Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 8	0.27 3	0.15 22	0.17 18	0.18 17	0.26 20	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 60	0.17 28	0.22 2	0.19 27	0.13 138	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.10 9	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 9	0.20 56	0.25 12	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 69	0.20 89	0.23 4	0.20 47	0.13 138	0.09 29	0.11 5	0.09 15	0.10 9	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 19	0.28 8	0.15 22	0.14 3	0.19 34	0.26 20	0.18 18	0.16 9	0.16 10	0.28 156	0.19 69	0.26 13	0.21 80	0.12 72	0.09 29	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 19	0.29 14	0.15 22	0.15 9	0.18 17	0.25 12	0.18 18	0.16 9	0.16 10	0.30 179	0.21 108	0.25 9	0.21 80	0.12 72	0.09 29	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 87	0.20 172	0.16 14	0.22 105	0.20 3	0.22 44	0.14 1	0.18 18	0.15 4	0.14 3	0.25 9	0.22 107	0.10 15	0.09 29	0.14 184	0.13 265	0.10 9	0.10 77

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 37	0.31 58	0.16 43	0.24 77	0.17 7	0.25 12	0.13 2	0.17 12	0.17 15	0.22 69	0.14 3	0.32 85	0.19 27	0.13 138	0.09 29	0.12 63	0.09 15	0.11 40	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 30	0.25 37	0.30 27	0.16 43	0.23 62	0.20 56	0.22 6	0.15 6	0.18 15	0.16 10	0.20 47	0.19 69	0.26 13	0.21 80	0.13 138	0.09 29	0.12 63	0.09 15	0.10 9	0.09 6

NoBS	0.18 8	0.15 79	0.22 3	0.37 261	0.18 89	0.14 3	0.24 165	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 23	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 171	0.14 207	0.12 331	0.19 444	0.16 385	0.16 359	0.10 77

LACA_dic	0.18 8	0.20 318	0.25 37	0.30 27	0.14 9	0.20 32	0.18 17	0.25 12	0.20 35	0.23 77	0.17 15	0.20 47	0.16 21	0.32 85	0.17 6	0.12 72	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.18 434	0.10 77

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 96	0.29 14	0.18 89	0.17 18	0.29 269	0.27 23	0.17 14	0.18 15	0.29 150	0.14 2	0.16 21	0.24 5	0.21 80	0.12 72	0.09 29	0.14 184	0.11 165	0.12 114	0.10 77

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 9	0.29 167	0.25 178	0.30 31	0.15 6	0.21 41	0.28 136	0.21 60	0.18 46	0.24 5	0.21 80	0.11 39	0.09 29	0.10 1	0.08 1	0.11 40	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 30	0.24 19	0.30 27	0.19 123	0.15 9	0.19 34	0.31 39	0.24 65	0.15 2	0.20 28	0.29 164	0.17 28	0.30 58	0.20 47	0.12 72	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.10 9	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 30	0.24 19	0.30 27	0.19 123	0.15 9	0.19 34	0.25 12	0.24 65	0.15 2	0.20 28	0.29 164	0.17 28	0.30 58	0.20 47	0.12 72	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.10 9	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 79	0.26 56	0.29 14	0.14 9	0.25 98	0.23 142	0.25 12	0.19 24	0.20 27	0.16 10	0.19 36	0.18 46	0.30 58	0.21 80	0.14 207	0.10 107	0.11 5	0.10 97	0.11 40	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 87	0.23 297	0.16 14	0.19 34	0.20 3	0.22 44	0.24 93	0.18 18	0.17 10	0.11 1	0.35 126	0.20 47	0.11 39	0.09 29	0.15 247	0.14 311	0.10 9	0.10 77

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 96	0.30 27	0.19 123	0.20 32	0.18 17	0.30 31	0.21 42	0.18 15	0.15 5	0.19 36	0.18 46	0.33 104	0.19 27	0.13 138	0.09 29	0.13 123	0.09 15	0.10 9	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 96	0.30 27	0.20 172	0.20 32	0.19 34	0.27 23	0.19 24	0.15 2	0.15 5	0.18 27	0.17 28	0.33 104	0.19 27	0.13 138	0.09 29	0.12 63	0.09 15	0.11 40	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 73	0.33 109	0.17 57	0.24 77	0.17 7	0.25 12	0.12 1	0.18 15	0.14 2	0.23 87	0.15 9	0.31 72	0.20 47	0.12 72	0.09 29	0.12 63	0.09 15	0.10 9	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 73	0.34 143	0.15 22	0.27 129	0.17 7	0.28 26	0.14 4	0.18 15	0.14 2	0.23 87	0.15 9	0.32 85	0.20 47	0.11 39	0.09 29	0.13 123	0.09 15	0.10 9	0.09 6

416test	0.19 20	0.16 120	0.27 73	0.34 143	0.20 172	0.28 152	0.20 56	0.31 39	0.24 65	0.24 93	0.18 18	0.18 27	0.19 69	0.28 22	0.19 27	0.12 72	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.12 114	0.10 77

DF_test	0.19 20	0.13 5	0.26 56	0.33 109	0.24 336	0.10 1	0.23 142	0.26 20	0.30 132	0.22 64	0.27 122	0.16 7	0.18 46	0.22 2	0.20 47	0.15 291	0.11 256	0.13 123	0.12 210	0.13 174	0.10 77

derf	0.19 20	0.14 30	0.26 56	0.32 87	0.19 123	0.21 40	0.18 17	0.30 31	0.24 65	0.17 12	0.20 28	0.28 156	0.16 21	0.32 85	0.20 47	0.12 72	0.11 256	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 77

qqai	0.19 20	0.14 30	0.27 73	0.32 87	0.19 123	0.22 47	0.18 17	0.30 31	0.25 83	0.18 15	0.20 28	0.29 164	0.17 28	0.33 104	0.21 80	0.13 138	0.11 256	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 77

MGA	0.19 20	0.14 30	0.26 56	0.30 27	0.20 172	0.29 167	0.18 17	0.35 81	0.27 96	0.19 23	0.21 40	0.19 36	0.15 9	0.29 36	0.20 47	0.12 72	0.10 107	0.12 63	0.09 15	0.11 40	0.11 161

MSE-Stereo	0.19 20	0.14 30	0.25 37	0.30 27	0.19 123	0.25 98	0.18 17	0.42 153	0.27 96	0.19 23	0.25 96	0.17 10	0.14 3	0.29 36	0.20 47	0.12 72	0.10 107	0.12 63	0.10 97	0.11 40	0.11 161

DepthFocus	0.19 20	0.13 5	0.31 152	0.29 14	0.23 297	0.17 18	0.20 56	0.27 23	0.18 18	0.24 93	0.25 96	0.15 4	0.17 28	0.26 13	0.18 16	0.15 291	0.12 331	0.17 340	0.17 446	0.13 174	0.10 77

GeoVLM	0.19 20	0.14 30	0.24 19	0.30 27	0.19 123	0.27 129	0.19 34	0.31 39	0.24 65	0.21 41	0.20 28	0.29 164	0.20 89	0.29 36	0.22 107	0.12 72	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.10 9	0.09 6

MatchStereo	0.19 20	0.14 30	0.23 8	0.27 3	0.15 22	0.18 22	0.21 85	0.32 50	0.28 111	0.20 27	0.35 197	0.18 27	0.17 28	0.31 72	0.24 171	0.14 207	0.10 107	0.12 63	0.09 15	0.11 40	0.10 77
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 20	0.14 30	0.24 19	0.30 27	0.19 123	0.27 129	0.19 34	0.31 39	0.24 65	0.21 41	0.20 28	0.29 164	0.19 69	0.29 36	0.21 80	0.12 72	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.10 9	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 20	0.13 5	0.25 37	0.31 58	0.16 43	0.19 28	0.17 7	0.42 153	0.24 65	0.23 77	0.21 40	0.17 10	0.16 21	0.45 233	0.19 27	0.13 138	0.09 29	0.11 5	0.08 1	0.10 9	0.11 161

S2M2_XL	0.19 20	0.18 217	0.27 73	0.27 3	0.20 172	0.15 9	0.16 4	0.22 6	0.15 6	0.21 41	0.26 113	0.17 10	0.17 28	0.24 5	0.21 80	0.17 411	0.16 519	0.15 247	0.13 265	0.15 300	0.12 224
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 20	0.14 30	0.29 109	0.34 143	0.16 43	0.26 110	0.17 7	0.32 50	0.20 35	0.21 41	0.15 5	0.23 87	0.20 89	0.32 85	0.20 47	0.15 291	0.10 107	0.13 123	0.09 15	0.12 114	0.11 161

dual_stereo	0.19 20	0.14 30	0.24 19	0.31 58	0.16 43	0.16 14	0.20 56	0.29 28	0.20 35	0.23 77	0.20 28	0.22 69	0.14 3	0.52 302	0.24 171	0.13 138	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.10 9	0.09 6

F4.4	0.20 34	0.15 79	0.26 56	0.34 143	0.13 1	0.25 98	0.25 178	0.34 74	0.16 11	0.22 64	0.18 18	0.25 124	0.23 141	0.30 58	0.19 27	0.12 72	0.09 29	0.13 123	0.11 165	0.12 114	0.10 77

FORCE_4.6	0.20 34	0.16 120	0.28 96	0.33 109	0.14 9	0.29 167	0.31 320	0.37 98	0.19 24	0.19 23	0.23 63	0.21 60	0.19 69	0.27 18	0.17 6	0.13 138	0.09 29	0.12 63	0.11 165	0.12 114	0.09 6

F5.5	0.20 34	0.14 30	0.24 19	0.35 195	0.14 9	0.31 212	0.22 105	0.34 74	0.20 35	0.18 15	0.23 63	0.24 106	0.19 69	0.28 22	0.16 1	0.11 39	0.11 256	0.14 184	0.12 210	0.13 174	0.09 6

F8.5	0.20 34	0.15 79	0.24 19	0.36 231	0.14 9	0.21 40	0.22 105	0.33 64	0.19 24	0.21 41	0.25 96	0.24 106	0.20 89	0.35 126	0.16 1	0.11 39	0.09 29	0.14 184	0.12 210	0.12 114	0.09 6

FORCE_9	0.20 34	0.15 79	0.24 19	0.36 231	0.14 9	0.22 47	0.22 105	0.32 50	0.19 24	0.21 41	0.24 83	0.24 106	0.20 89	0.36 133	0.16 1	0.11 39	0.09 29	0.14 184	0.12 210	0.12 114	0.09 6

FORCE_8	0.20 34	0.15 79	0.23 8	0.37 261	0.14 9	0.23 62	0.23 142	0.33 64	0.20 35	0.22 64	0.25 96	0.26 136	0.20 89	0.36 133	0.16 1	0.11 39	0.09 29	0.14 184	0.12 210	0.12 114	0.09 6

F7	0.20 34	0.15 79	0.25 37	0.35 195	0.14 9	0.22 47	0.26 205	0.33 64	0.19 24	0.21 41	0.23 63	0.22 69	0.20 89	0.35 126	0.16 1	0.11 39	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.11 40	0.09 6

FORCE_4.5	0.20 34	0.15 79	0.29 109	0.34 143	0.14 9	0.21 40	0.29 269	0.38 110	0.20 35	0.17 12	0.22 53	0.17 10	0.22 124	0.37 146	0.17 6	0.13 138	0.09 29	0.13 123	0.12 210	0.10 9	0.09 6

TT111	0.20 34	0.14 30	0.28 96	0.31 58	0.19 123	0.24 77	0.19 34	0.36 89	0.23 56	0.22 64	0.17 15	0.35 225	0.19 69	0.29 36	0.22 107	0.12 72	0.11 256	0.13 123	0.10 97	0.09 1	0.10 77

FORCE_4	0.20 34	0.13 5	0.26 56	0.36 231	0.14 9	0.30 190	0.30 291	0.33 64	0.15 6	0.21 41	0.20 28	0.25 124	0.21 108	0.36 133	0.17 6	0.12 72	0.10 107	0.15 247	0.13 265	0.13 174	0.09 6

FORCE_5	0.20 34	0.13 5	0.25 37	0.37 261	0.14 9	0.26 110	0.19 34	0.37 98	0.16 11	0.20 27	0.22 53	0.27 148	0.20 89	0.34 114	0.17 6	0.11 39	0.08 2	0.13 123	0.12 210	0.13 174	0.09 6

FORCE_6	0.20 34	0.15 79	0.25 37	0.34 143	0.13 1	0.30 190	0.23 142	0.31 39	0.20 35	0.21 41	0.24 83	0.19 36	0.18 46	0.35 126	0.18 16	0.11 39	0.09 29	0.14 184	0.13 265	0.12 114	0.09 6

rgla	0.20 34	0.15 79	0.27 73	0.33 109	0.19 123	0.29 167	0.20 56	0.32 50	0.24 65	0.24 93	0.18 18	0.18 27	0.18 46	0.30 58	0.20 47	0.12 72	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.10 77

416test1013	0.20 34	0.16 120	0.27 73	0.34 143	0.20 172	0.29 167	0.19 34	0.32 50	0.27 96	0.25 107	0.19 23	0.19 36	0.19 69	0.29 36	0.20 47	0.13 138	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.10 77

test410_97500	0.20 34	0.15 79	0.33 197	0.33 109	0.19 123	0.35 274	0.16 4	0.33 64	0.22 44	0.22 64	0.22 53	0.23 87	0.18 46	0.32 85	0.17 6	0.10 15	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.10 9	0.09 6

test410	0.20 34	0.15 79	0.33 197	0.32 87	0.20 172	0.36 290	0.16 4	0.34 74	0.22 44	0.22 64	0.23 63	0.22 69	0.18 46	0.30 58	0.17 6	0.10 15	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.10 9	0.10 77

anonymous	0.20 34	0.16 120	0.29 109	0.32 87	0.21 207	0.14 3	0.21 85	0.24 10	0.28 111	0.25 107	0.36 208	0.18 27	0.16 21	0.27 18	0.20 47	0.12 72	0.10 107	0.14 184	0.12 210	0.12 114	0.10 77

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 34	0.18 217	0.22 3	0.25 1	0.20 172	0.23 62	0.23 142	0.19 2	0.19 24	0.19 23	0.28 136	0.12 1	0.22 124	0.24 5	0.26 235	0.12 72	0.14 450	0.18 396	0.27 642	0.17 402	0.19 497

LGCAT	0.20 34	0.14 30	0.24 19	0.29 14	0.19 123	0.14 3	0.19 34	0.24 10	0.18 18	0.26 122	0.20 28	0.20 47	0.19 69	0.32 85	0.21 80	0.23 577	0.18 565	0.11 5	0.14 311	0.10 9	0.19 497

MCSU-Stereo	0.20 34	0.12 2	0.24 19	0.30 27	0.13 1	0.25 98	0.31 320	0.33 64	0.32 157	0.28 157	0.25 96	0.23 87	0.17 28	0.31 72	0.20 47	0.12 72	0.09 29	0.10 1	0.08 1	0.10 9	0.09 6

CAR	0.20 34	0.14 30	0.25 37	0.30 27	0.19 123	0.25 98	0.18 17	0.42 153	0.27 96	0.23 77	0.25 96	0.17 10	0.14 3	0.29 36	0.22 107	0.12 72	0.09 29	0.12 63	0.10 97	0.11 40	0.11 161

monster-pro	0.20 34	0.14 30	0.25 37	0.31 58	0.15 22	0.22 47	0.22 105	0.39 119	0.33 165	0.20 27	0.25 96	0.17 10	0.15 9	0.39 163	0.18 16	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.09 6

PointNet	0.20 34	0.15 79	0.25 37	0.32 87	0.18 89	0.29 167	0.23 142	0.25 12	0.27 96	0.15 2	0.24 83	0.28 156	0.17 28	0.34 114	0.20 47	0.13 138	0.11 256	0.13 123	0.10 97	0.11 40	0.09 6

LiteMatch*	0.20 34	0.14 30	0.31 152	0.31 58	0.23 297	0.24 77	0.21 85	0.31 39	0.30 132	0.21 41	0.19 23	0.24 106	0.19 69	0.31 72	0.20 47	0.13 138	0.11 256	0.13 123	0.10 97	0.10 9	0.11 161

LACA3	0.20 34	0.17 174	0.25 37	0.29 14	0.15 22	0.32 233	0.25 178	0.29 28	0.22 44	0.23 77	0.21 40	0.21 60	0.22 124	0.44 228	0.19 27	0.13 138	0.10 107	0.11 5	0.08 1	0.11 40	0.08 1

LACA2	0.20 34	0.15 79	0.26 56	0.30 27	0.15 22	0.29 167	0.29 269	0.30 31	0.22 44	0.21 41	0.23 63	0.28 156	0.20 89	0.34 114	0.19 27	0.13 138	0.10 107	0.10 1	0.09 15	0.12 114	0.09 6

Test_v1	0.20 34	0.14 30	0.22 3	0.28 8	0.18 89	0.24 77	0.21 85	0.39 119	0.31 143	0.21 41	0.22 53	0.17 10	0.17 28	0.34 114	0.19 27	0.13 138	0.10 107	0.12 63	0.10 97	0.10 9	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 34	0.14 30	0.24 19	0.26 2	0.15 22	0.35 274	0.17 7	0.40 133	0.22 44	0.21 41	0.21 40	0.20 47	0.24 154	0.33 104	0.25 205	0.13 138	0.09 29	0.11 5	0.09 15	0.12 114	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 34	0.13 5	0.26 56	0.30 27	0.19 123	0.23 62	0.18 17	0.36 89	0.26 91	0.20 27	0.23 63	0.27 148	0.16 21	0.30 58	0.23 150	0.12 72	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 34	0.14 30	0.23 8	0.30 27	0.17 57	0.29 167	0.20 56	0.39 119	0.22 44	0.22 64	0.21 40	0.26 136	0.20 89	0.30 58	0.20 47	0.13 138	0.12 331	0.11 5	0.09 15	0.10 9	0.09 6

252Zero-FE	0.20 34	0.15 79	0.26 56	0.33 109	0.19 123	0.23 62	0.18 17	0.41 144	0.34 175	0.22 64	0.21 40	0.19 36	0.18 46	0.28 22	0.22 107	0.14 207	0.10 107	0.12 63	0.09 15	0.10 9	0.10 77

MonStereo	0.20 34	0.14 30	0.25 37	0.31 58	0.15 22	0.22 47	0.22 105	0.39 119	0.33 165	0.20 27	0.25 96	0.17 10	0.15 9	0.39 163	0.18 16	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 34	0.13 5	0.27 73	0.33 109	0.18 89	0.17 18	0.21 85	0.32 50	0.23 56	0.25 107	0.34 188	0.22 69	0.24 154	0.27 18	0.21 80	0.09 1	0.09 29	0.11 5	0.09 15	0.10 9	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 34	0.14 30	0.25 37	0.31 58	0.15 22	0.22 47	0.22 105	0.39 119	0.33 165	0.20 27	0.25 96	0.17 10	0.15 9	0.39 163	0.18 16	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.09 6

IGEV	0.20 34	0.12 2	0.23 8	0.31 58	0.20 172	0.23 62	0.19 34	0.40 133	0.29 124	0.22 64	0.34 188	0.20 47	0.15 9	0.31 72	0.19 27	0.11 39	0.10 107	0.12 63	0.10 97	0.10 9	0.10 77

MLG-Stereo_test3	0.20 34	0.13 5	0.27 73	0.33 109	0.17 57	0.38 317	0.18 17	0.30 31	0.19 24	0.24 93	0.15 5	0.26 136	0.17 28	0.32 85	0.21 80	0.13 138	0.09 29	0.12 63	0.09 15	0.11 40	0.10 77

MonSter	0.20 34	0.14 30	0.25 37	0.31 58	0.15 22	0.22 47	0.22 105	0.39 119	0.33 165	0.20 27	0.25 96	0.17 10	0.15 9	0.38 155	0.18 16	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.09 6

VeloStereo	0.21 71	0.14 30	0.29 109	0.30 27	0.23 297	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 24	0.25 107	0.21 40	0.28 156	0.20 89	0.31 72	0.23 150	0.20 512	0.19 585	0.18 396	0.16 385	0.20 494	0.21 543

flow	0.21 71	0.14 30	0.29 109	0.30 27	0.23 297	0.14 3	0.13 1	0.23 8	0.19 24	0.25 107	0.21 40	0.28 156	0.20 89	0.30 58	0.23 150	0.20 512	0.19 585	0.18 396	0.16 385	0.20 494	0.21 543

over v1	0.21 71	0.19 265	0.26 56	0.35 195	0.13 1	0.35 274	0.20 56	0.31 39	0.16 11	0.23 77	0.23 63	0.25 124	0.27 204	0.41 187	0.22 107	0.13 138	0.10 107	0.11 5	0.08 1	0.11 40	0.12 224

over-8	0.21 71	0.19 265	0.27 73	0.35 195	0.13 1	0.33 245	0.21 85	0.34 74	0.17 14	0.21 41	0.22 53	0.26 136	0.25 167	0.41 187	0.20 47	0.14 207	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.11 161

over-9	0.21 71	0.19 265	0.27 73	0.35 195	0.13 1	0.33 245	0.21 85	0.35 81	0.17 14	0.21 41	0.22 53	0.26 136	0.25 167	0.41 187	0.20 47	0.13 138	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.11 161

depth_test_26	0.21 71	0.14 30	0.28 96	0.30 27	0.19 123	0.16 14	0.20 56	0.30 31	0.23 56	0.27 142	0.37 215	0.22 69	0.15 9	0.29 36	0.20 47	0.18 447	0.14 450	0.15 247	0.15 346	0.15 300	0.14 329

LCMNet	0.21 71	0.14 30	0.25 37	0.30 27	0.20 172	0.26 110	0.19 34	0.38 110	0.43 263	0.21 41	0.21 40	0.27 148	0.17 28	0.36 133	0.23 150	0.12 72	0.11 256	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 71	0.14 30	0.26 56	0.34 143	0.14 9	0.40 336	0.27 230	0.28 26	0.22 44	0.18 15	0.19 23	0.28 156	0.29 240	0.32 85	0.20 47	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 40	0.10 77
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 71	0.19 265	0.29 109	0.31 58	0.17 57	0.25 98	0.23 142	0.36 89	0.28 111	0.27 142	0.24 83	0.18 27	0.21 108	0.40 175	0.21 80	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.10 77

asd	0.21 71	0.18 217	0.29 109	0.32 87	0.18 89	0.27 129	0.22 105	0.35 81	0.22 44	0.31 185	0.22 53	0.19 36	0.21 108	0.44 228	0.21 80	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 40	0.09 6

4.5_new	0.21 71	0.20 318	0.29 109	0.30 27	0.17 57	0.24 77	0.26 205	0.32 50	0.28 111	0.32 200	0.28 136	0.19 36	0.17 28	0.29 36	0.21 80	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 174	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 71	0.20 318	0.29 109	0.30 27	0.17 57	0.24 77	0.26 205	0.32 50	0.28 111	0.32 200	0.28 136	0.19 36	0.17 28	0.29 36	0.21 80	0.10 15	0.08 2	0.12 63	0.10 97	0.13 174	0.09 6

4w-stereo	0.21 71	0.19 265	0.31 152	0.31 58	0.17 57	0.29 167	0.19 34	0.31 39	0.21 42	0.31 185	0.24 83	0.20 47	0.24 154	0.41 187	0.22 107	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 40	0.09 6

2.5w	0.21 71	0.18 217	0.31 152	0.32 87	0.18 89	0.31 212	0.25 178	0.31 39	0.23 56	0.28 157	0.35 197	0.18 27	0.17 28	0.39 163	0.21 80	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.11 40	0.09 6

2.75w_new	0.21 71	0.18 217	0.28 96	0.29 14	0.17 57	0.23 62	0.34 383	0.36 89	0.28 111	0.34 211	0.26 113	0.17 10	0.22 124	0.36 133	0.23 150	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 9	0.09 6

111111	0.21 71	0.14 30	0.27 73	0.37 261	0.22 242	0.21 40	0.19 34	0.43 172	0.27 96	0.20 27	0.20 28	0.29 164	0.14 3	0.41 187	0.22 107	0.14 207	0.10 107	0.12 63	0.09 15	0.12 114	0.12 224

LG-G_1	0.21 71	0.13 5	0.30 128	0.34 143	0.16 43	0.52 422	0.17 7	0.34 74	0.18 18	0.21 41	0.21 40	0.26 136	0.19 69	0.37 146	0.20 47	0.14 207	0.10 107	0.13 123	0.09 15	0.11 40	0.10 77

LG-G	0.21 71	0.13 5	0.30 128	0.34 143	0.16 43	0.52 422	0.17 7	0.34 74	0.18 18	0.21 41	0.21 40	0.26 136	0.19 69	0.37 146	0.20 47	0.14 207	0.10 107	0.13 123	0.09 15	0.11 40	0.10 77

StereoAnything_RVC	0.21 71	0.68 703	0.39 308	0.28 8	0.15 22	0.23 62	0.18 17	0.20 3	0.19 24	0.16 9	0.16 10	0.15 4	0.22 124	0.30 58	0.18 16	0.16 352	0.09 29	0.12 63	0.08 1	0.16 359	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 71	0.15 79	0.27 73	0.37 261	0.19 123	0.22 47	0.18 17	0.42 153	0.35 188	0.22 64	0.28 136	0.24 106	0.18 46	0.27 18	0.22 107	0.12 72	0.09 29	0.12 63	0.10 97	0.12 114	0.10 77

over-6	0.22 91	0.18 217	0.28 96	0.34 143	0.13 1	0.32 233	0.22 105	0.49 213	0.25 83	0.24 93	0.24 83	0.21 60	0.25 167	0.38 155	0.20 47	0.14 207	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.12 114	0.10 77

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 91	0.15 79	0.35 239	0.33 109	0.17 57	0.23 62	0.25 178	0.42 153	0.24 65	0.26 122	0.26 113	0.21 60	0.30 259	0.31 72	0.20 47	0.10 15	0.10 107	0.13 123	0.10 97	0.12 114	0.10 77

aanet-new-16k	0.22 91	0.17 174	0.35 239	0.37 261	0.17 57	0.26 110	0.18 17	0.41 144	0.37 215	0.28 157	0.23 63	0.25 124	0.26 188	0.29 36	0.21 80	0.12 72	0.09 29	0.13 123	0.10 97	0.14 231	0.10 77

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 91	0.16 120	0.35 239	0.33 109	0.18 89	0.24 77	0.24 165	0.45 187	0.27 96	0.23 77	0.35 197	0.20 47	0.26 188	0.28 22	0.19 27	0.11 39	0.10 107	0.12 63	0.10 97	0.11 40	0.11 161

AdaDepth	0.22 91	0.17 174	0.32 176	0.37 261	0.18 89	0.34 263	0.22 105	0.33 64	0.23 56	0.21 41	0.21 40	0.20 47	0.20 89	0.56 340	0.21 80	0.10 15	0.10 107	0.13 123	0.10 97	0.11 40	0.12 224

qwe	0.22 91	0.18 217	0.28 96	0.31 58	0.18 89	0.29 167	0.21 85	0.38 110	0.32 157	0.35 223	0.30 155	0.20 47	0.20 89	0.43 215	0.21 80	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 114	0.09 6

2.25w	0.22 91	0.18 217	0.31 152	0.31 58	0.18 89	0.31 212	0.18 17	0.32 50	0.31 143	0.31 185	0.37 215	0.20 47	0.22 124	0.45 233	0.24 171	0.10 15	0.09 29	0.11 5	0.09 15	0.10 9	0.10 77

4.25_new	0.22 91	0.21 365	0.32 176	0.32 87	0.18 89	0.31 212	0.27 230	0.32 50	0.24 65	0.29 172	0.27 122	0.20 47	0.23 141	0.34 114	0.23 150	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.09 6

4.5w_new	0.22 91	0.21 365	0.32 176	0.32 87	0.18 89	0.31 212	0.27 230	0.32 50	0.24 65	0.29 172	0.27 122	0.20 47	0.23 141	0.34 114	0.23 150	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 91	0.21 365	0.32 176	0.32 87	0.18 89	0.31 212	0.27 230	0.32 50	0.24 65	0.29 172	0.27 122	0.20 47	0.23 141	0.34 114	0.23 150	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.09 6

3.75w	0.22 91	0.17 174	0.30 128	0.31 58	0.19 123	0.43 368	0.24 165	0.35 81	0.24 65	0.31 185	0.27 122	0.17 10	0.22 124	0.37 146	0.20 47	0.10 15	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 91	0.18 217	0.29 109	0.30 27	0.18 89	0.27 129	0.23 142	0.37 98	0.28 111	0.31 185	0.26 113	0.22 69	0.26 188	0.50 287	0.24 171	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.09 6

2w_stereo	0.22 91	0.18 217	0.30 128	0.32 87	0.16 43	0.28 152	0.38 473	0.38 110	0.35 188	0.32 200	0.33 176	0.17 10	0.18 46	0.29 36	0.22 107	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 97	0.12 114	0.10 77

monsterstereo	0.22 91	0.14 30	0.26 56	0.34 143	0.18 89	0.21 40	0.20 56	0.37 98	0.35 188	0.33 207	0.40 230	0.19 36	0.18 46	0.45 233	0.21 80	0.11 39	0.09 29	0.12 63	0.09 15	0.13 174	0.08 1

monsters	0.22 91	0.14 30	0.26 56	0.31 58	0.19 123	0.23 62	0.19 34	0.44 180	0.33 165	0.36 228	0.30 155	0.16 7	0.18 46	0.43 215	0.19 27	0.11 39	0.09 29	0.11 5	0.09 15	0.10 9	0.10 77

SGD-Stereo	0.22 91	0.15 79	0.27 73	0.31 58	0.15 22	0.29 167	0.20 56	0.37 98	0.29 124	0.24 93	0.29 150	0.21 60	0.27 204	0.36 133	0.25 205	0.16 352	0.09 29	0.13 123	0.10 97	0.13 174	0.10 77

GREAT-IGEV	0.22 91	0.15 79	0.31 152	0.29 14	0.22 242	0.21 40	0.26 205	0.33 64	0.31 143	0.20 27	0.30 155	0.22 69	0.22 124	0.47 262	0.22 107	0.11 39	0.09 29	0.12 63	0.09 15	0.13 174	0.10 77
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 91	0.15 79	0.26 56	0.33 109	0.20 172	0.61 493	0.21 85	0.30 31	0.31 143	0.23 77	0.19 23	0.18 27	0.18 46	0.41 187	0.22 107	0.12 72	0.10 107	0.12 63	0.09 15	0.11 40	0.11 161

