Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.16 1	0.13 4	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.17 12	0.18 12	0.26 14	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 47	0.17 21	0.22 1	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 4	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 4	0.20 47	0.25 7	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 53	0.20 70	0.23 2	0.20 30	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.28 7	0.15 5	0.14 2	0.19 28	0.26 14	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 122	0.19 55	0.26 8	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.29 12	0.15 5	0.15 4	0.18 12	0.25 7	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 142	0.21 82	0.25 4	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 78	0.20 139	0.16 9	0.22 89	0.20 1	0.22 24	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 80	0.10 14	0.09 27	0.14 164	0.13 237	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 4	0.25 30	0.31 50	0.16 24	0.24 58	0.17 3	0.25 7	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 53	0.14 2	0.32 66	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.16 24	0.23 45	0.20 47	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 55	0.26 8	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.15 4	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.15 2	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.30 47	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.15 4	0.19 28	0.25 7	0.24 39	0.15 2	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.30 47	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 66	0.26 44	0.29 12	0.14 2	0.25 76	0.23 115	0.25 7	0.19 16	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 39	0.30 47	0.21 55	0.14 177	0.10 95	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.21 1	0.32 78	0.23 256	0.16 9	0.19 28	0.20 1	0.22 24	0.24 63	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 103	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 216	0.14 277	0.10 8	0.10 60

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.19 97	0.20 22	0.18 12	0.30 23	0.21 22	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 39	0.33 83	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.20 139	0.20 22	0.19 28	0.27 16	0.19 16	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 21	0.33 83	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.24 58	0.17 3	0.25 7	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 69	0.15 8	0.31 57	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.34 127	0.15 5	0.27 104	0.17 3	0.28 18	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 69	0.15 8	0.32 66	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.09 6

derf	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.32 78	0.19 97	0.21 29	0.18 12	0.30 23	0.24 39	0.17 11	0.20 21	0.28 122	0.16 17	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

qqai	0.19 16	0.14 25	0.27 57	0.32 78	0.19 97	0.22 34	0.18 12	0.30 23	0.25 55	0.18 13	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.33 83	0.21 55	0.13 117	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

MGA	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.30 24	0.20 139	0.29 138	0.18 12	0.35 55	0.27 65	0.19 19	0.21 31	0.19 26	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 97	0.25 76	0.18 12	0.42 118	0.27 65	0.19 19	0.25 71	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

DepthFocus	0.19 16	0.13 4	0.31 115	0.29 12	0.23 256	0.17 12	0.20 47	0.27 16	0.18 9	0.24 63	0.25 71	0.15 1	0.17 21	0.26 8	0.18 4	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.17 399	0.13 149	0.10 60

GeoVLM	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.27 104	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.20 70	0.29 29	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 16	0.14 25	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.18 15	0.21 72	0.32 38	0.28 78	0.20 21	0.35 157	0.18 20	0.17 21	0.31 57	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.27 104	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.19 55	0.29 29	0.21 55	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 4	0.25 30	0.31 50	0.16 24	0.19 18	0.17 3	0.42 118	0.24 39	0.23 51	0.21 31	0.17 6	0.16 17	0.45 190	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.08 1	0.10 8	0.11 133

S2M2_XL	0.19 16	0.18 190	0.27 57	0.27 2	0.20 139	0.15 4	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 83	0.17 6	0.17 21	0.24 3	0.21 55	0.17 367	0.16 471	0.15 216	0.13 237	0.15 267	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 16	0.14 25	0.29 80	0.34 127	0.16 24	0.26 86	0.17 3	0.32 38	0.20 20	0.21 31	0.15 5	0.23 69	0.20 70	0.32 66	0.20 30	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.11 133

dual_stereo	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.31 50	0.16 24	0.16 9	0.20 47	0.29 20	0.20 20	0.23 51	0.20 21	0.22 53	0.14 2	0.52 255	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LGCAT	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.29 12	0.19 97	0.14 2	0.19 28	0.24 6	0.18 9	0.26 85	0.20 21	0.20 35	0.19 55	0.32 66	0.21 55	0.23 520	0.18 513	0.11 4	0.14 277	0.10 8	0.19 449

MCSU-Stereo	0.20 28	0.12 2	0.22 2	0.31 50	0.14 2	0.34 220	0.24 134	0.30 23	0.18 9	0.26 85	0.35 157	0.22 53	0.17 21	0.28 15	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

CAR	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 97	0.25 76	0.18 12	0.42 118	0.27 65	0.23 51	0.25 71	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

monster-pro	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

PointNet	0.20 28	0.15 66	0.25 30	0.32 78	0.18 67	0.29 138	0.23 115	0.25 7	0.27 65	0.15 2	0.24 61	0.28 122	0.17 21	0.34 93	0.20 30	0.13 117	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 28	0.14 25	0.31 115	0.31 50	0.23 256	0.24 58	0.21 72	0.31 30	0.30 98	0.21 31	0.19 18	0.24 84	0.19 55	0.31 57	0.20 30	0.13 117	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

LACA3	0.20 28	0.17 144	0.25 30	0.29 12	0.15 5	0.32 195	0.25 148	0.29 20	0.22 24	0.23 51	0.21 31	0.21 47	0.22 96	0.44 185	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.08 1

LACA2	0.20 28	0.15 66	0.26 44	0.30 24	0.15 5	0.29 138	0.29 232	0.30 23	0.22 24	0.21 31	0.23 47	0.28 122	0.20 70	0.34 93	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.09 13	0.12 100	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 25	0.22 2	0.28 7	0.18 67	0.24 58	0.21 72	0.39 87	0.31 109	0.21 31	0.22 42	0.17 6	0.17 21	0.34 93	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.26 1	0.15 5	0.35 233	0.17 3	0.40 98	0.22 24	0.21 31	0.21 31	0.20 35	0.24 120	0.33 83	0.25 167	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 28	0.13 4	0.26 44	0.30 24	0.19 97	0.23 45	0.18 12	0.36 62	0.26 61	0.20 21	0.23 47	0.27 116	0.16 17	0.30 47	0.23 119	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.17 38	0.29 138	0.20 47	0.39 87	0.22 24	0.22 45	0.21 31	0.26 108	0.20 70	0.30 47	0.20 30	0.13 117	0.12 297	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 28	0.15 66	0.26 44	0.33 97	0.19 97	0.23 45	0.18 12	0.41 109	0.34 136	0.22 45	0.21 31	0.19 26	0.18 39	0.28 15	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.10 60

MonStereo	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.18 67	0.17 12	0.21 72	0.32 38	0.23 33	0.25 74	0.34 149	0.22 53	0.24 120	0.27 13	0.21 55	0.09 1	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 6	0.31 50	0.20 139	0.23 45	0.19 28	0.40 98	0.29 90	0.22 45	0.34 149	0.20 35	0.15 8	0.31 57	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.38 273	0.18 12	0.30 23	0.19 16	0.24 63	0.15 5	0.26 108	0.17 21	0.32 66	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

MonSter	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 129	0.20 21	0.25 71	0.17 6	0.15 8	0.38 125	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LCMNet	0.21 47	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.20 139	0.26 86	0.19 28	0.38 79	0.43 220	0.21 31	0.21 31	0.27 116	0.17 21	0.36 107	0.23 119	0.12 61	0.11 226	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 47	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.14 2	0.40 293	0.27 193	0.28 18	0.22 24	0.18 13	0.19 18	0.28 122	0.29 199	0.32 66	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 47	0.19 231	0.29 80	0.31 50	0.17 38	0.25 76	0.23 115	0.36 62	0.28 78	0.27 105	0.24 61	0.18 20	0.21 82	0.40 140	0.21 55	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

asd	0.21 47	0.18 190	0.29 80	0.32 78	0.18 67	0.27 104	0.22 89	0.35 55	0.22 24	0.31 144	0.22 42	0.19 26	0.21 82	0.44 185	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 47	0.20 278	0.29 80	0.30 24	0.17 38	0.24 58	0.26 170	0.32 38	0.28 78	0.32 159	0.28 104	0.19 26	0.17 21	0.29 29	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 47	0.20 278	0.29 80	0.30 24	0.17 38	0.24 58	0.26 170	0.32 38	0.28 78	0.32 159	0.28 104	0.19 26	0.17 21	0.29 29	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.09 6

4w-stereo	0.21 47	0.19 231	0.31 115	0.31 50	0.17 38	0.29 138	0.19 28	0.31 30	0.21 22	0.31 144	0.24 61	0.20 35	0.24 120	0.41 151	0.22 80	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 47	0.18 190	0.31 115	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.25 148	0.31 30	0.23 33	0.28 119	0.35 157	0.18 20	0.17 21	0.39 131	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 47	0.18 190	0.28 73	0.29 12	0.17 38	0.23 45	0.34 338	0.36 62	0.28 78	0.34 170	0.26 83	0.17 6	0.22 96	0.36 107	0.23 119	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 47	0.14 25	0.27 57	0.37 222	0.22 202	0.21 29	0.19 28	0.43 137	0.27 65	0.20 21	0.20 21	0.29 128	0.14 2	0.41 151	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.12 100	0.12 193

LG-G_1	0.21 47	0.13 4	0.30 94	0.34 127	0.16 24	0.52 374	0.17 3	0.34 52	0.18 9	0.21 31	0.21 31	0.26 108	0.19 55	0.37 117	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LG-G	0.21 47	0.13 4	0.30 94	0.34 127	0.16 24	0.52 374	0.17 3	0.34 52	0.18 9	0.21 31	0.21 31	0.26 108	0.19 55	0.37 117	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

StereoAnything_RVC	0.21 47	0.68 642	0.39 256	0.28 7	0.15 5	0.23 45	0.18 12	0.20 1	0.19 16	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 96	0.30 47	0.18 4	0.16 312	0.09 27	0.12 50	0.08 1	0.16 323	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 47	0.15 66	0.27 57	0.37 222	0.19 97	0.22 34	0.18 12	0.42 118	0.35 149	0.22 45	0.28 104	0.24 84	0.18 39	0.27 13	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 61	0.15 66	0.35 191	0.33 97	0.17 38	0.23 45	0.25 148	0.42 118	0.24 39	0.26 85	0.26 83	0.21 47	0.30 218	0.31 57	0.20 30	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 61	0.17 144	0.35 191	0.37 222	0.17 38	0.26 86	0.18 12	0.41 109	0.37 176	0.28 119	0.23 47	0.25 99	0.26 150	0.29 29	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 61	0.16 95	0.35 191	0.33 97	0.18 67	0.24 58	0.24 134	0.45 152	0.27 65	0.23 51	0.35 157	0.20 35	0.26 150	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

AdaDepth	0.22 61	0.17 144	0.32 135	0.37 222	0.18 67	0.34 220	0.22 89	0.33 49	0.23 33	0.21 31	0.21 31	0.20 35	0.20 70	0.56 289	0.21 55	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.12 193

qwe	0.22 61	0.18 190	0.28 73	0.31 50	0.18 67	0.29 138	0.21 72	0.38 79	0.32 123	0.35 180	0.30 118	0.20 35	0.20 70	0.43 173	0.21 55	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6

2.25w	0.22 61	0.18 190	0.31 115	0.31 50	0.18 67	0.31 176	0.18 12	0.32 38	0.31 109	0.31 144	0.37 172	0.20 35	0.22 96	0.45 190	0.24 136	0.10 14	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

4.25_new	0.22 61	0.21 318	0.32 135	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.27 193	0.32 38	0.24 39	0.29 132	0.27 91	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 61	0.21 318	0.32 135	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.27 193	0.32 38	0.24 39	0.29 132	0.27 91	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 61	0.21 318	0.32 135	0.32 78	0.18 67	0.31 176	0.27 193	0.32 38	0.24 39	0.29 132	0.27 91	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 61	0.17 144	0.30 94	0.31 50	0.19 97	0.43 325	0.24 134	0.35 55	0.24 39	0.31 144	0.27 91	0.17 6	0.22 96	0.37 117	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 61	0.18 190	0.29 80	0.30 24	0.18 67	0.27 104	0.23 115	0.37 70	0.28 78	0.31 144	0.26 83	0.22 53	0.26 150	0.50 240	0.24 136	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 61	0.18 190	0.30 94	0.32 78	0.16 24	0.28 126	0.38 424	0.38 79	0.35 149	0.32 159	0.33 138	0.17 6	0.18 39	0.29 29	0.22 80	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.12 100	0.10 60

monsterstereo	0.22 61	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.18 67	0.21 29	0.20 47	0.37 70	0.35 149	0.33 166	0.40 185	0.19 26	0.18 39	0.45 190	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.08 1

monsters	0.22 61	0.14 25	0.26 44	0.31 50	0.19 97	0.23 45	0.19 28	0.44 145	0.33 129	0.36 185	0.30 118	0.16 4	0.18 39	0.43 173	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

SGD-Stereo	0.22 61	0.15 66	0.27 57	0.31 50	0.15 5	0.29 138	0.20 47	0.37 70	0.29 90	0.24 63	0.29 115	0.21 47	0.27 164	0.36 107	0.25 167	0.16 312	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

GREAT-IGEV	0.22 61	0.15 66	0.31 115	0.29 12	0.22 202	0.21 29	0.26 170	0.33 49	0.31 109	0.20 21	0.30 118	0.22 53	0.22 96	0.47 215	0.22 80	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 61	0.15 66	0.26 44	0.33 97	0.20 139	0.61 443	0.21 72	0.30 23	0.31 109	0.23 51	0.19 18	0.18 20	0.18 39	0.41 151	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

aanet-new-90k	0.23 78	0.16 95	0.45 342	0.35 170	0.17 38	0.33 204	0.27 193	0.38 79	0.26 61	0.20 21	0.24 61	0.21 47	0.35 279	0.46 206	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 78	0.16 95	0.41 281	0.35 170	0.17 38	0.38 273	0.25 148	0.36 62	0.25 55	0.23 51	0.31 132	0.24 84	0.35 279	0.43 173	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 78	0.17 144	0.39 256	0.34 127	0.18 67	0.38 273	0.20 47	0.36 62	0.26 61	0.24 63	0.28 104	0.25 99	0.35 279	0.25 4	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 78	0.17 144	0.30 94	0.35 170	0.16 24	0.35 233	0.25 148	0.40 98	0.30 98	0.25 74	0.24 61	0.25 99	0.36 307	0.41 151	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 78	0.16 95	0.37 221	0.34 127	0.16 24	0.24 58	0.24 134	0.43 137	0.36 159	0.26 85	0.27 91	0.23 69	0.35 279	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.36 198	0.17 38	0.26 86	0.26 170	0.33 49	0.30 98	0.27 105	0.30 118	0.23 69	0.34 273	0.42 162	0.18 4	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.15 267	0.10 60

aanet-new-32k	0.23 78	0.15 66	0.32 135	0.36 198	0.18 67	0.38 273	0.21 72	0.40 98	0.24 39	0.27 105	0.23 47	0.34 170	0.35 279	0.30 47	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 78	0.15 66	0.32 135	0.36 198	0.18 67	0.38 273	0.21 72	0.40 98	0.24 39	0.27 105	0.23 47	0.34 170	0.35 279	0.30 47	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 78	0.17 144	0.40 270	0.36 198	0.17 38	0.33 204	0.22 89	0.35 55	0.27 65	0.27 105	0.23 47	0.29 128	0.34 273	0.31 57	0.22 80	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 323	0.12 193

aanet-new-24k	0.23 78	0.16 95	0.29 80	0.35 170	0.17 38	0.39 287	0.23 115	0.35 55	0.30 98	0.30 140	0.27 91	0.25 99	0.32 242	0.30 47	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.10 60

aanet-new-22k	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.35 170	0.18 67	0.31 176	0.19 28	0.46 159	0.42 216	0.25 74	0.23 47	0.25 99	0.30 218	0.32 66	0.22 80	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 78	0.14 25	0.27 57	0.35 170	0.18 67	0.26 86	0.26 170	0.42 118	0.38 185	0.25 74	0.43 197	0.23 69	0.28 180	0.25 4	0.22 80	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 78	0.14 25	0.31 115	0.33 97	0.18 67	0.21 29	0.33 321	0.52 200	0.42 216	0.26 85	0.33 138	0.19 26	0.30 218	0.28 15	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 78	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.35 233	0.27 193	0.45 152	0.28 78	0.28 119	0.34 149	0.40 229	0.30 218	0.33 83	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 78	0.14 25	0.27 57	0.29 12	0.17 38	0.19 18	0.20 47	0.59 242	0.45 236	0.28 119	0.26 83	0.24 84	0.17 21	0.46 206	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

WQFJA1++	0.23 78	0.15 66	0.27 57	0.30 24	0.21 170	0.31 176	0.18 12	0.36 62	0.17 8	0.25 74	0.30 118	0.29 128	0.28 180	0.40 140	0.22 80	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.42 623	0.11 133

GEAStereo	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.25 320	0.36 247	0.30 252	0.42 118	0.28 78	0.26 85	0.28 104	0.24 84	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.18 401	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.12 193

GSStereo	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.25 320	0.36 247	0.30 252	0.42 118	0.27 65	0.30 140	0.28 104	0.23 69	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.16 312	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.12 193

Zero-FE251	0.23 78	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.20 139	0.44 335	0.19 28	0.37 70	0.25 55	0.27 105	0.29 115	0.38 208	0.24 120	0.32 66	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

3.25w_new	0.23 78	0.17 144	0.32 135	0.31 50	0.17 38	0.43 325	0.20 47	0.37 70	0.30 98	0.37 192	0.28 104	0.22 53	0.25 133	0.42 162	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 78	0.17 144	0.32 135	0.31 50	0.17 38	0.43 325	0.20 47	0.37 70	0.30 98	0.37 192	0.28 104	0.22 53	0.25 133	0.42 162	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 78	0.16 95	0.32 135	0.39 291	0.21 170	0.18 15	0.21 72	0.34 52	0.26 61	0.28 119	0.51 235	0.28 122	0.29 199	0.26 8	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 200	0.12 193

AIO_rvc	0.23 78	0.16 95	0.32 135	0.34 127	0.19 97	0.26 86	0.33 321	0.40 98	0.22 24	0.26 85	0.24 61	0.34 170	0.15 8	0.51 248	0.24 136	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

AIO_test	0.23 78	0.16 95	0.28 73	0.34 127	0.20 139	0.30 157	0.39 446	0.38 79	0.25 55	0.25 74	0.28 104	0.32 153	0.22 96	0.38 125	0.25 167	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 78	0.14 25	0.26 44	0.32 78	0.19 97	0.12 1	0.17 3	0.29 20	0.29 90	0.21 31	0.15 5	0.22 53	0.22 96	0.40 140	0.22 80	0.14 177	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.15 267	0.86 673

TS12	0.24 103	0.15 66	0.29 80	0.37 222	0.17 38	0.32 195	0.26 170	0.42 118	0.24 39	0.31 144	0.51 235	0.25 99	0.27 164	0.40 140	0.29 258	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.10 60

aanet-new-60k	0.24 103	0.16 95	0.48 394	0.36 198	0.17 38	0.39 287	0.24 134	0.36 62	0.30 98	0.24 63	0.25 71	0.26 108	0.32 242	0.45 190	0.18 4	0.10 14	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.10 60

aanet-new-78k	0.24 103	0.17 144	0.51 436	0.36 198	0.16 24	0.26 86	0.29 232	0.36 62	0.29 90	0.22 45	0.29 115	0.23 69	0.37 314	0.42 162	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 103	0.19 231	0.39 256	0.41 371	0.17 38	0.33 204	0.22 89	0.41 109	0.37 176	0.27 105	0.23 47	0.22 53	0.35 279	0.29 29	0.24 136	0.12 61	0.08 2	0.14 164	0.11 148	0.16 323	0.11 133

Foundation-i1b	0.24 103	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.40 293	0.26 170	0.48 172	0.25 55	0.31 144	0.33 138	0.40 229	0.30 218	0.35 103	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 103	0.13 4	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.40 293	0.29 232	0.49 177	0.25 55	0.33 166	0.35 157	0.40 229	0.30 218	0.34 93	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LiteMatch	0.24 103	0.17 144	0.24 16	0.37 222	0.20 139	0.27 104	0.27 193	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.40 339	0.29 29	0.43 413	0.16 312	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.14 200	0.14 287

Selective-IGEV-i32	0.24 103	0.18 190	0.35 191	0.35 170	0.19 97	0.27 104	0.25 148	0.55 217	0.23 33	0.27 105	0.25 71	0.34 170	0.19 55	0.58 322	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.10 60

VIP-Stereo	0.24 103	0.17 144	0.29 80	0.32 78	0.21 170	0.64 470	0.19 28	0.31 30	0.37 176	0.23 51	0.30 118	0.27 116	0.19 55	0.47 215	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

gasm-f	0.24 103	0.16 95	0.27 57	0.33 97	0.25 320	0.25 76	0.36 385	0.42 118	0.28 78	0.26 85	0.35 157	0.24 84	0.30 218	0.36 107	0.23 119	0.18 401	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.15 267	0.12 193

3w_stereo	0.24 103	0.20 278	0.37 221	0.33 97	0.16 24	0.32 195	0.42 483	0.41 109	0.38 185	0.31 144	0.27 91	0.16 4	0.26 150	0.34 93	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.11 133

1w_stereo	0.24 103	0.15 66	0.29 80	0.34 127	0.18 67	0.31 176	0.41 473	0.40 98	0.43 220	0.31 144	0.38 175	0.17 6	0.24 120	0.45 190	0.23 119	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo	0.24 103	0.18 190	0.40 270	0.39 291	0.20 139	0.22 34	0.27 193	0.32 38	0.36 159	0.26 85	0.44 199	0.22 53	0.16 17	0.37 117	0.27 216	0.11 36	0.12 297	0.16 253	0.15 310	0.13 149	0.09 6

HUF	0.24 103	0.16 95	0.33 154	0.32 78	0.18 67	0.25 76	0.40 457	0.42 118	0.34 136	0.25 74	0.23 47	0.32 153	0.28 180	0.34 93	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.10 60

GIP-stereo	0.24 103	0.18 190	0.30 94	0.37 222	0.24 289	0.26 86	0.20 47	0.46 159	0.36 159	0.24 63	0.39 180	0.35 185	0.20 70	0.31 57	0.21 55	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

RAStereo	0.24 103	0.17 144	0.29 80	0.40 334	0.21 170	0.23 45	0.26 170	0.42 118	0.45 236	0.23 51	0.34 149	0.30 142	0.19 55	0.34 93	0.25 167	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.11 133

IGEV++	0.24 103	0.17 144	0.31 115	0.38 259	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.50 187	0.23 33	0.28 119	0.35 157	0.30 142	0.22 96	0.31 57	0.28 239	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.13 241

Selective-IGEV	0.24 103	0.18 190	0.35 191	0.35 170	0.19 97	0.27 104	0.25 148	0.55 217	0.23 33	0.27 105	0.25 71	0.34 170	0.19 55	0.58 322	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.10 60

aanet-new-10k	0.25 121	0.18 190	0.44 329	0.38 259	0.18 67	0.45 344	0.21 72	0.44 145	0.35 149	0.27 105	0.31 132	0.25 99	0.30 218	0.28 15	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.16 323	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 121	0.19 231	0.38 234	0.38 259	0.17 38	0.18 15	0.25 148	0.52 200	0.49 261	0.28 119	0.30 118	0.21 47	0.33 261	0.33 83	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.17 363	0.11 133

aanet-new-8k	0.25 121	0.19 231	0.32 135	0.37 222	0.20 139	0.40 293	0.29 232	0.49 177	0.39 197	0.24 63	0.25 71	0.22 53	0.34 273	0.49 232	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 121	0.16 95	0.33 154	0.38 259	0.20 139	0.46 349	0.27 193	0.41 109	0.34 136	0.28 119	0.38 175	0.24 84	0.35 279	0.29 29	0.24 136	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 121	0.14 25	0.30 94	0.34 127	0.21 170	0.44 335	0.25 148	0.44 145	0.35 149	0.27 105	0.35 157	0.37 199	0.35 279	0.28 15	0.26 196	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 121	0.14 25	0.74 552	0.33 97	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.38 79	0.29 90	0.25 74	0.22 42	0.23 69	0.32 242	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 574

zero-FE	0.25 121	0.15 66	0.30 94	0.35 170	0.29 457	0.19 18	0.20 47	0.35 55	0.31 109	0.26 85	0.27 91	0.29 128	0.29 199	0.33 83	0.24 136	0.17 367	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.64 659	0.12 193

GASTEREO	0.25 121	0.16 95	0.32 135	0.40 334	0.20 139	0.22 34	0.30 252	0.43 137	0.31 109	0.37 192	0.33 138	0.22 53	0.35 279	0.41 151	0.23 119	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.11 133

MSCF	0.25 121	0.16 95	0.33 154	0.39 291	0.20 139	0.20 22	0.31 280	0.43 137	0.31 109	0.36 185	0.33 138	0.23 69	0.35 279	0.36 107	0.23 119	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.13 149	0.11 133

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 121	0.31 519	0.24 16	0.51 565	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.40 98	0.37 176	0.26 85	0.24 61	0.24 84	0.31 235	0.44 185	0.22 80	0.14 177	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.14 200	0.10 60

IGEV-RUCA	0.25 121	0.16 95	0.34 175	0.39 291	0.27 403	0.33 204	0.20 47	0.38 79	0.36 159	0.26 85	0.31 132	0.25 99	0.21 82	0.48 226	0.24 136	0.20 459	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.17 363	0.15 319

fffft	0.25 121	0.17 144	0.37 221	0.36 198	0.22 202	0.28 126	0.36 385	0.42 118	0.24 39	0.36 185	0.23 47	0.27 116	0.22 96	0.52 255	0.27 216	0.12 61	0.09 27	0.16 253	0.12 189	0.12 100	0.12 193
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 121	0.18 190	0.34 175	0.37 222	0.18 67	0.28 126	0.30 252	0.48 172	0.27 65	0.29 132	0.30 118	0.32 153	0.17 21	0.52 255	0.23 119	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.10 60

