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

SX1w	0.18 1	0.15 2	0.69 61	0.18 1	0.13 29	0.23 4	0.17 78	0.38 36	0.25 4	0.19 50	0.18 43	0.15 32	0.10 1	0.24 13	0.18 25	0.12 328	0.09 224	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.09 79

mnv4	0.18 1	0.15 2	0.60 19	0.18 1	0.12 8	0.27 12	0.16 65	0.38 36	0.24 2	0.18 42	0.17 37	0.17 60	0.12 7	0.21 2	0.19 44	0.11 268	0.08 149	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.08 55

wo013ll	0.18 1	0.15 2	0.58 15	0.18 1	0.13 29	0.24 6	0.16 65	0.40 53	0.28 20	0.19 50	0.15 23	0.15 32	0.12 7	0.21 2	0.19 44	0.11 268	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.08 55

2k_new	0.18 1	0.15 2	0.65 40	0.18 1	0.14 54	0.25 8	0.16 65	0.38 36	0.26 9	0.17 29	0.12 8	0.15 32	0.13 16	0.23 11	0.19 44	0.10 198	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.09 79

aaa3	0.18 1	0.22 64	0.66 52	0.19 7	0.13 29	0.29 20	0.14 28	0.32 14	0.26 9	0.16 11	0.14 17	0.16 41	0.15 36	0.25 21	0.21 97	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 18

5k_new	0.18 1	0.20 30	0.64 34	0.20 16	0.13 29	0.29 20	0.13 12	0.30 5	0.29 29	0.16 11	0.13 13	0.17 60	0.14 20	0.26 33	0.22 121	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 79

weee2	0.18 1	0.19 23	0.65 40	0.20 16	0.12 8	0.30 26	0.14 28	0.29 4	0.28 20	0.16 11	0.13 13	0.18 71	0.15 36	0.25 21	0.21 97	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 18

Wavelet-MonSter	0.18 1	0.20 30	0.51 2	0.22 57	0.17 144	0.35 59	0.14 28	0.27 2	0.25 4	0.19 50	0.21 64	0.14 15	0.15 36	0.27 48	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 233

5k_stereo	0.19 9	0.15 2	0.68 57	0.18 1	0.13 29	0.26 10	0.15 45	0.42 71	0.28 20	0.18 42	0.18 43	0.18 71	0.12 7	0.24 13	0.19 44	0.12 328	0.09 224	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.09 79

CNT	0.19 9	0.17 12	0.73 71	0.18 1	0.17 144	0.27 12	0.15 45	0.40 53	0.27 16	0.15 4	0.16 31	0.16 41	0.14 20	0.22 5	0.20 76	0.09 100	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.09 79

4k_L	0.19 9	0.20 30	0.69 61	0.19 7	0.13 29	0.34 51	0.14 28	0.33 18	0.28 20	0.17 29	0.15 23	0.16 41	0.14 20	0.26 33	0.21 97	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.06 1

gc-stereo	0.19 9	0.21 43	0.67 56	0.19 7	0.12 8	0.31 31	0.14 28	0.31 9	0.26 9	0.17 29	0.14 17	0.16 41	0.16 45	0.26 33	0.22 121	0.09 100	0.08 149	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 18

mfccc	0.19 9	0.20 30	0.65 40	0.19 7	0.13 29	0.42 121	0.13 12	0.33 18	0.28 20	0.17 29	0.14 17	0.18 71	0.16 45	0.27 48	0.23 138	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 18

ss10	0.19 9	0.21 43	0.66 52	0.20 16	0.12 8	0.32 38	0.13 12	0.38 36	0.31 33	0.17 29	0.16 31	0.16 41	0.14 20	0.26 33	0.22 121	0.08 49	0.08 149	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 18

SX	0.19 9	0.22 64	0.68 57	0.20 16	0.12 8	0.29 20	0.13 12	0.30 5	0.28 20	0.16 11	0.12 8	0.19 81	0.15 36	0.26 33	0.21 97	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.09 79

USM	0.19 9	0.22 64	0.63 30	0.21 27	0.11 2	0.33 43	0.14 28	0.32 14	0.29 29	0.16 11	0.15 23	0.16 41	0.13 16	0.26 33	0.21 97	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 18

ACM	0.19 9	0.21 43	0.66 52	0.20 16	0.13 29	0.35 59	0.12 4	0.31 9	0.28 20	0.16 11	0.15 23	0.17 60	0.14 20	0.26 33	0.22 121	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 18

uiiii_40	0.19 9	0.18 17	0.69 61	0.19 7	0.13 29	0.32 38	0.12 4	0.37 31	0.25 4	0.15 4	0.14 17	0.16 41	0.17 60	0.25 21	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.06 1

4.5w_L	0.19 9	0.18 17	0.73 71	0.20 16	0.13 29	0.34 51	0.13 12	0.39 49	0.25 4	0.17 29	0.16 31	0.16 41	0.17 60	0.28 61	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

StePilot	0.19 9	0.18 17	0.72 70	0.19 7	0.13 29	0.34 51	0.12 4	0.38 36	0.26 9	0.18 42	0.16 31	0.16 41	0.16 45	0.29 74	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

ITER124	0.19 9	0.21 43	0.68 57	0.20 16	0.12 8	0.41 106	0.14 28	0.31 9	0.26 9	0.16 11	0.14 17	0.16 41	0.16 45	0.27 48	0.22 121	0.08 49	0.08 149	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

OmniDepth	0.19 9	0.30 173	0.55 11	0.23 71	0.09 1	0.38 83	0.15 45	0.32 14	0.33 50	0.16 11	0.12 8	0.23 108	0.19 105	0.27 48	0.15 2	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

SteFusion	0.20 23	0.13 1	0.65 40	0.20 16	0.15 83	0.41 106	0.15 45	0.43 80	0.38 96	0.16 11	0.20 55	0.15 32	0.14 20	0.26 33	0.17 21	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

PyraSte	0.20 23	0.15 2	0.60 19	0.22 57	0.15 83	0.38 83	0.14 28	0.44 89	0.35 62	0.16 11	0.18 43	0.19 81	0.18 82	0.25 21	0.16 6	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

tim_s	0.20 23	0.16 11	0.65 40	0.21 27	0.15 83	0.40 96	0.14 28	0.45 100	0.37 90	0.16 11	0.16 31	0.19 81	0.16 45	0.24 13	0.19 44	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

xxxad45	0.20 23	0.15 2	0.63 30	0.21 27	0.15 83	0.40 96	0.15 45	0.45 100	0.39 109	0.16 11	0.14 17	0.19 81	0.16 45	0.22 5	0.18 25	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

ACW_4w	0.20 23	0.15 2	0.62 28	0.21 27	0.14 54	0.38 83	0.15 45	0.45 100	0.39 109	0.16 11	0.16 31	0.18 71	0.16 45	0.26 33	0.19 44	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

5w_v4	0.20 23	0.15 2	0.62 28	0.21 27	0.16 114	0.40 96	0.15 45	0.45 100	0.39 109	0.16 11	0.15 23	0.21 95	0.16 45	0.22 5	0.17 21	0.06 1	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.06 1

ITERv19	0.20 23	0.20 30	0.61 22	0.22 57	0.14 54	0.38 83	0.15 45	0.35 23	0.29 29	0.21 68	0.22 77	0.13 4	0.23 154	0.34 122	0.19 44	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.07 89	0.08 42	0.09 79

ITER	0.20 23	0.19 23	0.59 17	0.21 27	0.12 8	0.29 20	0.13 12	0.31 9	0.31 33	0.24 109	0.22 77	0.16 41	0.18 82	0.48 237	0.20 76	0.08 49	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.09 69	0.12 175

MonStereo	0.20 23	0.22 64	0.65 40	0.21 27	0.17 144	0.33 43	0.15 45	0.46 107	0.32 41	0.16 11	0.17 37	0.14 15	0.11 3	0.27 48	0.23 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 89	0.07 4	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 23	0.22 64	0.65 40	0.21 27	0.17 144	0.33 43	0.15 45	0.46 107	0.32 41	0.16 11	0.17 37	0.14 15	0.11 3	0.27 48	0.23 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 89	0.07 4	0.09 79

S2M2_XL	0.20 23	0.32 193	1.10 113	0.19 7	0.13 29	0.16 1	0.11 2	0.27 2	0.17 1	0.15 4	0.19 49	0.15 32	0.14 20	0.19 1	0.21 97	0.11 268	0.09 224	0.10 179	0.08 120	0.10 88	0.08 55
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 23	0.22 64	0.65 40	0.22 57	0.17 144	0.41 106	0.14 28	0.35 23	0.32 41	0.24 109	0.20 55	0.15 32	0.18 82	0.26 33	0.16 6	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.08 55

4w-stereo	0.20 23	0.21 43	0.57 13	0.21 27	0.15 83	0.39 90	0.13 12	0.39 49	0.33 50	0.22 80	0.21 64	0.13 4	0.20 116	0.29 74	0.21 97	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

3.25w_new	0.20 23	0.20 30	0.52 5	0.21 27	0.14 54	0.37 71	0.14 28	0.43 80	0.35 62	0.23 99	0.21 64	0.16 41	0.18 82	0.27 48	0.20 76	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.08 55

3.25w	0.20 23	0.20 30	0.52 5	0.21 27	0.14 54	0.37 71	0.14 28	0.43 80	0.35 62	0.23 99	0.21 64	0.16 41	0.18 82	0.27 48	0.20 76	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.08 55

FoundationStereo	0.20 23	0.30 173	0.81 79	0.21 27	0.22 272	0.21 3	0.16 65	0.25 1	0.38 96	0.15 4	0.11 4	0.18 71	0.17 60	0.23 11	0.16 6	0.09 100	0.13 367	0.08 66	0.06 20	0.07 4	0.07 18

MonSter	0.20 23	0.22 64	0.65 40	0.21 27	0.17 144	0.33 43	0.15 45	0.46 107	0.32 41	0.16 11	0.17 37	0.14 15	0.11 3	0.27 48	0.23 138	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 89	0.07 4	0.09 79

zaero_v3	0.21 40	0.21 43	0.69 61	0.21 27	0.14 54	0.37 71	0.13 12	0.38 36	0.31 33	0.23 99	0.20 55	0.14 15	0.21 127	0.33 110	0.19 44	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.09 69	0.07 18

ITERv2	0.21 40	0.21 43	0.65 40	0.21 27	0.14 54	0.39 90	0.12 4	0.36 27	0.31 33	0.33 182	0.21 64	0.16 41	0.17 60	0.32 99	0.19 44	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.09 69	0.07 18

Monster-pub-mixall	0.21 40	0.31 185	0.69 61	0.21 27	0.13 29	0.27 12	0.12 4	0.37 31	0.26 9	0.21 68	0.19 49	0.15 32	0.12 7	0.47 231	0.29 221	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.08 42	0.12 175

qwe	0.21 40	0.22 64	0.61 22	0.21 27	0.20 231	0.41 106	0.15 45	0.46 107	0.35 62	0.26 143	0.22 77	0.14 15	0.14 20	0.31 90	0.22 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.07 18

2.25w	0.21 40	0.22 64	0.51 2	0.21 27	0.14 54	0.36 68	0.13 12	0.42 71	0.34 56	0.23 99	0.27 117	0.14 15	0.18 82	0.33 110	0.24 163	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

4.25_new	0.21 40	0.23 85	0.64 34	0.22 57	0.18 183	0.41 106	0.17 78	0.41 65	0.35 62	0.22 80	0.21 64	0.14 15	0.18 82	0.25 21	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

4.5w_new	0.21 40	0.23 85	0.64 34	0.22 57	0.18 183	0.41 106	0.17 78	0.41 65	0.35 62	0.22 80	0.21 64	0.14 15	0.18 82	0.25 21	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

4.5_new	0.21 40	0.22 64	0.63 30	0.21 27	0.15 83	0.40 96	0.17 78	0.40 53	0.35 62	0.25 129	0.22 77	0.14 15	0.14 20	0.22 5	0.21 97	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.07 18

4.5w-stereo	0.21 40	0.22 64	0.63 30	0.21 27	0.15 83	0.40 96	0.17 78	0.40 53	0.35 62	0.25 129	0.22 77	0.14 15	0.14 20	0.22 5	0.21 97	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.07 18

4.25w-stereo	0.21 40	0.23 85	0.64 34	0.22 57	0.18 183	0.41 106	0.17 78	0.41 65	0.35 62	0.22 80	0.21 64	0.14 15	0.18 82	0.25 21	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

2.5w	0.21 40	0.23 85	0.50 1	0.22 57	0.15 83	0.39 90	0.19 104	0.47 121	0.36 82	0.21 68	0.22 77	0.13 4	0.17 60	0.33 110	0.20 76	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

2.75w_new	0.21 40	0.21 43	0.57 13	0.20 16	0.14 54	0.40 96	0.18 95	0.47 121	0.36 82	0.24 109	0.20 55	0.13 4	0.19 105	0.31 90	0.21 97	0.07 29	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 18

3.75w	0.21 40	0.21 43	0.61 22	0.21 27	0.20 231	0.44 132	0.16 65	0.44 89	0.30 32	0.22 80	0.20 55	0.13 4	0.18 82	0.29 74	0.21 97	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.08 55

3.5w_stereo	0.21 40	0.22 64	0.55 11	0.21 27	0.15 83	0.40 96	0.14 28	0.43 80	0.33 50	0.21 68	0.24 98	0.14 15	0.18 82	0.34 122	0.22 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.08 55

3w_stereo	0.21 40	0.22 64	0.59 17	0.22 57	0.12 8	0.37 71	0.22 170	0.50 142	0.38 96	0.22 80	0.21 64	0.12 2	0.22 137	0.26 33	0.18 25	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.08 55

2w_stereo	0.21 40	0.19 23	0.51 2	0.22 57	0.13 29	0.41 106	0.20 123	0.50 142	0.34 56	0.25 129	0.23 88	0.13 4	0.23 154	0.24 13	0.22 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

LG-Stereo_L2	0.21 40	0.31 185	0.85 83	0.22 57	0.14 54	0.31 31	0.22 170	0.38 36	0.25 4	0.17 29	0.11 4	0.13 4	0.12 7	0.32 99	0.18 25	0.08 49	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.08 42	0.10 113

LG-Stereo_L1	0.21 40	0.31 185	0.85 83	0.22 57	0.14 54	0.28 16	0.21 144	0.38 36	0.26 9	0.16 11	0.11 4	0.13 4	0.11 3	0.37 153	0.18 25	0.08 49	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.08 42	0.10 113

MLG-Stereo_test3	0.21 40	0.35 224	0.65 40	0.21 27	0.14 54	0.36 68	0.13 12	0.37 31	0.40 125	0.21 68	0.12 8	0.17 60	0.12 7	0.25 21	0.16 6	0.08 49	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.10 113

MLG-Stereo_test2	0.21 40	0.36 233	0.68 57	0.21 27	0.17 144	0.45 138	0.12 4	0.35 23	0.42 146	0.15 4	0.11 4	0.22 99	0.10 1	0.28 61	0.16 6	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.09 79

MLG-Stereo_test1	0.21 40	0.33 202	0.61 22	0.23 71	0.21 245	0.45 138	0.13 12	0.33 18	0.46 186	0.13 1	0.09 1	0.18 71	0.12 7	0.32 99	0.15 2	0.08 49	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 40	0.33 202	0.60 19	0.23 71	0.12 8	0.44 132	0.13 12	0.39 49	0.46 186	0.13 1	0.10 2	0.17 60	0.13 16	0.35 129	0.15 2	0.08 49	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.09 79

LGtest1	0.21 40	0.37 236	0.70 66	0.22 57	0.12 8	0.31 31	0.11 2	0.36 27	0.39 109	0.17 29	0.13 13	0.16 41	0.14 20	0.25 21	0.27 196	0.10 198	0.09 224	0.08 66	0.06 20	0.10 88	0.10 113

asda	0.22 63	0.25 103	0.70 66	0.21 27	0.16 114	0.43 126	0.16 65	0.44 89	0.35 62	0.22 80	0.20 55	0.14 15	0.20 116	0.25 21	0.22 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 4	0.07 18

1w_stereo	0.22 63	0.17 12	0.52 5	0.23 71	0.16 114	0.44 132	0.22 170	0.55 188	0.40 125	0.25 129	0.29 130	0.13 4	0.26 197	0.28 61	0.20 76	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.07 18

monsterstereo	0.22 63	0.22 64	0.52 5	0.25 108	0.27 354	0.39 90	0.14 28	0.51 150	0.33 50	0.25 129	0.27 117	0.13 4	0.13 16	0.38 161	0.21 97	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.06 1

monsters	0.22 63	0.22 64	0.52 5	0.23 71	0.28 368	0.42 121	0.14 28	0.46 107	0.31 33	0.24 109	0.20 55	0.13 4	0.14 20	0.43 187	0.20 76	0.07 29	0.06 23	0.07 1	0.08 120	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 63	0.28 150	0.88 87	0.21 27	0.24 305	0.42 121	0.17 78	0.35 23	0.37 90	0.20 60	0.22 77	0.14 15	0.12 7	0.24 13	0.20 76	0.08 49	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.07 18

SGD-Stereo	0.22 63	0.28 150	0.77 75	0.22 57	0.11 2	0.40 96	0.16 65	0.31 9	0.36 82	0.19 50	0.19 49	0.17 60	0.17 60	0.37 153	0.16 6	0.10 198	0.06 23	0.08 66	0.07 89	0.10 88	0.07 18

DEFOM-Stereo	0.22 63	0.22 64	0.91 92	0.23 71	0.13 29	0.49 178	0.18 95	0.30 5	0.28 20	0.19 50	0.17 37	0.14 15	0.14 20	0.41 176	0.16 6	0.08 49	0.06 23	0.07 1	0.06 20	0.09 69	0.09 79

Replicate-Monster	0.23 70	0.40 260	0.94 98	0.21 27	0.14 54	0.37 71	0.13 12	0.40 53	0.36 82	0.22 80	0.15 23	0.15 32	0.15 36	0.40 172	0.15 2	0.08 49	0.07 53	0.07 1	0.06 20	0.08 42	0.15 268

FlowAnything_test	0.23 70	0.32 193	0.52 5	0.28 181	0.17 144	0.37 71	0.20 123	0.38 36	0.24 2	0.24 109	0.20 55	0.21 95	0.17 60	0.26 33	0.25 176	0.13 360	0.10 269	0.14 398	0.16 397	0.17 254	0.12 175

LG-G_1	0.23 70	0.37 236	0.71 68	0.23 71	0.11 2	0.51 196	0.12 4	0.44 89	0.39 109	0.19 50	0.15 23	0.19 81	0.15 36	0.36 142	0.16 6	0.09 100	0.08 149	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.11 138

LG-G	0.23 70	0.37 236	0.71 68	0.23 71	0.11 2	0.51 196	0.12 4	0.44 89	0.39 109	0.19 50	0.15 23	0.19 81	0.15 36	0.36 142	0.16 6	0.09 100	0.08 149	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.11 138

dual_stereo	0.23 70	0.25 103	0.66 52	0.21 27	0.15 83	0.27 12	0.15 45	0.62 232	0.40 125	0.15 4	0.13 13	0.18 71	0.14 20	0.37 153	0.19 44	0.09 100	0.31 546	0.07 1	0.10 187	0.07 4	0.07 18

IGEV-Stereo++	0.23 70	0.23 85	0.64 34	0.24 89	0.22 272	0.47 163	0.13 12	0.52 164	0.33 50	0.18 42	0.24 98	0.17 60	0.22 137	0.32 99	0.19 44	0.08 49	0.06 23	0.08 66	0.06 20	0.17 254	0.09 79

AdaDepth	0.24 76	0.18 17	1.03 103	0.25 108	0.21 245	0.46 156	0.16 65	0.30 5	0.27 16	0.17 29	0.19 49	0.14 15	0.18 82	0.35 129	0.17 21	0.07 29	0.07 53	0.08 66	0.25 489	0.10 88	0.10 113

water-stereo	0.24 76	0.17 12	0.88 87	0.24 89	0.14 54	0.37 71	0.17 78	0.43 80	0.32 41	0.26 143	0.35 183	0.26 149	0.24 167	0.22 5	0.25 176	0.09 100	0.09 224	0.09 125	0.08 120	0.10 88	0.10 113

111111	0.24 76	0.21 43	0.82 81	0.24 89	0.21 245	0.43 126	0.13 12	0.45 100	0.35 62	0.22 80	0.27 117	0.18 71	0.16 45	0.35 129	0.18 25	0.09 100	0.06 23	0.08 66	0.06 20	0.25 390	0.08 55

S2M2_L	0.24 76	0.29 160	0.90 91	0.23 71	0.17 144	0.24 6	0.09 1	0.36 27	0.45 176	0.17 29	0.25 105	0.23 108	0.17 60	0.24 13	0.28 206	0.15 422	0.12 343	0.11 245	0.12 290	0.15 195	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.25 80	0.19 23	0.58 15	0.28 181	0.18 183	0.28 16	0.22 170	0.38 36	0.54 271	0.23 99	0.30 143	0.27 161	0.26 197	0.37 153	0.24 163	0.14 403	0.12 343	0.13 362	0.10 187	0.12 121	0.10 113

rvit_stereo_0081	0.25 80	0.21 43	0.61 22	0.28 181	0.17 144	0.31 31	0.22 170	0.42 71	0.53 258	0.24 109	0.25 105	0.25 135	0.21 127	0.34 122	0.23 138	0.13 360	0.10 269	0.11 245	0.10 187	0.12 121	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 80	0.21 43	0.61 22	0.28 181	0.17 144	0.31 31	0.22 170	0.42 71	0.53 258	0.24 109	0.25 105	0.25 135	0.21 127	0.34 122	0.23 138	0.13 360	0.10 269	0.11 245	0.10 187	0.12 121	0.09 79

depthmonostereo	0.26 83	0.23 85	0.65 40	0.41 447	0.13 29	0.41 106	0.19 104	0.51 150	0.40 125	0.25 129	0.29 130	0.26 149	0.28 232	0.44 196	0.23 138	0.09 100	0.10 269	0.09 125	0.07 89	0.10 88	0.08 55

DilatedVolume-Stereo	0.26 83	0.20 30	0.64 34	0.25 108	0.15 83	0.41 106	0.18 95	0.42 71	0.35 62	0.34 185	0.34 178	0.25 135	0.23 154	0.43 187	0.53 391	0.09 100	0.09 224	0.08 66	0.10 187	0.12 121	0.11 138

GIP-stereo	0.26 83	0.22 64	0.78 76	0.29 213	0.20 231	0.42 121	0.17 78	0.64 243	0.39 109	0.18 42	0.24 98	0.23 108	0.18 82	0.25 21	0.47 363	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.17 254	0.08 55

LG-Stereo	0.27 86	0.25 103	0.95 99	0.25 108	0.15 83	0.43 126	0.21 144	0.50 142	0.40 125	0.18 42	0.29 130	0.25 135	0.16 45	0.28 61	0.35 290	0.07 29	0.07 53	0.11 245	0.10 187	0.24 377	0.10 113

mms	0.27 86	0.26 118	0.91 92	0.25 108	0.18 183	0.32 38	0.23 205	0.37 31	0.31 33	0.21 68	0.30 143	0.23 108	0.17 60	0.46 220	0.21 97	0.08 49	0.10 269	0.10 179	0.08 120	0.22 349	0.47 551

ours_stereo	0.27 86	0.25 103	1.21 133	0.25 108	0.17 144	0.35 59	0.23 205	0.38 36	0.35 62	0.20 60	0.31 156	0.23 108	0.17 60	0.41 176	0.20 76	0.08 49	0.07 53	0.10 179	0.08 120	0.22 349	0.18 335

rvit_stereo_0081_aga	0.27 86	0.29 160	1.08 109	0.26 139	0.20 231	0.33 43	0.21 144	0.41 65	0.42 146	0.26 143	0.28 124	0.27 161	0.21 127	0.31 90	0.21 97	0.14 403	0.10 269	0.11 245	0.10 187	0.14 175	0.10 113

rvit_stereo_0080	0.27 86	0.38 246	0.76 73	0.24 89	0.18 183	0.34 51	0.27 305	0.54 184	0.44 161	0.24 109	0.26 113	0.27 161	0.22 137	0.29 74	0.23 138	0.13 360	0.10 269	0.10 179	0.10 187	0.15 195	0.11 138

RSM++	0.27 86	0.26 118	0.87 86	0.28 181	0.13 29	0.39 90	0.20 123	0.45 100	0.45 176	0.20 60	0.24 98	0.24 122	0.17 60	0.36 142	0.20 76	0.08 49	0.07 53	0.09 125	0.35 542	0.26 410	0.18 335

whm_eth	0.27 86	0.38 246	0.76 73	0.24 89	0.18 183	0.34 51	0.27 305	0.54 184	0.44 161	0.24 109	0.26 113	0.27 161	0.22 137	0.29 74	0.23 138	0.13 360	0.10 269	0.10 179	0.10 187	0.15 195	0.11 138

VIP-Stereo	0.28 93	0.56 349	1.05 106	0.23 71	0.19 216	0.52 215	0.17 78	0.44 89	0.39 109	0.18 42	0.25 105	0.24 122	0.15 36	0.33 110	0.19 44	0.08 49	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.14 175	0.32 496

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 93	0.28 150	1.09 111	0.33 311	0.15 83	0.30 26	0.16 65	0.58 206	0.42 146	0.19 50	0.19 49	0.17 60	0.26 197	0.38 161	0.37 299	0.09 100	0.08 149	0.08 66	0.25 489	0.10 88	0.06 1

castereo++	0.28 93	0.43 280	0.93 96	0.28 181	0.17 144	0.53 224	0.21 144	0.55 188	0.45 176	0.17 29	0.26 113	0.32 193	0.17 60	0.33 110	0.16 6	0.09 100	0.08 149	0.09 125	0.29 509	0.13 151	0.06 1

fffy	0.28 93	0.24 98	1.19 127	0.27 156	0.15 83	0.37 71	0.22 170	0.42 71	0.32 41	0.20 60	0.29 130	0.26 149	0.20 116	0.44 196	0.20 76	0.08 49	0.10 269	0.10 179	0.08 120	0.22 349	0.18 335

RAStereo	0.28 93	0.48 314	1.52 195	0.26 139	0.18 183	0.25 8	0.19 104	0.42 71	0.35 62	0.20 60	0.25 105	0.20 87	0.16 45	0.24 13	0.24 163	0.09 100	0.08 149	0.10 179	0.08 120	0.12 121	0.08 55