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 109	0.20 318	0.31 152	0.37 261	0.19 123	0.28 152	0.22 105	0.33 64	0.26 91	0.23 77	0.29 150	0.23 87	0.18 46	0.39 163	0.28 279	0.13 138	0.12 331	0.17 340	0.16 385	0.17 402	0.12 224

aanet-new-90k	0.23 109	0.16 120	0.45 394	0.35 195	0.17 57	0.33 245	0.27 230	0.38 110	0.26 91	0.20 27	0.24 83	0.21 60	0.35 320	0.46 252	0.17 6	0.11 39	0.09 29	0.12 63	0.10 97	0.14 231	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 109	0.16 120	0.41 333	0.35 195	0.17 57	0.38 317	0.25 178	0.36 89	0.25 83	0.23 77	0.31 169	0.24 106	0.35 320	0.43 215	0.17 6	0.10 15	0.09 29	0.12 63	0.10 97	0.13 174	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 109	0.17 174	0.39 308	0.34 143	0.18 89	0.38 317	0.20 56	0.36 89	0.26 91	0.24 93	0.28 136	0.25 124	0.35 320	0.25 9	0.21 80	0.11 39	0.09 29	0.13 123	0.10 97	0.14 231	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 109	0.17 174	0.30 128	0.35 195	0.16 43	0.35 274	0.25 178	0.40 133	0.30 132	0.25 107	0.24 83	0.25 124	0.36 349	0.41 187	0.19 27	0.10 15	0.09 29	0.13 123	0.10 97	0.12 114	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 109	0.16 120	0.37 272	0.34 143	0.16 43	0.24 77	0.24 165	0.43 172	0.36 198	0.26 122	0.27 122	0.23 87	0.35 320	0.28 22	0.20 47	0.10 15	0.09 29	0.13 123	0.09 15	0.12 114	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 109	0.16 120	0.30 128	0.36 231	0.17 57	0.26 110	0.26 205	0.33 64	0.30 132	0.27 142	0.30 155	0.23 87	0.34 314	0.42 201	0.18 16	0.13 138	0.09 29	0.13 123	0.10 97	0.15 300	0.10 77

aanet-new-32k	0.23 109	0.15 79	0.32 176	0.36 231	0.18 89	0.38 317	0.21 85	0.40 133	0.24 65	0.27 142	0.23 63	0.34 210	0.35 320	0.30 58	0.19 27	0.12 72	0.10 107	0.13 123	0.10 97	0.13 174	0.10 77

aanet-new-30k	0.23 109	0.15 79	0.32 176	0.36 231	0.18 89	0.38 317	0.21 85	0.40 133	0.24 65	0.27 142	0.23 63	0.34 210	0.35 320	0.30 58	0.19 27	0.12 72	0.10 107	0.13 123	0.10 97	0.13 174	0.10 77

aanet-new-28k	0.23 109	0.17 174	0.40 322	0.36 231	0.17 57	0.33 245	0.22 105	0.35 81	0.27 96	0.27 142	0.23 63	0.29 164	0.34 314	0.31 72	0.22 107	0.13 138	0.10 107	0.13 123	0.11 165	0.16 359	0.12 224

aanet-new-24k	0.23 109	0.16 120	0.29 109	0.35 195	0.17 57	0.39 330	0.23 142	0.35 81	0.30 132	0.30 181	0.27 122	0.25 124	0.32 282	0.30 58	0.20 47	0.11 39	0.09 29	0.13 123	0.10 97	0.14 231	0.10 77

aanet-new-22k	0.23 109	0.16 120	0.30 128	0.35 195	0.18 89	0.31 212	0.19 34	0.46 195	0.42 258	0.25 107	0.23 63	0.25 124	0.30 259	0.32 85	0.22 107	0.11 39	0.10 107	0.12 63	0.10 97	0.12 114	0.10 77

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 109	0.14 30	0.27 73	0.35 195	0.18 89	0.26 110	0.26 205	0.42 153	0.38 225	0.25 107	0.43 242	0.23 87	0.28 221	0.25 9	0.22 107	0.11 39	0.09 29	0.12 63	0.09 15	0.11 40	0.10 77

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 109	0.14 30	0.31 152	0.33 109	0.18 89	0.21 40	0.33 364	0.52 239	0.42 258	0.26 122	0.33 176	0.19 36	0.30 259	0.28 22	0.21 80	0.11 39	0.09 29	0.12 63	0.09 15	0.11 40	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 109	0.13 5	0.23 8	0.29 14	0.15 22	0.35 274	0.27 230	0.45 187	0.28 111	0.28 157	0.34 188	0.40 272	0.30 259	0.33 104	0.24 171	0.13 138	0.10 107	0.12 63	0.09 15	0.10 9	0.09 6

DispViT+	0.23 109	0.14 30	0.27 73	0.29 14	0.17 57	0.19 28	0.20 56	0.59 287	0.45 280	0.28 157	0.26 113	0.24 106	0.17 28	0.46 252	0.24 171	0.13 138	0.10 107	0.10 1	0.08 1	0.10 9	0.10 77

WQFJA1++	0.23 109	0.15 79	0.27 73	0.30 27	0.21 207	0.31 212	0.18 17	0.36 89	0.17 14	0.25 107	0.30 155	0.29 164	0.28 221	0.40 175	0.22 107	0.15 291	0.10 107	0.13 123	0.10 97	0.42 679	0.11 161

GEAStereo	0.23 109	0.16 120	0.30 128	0.33 109	0.25 371	0.36 290	0.30 291	0.42 153	0.28 111	0.26 122	0.28 136	0.24 106	0.21 108	0.32 85	0.22 107	0.18 447	0.10 107	0.13 123	0.10 97	0.14 231	0.12 224

GSStereo	0.23 109	0.16 120	0.30 128	0.33 109	0.25 371	0.36 290	0.30 291	0.42 153	0.27 96	0.30 181	0.28 136	0.23 87	0.21 108	0.32 85	0.22 107	0.16 352	0.09 29	0.12 63	0.10 97	0.14 231	0.12 224

Zero-FE251	0.23 109	0.16 120	0.30 128	0.33 109	0.20 172	0.44 377	0.19 34	0.37 98	0.25 83	0.27 142	0.29 150	0.38 249	0.24 154	0.32 85	0.22 107	0.14 207	0.10 107	0.13 123	0.10 97	0.11 40	0.10 77

3.25w_new	0.23 109	0.17 174	0.32 176	0.31 58	0.17 57	0.43 368	0.20 56	0.37 98	0.30 132	0.37 235	0.28 136	0.22 69	0.25 167	0.42 201	0.22 107	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 77

3.25w	0.23 109	0.17 174	0.32 176	0.31 58	0.17 57	0.43 368	0.20 56	0.37 98	0.30 132	0.37 235	0.28 136	0.22 69	0.25 167	0.42 201	0.22 107	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 77

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 109	0.16 120	0.32 176	0.39 337	0.21 207	0.18 22	0.21 85	0.34 74	0.26 91	0.28 157	0.51 280	0.28 156	0.29 240	0.26 13	0.24 171	0.14 207	0.10 107	0.13 123	0.10 97	0.14 231	0.12 224

AIO_rvc	0.23 109	0.16 120	0.32 176	0.34 143	0.19 123	0.26 110	0.33 364	0.40 133	0.22 44	0.26 122	0.24 83	0.34 210	0.15 9	0.51 295	0.24 171	0.12 72	0.09 29	0.13 123	0.10 97	0.12 114	0.10 77

AIO_test	0.23 109	0.16 120	0.28 96	0.34 143	0.20 172	0.30 190	0.39 495	0.38 110	0.25 83	0.25 107	0.28 136	0.32 192	0.22 124	0.38 155	0.25 205	0.12 72	0.09 29	0.13 123	0.10 97	0.12 114	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 109	0.14 30	0.26 56	0.32 87	0.19 123	0.12 2	0.17 7	0.29 28	0.29 124	0.21 41	0.15 5	0.22 69	0.22 124	0.40 175	0.22 107	0.14 207	0.10 107	0.12 63	0.09 15	0.15 300	0.86 736

SCION-M(vits-remse)	0.24 135	0.14 30	0.74 606	0.51 620	0.15 22	0.22 47	0.22 105	0.39 119	0.33 165	0.20 27	0.25 96	0.17 10	0.15 9	0.39 163	0.18 16	0.19 482	0.15 483	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.09 6

GEAR-Net	0.24 135	0.20 318	0.31 152	0.38 304	0.22 242	0.24 77	0.22 105	0.50 225	0.23 56	0.28 157	0.35 197	0.30 179	0.22 124	0.31 72	0.28 279	0.14 207	0.10 107	0.14 184	0.10 97	0.13 174	0.13 277

GELT-Stereo	0.24 135	0.17 174	0.27 73	0.37 261	0.21 207	0.24 77	0.25 178	0.57 271	0.42 258	0.34 211	0.26 113	0.26 136	0.21 108	0.34 114	0.21 80	0.11 39	0.09 29	0.14 184	0.13 265	0.11 40	0.09 6

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 135	0.16 120	0.30 128	0.35 195	0.18 89	0.36 290	0.17 7	0.37 98	0.37 215	0.29 172	0.23 63	0.23 87	0.24 154	0.29 36	0.22 107	0.16 352	0.15 483	0.21 522	0.17 446	0.19 473	0.15 364

Anonymus	0.24 135	0.14 30	0.29 109	0.37 261	0.23 297	0.30 190	0.22 105	0.39 119	0.32 157	0.23 77	0.20 28	0.38 249	0.26 188	0.45 233	0.24 171	0.13 138	0.10 107	0.14 184	0.13 265	0.12 114	0.13 277

TS12	0.24 135	0.15 79	0.29 109	0.37 261	0.17 57	0.32 233	0.26 205	0.42 153	0.24 65	0.31 185	0.51 280	0.25 124	0.27 204	0.40 175	0.29 302	0.11 39	0.10 107	0.12 63	0.09 15	0.13 174	0.10 77

aanet-new-60k	0.24 135	0.16 120	0.48 446	0.36 231	0.17 57	0.39 330	0.24 165	0.36 89	0.30 132	0.24 93	0.25 96	0.26 136	0.32 282	0.45 233	0.18 16	0.10 15	0.10 107	0.12 63	0.10 97	0.13 174	0.10 77

aanet-new-78k	0.24 135	0.17 174	0.51 488	0.36 231	0.16 43	0.26 110	0.29 269	0.36 89	0.29 124	0.22 64	0.29 150	0.23 87	0.37 359	0.42 201	0.17 6	0.10 15	0.09 29	0.12 63	0.10 97	0.14 231	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 135	0.19 265	0.39 308	0.41 420	0.17 57	0.33 245	0.22 105	0.41 144	0.37 215	0.27 142	0.23 63	0.22 69	0.35 320	0.29 36	0.24 171	0.12 72	0.08 2	0.14 184	0.11 165	0.16 359	0.11 161

Foundation-i1b	0.24 135	0.13 5	0.23 8	0.29 14	0.15 22	0.40 336	0.26 205	0.48 207	0.25 83	0.31 185	0.33 176	0.40 272	0.30 259	0.35 126	0.24 171	0.13 138	0.10 107	0.12 63	0.11 165	0.11 40	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 135	0.13 5	0.23 8	0.28 8	0.15 22	0.40 336	0.29 269	0.49 213	0.25 83	0.33 207	0.35 197	0.40 272	0.30 259	0.34 114	0.23 150	0.12 72	0.09 29	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.10 77

LiteMatch	0.24 135	0.17 174	0.24 19	0.37 261	0.20 172	0.27 129	0.27 230	0.31 39	0.24 65	0.21 41	0.20 28	0.29 164	0.40 384	0.29 36	0.43 466	0.16 352	0.10 107	0.15 247	0.13 265	0.14 231	0.14 329

Selective-IGEV-i32	0.24 135	0.18 217	0.35 239	0.35 195	0.19 123	0.27 129	0.25 178	0.55 258	0.23 56	0.27 142	0.25 96	0.34 210	0.19 69	0.58 375	0.22 107	0.12 72	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.12 114	0.10 77

VIP-Stereo	0.24 135	0.17 174	0.29 109	0.32 87	0.21 207	0.64 521	0.19 34	0.31 39	0.37 215	0.23 77	0.30 155	0.27 148	0.19 69	0.47 262	0.22 107	0.12 72	0.09 29	0.13 123	0.09 15	0.12 114	0.09 6

gasm-f	0.24 135	0.16 120	0.27 73	0.33 109	0.25 371	0.25 98	0.36 433	0.42 153	0.28 111	0.26 122	0.35 197	0.24 106	0.30 259	0.36 133	0.23 150	0.18 447	0.10 107	0.13 123	0.10 97	0.15 300	0.12 224

3w_stereo	0.24 135	0.20 318	0.37 272	0.33 109	0.16 43	0.32 233	0.42 535	0.41 144	0.38 225	0.31 185	0.27 122	0.16 7	0.26 188	0.34 114	0.22 107	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 114	0.11 161

1w_stereo	0.24 135	0.15 79	0.29 109	0.34 143	0.18 89	0.31 212	0.41 524	0.40 133	0.43 263	0.31 185	0.38 219	0.17 10	0.24 154	0.45 233	0.23 150	0.10 15	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.09 6

LG-Stereo	0.24 135	0.18 217	0.40 322	0.39 337	0.20 172	0.22 47	0.27 230	0.32 50	0.36 198	0.26 122	0.44 244	0.22 69	0.16 21	0.37 146	0.27 256	0.11 39	0.12 331	0.16 290	0.15 346	0.13 174	0.09 6

HUF	0.24 135	0.16 120	0.33 197	0.32 87	0.18 89	0.25 98	0.40 508	0.42 153	0.34 175	0.25 107	0.23 63	0.32 192	0.28 221	0.34 114	0.24 171	0.13 138	0.10 107	0.13 123	0.09 15	0.12 114	0.10 77

GIP-stereo	0.24 135	0.18 217	0.30 128	0.37 261	0.24 336	0.26 110	0.20 56	0.46 195	0.36 198	0.24 93	0.39 224	0.35 225	0.20 89	0.31 72	0.21 80	0.15 291	0.10 107	0.13 123	0.10 97	0.12 114	0.11 161

RAStereo	0.24 135	0.17 174	0.29 109	0.40 382	0.21 207	0.23 62	0.26 205	0.42 153	0.45 280	0.23 77	0.34 188	0.30 179	0.19 69	0.34 114	0.25 205	0.15 291	0.12 331	0.16 290	0.13 265	0.14 231	0.11 161

IGEV++	0.24 135	0.17 174	0.31 152	0.38 304	0.22 242	0.24 77	0.22 105	0.50 225	0.23 56	0.28 157	0.35 197	0.30 179	0.22 124	0.31 72	0.28 279	0.14 207	0.10 107	0.13 123	0.10 97	0.13 174	0.13 277

Selective-IGEV	0.24 135	0.18 217	0.35 239	0.35 195	0.19 123	0.27 129	0.25 178	0.55 258	0.23 56	0.27 142	0.25 96	0.34 210	0.19 69	0.58 375	0.22 107	0.12 72	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.12 114	0.10 77

PhaseNet	0.25 158	0.16 120	0.31 152	0.35 195	0.22 242	0.33 245	0.22 105	0.45 187	0.33 165	0.21 41	0.28 136	0.38 249	0.23 141	0.42 201	0.28 279	0.13 138	0.10 107	0.15 247	0.15 346	0.13 174	0.12 224

aanet-new-10k	0.25 158	0.18 217	0.44 381	0.38 304	0.18 89	0.45 389	0.21 85	0.44 180	0.35 188	0.27 142	0.31 169	0.25 124	0.30 259	0.28 22	0.21 80	0.13 138	0.09 29	0.13 123	0.10 97	0.16 359	0.10 77

aanet-new-14k	0.25 158	0.19 265	0.38 286	0.38 304	0.17 57	0.18 22	0.25 178	0.52 239	0.49 305	0.28 157	0.30 155	0.21 60	0.33 301	0.33 104	0.23 150	0.12 72	0.09 29	0.13 123	0.10 97	0.17 402	0.11 161

aanet-new-8k	0.25 158	0.19 265	0.32 176	0.37 261	0.20 172	0.40 336	0.29 269	0.49 213	0.39 238	0.24 93	0.25 96	0.22 69	0.34 314	0.49 279	0.21 80	0.11 39	0.09 29	0.13 123	0.10 97	0.12 114	0.10 77

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 158	0.16 120	0.33 197	0.38 304	0.20 172	0.46 395	0.27 230	0.41 144	0.34 175	0.28 157	0.38 219	0.24 106	0.35 320	0.29 36	0.24 171	0.11 39	0.09 29	0.13 123	0.10 97	0.13 174	0.10 77

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 158	0.14 30	0.30 128	0.34 143	0.21 207	0.44 377	0.25 178	0.44 180	0.35 188	0.27 142	0.35 197	0.37 240	0.35 320	0.28 22	0.26 235	0.12 72	0.09 29	0.13 123	0.11 165	0.11 40	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 158	0.14 30	0.74 606	0.33 109	0.19 123	0.29 167	0.22 105	0.38 110	0.29 124	0.25 107	0.22 53	0.23 87	0.32 282	0.28 22	0.19 27	0.11 39	0.10 107	0.12 63	0.10 97	0.12 114	0.30 631

zero-FE	0.25 158	0.15 79	0.30 128	0.35 195	0.29 511	0.19 28	0.20 56	0.35 81	0.31 143	0.26 122	0.27 122	0.29 164	0.29 240	0.33 104	0.24 171	0.17 411	0.10 107	0.14 184	0.10 97	0.64 720	0.12 224

GASTEREO	0.25 158	0.16 120	0.32 176	0.40 382	0.20 172	0.22 47	0.30 291	0.43 172	0.31 143	0.37 235	0.33 176	0.22 69	0.35 320	0.41 187	0.23 150	0.15 291	0.10 107	0.13 123	0.11 165	0.12 114	0.11 161

MSCF	0.25 158	0.16 120	0.33 197	0.39 337	0.20 172	0.20 32	0.31 320	0.43 172	0.31 143	0.36 228	0.33 176	0.23 87	0.35 320	0.36 133	0.23 150	0.15 291	0.10 107	0.13 123	0.11 165	0.13 174	0.11 161

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 158	0.31 572	0.24 19	0.51 620	0.19 123	0.29 167	0.22 105	0.40 133	0.37 215	0.26 122	0.24 83	0.24 106	0.31 276	0.44 228	0.22 107	0.14 207	0.09 29	0.12 63	0.09 15	0.14 231	0.10 77

IGEV-RUCA	0.25 158	0.16 120	0.34 222	0.39 337	0.27 455	0.33 245	0.20 56	0.38 110	0.36 198	0.26 122	0.31 169	0.25 124	0.21 108	0.48 273	0.24 171	0.20 512	0.11 256	0.13 123	0.10 97	0.17 402	0.15 364

fffft	0.25 158	0.17 174	0.37 272	0.36 231	0.22 242	0.28 152	0.36 433	0.42 153	0.24 65	0.36 228	0.23 63	0.27 148	0.22 124	0.52 302	0.27 256	0.12 72	0.09 29	0.16 290	0.12 210	0.12 114	0.12 224
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 158	0.18 217	0.34 222	0.37 261	0.18 89	0.28 152	0.30 291	0.48 207	0.27 96	0.29 172	0.30 155	0.32 192	0.17 28	0.52 302	0.23 150	0.12 72	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.13 174	0.10 77

RSM++	0.25 158	0.18 217	0.34 222	0.36 231	0.20 172	0.28 152	0.30 291	0.51 229	0.32 157	0.25 107	0.22 53	0.37 240	0.21 108	0.50 287	0.24 171	0.12 72	0.10 107	0.14 184	0.12 210	0.14 231	0.10 77

RSM	0.25 158	0.18 217	0.33 197	0.36 231	0.20 172	0.27 129	0.34 383	0.51 229	0.27 96	0.26 122	0.23 63	0.39 258	0.21 108	0.56 340	0.22 107	0.12 72	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.14 231	0.10 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 158	0.14 30	0.74 606	0.33 109	0.19 123	0.29 167	0.22 105	0.38 110	0.29 124	0.25 107	0.22 53	0.23 87	0.32 282	0.28 22	0.19 27	0.11 39	0.10 107	0.12 63	0.10 97	0.12 114	0.30 631

MoCha-V2	0.25 158	0.15 79	0.29 109	0.40 382	0.18 89	0.27 129	0.26 205	0.49 213	0.27 96	0.36 228	0.27 122	0.33 206	0.35 320	0.49 279	0.22 107	0.12 72	0.10 107	0.12 63	0.10 97	0.13 174	0.11 161

EGLCR-Stereo	0.25 158	0.16 120	0.33 197	0.34 143	0.20 172	0.35 274	0.20 56	0.52 239	0.36 198	0.28 157	0.27 122	0.41 284	0.18 46	0.45 233	0.26 235	0.14 207	0.10 107	0.16 290	0.14 311	0.13 174	0.11 161

DF	0.26 177	0.15 79	0.38 286	0.35 195	0.19 123	0.26 110	0.26 205	0.42 153	0.27 96	0.29 172	0.49 266	0.50 348	0.22 124	0.48 273	0.20 47	0.14 207	0.10 107	0.13 123	0.10 97	0.12 114	0.11 161

aanet-new	0.26 177	0.19 265	0.34 222	0.38 304	0.25 371	0.51 416	0.24 165	0.40 133	0.30 132	0.27 142	0.27 122	0.23 87	0.36 349	0.43 215	0.22 107	0.14 207	0.09 29	0.14 184	0.10 97	0.15 300	0.12 224

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 177	0.16 120	0.30 128	0.33 109	0.22 242	0.36 290	0.32 352	0.47 199	0.48 301	0.38 247	0.51 280	0.24 106	0.18 46	0.29 36	0.24 171	0.13 138	0.09 29	0.15 247	0.12 210	0.11 40	0.11 161

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 177	0.16 120	0.31 152	0.34 143	0.21 207	0.33 245	0.31 320	0.45 187	0.45 280	0.40 269	0.54 302	0.24 106	0.18 46	0.36 133	0.22 107	0.12 72	0.09 29	0.15 247	0.12 210	0.11 40	0.10 77

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 177	0.16 120	0.30 128	0.33 109	0.22 242	0.34 263	0.31 320	0.48 207	0.50 312	0.39 260	0.54 302	0.23 87	0.19 69	0.29 36	0.23 150	0.12 72	0.09 29	0.15 247	0.12 210	0.11 40	0.10 77

Foundation-i1	0.26 177	0.14 30	0.25 37	0.33 109	0.21 207	0.39 330	0.26 205	0.60 300	0.38 225	0.35 223	0.38 219	0.44 315	0.29 240	0.32 85	0.26 235	0.13 138	0.10 107	0.12 63	0.11 165	0.11 40	0.10 77

gcap_with_dpt	0.26 177	0.16 120	0.32 176	0.34 143	0.21 207	0.35 274	0.36 433	0.44 180	0.41 247	0.38 247	0.54 302	0.22 69	0.21 108	0.28 22	0.22 107	0.12 72	0.09 29	0.15 247	0.12 210	0.11 40	0.10 77

NLSM3	0.26 177	0.16 120	0.30 128	0.38 304	0.21 207	0.34 263	0.27 230	0.57 271	0.47 293	0.28 157	0.35 197	0.29 164	0.24 154	0.42 201	0.27 256	0.12 72	0.10 107	0.16 290	0.15 346	0.12 114	0.10 77

DDF-Stereo	0.26 177	0.15 79	0.30 128	0.36 231	0.29 511	0.19 28	0.20 56	0.32 50	0.31 143	0.26 122	0.26 113	0.29 164	0.29 240	0.38 155	0.24 171	0.17 411	0.10 107	0.14 184	0.10 97	0.70 725	0.12 224

Replicate-Monster	0.26 177	0.15 79	1.07 665	0.30 27	0.17 57	0.38 317	0.19 34	0.43 172	0.39 238	0.23 77	0.21 40	0.23 87	0.21 108	0.45 233	0.19 27	0.11 39	0.09 29	0.12 63	0.09 15	0.09 1	0.14 329

S2M2_L	0.26 177	0.22 406	0.33 197	0.31 58	0.25 371	0.24 77	0.13 1	0.35 81	0.41 247	0.25 107	0.36 208	0.30 179	0.25 167	0.30 58	0.26 235	0.22 559	0.19 585	0.17 340	0.19 509	0.21 520	0.18 462
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 177	0.18 217	0.34 222	0.35 195	0.24 336	0.23 62	0.28 260	0.51 229	0.36 198	0.31 185	0.36 208	0.37 240	0.20 89	0.57 352	0.22 107	0.13 138	0.10 107	0.13 123	0.11 165	0.16 359	0.12 224

SCV	0.26 177	0.19 265	0.33 197	0.35 195	0.21 207	0.27 129	0.34 383	0.56 262	0.28 111	0.24 93	0.28 136	0.37 240	0.23 141	0.49 279	0.22 107	0.18 447	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.15 300	0.11 161

castereo++	0.26 177	0.16 120	0.26 56	0.33 109	0.19 123	0.75 571	0.20 56	0.37 98	0.47 293	0.23 77	0.23 63	0.35 225	0.28 221	0.39 163	0.19 27	0.14 207	0.09 29	0.14 184	0.09 15	0.11 40	0.10 77

SMoEStereo_RVC	0.26 177	0.19 265	0.35 239	0.35 195	0.22 242	0.36 290	0.32 352	0.39 119	0.34 175	0.37 235	0.30 155	0.33 206	0.24 154	0.53 311	0.24 171	0.12 72	0.10 107	0.16 290	0.12 210	0.12 114	0.11 161

mms	0.26 177	0.21 365	0.33 197	0.37 261	0.25 371	0.30 190	0.33 364	0.40 133	0.32 157	0.28 157	0.34 188	0.34 210	0.20 89	0.45 233	0.26 235	0.12 72	0.11 256	0.16 290	0.12 210	0.14 231	0.11 161

ours_stereo	0.26 177	0.21 365	0.33 197	0.38 304	0.23 297	0.30 190	0.33 364	0.42 153	0.38 225	0.26 122	0.34 188	0.35 225	0.23 141	0.47 262	0.27 256	0.13 138	0.11 256	0.16 290	0.12 210	0.14 231	0.10 77

Occ-G	0.26 177	0.14 30	0.28 96	0.34 143	0.20 172	0.27 129	0.34 383	0.41 144	0.31 143	0.29 172	0.43 242	0.49 342	0.25 167	0.47 262	0.28 279	0.13 138	0.11 256	0.14 184	0.11 165	0.12 114	0.12 224

gcap-zeroshot	0.26 177	0.16 120	0.31 152	0.33 109	0.22 242	0.36 290	0.31 320	0.47 199	0.46 286	0.38 247	0.50 270	0.24 106	0.18 46	0.28 22	0.24 171	0.13 138	0.09 29	0.15 247	0.12 210	0.11 40	0.10 77

test_for_model	0.26 177	0.16 120	0.31 152	0.33 109	0.22 242	0.36 290	0.32 352	0.47 199	0.48 301	0.38 247	0.51 280	0.24 106	0.18 46	0.29 36	0.24 171	0.13 138	0.09 29	0.15 247	0.12 210	0.11 40	0.11 161

MaDis-Stereo	0.26 177	0.18 217	0.36 255	0.36 231	0.26 419	0.27 129	0.27 230	0.43 172	0.35 188	0.27 142	0.26 113	0.41 284	0.28 221	0.40 175	0.28 279	0.16 352	0.14 450	0.16 290	0.13 265	0.14 231	0.12 224

testlalala	0.26 177	0.16 120	0.31 152	0.33 109	0.22 242	0.36 290	0.31 320	0.47 199	0.46 286	0.38 247	0.50 270	0.24 106	0.18 46	0.28 22	0.24 171	0.13 138	0.09 29	0.15 247	0.12 210	0.11 40	0.10 77

CroCo-Stereo	0.26 177	0.22 406	0.36 255	0.48 575	0.22 242	0.20 32	0.29 269	0.51 229	0.44 271	0.28 157	0.23 63	0.42 295	0.26 188	0.29 36	0.26 235	0.15 291	0.13 408	0.13 123	0.11 165	0.16 359	0.12 224
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
BStereo	0.27 200	0.16 120	0.88 639	0.34 143	0.22 242	0.22 47	0.31 320	0.39 119	0.41 247	0.26 122	0.24 83	0.26 136	0.19 69	0.42 201	0.28 279	0.10 15	0.12 331	0.12 63	0.16 385	0.12 114	0.14 329

tt45	0.27 200	0.17 174	0.34 222	0.35 195	0.23 297	0.38 317	0.28 260	0.46 195	0.28 111	0.40 269	0.27 122	0.38 249	0.25 167	0.57 352	0.26 235	0.13 138	0.11 256	0.16 290	0.13 265	0.12 114	0.14 329

999	0.27 200	0.16 120	0.35 239	0.36 231	0.24 336	0.31 212	0.27 230	0.49 213	0.38 225	0.26 122	0.30 155	0.39 258	0.23 141	0.63 433	0.25 205	0.13 138	0.10 107	0.14 184	0.12 210	0.12 114	0.14 329

Pointernet	0.27 200	0.14 30	0.33 197	0.35 195	0.23 297	0.35 274	0.21 85	0.72 413	0.38 225	0.39 260	0.36 208	0.34 210	0.25 167	0.36 133	0.25 205	0.15 291	0.10 107	0.12 63	0.08 1	0.11 40	0.10 77

trnet	0.27 200	0.14 30	0.23 8	0.28 8	0.15 22	0.37 304	0.23 142	0.52 239	0.72 418	0.42 282	0.51 280	0.34 210	0.26 188	0.39 163	0.25 205	0.15 291	0.11 256	0.12 63	0.08 1	0.11 40	0.10 77

UniTT-Stereo	0.27 200	0.17 174	0.37 272	0.40 382	0.27 455	0.30 190	0.28 260	0.39 119	0.31 143	0.29 172	0.46 253	0.27 148	0.25 167	0.47 262	0.34 360	0.17 411	0.13 408	0.13 123	0.12 210	0.14 231	0.12 224

AEACV	0.27 200	0.17 174	0.31 152	0.34 143	0.45 664	0.26 110	0.28 260	0.37 98	0.32 157	0.30 181	0.46 253	0.31 189	0.37 359	0.36 133	0.24 171	0.14 207	0.10 107	0.15 247	0.12 210	0.13 174	0.11 161

LoS_RVC	0.27 200	0.16 120	0.27 73	0.32 87	0.30 530	0.44 377	0.34 383	0.41 144	0.33 165	0.31 185	0.51 280	0.29 164	0.32 282	0.36 133	0.28 279	0.11 39	0.10 107	0.11 5	0.08 1	0.11 40	0.19 497

EE1	0.28 208	0.15 79	0.35 239	0.36 231	0.24 336	0.18 22	0.26 205	0.59 287	0.38 225	0.34 211	0.35 197	0.47 328	0.35 320	0.54 318	0.22 107	0.16 352	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.14 231	0.12 224

FAST (zero-shot)	0.28 208	0.18 217	0.46 411	0.51 620	0.57 703	0.18 22	0.25 178	0.54 254	0.22 44	0.22 64	0.31 169	0.27 148	0.25 167	0.42 201	0.24 171	0.21 531	0.18 565	0.15 247	0.17 446	0.14 231	0.17 441

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 208	0.51 667	1.28 690	0.31 58	0.19 123	0.22 47	0.22 105	0.45 187	0.28 111	0.23 77	0.32 173	0.25 124	0.24 154	0.32 85	0.20 47	0.12 72	0.11 256	0.12 63	0.10 97	0.11 40	0.11 161

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 208	0.23 428	1.22 685	0.34 143	0.21 207	0.29 167	0.21 85	0.41 144	0.33 165	0.24 93	0.30 155	0.32 192	0.28 221	0.33 104	0.20 47	0.12 72	0.11 256	0.13 123	0.10 97	0.10 9	0.11 161

VMStereo-Base	0.28 208	0.16 120	0.27 73	0.30 27	0.17 57	0.30 190	0.27 230	0.50 225	0.65 381	0.32 200	0.47 259	0.42 295	0.24 154	0.41 187	0.27 256	0.15 291	0.11 256	0.12 63	0.10 97	0.13 174	0.14 329

water-stereo	0.28 208	0.14 30	0.29 109	0.35 195	0.19 123	0.36 290	0.23 142	0.62 313	0.38 225	0.39 260	0.62 334	0.41 284	0.35 320	0.28 22	0.27 256	0.14 207	0.13 408	0.13 123	0.12 210	0.12 114	0.10 77

castereo	0.28 208	0.16 120	0.32 176	0.35 195	0.21 207	0.40 336	0.42 535	0.50 225	0.66 385	0.26 122	0.41 233	0.37 240	0.36 349	0.33 104	0.24 171	0.13 138	0.09 29	0.13 123	0.10 97	0.11 40	0.10 77

fffy	0.28 208	0.21 365	0.34 222	0.37 261	0.23 297	0.33 245	0.29 269	0.51 229	0.41 247	0.32 200	0.37 215	0.39 258	0.27 204	0.50 287	0.27 256	0.12 72	0.11 256	0.16 290	0.13 265	0.14 231	0.11 161

WCG-NET	0.28 208	0.15 79	0.33 197	0.33 109	0.19 123	0.33 245	0.27 230	0.39 119	0.80 480	0.46 303	0.49 266	0.39 258	0.25 167	0.40 175	0.25 205	0.12 72	0.09 29	0.13 123	0.11 165	0.12 114	0.10 77

GCAP-BAT	0.28 208	0.15 79	0.42 354	0.33 109	0.21 207	0.25 98	0.25 178	0.45 187	0.54 329	0.34 211	0.42 236	0.43 304	0.27 204	0.48 273	0.24 171	0.14 207	0.11 256	0.14 184	0.12 210	0.11 40	0.12 224

