Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Foundation-i1c-attn	0.22 59	0.18 7	0.68 64	0.20 9	0.10 2	0.27 19	0.20 147	0.49 182	0.37 137	0.20 90	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.29 108	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.06 1	0.09 79

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 23	0.51 2	0.22 63	0.17 172	0.35 71	0.14 22	0.27 4	0.25 6	0.19 74	0.21 77	0.14 15	0.15 53	0.27 73	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.14 267

2.75w_new	0.21 35	0.21 39	0.57 19	0.20 9	0.14 75	0.40 127	0.18 105	0.47 159	0.36 125	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.19 128	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.07 12

monsters	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.23 90	0.28 425	0.42 152	0.14 22	0.46 139	0.31 39	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.14 29	0.43 248	0.20 127	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 151	0.06 1	0.06 1

LGCAT	0.24 79	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.47 211	0.14 22	0.34 34	0.19 2	0.17 42	0.13 16	0.23 150	0.15 53	0.39 223	0.21 147	0.14 483	0.34 637	0.07 2	0.08 151	0.07 5	0.53 639

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 436	0.12 21	0.32 48	0.14 22	0.30 12	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 73	0.14 4	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.15 440	0.07 5	0.09 79

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.32 20	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

qqai	0.21 35	0.20 23	0.63 38	0.39 508	0.13 52	0.32 48	0.15 44	0.35 36	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 73	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.27 572	0.07 5	0.09 79

monster-pro	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

PointNet	0.20 19	0.21 39	0.82 90	0.21 33	0.12 21	0.37 92	0.16 69	0.33 29	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.07 5	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 89	0.24 97	0.84 94	0.22 63	0.32 482	0.48 226	0.20 147	0.45 131	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.07 5	0.13 239

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LACA2	0.25 89	0.74 497	1.30 193	0.20 9	0.10 2	0.39 114	0.17 83	0.32 20	0.36 125	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 29	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1

DispViT+	0.23 72	0.23 79	0.98 131	0.19 2	0.44 585	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.37 137	0.19 74	0.16 41	0.18 84	0.15 53	0.38 215	0.17 58	0.11 343	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 79	0.38 285	1.37 215	0.20 9	0.10 2	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.40 174	0.14 10	0.25 139	0.15 37	0.15 53	0.25 48	0.18 69	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 23	0.74 74	0.17 1	0.12 21	0.32 48	0.12 4	0.33 29	0.46 244	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 128	0.23 33	0.18 69	0.10 254	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 23	0.62 37	0.20 9	0.13 52	0.36 85	0.13 9	0.35 36	0.31 39	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 53	0.25 48	0.23 184	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 19	0.21 39	0.61 30	0.20 9	0.13 52	0.39 114	0.14 22	0.34 34	0.34 80	0.16 22	0.16 41	0.16 51	0.15 53	0.27 73	0.22 173	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 23	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 114	0.15 44	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.15 31	0.17 66	0.16 68	0.26 67	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.09 79

BridgeDepth	0.19 8	0.30 202	0.55 14	0.23 90	0.09 1	0.38 109	0.15 44	0.32 20	0.33 66	0.16 22	0.12 13	0.23 150	0.19 128	0.27 73	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

asda	0.22 59	0.25 111	0.70 69	0.21 33	0.16 140	0.43 160	0.16 69	0.44 116	0.35 95	0.22 123	0.20 69	0.14 15	0.20 141	0.25 48	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.25w	0.21 35	0.22 57	0.51 2	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.42 99	0.34 80	0.23 146	0.27 161	0.14 15	0.18 103	0.33 160	0.24 210	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 19	0.21 39	0.57 19	0.21 33	0.15 105	0.39 114	0.13 9	0.39 68	0.33 66	0.22 123	0.21 77	0.13 4	0.20 141	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 35	0.23 79	0.50 1	0.22 63	0.15 105	0.39 114	0.19 120	0.47 159	0.36 125	0.21 103	0.22 97	0.13 4	0.17 77	0.33 160	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.75w	0.21 35	0.21 39	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.30 34	0.22 123	0.20 69	0.13 4	0.18 103	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.55 14	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.14 22	0.43 107	0.33 66	0.21 103	0.24 124	0.14 15	0.18 103	0.34 174	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 63	0.13 52	0.41 138	0.20 147	0.50 191	0.34 80	0.25 177	0.23 112	0.13 4	0.23 199	0.24 40	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

FoundationStereo	0.20 19	0.30 202	0.81 88	0.21 33	0.22 322	0.21 12	0.16 69	0.25 3	0.38 144	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 77	0.23 33	0.16 37	0.09 145	0.13 450	0.08 65	0.06 21	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

dual_stereo	0.23 72	0.25 111	0.66 60	0.21 33	0.15 105	0.27 19	0.15 44	0.62 293	0.40 174	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 29	0.37 205	0.19 95	0.09 145	0.31 631	0.07 2	0.10 243	0.07 5	0.07 12

test_for_model	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 95	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.24 40	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.08 51

aanet-new-36k	0.29 144	0.63 446	1.51 255	0.24 118	0.11 9	0.43 160	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.19 74	0.24 124	0.16 51	0.22 173	0.29 108	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.24 488

aanet-new-34k	0.27 115	0.57 419	1.36 210	0.23 90	0.11 9	0.34 64	0.20 147	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.27 161	0.17 66	0.22 173	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.29 536

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 115	0.46 354	1.39 222	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.21 191	0.40 77	0.25 6	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.18 103	0.25 48	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.28 576	0.08 42	0.27 520

aanet-new-8k	0.26 103	0.38 285	1.21 173	0.25 142	0.13 52	0.44 173	0.22 233	0.49 182	0.34 80	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.25 230	0.29 108	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.12 196

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 79	0.22 57	0.90 112	0.23 90	0.32 482	0.47 211	0.21 191	0.48 174	0.34 80	0.20 90	0.25 139	0.21 126	0.23 199	0.20 4	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 115	0.39 297	0.79 85	0.24 118	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.37 52	0.33 66	0.19 74	0.27 161	0.18 84	0.22 173	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 469	0.08 65	0.51 659	0.08 42	0.39 609

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 103	0.23 79	1.00 133	0.22 63	0.31 472	0.47 211	0.20 147	0.44 116	0.33 66	0.27 211	0.32 224	0.24 168	0.14 29	0.23 33	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.16 342

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 103	0.38 285	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.22 233	0.44 116	0.33 66	0.21 103	0.25 139	0.16 51	0.22 173	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.45 646	0.08 42	0.27 520

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 89	0.41 315	1.08 145	0.23 90	0.23 342	0.45 181	0.20 147	0.44 116	0.30 34	0.18 53	0.21 77	0.22 132	0.20 141	0.23 33	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.14 267

Foundation-i1b	0.22 59	0.20 23	0.69 66	0.20 9	0.11 9	0.28 22	0.20 147	0.50 191	0.37 137	0.21 103	0.22 97	0.27 211	0.24 215	0.28 91	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 59	0.16 2	0.66 60	0.20 9	0.10 2	0.29 29	0.21 191	0.50 191	0.39 158	0.25 177	0.22 97	0.27 211	0.25 230	0.33 160	0.18 69	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

DepthFocus	0.19 8	0.30 202	0.77 82	0.19 2	0.15 105	0.20 8	0.15 44	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 44	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.08 42	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 297	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 152	0.15 44	0.31 16	0.34 80	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 53	0.25 48	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

Test_v1	0.21 35	0.27 142	0.95 123	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.37 52	0.27 15	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.13 18	0.25 48	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.11 148

gcap_with_dpt	0.25 89	0.22 57	1.00 133	0.22 63	0.30 451	0.48 226	0.21 191	0.45 131	0.32 51	0.27 211	0.31 213	0.20 112	0.14 29	0.20 4	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.13 239

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 23	0.61 30	0.21 33	0.13 52	0.15 1	0.16 69	0.21 1	0.36 125	0.11 1	0.17 44	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 95	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.08 151	0.08 42	0.11 148

Pro-Stereo	0.22 59	0.25 111	0.66 60	0.22 63	0.14 75	0.49 244	0.15 44	0.23 2	0.35 95	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 311	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.37 631	0.08 42	0.09 79

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 216	0.69 66	0.21 33	0.13 52	0.27 19	0.12 4	0.37 52	0.26 12	0.21 103	0.19 60	0.15 37	0.12 12	0.47 294	0.29 278	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 42	0.12 196

Replicate-Monster	0.23 72	0.40 305	0.94 122	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.13 9	0.40 77	0.36 125	0.22 123	0.15 31	0.15 37	0.15 53	0.40 230	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.15 310

asd	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.22 63	0.17 172	0.41 138	0.14 22	0.35 36	0.32 51	0.24 157	0.20 69	0.15 37	0.18 103	0.26 67	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

qwe	0.21 35	0.22 57	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.41 138	0.15 44	0.46 139	0.35 95	0.26 195	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.31 132	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5_new	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

3w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.59 23	0.22 63	0.12 21	0.37 92	0.22 233	0.50 191	0.38 144	0.22 123	0.21 77	0.12 2	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

1w_stereo	0.22 59	0.17 3	0.52 5	0.23 90	0.16 140	0.44 173	0.22 233	0.55 245	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.13 4	0.26 250	0.28 91	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

monsterstereo	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.25 142	0.27 410	0.39 114	0.14 22	0.51 202	0.33 66	0.25 177	0.27 161	0.13 4	0.13 18	0.38 215	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.31 41	0.22 233	0.38 61	0.25 6	0.17 42	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 146	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.28 22	0.21 191	0.38 61	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 205	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

gcap-zeroshot	0.26 103	0.24 97	1.03 136	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

testlalala	0.26 103	0.24 97	1.03 136	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

DCANet-4	0.40 266	0.27 142	2.21 496	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.47 328	0.28 223	0.37 382	0.37 205	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

fff	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

CREStereo++_RVC	0.33 187	0.29 185	1.74 308	0.24 118	0.16 140	0.54 310	0.15 44	0.40 77	0.55 345	0.37 270	0.51 373	0.24 168	0.19 128	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.30 592	0.08 42	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 187	0.49 373	1.75 315	0.23 90	0.12 21	0.54 310	0.16 69	0.40 77	0.45 233	0.45 327	0.51 373	0.26 198	0.22 173	0.29 108	0.20 127	0.10 254	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.11 148

csc	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

cscssc	0.43 303	0.77 510	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 572	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

MCSU-Stereo	0.22 59	0.14 1	0.60 24	0.23 90	0.15 105	0.43 160	0.17 83	0.35 36	0.38 144	0.17 42	0.21 77	0.22 132	0.13 18	0.53 332	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.06 1	0.05 1	0.09 79	0.16 342