RSM	0.28 93	0.26 118	0.97 100	0.25 108	0.24 305	0.37 71	0.21 144	0.49 136	0.44 161	0.21 68	0.27 117	0.28 170	0.17 60	0.38 161	0.20 76	0.07 29	0.07 53	0.09 125	0.34 539	0.21 332	0.16 297

trnet	0.28 93	0.26 118	1.32 151	0.19 7	0.12 8	0.54 232	0.15 45	0.48 129	0.46 186	0.27 150	0.33 171	0.24 122	0.21 127	0.30 83	0.21 97	0.10 198	0.07 53	0.08 66	0.05 1	0.09 69	0.07 18

CASnet	0.28 93	0.31 185	1.20 131	0.28 181	0.11 2	0.47 163	0.19 104	0.44 89	0.44 161	0.38 204	0.31 156	0.23 108	0.17 60	0.29 74	0.19 44	0.10 198	0.06 23	0.15 428	0.12 290	0.16 232	0.07 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 93	0.27 126	1.36 158	0.28 181	0.12 8	0.41 106	0.20 123	0.37 31	0.38 96	0.26 143	0.30 143	0.25 135	0.19 105	0.33 110	0.24 163	0.09 100	0.11 317	0.12 303	0.10 187	0.13 151	0.09 79

CREStereo	0.28 93	0.30 173	1.33 153	0.19 7	0.13 29	0.55 247	0.17 78	0.48 129	0.46 186	0.27 150	0.33 171	0.24 122	0.21 127	0.31 90	0.21 97	0.11 268	0.07 53	0.08 66	0.05 1	0.10 88	0.07 18
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
fffft	0.29 103	0.21 43	1.10 113	0.24 89	0.15 83	0.42 121	0.24 238	0.42 71	0.38 96	0.21 68	0.18 43	0.20 87	0.16 45	0.44 196	0.70 445	0.07 29	0.06 23	0.10 179	0.08 120	0.28 426	0.20 368
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 103	0.26 118	1.03 103	0.25 108	0.14 54	0.46 156	0.22 170	0.36 27	0.38 96	0.23 99	0.23 88	0.21 95	0.18 82	0.45 211	0.60 419	0.07 29	0.06 23	0.10 179	0.08 120	0.20 318	0.20 368

tt45	0.29 103	0.24 98	1.06 108	0.25 108	0.17 144	0.55 247	0.22 170	0.41 65	0.35 62	0.24 109	0.25 105	0.25 135	0.18 82	0.64 307	0.34 282	0.08 49	0.07 53	0.10 179	0.08 120	0.21 332	0.11 138

999	0.29 103	0.25 103	1.05 106	0.26 139	0.18 183	0.49 178	0.23 205	0.38 36	0.37 90	0.20 60	0.32 162	0.23 108	0.18 82	0.73 341	0.36 293	0.08 49	0.07 53	0.09 125	0.08 120	0.24 377	0.10 113

Pointernet	0.29 103	0.25 103	1.49 189	0.24 89	0.20 231	0.47 163	0.15 45	0.62 232	0.47 204	0.22 80	0.29 130	0.26 149	0.20 116	0.28 61	0.20 76	0.10 198	0.07 53	0.07 1	0.12 290	0.10 88	0.07 18

IGEV-Stereo+	0.29 103	0.29 160	0.86 85	0.25 108	0.34 438	0.30 26	0.14 28	0.32 14	0.53 258	0.18 42	0.12 8	0.18 71	0.19 105	0.49 249	0.17 21	0.09 100	0.08 149	0.08 66	0.20 459	0.46 549	0.59 568

MaDis-Stereo	0.29 103	0.54 337	1.44 175	0.24 89	0.29 376	0.29 20	0.16 65	0.45 100	0.37 90	0.19 50	0.21 64	0.28 170	0.22 137	0.30 83	0.29 221	0.10 198	0.09 224	0.10 179	0.08 120	0.11 110	0.11 138

LoS_RVC	0.29 103	0.33 202	1.19 127	0.25 108	0.34 438	0.43 126	0.22 170	0.42 71	0.32 41	0.22 80	0.33 171	0.23 108	0.24 167	0.31 90	0.21 97	0.07 29	0.07 53	0.07 1	0.05 1	0.10 88	0.31 490

Selective-IGEV	0.29 103	0.23 85	1.28 144	0.27 156	0.30 389	0.35 59	0.20 123	0.56 195	0.38 96	0.21 68	0.30 143	0.22 99	0.18 82	0.37 153	0.18 25	0.07 29	0.06 23	0.08 66	0.15 377	0.16 232	0.29 471

EGLCR-Stereo	0.29 103	0.27 126	0.97 100	0.30 232	0.19 216	0.56 264	0.17 78	0.68 264	0.36 82	0.30 164	0.18 43	0.27 161	0.17 60	0.38 161	0.19 44	0.09 100	0.07 53	0.10 179	0.08 120	0.10 88	0.35 510

castereo	0.30 113	0.44 291	0.81 79	0.24 89	0.29 376	0.41 106	0.27 305	0.72 283	0.45 176	0.22 80	0.30 143	0.24 122	0.31 263	0.25 21	0.21 97	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.31 526	0.12 121	0.09 79

WCG-NET	0.30 113	0.42 275	1.26 141	0.24 89	0.12 8	0.43 126	0.24 238	0.40 53	0.56 289	0.35 187	0.37 192	0.26 149	0.24 167	0.29 74	0.19 44	0.08 49	0.12 343	0.08 66	0.07 89	0.22 349	0.10 113

Occ-G	0.30 113	0.30 173	1.33 153	0.23 71	0.15 83	0.36 68	0.25 258	0.43 80	0.31 33	0.26 143	0.35 183	0.46 294	0.22 137	0.30 83	0.25 176	0.09 100	0.07 53	0.09 125	0.16 397	0.31 451	0.08 55

AIO-Stereo	0.30 113	0.27 126	1.25 139	0.27 156	0.24 305	0.37 71	0.20 123	0.52 164	0.36 82	0.21 68	0.30 143	0.23 108	0.14 20	0.31 90	0.20 76	0.08 49	0.07 53	0.09 125	0.38 554	0.19 302	0.31 490

UniTT-Stereo	0.30 113	0.36 233	1.68 220	0.27 156	0.24 305	0.29 20	0.18 95	0.33 18	0.34 56	0.26 143	0.37 192	0.18 71	0.18 82	0.31 90	0.27 196	0.10 198	0.08 149	0.08 66	0.07 89	0.25 390	0.08 55

CES	0.30 113	0.27 126	1.09 111	0.23 71	0.50 528	0.40 96	0.20 123	0.46 107	0.44 161	0.22 80	0.28 124	0.26 149	0.19 105	0.33 110	0.21 97	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.05 1	0.15 195	0.49 555

ProNet	0.30 113	0.54 337	1.29 145	0.25 108	0.15 83	0.47 163	0.25 258	0.48 129	0.39 109	0.21 68	0.23 88	0.22 99	0.20 116	0.44 196	0.19 44	0.08 49	0.08 149	0.10 179	0.08 120	0.23 362	0.12 175

CroCo-Stereo	0.30 113	0.45 299	1.08 109	0.31 259	0.17 144	0.19 2	0.21 144	0.73 295	0.50 223	0.21 68	0.24 98	0.55 339	0.22 137	0.27 48	0.26 186	0.09 100	0.08 149	0.08 66	0.07 89	0.12 121	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
xyz-stereo-finetune	0.31 121	0.46 302	0.79 77	0.21 27	0.12 8	0.53 224	0.25 258	0.52 164	0.54 271	0.28 155	0.32 162	0.29 177	0.23 154	0.59 290	0.55 398	0.08 49	0.07 53	0.10 179	0.08 120	0.13 151	0.08 55

rvit_0105_6	0.31 121	0.29 160	1.00 102	0.31 259	0.18 183	0.35 59	0.25 258	0.51 150	0.61 333	0.25 129	0.28 124	0.32 193	0.25 183	0.39 167	0.25 176	0.18 472	0.16 432	0.15 428	0.13 324	0.14 175	0.13 213

rvit_stereo_ft	0.31 121	0.61 362	1.18 125	0.32 288	0.21 245	0.28 16	0.27 305	0.55 188	0.48 207	0.23 99	0.27 117	0.28 170	0.26 197	0.32 99	0.25 176	0.13 360	0.09 224	0.11 245	0.11 250	0.13 151	0.14 233

CAS++	0.31 121	0.33 202	1.43 173	0.25 108	0.17 144	0.31 31	0.20 123	0.78 349	0.41 135	0.30 164	0.30 143	0.21 95	0.16 45	0.33 110	0.18 25	0.15 422	0.12 343	0.13 362	0.10 187	0.15 195	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 121	0.30 173	1.52 195	0.23 71	0.13 29	0.54 232	0.20 123	0.48 129	0.49 213	0.25 129	0.28 124	0.37 215	0.24 167	0.38 161	0.23 138	0.10 198	0.08 149	0.08 66	0.05 1	0.15 195	0.07 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 121	0.35 224	1.30 148	0.20 16	0.14 54	0.57 282	0.25 258	0.46 107	0.42 146	0.27 150	0.32 162	0.27 161	0.24 167	0.39 167	0.23 138	0.43 564	0.07 53	0.08 66	0.05 1	0.18 281	0.07 18

DA	0.32 127	0.26 118	0.89 89	0.29 213	0.25 323	0.63 387	0.22 170	0.60 224	0.39 109	0.23 99	0.30 143	0.24 122	0.26 197	0.60 296	0.18 25	0.10 198	0.12 343	0.09 125	0.07 89	0.10 88	0.52 559

GGEV	0.32 127	0.26 118	0.89 89	0.29 213	0.25 323	0.63 387	0.22 170	0.60 224	0.39 109	0.23 99	0.30 143	0.24 122	0.26 197	0.60 296	0.18 25	0.10 198	0.12 343	0.09 125	0.07 89	0.10 88	0.52 559

WCG-NET（raft）	0.32 127	0.53 332	1.21 133	0.23 71	0.12 8	0.44 132	0.24 238	0.40 53	0.50 223	0.35 187	0.35 183	0.47 302	0.25 183	0.35 129	0.20 76	0.08 49	0.29 540	0.08 66	0.07 89	0.22 349	0.11 138

MGS-Stereo	0.32 127	0.34 215	1.70 226	0.25 108	0.14 54	0.40 96	0.22 170	0.38 36	0.43 157	0.24 109	0.51 296	0.25 135	0.18 82	0.31 90	0.20 76	0.09 100	0.08 149	0.09 125	0.08 120	0.47 550	0.08 55

ff7	0.32 127	0.52 327	1.38 162	0.25 108	0.16 114	0.56 264	0.23 205	0.46 107	0.41 135	0.24 109	0.23 88	0.20 87	0.23 154	0.48 237	0.19 44	0.09 100	0.08 149	0.10 179	0.18 429	0.23 362	0.22 395

ffff	0.32 127	0.52 327	1.38 162	0.25 108	0.16 114	0.56 264	0.23 205	0.46 107	0.41 135	0.24 109	0.23 88	0.20 87	0.23 154	0.48 237	0.19 44	0.09 100	0.08 149	0.10 179	0.18 429	0.23 362	0.22 395

11t	0.32 127	0.52 327	1.38 162	0.25 108	0.16 114	0.56 264	0.23 205	0.46 107	0.41 135	0.24 109	0.23 88	0.20 87	0.23 154	0.48 237	0.19 44	0.09 100	0.08 149	0.10 179	0.18 429	0.23 362	0.22 395

MC-Stereo	0.32 127	0.31 185	1.46 179	0.31 259	0.15 83	0.53 224	0.19 104	0.44 89	0.35 62	0.36 192	0.38 202	0.27 161	0.27 217	0.42 184	0.19 44	0.09 100	0.13 367	0.09 125	0.16 397	0.20 318	0.13 213

ccc-4	0.32 127	0.52 327	1.38 162	0.25 108	0.16 114	0.56 264	0.23 205	0.46 107	0.41 135	0.24 109	0.23 88	0.20 87	0.23 154	0.48 237	0.19 44	0.09 100	0.08 149	0.10 179	0.18 429	0.23 362	0.22 395

SCV_C0	0.33 136	0.43 280	1.42 172	0.25 108	0.16 114	0.35 59	0.20 123	0.68 264	0.44 161	0.24 109	0.27 117	0.29 177	0.20 116	0.58 284	0.18 25	0.09 100	0.08 149	0.08 66	0.30 519	0.26 410	0.17 315

11t1	0.33 136	0.19 23	1.41 168	0.33 311	0.16 114	0.48 171	0.21 144	0.67 260	0.48 207	0.40 212	0.34 178	0.32 193	0.33 275	0.42 184	0.27 196	0.11 268	0.12 343	0.10 179	0.08 120	0.13 151	0.14 233

IGEVStereo-DCA	0.33 136	0.34 215	1.38 162	0.27 156	0.16 114	0.45 138	0.23 205	0.46 107	0.41 135	0.24 109	0.21 64	0.26 149	0.25 183	0.64 307	0.52 387	0.09 100	0.07 53	0.10 179	0.18 429	0.16 232	0.22 395

AEACV	0.33 136	0.24 98	1.44 175	0.28 181	0.35 451	0.47 163	0.21 144	0.43 80	0.28 20	0.26 143	0.25 105	0.22 99	0.38 312	0.30 83	0.18 25	0.09 100	0.35 554	0.09 125	0.36 551	0.23 362	0.25 440

CroCo-Stereo Lap2	0.33 136	0.61 362	1.47 183	0.32 288	0.38 476	0.23 4	0.22 170	0.58 206	0.46 186	0.22 80	0.27 117	0.29 177	0.23 154	0.32 99	0.26 186	0.09 100	0.09 224	0.10 179	0.08 120	0.21 332	0.14 233

CREStereo++_RVC	0.33 136	0.29 160	1.74 240	0.24 89	0.16 114	0.54 232	0.15 45	0.40 53	0.55 278	0.37 196	0.51 296	0.24 122	0.19 105	0.27 48	0.26 186	0.09 100	0.06 23	0.08 66	0.30 519	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	0.33 136	0.49 317	1.75 246	0.23 71	0.12 8	0.54 232	0.16 65	0.40 53	0.45 176	0.45 248	0.51 296	0.26 149	0.22 137	0.29 74	0.20 76	0.10 198	0.10 269	0.08 66	0.06 20	0.08 42	0.11 138

sCroCo_RVC	0.33 136	0.32 193	1.89 334	0.34 342	0.27 354	0.30 26	0.22 170	0.48 129	0.44 161	0.22 80	0.33 171	0.25 135	0.25 183	0.32 99	0.24 163	0.14 403	0.16 432	0.12 303	0.12 290	0.15 195	0.13 213

RAFT-Stereo-weight	0.34 144	0.29 160	1.43 173	0.28 181	0.28 368	0.55 247	0.22 170	0.78 349	0.48 207	0.46 256	0.38 202	0.36 213	0.17 60	0.33 110	0.23 138	0.09 100	0.08 149	0.09 125	0.07 89	0.09 69	0.09 79

IGEV++	0.34 144	0.43 280	1.32 151	0.31 259	0.14 54	0.32 38	0.21 144	0.70 275	0.34 56	0.22 80	0.28 124	0.22 99	0.27 217	0.35 129	0.27 196	0.09 100	0.39 569	0.08 66	0.15 377	0.25 390	0.45 548

MyStereo07	0.34 144	0.40 260	1.46 179	0.29 213	0.23 292	0.60 329	0.31 368	0.53 173	0.42 146	0.25 129	0.25 105	0.20 87	0.26 197	0.57 280	0.19 44	0.09 100	0.18 464	0.12 303	0.11 250	0.16 232	0.19 352

MIF-Stereo (partial)	0.34 144	0.41 267	1.93 351	0.26 139	0.24 305	0.32 38	0.17 78	0.53 173	0.42 146	0.25 129	0.37 192	0.25 135	0.26 197	0.44 196	0.31 253	0.11 268	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.19 302	0.14 233

GCAP-Stereo	0.34 144	0.89 480	1.76 252	0.26 139	0.12 8	0.52 215	0.14 28	0.49 136	0.38 96	0.29 160	0.30 143	0.29 177	0.22 137	0.30 83	0.20 76	0.09 100	0.17 453	0.09 125	0.07 89	0.21 332	0.11 138

anonymousdsp2	0.34 144	0.24 98	1.16 122	0.28 181	0.15 83	0.57 282	0.23 205	0.79 365	0.47 204	0.38 204	0.37 192	0.40 237	0.25 183	0.47 231	0.21 97	0.09 100	0.07 53	0.10 179	0.13 324	0.19 302	0.27 458

anonymousdsp	0.34 144	0.53 332	1.47 183	0.25 108	0.16 114	0.56 264	0.23 205	0.49 136	0.40 125	0.25 129	0.24 98	0.22 99	0.24 167	0.55 276	0.19 44	0.09 100	0.11 317	0.10 179	0.18 429	0.24 377	0.29 471

knoymous	0.34 144	0.25 103	1.75 246	0.24 89	0.18 183	0.45 138	0.24 238	0.57 200	0.38 96	0.41 221	0.39 210	0.55 339	0.25 183	0.38 161	0.23 138	0.11 268	0.08 149	0.12 303	0.07 89	0.13 151	0.12 175

RCA-Stereo	0.34 144	0.32 193	1.30 148	0.26 139	0.14 54	0.58 300	0.23 205	0.78 349	0.62 351	0.40 212	0.44 236	0.28 170	0.35 285	0.29 74	0.20 76	0.09 100	0.10 269	0.09 125	0.07 89	0.19 302	0.08 55

IGEV-Stereo	0.34 144	0.54 337	1.47 183	0.25 108	0.16 114	0.56 264	0.23 205	0.49 136	0.40 125	0.25 129	0.24 98	0.22 99	0.24 167	0.54 272	0.19 44	0.09 100	0.10 269	0.10 179	0.18 429	0.24 377	0.29 471
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 144	0.77 436	1.75 246	0.34 342	0.13 29	0.51 196	0.17 78	0.43 80	0.50 223	0.37 196	0.49 283	0.23 108	0.18 82	0.28 61	0.24 163	0.10 198	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.07 18

GEAStereo	0.35 155	0.32 193	1.17 123	0.53 523	0.60 556	0.55 247	0.21 144	0.40 53	0.27 16	0.20 60	0.22 77	0.16 41	0.18 82	0.44 196	0.16 6	0.11 268	0.37 558	0.08 66	0.06 20	0.33 469	0.71 576

GASTEREO	0.35 155	0.72 414	1.15 119	0.56 537	0.20 231	0.52 215	0.22 170	0.56 195	0.40 125	0.30 164	0.31 156	0.16 41	0.31 263	0.35 129	0.26 186	0.09 100	0.14 388	0.08 66	0.28 505	0.14 175	0.20 368

MSCF	0.35 155	0.72 414	1.15 119	0.58 543	0.21 245	0.50 186	0.22 170	0.56 195	0.38 96	0.29 160	0.29 130	0.17 60	0.30 254	0.35 129	0.26 186	0.09 100	0.12 343	0.08 66	0.29 509	0.15 195	0.21 380

xyz-stereo-finetune2	0.35 155	0.45 299	1.04 105	0.21 27	0.12 8	0.58 300	0.23 205	0.50 142	0.45 176	0.31 169	0.46 248	0.30 182	0.41 345	0.81 360	0.51 384	0.08 49	0.07 53	0.11 245	0.09 151	0.12 121	0.09 79

SCV	0.35 155	0.59 356	1.37 161	0.34 342	0.22 272	0.28 16	0.23 205	0.72 283	0.35 62	0.19 50	0.30 143	0.24 122	0.20 116	0.64 307	0.19 44	0.11 268	0.08 149	0.09 125	0.29 509	0.34 480	0.29 471

StereoAnything_RVC	0.35 155	1.25 565	1.82 300	0.20 16	0.12 8	0.26 10	0.15 45	0.43 80	0.37 90	0.14 3	0.10 2	0.11 1	0.19 105	0.46 220	0.14 1	0.11 268	0.09 224	0.08 66	0.05 1	0.76 580	0.18 335

rvit_0105_4	0.35 155	0.35 224	1.45 178	0.31 259	0.18 183	0.37 71	0.28 323	0.59 214	0.62 351	0.27 150	0.31 156	0.35 209	0.27 217	0.43 187	0.25 176	0.18 472	0.16 432	0.15 428	0.13 324	0.15 195	0.12 175

CAS	0.35 155	0.25 103	1.30 148	0.79 570	0.34 438	0.51 196	0.23 205	0.46 107	0.39 109	0.22 80	0.31 156	0.20 87	0.17 60	0.28 61	0.23 138	0.73 586	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 69	0.37 525

Selective-RAFT	0.35 155	0.26 118	1.48 186	0.31 259	0.15 83	0.61 350	0.19 104	0.60 224	0.54 271	0.28 155	0.29 130	0.40 237	0.33 275	0.50 255	0.27 196	0.10 198	0.07 53	0.09 125	0.35 542	0.19 302	0.08 55

x	0.35 155	0.20 30	1.36 158	0.33 311	0.17 144	0.47 163	0.24 238	0.75 310	0.54 271	0.40 212	0.40 215	0.42 257	0.34 283	0.45 211	0.32 264	0.11 268	0.14 388	0.11 245	0.09 151	0.12 121	0.14 233

GSStereo	0.36 165	0.32 193	1.17 123	0.34 342	0.60 556	0.55 247	0.21 144	0.62 232	0.41 135	0.22 80	0.22 77	0.17 60	0.18 82	0.44 196	0.16 6	0.10 198	0.16 432	0.08 66	0.11 250	0.33 469	0.84 586

gasm-f	0.36 165	0.34 215	1.13 115	0.53 523	0.44 506	0.54 232	0.27 305	0.40 53	0.27 16	0.20 60	0.33 171	0.16 41	0.22 137	0.36 142	0.25 176	0.11 268	0.37 558	0.08 66	0.06 20	0.38 513	0.71 576

FSD	0.36 165	0.41 267	0.91 92	0.34 342	0.29 376	0.35 59	0.33 399	0.44 89	0.46 186	0.32 178	0.32 162	0.37 215	0.32 270	0.35 129	0.32 264	0.28 546	0.27 536	0.31 549	0.30 519	0.31 451	0.29 471

rvit_0105_5	0.36 165	0.39 255	1.48 186	0.30 232	0.18 183	0.41 106	0.30 355	0.64 243	0.62 351	0.30 164	0.33 171	0.37 215	0.29 246	0.41 176	0.28 206	0.18 472	0.16 432	0.15 428	0.15 377	0.15 195	0.14 233

MoCha-V2	0.36 165	0.32 193	1.41 168	0.36 379	0.31 408	0.35 59	0.19 104	0.57 200	0.39 109	0.30 164	0.32 162	0.28 170	0.27 217	0.47 231	0.24 163	0.08 49	0.56 585	0.08 66	0.38 554	0.18 281	0.12 175

testlalala	0.36 165	0.30 173	1.77 261	0.28 181	0.33 429	0.60 329	0.22 170	0.55 188	0.51 231	0.55 358	0.35 183	0.31 185	0.20 116	0.26 33	0.22 121	0.10 198	0.13 367	0.09 125	0.24 481	0.08 42	0.07 18

s12784h	0.36 165	0.28 150	1.58 203	0.23 71	0.11 2	0.62 370	0.24 238	0.79 365	0.64 371	0.44 237	0.52 310	0.28 170	0.26 197	0.50 255	0.24 163	0.11 268	0.06 23	0.09 125	0.06 20	0.16 232	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 165	0.21 43	1.70 226	0.29 213	0.18 183	0.55 247	0.26 280	0.78 349	0.36 82	0.57 381	0.67 441	0.33 199	0.24 167	0.32 99	0.23 138	0.10 198	0.08 149	0.09 125	0.07 89	0.09 69	0.12 175

RAFT-Stereo	0.36 165	0.21 43	1.70 226	0.29 213	0.18 183	0.55 247	0.26 280	0.78 349	0.36 82	0.57 381	0.67 441	0.33 199	0.24 167	0.32 99	0.23 138	0.10 198	0.08 149	0.09 125	0.07 89	0.09 69	0.12 175
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DDF-Stereo	0.37 174	0.27 126	0.79 77	0.39 429	0.29 376	0.38 83	0.21 144	0.47 121	0.51 231	0.32 178	0.17 37	0.79 477	0.23 154	0.64 307	1.04 502	0.11 268	0.07 53	0.09 125	0.12 290	0.35 491	0.15 268

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 174	0.37 236	1.21 133	0.26 139	0.18 183	0.73 468	0.18 95	0.53 173	0.41 135	0.35 187	0.30 143	0.58 364	0.22 137	0.33 110	0.95 483	0.09 100	0.07 53	0.09 125	0.35 542	0.13 151	0.15 268

GREAT-IGEV	0.37 174	0.28 150	1.48 186	0.25 108	0.38 476	0.46 156	0.18 95	0.33 18	0.34 56	0.15 4	0.29 130	0.15 32	0.17 60	0.36 142	0.23 138	0.07 29	0.76 604	0.07 1	0.26 497	0.21 332	1.03 604

tg	0.37 174	0.55 346	1.35 157	0.28 181	0.16 114	0.57 282	0.18 95	0.57 200	0.49 213	0.37 196	0.44 236	0.38 223	0.24 167	0.46 220	0.24 163	0.09 100	0.08 149	0.11 245	0.11 250	0.43 539	0.36 518

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 174	1.34 577	1.24 138	0.23 71	0.12 8	0.33 43	0.20 123	0.40 53	0.33 50	0.25 129	0.21 64	0.16 41	0.14 20	0.27 48	0.63 426	0.55 576	0.06 23	0.11 245	0.13 324	0.25 390	0.49 555

plain	0.37 174	0.47 311	2.15 415	0.27 156	0.19 216	0.33 43	0.20 123	0.58 206	0.46 186	0.23 99	0.37 192	0.23 108	0.25 183	0.45 211	0.28 206	0.11 268	0.08 149	0.13 362	0.09 151	0.42 537	0.12 175

riskmin	0.37 174	0.22 64	1.74 240	0.32 288	0.20 231	0.48 171	0.20 123	0.66 251	0.46 186	0.36 192	0.34 178	0.69 426	0.45 385	0.39 167	0.27 196	0.11 268	0.08 149	0.12 303	0.08 120	0.13 151	0.16 297