MGS-Stereo	0.28 208	0.19 265	0.40 322	0.36 231	0.23 297	0.37 304	0.30 291	0.39 119	0.44 271	0.31 185	0.51 280	0.40 272	0.24 154	0.43 215	0.26 235	0.15 291	0.12 331	0.15 247	0.13 265	0.14 231	0.13 277

GCAPDPT-zeroshot	0.28 208	0.15 79	0.42 354	0.33 109	0.21 207	0.25 98	0.25 178	0.45 187	0.54 329	0.34 211	0.42 236	0.43 304	0.27 204	0.48 273	0.24 171	0.14 207	0.11 256	0.14 184	0.12 210	0.11 40	0.12 224

GCAP-Stereo	0.28 208	0.19 265	0.40 322	0.38 304	0.19 123	0.38 317	0.23 142	0.57 271	0.41 247	0.45 295	0.49 266	0.39 258	0.27 204	0.33 104	0.23 150	0.14 207	0.12 331	0.14 184	0.11 165	0.12 114	0.11 161

CES	0.28 208	0.14 30	0.23 8	0.30 27	0.70 722	0.37 304	0.27 230	0.48 207	0.46 286	0.34 211	0.48 262	0.27 148	0.22 124	0.39 163	0.23 150	0.13 138	0.11 256	0.12 63	0.08 1	0.13 174	0.17 441

MC-Stereo	0.28 208	0.17 174	0.32 176	0.38 304	0.20 172	0.26 110	0.26 205	0.49 213	0.37 215	0.37 235	0.61 330	0.41 284	0.31 276	0.55 327	0.25 205	0.13 138	0.09 29	0.14 184	0.12 210	0.12 114	0.11 161

CroCo-Stereo Lap2	0.28 208	0.24 470	0.39 308	0.50 604	0.29 511	0.20 32	0.31 320	0.49 213	0.38 225	0.24 93	0.27 122	0.46 325	0.31 276	0.39 163	0.30 310	0.14 207	0.15 483	0.16 290	0.13 265	0.16 359	0.15 364

CREStereo	0.28 208	0.15 79	0.24 19	0.27 3	0.17 57	0.37 304	0.25 178	0.51 229	0.72 418	0.42 282	0.51 280	0.32 192	0.26 188	0.38 155	0.25 205	0.16 352	0.11 256	0.12 63	0.08 1	0.12 114	0.11 161
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
quiztm	0.29 225	0.19 265	0.35 239	0.40 382	0.23 297	0.27 129	0.33 364	0.63 323	0.39 238	0.45 295	0.60 325	0.39 258	0.18 46	0.40 175	0.26 235	0.14 207	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.14 231	0.10 77

DA	0.29 225	0.17 174	0.31 152	0.40 382	0.20 172	0.74 565	0.33 364	0.47 199	0.44 271	0.34 211	0.39 224	0.39 258	0.32 282	0.32 85	0.24 171	0.15 291	0.11 256	0.16 290	0.11 165	0.15 300	0.10 77

GGEV	0.29 225	0.17 174	0.31 152	0.40 382	0.20 172	0.74 565	0.33 364	0.47 199	0.44 271	0.34 211	0.39 224	0.39 258	0.32 282	0.32 85	0.24 171	0.15 291	0.11 256	0.16 290	0.11 165	0.15 300	0.10 77

FlowAnything_test	0.29 225	0.19 265	0.39 308	0.47 567	0.26 419	0.46 395	0.25 178	0.43 172	0.31 143	0.29 172	0.26 113	0.35 225	0.26 188	0.40 175	0.37 416	0.21 531	0.15 483	0.22 538	0.26 635	0.16 359	0.16 415

depthmonostereo	0.29 225	0.14 30	0.31 152	0.35 195	0.17 57	0.46 395	0.27 230	0.69 381	0.57 346	0.35 223	0.42 236	0.31 189	0.35 320	0.35 126	0.27 256	0.14 207	0.12 331	0.13 123	0.12 210	0.11 40	0.10 77

HART	0.29 225	0.16 120	0.32 176	0.40 382	0.21 207	0.32 233	0.26 205	0.62 313	0.31 143	0.33 207	0.65 344	0.41 284	0.22 124	0.55 327	0.25 205	0.12 72	0.10 107	0.15 247	0.11 165	0.15 300	0.11 161

ff7	0.29 225	0.21 365	0.38 286	0.36 231	0.26 419	0.31 212	0.35 410	0.62 313	0.34 175	0.38 247	0.33 176	0.32 192	0.29 240	0.58 375	0.25 205	0.14 207	0.10 107	0.17 340	0.12 210	0.14 231	0.15 364

IGEVStereo-DCA	0.29 225	0.22 406	0.38 286	0.35 195	0.27 455	0.37 304	0.35 410	0.62 313	0.34 175	0.38 247	0.30 155	0.35 225	0.27 204	0.51 295	0.22 107	0.15 291	0.12 331	0.16 290	0.12 210	0.13 174	0.15 364

ffff	0.29 225	0.21 365	0.38 286	0.36 231	0.26 419	0.31 212	0.35 410	0.62 313	0.34 175	0.38 247	0.33 176	0.32 192	0.29 240	0.58 375	0.25 205	0.14 207	0.10 107	0.17 340	0.12 210	0.14 231	0.15 364

rrr	0.29 225	0.22 406	0.41 333	0.35 195	0.27 455	0.37 304	0.32 352	0.52 239	0.42 258	0.38 247	0.30 155	0.35 225	0.27 204	0.51 295	0.22 107	0.15 291	0.12 331	0.16 290	0.13 265	0.13 174	0.14 329

11t	0.29 225	0.21 365	0.38 286	0.36 231	0.26 419	0.31 212	0.35 410	0.62 313	0.34 175	0.38 247	0.33 176	0.32 192	0.29 240	0.58 375	0.25 205	0.14 207	0.10 107	0.17 340	0.12 210	0.14 231	0.15 364

anonymousdsp	0.29 225	0.21 365	0.38 286	0.37 261	0.25 371	0.30 190	0.35 410	0.63 323	0.35 188	0.39 260	0.33 176	0.33 206	0.28 221	0.59 393	0.25 205	0.14 207	0.10 107	0.17 340	0.12 210	0.14 231	0.15 364

LoS	0.29 225	0.15 79	0.30 128	0.29 14	0.18 89	0.33 245	0.29 269	0.51 229	0.72 418	0.34 211	0.52 293	0.41 284	0.28 221	0.47 262	0.28 279	0.15 291	0.11 256	0.13 123	0.09 15	0.11 40	0.11 161
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 225	0.21 365	0.38 286	0.35 195	0.24 336	0.32 233	0.43 544	0.57 271	0.37 215	0.33 207	0.30 155	0.32 192	0.28 221	0.57 352	0.26 235	0.13 138	0.11 256	0.16 290	0.13 265	0.13 174	0.13 277

ccc-4	0.29 225	0.21 365	0.38 286	0.36 231	0.26 419	0.31 212	0.35 410	0.62 313	0.34 175	0.38 247	0.33 176	0.32 192	0.29 240	0.58 375	0.25 205	0.14 207	0.10 107	0.17 340	0.12 210	0.14 231	0.15 364

IGEV-Stereo	0.29 225	0.21 365	0.38 286	0.37 261	0.25 371	0.30 190	0.35 410	0.63 323	0.35 188	0.39 260	0.33 176	0.33 206	0.28 221	0.59 393	0.25 205	0.14 207	0.10 107	0.17 340	0.12 210	0.14 231	0.15 364
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 225	0.19 265	0.27 73	0.44 512	0.19 123	0.31 212	0.26 205	0.47 199	0.43 263	0.37 235	0.47 259	0.41 284	0.23 141	0.50 287	0.34 360	0.14 207	0.18 565	0.19 444	0.16 385	0.16 359	0.13 277

test_xeample3	0.29 225	0.21 365	0.41 333	0.35 195	0.26 419	0.35 274	0.32 352	0.56 262	0.36 198	0.43 286	0.32 173	0.34 210	0.28 221	0.54 318	0.23 150	0.14 207	0.11 256	0.16 290	0.12 210	0.14 231	0.13 277

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 243	0.32 577	0.74 606	0.51 620	0.42 645	1.15 670	0.22 105	0.39 119	0.33 165	0.20 27	0.25 96	0.17 10	0.15 9	0.39 163	0.18 16	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 40	0.09 6

DN	0.30 243	0.17 174	0.33 197	0.37 261	0.26 419	0.35 274	0.27 230	0.54 254	0.55 336	0.32 200	0.42 236	0.50 348	0.23 141	0.39 163	0.22 107	0.21 531	0.14 450	0.16 290	0.13 265	0.17 402	0.18 462

PSi22	0.30 243	0.18 217	0.30 128	0.36 231	0.19 123	0.30 190	0.19 34	0.42 153	0.73 425	0.27 142	0.32 173	0.57 383	0.43 402	0.77 547	0.25 205	0.12 72	0.10 107	0.11 5	0.09 15	0.14 231	0.11 161

Anonymus123	0.30 243	0.16 120	0.88 639	0.34 143	0.22 242	0.64 521	0.31 320	0.54 254	0.41 247	0.26 122	0.24 83	0.26 136	0.19 69	0.42 201	0.28 279	0.10 15	0.12 331	0.12 63	0.16 385	0.12 114	0.14 329

DVStereo	0.30 243	0.15 79	0.34 222	0.33 109	0.20 172	0.53 430	0.25 178	0.56 262	0.43 263	0.56 349	0.50 270	0.35 225	0.29 240	0.49 279	0.28 279	0.13 138	0.11 256	0.12 63	0.11 165	0.11 40	0.10 77

MM-Stereo_test2	0.30 243	0.18 217	0.39 308	0.40 382	0.24 336	0.42 363	0.42 535	0.63 323	0.41 247	0.37 235	0.35 197	0.32 192	0.26 188	0.53 311	0.25 205	0.12 72	0.10 107	0.15 247	0.12 210	0.15 300	0.10 77

Reg-Stereo(zero)	0.30 243	0.16 120	0.28 96	0.34 143	0.18 89	0.32 233	0.20 56	0.63 323	0.68 397	0.50 319	0.52 293	0.51 354	0.30 259	0.45 233	0.25 205	0.13 138	0.10 107	0.12 63	0.10 97	0.12 114	0.11 161

CASnet	0.30 243	0.20 318	0.33 197	0.41 420	0.16 43	0.26 110	0.24 165	0.52 239	0.53 325	0.52 333	0.54 302	0.39 258	0.24 154	0.40 175	0.26 235	0.14 207	0.10 107	0.22 538	0.18 476	0.18 434	0.11 161
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 243	0.15 79	0.31 152	0.30 27	0.17 57	0.55 444	0.23 142	0.44 180	0.55 336	0.59 357	0.68 360	0.37 240	0.26 188	0.35 126	0.27 256	0.15 291	0.16 519	0.12 63	0.10 97	0.13 174	0.14 329

AnonStereo	0.31 252	0.19 265	0.37 272	0.39 337	0.23 297	0.28 152	0.34 383	0.64 338	0.49 305	0.43 286	0.34 188	0.55 373	0.32 282	0.54 318	0.23 150	0.16 352	0.10 107	0.15 247	0.12 210	0.17 402	0.13 277

Weightmod_eth	0.31 252	0.19 265	0.31 152	0.35 195	0.18 89	0.45 389	0.35 410	0.62 313	0.39 238	0.44 290	0.39 224	0.48 334	0.41 393	0.45 233	0.23 150	0.17 411	0.16 519	0.15 247	0.14 311	0.15 300	0.09 6

rvit_stereo_0081_aga	0.31 252	0.28 545	0.44 381	0.42 468	0.29 511	0.34 263	0.31 320	0.44 180	0.40 243	0.39 260	0.44 244	0.40 272	0.32 282	0.42 201	0.29 302	0.23 577	0.17 540	0.19 444	0.16 385	0.20 494	0.15 364

rvit_stereo_0080	0.31 252	0.25 496	0.40 322	0.39 337	0.28 480	0.27 129	0.46 561	0.49 213	0.44 271	0.35 223	0.42 236	0.40 272	0.28 221	0.41 187	0.33 343	0.22 559	0.17 540	0.17 340	0.16 385	0.22 545	0.15 364

WCG-NET（raft）	0.31 252	0.15 79	0.36 255	0.32 87	0.19 123	0.35 274	0.27 230	0.51 229	0.78 469	0.45 295	0.55 312	0.48 334	0.27 204	0.54 318	0.26 235	0.13 138	0.10 107	0.12 63	0.11 165	0.12 114	0.11 161

whm_eth	0.31 252	0.25 496	0.40 322	0.39 337	0.28 480	0.27 129	0.46 561	0.49 213	0.44 271	0.35 223	0.42 236	0.40 272	0.28 221	0.41 187	0.33 343	0.22 559	0.17 540	0.17 340	0.16 385	0.22 545	0.15 364

plain	0.31 252	0.20 318	0.50 473	0.39 337	0.29 511	0.27 129	0.30 291	0.44 180	0.35 188	0.31 185	0.66 351	0.30 179	0.31 276	0.65 455	0.31 319	0.17 411	0.13 408	0.20 479	0.15 346	0.17 402	0.12 224

MIF-Stereo (partial)	0.31 252	0.18 217	0.37 272	0.41 420	0.31 554	0.28 152	0.23 142	0.47 199	0.42 258	0.31 185	0.63 335	0.36 236	0.35 320	0.57 352	0.31 319	0.17 411	0.13 408	0.19 444	0.17 446	0.18 434	0.14 329

Weightmod	0.32 260	0.18 217	0.30 128	0.34 143	0.19 123	0.54 437	0.34 383	0.56 262	0.50 312	0.41 276	0.52 293	0.48 334	0.33 301	0.46 252	0.29 302	0.15 291	0.23 628	0.16 290	0.15 346	0.14 231	0.11 161

SE	0.32 260	0.26 513	0.34 222	0.34 143	0.21 207	0.50 411	0.33 364	0.58 280	0.52 321	0.51 324	0.54 302	0.32 192	0.35 320	0.31 72	0.25 205	0.17 411	0.13 408	0.19 444	0.16 385	0.21 520	0.18 462

GGDA	0.32 260	0.18 217	0.32 176	0.31 58	0.21 207	0.31 212	0.26 205	0.59 287	0.66 385	0.50 319	0.68 360	0.40 272	0.36 349	0.55 327	0.35 379	0.15 291	0.11 256	0.13 123	0.12 210	0.15 300	0.15 364

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 260	0.38 619	2.34 733	0.33 109	0.19 123	0.20 32	0.22 105	0.43 172	0.29 124	0.22 64	0.25 96	0.22 69	0.26 188	0.29 36	0.20 47	0.11 39	0.10 107	0.12 63	0.09 15	0.11 40	0.10 77

RT-Monster	0.32 260	0.17 174	0.30 128	0.34 143	0.26 419	0.38 317	0.20 56	0.56 262	0.76 449	0.61 369	0.64 341	0.49 342	0.28 221	0.41 187	0.30 310	0.14 207	0.11 256	0.12 63	0.10 97	0.11 40	0.13 277

WQFJA1	0.32 260	0.19 265	0.34 222	0.39 337	0.26 419	0.62 501	0.30 291	0.56 262	0.47 293	0.37 235	0.39 224	0.38 249	0.33 301	0.50 287	0.42 456	0.14 207	0.18 565	0.16 290	0.14 311	0.14 231	0.13 277

WQFJX	0.32 260	0.18 217	0.33 197	0.39 337	0.27 455	0.60 490	0.30 291	0.53 251	0.47 293	0.39 260	0.38 219	0.34 210	0.33 301	0.61 409	0.40 442	0.14 207	0.17 540	0.16 290	0.13 265	0.14 231	0.14 329

NLMM	0.32 260	0.19 265	0.34 222	0.39 337	0.26 419	0.62 501	0.30 291	0.56 262	0.47 293	0.37 235	0.39 224	0.38 249	0.33 301	0.49 279	0.42 456	0.14 207	0.18 565	0.16 290	0.14 311	0.14 231	0.13 277

NLSM1	0.32 260	0.18 217	0.34 222	0.39 337	0.25 371	0.66 533	0.27 230	0.57 271	0.50 312	0.37 235	0.53 299	0.29 164	0.28 221	0.54 318	0.32 329	0.16 352	0.17 540	0.18 396	0.15 346	0.14 231	0.12 224

FE-Mocha	0.32 260	0.19 265	0.50 473	0.38 304	0.27 455	0.30 190	0.20 56	0.71 406	0.36 198	0.65 403	0.56 315	0.54 368	0.25 167	0.38 155	0.22 107	0.15 291	0.10 107	0.17 340	0.16 385	0.13 174	0.12 224

rvit_stereo_0081	0.32 260	0.24 470	0.47 425	0.43 491	0.26 419	0.30 190	0.37 451	0.42 153	0.55 336	0.36 228	0.40 230	0.39 258	0.35 320	0.43 215	0.33 343	0.22 559	0.16 519	0.19 444	0.16 385	0.19 473	0.13 277

rvit_stereo_0082	0.32 260	0.24 470	0.47 425	0.43 491	0.26 419	0.30 190	0.37 451	0.42 153	0.55 336	0.36 228	0.40 230	0.39 258	0.35 320	0.43 215	0.33 343	0.22 559	0.16 519	0.19 444	0.16 385	0.19 473	0.13 277

RAFT-Stereo-weight	0.32 260	0.18 217	0.33 197	0.39 337	0.22 242	0.26 110	0.29 269	0.67 362	0.80 480	0.53 336	0.51 280	0.58 392	0.20 89	0.47 262	0.27 256	0.13 138	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.13 174	0.11 161

CAS++	0.32 260	0.24 470	0.36 255	0.37 261	0.26 419	0.28 152	0.23 142	0.87 490	0.50 312	0.47 310	0.45 248	0.26 136	0.21 108	0.49 279	0.24 171	0.23 577	0.19 585	0.22 538	0.17 446	0.21 520	0.16 415
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 260	0.22 406	0.34 222	0.42 468	0.28 480	0.40 336	0.50 589	0.72 413	0.37 215	0.37 235	0.34 188	0.32 192	0.31 276	0.59 393	0.27 256	0.14 207	0.13 408	0.18 396	0.17 446	0.17 402	0.16 415

MSKI-zero shot	0.32 260	0.17 174	0.34 222	0.39 337	0.21 207	0.32 233	0.22 105	0.61 308	0.43 263	0.52 333	0.64 341	0.61 419	0.20 89	0.74 526	0.25 205	0.14 207	0.10 107	0.14 184	0.10 97	0.12 114	0.12 224

iRaftStereo_RVC	0.32 260	0.19 265	0.37 272	0.39 337	0.22 242	0.31 212	0.29 269	0.68 372	0.51 318	0.49 315	0.66 351	0.37 240	0.23 141	0.45 233	0.33 343	0.14 207	0.10 107	0.18 396	0.17 446	0.15 300	0.12 224

CREStereo++_RVC	0.32 260	0.15 79	0.23 8	0.31 58	0.24 336	0.27 129	0.22 105	0.46 195	0.88 530	0.46 303	0.80 424	0.30 179	0.26 188	0.36 133	0.33 343	0.13 138	0.09 29	0.13 123	0.51 728	0.13 174	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 260	0.53 678	0.26 56	0.51 620	0.20 172	0.37 304	0.24 165	0.40 133	0.73 425	0.54 342	0.69 364	0.31 189	0.25 167	0.32 85	0.27 256	0.16 352	0.10 107	0.12 63	0.09 15	0.13 174	0.11 161

PMTNet	0.32 260	0.16 120	0.24 19	0.29 14	0.18 89	0.45 389	0.22 105	0.56 262	0.63 368	0.46 303	0.54 302	0.39 258	0.34 314	0.48 273	0.24 171	0.75 735	0.10 107	0.12 63	0.08 1	0.12 114	0.11 161

ManiGeoR	0.33 280	0.17 174	0.43 369	0.31 58	0.22 242	0.40 336	0.27 230	0.73 424	0.49 305	0.40 269	0.63 335	0.40 272	0.32 282	0.62 419	0.41 448	0.16 352	0.11 256	0.14 184	0.12 210	0.15 300	0.16 415

HLf10	0.33 280	0.17 174	0.43 369	0.31 58	0.22 242	0.40 336	0.27 230	0.73 424	0.49 305	0.40 269	0.63 335	0.40 272	0.32 282	0.62 419	0.41 448	0.16 352	0.11 256	0.14 184	0.12 210	0.15 300	0.16 415

HLf8	0.33 280	0.17 174	0.39 308	0.30 27	0.22 242	0.43 368	0.27 230	0.71 406	0.67 390	0.44 290	0.60 325	0.36 236	0.30 259	0.58 375	0.35 379	0.18 447	0.11 256	0.14 184	0.12 210	0.17 402	0.18 462

TestStereo_HL2	0.33 280	0.18 217	0.33 197	0.31 58	0.22 242	0.32 233	0.25 178	0.58 280	0.61 353	0.54 342	0.68 360	0.41 284	0.36 349	0.57 352	0.36 397	0.16 352	0.11 256	0.13 123	0.11 165	0.15 300	0.16 415

WQFJX1	0.33 280	0.19 265	0.34 222	0.41 420	0.28 480	0.53 430	0.33 364	0.51 229	0.50 312	0.39 260	0.36 208	0.34 210	0.31 276	0.69 492	0.39 434	0.15 291	0.18 565	0.16 290	0.14 311	0.16 359	0.14 329

NLMM1	0.33 280	0.21 365	0.36 255	0.41 420	0.25 371	0.55 444	0.33 364	0.55 258	0.63 368	0.42 282	0.44 244	0.30 179	0.25 167	0.63 433	0.38 426	0.16 352	0.18 565	0.17 340	0.14 311	0.15 300	0.13 277

xyz-stereo-finetune	0.33 280	0.18 217	0.36 255	0.33 109	0.18 89	0.57 465	0.31 320	0.58 280	0.69 404	0.45 295	0.54 302	0.38 249	0.33 301	0.56 340	0.36 397	0.12 72	0.12 331	0.16 290	0.13 265	0.13 174	0.12 224

MM-Stereo_test1	0.33 280	0.19 265	0.36 255	0.41 420	0.23 297	0.36 290	0.45 557	0.58 280	0.54 329	0.60 361	0.50 270	0.38 249	0.37 359	0.60 399	0.26 235	0.15 291	0.13 408	0.17 340	0.14 311	0.15 300	0.12 224

tg	0.33 280	0.18 217	0.37 272	0.39 337	0.22 242	0.38 317	0.26 205	0.70 397	0.56 344	0.47 310	0.65 344	0.42 295	0.24 154	0.55 327	0.33 343	0.14 207	0.10 107	0.18 396	0.17 446	0.14 231	0.11 161

model_zeroshot	0.33 280	0.18 217	0.48 446	0.39 337	0.28 480	0.45 389	0.25 178	0.63 323	0.45 280	0.61 369	0.50 270	0.51 354	0.25 167	0.45 233	0.26 235	0.16 352	0.13 408	0.15 247	0.14 311	0.13 174	0.13 277

rvit_stereo_ft	0.33 280	0.25 496	0.47 425	0.52 636	0.32 571	0.33 245	0.47 569	0.49 213	0.50 312	0.34 211	0.41 233	0.41 284	0.32 282	0.48 273	0.34 360	0.22 559	0.14 450	0.19 444	0.18 476	0.19 473	0.14 329

4D-IteraStereo	0.33 280	0.18 217	0.40 322	0.40 382	0.24 336	0.32 233	0.27 230	0.58 280	0.72 418	0.65 403	0.54 302	0.42 295	0.23 141	0.45 233	0.28 279	0.14 207	0.09 29	0.19 444	0.16 385	0.16 359	0.11 161

HLF11	0.34 292	0.17 174	0.42 354	0.30 27	0.23 297	0.36 290	0.22 105	0.69 381	0.48 301	0.49 315	0.66 351	0.43 304	0.37 359	0.70 499	0.45 493	0.15 291	0.12 331	0.13 123	0.11 165	0.15 300	0.17 441

TestStereo_HLe17	0.34 292	0.17 174	0.46 411	0.32 87	0.21 207	0.42 363	0.31 320	0.70 397	0.66 385	0.46 303	0.68 360	0.36 236	0.30 259	0.61 409	0.36 397	0.16 352	0.10 107	0.14 184	0.13 265	0.15 300	0.15 364

TestStereo-Hl	0.34 292	0.20 318	0.32 176	0.32 87	0.22 242	0.32 233	0.27 230	0.64 338	0.59 349	0.50 319	0.67 357	0.46 325	0.45 418	0.60 399	0.34 360	0.14 207	0.11 256	0.13 123	0.13 265	0.15 300	0.15 364

NLCSM	0.34 292	0.21 365	0.34 222	0.44 512	0.29 511	0.54 437	0.36 433	0.52 239	0.47 293	0.46 303	0.37 215	0.34 210	0.34 314	0.71 505	0.41 448	0.16 352	0.17 540	0.17 340	0.16 385	0.17 402	0.16 415

IGEV-FE	0.34 292	0.18 217	0.67 572	0.39 337	0.28 480	0.30 190	0.25 178	0.74 430	0.31 143	0.62 373	0.57 317	0.54 368	0.25 167	0.53 311	0.27 256	0.14 207	0.10 107	0.15 247	0.14 311	0.14 231	0.12 224

MM-Stereo_test3	0.34 292	0.19 265	0.31 152	0.41 420	0.25 371	0.35 274	0.44 554	0.72 413	0.92 561	0.46 303	0.52 293	0.41 284	0.29 240	0.44 228	0.28 279	0.16 352	0.15 483	0.17 340	0.13 265	0.14 231	0.13 277

rvit_stereo_0083	0.34 292	0.24 470	0.50 473	0.44 512	0.27 455	0.34 263	0.35 410	0.45 187	0.62 357	0.37 235	0.47 259	0.42 295	0.35 320	0.40 175	0.36 397	0.22 559	0.20 600	0.20 479	0.17 446	0.20 494	0.14 329

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 292	0.27 531	0.45 394	0.36 231	0.25 371	0.48 404	0.30 291	0.58 280	0.90 549	0.42 282	0.36 208	0.30 179	0.29 240	0.49 279	0.30 310	0.16 352	0.14 450	0.18 396	0.15 346	0.18 434	0.15 364

AE-Stereo	0.34 292	0.21 365	0.42 354	0.48 575	0.31 554	0.48 404	0.35 410	0.61 308	0.62 357	0.32 200	0.55 312	0.52 360	0.27 204	0.47 262	0.29 302	0.13 138	0.13 408	0.18 396	0.16 385	0.15 300	0.12 224

IGEV_Zeroshot_test	0.34 292	0.18 217	0.67 572	0.39 337	0.28 480	0.30 190	0.25 178	0.74 430	0.31 143	0.62 373	0.57 317	0.54 368	0.25 167	0.53 311	0.27 256	0.14 207	0.10 107	0.15 247	0.14 311	0.14 231	0.12 224

RAFT-Test	0.34 292	0.18 217	0.37 272	0.38 304	0.23 297	0.50 411	0.23 142	0.69 381	0.40 243	0.60 361	0.85 459	0.61 419	0.28 221	0.46 252	0.27 256	0.14 207	0.11 256	0.14 184	0.11 165	0.13 174	0.12 224

CAS	0.34 292	0.13 5	0.25 37	1.28 744	0.30 530	0.46 395	0.38 473	0.48 207	0.47 293	0.34 211	0.52 293	0.24 106	0.19 69	0.29 36	0.27 256	0.69 733	0.08 2	0.12 63	0.08 1	0.12 114	0.15 364

test-3	0.34 292	0.16 120	0.43 369	0.39 337	0.21 207	0.43 368	0.22 105	0.63 323	0.78 469	0.71 448	0.45 248	0.64 435	0.27 204	0.43 215	0.31 319	0.12 72	0.09 29	0.17 340	0.13 265	0.12 114	0.10 77

test_1	0.34 292	0.16 120	0.43 369	0.39 337	0.21 207	0.43 368	0.23 142	0.63 323	0.78 469	0.68 427	0.45 248	0.64 435	0.27 204	0.43 215	0.31 319	0.12 72	0.09 29	0.17 340	0.13 265	0.12 114	0.10 77

cross-raft	0.34 292	0.20 318	0.37 272	0.44 512	0.23 297	0.32 233	0.35 410	0.74 430	0.40 243	0.60 361	0.77 398	0.57 383	0.27 204	0.43 215	0.28 279	0.12 72	0.10 107	0.15 247	0.13 265	0.15 300	0.11 161

raftrobust	0.34 292	0.19 265	0.36 255	0.41 420	0.27 455	0.30 190	0.25 178	0.71 406	0.63 368	0.58 355	0.55 312	0.45 318	0.46 425	0.51 295	0.29 302	0.16 352	0.12 331	0.14 184	0.12 210	0.12 114	0.13 277

EAI-Stereo	0.34 292	0.19 265	0.44 381	0.39 337	0.21 207	0.31 212	0.30 291	1.15 616	0.30 132	0.49 315	0.75 388	0.36 236	0.28 221	0.62 419	0.27 256	0.14 207	0.11 256	0.14 184	0.13 265	0.13 174	0.12 224

CFNet-RSSM	0.34 292	0.17 174	0.45 394	0.39 337	0.22 242	0.35 274	0.23 142	0.73 424	0.84 503	0.65 403	0.54 302	0.57 383	0.28 221	0.46 252	0.26 235	0.13 138	0.10 107	0.14 184	0.12 210	0.13 174	0.11 161

Gwc-CoAtRS	0.34 292	0.17 174	0.44 381	0.39 337	0.23 297	0.34 263	0.22 105	0.70 397	0.75 440	0.60 361	0.59 323	0.58 392	0.29 240	0.45 233	0.26 235	0.14 207	0.11 256	0.14 184	0.12 210	0.12 114	0.12 224

monster_256*512	0.35 311	0.23 428	0.30 128	0.42 468	0.23 297	0.44 377	0.36 433	0.71 406	0.67 390	0.45 295	0.52 293	0.62 426	0.40 384	0.38 155	0.33 343	0.13 138	0.10 107	0.17 340	0.15 346	0.16 359	0.13 277

ACVNet-DCA	0.35 311	0.23 428	0.33 197	0.41 420	0.22 242	0.55 444	0.38 473	0.85 479	0.54 329	0.41 276	0.50 270	0.34 210	0.49 441	0.57 352	0.25 205	0.16 352	0.10 107	0.19 444	0.13 265	0.18 434	0.17 441

EKT-Stereo	0.35 311	0.23 428	0.39 308	0.43 491	0.29 511	0.38 317	0.31 320	0.69 381	0.64 376	0.45 295	0.63 335	0.49 342	0.27 204	0.56 340	0.33 343	0.18 447	0.14 450	0.18 396	0.15 346	0.16 359	0.16 415

Any-RAFT	0.35 311	0.16 120	0.30 128	0.34 143	0.21 207	0.52 422	0.22 105	0.88 495	0.73 425	0.53 336	0.73 377	0.64 435	0.28 221	0.46 252	0.24 171	0.15 291	0.10 107	0.13 123	0.10 97	0.13 174	0.12 224

HH	0.35 311	0.20 318	0.47 425	0.40 382	0.25 371	0.33 245	0.31 320	0.76 444	0.38 225	0.43 286	0.57 317	0.79 525	0.44 413	0.71 505	0.25 205	0.15 291	0.11 256	0.15 247	0.14 311	0.14 231	0.12 224

HanStereo	0.35 311	0.20 318	0.47 425	0.40 382	0.25 371	0.33 245	0.31 320	0.76 444	0.38 225	0.43 286	0.57 317	0.79 525	0.44 413	0.71 505	0.25 205	0.15 291	0.11 256	0.15 247	0.14 311	0.14 231	0.12 224

LL-Strereo2	0.35 311	0.24 470	0.48 446	0.41 420	0.26 419	0.35 274	0.24 165	0.67 362	0.44 271	0.54 342	0.51 280	0.66 453	0.25 167	0.66 464	0.30 310	0.14 207	0.12 331	0.23 559	0.20 536	0.18 434	0.13 277

anonymousdsp2	0.35 311	0.20 318	0.43 369	0.37 261	0.24 336	0.48 404	0.31 320	0.86 483	0.65 381	0.55 346	0.50 270	0.50 348	0.34 314	0.56 340	0.31 319	0.14 207	0.10 107	0.14 184	0.10 97	0.16 359	0.14 329

