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

Foundation-i32	0.23 1	0.18 4	0.35 2	0.35 2	0.17 1	0.25 10	0.22 38	0.49 9	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 109	0.31 77	0.32 1	0.24 8	0.16 104	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.14 35	0.13 3

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 6	0.41 71	0.26 109	0.23 9	0.24 68	0.37 5	0.29 17	0.22 1	0.28 29	0.22 3	0.20 6	0.35 5	0.29 81	0.12 6	0.11 22	0.16 96	0.16 235	0.13 7	0.14 26

PSi22a	0.24 3	0.18 4	0.32 1	0.35 2	0.19 5	0.25 10	0.20 15	0.57 28	0.20 2	0.24 8	0.16 1	0.39 120	0.31 77	0.32 1	0.23 1	0.16 104	0.12 55	0.13 1	0.12 48	0.13 7	0.15 62

mm1	0.25 4	0.20 24	0.38 7	0.39 41	0.24 56	0.25 10	0.20 15	0.49 9	0.34 33	0.23 2	0.27 21	0.40 129	0.22 17	0.47 51	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.15 62

PipStereo	0.25 4	0.18 4	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 4	0.20 15	0.62 47	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 157	0.34 103	0.39 13	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.13 7	0.15 62

PSi22b	0.25 4	0.18 4	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 4	0.20 15	0.59 33	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 157	0.34 103	0.38 11	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.13 1	0.12 48	0.13 7	0.15 62

DepthFocus	0.25 4	0.19 11	0.40 22	0.38 28	0.28 163	0.21 6	0.22 38	0.36 3	0.24 6	0.29 22	0.35 54	0.20 2	0.22 17	0.39 13	0.23 1	0.18 202	0.14 239	0.21 318	0.20 360	0.17 149	0.13 3

S2M2_XL	0.25 4	0.25 148	0.43 40	0.36 7	0.24 56	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 6	0.29 22	0.41 77	0.24 13	0.23 23	0.32 1	0.27 53	0.20 302	0.18 418	0.18 198	0.16 235	0.18 199	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
derf	0.26 9	0.22 55	0.42 35	0.42 83	0.24 56	0.26 15	0.19 7	0.52 15	0.37 58	0.27 12	0.26 17	0.39 120	0.21 12	0.49 67	0.24 8	0.14 37	0.13 148	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.16 120

mm2	0.26 9	0.20 24	0.38 7	0.39 41	0.24 56	0.25 10	0.20 15	0.53 18	0.34 33	0.23 2	0.27 21	0.40 129	0.22 17	0.47 51	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.15 62

LACA1	0.26 9	0.21 38	0.40 22	0.35 2	0.18 2	0.31 33	0.27 97	0.52 15	0.26 12	0.31 42	0.22 7	0.25 17	0.32 89	0.48 61	0.26 32	0.16 104	0.12 55	0.14 13	0.12 48	0.15 76	0.13 3

FoundationStereo	0.26 9	0.23 78	0.41 31	0.40 58	0.24 56	0.32 37	0.22 38	0.43 7	0.24 6	0.31 42	0.25 11	0.30 51	0.32 89	0.36 6	0.27 53	0.16 104	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.13 7	0.14 26

qqai	0.27 13	0.22 55	0.44 49	0.42 83	0.23 43	0.28 22	0.19 7	0.64 49	0.37 58	0.27 12	0.25 11	0.42 140	0.21 12	0.49 67	0.25 18	0.15 70	0.13 148	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.16 120

MSE-Stereo	0.27 13	0.20 24	0.44 49	0.38 28	0.26 109	0.39 65	0.20 15	0.55 24	0.38 63	0.30 31	0.34 49	0.29 43	0.19 2	0.49 67	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.15 62

GeoVLM	0.27 13	0.20 24	0.38 7	0.39 41	0.24 56	0.35 46	0.20 15	0.53 18	0.33 29	0.30 31	0.27 21	0.40 129	0.26 34	0.47 51	0.28 65	0.13 19	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.13 7	0.15 62

BridgeDepth_RVC	0.27 13	0.20 24	0.40 22	0.34 1	0.19 5	0.46 124	0.19 7	0.59 33	0.28 14	0.30 31	0.29 33	0.26 24	0.32 89	0.45 41	0.30 98	0.17 152	0.11 22	0.13 1	0.12 48	0.15 76	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.27 13	0.20 24	0.38 7	0.39 41	0.24 56	0.35 46	0.20 15	0.53 18	0.33 29	0.30 31	0.27 21	0.39 120	0.26 34	0.47 51	0.28 65	0.13 19	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.15 62

HiDET	0.27 13	0.19 11	0.39 14	0.39 41	0.24 56	0.30 29	0.21 28	0.60 37	0.35 43	0.27 12	0.30 38	0.33 78	0.25 28	0.50 80	0.32 130	0.14 37	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.16 120

MLG-Stereo_test2	0.27 13	0.22 55	0.40 22	0.39 41	0.24 56	0.35 46	0.18 2	0.58 29	0.23 4	0.28 17	0.24 10	0.34 88	0.19 2	0.79 198	0.24 8	0.16 104	0.11 22	0.15 50	0.11 10	0.13 7	0.14 26

LGCAT	0.28 20	0.20 24	0.38 7	0.40 58	0.24 56	0.17 3	0.21 28	0.35 2	0.29 17	0.36 78	0.27 21	0.30 51	0.26 34	0.71 163	0.28 65	0.29 532	0.23 524	0.14 13	0.17 270	0.13 7	0.23 350

MCSU-Stereo	0.28 20	0.17 2	0.43 40	0.38 28	0.20 11	0.51 194	0.27 97	0.52 15	0.29 17	0.34 59	0.39 64	0.29 43	0.24 25	0.45 41	0.29 81	0.14 37	0.11 22	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 62

MGA	0.28 20	0.20 24	0.43 40	0.38 28	0.27 124	0.44 109	0.20 15	0.51 12	0.39 68	0.30 31	0.32 42	0.31 57	0.19 2	0.49 67	0.25 18	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

CAR	0.28 20	0.19 11	0.44 49	0.38 28	0.26 109	0.39 65	0.20 15	0.55 24	0.38 63	0.36 78	0.34 49	0.29 43	0.19 2	0.52 86	0.26 32	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.15 62

LiteMatch*	0.28 20	0.20 24	0.53 112	0.39 41	0.28 163	0.31 33	0.23 54	0.55 24	0.39 68	0.30 31	0.28 29	0.35 92	0.29 58	0.47 51	0.26 32	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

LACA3	0.28 20	0.22 55	0.39 14	0.36 7	0.20 11	0.37 57	0.38 246	0.51 12	0.29 17	0.30 31	0.27 21	0.26 24	0.31 77	0.74 173	0.23 1	0.17 152	0.12 55	0.13 1	0.10 1	0.15 76	0.13 3

Test_v1	0.28 20	0.21 38	0.39 14	0.35 2	0.25 85	0.31 33	0.29 120	0.65 53	0.39 68	0.29 22	0.34 49	0.25 17	0.25 28	0.49 67	0.25 18	0.15 70	0.11 22	0.14 13	0.13 116	0.13 7	0.13 3

CSFM-Stereo	0.28 20	0.19 11	0.39 14	0.40 58	0.21 22	0.40 69	0.21 28	0.60 37	0.33 29	0.32 46	0.29 33	0.31 57	0.29 58	0.49 67	0.27 53	0.15 70	0.14 239	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

LGtest1	0.28 20	0.23 78	0.46 56	0.42 83	0.22 30	0.41 81	0.19 7	0.58 29	0.29 17	0.30 31	0.25 11	0.29 43	0.29 58	0.57 101	0.26 32	0.18 202	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.14 35	0.16 120

monster-pro	0.29 29	0.19 11	0.48 73	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 140	0.60 37	0.44 97	0.29 22	0.28 29	0.23 5	0.20 6	0.60 117	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

PointNet	0.29 29	0.19 11	0.40 22	0.40 58	0.23 43	0.38 63	0.28 108	0.72 85	0.40 79	0.26 10	0.32 42	0.39 120	0.22 17	0.50 80	0.27 53	0.15 70	0.13 148	0.17 149	0.12 48	0.15 76	0.14 26

LACA2	0.29 29	0.23 78	0.52 107	0.36 7	0.18 2	0.40 69	0.38 246	0.64 49	0.27 13	0.29 22	0.33 46	0.36 98	0.26 34	0.47 51	0.24 8	0.16 104	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.16 110	0.12 1

252Zero-FE	0.29 29	0.24 108	0.47 65	0.42 83	0.25 85	0.29 26	0.19 7	0.71 77	0.49 121	0.32 46	0.34 49	0.22 3	0.25 28	0.43 35	0.30 98	0.16 104	0.13 148	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.15 62

MonStereo	0.29 29	0.19 11	0.47 65	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 140	0.60 37	0.44 97	0.29 22	0.28 29	0.23 5	0.20 6	0.60 117	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

Wavelet-MonSter	0.29 29	0.21 38	0.51 99	0.41 71	0.27 124	0.26 15	0.25 76	0.51 12	0.31 24	0.37 90	0.48 120	0.28 39	0.35 112	0.54 90	0.29 81	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.13 3

Monster-pub-eth3d	0.29 29	0.19 11	0.48 73	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 140	0.60 37	0.44 97	0.29 22	0.29 33	0.23 5	0.21 12	0.59 113	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

IGEV	0.29 29	0.18 4	0.43 40	0.38 28	0.31 232	0.45 114	0.21 28	0.63 48	0.42 87	0.32 46	0.44 99	0.26 24	0.20 6	0.44 39	0.26 32	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.12 1	0.14 26

MLG-Stereo_test3	0.29 29	0.20 24	0.46 56	0.43 101	0.24 56	0.47 137	0.19 7	0.75 105	0.31 24	0.36 78	0.22 7	0.35 92	0.21 12	0.61 121	0.26 32	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.11 10	0.13 7	0.15 62

MLG-Stereo_test1	0.29 29	0.21 38	0.42 35	0.41 71	0.25 85	0.37 57	0.20 15	0.71 77	0.20 2	0.25 9	0.17 2	0.33 78	0.26 34	0.92 248	0.26 32	0.15 70	0.11 22	0.16 96	0.11 10	0.13 7	0.13 3

MonSter	0.29 29	0.19 11	0.48 73	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 140	0.60 37	0.44 97	0.29 22	0.29 33	0.23 5	0.20 6	0.60 117	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

dual_stereo	0.29 29	0.21 38	0.39 14	0.40 58	0.23 43	0.25 10	0.22 38	0.59 33	0.32 28	0.33 52	0.26 17	0.40 129	0.23 23	0.86 225	0.30 98	0.16 104	0.13 148	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

depth_test_26	0.30 41	0.20 24	0.42 35	0.37 14	0.25 85	0.21 6	0.24 68	0.41 6	0.37 58	0.31 42	0.80 259	0.28 39	0.24 25	0.49 67	0.25 18	0.22 376	0.16 354	0.18 198	0.17 270	0.19 239	0.18 178

MatchStereo	0.30 41	0.21 38	0.44 49	0.35 2	0.19 5	0.21 6	0.23 54	0.90 180	0.54 141	0.28 17	0.48 120	0.25 17	0.24 25	0.53 87	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.30 41	0.19 11	0.38 7	0.39 41	0.25 85	0.32 37	0.22 38	0.65 53	0.58 163	0.28 17	0.33 46	0.33 78	0.29 58	0.58 105	0.32 130	0.14 37	0.13 148	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.17 154

BridgeDepth	0.30 41	0.21 38	0.39 14	0.41 71	0.18 2	0.57 256	0.32 159	0.71 77	0.35 43	0.27 12	0.26 17	0.39 120	0.43 166	0.48 61	0.29 81	0.14 37	0.10 2	0.13 1	0.12 48	0.15 76	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L2	0.30 41	0.23 78	0.50 90	0.38 28	0.26 109	0.26 15	0.20 15	0.84 149	0.31 24	0.31 42	0.26 17	0.25 17	0.26 34	0.94 253	0.23 1	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.14 35	0.13 3

asda	0.31 46	0.24 108	0.51 99	0.39 41	0.24 56	0.43 101	0.33 169	0.68 63	0.40 79	0.39 114	0.44 99	0.27 30	0.35 112	0.55 93	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.13 3

4.5_new	0.31 46	0.25 148	0.46 56	0.38 28	0.24 56	0.52 206	0.36 219	0.65 53	0.35 43	0.48 167	0.43 89	0.27 30	0.27 46	0.42 30	0.26 32	0.14 37	0.10 2	0.15 50	0.13 116	0.17 149	0.15 62

4.5w-stereo	0.31 46	0.25 148	0.46 56	0.38 28	0.24 56	0.52 206	0.36 219	0.65 53	0.35 43	0.48 167	0.43 89	0.27 30	0.27 46	0.42 30	0.26 32	0.14 37	0.10 2	0.15 50	0.13 116	0.17 149	0.15 62

LG-Stereo_L1	0.31 46	0.24 108	0.49 80	0.38 28	0.27 124	0.28 22	0.21 28	0.68 63	0.29 17	0.27 12	0.25 11	0.25 17	0.22 17	1.25 350	0.24 8	0.16 104	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 46	0.20 24	0.42 35	0.42 83	0.20 11	0.41 81	0.19 7	0.85 155	0.24 6	0.26 10	0.22 7	0.33 78	0.27 46	1.09 310	0.27 53	0.15 70	0.11 22	0.16 96	0.11 10	0.13 7	0.13 3

Pro-Stereo	0.32 51	0.17 2	0.36 5	0.41 71	0.29 184	0.59 276	0.21 28	0.36 3	0.30 23	0.35 66	0.25 11	0.23 5	0.13 1	1.57 433	0.26 32	0.14 37	0.11 22	0.19 226	0.17 270	0.13 7	0.13 3

Monster-pub-mixall	0.32 51	0.20 24	0.44 49	0.37 14	0.22 30	0.28 22	0.18 2	0.69 67	0.36 56	0.37 90	0.36 57	0.27 30	0.20 6	1.43 404	0.25 18	0.15 70	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.12 1	0.15 62

asd	0.32 51	0.22 55	0.49 80	0.40 58	0.25 85	0.47 137	0.30 131	0.77 114	0.35 43	0.44 140	0.40 74	0.28 39	0.34 103	0.64 139	0.29 81	0.13 19	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.15 76	0.13 3

4.25_new	0.32 51	0.27 206	0.49 80	0.40 58	0.27 124	0.49 160	0.39 264	0.69 67	0.35 43	0.40 124	0.43 89	0.27 30	0.36 121	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.11 10	0.14 35	0.13 3

4.5w_new	0.32 51	0.27 206	0.49 80	0.40 58	0.27 124	0.49 160	0.39 264	0.69 67	0.35 43	0.40 124	0.43 89	0.27 30	0.36 121	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.11 10	0.14 35	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 51	0.27 206	0.49 80	0.40 58	0.27 124	0.49 160	0.39 264	0.69 67	0.35 43	0.40 124	0.43 89	0.27 30	0.36 121	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.13 3

4w-stereo	0.32 51	0.25 148	0.52 107	0.38 28	0.25 85	0.46 124	0.28 108	0.68 63	0.35 43	0.43 134	0.45 106	0.28 39	0.39 140	0.63 136	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.14 26

IGEV-Stereo++	0.32 51	0.22 55	0.47 65	0.48 199	0.33 287	0.33 39	0.22 38	0.78 122	0.48 116	0.35 66	0.41 77	0.32 67	0.47 207	0.40 19	0.29 81	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.15 62

Anonymus	0.33 59	0.22 55	0.43 40	0.47 178	0.28 163	0.43 101	0.24 68	0.58 29	0.41 85	0.35 66	0.32 42	0.50 190	0.40 145	0.58 105	0.34 155	0.15 70	0.12 55	0.18 198	0.17 270	0.15 76	0.20 256

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 59	0.23 78	0.59 145	0.43 101	0.28 163	0.40 69	0.26 89	0.83 140	0.39 68	0.34 59	0.44 99	0.29 43	0.46 197	0.36 6	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	0.26 422

AdaDepth	0.33 59	0.23 78	0.69 224	0.46 157	0.29 184	0.44 109	0.24 68	0.54 23	0.38 63	0.33 52	0.38 62	0.26 24	0.31 77	0.81 203	0.27 53	0.12 6	0.13 148	0.16 96	0.13 116	0.16 110	0.20 256

2.5w	0.33 59	0.23 78	0.53 112	0.41 71	0.25 85	0.42 92	0.38 246	0.69 67	0.35 43	0.38 101	0.54 164	0.24 13	0.26 34	0.91 246	0.29 81	0.13 19	0.10 2	0.14 13	0.13 116	0.14 35	0.15 62

2.75w_new	0.33 59	0.24 108	0.51 99	0.36 7	0.24 56	0.41 81	0.42 301	0.61 45	0.40 79	0.50 184	0.44 99	0.24 13	0.34 103	0.77 187	0.34 155	0.13 19	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.13 3

3.25w_new	0.33 59	0.22 55	0.50 90	0.39 41	0.24 56	0.52 206	0.33 169	0.77 114	0.43 92	0.49 175	0.46 113	0.32 67	0.37 127	0.64 139	0.28 65	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.15 62

3.25w	0.33 59	0.22 55	0.50 90	0.39 41	0.24 56	0.52 206	0.33 169	0.77 114	0.43 92	0.49 175	0.46 113	0.32 67	0.37 127	0.64 139	0.28 65	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.15 62

LG-G_1	0.33 59	0.22 55	0.48 73	0.44 123	0.20 11	0.64 317	0.18 2	0.80 127	0.28 14	0.30 31	0.30 38	0.36 98	0.35 112	0.88 234	0.26 32	0.17 152	0.13 148	0.16 96	0.11 10	0.14 35	0.16 120

LG-G	0.33 59	0.22 55	0.48 73	0.44 123	0.20 11	0.64 317	0.18 2	0.80 127	0.28 14	0.30 31	0.30 38	0.36 98	0.35 112	0.88 234	0.26 32	0.17 152	0.13 148	0.16 96	0.11 10	0.14 35	0.16 120

aanet-new-32k	0.34 68	0.25 148	0.67 211	0.44 123	0.26 109	0.53 216	0.23 54	0.84 149	0.34 33	0.38 101	0.39 64	0.43 144	0.54 279	0.43 35	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	0.15 62

aanet-new-30k	0.34 68	0.25 148	0.66 206	0.44 123	0.26 109	0.53 216	0.23 54	0.84 149	0.34 33	0.38 101	0.39 64	0.43 144	0.54 279	0.43 35	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	0.15 62

aanet-new-28k	0.34 68	0.24 108	0.83 313	0.44 123	0.22 30	0.47 137	0.29 120	0.75 105	0.40 79	0.37 90	0.41 77	0.37 109	0.49 232	0.40 19	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.22 369	0.17 154

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 68	0.23 78	0.83 313	0.42 83	0.23 43	0.35 46	0.33 169	0.87 166	0.35 43	0.39 114	0.41 77	0.31 57	0.44 176	0.53 87	0.27 53	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.16 110	0.15 62

aanet-new-16k	0.34 68	0.23 78	0.73 250	0.47 178	0.23 43	0.42 92	0.21 28	0.76 111	0.45 109	0.37 90	0.44 99	0.37 109	0.48 213	0.43 35	0.29 81	0.14 37	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 199	0.15 62

LiteMatch	0.34 68	0.26 175	0.38 7	0.47 178	0.26 109	0.35 46	0.31 140	0.53 18	0.34 33	0.30 31	0.27 21	0.40 129	0.51 253	0.47 51	0.75 442	0.22 376	0.12 55	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.26 422

DispViT+	0.34 68	0.20 24	0.40 22	0.37 14	0.55 521	0.30 29	0.23 54	0.73 93	0.58 163	0.33 52	0.35 54	0.30 51	0.25 28	1.13 324	0.29 81	0.16 104	0.12 55	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 62

GEAStereo	0.34 68	0.23 78	0.46 56	0.49 220	0.33 287	0.46 124	0.35 202	0.87 166	0.42 87	0.36 78	0.39 64	0.32 67	0.33 95	0.45 41	0.29 81	0.22 376	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.17 149	0.16 120

qwe	0.34 68	0.22 55	0.48 73	0.39 41	0.27 124	0.49 160	0.30 131	0.76 111	0.40 79	0.51 196	0.49 129	0.26 24	0.29 58	0.83 211	0.35 166	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.15 76	0.14 26

3.75w	0.34 68	0.23 78	0.50 90	0.39 41	0.30 208	0.62 294	0.36 219	0.70 76	0.38 63	0.44 140	0.49 129	0.25 17	0.36 121	0.72 167	0.28 65	0.13 19	0.09 1	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.15 62

2w_stereo	0.34 68	0.25 148	0.52 107	0.40 58	0.23 43	0.46 124	0.47 378	0.77 114	0.44 97	0.47 155	0.51 141	0.24 13	0.44 176	0.49 67	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.16 120

SGD-Stereo	0.34 68	0.22 55	0.44 49	0.39 41	0.20 11	0.42 92	0.22 38	0.71 77	0.33 29	0.43 134	0.34 49	0.27 30	0.35 112	1.15 328	0.33 144	0.21 340	0.11 22	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.15 62

GREAT-IGEV	0.34 68	0.22 55	0.54 118	0.40 58	0.31 232	0.36 54	0.28 108	0.59 33	0.66 198	0.28 17	0.51 141	0.29 43	0.29 58	0.86 225	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.17 149	0.16 120
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	0.34 68	0.23 78	0.46 56	0.44 123	0.29 184	0.79 401	0.23 54	0.50 11	0.39 68	0.38 101	0.32 42	0.23 5	0.25 28	1.21 345	0.28 65	0.17 152	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.14 35	0.16 120

PhaseNet	0.35 82	0.24 108	0.47 65	0.45 142	0.28 163	0.56 251	0.24 68	0.66 58	0.44 97	0.32 46	0.39 64	0.54 217	0.32 89	0.57 101	0.40 232	0.15 70	0.13 148	0.20 277	0.20 360	0.17 149	0.22 325

aanet-new-40k	0.35 82	0.25 148	0.95 389	0.42 83	0.26 109	0.51 194	0.23 54	0.79 124	0.34 33	0.34 59	0.48 120	0.33 78	0.51 253	0.37 9	0.29 81	0.13 19	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 199	0.15 62

aanet-new-34k	0.35 82	0.26 175	0.85 332	0.42 83	0.20 11	0.33 39	0.31 140	0.92 182	0.44 97	0.35 66	0.54 164	0.35 92	0.56 292	0.39 13	0.27 53	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.14 26

aanet-new-24k	0.35 82	0.24 108	0.62 174	0.43 101	0.25 85	0.53 216	0.30 131	0.72 85	0.39 68	0.41 131	0.63 194	0.35 92	0.48 213	0.46 48	0.26 32	0.14 37	0.11 22	0.16 96	0.13 116	0.18 199	0.15 62

aanet-new-22k	0.35 82	0.23 78	0.86 341	0.45 142	0.23 43	0.47 137	0.23 54	0.75 105	0.51 130	0.37 90	0.48 120	0.34 88	0.49 232	0.47 51	0.30 98	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.16 110	0.15 62

aanet-new-12k	0.35 82	0.24 108	0.83 313	0.49 220	0.22 30	0.48 151	0.25 76	0.94 193	0.46 111	0.39 114	0.29 33	0.33 78	0.48 213	0.41 26	0.30 98	0.14 37	0.10 2	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.17 154

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 82	0.22 55	0.54 118	0.46 157	0.33 287	0.40 69	0.34 186	0.80 127	0.44 97	0.38 101	0.61 190	0.40 129	0.50 243	0.37 9	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.16 120

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 82	0.22 55	0.55 123	0.42 83	0.27 124	0.42 92	0.39 264	1.02 215	0.54 141	0.37 90	0.51 141	0.34 88	0.44 176	0.36 6	0.27 53	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.15 62

2.25w	0.35 82	0.24 108	0.55 123	0.38 28	0.24 56	0.44 109	0.25 76	0.69 67	0.42 87	0.49 175	0.59 186	0.27 30	0.35 112	0.83 211	0.37 198	0.13 19	0.11 22	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.17 154

3.5w_stereo	0.35 82	0.27 206	0.55 123	0.38 28	0.25 85	0.54 233	0.34 186	0.73 93	0.40 79	0.46 153	0.45 106	0.31 57	0.38 135	0.80 202	0.40 232	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

3w_stereo	0.35 82	0.25 148	0.60 157	0.41 71	0.21 22	0.52 206	0.53 429	0.72 85	0.47 114	0.47 155	0.50 137	0.23 5	0.45 187	0.49 67	0.30 98	0.13 19	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.17 154

monsters	0.35 82	0.21 38	0.49 80	0.43 101	0.39 383	0.34 42	0.26 89	0.69 67	0.44 97	0.49 175	0.41 77	0.23 5	0.26 34	1.38 386	0.27 53	0.14 37	0.11 22	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.15 62

S2M2_L	0.35 82	0.28 229	0.47 65	0.43 101	0.30 208	0.31 33	0.16 1	0.61 45	0.68 203	0.32 46	0.49 129	0.47 172	0.34 103	0.40 19	0.33 144	0.25 449	0.22 495	0.20 277	0.22 432	0.25 438	0.23 350
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
gcap_with_dpt	0.36 95	0.24 108	0.64 193	0.43 101	0.39 383	0.50 181	0.44 340	0.71 77	0.50 126	0.56 221	0.67 212	0.32 67	0.30 70	0.39 13	0.29 81	0.16 104	0.12 55	0.19 226	0.15 191	0.14 35	0.14 26

GSStereo	0.36 95	0.23 78	0.46 56	0.50 243	0.33 287	0.46 124	0.35 202	1.31 348	0.53 138	0.38 101	0.39 64	0.32 67	0.33 95	0.45 41	0.29 81	0.20 302	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.18 178

Zero-FE251	0.36 95	0.25 148	0.64 193	0.49 220	0.30 208	0.57 256	0.24 68	0.86 162	0.36 56	0.53 206	0.39 64	0.51 195	0.41 148	0.49 67	0.28 65	0.19 251	0.15 317	0.17 149	0.12 48	0.14 35	0.16 120

1w_stereo	0.36 95	0.21 38	0.47 65	0.44 123	0.27 124	0.47 137	0.54 444	0.66 58	0.51 130	0.44 140	0.67 212	0.25 17	0.45 187	0.62 126	0.34 155	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.15 62

monsterstereo	0.36 95	0.21 38	0.53 112	0.48 199	0.36 342	0.27 20	0.29 120	0.58 29	0.52 134	0.45 148	0.61 190	0.26 24	0.27 46	1.23 347	0.28 65	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.13 3

111111	0.36 95	0.22 55	0.49 80	0.47 178	0.45 450	0.36 54	0.22 38	1.04 232	0.44 97	0.33 52	0.33 46	0.40 129	0.26 34	0.99 271	0.27 53	0.17 152	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.15 76	0.15 62

RAStereo	0.36 95	0.22 55	0.85 332	0.48 199	0.28 163	0.27 20	0.28 108	0.77 114	0.65 196	0.33 52	0.43 89	0.44 147	0.31 77	0.45 41	0.35 166	0.18 202	0.15 317	0.19 226	0.15 191	0.19 239	0.15 62

gcap-zeroshot	0.36 95	0.24 108	0.63 179	0.42 83	0.40 398	0.47 137	0.41 289	0.73 93	0.56 154	0.54 208	0.63 194	0.33 78	0.27 46	0.39 13	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.19 226	0.16 235	0.14 35	0.14 26

testlalala	0.36 95	0.24 108	0.63 179	0.42 83	0.40 398	0.47 137	0.41 289	0.73 93	0.56 154	0.54 208	0.63 194	0.33 78	0.27 46	0.39 13	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.19 226	0.16 235	0.14 35	0.14 26

aanet-new-90k	0.37 104	0.24 108	0.98 403	0.42 83	0.25 85	0.43 101	0.35 202	0.75 105	0.35 43	0.29 22	0.41 77	0.31 57	0.50 243	1.00 276	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.19 239	0.13 3

aanet-new-60k	0.37 104	0.23 78	0.94 383	0.43 101	0.23 43	0.58 270	0.31 140	0.83 140	0.35 43	0.35 66	0.39 64	0.40 129	0.43 166	0.78 196	0.23 1	0.13 19	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.17 149	0.15 62

aanet-new-70k	0.37 104	0.23 78	0.94 383	0.43 101	0.22 30	0.50 181	0.30 131	0.74 101	0.34 33	0.34 59	0.41 77	0.31 57	0.51 253	1.04 289	0.26 32	0.13 19	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.16 110	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 104	0.24 108	1.02 419	0.44 123	0.21 22	0.33 39	0.36 219	0.79 124	0.34 33	0.33 52	0.42 86	0.31 57	0.58 316	0.93 251	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 199	0.14 26

aanet-new-36k	0.37 104	0.24 108	0.82 303	0.44 123	0.22 30	0.51 194	0.32 159	0.80 127	0.37 58	0.35 66	0.40 74	0.36 98	0.56 292	0.83 211	0.26 32	0.13 19	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.15 62

aanet-32k-new	0.37 104	0.27 206	0.97 399	0.44 123	0.24 56	0.50 181	0.32 159	0.69 67	0.38 63	0.35 66	0.42 86	0.36 98	0.55 283	0.79 198	0.25 18	0.17 152	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.19 239	0.14 26

aanet-new-10k	0.37 104	0.24 108	0.98 403	0.48 199	0.24 56	0.66 328	0.25 76	0.72 85	0.43 92	0.39 114	0.42 86	0.40 129	0.52 263	0.42 30	0.30 98	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.19 239	0.15 62

aanet-new-14k	0.37 104	0.26 175	0.93 375	0.47 178	0.23 43	0.45 114	0.33 169	0.73 93	0.62 184	0.40 124	0.49 129	0.30 51	0.63 341	0.42 30	0.30 98	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.21 347	0.16 120

aanet-new-8k	0.37 104	0.25 148	0.65 201	0.46 157	0.26 109	0.53 216	0.35 202	0.84 149	0.54 141	0.36 78	0.43 89	0.33 78	0.61 339	0.69 156	0.30 98	0.15 70	0.11 22	0.16 96	0.13 116	0.16 110	0.15 62