MGA	0.19 8	0.27 142	0.57 19	0.20 9	0.18 220	0.37 92	0.14 22	0.30 12	0.25 6	0.18 53	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.08 51

DF	0.34 198	0.29 185	0.95 123	0.31 331	0.44 585	0.40 127	0.21 191	0.71 347	0.32 51	0.23 146	0.37 258	0.32 257	0.17 77	0.39 223	0.85 557	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.29 582	0.09 79	0.20 420

aanet-new-90k	0.29 144	0.47 364	1.41 225	0.26 189	0.18 220	0.43 160	0.19 120	0.47 159	0.32 51	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.21 155	0.37 205	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.46 628

aanet-new-60k	0.29 144	0.51 385	1.68 286	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.43 107	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.17 66	0.19 128	0.31 132	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.26 511

aanet-new-40k	0.25 89	0.37 272	1.35 208	0.24 118	0.24 357	0.38 109	0.20 147	0.39 68	0.26 12	0.18 53	0.24 124	0.16 51	0.20 141	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.18 384

aanet-32k-new	0.30 161	0.60 425	1.61 273	0.25 142	0.15 105	0.46 201	0.21 191	0.41 89	0.33 66	0.17 42	0.24 124	0.17 66	0.23 199	0.30 121	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.39 609

aanet-new-32k	0.27 115	0.49 373	1.73 303	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-30k	0.28 131	0.49 373	1.75 315	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-24k	0.27 115	0.40 305	1.12 153	0.24 118	0.45 596	0.40 127	0.21 191	0.39 68	0.28 22	0.19 74	0.28 173	0.17 66	0.20 141	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.32 607	0.09 79	0.10 118

aanet-new-22k	0.28 131	0.52 387	1.51 255	0.24 118	0.13 52	0.33 54	0.22 233	0.37 52	0.32 51	0.18 53	0.24 124	0.18 84	0.21 155	0.27 73	0.16 37	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.09 79	0.31 559

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 144	0.58 420	0.98 131	0.21 33	0.31 472	0.41 138	0.20 147	0.46 139	0.34 80	0.21 103	0.22 97	0.19 107	0.17 77	0.24 40	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.45 646	0.09 79	0.29 536

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 89	0.35 259	0.69 66	0.23 90	0.27 410	0.35 71	0.20 147	0.44 116	0.28 22	0.21 103	0.22 97	0.14 15	0.22 173	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 65	0.47 650	0.09 79	0.34 582

VMStereo-Base	0.26 103	0.27 142	1.26 182	0.20 9	0.12 21	0.42 152	0.17 83	0.37 52	0.40 174	0.22 123	0.31 213	0.29 236	0.21 155	0.32 146	0.20 127	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

252Zero-FE	0.62 506	0.27 142	0.83 92	0.24 118	0.13 52	0.31 41	0.13 9	0.39 68	0.32 51	8.03 714	0.23 112	0.12 2	0.12 12	0.26 67	0.44 426	0.09 145	0.12 425	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.12 196

Zero-FE251	0.56 467	0.29 185	1.27 185	0.26 189	0.16 140	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.35 95	5.31 710	0.19 60	0.22 132	0.19 128	0.24 40	1.08 590	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.13 239

IGEV	0.22 59	0.28 171	0.88 104	0.21 33	0.24 357	0.42 152	0.17 83	0.35 36	0.37 137	0.20 90	0.22 97	0.14 15	0.12 12	0.24 40	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 259	0.65 49	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.37 52	0.40 174	0.21 103	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 48	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.10 118

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 269	0.68 64	0.21 33	0.17 172	0.45 181	0.12 4	0.35 36	0.42 201	0.15 14	0.11 8	0.22 132	0.10 2	0.28 91	0.16 37	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 233	0.61 30	0.23 90	0.21 293	0.45 181	0.13 9	0.33 29	0.46 244	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 146	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 233	0.60 24	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.13 9	0.39 68	0.46 244	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 181	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

LG-G_1	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-G	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

DEFOM-Stereo	0.22 59	0.22 57	0.91 115	0.23 90	0.13 52	0.49 244	0.18 105	0.30 12	0.28 22	0.19 74	0.17 44	0.14 15	0.14 29	0.41 235	0.16 37	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.09 79

RAFT-Stereo-weight	0.34 198	0.29 185	1.43 231	0.28 246	0.28 425	0.55 325	0.22 233	0.78 421	0.48 268	0.46 338	0.38 271	0.36 286	0.17 77	0.33 160	0.23 184	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.09 79

trnet	0.28 131	0.26 129	1.32 198	0.19 2	0.12 21	0.54 310	0.15 44	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.30 121	0.21 147	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.09 79	0.07 12

CAS	0.35 211	0.25 111	1.30 193	0.79 653	0.34 510	0.51 273	0.23 272	0.46 139	0.39 158	0.22 123	0.31 213	0.20 112	0.17 77	0.28 91	0.23 184	0.73 673	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 79	0.37 600

XX-TBD	0.34 198	0.77 510	1.75 315	0.34 419	0.13 52	0.51 273	0.17 83	0.43 107	0.50 287	0.37 270	0.49 359	0.23 150	0.18 103	0.28 91	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

R-Stereo Train	0.36 221	0.21 39	1.70 292	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196

RAFT-Stereo	0.36 221	0.21 39	1.70 292	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
depth_test_26	0.22 59	0.28 171	0.91 115	0.20 9	0.13 52	0.18 6	0.13 9	0.31 16	0.41 187	0.16 22	0.31 213	0.19 107	0.13 18	0.22 23	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.14 267

Anonymus	0.21 35	0.21 39	0.75 75	0.25 142	0.14 75	0.34 64	0.16 69	0.32 20	0.31 39	0.18 53	0.15 31	0.23 150	0.17 77	0.27 73	0.24 210	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

TestStereo_HL3	0.49 390	0.88 554	3.21 662	0.25 142	0.17 172	0.47 211	0.23 272	0.68 331	0.39 158	0.45 327	0.52 388	0.36 286	0.28 290	1.16 481	0.21 147	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.11 148

CAR	0.19 8	0.28 171	0.60 24	0.21 33	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.19 74	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 73	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 142	0.60 24	0.20 9	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.18 53	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

aanet-new-70k	0.27 115	0.48 369	1.33 200	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.45 131	0.33 66	0.17 42	0.21 77	0.16 51	0.21 155	0.38 215	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.22 449

aanet-new-78k	0.33 187	0.44 341	2.51 569	0.26 189	0.12 21	0.42 152	0.20 147	0.45 131	0.31 39	0.16 22	0.22 97	0.15 37	0.25 230	0.34 174	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.31 559

aanet-new-28k	0.34 198	0.53 394	2.69 598	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.21 191	0.37 52	0.29 33	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.21 155	0.22 23	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.31 601	0.10 109	0.23 474

aanet-new-16k	0.26 103	0.47 364	1.36 210	0.25 142	0.12 21	0.36 85	0.18 105	0.40 77	0.35 95	0.18 53	0.21 77	0.18 84	0.21 155	0.21 10	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.11 148

aanet-new-10k	0.27 115	0.52 387	1.27 185	0.27 214	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.46 139	0.31 39	0.21 103	0.20 69	0.19 107	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.16 342

aanet-new	0.32 177	0.29 185	2.39 533	0.25 142	0.25 379	0.43 160	0.21 191	0.41 89	0.31 39	0.18 53	0.23 112	0.16 51	0.30 324	0.33 160	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 144	0.53 394	1.28 187	0.22 63	0.32 482	0.35 71	0.19 120	0.46 139	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.18 84	0.18 103	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.46 649	0.10 109	0.32 568

LACA3	0.18 4	0.20 23	0.67 63	0.19 2	0.12 21	0.35 71	0.17 83	0.27 4	0.31 39	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 53	0.28 91	0.13 1	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.06 1

NLSM3	0.26 103	0.39 297	0.75 75	0.25 142	0.24 357	0.43 160	0.19 120	0.58 263	0.45 233	0.20 90	0.26 152	0.20 112	0.25 230	0.29 108	0.24 210	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.07 12

DA	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 637

GGEV	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 637

AdaDepth	0.24 79	0.18 7	1.03 136	0.25 142	0.21 293	0.46 201	0.16 69	0.30 12	0.27 15	0.17 42	0.19 60	0.14 15	0.18 103	0.35 181	0.17 58	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.25 559	0.10 109	0.10 118

S2M2_XL	0.20 19	0.32 224	1.10 151	0.19 2	0.13 52	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 60	0.15 37	0.14 29	0.19 2	0.21 147	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.24 79	0.17 3	0.88 104	0.24 118	0.14 75	0.37 92	0.17 83	0.43 107	0.32 51	0.26 195	0.35 247	0.26 198	0.24 215	0.22 23	0.25 225	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

depthmonostereo	0.26 103	0.23 79	0.65 49	0.41 528	0.13 52	0.41 138	0.19 120	0.51 202	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.26 198	0.28 290	0.44 257	0.23 184	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.08 51

LGtest1	0.21 35	0.37 272	0.70 69	0.22 63	0.12 21	0.31 41	0.11 2	0.36 47	0.39 158	0.17 42	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.25 48	0.27 251	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.10 118

SGD-Stereo	0.22 59	0.28 171	0.77 82	0.22 63	0.11 9	0.40 127	0.16 69	0.31 16	0.36 125	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.17 77	0.37 205	0.16 37	0.10 254	0.06 24	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.07 12

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 131	0.28 171	1.09 149	0.33 386	0.15 105	0.30 33	0.16 69	0.58 263	0.42 201	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.26 250	0.38 215	0.37 374	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.25 559	0.10 109	0.06 1

Pointernet	0.29 144	0.25 111	1.49 248	0.24 118	0.20 277	0.47 211	0.15 44	0.62 293	0.47 264	0.22 123	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.28 91	0.20 127	0.10 254	0.07 77	0.07 2	0.12 352	0.10 109	0.07 12

U	3.37 704	0.17 3	0.91 115	0.26 189	13.79 725	19.19 729	0.15 44	0.41 89	0.31 39	0.17 42	0.18 54	0.27 211	0.15 53	0.21 10	0.16 37	0.09 145	0.06 24	17.88 735	12.81 728	0.10 109	0.08 51

Any-RAFT	0.38 242	0.25 111	1.89 402	0.27 214	0.17 172	0.68 520	0.21 191	0.78 421	0.53 323	0.43 309	0.43 298	0.54 415	0.30 324	0.41 235	0.20 127	0.10 254	0.12 425	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.09 79