RSM++	0.25 121	0.18 190	0.34 175	0.36 198	0.20 139	0.28 126	0.30 252	0.51 190	0.32 123	0.25 74	0.22 42	0.37 199	0.21 82	0.50 240	0.24 136	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.14 200	0.10 60

RSM	0.25 121	0.18 190	0.33 154	0.36 198	0.20 139	0.27 104	0.34 338	0.51 190	0.27 65	0.26 85	0.23 47	0.39 215	0.21 82	0.56 289	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.14 200	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 121	0.14 25	0.74 552	0.33 97	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.38 79	0.29 90	0.25 74	0.22 42	0.23 69	0.32 242	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 574

MoCha-V2	0.25 121	0.15 66	0.29 80	0.40 334	0.18 67	0.27 104	0.26 170	0.49 177	0.27 65	0.36 185	0.27 91	0.33 166	0.35 279	0.49 232	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.11 133

EGLCR-Stereo	0.25 121	0.16 95	0.33 154	0.34 127	0.20 139	0.35 233	0.20 47	0.52 200	0.36 159	0.28 119	0.27 91	0.41 241	0.18 39	0.45 190	0.26 196	0.14 177	0.10 95	0.16 253	0.14 277	0.13 149	0.11 133

DNS	0.26 139	0.17 144	0.36 203	0.37 222	0.22 202	0.33 204	0.23 115	0.47 163	0.30 98	0.34 170	0.34 149	0.45 274	0.24 120	0.28 15	0.21 55	0.19 434	0.11 226	0.13 108	0.12 189	0.16 323	0.16 369

DF	0.26 139	0.15 66	0.38 234	0.35 170	0.19 97	0.26 86	0.26 170	0.42 118	0.27 65	0.29 132	0.49 221	0.50 300	0.22 96	0.48 226	0.20 30	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

aanet-new	0.26 139	0.19 231	0.34 175	0.38 259	0.25 320	0.51 369	0.24 134	0.40 98	0.30 98	0.27 105	0.27 91	0.23 69	0.36 307	0.43 173	0.22 80	0.14 177	0.09 27	0.14 164	0.10 83	0.15 267	0.12 193

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 139	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.32 309	0.47 163	0.48 257	0.38 204	0.51 235	0.24 84	0.18 39	0.29 29	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.34 127	0.21 170	0.33 204	0.31 280	0.45 152	0.45 236	0.40 226	0.54 254	0.24 84	0.18 39	0.36 107	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 139	0.16 95	0.30 94	0.33 97	0.22 202	0.34 220	0.31 280	0.48 172	0.50 267	0.39 217	0.54 254	0.23 69	0.19 55	0.29 29	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

Foundation-i1	0.26 139	0.14 25	0.25 30	0.33 97	0.21 170	0.39 287	0.26 170	0.60 253	0.38 185	0.35 180	0.38 175	0.44 272	0.29 199	0.32 66	0.26 196	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

gcap_with_dpt	0.26 139	0.16 95	0.32 135	0.34 127	0.21 170	0.35 233	0.36 385	0.44 145	0.41 205	0.38 204	0.54 254	0.22 53	0.21 82	0.28 15	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

NLSM3	0.26 139	0.16 95	0.30 94	0.38 259	0.21 170	0.34 220	0.27 193	0.57 229	0.47 248	0.28 119	0.35 157	0.29 128	0.24 120	0.42 162	0.27 216	0.12 61	0.10 95	0.16 253	0.15 310	0.12 100	0.10 60

DDF-Stereo	0.26 139	0.15 66	0.30 94	0.36 198	0.29 457	0.19 18	0.20 47	0.32 38	0.31 109	0.26 85	0.26 83	0.29 128	0.29 199	0.38 125	0.24 136	0.17 367	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.70 662	0.12 193

Replicate-Monster	0.26 139	0.15 66	1.07 608	0.30 24	0.17 38	0.38 273	0.19 28	0.43 137	0.39 197	0.23 51	0.21 31	0.23 69	0.21 82	0.45 190	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.09 1	0.14 287

S2M2_L	0.26 139	0.22 359	0.33 154	0.31 50	0.25 320	0.24 58	0.13 1	0.35 55	0.41 205	0.25 74	0.36 167	0.30 142	0.25 133	0.30 47	0.26 196	0.22 503	0.19 532	0.17 300	0.19 458	0.21 468	0.18 415
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 139	0.18 190	0.34 175	0.35 170	0.24 289	0.23 45	0.28 223	0.51 190	0.36 159	0.31 144	0.36 167	0.37 199	0.20 70	0.57 301	0.22 80	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 323	0.12 193

SCV	0.26 139	0.19 231	0.33 154	0.35 170	0.21 170	0.27 104	0.34 338	0.56 221	0.28 78	0.24 63	0.28 104	0.37 199	0.23 110	0.49 232	0.22 80	0.18 401	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.15 267	0.11 133

castereo++	0.26 139	0.16 95	0.26 44	0.33 97	0.19 97	0.75 517	0.20 47	0.37 70	0.47 248	0.23 51	0.23 47	0.35 185	0.28 180	0.39 131	0.19 12	0.14 177	0.09 27	0.14 164	0.09 13	0.11 36	0.10 60

SMoEStereo_RVC	0.26 139	0.19 231	0.35 191	0.35 170	0.22 202	0.36 247	0.32 309	0.39 87	0.34 136	0.37 192	0.30 118	0.33 166	0.24 120	0.53 264	0.24 136	0.12 61	0.10 95	0.16 253	0.12 189	0.12 100	0.11 133

mms	0.26 139	0.21 318	0.33 154	0.37 222	0.25 320	0.30 157	0.33 321	0.40 98	0.32 123	0.28 119	0.34 149	0.34 170	0.20 70	0.45 190	0.26 196	0.12 61	0.11 226	0.16 253	0.12 189	0.14 200	0.11 133

ours_stereo	0.26 139	0.21 318	0.33 154	0.38 259	0.23 256	0.30 157	0.33 321	0.42 118	0.38 185	0.26 85	0.34 149	0.35 185	0.23 110	0.47 215	0.27 216	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.12 189	0.14 200	0.10 60

Occ-G	0.26 139	0.14 25	0.28 73	0.34 127	0.20 139	0.27 104	0.34 338	0.41 109	0.31 109	0.29 132	0.43 197	0.49 295	0.25 133	0.47 215	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.12 193

gcap-zeroshot	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.31 280	0.47 163	0.46 241	0.38 204	0.50 225	0.24 84	0.18 39	0.28 15	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

test_for_model	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.32 309	0.47 163	0.48 257	0.38 204	0.51 235	0.24 84	0.18 39	0.29 29	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.11 133

MaDis-Stereo	0.26 139	0.18 190	0.36 203	0.36 198	0.26 368	0.27 104	0.27 193	0.43 137	0.35 149	0.27 105	0.26 83	0.41 241	0.28 180	0.40 140	0.28 239	0.16 312	0.14 408	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.12 193

testlalala	0.26 139	0.16 95	0.31 115	0.33 97	0.22 202	0.36 247	0.31 280	0.47 163	0.46 241	0.38 204	0.50 225	0.24 84	0.18 39	0.28 15	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 216	0.12 189	0.11 36	0.10 60

CroCo-Stereo	0.26 139	0.22 359	0.36 203	0.48 520	0.22 202	0.20 22	0.29 232	0.51 190	0.44 227	0.28 119	0.23 47	0.42 251	0.26 150	0.29 29	0.26 196	0.15 255	0.13 369	0.13 108	0.11 148	0.16 323	0.12 193
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
BStereo	0.27 163	0.16 95	0.88 583	0.34 127	0.22 202	0.22 34	0.31 280	0.39 87	0.41 205	0.26 85	0.24 61	0.26 108	0.19 55	0.42 162	0.28 239	0.10 14	0.12 297	0.12 50	0.16 344	0.12 100	0.14 287

tt45	0.27 163	0.17 144	0.34 175	0.35 170	0.23 256	0.38 273	0.28 223	0.46 159	0.28 78	0.40 226	0.27 91	0.38 208	0.25 133	0.57 301	0.26 196	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.12 100	0.14 287

999	0.27 163	0.16 95	0.35 191	0.36 198	0.24 289	0.31 176	0.27 193	0.49 177	0.38 185	0.26 85	0.30 118	0.39 215	0.23 110	0.63 378	0.25 167	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.14 287

Pointernet	0.27 163	0.14 25	0.33 154	0.35 170	0.23 256	0.35 233	0.21 72	0.72 360	0.38 185	0.39 217	0.36 167	0.34 170	0.25 133	0.36 107	0.25 167	0.15 255	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

trnet	0.27 163	0.14 25	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.37 259	0.23 115	0.52 200	0.72 368	0.42 238	0.51 235	0.34 170	0.26 150	0.39 131	0.25 167	0.15 255	0.11 226	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

UniTT-Stereo	0.27 163	0.17 144	0.37 221	0.40 334	0.27 403	0.30 157	0.28 223	0.39 87	0.31 109	0.29 132	0.46 208	0.27 116	0.25 133	0.47 215	0.34 311	0.17 367	0.13 369	0.13 108	0.12 189	0.14 200	0.12 193

AEACV	0.27 163	0.17 144	0.31 115	0.34 127	0.45 606	0.26 86	0.28 223	0.37 70	0.32 123	0.30 140	0.46 208	0.31 150	0.37 314	0.36 107	0.24 136	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.12 189	0.13 149	0.11 133

LoS_RVC	0.27 163	0.16 95	0.27 57	0.32 78	0.30 476	0.44 335	0.34 338	0.41 109	0.33 129	0.31 144	0.51 235	0.29 128	0.32 242	0.36 107	0.28 239	0.11 36	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.19 449

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 171	0.51 610	1.28 633	0.31 50	0.19 97	0.22 34	0.22 89	0.45 152	0.28 78	0.23 51	0.32 135	0.25 99	0.24 120	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 171	0.23 381	1.22 628	0.34 127	0.21 170	0.29 138	0.21 72	0.41 109	0.33 129	0.24 63	0.30 118	0.32 153	0.28 180	0.33 83	0.20 30	0.12 61	0.11 226	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

VMStereo-Base	0.28 171	0.16 95	0.27 57	0.30 24	0.17 38	0.30 157	0.27 193	0.50 187	0.65 333	0.32 159	0.47 214	0.42 251	0.24 120	0.41 151	0.27 216	0.15 255	0.11 226	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.14 287

water-stereo	0.28 171	0.14 25	0.29 80	0.35 170	0.19 97	0.36 247	0.23 115	0.62 265	0.38 185	0.39 217	0.62 286	0.41 241	0.35 279	0.28 15	0.27 216	0.14 177	0.13 369	0.13 108	0.12 189	0.12 100	0.10 60

castereo	0.28 171	0.16 95	0.32 135	0.35 170	0.21 170	0.40 293	0.42 483	0.50 187	0.66 337	0.26 85	0.41 188	0.37 199	0.36 307	0.33 83	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

fffy	0.28 171	0.21 318	0.34 175	0.37 222	0.23 256	0.33 204	0.29 232	0.51 190	0.41 205	0.32 159	0.37 172	0.39 215	0.27 164	0.50 240	0.27 216	0.12 61	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.11 133

WCG-NET	0.28 171	0.15 66	0.33 154	0.33 97	0.19 97	0.33 204	0.27 193	0.39 87	0.80 427	0.46 258	0.49 221	0.39 215	0.25 133	0.40 140	0.25 167	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.10 60

GCAP-BAT	0.28 171	0.15 66	0.42 302	0.33 97	0.21 170	0.25 76	0.25 148	0.45 152	0.54 283	0.34 170	0.42 191	0.43 262	0.27 164	0.48 226	0.24 136	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.11 36	0.12 193

MGS-Stereo	0.28 171	0.19 231	0.40 270	0.36 198	0.23 256	0.37 259	0.30 252	0.39 87	0.44 227	0.31 144	0.51 235	0.40 229	0.24 120	0.43 173	0.26 196	0.15 255	0.12 297	0.15 216	0.13 237	0.14 200	0.13 241

GCAPDPT-zeroshot	0.28 171	0.15 66	0.42 302	0.33 97	0.21 170	0.25 76	0.25 148	0.45 152	0.54 283	0.34 170	0.42 191	0.43 262	0.27 164	0.48 226	0.24 136	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.11 36	0.12 193

GCAP-Stereo	0.28 171	0.19 231	0.40 270	0.38 259	0.19 97	0.38 273	0.23 115	0.57 229	0.41 205	0.45 251	0.49 221	0.39 215	0.27 164	0.33 83	0.23 119	0.14 177	0.12 297	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.11 133

CES	0.28 171	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.70 657	0.37 259	0.27 193	0.48 172	0.46 241	0.34 170	0.48 217	0.27 116	0.22 96	0.39 131	0.23 119	0.13 117	0.11 226	0.12 50	0.08 1	0.13 149	0.17 396

MC-Stereo	0.28 171	0.17 144	0.32 135	0.38 259	0.20 139	0.26 86	0.26 170	0.49 177	0.37 176	0.37 192	0.61 283	0.41 241	0.31 235	0.55 278	0.25 167	0.13 117	0.09 27	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.11 133

CroCo-Stereo Lap2	0.28 171	0.24 419	0.39 256	0.50 549	0.29 457	0.20 22	0.31 280	0.49 177	0.38 185	0.24 63	0.27 91	0.46 282	0.31 235	0.39 131	0.30 265	0.14 177	0.15 439	0.16 253	0.13 237	0.16 323	0.15 319

CREStereo	0.28 171	0.15 66	0.24 16	0.27 2	0.17 38	0.37 259	0.25 148	0.51 190	0.72 368	0.42 238	0.51 235	0.32 153	0.26 150	0.38 125	0.25 167	0.16 312	0.11 226	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
quiztm	0.29 186	0.19 231	0.35 191	0.40 334	0.23 256	0.27 104	0.33 321	0.63 273	0.39 197	0.45 251	0.60 277	0.39 215	0.18 39	0.40 140	0.26 196	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.14 200	0.10 60

DA	0.29 186	0.17 144	0.31 115	0.40 334	0.20 139	0.74 511	0.33 321	0.47 163	0.44 227	0.34 170	0.39 180	0.39 215	0.32 242	0.32 66	0.24 136	0.15 255	0.11 226	0.16 253	0.11 148	0.15 267	0.10 60

GGEV	0.29 186	0.17 144	0.31 115	0.40 334	0.20 139	0.74 511	0.33 321	0.47 163	0.44 227	0.34 170	0.39 180	0.39 215	0.32 242	0.32 66	0.24 136	0.15 255	0.11 226	0.16 253	0.11 148	0.15 267	0.10 60

FlowAnything_test	0.29 186	0.19 231	0.39 256	0.47 512	0.26 368	0.46 349	0.25 148	0.43 137	0.31 109	0.29 132	0.26 83	0.35 185	0.26 150	0.40 140	0.37 363	0.21 476	0.15 439	0.22 485	0.26 581	0.16 323	0.16 369

depthmonostereo	0.29 186	0.14 25	0.31 115	0.35 170	0.17 38	0.46 349	0.27 193	0.69 329	0.57 299	0.35 180	0.42 191	0.31 150	0.35 279	0.35 103	0.27 216	0.14 177	0.12 297	0.13 108	0.12 189	0.11 36	0.10 60

HART	0.29 186	0.16 95	0.32 135	0.40 334	0.21 170	0.32 195	0.26 170	0.62 265	0.31 109	0.33 166	0.65 296	0.41 241	0.22 96	0.55 278	0.25 167	0.12 61	0.10 95	0.15 216	0.11 148	0.15 267	0.11 133

ff7	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

IGEVStereo-DCA	0.29 186	0.22 359	0.38 234	0.35 170	0.27 403	0.37 259	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.30 118	0.35 185	0.27 164	0.51 248	0.22 80	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.12 189	0.13 149	0.15 319

ffff	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

rrr	0.29 186	0.22 359	0.41 281	0.35 170	0.27 403	0.37 259	0.32 309	0.52 200	0.42 216	0.38 204	0.30 118	0.35 185	0.27 164	0.51 248	0.22 80	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.14 287

11t	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

anonymousdsp	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.37 222	0.25 320	0.30 157	0.35 363	0.63 273	0.35 149	0.39 217	0.33 138	0.33 166	0.28 180	0.59 340	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

LoS	0.29 186	0.15 66	0.30 94	0.29 12	0.18 67	0.33 204	0.29 232	0.51 190	0.72 368	0.34 170	0.52 247	0.41 241	0.28 180	0.47 215	0.28 239	0.15 255	0.11 226	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.11 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.35 170	0.24 289	0.32 195	0.43 490	0.57 229	0.37 176	0.33 166	0.30 118	0.32 153	0.28 180	0.57 301	0.26 196	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.13 241

ccc-4	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.36 198	0.26 368	0.31 176	0.35 363	0.62 265	0.34 136	0.38 204	0.33 138	0.32 153	0.29 199	0.58 322	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319

IGEV-Stereo	0.29 186	0.21 318	0.38 234	0.37 222	0.25 320	0.30 157	0.35 363	0.63 273	0.35 149	0.39 217	0.33 138	0.33 166	0.28 180	0.59 340	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.12 189	0.14 200	0.15 319
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 186	0.19 231	0.27 57	0.44 458	0.19 97	0.31 176	0.26 170	0.47 163	0.43 220	0.37 192	0.47 214	0.41 241	0.23 110	0.50 240	0.34 311	0.14 177	0.18 513	0.19 397	0.16 344	0.16 323	0.13 241

test_xeample3	0.29 186	0.21 318	0.41 281	0.35 170	0.26 368	0.35 233	0.32 309	0.56 221	0.36 159	0.43 244	0.32 135	0.34 170	0.28 180	0.54 271	0.23 119	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.12 189	0.14 200	0.13 241

DN	0.30 204	0.17 144	0.33 154	0.37 222	0.26 368	0.35 233	0.27 193	0.54 215	0.55 290	0.32 159	0.42 191	0.50 300	0.23 110	0.39 131	0.22 80	0.21 476	0.14 408	0.16 253	0.13 237	0.17 363	0.18 415

PSi22	0.30 204	0.18 190	0.30 94	0.36 198	0.19 97	0.30 157	0.19 28	0.42 118	0.73 375	0.27 105	0.32 135	0.57 332	0.43 355	0.77 491	0.25 167	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.14 200	0.11 133

Wave_Phase_stereo	0.30 204	0.16 95	0.88 583	0.34 127	0.22 202	0.64 470	0.31 280	0.54 215	0.41 205	0.26 85	0.24 61	0.26 108	0.19 55	0.42 162	0.28 239	0.10 14	0.12 297	0.12 50	0.16 344	0.12 100	0.14 287

DilatedVolume-Stereo	0.30 204	0.15 66	0.34 175	0.33 97	0.20 139	0.53 382	0.25 148	0.56 221	0.43 220	0.56 297	0.50 225	0.35 185	0.29 199	0.49 232	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

MM-Stereo_test2	0.30 204	0.18 190	0.39 256	0.40 334	0.24 289	0.42 320	0.42 483	0.63 273	0.41 205	0.37 192	0.35 157	0.32 153	0.26 150	0.53 264	0.25 167	0.12 61	0.10 95	0.15 216	0.12 189	0.15 267	0.10 60

Reg-Stereo(zero)	0.30 204	0.16 95	0.28 73	0.34 127	0.18 67	0.32 195	0.20 47	0.63 273	0.68 347	0.50 276	0.52 247	0.51 306	0.30 218	0.45 190	0.25 167	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.11 133

CASnet	0.30 204	0.20 278	0.33 154	0.41 371	0.16 24	0.26 86	0.24 134	0.52 200	0.53 279	0.52 285	0.54 254	0.39 215	0.24 120	0.40 140	0.26 196	0.14 177	0.10 95	0.22 485	0.18 427	0.18 392	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 204	0.15 66	0.31 115	0.30 24	0.17 38	0.55 395	0.23 115	0.44 145	0.55 290	0.59 304	0.68 311	0.37 199	0.26 150	0.35 103	0.27 216	0.15 255	0.16 471	0.12 50	0.10 83	0.13 149	0.14 287

rvit_stereo_0081_aga	0.31 212	0.28 493	0.44 329	0.42 417	0.29 457	0.34 220	0.31 280	0.44 145	0.40 201	0.39 217	0.44 199	0.40 229	0.32 242	0.42 162	0.29 258	0.23 520	0.17 491	0.19 397	0.16 344	0.20 444	0.15 319

rvit_stereo_0080	0.31 212	0.25 445	0.40 270	0.39 291	0.28 428	0.27 104	0.46 506	0.49 177	0.44 227	0.35 180	0.42 191	0.40 229	0.28 180	0.41 151	0.33 295	0.22 503	0.17 491	0.17 300	0.16 344	0.22 491	0.15 319

WCG-NET（raft）	0.31 212	0.15 66	0.36 203	0.32 78	0.19 97	0.35 233	0.27 193	0.51 190	0.78 416	0.45 251	0.55 263	0.48 289	0.27 164	0.54 271	0.26 196	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.12 100	0.11 133

whm_eth	0.31 212	0.25 445	0.40 270	0.39 291	0.28 428	0.27 104	0.46 506	0.49 177	0.44 227	0.35 180	0.42 191	0.40 229	0.28 180	0.41 151	0.33 295	0.22 503	0.17 491	0.17 300	0.16 344	0.22 491	0.15 319

plain	0.31 212	0.20 278	0.50 421	0.39 291	0.29 457	0.27 104	0.30 252	0.44 145	0.35 149	0.31 144	0.66 303	0.30 142	0.31 235	0.65 401	0.31 273	0.17 367	0.13 369	0.20 428	0.15 310	0.17 363	0.12 193

MIF-Stereo (partial)	0.31 212	0.18 190	0.37 221	0.41 371	0.31 498	0.28 126	0.23 115	0.47 163	0.42 216	0.31 144	0.63 287	0.36 195	0.35 279	0.57 301	0.31 273	0.17 367	0.13 369	0.19 397	0.17 399	0.18 392	0.14 287

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 218	0.38 564	2.34 672	0.33 97	0.19 97	0.20 22	0.22 89	0.43 137	0.29 90	0.22 45	0.25 71	0.22 53	0.26 150	0.29 29	0.20 30	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

RT-Monster	0.32 218	0.17 144	0.30 94	0.34 127	0.26 368	0.38 273	0.20 47	0.56 221	0.76 397	0.61 315	0.64 293	0.49 295	0.28 180	0.41 151	0.30 265	0.14 177	0.11 226	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.13 241

WQFJA1	0.32 218	0.19 231	0.34 175	0.39 291	0.26 368	0.62 451	0.30 252	0.56 221	0.47 248	0.37 192	0.39 180	0.38 208	0.33 261	0.50 240	0.42 405	0.14 177	0.18 513	0.16 253	0.14 277	0.14 200	0.13 241

WQFJX	0.32 218	0.18 190	0.33 154	0.39 291	0.27 403	0.60 440	0.30 252	0.53 212	0.47 248	0.39 217	0.38 175	0.34 170	0.33 261	0.61 354	0.40 390	0.14 177	0.17 491	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.14 287

NLMM	0.32 218	0.19 231	0.34 175	0.39 291	0.26 368	0.62 451	0.30 252	0.56 221	0.47 248	0.37 192	0.39 180	0.38 208	0.33 261	0.49 232	0.42 405	0.14 177	0.18 513	0.16 253	0.14 277	0.14 200	0.13 241

NLSM1	0.32 218	0.18 190	0.34 175	0.39 291	0.25 320	0.66 482	0.27 193	0.57 229	0.50 267	0.37 192	0.53 251	0.29 128	0.28 180	0.54 271	0.32 282	0.16 312	0.17 491	0.18 353	0.15 310	0.14 200	0.12 193

FE-Mocha	0.32 218	0.19 231	0.50 421	0.38 259	0.27 403	0.30 157	0.20 47	0.71 354	0.36 159	0.65 348	0.56 266	0.54 319	0.25 133	0.38 125	0.22 80	0.15 255	0.10 95	0.17 300	0.16 344	0.13 149	0.12 193

rvit_stereo_0081	0.32 218	0.24 419	0.47 372	0.43 438	0.26 368	0.30 157	0.37 402	0.42 118	0.55 290	0.36 185	0.40 185	0.39 215	0.35 279	0.43 173	0.33 295	0.22 503	0.16 471	0.19 397	0.16 344	0.19 426	0.13 241

rvit_stereo_0082	0.32 218	0.24 419	0.47 372	0.43 438	0.26 368	0.30 157	0.37 402	0.42 118	0.55 290	0.36 185	0.40 185	0.39 215	0.35 279	0.43 173	0.33 295	0.22 503	0.16 471	0.19 397	0.16 344	0.19 426	0.13 241

RAFT-Stereo-weight	0.32 218	0.18 190	0.33 154	0.39 291	0.22 202	0.26 86	0.29 232	0.67 309	0.80 427	0.53 288	0.51 235	0.58 341	0.20 70	0.47 215	0.27 216	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.11 133

CAS++	0.32 218	0.24 419	0.36 203	0.37 222	0.26 368	0.28 126	0.23 115	0.87 435	0.50 267	0.47 265	0.45 203	0.26 108	0.21 82	0.49 232	0.24 136	0.23 520	0.19 532	0.22 485	0.17 399	0.21 468	0.16 369
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 218	0.22 359	0.34 175	0.42 417	0.28 428	0.40 293	0.50 532	0.72 360	0.37 176	0.37 192	0.34 149	0.32 153	0.31 235	0.59 340	0.27 216	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.16 369