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 104	0.23 78	0.62 174	0.50 243	0.29 184	0.74 370	0.39 264	0.72 85	0.48 116	0.38 101	0.51 141	0.36 98	0.50 243	0.45 41	0.31 116	0.15 70	0.12 55	0.17 149	0.13 116	0.17 149	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 104	0.22 55	0.55 123	0.44 123	0.42 430	0.58 270	0.30 131	0.87 166	0.44 97	0.38 101	0.53 153	0.47 172	0.59 322	0.40 19	0.34 155	0.16 104	0.11 22	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 104	0.24 108	0.61 166	0.42 83	0.40 398	0.48 151	0.41 289	0.72 85	0.58 163	0.55 215	0.65 202	0.32 67	0.27 46	0.41 26	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.16 235	0.14 35	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 104	0.24 108	0.63 179	0.43 101	0.40 398	0.46 124	0.39 264	0.71 77	0.56 154	0.58 226	0.68 215	0.36 98	0.26 34	0.51 82	0.30 98	0.16 104	0.12 55	0.19 226	0.15 191	0.15 76	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 104	0.24 108	0.63 179	0.43 101	0.41 419	0.49 160	0.41 289	0.73 93	0.60 176	0.56 221	0.66 208	0.31 57	0.26 34	0.42 30	0.31 116	0.16 104	0.11 22	0.19 226	0.15 191	0.15 76	0.14 26

VIP-Stereo	0.37 104	0.25 148	0.62 174	0.41 71	0.46 459	0.82 417	0.22 38	0.67 61	0.48 116	0.32 46	0.55 170	0.37 109	0.31 77	0.85 222	0.28 65	0.18 202	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.14 26

gasm-f	0.37 104	0.24 108	0.50 90	0.49 220	0.33 287	0.37 57	0.44 340	0.87 166	0.42 87	0.36 78	0.65 202	0.32 67	0.46 197	0.58 105	0.30 98	0.22 376	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.16 120

LG-Stereo	0.37 104	0.27 206	0.94 383	0.48 199	0.26 109	0.37 57	0.30 131	0.88 174	0.57 160	0.38 101	0.58 183	0.29 43	0.21 12	0.51 82	0.37 198	0.14 37	0.14 239	0.20 277	0.18 299	0.18 199	0.14 26

GIP-stereo	0.37 104	0.25 148	0.49 80	0.55 341	0.41 419	0.37 57	0.22 38	1.03 224	0.56 154	0.35 66	0.52 149	0.46 162	0.37 127	0.55 93	0.28 65	0.20 302	0.13 148	0.16 96	0.12 48	0.16 110	0.16 120

test_for_model	0.37 104	0.24 108	0.61 166	0.42 83	0.40 398	0.48 151	0.41 289	0.72 85	0.58 163	0.55 215	0.65 202	0.32 67	0.27 46	0.41 26	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.16 235	0.14 35	0.14 26

TS12	0.38 123	0.21 38	0.43 40	0.44 123	0.21 22	0.58 270	0.31 140	1.06 239	0.49 121	0.43 134	0.73 239	0.35 92	0.40 145	0.73 170	0.41 243	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.18 178

Foundation-i1c-attn	0.38 123	0.18 4	0.41 31	0.37 14	0.20 11	0.51 194	0.47 378	1.13 274	0.48 116	0.47 155	0.45 106	0.54 217	0.49 232	0.71 163	0.29 81	0.16 104	0.13 148	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

NLSM3	0.38 123	0.21 38	0.47 65	0.46 157	0.36 342	0.43 101	0.34 186	0.75 105	0.62 184	0.43 134	0.70 227	0.39 120	0.43 166	0.62 126	0.37 198	0.15 70	0.12 55	0.19 226	0.17 270	0.16 110	0.16 120

zero-FE	0.38 123	0.24 108	0.54 118	0.48 199	0.46 459	0.29 26	0.23 54	0.69 67	0.34 33	0.34 59	0.41 77	0.37 109	0.49 232	0.68 155	0.35 166	0.23 403	0.12 55	0.18 198	0.13 116	0.82 656	0.19 223

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 123	0.25 148	0.61 166	0.53 310	0.29 184	0.36 54	0.22 38	1.24 327	0.42 87	0.45 148	0.65 202	0.37 109	0.51 253	0.41 26	0.30 98	0.18 202	0.12 55	0.17 149	0.13 116	0.18 199	0.20 256

AIO_rvc	0.38 123	0.25 148	0.65 201	0.47 178	0.31 232	0.55 240	0.38 246	0.98 203	0.51 130	0.35 66	0.48 120	0.49 182	0.22 17	0.87 230	0.31 116	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.15 62

AIO_test	0.38 123	0.24 108	0.59 145	0.47 178	0.31 232	0.55 240	0.44 340	0.86 162	0.50 126	0.34 59	0.48 120	0.46 162	0.30 70	0.76 184	0.31 116	0.17 152	0.12 55	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.15 62

IGEV-RUCA	0.38 123	0.24 108	0.51 99	0.51 260	0.36 342	0.59 276	0.23 54	0.68 63	0.52 134	0.39 114	0.50 137	0.44 147	0.31 77	0.86 225	0.31 116	0.24 425	0.13 148	0.16 96	0.12 48	0.20 296	0.21 290

MaDis-Stereo	0.38 123	0.27 206	0.72 235	0.45 142	0.35 328	0.30 29	0.31 140	0.81 132	0.54 141	0.38 101	0.38 62	0.58 244	0.49 232	0.53 87	0.39 215	0.20 302	0.16 354	0.19 226	0.15 191	0.19 239	0.15 62

UniTT-Stereo	0.38 123	0.24 108	0.67 211	0.49 220	0.36 342	0.40 69	0.32 159	0.55 24	0.55 150	0.55 215	0.55 170	0.36 98	0.31 77	0.59 113	0.52 335	0.21 340	0.15 317	0.17 149	0.15 191	0.19 239	0.17 154

Foundation-i1b	0.39 133	0.18 4	0.41 31	0.37 14	0.20 11	0.52 206	0.48 389	1.19 306	0.43 92	0.52 201	0.44 99	0.60 255	0.52 263	0.70 158	0.29 81	0.16 104	0.12 55	0.14 13	0.13 116	0.14 35	0.14 26

VMStereo-Base	0.39 133	0.25 148	0.47 65	0.37 14	0.22 30	0.39 65	0.33 169	0.72 85	0.87 273	0.43 134	0.69 220	0.60 255	0.33 95	0.76 184	0.37 198	0.18 202	0.14 239	0.15 50	0.12 48	0.17 149	0.18 178

DDF-Stereo	0.39 133	0.24 108	0.53 112	0.51 260	0.45 450	0.30 29	0.23 54	0.64 49	0.34 33	0.34 59	0.40 74	0.37 109	0.48 213	0.94 253	0.35 166	0.24 425	0.12 55	0.18 198	0.13 116	0.85 657	0.19 223

HUF	0.39 133	0.27 206	0.71 233	0.43 101	0.24 56	0.51 194	0.47 378	0.99 212	0.55 150	0.37 90	0.45 106	0.53 210	0.41 148	0.70 158	0.29 81	0.18 202	0.14 239	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.17 154

fffft	0.39 133	0.24 108	0.56 131	0.45 142	0.34 310	0.42 92	0.48 389	0.85 155	0.39 68	0.45 148	0.35 54	0.38 116	0.31 77	1.32 369	0.34 155	0.14 37	0.12 55	0.19 226	0.15 191	0.16 110	0.18 178
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.39 133	0.26 175	0.54 118	0.50 243	0.24 56	0.45 114	0.39 264	1.13 274	0.57 160	0.42 132	0.49 129	0.52 203	0.25 28	0.74 173	0.32 130	0.16 104	0.13 148	0.18 198	0.14 165	0.16 110	0.15 62

DF	0.40 139	0.25 148	0.67 211	0.49 220	0.28 163	0.49 160	0.31 140	0.88 174	0.51 130	0.47 155	0.72 234	0.59 250	0.30 70	0.83 211	0.34 155	0.19 251	0.13 148	0.16 96	0.12 48	0.16 110	0.17 154

Foundation-i1a	0.40 139	0.19 11	0.42 35	0.36 7	0.20 11	0.51 194	0.46 365	1.17 300	0.49 121	0.57 224	0.46 113	0.63 273	0.56 292	0.82 205	0.30 98	0.15 70	0.12 55	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.16 120

ours_stereo	0.40 139	0.30 293	0.57 136	0.47 178	0.31 232	0.40 69	0.44 340	0.79 124	0.58 163	0.36 78	0.58 183	0.46 162	0.33 95	1.14 327	0.33 144	0.17 152	0.13 148	0.19 226	0.15 191	0.19 239	0.20 256

RSM++	0.40 139	0.26 175	0.55 123	0.51 260	0.27 124	0.49 160	0.41 289	0.83 140	0.52 134	0.39 114	0.47 117	0.60 255	0.34 103	1.02 284	0.31 116	0.16 104	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.18 199	0.15 62

RSM	0.40 139	0.25 148	0.53 112	0.50 243	0.27 124	0.46 124	0.40 276	0.94 193	0.49 121	0.42 132	0.44 99	0.65 280	0.33 95	1.07 302	0.32 130	0.15 70	0.13 148	0.17 149	0.14 165	0.17 149	0.15 62

trnet	0.40 139	0.23 78	0.40 22	0.37 14	0.20 11	0.53 216	0.29 120	0.81 132	1.15 419	0.59 230	0.72 234	0.53 210	0.43 166	0.56 96	0.37 198	0.18 202	0.13 148	0.15 50	0.10 1	0.14 35	0.14 26

CREStereo	0.40 139	0.24 108	0.40 22	0.37 14	0.22 30	0.52 206	0.29 120	0.81 132	1.15 419	0.59 230	0.72 234	0.51 195	0.42 158	0.57 101	0.37 198	0.19 251	0.13 148	0.15 50	0.10 1	0.14 35	0.15 62
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new	0.41 146	0.27 206	0.70 230	0.48 199	0.38 371	0.73 366	0.29 120	0.71 77	0.39 68	0.38 101	0.51 141	0.36 98	0.73 382	0.98 270	0.31 116	0.17 152	0.12 55	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.16 120

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 146	0.53 553	1.34 520	0.47 178	0.40 398	0.37 57	0.24 68	1.18 301	0.43 92	0.37 90	0.43 89	0.41 138	0.41 148	0.46 48	0.30 98	0.14 37	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.18 178

BStereo	0.41 146	0.27 206	1.63 555	0.43 101	0.29 184	0.55 240	0.40 276	0.60 37	0.54 141	0.37 90	0.36 57	0.38 116	0.29 58	0.66 146	0.41 243	0.13 19	0.14 239	0.15 50	0.19 324	0.16 110	0.18 178

FlowAnything_test	0.41 146	0.27 206	0.67 211	0.60 427	0.33 287	0.62 294	0.35 202	0.64 49	0.48 116	0.46 153	0.36 57	0.45 157	0.37 127	0.54 90	0.52 335	0.25 449	0.19 439	0.28 511	0.33 595	0.22 369	0.22 325

MSCF	0.41 146	0.28 229	0.64 193	0.50 243	0.27 124	0.58 270	0.37 234	1.03 224	0.54 141	0.54 208	0.72 234	0.32 67	0.64 348	0.56 96	0.30 98	0.19 251	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.17 149	0.21 290

water-stereo	0.41 146	0.21 38	0.69 224	0.45 142	0.28 163	0.50 181	0.27 97	0.96 195	0.52 134	0.57 224	0.78 251	0.59 250	0.53 271	0.44 39	0.43 261	0.17 152	0.16 354	0.17 149	0.15 191	0.17 149	0.22 325

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 146	0.68 605	0.45 55	0.66 501	0.30 208	0.48 151	0.25 76	0.87 166	0.46 111	0.39 114	0.37 61	0.30 51	0.69 371	1.16 332	0.31 116	0.17 152	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 199	0.14 26

castereo++	0.41 146	0.26 175	0.51 99	0.44 123	0.32 267	0.96 483	0.22 38	1.13 274	0.61 181	0.33 52	0.45 106	0.50 190	0.39 140	0.94 253	0.25 18	0.18 202	0.12 55	0.17 149	0.12 48	0.14 35	0.16 120

SMoEStereo_RVC	0.41 146	0.26 175	0.55 123	0.46 157	0.31 232	0.60 283	0.36 219	0.85 155	0.47 114	0.47 155	0.43 89	0.42 140	0.34 103	1.40 392	0.31 116	0.15 70	0.12 55	0.20 277	0.15 191	0.16 110	0.18 178

GCAP-BAT	0.41 146	0.24 108	0.76 267	0.45 142	0.38 371	0.34 42	0.37 234	0.98 203	0.69 208	0.50 184	0.56 177	0.55 223	0.38 135	0.75 181	0.32 130	0.17 152	0.13 148	0.19 226	0.15 191	0.15 76	0.19 223

Pointernet	0.41 146	0.21 38	0.63 179	0.45 142	0.29 184	0.51 194	0.27 97	1.54 401	0.70 211	0.48 167	0.64 199	0.49 182	0.37 127	0.51 82	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot	0.41 146	0.24 108	0.76 267	0.45 142	0.38 371	0.34 42	0.37 234	0.98 203	0.69 208	0.50 184	0.56 177	0.55 223	0.38 135	0.75 181	0.32 130	0.17 152	0.13 148	0.19 226	0.15 191	0.15 76	0.19 223

AEACV	0.41 146	0.25 148	0.60 157	0.55 341	0.52 499	0.43 101	0.38 246	0.98 203	0.63 188	0.44 140	0.56 177	0.46 162	0.59 322	0.56 96	0.31 116	0.17 152	0.13 148	0.18 198	0.16 235	0.17 149	0.17 154

LoS	0.41 146	0.23 78	0.46 56	0.39 41	0.23 43	0.48 151	0.40 276	1.12 268	0.94 304	0.50 184	0.66 208	0.49 182	0.42 158	0.63 136	0.39 215	0.19 251	0.14 239	0.16 96	0.11 10	0.14 35	0.15 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.41 146	0.24 108	0.59 145	0.45 142	0.27 124	0.54 233	0.22 38	1.23 325	0.56 154	0.44 140	0.43 89	0.68 288	0.29 58	0.89 239	0.34 155	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.17 270	0.17 149	0.18 178

GLC_STEREO	0.41 146	0.27 206	0.43 40	0.55 341	0.24 56	0.47 137	0.30 131	0.81 132	0.64 193	0.53 206	0.74 242	0.50 190	0.31 77	0.65 144	0.45 279	0.18 202	0.20 456	0.23 394	0.19 324	0.21 347	0.21 290

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 162	0.21 38	0.92 371	0.41 71	0.29 184	0.45 114	0.28 108	0.87 166	0.39 68	0.35 66	0.55 170	0.39 120	0.48 213	0.40 19	0.24 8	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	1.51 681

Selective-IGEV-i32	0.42 162	0.26 175	0.56 131	0.48 199	0.27 124	0.45 114	0.33 169	1.56 408	0.61 181	0.36 78	0.47 117	0.52 203	0.30 70	1.08 305	0.33 144	0.15 70	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.15 62

mms	0.42 162	0.29 262	0.60 157	0.47 178	0.33 287	0.43 101	0.46 365	0.75 105	0.50 126	0.36 78	0.61 190	0.44 147	0.30 70	1.39 390	0.34 155	0.16 104	0.14 239	0.18 198	0.15 191	0.19 239	0.21 290

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 162	0.21 38	0.92 371	0.41 71	0.29 184	0.45 114	0.28 108	0.87 166	0.39 68	0.35 66	0.55 170	0.39 120	0.48 213	0.40 19	0.24 8	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	1.51 681

CASnet	0.42 162	0.26 175	0.52 107	0.52 287	0.21 22	0.49 160	0.35 202	0.85 155	0.85 267	0.84 298	0.69 220	0.48 178	0.31 77	0.57 101	0.34 155	0.19 251	0.12 55	0.27 495	0.22 432	0.23 394	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-IGEV	0.42 162	0.26 175	0.56 131	0.48 199	0.27 124	0.45 114	0.33 169	1.56 408	0.61 181	0.36 78	0.47 117	0.52 203	0.30 70	1.08 305	0.33 144	0.15 70	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.15 62

CroCo-Stereo	0.42 162	0.33 369	0.83 313	0.59 419	0.28 163	0.26 15	0.33 169	1.22 318	0.85 267	0.43 134	0.49 129	0.65 280	0.46 197	0.40 19	0.36 184	0.19 251	0.15 317	0.16 96	0.14 165	0.20 296	0.17 154
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
DNS	0.43 169	0.28 229	0.73 250	0.51 260	0.30 208	0.57 256	0.25 76	1.09 254	0.68 203	0.65 250	0.55 170	0.71 306	0.38 135	0.46 48	0.30 98	0.24 425	0.16 354	0.15 50	0.15 191	0.22 369	0.25 400

Foundation-i1	0.43 169	0.19 11	0.39 14	0.44 123	0.37 355	0.54 233	0.47 378	1.46 381	0.59 169	0.58 226	0.54 164	0.63 273	0.48 213	0.71 163	0.35 166	0.16 104	0.13 148	0.15 50	0.14 165	0.15 76	0.15 62

Replicate-Monster	0.43 169	0.30 293	2.04 591	0.37 14	0.22 30	0.47 137	0.23 54	0.82 137	0.50 126	0.44 140	0.27 21	0.31 57	0.29 58	1.01 280	0.26 32	0.14 37	0.11 22	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.38 554

GASTEREO	0.43 169	0.29 262	0.62 174	0.51 260	0.27 124	0.62 294	0.36 219	1.02 215	0.58 163	0.55 215	0.83 266	0.30 51	0.65 353	0.64 139	0.30 98	0.19 251	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.21 290

castereo	0.43 169	0.25 148	0.50 90	0.46 157	0.30 208	0.60 283	0.56 461	1.23 325	0.83 260	0.39 114	0.70 227	0.45 157	0.68 367	0.54 90	0.33 144	0.17 152	0.11 22	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.14 26

WCG-NET	0.43 169	0.23 78	0.58 139	0.42 83	0.26 109	0.46 124	0.32 159	0.77 114	1.16 426	0.77 275	0.75 243	0.58 244	0.44 176	0.62 126	0.38 208	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.14 165	0.15 76	0.14 26

MGS-Stereo	0.43 169	0.28 229	0.61 166	0.46 157	0.28 163	0.49 160	0.33 169	0.60 37	0.89 279	0.47 155	1.32 469	0.51 195	0.32 89	0.66 146	0.39 215	0.20 302	0.16 354	0.18 198	0.16 235	0.18 199	0.18 178

MoCha-V2	0.43 169	0.23 78	0.55 123	0.56 363	0.23 43	0.44 109	0.32 159	1.35 358	0.63 188	0.54 208	0.55 170	0.42 140	0.57 299	1.12 322	0.28 65	0.15 70	0.13 148	0.15 50	0.13 116	0.17 149	0.18 178

GCAP-Stereo	0.43 169	0.32 347	0.80 290	0.50 243	0.27 124	0.53 216	0.31 140	1.05 236	0.67 200	0.69 260	0.71 231	0.58 244	0.42 158	0.51 82	0.35 166	0.18 202	0.15 317	0.18 198	0.13 116	0.17 149	0.15 62

MM-Stereo_test2	0.44 178	0.25 148	0.70 230	0.54 325	0.33 287	0.55 240	0.45 359	1.02 215	0.84 263	0.61 242	0.51 141	0.49 182	0.42 158	0.82 205	0.32 130	0.16 104	0.13 148	0.18 198	0.14 165	0.19 239	0.17 154

fffy	0.44 178	0.29 262	0.67 211	0.47 178	0.30 208	0.46 124	0.34 186	0.98 203	0.57 160	0.40 124	0.59 186	0.55 223	0.41 148	1.26 353	0.37 198	0.16 104	0.14 239	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.20 256

Occ-G	0.44 178	0.23 78	0.59 145	0.44 123	0.27 124	0.43 101	0.61 495	0.85 155	0.62 184	0.48 167	0.66 208	1.00 423	0.45 187	0.79 198	0.45 279	0.17 152	0.14 239	0.18 198	0.13 116	0.16 110	0.18 178

DN	0.45 181	0.25 148	0.59 145	0.51 260	0.44 445	0.59 276	0.31 140	0.97 196	0.90 284	0.47 155	0.54 164	0.76 315	0.35 112	0.66 146	0.37 198	0.25 449	0.18 418	0.20 277	0.16 235	0.21 347	0.23 350

depthmonostereo	0.45 181	0.26 175	0.89 353	0.49 220	0.24 56	0.60 283	0.36 219	1.03 224	0.77 230	0.50 184	0.65 202	0.50 190	0.55 283	0.70 158	0.39 215	0.16 104	0.16 354	0.16 96	0.14 165	0.16 110	0.20 256

IGEV++	0.45 181	0.24 108	0.63 179	0.58 400	0.32 267	0.42 92	0.25 76	2.16 580	0.65 196	0.38 101	0.58 183	0.46 162	0.44 176	0.56 96	0.40 232	0.20 302	0.13 148	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.18 178

ff7	0.45 181	0.30 293	0.64 193	0.47 178	0.33 287	0.49 160	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.50 184	0.53 153	0.44 147	0.48 213	1.41 396	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

ffff	0.45 181	0.30 293	0.64 193	0.47 178	0.33 287	0.49 160	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.50 184	0.53 153	0.44 147	0.48 213	1.41 396	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

11t	0.45 181	0.30 293	0.64 193	0.47 178	0.33 287	0.49 160	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.50 184	0.53 153	0.44 147	0.48 213	1.41 396	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

LoS_RVC	0.45 181	0.29 262	0.48 73	0.49 220	0.83 623	0.51 194	0.43 320	0.65 53	0.44 97	0.47 155	0.78 251	0.44 147	0.60 329	0.59 113	0.37 198	0.14 37	0.12 55	0.14 13	0.10 1	0.14 35	1.08 670

anonymousdsp	0.45 181	0.30 293	0.60 157	0.48 199	0.34 310	0.49 160	0.42 301	0.97 196	0.60 176	0.51 196	0.53 153	0.46 162	0.47 207	1.36 378	0.35 166	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

ccc-4	0.45 181	0.30 293	0.64 193	0.47 178	0.33 287	0.49 160	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.50 184	0.53 153	0.44 147	0.48 213	1.41 396	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

IGEV-Stereo	0.45 181	0.30 293	0.60 157	0.48 199	0.34 310	0.49 160	0.42 301	0.98 203	0.60 176	0.51 196	0.53 153	0.46 162	0.47 207	1.36 378	0.35 166	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TANstereo	0.45 181	0.23 78	0.50 90	0.43 101	0.21 22	0.65 323	0.26 89	0.83 140	0.88 277	0.95 328	0.99 315	0.51 195	0.45 187	0.56 96	0.36 184	0.19 251	0.24 535	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.27 443

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 192	1.51 673	1.58 552	0.39 41	0.35 328	0.40 69	0.26 89	1.05 236	0.41 85	0.36 78	0.48 120	0.41 138	0.40 145	0.48 61	0.25 18	0.15 70	0.13 148	0.15 50	0.13 116	0.15 76	0.24 376

PSi22	0.46 192	0.26 175	0.50 90	0.47 178	0.24 56	0.46 124	0.22 38	0.83 140	1.02 344	0.47 155	0.65 202	0.80 327	0.51 253	1.44 410	0.32 130	0.15 70	0.12 55	0.14 13	0.12 48	0.20 296	0.19 223

DilatedVolume-Stereo	0.46 192	0.24 108	0.72 235	0.45 142	0.33 287	0.72 361	0.29 120	0.83 140	0.53 138	0.82 288	0.73 239	0.52 203	0.44 176	1.16 332	0.42 255	0.15 70	0.15 317	0.15 50	0.14 165	0.16 110	0.17 154

Reg-Stereo(zero)	0.46 192	0.23 78	0.50 90	0.45 142	0.25 85	0.41 81	0.27 97	0.80 127	1.12 399	0.93 322	0.79 254	0.91 384	0.46 197	0.74 173	0.44 266	0.15 70	0.13 148	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.18 178

rvit_stereo_0081_aga	0.46 192	0.37 461	0.91 368	0.52 287	0.41 419	0.49 160	0.40 276	0.88 174	0.66 198	0.59 230	0.56 177	0.53 210	0.43 166	0.67 151	0.44 266	0.27 497	0.21 474	0.22 356	0.20 360	0.26 453	0.19 223

rvit_stereo_0081	0.46 192	0.34 398	0.72 235	0.56 363	0.35 328	0.41 81	0.44 340	0.74 101	1.04 357	0.49 175	0.52 149	0.51 195	0.49 232	0.86 225	0.47 296	0.25 449	0.20 456	0.22 356	0.19 324	0.26 453	0.19 223

rvit_stereo_0082	0.46 192	0.34 398	0.72 235	0.56 363	0.35 328	0.41 81	0.44 340	0.74 101	1.04 357	0.49 175	0.52 149	0.51 195	0.49 232	0.86 225	0.47 296	0.25 449	0.20 456	0.22 356	0.19 324	0.26 453	0.19 223

IGEV-Stereo+	0.46 192	0.23 78	0.51 99	0.42 83	0.46 459	0.15 1	0.19 7	0.45 8	0.37 58	0.28 17	0.25 11	0.31 57	0.41 148	1.43 404	0.31 116	0.18 202	0.13 148	0.15 50	0.12 48	1.09 670	1.74 685

WCG-NET（raft）	0.46 192	0.23 78	0.59 145	0.42 83	0.24 56	0.50 181	0.35 202	0.76 111	1.10 384	0.72 267	0.76 244	0.91 384	0.50 243	0.88 234	0.40 232	0.16 104	0.13 148	0.15 50	0.14 165	0.15 76	0.17 154

ProNet	0.46 192	0.30 293	0.69 224	0.46 157	0.32 267	0.57 256	0.52 423	1.15 291	0.67 200	0.44 140	0.50 137	0.44 147	0.43 166	1.31 363	0.38 208	0.16 104	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.18 199	0.18 178

MC-Stereo	0.46 192	0.24 108	0.58 139	0.63 465	0.30 208	0.38 63	0.32 159	0.98 203	0.74 223	0.66 254	0.85 271	0.56 235	0.60 329	1.07 302	0.32 130	0.17 152	0.12 55	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.16 120

CroCo-Stereo Lap2	0.46 192	0.37 461	0.87 344	0.62 453	0.79 614	0.28 22	0.35 202	0.81 132	0.73 216	0.39 114	0.54 164	0.71 306	0.54 279	0.60 117	0.48 306	0.18 202	0.18 418	0.19 226	0.16 235	0.21 347	0.21 290

RT-Monster	0.47 204	0.24 108	0.54 118	0.46 157	0.40 398	0.51 194	0.27 97	0.97 196	1.02 344	0.89 312	0.87 278	0.68 288	0.41 148	0.70 158	0.41 243	0.16 104	0.14 239	0.15 50	0.13 116	0.14 35	0.22 325

DA	0.47 204	0.23 78	0.59 145	0.54 325	0.26 109	1.08 509	0.44 340	1.51 391	0.63 188	0.48 167	0.69 220	0.55 223	0.49 232	0.49 67	0.38 208	0.20 302	0.14 239	0.19 226	0.13 116	0.19 239	0.17 154