RAFT-Test	0.44 312	0.38 285	2.01 450	0.27 214	0.44 585	0.64 480	0.37 509	0.72 353	0.57 361	0.45 327	0.48 342	0.65 478	0.24 215	0.35 181	0.29 278	0.09 145	0.11 391	0.09 166	0.38 632	0.10 109	0.11 148

LoS_RVC	0.29 144	0.33 233	1.19 167	0.25 142	0.34 510	0.43 160	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.22 123	0.33 234	0.23 150	0.24 215	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.31 559

EGLCR-Stereo	0.29 144	0.27 142	0.97 129	0.30 303	0.19 257	0.56 342	0.17 83	0.68 331	0.36 125	0.30 231	0.18 54	0.27 211	0.17 77	0.38 215	0.19 95	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.35 585

anonymousa	0.48 371	0.46 354	2.44 545	0.29 281	0.34 510	0.61 428	0.25 332	0.66 316	0.54 338	0.53 411	0.77 575	0.73 532	0.46 482	0.33 160	0.31 314	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.29 582	0.10 109	0.19 401

ASMatch	0.60 493	0.43 330	2.58 582	0.91 662	0.36 532	0.56 342	0.25 332	0.52 218	0.61 405	0.47 340	1.21 642	0.47 380	0.66 577	1.34 498	0.94 564	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.10 109	0.16 342

DEmStereo	0.68 542	0.31 216	2.25 508	0.42 539	0.17 172	0.66 501	0.89 658	0.51 202	0.59 382	0.60 504	1.01 622	0.45 360	1.26 654	1.54 529	2.26 666	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.10 109	0.11 148

RAFT-RH_RVC	0.61 501	0.50 381	2.33 521	0.36 457	0.29 434	0.60 408	0.18 105	0.44 116	0.58 372	0.76 591	1.91 670	0.47 380	0.29 313	1.60 542	1.23 613	0.14 483	0.07 77	0.13 438	0.13 386	0.10 109	0.09 79

RAFT-345	0.53 439	0.30 202	2.34 523	0.38 498	0.34 510	0.58 377	0.42 535	0.47 159	0.61 405	0.51 391	1.00 621	0.43 340	0.28 290	1.57 535	0.82 553	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.10 109	0.08 51

CFNet-RSSM	0.41 273	0.32 224	2.20 495	0.27 214	0.44 585	0.52 294	0.19 120	0.76 394	0.48 268	0.43 309	0.36 251	0.54 415	0.26 250	0.33 160	0.25 225	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.38 632	0.10 109	0.09 79

CREStereo	0.28 131	0.30 202	1.33 200	0.19 2	0.13 52	0.55 325	0.17 83	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.11 343	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.10 109	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
TS12	0.24 79	0.26 129	0.83 92	0.25 142	0.11 9	0.46 201	0.17 83	0.46 139	0.43 212	0.20 90	0.31 213	0.18 84	0.20 141	0.31 132	0.22 173	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 79	0.24 97	1.06 143	0.27 214	0.12 21	0.43 160	0.20 147	0.51 202	0.34 80	0.19 74	0.16 41	0.15 37	0.21 155	0.25 48	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.11 145	0.09 79

aanet-new-14k	0.25 89	0.33 233	1.13 154	0.26 189	0.12 21	0.37 92	0.21 191	0.45 131	0.36 125	0.20 90	0.27 161	0.15 37	0.29 313	0.24 40	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.12 196

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 79	0.31 216	0.88 104	0.25 142	0.23 342	0.45 181	0.22 233	0.39 68	0.30 34	0.21 103	0.27 161	0.18 84	0.21 155	0.23 33	0.16 37	0.07 26	0.09 287	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.13 239

Foundation-i1	0.26 103	0.29 185	0.75 75	0.23 90	0.21 293	0.30 33	0.22 233	0.60 284	0.43 212	0.24 157	0.31 213	0.35 279	0.23 199	0.27 73	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.07 12

Foundation-i32	0.20 19	0.28 171	0.87 101	0.20 9	0.11 9	0.20 8	0.15 44	0.32 20	0.36 125	0.13 5	0.10 3	0.25 183	0.14 29	0.19 2	0.15 15	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.11 145	0.12 196

UGAM-zero	0.63 513	0.39 297	2.49 560	0.30 303	0.49 610	0.67 508	0.19 120	0.91 534	0.45 233	0.77 595	0.45 313	1.16 652	0.82 611	2.05 618	0.29 278	0.09 145	0.15 497	0.09 166	0.44 645	0.11 145	0.22 449

MaDis-Stereo	0.29 144	0.54 402	1.44 233	0.24 118	0.29 434	0.29 29	0.16 69	0.45 131	0.37 137	0.19 74	0.21 77	0.28 223	0.22 173	0.30 121	0.29 278	0.10 254	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.11 145	0.11 148

DisPM	0.43 303	0.33 233	1.78 337	0.57 624	0.18 220	0.59 396	0.63 624	0.53 227	0.61 405	0.60 504	0.53 401	0.38 301	0.26 250	0.75 414	0.29 278	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.14 267

STrans-v2	0.67 535	0.56 414	2.64 590	0.27 214	0.23 342	0.57 360	0.33 479	0.96 579	0.69 493	0.92 627	0.85 592	0.89 599	0.93 628	1.83 583	1.21 611	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.12 196

TransformOpticalFlow	0.64 517	0.56 414	2.66 593	0.44 551	0.26 397	0.62 448	0.28 400	0.83 459	0.71 513	0.76 591	0.74 565	0.91 603	0.85 616	1.83 583	0.81 552	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.11 145	0.12 196

FTStereo	0.76 582	0.18 7	2.35 526	0.71 645	0.21 293	0.73 547	1.79 699	0.57 257	0.53 323	1.07 641	1.63 664	1.29 658	2.13 687	0.75 414	0.29 278	0.19 569	0.08 192	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.40 615

GrayStereo	0.66 530	0.19 11	1.76 324	0.90 661	0.23 342	0.62 448	1.42 695	0.62 293	0.60 387	0.72 579	0.78 576	0.56 431	3.07 698	0.60 363	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.21 537	0.11 145	0.18 384

cross-raft	0.40 266	0.27 142	2.22 500	0.30 303	0.17 172	0.49 244	0.35 493	0.71 347	0.39 158	0.43 309	0.45 313	0.64 473	0.25 230	0.32 146	0.25 225	0.08 67	0.08 192	0.09 166	0.23 550	0.11 145	0.14 267

test-1	0.44 312	0.48 369	1.69 288	0.30 303	0.27 410	0.50 258	0.28 400	0.80 441	0.43 212	0.40 289	0.54 413	0.41 322	0.24 215	0.31 132	1.16 603	0.09 145	0.20 571	0.10 234	0.17 483	0.11 145	0.26 511

Prome-Stereo	0.49 390	0.30 202	1.76 324	0.60 635	0.23 342	0.63 466	0.42 535	0.62 293	0.60 387	0.59 494	1.03 627	0.43 340	0.72 591	0.60 363	0.33 340	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.43 622

Gwc-CoAtRS	0.38 242	0.33 233	1.92 416	0.27 214	0.41 575	0.48 226	0.19 120	0.59 272	0.46 244	0.43 309	0.39 280	0.57 438	0.26 250	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.31 601	0.11 145	0.09 79

CCAANet	0.55 458	0.73 492	2.47 555	0.30 303	0.24 357	0.55 325	0.24 308	0.84 471	0.64 443	0.40 289	0.67 524	0.56 431	0.36 366	1.87 591	0.41 408	0.10 254	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.11 145	0.13 239

ManiGeoR	0.44 312	1.04 616	2.50 564	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

HLf10	0.44 312	1.04 616	2.50 564	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

TestStereo-Hl	0.39 257	0.50 381	1.74 308	0.25 142	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.70 343	0.51 294	0.38 280	0.39 280	0.37 291	0.31 334	1.07 463	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.12 163	0.09 79

DNS	0.93 623	0.22 57	1.33 200	1.53 688	0.27 410	2.18 691	0.18 105	0.54 240	0.33 66	7.89 713	0.36 251	0.37 291	0.21 155	0.41 235	0.63 508	0.13 438	0.12 425	0.08 65	0.08 151	0.12 163	1.56 703

DN	0.37 229	0.23 79	1.40 223	0.37 481	0.40 566	0.48 226	0.21 191	0.51 202	0.40 174	0.23 146	0.24 124	0.36 286	0.18 103	0.81 429	0.54 477	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.34 615	0.12 163	0.19 401

PipStereo	0.19 8	0.26 129	0.85 95	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 129	0.88 104	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

BStereo	0.28 131	0.33 233	1.34 205	0.23 90	0.29 434	0.33 54	0.20 147	0.46 139	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

Anonymus123	0.31 170	0.33 233	1.34 205	0.23 90	0.29 434	0.98 624	0.20 147	0.49 182	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

DilatedVolume-Stereo	0.26 103	0.20 23	0.64 41	0.25 142	0.15 105	0.41 138	0.18 105	0.42 99	0.35 95	0.34 253	0.34 242	0.25 183	0.23 199	0.43 248	0.53 471	0.09 145	0.09 287	0.08 65	0.10 243	0.12 163	0.11 148

xyz-stereo-finetune2	0.35 211	0.45 351	1.04 140	0.21 33	0.12 21	0.58 377	0.23 272	0.50 191	0.45 233	0.31 236	0.46 321	0.30 244	0.41 425	0.81 429	0.51 463	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.09 79

Reg-Stereo(zero)	0.46 348	0.17 3	2.10 472	0.24 118	0.34 510	0.51 273	0.42 535	0.50 191	0.54 338	0.37 270	0.46 321	0.54 415	0.60 550	0.43 248	1.10 593	0.08 67	0.09 287	0.08 65	0.22 547	0.12 163	0.22 449

castereo	0.30 161	0.44 341	0.81 88	0.24 118	0.29 434	0.41 138	0.27 380	0.72 353	0.45 233	0.22 123	0.30 196	0.24 168	0.31 334	0.25 48	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.31 601	0.12 163	0.09 79

rvit_stereo_0083	0.25 89	0.19 11	0.58 22	0.28 246	0.18 220	0.28 22	0.22 233	0.38 61	0.54 338	0.23 146	0.30 196	0.27 211	0.26 250	0.37 205	0.24 210	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.12 163	0.10 118

rvit_stereo_0081	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

model_zeroshot	0.44 312	0.68 470	1.97 446	0.28 246	0.18 220	0.69 526	0.21 191	0.63 302	0.40 174	1.00 635	0.34 242	0.42 336	0.20 141	0.69 400	0.24 210	0.10 254	0.22 587	0.10 234	0.22 547	0.12 163	0.10 118

rvit_stereo_0082	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

RAStereo	0.28 131	0.48 369	1.52 257	0.26 189	0.18 220	0.25 17	0.19 120	0.42 99	0.35 95	0.20 90	0.25 139	0.20 112	0.16 68	0.24 40	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.12 163	0.08 51

test_sample1	0.40 266	0.18 7	1.19 167	0.31 331	0.18 220	0.48 226	0.23 272	0.78 421	0.49 276	0.44 316	0.44 309	0.45 360	0.41 425	1.39 503	0.33 340	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.13 239

