.19 287	0.13 203	0.19 229	0.13 129	0.18 209	0.14 130

DilatedVolume-Stereo	0.43 182	0.21 71	0.55 193	0.43 134	0.32 281	0.72 363	0.29 117	0.80 169	0.51 156	0.77 279	0.73 237	0.48 175	0.40 143	1.13 329	0.39 249	0.15 83	0.14 270	0.15 52	0.14 171	0.16 117	0.14 130

MM-Stereo_test2	0.43 182	0.24 165	0.67 277	0.51 316	0.32 281	0.55 245	0.45 359	0.97 255	0.77 265	0.59 238	0.51 146	0.49 184	0.42 155	0.80 209	0.30 119	0.15 83	0.13 203	0.18 203	0.14 171	0.19 261	0.14 130

SCV_C0	0.43 182	0.26 235	0.65 260	0.43 134	0.29 205	0.47 136	0.31 139	1.34 399	0.73 250	0.38 114	0.49 137	0.54 215	0.29 58	1.24 355	0.30 119	0.17 182	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.20 310	0.15 175

ff7	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

ffff	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

11t	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

anonymousdsp	0.43 182	0.27 268	0.53 166	0.44 168	0.32 281	0.50 179	0.42 302	0.89 211	0.51 156	0.49 187	0.53 158	0.47 168	0.47 202	1.33 380	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

ProNet	0.43 182	0.28 295	0.58 223	0.43 134	0.30 229	0.56 255	0.52 421	1.00 265	0.58 186	0.44 150	0.49 137	0.43 143	0.43 164	1.28 364	0.36 214	0.15 83	0.13 203	0.19 229	0.16 248	0.17 162	0.16 216

MC-Stereo	0.43 182	0.23 139	0.48 117	0.51 316	0.28 181	0.39 65	0.32 155	0.88 210	0.68 234	0.60 242	0.84 268	0.56 235	0.61 333	1.03 295	0.31 146	0.17 182	0.11 38	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.13 71

ccc-4	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

IGEV-Stereo	0.43 182	0.27 268	0.54 178	0.45 186	0.32 281	0.50 179	0.42 302	0.90 219	0.51 156	0.49 187	0.53 158	0.47 168	0.47 202	1.32 375	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 196	1.50 675	1.55 596	0.37 32	0.33 305	0.41 80	0.26 88	0.79 160	0.35 69	0.34 68	0.46 116	0.41 136	0.41 147	0.45 50	0.24 14	0.15 83	0.13 203	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.18 275

Reg-Stereo(zero)	0.44 196	0.22 104	0.45 97	0.43 134	0.23 55	0.38 60	0.25 74	0.76 146	1.08 401	0.90 315	0.78 251	0.90 373	0.47 202	0.70 166	0.36 214	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

rvit_stereo_0081_aga	0.44 196	0.34 452	0.73 328	0.51 316	0.41 424	0.50 179	0.40 279	0.81 176	0.57 182	0.58 230	0.56 175	0.53 209	0.43 164	0.66 154	0.40 257	0.26 493	0.21 492	0.22 356	0.20 364	0.26 451	0.18 275

rvit_stereo_0081	0.44 196	0.33 427	0.64 253	0.54 373	0.35 334	0.41 80	0.44 339	0.66 102	0.95 326	0.48 179	0.52 151	0.50 190	0.46 190	0.82 219	0.44 291	0.25 470	0.20 468	0.22 356	0.19 328	0.25 438	0.17 248

rvit_stereo_0082	0.44 196	0.33 427	0.64 253	0.54 373	0.35 334	0.41 80	0.44 339	0.66 102	0.95 326	0.48 179	0.52 151	0.50 190	0.46 190	0.82 219	0.44 291	0.25 470	0.20 468	0.22 356	0.19 328	0.25 438	0.17 248

rvit_stereo_0080	0.44 196	0.32 404	0.71 310	0.47 218	0.36 350	0.42 90	0.55 453	0.82 184	0.68 234	0.50 196	0.60 186	0.55 222	0.47 202	0.59 116	0.44 291	0.26 493	0.21 492	0.20 281	0.20 364	0.31 514	0.19 321

whm_eth	0.44 196	0.32 404	0.71 310	0.47 218	0.36 350	0.42 90	0.55 453	0.82 184	0.68 234	0.50 196	0.60 186	0.55 222	0.47 202	0.59 116	0.44 291	0.26 493	0.21 492	0.20 281	0.20 364	0.31 514	0.19 321

CroCo-Stereo Lap2	0.44 196	0.34 452	0.77 367	0.61 479	0.79 614	0.28 21	0.35 195	0.75 143	0.71 244	0.38 114	0.50 140	0.72 303	0.55 287	0.57 110	0.47 329	0.17 182	0.18 430	0.19 229	0.16 248	0.21 355	0.20 359

TANstereo	0.44 196	0.21 71	0.44 82	0.41 100	0.21 25	0.65 322	0.26 88	0.79 160	0.83 284	0.93 322	0.98 312	0.51 194	0.46 190	0.54 96	0.35 202	0.18 233	0.24 537	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.26 476

RT-Monster	0.45 205	0.23 139	0.47 112	0.44 168	0.40 414	0.51 200	0.25 74	0.87 201	1.01 361	0.87 311	0.86 275	0.68 289	0.41 147	0.67 158	0.40 257	0.16 123	0.14 270	0.15 52	0.13 129	0.14 44	0.17 248

Wave_Phase_stereo	0.45 205	0.25 205	1.42 575	0.42 118	0.28 181	1.78 609	0.39 264	0.72 128	0.52 163	0.36 88	0.35 56	0.37 110	0.29 58	0.64 140	0.38 238	0.13 26	0.14 270	0.15 52	0.19 328	0.15 81	0.16 216

HART	0.45 205	0.22 104	0.54 178	0.50 284	0.26 124	0.41 80	0.29 117	1.03 279	0.50 145	0.58 230	1.45 516	0.61 263	0.35 113	1.08 315	0.30 119	0.15 83	0.13 203	0.19 229	0.14 171	0.19 261	0.14 130

StereoAnything_RVC	0.45 205	1.43 669	0.48 117	0.35 11	0.20 17	0.26 14	0.21 29	0.43 9	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 124	1.27 362	0.22 1	0.21 365	0.11 38	0.14 17	0.10 2	2.37 679	0.11 3

tt45	0.45 205	0.23 139	0.46 109	0.45 186	0.33 305	0.79 405	0.32 155	0.78 153	0.41 99	0.51 203	0.44 105	0.49 184	0.37 128	2.14 522	0.34 191	0.16 123	0.13 203	0.19 229	0.16 248	0.17 162	0.18 275

IGEV-Stereo+	0.45 205	0.21 71	0.43 77	0.41 100	0.39 403	0.15 1	0.19 7	0.44 10	0.36 72	0.26 13	0.25 12	0.31 57	0.41 147	1.43 415	0.30 119	0.17 182	0.12 101	0.15 52	0.11 13	1.16 664	1.70 679

WCG-NET（raft）	0.45 205	0.21 71	0.55 193	0.40 79	0.24 78	0.50 179	0.36 212	0.73 134	1.09 409	0.71 267	0.76 246	0.92 384	0.51 257	0.84 226	0.34 191	0.16 123	0.12 101	0.15 52	0.14 171	0.14 44	0.14 130

MIF-Stereo (partial)	0.45 205	0.25 205	0.70 299	0.50 284	0.52 511	0.35 48	0.26 88	0.91 221	0.59 195	0.45 158	0.71 231	0.51 194	0.51 257	1.11 322	0.45 306	0.20 330	0.16 372	0.23 397	0.20 364	0.24 425	0.18 275

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 213	1.22 659	2.46 646	0.39 65	0.30 229	0.29 24	0.28 105	0.81 176	0.34 62	0.33 58	0.47 120	0.38 119	0.44 175	0.37 11	0.25 39	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.16 117	0.16 216

SCV	0.46 213	0.26 235	0.55 193	0.47 218	0.25 106	0.39 65	0.38 247	1.98 588	0.60 197	0.35 78	0.48 127	0.55 222	0.36 124	1.28 364	0.32 158	0.24 442	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.14 130

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 213	0.36 482	0.71 310	0.47 218	0.36 350	0.67 336	0.35 195	0.78 153	1.12 423	0.61 244	0.62 192	0.39 122	0.39 137	0.71 170	0.39 249	0.20 330	0.17 405	0.22 356	0.18 303	0.23 410	0.19 321

IGEVStereo-DCA	0.46 213	0.28 295	0.56 202	0.43 134	0.33 305	0.49 163	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.47 170	0.48 127	0.48 175	0.46 190	2.03 512	0.30 119	0.19 287	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.18 275

rrr	0.46 213	0.28 295	0.73 328	0.43 134	0.33 305	0.49 163	0.38 247	0.76 146	0.50 145	0.47 170	0.48 127	0.48 175	0.46 190	2.03 512	0.30 119	0.19 287	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.16 216

plain	0.46 213	0.27 268	1.01 483	0.50 284	0.40 414	0.35 48	0.37 239	0.87 201	0.56 180	0.43 144	0.76 246	0.42 139	0.40 143	1.13 329	0.45 306	0.21 365	0.15 334	0.24 417	0.19 328	0.24 425	0.16 216

XX-TBD	0.46 213	0.70 614	0.35 7	0.79 602	0.25 106	0.58 263	0.26 88	0.69 116	1.27 520	0.76 274	1.00 318	0.45 157	0.33 94	0.47 71	0.37 226	0.19 287	0.15 334	0.15 52	0.11 13	0.17 162	0.14 130

PMTNet	0.46 213	0.21 71	0.38 33	0.37 32	0.23 55	0.71 360	0.27 98	0.74 140	1.04 376	0.64 253	0.70 228	0.55 222	0.47 202	0.86 236	0.35 202	1.00 664	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.15 81	0.13 71

rvit_stereo_0083	0.47 221	0.33 427	0.81 387	0.56 414	0.36 350	0.50 179	0.44 339	0.68 113	0.95 326	0.49 187	0.57 180	0.55 222	0.49 233	0.88 241	0.46 321	0.25 470	0.25 546	0.24 417	0.20 364	0.24 425	0.17 248

rvit_stereo_ft	0.47 221	0.35 472	0.87 420	0.67 541	0.42 430	0.40 73	0.59 485	0.81 176	0.74 251	0.46 165	0.55 171	0.57 240	0.49 233	0.65 151	0.50 350	0.25 470	0.17 405	0.22 356	0.22 439	0.24 425	0.17 248

RAFT-Stereo-weight	0.47 221	0.24 165	0.53 166	0.48 250	0.27 154	0.60 281	0.35 195	1.02 274	1.07 394	0.99 343	0.78 251	0.76 313	0.28 54	0.76 191	0.36 214	0.16 123	0.12 101	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.15 175

CAS++	0.47 221	0.31 388	0.56 202	0.47 218	0.32 281	0.42 90	0.28 105	1.76 519	0.72 246	0.71 267	0.72 235	0.37 110	0.28 54	0.69 162	0.33 176	0.27 509	0.22 514	0.26 476	0.21 410	0.29 495	0.19 321
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 221	0.26 235	0.64 253	0.50 284	0.29 205	0.53 218	0.33 168	1.05 293	0.77 265	0.84 302	1.00 318	0.55 222	0.37 128	0.81 215	0.40 257	0.17 182	0.12 101	0.22 356	0.20 364	0.19 261	0.15 175

CREStereo++_RVC	0.47 221	0.21 71	0.38 33	0.45 186	0.38 392	0.45 114	0.25 74	0.75 143	1.29 530	0.80 288	1.21 424	0.47 168	0.37 128	0.53 93	0.44 291	0.16 123	0.11 38	0.15 52	0.80 665	0.18 209	0.11 3
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
quiztm	0.48 227	0.26 235	0.52 156	0.49 272	0.55 524	0.45 114	0.42 302	1.45 428	0.81 277	0.79 285	1.14 391	0.57 240	0.32 86	0.58 114	0.36 214	0.17 182	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.18 209	0.15 175

WQFJA1	0.48 227	0.27 268	0.53 166	0.46 202	0.85 628	0.79 405	0.39 264	1.11 325	0.75 252	0.50 196	0.52 151	0.53 209	0.50 245	0.71 170	0.65 425	0.17 182	0.21 492	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.16 216

NLMM	0.48 227	0.27 268	0.53 166	0.46 202	0.85 628	0.79 405	0.39 264	1.12 329	0.75 252	0.50 196	0.52 151	0.53 209	0.50 245	0.72 174	0.65 425	0.17 182	0.21 492	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.16 216

xyz-stereo-finetune	0.48 227	0.25 205	0.54 178	0.42 118	0.23 55	0.80 414	0.42 302	0.80 169	0.80 274	0.61 244	0.62 192	0.54 215	0.43 164	1.70 472	0.58 396	0.15 83	0.15 334	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.15 175

999	0.48 227	0.22 104	0.49 125	0.48 250	0.34 327	0.75 379	0.31 139	0.85 197	0.55 177	0.37 99	0.48 127	0.50 190	0.36 124	2.45 549	0.39 249	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.15 202	0.16 117	0.19 321

model_zeroshot	0.48 227	0.29 330	0.86 408	0.51 316	0.36 350	0.69 349	0.37 239	1.12 329	0.62 201	0.85 307	0.84 268	0.66 283	0.37 128	0.73 179	0.34 191	0.20 330	0.16 372	0.19 229	0.16 248	0.17 162	0.16 216

MyStereo07	0.48 227	0.29 330	0.50 136	0.55 398	0.45 457	0.59 274	0.79 548	1.05 293	0.51 156	0.48 179	0.53 158	0.43 143	0.55 287	1.30 370	0.34 191	0.17 182	0.16 372	0.24 417	0.20 364	0.23 410	0.20 359

4D-IteraStereo	0.48 227	0.24 165	0.76 359	0.50 284	0.44 450	0.66 331	0.31 139	0.87 201	1.02 366	1.03 362	0.72 235	0.78 319	0.32 86	0.64 140	0.37 226	0.17 182	0.11 38	0.23 397	0.19 328	0.19 261	0.13 71

CES	0.48 227	0.20 42	0.37 16	0.39 65	1.39 671	0.55 245	0.35 195	0.98 259	0.66 226	0.44 150	0.66 208	0.35 94	0.27 49	0.56 105	0.33 176	0.15 83	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.19 261	1.46 673

NLSM1	0.49 236	0.25 205	0.55 193	0.48 250	1.08 651	0.83 431	0.31 139	0.83 189	0.66 226	0.51 203	0.76 246	0.47 168	0.48 216	0.98 277	0.55 382	0.18 233	0.19 448	0.21 320	0.18 303	0.20 310	0.15 175

FE-Mocha	0.49 236	0.30 352	0.87 420	0.48 250	0.36 350	0.45 114	0.22 39	1.58 466	0.49 138	1.00 348	1.09 363	0.74 306	0.41 147	0.55 102	0.30 119	0.18 233	0.12 101	0.21 320	0.20 364	0.17 162	0.15 175

MM-Stereo_test1	0.49 236	0.24 165	0.56 202	0.51 316	0.30 229	0.50 179	0.54 435	0.91 221	1.03 370	0.84 302	0.69 223	0.54 215	0.60 322	1.16 336	0.33 176	0.18 233	0.16 372	0.20 281	0.17 278	0.19 261	0.15 175

AE-Stereo	0.49 236	0.27 268	0.67 277	0.60 464	0.39 403	0.67 336	0.46 368	1.18 350	1.09 409	0.47 170	0.75 244	0.69 295	0.47 202	0.59 116	0.40 257	0.16 123	0.15 334	0.21 320	0.20 364	0.19 261	0.15 175

sCroCo_RVC	0.49 236	0.40 508	1.02 490	0.65 523	0.60 552	0.52 207	0.40 279	0.83 189	0.61 198	0.44 150	0.74 242	0.49 184	0.50 245	0.63 139	0.48 334	0.26 493	0.27 560	0.23 397	0.22 439	0.29 495	0.25 452

MM-Stereo_test3	0.50 241	0.24 165	0.54 178	0.54 373	0.74 596	0.49 163	0.53 429	1.09 316	1.05 382	0.62 249	0.95 299	0.61 263	0.42 155	0.77 194	0.38 238	0.20 330	0.17 405	0.20 281	0.16 248	0.18 209	0.18 275

RCA-Stereo	0.50 241	0.23 139	0.58 223	0.48 250	0.33 305	0.55 245	0.45 359	0.97 255	1.38 572	0.68 262	1.05 347	0.63 273	0.80 415	0.59 116	0.32 158	0.17 182	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.16 117	0.14 130

HLf8	0.51 243	0.25 205	0.96 464	0.40 79	0.33 305	0.62 297	0.36 212	1.17 343	1.07 394	0.61 244	0.83 265	0.56 235	0.44 175	0.99 284	0.46 321	0.20 330	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.19 261	0.21 382

WQFJX	0.51 243	0.27 268	0.52 156	0.46 202	0.87 634	0.75 379	0.39 264	1.29 391	0.77 265	0.53 208	0.52 151	0.55 222	0.55 287	0.95 265	0.60 407	0.17 182	0.19 448	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.18 275

knoymous	0.51 243	0.29 330	0.47 112	0.43 134	0.30 229	0.55 245	0.55 453	1.02 274	0.77 265	0.98 340	0.85 273	0.94 389	0.56 294	0.85 232	0.45 306	0.20 330	0.14 270	0.26 476	0.14 171	0.23 410	0.23 424

ManiGeoR	0.52 246	0.24 165	0.97 467	0.41 100	0.34 327	0.54 230	0.35 195	1.16 339	1.05 382	0.54 214	0.84 268	0.55 222	0.50 245	1.38 399	0.55 382	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.19 321

HLf10	0.52 246	0.24 165	0.97 467	0.41 100	0.34 327	0.54 230	0.35 195	1.16 339	1.05 382	0.54 214	0.84 268	0.55 222	0.50 245	1.38 399	0.55 382	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.19 321

Lsterematch	0.52 246	0.24 165	0.64 253	0.45 186	0.25 106	0.71 360	0.31 139	0.81 176	1.05 382	0.96 331	1.28 453	0.69 295	0.48 216	0.84 226	0.66 430	0.21 365	0.12 101	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.19 321

NLCSM	0.52 246	0.28 295	0.55 193	0.52 337	0.74 596	0.72 363	0.46 368	0.96 252	0.65 223	0.63 250	0.51 146	0.48 175	0.61 333	1.32 375	0.70 443	0.19 287	0.20 468	0.21 320	0.18 303	0.22 382	0.20 359

tg	0.52 246	0.24 165	0.61 237	0.49 272	0.30 229	0.90 450	0.29 117	1.07 308	0.83 284	0.83 299	1.02 331	0.62 270	0.43 164	1.35 387	0.41 267	0.17 182	0.12 101	0.22 356	0.20 364	0.17 162	0.15 175

11t1	0.52 246	0.28 295	0.68 281	0.51 316	0.28 181	0.83 431	0.39 264	1.22 372	0.63 204	0.84 302	0.74 242	0.68 289	0.68 362	0.91 249	0.57 392	0.21 365	0.18 430	0.19 229	0.16 248	0.20 310	0.21 382

LL-Strereo2	0.52 246	0.33 427	0.69 293	0.52 337	0.37 370	0.70 356	0.30 127	1.13 333	0.67 228	0.94 327	0.78 251	0.91 376	0.42 155	1.05 304	0.42 278	0.17 182	0.16 372	0.29 518	0.25 491	0.21 355	0.16 216

Selective-RAFT	0.52 246	0.28 295	0.79 380	0.55 398	0.27 154	0.91 454	0.33 168	0.80 169	0.88 300	0.58 230	0.63 195	0.81 330	0.77 397	1.29 368	0.48 334	0.19 287	0.14 270	0.17 154	0.15 202	0.19 261	0.17 248

HUI-Stereo	0.52 246	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.30 127	1.04 285	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	0.79 206	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

test-1	0.52 246	0.26 235	1.04 499	0.56 414	0.32 281	0.61 287	0.38 247	1.10 319	0.91 312	0.78 282	1.01 323	0.77 315	0.52 264	0.60 128	0.42 278	0.17 182	0.14 270	0.20 281	0.17 278	0.20 310	0.23 424

rafts_anoy	0.52 246	0.29 330	0.59 229	0.59 452	0.50 486	0.53 218	0.40 279	1.11 325	1.03 370	0.84 302	0.83 265	0.68 289	0.54 279	0.72 174	0.51 356	0.19 287	0.14 270	0.24 417	0.26 509	0.21 355	0.18 275

s12784h	0.52 246	0.20 42	0.38 33	0.41 100	0.19 10	0.96 476	0.34 183	1.17 343	1.25 509	0.81 293	0.90 289	0.63 273	0.50 245	1.45 420	0.42 278	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.11 13	0.18 209	0.11 3

raftrobust	0.52 246	0.25 205	0.56 202	0.65 523	0.52 511	0.49 163	0.34 183	0.98 259	0.91 312	1.30 501	0.87 281	0.63 273	0.81 419	0.78 201	0.41 267	0.19 287	0.15 334	0.16 103	0.14 171	0.15 81	0.16 216