GGEV	0.47 204	0.23 78	0.59 145	0.54 325	0.26 109	1.08 509	0.44 340	1.51 391	0.63 188	0.48 167	0.69 220	0.55 223	0.49 232	0.49 67	0.38 208	0.20 302	0.14 239	0.19 226	0.13 116	0.19 239	0.17 154

tt45	0.47 204	0.25 148	0.52 107	0.47 178	0.34 310	0.78 392	0.32 159	0.86 162	0.45 109	0.52 201	0.45 106	0.49 182	0.37 127	2.12 523	0.36 184	0.16 104	0.13 148	0.19 226	0.16 235	0.17 149	0.21 290

rvit_stereo_0080	0.47 204	0.35 427	0.87 344	0.48 199	0.36 342	0.42 92	0.54 444	0.93 183	0.78 235	0.52 201	0.60 188	0.55 223	0.47 207	0.62 126	0.48 306	0.27 497	0.21 474	0.20 277	0.20 360	0.31 514	0.20 256

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 204	0.38 479	0.75 263	0.48 199	0.37 355	0.67 335	0.35 202	0.82 137	1.14 411	0.61 242	0.64 199	0.39 120	0.39 140	0.74 173	0.39 215	0.20 302	0.17 384	0.22 356	0.18 299	0.24 425	0.20 256

whm_eth	0.47 204	0.35 427	0.87 344	0.48 199	0.36 342	0.42 92	0.54 444	0.93 183	0.78 235	0.52 201	0.60 188	0.55 223	0.47 207	0.62 126	0.48 306	0.27 497	0.21 474	0.20 277	0.20 360	0.31 514	0.20 256

XX-TBD	0.47 204	0.71 611	0.39 14	0.81 605	0.25 85	0.57 256	0.26 89	0.73 93	1.30 518	0.78 277	1.01 322	0.45 157	0.33 95	0.49 67	0.39 215	0.20 302	0.15 317	0.15 50	0.11 10	0.17 149	0.15 62

PMTNet	0.47 204	0.22 55	0.43 40	0.39 41	0.24 56	0.71 357	0.26 89	0.78 122	1.03 351	0.65 250	0.69 220	0.55 223	0.48 213	0.90 242	0.36 184	0.99 672	0.13 148	0.15 50	0.10 1	0.15 76	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 213	1.24 660	2.47 613	0.41 71	0.31 232	0.29 26	0.27 97	1.09 254	0.39 68	0.35 66	0.49 129	0.38 116	0.44 176	0.38 11	0.26 32	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.20 256

HART	0.48 213	0.24 108	0.63 179	0.52 287	0.27 124	0.41 81	0.29 120	1.32 352	0.54 141	0.59 230	1.47 522	0.61 264	0.34 103	1.09 310	0.32 130	0.16 104	0.14 239	0.19 226	0.14 165	0.19 239	0.18 178

SCV_C0	0.48 213	0.29 262	0.88 349	0.46 157	0.31 232	0.46 124	0.31 140	1.67 431	0.87 273	0.40 124	0.52 149	0.54 217	0.29 58	1.27 356	0.34 155	0.18 202	0.14 239	0.17 149	0.14 165	0.20 296	0.18 178

CAS++	0.48 213	0.34 398	0.59 145	0.48 199	0.32 267	0.45 114	0.29 120	1.73 458	0.78 235	0.71 263	0.73 239	0.36 98	0.28 55	0.70 158	0.35 166	0.27 497	0.22 495	0.26 481	0.21 404	0.29 492	0.22 325
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MIF-Stereo (partial)	0.48 213	0.28 229	0.83 313	0.51 260	0.53 507	0.39 65	0.27 97	1.03 224	0.64 193	0.47 155	0.71 231	0.51 195	0.51 253	1.13 324	0.47 296	0.20 302	0.16 354	0.23 394	0.20 360	0.24 425	0.20 256

StereoAnything_RVC	0.49 218	1.60 679	0.87 344	0.37 14	0.21 22	0.26 15	0.21 28	0.53 18	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 112	1.29 360	0.23 1	0.22 376	0.11 22	0.15 50	0.11 10	2.36 685	0.13 3

999	0.49 218	0.25 148	0.55 123	0.51 260	0.35 328	0.74 370	0.31 140	0.89 179	0.59 169	0.39 114	0.50 137	0.50 190	0.36 121	2.41 550	0.41 243	0.17 152	0.13 148	0.18 198	0.15 191	0.16 110	0.23 350

rvit_stereo_0083	0.49 218	0.34 398	0.85 332	0.57 385	0.36 342	0.49 160	0.43 320	0.73 93	1.05 363	0.50 184	0.57 182	0.55 223	0.50 243	0.92 248	0.50 323	0.25 449	0.25 547	0.24 420	0.20 360	0.25 438	0.19 223

rvit_stereo_ft	0.49 218	0.38 479	1.03 424	0.68 526	0.42 430	0.40 69	0.58 473	0.93 183	0.86 271	0.47 155	0.55 170	0.57 242	0.48 213	0.67 151	0.53 346	0.26 476	0.17 384	0.22 356	0.22 432	0.24 425	0.19 223

RAFT-Stereo-weight	0.49 218	0.26 175	0.58 139	0.49 220	0.28 163	0.61 291	0.34 186	1.16 296	1.11 391	1.06 366	0.79 254	0.75 314	0.28 55	0.79 198	0.42 255	0.16 104	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.18 178

IGEVStereo-DCA	0.49 218	0.33 369	0.64 193	0.46 157	0.34 310	0.50 181	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.48 167	0.48 120	0.48 178	0.45 187	2.28 539	0.44 266	0.19 251	0.14 239	0.19 226	0.15 191	0.17 149	0.21 290

plain	0.49 218	0.29 262	1.23 495	0.51 260	0.40 398	0.35 46	0.37 234	1.04 232	0.62 184	0.44 140	0.76 244	0.42 140	0.41 148	1.17 338	0.46 286	0.23 403	0.15 317	0.24 420	0.19 324	0.25 438	0.18 178

iRaftStereo_RVC	0.49 218	0.28 229	0.72 235	0.53 310	0.29 184	0.52 206	0.33 169	1.14 279	0.84 263	0.85 301	0.99 315	0.55 223	0.36 121	0.83 211	0.40 232	0.18 202	0.13 148	0.22 356	0.20 360	0.20 296	0.18 178

CREStereo++_RVC	0.49 218	0.22 55	0.46 56	0.48 199	0.38 371	0.45 114	0.25 76	0.77 114	1.30 518	0.82 288	1.23 432	0.47 172	0.37 127	0.55 93	0.44 266	0.16 104	0.11 22	0.16 96	0.80 673	0.18 199	0.12 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
xyz-stereo-finetune	0.50 227	0.27 206	0.63 179	0.43 101	0.23 43	0.79 401	0.46 365	0.83 140	0.82 255	0.63 245	0.63 194	0.54 217	0.44 176	1.69 462	0.62 399	0.16 104	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.17 149	0.16 120

MyStereo07	0.50 227	0.30 293	0.58 139	0.58 400	0.48 472	0.59 276	0.78 544	1.19 306	0.60 176	0.49 175	0.54 164	0.43 144	0.55 283	1.32 369	0.36 184	0.18 202	0.18 418	0.24 420	0.21 404	0.23 394	0.23 350

4D-IteraStereo	0.50 227	0.26 175	0.84 326	0.51 260	0.49 479	0.64 317	0.31 140	0.91 181	1.02 344	1.05 360	0.72 234	0.76 315	0.32 89	0.69 156	0.40 232	0.18 202	0.11 22	0.23 394	0.20 360	0.19 239	0.16 120

SE	0.51 230	0.32 347	0.67 211	0.51 260	0.26 109	0.66 328	0.48 389	1.22 318	0.76 229	0.82 288	1.19 412	0.49 182	0.55 283	0.47 51	0.36 184	0.27 497	0.16 354	0.23 394	0.19 324	0.24 425	0.28 459

MM-Stereo_test1	0.51 230	0.26 175	0.59 145	0.53 310	0.31 232	0.50 181	0.53 429	1.06 239	1.09 380	0.88 309	0.70 227	0.54 217	0.59 322	1.18 339	0.35 166	0.19 251	0.17 384	0.20 277	0.17 270	0.20 296	0.18 178

SCV	0.51 230	0.29 262	0.72 235	0.63 465	0.27 124	0.40 69	0.38 246	2.32 612	0.75 228	0.36 78	0.49 129	0.55 223	0.35 112	1.31 363	0.34 155	0.25 449	0.13 148	0.17 149	0.14 165	0.18 199	0.18 178

CES	0.51 230	0.21 38	0.40 22	0.42 83	1.40 675	0.53 216	0.34 186	1.04 232	0.68 203	0.45 148	0.67 212	0.35 92	0.28 55	0.58 105	0.35 166	0.16 104	0.13 148	0.15 50	0.10 1	0.19 239	1.69 684

sCroCo_RVC	0.51 230	0.43 511	1.15 463	0.66 501	0.60 545	0.52 206	0.40 276	0.93 183	0.64 193	0.45 148	0.76 244	0.49 182	0.49 232	0.65 144	0.49 319	0.27 497	0.28 570	0.23 394	0.22 432	0.29 492	0.28 459

FE-Mocha	0.52 235	0.32 347	0.98 403	0.51 260	0.37 355	0.46 124	0.22 38	1.71 452	0.56 154	1.02 351	1.10 363	0.82 341	0.41 148	0.58 105	0.32 130	0.19 251	0.13 148	0.21 318	0.21 404	0.17 149	0.19 223

RCA-Stereo	0.52 235	0.26 175	0.66 206	0.49 220	0.33 287	0.54 233	0.44 340	1.20 311	1.41 565	0.69 260	1.06 346	0.63 273	0.79 409	0.62 126	0.35 166	0.17 152	0.12 55	0.17 149	0.14 165	0.16 110	0.16 120

GGDA	0.53 237	0.28 229	0.76 267	0.44 123	0.30 208	0.57 256	0.33 169	1.09 254	1.02 344	0.83 291	0.93 293	0.61 264	0.52 263	1.37 381	0.52 335	0.18 202	0.13 148	0.16 96	0.15 191	0.19 239	0.20 256

quiztm	0.53 237	0.28 229	0.60 157	0.51 260	0.67 577	0.45 114	0.42 301	1.85 493	0.93 298	0.81 285	1.15 399	0.56 235	0.31 77	0.59 113	0.38 208	0.18 202	0.12 55	0.17 149	0.14 165	0.19 239	0.19 223

Anonymus123	0.53 237	0.27 206	1.63 555	0.43 101	0.29 184	2.72 662	0.40 276	0.82 137	0.54 141	0.37 90	0.36 57	0.38 116	0.29 58	0.66 146	0.41 243	0.13 19	0.14 239	0.15 50	0.19 324	0.16 110	0.18 178

MM-Stereo_test3	0.53 237	0.26 175	0.60 157	0.56 363	0.73 589	0.49 160	0.53 429	1.31 348	1.08 372	0.64 247	0.97 309	0.61 264	0.42 158	0.82 205	0.40 232	0.21 340	0.18 418	0.20 277	0.16 235	0.19 239	0.21 290

model_zeroshot	0.53 237	0.31 326	1.00 413	0.57 385	0.39 383	0.74 370	0.39 264	1.38 365	0.67 200	0.88 309	0.85 271	0.71 306	0.37 127	0.77 187	0.39 215	0.21 340	0.17 384	0.19 226	0.17 270	0.17 149	0.22 325

knoymous	0.53 237	0.32 347	0.51 99	0.46 157	0.30 208	0.57 256	0.54 444	1.10 264	0.78 235	0.99 338	0.84 268	0.95 403	0.57 299	0.89 239	0.51 327	0.21 340	0.14 239	0.26 481	0.14 165	0.23 394	0.25 400

Lsterematch	0.54 243	0.26 175	0.72 235	0.47 178	0.26 109	0.70 353	0.31 140	0.84 149	1.14 411	0.97 333	1.28 456	0.68 288	0.51 253	0.90 242	0.75 442	0.22 376	0.12 55	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.26 422

NLSM1	0.54 243	0.26 175	0.61 166	0.49 220	1.04 653	0.83 425	0.31 140	1.55 404	0.68 203	0.52 201	0.77 248	0.46 162	0.48 213	1.02 284	0.56 367	0.19 251	0.19 439	0.21 318	0.18 299	0.20 296	0.18 178

NLCSM	0.54 243	0.30 293	0.60 157	0.53 310	0.74 597	0.71 357	0.47 378	1.25 331	0.71 214	0.64 247	0.51 141	0.48 178	0.60 329	1.34 373	0.71 433	0.19 251	0.20 456	0.21 318	0.19 324	0.22 369	0.21 290

tg	0.54 243	0.25 148	0.70 230	0.52 287	0.31 232	0.89 448	0.29 120	1.12 268	0.98 323	0.85 301	1.03 333	0.62 268	0.42 158	1.37 381	0.41 243	0.17 152	0.13 148	0.22 356	0.21 404	0.17 149	0.17 154

HUI-Stereo	0.54 243	0.33 369	0.81 294	0.52 287	0.27 124	0.62 294	0.29 120	1.14 279	0.74 223	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	0.83 211	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

SMOE	0.55 248	0.28 229	0.79 285	0.51 260	0.23 43	0.93 467	0.63 504	0.97 196	0.88 277	0.75 272	1.22 423	0.69 294	0.66 359	0.58 105	0.45 279	0.29 532	0.16 354	0.37 595	0.19 324	0.23 394	0.22 325

HLf8	0.55 248	0.28 229	1.26 506	0.43 101	0.34 310	0.63 305	0.35 202	1.33 354	1.17 434	0.64 247	0.84 268	0.56 235	0.44 176	1.09 310	0.49 319	0.21 340	0.14 239	0.17 149	0.14 165	0.19 239	0.22 325

TestStereo_HL2	0.55 248	0.30 293	0.83 313	0.44 123	0.33 287	0.58 270	0.34 186	1.12 268	0.99 332	0.84 298	0.95 298	0.61 264	0.52 263	1.60 446	0.53 346	0.20 302	0.14 239	0.16 96	0.14 165	0.19 239	0.20 256

WQFJA1	0.55 248	0.29 262	0.56 131	0.47 178	0.85 626	0.78 392	0.38 246	2.26 600	0.79 244	0.51 196	0.53 153	0.53 210	0.50 243	0.73 170	0.66 418	0.17 152	0.21 474	0.19 226	0.17 270	0.19 239	0.18 178

NLMM	0.55 248	0.29 262	0.56 131	0.47 178	0.86 628	0.78 392	0.38 246	2.26 600	0.79 244	0.51 196	0.53 153	0.53 210	0.50 243	0.73 170	0.66 418	0.17 152	0.21 474	0.19 226	0.17 270	0.19 239	0.18 178

FSD	0.55 248	0.53 553	0.67 211	0.64 480	0.52 499	0.54 233	0.58 473	0.71 77	0.54 141	0.54 208	0.53 153	0.60 255	0.52 263	0.58 105	0.56 367	0.51 639	0.48 656	0.50 635	0.49 643	0.50 612	0.51 606

Any-RAFT	0.55 248	0.27 206	0.49 80	0.50 243	0.27 124	0.98 487	0.25 76	1.71 452	1.08 372	0.90 314	0.99 315	1.13 470	0.46 197	0.74 173	0.35 166	0.19 251	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.19 223

Selective-RAFT	0.55 248	0.29 262	0.85 332	0.58 400	0.28 163	0.91 455	0.34 186	1.00 214	0.96 314	0.59 230	0.64 199	0.80 327	0.76 390	1.34 373	0.51 327	0.21 340	0.15 317	0.17 149	0.15 191	0.19 239	0.19 223

test_4	0.55 248	0.23 78	0.67 211	0.56 363	0.32 267	0.71 357	0.39 264	0.83 140	0.72 215	0.93 322	1.87 610	0.70 299	0.41 148	1.21 345	0.39 215	0.16 104	0.13 148	0.21 318	0.23 464	0.20 296	0.18 178

GMOStereo	0.55 248	0.28 229	0.72 235	0.52 287	0.30 208	0.53 216	0.43 320	1.02 215	0.98 323	1.44 554	1.14 393	0.88 369	0.57 299	0.62 126	0.39 215	0.16 104	0.14 239	0.24 420	0.22 432	0.20 296	0.18 178

error version	0.55 248	0.28 229	0.72 235	0.52 287	0.30 208	0.53 216	0.43 320	1.02 215	0.98 323	1.44 554	1.14 393	0.88 369	0.57 299	0.62 126	0.39 215	0.16 104	0.14 239	0.24 420	0.22 432	0.20 296	0.18 178

test-v	0.55 248	0.28 229	0.72 235	0.52 287	0.30 208	0.53 216	0.43 320	1.02 215	0.98 323	1.44 554	1.14 393	0.88 369	0.57 299	0.62 126	0.39 215	0.16 104	0.14 239	0.24 420	0.22 432	0.20 296	0.18 178

test-2	0.55 248	0.28 229	0.72 235	0.52 287	0.30 208	0.53 216	0.43 320	1.02 215	0.98 323	1.44 554	1.14 393	0.88 369	0.57 299	0.62 126	0.39 215	0.16 104	0.14 239	0.24 420	0.22 432	0.20 296	0.18 178

rafts_anoy	0.55 248	0.32 347	0.66 206	0.72 561	0.61 551	0.53 216	0.40 276	1.24 327	1.06 365	0.85 301	0.83 266	0.67 286	0.53 271	0.77 187	0.55 361	0.20 302	0.15 317	0.25 460	0.26 506	0.22 369	0.21 290

s12784h	0.55 248	0.22 55	0.49 80	0.43 101	0.19 5	1.00 489	0.34 186	1.40 370	1.30 518	0.84 298	0.93 293	0.63 273	0.52 263	1.48 419	0.47 296	0.15 70	0.12 55	0.17 149	0.11 10	0.19 239	0.13 3

raftrobust	0.55 248	0.27 206	0.63 179	0.68 526	0.69 582	0.50 181	0.34 186	1.08 247	0.97 320	1.32 498	0.88 283	0.62 268	0.80 416	0.82 205	0.44 266	0.20 302	0.16 354	0.16 96	0.14 165	0.15 76	0.18 178

Gwc-CoAtRS	0.55 248	0.27 206	0.73 250	0.49 220	0.30 208	0.63 305	0.25 76	1.38 365	1.12 399	1.05 360	1.02 325	1.10 460	0.55 283	0.72 167	0.44 266	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.17 154

ManiGeoR	0.56 265	0.28 229	1.23 495	0.43 101	0.35 328	0.56 251	0.35 202	1.30 344	1.14 411	0.58 226	0.85 271	0.56 235	0.50 243	1.43 404	0.58 377	0.18 202	0.13 148	0.17 149	0.14 165	0.17 149	0.21 290

HLf10	0.56 265	0.28 229	1.23 495	0.43 101	0.35 328	0.56 251	0.35 202	1.30 344	1.14 411	0.58 226	0.85 271	0.56 235	0.50 243	1.43 404	0.58 377	0.18 202	0.13 148	0.17 149	0.14 165	0.17 149	0.21 290

TestStereo-Hl	0.56 265	0.30 293	0.74 257	0.43 101	0.30 208	0.63 305	0.47 378	1.22 318	1.02 344	0.90 314	0.88 283	0.73 310	0.66 359	1.42 401	0.46 286	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.15 191	0.19 239	0.19 223

rvit_0105_6	0.56 265	0.38 479	1.13 456	0.67 515	0.38 371	0.50 181	0.51 412	0.88 174	1.33 530	0.54 208	0.56 177	0.65 280	0.57 299	0.97 267	0.46 286	0.32 552	0.31 588	0.28 511	0.25 489	0.29 492	0.23 350

MSKI-zero shot	0.56 265	0.30 293	0.61 166	0.55 341	0.28 163	0.68 339	0.28 108	1.25 331	0.68 203	0.92 319	1.33 475	0.81 335	0.33 95	1.94 499	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.19 223

EKT-Stereo	0.56 265	0.33 369	0.84 326	0.61 444	0.64 559	0.51 194	0.48 389	1.14 279	0.95 310	0.74 270	0.89 286	0.77 320	0.42 158	1.18 339	0.42 255	0.23 403	0.17 384	0.21 318	0.18 299	0.20 296	0.26 422

LL-Strereo2	0.56 265	0.36 440	0.77 273	0.56 363	0.40 398	0.68 339	0.37 234	1.21 316	0.83 260	0.96 331	0.79 254	0.91 384	0.41 148	1.08 305	0.48 306	0.18 202	0.17 384	0.29 523	0.25 489	0.22 369	0.19 223

test-3	0.56 265	0.24 108	0.82 303	0.50 243	0.29 184	0.57 256	0.34 186	1.09 254	1.03 351	1.33 504	0.69 220	0.87 363	0.45 187	1.68 458	0.39 215	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.17 270	0.17 149	0.16 120

test_1	0.56 265	0.24 108	0.82 303	0.50 243	0.29 184	0.57 256	0.34 186	1.09 254	1.03 351	1.28 482	0.69 220	0.87 363	0.45 187	1.67 456	0.39 215	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.17 270	0.17 149	0.16 120

PSM-adaLoss	0.56 265	0.33 369	0.81 294	0.52 287	0.27 124	0.63 305	0.41 289	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	1.09 310	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

ROB_FTStereo	0.56 265	0.33 369	0.82 303	0.52 287	0.27 124	0.62 294	0.25 76	1.14 279	0.74 223	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	1.18 339	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

cross-raft	0.56 265	0.26 175	0.65 201	0.55 341	0.31 232	0.66 328	0.37 234	1.68 435	0.82 255	1.06 366	1.07 350	1.25 496	0.45 187	0.74 173	0.39 215	0.15 70	0.13 148	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.17 154

test-1	0.56 265	0.28 229	1.13 456	0.58 400	0.34 310	0.60 283	0.38 246	1.56 408	0.98 323	0.80 280	1.02 325	0.83 351	0.52 263	0.64 139	0.46 286	0.17 152	0.16 354	0.20 277	0.17 270	0.20 296	0.26 422

raft+_RVC	0.56 265	0.29 262	0.61 166	0.65 488	0.56 527	0.53 216	0.53 429	1.40 370	1.02 344	0.78 277	1.04 339	0.70 299	0.55 283	1.00 276	0.49 319	0.18 202	0.16 354	0.19 226	0.19 324	0.18 199	0.17 154

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 265	0.28 229	0.81 294	0.45 142	0.25 85	0.40 69	0.34 186	1.12 268	1.13 405	1.35 518	1.58 559	0.80 327	0.67 363	0.71 163	0.43 261	0.14 37	0.11 22	0.18 198	0.17 270	0.18 199	0.16 120

H2IRNET	0.57 280	0.28 229	0.75 263	0.49 220	0.35 328	0.40 69	0.27 97	1.03 224	1.18 441	0.62 244	1.26 441	1.07 444	0.85 436	1.02 284	0.64 408	0.20 302	0.16 354	0.23 394	0.25 489	0.22 369	0.20 256

11t1	0.57 280	0.30 293	0.84 326	0.54 325	0.30 208	0.83 425	0.41 289	1.34 357	0.79 244	0.88 309	0.82 265	0.70 299	0.70 374	0.96 263	0.67 422	0.21 340	0.21 474	0.20 277	0.16 235	0.21 347	0.26 422

rrr	0.57 280	0.33 369	2.43 611	0.46 157	0.34 310	0.50 181	0.38 246	0.84 149	0.55 150	0.48 167	0.48 120	0.48 178	0.45 187	2.28 539	0.44 266	0.19 251	0.14 239	0.19 226	0.15 191	0.17 149	0.18 178

test_3	0.57 280	0.24 108	0.87 344	0.55 341	0.30 208	0.60 283	0.40 276	1.07 242	1.08 372	1.20 434	0.68 215	0.92 392	0.43 166	1.68 458	0.40 232	0.16 104	0.13 148	0.22 356	0.19 324	0.21 347	0.17 154

Patchmatch Stereo++	0.57 280	0.33 369	0.82 303	0.52 287	0.27 124	0.63 305	0.28 108	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	1.40 392	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256
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
ROB_FTStereo_v2	0.57 280	0.33 369	0.81 294	0.52 287	0.27 124	0.62 294	0.42 301	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.97 309	0.82 341	0.60 329	1.15 328	0.53 346	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

DeepStereo_RVC	0.57 280	0.31 326	0.78 281	0.53 310	0.30 208	0.57 256	0.32 159	1.11 266	0.80 250	1.17 410	0.94 297	0.83 351	0.93 478	1.01 280	0.61 394	0.23 403	0.14 239	0.21 318	0.19 324	0.24 425	0.26 422

iRAFT	0.57 280	0.33 369	0.82 303	0.52 287	0.27 124	0.63 305	0.28 108	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	1.40 392	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

CRE-IMP	0.57 280	0.32 347	0.82 303	0.54 325	0.29 184	0.77 391	0.25 76	1.19 306	0.79 244	1.09 372	0.95 298	0.81 335	0.57 299	1.11 319	0.57 372	0.22 376	0.14 239	0.23 394	0.19 324	0.28 475	0.24 376

RAFT-IKP	0.57 280	0.33 369	0.82 303	0.52 287	0.27 124	0.57 256	0.35 202	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.96 301	0.83 351	0.61 339	1.26 353	0.53 346	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

test_xeample3	0.57 280	0.33 369	3.11 635	0.46 157	0.34 310	0.55 240	0.38 246	0.86 162	0.49 121	0.54 208	0.46 113	0.44 147	0.44 176	1.49 426	0.45 279	0.18 202	0.14 239	0.19 226	0.15 191	0.17 149	0.18 178

CFNet-RSSM	0.57 280	0.25 148	0.76 267	0.49 220	0.28 163	0.59 276	0.27 97	1.89 505	1.17 434	1.09 372	0.95 298	1.06 441	0.53 271	0.74 173	0.41 243	0.17 152	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.16 120

HLF11	0.58 292	0.28 229	1.29 513	0.43 101	0.36 342	0.50 181	0.28 108	1.33 354	1.07 368	0.69 260	0.91 289	0.63 273	0.52 263	1.55 430	0.66 418	0.18 202	0.14 239	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.21 290

WQFJX	0.58 292	0.29 262	0.57 136	0.46 157	0.87 634	0.75 376	0.39 264	2.67 659	0.80 250	0.55 215	0.53 153	0.54 217	0.55 283	0.97 267	0.61 394	0.17 152	0.19 439	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.20 256

rvit_0105_4	0.58 292	0.40 494	1.19 484	0.68 526	0.38 371	0.53 216	0.55 454	0.93 183	1.27 494	0.56 221	0.61 190	0.72 309	0.63 341	1.01 280	0.47 296	0.33 559	0.33 607	0.29 523	0.25 489	0.29 492	0.26 422

AE-Stereo	0.58 292	0.29 262	0.81 294	0.62 453	0.41 419	0.69 349	0.46 365	2.49 641	1.25 481	0.49 175	0.77 248	0.69 294	0.46 197	0.61 121	0.42 255	0.17 152	0.16 354	0.21 318	0.20 360	0.19 239	0.18 178

1test111	0.58 292	0.34 398	0.63 179	0.60 427	0.27 124	1.16 529	0.51 412	1.58 414	0.91 286	0.60 237	0.80 259	0.47 172	0.87 453	0.99 271	0.67 422	0.21 340	0.13 148	0.25 460	0.15 191	0.23 394	0.25 400

RAFT-Test	0.58 292	0.27 206	0.81 294	0.50 243	0.33 287	0.95 477	0.27 97	1.40 370	0.89 279	1.00 342	1.12 376	1.39 532	0.48 213	0.74 173	0.41 243	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.14 165	0.16 110	0.18 178

anonymousdsp2	0.58 292	0.29 262	0.93 375	0.51 260	0.30 208	0.75 376	0.46 365	1.95 524	0.87 273	0.81 285	0.78 251	0.76 315	0.48 213	1.10 316	0.45 279	0.19 251	0.14 239	0.18 198	0.13 116	0.20 296	0.22 325

fff	0.58 292	0.26 175	1.15 463	0.46 157	0.25 85	0.48 151	0.36 219	1.20 311	1.28 502	1.13 386	1.03 333	0.59 250	1.04 531	0.77 187	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.24 376

iGMRVC	0.58 292	0.33 369	0.81 294	0.52 287	0.27 124	0.62 294	0.38 246	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.97 309	0.82 341	0.59 322	1.54 429	0.53 346	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

RALCasStereoNet	0.58 292	0.34 398	0.77 273	0.65 488	0.64 559	0.64 317	0.51 412	1.06 239	0.99 332	0.71 263	1.06 346	0.77 320	0.44 176	1.38 386	0.52 335	0.20 302	0.18 418	0.18 198	0.16 235	0.20 296	0.22 325