AnonymousM	0.37 174	0.44 291	1.50 192	0.25 108	0.15 83	0.52 215	0.23 205	0.60 224	0.42 146	0.42 226	0.32 162	0.30 182	0.25 183	0.34 122	0.23 138	0.11 268	0.09 224	0.71 585	0.36 551	0.12 121	0.07 18

iRaftStereo_RVC	0.37 174	0.53 332	1.41 168	0.28 181	0.15 83	0.52 215	0.20 123	0.54 184	0.46 186	0.37 196	0.43 225	0.41 243	0.23 154	0.36 142	0.26 186	0.09 100	0.15 414	0.12 303	0.11 250	0.41 531	0.37 525

DIP-Stereo	0.37 174	0.34 215	1.50 192	0.27 156	0.18 183	0.63 387	0.17 78	0.92 465	0.53 258	0.49 288	0.48 266	0.30 182	0.30 254	0.39 167	0.30 241	0.10 198	0.08 149	0.10 179	0.08 120	0.15 195	0.12 175
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	0.38 184	0.28 150	2.46 476	0.43 463	0.15 83	0.50 186	0.25 258	0.47 121	0.38 96	0.33 182	0.26 113	0.23 108	0.22 137	0.34 122	0.29 221	0.08 49	0.09 224	0.09 125	0.10 187	0.36 498	0.22 395

HART	0.38 184	0.53 332	1.66 217	0.26 139	0.15 83	0.30 26	0.19 104	0.67 260	0.46 186	0.29 160	0.52 310	0.38 223	0.16 45	0.41 176	0.20 76	0.08 49	0.68 597	0.09 125	0.07 89	0.34 480	0.21 380

mmm	0.38 184	0.21 43	1.18 125	0.35 360	0.17 144	0.49 178	0.26 280	0.78 349	0.52 239	0.50 295	0.57 363	0.41 243	0.37 305	0.71 338	0.31 253	0.11 268	0.13 367	0.14 398	0.13 324	0.15 195	0.14 233

Any-RAFT	0.38 184	0.25 103	1.89 334	0.27 156	0.17 144	0.68 439	0.21 144	0.78 349	0.53 258	0.43 231	0.43 225	0.54 335	0.30 254	0.41 176	0.20 76	0.10 198	0.12 343	0.08 66	0.06 20	0.10 88	0.09 79

qqq	0.38 184	0.21 43	1.34 156	0.28 181	0.15 83	0.45 138	0.26 280	0.76 323	0.52 239	0.39 210	0.41 219	0.46 294	0.36 291	0.96 374	0.30 241	0.11 268	0.14 388	0.12 303	0.12 290	0.12 121	0.14 233

PSM-adaLoss	0.38 184	0.27 126	1.78 266	0.44 470	0.17 144	0.60 329	0.29 347	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.44 272	0.28 232	0.47 231	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175

ROB_FTStereo_v2	0.38 184	0.27 126	1.78 266	0.44 470	0.17 144	0.61 350	0.28 323	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.44 272	0.28 232	0.47 231	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175

ROB_FTStereo	0.38 184	0.27 126	1.78 266	0.44 470	0.17 144	0.61 350	0.26 280	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.43 261	0.28 232	0.49 249	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175

HUI-Stereo	0.38 184	0.27 126	1.79 287	0.44 470	0.17 144	0.61 350	0.28 323	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.44 272	0.28 232	0.45 211	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175

RAFT-IKP	0.38 184	0.27 126	1.79 287	0.44 470	0.16 114	0.60 329	0.28 323	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.43 261	0.28 232	0.50 255	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175

raftrobust	0.38 184	0.68 401	1.54 197	0.32 288	0.46 521	0.52 215	0.21 144	0.56 195	0.42 146	0.52 317	0.35 183	0.31 185	0.33 275	0.37 153	0.30 241	0.10 198	0.11 317	0.08 66	0.07 89	0.21 332	0.19 352

sAnonymous2	0.38 184	0.62 368	2.15 415	0.31 259	0.24 305	0.34 51	0.27 305	0.53 173	0.46 186	0.24 109	0.29 130	0.23 108	0.28 232	0.28 61	0.22 121	0.12 328	0.09 224	0.11 245	0.13 324	0.38 513	0.35 510

CroCo_RVC	0.38 184	0.62 368	2.15 415	0.31 259	0.24 305	0.34 51	0.27 305	0.53 173	0.46 186	0.24 109	0.29 130	0.23 108	0.28 232	0.28 61	0.22 121	0.12 328	0.09 224	0.11 245	0.13 324	0.38 513	0.35 510

GMStereo	0.38 184	0.99 521	1.91 345	0.27 156	0.16 114	0.39 90	0.23 205	0.47 121	0.62 351	0.38 204	0.34 178	0.25 135	0.25 183	0.39 167	0.29 221	0.14 403	0.08 149	0.10 179	0.12 290	0.15 195	0.11 138
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 184	0.33 202	1.92 348	0.27 156	0.41 495	0.48 171	0.19 104	0.59 214	0.46 186	0.43 231	0.39 210	0.57 357	0.26 197	0.32 99	0.26 186	0.09 100	0.09 224	0.09 125	0.31 526	0.11 110	0.09 79

AIO_test	0.39 199	0.37 236	1.19 127	0.73 564	0.67 565	0.35 59	0.25 258	0.47 121	0.34 56	0.34 185	0.22 77	0.33 199	0.17 60	1.31 413	0.19 44	0.11 268	0.15 414	0.08 66	0.21 466	0.15 195	0.23 419

rvit_0105_3	0.39 199	0.47 311	1.46 179	0.33 311	0.19 216	0.45 138	0.35 412	0.69 267	0.65 385	0.37 196	0.37 192	0.40 237	0.31 263	0.44 196	0.30 241	0.18 472	0.17 453	0.17 466	0.18 429	0.15 195	0.15 268

CASS	0.39 199	0.30 173	1.61 210	0.32 288	0.17 144	0.53 224	0.24 238	0.70 275	0.49 213	0.59 413	0.54 333	0.40 237	0.40 334	0.41 176	0.30 241	0.17 460	0.10 269	0.14 398	0.11 250	0.18 281	0.17 315
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 199	0.27 126	1.78 266	0.44 470	0.16 114	0.61 350	0.27 305	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.43 261	0.28 232	0.54 272	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175
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	0.39 199	0.27 126	1.78 266	0.44 470	0.17 144	0.61 350	0.27 305	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.44 272	0.28 232	0.55 276	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175

iRAFT	0.39 199	0.27 126	1.78 266	0.44 470	0.16 114	0.61 350	0.27 305	0.51 150	0.52 239	0.47 258	0.43 225	0.43 261	0.28 232	0.54 272	0.28 206	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.17 254	0.12 175

MM-Stereo_test3	0.40 205	0.58 354	1.75 246	0.36 379	0.30 389	0.45 138	0.30 355	0.72 283	0.59 311	0.31 169	0.43 225	0.32 193	0.23 154	0.35 129	0.29 221	0.10 198	0.20 488	0.10 179	0.08 120	0.40 528	0.11 138

rvit_stereo_0075_2	0.40 205	0.40 260	1.88 327	0.33 311	0.32 416	0.41 106	0.22 170	0.58 206	0.53 258	0.38 204	0.51 296	0.40 237	0.27 217	0.44 196	0.29 221	0.20 497	0.15 414	0.22 513	0.15 377	0.18 281	0.23 419

test_sample1	0.40 205	0.18 17	1.19 127	0.31 259	0.18 183	0.48 171	0.23 205	0.78 349	0.49 213	0.44 237	0.44 236	0.45 281	0.41 345	1.39 421	0.33 275	0.11 268	0.09 224	0.10 179	0.09 151	0.12 121	0.13 213

H2IRNET	0.40 205	0.61 362	1.90 339	0.29 213	0.17 144	0.54 232	0.18 95	0.52 164	0.50 223	0.27 150	0.56 355	0.47 302	0.35 285	0.46 220	0.33 275	0.10 198	0.07 53	0.12 303	0.14 352	0.32 460	0.12 175

DCANet-4	0.40 205	0.27 126	2.21 426	0.25 108	0.14 54	0.51 196	0.22 170	0.77 334	0.72 449	0.54 340	0.47 254	0.28 170	0.37 305	0.37 153	0.34 282	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.07 89	0.08 42	0.22 395

test_4	0.40 205	0.37 236	2.01 382	0.29 213	0.21 245	0.50 186	0.28 323	0.47 121	0.39 109	0.42 226	0.76 488	0.38 223	0.22 137	0.52 262	0.33 275	0.08 49	0.07 53	0.11 245	0.15 377	0.28 426	0.07 18

cross-raft	0.40 205	0.27 126	2.22 430	0.30 232	0.17 144	0.49 178	0.35 412	0.71 278	0.39 109	0.43 231	0.45 240	0.64 391	0.25 183	0.32 99	0.25 176	0.08 49	0.08 149	0.09 125	0.23 479	0.11 110	0.14 233

FE-Mocha	0.41 212	0.31 185	1.44 175	0.28 181	0.33 429	0.41 106	0.17 78	0.69 267	0.45 176	0.44 237	0.50 291	0.41 243	0.45 385	0.36 142	1.17 520	0.10 198	0.08 149	0.11 245	0.21 466	0.13 151	0.13 213

MM-Stereo_test1	0.41 212	0.39 255	2.29 444	0.38 418	0.26 340	0.44 132	0.28 323	0.63 240	0.51 231	0.40 212	0.32 162	0.26 149	0.26 197	0.46 220	0.22 121	0.09 100	0.21 497	0.10 179	0.09 151	0.39 523	0.15 268

HI	0.41 212	0.63 379	1.72 233	0.27 156	0.21 245	0.45 138	0.19 104	0.55 188	0.41 135	0.57 381	0.59 372	0.65 396	0.45 385	0.45 211	0.39 317	0.08 49	0.09 224	0.10 179	0.11 250	0.20 318	0.10 113

CoSv	0.41 212	0.63 379	1.72 233	0.27 156	0.21 245	0.45 138	0.19 104	0.55 188	0.41 135	0.57 381	0.59 372	0.65 396	0.45 385	0.45 211	0.39 317	0.08 49	0.09 224	0.10 179	0.11 250	0.20 318	0.10 113

AIO_rvc	0.41 212	0.64 383	1.29 145	0.58 543	0.39 479	0.37 71	0.24 238	0.50 142	0.43 157	0.28 155	0.23 88	0.25 135	0.16 45	0.99 377	0.19 44	0.10 198	0.16 432	0.08 66	0.11 250	0.25 390	0.85 588

test_sample2	0.41 212	0.19 23	1.23 136	0.31 259	0.17 144	0.51 196	0.27 305	0.81 373	0.55 278	0.44 237	0.45 240	0.46 294	0.38 312	1.51 442	0.30 241	0.12 328	0.09 224	0.11 245	0.10 187	0.14 175	0.14 233

gcap-zeroshot	0.41 212	0.62 368	1.78 266	0.31 259	0.32 416	0.69 445	0.21 144	0.74 299	0.52 239	0.43 231	0.35 183	0.62 379	0.24 167	0.41 176	0.24 163	0.09 100	0.16 432	0.09 125	0.31 526	0.08 42	0.09 79

GMStereo_Zeroshot	0.41 212	0.36 233	1.54 197	0.41 447	0.19 216	0.52 215	0.19 104	0.59 214	0.52 239	0.57 381	0.59 372	0.63 382	0.29 246	0.58 284	0.33 275	0.15 422	0.09 224	0.16 447	0.09 151	0.24 377	0.12 175

MIM_Stereo	0.41 212	0.60 358	1.88 327	0.31 259	0.21 245	0.50 186	0.19 104	0.64 243	0.44 161	0.43 231	0.53 321	0.43 261	0.27 217	0.51 258	0.28 206	0.08 49	0.14 388	0.11 245	0.10 187	0.26 410	0.26 450

LL-Strereo2	0.41 212	0.90 484	1.83 306	0.44 470	0.24 305	0.54 232	0.27 305	0.58 206	0.45 176	0.41 221	0.33 171	0.44 272	0.21 127	0.44 196	0.34 282	0.09 100	0.08 149	0.16 447	0.14 352	0.17 254	0.17 315

BUS	0.41 212	0.27 126	1.13 115	0.30 232	0.21 245	0.91 534	0.23 205	1.00 533	0.61 333	0.63 452	0.53 321	0.66 403	0.30 254	0.43 187	0.32 264	0.13 360	0.10 269	0.14 398	0.12 290	0.12 121	0.11 138

BSDual-CNN	0.41 212	0.27 126	1.13 115	0.30 232	0.21 245	0.76 482	0.31 368	1.00 533	0.61 333	0.63 452	0.53 321	0.63 382	0.37 305	0.43 187	0.38 306	0.13 360	0.10 269	0.14 398	0.12 290	0.12 121	0.11 138

psmg	0.41 212	0.27 126	1.13 115	0.27 156	0.21 245	0.75 478	0.36 419	0.90 444	0.61 333	0.59 413	0.59 372	0.63 382	0.37 305	0.43 187	0.38 306	0.13 360	0.10 269	0.13 362	0.12 290	0.13 151	0.11 138

GMOStereo	0.41 212	0.62 368	1.78 266	0.28 181	0.36 459	0.51 196	0.31 368	0.53 173	0.44 161	0.57 381	0.48 266	0.41 243	0.27 217	0.28 61	0.23 138	0.08 49	0.38 562	0.13 362	0.11 250	0.34 480	0.11 138

error version	0.41 212	0.62 368	1.78 266	0.28 181	0.36 459	0.51 196	0.31 368	0.53 173	0.44 161	0.57 381	0.48 266	0.41 243	0.27 217	0.28 61	0.23 138	0.08 49	0.38 562	0.13 362	0.11 250	0.34 480	0.11 138

test-v	0.41 212	0.62 368	1.78 266	0.28 181	0.36 459	0.51 196	0.31 368	0.53 173	0.44 161	0.57 381	0.48 266	0.41 243	0.27 217	0.28 61	0.23 138	0.08 49	0.38 562	0.13 362	0.11 250	0.34 480	0.11 138

CRE-IMP	0.41 212	0.22 64	1.76 252	0.48 502	0.17 144	0.79 499	0.69 550	0.52 164	0.52 239	0.47 258	0.42 223	0.45 281	0.26 197	0.41 176	0.31 253	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.09 151	0.17 254	0.23 419

test-2	0.41 212	0.62 368	1.78 266	0.28 181	0.36 459	0.51 196	0.31 368	0.53 173	0.44 161	0.57 381	0.48 266	0.41 243	0.27 217	0.28 61	0.23 138	0.08 49	0.38 562	0.13 362	0.11 250	0.34 480	0.11 138

CFNet-RSSM	0.41 212	0.32 193	2.20 425	0.27 156	0.44 506	0.52 215	0.19 104	0.76 323	0.48 207	0.43 231	0.36 189	0.54 335	0.26 197	0.33 110	0.25 176	0.09 100	0.08 149	0.09 125	0.38 554	0.10 88	0.09 79

DMCA	0.41 212	0.52 327	1.26 141	0.31 259	0.24 305	0.59 317	0.26 280	0.77 334	0.63 363	0.58 399	0.48 266	0.57 357	0.35 285	0.40 172	0.50 379	0.14 403	0.10 269	0.14 398	0.10 187	0.15 195	0.15 268

AE-Stereo	0.42 232	0.29 160	1.65 213	0.43 463	0.47 523	0.56 264	0.23 205	0.86 414	0.46 186	0.31 169	0.41 219	0.43 261	0.24 167	0.34 122	0.24 163	0.09 100	0.48 581	0.11 245	0.45 568	0.22 349	0.19 352

ACVNet-DCA	0.42 232	0.64 383	2.07 393	0.35 360	0.14 54	0.76 482	0.25 258	0.76 323	0.52 239	0.31 169	0.38 202	0.24 122	0.38 312	0.69 331	0.19 44	0.10 198	0.24 514	0.11 245	0.09 151	0.12 121	0.14 233

dd	0.42 232	0.96 504	1.77 261	0.31 259	0.17 144	0.57 282	0.26 280	0.49 136	0.68 411	0.41 221	0.40 215	0.34 205	0.27 217	0.45 211	0.40 325	0.17 460	0.10 269	0.13 362	0.12 290	0.21 332	0.12 175

Anonymous3	0.42 232	0.35 224	2.09 399	0.33 311	0.24 305	0.72 461	0.31 368	0.74 299	0.55 278	0.35 187	0.40 215	0.33 199	0.29 246	0.44 196	0.28 206	0.18 472	0.18 464	0.13 362	0.13 324	0.17 254	0.17 315

DCANet	0.42 232	0.77 436	1.95 364	0.25 108	0.14 54	0.51 196	0.22 170	0.77 334	0.72 449	0.54 340	0.48 266	0.31 185	0.41 345	0.36 142	0.39 317	0.09 100	0.07 53	0.09 125	0.07 89	0.13 151	0.23 419

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 232	0.86 470	1.78 266	0.28 181	0.17 144	0.52 215	0.20 123	0.62 232	0.61 333	0.50 295	0.61 394	0.39 229	0.32 270	0.35 129	0.30 241	0.07 29	0.10 269	0.09 125	0.09 151	0.35 491	0.10 113

GCAP-BAT	0.43 238	0.31 185	1.82 300	0.25 108	0.26 340	0.65 414	0.23 205	0.48 129	0.37 90	0.67 475	0.82 502	0.44 272	0.24 167	0.48 237	0.87 476	0.09 100	0.13 367	0.09 125	0.22 475	0.08 42	0.09 79

fff	0.43 238	0.77 436	1.95 364	0.24 89	0.13 29	0.51 196	0.22 170	0.77 334	0.75 481	0.54 340	0.47 254	0.31 185	0.65 490	0.36 142	0.34 282	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.07 89	0.08 42	0.22 395

DisPM	0.43 238	0.33 202	1.78 266	0.57 541	0.18 183	0.59 317	0.63 539	0.53 173	0.61 333	0.60 422	0.53 321	0.38 223	0.26 197	0.75 345	0.29 221	0.12 328	0.07 53	0.12 303	0.11 250	0.11 110	0.14 233

IER	0.43 238	0.38 246	1.69 222	0.26 139	0.25 323	0.66 421	0.26 280	0.71 278	0.55 278	0.54 340	0.59 372	0.60 373	0.53 436	0.52 262	0.39 317	0.11 268	0.08 149	0.11 245	0.11 250	0.14 175	0.11 138

test-3	0.43 238	0.20 30	1.70 226	0.34 342	0.32 416	0.45 138	0.23 205	0.71 278	0.46 186	0.51 308	0.29 130	0.45 281	0.21 127	0.59 290	0.98 487	0.08 49	0.07 53	0.10 179	0.35 542	0.29 431	0.28 465

test_1	0.43 238	0.20 30	1.70 226	0.34 342	0.32 416	0.45 138	0.23 205	0.71 278	0.46 186	0.50 295	0.29 130	0.45 281	0.21 127	0.59 290	0.98 487	0.08 49	0.07 53	0.10 179	0.35 542	0.29 431	0.29 471

rafts_anoy	0.43 238	0.89 480	1.96 373	0.32 288	0.30 389	0.48 171	0.24 238	0.62 232	0.49 213	0.37 196	0.38 202	0.33 199	0.30 254	0.51 258	0.34 282	0.10 198	0.39 569	0.13 362	0.15 377	0.17 254	0.15 268

RALAANet	0.43 238	0.98 516	1.90 339	0.32 288	0.23 292	0.48 171	0.19 104	0.67 260	0.53 258	0.48 276	0.45 240	0.39 229	0.30 254	0.48 237	0.37 299	0.10 198	0.08 149	0.11 245	0.14 352	0.27 420	0.10 113

csc	0.43 238	0.77 436	1.95 364	0.24 89	0.13 29	0.51 196	0.22 170	0.77 334	0.75 481	0.54 340	0.47 254	0.31 185	0.65 490	0.36 142	0.34 282	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.07 89	0.08 42	0.22 395

cscssc	0.43 238	0.77 436	1.95 364	0.24 89	0.13 29	0.51 196	0.22 170	0.77 334	0.75 481	0.54 340	0.47 254	0.31 185	0.65 490	0.36 142	0.34 282	0.09 100	0.07 53	0.08 66	0.07 89	0.08 42	0.22 395

rvit_105_1	0.44 248	0.54 337	1.46 179	0.36 379	0.24 305	0.51 196	0.45 478	0.75 310	0.74 468	0.45 248	0.44 236	0.44 272	0.36 291	0.62 302	0.38 306	0.20 497	0.18 464	0.18 487	0.22 475	0.18 281	0.18 335

model_zeroshot	0.44 248	0.68 401	1.97 378	0.28 181	0.18 183	0.69 445	0.21 144	0.63 240	0.40 125	1.00 552	0.34 178	0.42 257	0.20 116	0.69 331	0.24 163	0.10 198	0.22 503	0.10 179	0.22 475	0.12 121	0.10 113

testlalala2	0.44 248	0.28 150	2.59 505	0.64 556	0.56 544	0.57 282	0.20 123	0.78 349	0.52 239	0.40 212	0.39 210	0.45 281	0.21 127	0.27 48	0.22 121	0.09 100	0.10 269	0.08 66	0.29 509	0.12 121	0.10 113

1test111	0.44 248	0.64 383	2.07 393	0.35 360	0.14 54	0.76 482	0.25 258	0.76 323	0.52 239	0.31 169	0.38 202	0.24 122	0.38 312	0.96 374	0.30 241	0.10 198	0.24 514	0.11 245	0.09 151	0.12 121	0.14 233

tt1	0.44 248	0.64 383	1.83 306	0.35 360	0.14 54	0.76 482	0.25 258	0.74 299	0.88 532	0.31 169	0.37 192	0.25 135	0.35 285	0.63 305	0.19 44	0.10 198	0.24 514	0.11 245	0.09 151	0.25 390	0.36 518

RAFT-Test	0.44 248	0.38 246	2.01 382	0.27 156	0.44 506	0.64 400	0.37 427	0.72 283	0.57 293	0.45 248	0.48 266	0.65 396	0.24 167	0.35 129	0.29 221	0.09 100	0.11 317	0.09 125	0.38 554	0.10 88	0.11 138

4D-IteraStereo	0.44 248	0.96 504	2.63 510	0.27 156	0.30 389	0.45 138	0.25 258	0.52 164	0.50 223	0.40 212	0.31 156	0.40 237	0.19 105	0.35 129	0.32 264	0.09 100	0.06 23	0.12 303	0.11 250	0.19 302	0.30 482

ToySt	0.44 248	0.61 362	1.89 334	0.29 213	0.18 183	0.55 247	0.35 412	0.67 260	0.53 258	0.39 210	0.50 291	0.59 367	0.43 373	0.51 258	0.49 374	0.10 198	0.12 343	0.13 362	0.16 397	0.24 377	0.19 352

UDGNet	0.44 248	1.02 531	1.74 240	0.35 360	0.19 216	0.58 300	0.23 205	0.49 136	0.66 400	0.41 221	0.38 202	0.34 205	0.29 246	0.53 268	0.30 241	0.24 528	0.10 269	0.37 563	0.19 449	0.27 420	0.15 268

test_3	0.44 248	0.20 30	1.70 226	0.36 379	0.32 416	0.47 163	0.30 355	0.73 295	0.49 213	0.50 295	0.30 143	0.45 281	0.22 137	0.59 290	0.98 487	0.08 49	0.10 269	0.11 245	0.35 542	0.29 431	0.28 465

GANet-ADL	0.44 248	0.41 267	2.31 446	0.33 311	0.20 231	0.57 282	0.25 258	0.75 310	0.54 271	0.42 226	0.59 372	0.56 351	0.30 254	0.40 172	0.38 306	0.14 403	0.11 317	0.09 125	0.08 120	0.22 349	0.17 315

DeepStereo_RVC	0.44 248	0.28 150	1.92 348	0.49 504	0.17 144	0.60 329	0.59 526	0.50 142	0.52 239	0.49 288	0.45 240	0.39 229	0.86 536	0.45 211	0.33 275	0.11 268	0.08 149	0.11 245	0.09 151	0.15 195	0.19 352

test-1	0.44 248	0.48 314	1.69 222	0.30 232	0.27 354	0.50 186	0.28 323	0.80 369	0.43 157	0.40 212	0.54 333	0.41 243	0.24 167	0.31 90	1.16 518	0.09 100	0.20 488	0.10 179	0.17 416	0.11 110	0.26 450

raft+_RVC	0.44 248	0.67 398	1.85 311	0.34 342	0.71 570	0.51 196	0.25 258	0.64 243	0.51 231	0.35 187	0.45 240	0.32 193	0.28 232	0.43 187	0.32 264	0.09 100	0.19 477	0.10 179	0.09 151	0.20 318	0.40 538

GES	0.44 248	0.28 150	1.88 327	0.30 232	0.18 183	0.61 350	0.30 355	0.88 432	0.46 186	0.47 258	0.52 310	0.39 229	0.42 363	0.58 284	0.67 438	0.15 422	0.11 317	0.12 303	0.10 187	0.15 195	0.17 315

AFF-stereo	0.44 248	0.96 504	1.78 266	0.31 259	0.15 83	0.50 186	0.21 144	0.64 243	0.63 363	0.47 258	0.64 427	0.49 315	0.34 283	0.46 220	0.31 253	0.08 49	0.09 224	0.10 179	0.10 187	0.37 506	0.10 113

FENet	0.44 248	0.30 173	2.42 467	0.32 288	0.17 144	0.58 300	0.22 170	0.77 334	0.59 311	0.47 258	0.42 223	0.55 339	0.38 312	0.49 249	0.47 363	0.12 328	0.09 224	0.12 303	0.11 250	0.13 151	0.16 297

AdaStereo	0.44 248	0.38 246	1.79 287	0.34 342	0.20 231	0.57 282	0.28 323	0.92 465	0.69 420	0.52 317	0.55 343	0.61 375	0.33 275	0.48 237	0.39 317	0.17 460	0.08 149	0.17 466	0.11 250	0.18 281	0.12 175
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.
AIO-test1	0.45 266	0.87 473	2.27 440	0.33 311	0.33 429	0.50 186	0.22 170	0.74 299	0.66 400	0.29 160	0.41 219	0.29 177	0.22 137	0.73 341	0.29 221	0.09 100	0.08 149	0.12 303	0.14 352	0.30 442	0.22 395