MSKI-zero shot	0.32 218	0.17 144	0.34 175	0.39 291	0.21 170	0.32 195	0.22 89	0.61 260	0.43 220	0.52 285	0.64 293	0.61 368	0.20 70	0.74 473	0.25 167	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.12 100	0.12 193

iRaftStereo_RVC	0.32 218	0.19 231	0.37 221	0.39 291	0.22 202	0.31 176	0.29 232	0.68 320	0.51 272	0.49 271	0.66 303	0.37 199	0.23 110	0.45 190	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.18 353	0.17 399	0.15 267	0.12 193

CREStereo++_RVC	0.32 218	0.15 66	0.23 6	0.31 50	0.24 289	0.27 104	0.22 89	0.46 159	0.88 476	0.46 258	0.80 371	0.30 142	0.26 150	0.36 107	0.33 295	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.51 664	0.13 149	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 218	0.53 621	0.26 44	0.51 565	0.20 139	0.37 259	0.24 134	0.40 98	0.73 375	0.54 292	0.69 313	0.31 150	0.25 133	0.32 66	0.27 216	0.16 312	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 149	0.11 133

PMTNet	0.32 218	0.16 95	0.24 16	0.29 12	0.18 67	0.45 344	0.22 89	0.56 221	0.63 320	0.46 258	0.54 254	0.39 215	0.34 273	0.48 226	0.24 136	0.75 669	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133

ManiGeoR	0.33 235	0.17 144	0.43 316	0.31 50	0.22 202	0.40 293	0.27 193	0.73 372	0.49 261	0.40 226	0.63 287	0.40 229	0.32 242	0.62 364	0.41 397	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

HLf10	0.33 235	0.17 144	0.43 316	0.31 50	0.22 202	0.40 293	0.27 193	0.73 372	0.49 261	0.40 226	0.63 287	0.40 229	0.32 242	0.62 364	0.41 397	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

HLf8	0.33 235	0.17 144	0.39 256	0.30 24	0.22 202	0.43 325	0.27 193	0.71 354	0.67 341	0.44 247	0.60 277	0.36 195	0.30 218	0.58 322	0.35 329	0.18 401	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.18 415

TestStereo_HL3	0.33 235	0.17 144	0.57 470	0.30 24	0.21 170	0.34 220	0.24 134	0.65 288	0.47 248	0.42 238	0.59 274	0.42 251	0.35 279	0.68 433	0.51 477	0.14 177	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 200	0.15 319

WQFJX1	0.33 235	0.19 231	0.34 175	0.41 371	0.28 428	0.53 382	0.33 321	0.51 190	0.50 267	0.39 217	0.36 167	0.34 170	0.31 235	0.69 440	0.39 381	0.15 255	0.18 513	0.16 253	0.14 277	0.16 323	0.14 287

NLMM1	0.33 235	0.21 318	0.36 203	0.41 371	0.25 320	0.55 395	0.33 321	0.55 217	0.63 320	0.42 238	0.44 199	0.30 142	0.25 133	0.63 378	0.38 372	0.16 312	0.18 513	0.17 300	0.14 277	0.15 267	0.13 241

xyz-stereo-finetune	0.33 235	0.18 190	0.36 203	0.33 97	0.18 67	0.57 415	0.31 280	0.58 237	0.69 354	0.45 251	0.54 254	0.38 208	0.33 261	0.56 289	0.36 346	0.12 61	0.12 297	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.12 193

MM-Stereo_test1	0.33 235	0.19 231	0.36 203	0.41 371	0.23 256	0.36 247	0.45 502	0.58 237	0.54 283	0.60 308	0.50 225	0.38 208	0.37 314	0.60 346	0.26 196	0.15 255	0.13 369	0.17 300	0.14 277	0.15 267	0.12 193

tg	0.33 235	0.18 190	0.37 221	0.39 291	0.22 202	0.38 273	0.26 170	0.70 345	0.56 297	0.47 265	0.65 296	0.42 251	0.24 120	0.55 278	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.18 353	0.17 399	0.14 200	0.11 133

model_zeroshot	0.33 235	0.18 190	0.48 394	0.39 291	0.28 428	0.45 344	0.25 148	0.63 273	0.45 236	0.61 315	0.50 225	0.51 306	0.25 133	0.45 190	0.26 196	0.16 312	0.13 369	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.13 241

rvit_stereo_ft	0.33 235	0.25 445	0.47 372	0.52 578	0.32 515	0.33 204	0.47 513	0.49 177	0.50 267	0.34 170	0.41 188	0.41 241	0.32 242	0.48 226	0.34 311	0.22 503	0.14 408	0.19 397	0.18 427	0.19 426	0.14 287

4D-IteraStereo	0.33 235	0.18 190	0.40 270	0.40 334	0.24 289	0.32 195	0.27 193	0.58 237	0.72 368	0.65 348	0.54 254	0.42 251	0.23 110	0.45 190	0.28 239	0.14 177	0.09 27	0.19 397	0.16 344	0.16 323	0.11 133

HLF11	0.34 247	0.17 144	0.42 302	0.30 24	0.23 256	0.36 247	0.22 89	0.69 329	0.48 257	0.49 271	0.66 303	0.43 262	0.37 314	0.70 447	0.45 440	0.15 255	0.12 297	0.13 108	0.11 148	0.15 267	0.17 396

TestStereo_HLe17	0.34 247	0.17 144	0.46 359	0.32 78	0.21 170	0.42 320	0.31 280	0.70 345	0.66 337	0.46 258	0.68 311	0.36 195	0.30 218	0.61 354	0.36 346	0.16 312	0.10 95	0.14 164	0.13 237	0.15 267	0.15 319

TestStereo_HL2	0.34 247	0.16 95	0.47 372	0.30 24	0.21 170	0.43 325	0.25 148	0.67 309	0.52 275	0.42 238	0.70 318	0.42 251	0.37 314	0.65 401	0.40 390	0.16 312	0.11 226	0.13 108	0.11 148	0.14 200	0.15 319

TestStereo_HL1	0.34 247	0.17 144	0.43 316	0.31 50	0.22 202	0.37 259	0.26 170	0.72 360	0.61 305	0.48 268	0.60 277	0.40 229	0.31 235	0.62 364	0.39 381	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

NLCSM	0.34 247	0.21 318	0.34 175	0.44 458	0.29 457	0.54 389	0.36 385	0.52 200	0.47 248	0.46 258	0.37 172	0.34 170	0.34 273	0.71 453	0.41 397	0.16 312	0.17 491	0.17 300	0.16 344	0.17 363	0.16 369

IGEV-FE	0.34 247	0.18 190	0.67 518	0.39 291	0.28 428	0.30 157	0.25 148	0.74 376	0.31 109	0.62 318	0.57 268	0.54 319	0.25 133	0.53 264	0.27 216	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

MM-Stereo_test3	0.34 247	0.19 231	0.31 115	0.41 371	0.25 320	0.35 233	0.44 499	0.72 360	0.92 505	0.46 258	0.52 247	0.41 241	0.29 199	0.44 185	0.28 239	0.16 312	0.15 439	0.17 300	0.13 237	0.14 200	0.13 241

rvit_stereo_0083	0.34 247	0.24 419	0.50 421	0.44 458	0.27 403	0.34 220	0.35 363	0.45 152	0.62 309	0.37 192	0.47 214	0.42 251	0.35 279	0.40 140	0.36 346	0.22 503	0.20 544	0.20 428	0.17 399	0.20 444	0.14 287

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 247	0.27 479	0.45 342	0.36 198	0.25 320	0.48 358	0.30 252	0.58 237	0.90 493	0.42 238	0.36 167	0.30 142	0.29 199	0.49 232	0.30 265	0.16 312	0.14 408	0.18 353	0.15 310	0.18 392	0.15 319

AE-Stereo	0.34 247	0.21 318	0.42 302	0.48 520	0.31 498	0.48 358	0.35 363	0.61 260	0.62 309	0.32 159	0.55 263	0.52 311	0.27 164	0.47 215	0.29 258	0.13 117	0.13 369	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.12 193

IGEV_Zeroshot_test	0.34 247	0.18 190	0.67 518	0.39 291	0.28 428	0.30 157	0.25 148	0.74 376	0.31 109	0.62 318	0.57 268	0.54 319	0.25 133	0.53 264	0.27 216	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

RAFT-Test	0.34 247	0.18 190	0.37 221	0.38 259	0.23 256	0.50 365	0.23 115	0.69 329	0.40 201	0.60 308	0.85 405	0.61 368	0.28 180	0.46 206	0.27 216	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.12 193

CAS	0.34 247	0.13 4	0.25 30	1.28 678	0.30 476	0.46 349	0.38 424	0.48 172	0.47 248	0.34 170	0.52 247	0.24 84	0.19 55	0.29 29	0.27 216	0.69 667	0.08 2	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.15 319

test-3	0.34 247	0.16 95	0.43 316	0.39 291	0.21 170	0.43 325	0.22 89	0.63 273	0.78 416	0.71 393	0.45 203	0.64 383	0.27 164	0.43 173	0.31 273	0.12 61	0.09 27	0.17 300	0.13 237	0.12 100	0.10 60

test_1	0.34 247	0.16 95	0.43 316	0.39 291	0.21 170	0.43 325	0.23 115	0.63 273	0.78 416	0.68 372	0.45 203	0.64 383	0.27 164	0.43 173	0.31 273	0.12 61	0.09 27	0.17 300	0.13 237	0.12 100	0.10 60

cross-raft	0.34 247	0.20 278	0.37 221	0.44 458	0.23 256	0.32 195	0.35 363	0.74 376	0.40 201	0.60 308	0.77 347	0.57 332	0.27 164	0.43 173	0.28 239	0.12 61	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.15 267	0.11 133

raftrobust	0.34 247	0.19 231	0.36 203	0.41 371	0.27 403	0.30 157	0.25 148	0.71 354	0.63 320	0.58 302	0.55 263	0.45 274	0.46 377	0.51 248	0.29 258	0.16 312	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.13 241

EAI-Stereo	0.34 247	0.19 231	0.44 329	0.39 291	0.21 170	0.31 176	0.30 252	1.15 558	0.30 98	0.49 271	0.75 337	0.36 195	0.28 180	0.62 364	0.27 216	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.13 237	0.13 149	0.12 193

CFNet-RSSM	0.34 247	0.17 144	0.45 342	0.39 291	0.22 202	0.35 233	0.23 115	0.73 372	0.84 450	0.65 348	0.54 254	0.57 332	0.28 180	0.46 206	0.26 196	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.13 149	0.11 133

Gwc-CoAtRS	0.34 247	0.17 144	0.44 329	0.39 291	0.23 256	0.34 220	0.22 89	0.70 345	0.75 388	0.60 308	0.59 274	0.58 341	0.29 199	0.45 190	0.26 196	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.12 193

TestStereo-Hl	0.35 267	0.17 144	0.48 394	0.31 50	0.22 202	0.38 273	0.27 193	0.74 376	0.61 305	0.49 271	0.69 313	0.39 215	0.32 242	0.64 393	0.38 372	0.16 312	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.16 369

ACVNet-DCA	0.35 267	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.85 424	0.54 283	0.41 233	0.50 225	0.34 170	0.49 390	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.18 392	0.17 396

EKT-Stereo	0.35 267	0.23 381	0.39 256	0.43 438	0.29 457	0.38 273	0.31 280	0.69 329	0.64 328	0.45 251	0.63 287	0.49 295	0.27 164	0.56 289	0.33 295	0.18 401	0.14 408	0.18 353	0.15 310	0.16 323	0.16 369

Any-RAFT	0.35 267	0.16 95	0.30 94	0.34 127	0.21 170	0.52 374	0.22 89	0.88 440	0.73 375	0.53 288	0.73 326	0.64 383	0.28 180	0.46 206	0.24 136	0.15 255	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 149	0.12 193

HH	0.35 267	0.20 278	0.47 372	0.40 334	0.25 320	0.33 204	0.31 280	0.76 391	0.38 185	0.43 244	0.57 268	0.79 468	0.44 366	0.71 453	0.25 167	0.15 255	0.11 226	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

HanStereo	0.35 267	0.20 278	0.47 372	0.40 334	0.25 320	0.33 204	0.31 280	0.76 391	0.38 185	0.43 244	0.57 268	0.79 468	0.44 366	0.71 453	0.25 167	0.15 255	0.11 226	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.12 193

LL-Strereo2	0.35 267	0.24 419	0.48 394	0.41 371	0.26 368	0.35 233	0.24 134	0.67 309	0.44 227	0.54 292	0.51 235	0.66 401	0.25 133	0.66 411	0.30 265	0.14 177	0.12 297	0.23 506	0.20 484	0.18 392	0.13 241

anonymousdsp2	0.35 267	0.20 278	0.43 316	0.37 222	0.24 289	0.48 358	0.31 280	0.86 428	0.65 333	0.55 294	0.50 225	0.50 300	0.34 273	0.56 289	0.31 273	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.16 323	0.14 287

Selective-RAFT	0.35 267	0.23 381	0.51 436	0.44 458	0.21 170	0.64 470	0.27 193	0.59 242	0.63 320	0.40 226	0.38 175	0.55 324	0.40 339	0.57 301	0.35 329	0.13 117	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.16 323	0.13 241

RCA-Stereo	0.35 267	0.17 144	0.34 175	0.38 259	0.22 202	0.31 176	0.34 338	0.68 320	1.24 611	0.45 251	0.65 296	0.47 284	0.43 355	0.38 125	0.27 216	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.11 133

Patchmatch Stereo++	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.31 280	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.56 289	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

ROB_FTStereo_v2	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.31 280	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.57 332	0.38 321	0.57 301	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

ROB_FTStereo	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.25 76	0.21 72	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.57 301	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

HUI-Stereo	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.60 253	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.50 240	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

iGMRVC	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.30 252	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

iRAFT	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.58 341	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

RAFT-IKP	0.35 267	0.23 381	0.47 372	0.41 371	0.22 202	0.24 58	0.28 223	0.59 242	0.36 159	0.63 327	0.73 326	0.57 332	0.38 321	0.58 322	0.36 346	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.20 444	0.15 319

sCroCo_RVC	0.35 267	0.28 493	0.69 529	0.51 565	0.39 571	0.41 313	0.31 280	0.49 177	0.45 236	0.31 144	0.48 217	0.38 208	0.32 242	0.46 206	0.32 282	0.21 476	0.22 561	0.19 397	0.19 458	0.21 468	0.20 474

xyz-stereo-finetune2	0.36 286	0.19 231	0.38 234	0.32 78	0.19 97	0.82 548	0.29 232	0.52 200	0.32 123	0.51 279	0.78 358	0.43 262	0.45 371	0.69 440	0.44 431	0.13 117	0.12 297	0.17 300	0.13 237	0.12 100	0.13 241

1test111	0.36 286	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.85 424	0.54 283	0.41 233	0.50 225	0.34 170	0.49 390	0.55 278	0.45 440	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.18 392	0.17 396

11t1	0.36 286	0.21 318	0.42 302	0.35 170	0.22 202	0.62 451	0.29 232	0.69 329	0.43 220	0.60 308	0.53 251	0.53 315	0.48 386	0.56 289	0.40 390	0.18 401	0.14 408	0.16 253	0.13 237	0.17 363	0.17 396

tt1	0.36 286	0.24 419	0.32 135	0.41 371	0.22 202	0.54 389	0.38 424	0.68 320	1.04 562	0.41 233	0.46 208	0.35 185	0.45 371	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.16 323	0.16 369

knoymous	0.36 286	0.20 278	0.31 115	0.31 50	0.22 202	0.36 247	0.29 232	0.61 260	0.64 328	0.67 366	0.70 318	0.60 362	0.40 339	0.58 322	0.34 311	0.17 367	0.11 226	0.20 428	0.11 148	0.17 363	0.18 415

DCANet-4	0.36 286	0.20 278	0.48 394	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.66 299	0.92 505	0.69 380	0.78 358	0.40 229	0.47 381	0.45 190	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

test_4	0.36 286	0.18 190	0.31 115	0.44 458	0.25 320	0.20 22	0.34 338	0.56 221	0.41 205	0.59 304	1.45 612	0.43 262	0.25 133	0.63 378	0.28 239	0.12 61	0.10 95	0.17 300	0.19 458	0.15 267	0.11 133

test_3	0.36 286	0.19 231	0.44 329	0.44 458	0.23 256	0.48 358	0.36 385	0.66 299	0.82 440	0.64 339	0.45 203	0.68 409	0.25 133	0.41 151	0.31 273	0.12 61	0.10 95	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.11 133

NRIStereo	0.36 286	0.20 278	0.45 342	0.41 371	0.23 256	0.34 220	0.26 170	0.65 288	0.55 290	0.64 339	0.63 287	0.56 327	0.37 314	0.65 401	0.37 363	0.15 255	0.11 226	0.18 353	0.15 310	0.17 363	0.14 287

DeepStereo_RVC	0.36 286	0.21 318	0.47 372	0.40 334	0.24 289	0.26 86	0.22 89	0.60 253	0.38 185	0.69 380	0.67 309	0.57 332	0.51 405	0.56 289	0.39 381	0.16 312	0.12 297	0.18 353	0.15 310	0.19 426	0.18 415

CRE-IMP	0.36 286	0.23 381	0.49 408	0.42 417	0.24 289	0.41 313	0.21 72	0.57 229	0.41 205	0.65 348	0.72 322	0.53 315	0.37 314	0.61 354	0.38 372	0.17 367	0.11 226	0.19 397	0.15 310	0.21 468	0.18 415

test-1	0.36 286	0.19 231	0.71 538	0.46 504	0.26 368	0.44 335	0.36 385	0.60 253	0.59 302	0.48 268	0.67 309	0.53 315	0.36 307	0.40 140	0.29 258	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.14 277	0.15 267	0.16 369

s12784h	0.36 286	0.15 66	0.24 16	0.34 127	0.15 5	0.77 524	0.29 232	0.80 407	0.83 445	0.56 297	0.57 268	0.43 262	0.40 339	0.57 301	0.33 295	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.09 13	0.14 200	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 286	0.21 318	0.37 221	0.42 417	0.26 368	0.35 233	0.38 424	0.63 273	0.64 328	0.50 276	0.72 322	0.51 306	0.29 199	0.59 340	0.36 346	0.16 312	0.14 408	0.15 216	0.13 237	0.17 363	0.16 369

DCANet	0.36 286	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.30 157	0.30 252	0.68 320	0.91 500	0.70 386	0.77 347	0.43 262	0.57 439	0.45 190	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.12 193

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 286	0.17 144	0.41 281	0.35 170	0.19 97	0.33 204	0.29 232	0.65 288	0.73 375	0.68 372	1.01 481	0.56 327	0.40 339	0.42 162	0.30 265	0.11 36	0.09 27	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.10 60

H2IRNET	0.37 302	0.20 278	0.33 154	0.38 259	0.25 320	0.27 104	0.23 115	0.59 242	0.72 368	0.39 217	0.90 432	0.74 449	0.55 430	0.52 255	0.43 413	0.15 255	0.13 369	0.18 353	0.20 484	0.16 323	0.13 241

cc1	0.37 302	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.67 309	1.06 572	0.41 233	0.50 225	0.34 170	0.49 390	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.19 397	0.13 237	0.16 323	0.15 319

DCRE	0.37 302	0.18 190	0.46 359	0.45 483	0.32 515	0.42 320	0.37 402	0.63 273	0.51 272	0.47 265	0.94 443	0.56 327	0.36 307	0.52 255	0.32 282	0.14 177	0.13 369	0.15 216	0.14 277	0.14 200	0.13 241

fff	0.37 302	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.69 329	1.06 572	0.69 380	0.78 358	0.42 251	0.63 479	0.46 206	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

ADStereo(finetuned)	0.37 302	0.16 95	0.49 408	0.34 127	0.19 97	0.30 157	0.30 252	0.68 320	0.91 500	0.70 386	0.77 347	0.43 262	0.69 517	0.45 190	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 149	0.12 193

MIPNet	0.37 302	0.21 318	0.59 476	0.39 291	0.25 320	0.50 365	0.28 223	0.77 394	0.70 355	0.65 348	0.60 277	0.40 229	0.49 390	0.44 185	0.37 363	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.14 200	0.13 241

GMOStereo	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

error version	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

test-v	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

TRStereo	0.37 302	0.27 479	0.59 476	0.47 512	0.41 583	0.29 138	0.30 252	0.84 421	0.59 302	0.52 285	0.41 188	0.52 311	0.26 150	0.73 466	0.27 216	0.17 367	0.12 297	0.19 397	0.19 458	0.13 149	0.11 133

test-2	0.37 302	0.19 231	0.38 234	0.43 438	0.24 289	0.37 259	0.38 424	0.52 200	0.62 309	0.87 501	0.84 395	0.64 383	0.35 279	0.37 117	0.28 239	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.18 427	0.15 267	0.11 133

rafts_anoy	0.37 302	0.21 318	0.36 203	0.41 371	0.26 368	0.30 157	0.33 321	0.67 309	0.90 493	0.58 302	0.66 303	0.45 274	0.33 261	0.47 215	0.39 381	0.16 312	0.11 226	0.21 470	0.23 541	0.17 363	0.14 287

XX-Stereo	0.37 302	0.17 144	0.45 342	0.55 603	0.36 548	0.38 273	0.20 47	0.60 253	0.30 98	0.46 258	1.30 583	0.73 443	0.26 150	0.56 289	0.26 196	0.16 312	0.11 226	0.17 300	0.16 344	0.14 200	0.10 60

csc	0.37 302	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.69 329	1.06 572	0.69 380	0.78 358	0.42 251	0.63 479	0.46 206	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

cscssc	0.37 302	0.16 95	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 252	0.69 329	1.06 572	0.69 380	0.78 358	0.42 251	0.63 479	0.46 206	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 241

Lsterematch	0.38 317	0.17 144	0.38 234	0.37 222	0.20 139	0.42 320	0.27 193	0.57 229	0.71 366	0.66 361	1.02 490	0.49 295	0.40 339	0.57 301	0.43 413	0.16 312	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.14 200	0.14 287

AIO-test1	0.38 317	0.18 190	0.38 234	0.50 549	0.24 289	0.46 349	0.30 252	0.70 345	1.19 602	0.40 226	0.71 321	0.45 274	0.29 199	0.53 264	0.27 216	0.15 255	0.13 369	0.19 397	0.21 507	0.13 149	0.17 396

rvit_0105_6	0.38 317	0.28 493	0.64 502	0.50 549	0.30 476	0.39 287	0.38 424	0.51 190	0.67 341	0.40 226	0.45 203	0.50 300	0.41 347	0.54 271	0.36 346	0.27 563	0.26 595	0.24 523	0.21 507	0.22 491	0.16 369

MyStereo06	0.38 317	0.21 318	0.61 484	0.41 371	0.28 428	0.41 313	0.50 532	0.95 468	0.35 149	0.62 318	0.54 254	0.76 458	0.27 164	0.50 240	0.29 258	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.15 319

MIM_Stereo	0.38 317	0.17 144	0.53 449	0.37 222	0.24 289	0.27 104	0.24 134	0.70 345	0.54 283	0.72 404	1.00 478	0.63 377	0.29 199	0.64 393	0.38 372	0.13 117	0.14 408	0.17 300	0.16 344	0.14 200	0.11 133

riskmin	0.38 317	0.20 278	0.39 256	0.32 78	0.23 256	0.53 382	0.30 252	0.63 273	0.80 427	0.49 271	0.56 266	0.73 443	0.58 449	0.55 278	0.36 346	0.17 367	0.11 226	0.19 397	0.13 237	0.19 426	0.20 474

NF-Stereo	0.38 317	0.20 278	0.45 342	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.57 332	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

OCTAStereo	0.38 317	0.20 278	0.46 359	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.58 341	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

PSM-softLoss	0.38 317	0.20 278	0.48 394	0.41 371	0.26 368	0.30 157	0.35 363	0.69 329	0.46 241	0.62 318	0.82 384	0.59 356	0.33 261	0.70 447	0.39 381	0.19 434	0.12 297	0.20 428	0.18 427	0.16 323	0.22 512

KMStereo	0.38 317	0.20 278	0.48 394	0.41 371	0.26 368	0.30 157	0.35 363	0.69 329	0.46 241	0.62 318	0.82 384	0.59 356	0.33 261	0.70 447	0.39 381	0.19 434	0.12 297	0.20 428	0.18 427	0.16 323	0.22 512

RE-Stereo	0.38 317	0.20 278	0.46 359	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.58 341	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

Pruner-Stereo	0.38 317	0.20 278	0.45 342	0.40 334	0.25 320	0.22 34	0.24 134	0.67 309	0.55 290	0.89 515	0.76 343	0.68 409	0.29 199	0.62 364	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.17 399	0.17 363	0.18 415

TVStereo	0.38 317	0.20 278	0.46 359	0.41 371	0.25 320	0.26 86	0.31 280	0.69 329	0.70 355	0.65 348	0.77 347	0.58 341	0.30 218	0.67 422	0.35 329	0.18 401	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.16 323	0.27 551

TestStereo	0.38 317	0.31 519	0.40 270	0.45 483	0.20 139	0.40 293	0.37 402	0.66 299	0.65 333	0.53 288	0.78 358	0.47 284	0.40 339	0.55 278	0.37 363	0.18 401	0.13 369	0.20 428	0.15 310	0.22 491	0.13 241

raft+_RVC	0.38 317	0.19 231	0.35 191	0.37 222	0.25 320	0.45 344	0.37 402	0.78 400	0.89 490	0.51 279	0.78 358	0.50 300	0.29 199	0.53 264	0.40 390	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.12 193

RALAANet	0.38 317	0.23 381	0.48 394	0.42 417	0.29 457	0.35 233	0.25 148	0.86 428	0.64 328	0.67 366	0.65 296	0.60 362	0.29 199	0.60 346	0.34 311	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.21 468	0.13 241

AFF-stereo	0.38 317	0.19 231	0.39 256	0.37 222	0.21 170	0.27 104	0.31 280	0.65 288	0.66 337	0.64 339	1.13 535	0.76 458	0.39 333	0.55 278	0.33 295	0.11 36	0.09 27	0.16 253	0.16 344	0.13 149	0.11 133