ACVNet-DCA	0.42 294	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

xx1	0.46 348	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 631	0.31 236	0.38 271	0.46 372	0.36 366	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

1test111	0.44 312	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.96 449	0.30 301	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

1111x	0.74 575	0.21 39	1.93 419	0.31 331	0.17 172	0.63 466	0.32 469	1.03 631	0.74 542	0.52 400	0.62 481	0.57 438	0.47 491	2.38 645	4.25 699	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.12 352	0.12 163	0.14 267

qqq	0.38 242	0.21 39	1.34 205	0.28 246	0.15 105	0.45 181	0.26 356	0.76 394	0.52 305	0.39 287	0.41 289	0.46 372	0.36 366	0.96 449	0.30 301	0.11 343	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

x	0.35 211	0.20 23	1.36 210	0.33 386	0.17 172	0.47 211	0.24 308	0.75 382	0.54 338	0.40 289	0.40 284	0.42 336	0.34 358	0.45 273	0.32 327	0.11 343	0.14 469	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

BUS	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.30 303	0.21 293	0.91 615	0.23 272	1.00 613	0.61 405	0.63 534	0.53 401	0.66 485	0.30 324	0.43 248	0.32 327	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

BSDual-CNN	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.30 303	0.21 293	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.61 405	0.63 534	0.53 401	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

hknet	0.47 364	0.29 185	1.70 292	0.30 303	0.24 357	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.64 443	0.63 534	0.53 401	0.80 565	0.38 391	0.77 422	0.37 374	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

PFNet+	0.45 335	0.37 272	1.86 388	0.46 570	0.18 220	0.58 377	0.77 648	0.52 218	0.64 443	0.56 451	0.48 342	0.39 307	0.26 250	0.93 445	0.32 327	0.13 438	0.09 287	0.14 476	0.13 386	0.12 163	0.15 310

PSM-softLoss	0.48 371	0.27 142	1.85 380	0.51 594	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 544	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

KMStereo	0.48 371	0.27 142	1.85 380	0.51 594	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 544	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

KYRaft	0.48 371	0.29 185	1.75 315	0.33 386	0.21 293	0.75 559	0.44 553	0.58 263	0.57 361	0.64 544	0.93 609	0.53 407	0.72 591	0.60 363	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.12 163	0.54 640

Pruner-Stereo	0.51 419	0.27 142	1.78 337	1.79 694	0.19 257	0.62 448	0.45 562	0.57 257	0.60 387	0.61 513	0.48 342	0.41 322	0.24 215	0.46 282	1.00 577	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.12 163	0.13 239

AnonymousM	0.37 229	0.44 341	1.50 252	0.25 142	0.15 105	0.52 294	0.23 272	0.60 284	0.42 201	0.42 303	0.32 224	0.30 244	0.25 230	0.34 174	0.23 184	0.11 343	0.09 287	0.71 673	0.36 628	0.12 163	0.07 12

CroCo-Stereo	0.30 161	0.45 351	1.08 145	0.31 331	0.17 172	0.19 7	0.21 191	0.73 367	0.50 287	0.21 103	0.24 124	0.55 418	0.22 173	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.12 163	0.09 79
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
222	0.78 590	0.23 79	1.23 177	0.28 246	0.18 220	0.62 448	0.24 308	1.02 624	0.70 503	0.58 480	0.66 521	0.46 372	0.42 443	1.80 578	6.53 712	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.17 364

xxxx	0.70 551	0.21 39	1.33 200	0.28 246	0.18 220	0.63 466	0.24 308	1.02 624	0.69 493	0.50 378	0.62 481	0.58 445	0.38 391	1.47 522	5.21 705	0.13 438	0.12 425	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.15 310

HSM-Net_RVC	0.67 535	0.34 250	2.23 504	0.26 189	0.19 257	0.67 508	0.29 425	1.26 661	0.69 493	0.72 579	0.70 551	0.78 556	0.42 443	3.77 699	0.41 408	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HLF11	0.44 312	0.97 593	2.44 545	0.22 63	0.19 257	0.43 160	0.17 83	0.66 316	0.51 294	0.33 250	0.40 284	0.31 247	0.29 313	0.88 442	0.35 361	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.11 148

TestStereo_HLe17	0.48 371	1.17 645	2.73 607	0.22 63	0.18 220	0.50 258	0.21 191	0.78 421	0.58 372	0.31 236	0.37 258	0.31 247	0.28 290	1.06 462	0.25 225	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.13 201	0.09 79

TestStereo_HL2	0.41 273	0.86 546	1.82 370	0.26 189	0.16 140	0.48 226	0.20 147	0.62 293	0.51 294	0.35 257	0.41 289	0.32 257	0.27 271	1.09 466	0.29 278	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

GGDA	0.41 273	0.90 563	1.83 374	0.26 189	0.15 105	0.50 258	0.20 147	0.63 302	0.52 305	0.35 257	0.41 289	0.31 247	0.27 271	1.11 471	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 115	0.40 305	0.87 101	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.13 201	0.55 643

PSi22a	0.20 19	0.28 171	0.89 108	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 22	0.32 20	0.35 95	0.12 2	0.09 1	0.22 132	0.16 68	0.20 4	0.14 4	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.05 1	0.13 201	0.11 148

FE-Mocha	0.41 273	0.31 216	1.44 233	0.28 246	0.33 497	0.41 138	0.17 83	0.69 335	0.45 233	0.44 316	0.50 368	0.41 322	0.45 467	0.36 194	1.17 605	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.21 537	0.13 201	0.13 239

xyz-stereo-finetune	0.31 170	0.46 354	0.79 85	0.21 33	0.12 21	0.53 303	0.25 332	0.52 218	0.54 338	0.28 218	0.32 224	0.29 236	0.23 199	0.59 356	0.55 480	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.08 51

xyz-stereo	3.02 700	0.29 185	30.64 746	0.23 90	0.12 21	15.52 720	0.24 308	0.51 202	0.47 264	0.59 494	7.99 713	0.64 473	0.47 491	1.39 503	0.50 457	0.09 145	0.07 77	0.34 640	0.07 106	0.13 201	0.08 51

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 229	0.37 272	1.21 173	0.26 189	0.18 220	0.73 547	0.18 105	0.53 227	0.41 187	0.35 257	0.30 196	0.58 445	0.22 173	0.33 160	0.95 566	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.13 201	0.15 310

castereo++	0.28 131	0.43 330	0.93 120	0.28 246	0.17 172	0.53 303	0.21 191	0.55 245	0.45 233	0.17 42	0.26 152	0.32 257	0.17 77	0.33 160	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.29 582	0.13 201	0.06 1

GCAP-BAT	1.13 643	0.30 202	9.45 711	3.22 711	5.97 712	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.17 364

rvit_stereo_ft	0.31 170	0.61 430	1.18 165	0.32 360	0.21 293	0.28 22	0.27 380	0.55 245	0.48 268	0.23 146	0.27 161	0.28 223	0.26 250	0.32 146	0.25 225	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.11 312	0.13 201	0.14 267

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 115	0.40 305	0.86 99	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.13 201	0.55 643

CoDeX	0.52 433	0.43 330	2.25 508	0.29 281	0.26 397	0.61 428	0.32 469	0.99 604	0.68 484	0.48 359	0.55 423	0.52 405	0.40 414	1.60 542	0.35 361	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.12 196

11t1	0.33 187	0.19 11	1.41 225	0.33 386	0.16 140	0.48 226	0.21 191	0.67 326	0.48 268	0.40 289	0.34 242	0.32 257	0.33 349	0.42 244	0.27 251	0.11 343	0.12 425	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.14 267

GCAPDPT-zeroshot	1.09 640	0.30 202	8.70 707	3.22 711	5.88 711	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.19 401

knoymous	0.34 198	0.25 111	1.75 315	0.24 118	0.18 220	0.45 181	0.24 308	0.57 257	0.38 144	0.41 298	0.39 280	0.55 418	0.25 230	0.38 215	0.23 184	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.07 106	0.13 201	0.12 196

riskmin	0.37 229	0.22 57	1.74 308	0.32 360	0.20 277	0.48 226	0.20 147	0.66 316	0.46 244	0.36 264	0.34 242	0.69 509	0.45 467	0.39 223	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.08 151	0.13 201	0.16 342

ADStereo(finetuned)	0.45 335	0.77 510	2.12 477	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.76 602	0.37 205	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

psmg	0.41 273	0.27 142	1.13 154	0.27 214	0.21 293	0.75 559	0.36 500	0.90 522	0.61 405	0.59 494	0.59 453	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.13 201	0.11 148

GLC_STEREO	0.28 131	0.27 142	1.36 210	0.28 246	0.12 21	0.41 138	0.20 147	0.37 52	0.38 144	0.26 195	0.30 196	0.25 183	0.19 128	0.33 160	0.24 210	0.09 145	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.09 79

TRStereo	0.53 439	0.76 501	2.38 531	0.42 539	0.29 434	0.69 526	0.23 272	1.81 686	0.55 345	0.36 264	0.32 224	0.47 380	0.40 414	0.46 282	0.25 225	0.12 405	0.11 391	0.11 311	0.41 641	0.13 201	0.32 568

NF-Stereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.44 553	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.45 514	0.79 550	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.16 342

OCTAStereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.80 551	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

PSM-AAD	0.63 513	0.22 57	1.77 333	0.37 481	0.23 342	0.86 603	1.17 680	0.59 272	0.60 387	0.64 544	0.71 555	0.68 502	2.93 695	0.65 385	0.31 314	0.09 145	0.07 77	0.17 547	0.15 440	0.13 201	0.33 578

RE-Stereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 546	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

TVStereo	0.48 371	0.25 111	1.81 364	0.52 598	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 546	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