DCANet	0.58 292	0.26 175	1.15 463	0.45 142	0.25 85	0.49 160	0.36 219	1.18 301	1.35 535	1.15 402	1.04 339	0.60 255	0.91 468	0.84 218	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.25 400

csc	0.58 292	0.26 175	1.15 463	0.46 157	0.25 85	0.48 151	0.36 219	1.20 311	1.28 502	1.13 386	1.03 333	0.59 250	1.04 531	0.77 187	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.24 376

cscssc	0.58 292	0.26 175	1.15 463	0.46 157	0.25 85	0.48 151	0.36 219	1.20 311	1.28 502	1.13 386	1.03 333	0.59 250	1.04 531	0.77 187	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.24 376

GMStereo	0.58 292	0.50 541	1.09 444	0.52 287	0.32 267	0.80 407	0.43 320	1.02 215	1.41 565	0.89 312	0.77 248	0.52 203	0.46 197	0.89 239	0.56 367	0.25 449	0.16 354	0.20 277	0.22 432	0.31 514	0.27 443
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HLe17	0.59 306	0.27 206	1.66 560	0.43 101	0.31 232	0.63 305	0.40 276	1.48 388	1.16 426	0.63 245	0.87 278	0.53 210	0.46 197	1.40 392	0.47 296	0.19 251	0.13 148	0.18 198	0.16 235	0.18 199	0.20 256

WQFJX1	0.59 306	0.27 206	0.59 145	0.49 220	0.73 589	0.68 339	0.46 365	2.65 654	0.77 230	0.55 215	0.51 141	0.52 203	0.50 243	1.38 386	0.61 394	0.18 202	0.20 456	0.20 277	0.17 270	0.20 296	0.21 290

IGEV-FE	0.59 306	0.33 369	1.11 451	0.63 465	0.37 355	0.41 81	0.33 169	1.80 476	0.79 244	1.04 357	1.10 363	1.05 439	0.43 166	0.87 230	0.48 306	0.18 202	0.13 148	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.23 350

xyz-stereo-finetune2	0.59 306	0.29 262	0.66 206	0.41 71	0.24 56	1.08 509	0.34 186	0.87 166	0.60 176	0.68 259	1.08 357	0.58 244	0.79 409	2.39 549	0.83 470	0.17 152	0.15 317	0.21 318	0.17 270	0.16 110	0.18 178

ACVNet-DCA	0.59 306	0.34 398	0.63 179	0.60 427	0.27 124	1.16 529	0.51 412	1.58 414	0.91 286	0.60 237	0.80 259	0.47 172	0.87 453	1.48 419	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.25 460	0.15 191	0.23 394	0.25 400

IGEV_Zeroshot_test	0.59 306	0.33 369	1.11 451	0.63 465	0.37 355	0.41 81	0.33 169	1.80 476	0.79 244	1.04 357	1.10 363	1.06 441	0.43 166	0.87 230	0.48 306	0.18 202	0.13 148	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.23 350

DCANet-4	0.59 306	0.28 229	1.65 559	0.44 123	0.25 85	0.48 151	0.36 219	1.15 291	1.36 544	1.13 386	1.03 333	0.56 235	0.74 383	0.77 187	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.24 376

x	0.59 306	0.34 398	0.79 285	0.51 260	0.32 267	0.69 349	0.46 365	1.64 427	0.97 320	0.86 306	0.86 275	0.83 351	0.74 383	0.75 181	0.70 430	0.21 340	0.22 495	0.22 356	0.20 360	0.21 347	0.24 376

sAnonymous2	0.59 306	0.61 580	1.82 572	0.61 444	0.52 499	0.51 194	0.54 444	0.97 196	0.70 211	0.50 184	0.68 215	0.46 162	0.63 341	0.61 121	0.41 243	0.22 376	0.17 384	0.23 394	0.21 404	0.85 657	0.56 622

CroCo_RVC	0.59 306	0.61 580	1.82 572	0.61 444	0.52 499	0.51 194	0.54 444	0.97 196	0.70 211	0.50 184	0.68 215	0.46 162	0.63 341	0.61 121	0.41 243	0.22 376	0.17 384	0.23 394	0.21 404	0.85 657	0.56 622

NLMM1	0.60 316	0.28 229	0.63 179	0.48 199	0.73 589	0.68 339	0.43 320	2.47 636	1.11 391	0.60 237	0.63 194	0.51 195	0.47 207	1.34 373	0.58 377	0.19 251	0.21 474	0.20 277	0.17 270	0.20 296	0.19 223

MIM_Stereo	0.60 316	0.26 175	1.02 419	0.49 220	0.32 267	0.52 206	0.28 108	1.41 374	0.82 255	1.02 351	1.16 402	0.93 393	0.53 271	1.48 419	0.63 404	0.17 152	0.17 384	0.20 277	0.19 324	0.17 149	0.18 178

MIPNet	0.60 316	0.31 326	1.07 437	0.51 260	0.34 310	0.68 339	0.40 276	1.67 431	1.14 411	1.11 375	0.93 293	0.60 255	0.78 401	0.77 187	0.58 377	0.18 202	0.14 239	0.19 226	0.16 235	0.18 199	0.21 290

AFF-stereo	0.60 316	0.28 229	0.72 235	0.48 199	0.29 184	0.34 42	0.37 234	1.22 318	1.20 448	1.21 441	1.59 563	1.10 460	0.70 374	1.01 280	0.44 266	0.14 37	0.12 55	0.19 226	0.20 360	0.18 199	0.15 62

R-Stereo Train	0.60 316	0.30 293	0.72 235	0.57 385	0.37 355	0.68 339	0.52 423	1.45 379	0.78 235	1.61 595	1.50 533	0.76 315	0.53 271	0.67 151	0.51 327	0.19 251	0.16 354	0.18 198	0.15 191	0.18 199	0.19 223

RAFT-Stereo	0.60 316	0.30 293	0.72 235	0.57 385	0.37 355	0.68 339	0.52 423	1.45 379	0.78 235	1.61 595	1.50 533	0.76 315	0.53 271	0.67 151	0.51 327	0.19 251	0.16 354	0.18 198	0.15 191	0.18 199	0.19 223
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-test2	0.61 322	0.30 293	0.93 375	0.65 488	0.65 564	0.79 401	0.50 410	1.33 354	1.40 561	0.65 250	1.15 399	0.53 210	0.42 158	1.18 339	0.36 184	0.25 449	0.18 418	0.26 481	0.31 573	0.20 296	0.21 290

AIO-test1	0.61 322	0.27 206	0.68 219	0.68 526	1.02 650	0.79 401	0.36 219	1.59 419	1.35 535	0.59 230	0.89 286	0.60 255	0.49 232	1.20 344	0.36 184	0.18 202	0.17 384	0.23 394	0.25 489	0.18 199	0.26 422

rvit_0105_5	0.61 322	0.41 504	1.19 484	0.67 515	0.37 355	0.57 256	0.56 461	1.08 247	1.28 502	0.65 250	0.68 215	0.77 320	0.67 363	0.91 246	0.51 327	0.33 559	0.32 601	0.30 535	0.27 525	0.28 475	0.28 459

S	0.62 325	0.29 262	0.77 273	0.48 199	0.65 564	1.02 492	0.59 480	1.12 268	0.85 267	0.98 335	1.44 514	0.56 235	0.70 374	0.63 136	0.45 279	0.39 598	0.21 474	0.37 595	0.36 609	0.23 394	0.21 290

riskmin	0.62 325	0.29 262	0.73 250	0.50 243	0.34 310	0.86 441	0.44 340	1.74 461	1.07 368	0.76 274	0.76 244	1.19 479	1.01 514	0.84 218	0.60 391	0.20 302	0.16 354	0.24 420	0.16 235	0.24 425	0.29 474

qqq	0.62 325	0.36 440	0.88 349	0.50 243	0.28 163	0.64 317	0.62 498	1.58 414	0.91 286	0.83 291	0.96 301	0.95 403	0.79 409	0.99 271	0.67 422	0.21 340	0.23 524	0.24 420	0.23 464	0.23 394	0.25 400

ADStereo(finetuned)	0.62 325	0.26 175	1.59 553	0.45 142	0.25 85	0.49 160	0.36 219	1.18 301	1.35 535	1.16 406	1.04 339	0.60 255	1.18 569	0.85 222	0.57 372	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.24 376

dd	0.62 325	0.51 545	1.17 478	0.56 363	0.33 287	0.74 370	0.46 365	1.03 224	1.40 561	0.80 280	0.87 278	0.60 255	0.57 299	1.02 284	0.86 476	0.28 516	0.18 418	0.26 481	0.19 324	0.35 544	0.27 443

IPLGR	0.62 325	0.28 229	1.32 518	0.50 243	0.29 184	0.65 323	0.34 186	1.47 386	1.19 444	1.21 441	1.07 350	0.70 299	0.65 353	1.05 294	0.55 361	0.18 202	0.15 317	0.20 277	0.17 270	0.21 347	0.20 256

PFNet+	0.62 325	0.31 326	0.99 408	0.57 385	0.31 232	0.57 256	0.30 131	0.99 212	1.25 481	1.33 504	1.10 363	0.79 325	0.57 299	1.35 376	0.53 346	0.26 476	0.17 384	0.28 511	0.26 506	0.21 347	0.27 443

NRIStereo	0.62 325	0.31 326	0.78 281	0.56 363	0.28 163	0.63 305	0.33 169	1.16 296	0.92 291	1.15 402	0.87 278	0.90 380	0.58 316	2.24 534	0.56 367	0.22 376	0.14 239	0.21 318	0.19 324	0.22 369	0.18 178

RALAANet	0.62 325	0.37 461	0.97 399	0.66 501	0.50 484	0.67 335	0.31 140	1.27 337	1.09 380	1.11 375	1.17 405	0.88 369	0.46 197	1.27 356	0.45 279	0.20 302	0.15 317	0.21 318	0.18 299	0.27 459	0.19 223

FENet	0.62 325	0.30 293	0.68 219	0.57 385	0.33 287	0.82 417	0.40 276	1.41 374	1.12 399	1.03 355	0.87 278	0.98 412	0.84 431	1.00 276	0.70 430	0.23 403	0.16 354	0.23 394	0.20 360	0.22 369	0.24 376

RAFT+CT+SA	0.63 335	0.30 293	0.73 250	0.69 539	0.37 355	0.40 69	0.55 454	1.93 519	1.04 357	0.72 267	1.23 432	0.62 268	0.69 371	1.69 462	0.42 255	0.19 251	0.13 148	0.22 356	0.22 432	0.21 347	0.19 223

GANet-ADL	0.63 335	0.38 479	0.82 303	0.67 515	0.41 419	0.68 339	0.51 412	1.64 427	1.16 426	0.98 335	1.10 363	0.90 380	0.58 316	0.81 203	0.63 404	0.27 497	0.18 418	0.18 198	0.16 235	0.23 394	0.27 443

AnonymousM	0.63 335	1.14 652	0.43 40	0.46 157	0.32 267	0.43 101	0.46 365	1.27 337	0.78 235	1.00 342	0.66 208	0.68 288	0.45 187	0.61 121	0.46 286	0.21 340	0.16 354	1.84 687	0.98 682	0.15 76	0.15 62

HHNet	0.64 338	0.28 229	0.69 224	0.45 142	0.46 459	0.50 181	0.57 467	1.13 274	1.03 351	1.26 471	2.21 635	0.70 299	0.59 322	1.10 316	0.51 327	0.21 340	0.13 148	0.23 394	0.19 324	0.20 296	0.31 502

Pruner-Stereo	0.64 338	0.31 326	0.79 285	0.66 501	0.31 232	0.61 291	0.42 301	1.22 318	1.09 380	1.53 577	1.09 361	0.94 399	0.55 283	1.37 381	0.56 367	0.25 449	0.14 239	0.24 420	0.21 404	0.21 347	0.25 400

Anonymous3	0.64 338	0.47 527	1.31 515	0.59 419	0.50 484	0.93 467	0.69 521	1.11 266	0.83 260	0.74 270	0.89 286	0.65 280	0.68 367	1.08 305	0.54 356	0.40 601	0.31 588	0.26 481	0.26 506	0.31 514	0.30 492

DIP-Stereo	0.64 338	0.32 347	0.91 368	0.49 220	0.36 342	0.91 455	0.33 169	2.51 644	0.77 230	1.25 459	1.00 320	0.68 288	0.51 253	0.92 248	0.65 413	0.19 251	0.15 317	0.21 318	0.17 270	0.19 239	0.22 325
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.65 342	1.00 641	0.53 112	0.48 199	0.35 328	1.06 502	0.62 498	0.74 101	0.96 314	0.67 256	0.41 77	0.55 223	0.65 353	1.04 289	0.78 453	0.63 656	0.28 570	0.38 601	0.34 601	0.75 651	0.73 650

tt1	0.65 342	0.34 398	0.65 201	0.60 427	0.27 124	1.14 522	0.48 389	1.08 247	2.62 667	0.59 230	0.79 254	0.49 182	0.80 416	1.57 433	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.25 460	0.16 235	0.20 296	0.23 350

TestStereo	0.65 342	0.42 506	0.83 313	0.52 287	0.27 124	0.57 256	0.44 340	1.07 242	0.92 291	0.85 301	1.01 322	0.68 288	0.56 292	3.22 586	0.47 296	0.23 403	0.15 317	0.24 420	0.18 299	0.28 475	0.18 178

FACV-RUCA	0.66 345	0.36 440	0.89 353	0.63 465	0.65 564	0.84 434	0.41 289	1.67 431	1.11 391	0.91 316	1.14 393	0.63 273	0.77 394	0.84 218	0.54 356	0.28 516	0.19 439	0.47 630	0.22 432	0.36 548	0.29 474

rvit_0105_3	0.66 345	0.47 527	1.27 507	0.74 575	0.40 398	0.63 305	0.70 528	1.22 318	1.28 502	0.83 291	0.71 231	0.82 341	0.72 381	0.93 251	0.58 377	0.37 589	0.34 611	0.34 574	0.32 581	0.28 475	0.31 502

rvit_stereo_0075_2	0.66 345	0.47 527	1.21 492	0.67 515	0.66 571	0.53 216	0.48 389	1.24 327	1.17 434	0.77 275	0.91 289	0.78 324	0.59 322	1.05 294	0.63 404	0.37 589	0.28 570	0.40 612	0.31 573	0.38 560	0.34 529

CAS	0.66 345	0.19 11	0.41 31	2.31 688	0.86 628	0.56 251	0.53 429	0.83 140	0.63 188	0.49 175	0.70 227	0.36 98	0.26 34	0.47 51	0.37 198	2.33 690	0.10 2	0.14 13	0.10 1	0.17 149	1.31 676

TestStereo1	0.66 345	0.29 262	0.95 389	0.82 608	0.32 267	0.47 137	0.43 320	1.52 395	1.22 464	0.99 338	1.32 469	0.65 280	0.76 390	1.78 474	0.44 266	0.20 302	0.16 354	0.22 356	0.19 324	0.21 347	0.20 256

RAFT_CTSACE	0.66 345	0.29 262	1.14 461	0.57 385	0.51 493	0.68 339	0.44 340	0.88 174	0.98 323	1.03 355	1.83 603	1.23 491	0.67 363	1.48 419	0.38 208	0.16 104	0.16 354	0.21 318	0.20 360	0.20 296	0.17 154

SA-5K	0.66 345	0.29 262	0.95 389	0.82 608	0.32 267	0.47 137	0.43 320	1.52 395	1.22 464	0.99 338	1.32 469	0.65 280	0.76 390	1.78 474	0.44 266	0.20 302	0.16 354	0.22 356	0.19 324	0.21 347	0.20 256

ACRE	0.66 345	0.37 461	1.27 507	0.60 427	0.50 484	0.74 370	0.47 378	1.26 333	1.10 384	1.40 541	1.56 553	0.62 268	0.46 197	0.88 234	0.78 453	0.24 425	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.29 474

ICVP	0.66 345	0.35 427	0.71 233	0.63 465	0.41 419	0.85 440	0.56 461	1.78 469	0.96 314	0.92 319	1.24 437	0.88 369	0.75 389	0.76 184	0.93 500	0.31 544	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.24 425	0.28 459
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.66 345	0.27 206	1.15 463	0.46 157	0.25 85	0.72 361	0.42 301	1.57 412	1.44 579	0.83 291	1.39 497	1.10 460	0.80 416	0.97 267	0.65 413	0.20 302	0.14 239	0.18 198	0.15 191	0.18 199	0.28 459

ACVNet	0.66 345	0.33 369	0.74 257	0.55 341	0.37 355	0.80 407	0.47 378	1.46 381	1.11 391	1.01 347	1.31 464	1.07 444	0.91 468	0.82 205	1.09 531	0.22 376	0.19 439	0.21 318	0.18 299	0.23 394	0.19 223

Hybrid-DGEV-03	0.67 356	0.29 262	0.69 224	0.55 341	0.36 342	0.73 366	0.38 246	1.09 254	1.18 441	1.74 614	2.49 652	0.84 358	0.56 292	0.99 271	0.47 296	0.19 251	0.12 55	0.22 356	0.19 324	0.17 149	0.17 154

fast-iter	0.67 356	0.34 398	0.80 290	0.51 260	0.51 493	0.41 81	0.37 234	1.15 291	0.80 250	1.34 511	1.42 508	1.60 570	1.11 549	0.96 263	0.90 489	0.16 104	0.12 55	0.20 277	0.21 404	0.20 296	0.20 256

CoSv	0.67 356	0.34 398	0.80 290	0.51 260	0.51 493	0.41 81	0.37 234	1.15 291	0.80 250	1.34 511	1.42 508	1.60 570	1.11 549	0.96 263	0.90 489	0.16 104	0.12 55	0.20 277	0.21 404	0.20 296	0.20 256

test_sample2	0.67 356	0.31 326	0.89 353	0.54 325	0.29 184	0.80 407	0.63 504	1.83 484	1.10 384	0.93 322	1.06 346	0.94 399	0.92 476	1.24 349	0.59 387	0.23 403	0.20 456	0.22 356	0.21 404	0.24 425	0.25 400

test_sample1	0.67 356	0.32 347	0.90 363	0.54 325	0.33 287	0.76 382	0.48 389	1.75 463	1.06 365	0.95 328	0.99 315	0.91 384	1.10 546	1.25 350	0.79 459	0.22 376	0.19 439	0.21 318	0.20 360	0.21 347	0.25 400

MyStereo06	0.67 356	0.29 262	1.06 432	0.58 400	0.48 472	0.62 294	0.72 532	2.26 600	0.89 279	1.07 369	1.12 376	1.22 487	0.56 292	0.83 211	0.47 296	0.17 152	0.17 384	0.24 420	0.21 404	0.23 394	0.23 350

StereoVision	0.67 356	0.37 461	1.02 419	0.60 427	0.41 419	0.50 181	0.41 289	1.32 352	0.96 314	0.73 269	2.48 650	0.82 341	0.57 299	1.06 299	0.50 323	0.26 476	0.28 570	0.29 523	0.28 536	0.37 554	0.22 325

CASS	0.67 356	0.36 440	0.84 326	0.57 385	0.28 163	0.82 417	0.43 320	1.62 426	0.92 291	1.39 535	1.28 456	0.87 363	0.84 431	0.88 234	0.59 387	0.36 586	0.19 439	0.26 481	0.22 432	0.29 492	0.43 581
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.67 356	0.37 461	1.17 478	0.60 427	0.51 493	0.75 376	0.48 389	1.26 333	1.11 391	1.43 551	1.58 559	0.64 279	0.48 213	0.94 253	0.78 453	0.24 425	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.29 474

IPLGR_C	0.67 356	0.38 479	1.20 488	0.60 427	0.50 484	0.75 376	0.48 389	1.28 341	1.13 405	1.42 547	1.57 557	0.62 268	0.48 213	0.85 222	0.80 466	0.24 425	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.29 474

GwcNet-ADL	0.67 356	0.33 369	0.90 363	0.58 400	0.41 419	0.60 283	0.59 480	1.55 404	1.28 502	1.11 375	1.13 387	0.90 380	0.59 322	1.11 319	0.91 493	0.28 516	0.18 418	0.18 198	0.18 299	0.25 438	0.33 519

TRStereo	0.67 356	0.71 611	1.06 432	0.77 594	0.68 579	0.53 216	0.38 246	2.52 645	0.96 314	0.81 285	0.84 268	0.87 363	0.39 140	1.16 332	0.46 286	0.24 425	0.17 384	0.23 394	0.24 479	0.18 199	0.20 256

RAFT	0.67 356	0.32 347	0.83 313	0.63 465	0.34 310	0.69 349	0.57 467	1.14 279	0.84 263	1.12 383	1.20 414	1.75 598	0.92 476	1.09 310	0.60 391	0.22 376	0.19 439	0.27 495	0.24 479	0.22 369	0.23 350

DN-CSS_ROB	0.67 356	0.36 440	1.36 526	0.59 419	0.41 419	0.54 233	0.45 359	1.30 344	0.95 310	1.05 360	1.47 522	0.69 294	0.64 348	1.80 481	0.60 391	0.19 251	0.15 317	0.25 460	0.23 464	0.22 369	0.23 350

SME	0.68 370	0.35 427	0.77 273	0.70 549	0.25 85	1.22 542	0.44 340	1.35 358	1.16 426	0.94 325	1.13 387	0.69 294	0.74 383	1.88 493	0.59 387	0.20 302	0.21 474	0.23 394	0.24 479	0.25 438	0.22 325

cc1	0.68 370	0.34 398	0.63 179	0.60 427	0.27 124	1.16 529	0.51 412	1.07 242	3.23 681	0.60 237	0.80 259	0.47 172	0.87 453	1.48 419	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.25 460	0.15 191	0.19 239	0.23 350

mmm	0.68 370	0.37 461	0.91 368	0.54 325	0.34 310	0.86 441	0.58 473	1.72 456	1.02 344	1.13 386	1.41 507	0.83 351	0.78 401	0.95 262	0.67 422	0.22 376	0.20 456	0.29 523	0.26 506	0.27 459	0.27 443

PCWNet_CMD	0.68 370	0.34 398	0.93 375	0.51 260	0.38 371	0.80 407	0.42 301	1.51 391	1.34 532	1.17 410	1.31 464	1.23 491	0.65 353	0.94 253	0.62 399	0.21 340	0.17 384	0.27 495	0.19 324	0.43 579	0.28 459

HH	0.68 370	0.33 369	0.83 313	0.53 310	0.34 310	0.92 462	0.45 359	1.79 472	0.74 223	0.71 263	1.13 387	1.60 570	0.83 428	1.95 502	0.39 215	0.18 202	0.14 239	0.19 226	0.17 270	0.19 239	0.19 223

HanStereo	0.68 370	0.33 369	0.83 313	0.53 310	0.34 310	0.92 462	0.45 359	1.79 472	0.74 223	0.71 263	1.13 387	1.60 570	0.83 428	1.95 502	0.39 215	0.18 202	0.14 239	0.19 226	0.17 270	0.19 239	0.19 223

DisPM	0.68 370	0.30 293	0.85 332	0.66 501	0.35 328	0.60 283	0.44 340	1.10 264	1.10 384	1.56 585	1.10 363	0.80 327	0.58 316	2.37 547	0.46 286	0.25 449	0.14 239	0.23 394	0.21 404	0.20 296	0.26 422

CFNet_pseudo	0.68 370	0.34 398	0.93 375	0.50 243	0.39 383	0.72 361	0.42 301	1.44 377	1.25 481	1.17 410	1.35 484	1.22 487	0.66 359	1.04 289	0.64 408	0.21 340	0.17 384	0.33 566	0.19 324	0.39 565	0.28 459

MSMDNet	0.68 370	0.34 398	0.93 375	0.52 287	0.38 371	0.80 407	0.42 301	1.52 395	1.35 535	1.17 410	1.31 464	1.23 491	0.65 353	0.94 253	0.62 399	0.21 340	0.17 384	0.26 481	0.19 324	0.41 573	0.28 459

ccs_rob	0.68 370	0.34 398	0.93 375	0.50 243	0.39 383	0.72 361	0.42 301	1.43 376	1.25 481	1.17 410	1.34 479	1.22 487	0.66 359	1.04 289	0.64 408	0.21 340	0.17 384	0.35 582	0.20 360	0.40 569	0.29 474

Hybrid-DGEV-2	0.69 380	0.35 427	0.85 332	0.61 444	0.37 355	1.06 502	0.28 108	1.73 458	1.42 574	1.37 525	0.93 293	1.02 430	1.01 514	1.09 310	0.54 356	0.19 251	0.15 317	0.22 356	0.19 324	0.17 149	0.18 178

SA	0.69 380	0.31 326	0.97 399	0.64 480	0.30 208	0.56 251	0.38 246	1.84 486	1.35 535	0.99 338	1.37 490	0.69 294	0.94 481	1.88 493	0.43 261	0.20 302	0.16 354	0.25 460	0.23 464	0.22 369	0.19 223

MyStereo8	0.70 382	0.32 347	1.24 500	0.63 465	0.53 507	0.90 452	0.34 186	1.60 421	1.35 535	1.20 434	1.31 464	0.89 378	0.64 348	0.77 187	1.02 523	0.18 202	0.15 317	0.20 277	0.18 299	0.22 369	0.30 492

MyStereo05	0.70 382	0.29 262	1.22 493	0.58 400	0.48 472	0.62 294	0.72 532	1.52 395	1.54 601	1.17 410	0.91 289	0.77 320	0.79 409	1.45 412	0.68 426	0.17 152	0.17 384	0.24 420	0.21 404	0.23 394	0.23 350

xx1	0.70 382	0.34 398	0.63 179	0.60 427	0.27 124	1.16 529	0.51 412	1.07 242	3.23 681	0.60 237	0.80 259	0.95 403	0.79 409	1.48 419	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.24 420	0.23 464	0.23 394	0.25 400

GMStereo_Zeroshot	0.70 382	0.64 591	1.11 451	0.65 488	0.38 371	0.84 434	0.37 234	1.09 254	1.16 426	1.14 400	1.07 350	1.26 502	0.55 283	1.23 347	0.65 413	0.34 569	0.17 384	0.31 542	0.18 299	0.57 629	0.23 350

test_5	0.70 382	0.32 347	0.99 408	0.69 539	0.50 484	0.89 448	0.51 412	1.88 502	1.14 411	0.78 277	1.13 387	1.04 435	0.89 462	1.59 441	0.46 286	0.19 251	0.14 239	0.23 394	0.22 432	0.22 369	0.20 256

GES	0.70 382	0.37 461	1.05 430	0.62 453	0.38 371	0.94 471	0.57 467	2.37 621	0.92 291	1.05 360	1.12 376	0.67 286	0.77 394	1.02 284	0.65 413	0.28 516	0.20 456	0.20 277	0.20 360	0.22 369	0.31 502

IGEV_i1	0.71 388	0.31 326	1.07 437	0.62 453	0.30 208	0.92 462	0.60 489	2.22 596	0.96 314	1.06 366	1.06 346	1.11 465	0.71 380	1.35 376	0.65 413	0.21 340	0.18 418	0.21 318	0.17 270	0.22 369	0.27 443

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 388	3.18 709	2.55 617	0.40 58	0.24 56	0.42 92	0.23 54	0.66 58	0.46 111	0.47 155	0.45 106	0.33 78	0.27 46	0.58 105	0.30 98	1.34 683	0.10 2	0.22 356	0.19 324	0.45 593	1.32 678

MyStereo04	0.71 388	0.30 293	1.28 510	0.58 400	0.48 472	0.59 276	0.78 544	1.74 461	1.49 595	0.94 325	0.91 289	0.74 312	0.86 444	1.59 441	0.69 427	0.18 202	0.18 418	0.24 420	0.21 404	0.23 394	0.23 350

raft_robust	0.71 388	0.32 347	0.75 263	0.54 325	0.28 163	0.54 233	0.35 202	1.54 401	1.24 473	1.18 421	1.07 350	0.73 310	0.53 271	3.65 595	0.40 232	0.19 251	0.16 354	0.20 277	0.22 432	0.21 347	0.19 223

iRaft-Stereo_20w	0.71 388	0.33 369	1.25 503	0.50 243	0.36 342	0.82 417	0.31 140	3.16 676	0.89 279	1.24 456	1.14 393	0.79 325	0.65 353	1.15 328	0.43 261	0.18 202	0.13 148	0.18 198	0.17 270	0.20 296	0.23 350

DMCA	0.71 388	0.36 440	1.17 478	0.53 310	0.45 450	0.84 434	0.46 365	1.52 395	1.09 380	1.20 434	1.12 376	1.21 482	0.74 383	0.87 230	1.09 531	0.25 449	0.20 456	0.27 495	0.19 324	0.24 425	0.29 474