AIO-test2	0.39 334	0.21 318	0.41 281	0.47 512	0.25 320	0.45 344	0.35 363	0.77 394	1.27 621	0.36 185	0.87 416	0.37 199	0.30 218	0.47 215	0.27 216	0.15 255	0.13 369	0.21 470	0.23 541	0.15 267	0.13 241

xx1	0.39 334	0.23 381	0.33 154	0.41 371	0.22 202	0.55 395	0.38 424	0.67 309	1.06 572	0.41 233	0.50 225	0.65 396	0.53 412	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.20 428	0.19 458	0.18 392	0.17 396

x	0.39 334	0.24 419	0.41 281	0.34 127	0.23 256	0.52 374	0.32 309	0.86 428	0.52 275	0.57 300	0.70 318	0.59 356	0.50 400	0.49 232	0.46 451	0.17 367	0.15 439	0.17 300	0.15 310	0.17 363	0.16 369

DisPM	0.39 334	0.19 231	0.44 329	0.41 371	0.27 403	0.24 58	0.31 280	0.65 288	0.57 299	0.87 501	0.87 416	0.60 362	0.32 242	0.76 483	0.32 282	0.18 401	0.12 297	0.19 397	0.17 399	0.15 267	0.20 474

RAFT+CT+SA	0.39 334	0.23 381	0.36 203	0.51 565	0.27 403	0.29 138	0.46 506	0.75 384	0.80 427	0.51 279	0.89 428	0.41 241	0.40 339	0.78 496	0.32 282	0.14 177	0.11 226	0.18 353	0.18 427	0.15 267	0.14 287

iRaft-Stereo_20w	0.39 334	0.19 231	0.57 470	0.37 222	0.27 403	0.31 176	0.24 134	1.44 643	0.29 90	0.69 380	0.53 251	0.60 362	0.42 349	0.83 518	0.27 216	0.14 177	0.11 226	0.14 164	0.13 237	0.15 267	0.13 241

IPLG	0.39 334	0.20 278	0.59 476	0.40 334	0.24 289	0.54 389	0.27 193	0.75 384	0.63 320	0.84 482	0.81 378	0.32 153	0.32 242	0.60 346	0.45 440	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.13 149	0.12 193

IPLGR	0.39 334	0.21 318	0.63 497	0.39 291	0.22 202	0.49 363	0.29 232	0.76 391	0.74 383	0.78 434	0.77 347	0.44 272	0.42 349	0.47 215	0.38 372	0.13 117	0.12 297	0.16 253	0.14 277	0.15 267	0.13 241

GMStereo	0.39 334	0.37 554	0.54 455	0.40 334	0.26 368	0.42 320	0.36 385	0.59 242	1.04 562	0.55 294	0.51 235	0.37 199	0.35 279	0.54 271	0.41 397	0.19 434	0.13 369	0.16 253	0.17 399	0.24 521	0.18 415
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 334	0.21 318	0.50 421	0.41 371	0.28 428	0.62 451	0.27 193	0.77 394	0.40 201	0.64 339	0.86 408	0.52 311	0.33 261	0.66 411	0.42 405	0.15 255	0.13 369	0.17 300	0.14 277	0.15 267	0.15 319
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 334	0.18 190	0.42 302	0.42 417	0.26 368	0.40 293	0.32 309	0.72 360	0.34 136	0.89 515	1.28 576	0.57 332	0.35 279	0.42 162	0.32 282	0.15 255	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.14 200	0.13 241

RAFT-Stereo	0.39 334	0.18 190	0.42 302	0.42 417	0.26 368	0.40 293	0.32 309	0.72 360	0.34 136	0.89 515	1.28 576	0.57 332	0.35 279	0.42 162	0.32 282	0.15 255	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.14 200	0.13 241
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 346	0.20 278	0.54 455	0.41 371	0.29 457	0.53 382	0.29 232	0.65 288	0.49 261	0.71 393	0.98 470	0.58 341	0.43 355	0.50 240	0.51 477	0.15 255	0.12 297	0.16 253	0.14 277	0.19 426	0.19 449

qqq	0.40 346	0.26 462	0.44 329	0.36 198	0.22 202	0.46 349	0.36 385	0.85 424	0.54 283	0.56 297	0.69 313	0.65 396	0.53 412	0.55 278	0.45 440	0.17 367	0.16 471	0.20 428	0.19 458	0.18 392	0.17 396

IPLGR_C	0.40 346	0.21 318	0.64 502	0.45 483	0.33 527	0.52 374	0.34 338	0.66 299	0.62 309	0.82 463	0.92 439	0.45 274	0.32 242	0.52 255	0.46 451	0.17 367	0.12 297	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.14 287

ACRE	0.40 346	0.21 318	0.65 508	0.45 483	0.33 527	0.51 369	0.33 321	0.66 299	0.63 320	0.80 441	0.92 439	0.45 274	0.32 242	0.52 255	0.45 440	0.16 312	0.12 297	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.14 287

PFNet+	0.40 346	0.19 231	0.49 408	0.39 291	0.25 320	0.28 126	0.23 115	0.64 287	0.70 355	0.85 486	0.79 368	0.64 383	0.35 279	0.72 459	0.34 311	0.19 434	0.14 408	0.23 506	0.20 484	0.16 323	0.20 474

SST-Stereo	0.40 346	0.19 231	0.45 342	0.42 417	0.25 320	0.25 76	0.21 72	0.66 299	0.47 248	1.08 600	0.79 368	0.72 432	0.43 355	0.77 491	0.35 329	0.16 312	0.11 226	0.20 428	0.16 344	0.19 426	0.15 319

RAFT_R40	0.40 346	0.19 231	0.44 329	0.43 438	0.25 320	0.23 45	0.26 170	0.67 309	0.67 341	0.98 562	0.78 358	0.72 432	0.43 355	0.76 483	0.35 329	0.16 312	0.11 226	0.20 428	0.16 344	0.18 392	0.14 287

RAFT-345	0.40 346	0.18 190	0.40 270	0.38 259	0.22 202	0.33 204	0.26 170	0.61 260	0.51 272	0.74 415	1.79 636	0.45 274	0.33 261	0.66 411	0.36 346	0.14 177	0.11 226	0.18 353	0.14 277	0.13 149	0.13 241

sAnonymous2	0.40 346	0.39 572	0.85 576	0.48 520	0.37 555	0.40 293	0.46 506	0.57 229	0.52 275	0.38 204	0.46 208	0.35 185	0.42 349	0.43 173	0.30 265	0.19 434	0.14 408	0.18 353	0.17 399	0.57 652	0.44 637

CroCo_RVC	0.40 346	0.39 572	0.85 576	0.48 520	0.37 555	0.40 293	0.46 506	0.57 229	0.52 275	0.38 204	0.46 208	0.35 185	0.42 349	0.43 173	0.30 265	0.19 434	0.14 408	0.18 353	0.17 399	0.57 652	0.44 637

111	0.40 346	0.17 144	0.41 281	0.34 127	0.19 97	0.52 374	0.28 223	0.74 376	1.16 596	0.50 276	0.91 435	0.63 377	0.48 386	0.61 354	0.35 329	0.14 177	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.13 149	0.13 241

Hybrid-DGEV-2	0.41 357	0.21 318	0.42 302	0.47 512	0.29 457	0.59 433	0.23 115	0.82 413	0.99 537	0.64 339	0.63 287	0.60 362	0.65 496	0.58 322	0.33 295	0.14 177	0.12 297	0.18 353	0.16 344	0.14 200	0.12 193

rvit_0105_4	0.41 357	0.29 505	0.71 538	0.50 549	0.29 457	0.41 313	0.41 473	0.55 217	0.73 375	0.45 251	0.48 217	0.55 324	0.44 366	0.57 301	0.36 346	0.28 574	0.26 595	0.25 536	0.22 525	0.23 508	0.18 415

raft_robust	0.41 357	0.23 381	0.36 203	0.42 417	0.21 170	0.40 293	0.33 321	0.79 404	0.98 532	0.79 439	0.87 416	0.39 215	0.33 261	0.84 523	0.29 258	0.13 117	0.12 297	0.16 253	0.17 399	0.15 267	0.12 193

CIPLG	0.41 357	0.21 318	0.63 497	0.45 483	0.33 527	0.52 374	0.33 321	0.65 288	0.60 304	0.82 463	0.96 456	0.46 282	0.32 242	0.55 278	0.44 431	0.16 312	0.12 297	0.15 216	0.14 277	0.13 149	0.14 287

LCNet	0.41 357	0.20 278	0.32 135	0.44 458	0.24 289	0.47 355	0.29 232	0.67 309	0.53 279	0.72 404	1.03 495	0.66 401	0.60 460	0.58 322	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.19 397	0.19 458	0.21 468	0.36 608

HHNet	0.41 357	0.17 144	0.41 281	0.34 127	0.37 555	0.33 204	0.34 338	0.69 329	0.75 388	0.86 493	1.30 583	0.52 311	0.32 242	0.52 255	0.35 329	0.15 255	0.11 226	0.19 397	0.15 310	0.15 267	0.24 528

AnonymousM	0.41 357	0.81 653	0.29 80	0.34 127	0.22 202	0.28 126	0.38 424	0.53 212	0.41 205	0.70 386	0.49 221	0.47 284	0.27 164	0.41 151	0.31 273	0.15 255	0.12 297	1.51 679	0.26 581	0.12 100	0.10 60

HITNet	0.41 357	0.26 462	0.45 342	0.33 97	0.17 38	0.63 463	0.30 252	0.93 456	0.64 328	0.71 393	0.82 384	0.64 383	0.52 407	0.59 340	0.43 413	0.14 177	0.10 95	0.15 216	0.13 237	0.19 426	0.12 193
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.42 365	0.31 519	0.73 547	0.50 549	0.29 457	0.44 335	0.42 483	0.61 260	0.74 383	0.51 279	0.51 235	0.60 362	0.47 381	0.57 301	0.38 372	0.27 563	0.25 588	0.25 536	0.23 541	0.22 491	0.18 415

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 365	0.20 278	0.74 552	0.38 259	0.43 595	0.39 287	0.26 170	0.94 461	0.49 261	0.53 288	0.77 347	0.93 522	0.45 371	0.63 378	0.24 136	0.16 312	0.10 95	0.17 300	0.18 427	0.20 444	0.20 474

test_sample2	0.42 365	0.22 359	0.43 316	0.33 97	0.21 170	0.58 421	0.39 446	0.95 468	0.67 341	0.63 327	0.77 347	0.69 414	0.57 439	0.61 354	0.38 372	0.19 434	0.14 408	0.18 353	0.16 344	0.19 426	0.18 415

test_sample1	0.42 365	0.22 359	0.46 359	0.34 127	0.23 256	0.58 421	0.35 363	0.99 481	0.49 261	0.62 318	0.75 337	0.69 414	0.61 466	0.58 322	0.44 431	0.18 401	0.14 408	0.17 300	0.15 310	0.17 363	0.17 396

StereoVision	0.42 365	0.28 493	0.45 342	0.49 535	0.28 428	0.38 273	0.38 424	0.72 360	0.62 309	0.44 247	1.14 540	0.54 319	0.39 333	0.56 289	0.34 311	0.21 476	0.24 580	0.25 536	0.24 557	0.26 537	0.16 369

GANet-ADL	0.42 365	0.25 445	0.45 342	0.43 438	0.29 457	0.54 389	0.35 363	0.89 442	0.86 463	0.63 327	0.72 322	0.68 409	0.42 349	0.52 255	0.41 397	0.21 476	0.14 408	0.15 216	0.13 237	0.18 392	0.19 449

OMP-Stereo	0.42 365	0.22 359	0.46 359	0.52 578	0.24 289	0.36 247	0.25 148	0.71 354	0.78 416	0.77 430	0.64 293	0.89 507	0.39 333	0.91 554	0.35 329	0.15 255	0.12 297	0.20 428	0.15 310	0.15 267	0.12 193

PFNet	0.42 365	0.18 190	0.58 475	0.43 438	0.24 289	0.43 325	0.32 309	0.74 376	0.78 416	1.00 570	0.74 335	0.68 409	0.39 333	0.72 459	0.37 363	0.16 312	0.10 95	0.20 428	0.15 310	0.16 323	0.13 241

IRAFT_RVC	0.42 365	0.20 278	0.48 394	0.44 458	0.24 289	0.27 104	0.54 560	0.74 376	0.77 406	0.76 424	0.80 371	0.73 443	0.51 405	0.70 447	0.36 346	0.17 367	0.10 95	0.21 470	0.16 344	0.16 323	0.14 287

FENet	0.42 365	0.22 359	0.38 234	0.39 291	0.24 289	0.55 395	0.32 309	0.79 404	0.70 355	0.71 393	0.72 322	0.63 377	0.57 439	0.62 364	0.44 431	0.19 434	0.13 369	0.19 397	0.17 399	0.18 392	0.19 449

IGEV_i1	0.43 375	0.22 359	0.50 421	0.39 291	0.22 202	0.64 470	0.40 457	0.96 472	0.61 305	0.68 372	0.69 313	0.75 451	0.45 371	0.72 459	0.41 397	0.15 255	0.13 369	0.16 253	0.13 237	0.17 363	0.16 369

FACV-RUCA	0.43 375	0.28 493	0.47 372	0.45 483	0.33 527	0.58 421	0.34 338	0.82 413	0.73 375	0.57 300	0.84 395	0.47 284	0.50 400	0.54 271	0.39 381	0.22 503	0.15 439	0.35 609	0.16 344	0.28 552	0.21 494

TestStereo1	0.43 375	0.23 381	0.41 281	0.51 565	0.24 289	0.34 220	0.40 457	0.77 394	0.90 493	0.68 372	0.96 456	0.48 289	0.46 377	0.91 554	0.32 282	0.16 312	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.14 200	0.13 241

test_5	0.43 375	0.24 419	0.43 316	0.52 578	0.28 428	0.28 126	0.42 483	0.72 360	0.82 440	0.62 318	0.91 435	0.72 432	0.55 430	0.79 502	0.35 329	0.14 177	0.11 226	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.16 369

SA-5K	0.43 375	0.23 381	0.41 281	0.51 565	0.24 289	0.34 220	0.40 457	0.77 394	0.90 493	0.68 372	0.96 456	0.48 289	0.46 377	0.91 554	0.32 282	0.16 312	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.14 200	0.13 241

dd	0.43 375	0.38 564	0.55 460	0.44 458	0.25 320	0.47 355	0.38 424	0.70 345	1.05 566	0.59 304	0.65 296	0.42 251	0.39 333	0.66 411	0.50 467	0.24 533	0.15 439	0.21 470	0.15 310	0.22 491	0.18 415

IIG-Stereo	0.43 375	0.21 318	0.44 329	0.50 549	0.25 320	0.44 335	0.21 72	0.71 354	0.76 397	0.83 475	0.95 452	0.83 482	0.43 355	0.90 547	0.35 329	0.15 255	0.12 297	0.19 397	0.14 277	0.15 267	0.11 133

DN-CSS_ROB	0.43 375	0.26 462	0.62 487	0.40 334	0.29 457	0.44 335	0.27 193	0.77 394	0.75 388	0.72 404	1.09 521	0.48 289	0.43 355	0.69 440	0.37 363	0.15 255	0.12 297	0.21 470	0.19 458	0.18 392	0.16 369

Selective-IGEV-i1	0.44 383	0.20 278	0.53 449	0.41 371	0.22 202	0.62 451	0.50 532	1.01 496	0.88 476	0.63 327	0.81 378	0.79 468	0.38 321	0.54 271	0.38 372	0.16 312	0.13 369	0.15 216	0.13 237	0.15 267	0.15 319

MyStereo05	0.44 383	0.21 318	0.45 342	0.41 371	0.28 428	0.41 313	0.50 532	0.93 456	1.09 583	0.76 424	0.61 283	0.51 306	0.57 439	0.73 466	0.42 405	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.15 319

MyStereo04	0.44 383	0.22 359	0.44 329	0.42 417	0.28 428	0.40 293	0.50 532	1.00 486	1.08 581	0.62 318	0.58 273	0.55 324	0.57 439	0.71 453	0.44 431	0.14 177	0.13 369	0.18 353	0.17 399	0.17 363	0.16 369

mmm	0.44 383	0.27 479	0.46 359	0.38 259	0.24 289	0.61 443	0.35 363	0.94 461	0.53 279	0.72 404	1.05 505	0.63 377	0.50 400	0.57 301	0.45 440	0.18 401	0.15 439	0.23 506	0.20 484	0.20 444	0.18 415

ffm	0.44 383	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	0.68 320	1.04 562	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	0.57 301	0.25 167	0.16 312	0.10 95	0.25 536	0.21 507	0.16 323	0.16 369

SA	0.44 383	0.25 445	0.46 359	0.46 504	0.24 289	0.43 325	0.36 385	0.75 384	0.96 525	0.59 304	1.03 495	0.48 289	0.52 407	0.94 570	0.32 282	0.16 312	0.12 297	0.21 470	0.19 458	0.15 267	0.13 241

GwcNet-ADL	0.44 383	0.22 359	0.48 394	0.45 483	0.30 476	0.40 293	0.37 402	0.92 454	0.97 528	0.71 393	0.78 358	0.61 368	0.42 349	0.62 364	0.50 467	0.19 434	0.14 408	0.15 216	0.14 277	0.18 392	0.18 415

TransformOpticalFlow	0.44 383	0.20 278	0.47 372	0.41 371	0.23 256	0.37 259	0.47 513	0.94 461	0.76 397	0.65 348	1.14 540	0.73 443	0.56 437	0.76 483	0.32 282	0.15 255	0.10 95	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.13 241

GMM-Stereo	0.44 383	0.19 231	0.36 203	0.42 417	0.25 320	0.51 369	0.47 513	0.71 354	0.53 279	0.76 424	1.37 593	0.76 458	0.38 321	0.60 346	0.33 295	0.15 255	0.10 95	0.20 428	0.19 458	0.16 323	0.27 551

GES	0.44 383	0.23 381	0.57 470	0.40 334	0.30 476	0.59 433	0.36 385	0.96 472	0.68 347	0.74 415	0.83 390	0.47 284	0.48 386	0.67 422	0.43 413	0.22 503	0.16 471	0.17 300	0.16 344	0.18 392	0.23 519

HCRNet	0.44 383	0.34 536	0.41 281	0.53 588	0.26 368	0.53 382	0.29 232	0.83 418	0.63 320	0.71 393	0.81 378	0.77 464	0.50 400	0.66 411	0.36 346	0.24 533	0.16 471	0.24 523	0.20 484	0.21 468	0.18 415

Hybrid-DGEV-03	0.45 394	0.19 231	0.33 154	0.43 438	0.27 403	0.56 409	0.26 170	0.65 288	0.74 383	0.94 543	1.92 643	0.61 368	0.30 218	0.55 278	0.34 311	0.14 177	0.10 95	0.18 353	0.16 344	0.14 200	0.11 133

DFGA-Net	0.45 394	0.29 505	0.80 572	0.42 417	0.32 515	0.53 382	0.35 363	0.78 400	0.89 490	0.66 361	0.75 337	0.48 289	0.39 333	0.74 473	0.60 510	0.15 255	0.13 369	0.19 397	0.18 427	0.20 444	0.17 396

fast-iter	0.45 394	0.21 318	0.36 203	0.34 127	0.35 543	0.28 126	0.31 280	0.72 360	0.46 241	0.87 501	1.13 535	1.09 571	0.76 551	0.69 440	0.56 500	0.12 61	0.10 95	0.17 300	0.17 399	0.17 363	0.15 319

CoSv	0.45 394	0.21 318	0.36 203	0.34 127	0.35 543	0.28 126	0.31 280	0.72 360	0.46 241	0.87 501	1.13 535	1.09 571	0.76 551	0.69 440	0.56 500	0.12 61	0.10 95	0.17 300	0.17 399	0.17 363	0.15 319

U	0.45 394	0.16 95	0.32 135	0.40 334	0.71 658	3.55 692	0.20 47	0.41 109	0.38 185	0.26 85	0.23 47	0.24 84	0.22 96	0.26 8	0.22 80	0.15 255	0.09 27	0.88 670	0.13 237	0.13 149	0.11 133

CASS	0.45 394	0.27 479	0.42 302	0.48 520	0.22 202	0.61 443	0.34 338	0.97 476	0.62 309	0.71 393	0.85 405	0.61 368	0.55 430	0.57 301	0.41 397	0.29 581	0.16 471	0.22 485	0.18 427	0.22 491	0.28 558
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 394	0.25 445	0.43 316	0.45 483	0.28 428	0.70 497	0.34 338	0.94 461	0.76 397	0.75 417	0.80 371	0.65 396	0.49 390	0.64 393	0.51 477	0.20 459	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.18 392	0.18 415

RAFT_CTSACE	0.45 394	0.20 278	0.44 329	0.45 483	0.27 403	0.34 220	0.39 446	0.60 253	0.73 375	0.76 424	1.44 609	0.83 482	0.38 321	1.08 593	0.26 196	0.12 61	0.13 369	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.11 133

iRaft-Stereo_5w	0.45 394	0.21 318	0.48 394	0.42 417	0.28 428	0.31 176	0.54 560	0.63 273	0.62 309	0.62 318	0.89 428	1.01 545	0.69 517	0.75 479	0.66 529	0.13 117	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.15 319

RAFT	0.45 394	0.22 359	0.45 342	0.47 512	0.26 368	0.54 389	0.47 513	0.66 299	0.58 301	0.80 441	0.82 384	0.94 524	0.57 439	0.75 479	0.34 311	0.17 367	0.15 439	0.22 485	0.20 484	0.16 323	0.12 193

DMCA	0.45 394	0.26 462	0.50 421	0.38 259	0.28 428	0.51 369	0.34 338	0.93 456	0.68 347	0.75 417	0.83 390	0.79 468	0.53 412	0.51 248	0.54 493	0.21 476	0.16 471	0.21 470	0.16 344	0.19 426	0.21 494

Select-FE	0.46 405	0.24 419	0.88 583	0.42 417	0.35 543	0.33 204	0.19 28	0.90 447	0.37 176	0.60 308	1.01 481	0.97 531	0.80 569	0.72 459	0.28 239	0.16 312	0.12 297	0.17 300	0.20 484	0.15 267	0.24 528

PAM_32	0.46 405	0.19 231	0.67 518	0.39 291	0.24 289	0.75 517	0.27 193	0.95 468	0.34 136	0.68 372	0.44 199	1.91 655	0.65 496	0.62 364	0.26 196	0.15 255	0.10 95	0.16 253	0.15 310	0.14 200	0.13 241

PAM	0.46 405	0.19 231	0.70 533	0.40 334	0.26 368	0.75 517	0.33 321	0.85 424	0.34 136	0.70 386	0.46 208	1.83 650	0.63 479	0.61 354	0.26 196	0.15 255	0.10 95	0.16 253	0.14 277	0.14 200	0.13 241

UGAM-zero	0.46 405	0.19 231	0.62 487	0.37 222	0.23 256	0.34 220	0.21 72	1.15 558	0.39 197	0.66 361	0.61 283	1.70 647	0.91 594	0.75 479	0.25 167	0.14 177	0.11 226	0.15 216	0.12 189	0.13 149	0.13 241

test_sample3	0.46 405	0.25 445	0.50 421	0.35 170	0.23 256	0.69 492	0.37 402	1.15 558	0.81 435	0.75 417	0.79 368	0.66 401	0.49 390	0.63 378	0.46 451	0.21 476	0.15 439	0.20 428	0.19 458	0.21 468	0.19 449

IER	0.46 405	0.23 381	0.50 421	0.38 259	0.28 428	0.69 492	0.35 363	0.80 407	0.66 337	0.83 475	0.94 443	0.75 451	0.77 558	0.60 346	0.42 405	0.17 367	0.14 408	0.17 300	0.17 399	0.17 363	0.15 319

BSDual-CNN	0.46 405	0.25 445	0.43 316	0.45 483	0.28 428	0.77 524	0.40 457	0.94 461	0.76 397	0.75 417	0.80 371	0.76 458	0.54 424	0.64 393	0.43 413	0.20 459	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.18 392	0.18 415

STrans-v2	0.46 405	0.20 278	0.48 394	0.40 334	0.24 289	0.55 395	0.50 532	1.07 520	0.73 375	0.65 348	1.05 505	0.72 432	0.69 517	0.72 459	0.33 295	0.14 177	0.10 95	0.17 300	0.14 277	0.13 149	0.12 193

Prome-Stereo	0.46 405	0.19 231	0.35 191	0.44 458	0.26 368	0.40 293	0.45 502	0.68 320	0.44 227	0.96 552	1.84 639	0.59 356	0.67 507	0.61 354	0.32 282	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.14 277	0.16 323	0.29 565

ICVP	0.46 405	0.25 445	0.38 234	0.48 520	0.28 428	0.58 421	0.43 490	1.00 486	0.70 355	0.67 366	0.95 452	0.75 451	0.55 430	0.53 264	0.54 493	0.23 520	0.17 491	0.19 397	0.17 399	0.19 426	0.20 474
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 405	0.34 536	0.86 581	0.50 549	0.37 555	0.81 540	0.50 532	0.72 360	0.65 333	0.51 279	0.65 296	0.45 274	0.45 371	0.64 393	0.38 372	0.24 533	0.24 580	0.22 485	0.21 507	0.23 508	0.23 519

CFNet_pseudo	0.46 405	0.24 419	0.52 442	0.37 222	0.27 403	0.58 421	0.30 252	0.86 428	0.88 476	0.82 463	1.03 495	0.75 451	0.47 381	0.58 322	0.44 431	0.17 367	0.12 297	0.24 523	0.16 344	0.24 521	0.19 449