DCANet	0.42 294	0.77 510	1.95 432	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.41 425	0.36 194	0.39 392	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

test_xeample	0.72 563	0.21 39	1.36 210	0.27 214	0.17 172	0.59 396	0.28 400	1.01 621	0.70 503	0.55 442	0.67 524	0.44 351	0.39 405	1.88 600	5.17 704	0.12 405	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.15 310

EAI-Stereo	0.78 590	0.25 111	1.67 284	0.54 609	0.59 634	1.95 680	2.05 702	1.11 648	0.64 443	0.95 632	1.49 659	0.50 396	0.67 579	0.59 356	1.44 629	0.09 145	0.19 560	0.09 166	0.49 655	0.13 201	0.22 449

MMNet	0.50 402	0.48 369	1.93 419	0.33 386	0.27 410	0.79 580	0.28 400	0.81 445	0.74 542	0.60 504	0.56 435	0.59 448	0.55 527	0.79 427	0.59 499	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.14 267

FENet	0.44 312	0.30 202	2.42 539	0.32 360	0.17 172	0.58 377	0.22 233	0.77 406	0.59 382	0.47 340	0.42 295	0.55 418	0.38 391	0.49 311	0.47 441	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.16 342

PhaseNet	0.25 89	0.26 129	0.96 128	0.25 142	0.15 105	0.31 41	0.16 69	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.18 54	0.28 223	0.17 77	0.30 121	0.27 251	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.14 234	0.26 511

HLf8	0.45 335	1.10 626	2.46 549	0.21 33	0.19 257	0.51 273	0.18 105	0.76 394	0.58 372	0.32 246	0.37 258	0.32 257	0.28 290	0.92 444	0.26 239	0.12 405	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.14 234	0.11 148

LiteMatch	0.25 89	0.69 474	0.65 49	0.28 246	0.14 75	0.30 33	0.21 191	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 382	0.25 48	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

Lsterematch	0.39 257	0.69 474	1.65 277	0.28 246	0.14 75	0.50 258	0.21 191	0.47 159	0.58 372	0.43 309	0.59 453	0.44 351	0.37 382	0.44 257	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

Selective-IGEV-i1	0.44 312	0.23 79	1.30 193	0.33 386	0.45 596	0.60 408	0.32 469	0.85 480	0.64 443	0.42 303	0.52 388	0.60 455	0.28 290	0.46 282	0.34 349	0.10 254	0.10 337	0.13 438	0.28 576	0.14 234	0.75 663

VIP-Stereo	0.28 131	0.56 414	1.05 141	0.23 90	0.19 257	0.52 294	0.17 83	0.44 116	0.39 158	0.18 53	0.25 139	0.24 168	0.15 53	0.33 160	0.19 95	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.14 234	0.32 568

Select-FE	0.65 525	0.67 467	2.76 611	0.49 585	0.55 625	0.79 580	0.16 69	0.90 522	0.53 323	0.84 615	0.55 423	0.91 603	0.75 600	0.57 346	1.16 603	0.11 343	0.18 547	0.11 311	0.49 655	0.14 234	0.31 559

GASTEREO	0.35 211	0.72 485	1.15 159	0.56 618	0.20 277	0.52 294	0.22 233	0.56 251	0.40 174	0.30 231	0.31 213	0.16 51	0.31 334	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.14 469	0.08 65	0.28 576	0.14 234	0.20 420

PAM	0.70 551	0.35 259	2.72 602	0.56 618	0.62 645	1.08 642	0.53 589	0.85 480	0.44 218	0.93 629	0.92 605	1.24 655	0.68 582	0.64 374	1.01 581	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.48 653	0.14 234	0.38 603

rvit_0105_6	0.31 170	0.29 185	1.00 133	0.31 331	0.18 220	0.35 71	0.25 332	0.51 202	0.61 405	0.25 177	0.28 173	0.32 257	0.25 230	0.39 223	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.14 234	0.13 239

rvit_stereo_0081_aga	0.27 115	0.29 185	1.08 145	0.26 189	0.20 277	0.33 54	0.21 191	0.41 89	0.42 201	0.26 195	0.28 173	0.27 211	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.14 483	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.10 118

test_sample2	0.41 273	0.19 11	1.23 177	0.31 331	0.17 172	0.51 273	0.27 380	0.81 445	0.55 345	0.44 316	0.45 313	0.46 372	0.38 391	1.51 525	0.30 301	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.14 267

tta	0.50 402	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.11 148

qqq1	0.48 371	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

fff1	0.48 371	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

MSKI-zero shot	0.46 348	0.38 285	2.47 555	0.27 214	0.43 584	0.56 342	0.20 147	0.77 406	0.43 212	0.60 504	0.51 373	0.44 351	0.17 77	0.68 394	0.21 147	0.09 145	0.29 626	0.09 166	0.32 607	0.14 234	0.10 118

IER	0.43 303	0.38 285	1.69 288	0.26 189	0.25 379	0.66 501	0.26 356	0.71 347	0.55 345	0.54 424	0.59 453	0.60 455	0.53 519	0.52 326	0.39 392	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.14 234	0.11 148

GwcNet-ADL	0.50 402	0.74 497	2.90 632	0.31 331	0.20 277	0.58 377	0.29 425	0.87 501	0.64 443	0.47 340	0.47 328	0.56 431	0.33 349	0.46 282	0.46 432	0.13 438	0.12 425	0.09 166	0.09 202	0.14 234	0.21 434

AAGNet	0.88 615	0.33 233	1.79 357	0.54 609	0.98 669	0.62 448	0.46 565	0.50 191	0.60 387	0.58 480	0.53 401	0.50 396	0.73 594	1.23 488	7.48 713	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.14 234	0.09 79

GMM-Stereo	0.50 402	0.23 79	2.41 537	0.54 609	0.24 357	0.77 571	0.46 565	0.59 272	0.57 361	0.58 480	0.73 562	0.47 380	0.43 454	0.68 394	0.27 251	0.10 254	0.06 24	0.13 438	0.13 386	0.14 234	0.44 624

TestStereo	0.45 335	0.54 402	2.11 473	0.29 281	0.16 140	0.43 160	0.24 308	0.54 240	0.45 233	0.37 270	0.46 321	0.34 275	0.27 271	1.98 610	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.14 234	0.08 51

UNet	0.54 446	0.44 341	2.83 621	0.31 331	0.33 497	0.74 553	0.27 380	0.82 453	0.61 405	0.53 411	0.54 413	0.72 527	0.54 522	0.78 426	0.56 488	0.11 343	0.09 287	0.13 438	0.11 312	0.14 234	0.12 196

RASNet	0.61 501	0.68 470	2.03 458	0.35 436	0.46 604	0.65 494	0.28 400	0.78 421	0.70 503	0.48 359	0.64 510	0.93 609	0.61 559	2.21 633	0.73 538	0.12 405	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.14 234	0.11 148

HSM	0.62 506	0.76 501	1.72 300	0.30 303	0.29 434	0.64 480	0.28 400	0.94 560	0.62 423	0.58 480	0.57 444	1.40 664	0.64 570	2.59 667	0.42 411	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.11 148

DLCB_ROB	0.54 446	0.55 411	1.49 248	0.36 457	0.25 379	0.65 494	0.36 500	0.80 441	0.70 503	0.72 579	0.69 541	0.83 575	0.46 482	1.53 528	0.60 501	0.13 438	0.12 425	0.14 476	0.14 415	0.14 234	0.13 239

RT-Monster	0.29 144	0.30 202	0.95 123	0.25 142	0.28 425	0.46 201	0.15 44	0.53 227	0.55 345	0.37 270	0.36 251	0.28 223	0.21 155	0.32 146	0.21 147	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.15 259	0.14 267

MSCF	0.35 211	0.72 485	1.15 159	0.58 626	0.21 293	0.50 258	0.22 233	0.56 251	0.38 144	0.29 226	0.29 181	0.17 66	0.30 324	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.12 425	0.08 65	0.29 582	0.15 259	0.21 434

S2M2_L	0.24 79	0.29 185	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.24 16	0.09 1	0.36 47	0.45 233	0.17 42	0.25 139	0.23 150	0.17 77	0.24 40	0.28 264	0.15 504	0.12 425	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.39 257	0.37 272	1.19 167	0.73 646	0.67 648	0.35 71	0.25 332	0.47 159	0.34 80	0.34 253	0.22 97	0.33 268	0.17 77	1.31 494	0.19 95	0.11 343	0.15 497	0.08 65	0.21 537	0.15 259	0.23 474

PAM_32	0.70 551	0.35 259	2.73 607	0.54 609	0.61 643	1.07 640	0.43 542	0.84 471	0.49 276	0.90 624	0.91 603	1.23 654	0.77 605	0.65 385	1.10 593	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.49 655	0.15 259	0.38 603

rvit_0105_5	0.36 221	0.39 297	1.48 245	0.30 303	0.18 220	0.41 138	0.30 433	0.64 306	0.62 423	0.30 231	0.33 234	0.37 291	0.29 313	0.41 235	0.28 264	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.15 440	0.15 259	0.14 267

rvit_0105_4	0.35 211	0.35 259	1.45 236	0.31 331	0.18 220	0.37 92	0.28 400	0.59 272	0.62 423	0.27 211	0.31 213	0.35 279	0.27 271	0.43 248	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.12 196

rvit_0105_3	0.39 257	0.47 364	1.46 238	0.33 386	0.19 257	0.45 181	0.35 493	0.69 335	0.65 458	0.37 270	0.37 258	0.40 316	0.31 334	0.44 257	0.30 301	0.18 553	0.17 535	0.17 547	0.18 497	0.15 259	0.15 310

rvit_stereo_0080	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

CAS++	0.31 170	0.33 233	1.43 231	0.25 142	0.17 172	0.31 41	0.20 147	0.78 421	0.41 187	0.30 231	0.30 196	0.21 126	0.16 68	0.33 160	0.18 69	0.15 504	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 402	0.33 233	0.93 120	0.26 189	0.22 322	0.46 201	0.20 147	1.10 644	1.34 661	3.16 705	0.32 224	0.22 132	0.20 141	0.30 121	0.22 173	0.10 254	0.09 287	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