StereoVision	0.45 266	0.72 414	1.94 361	0.33 311	0.32 416	0.47 163	0.26 280	0.68 264	0.57 293	0.32 178	0.89 519	0.45 281	0.27 217	0.49 249	0.36 293	0.13 360	0.15 414	0.16 447	0.15 377	0.19 302	0.13 213

ADStereo(finetuned)	0.45 266	0.77 436	2.12 407	0.25 108	0.14 54	0.51 196	0.22 170	0.77 334	0.72 449	0.54 340	0.48 266	0.31 185	0.76 520	0.37 153	0.38 306	0.09 100	0.07 53	0.09 125	0.07 89	0.13 151	0.23 419

PFNet+	0.45 266	0.37 236	1.86 320	0.46 489	0.18 183	0.58 300	0.77 562	0.52 164	0.64 371	0.56 370	0.48 266	0.39 229	0.26 197	0.93 371	0.32 264	0.13 360	0.09 224	0.14 398	0.13 324	0.12 121	0.15 268

RAFT	0.45 266	0.92 486	1.59 204	0.34 342	0.19 216	0.46 156	0.35 412	0.65 249	0.49 213	0.49 288	0.49 283	0.70 436	0.40 334	0.47 231	0.32 264	0.11 268	0.16 432	0.14 398	0.13 324	0.51 558	0.13 213

TestStereo	0.45 266	0.54 337	2.11 404	0.29 213	0.16 114	0.43 126	0.24 238	0.54 184	0.45 176	0.37 196	0.46 248	0.34 205	0.27 217	1.98 525	0.27 196	0.11 268	0.08 149	0.12 303	0.09 151	0.14 175	0.08 55

CFNet_pseudo	0.45 266	0.46 302	2.23 434	0.25 108	0.19 216	0.56 264	0.21 144	0.77 334	0.60 316	0.49 288	0.56 355	0.69 426	0.47 408	0.52 262	0.31 253	0.11 268	0.10 269	0.15 428	0.10 187	0.17 254	0.14 233

RALCasStereoNet	0.45 266	0.88 477	1.85 311	0.30 232	0.26 340	0.49 178	0.26 280	0.58 206	0.51 231	0.36 192	0.48 266	0.36 213	0.28 232	0.55 276	0.34 282	0.10 198	0.53 583	0.09 125	0.08 120	0.25 390	0.34 508

ACVNet	0.45 266	0.44 291	1.79 287	0.28 181	0.21 245	0.59 317	0.36 419	0.66 251	0.68 411	0.45 248	0.59 372	0.69 426	0.40 334	0.44 196	0.55 398	0.11 268	0.09 224	0.10 179	0.09 151	0.34 480	0.10 113

ccs_rob	0.45 266	0.46 302	2.22 430	0.26 139	0.19 216	0.56 264	0.21 144	0.77 334	0.60 316	0.49 288	0.56 355	0.69 426	0.47 408	0.52 262	0.31 253	0.11 268	0.09 224	0.16 447	0.10 187	0.17 254	0.14 233

Reg-Stereo(zero)	0.46 276	0.17 12	2.10 403	0.24 89	0.34 438	0.51 196	0.42 452	0.50 142	0.54 271	0.37 196	0.46 248	0.54 335	0.60 468	0.43 187	1.10 508	0.08 49	0.09 224	0.08 66	0.22 475	0.12 121	0.22 395

xx1	0.46 276	0.64 383	2.07 393	0.35 360	0.14 54	0.76 482	0.25 258	0.74 299	1.01 553	0.31 169	0.38 202	0.46 294	0.36 291	0.69 331	0.19 44	0.10 198	0.24 514	0.12 303	0.12 290	0.12 121	0.14 233

rrr	0.46 276	0.34 215	3.08 565	0.27 156	0.16 114	0.45 138	0.28 323	1.09 563	0.51 231	0.24 109	0.21 64	0.26 149	0.25 183	0.64 307	0.52 387	0.09 100	0.07 53	0.10 179	0.29 509	0.16 232	0.25 440

MSKI-zero shot	0.46 276	0.38 246	2.47 481	0.27 156	0.43 504	0.56 264	0.20 123	0.77 334	0.43 157	0.60 422	0.51 296	0.44 272	0.17 60	0.68 325	0.21 97	0.09 100	0.29 540	0.09 125	0.32 532	0.14 175	0.10 113

PCWNet_CMD	0.46 276	0.45 299	2.28 442	0.26 139	0.20 231	0.55 247	0.21 144	0.75 310	0.64 371	0.48 276	0.55 343	0.68 419	0.57 455	0.46 220	0.30 241	0.11 268	0.10 269	0.14 398	0.10 187	0.18 281	0.14 233

testlalala_base	0.46 276	0.30 173	1.82 300	0.34 342	0.27 354	0.55 247	0.21 144	0.85 404	0.32 41	0.32 178	0.39 210	0.31 185	0.23 154	0.30 83	0.28 206	0.95 595	0.30 544	0.09 125	0.21 466	1.03 590	0.18 335

RAFT_CTSACE	0.46 276	0.76 427	2.07 393	0.35 360	0.30 389	0.54 232	0.30 355	0.61 228	0.48 207	0.49 288	0.76 488	0.55 339	0.36 291	0.58 284	0.22 121	0.08 49	0.13 367	0.11 245	0.10 187	0.41 531	0.08 55

NRIStereo	0.46 276	0.25 103	1.77 261	0.47 494	0.16 114	0.95 538	0.74 558	0.51 150	0.56 289	0.48 276	0.39 210	0.59 367	0.29 246	0.77 353	0.32 264	0.11 268	0.13 367	0.11 245	0.09 151	0.21 332	0.24 431

ICVP	0.46 276	0.29 160	2.41 465	0.33 311	0.22 272	0.59 317	0.55 513	0.75 310	0.50 223	0.44 237	0.60 387	0.49 315	0.35 285	0.53 268	0.37 299	0.16 443	0.16 432	0.14 398	0.11 250	0.15 195	0.15 268
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 276	0.49 317	1.65 213	0.38 418	0.29 376	0.58 300	0.22 170	0.75 310	0.62 351	0.47 258	0.49 283	0.48 313	0.36 291	1.12 395	0.37 299	0.15 422	0.10 269	0.15 428	0.13 324	0.17 254	0.17 315

test_xeample3	0.46 276	0.34 215	2.99 559	0.37 402	0.16 114	0.49 178	0.33 399	1.06 558	0.44 161	0.25 129	0.23 88	0.24 122	0.25 183	0.49 249	0.56 406	0.09 100	0.07 53	0.10 179	0.40 560	0.17 254	0.26 450

SFCPSM	0.46 276	0.24 98	2.35 455	0.27 156	0.27 354	0.70 452	0.32 391	0.96 500	0.63 363	0.49 288	0.52 310	0.43 261	0.36 291	0.52 262	0.43 342	0.12 328	0.09 224	0.12 303	0.16 397	0.16 232	0.12 175

UPFNet	0.46 276	0.28 150	1.73 236	0.33 311	0.32 416	0.65 414	0.38 434	0.83 386	0.59 311	0.57 381	0.52 310	0.61 375	0.40 334	0.75 345	0.52 387	0.13 360	0.12 343	0.13 362	0.12 290	0.15 195	0.11 138

MSMDNet	0.46 276	0.44 291	2.28 442	0.26 139	0.20 231	0.55 247	0.21 144	0.75 310	0.64 371	0.48 276	0.55 343	0.68 419	0.56 449	0.46 220	0.30 241	0.11 268	0.10 269	0.13 362	0.10 187	0.18 281	0.15 268

HITNet	0.46 276	0.92 486	2.09 399	0.33 311	0.14 54	0.55 247	0.22 170	0.83 386	0.56 289	0.51 308	0.49 283	0.48 313	0.37 305	0.48 237	0.54 397	0.09 100	0.06 23	0.10 179	0.08 120	0.23 362	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
ISRNet	0.47 291	0.44 291	1.55 199	0.37 402	0.31 408	0.49 178	0.19 104	0.75 310	0.66 400	0.63 452	0.71 472	0.67 412	0.39 326	0.58 284	0.44 348	0.23 520	0.16 432	0.21 510	0.20 459	0.21 332	0.25 440

test_sample7	0.47 291	0.33 202	1.49 189	0.34 342	0.20 231	0.51 196	0.30 355	0.93 473	0.66 400	0.57 381	0.51 296	0.55 339	0.45 385	1.11 392	0.38 306	0.17 460	0.14 388	0.16 447	0.15 377	0.19 302	0.18 335

cc1	0.47 291	0.64 383	2.07 393	0.35 360	0.14 54	0.76 482	0.25 258	0.74 299	1.01 553	0.31 169	0.38 202	0.24 122	0.38 312	0.69 331	0.19 44	0.10 198	0.24 514	0.11 245	0.09 151	0.25 390	0.40 538

ffm	0.47 291	0.23 85	2.01 382	0.30 232	0.21 245	0.57 282	0.26 280	0.74 299	0.88 532	0.53 327	0.63 411	0.66 403	0.39 326	0.63 305	0.19 44	0.10 198	0.24 514	0.15 428	0.13 324	0.25 390	0.36 518

hknet	0.47 291	0.29 160	1.70 226	0.30 232	0.24 305	0.76 482	0.31 368	1.00 533	0.64 371	0.63 452	0.53 321	0.80 481	0.38 312	0.77 353	0.37 299	0.11 268	0.10 269	0.14 398	0.12 290	0.12 121	0.11 138

BEATNet_4x	0.47 291	0.73 421	1.91 345	0.33 311	0.15 83	0.56 264	0.25 258	0.85 404	0.58 304	0.54 340	0.51 296	0.57 357	0.42 363	0.57 280	0.61 422	0.11 268	0.08 149	0.12 303	0.09 151	0.20 318	0.16 297

ITSA-stereo	0.48 297	0.33 202	1.20 131	0.33 311	0.18 183	0.60 329	0.29 347	0.94 482	0.80 508	0.50 295	0.49 283	0.53 329	0.59 464	1.25 411	0.64 431	0.15 422	0.12 343	0.17 466	0.16 397	0.18 281	0.23 419

qqq1	0.48 297	0.46 302	1.60 206	0.30 232	0.15 83	0.45 138	0.24 238	0.90 444	0.72 449	0.56 370	0.64 427	0.51 321	0.41 345	1.87 507	0.23 138	0.13 360	0.10 269	0.09 125	0.08 120	0.14 175	0.11 138

fff1	0.48 297	0.46 302	1.60 206	0.30 232	0.15 83	0.45 138	0.24 238	0.90 444	0.72 449	0.56 370	0.64 427	0.51 321	0.41 345	1.87 507	0.23 138	0.13 360	0.10 269	0.09 125	0.08 120	0.14 175	0.11 138

MyStereo04	0.48 297	0.40 260	2.65 514	0.29 213	0.23 292	0.60 329	0.31 368	0.83 386	0.75 481	0.47 258	0.36 189	0.53 329	0.42 363	0.53 268	0.39 317	0.09 100	0.18 464	0.12 303	0.11 250	0.16 232	0.19 352

CFNet_ucs	0.48 297	0.50 323	2.32 447	0.26 139	0.22 272	0.57 282	0.22 170	0.85 404	0.65 385	0.53 327	0.64 427	0.68 419	0.44 381	0.54 272	0.31 253	0.13 360	0.12 343	0.16 447	0.11 250	0.19 302	0.17 315

anonymousa	0.48 297	0.46 302	2.44 473	0.29 213	0.34 438	0.61 350	0.25 258	0.66 251	0.54 271	0.53 327	0.77 491	0.73 449	0.46 400	0.33 110	0.31 253	0.10 198	0.09 224	0.12 303	0.29 509	0.10 88	0.19 352

NF-Stereo	0.48 297	0.25 103	1.81 294	0.52 517	0.16 114	0.61 350	0.44 470	0.66 251	0.61 333	0.50 295	0.47 254	0.37 215	0.26 197	1.45 431	0.79 468	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.13 151	0.16 297

OCTAStereo	0.48 297	0.25 103	1.81 294	0.52 517	0.16 114	0.61 350	0.43 459	0.66 251	0.61 333	0.50 295	0.47 254	0.37 215	0.26 197	1.44 427	0.80 469	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.13 151	0.17 315

PSM-softLoss	0.48 297	0.27 126	1.85 311	0.51 513	0.17 144	0.61 350	0.40 442	0.61 228	0.57 293	0.52 317	0.48 266	0.39 229	0.25 183	1.46 432	0.77 462	0.12 328	0.08 149	0.13 362	0.12 290	0.12 121	0.14 233

KMStereo	0.48 297	0.27 126	1.85 311	0.51 513	0.17 144	0.61 350	0.40 442	0.61 228	0.57 293	0.52 317	0.48 266	0.39 229	0.25 183	1.46 432	0.77 462	0.12 328	0.08 149	0.13 362	0.12 290	0.12 121	0.14 233

KYRaft	0.48 297	0.29 160	1.75 246	0.33 311	0.21 245	0.75 478	0.44 470	0.58 206	0.57 293	0.64 462	0.93 527	0.53 329	0.72 509	0.60 296	0.24 163	0.10 198	0.07 53	0.12 303	0.14 352	0.12 121	0.54 561

RE-Stereo	0.48 297	0.25 103	1.81 294	0.52 517	0.16 114	0.61 350	0.43 459	0.66 251	0.60 316	0.50 295	0.47 254	0.37 215	0.26 197	1.44 427	0.78 464	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.13 151	0.17 315

TVStereo	0.48 297	0.25 103	1.81 294	0.52 517	0.16 114	0.61 350	0.43 459	0.66 251	0.60 316	0.50 295	0.47 254	0.37 215	0.26 197	1.44 427	0.78 464	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.13 151	0.17 315

111	0.48 297	1.09 540	1.95 364	0.24 89	0.13 29	0.59 317	0.26 280	0.83 386	0.78 500	0.48 276	0.52 310	0.56 351	0.38 312	0.49 249	0.38 306	0.09 100	0.07 53	0.09 125	0.07 89	0.23 362	0.35 510

acv_ft	0.48 297	0.44 291	1.76 252	0.32 288	0.41 495	0.63 387	0.28 323	0.81 373	0.68 411	0.61 431	0.59 372	0.69 426	0.45 385	0.44 196	0.63 426	0.11 268	0.09 224	0.10 179	0.09 151	0.41 531	0.10 113

UCFNet_RVC	0.48 297	0.82 457	1.85 311	0.30 232	0.27 354	0.64 400	0.26 280	0.74 299	0.55 278	0.48 276	0.53 321	0.63 382	0.41 345	0.88 370	0.38 306	0.15 422	0.10 269	0.17 466	0.17 416	0.18 281	0.15 268

MLCV	0.48 297	0.89 480	1.85 311	0.29 213	0.14 54	0.59 317	0.23 205	0.72 283	0.59 311	0.66 471	0.66 438	0.55 339	0.36 291	1.03 383	0.49 374	0.09 100	0.06 23	0.09 125	0.07 89	0.19 302	0.11 138

DN-CSS_ROB	0.48 297	1.23 562	1.99 379	0.39 429	0.22 272	0.56 264	0.19 104	0.75 310	0.61 333	0.45 248	0.62 399	0.41 243	0.31 263	0.70 336	0.32 264	0.11 268	0.08 149	0.14 398	0.13 324	0.36 498	0.12 175

AIO-test2	0.49 315	1.15 552	1.96 373	0.42 458	0.37 470	0.50 186	0.23 205	0.79 365	0.70 429	0.33 182	0.53 321	0.27 161	0.22 137	0.67 322	0.29 221	0.73 586	0.08 149	0.13 362	0.17 416	0.17 254	0.18 335

DCVSM-stereo	0.49 315	0.29 160	2.49 484	0.29 213	0.22 272	0.53 224	0.52 501	0.58 206	0.49 213	0.69 484	0.46 248	0.79 477	0.48 417	0.53 268	0.42 333	0.13 360	0.14 388	0.15 428	0.12 290	0.20 318	0.20 368

MyStereo05	0.49 315	0.41 267	2.72 523	0.30 232	0.23 292	0.60 329	0.30 355	0.82 380	0.77 495	0.52 317	0.37 192	0.51 321	0.42 363	0.52 262	0.38 306	0.09 100	0.17 453	0.12 303	0.10 187	0.16 232	0.20 368

HH	0.49 315	0.49 317	2.78 536	0.50 508	0.41 495	0.38 83	0.23 205	0.72 283	0.38 96	0.63 452	0.48 266	0.87 509	0.41 345	0.64 307	0.21 97	0.09 100	0.17 453	0.10 179	0.09 151	0.16 232	0.12 175

HanStereo	0.49 315	0.49 317	2.78 536	0.50 508	0.41 495	0.38 83	0.23 205	0.72 283	0.38 96	0.63 452	0.48 266	0.87 509	0.41 345	0.64 307	0.21 97	0.09 100	0.17 453	0.10 179	0.09 151	0.16 232	0.12 175

gwcnet-sp	0.49 315	0.43 280	2.54 497	0.31 259	0.22 272	0.67 427	0.31 368	0.78 349	0.65 385	0.58 399	0.47 254	0.46 294	0.43 373	0.76 349	0.46 354	0.11 268	0.11 317	0.11 245	0.11 250	0.15 195	0.14 233

scenet	0.49 315	0.43 280	2.54 497	0.31 259	0.22 272	0.67 427	0.31 368	0.78 349	0.65 385	0.58 399	0.47 254	0.46 294	0.43 373	0.76 349	0.46 354	0.11 268	0.11 317	0.11 245	0.11 250	0.15 195	0.14 233

ssnet	0.49 315	0.43 280	2.54 497	0.31 259	0.22 272	0.67 427	0.31 368	0.78 349	0.65 385	0.58 399	0.47 254	0.46 294	0.43 373	0.76 349	0.46 354	0.11 268	0.11 317	0.11 245	0.11 250	0.15 195	0.14 233

TestStereo1	0.49 315	0.81 453	1.85 311	0.39 429	0.57 547	0.56 264	0.34 404	0.75 310	0.69 420	0.44 237	0.63 411	0.35 209	0.42 363	0.64 307	0.29 221	0.10 198	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.33 469	0.26 450

SA-5K	0.49 315	0.81 453	1.85 311	0.39 429	0.57 547	0.56 264	0.34 404	0.75 310	0.69 420	0.44 237	0.63 411	0.35 209	0.42 363	0.64 307	0.29 221	0.10 198	0.08 149	0.12 303	0.10 187	0.33 469	0.26 450

Prome-Stereo	0.49 315	0.30 173	1.76 252	0.60 552	0.23 292	0.63 387	0.42 452	0.62 232	0.60 316	0.59 413	1.03 543	0.43 261	0.72 509	0.60 296	0.33 275	0.09 100	0.07 53	0.10 179	0.09 151	0.11 110	0.43 545

test_sample4	0.50 326	0.42 275	1.88 327	0.32 288	0.19 216	0.56 264	0.26 280	0.93 473	0.65 385	0.54 340	0.54 333	0.45 281	0.36 291	1.79 489	0.36 293	0.13 360	0.10 269	0.13 362	0.12 290	0.17 254	0.16 297

test_sample3	0.50 326	0.41 267	1.88 327	0.32 288	0.19 216	0.57 282	0.25 258	0.92 465	0.64 371	0.52 317	0.49 283	0.47 302	0.35 285	1.79 489	0.37 299	0.13 360	0.10 269	0.12 303	0.11 250	0.16 232	0.16 297

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 326	0.33 202	0.93 96	0.26 139	0.22 272	0.46 156	0.20 123	1.10 564	1.34 582	3.16 619	0.32 162	0.22 99	0.20 116	0.30 83	0.22 121	0.10 198	0.09 224	0.11 245	0.09 151	0.15 195	0.19 352

SMFormer	0.50 326	0.46 302	1.60 206	0.30 232	0.15 83	0.45 138	0.24 238	0.90 444	0.72 449	0.56 370	0.64 427	0.51 321	0.41 345	1.87 507	0.49 374	0.13 360	0.10 269	0.11 245	0.10 187	0.15 195	0.16 297

tta	0.50 326	0.46 302	1.60 206	0.30 232	0.15 83	0.45 138	0.24 238	0.90 444	0.72 449	0.56 370	0.64 427	0.51 321	0.41 345	1.87 507	0.49 374	0.13 360	0.10 269	0.11 245	0.10 187	0.14 175	0.11 138

DCRE	0.50 326	0.63 379	2.13 409	0.30 232	0.23 292	0.45 138	0.24 238	0.59 214	0.53 258	0.50 295	2.10 587	0.42 257	0.26 197	0.35 129	0.23 138	0.09 100	0.14 388	0.10 179	0.32 532	0.16 232	0.15 268

RAFT+CT+SA	0.50 326	0.86 470	1.82 300	0.37 402	0.75 572	0.54 232	0.34 404	0.77 334	0.63 363	0.38 204	0.55 343	0.34 205	0.29 246	0.68 325	0.27 196	0.09 100	0.07 53	0.11 245	0.51 576	0.29 431	0.41 543

NINENet	0.50 326	0.33 202	1.69 222	0.55 535	0.25 323	0.91 534	0.23 205	0.98 513	0.71 439	0.53 327	0.55 343	0.66 403	0.30 254	1.22 405	0.32 264	0.15 422	0.13 367	0.16 447	0.11 250	0.16 232	0.13 213

SA	0.50 326	0.75 426	1.95 364	0.31 259	0.61 560	0.57 282	0.31 368	0.91 456	0.73 464	0.42 226	0.62 399	0.38 223	0.47 408	0.68 325	0.29 221	0.09 100	0.09 224	0.13 362	0.32 532	0.30 442	0.10 113

CSP-Net	0.50 326	0.39 255	1.25 139	0.29 213	0.23 292	0.77 490	0.35 412	0.86 414	0.57 293	0.59 413	0.59 372	0.65 396	0.40 334	1.77 484	0.44 348	0.16 443	0.11 317	0.10 179	0.10 187	0.20 318	0.14 233

GwcNet-ADL	0.50 326	0.74 424	2.90 550	0.31 259	0.20 231	0.58 300	0.29 347	0.87 423	0.64 371	0.47 258	0.47 254	0.56 351	0.33 275	0.46 220	0.46 354	0.13 360	0.12 343	0.09 125	0.09 151	0.14 175	0.21 380

RAFT_R40	0.50 326	0.21 43	1.76 252	0.50 508	0.40 488	0.61 350	0.53 505	0.56 195	0.60 316	0.56 370	0.54 333	0.55 339	0.51 429	1.57 452	0.53 391	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.16 232	0.09 79

GMM-Stereo	0.50 326	0.23 85	2.41 465	0.54 528	0.24 305	0.77 490	0.46 481	0.59 214	0.57 293	0.58 399	0.73 479	0.47 302	0.43 373	0.68 325	0.27 196	0.10 198	0.06 23	0.13 362	0.13 324	0.14 175	0.44 547

MMNet	0.50 326	0.48 314	1.93 351	0.33 311	0.27 354	0.79 499	0.28 323	0.81 373	0.74 468	0.60 422	0.56 355	0.59 367	0.55 445	0.79 358	0.59 417	0.10 198	0.09 224	0.12 303	0.11 250	0.13 151	0.14 233

DeepPruner_ROB	0.50 326	0.70 408	1.94 361	0.29 213	0.26 340	0.63 387	0.31 368	0.80 369	0.48 207	0.61 431	0.55 343	0.66 403	0.38 312	0.98 376	0.40 325	0.19 487	0.14 388	0.14 398	0.14 352	0.23 362	0.17 315

StereoDRNet-Refined	0.50 326	0.41 267	1.50 192	0.33 311	0.21 245	0.68 439	0.26 280	0.81 373	0.68 411	0.67 475	0.68 449	0.73 449	0.42 363	1.10 389	0.59 417	0.11 268	0.08 149	0.14 398	0.14 352	0.25 390	0.21 380
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 326	1.15 552	1.73 236	0.31 259	0.21 245	0.58 300	0.22 170	0.95 495	0.82 515	0.58 399	0.62 399	0.57 357	0.39 326	0.84 363	0.40 325	0.11 268	0.08 149	0.09 125	0.06 20	0.21 332	0.13 213

G2L-ROB	0.51 343	0.95 501	1.96 373	0.29 213	0.22 272	0.59 317	0.28 323	0.76 323	0.57 293	0.55 358	0.45 240	0.70 436	0.32 270	1.38 420	0.47 363	0.11 268	0.07 53	0.09 125	0.08 120	0.20 318	0.13 213

DFGA-Net	0.51 343	1.06 536	1.75 246	0.30 232	0.24 305	0.54 232	0.22 170	0.63 240	0.60 316	0.48 276	0.51 296	0.35 209	0.27 217	1.82 497	0.53 391	0.10 198	0.08 149	0.12 303	0.12 290	0.37 506	0.15 268

test_sample5	0.51 343	0.43 280	1.83 306	0.32 288	0.18 183	0.55 247	0.26 280	0.92 465	0.65 385	0.53 327	0.59 372	0.45 281	0.36 291	1.87 507	0.36 293	0.13 360	0.10 269	0.13 362	0.12 290	0.17 254	0.16 297

DualNet	0.51 343	0.43 280	1.83 306	0.32 288	0.18 183	0.55 247	0.26 280	0.92 465	0.65 385	0.54 340	0.62 399	0.45 281	0.36 291	1.87 507	0.36 293	0.13 360	0.10 269	0.13 362	0.12 290	0.17 254	0.16 297

test_5	0.51 343	0.87 473	1.99 379	0.37 402	0.65 564	0.58 300	0.35 412	0.78 349	0.62 351	0.48 276	0.55 343	0.45 281	0.40 334	0.72 340	0.30 241	0.09 100	0.07 53	0.12 303	0.12 290	0.33 469	0.38 528

Sa-1000	0.51 343	0.72 414	1.90 339	0.31 259	0.60 556	0.60 329	0.31 368	0.94 482	0.71 439	0.52 317	0.83 503	0.42 257	0.33 275	0.68 325	0.28 206	0.10 198	0.09 224	0.13 362	0.29 509	0.29 431	0.10 113

dad	0.51 343	1.01 527	1.74 240	0.29 213	0.19 216	0.60 329	0.26 280	0.52 164	0.75 481	0.63 452	0.63 411	0.63 382	0.33 275	0.85 365	0.47 363	0.27 542	0.15 414	0.40 566	0.18 429	0.22 349	0.14 233