Selective-RAFT	0.35 311	0.23 428	0.51 488	0.44 512	0.21 207	0.64 521	0.27 230	0.59 287	0.63 368	0.40 269	0.38 219	0.55 373	0.40 384	0.57 352	0.35 379	0.13 138	0.11 256	0.14 184	0.12 210	0.16 359	0.13 277

RCA-Stereo	0.35 311	0.17 174	0.34 222	0.38 304	0.22 242	0.31 212	0.34 383	0.68 372	1.24 670	0.45 295	0.65 344	0.47 328	0.43 402	0.38 155	0.27 256	0.13 138	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.11 40	0.11 161

Patchmatch Stereo++	0.35 311	0.23 428	0.47 425	0.41 420	0.22 242	0.24 77	0.22 105	0.59 287	0.36 198	0.63 382	0.73 377	0.58 392	0.38 365	0.58 375	0.36 397	0.18 447	0.12 331	0.20 479	0.16 385	0.20 494	0.15 364
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 311	0.23 428	0.47 425	0.41 420	0.22 242	0.24 77	0.31 320	0.59 287	0.36 198	0.63 382	0.73 377	0.58 392	0.38 365	0.56 340	0.35 379	0.18 447	0.12 331	0.20 479	0.16 385	0.20 494	0.15 364

ROB_FTStereo_v2	0.35 311	0.23 428	0.47 425	0.41 420	0.22 242	0.24 77	0.31 320	0.59 287	0.36 198	0.63 382	0.73 377	0.57 383	0.38 365	0.57 352	0.36 397	0.18 447	0.12 331	0.20 479	0.16 385	0.20 494	0.15 364

ROB_FTStereo	0.35 311	0.23 428	0.47 425	0.41 420	0.22 242	0.25 98	0.21 85	0.59 287	0.36 198	0.63 382	0.73 377	0.58 392	0.38 365	0.57 352	0.35 379	0.18 447	0.12 331	0.20 479	0.16 385	0.20 494	0.15 364

HUI-Stereo	0.35 311	0.23 428	0.47 425	0.41 420	0.22 242	0.24 77	0.22 105	0.60 300	0.36 198	0.63 382	0.73 377	0.58 392	0.38 365	0.50 287	0.35 379	0.18 447	0.12 331	0.20 479	0.16 385	0.20 494	0.15 364

iGMRVC	0.35 311	0.23 428	0.47 425	0.41 420	0.22 242	0.24 77	0.30 291	0.59 287	0.36 198	0.63 382	0.73 377	0.58 392	0.38 365	0.58 375	0.36 397	0.18 447	0.12 331	0.20 479	0.16 385	0.20 494	0.15 364

iRAFT	0.35 311	0.23 428	0.47 425	0.41 420	0.22 242	0.24 77	0.22 105	0.59 287	0.36 198	0.63 382	0.73 377	0.58 392	0.38 365	0.58 375	0.36 397	0.18 447	0.12 331	0.20 479	0.16 385	0.20 494	0.15 364

RAFT-IKP	0.35 311	0.23 428	0.47 425	0.41 420	0.22 242	0.24 77	0.28 260	0.59 287	0.36 198	0.63 382	0.73 377	0.57 383	0.38 365	0.58 375	0.36 397	0.18 447	0.12 331	0.20 479	0.16 385	0.20 494	0.15 364

sCroCo_RVC	0.35 311	0.28 545	0.69 583	0.51 620	0.39 627	0.41 356	0.31 320	0.49 213	0.45 280	0.31 185	0.48 262	0.38 249	0.32 282	0.46 252	0.32 329	0.21 531	0.22 618	0.19 444	0.19 509	0.21 520	0.20 523

SMOE	0.36 330	0.20 318	0.35 239	0.36 231	0.17 57	0.63 513	0.41 524	0.65 341	0.55 336	0.54 342	0.72 372	0.49 342	0.38 365	0.40 175	0.30 310	0.19 482	0.12 331	0.28 630	0.15 346	0.19 473	0.14 329

xyz-stereo-finetune2	0.36 330	0.19 265	0.38 286	0.32 87	0.19 123	0.82 605	0.29 269	0.52 239	0.32 157	0.51 324	0.78 410	0.43 304	0.45 418	0.69 492	0.44 484	0.13 138	0.12 331	0.17 340	0.13 265	0.12 114	0.13 277

1test111	0.36 330	0.23 428	0.33 197	0.41 420	0.22 242	0.55 444	0.38 473	0.85 479	0.54 329	0.41 276	0.50 270	0.34 210	0.49 441	0.55 327	0.45 493	0.16 352	0.10 107	0.19 444	0.13 265	0.18 434	0.17 441

11t1	0.36 330	0.21 365	0.42 354	0.35 195	0.22 242	0.62 501	0.29 269	0.69 381	0.43 263	0.60 361	0.53 299	0.53 364	0.48 436	0.56 340	0.40 442	0.18 447	0.14 450	0.16 290	0.13 265	0.17 402	0.17 441

tt1	0.36 330	0.24 470	0.32 176	0.41 420	0.22 242	0.54 437	0.38 473	0.68 372	1.04 619	0.41 276	0.46 253	0.35 225	0.45 418	0.57 352	0.25 205	0.16 352	0.10 107	0.19 444	0.13 265	0.16 359	0.16 415

knoymous	0.36 330	0.20 318	0.31 152	0.31 58	0.22 242	0.36 290	0.29 269	0.61 308	0.64 376	0.67 421	0.70 368	0.60 413	0.40 384	0.58 375	0.34 360	0.17 411	0.11 256	0.20 479	0.11 165	0.17 402	0.18 462

DCANet-4	0.36 330	0.20 318	0.48 446	0.34 143	0.19 123	0.29 167	0.30 291	0.66 352	0.92 561	0.69 435	0.78 410	0.40 272	0.47 431	0.45 233	0.34 360	0.14 207	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.11 40	0.13 277

test_4	0.36 330	0.18 217	0.31 152	0.44 512	0.25 371	0.20 32	0.34 383	0.56 262	0.41 247	0.59 357	1.45 671	0.43 304	0.25 167	0.63 433	0.28 279	0.12 72	0.10 107	0.17 340	0.19 509	0.15 300	0.11 161

test_3	0.36 330	0.19 265	0.44 381	0.44 512	0.23 297	0.48 404	0.36 433	0.66 352	0.82 493	0.64 394	0.45 248	0.68 461	0.25 167	0.41 187	0.31 319	0.12 72	0.10 107	0.18 396	0.16 385	0.15 300	0.11 161

NRIStereo	0.36 330	0.20 318	0.45 394	0.41 420	0.23 297	0.34 263	0.26 205	0.65 341	0.55 336	0.64 394	0.63 335	0.56 377	0.37 359	0.65 455	0.37 416	0.15 291	0.11 256	0.18 396	0.15 346	0.17 402	0.14 329

DeepStereo_RVC	0.36 330	0.21 365	0.47 425	0.40 382	0.24 336	0.26 110	0.22 105	0.60 300	0.38 225	0.69 435	0.67 357	0.57 383	0.51 456	0.56 340	0.39 434	0.16 352	0.12 331	0.18 396	0.15 346	0.19 473	0.18 462

CRE-IMP	0.36 330	0.23 428	0.49 459	0.42 468	0.24 336	0.41 356	0.21 85	0.57 271	0.41 247	0.65 403	0.72 372	0.53 364	0.37 359	0.61 409	0.38 426	0.17 411	0.11 256	0.19 444	0.15 346	0.21 520	0.18 462

test-1	0.36 330	0.19 265	0.71 592	0.46 559	0.26 419	0.44 377	0.36 433	0.60 300	0.59 349	0.48 313	0.67 357	0.53 364	0.36 349	0.40 175	0.29 302	0.14 207	0.11 256	0.16 290	0.14 311	0.15 300	0.16 415

s12784h	0.36 330	0.15 79	0.24 19	0.34 143	0.15 22	0.77 578	0.29 269	0.80 461	0.83 498	0.56 349	0.57 317	0.43 304	0.40 384	0.57 352	0.33 343	0.12 72	0.10 107	0.14 184	0.09 15	0.14 231	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 330	0.21 365	0.37 272	0.42 468	0.26 419	0.35 274	0.38 473	0.63 323	0.64 376	0.50 319	0.72 372	0.51 354	0.29 240	0.59 393	0.36 397	0.16 352	0.14 450	0.15 247	0.13 265	0.17 402	0.16 415

DCANet	0.36 330	0.16 120	0.41 333	0.34 143	0.19 123	0.30 190	0.30 291	0.68 372	0.91 556	0.70 441	0.77 398	0.43 304	0.57 494	0.45 233	0.34 360	0.14 207	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.13 174	0.12 224

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 330	0.17 174	0.41 333	0.35 195	0.19 123	0.33 245	0.29 269	0.65 341	0.73 425	0.68 427	1.01 538	0.56 377	0.40 384	0.42 201	0.30 310	0.11 39	0.09 29	0.15 247	0.14 311	0.13 174	0.10 77

S0	0.37 347	0.18 217	0.33 197	0.40 382	0.21 207	0.79 586	0.56 628	0.63 323	0.45 280	0.53 336	0.61 330	0.44 315	0.36 349	0.45 233	0.31 319	0.22 559	0.21 610	0.26 608	0.22 577	0.16 359	0.12 224

TestStereo_HL3	0.37 347	0.19 265	0.49 459	0.34 143	0.24 336	0.51 416	0.39 495	0.60 300	0.43 263	0.61 369	0.83 443	0.56 377	0.46 425	0.55 327	0.28 279	0.15 291	0.11 256	0.14 184	0.13 265	0.14 231	0.17 441

H2IRNET	0.37 347	0.20 318	0.33 197	0.38 304	0.25 371	0.27 129	0.23 142	0.59 287	0.72 418	0.39 260	0.90 487	0.74 504	0.55 484	0.52 302	0.43 466	0.15 291	0.13 408	0.18 396	0.20 536	0.16 359	0.13 277

cc1	0.37 347	0.23 428	0.33 197	0.41 420	0.22 242	0.55 444	0.38 473	0.67 362	1.06 629	0.41 276	0.50 270	0.34 210	0.49 441	0.57 352	0.25 205	0.16 352	0.10 107	0.19 444	0.13 265	0.16 359	0.15 364

DCRE	0.37 347	0.18 217	0.46 411	0.45 537	0.32 571	0.42 363	0.37 451	0.63 323	0.51 318	0.47 310	0.94 498	0.56 377	0.36 349	0.52 302	0.32 329	0.14 207	0.13 408	0.15 247	0.14 311	0.14 231	0.13 277

fff	0.37 347	0.16 120	0.41 333	0.34 143	0.19 123	0.29 167	0.30 291	0.69 381	1.06 629	0.69 435	0.78 410	0.42 295	0.63 534	0.46 252	0.34 360	0.14 207	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.11 40	0.13 277

ADStereo(finetuned)	0.37 347	0.16 120	0.49 459	0.34 143	0.19 123	0.30 190	0.30 291	0.68 372	0.91 556	0.70 441	0.77 398	0.43 304	0.69 573	0.45 233	0.33 343	0.14 207	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.13 174	0.12 224

MIPNet	0.37 347	0.21 365	0.59 529	0.39 337	0.25 371	0.50 411	0.28 260	0.77 447	0.70 405	0.65 403	0.60 325	0.40 272	0.49 441	0.44 228	0.37 416	0.14 207	0.11 256	0.16 290	0.13 265	0.14 231	0.13 277

GMOStereo	0.37 347	0.19 265	0.38 286	0.43 491	0.24 336	0.37 304	0.38 473	0.52 239	0.62 357	0.87 559	0.84 449	0.64 435	0.35 320	0.37 146	0.28 279	0.13 138	0.11 256	0.20 479	0.18 476	0.15 300	0.11 161

error version	0.37 347	0.19 265	0.38 286	0.43 491	0.24 336	0.37 304	0.38 473	0.52 239	0.62 357	0.87 559	0.84 449	0.64 435	0.35 320	0.37 146	0.28 279	0.13 138	0.11 256	0.20 479	0.18 476	0.15 300	0.11 161

test-v	0.37 347	0.19 265	0.38 286	0.43 491	0.24 336	0.37 304	0.38 473	0.52 239	0.62 357	0.87 559	0.84 449	0.64 435	0.35 320	0.37 146	0.28 279	0.13 138	0.11 256	0.20 479	0.18 476	0.15 300	0.11 161

TRStereo	0.37 347	0.27 531	0.59 529	0.47 567	0.41 639	0.29 167	0.30 291	0.84 476	0.59 349	0.52 333	0.41 233	0.52 360	0.26 188	0.73 518	0.27 256	0.17 411	0.12 331	0.19 444	0.19 509	0.13 174	0.11 161

test-2	0.37 347	0.19 265	0.38 286	0.43 491	0.24 336	0.37 304	0.38 473	0.52 239	0.62 357	0.87 559	0.84 449	0.64 435	0.35 320	0.37 146	0.28 279	0.13 138	0.11 256	0.20 479	0.18 476	0.15 300	0.11 161

rafts_anoy	0.37 347	0.21 365	0.36 255	0.41 420	0.26 419	0.30 190	0.33 364	0.67 362	0.90 549	0.58 355	0.66 351	0.45 318	0.33 301	0.47 262	0.39 434	0.16 352	0.11 256	0.21 522	0.23 594	0.17 402	0.14 329

XX-Stereo	0.37 347	0.17 174	0.45 394	0.55 662	0.36 604	0.38 317	0.20 56	0.60 300	0.30 132	0.46 303	1.30 642	0.73 497	0.26 188	0.56 340	0.26 235	0.16 352	0.11 256	0.17 340	0.16 385	0.14 231	0.10 77

csc	0.37 347	0.16 120	0.41 333	0.34 143	0.19 123	0.29 167	0.30 291	0.69 381	1.06 629	0.69 435	0.78 410	0.42 295	0.63 534	0.46 252	0.34 360	0.14 207	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.11 40	0.13 277

cscssc	0.37 347	0.16 120	0.41 333	0.34 143	0.19 123	0.29 167	0.30 291	0.69 381	1.06 629	0.69 435	0.78 410	0.42 295	0.63 534	0.46 252	0.34 360	0.14 207	0.10 107	0.14 184	0.11 165	0.11 40	0.13 277

Lsterematch	0.38 364	0.17 174	0.38 286	0.37 261	0.20 172	0.42 363	0.27 230	0.57 271	0.71 416	0.66 416	1.02 547	0.49 342	0.40 384	0.57 352	0.43 466	0.16 352	0.10 107	0.15 247	0.13 265	0.14 231	0.14 329

AIO-test1	0.38 364	0.18 217	0.38 286	0.50 604	0.24 336	0.46 395	0.30 291	0.70 397	1.19 661	0.40 269	0.71 371	0.45 318	0.29 240	0.53 311	0.27 256	0.15 291	0.13 408	0.19 444	0.21 559	0.13 174	0.17 441

rvit_0105_6	0.38 364	0.28 545	0.64 556	0.50 604	0.30 530	0.39 330	0.38 473	0.51 229	0.67 390	0.40 269	0.45 248	0.50 348	0.41 393	0.54 318	0.36 397	0.27 620	0.26 654	0.24 576	0.21 559	0.22 545	0.16 415

MyStereo06	0.38 364	0.21 365	0.61 537	0.41 420	0.28 480	0.41 356	0.50 589	0.95 525	0.35 188	0.62 373	0.54 302	0.76 515	0.27 204	0.50 287	0.29 302	0.14 207	0.13 408	0.18 396	0.17 446	0.17 402	0.15 364

MIM_Stereo	0.38 364	0.17 174	0.53 501	0.37 261	0.24 336	0.27 129	0.24 165	0.70 397	0.54 329	0.72 459	1.00 535	0.63 429	0.29 240	0.64 448	0.38 426	0.13 138	0.14 450	0.17 340	0.16 385	0.14 231	0.11 161

riskmin	0.38 364	0.20 318	0.39 308	0.32 87	0.23 297	0.53 430	0.30 291	0.63 323	0.80 480	0.49 315	0.56 315	0.73 497	0.58 504	0.55 327	0.36 397	0.17 411	0.11 256	0.19 444	0.13 265	0.19 473	0.20 523

NF-Stereo	0.38 364	0.20 318	0.45 394	0.41 420	0.25 371	0.26 110	0.31 320	0.69 381	0.70 405	0.65 403	0.77 398	0.57 383	0.30 259	0.67 475	0.35 379	0.18 447	0.12 331	0.20 479	0.16 385	0.16 359	0.27 607

OCTAStereo	0.38 364	0.20 318	0.46 411	0.41 420	0.25 371	0.26 110	0.31 320	0.69 381	0.70 405	0.65 403	0.77 398	0.58 392	0.30 259	0.67 475	0.35 379	0.18 447	0.12 331	0.20 479	0.16 385	0.16 359	0.27 607

PSM-softLoss	0.38 364	0.20 318	0.48 446	0.41 420	0.26 419	0.30 190	0.35 410	0.69 381	0.46 286	0.62 373	0.82 437	0.59 407	0.33 301	0.70 499	0.39 434	0.19 482	0.12 331	0.20 479	0.18 476	0.16 359	0.22 565

KMStereo	0.38 364	0.20 318	0.48 446	0.41 420	0.26 419	0.30 190	0.35 410	0.69 381	0.46 286	0.62 373	0.82 437	0.59 407	0.33 301	0.70 499	0.39 434	0.19 482	0.12 331	0.20 479	0.18 476	0.16 359	0.22 565

RE-Stereo	0.38 364	0.20 318	0.46 411	0.41 420	0.25 371	0.26 110	0.31 320	0.69 381	0.70 405	0.65 403	0.77 398	0.58 392	0.30 259	0.67 475	0.35 379	0.18 447	0.12 331	0.20 479	0.16 385	0.16 359	0.27 607

Pruner-Stereo	0.38 364	0.20 318	0.45 394	0.40 382	0.25 371	0.22 47	0.24 165	0.67 362	0.55 336	0.89 573	0.76 394	0.68 461	0.29 240	0.62 419	0.35 379	0.18 447	0.12 331	0.20 479	0.17 446	0.17 402	0.18 462

TVStereo	0.38 364	0.20 318	0.46 411	0.41 420	0.25 371	0.26 110	0.31 320	0.69 381	0.70 405	0.65 403	0.77 398	0.58 392	0.30 259	0.67 475	0.35 379	0.18 447	0.12 331	0.20 479	0.16 385	0.16 359	0.27 607

TestStereo	0.38 364	0.31 572	0.40 322	0.45 537	0.20 172	0.40 336	0.37 451	0.66 352	0.65 381	0.53 336	0.78 410	0.47 328	0.40 384	0.55 327	0.37 416	0.18 447	0.13 408	0.20 479	0.15 346	0.22 545	0.13 277

raft+_RVC	0.38 364	0.19 265	0.35 239	0.37 261	0.25 371	0.45 389	0.37 451	0.78 453	0.89 546	0.51 324	0.78 410	0.50 348	0.29 240	0.53 311	0.40 442	0.15 291	0.12 331	0.17 340	0.15 346	0.14 231	0.12 224

RALAANet	0.38 364	0.23 428	0.48 446	0.42 468	0.29 511	0.35 274	0.25 178	0.86 483	0.64 376	0.67 421	0.65 344	0.60 413	0.29 240	0.60 399	0.34 360	0.15 291	0.12 331	0.17 340	0.15 346	0.21 520	0.13 277

AFF-stereo	0.38 364	0.19 265	0.39 308	0.37 261	0.21 207	0.27 129	0.31 320	0.65 341	0.66 385	0.64 394	1.13 593	0.76 515	0.39 378	0.55 327	0.33 343	0.11 39	0.09 29	0.16 290	0.16 385	0.13 174	0.11 161

AIO-test2	0.39 381	0.21 365	0.41 333	0.47 567	0.25 371	0.45 389	0.35 410	0.77 447	1.27 681	0.36 228	0.87 471	0.37 240	0.30 259	0.47 262	0.27 256	0.15 291	0.13 408	0.21 522	0.23 594	0.15 300	0.13 277

xx1	0.39 381	0.23 428	0.33 197	0.41 420	0.22 242	0.55 444	0.38 473	0.67 362	1.06 629	0.41 276	0.50 270	0.65 448	0.53 466	0.57 352	0.25 205	0.16 352	0.10 107	0.20 479	0.19 509	0.18 434	0.17 441

x	0.39 381	0.24 470	0.41 333	0.34 143	0.23 297	0.52 422	0.32 352	0.86 483	0.52 321	0.57 353	0.70 368	0.59 407	0.50 451	0.49 279	0.46 504	0.17 411	0.15 483	0.17 340	0.15 346	0.17 402	0.16 415

DisPM	0.39 381	0.19 265	0.44 381	0.41 420	0.27 455	0.24 77	0.31 320	0.65 341	0.57 346	0.87 559	0.87 471	0.60 413	0.32 282	0.76 537	0.32 329	0.18 447	0.12 331	0.19 444	0.17 446	0.15 300	0.20 523

RAFT+CT+SA	0.39 381	0.23 428	0.36 255	0.51 620	0.27 455	0.29 167	0.46 561	0.75 437	0.80 480	0.51 324	0.89 483	0.41 284	0.40 384	0.78 552	0.32 329	0.14 207	0.11 256	0.18 396	0.18 476	0.15 300	0.14 329

iRaft-Stereo_20w	0.39 381	0.19 265	0.57 523	0.37 261	0.27 455	0.31 212	0.24 165	1.44 702	0.29 124	0.69 435	0.53 299	0.60 413	0.42 396	0.83 575	0.27 256	0.14 207	0.11 256	0.14 184	0.13 265	0.15 300	0.13 277

IPLG	0.39 381	0.20 318	0.59 529	0.40 382	0.24 336	0.54 437	0.27 230	0.75 437	0.63 368	0.84 539	0.81 431	0.32 192	0.32 282	0.60 399	0.45 493	0.13 138	0.11 256	0.16 290	0.13 265	0.13 174	0.12 224

IPLGR	0.39 381	0.21 365	0.63 551	0.39 337	0.22 242	0.49 409	0.29 269	0.76 444	0.74 435	0.78 490	0.77 398	0.44 315	0.42 396	0.47 262	0.38 426	0.13 138	0.12 331	0.16 290	0.14 311	0.15 300	0.13 277

GMStereo	0.39 381	0.37 609	0.54 507	0.40 382	0.26 419	0.42 363	0.36 433	0.59 287	1.04 619	0.55 346	0.51 280	0.37 240	0.35 320	0.54 318	0.41 448	0.19 482	0.13 408	0.16 290	0.17 446	0.24 575	0.18 462
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 381	0.21 365	0.50 473	0.41 420	0.28 480	0.62 501	0.27 230	0.77 447	0.40 243	0.64 394	0.86 463	0.52 360	0.33 301	0.66 464	0.42 456	0.15 291	0.13 408	0.17 340	0.14 311	0.15 300	0.15 364
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 381	0.18 217	0.42 354	0.42 468	0.26 419	0.40 336	0.32 352	0.72 413	0.34 175	0.89 573	1.28 635	0.57 383	0.35 320	0.42 201	0.32 329	0.15 291	0.12 331	0.14 184	0.12 210	0.14 231	0.13 277

RAFT-Stereo	0.39 381	0.18 217	0.42 354	0.42 468	0.26 419	0.40 336	0.32 352	0.72 413	0.34 175	0.89 573	1.28 635	0.57 383	0.35 320	0.42 201	0.32 329	0.15 291	0.12 331	0.14 184	0.12 210	0.14 231	0.13 277
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 393	0.20 318	0.35 239	0.39 337	0.24 336	0.71 554	0.42 535	0.62 313	0.61 353	0.60 361	0.97 525	0.39 258	0.46 425	0.42 201	0.32 329	0.30 645	0.17 540	0.31 650	0.31 666	0.18 434	0.13 277

SME	0.40 393	0.20 318	0.35 239	0.36 231	0.19 123	0.79 586	0.31 320	0.79 457	0.73 425	0.56 349	0.77 398	0.43 304	0.51 456	0.57 352	0.36 397	0.16 352	0.17 540	0.19 444	0.19 509	0.18 434	0.16 415

MyStereo8	0.40 393	0.20 318	0.54 507	0.41 420	0.29 511	0.53 430	0.29 269	0.65 341	0.49 305	0.71 448	0.98 527	0.58 392	0.43 402	0.50 287	0.51 530	0.15 291	0.12 331	0.16 290	0.14 311	0.19 473	0.19 497

qqq	0.40 393	0.26 513	0.44 381	0.36 231	0.22 242	0.46 395	0.36 433	0.85 479	0.54 329	0.56 349	0.69 364	0.65 448	0.53 466	0.55 327	0.45 493	0.17 411	0.16 519	0.20 479	0.19 509	0.18 434	0.17 441

IPLGR_C	0.40 393	0.21 365	0.64 556	0.45 537	0.33 583	0.52 422	0.34 383	0.66 352	0.62 357	0.82 520	0.92 494	0.45 318	0.32 282	0.52 302	0.46 504	0.17 411	0.12 331	0.15 247	0.14 311	0.13 174	0.14 329

ACRE	0.40 393	0.21 365	0.65 562	0.45 537	0.33 583	0.51 416	0.33 364	0.66 352	0.63 368	0.80 498	0.92 494	0.45 318	0.32 282	0.52 302	0.45 493	0.16 352	0.12 331	0.15 247	0.14 311	0.13 174	0.14 329

PFNet+	0.40 393	0.19 265	0.49 459	0.39 337	0.25 371	0.28 152	0.23 142	0.64 338	0.70 405	0.85 543	0.79 421	0.64 435	0.35 320	0.72 511	0.34 360	0.19 482	0.14 450	0.23 559	0.20 536	0.16 359	0.20 523

SST-Stereo	0.40 393	0.19 265	0.45 394	0.42 468	0.25 371	0.25 98	0.21 85	0.66 352	0.47 293	1.08 659	0.79 421	0.72 484	0.43 402	0.77 547	0.35 379	0.16 352	0.11 256	0.20 479	0.16 385	0.19 473	0.15 364

RAFT_R40	0.40 393	0.19 265	0.44 381	0.43 491	0.25 371	0.23 62	0.26 205	0.67 362	0.67 390	0.98 620	0.78 410	0.72 484	0.43 402	0.76 537	0.35 379	0.16 352	0.11 256	0.20 479	0.16 385	0.18 434	0.14 329

RAFT-345	0.40 393	0.18 217	0.40 322	0.38 304	0.22 242	0.33 245	0.26 205	0.61 308	0.51 318	0.74 470	1.79 696	0.45 318	0.33 301	0.66 464	0.36 397	0.14 207	0.11 256	0.18 396	0.14 311	0.13 174	0.13 277

sAnonymous2	0.40 393	0.39 627	0.85 632	0.48 575	0.37 611	0.40 336	0.46 561	0.57 271	0.52 321	0.38 247	0.46 253	0.35 225	0.42 396	0.43 215	0.30 310	0.19 482	0.14 450	0.18 396	0.17 446	0.57 712	0.44 694

CroCo_RVC	0.40 393	0.39 627	0.85 632	0.48 575	0.37 611	0.40 336	0.46 561	0.57 271	0.52 321	0.38 247	0.46 253	0.35 225	0.42 396	0.43 215	0.30 310	0.19 482	0.14 450	0.18 396	0.17 446	0.57 712	0.44 694

111	0.40 393	0.17 174	0.41 333	0.34 143	0.19 123	0.52 422	0.28 260	0.74 430	1.16 655	0.50 319	0.91 490	0.63 429	0.48 436	0.61 409	0.35 379	0.14 207	0.10 107	0.14 184	0.12 210	0.13 174	0.13 277

Hybrid-DGEV-2	0.41 406	0.21 365	0.42 354	0.47 567	0.29 511	0.59 483	0.23 142	0.82 467	0.99 594	0.64 394	0.63 335	0.60 413	0.65 551	0.58 375	0.33 343	0.14 207	0.12 331	0.18 396	0.16 385	0.14 231	0.12 224

rvit_0105_4	0.41 406	0.29 557	0.71 592	0.50 604	0.29 511	0.41 356	0.41 524	0.55 258	0.73 425	0.45 295	0.48 262	0.55 373	0.44 413	0.57 352	0.36 397	0.28 631	0.26 654	0.25 589	0.22 577	0.23 562	0.18 462

raft_robust	0.41 406	0.23 428	0.36 255	0.42 468	0.21 207	0.40 336	0.33 364	0.79 457	0.98 589	0.79 495	0.87 471	0.39 258	0.33 301	0.84 580	0.29 302	0.13 138	0.12 331	0.16 290	0.17 446	0.15 300	0.12 224

CIPLG	0.41 406	0.21 365	0.63 551	0.45 537	0.33 583	0.52 422	0.33 364	0.65 341	0.60 352	0.82 520	0.96 512	0.46 325	0.32 282	0.55 327	0.44 484	0.16 352	0.12 331	0.15 247	0.14 311	0.13 174	0.14 329

LCNet	0.41 406	0.20 318	0.32 176	0.44 512	0.24 336	0.47 401	0.29 269	0.67 362	0.53 325	0.72 459	1.03 552	0.66 453	0.60 515	0.58 375	0.34 360	0.14 207	0.10 107	0.19 444	0.19 509	0.21 520	0.36 665

HHNet	0.41 406	0.17 174	0.41 333	0.34 143	0.37 611	0.33 245	0.34 383	0.69 381	0.75 440	0.86 551	1.30 642	0.52 360	0.32 282	0.52 302	0.35 379	0.15 291	0.11 256	0.19 444	0.15 346	0.15 300	0.24 582

AnonymousM	0.41 406	0.81 717	0.29 109	0.34 143	0.22 242	0.28 152	0.38 473	0.53 251	0.41 247	0.70 441	0.49 266	0.47 328	0.27 204	0.41 187	0.31 319	0.15 291	0.12 331	1.51 745	0.26 635	0.12 114	0.10 77

HITNet	0.41 406	0.26 513	0.45 394	0.33 109	0.17 57	0.63 513	0.30 291	0.93 513	0.64 376	0.71 448	0.82 437	0.64 435	0.52 460	0.59 393	0.43 466	0.14 207	0.10 107	0.15 247	0.13 265	0.19 473	0.12 224
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.42 414	0.31 572	0.73 601	0.50 604	0.29 511	0.44 377	0.42 535	0.61 308	0.74 435	0.51 324	0.51 280	0.60 413	0.47 431	0.57 352	0.38 426	0.27 620	0.25 646	0.25 589	0.23 594	0.22 545	0.18 462

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 414	0.20 318	0.74 606	0.38 304	0.43 652	0.39 330	0.26 205	0.94 518	0.49 305	0.53 336	0.77 398	0.93 580	0.45 418	0.63 433	0.24 171	0.16 352	0.10 107	0.17 340	0.18 476	0.20 494	0.20 523

test_sample2	0.42 414	0.22 406	0.43 369	0.33 109	0.21 207	0.58 471	0.39 495	0.95 525	0.67 390	0.63 382	0.77 398	0.69 466	0.57 494	0.61 409	0.38 426	0.19 482	0.14 450	0.18 396	0.16 385	0.19 473	0.18 462

test_sample1	0.42 414	0.22 406	0.46 411	0.34 143	0.23 297	0.58 471	0.35 410	0.99 538	0.49 305	0.62 373	0.75 388	0.69 466	0.61 521	0.58 375	0.44 484	0.18 447	0.14 450	0.17 340	0.15 346	0.17 402	0.17 441

StereoVision	0.42 414	0.28 545	0.45 394	0.49 590	0.28 480	0.38 317	0.38 473	0.72 413	0.62 357	0.44 290	1.14 599	0.54 368	0.39 378	0.56 340	0.34 360	0.21 531	0.24 638	0.25 589	0.24 610	0.26 592	0.16 415