Gwc-CoAtRS	0.52 246	0.24 165	0.68 281	0.48 250	0.29 205	0.64 306	0.25 74	1.16 339	1.08 401	1.01 354	1.00 318	1.12 460	0.56 294	0.69 162	0.37 226	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.15 202	0.15 81	0.15 175

HLF11	0.53 260	0.25 205	1.02 490	0.41 100	0.35 334	0.47 136	0.28 105	1.17 343	0.96 332	0.64 253	0.87 281	0.61 263	0.50 245	1.51 433	0.63 419	0.18 233	0.14 270	0.16 103	0.13 129	0.17 162	0.20 359

TestStereo_HL1	0.53 260	0.24 165	1.05 500	0.40 79	0.34 327	0.53 218	0.34 183	1.24 380	1.04 376	0.64 253	0.87 281	0.54 215	0.49 233	1.36 392	0.53 370	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.19 321

IGEV-FE	0.53 260	0.30 352	0.99 473	0.56 414	0.35 334	0.41 80	0.32 155	1.37 404	0.63 204	1.00 348	1.09 363	0.94 389	0.41 147	0.83 221	0.39 249	0.18 233	0.12 101	0.19 229	0.18 303	0.19 261	0.17 248

rvit_0105_6	0.53 260	0.37 489	0.98 472	0.65 523	0.38 392	0.51 200	0.51 410	0.77 150	1.20 485	0.54 214	0.55 171	0.65 279	0.53 272	0.94 262	0.44 291	0.32 554	0.32 597	0.28 507	0.24 477	0.28 484	0.21 382

IGEV_Zeroshot_test	0.53 260	0.30 352	0.99 473	0.56 414	0.35 334	0.41 80	0.32 155	1.37 404	0.63 204	1.00 348	1.09 363	0.95 398	0.41 147	0.83 221	0.39 249	0.18 233	0.12 101	0.19 229	0.18 303	0.19 261	0.17 248

EKT-Stereo	0.53 260	0.30 352	0.73 328	0.58 438	0.60 552	0.51 200	0.48 389	0.94 239	0.90 307	0.71 267	0.88 285	0.77 315	0.43 164	1.07 310	0.40 257	0.22 396	0.16 372	0.21 320	0.18 303	0.20 310	0.22 404

Any-RAFT	0.53 260	0.24 165	0.47 112	0.47 218	0.27 154	1.00 488	0.25 74	1.58 466	1.05 382	0.85 307	0.99 314	1.06 434	0.47 202	0.70 166	0.32 158	0.18 233	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.16 216

anonymousdsp2	0.53 260	0.27 268	0.74 345	0.48 250	0.29 205	0.76 387	0.47 376	1.61 475	0.82 283	0.77 279	0.77 249	0.75 309	0.47 202	1.03 295	0.40 257	0.18 233	0.13 203	0.18 203	0.13 129	0.19 261	0.18 275

fff	0.53 260	0.24 165	0.70 299	0.43 134	0.24 78	0.48 146	0.36 212	1.07 308	1.25 509	1.10 385	1.02 331	0.57 240	1.06 536	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

test_4	0.53 260	0.22 104	0.56 202	0.54 373	0.32 281	0.64 306	0.39 264	0.80 169	0.62 201	0.92 321	1.87 603	0.68 289	0.42 155	1.16 336	0.37 226	0.15 83	0.13 203	0.20 281	0.22 439	0.20 310	0.15 175

GMOStereo	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 551	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

error version	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 551	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

test-v	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 551	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

test-2	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 551	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

raft+_RVC	0.53 260	0.26 235	0.54 178	0.60 464	0.47 474	0.54 230	0.54 435	1.27 386	0.99 352	0.76 274	1.03 341	0.70 299	0.56 294	0.93 259	0.47 329	0.18 233	0.14 270	0.19 229	0.18 303	0.18 209	0.15 175

csc	0.53 260	0.24 165	0.70 299	0.43 134	0.24 78	0.48 146	0.36 212	1.07 308	1.25 509	1.10 385	1.02 331	0.57 240	1.06 536	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

cscssc	0.53 260	0.24 165	0.70 299	0.43 134	0.24 78	0.48 146	0.36 212	1.07 308	1.25 509	1.10 385	1.02 331	0.57 240	1.06 536	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

TestStereo_HLe17	0.54 277	0.24 165	1.22 541	0.41 100	0.30 229	0.61 287	0.41 296	1.22 372	1.09 409	0.61 244	0.86 275	0.53 209	0.46 190	1.33 380	0.45 306	0.19 287	0.12 101	0.18 203	0.16 248	0.18 209	0.18 275

TestStereo-Hl	0.54 277	0.24 165	1.16 533	0.40 79	0.32 281	0.55 245	0.36 212	1.23 379	1.03 370	0.63 250	0.92 292	0.54 215	0.49 233	1.32 375	0.50 350	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.18 209	0.19 321

FSD	0.54 277	0.52 560	0.65 260	0.62 490	0.50 486	0.54 230	0.58 476	0.65 94	0.53 170	0.54 214	0.52 151	0.56 235	0.52 264	0.57 110	0.55 382	0.51 633	0.47 650	0.50 627	0.49 636	0.50 608	0.49 609

1test111	0.54 277	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	1.42 416	0.78 269	0.58 230	0.79 257	0.48 175	0.88 457	0.88 241	0.59 399	0.20 330	0.12 101	0.25 457	0.15 202	0.22 382	0.21 382

RAFT-Test	0.54 277	0.25 205	0.64 253	0.47 218	0.30 229	0.97 480	0.27 98	1.24 380	0.81 277	0.96 331	1.12 382	1.28 502	0.48 216	0.71 170	0.36 214	0.17 182	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.16 117	0.16 216

DCANet-4	0.54 277	0.26 235	1.07 510	0.42 118	0.24 78	0.48 146	0.36 212	0.99 261	1.30 536	1.10 385	1.02 331	0.56 235	0.75 386	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

x	0.54 277	0.31 388	0.61 237	0.47 218	0.30 229	0.67 336	0.47 376	1.53 454	0.79 273	0.81 293	0.83 265	0.78 319	0.70 371	0.70 166	0.62 414	0.21 365	0.19 448	0.22 356	0.19 328	0.21 355	0.20 359

test-3	0.54 277	0.22 104	0.68 281	0.47 218	0.27 154	0.58 263	0.35 195	0.92 224	1.00 358	1.32 515	0.69 223	0.87 360	0.45 182	1.68 470	0.37 226	0.16 123	0.11 38	0.20 281	0.16 248	0.17 162	0.13 71

test_1	0.54 277	0.22 104	0.68 281	0.47 218	0.27 154	0.58 263	0.35 195	0.92 224	1.00 358	1.28 485	0.68 218	0.87 360	0.45 182	1.67 465	0.37 226	0.16 123	0.11 38	0.20 281	0.16 248	0.17 162	0.13 71

PSM-adaLoss	0.54 277	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.41 296	1.04 285	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.82 335	0.61 333	1.06 306	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

ROB_FTStereo_v2	0.54 277	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.64 306	0.42 302	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.12 326	0.46 321	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

ROB_FTStereo	0.54 277	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.64 306	0.25 74	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.95 299	0.82 335	0.61 333	1.15 332	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

cross-raft	0.54 277	0.25 205	0.61 237	0.52 337	0.29 205	0.68 343	0.37 239	1.46 430	0.76 261	1.01 354	1.06 349	1.28 502	0.46 190	0.71 170	0.35 202	0.15 83	0.12 101	0.18 203	0.16 248	0.19 261	0.14 130

RAFT-IKP	0.54 277	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.59 274	0.36 212	1.04 285	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.61 333	1.22 348	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

RALCasStereoNet	0.54 277	0.30 352	0.66 271	0.59 452	0.51 498	0.61 287	0.52 421	0.94 239	0.93 320	0.70 265	1.01 323	0.78 319	0.44 175	1.33 380	0.47 329	0.20 330	0.16 372	0.18 203	0.16 248	0.20 310	0.19 321

DCANet	0.54 277	0.24 165	0.70 299	0.43 134	0.24 78	0.49 163	0.36 212	1.05 293	1.30 536	1.12 393	1.03 341	0.58 247	0.92 470	0.81 215	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.19 321

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 277	0.25 205	0.68 281	0.43 134	0.24 78	0.40 73	0.34 183	1.04 285	1.09 409	1.32 515	1.60 558	0.80 325	0.68 362	0.67 158	0.39 249	0.13 26	0.10 9	0.18 203	0.17 278	0.17 162	0.13 71

CFNet-RSSM	0.54 277	0.24 165	0.70 299	0.48 250	0.28 181	0.60 281	0.27 98	1.49 436	1.14 439	1.06 367	0.93 296	1.08 441	0.54 279	0.70 166	0.35 202	0.16 123	0.12 101	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.14 130

MSKI-zero shot	0.55 295	0.26 235	0.57 215	0.51 316	0.26 124	0.69 349	0.28 105	1.18 350	0.64 209	0.91 319	1.32 471	0.82 335	0.33 94	1.92 500	0.32 158	0.17 182	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.16 216

test_3	0.55 295	0.23 139	0.71 310	0.53 356	0.28 181	0.61 287	0.40 279	0.92 224	1.05 382	1.19 445	0.68 218	0.93 386	0.44 175	1.67 465	0.39 249	0.15 83	0.12 101	0.22 356	0.19 328	0.21 355	0.14 130

Patchmatch Stereo++	0.55 295	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.29 117	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.37 395	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275
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
DeepStereo_RVC	0.55 295	0.29 330	0.72 316	0.51 316	0.30 229	0.59 274	0.33 168	1.03 279	0.70 240	1.16 427	0.93 296	0.83 342	0.94 484	0.96 266	0.54 377	0.21 365	0.14 270	0.21 320	0.19 328	0.24 425	0.24 440

iRAFT	0.55 295	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.29 117	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.37 395	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

CRE-IMP	0.55 295	0.30 352	0.74 345	0.52 337	0.29 205	0.79 405	0.25 74	1.04 285	0.72 246	1.09 377	0.95 299	0.81 330	0.57 306	1.10 319	0.50 350	0.21 365	0.14 270	0.23 397	0.19 328	0.28 484	0.22 404

sAnonymous2	0.55 295	0.56 576	1.46 585	0.60 464	0.51 498	0.48 146	0.52 421	0.79 160	0.68 234	0.50 196	0.67 215	0.46 161	0.62 339	0.59 116	0.40 257	0.22 396	0.17 405	0.22 356	0.21 410	0.86 650	0.56 625

CroCo_RVC	0.55 295	0.56 576	1.46 585	0.60 464	0.51 498	0.48 146	0.52 421	0.79 160	0.68 234	0.50 196	0.67 215	0.46 161	0.62 339	0.59 116	0.40 257	0.22 396	0.17 405	0.22 356	0.21 410	0.86 650	0.56 625

GMStereo	0.55 295	0.45 532	0.94 454	0.50 284	0.32 281	0.64 306	0.43 325	1.00 265	1.40 582	0.82 297	0.73 237	0.51 194	0.45 182	0.85 232	0.55 382	0.24 442	0.15 334	0.20 281	0.21 410	0.31 514	0.24 440
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 304	0.27 268	0.60 232	0.47 218	0.74 596	0.68 343	0.43 325	1.83 545	1.04 376	0.59 238	0.62 192	0.51 194	0.47 202	1.33 380	0.57 392	0.18 233	0.21 492	0.20 281	0.17 278	0.20 310	0.15 175

AIO-test1	0.56 304	0.25 205	0.55 193	0.64 509	0.78 611	0.80 414	0.36 212	1.18 350	1.34 551	0.57 227	0.88 285	0.61 263	0.50 245	1.12 326	0.35 202	0.17 182	0.17 405	0.22 356	0.24 477	0.18 209	0.23 424

rvit_0105_4	0.56 304	0.38 496	1.06 505	0.66 529	0.38 392	0.53 218	0.53 429	0.84 195	1.17 464	0.56 225	0.61 188	0.72 303	0.59 318	0.98 277	0.45 306	0.32 554	0.33 602	0.29 518	0.25 491	0.29 495	0.23 424

H2IRNET	0.56 304	0.26 235	0.66 271	0.47 218	0.35 334	0.41 80	0.26 88	0.92 224	1.17 464	0.61 244	1.28 453	1.08 441	0.86 447	0.99 284	0.63 419	0.19 287	0.16 372	0.22 356	0.25 491	0.21 355	0.18 275

ACVNet-DCA	0.56 304	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	1.42 416	0.78 269	0.58 230	0.79 257	0.48 175	0.88 457	1.46 422	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.25 457	0.15 202	0.22 382	0.21 382

riskmin	0.56 304	0.27 268	0.60 232	0.43 134	0.31 259	0.83 431	0.42 302	1.14 335	1.04 376	0.73 273	0.75 244	1.11 459	1.01 518	0.81 215	0.51 356	0.20 330	0.14 270	0.24 417	0.15 202	0.24 425	0.25 452

MIPNet	0.56 304	0.28 295	0.94 454	0.49 272	0.33 305	0.66 331	0.38 247	1.35 401	1.08 401	1.06 367	0.92 292	0.60 258	0.79 409	0.73 179	0.52 363	0.17 182	0.14 270	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.17 248

iGMRVC	0.56 304	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.38 247	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.52 434	0.46 321	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

WQFJX1	0.57 312	0.26 235	0.54 178	0.48 250	0.72 588	0.68 343	0.47 376	2.46 660	0.71 244	0.54 214	0.50 140	0.53 209	0.51 257	1.36 392	0.60 407	0.18 233	0.20 468	0.20 281	0.16 248	0.20 310	0.20 359

AIO-test2	0.57 312	0.28 295	0.63 246	0.61 479	0.58 541	0.79 405	0.51 410	1.18 350	1.40 582	0.63 250	1.15 400	0.51 194	0.43 164	1.09 316	0.35 202	0.21 365	0.17 405	0.26 476	0.30 563	0.20 310	0.19 321

MIM_Stereo	0.57 312	0.24 165	0.92 447	0.46 202	0.30 229	0.54 230	0.28 105	1.27 386	0.75 252	1.00 348	1.16 405	0.93 386	0.53 272	1.45 420	0.61 411	0.16 123	0.16 372	0.20 281	0.19 328	0.17 162	0.14 130

qqq	0.57 312	0.34 452	0.71 310	0.47 218	0.27 154	0.64 306	0.62 496	1.42 416	0.78 269	0.80 288	0.92 292	0.95 398	0.77 397	0.88 241	0.59 399	0.21 365	0.20 468	0.24 417	0.23 462	0.22 382	0.21 382

ADStereo(finetuned)	0.57 312	0.24 165	1.06 505	0.43 134	0.24 78	0.49 163	0.35 195	1.05 293	1.30 536	1.12 393	1.03 341	0.58 247	1.20 568	0.84 226	0.51 356	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.19 321

R-Stereo Train	0.57 312	0.26 235	0.63 246	0.54 373	0.36 350	0.69 349	0.54 435	1.22 372	0.72 246	1.61 595	1.50 533	0.75 309	0.53 272	0.64 140	0.44 291	0.18 233	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.17 162	0.17 248

RAFT-Stereo	0.57 312	0.26 235	0.63 246	0.54 373	0.36 350	0.69 349	0.54 435	1.22 372	0.72 246	1.61 595	1.50 533	0.75 309	0.53 272	0.64 140	0.44 291	0.18 233	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.17 162	0.17 248
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 319	0.27 268	0.57 215	0.40 79	0.24 78	1.09 512	0.32 155	0.79 160	0.53 170	0.65 257	1.07 353	0.58 247	0.80 415	2.47 554	0.80 485	0.16 123	0.15 334	0.21 320	0.17 278	0.16 117	0.17 248

rvit_0105_5	0.58 319	0.39 501	1.05 500	0.66 529	0.37 370	0.58 263	0.56 461	0.94 239	1.18 471	0.64 253	0.68 218	0.75 309	0.63 345	0.88 241	0.50 350	0.32 554	0.32 597	0.30 531	0.27 521	0.28 484	0.25 452

RAFT+CT+SA	0.58 319	0.29 330	0.60 232	0.66 529	0.37 370	0.42 90	0.55 453	1.27 386	1.03 370	0.70 265	1.22 427	0.60 258	0.70 371	1.64 459	0.41 267	0.18 233	0.13 203	0.22 356	0.22 439	0.21 355	0.18 275

IPLGR	0.58 319	0.27 268	1.14 531	0.48 250	0.28 181	0.65 322	0.33 168	1.22 372	1.13 436	1.18 441	1.05 347	0.69 295	0.66 360	0.96 266	0.52 363	0.17 182	0.15 334	0.20 281	0.17 278	0.20 310	0.18 275

AFF-stereo	0.58 319	0.25 205	0.64 253	0.46 202	0.29 205	0.34 40	0.38 247	1.15 337	1.14 439	1.17 436	1.60 558	1.10 454	0.71 376	0.97 274	0.43 288	0.13 26	0.11 38	0.19 229	0.19 328	0.17 162	0.14 130

dd	0.59 324	0.48 543	0.97 467	0.55 398	0.32 281	0.64 306	0.47 376	1.02 274	1.34 551	0.78 282	0.86 275	0.58 247	0.54 279	1.01 291	0.86 502	0.28 524	0.18 430	0.26 476	0.19 328	0.32 523	0.24 440

PFNet+	0.59 324	0.28 295	0.77 367	0.53 356	0.30 229	0.59 274	0.31 139	0.92 224	1.14 439	1.33 524	1.10 369	0.79 323	0.57 306	1.31 371	0.49 343	0.25 470	0.17 405	0.28 507	0.26 509	0.21 355	0.25 452

AnonymousM	0.59 324	1.11 651	0.41 61	0.44 168	0.32 281	0.43 99	0.47 376	1.05 293	0.64 209	0.98 340	0.63 195	0.67 287	0.43 164	0.59 116	0.41 267	0.20 330	0.15 334	1.84 679	0.84 667	0.14 44	0.13 71

GANet-ADL	0.60 327	0.35 472	0.72 316	0.64 509	0.40 414	0.68 343	0.51 410	1.49 436	1.12 423	0.95 329	1.08 358	0.91 376	0.57 306	0.76 191	0.55 382	0.26 493	0.18 430	0.18 203	0.16 248	0.23 410	0.25 452

TRStereo	0.60 327	0.60 594	0.97 467	0.74 588	0.67 575	0.46 121	0.38 247	1.85 550	0.89 303	0.79 285	0.80 263	0.88 364	0.39 137	1.10 319	0.41 267	0.23 423	0.15 334	0.23 397	0.24 477	0.17 162	0.15 175

NRIStereo	0.60 327	0.29 330	0.69 293	0.53 356	0.28 181	0.63 302	0.33 168	1.08 315	0.87 296	1.14 411	0.87 281	0.91 376	0.59 318	2.24 533	0.49 343	0.20 330	0.14 270	0.21 320	0.19 328	0.21 355	0.17 248

RALAANet	0.60 327	0.33 427	0.87 420	0.62 490	0.50 486	0.69 349	0.31 139	1.21 364	1.06 389	1.09 377	1.16 405	0.88 364	0.46 190	1.22 348	0.42 278	0.19 287	0.15 334	0.21 320	0.17 278	0.27 465	0.17 248

111	0.60 327	0.23 139	0.70 299	0.43 134	0.24 78	0.72 363	0.42 302	1.18 350	1.41 588	0.80 288	1.38 495	1.10 454	0.79 409	0.96 266	0.58 396	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.15 202	0.17 162	0.19 321

FENet	0.60 327	0.28 295	0.63 246	0.54 373	0.33 305	0.83 431	0.38 247	1.27 386	1.07 394	1.00 348	0.86 275	0.99 414	0.85 439	0.96 266	0.68 439	0.22 396	0.15 334	0.23 397	0.20 364	0.22 382	0.23 424

TestStereo_HL2	0.61 333	0.24 165	1.08 514	0.39 65	0.32 281	0.53 218	0.34 183	1.11 325	1.01 361	0.57 227	0.84 268	0.61 263	0.60 322	3.04 577	0.55 382	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.18 275

test_sample1	0.61 333	0.29 330	0.75 349	0.50 284	0.31 259	0.76 387	0.48 389	1.59 468	0.84 288	0.90 315	0.94 298	0.88 364	0.95 489	1.16 336	0.67 435	0.22 396	0.18 430	0.20 281	0.19 328	0.21 355	0.21 382

MyStereo06	0.61 333	0.28 295	0.95 458	0.56 414	0.46 469	0.61 287	0.73 531	1.78 527	0.67 228	1.03 362	1.12 382	1.13 465	0.56 294	0.78 201	0.41 267	0.17 182	0.16 372	0.23 397	0.20 364	0.22 382	0.20 359

ACRE	0.61 333	0.33 427	1.01 483	0.58 438	0.49 479	0.75 379	0.47 376	1.06 306	0.95 326	1.37 536	1.55 544	0.62 270	0.46 190	0.83 221	0.70 443	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.21 382

Anonymous3	0.61 333	0.44 525	1.11 523	0.59 452	0.49 479	0.93 466	0.65 505	0.93 233	0.81 277	0.72 272	0.88 285	0.65 279	0.69 366	1.06 306	0.53 370	0.35 580	0.30 583	0.26 476	0.26 509	0.31 514	0.27 487

test_sample2	0.62 338	0.29 330	0.74 345	0.50 284	0.28 181	0.80 414	0.61 493	1.61 475	1.00 358	0.88 312	0.99 314	0.94 389	0.83 432	1.16 336	0.51 356	0.23 423	0.18 430	0.22 356	0.21 410	0.23 410	0.22 404

tt1	0.62 338	0.32 404	0.51 146	0.54 373	0.26 124	1.16 526	0.48 389	0.95 244	2.47 660	0.57 227	0.77 249	0.49 184	0.81 419	1.55 442	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.24 417	0.15 202	0.19 261	0.20 359