ACVNet	0.46 405	0.23 381	0.36 203	0.39 291	0.28 428	0.58 421	0.40 457	0.87 435	0.80 427	0.64 339	0.96 456	0.79 468	0.60 460	0.63 378	0.67 532	0.17 367	0.15 439	0.16 253	0.15 310	0.18 392	0.15 319

BEATNet_4x	0.46 405	0.32 523	0.56 466	0.37 222	0.19 97	0.63 463	0.35 363	1.01 496	0.72 368	0.77 430	0.83 390	0.70 419	0.59 456	0.68 433	0.53 488	0.16 312	0.12 297	0.16 253	0.14 277	0.24 521	0.16 369

ccs_rob	0.46 405	0.24 419	0.52 442	0.37 222	0.27 403	0.58 421	0.31 280	0.86 428	0.88 476	0.82 463	1.02 490	0.75 451	0.47 381	0.58 322	0.44 431	0.17 367	0.12 297	0.24 523	0.16 344	0.24 521	0.19 449

G2L-ROB	0.47 420	0.19 231	0.42 302	0.35 170	0.22 202	0.57 415	0.42 483	1.14 554	0.71 366	0.84 482	0.75 337	1.09 571	0.53 412	0.74 473	0.53 488	0.17 367	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.19 449

rvit_0105_3	0.47 420	0.34 536	0.77 568	0.54 595	0.31 498	0.49 363	0.47 513	0.63 273	0.79 425	0.65 348	0.59 274	0.64 383	0.50 400	0.65 401	0.39 381	0.29 581	0.27 604	0.29 585	0.28 594	0.21 468	0.20 474

rvit_stereo_0075_2	0.47 420	0.37 554	0.70 533	0.53 588	0.46 614	0.43 325	0.36 385	0.81 411	0.67 341	0.55 294	0.74 335	0.59 356	0.43 355	0.63 378	0.43 413	0.32 603	0.23 571	0.35 609	0.25 566	0.30 565	0.25 535

test_sample5	0.47 420	0.26 462	0.49 408	0.36 198	0.22 202	0.64 470	0.39 446	1.13 545	0.81 435	0.77 430	0.94 443	0.64 383	0.54 424	0.65 401	0.43 413	0.21 476	0.16 471	0.22 485	0.20 484	0.22 491	0.20 474

test_sample4	0.47 420	0.26 462	0.50 421	0.35 170	0.22 202	0.69 492	0.38 424	1.15 558	0.81 435	0.78 434	0.82 384	0.62 375	0.53 412	0.63 378	0.44 431	0.21 476	0.15 439	0.21 470	0.19 458	0.21 468	0.19 449

DispNO	0.47 420	0.23 381	0.71 538	0.39 291	0.31 498	0.60 440	0.38 424	0.89 442	0.77 406	0.75 417	0.84 395	0.72 432	0.54 424	0.73 466	0.46 451	0.19 434	0.14 408	0.20 428	0.18 427	0.16 323	0.17 396

CoDeX	0.47 420	0.20 278	0.49 408	0.42 417	0.25 320	0.75 517	0.36 385	1.27 610	0.80 427	0.82 463	0.96 456	0.62 375	0.57 439	0.60 346	0.36 346	0.17 367	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.16 323	0.14 287

ARAFT	0.47 420	0.24 419	0.79 570	0.42 417	0.25 320	0.55 395	0.55 565	0.75 384	0.81 435	0.89 515	0.75 337	0.73 443	0.47 381	0.88 539	0.37 363	0.15 255	0.12 297	0.23 506	0.22 525	0.14 200	0.13 241

SFCPSM	0.47 420	0.21 318	0.55 460	0.40 334	0.27 403	0.87 559	0.37 402	1.33 622	0.77 406	0.80 441	0.84 395	0.54 319	0.49 390	0.57 301	0.37 363	0.18 401	0.13 369	0.18 353	0.20 484	0.16 323	0.15 319

cf-r	0.47 420	0.23 381	0.41 281	0.39 291	0.23 256	0.59 433	0.37 402	0.88 440	0.85 458	0.72 404	1.05 505	0.94 524	0.62 473	0.56 289	0.54 493	0.21 476	0.14 408	0.17 300	0.19 458	0.15 267	0.15 319

GANet-RSSM	0.47 420	0.21 318	0.37 221	0.38 259	0.25 320	0.58 421	0.36 385	1.07 520	0.78 416	0.68 372	1.01 481	0.86 492	0.67 507	0.62 364	0.44 431	0.21 476	0.15 439	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.17 396

CCAANet	0.47 420	0.20 278	0.47 372	0.41 371	0.28 428	0.67 487	0.31 280	0.99 481	0.75 388	0.63 327	1.22 562	0.69 414	0.52 407	0.79 502	0.42 405	0.14 177	0.13 369	0.19 397	0.19 458	0.15 267	0.19 449

MLCV	0.47 420	0.24 419	0.61 484	0.37 222	0.17 38	0.61 443	0.33 321	0.80 407	0.87 472	0.94 543	1.13 535	0.72 432	0.43 355	0.89 545	0.51 477	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 200	0.12 193

FSD	0.48 433	0.47 597	0.53 449	0.54 595	0.46 614	0.48 358	0.52 551	0.53 212	0.48 257	0.48 268	0.48 217	0.49 295	0.48 386	0.51 248	0.49 465	0.45 644	0.42 658	0.47 641	0.46 648	0.46 632	0.45 641

G2L-Stereo_test	0.48 433	0.20 278	0.40 270	0.34 127	0.23 256	0.57 415	0.58 575	1.10 531	0.77 406	0.86 493	0.94 443	0.95 526	0.54 424	0.68 433	0.60 510	0.16 312	0.12 297	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.15 319

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 433	0.21 318	1.26 632	0.39 291	0.51 627	0.28 126	0.30 252	1.25 606	0.44 227	0.68 372	1.11 524	0.86 492	0.33 261	0.67 422	0.27 216	0.15 255	0.11 226	0.17 300	0.20 484	0.22 491	0.24 528

DualNet	0.48 433	0.26 462	0.49 408	0.36 198	0.22 202	0.64 470	0.39 446	1.13 545	0.81 435	0.80 441	1.03 495	0.64 383	0.54 424	0.65 401	0.43 413	0.21 476	0.16 471	0.22 485	0.20 484	0.22 491	0.20 474

PCWNet_CMD	0.48 433	0.24 419	0.52 442	0.39 291	0.27 403	0.63 463	0.30 252	0.95 468	0.96 525	0.86 493	1.07 515	0.79 468	0.44 366	0.57 301	0.43 413	0.17 367	0.12 297	0.21 470	0.16 344	0.24 521	0.19 449

gwcnet-sp	0.48 433	0.23 381	0.70 533	0.40 334	0.26 368	0.81 540	0.41 473	0.89 442	0.84 450	0.91 528	0.76 343	0.66 401	0.61 466	0.66 411	0.50 467	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.18 415

scenet	0.48 433	0.23 381	0.70 533	0.40 334	0.26 368	0.81 540	0.41 473	0.89 442	0.84 450	0.91 528	0.76 343	0.66 401	0.61 466	0.66 411	0.50 467	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.18 415

ssnet	0.48 433	0.23 381	0.70 533	0.40 334	0.26 368	0.81 540	0.41 473	0.89 442	0.84 450	0.91 528	0.76 343	0.66 401	0.61 466	0.66 411	0.50 467	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.18 392	0.18 415

Sa-1000	0.48 433	0.24 419	0.41 281	0.45 483	0.25 320	0.59 433	0.34 338	0.81 411	0.93 511	0.82 463	1.50 616	0.53 315	0.45 371	0.92 557	0.30 265	0.15 255	0.12 297	0.21 470	0.19 458	0.15 267	0.13 241

UDGNet	0.48 433	0.77 650	0.50 421	0.48 520	0.31 498	0.41 313	0.34 338	0.70 345	0.92 505	0.65 348	0.60 277	0.58 341	0.43 355	0.63 378	0.41 397	0.32 603	0.15 439	0.66 661	0.19 458	0.36 601	0.21 494

PSMNet-ADL	0.48 433	0.27 479	0.40 270	0.48 520	0.30 476	0.68 490	0.37 402	0.90 447	0.80 427	0.61 315	0.80 371	0.92 519	0.62 473	0.72 459	0.63 521	0.23 520	0.18 513	0.18 353	0.20 484	0.22 491	0.20 474

PSM-AAD	0.48 433	0.20 278	0.37 221	0.43 438	0.23 256	0.56 409	0.50 532	0.65 288	0.70 355	1.07 596	1.12 528	0.58 341	0.92 599	0.61 354	0.32 282	0.15 255	0.11 226	0.25 536	0.26 581	0.18 392	0.43 636

KYRaft	0.48 433	0.20 278	0.38 234	0.44 458	0.23 256	0.44 335	0.37 402	0.66 299	0.41 205	0.94 543	1.73 632	0.79 468	0.41 347	0.63 378	0.31 273	0.16 312	0.11 226	0.18 353	0.22 525	0.16 323	0.78 668

ASMatch	0.48 433	0.19 231	0.45 342	0.39 291	0.28 428	0.37 259	0.26 170	0.74 376	0.68 347	0.76 424	2.34 656	0.61 368	0.52 407	0.62 364	0.37 363	0.14 177	0.12 297	0.17 300	0.15 310	0.14 200	0.21 494

DEmStereo	0.48 433	0.17 144	0.50 421	0.38 259	0.25 320	0.59 433	0.34 338	0.63 273	0.74 383	0.89 515	1.66 628	0.58 341	1.06 622	0.60 346	0.42 405	0.14 177	0.11 226	0.16 253	0.16 344	0.14 200	0.15 319

PSMNet-RSSM	0.48 433	0.22 359	0.38 234	0.42 417	0.25 320	0.50 365	0.37 402	1.10 531	0.77 406	0.70 386	1.06 512	0.84 485	0.64 490	0.62 364	0.47 458	0.23 520	0.15 439	0.23 506	0.25 566	0.20 444	0.19 449

CFNet-ft	0.48 433	0.23 381	0.36 203	0.40 334	0.26 368	0.64 470	0.37 402	0.87 435	0.85 458	0.64 339	1.00 478	1.01 545	0.64 490	0.61 354	0.53 488	0.23 520	0.15 439	0.24 523	0.21 507	0.23 508	0.18 415

MSMDNet	0.48 433	0.24 419	0.52 442	0.39 291	0.27 403	0.63 463	0.30 252	0.96 472	0.96 525	0.86 493	1.07 515	0.79 468	0.44 366	0.57 301	0.43 413	0.17 367	0.12 297	0.20 428	0.16 344	0.23 508	0.19 449

CFNet_RVC	0.48 433	0.23 381	0.36 203	0.40 334	0.26 368	0.64 470	0.37 402	0.87 435	0.85 458	0.64 339	1.00 478	1.01 545	0.64 490	0.61 354	0.53 488	0.23 520	0.15 439	0.24 523	0.21 507	0.23 508	0.18 415

G2L-Stereo	0.49 452	0.23 381	0.48 394	0.43 438	0.26 368	0.47 355	0.42 483	0.93 456	0.78 416	0.84 482	0.86 408	0.91 514	0.52 407	0.78 496	0.70 539	0.20 459	0.17 491	0.22 485	0.18 427	0.17 363	0.21 494

DCVSM-stereo	0.49 452	0.27 479	0.53 449	0.39 291	0.29 457	0.51 369	0.26 170	0.75 384	0.75 388	1.11 606	0.75 337	1.05 558	0.72 538	0.60 346	0.47 458	0.20 459	0.19 532	0.24 523	0.20 484	0.25 530	0.30 574

test_sample6	0.49 452	0.26 462	0.50 421	0.37 222	0.22 202	0.63 463	0.40 457	1.12 543	0.83 445	0.80 441	1.03 495	0.66 401	0.55 430	0.67 422	0.46 451	0.22 503	0.16 471	0.22 485	0.22 525	0.23 508	0.21 494

qqq1	0.49 452	0.23 381	0.62 487	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.34 311	0.19 434	0.15 439	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.14 287

fff1	0.49 452	0.23 381	0.62 487	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.34 311	0.19 434	0.15 439	0.14 164	0.12 189	0.15 267	0.14 287

ff1	0.49 452	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	0.68 320	1.04 562	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	1.01 577	0.88 582	0.16 312	0.10 95	0.25 536	0.21 507	0.16 323	0.16 369

GMStereo_Zeroshot	0.49 452	0.44 590	0.74 552	0.49 535	0.27 403	0.56 409	0.29 232	0.73 372	0.76 397	0.86 493	0.94 443	0.91 514	0.36 307	0.74 473	0.43 413	0.26 553	0.14 408	0.26 555	0.15 310	0.36 601	0.18 415

ToySt	0.49 452	0.27 479	0.75 558	0.40 334	0.27 403	0.64 470	0.49 527	0.84 421	0.77 406	0.60 308	0.83 390	0.88 503	0.66 504	0.70 447	0.56 500	0.16 312	0.17 491	0.21 470	0.20 484	0.21 468	0.19 449

anonymousa	0.49 452	0.20 278	0.42 302	0.38 259	0.23 256	0.91 563	0.35 363	0.75 384	0.62 309	0.85 486	1.54 621	1.06 560	0.66 504	0.51 248	0.43 413	0.16 312	0.13 369	0.19 397	0.21 507	0.16 323	0.14 287

hknet	0.49 452	0.25 445	0.51 436	0.45 483	0.29 457	0.77 524	0.40 457	0.94 461	0.83 445	0.75 417	0.80 371	0.97 531	0.61 466	0.73 466	0.45 440	0.18 401	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.18 392	0.18 415

psmg	0.49 452	0.25 445	0.43 316	0.41 371	0.28 428	0.85 555	0.43 490	0.99 481	0.76 397	0.91 528	0.94 443	0.76 458	0.54 424	0.64 393	0.43 413	0.20 459	0.15 439	0.20 428	0.20 484	0.18 392	0.18 415

DRaft	0.49 452	0.17 144	0.47 372	0.37 222	0.25 320	0.58 421	0.40 457	0.65 288	0.85 458	1.02 578	1.75 635	0.50 300	0.82 574	0.63 378	0.40 390	0.13 117	0.11 226	0.16 253	0.16 344	0.14 200	0.15 319

GrayStereo	0.49 452	0.19 231	0.42 302	0.46 504	0.28 428	0.53 382	0.67 602	0.69 329	0.63 320	1.02 578	1.47 615	0.78 466	0.76 551	0.56 289	0.33 295	0.14 177	0.12 297	0.17 300	0.17 399	0.15 267	0.29 565

GwcNet-RSSM	0.49 452	0.24 419	0.42 302	0.40 334	0.23 256	0.55 395	0.38 424	0.93 456	0.93 511	0.71 393	1.16 551	0.86 492	0.60 460	0.62 364	0.66 529	0.21 476	0.14 408	0.19 397	0.20 484	0.16 323	0.15 319

UCFNet_RVC	0.49 452	0.26 462	0.35 191	0.39 291	0.26 368	0.64 470	0.36 385	1.15 558	0.84 450	0.67 366	0.88 424	0.88 503	0.59 456	0.58 322	0.45 440	0.24 533	0.17 491	0.27 568	0.27 588	0.25 530	0.23 519

iResNet	0.49 452	0.29 505	0.79 570	0.42 417	0.21 170	0.61 443	0.40 457	0.82 413	0.99 537	0.87 501	1.12 528	0.69 414	0.53 412	0.78 496	0.51 477	0.15 255	0.11 226	0.14 164	0.12 189	0.17 363	0.15 319

CFNet_ucs	0.50 468	0.24 419	0.55 460	0.38 259	0.31 498	0.58 421	0.33 321	0.98 479	0.93 511	0.88 511	1.19 559	0.80 477	0.49 390	0.63 378	0.43 413	0.21 476	0.15 439	0.26 555	0.18 427	0.26 537	0.22 512

NINENet	0.50 468	0.29 505	0.51 436	0.45 483	0.32 515	0.70 497	0.34 338	1.10 531	0.88 476	0.80 441	0.94 443	0.65 396	0.49 390	0.73 466	0.51 477	0.22 503	0.20 544	0.25 536	0.18 427	0.22 491	0.21 494

AACVNet	0.50 468	0.23 381	0.49 408	0.46 504	0.29 457	0.52 374	0.38 424	0.90 447	0.55 290	0.81 454	1.03 495	1.00 541	0.70 530	0.83 518	0.54 493	0.21 476	0.18 513	0.24 523	0.18 427	0.23 508	0.20 474

CrosDoStereo	0.50 468	0.18 190	0.45 342	0.38 259	0.24 289	0.40 293	1.18 667	0.67 309	0.86 463	0.94 543	1.37 593	0.63 377	0.77 558	0.65 401	0.45 440	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.18 427	0.14 200	0.14 287

DeepStereo_LL	0.50 468	0.18 190	0.45 342	0.38 259	0.24 289	0.40 293	1.18 667	0.67 309	0.86 463	0.94 543	1.37 593	0.63 377	0.77 558	0.65 401	0.45 440	0.15 255	0.12 297	0.17 300	0.18 427	0.14 200	0.14 287

THIR-Stereo	0.50 468	0.18 190	0.45 342	0.38 259	0.23 256	0.75 517	0.67 602	0.66 299	0.87 472	1.02 578	1.40 599	0.72 432	0.76 551	0.62 364	0.42 405	0.15 255	0.11 226	0.17 300	0.18 427	0.14 200	0.15 319

AdaStereo	0.50 468	0.32 523	0.47 372	0.48 520	0.25 320	0.67 487	0.32 309	1.17 571	0.88 476	0.75 417	0.99 475	0.75 451	0.49 390	0.67 422	0.46 451	0.27 563	0.12 297	0.28 576	0.18 427	0.23 508	0.18 415
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.
SMFormer	0.51 475	0.23 381	0.62 487	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.55 498	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.16 344	0.18 392	0.18 415

tta	0.51 475	0.23 381	0.62 487	0.34 127	0.20 139	0.62 451	0.34 338	1.21 582	1.02 551	0.81 454	1.01 481	0.71 423	0.65 496	0.84 523	0.55 498	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.16 344	0.15 267	0.14 287

DAS	0.51 475	0.25 445	0.60 482	0.48 520	0.31 498	0.58 421	0.41 473	0.83 418	0.97 528	0.89 515	1.12 528	0.70 419	0.75 548	0.82 510	0.43 413	0.17 367	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.20 444	0.18 415

SepStereo	0.51 475	0.25 445	0.60 482	0.48 520	0.31 498	0.58 421	0.41 473	0.83 418	0.97 528	0.89 515	1.12 528	0.70 419	0.75 548	0.93 563	0.43 413	0.17 367	0.13 369	0.18 353	0.15 310	0.20 444	0.18 415

acv_ft	0.51 475	0.23 381	0.56 466	0.44 458	0.28 428	0.86 558	0.39 446	0.91 452	0.80 427	0.97 557	0.96 456	0.79 468	0.59 456	0.63 378	0.87 578	0.17 367	0.15 439	0.16 253	0.15 310	0.17 363	0.15 319

DMCA-RVC	0.51 475	0.30 514	0.59 476	0.50 549	0.32 515	0.54 389	0.38 424	0.86 428	0.68 347	0.94 543	0.86 408	0.91 514	0.68 513	0.70 447	0.59 508	0.23 520	0.18 513	0.31 594	0.23 541	0.26 537	0.19 449

CFNet	0.51 475	0.29 505	0.46 359	0.41 371	0.27 403	0.70 497	0.32 309	1.13 545	1.00 544	0.72 404	1.07 515	0.85 487	0.60 460	0.76 483	0.52 485	0.19 434	0.14 408	0.23 506	0.23 541	0.21 468	0.16 369

HSM	0.51 475	0.24 419	0.41 281	0.39 291	0.24 289	0.75 517	0.40 457	1.22 590	0.75 388	0.81 454	0.91 435	1.21 593	0.69 517	0.87 536	0.46 451	0.17 367	0.13 369	0.17 300	0.14 277	0.17 363	0.17 396

RT-IGEV	0.52 483	0.19 231	0.59 476	0.40 334	0.25 320	0.79 531	0.62 588	1.15 558	0.74 383	0.89 515	0.99 475	1.18 592	0.61 466	0.65 401	0.31 273	0.19 434	0.13 369	0.17 300	0.13 237	0.15 267	0.20 474

DDVS	0.52 483	0.30 514	0.56 466	0.41 371	0.31 498	0.71 502	0.34 338	0.91 452	0.67 341	0.85 486	0.89 428	1.12 579	0.46 377	0.86 534	0.60 510	0.22 503	0.16 471	0.22 485	0.18 427	0.25 530	0.26 541

UGAM	0.52 483	0.22 359	0.46 359	0.45 483	0.25 320	0.41 313	0.52 551	0.62 265	1.16 596	0.76 424	1.13 535	1.32 611	0.57 439	1.00 576	0.53 488	0.17 367	0.14 408	0.25 536	0.21 507	0.15 267	0.13 241

test_sample7	0.52 483	0.29 505	0.50 421	0.36 198	0.27 403	0.62 451	0.41 473	1.06 516	0.88 476	0.92 536	0.86 408	0.85 487	0.69 517	0.68 433	0.50 467	0.26 553	0.20 544	0.27 568	0.26 581	0.27 548	0.24 528

ac_64	0.52 483	0.22 359	0.50 421	0.45 483	0.28 428	0.80 535	0.45 502	1.02 500	0.61 305	0.91 528	0.83 390	1.07 565	0.68 513	0.74 473	0.70 539	0.21 476	0.18 513	0.20 428	0.19 458	0.18 392	0.15 319

iResNetv2_ROB	0.52 483	0.27 479	0.69 529	0.38 259	0.25 320	0.62 451	0.35 363	1.17 571	1.01 548	0.99 565	1.06 512	0.88 503	0.67 507	0.66 411	0.39 381	0.19 434	0.13 369	0.15 216	0.11 148	0.18 392	0.16 369

iResNet_ROB	0.52 483	0.21 318	0.53 449	0.37 222	0.21 170	0.61 443	0.29 232	1.51 652	1.32 628	0.90 523	1.02 490	0.80 477	0.62 473	0.76 483	0.43 413	0.16 312	0.12 297	0.13 108	0.09 13	0.15 267	0.18 415

coex_refinement	0.53 490	0.21 318	0.39 256	0.44 458	0.30 476	0.76 523	0.39 446	1.09 528	0.90 493	0.85 486	1.12 528	1.00 541	0.56 437	0.63 378	0.81 562	0.21 476	0.13 369	0.16 253	0.16 344	0.20 444	0.21 494

ITSA-stereo	0.53 490	0.28 493	0.52 442	0.40 334	0.23 256	0.56 409	0.34 338	1.24 602	1.24 611	0.80 441	0.81 378	0.72 432	0.58 449	0.82 510	0.65 526	0.21 476	0.17 491	0.23 506	0.21 507	0.22 491	0.26 541

mmx	0.53 490	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	1.16 566	1.03 556	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	1.01 577	0.88 582	0.20 459	0.15 439	0.25 536	0.21 507	0.22 491	0.20 474

xxx	0.53 490	0.26 462	0.49 408	0.37 222	0.25 320	0.55 395	0.37 402	1.16 566	1.03 556	0.73 410	0.96 456	0.71 423	0.53 412	1.01 577	0.88 582	0.20 459	0.15 439	0.25 536	0.21 507	0.22 491	0.20 474

AASNet	0.53 490	0.25 445	0.52 442	0.49 535	0.32 515	0.74 511	0.40 457	1.50 649	0.86 463	0.86 493	0.92 439	0.64 383	0.59 456	0.59 340	0.79 557	0.23 520	0.19 532	0.20 428	0.16 344	0.21 468	0.19 449

LMCR-Stereo	0.53 490	0.30 514	0.53 449	0.58 614	0.30 476	0.83 551	0.36 385	1.19 575	0.76 397	0.88 511	1.04 501	0.56 327	0.62 473	0.82 510	0.67 532	0.19 434	0.15 439	0.19 397	0.14 277	0.23 508	0.17 396

RAFT + AFF	0.53 490	0.29 505	0.75 558	0.51 565	0.32 515	0.63 463	0.60 581	1.00 486	0.91 500	0.78 434	0.87 416	0.83 482	0.58 449	0.80 504	0.47 458	0.17 367	0.20 544	0.23 506	0.22 525	0.18 392	0.18 415

UPFNet	0.53 490	0.24 419	0.51 436	0.45 483	0.38 565	0.84 554	0.49 527	0.99 481	0.75 388	0.87 501	0.88 424	0.86 492	0.64 490	0.80 504	0.71 544	0.20 459	0.20 544	0.20 428	0.20 484	0.19 426	0.15 319

RASNet	0.53 490	0.22 359	0.52 442	0.38 259	0.22 202	0.68 490	0.38 424	0.97 476	0.88 476	0.73 410	1.04 501	1.03 552	0.92 599	0.90 547	0.86 572	0.16 312	0.14 408	0.14 164	0.17 399	0.15 267	0.13 241

HSM-Net_RVC	0.53 490	0.22 359	0.35 191	0.37 222	0.21 170	0.85 555	0.37 402	1.23 595	0.93 511	0.90 523	1.15 546	1.26 598	0.63 479	0.72 459	0.48 462	0.17 367	0.13 369	0.16 253	0.15 310	0.17 363	0.15 319
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 490	0.32 523	0.64 502	0.44 458	0.30 476	0.66 482	0.44 499	1.04 507	0.88 476	0.91 528	0.91 435	0.99 537	0.60 460	0.68 433	0.60 510	0.21 476	0.17 491	0.22 485	0.22 525	0.21 468	0.21 494
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 490	0.34 536	0.59 476	0.41 371	0.30 476	0.50 365	0.43 490	1.19 575	0.70 355	0.85 486	1.05 505	0.86 492	0.55 430	0.84 523	0.51 477	0.29 581	0.23 571	0.22 485	0.22 525	0.26 537	0.25 535

rvit_105_1	0.54 502	0.40 577	0.76 563	0.58 614	0.37 555	0.59 433	0.68 607	0.70 345	0.94 518	0.82 463	0.69 313	0.73 443	0.58 449	0.78 496	0.54 493	0.32 603	0.29 613	0.31 594	0.34 622	0.23 508	0.20 474