GANet-ADL	0.42 414	0.25 496	0.45 394	0.43 491	0.29 511	0.54 437	0.35 410	0.89 498	0.86 516	0.63 382	0.72 372	0.68 461	0.42 396	0.52 302	0.41 448	0.21 531	0.14 450	0.15 247	0.13 265	0.18 434	0.19 497

OMP-Stereo	0.42 414	0.22 406	0.46 411	0.52 636	0.24 336	0.36 290	0.25 178	0.71 406	0.78 469	0.77 486	0.64 341	0.89 564	0.39 378	0.91 611	0.35 379	0.15 291	0.12 331	0.20 479	0.15 346	0.15 300	0.12 224

PFNet	0.42 414	0.18 217	0.58 527	0.43 491	0.24 336	0.43 368	0.32 352	0.74 430	0.78 469	1.00 629	0.74 386	0.68 461	0.39 378	0.72 511	0.37 416	0.16 352	0.10 107	0.20 479	0.15 346	0.16 359	0.13 277

IRAFT_RVC	0.42 414	0.20 318	0.48 446	0.44 512	0.24 336	0.27 129	0.54 617	0.74 430	0.77 458	0.76 480	0.80 424	0.73 497	0.51 456	0.70 499	0.36 397	0.17 411	0.10 107	0.21 522	0.16 385	0.16 359	0.14 329

FENet	0.42 414	0.22 406	0.38 286	0.39 337	0.24 336	0.55 444	0.32 352	0.79 457	0.70 405	0.71 448	0.72 372	0.63 429	0.57 494	0.62 419	0.44 484	0.19 482	0.13 408	0.19 444	0.17 446	0.18 434	0.19 497

IGEV_i1	0.43 424	0.22 406	0.50 473	0.39 337	0.22 242	0.64 521	0.40 508	0.96 529	0.61 353	0.68 427	0.69 364	0.75 507	0.45 418	0.72 511	0.41 448	0.15 291	0.13 408	0.16 290	0.13 265	0.17 402	0.16 415

FACV-RUCA	0.43 424	0.28 545	0.47 425	0.45 537	0.33 583	0.58 471	0.34 383	0.82 467	0.73 425	0.57 353	0.84 449	0.47 328	0.50 451	0.54 318	0.39 434	0.22 559	0.15 483	0.35 667	0.16 385	0.28 607	0.21 543

TestStereo1	0.43 424	0.23 428	0.41 333	0.51 620	0.24 336	0.34 263	0.40 508	0.77 447	0.90 549	0.68 427	0.96 512	0.48 334	0.46 425	0.91 611	0.32 329	0.16 352	0.13 408	0.18 396	0.15 346	0.14 231	0.13 277

test_5	0.43 424	0.24 470	0.43 369	0.52 636	0.28 480	0.28 152	0.42 535	0.72 413	0.82 493	0.62 373	0.91 490	0.72 484	0.55 484	0.79 559	0.35 379	0.14 207	0.11 256	0.18 396	0.18 476	0.18 434	0.16 415

SA-5K	0.43 424	0.23 428	0.41 333	0.51 620	0.24 336	0.34 263	0.40 508	0.77 447	0.90 549	0.68 427	0.96 512	0.48 334	0.46 425	0.91 611	0.32 329	0.16 352	0.13 408	0.18 396	0.15 346	0.14 231	0.13 277

dd	0.43 424	0.38 619	0.55 513	0.44 512	0.25 371	0.47 401	0.38 473	0.70 397	1.05 623	0.59 357	0.65 344	0.42 295	0.39 378	0.66 464	0.50 520	0.24 590	0.15 483	0.21 522	0.15 346	0.22 545	0.18 462

IIG-Stereo	0.43 424	0.21 365	0.44 381	0.50 604	0.25 371	0.44 377	0.21 85	0.71 406	0.76 449	0.83 532	0.95 508	0.83 539	0.43 402	0.90 604	0.35 379	0.15 291	0.12 331	0.19 444	0.14 311	0.15 300	0.11 161

DN-CSS_ROB	0.43 424	0.26 513	0.62 541	0.40 382	0.29 511	0.44 377	0.27 230	0.77 447	0.75 440	0.72 459	1.09 579	0.48 334	0.43 402	0.69 492	0.37 416	0.15 291	0.12 331	0.21 522	0.19 509	0.18 434	0.16 415

Selective-IGEV-i1	0.44 432	0.20 318	0.53 501	0.41 420	0.22 242	0.62 501	0.50 589	1.01 553	0.88 530	0.63 382	0.81 431	0.79 525	0.38 365	0.54 318	0.38 426	0.16 352	0.13 408	0.15 247	0.13 265	0.15 300	0.15 364

MyStereo05	0.44 432	0.21 365	0.45 394	0.41 420	0.28 480	0.41 356	0.50 589	0.93 513	1.09 642	0.76 480	0.61 330	0.51 354	0.57 494	0.73 518	0.42 456	0.14 207	0.13 408	0.18 396	0.17 446	0.17 402	0.15 364

MyStereo04	0.44 432	0.22 406	0.44 381	0.42 468	0.28 480	0.40 336	0.50 589	1.00 543	1.08 640	0.62 373	0.58 322	0.55 373	0.57 494	0.71 505	0.44 484	0.14 207	0.13 408	0.18 396	0.17 446	0.17 402	0.16 415

mmm	0.44 432	0.27 531	0.46 411	0.38 304	0.24 336	0.61 493	0.35 410	0.94 518	0.53 325	0.72 459	1.05 562	0.63 429	0.50 451	0.57 352	0.45 493	0.18 447	0.15 483	0.23 559	0.20 536	0.20 494	0.18 462

ffm	0.44 432	0.26 513	0.49 459	0.37 261	0.25 371	0.55 444	0.37 451	0.68 372	1.04 619	0.73 465	0.96 512	0.71 475	0.53 466	0.57 352	0.25 205	0.16 352	0.10 107	0.25 589	0.21 559	0.16 359	0.16 415

SA	0.44 432	0.25 496	0.46 411	0.46 559	0.24 336	0.43 368	0.36 433	0.75 437	0.96 582	0.59 357	1.03 552	0.48 334	0.52 460	0.94 627	0.32 329	0.16 352	0.12 331	0.21 522	0.19 509	0.15 300	0.13 277

GwcNet-ADL	0.44 432	0.22 406	0.48 446	0.45 537	0.30 530	0.40 336	0.37 451	0.92 511	0.97 585	0.71 448	0.78 410	0.61 419	0.42 396	0.62 419	0.50 520	0.19 482	0.14 450	0.15 247	0.14 311	0.18 434	0.18 462

TransformOpticalFlow	0.44 432	0.20 318	0.47 425	0.41 420	0.23 297	0.37 304	0.47 569	0.94 518	0.76 449	0.65 403	1.14 599	0.73 497	0.56 491	0.76 537	0.32 329	0.15 291	0.10 107	0.17 340	0.15 346	0.14 231	0.13 277

GMM-Stereo	0.44 432	0.19 265	0.36 255	0.42 468	0.25 371	0.51 416	0.47 569	0.71 406	0.53 325	0.76 480	1.37 652	0.76 515	0.38 365	0.60 399	0.33 343	0.15 291	0.10 107	0.20 479	0.19 509	0.16 359	0.27 607

GES	0.44 432	0.23 428	0.57 523	0.40 382	0.30 530	0.59 483	0.36 433	0.96 529	0.68 397	0.74 470	0.83 443	0.47 328	0.48 436	0.67 475	0.43 466	0.22 559	0.16 519	0.17 340	0.16 385	0.18 434	0.23 573

HCRNet	0.44 432	0.34 591	0.41 333	0.53 646	0.26 419	0.53 430	0.29 269	0.83 472	0.63 368	0.71 448	0.81 431	0.77 521	0.50 451	0.66 464	0.36 397	0.24 590	0.16 519	0.24 576	0.20 536	0.21 520	0.18 462

Hybrid-DGEV-03	0.45 443	0.19 265	0.33 197	0.43 491	0.27 455	0.56 459	0.26 205	0.65 341	0.74 435	0.94 601	1.92 703	0.61 419	0.30 259	0.55 327	0.34 360	0.14 207	0.10 107	0.18 396	0.16 385	0.14 231	0.11 161

DFGA-Net	0.45 443	0.29 557	0.80 628	0.42 468	0.32 571	0.53 430	0.35 410	0.78 453	0.89 546	0.66 416	0.75 388	0.48 334	0.39 378	0.74 526	0.60 564	0.15 291	0.13 408	0.19 444	0.18 476	0.20 494	0.17 441

FLISNet	0.45 443	0.21 365	0.36 255	0.34 143	0.35 599	0.28 152	0.31 320	0.72 413	0.46 286	0.87 559	1.13 593	1.09 630	0.76 608	0.69 492	0.56 553	0.12 72	0.10 107	0.17 340	0.17 446	0.17 402	0.15 364

CoSv	0.45 443	0.21 365	0.36 255	0.34 143	0.35 599	0.28 152	0.31 320	0.72 413	0.46 286	0.87 559	1.13 593	1.09 630	0.76 608	0.69 492	0.56 553	0.12 72	0.10 107	0.17 340	0.17 446	0.17 402	0.15 364

U	0.45 443	0.16 120	0.32 176	0.40 382	0.71 723	3.55 756	0.20 56	0.41 144	0.38 225	0.26 122	0.23 63	0.24 106	0.22 124	0.26 13	0.22 107	0.15 291	0.09 29	0.88 736	0.13 265	0.13 174	0.11 161

CASS	0.45 443	0.27 531	0.42 354	0.48 575	0.22 242	0.61 493	0.34 383	0.97 533	0.62 357	0.71 448	0.85 459	0.61 419	0.55 484	0.57 352	0.41 448	0.29 638	0.16 519	0.22 538	0.18 476	0.22 545	0.28 614
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 443	0.25 496	0.43 369	0.45 537	0.28 480	0.70 548	0.34 383	0.94 518	0.76 449	0.75 472	0.80 424	0.65 448	0.49 441	0.64 448	0.51 530	0.20 512	0.14 450	0.22 538	0.19 509	0.18 434	0.18 462

RAFT_CTSACE	0.45 443	0.20 318	0.44 381	0.45 537	0.27 455	0.34 263	0.39 495	0.60 300	0.73 425	0.76 480	1.44 668	0.83 539	0.38 365	1.08 650	0.26 235	0.12 72	0.13 408	0.18 396	0.16 385	0.15 300	0.11 161

iRaft-Stereo_5w	0.45 443	0.21 365	0.48 446	0.42 468	0.28 480	0.31 212	0.54 617	0.63 323	0.62 357	0.62 373	0.89 483	1.01 603	0.69 573	0.75 532	0.66 583	0.13 138	0.12 331	0.17 340	0.15 346	0.14 231	0.15 364

RAFT	0.45 443	0.22 406	0.45 394	0.47 567	0.26 419	0.54 437	0.47 569	0.66 352	0.58 348	0.80 498	0.82 437	0.94 582	0.57 494	0.75 532	0.34 360	0.17 411	0.15 483	0.22 538	0.20 536	0.16 359	0.12 224

DMCA	0.45 443	0.26 513	0.50 473	0.38 304	0.28 480	0.51 416	0.34 383	0.93 513	0.68 397	0.75 472	0.83 443	0.79 525	0.53 466	0.51 295	0.54 546	0.21 531	0.16 519	0.21 522	0.16 385	0.19 473	0.21 543

SCION-MonSter(vits)	0.46 454	0.14 30	0.25 37	0.31 58	0.15 22	0.22 47	0.22 105	0.88 495	1.07 636	0.20 27	1.06 569	0.73 497	0.56 491	0.76 537	1.14 683	0.19 482	0.15 483	0.33 662	0.34 679	0.25 584	0.24 582

Select-FE	0.46 454	0.24 470	0.88 639	0.42 468	0.35 599	0.33 245	0.19 34	0.90 503	0.37 215	0.60 361	1.01 538	0.97 589	0.80 626	0.72 511	0.28 279	0.16 352	0.12 331	0.17 340	0.20 536	0.15 300	0.24 582

PAM_32	0.46 454	0.19 265	0.67 572	0.39 337	0.24 336	0.75 571	0.27 230	0.95 525	0.34 175	0.68 427	0.44 244	1.91 714	0.65 551	0.62 419	0.26 235	0.15 291	0.10 107	0.16 290	0.15 346	0.14 231	0.13 277

PAM	0.46 454	0.19 265	0.70 587	0.40 382	0.26 419	0.75 571	0.33 364	0.85 479	0.34 175	0.70 441	0.46 253	1.83 709	0.63 534	0.61 409	0.26 235	0.15 291	0.10 107	0.16 290	0.14 311	0.14 231	0.13 277

UGAM-zero	0.46 454	0.19 265	0.62 541	0.37 261	0.23 297	0.34 263	0.21 85	1.15 616	0.39 238	0.66 416	0.61 330	1.70 706	0.91 653	0.75 532	0.25 205	0.14 207	0.11 256	0.15 247	0.12 210	0.13 174	0.13 277

test_sample3	0.46 454	0.25 496	0.50 473	0.35 195	0.23 297	0.69 543	0.37 451	1.15 616	0.81 488	0.75 472	0.79 421	0.66 453	0.49 441	0.63 433	0.46 504	0.21 531	0.15 483	0.20 479	0.19 509	0.21 520	0.19 497

IER	0.46 454	0.23 428	0.50 473	0.38 304	0.28 480	0.69 543	0.35 410	0.80 461	0.66 385	0.83 532	0.94 498	0.75 507	0.77 615	0.60 399	0.42 456	0.17 411	0.14 450	0.17 340	0.17 446	0.17 402	0.15 364

BSDual-CNN	0.46 454	0.25 496	0.43 369	0.45 537	0.28 480	0.77 578	0.40 508	0.94 518	0.76 449	0.75 472	0.80 424	0.76 515	0.54 478	0.64 448	0.43 466	0.20 512	0.14 450	0.22 538	0.19 509	0.18 434	0.18 462

STrans-v2	0.46 454	0.20 318	0.48 446	0.40 382	0.24 336	0.55 444	0.50 589	1.07 578	0.73 425	0.65 403	1.05 562	0.72 484	0.69 573	0.72 511	0.33 343	0.14 207	0.10 107	0.17 340	0.14 311	0.13 174	0.12 224

Prome-Stereo	0.46 454	0.19 265	0.35 239	0.44 512	0.26 419	0.40 336	0.45 557	0.68 372	0.44 271	0.96 610	1.84 699	0.59 407	0.67 562	0.61 409	0.32 329	0.14 207	0.11 256	0.16 290	0.14 311	0.16 359	0.29 621

ICVP	0.46 454	0.25 496	0.38 286	0.48 575	0.28 480	0.58 471	0.43 544	1.00 543	0.70 405	0.67 421	0.95 508	0.75 507	0.55 484	0.53 311	0.54 546	0.23 577	0.17 540	0.19 444	0.17 446	0.19 473	0.20 523
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 454	0.34 591	0.86 637	0.50 604	0.37 611	0.81 597	0.50 589	0.72 413	0.65 381	0.51 324	0.65 344	0.45 318	0.45 418	0.64 448	0.38 426	0.24 590	0.24 638	0.22 538	0.21 559	0.23 562	0.23 573

CFNet_pseudo	0.46 454	0.24 470	0.52 494	0.37 261	0.27 455	0.58 471	0.30 291	0.86 483	0.88 530	0.82 520	1.03 552	0.75 507	0.47 431	0.58 375	0.44 484	0.17 411	0.12 331	0.24 576	0.16 385	0.24 575	0.19 497

ACVNet	0.46 454	0.23 428	0.36 255	0.39 337	0.28 480	0.58 471	0.40 508	0.87 490	0.80 480	0.64 394	0.96 512	0.79 525	0.60 515	0.63 433	0.67 586	0.17 411	0.15 483	0.16 290	0.15 346	0.18 434	0.15 364

BEATNet_4x	0.46 454	0.32 577	0.56 519	0.37 261	0.19 123	0.63 513	0.35 410	1.01 553	0.72 418	0.77 486	0.83 443	0.70 471	0.59 511	0.68 486	0.53 541	0.16 352	0.12 331	0.16 290	0.14 311	0.24 575	0.16 415

ccs_rob	0.46 454	0.24 470	0.52 494	0.37 261	0.27 455	0.58 471	0.31 320	0.86 483	0.88 530	0.82 520	1.02 547	0.75 507	0.47 431	0.58 375	0.44 484	0.17 411	0.12 331	0.24 576	0.16 385	0.24 575	0.19 497

G2L-ROB	0.47 470	0.19 265	0.42 354	0.35 195	0.22 242	0.57 465	0.42 535	1.14 612	0.71 416	0.84 539	0.75 388	1.09 630	0.53 466	0.74 526	0.53 541	0.17 411	0.12 331	0.14 184	0.12 210	0.17 402	0.19 497

rvit_0105_3	0.47 470	0.34 591	0.77 624	0.54 653	0.31 554	0.49 409	0.47 569	0.63 323	0.79 478	0.65 403	0.59 323	0.64 435	0.50 451	0.65 455	0.39 434	0.29 638	0.27 663	0.29 640	0.28 650	0.21 520	0.20 523

rvit_stereo_0075_2	0.47 470	0.37 609	0.70 587	0.53 646	0.46 672	0.43 368	0.36 433	0.81 465	0.67 390	0.55 346	0.74 386	0.59 407	0.43 402	0.63 433	0.43 466	0.32 661	0.23 628	0.35 667	0.25 620	0.30 620	0.25 590

test_sample5	0.47 470	0.26 513	0.49 459	0.36 231	0.22 242	0.64 521	0.39 495	1.13 603	0.81 488	0.77 486	0.94 498	0.64 435	0.54 478	0.65 455	0.43 466	0.21 531	0.16 519	0.22 538	0.20 536	0.22 545	0.20 523

test_sample4	0.47 470	0.26 513	0.50 473	0.35 195	0.22 242	0.69 543	0.38 473	1.15 616	0.81 488	0.78 490	0.82 437	0.62 426	0.53 466	0.63 433	0.44 484	0.21 531	0.15 483	0.21 522	0.19 509	0.21 520	0.19 497

DispNO	0.47 470	0.23 428	0.71 592	0.39 337	0.31 554	0.60 490	0.38 473	0.89 498	0.77 458	0.75 472	0.84 449	0.72 484	0.54 478	0.73 518	0.46 504	0.19 482	0.14 450	0.20 479	0.18 476	0.16 359	0.17 441

CoDeX	0.47 470	0.20 318	0.49 459	0.42 468	0.25 371	0.75 571	0.36 433	1.27 669	0.80 480	0.82 520	0.96 512	0.62 426	0.57 494	0.60 399	0.36 397	0.17 411	0.12 331	0.17 340	0.15 346	0.16 359	0.14 329

ARAFT	0.47 470	0.24 470	0.79 626	0.42 468	0.25 371	0.55 444	0.55 622	0.75 437	0.81 488	0.89 573	0.75 388	0.73 497	0.47 431	0.88 596	0.37 416	0.15 291	0.12 331	0.23 559	0.22 577	0.14 231	0.13 277

SFCPSM	0.47 470	0.21 365	0.55 513	0.40 382	0.27 455	0.87 616	0.37 451	1.33 681	0.77 458	0.80 498	0.84 449	0.54 368	0.49 441	0.57 352	0.37 416	0.18 447	0.13 408	0.18 396	0.20 536	0.16 359	0.15 364

cf-r	0.47 470	0.23 428	0.41 333	0.39 337	0.23 297	0.59 483	0.37 451	0.88 495	0.85 511	0.72 459	1.05 562	0.94 582	0.62 528	0.56 340	0.54 546	0.21 531	0.14 450	0.17 340	0.19 509	0.15 300	0.15 364

GANet-RSSM	0.47 470	0.21 365	0.37 272	0.38 304	0.25 371	0.58 471	0.36 433	1.07 578	0.78 469	0.68 427	1.01 538	0.86 549	0.67 562	0.62 419	0.44 484	0.21 531	0.15 483	0.18 396	0.18 476	0.18 434	0.17 441

CCAANet	0.47 470	0.20 318	0.47 425	0.41 420	0.28 480	0.67 538	0.31 320	0.99 538	0.75 440	0.63 382	1.22 621	0.69 466	0.52 460	0.79 559	0.42 456	0.14 207	0.13 408	0.19 444	0.19 509	0.15 300	0.19 497

MLCV	0.47 470	0.24 470	0.61 537	0.37 261	0.17 57	0.61 493	0.33 364	0.80 461	0.87 526	0.94 601	1.13 593	0.72 484	0.43 402	0.89 602	0.51 530	0.13 138	0.10 107	0.13 123	0.11 165	0.14 231	0.12 224

FSD	0.48 483	0.47 654	0.53 501	0.54 653	0.46 672	0.48 404	0.52 608	0.53 251	0.48 301	0.48 313	0.48 262	0.49 342	0.48 436	0.51 295	0.49 518	0.45 706	0.42 722	0.47 701	0.46 711	0.46 688	0.45 698

G2L-Stereo_test	0.48 483	0.20 318	0.40 322	0.34 143	0.23 297	0.57 465	0.58 633	1.10 589	0.77 458	0.86 551	0.94 498	0.95 584	0.54 478	0.68 486	0.60 564	0.16 352	0.12 331	0.14 184	0.12 210	0.15 300	0.15 364

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 483	0.21 365	1.26 689	0.39 337	0.51 686	0.28 152	0.30 291	1.25 665	0.44 271	0.68 427	1.11 582	0.86 549	0.33 301	0.67 475	0.27 256	0.15 291	0.11 256	0.17 340	0.20 536	0.22 545	0.24 582

DualNet	0.48 483	0.26 513	0.49 459	0.36 231	0.22 242	0.64 521	0.39 495	1.13 603	0.81 488	0.80 498	1.03 552	0.64 435	0.54 478	0.65 455	0.43 466	0.21 531	0.16 519	0.22 538	0.20 536	0.22 545	0.20 523

PCWNet_CMD	0.48 483	0.24 470	0.52 494	0.39 337	0.27 455	0.63 513	0.30 291	0.95 525	0.96 582	0.86 551	1.07 573	0.79 525	0.44 413	0.57 352	0.43 466	0.17 411	0.12 331	0.21 522	0.16 385	0.24 575	0.19 497

gwcnet-sp	0.48 483	0.23 428	0.70 587	0.40 382	0.26 419	0.81 597	0.41 524	0.89 498	0.84 503	0.91 586	0.76 394	0.66 453	0.61 521	0.66 464	0.50 520	0.18 447	0.17 540	0.18 396	0.18 476	0.18 434	0.18 462

scenet	0.48 483	0.23 428	0.70 587	0.40 382	0.26 419	0.81 597	0.41 524	0.89 498	0.84 503	0.91 586	0.76 394	0.66 453	0.61 521	0.66 464	0.50 520	0.18 447	0.17 540	0.18 396	0.18 476	0.18 434	0.18 462

ssnet	0.48 483	0.23 428	0.70 587	0.40 382	0.26 419	0.81 597	0.41 524	0.89 498	0.84 503	0.91 586	0.76 394	0.66 453	0.61 521	0.66 464	0.50 520	0.18 447	0.17 540	0.18 396	0.18 476	0.18 434	0.18 462

Sa-1000	0.48 483	0.24 470	0.41 333	0.45 537	0.25 371	0.59 483	0.34 383	0.81 465	0.93 568	0.82 520	1.50 675	0.53 364	0.45 418	0.92 614	0.30 310	0.15 291	0.12 331	0.21 522	0.19 509	0.15 300	0.13 277

UDGNet	0.48 483	0.77 714	0.50 473	0.48 575	0.31 554	0.41 356	0.34 383	0.70 397	0.92 561	0.65 403	0.60 325	0.58 392	0.43 402	0.63 433	0.41 448	0.32 661	0.15 483	0.66 725	0.19 509	0.36 657	0.21 543

PSMNet-ADL	0.48 483	0.27 531	0.40 322	0.48 575	0.30 530	0.68 541	0.37 451	0.90 503	0.80 480	0.61 369	0.80 424	0.92 577	0.62 528	0.72 511	0.63 575	0.23 577	0.18 565	0.18 396	0.20 536	0.22 545	0.20 523

PSM-AAD	0.48 483	0.20 318	0.37 272	0.43 491	0.23 297	0.56 459	0.50 589	0.65 341	0.70 405	1.07 655	1.12 586	0.58 392	0.92 658	0.61 409	0.32 329	0.15 291	0.11 256	0.25 589	0.26 635	0.18 434	0.43 693

KYRaft	0.48 483	0.20 318	0.38 286	0.44 512	0.23 297	0.44 377	0.37 451	0.66 352	0.41 247	0.94 601	1.73 692	0.79 525	0.41 393	0.63 433	0.31 319	0.16 352	0.11 256	0.18 396	0.22 577	0.16 359	0.78 731

ASMatch	0.48 483	0.19 265	0.45 394	0.39 337	0.28 480	0.37 304	0.26 205	0.74 430	0.68 397	0.76 480	2.34 717	0.61 419	0.52 460	0.62 419	0.37 416	0.14 207	0.12 331	0.17 340	0.15 346	0.14 231	0.21 543

DEmStereo	0.48 483	0.17 174	0.50 473	0.38 304	0.25 371	0.59 483	0.34 383	0.63 323	0.74 435	0.89 573	1.66 688	0.58 392	1.06 681	0.60 399	0.42 456	0.14 207	0.11 256	0.16 290	0.16 385	0.14 231	0.15 364

PSMNet-RSSM	0.48 483	0.22 406	0.38 286	0.42 468	0.25 371	0.50 411	0.37 451	1.10 589	0.77 458	0.70 441	1.06 569	0.84 542	0.64 545	0.62 419	0.47 511	0.23 577	0.15 483	0.23 559	0.25 620	0.20 494	0.19 497

CFNet-ft	0.48 483	0.23 428	0.36 255	0.40 382	0.26 419	0.64 521	0.37 451	0.87 490	0.85 511	0.64 394	1.00 535	1.01 603	0.64 545	0.61 409	0.53 541	0.23 577	0.15 483	0.24 576	0.21 559	0.23 562	0.18 462

MSMDNet	0.48 483	0.24 470	0.52 494	0.39 337	0.27 455	0.63 513	0.30 291	0.96 529	0.96 582	0.86 551	1.07 573	0.79 525	0.44 413	0.57 352	0.43 466	0.17 411	0.12 331	0.20 479	0.16 385	0.23 562	0.19 497

CFNet_RVC	0.48 483	0.23 428	0.36 255	0.40 382	0.26 419	0.64 521	0.37 451	0.87 490	0.85 511	0.64 394	1.00 535	1.01 603	0.64 545	0.61 409	0.53 541	0.23 577	0.15 483	0.24 576	0.21 559	0.23 562	0.18 462

G2L-Stereo	0.49 502	0.23 428	0.48 446	0.43 491	0.26 419	0.47 401	0.42 535	0.93 513	0.78 469	0.84 539	0.86 463	0.91 571	0.52 460	0.78 552	0.70 594	0.20 512	0.17 540	0.22 538	0.18 476	0.17 402	0.21 543

DCVSM-stereo	0.49 502	0.27 531	0.53 501	0.39 337	0.29 511	0.51 416	0.26 205	0.75 437	0.75 440	1.11 665	0.75 388	1.05 617	0.72 594	0.60 399	0.47 511	0.20 512	0.19 585	0.24 576	0.20 536	0.25 584	0.30 631

test_sample6	0.49 502	0.26 513	0.50 473	0.37 261	0.22 242	0.63 513	0.40 508	1.12 601	0.83 498	0.80 498	1.03 552	0.66 453	0.55 484	0.67 475	0.46 504	0.22 559	0.16 519	0.22 538	0.22 577	0.23 562	0.21 543

qqq1	0.49 502	0.23 428	0.62 541	0.34 143	0.20 172	0.62 501	0.34 383	1.21 641	1.02 608	0.81 511	1.01 538	0.71 475	0.65 551	0.84 580	0.34 360	0.19 482	0.15 483	0.14 184	0.12 210	0.15 300	0.14 329

fff1	0.49 502	0.23 428	0.62 541	0.34 143	0.20 172	0.62 501	0.34 383	1.21 641	1.02 608	0.81 511	1.01 538	0.71 475	0.65 551	0.84 580	0.34 360	0.19 482	0.15 483	0.14 184	0.12 210	0.15 300	0.14 329

ff1	0.49 502	0.26 513	0.49 459	0.37 261	0.25 371	0.55 444	0.37 451	0.68 372	1.04 619	0.73 465	0.96 512	0.71 475	0.53 466	1.01 634	0.88 637	0.16 352	0.10 107	0.25 589	0.21 559	0.16 359	0.16 415

GMStereo_Zeroshot	0.49 502	0.44 646	0.74 606	0.49 590	0.27 455	0.56 459	0.29 269	0.73 424	0.76 449	0.86 551	0.94 498	0.91 571	0.36 349	0.74 526	0.43 466	0.26 610	0.14 450	0.26 608	0.15 346	0.36 657	0.18 462

ToySt	0.49 502	0.27 531	0.75 614	0.40 382	0.27 455	0.64 521	0.49 584	0.84 476	0.77 458	0.60 361	0.83 443	0.88 560	0.66 559	0.70 499	0.56 553	0.16 352	0.17 540	0.21 522	0.20 536	0.21 520	0.19 497

anonymousa	0.49 502	0.20 318	0.42 354	0.38 304	0.23 297	0.91 620	0.35 410	0.75 437	0.62 357	0.85 543	1.54 680	1.06 619	0.66 559	0.51 295	0.43 466	0.16 352	0.13 408	0.19 444	0.21 559	0.16 359	0.14 329

hknet	0.49 502	0.25 496	0.51 488	0.45 537	0.29 511	0.77 578	0.40 508	0.94 518	0.83 498	0.75 472	0.80 424	0.97 589	0.61 521	0.73 518	0.45 493	0.18 447	0.14 450	0.22 538	0.19 509	0.18 434	0.18 462

psmg	0.49 502	0.25 496	0.43 369	0.41 420	0.28 480	0.85 612	0.43 544	0.99 538	0.76 449	0.91 586	0.94 498	0.76 515	0.54 478	0.64 448	0.43 466	0.20 512	0.15 483	0.20 479	0.20 536	0.18 434	0.18 462

DRaft	0.49 502	0.17 174	0.47 425	0.37 261	0.25 371	0.58 471	0.40 508	0.65 341	0.85 511	1.02 637	1.75 695	0.50 348	0.82 632	0.63 433	0.40 442	0.13 138	0.11 256	0.16 290	0.16 385	0.14 231	0.15 364

GrayStereo	0.49 502	0.19 265	0.42 354	0.46 559	0.28 480	0.53 430	0.67 660	0.69 381	0.63 368	1.02 637	1.47 674	0.78 523	0.76 608	0.56 340	0.33 343	0.14 207	0.12 331	0.17 340	0.17 446	0.15 300	0.29 621

GwcNet-RSSM	0.49 502	0.24 470	0.42 354	0.40 382	0.23 297	0.55 444	0.38 473	0.93 513	0.93 568	0.71 448	1.16 610	0.86 549	0.60 515	0.62 419	0.66 583	0.21 531	0.14 450	0.19 444	0.20 536	0.16 359	0.15 364

UCFNet_RVC	0.49 502	0.26 513	0.35 239	0.39 337	0.26 419	0.64 521	0.36 433	1.15 616	0.84 503	0.67 421	0.88 479	0.88 560	0.59 511	0.58 375	0.45 493	0.24 590	0.17 540	0.27 622	0.27 642	0.25 584	0.23 573

iResNet	0.49 502	0.29 557	0.79 626	0.42 468	0.21 207	0.61 493	0.40 508	0.82 467	0.99 594	0.87 559	1.12 586	0.69 466	0.53 466	0.78 552	0.51 530	0.15 291	0.11 256	0.14 184	0.12 210	0.17 402	0.15 364

MWDA-net	0.50 518	0.23 428	0.58 527	0.41 420	0.30 530	0.78 582	0.48 577	0.83 472	0.86 516	0.98 620	0.85 459	0.72 484	0.81 627	0.75 532	0.42 456	0.19 482	0.13 408	0.18 396	0.18 476	0.19 473	0.21 543