CIPLG	0.62 338	0.33 427	0.96 464	0.58 438	0.50 486	0.75 379	0.48 389	1.05 293	0.96 332	1.40 549	1.57 552	0.64 276	0.48 216	0.89 246	0.70 443	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.21 382

IPLGR_C	0.62 338	0.33 427	0.99 473	0.58 438	0.49 479	0.76 387	0.48 389	1.10 319	0.96 332	1.40 549	1.56 548	0.62 270	0.48 216	0.80 209	0.71 449	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.21 382

HHNet	0.62 338	0.26 235	0.63 246	0.43 134	0.45 457	0.50 179	0.58 476	1.07 308	1.01 361	1.25 476	2.23 628	0.70 299	0.61 333	1.07 310	0.47 329	0.20 330	0.13 203	0.23 397	0.19 328	0.19 261	0.30 519

Pruner-Stereo	0.62 338	0.29 330	0.70 299	0.61 479	0.31 259	0.63 302	0.43 325	1.17 343	0.99 352	1.53 577	1.08 358	0.95 398	0.55 287	1.35 387	0.51 356	0.23 423	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.21 355	0.23 424

DIP-Stereo	0.62 338	0.30 352	0.83 396	0.48 250	0.36 350	0.95 470	0.33 168	2.37 653	0.67 228	1.25 476	1.00 318	0.68 289	0.51 257	0.91 249	0.61 411	0.18 233	0.15 334	0.21 320	0.17 278	0.19 261	0.19 321
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 345	0.34 452	0.82 391	0.62 490	0.65 567	0.81 423	0.41 296	1.44 423	1.07 394	0.86 310	1.14 391	0.61 263	0.69 366	0.80 209	0.53 370	0.28 524	0.19 448	0.47 622	0.21 410	0.35 539	0.25 452

rvit_0105_3	0.63 345	0.44 525	1.08 514	0.72 576	0.40 414	0.64 306	0.71 527	1.03 279	1.17 464	0.82 297	0.70 228	0.80 325	0.70 371	0.91 249	0.56 389	0.35 580	0.34 604	0.34 571	0.32 579	0.27 465	0.28 499

mmm	0.63 345	0.35 472	0.72 316	0.51 316	0.30 229	0.86 444	0.54 435	1.59 468	0.86 291	1.07 370	1.38 495	0.79 323	0.75 386	0.91 249	0.58 396	0.22 396	0.18 430	0.29 518	0.25 491	0.25 438	0.23 424

HH	0.63 345	0.30 352	0.77 367	0.50 284	0.32 281	0.49 163	0.46 368	1.65 484	0.64 209	0.69 263	1.09 363	1.63 573	0.85 439	1.90 498	0.37 226	0.18 233	0.13 203	0.19 229	0.17 278	0.19 261	0.16 216

HanStereo	0.63 345	0.30 352	0.77 367	0.50 284	0.32 281	0.49 163	0.46 368	1.65 484	0.64 209	0.69 263	1.09 363	1.63 573	0.85 439	1.90 498	0.37 226	0.18 233	0.13 203	0.19 229	0.17 278	0.19 261	0.16 216

CAS	0.63 345	0.18 9	0.37 16	2.27 681	0.84 625	0.57 260	0.54 435	0.79 160	0.62 201	0.48 179	0.70 228	0.36 97	0.26 38	0.45 50	0.35 202	2.24 682	0.10 9	0.14 17	0.09 1	0.15 81	1.06 667

TestStereo1	0.63 345	0.28 295	0.75 349	0.76 595	0.31 259	0.48 146	0.43 325	1.30 392	1.21 491	0.97 335	1.31 464	0.64 276	0.77 397	1.75 480	0.42 278	0.20 330	0.15 334	0.22 356	0.18 303	0.21 355	0.17 248

RAFT_CTSACE	0.63 345	0.26 235	0.88 429	0.55 398	0.51 498	0.71 360	0.44 339	0.80 169	0.97 340	0.97 335	1.84 598	1.18 473	0.68 362	1.47 426	0.36 214	0.16 123	0.15 334	0.21 320	0.20 364	0.20 310	0.14 130

SA-5K	0.63 345	0.28 295	0.75 349	0.76 595	0.31 259	0.48 146	0.43 325	1.30 392	1.21 491	0.97 335	1.31 464	0.64 276	0.77 397	1.75 480	0.42 278	0.20 330	0.15 334	0.22 356	0.18 303	0.21 355	0.17 248

ICVP	0.63 345	0.33 427	0.57 215	0.61 479	0.40 414	0.80 414	0.58 476	1.61 475	0.89 303	0.90 315	1.24 433	0.88 364	0.73 381	0.72 174	0.88 504	0.29 535	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.24 425	0.27 487
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 345	0.26 235	1.90 622	0.81 608	0.67 575	0.43 99	0.23 52	1.03 279	0.58 186	0.65 257	1.56 548	1.41 528	0.39 137	1.28 364	0.35 202	0.20 330	0.14 270	0.20 281	0.19 328	0.18 209	0.14 130

ACVNet	0.63 345	0.31 388	0.54 178	0.54 373	0.36 350	0.80 414	0.46 368	1.37 404	1.07 394	0.93 322	1.30 458	1.08 441	0.85 439	0.80 209	0.94 516	0.21 365	0.19 448	0.21 320	0.18 303	0.22 382	0.18 275

TestStereo_HL3	0.64 357	0.24 165	1.46 585	0.38 53	0.30 229	0.46 121	0.33 168	1.07 308	0.95 326	0.60 242	0.79 257	0.61 263	0.49 233	3.47 596	0.75 461	0.16 123	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.18 275

fast-iter	0.64 357	0.32 404	0.68 281	0.47 218	0.51 498	0.41 80	0.36 212	1.04 285	0.75 252	1.31 511	1.43 508	1.62 568	1.12 549	0.94 262	0.88 504	0.15 83	0.12 101	0.20 281	0.20 364	0.20 310	0.18 275

CoSv	0.64 357	0.32 404	0.68 281	0.47 218	0.51 498	0.41 80	0.36 212	1.04 285	0.75 252	1.31 511	1.43 508	1.62 568	1.12 549	0.94 262	0.88 504	0.15 83	0.12 101	0.20 281	0.20 364	0.20 310	0.18 275

rvit_stereo_0075_2	0.64 357	0.46 534	1.05 500	0.66 529	0.66 571	0.53 218	0.48 389	1.20 363	1.12 423	0.76 274	0.92 292	0.78 319	0.53 272	1.03 295	0.59 399	0.37 588	0.28 567	0.40 605	0.31 571	0.37 550	0.32 536

cc1	0.64 357	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	0.93 233	3.05 674	0.58 230	0.79 257	0.48 175	0.88 457	1.46 422	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.25 457	0.15 202	0.19 261	0.19 321

GwcNet-ADL	0.64 357	0.31 388	0.79 380	0.56 414	0.41 424	0.60 281	0.58 476	1.41 414	1.26 514	1.08 371	1.13 387	0.91 376	0.60 322	1.04 301	0.78 473	0.27 509	0.18 430	0.18 203	0.18 303	0.25 438	0.29 506

RAFT	0.64 357	0.30 352	0.73 328	0.59 452	0.33 305	0.68 343	0.58 476	1.04 285	0.76 261	1.08 371	1.19 417	1.65 579	0.93 479	1.06 306	0.56 389	0.21 365	0.18 430	0.27 492	0.24 477	0.22 382	0.17 248

TestStereo	0.64 357	0.39 501	0.71 310	0.51 316	0.27 154	0.56 255	0.42 302	1.03 279	0.91 312	0.80 288	1.00 318	0.68 289	0.52 264	3.25 586	0.45 306	0.22 396	0.15 334	0.24 417	0.18 303	0.27 465	0.16 216

DN-CSS_ROB	0.64 357	0.32 404	1.05 500	0.55 398	0.40 414	0.54 230	0.45 359	1.21 364	0.93 320	1.03 362	1.47 523	0.69 295	0.63 345	1.76 485	0.49 343	0.18 233	0.14 270	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.20 359

Hybrid-DGEV-03	0.65 366	0.26 235	0.56 202	0.53 356	0.36 350	0.73 368	0.39 264	0.89 211	1.15 451	1.73 610	2.52 643	0.84 351	0.56 294	0.97 274	0.44 291	0.18 233	0.12 101	0.22 356	0.19 328	0.17 162	0.14 130

Hybrid-DGEV-2	0.65 366	0.31 388	0.73 328	0.60 464	0.37 370	1.08 506	0.28 105	1.45 428	1.40 582	1.32 515	0.85 273	1.03 428	1.01 518	1.05 304	0.48 334	0.18 233	0.15 334	0.22 356	0.19 328	0.17 162	0.15 175

MyStereo8	0.65 366	0.29 330	1.00 479	0.58 438	0.49 479	0.91 454	0.35 195	1.18 350	1.31 540	1.16 427	1.27 447	0.90 373	0.64 349	0.72 174	0.95 520	0.18 233	0.14 270	0.20 281	0.18 303	0.22 382	0.26 476

StereoVision	0.65 366	0.34 452	0.86 408	0.59 452	0.40 414	0.50 179	0.41 296	1.09 316	0.93 320	0.71 267	2.50 642	0.82 335	0.57 306	1.03 295	0.49 343	0.25 470	0.28 567	0.29 518	0.28 542	0.36 546	0.20 359

CASS	0.65 366	0.34 452	0.72 316	0.56 414	0.27 154	0.78 399	0.42 302	1.59 468	0.86 291	1.30 501	1.25 437	0.87 360	0.84 436	0.84 226	0.54 377	0.35 580	0.19 448	0.26 476	0.21 410	0.28 484	0.42 582
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 366	0.30 352	0.75 349	0.67 541	0.50 486	0.92 461	0.52 421	1.39 411	1.12 423	0.76 274	1.11 375	1.00 415	0.90 464	1.53 438	0.45 306	0.18 233	0.13 203	0.23 397	0.22 439	0.21 355	0.19 321

iRaft-Stereo_20w	0.65 366	0.31 388	1.00 479	0.47 218	0.34 327	0.73 368	0.30 127	2.96 671	0.70 240	1.15 417	1.14 391	0.76 313	0.65 357	1.11 322	0.38 238	0.17 182	0.13 203	0.18 203	0.16 248	0.19 261	0.18 275

EAI-Stereo	0.65 366	0.28 295	0.69 293	0.53 356	0.27 154	0.60 281	0.40 279	2.28 644	0.64 209	0.71 267	3.18 656	0.57 240	0.43 164	1.06 306	0.41 267	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.17 278	0.17 162	0.17 248

HITNet	0.65 366	0.40 508	0.77 367	0.48 250	0.24 78	1.05 500	0.49 401	1.76 519	1.02 366	1.18 441	1.18 410	0.89 372	0.80 415	0.85 232	0.79 480	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.17 278	0.29 495	0.15 175
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
IGEV_i1	0.66 375	0.29 330	0.89 435	0.55 398	0.28 181	0.92 461	0.60 489	1.98 588	0.83 284	1.00 348	1.04 344	1.09 451	0.68 362	1.29 368	0.62 414	0.20 330	0.17 405	0.21 320	0.17 278	0.21 355	0.21 382

Selective-IGEV-i1	0.66 375	0.27 268	0.86 408	0.54 373	0.33 305	1.01 489	0.78 544	1.75 512	1.18 471	0.88 312	1.19 417	1.19 474	0.56 294	0.98 277	0.54 377	0.19 287	0.16 372	0.20 281	0.17 278	0.19 261	0.20 359

MyStereo05	0.66 375	0.28 295	1.07 510	0.56 414	0.46 469	0.61 287	0.73 531	1.34 399	1.41 588	1.15 417	0.91 290	0.77 315	0.80 415	1.41 414	0.63 419	0.17 182	0.16 372	0.23 397	0.20 364	0.22 382	0.20 359

PCWNet_CMD	0.66 375	0.32 404	0.88 429	0.49 272	0.37 370	0.78 399	0.40 279	1.42 416	1.31 540	1.16 427	1.31 464	1.25 491	0.62 339	0.89 246	0.57 392	0.20 330	0.16 372	0.27 492	0.19 328	0.40 567	0.25 452

ToySt	0.66 375	0.33 427	1.23 543	0.51 316	0.33 305	0.86 444	0.68 518	1.10 319	0.97 340	0.84 302	1.08 358	1.25 491	0.94 484	1.01 291	0.74 456	0.19 287	0.19 448	0.24 417	0.24 477	0.27 465	0.23 424

DisPM	0.66 375	0.28 295	0.72 316	0.61 479	0.35 334	0.62 297	0.45 359	1.02 274	0.99 352	1.56 587	1.10 369	0.80 325	0.59 318	2.37 544	0.41 267	0.23 423	0.14 270	0.23 397	0.21 410	0.20 310	0.25 452

SA	0.66 375	0.30 352	0.82 391	0.61 479	0.30 229	0.58 263	0.38 247	1.44 423	1.30 536	0.96 331	1.36 488	0.66 283	0.95 489	1.85 495	0.42 278	0.19 287	0.15 334	0.25 457	0.23 462	0.21 355	0.17 248

CFNet_pseudo	0.66 375	0.32 404	0.86 408	0.48 250	0.39 403	0.70 356	0.40 279	1.33 394	1.22 497	1.16 427	1.34 480	1.24 487	0.64 349	0.98 277	0.59 399	0.21 365	0.16 372	0.33 561	0.19 328	0.36 546	0.25 452

GES	0.66 375	0.34 452	0.90 439	0.59 452	0.38 392	0.94 467	0.57 472	2.11 614	0.86 291	1.02 358	1.11 375	0.66 283	0.79 409	0.99 284	0.61 411	0.27 509	0.19 448	0.20 281	0.20 364	0.21 355	0.30 519

MSMDNet	0.66 375	0.32 404	0.87 420	0.49 272	0.37 370	0.79 405	0.40 279	1.43 422	1.31 540	1.15 417	1.31 464	1.24 487	0.63 345	0.88 241	0.57 392	0.21 365	0.16 372	0.26 476	0.19 328	0.39 563	0.24 440

ccs_rob	0.66 375	0.33 427	0.86 408	0.48 250	0.39 403	0.70 356	0.40 279	1.33 394	1.22 497	1.16 427	1.34 480	1.23 485	0.64 349	0.98 277	0.59 399	0.21 365	0.16 372	0.35 580	0.20 364	0.37 550	0.25 452

MyStereo04	0.67 386	0.29 330	1.07 510	0.55 398	0.45 457	0.59 274	0.79 548	1.50 440	1.40 582	0.91 319	0.91 290	0.74 306	0.86 447	1.52 434	0.62 414	0.17 182	0.16 372	0.24 417	0.20 364	0.23 410	0.20 359

xx1	0.67 386	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	0.93 233	3.05 674	0.58 230	0.79 257	0.95 398	0.77 397	1.46 422	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.24 417	0.23 462	0.22 382	0.21 382

GMStereo_Zeroshot	0.67 386	0.61 596	1.01 483	0.64 509	0.37 370	0.84 440	0.35 195	1.05 293	1.12 423	1.12 393	1.06 349	1.27 499	0.54 279	1.19 343	0.59 399	0.32 554	0.17 405	0.31 537	0.18 303	0.52 615	0.22 404

DMCA	0.67 386	0.34 452	0.90 439	0.51 316	0.44 450	0.86 444	0.47 376	1.42 416	1.02 366	1.17 436	1.12 382	1.23 485	0.75 386	0.78 201	0.95 520	0.25 470	0.19 448	0.27 492	0.19 328	0.24 425	0.27 487

test_sample3	0.68 390	0.32 404	0.88 429	0.52 337	0.30 229	0.97 480	0.52 421	1.86 553	1.15 451	1.08 371	1.11 375	0.88 364	0.71 376	1.17 340	0.68 439	0.25 470	0.20 468	0.25 457	0.25 491	0.25 438	0.25 452

raft_robust	0.68 390	0.30 352	0.64 253	0.52 337	0.26 124	0.54 230	0.35 195	1.33 394	1.24 506	1.16 427	1.07 353	0.60 258	0.54 279	3.58 597	0.37 226	0.18 233	0.14 270	0.20 281	0.22 439	0.20 310	0.16 216

test_sample5	0.69 392	0.34 452	0.87 420	0.52 337	0.30 229	0.84 440	0.54 435	1.83 545	1.14 439	1.11 391	1.25 437	0.88 364	0.78 405	1.23 350	0.65 425	0.26 493	0.20 468	0.27 492	0.27 521	0.27 465	0.26 476

test_sample4	0.69 392	0.33 427	0.91 442	0.51 316	0.30 229	0.92 461	0.52 421	1.87 556	1.15 451	1.14 411	1.18 410	0.87 360	0.75 386	1.18 342	0.68 439	0.25 470	0.20 468	0.26 476	0.26 509	0.26 451	0.25 452

IPLG	0.69 392	0.27 268	0.97 467	0.51 316	0.43 441	0.79 405	0.33 168	1.21 364	1.06 389	1.30 501	1.10 369	0.52 202	0.55 287	3.16 584	0.63 419	0.16 123	0.14 270	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.17 248

UCFNet_RVC	0.69 392	0.35 472	0.49 125	0.64 509	0.39 403	0.85 443	0.58 476	1.75 512	1.14 439	0.97 335	1.19 417	1.17 470	0.93 479	0.99 284	0.62 414	0.28 524	0.20 468	0.34 571	0.31 571	0.32 523	0.27 487

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 396	3.18 702	2.55 649	0.39 65	0.23 55	0.44 110	0.23 52	0.63 77	0.42 104	0.44 150	0.44 105	0.34 87	0.28 54	0.56 105	0.29 100	1.35 675	0.10 9	0.22 356	0.19 328	0.46 598	1.31 671

DualNet	0.70 396	0.34 452	0.87 420	0.52 337	0.30 229	0.84 440	0.54 435	1.83 545	1.14 439	1.14 411	1.33 473	0.88 364	0.78 405	1.23 350	0.65 425	0.26 493	0.20 468	0.27 492	0.27 521	0.27 465	0.26 476

CFNet_ucs	0.70 396	0.33 427	0.88 429	0.50 284	0.43 441	0.74 373	0.44 339	1.60 472	1.29 530	1.22 458	1.54 542	1.09 451	0.63 345	0.99 284	0.59 399	0.25 470	0.20 468	0.37 591	0.21 410	0.40 567	0.28 499

IER	0.70 396	0.31 388	1.02 490	0.48 250	0.52 511	1.34 557	0.51 410	1.17 343	0.99 352	1.23 464	1.34 480	1.12 460	1.11 546	0.99 284	0.71 449	0.20 330	0.16 372	0.21 320	0.21 410	0.20 310	0.19 321

HCRNet	0.70 396	0.39 501	0.73 328	0.60 464	0.59 549	0.76 387	0.35 195	1.22 372	1.13 436	1.02 358	0.99 314	1.02 424	0.76 394	2.19 530	0.70 443	0.28 524	0.19 448	0.28 507	0.23 462	0.25 438	0.23 424

SFCPSM	0.70 396	0.28 295	1.02 490	0.51 316	0.38 392	1.37 560	0.66 510	2.00 592	1.03 370	1.17 436	1.21 424	0.82 335	0.78 405	1.03 295	0.53 370	0.21 365	0.17 405	0.22 356	0.24 477	0.21 355	0.19 321

AdaStereo	0.70 396	0.43 522	0.75 349	0.73 584	0.37 370	0.92 461	0.53 429	1.85 550	1.18 471	1.12 393	1.23 431	1.07 440	0.65 357	0.96 266	0.63 419	0.31 547	0.15 334	0.32 552	0.21 410	0.29 495	0.22 404
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.
test_sample6	0.71 403	0.34 452	0.87 420	0.52 337	0.30 229	0.82 425	0.58 476	1.79 533	1.15 451	1.14 411	1.33 473	0.91 376	0.79 409	1.31 371	0.74 456	0.27 509	0.21 492	0.27 492	0.29 554	0.28 484	0.27 487

BSDual-CNN	0.71 403	0.32 404	0.68 281	0.54 373	0.44 450	1.27 545	0.65 505	2.16 624	0.98 345	1.20 449	1.11 375	1.12 460	0.74 383	0.91 249	0.66 430	0.24 442	0.17 405	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.22 404

DFGA-Net	0.72 405	0.40 508	1.40 568	0.52 337	0.45 457	0.83 431	0.44 339	1.28 390	1.08 401	0.99 343	1.19 417	0.70 299	0.55 287	2.14 522	1.16 554	0.18 233	0.16 372	0.24 417	0.23 462	0.27 465	0.25 452

rvit_105_1	0.72 405	0.52 560	1.01 483	0.78 600	0.49 479	0.75 379	0.87 573	1.12 329	1.18 471	0.99 343	0.79 257	0.90 373	0.77 397	1.26 359	0.75 461	0.41 604	0.36 620	0.36 588	0.41 616	0.30 505	0.33 542