HITNet	0.71 388	0.42 506	1.07 437	0.52 287	0.25 85	1.05 499	0.48 389	2.12 562	1.08 372	1.21 441	1.23 432	0.91 384	0.84 431	0.90 242	0.91 493	0.17 152	0.12 55	0.21 318	0.17 270	0.29 492	0.18 178
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
Selective-IGEV-i1	0.72 395	0.29 262	1.00 413	0.60 427	0.39 383	1.10 515	0.78 544	2.14 572	1.25 481	0.91 316	1.20 414	1.21 482	0.58 316	1.06 299	0.62 399	0.20 302	0.18 418	0.20 277	0.18 299	0.20 296	0.25 400

IPLG	0.72 395	0.29 262	1.12 455	0.53 310	0.44 445	0.79 401	0.33 169	1.35 358	1.10 384	1.32 498	1.11 372	0.52 203	0.54 279	3.13 582	0.71 433	0.17 152	0.14 239	0.20 277	0.17 270	0.18 199	0.21 290

HCRNet	0.72 395	0.40 494	0.86 341	0.61 444	0.57 532	0.75 376	0.35 202	1.39 368	1.21 455	1.11 375	0.99 315	1.01 428	0.76 390	2.18 529	0.73 435	0.28 516	0.19 439	0.28 511	0.23 464	0.25 438	0.26 422

UCFNet_RVC	0.72 395	0.37 461	0.59 145	0.66 501	0.41 419	0.89 448	0.68 518	1.78 469	1.15 419	1.01 347	1.20 414	1.22 487	0.95 486	1.07 302	0.66 418	0.28 516	0.21 474	0.34 574	0.31 573	0.33 532	0.29 474

test_sample3	0.73 399	0.35 427	1.06 432	0.55 341	0.32 267	0.97 486	0.51 412	2.12 562	1.25 481	1.16 406	1.17 405	0.88 369	0.78 401	1.27 356	0.79 459	0.26 476	0.21 474	0.25 460	0.25 489	0.26 453	0.27 443

CFNet_ucs	0.73 399	0.34 398	0.94 383	0.53 310	0.44 445	0.76 382	0.46 365	1.73 458	1.34 532	1.24 456	1.54 544	1.08 454	0.64 348	1.05 294	0.64 408	0.26 476	0.20 456	0.37 595	0.22 432	0.42 577	0.30 492

ToySt	0.73 399	0.35 427	1.64 557	0.54 325	0.37 355	0.92 462	0.81 561	1.21 316	1.03 351	0.86 306	1.12 376	1.31 514	1.01 514	1.04 289	0.88 482	0.19 251	0.20 456	0.24 420	0.24 479	0.27 459	0.28 459

LCNet	0.73 399	0.30 293	0.58 139	0.58 400	0.31 232	0.68 339	0.53 429	1.09 254	0.94 304	1.19 429	1.34 479	0.96 408	1.32 591	2.50 558	0.46 286	0.19 251	0.13 148	0.21 318	0.25 489	0.28 475	0.69 648

test_sample4	0.74 403	0.36 440	1.09 444	0.55 341	0.32 267	0.92 462	0.51 412	2.14 572	1.25 481	1.22 449	1.22 423	0.86 361	0.82 423	1.29 360	0.76 447	0.26 476	0.21 474	0.26 481	0.26 506	0.27 459	0.28 459

IER	0.74 403	0.33 369	1.25 503	0.50 243	0.53 507	1.32 555	0.55 454	1.31 348	1.08 372	1.30 489	1.34 479	1.11 465	1.10 546	1.05 294	0.81 468	0.20 302	0.17 384	0.21 318	0.21 404	0.20 296	0.21 290

SFCPSM	0.74 403	0.30 293	1.06 432	0.52 287	0.39 383	1.36 564	0.64 507	2.42 627	1.11 391	1.18 421	1.21 421	0.81 335	0.78 401	1.08 305	0.57 372	0.22 376	0.17 384	0.22 356	0.24 479	0.23 394	0.21 290

AdaStereo	0.74 403	0.48 533	0.86 341	0.75 584	0.38 371	0.94 471	0.56 461	2.05 551	1.24 473	1.15 402	1.22 423	1.07 444	0.67 363	1.05 294	0.73 435	0.33 559	0.16 354	0.32 554	0.22 432	0.29 492	0.23 350
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.
DCVSM-stereo	0.75 407	0.36 440	0.82 303	0.58 400	0.43 435	0.78 392	0.42 301	1.30 344	1.05 363	1.79 621	1.04 339	1.60 570	1.08 540	1.12 322	0.86 476	0.25 449	0.27 564	0.29 523	0.24 479	0.30 507	0.37 546

test_sample5	0.75 407	0.36 440	1.04 425	0.55 341	0.31 232	0.84 434	0.53 429	2.12 562	1.23 469	1.18 421	1.30 462	0.88 369	0.86 444	1.37 381	0.76 447	0.26 476	0.22 495	0.27 495	0.28 536	0.28 475	0.29 474

DualNet	0.75 407	0.36 440	1.04 425	0.55 341	0.31 232	0.84 434	0.53 429	2.12 562	1.23 469	1.21 441	1.40 502	0.88 369	0.86 444	1.37 381	0.76 447	0.26 476	0.22 495	0.27 495	0.28 536	0.28 475	0.29 474

BSDual-CNN	0.75 407	0.34 398	0.77 273	0.55 341	0.45 450	1.25 548	0.66 513	2.65 654	1.04 357	1.25 459	1.12 376	1.11 465	0.77 394	0.94 253	0.76 447	0.25 449	0.18 418	0.25 460	0.22 432	0.23 394	0.24 376

psmg	0.75 407	0.34 398	0.77 273	0.52 287	0.45 450	1.46 579	0.73 535	2.15 578	1.04 357	1.25 459	1.33 475	1.11 465	0.77 394	0.94 253	0.76 447	0.25 449	0.20 456	0.25 460	0.26 506	0.23 394	0.24 376

UDGNet	0.75 407	1.23 659	0.99 408	0.82 608	0.42 430	0.76 382	0.38 246	0.98 203	1.37 549	0.83 291	0.88 283	0.70 299	0.60 329	1.25 350	0.57 372	0.57 648	0.19 439	1.03 677	0.26 506	0.79 655	0.35 538

PSMNet-ADL	0.75 407	0.36 440	0.69 224	0.71 555	0.47 470	1.13 519	0.46 365	1.47 386	1.07 368	0.85 301	1.18 408	1.31 514	0.94 481	1.56 431	1.06 528	0.34 569	0.22 495	0.22 356	0.23 464	0.27 459	0.36 542

GMM-Stereo	0.75 407	0.27 206	0.66 206	0.56 363	0.34 310	0.71 357	0.97 601	1.09 254	0.91 286	1.37 525	1.79 595	1.11 465	0.79 409	2.08 519	0.48 306	0.19 251	0.12 55	0.25 460	0.25 489	0.21 347	0.78 656

rvit_105_1	0.76 415	0.54 558	1.27 507	0.80 601	0.49 479	0.74 370	0.86 577	1.39 368	1.23 469	1.00 342	0.80 259	0.93 393	0.78 401	1.29 360	0.78 453	0.43 611	0.36 623	0.36 592	0.42 624	0.30 507	0.36 542

qqq1	0.76 415	0.32 347	0.95 389	0.49 220	0.27 124	0.83 425	0.43 320	2.16 580	1.45 584	1.27 476	1.50 533	0.98 412	0.96 488	1.87 487	0.48 306	0.24 425	0.22 495	0.18 198	0.15 191	0.19 239	0.22 325

fff1	0.76 415	0.32 347	0.95 389	0.49 220	0.27 124	0.83 425	0.43 320	2.16 580	1.45 584	1.27 476	1.50 533	0.98 412	0.96 488	1.87 487	0.48 306	0.24 425	0.22 495	0.18 198	0.15 191	0.19 239	0.22 325

Sa-1000	0.76 415	0.30 293	0.92 371	0.62 453	0.31 232	0.78 392	0.37 234	2.00 538	1.38 551	1.30 489	2.04 625	0.86 361	0.74 383	1.87 487	0.40 232	0.19 251	0.14 239	0.25 460	0.24 479	0.21 347	0.19 223

Prome-Stereo	0.76 415	0.29 262	0.57 136	0.58 400	0.33 287	0.58 270	0.94 596	0.98 203	0.92 291	1.46 563	2.45 648	0.91 384	1.38 598	1.60 446	0.44 266	0.19 251	0.13 148	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.87 662

EAI-Stereo	0.76 415	0.31 326	0.74 257	0.55 341	0.28 163	0.70 353	1.72 666	2.57 648	0.90 284	0.75 272	3.03 663	0.57 242	0.43 166	1.10 316	0.49 319	0.19 251	0.14 239	0.17 149	0.18 299	0.17 149	0.21 290

DFGA-Net	0.77 421	0.47 527	1.75 566	0.55 341	0.46 459	0.83 425	0.44 340	1.38 365	1.10 384	1.05 360	1.20 414	0.70 299	0.58 316	2.27 537	1.31 560	0.19 251	0.17 384	0.24 420	0.24 479	0.28 475	0.30 492

G2L-Stereo_test	0.77 421	0.31 326	0.97 399	0.51 260	0.41 419	0.90 452	0.80 556	1.67 431	1.22 464	1.32 498	1.27 450	1.50 554	0.81 421	1.74 467	1.02 523	0.20 302	0.14 239	0.16 96	0.16 235	0.18 199	0.22 325

test_sample6	0.77 421	0.36 440	1.07 437	0.56 363	0.31 232	0.82 417	0.56 461	2.12 562	1.24 473	1.21 441	1.40 502	0.90 380	0.90 465	1.45 412	0.87 481	0.28 516	0.23 524	0.28 511	0.29 555	0.28 475	0.30 492

KYRaft	0.77 421	0.29 262	0.68 219	0.59 419	0.29 184	0.66 328	0.83 566	1.05 236	0.89 279	1.63 601	2.22 636	1.15 474	0.99 504	1.59 441	0.41 243	0.21 340	0.14 239	0.22 356	0.28 536	0.21 347	1.01 666

MLCV	0.77 421	0.39 488	1.31 515	0.55 341	0.25 85	0.91 455	0.39 264	1.48 388	1.28 502	1.49 571	1.54 544	1.02 430	0.68 367	2.12 523	0.93 500	0.19 251	0.13 148	0.19 226	0.14 165	0.19 239	0.22 325

test_sample7	0.78 426	0.39 488	0.89 353	0.55 341	0.35 328	0.93 467	0.75 537	1.99 534	1.27 494	1.25 459	1.22 423	1.09 455	1.01 514	1.31 363	0.73 435	0.32 552	0.32 601	0.32 554	0.32 581	0.33 532	0.33 519

CoDeX	0.78 426	0.31 326	1.04 425	0.56 363	0.37 355	1.13 519	0.60 489	2.77 663	1.29 514	1.17 410	1.26 441	0.91 384	0.87 453	1.42 401	0.74 439	0.21 340	0.16 354	0.21 318	0.18 299	0.21 347	0.21 290

anonymousa	0.78 426	0.30 293	0.85 332	0.51 260	0.96 646	1.41 574	0.47 378	1.61 423	0.94 304	1.33 504	1.77 593	1.66 582	1.11 549	0.72 167	0.63 404	0.19 251	0.18 418	0.23 394	0.25 489	0.20 296	0.22 325

BUS	0.78 426	0.34 398	0.77 273	0.55 341	0.45 450	2.30 647	0.42 301	2.65 654	1.04 357	1.25 459	1.12 376	1.02 430	0.70 374	0.94 253	0.75 442	0.25 449	0.18 418	0.25 460	0.22 432	0.23 394	0.24 376

acv_ft	0.78 426	0.33 369	1.10 449	0.73 569	0.86 628	1.23 545	0.57 467	1.65 430	1.11 391	1.31 495	1.31 464	1.07 444	0.91 468	0.82 205	1.35 570	0.22 376	0.19 439	0.21 318	0.18 299	0.22 369	0.19 223

GANet-RSSM	0.78 426	0.31 326	0.90 363	0.67 515	0.58 535	0.80 407	0.62 498	2.04 547	1.15 419	1.11 375	1.27 450	1.26 502	1.18 569	1.68 458	0.74 439	0.26 476	0.21 474	0.22 356	0.22 432	0.23 394	0.23 350

PSMNet-RSSM	0.78 426	0.32 347	0.89 353	0.65 488	0.43 435	0.73 366	0.58 473	2.14 572	1.19 444	1.18 421	1.38 495	1.31 514	1.07 539	1.43 404	0.82 469	0.28 516	0.21 474	0.27 495	0.29 555	0.25 438	0.26 422

CFNet-ft	0.78 426	0.36 440	0.74 257	0.67 515	0.56 527	0.86 441	0.54 444	1.46 381	1.17 434	1.01 347	1.28 456	1.68 587	1.03 525	1.57 433	0.95 508	0.27 497	0.21 474	0.33 566	0.26 506	0.31 514	0.26 422

CFNet_RVC	0.78 426	0.36 440	0.74 257	0.67 515	0.56 527	0.86 441	0.54 444	1.46 381	1.17 434	1.01 347	1.28 456	1.68 587	1.03 525	1.57 433	0.95 508	0.27 497	0.21 474	0.33 566	0.26 506	0.31 514	0.26 422

G2L-ROB	0.79 435	0.28 229	1.01 416	0.57 385	0.39 383	0.94 471	0.65 509	1.76 465	1.18 441	1.27 476	1.03 333	1.62 575	0.78 401	1.93 498	1.26 555	0.20 302	0.14 239	0.17 149	0.15 191	0.20 296	0.24 376

SMFormer	0.79 435	0.32 347	0.95 389	0.49 220	0.27 124	0.83 425	0.43 320	2.16 580	1.45 584	1.27 476	1.50 533	0.98 412	0.96 488	1.87 487	0.99 515	0.24 425	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.27 443

tta	0.79 435	0.32 347	0.95 389	0.49 220	0.27 124	0.83 425	0.43 320	2.16 580	1.45 584	1.27 476	1.50 533	0.98 412	0.96 488	1.87 487	0.99 515	0.24 425	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.19 239	0.22 325

ffm	0.79 435	0.36 440	1.51 540	0.56 363	0.40 398	0.76 382	0.59 480	1.08 247	2.62 667	1.19 429	1.49 526	1.07 444	0.85 436	1.57 433	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.31 542	0.28 536	0.20 296	0.23 350

cf-r	0.79 435	0.32 347	1.06 432	0.57 385	0.64 559	0.78 392	0.51 412	2.04 547	1.22 464	1.20 434	1.27 450	1.53 560	0.91 468	1.47 417	0.94 505	0.25 449	0.19 439	0.22 356	0.23 464	0.19 239	0.21 290

DeepPruner_ROB	0.79 435	0.55 562	1.14 461	0.61 444	0.46 459	0.78 392	0.54 444	1.83 484	1.00 337	1.42 547	1.27 450	1.23 491	0.77 394	1.56 431	0.89 485	0.35 579	0.28 570	0.27 495	0.26 506	0.32 525	0.34 529

DDVS	0.80 441	0.43 511	1.09 444	0.64 480	0.44 445	1.27 551	0.43 320	1.49 390	0.94 304	1.21 441	1.16 402	1.42 535	0.63 341	2.14 525	1.02 523	0.29 532	0.22 495	0.26 481	0.23 464	0.31 514	0.37 546

gwcnet-sp	0.80 441	0.37 461	1.94 580	0.62 453	0.45 450	1.38 565	0.53 429	1.68 435	1.20 448	1.37 525	1.08 357	0.93 393	0.82 423	1.45 412	0.79 459	0.22 376	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.25 400

scenet	0.80 441	0.37 461	1.94 580	0.62 453	0.45 450	1.38 565	0.53 429	1.68 435	1.20 448	1.37 525	1.08 357	0.93 393	0.82 423	1.45 412	0.79 459	0.22 376	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.25 400

ssnet	0.80 441	0.37 461	1.94 580	0.62 453	0.45 450	1.38 565	0.53 429	1.68 435	1.20 448	1.37 525	1.08 357	0.93 393	0.82 423	1.45 412	0.79 459	0.22 376	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.25 400

AASNet	0.80 441	0.39 488	1.16 477	0.84 616	0.80 616	1.14 522	0.59 480	2.12 562	1.21 455	1.26 471	1.26 441	0.93 393	0.77 394	0.84 218	1.23 551	0.28 516	0.24 535	0.24 420	0.20 360	0.28 475	0.27 443

PSM-softLoss	0.80 441	0.33 369	0.89 353	0.63 465	0.32 267	0.55 240	0.40 276	1.26 333	0.78 235	1.25 459	1.07 350	0.83 351	0.51 253	5.33 631	0.61 394	0.25 449	0.15 317	0.25 460	0.22 432	0.20 296	0.26 422

KMStereo	0.80 441	0.33 369	0.89 353	0.63 465	0.32 267	0.55 240	0.40 276	1.26 333	0.78 235	1.25 459	1.07 350	0.83 351	0.51 253	5.33 631	0.61 394	0.25 449	0.15 317	0.25 460	0.22 432	0.20 296	0.26 422

PSM-AAD	0.80 441	0.29 262	0.58 139	0.58 400	0.29 184	0.76 382	1.19 631	1.08 247	0.94 304	1.65 604	1.58 559	0.81 335	2.12 659	1.67 456	0.44 266	0.19 251	0.14 239	0.38 601	0.32 581	0.22 369	0.68 645

iResNet	0.80 441	0.45 519	1.47 535	0.72 561	0.31 232	0.96 483	0.64 507	1.80 476	1.28 502	1.31 495	1.48 525	0.94 399	0.78 401	1.77 472	0.99 515	0.19 251	0.14 239	0.18 198	0.15 191	0.22 369	0.27 443

NINENet	0.81 450	0.40 494	0.89 353	0.65 488	0.53 507	2.30 647	0.42 301	2.12 562	1.13 405	1.20 434	1.27 450	1.02 430	0.70 374	1.26 353	0.75 442	0.29 532	0.24 535	0.31 542	0.21 404	0.27 459	0.26 422

DRaft	0.81 450	0.26 175	0.77 273	0.47 178	0.31 232	0.95 477	0.52 423	1.13 274	0.99 332	1.78 620	2.01 623	0.80 327	1.71 632	2.64 565	0.74 439	0.19 251	0.14 239	0.20 277	0.20 360	0.18 199	0.24 376

CCAANet	0.81 450	0.32 347	0.96 397	0.62 453	0.51 493	1.03 494	0.44 340	1.88 502	1.16 426	0.86 306	1.35 484	1.09 455	0.80 416	3.07 580	0.94 505	0.18 202	0.17 384	0.24 420	0.23 464	0.19 239	0.24 376

hknet	0.82 453	0.34 398	1.15 463	0.55 341	0.39 383	1.25 548	0.66 513	2.65 654	1.10 384	1.25 459	1.12 376	1.58 569	0.85 436	1.41 396	0.79 459	0.23 403	0.18 418	0.25 460	0.22 432	0.23 394	0.24 376

NF-Stereo	0.82 453	0.33 369	0.83 313	0.65 488	0.31 232	0.63 305	0.43 320	1.35 358	0.93 298	1.30 489	1.02 325	0.81 335	0.57 299	5.37 635	0.55 361	0.26 476	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.20 296	0.30 492

OCTAStereo	0.82 453	0.33 369	0.83 313	0.65 488	0.31 232	0.62 294	0.44 340	1.35 358	0.93 298	1.30 489	1.02 325	0.81 335	0.57 299	5.32 630	0.55 361	0.26 476	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.20 296	0.30 492

RE-Stereo	0.82 453	0.33 369	0.84 326	0.65 488	0.31 232	0.63 305	0.44 340	1.35 358	0.93 298	1.30 489	1.02 325	0.80 327	0.57 299	5.34 633	0.55 361	0.26 476	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.20 296	0.31 502

TVStereo	0.82 453	0.33 369	0.84 326	0.65 488	0.31 232	0.63 305	0.44 340	1.35 358	0.93 298	1.30 489	1.02 325	0.80 327	0.57 299	5.34 633	0.55 361	0.26 476	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.20 296	0.31 502

ARAFT	0.82 453	0.40 494	1.77 568	0.53 310	0.31 232	0.89 448	0.81 561	2.32 612	1.08 372	1.66 607	1.25 439	1.04 435	0.64 348	1.91 495	0.52 335	0.20 302	0.15 317	0.28 511	0.27 525	0.17 149	0.18 178

STTStereo	0.82 453	0.53 553	1.53 547	0.68 526	0.56 527	0.88 446	0.56 461	1.57 412	1.14 411	1.39 535	1.10 363	1.26 502	0.84 431	1.49 426	0.90 489	0.29 532	0.28 570	0.33 566	0.40 620	0.33 532	0.37 546

BEATNet_4x	0.82 453	0.54 558	2.02 587	0.56 363	0.28 163	1.04 496	0.55 454	2.14 572	1.13 405	1.24 456	1.26 441	1.00 423	0.94 481	1.13 324	1.23 551	0.21 340	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.37 554	0.23 350

iResNet_ROB	0.82 453	0.36 440	1.13 456	0.60 427	0.37 355	0.91 455	0.38 246	2.41 626	1.61 614	1.35 518	1.35 484	1.25 496	0.97 498	1.75 469	0.88 482	0.21 340	0.14 239	0.17 149	0.12 48	0.19 239	0.30 492

TestStereo_HL3	0.83 462	0.28 229	6.29 665	0.46 157	0.35 328	0.70 353	0.53 429	1.03 224	0.94 304	0.97 333	1.02 325	0.80 327	0.63 341	1.16 332	0.41 243	0.18 202	0.14 239	0.17 149	0.16 235	0.17 149	0.23 350

ISRNet	0.83 462	0.35 427	1.31 515	0.84 616	0.65 564	0.60 283	0.41 289	1.28 341	1.15 419	1.61 595	1.55 547	1.34 521	0.77 394	1.33 372	0.98 514	0.40 601	0.34 611	0.43 619	0.38 617	0.34 540	0.49 598

GrayStereo	0.83 462	0.28 229	0.62 174	0.66 501	0.37 355	0.76 382	1.79 670	1.19 306	0.91 286	1.98 640	1.89 611	1.07 444	1.76 637	1.43 404	0.50 323	0.20 302	0.15 317	0.19 226	0.21 404	0.18 199	0.41 569

psm_up	0.83 462	0.37 461	0.88 349	0.68 526	0.59 541	1.05 499	0.92 590	1.68 435	1.17 434	1.41 543	1.22 423	1.30 512	1.31 589	1.39 390	0.89 485	0.27 497	0.30 583	0.31 542	0.27 525	0.28 475	0.28 459

GwcNet-RSSM	0.83 462	0.34 398	1.29 513	0.65 488	0.55 521	0.78 392	0.62 498	1.89 505	1.27 494	1.18 421	1.39 497	1.56 565	0.91 468	1.60 446	1.22 548	0.26 476	0.20 456	0.23 394	0.24 479	0.21 347	0.21 290

DMCA-RVC	0.83 462	0.46 522	2.19 602	0.68 526	0.49 479	0.84 434	0.48 389	1.44 377	1.07 368	1.56 585	1.04 339	1.29 509	0.86 444	1.49 426	0.92 497	0.27 497	0.22 495	0.35 582	0.28 536	0.32 525	0.28 459

coex_refinement	0.84 468	0.30 293	0.89 353	0.72 561	0.52 499	0.95 477	0.60 489	1.92 517	1.29 514	1.38 531	1.37 490	1.80 604	0.82 423	1.48 419	1.31 560	0.27 497	0.17 384	0.19 226	0.20 360	0.25 438	0.27 443

G2L-Stereo	0.84 468	0.35 427	1.15 463	0.63 465	0.43 435	0.78 392	0.69 521	1.69 444	1.20 448	1.36 523	1.18 408	1.43 540	0.78 401	2.47 556	1.26 555	0.25 449	0.20 456	0.26 481	0.21 404	0.20 296	0.27 443

RAFT_R40	0.84 468	0.30 293	0.83 313	0.63 465	0.31 232	0.66 328	0.43 320	1.15 291	0.99 332	1.47 564	1.10 363	1.00 423	0.84 431	5.44 636	0.53 346	0.23 403	0.13 148	0.23 394	0.20 360	0.23 394	0.19 223

UPFNet	0.84 468	0.34 398	1.09 444	0.62 453	0.74 597	1.25 548	0.78 544	1.69 444	1.20 448	1.39 535	1.13 387	1.30 512	0.87 453	1.73 466	1.22 548	0.24 425	0.26 554	0.24 420	0.23 464	0.26 453	0.20 256

hitnet-ft	0.84 468	0.38 479	0.75 263	0.59 419	0.44 445	0.99 488	0.47 378	1.61 423	1.38 551	1.21 441	1.22 423	1.82 606	0.99 504	1.87 487	1.09 531	0.33 559	0.29 579	0.34 574	0.27 525	0.36 548	0.33 519

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 468	0.46 522	1.40 531	0.69 539	0.61 551	0.95 477	0.52 423	1.68 435	1.21 455	1.39 535	1.15 399	1.42 535	0.88 459	1.78 474	0.93 500	0.26 476	0.23 524	0.27 495	0.27 525	0.30 507	0.39 559
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.84 468	0.43 511	1.01 416	0.66 501	0.43 435	1.32 555	0.49 402	1.64 427	1.24 473	1.53 577	1.45 517	1.49 551	0.97 498	1.32 369	1.31 560	0.21 340	0.17 384	0.27 495	0.25 489	0.25 438	0.34 529
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.85 475	0.38 479	0.92 371	0.58 400	0.32 267	0.86 441	0.49 402	2.33 618	1.69 620	1.16 406	1.12 376	0.95 403	0.85 436	2.46 551	1.18 540	0.27 497	0.23 524	0.28 511	0.28 536	0.28 475	0.41 569

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 475	0.38 479	2.79 626	0.51 260	0.60 545	0.72 361	0.38 246	2.87 670	0.77 230	0.80 280	1.07 350	2.14 638	0.93 478	0.96 263	0.62 399	0.21 340	0.13 148	0.21 318	0.26 506	0.29 492	0.32 511

DCRE	0.85 475	0.28 229	0.76 267	0.60 427	0.49 479	0.59 276	0.53 429	1.04 232	0.92 291	0.80 280	7.34 697	0.87 363	0.57 299	0.78 196	0.43 261	0.16 104	0.17 384	0.19 226	0.17 270	0.18 199	0.22 325

SST-Stereo	0.85 475	0.30 293	0.81 294	0.63 465	0.31 232	0.70 353	0.25 76	1.16 296	0.95 310	1.47 564	1.11 372	0.99 417	0.86 444	5.69 639	0.53 346	0.23 403	0.13 148	0.23 394	0.19 324	0.23 394	0.19 223

PAM	0.86 479	0.31 326	1.19 484	0.55 341	0.35 328	2.17 641	0.47 378	2.26 600	0.87 273	1.18 421	0.96 301	3.01 667	1.41 605	0.90 242	0.40 232	0.19 251	0.13 148	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.27 443

RAFT-345	0.86 479	0.26 175	0.73 250	0.53 310	0.28 163	0.53 216	0.41 289	0.85 155	1.31 525	1.33 504	2.32 640	0.85 360	0.53 271	5.69 639	0.48 306	0.19 251	0.14 239	0.22 356	0.17 270	0.17 149	0.17 154

UNet	0.86 479	0.36 440	1.52 544	0.62 453	0.74 597	1.56 591	0.49 402	1.55 404	1.12 399	1.28 482	1.10 363	1.52 559	1.10 546	1.69 462	1.14 536	0.24 425	0.18 418	0.25 460	0.21 404	0.25 438	0.25 400

ac_64	0.86 479	0.32 347	1.02 419	0.74 575	0.60 545	1.04 496	0.53 429	2.20 594	0.99 332	1.23 452	1.11 372	1.96 621	1.06 537	2.01 510	1.01 520	0.30 541	0.22 495	0.24 420	0.23 464	0.22 369	0.22 325

Select-FE	0.87 483	0.42 506	2.64 623	0.57 385	0.48 472	0.47 137	0.23 54	2.59 650	0.85 267	1.08 371	1.32 469	2.00 625	1.73 634	1.15 328	0.47 296	0.21 340	0.17 384	0.21 318	0.26 506	0.20 296	0.33 519

PAM_32	0.87 483	0.30 293	1.08 441	0.56 363	0.32 267	2.10 640	0.36 219	2.26 600	1.01 340	1.13 386	1.05 345	3.14 672	1.47 612	1.00 276	0.42 255	0.19 251	0.14 239	0.20 277	0.18 299	0.19 239	0.25 400