PStereo	0.50 518	0.75 710	0.42 354	0.37 261	0.28 480	0.55 444	0.46 561	0.54 254	0.88 530	0.53 336	0.33 176	0.51 354	0.51 456	0.78 552	0.67 586	0.51 719	0.25 646	0.30 649	0.27 642	0.59 716	0.49 712

CFNet_ucs	0.50 518	0.24 470	0.55 513	0.38 304	0.31 554	0.58 471	0.33 364	0.98 536	0.93 568	0.88 569	1.19 618	0.80 534	0.49 441	0.63 433	0.43 466	0.21 531	0.15 483	0.26 608	0.18 476	0.26 592	0.22 565

NINENet	0.50 518	0.29 557	0.51 488	0.45 537	0.32 571	0.70 548	0.34 383	1.10 589	0.88 530	0.80 498	0.94 498	0.65 448	0.49 441	0.73 518	0.51 530	0.22 559	0.20 600	0.25 589	0.18 476	0.22 545	0.21 543

AACVNet	0.50 518	0.23 428	0.49 459	0.46 559	0.29 511	0.52 422	0.38 473	0.90 503	0.55 336	0.81 511	1.03 552	1.00 599	0.70 586	0.83 575	0.54 546	0.21 531	0.18 565	0.24 576	0.18 476	0.23 562	0.20 523

CrosDoStereo	0.50 518	0.18 217	0.45 394	0.38 304	0.24 336	0.40 336	1.18 729	0.67 362	0.86 516	0.94 601	1.37 652	0.63 429	0.77 615	0.65 455	0.45 493	0.15 291	0.12 331	0.17 340	0.18 476	0.14 231	0.14 329

DeepStereo_LL	0.50 518	0.18 217	0.45 394	0.38 304	0.24 336	0.40 336	1.18 729	0.67 362	0.86 516	0.94 601	1.37 652	0.63 429	0.77 615	0.65 455	0.45 493	0.15 291	0.12 331	0.17 340	0.18 476	0.14 231	0.14 329

THIR-Stereo	0.50 518	0.18 217	0.45 394	0.38 304	0.23 297	0.75 571	0.67 660	0.66 352	0.87 526	1.02 637	1.40 658	0.72 484	0.76 608	0.62 419	0.42 456	0.15 291	0.11 256	0.17 340	0.18 476	0.14 231	0.15 364

AdaStereo	0.50 518	0.32 577	0.47 425	0.48 575	0.25 371	0.67 538	0.32 352	1.17 629	0.88 530	0.75 472	0.99 532	0.75 507	0.49 441	0.67 475	0.46 504	0.27 620	0.12 331	0.28 630	0.18 476	0.23 562	0.18 462
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SMFormer	0.51 527	0.23 428	0.62 541	0.34 143	0.20 172	0.62 501	0.34 383	1.21 641	1.02 608	0.81 511	1.01 538	0.71 475	0.65 551	0.84 580	0.55 551	0.19 482	0.15 483	0.18 396	0.16 385	0.18 434	0.18 462

tta	0.51 527	0.23 428	0.62 541	0.34 143	0.20 172	0.62 501	0.34 383	1.21 641	1.02 608	0.81 511	1.01 538	0.71 475	0.65 551	0.84 580	0.55 551	0.19 482	0.15 483	0.18 396	0.16 385	0.15 300	0.14 329

DAS	0.51 527	0.25 496	0.60 535	0.48 575	0.31 554	0.58 471	0.41 524	0.83 472	0.97 585	0.89 573	1.12 586	0.70 471	0.75 605	0.82 567	0.43 466	0.17 411	0.13 408	0.18 396	0.15 346	0.20 494	0.18 462

SepStereo	0.51 527	0.25 496	0.60 535	0.48 575	0.31 554	0.58 471	0.41 524	0.83 472	0.97 585	0.89 573	1.12 586	0.70 471	0.75 605	0.93 620	0.43 466	0.17 411	0.13 408	0.18 396	0.15 346	0.20 494	0.18 462

acv_ft	0.51 527	0.23 428	0.56 519	0.44 512	0.28 480	0.86 615	0.39 495	0.91 508	0.80 480	0.97 615	0.96 512	0.79 525	0.59 511	0.63 433	0.87 633	0.17 411	0.15 483	0.16 290	0.15 346	0.17 402	0.15 364

DMCA-RVC	0.51 527	0.30 567	0.59 529	0.50 604	0.32 571	0.54 437	0.38 473	0.86 483	0.68 397	0.94 601	0.86 463	0.91 571	0.68 569	0.70 499	0.59 562	0.23 577	0.18 565	0.31 650	0.23 594	0.26 592	0.19 497

CFNet	0.51 527	0.29 557	0.46 411	0.41 420	0.27 455	0.70 548	0.32 352	1.13 603	1.00 601	0.72 459	1.07 573	0.85 544	0.60 515	0.76 537	0.52 537	0.19 482	0.14 450	0.23 559	0.23 594	0.21 520	0.16 415

HSM	0.51 527	0.24 470	0.41 333	0.39 337	0.24 336	0.75 571	0.40 508	1.22 649	0.75 440	0.81 511	0.91 490	1.21 652	0.69 573	0.87 593	0.46 504	0.17 411	0.13 408	0.17 340	0.14 311	0.17 402	0.17 441

MWSP-net	0.52 535	0.23 428	0.54 507	0.45 537	0.30 530	0.70 548	0.81 695	1.02 557	0.92 561	0.75 472	0.78 410	0.91 571	0.73 597	0.62 419	0.52 537	0.19 482	0.15 483	0.19 444	0.18 476	0.21 520	0.22 565

RT-IGEV	0.52 535	0.19 265	0.59 529	0.40 382	0.25 371	0.79 586	0.62 646	1.15 616	0.74 435	0.89 573	0.99 532	1.18 651	0.61 521	0.65 455	0.31 319	0.19 482	0.13 408	0.17 340	0.13 265	0.15 300	0.20 523

DDVS	0.52 535	0.30 567	0.56 519	0.41 420	0.31 554	0.71 554	0.34 383	0.91 508	0.67 390	0.85 543	0.89 483	1.12 638	0.46 425	0.86 591	0.60 564	0.22 559	0.16 519	0.22 538	0.18 476	0.25 584	0.26 596

UGAM	0.52 535	0.22 406	0.46 411	0.45 537	0.25 371	0.41 356	0.52 608	0.62 313	1.16 655	0.76 480	1.13 593	1.32 670	0.57 494	1.00 633	0.53 541	0.17 411	0.14 450	0.25 589	0.21 559	0.15 300	0.13 277

test_sample7	0.52 535	0.29 557	0.50 473	0.36 231	0.27 455	0.62 501	0.41 524	1.06 574	0.88 530	0.92 594	0.86 463	0.85 544	0.69 573	0.68 486	0.50 520	0.26 610	0.20 600	0.27 622	0.26 635	0.27 603	0.24 582

ac_64	0.52 535	0.22 406	0.50 473	0.45 537	0.28 480	0.80 592	0.45 557	1.02 557	0.61 353	0.91 586	0.83 443	1.07 624	0.68 569	0.74 526	0.70 594	0.21 531	0.18 565	0.20 479	0.19 509	0.18 434	0.15 364

iResNetv2_ROB	0.52 535	0.27 531	0.69 583	0.38 304	0.25 371	0.62 501	0.35 410	1.17 629	1.01 605	0.99 624	1.06 569	0.88 560	0.67 562	0.66 464	0.39 434	0.19 482	0.13 408	0.15 247	0.11 165	0.18 434	0.16 415

iResNet_ROB	0.52 535	0.21 365	0.53 501	0.37 261	0.21 207	0.61 493	0.29 269	1.51 712	1.32 688	0.90 581	1.02 547	0.80 534	0.62 528	0.76 537	0.43 466	0.16 352	0.12 331	0.13 123	0.09 15	0.15 300	0.18 462

coex_refinement	0.53 543	0.21 365	0.39 308	0.44 512	0.30 530	0.76 577	0.39 495	1.09 586	0.90 549	0.85 543	1.12 586	1.00 599	0.56 491	0.63 433	0.81 617	0.21 531	0.13 408	0.16 290	0.16 385	0.20 494	0.21 543

ITSA-stereo	0.53 543	0.28 545	0.52 494	0.40 382	0.23 297	0.56 459	0.34 383	1.24 661	1.24 670	0.80 498	0.81 431	0.72 484	0.58 504	0.82 567	0.65 580	0.21 531	0.17 540	0.23 559	0.21 559	0.22 545	0.26 596

mmx	0.53 543	0.26 513	0.49 459	0.37 261	0.25 371	0.55 444	0.37 451	1.16 624	1.03 613	0.73 465	0.96 512	0.71 475	0.53 466	1.01 634	0.88 637	0.20 512	0.15 483	0.25 589	0.21 559	0.22 545	0.20 523

xxx	0.53 543	0.26 513	0.49 459	0.37 261	0.25 371	0.55 444	0.37 451	1.16 624	1.03 613	0.73 465	0.96 512	0.71 475	0.53 466	1.01 634	0.88 637	0.20 512	0.15 483	0.25 589	0.21 559	0.22 545	0.20 523

AASNet	0.53 543	0.25 496	0.52 494	0.49 590	0.32 571	0.74 565	0.40 508	1.50 709	0.86 516	0.86 551	0.92 494	0.64 435	0.59 511	0.59 393	0.79 612	0.23 577	0.19 585	0.20 479	0.16 385	0.21 520	0.19 497

LMCR-Stereo	0.53 543	0.30 567	0.53 501	0.58 673	0.30 530	0.83 608	0.36 433	1.19 634	0.76 449	0.88 569	1.04 558	0.56 377	0.62 528	0.82 567	0.67 586	0.19 482	0.15 483	0.19 444	0.14 311	0.23 562	0.17 441

RAFT + AFF	0.53 543	0.29 557	0.75 614	0.51 620	0.32 571	0.63 513	0.60 639	1.00 543	0.91 556	0.78 490	0.87 471	0.83 539	0.58 504	0.80 561	0.47 511	0.17 411	0.20 600	0.23 559	0.22 577	0.18 434	0.18 462

UPFNet	0.53 543	0.24 470	0.51 488	0.45 537	0.38 621	0.84 611	0.49 584	0.99 538	0.75 440	0.87 559	0.88 479	0.86 549	0.64 545	0.80 561	0.71 599	0.20 512	0.20 600	0.20 479	0.20 536	0.19 473	0.15 364

RASNet	0.53 543	0.22 406	0.52 494	0.38 304	0.22 242	0.68 541	0.38 473	0.97 533	0.88 530	0.73 465	1.04 558	1.03 610	0.92 658	0.90 604	0.86 627	0.16 352	0.14 450	0.14 184	0.17 446	0.15 300	0.13 277

HSM-Net_RVC	0.53 543	0.22 406	0.35 239	0.37 261	0.21 207	0.85 612	0.37 451	1.23 654	0.93 568	0.90 581	1.15 605	1.26 657	0.63 534	0.72 511	0.48 515	0.17 411	0.13 408	0.16 290	0.15 346	0.17 402	0.15 364
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 543	0.32 577	0.64 556	0.44 512	0.30 530	0.66 533	0.44 554	1.04 565	0.88 530	0.91 586	0.91 490	0.99 595	0.60 515	0.68 486	0.60 564	0.21 531	0.17 540	0.22 538	0.22 577	0.21 520	0.21 543
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 543	0.34 591	0.59 529	0.41 420	0.30 530	0.50 411	0.43 544	1.19 634	0.70 405	0.85 543	1.05 562	0.86 549	0.55 484	0.84 580	0.51 530	0.29 638	0.23 628	0.22 538	0.22 577	0.26 592	0.25 590

MEA-ACV	0.54 555	0.23 428	0.61 537	0.41 420	0.28 480	0.71 554	0.43 544	1.18 632	0.88 530	0.85 543	0.94 498	1.04 612	0.85 640	0.73 518	0.57 556	0.18 447	0.17 540	0.20 479	0.24 610	0.18 434	0.21 543

rvit_105_1	0.54 555	0.40 632	0.76 619	0.58 673	0.37 611	0.59 483	0.68 665	0.70 397	0.94 575	0.82 520	0.69 364	0.73 497	0.58 504	0.78 552	0.54 546	0.32 661	0.29 673	0.31 650	0.34 679	0.23 562	0.20 523

UNet	0.54 555	0.26 513	0.66 568	0.44 512	0.40 632	0.99 639	0.41 524	0.98 536	0.75 440	0.83 532	0.89 483	1.04 612	0.72 594	0.73 518	0.62 571	0.19 482	0.14 450	0.20 479	0.17 446	0.20 494	0.17 441

1111x	0.55 558	0.22 406	0.46 411	0.38 304	0.20 172	0.66 533	0.43 544	1.23 654	0.99 594	0.71 448	0.99 532	0.95 584	0.69 573	0.90 604	1.08 675	0.18 447	0.17 540	0.18 396	0.19 509	0.20 494	0.18 462

ADLNet2	0.55 558	0.25 496	0.65 562	0.47 567	0.30 530	0.83 608	0.50 589	1.05 570	0.95 581	0.80 498	0.98 527	0.99 595	0.69 573	0.77 547	0.73 602	0.20 512	0.16 519	0.17 340	0.18 476	0.21 520	0.21 543

GEStereo_RVC	0.55 558	0.29 557	0.63 551	0.49 590	0.31 554	0.70 548	0.54 617	1.22 649	0.92 561	0.82 520	0.85 459	0.85 544	0.63 534	0.90 604	0.65 580	0.24 590	0.16 519	0.19 444	0.16 385	0.21 520	0.22 565

ADLNet	0.55 558	0.27 531	0.51 488	0.44 512	0.35 599	0.78 582	0.46 561	1.08 582	0.86 516	0.99 624	0.98 527	0.92 577	0.63 534	0.69 492	0.81 617	0.22 559	0.16 519	0.22 538	0.22 577	0.21 520	0.21 543

MMNet	0.55 558	0.25 496	0.61 537	0.43 491	0.34 592	1.07 653	0.39 495	0.87 490	0.91 556	0.91 586	0.93 497	0.86 549	0.76 608	0.81 564	0.76 607	0.15 291	0.14 450	0.18 396	0.19 509	0.20 494	0.16 415

delet	0.55 558	0.24 470	0.55 513	0.44 512	0.33 583	1.07 653	0.50 589	1.00 543	0.86 516	0.85 543	0.96 512	0.90 569	0.63 534	0.83 575	0.74 605	0.18 447	0.18 565	0.20 479	0.21 559	0.16 359	0.15 364

psm_up	0.55 558	0.26 513	0.47 425	0.49 590	0.32 571	0.65 531	0.56 628	1.04 565	0.82 493	0.82 520	0.88 479	1.01 603	0.94 664	0.74 526	0.61 568	0.21 531	0.25 646	0.26 608	0.23 594	0.21 520	0.20 523

hitnet-ft	0.55 558	0.27 531	0.39 308	0.41 420	0.28 480	0.78 582	0.40 508	0.92 511	0.90 549	0.82 520	1.01 538	1.13 644	0.70 586	0.78 552	0.67 586	0.28 631	0.20 600	0.28 630	0.22 577	0.29 611	0.26 596

DSFCA	0.55 558	0.25 496	0.62 541	0.40 382	0.36 604	0.74 565	0.52 608	1.04 565	0.82 493	1.06 652	0.84 449	0.89 564	0.63 534	0.99 630	0.58 557	0.25 600	0.21 610	0.21 522	0.21 559	0.21 520	0.19 497

FADNet_RVC	0.55 558	0.37 609	1.17 679	0.44 512	0.31 554	0.56 459	0.34 383	1.06 574	0.88 530	0.67 421	0.90 487	0.61 419	0.65 551	0.93 620	0.70 594	0.21 531	0.18 565	0.26 608	0.23 594	0.31 627	0.28 614

STTStereo	0.55 558	0.37 609	0.76 619	0.44 512	0.31 554	0.60 490	0.44 554	0.96 529	0.86 516	0.99 624	0.90 487	0.96 587	0.58 504	0.71 505	0.61 568	0.25 600	0.23 628	0.26 608	0.32 674	0.24 575	0.23 573

Selective-IGEV-i16pc	0.56 569	0.20 318	1.13 671	0.40 382	0.31 554	2.00 727	0.66 657	0.68 372	1.11 644	0.51 324	0.81 431	0.68 461	0.36 349	0.67 475	0.40 442	0.31 649	0.17 540	0.17 340	0.18 476	0.19 473	0.20 523

ISRNet	0.56 569	0.24 470	0.66 568	0.56 665	0.36 604	0.44 377	0.25 178	0.82 467	0.84 503	1.07 655	1.25 630	0.91 571	0.60 515	0.66 464	0.58 557	0.35 680	0.26 654	0.36 672	0.33 677	0.30 620	0.42 687

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 569	3.08 773	2.43 736	0.31 58	0.18 89	0.29 167	0.20 56	0.37 98	0.32 157	0.28 157	0.24 83	0.18 27	0.18 46	0.31 72	0.22 107	1.09 747	0.08 2	0.17 340	0.16 385	0.14 231	0.97 745

CSP-Net	0.56 569	0.27 531	0.49 459	0.41 420	0.28 480	1.22 681	0.50 589	1.23 654	0.72 418	0.95 609	0.95 508	0.89 564	0.62 528	0.83 575	0.62 571	0.26 610	0.17 540	0.17 340	0.17 446	0.18 434	0.17 441

FTStereo	0.56 569	0.20 318	0.37 272	0.41 420	0.25 371	0.40 336	0.79 693	0.66 352	0.43 263	1.09 661	3.27 741	0.70 471	0.73 597	0.55 327	0.33 343	0.14 207	0.13 408	0.19 444	0.17 446	0.15 300	0.30 631

RAFT-RH_RVC	0.56 569	0.17 174	0.41 333	0.37 261	0.23 297	0.57 465	0.24 165	0.60 300	0.70 405	1.19 675	3.94 753	0.56 377	0.38 365	0.65 455	0.36 397	0.13 138	0.11 256	0.20 479	0.14 311	0.12 114	0.13 277

HGLStereo	0.56 569	0.28 545	0.57 523	0.50 604	0.37 611	0.80 592	0.45 557	1.02 557	0.78 469	0.86 551	1.14 599	0.89 564	0.82 632	0.76 537	0.73 602	0.21 531	0.20 600	0.19 444	0.18 476	0.19 473	0.21 543

FADNet-RVC-Resample	0.56 569	0.33 586	1.16 674	0.49 590	0.34 592	0.71 554	0.43 544	1.01 553	0.93 568	0.82 520	0.87 471	0.74 504	0.67 562	0.73 518	0.45 493	0.18 447	0.18 565	0.26 608	0.27 642	0.26 592	0.27 607

DualNet (step1)	0.57 577	0.36 602	0.72 597	0.38 304	0.30 530	0.71 554	0.43 544	1.06 574	0.88 530	0.92 594	0.86 463	0.85 544	0.69 573	0.68 486	0.50 520	0.41 697	0.20 600	0.40 685	0.41 703	0.36 657	0.33 650

LL-Strereo	0.57 577	0.27 531	0.68 577	0.48 575	0.34 592	0.39 330	0.48 577	0.94 518	0.97 585	0.83 532	0.78 410	1.10 634	1.18 693	1.33 686	0.49 518	0.17 411	0.14 450	0.22 538	0.19 509	0.16 359	0.17 441

CRFU-Net	0.57 577	0.27 531	0.57 523	0.46 559	0.30 530	1.20 679	0.52 608	1.10 589	0.56 344	1.00 629	0.98 527	1.06 619	0.79 622	0.81 564	0.71 599	0.21 531	0.19 585	0.18 396	0.16 385	0.18 434	0.19 497

TDLM	0.57 577	0.33 586	0.49 459	0.51 620	0.30 530	0.66 533	0.73 685	1.03 562	1.01 605	0.82 520	1.10 581	0.84 542	0.70 586	0.86 591	0.58 557	0.28 631	0.17 540	0.25 589	0.22 577	0.26 592	0.19 497

CVANet_RVC	0.57 577	0.33 586	0.44 381	0.47 567	0.32 571	0.67 538	0.61 644	1.05 570	0.93 568	0.85 543	1.04 558	1.01 603	0.73 597	0.83 575	0.52 537	0.29 638	0.19 585	0.27 622	0.25 620	0.31 627	0.21 543

AANet_RVC	0.57 577	0.32 577	0.54 507	0.45 537	0.27 455	0.57 465	0.48 577	1.00 543	1.28 683	0.86 551	1.33 646	0.87 555	0.58 504	1.07 647	0.75 606	0.18 447	0.12 331	0.15 247	0.13 265	0.18 434	0.18 462

NOSS_ROB	0.57 577	0.39 627	0.39 308	0.44 512	0.30 530	0.73 564	0.54 617	1.03 562	1.08 640	0.67 421	0.87 471	0.76 515	0.57 494	0.77 547	0.47 511	0.38 688	0.38 711	0.44 695	0.42 708	0.37 662	0.34 658

ssnet_v2	0.58 584	0.28 545	0.56 519	0.43 491	0.29 511	0.95 629	0.59 636	1.13 603	0.99 594	0.93 598	0.80 424	0.99 595	0.64 545	0.82 567	0.94 653	0.25 600	0.22 618	0.23 559	0.24 610	0.20 494	0.19 497

dad	0.58 584	0.50 663	0.64 556	0.43 491	0.30 530	0.59 483	0.36 433	0.78 453	1.25 677	1.01 634	1.17 612	1.15 648	0.53 466	0.68 486	0.50 520	0.35 680	0.23 628	0.37 677	0.21 559	0.29 611	0.20 523

SACVNet	0.58 584	0.34 591	0.55 513	0.55 662	0.36 604	0.63 513	0.48 577	1.13 603	0.77 458	1.02 637	1.06 569	1.02 608	0.74 601	0.90 604	0.51 530	0.27 620	0.21 610	0.25 589	0.24 610	0.29 611	0.36 665

pcwnet_v2	0.58 584	0.28 545	0.84 631	0.45 537	0.35 599	0.61 493	0.35 410	1.27 669	1.21 665	0.99 624	1.27 633	0.72 484	0.58 504	0.67 475	0.48 515	0.27 620	0.21 610	0.24 576	0.23 594	0.29 611	0.29 621

PS-NSSS	0.58 584	0.44 646	0.62 541	0.42 468	0.33 583	0.66 533	0.58 633	1.02 557	0.86 516	0.77 486	1.28 635	0.72 484	0.64 545	0.82 567	0.59 562	0.31 649	0.26 654	0.40 685	0.27 642	0.33 640	0.26 596

StereoDRNet-Refined	0.58 584	0.32 577	0.54 507	0.46 559	0.30 530	0.96 632	0.40 508	1.00 543	0.94 575	1.12 666	1.08 576	0.96 587	0.67 562	0.90 604	0.89 647	0.17 411	0.13 408	0.22 538	0.21 559	0.20 494	0.19 497
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 584	0.28 545	0.47 425	0.49 590	0.32 571	0.77 578	0.50 589	0.99 538	0.92 561	1.04 646	1.14 599	1.21 652	0.69 573	0.88 596	0.69 591	0.20 512	0.20 600	0.22 538	0.22 577	0.21 520	0.18 462

CBFPSM	0.59 591	0.22 406	1.31 695	0.38 304	0.27 455	1.12 666	0.65 654	0.79 457	0.82 493	0.80 498	0.81 431	1.35 679	0.87 646	0.67 475	0.76 607	0.16 352	0.15 483	0.15 247	0.16 385	0.17 402	0.22 565

HBP-ISP	0.59 591	0.45 650	0.43 369	0.45 537	0.33 583	0.70 548	0.28 260	1.11 595	1.00 601	0.83 532	1.18 614	0.65 448	0.68 569	0.88 596	0.52 537	0.35 680	0.38 711	0.47 701	0.41 703	0.38 666	0.31 641

CBMV_ROB	0.59 591	0.37 609	0.38 286	0.39 337	0.28 480	0.74 565	0.28 260	1.00 543	0.98 589	0.94 601	1.25 630	0.81 537	0.78 620	0.87 593	0.50 520	0.36 684	0.37 709	0.43 691	0.40 698	0.33 640	0.30 631

zzzzzzz1	0.60 594	0.31 572	4.33 753	0.42 468	0.26 419	0.44 377	0.39 495	0.73 424	0.77 458	0.51 324	0.70 368	0.72 484	0.48 436	0.60 399	0.42 456	0.14 207	0.12 331	0.17 340	0.16 385	0.18 434	0.14 329

noway7	0.60 594	0.29 557	4.94 755	0.43 491	0.23 297	0.44 377	0.33 364	0.73 424	0.73 425	0.51 324	0.51 280	0.75 507	0.52 460	0.43 215	0.37 416	0.14 207	0.11 256	0.16 290	0.14 311	0.16 359	0.13 277

FADNet-RVC	0.60 594	0.53 678	1.14 673	0.46 559	0.39 627	0.61 493	0.39 495	1.12 601	0.87 526	0.70 441	0.84 449	1.04 612	0.55 484	0.94 627	0.69 591	0.26 610	0.25 646	0.28 630	0.28 650	0.31 627	0.31 641

NVstereo2D	0.60 594	0.30 567	0.75 614	0.48 575	0.43 652	0.89 617	0.48 577	1.05 570	1.15 654	0.66 416	0.86 463	0.88 560	0.70 586	0.99 630	0.65 580	0.32 661	0.15 483	0.28 630	0.20 536	0.40 669	0.36 665

FADNet	0.61 598	0.51 667	1.10 667	0.45 537	0.44 659	0.65 531	0.41 524	1.19 634	1.05 623	0.70 441	0.84 449	0.98 593	0.66 559	0.82 567	0.50 520	0.29 638	0.30 678	0.27 622	0.30 658	0.46 688	0.35 663

ACV-stereo	0.62 599	0.34 591	1.00 656	0.43 491	0.31 554	1.20 679	0.40 508	0.75 437	0.83 498	0.64 394	0.77 398	2.10 718	1.03 678	0.81 564	0.64 578	0.21 531	0.17 540	0.18 396	0.18 476	0.21 520	0.21 543

SGM-Forest	0.62 599	0.32 577	0.39 308	0.43 491	0.30 530	1.02 643	0.55 622	1.09 586	1.05 623	1.06 652	1.18 614	1.10 634	0.67 562	0.88 596	0.62 571	0.31 649	0.33 700	0.33 662	0.30 658	0.30 620	0.28 614
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 601	0.28 545	0.99 655	0.40 382	0.30 530	1.03 646	0.56 628	1.10 589	0.99 594	0.97 615	1.22 621	1.06 619	0.69 573	1.07 647	0.95 656	0.19 482	0.11 256	0.16 290	0.13 265	0.22 545	0.21 543

fast-acv-ft	0.64 602	0.30 567	0.73 601	0.45 537	0.34 592	1.17 675	0.49 584	0.86 483	0.98 589	1.02 637	1.36 649	1.29 662	0.85 640	0.76 537	0.81 617	0.21 531	0.23 628	0.23 559	0.23 594	0.21 520	0.20 523

StereoDRNet	0.64 602	0.33 586	0.68 577	0.51 620	0.43 652	1.03 646	0.53 613	1.47 704	0.99 594	1.10 663	0.87 471	1.07 624	0.71 590	0.82 567	0.88 637	0.23 577	0.19 585	0.25 589	0.23 594	0.27 603	0.19 497

PSMNet_ROB	0.64 602	0.37 609	0.65 562	0.56 665	0.42 645	0.97 634	0.83 697	1.21 641	0.92 561	0.79 495	1.02 547	1.08 626	0.63 534	0.82 567	0.91 651	0.29 638	0.20 600	0.31 650	0.31 666	0.26 592	0.23 573

CBMV	0.64 602	0.35 597	0.41 333	0.42 468	0.25 371	1.01 641	0.77 689	1.13 603	1.09 642	1.17 671	1.22 621	1.04 612	0.75 605	0.88 596	0.63 575	0.28 631	0.30 678	0.34 665	0.30 658	0.26 592	0.26 596
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 606	0.36 602	1.30 694	0.39 337	0.26 419	0.57 465	0.63 648	0.80 461	1.03 613	0.80 498	1.43 665	0.91 571	0.76 608	1.08 650	1.87 721	0.16 352	0.12 331	0.17 340	0.14 311	0.20 494	0.16 415

TCMNet	0.66 606	0.39 627	0.98 654	0.59 677	0.61 711	0.96 632	0.55 622	1.05 570	0.90 549	0.84 539	1.14 599	0.89 564	0.65 551	0.85 586	1.01 668	0.26 610	0.26 654	0.31 650	0.28 650	0.32 633	0.29 621

YMNet	0.66 606	0.38 619	0.90 644	0.52 636	0.46 672	1.08 657	0.49 584	1.00 543	0.77 458	1.18 673	1.29 639	1.12 638	0.74 601	0.85 586	0.86 627	0.27 620	0.31 688	0.25 589	0.25 620	0.24 575	0.23 573

YMNet_1	0.66 606	0.38 619	0.90 644	0.52 636	0.46 672	1.08 657	0.49 584	1.00 543	0.77 458	1.18 673	1.29 639	1.12 638	0.74 601	0.85 586	0.86 627	0.27 620	0.31 688	0.25 589	0.25 620	0.24 575	0.23 573

DRN-Test	0.66 606	0.32 577	0.66 568	0.50 604	0.39 627	1.15 670	0.61 644	1.49 707	1.01 605	1.12 666	1.08 576	1.06 619	0.69 573	0.77 547	0.94 653	0.23 577	0.17 540	0.26 608	0.25 620	0.25 584	0.21 543

SCION-MonSter	0.67 611	0.40 632	0.95 648	0.54 653	0.44 659	1.30 689	0.42 535	0.91 508	1.06 629	0.79 495	1.13 593	0.74 504	0.67 562	0.76 537	1.43 701	0.19 482	0.19 585	0.45 696	0.42 708	0.30 620	0.26 596

iinet-f	0.67 611	0.26 513	2.15 729	0.39 337	0.31 554	1.19 678	0.56 628	0.84 476	0.84 503	0.80 498	1.17 612	1.05 617	0.84 639	0.71 505	1.21 687	0.20 512	0.18 565	0.17 340	0.15 346	0.20 494	0.20 523

GASNet	0.67 611	0.72 707	0.96 651	0.70 711	0.48 678	0.62 501	0.47 569	1.08 582	1.03 613	0.94 601	0.82 437	0.93 580	0.83 637	1.33 686	0.80 614	0.31 649	0.22 618	0.29 640	0.28 650	0.44 681	0.24 582

FINET	0.67 611	0.42 639	1.00 656	0.46 559	0.43 652	0.83 608	0.89 705	1.08 582	1.50 704	0.87 559	1.14 599	0.71 475	0.68 569	0.92 614	0.70 594	0.36 684	0.30 678	0.26 608	0.24 610	0.35 651	0.33 650

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 611	0.81 717	0.73 601	0.53 646	0.37 611	1.40 694	0.53 613	1.04 565	0.79 478	0.88 569	0.94 498	0.95 584	0.53 466	0.93 620	0.58 557	0.39 691	0.30 678	0.57 719	0.31 666	0.53 704	0.30 631

PA-Net	0.67 611	0.43 641	0.83 630	0.50 604	0.53 691	0.94 626	0.68 665	1.10 589	1.14 653	0.80 498	0.88 479	0.87 555	0.77 615	1.02 639	0.88 637	0.24 590	0.41 720	0.29 640	0.44 710	0.26 592	0.34 658
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 617	0.36 602	1.10 667	0.51 620	0.42 645	1.08 657	0.50 589	1.21 641	1.16 655	1.00 629	1.37 652	1.06 619	0.79 622	0.92 614	0.94 653	0.25 600	0.24 638	0.24 576	0.22 577	0.23 562	0.26 596

NaN_ROB	0.69 617	0.44 646	0.69 583	0.51 620	0.33 583	0.97 634	1.06 722	1.22 649	1.19 661	1.24 685	0.96 512	1.08 626	0.78 620	1.20 667	0.67 586	0.24 590	0.30 678	0.23 559	0.24 610	0.23 562	0.25 590

GANet	0.70 619	0.37 609	0.55 513	0.51 620	0.34 592	0.94 626	0.96 714	1.08 582	0.94 575	1.04 646	1.98 707	1.13 644	0.88 650	1.12 657	0.66 583	0.25 600	0.26 654	0.27 622	0.22 577	0.31 627	0.22 565