DCVSM-stereo	0.72 405	0.35 472	0.76 359	0.55 398	0.42 430	0.73 368	0.38 247	1.21 364	1.02 366	1.79 618	1.04 344	1.62 568	1.03 527	1.04 301	0.79 480	0.24 442	0.27 560	0.29 518	0.24 477	0.30 505	0.36 558

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 405	0.35 472	1.70 607	0.49 272	0.56 528	0.63 302	0.38 247	2.41 656	0.65 223	0.77 279	1.07 353	1.82 601	0.95 489	0.93 259	0.43 288	0.20 330	0.13 203	0.21 320	0.25 491	0.28 484	0.26 476

qqq1	0.72 405	0.30 352	0.86 408	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.44 291	0.24 442	0.20 468	0.18 203	0.15 202	0.18 209	0.18 275

fff1	0.72 405	0.30 352	0.86 408	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.44 291	0.24 442	0.20 468	0.18 203	0.15 202	0.18 209	0.18 275

ffm	0.72 405	0.33 427	0.85 402	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	0.95 244	2.47 660	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	1.55 442	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.31 537	0.27 521	0.19 261	0.20 359

anonymousa	0.72 405	0.27 268	0.75 349	0.47 218	0.63 562	1.43 574	0.45 359	1.24 380	0.89 303	1.28 485	1.75 588	1.62 568	1.13 553	0.69 162	0.59 399	0.19 287	0.16 372	0.23 397	0.25 491	0.20 310	0.18 275

Sa-1000	0.72 405	0.29 330	0.76 359	0.59 452	0.30 229	0.73 368	0.37 239	1.62 479	1.33 548	1.28 485	2.04 619	0.86 356	0.75 386	1.84 492	0.38 238	0.19 287	0.14 270	0.25 457	0.23 462	0.20 310	0.16 216

psmg	0.72 405	0.32 404	0.68 281	0.50 284	0.44 450	1.48 578	0.75 536	1.94 579	0.98 345	1.21 453	1.33 473	1.12 460	0.74 383	0.91 249	0.66 430	0.24 442	0.19 448	0.25 457	0.25 491	0.23 410	0.22 404

UDGNet	0.72 405	1.17 657	0.80 386	0.77 598	0.41 424	0.77 394	0.38 247	0.97 255	1.34 551	0.81 293	0.88 285	0.71 302	0.60 322	1.21 347	0.54 377	0.52 634	0.19 448	1.02 669	0.26 509	0.71 644	0.31 529

PSMNet-ADL	0.72 405	0.35 472	0.62 243	0.69 558	0.46 469	1.14 518	0.44 339	1.37 404	1.01 361	0.83 299	1.17 408	1.33 513	0.96 496	1.43 415	0.95 520	0.33 563	0.22 514	0.21 320	0.23 462	0.27 465	0.29 506

LCNet	0.72 405	0.28 295	0.52 156	0.55 398	0.31 259	0.69 349	0.54 435	1.00 265	0.88 300	1.19 445	1.34 480	0.97 406	1.34 592	2.56 558	0.45 306	0.18 233	0.13 203	0.21 320	0.25 491	0.27 465	0.73 650

GANet-RSSM	0.72 405	0.28 295	0.63 246	0.64 509	0.58 541	0.80 414	0.58 476	1.89 562	1.08 401	1.04 365	1.25 437	1.15 468	1.04 529	1.49 428	0.62 414	0.25 470	0.19 448	0.22 356	0.22 439	0.22 382	0.21 382

PSMNet-RSSM	0.72 405	0.30 352	0.61 237	0.63 500	0.42 430	0.73 368	0.56 461	1.92 572	1.10 417	1.09 377	1.37 490	1.22 480	0.98 506	1.28 364	0.72 452	0.27 509	0.19 448	0.27 492	0.29 554	0.24 425	0.24 440

CFNet-ft	0.72 405	0.32 404	0.54 178	0.66 529	0.54 518	0.83 431	0.55 453	1.37 404	1.15 451	0.93 322	1.28 453	1.57 560	0.97 499	1.35 387	0.81 487	0.26 493	0.20 468	0.33 561	0.25 491	0.30 505	0.23 424

CFNet_RVC	0.72 405	0.32 404	0.54 178	0.66 529	0.54 518	0.83 431	0.55 453	1.37 404	1.15 451	0.93 322	1.28 453	1.57 560	0.97 499	1.35 387	0.81 487	0.26 493	0.20 468	0.33 561	0.25 491	0.30 505	0.23 424

MLCV	0.72 405	0.34 452	1.10 521	0.51 316	0.23 55	0.91 454	0.39 264	1.33 394	1.23 500	1.46 562	1.55 544	1.01 422	0.64 349	1.95 505	0.80 485	0.18 233	0.12 101	0.18 203	0.14 171	0.19 261	0.17 248

G2L-ROB	0.73 423	0.25 205	0.76 359	0.54 373	0.39 403	0.95 470	0.66 510	1.66 489	1.09 409	1.24 471	1.02 331	1.64 576	0.71 376	1.63 457	1.02 532	0.20 330	0.14 270	0.17 154	0.15 202	0.20 310	0.22 404

G2L-Stereo_test	0.73 423	0.27 268	0.74 345	0.49 272	0.40 414	0.90 450	0.81 557	1.53 454	1.14 439	1.28 485	1.27 447	1.52 554	0.72 379	1.62 455	0.94 516	0.19 287	0.14 270	0.16 103	0.15 202	0.18 209	0.19 321

CoDeX	0.73 423	0.29 330	0.93 449	0.54 373	0.36 350	1.14 518	0.61 493	2.34 650	1.17 464	1.16 427	1.25 437	0.91 376	0.87 452	1.33 380	0.64 424	0.20 330	0.16 372	0.21 320	0.18 303	0.20 310	0.18 275

cf-r	0.73 423	0.30 352	0.77 367	0.55 398	0.63 562	0.78 399	0.48 389	1.79 533	1.15 451	1.13 408	1.26 444	1.43 530	0.87 452	1.40 412	0.85 500	0.25 470	0.18 430	0.22 356	0.23 462	0.19 261	0.19 321

BEATNet_4x	0.73 423	0.49 546	1.17 536	0.53 356	0.26 124	1.03 496	0.55 453	1.82 540	1.06 389	1.21 453	1.22 427	0.96 404	0.91 467	1.01 291	1.06 536	0.21 365	0.14 270	0.24 417	0.19 328	0.37 550	0.21 382

Select-FE	0.74 428	0.39 501	1.56 597	0.55 398	0.46 469	0.40 73	0.22 39	1.86 553	0.68 234	1.05 366	1.31 464	1.82 601	1.74 629	1.11 322	0.38 238	0.21 365	0.16 372	0.21 320	0.25 491	0.19 261	0.31 529

test_sample7	0.74 428	0.37 489	0.76 359	0.52 337	0.35 334	0.91 454	0.67 514	1.78 527	1.21 491	1.22 458	1.18 410	1.08 441	0.92 470	1.23 350	0.67 435	0.31 547	0.28 567	0.32 552	0.31 571	0.33 532	0.29 506

gwcnet-sp	0.74 428	0.33 427	1.44 578	0.57 432	0.45 457	1.40 567	0.54 435	1.50 440	1.14 439	1.30 501	1.02 331	0.94 389	0.82 424	1.39 406	0.76 465	0.21 365	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.22 382	0.22 404

scenet	0.74 428	0.33 427	1.44 578	0.57 432	0.45 457	1.40 567	0.54 435	1.50 440	1.14 439	1.30 501	1.02 331	0.94 389	0.82 424	1.39 406	0.76 465	0.21 365	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.22 382	0.22 404

ssnet	0.74 428	0.33 427	1.44 578	0.57 432	0.45 457	1.40 567	0.54 435	1.50 440	1.14 439	1.30 501	1.02 331	0.94 389	0.82 424	1.39 406	0.76 465	0.21 365	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.22 382	0.22 404

BUS	0.74 428	0.32 404	0.68 281	0.54 373	0.44 450	2.34 645	0.42 302	2.16 624	0.98 345	1.20 449	1.11 375	1.03 428	0.62 339	0.91 249	0.70 443	0.24 442	0.17 405	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.22 404

GMM-Stereo	0.74 428	0.25 205	0.59 229	0.54 373	0.34 327	0.72 363	0.99 603	1.01 272	0.87 296	1.36 533	1.78 591	1.12 460	0.81 419	2.09 518	0.46 321	0.18 233	0.12 101	0.25 457	0.25 491	0.20 310	0.85 656

DMCA-RVC	0.74 428	0.40 508	1.27 552	0.66 529	0.49 479	0.77 394	0.47 376	1.35 401	1.01 361	1.53 577	1.01 323	1.29 505	0.82 424	1.31 371	0.78 473	0.27 509	0.21 492	0.35 580	0.27 521	0.32 523	0.24 440

DeepPruner_ROB	0.74 428	0.48 543	0.87 420	0.57 432	0.44 450	0.79 405	0.54 435	1.73 504	0.96 332	1.38 542	1.27 447	1.24 487	0.73 381	1.43 415	0.73 455	0.34 573	0.28 567	0.27 492	0.26 509	0.31 514	0.31 529

SMFormer	0.75 437	0.30 352	0.86 408	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.82 492	0.24 442	0.20 468	0.22 356	0.21 410	0.23 410	0.24 440

tta	0.75 437	0.30 352	0.86 408	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.82 492	0.24 442	0.20 468	0.22 356	0.21 410	0.18 209	0.18 275

KYRaft	0.75 437	0.28 295	0.62 243	0.56 414	0.29 205	0.67 336	0.86 571	0.94 239	0.84 288	1.62 599	2.21 627	1.16 469	1.02 525	1.57 446	0.40 257	0.20 330	0.13 203	0.22 356	0.28 542	0.20 310	1.02 662

Prome-Stereo	0.75 437	0.27 268	0.53 166	0.55 398	0.32 281	0.59 274	0.97 598	0.89 211	0.88 300	1.45 560	2.46 640	0.91 376	1.41 597	1.58 448	0.44 291	0.18 233	0.13 203	0.19 229	0.17 278	0.20 310	0.92 658

acv_ft	0.75 437	0.31 388	0.95 458	0.70 564	0.86 632	1.24 541	0.53 429	1.44 423	1.07 394	1.24 471	1.30 458	1.08 441	0.92 470	0.80 209	1.34 577	0.21 365	0.19 448	0.21 320	0.18 303	0.21 355	0.18 275

iResNet	0.75 437	0.40 508	1.36 566	0.67 541	0.29 205	0.92 461	0.59 485	1.52 448	1.25 509	1.28 485	1.48 528	0.94 389	0.76 394	1.62 455	0.78 473	0.18 233	0.14 270	0.18 203	0.15 202	0.22 382	0.23 424

PAM	0.76 443	0.29 330	1.08 514	0.52 337	0.33 305	1.38 563	0.39 264	2.01 596	0.67 228	1.06 367	0.96 302	2.89 658	1.43 599	0.86 236	0.35 202	0.19 287	0.12 101	0.19 229	0.17 278	0.19 261	0.20 359

AASNet	0.76 443	0.35 472	0.91 442	0.79 602	0.81 621	1.14 518	0.56 461	2.02 600	1.08 401	1.22 458	1.24 433	0.93 386	0.76 394	0.77 194	1.16 554	0.27 509	0.23 528	0.24 417	0.20 364	0.28 484	0.24 440

RT-IGEV	0.77 445	0.28 295	0.93 449	0.55 398	0.33 305	1.01 489	0.83 562	2.03 603	0.93 320	1.28 485	1.58 555	1.77 594	1.17 557	1.04 301	0.49 343	0.23 423	0.16 372	0.21 320	0.17 278	0.19 261	0.26 476

PAM_32	0.77 445	0.28 295	1.03 495	0.52 337	0.30 229	1.32 553	0.35 195	1.97 586	0.65 223	1.02 358	1.06 349	3.05 660	1.49 609	0.96 266	0.36 214	0.19 287	0.13 203	0.20 281	0.18 303	0.19 261	0.19 321

NINENet	0.77 445	0.37 489	0.78 377	0.62 490	0.51 498	2.34 645	0.42 302	1.83 545	1.04 376	1.14 411	1.23 431	1.03 428	0.62 339	1.24 355	0.70 443	0.28 524	0.23 528	0.31 537	0.21 410	0.26 451	0.25 452

hknet	0.77 445	0.32 404	0.95 458	0.54 373	0.38 392	1.27 545	0.65 505	2.16 624	1.07 394	1.20 449	1.11 375	1.59 564	0.81 419	1.37 395	0.66 430	0.22 396	0.17 405	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.22 404

ARAFT	0.77 445	0.36 482	1.49 593	0.51 316	0.31 259	0.90 450	0.82 559	1.90 565	1.06 389	1.62 599	1.24 433	1.02 424	0.64 349	1.84 492	0.50 350	0.18 233	0.14 270	0.28 507	0.27 521	0.17 162	0.16 216

psm_up	0.77 445	0.34 452	0.70 299	0.66 529	0.58 541	1.05 500	0.92 586	1.52 448	1.12 423	1.26 480	1.16 405	1.31 510	1.23 574	1.20 345	0.81 487	0.25 470	0.29 578	0.31 537	0.27 521	0.27 465	0.25 452

GwcNet-RSSM	0.77 445	0.32 404	1.01 483	0.62 490	0.54 518	0.78 399	0.51 410	1.73 504	1.20 485	1.09 377	1.37 490	1.46 540	0.85 439	1.53 438	1.09 542	0.25 470	0.18 430	0.23 397	0.24 477	0.20 310	0.19 321

iResNet_ROB	0.77 445	0.30 352	0.99 473	0.57 432	0.36 350	0.83 431	0.36 212	2.33 647	1.58 611	1.27 483	1.30 458	1.25 491	0.84 436	1.65 460	0.79 480	0.20 330	0.14 270	0.17 154	0.12 68	0.18 209	0.27 487

DDVS	0.78 453	0.41 515	0.94 454	0.60 464	0.43 441	1.30 550	0.43 325	1.40 413	0.91 312	1.20 449	1.15 400	1.43 530	0.64 349	2.18 528	0.89 507	0.28 524	0.22 514	0.26 476	0.23 462	0.31 514	0.33 542

PSM-softLoss	0.78 453	0.31 388	0.77 367	0.58 438	0.32 281	0.56 255	0.40 279	1.18 350	0.70 240	1.24 471	1.07 353	0.83 342	0.52 264	5.36 629	0.53 370	0.24 442	0.15 334	0.25 457	0.22 439	0.20 310	0.25 452

KMStereo	0.78 453	0.31 388	0.77 367	0.58 438	0.32 281	0.56 255	0.40 279	1.18 350	0.70 240	1.24 471	1.07 353	0.83 342	0.52 264	5.36 629	0.53 370	0.24 442	0.15 334	0.25 457	0.22 439	0.20 310	0.25 452

CCAANet	0.78 453	0.30 352	0.83 396	0.58 438	0.51 498	1.04 498	0.45 359	1.68 492	1.12 423	0.85 307	1.35 486	1.10 454	0.77 397	3.04 577	0.78 473	0.17 182	0.16 372	0.24 417	0.23 462	0.19 261	0.23 424

STTStereo	0.78 453	0.50 553	1.22 541	0.64 509	0.54 518	0.89 447	0.54 435	1.44 423	1.11 419	1.38 542	1.09 363	1.27 499	0.85 439	1.43 415	0.83 494	0.29 535	0.27 560	0.33 561	0.39 611	0.32 523	0.30 519

PSM-AAD	0.79 458	0.27 268	0.53 166	0.55 398	0.28 181	0.77 394	1.24 631	0.99 261	0.91 312	1.66 604	1.57 552	0.81 330	2.19 659	1.65 460	0.44 291	0.19 287	0.14 270	0.38 594	0.32 579	0.21 355	0.70 647

hitnet-ft	0.79 458	0.35 472	0.57 215	0.58 438	0.42 430	0.96 476	0.46 368	1.47 432	1.33 548	1.19 445	1.22 427	1.81 598	0.98 506	1.66 464	0.94 516	0.33 563	0.28 567	0.34 571	0.27 521	0.35 539	0.31 529

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 458	0.43 522	1.05 500	0.64 509	0.58 541	0.95 470	0.53 429	1.53 454	1.18 471	1.37 536	1.15 400	1.43 530	0.88 457	1.61 454	0.84 497	0.25 470	0.22 514	0.27 492	0.27 521	0.29 495	0.29 506
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 461	0.28 295	0.73 328	0.70 564	0.51 498	0.95 470	0.60 489	1.78 527	1.23 500	1.36 533	1.37 490	1.82 601	0.81 419	1.32 375	1.13 551	0.26 493	0.17 405	0.19 229	0.20 364	0.24 425	0.25 452

G2L-Stereo	0.80 461	0.32 404	0.95 458	0.60 464	0.42 430	0.78 399	0.69 522	1.50 440	1.09 409	1.33 524	1.14 391	1.45 537	0.72 379	2.45 549	1.10 545	0.25 470	0.20 468	0.26 476	0.21 410	0.20 310	0.26 476

ISRNet	0.80 461	0.33 427	1.07 510	0.81 608	0.66 571	0.60 281	0.34 183	1.19 361	1.13 436	1.59 594	1.53 537	1.35 518	0.77 397	1.27 362	0.94 516	0.39 596	0.34 604	0.43 612	0.38 609	0.34 536	0.49 609

NF-Stereo	0.80 461	0.30 352	0.75 349	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.02 331	0.82 335	0.57 306	5.40 634	0.48 334	0.23 423	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

OCTAStereo	0.80 461	0.30 352	0.75 349	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.01 323	0.82 335	0.57 306	5.35 628	0.48 334	0.24 442	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

DRaft	0.80 461	0.24 165	0.70 299	0.45 186	0.30 229	0.97 480	0.53 429	1.05 293	0.97 340	1.78 615	2.02 617	0.80 325	1.74 629	2.73 566	0.72 452	0.17 182	0.14 270	0.20 281	0.20 364	0.18 209	0.21 382

RE-Stereo	0.80 461	0.30 352	0.75 349	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.01 323	0.81 330	0.57 306	5.37 631	0.48 334	0.24 442	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

TVStereo	0.80 461	0.30 352	0.75 349	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.01 323	0.81 330	0.57 306	5.37 631	0.48 334	0.24 442	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

UPFNet	0.80 461	0.32 404	0.90 439	0.59 452	0.74 596	1.26 544	0.80 554	1.52 448	1.10 417	1.30 501	1.12 382	1.30 506	0.84 436	1.67 465	1.09 542	0.24 442	0.24 537	0.24 417	0.23 462	0.25 438	0.18 275

iResNetv2_ROB	0.80 461	0.37 489	1.71 609	0.56 414	0.37 370	0.94 467	0.64 503	1.73 504	1.34 551	1.23 464	1.42 504	1.26 495	0.92 470	1.85 495	0.56 389	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.14 171	0.24 425	0.19 321

StereoDRNet-Refined	0.80 461	0.41 515	0.88 429	0.62 490	0.42 430	1.33 555	0.48 389	1.52 448	1.17 464	1.45 560	1.44 513	1.44 535	0.90 464	1.26 359	1.24 563	0.20 330	0.16 372	0.27 492	0.24 477	0.25 438	0.28 499
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 472	0.36 482	0.82 391	0.54 373	0.31 259	0.80 414	0.47 376	2.17 630	1.67 618	1.13 408	1.13 387	0.94 389	0.86 447	2.46 552	1.00 530	0.26 493	0.23 528	0.28 507	0.27 521	0.28 484	0.36 558

DCRE	0.82 472	0.26 235	0.70 299	0.58 438	0.44 450	0.54 230	0.48 389	0.95 244	0.78 269	0.78 282	7.33 690	0.86 356	0.52 264	0.76 191	0.41 267	0.16 123	0.16 372	0.19 229	0.17 278	0.18 209	0.17 248

SepStereo	0.82 472	0.34 452	1.03 495	0.64 509	0.69 583	0.77 394	0.63 501	1.54 457	1.20 485	1.79 618	1.55 544	0.95 398	1.04 529	2.30 539	0.60 407	0.21 365	0.16 372	0.25 457	0.18 303	0.27 465	0.22 404

GrayStereo	0.82 472	0.26 235	0.58 223	0.63 500	0.37 370	0.76 387	1.86 669	1.11 325	0.87 296	1.99 635	1.89 605	1.08 441	1.82 638	1.39 406	0.48 334	0.19 287	0.14 270	0.19 229	0.21 410	0.18 209	0.39 572

LMCR-Stereo	0.82 472	0.46 534	0.88 429	0.75 592	0.43 441	1.33 555	0.56 461	2.43 658	0.98 345	1.53 577	1.49 530	0.74 306	1.00 516	1.63 457	0.89 507	0.28 524	0.17 405	0.22 356	0.17 278	0.29 495	0.20 359

ac_64	0.82 472	0.29 330	0.81 387	0.71 572	0.60 552	1.05 500	0.54 435	1.99 591	0.92 318	1.18 441	1.06 349	1.99 621	1.08 541	1.94 504	0.97 525	0.27 509	0.22 514	0.24 417	0.23 462	0.22 382	0.19 321

