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

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 19	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 23	0.61 30	0.21 32	0.13 52	0.15 1	0.16 68	0.21 1	0.36 122	0.11 1	0.17 43	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 94	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.08 153	0.08 42	0.11 148

LACA3	0.18 4	0.20 23	0.67 63	0.19 2	0.12 21	0.35 68	0.17 80	0.27 4	0.31 38	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 52	0.28 89	0.13 1	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 52	0.25 47	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 52	0.25 47	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 23	0.51 2	0.22 63	0.17 164	0.35 68	0.14 21	0.27 4	0.25 6	0.19 72	0.21 75	0.14 15	0.15 52	0.27 72	0.16 36	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.14 266

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 430	0.12 21	0.32 46	0.14 21	0.30 12	0.31 38	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 72	0.14 4	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.15 435	0.07 5	0.09 79

MGA	0.19 8	0.27 140	0.57 19	0.20 9	0.18 213	0.37 89	0.14 21	0.30 12	0.25 6	0.18 52	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 169	0.60 24	0.21 32	0.16 133	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 6	0.19 72	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 140	0.60 24	0.20 9	0.16 133	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 6	0.18 52	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 94	0.20 9	0.14 73	0.28 21	0.15 43	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 28	0.24 39	0.21 146	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.08 51

PipStereo	0.19 8	0.26 128	0.85 94	0.21 32	0.10 2	0.16 2	0.15 43	0.35 34	0.35 92	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 28	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.12 160	0.09 79

DepthFocus	0.19 8	0.30 199	0.77 81	0.19 2	0.15 102	0.20 7	0.15 43	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 43	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 57	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.10 241	0.08 42	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 293	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 150	0.15 43	0.31 16	0.34 78	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 52	0.25 47	0.15 14	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 23	0.62 37	0.20 9	0.13 52	0.36 82	0.13 9	0.35 34	0.31 38	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 52	0.25 47	0.23 182	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 23	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 111	0.15 43	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.15 31	0.17 66	0.16 67	0.26 66	0.21 146	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.09 79

BridgeDepth	0.19 8	0.30 199	0.55 14	0.23 93	0.09 1	0.38 106	0.15 43	0.32 19	0.33 64	0.16 22	0.12 13	0.23 149	0.19 125	0.27 72	0.15 14	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
monster-pro	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

PointNet	0.20 19	0.21 39	0.82 89	0.21 32	0.12 21	0.37 89	0.16 68	0.33 27	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 19	0.26 128	0.88 103	0.21 32	0.10 2	0.16 2	0.15 43	0.35 34	0.35 92	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 28	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.10 332	0.07 2	0.06 21	0.12 160	0.09 79

PSi22a	0.20 19	0.28 169	0.89 107	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 19	0.35 92	0.12 2	0.09 1	0.22 131	0.16 67	0.20 4	0.14 4	0.09 145	0.09 283	0.07 2	0.05 1	0.13 199	0.11 148

Foundation-i32	0.20 19	0.28 169	0.87 100	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 43	0.32 19	0.36 122	0.13 5	0.10 3	0.25 181	0.14 28	0.19 2	0.15 14	0.09 145	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.11 142	0.12 195

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 23	0.74 74	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 27	0.46 238	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 125	0.23 32	0.18 68	0.10 252	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 19	0.21 39	0.61 30	0.20 9	0.13 52	0.39 111	0.14 21	0.34 32	0.34 78	0.16 22	0.16 40	0.16 51	0.15 52	0.27 72	0.22 171	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

MonStereo	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

S2M2_XL	0.20 19	0.32 221	1.10 145	0.19 2	0.13 52	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 58	0.15 37	0.14 28	0.19 2	0.21 146	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.10 109	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.22 63	0.17 164	0.41 135	0.14 21	0.35 34	0.32 49	0.24 154	0.20 67	0.15 37	0.18 100	0.26 66	0.16 36	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

4w-stereo	0.20 19	0.21 39	0.57 19	0.21 32	0.15 102	0.39 111	0.13 9	0.39 65	0.33 64	0.22 120	0.21 75	0.13 4	0.20 138	0.29 105	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.14 21	0.43 104	0.35 92	0.23 143	0.21 75	0.16 51	0.18 100	0.27 72	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.14 21	0.43 104	0.35 92	0.23 143	0.21 75	0.16 51	0.18 100	0.27 72	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

FoundationStereo	0.20 19	0.30 199	0.81 87	0.21 32	0.22 315	0.21 11	0.16 68	0.25 3	0.38 141	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 76	0.23 32	0.16 36	0.09 145	0.13 443	0.08 65	0.06 21	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

qqai	0.21 35	0.20 23	0.63 38	0.39 501	0.13 52	0.32 46	0.15 43	0.35 34	0.31 38	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 72	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.27 564	0.07 5	0.09 79

Test_v1	0.21 35	0.27 140	0.95 120	0.20 9	0.14 73	0.28 21	0.15 43	0.37 49	0.27 15	0.16 22	0.18 53	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.11 148

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 213	0.69 66	0.21 32	0.13 52	0.27 18	0.12 4	0.37 49	0.26 12	0.21 100	0.19 58	0.15 37	0.12 12	0.47 288	0.29 274	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 42	0.12 195

qwe	0.21 35	0.22 56	0.61 30	0.21 32	0.20 272	0.41 135	0.15 43	0.46 136	0.35 92	0.26 192	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.31 127	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

2.25w	0.21 35	0.22 56	0.51 2	0.21 32	0.14 73	0.36 82	0.13 9	0.42 96	0.34 78	0.23 143	0.27 158	0.14 15	0.18 100	0.33 154	0.24 208	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 35	0.22 56	0.63 38	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.17 80	0.40 74	0.35 92	0.25 174	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.22 23	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 56	0.63 38	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.17 80	0.40 74	0.35 92	0.25 174	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.22 23	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 35	0.23 78	0.50 1	0.22 63	0.15 102	0.39 111	0.19 121	0.47 156	0.36 122	0.21 100	0.22 95	0.13 4	0.17 76	0.33 154	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 35	0.21 39	0.57 19	0.20 9	0.14 73	0.40 124	0.18 103	0.47 156	0.36 122	0.24 154	0.20 67	0.13 4	0.19 125	0.31 127	0.21 146	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 35	0.21 39	0.61 30	0.21 32	0.20 272	0.44 171	0.16 68	0.44 113	0.30 34	0.22 120	0.20 67	0.13 4	0.18 100	0.29 105	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 56	0.55 14	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.14 21	0.43 104	0.33 64	0.21 100	0.24 121	0.14 15	0.18 100	0.34 168	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3w_stereo	0.21 35	0.22 56	0.59 23	0.22 63	0.12 21	0.37 89	0.22 231	0.50 186	0.38 141	0.22 120	0.21 75	0.12 2	0.22 170	0.26 66	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 63	0.13 52	0.41 135	0.20 148	0.50 186	0.34 78	0.25 174	0.23 109	0.13 4	0.23 196	0.24 39	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 213	0.85 94	0.22 63	0.14 73	0.31 40	0.22 231	0.38 58	0.25 6	0.17 41	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 140	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 117

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 213	0.85 94	0.22 63	0.14 73	0.28 21	0.21 190	0.38 58	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 199	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 117

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 256	0.65 49	0.21 32	0.14 73	0.36 82	0.13 9	0.37 49	0.40 169	0.21 100	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.10 117

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 266	0.68 64	0.21 32	0.17 164	0.45 180	0.12 4	0.35 34	0.42 195	0.15 14	0.11 8	0.22 131	0.10 2	0.28 89	0.16 36	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 230	0.61 30	0.23 93	0.21 286	0.45 180	0.13 9	0.33 27	0.46 238	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 140	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 230	0.60 24	0.23 93	0.12 21	0.44 171	0.13 9	0.39 65	0.46 238	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 175	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

LGtest1	0.21 35	0.37 269	0.70 69	0.22 63	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 45	0.39 155	0.17 41	0.13 16	0.16 51	0.14 28	0.25 47	0.27 247	0.10 252	0.09 283	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.10 117

MCSU-Stereo	0.22 58	0.14 1	0.60 24	0.23 93	0.15 102	0.43 158	0.17 80	0.35 34	0.38 141	0.17 41	0.21 75	0.22 131	0.13 18	0.53 326	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.06 1	0.05 1	0.09 79	0.16 340

Foundation-i1c-attn	0.22 58	0.18 7	0.68 64	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 148	0.49 177	0.37 134	0.20 87	0.23 109	0.24 166	0.25 227	0.29 105	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1b	0.22 58	0.20 23	0.69 66	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 148	0.50 186	0.37 134	0.21 100	0.22 95	0.27 209	0.24 212	0.28 89	0.18 68	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 58	0.16 2	0.66 60	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 190	0.50 186	0.39 155	0.25 174	0.22 95	0.27 209	0.25 227	0.33 154	0.18 68	0.08 67	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

Pro-Stereo	0.22 58	0.25 110	0.66 60	0.22 63	0.14 73	0.49 243	0.15 43	0.23 2	0.35 92	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 305	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.37 623	0.08 42	0.09 79

asda	0.22 58	0.25 110	0.70 69	0.21 32	0.16 133	0.43 158	0.16 68	0.44 113	0.35 92	0.22 120	0.20 67	0.14 15	0.20 138	0.25 47	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 58	0.17 3	0.52 5	0.23 93	0.16 133	0.44 171	0.22 231	0.55 238	0.40 169	0.25 174	0.29 178	0.13 4	0.26 247	0.28 89	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

monsterstereo	0.22 58	0.22 56	0.52 5	0.25 145	0.27 402	0.39 111	0.14 21	0.51 196	0.33 64	0.25 174	0.27 158	0.13 4	0.13 18	0.38 209	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

monsters	0.22 58	0.22 56	0.52 5	0.23 93	0.28 417	0.42 150	0.14 21	0.46 136	0.31 38	0.24 154	0.20 67	0.13 4	0.14 28	0.43 242	0.20 126	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 153	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 58	0.28 169	0.88 103	0.21 32	0.24 350	0.42 150	0.17 80	0.35 34	0.37 134	0.20 87	0.22 95	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 58	0.28 169	0.77 81	0.22 63	0.11 9	0.40 124	0.16 68	0.31 16	0.36 122	0.19 72	0.19 58	0.17 66	0.17 76	0.37 199	0.16 36	0.10 252	0.06 24	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 58	0.22 56	0.91 113	0.23 93	0.13 52	0.49 243	0.18 103	0.30 12	0.28 22	0.19 72	0.17 43	0.14 15	0.14 28	0.41 229	0.16 36	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.09 79

DispViT+	0.23 70	0.23 78	0.98 126	0.19 2	0.44 577	0.22 12	0.14 21	0.41 86	0.37 134	0.19 72	0.16 40	0.18 84	0.15 52	0.38 209	0.17 57	0.11 341	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 70	0.40 301	0.94 119	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.13 9	0.40 74	0.36 122	0.22 120	0.15 31	0.15 37	0.15 52	0.40 224	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.15 308

FlowAnything_test	0.23 70	0.32 221	0.52 5	0.28 242	0.17 164	0.37 89	0.20 148	0.38 58	0.24 4	0.24 154	0.20 67	0.21 125	0.17 76	0.26 66	0.25 222	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.16 457	0.17 315	0.12 195

LG-G_1	0.23 70	0.37 269	0.71 71	0.23 93	0.11 9	0.51 268	0.12 4	0.44 113	0.39 155	0.19 72	0.15 31	0.19 107	0.15 52	0.36 188	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-G	0.23 70	0.37 269	0.71 71	0.23 93	0.11 9	0.51 268	0.12 4	0.44 113	0.39 155	0.19 72	0.15 31	0.19 107	0.15 52	0.36 188	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

dual_stereo	0.23 70	0.25 110	0.66 60	0.21 32	0.15 102	0.27 18	0.15 43	0.62 287	0.40 169	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 28	0.37 199	0.19 94	0.09 145	0.31 623	0.07 2	0.10 241	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 70	0.23 78	0.64 41	0.24 121	0.22 315	0.47 211	0.13 9	0.52 212	0.33 64	0.18 52	0.24 121	0.17 66	0.22 170	0.32 140	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.17 315	0.09 79

LGCAT	0.24 77	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.47 211	0.14 21	0.34 32	0.19 2	0.17 41	0.13 16	0.23 149	0.15 52	0.39 217	0.21 146	0.14 479	0.34 629	0.07 2	0.08 153	0.07 5	0.53 632

TS12	0.24 77	0.26 128	0.83 91	0.25 145	0.11 9	0.46 200	0.17 80	0.46 136	0.43 206	0.20 87	0.31 210	0.18 84	0.20 138	0.31 127	0.22 171	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.11 142	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 77	0.24 96	1.06 138	0.27 211	0.12 21	0.43 158	0.20 148	0.51 196	0.34 78	0.19 72	0.16 40	0.15 37	0.21 152	0.25 47	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.11 142	0.09 79

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 77	0.31 213	0.88 103	0.25 145	0.23 335	0.45 180	0.22 231	0.39 65	0.30 34	0.21 100	0.27 158	0.18 84	0.21 152	0.23 32	0.16 36	0.07 26	0.09 283	0.08 65	0.07 106	0.11 142	0.13 238

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 77	0.22 56	0.90 110	0.23 93	0.32 474	0.47 211	0.21 190	0.48 170	0.34 78	0.20 87	0.25 136	0.21 125	0.23 196	0.20 4	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.09 79

MatchStereo	0.24 77	0.38 281	1.37 209	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 86	0.40 169	0.14 10	0.25 136	0.15 37	0.15 52	0.25 47	0.18 68	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.24 77	0.18 7	1.03 131	0.25 145	0.21 286	0.46 200	0.16 68	0.30 12	0.27 15	0.17 41	0.19 58	0.14 15	0.18 100	0.35 175	0.17 57	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.25 551	0.10 109	0.10 117

water-stereo	0.24 77	0.17 3	0.88 103	0.24 121	0.14 73	0.37 89	0.17 80	0.43 104	0.32 49	0.26 192	0.35 243	0.26 196	0.24 212	0.22 23	0.25 222	0.09 145	0.09 283	0.09 166	0.08 153	0.10 109	0.10 117

111111	0.24 77	0.21 39	0.82 89	0.24 121	0.21 286	0.43 158	0.13 9	0.45 128	0.35 92	0.22 120	0.27 158	0.18 84	0.16 67	0.35 175	0.18 68	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.25 461	0.08 51

S2M2_L	0.24 77	0.29 182	0.90 110	0.23 93	0.17 164	0.24 15	0.09 1	0.36 45	0.45 227	0.17 41	0.25 136	0.23 149	0.17 76	0.24 39	0.28 258	0.15 500	0.12 418	0.11 308	0.12 348	0.15 254	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-40k	0.25 87	0.37 269	1.35 202	0.24 121	0.24 350	0.38 106	0.20 148	0.39 65	0.26 12	0.18 52	0.24 121	0.16 51	0.20 138	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.18 382

aanet-new-14k	0.25 87	0.33 230	1.13 148	0.26 188	0.12 21	0.37 89	0.21 190	0.45 128	0.36 122	0.20 87	0.27 158	0.15 37	0.29 310	0.24 39	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.11 142	0.12 195

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 87	0.35 256	0.69 66	0.23 93	0.27 402	0.35 68	0.20 148	0.44 113	0.28 22	0.21 100	0.22 95	0.14 15	0.22 170	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 65	0.47 642	0.09 79	0.34 576

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 87	0.24 96	0.76 77	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.07 5	0.15 308

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 87	0.24 96	0.84 93	0.22 63	0.32 474	0.48 226	0.20 148	0.45 128	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.07 5	0.13 238

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 87	0.41 311	1.08 140	0.23 93	0.23 335	0.45 180	0.20 148	0.44 113	0.30 34	0.18 52	0.21 75	0.22 131	0.20 138	0.23 32	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.14 266

LiteMatch	0.25 87	0.69 467	0.65 49	0.28 242	0.14 73	0.30 32	0.21 190	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 376	0.25 47	0.40 393	0.10 252	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.12 195

LACA2	0.25 87	0.74 490	1.30 187	0.20 9	0.10 2	0.39 111	0.17 80	0.32 19	0.36 122	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 28	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 87	0.22 56	1.00 128	0.22 63	0.30 443	0.48 226	0.21 190	0.45 128	0.32 49	0.27 208	0.31 210	0.20 111	0.14 28	0.20 4	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.13 238

rvit_stereo_0083	0.25 87	0.19 11	0.58 22	0.28 242	0.18 213	0.28 21	0.22 231	0.38 58	0.54 329	0.23 143	0.30 193	0.27 209	0.26 247	0.37 199	0.24 208	0.14 479	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.12 160	0.10 117

rvit_stereo_0081	0.25 87	0.21 39	0.61 30	0.28 242	0.17 164	0.31 40	0.22 231	0.42 96	0.53 314	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.21 152	0.34 168	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 87	0.21 39	0.61 30	0.28 242	0.17 164	0.31 40	0.22 231	0.42 96	0.53 314	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.21 152	0.34 168	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.09 79

test_for_model	0.25 87	0.24 96	0.76 77	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.07 5	0.15 308

aanet-new-16k	0.26 100	0.47 358	1.36 204	0.25 145	0.12 21	0.36 82	0.18 103	0.40 74	0.35 92	0.18 52	0.21 75	0.18 84	0.21 152	0.21 10	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.11 148

aanet-new-8k	0.26 100	0.38 281	1.21 167	0.25 145	0.13 52	0.44 171	0.22 231	0.49 177	0.34 78	0.18 52	0.21 75	0.17 66	0.25 227	0.29 105	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.12 195

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 100	0.23 78	1.00 128	0.22 63	0.31 464	0.47 211	0.20 148	0.44 113	0.33 64	0.27 208	0.32 220	0.24 166	0.14 28	0.23 32	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.16 340

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 100	0.38 281	0.90 110	0.23 93	0.17 164	0.35 68	0.22 231	0.44 113	0.33 64	0.21 100	0.25 136	0.16 51	0.22 170	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.45 638	0.08 42	0.27 515

Foundation-i1	0.26 100	0.29 182	0.75 75	0.23 93	0.21 286	0.30 32	0.22 231	0.60 278	0.43 206	0.24 154	0.31 210	0.35 275	0.23 196	0.27 72	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.11 142	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 100	0.27 140	1.26 176	0.20 9	0.12 21	0.42 150	0.17 80	0.37 49	0.40 169	0.22 120	0.31 210	0.29 232	0.21 152	0.32 140	0.20 126	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

NLSM3	0.26 100	0.39 293	0.75 75	0.25 145	0.24 350	0.43 158	0.19 121	0.58 256	0.45 227	0.20 87	0.26 149	0.20 111	0.25 227	0.29 105	0.24 208	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.09 201	0.10 109	0.07 12

depthmonostereo	0.26 100	0.23 78	0.65 49	0.41 521	0.13 52	0.41 135	0.19 121	0.51 196	0.40 169	0.25 174	0.29 178	0.26 196	0.28 286	0.44 251	0.23 182	0.09 145	0.10 332	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.08 51

DilatedVolume-Stereo	0.26 100	0.20 23	0.64 41	0.25 145	0.15 102	0.41 135	0.18 103	0.42 96	0.35 92	0.34 254	0.34 238	0.25 181	0.23 196	0.43 242	0.53 464	0.09 145	0.09 283	0.08 65	0.10 241	0.12 160	0.11 148

GIP-stereo	0.26 100	0.22 56	0.78 83	0.29 276	0.20 272	0.42 150	0.17 80	0.64 298	0.39 155	0.18 52	0.24 121	0.23 149	0.18 100	0.25 47	0.47 435	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.17 315	0.08 51

gcap-zeroshot	0.26 100	0.24 96	1.03 131	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.34 78	0.26 192	0.29 178	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.14 266

testlalala	0.26 100	0.24 96	1.03 131	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.34 78	0.26 192	0.29 178	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.14 266

aanet-new-70k	0.27 112	0.48 363	1.33 194	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.19 121	0.45 128	0.33 64	0.17 41	0.21 75	0.16 51	0.21 152	0.38 209	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.22 446

aanet-new-34k	0.27 112	0.57 412	1.36 204	0.23 93	0.11 9	0.34 62	0.20 148	0.36 45	0.30 34	0.19 72	0.27 158	0.17 66	0.22 170	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.29 531

aanet-new-32k	0.27 112	0.49 367	1.73 295	0.25 145	0.17 164	0.40 124	0.20 148	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.21 75	0.20 111	0.22 170	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 112	0.46 348	1.39 216	0.23 93	0.17 164	0.35 68	0.21 190	0.40 74	0.25 6	0.18 52	0.21 75	0.17 66	0.18 100	0.25 47	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.28 568	0.08 42	0.27 515

aanet-new-24k	0.27 112	0.40 301	1.12 147	0.24 121	0.45 588	0.40 124	0.21 190	0.39 65	0.28 22	0.19 72	0.28 170	0.17 66	0.20 138	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.32 599	0.09 79	0.10 117

aanet-new-10k	0.27 112	0.52 380	1.27 179	0.27 211	0.15 102	0.49 243	0.21 190	0.46 136	0.31 38	0.21 100	0.20 67	0.19 107	0.22 170	0.26 66	0.18 68	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.16 340

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 112	0.39 293	0.79 84	0.24 121	0.24 350	0.37 89	0.21 190	0.37 49	0.33 64	0.19 72	0.27 158	0.18 84	0.22 170	0.20 4	0.16 36	0.07 26	0.14 462	0.08 65	0.51 651	0.08 42	0.39 603

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 112	0.40 301	0.87 100	0.22 63	0.17 164	0.36 82	0.19 121	0.39 65	0.32 49	0.21 100	0.24 121	0.18 84	0.23 196	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 584	0.13 199	0.55 636

LG-Stereo	0.27 112	0.25 110	0.95 120	0.25 145	0.15 102	0.43 158	0.21 190	0.50 186	0.40 169	0.18 52	0.29 178	0.25 181	0.16 67	0.28 89	0.35 354	0.07 26	0.07 77	0.11 308	0.10 241	0.24 447	0.10 117

mms	0.27 112	0.26 128	0.91 113	0.25 145	0.18 213	0.32 46	0.23 270	0.37 49	0.31 38	0.21 100	0.30 193	0.23 149	0.17 76	0.46 276	0.21 146	0.08 67	0.10 332	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.47 623

ours_stereo	0.27 112	0.25 110	1.21 167	0.25 145	0.17 164	0.35 68	0.23 270	0.38 58	0.35 92	0.20 87	0.31 210	0.23 149	0.17 76	0.41 229	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.18 382

rvit_stereo_0081_aga	0.27 112	0.29 182	1.08 140	0.26 188	0.20 272	0.33 52	0.21 190	0.41 86	0.42 195	0.26 192	0.28 170	0.27 209	0.21 152	0.31 127	0.21 146	0.14 479	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.10 117

rvit_stereo_0080	0.27 112	0.38 281	0.76 77	0.24 121	0.18 213	0.34 62	0.27 375	0.54 233	0.44 212	0.24 154	0.26 149	0.27 209	0.22 170	0.29 105	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.10 233	0.10 241	0.15 254	0.11 148

RSM++	0.27 112	0.26 128	0.87 100	0.28 242	0.13 52	0.39 111	0.20 148	0.45 128	0.45 227	0.20 87	0.24 121	0.24 166	0.17 76	0.36 188	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.35 611	0.26 482	0.18 382

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 112	0.40 301	0.86 98	0.22 63	0.17 164	0.36 82	0.19 121	0.39 65	0.32 49	0.21 100	0.24 121	0.18 84	0.23 196	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 584	0.13 199	0.55 636

whm_eth	0.27 112	0.38 281	0.76 77	0.24 121	0.18 213	0.34 62	0.27 375	0.54 233	0.44 212	0.24 154	0.26 149	0.27 209	0.22 170	0.29 105	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.10 233	0.10 241	0.15 254	0.11 148

aanet-new-30k	0.28 128	0.49 367	1.75 306	0.25 145	0.17 164	0.40 124	0.20 148	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.21 75	0.20 111	0.22 170	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-22k	0.28 128	0.52 380	1.51 248	0.24 121	0.13 52	0.33 52	0.22 231	0.37 49	0.32 49	0.18 52	0.24 121	0.18 84	0.21 152	0.27 72	0.16 36	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.09 79	0.31 554

BStereo	0.28 128	0.33 230	1.34 199	0.23 93	0.29 426	0.33 52	0.20 148	0.46 136	0.35 92	0.22 120	0.17 43	0.20 111	0.14 28	0.28 89	0.25 222	0.07 26	0.07 77	0.16 521	0.21 529	0.12 160	0.11 148

VIP-Stereo	0.28 128	0.56 407	1.05 136	0.23 93	0.19 252	0.52 288	0.17 80	0.44 113	0.39 155	0.18 52	0.25 136	0.24 166	0.15 52	0.33 154	0.19 94	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.14 230	0.32 563