PSMNet-ADL	0.51 343	0.38 246	1.65 213	0.35 360	0.21 245	0.67 427	0.26 280	0.74 299	0.55 278	0.42 226	0.52 310	0.70 436	0.45 385	1.91 518	0.57 410	0.15 422	0.13 367	0.11 245	0.13 324	0.15 195	0.20 368

Pruner-Stereo	0.51 343	0.27 126	1.78 266	1.79 608	0.19 216	0.62 370	0.45 478	0.57 200	0.60 316	0.61 431	0.48 266	0.41 243	0.24 167	0.46 220	1.00 493	0.12 328	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.12 121	0.13 213

CFNet-ft	0.51 343	0.76 427	1.79 287	0.28 181	0.30 389	0.63 387	0.28 323	0.66 251	0.55 278	0.45 248	0.57 363	0.74 455	0.41 345	1.46 432	0.42 333	0.14 403	0.10 269	0.28 540	0.13 324	0.18 281	0.14 233

STTStereo	0.51 343	0.69 405	2.14 414	0.36 379	0.30 389	0.61 350	0.32 391	0.77 334	0.60 316	0.60 422	0.54 333	0.67 412	0.43 373	0.86 366	0.42 333	0.16 443	0.15 414	0.17 466	0.20 459	0.16 232	0.15 268

CFNet_RVC	0.51 343	0.76 427	1.79 287	0.28 181	0.30 389	0.63 387	0.28 323	0.66 251	0.55 278	0.45 248	0.57 363	0.74 455	0.41 345	1.46 432	0.42 333	0.14 403	0.10 269	0.28 540	0.13 324	0.18 281	0.14 233

iResNet	0.51 343	0.76 427	2.59 505	0.41 447	0.17 144	0.64 400	0.27 305	0.82 380	0.70 429	0.57 381	0.64 427	0.43 261	0.36 291	0.70 336	0.52 387	0.10 198	0.07 53	0.09 125	0.08 120	0.21 332	0.13 213

test_sample6	0.52 356	0.44 291	1.81 294	0.33 311	0.18 183	0.55 247	0.27 305	0.94 482	0.66 400	0.54 340	0.62 399	0.47 302	0.36 291	1.97 524	0.38 306	0.14 403	0.10 269	0.13 362	0.13 324	0.17 254	0.16 297

CoDeX	0.52 356	0.43 280	2.25 437	0.29 213	0.26 340	0.61 350	0.32 391	0.99 525	0.68 411	0.48 276	0.55 343	0.52 327	0.40 334	1.60 459	0.35 290	0.12 328	0.09 224	0.11 245	0.10 187	0.13 151	0.12 175

SepStereo	0.52 356	0.35 224	1.55 199	0.33 311	0.34 438	0.50 186	0.42 452	0.83 386	0.74 468	0.83 530	0.68 449	0.56 351	0.48 417	1.56 448	0.46 354	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.09 151	0.18 281	0.15 268

SST-Stereo	0.52 356	0.20 30	1.76 252	0.62 554	0.53 536	0.62 370	0.66 542	0.55 188	0.61 333	0.58 399	0.53 321	0.52 327	0.60 468	1.59 458	0.29 221	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.16 232	0.10 113

LMCR-Stereo	0.52 356	0.71 410	2.39 462	0.40 440	0.21 245	0.74 472	0.31 368	1.02 545	0.64 371	0.61 431	0.63 411	0.39 229	0.51 429	0.62 302	0.42 333	0.19 487	0.09 224	0.12 303	0.09 151	0.23 362	0.12 175

delet	0.52 356	0.54 337	1.62 211	0.31 259	0.35 451	0.74 472	0.46 481	0.85 404	0.74 468	0.55 358	0.60 387	0.67 412	0.50 427	1.12 395	0.57 410	0.11 268	0.11 317	0.13 362	0.14 352	0.16 232	0.12 175

IGEV-FE	0.53 362	0.34 215	2.91 551	0.32 288	0.18 183	0.54 232	0.21 144	0.72 283	0.42 146	0.81 524	0.51 296	0.70 436	0.41 345	0.48 237	1.13 512	0.09 100	0.15 414	0.10 179	0.35 542	0.19 302	0.09 79

IGEV_Zeroshot_test	0.53 362	0.33 202	2.91 551	0.32 288	0.18 183	0.54 232	0.21 144	0.72 283	0.42 146	0.81 524	0.51 296	0.71 441	0.41 345	0.48 237	1.13 512	0.09 100	0.15 414	0.10 179	0.35 542	0.19 302	0.09 79

TRStereo	0.53 362	0.76 427	2.38 460	0.42 458	0.29 376	0.69 445	0.23 205	1.81 601	0.55 278	0.36 192	0.32 162	0.47 302	0.40 334	0.46 220	0.25 176	0.12 328	0.11 317	0.11 245	0.41 563	0.13 151	0.32 496

RAFT-345	0.53 362	0.30 173	2.34 452	0.38 418	0.34 438	0.58 300	0.42 452	0.47 121	0.61 333	0.51 308	1.00 538	0.43 261	0.28 232	1.57 452	0.82 471	0.10 198	0.07 53	0.11 245	0.09 151	0.10 88	0.08 55

cf-r	0.53 362	0.81 453	2.15 415	0.33 311	0.28 368	0.60 329	0.28 323	0.78 349	0.64 371	0.51 308	0.60 387	0.75 461	0.40 334	1.32 414	0.43 342	0.13 360	0.09 224	0.11 245	0.12 290	0.15 195	0.14 233

PSMNet-RSSM	0.53 362	0.82 457	1.78 266	0.31 259	0.25 323	0.58 300	0.28 323	0.84 397	0.60 316	0.50 295	0.61 394	0.67 412	0.43 373	1.68 469	0.42 333	0.15 422	0.10 269	0.14 398	0.16 397	0.15 195	0.13 213

MyStereo8	0.54 368	0.80 448	2.76 531	0.32 288	0.33 429	0.71 455	0.20 123	0.87 423	0.57 293	0.51 308	0.59 372	0.50 318	0.33 275	0.68 325	0.55 398	0.10 198	0.29 540	0.10 179	0.13 324	0.21 332	0.34 508

MyStereo06	0.54 368	0.41 267	2.68 517	0.30 232	0.23 292	0.60 329	0.30 355	0.81 373	0.44 161	0.84 532	0.52 310	0.78 472	0.58 461	0.48 237	1.10 508	0.09 100	0.17 453	0.12 303	0.10 187	0.16 232	0.20 368

iRaft-Stereo_5w	0.54 368	1.01 527	2.08 398	0.27 156	0.21 245	0.49 178	0.28 323	0.73 295	0.58 304	0.40 212	0.61 394	0.62 379	0.46 400	1.78 485	0.47 363	0.09 100	0.07 53	0.11 245	0.10 187	0.39 523	0.12 175

IPLGR	0.54 368	0.56 349	2.68 517	0.36 379	0.18 183	0.62 370	0.54 510	1.02 545	0.64 371	0.73 501	0.46 248	0.47 302	0.45 385	1.12 395	0.29 221	0.09 100	0.08 149	0.11 245	0.09 151	0.19 302	0.12 175

AACVNet	0.54 368	0.78 444	1.73 236	0.36 379	0.21 245	0.57 282	0.25 258	0.71 278	0.51 231	0.55 358	0.59 372	0.64 391	0.41 345	2.13 542	0.41 331	0.14 403	0.11 317	0.14 398	0.11 250	0.33 469	0.15 268

LCNet	0.54 368	0.37 236	1.78 266	0.92 580	0.22 272	0.96 539	0.30 355	0.59 214	0.58 304	0.51 308	0.55 343	0.41 243	0.76 520	0.84 363	0.26 186	0.09 100	0.06 23	0.12 303	0.18 429	0.98 589	0.39 534

IRAFT_RVC	0.54 368	0.53 332	1.78 266	0.46 489	0.21 245	0.58 300	0.43 459	0.65 249	0.66 400	0.54 340	0.50 291	0.49 315	0.51 429	1.58 456	1.01 497	0.11 268	0.25 527	0.13 362	0.10 187	0.15 195	0.13 213

GEStereo_RVC	0.54 368	0.87 473	1.95 364	0.47 494	0.25 323	0.62 370	0.37 427	1.00 533	0.74 468	0.53 327	0.54 333	0.59 367	0.44 381	1.10 389	0.46 354	0.15 422	0.11 317	0.12 303	0.10 187	0.26 410	0.19 352

UNet	0.54 368	0.44 291	2.83 540	0.31 259	0.33 429	0.74 472	0.27 305	0.82 380	0.61 333	0.53 327	0.54 333	0.72 444	0.54 439	0.78 357	0.56 406	0.11 268	0.09 224	0.13 362	0.11 250	0.14 175	0.12 175

HGLStereo	0.54 368	0.69 405	2.00 381	0.35 360	0.40 488	0.66 421	0.30 355	0.83 386	0.62 351	0.57 381	0.69 458	0.69 426	0.54 439	1.07 386	0.55 398	0.13 360	0.13 367	0.13 362	0.11 250	0.19 302	0.17 315

DSFCA	0.54 368	0.35 224	1.41 168	0.28 181	0.28 368	0.79 499	0.88 571	0.76 323	0.70 429	0.72 497	0.66 438	0.67 412	0.57 455	1.17 401	0.63 426	0.16 443	0.14 388	0.13 362	0.14 352	0.16 232	0.13 213

DLCB_ROB	0.54 368	0.55 346	1.49 189	0.36 379	0.25 323	0.65 414	0.36 419	0.80 369	0.70 429	0.72 497	0.69 458	0.83 492	0.46 400	1.53 445	0.60 419	0.13 360	0.12 343	0.14 398	0.14 352	0.14 175	0.13 213

G2L-Stereo_test	0.55 380	0.97 512	1.89 334	0.33 311	0.24 305	0.75 478	0.38 434	0.79 365	0.60 316	0.60 422	0.54 333	0.74 455	0.39 326	1.56 448	0.43 342	0.10 198	0.08 149	0.08 66	0.08 120	0.28 426	0.13 213

G2L-Stereo	0.55 380	0.85 467	2.18 422	0.31 259	0.27 354	0.59 317	0.27 305	0.77 334	0.55 278	0.54 340	0.52 310	0.71 441	0.36 291	1.75 481	0.50 379	0.13 360	0.11 317	0.13 362	0.11 250	0.29 431	0.15 268

ssnet_v2	0.55 380	0.60 358	1.86 320	0.32 288	0.22 272	0.72 461	0.44 470	0.94 482	0.74 468	0.63 452	0.54 333	0.81 484	0.47 408	0.77 353	0.70 445	0.16 443	0.14 388	0.14 398	0.14 352	0.30 442	0.30 482

raft_robust	0.55 380	0.84 463	1.73 236	0.28 181	0.54 538	0.53 224	0.25 258	0.88 432	0.75 481	0.48 276	0.46 248	0.76 466	0.75 518	1.46 432	0.27 196	0.09 100	0.10 269	0.10 179	0.30 519	0.26 410	0.16 297

XX-Stereo	0.55 380	0.54 337	3.50 591	0.48 502	0.39 479	0.54 232	0.17 78	0.89 438	0.40 125	0.44 237	0.65 436	0.85 501	0.19 105	0.77 353	0.21 97	0.10 198	0.14 388	0.10 179	0.32 532	0.17 254	0.14 233

ac_64	0.55 380	0.46 302	1.92 348	0.36 379	0.34 438	0.63 387	0.31 368	0.82 380	0.61 333	0.55 358	0.51 296	0.89 515	0.48 417	1.83 498	0.55 398	0.14 403	0.11 317	0.12 303	0.12 290	0.18 281	0.12 175

GANet-RSSM	0.55 380	0.73 421	1.90 339	0.36 379	0.26 340	0.59 317	0.27 305	0.78 349	0.52 239	0.47 258	0.57 363	0.63 382	0.45 385	1.92 522	0.43 342	0.14 403	0.10 269	0.25 532	0.11 250	0.34 480	0.14 233

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 380	0.92 486	2.36 458	0.38 418	0.37 470	0.60 329	0.28 323	0.82 380	0.62 351	0.62 442	0.55 343	0.72 444	0.45 385	1.00 379	0.43 342	0.15 422	0.11 317	0.14 398	0.14 352	0.15 195	0.16 297
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	0.56 388	0.29 160	1.27 143	0.26 139	0.16 114	0.44 132	0.16 65	0.44 89	0.35 62	5.31 624	0.19 49	0.22 99	0.19 105	0.24 13	1.08 505	0.10 198	0.07 53	0.08 66	0.06 20	0.09 69	0.13 213

CBFPSM	0.56 388	0.91 485	1.82 300	0.28 181	0.23 292	0.71 455	0.37 427	0.72 283	0.64 371	0.50 295	0.49 283	1.03 546	0.83 529	0.62 302	1.35 537	0.10 198	0.12 343	0.10 179	0.10 187	0.18 281	0.19 352

CRFU-Net	0.56 388	0.38 246	1.86 320	0.46 489	0.26 340	0.82 511	0.36 419	0.90 444	0.49 213	0.62 442	0.59 372	0.78 472	1.35 577	1.00 379	0.48 369	0.15 422	0.14 388	0.17 466	0.10 187	0.19 302	0.14 233

CIPLG	0.56 388	1.19 558	2.46 476	0.80 571	0.31 408	0.61 350	0.57 522	0.76 323	0.57 293	0.56 370	0.63 411	0.41 243	0.30 254	0.45 211	0.40 325	0.11 268	0.20 488	0.13 362	0.13 324	0.35 491	0.19 352

DAS	0.56 388	0.35 224	1.55 199	0.33 311	0.34 438	0.50 186	0.42 452	0.83 386	0.74 468	0.83 530	0.68 449	0.56 351	0.48 417	2.40 562	0.46 354	0.12 328	0.08 149	0.12 303	0.09 151	0.18 281	0.15 268

AASNet	0.56 388	1.03 532	2.34 452	0.37 402	0.33 429	0.65 414	0.29 347	0.96 500	0.73 464	0.54 340	0.60 387	0.55 339	0.38 312	0.59 290	0.58 415	0.14 403	0.12 343	0.13 362	0.10 187	0.43 539	0.24 431

ACRE	0.56 388	1.14 548	2.77 534	0.76 567	0.28 368	0.60 329	0.56 518	0.76 323	0.58 304	0.55 358	0.62 399	0.41 243	0.29 246	0.44 196	0.39 317	0.11 268	0.19 477	0.13 362	0.14 352	0.36 498	0.18 335

iinet-f	0.57 395	0.93 492	2.27 440	0.31 259	0.25 323	0.83 514	0.33 399	0.81 373	0.65 385	0.54 340	0.63 411	0.73 449	0.67 497	0.73 341	0.67 438	0.13 360	0.13 367	0.11 245	0.10 187	0.43 539	0.16 297

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 395	0.87 473	2.11 404	0.32 288	0.30 389	0.84 516	0.40 442	0.88 432	0.72 449	0.65 469	0.73 479	0.66 403	0.57 455	0.93 371	0.71 448	0.13 360	0.07 53	0.10 179	0.08 120	0.15 195	0.14 233

psm_up	0.57 395	0.61 362	1.83 306	0.35 360	0.30 389	0.64 400	0.37 427	0.90 444	0.68 411	0.59 413	0.55 343	0.68 419	0.54 439	1.91 518	0.46 354	0.16 443	0.15 414	0.16 447	0.15 377	0.23 362	0.13 213

GwcNet-RSSM	0.57 395	0.94 494	2.13 409	0.32 288	0.25 323	0.60 329	0.30 355	0.80 369	0.66 400	0.52 317	0.64 427	0.71 441	0.40 334	1.79 489	0.50 379	0.13 360	0.09 224	0.12 303	0.12 290	0.21 332	0.15 268

DISCO	0.57 395	0.34 215	1.87 325	0.45 484	0.34 438	0.84 516	0.35 412	0.84 397	0.78 500	0.59 413	0.63 411	1.06 553	0.53 436	1.10 389	0.82 471	0.12 328	0.09 224	0.11 245	0.10 187	0.22 349	0.18 335

coex_refinement	0.58 400	0.94 494	1.87 325	0.38 418	0.25 323	0.64 400	0.34 404	0.83 386	0.65 385	0.60 422	0.63 411	0.81 484	0.48 417	1.85 505	0.56 406	0.13 360	0.09 224	0.10 179	0.10 187	0.16 232	0.16 297

PSMNet-RUCA	0.58 400	0.82 457	1.89 334	0.59 548	0.56 544	0.64 400	0.36 419	0.84 397	0.69 420	0.51 308	0.68 449	0.53 329	0.43 373	0.56 279	0.43 342	0.34 558	0.18 464	0.44 571	0.29 509	0.48 551	0.30 482

FACV-RUCA	0.58 400	0.40 260	1.78 266	0.43 463	1.67 612	0.48 171	0.28 323	0.69 267	0.62 351	0.40 212	0.53 321	0.33 199	0.63 485	0.40 172	0.31 253	0.13 360	0.11 317	0.62 580	0.12 290	0.70 575	0.98 596

UGAM	0.58 400	0.47 311	2.21 426	0.30 232	0.19 216	0.53 224	0.34 404	0.59 214	0.63 363	0.44 237	0.73 479	0.78 472	0.37 305	2.58 578	0.39 317	0.10 198	0.08 149	0.17 466	0.14 352	0.42 537	0.17 315

iRaft-Stereo_20w	0.58 400	0.39 255	1.96 373	0.45 484	0.32 416	0.92 536	0.57 522	1.14 570	0.56 289	0.81 524	0.40 215	0.55 339	0.69 502	0.65 318	1.04 502	0.09 100	0.16 432	0.09 125	0.36 551	0.17 254	0.25 440

IPLGR_C	0.58 400	1.25 565	2.72 523	0.80 571	0.31 408	0.60 329	0.61 532	0.76 323	0.58 304	0.56 370	0.62 399	0.41 243	0.31 263	0.43 187	0.40 325	0.11 268	0.22 503	0.13 362	0.15 377	0.35 491	0.19 352

CFNet	0.58 400	0.96 504	1.78 266	0.33 311	0.25 323	0.63 387	0.22 170	0.88 432	0.75 481	0.46 256	0.59 372	0.58 364	0.40 334	2.29 551	0.48 369	0.12 328	0.09 224	0.15 428	0.14 352	0.30 442	0.15 268

NVstereo2D	0.58 400	0.40 260	2.03 389	0.35 360	0.35 451	0.69 445	0.39 439	0.91 456	0.80 508	0.47 258	0.53 321	0.67 412	0.46 400	1.99 528	0.48 369	0.19 487	0.11 317	0.17 466	0.13 324	0.25 390	0.25 440

HUF	0.59 408	0.65 390	2.46 476	0.45 484	0.77 576	0.34 51	0.24 238	0.46 107	0.39 109	0.31 169	0.28 124	0.25 135	0.19 105	0.67 322	0.18 25	0.12 328	2.03 622	0.08 66	0.06 20	0.31 451	1.59 619

DualNet (step1)	0.59 408	0.62 368	1.93 351	0.27 156	0.22 272	0.68 439	0.31 368	0.93 473	0.66 400	0.57 381	0.51 296	0.55 339	0.45 385	1.11 392	0.38 306	0.61 578	0.14 388	0.87 589	0.56 582	0.25 390	0.23 419

Wz-Net-LNSev	0.59 408	0.96 504	2.47 481	0.34 342	0.37 470	0.79 499	0.44 470	0.86 414	0.77 495	0.61 431	0.67 441	0.79 477	0.56 449	0.64 307	0.62 424	0.15 422	0.14 388	0.12 303	0.12 290	0.18 281	0.19 352

OMP-Stereo	0.59 408	0.65 390	1.74 240	0.56 537	0.37 470	0.60 329	0.26 280	0.70 275	0.65 385	0.66 471	0.60 387	0.69 426	0.32 270	2.09 539	1.20 524	0.10 198	0.07 53	0.12 303	0.09 151	0.17 254	0.10 113

IIG-Stereo	0.59 408	0.65 390	1.74 240	0.54 528	0.23 292	0.61 350	0.21 144	0.73 295	0.65 385	0.64 462	0.69 458	0.69 426	0.38 312	2.09 539	1.39 540	0.11 268	0.07 53	0.11 245	0.09 151	0.15 195	0.09 79

iResNetv2_ROB	0.59 408	1.43 580	2.96 554	0.40 440	0.22 272	0.58 300	0.28 323	0.91 456	0.73 464	0.57 381	0.63 411	0.60 373	0.41 345	0.74 344	0.35 290	0.11 268	0.08 149	0.10 179	0.07 89	0.43 539	0.17 315

SACVNet	0.60 414	0.74 424	1.90 339	0.37 402	0.28 368	0.64 400	0.37 427	0.86 414	0.61 333	0.65 469	0.62 399	0.69 426	0.44 381	2.08 537	0.42 333	0.18 472	0.14 388	0.16 447	0.15 377	0.38 513	0.24 431

HHNet	0.60 414	0.65 390	2.60 508	0.36 379	0.25 323	0.64 400	0.61 532	0.64 243	0.62 351	0.55 358	1.13 553	0.32 193	0.60 468	0.42 184	1.79 560	0.15 422	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.18 281	0.15 268

ASMatch	0.60 414	0.43 280	2.58 503	0.91 579	0.36 459	0.56 264	0.25 258	0.52 164	0.61 333	0.47 258	1.21 556	0.47 302	0.66 495	1.34 416	0.94 481	0.10 198	0.08 149	0.11 245	0.11 250	0.10 88	0.16 297

PFNet	0.60 414	0.33 202	2.47 481	0.41 447	0.55 541	0.62 370	0.27 305	0.61 228	0.63 363	0.61 431	0.56 355	0.45 281	0.32 270	1.88 515	1.14 514	0.28 546	0.09 224	0.12 303	0.16 397	0.26 410	0.20 368

ADLNet	0.60 414	0.71 410	1.95 364	0.35 360	0.34 438	0.67 427	0.34 404	0.90 444	0.74 468	0.68 482	0.62 399	0.80 481	0.45 385	1.78 485	0.64 431	0.14 403	0.11 317	0.14 398	0.14 352	0.29 431	0.21 380

ARAFT	0.60 414	1.23 562	3.10 568	0.28 181	0.16 114	0.64 400	0.36 419	0.90 444	0.67 409	0.61 431	0.49 283	0.55 339	0.31 263	1.24 410	0.32 264	0.10 198	0.08 149	0.14 398	0.13 324	0.37 506	0.21 380

ETE_ROB	0.60 414	0.71 410	1.55 199	0.37 402	0.25 323	0.69 445	0.51 498	1.47 589	0.70 429	0.80 518	0.69 458	0.85 501	0.49 424	1.36 418	0.58 415	0.16 443	0.13 367	0.19 493	0.16 397	0.21 332	0.23 419

LALA_ROB	0.60 414	0.76 427	1.69 222	0.36 379	0.29 376	0.79 499	0.55 513	0.94 482	0.77 495	0.81 524	0.67 441	0.94 529	0.49 424	0.99 377	0.73 456	0.21 504	0.15 414	0.20 502	0.18 429	0.23 362	0.21 380

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 422	0.61 362	3.35 588	0.33 311	0.58 549	0.66 421	0.20 123	0.98 513	0.55 278	0.73 501	0.52 310	0.99 539	0.65 490	0.58 284	0.29 221	0.10 198	0.16 432	0.10 179	0.41 563	0.29 431	0.20 368

RAFT-RH_RVC	0.61 422	0.50 323	2.33 450	0.36 379	0.29 376	0.60 329	0.18 95	0.44 89	0.58 304	0.76 509	1.91 583	0.47 302	0.29 246	1.60 459	1.23 528	0.14 403	0.07 53	0.13 362	0.13 324	0.10 88	0.09 79

FADNet-RVC	0.61 422	1.26 567	2.12 407	0.33 311	0.26 340	0.59 317	0.29 347	0.86 414	0.62 351	0.45 248	0.50 291	0.62 379	0.46 400	1.73 477	0.55 398	0.17 460	0.20 488	0.17 466	0.18 429	0.59 566	0.28 465

RASNet	0.61 422	0.68 401	2.03 389	0.35 360	0.46 521	0.65 414	0.28 323	0.78 349	0.70 429	0.48 276	0.64 427	0.93 525	0.61 477	2.21 547	0.73 456	0.12 328	0.09 224	0.09 125	0.10 187	0.14 175	0.11 138

XPNet_ROB	0.61 422	0.72 414	1.66 217	0.37 402	0.27 354	0.67 427	0.47 489	0.89 438	0.71 439	0.78 515	0.70 468	0.81 484	0.53 436	1.70 472	0.76 460	0.21 504	0.16 432	0.16 447	0.15 377	0.20 318	0.21 380

252Zero-FE	0.62 427	0.27 126	0.83 82	0.24 89	0.13 29	0.31 31	0.13 12	0.39 49	0.32 41	8.03 627	0.23 88	0.12 2	0.12 7	0.26 33	0.44 348	0.09 100	0.12 343	0.07 1	0.06 20	0.09 69	0.12 175

YMNet	0.62 427	0.72 414	1.93 351	0.41 447	0.41 495	0.87 526	0.43 459	0.87 423	0.71 439	0.74 504	0.81 497	0.83 492	0.46 400	0.86 366	0.93 479	0.19 487	0.22 503	0.20 502	0.17 416	0.41 531	0.21 380

YMNet_1	0.62 427	0.72 414	1.93 351	0.41 447	0.41 495	0.87 526	0.43 459	0.87 423	0.71 439	0.74 504	0.81 497	0.83 492	0.46 400	0.86 366	0.93 479	0.19 487	0.22 503	0.20 502	0.17 416	0.41 531	0.21 380

DDVS	0.62 427	0.40 260	1.40 167	2.21 616	0.35 451	0.87 526	1.00 581	0.69 267	0.50 223	0.53 327	0.56 355	0.90 517	0.37 305	1.22 405	0.47 363	0.15 422	0.14 388	0.14 398	0.12 290	0.19 302	0.22 395

DRaft	0.62 427	0.38 246	1.76 252	0.24 89	0.16 114	0.64 400	0.66 542	0.53 173	0.53 258	0.67 475	0.99 536	0.38 223	1.00 553	1.44 427	2.10 574	0.10 198	0.14 388	0.10 179	0.14 352	0.18 281	0.21 380

DMCA-RVC	0.62 427	0.96 504	2.63 510	0.36 379	0.90 582	0.56 264	0.31 368	0.69 267	0.57 293	0.68 482	0.52 310	0.59 367	0.56 449	1.23 407	0.53 391	0.16 443	0.38 562	0.20 502	0.15 377	0.20 318	0.15 268