DISCO	0.70 619	0.26 513	0.68 577	0.44 512	0.31 554	1.14 668	0.51 605	1.23 654	1.23 668	0.81 511	1.05 562	1.50 694	0.85 640	1.82 718	1.03 669	0.19 482	0.15 483	0.18 396	0.16 385	0.24 575	0.23 573

XPNet_ROB	0.70 619	0.35 597	0.68 577	0.52 636	0.40 632	0.79 586	0.85 703	1.16 624	0.94 575	1.33 693	1.15 605	1.38 681	0.83 637	1.03 641	0.90 649	0.32 661	0.25 646	0.26 608	0.24 610	0.31 627	0.28 614

ETE_ROB	0.70 619	0.49 659	0.73 601	0.56 665	0.36 604	0.79 586	0.87 704	1.14 612	0.93 568	1.19 675	1.18 614	1.39 682	0.82 632	0.99 630	0.80 614	0.26 610	0.21 610	0.31 650	0.26 635	0.33 640	0.34 658

Wz-Net-LNSev	0.71 623	0.51 667	1.36 704	0.50 604	0.41 639	1.15 670	0.69 670	1.21 641	1.07 636	1.02 637	1.12 586	1.08 626	0.87 646	0.89 602	0.89 647	0.24 590	0.22 618	0.21 522	0.19 509	0.26 592	0.26 596

APVNet	0.71 623	0.37 609	0.89 643	0.56 665	0.45 664	1.18 677	0.68 665	1.41 698	0.85 511	0.81 511	1.15 605	1.04 612	0.81 627	1.10 654	1.17 684	0.26 610	0.28 667	0.32 657	0.31 666	0.29 611	0.30 631

Syn2CoEx	0.71 623	0.51 667	0.95 648	0.64 692	0.45 664	0.91 620	0.53 613	1.48 705	1.13 650	0.93 598	1.35 648	1.02 608	0.99 673	0.92 614	0.80 614	0.30 645	0.27 663	0.28 630	0.24 610	0.23 562	0.24 582

DANet	0.71 623	0.45 650	0.91 646	0.59 677	0.40 632	0.81 597	0.40 508	0.97 533	0.84 503	1.20 680	1.22 621	1.33 673	0.88 650	1.16 661	1.24 688	0.27 620	0.23 628	0.31 650	0.25 620	0.35 651	0.32 645
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 627	0.35 597	0.64 556	0.53 646	0.67 718	1.31 690	0.67 660	1.20 639	1.18 659	1.05 648	0.87 471	1.27 659	0.93 663	0.93 620	1.27 692	0.22 559	0.16 519	0.26 608	0.23 594	0.40 669	0.39 679

NCCL2	0.72 627	0.41 637	0.65 562	0.64 692	0.44 659	0.98 638	1.20 731	1.11 595	1.00 601	0.98 620	0.96 512	1.49 693	0.87 646	0.90 604	0.79 612	0.31 649	0.26 654	0.39 682	0.39 695	0.32 633	0.32 645

FAT-Stereo	0.73 629	0.33 586	0.75 614	0.49 590	0.37 611	0.71 554	0.59 636	1.36 690	1.30 686	1.03 645	1.40 658	1.59 703	1.15 689	0.87 593	0.86 627	0.28 631	0.28 667	0.28 630	0.23 594	0.28 607	0.38 676

DStereoRT	0.74 630	0.19 265	0.50 473	0.51 620	0.33 583	1.10 661	0.34 383	0.82 467	0.76 449	0.78 490	1.05 562	0.51 354	0.73 597	0.76 537	0.48 515	0.16 352	0.13 408	3.96 782	1.37 767	0.19 473	0.14 329

S-Stereo	0.74 630	0.35 597	0.96 651	0.56 665	0.45 664	0.82 605	0.60 639	1.24 661	1.60 716	0.96 610	1.41 660	1.12 638	0.94 664	0.80 561	1.04 672	0.26 610	0.31 688	0.28 630	0.25 620	0.32 633	0.47 706

LALA_ROB	0.74 630	0.43 641	0.69 583	0.54 653	0.40 632	1.01 641	0.95 713	1.21 641	1.07 636	1.22 682	1.12 586	1.56 700	0.79 622	1.04 643	0.86 627	0.33 670	0.22 618	0.35 667	0.30 658	0.35 651	0.31 641

DNS	0.75 633	1.52 751	0.28 96	0.28 8	0.17 57	0.18 22	0.23 142	0.48 207	0.27 96	0.26 122	0.34 188	0.30 179	0.23 141	2.70 746	1.46 703	0.16 352	0.13 408	0.16 290	0.09 15	3.27 772	2.57 771

w-ln-seven-2	0.76 634	0.43 641	2.32 732	0.52 636	0.38 621	0.90 619	0.65 654	1.11 595	1.12 649	1.19 675	1.28 635	1.09 630	0.99 673	1.07 647	0.87 633	0.20 512	0.19 585	0.23 559	0.22 577	0.26 592	0.22 565

PSMNet-RUCA	0.76 634	0.75 710	1.08 666	1.01 734	0.90 730	0.69 543	0.50 589	1.11 595	1.03 613	0.78 490	1.11 582	0.80 534	0.72 594	0.88 596	0.63 575	0.53 725	0.27 663	0.76 730	0.46 711	0.66 722	0.47 706

Wz-Net-MNSev	0.76 634	0.40 632	1.34 699	0.50 604	0.40 632	1.44 700	0.83 697	1.15 616	1.16 655	1.25 688	1.20 619	1.13 644	0.81 627	1.16 661	1.00 667	0.22 559	0.19 585	0.24 576	0.23 594	0.28 607	0.26 596

DGSMNet	0.76 634	0.55 681	1.29 693	0.58 673	0.62 712	0.94 626	0.70 675	1.26 667	1.11 644	0.83 532	1.24 628	1.00 599	0.71 590	1.03 641	0.81 617	0.34 676	0.29 673	0.41 689	0.40 698	0.57 712	0.55 720

RP	0.76 634	0.36 602	0.63 551	0.66 701	0.58 708	0.80 592	0.55 622	1.14 612	1.22 667	0.97 615	1.65 686	1.43 687	1.32 704	1.01 634	0.84 622	0.33 670	0.30 678	0.36 672	0.30 658	0.34 646	0.34 658

edge stereo	0.76 634	0.38 619	0.74 606	0.52 636	0.43 652	0.80 592	0.53 613	1.28 672	1.06 629	1.28 689	1.38 657	1.81 708	1.11 686	1.08 650	0.85 626	0.33 670	0.32 694	0.41 689	0.28 650	0.32 633	0.36 665

NCC-stereo	0.78 640	0.40 632	0.76 619	0.61 685	0.67 718	0.81 597	0.69 670	1.54 717	1.11 644	0.90 581	1.36 649	1.33 673	1.16 690	1.19 665	0.88 637	0.31 649	0.30 678	0.37 677	0.48 720	0.33 640	0.33 650

Nwc_Net	0.78 640	0.38 619	0.73 601	0.60 683	0.55 697	1.05 651	0.55 622	1.67 726	1.05 623	0.88 569	1.86 701	1.40 684	1.09 684	1.10 654	0.87 633	0.30 645	0.25 646	0.36 672	0.38 690	0.29 611	0.29 621

Abc-Net	0.78 640	0.40 632	0.76 619	0.61 685	0.67 718	0.81 597	0.69 670	1.54 717	1.11 644	0.90 581	1.36 649	1.33 673	1.16 690	1.19 665	0.88 637	0.31 649	0.30 678	0.37 677	0.48 720	0.33 640	0.33 650
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 643	0.59 686	0.71 592	0.65 698	0.65 716	0.92 625	0.58 633	1.29 673	1.05 623	1.07 655	1.45 671	1.47 691	1.03 678	1.21 671	0.88 637	0.32 661	0.30 678	0.48 707	0.40 698	0.37 662	0.37 670

stereogan	0.80 644	0.31 572	0.71 592	0.59 677	0.50 682	1.72 718	0.48 577	1.35 687	1.37 691	1.00 629	1.46 673	1.56 700	0.95 667	1.29 681	0.84 622	0.28 631	0.29 673	0.29 640	0.25 620	0.38 666	0.38 676

ADCRef	0.80 644	0.43 641	1.32 697	0.50 604	0.45 664	1.07 653	0.51 605	1.07 578	0.98 589	1.17 671	1.42 662	0.87 555	0.91 653	0.85 586	3.19 744	0.18 447	0.16 519	0.23 559	0.23 594	0.22 545	0.21 543

GANetREF_RVC	0.80 644	0.75 710	0.86 637	0.66 701	0.42 645	1.15 670	0.98 715	1.14 612	1.19 661	1.01 634	1.02 547	1.10 634	0.90 652	1.15 659	0.76 607	0.48 714	0.39 716	0.57 719	0.38 690	0.63 719	0.46 701
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AF-Net	0.81 647	0.39 627	0.68 577	0.64 692	0.54 693	0.91 620	0.51 605	1.61 722	1.31 687	0.96 610	2.02 709	1.46 688	1.26 702	1.11 656	0.99 663	0.32 661	0.24 638	0.39 682	0.27 642	0.30 620	0.25 590

DNSM	0.82 648	1.54 752	0.27 73	0.30 27	0.17 57	0.27 129	0.25 178	0.49 213	0.25 83	0.34 211	0.36 208	0.29 164	0.26 188	2.84 748	1.96 724	0.16 352	0.12 331	0.12 63	0.10 97	3.66 775	2.58 772

SQANet	0.82 648	0.74 709	0.67 572	1.13 739	0.98 738	1.11 662	0.47 569	1.07 578	0.83 498	0.91 586	1.05 562	1.03 610	0.74 601	1.01 634	0.64 578	0.61 730	0.24 638	1.03 740	0.35 683	1.18 742	0.58 721

Anonymous_2	0.82 648	0.44 646	0.63 551	0.40 382	0.43 652	0.80 592	0.52 608	0.72 413	0.77 458	0.71 448	0.60 325	0.87 555	0.76 608	0.75 532	0.58 557	0.52 721	0.54 737	0.54 717	4.82 785	0.56 709	0.40 682

ccnet	0.82 648	0.57 684	0.75 614	0.54 653	0.59 709	1.09 660	0.66 657	1.38 693	0.94 575	1.12 666	1.44 668	1.29 662	0.92 658	0.95 629	1.24 688	0.49 716	0.42 722	0.50 713	0.47 718	0.51 699	0.46 701

psmorigin	0.82 648	0.51 667	2.09 726	0.49 590	0.41 639	0.85 612	0.50 589	1.04 565	0.88 530	1.45 698	1.43 665	1.50 694	1.06 681	1.22 673	0.97 659	0.31 649	0.32 694	0.27 622	0.27 642	0.33 640	0.42 687

STTRV1_RVC	0.82 648	0.59 686	1.16 674	0.67 704	0.81 726	1.11 662	0.63 648	1.30 676	1.11 644	0.98 620	1.33 646	1.08 626	0.95 667	1.26 677	0.87 633	0.55 728	0.25 646	0.43 691	0.39 695	0.58 715	0.40 682

CC-Net-ROB	0.82 648	0.96 729	0.85 632	0.58 673	0.45 664	1.27 687	0.70 675	1.17 629	1.02 608	0.83 532	1.23 626	0.90 569	0.77 615	1.06 644	0.69 591	0.46 709	0.34 702	1.71 748	0.38 690	0.59 716	0.36 665

GCST	0.83 655	1.22 740	0.74 606	1.58 747	1.01 741	1.06 652	0.23 142	0.78 453	0.78 469	0.97 615	0.65 344	0.78 523	0.35 320	0.92 614	0.34 360	0.96 741	0.65 743	1.20 742	0.81 746	0.91 731	0.70 727

aanetorigin	0.83 655	0.56 682	1.87 723	0.49 590	0.38 621	0.56 459	0.66 657	0.70 397	1.00 601	2.42 742	2.02 709	1.31 665	1.18 693	0.93 620	1.13 682	0.20 512	0.18 565	0.20 479	0.19 509	0.27 603	0.30 631

CSAN	0.83 655	0.49 659	0.77 624	0.60 683	0.41 639	1.14 668	1.06 722	1.19 634	1.46 702	1.32 691	1.43 665	1.37 680	1.19 695	1.27 680	0.86 627	0.39 691	0.31 688	0.36 672	0.37 686	0.35 651	0.34 658

SDNR	0.86 658	0.37 609	1.47 710	0.40 382	0.38 621	3.38 755	0.33 364	0.90 503	0.98 589	0.99 624	2.09 712	0.59 407	0.71 590	1.29 681	0.70 594	0.51 719	0.56 739	0.36 672	0.26 635	0.43 680	0.46 701

RTSC	0.87 659	0.48 655	1.23 686	0.52 636	0.37 611	1.13 667	0.50 589	1.34 683	1.79 722	1.51 702	1.24 628	1.12 638	0.81 627	1.62 706	2.16 728	0.25 600	0.19 585	0.23 559	0.24 610	0.30 620	0.31 641

PWC_ROB	0.87 659	0.52 675	1.28 690	0.50 604	0.32 571	0.91 620	0.37 451	1.36 690	1.46 702	1.61 709	2.59 728	1.16 649	1.01 677	1.34 688	1.40 700	0.25 600	0.18 565	0.28 630	0.20 536	0.29 611	0.28 614

UDG	0.88 661	0.82 720	0.67 572	1.00 733	0.96 735	1.02 643	0.57 632	1.13 603	0.99 594	0.90 581	0.97 525	1.31 665	0.99 673	0.85 586	0.84 622	0.54 727	0.32 694	1.77 749	0.40 698	0.94 733	0.66 726

FBW_ROB	0.88 661	0.50 663	0.85 632	0.55 662	0.40 632	1.17 675	0.78 691	1.50 709	1.37 691	1.33 693	1.27 633	1.48 692	1.00 676	2.57 745	0.98 662	0.25 600	0.32 694	0.45 696	0.30 658	0.34 646	0.28 614

XQC	0.89 663	0.65 699	1.31 695	0.67 704	0.52 690	1.22 681	0.68 665	1.26 667	1.52 705	1.14 669	1.11 582	1.28 661	1.04 680	1.40 696	1.77 715	0.38 688	0.24 638	0.37 677	0.31 666	0.53 704	0.47 706

DeepPrunerF	0.89 663	0.52 675	3.43 745	0.68 708	0.81 726	0.72 563	0.72 683	1.22 649	1.99 729	0.93 598	1.01 538	0.87 555	0.86 643	1.08 650	0.95 656	0.34 676	0.28 667	0.43 691	0.39 695	0.30 620	0.32 645

PWCDC_ROB	0.89 663	0.49 659	0.80 628	0.74 716	0.40 632	1.03 646	0.39 495	1.33 681	2.35 745	1.02 637	3.77 748	0.81 537	0.92 658	1.20 667	0.90 649	0.34 676	0.22 618	0.24 576	0.20 536	0.34 646	0.29 621

PASM	0.90 666	0.64 697	1.69 716	0.69 710	0.69 721	0.78 582	0.84 700	1.03 562	1.26 680	1.19 675	1.15 605	1.31 665	0.98 672	1.24 675	1.03 669	0.52 721	0.56 739	0.59 722	0.66 738	0.56 709	0.54 719

Wz-Net-SNSev	0.91 667	0.73 708	2.13 727	0.56 665	0.45 664	0.95 629	1.13 727	1.34 683	1.24 670	1.02 637	1.30 642	1.46 688	0.86 643	1.81 717	1.50 704	0.25 600	0.23 628	0.25 589	0.26 635	0.32 633	0.29 621

MDST_ROB	0.91 667	0.27 531	0.85 632	0.63 691	0.41 639	2.53 736	0.71 681	1.60 720	1.13 650	2.83 750	1.73 692	0.97 589	0.69 573	1.61 705	0.73 602	0.25 600	0.22 618	0.32 657	0.28 650	0.25 584	0.24 582

PDISCO_ROB	0.91 667	0.48 655	1.06 662	0.99 731	0.97 736	1.67 716	0.63 648	1.64 724	1.59 713	1.06 652	1.18 614	1.31 665	0.79 622	1.55 700	0.97 659	0.49 716	0.22 618	0.45 696	0.40 698	0.45 685	0.37 670

SHD	0.93 670	0.50 663	1.18 680	0.59 677	0.46 672	0.97 634	0.48 577	1.70 728	2.15 731	1.58 706	1.37 652	1.42 685	1.19 695	1.31 684	1.60 707	0.31 649	0.26 654	0.32 657	0.33 677	0.40 669	0.42 687

G-Net	0.95 671	0.46 653	1.04 660	0.64 692	0.48 678	2.12 732	0.64 652	1.01 553	0.87 526	1.75 718	2.82 737	1.30 664	1.64 725	1.06 644	0.96 658	0.36 684	0.29 673	0.35 667	0.25 620	0.45 685	0.42 687

DStereoO	0.96 672	0.70 706	0.72 597	0.62 689	0.45 664	0.74 565	0.92 711	1.09 586	1.29 685	1.19 675	1.23 626	0.99 595	1.71 727	1.29 681	0.99 663	2.01 764	0.35 704	0.77 731	0.30 658	1.42 744	0.38 676

w-ln-seven	0.96 672	0.48 655	2.41 735	0.54 653	0.50 682	1.41 696	0.70 675	1.67 726	1.81 723	1.49 699	1.50 675	1.26 657	0.87 646	1.15 659	1.80 719	0.23 577	0.21 610	0.25 589	0.25 620	0.31 627	0.26 596

anonymity	0.97 674	0.89 724	1.05 661	0.92 729	1.03 742	0.97 634	0.81 695	1.29 673	0.91 556	1.07 655	0.98 527	1.00 599	0.95 667	1.02 639	0.92 652	0.96 741	0.95 768	0.90 737	0.91 753	0.92 732	0.94 739

SGM_RVC	0.97 674	0.28 545	0.41 333	0.39 337	0.22 242	1.55 706	0.73 685	1.51 712	1.25 677	2.25 737	1.92 703	2.58 730	1.56 719	2.02 727	1.19 686	0.27 620	0.27 663	0.27 622	0.25 620	0.25 584	0.25 590
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 676	0.42 639	1.88 724	0.53 646	0.41 639	1.59 710	1.26 737	2.21 742	1.43 697	1.10 663	1.11 582	1.46 688	1.95 737	1.34 688	1.26 690	0.34 676	0.25 646	0.25 589	0.21 559	0.46 688	0.37 670

z-mn7	1.00 677	0.50 663	1.70 718	0.53 646	0.36 604	1.75 719	0.71 681	1.22 649	2.28 738	0.96 610	2.54 724	1.42 685	0.95 667	2.19 734	1.54 705	0.22 559	0.19 585	0.21 522	0.20 536	0.27 603	0.25 590

Consistency-Raft	1.01 678	0.81 717	1.24 687	0.84 726	0.97 736	0.81 597	0.84 700	1.30 676	1.59 713	1.05 648	1.68 691	1.12 638	0.91 653	0.92 614	1.11 677	0.65 731	0.74 747	0.79 733	0.90 750	1.06 740	0.79 733

xxxx	1.01 678	0.22 406	0.43 369	0.36 231	0.21 207	0.82 605	0.36 433	1.32 679	0.88 530	0.71 448	0.94 498	0.97 589	0.63 534	0.64 448	10.58 776	0.20 512	0.16 519	0.18 396	0.17 446	0.19 473	0.19 497

test_xeample	1.01 678	0.21 365	0.42 354	0.35 195	0.21 207	0.71 554	0.39 495	1.23 654	0.86 516	0.81 511	1.04 558	0.69 466	0.61 521	0.69 492	10.93 777	0.19 482	0.15 483	0.18 396	0.17 446	0.18 434	0.17 441

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 681	0.57 684	1.51 712	0.67 704	0.50 682	2.57 737	1.66 754	1.20 639	1.43 697	1.38 695	1.57 682	1.33 673	0.92 658	1.64 709	0.88 637	0.37 687	0.39 716	0.46 700	0.60 733	0.41 675	0.40 682

ADCPNet	1.03 682	0.48 655	2.70 738	0.54 653	0.42 645	1.40 694	0.75 687	1.13 603	1.07 636	1.22 682	1.42 662	1.68 705	1.09 684	1.36 693	3.45 750	0.30 645	0.28 667	0.29 640	0.32 674	0.37 662	0.35 663

MSAF-DinoV2	1.04 683	0.38 619	1.32 697	0.54 653	0.29 511	0.89 617	0.72 683	1.52 715	1.24 670	1.05 648	1.41 660	2.98 735	1.49 714	2.74 747	2.83 742	0.22 559	0.14 450	0.20 479	0.22 577	0.32 633	0.32 645

otaku	1.04 683	0.93 726	0.88 639	1.33 745	1.05 744	1.66 714	0.70 675	1.40 697	1.18 659	1.08 659	1.32 645	1.33 673	0.91 653	1.23 674	0.76 607	0.72 734	0.46 733	1.24 743	0.50 726	1.40 743	0.75 729

SuperB	1.04 683	0.37 609	4.81 754	0.43 491	0.31 554	0.99 639	0.46 561	1.02 557	2.09 730	1.09 661	1.09 579	0.75 507	0.81 627	1.06 644	1.76 714	0.19 482	0.15 483	0.17 340	0.15 346	2.82 769	0.26 596

ADCL	1.04 683	0.38 619	1.35 700	0.50 604	0.39 627	1.61 711	0.89 705	1.29 673	1.39 694	1.29 690	1.50 675	1.24 655	1.24 698	1.37 694	4.87 759	0.21 531	0.19 585	0.25 589	0.25 620	0.29 611	0.27 607

test_sample9	1.05 687	0.36 602	0.72 597	0.38 304	0.30 530	0.71 554	0.43 544	1.06 574	0.88 530	0.92 594	0.86 463	0.85 544	0.69 573	1.20 667	1.36 696	0.41 697	8.41 786	0.40 685	0.41 703	0.36 657	0.33 650

DDUNet	1.06 688	2.56 770	0.68 577	1.21 741	1.26 747	1.03 646	0.69 670	1.11 595	0.94 575	0.96 610	1.22 621	1.27 659	0.82 632	0.93 620	0.72 601	0.84 738	0.38 711	1.99 752	0.60 733	1.10 741	0.85 735

ADCP+	1.06 688	0.35 597	1.51 712	0.49 590	0.51 686	1.45 701	0.55 622	1.25 665	1.03 613	1.16 670	1.15 605	1.10 634	1.07 683	1.56 702	6.75 767	0.19 482	0.16 519	0.23 559	0.21 559	0.28 607	0.21 543

Selective-IGEV-i16pb	1.07 690	0.24 470	9.45 764	0.41 420	0.32 571	1.76 720	0.59 636	1.00 543	1.54 708	0.66 416	1.20 619	0.98 593	0.57 494	0.78 552	0.62 571	0.27 620	0.17 540	0.18 396	0.20 536	0.21 520	0.23 573

SAMSARA	1.07 690	0.65 699	1.19 681	1.06 738	0.90 730	1.76 720	1.76 759	1.46 703	1.44 700	1.51 702	1.16 610	2.00 717	1.14 688	1.48 697	1.31 694	0.39 691	0.44 729	0.35 667	0.38 690	0.49 696	0.49 712

SANet	1.07 690	0.41 637	1.06 662	0.48 575	0.30 530	1.41 696	0.94 712	1.42 699	3.36 760	1.58 706	2.43 721	2.33 725	1.70 726	1.34 688	1.07 674	0.28 631	0.24 638	0.26 608	0.23 594	0.34 646	0.30 631

zh-mn7	1.08 693	0.65 699	4.00 749	0.52 636	0.38 621	1.16 674	0.62 646	1.15 616	1.77 721	1.74 717	2.31 714	1.17 650	0.91 653	2.10 729	1.77 715	0.24 590	0.21 610	0.22 538	0.22 577	0.25 584	0.28 614

zh-sn7	1.09 694	0.75 710	3.23 743	0.57 671	0.42 645	1.11 662	0.89 705	1.19 634	1.27 681	1.41 697	1.98 707	1.25 656	1.47 713	1.99 726	2.62 739	0.26 610	0.26 654	0.26 608	0.27 642	0.35 651	0.30 631

Ntro	1.09 694	0.97 732	0.91 646	1.44 746	1.19 746	1.69 717	0.80 694	1.35 687	1.25 677	1.00 629	1.29 639	1.31 665	0.97 671	1.26 677	0.84 622	0.84 738	0.43 727	1.36 744	0.50 726	1.56 745	0.78 731

MFN_U_SF_RVC	1.09 694	0.59 686	1.97 725	0.67 704	0.44 659	1.93 725	0.60 639	1.85 733	1.36 689	1.61 709	1.54 680	1.95 716	1.37 707	1.64 709	1.73 711	0.40 696	0.37 709	0.45 696	0.48 720	0.44 681	0.44 694

AANet	1.13 697	1.01 734	2.99 741	0.44 512	0.37 611	0.91 620	0.54 617	1.27 669	2.31 742	2.35 740	2.37 720	2.22 720	1.53 715	1.18 664	1.43 701	0.32 661	0.23 628	0.28 630	0.25 620	0.35 651	0.33 650

2222	1.14 698	0.53 678	1.55 714	0.79 722	0.47 677	1.56 707	1.67 755	1.49 707	1.24 670	1.24 685	2.23 713	3.21 741	1.25 699	1.53 698	1.63 708	0.47 713	0.28 667	0.50 713	0.36 684	0.48 693	0.29 621

Wz-Net-TNSev	1.14 698	1.06 737	4.32 752	0.49 590	0.42 645	1.51 704	1.11 726	1.48 705	1.40 696	1.22 682	1.26 632	1.58 702	1.43 711	1.76 715	1.70 710	0.32 661	0.31 688	0.26 608	0.30 658	0.41 675	0.41 686

ADCMid	1.14 698	0.52 675	2.23 731	0.53 646	0.43 652	1.07 653	0.75 687	1.23 654	1.05 623	2.15 732	1.44 668	1.50 694	1.43 711	1.56 702	5.01 760	0.26 610	0.24 638	0.29 640	0.31 666	0.37 662	0.33 650

MFMNet_re	1.14 698	0.97 732	1.19 681	0.99 731	0.95 734	1.25 685	1.22 734	1.39 694	1.55 709	1.69 716	1.67 690	1.21 652	1.53 715	1.12 657	0.99 663	0.87 740	0.75 751	0.79 733	0.75 742	0.90 730	0.94 739

WCMA_ROB	1.14 698	0.36 602	0.76 619	0.49 590	0.44 659	1.23 683	0.67 660	1.11 595	1.23 668	2.84 751	3.95 754	3.28 744	1.83 733	1.25 676	0.99 663	0.44 704	0.34 702	0.34 665	0.37 686	0.41 675	0.40 682

AnyNet_C32	1.16 703	0.62 694	2.40 734	0.57 671	0.55 697	1.41 696	1.34 743	1.18 632	1.24 670	1.49 699	1.42 662	1.39 682	1.20 697	1.55 700	4.82 758	0.29 638	0.28 667	0.29 640	0.34 679	0.38 666	0.42 687

222	1.18 704	0.22 406	0.44 381	0.37 261	0.22 242	0.79 586	0.37 451	1.31 678	0.89 546	0.92 594	1.08 576	0.72 484	0.71 590	0.66 464	13.89 780	0.20 512	0.15 483	0.17 340	0.16 385	0.18 434	0.19 497

WZ-Net	1.19 705	0.59 686	4.07 750	0.62 689	0.51 686	1.34 691	1.31 742	1.32 679	1.74 720	1.53 705	1.65 686	1.74 707	1.28 703	2.25 736	2.01 725	0.27 620	0.21 610	0.23 559	0.25 620	0.40 669	0.39 679

MSMD_ROB	1.21 706	0.49 659	0.62 541	0.59 677	0.50 682	1.62 713	0.67 660	1.23 654	1.24 670	2.45 743	3.77 748	3.09 739	2.98 754	1.32 685	0.81 617	0.45 706	0.41 720	0.49 711	0.51 728	0.47 691	0.44 694

pmcnn	1.23 707	0.29 557	0.96 651	0.40 382	0.23 297	0.95 629	0.69 670	1.16 624	1.28 683	1.67 715	2.33 716	11.15 774	0.86 643	0.93 620	0.88 637	0.15 291	0.12 331	0.12 63	0.10 97	0.15 300	0.15 364

NVStereoNet_ROB	1.24 708	0.90 725	1.13 671	0.86 727	0.88 729	1.11 662	0.99 717	1.42 699	1.53 706	1.59 708	2.48 722	2.24 722	1.53 715	1.96 725	1.30 693	0.76 736	0.70 744	0.78 732	1.00 756	0.71 726	0.88 737
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 709	0.36 602	0.72 597	0.38 304	0.30 530	0.71 554	0.43 544	1.13 603	0.75 440	1.50 701	0.95 508	3.29 745	1.59 721	1.20 667	1.36 696	0.41 697	8.41 786	0.40 685	0.41 703	0.36 657	0.33 650

SPS-STEREO	1.25 709	0.93 726	1.06 662	1.04 736	1.03 742	1.41 696	0.91 709	1.51 712	1.19 661	2.09 730	1.83 698	1.94 715	1.39 708	1.62 706	1.39 699	0.97 743	0.94 767	0.90 737	0.89 749	0.96 735	0.96 742
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 711	0.67 702	1.28 690	0.74 716	0.62 712	1.50 703	0.84 700	1.99 736	2.96 754	2.18 733	2.36 719	1.85 712	1.95 737	1.92 722	1.94 722	0.39 691	0.36 708	0.49 711	0.37 686	0.51 699	0.64 724

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 712	0.87 723	1.76 720	0.86 727	0.56 700	4.29 760	1.79 760	1.50 709	1.98 728	1.61 709	1.85 700	1.84 710	1.41 709	1.89 720	1.36 696	0.48 714	0.40 718	0.56 718	0.57 731	0.69 723	0.48 709

MeshStereo	1.34 712	0.43 641	0.54 507	0.44 512	0.34 592	1.66 714	0.60 639	1.94 734	1.37 691	4.47 764	3.25 739	4.71 754	1.94 736	1.92 722	1.17 684	0.35 680	0.35 704	0.37 677	0.31 666	0.32 633	0.32 645
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
RainbowNet	1.35 714	1.49 748	1.19 681	1.88 755	1.45 748	1.48 702	1.07 724	1.61 722	1.55 709	1.20 680	1.59 683	1.54 698	1.13 687	1.34 688	0.97 659	1.36 756	0.70 744	1.82 750	0.79 745	1.71 748	1.07 748

ACVNet-4b	1.35 714	1.31 743	1.10 667	1.90 756	1.59 750	1.92 724	0.77 689	1.52 715	1.62 717	1.05 648	1.60 684	2.11 719	0.94 664	1.64 709	0.77 611	1.30 753	0.35 704	2.03 756	0.67 739	1.88 756	0.84 734

SGM+DAISY	1.35 714	0.94 728	1.25 688	0.96 730	1.00 740	1.52 705	1.02 721	1.34 683	1.21 665	2.64 745	2.65 731	2.44 727	1.56 719	1.64 709	1.26 690	0.97 743	0.95 768	0.90 737	0.90 750	0.94 733	0.96 742

FCDSN-DC	1.39 717	0.56 682	0.65 562	0.74 716	0.59 709	1.38 693	0.63 648	1.35 687	1.39 694	3.26 758	4.50 761	4.61 752	2.63 749	1.58 704	1.03 669	0.46 709	0.42 722	0.48 707	0.47 718	0.50 698	0.50 714
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 718	0.20 318	0.48 446	0.44 512	0.25 371	0.29 167	0.31 320	0.65 341	0.68 397	0.97 615	0.86 463	0.67 460	0.62 528	0.64 448	20.63 787	0.16 352	0.11 256	0.19 444	0.15 346	0.19 473	0.12 224

ACVNet_1	1.46 719	1.33 744	1.12 670	1.91 757	1.62 751	1.83 723	0.98 715	2.00 737	1.85 725	1.39 696	1.53 679	2.32 724	1.53 715	1.34 688	1.11 677	1.30 753	0.50 735	2.06 758	0.58 732	1.93 758	0.95 741