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 128	0.28 169	1.09 143	0.33 380	0.15 102	0.30 32	0.16 68	0.58 256	0.42 195	0.19 72	0.19 58	0.17 66	0.26 247	0.38 209	0.37 367	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.25 551	0.10 109	0.06 1

castereo++	0.28 128	0.43 325	0.93 117	0.28 242	0.17 164	0.53 297	0.21 190	0.55 238	0.45 227	0.17 41	0.26 149	0.32 254	0.17 76	0.33 154	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.29 574	0.13 199	0.06 1

fffy	0.28 128	0.24 96	1.19 161	0.27 211	0.15 102	0.37 89	0.22 231	0.42 96	0.32 49	0.20 87	0.29 178	0.26 196	0.20 138	0.44 251	0.20 126	0.08 67	0.10 332	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.18 382

RAStereo	0.28 128	0.48 363	1.52 250	0.26 188	0.18 213	0.25 16	0.19 121	0.42 96	0.35 92	0.20 87	0.25 136	0.20 111	0.16 67	0.24 39	0.24 208	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.12 160	0.08 51

RSM	0.28 128	0.26 128	0.97 124	0.25 145	0.24 350	0.37 89	0.21 190	0.49 177	0.44 212	0.21 100	0.27 158	0.28 220	0.17 76	0.38 209	0.20 126	0.07 26	0.07 77	0.09 166	0.34 607	0.21 398	0.16 340

trnet	0.28 128	0.26 128	1.32 192	0.19 2	0.12 21	0.54 304	0.15 43	0.48 170	0.46 238	0.27 208	0.33 230	0.24 166	0.21 152	0.30 118	0.21 146	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.09 79	0.07 12

CASnet	0.28 128	0.31 213	1.20 165	0.28 242	0.11 9	0.47 211	0.19 121	0.44 113	0.44 212	0.38 276	0.31 210	0.23 149	0.17 76	0.29 105	0.19 94	0.10 252	0.06 24	0.15 502	0.12 348	0.16 291	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 128	0.27 140	1.36 204	0.28 242	0.12 21	0.41 135	0.20 148	0.37 49	0.38 141	0.26 192	0.30 193	0.25 181	0.19 125	0.33 154	0.24 208	0.09 145	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.09 79

CREStereo	0.28 128	0.30 199	1.33 194	0.19 2	0.13 52	0.55 319	0.17 80	0.48 170	0.46 238	0.27 208	0.33 230	0.24 166	0.21 152	0.31 127	0.21 146	0.11 341	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.10 109	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-90k	0.29 141	0.47 358	1.41 219	0.26 188	0.18 213	0.43 158	0.19 121	0.47 156	0.32 49	0.16 22	0.18 53	0.15 37	0.21 152	0.37 199	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.46 621

aanet-new-60k	0.29 141	0.51 378	1.68 278	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.19 121	0.43 104	0.33 64	0.18 52	0.19 58	0.17 66	0.19 125	0.31 127	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.26 507

aanet-new-36k	0.29 141	0.63 439	1.51 248	0.24 121	0.11 9	0.43 158	0.19 121	0.44 113	0.35 92	0.19 72	0.24 121	0.16 51	0.22 170	0.29 105	0.15 14	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.24 485

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 141	0.58 413	0.98 126	0.21 32	0.31 464	0.41 135	0.20 148	0.46 136	0.34 78	0.21 100	0.22 95	0.19 107	0.17 76	0.24 39	0.15 14	0.08 67	0.10 332	0.08 65	0.45 638	0.09 79	0.29 531

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 141	0.53 387	1.28 181	0.22 63	0.32 474	0.35 68	0.19 121	0.46 136	0.33 64	0.18 52	0.19 58	0.18 84	0.18 100	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 332	0.08 65	0.46 641	0.10 109	0.32 563

RT-Monster	0.29 141	0.30 199	0.95 120	0.25 145	0.28 417	0.46 200	0.15 43	0.53 221	0.55 338	0.37 266	0.36 247	0.28 220	0.21 152	0.32 140	0.21 146	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.15 254	0.14 266

Selective-IGEV-i32	0.29 141	0.23 78	1.28 181	0.27 211	0.30 443	0.35 68	0.20 148	0.56 244	0.38 141	0.21 100	0.30 193	0.22 131	0.18 100	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 435	0.16 291	0.29 531

fffft	0.29 141	0.21 39	1.10 145	0.24 121	0.15 102	0.42 150	0.24 305	0.42 96	0.38 141	0.21 100	0.18 53	0.20 111	0.16 67	0.44 251	0.70 520	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.28 499	0.20 418
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 141	0.26 128	1.03 131	0.25 145	0.14 73	0.46 200	0.22 231	0.36 45	0.38 141	0.23 143	0.23 109	0.21 125	0.18 100	0.45 267	0.60 493	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.20 418

tt45	0.29 141	0.24 96	1.06 138	0.25 145	0.17 164	0.55 319	0.22 231	0.41 86	0.35 92	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.18 100	0.64 367	0.34 342	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.21 398	0.11 148

999	0.29 141	0.25 110	1.05 136	0.26 188	0.18 213	0.49 243	0.23 270	0.38 58	0.37 134	0.20 87	0.32 220	0.23 149	0.18 100	0.73 405	0.36 360	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.24 447	0.10 117

Pointernet	0.29 141	0.25 110	1.49 242	0.24 121	0.20 272	0.47 211	0.15 43	0.62 287	0.47 257	0.22 120	0.29 178	0.26 196	0.20 138	0.28 89	0.20 126	0.10 252	0.07 77	0.07 2	0.12 348	0.10 109	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 141	0.29 182	0.86 98	0.25 145	0.34 502	0.30 32	0.14 21	0.32 19	0.53 314	0.18 52	0.12 13	0.18 84	0.19 125	0.49 305	0.17 57	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.20 523	0.46 627	0.59 642

MaDis-Stereo	0.29 141	0.54 395	1.44 227	0.24 121	0.29 426	0.29 28	0.16 68	0.45 128	0.37 134	0.19 72	0.21 75	0.28 220	0.22 170	0.30 118	0.29 274	0.10 252	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.11 142	0.11 148

LoS_RVC	0.29 141	0.33 230	1.19 161	0.25 145	0.34 502	0.43 158	0.22 231	0.42 96	0.32 49	0.22 120	0.33 230	0.23 149	0.24 212	0.31 127	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.31 554

Selective-IGEV	0.29 141	0.23 78	1.28 181	0.27 211	0.30 443	0.35 68	0.20 148	0.56 244	0.38 141	0.21 100	0.30 193	0.22 131	0.18 100	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 435	0.16 291	0.29 531

EGLCR-Stereo	0.29 141	0.27 140	0.97 124	0.30 297	0.19 252	0.56 336	0.17 80	0.68 323	0.36 122	0.30 229	0.18 53	0.27 209	0.17 76	0.38 209	0.19 94	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.10 109	0.35 579

aanet-32k-new	0.30 158	0.60 418	1.61 265	0.25 145	0.15 102	0.46 200	0.21 190	0.41 86	0.33 64	0.17 41	0.24 121	0.17 66	0.23 196	0.30 118	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.39 603

castereo	0.30 158	0.44 336	0.81 87	0.24 121	0.29 426	0.41 135	0.27 375	0.72 344	0.45 227	0.22 120	0.30 193	0.24 166	0.31 332	0.25 47	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.31 593	0.12 160	0.09 79

WCG-NET	0.30 158	0.42 320	1.26 176	0.24 121	0.12 21	0.43 158	0.24 305	0.40 74	0.56 350	0.35 256	0.37 255	0.26 196	0.24 212	0.29 105	0.19 94	0.08 67	0.12 418	0.08 65	0.07 106	0.22 415	0.10 117

Occ-G	0.30 158	0.30 199	1.33 194	0.23 93	0.15 102	0.36 82	0.25 328	0.43 104	0.31 38	0.26 192	0.35 243	0.46 364	0.22 170	0.30 118	0.25 222	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.16 457	0.31 525	0.08 51

AIO-Stereo	0.30 158	0.27 140	1.25 174	0.27 211	0.24 350	0.37 89	0.20 148	0.52 212	0.36 122	0.21 100	0.30 193	0.23 149	0.14 28	0.31 127	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.38 624	0.19 365	0.31 554

UniTT-Stereo	0.30 158	0.36 266	1.68 278	0.27 211	0.24 350	0.29 28	0.18 103	0.33 27	0.34 78	0.26 192	0.37 255	0.18 84	0.18 100	0.31 127	0.27 247	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.25 461	0.08 51

CES	0.30 158	0.27 140	1.09 143	0.23 93	0.50 604	0.40 124	0.20 148	0.46 136	0.44 212	0.22 120	0.28 170	0.26 196	0.19 125	0.33 154	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.15 254	0.49 627

ProNet	0.30 158	0.54 395	1.29 184	0.25 145	0.15 102	0.47 211	0.25 328	0.48 170	0.39 155	0.21 100	0.23 109	0.22 131	0.20 138	0.44 251	0.19 94	0.08 67	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.12 195

CroCo-Stereo	0.30 158	0.45 345	1.08 140	0.31 325	0.17 164	0.19 6	0.21 190	0.73 359	0.50 280	0.21 100	0.24 121	0.55 410	0.22 170	0.27 72	0.26 235	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.12 160	0.09 79
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Wave_Phase_stereo	0.31 167	0.33 230	1.34 199	0.23 93	0.29 426	0.98 616	0.20 148	0.49 177	0.35 92	0.22 120	0.17 43	0.20 111	0.14 28	0.28 89	0.25 222	0.07 26	0.07 77	0.16 521	0.21 529	0.12 160	0.11 148

xyz-stereo-finetune	0.31 167	0.46 348	0.79 84	0.21 32	0.12 21	0.53 297	0.25 328	0.52 212	0.54 329	0.28 215	0.32 220	0.29 232	0.23 196	0.59 349	0.55 472	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.13 199	0.08 51

rvit_0105_6	0.31 167	0.29 182	1.00 128	0.31 325	0.18 213	0.35 68	0.25 328	0.51 196	0.61 397	0.25 174	0.28 170	0.32 254	0.25 227	0.39 217	0.25 222	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.13 382	0.14 230	0.13 238

rvit_stereo_ft	0.31 167	0.61 423	1.18 159	0.32 354	0.21 286	0.28 21	0.27 375	0.55 238	0.48 262	0.23 143	0.27 158	0.28 220	0.26 247	0.32 140	0.25 222	0.13 434	0.09 283	0.11 308	0.11 308	0.13 199	0.14 266

CAS++	0.31 167	0.33 230	1.43 225	0.25 145	0.17 164	0.31 40	0.20 148	0.78 413	0.41 182	0.30 229	0.30 193	0.21 125	0.16 67	0.33 154	0.18 68	0.15 500	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.15 254	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 167	0.30 199	1.52 250	0.23 93	0.13 52	0.54 304	0.20 148	0.48 170	0.49 269	0.25 174	0.28 170	0.37 284	0.24 212	0.38 209	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.05 1	0.15 254	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 167	0.35 256	1.30 187	0.20 9	0.14 73	0.57 354	0.25 328	0.46 136	0.42 195	0.27 208	0.32 220	0.27 209	0.24 212	0.39 217	0.23 182	0.43 643	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.18 344	0.07 12

aanet-new	0.32 174	0.29 182	2.39 522	0.25 145	0.25 371	0.43 158	0.21 190	0.41 86	0.31 38	0.18 52	0.23 109	0.16 51	0.30 322	0.33 154	0.15 14	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.13 238

DA	0.32 174	0.26 128	0.89 107	0.29 276	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.60 278	0.39 155	0.23 143	0.30 193	0.24 166	0.26 247	0.60 356	0.18 68	0.10 252	0.12 418	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 630

GGEV	0.32 174	0.26 128	0.89 107	0.29 276	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.60 278	0.39 155	0.23 143	0.30 193	0.24 166	0.26 247	0.60 356	0.18 68	0.10 252	0.12 418	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 630

WCG-NET（raft）	0.32 174	0.53 387	1.21 167	0.23 93	0.12 21	0.44 171	0.24 305	0.40 74	0.50 280	0.35 256	0.35 243	0.47 372	0.25 227	0.35 175	0.20 126	0.08 67	0.29 618	0.08 65	0.07 106	0.22 415	0.11 148

MGS-Stereo	0.32 174	0.34 247	1.70 284	0.25 145	0.14 73	0.40 124	0.22 231	0.38 58	0.43 206	0.24 154	0.51 367	0.25 181	0.18 100	0.31 127	0.20 126	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.08 153	0.47 628	0.08 51

ff7	0.32 174	0.52 380	1.38 211	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

ffff	0.32 174	0.52 380	1.38 211	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

11t	0.32 174	0.52 380	1.38 211	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

MC-Stereo	0.32 174	0.31 213	1.46 232	0.31 325	0.15 102	0.53 297	0.19 121	0.44 113	0.35 92	0.36 261	0.38 268	0.27 209	0.27 268	0.42 238	0.19 94	0.09 145	0.13 443	0.09 166	0.16 457	0.20 382	0.13 238

ccc-4	0.32 174	0.52 380	1.38 211	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

aanet-new-78k	0.33 184	0.44 336	2.51 558	0.26 188	0.12 21	0.42 150	0.20 148	0.45 128	0.31 38	0.16 22	0.22 95	0.15 37	0.25 227	0.34 168	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.31 554

SCV_C0	0.33 184	0.43 325	1.42 224	0.25 145	0.16 133	0.35 68	0.20 148	0.68 323	0.44 212	0.24 154	0.27 158	0.29 232	0.20 138	0.58 343	0.18 68	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.30 584	0.26 482	0.17 362

11t1	0.33 184	0.19 11	1.41 219	0.33 380	0.16 133	0.48 226	0.21 190	0.67 319	0.48 262	0.40 284	0.34 238	0.32 254	0.33 345	0.42 238	0.27 247	0.11 341	0.12 418	0.10 233	0.08 153	0.13 199	0.14 266

IGEVStereo-DCA	0.33 184	0.34 247	1.38 211	0.27 211	0.16 133	0.45 180	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.21 75	0.26 196	0.25 227	0.64 367	0.52 460	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.18 490	0.16 291	0.22 446

AEACV	0.33 184	0.24 96	1.44 227	0.28 242	0.35 515	0.47 211	0.21 190	0.43 104	0.28 22	0.26 192	0.25 136	0.22 131	0.38 385	0.30 118	0.18 68	0.09 145	0.35 631	0.09 166	0.36 620	0.23 430	0.25 497

CroCo-Stereo Lap2	0.33 184	0.61 423	1.47 236	0.32 354	0.38 542	0.23 14	0.22 231	0.58 256	0.46 238	0.22 120	0.27 158	0.29 232	0.23 196	0.32 140	0.26 235	0.09 145	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.21 398	0.14 266

CREStereo++_RVC	0.33 184	0.29 182	1.74 300	0.24 121	0.16 133	0.54 304	0.15 43	0.40 74	0.55 338	0.37 266	0.51 367	0.24 166	0.19 125	0.27 72	0.26 235	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.30 584	0.08 42	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 184	0.49 367	1.75 306	0.23 93	0.12 21	0.54 304	0.16 68	0.40 74	0.45 227	0.45 322	0.51 367	0.26 196	0.22 170	0.29 105	0.20 126	0.10 252	0.10 332	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.11 148

sCroCo_RVC	0.33 184	0.32 221	1.89 391	0.34 413	0.27 402	0.30 32	0.22 231	0.48 170	0.44 212	0.22 120	0.33 230	0.25 181	0.25 227	0.32 140	0.24 208	0.14 479	0.16 508	0.12 372	0.12 348	0.15 254	0.13 238

DF	0.34 193	0.29 182	0.95 120	0.31 325	0.44 577	0.40 124	0.21 190	0.71 338	0.32 49	0.23 143	0.37 255	0.32 254	0.17 76	0.39 217	0.85 549	0.10 252	0.09 283	0.08 65	0.29 574	0.09 79	0.20 418

aanet-new-28k	0.34 193	0.53 387	2.69 589	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.21 190	0.37 49	0.29 33	0.18 52	0.24 121	0.17 66	0.21 152	0.22 23	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.31 593	0.10 109	0.23 471

RAFT-Stereo-weight	0.34 193	0.29 182	1.43 225	0.28 242	0.28 417	0.55 319	0.22 231	0.78 413	0.48 262	0.46 331	0.38 268	0.36 280	0.17 76	0.33 154	0.23 182	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.09 79

IGEV++	0.34 193	0.43 325	1.32 192	0.31 325	0.14 73	0.32 46	0.21 190	0.70 335	0.34 78	0.22 120	0.28 170	0.22 131	0.27 268	0.35 175	0.27 247	0.09 145	0.39 646	0.08 65	0.15 435	0.25 461	0.45 619

MyStereo07	0.34 193	0.40 301	1.46 232	0.29 276	0.23 335	0.60 402	0.31 440	0.53 221	0.42 195	0.25 174	0.25 136	0.20 111	0.26 247	0.57 339	0.19 94	0.09 145	0.18 540	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.19 399

MIF-Stereo (partial)	0.34 193	0.41 311	1.93 408	0.26 188	0.24 350	0.32 46	0.17 80	0.53 221	0.42 195	0.25 174	0.37 255	0.25 181	0.26 247	0.44 251	0.31 306	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.19 365	0.14 266

GCAP-Stereo	0.34 193	0.89 550	1.76 315	0.26 188	0.12 21	0.52 288	0.14 21	0.49 177	0.38 141	0.29 223	0.30 193	0.29 232	0.22 170	0.30 118	0.20 126	0.09 145	0.17 528	0.09 166	0.07 106	0.21 398	0.11 148

anonymousdsp2	0.34 193	0.24 96	1.16 156	0.28 242	0.15 102	0.57 354	0.23 270	0.79 429	0.47 257	0.38 276	0.37 255	0.40 308	0.25 227	0.47 288	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.13 382	0.19 365	0.27 515

anonymousdsp	0.34 193	0.53 387	1.47 236	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.49 177	0.40 169	0.25 174	0.24 121	0.22 131	0.24 212	0.55 335	0.19 94	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.18 490	0.24 447	0.29 531

knoymous	0.34 193	0.25 110	1.75 306	0.24 121	0.18 213	0.45 180	0.24 305	0.57 250	0.38 141	0.41 293	0.39 277	0.55 410	0.25 227	0.38 209	0.23 182	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.07 106	0.13 199	0.12 195

RCA-Stereo	0.34 193	0.32 221	1.30 187	0.26 188	0.14 73	0.58 371	0.23 270	0.78 413	0.62 415	0.40 284	0.44 306	0.28 220	0.35 356	0.29 105	0.20 126	0.09 145	0.10 332	0.09 166	0.07 106	0.19 365	0.08 51

IGEV-Stereo	0.34 193	0.54 395	1.47 236	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.49 177	0.40 169	0.25 174	0.24 121	0.22 131	0.24 212	0.54 331	0.19 94	0.09 145	0.10 332	0.10 233	0.18 490	0.24 447	0.29 531
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 193	0.77 503	1.75 306	0.34 413	0.13 52	0.51 268	0.17 80	0.43 104	0.50 280	0.37 266	0.49 354	0.23 149	0.18 100	0.28 89	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

GEAStereo	0.35 206	0.32 221	1.17 157	0.53 597	0.60 631	0.55 319	0.21 190	0.40 74	0.27 15	0.20 87	0.22 95	0.16 51	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.11 341	0.37 635	0.08 65	0.06 21	0.33 543	0.71 652

GASTEREO	0.35 206	0.72 478	1.15 153	0.56 611	0.20 272	0.52 288	0.22 231	0.56 244	0.40 169	0.30 229	0.31 210	0.16 51	0.31 332	0.35 175	0.26 235	0.09 145	0.14 462	0.08 65	0.28 568	0.14 230	0.20 418

MSCF	0.35 206	0.72 478	1.15 153	0.58 618	0.21 286	0.50 256	0.22 231	0.56 244	0.38 141	0.29 223	0.29 178	0.17 66	0.30 322	0.35 175	0.26 235	0.09 145	0.12 418	0.08 65	0.29 574	0.15 254	0.21 431

xyz-stereo-finetune2	0.35 206	0.45 345	1.04 135	0.21 32	0.12 21	0.58 371	0.23 270	0.50 186	0.45 227	0.31 235	0.46 318	0.30 240	0.41 418	0.81 424	0.51 457	0.08 67	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.09 79

SCV	0.35 206	0.59 416	1.37 209	0.34 413	0.22 315	0.28 21	0.23 270	0.72 344	0.35 92	0.19 72	0.30 193	0.24 166	0.20 138	0.64 367	0.19 94	0.11 341	0.08 192	0.09 166	0.29 574	0.34 555	0.29 531

StereoAnything_RVC	0.35 206	1.25 645	1.82 361	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 43	0.43 104	0.37 134	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 125	0.46 276	0.14 4	0.11 341	0.09 283	0.08 65	0.05 1	0.76 659	0.18 382

rvit_0105_4	0.35 206	0.35 256	1.45 230	0.31 325	0.18 213	0.37 89	0.28 395	0.59 265	0.62 415	0.27 208	0.31 210	0.35 275	0.27 268	0.43 242	0.25 222	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.12 195

CAS	0.35 206	0.25 110	1.30 187	0.79 645	0.34 502	0.51 268	0.23 270	0.46 136	0.39 155	0.22 120	0.31 210	0.20 111	0.17 76	0.28 89	0.23 182	0.73 665	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 79	0.37 594

Selective-RAFT	0.35 206	0.26 128	1.48 239	0.31 325	0.15 102	0.61 422	0.19 121	0.60 278	0.54 329	0.28 215	0.29 178	0.40 308	0.33 345	0.50 312	0.27 247	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.35 611	0.19 365	0.08 51

x	0.35 206	0.20 23	1.36 204	0.33 380	0.17 164	0.47 211	0.24 305	0.75 374	0.54 329	0.40 284	0.40 282	0.42 328	0.34 354	0.45 267	0.32 319	0.11 341	0.14 462	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

GSStereo	0.36 216	0.32 221	1.17 157	0.34 413	0.60 631	0.55 319	0.21 190	0.62 287	0.41 182	0.22 120	0.22 95	0.17 66	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.33 543	0.84 663

gasm-f	0.36 216	0.34 247	1.13 148	0.53 597	0.44 577	0.54 304	0.27 375	0.40 74	0.27 15	0.20 87	0.33 230	0.16 51	0.22 170	0.36 188	0.25 222	0.11 341	0.37 635	0.08 65	0.06 21	0.38 591	0.71 652

FSD	0.36 216	0.41 311	0.91 113	0.34 413	0.29 426	0.35 68	0.33 472	0.44 113	0.46 238	0.32 245	0.32 220	0.37 284	0.32 340	0.35 175	0.32 319	0.28 625	0.27 614	0.31 625	0.30 584	0.31 525	0.29 531

rvit_0105_5	0.36 216	0.39 293	1.48 239	0.30 297	0.18 213	0.41 135	0.30 427	0.64 298	0.62 415	0.30 229	0.33 230	0.37 284	0.29 310	0.41 229	0.28 258	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.15 435	0.15 254	0.14 266

MoCha-V2	0.36 216	0.32 221	1.41 219	0.36 450	0.31 464	0.35 68	0.19 121	0.57 250	0.39 155	0.30 229	0.32 220	0.28 220	0.27 268	0.47 288	0.24 208	0.08 67	0.56 663	0.08 65	0.38 624	0.18 344	0.12 195

s12784h	0.36 216	0.28 169	1.58 258	0.23 93	0.11 9	0.62 442	0.24 305	0.79 429	0.64 435	0.44 311	0.52 382	0.28 220	0.26 247	0.50 312	0.24 208	0.11 341	0.06 24	0.09 166	0.06 21	0.16 291	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 216	0.21 39	1.70 284	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.78 413	0.36 122	0.57 454	0.67 516	0.33 265	0.24 212	0.32 140	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 195

RAFT-Stereo	0.36 216	0.21 39	1.70 284	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.78 413	0.36 122	0.57 454	0.67 516	0.33 265	0.24 212	0.32 140	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 195
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.37 224	0.82 524	1.45 230	0.40 513	0.29 426	0.42 150	0.23 270	0.73 359	0.47 257	0.36 261	0.42 292	0.28 220	0.20 138	0.29 105	0.26 235	0.10 252	0.06 24	0.09 166	0.09 201	0.34 555	0.09 79

DN	0.37 224	0.23 78	1.40 217	0.37 474	0.40 558	0.48 226	0.21 190	0.51 196	0.40 169	0.23 143	0.24 121	0.36 280	0.18 100	0.81 424	0.54 470	0.13 434	0.11 385	0.11 308	0.34 607	0.12 160	0.19 399

PSi22	0.37 224	0.73 485	1.71 291	0.28 242	0.13 52	0.44 171	0.14 21	0.64 298	0.51 287	0.22 120	0.28 170	0.36 280	0.22 170	0.65 378	0.27 247	0.07 26	0.14 462	0.07 2	0.06 21	0.28 499	0.12 195

DDF-Stereo	0.37 224	0.27 140	0.79 84	0.39 501	0.29 426	0.38 106	0.21 190	0.47 156	0.51 287	0.32 245	0.17 43	0.79 553	0.23 196	0.64 367	1.04 578	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.12 348	0.35 568	0.15 308