SMFormer	0.50 402	0.46 354	1.60 269	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.15 259	0.16 342

mmm	0.38 242	0.21 39	1.18 165	0.35 436	0.17 172	0.49 244	0.26 356	0.78 421	0.52 305	0.50 378	0.57 444	0.41 322	0.37 382	0.71 407	0.31 314	0.11 343	0.13 450	0.14 476	0.13 386	0.15 259	0.14 267

mmx	0.72 563	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

whm_eth	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

xxx	0.72 563	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

LoS	0.31 170	0.30 202	1.52 257	0.23 90	0.13 52	0.54 310	0.20 147	0.48 174	0.49 276	0.25 177	0.28 173	0.37 291	0.24 215	0.38 215	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 161	0.27 142	1.09 149	0.23 90	0.50 612	0.40 127	0.20 147	0.46 139	0.44 218	0.22 123	0.28 173	0.26 198	0.19 128	0.33 160	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.49 634

gwcnet-sp	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

scenet	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

ssnet	0.49 390	0.43 330	2.54 576	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 474	0.87 550	2.11 473	0.32 360	0.30 451	0.84 597	0.40 525	0.88 510	0.72 523	0.65 551	0.73 562	0.66 485	0.57 537	0.93 445	0.71 531	0.13 438	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.14 267

PSMNet-ADL	0.51 419	0.38 285	1.65 277	0.35 436	0.21 293	0.67 508	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.42 303	0.52 388	0.70 519	0.45 467	1.91 603	0.57 492	0.15 504	0.13 450	0.11 311	0.13 386	0.15 259	0.20 420

IIG-Stereo	0.59 487	0.65 458	1.74 308	0.54 609	0.23 342	0.61 428	0.21 191	0.73 367	0.65 458	0.64 544	0.69 541	0.69 509	0.38 391	2.09 625	1.39 625	0.11 343	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.09 79

THIR-Stereo	0.86 611	0.62 436	2.13 479	0.25 142	0.16 140	0.58 377	2.74 710	0.59 272	0.51 294	0.62 524	1.62 663	0.97 619	1.80 683	1.69 554	2.25 665	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.11 148

DeepStereo_RVC	0.44 312	0.28 171	1.92 416	0.49 585	0.17 172	0.60 408	0.59 610	0.50 191	0.52 305	0.49 371	0.45 313	0.39 307	0.86 619	0.45 273	0.33 340	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

IRAFT_RVC	0.54 446	0.53 394	1.78 337	0.46 570	0.21 293	0.58 377	0.43 542	0.65 313	0.66 473	0.54 424	0.50 368	0.49 393	0.51 512	1.58 539	1.01 581	0.11 343	0.25 612	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.13 239

ICVP	0.46 348	0.29 185	2.41 537	0.33 386	0.22 322	0.59 396	0.55 597	0.75 382	0.50 287	0.44 316	0.60 469	0.49 393	0.35 360	0.53 332	0.37 374	0.16 525	0.16 515	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.15 310
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.33 187	0.32 224	1.89 402	0.34 419	0.27 410	0.30 33	0.22 233	0.48 174	0.44 218	0.22 123	0.33 234	0.25 183	0.25 230	0.32 146	0.24 210	0.14 483	0.16 515	0.12 375	0.12 352	0.15 259	0.13 239

GES	0.44 312	0.28 171	1.88 395	0.30 303	0.18 220	0.61 428	0.30 433	0.88 510	0.46 244	0.47 340	0.52 388	0.39 307	0.42 443	0.58 350	0.67 521	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.15 259	0.17 364

GMStereo	0.38 242	0.99 603	1.91 413	0.27 214	0.16 140	0.39 114	0.23 272	0.47 159	0.62 423	0.38 280	0.34 242	0.25 183	0.25 230	0.39 223	0.29 278	0.14 483	0.08 192	0.10 234	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 348	0.28 171	1.73 303	0.33 386	0.32 482	0.65 494	0.38 516	0.83 459	0.59 382	0.57 462	0.52 388	0.61 458	0.40 414	0.75 414	0.52 467	0.13 438	0.12 425	0.13 438	0.12 352	0.15 259	0.11 148

cf-r	0.53 439	0.81 527	2.15 485	0.33 386	0.28 425	0.60 408	0.28 400	0.78 421	0.64 443	0.51 391	0.60 469	0.75 544	0.40 414	1.32 495	0.43 420	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.14 267

PSMNet-RSSM	0.53 439	0.82 531	1.78 337	0.31 331	0.25 379	0.58 377	0.28 400	0.84 471	0.60 387	0.50 378	0.61 476	0.67 495	0.43 454	1.68 552	0.42 411	0.15 504	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.15 259	0.13 239

DMCA	0.41 273	0.52 387	1.26 182	0.31 331	0.24 357	0.59 396	0.26 356	0.77 406	0.63 435	0.58 480	0.48 342	0.57 438	0.35 360	0.40 230	0.50 457	0.14 483	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.15 259	0.15 310

DIP-Stereo	0.37 229	0.34 250	1.50 252	0.27 214	0.18 220	0.63 466	0.17 83	0.92 543	0.53 323	0.49 371	0.48 342	0.30 244	0.30 324	0.39 223	0.30 301	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.12 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 458	0.92 567	2.36 529	0.38 498	0.37 544	0.60 408	0.28 400	0.82 453	0.62 423	0.62 524	0.55 423	0.72 527	0.45 467	1.00 455	0.43 420	0.15 504	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.15 259	0.16 342
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Selective-IGEV-i32	0.29 144	0.23 79	1.28 187	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 536

DStereoRT	0.81 603	0.53 394	2.23 504	0.36 457	0.33 497	0.92 617	0.36 500	0.86 490	0.80 583	0.57 462	0.62 481	0.59 448	1.15 651	1.76 565	1.04 586	0.14 483	0.13 450	2.17 711	0.78 686	0.16 296	0.66 657

coex_refinement	0.58 479	0.94 575	1.87 393	0.38 498	0.25 379	0.64 480	0.34 485	0.83 459	0.65 458	0.60 504	0.63 494	0.81 568	0.48 500	1.85 590	0.56 488	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.16 296	0.16 342

test_sample3	0.50 402	0.41 315	1.88 395	0.32 360	0.19 257	0.57 360	0.25 332	0.92 543	0.64 443	0.52 400	0.49 359	0.47 380	0.35 360	1.79 573	0.37 374	0.13 438	0.10 337	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.16 342

DispNO	0.67 535	0.98 598	2.58 582	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.29 425	0.83 459	0.68 484	0.53 411	0.79 579	0.83 575	0.47 491	2.46 657	0.68 524	0.12 405	0.10 337	0.19 575	0.31 601	0.16 296	0.17 364

MyStereo07	0.34 198	0.40 305	1.46 238	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.25 139	0.20 112	0.26 250	0.57 346	0.19 95	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

MyStereo06	0.54 446	0.41 315	2.68 595	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.81 445	0.44 218	0.84 615	0.52 388	0.78 556	0.58 543	0.48 301	1.10 593	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

MyStereo05	0.49 390	0.41 315	2.72 602	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.82 453	0.77 571	0.52 400	0.37 258	0.51 399	0.42 443	0.52 326	0.38 381	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

MyStereo04	0.48 371	0.40 305	2.65 592	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.83 459	0.75 556	0.47 340	0.36 251	0.53 407	0.42 443	0.53 332	0.39 392	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

IGEVStereo-DCA	0.33 187	0.34 250	1.38 217	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.18 497	0.16 296	0.22 449

rrr	0.46 348	0.34 250	3.08 647	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.28 400	1.09 643	0.51 294	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.29 582	0.16 296	0.25 500

CASnet	0.28 131	0.31 216	1.20 171	0.28 246	0.11 9	0.47 211	0.19 120	0.44 116	0.44 218	0.38 280	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.29 108	0.19 95	0.10 254	0.06 24	0.15 507	0.12 352	0.16 296	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.49 390	0.49 373	2.78 616	0.50 589	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 534	0.48 342	0.87 593	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

HanStereo	0.49 390	0.49 373	2.78 616	0.50 589	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 534	0.48 342	0.87 593	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

Selective-IGEV	0.29 144	0.23 79	1.28 187	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 536

DCRE	0.50 402	0.63 446	2.13 479	0.30 303	0.23 342	0.45 181	0.24 308	0.59 272	0.53 323	0.50 378	2.10 674	0.42 336	0.26 250	0.35 181	0.23 184	0.09 145	0.14 469	0.10 234	0.32 607	0.16 296	0.15 310

NINENet	0.50 402	0.33 233	1.69 288	0.55 616	0.25 379	0.91 615	0.23 272	0.98 592	0.71 513	0.53 411	0.55 423	0.66 485	0.30 324	1.22 486	0.32 327	0.15 504	0.13 450	0.16 526	0.11 312	0.16 296	0.13 239

SST-Stereo	0.52 433	0.20 23	1.76 324	0.62 637	0.53 620	0.62 448	0.66 627	0.55 245	0.61 405	0.58 480	0.53 401	0.52 405	0.60 550	1.59 541	0.29 278	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.10 118

RAFT_R40	0.50 402	0.21 39	1.76 324	0.50 589	0.40 566	0.61 428	0.53 589	0.56 251	0.60 387	0.56 451	0.54 413	0.55 418	0.51 512	1.57 535	0.53 471	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.09 79

s12784h	0.36 221	0.28 171	1.58 266	0.23 90	0.11 9	0.62 448	0.24 308	0.79 437	0.64 443	0.44 316	0.52 388	0.28 223	0.26 250	0.50 318	0.24 210	0.11 343	0.06 24	0.09 166	0.06 21	0.16 296	0.06 1

SFCPSM	0.46 348	0.24 97	2.35 526	0.27 214	0.27 410	0.70 532	0.32 469	0.96 579	0.63 435	0.49 371	0.52 388	0.43 340	0.36 366	0.52 326	0.43 420	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.16 296	0.12 196

delet	0.52 433	0.54 402	1.62 275	0.31 331	0.35 523	0.74 553	0.46 565	0.85 480	0.74 542	0.55 442	0.60 469	0.67 495	0.50 510	1.12 475	0.57 492	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.12 196

DSFCA	0.54 446	0.35 259	1.41 225	0.28 246	0.28 425	0.79 580	0.88 657	0.76 394	0.70 503	0.72 579	0.66 521	0.67 495	0.57 537	1.17 482	0.63 508	0.16 525	0.14 469	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.13 239

STTStereo	0.51 419	0.69 474	2.14 484	0.36 457	0.30 451	0.61 428	0.32 469	0.77 406	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.67 495	0.43 454	0.86 438	0.42 411	0.16 525	0.15 497	0.17 547	0.20 530	0.16 296	0.15 310

IGEV_i1	0.44 312	0.26 129	2.01 450	0.33 386	0.18 220	0.58 377	0.27 380	0.84 471	0.49 276	0.45 327	0.47 328	0.55 418	0.33 349	0.65 385	0.36 367	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.19 517	0.17 320	0.28 529

FlowAnything_test	0.23 72	0.32 224	0.52 5	0.28 246	0.17 172	0.37 92	0.20 147	0.38 61	0.24 4	0.24 157	0.20 69	0.21 126	0.17 77	0.26 67	0.25 225	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.17 320	0.12 196