DualNet (step1)	0.83 478	0.49 546	1.13 527	0.56 414	0.39 403	1.02 493	0.73 531	1.78 527	1.21 491	1.22 458	1.18 410	1.08 441	0.92 470	1.23 350	0.67 435	0.57 643	0.28 567	0.62 650	0.67 658	0.45 591	0.42 582

SST-Stereo	0.83 478	0.28 295	0.72 316	0.59 452	0.31 259	0.72 363	0.26 88	1.09 316	0.86 291	1.47 563	1.10 369	1.00 415	0.87 452	5.73 642	0.45 306	0.22 396	0.13 203	0.23 397	0.19 328	0.23 410	0.18 275

RAFT_R40	0.83 478	0.28 295	0.73 328	0.59 452	0.31 259	0.69 349	0.44 339	1.10 319	0.95 326	1.47 563	1.10 369	1.00 415	0.85 439	5.53 636	0.46 321	0.22 396	0.13 203	0.23 397	0.20 364	0.23 410	0.18 275

UNet	0.83 478	0.34 452	1.31 556	0.58 438	0.74 596	1.58 588	0.49 401	1.41 414	1.04 376	1.21 453	1.08 358	1.54 556	1.12 549	1.65 460	1.09 542	0.23 423	0.17 405	0.25 457	0.20 364	0.25 438	0.22 404

FADNet_RVC	0.83 478	0.51 556	1.83 620	0.54 373	0.42 430	1.19 533	0.46 368	1.51 446	1.09 409	0.89 314	1.24 433	0.91 376	0.87 452	2.11 520	1.11 548	0.27 509	0.22 514	0.31 537	0.28 542	0.43 581	0.38 569

DAS	0.84 483	0.34 452	1.03 495	0.64 509	0.69 583	0.77 394	0.63 501	1.54 457	1.20 485	1.79 618	1.55 544	0.95 398	1.04 529	2.83 568	0.60 407	0.21 365	0.16 372	0.25 457	0.18 303	0.27 465	0.22 404

RAFT-345	0.84 483	0.25 205	0.66 271	0.50 284	0.27 154	0.54 230	0.42 302	0.83 189	1.11 419	1.32 515	2.34 633	0.86 356	0.54 279	5.72 641	0.47 329	0.18 233	0.13 203	0.22 356	0.17 278	0.17 162	0.16 216

MMNet	0.84 483	0.32 404	1.09 518	0.60 464	0.59 549	1.85 617	0.49 401	1.51 446	1.27 520	1.37 536	1.15 400	1.26 495	1.18 562	1.67 465	1.22 561	0.19 287	0.18 430	0.23 397	0.22 439	0.25 438	0.21 382

FADNet-RVC-Resample	0.84 483	0.47 539	2.10 631	0.61 479	0.45 457	1.07 505	0.61 493	1.59 468	1.20 485	1.08 371	0.98 312	1.03 428	0.98 506	2.17 525	0.72 452	0.23 423	0.22 514	0.30 531	0.32 579	0.35 539	0.34 547

iRaft-Stereo_5w	0.85 487	0.29 330	0.91 442	0.53 356	0.43 441	0.49 163	0.68 518	0.99 261	0.87 296	0.79 285	1.34 480	1.46 540	0.91 467	5.11 623	1.11 548	0.17 182	0.14 270	0.22 356	0.18 303	0.20 310	0.20 359

SACVNet	0.85 487	0.46 534	0.85 402	0.81 608	0.56 528	0.80 414	0.79 548	1.68 492	1.12 423	1.34 528	1.33 473	1.25 491	0.94 484	2.39 546	0.76 465	0.34 573	0.26 552	0.31 537	0.29 554	0.35 539	0.44 592

ADLNet	0.85 487	0.36 482	0.89 435	0.85 625	0.72 588	1.24 541	0.76 539	1.82 540	1.36 564	1.52 575	1.35 486	1.27 499	0.99 514	1.23 350	1.15 553	0.27 509	0.20 468	0.26 476	0.25 491	0.28 484	0.30 519

delet	0.85 487	0.32 404	0.95 458	0.65 523	0.66 571	1.64 594	0.84 563	1.75 512	1.35 560	1.32 515	1.30 458	1.30 506	0.88 457	1.68 470	1.10 545	0.21 365	0.21 492	0.24 417	0.24 477	0.21 355	0.21 382

HGLStereo	0.85 487	0.38 496	0.94 454	0.80 605	1.03 647	1.17 528	0.58 476	1.52 448	1.20 485	1.19 445	1.62 564	1.13 465	1.20 568	1.80 489	1.06 536	0.24 442	0.24 537	0.24 417	0.21 410	0.23 410	0.27 487

CRFU-Net	0.86 492	0.39 501	1.00 479	0.65 523	0.57 532	1.78 609	0.86 571	2.15 621	0.81 277	1.38 542	1.18 410	1.64 576	1.19 565	1.35 387	0.90 510	0.26 493	0.22 514	0.21 320	0.19 328	0.23 410	0.24 440

dad	0.86 492	0.66 605	1.06 505	0.56 414	0.37 370	0.76 387	0.44 339	1.17 343	1.50 601	1.44 558	1.27 447	1.34 517	0.75 386	2.52 557	0.84 497	0.42 608	0.27 560	0.83 659	0.26 509	0.41 570	0.29 506

AACVNet	0.86 492	0.35 472	0.79 380	0.82 616	0.39 403	0.76 387	0.49 401	1.61 475	0.81 277	1.08 371	1.33 473	1.30 506	0.93 479	4.34 608	0.74 456	0.25 470	0.21 492	0.28 507	0.22 439	0.29 495	0.25 452

DLCB_ROB	0.86 492	0.40 508	0.78 377	0.68 554	0.54 518	1.11 513	0.84 563	1.49 436	1.23 500	1.64 603	1.65 571	1.70 585	0.91 467	1.70 472	1.05 534	0.25 470	0.24 537	0.26 476	0.27 521	0.27 465	0.24 440

HSM-Net_RVC	0.87 496	0.29 330	0.53 166	0.53 356	0.30 229	1.15 524	0.55 453	3.57 680	1.28 525	1.53 577	1.74 585	1.68 582	0.93 479	1.49 428	0.77 471	0.22 396	0.17 405	0.19 229	0.18 303	0.20 310	0.19 321
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 497	0.36 482	1.02 490	0.62 490	0.38 392	1.32 553	0.97 598	2.07 610	1.34 551	1.37 536	1.18 410	1.54 556	0.92 470	1.10 319	1.65 612	0.30 540	0.27 560	0.30 531	0.28 542	0.27 465	0.26 476

ADLNet2	0.88 497	0.34 452	1.17 536	0.77 598	0.64 565	1.12 516	0.76 539	1.74 509	1.24 506	1.21 453	1.65 571	1.71 586	1.05 533	1.67 465	1.17 557	0.24 442	0.21 492	0.21 320	0.22 439	0.26 451	0.29 506

ASMatch	0.88 497	0.26 235	0.69 293	0.51 316	0.35 334	0.48 146	0.37 239	1.12 329	0.92 318	1.10 385	3.28 658	0.96 404	0.98 506	4.90 620	0.49 343	0.19 287	0.16 372	0.22 356	0.19 328	0.19 261	0.27 487

IRAFT_RVC	0.88 497	0.28 295	0.76 359	0.63 500	0.31 259	0.65 322	1.02 608	1.22 372	0.94 324	1.22 458	1.04 344	1.01 422	0.98 506	5.82 644	0.53 370	0.22 396	0.12 101	0.25 457	0.20 364	0.20 310	0.19 321

FADNet-RVC	0.88 497	0.67 606	1.93 624	0.60 464	0.48 475	0.91 454	0.60 489	1.71 502	1.18 471	0.90 315	0.96 302	1.36 519	0.92 470	2.25 535	1.17 557	0.30 540	0.29 578	0.32 552	0.32 579	0.41 570	0.35 552

GEStereo_RVC	0.90 502	0.37 489	0.99 473	0.64 509	0.50 486	0.95 470	0.79 548	2.42 657	1.17 464	1.16 427	1.11 375	1.26 495	0.92 470	3.24 585	0.90 510	0.29 535	0.19 448	0.23 397	0.20 364	0.27 465	0.29 506

CBMV_ROB	0.90 502	0.44 525	0.63 246	0.51 316	0.37 370	1.25 543	0.49 401	1.77 523	1.27 520	1.41 551	2.00 614	1.33 513	1.08 541	2.17 525	0.76 465	0.43 614	0.42 637	0.47 622	0.44 624	0.41 570	0.36 558

PSMNet_ROB	0.90 502	0.52 560	1.17 536	0.72 576	0.61 555	1.27 545	1.12 620	1.76 519	1.12 423	1.09 377	1.28 453	1.45 537	0.89 463	1.65 460	1.42 595	0.33 563	0.25 546	0.37 591	0.39 611	0.35 539	0.29 506

FTStereo	0.91 505	0.26 235	0.56 202	0.54 373	0.33 305	0.66 331	1.87 670	1.00 265	0.75 252	1.75 612	4.15 668	1.04 432	1.65 622	1.57 446	0.46 321	0.19 287	0.16 372	0.23 397	0.21 410	0.18 209	0.63 638

PFNet	0.91 505	0.26 235	1.10 521	0.63 500	0.32 281	0.64 306	0.56 461	1.17 343	0.99 352	1.47 563	1.08 358	0.98 408	0.69 366	6.62 658	0.54 377	0.20 330	0.12 101	0.24 417	0.19 328	0.20 310	0.17 248

CBFPSM	0.92 507	0.33 427	1.86 621	0.49 272	0.38 392	1.75 602	0.84 563	1.39 411	1.12 423	1.09 377	0.99 314	2.37 640	1.66 626	1.32 375	1.42 595	0.19 287	0.18 430	0.20 281	0.20 364	0.21 355	0.33 542

FADNet	0.92 507	0.61 596	1.81 616	0.62 490	0.55 524	0.96 476	0.57 472	1.78 527	1.33 548	0.93 322	1.01 323	1.36 519	1.01 518	2.71 565	0.75 461	0.33 563	0.34 604	0.31 537	0.34 595	0.59 628	0.40 573

NVstereo2D	0.92 507	0.41 515	1.48 591	0.72 576	0.72 588	1.20 535	0.87 573	1.75 512	1.38 572	0.99 343	1.13 387	1.26 495	0.98 506	2.21 532	0.89 507	0.43 614	0.20 468	0.38 594	0.24 477	0.57 624	0.63 638

DispNO	0.93 510	0.30 352	1.34 565	0.55 398	0.55 524	0.89 447	0.49 401	1.48 434	1.21 491	1.17 436	1.27 447	1.19 474	0.90 464	5.23 626	0.74 456	0.22 396	0.17 405	0.24 417	0.21 410	0.19 261	0.20 359

DSFCA	0.93 510	0.34 452	1.06 505	0.52 337	0.65 567	1.55 585	0.93 590	1.49 436	1.19 480	1.56 587	1.15 400	1.50 549	0.96 496	3.07 579	1.02 532	0.30 540	0.26 552	0.25 457	0.25 491	0.28 484	0.24 440

fast-acv-ft	0.94 512	0.44 525	1.40 568	0.58 438	0.51 498	1.77 607	0.69 522	1.36 403	1.42 591	1.29 492	1.86 601	1.74 590	1.25 578	1.52 434	1.38 583	0.26 493	0.28 567	0.28 507	0.28 542	0.27 465	0.26 476

OMP-Stereo	0.94 512	0.33 427	0.72 316	0.90 640	0.31 259	0.49 163	0.36 212	1.16 339	1.06 389	1.58 593	1.12 382	1.46 540	0.69 366	6.94 666	0.49 343	0.19 287	0.14 270	0.24 417	0.18 303	0.20 310	0.14 130

CBMV	0.95 514	0.44 525	0.66 271	0.53 356	0.35 334	1.53 583	1.63 660	1.69 495	1.42 591	2.00 638	1.60 558	1.43 530	1.17 557	1.59 451	0.99 529	0.34 573	0.34 604	0.39 600	0.33 589	0.33 532	0.32 536
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 515	0.58 583	0.72 316	0.61 479	0.46 469	1.64 594	0.76 539	1.86 553	1.28 525	1.30 501	1.53 537	0.86 356	0.94 484	3.27 587	0.69 442	0.45 620	0.44 641	0.54 637	0.48 633	0.47 599	0.40 573

TransformOpticalFlow	0.96 515	0.28 295	0.89 435	0.52 337	0.31 259	0.66 331	0.54 435	1.75 512	1.12 423	1.09 377	1.44 513	1.37 522	1.01 518	6.70 663	0.42 278	0.19 287	0.12 101	0.20 281	0.19 328	0.18 209	0.19 321

IIG-Stereo	0.96 515	0.31 388	0.72 316	0.88 635	0.33 305	0.61 287	0.26 88	1.19 361	1.03 370	1.69 607	1.37 490	1.46 540	0.75 386	6.96 668	0.51 356	0.19 287	0.14 270	0.23 397	0.18 303	0.20 310	0.14 130

CFNet	0.96 515	0.36 482	1.01 483	0.62 490	0.42 430	0.99 486	0.47 376	1.90 565	1.32 544	0.99 343	1.39 499	1.10 454	0.86 447	5.58 639	0.79 480	0.23 423	0.17 405	0.28 507	0.27 521	0.26 451	0.21 382

XPNet_ROB	0.96 515	0.49 546	1.09 518	0.72 576	0.57 532	1.11 513	1.14 622	1.66 489	1.23 500	1.85 625	1.39 499	1.64 576	1.11 546	1.80 489	1.42 595	0.38 593	0.30 583	0.33 561	0.29 554	0.37 550	0.34 547

ETE_ROB	0.96 515	0.64 603	1.16 533	0.69 558	0.48 475	1.14 518	1.13 621	1.77 523	1.19 480	1.91 632	1.45 516	1.73 588	1.05 533	1.60 452	1.14 552	0.32 554	0.26 552	0.38 594	0.34 595	0.39 563	0.41 578

CSP-Net	0.97 521	0.38 496	0.83 396	0.53 356	0.41 424	1.63 592	0.77 542	2.00 592	1.05 382	1.25 476	1.20 422	1.33 513	0.83 432	4.93 622	0.85 500	0.32 554	0.22 514	0.20 281	0.20 364	0.23 410	0.25 452

DEmStereo	0.97 521	0.23 139	0.79 380	0.47 218	0.32 281	1.04 498	0.56 461	0.93 233	0.89 303	1.39 548	2.14 625	1.02 424	2.07 654	5.64 640	0.77 471	0.17 182	0.15 334	0.20 281	0.20 364	0.18 209	0.20 359

pcwnet_v2	0.97 521	0.37 489	4.33 666	0.62 490	0.54 518	0.79 405	0.45 359	2.02 600	1.58 611	1.42 557	1.64 569	1.09 451	0.79 409	1.24 355	0.67 435	0.32 554	0.25 546	0.29 518	0.27 521	0.37 550	0.35 552

FINET	0.97 521	0.54 567	1.60 601	0.63 500	0.79 614	1.08 506	1.07 615	1.56 464	2.20 653	1.15 417	1.49 530	0.94 389	0.88 457	2.32 540	1.05 534	0.42 608	0.35 615	0.32 552	0.28 542	0.43 581	0.38 569

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 525	0.39 501	3.21 658	0.50 284	0.63 562	0.64 306	0.39 264	2.36 651	0.75 252	0.95 329	4.63 673	1.81 598	0.56 294	0.96 266	0.41 267	0.18 233	0.13 203	0.21 320	0.26 509	0.32 523	0.35 552

StereoDRNet	0.98 525	0.47 539	1.70 607	0.76 595	0.94 641	1.51 581	0.91 584	1.92 572	1.32 544	1.61 595	1.13 387	1.47 545	0.97 499	1.75 480	1.46 602	0.28 524	0.23 528	0.29 518	0.27 521	0.35 539	0.27 487

ACV-stereo	0.99 527	0.51 556	1.41 573	0.56 414	0.41 424	2.43 649	0.57 472	1.15 337	1.18 471	0.81 293	1.01 323	3.39 666	2.14 657	1.60 452	1.07 539	0.27 509	0.22 514	0.22 356	0.22 439	0.28 484	0.32 536

iinet-f	0.99 527	0.45 532	3.71 663	0.55 398	0.43 441	1.81 612	0.68 518	1.14 335	1.14 439	1.18 441	1.42 504	1.58 563	1.44 601	1.34 386	1.59 611	0.24 442	0.23 528	0.20 281	0.19 328	0.26 451	0.25 452

GASNet	0.99 527	0.97 639	1.72 610	0.98 649	0.68 581	0.83 431	0.67 514	1.60 472	1.28 525	1.31 511	1.22 427	1.22 480	1.21 571	2.41 547	1.41 591	0.43 614	0.26 552	0.36 588	0.34 595	0.55 621	0.31 529

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 527	0.40 508	1.82 618	0.66 529	0.62 561	2.05 631	0.78 544	1.91 569	1.29 530	1.54 583	1.42 504	1.51 551	1.23 574	1.99 508	1.33 575	0.23 423	0.14 270	0.20 281	0.15 202	0.27 465	0.26 476

PS-NSSS	0.99 527	0.58 583	0.93 449	0.58 438	0.57 532	0.91 454	0.80 554	1.81 539	1.14 439	1.14 411	1.67 576	1.00 415	0.83 432	4.62 613	0.78 473	0.37 588	0.31 589	0.52 631	0.32 579	0.45 591	0.38 569

YMNet	1.00 532	0.54 567	1.40 568	0.81 608	0.85 628	1.87 619	0.62 496	1.55 461	1.18 471	1.63 601	1.99 612	1.77 594	0.97 499	1.50 430	1.45 599	0.33 563	0.37 622	0.31 537	0.32 579	0.32 523	0.29 506

YMNet_1	1.00 532	0.54 567	1.40 568	0.81 608	0.85 628	1.87 619	0.62 496	1.55 461	1.18 471	1.63 601	1.99 612	1.77 594	0.97 499	1.50 430	1.45 599	0.33 563	0.37 622	0.31 537	0.32 579	0.32 523	0.29 506

UGAM-zero	1.00 532	0.30 352	0.93 449	0.47 218	0.30 229	0.57 260	0.25 74	2.25 640	0.63 204	1.01 354	1.10 369	2.73 654	1.85 639	6.26 650	0.40 257	0.17 182	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.17 248

RAFT + AFF	1.00 532	0.42 519	1.09 518	0.67 541	0.50 486	1.22 539	1.24 631	2.24 639	1.19 480	1.30 501	1.56 548	1.17 470	1.49 609	3.44 593	0.83 494	0.21 365	0.25 546	0.30 531	0.26 509	0.27 465	0.27 487

DRN-Test	1.00 532	0.44 525	1.13 527	0.70 564	0.81 621	1.62 591	0.79 548	2.14 619	1.44 594	1.78 615	1.33 473	1.43 530	1.05 533	2.18 528	1.53 608	0.27 509	0.21 492	0.31 537	0.30 563	0.32 523	0.28 499

NCCL2	1.00 532	0.56 576	1.06 505	0.75 592	0.57 532	1.31 552	1.72 661	1.77 523	1.36 564	1.50 572	1.17 408	1.91 610	1.17 557	1.54 440	1.29 571	0.35 580	0.31 589	0.45 617	0.44 624	0.40 567	0.40 573

TCMNet	1.01 538	0.60 594	2.10 631	0.86 627	1.33 670	1.14 518	0.67 514	1.69 495	1.23 500	1.11 391	1.57 552	1.30 506	0.97 499	2.01 510	1.50 606	0.31 547	0.31 589	0.38 594	0.34 595	0.42 575	0.36 558

PA-Net	1.01 538	0.57 580	1.29 554	0.64 509	0.74 596	1.19 533	0.84 563	1.69 495	1.43 593	1.16 427	1.19 417	1.32 511	1.19 565	3.42 591	1.25 564	0.29 535	0.45 645	0.33 561	0.49 636	0.32 523	0.47 602
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 538	0.59 586	1.16 533	0.67 541	0.51 498	1.63 592	1.26 635	1.69 495	1.38 572	1.81 622	1.37 490	1.94 615	1.02 525	1.58 448	1.38 583	0.37 588	0.27 560	0.43 612	0.37 607	0.43 581	0.37 563

z-ln-s-r	1.02 541	0.55 572	2.09 630	0.52 337	0.55 524	0.78 399	0.87 573	1.47 432	1.34 551	1.12 393	1.62 564	1.37 522	1.06 536	2.62 562	3.32 659	0.19 287	0.14 270	0.21 320	0.17 278	0.27 465	0.21 382

PSMNet-RUCA	1.02 541	0.97 639	1.44 578	1.23 664	1.10 652	1.40 567	0.62 496	1.69 495	1.38 572	0.94 327	1.53 537	0.97 406	0.83 432	1.17 340	0.93 514	0.69 656	0.34 604	0.99 667	0.60 654	0.97 655	0.64 642

THIR-Stereo	1.02 541	0.27 268	0.69 293	0.49 272	0.28 181	0.95 470	1.34 640	1.03 279	0.97 340	1.34 528	1.90 606	1.17 470	1.58 615	6.44 655	0.78 473	0.19 287	0.14 270	0.21 320	0.22 439	0.19 261	0.20 359