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 224	0.37 269	1.21 167	0.26 188	0.18 213	0.73 539	0.18 103	0.53 221	0.41 182	0.35 256	0.30 193	0.58 437	0.22 170	0.33 154	0.95 558	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.35 611	0.13 199	0.15 308

GREAT-IGEV	0.37 224	0.28 169	1.48 239	0.25 145	0.38 542	0.46 200	0.18 103	0.33 27	0.34 78	0.15 14	0.29 178	0.15 37	0.17 76	0.36 188	0.23 182	0.07 26	0.76 682	0.07 2	0.26 559	0.21 398	1.03 681
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.37 224	0.55 404	1.35 202	0.28 242	0.16 133	0.57 354	0.18 103	0.57 250	0.49 269	0.37 266	0.44 306	0.38 293	0.24 212	0.46 276	0.24 208	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.43 617	0.36 587

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 224	1.34 657	1.24 173	0.23 93	0.12 21	0.33 52	0.20 148	0.40 74	0.33 64	0.25 174	0.21 75	0.16 51	0.14 28	0.27 72	0.63 500	0.55 655	0.06 24	0.11 308	0.13 382	0.25 461	0.49 627

plain	0.37 224	0.47 358	2.15 474	0.27 211	0.19 252	0.33 52	0.20 148	0.58 256	0.46 238	0.23 143	0.37 255	0.23 149	0.25 227	0.45 267	0.28 258	0.11 341	0.08 192	0.13 433	0.09 201	0.42 615	0.12 195

riskmin	0.37 224	0.22 56	1.74 300	0.32 354	0.20 272	0.48 226	0.20 148	0.66 309	0.46 238	0.36 261	0.34 238	0.69 501	0.45 459	0.39 217	0.27 247	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.08 153	0.13 199	0.16 340

AnonymousM	0.37 224	0.44 336	1.50 245	0.25 145	0.15 102	0.52 288	0.23 270	0.60 278	0.42 195	0.42 298	0.32 220	0.30 240	0.25 227	0.34 168	0.23 182	0.11 341	0.09 283	0.71 665	0.36 620	0.12 160	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 224	0.53 387	1.41 219	0.28 242	0.15 102	0.52 288	0.20 148	0.54 233	0.46 238	0.37 266	0.43 295	0.41 314	0.23 196	0.36 188	0.26 235	0.09 145	0.15 490	0.12 372	0.11 308	0.41 609	0.37 594

DIP-Stereo	0.37 224	0.34 247	1.50 245	0.27 211	0.18 213	0.63 460	0.17 80	0.92 535	0.53 314	0.49 363	0.48 337	0.30 240	0.30 322	0.39 217	0.30 294	0.10 252	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.15 254	0.12 195
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 237	0.28 169	2.46 538	0.43 537	0.15 102	0.50 256	0.25 328	0.47 156	0.38 141	0.33 251	0.26 149	0.23 149	0.22 170	0.34 168	0.29 274	0.08 67	0.09 283	0.09 166	0.10 241	0.36 576	0.22 446

HART	0.38 237	0.53 387	1.66 274	0.26 188	0.15 102	0.30 32	0.19 121	0.67 319	0.46 238	0.29 223	0.52 382	0.38 293	0.16 67	0.41 229	0.20 126	0.08 67	0.68 675	0.09 166	0.07 106	0.34 555	0.21 431

mmm	0.38 237	0.21 39	1.18 159	0.35 430	0.17 164	0.49 243	0.26 351	0.78 413	0.52 296	0.50 370	0.57 436	0.41 314	0.37 376	0.71 402	0.31 306	0.11 341	0.13 443	0.14 471	0.13 382	0.15 254	0.14 266

Any-RAFT	0.38 237	0.25 110	1.89 391	0.27 211	0.17 164	0.68 512	0.21 190	0.78 413	0.53 314	0.43 304	0.43 295	0.54 407	0.30 322	0.41 229	0.20 126	0.10 252	0.12 418	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.09 79

qqq	0.38 237	0.21 39	1.34 199	0.28 242	0.15 102	0.45 180	0.26 351	0.76 386	0.52 296	0.39 282	0.41 287	0.46 364	0.36 362	0.96 444	0.30 294	0.11 341	0.14 462	0.12 372	0.12 348	0.12 160	0.14 266

PSM-adaLoss	0.38 237	0.27 140	1.78 328	0.44 544	0.17 164	0.60 402	0.29 419	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.47 288	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

ROB_FTStereo_v2	0.38 237	0.27 140	1.78 328	0.44 544	0.17 164	0.61 422	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.47 288	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

ROB_FTStereo	0.38 237	0.27 140	1.78 328	0.44 544	0.17 164	0.61 422	0.26 351	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.49 305	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

HUI-Stereo	0.38 237	0.27 140	1.79 348	0.44 544	0.17 164	0.61 422	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.45 267	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

RAFT-IKP	0.38 237	0.27 140	1.79 348	0.44 544	0.16 133	0.60 402	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.50 312	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

raftrobust	0.38 237	0.68 463	1.54 252	0.32 354	0.46 596	0.52 288	0.21 190	0.56 244	0.42 195	0.52 392	0.35 243	0.31 243	0.33 345	0.37 199	0.30 294	0.10 252	0.11 385	0.08 65	0.07 106	0.21 398	0.19 399

sAnonymous2	0.38 237	0.62 429	2.15 474	0.31 325	0.24 350	0.34 62	0.27 375	0.53 221	0.46 238	0.24 154	0.29 178	0.23 149	0.28 286	0.28 89	0.22 171	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.13 382	0.38 591	0.35 579

CroCo_RVC	0.38 237	0.62 429	2.15 474	0.31 325	0.24 350	0.34 62	0.27 375	0.53 221	0.46 238	0.24 154	0.29 178	0.23 149	0.28 286	0.28 89	0.22 171	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.13 382	0.38 591	0.35 579

GMStereo	0.38 237	0.99 593	1.91 402	0.27 211	0.16 133	0.39 111	0.23 270	0.47 156	0.62 415	0.38 276	0.34 238	0.25 181	0.25 227	0.39 217	0.29 274	0.14 479	0.08 192	0.10 233	0.12 348	0.15 254	0.11 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 237	0.33 230	1.92 405	0.27 211	0.41 567	0.48 226	0.19 121	0.59 265	0.46 238	0.43 304	0.39 277	0.57 430	0.26 247	0.32 140	0.26 235	0.09 145	0.09 283	0.09 166	0.31 593	0.11 142	0.09 79

Lsterematch	0.39 252	0.69 467	1.65 269	0.28 242	0.14 73	0.50 256	0.21 190	0.47 156	0.58 365	0.43 304	0.59 445	0.44 343	0.37 376	0.44 251	0.40 393	0.10 252	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.12 195

NLSM1	0.39 252	0.24 96	0.56 17	0.27 211	0.40 558	0.49 243	0.21 190	1.44 662	1.64 666	0.25 174	0.33 230	0.25 181	0.26 247	0.40 224	0.32 319	0.10 252	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.22 415	0.13 238

AIO_test	0.39 252	0.37 269	1.19 161	0.73 638	0.67 640	0.35 68	0.25 328	0.47 156	0.34 78	0.34 254	0.22 95	0.33 265	0.17 76	1.31 485	0.19 94	0.11 341	0.15 490	0.08 65	0.21 529	0.15 254	0.23 471

rvit_0105_3	0.39 252	0.47 358	1.46 232	0.33 380	0.19 252	0.45 180	0.35 485	0.69 326	0.65 450	0.37 266	0.37 255	0.40 308	0.31 332	0.44 251	0.30 294	0.18 548	0.17 528	0.17 542	0.18 490	0.15 254	0.15 308

CASS	0.39 252	0.30 199	1.61 265	0.32 354	0.17 164	0.53 297	0.24 305	0.70 335	0.49 269	0.59 486	0.54 406	0.40 308	0.40 407	0.41 229	0.30 294	0.17 536	0.10 332	0.14 471	0.11 308	0.18 344	0.17 362
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 252	0.27 140	1.78 328	0.44 544	0.16 133	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.54 331	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195
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
iGMRVC	0.39 252	0.27 140	1.78 328	0.44 544	0.17 164	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.55 335	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

iRAFT	0.39 252	0.27 140	1.78 328	0.44 544	0.16 133	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.54 331	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

MM-Stereo_test3	0.40 260	0.58 413	1.75 306	0.36 450	0.30 443	0.45 180	0.30 427	0.72 344	0.59 375	0.31 235	0.43 295	0.32 254	0.23 196	0.35 175	0.29 274	0.10 252	0.20 564	0.10 233	0.08 153	0.40 606	0.11 148

rvit_stereo_0075_2	0.40 260	0.40 301	1.88 384	0.33 380	0.32 474	0.41 135	0.22 231	0.58 256	0.53 314	0.38 276	0.51 367	0.40 308	0.27 268	0.44 251	0.29 274	0.20 573	0.15 490	0.22 589	0.15 435	0.18 344	0.23 471

test_sample1	0.40 260	0.18 7	1.19 161	0.31 325	0.18 213	0.48 226	0.23 270	0.78 413	0.49 269	0.44 311	0.44 306	0.45 352	0.41 418	1.39 494	0.33 333	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.12 160	0.13 238

H2IRNET	0.40 260	0.61 423	1.90 396	0.29 276	0.17 164	0.54 304	0.18 103	0.52 212	0.50 280	0.27 208	0.56 428	0.47 372	0.35 356	0.46 276	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.14 410	0.32 534	0.12 195

DCANet-4	0.40 260	0.27 140	2.21 485	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.47 324	0.28 220	0.37 376	0.37 199	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

test_4	0.40 260	0.37 269	2.01 439	0.29 276	0.21 286	0.50 256	0.28 395	0.47 156	0.39 155	0.42 298	0.76 563	0.38 293	0.22 170	0.52 320	0.33 333	0.08 67	0.07 77	0.11 308	0.15 435	0.28 499	0.07 12

cross-raft	0.40 260	0.27 140	2.22 489	0.30 297	0.17 164	0.49 243	0.35 485	0.71 338	0.39 155	0.43 304	0.45 310	0.64 465	0.25 227	0.32 140	0.25 222	0.08 67	0.08 192	0.09 166	0.23 542	0.11 142	0.14 266

FE-Mocha	0.41 267	0.31 213	1.44 227	0.28 242	0.33 489	0.41 135	0.17 80	0.69 326	0.45 227	0.44 311	0.50 362	0.41 314	0.45 459	0.36 188	1.17 597	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.21 529	0.13 199	0.13 238

MM-Stereo_test1	0.41 267	0.39 293	2.29 504	0.38 491	0.26 389	0.44 171	0.28 395	0.63 295	0.51 287	0.40 284	0.32 220	0.26 196	0.26 247	0.46 276	0.22 171	0.09 145	0.21 573	0.10 233	0.09 201	0.39 601	0.15 308

fast-iter	0.41 267	0.63 439	1.72 292	0.27 211	0.21 286	0.45 180	0.19 121	0.55 238	0.41 182	0.57 454	0.59 445	0.65 470	0.45 459	0.45 267	0.39 385	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.11 308	0.20 382	0.10 117

CoSv	0.41 267	0.63 439	1.72 292	0.27 211	0.21 286	0.45 180	0.19 121	0.55 238	0.41 182	0.57 454	0.59 445	0.65 470	0.45 459	0.45 267	0.39 385	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.11 308	0.20 382	0.10 117

AIO_rvc	0.41 267	0.64 444	1.29 184	0.58 618	0.39 548	0.37 89	0.24 305	0.50 186	0.43 206	0.28 215	0.23 109	0.25 181	0.16 67	0.99 447	0.19 94	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.25 461	0.85 665

test_sample2	0.41 267	0.19 11	1.23 171	0.31 325	0.17 164	0.51 268	0.27 375	0.81 437	0.55 338	0.44 311	0.45 310	0.46 364	0.38 385	1.51 518	0.30 294	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.14 266

GMStereo_Zeroshot	0.41 267	0.36 266	1.54 252	0.41 521	0.19 252	0.52 288	0.19 121	0.59 265	0.52 296	0.57 454	0.59 445	0.63 456	0.29 310	0.58 343	0.33 333	0.15 500	0.09 283	0.16 521	0.09 201	0.24 447	0.12 195

MIM_Stereo	0.41 267	0.60 418	1.88 384	0.31 325	0.21 286	0.50 256	0.19 121	0.64 298	0.44 212	0.43 304	0.53 394	0.43 332	0.27 268	0.51 316	0.28 258	0.08 67	0.14 462	0.11 308	0.10 241	0.26 482	0.26 507

LL-Strereo2	0.41 267	0.90 554	1.83 364	0.44 544	0.24 350	0.54 304	0.27 375	0.58 256	0.45 227	0.41 293	0.33 230	0.44 343	0.21 152	0.44 251	0.34 342	0.09 145	0.08 192	0.16 521	0.14 410	0.17 315	0.17 362

BUS	0.41 267	0.27 140	1.13 148	0.30 297	0.21 286	0.91 607	0.23 270	1.00 605	0.61 397	0.63 526	0.53 394	0.66 477	0.30 322	0.43 242	0.32 319	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

BSDual-CNN	0.41 267	0.27 140	1.13 148	0.30 297	0.21 286	0.76 555	0.31 440	1.00 605	0.61 397	0.63 526	0.53 394	0.63 456	0.37 376	0.43 242	0.38 374	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

psmg	0.41 267	0.27 140	1.13 148	0.27 211	0.21 286	0.75 551	0.36 492	0.90 514	0.61 397	0.59 486	0.59 445	0.63 456	0.37 376	0.43 242	0.38 374	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.13 199	0.11 148

GMOStereo	0.41 267	0.62 429	1.78 328	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

error version	0.41 267	0.62 429	1.78 328	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

test-v	0.41 267	0.62 429	1.78 328	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

CRE-IMP	0.41 267	0.22 56	1.76 315	0.48 576	0.17 164	0.79 572	0.69 628	0.52 212	0.52 296	0.47 333	0.42 292	0.45 352	0.26 247	0.41 229	0.31 306	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.09 201	0.17 315	0.23 471

test-2	0.41 267	0.62 429	1.78 328	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

CFNet-RSSM	0.41 267	0.32 221	2.20 484	0.27 211	0.44 577	0.52 288	0.19 121	0.76 386	0.48 262	0.43 304	0.36 247	0.54 407	0.26 247	0.33 154	0.25 222	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.38 624	0.10 109	0.09 79

DMCA	0.41 267	0.52 380	1.26 176	0.31 325	0.24 350	0.59 390	0.26 351	0.77 398	0.63 427	0.58 472	0.48 337	0.57 430	0.35 356	0.40 224	0.50 451	0.14 479	0.10 332	0.14 471	0.10 241	0.15 254	0.15 308

WQFJA1	0.42 286	0.24 96	0.53 11	0.26 188	0.38 542	0.48 226	0.23 270	1.72 673	2.07 682	0.25 174	0.25 136	0.28 220	0.27 268	0.32 140	0.34 342	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.13 238

WQFJX	0.42 286	0.25 110	0.55 14	0.26 188	0.39 548	0.47 211	0.23 270	1.76 675	1.82 676	0.26 192	0.26 149	0.28 220	0.28 286	0.42 238	0.32 319	0.10 252	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.24 447	0.16 340

NLMM	0.42 286	0.24 96	0.53 11	0.26 188	0.38 542	0.48 226	0.23 270	1.72 673	2.06 681	0.25 174	0.25 136	0.28 220	0.27 268	0.32 140	0.34 342	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.13 238

AE-Stereo	0.42 286	0.29 182	1.65 269	0.43 537	0.47 599	0.56 336	0.23 270	0.86 482	0.46 238	0.31 235	0.41 287	0.43 332	0.24 212	0.34 168	0.24 208	0.09 145	0.48 659	0.11 308	0.45 638	0.22 415	0.19 399

ACVNet-DCA	0.42 286	0.64 444	2.07 451	0.35 430	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.76 386	0.52 296	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

dd	0.42 286	0.96 575	1.77 324	0.31 325	0.17 164	0.57 354	0.26 351	0.49 177	0.68 476	0.41 293	0.40 282	0.34 271	0.27 268	0.45 267	0.40 393	0.17 536	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.21 398	0.12 195

Anonymous3	0.42 286	0.35 256	2.09 457	0.33 380	0.24 350	0.72 532	0.31 440	0.74 364	0.55 338	0.35 256	0.40 282	0.33 265	0.29 310	0.44 251	0.28 258	0.18 548	0.18 540	0.13 433	0.13 382	0.17 315	0.17 362

DCANet	0.42 286	0.77 503	1.95 421	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.48 337	0.31 243	0.41 418	0.36 188	0.39 385	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.23 471

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 286	0.86 539	1.78 328	0.28 242	0.17 164	0.52 288	0.20 148	0.62 287	0.61 397	0.50 370	0.61 468	0.39 299	0.32 340	0.35 175	0.30 294	0.07 26	0.10 332	0.09 166	0.09 201	0.35 568	0.10 117

TestStereo_HL1	0.43 295	1.06 612	2.57 572	0.22 63	0.18 213	0.46 200	0.18 103	0.69 326	0.54 329	0.32 245	0.36 247	0.31 243	0.28 286	0.68 388	0.28 258	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

fff	0.43 295	0.77 503	1.95 421	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 564	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

DisPM	0.43 295	0.33 230	1.78 328	0.57 616	0.18 213	0.59 390	0.63 616	0.53 221	0.61 397	0.60 496	0.53 394	0.38 293	0.26 247	0.75 409	0.29 274	0.12 402	0.07 77	0.12 372	0.11 308	0.11 142	0.14 266

IER	0.43 295	0.38 281	1.69 280	0.26 188	0.25 371	0.66 494	0.26 351	0.71 338	0.55 338	0.54 416	0.59 445	0.60 447	0.53 511	0.52 320	0.39 385	0.11 341	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.14 230	0.11 148

test-3	0.43 295	0.20 23	1.70 284	0.34 413	0.32 474	0.45 180	0.23 270	0.71 338	0.46 238	0.51 383	0.29 178	0.45 352	0.21 152	0.59 349	0.98 563	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.35 611	0.29 506	0.28 524

test_1	0.43 295	0.20 23	1.70 284	0.34 413	0.32 474	0.45 180	0.23 270	0.71 338	0.46 238	0.50 370	0.29 178	0.45 352	0.21 152	0.59 349	0.98 563	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.35 611	0.29 506	0.29 531

rafts_anoy	0.43 295	0.89 550	1.96 430	0.32 354	0.30 443	0.48 226	0.24 305	0.62 287	0.49 269	0.37 266	0.38 268	0.33 265	0.30 322	0.51 316	0.34 342	0.10 252	0.39 646	0.13 433	0.15 435	0.17 315	0.15 308

RALAANet	0.43 295	0.98 588	1.90 396	0.32 354	0.23 335	0.48 226	0.19 121	0.67 319	0.53 314	0.48 351	0.45 310	0.39 299	0.30 322	0.48 295	0.37 367	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.14 410	0.27 493	0.10 117

csc	0.43 295	0.77 503	1.95 421	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 564	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

cscssc	0.43 295	0.77 503	1.95 421	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 564	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

ManiGeoR	0.44 305	1.04 607	2.50 553	0.22 63	0.19 252	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.53 314	0.28 215	0.36 247	0.32 254	0.28 286	0.85 430	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

HLF11	0.44 305	0.97 583	2.44 534	0.22 63	0.19 252	0.43 158	0.17 80	0.66 309	0.51 287	0.33 251	0.40 282	0.31 243	0.29 310	0.88 437	0.35 354	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.13 199	0.11 148

HLf10	0.44 305	1.04 607	2.50 553	0.22 63	0.19 252	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.53 314	0.28 215	0.36 247	0.32 254	0.28 286	0.85 430	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

IGEV_i1	0.44 305	0.26 128	2.01 439	0.33 380	0.18 213	0.58 371	0.27 375	0.84 463	0.49 269	0.45 322	0.47 324	0.55 410	0.33 345	0.65 378	0.36 360	0.11 341	0.11 385	0.13 433	0.19 510	0.17 315	0.28 524

Selective-IGEV-i1	0.44 305	0.23 78	1.30 187	0.33 380	0.45 588	0.60 402	0.32 463	0.85 472	0.64 435	0.42 298	0.52 382	0.60 447	0.28 286	0.46 276	0.34 342	0.10 252	0.10 332	0.13 433	0.28 568	0.14 230	0.75 656

rvit_105_1	0.44 305	0.54 395	1.46 232	0.36 450	0.24 350	0.51 268	0.45 554	0.75 374	0.74 534	0.45 322	0.44 306	0.44 343	0.36 362	0.62 362	0.38 374	0.20 573	0.18 540	0.18 562	0.22 539	0.18 344	0.18 382

model_zeroshot	0.44 305	0.68 463	1.97 435	0.28 242	0.18 213	0.69 518	0.21 190	0.63 295	0.40 169	1.00 627	0.34 238	0.42 328	0.20 138	0.69 395	0.24 208	0.10 252	0.22 579	0.10 233	0.22 539	0.12 160	0.10 117

1test111	0.44 305	0.64 444	2.07 451	0.35 430	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.76 386	0.52 296	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.96 444	0.30 294	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

tt1	0.44 305	0.64 444	1.83 364	0.35 430	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	0.88 600	0.31 235	0.37 255	0.25 181	0.35 356	0.63 365	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.25 461	0.36 587

RAFT-Test	0.44 305	0.38 281	2.01 439	0.27 211	0.44 577	0.64 474	0.37 501	0.72 344	0.57 354	0.45 322	0.48 337	0.65 470	0.24 212	0.35 175	0.29 274	0.09 145	0.11 385	0.09 166	0.38 624	0.10 109	0.11 148

4D-IteraStereo	0.44 305	0.96 575	2.63 579	0.27 211	0.30 443	0.45 180	0.25 328	0.52 212	0.50 280	0.40 284	0.31 210	0.40 308	0.19 125	0.35 175	0.32 319	0.09 145	0.06 24	0.12 372	0.11 308	0.19 365	0.30 545

ToySt	0.44 305	0.61 423	1.89 391	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.35 485	0.67 319	0.53 314	0.39 282	0.50 362	0.59 440	0.43 447	0.51 316	0.49 446	0.10 252	0.12 418	0.13 433	0.16 457	0.24 447	0.19 399

UDGNet	0.44 305	1.02 604	1.74 300	0.35 430	0.19 252	0.58 371	0.23 270	0.49 177	0.66 465	0.41 293	0.38 268	0.34 271	0.29 310	0.53 326	0.30 294	0.24 607	0.10 332	0.37 639	0.19 510	0.27 493	0.15 308

test_3	0.44 305	0.20 23	1.70 284	0.36 450	0.32 474	0.47 211	0.30 427	0.73 359	0.49 269	0.50 370	0.30 193	0.45 352	0.22 170	0.59 349	0.98 563	0.08 67	0.10 332	0.11 308	0.35 611	0.29 506	0.28 524

GANet-ADL	0.44 305	0.41 311	2.31 506	0.33 380	0.20 272	0.57 354	0.25 328	0.75 374	0.54 329	0.42 298	0.59 445	0.56 423	0.30 322	0.40 224	0.38 374	0.14 479	0.11 385	0.09 166	0.08 153	0.22 415	0.17 362

DeepStereo_RVC	0.44 305	0.28 169	1.92 405	0.49 578	0.17 164	0.60 402	0.59 602	0.50 186	0.52 296	0.49 363	0.45 310	0.39 299	0.86 611	0.45 267	0.33 333	0.11 341	0.08 192	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.19 399

test-1	0.44 305	0.48 363	1.69 280	0.30 297	0.27 402	0.50 256	0.28 395	0.80 433	0.43 206	0.40 284	0.54 406	0.41 314	0.24 212	0.31 127	1.16 595	0.09 145	0.20 564	0.10 233	0.17 477	0.11 142	0.26 507

raft+_RVC	0.44 305	0.67 460	1.85 369	0.34 413	0.71 645	0.51 268	0.25 328	0.64 298	0.51 287	0.35 256	0.45 310	0.32 254	0.28 286	0.43 242	0.32 319	0.09 145	0.19 553	0.10 233	0.09 201	0.20 382	0.40 609

GES	0.44 305	0.28 169	1.88 384	0.30 297	0.18 213	0.61 422	0.30 427	0.88 502	0.46 238	0.47 333	0.52 382	0.39 299	0.42 436	0.58 343	0.67 513	0.15 500	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.15 254	0.17 362

AFF-stereo	0.44 305	0.96 575	1.78 328	0.31 325	0.15 102	0.50 256	0.21 190	0.64 298	0.63 427	0.47 333	0.64 502	0.49 385	0.34 354	0.46 276	0.31 306	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.10 241	0.37 584	0.10 117

FENet	0.44 305	0.30 199	2.42 528	0.32 354	0.17 164	0.58 371	0.22 231	0.77 398	0.59 375	0.47 333	0.42 292	0.55 410	0.38 385	0.49 305	0.47 435	0.12 402	0.09 283	0.12 372	0.11 308	0.13 199	0.16 340