UNet	0.54 502	0.26 462	0.66 514	0.44 458	0.40 576	0.99 582	0.41 473	0.98 479	0.75 388	0.83 475	0.89 428	1.04 554	0.72 538	0.73 466	0.62 517	0.19 434	0.14 408	0.20 428	0.17 399	0.20 444	0.17 396

1111x	0.55 504	0.22 359	0.46 359	0.38 259	0.20 139	0.66 482	0.43 490	1.23 595	0.99 537	0.71 393	0.99 475	0.95 526	0.69 517	0.90 547	1.08 620	0.18 401	0.17 491	0.18 353	0.19 458	0.20 444	0.18 415

ADLNet2	0.55 504	0.25 445	0.65 508	0.47 512	0.30 476	0.83 551	0.50 532	1.05 512	0.95 524	0.80 441	0.98 470	0.99 537	0.69 517	0.77 491	0.73 547	0.20 459	0.16 471	0.17 300	0.18 427	0.21 468	0.21 494

GEStereo_RVC	0.55 504	0.29 505	0.63 497	0.49 535	0.31 498	0.70 497	0.54 560	1.22 590	0.92 505	0.82 463	0.85 405	0.85 487	0.63 479	0.90 547	0.65 526	0.24 533	0.16 471	0.19 397	0.16 344	0.21 468	0.22 512

ADLNet	0.55 504	0.27 479	0.51 436	0.44 458	0.35 543	0.78 528	0.46 506	1.08 524	0.86 463	0.99 565	0.98 470	0.92 519	0.63 479	0.69 440	0.81 562	0.22 503	0.16 471	0.22 485	0.22 525	0.21 468	0.21 494

MMNet	0.55 504	0.25 445	0.61 484	0.43 438	0.34 536	1.07 596	0.39 446	0.87 435	0.91 500	0.91 528	0.93 442	0.86 492	0.76 551	0.81 507	0.76 552	0.15 255	0.14 408	0.18 353	0.19 458	0.20 444	0.16 369

delet	0.55 504	0.24 419	0.55 460	0.44 458	0.33 527	1.07 596	0.50 532	1.00 486	0.86 463	0.85 486	0.96 456	0.90 512	0.63 479	0.83 518	0.74 550	0.18 401	0.18 513	0.20 428	0.21 507	0.16 323	0.15 319

psm_up	0.55 504	0.26 462	0.47 372	0.49 535	0.32 515	0.65 480	0.56 571	1.04 507	0.82 440	0.82 463	0.88 424	1.01 545	0.94 605	0.74 473	0.61 514	0.21 476	0.25 588	0.26 555	0.23 541	0.21 468	0.20 474

hitnet-ft	0.55 504	0.27 479	0.39 256	0.41 371	0.28 428	0.78 528	0.40 457	0.92 454	0.90 493	0.82 463	1.01 481	1.13 585	0.70 530	0.78 496	0.67 532	0.28 574	0.20 544	0.28 576	0.22 525	0.29 556	0.26 541

DSFCA	0.55 504	0.25 445	0.62 487	0.40 334	0.36 548	0.74 511	0.52 551	1.04 507	0.82 440	1.06 593	0.84 395	0.89 507	0.63 479	0.99 573	0.58 503	0.25 543	0.21 554	0.21 470	0.21 507	0.21 468	0.19 449

FADNet_RVC	0.55 504	0.37 554	1.17 622	0.44 458	0.31 498	0.56 409	0.34 338	1.06 516	0.88 476	0.67 366	0.90 432	0.61 368	0.65 496	0.93 563	0.70 539	0.21 476	0.18 513	0.26 555	0.23 541	0.31 571	0.28 558

STTStereo	0.55 504	0.37 554	0.76 563	0.44 458	0.31 498	0.60 440	0.44 499	0.96 472	0.86 463	0.99 565	0.90 432	0.96 529	0.58 449	0.71 453	0.61 514	0.25 543	0.23 571	0.26 555	0.32 617	0.24 521	0.23 519

Selective-IGEV-i16pc	0.56 515	0.20 278	1.13 614	0.40 334	0.31 498	2.00 666	0.66 599	0.68 320	1.11 585	0.51 279	0.81 378	0.68 409	0.36 307	0.67 422	0.40 390	0.31 591	0.17 491	0.17 300	0.18 427	0.19 426	0.20 474

ISRNet	0.56 515	0.24 419	0.66 514	0.56 606	0.36 548	0.44 335	0.25 148	0.82 413	0.84 450	1.07 596	1.25 571	0.91 514	0.60 460	0.66 411	0.58 503	0.35 622	0.26 595	0.36 614	0.33 620	0.30 565	0.42 630

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 515	3.08 707	2.43 675	0.31 50	0.18 67	0.29 138	0.20 47	0.37 70	0.32 123	0.28 119	0.24 61	0.18 20	0.18 39	0.31 57	0.22 80	1.09 681	0.08 2	0.17 300	0.16 344	0.14 200	0.97 682

CSP-Net	0.56 515	0.27 479	0.49 408	0.41 371	0.28 428	1.22 623	0.50 532	1.23 595	0.72 368	0.95 551	0.95 452	0.89 507	0.62 473	0.83 518	0.62 517	0.26 553	0.17 491	0.17 300	0.17 399	0.18 392	0.17 396

FTStereo	0.56 515	0.20 278	0.37 221	0.41 371	0.25 320	0.40 293	0.79 635	0.66 299	0.43 220	1.09 602	3.27 678	0.70 419	0.73 541	0.55 278	0.33 295	0.14 177	0.13 369	0.19 397	0.17 399	0.15 267	0.30 574

RAFT-RH_RVC	0.56 515	0.17 144	0.41 281	0.37 222	0.23 256	0.57 415	0.24 134	0.60 253	0.70 355	1.19 616	3.94 690	0.56 327	0.38 321	0.65 401	0.36 346	0.13 117	0.11 226	0.20 428	0.14 277	0.12 100	0.13 241

HGLStereo	0.56 515	0.28 493	0.57 470	0.50 549	0.37 555	0.80 535	0.45 502	1.02 500	0.78 416	0.86 493	1.14 540	0.89 507	0.82 574	0.76 483	0.73 547	0.21 476	0.20 544	0.19 397	0.18 427	0.19 426	0.21 494

FADNet-RVC-Resample	0.56 515	0.33 531	1.16 617	0.49 535	0.34 536	0.71 502	0.43 490	1.01 496	0.93 511	0.82 463	0.87 416	0.74 449	0.67 507	0.73 466	0.45 440	0.18 401	0.18 513	0.26 555	0.27 588	0.26 537	0.27 551

DualNet (step1)	0.57 523	0.36 547	0.72 543	0.38 259	0.30 476	0.71 502	0.43 490	1.06 516	0.88 476	0.92 536	0.86 408	0.85 487	0.69 517	0.68 433	0.50 467	0.41 637	0.20 544	0.40 627	0.41 642	0.36 601	0.33 593

LL-Strereo	0.57 523	0.27 479	0.68 523	0.48 520	0.34 536	0.39 287	0.48 521	0.94 461	0.97 528	0.83 475	0.78 358	1.10 575	1.18 634	1.33 629	0.49 465	0.17 367	0.14 408	0.22 485	0.19 458	0.16 323	0.17 396

CRFU-Net	0.57 523	0.27 479	0.57 470	0.46 504	0.30 476	1.20 621	0.52 551	1.10 531	0.56 297	1.00 570	0.98 470	1.06 560	0.79 565	0.81 507	0.71 544	0.21 476	0.19 532	0.18 353	0.16 344	0.18 392	0.19 449

TDLM	0.57 523	0.33 531	0.49 408	0.51 565	0.30 476	0.66 482	0.73 627	1.03 504	1.01 548	0.82 463	1.10 523	0.84 485	0.70 530	0.86 534	0.58 503	0.28 574	0.17 491	0.25 536	0.22 525	0.26 537	0.19 449

CVANet_RVC	0.57 523	0.33 531	0.44 329	0.47 512	0.32 515	0.67 487	0.61 586	1.05 512	0.93 511	0.85 486	1.04 501	1.01 545	0.73 541	0.83 518	0.52 485	0.29 581	0.19 532	0.27 568	0.25 566	0.31 571	0.21 494

AANet_RVC	0.57 523	0.32 523	0.54 455	0.45 483	0.27 403	0.57 415	0.48 521	1.00 486	1.28 623	0.86 493	1.33 587	0.87 498	0.58 449	1.07 590	0.75 551	0.18 401	0.12 297	0.15 216	0.13 237	0.18 392	0.18 415

NOSS_ROB	0.57 523	0.39 572	0.39 256	0.44 458	0.30 476	0.73 510	0.54 560	1.03 504	1.08 581	0.67 366	0.87 416	0.76 458	0.57 439	0.77 491	0.47 458	0.38 630	0.38 649	0.44 636	0.42 646	0.37 606	0.34 601

ssnet_v2	0.58 530	0.28 493	0.56 466	0.43 438	0.29 457	0.95 572	0.59 578	1.13 545	0.99 537	0.93 540	0.80 371	0.99 537	0.64 490	0.82 510	0.94 598	0.25 543	0.22 561	0.23 506	0.24 557	0.20 444	0.19 449

dad	0.58 530	0.50 606	0.64 502	0.43 438	0.30 476	0.59 433	0.36 385	0.78 400	1.25 617	1.01 575	1.17 553	1.15 589	0.53 412	0.68 433	0.50 467	0.35 622	0.23 571	0.37 619	0.21 507	0.29 556	0.20 474

SACVNet	0.58 530	0.34 536	0.55 460	0.55 603	0.36 548	0.63 463	0.48 521	1.13 545	0.77 406	1.02 578	1.06 512	1.02 550	0.74 544	0.90 547	0.51 477	0.27 563	0.21 554	0.25 536	0.24 557	0.29 556	0.36 608

pcwnet_v2	0.58 530	0.28 493	0.84 575	0.45 483	0.35 543	0.61 443	0.35 363	1.27 610	1.21 606	0.99 565	1.27 574	0.72 432	0.58 449	0.67 422	0.48 462	0.27 563	0.21 554	0.24 523	0.23 541	0.29 556	0.29 565

PS-NSSS	0.58 530	0.44 590	0.62 487	0.42 417	0.33 527	0.66 482	0.58 575	1.02 500	0.86 463	0.77 430	1.28 576	0.72 432	0.64 490	0.82 510	0.59 508	0.31 591	0.26 595	0.40 627	0.27 588	0.33 584	0.26 541

StereoDRNet-Refined	0.58 530	0.32 523	0.54 455	0.46 504	0.30 476	0.96 575	0.40 457	1.00 486	0.94 518	1.12 607	1.08 518	0.96 529	0.67 507	0.90 547	0.89 592	0.17 367	0.13 369	0.22 485	0.21 507	0.20 444	0.19 449
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 530	0.28 493	0.47 372	0.49 535	0.32 515	0.77 524	0.50 532	0.99 481	0.92 505	1.04 587	1.14 540	1.21 593	0.69 517	0.88 539	0.69 536	0.20 459	0.20 544	0.22 485	0.22 525	0.21 468	0.18 415

CBFPSM	0.59 537	0.22 359	1.31 638	0.38 259	0.27 403	1.12 609	0.65 596	0.79 404	0.82 440	0.80 441	0.81 378	1.35 620	0.87 587	0.67 422	0.76 552	0.16 312	0.15 439	0.15 216	0.16 344	0.17 363	0.22 512

HBP-ISP	0.59 537	0.45 594	0.43 316	0.45 483	0.33 527	0.70 497	0.28 223	1.11 537	1.00 544	0.83 475	1.18 555	0.65 396	0.68 513	0.88 539	0.52 485	0.35 622	0.38 649	0.47 641	0.41 642	0.38 610	0.31 584

CBMV_ROB	0.59 537	0.37 554	0.38 234	0.39 291	0.28 428	0.74 511	0.28 223	1.00 486	0.98 532	0.94 543	1.25 571	0.81 480	0.78 563	0.87 536	0.50 467	0.36 626	0.37 647	0.43 633	0.40 637	0.33 584	0.30 574

FADNet-RVC	0.60 540	0.53 621	1.14 616	0.46 504	0.39 571	0.61 443	0.39 446	1.12 543	0.87 472	0.70 386	0.84 395	1.04 554	0.55 430	0.94 570	0.69 536	0.26 553	0.25 588	0.28 576	0.28 594	0.31 571	0.31 584

NVstereo2D	0.60 540	0.30 514	0.75 558	0.48 520	0.43 595	0.89 560	0.48 521	1.05 512	1.15 595	0.66 361	0.86 408	0.88 503	0.70 530	0.99 573	0.65 526	0.32 603	0.15 439	0.28 576	0.20 484	0.40 613	0.36 608

FADNet	0.61 542	0.51 610	1.10 610	0.45 483	0.44 602	0.65 480	0.41 473	1.19 575	1.05 566	0.70 386	0.84 395	0.98 535	0.66 504	0.82 510	0.50 467	0.29 581	0.30 618	0.27 568	0.30 602	0.46 632	0.35 606

ACV-stereo	0.62 543	0.34 536	1.00 599	0.43 438	0.31 498	1.20 621	0.40 457	0.75 384	0.83 445	0.64 339	0.77 347	2.10 659	1.03 619	0.81 507	0.64 524	0.21 476	0.17 491	0.18 353	0.18 427	0.21 468	0.21 494

SGM-Forest	0.62 543	0.32 523	0.39 256	0.43 438	0.30 476	1.02 586	0.55 565	1.09 528	1.05 566	1.06 593	1.18 555	1.10 575	0.67 507	0.88 539	0.62 517	0.31 591	0.33 639	0.33 605	0.30 602	0.30 565	0.28 558
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 545	0.28 493	0.99 598	0.40 334	0.30 476	1.03 589	0.56 571	1.10 531	0.99 537	0.97 557	1.22 562	1.06 560	0.69 517	1.07 590	0.95 601	0.19 434	0.11 226	0.16 253	0.13 237	0.22 491	0.21 494

fast-acv-ft	0.64 546	0.30 514	0.73 547	0.45 483	0.34 536	1.17 617	0.49 527	0.86 428	0.98 532	1.02 578	1.36 590	1.29 603	0.85 582	0.76 483	0.81 562	0.21 476	0.23 571	0.23 506	0.23 541	0.21 468	0.20 474

StereoDRNet	0.64 546	0.33 531	0.68 523	0.51 565	0.43 595	1.03 589	0.53 556	1.47 645	0.99 537	1.10 604	0.87 416	1.07 565	0.71 534	0.82 510	0.88 582	0.23 520	0.19 532	0.25 536	0.23 541	0.27 548	0.19 449

PSMNet_ROB	0.64 546	0.37 554	0.65 508	0.56 606	0.42 589	0.97 577	0.83 638	1.21 582	0.92 505	0.79 439	1.02 490	1.08 567	0.63 479	0.82 510	0.91 596	0.29 581	0.20 544	0.31 594	0.31 610	0.26 537	0.23 519

CBMV	0.64 546	0.35 542	0.41 281	0.42 417	0.25 320	1.01 584	0.77 631	1.13 545	1.09 583	1.17 612	1.22 562	1.04 554	0.75 548	0.88 539	0.63 521	0.28 574	0.30 618	0.34 607	0.30 602	0.26 537	0.26 541
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 550	0.36 547	1.30 637	0.39 291	0.26 368	0.57 415	0.63 590	0.80 407	1.03 556	0.80 441	1.43 606	0.91 514	0.76 551	1.08 593	1.87 662	0.16 312	0.12 297	0.17 300	0.14 277	0.20 444	0.16 369

TCMNet	0.66 550	0.39 572	0.98 597	0.59 618	0.61 647	0.96 575	0.55 565	1.05 512	0.90 493	0.84 482	1.14 540	0.89 507	0.65 496	0.85 529	1.01 613	0.26 553	0.26 595	0.31 594	0.28 594	0.32 577	0.29 565

YMNet	0.66 550	0.38 564	0.90 588	0.52 578	0.46 614	1.08 600	0.49 527	1.00 486	0.77 406	1.18 614	1.29 580	1.12 579	0.74 544	0.85 529	0.86 572	0.27 563	0.31 627	0.25 536	0.25 566	0.24 521	0.23 519

YMNet_1	0.66 550	0.38 564	0.90 588	0.52 578	0.46 614	1.08 600	0.49 527	1.00 486	0.77 406	1.18 614	1.29 580	1.12 579	0.74 544	0.85 529	0.86 572	0.27 563	0.31 627	0.25 536	0.25 566	0.24 521	0.23 519

DRN-Test	0.66 550	0.32 523	0.66 514	0.50 549	0.39 571	1.15 613	0.61 586	1.49 648	1.01 548	1.12 607	1.08 518	1.06 560	0.69 517	0.77 491	0.94 598	0.23 520	0.17 491	0.26 555	0.25 566	0.25 530	0.21 494

iinet-f	0.67 555	0.26 462	2.15 669	0.39 291	0.31 498	1.19 620	0.56 571	0.84 421	0.84 450	0.80 441	1.17 553	1.05 558	0.84 581	0.71 453	1.21 631	0.20 459	0.18 513	0.17 300	0.15 310	0.20 444	0.20 474

GASNet	0.67 555	0.72 644	0.96 594	0.70 651	0.48 619	0.62 451	0.47 513	1.08 524	1.03 556	0.94 543	0.82 384	0.93 522	0.83 579	1.33 629	0.80 559	0.31 591	0.22 561	0.29 585	0.28 594	0.44 625	0.24 528

FINET	0.67 555	0.42 583	1.00 599	0.46 504	0.43 595	0.83 551	0.89 646	1.08 524	1.50 644	0.87 501	1.14 540	0.71 423	0.68 513	0.92 557	0.70 539	0.36 626	0.30 618	0.26 555	0.24 557	0.35 595	0.33 593

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 555	0.81 653	0.73 547	0.53 588	0.37 555	1.40 635	0.53 556	1.04 507	0.79 425	0.88 511	0.94 443	0.95 526	0.53 412	0.93 563	0.58 503	0.39 632	0.30 618	0.57 656	0.31 610	0.53 646	0.30 574

PA-Net	0.67 555	0.43 585	0.83 574	0.50 549	0.53 632	0.94 569	0.68 607	1.10 531	1.14 594	0.80 441	0.88 424	0.87 498	0.77 558	1.02 582	0.88 582	0.24 533	0.41 656	0.29 585	0.44 647	0.26 537	0.34 601
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 560	0.36 547	1.10 610	0.51 565	0.42 589	1.08 600	0.50 532	1.21 582	1.16 596	1.00 570	1.37 593	1.06 560	0.79 565	0.92 557	0.94 598	0.25 543	0.24 580	0.24 523	0.22 525	0.23 508	0.26 541

NaN_ROB	0.69 560	0.44 590	0.69 529	0.51 565	0.33 527	0.97 577	1.06 661	1.22 590	1.19 602	1.24 626	0.96 456	1.08 567	0.78 563	1.20 610	0.67 532	0.24 533	0.30 618	0.23 506	0.24 557	0.23 508	0.25 535

GANet	0.70 562	0.37 554	0.55 460	0.51 565	0.34 536	0.94 569	0.96 654	1.08 524	0.94 518	1.04 587	1.98 647	1.13 585	0.88 591	1.12 600	0.66 529	0.25 543	0.26 595	0.27 568	0.22 525	0.31 571	0.22 512

DISCO	0.70 562	0.26 462	0.68 523	0.44 458	0.31 498	1.14 611	0.51 548	1.23 595	1.23 609	0.81 454	1.05 505	1.50 635	0.85 582	1.82 660	1.03 614	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.16 344	0.24 521	0.23 519

XPNet_ROB	0.70 562	0.35 542	0.68 523	0.52 578	0.40 576	0.79 531	0.85 644	1.16 566	0.94 518	1.33 633	1.15 546	1.38 622	0.83 579	1.03 584	0.90 594	0.32 603	0.25 588	0.26 555	0.24 557	0.31 571	0.28 558

ETE_ROB	0.70 562	0.49 602	0.73 547	0.56 606	0.36 548	0.79 531	0.87 645	1.14 554	0.93 511	1.19 616	1.18 555	1.39 623	0.82 574	0.99 573	0.80 559	0.26 553	0.21 554	0.31 594	0.26 581	0.33 584	0.34 601

Wz-Net-LNSev	0.71 566	0.51 610	1.36 647	0.50 549	0.41 583	1.15 613	0.69 612	1.21 582	1.07 578	1.02 578	1.12 528	1.08 567	0.87 587	0.89 545	0.89 592	0.24 533	0.22 561	0.21 470	0.19 458	0.26 537	0.26 541

APVNet	0.71 566	0.37 554	0.89 587	0.56 606	0.45 606	1.18 619	0.68 607	1.41 639	0.85 458	0.81 454	1.15 546	1.04 554	0.81 570	1.10 597	1.17 628	0.26 553	0.28 608	0.32 600	0.31 610	0.29 556	0.30 574

Syn2CoEx	0.71 566	0.51 610	0.95 592	0.64 633	0.45 606	0.91 563	0.53 556	1.48 646	1.13 591	0.93 540	1.35 589	1.02 550	0.99 614	0.92 557	0.80 559	0.30 588	0.27 604	0.28 576	0.24 557	0.23 508	0.24 528

DANet	0.71 566	0.45 594	0.91 590	0.59 618	0.40 576	0.81 540	0.40 457	0.97 476	0.84 450	1.20 621	1.22 562	1.33 614	0.88 591	1.16 604	1.24 632	0.27 563	0.23 571	0.31 594	0.25 566	0.35 595	0.32 588
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 570	0.35 542	0.64 502	0.53 588	0.67 653	1.31 631	0.67 602	1.20 580	1.18 600	1.05 589	0.87 416	1.27 600	0.93 604	0.93 563	1.27 636	0.22 503	0.16 471	0.26 555	0.23 541	0.40 613	0.39 622

NCCL2	0.72 570	0.41 581	0.65 508	0.64 633	0.44 602	0.98 581	1.20 669	1.11 537	1.00 544	0.98 562	0.96 456	1.49 634	0.87 587	0.90 547	0.79 557	0.31 591	0.26 595	0.39 624	0.39 634	0.32 577	0.32 588

FAT-Stereo	0.73 572	0.33 531	0.75 558	0.49 535	0.37 555	0.71 502	0.59 578	1.36 631	1.30 626	1.03 586	1.40 599	1.59 644	1.15 630	0.87 536	0.86 572	0.28 574	0.28 608	0.28 576	0.23 541	0.28 552	0.38 619

DStereoRT	0.74 573	0.19 231	0.50 421	0.51 565	0.33 527	1.10 604	0.34 338	0.82 413	0.76 397	0.78 434	1.05 505	0.51 306	0.73 541	0.76 483	0.48 462	0.16 312	0.13 369	3.96 711	1.37 701	0.19 426	0.14 287

S-Stereo	0.74 573	0.35 542	0.96 594	0.56 606	0.45 606	0.82 548	0.60 581	1.24 602	1.60 656	0.96 552	1.41 601	1.12 579	0.94 605	0.80 504	1.04 617	0.26 553	0.31 627	0.28 576	0.25 566	0.32 577	0.47 648

LALA_ROB	0.74 573	0.43 585	0.69 529	0.54 595	0.40 576	1.01 584	0.95 653	1.21 582	1.07 578	1.22 623	1.12 528	1.56 641	0.79 565	1.04 586	0.86 572	0.33 612	0.22 561	0.35 609	0.30 602	0.35 595	0.31 584

w-ln-seven-2	0.76 576	0.43 585	2.32 671	0.52 578	0.38 565	0.90 562	0.65 596	1.11 537	1.12 590	1.19 616	1.28 576	1.09 571	0.99 614	1.07 590	0.87 578	0.20 459	0.19 532	0.23 506	0.22 525	0.26 537	0.22 512

PSMNet-RUCA	0.76 576	0.75 647	1.08 609	1.01 668	0.90 664	0.69 492	0.50 532	1.11 537	1.03 556	0.78 434	1.11 524	0.80 477	0.72 538	0.88 539	0.63 521	0.53 660	0.27 604	0.76 664	0.46 648	0.66 660	0.47 648

Wz-Net-MNSev	0.76 576	0.40 577	1.34 642	0.50 549	0.40 576	1.44 641	0.83 638	1.15 558	1.16 596	1.25 628	1.20 560	1.13 585	0.81 570	1.16 604	1.00 612	0.22 503	0.19 532	0.24 523	0.23 541	0.28 552	0.26 541

DGSMNet	0.76 576	0.55 623	1.29 636	0.58 614	0.62 648	0.94 569	0.70 617	1.26 608	1.11 585	0.83 475	1.24 569	1.00 541	0.71 534	1.03 584	0.81 562	0.34 618	0.29 613	0.41 631	0.40 637	0.57 652	0.55 660

RP	0.76 576	0.36 547	0.63 497	0.66 641	0.58 644	0.80 535	0.55 565	1.14 554	1.22 608	0.97 557	1.65 626	1.43 628	1.32 644	1.01 577	0.84 567	0.33 612	0.30 618	0.36 614	0.30 602	0.34 590	0.34 601

edge stereo	0.76 576	0.38 564	0.74 552	0.52 578	0.43 595	0.80 535	0.53 556	1.28 613	1.06 572	1.28 629	1.38 598	1.81 649	1.11 627	1.08 593	0.85 571	0.33 612	0.32 633	0.41 631	0.28 594	0.32 577	0.36 608

NCC-stereo	0.78 582	0.40 577	0.76 563	0.61 626	0.67 653	0.81 540	0.69 612	1.54 657	1.11 585	0.90 523	1.36 590	1.33 614	1.16 631	1.19 608	0.88 582	0.31 591	0.30 618	0.37 619	0.48 657	0.33 584	0.33 593