SepStereo	0.87 483	0.37 461	1.20 488	0.66 501	0.69 582	0.82 417	0.62 498	1.79 472	1.26 490	1.93 634	1.55 547	0.96 408	1.17 562	2.34 542	0.69 427	0.22 376	0.16 354	0.25 460	0.18 299	0.29 492	0.24 376

LMCR-Stereo	0.87 483	0.50 541	0.99 408	0.80 601	0.43 435	1.32 555	0.55 454	2.79 666	1.03 351	1.55 583	1.49 526	0.74 312	1.01 514	1.76 470	0.99 515	0.30 541	0.17 384	0.22 356	0.18 299	0.31 514	0.22 325

RT-IGEV	0.88 487	0.31 326	1.24 500	0.60 427	0.35 328	1.32 555	0.84 568	2.98 672	1.06 365	1.34 511	1.62 566	1.87 608	1.15 557	1.11 319	0.54 356	0.24 425	0.17 384	0.21 318	0.17 270	0.19 239	0.29 474

FADNet_RVC	0.88 487	0.56 566	2.15 599	0.57 385	0.43 435	1.17 536	0.46 365	1.68 435	1.12 399	0.91 316	1.24 437	0.91 384	0.94 481	2.22 531	1.20 543	0.28 516	0.22 495	0.32 554	0.28 536	0.46 600	0.42 577

iResNetv2_ROB	0.88 487	0.43 511	2.62 622	0.60 427	0.38 371	0.94 471	0.67 515	1.88 502	1.38 551	1.27 476	1.45 517	1.26 502	1.05 536	1.92 496	0.64 408	0.24 425	0.15 317	0.19 226	0.14 165	0.24 425	0.21 290

DualNet (step1)	0.89 490	0.51 545	1.35 521	0.58 400	0.40 398	1.07 505	0.80 556	1.99 534	1.27 494	1.25 459	1.22 423	1.09 455	1.01 514	1.31 363	0.73 435	0.59 651	0.32 601	0.62 658	0.67 666	0.45 593	0.48 593

iRaft-Stereo_5w	0.89 490	0.31 326	1.04 425	0.56 363	0.47 470	0.47 137	0.68 518	1.19 306	1.08 372	0.80 280	1.35 484	1.46 546	0.90 465	5.11 625	1.16 538	0.18 202	0.15 317	0.22 356	0.19 324	0.21 347	0.24 376

DAS	0.89 490	0.37 461	1.20 488	0.66 501	0.69 582	0.82 417	0.62 498	1.79 472	1.26 490	1.93 634	1.55 547	0.96 408	1.17 562	2.72 569	0.69 427	0.22 376	0.16 354	0.25 460	0.18 299	0.29 492	0.24 376

SACVNet	0.89 490	0.51 545	1.08 441	0.83 612	0.58 535	0.83 425	0.78 544	1.84 486	1.17 434	1.39 535	1.33 475	1.25 496	1.01 514	2.31 541	0.92 497	0.35 579	0.26 554	0.31 542	0.29 555	0.35 544	0.48 593

ASMatch	0.89 490	0.29 262	0.72 235	0.56 363	0.36 342	0.47 137	0.37 234	1.16 296	0.95 310	1.11 375	3.26 666	0.95 403	0.96 488	4.88 622	0.53 346	0.20 302	0.16 354	0.22 356	0.19 324	0.20 296	0.30 492

ADLNet	0.89 490	0.39 488	1.09 444	0.88 627	0.73 589	1.24 547	0.75 537	2.02 540	1.41 565	1.58 590	1.37 490	1.26 502	1.00 511	1.31 363	1.18 540	0.28 516	0.21 474	0.26 481	0.26 506	0.29 492	0.36 542

MMNet	0.89 490	0.35 427	1.44 532	0.64 480	0.59 541	1.83 619	0.48 389	1.70 448	1.38 551	1.45 560	1.19 412	1.25 496	1.16 558	1.77 472	1.27 558	0.20 302	0.19 439	0.23 394	0.22 432	0.25 438	0.24 376

HGLStereo	0.89 490	0.42 506	1.15 463	0.82 608	1.03 651	1.16 529	0.57 467	1.68 435	1.28 502	1.26 471	1.62 566	1.13 470	1.31 589	1.85 483	1.11 535	0.25 449	0.24 535	0.24 420	0.22 432	0.24 425	0.29 474

CRFU-Net	0.90 498	0.42 506	1.10 449	0.69 539	0.59 541	1.76 610	0.84 568	2.33 618	0.92 291	1.45 560	1.20 414	1.62 575	1.25 578	1.38 386	0.94 505	0.28 516	0.23 524	0.22 356	0.19 324	0.24 425	0.27 443

dad	0.90 498	0.73 617	1.28 510	0.59 419	0.39 383	0.83 425	0.45 359	1.24 327	1.54 601	1.52 574	1.28 456	1.36 524	0.86 444	2.54 561	0.91 493	0.43 611	0.27 564	0.82 667	0.26 506	0.44 590	0.34 529

AACVNet	0.90 498	0.40 494	0.98 403	0.86 622	0.40 398	0.80 407	0.49 402	1.81 480	0.86 271	1.11 375	1.34 479	1.32 518	0.99 504	4.23 606	0.86 476	0.26 476	0.22 495	0.28 511	0.22 432	0.30 507	0.28 459

IRAFT_RVC	0.90 498	0.30 293	0.89 353	0.67 515	0.31 232	0.64 317	1.00 607	1.40 370	0.97 320	1.23 452	1.04 339	1.00 423	0.96 488	5.77 644	0.57 372	0.24 425	0.13 148	0.25 460	0.21 404	0.20 296	0.21 290

delet	0.90 498	0.34 398	1.15 463	0.69 539	0.66 571	1.63 599	0.81 561	1.95 524	1.49 595	1.42 547	1.38 495	1.29 509	0.91 468	1.78 474	1.18 540	0.22 376	0.22 495	0.24 420	0.25 489	0.22 369	0.24 376

pcwnet_v2	0.91 503	0.39 488	2.74 624	0.64 480	0.55 521	0.81 415	0.49 402	2.19 591	1.63 615	1.44 554	1.64 573	1.09 455	0.79 409	1.31 363	0.70 430	0.32 552	0.25 547	0.29 523	0.27 525	0.37 554	0.37 546

FADNet-RVC-Resample	0.91 503	0.51 545	2.92 629	0.64 480	0.46 459	1.07 505	0.60 489	1.76 465	1.24 473	1.10 374	0.98 314	1.06 441	0.98 501	2.17 528	0.95 508	0.24 425	0.22 495	0.30 535	0.32 581	0.36 548	0.40 565

HSM-Net_RVC	0.91 503	0.31 326	0.60 157	0.54 325	0.31 232	1.15 526	0.60 489	3.76 685	1.30 518	1.57 589	1.75 589	1.67 584	1.01 514	1.61 449	0.90 489	0.23 403	0.17 384	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.22 325
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.92 506	0.39 488	1.22 493	0.66 501	0.39 383	1.31 554	0.96 600	2.32 612	1.45 584	1.48 569	1.17 405	1.53 560	0.91 468	1.16 332	1.71 613	0.31 544	0.27 564	0.30 535	0.29 555	0.28 475	0.29 474

ADLNet2	0.92 506	0.37 461	1.25 503	0.80 601	0.65 564	1.12 518	0.75 537	1.95 524	1.42 574	1.26 471	1.67 577	1.68 587	1.04 531	1.80 481	1.23 551	0.25 449	0.22 495	0.21 318	0.22 432	0.27 459	0.31 502

FTStereo	0.92 506	0.28 229	0.61 166	0.57 385	0.34 310	0.65 323	1.80 673	1.09 254	0.84 263	1.75 616	4.13 677	1.04 435	1.62 621	1.59 441	0.48 306	0.21 340	0.17 384	0.23 394	0.22 432	0.19 239	0.58 628

PFNet	0.92 506	0.28 229	1.20 488	0.68 526	0.32 267	0.62 294	0.55 454	1.27 337	1.01 340	1.47 564	1.09 361	0.97 411	0.68 367	6.58 664	0.59 387	0.21 340	0.13 148	0.24 420	0.19 324	0.20 296	0.20 256

DLCB_ROB	0.92 506	0.43 511	0.95 389	0.71 555	0.55 521	1.11 516	0.83 566	1.61 423	1.32 528	1.67 608	1.66 575	1.70 590	0.93 478	1.96 504	1.34 568	0.26 476	0.25 547	0.27 495	0.28 536	0.28 475	0.28 459

GEStereo_RVC	0.93 511	0.40 494	1.15 463	0.67 515	0.50 484	0.95 477	0.78 544	2.73 661	1.21 455	1.20 434	1.12 376	1.25 496	0.91 468	3.21 585	0.95 508	0.31 544	0.20 456	0.23 394	0.20 360	0.28 475	0.31 502

CBFPSM	0.95 512	0.37 461	2.10 595	0.51 260	0.39 383	1.73 606	0.87 581	1.59 419	1.13 405	1.11 375	1.00 320	2.34 647	1.64 626	1.42 401	1.44 579	0.19 251	0.18 418	0.20 277	0.20 360	0.22 369	0.36 542

OMP-Stereo	0.95 512	0.35 427	0.79 285	0.92 639	0.32 267	0.49 160	0.35 202	1.22 318	1.11 391	1.58 590	1.12 376	1.44 541	0.69 371	6.92 670	0.51 327	0.20 302	0.15 317	0.24 420	0.19 324	0.21 347	0.16 120

DSFCA	0.95 512	0.38 479	1.23 495	0.55 341	0.66 571	1.50 582	0.93 594	1.58 414	1.24 473	1.59 593	1.16 402	1.48 549	0.95 486	2.96 576	1.20 543	0.31 544	0.28 570	0.25 460	0.26 506	0.29 492	0.26 422

PSMNet_ROB	0.95 512	0.57 571	1.45 533	0.75 584	0.64 559	1.28 552	1.12 620	1.84 486	1.15 419	1.16 406	1.29 461	1.44 541	0.89 462	1.74 467	1.70 611	0.33 559	0.25 547	0.37 595	0.39 618	0.36 548	0.32 511

FADNet-RVC	0.96 516	0.72 614	2.96 630	0.64 480	0.49 479	0.90 452	0.59 480	1.85 493	1.27 494	0.92 319	0.97 309	1.36 524	0.90 465	2.36 544	1.31 560	0.30 541	0.29 579	0.32 554	0.32 581	0.42 577	0.37 546

TransformOpticalFlow	0.97 517	0.30 293	0.96 397	0.54 325	0.31 232	0.65 323	0.54 444	1.87 497	1.19 444	1.12 383	1.44 514	1.34 521	0.98 501	6.68 667	0.44 266	0.19 251	0.12 55	0.21 318	0.19 324	0.18 199	0.23 350

IIG-Stereo	0.97 517	0.34 398	0.80 290	0.90 637	0.33 287	0.61 291	0.26 89	1.27 337	1.08 372	1.69 610	1.37 490	1.44 541	0.74 383	6.94 671	0.53 346	0.21 340	0.14 239	0.23 394	0.18 299	0.20 296	0.15 62

XX-Stereo	0.97 517	0.28 229	8.28 678	0.85 619	0.70 588	0.44 109	0.22 38	1.07 242	0.69 208	0.66 254	1.56 553	1.38 531	0.38 135	1.36 378	0.38 208	0.21 340	0.14 239	0.20 277	0.19 324	0.19 239	0.16 120

DispNO	0.98 520	0.34 398	2.02 587	0.58 400	0.55 521	0.88 446	0.49 402	1.70 448	1.24 473	1.22 449	1.26 441	1.18 477	0.88 459	5.17 626	0.88 482	0.23 403	0.18 418	0.24 420	0.22 432	0.19 239	0.22 325

DEmStereo	0.98 520	0.25 148	0.85 332	0.49 220	0.33 287	1.02 492	0.55 454	0.97 196	0.93 298	1.41 543	2.13 630	1.01 428	2.01 649	5.62 638	0.78 453	0.19 251	0.15 317	0.20 277	0.20 360	0.18 199	0.25 400

FADNet	0.98 520	0.64 591	2.57 618	0.66 501	0.55 521	0.95 477	0.57 467	1.91 511	1.38 551	0.94 325	1.02 325	1.36 524	1.00 511	2.69 567	0.97 513	0.34 569	0.34 611	0.31 542	0.34 601	0.61 638	0.42 577

CFNet	0.99 523	0.40 494	1.23 495	0.65 488	0.43 435	1.03 494	0.49 402	2.01 539	1.35 535	1.02 351	1.39 497	1.10 460	0.86 444	5.47 637	0.89 485	0.24 425	0.18 418	0.28 511	0.27 525	0.27 459	0.22 325

NVstereo2D	0.99 523	0.45 519	2.21 603	0.79 600	0.75 602	1.20 540	0.86 577	1.98 530	1.41 565	1.02 351	1.18 408	1.31 514	0.97 498	2.25 535	0.93 500	0.45 624	0.22 495	0.39 606	0.25 489	0.59 632	0.68 645

CBMV_ROB	0.99 523	0.46 522	0.68 219	0.53 310	0.39 383	1.40 572	0.48 389	2.09 558	1.30 518	1.53 577	2.29 639	1.36 524	1.23 574	2.46 551	1.04 527	0.44 620	0.42 645	0.47 630	0.44 631	0.41 573	0.39 559

ACV-stereo	1.00 526	0.55 562	1.47 535	0.59 419	0.42 430	2.38 651	0.58 473	1.20 311	1.21 455	0.83 291	1.01 322	3.36 674	2.10 655	1.64 452	1.17 539	0.28 516	0.22 495	0.23 394	0.22 432	0.29 492	0.35 538

fast-acv-ft	1.00 526	0.48 533	1.85 576	0.61 444	0.52 499	1.77 612	0.69 521	1.52 395	1.47 590	1.34 511	1.85 607	1.73 593	1.24 577	1.62 450	1.56 592	0.27 497	0.28 570	0.28 511	0.28 536	0.28 475	0.31 502

HBP-ISP	1.00 526	0.60 575	0.85 332	0.64 480	0.48 472	1.63 599	0.77 541	2.24 599	1.30 518	1.33 504	1.53 543	0.87 363	0.99 504	3.26 588	0.76 447	0.46 625	0.44 647	0.54 644	0.48 640	0.48 606	0.42 577

CSP-Net	1.00 526	0.41 504	0.99 408	0.56 363	0.43 435	1.62 598	0.76 540	2.16 580	1.16 426	1.33 504	1.22 423	1.32 518	0.89 462	4.67 617	0.93 500	0.35 579	0.24 535	0.20 277	0.20 360	0.23 394	0.30 492

ETE_ROB	1.01 530	0.69 606	1.49 538	0.72 561	0.50 484	1.15 526	1.12 620	1.91 511	1.24 473	1.94 636	1.50 533	1.73 593	1.06 537	1.78 474	1.33 567	0.33 559	0.26 554	0.38 601	0.34 601	0.40 569	0.44 584

THIR-Stereo	1.02 531	0.29 262	0.73 250	0.51 260	0.29 184	0.94 471	1.31 641	1.08 247	0.98 323	1.35 518	1.91 615	1.16 475	1.54 617	6.37 662	0.79 459	0.20 302	0.14 239	0.21 318	0.22 432	0.19 239	0.25 400

PS-NSSS	1.02 531	0.62 587	1.17 478	0.61 444	0.58 535	0.91 455	0.79 553	2.02 540	1.19 444	1.17 410	1.68 579	1.00 423	0.85 436	4.43 611	0.86 476	0.38 591	0.31 588	0.52 639	0.32 581	0.52 616	0.45 586

XPNet_ROB	1.02 531	0.56 566	1.33 519	0.75 584	0.58 535	1.11 516	1.13 622	1.77 467	1.29 514	1.88 628	1.43 512	1.63 579	1.13 556	2.04 513	1.69 609	0.40 601	0.31 588	0.33 566	0.29 555	0.37 554	0.37 546

YMNet	1.04 534	0.59 572	1.67 561	0.86 622	0.86 628	1.84 620	0.61 495	1.70 448	1.28 502	1.65 604	1.98 619	1.75 598	0.96 488	1.57 433	1.58 594	0.34 569	0.37 628	0.32 554	0.32 581	0.33 532	0.32 511

YMNet_1	1.04 534	0.59 572	1.67 561	0.86 622	0.86 628	1.84 620	0.61 495	1.70 448	1.28 502	1.65 604	1.98 619	1.75 598	0.96 488	1.57 433	1.58 594	0.34 569	0.37 628	0.32 554	0.32 581	0.33 532	0.32 511

iinet-f	1.04 534	0.50 541	4.24 653	0.58 400	0.43 435	1.78 616	0.70 528	1.29 343	1.16 426	1.25 459	1.42 508	1.57 567	1.42 606	1.47 417	1.70 611	0.26 476	0.23 524	0.20 277	0.20 360	0.26 453	0.26 422

RAFT-RH_RVC	1.04 534	0.26 175	0.76 267	0.53 310	0.29 184	0.80 407	0.32 159	0.85 155	1.12 399	2.04 643	4.63 683	1.03 434	0.57 299	5.93 647	0.52 335	0.20 302	0.13 148	0.26 481	0.20 360	0.16 110	0.19 223

CBMV	1.04 534	0.48 533	0.88 349	0.56 363	0.36 342	1.52 584	1.55 656	1.87 497	1.59 610	2.11 647	1.67 577	1.46 546	1.35 594	1.92 496	1.31 560	0.35 579	0.35 619	0.39 606	0.33 595	0.34 540	0.34 529
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UGAM-zero	1.05 539	0.33 369	1.04 425	0.49 220	0.31 232	0.67 335	0.26 89	2.37 621	0.80 250	1.05 360	1.11 372	2.86 664	1.81 640	6.26 654	0.50 323	0.18 202	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.17 149	0.21 290

StereoDRNet	1.05 539	0.53 553	2.21 603	0.80 601	0.93 640	1.50 582	0.90 584	2.06 552	1.44 579	1.68 609	1.20 414	1.48 549	0.99 504	1.86 486	1.60 598	0.29 532	0.24 535	0.29 523	0.28 536	0.35 544	0.33 519

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 541	0.43 511	3.59 645	0.53 310	0.66 571	0.79 401	0.39 264	2.60 651	0.98 323	0.96 331	4.58 681	2.05 636	0.56 292	0.99 271	0.51 327	0.19 251	0.14 239	0.21 318	0.28 536	0.32 525	0.41 569

STrans-v2	1.06 541	0.31 326	1.02 419	0.52 287	0.33 287	0.67 335	0.78 544	2.66 658	1.26 490	1.15 402	1.46 519	1.37 528	1.40 601	6.68 667	0.46 286	0.19 251	0.13 148	0.21 318	0.18 299	0.18 199	0.21 290

DISCO	1.06 541	0.37 461	1.19 484	0.73 569	0.46 459	2.04 635	0.84 568	2.26 600	1.54 601	1.25 459	1.36 489	2.38 649	1.08 540	2.60 564	1.62 601	0.24 425	0.19 439	0.22 356	0.20 360	0.32 525	0.29 474

NCCL2	1.06 541	0.64 591	1.35 521	0.78 598	0.58 535	1.32 555	1.69 662	1.89 505	1.38 551	1.52 574	1.20 414	1.91 611	1.17 562	1.79 479	1.50 586	0.35 579	0.31 588	0.45 624	0.44 631	0.41 573	0.45 586

LALA_ROB	1.06 541	0.66 598	1.37 529	0.70 549	0.53 507	1.61 596	1.25 638	1.81 480	1.48 594	1.82 624	1.40 502	1.93 615	1.03 525	1.68 458	1.69 609	0.38 591	0.28 570	0.43 619	0.37 614	0.43 579	0.38 554

TCMNet	1.07 546	0.66 598	2.49 614	0.92 639	1.32 674	1.14 522	0.67 515	1.91 511	1.29 514	1.20 434	1.57 557	1.29 509	0.96 488	2.23 532	1.59 597	0.32 552	0.31 588	0.38 601	0.35 606	0.43 579	0.40 565

PSMNet-RUCA	1.07 546	1.06 643	1.64 557	1.23 668	1.10 657	1.39 568	0.65 509	1.91 511	1.43 576	0.95 328	1.52 541	0.99 417	0.83 428	1.28 359	1.01 520	0.71 663	0.34 611	0.99 675	0.61 662	1.01 665	0.67 641

RAFT + AFF	1.07 546	0.47 527	1.36 526	0.68 526	0.50 484	1.20 540	1.22 634	2.58 649	1.26 490	1.33 504	1.56 553	1.19 479	1.49 615	3.89 604	1.01 520	0.22 376	0.26 554	0.30 535	0.27 525	0.29 492	0.32 511

DRN-Test	1.07 546	0.49 538	1.95 584	0.75 584	0.81 620	1.61 596	0.78 544	2.26 600	1.53 599	1.84 625	1.35 484	1.42 535	1.04 531	2.26 536	1.61 599	0.28 516	0.23 524	0.31 542	0.30 567	0.33 532	0.33 519

TDLM	1.08 550	0.50 541	1.01 416	0.69 539	0.54 514	0.91 455	1.40 647	1.60 421	1.36 544	1.17 410	1.40 502	1.07 444	1.00 511	6.19 650	0.85 475	0.34 569	0.22 495	0.35 582	0.26 506	0.38 560	0.29 474

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 551	0.46 522	2.61 621	0.71 555	0.65 564	2.00 632	0.78 544	2.07 554	1.47 590	1.62 599	1.47 522	1.53 560	1.29 585	2.10 521	1.65 607	0.24 425	0.14 239	0.20 277	0.16 235	0.28 475	0.28 459

FAT-Stereo	1.10 552	0.43 511	1.46 534	0.74 575	0.60 545	1.13 519	0.92 590	2.06 552	1.71 623	1.75 616	2.00 622	2.02 629	1.47 612	2.02 512	1.26 555	0.44 620	0.36 623	0.34 574	0.29 555	0.36 548	0.57 625

CVANet_RVC	1.10 552	0.49 538	1.15 463	0.65 488	0.54 514	0.93 467	1.00 607	1.69 444	1.36 544	1.42 547	1.39 497	1.24 495	1.17 562	6.22 652	0.80 466	0.35 579	0.24 535	0.35 582	0.30 567	0.44 590	0.32 511

APVNet	1.11 554	0.59 572	1.95 584	0.87 625	0.77 608	1.90 625	0.82 565	2.03 544	1.15 419	1.14 400	1.43 512	1.55 563	1.12 555	3.03 578	1.62 601	0.32 552	0.34 611	0.42 618	0.36 609	0.36 548	0.41 569

GANetREF_RVC	1.11 554	0.90 631	1.56 549	0.88 627	0.53 507	1.41 574	1.35 644	1.91 511	1.54 601	1.28 482	1.32 469	1.46 546	1.23 574	2.04 513	1.00 519	0.57 648	0.45 649	0.67 661	0.52 650	0.91 661	0.62 636
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
GCST	1.13 556	1.50 672	1.17 478	1.74 680	1.17 668	1.29 553	0.30 131	1.55 404	1.21 455	1.31 495	0.97 309	0.99 417	0.48 213	2.38 548	0.54 356	1.24 682	0.70 681	1.31 682	0.86 676	1.03 667	0.92 664

GASNet	1.13 556	1.10 650	3.29 640	1.00 654	0.68 579	0.82 417	0.67 515	1.85 493	1.38 551	1.39 535	1.25 439	1.25 496	1.20 572	2.72 569	1.62 601	0.46 625	0.26 554	0.36 592	0.34 601	0.55 626	0.33 519

anonymity	1.14 558	0.98 639	1.24 500	1.09 659	1.13 661	1.08 509	0.90 584	2.02 540	1.23 469	1.32 498	1.27 450	1.27 507	1.09 543	1.16 332	1.03 526	1.02 673	1.01 697	0.97 672	0.97 681	0.98 663	1.01 666

PA-Net	1.14 558	0.63 588	2.12 597	0.67 515	0.75 602	1.19 539	0.91 588	1.91 511	1.46 589	1.18 421	1.23 432	1.33 520	1.17 562	4.31 609	1.41 576	0.29 532	0.46 653	0.33 566	0.50 646	0.33 532	0.57 625
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
edge stereo	1.15 560	0.54 558	1.50 539	0.73 569	0.66 571	1.18 538	0.84 568	2.13 570	1.41 565	1.73 613	1.84 604	2.53 655	1.46 610	2.46 551	1.35 570	0.43 611	0.41 640	0.54 644	0.36 609	0.43 579	0.50 602

RASNet	1.16 561	0.34 398	1.11 451	0.73 569	0.86 628	1.00 489	0.60 489	1.56 408	1.43 576	1.07 369	1.37 490	2.08 637	1.44 609	7.00 672	1.56 592	0.20 302	0.17 384	0.17 149	0.19 324	0.19 239	0.19 223

DANet	1.16 561	0.64 591	1.52 544	0.88 627	0.74 597	1.52 584	0.52 423	1.68 435	1.21 455	1.81 622	1.55 547	2.02 629	1.11 549	3.30 590	2.28 634	0.34 569	0.31 588	0.40 612	0.30 567	0.46 600	0.54 613
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UGAM	1.17 563	0.29 262	1.08 441	0.55 341	0.43 435	0.69 349	0.71 531	1.14 279	1.35 535	1.00 342	1.49 526	1.90 609	0.86 444	9.61 701	0.89 485	0.21 340	0.19 439	0.30 535	0.25 489	0.20 296	0.18 178

Wz-Net-LNSev	1.17 563	0.72 614	4.71 657	0.66 501	0.84 625	1.72 603	1.13 622	1.97 529	1.43 576	1.34 511	1.32 469	1.66 582	1.30 588	1.44 410	1.51 588	0.29 532	0.26 554	0.24 420	0.23 464	0.33 532	0.35 538

S-Stereo	1.17 563	0.48 533	2.25 607	0.83 612	0.81 620	1.22 542	1.17 629	2.12 562	2.08 651	1.47 564	2.13 630	1.55 563	1.16 558	2.09 520	1.46 582	0.42 610	0.40 639	0.35 582	0.32 581	0.45 593	0.73 650

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 563	1.06 643	1.28 510	0.88 627	0.69 582	1.92 627	0.92 590	1.71 452	1.14 411	1.17 410	1.26 441	1.49 551	0.80 416	2.04 513	0.86 476	2.02 686	0.34 611	0.79 665	0.36 609	1.38 678	1.33 679

RP	1.17 563	0.54 558	1.48 537	0.93 645	1.05 654	1.14 522	0.85 575	1.99 534	1.70 621	1.72 612	2.07 627	1.91 611	1.93 647	2.00 509	1.37 573	0.55 646	0.37 628	0.48 632	0.37 614	0.46 600	0.46 591

z-ln-s-r	1.18 568	0.61 580	2.91 628	0.54 325	0.56 527	0.81 415	0.86 577	1.72 456	1.55 607	1.18 421	1.62 566	1.37 528	1.16 558	3.67 598	3.77 661	0.20 302	0.15 317	0.21 318	0.17 270	0.29 492	0.24 376

ccnet	1.19 569	0.71 611	1.36 526	0.81 605	0.75 602	1.72 603	1.13 622	1.98 530	1.31 525	1.52 574	1.84 604	1.75 598	1.36 596	2.01 510	2.04 624	0.57 648	0.54 667	0.57 653	0.56 655	0.60 635	0.60 634

Nwc_Net	1.19 569	0.53 553	2.34 609	0.92 639	0.81 620	1.49 581	0.70 528	2.28 610	1.32 528	1.41 543	2.27 637	2.03 632	1.76 637	2.05 517	1.46 582	0.43 611	0.30 583	0.43 619	0.46 636	0.39 565	0.40 565

NCC-stereo	1.20 571	0.60 575	1.84 574	0.88 627	0.95 644	1.32 555	0.94 596	2.14 572	1.36 544	1.43 551	1.79 595	1.93 615	2.13 660	2.54 561	1.41 576	0.49 633	0.38 633	0.45 624	0.59 659	0.43 579	0.45 586

Abc-Net	1.20 571	0.60 575	1.84 574	0.88 627	0.95 644	1.32 555	0.94 596	2.14 572	1.36 544	1.43 551	1.79 595	1.93 615	2.13 660	2.54 561	1.41 576	0.49 633	0.38 633	0.45 624	0.59 659	0.43 579	0.45 586
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.21 573	0.66 598	3.44 643	0.69 539	0.73 589	1.93 628	1.44 649	2.16 580	1.59 610	1.85 627	1.49 526	1.50 554	1.34 593	2.05 517	1.54 591	0.27 497	0.24 535	0.28 511	0.28 536	0.35 544	0.32 511