AdaStereo	0.44 305	0.38 281	1.79 348	0.34 413	0.20 272	0.57 354	0.28 395	0.92 535	0.69 485	0.52 392	0.55 416	0.61 450	0.33 345	0.48 295	0.39 385	0.17 536	0.08 192	0.17 542	0.11 308	0.18 344	0.12 195
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.
HLf8	0.45 327	1.10 619	2.46 538	0.21 32	0.19 252	0.51 268	0.18 103	0.76 386	0.58 365	0.32 245	0.37 255	0.32 254	0.28 286	0.92 439	0.26 235	0.12 402	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.14 230	0.11 148

TestStereo-Hl	0.45 327	1.07 616	2.74 600	0.22 63	0.17 164	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.54 329	0.32 245	0.39 277	0.32 254	0.28 286	0.67 384	0.28 258	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

Hybrid-DGEV-03	0.45 327	0.88 546	1.75 306	0.29 276	0.17 164	0.58 371	0.24 305	0.65 305	0.48 262	0.59 486	1.01 614	0.39 299	0.28 286	0.41 229	0.34 342	0.09 145	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.34 555	0.24 485

WQFJX1	0.45 327	0.28 169	0.56 17	0.27 211	0.35 515	0.48 226	0.25 328	1.98 686	2.08 683	0.26 192	0.26 149	0.29 232	0.28 286	0.50 312	0.31 306	0.10 252	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.14 266

AIO-test1	0.45 327	0.87 542	2.27 500	0.33 380	0.33 489	0.50 256	0.22 231	0.74 364	0.66 465	0.29 223	0.41 287	0.29 232	0.22 170	0.73 405	0.29 274	0.09 145	0.08 192	0.12 372	0.14 410	0.30 517	0.22 446

StereoVision	0.45 327	0.72 478	1.94 418	0.33 380	0.32 474	0.47 211	0.26 351	0.68 323	0.57 354	0.32 245	0.89 593	0.45 352	0.27 268	0.49 305	0.36 360	0.13 434	0.15 490	0.16 521	0.15 435	0.19 365	0.13 238

ADStereo(finetuned)	0.45 327	0.77 503	2.12 466	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.48 337	0.31 243	0.76 594	0.37 199	0.38 374	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.23 471

PFNet+	0.45 327	0.37 269	1.86 377	0.46 563	0.18 213	0.58 371	0.77 640	0.52 212	0.64 435	0.56 443	0.48 337	0.39 299	0.26 247	0.93 440	0.32 319	0.13 434	0.09 283	0.14 471	0.13 382	0.12 160	0.15 308

RAFT	0.45 327	0.92 557	1.59 259	0.34 413	0.19 252	0.46 200	0.35 485	0.65 305	0.49 269	0.49 363	0.49 354	0.70 511	0.40 407	0.47 288	0.32 319	0.11 341	0.16 508	0.14 471	0.13 382	0.51 636	0.13 238

TestStereo	0.45 327	0.54 395	2.11 462	0.29 276	0.16 133	0.43 158	0.24 305	0.54 233	0.45 227	0.37 266	0.46 318	0.34 271	0.27 268	1.98 602	0.27 247	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.14 230	0.08 51

CFNet_pseudo	0.45 327	0.46 348	2.23 493	0.25 145	0.19 252	0.56 336	0.21 190	0.77 398	0.60 380	0.49 363	0.56 428	0.69 501	0.47 483	0.52 320	0.31 306	0.11 341	0.10 332	0.15 502	0.10 241	0.17 315	0.14 266

RALCasStereoNet	0.45 327	0.88 546	1.85 369	0.30 297	0.26 389	0.49 243	0.26 351	0.58 256	0.51 287	0.36 261	0.48 337	0.36 280	0.28 286	0.55 335	0.34 342	0.10 252	0.53 661	0.09 166	0.08 153	0.25 461	0.34 576

ACVNet	0.45 327	0.44 336	1.79 348	0.28 242	0.21 286	0.59 390	0.36 492	0.66 309	0.68 476	0.45 322	0.59 445	0.69 501	0.40 407	0.44 251	0.55 472	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.34 555	0.10 117

ccs_rob	0.45 327	0.46 348	2.22 489	0.26 188	0.19 252	0.56 336	0.21 190	0.77 398	0.60 380	0.49 363	0.56 428	0.69 501	0.47 483	0.52 320	0.31 306	0.11 341	0.09 283	0.16 521	0.10 241	0.17 315	0.14 266

NLMM1	0.46 341	0.27 140	0.53 11	0.27 211	0.38 542	0.49 243	0.24 305	1.97 685	2.38 686	0.28 215	0.27 158	0.26 196	0.25 227	0.47 288	0.31 306	0.10 252	0.11 385	0.10 233	0.09 201	0.23 430	0.15 308

NLCSM	0.46 341	0.37 269	0.72 73	0.29 276	0.36 524	0.49 243	0.27 375	1.33 656	1.59 665	0.29 223	0.29 178	0.29 232	0.31 332	1.44 501	0.35 354	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.10 241	0.35 568	0.14 266

Reg-Stereo(zero)	0.46 341	0.17 3	2.10 461	0.24 121	0.34 502	0.51 268	0.42 527	0.50 186	0.54 329	0.37 266	0.46 318	0.54 407	0.60 542	0.43 242	1.10 585	0.08 67	0.09 283	0.08 65	0.22 539	0.12 160	0.22 446

xx1	0.46 341	0.64 444	2.07 451	0.35 430	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	1.01 623	0.31 235	0.38 268	0.46 364	0.36 362	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.12 372	0.12 348	0.12 160	0.14 266

rrr	0.46 341	0.34 247	3.08 640	0.27 211	0.16 133	0.45 180	0.28 395	1.09 635	0.51 287	0.24 154	0.21 75	0.26 196	0.25 227	0.64 367	0.52 460	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.29 574	0.16 291	0.25 497

MSKI-zero shot	0.46 341	0.38 281	2.47 544	0.27 211	0.43 576	0.56 336	0.20 148	0.77 398	0.43 206	0.60 496	0.51 367	0.44 343	0.17 76	0.68 388	0.21 146	0.09 145	0.29 618	0.09 166	0.32 599	0.14 230	0.10 117

PCWNet_CMD	0.46 341	0.45 345	2.28 502	0.26 188	0.20 272	0.55 319	0.21 190	0.75 374	0.64 435	0.48 351	0.55 416	0.68 494	0.57 529	0.46 276	0.30 294	0.11 341	0.10 332	0.14 471	0.10 241	0.18 344	0.14 266

RAFT_CTSACE	0.46 341	0.76 494	2.07 451	0.35 430	0.30 443	0.54 304	0.30 427	0.61 283	0.48 262	0.49 363	0.76 563	0.55 410	0.36 362	0.58 343	0.22 171	0.08 67	0.13 443	0.11 308	0.10 241	0.41 609	0.08 51

NRIStereo	0.46 341	0.25 110	1.77 324	0.47 568	0.16 133	0.95 612	0.74 636	0.51 196	0.56 350	0.48 351	0.39 277	0.59 440	0.29 310	0.77 417	0.32 319	0.11 341	0.13 443	0.11 308	0.09 201	0.21 398	0.24 485

ICVP	0.46 341	0.29 182	2.41 526	0.33 380	0.22 315	0.59 390	0.55 589	0.75 374	0.50 280	0.44 311	0.60 461	0.49 385	0.35 356	0.53 326	0.37 367	0.16 521	0.16 508	0.14 471	0.11 308	0.15 254	0.15 308
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 341	0.49 367	1.65 269	0.38 491	0.29 426	0.58 371	0.22 231	0.75 374	0.62 415	0.47 333	0.49 354	0.48 383	0.36 362	1.12 467	0.37 367	0.15 500	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.17 315	0.17 362

test_xeample3	0.46 341	0.34 247	2.99 634	0.37 474	0.16 133	0.49 243	0.33 472	1.06 629	0.44 212	0.25 174	0.23 109	0.24 166	0.25 227	0.49 305	0.56 480	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.40 630	0.17 315	0.26 507

SFCPSM	0.46 341	0.24 96	2.35 515	0.27 211	0.27 402	0.70 524	0.32 463	0.96 571	0.63 427	0.49 363	0.52 382	0.43 332	0.36 362	0.52 320	0.43 413	0.12 402	0.09 283	0.12 372	0.16 457	0.16 291	0.12 195

UPFNet	0.46 341	0.28 169	1.73 295	0.33 380	0.32 474	0.65 488	0.38 508	0.83 451	0.59 375	0.57 454	0.52 382	0.61 450	0.40 407	0.75 409	0.52 460	0.13 434	0.12 418	0.13 433	0.12 348	0.15 254	0.11 148

MSMDNet	0.46 341	0.44 336	2.28 502	0.26 188	0.20 272	0.55 319	0.21 190	0.75 374	0.64 435	0.48 351	0.55 416	0.68 494	0.56 523	0.46 276	0.30 294	0.11 341	0.10 332	0.13 433	0.10 241	0.18 344	0.15 308

HITNet	0.46 341	0.92 557	2.09 457	0.33 380	0.14 73	0.55 319	0.22 231	0.83 451	0.56 350	0.51 383	0.49 354	0.48 383	0.37 376	0.48 295	0.54 470	0.09 145	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.09 79
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
TestStereo_HL2	0.47 357	1.01 599	2.54 565	0.21 32	0.18 213	0.44 171	0.18 103	0.65 305	0.52 296	0.29 223	0.41 287	0.31 243	0.29 310	1.41 498	0.32 319	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.17 315	0.10 117

ISRNet	0.47 357	0.44 336	1.55 254	0.37 474	0.31 464	0.49 243	0.19 121	0.75 374	0.66 465	0.63 526	0.71 547	0.67 487	0.39 399	0.58 343	0.44 419	0.23 598	0.16 508	0.21 586	0.20 523	0.21 398	0.25 497

test_sample7	0.47 357	0.33 230	1.49 242	0.34 413	0.20 272	0.51 268	0.30 427	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.11 464	0.38 374	0.17 536	0.14 462	0.16 521	0.15 435	0.19 365	0.18 382

cc1	0.47 357	0.64 444	2.07 451	0.35 430	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	1.01 623	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.25 461	0.40 609

ffm	0.47 357	0.23 78	2.01 439	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.74 364	0.88 600	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	0.63 365	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.15 502	0.13 382	0.25 461	0.36 587

hknet	0.47 357	0.29 182	1.70 284	0.30 297	0.24 350	0.76 555	0.31 440	1.00 605	0.64 435	0.63 526	0.53 394	0.80 557	0.38 385	0.77 417	0.37 367	0.11 341	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

BEATNet_4x	0.47 357	0.73 485	1.91 402	0.33 380	0.15 102	0.56 336	0.25 328	0.85 472	0.58 365	0.54 416	0.51 367	0.57 430	0.42 436	0.57 339	0.61 496	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.20 382	0.16 340

TestStereo_HLe17	0.48 364	1.17 637	2.73 598	0.22 63	0.18 213	0.50 256	0.21 190	0.78 413	0.58 365	0.31 235	0.37 255	0.31 243	0.28 286	1.06 457	0.25 222	0.10 252	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.13 199	0.09 79

ITSA-stereo	0.48 364	0.33 230	1.20 165	0.33 380	0.18 213	0.60 402	0.29 419	0.94 552	0.80 575	0.50 370	0.49 354	0.53 399	0.59 538	1.25 483	0.64 506	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	0.18 344	0.23 471

qqq1	0.48 364	0.46 348	1.60 261	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.14 230	0.11 148

fff1	0.48 364	0.46 348	1.60 261	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.14 230	0.11 148

MyStereo04	0.48 364	0.40 301	2.65 583	0.29 276	0.23 335	0.60 402	0.31 440	0.83 451	0.75 548	0.47 333	0.36 247	0.53 399	0.42 436	0.53 326	0.39 385	0.09 145	0.18 540	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.19 399

CFNet_ucs	0.48 364	0.50 375	2.32 507	0.26 188	0.22 315	0.57 354	0.22 231	0.85 472	0.65 450	0.53 403	0.64 502	0.68 494	0.44 455	0.54 331	0.31 306	0.13 434	0.12 418	0.16 521	0.11 308	0.19 365	0.17 362

anonymousa	0.48 364	0.46 348	2.44 534	0.29 276	0.34 502	0.61 422	0.25 328	0.66 309	0.54 329	0.53 403	0.77 567	0.73 524	0.46 474	0.33 154	0.31 306	0.10 252	0.09 283	0.12 372	0.29 574	0.10 109	0.19 399

NF-Stereo	0.48 364	0.25 110	1.81 355	0.52 591	0.16 133	0.61 422	0.44 545	0.66 309	0.61 397	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.45 506	0.79 542	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.16 340

OCTAStereo	0.48 364	0.25 110	1.81 355	0.52 591	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.61 397	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.80 543	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

PSM-softLoss	0.48 364	0.27 140	1.85 369	0.51 587	0.17 164	0.61 422	0.40 517	0.61 283	0.57 354	0.52 392	0.48 337	0.39 299	0.25 227	1.46 507	0.77 536	0.12 402	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.12 160	0.14 266

KMStereo	0.48 364	0.27 140	1.85 369	0.51 587	0.17 164	0.61 422	0.40 517	0.61 283	0.57 354	0.52 392	0.48 337	0.39 299	0.25 227	1.46 507	0.77 536	0.12 402	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.12 160	0.14 266

KYRaft	0.48 364	0.29 182	1.75 306	0.33 380	0.21 286	0.75 551	0.44 545	0.58 256	0.57 354	0.64 536	0.93 601	0.53 399	0.72 583	0.60 356	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.14 410	0.12 160	0.54 633

RE-Stereo	0.48 364	0.25 110	1.81 355	0.52 591	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.60 380	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.78 538	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

TVStereo	0.48 364	0.25 110	1.81 355	0.52 591	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.60 380	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.78 538	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

111	0.48 364	1.09 618	1.95 421	0.24 121	0.13 52	0.59 390	0.26 351	0.83 451	0.78 567	0.48 351	0.52 382	0.56 423	0.38 385	0.49 305	0.38 374	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.23 430	0.35 579

acv_ft	0.48 364	0.44 336	1.76 315	0.32 354	0.41 567	0.63 460	0.28 395	0.81 437	0.68 476	0.61 505	0.59 445	0.69 501	0.45 459	0.44 251	0.63 500	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.41 609	0.10 117

UCFNet_RVC	0.48 364	0.82 524	1.85 369	0.30 297	0.27 402	0.64 474	0.26 351	0.74 364	0.55 338	0.48 351	0.53 394	0.63 456	0.41 418	0.88 437	0.38 374	0.15 500	0.10 332	0.17 542	0.17 477	0.18 344	0.15 308

MLCV	0.48 364	0.89 550	1.85 369	0.29 276	0.14 73	0.59 390	0.23 270	0.72 344	0.59 375	0.66 545	0.66 513	0.55 410	0.36 362	1.03 454	0.49 446	0.09 145	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.19 365	0.11 148

DN-CSS_ROB	0.48 364	1.23 642	1.99 436	0.39 501	0.22 315	0.56 336	0.19 121	0.75 374	0.61 397	0.45 322	0.62 473	0.41 314	0.31 332	0.70 400	0.32 319	0.11 341	0.08 192	0.14 471	0.13 382	0.36 576	0.12 195

TestStereo_HL3	0.49 383	1.03 605	2.88 616	0.22 63	0.17 164	0.41 135	0.17 80	0.59 265	0.47 257	0.30 229	0.39 277	0.31 243	0.27 268	1.50 516	0.44 419	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.19 365	0.10 117

AIO-test2	0.49 383	1.15 631	1.96 430	0.42 532	0.37 536	0.50 256	0.23 270	0.79 429	0.70 495	0.33 251	0.53 394	0.27 209	0.22 170	0.67 384	0.29 274	0.73 665	0.08 192	0.13 433	0.17 477	0.17 315	0.18 382

DCVSM-stereo	0.49 383	0.29 182	2.49 549	0.29 276	0.22 315	0.53 297	0.52 577	0.58 256	0.49 269	0.69 557	0.46 318	0.79 553	0.48 492	0.53 326	0.42 404	0.13 434	0.14 462	0.15 502	0.12 348	0.20 382	0.20 418

MyStereo05	0.49 383	0.41 311	2.72 593	0.30 297	0.23 335	0.60 402	0.30 427	0.82 445	0.77 563	0.52 392	0.37 255	0.51 391	0.42 436	0.52 320	0.38 374	0.09 145	0.17 528	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.20 418

HH	0.49 383	0.49 367	2.78 608	0.50 582	0.41 567	0.38 106	0.23 270	0.72 344	0.38 141	0.63 526	0.48 337	0.87 585	0.41 418	0.64 367	0.21 146	0.09 145	0.17 528	0.10 233	0.09 201	0.16 291	0.12 195

HanStereo	0.49 383	0.49 367	2.78 608	0.50 582	0.41 567	0.38 106	0.23 270	0.72 344	0.38 141	0.63 526	0.48 337	0.87 585	0.41 418	0.64 367	0.21 146	0.09 145	0.17 528	0.10 233	0.09 201	0.16 291	0.12 195

gwcnet-sp	0.49 383	0.43 325	2.54 565	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

scenet	0.49 383	0.43 325	2.54 565	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

ssnet	0.49 383	0.43 325	2.54 565	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

TestStereo1	0.49 383	0.81 520	1.85 369	0.39 501	0.57 622	0.56 336	0.34 477	0.75 374	0.69 485	0.44 311	0.63 486	0.35 275	0.42 436	0.64 367	0.29 274	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.33 543	0.26 507

SA-5K	0.49 383	0.81 520	1.85 369	0.39 501	0.57 622	0.56 336	0.34 477	0.75 374	0.69 485	0.44 311	0.63 486	0.35 275	0.42 436	0.64 367	0.29 274	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.33 543	0.26 507

Prome-Stereo	0.49 383	0.30 199	1.76 315	0.60 627	0.23 335	0.63 460	0.42 527	0.62 287	0.60 380	0.59 486	1.03 619	0.43 332	0.72 583	0.60 356	0.33 333	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.09 201	0.11 142	0.43 616

test_sample4	0.50 395	0.42 320	1.88 384	0.32 354	0.19 252	0.56 336	0.26 351	0.93 543	0.65 450	0.54 416	0.54 406	0.45 352	0.36 362	1.79 566	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

test_sample3	0.50 395	0.41 311	1.88 384	0.32 354	0.19 252	0.57 354	0.25 328	0.92 535	0.64 435	0.52 392	0.49 354	0.47 372	0.35 356	1.79 566	0.37 367	0.13 434	0.10 332	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.16 340

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 395	0.33 230	0.93 117	0.26 188	0.22 315	0.46 200	0.20 148	1.10 636	1.34 653	3.16 696	0.32 220	0.22 131	0.20 138	0.30 118	0.22 171	0.10 252	0.09 283	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.19 399

SMFormer	0.50 395	0.46 348	1.60 261	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.49 446	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.15 254	0.16 340

tta	0.50 395	0.46 348	1.60 261	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.49 446	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.11 148

DCRE	0.50 395	0.63 439	2.13 468	0.30 297	0.23 335	0.45 180	0.24 305	0.59 265	0.53 314	0.50 370	2.10 665	0.42 328	0.26 247	0.35 175	0.23 182	0.09 145	0.14 462	0.10 233	0.32 599	0.16 291	0.15 308

RAFT+CT+SA	0.50 395	0.86 539	1.82 361	0.37 474	0.75 647	0.54 304	0.34 477	0.77 398	0.63 427	0.38 276	0.55 416	0.34 271	0.29 310	0.68 388	0.27 247	0.09 145	0.07 77	0.11 308	0.51 651	0.29 506	0.41 614

NINENet	0.50 395	0.33 230	1.69 280	0.55 609	0.25 371	0.91 607	0.23 270	0.98 584	0.71 505	0.53 403	0.55 416	0.66 477	0.30 322	1.22 477	0.32 319	0.15 500	0.13 443	0.16 521	0.11 308	0.16 291	0.13 238

SA	0.50 395	0.75 493	1.95 421	0.31 325	0.61 635	0.57 354	0.31 440	0.91 526	0.73 530	0.42 298	0.62 473	0.38 293	0.47 483	0.68 388	0.29 274	0.09 145	0.09 283	0.13 433	0.32 599	0.30 517	0.10 117

CSP-Net	0.50 395	0.39 293	1.25 174	0.29 276	0.23 335	0.77 563	0.35 485	0.86 482	0.57 354	0.59 486	0.59 445	0.65 470	0.40 407	1.77 561	0.44 419	0.16 521	0.11 385	0.10 233	0.10 241	0.20 382	0.14 266

GwcNet-ADL	0.50 395	0.74 490	2.90 625	0.31 325	0.20 272	0.58 371	0.29 419	0.87 493	0.64 435	0.47 333	0.47 324	0.56 423	0.33 345	0.46 276	0.46 426	0.13 434	0.12 418	0.09 166	0.09 201	0.14 230	0.21 431

RAFT_R40	0.50 395	0.21 39	1.76 315	0.50 582	0.40 558	0.61 422	0.53 581	0.56 244	0.60 380	0.56 443	0.54 406	0.55 410	0.51 504	1.57 528	0.53 464	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.09 79

GMM-Stereo	0.50 395	0.23 78	2.41 526	0.54 602	0.24 350	0.77 563	0.46 557	0.59 265	0.57 354	0.58 472	0.73 554	0.47 372	0.43 447	0.68 388	0.27 247	0.10 252	0.06 24	0.13 433	0.13 382	0.14 230	0.44 618

MMNet	0.50 395	0.48 363	1.93 408	0.33 380	0.27 402	0.79 572	0.28 395	0.81 437	0.74 534	0.60 496	0.56 428	0.59 440	0.55 519	0.79 422	0.59 491	0.10 252	0.09 283	0.12 372	0.11 308	0.13 199	0.14 266

DeepPruner_ROB	0.50 395	0.70 472	1.94 418	0.29 276	0.26 389	0.63 460	0.31 440	0.80 433	0.48 262	0.61 505	0.55 416	0.66 477	0.38 385	0.98 446	0.40 393	0.19 563	0.14 462	0.14 471	0.14 410	0.23 430	0.17 362

StereoDRNet-Refined	0.50 395	0.41 311	1.50 245	0.33 380	0.21 286	0.68 512	0.26 351	0.81 437	0.68 476	0.67 549	0.68 524	0.73 524	0.42 436	1.10 461	0.59 491	0.11 341	0.08 192	0.14 471	0.14 410	0.25 461	0.21 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 395	1.15 631	1.73 295	0.31 325	0.21 286	0.58 371	0.22 231	0.95 566	0.82 583	0.58 472	0.62 473	0.57 430	0.39 399	0.84 428	0.40 393	0.11 341	0.08 192	0.09 166	0.06 21	0.21 398	0.13 238

Hybrid-DGEV-2	0.51 412	0.84 531	1.75 306	0.32 354	0.17 164	0.73 539	0.18 103	0.83 451	0.69 485	0.52 392	0.38 268	0.53 399	0.42 436	0.99 447	0.92 553	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.10 241	0.25 461	0.23 471

G2L-ROB	0.51 412	0.95 572	1.96 430	0.29 276	0.22 315	0.59 390	0.28 395	0.76 386	0.57 354	0.55 434	0.45 310	0.70 511	0.32 340	1.38 493	0.47 435	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.20 382	0.13 238

DFGA-Net	0.51 412	1.06 612	1.75 306	0.30 297	0.24 350	0.54 304	0.22 231	0.63 295	0.60 380	0.48 351	0.51 367	0.35 275	0.27 268	1.82 574	0.53 464	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.12 348	0.37 584	0.15 308

test_sample5	0.51 412	0.43 325	1.83 364	0.32 354	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.92 535	0.65 450	0.53 403	0.59 445	0.45 352	0.36 362	1.87 583	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

DualNet	0.51 412	0.43 325	1.83 364	0.32 354	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.92 535	0.65 450	0.54 416	0.62 473	0.45 352	0.36 362	1.87 583	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

test_5	0.51 412	0.87 542	1.99 436	0.37 474	0.65 639	0.58 371	0.35 485	0.78 413	0.62 415	0.48 351	0.55 416	0.45 352	0.40 407	0.72 404	0.30 294	0.09 145	0.07 77	0.12 372	0.12 348	0.33 543	0.38 597

Sa-1000	0.51 412	0.72 478	1.90 396	0.31 325	0.60 631	0.60 402	0.31 440	0.94 552	0.71 505	0.52 392	0.83 577	0.42 328	0.33 345	0.68 388	0.28 258	0.10 252	0.09 283	0.13 433	0.29 574	0.29 506	0.10 117

dad	0.51 412	1.01 599	1.74 300	0.29 276	0.19 252	0.60 402	0.26 351	0.52 212	0.75 548	0.63 526	0.63 486	0.63 456	0.33 345	0.85 430	0.47 435	0.27 621	0.15 490	0.40 642	0.18 490	0.22 415	0.14 266

PSMNet-ADL	0.51 412	0.38 281	1.65 269	0.35 430	0.21 286	0.67 500	0.26 351	0.74 364	0.55 338	0.42 298	0.52 382	0.70 511	0.45 459	1.91 595	0.57 484	0.15 500	0.13 443	0.11 308	0.13 382	0.15 254	0.20 418