Wz-Net-LNSev	1.03 544	0.67 606	2.71 654	0.64 509	0.84 625	1.75 602	1.00 605	1.80 536	1.32 544	1.28 485	1.25 437	1.65 579	1.22 572	1.39 406	1.40 587	0.28 524	0.26 552	0.24 417	0.23 462	0.33 532	0.32 536

RAFT-RH_RVC	1.03 544	0.24 165	0.67 277	0.49 272	0.28 181	0.81 423	0.33 168	0.83 189	1.08 401	2.05 639	4.65 675	1.04 432	0.57 306	5.98 649	0.50 350	0.18 233	0.13 203	0.26 476	0.20 364	0.16 117	0.17 248

DISCO	1.03 544	0.34 452	1.11 523	0.69 558	0.45 457	2.07 632	0.84 563	2.13 615	1.50 601	1.15 417	1.33 473	2.40 642	1.07 540	2.60 560	1.51 607	0.23 423	0.18 430	0.22 356	0.20 364	0.31 514	0.27 487

STrans-v2	1.04 547	0.28 295	0.96 464	0.49 272	0.32 281	0.68 343	0.79 548	2.47 661	1.12 423	1.12 393	1.46 522	1.40 525	1.46 604	6.70 663	0.43 288	0.18 233	0.13 203	0.20 281	0.18 303	0.18 209	0.18 275

APVNet	1.06 548	0.53 566	1.42 575	0.84 620	0.79 614	1.92 622	0.82 559	1.90 565	1.08 401	1.08 371	1.43 508	1.56 559	1.13 553	3.07 579	1.58 609	0.31 547	0.34 604	0.42 610	0.36 604	0.36 546	0.37 563

TDLM	1.06 548	0.44 525	0.79 380	0.63 500	0.50 486	0.89 447	1.44 645	1.48 434	1.26 514	1.12 393	1.40 501	1.08 441	0.98 506	6.65 659	0.78 473	0.33 563	0.21 492	0.33 561	0.26 509	0.37 550	0.24 440

FAT-Stereo	1.07 550	0.41 515	1.32 559	0.72 576	0.58 541	1.08 506	0.89 578	1.96 582	1.65 616	1.75 612	1.98 611	2.03 626	1.48 607	2.02 511	1.18 560	0.42 608	0.35 615	0.34 571	0.29 554	0.35 539	0.53 619

GANetREF_RVC	1.07 550	0.86 632	1.31 556	0.82 616	0.53 514	1.41 572	1.31 638	1.76 519	1.52 604	1.27 483	1.31 464	1.46 540	1.24 577	2.03 512	0.96 524	0.56 642	0.45 645	0.67 653	0.50 640	0.88 653	0.59 632
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
CVANet_RVC	1.07 550	0.43 522	0.76 359	0.60 464	0.50 486	0.90 450	0.97 598	1.52 448	1.26 514	1.33 524	1.38 495	1.24 487	1.18 562	6.75 665	0.75 461	0.34 573	0.23 528	0.34 571	0.29 554	0.42 575	0.27 487

GCST	1.08 553	1.47 672	0.93 449	1.73 675	1.14 660	1.30 550	0.31 139	1.33 394	1.16 461	1.29 492	0.97 311	0.98 408	0.49 233	2.08 517	0.46 321	1.19 674	0.70 674	1.30 674	0.85 669	1.02 659	0.89 657

GwcNet	1.08 553	0.51 556	2.33 642	0.79 602	1.18 663	1.76 604	0.70 525	1.68 492	1.47 597	1.41 551	1.64 569	1.74 590	1.04 529	2.20 531	1.41 591	0.30 540	0.29 578	0.29 518	0.27 521	0.30 505	0.35 552

DANet	1.08 553	0.61 596	1.32 559	0.85 625	0.72 588	1.37 560	0.51 410	1.54 457	1.15 451	1.78 615	1.54 542	2.01 623	1.11 546	2.90 571	2.00 629	0.33 563	0.30 583	0.40 605	0.30 563	0.44 587	0.45 594
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 556	0.50 553	1.12 525	0.90 640	1.04 648	1.11 513	0.84 563	1.80 536	1.62 613	1.55 586	2.00 614	1.90 609	1.78 633	1.84 492	1.25 564	0.52 634	0.36 620	0.48 624	0.36 604	0.45 591	0.43 589

Nwc_Net	1.09 556	0.49 546	1.33 562	0.89 639	0.80 619	1.49 580	0.66 510	2.19 633	1.27 520	1.32 515	2.26 629	1.96 618	1.54 612	1.92 500	1.34 577	0.40 599	0.30 583	0.43 612	0.45 626	0.38 559	0.37 563

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 558	1.02 644	1.00 479	0.82 616	0.67 575	1.93 623	0.93 590	1.62 479	1.11 419	1.15 417	1.25 437	1.50 549	0.79 409	1.96 506	0.76 465	1.89 678	0.34 604	0.79 658	0.36 604	1.25 668	0.83 654

NCC-stereo	1.10 558	0.54 567	1.24 546	0.84 620	0.94 641	1.29 548	0.89 578	2.01 596	1.34 551	1.32 515	1.74 585	1.88 605	1.74 629	2.35 542	1.25 564	0.45 620	0.37 622	0.45 617	0.58 650	0.42 575	0.42 582

Abc-Net	1.10 558	0.54 567	1.24 546	0.84 620	0.94 641	1.29 548	0.89 578	2.01 596	1.34 551	1.32 515	1.74 585	1.88 605	1.74 629	2.35 542	1.25 564	0.45 620	0.37 622	0.45 617	0.58 650	0.42 575	0.42 582
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 561	0.58 583	2.23 640	0.66 529	0.71 586	1.95 625	1.46 646	1.98 588	1.45 595	1.79 618	1.43 508	1.49 548	1.33 591	1.97 507	1.42 595	0.27 509	0.23 528	0.28 507	0.28 542	0.34 536	0.31 529

edge stereo	1.11 561	0.50 553	1.30 555	0.71 572	0.65 567	1.14 518	0.75 536	1.93 577	1.37 568	1.71 608	1.83 596	2.54 647	1.44 601	2.43 548	1.23 562	0.42 608	0.41 635	0.54 637	0.35 600	0.42 575	0.46 598

anonymity	1.12 563	0.97 639	1.21 539	1.07 657	1.12 656	1.08 506	0.89 578	1.95 581	1.16 461	1.29 492	1.26 444	1.22 480	1.09 544	1.15 332	1.01 531	1.02 667	1.00 690	0.97 664	0.97 676	0.98 656	0.99 661

ccnet	1.12 563	0.67 606	1.01 483	0.78 600	0.73 595	1.72 600	0.99 603	1.84 549	1.26 514	1.47 563	1.85 600	1.75 593	1.29 583	1.75 480	1.88 623	0.57 643	0.53 660	0.57 647	0.55 647	0.59 628	0.54 621

RASNet	1.12 563	0.30 352	0.91 442	0.66 529	0.77 609	0.97 480	0.57 472	1.37 404	1.35 560	1.02 358	1.34 480	2.11 630	1.43 599	7.09 670	1.39 586	0.19 287	0.17 405	0.17 154	0.19 328	0.18 209	0.16 216

AF-Net	1.13 566	0.52 560	1.33 562	0.86 627	0.91 637	1.38 563	0.71 527	2.16 624	1.62 613	1.56 587	2.40 636	1.99 621	1.65 622	1.81 491	1.48 604	0.48 628	0.28 567	0.49 626	0.33 589	0.39 563	0.32 536

NaN_ROB	1.13 566	0.55 572	1.15 532	0.64 509	0.48 475	1.61 590	2.03 678	1.72 503	1.48 598	2.09 641	1.27 447	1.40 525	1.08 541	3.94 600	1.30 572	0.28 524	0.34 604	0.28 507	0.28 542	0.30 505	0.33 542

UGAM	1.14 568	0.27 268	0.95 458	0.53 356	0.42 430	0.70 356	0.72 530	0.95 244	1.32 544	0.98 340	1.48 528	1.78 597	0.87 452	9.65 699	0.87 503	0.21 365	0.18 430	0.30 531	0.24 477	0.19 261	0.16 216

DGSMNet	1.14 568	0.76 623	2.49 648	0.81 608	0.86 632	1.39 565	1.39 642	2.13 615	1.35 560	1.26 480	1.63 568	1.48 547	0.98 506	1.75 480	1.10 545	0.45 620	0.43 638	0.55 642	0.49 636	0.75 647	0.70 647

Syn2CoEx	1.14 568	0.69 611	1.66 604	0.80 605	0.67 575	1.40 567	0.88 576	2.06 609	1.54 607	1.25 476	1.58 555	1.42 529	1.50 611	4.09 602	1.40 587	0.36 584	0.32 597	0.34 571	0.29 554	0.29 495	0.34 547

RGC	1.14 568	0.79 625	1.26 549	0.91 643	0.96 644	1.52 582	0.77 542	1.92 572	1.26 514	1.54 583	1.93 608	2.02 625	1.54 612	2.25 535	1.31 573	0.44 619	0.35 615	0.58 648	0.48 633	0.47 599	0.46 598

S-Stereo	1.15 572	0.46 534	2.17 636	0.81 608	0.80 619	1.21 537	1.19 628	1.93 577	2.02 646	1.47 563	2.11 622	1.57 560	1.17 557	2.05 515	1.41 591	0.40 599	0.40 633	0.35 580	0.31 571	0.44 587	0.70 647

stereogan	1.15 572	0.42 519	1.40 568	0.86 627	0.84 625	2.38 647	0.71 527	1.88 559	1.73 625	1.72 609	1.94 610	2.31 637	1.29 583	2.07 516	1.08 540	0.36 584	0.35 615	0.39 600	0.31 571	0.51 613	0.46 598

AANet_RVC	1.16 574	0.52 560	1.49 593	0.65 523	0.45 457	0.75 379	0.69 522	1.42 416	1.55 609	1.34 528	1.87 603	1.53 555	0.78 405	7.43 676	1.38 583	0.25 470	0.17 405	0.19 229	0.16 248	0.22 382	0.26 476

RYNet	1.17 575	0.49 546	1.24 546	0.70 564	0.97 645	1.71 598	0.92 586	1.91 569	1.46 596	1.38 542	1.14 391	1.88 605	1.30 587	4.24 604	1.87 621	0.26 493	0.21 492	0.35 580	0.27 521	0.55 621	0.54 621

w-ln-seven-2	1.18 576	0.61 596	4.25 665	0.68 554	0.61 555	1.20 535	0.93 590	1.63 481	1.35 560	1.66 604	1.53 537	1.47 545	1.37 595	3.00 576	1.74 616	0.25 470	0.24 537	0.29 518	0.26 509	0.33 532	0.28 499

HSM	1.19 577	0.32 404	0.65 260	0.57 432	0.38 392	1.23 540	0.59 485	2.25 640	1.19 480	1.30 501	1.25 437	1.94 615	1.03 527	9.32 694	0.71 449	0.22 396	0.16 372	0.20 281	0.16 248	0.21 355	0.21 382

aanetorigin	1.23 578	0.79 625	2.78 656	0.70 564	0.79 614	0.99 486	1.06 614	1.06 306	1.37 568	3.52 679	2.61 645	1.72 587	1.63 620	1.99 508	1.78 618	0.25 470	0.24 537	0.26 476	0.25 491	0.38 559	0.45 594

PWC_ROB	1.24 579	0.76 623	2.46 646	0.72 576	0.78 611	1.15 524	0.49 401	1.75 512	1.92 640	2.31 647	3.07 654	1.59 564	1.40 596	2.46 552	2.10 633	0.33 563	0.22 514	0.35 580	0.24 477	0.38 559	0.41 578

SGM-Forest	1.24 579	0.38 496	0.60 232	0.52 337	0.37 370	1.56 586	1.30 637	1.65 484	1.36 564	2.11 642	1.79 592	1.63 573	0.93 479	7.48 678	0.95 520	0.36 584	0.37 622	0.39 600	0.34 595	0.37 550	0.32 536
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 581	0.99 642	1.93 624	1.02 653	1.21 665	0.96 476	1.01 607	1.75 512	1.92 640	1.36 533	2.12 623	1.44 535	1.01 518	1.14 331	1.40 587	0.72 657	0.82 677	0.89 662	0.98 678	1.31 670	0.95 659

NOSS_ROB	1.26 582	0.46 534	0.62 243	0.56 414	0.38 392	1.06 503	0.78 544	1.73 504	1.40 582	1.01 354	1.43 508	1.10 454	0.75 386	10.62 704	0.65 425	0.45 620	0.43 638	0.48 624	0.45 626	0.44 587	0.41 578

RTSC	1.29 583	0.73 617	2.44 645	0.83 619	0.57 532	1.85 617	0.65 505	1.88 559	2.00 645	2.20 644	1.66 574	1.60 566	1.26 580	2.33 541	3.92 665	0.32 554	0.23 528	0.27 492	0.29 554	0.37 550	0.37 563

PWCDC_ROB	1.29 583	0.75 622	1.33 562	1.05 654	0.88 636	1.73 601	0.52 421	1.89 562	3.28 676	1.29 492	4.88 678	1.22 480	1.46 604	1.77 487	1.45 599	0.60 648	0.26 552	0.29 518	0.25 491	0.52 615	0.37 563

Anonymous_2	1.30 585	0.55 572	0.82 391	0.52 337	0.58 541	1.01 489	0.64 503	1.25 383	0.97 340	0.96 331	0.78 251	1.33 513	1.29 583	1.03 295	0.74 456	0.62 650	0.64 670	1.06 670	9.63 715	1.16 664	0.49 609

SQANet	1.31 586	0.88 635	1.08 514	1.83 677	1.44 672	1.44 575	0.75 536	1.74 509	1.09 409	1.32 515	1.26 444	1.28 502	1.01 518	1.50 430	0.83 494	2.50 685	0.34 604	1.47 675	0.55 647	2.32 678	1.57 676

SHD	1.31 586	0.71 616	2.34 643	0.86 627	0.75 605	1.77 607	0.65 505	2.22 637	2.50 663	2.40 654	1.71 581	1.91 610	1.60 618	1.93 503	2.37 640	0.38 593	0.31 589	0.38 594	0.40 615	0.48 604	0.50 612

PDISCO_ROB	1.32 588	0.65 604	1.44 578	1.36 666	1.46 673	2.55 652	0.92 586	2.45 659	2.07 649	1.37 536	1.49 530	1.65 579	1.00 516	2.82 567	1.35 580	1.01 665	0.27 560	0.54 637	0.47 631	0.71 644	0.73 650

LL-Strereo	1.33 589	0.39 501	1.38 567	0.61 479	0.61 555	0.75 379	0.66 510	1.63 481	1.17 464	1.56 587	1.60 558	2.03 626	2.12 656	9.72 700	0.97 525	0.21 365	0.18 430	0.27 492	0.23 462	0.22 382	0.25 452

PASM	1.34 590	0.92 636	2.62 652	0.86 627	0.87 634	1.03 496	1.08 616	1.50 440	1.51 603	1.82 623	1.41 503	1.68 582	1.26 580	4.87 619	1.34 577	0.61 649	0.65 672	0.68 654	0.78 664	0.69 642	0.68 646

ADCRef	1.35 591	0.55 572	2.37 644	0.72 576	0.77 609	1.94 624	0.78 544	1.91 569	1.27 520	1.57 591	1.59 557	1.36 519	1.41 597	1.54 440	7.53 682	0.23 423	0.20 468	0.32 552	0.30 563	0.29 495	0.29 506

DStereoRT	1.36 592	0.32 404	1.41 573	0.67 541	0.50 486	2.07 632	0.60 489	1.44 423	0.91 312	1.37 536	1.44 513	0.73 305	1.30 587	6.39 654	0.90 510	0.23 423	0.17 405	4.29 707	1.94 697	0.24 425	0.20 359

GANet	1.36 592	0.47 539	0.86 408	0.67 541	0.45 457	1.34 557	1.73 662	1.64 483	1.24 506	1.49 571	2.38 634	1.55 558	1.20 568	9.30 693	0.93 514	0.30 540	0.31 589	0.33 561	0.28 542	0.39 563	0.30 519

ff1	1.37 594	0.33 427	0.85 402	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	0.95 244	2.47 660	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	7.22 671	7.61 683	0.20 330	0.12 101	0.31 537	0.27 521	0.19 261	0.20 359

XQC	1.37 594	0.87 633	2.56 650	0.84 620	0.69 583	1.83 615	0.89 578	2.07 610	1.88 636	1.88 628	1.53 537	1.91 610	1.55 614	2.85 570	3.05 651	0.48 628	0.29 578	0.44 616	0.39 611	0.69 642	0.60 635

w-ln-seven	1.38 596	0.70 614	3.91 664	0.75 592	0.72 588	2.69 659	0.95 595	2.02 600	1.99 644	1.99 635	1.73 583	1.82 601	1.17 557	2.45 549	2.84 648	0.28 524	0.25 546	0.31 537	0.30 563	0.41 570	0.33 542

mmx	1.39 597	0.33 427	0.85 402	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	2.13 615	1.37 568	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	7.22 671	7.61 683	0.24 442	0.19 448	0.31 537	0.27 521	0.30 505	0.25 452

xxx	1.39 597	0.33 427	0.85 402	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	2.13 615	1.37 568	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	7.22 671	7.61 683	0.24 442	0.19 448	0.31 537	0.27 521	0.30 505	0.25 452

MFMNet_re	1.40 599	1.14 654	1.68 605	1.39 668	1.07 649	1.48 578	1.43 644	1.87 556	1.82 633	2.26 645	2.19 626	1.51 551	1.86 640	1.52 434	1.25 564	0.93 663	0.83 678	0.84 660	0.80 665	0.99 658	1.05 666

UDG	1.41 600	2.65 698	0.99 473	1.44 671	1.64 676	1.34 557	0.80 554	1.60 472	1.23 500	1.23 464	1.71 581	2.01 623	1.34 592	1.47 426	1.41 591	0.90 662	0.54 663	2.29 683	0.75 662	1.84 673	1.04 664

CSAN	1.41 600	0.59 586	1.26 549	0.70 564	0.50 486	1.76 604	1.78 663	1.77 523	1.90 639	2.35 650	2.32 631	1.92 613	1.94 646	5.56 638	1.49 605	0.43 614	0.35 615	0.40 605	0.41 616	0.43 581	0.41 578

DStereoO	1.44 602	1.11 651	1.69 606	1.16 660	0.72 588	1.21 537	1.56 653	1.74 509	1.63 615	1.52 575	1.67 576	1.51 551	3.16 678	1.73 478	1.72 615	2.35 684	0.45 645	0.97 664	0.42 619	2.01 675	0.53 619

test_xeample	1.45 603	0.28 295	0.65 260	0.51 316	0.28 181	0.94 467	0.59 485	2.14 619	1.29 530	1.24 471	1.51 535	0.88 364	0.86 447	1.46 422	15.10 704	0.22 396	0.20 468	0.22 356	0.20 364	0.22 382	0.22 404

Wz-Net-SNSev	1.49 604	1.23 660	6.27 678	0.68 554	0.67 575	1.37 560	1.41 643	2.00 592	1.39 577	1.48 569	1.61 562	2.29 635	1.32 590	3.93 599	2.14 635	0.31 547	0.28 567	0.31 537	0.33 589	0.42 575	0.36 558

CC-Net-ROB	1.49 604	1.26 661	1.27 552	0.88 635	0.79 614	1.76 604	1.00 605	1.79 533	1.26 514	1.10 385	1.61 562	1.21 478	0.99 514	8.13 686	0.84 497	1.09 671	0.41 635	2.20 681	0.46 629	1.20 667	0.48 605

DDUNet	1.50 606	2.69 699	1.12 525	1.77 676	1.88 678	1.84 616	0.92 586	1.70 500	1.16 461	1.38 542	1.79 592	1.60 566	1.12 549	1.37 395	1.08 540	1.10 672	0.76 675	2.37 685	0.94 674	2.00 674	1.37 672

xxxx	1.51 607	0.28 295	0.68 281	0.54 373	0.28 181	1.16 526	0.44 339	2.19 633	1.29 530	1.09 377	1.36 488	1.22 480	0.85 439	1.79 488	15.70 707	0.24 442	0.21 492	0.21 320	0.20 364	0.22 382	0.23 424

psmorigin	1.52 608	0.69 611	10.52 692	0.68 554	0.59 549	1.13 517	0.70 525	1.57 465	1.19 480	1.99 635	1.79 592	2.26 634	1.47 606	2.09 518	1.36 581	0.39 596	0.40 633	0.34 571	0.33 589	0.43 581	0.56 625

MFN_U_SF_RVC	1.52 608	0.84 628	3.42 659	0.87 634	0.66 571	2.56 653	0.95 595	2.36 651	1.70 621	1.98 634	1.86 601	2.45 645	1.79 634	2.95 572	2.58 643	0.52 634	0.48 652	0.55 642	0.59 653	0.59 628	0.61 636

WQFJA1++	1.55 610	0.22 104	0.45 97	0.38 53	0.28 181	0.38 60	0.20 14	0.62 70	0.28 22	0.38 114	0.39 70	0.34 87	0.39 137	0.64 140	0.27 70	0.19 287	0.12 101	0.16 103	0.12 68	25.04 721	0.14 130