RGC	1.22 574	0.82 625	1.71 564	0.95 650	0.98 649	1.53 587	0.80 556	2.18 589	1.35 535	1.69 610	1.94 616	2.03 632	1.66 627	2.36 544	1.50 586	0.46 625	0.36 623	0.59 656	0.48 640	0.49 610	0.49 598

stereogan	1.22 574	0.45 519	2.03 590	0.87 625	0.85 626	2.52 653	0.72 532	1.98 530	1.78 631	1.92 632	1.94 616	2.31 646	1.42 606	2.10 521	1.14 536	0.38 591	0.36 623	0.39 606	0.32 581	0.52 616	0.49 598

AANet_RVC	1.22 574	0.60 575	1.94 580	0.69 539	0.46 459	0.75 376	0.69 521	1.51 391	1.57 608	1.36 523	1.90 613	1.51 557	0.87 453	7.23 676	1.89 621	0.26 476	0.19 439	0.19 226	0.16 235	0.23 394	0.37 546

HSM	1.22 574	0.34 398	0.81 294	0.61 444	0.39 383	1.22 542	0.63 504	2.45 631	1.25 481	1.32 498	1.26 441	1.91 611	1.08 540	9.21 697	0.75 442	0.23 403	0.17 384	0.20 277	0.16 235	0.22 369	0.24 376

Syn2CoEx	1.23 578	0.80 621	3.07 634	0.83 612	0.68 579	1.39 568	0.87 581	2.23 597	1.57 608	1.28 482	1.58 559	1.42 535	1.57 619	3.79 602	1.48 585	0.36 586	0.32 601	0.34 574	0.30 567	0.30 507	0.41 569

AF-Net	1.23 578	0.56 566	2.31 608	0.88 627	0.93 640	1.41 574	0.73 535	2.27 608	1.71 623	1.76 619	2.42 645	2.00 625	1.70 630	1.98 505	1.62 601	0.50 637	0.29 579	0.49 634	0.33 595	0.40 569	0.34 529

NaN_ROB	1.23 578	0.63 588	1.76 567	0.67 515	0.50 484	1.59 595	2.00 676	1.87 497	1.52 598	2.14 649	1.26 441	1.40 533	1.09 543	4.60 615	1.75 614	0.28 516	0.34 611	0.28 511	0.29 555	0.30 507	0.37 546

DGSMNet	1.24 581	0.84 628	3.20 636	0.91 638	0.92 637	1.39 568	1.34 643	2.46 635	1.44 579	1.34 511	1.66 575	1.50 554	1.03 525	1.85 483	1.30 559	0.48 631	0.48 656	0.55 649	0.51 649	0.78 654	0.79 657

RYNet	1.24 581	0.52 551	1.57 551	0.73 569	0.97 647	1.74 608	0.95 599	2.09 558	1.54 601	1.44 554	1.18 408	1.94 619	1.29 585	4.57 614	1.93 622	0.27 497	0.23 524	0.35 582	0.27 525	0.57 629	0.59 631

aanetorigin	1.26 583	0.85 629	3.00 632	0.72 561	0.80 616	1.08 509	1.05 613	1.12 268	1.39 559	3.53 687	2.60 653	1.72 591	1.73 634	1.98 505	1.77 617	0.26 476	0.24 535	0.26 481	0.25 489	0.38 560	0.51 606

GwcNet	1.26 583	0.63 588	5.13 659	0.81 605	1.15 665	1.73 606	0.69 521	1.84 486	1.53 599	1.51 572	1.71 585	1.72 591	1.09 543	2.20 530	1.61 599	0.31 544	0.30 583	0.29 523	0.27 525	0.30 507	0.41 569

Consistency-Raft	1.27 585	1.01 642	2.17 600	1.04 656	1.20 670	0.96 483	1.00 607	1.84 486	1.95 644	1.38 531	2.11 629	1.44 541	1.03 525	1.18 339	1.40 575	0.73 664	0.83 683	0.89 669	0.99 684	1.33 675	0.95 665

NOSS_ROB	1.29 586	0.49 538	0.68 219	0.60 427	0.40 398	1.09 514	0.77 541	1.94 521	1.44 579	1.04 357	1.46 519	1.10 460	0.81 421	10.57 713	0.78 453	0.46 625	0.43 646	0.48 632	0.45 634	0.45 593	0.43 581

SGM-Forest	1.29 586	0.40 494	0.74 257	0.54 325	0.37 355	1.55 589	1.26 639	1.82 482	1.39 559	2.22 650	1.81 601	1.64 580	1.02 523	7.65 682	1.20 543	0.39 598	0.37 628	0.39 606	0.34 601	0.37 554	0.34 529
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJA1++	1.34 588	0.23 78	0.51 99	0.40 58	0.29 184	0.46 124	0.20 15	0.67 61	0.31 24	0.40 124	0.39 64	0.34 88	0.39 140	0.66 146	0.28 65	0.19 251	0.13 148	0.16 96	0.13 116	20.39 729	0.17 154

Anonymous_2	1.37 589	0.56 566	0.94 383	0.57 385	0.62 555	1.04 496	0.65 509	1.82 482	1.01 340	1.00 342	0.79 254	1.42 535	1.27 581	1.06 299	0.83 470	0.62 654	0.67 678	1.05 678	9.88 725	1.09 670	0.55 620

SQANet	1.38 590	0.95 637	1.37 529	1.89 683	1.47 679	1.44 578	0.81 561	1.89 505	1.13 405	1.34 511	1.26 441	1.28 508	1.02 523	1.64 452	0.91 493	2.55 693	0.35 619	1.47 683	0.56 655	2.48 687	1.74 685

PWC_ROB	1.39 591	0.93 636	4.07 651	0.77 594	0.83 623	1.16 529	0.53 429	1.87 497	2.01 647	2.36 655	3.06 664	1.65 581	1.60 620	2.65 566	2.29 636	0.34 569	0.23 524	0.36 592	0.25 489	0.39 565	0.49 598

PWCDC_ROB	1.39 591	0.91 634	2.10 595	1.08 658	0.92 637	1.72 603	0.58 473	2.03 544	3.30 683	1.32 498	4.87 686	1.21 482	1.71 632	1.98 505	1.75 614	0.65 658	0.26 554	0.29 523	0.25 489	0.56 627	0.41 569

GANet	1.41 593	0.52 551	1.18 483	0.74 575	0.48 472	1.40 572	1.69 662	1.87 497	1.28 502	1.56 585	2.39 643	1.56 565	1.25 578	9.13 695	1.20 543	0.31 544	0.32 601	0.34 574	0.29 555	0.40 569	0.33 519

PDISCO_ROB	1.41 593	0.73 617	2.04 591	1.40 671	1.46 678	2.83 667	1.07 616	2.64 653	2.11 653	1.41 543	1.50 533	1.73 593	0.99 504	2.83 574	1.46 582	1.03 674	0.27 564	0.54 644	0.47 638	0.77 653	0.84 661

w-ln-seven-2	1.42 595	0.69 606	6.86 669	0.71 555	0.62 555	1.23 545	0.92 590	1.84 486	1.59 610	1.74 614	1.59 563	1.49 551	1.40 601	3.69 599	2.22 630	0.27 497	0.26 554	0.29 523	0.26 506	0.34 540	0.33 519

LL-Strereo	1.42 595	0.44 518	2.02 587	0.62 453	1.07 655	0.73 366	0.65 509	2.02 540	1.21 455	1.60 594	1.62 566	2.02 629	2.10 655	9.67 702	1.07 529	0.22 376	0.20 456	0.27 495	0.24 479	0.23 394	0.33 519

SHD	1.42 595	0.81 624	2.79 626	0.98 652	0.92 637	1.97 629	0.68 518	2.43 629	2.55 664	2.54 664	1.72 586	2.01 628	1.62 621	2.14 525	2.70 644	0.40 601	0.33 607	0.39 606	0.40 620	0.48 606	0.54 613

RTSC	1.43 598	0.89 630	3.62 647	0.94 648	0.64 559	1.85 622	0.69 521	2.20 594	2.04 650	2.22 650	1.70 583	1.67 584	1.27 581	2.53 560	4.48 669	0.33 559	0.25 547	0.27 495	0.29 555	0.38 560	0.40 565

UDG	1.47 599	2.69 705	1.13 456	1.45 676	1.65 681	1.34 562	0.79 553	1.75 463	1.27 494	1.29 486	1.74 588	1.99 624	1.39 600	1.66 455	1.51 588	0.91 670	0.55 669	2.30 691	0.76 670	1.99 680	1.20 675

MFMNet_re	1.47 599	1.20 656	2.50 615	1.46 677	1.08 656	1.58 593	1.51 652	1.96 528	1.87 638	2.31 654	2.20 634	1.51 557	1.88 645	1.57 433	1.34 568	0.94 671	0.83 683	0.84 668	0.80 673	1.00 664	1.06 669

PASM	1.48 601	1.08 646	3.96 650	0.93 645	0.93 640	1.17 536	1.19 631	1.77 467	1.65 616	1.90 629	1.52 541	1.75 598	1.42 606	4.54 613	1.52 590	0.64 657	0.68 680	0.69 663	0.79 672	0.70 647	0.74 652

ADCRef	1.50 602	0.61 580	3.83 649	0.76 592	0.77 608	1.91 626	0.77 541	2.16 580	1.34 532	1.63 601	1.59 563	1.35 523	1.40 601	1.79 479	8.32 689	0.25 449	0.21 474	0.32 554	0.31 573	0.31 514	0.32 511

XQC	1.51 603	0.98 639	3.20 636	0.92 639	0.76 607	2.01 633	1.17 629	2.53 646	1.99 646	2.01 642	1.54 544	2.00 625	1.54 617	3.16 583	3.46 658	0.49 633	0.31 588	0.45 624	0.40 620	0.71 649	0.62 636

DStereoRT	1.52 604	0.36 440	3.37 641	0.69 539	0.54 514	2.05 638	0.59 480	1.85 493	1.21 455	1.38 531	1.46 519	0.84 358	1.27 581	6.33 660	1.07 529	0.24 425	0.19 439	4.29 715	2.08 707	0.25 438	0.39 559

CC-Net-ROB	1.53 605	1.31 665	1.68 563	0.92 639	0.80 616	1.75 609	0.99 605	2.04 547	1.27 494	1.12 383	1.62 566	1.20 481	0.98 501	7.82 684	0.92 497	1.15 681	0.41 640	2.20 689	0.46 636	1.37 677	0.56 622

FINET	1.54 606	0.67 602	7.28 672	0.76 592	0.97 647	1.42 577	1.38 646	2.80 668	3.12 679	1.23 452	1.68 579	1.04 435	1.11 549	3.35 591	1.78 618	0.43 611	0.37 628	0.32 554	0.29 555	0.43 579	0.41 569

test_xeample	1.55 607	0.31 326	0.94 383	0.54 325	0.31 232	0.94 471	0.58 473	2.40 625	1.40 561	1.29 486	1.55 547	0.89 378	0.88 459	1.72 465	15.94 713	0.22 376	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.25 400

w-ln-seven	1.56 608	0.83 627	5.96 663	0.78 598	0.74 597	2.64 660	1.01 610	2.13 570	2.03 648	2.09 646	1.76 590	1.84 607	1.27 581	2.98 577	3.23 655	0.29 532	0.26 554	0.31 542	0.30 567	0.41 573	0.38 554

DDUNet	1.56 608	2.70 706	1.35 521	1.79 681	1.88 684	1.82 618	0.91 588	1.84 486	1.20 448	1.40 541	1.79 595	1.62 575	1.17 562	1.59 441	1.22 548	1.11 678	0.76 682	2.38 694	0.94 678	2.12 681	1.53 683

CrosDoStereo	1.56 608	0.26 175	0.78 281	0.51 260	0.29 184	0.66 328	11.86 713	1.18 301	1.00 337	1.35 518	1.76 590	0.99 417	1.83 642	6.64 665	0.83 470	0.19 251	0.15 317	0.20 277	0.22 432	0.18 199	0.25 400

DeepStereo_LL	1.56 608	0.26 175	0.78 281	0.51 260	0.29 184	0.66 328	11.86 713	1.18 301	1.00 337	1.35 518	1.76 590	0.99 417	1.83 642	6.64 665	0.83 470	0.19 251	0.15 317	0.20 277	0.22 432	0.18 199	0.25 400

STTRV1_RVC	1.60 612	0.69 606	2.04 591	0.88 627	1.12 658	1.58 593	0.90 584	2.42 627	1.78 631	1.29 486	2.02 624	1.40 533	1.22 573	9.72 703	1.35 570	0.86 666	0.34 611	0.54 644	0.49 643	0.75 651	0.54 613

xxxx	1.61 613	0.32 347	0.98 403	0.58 400	0.31 232	1.15 526	0.43 320	2.43 629	1.41 565	1.17 410	1.40 502	1.21 482	0.86 444	1.94 499	16.68 715	0.24 425	0.24 535	0.21 318	0.20 360	0.23 394	0.27 443

CSAN	1.61 613	0.67 602	3.24 639	0.74 575	0.52 499	1.77 612	1.74 667	1.98 530	1.94 643	2.47 662	2.33 641	1.93 615	2.04 652	6.45 663	1.95 623	0.43 611	0.36 623	0.41 617	0.42 624	0.43 579	0.44 584

MFN_U_SF_RVC	1.62 615	0.96 638	4.36 655	0.92 639	0.69 582	2.62 659	1.10 618	2.50 642	1.74 626	1.99 641	1.86 609	2.45 653	1.78 639	3.08 581	2.84 647	0.54 642	0.50 663	0.56 651	0.60 661	0.60 635	0.67 641

SDNR	1.66 616	0.55 562	2.36 610	0.56 363	0.58 535	3.79 686	0.45 359	1.78 469	1.40 561	1.38 531	2.45 648	1.13 470	0.96 488	11.03 714	1.31 560	0.67 660	0.64 675	0.43 619	0.32 581	0.71 649	0.76 655

otaku	1.67 617	1.18 654	1.56 549	2.27 687	1.59 680	1.98 630	1.23 636	2.23 597	1.37 549	1.48 569	1.63 572	1.73 593	1.23 574	1.85 483	1.09 531	2.96 696	0.58 673	1.74 684	0.61 662	2.94 694	2.15 690

222	1.67 617	0.31 326	0.93 375	0.59 419	0.31 232	1.05 499	0.43 320	2.39 623	1.47 590	1.37 525	1.55 547	0.94 399	0.94 481	1.98 505	17.76 716	0.24 425	0.22 495	0.21 318	0.20 360	0.22 369	0.26 422

Wz-Net-SNSev	1.68 619	1.45 668	8.71 682	0.71 555	0.67 577	1.35 563	1.51 652	2.15 578	1.47 590	1.51 572	1.68 579	2.27 642	1.38 598	4.23 606	2.36 638	0.32 552	0.29 579	0.31 542	0.33 595	0.43 579	0.39 559

DeepPrunerF	1.68 619	0.82 625	6.82 668	0.94 648	1.20 670	0.91 455	0.97 601	2.50 642	5.19 701	1.22 449	1.30 462	1.18 477	1.29 585	4.96 624	1.75 614	0.43 611	0.35 619	0.52 639	0.48 640	0.43 579	0.42 577

psmorigin	1.69 621	0.74 619	13.13 694	0.70 549	0.60 545	1.16 529	0.79 553	1.69 444	1.25 481	2.07 645	1.77 593	2.23 639	1.51 616	2.14 525	1.45 580	0.39 598	0.41 640	0.34 574	0.33 595	0.45 593	0.63 638

G-Net	1.71 622	0.67 602	2.09 594	1.14 664	0.75 602	2.96 673	0.89 583	1.58 414	1.30 518	2.76 669	8.12 705	2.29 644	2.51 673	1.94 499	2.23 632	0.49 633	0.45 649	0.45 624	0.31 573	0.62 639	0.59 631

AANet	1.72 623	1.32 666	5.46 661	0.70 549	0.73 589	1.52 584	0.85 575	1.95 524	3.12 679	3.12 682	3.30 667	2.91 665	2.23 664	2.48 557	2.27 633	0.44 620	0.31 588	0.34 574	0.31 573	0.47 604	0.58 628

Ntro	1.72 623	1.21 657	1.62 554	2.54 694	1.86 683	2.09 639	1.14 625	2.08 555	1.38 551	1.23 452	1.62 566	1.62 575	1.33 592	2.04 513	1.21 547	3.09 697	0.56 670	1.82 686	0.65 664	2.97 697	2.25 692

z-mn7	1.77 625	1.06 643	7.02 671	0.74 575	0.54 514	2.58 655	1.03 611	1.90 509	2.73 675	1.61 595	3.00 662	1.96 621	1.40 601	5.23 628	2.87 648	0.31 544	0.25 547	0.27 495	0.25 489	0.34 540	0.35 538

FBW_ROB	1.78 626	0.66 598	1.90 579	0.72 561	0.66 571	1.79 617	1.07 616	2.79 666	1.77 627	1.84 625	1.79 595	1.98 623	1.37 597	12.42 716	2.22 630	0.36 586	0.38 633	0.57 653	0.39 618	0.46 600	0.51 606

SPS-STEREO	1.78 626	1.09 648	1.52 544	1.22 667	1.14 663	1.87 624	1.11 619	2.27 608	1.70 621	3.17 684	2.39 643	2.84 663	1.93 647	4.41 610	2.93 649	1.04 676	0.99 696	0.97 672	0.94 678	1.03 667	1.05 668
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 628	1.11 651	4.33 654	0.84 616	0.77 608	3.70 681	2.41 696	2.04 547	1.85 637	1.75 616	1.90 613	1.92 614	1.25 578	7.33 677	1.45 580	0.47 629	0.47 654	0.53 643	0.77 671	0.50 612	0.55 620

SAMSARA	1.80 628	0.90 631	3.37 641	1.28 670	1.13 661	3.71 682	2.33 691	2.53 646	1.93 642	3.17 684	1.73 587	2.99 666	1.68 629	3.53 594	2.46 640	0.47 629	0.54 667	0.43 619	0.47 638	0.59 632	0.64 639

DStereoO	1.82 630	1.21 657	2.98 631	1.42 675	0.88 635	1.54 588	4.03 705	1.90 509	2.15 656	1.56 585	1.82 602	1.75 598	4.06 694	1.76 470	2.15 628	2.39 691	0.52 664	0.97 672	0.43 628	2.24 683	0.68 645

PVD	1.82 630	0.91 634	3.02 633	1.03 655	0.94 643	2.61 658	1.14 625	2.78 665	3.40 685	3.08 681	2.75 656	2.39 651	2.49 672	2.81 572	3.66 660	0.48 631	0.49 662	0.59 656	0.49 643	0.60 635	0.81 659

ADCL	1.82 630	0.70 609	4.57 656	0.70 549	0.63 558	2.56 654	1.77 669	2.08 555	1.77 627	1.95 638	1.89 611	2.04 634	1.88 645	2.36 544	9.55 695	0.27 497	0.25 547	0.35 582	0.32 581	0.39 565	0.39 559

zh-mn7	1.84 633	1.51 673	9.67 686	0.70 549	0.54 514	1.47 580	0.84 568	1.93 519	2.13 655	2.50 663	2.70 655	1.67 584	1.35 594	4.75 621	3.14 654	0.32 552	0.27 564	0.27 495	0.27 525	0.32 525	0.39 559

AAGNet	1.84 633	0.30 293	0.79 285	0.66 501	0.32 267	0.65 323	0.50 410	1.02 215	1.01 340	1.47 564	1.21 421	0.99 417	1.16 558	2.76 571	22.69 723	0.24 425	0.13 148	0.22 356	0.20 360	0.24 425	0.16 120

ff1	1.88 635	0.36 440	1.51 540	0.56 363	0.40 398	0.76 382	0.59 480	1.08 247	2.62 667	1.19 429	1.49 526	1.07 444	0.85 436	9.88 707	13.82 707	0.21 340	0.13 148	0.31 542	0.28 536	0.20 296	0.23 350

MDST_ROB	1.88 635	0.40 494	1.71 564	0.93 645	0.60 545	4.27 693	1.23 636	3.99 688	1.44 579	4.61 698	2.63 654	1.44 541	1.03 525	9.78 704	1.62 601	0.33 559	0.26 554	0.37 595	0.33 595	0.31 514	0.34 529

SGM_RVC	1.88 635	0.40 494	0.90 363	0.63 465	0.30 208	2.81 666	1.26 639	2.73 661	1.81 635	4.09 690	2.85 659	3.88 680	3.19 681	8.42 691	2.44 639	0.33 559	0.31 588	0.30 535	0.28 536	0.31 514	0.31 502
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 638	0.36 440	1.51 540	0.56 363	0.40 398	0.76 382	0.59 480	2.32 612	1.41 565	1.19 429	1.49 526	1.07 444	0.85 436	9.88 707	13.82 707	0.25 449	0.21 474	0.31 542	0.28 536	0.32 525	0.29 474

xxx	1.89 638	0.36 440	1.51 540	0.56 363	0.40 398	0.76 382	0.59 480	2.32 612	1.41 565	1.19 429	1.49 526	1.07 444	0.85 436	9.88 707	13.82 707	0.25 449	0.21 474	0.31 542	0.28 536	0.32 525	0.29 474

DPSNet	1.91 640	0.64 591	5.95 662	0.73 569	0.59 541	2.04 635	1.61 660	3.84 686	1.96 645	1.54 580	1.39 497	2.27 642	3.32 684	4.95 623	4.79 672	0.50 637	0.31 588	0.29 523	0.26 506	0.67 644	0.54 613

test_sample9	1.96 641	0.51 545	1.35 521	0.58 400	0.40 398	1.07 505	0.80 556	1.99 534	1.27 494	1.25 459	1.22 423	1.09 455	1.01 514	2.46 551	8.57 690	0.59 651	12.85 729	0.62 658	0.67 666	0.45 593	0.48 593

1111x	1.96 641	0.32 347	1.54 548	0.54 325	0.30 208	1.00 489	0.69 521	2.47 636	1.33 530	1.21 441	1.44 514	1.21 482	1.11 549	8.49 692	16.14 714	0.22 376	0.23 524	0.22 356	0.23 464	0.25 438	0.26 422

ADCPNet	1.97 643	0.78 620	9.38 684	0.74 575	0.61 551	2.73 664	1.36 645	2.11 561	1.66 617	1.92 632	1.70 583	2.45 653	2.07 653	2.50 558	6.84 684	0.38 591	0.38 633	0.38 601	0.43 628	0.47 604	0.50 602

zh-sn7	2.00 644	1.73 684	9.50 685	0.77 594	0.73 589	1.77 612	1.32 642	2.08 555	1.66 617	1.91 630	2.48 650	1.81 605	2.25 665	5.74 641	4.07 665	0.33 559	0.33 607	0.32 554	0.32 581	0.44 590	0.46 591

WCMA_ROB	2.05 645	0.55 562	1.77 568	0.74 575	0.61 551	2.24 644	1.56 657	2.17 588	1.79 633	4.16 694	6.36 693	5.66 694	4.66 697	3.19 584	2.77 645	0.55 646	0.45 649	0.40 612	0.43 628	0.48 606	0.50 602

RainbowNet	2.06 646	1.86 686	1.97 586	2.86 697	2.25 691	2.03 634	1.79 670	2.77 663	1.92 641	1.54 580	1.84 604	1.95 620	1.73 634	2.23 532	1.38 574	3.40 703	0.86 688	2.39 696	1.00 685	2.94 694	2.42 694

MSMD_ROB	2.08 647	0.61 580	1.15 463	0.71 555	0.62 555	4.00 688	0.93 594	1.94 521	1.79 633	4.71 700	4.60 682	8.14 704	3.87 692	3.75 601	1.65 607	0.54 642	0.48 656	0.55 649	0.58 657	0.53 621	0.52 609

Selective-IGEV-i16pc	2.09 648	0.31 326	19.73 709	0.57 385	0.39 383	2.72 662	1.47 650	1.46 381	1.31 525	0.83 291	1.23 432	1.05 439	0.63 341	7.69 683	0.83 470	0.41 605	0.22 495	0.22 356	0.23 464	0.22 369	0.24 376

Wz-Net-TNSev	2.10 649	2.71 707	9.30 683	0.72 561	0.65 564	2.41 652	1.81 674	2.45 631	1.77 627	1.62 599	1.56 553	2.56 656	2.01 649	5.30 629	4.46 668	0.41 605	0.38 633	0.33 566	0.37 614	0.54 624	0.64 639

ADCMid	2.11 650	0.90 631	8.39 680	0.75 584	0.69 582	1.98 630	1.14 625	2.18 589	1.67 619	2.85 671	1.85 607	2.35 648	2.02 651	2.35 543	10.58 701	0.34 569	0.32 601	0.39 606	0.44 631	0.51 615	0.53 612

ADCP+	2.12 651	0.56 566	10.01 687	0.68 526	0.91 636	2.25 645	1.04 612	1.92 517	1.50 597	1.58 590	1.34 479	1.73 593	1.62 621	2.27 537	13.20 704	0.25 449	0.22 495	0.32 554	0.29 555	0.38 560	0.34 529

WZ-Net	2.14 652	1.08 646	11.68 693	0.89 635	0.78 612	1.76 610	1.59 659	2.39 623	2.03 648	2.11 647	1.95 618	2.30 645	2.28 666	5.94 648	3.86 664	0.35 579	0.27 564	0.29 523	0.32 581	0.52 616	0.50 602

AnyNet_C32	2.14 652	1.45 668	7.38 673	0.95 650	1.12 658	2.23 643	2.34 692	2.10 560	1.54 601	2.44 658	1.79 595	2.04 634	1.66 627	2.69 567	10.48 700	0.38 591	0.35 619	0.35 582	0.42 624	0.50 612	0.60 634

NVStereoNet_ROB	2.17 654	1.18 654	3.51 644	1.14 664	1.26 673	1.57 592	1.51 652	2.19 591	2.11 653	2.04 643	4.80 684	3.17 673	2.11 658	7.97 686	2.10 625	1.12 679	0.94 693	1.10 679	1.34 692	0.95 662	1.31 676
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 655	1.29 664	4.14 652	1.10 660	0.78 612	5.00 696	2.38 695	2.47 636	2.67 672	1.94 636	2.28 638	2.66 660	1.70 630	9.10 694	2.29 636	0.68 662	0.52 664	0.68 662	0.71 669	1.17 673	0.81 659

SANet	2.26 656	0.70 609	6.94 670	0.69 539	0.46 459	2.76 665	1.76 668	2.61 652	5.84 704	2.45 659	3.52 671	3.71 677	3.38 686	5.90 645	2.14 627	0.34 569	0.31 588	0.32 554	0.29 555	0.54 624	0.43 581

test_sample8	2.29 657	0.51 545	1.35 521	0.58 400	0.40 398	1.07 505	0.80 556	2.03 544	1.22 464	2.28 653	1.33 475	4.98 692	2.51 673	2.46 551	8.57 690	0.59 651	12.85 729	0.62 658	0.67 666	0.45 593	0.48 593

Selective-IGEV-i16pb	2.30 658	0.35 427	19.92 710	0.60 427	0.40 398	2.59 657	1.50 651	3.09 675	1.91 640	0.98 335	1.68 579	1.37 528	0.99 504	8.11 688	0.96 512	0.38 591	0.21 474	0.22 356	0.26 506	0.25 438	0.29 474

ADCS	2.35 659	1.26 661	6.54 667	0.85 619	0.77 608	2.18 642	1.79 670	2.47 636	2.20 657	2.80 670	2.14 632	2.38 649	2.09 654	2.81 572	13.83 710	0.43 611	0.41 640	0.40 612	0.45 634	0.59 632	0.67 641

MeshStereo	2.36 660	0.60 575	1.05 430	0.63 465	0.51 493	2.58 655	0.99 605	3.46 680	2.21 658	7.38 712	5.06 688	7.50 699	3.10 680	7.02 673	2.54 641	0.44 620	0.44 647	0.45 624	0.40 620	0.43 579	0.45 586
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
AnyNet_C01	2.38 661	2.21 696	10.17 688	0.99 653	0.79 614	3.12 674	2.37 693	2.69 660	1.89 639	2.58 666	2.44 647	2.70 661	1.86 644	3.65 595	7.12 685	0.41 605	0.41 640	0.40 612	0.42 624	0.68 645	0.79 657

DispFullNet	2.39 662	2.89 708	3.74 648	3.09 702	2.27 693	2.04 635	0.84 568	2.19 591	1.73 625	2.54 664	1.98 619	2.23 639	5.83 700	3.44 593	1.84 620	1.03 674	0.33 607	2.65 702	1.97 704	2.87 693	2.34 693

EDNetEfficient	2.40 663	1.14 652	8.59 681	0.77 594	0.73 589	1.06 502	1.53 655	1.54 401	4.06 691	4.87 701	2.81 657	2.23 639	3.53 687	3.04 579	9.65 696	0.27 497	0.24 535	0.27 495	0.31 573	0.70 647	0.67 641