Pruner-Stereo	0.51 412	0.27 140	1.78 328	1.79 686	0.19 252	0.62 442	0.45 554	0.57 250	0.60 380	0.61 505	0.48 337	0.41 314	0.24 212	0.46 276	1.00 569	0.12 402	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.12 160	0.13 238

CFNet-ft	0.51 412	0.76 494	1.79 348	0.28 242	0.30 443	0.63 460	0.28 395	0.66 309	0.55 338	0.45 322	0.57 436	0.74 530	0.41 418	1.46 507	0.42 404	0.14 479	0.10 332	0.28 616	0.13 382	0.18 344	0.14 266

STTStereo	0.51 412	0.69 467	2.14 473	0.36 450	0.30 443	0.61 422	0.32 463	0.77 398	0.60 380	0.60 496	0.54 406	0.67 487	0.43 447	0.86 433	0.42 404	0.16 521	0.15 490	0.17 542	0.20 523	0.16 291	0.15 308

CFNet_RVC	0.51 412	0.76 494	1.79 348	0.28 242	0.30 443	0.63 460	0.28 395	0.66 309	0.55 338	0.45 322	0.57 436	0.74 530	0.41 418	1.46 507	0.42 404	0.14 479	0.10 332	0.28 616	0.13 382	0.18 344	0.14 266

iResNet	0.51 412	0.76 494	2.59 575	0.41 521	0.17 164	0.64 474	0.27 375	0.82 445	0.70 495	0.57 454	0.64 502	0.43 332	0.36 362	0.70 400	0.52 460	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.21 398	0.13 238

test_sample6	0.52 426	0.44 336	1.81 355	0.33 380	0.18 213	0.55 319	0.27 375	0.94 552	0.66 465	0.54 416	0.62 473	0.47 372	0.36 362	1.97 601	0.38 374	0.14 479	0.10 332	0.13 433	0.13 382	0.17 315	0.16 340

CoDeX	0.52 426	0.43 325	2.25 497	0.29 276	0.26 389	0.61 422	0.32 463	0.99 596	0.68 476	0.48 351	0.55 416	0.52 397	0.40 407	1.60 535	0.35 354	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.13 199	0.12 195

SepStereo	0.52 426	0.35 256	1.55 254	0.33 380	0.34 502	0.50 256	0.42 527	0.83 451	0.74 534	0.83 605	0.68 524	0.56 423	0.48 492	1.56 524	0.46 426	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.18 344	0.15 308

SST-Stereo	0.52 426	0.20 23	1.76 315	0.62 629	0.53 612	0.62 442	0.66 619	0.55 238	0.61 397	0.58 472	0.53 394	0.52 397	0.60 542	1.59 534	0.29 274	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.10 117

LMCR-Stereo	0.52 426	0.71 474	2.39 522	0.40 513	0.21 286	0.74 545	0.31 440	1.02 616	0.64 435	0.61 505	0.63 486	0.39 299	0.51 504	0.62 362	0.42 404	0.19 563	0.09 283	0.12 372	0.09 201	0.23 430	0.12 195

delet	0.52 426	0.54 395	1.62 267	0.31 325	0.35 515	0.74 545	0.46 557	0.85 472	0.74 534	0.55 434	0.60 461	0.67 487	0.50 502	1.12 467	0.57 484	0.11 341	0.11 385	0.13 433	0.14 410	0.16 291	0.12 195

IGEV-FE	0.53 432	0.34 247	2.91 626	0.32 354	0.18 213	0.54 304	0.21 190	0.72 344	0.42 195	0.81 599	0.51 367	0.70 511	0.41 418	0.48 295	1.13 589	0.09 145	0.15 490	0.10 233	0.35 611	0.19 365	0.09 79

IGEV_Zeroshot_test	0.53 432	0.33 230	2.91 626	0.32 354	0.18 213	0.54 304	0.21 190	0.72 344	0.42 195	0.81 599	0.51 367	0.71 516	0.41 418	0.48 295	1.13 589	0.09 145	0.15 490	0.10 233	0.35 611	0.19 365	0.09 79

TRStereo	0.53 432	0.76 494	2.38 520	0.42 532	0.29 426	0.69 518	0.23 270	1.81 678	0.55 338	0.36 261	0.32 220	0.47 372	0.40 407	0.46 276	0.25 222	0.12 402	0.11 385	0.11 308	0.41 633	0.13 199	0.32 563

RAFT-345	0.53 432	0.30 199	2.34 512	0.38 491	0.34 502	0.58 371	0.42 527	0.47 156	0.61 397	0.51 383	1.00 613	0.43 332	0.28 286	1.57 528	0.82 545	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.10 109	0.08 51

cf-r	0.53 432	0.81 520	2.15 474	0.33 380	0.28 417	0.60 402	0.28 395	0.78 413	0.64 435	0.51 383	0.60 461	0.75 536	0.40 407	1.32 486	0.43 413	0.13 434	0.09 283	0.11 308	0.12 348	0.15 254	0.14 266

PSMNet-RSSM	0.53 432	0.82 524	1.78 328	0.31 325	0.25 371	0.58 371	0.28 395	0.84 463	0.60 380	0.50 370	0.61 468	0.67 487	0.43 447	1.68 545	0.42 404	0.15 500	0.10 332	0.14 471	0.16 457	0.15 254	0.13 238

MyStereo8	0.54 438	0.80 515	2.76 603	0.32 354	0.33 489	0.71 526	0.20 148	0.87 493	0.57 354	0.51 383	0.59 445	0.50 388	0.33 345	0.68 388	0.55 472	0.10 252	0.29 618	0.10 233	0.13 382	0.21 398	0.34 576

MyStereo06	0.54 438	0.41 311	2.68 586	0.30 297	0.23 335	0.60 402	0.30 427	0.81 437	0.44 212	0.84 607	0.52 382	0.78 548	0.58 535	0.48 295	1.10 585	0.09 145	0.17 528	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.20 418

iRaft-Stereo_5w	0.54 438	1.01 599	2.08 456	0.27 211	0.21 286	0.49 243	0.28 395	0.73 359	0.58 365	0.40 284	0.61 468	0.62 454	0.46 474	1.78 562	0.47 435	0.09 145	0.07 77	0.11 308	0.10 241	0.39 601	0.12 195

IPLGR	0.54 438	0.56 407	2.68 586	0.36 450	0.18 213	0.62 442	0.54 585	1.02 616	0.64 435	0.73 575	0.46 318	0.47 372	0.45 459	1.12 467	0.29 274	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.09 201	0.19 365	0.12 195

AACVNet	0.54 438	0.78 511	1.73 295	0.36 450	0.21 286	0.57 354	0.25 328	0.71 338	0.51 287	0.55 434	0.59 445	0.64 465	0.41 418	2.13 621	0.41 401	0.14 479	0.11 385	0.14 471	0.11 308	0.33 543	0.15 308

LCNet	0.54 438	0.37 269	1.78 328	0.92 655	0.22 315	0.96 613	0.30 427	0.59 265	0.58 365	0.51 383	0.55 416	0.41 314	0.76 594	0.84 428	0.26 235	0.09 145	0.06 24	0.12 372	0.18 490	0.98 671	0.39 603

IRAFT_RVC	0.54 438	0.53 387	1.78 328	0.46 563	0.21 286	0.58 371	0.43 534	0.65 305	0.66 465	0.54 416	0.50 362	0.49 385	0.51 504	1.58 532	1.01 573	0.11 341	0.25 604	0.13 433	0.10 241	0.15 254	0.13 238

GEStereo_RVC	0.54 438	0.87 542	1.95 421	0.47 568	0.25 371	0.62 442	0.37 501	1.00 605	0.74 534	0.53 403	0.54 406	0.59 440	0.44 455	1.10 461	0.46 426	0.15 500	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.26 482	0.19 399

UNet	0.54 438	0.44 336	2.83 613	0.31 325	0.33 489	0.74 545	0.27 375	0.82 445	0.61 397	0.53 403	0.54 406	0.72 519	0.54 514	0.78 421	0.56 480	0.11 341	0.09 283	0.13 433	0.11 308	0.14 230	0.12 195

HGLStereo	0.54 438	0.69 467	2.00 438	0.35 430	0.40 558	0.66 494	0.30 427	0.83 451	0.62 415	0.57 454	0.69 533	0.69 501	0.54 514	1.07 458	0.55 472	0.13 434	0.13 443	0.13 433	0.11 308	0.19 365	0.17 362

DSFCA	0.54 438	0.35 256	1.41 219	0.28 242	0.28 417	0.79 572	0.88 649	0.76 386	0.70 495	0.72 571	0.66 513	0.67 487	0.57 529	1.17 473	0.63 500	0.16 521	0.14 462	0.13 433	0.14 410	0.16 291	0.13 238

DLCB_ROB	0.54 438	0.55 404	1.49 242	0.36 450	0.25 371	0.65 488	0.36 492	0.80 433	0.70 495	0.72 571	0.69 533	0.83 567	0.46 474	1.53 521	0.60 493	0.13 434	0.12 418	0.14 471	0.14 410	0.14 230	0.13 238

G2L-Stereo_test	0.55 450	0.97 583	1.89 391	0.33 380	0.24 350	0.75 551	0.38 508	0.79 429	0.60 380	0.60 496	0.54 406	0.74 530	0.39 399	1.56 524	0.43 413	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.08 153	0.28 499	0.13 238

G2L-Stereo	0.55 450	0.85 536	2.18 481	0.31 325	0.27 402	0.59 390	0.27 375	0.77 398	0.55 338	0.54 416	0.52 382	0.71 516	0.36 362	1.75 557	0.50 451	0.13 434	0.11 385	0.13 433	0.11 308	0.29 506	0.15 308

ssnet_v2	0.55 450	0.60 418	1.86 377	0.32 354	0.22 315	0.72 532	0.44 545	0.94 552	0.74 534	0.63 526	0.54 406	0.81 560	0.47 483	0.77 417	0.70 520	0.16 521	0.14 462	0.14 471	0.14 410	0.30 517	0.30 545

raft_robust	0.55 450	0.84 531	1.73 295	0.28 242	0.54 614	0.53 297	0.25 328	0.88 502	0.75 548	0.48 351	0.46 318	0.76 542	0.75 592	1.46 507	0.27 247	0.09 145	0.10 332	0.10 233	0.30 584	0.26 482	0.16 340

XX-Stereo	0.55 450	0.54 395	3.50 666	0.48 576	0.39 548	0.54 304	0.17 80	0.89 508	0.40 169	0.44 311	0.65 511	0.85 576	0.19 125	0.77 417	0.21 146	0.10 252	0.14 462	0.10 233	0.32 599	0.17 315	0.14 266

ac_64	0.55 450	0.46 348	1.92 405	0.36 450	0.34 502	0.63 460	0.31 440	0.82 445	0.61 397	0.55 434	0.51 367	0.89 591	0.48 492	1.83 575	0.55 472	0.14 479	0.11 385	0.12 372	0.12 348	0.18 344	0.12 195

GANet-RSSM	0.55 450	0.73 485	1.90 396	0.36 450	0.26 389	0.59 390	0.27 375	0.78 413	0.52 296	0.47 333	0.57 436	0.63 456	0.45 459	1.92 599	0.43 413	0.14 479	0.10 332	0.25 608	0.11 308	0.34 555	0.14 266

CCAANet	0.55 450	0.73 485	2.47 544	0.30 297	0.24 350	0.55 319	0.24 305	0.84 463	0.64 435	0.40 284	0.67 516	0.56 423	0.36 362	1.87 583	0.41 401	0.10 252	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.11 142	0.13 238

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 450	0.92 557	2.36 518	0.38 491	0.37 536	0.60 402	0.28 395	0.82 445	0.62 415	0.62 516	0.55 416	0.72 519	0.45 459	1.00 450	0.43 413	0.15 500	0.11 385	0.14 471	0.14 410	0.15 254	0.16 340
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 459	0.29 182	1.27 179	0.26 188	0.16 133	0.44 171	0.16 68	0.44 113	0.35 92	5.31 701	0.19 58	0.22 131	0.19 125	0.24 39	1.08 582	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.13 238

CBFPSM	0.56 459	0.91 555	1.82 361	0.28 242	0.23 335	0.71 526	0.37 501	0.72 344	0.64 435	0.50 370	0.49 354	1.03 623	0.83 604	0.62 362	1.35 614	0.10 252	0.12 418	0.10 233	0.10 241	0.18 344	0.19 399

CRFU-Net	0.56 459	0.38 281	1.86 377	0.46 563	0.26 389	0.82 584	0.36 492	0.90 514	0.49 269	0.62 516	0.59 445	0.78 548	1.35 654	1.00 450	0.48 441	0.15 500	0.14 462	0.17 542	0.10 241	0.19 365	0.14 266

CIPLG	0.56 459	1.19 638	2.46 538	0.80 646	0.31 464	0.61 422	0.57 598	0.76 386	0.57 354	0.56 443	0.63 486	0.41 314	0.30 322	0.45 267	0.40 393	0.11 341	0.20 564	0.13 433	0.13 382	0.35 568	0.19 399

DAS	0.56 459	0.35 256	1.55 254	0.33 380	0.34 502	0.50 256	0.42 527	0.83 451	0.74 534	0.83 605	0.68 524	0.56 423	0.48 492	2.40 641	0.46 426	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.18 344	0.15 308

AASNet	0.56 459	1.03 605	2.34 512	0.37 474	0.33 489	0.65 488	0.29 419	0.96 571	0.73 530	0.54 416	0.60 461	0.55 410	0.38 385	0.59 349	0.58 489	0.14 479	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.43 617	0.24 485

ACRE	0.56 459	1.14 627	2.77 606	0.76 642	0.28 417	0.60 402	0.56 594	0.76 386	0.58 365	0.55 434	0.62 473	0.41 314	0.29 310	0.44 251	0.39 385	0.11 341	0.19 553	0.13 433	0.14 410	0.36 576	0.18 382

iinet-f	0.57 466	0.93 563	2.27 500	0.31 325	0.25 371	0.83 587	0.33 472	0.81 437	0.65 450	0.54 416	0.63 486	0.73 524	0.67 571	0.73 405	0.67 513	0.13 434	0.13 443	0.11 308	0.10 241	0.43 617	0.16 340

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 466	0.87 542	2.11 462	0.32 354	0.30 443	0.84 589	0.40 517	0.88 502	0.72 515	0.65 543	0.73 554	0.66 477	0.57 529	0.93 440	0.71 523	0.13 434	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.15 254	0.14 266

psm_up	0.57 466	0.61 423	1.83 364	0.35 430	0.30 443	0.64 474	0.37 501	0.90 514	0.68 476	0.59 486	0.55 416	0.68 494	0.54 514	1.91 595	0.46 426	0.16 521	0.15 490	0.16 521	0.15 435	0.23 430	0.13 238

GwcNet-RSSM	0.57 466	0.94 565	2.13 468	0.32 354	0.25 371	0.60 402	0.30 427	0.80 433	0.66 465	0.52 392	0.64 502	0.71 516	0.40 407	1.79 566	0.50 451	0.13 434	0.09 283	0.12 372	0.12 348	0.21 398	0.15 308

DISCO	0.57 466	0.34 247	1.87 382	0.45 558	0.34 502	0.84 589	0.35 485	0.84 463	0.78 567	0.59 486	0.63 486	1.06 630	0.53 511	1.10 461	0.82 545	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.22 415	0.18 382

coex_refinement	0.58 471	0.94 565	1.87 382	0.38 491	0.25 371	0.64 474	0.34 477	0.83 451	0.65 450	0.60 496	0.63 486	0.81 560	0.48 492	1.85 582	0.56 480	0.13 434	0.09 283	0.10 233	0.10 241	0.16 291	0.16 340

PSMNet-RUCA	0.58 471	0.82 524	1.89 391	0.59 623	0.56 620	0.64 474	0.36 492	0.84 463	0.69 485	0.51 383	0.68 524	0.53 399	0.43 447	0.56 338	0.43 413	0.34 637	0.18 540	0.44 648	0.29 574	0.48 629	0.30 545

FACV-RUCA	0.58 471	0.40 301	1.78 328	0.43 537	1.67 689	0.48 226	0.28 395	0.69 326	0.62 415	0.40 284	0.53 394	0.33 265	0.63 559	0.40 224	0.31 306	0.13 434	0.11 385	0.62 660	0.12 348	0.70 653	0.98 673

UGAM	0.58 471	0.47 358	2.21 485	0.30 297	0.19 252	0.53 297	0.34 477	0.59 265	0.63 427	0.44 311	0.73 554	0.78 548	0.37 376	2.58 658	0.39 385	0.10 252	0.08 192	0.17 542	0.14 410	0.42 615	0.17 362

iRaft-Stereo_20w	0.58 471	0.39 293	1.96 430	0.45 558	0.32 474	0.92 609	0.57 598	1.14 641	0.56 350	0.81 599	0.40 282	0.55 410	0.69 576	0.65 378	1.04 578	0.09 145	0.16 508	0.09 166	0.36 620	0.17 315	0.25 497

IPLGR_C	0.58 471	1.25 645	2.72 593	0.80 646	0.31 464	0.60 402	0.61 608	0.76 386	0.58 365	0.56 443	0.62 473	0.41 314	0.31 332	0.43 242	0.40 393	0.11 341	0.22 579	0.13 433	0.15 435	0.35 568	0.19 399

CFNet	0.58 471	0.96 575	1.78 328	0.33 380	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.88 502	0.75 548	0.46 331	0.59 445	0.58 437	0.40 407	2.29 629	0.48 441	0.12 402	0.09 283	0.15 502	0.14 410	0.30 517	0.15 308

NVstereo2D	0.58 471	0.40 301	2.03 447	0.35 430	0.35 515	0.69 518	0.39 514	0.91 526	0.80 575	0.47 333	0.53 394	0.67 487	0.46 474	1.99 605	0.48 441	0.19 563	0.11 385	0.17 542	0.13 382	0.25 461	0.25 497

HUF	0.59 479	0.65 451	2.46 538	0.45 558	0.77 651	0.34 62	0.24 305	0.46 136	0.39 155	0.31 235	0.28 170	0.25 181	0.19 125	0.67 384	0.18 68	0.12 402	2.03 702	0.08 65	0.06 21	0.31 525	1.59 696

DualNet (step1)	0.59 479	0.62 429	1.93 408	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.11 464	0.38 374	0.61 657	0.14 462	0.87 669	0.56 659	0.25 461	0.23 471

Wz-Net-LNSev	0.59 479	0.96 575	2.47 544	0.34 413	0.37 536	0.79 572	0.44 545	0.86 482	0.77 563	0.61 505	0.67 516	0.79 553	0.56 523	0.64 367	0.62 498	0.15 500	0.14 462	0.12 372	0.12 348	0.18 344	0.19 399

OMP-Stereo	0.59 479	0.65 451	1.74 300	0.56 611	0.37 536	0.60 402	0.26 351	0.70 335	0.65 450	0.66 545	0.60 461	0.69 501	0.32 340	2.09 617	1.20 601	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.09 201	0.17 315	0.10 117

IIG-Stereo	0.59 479	0.65 451	1.74 300	0.54 602	0.23 335	0.61 422	0.21 190	0.73 359	0.65 450	0.64 536	0.69 533	0.69 501	0.38 385	2.09 617	1.39 617	0.11 341	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.09 79

iResNetv2_ROB	0.59 479	1.43 660	2.96 629	0.40 513	0.22 315	0.58 371	0.28 395	0.91 526	0.73 530	0.57 454	0.63 486	0.60 447	0.41 418	0.74 408	0.35 354	0.11 341	0.08 192	0.10 233	0.07 106	0.43 617	0.17 362

SACVNet	0.60 485	0.74 490	1.90 396	0.37 474	0.28 417	0.64 474	0.37 501	0.86 482	0.61 397	0.65 543	0.62 473	0.69 501	0.44 455	2.08 615	0.42 404	0.18 548	0.14 462	0.16 521	0.15 435	0.38 591	0.24 485

HHNet	0.60 485	0.65 451	2.60 577	0.36 450	0.25 371	0.64 474	0.61 608	0.64 298	0.62 415	0.55 434	1.13 630	0.32 254	0.60 542	0.42 238	1.79 638	0.15 500	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.18 344	0.15 308

ASMatch	0.60 485	0.43 325	2.58 573	0.91 654	0.36 524	0.56 336	0.25 328	0.52 212	0.61 397	0.47 333	1.21 633	0.47 372	0.66 569	1.34 489	0.94 556	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.10 109	0.16 340

PFNet	0.60 485	0.33 230	2.47 544	0.41 521	0.55 617	0.62 442	0.27 375	0.61 283	0.63 427	0.61 505	0.56 428	0.45 352	0.32 340	1.88 592	1.14 591	0.28 625	0.09 283	0.12 372	0.16 457	0.26 482	0.20 418

ADLNet	0.60 485	0.71 474	1.95 421	0.35 430	0.34 502	0.67 500	0.34 477	0.90 514	0.74 534	0.68 555	0.62 473	0.80 557	0.45 459	1.78 562	0.64 506	0.14 479	0.11 385	0.14 471	0.14 410	0.29 506	0.21 431

ARAFT	0.60 485	1.23 642	3.10 643	0.28 242	0.16 133	0.64 474	0.36 492	0.90 514	0.67 474	0.61 505	0.49 354	0.55 410	0.31 332	1.24 482	0.32 319	0.10 252	0.08 192	0.14 471	0.13 382	0.37 584	0.21 431

ETE_ROB	0.60 485	0.71 474	1.55 254	0.37 474	0.25 371	0.69 518	0.51 574	1.47 663	0.70 495	0.80 593	0.69 533	0.85 576	0.49 499	1.36 491	0.58 489	0.16 521	0.13 443	0.19 569	0.16 457	0.21 398	0.23 471

LALA_ROB	0.60 485	0.76 494	1.69 280	0.36 450	0.29 426	0.79 572	0.55 589	0.94 552	0.77 563	0.81 599	0.67 516	0.94 605	0.49 499	0.99 447	0.73 530	0.21 581	0.15 490	0.20 578	0.18 490	0.23 430	0.21 431

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 493	0.61 423	3.35 663	0.33 380	0.58 624	0.66 494	0.20 148	0.98 584	0.55 338	0.73 575	0.52 382	0.99 615	0.65 564	0.58 343	0.29 274	0.10 252	0.16 508	0.10 233	0.41 633	0.29 506	0.20 418

RAFT-RH_RVC	0.61 493	0.50 375	2.33 510	0.36 450	0.29 426	0.60 402	0.18 103	0.44 113	0.58 365	0.76 583	1.91 661	0.47 372	0.29 310	1.60 535	1.23 605	0.14 479	0.07 77	0.13 433	0.13 382	0.10 109	0.09 79

FADNet-RVC	0.61 493	1.26 647	2.12 466	0.33 380	0.26 389	0.59 390	0.29 419	0.86 482	0.62 415	0.45 322	0.50 362	0.62 454	0.46 474	1.73 553	0.55 472	0.17 536	0.20 564	0.17 542	0.18 490	0.59 644	0.28 524

RASNet	0.61 493	0.68 463	2.03 447	0.35 430	0.46 596	0.65 488	0.28 395	0.78 413	0.70 495	0.48 351	0.64 502	0.93 601	0.61 551	2.21 625	0.73 530	0.12 402	0.09 283	0.09 166	0.10 241	0.14 230	0.11 148

XPNet_ROB	0.61 493	0.72 478	1.66 274	0.37 474	0.27 402	0.67 500	0.47 565	0.89 508	0.71 505	0.78 589	0.70 543	0.81 560	0.53 511	1.70 548	0.76 534	0.21 581	0.16 508	0.16 521	0.15 435	0.20 382	0.21 431

252Zero-FE	0.62 498	0.27 140	0.83 91	0.24 121	0.13 52	0.31 40	0.13 9	0.39 65	0.32 49	8.03 705	0.23 109	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 419	0.09 145	0.12 418	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.12 195

YMNet	0.62 498	0.72 478	1.93 408	0.41 521	0.41 567	0.87 599	0.43 534	0.87 493	0.71 505	0.74 578	0.81 572	0.83 567	0.46 474	0.86 433	0.93 554	0.19 563	0.22 579	0.20 578	0.17 477	0.41 609	0.21 431

YMNet_1	0.62 498	0.72 478	1.93 408	0.41 521	0.41 567	0.87 599	0.43 534	0.87 493	0.71 505	0.74 578	0.81 572	0.83 567	0.46 474	0.86 433	0.93 554	0.19 563	0.22 579	0.20 578	0.17 477	0.41 609	0.21 431

DDVS	0.62 498	0.40 301	1.40 217	2.21 695	0.35 515	0.87 599	1.00 659	0.69 326	0.50 280	0.53 403	0.56 428	0.90 593	0.37 376	1.22 477	0.47 435	0.15 500	0.14 462	0.14 471	0.12 348	0.19 365	0.22 446

DRaft	0.62 498	0.38 281	1.76 315	0.24 121	0.16 133	0.64 474	0.66 619	0.53 221	0.53 314	0.67 549	0.99 611	0.38 293	1.00 628	1.44 501	2.10 652	0.10 252	0.14 462	0.10 233	0.14 410	0.18 344	0.21 431