HSM	0.62 427	0.76 427	1.72 233	0.30 232	0.29 376	0.64 400	0.28 323	0.94 482	0.62 351	0.58 399	0.57 363	1.40 578	0.64 488	2.59 579	0.42 333	0.11 268	0.08 149	0.10 179	0.08 120	0.14 175	0.11 138

UGAM-zero	0.63 434	0.39 255	2.49 484	0.30 232	0.49 526	0.67 427	0.19 104	0.91 456	0.45 176	0.77 513	0.45 240	1.16 567	0.82 528	2.05 533	0.29 221	0.09 100	0.15 414	0.09 125	0.44 567	0.11 110	0.22 395

fast-acv-ft	0.63 434	0.88 477	3.10 568	0.38 418	0.30 389	0.79 499	0.48 493	0.69 267	0.72 449	0.58 399	0.78 493	0.76 466	0.60 468	0.67 322	0.73 456	0.15 422	0.15 414	0.18 487	0.17 416	0.37 506	0.16 297

PSM-AAD	0.63 434	0.22 64	1.77 261	0.37 402	0.23 292	0.86 522	1.17 593	0.59 214	0.60 316	0.64 462	0.71 472	0.68 419	2.93 608	0.65 318	0.31 253	0.09 100	0.07 53	0.17 466	0.15 377	0.13 151	0.33 504

PS-NSSS	0.63 434	1.00 523	1.81 294	0.30 232	0.31 408	0.63 387	0.34 404	0.98 513	0.69 420	0.54 340	0.74 482	0.51 321	0.41 345	2.43 567	0.48 369	0.24 528	0.17 453	0.27 536	0.18 429	0.27 420	0.21 380

z-ln-s-r	0.64 438	0.89 480	2.23 434	0.32 288	0.26 340	0.57 282	0.37 427	0.84 397	0.76 490	0.51 308	0.81 497	0.64 391	0.45 385	2.06 534	1.27 532	0.10 198	0.07 53	0.11 245	0.09 151	0.24 377	0.13 213

test_for_model	0.64 438	1.60 588	1.82 300	1.23 597	1.02 592	0.53 224	0.23 205	0.75 310	0.50 223	0.57 381	0.29 130	0.25 135	0.20 116	0.26 33	0.22 121	0.76 589	0.31 546	0.08 66	0.07 89	1.68 611	0.50 558

TransformOpticalFlow	0.64 438	0.56 349	2.66 515	0.44 470	0.26 340	0.62 370	0.28 323	0.83 386	0.71 439	0.76 509	0.74 482	0.91 519	0.85 533	1.83 498	0.81 470	0.10 198	0.07 53	0.11 245	0.09 151	0.11 110	0.12 175

pcwnet_v2	0.64 438	0.49 317	4.41 606	0.32 288	0.27 354	0.60 329	0.25 258	0.97 509	0.88 532	0.59 413	0.70 468	0.63 382	0.55 445	0.66 321	0.37 299	0.17 460	0.15 414	0.15 428	0.14 352	0.21 332	0.23 419

RAFT + AFF	0.64 438	1.20 559	1.95 364	0.34 342	0.33 429	0.67 427	0.52 501	0.99 525	0.74 468	0.53 327	0.58 369	0.57 357	0.80 525	1.76 482	0.51 384	0.12 328	0.27 536	0.15 428	0.14 352	0.43 539	0.29 471

FADNet	0.64 438	1.22 561	2.06 391	0.32 288	0.30 389	0.66 421	0.29 347	0.88 432	0.72 449	0.44 237	0.48 266	0.66 403	0.57 455	1.84 503	0.45 353	0.46 569	0.20 488	0.17 466	0.19 449	0.59 566	0.24 431

DRN-Test	0.64 438	0.43 280	2.44 473	0.39 429	0.44 506	0.80 507	0.41 448	1.02 545	0.78 500	0.80 518	0.63 411	0.69 426	0.56 449	1.79 489	0.69 443	0.15 422	0.12 343	0.17 466	0.16 397	0.18 281	0.17 315

StereoDRNet	0.64 438	0.88 477	2.35 455	0.41 447	0.45 515	0.73 468	0.47 489	0.94 482	0.74 468	0.75 506	0.54 333	0.74 455	0.47 408	1.70 472	0.72 453	0.15 422	0.14 388	0.15 428	0.14 352	0.20 318	0.19 352

NOSS_ROB	0.64 438	0.65 390	1.62 211	0.46 489	0.25 323	0.67 427	0.30 355	0.93 473	0.77 495	0.59 413	0.57 363	0.77 468	0.38 312	2.78 591	0.44 348	0.23 520	0.24 514	0.28 540	0.26 497	0.27 420	0.39 534

NLCSM	0.65 447	0.98 516	1.85 311	0.38 418	0.43 504	0.70 452	0.53 505	1.10 564	0.64 371	0.55 358	0.77 491	0.82 489	0.54 439	1.85 505	0.71 448	0.16 443	0.16 432	0.17 466	0.20 459	0.30 442	0.26 450

Select-FE	0.65 447	0.67 398	2.76 531	0.49 504	0.55 541	0.79 499	0.16 65	0.90 444	0.53 258	0.84 532	0.55 343	0.91 519	0.75 518	0.57 280	1.16 518	0.11 268	0.18 464	0.11 245	0.49 572	0.14 175	0.31 490

Wz-Net-MNSev	0.65 447	0.97 512	2.19 424	0.36 379	0.33 429	0.90 532	0.60 528	0.92 465	0.81 514	0.75 506	0.72 477	0.73 449	0.65 490	1.39 421	0.71 448	0.16 443	0.13 367	0.14 398	0.14 352	0.24 377	0.18 335

FINET	0.65 447	0.95 501	3.06 564	0.35 360	0.40 488	0.58 300	0.48 493	0.92 465	1.10 565	0.57 381	0.68 449	0.47 302	0.44 381	1.15 400	0.60 419	0.23 520	0.21 497	0.17 466	0.15 377	0.26 410	0.25 440

CVANet_RVC	0.65 447	0.80 448	2.13 409	0.36 379	0.26 340	0.62 370	0.42 452	0.84 397	0.72 449	0.69 484	0.68 449	0.68 419	0.52 434	2.64 581	0.42 333	0.19 487	0.12 343	0.22 513	0.17 416	0.37 506	0.15 268

NCCL2	0.65 447	0.94 494	1.96 373	0.43 463	0.30 389	0.71 455	0.68 548	0.84 397	0.65 385	0.70 490	0.60 387	0.86 507	0.54 439	1.56 448	0.57 410	0.20 497	0.16 432	0.67 583	0.25 489	0.22 349	0.24 431

TCMNet	0.66 453	0.85 467	2.55 502	0.50 508	0.52 535	0.72 461	0.39 439	0.87 423	0.72 449	0.58 399	0.68 449	0.63 382	0.46 400	1.70 472	0.63 426	0.18 472	0.18 464	0.23 520	0.18 429	0.38 513	0.27 458

ACV-stereo	0.66 453	0.76 427	2.86 541	0.32 288	0.25 323	1.01 546	0.60 528	0.59 214	0.52 239	0.41 221	0.45 240	1.55 584	0.94 548	1.40 424	0.69 443	0.14 403	0.13 367	0.12 303	0.11 250	0.20 318	0.19 352

ttt	0.66 453	0.22 64	1.68 220	0.34 342	0.24 305	0.60 329	0.26 280	1.00 533	0.77 495	0.55 358	0.67 441	0.54 335	0.36 291	2.14 543	3.03 593	0.16 443	0.13 367	0.13 362	0.12 290	0.15 195	0.17 315

GrayStereo	0.66 453	0.19 23	1.76 252	0.90 578	0.23 292	0.62 370	1.42 607	0.62 232	0.60 316	0.72 497	0.78 493	0.56 351	3.07 611	0.60 296	0.26 186	0.09 100	0.08 149	0.10 179	0.21 466	0.11 110	0.18 335

PSMNet_ROB	0.66 453	1.01 527	2.33 450	0.38 418	0.31 408	0.72 461	0.55 513	0.86 414	0.69 420	0.54 340	0.60 387	0.75 461	0.47 408	2.00 529	0.82 471	0.17 460	0.13 367	0.19 493	0.19 449	0.24 377	0.27 458

DispNO	0.67 458	0.98 516	2.58 503	0.31 259	0.27 354	0.59 317	0.29 347	0.83 386	0.68 411	0.53 327	0.79 496	0.83 492	0.47 408	2.46 569	0.68 441	0.12 328	0.10 269	0.19 493	0.31 526	0.16 232	0.17 315

STrans-v2	0.67 458	0.56 349	2.64 512	0.27 156	0.23 292	0.57 282	0.33 399	0.96 500	0.69 420	0.92 544	0.85 510	0.89 515	0.93 545	1.83 498	1.21 526	0.09 100	0.07 53	0.10 179	0.09 151	0.11 110	0.12 175

hitnet-ft	0.67 458	0.80 448	1.90 339	0.28 181	0.22 272	0.69 445	0.36 419	0.85 404	0.65 385	0.56 370	0.84 506	1.03 546	0.95 551	2.32 553	0.55 398	0.23 520	0.14 388	0.41 567	0.13 324	0.24 377	0.17 315

FADNet-RVC-Resample	0.67 458	1.16 557	3.16 574	0.37 402	0.29 376	0.62 370	0.38 434	0.86 414	0.63 363	0.51 308	0.50 291	0.57 357	0.45 385	1.57 452	0.49 374	0.24 528	0.32 552	0.23 520	0.19 449	0.27 420	0.62 570

RP	0.67 458	0.82 457	1.94 361	0.43 463	0.44 506	0.65 414	0.45 478	0.89 438	0.82 515	0.66 471	0.92 523	0.99 539	0.76 520	1.55 447	0.66 435	0.25 533	0.18 464	0.23 520	0.20 459	0.31 451	0.22 395

HSM-Net_RVC	0.67 458	0.34 215	2.23 434	0.26 139	0.19 216	0.67 427	0.29 347	1.26 581	0.69 420	0.72 497	0.70 468	0.78 472	0.42 363	3.77 611	0.41 331	0.13 360	0.09 224	0.10 179	0.09 151	0.12 121	0.11 138
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 458	0.92 486	1.76 252	0.37 402	0.24 305	0.66 421	0.56 518	0.82 380	0.74 468	1.16 565	0.62 399	0.61 375	0.48 417	2.70 587	0.50 379	0.20 497	0.11 317	0.35 557	0.14 352	0.32 460	0.16 297

w-ln-seven-2	0.68 465	1.13 546	2.46 476	0.36 379	0.27 354	0.65 414	0.44 470	0.87 423	0.83 519	0.69 484	0.75 485	0.72 444	0.63 485	1.56 448	1.15 516	0.13 360	0.13 367	0.15 428	0.14 352	0.35 491	0.19 352

ADLNet2	0.68 465	0.84 463	3.19 578	0.33 311	0.36 459	0.64 400	0.37 427	0.89 438	0.79 505	0.54 340	0.65 436	0.93 525	0.48 417	2.07 536	0.56 406	0.13 360	0.11 317	0.11 245	0.11 250	0.33 469	0.18 335

DEmStereo	0.68 465	0.31 185	2.25 437	0.42 458	0.17 144	0.66 421	0.89 572	0.51 150	0.59 311	0.60 422	1.01 539	0.45 281	1.26 569	1.54 446	2.26 580	0.10 198	0.08 149	0.10 179	0.10 187	0.10 88	0.11 138

Nwc_Net	0.68 465	0.83 461	2.53 491	0.41 447	0.39 479	0.77 490	0.38 434	1.01 542	0.70 429	0.60 422	0.99 536	0.98 536	0.68 500	1.41 425	0.63 426	0.23 520	0.15 414	0.23 520	0.25 489	0.23 362	0.18 335

AANet_RVC	0.68 465	1.00 523	2.09 399	0.33 311	0.25 323	0.58 300	0.32 391	0.81 373	0.80 508	0.61 431	0.94 528	0.80 481	0.41 345	2.46 569	1.02 499	0.36 561	0.14 388	0.10 179	0.09 151	0.23 362	0.22 395

IPLG	0.69 470	0.84 463	2.43 471	0.35 360	0.21 245	1.65 585	0.61 532	1.36 585	0.58 304	1.39 586	0.51 296	0.37 215	0.87 537	1.41 425	0.36 293	0.09 100	0.07 53	0.14 398	0.12 290	0.32 460	0.11 138

GwcNet	0.69 470	0.71 410	3.12 571	0.36 379	0.45 515	0.81 508	0.44 470	0.86 414	0.84 522	0.60 422	0.74 482	0.82 489	0.49 424	1.65 465	0.66 435	0.16 443	0.15 414	0.15 428	0.15 377	0.31 451	0.24 431

AF-Net	0.69 470	0.92 486	2.21 426	0.41 447	0.40 488	0.68 439	0.40 442	1.02 545	0.86 525	0.69 484	1.03 543	1.04 549	0.84 532	1.19 402	0.78 464	0.22 517	0.14 388	0.25 532	0.17 416	0.30 442	0.18 335

stereogan	0.69 470	0.51 326	2.44 473	0.39 429	0.39 479	1.01 546	0.41 448	0.94 482	0.92 542	0.73 501	0.85 510	1.15 565	0.69 502	1.57 452	0.53 391	0.19 487	0.18 464	0.20 502	0.16 397	0.36 498	0.24 431

PAM_32	0.70 474	0.35 224	2.73 528	0.54 528	0.61 560	1.07 557	0.43 459	0.84 397	0.49 213	0.90 541	0.91 521	1.23 569	0.77 523	0.65 318	1.10 508	0.10 198	0.19 477	0.10 179	0.49 572	0.15 195	0.38 528

PAM	0.70 474	0.35 224	2.72 523	0.56 537	0.62 562	1.08 559	0.53 505	0.85 404	0.44 161	0.93 546	0.92 523	1.24 570	0.68 500	0.64 307	1.01 497	0.10 198	0.19 477	0.10 179	0.48 570	0.14 175	0.38 528

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 474	0.65 390	3.45 589	0.50 508	0.60 556	0.75 478	0.23 205	0.96 500	0.60 316	0.76 509	1.30 563	0.81 484	0.60 468	0.57 280	0.82 471	0.10 198	0.16 432	0.11 245	0.43 566	0.31 451	0.22 395

xxxx	0.70 474	0.21 43	1.33 153	0.28 181	0.18 183	0.63 387	0.24 238	1.02 545	0.69 420	0.50 295	0.62 399	0.58 364	0.38 312	1.47 439	5.21 618	0.13 360	0.12 343	0.11 245	0.10 187	0.12 121	0.15 268

APVNet	0.70 474	0.67 398	2.71 521	0.38 418	0.36 459	0.85 520	0.43 459	0.91 456	0.68 411	0.55 358	0.69 458	0.75 461	0.55 445	2.31 552	0.78 464	0.17 460	0.17 453	0.24 527	0.19 449	0.33 469	0.23 419

Syn2CoEx	0.70 474	1.07 539	2.74 529	0.43 463	0.30 389	0.64 400	0.42 452	0.99 525	0.78 500	0.62 442	0.78 493	0.74 455	0.72 509	1.92 522	0.61 422	0.20 497	0.17 453	0.19 493	0.15 377	0.29 431	0.22 395

FAT-Stereo	0.70 474	0.54 337	2.88 543	0.36 379	0.29 376	0.62 370	0.54 510	0.97 509	0.87 528	0.76 509	0.92 523	0.94 529	0.80 525	1.84 503	0.57 410	0.18 472	0.19 477	0.17 466	0.16 397	0.22 349	0.25 440

RYNet	0.70 474	0.56 349	2.25 437	0.35 360	0.41 495	0.86 522	0.43 459	0.94 482	0.82 515	0.62 442	0.53 321	0.91 519	0.60 468	2.70 587	1.00 493	0.14 403	0.11 317	0.16 447	0.14 352	0.25 390	0.27 458

PWC_ROB	0.70 474	0.94 494	1.88 327	0.39 429	0.39 479	0.62 370	0.30 355	0.98 513	0.94 543	0.91 543	1.29 562	0.77 468	0.62 482	1.62 463	1.03 501	0.18 472	0.11 317	0.18 487	0.13 324	0.51 558	0.22 395

ccnet	0.71 483	0.41 267	1.59 204	0.40 440	0.45 515	1.06 552	0.55 513	0.98 513	0.71 439	0.88 537	0.97 533	0.82 489	0.88 541	1.68 469	0.94 481	0.32 554	0.26 529	0.32 553	0.27 502	0.34 480	0.30 482

RGC	0.71 483	0.97 512	2.18 422	0.44 470	0.44 506	0.73 468	0.40 442	0.94 482	0.71 439	0.71 494	1.04 546	1.01 542	0.71 506	1.74 479	0.70 445	0.23 520	0.18 464	0.28 540	0.26 497	0.29 431	0.27 458

CBMV	0.71 483	0.76 427	2.64 512	0.33 311	0.20 231	0.78 495	0.79 563	0.98 513	0.78 500	0.85 536	0.71 472	0.86 507	1.10 563	1.46 432	0.62 424	0.18 472	0.20 488	0.21 510	0.19 449	0.25 390	0.33 504
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 486	1.10 541	2.15 415	1.11 592	0.59 551	0.62 370	0.19 104	0.75 310	0.53 258	0.56 370	0.63 411	0.47 302	0.31 263	1.11 392	0.33 275	0.75 588	0.45 573	0.84 588	0.64 594	0.69 574	0.54 561

mmx	0.72 486	0.23 85	2.01 382	0.30 232	0.21 245	0.57 282	0.26 280	0.99 525	0.76 490	0.53 327	0.63 411	0.66 403	0.39 326	2.52 574	3.43 604	0.13 360	0.10 269	0.15 428	0.13 324	0.15 195	0.15 268

xxx	0.72 486	0.23 85	2.01 382	0.30 232	0.21 245	0.57 282	0.26 280	0.99 525	0.76 490	0.53 327	0.63 411	0.66 403	0.39 326	2.52 574	3.43 604	0.13 360	0.10 269	0.15 428	0.13 324	0.15 195	0.15 268

LL-Strereo	0.72 486	1.29 569	2.49 484	0.36 379	0.45 515	0.55 247	0.32 391	0.93 473	0.71 439	0.67 475	0.58 369	0.85 501	0.79 524	2.67 585	0.46 354	0.10 198	0.18 464	0.14 398	0.12 290	0.40 528	0.42 544

test_xeample	0.72 486	0.21 43	1.36 158	0.27 156	0.17 144	0.59 317	0.28 323	1.01 542	0.70 429	0.55 358	0.67 441	0.44 272	0.39 326	1.88 515	5.17 617	0.12 328	0.10 269	0.11 245	0.10 187	0.13 151	0.15 268

SHD	0.72 486	0.77 436	2.36 458	0.45 484	0.40 488	0.71 455	0.32 391	1.02 545	1.25 576	1.07 558	0.84 506	0.90 517	0.73 512	1.09 388	0.98 487	0.21 504	0.18 464	0.20 502	0.21 466	0.32 460	0.31 490

RTSC	0.72 486	1.00 523	2.22 430	0.40 440	0.29 376	0.82 511	0.31 368	0.96 500	1.10 565	0.92 544	0.81 497	0.78 472	0.58 461	1.23 407	1.55 549	0.18 472	0.17 453	0.14 398	0.17 416	0.43 539	0.30 482

PASM	0.72 486	0.68 401	1.91 345	0.47 494	0.44 506	0.60 329	0.51 498	0.76 323	0.80 508	0.77 513	0.67 441	0.87 509	0.61 477	2.40 562	0.67 438	0.32 554	0.35 554	0.36 559	0.41 563	0.45 548	0.39 534

PWCDC_ROB	0.72 486	1.06 536	2.09 399	0.47 494	0.36 459	0.78 495	0.26 280	0.98 513	1.34 582	0.61 431	2.07 585	0.64 391	0.61 477	0.83 361	0.71 448	0.31 553	0.14 388	0.15 428	0.12 290	0.60 569	0.21 380

ff1	0.73 495	0.23 85	2.01 382	0.30 232	0.21 245	0.57 282	0.26 280	0.74 299	0.88 532	0.53 327	0.63 411	0.66 403	0.39 326	2.52 574	3.43 604	0.10 198	0.24 514	0.15 428	0.13 324	0.25 390	0.36 518

GASNet	0.73 495	1.47 582	3.04 562	0.47 494	0.33 429	0.57 282	0.34 404	0.91 456	0.75 481	0.58 399	0.58 369	0.74 455	0.55 445	2.03 530	0.65 434	0.21 504	0.15 414	0.19 493	0.17 416	0.51 558	0.28 465

XQC	0.73 495	0.98 516	2.39 462	0.46 489	0.35 451	0.81 508	0.46 481	1.00 533	1.00 551	0.80 518	0.69 458	0.88 513	0.74 517	1.32 414	1.20 524	0.24 528	0.16 432	0.23 520	0.20 459	0.41 531	0.33 504

w-ln-seven	0.74 498	1.05 534	2.54 497	0.37 402	0.34 438	1.03 549	0.47 489	1.00 533	1.08 562	0.90 541	0.85 510	0.85 501	0.57 455	1.37 419	1.26 531	0.14 403	0.13 367	0.16 447	0.15 377	0.31 451	0.20 368

1111x	0.74 498	0.21 43	1.93 351	0.31 259	0.17 144	0.63 387	0.32 391	1.03 552	0.74 468	0.52 317	0.62 399	0.57 357	0.47 408	2.38 558	4.25 612	0.12 328	0.14 388	0.11 245	0.12 290	0.12 121	0.14 233

Anonymous_2	0.74 498	0.32 193	1.65 213	0.33 311	0.30 389	0.67 427	0.32 391	0.69 267	0.46 186	0.48 276	0.41 219	0.84 497	0.58 461	0.51 258	0.40 325	0.32 554	0.38 562	1.43 612	3.69 628	0.80 583	0.27 458

GANetREF_RVC	0.75 501	1.15 552	2.46 476	0.47 494	0.26 340	0.83 514	0.61 532	0.97 509	0.89 536	0.62 442	0.61 394	0.72 444	0.59 464	2.42 564	0.55 398	0.32 554	0.25 527	0.36 559	0.24 481	0.39 523	0.31 490
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	0.75 501	0.84 463	2.01 382	0.40 440	0.25 323	0.74 472	0.66 542	0.87 423	0.73 464	0.71 494	1.07 548	0.84 497	0.59 464	2.71 589	1.15 516	0.17 460	0.16 432	0.44 571	0.16 397	0.31 451	0.20 368

PDISCO_ROB	0.75 501	1.06 536	2.11 404	0.64 556	0.59 551	1.13 563	0.43 459	1.14 570	1.05 557	0.64 462	0.71 472	0.96 532	0.61 477	1.21 403	0.76 460	0.37 562	0.18 464	0.27 536	0.24 481	0.56 565	0.32 496

HBP-ISP	0.76 504	1.30 570	3.19 578	0.35 360	0.26 340	0.85 520	0.54 510	1.03 552	0.72 449	0.80 518	0.69 458	0.68 419	0.83 529	2.04 532	0.44 348	0.23 520	0.24 514	0.29 547	0.25 489	0.28 426	0.24 431

Wz-Net-SNSev	0.76 504	1.32 574	3.11 570	0.40 440	0.31 408	0.71 455	0.60 528	0.98 513	0.87 528	0.67 475	0.83 503	0.96 532	0.60 468	1.67 468	0.97 485	0.16 443	0.15 414	0.16 447	0.17 416	0.36 498	0.24 431

FTStereo	0.76 504	0.18 17	2.35 455	0.71 563	0.21 245	0.73 468	1.79 610	0.57 200	0.53 258	1.07 558	1.63 577	1.29 572	2.13 600	0.75 345	0.29 221	0.19 487	0.08 149	0.12 303	0.11 250	0.11 110	0.40 538

CBMV_ROB	0.76 504	0.42 275	2.68 517	0.33 311	0.22 272	0.74 472	0.47 489	0.96 500	0.76 490	1.04 557	0.96 531	0.88 513	0.93 545	2.06 534	1.19 523	0.22 517	0.24 514	0.27 536	0.25 489	0.25 390	0.28 465

DDUNet	0.77 508	1.12 543	1.88 327	0.76 567	0.69 568	0.84 516	0.43 459	0.85 404	0.65 385	0.67 475	0.75 485	0.91 519	0.52 434	1.03 383	0.57 410	0.54 574	0.37 558	0.95 595	0.52 578	0.71 576	0.57 565

UDG	0.77 508	1.23 562	2.15 415	0.67 561	0.59 551	0.78 495	0.38 434	0.90 444	0.70 429	0.61 431	0.69 458	1.01 542	0.67 497	1.02 381	0.73 456	0.45 567	0.34 553	0.87 589	0.51 576	0.67 573	0.46 550

aanetorigin	0.77 508	0.80 448	2.59 505	0.43 463	0.44 506	0.58 300	1.01 583	0.57 200	0.68 411	1.53 592	1.23 557	0.81 484	1.08 561	1.07 386	1.07 504	0.18 472	0.15 414	0.17 466	0.21 466	0.54 563	0.30 482

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 508	1.04 533	2.06 391	0.94 582	0.35 451	0.89 531	0.40 442	0.85 404	0.63 363	0.55 358	0.63 411	0.75 461	0.38 312	2.38 558	0.48 369	1.10 602	0.31 546	0.36 559	0.21 466	0.53 562	0.55 564

222	0.78 512	0.23 85	1.23 136	0.28 181	0.18 183	0.62 370	0.24 238	1.02 545	0.70 429	0.58 399	0.66 438	0.46 294	0.42 363	1.80 493	6.53 623	0.13 360	0.10 269	0.11 245	0.10 187	0.12 121	0.17 315

EAI-Stereo	0.78 512	0.25 103	1.67 219	0.54 528	0.59 551	1.95 594	2.05 613	1.11 569	0.64 371	0.95 549	1.49 572	0.50 318	0.67 497	0.59 290	1.44 544	0.09 100	0.19 477	0.09 125	0.49 572	0.13 151	0.22 395

NCC-stereo	0.79 514	0.94 494	2.42 467	0.59 548	0.45 515	1.90 592	0.46 481	0.99 525	0.72 449	0.64 462	0.84 506	0.91 519	0.73 512	1.80 493	1.00 493	0.27 542	0.19 477	0.23 520	0.31 526	0.24 377	0.22 395