MSAF-DinoV2	2.45 664	1.88 689	17.19 702	0.89 635	0.52 499	1.39 568	0.97 601	2.84 669	1.77 627	1.55 583	1.65 574	3.60 676	2.28 666	5.74 641	4.64 671	0.28 516	0.17 384	0.26 481	0.28 536	0.49 610	0.54 613

FCDSN-DC	2.47 665	0.65 597	1.00 413	0.85 619	0.75 602	2.26 646	0.97 601	2.31 611	1.83 636	5.52 707	7.65 700	7.72 702	7.70 707	4.43 611	2.64 642	0.52 640	0.48 656	0.52 639	0.52 650	0.57 629	0.59 631
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SuperB	2.50 666	0.72 614	18.07 707	0.72 561	0.53 507	1.85 622	0.86 577	1.80 476	2.40 661	1.54 580	1.42 508	1.13 470	1.17 562	4.18 605	4.80 674	0.25 449	0.20 456	0.23 394	0.19 324	7.64 719	0.38 554

ELAS	2.67 667	0.80 621	2.13 598	1.13 661	1.15 665	6.25 701	2.56 697	3.50 681	3.68 688	5.36 705	4.92 687	3.79 678	5.56 699	3.65 595	5.22 676	0.66 659	0.57 671	0.56 651	0.54 653	0.65 642	0.75 654
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	2.76 668	1.55 677	15.40 697	1.13 661	1.42 676	3.75 684	2.21 686	2.45 631	2.72 673	2.91 674	2.85 659	2.58 657	1.62 621	6.28 656	5.80 679	0.41 605	0.30 583	0.35 582	0.35 606	0.52 616	0.54 613

RTSA	2.76 668	1.55 677	15.40 697	1.13 661	1.42 676	3.75 684	2.21 686	2.45 631	2.72 673	2.91 674	2.85 659	2.58 657	1.62 621	6.28 656	5.80 679	0.41 605	0.30 583	0.35 582	0.35 606	0.52 616	0.54 613

WAO-7	2.78 670	1.54 676	2.18 601	1.41 674	1.19 669	3.92 687	2.01 679	4.19 691	3.89 690	2.98 677	5.47 689	4.18 682	3.28 683	8.24 690	4.27 666	1.13 680	1.01 697	1.18 680	1.13 691	1.19 674	1.13 674

MADNet+	2.80 671	3.38 711	11.57 692	1.50 678	1.21 672	3.18 676	2.00 676	3.52 682	2.61 666	1.81 622	2.09 628	2.83 662	2.18 662	7.55 680	5.44 678	0.84 665	0.83 683	0.71 664	0.66 665	1.05 669	1.08 670

IMH-64-1	2.82 672	1.87 687	1.77 568	3.31 704	2.69 700	3.22 677	2.07 681	4.25 693	2.77 676	2.46 660	3.78 674	3.05 668	2.34 669	4.67 617	3.00 651	3.84 708	0.84 686	2.75 703	1.39 693	3.34 702	2.93 703

IMH-64	2.82 672	1.87 687	1.77 568	3.31 704	2.69 700	3.22 677	2.07 681	4.25 693	2.77 676	2.46 660	3.78 674	3.05 668	2.34 669	4.67 617	3.00 651	3.84 708	0.84 686	2.75 703	1.39 693	3.34 702	2.93 703

pmcnn	2.84 674	0.46 522	5.19 660	0.68 526	0.42 430	1.55 589	1.16 628	2.32 612	1.60 613	2.72 667	7.49 698	17.96 719	1.48 614	6.04 649	6.64 683	0.18 202	0.15 317	0.15 50	0.12 48	0.20 296	0.20 256

ACVNet_2	2.86 675	1.47 670	8.28 678	2.68 695	2.26 692	2.70 661	1.84 675	3.41 678	3.04 678	2.27 652	3.42 670	4.58 684	2.10 655	5.91 646	1.62 601	2.58 694	0.67 678	2.22 690	0.85 675	2.79 691	2.47 695

ELAS_RVC	2.87 676	0.80 621	3.22 638	1.16 666	1.12 658	2.92 671	5.33 708	2.98 672	4.18 693	5.04 702	4.82 685	4.71 686	8.23 708	4.25 608	4.79 672	0.67 660	0.57 671	0.57 653	0.53 652	0.66 643	0.74 652
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	2.88 677	0.61 580	1.15 463	0.75 584	0.57 532	2.85 669	1.05 613	3.44 679	2.64 670	6.93 708	7.63 699	9.86 709	7.02 705	5.76 643	4.31 667	0.54 642	0.48 656	0.51 637	0.50 646	0.53 621	0.52 609

FC-DCNN v2	2.96 678	0.61 580	1.13 456	0.75 584	0.57 532	2.90 670	1.06 615	3.59 684	2.66 671	7.05 709	7.66 701	10.26 712	7.17 706	6.27 655	4.49 670	0.54 642	0.48 656	0.51 637	0.50 646	0.53 621	0.52 609

WAO-6	2.98 679	1.67 682	1.88 578	2.38 691	2.30 694	3.53 680	2.37 693	4.38 695	4.64 697	2.42 656	4.50 678	4.85 688	2.99 679	5.22 627	5.37 677	1.77 685	1.16 703	2.31 692	1.47 698	2.42 686	1.99 689

ACVNet-4b	3.05 680	1.42 667	18.09 708	2.85 696	2.33 695	2.32 650	1.22 634	2.47 636	2.21 658	1.26 471	2.36 642	2.64 659	1.46 610	6.32 659	1.23 551	3.29 700	0.45 649	2.37 693	1.02 687	3.03 698	2.61 697

ACVNet_1	3.08 681	1.48 671	17.70 703	2.90 699	2.35 697	2.30 647	1.43 648	3.16 676	2.26 660	1.91 630	2.05 626	3.51 675	2.32 668	3.71 600	1.58 594	3.25 699	0.66 677	2.40 697	1.06 688	3.07 699	2.59 696

MonStereo1	3.22 682	1.70 683	2.23 606	2.51 693	2.33 695	5.55 699	1.61 660	3.55 683	4.67 698	3.29 686	8.09 704	4.79 687	3.75 689	6.30 658	2.79 646	2.52 692	0.64 675	1.91 688	1.07 689	2.53 688	2.62 698

PWCK	3.24 683	2.37 697	10.86 690	2.14 686	1.14 663	3.71 682	4.19 706	3.02 674	3.55 687	3.05 680	3.63 672	3.09 671	2.35 671	8.16 689	3.41 657	2.17 689	0.96 694	1.77 685	1.01 686	2.84 692	1.40 680

IMH	3.35 684	1.95 690	1.86 577	3.30 703	2.72 702	4.03 690	2.00 676	4.58 697	3.83 689	2.87 672	6.99 696	4.69 685	3.21 682	6.77 669	2.97 650	3.91 711	0.89 690	2.78 705	1.40 697	3.36 704	2.93 703

LVE	3.40 685	1.80 685	2.21 603	2.90 699	2.44 698	3.27 679	2.25 688	4.80 698	5.06 699	2.43 657	6.79 694	5.99 695	2.64 677	9.20 696	2.28 634	3.30 701	1.11 702	2.38 694	1.48 699	2.95 696	2.62 698

Dean	3.77 686	1.65 680	17.87 704	3.01 701	2.54 699	3.15 675	2.10 684	4.80 698	4.42 694	2.89 673	6.03 691	5.45 693	2.55 676	3.40 592	2.13 626	3.22 698	0.89 690	2.51 700	1.07 689	3.07 699	2.65 701

JetBlue	4.18 687	2.45 702	10.42 689	1.40 671	2.89 704	10.68 707	10.68 711	3.91 687	2.52 662	2.74 668	3.39 669	4.50 683	4.27 695	7.97 686	7.67 688	0.89 667	0.97 695	0.89 669	0.92 677	2.26 684	2.21 691

notaker	4.29 688	2.42 700	5.06 658	3.89 713	3.29 709	4.00 688	2.25 688	4.93 700	3.47 686	4.21 696	6.79 694	7.67 701	3.37 685	9.25 698	6.47 681	4.09 713	1.42 705	3.35 712	2.13 708	4.11 711	3.54 709

ktn	4.56 689	2.41 699	2.54 616	3.79 712	3.25 707	4.81 695	2.91 701	5.52 702	7.36 706	4.12 693	14.55 718	7.54 700	3.70 688	7.84 685	3.35 656	4.06 712	1.86 709	3.26 711	2.22 709	3.27 701	2.86 702

WAO-8	4.57 690	2.01 691	2.58 619	2.37 689	2.21 689	9.75 703	1.71 664	6.04 707	16.34 718	4.11 691	7.69 702	7.41 697	3.85 690	10.02 710	3.85 662	2.05 687	1.09 700	2.44 698	1.39 693	2.56 689	1.86 687

Venus	4.57 690	2.01 691	2.58 619	2.37 689	2.21 689	9.75 703	1.71 664	6.04 707	16.34 718	4.11 691	7.69 702	7.41 697	3.85 690	10.02 710	3.85 662	2.05 687	1.09 700	2.44 698	1.39 693	2.56 689	1.86 687

MultiAttention	4.59 692	0.35 427	0.90 363	0.75 584	0.46 459	31.81 733	4.41 707	2.35 620	1.41 565	1.64 603	2.43 646	2.42 652	0.70 374	38.40 735	1.78 618	0.23 403	0.15 317	0.30 535	0.30 567	0.48 606	0.48 593

SGM+DAISY	5.38 693	1.28 663	8.24 677	1.27 669	1.16 667	10.62 706	16.01 718	2.93 671	2.53 663	8.64 715	13.03 713	8.26 705	13.38 713	6.34 661	7.59 687	1.07 677	1.05 699	1.00 676	0.98 682	1.02 666	1.12 673

TorneroNet-64	5.41 694	2.10 694	2.43 611	3.49 707	2.83 703	9.90 705	2.13 685	8.87 713	16.79 723	5.39 706	9.18 707	10.68 714	3.92 693	9.55 700	5.11 675	3.36 702	0.86 688	2.88 706	1.62 700	3.76 707	3.37 707

MADNet++	5.41 694	3.18 709	6.43 666	4.66 717	3.95 713	6.15 700	6.75 709	4.51 696	4.51 696	5.06 703	6.27 692	4.96 690	6.14 701	9.39 699	11.70 702	4.71 714	4.19 717	3.97 714	3.33 712	4.08 710	4.25 715

UNDER WATER	5.68 696	2.46 703	15.52 699	3.98 715	3.53 710	5.15 697	2.74 699	5.58 704	16.41 721	4.00 689	4.56 679	9.12 707	6.43 703	6.22 652	9.11 693	3.85 710	1.35 704	3.18 710	1.98 705	4.51 714	3.84 713

DStereoSA	5.78 697	1.09 648	8.20 676	2.07 685	4.09 714	4.26 692	21.23 721	4.17 690	5.59 702	1.96 639	12.40 711	1.57 567	13.59 714	7.02 673	13.02 703	0.90 668	3.63 715	0.91 671	3.68 715	1.84 679	4.43 716

UNDER WATER-64	5.84 698	2.48 704	17.93 705	3.97 714	3.58 711	7.70 702	3.03 702	5.72 706	14.13 713	4.18 695	4.00 676	9.27 708	6.80 704	6.20 651	9.22 694	3.67 705	1.52 707	3.14 708	1.95 703	4.43 713	3.83 712

DStereoFS	6.12 699	2.43 701	7.51 674	2.47 692	2.16 687	16.09 713	8.18 710	4.22 692	12.08 711	3.74 688	14.16 716	7.84 703	13.66 715	7.03 675	9.84 697	0.90 668	1.49 706	1.23 681	2.79 711	1.36 676	3.31 706

LSM	6.55 700	1.26 661	15.64 700	1.79 681	68.74 741	1.67 602	2.08 683	2.26 600	2.59 665	3.13 683	3.08 665	1.90 609	1.81 640	2.89 575	2.16 629	0.43 611	0.59 674	0.50 635	0.58 657	0.64 640	17.24 730

tt	6.61 701	0.28 229	6.10 664	3.77 711	2.17 688	11.53 708	19.61 719	13.53 719	5.81 703	3.00 678	2.82 658	4.97 691	6.33 702	3.83 603	7.23 686	9.13 720	11.32 728	5.87 719	6.22 721	6.01 716	2.63 700

JetRed	7.02 702	8.94 716	25.72 724	2.89 698	3.27 708	14.25 712	12.27 715	6.69 709	4.45 695	4.46 697	4.56 679	6.65 696	5.43 698	7.46 679	14.41 712	2.60 695	3.31 712	2.61 701	2.30 710	4.34 712	3.79 711

xyz-stereo	7.03 703	0.24 108	70.23 746	0.44 123	0.21 22	29.74 726	0.49 402	1.03 224	0.77 230	1.45 560	26.78 728	1.17 476	1.19 571	4.72 620	1.32 566	0.16 104	0.12 55	0.20 277	0.14 165	0.17 149	0.14 26

MANE	7.50 704	0.64 591	7.97 675	1.40 671	2.10 686	16.86 715	12.56 716	12.91 718	17.51 726	8.50 714	11.60 710	14.66 716	13.33 712	12.02 715	13.28 705	0.62 654	0.52 664	0.52 639	1.90 702	0.56 627	0.58 628

SGM-ForestM	7.81 705	0.48 533	11.02 691	0.74 575	0.40 398	16.83 714	12.72 717	7.91 711	8.13 707	11.53 717	10.25 709	22.44 729	14.01 716	17.02 718	20.52 718	0.38 591	0.39 638	0.37 595	0.36 609	0.37 554	0.38 554

coex-ft	8.35 706	2.39 698	100.24 748	0.68 526	0.54 514	1.77 612	1.57 658	1.71 452	11.00 709	18.91 728	3.76 673	3.85 679	8.23 708	3.29 589	6.58 682	0.31 544	0.31 588	0.32 554	0.31 573	0.69 646	0.57 625

LE_ROB	8.35 706	0.47 527	27.42 729	0.83 612	0.34 310	2.84 668	3.36 703	4.03 689	27.04 732	25.20 732	8.72 706	8.55 706	27.35 732	7.37 678	22.13 719	0.22 376	0.20 456	0.20 277	0.21 404	0.25 438	0.25 400

KSHMR	8.76 708	2.14 695	3.59 645	3.60 710	3.13 706	4.15 691	2.67 698	5.61 705	58.90 748	3.04 679	55.71 746	4.94 689	2.54 675	4.61 616	3.05 653	3.49 704	1.57 708	3.14 708	1.98 705	3.84 708	3.49 708

U	9.23 709	0.22 55	0.65 201	0.48 199	53.11 740	61.26 745	0.24 68	0.77 114	0.55 150	0.37 90	0.30 38	0.29 43	0.34 103	0.34 4	0.27 53	0.20 302	0.12 55	60.47 743	4.24 716	0.18 199	0.14 26

TCMNet-wrong-test	10.42 710	11.55 719	15.31 696	20.99 726	18.49 719	13.94 711	10.69 712	16.07 720	4.14 692	5.27 704	5.64 690	16.22 718	12.57 710	7.57 681	10.26 698	7.44 718	2.38 710	4.30 716	3.43 713	11.37 722	10.87 720

EDNetEfficientorigin	10.59 711	1.52 675	177.33 749	0.68 526	0.54 514	1.66 601	1.20 633	1.94 521	3.39 684	4.69 699	3.37 668	3.08 670	2.79 678	3.25 587	3.63 659	0.26 476	0.24 535	0.33 566	0.28 536	0.85 657	0.87 662

TorneroNet	10.72 712	2.09 693	2.76 625	3.48 706	3.03 705	44.72 735	2.31 690	8.62 712	67.06 749	7.45 713	23.21 727	10.59 713	4.28 696	9.03 693	9.00 692	3.67 705	0.91 692	3.04 707	1.63 701	3.92 709	3.55 710

HanzoNet	11.92 713	5.12 712	17.18 701	4.19 716	3.59 712	5.16 698	2.82 700	7.41 710	9.96 708	33.31 742	27.60 729	22.25 728	37.31 737	18.18 720	13.57 706	8.13 719	3.44 714	3.50 713	3.44 714	7.77 720	4.52 717

DGTPSM_ROB	13.06 714	8.27 714	22.29 716	9.53 719	18.14 717	11.53 708	31.97 727	10.82 716	16.25 716	7.14 710	19.39 725	10.12 710	16.69 720	9.85 705	22.49 721	4.77 715	8.72 720	5.37 717	10.24 726	6.15 717	11.56 721

DPSMNet_ROB	13.08 715	8.28 715	22.32 717	9.54 720	18.15 718	11.53 708	31.98 728	10.83 717	16.27 717	7.17 711	19.40 726	10.12 710	16.69 720	9.87 706	22.50 722	4.78 716	8.72 720	5.38 718	10.25 727	6.16 718	11.59 722

USTest	14.33 716	14.93 720	21.00 714	17.41 722	16.02 716	23.11 718	33.76 729	22.02 721	11.81 710	9.47 716	10.19 708	15.94 717	13.17 711	17.25 719	22.38 720	3.81 707	5.01 718	6.17 720	6.18 720	9.23 721	7.81 719

light-stereo	14.46 717	1.65 680	20.58 712	19.82 723	25.36 727	19.10 716	0.90 584	9.64 715	6.02 705	19.83 729	46.75 744	67.67 746	2.22 663	32.02 733	2.68 643	1.65 684	3.82 716	0.79 665	0.95 680	3.54 705	4.12 714

ASD4	17.95 718	11.38 718	20.07 711	11.32 721	12.21 715	21.39 717	31.23 726	22.73 723	12.78 712	12.19 718	12.67 712	13.79 715	14.32 718	20.13 721	25.17 727	18.93 729	15.37 731	28.00 737	22.52 739	17.63 728	15.21 728

iinet-test	18.01 719	18.04 721	23.78 719	20.87 724	19.69 721	26.45 720	35.63 730	25.63 726	15.99 714	13.41 719	13.26 714	20.54 720	17.74 723	20.59 722	25.07 725	9.57 721	8.78 722	9.86 723	9.83 723	13.20 723	12.18 723

IINet	18.01 719	18.04 721	23.78 719	20.87 724	19.69 721	26.45 720	35.63 730	25.63 726	15.99 714	13.41 719	13.26 714	20.54 720	17.73 722	20.59 722	25.07 725	9.57 721	8.78 722	9.86 723	9.83 723	13.20 723	12.18 723

DPSM_ROB	19.12 721	19.13 724	25.13 722	22.15 728	20.86 724	28.06 723	37.75 733	27.18 728	16.95 724	14.25 721	15.07 719	21.66 723	18.69 725	21.83 725	26.51 729	10.15 724	9.30 725	10.45 725	10.41 728	14.00 725	12.85 726

DPSM	19.12 721	19.13 724	25.13 722	22.15 728	20.86 724	28.06 723	37.75 733	27.18 728	16.95 724	14.25 721	15.07 719	21.66 723	18.69 725	21.83 725	26.51 729	10.15 724	9.30 725	10.45 725	10.41 728	14.00 725	12.85 726

Selective-IGEV-i1pa	20.34 723	26.89 731	23.27 718	3.54 708	1.82 682	32.96 734	20.08 720	31.17 732	25.55 728	24.32 731	27.65 730	33.37 733	27.28 731	32.74 734	27.03 731	20.62 738	6.83 719	12.51 728	4.91 719	3.61 706	20.74 731

real-time stereo	20.97 724	20.32 726	26.48 725	23.77 730	22.32 726	31.04 731	39.61 735	33.18 737	17.71 727	15.75 724	16.25 721	24.17 731	20.66 727	23.47 727	27.63 732	11.09 728	10.21 727	12.47 727	11.73 730	14.68 727	16.80 729

LRCNet_RVC	22.79 725	32.09 732	22.06 715	29.83 731	26.15 728	4.40 694	0.84 568	22.64 722	2.10 652	26.93 733	29.25 731	23.03 730	15.56 719	23.91 728	18.92 717	32.00 739	20.04 741	34.68 739	32.13 740	30.66 739	28.52 739

DLNR_Zeroshot_test	23.23 726	48.25 745	43.77 733	177.04 748	78.39 743	0.35 46	0.21 28	23.33 724	0.82 255	0.67 256	0.86 275	0.58 244	0.30 70	1.64 452	0.48 306	10.69 726	0.13 148	0.18 198	0.14 165	76.63 746	0.23 350

DLNR-FE	23.24 727	48.33 746	43.35 732	177.19 749	78.30 742	0.35 46	0.21 28	23.45 725	0.82 255	0.67 256	0.86 275	0.58 244	0.29 58	1.62 450	0.48 306	10.93 727	0.13 148	0.18 198	0.14 165	76.65 747	0.23 350

DPSimNet_ROB	24.77 728	9.69 717	61.46 745	3.56 709	19.46 720	25.95 719	77.56 747	5.09 701	16.60 722	21.50 730	29.82 732	25.12 732	85.69 747	13.37 717	23.07 724	7.23 717	17.79 732	8.55 721	7.57 722	4.57 715	31.84 740

FADE	26.94 729	6.16 713	20.86 713	1.90 684	1.95 685	2.92 671	2.01 679	5.55 703	5.12 700	2.92 676	2.17 633	4.13 681	14.15 717	10.56 712	10.39 699	193.84 750	2.80 711	122.45 747	126.70 747	1.14 672	1.11 672

BEATNet-Init1	27.39 730	21.01 727	73.65 747	1.07 657	0.80 616	56.07 736	22.82 722	33.14 736	31.71 734	51.78 748	52.93 745	65.63 745	48.54 745	48.75 747	36.36 736	0.52 640	0.47 654	0.54 644	0.54 653	0.64 640	0.72 649

fast-reg	38.09 731	38.29 734	49.94 735	45.01 741	43.13 738	57.09 744	76.20 740	54.42 740	33.68 735	28.38 734	30.12 733	41.22 737	35.75 734	42.56 738	52.82 740	19.55 730	18.65 733	20.83 729	20.77 731	28.16 731	25.19 732

Hybrid-DGEV	38.41 732	38.43 739	50.24 738	44.83 738	41.93 733	56.45 738	76.20 740	54.48 745	33.86 737	28.46 736	30.13 734	43.49 738	37.75 742	43.77 743	53.30 742	20.31 734	18.69 735	21.02 730	20.97 732	28.20 734	25.72 733

CasAABBNet	38.42 733	38.42 736	50.26 739	44.76 736	41.87 732	56.47 739	76.22 743	54.44 741	33.92 740	28.53 739	30.36 739	43.53 741	37.59 740	43.77 743	53.32 744	20.27 731	18.70 736	21.03 731	21.04 734	28.19 733	25.79 735

RAFT-FEzeroshot	38.43 734	38.42 736	50.19 736	44.92 739	41.98 735	56.48 741	76.24 744	54.46 743	33.87 738	28.51 737	30.31 737	43.61 742	37.54 738	43.76 740	53.32 744	20.29 732	18.70 736	21.03 731	21.04 734	28.21 735	25.79 735

RAFT-FE	38.43 734	38.42 736	50.19 736	44.92 739	41.98 735	56.48 741	76.24 744	54.46 743	33.87 738	28.51 737	30.31 737	43.61 742	37.54 738	43.76 740	53.32 744	20.29 732	18.70 736	21.03 731	21.04 734	28.21 735	25.79 735

FlowAnything	38.45 736	38.38 735	50.32 740	44.77 737	41.97 734	56.43 737	76.20 740	54.49 746	34.43 742	28.45 735	30.15 735	43.52 740	37.69 741	43.76 740	53.31 743	20.36 735	18.71 739	21.03 731	21.10 738	28.18 732	25.74 734

Selective-RAFT-Error	38.47 737	38.44 740	50.38 741	44.74 735	42.01 737	56.47 739	76.24 744	54.44 741	34.02 741	28.59 740	30.30 736	43.51 739	38.10 743	43.69 739	53.24 741	20.36 735	18.72 740	21.05 735	21.02 733	28.25 737	25.87 738

HaxPig	39.02 738	41.39 742	41.59 730	30.10 732	32.36 729	29.49 725	27.65 724	30.56 731	37.94 743	43.75 743	43.81 741	33.42 734	35.69 733	41.51 736	40.33 738	43.91 743	47.48 747	45.87 740	47.14 742	42.29 740	44.06 743

AVERAGE_ROB	40.42 739	42.30 743	42.61 731	36.91 734	35.54 731	30.42 727	27.59 723	37.45 739	38.45 744	44.87 744	44.27 742	37.55 736	36.69 735	41.82 737	40.25 737	45.36 744	46.73 746	47.09 741	46.32 741	42.47 741	43.74 742

MEDIAN_ROB	42.01 740	44.30 744	44.14 734	35.08 733	34.90 730	31.33 732	29.90 725	36.77 738	40.11 745	47.14 747	46.55 743	37.49 735	38.50 744	44.30 746	42.32 739	47.93 745	49.31 748	49.68 742	49.00 743	44.98 742	46.46 744

Anonymous_1	42.79 741	18.71 723	24.75 721	21.81 727	45.16 739	27.68 722	37.52 732	28.64 730	16.34 718	14.72 723	14.53 717	20.60 722	17.82 724	21.52 724	25.88 728	113.45 748	8.91 724	100.63 744	126.37 746	158.50 750	12.31 725

LSM0	42.92 742	38.72 741	50.66 742	47.49 742	110.18 749	56.77 743	75.87 739	54.87 747	33.74 736	29.48 741	31.12 740	43.77 744	37.12 736	43.85 745	53.44 747	20.50 737	18.67 734	21.05 735	21.07 737	28.37 738	41.73 741

PML	51.64 743	37.49 733	14.31 695	7.45 718	20.27 723	107.80 748	231.34 751	8.94 714	27.70 733	86.74 749	268.93 751	69.03 747	61.09 746	24.71 732	14.36 711	9.71 723	3.40 713	9.60 722	4.67 718	20.46 730	4.76 718

xxxxx1	54.34 744	26.72 728	27.03 726	114.14 745	99.00 744	30.68 728	47.19 736	32.52 733	26.09 729	17.85 725	17.48 722	21.86 725	20.92 728	24.38 729	33.78 733	34.73 740	41.33 743	157.67 748	175.68 748	65.82 743	71.99 747

tt_ll	54.34 744	26.72 728	27.03 726	114.14 745	99.00 744	30.68 728	47.19 736	32.52 733	26.09 729	17.85 725	17.48 722	21.86 725	20.92 728	24.38 729	33.78 733	34.73 740	41.33 743	157.67 748	175.68 748	65.82 743	71.99 747

ff	54.34 744	26.72 728	27.03 726	114.14 745	99.00 744	30.68 728	47.19 736	32.52 733	26.09 729	17.85 725	17.48 722	21.86 725	20.92 728	24.38 729	33.78 733	34.73 740	41.33 743	157.67 748	175.68 748	65.82 743	71.99 747

RSGM-EC	88.73 747	82.35 747	50.81 743	105.24 743	99.50 747	93.69 746	125.26 748	90.19 748	46.12 746	45.12 745	57.25 747	101.03 748	88.09 748	153.95 748	152.34 749	105.29 746	59.41 749	113.44 745	52.73 744	91.73 748	61.05 745

acva	88.73 747	82.35 747	50.81 743	105.24 743	99.50 747	93.69 746	125.26 748	90.19 748	46.12 746	45.12 745	57.25 747	101.03 748	88.09 748	153.95 748	152.34 749	105.29 746	59.41 749	113.44 745	52.73 744	91.73 748	61.05 745

Selective-IGEV-i16pa	99.10 749	136.42 749	18.03 706	1.63 679	1.03 651	188.26 750	3.57 704	184.13 751	171.49 751	89.33 750	181.04 749	121.37 750	199.53 751	226.69 751	143.13 748	134.07 749	21.81 742	32.22 738	4.64 717	2.18 682	121.36 750

test_example2	192.91 750	210.59 750	206.44 750	199.86 750	204.90 750	172.02 749	182.95 750	138.34 750	134.89 750	193.14 751	200.54 750	186.77 751	177.82 750	204.95 750	207.57 751	221.83 751	238.70 751	186.02 751	190.07 751	226.94 751	173.78 751

ccccc	497.36 751	492.94 751	590.78 751	530.37 751	529.69 751	476.06 751	438.68 752	494.48 752	344.79 752	446.40 752	517.23 752	473.27 752	547.51 752	541.46 752	607.83 752	660.58 752	458.79 752	353.88 752	309.98 752	597.94 752	534.45 752

GS-Stereo							0.35 202	1.31 348	0.53 138	0.38 101	0.39 64	0.32 67	0.33 95	0.45 41	0.29 81	0.20 302	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.18 178

Low-res two-view benchmark