DMCA-RVC	0.62 498	0.96 575	2.63 579	0.36 450	0.90 657	0.56 336	0.31 440	0.69 326	0.57 354	0.68 555	0.52 382	0.59 440	0.56 523	1.23 479	0.53 464	0.16 521	0.38 639	0.20 578	0.15 435	0.20 382	0.15 308

HSM	0.62 498	0.76 494	1.72 292	0.30 297	0.29 426	0.64 474	0.28 395	0.94 552	0.62 415	0.58 472	0.57 436	1.40 656	0.64 562	2.59 659	0.42 404	0.11 341	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.11 148

UGAM-zero	0.63 505	0.39 293	2.49 549	0.30 297	0.49 602	0.67 500	0.19 121	0.91 526	0.45 227	0.77 587	0.45 310	1.16 644	0.82 603	2.05 610	0.29 274	0.09 145	0.15 490	0.09 166	0.44 637	0.11 142	0.22 446

fast-acv-ft	0.63 505	0.88 546	3.10 643	0.38 491	0.30 443	0.79 572	0.48 569	0.69 326	0.72 515	0.58 472	0.78 568	0.76 542	0.60 542	0.67 384	0.73 530	0.15 500	0.15 490	0.18 562	0.17 477	0.37 584	0.16 340

PSM-AAD	0.63 505	0.22 56	1.77 324	0.37 474	0.23 335	0.86 595	1.17 671	0.59 265	0.60 380	0.64 536	0.71 547	0.68 494	2.93 687	0.65 378	0.31 306	0.09 145	0.07 77	0.17 542	0.15 435	0.13 199	0.33 572

PS-NSSS	0.63 505	1.00 595	1.81 355	0.30 297	0.31 464	0.63 460	0.34 477	0.98 584	0.69 485	0.54 416	0.74 557	0.51 391	0.41 418	2.43 646	0.48 441	0.24 607	0.17 528	0.27 612	0.18 490	0.27 493	0.21 431

z-ln-s-r	0.64 509	0.89 550	2.23 493	0.32 354	0.26 389	0.57 354	0.37 501	0.84 463	0.76 558	0.51 383	0.81 572	0.64 465	0.45 459	2.06 611	1.27 609	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.24 447	0.13 238

TransformOpticalFlow	0.64 509	0.56 407	2.66 584	0.44 544	0.26 389	0.62 442	0.28 395	0.83 451	0.71 505	0.76 583	0.74 557	0.91 595	0.85 608	1.83 575	0.81 544	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.11 142	0.12 195

pcwnet_v2	0.64 509	0.49 367	4.41 681	0.32 354	0.27 402	0.60 402	0.25 328	0.97 580	0.88 600	0.59 486	0.70 543	0.63 456	0.55 519	0.66 383	0.37 367	0.17 536	0.15 490	0.15 502	0.14 410	0.21 398	0.23 471

RAFT + AFF	0.64 509	1.20 639	1.95 421	0.34 413	0.33 489	0.67 500	0.52 577	0.99 596	0.74 534	0.53 403	0.58 442	0.57 430	0.80 600	1.76 558	0.51 457	0.12 402	0.27 614	0.15 502	0.14 410	0.43 617	0.29 531

FADNet	0.64 509	1.22 641	2.06 449	0.32 354	0.30 443	0.66 494	0.29 419	0.88 502	0.72 515	0.44 311	0.48 337	0.66 477	0.57 529	1.84 580	0.45 425	0.46 648	0.20 564	0.17 542	0.19 510	0.59 644	0.24 485

DRN-Test	0.64 509	0.43 325	2.44 534	0.39 501	0.44 577	0.80 580	0.41 523	1.02 616	0.78 567	0.80 593	0.63 486	0.69 501	0.56 523	1.79 566	0.69 518	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	0.18 344	0.17 362

StereoDRNet	0.64 509	0.88 546	2.35 515	0.41 521	0.45 588	0.73 539	0.47 565	0.94 552	0.74 534	0.75 580	0.54 406	0.74 530	0.47 483	1.70 548	0.72 527	0.15 500	0.14 462	0.15 502	0.14 410	0.20 382	0.19 399

NOSS_ROB	0.64 509	0.65 451	1.62 267	0.46 563	0.25 371	0.67 500	0.30 427	0.93 543	0.77 563	0.59 486	0.57 436	0.77 544	0.38 385	2.78 671	0.44 419	0.23 598	0.24 591	0.28 616	0.26 559	0.27 493	0.39 603

Select-FE	0.65 517	0.67 460	2.76 603	0.49 578	0.55 617	0.79 572	0.16 68	0.90 514	0.53 314	0.84 607	0.55 416	0.91 595	0.75 592	0.57 339	1.16 595	0.11 341	0.18 540	0.11 308	0.49 647	0.14 230	0.31 554

Wz-Net-MNSev	0.65 517	0.97 583	2.19 483	0.36 450	0.33 489	0.90 605	0.60 604	0.92 535	0.81 582	0.75 580	0.72 552	0.73 524	0.65 564	1.39 494	0.71 523	0.16 521	0.13 443	0.14 471	0.14 410	0.24 447	0.18 382

FINET	0.65 517	0.95 572	3.06 639	0.35 430	0.40 558	0.58 371	0.48 569	0.92 535	1.10 635	0.57 454	0.68 524	0.47 372	0.44 455	1.15 472	0.60 493	0.23 598	0.21 573	0.17 542	0.15 435	0.26 482	0.25 497

CVANet_RVC	0.65 517	0.80 515	2.13 468	0.36 450	0.26 389	0.62 442	0.42 527	0.84 463	0.72 515	0.69 557	0.68 524	0.68 494	0.52 509	2.64 661	0.42 404	0.19 563	0.12 418	0.22 589	0.17 477	0.37 584	0.15 308

NCCL2	0.65 517	0.94 565	1.96 430	0.43 537	0.30 443	0.71 526	0.68 625	0.84 463	0.65 450	0.70 563	0.60 461	0.86 583	0.54 514	1.56 524	0.57 484	0.20 573	0.16 508	0.67 663	0.25 551	0.22 415	0.24 485

RT-IGEV	0.66 522	0.25 110	2.11 462	0.56 611	0.46 596	0.62 442	0.54 585	0.99 596	0.75 548	0.79 591	0.93 601	0.85 576	0.78 598	0.59 349	1.64 631	0.12 402	0.16 508	0.11 308	0.47 642	0.28 499	0.30 545

TCMNet	0.66 522	0.85 536	2.55 571	0.50 582	0.52 611	0.72 532	0.39 514	0.87 493	0.72 515	0.58 472	0.68 524	0.63 456	0.46 474	1.70 548	0.63 500	0.18 548	0.18 540	0.23 596	0.18 490	0.38 591	0.27 515

ACV-stereo	0.66 522	0.76 494	2.86 614	0.32 354	0.25 371	1.01 621	0.60 604	0.59 265	0.52 296	0.41 293	0.45 310	1.55 662	0.94 623	1.40 497	0.69 518	0.14 479	0.13 443	0.12 372	0.11 308	0.20 382	0.19 399

GrayStereo	0.66 522	0.19 11	1.76 315	0.90 653	0.23 335	0.62 442	1.42 686	0.62 287	0.60 380	0.72 571	0.78 568	0.56 423	3.07 690	0.60 356	0.26 235	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.21 529	0.11 142	0.18 382

PSMNet_ROB	0.66 522	1.01 599	2.33 510	0.38 491	0.31 464	0.72 532	0.55 589	0.86 482	0.69 485	0.54 416	0.60 461	0.75 536	0.47 483	2.00 606	0.82 545	0.17 536	0.13 443	0.19 569	0.19 510	0.24 447	0.27 515

DispNO	0.67 527	0.98 588	2.58 573	0.31 325	0.27 402	0.59 390	0.29 419	0.83 451	0.68 476	0.53 403	0.79 571	0.83 567	0.47 483	2.46 649	0.68 516	0.12 402	0.10 332	0.19 569	0.31 593	0.16 291	0.17 362

STrans-v2	0.67 527	0.56 407	2.64 581	0.27 211	0.23 335	0.57 354	0.33 472	0.96 571	0.69 485	0.92 619	0.85 584	0.89 591	0.93 620	1.83 575	1.21 603	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.09 201	0.11 142	0.12 195

hitnet-ft	0.67 527	0.80 515	1.90 396	0.28 242	0.22 315	0.69 518	0.36 492	0.85 472	0.65 450	0.56 443	0.84 580	1.03 623	0.95 626	2.32 632	0.55 472	0.23 598	0.14 462	0.41 643	0.13 382	0.24 447	0.17 362

FADNet-RVC-Resample	0.67 527	1.16 636	3.16 649	0.37 474	0.29 426	0.62 442	0.38 508	0.86 482	0.63 427	0.51 383	0.50 362	0.57 430	0.45 459	1.57 528	0.49 446	0.24 607	0.32 628	0.23 596	0.19 510	0.27 493	0.62 645

RP	0.67 527	0.82 524	1.94 418	0.43 537	0.44 577	0.65 488	0.45 554	0.89 508	0.82 583	0.66 545	0.92 597	0.99 615	0.76 594	1.55 523	0.66 510	0.25 612	0.18 540	0.23 596	0.20 523	0.31 525	0.22 446

HSM-Net_RVC	0.67 527	0.34 247	2.23 493	0.26 188	0.19 252	0.67 500	0.29 419	1.26 653	0.69 485	0.72 571	0.70 543	0.78 548	0.42 436	3.77 691	0.41 401	0.13 434	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.12 160	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 527	0.92 557	1.76 315	0.37 474	0.24 350	0.66 494	0.56 594	0.82 445	0.74 534	1.16 640	0.62 473	0.61 450	0.48 492	2.70 667	0.50 451	0.20 573	0.11 385	0.35 633	0.14 410	0.32 534	0.16 340

w-ln-seven-2	0.68 534	1.13 625	2.46 538	0.36 450	0.27 402	0.65 488	0.44 545	0.87 493	0.83 587	0.69 557	0.75 560	0.72 519	0.63 559	1.56 524	1.15 593	0.13 434	0.13 443	0.15 502	0.14 410	0.35 568	0.19 399

ADLNet2	0.68 534	0.84 531	3.19 653	0.33 380	0.36 524	0.64 474	0.37 501	0.89 508	0.79 572	0.54 416	0.65 511	0.93 601	0.48 492	2.07 613	0.56 480	0.13 434	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.33 543	0.18 382

DEmStereo	0.68 534	0.31 213	2.25 497	0.42 532	0.17 164	0.66 494	0.89 650	0.51 196	0.59 375	0.60 496	1.01 614	0.45 352	1.26 646	1.54 522	2.26 658	0.10 252	0.08 192	0.10 233	0.10 241	0.10 109	0.11 148

Nwc_Net	0.68 534	0.83 529	2.53 559	0.41 521	0.39 548	0.77 563	0.38 508	1.01 613	0.70 495	0.60 496	0.99 611	0.98 612	0.68 574	1.41 498	0.63 500	0.23 598	0.15 490	0.23 596	0.25 551	0.23 430	0.18 382

AANet_RVC	0.68 534	1.00 595	2.09 457	0.33 380	0.25 371	0.58 371	0.32 463	0.81 437	0.80 575	0.61 505	0.94 603	0.80 557	0.41 418	2.46 649	1.02 575	0.36 640	0.14 462	0.10 233	0.09 201	0.23 430	0.22 446

IPLG	0.69 539	0.84 531	2.43 532	0.35 430	0.21 286	1.65 662	0.61 608	1.36 658	0.58 365	1.39 662	0.51 367	0.37 284	0.87 612	1.41 498	0.36 360	0.09 145	0.07 77	0.14 471	0.12 348	0.32 534	0.11 148

GwcNet	0.69 539	0.71 474	3.12 646	0.36 450	0.45 588	0.81 581	0.44 545	0.86 482	0.84 590	0.60 496	0.74 557	0.82 565	0.49 499	1.65 541	0.66 510	0.16 521	0.15 490	0.15 502	0.15 435	0.31 525	0.24 485

AF-Net	0.69 539	0.92 557	2.21 485	0.41 521	0.40 558	0.68 512	0.40 517	1.02 616	0.86 593	0.69 557	1.03 619	1.04 626	0.84 607	1.19 474	0.78 538	0.22 594	0.14 462	0.25 608	0.17 477	0.30 517	0.18 382

stereogan	0.69 539	0.51 378	2.44 534	0.39 501	0.39 548	1.01 621	0.41 523	0.94 552	0.92 611	0.73 575	0.85 584	1.15 642	0.69 576	1.57 528	0.53 464	0.19 563	0.18 540	0.20 578	0.16 457	0.36 576	0.24 485

PAM_32	0.70 543	0.35 256	2.73 598	0.54 602	0.61 635	1.07 632	0.43 534	0.84 463	0.49 269	0.90 616	0.91 595	1.23 646	0.77 597	0.65 378	1.10 585	0.10 252	0.19 553	0.10 233	0.49 647	0.15 254	0.38 597

PAM	0.70 543	0.35 256	2.72 593	0.56 611	0.62 637	1.08 634	0.53 581	0.85 472	0.44 212	0.93 621	0.92 597	1.24 647	0.68 574	0.64 367	1.01 573	0.10 252	0.19 553	0.10 233	0.48 645	0.14 230	0.38 597

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 543	0.65 451	3.45 664	0.50 582	0.60 631	0.75 551	0.23 270	0.96 571	0.60 380	0.76 583	1.30 640	0.81 560	0.60 542	0.57 339	0.82 545	0.10 252	0.16 508	0.11 308	0.43 636	0.31 525	0.22 446

xxxx	0.70 543	0.21 39	1.33 194	0.28 242	0.18 213	0.63 460	0.24 305	1.02 616	0.69 485	0.50 370	0.62 473	0.58 437	0.38 385	1.47 514	5.21 697	0.13 434	0.12 418	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.15 308

APVNet	0.70 543	0.67 460	2.71 591	0.38 491	0.36 524	0.85 593	0.43 534	0.91 526	0.68 476	0.55 434	0.69 533	0.75 536	0.55 519	2.31 630	0.78 538	0.17 536	0.17 528	0.24 603	0.19 510	0.33 543	0.23 471

Syn2CoEx	0.70 543	1.07 616	2.74 600	0.43 537	0.30 443	0.64 474	0.42 527	0.99 596	0.78 567	0.62 516	0.78 568	0.74 530	0.72 583	1.92 599	0.61 496	0.20 573	0.17 528	0.19 569	0.15 435	0.29 506	0.22 446

FAT-Stereo	0.70 543	0.54 395	2.88 616	0.36 450	0.29 426	0.62 442	0.54 585	0.97 580	0.87 596	0.76 583	0.92 597	0.94 605	0.80 600	1.84 580	0.57 484	0.18 548	0.19 553	0.17 542	0.16 457	0.22 415	0.25 497

RYNet	0.70 543	0.56 407	2.25 497	0.35 430	0.41 567	0.86 595	0.43 534	0.94 552	0.82 583	0.62 516	0.53 394	0.91 595	0.60 542	2.70 667	1.00 569	0.14 479	0.11 385	0.16 521	0.14 410	0.25 461	0.27 515

PWC_ROB	0.70 543	0.94 565	1.88 384	0.39 501	0.39 548	0.62 442	0.30 427	0.98 584	0.94 613	0.91 618	1.29 639	0.77 544	0.62 556	1.62 539	1.03 577	0.18 548	0.11 385	0.18 562	0.13 382	0.51 636	0.22 446

ccnet	0.71 552	0.41 311	1.59 259	0.40 513	0.45 588	1.06 627	0.55 589	0.98 584	0.71 505	0.88 612	0.97 608	0.82 565	0.88 616	1.68 545	0.94 556	0.32 633	0.26 607	0.32 629	0.27 564	0.34 555	0.30 545

RGC	0.71 552	0.97 583	2.18 481	0.44 544	0.44 577	0.73 539	0.40 517	0.94 552	0.71 505	0.71 568	1.04 622	1.01 619	0.71 580	1.74 555	0.70 520	0.23 598	0.18 540	0.28 616	0.26 559	0.29 506	0.27 515

CBMV	0.71 552	0.76 494	2.64 581	0.33 380	0.20 272	0.78 568	0.79 641	0.98 584	0.78 567	0.85 611	0.71 547	0.86 583	1.10 638	1.46 507	0.62 498	0.18 548	0.20 564	0.21 586	0.19 510	0.25 461	0.33 572
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 555	1.10 619	2.15 474	1.11 668	0.59 626	0.62 442	0.19 121	0.75 374	0.53 314	0.56 443	0.63 486	0.47 372	0.31 332	1.11 464	0.33 333	0.75 667	0.45 651	0.84 668	0.64 672	0.69 652	0.54 633

mmx	0.72 555	0.23 78	2.01 439	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.99 596	0.76 558	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 683	0.13 434	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.15 308

xxx	0.72 555	0.23 78	2.01 439	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.99 596	0.76 558	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 683	0.13 434	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.15 308

LL-Strereo	0.72 555	1.29 649	2.49 549	0.36 450	0.45 588	0.55 319	0.32 463	0.93 543	0.71 505	0.67 549	0.58 442	0.85 576	0.79 599	2.67 665	0.46 426	0.10 252	0.18 540	0.14 471	0.12 348	0.40 606	0.42 615

test_xeample	0.72 555	0.21 39	1.36 204	0.27 211	0.17 164	0.59 390	0.28 395	1.01 613	0.70 495	0.55 434	0.67 516	0.44 343	0.39 399	1.88 592	5.17 696	0.12 402	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.13 199	0.15 308

SHD	0.72 555	0.77 503	2.36 518	0.45 558	0.40 558	0.71 526	0.32 463	1.02 616	1.25 646	1.07 633	0.84 580	0.90 593	0.73 586	1.09 460	0.98 563	0.21 581	0.18 540	0.20 578	0.21 529	0.32 534	0.31 554

RTSC	0.72 555	1.00 595	2.22 489	0.40 513	0.29 426	0.82 584	0.31 440	0.96 571	1.10 635	0.92 619	0.81 572	0.78 548	0.58 535	1.23 479	1.55 626	0.18 548	0.17 528	0.14 471	0.17 477	0.43 617	0.30 545

PASM	0.72 555	0.68 463	1.91 402	0.47 568	0.44 577	0.60 402	0.51 574	0.76 386	0.80 575	0.77 587	0.67 516	0.87 585	0.61 551	2.40 641	0.67 513	0.32 633	0.35 631	0.36 635	0.41 633	0.45 626	0.39 603

PWCDC_ROB	0.72 555	1.06 612	2.09 457	0.47 568	0.36 524	0.78 568	0.26 351	0.98 584	1.34 653	0.61 505	2.07 663	0.64 465	0.61 551	0.83 426	0.71 523	0.31 632	0.14 462	0.15 502	0.12 348	0.60 647	0.21 431

ff1	0.73 564	0.23 78	2.01 439	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.74 364	0.88 600	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 683	0.10 252	0.24 591	0.15 502	0.13 382	0.25 461	0.36 587

GASNet	0.73 564	1.47 662	3.04 637	0.47 568	0.33 489	0.57 354	0.34 477	0.91 526	0.75 548	0.58 472	0.58 442	0.74 530	0.55 519	2.03 607	0.65 509	0.21 581	0.15 490	0.19 569	0.17 477	0.51 636	0.28 524

XQC	0.73 564	0.98 588	2.39 522	0.46 563	0.35 515	0.81 581	0.46 557	1.00 605	1.00 621	0.80 593	0.69 533	0.88 589	0.74 591	1.32 486	1.20 601	0.24 607	0.16 508	0.23 596	0.20 523	0.41 609	0.33 572

w-ln-seven	0.74 567	1.05 610	2.54 565	0.37 474	0.34 502	1.03 624	0.47 565	1.00 605	1.08 632	0.90 616	0.85 584	0.85 576	0.57 529	1.37 492	1.26 608	0.14 479	0.13 443	0.16 521	0.15 435	0.31 525	0.20 418

1111x	0.74 567	0.21 39	1.93 408	0.31 325	0.17 164	0.63 460	0.32 463	1.03 623	0.74 534	0.52 392	0.62 473	0.57 430	0.47 483	2.38 637	4.25 691	0.12 402	0.14 462	0.11 308	0.12 348	0.12 160	0.14 266

Anonymous_2	0.74 567	0.32 221	1.65 269	0.33 380	0.30 443	0.67 500	0.32 463	0.69 326	0.46 238	0.48 351	0.41 287	0.84 572	0.58 535	0.51 316	0.40 393	0.32 633	0.38 639	1.43 692	3.69 710	0.80 662	0.27 515

Selective-IGEV-i16pc	0.75 570	0.29 182	5.48 689	0.32 354	0.19 252	1.18 644	0.62 613	0.86 482	0.74 534	0.37 266	0.51 367	0.53 399	0.29 310	2.10 619	0.35 354	0.22 594	0.23 587	0.12 372	0.16 457	0.22 415	0.19 399

GANetREF_RVC	0.75 570	1.15 631	2.46 538	0.47 568	0.26 389	0.83 587	0.61 608	0.97 580	0.89 604	0.62 516	0.61 468	0.72 519	0.59 538	2.42 643	0.55 472	0.32 633	0.25 604	0.36 635	0.24 544	0.39 601	0.31 554
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
GANet	0.75 570	0.84 531	2.01 439	0.40 513	0.25 371	0.74 545	0.66 619	0.87 493	0.73 530	0.71 568	1.07 625	0.84 572	0.59 538	2.71 669	1.15 593	0.17 536	0.16 508	0.44 648	0.16 457	0.31 525	0.20 418

PDISCO_ROB	0.75 570	1.06 612	2.11 462	0.64 631	0.59 626	1.13 639	0.43 534	1.14 641	1.05 627	0.64 536	0.71 547	0.96 608	0.61 551	1.21 475	0.76 534	0.37 641	0.18 540	0.27 612	0.24 544	0.56 643	0.32 563

HBP-ISP	0.76 574	1.30 650	3.19 653	0.35 430	0.26 389	0.85 593	0.54 585	1.03 623	0.72 515	0.80 593	0.69 533	0.68 494	0.83 604	2.04 609	0.44 419	0.23 598	0.24 591	0.29 623	0.25 551	0.28 499	0.24 485

Wz-Net-SNSev	0.76 574	1.32 654	3.11 645	0.40 513	0.31 464	0.71 526	0.60 604	0.98 584	0.87 596	0.67 549	0.83 577	0.96 608	0.60 542	1.67 544	0.97 560	0.16 521	0.15 490	0.16 521	0.17 477	0.36 576	0.24 485

FTStereo	0.76 574	0.18 7	2.35 515	0.71 637	0.21 286	0.73 539	1.79 690	0.57 250	0.53 314	1.07 633	1.63 655	1.29 650	2.13 679	0.75 409	0.29 274	0.19 563	0.08 192	0.12 372	0.11 308	0.11 142	0.40 609

CBMV_ROB	0.76 574	0.42 320	2.68 586	0.33 380	0.22 315	0.74 545	0.47 565	0.96 571	0.76 558	1.04 632	0.96 606	0.88 589	0.93 620	2.06 611	1.19 600	0.22 594	0.24 591	0.27 612	0.25 551	0.25 461	0.28 524

DDUNet	0.77 578	1.12 622	1.88 384	0.76 642	0.69 643	0.84 589	0.43 534	0.85 472	0.65 450	0.67 549	0.75 560	0.91 595	0.52 509	1.03 454	0.57 484	0.54 653	0.37 635	0.95 675	0.52 654	0.71 655	0.57 639

UDG	0.77 578	1.23 642	2.15 474	0.67 635	0.59 626	0.78 568	0.38 508	0.90 514	0.70 495	0.61 505	0.69 533	1.01 619	0.67 571	1.02 452	0.73 530	0.45 646	0.34 629	0.87 669	0.51 651	0.67 651	0.46 621

aanetorigin	0.77 578	0.80 515	2.59 575	0.43 537	0.44 577	0.58 371	1.01 661	0.57 250	0.68 476	1.53 668	1.23 634	0.81 560	1.08 636	1.07 458	1.07 581	0.18 548	0.15 490	0.17 542	0.21 529	0.54 641	0.30 545

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 578	1.04 607	2.06 449	0.94 657	0.35 515	0.89 604	0.40 517	0.85 472	0.63 427	0.55 434	0.63 486	0.75 536	0.38 385	2.38 637	0.48 441	1.10 681	0.31 623	0.36 635	0.21 529	0.53 640	0.55 636

222	0.78 582	0.23 78	1.23 171	0.28 242	0.18 213	0.62 442	0.24 305	1.02 616	0.70 495	0.58 472	0.66 513	0.46 364	0.42 436	1.80 570	6.53 703	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.17 362

EAI-Stereo	0.78 582	0.25 110	1.67 276	0.54 602	0.59 626	1.95 671	2.05 693	1.11 640	0.64 435	0.95 624	1.49 650	0.50 388	0.67 571	0.59 349	1.44 621	0.09 145	0.19 553	0.09 166	0.49 647	0.13 199	0.22 446

NCC-stereo	0.79 584	0.94 565	2.42 528	0.59 623	0.45 588	1.90 669	0.46 557	0.99 596	0.72 515	0.64 536	0.84 580	0.91 595	0.73 586	1.80 570	1.00 569	0.27 621	0.19 553	0.23 596	0.31 593	0.24 447	0.22 446