AIO-test2	0.49 390	1.15 639	1.96 441	0.42 539	0.37 544	0.50 258	0.23 272	0.79 437	0.70 503	0.33 250	0.53 401	0.27 211	0.22 173	0.67 391	0.29 278	0.73 673	0.08 192	0.13 438	0.17 483	0.17 320	0.18 384

GIP-stereo	0.26 103	0.22 57	0.78 84	0.29 281	0.20 277	0.42 152	0.17 83	0.64 306	0.39 158	0.18 53	0.24 124	0.23 150	0.18 103	0.25 48	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.08 51

IGEV-Stereo++	0.23 72	0.23 79	0.64 41	0.24 118	0.22 322	0.47 211	0.13 9	0.52 218	0.33 66	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.22 173	0.32 146	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.09 79

test_sample6	0.52 433	0.44 341	1.81 364	0.33 386	0.18 220	0.55 325	0.27 380	0.94 560	0.66 473	0.54 424	0.62 481	0.47 380	0.36 366	1.97 609	0.38 381	0.14 483	0.10 337	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.16 342

test_sample5	0.51 419	0.43 330	1.83 374	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.53 411	0.59 453	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

test_sample4	0.50 402	0.42 324	1.88 395	0.32 360	0.19 257	0.56 342	0.26 356	0.93 551	0.65 458	0.54 424	0.54 413	0.45 360	0.36 366	1.79 573	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

DualNet	0.51 419	0.43 330	1.83 374	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.54 424	0.62 481	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

LL-Strereo2	0.41 273	0.90 563	1.83 374	0.44 551	0.24 357	0.54 310	0.27 380	0.58 263	0.45 233	0.41 298	0.33 234	0.44 351	0.21 155	0.44 257	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.16 526	0.14 415	0.17 320	0.17 364

iRaft-Stereo_20w	0.58 479	0.39 297	1.96 441	0.45 565	0.32 482	0.92 617	0.57 606	1.14 649	0.56 357	0.81 607	0.40 284	0.55 418	0.69 584	0.65 385	1.04 586	0.09 145	0.16 515	0.09 166	0.36 628	0.17 320	0.25 500

Patchmatch Stereo++	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196
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
OMP-Stereo	0.59 487	0.65 458	1.74 308	0.56 618	0.37 544	0.60 408	0.26 356	0.70 343	0.65 458	0.66 553	0.60 469	0.69 509	0.32 343	2.09 625	1.20 609	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.10 118

PSM-adaLoss	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.60 408	0.29 425	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

ROB_FTStereo_v2	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

ROB_FTStereo	0.38 242	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.26 356	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.49 311	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

HUI-Stereo	0.38 242	0.27 142	1.79 357	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.45 273	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

iGMRVC	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.17 172	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.55 342	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

iRAFT	0.39 257	0.27 142	1.78 337	0.44 551	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

CRE-IMP	0.41 273	0.22 57	1.76 324	0.48 583	0.17 172	0.79 580	0.69 636	0.52 218	0.52 305	0.47 340	0.42 295	0.45 360	0.26 250	0.41 235	0.31 314	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.23 474

RAFT-IKP	0.38 242	0.27 142	1.79 357	0.44 551	0.16 140	0.60 408	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.50 318	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

rafts_anoy	0.43 303	0.89 559	1.96 441	0.32 360	0.30 451	0.48 226	0.24 308	0.62 293	0.49 276	0.37 270	0.38 271	0.33 268	0.30 324	0.51 322	0.34 349	0.10 254	0.39 654	0.13 438	0.15 440	0.17 320	0.15 310

Anonymous3	0.42 294	0.35 259	2.09 468	0.33 386	0.24 357	0.72 540	0.31 446	0.74 372	0.55 345	0.35 257	0.40 284	0.33 268	0.29 313	0.44 257	0.28 264	0.18 553	0.18 547	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.17 364

CFNet_pseudo	0.45 335	0.46 354	2.23 504	0.25 142	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.10 337	0.15 507	0.10 243	0.17 320	0.14 267

XX-Stereo	0.55 458	0.54 402	3.50 674	0.48 583	0.39 556	0.54 310	0.17 83	0.89 516	0.40 174	0.44 316	0.65 519	0.85 584	0.19 128	0.77 422	0.21 147	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.32 607	0.17 320	0.14 267

HCRNet	0.46 348	0.49 373	1.65 277	0.38 498	0.29 434	0.58 377	0.22 233	0.75 382	0.62 423	0.47 340	0.49 359	0.48 391	0.36 366	1.12 475	0.37 374	0.15 504	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.17 320	0.17 364

test_xeample3	0.46 348	0.34 250	2.99 641	0.37 481	0.16 140	0.49 244	0.33 479	1.06 637	0.44 218	0.25 177	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.49 311	0.56 488	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.40 638	0.17 320	0.26 511

ccs_rob	0.45 335	0.46 354	2.22 500	0.26 189	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.09 287	0.16 526	0.10 243	0.17 320	0.14 267

rvit_105_1	0.44 312	0.54 402	1.46 238	0.36 457	0.24 357	0.51 273	0.45 562	0.75 382	0.74 542	0.45 327	0.44 309	0.44 351	0.36 366	0.62 369	0.38 381	0.20 579	0.18 547	0.18 568	0.22 547	0.18 348	0.18 384

ITSA-stereo	0.48 371	0.33 233	1.20 171	0.33 386	0.18 220	0.60 408	0.29 425	0.94 560	0.80 583	0.50 378	0.49 359	0.53 407	0.59 546	1.25 492	0.64 514	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.23 474

rvit_stereo_0075_2	0.40 266	0.40 305	1.88 395	0.33 386	0.32 482	0.41 138	0.22 233	0.58 263	0.53 323	0.38 280	0.51 373	0.40 316	0.27 271	0.44 257	0.29 278	0.20 579	0.15 497	0.22 597	0.15 440	0.18 348	0.23 474

MoCha-V2	0.36 221	0.32 224	1.41 225	0.36 457	0.31 472	0.35 71	0.19 120	0.57 257	0.39 158	0.30 231	0.32 224	0.28 223	0.27 271	0.47 294	0.24 210	0.08 67	0.56 671	0.08 65	0.38 632	0.18 348	0.12 196

PCWNet_CMD	0.46 348	0.45 351	2.28 513	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.57 537	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.18 348	0.14 267

CBFPSM	0.56 467	0.91 565	1.82 370	0.28 246	0.23 342	0.71 534	0.37 509	0.72 353	0.64 443	0.50 378	0.49 359	1.03 631	0.83 612	0.62 369	1.35 622	0.10 254	0.12 425	0.10 234	0.10 243	0.18 348	0.19 401

CASS	0.39 257	0.30 202	1.61 273	0.32 360	0.17 172	0.53 303	0.24 308	0.70 343	0.49 276	0.59 494	0.54 413	0.40 316	0.40 414	0.41 235	0.30 301	0.17 540	0.10 337	0.14 476	0.11 312	0.18 348	0.17 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev	0.59 487	0.96 585	2.47 555	0.34 419	0.37 544	0.79 580	0.44 553	0.86 490	0.77 571	0.61 513	0.67 524	0.79 561	0.56 531	0.64 374	0.62 506	0.15 504	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.19 401

DAS	0.56 467	0.35 259	1.55 261	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 613	0.68 532	0.56 431	0.48 500	2.40 649	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

SepStereo	0.52 433	0.35 259	1.55 261	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 613	0.68 532	0.56 431	0.48 500	1.56 531	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

HHNet	0.60 493	0.65 458	2.60 586	0.36 457	0.25 379	0.64 480	0.61 616	0.64 306	0.62 423	0.55 442	1.13 638	0.32 257	0.60 550	0.42 244	1.79 646	0.15 504	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.18 348	0.15 310

DRaft	0.62 506	0.38 285	1.76 324	0.24 118	0.16 140	0.64 480	0.66 627	0.53 227	0.53 323	0.67 557	0.99 619	0.38 301	1.00 636	1.44 509	2.10 660	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.14 415	0.18 348	0.21 434

ac_64	0.55 458	0.46 354	1.92 416	0.36 457	0.34 510	0.63 466	0.31 446	0.82 453	0.61 405	0.55 442	0.51 373	0.89 599	0.48 500	1.83 583	0.55 480	0.14 483	0.11 391	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.12 196

CFNet-ft	0.51 419	0.76 501	1.79 357	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 538	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 624	0.13 386	0.18 348	0.14 267

PMTNet	0.31 170	0.35 259	1.30 193	0.20 9	0.14 75	0.57 360	0.25 332	0.46 139	0.42 201	0.27 211	0.32 224	0.27 211	0.24 215	0.39 223	0.23 184	0.43 651	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.18 348	0.07 12

MSMDNet	0.46 348	0.44 341	2.28 513	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.56 531	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.13 438	0.10 243	0.18 348	0.15 310

CFNet_RVC	0.51 419	0.76 501	1.79 357	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 538	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 624	0.13 386	0.18 348	0.14 267

UCFNet_RVC	0.48 371	0.82 531	1.85 380	0.30 303	0.27 410	0.64 480	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.48 359	0.53 401	0.63 464	0.41 425	0.88 442	0.38 381	0.15 504	0.10 337	0.17 547	0.17 483	0.18 348	0.15 310

AdaStereo	0.44 312	0.38 285	1.79 357	0.34 419	0.20 277	0.57 360	0.28 400	0.92 543	0.69 493	0.52 400	0.55 423	0.61 458	0.33 349	0.48 301	0.39 392	0.17 540	0.08 192	0.17 547	0.11 312	0.18 348	0.12 196
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.
DRN-Test	0.64 517	0.43 330	2.44 545	0.39 508	0.44 585	0.80 588	0.41 531	1.02 624	0.78 575	0.80 601	0.63 494	0.69 509	0.56 531	1.79 573	0.69 526	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.17 364

MDST_ROB	1.17 649	0.42 324	3.87 679	0.54 609	0.44 585	4.11 707	0.58 608	1.31 663	0.84 598	2.12 684	1.12 636	0.98 620	0.71 588	4.24 703	0.99 576	0.16 525	0.14 469	0.19 575	0.17 483	0.18 348	0.35 585

IGEV-FE	0.53 439	0.34 250	2.91 633	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 607	0.51 373	0.70 519	0.41 425	0.48 301	1.13 597	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 619	0.19 369	0.09 79