Nwc_Net	0.78 582	0.38 564	0.73 547	0.60 624	0.55 636	1.05 594	0.55 565	1.67 666	1.05 566	0.88 511	1.86 641	1.40 625	1.09 625	1.10 597	0.87 578	0.30 588	0.25 588	0.36 614	0.38 630	0.29 556	0.29 565

Abc-Net	0.78 582	0.40 577	0.76 563	0.61 626	0.67 653	0.81 540	0.69 612	1.54 657	1.11 585	0.90 523	1.36 590	1.33 614	1.16 631	1.19 608	0.88 582	0.31 591	0.30 618	0.37 619	0.48 657	0.33 584	0.33 593
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 585	0.59 628	0.71 538	0.65 638	0.65 651	0.92 568	0.58 575	1.29 614	1.05 566	1.07 596	1.45 612	1.47 632	1.03 619	1.21 614	0.88 582	0.32 603	0.30 618	0.48 646	0.40 637	0.37 606	0.37 613

stereogan	0.80 586	0.31 519	0.71 538	0.59 618	0.50 623	1.72 658	0.48 521	1.35 628	1.37 631	1.00 570	1.46 614	1.56 641	0.95 608	1.29 624	0.84 567	0.28 574	0.29 613	0.29 585	0.25 566	0.38 610	0.38 619

ADCRef	0.80 586	0.43 585	1.32 640	0.50 549	0.45 606	1.07 596	0.51 548	1.07 520	0.98 532	1.17 612	1.42 603	0.87 498	0.91 594	0.85 529	3.19 682	0.18 401	0.16 471	0.23 506	0.23 541	0.22 491	0.21 494

GANetREF_RVC	0.80 586	0.75 647	0.86 581	0.66 641	0.42 589	1.15 613	0.98 655	1.14 554	1.19 602	1.01 575	1.02 490	1.10 575	0.90 593	1.15 602	0.76 552	0.48 650	0.39 653	0.57 656	0.38 630	0.63 658	0.46 643
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
AF-Net	0.81 589	0.39 572	0.68 523	0.64 633	0.54 634	0.91 563	0.51 548	1.61 662	1.31 627	0.96 552	2.02 649	1.46 629	1.26 642	1.11 599	0.99 608	0.32 603	0.24 580	0.39 624	0.27 588	0.30 565	0.25 535

SQANet	0.82 590	0.74 646	0.67 518	1.13 673	0.98 672	1.11 605	0.47 513	1.07 520	0.83 445	0.91 528	1.05 505	1.03 552	0.74 544	1.01 577	0.64 524	0.61 664	0.24 580	1.03 674	0.35 625	1.18 678	0.58 661

Anonymous_2	0.82 590	0.44 590	0.63 497	0.40 334	0.43 595	0.80 535	0.52 551	0.72 360	0.77 406	0.71 393	0.60 277	0.87 498	0.76 551	0.75 479	0.58 503	0.52 656	0.54 671	0.54 654	4.82 714	0.56 650	0.40 625

ccnet	0.82 590	0.57 626	0.75 558	0.54 595	0.59 645	1.09 603	0.66 599	1.38 634	0.94 518	1.12 607	1.44 609	1.29 603	0.92 599	0.95 572	1.24 632	0.49 652	0.42 658	0.50 651	0.47 655	0.51 641	0.46 643

psmorigin	0.82 590	0.51 610	2.09 667	0.49 535	0.41 583	0.85 555	0.50 532	1.04 507	0.88 476	1.45 638	1.43 606	1.50 635	1.06 622	1.22 616	0.97 604	0.31 591	0.32 633	0.27 568	0.27 588	0.33 584	0.42 630

STTRV1_RVC	0.82 590	0.59 628	1.16 617	0.67 644	0.81 660	1.11 605	0.63 590	1.30 617	1.11 585	0.98 562	1.33 587	1.08 567	0.95 608	1.26 620	0.87 578	0.55 662	0.25 588	0.43 633	0.39 634	0.58 655	0.40 625

CC-Net-ROB	0.82 590	0.96 665	0.85 576	0.58 614	0.45 606	1.27 629	0.70 617	1.17 571	1.02 551	0.83 475	1.23 567	0.90 512	0.77 558	1.06 587	0.69 536	0.46 646	0.34 641	1.71 682	0.38 630	0.59 656	0.36 608

GCST	0.83 596	1.22 676	0.74 552	1.58 681	1.01 675	1.06 595	0.23 115	0.78 400	0.78 416	0.97 557	0.65 296	0.78 466	0.35 279	0.92 557	0.34 311	0.96 675	0.65 677	1.20 676	0.81 680	0.91 667	0.70 665

aanetorigin	0.83 596	0.56 624	1.87 664	0.49 535	0.38 565	0.56 409	0.66 599	0.70 345	1.00 544	2.42 680	2.02 649	1.31 606	1.18 634	0.93 563	1.13 627	0.20 459	0.18 513	0.20 428	0.19 458	0.27 548	0.30 574

CSAN	0.83 596	0.49 602	0.77 568	0.60 624	0.41 583	1.14 611	1.06 661	1.19 575	1.46 642	1.32 631	1.43 606	1.37 621	1.19 636	1.27 623	0.86 572	0.39 632	0.31 627	0.36 614	0.37 627	0.35 595	0.34 601

SDNR	0.86 599	0.37 554	1.47 653	0.40 334	0.38 565	3.38 691	0.33 321	0.90 447	0.98 532	0.99 565	2.09 652	0.59 356	0.71 534	1.29 624	0.70 539	0.51 655	0.56 673	0.36 614	0.26 581	0.43 624	0.46 643

RTSC	0.87 600	0.48 598	1.23 629	0.52 578	0.37 555	1.13 610	0.50 532	1.34 624	1.79 662	1.51 642	1.24 569	1.12 579	0.81 570	1.62 648	2.16 668	0.25 543	0.19 532	0.23 506	0.24 557	0.30 565	0.31 584

PWC_ROB	0.87 600	0.52 618	1.28 633	0.50 549	0.32 515	0.91 563	0.37 402	1.36 631	1.46 642	1.61 649	2.59 667	1.16 590	1.01 618	1.34 631	1.40 644	0.25 543	0.18 513	0.28 576	0.20 484	0.29 556	0.28 558

UDG	0.88 602	0.82 656	0.67 518	1.00 667	0.96 669	1.02 586	0.57 574	1.13 545	0.99 537	0.90 523	0.97 469	1.31 606	0.99 614	0.85 529	0.84 567	0.54 661	0.32 633	1.77 683	0.40 637	0.94 669	0.66 664

FBW_ROB	0.88 602	0.50 606	0.85 576	0.55 603	0.40 576	1.17 617	0.78 633	1.50 649	1.37 631	1.33 633	1.27 574	1.48 633	1.00 617	2.57 684	0.98 607	0.25 543	0.32 633	0.45 637	0.30 602	0.34 590	0.28 558

XQC	0.89 604	0.65 638	1.31 638	0.67 644	0.52 631	1.22 623	0.68 607	1.26 608	1.52 645	1.14 610	1.11 524	1.28 602	1.04 621	1.40 639	1.77 656	0.38 630	0.24 580	0.37 619	0.31 610	0.53 646	0.47 648

DeepPrunerF	0.89 604	0.52 618	3.43 683	0.68 648	0.81 660	0.72 509	0.72 625	1.22 590	1.99 668	0.93 540	1.01 481	0.87 498	0.86 584	1.08 593	0.95 601	0.34 618	0.28 608	0.43 633	0.39 634	0.30 565	0.32 588

PWCDC_ROB	0.89 604	0.49 602	0.80 572	0.74 655	0.40 576	1.03 589	0.39 446	1.33 622	2.35 679	1.02 578	3.77 685	0.81 480	0.92 599	1.20 610	0.90 594	0.34 618	0.22 561	0.24 523	0.20 484	0.34 590	0.29 565

PASM	0.90 607	0.64 637	1.69 658	0.69 650	0.69 656	0.78 528	0.84 641	1.03 504	1.26 620	1.19 616	1.15 546	1.31 606	0.98 613	1.24 618	1.03 614	0.52 656	0.56 673	0.59 659	0.66 672	0.56 650	0.54 659

Wz-Net-SNSev	0.91 608	0.73 645	2.13 668	0.56 606	0.45 606	0.95 572	1.13 666	1.34 624	1.24 611	1.02 578	1.30 583	1.46 629	0.86 584	1.81 659	1.50 646	0.25 543	0.23 571	0.25 536	0.26 581	0.32 577	0.29 565

MDST_ROB	0.91 608	0.27 479	0.85 576	0.63 632	0.41 583	2.53 674	0.71 623	1.60 660	1.13 591	2.83 687	1.73 632	0.97 531	0.69 517	1.61 647	0.73 547	0.25 543	0.22 561	0.32 600	0.28 594	0.25 530	0.24 528

PDISCO_ROB	0.91 608	0.48 598	1.06 605	0.99 665	0.97 670	1.67 656	0.63 590	1.64 664	1.59 653	1.06 593	1.18 555	1.31 606	0.79 565	1.55 642	0.97 604	0.49 652	0.22 561	0.45 637	0.40 637	0.45 629	0.37 613

SHD	0.93 611	0.50 606	1.18 623	0.59 618	0.46 614	0.97 577	0.48 521	1.70 668	2.15 670	1.58 646	1.37 593	1.42 626	1.19 636	1.31 627	1.60 649	0.31 591	0.26 595	0.32 600	0.33 620	0.40 613	0.42 630

G-Net	0.95 612	0.46 596	1.04 603	0.64 633	0.48 619	2.12 670	0.64 594	1.01 496	0.87 472	1.75 658	2.82 674	1.30 605	1.64 665	1.06 587	0.96 603	0.36 626	0.29 613	0.35 609	0.25 566	0.45 629	0.42 630

DStereoO	0.96 613	0.70 643	0.72 543	0.62 630	0.45 606	0.74 511	0.92 651	1.09 528	1.29 625	1.19 616	1.23 567	0.99 537	1.71 667	1.29 624	0.99 608	2.01 698	0.35 643	0.77 665	0.30 602	1.42 680	0.38 619

w-ln-seven	0.96 613	0.48 598	2.41 674	0.54 595	0.50 623	1.41 637	0.70 617	1.67 666	1.81 663	1.49 639	1.50 616	1.26 598	0.87 587	1.15 602	1.80 660	0.23 520	0.21 554	0.25 536	0.25 566	0.31 571	0.26 541

anonymity	0.97 615	0.89 660	1.05 604	0.92 663	1.03 676	0.97 577	0.81 637	1.29 614	0.91 500	1.07 596	0.98 470	1.00 541	0.95 608	1.02 582	0.92 597	0.96 675	0.95 697	0.90 671	0.91 687	0.92 668	0.94 676

SGM_RVC	0.97 615	0.28 493	0.41 281	0.39 291	0.22 202	1.55 647	0.73 627	1.51 652	1.25 617	2.25 676	1.92 643	2.58 671	1.56 659	2.02 669	1.19 630	0.27 563	0.27 604	0.27 568	0.25 566	0.25 530	0.25 535
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 617	0.42 583	1.88 665	0.53 588	0.41 583	1.59 650	1.26 675	2.21 679	1.43 637	1.10 604	1.11 524	1.46 629	1.95 676	1.34 631	1.26 634	0.34 618	0.25 588	0.25 536	0.21 507	0.46 632	0.37 613

z-mn7	1.00 618	0.50 606	1.70 660	0.53 588	0.36 548	1.75 659	0.71 623	1.22 590	2.28 674	0.96 552	2.54 663	1.42 626	0.95 608	2.19 676	1.54 647	0.22 503	0.19 532	0.21 470	0.20 484	0.27 548	0.25 535

Consistency-Raft	1.01 619	0.81 653	1.24 630	0.84 660	0.97 670	0.81 540	0.84 641	1.30 617	1.59 653	1.05 589	1.68 631	1.12 579	0.91 594	0.92 557	1.11 622	0.65 665	0.74 681	0.79 667	0.90 684	1.06 676	0.79 670

xxxx	1.01 619	0.22 359	0.43 316	0.36 198	0.21 170	0.82 548	0.36 385	1.32 620	0.88 476	0.71 393	0.94 443	0.97 531	0.63 479	0.64 393	10.58 705	0.20 459	0.16 471	0.18 353	0.17 399	0.19 426	0.19 449

test_xeample	1.01 619	0.21 318	0.42 302	0.35 170	0.21 170	0.71 502	0.39 446	1.23 595	0.86 463	0.81 454	1.04 501	0.69 414	0.61 466	0.69 440	10.93 706	0.19 434	0.15 439	0.18 353	0.17 399	0.18 392	0.17 396

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 622	0.57 626	1.51 655	0.67 644	0.50 623	2.57 675	1.66 691	1.20 580	1.43 637	1.38 635	1.57 623	1.33 614	0.92 599	1.64 651	0.88 582	0.37 629	0.39 653	0.46 640	0.60 669	0.41 619	0.40 625

ADCPNet	1.03 623	0.48 598	2.70 676	0.54 595	0.42 589	1.40 635	0.75 629	1.13 545	1.07 578	1.22 623	1.42 603	1.68 646	1.09 625	1.36 636	3.45 686	0.30 588	0.28 608	0.29 585	0.32 617	0.37 606	0.35 606

MSAF-DinoV2	1.04 624	0.38 564	1.32 640	0.54 595	0.29 457	0.89 560	0.72 625	1.52 655	1.24 611	1.05 589	1.41 601	2.98 675	1.49 654	2.74 685	2.83 680	0.22 503	0.14 408	0.20 428	0.22 525	0.32 577	0.32 588

otaku	1.04 624	0.93 662	0.88 583	1.33 679	1.05 678	1.66 654	0.70 617	1.40 638	1.18 600	1.08 600	1.32 586	1.33 614	0.91 594	1.23 617	0.76 552	0.72 668	0.46 668	1.24 677	0.50 662	1.40 679	0.75 666

SuperB	1.04 624	0.37 554	4.81 691	0.43 438	0.31 498	0.99 582	0.46 506	1.02 500	2.09 669	1.09 602	1.09 521	0.75 451	0.81 570	1.06 587	1.76 655	0.19 434	0.15 439	0.17 300	0.15 310	2.82 705	0.26 541

ADCL	1.04 624	0.38 564	1.35 643	0.50 549	0.39 571	1.61 651	0.89 646	1.29 614	1.39 634	1.29 630	1.50 616	1.24 596	1.24 639	1.37 637	4.87 694	0.21 476	0.19 532	0.25 536	0.25 566	0.29 556	0.27 551

test_sample9	1.05 628	0.36 547	0.72 543	0.38 259	0.30 476	0.71 502	0.43 490	1.06 516	0.88 476	0.92 536	0.86 408	0.85 487	0.69 517	1.20 610	1.36 640	0.41 637	8.41 715	0.40 627	0.41 642	0.36 601	0.33 593

DDUNet	1.06 629	2.56 704	0.68 523	1.21 675	1.26 681	1.03 589	0.69 612	1.11 537	0.94 518	0.96 552	1.22 562	1.27 600	0.82 574	0.93 563	0.72 546	0.84 672	0.38 649	1.99 686	0.60 669	1.10 677	0.85 672

ADCP+	1.06 629	0.35 542	1.51 655	0.49 535	0.51 627	1.45 642	0.55 565	1.25 606	1.03 556	1.16 611	1.15 546	1.10 575	1.07 624	1.56 644	6.75 701	0.19 434	0.16 471	0.23 506	0.21 507	0.28 552	0.21 494

Selective-IGEV-i16pb	1.07 631	0.24 419	9.45 698	0.41 371	0.32 515	1.76 660	0.59 578	1.00 486	1.54 648	0.66 361	1.20 560	0.98 535	0.57 439	0.78 496	0.62 517	0.27 563	0.17 491	0.18 353	0.20 484	0.21 468	0.23 519

SAMSARA	1.07 631	0.65 638	1.19 624	1.06 672	0.90 664	1.76 660	1.76 695	1.46 644	1.44 640	1.51 642	1.16 551	2.00 658	1.14 629	1.48 640	1.31 638	0.39 632	0.44 665	0.35 609	0.38 630	0.49 638	0.49 654

SANet	1.07 631	0.41 581	1.06 605	0.48 520	0.30 476	1.41 637	0.94 652	1.42 640	3.36 692	1.58 646	2.43 660	2.33 666	1.70 666	1.34 631	1.07 619	0.28 574	0.24 580	0.26 555	0.23 541	0.34 590	0.30 574

zh-mn7	1.08 634	0.65 638	4.00 687	0.52 578	0.38 565	1.16 616	0.62 588	1.15 558	1.77 661	1.74 657	2.31 653	1.17 591	0.91 594	2.10 671	1.77 656	0.24 533	0.21 554	0.22 485	0.22 525	0.25 530	0.28 558

zh-sn7	1.09 635	0.75 647	3.23 681	0.57 612	0.42 589	1.11 605	0.89 646	1.19 575	1.27 621	1.41 637	1.98 647	1.25 597	1.47 653	1.99 668	2.62 677	0.26 553	0.26 595	0.26 555	0.27 588	0.35 595	0.30 574

Ntro	1.09 635	0.97 668	0.91 590	1.44 680	1.19 680	1.69 657	0.80 636	1.35 628	1.25 617	1.00 570	1.29 580	1.31 606	0.97 612	1.26 620	0.84 567	0.84 672	0.43 663	1.36 678	0.50 662	1.56 681	0.78 668

MFN_U_SF_RVC	1.09 635	0.59 628	1.97 666	0.67 644	0.44 602	1.93 664	0.60 581	1.85 672	1.36 629	1.61 649	1.54 621	1.95 657	1.37 647	1.64 651	1.73 652	0.40 636	0.37 647	0.45 637	0.48 657	0.44 625	0.44 637

AANet	1.13 638	1.01 670	2.99 679	0.44 458	0.37 555	0.91 563	0.54 560	1.27 610	2.31 677	2.35 678	2.37 659	2.22 661	1.53 655	1.18 607	1.43 645	0.32 603	0.23 571	0.28 576	0.25 566	0.35 595	0.33 593

Wz-Net-TNSev	1.14 639	1.06 673	4.32 690	0.49 535	0.42 589	1.51 645	1.11 665	1.48 646	1.40 636	1.22 623	1.26 573	1.58 643	1.43 651	1.76 657	1.70 651	0.32 603	0.31 627	0.26 555	0.30 602	0.41 619	0.41 629

ADCMid	1.14 639	0.52 618	2.23 670	0.53 588	0.43 595	1.07 596	0.75 629	1.23 595	1.05 566	2.15 672	1.44 609	1.50 635	1.43 651	1.56 644	5.01 695	0.26 553	0.24 580	0.29 585	0.31 610	0.37 606	0.33 593

MFMNet_re	1.14 639	0.97 668	1.19 624	0.99 665	0.95 668	1.25 627	1.22 672	1.39 635	1.55 649	1.69 656	1.67 630	1.21 593	1.53 655	1.12 600	0.99 608	0.87 674	0.75 685	0.79 667	0.75 676	0.90 666	0.94 676

WCMA_ROB	1.14 639	0.36 547	0.76 563	0.49 535	0.44 602	1.23 625	0.67 602	1.11 537	1.23 609	2.84 688	3.95 691	3.28 682	1.83 672	1.25 619	0.99 608	0.44 642	0.34 641	0.34 607	0.37 627	0.41 619	0.40 625

AnyNet_C32	1.16 643	0.62 635	2.40 673	0.57 612	0.55 636	1.41 637	1.34 681	1.18 574	1.24 611	1.49 639	1.42 603	1.39 623	1.20 638	1.55 642	4.82 693	0.29 581	0.28 608	0.29 585	0.34 622	0.38 610	0.42 630

222	1.18 644	0.22 359	0.44 329	0.37 222	0.22 202	0.79 531	0.37 402	1.31 619	0.89 490	0.92 536	1.08 518	0.72 432	0.71 534	0.66 411	13.89 709	0.20 459	0.15 439	0.17 300	0.16 344	0.18 392	0.19 449

WZ-Net	1.19 645	0.59 628	4.07 688	0.62 630	0.51 627	1.34 632	1.31 680	1.32 620	1.74 660	1.53 645	1.65 626	1.74 648	1.28 643	2.25 678	2.01 665	0.27 563	0.21 554	0.23 506	0.25 566	0.40 613	0.39 622

MSMD_ROB	1.21 646	0.49 602	0.62 487	0.59 618	0.50 623	1.62 653	0.67 602	1.23 595	1.24 611	2.45 681	3.77 685	3.09 679	2.98 692	1.32 628	0.81 562	0.45 644	0.41 656	0.49 649	0.51 664	0.47 635	0.44 637

pmcnn	1.23 647	0.29 505	0.96 594	0.40 334	0.23 256	0.95 572	0.69 612	1.16 566	1.28 623	1.67 655	2.33 655	11.15 711	0.86 584	0.93 563	0.88 582	0.15 255	0.12 297	0.12 50	0.10 83	0.15 267	0.15 319

NVStereoNet_ROB	1.24 648	0.90 661	1.13 614	0.86 661	0.88 663	1.11 605	0.99 657	1.42 640	1.53 646	1.59 648	2.48 661	2.24 663	1.53 655	1.96 667	1.30 637	0.76 670	0.70 678	0.78 666	1.00 690	0.71 663	0.88 674
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 649	0.36 547	0.72 543	0.38 259	0.30 476	0.71 502	0.43 490	1.13 545	0.75 388	1.50 641	0.95 452	3.29 683	1.59 661	1.20 610	1.36 640	0.41 637	8.41 715	0.40 627	0.41 642	0.36 601	0.33 593

SPS-STEREO	1.25 649	0.93 662	1.06 605	1.04 670	1.03 676	1.41 637	0.91 650	1.51 652	1.19 602	2.09 670	1.83 638	1.94 656	1.39 648	1.62 648	1.39 643	0.97 677	0.94 696	0.90 671	0.89 683	0.96 671	0.96 679
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 651	0.67 641	1.28 633	0.74 655	0.62 648	1.50 644	0.84 641	1.99 675	2.96 686	2.18 673	2.36 658	1.85 653	1.95 676	1.92 664	1.94 663	0.39 632	0.36 646	0.49 649	0.37 627	0.51 641	0.64 662

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 652	0.87 659	1.76 662	0.86 661	0.56 639	4.29 696	1.79 696	1.50 649	1.98 667	1.61 649	1.85 640	1.84 651	1.41 649	1.89 662	1.36 640	0.48 650	0.40 655	0.56 655	0.57 667	0.69 661	0.48 651

MeshStereo	1.34 652	0.43 585	0.54 455	0.44 458	0.34 536	1.66 654	0.60 581	1.94 673	1.37 631	4.47 701	3.25 676	4.71 692	1.94 675	1.92 664	1.17 628	0.35 622	0.35 643	0.37 619	0.31 610	0.32 577	0.32 588
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
RainbowNet	1.35 654	1.49 684	1.19 624	1.88 689	1.45 682	1.48 643	1.07 663	1.61 662	1.55 649	1.20 621	1.59 624	1.54 639	1.13 628	1.34 631	0.97 604	1.36 690	0.70 678	1.82 684	0.79 679	1.71 684	1.07 685

ACVNet-4b	1.35 654	1.31 679	1.10 610	1.90 690	1.59 684	1.92 663	0.77 631	1.52 655	1.62 657	1.05 589	1.60 625	2.11 660	0.94 605	1.64 651	0.77 556	1.30 687	0.35 643	2.03 690	0.67 673	1.88 692	0.84 671

SGM+DAISY	1.35 654	0.94 664	1.25 631	0.96 664	1.00 674	1.52 646	1.02 660	1.34 624	1.21 606	2.64 683	2.65 669	2.44 668	1.56 659	1.64 651	1.26 634	0.97 677	0.95 697	0.90 671	0.90 684	0.94 669	0.96 679

FCDSN-DC	1.39 657	0.56 624	0.65 508	0.74 655	0.59 645	1.38 634	0.63 590	1.35 628	1.39 634	3.26 695	4.50 697	4.61 690	2.63 687	1.58 646	1.03 614	0.46 646	0.42 658	0.48 646	0.47 655	0.50 640	0.50 655
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 658	0.20 278	0.48 394	0.44 458	0.25 320	0.29 138	0.31 280	0.65 288	0.68 347	0.97 557	0.86 408	0.67 408	0.62 473	0.64 393	20.63 715	0.16 312	0.11 226	0.19 397	0.15 310	0.19 426	0.12 193

ACVNet_1	1.46 659	1.33 680	1.12 613	1.91 691	1.62 685	1.83 662	0.98 655	2.00 676	1.85 665	1.39 636	1.53 620	2.32 665	1.53 655	1.34 631	1.11 622	1.30 687	0.50 670	2.06 692	0.58 668	1.93 694	0.95 678

EDNetEfficient	1.46 659	0.80 652	6.12 693	0.47 512	0.39 571	0.69 492	0.83 638	0.90 447	2.77 685	3.50 697	1.96 646	1.66 645	2.03 678	1.26 620	4.18 691	0.21 476	0.18 513	0.21 470	0.20 484	0.41 619	0.39 622

ADCS	1.51 661	0.61 632	3.42 682	0.59 618	0.51 627	1.27 629	1.08 664	1.59 659	1.81 663	1.91 666	1.66 628	1.51 638	1.42 650	1.94 666	8.60 703	0.33 612	0.32 633	0.33 605	0.36 626	0.44 625	0.42 630

AnyNet_C01	1.56 662	1.05 671	7.45 695	0.64 633	0.54 634	1.99 665	1.38 683	1.43 642	1.36 629	1.63 652	1.92 643	1.84 651	1.33 646	2.40 680	4.03 688	0.33 612	0.32 633	0.32 600	0.34 622	0.44 625	0.45 641