EDNetEfficient	1.46 719	0.80 716	6.12 757	0.47 567	0.39 627	0.69 543	0.83 697	0.90 503	2.77 753	3.50 760	1.96 706	1.66 704	2.03 739	1.26 677	4.18 756	0.21 531	0.18 565	0.21 522	0.20 536	0.41 675	0.39 679

mmmmmm	1.48 721	0.69 705	1.79 721	0.78 721	0.54 693	2.60 738	1.44 749	1.77 732	2.54 748	2.20 734	2.61 729	2.61 731	1.78 729	2.35 737	2.56 738	0.45 706	0.45 730	0.75 728	0.64 737	0.64 720	0.45 698

ADCS	1.51 722	0.61 691	3.42 744	0.59 677	0.51 686	1.27 687	1.08 725	1.59 719	1.81 723	1.91 726	1.66 688	1.51 697	1.42 710	1.94 724	8.60 769	0.33 670	0.32 694	0.33 662	0.36 684	0.44 681	0.42 687

AnyNet_C01	1.56 723	1.05 735	7.45 759	0.64 692	0.54 693	1.99 726	1.38 745	1.43 701	1.36 689	1.63 712	1.92 703	1.84 710	1.33 706	2.40 739	4.03 753	0.33 670	0.32 694	0.32 657	0.34 679	0.44 681	0.45 698

FC-DCNN	1.59 724	0.51 667	0.66 568	0.61 685	0.49 680	1.56 707	0.70 675	1.66 725	1.53 706	4.64 765	4.62 762	5.85 762	3.34 759	1.84 719	1.11 677	0.46 709	0.42 722	0.47 701	0.46 711	0.48 693	0.46 701

DispFullNet	1.60 725	2.63 771	2.75 739	2.56 766	1.79 758	1.24 684	0.47 569	1.37 692	1.45 701	1.87 722	1.50 675	1.55 699	2.46 744	2.04 728	1.04 672	0.59 729	0.18 565	2.32 761	0.68 740	2.29 762	1.14 750

ELAS_RVC	1.60 725	0.61 691	1.01 658	0.70 711	0.56 700	2.00 727	1.89 762	1.96 735	2.65 750	3.33 759	3.26 740	3.03 736	3.41 760	2.49 742	2.09 727	0.52 721	0.45 730	0.50 713	0.48 720	0.54 706	0.52 716
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 727	0.61 691	0.95 648	0.68 708	0.55 697	3.01 753	1.55 752	2.39 744	2.33 743	3.64 761	3.89 752	2.75 733	2.90 753	2.15 732	2.27 734	0.52 721	0.45 730	0.50 713	0.48 720	0.54 706	0.52 716
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 728	0.51 667	0.65 562	0.61 685	0.49 680	1.61 711	0.70 675	1.75 731	1.56 712	4.74 768	4.91 764	6.46 766	3.31 757	1.91 721	1.11 677	0.46 709	0.42 722	0.47 701	0.46 711	0.48 693	0.46 701

ACVNet_2	1.65 728	1.27 742	1.41 707	1.75 751	1.62 751	2.22 733	1.20 731	2.30 743	2.62 749	1.78 720	2.56 725	3.03 736	1.61 722	1.54 699	1.12 681	1.06 746	0.58 741	1.82 750	0.70 741	1.82 752	0.96 742

nnnnnnn	1.69 730	0.64 697	2.14 728	0.80 723	0.73 724	1.79 722	1.01 720	2.00 737	2.36 746	2.69 746	4.20 757	4.71 754	2.34 743	2.45 740	2.27 734	0.53 725	0.53 736	0.66 725	0.62 736	0.69 723	0.62 723

DStereoSA	1.73 731	0.63 696	1.57 715	0.80 723	0.79 725	1.26 686	1.30 738	1.34 683	1.43 697	1.24 685	7.52 777	0.92 577	7.68 769	1.65 713	2.29 736	0.41 697	0.29 673	0.63 723	0.60 733	1.04 738	1.18 755

IMH-64-1	1.86 732	1.62 755	1.16 674	2.20 760	1.89 760	2.33 734	1.30 738	2.89 748	2.29 739	1.66 713	2.80 735	2.49 728	1.61 722	2.10 729	1.78 717	1.60 757	0.74 747	2.43 762	1.02 757	2.12 759	1.17 753

IMH-64	1.86 732	1.62 755	1.16 674	2.20 760	1.89 760	2.33 734	1.30 738	2.89 748	2.29 739	1.66 713	2.80 735	2.49 728	1.61 722	2.10 729	1.78 717	1.60 757	0.74 747	2.43 762	1.02 757	2.12 759	1.17 753

DStereoFS	1.87 734	0.85 722	1.03 659	0.75 719	0.62 712	2.04 729	0.65 654	1.74 730	1.55 709	1.52 704	1.90 702	2.36 726	12.92 781	3.85 759	1.74 712	0.44 704	0.31 688	0.82 735	0.46 711	0.84 729	1.10 749

WAO-7	1.90 735	1.20 739	1.35 700	1.27 743	1.06 745	2.84 746	1.56 753	3.23 753	3.06 758	2.23 736	3.33 744	3.17 740	2.28 742	3.12 749	2.21 729	1.02 745	0.91 763	1.06 741	1.03 759	1.04 738	0.97 745

1111	1.92 736	0.60 690	2.43 736	0.71 714	0.57 703	2.60 738	3.13 771	2.12 740	1.97 727	2.27 738	2.74 733	3.21 741	3.13 756	5.16 763	5.06 761	0.38 688	0.35 704	0.47 701	0.38 690	0.54 706	0.53 718

PWCK	1.92 736	1.66 758	3.12 742	1.65 748	0.91 732	2.84 746	2.26 766	2.10 739	2.41 747	2.36 741	2.31 714	2.22 720	1.82 731	3.43 752	2.03 726	1.61 759	0.71 746	1.51 745	0.82 747	1.69 747	0.91 738

MonStereo1	1.98 738	1.48 747	1.43 709	1.81 754	1.69 756	2.88 749	0.78 691	2.47 745	3.47 761	2.20 734	4.36 760	3.39 747	2.50 746	2.18 733	1.58 706	1.19 748	0.54 737	1.65 747	0.87 748	1.78 750	1.29 759

Dean	1.98 738	1.36 745	1.36 704	2.12 759	1.81 759	2.74 741	1.36 744	3.37 757	3.80 765	2.08 729	3.32 743	3.21 741	1.82 731	1.71 714	1.67 709	1.27 750	0.77 753	1.99 752	0.90 750	1.86 753	1.03 747

RTS	1.98 738	0.96 729	11.36 772	0.65 698	0.57 703	2.77 744	1.40 746	1.39 694	2.26 734	1.89 723	2.56 725	1.32 670	1.25 699	5.20 764	4.05 754	0.31 649	0.22 618	0.29 640	0.29 656	0.40 669	0.37 670

RTSA	1.98 738	0.96 729	11.36 772	0.65 698	0.57 703	2.77 744	1.40 746	1.39 694	2.26 734	1.89 723	2.56 725	1.32 670	1.25 699	5.20 764	4.05 754	0.31 649	0.22 618	0.29 640	0.29 656	0.40 669	0.37 670

WAO-6	2.04 742	1.50 749	1.16 674	1.70 749	1.67 755	2.69 740	1.44 749	3.06 750	3.63 764	1.98 727	3.27 741	3.54 750	2.07 740	2.36 738	2.22 731	1.31 755	0.91 763	2.04 757	1.22 766	1.73 749	1.27 758

IMH	2.04 742	1.62 755	1.20 684	2.20 760	1.89 760	2.91 752	1.30 738	3.11 751	3.03 756	1.81 721	3.35 745	3.03 736	1.90 734	2.48 741	1.80 719	1.66 760	0.77 753	2.45 764	1.04 760	2.15 761	1.19 757

LVE	2.12 744	1.44 746	1.36 704	1.99 758	1.78 757	2.75 742	1.79 760	2.82 747	3.95 766	1.90 725	4.33 759	3.52 749	1.81 730	2.24 735	1.74 712	1.74 761	0.87 759	2.06 758	1.13 762	1.91 757	1.35 760

MADNet+	2.23 745	2.43 767	10.85 769	1.22 742	0.91 732	2.76 743	1.40 746	2.12 740	1.67 719	1.32 691	1.74 694	1.86 713	1.74 728	6.25 767	4.41 757	0.65 731	0.64 742	0.58 721	0.54 730	0.80 727	0.76 730

KSHMR	2.57 746	1.93 761	1.69 716	2.63 768	2.42 767	2.86 748	2.07 763	3.27 755	6.50 770	2.49 744	3.36 746	3.41 748	1.92 735	2.49 742	1.94 722	2.13 767	1.40 775	2.79 772	1.50 770	2.73 767	1.77 763

notaker	2.76 747	2.29 766	1.80 722	2.96 770	2.58 771	2.90 751	1.75 758	3.24 754	3.05 757	2.78 749	4.24 758	6.15 765	2.51 747	3.34 751	2.75 741	2.31 769	1.18 771	3.00 773	1.65 771	2.84 770	1.97 765

JetBlue	2.78 748	1.26 741	7.04 758	1.16 740	1.48 749	8.00 769	6.02 776	2.60 746	1.92 726	2.12 731	2.64 730	3.34 746	3.05 755	6.49 768	3.39 747	0.78 737	0.76 752	0.75 728	0.76 743	0.97 737	1.18 755

WAO-8	2.92 749	1.55 753	1.35 700	1.79 752	1.63 753	5.23 762	1.22 734	4.58 766	12.56 779	2.84 751	4.07 756	4.83 756	2.72 751	3.49 753	2.25 732	1.27 750	0.91 763	1.99 752	1.15 764	1.86 753	1.15 751

Venus	2.92 749	1.55 753	1.35 700	1.79 752	1.63 753	5.23 762	1.22 734	4.58 766	12.56 779	2.84 751	4.06 755	4.83 756	2.72 751	3.49 753	2.25 732	1.27 750	0.91 763	1.99 752	1.15 764	1.86 753	1.15 751

ktn	2.98 751	2.25 765	1.73 719	2.84 769	2.53 770	3.76 759	2.15 764	3.70 759	5.47 769	2.75 748	5.17 768	5.94 763	2.48 745	3.23 750	2.46 737	2.34 771	1.44 776	2.78 771	2.03 773	2.45 765	2.01 767

fsdfsdds	3.34 752	0.62 694	2.19 730	0.75 719	0.54 693	7.70 768	1.13 727	3.94 763	6.50 770	6.05 775	10.49 781	11.93 775	6.06 766	2.52 744	3.44 749	0.39 691	0.38 711	0.65 724	0.49 725	0.47 691	0.61 722

TorneroNet-64	3.44 753	1.86 759	1.42 708	2.58 767	2.28 765	6.87 765	1.68 756	4.70 768	12.03 776	2.31 739	5.59 773	8.25 769	2.55 748	3.97 760	2.73 740	1.81 762	0.74 747	2.57 766	1.07 761	2.35 763	1.44 761

UNDER WATER	3.46 754	2.07 764	3.64 747	3.09 771	2.48 768	3.75 758	2.42 768	3.31 756	13.77 782	2.90 755	2.95 738	5.84 761	3.69 761	3.69 755	3.48 751	2.07 766	1.11 770	2.70 770	1.40 768	2.84 770	1.98 766

light-stereo	3.53 755	1.05 735	10.69 768	9.45 780	6.82 775	2.10 731	0.64 652	3.71 760	2.70 752	4.77 769	4.98 765	6.83 767	1.32 704	6.71 769	1.35 695	1.20 749	1.29 774	0.66 725	0.77 744	1.79 751	1.85 764

UNDER WATER-64	3.53 755	2.01 762	3.94 748	3.22 773	2.49 769	5.41 764	2.60 769	3.43 758	12.41 778	3.03 756	2.68 732	6.07 764	4.04 762	3.79 757	3.33 745	2.02 765	1.24 773	2.63 767	1.46 769	2.78 768	2.08 768

MultiAttention	3.58 757	0.24 470	0.62 541	0.54 653	0.34 592	22.90 786	2.72 770	1.60 720	1.13 650	0.80 498	1.81 697	1.14 647	0.43 402	35.29 800	0.61 568	0.17 411	0.12 331	0.23 559	0.23 594	0.34 646	0.29 621

DPSimNet_ROB	3.58 757	2.45 768	8.57 760	2.53 764	2.37 766	2.88 749	3.77 773	3.14 752	3.23 759	4.71 767	3.86 751	4.68 753	4.87 765	4.07 761	5.62 762	2.33 770	2.33 779	2.47 765	2.52 774	2.51 766	2.64 773

MADNet++	4.03 759	2.70 772	3.44 746	3.72 775	3.44 774	4.44 761	3.52 772	3.95 764	3.61 763	4.46 763	4.98 765	4.10 751	4.58 764	7.00 771	5.89 763	3.74 773	3.67 783	3.27 775	2.71 776	3.70 776	3.66 776

SGM-ForestM	4.04 760	0.32 577	0.46 411	0.43 491	0.27 455	7.50 767	1.45 751	3.84 761	4.24 767	8.19 780	6.76 775	19.00 791	9.08 770	10.74 781	6.62 766	0.31 649	0.33 700	0.32 657	0.32 674	0.29 611	0.29 621

MANE	4.13 761	0.51 667	0.64 556	0.66 701	0.56 700	6.89 766	0.99 717	7.55 771	12.04 777	6.68 778	8.57 779	10.69 773	9.45 771	7.59 778	6.39 765	0.49 716	0.43 727	0.48 707	0.98 754	0.49 696	0.48 709

xyz-stereo	4.23 762	0.17 174	61.76 810	0.34 143	0.16 43	12.16 774	0.37 451	0.58 280	0.68 397	1.01 634	3.36 746	0.77 521	0.82 632	1.21 671	0.40 442	0.12 72	0.10 107	0.16 290	0.11 165	0.13 174	0.10 77

LE_ROB	4.42 763	0.24 470	2.75 739	0.42 468	0.23 297	1.57 709	0.90 708	1.71 729	17.88 792	16.56 794	4.88 763	5.17 760	18.85 794	1.63 708	14.62 782	0.17 411	0.14 450	0.16 290	0.16 385	0.19 473	0.17 441

TorneroNet	4.53 764	1.89 760	1.48 711	2.55 765	2.27 764	13.78 782	1.69 757	4.84 770	23.73 798	2.89 754	7.70 778	7.06 768	2.69 750	4.26 762	3.42 748	1.84 763	0.77 753	2.68 768	1.13 762	2.42 764	1.47 762

LSM	4.74 765	0.77 714	10.16 765	0.70 711	56.56 804	1.02 643	1.00 719	1.24 661	1.62 717	2.04 728	2.34 717	1.33 673	1.17 692	1.38 695	1.09 676	0.33 670	0.49 734	0.39 682	0.46 711	0.51 699	10.09 786

FADE	5.17 766	2.05 763	13.14 776	1.03 735	0.99 739	2.09 730	0.91 709	3.91 762	3.00 755	1.76 719	1.60 684	2.73 732	6.73 768	5.95 766	3.95 752	11.57 793	1.70 777	23.09 803	15.86 795	0.62 718	0.65 725

JetRed	5.27 767	5.84 774	12.81 775	2.36 763	2.83 772	12.23 775	10.50 784	4.46 765	3.60 762	3.86 762	3.83 750	4.85 758	4.18 763	6.78 770	11.96 778	2.17 768	2.96 782	2.18 760	1.97 772	3.38 774	2.68 774

TARStereo	5.47 768	0.45 650	9.36 763	0.64 692	0.57 703	8.94 770	4.10 774	8.88 773	13.09 781	10.59 782	15.01 792	16.60 783	11.04 776	3.84 758	3.37 746	0.42 701	0.40 718	0.43 691	0.41 703	0.56 709	0.72 728

tt	6.20 769	0.20 318	5.89 756	3.55 774	2.07 763	11.26 773	19.21 786	11.74 777	5.46 768	2.69 746	2.04 711	4.87 759	6.25 767	3.70 756	7.09 768	8.32 786	11.17 796	4.93 783	5.41 787	5.74 778	2.37 770

coex-ft	6.43 770	1.51 750	87.33 815	0.49 590	0.38 621	1.34 691	1.21 733	1.16 624	8.09 773	12.12 783	2.79 734	2.77 734	3.31 757	1.16 661	3.15 743	0.24 590	0.23 628	0.27 622	0.24 610	0.45 685	0.37 670

HanzoNet	6.76 771	2.45 768	4.22 751	3.19 772	2.94 773	3.62 757	2.28 767	4.79 769	7.20 772	14.00 789	13.19 787	17.49 787	22.30 795	13.25 783	6.19 764	4.20 775	1.93 778	3.10 774	2.56 775	3.35 773	2.88 775

TCMNet-wrong-test	8.97 772	10.42 780	8.74 761	19.56 784	17.61 781	12.53 777	9.01 782	13.59 780	2.18 732	4.64 765	5.11 767	14.63 782	11.09 778	7.19 772	9.73 770	5.56 785	0.89 761	3.77 776	3.11 777	10.34 783	9.80 782

noway3	9.04 773	9.99 779	10.50 767	19.30 782	17.88 782	12.49 776	8.93 780	13.62 781	2.27 737	4.85 771	5.57 770	14.37 777	10.99 774	7.30 773	9.94 771	5.36 778	0.86 756	3.94 780	3.20 779	10.28 782	9.17 780

noway2	9.12 774	9.84 778	11.24 771	19.40 783	17.88 782	12.54 778	8.94 781	13.58 779	2.22 733	4.85 771	5.59 773	14.48 780	11.09 778	7.31 774	9.96 772	5.48 781	0.86 756	3.93 777	3.20 779	10.34 783	9.76 781

noway4	9.14 775	10.89 781	8.97 762	19.91 789	17.90 784	12.71 781	9.04 783	13.72 782	2.34 744	4.80 770	5.47 769	14.56 781	11.25 780	7.32 775	9.98 773	5.54 784	0.89 761	3.93 777	3.19 778	10.47 787	10.04 785

noway1	9.20 776	11.07 782	10.41 766	19.80 787	17.91 785	12.67 779	8.90 779	13.79 783	2.26 734	4.85 771	5.58 771	14.44 778	11.03 775	7.33 776	10.03 774	5.51 782	0.86 756	3.93 777	3.20 779	10.42 785	9.93 783

zzzz4	9.23 777	11.07 782	11.03 770	19.80 787	17.91 785	12.68 780	8.89 778	13.79 783	2.29 739	4.85 771	5.58 771	14.47 779	11.04 776	7.33 776	10.03 774	5.51 782	0.87 759	3.94 780	3.20 779	10.42 785	9.93 783

EDNetEfficientorigin	9.93 778	1.15 738	175.16 816	0.48 575	0.36 604	1.04 650	0.68 665	1.24 661	2.69 751	3.17 757	2.50 723	2.30 723	2.07 740	1.76 715	2.21 729	0.20 512	0.18 565	0.24 576	0.19 509	0.51 699	0.50 714

ASD4	9.96 779	8.86 777	17.78 778	7.17 776	9.80 776	16.08 783	28.92 790	9.77 776	8.20 774	7.02 779	7.08 776	8.47 770	9.57 772	11.17 782	20.26 786	4.12 774	4.14 784	5.57 787	4.74 784	5.53 777	4.90 778

DGTPSM_ROB	12.07 780	8.00 775	20.99 782	8.93 778	16.78 779	10.67 771	30.87 791	9.01 774	15.16 784	6.50 776	15.41 793	9.04 771	14.85 783	9.25 779	21.67 789	4.57 776	8.57 788	5.08 784	9.28 788	5.90 779	10.95 787

DPSMNet_ROB	12.08 781	8.00 775	21.00 783	8.97 779	16.79 780	10.67 771	30.89 792	9.02 775	15.17 785	6.51 777	15.41 793	9.04 771	14.85 783	9.27 780	21.67 789	4.58 777	8.57 788	5.09 786	9.29 791	5.90 779	10.95 787

UHP	12.84 782	0.68 703	18.22 779	0.82 725	0.62 712	25.49 789	5.53 775	21.64 797	40.95 812	23.57 796	34.53 806	25.52 796	26.31 799	14.39 784	14.00 781	0.43 703	0.30 678	0.48 707	0.37 686	0.81 728	2.09 769

USTest	12.99 783	14.18 784	20.00 781	16.24 781	14.97 778	20.80 785	31.95 793	16.20 787	10.91 775	8.79 781	9.48 780	13.94 776	10.50 773	16.11 785	21.44 788	3.17 772	4.82 785	5.08 784	5.36 786	8.81 781	7.13 779

BEATNet-Init1	15.13 784	0.82 720	50.86 809	0.72 715	0.53 691	38.10 800	7.03 777	11.83 778	14.25 783	29.78 806	30.17 805	48.21 809	22.64 796	26.78 797	18.11 785	0.42 701	0.38 711	0.47 701	0.46 711	0.51 699	0.48 709

Selective-IGEV-i1pa	15.35 785	22.27 794	18.31 780	1.71 750	0.87 728	28.61 799	12.26 785	25.48 800	20.48 796	19.78 795	22.75 795	28.20 798	22.64 796	29.07 798	17.31 784	12.88 794	2.88 780	6.84 788	0.99 755	1.67 746	12.03 794

iinet-test	16.76 786	17.57 785	22.97 785	19.69 785	18.39 787	24.48 787	34.18 794	20.02 788	15.35 786	12.55 784	12.85 782	18.13 789	15.39 786	19.59 786	24.25 791	8.86 788	8.72 790	8.95 790	9.28 788	12.74 788	11.26 790

IINet	16.76 786	17.57 785	22.97 785	19.69 785	18.39 787	24.48 787	34.18 794	20.02 788	15.35 786	12.55 784	12.85 782	18.13 789	15.39 786	19.59 786	24.25 791	8.86 788	8.72 790	8.95 790	9.28 788	12.74 788	11.26 790

DPSM_ROB	17.78 788	18.63 788	24.31 791	20.90 791	19.47 789	25.97 791	36.21 797	21.23 795	16.24 789	13.38 787	14.06 789	19.18 792	16.30 788	20.78 789	25.67 794	9.38 790	9.23 793	9.49 792	9.82 792	13.51 791	11.91 792

DPSM	17.78 788	18.63 788	24.31 791	20.90 791	19.47 789	25.97 791	36.21 797	21.23 795	16.24 789	13.38 787	14.06 789	19.18 792	16.30 788	20.78 789	25.67 794	9.38 790	9.23 793	9.49 792	9.82 792	13.51 791	11.91 792

real-time stereo	18.86 790	19.13 790	25.10 793	21.98 793	20.64 791	27.70 797	37.36 799	24.94 799	16.89 791	14.12 793	14.79 791	21.16 794	18.29 793	21.71 795	26.43 796	10.17 792	9.37 795	10.44 794	10.39 794	14.04 793	12.58 795

DLNR-FE	20.05 791	36.38 798	38.08 796	170.06 816	60.08 807	0.23 62	0.20 56	14.13 786	0.36 198	0.44 290	0.66 351	0.43 304	0.21 108	0.63 433	0.28 279	5.38 779	0.10 107	0.15 247	0.11 165	73.09 814	0.11 161

DLNR_Zeroshot_test	20.09 792	36.28 797	38.04 795	169.85 815	61.80 808	0.23 62	0.20 56	13.88 785	0.37 215	0.44 290	0.66 351	0.43 304	0.21 108	0.62 419	0.28 279	5.46 780	0.10 107	0.15 247	0.11 165	72.60 813	0.11 161

LRCNet_RVC	21.24 793	31.15 796	21.41 784	28.98 795	23.82 793	3.13 754	0.60 639	20.96 794	1.59 713	25.58 797	28.15 801	21.99 795	14.79 782	21.94 796	16.41 783	28.89 809	14.87 797	33.53 808	31.28 806	29.51 805	26.16 803

HaxPig	31.96 794	37.24 799	34.27 794	24.37 794	24.88 794	18.26 784	19.86 787	20.64 793	28.52 799	35.97 807	38.75 807	25.57 797	28.72 800	33.88 799	34.39 800	35.94 812	38.87 813	37.80 809	40.48 811	39.68 806	41.15 812

Anonymous_1	33.25 795	18.26 787	23.92 787	20.54 790	21.28 792	25.59 790	35.94 796	22.01 798	15.57 788	13.33 786	13.49 788	18.08 788	15.29 785	20.36 788	24.60 793	16.28 798	8.84 792	66.59 812	118.00 814	155.73 817	11.23 789

fast-reg	35.48 796	37.51 805	48.70 804	42.44 804	40.46 803	52.73 808	73.11 806	42.56 803	32.38 800	26.19 798	27.27 796	36.81 801	30.62 801	41.02 803	51.32 803	18.30 799	18.53 802	19.10 795	19.67 797	27.14 794	23.66 796

RAFT-FEzeroshot	35.73 797	37.45 801	48.67 802	42.23 800	39.22 799	52.25 802	73.13 808	42.62 806	32.59 802	26.71 800	27.70 797	38.57 803	32.57 802	41.68 807	51.67 808	18.75 801	18.58 805	19.15 797	19.78 799	27.21 798	23.98 799

RAFT-FE	35.73 797	37.45 801	48.67 802	42.23 800	39.22 799	52.25 802	73.13 808	42.62 806	32.59 802	26.71 800	27.70 797	38.57 803	32.57 802	41.68 807	51.67 808	18.75 801	18.58 805	19.15 797	19.78 799	27.21 798	23.98 799

CasAABBNet	35.74 799	37.43 800	48.72 805	42.22 799	39.20 797	52.24 801	73.12 807	42.61 805	32.62 805	26.78 803	27.95 799	38.58 805	32.60 804	41.67 805	51.65 807	18.74 800	18.57 804	19.15 797	19.77 798	27.20 796	23.98 799

Hybrid-DGEV	35.78 800	37.50 804	48.96 808	42.25 802	39.20 797	52.33 806	73.10 805	42.63 808	32.52 801	26.62 799	28.31 804	38.50 802	32.87 805	41.67 805	51.55 804	18.77 804	18.56 803	19.18 801	19.83 802	27.20 796	23.97 798

FlowAnything	35.81 801	37.53 806	48.80 806	42.20 798	39.22 799	52.25 802	73.16 810	42.56 803	32.89 807	26.76 802	28.30 802	38.69 807	33.09 807	41.63 804	51.62 806	18.76 803	18.59 808	19.21 802	19.92 803	27.16 795	23.91 797

Selective-RAFT-Error	35.84 802	37.49 803	48.83 807	42.26 803	39.24 802	52.30 805	73.09 804	42.66 809	32.61 804	26.80 804	28.30 802	38.84 808	33.51 808	41.68 807	51.59 805	18.82 805	18.58 805	19.17 800	19.80 801	27.28 800	24.05 802

xxxxx1	36.64 803	19.51 791	24.21 788	61.66 806	64.63 809	27.28 794	40.10 800	20.25 790	18.63 793	14.07 790	12.97 784	17.26 784	17.36 790	21.70 792	27.93 797	13.18 795	18.50 799	111.26 815	133.37 815	29.24 802	39.73 809

tt_ll	36.64 803	19.51 791	24.21 788	61.66 806	64.63 809	27.28 794	40.10 800	20.25 790	18.63 793	14.07 790	12.97 784	17.26 784	17.36 790	21.70 792	27.93 797	13.18 795	18.50 799	111.26 815	133.37 815	29.24 802	39.73 809

ff	36.64 803	19.51 791	24.21 788	61.66 806	64.63 809	27.28 794	40.10 800	20.25 790	18.63 793	14.07 790	12.97 784	17.26 784	17.36 790	21.70 792	27.93 797	13.18 795	18.50 799	111.26 815	133.37 815	29.24 802	39.73 809

MEDIAN_ROB	37.38 806	40.85 809	40.60 798	32.31 796	31.85 795	27.20 793	24.55 788	29.10 801	33.19 808	42.09 815	41.76 809	33.35 799	34.39 809	39.78 802	37.07 801	43.64 814	44.10 815	44.12 811	43.40 813	41.51 810	42.76 814

AVERAGE_ROB	37.58 807	40.13 808	40.15 797	34.81 797	33.82 796	28.55 798	25.10 789	32.02 802	34.06 809	41.28 814	40.66 808	34.46 800	34.81 810	39.18 801	37.57 802	42.78 813	43.44 814	43.82 810	43.03 812	40.47 807	41.51 813

LSM0	38.95 808	37.60 807	48.58 801	43.57 805	91.06 814	52.57 807	72.57 803	43.17 810	32.63 806	26.97 805	27.97 800	38.65 806	32.94 806	41.86 810	51.78 810	18.89 806	18.41 798	19.13 796	19.63 796	27.29 801	33.77 804

PML	40.80 809	29.24 795	11.87 774	7.20 777	14.47 777	92.13 815	213.69 818	7.63 772	23.35 797	74.72 817	190.14 818	50.17 810	26.15 798	21.39 791	12.70 779	8.76 787	2.92 781	8.45 789	3.25 783	13.26 790	4.42 777

zzzz2	53.63 810	56.68 810	73.37 811	63.97 809	58.93 805	78.37 813	110.06 813	64.29 815	48.31 813	40.26 810	42.53 810	57.21 811	47.86 811	62.08 813	77.14 813	28.03 807	27.91 809	28.80 804	29.89 804	40.95 808	35.94 805

noway5	53.63 810	56.68 810	73.37 811	63.97 809	58.93 805	78.37 813	110.06 813	64.29 815	48.31 813	40.26 810	42.53 810	57.21 811	47.86 811	62.08 813	77.14 813	28.03 807	27.91 809	28.80 804	29.89 804	40.95 808	35.94 805

zzzzzz3	56.43 812	57.01 812	74.40 813	78.00 811	76.38 812	77.61 812	92.21 812	62.81 813	50.42 815	40.52 812	45.11 812	70.20 813	62.22 813	61.64 811	77.00 812	29.64 810	27.99 811	31.12 806	32.03 807	45.83 812	36.59 807

zzz1	56.46 813	57.02 813	74.61 814	78.01 812	76.39 813	77.52 811	92.13 811	62.93 814	50.48 816	40.59 813	45.21 813	70.20 813	62.34 814	61.65 812	76.98 811	29.64 810	27.99 811	31.12 806	32.03 807	45.82 811	36.60 808

RSGM-EC	74.81 814	63.03 814	41.60 799	97.74 813	92.11 815	74.93 809	114.81 815	53.77 811	38.96 810	39.88 808	48.98 814	90.73 815	64.81 815	139.63 815	128.53 816	93.27 815	53.96 816	95.12 813	38.31 809	81.45 815	44.63 815

acva	74.81 814	63.03 814	41.60 799	97.74 813	92.11 815	74.93 809	114.81 815	53.77 811	38.96 810	39.88 808	48.98 814	90.73 815	64.81 815	139.63 815	128.53 816	93.27 815	53.96 816	95.12 813	38.31 809	81.45 815	44.63 815

Selective-IGEV-i16pa	78.59 816	120.99 816	16.46 777	1.04 736	0.66 717	181.07 817	2.17 765	153.90 818	139.75 818	56.45 816	153.05 816	107.32 817	157.92 818	200.46 818	96.57 815	94.09 817	1.23 772	2.69 769	0.31 666	0.96 735	84.68 817

test_example2	176.61 817	205.14 817	198.86 817	188.60 817	190.98 817	152.67 816	170.61 817	94.86 817	123.55 817	178.88 818	179.48 817	158.94 818	141.34 817	192.61 817	198.96 818	203.76 818	236.37 818	164.13 818	173.55 818	218.58 818	160.41 818

ccccc	429.48 818	429.19 818	527.00 818	507.10 818	501.20 818	356.95 818	342.70 819	380.82 819	297.90 819	334.51 819	389.17 819	372.86 819	449.39 819	499.17 819	553.56 819	561.44 819	431.22 819	334.28 819	290.86 819	540.88 819	489.46 819

GS-Stereo							0.30 291	0.42 153	0.27 96	0.30 181	0.28 136	0.23 87	0.21 108	0.32 85	0.22 107	0.16 352	0.09 29	0.12 63	0.10 97	0.14 231	0.12 224

Low-res two-view benchmark