Abc-Net	0.79 584	0.94 565	2.42 528	0.59 623	0.45 588	1.90 669	0.46 557	0.99 596	0.72 515	0.64 536	0.84 580	0.91 595	0.73 586	1.80 570	1.00 569	0.27 621	0.19 553	0.23 596	0.31 593	0.24 447	0.22 446
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 586	0.27 140	8.23 698	0.49 578	0.98 661	0.33 52	0.20 148	0.48 170	1.28 649	0.17 41	0.20 67	0.77 544	0.22 170	0.60 356	0.97 560	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.10 241	0.33 543	0.14 266

zh-mn7	0.80 586	1.54 665	3.00 635	0.35 430	0.27 402	0.72 532	0.41 523	0.93 543	1.11 637	1.00 627	1.28 637	0.75 536	0.57 529	1.87 583	1.18 598	0.16 521	0.13 443	0.14 471	0.14 410	0.26 482	0.21 431

z-mn7	0.80 586	1.52 664	2.62 578	0.36 450	0.28 417	1.01 621	0.48 569	0.90 514	1.29 650	0.69 557	1.35 645	0.85 576	0.59 538	2.03 607	1.09 584	0.14 479	0.12 418	0.14 471	0.12 348	0.32 534	0.20 418

SQANet	0.80 586	1.58 667	2.53 559	0.76 642	0.83 652	0.76 555	0.36 492	0.83 451	0.64 435	0.63 526	0.69 533	0.73 524	0.51 504	1.21 475	0.53 464	0.77 668	0.29 618	0.59 659	0.29 574	0.86 665	0.61 644

anonymity	0.80 586	0.66 458	1.29 184	0.59 623	0.75 647	0.67 500	0.52 577	0.95 566	0.71 505	0.94 622	0.70 543	0.67 487	0.87 612	0.71 402	1.35 614	0.64 660	0.62 667	0.58 657	1.44 696	0.60 647	0.65 648

S-Stereo	0.80 586	0.69 467	3.89 672	0.39 501	0.37 536	0.69 518	0.70 631	0.94 552	0.98 620	0.62 516	0.91 595	0.83 567	0.60 542	2.37 634	0.66 510	0.18 548	0.21 573	0.17 542	0.18 490	0.30 517	0.35 579

ADCRef	0.80 586	0.96 575	2.29 504	0.37 474	0.35 515	0.96 613	0.51 574	0.87 493	0.75 548	0.88 612	0.83 577	0.61 450	1.36 655	1.02 452	3.27 677	0.13 434	0.11 385	0.17 542	0.19 510	0.25 461	0.21 431

STTRV1_RVC	0.80 586	0.55 404	2.89 620	0.42 532	0.49 602	0.79 572	0.44 545	1.15 644	0.82 583	0.62 516	0.89 593	0.72 519	0.63 559	2.69 666	0.64 506	0.48 649	0.64 668	0.27 612	0.24 544	0.35 568	0.27 515

DANet	0.80 586	0.65 451	2.21 485	1.19 671	0.48 601	0.74 545	1.25 674	0.89 508	1.53 662	0.89 614	0.71 547	0.96 608	0.56 523	1.83 575	0.96 559	0.18 548	0.16 508	0.19 569	0.16 457	0.26 482	0.29 531
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 595	0.53 387	2.23 493	0.36 450	0.33 489	0.92 609	0.36 492	0.86 482	0.80 575	0.57 454	0.62 473	0.59 440	1.15 643	1.76 558	1.04 578	0.14 479	0.13 443	2.17 703	0.78 678	0.16 291	0.66 650

FADNet_RVC	0.81 595	1.14 627	2.42 528	0.30 297	0.24 350	0.71 526	0.24 305	0.95 566	0.61 397	0.44 311	0.56 428	0.59 440	0.42 436	1.52 520	0.68 516	0.94 673	0.96 689	0.28 616	1.00 688	0.90 666	1.36 689

edge stereo	0.81 595	0.73 485	3.30 659	0.37 474	1.21 677	0.62 442	0.39 514	0.93 543	0.79 572	0.80 593	0.88 591	1.14 641	0.71 580	2.18 623	0.71 523	0.21 581	0.20 564	0.26 611	0.18 490	0.38 591	0.26 507

AANet	0.82 598	0.91 555	2.89 620	0.34 413	0.29 426	0.63 460	0.38 508	0.81 437	1.31 651	1.33 657	1.39 646	1.26 649	1.14 642	1.32 486	0.97 560	0.20 573	0.17 528	0.18 562	0.19 510	0.33 543	0.31 554

MIPNet	0.83 599	0.81 520	2.40 525	0.61 628	0.18 213	1.48 652	1.39 682	1.60 670	0.74 534	1.94 673	0.85 584	0.73 524	1.68 670	0.87 436	0.31 306	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.32 599	0.25 461	0.12 195

FBW_ROB	0.83 599	0.77 503	1.77 324	0.44 544	0.30 443	0.87 599	0.46 557	1.10 636	0.91 607	0.81 599	0.75 560	1.01 619	0.61 551	3.66 690	1.23 605	0.26 616	0.23 587	0.36 635	0.25 551	0.27 493	0.62 645

PA-Net	0.84 601	1.00 595	3.49 665	0.63 630	0.40 558	0.70 524	0.52 577	0.86 482	0.84 590	0.52 392	0.59 445	0.70 511	0.54 514	2.35 633	2.23 656	0.17 536	0.27 614	0.19 569	0.28 568	0.22 415	0.36 587
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 602	1.15 631	2.13 468	0.88 652	0.38 542	0.88 603	0.44 545	1.06 629	0.79 572	0.58 472	0.69 533	0.65 470	0.50 502	2.74 670	0.51 457	0.93 671	0.39 646	0.87 669	0.29 574	0.54 641	0.54 633

Selective-IGEV-i16pb	0.86 603	0.33 230	6.08 692	0.32 354	0.21 286	1.08 634	0.68 625	1.06 629	0.92 611	0.43 304	0.76 563	0.66 477	0.46 474	2.31 630	0.50 451	0.23 598	0.25 604	0.14 471	0.19 510	0.26 482	0.24 485

THIR-Stereo	0.86 603	0.62 429	2.13 468	0.25 145	0.16 133	0.58 371	2.74 701	0.59 265	0.51 287	0.62 516	1.62 654	0.97 611	1.80 675	1.69 547	2.25 657	0.10 252	0.08 192	0.14 471	0.11 308	0.15 254	0.11 148

DeepPrunerF	0.86 603	0.86 539	2.91 626	0.45 558	0.50 604	0.64 474	0.48 569	1.14 641	2.64 691	0.63 526	0.61 468	0.65 470	0.62 556	2.21 625	1.31 611	0.23 598	0.19 553	0.30 624	0.28 568	0.36 576	0.25 497

DPSNet	0.86 603	0.60 418	2.34 512	0.58 618	0.36 524	1.07 632	0.75 637	1.30 654	1.05 627	0.70 563	0.68 524	0.94 605	1.29 647	2.08 615	1.82 639	0.26 616	0.23 587	0.16 521	0.17 477	0.48 629	0.40 609

AAGNet	0.88 607	0.33 230	1.79 348	0.54 602	0.98 661	0.62 442	0.46 557	0.50 186	0.60 380	0.58 472	0.53 394	0.50 388	0.73 586	1.23 479	7.48 704	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.14 230	0.09 79

Consistency-Raft	0.88 607	0.93 563	3.23 657	0.99 661	0.64 638	0.77 563	0.55 589	0.98 584	0.97 617	0.61 505	1.03 619	0.65 470	1.05 633	0.79 422	1.38 616	0.44 644	0.46 653	0.51 654	0.58 665	0.65 649	0.47 623

zh-sn7	0.89 609	1.73 678	3.09 642	0.39 501	0.30 443	0.82 584	0.63 616	0.96 571	0.87 596	0.79 591	1.12 628	0.84 572	0.87 612	2.42 643	1.63 629	0.16 521	0.17 528	0.16 521	0.16 457	0.34 555	0.29 531

PVD	0.90 610	0.85 536	2.15 474	0.53 597	0.50 604	0.99 617	0.56 594	1.15 644	1.64 666	1.41 664	1.41 649	1.11 638	1.13 641	1.35 490	1.31 611	0.26 616	0.28 617	0.28 616	0.26 559	0.37 584	0.49 627

Wz-Net-TNSev	0.91 611	1.73 678	3.08 640	0.36 450	0.31 464	1.00 620	0.71 632	1.06 629	0.97 617	0.71 568	0.72 552	1.09 634	0.87 612	2.42 643	1.59 627	0.20 573	0.20 564	0.16 521	0.20 523	0.44 625	0.35 579

SAMSARA	0.91 611	0.97 583	2.22 489	0.80 646	0.58 624	1.32 646	1.31 676	1.01 613	0.94 613	1.36 658	0.87 588	1.38 655	0.90 618	1.72 552	1.02 575	0.24 607	0.30 622	0.22 589	0.25 551	0.36 576	0.35 579

WZ-Net	0.92 613	1.31 651	3.76 669	0.41 521	0.36 524	0.86 595	0.71 632	1.00 605	1.06 630	0.82 604	0.92 597	1.06 630	1.05 633	2.16 622	1.61 628	0.19 563	0.13 443	0.15 502	0.16 457	0.32 534	0.28 524

MFMNet_re	0.92 613	1.28 648	2.53 559	0.82 650	0.76 650	0.90 605	0.75 637	0.98 584	1.04 626	1.03 630	1.05 623	0.84 572	0.94 623	0.83 426	0.72 527	0.68 662	0.60 665	0.63 661	0.60 668	0.77 660	0.74 654

DNS	0.93 615	0.22 56	1.33 194	1.53 680	0.27 402	2.18 682	0.18 103	0.54 233	0.33 64	7.89 704	0.36 247	0.37 284	0.21 152	0.41 229	0.63 500	0.13 434	0.12 418	0.08 65	0.08 153	0.12 160	1.56 694

test_sample9	0.94 616	0.62 429	1.93 408	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.91 595	2.55 665	0.61 657	4.16 709	0.87 669	0.56 659	0.25 461	0.23 471

CrosDoStereo	0.94 616	0.37 269	2.53 559	0.25 145	0.32 474	0.54 304	3.76 705	0.72 344	0.60 380	0.70 563	1.40 647	0.53 399	1.49 662	1.78 562	3.09 672	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.21 398	0.11 148

DeepStereo_LL	0.94 616	0.37 269	2.53 559	0.25 145	0.32 474	0.54 304	3.76 705	0.72 344	0.60 380	0.70 563	1.40 647	0.53 399	1.49 662	1.78 562	3.09 672	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.21 398	0.11 148

ADCP+	0.94 616	1.12 622	3.14 647	0.34 413	0.39 548	1.06 627	0.79 641	0.89 508	0.80 575	0.66 545	0.67 516	0.85 576	1.55 665	0.93 440	4.55 693	0.13 434	0.11 385	0.16 521	0.15 435	0.26 482	0.25 497

ADCMid	0.96 620	1.32 654	2.74 600	0.38 491	0.35 515	0.99 617	0.58 600	0.94 552	0.86 593	1.23 650	1.01 614	1.01 619	1.00 628	1.05 456	3.97 686	0.21 581	0.19 553	0.42 644	0.32 599	0.40 606	0.29 531

DStereoO	0.99 621	0.66 458	1.67 276	0.75 641	0.99 664	0.73 539	1.33 678	0.94 552	0.91 607	0.70 563	1.06 624	0.75 536	1.75 674	0.95 443	2.39 662	1.20 685	0.41 649	0.48 651	0.59 667	0.85 664	0.60 643

G-Net	0.99 621	0.64 444	2.76 603	0.57 616	0.67 640	2.03 677	0.72 635	0.76 386	0.67 474	1.14 639	2.56 677	1.30 653	1.02 630	1.48 515	1.74 636	0.25 612	0.24 591	0.24 603	0.26 559	0.37 584	0.31 554

ADCL	0.99 621	0.79 513	2.43 532	0.39 501	0.32 474	1.50 654	1.90 691	0.92 535	0.97 617	1.26 654	1.27 636	1.00 617	1.42 660	1.14 470	3.31 679	0.17 536	0.14 462	0.22 589	0.21 529	0.30 517	0.22 446

ADCPNet	0.99 621	0.99 593	3.93 675	0.37 474	0.68 642	1.36 648	0.62 613	0.87 493	0.76 558	0.78 589	0.81 572	1.08 632	1.18 644	1.14 470	2.49 664	0.21 581	0.69 677	0.21 586	0.95 686	0.29 506	0.37 594

Ntro	1.00 625	1.68 674	2.80 610	0.95 658	0.85 653	1.06 627	0.53 581	0.98 584	0.90 606	0.62 516	0.76 563	0.93 601	0.66 569	1.66 542	0.98 563	0.99 676	0.45 651	0.75 667	0.40 630	1.19 677	0.75 656

AnyNet_C32	1.00 625	1.33 656	2.53 559	0.49 578	0.54 614	1.15 641	1.14 669	0.91 526	0.89 604	1.11 636	0.95 605	0.87 585	0.93 620	1.50 516	4.07 688	0.21 581	0.20 564	0.25 608	0.24 544	0.38 591	0.33 572

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 627	1.67 672	2.32 507	0.47 568	0.39 548	1.47 651	0.95 653	0.95 566	0.91 607	0.84 607	0.94 603	1.05 628	0.60 542	2.95 677	0.72 527	0.41 642	0.72 681	0.32 629	0.55 656	0.74 656	1.22 686

otaku	1.03 628	1.68 674	2.72 593	0.95 658	0.73 646	1.03 624	0.59 602	0.99 596	0.86 593	0.69 557	1.61 653	0.98 612	0.64 562	1.46 507	1.14 591	0.95 674	0.46 653	0.72 666	0.40 630	1.24 681	0.78 660

SGM-Forest	1.04 629	0.42 320	3.59 668	0.41 521	0.32 474	1.05 626	1.32 677	0.94 552	0.83 587	1.16 640	2.23 671	1.03 623	1.39 658	2.49 652	2.35 660	0.21 581	0.21 573	0.20 578	0.19 510	0.23 430	0.32 563
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 630	1.36 659	2.98 633	0.42 532	0.36 524	0.96 613	0.81 645	1.06 629	1.12 638	1.25 651	0.97 608	1.08 632	0.90 618	1.25 483	4.86 695	0.21 581	0.21 573	0.22 589	0.23 542	0.36 576	0.38 597

SPS-STEREO	1.07 631	1.13 625	2.88 616	0.65 633	0.69 643	0.99 617	0.68 625	1.05 628	0.87 596	1.36 658	1.23 634	1.46 658	0.94 623	1.87 583	1.72 635	0.66 661	0.61 666	0.58 657	0.57 662	0.65 649	0.77 659
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 632	0.30 199	8.70 699	3.22 703	5.88 703	0.39 111	0.20 148	0.59 265	0.41 182	0.26 192	0.26 149	0.23 149	0.17 76	0.31 127	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.19 399

test_sample8	1.12 633	0.62 429	1.93 408	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.95 566	0.61 397	1.18 648	0.56 428	2.53 678	1.31 650	1.91 595	2.55 665	0.61 657	4.16 709	0.87 669	0.56 659	0.25 461	0.23 471

WCMA_ROB	1.12 633	0.83 529	2.66 584	0.58 618	0.34 502	1.17 643	0.71 632	0.93 543	0.94 613	1.74 671	2.63 680	3.09 684	1.71 672	1.70 548	1.84 640	0.26 616	0.21 573	0.20 578	0.21 529	0.28 499	0.43 616

GCAP-BAT	1.13 635	0.30 199	9.45 702	3.22 703	5.97 704	0.39 111	0.20 148	0.59 265	0.41 182	0.26 192	0.26 149	0.23 149	0.17 76	0.31 127	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.17 362

AnyNet_C01	1.14 636	1.49 663	4.23 680	0.54 602	0.53 612	1.51 655	1.37 680	1.04 627	1.07 631	1.17 646	1.33 643	1.15 642	1.08 636	1.61 538	2.74 668	0.25 612	0.22 579	0.28 616	0.24 544	0.48 629	0.40 609

NaN_ROB	1.14 636	0.94 565	2.96 629	0.53 597	0.56 620	1.13 639	0.99 656	0.98 584	1.00 621	1.09 635	0.87 588	0.77 544	1.06 635	5.90 700	2.72 667	0.16 521	0.23 587	0.16 521	0.24 544	0.22 415	0.36 587

RainbowNet	1.15 638	1.78 680	2.72 593	1.12 669	0.91 658	1.06 627	0.76 639	1.16 646	1.13 640	0.75 580	0.97 608	1.09 634	0.80 600	1.60 535	1.21 603	1.17 683	1.26 693	1.01 679	0.57 662	1.13 675	0.88 670

SuperB	1.15 638	1.14 627	5.43 688	0.36 450	0.26 389	0.81 581	0.89 650	0.88 502	1.17 641	0.67 549	0.68 524	0.63 456	1.39 658	1.74 555	3.37 681	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	2.80 702	0.25 497

NVStereoNet_ROB	1.16 640	0.95 572	2.54 565	0.58 618	0.55 617	0.78 568	0.63 616	1.00 605	1.08 632	1.03 630	4.07 698	1.48 659	1.22 645	2.88 676	1.27 609	0.50 650	0.46 653	0.54 655	0.62 669	0.50 634	0.63 647
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 641	0.42 320	3.87 671	0.54 602	0.44 577	4.11 698	0.58 600	1.31 655	0.84 590	2.12 675	1.12 628	0.98 612	0.71 580	4.24 695	0.99 568	0.16 521	0.14 462	0.19 569	0.17 477	0.18 344	0.35 579

SANet	1.20 642	1.21 640	3.33 662	0.38 491	0.27 402	1.73 666	0.85 647	1.10 636	2.49 689	1.16 640	1.83 659	1.72 665	1.50 664	2.37 634	2.84 670	0.18 548	0.16 508	0.16 521	0.15 435	0.32 534	0.32 563

RTS	1.21 643	1.31 651	6.39 694	0.52 591	0.51 609	1.61 658	0.79 641	1.03 623	1.37 655	1.13 637	1.30 640	1.10 636	0.85 608	2.65 662	2.08 649	0.21 581	0.24 591	0.18 562	0.18 490	0.43 617	0.32 563

RTSA	1.21 643	1.31 651	6.39 694	0.52 591	0.51 609	1.61 658	0.79 641	1.03 623	1.37 655	1.13 637	1.30 640	1.10 636	0.85 608	2.65 662	2.08 649	0.21 581	0.24 591	0.18 562	0.18 490	0.43 617	0.32 563

MeshStereo	1.21 643	1.15 631	3.01 636	0.34 413	0.28 417	1.10 636	0.69 628	1.35 657	1.01 623	2.71 690	2.41 674	2.96 681	1.45 661	2.80 673	1.40 619	0.22 594	0.22 579	0.22 589	0.19 510	0.50 634	0.26 507
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
SDNR	1.22 646	0.80 515	2.71 591	0.33 380	1.48 685	1.98 676	0.23 270	1.93 682	2.44 687	0.89 614	2.52 675	1.36 654	0.51 504	3.65 689	1.93 641	0.30 630	0.31 623	0.22 589	0.16 457	0.33 543	0.36 587

CSAN	1.25 647	1.12 622	3.04 637	0.51 587	0.37 536	1.06 627	1.15 670	1.22 647	1.08 632	1.17 646	1.91 661	1.04 626	1.31 650	5.96 701	2.43 663	0.26 616	0.22 579	0.24 603	0.24 544	0.31 525	0.30 545

EDNetEfficient	1.27 648	0.70 472	4.05 677	0.64 631	0.98 661	0.94 611	1.40 683	0.85 472	1.75 671	2.34 684	1.33 643	1.05 628	2.21 681	1.58 532	4.15 689	0.15 500	0.19 553	0.14 471	0.27 564	0.38 591	0.32 563

FCDSN-DC	1.29 649	0.54 395	2.50 553	0.47 568	0.41 567	1.12 637	0.60 604	1.10 636	1.27 648	2.23 681	2.87 683	3.67 689	3.12 692	2.39 640	1.69 633	0.30 630	0.26 607	0.31 625	0.30 584	0.35 568	0.38 597
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 650	1.05 610	2.77 606	0.74 640	1.43 680	0.72 532	0.56 594	0.96 571	0.91 607	0.99 626	2.92 686	6.01 703	0.70 578	2.38 637	3.32 680	0.13 434	0.10 332	0.08 65	0.06 21	0.34 555	0.22 446

ACVNet_1	1.33 651	1.91 689	4.03 676	1.09 666	0.88 655	1.19 645	0.66 619	1.24 651	1.17 641	0.94 622	0.96 606	3.09 684	1.04 632	2.37 634	1.11 588	1.04 678	0.48 659	1.03 680	0.48 645	1.12 674	0.83 662

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 652	1.70 676	2.50 553	0.56 611	0.40 558	2.15 681	0.99 656	1.24 651	1.26 647	1.02 629	1.10 627	1.29 650	0.88 616	3.10 681	1.08 582	1.66 694	0.83 685	0.68 664	0.88 683	1.57 688	1.80 699

MSMD_ROB	1.34 652	0.96 575	2.38 520	0.39 501	0.32 474	1.96 672	0.62 613	0.91 526	1.43 657	2.94 694	2.60 678	4.77 698	1.95 677	2.43 646	1.33 613	0.29 627	0.26 607	0.32 629	0.32 599	0.30 517	0.30 545

psmorigin	1.36 654	0.60 418	13.80 715	0.37 474	0.29 426	0.62 442	0.33 472	0.77 398	0.61 397	0.96 625	0.88 591	1.17 645	0.73 586	4.00 692	0.86 550	0.19 563	0.22 579	0.17 542	0.18 490	0.24 447	0.29 531

MADNet+	1.36 654	1.93 691	5.95 690	0.81 649	0.59 626	1.57 657	1.09 665	1.39 661	1.22 644	0.84 607	1.01 614	1.25 648	1.12 640	3.19 682	2.36 661	0.45 646	0.47 656	0.38 641	0.34 607	0.59 644	0.57 639

ELAS_RVC	1.37 656	0.78 511	3.21 655	0.55 609	0.50 604	1.49 653	2.48 699	1.48 664	1.71 670	2.13 678	2.09 664	2.07 670	2.56 685	1.90 594	2.02 646	0.35 638	0.36 633	0.37 639	0.34 607	0.49 632	0.47 623
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 657	1.64 670	1.86 377	1.36 675	1.11 672	1.39 649	1.19 672	1.76 675	1.45 659	1.16 640	2.21 669	1.53 660	1.38 656	1.98 602	1.52 624	1.29 686	0.67 671	1.27 686	0.69 673	1.29 683	0.98 673

IMH-64	1.39 657	1.64 670	1.86 377	1.36 675	1.11 672	1.39 649	1.19 672	1.76 675	1.45 659	1.16 640	2.21 669	1.53 660	1.38 656	1.98 602	1.52 624	1.29 686	0.67 671	1.27 686	0.69 673	1.29 683	0.98 673

ELAS	1.39 657	0.79 513	2.86 614	0.53 597	0.50 604	2.81 689	2.20 695	1.61 671	1.50 661	2.28 683	2.35 672	1.82 666	2.13 679	1.73 553	2.22 655	0.35 638	0.37 635	0.35 633	0.35 611	0.49 632	0.47 623
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 660	1.81 681	3.23 657	1.08 664	0.92 659	1.32 646	0.85 647	1.49 665	1.69 668	1.19 649	1.73 657	2.13 671	1.03 631	2.50 653	1.40 619	0.91 670	0.53 661	1.00 678	0.55 656	2.11 696	0.85 665

EKT-Stereo	1.47 661	0.49 367	1.93 408	2.57 699	19.31 721	0.55 319	0.22 231	0.69 326	0.42 195	0.38 276	0.36 247	0.43 332	0.27 268	0.69 395	0.26 235	0.12 402	0.14 462	0.11 308	0.16 457	0.20 382	0.15 308

WAO-7	1.48 662	1.63 668	2.49 549	0.93 656	0.75 647	1.72 665	1.10 666	1.84 680	1.96 680	1.43 665	2.54 676	1.97 668	1.61 668	3.06 679	2.08 649	0.69 663	0.66 670	0.94 674	0.74 676	0.80 662	0.69 651

FC-DCNN	1.49 663	0.59 416	2.88 616	0.44 544	0.39 548	1.97 674	0.66 619	1.67 672	1.70 669	2.72 691	2.89 684	4.22 692	2.97 689	2.55 657	2.19 654	0.29 627	0.26 607	0.31 625	0.30 584	0.32 534	0.39 603

PWCK	1.49 663	1.90 688	3.22 656	1.09 666	0.54 614	1.71 664	1.73 689	1.49 665	1.53 662	1.44 666	1.80 658	1.82 666	1.30 649	3.34 685	1.76 637	1.07 680	0.56 663	0.97 677	0.58 665	1.38 687	0.65 648