FC-DCNN	1.59 663	0.51 610	0.66 514	0.61 626	0.49 621	1.56 648	0.70 617	1.66 665	1.53 646	4.64 702	4.62 698	5.85 699	3.34 696	1.84 661	1.11 622	0.46 646	0.42 658	0.47 641	0.46 648	0.48 636	0.46 643

DispFullNet	1.60 664	2.63 705	2.75 677	2.56 700	1.79 692	1.24 626	0.47 513	1.37 633	1.45 641	1.87 662	1.50 616	1.55 640	2.46 682	2.04 670	1.04 617	0.59 663	0.18 513	2.32 695	0.68 674	2.29 698	1.14 687

ELAS_RVC	1.60 664	0.61 632	1.01 601	0.70 651	0.56 639	2.00 666	1.89 698	1.96 674	2.65 682	3.33 696	3.26 677	3.03 676	3.41 697	2.49 682	2.09 667	0.52 656	0.45 666	0.50 651	0.48 657	0.54 648	0.52 657
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 666	0.61 632	0.95 592	0.68 648	0.55 636	3.01 689	1.55 689	2.39 681	2.33 678	3.64 698	3.89 689	2.75 673	2.90 691	2.15 674	2.27 674	0.52 656	0.45 666	0.50 651	0.48 657	0.54 648	0.52 657
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 667	0.51 610	0.65 508	0.61 626	0.49 621	1.61 651	0.70 617	1.75 671	1.56 652	4.74 705	4.91 700	6.46 703	3.31 694	1.91 663	1.11 622	0.46 646	0.42 658	0.47 641	0.46 648	0.48 636	0.46 643

ACVNet_2	1.65 667	1.27 678	1.41 650	1.75 685	1.62 685	2.22 671	1.20 669	2.30 680	2.62 681	1.78 660	2.56 664	3.03 676	1.61 662	1.54 641	1.12 626	1.06 680	0.58 675	1.82 684	0.70 675	1.82 688	0.96 679

DStereoSA	1.73 669	0.63 636	1.57 657	0.80 659	0.79 659	1.26 628	1.30 676	1.34 624	1.43 637	1.24 626	7.52 708	0.92 519	7.68 704	1.65 655	2.29 675	0.41 637	0.29 613	0.63 660	0.60 669	1.04 674	1.18 692

IMH-64-1	1.86 670	1.62 689	1.16 617	2.20 694	1.89 694	2.33 672	1.30 676	2.89 685	2.29 675	1.66 653	2.80 672	2.49 669	1.61 662	2.10 671	1.78 658	1.60 691	0.74 681	2.43 696	1.02 691	2.12 695	1.17 690

IMH-64	1.86 670	1.62 689	1.16 617	2.20 694	1.89 694	2.33 672	1.30 676	2.89 685	2.29 675	1.66 653	2.80 672	2.49 669	1.61 662	2.10 671	1.78 658	1.60 691	0.74 681	2.43 696	1.02 691	2.12 695	1.17 690

DStereoFS	1.87 672	0.85 658	1.03 602	0.75 658	0.62 648	2.04 668	0.65 596	1.74 670	1.55 649	1.52 644	1.90 642	2.36 667	12.92 710	3.85 695	1.74 653	0.44 642	0.31 627	0.82 669	0.46 648	0.84 665	1.10 686

WAO-7	1.90 673	1.20 675	1.35 643	1.27 677	1.06 679	2.84 682	1.56 690	3.23 690	3.06 690	2.23 675	3.33 681	3.17 680	2.28 681	3.12 686	2.21 669	1.02 679	0.91 692	1.06 675	1.03 693	1.04 674	0.97 682

PWCK	1.92 674	1.66 692	3.12 680	1.65 682	0.91 666	2.84 682	2.26 702	2.10 677	2.41 680	2.36 679	2.31 653	2.22 661	1.82 670	3.43 689	2.03 666	1.61 693	0.71 680	1.51 679	0.82 681	1.69 683	0.91 675

MonStereo1	1.98 675	1.48 683	1.43 652	1.81 688	1.69 690	2.88 685	0.78 633	2.47 682	3.47 693	2.20 674	4.36 696	3.39 685	2.50 684	2.18 675	1.58 648	1.19 682	0.54 671	1.65 681	0.87 682	1.78 686	1.29 696

Dean	1.98 675	1.36 681	1.36 647	2.12 693	1.81 693	2.74 677	1.36 682	3.37 694	3.80 697	2.08 669	3.32 680	3.21 681	1.82 670	1.71 656	1.67 650	1.27 684	0.77 687	1.99 686	0.90 684	1.86 689	1.03 684

RTS	1.98 675	0.96 665	11.36 702	0.65 638	0.57 642	2.77 680	1.40 684	1.39 635	2.26 672	1.89 663	2.56 664	1.32 611	1.25 640	5.20 699	4.05 689	0.31 591	0.22 561	0.29 585	0.29 600	0.40 613	0.37 613

RTSA	1.98 675	0.96 665	11.36 702	0.65 638	0.57 642	2.77 680	1.40 684	1.39 635	2.26 672	1.89 663	2.56 664	1.32 611	1.25 640	5.20 699	4.05 689	0.31 591	0.22 561	0.29 585	0.29 600	0.40 613	0.37 613

WAO-6	2.04 679	1.50 685	1.16 617	1.70 683	1.67 689	2.69 676	1.44 687	3.06 687	3.63 696	1.98 667	3.27 678	3.54 688	2.07 679	2.36 679	2.22 671	1.31 689	0.91 692	2.04 691	1.22 700	1.73 685	1.27 695

IMH	2.04 679	1.62 689	1.20 627	2.20 694	1.89 694	2.91 688	1.30 676	3.11 688	3.03 688	1.81 661	3.35 682	3.03 676	1.90 673	2.48 681	1.80 660	1.66 694	0.77 687	2.45 698	1.04 694	2.15 697	1.19 694

LVE	2.12 681	1.44 682	1.36 647	1.99 692	1.78 691	2.75 678	1.79 696	2.82 684	3.95 698	1.90 665	4.33 695	3.52 687	1.81 669	2.24 677	1.74 653	1.74 695	0.87 690	2.06 692	1.13 696	1.91 693	1.35 697

MADNet+	2.23 682	2.43 701	10.85 701	1.22 676	0.91 666	2.76 679	1.40 684	2.12 678	1.67 659	1.32 631	1.74 634	1.86 654	1.74 668	6.25 702	4.41 692	0.65 665	0.64 676	0.58 658	0.54 666	0.80 664	0.76 667

KSHMR	2.57 683	1.93 695	1.69 658	2.63 702	2.42 701	2.86 684	2.07 699	3.27 692	6.50 702	2.49 682	3.36 683	3.41 686	1.92 674	2.49 682	1.94 663	2.13 701	1.40 704	2.79 706	1.50 704	2.73 703	1.77 700

notaker	2.76 684	2.29 700	1.80 663	2.96 704	2.58 705	2.90 687	1.75 694	3.24 691	3.05 689	2.78 686	4.24 694	6.15 702	2.51 685	3.34 688	2.75 679	2.31 703	1.18 700	3.00 707	1.65 705	2.84 706	1.97 702

JetBlue	2.78 685	1.26 677	7.04 694	1.16 674	1.48 683	8.00 704	6.02 709	2.60 683	1.92 666	2.12 671	2.64 668	3.34 684	3.05 693	6.49 703	3.39 684	0.78 671	0.76 686	0.75 663	0.76 677	0.97 673	1.18 692

WAO-8	2.92 686	1.55 687	1.35 643	1.79 686	1.63 687	5.23 698	1.22 672	4.58 702	12.56 710	2.84 688	4.07 693	4.83 693	2.72 689	3.49 690	2.25 672	1.27 684	0.91 692	1.99 686	1.15 698	1.86 689	1.15 688

Venus	2.92 686	1.55 687	1.35 643	1.79 686	1.63 687	5.23 698	1.22 672	4.58 702	12.56 710	2.84 688	4.06 692	4.83 693	2.72 689	3.49 690	2.25 672	1.27 684	0.91 692	1.99 686	1.15 698	1.86 689	1.15 688

ktn	2.98 688	2.25 699	1.73 661	2.84 703	2.53 704	3.76 695	2.15 700	3.70 696	5.47 701	2.75 685	5.17 704	5.94 700	2.48 683	3.23 687	2.46 676	2.34 705	1.44 705	2.78 705	2.03 707	2.45 701	2.01 704

TorneroNet-64	3.44 689	1.86 693	1.42 651	2.58 701	2.28 699	6.87 701	1.68 692	4.70 704	12.03 707	2.31 677	5.59 705	8.25 706	2.55 686	3.97 696	2.73 678	1.81 696	0.74 681	2.57 700	1.07 695	2.35 699	1.44 698

UNDER WATER	3.46 690	2.07 698	3.64 685	3.09 705	2.48 702	3.75 694	2.42 704	3.31 693	13.77 712	2.90 692	2.95 675	5.84 698	3.69 698	3.69 692	3.48 687	2.07 700	1.11 699	2.70 704	1.40 702	2.84 706	1.98 703

light-stereo	3.53 691	1.05 671	10.69 700	9.45 714	6.82 709	2.10 669	0.64 594	3.71 697	2.70 684	4.77 706	4.98 701	6.83 704	1.32 644	6.71 704	1.35 639	1.20 683	1.29 703	0.66 661	0.77 678	1.79 687	1.85 701

UNDER WATER-64	3.53 691	2.01 696	3.94 686	3.22 707	2.49 703	5.41 700	2.60 705	3.43 695	12.41 709	3.03 693	2.68 670	6.07 701	4.04 699	3.79 694	3.33 683	2.02 699	1.24 702	2.63 701	1.46 703	2.78 704	2.08 705

MultiAttention	3.58 693	0.24 419	0.62 487	0.54 595	0.34 536	22.90 715	2.72 706	1.60 660	1.13 591	0.80 441	1.81 637	1.14 588	0.43 355	35.29 728	0.61 514	0.17 367	0.12 297	0.23 506	0.23 541	0.34 590	0.29 565

DPSimNet_ROB	3.58 693	2.45 702	8.57 696	2.53 698	2.37 700	2.88 685	3.77 708	3.14 689	3.23 691	4.71 704	3.86 688	4.68 691	4.87 702	4.07 697	5.62 696	2.33 704	2.33 708	2.47 699	2.52 708	2.51 702	2.64 707

MADNet++	4.03 695	2.70 706	3.44 684	3.72 709	3.44 708	4.44 697	3.52 707	3.95 700	3.61 695	4.46 700	4.98 701	4.10 689	4.58 701	7.00 706	5.89 697	3.74 707	3.67 712	3.27 709	2.71 710	3.70 710	3.66 710

SGM-ForestM	4.04 696	0.32 523	0.46 359	0.43 438	0.27 403	7.50 703	1.45 688	3.84 698	4.24 699	8.19 711	6.76 706	19.00 721	9.08 705	10.74 711	6.62 700	0.31 591	0.33 639	0.32 600	0.32 617	0.29 556	0.29 565

MANE	4.13 697	0.51 610	0.64 502	0.66 641	0.56 639	6.89 702	0.99 657	7.55 707	12.04 708	6.68 709	8.57 710	10.69 710	9.45 706	7.59 708	6.39 699	0.49 652	0.43 663	0.48 646	0.98 688	0.49 638	0.48 651

xyz-stereo	4.23 698	0.17 144	61.76 737	0.34 127	0.16 24	12.16 708	0.37 402	0.58 237	0.68 347	1.01 575	3.36 683	0.77 464	0.82 574	1.21 614	0.40 390	0.12 61	0.10 95	0.16 253	0.11 148	0.13 149	0.10 60

LE_ROB	4.42 699	0.24 419	2.75 677	0.42 417	0.23 256	1.57 649	0.90 649	1.71 669	17.88 721	16.56 723	4.88 699	5.17 697	18.85 722	1.63 650	14.62 710	0.17 367	0.14 408	0.16 253	0.16 344	0.19 426	0.17 396

TorneroNet	4.53 700	1.89 694	1.48 654	2.55 699	2.27 698	13.78 711	1.69 693	4.84 706	23.73 727	2.89 691	7.70 709	7.06 705	2.69 688	4.26 698	3.42 685	1.84 697	0.77 687	2.68 702	1.13 696	2.42 700	1.47 699

LSM	4.74 701	0.77 650	10.16 699	0.70 651	56.56 732	1.02 586	1.00 659	1.24 602	1.62 657	2.04 668	2.34 656	1.33 614	1.17 633	1.38 638	1.09 621	0.33 612	0.49 669	0.39 624	0.46 648	0.51 641	10.09 715

JetRed	5.27 702	5.84 708	12.81 705	2.36 697	2.83 706	12.23 709	10.50 712	4.46 701	3.60 694	3.86 699	3.83 687	4.85 695	4.18 700	6.78 705	11.96 707	2.17 702	2.96 711	2.18 694	1.97 706	3.38 709	2.68 708

tt	6.20 703	0.20 278	5.89 692	3.55 708	2.07 697	11.26 707	19.21 714	11.74 712	5.46 700	2.69 684	2.04 651	4.87 696	6.25 703	3.70 693	7.09 702	8.32 715	11.17 724	4.93 712	5.41 716	5.74 712	2.37 706

coex-ft	6.43 704	1.51 686	87.33 738	0.49 535	0.38 565	1.34 632	1.21 671	1.16 566	8.09 704	12.12 713	2.79 671	2.77 674	3.31 694	1.16 604	3.15 681	0.24 533	0.23 571	0.27 568	0.24 557	0.45 629	0.37 613

HanzoNet	6.76 705	2.45 702	4.22 689	3.19 706	2.94 707	3.62 693	2.28 703	4.79 705	7.20 703	14.00 719	13.19 717	17.49 717	22.30 723	13.25 713	6.19 698	4.20 709	1.93 707	3.10 708	2.56 709	3.35 708	2.88 709

TCMNet-wrong-test	8.97 706	10.42 712	8.74 697	19.56 716	17.61 715	12.53 710	9.01 711	13.59 714	2.18 671	4.64 702	5.11 703	14.63 713	11.09 709	7.19 707	9.73 704	5.56 714	0.89 691	3.77 710	3.11 711	10.34 716	9.80 714

EDNetEfficientorigin	9.93 707	1.15 674	175.16 739	0.48 520	0.36 548	1.04 593	0.68 607	1.24 602	2.69 683	3.17 694	2.50 662	2.30 664	2.07 679	1.76 657	2.21 669	0.20 459	0.18 513	0.24 523	0.19 458	0.51 641	0.50 655

ASD4	9.96 708	8.86 711	17.78 707	7.17 710	9.80 710	16.08 712	28.92 718	9.77 711	8.20 705	7.02 710	7.08 707	8.47 707	9.57 707	11.17 712	20.26 714	4.12 708	4.14 713	5.57 716	4.74 713	5.53 711	4.90 712

DGTPSM_ROB	12.07 709	8.00 709	20.99 710	8.93 712	16.78 713	10.67 705	30.87 719	9.01 709	15.16 714	6.50 707	15.41 721	9.04 708	14.85 712	9.25 709	21.67 717	4.57 710	8.57 717	5.08 713	9.28 717	5.90 713	10.95 716

DPSMNet_ROB	12.08 710	8.00 709	21.00 711	8.97 713	16.79 714	10.67 705	30.89 720	9.02 710	15.17 715	6.51 708	15.41 721	9.04 708	14.85 712	9.27 710	21.67 717	4.58 711	8.57 717	5.09 715	9.29 720	5.90 713	10.95 716

USTest	12.99 711	14.18 713	20.00 709	16.24 715	14.97 712	20.80 714	31.95 721	16.20 717	10.91 706	8.79 712	9.48 711	13.94 712	10.50 708	16.11 714	21.44 716	3.17 706	4.82 714	5.08 713	5.36 715	8.81 715	7.13 713

BEATNet-Init1	15.13 712	0.82 656	50.86 736	0.72 654	0.53 632	38.10 727	7.03 710	11.83 713	14.25 713	29.78 734	30.17 733	48.21 737	22.64 724	26.78 725	18.11 713	0.42 641	0.38 649	0.47 641	0.46 648	0.51 641	0.48 651

Selective-IGEV-i1pa	15.35 713	22.27 722	18.31 708	1.71 684	0.87 662	28.61 726	12.26 713	25.48 728	20.48 725	19.78 724	22.75 723	28.20 726	22.64 724	29.07 726	17.31 712	12.88 722	2.88 709	6.84 717	0.99 689	1.67 682	12.03 723

iinet-test	16.76 714	17.57 714	22.97 713	19.69 717	18.39 716	24.48 716	34.18 722	20.02 718	15.35 716	12.55 714	12.85 712	18.13 719	15.39 715	19.59 715	24.25 719	8.86 717	8.72 719	8.95 719	9.28 717	12.74 717	11.26 719

IINet	16.76 714	17.57 714	22.97 713	19.69 717	18.39 716	24.48 716	34.18 722	20.02 718	15.35 716	12.55 714	12.85 712	18.13 719	15.39 715	19.59 715	24.25 719	8.86 717	8.72 719	8.95 719	9.28 717	12.74 717	11.26 719

DPSM_ROB	17.78 716	18.63 717	24.31 719	20.90 720	19.47 718	25.97 719	36.21 725	21.23 725	16.24 719	13.38 717	14.06 719	19.18 722	16.30 717	20.78 718	25.67 722	9.38 719	9.23 722	9.49 721	9.82 721	13.51 720	11.91 721

DPSM	17.78 716	18.63 717	24.31 719	20.90 720	19.47 718	25.97 719	36.21 725	21.23 725	16.24 719	13.38 717	14.06 719	19.18 722	16.30 717	20.78 718	25.67 722	9.38 719	9.23 722	9.49 721	9.82 721	13.51 720	11.91 721

DLNR-FE	20.05 718	36.38 726	38.08 723	170.06 740	60.08 733	0.23 45	0.20 47	14.13 716	0.36 159	0.44 247	0.66 303	0.43 262	0.21 82	0.63 378	0.28 239	5.38 712	0.10 95	0.15 216	0.11 148	73.09 738	0.11 133

DLNR_Zeroshot_test	20.09 719	36.28 725	38.04 722	169.85 739	61.80 734	0.23 45	0.20 47	13.88 715	0.37 176	0.44 247	0.66 303	0.43 262	0.21 82	0.62 364	0.28 239	5.46 713	0.10 95	0.15 216	0.11 148	72.60 737	0.11 133

LRCNet_RVC	21.24 720	31.15 724	21.41 712	28.98 723	23.82 721	3.13 690	0.60 581	20.96 724	1.59 653	25.58 725	28.15 729	21.99 724	14.79 711	21.94 724	16.41 711	28.89 735	14.87 725	33.53 732	31.28 732	29.51 733	26.16 731

HaxPig	31.96 721	37.24 727	34.27 721	24.37 722	24.88 722	18.26 713	19.86 715	20.64 723	28.52 728	35.97 735	38.75 734	25.57 725	28.72 727	33.88 727	34.39 727	35.94 736	38.87 737	37.80 733	40.48 735	39.68 734	41.15 736

Anonymous_1	33.25 722	18.26 716	23.92 715	20.54 719	21.28 720	25.59 718	35.94 724	22.01 727	15.57 718	13.33 716	13.49 718	18.08 718	15.29 714	20.36 717	24.60 721	16.28 726	8.84 721	66.59 736	118.00 738	155.73 741	11.23 718

fast-reg	35.48 723	37.51 733	48.70 731	42.44 732	40.46 731	52.73 735	73.11 733	42.56 731	32.38 729	26.19 726	27.27 724	36.81 729	30.62 728	41.02 731	51.32 730	18.30 727	18.53 730	19.10 723	19.67 725	27.14 722	23.66 724

RAFT-FEzeroshot	35.73 724	37.45 729	48.67 729	42.23 728	39.22 727	52.25 729	73.13 735	42.62 734	32.59 731	26.71 728	27.70 725	38.57 731	32.57 729	41.68 735	51.67 735	18.75 729	18.58 733	19.15 725	19.78 727	27.21 726	23.98 727

RAFT-FE	35.73 724	37.45 729	48.67 729	42.23 728	39.22 727	52.25 729	73.13 735	42.62 734	32.59 731	26.71 728	27.70 725	38.57 731	32.57 729	41.68 735	51.67 735	18.75 729	18.58 733	19.15 725	19.78 727	27.21 726	23.98 727

CasAABBNet	35.74 726	37.43 728	48.72 732	42.22 727	39.20 725	52.24 728	73.12 734	42.61 733	32.62 734	26.78 731	27.95 727	38.58 733	32.60 731	41.67 733	51.65 734	18.74 728	18.57 732	19.15 725	19.77 726	27.20 724	23.98 727

Hybrid-DGEV	35.78 727	37.50 732	48.96 735	42.25 730	39.20 725	52.33 733	73.10 732	42.63 736	32.52 730	26.62 727	28.31 732	38.50 730	32.87 732	41.67 733	51.55 731	18.77 732	18.56 731	19.18 729	19.83 730	27.20 724	23.97 726

FlowAnything	35.81 728	37.53 734	48.80 733	42.20 726	39.22 727	52.25 729	73.16 737	42.56 731	32.89 736	26.76 730	28.30 730	38.69 735	33.09 734	41.63 732	51.62 733	18.76 731	18.59 736	19.21 730	19.92 731	27.16 723	23.91 725

Selective-RAFT-Error	35.84 729	37.49 731	48.83 734	42.26 731	39.24 730	52.30 732	73.09 731	42.66 737	32.61 733	26.80 732	28.30 730	38.84 736	33.51 735	41.68 735	51.59 732	18.82 733	18.58 733	19.17 728	19.80 729	27.28 728	24.05 730

xxxxx1	36.64 730	19.51 719	24.21 716	61.66 734	64.63 735	27.28 722	40.10 727	20.25 720	18.63 722	14.07 720	12.97 714	17.26 714	17.36 719	21.70 721	27.93 724	13.18 723	18.50 727	111.26 739	133.37 739	29.24 730	39.73 733

tt_ll	36.64 730	19.51 719	24.21 716	61.66 734	64.63 735	27.28 722	40.10 727	20.25 720	18.63 722	14.07 720	12.97 714	17.26 714	17.36 719	21.70 721	27.93 724	13.18 723	18.50 727	111.26 739	133.37 739	29.24 730	39.73 733

ff	36.64 730	19.51 719	24.21 716	61.66 734	64.63 735	27.28 722	40.10 727	20.25 720	18.63 722	14.07 720	12.97 714	17.26 714	17.36 719	21.70 721	27.93 724	13.18 723	18.50 727	111.26 739	133.37 739	29.24 730	39.73 733

MEDIAN_ROB	37.38 733	40.85 737	40.60 725	32.31 724	31.85 723	27.20 721	24.55 716	29.10 729	33.19 737	42.09 739	41.76 736	33.35 727	34.39 736	39.78 730	37.07 728	43.64 738	44.10 739	44.12 735	43.40 737	41.51 736	42.76 738

AVERAGE_ROB	37.58 734	40.13 736	40.15 724	34.81 725	33.82 724	28.55 725	25.10 717	32.02 730	34.06 738	41.28 738	40.66 735	34.46 728	34.81 737	39.18 729	37.57 729	42.78 737	43.44 738	43.82 734	43.03 736	40.47 735	41.51 737

LSM0	38.95 735	37.60 735	48.58 728	43.57 733	91.06 738	52.57 734	72.57 730	43.17 738	32.63 735	26.97 733	27.97 728	38.65 734	32.94 733	41.86 738	51.78 737	18.89 734	18.41 726	19.13 724	19.63 724	27.29 729	33.77 732

PML	40.80 736	29.24 723	11.87 704	7.20 711	14.47 711	92.13 738	213.69 741	7.63 708	23.35 726	74.72 741	190.14 741	50.17 738	26.15 726	21.39 720	12.70 708	8.76 716	2.92 710	8.45 718	3.25 712	13.26 719	4.42 711

RSGM-EC	74.81 737	63.03 738	41.60 726	97.74 737	92.11 739	74.93 736	114.81 738	53.77 739	38.96 739	39.88 736	48.98 737	90.73 739	64.81 738	139.63 739	128.53 739	93.27 739	53.96 740	95.12 737	38.31 733	81.45 739	44.63 739

acva	74.81 737	63.03 738	41.60 726	97.74 737	92.11 739	74.93 736	114.81 738	53.77 739	38.96 739	39.88 736	48.98 737	90.73 739	64.81 738	139.63 739	128.53 739	93.27 739	53.96 740	95.12 737	38.31 733	81.45 739	44.63 739

Selective-IGEV-i16pa	78.59 739	120.99 740	16.46 706	1.04 670	0.66 652	181.07 740	2.17 701	153.90 742	139.75 742	56.45 740	153.05 739	107.32 741	157.92 741	200.46 742	96.57 738	94.09 741	1.23 701	2.69 703	0.31 610	0.96 671	84.68 741

test_example2	176.61 740	205.14 741	198.86 740	188.60 741	190.98 741	152.67 739	170.61 740	94.86 741	123.55 741	178.88 742	179.48 740	158.94 742	141.34 740	192.61 741	198.96 741	203.76 742	236.37 742	164.13 742	173.55 742	218.58 742	160.41 742

ccccc	429.48 741	429.19 742	527.00 741	507.10 742	501.20 742	356.95 741	342.70 742	380.82 743	297.90 743	334.51 743	389.17 742	372.86 743	449.39 742	499.17 743	553.56 742	561.44 743	431.22 743	334.28 743	290.86 743	540.88 743	489.46 743

GS-Stereo							0.30 252	0.42 118	0.27 65	0.30 140	0.28 104	0.23 69	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.16 312	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 200	0.12 193

FADE		2.05 697		1.03 669	0.99 673			3.91 699	3.00 687	1.76 659		2.73 672		5.95 701		11.57 721	1.70 706	23.09 731	15.86 723	0.62 657	0.65 663

Low-res two-view benchmark