Abc-Net	0.79 514	0.94 494	2.42 467	0.59 548	0.45 515	1.90 592	0.46 481	0.99 525	0.72 449	0.64 462	0.84 506	0.91 519	0.73 512	1.80 493	1.00 493	0.27 542	0.19 477	0.23 520	0.31 526	0.24 377	0.22 395
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	0.80 516	0.27 126	8.23 644	0.49 504	0.98 586	0.33 43	0.20 123	0.48 129	1.28 579	0.17 29	0.20 55	0.77 468	0.22 137	0.60 296	0.97 485	0.11 268	0.07 53	0.09 125	0.10 187	0.33 469	0.14 233

zh-mn7	0.80 516	1.54 585	3.00 560	0.35 360	0.27 354	0.72 461	0.41 448	0.93 473	1.11 567	1.00 552	1.28 560	0.75 461	0.57 455	1.87 507	1.18 521	0.16 443	0.13 367	0.14 398	0.14 352	0.26 410	0.21 380

z-mn7	0.80 516	1.52 584	2.62 509	0.36 379	0.28 368	1.01 546	0.48 493	0.90 444	1.29 580	0.69 484	1.35 568	0.85 501	0.59 464	2.03 530	1.09 507	0.14 403	0.12 343	0.14 398	0.12 290	0.32 460	0.20 368

SQANet	0.80 516	1.58 587	2.53 491	0.76 567	0.83 577	0.76 482	0.36 419	0.83 386	0.64 371	0.63 452	0.69 458	0.73 449	0.51 429	1.21 403	0.53 391	0.77 590	0.29 540	0.59 579	0.29 509	0.86 585	0.61 569

anonymity	0.80 516	0.66 397	1.29 145	0.59 548	0.75 572	0.67 427	0.52 501	0.95 495	0.71 439	0.94 547	0.70 468	0.67 412	0.87 537	0.71 338	1.35 537	0.64 581	0.62 589	0.58 577	1.44 616	0.60 569	0.65 573

S-Stereo	0.80 516	0.69 405	3.89 597	0.39 429	0.37 470	0.69 445	0.70 553	0.94 482	0.98 550	0.62 442	0.91 521	0.83 492	0.60 468	2.37 555	0.66 435	0.18 472	0.21 497	0.17 466	0.18 429	0.30 442	0.35 510

ADCRef	0.80 516	0.96 504	2.29 444	0.37 402	0.35 451	0.96 539	0.51 498	0.87 423	0.75 481	0.88 537	0.83 503	0.61 375	1.36 578	1.02 381	3.27 599	0.13 360	0.11 317	0.17 466	0.19 449	0.25 390	0.21 380

STTRV1_RVC	0.80 516	0.55 346	2.89 546	0.42 458	0.49 526	0.79 499	0.44 470	1.15 573	0.82 515	0.62 442	0.89 519	0.72 444	0.63 485	2.69 586	0.64 431	0.48 570	0.64 590	0.27 536	0.24 481	0.35 491	0.27 458

DANet	0.80 516	0.65 390	2.21 426	1.19 595	0.48 525	0.74 472	1.25 596	0.89 438	1.53 591	0.89 539	0.71 472	0.96 532	0.56 449	1.83 498	0.96 484	0.18 472	0.16 432	0.19 493	0.16 397	0.26 410	0.29 471
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FADNet_RVC	0.81 525	1.14 548	2.42 467	0.30 232	0.24 305	0.71 455	0.24 238	0.95 495	0.61 333	0.44 237	0.56 355	0.59 367	0.42 363	1.52 444	0.68 441	0.94 594	0.96 611	0.28 540	1.00 609	0.90 586	1.36 613

edge stereo	0.81 525	0.73 421	3.30 584	0.37 402	1.21 601	0.62 370	0.39 439	0.93 473	0.79 505	0.80 518	0.88 517	1.14 564	0.71 506	2.18 545	0.71 448	0.21 504	0.20 488	0.26 535	0.18 429	0.38 513	0.26 450

MIPNet	0.83 527	0.81 453	2.40 464	0.61 553	0.18 183	1.48 575	1.39 603	1.60 596	0.74 468	1.94 597	0.85 510	0.73 449	1.68 592	0.87 369	0.31 253	0.09 100	0.08 149	0.11 245	0.32 532	0.25 390	0.12 175

FBW_ROB	0.83 527	0.77 436	1.77 261	0.44 470	0.30 389	0.87 526	0.46 481	1.10 564	0.91 539	0.81 524	0.75 485	1.01 542	0.61 477	3.66 610	1.23 528	0.26 537	0.23 511	0.36 559	0.25 489	0.27 420	0.62 570

PA-Net	0.84 529	1.00 523	3.49 590	0.63 555	0.40 488	0.70 452	0.52 501	0.86 414	0.84 522	0.52 317	0.59 372	0.70 436	0.54 439	2.35 554	2.23 578	0.17 460	0.27 536	0.19 493	0.28 505	0.22 349	0.36 518
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 530	1.15 552	2.13 409	0.88 577	0.38 476	0.88 530	0.44 470	1.06 558	0.79 505	0.58 399	0.69 458	0.65 396	0.50 427	2.74 590	0.51 384	0.93 593	0.39 569	0.87 589	0.29 509	0.54 563	0.54 561

THIR-Stereo	0.86 531	0.62 368	2.13 409	0.25 108	0.16 114	0.58 300	2.74 620	0.59 214	0.51 231	0.62 442	1.62 576	0.97 535	1.80 596	1.69 471	2.25 579	0.10 198	0.08 149	0.14 398	0.11 250	0.15 195	0.11 138

DeepPrunerF	0.86 531	0.86 470	2.91 551	0.45 484	0.50 528	0.64 400	0.48 493	1.14 570	2.64 613	0.63 452	0.61 394	0.65 396	0.62 482	2.21 547	1.31 534	0.23 520	0.19 477	0.30 548	0.28 505	0.36 498	0.25 440

DPSNet	0.86 531	0.60 358	2.34 452	0.58 543	0.36 459	1.07 557	0.75 559	1.30 582	1.05 557	0.70 490	0.68 449	0.94 529	1.29 570	2.08 537	1.82 561	0.26 537	0.23 511	0.16 447	0.17 416	0.48 551	0.40 538

AAGNet	0.88 534	0.33 202	1.79 287	0.54 528	0.98 586	0.62 370	0.46 481	0.50 142	0.60 316	0.58 399	0.53 321	0.50 318	0.73 512	1.23 407	7.48 624	0.11 268	0.07 53	0.12 303	0.10 187	0.14 175	0.09 79

Consistency-Raft	0.88 534	0.93 492	3.23 582	0.99 586	0.64 563	0.77 490	0.55 513	0.98 513	0.97 547	0.61 431	1.03 543	0.65 396	1.05 558	0.79 358	1.38 539	0.44 565	0.46 575	0.51 575	0.58 588	0.65 571	0.47 551

zh-sn7	0.89 536	1.73 599	3.09 567	0.39 429	0.30 389	0.82 511	0.63 539	0.96 500	0.87 528	0.79 517	1.12 551	0.84 497	0.87 537	2.42 564	1.63 552	0.16 443	0.17 453	0.16 447	0.16 397	0.34 480	0.29 471

PVD	0.90 537	0.85 467	2.15 415	0.53 523	0.50 528	0.99 542	0.56 518	1.15 573	1.64 594	1.41 588	1.41 571	1.11 561	1.13 566	1.35 417	1.31 534	0.26 537	0.28 539	0.28 540	0.26 497	0.37 506	0.49 555

Wz-Net-TNSev	0.91 538	1.73 599	3.08 565	0.36 379	0.31 408	1.00 545	0.71 554	1.06 558	0.97 547	0.71 494	0.72 477	1.09 557	0.87 537	2.42 564	1.59 550	0.20 497	0.20 488	0.16 447	0.20 459	0.44 547	0.35 510

SAMSARA	0.91 538	0.97 512	2.22 430	0.80 571	0.58 549	1.32 569	1.31 598	1.01 542	0.94 543	1.36 582	0.87 514	1.38 577	0.90 543	1.72 476	1.02 499	0.24 528	0.30 544	0.22 513	0.25 489	0.36 498	0.35 510

WZ-Net	0.92 540	1.31 571	3.76 594	0.41 447	0.36 459	0.86 522	0.71 554	1.00 533	1.06 560	0.82 529	0.92 523	1.06 553	1.05 558	2.16 544	1.61 551	0.19 487	0.13 367	0.15 428	0.16 397	0.32 460	0.28 465

MFMNet_re	0.92 540	1.28 568	2.53 491	0.82 575	0.76 575	0.90 532	0.75 559	0.98 513	1.04 556	1.03 555	1.05 547	0.84 497	0.94 548	0.83 361	0.72 453	0.68 583	0.60 587	0.63 581	0.60 590	0.77 581	0.74 578

test_sample9	0.94 542	0.62 368	1.93 351	0.27 156	0.22 272	0.68 439	0.31 368	0.93 473	0.66 400	0.57 381	0.51 296	0.55 339	0.45 385	1.91 518	2.55 586	0.61 578	4.16 627	0.87 589	0.56 582	0.25 390	0.23 419

CrosDoStereo	0.94 542	0.37 236	2.53 491	0.25 108	0.32 416	0.54 232	3.76 624	0.72 283	0.60 316	0.70 490	1.40 569	0.53 329	1.49 585	1.78 485	3.09 594	0.10 198	0.08 149	0.11 245	0.11 250	0.21 332	0.11 138

DeepStereo_LL	0.94 542	0.37 236	2.53 491	0.25 108	0.32 416	0.54 232	3.76 624	0.72 283	0.60 316	0.70 490	1.40 569	0.53 329	1.49 585	1.78 485	3.09 594	0.10 198	0.08 149	0.11 245	0.11 250	0.21 332	0.11 138

ADCP+	0.94 542	1.12 543	3.14 572	0.34 342	0.39 479	1.06 552	0.79 563	0.89 438	0.80 508	0.66 471	0.67 441	0.85 501	1.55 588	0.93 371	4.55 614	0.13 360	0.11 317	0.16 447	0.15 377	0.26 410	0.25 440

ADCMid	0.96 546	1.32 574	2.74 529	0.38 418	0.35 451	0.99 542	0.58 524	0.94 482	0.86 525	1.23 574	1.01 539	1.01 542	1.00 553	1.05 385	3.97 607	0.21 504	0.19 477	0.42 568	0.32 532	0.40 528	0.29 471

G-Net	0.99 547	0.64 383	2.76 531	0.57 541	0.67 565	2.03 599	0.72 557	0.76 323	0.67 409	1.14 564	2.56 599	1.30 575	1.02 555	1.48 440	1.74 558	0.25 533	0.24 514	0.24 527	0.26 497	0.37 506	0.31 490

ADCL	0.99 547	0.79 446	2.43 471	0.39 429	0.32 416	1.50 577	1.90 611	0.92 465	0.97 547	1.26 579	1.27 559	1.00 541	1.42 583	1.14 398	3.31 600	0.17 460	0.14 388	0.22 513	0.21 466	0.30 442	0.22 395

ADCPNet	0.99 547	0.99 521	3.93 600	0.37 402	0.68 567	1.36 571	0.62 537	0.87 423	0.76 490	0.78 515	0.81 497	1.08 555	1.18 567	1.14 398	2.49 585	0.21 504	0.69 599	0.21 510	0.95 607	0.29 431	0.37 525

Ntro	1.00 550	1.68 595	2.80 538	0.95 583	0.85 578	1.06 552	0.53 505	0.98 513	0.90 538	0.62 442	0.76 488	0.93 525	0.66 495	1.66 466	0.98 487	0.99 598	0.45 573	0.75 587	0.40 560	1.19 596	0.75 580

AnyNet_C32	1.00 550	1.33 576	2.53 491	0.49 504	0.54 538	1.15 565	1.14 591	0.91 456	0.89 536	1.11 561	0.95 530	0.87 509	0.93 545	1.50 441	4.07 609	0.21 504	0.20 488	0.25 532	0.24 481	0.38 513	0.33 504

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 552	1.67 593	2.32 447	0.47 494	0.39 479	1.47 574	0.95 575	0.95 495	0.91 539	0.84 532	0.94 528	1.05 551	0.60 468	2.95 597	0.72 453	0.41 563	0.72 603	0.32 553	0.55 579	0.74 577	1.22 609

otaku	1.03 553	1.68 595	2.72 523	0.95 583	0.73 571	1.03 549	0.59 526	0.99 525	0.86 525	0.69 484	1.61 575	0.98 536	0.64 488	1.46 432	1.14 514	0.95 595	0.46 575	0.72 586	0.40 560	1.24 600	0.78 583

SGM-Forest	1.04 554	0.42 275	3.59 593	0.41 447	0.32 416	1.05 551	1.32 599	0.94 482	0.83 519	1.16 565	2.23 593	1.03 546	1.39 581	2.49 572	2.35 582	0.21 504	0.21 497	0.20 502	0.19 449	0.23 362	0.32 496
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 555	1.36 579	2.98 558	0.42 458	0.36 459	0.96 539	0.81 567	1.06 558	1.12 568	1.25 575	0.97 533	1.08 555	0.90 543	1.25 411	4.86 616	0.21 504	0.21 497	0.22 513	0.23 479	0.36 498	0.38 528

SPS-STEREO	1.07 556	1.13 546	2.88 543	0.65 559	0.69 568	0.99 542	0.68 548	1.05 557	0.87 528	1.36 582	1.23 557	1.46 580	0.94 548	1.87 507	1.72 557	0.66 582	0.61 588	0.58 577	0.57 585	0.65 571	0.77 582
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.12 557	0.62 368	1.93 351	0.27 156	0.22 272	0.68 439	0.31 368	0.95 495	0.61 333	1.18 572	0.56 355	2.53 599	1.31 573	1.91 518	2.55 586	0.61 578	4.16 627	0.87 589	0.56 582	0.25 390	0.23 419

WCMA_ROB	1.12 557	0.83 461	2.66 515	0.58 543	0.34 438	1.17 567	0.71 554	0.93 473	0.94 543	1.74 595	2.63 602	3.09 605	1.71 594	1.70 472	1.84 562	0.26 537	0.21 497	0.20 502	0.21 466	0.28 426	0.43 545

AnyNet_C01	1.14 559	1.49 583	4.23 605	0.54 528	0.53 536	1.51 578	1.37 601	1.04 556	1.07 561	1.17 570	1.33 566	1.15 565	1.08 561	1.61 462	2.74 589	0.25 533	0.22 503	0.28 540	0.24 481	0.48 551	0.40 538

NaN_ROB	1.14 559	0.94 494	2.96 554	0.53 523	0.56 544	1.13 563	0.99 578	0.98 513	1.00 551	1.09 560	0.87 514	0.77 468	1.06 560	5.90 620	2.72 588	0.16 443	0.23 511	0.16 447	0.24 481	0.22 349	0.36 518

RainbowNet	1.15 561	1.78 601	2.72 523	1.12 593	0.91 583	1.06 552	0.76 561	1.16 575	1.13 570	0.75 506	0.97 533	1.09 557	0.80 525	1.60 459	1.21 526	1.17 604	1.26 615	1.01 599	0.57 585	1.13 594	0.88 593

SuperB	1.15 561	1.14 548	5.43 621	0.36 379	0.26 340	0.81 508	0.89 572	0.88 432	1.17 571	0.67 475	0.68 449	0.63 382	1.39 581	1.74 479	3.37 602	0.15 422	0.12 343	0.17 466	0.16 397	2.80 621	0.25 440

NVStereoNet_ROB	1.16 563	0.95 501	2.54 497	0.58 543	0.55 541	0.78 495	0.63 539	1.00 533	1.08 562	1.03 555	4.07 618	1.48 581	1.22 568	2.88 596	1.27 532	0.50 571	0.46 575	0.54 576	0.62 591	0.50 556	0.63 572
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	1.17 564	0.42 275	3.87 596	0.54 528	0.44 506	4.11 618	0.58 524	1.31 583	0.84 522	2.12 599	1.12 551	0.98 536	0.71 506	4.24 615	0.99 492	0.16 443	0.14 388	0.19 493	0.17 416	0.18 281	0.35 510

SANet	1.20 565	1.21 560	3.33 587	0.38 418	0.27 354	1.73 589	0.85 569	1.10 564	2.49 611	1.16 565	1.83 581	1.72 587	1.50 587	2.37 555	2.84 591	0.18 472	0.16 432	0.16 447	0.15 377	0.32 460	0.32 496

RTS	1.21 566	1.31 571	6.39 641	0.52 517	0.51 533	1.61 581	0.79 563	1.03 552	1.37 584	1.13 562	1.30 563	1.10 559	0.85 533	2.65 582	2.08 571	0.21 504	0.24 514	0.18 487	0.18 429	0.43 539	0.32 496

RTSA	1.21 566	1.31 571	6.39 641	0.52 517	0.51 533	1.61 581	0.79 563	1.03 552	1.37 584	1.13 562	1.30 563	1.10 559	0.85 533	2.65 582	2.08 571	0.21 504	0.24 514	0.18 487	0.18 429	0.43 539	0.32 496

MeshStereo	1.21 566	1.15 552	3.01 561	0.34 342	0.28 368	1.10 560	0.69 550	1.35 584	1.01 553	2.71 613	2.41 596	2.96 602	1.45 584	2.80 593	1.40 542	0.22 517	0.22 503	0.22 513	0.19 449	0.50 556	0.26 450
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	1.22 569	0.80 448	2.71 521	0.33 311	1.48 609	1.98 598	0.23 205	1.93 605	2.44 609	0.89 539	2.52 597	1.36 576	0.51 429	3.65 609	1.93 563	0.30 551	0.31 546	0.22 513	0.16 397	0.33 469	0.36 518

CSAN	1.25 570	1.12 543	3.04 562	0.51 513	0.37 470	1.06 552	1.15 592	1.22 576	1.08 562	1.17 570	1.91 583	1.04 549	1.31 573	5.96 621	2.43 584	0.26 537	0.22 503	0.24 527	0.24 481	0.31 451	0.30 482

EDNetEfficient	1.27 571	0.70 408	4.05 602	0.64 556	0.98 586	0.94 537	1.40 604	0.85 404	1.75 598	2.34 608	1.33 566	1.05 551	2.21 602	1.58 456	4.15 610	0.15 422	0.19 477	0.14 398	0.27 502	0.38 513	0.32 496

FCDSN-DC	1.29 572	0.54 337	2.50 488	0.47 494	0.41 495	1.12 561	0.60 528	1.10 564	1.27 578	2.23 605	2.87 605	3.67 609	3.12 613	2.39 561	1.69 555	0.30 551	0.26 529	0.31 549	0.30 519	0.35 491	0.38 528
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 573	1.05 534	2.77 534	0.74 566	1.43 604	0.72 461	0.56 518	0.96 500	0.91 539	0.99 551	2.92 608	6.01 623	0.70 504	2.38 558	3.32 601	0.13 360	0.10 269	0.08 66	0.06 20	0.34 480	0.22 395

ACVNet_1	1.33 574	1.91 610	4.03 601	1.09 590	0.88 580	1.19 568	0.66 542	1.24 579	1.17 571	0.94 547	0.96 531	3.09 605	1.04 557	2.37 555	1.11 511	1.04 599	0.48 581	1.03 600	0.48 570	1.12 593	0.83 585

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 575	1.70 597	2.50 488	0.56 537	0.40 488	2.15 603	0.99 578	1.24 579	1.26 577	1.02 554	1.10 550	1.29 572	0.88 541	3.10 601	1.08 505	1.66 614	0.83 607	0.68 584	0.88 604	1.57 607	1.80 622

MSMD_ROB	1.34 575	0.96 504	2.38 460	0.39 429	0.32 416	1.96 595	0.62 537	0.91 456	1.43 586	2.94 617	2.60 600	4.77 618	1.95 598	2.43 567	1.33 536	0.29 548	0.26 529	0.32 553	0.32 532	0.30 442	0.30 482

psmorigin	1.36 577	0.60 358	13.80 655	0.37 402	0.29 376	0.62 370	0.33 399	0.77 334	0.61 333	0.96 550	0.88 517	1.17 568	0.73 512	4.00 612	0.86 475	0.19 487	0.22 503	0.17 466	0.18 429	0.24 377	0.29 471

MADNet+	1.36 577	1.93 612	5.95 634	0.81 574	0.59 551	1.57 580	1.09 587	1.39 588	1.22 574	0.84 532	1.01 539	1.25 571	1.12 565	3.19 602	2.36 583	0.45 567	0.47 578	0.38 565	0.34 539	0.59 566	0.57 565

ELAS_RVC	1.37 579	0.78 444	3.21 580	0.55 535	0.50 528	1.49 576	2.48 618	1.48 590	1.71 597	2.13 602	2.09 586	2.07 592	2.56 606	1.90 517	2.02 568	0.35 559	0.36 556	0.37 563	0.34 539	0.49 554	0.47 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 580	1.64 591	1.86 320	1.36 599	1.11 597	1.39 572	1.19 594	1.76 599	1.45 588	1.16 565	2.21 591	1.53 582	1.38 579	1.98 525	1.52 547	1.29 606	0.67 593	1.27 606	0.69 595	1.29 602	0.98 596

IMH-64	1.39 580	1.64 591	1.86 320	1.36 599	1.11 597	1.39 572	1.19 594	1.76 599	1.45 588	1.16 565	2.21 591	1.53 582	1.38 579	1.98 525	1.52 547	1.29 606	0.67 593	1.27 606	0.69 595	1.29 602	0.98 596

ELAS	1.39 580	0.79 446	2.86 541	0.53 523	0.50 528	2.81 610	2.20 614	1.61 597	1.50 590	2.28 607	2.35 594	1.82 588	2.13 600	1.73 477	2.22 577	0.35 559	0.37 558	0.35 557	0.35 542	0.49 554	0.47 551
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 583	1.81 602	3.23 582	1.08 589	0.92 584	1.32 569	0.85 569	1.49 591	1.69 595	1.19 573	1.73 579	2.13 593	1.03 556	2.50 573	1.40 542	0.91 592	0.53 583	1.00 598	0.55 579	2.11 616	0.85 588

EKT-Stereo	1.47 584	0.49 317	1.93 351	2.57 619	19.31 661	0.55 247	0.22 170	0.69 267	0.42 146	0.38 204	0.36 189	0.43 261	0.27 217	0.69 331	0.26 186	0.12 328	0.14 388	0.11 245	0.16 397	0.20 318	0.15 268

WAO-7	1.48 585	1.63 589	2.49 484	0.93 581	0.75 572	1.72 588	1.10 588	1.84 603	1.96 606	1.43 589	2.54 598	1.97 590	1.61 591	3.06 599	2.08 571	0.69 584	0.66 592	0.94 594	0.74 598	0.80 583	0.69 575

FC-DCNN	1.49 586	0.59 356	2.88 543	0.44 470	0.39 479	1.97 597	0.66 542	1.67 598	1.70 596	2.72 614	2.89 606	4.22 612	2.97 610	2.55 577	2.19 576	0.29 548	0.26 529	0.31 549	0.30 519	0.32 460	0.39 534

PWCK	1.49 586	1.90 609	3.22 581	1.09 590	0.54 538	1.71 587	1.73 609	1.49 591	1.53 591	1.44 590	1.80 580	1.82 588	1.30 572	3.34 605	1.76 559	1.07 601	0.56 585	0.97 597	0.58 588	1.38 606	0.65 573

FC-DCNN v2	1.54 588	0.58 354	2.80 538	0.44 470	0.39 479	2.05 600	0.66 542	1.90 604	1.84 603	2.79 615	2.97 609	4.41 616	3.07 611	2.65 582	2.30 581	0.29 548	0.26 529	0.31 549	0.30 519	0.32 460	0.38 528

MFN_U_SF_RVC	1.55 589	2.39 622	3.16 574	0.65 559	0.41 495	1.12 561	0.46 481	1.23 578	1.33 581	1.61 593	1.20 555	1.43 579	0.98 552	1.76 482	1.97 565	1.90 617	1.80 617	1.98 621	2.15 622	1.63 608	1.77 621

WAO-6	1.58 590	1.54 585	2.32 447	1.14 594	1.00 589	2.30 605	1.03 584	1.82 602	2.85 615	1.25 575	2.61 601	2.20 594	1.56 589	2.47 571	1.99 567	0.95 595	0.67 593	1.19 605	0.83 602	1.08 591	0.88 593

DispFullNet	1.67 591	2.10 615	5.22 610	1.53 604	8.90 648	0.86 522	0.31 368	0.96 500	0.96 546	1.37 585	1.01 539	1.13 562	1.98 599	1.51 442	0.91 478	0.54 574	0.31 546	1.18 602	0.63 593	1.13 594	0.80 584

JetBlue	1.78 592	1.63 589	3.92 598	0.73 564	1.21 601	4.38 619	3.35 621	1.59 595	1.20 573	1.26 579	1.52 574	2.37 597	1.88 597	3.23 603	3.00 592	0.53 572	0.47 578	0.48 574	0.49 572	1.29 602	0.97 595

Dean	1.79 593	1.83 603	3.92 598	1.29 598	1.07 596	1.55 579	1.00 581	1.95 606	2.33 608	1.47 591	4.19 619	4.26 615	1.33 576	2.21 547	1.48 546	1.14 603	0.68 597	1.18 602	0.74 598	1.24 600	0.98 596

SGM+DAISY	1.83 594	1.43 580	3.81 595	0.87 576	1.01 590	2.38 607	2.53 619	1.36 585	1.75 598	2.92 616	3.22 612	2.65 600	2.93 608	2.22 550	3.10 596	0.72 585	0.69 599	0.63 581	0.62 591	0.77 581	0.98 596

SGM_RVC	1.89 595	0.92 486	2.50 488	0.96 585	0.93 585	1.63 583	1.37 601	1.52 593	12.43 653	1.85 596	1.69 578	2.40 598	1.74 595	2.81 594	1.71 556	0.53 572	0.47 578	0.42 568	0.47 569	0.74 577	0.74 578
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 596	1.85 605	4.10 603	1.07 588	0.86 579	1.15 565	0.53 505	1.06 558	1.12 568	0.64 462	1.09 549	1.99 591	0.70 504	2.20 546	9.86 629	5.62 627	0.41 572	1.03 600	0.55 579	1.86 614	0.85 588

LVE	1.96 597	2.17 621	3.14 572	1.68 605	1.80 614	1.63 583	1.03 584	2.34 609	2.81 614	1.25 575	2.89 606	4.24 614	1.29 570	2.79 592	1.44 544	2.85 622	0.91 610	1.18 602	1.46 617	1.23 599	1.10 606