FC-DCNN v2	1.54 665	0.58 413	2.80 610	0.44 544	0.39 548	2.05 678	0.66 619	1.90 681	1.84 677	2.79 692	2.97 687	4.41 696	3.07 690	2.65 662	2.30 659	0.29 627	0.26 607	0.31 625	0.30 584	0.32 534	0.38 597

MFN_U_SF_RVC	1.55 666	2.39 702	3.16 649	0.65 633	0.41 567	1.12 637	0.46 557	1.23 650	1.33 652	1.61 669	1.20 632	1.43 657	0.98 627	1.76 558	1.97 643	1.90 697	1.80 697	1.98 701	2.15 703	1.63 689	1.77 698

WAO-6	1.58 667	1.54 665	2.32 507	1.14 670	1.00 665	2.30 684	1.03 662	1.82 679	2.85 693	1.25 651	2.61 679	2.20 672	1.56 666	2.47 651	1.99 645	0.95 674	0.67 671	1.19 685	0.83 681	1.08 672	0.88 670

DispFullNet	1.67 668	2.10 694	5.22 685	1.53 680	8.90 705	0.86 595	0.31 440	0.96 571	0.96 616	1.37 661	1.01 614	1.13 639	1.98 678	1.51 518	0.91 552	0.54 653	0.31 623	1.18 682	0.63 671	1.13 675	0.80 661

JetBlue	1.78 669	1.63 668	3.92 673	0.73 638	1.21 677	4.38 699	3.35 702	1.59 669	1.20 643	1.26 654	1.52 652	2.37 675	1.88 676	3.23 683	3.00 671	0.53 651	0.47 656	0.48 651	0.49 647	1.29 683	0.97 672

Dean	1.79 670	1.83 682	3.92 673	1.29 674	1.07 671	1.55 656	1.00 659	1.95 683	2.33 685	1.47 667	4.19 699	4.26 695	1.33 653	2.21 625	1.48 623	1.14 682	0.68 675	1.18 682	0.74 676	1.24 681	0.98 673

SGM+DAISY	1.83 671	1.43 660	3.81 670	0.87 651	1.01 666	2.38 686	2.53 700	1.36 658	1.75 671	2.92 693	3.22 690	2.65 679	2.93 687	2.22 628	3.10 674	0.72 664	0.69 677	0.63 661	0.62 669	0.77 660	0.98 673

SGM_RVC	1.89 672	0.92 557	2.50 553	0.96 660	0.93 660	1.63 660	1.37 680	1.52 667	12.43 709	1.85 672	1.69 656	2.40 677	1.74 673	2.81 674	1.71 634	0.53 651	0.47 656	0.42 644	0.47 642	0.74 656	0.74 654
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 673	1.85 684	4.10 678	1.07 663	0.86 654	1.15 641	0.53 581	1.06 629	1.12 638	0.64 536	1.09 626	1.99 669	0.70 578	2.20 624	9.86 711	5.62 708	0.41 649	1.03 680	0.55 656	1.86 694	0.85 665

LVE	1.96 674	2.17 701	3.14 647	1.68 683	1.80 691	1.63 660	1.03 662	2.34 689	2.81 692	1.25 651	2.89 684	4.24 694	1.29 647	2.79 672	1.44 621	2.85 702	0.91 688	1.18 682	1.46 697	1.23 680	1.10 683

MonStereo1	1.98 675	1.01 599	1.78 328	1.19 671	1.04 668	3.58 693	0.61 608	1.53 668	1.93 679	1.39 662	3.37 692	2.23 674	10.80 710	2.84 675	1.25 607	1.04 678	0.38 639	0.96 676	0.57 662	1.10 673	1.00 680

IMH	2.02 676	2.15 700	2.69 589	1.68 683	1.12 674	1.66 663	0.92 652	2.10 687	1.92 678	1.32 656	2.66 681	2.21 673	1.69 671	5.78 699	1.68 632	5.54 707	0.96 689	1.31 688	0.71 675	1.32 686	0.99 678

DStereoSA	2.12 677	0.98 588	2.80 610	1.25 673	2.23 694	1.97 674	4.62 707	1.22 647	2.54 690	1.16 640	3.84 697	1.00 617	4.05 696	2.07 613	5.29 698	0.93 671	1.48 696	0.48 651	1.51 698	0.95 670	1.95 700

DStereoFS	2.23 678	2.10 694	2.47 544	1.61 682	1.88 693	3.81 694	2.06 694	1.95 683	3.33 695	2.38 685	3.31 691	2.37 675	4.92 698	2.45 648	3.27 677	1.03 677	1.27 695	0.55 656	1.04 689	0.70 653	2.05 701

IGEV-RUCA	2.28 679	0.30 199	1.15 153	0.40 513	1.86 692	2.06 679	1.90 691	1.36 658	1.80 675	3.70 698	3.76 695	5.02 699	8.19 707	2.12 620	1.63 629	0.25 612	0.76 682	2.72 705	1.91 701	2.39 699	2.36 704

WQFJA1++	2.30 680	0.22 56	6.03 691	1.08 664	1.15 675	0.29 28	0.14 21	0.39 65	0.24 4	13.61 716	0.19 58	3.34 688	0.17 76	0.33 154	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.07 106	18.19 727	0.14 266

MultiAttention	2.38 681	0.50 375	1.93 408	1.80 687	2.56 697	10.86 707	2.30 696	1.22 647	0.80 575	0.62 516	1.16 631	1.13 639	0.56 523	16.09 718	1.18 598	0.20 573	0.09 283	0.43 647	1.62 699	0.94 668	1.58 695

UNDER WATER-64	2.47 682	1.89 687	4.86 683	1.82 690	1.44 682	3.18 691	1.57 688	2.62 690	5.64 700	2.05 674	2.13 666	4.13 691	3.76 694	2.62 660	3.42 682	1.47 691	0.85 686	1.57 696	1.07 691	1.82 693	1.49 691

TorneroNet-64	2.65 683	1.83 682	3.30 659	1.46 678	1.20 676	3.89 695	0.99 656	3.51 702	6.71 704	2.56 687	4.60 700	4.22 692	3.85 695	3.33 684	3.14 675	1.19 684	0.65 669	1.39 691	0.79 680	3.31 704	1.15 684

notaker	2.66 684	2.07 693	3.31 661	2.61 700	1.43 680	1.76 667	1.11 667	2.76 693	1.79 673	2.26 682	11.53 713	3.96 690	4.29 697	3.09 680	2.76 669	1.55 693	0.88 687	1.70 699	1.07 691	2.00 695	1.35 688

UNDER WATER	2.74 685	1.85 684	4.54 682	1.81 689	1.44 682	2.34 685	1.40 683	3.24 697	6.60 703	2.60 688	2.76 682	5.75 701	5.24 701	3.02 678	4.01 687	1.45 690	0.81 684	1.59 697	1.06 690	1.80 692	1.51 692

MADNet++	2.79 686	2.11 697	2.97 632	2.49 698	2.28 695	2.95 690	2.31 697	2.67 691	2.47 688	3.03 695	3.13 689	2.70 680	2.92 686	4.10 693	4.48 692	2.68 701	2.24 705	3.04 708	2.44 705	2.37 698	2.34 703

WAO-8	2.80 687	2.14 698	2.89 620	1.91 691	1.04 668	3.98 696	0.96 654	3.26 698	6.17 701	2.15 679	3.37 692	3.31 686	2.41 683	11.84 708	2.03 647	2.05 698	1.86 699	1.54 694	0.92 684	1.22 678	0.87 668

Venus	2.80 687	2.14 698	2.89 620	1.91 691	1.04 668	3.98 696	0.96 654	3.26 698	6.17 701	2.15 679	3.37 692	3.31 686	2.41 683	11.84 708	2.03 647	2.05 698	1.86 699	1.54 694	0.92 684	1.22 678	0.87 668

DGSMNet	2.89 689	0.63 439	3.18 652	3.43 705	4.17 702	2.57 688	6.98 710	0.97 580	0.83 587	0.56 443	1.86 660	0.79 553	0.62 556	1.64 540	1.39 617	4.61 706	5.01 711	5.17 711	4.71 711	4.44 709	4.19 708

MANE	2.90 690	1.14 627	2.96 629	1.03 662	1.01 666	5.01 700	2.45 698	5.36 704	6.88 705	3.58 697	4.76 702	5.99 702	4.99 699	4.23 694	4.61 694	0.56 656	0.67 671	0.44 648	0.78 678	0.51 636	1.03 681

SGM-ForestM	2.98 691	1.70 676	3.52 667	0.67 635	0.47 599	5.18 701	3.36 703	3.30 700	2.86 694	4.44 699	3.79 696	9.80 709	5.50 702	6.29 702	6.52 702	0.27 621	0.36 633	0.24 603	0.27 564	0.38 591	0.58 641

xyz-stereo	3.02 692	0.29 182	30.64 737	0.23 93	0.12 21	15.52 711	0.24 305	0.51 196	0.47 257	0.59 486	7.99 704	0.64 465	0.47 483	1.39 494	0.50 451	0.09 145	0.07 77	0.34 632	0.07 106	0.13 199	0.08 51

MSAF-DinoV2	3.10 693	1.86 686	10.68 706	3.61 706	0.30 443	3.34 692	0.82 646	2.81 694	1.79 673	0.80 593	0.87 588	1.56 663	1.10 638	26.49 734	1.96 642	0.17 536	0.13 443	0.19 569	1.63 700	0.92 667	0.99 678

JetRed	3.29 694	4.93 706	10.17 705	1.45 677	1.72 690	7.44 703	5.05 708	3.06 695	2.12 684	2.41 686	2.39 673	2.99 682	2.37 682	3.51 688	6.44 701	1.32 689	1.90 701	1.37 690	1.23 695	2.21 697	1.76 697

LSM	3.31 695	1.11 621	5.29 687	9.40 712	30.65 732	0.84 589	1.12 668	0.91 526	1.22 644	1.36 658	2.19 668	0.93 601	0.83 604	1.66 542	0.90 551	0.21 581	0.31 623	0.24 603	0.28 568	0.39 601	6.33 711

U	3.37 696	0.17 3	0.91 113	0.26 188	13.79 717	19.19 720	0.15 43	0.41 86	0.31 38	0.17 41	0.18 53	0.27 209	0.15 52	0.21 10	0.16 36	0.09 145	0.06 24	17.88 727	12.81 720	0.10 109	0.08 51

KSHMR	4.10 697	1.97 692	5.27 686	1.71 685	1.47 684	1.96 672	1.28 675	3.19 696	17.33 722	2.12 675	15.91 717	9.18 708	1.57 667	8.42 705	1.98 644	1.52 692	1.26 693	1.67 698	1.19 693	1.67 691	1.40 690

ktn	4.35 698	2.10 694	2.89 620	1.80 687	1.49 686	2.13 680	1.41 685	2.26 688	12.72 710	11.41 712	16.43 718	11.15 711	3.75 693	4.36 696	3.18 676	1.82 696	0.98 691	1.73 700	1.21 694	2.97 703	1.27 687

LE_ROB	4.43 699	1.35 658	9.38 701	2.79 701	3.93 700	2.43 687	3.46 704	2.68 692	11.19 707	11.66 713	4.73 701	5.26 700	10.46 709	4.50 697	9.49 708	0.82 669	0.69 677	1.34 689	0.98 687	0.75 658	0.76 658

tt	4.93 700	0.27 140	4.20 679	2.29 696	1.58 688	10.20 706	16.97 716	9.42 712	5.02 699	1.67 670	1.28 637	4.68 697	5.03 700	3.37 687	5.92 699	6.16 709	9.47 720	2.82 706	3.18 708	3.60 705	1.53 693

TorneroNet	5.50 701	1.92 690	3.16 649	1.47 679	1.25 679	14.07 709	1.06 664	4.90 703	20.99 728	10.17 708	16.48 719	11.88 715	6.93 704	3.34 685	4.20 690	1.30 688	0.69 677	1.45 693	0.86 682	2.61 701	1.20 685

TCMNet-wrong-test	5.51 702	6.62 709	6.20 693	13.02 719	11.90 711	7.14 702	5.53 709	6.99 709	1.44 658	2.65 689	3.10 688	8.37 707	5.95 703	4.75 698	6.05 700	3.07 704	0.98 691	2.38 704	1.99 702	6.62 712	5.43 710

coex-ft	5.95 703	1.67 672	60.57 738	0.34 413	0.30 443	0.77 563	0.69 628	0.74 364	4.41 698	19.22 722	2.15 667	1.62 664	7.97 706	1.81 573	8.96 707	0.44 644	2.08 703	0.18 562	0.19 510	0.38 591	4.62 709

HanzoNet	7.64 704	2.86 704	5.05 684	7.01 709	3.97 701	2.18 682	1.34 679	3.37 701	4.05 697	13.17 714	10.58 707	10.73 710	16.52 720	8.45 706	10.51 712	10.48 719	9.72 721	5.59 713	13.46 721	6.84 713	6.83 712

USTest	8.10 705	7.17 710	8.96 700	9.25 711	9.05 706	15.27 710	23.78 718	9.96 713	9.47 706	5.94 703	6.75 703	7.80 706	7.48 705	8.83 707	11.21 713	2.21 700	3.56 708	2.86 707	3.20 709	5.02 710	4.16 707

light-stereo	8.15 706	2.75 703	9.83 704	12.24 715	9.63 707	19.16 719	0.44 545	6.84 708	3.57 696	13.44 715	22.94 734	23.04 727	1.65 669	17.20 722	7.61 705	3.06 703	2.25 706	0.42 644	0.52 654	4.07 707	2.31 702

EDNetEfficientorigin	8.18 707	0.98 588	145.96 740	0.51 587	0.89 656	0.72 532	0.48 569	0.85 472	1.56 664	2.12 675	1.49 650	1.29 650	1.31 650	1.83 575	2.13 653	0.13 434	0.12 418	0.17 542	0.18 490	0.39 601	0.45 619

DGTPSM_ROB	8.89 708	5.62 707	12.25 710	5.92 708	11.32 709	8.54 704	24.18 719	6.40 706	13.49 713	5.15 700	11.46 711	6.19 704	10.92 711	7.00 703	13.72 714	4.47 705	7.65 712	3.92 709	7.45 716	4.38 708	7.87 716

Selective-IGEV-i1pa	9.22 709	12.57 717	9.49 703	2.20 694	1.49 686	16.83 713	8.03 711	14.34 719	11.26 708	10.52 709	15.24 716	14.52 719	11.94 718	18.22 723	9.78 710	7.79 718	3.09 707	5.20 712	2.49 706	2.46 700	6.90 713

DPSMNet_ROB	9.48 710	5.64 708	13.01 714	8.82 710	11.82 710	8.54 704	24.20 720	6.41 707	13.65 716	5.32 702	11.47 712	6.33 705	10.92 711	7.69 704	13.89 715	7.25 717	8.19 716	5.06 710	7.78 717	5.31 711	8.26 717

iinet-test	11.61 711	10.56 711	11.80 707	12.17 713	12.09 712	18.69 714	26.70 724	13.53 715	13.46 711	9.91 706	10.28 705	11.17 712	11.16 713	12.37 712	14.43 716	6.71 713	7.85 713	6.13 714	6.95 712	8.33 714	7.85 714

IINet	11.61 711	10.56 711	11.80 707	12.17 713	12.09 712	18.69 714	26.70 724	13.53 715	13.46 711	9.91 706	10.28 705	11.17 712	11.16 713	12.37 712	14.43 716	6.71 713	7.85 713	6.13 714	6.95 712	8.33 714	7.85 714

BEATNet-Init1	12.10 713	11.19 713	27.29 735	2.99 702	3.51 699	21.84 726	11.10 712	14.34 719	13.83 717	20.34 723	20.33 724	26.35 737	20.03 722	19.06 724	14.80 720	1.74 695	1.81 698	2.05 702	2.49 706	3.69 706	3.12 706

DPSM_ROB	12.34 714	11.21 715	12.51 711	12.91 717	12.80 715	19.84 723	28.28 727	14.38 721	14.28 718	10.58 710	11.26 709	12.03 716	11.85 716	13.15 716	15.34 721	7.11 715	8.31 717	6.50 717	7.35 714	8.84 716	8.31 718

DPSM	12.34 714	11.21 715	12.51 711	12.91 717	12.80 715	19.84 723	28.28 727	14.38 721	14.28 718	10.58 710	11.26 709	12.03 716	11.85 716	13.15 716	15.34 721	7.11 715	8.31 717	6.50 717	7.35 714	8.84 716	8.31 718

DLNR-FE	13.43 716	20.01 722	23.53 723	121.73 741	33.87 733	0.46 200	0.15 43	8.09 711	0.35 92	0.28 215	0.37 255	0.26 196	0.17 76	0.75 409	0.29 274	6.68 712	0.26 607	0.09 166	0.38 624	50.82 740	0.18 382

DLNR_Zeroshot_test	13.43 716	19.94 721	23.55 724	121.61 740	35.03 734	0.46 200	0.15 43	8.02 710	0.35 92	0.28 215	0.37 255	0.26 196	0.17 76	0.76 413	0.29 274	6.42 711	0.26 607	0.09 166	0.38 624	50.13 739	0.18 382

LRCNet_RVC	13.74 718	19.30 719	12.75 713	19.46 722	12.69 714	1.86 668	0.41 523	12.33 714	1.05 627	15.77 718	18.83 723	12.62 718	8.70 708	12.21 711	9.62 709	22.22 730	8.37 719	25.85 731	24.01 732	19.32 729	17.44 729

DPSimNet_ROB	17.97 719	20.20 726	24.98 728	17.62 720	15.92 718	21.53 725	21.00 717	13.70 717	15.61 720	23.89 735	14.69 715	22.87 725	24.58 736	12.70 715	14.56 718	18.48 728	12.91 722	20.21 729	12.05 719	17.76 719	14.17 721

HaxPig	19.86 720	22.40 727	22.34 722	17.95 721	17.95 720	11.77 708	11.89 713	16.02 723	15.89 721	21.10 725	21.41 725	18.74 723	18.39 721	20.08 725	19.69 724	23.63 734	23.22 733	24.06 730	23.69 731	23.00 730	23.95 732

ASD4	21.52 721	19.65 720	22.13 721	22.45 724	16.42 719	23.29 727	30.71 729	33.06 737	17.47 723	24.18 736	14.11 714	21.71 724	15.88 719	21.06 726	18.11 723	19.78 729	17.78 732	26.52 732	20.33 730	27.03 731	18.73 730

Anonymous_1	22.91 722	11.20 714	12.13 709	12.75 716	26.28 730	19.43 721	27.92 726	14.08 718	13.61 714	14.96 717	10.58 707	11.26 714	11.19 715	12.55 714	14.57 719	38.28 737	7.88 715	34.96 735	63.99 737	89.57 741	10.94 720

PML	23.15 723	16.83 718	7.78 697	5.49 707	9.93 708	51.13 738	104.50 740	5.76 705	13.62 715	37.30 740	105.93 740	30.86 738	23.50 728	12.07 710	7.87 706	6.30 710	2.12 704	6.32 716	2.43 704	10.44 718	2.90 705

MEDIAN_ROB	23.96 724	27.05 736	26.39 733	22.16 723	22.13 722	16.12 712	13.97 714	20.24 724	20.05 724	25.50 737	25.31 735	22.96 726	22.63 726	24.39 727	23.24 728	28.20 735	27.23 737	28.62 733	27.75 735	27.50 732	27.76 735

RAFT-FEzeroshot	24.80 725	22.55 730	24.73 725	26.10 727	25.76 725	39.84 730	57.07 736	28.84 729	28.79 733	21.14 727	22.48 728	24.18 730	23.88 730	26.38 728	30.87 732	14.26 721	16.71 727	13.09 719	14.82 724	17.79 723	16.72 726

RAFT-FE	24.80 725	22.55 730	24.73 725	26.10 727	25.76 725	39.84 730	57.07 736	28.84 729	28.79 733	21.14 727	22.48 728	24.18 730	23.88 730	26.38 728	30.87 732	14.26 721	16.71 727	13.09 719	14.82 724	17.79 723	16.72 726

CasAABBNet	24.81 727	22.53 728	24.83 727	26.08 726	25.74 724	39.86 732	57.06 734	28.87 732	28.83 735	21.16 730	22.54 730	24.22 732	23.89 733	26.38 728	30.87 732	14.25 720	16.71 727	13.09 719	14.81 723	17.78 720	16.71 723

FlowAnything	24.85 728	22.54 729	25.10 729	26.11 729	25.76 725	39.86 732	57.00 731	28.89 733	28.87 736	21.31 732	22.68 733	24.22 732	23.87 729	26.39 731	30.89 736	14.26 721	16.78 731	13.10 723	14.90 728	17.78 720	16.69 722

Hybrid-DGEV	24.86 729	22.58 732	25.22 731	26.11 729	25.76 725	39.92 734	57.06 734	29.03 736	29.01 739	21.12 726	22.64 731	24.13 729	23.91 734	26.46 733	30.82 730	14.27 724	16.70 726	13.09 719	14.83 727	17.78 720	16.71 723

Selective-RAFT-Error	24.87 730	22.59 733	25.14 730	26.13 731	25.82 729	39.93 735	57.03 732	28.97 734	28.95 737	21.21 731	22.65 732	24.25 734	23.98 735	26.43 732	30.83 731	14.27 724	16.71 727	13.10 723	14.82 724	17.82 725	16.76 728

fast-reg	25.26 731	22.76 735	26.49 734	26.66 732	27.60 731	41.51 737	57.03 732	28.84 729	28.98 738	20.78 724	22.21 726	23.55 728	23.30 727	26.97 737	31.44 737	14.39 727	16.67 725	15.16 726	15.84 729	18.23 728	16.71 723

LSM0	26.58 732	22.63 734	25.88 732	30.13 733	52.21 740	39.94 736	56.74 730	28.97 734	28.72 732	21.14 727	22.26 727	24.43 735	23.88 730	26.54 735	30.87 732	14.32 726	16.55 724	13.12 725	14.71 722	17.92 726	20.60 731

AVERAGE_ROB	26.93 733	30.34 737	29.27 736	25.82 725	25.34 723	19.48 722	15.17 715	23.55 728	23.00 731	28.45 738	27.87 736	26.25 736	25.86 737	26.96 736	25.55 729	31.30 736	30.07 738	31.76 734	30.81 736	30.79 736	30.93 736

xxxxx1	28.96 734	20.11 723	14.07 716	49.74 734	39.15 735	18.98 716	26.64 721	21.94 725	20.21 725	16.45 719	17.48 720	18.36 720	21.56 723	16.21 719	20.88 725	23.07 731	26.55 734	66.40 739	78.70 739	30.27 733	32.51 737

tt_ll	28.96 734	20.11 723	14.07 716	49.74 734	39.15 735	18.98 716	26.64 721	21.94 725	20.21 725	16.45 719	17.48 720	18.36 720	21.56 723	16.21 719	20.88 725	23.07 731	26.55 734	66.40 739	78.70 739	30.27 733	32.51 737

ff	28.96 734	20.11 723	14.07 716	49.74 734	39.15 735	18.98 716	26.64 721	21.94 725	20.21 725	16.45 719	17.48 720	18.36 720	21.56 723	16.21 719	20.88 725	23.07 731	26.55 734	66.40 739	78.70 739	30.27 733	32.51 737

RSGM-EC	41.56 737	31.72 738	19.92 719	51.66 737	47.86 738	38.70 728	61.61 738	33.83 738	22.80 729	23.45 733	29.29 737	43.76 739	35.31 738	66.76 738	70.17 739	66.40 739	37.60 740	48.67 736	25.68 733	48.86 737	27.21 733

acva	41.56 737	31.72 738	19.92 719	51.66 737	47.86 738	38.70 728	61.61 738	33.83 738	22.80 729	23.45 733	29.29 737	43.76 739	35.31 738	66.76 738	70.17 739	66.40 739	37.60 740	48.67 736	25.68 733	48.86 737	27.21 733

Selective-IGEV-i16pa	47.65 739	67.17 740	7.20 696	2.47 697	2.32 696	116.02 740	1.42 686	90.41 741	82.69 740	32.69 739	90.10 739	60.10 741	84.41 740	129.53 741	52.52 738	50.16 738	15.10 723	18.00 728	9.63 718	0.94 668	40.09 740

test_example2	115.39 740	123.23 741	94.57 739	115.52 739	123.55 741	101.63 739	114.33 741	53.41 740	99.48 741	134.90 741	135.05 741	85.83 742	85.11 741	111.32 740	106.15 741	152.55 742	205.26 742	99.78 742	114.96 742	140.96 742	110.20 741

ccccc	291.34 741	297.21 742	347.09 741	374.70 742	380.44 742	203.92 741	213.88 742	216.32 742	172.72 742	203.37 742	218.57 742	215.01 743	258.31 742	312.78 742	341.56 742	412.57 743	356.13 743	256.09 743	227.69 743	428.88 743	389.64 742

GS-Stereo							0.21 190	0.62 287	0.41 182	0.22 120	0.22 95	0.17 66	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.33 543	0.84 663

FADE		3.00 705		2.11 693	2.94 698							3.05 683				94.83 741	35.90 739	65.83 738	66.18 738	1.66 690

Low-res two-view benchmark