SAMSARA	1.55 610	0.84 628	2.61 651	1.22 663	1.07 649	2.50 651	1.93 673	2.05 604	1.89 637	2.75 664	1.66 574	2.81 655	1.69 627	3.08 581	1.97 628	0.46 626	0.51 658	0.42 610	0.46 629	0.58 626	0.59 632

z-mn7	1.56 612	0.84 628	4.36 668	0.71 572	0.51 498	2.60 654	1.04 610	1.73 504	2.70 669	1.53 577	2.99 653	1.94 615	1.34 592	4.78 617	2.41 641	0.29 535	0.24 537	0.27 492	0.24 477	0.34 536	0.31 529

CrosDoStereo	1.58 613	0.24 165	0.72 316	0.48 250	0.29 205	0.67 336	12.49 708	1.10 319	0.98 345	1.34 528	1.75 588	1.00 415	1.89 642	6.65 659	0.81 487	0.19 287	0.15 334	0.20 281	0.22 439	0.18 209	0.19 321

DeepStereo_LL	1.58 613	0.24 165	0.72 316	0.48 250	0.29 205	0.67 336	12.49 708	1.10 319	0.98 345	1.34 528	1.75 588	1.00 415	1.89 642	6.65 659	0.81 487	0.19 287	0.15 334	0.20 281	0.22 439	0.18 209	0.19 321

STTRV1_RVC	1.58 613	0.68 610	1.96 626	0.88 635	1.12 656	1.57 587	0.90 583	2.25 640	1.75 628	1.29 492	2.02 617	1.40 525	1.22 572	9.77 701	1.31 573	0.81 660	0.33 602	0.54 637	0.49 636	0.73 646	0.52 618

otaku	1.60 616	1.11 651	1.21 539	2.20 680	1.56 674	1.97 626	1.24 631	2.07 610	1.36 564	1.44 558	1.62 564	1.73 588	1.19 565	1.73 478	0.98 528	2.89 689	0.57 665	1.74 676	0.60 654	2.78 685	1.94 682

DeepPrunerF	1.60 616	0.73 617	5.81 676	0.88 635	1.19 664	0.91 454	0.95 595	2.19 633	5.24 693	1.17 436	1.30 458	1.19 474	1.30 587	4.90 620	1.66 614	0.42 608	0.34 604	0.52 631	0.47 631	0.41 570	0.40 573

222	1.61 618	0.29 330	0.67 277	0.56 414	0.29 205	1.06 503	0.42 302	2.17 630	1.31 540	1.31 511	1.52 536	0.92 384	0.94 484	1.76 485	17.65 708	0.24 442	0.20 468	0.21 320	0.19 328	0.22 382	0.23 424

SDNR	1.62 619	0.51 556	2.17 636	0.53 356	0.56 528	3.80 679	0.45 359	1.54 457	1.29 530	1.33 524	2.41 637	1.08 441	0.96 496	11.18 705	1.16 554	0.66 654	0.63 669	0.43 612	0.32 579	0.64 635	0.67 644

AANet	1.64 620	1.27 662	5.08 671	0.67 541	0.65 567	1.41 572	0.84 563	1.92 572	2.90 672	3.11 677	3.20 657	2.91 659	2.06 653	2.49 555	2.10 633	0.42 608	0.29 578	0.34 571	0.30 563	0.45 591	0.45 594

Ntro	1.64 620	1.15 655	1.23 543	2.48 686	1.83 677	2.09 634	1.16 625	1.96 582	1.38 572	1.21 453	1.62 564	1.62 568	1.29 583	1.87 497	1.11 548	3.04 690	0.56 664	1.82 678	0.64 656	2.80 686	2.05 684

G-Net	1.66 622	0.63 601	1.56 597	1.11 659	0.74 596	2.98 668	0.91 584	1.55 461	1.22 497	2.76 665	8.18 697	2.32 638	2.53 670	1.92 500	1.87 621	0.48 628	0.44 641	0.45 617	0.31 571	0.60 632	0.57 629

MDST_ROB	1.67 623	0.34 452	1.58 600	0.92 645	0.58 541	4.26 685	1.11 618	2.83 668	1.41 588	4.49 690	2.55 644	1.45 537	0.97 499	7.79 683	1.17 557	0.31 547	0.25 546	0.37 591	0.33 589	0.31 514	0.30 519

SPS-STEREO	1.67 623	1.04 645	1.23 543	1.21 662	1.13 659	1.82 614	1.11 618	2.16 624	1.52 604	3.07 675	2.32 631	2.82 656	1.80 635	4.11 603	2.04 630	1.03 668	0.99 689	0.97 664	0.94 674	1.03 661	1.02 662
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 625	0.36 482	0.61 237	0.59 452	0.29 205	2.25 640	1.18 627	2.38 654	1.68 620	3.60 680	2.67 647	3.69 670	2.42 666	8.13 686	1.90 624	0.31 547	0.31 589	0.30 531	0.28 542	0.30 505	0.29 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 626	0.59 586	4.33 666	0.70 564	0.57 532	2.02 630	1.62 659	3.35 677	1.78 629	1.48 569	1.38 495	2.17 631	2.84 673	4.77 616	3.66 662	0.48 628	0.31 589	0.29 518	0.25 491	0.64 635	0.48 605

zh-mn7	1.70 627	1.21 658	8.30 686	0.69 558	0.53 514	1.45 576	0.84 563	1.70 500	2.09 650	2.41 655	2.67 647	1.68 582	1.23 574	4.49 609	2.87 649	0.30 540	0.26 552	0.27 492	0.27 521	0.31 514	0.35 552

1111x	1.70 627	0.29 330	0.86 408	0.51 316	0.27 154	1.01 489	0.68 518	2.22 637	1.28 525	1.13 408	1.40 501	1.21 478	1.10 545	5.53 636	15.20 705	0.22 396	0.21 492	0.22 356	0.22 439	0.24 425	0.22 404

PVD	1.70 627	0.84 628	2.26 641	0.94 648	0.83 624	2.48 650	0.97 598	2.59 665	3.35 677	3.01 673	2.77 649	2.34 639	2.47 668	2.67 564	3.14 654	0.47 627	0.45 645	0.59 649	0.48 633	0.59 628	0.75 652

FBW_ROB	1.71 630	0.62 600	1.45 583	0.67 541	0.61 555	1.81 612	1.08 616	2.52 662	1.70 621	1.77 614	1.73 583	1.98 620	1.25 578	12.57 707	1.84 620	0.34 573	0.37 622	0.56 645	0.38 609	0.45 591	0.43 589

ADCL	1.72 631	0.57 580	3.66 661	0.67 541	0.61 555	2.61 656	1.85 668	1.96 582	1.67 618	1.90 631	1.83 596	2.06 629	1.90 644	2.13 521	9.15 691	0.26 493	0.24 537	0.34 571	0.32 579	0.38 559	0.35 552

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 632	0.87 633	3.56 660	0.80 605	0.75 605	3.72 676	2.44 691	1.82 540	1.82 633	1.74 611	1.91 607	1.92 613	1.26 580	7.69 681	1.28 570	0.45 620	0.47 650	0.52 631	0.77 663	0.50 608	0.50 612

zh-sn7	1.76 633	1.38 663	6.58 679	0.74 588	0.72 588	1.78 609	1.31 638	1.88 559	1.56 610	1.86 627	2.47 641	1.81 598	2.08 655	5.12 624	3.80 664	0.32 554	0.32 597	0.32 552	0.32 579	0.44 587	0.40 573

AAGNet	1.83 634	0.28 295	0.72 316	0.61 479	0.32 281	0.67 336	0.51 410	0.96 252	0.98 345	1.47 563	1.20 422	1.00 415	1.18 562	2.83 568	22.77 715	0.22 396	0.13 203	0.22 356	0.19 328	0.23 410	0.15 175

WCMA_ROB	1.84 635	0.47 539	1.31 556	0.69 558	0.57 532	2.11 635	1.14 622	1.87 556	1.73 625	4.04 684	6.43 684	5.62 688	3.61 683	2.59 559	1.94 626	0.52 634	0.44 641	0.39 600	0.42 619	0.48 604	0.47 602

ADCPNet	1.85 636	0.69 611	8.07 683	0.71 572	0.58 541	2.79 663	1.22 630	1.94 579	1.54 607	1.88 628	1.69 579	2.46 646	2.04 650	2.37 544	6.48 677	0.38 593	0.37 622	0.38 594	0.43 622	0.47 599	0.45 594

test_sample9	1.86 637	0.49 546	1.13 527	0.56 414	0.39 403	1.02 493	0.73 531	1.78 527	1.21 491	1.22 458	1.18 410	1.08 441	0.92 470	2.27 537	7.92 687	0.57 643	12.61 722	0.62 650	0.67 658	0.45 591	0.42 582

Wz-Net-TNSev	1.88 638	2.08 692	7.66 681	0.67 541	0.64 565	2.42 648	1.83 667	2.33 647	1.74 627	1.57 591	1.56 548	2.58 648	1.90 644	4.86 618	3.12 653	0.39 596	0.37 622	0.33 561	0.37 607	0.53 617	0.58 630

NVStereoNet_ROB	1.88 638	1.07 646	1.45 583	1.07 657	1.17 661	1.47 577	1.48 648	1.89 562	1.93 642	1.94 633	4.67 676	3.08 663	1.80 635	6.51 656	1.65 612	1.06 670	0.86 684	1.08 671	1.32 684	0.93 654	1.26 670
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 638	0.57 580	2.18 638	0.63 500	0.40 414	2.80 664	1.57 656	2.39 655	5.88 696	2.36 652	3.57 662	3.72 671	2.97 675	4.74 615	1.76 617	0.34 573	0.30 583	0.32 552	0.29 554	0.48 604	0.37 563

ADCMid	1.89 641	0.73 617	5.06 670	0.72 576	0.67 575	2.00 629	1.14 622	1.97 586	1.48 598	2.86 668	1.81 595	2.37 640	2.05 652	2.24 533	10.39 696	0.33 563	0.31 589	0.39 600	0.43 622	0.50 608	0.44 592

WZ-Net	1.95 642	0.95 638	10.10 688	0.86 627	0.78 611	1.69 597	1.60 658	2.20 636	1.98 643	2.08 640	1.93 608	2.30 636	1.97 647	5.30 627	3.17 656	0.34 573	0.26 552	0.29 518	0.31 571	0.51 613	0.47 602

AnyNet_C32	1.96 643	1.10 648	5.17 672	0.90 640	1.11 654	2.12 636	2.37 689	1.85 550	1.48 598	2.45 656	1.70 580	2.05 628	1.64 621	2.50 556	10.28 695	0.37 588	0.34 604	0.35 580	0.41 616	0.49 607	0.54 621

MSAF-DinoV2	1.97 644	0.80 627	10.38 691	0.86 627	0.48 475	1.39 565	0.97 598	2.55 664	1.72 624	1.53 577	1.65 571	3.59 668	2.20 660	5.39 633	3.94 666	0.27 509	0.17 405	0.26 476	0.28 542	0.47 599	0.46 598

RainbowNet	1.97 644	1.76 680	1.57 599	2.81 689	2.21 683	1.98 628	1.81 665	2.54 663	1.89 637	1.50 572	1.84 598	1.96 618	1.65 622	2.14 522	1.25 564	3.33 696	0.85 682	2.39 688	0.98 678	2.82 688	2.22 685

ADCP+	1.99 646	0.48 543	7.73 682	0.66 529	0.91 637	2.30 643	1.05 612	1.82 540	1.34 551	1.54 583	1.32 471	1.74 590	1.61 619	2.17 525	13.37 700	0.24 442	0.21 492	0.32 552	0.28 542	0.37 550	0.29 506

MSMD_ROB	1.99 646	0.59 586	0.89 435	0.70 564	0.61 555	3.95 681	0.94 593	1.80 536	1.79 630	4.41 688	4.43 669	8.17 697	3.66 684	3.40 589	1.33 575	0.52 634	0.48 652	0.54 637	0.58 650	0.53 617	0.50 612

Selective-IGEV-i16pc	2.07 648	0.29 330	19.83 703	0.53 356	0.39 403	2.74 660	1.51 649	1.13 333	1.28 525	0.80 288	1.21 424	1.06 434	0.64 349	7.77 682	0.79 480	0.40 599	0.22 514	0.21 320	0.23 462	0.22 382	0.23 424

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 649	1.15 655	3.10 657	1.05 654	0.76 608	5.03 691	2.40 690	2.16 624	2.62 666	1.89 630	2.28 630	2.69 652	1.65 622	9.35 695	2.04 630	0.64 653	0.51 658	0.68 654	0.71 661	1.09 663	0.67 644

ACVNet-4b	2.15 650	1.41 667	1.64 602	2.80 688	2.31 687	2.31 644	1.24 631	2.32 646	2.14 651	1.26 480	2.39 635	2.66 651	1.48 607	5.95 648	1.06 536	3.20 694	0.45 645	2.37 685	0.89 670	2.83 689	2.37 689

ACVNet_1	2.18 651	1.45 670	1.72 610	2.85 690	2.33 689	2.28 641	1.46 646	3.08 673	2.22 654	1.82 623	2.05 620	3.56 667	1.98 648	3.09 582	1.40 587	3.17 691	0.60 667	2.40 689	0.92 672	2.91 692	2.37 689

test_sample8	2.19 652	0.49 546	1.13 527	0.56 414	0.39 403	1.02 493	0.73 531	1.82 540	1.15 451	2.26 645	1.30 458	4.94 683	2.52 669	2.27 537	7.92 687	0.57 643	12.61 722	0.62 650	0.67 658	0.45 591	0.42 582

ADCS	2.25 653	0.99 642	5.55 673	0.81 608	0.74 596	2.19 638	1.80 664	2.27 643	2.14 651	2.80 667	2.13 624	2.40 642	2.03 649	2.64 563	13.69 701	0.41 604	0.39 631	0.40 605	0.45 626	0.58 626	0.56 625

AnyNet_C01	2.26 654	1.78 681	10.22 690	0.93 646	0.74 596	2.92 666	2.20 684	2.29 645	1.80 631	2.53 658	2.41 637	2.71 653	1.73 628	3.41 590	6.72 679	0.41 604	0.39 631	0.40 605	0.42 619	0.67 640	0.63 638

MeshStereo	2.26 654	0.56 576	0.92 447	0.61 479	0.49 479	2.60 654	1.02 608	3.18 674	2.05 648	7.40 705	4.98 679	7.58 694	2.98 676	6.37 653	1.96 627	0.43 614	0.43 638	0.45 617	0.39 611	0.43 581	0.42 582
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
Selective-IGEV-i16pb	2.29 656	0.33 427	20.08 704	0.56 414	0.40 414	2.61 656	1.54 652	2.60 666	1.87 635	0.97 335	1.68 578	1.38 524	1.01 518	8.19 689	0.92 513	0.37 588	0.21 492	0.22 356	0.26 509	0.25 438	0.28 499

FCDSN-DC	2.32 657	0.63 601	0.81 387	0.84 620	0.75 605	2.23 639	0.94 593	2.09 613	1.80 631	5.45 698	7.72 694	7.77 696	6.93 701	3.39 588	1.80 619	0.52 634	0.48 652	0.52 631	0.51 643	0.57 624	0.58 630
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 658	2.85 700	3.66 661	3.08 696	2.27 685	1.97 626	0.67 514	2.00 592	1.70 621	2.52 657	2.00 614	2.23 632	5.86 694	3.44 593	1.58 609	1.01 665	0.32 597	2.64 694	1.94 697	2.85 690	2.24 686

EDNetEfficient	2.37 659	1.10 648	8.08 684	0.74 588	0.71 586	0.98 485	1.56 653	1.46 430	4.06 685	4.90 693	2.82 650	2.25 633	3.48 682	2.95 572	9.97 692	0.26 493	0.24 537	0.26 476	0.30 563	0.68 641	0.61 636

pmcnn	2.37 659	0.42 519	2.71 654	0.63 500	0.43 441	1.54 584	1.19 628	2.01 596	1.53 606	2.64 661	7.60 691	18.07 712	1.45 603	3.44 593	2.78 647	0.18 233	0.15 334	0.15 52	0.12 68	0.20 310	0.18 275

ELAS	2.37 659	0.74 620	1.54 595	0.99 650	0.92 639	4.78 688	2.33 688	3.33 676	3.37 678	5.05 696	4.77 677	3.67 669	4.53 691	3.42 591	4.50 669	0.62 650	0.53 660	0.55 642	0.53 645	0.63 633	0.64 642
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 662	1.07 646	2.14 635	1.18 661	1.10 652	2.14 637	1.36 641	1.96 582	1.66 617	5.46 699	7.07 688	4.95 684	4.32 690	5.50 635	2.26 637	1.04 669	1.02 692	0.99 667	0.97 676	1.02 659	1.04 664

ACVNet_2	2.43 663	1.41 667	2.04 628	2.62 687	2.24 684	2.63 658	1.88 671	3.31 675	3.01 673	2.19 643	3.45 661	4.62 676	2.04 650	4.50 611	1.47 603	2.55 686	0.64 670	2.22 682	0.84 667	2.69 684	2.29 687

ELAS_RVC	2.48 664	0.74 620	1.90 622	1.05 654	0.92 639	2.76 661	4.01 701	2.76 667	4.11 686	4.69 691	4.63 673	4.62 676	5.96 696	3.97 601	3.96 667	0.63 652	0.53 660	0.56 645	0.52 644	0.64 635	0.63 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 665	0.59 586	18.45 701	0.69 558	0.50 486	1.87 619	0.88 576	1.67 491	2.39 657	1.50 572	1.42 504	1.14 467	1.15 555	4.28 607	5.07 672	0.24 442	0.19 448	0.22 356	0.19 328	7.86 712	0.34 547

WAO-7	2.66 666	1.40 666	1.73 612	1.39 668	1.17 661	3.93 680	1.94 674	4.11 686	3.88 684	2.92 669	5.50 680	4.18 674	3.00 677	7.63 680	3.71 663	1.13 673	1.00 690	1.17 672	1.13 683	1.18 666	1.09 668

RTS	2.67 667	1.38 663	15.28 697	0.99 650	1.26 667	3.78 677	1.96 675	2.15 621	2.62 666	2.61 659	2.85 651	2.60 649	1.59 616	6.27 651	5.71 675	0.40 599	0.28 567	0.35 580	0.35 600	0.50 608	0.48 605

RTSA	2.67 667	1.38 663	15.28 697	0.99 650	1.26 667	3.78 677	1.96 675	2.15 621	2.62 666	2.61 659	2.85 651	2.60 649	1.59 616	6.27 651	5.71 675	0.40 599	0.28 567	0.35 580	0.35 600	0.50 608	0.48 605

MADNet+	2.69 669	3.22 703	11.53 693	1.44 671	1.12 656	3.19 670	1.81 665	2.85 669	2.37 656	1.68 606	2.07 621	2.85 657	2.18 658	7.41 675	5.23 673	0.79 659	0.76 675	0.69 656	0.65 657	0.98 656	0.95 659

IMH-64-1	2.70 670	1.79 682	1.46 585	3.26 698	2.66 693	3.23 672	2.10 679	4.08 684	2.75 670	2.34 648	3.81 665	3.06 661	2.22 661	4.25 605	2.59 644	3.75 700	0.84 679	2.75 695	1.35 685	3.15 694	2.60 696

IMH-64	2.70 670	1.79 682	1.46 585	3.26 698	2.66 693	3.23 672	2.10 679	4.08 684	2.75 670	2.34 648	3.81 665	3.06 661	2.22 661	4.25 605	2.59 644	3.75 700	0.84 679	2.75 695	1.35 685	3.15 694	2.60 696

FC-DCNN	2.72 672	0.59 586	0.86 408	0.73 584	0.57 532	2.91 665	1.04 610	3.01 672	2.60 664	6.83 700	7.64 692	9.92 701	6.33 699	5.21 625	3.14 654	0.53 640	0.48 652	0.51 629	0.50 640	0.53 617	0.51 616

FC-DCNN v2	2.81 673	0.59 586	0.85 402	0.73 584	0.57 532	2.97 667	1.05 612	3.39 678	2.61 665	6.98 701	7.67 693	10.38 704	6.31 698	5.75 643	3.37 660	0.53 640	0.48 652	0.51 629	0.50 640	0.53 617	0.51 616

WAO-6	2.81 673	1.60 677	1.46 585	2.36 684	2.28 686	3.55 674	2.29 687	4.21 687	4.56 690	2.36 652	4.51 670	4.88 682	2.66 671	4.60 612	4.07 668	1.72 677	1.15 696	2.31 684	1.46 690	2.31 677	1.85 680

PWCK	2.88 675	2.05 690	5.72 675	2.08 679	1.11 654	3.55 674	3.90 700	2.86 670	3.54 682	3.03 674	3.63 663	3.10 664	2.31 663	8.15 688	3.09 652	2.12 681	0.91 687	1.75 677	0.98 678	2.57 683	1.18 669

Dean	2.91 676	1.53 676	2.07 629	2.96 695	2.51 691	3.15 669	2.14 682	4.75 691	4.41 689	2.76 665	6.10 683	5.53 687	2.37 664	2.97 574	1.92 625	3.18 692	0.85 682	2.51 692	1.04 681	2.88 691	2.47 693

MonStereo1	3.14 677	1.66 678	1.81 616	2.43 685	2.32 688	5.80 694	1.58 657	3.52 679	4.70 691	3.09 676	8.22 698	4.76 680	3.36 680	6.52 657	2.29 639	2.33 683	0.61 668	1.91 680	1.05 682	2.44 680	2.34 688