MonStereo1	1.98 598	1.01 527	1.78 266	1.19 595	1.04 593	3.58 614	0.61 532	1.53 594	1.93 605	1.39 586	3.37 613	2.23 596	10.80 654	2.84 595	1.25 530	1.04 599	0.38 562	0.96 596	0.57 585	1.10 592	1.00 603

IMH	2.02 599	2.15 620	2.69 520	1.68 605	1.12 599	1.66 586	0.92 574	2.10 607	1.92 604	1.32 581	2.66 603	2.21 595	1.69 593	5.78 619	1.68 554	5.54 626	0.96 611	1.31 608	0.71 597	1.32 605	0.99 601

IGEV-RUCA	2.28 600	0.30 173	1.15 119	0.40 440	1.86 615	2.06 601	1.90 611	1.36 585	1.80 602	3.70 621	3.76 616	5.02 619	8.19 626	2.12 541	1.63 552	0.25 533	0.76 604	2.72 624	1.91 620	2.39 619	2.36 624

MultiAttention	2.38 601	0.50 323	1.93 351	1.80 609	2.56 617	10.86 627	2.30 615	1.22 576	0.80 508	0.62 442	1.16 554	1.13 562	0.56 449	16.09 642	1.18 521	0.20 497	0.09 224	0.43 570	1.62 618	0.94 588	1.58 618

UNDER WATER-64	2.47 602	1.89 608	4.86 608	1.82 612	1.44 606	3.18 612	1.57 608	2.62 610	5.64 640	2.05 598	2.13 588	4.13 611	3.76 615	2.62 580	3.42 603	1.47 611	0.85 608	1.57 616	1.07 611	1.82 613	1.49 615

TorneroNet-64	2.65 603	1.83 603	3.30 584	1.46 602	1.20 600	3.89 615	0.99 578	3.51 622	6.71 649	2.56 610	4.60 620	4.22 612	3.85 616	3.33 604	3.14 597	1.19 605	0.65 591	1.39 611	0.79 601	3.31 623	1.15 607

notaker	2.66 604	2.07 614	3.31 586	2.61 620	1.43 604	1.76 590	1.11 589	2.76 613	1.79 600	2.26 606	11.53 631	3.96 610	4.29 617	3.09 600	2.76 590	1.55 613	0.88 609	1.70 619	1.07 611	2.00 615	1.35 612

UNDER WATER	2.74 605	1.85 605	4.54 607	1.81 611	1.44 606	2.34 606	1.40 604	3.24 617	6.60 648	2.60 611	2.76 604	5.75 621	5.24 620	3.02 598	4.01 608	1.45 610	0.81 606	1.59 617	1.06 610	1.80 612	1.51 616

MADNet++	2.79 606	2.11 617	2.97 557	2.49 618	2.28 616	2.95 611	2.31 616	2.67 611	2.47 610	3.03 618	3.13 611	2.70 601	2.92 607	4.10 613	4.48 613	2.68 621	2.24 625	3.04 627	2.44 624	2.37 618	2.34 623

WAO-8	2.80 607	2.14 618	2.89 546	1.91 613	1.04 593	3.98 616	0.96 576	3.26 618	6.17 646	2.15 603	3.37 613	3.31 607	2.41 604	11.84 629	2.03 569	2.05 618	1.86 619	1.54 614	0.92 605	1.22 597	0.87 591

Venus	2.80 607	2.14 618	2.89 546	1.91 613	1.04 593	3.98 616	0.96 576	3.26 618	6.17 646	2.15 603	3.37 613	3.31 607	2.41 604	11.84 629	2.03 569	2.05 618	1.86 619	1.54 614	0.92 605	1.22 597	0.87 591

DGSMNet	2.89 609	0.63 379	3.18 577	3.43 623	4.17 622	2.57 609	6.98 628	0.97 509	0.83 519	0.56 370	1.86 582	0.79 477	0.62 482	1.64 464	1.39 540	4.61 625	5.01 629	5.17 630	4.71 629	4.44 627	4.19 628

MANE	2.90 610	1.14 548	2.96 554	1.03 587	1.01 590	5.01 620	2.45 617	5.36 625	6.88 650	3.58 620	4.76 622	5.99 622	4.99 618	4.23 614	4.61 615	0.56 577	0.67 593	0.44 571	0.78 600	0.51 558	1.03 604

SGM-ForestM	2.98 611	1.70 597	3.52 592	0.67 561	0.47 523	5.18 621	3.36 622	3.30 620	2.86 616	4.44 622	3.79 617	9.80 629	5.50 621	6.29 622	6.52 622	0.27 542	0.36 556	0.24 527	0.27 502	0.38 513	0.58 567

xyz-stereo	3.02 612	0.29 160	30.64 673	0.23 71	0.12 8	15.52 631	0.24 238	0.51 150	0.47 204	0.59 413	7.99 624	0.64 391	0.47 408	1.39 421	0.50 379	0.09 100	0.07 53	0.34 556	0.07 89	0.13 151	0.08 55

MSAF-DinoV2	3.10 613	1.86 607	10.68 648	3.61 624	0.30 389	3.34 613	0.82 568	2.81 614	1.79 600	0.80 518	0.87 514	1.56 585	1.10 563	26.49 675	1.96 564	0.17 460	0.13 367	0.19 493	1.63 619	0.92 587	0.99 601

JetRed	3.29 614	4.93 625	10.17 647	1.45 601	1.72 613	7.44 623	5.05 626	3.06 615	2.12 607	2.41 609	2.39 595	2.99 603	2.37 603	3.51 608	6.44 621	1.32 609	1.90 621	1.37 610	1.23 615	2.21 617	1.76 620

LSM	3.31 615	1.11 542	5.29 612	9.40 655	30.65 670	0.84 516	1.12 590	0.91 456	1.22 574	1.36 582	2.19 590	0.93 525	0.83 529	1.66 466	0.90 477	0.21 504	0.31 546	0.24 527	0.28 505	0.39 523	6.33 631

U	3.37 616	0.17 12	0.91 92	0.26 139	13.79 657	19.19 636	0.15 45	0.41 65	0.31 33	0.17 29	0.18 43	0.27 161	0.15 36	0.21 2	0.16 6	0.09 100	0.06 23	17.88 666	12.81 660	0.10 88	0.08 55

KSHMR	4.10 617	1.97 613	5.27 611	1.71 607	1.47 608	1.96 595	1.28 597	3.19 616	17.33 664	2.12 599	15.91 659	9.18 628	1.57 590	8.42 626	1.98 566	1.52 612	1.26 615	1.67 618	1.19 613	1.67 610	1.40 614

ktn	4.35 618	2.10 615	2.89 546	1.80 609	1.49 610	2.13 602	1.41 606	2.26 608	12.72 654	11.41 631	16.43 660	11.15 636	3.75 614	4.36 616	3.18 598	1.82 616	0.98 613	1.73 620	1.21 614	2.97 622	1.27 610

LE_ROB	4.43 619	1.35 578	9.38 646	2.79 621	3.93 620	2.43 608	3.46 623	2.68 612	11.19 652	11.66 632	4.73 621	5.26 620	10.46 645	4.50 617	9.49 627	0.82 591	0.69 599	1.34 609	0.98 608	0.75 579	0.76 581

tt	4.93 620	0.27 126	4.20 604	2.29 617	1.58 611	10.20 626	16.97 633	9.42 657	5.02 627	1.67 594	1.28 560	4.68 617	5.03 619	3.37 607	5.92 619	6.16 628	9.47 636	2.82 625	3.18 626	3.60 624	1.53 617

TorneroNet	5.50 621	1.92 611	3.16 574	1.47 603	1.25 603	14.07 629	1.06 586	4.90 623	20.99 670	10.17 628	16.48 661	11.88 653	6.93 623	3.34 605	4.20 611	1.30 608	0.69 599	1.45 613	0.86 603	2.61 620	1.20 608

TCMNet-wrong-test	5.51 622	6.62 628	6.20 640	13.02 659	11.90 653	7.14 622	5.53 627	6.99 629	1.44 587	2.65 612	3.10 610	8.37 627	5.95 622	4.75 618	6.05 620	3.07 623	0.98 613	2.38 623	1.99 621	6.62 630	5.43 630

coex-ft	5.95 623	1.67 593	60.57 674	0.34 342	0.30 389	0.77 490	0.69 550	0.74 299	4.41 618	19.22 664	2.15 589	1.62 586	7.97 625	1.81 496	8.96 626	0.44 565	2.08 623	0.18 487	0.19 449	0.38 513	4.62 629

HanzoNet	7.64 624	2.86 623	5.05 609	7.01 627	3.97 621	2.18 604	1.34 600	3.37 621	4.05 617	13.17 633	10.58 625	10.73 635	16.52 661	8.45 627	10.51 630	10.48 635	9.72 637	5.59 631	13.46 661	6.84 631	6.83 632

USTest	8.10 625	7.17 629	8.96 645	9.25 654	9.05 649	15.27 630	23.78 643	9.96 658	9.47 651	5.94 626	6.75 623	7.80 626	7.48 624	8.83 628	11.21 631	2.21 620	3.56 626	2.86 626	3.20 627	5.02 628	4.16 627

EDNetEfficientorigin	8.18 626	0.98 516	145.96 676	0.51 513	0.89 581	0.72 461	0.48 493	0.85 404	1.56 593	2.12 599	1.49 572	1.29 572	1.31 573	1.83 498	2.13 575	0.13 360	0.12 343	0.17 466	0.18 429	0.39 523	0.45 548

DGTPSM_ROB	8.89 627	5.62 626	12.25 650	5.92 626	11.32 651	8.54 624	24.18 649	6.40 627	13.49 655	5.15 623	11.46 629	6.19 624	10.92 655	7.00 623	13.72 637	4.47 624	7.65 630	3.92 628	7.45 657	4.38 626	7.87 633

DPSMNet_ROB	9.48 628	5.64 627	13.01 654	8.82 646	11.82 652	8.54 624	24.20 650	6.41 628	13.65 658	5.32 625	11.47 630	6.33 625	10.92 655	7.69 624	13.89 638	7.25 634	8.19 632	5.06 629	7.78 658	5.31 629	8.26 634

oiu110	11.49 629	10.04 650	6.15 635	7.67 628	6.54 631	20.19 661	24.57 651	7.60 630	5.65 641	14.09 654	13.48 652	10.12 630	9.19 628	14.67 637	11.36 632	19.44 643	10.55 658	10.25 643	5.96 650	12.66 635	9.55 637

dddd17k	11.49 629	10.04 650	6.15 635	7.67 628	6.54 631	20.19 661	24.57 651	7.60 630	5.65 641	14.09 654	13.48 652	10.12 630	9.19 628	14.67 637	11.36 632	19.44 643	10.55 658	10.25 643	5.96 650	12.66 635	9.55 637

ITERv10	11.49 629	10.04 650	6.15 635	7.67 628	6.54 631	20.19 661	24.57 651	7.60 630	5.65 641	14.09 654	13.48 652	10.12 630	9.19 628	14.67 637	11.36 632	19.44 643	10.55 658	10.25 643	5.96 650	12.66 635	9.55 637

ITERv8	11.49 629	10.04 650	6.15 635	7.67 628	6.54 631	20.19 661	24.57 651	7.60 630	5.65 641	14.09 654	13.48 652	10.12 630	9.19 628	14.67 637	11.36 632	19.44 643	10.55 658	10.25 643	5.96 650	12.66 635	9.55 637

ITERv4	11.49 629	10.04 650	6.15 635	7.67 628	6.54 631	20.19 661	24.57 651	7.60 630	5.65 641	14.09 654	13.48 652	10.12 630	9.19 628	14.67 637	11.36 632	19.44 643	10.55 658	10.25 643	5.96 650	12.66 635	9.55 637

ITERv30	11.78 634	9.46 630	5.35 613	7.80 633	6.14 623	20.01 646	23.47 635	8.06 641	4.90 619	13.83 639	12.88 632	11.87 645	10.54 646	16.33 646	15.55 649	20.75 661	10.06 638	10.04 635	5.18 630	13.58 640	9.86 642

qyd29nn	11.78 634	9.46 630	5.35 613	7.80 633	6.14 623	20.01 646	23.47 635	8.06 641	4.90 619	13.83 639	12.88 632	11.87 645	10.54 646	16.33 646	15.55 649	20.75 661	10.06 638	10.04 635	5.18 630	13.58 640	9.86 642

yuret106	11.78 634	9.46 630	5.35 613	7.80 633	6.14 623	20.01 646	23.47 635	8.06 641	4.90 619	13.83 639	12.88 632	11.87 645	10.54 646	16.33 646	15.55 649	20.75 661	10.06 638	10.04 635	5.18 630	13.58 640	9.86 642

uio108cc	11.78 634	9.46 630	5.35 613	7.80 633	6.14 623	20.01 646	23.47 635	8.06 641	4.90 619	13.83 639	12.88 632	11.87 645	10.54 646	16.33 646	15.55 649	20.75 661	10.06 638	10.04 635	5.18 630	13.58 640	9.86 642

v20iiwwt	11.78 634	9.46 630	5.35 613	7.80 633	6.14 623	20.01 646	23.47 635	8.06 641	4.90 619	13.83 639	12.88 632	11.87 645	10.54 646	16.33 646	15.55 649	20.75 661	10.06 638	10.04 635	5.18 630	13.58 640	9.86 642

ITERv14	11.78 634	9.46 630	5.35 613	7.80 633	6.14 623	20.01 646	23.47 635	8.06 641	4.90 619	13.83 639	12.88 632	11.87 645	10.54 646	16.33 646	15.55 649	20.75 661	10.06 638	10.04 635	5.18 630	13.58 640	9.86 642

v134_o9	11.78 634	9.46 630	5.35 613	7.80 633	6.14 623	20.01 646	23.47 635	8.06 641	4.90 619	13.83 639	12.88 632	11.87 645	10.54 646	16.33 646	15.55 649	20.75 661	10.06 638	10.04 635	5.18 630	13.58 640	9.86 642

ITERv7	11.78 634	9.46 630	5.35 613	7.80 633	6.14 623	20.01 646	23.47 635	8.06 641	4.90 619	13.83 639	12.88 632	11.87 645	10.54 646	16.33 646	15.55 649	20.75 661	10.06 638	10.04 635	5.18 630	13.58 640	9.86 642

hj116sk	11.94 642	9.60 638	5.85 629	8.45 641	6.73 636	19.82 639	23.79 644	7.94 635	5.20 628	13.82 634	13.09 640	12.02 654	10.23 640	16.78 654	15.19 642	20.45 656	10.12 653	10.34 648	5.54 638	13.75 648	10.01 650

iked130	11.94 642	9.60 638	5.85 629	8.45 641	6.73 636	19.82 639	23.79 644	7.94 635	5.20 628	13.82 634	13.09 640	12.02 654	10.23 640	16.78 654	15.19 642	20.45 656	10.12 653	10.34 648	5.54 638	13.75 648	10.01 650

vnu138km	11.94 642	9.60 638	5.85 629	8.45 641	6.73 636	19.82 639	23.79 644	7.94 635	5.20 628	13.82 634	13.09 640	12.02 654	10.23 640	16.78 654	15.19 642	20.45 656	10.12 653	10.34 648	5.54 638	13.75 648	10.01 650

99wein	11.94 642	9.60 638	5.85 629	8.45 641	6.73 636	19.82 639	23.79 644	7.94 635	5.20 628	13.82 634	13.09 640	12.02 654	10.23 640	16.78 654	15.19 642	20.45 656	10.12 653	10.34 648	5.54 638	13.75 648	10.01 650

a5sdf	11.94 642	9.60 638	5.85 629	8.45 641	6.73 636	19.82 639	23.79 644	7.94 635	5.20 628	13.82 634	13.09 640	12.02 654	10.23 640	16.78 654	15.19 642	20.45 656	10.12 653	10.34 648	5.54 638	13.75 648	10.01 650

BEATNet-Init1	12.10 647	11.19 655	27.29 671	2.99 622	3.51 619	21.84 667	11.10 629	14.34 662	13.83 659	20.34 665	20.33 666	26.35 676	20.03 663	19.06 666	14.80 641	1.74 615	1.81 618	2.05 622	2.49 625	3.69 625	3.12 626

ITERv28	12.23 648	9.75 643	5.69 622	9.04 647	7.13 641	20.11 654	24.78 656	8.64 650	5.43 633	13.93 647	13.44 645	11.75 638	10.21 633	17.08 659	16.11 657	20.33 649	10.08 646	10.54 653	5.62 643	14.69 653	10.27 655

ITERv24	12.23 648	9.75 643	5.69 622	9.04 647	7.13 641	20.11 654	24.78 656	8.64 650	5.43 633	13.93 647	13.44 645	11.75 638	10.21 633	17.08 659	16.11 657	20.33 649	10.08 646	10.54 653	5.62 643	14.69 653	10.27 655

dd23bbn	12.23 648	9.75 643	5.69 622	9.04 647	7.13 641	20.11 654	24.78 656	8.64 650	5.43 633	13.93 647	13.44 645	11.75 638	10.21 633	17.08 659	16.11 657	20.33 649	10.08 646	10.54 653	5.62 643	14.69 653	10.27 655

ITERv21	12.23 648	9.75 643	5.69 622	9.04 647	7.13 641	20.11 654	24.78 656	8.64 650	5.43 633	13.93 647	13.44 645	11.75 638	10.21 633	17.08 659	16.11 657	20.33 649	10.08 646	10.54 653	5.62 643	14.69 653	10.27 655

zxcv128	12.23 648	9.75 643	5.69 622	9.04 647	7.13 641	20.11 654	24.78 656	8.64 650	5.43 633	13.93 647	13.44 645	11.75 638	10.21 633	17.08 659	16.11 657	20.33 649	10.08 646	10.54 653	5.62 643	14.69 653	10.27 655

ITERv12	12.23 648	9.75 643	5.69 622	9.04 647	7.13 641	20.11 654	24.78 656	8.64 650	5.43 633	13.93 647	13.44 645	11.75 638	10.21 633	17.08 659	16.11 657	20.33 649	10.08 646	10.54 653	5.62 643	14.69 653	10.27 655

s6wercc	12.23 648	9.75 643	5.69 622	9.04 647	7.13 641	20.11 654	24.78 656	8.64 650	5.43 633	13.93 647	13.44 645	11.75 638	10.21 633	17.08 659	16.11 657	20.33 649	10.08 646	10.54 653	5.62 643	14.69 653	10.27 655

DPSM_ROB	12.34 655	11.21 657	12.51 651	12.91 657	12.80 655	19.84 644	28.28 667	14.38 663	14.28 660	10.58 629	11.26 627	12.03 659	11.85 658	13.15 635	15.34 647	7.11 632	8.31 633	6.50 633	7.35 655	8.84 632	8.31 635

DPSM	12.34 655	11.21 657	12.51 651	12.91 657	12.80 655	19.84 644	28.28 667	14.38 663	14.28 660	10.58 629	11.26 627	12.03 659	11.85 658	13.15 635	15.34 647	7.11 632	8.31 633	6.50 633	7.35 655	8.84 632	8.31 635

DLNR-FE	13.43 657	20.01 663	23.53 661	121.73 677	33.87 671	0.46 156	0.15 45	8.09 649	0.35 62	0.28 155	0.37 192	0.26 149	0.17 60	0.75 345	0.29 221	6.68 631	0.26 529	0.09 125	0.38 554	50.82 676	0.18 335

DLNR_Zeroshot_test	13.43 657	19.94 662	23.55 662	121.61 676	35.03 672	0.46 156	0.15 45	8.02 640	0.35 62	0.28 155	0.37 192	0.26 149	0.17 60	0.76 349	0.29 221	6.42 630	0.26 529	0.09 125	0.38 554	50.13 675	0.18 335

LRCNet_RVC	13.74 659	19.30 660	12.75 653	19.46 662	12.69 654	1.86 591	0.41 448	12.33 659	1.05 557	15.77 660	18.83 665	12.62 661	8.70 627	12.21 632	9.62 628	22.22 669	8.37 635	25.85 669	24.01 670	19.32 667	17.44 669

DPSimNet_ROB	17.97 660	20.20 667	24.98 666	17.62 660	15.92 658	21.53 666	21.00 634	13.70 660	15.61 662	23.89 673	14.69 658	22.87 667	24.58 675	12.70 634	14.56 639	18.48 642	12.91 663	20.21 667	12.05 659	17.76 660	14.17 663

HaxPig	19.86 661	22.40 668	22.34 660	17.95 661	17.95 660	11.77 628	11.89 630	16.02 665	15.89 663	21.10 666	21.41 667	18.74 665	18.39 662	20.08 667	19.69 665	23.63 673	23.22 671	24.06 668	23.69 669	23.00 668	23.95 672

ASD4	21.52 662	19.65 661	22.13 659	22.45 664	16.42 659	23.29 668	30.71 669	33.06 677	17.47 665	24.18 674	14.11 657	21.71 666	15.88 660	21.06 668	18.11 664	19.78 648	17.78 670	26.52 670	20.33 668	27.03 669	18.73 670

Anonymous_1	22.91 663	11.20 656	12.13 649	12.75 656	26.28 669	19.43 637	27.92 666	14.08 661	13.61 656	14.96 659	10.58 625	11.26 637	11.19 657	12.55 633	14.57 640	38.28 676	7.88 631	34.96 673	63.99 673	89.57 677	10.94 662

PML	23.15 664	16.83 659	7.78 643	5.49 625	9.93 650	51.13 675	104.50 676	5.76 626	13.62 657	37.30 677	105.93 676	30.86 677	23.50 668	12.07 631	7.87 625	6.30 629	2.12 624	6.32 632	2.43 623	10.44 634	2.90 625

MEDIAN_ROB	23.96 665	27.05 675	26.39 670	22.16 663	22.13 662	16.12 632	13.97 631	20.24 666	20.05 666	25.50 675	25.31 674	22.96 668	22.63 667	24.39 669	23.24 669	28.20 674	27.23 675	28.62 671	27.75 671	27.50 670	27.76 673

RAFT-FEzeroshot	24.80 666	22.55 671	24.73 663	26.10 667	25.76 665	39.84 669	57.07 674	28.84 671	28.79 673	21.14 667	22.48 669	24.18 669	23.88 670	26.38 670	30.87 672	14.26 637	16.71 665	13.09 660	14.82 664	17.79 663	16.72 666

RAFT-FE	24.80 666	22.55 671	24.73 663	26.10 667	25.76 665	39.84 669	57.07 674	28.84 671	28.79 673	21.14 667	22.48 669	24.18 669	23.88 670	26.38 670	30.87 672	14.26 637	16.71 665	13.09 660	14.82 664	17.79 663	16.72 666

CasAABBNet	24.81 668	22.53 669	24.83 665	26.08 666	25.74 664	39.86 671	57.06 673	28.87 673	28.83 675	21.16 670	22.54 671	24.22 671	23.89 673	26.38 670	30.87 672	14.25 636	16.71 665	13.09 660	14.81 663	17.78 661	16.71 665

FlowAnything	24.85 669	22.54 670	25.10 667	26.11 669	25.76 665	39.86 671	57.00 671	28.89 674	28.87 676	21.31 672	22.68 673	24.22 671	23.87 669	26.39 673	30.89 676	14.26 637	16.78 669	13.10 663	14.90 667	17.78 661	16.69 664

Selective-RAFT-Error	24.87 670	22.59 673	25.14 668	26.13 670	25.82 668	39.93 673	57.03 672	28.97 675	28.95 677	21.21 671	22.65 672	24.25 673	23.98 674	26.43 674	30.83 671	14.27 640	16.71 665	13.10 663	14.82 664	17.82 665	16.76 668

LSM0	26.58 671	22.63 674	25.88 669	30.13 671	52.21 676	39.94 674	56.74 670	28.97 675	28.72 672	21.14 667	22.26 668	24.43 674	23.88 670	26.54 676	30.87 672	14.32 641	16.55 664	13.12 665	14.71 662	17.92 666	20.60 671

AVERAGE_ROB	26.93 672	30.34 676	29.27 672	25.82 665	25.34 663	19.48 638	15.17 632	23.55 670	23.00 671	28.45 676	27.87 675	26.25 675	25.86 676	26.96 677	25.55 670	31.30 675	30.07 676	31.76 672	30.81 672	30.79 674	30.93 674

xxxxx1	28.96 673	20.11 664	14.07 656	49.74 672	39.15 673	18.98 633	26.64 663	21.94 667	20.21 667	16.45 661	17.48 662	18.36 662	21.56 664	16.21 643	20.88 666	23.07 670	26.55 672	66.40 675	78.70 675	30.27 671	32.51 675

tt_ll	28.96 673	20.11 664	14.07 656	49.74 672	39.15 673	18.98 633	26.64 663	21.94 667	20.21 667	16.45 661	17.48 662	18.36 662	21.56 664	16.21 643	20.88 666	23.07 670	26.55 672	66.40 675	78.70 675	30.27 671	32.51 675

ff	28.96 673	20.11 664	14.07 656	49.74 672	39.15 673	18.98 633	26.64 663	21.94 667	20.21 667	16.45 661	17.48 662	18.36 662	21.56 664	16.21 643	20.88 666	23.07 670	26.55 672	66.40 675	78.70 675	30.27 671	32.51 675

test_example2	115.39 676	123.23 677	94.57 675	115.52 675	123.55 677	101.63 676	114.33 677	53.41 678	99.48 678	134.90 678	135.05 677	85.83 678	85.11 677	111.32 678	106.15 677	152.55 678	205.26 678	99.78 678	114.96 678	140.96 678	110.20 678

ccccc	291.34 677	297.21 678	347.09 677	374.70 678	380.44 678	203.92 677	213.88 678	216.32 679	172.72 679	203.37 679	218.57 678	215.01 679	258.31 678	312.78 679	341.56 678	412.57 679	356.13 679	256.09 679	227.69 679	428.88 679	389.64 679

GS-Stereo							0.21 144	0.62 232	0.41 135	0.22 80	0.22 77	0.17 60	0.18 82	0.44 196	0.16 6	0.10 198	0.16 432	0.08 66	0.11 250	0.33 469	0.84 586

FADE		3.00 624		2.11 615	2.94 618			5.00 624	2.49 611	1.25 575		3.05 604		8.02 625		94.83 677	35.90 677	65.83 674	66.18 674	1.66 609	1.30 611

Low-res two-view benchmark