IMH	3.21 678	1.85 686	1.48 591	3.25 697	2.69 695	4.07 683	2.02 677	4.41 689	3.80 683	2.72 662	7.11 689	4.75 679	2.92 674	5.92 646	2.55 642	3.85 704	0.88 685	2.78 697	1.36 687	3.19 696	2.59 695

LVE	3.31 679	1.67 679	1.64 602	2.85 690	2.42 690	3.20 671	2.26 686	4.78 692	5.05 692	2.35 650	6.91 686	6.02 689	2.37 664	9.15 691	2.17 636	3.19 693	1.08 695	2.38 687	1.47 691	2.81 687	2.40 691

DStereoFS	3.67 680	1.49 674	2.18 638	1.32 665	1.32 669	4.41 686	1.26 635	3.75 683	9.27 700	3.36 678	6.80 685	4.81 681	13.54 708	6.95 667	4.76 671	0.73 658	0.69 673	1.17 672	2.40 703	1.27 669	1.95 683

JetBlue	3.97 681	2.01 687	10.19 689	1.38 667	2.84 697	10.53 700	9.54 705	3.60 681	2.41 658	2.73 663	3.39 660	4.54 675	4.31 689	7.85 685	6.84 680	0.88 661	0.93 688	0.89 662	0.91 671	1.74 672	1.91 681

notaker	3.98 682	2.40 697	2.68 653	3.82 705	3.27 702	3.97 682	2.14 682	4.78 692	3.45 680	4.12 687	6.94 687	7.65 695	3.26 679	7.82 684	5.30 674	4.04 705	1.41 698	3.36 704	2.10 700	3.88 702	3.31 702

WAO-8	4.40 683	1.82 684	1.79 614	2.34 682	2.20 681	9.19 697	1.53 650	6.09 698	16.46 711	3.94 682	7.84 695	7.32 691	3.72 686	9.41 697	3.31 657	2.00 679	1.07 693	2.44 690	1.37 688	2.50 681	1.68 677

Venus	4.40 683	1.82 684	1.79 614	2.34 682	2.20 681	9.19 697	1.53 650	6.09 698	16.46 711	3.94 682	7.84 695	7.32 691	3.72 686	9.41 697	3.31 657	2.00 679	1.07 693	2.44 690	1.37 688	2.50 681	1.68 677

DStereoSA	4.44 685	0.92 636	6.79 680	1.58 674	2.54 692	2.29 642	14.04 710	2.33 647	2.31 655	1.85 625	10.58 704	1.32 511	13.05 706	7.07 669	11.18 698	0.67 655	1.97 702	0.88 661	3.29 704	1.69 671	2.44 692

MultiAttention	4.51 686	0.33 427	0.82 391	0.73 584	0.45 457	30.98 721	4.50 703	2.18 632	1.40 582	1.61 595	2.41 637	2.43 644	0.70 371	38.42 725	1.36 581	0.22 396	0.15 334	0.29 518	0.30 563	0.47 599	0.43 589

ktn	4.70 687	2.38 696	2.12 634	3.76 703	3.24 700	4.85 689	2.95 697	5.52 694	7.37 699	4.07 686	19.32 715	7.46 693	3.47 681	7.39 674	2.95 650	4.04 705	1.85 701	3.26 703	2.22 701	3.08 693	2.65 698

MADNet++	5.01 688	3.14 701	4.91 669	4.55 709	3.94 706	5.20 692	4.41 702	4.40 688	4.13 687	4.95 694	6.08 682	4.74 678	5.37 692	9.40 696	10.67 697	4.65 707	4.15 709	3.97 706	3.34 706	4.09 704	4.08 708

UNDER WATER	5.08 689	2.33 695	5.55 673	3.94 707	3.51 703	5.20 692	2.72 694	5.61 696	16.52 713	3.84 681	4.60 672	9.21 699	5.89 695	5.90 645	8.66 690	3.75 700	1.34 697	3.18 702	1.88 695	4.33 707	3.61 704

UNDER WATER-64	5.27 690	2.32 694	8.78 687	3.93 706	3.54 704	7.61 695	3.03 698	5.84 697	14.19 705	4.04 684	4.04 667	9.39 700	6.26 697	5.93 647	8.48 689	3.60 699	1.51 699	3.13 700	1.88 695	4.29 706	3.61 704

TorneroNet-64	5.30 691	2.03 688	1.74 613	3.43 700	2.81 696	10.09 699	2.12 681	9.10 705	17.12 716	4.96 695	9.27 701	10.72 706	3.70 685	9.20 692	4.55 670	3.31 695	0.84 679	2.88 698	1.55 692	3.49 699	3.04 699

MANE	6.19 692	0.59 586	1.03 495	0.93 646	1.22 666	13.38 705	2.69 692	12.81 709	17.94 717	8.21 706	10.82 705	14.72 708	11.68 703	11.39 706	11.90 699	0.59 647	0.50 657	0.52 631	1.76 694	0.55 621	0.54 621

LSM	6.33 693	1.10 648	13.19 694	1.41 670	68.17 732	1.64 594	1.90 672	1.92 572	2.46 659	2.99 671	3.11 655	1.88 605	1.80 635	2.61 561	2.06 632	0.41 604	0.58 666	0.50 627	0.57 649	0.64 635	17.66 721

SGM-ForestM	6.52 694	0.38 496	1.26 549	0.63 500	0.35 334	13.59 706	5.32 704	6.32 701	6.70 698	11.14 708	9.18 700	22.51 722	13.93 709	16.89 710	20.07 710	0.36 584	0.37 622	0.36 588	0.35 600	0.36 546	0.34 547

tt	6.58 695	0.26 235	6.10 677	3.77 704	2.16 680	11.55 702	19.63 712	13.33 710	5.74 695	2.96 670	2.65 646	4.97 685	6.33 699	3.81 598	7.24 681	9.15 712	11.32 721	5.89 712	6.24 713	6.03 708	2.55 694

JetRed	6.91 696	8.80 709	25.96 716	2.85 690	3.25 701	13.98 708	11.87 707	6.25 700	4.28 688	4.45 689	4.56 671	6.69 690	5.46 693	7.46 677	14.05 702	2.59 687	3.31 706	2.59 693	2.29 702	4.20 705	3.36 703

xyz-stereo	7.16 697	0.22 104	69.90 736	0.42 118	0.21 25	32.92 724	0.49 401	0.87 201	0.76 261	1.38 542	27.04 718	1.19 474	1.16 556	4.69 614	0.97 525	0.16 123	0.12 101	0.20 281	0.14 171	0.16 117	0.12 21

LE_ROB	8.05 698	0.37 489	23.53 710	0.74 588	0.33 305	2.77 662	2.87 696	3.71 682	27.24 722	25.39 722	8.87 699	8.46 698	26.71 721	6.65 659	21.99 711	0.21 365	0.19 448	0.20 281	0.21 410	0.25 438	0.22 404

coex-ft	8.13 699	2.13 693	98.04 738	0.67 541	0.53 514	1.71 598	1.56 653	1.65 484	11.11 703	18.17 720	3.75 664	3.88 672	7.61 702	2.98 575	6.49 678	0.30 540	0.30 583	0.32 552	0.31 571	0.66 639	0.50 612

KSHMR	8.75 700	2.06 691	2.11 633	3.53 702	3.11 699	4.13 684	2.69 692	5.60 695	61.37 738	3.00 672	55.83 736	4.98 686	2.45 667	4.49 609	2.61 646	3.46 697	1.55 700	3.14 701	1.94 697	3.72 701	3.18 701

U	9.45 701	0.21 71	0.58 223	0.47 218	53.11 731	61.27 735	0.24 67	0.70 121	0.52 163	0.36 88	0.28 30	0.29 42	0.35 113	0.33 4	0.26 55	0.19 287	0.11 38	60.50 734	8.88 714	0.17 162	0.13 71

TCMNet-wrong-test	10.31 702	11.40 711	14.84 696	20.96 718	18.45 712	13.80 707	10.76 706	15.78 711	3.53 681	5.20 697	5.52 681	16.26 710	12.61 704	7.51 679	10.15 693	7.43 710	2.37 703	4.31 708	3.43 707	11.36 714	10.61 712

EDNetEfficientorigin	10.57 703	1.47 672	177.42 739	0.67 541	0.53 514	1.58 588	1.16 625	1.90 565	3.37 678	4.71 692	3.38 659	3.10 664	2.69 672	3.13 583	3.58 661	0.25 470	0.23 528	0.33 561	0.27 521	0.83 648	0.81 653

TorneroNet	10.70 704	2.03 688	1.82 618	3.43 700	3.01 698	43.83 725	2.22 685	8.87 704	67.47 739	7.17 704	27.36 719	10.68 705	3.85 688	8.67 690	7.65 686	3.59 698	0.88 685	3.04 699	1.57 693	3.71 700	3.17 700

HanzoNet	11.04 705	3.62 704	8.10 685	4.08 708	3.55 705	4.90 690	2.73 695	7.19 702	10.10 701	31.86 732	28.92 721	21.96 721	36.36 725	18.08 712	10.17 694	7.94 711	3.32 707	3.47 705	3.31 705	7.06 711	4.04 707

DPSimNet_ROB	11.20 706	4.98 706	35.43 720	2.90 693	4.52 707	7.89 696	17.09 711	4.66 690	6.06 697	14.89 715	10.93 706	17.29 711	36.81 727	13.18 708	15.68 706	2.86 688	6.29 712	5.75 711	5.09 711	3.91 703	7.70 710

light-stereo	12.42 707	1.45 670	18.02 700	17.94 715	23.64 718	11.13 701	0.82 559	9.91 706	5.73 694	15.42 716	42.83 731	55.24 736	1.88 641	28.77 723	2.26 637	1.61 676	3.00 705	0.78 657	0.93 673	3.48 698	3.62 706

DGTPSM_ROB	13.01 708	8.23 707	21.87 706	9.51 711	18.10 710	11.56 703	32.01 719	10.63 707	16.20 709	7.03 702	19.48 716	10.15 702	16.66 711	9.83 702	22.42 712	4.75 708	8.68 713	5.37 709	10.25 718	6.16 709	11.36 713

DPSMNet_ROB	13.02 709	8.23 707	21.91 707	9.53 712	18.11 711	11.56 703	32.02 720	10.64 708	16.23 710	7.05 703	19.49 717	10.16 703	16.66 711	9.85 703	22.43 713	4.77 709	8.68 713	5.38 710	10.26 719	6.17 710	11.36 713

USTest	14.33 710	14.94 713	21.04 705	17.44 714	16.05 709	23.26 710	33.84 721	21.73 713	11.80 704	9.36 707	10.14 702	15.97 709	13.20 707	17.28 711	22.43 713	3.78 703	5.01 710	6.17 713	6.16 712	9.25 713	7.72 711

ASD4	15.85 711	10.99 710	19.63 702	10.21 713	11.70 708	19.24 709	31.10 718	19.35 712	10.68 702	11.14 708	10.18 703	12.59 707	12.64 705	14.74 709	24.83 716	12.93 720	9.94 720	26.83 728	19.40 722	16.23 719	12.70 720

iinet-test	17.98 712	18.06 714	23.82 712	20.87 716	19.70 713	26.55 711	35.70 722	25.04 717	15.93 706	13.33 710	13.25 707	20.58 713	17.79 713	20.62 713	25.11 717	9.58 714	8.78 715	9.88 715	9.85 716	13.23 715	11.95 715

IINet	17.98 712	18.06 714	23.81 711	20.87 716	19.70 713	26.55 711	35.70 722	25.04 717	15.93 706	13.33 710	13.25 707	20.58 713	17.79 713	20.62 713	25.11 717	9.58 714	8.78 715	9.88 715	9.85 716	13.23 715	11.95 715

DPSM_ROB	19.08 714	19.14 717	25.17 714	22.15 720	20.85 716	28.17 714	37.82 725	26.56 719	16.85 714	14.14 712	14.84 710	21.70 716	18.75 716	21.87 716	26.55 721	10.16 718	9.30 718	10.47 717	10.42 720	14.03 717	12.61 718

DPSM	19.08 714	19.14 717	25.17 714	22.15 720	20.85 716	28.17 714	37.82 725	26.56 719	16.85 714	14.14 712	14.84 710	21.70 716	18.75 716	21.87 716	26.55 721	10.16 718	9.30 718	10.47 717	10.42 720	14.03 717	12.61 718

Selective-IGEV-i1pa	19.94 716	26.52 722	23.52 709	2.94 694	1.59 675	31.97 723	20.54 713	30.88 723	25.25 718	23.87 721	27.58 720	33.01 724	26.91 722	32.38 724	25.47 719	20.69 729	5.85 711	12.49 719	4.43 709	3.35 697	19.48 722

LRCNet_RVC	22.74 717	32.10 723	21.97 708	29.84 722	26.23 719	4.42 687	0.81 557	22.66 714	2.02 646	26.93 723	29.26 722	23.06 723	15.59 710	23.84 718	18.88 709	31.75 730	19.90 733	34.65 730	32.13 731	30.54 730	28.32 730

DLNR-FE	23.17 718	48.55 737	42.94 723	176.85 740	78.48 733	0.35 48	0.21 29	23.51 716	0.75 252	0.66 260	0.86 275	0.59 256	0.30 67	1.55 442	0.44 291	9.85 717	0.12 101	0.18 203	0.14 171	76.92 737	0.16 216

DLNR_Zeroshot_test	23.17 718	48.52 736	43.29 724	176.68 739	78.69 734	0.35 48	0.21 29	23.41 715	0.75 252	0.66 260	0.86 275	0.59 256	0.30 67	1.56 445	0.44 291	9.57 713	0.12 101	0.18 203	0.14 171	76.92 737	0.16 216

BEATNet-Init1	26.87 720	13.43 712	70.68 737	0.91 643	0.68 581	57.02 733	21.06 714	32.82 727	32.67 724	52.12 738	53.61 735	66.05 737	49.56 736	48.79 737	34.71 726	0.49 632	0.44 641	0.53 636	0.53 645	0.63 633	0.59 632

fast-reg	37.99 721	38.31 725	50.02 726	45.00 732	43.04 729	57.29 734	76.35 732	53.18 730	33.49 725	28.15 724	29.55 726	41.27 728	35.82 724	42.63 728	52.86 730	19.57 721	18.63 726	20.88 720	20.79 723	28.20 722	24.79 723

RAFT-FEzeroshot	38.32 722	38.45 727	50.28 727	44.74 727	41.87 724	56.68 728	76.38 735	53.24 732	33.76 727	28.29 726	29.37 723	43.69 733	37.66 729	43.83 730	53.41 734	20.32 723	18.70 728	21.07 722	21.07 726	28.25 725	25.35 727

RAFT-FE	38.32 722	38.45 727	50.28 727	44.74 727	41.87 724	56.68 728	76.38 735	53.24 732	33.76 727	28.29 726	29.37 723	43.69 733	37.66 729	43.83 730	53.41 734	20.32 723	18.70 728	21.07 722	21.07 726	28.25 725	25.35 727

CasAABBNet	38.33 724	38.46 729	50.35 730	44.75 729	41.84 723	56.68 728	76.37 734	53.22 731	33.83 730	28.31 729	29.54 725	43.62 732	37.71 731	43.84 733	53.41 734	20.30 722	18.70 728	21.07 722	21.07 726	28.24 724	25.34 725

Hybrid-DGEV	38.35 725	38.46 729	50.28 727	44.82 731	41.90 726	56.66 727	76.35 732	53.24 732	33.80 729	28.29 726	29.84 728	43.58 729	37.86 733	43.84 733	53.39 733	20.34 725	18.69 727	21.06 721	21.00 724	28.25 725	25.34 725

FlowAnything	38.37 726	38.41 726	50.38 731	44.76 730	41.94 727	56.64 726	76.34 731	53.28 736	34.23 732	28.25 725	29.72 727	43.60 730	37.79 732	43.83 730	53.38 732	20.39 727	18.71 732	21.07 722	21.14 730	28.23 723	25.29 724

Selective-RAFT-Error	38.39 727	38.47 731	50.44 732	44.73 726	41.97 728	56.68 728	76.38 735	53.24 732	33.92 731	28.34 730	29.85 729	43.60 730	38.20 734	43.75 729	53.34 731	20.38 726	18.70 728	21.09 726	21.05 725	28.30 728	25.43 729

HaxPig	38.92 728	41.40 733	41.64 721	29.95 723	32.27 720	28.90 716	27.60 715	29.73 722	37.71 733	43.82 733	43.87 732	33.17 725	35.56 723	41.53 726	40.37 728	43.94 734	47.51 738	45.82 731	47.08 733	42.38 731	44.15 733

AVERAGE_ROB	40.43 729	42.37 734	42.73 722	36.96 725	35.58 722	30.50 717	27.61 716	36.71 729	38.39 734	44.91 734	44.36 733	37.45 727	36.70 726	41.88 727	40.35 727	45.43 735	46.81 737	47.11 732	46.35 732	42.51 732	43.87 732

MEDIAN_ROB	42.00 730	44.40 735	44.29 725	35.15 724	34.95 721	31.28 722	29.60 717	35.88 728	40.02 735	47.20 737	46.64 734	37.37 726	38.48 735	44.35 736	42.45 729	48.03 736	49.39 739	49.71 733	49.03 734	45.14 733	46.65 734

LSM0	42.82 731	38.75 732	50.81 733	47.07 733	109.38 740	57.00 732	76.02 730	53.74 737	33.71 726	29.02 731	30.41 730	43.87 735	37.22 728	43.91 735	53.54 737	20.52 728	18.62 725	21.10 727	21.11 729	28.41 729	42.22 731

Anonymous_1	43.04 732	18.73 716	24.79 713	21.81 719	46.26 730	27.80 713	37.60 724	28.08 721	16.14 708	14.66 714	14.30 709	20.65 715	17.88 715	21.56 715	25.94 720	117.93 739	8.92 717	100.65 735	126.50 737	158.64 741	12.08 717

PML	51.67 733	36.25 724	13.28 695	7.46 710	20.81 715	108.69 738	232.22 741	8.72 703	27.82 723	87.01 739	269.67 741	69.67 738	61.95 737	24.76 722	14.20 703	9.74 716	3.40 708	9.62 714	4.70 710	18.74 720	4.72 709

xxxxx1	54.10 734	25.67 719	27.13 717	113.43 736	96.96 735	30.69 718	47.44 727	32.38 724	25.60 719	17.75 717	17.27 712	21.81 718	21.02 718	24.43 719	33.82 723	33.37 731	40.54 734	157.71 739	175.86 739	66.16 734	72.93 737

tt_ll	54.10 734	25.67 719	27.13 717	113.43 736	96.96 735	30.69 718	47.44 727	32.38 724	25.60 719	17.75 717	17.27 712	21.81 718	21.02 718	24.43 719	33.82 723	33.37 731	40.54 734	157.71 739	175.86 739	66.16 734	72.93 737

ff	54.10 734	25.67 719	27.13 717	113.43 736	96.96 735	30.69 718	47.44 727	32.38 724	25.60 719	17.75 717	17.27 712	21.81 718	21.02 718	24.43 719	33.82 723	33.37 731	40.54 734	157.71 739	175.86 739	66.16 734	72.93 737

RSGM-EC	88.84 737	82.86 738	51.22 734	105.38 734	99.51 738	94.51 736	125.67 738	90.02 738	46.43 736	45.14 735	57.50 737	101.22 739	88.55 738	154.40 738	153.26 739	105.54 737	59.55 740	113.88 736	53.02 735	92.89 739	56.17 735

acva	88.84 737	82.86 738	51.22 734	105.38 734	99.51 738	94.51 736	125.67 738	90.02 738	46.43 736	45.14 735	57.50 737	101.22 739	88.55 738	154.40 738	153.26 739	105.54 737	59.55 740	113.88 736	53.02 735	92.89 739	56.17 735

Selective-IGEV-i16pa	97.29 739	136.83 740	17.95 699	1.52 673	1.00 646	188.16 740	3.63 699	183.02 741	169.43 741	88.01 740	178.60 739	119.35 741	191.45 741	226.33 741	135.51 738	131.38 740	17.89 724	32.25 729	3.46 708	2.02 676	117.94 740

test_example2	192.40 740	210.76 741	206.48 740	199.83 741	204.73 741	172.94 739	183.52 740	133.93 740	133.41 740	191.38 741	196.19 740	187.13 742	178.77 740	205.33 740	208.00 741	222.09 742	238.72 742	186.54 742	190.54 742	227.34 742	170.31 741

ccccc	497.63 741	492.34 742	595.97 741	530.87 742	530.37 742	478.08 741	442.62 742	491.76 742	343.70 742	448.18 742	520.80 742	476.12 743	550.57 742	541.64 742	605.32 742	663.49 743	459.54 743	353.94 743	309.79 743	586.66 743	530.90 742

GS-Stereo							0.36 212	0.92 224	0.47 131	0.37 99	0.38 63	0.32 66	0.33 94	0.43 41	0.26 55	0.19 287	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.15 175

FADE		4.78 705		1.89 678	1.92 679							4.13 673				188.09 741	2.77 704	123.78 738	127.92 738	1.06 662

Low-res two-view benchmark