DDVS	0.62 506	0.40 305	1.40 223	2.21 703	0.35 523	0.87 607	1.00 668	0.69 335	0.50 287	0.53 411	0.56 435	0.90 601	0.37 382	1.22 486	0.47 441	0.15 504	0.14 469	0.14 476	0.12 352	0.19 369	0.22 449

AIO-Stereo	0.30 161	0.27 142	1.25 180	0.27 214	0.24 357	0.37 92	0.20 147	0.52 218	0.36 125	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.14 29	0.31 132	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.38 632	0.19 369	0.31 559

test_sample7	0.47 364	0.33 233	1.49 248	0.34 419	0.20 277	0.51 273	0.30 433	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.17 540	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.18 384

IGEV_Zeroshot_test	0.53 439	0.33 233	2.91 633	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 607	0.51 373	0.71 524	0.41 425	0.48 301	1.13 597	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 619	0.19 369	0.09 79

StereoVision	0.45 335	0.72 485	1.94 429	0.33 386	0.32 482	0.47 211	0.26 356	0.68 331	0.57 361	0.32 246	0.89 601	0.45 360	0.27 271	0.49 311	0.36 367	0.13 438	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.13 239

MIF-Stereo (partial)	0.34 198	0.41 315	1.93 419	0.26 189	0.24 357	0.32 48	0.17 83	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.37 258	0.25 183	0.26 250	0.44 257	0.31 314	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.19 369	0.14 267

CFNet_ucs	0.48 371	0.50 381	2.32 518	0.26 189	0.22 322	0.57 360	0.22 233	0.85 480	0.65 458	0.53 411	0.64 510	0.68 502	0.44 462	0.54 338	0.31 314	0.13 438	0.12 425	0.16 526	0.11 312	0.19 369	0.17 364

4D-IteraStereo	0.44 312	0.96 585	2.63 588	0.27 214	0.30 451	0.45 181	0.25 332	0.52 218	0.50 287	0.40 289	0.31 213	0.40 316	0.19 128	0.35 181	0.32 327	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.11 312	0.19 369	0.30 550

anonymousdsp2	0.34 198	0.24 97	1.16 162	0.28 246	0.15 105	0.57 360	0.23 272	0.79 437	0.47 264	0.38 280	0.37 258	0.40 316	0.25 230	0.47 294	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.13 386	0.19 369	0.27 520

Selective-RAFT	0.35 211	0.26 129	1.48 245	0.31 331	0.15 105	0.61 428	0.19 120	0.60 284	0.54 338	0.28 218	0.29 181	0.40 316	0.33 349	0.50 318	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.19 369	0.08 51

RCA-Stereo	0.34 198	0.32 224	1.30 193	0.26 189	0.14 75	0.58 377	0.23 272	0.78 421	0.62 423	0.40 289	0.44 309	0.28 223	0.35 360	0.29 108	0.20 127	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.08 51

CRFU-Net	0.56 467	0.38 285	1.86 388	0.46 570	0.26 397	0.82 592	0.36 500	0.90 522	0.49 276	0.62 524	0.59 453	0.78 556	1.35 662	1.00 455	0.48 447	0.15 504	0.14 469	0.17 547	0.10 243	0.19 369	0.14 267

IPLGR	0.54 446	0.56 414	2.68 595	0.36 457	0.18 220	0.62 448	0.54 593	1.02 624	0.64 443	0.73 583	0.46 321	0.47 380	0.45 467	1.12 475	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.19 369	0.12 196

HGLStereo	0.54 446	0.69 474	2.00 449	0.35 436	0.40 566	0.66 501	0.30 433	0.83 459	0.62 423	0.57 462	0.69 541	0.69 509	0.54 522	1.07 463	0.55 480	0.13 438	0.13 450	0.13 438	0.11 312	0.19 369	0.17 364

MLCV	0.48 371	0.89 559	1.85 380	0.29 281	0.14 75	0.59 396	0.23 272	0.72 353	0.59 382	0.66 553	0.66 521	0.55 418	0.36 366	1.03 459	0.49 452	0.09 145	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.11 148

WQFJA1	0.42 294	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 681	2.07 690	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

NLMM	0.42 294	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 681	2.06 689	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

G2L-ROB	0.51 419	0.95 582	1.96 441	0.29 281	0.22 322	0.59 396	0.28 400	0.76 394	0.57 361	0.55 442	0.45 313	0.70 519	0.32 343	1.38 502	0.47 441	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.20 385	0.13 239

fast-iter	0.41 273	0.63 446	1.72 300	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

CoSv	0.41 273	0.63 446	1.72 300	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

SMoEStereo_RVC	0.29 144	0.26 129	1.03 136	0.25 142	0.14 75	0.46 201	0.22 233	0.36 47	0.38 144	0.23 146	0.23 112	0.21 126	0.18 103	0.45 273	0.60 501	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.20 420

DCVSM-stereo	0.49 390	0.29 185	2.49 560	0.29 281	0.22 322	0.53 303	0.52 585	0.58 263	0.49 276	0.69 565	0.46 321	0.79 561	0.48 500	0.53 332	0.42 411	0.13 438	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.20 385	0.20 420

ACV-stereo	0.66 530	0.76 501	2.86 622	0.32 360	0.25 379	1.01 629	0.60 612	0.59 272	0.52 305	0.41 298	0.45 313	1.55 670	0.94 631	1.40 506	0.69 526	0.14 483	0.13 450	0.12 375	0.11 312	0.20 385	0.19 401

EKT-Stereo	1.47 669	0.49 373	1.93 419	2.57 707	19.31 729	0.55 325	0.22 233	0.69 335	0.42 201	0.38 280	0.36 251	0.43 340	0.27 271	0.69 400	0.26 239	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.16 463	0.20 385	0.15 310

MC-Stereo	0.32 177	0.31 216	1.46 238	0.31 331	0.15 105	0.53 303	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.36 264	0.38 271	0.27 211	0.27 271	0.42 244	0.19 95	0.09 145	0.13 450	0.09 166	0.16 463	0.20 385	0.13 239

CSP-Net	0.50 402	0.39 297	1.25 180	0.29 281	0.23 342	0.77 571	0.35 493	0.86 490	0.57 361	0.59 494	0.59 453	0.65 478	0.40 414	1.77 568	0.44 426	0.16 525	0.11 391	0.10 234	0.10 243	0.20 385	0.14 267

raft+_RVC	0.44 312	0.67 467	1.85 380	0.34 419	0.71 653	0.51 273	0.25 332	0.64 306	0.51 294	0.35 257	0.45 313	0.32 257	0.28 290	0.43 248	0.32 327	0.09 145	0.19 560	0.10 234	0.09 202	0.20 385	0.40 615

DMCA-RVC	0.62 506	0.96 585	2.63 588	0.36 457	0.90 665	0.56 342	0.31 446	0.69 335	0.57 361	0.68 563	0.52 388	0.59 448	0.56 531	1.23 488	0.53 471	0.16 525	0.38 647	0.20 585	0.15 440	0.20 385	0.15 310

BEATNet_4x	0.47 364	0.73 492	1.91 413	0.33 386	0.15 105	0.56 342	0.25 332	0.85 480	0.58 372	0.54 424	0.51 373	0.57 438	0.42 443	0.57 346	0.61 504	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.20 385	0.16 342

StereoDRNet	0.64 517	0.88 554	2.35 526	0.41 528	0.45 596	0.73 547	0.47 573	0.94 560	0.74 542	0.75 588	0.54 413	0.74 538	0.47 491	1.70 555	0.72 535	0.15 504	0.14 469	0.15 507	0.14 415	0.20 385	0.19 401

XPNet_ROB	0.61 501	0.72 485	1.66 282	0.37 481	0.27 410	0.67 508	0.47 573	0.89 516	0.71 513	0.78 597	0.70 551	0.81 568	0.53 519	1.70 555	0.76 542	0.21 587	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.20 385	0.21 434

GREAT-IGEV	0.37 229	0.28 171	1.48 245	0.25 142	0.38 550	0.46 201	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.15 14	0.29 181	0.15 37	0.17 77	0.36 194	0.23 184	0.07 26	0.76 690	0.07 2	0.26 567	0.21 401	1.03 688
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
ISRNet	0.47 364	0.44 341	1.55 261	0.37 481	0.31 472	0.49 244	0.19 120	0.75 382	0.66 473	0.63 534	0.71 555	0.67 495	0.39 405	0.58 350	0.44 426	0.23 604	0.16 515	0.21 594	0.20 530	0.21 401	0.25 500

tt45	0.29 144	0.24 97	1.06 143	0.25 142	0.17 172	0.55 325	0.22 233	0.41 89	0.35 95	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.18 103	0.64 374	0.34 349	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.11 148

RSM	0.28 131	0.26 129	0.97 129	0.25 142	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.49 182	0.44 218	0.21 103	0.27 161	0.28 223	0.17 77	0.38 215	0.20 127	0.07 26	0.07 77	0.09 166	0.34 615	0.21 401	0.16 342

MyStereo8	0.54 446	0.80 522	2.76 611	0.32 360	0.33 497	0.71 534	0.20 147	0.87 501	0.57 361	0.51 391	0.59 453	0.50 396	0.33 349	0.68 394	0.55 480	0.10 254	0.29 626	0.10 234	0.13 386	0.21 401	0.34 582

GCAP-Stereo	0.34 198	0.89 559	1.76 324	0.26 189	0.12 21	0.52 294	0.14 22	0.49 182	0.38 144	0.29 226	0.30 196	0.29 236	0.22 173	0.30 121	0.20 127	0.09 145	0.17 535	0.09 166	0.07 106	0.21 401	0.11 148

CroCo-Stereo Lap2	0.33 187	0.61 430	1.47 242	0.32 360	0.38 550	0.23 15	0.22 233	0.58 263	0.46 244	0.22 123	0.27 161	0.29 236	0.23 199	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.14 267

dd	0.42 294	0.96 585	1.77 333	0.31 331	0.17 172	0.57 360	0.26 356	0.49 182	0.68 484	0.41 298	0.40 284	0.34 275	0.27 271	0.45 273	0.40 400	0.17 540	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.21 401	0.12 196

CrosDoStereo	0.94 624	0.37 272	2.53 570	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 714	0.72 353	0.60 387	0.70 571	1.40 656	0.53 407	1.49 670	1.78 569	3.09 680	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

NRIStereo	0.46 348	0.25 111	1.77 333	0.47 575	0.16 140	0.95 620	0.74 644	0.51 202	0.56 357	0.48 359	0.39 280	0.59 448	0.29 313	0.77 422	0.32 327	0.11 343	0.13 450	0.11 311	0.09 202	0.21 401	0.24 488

DeepStereo_LL	0.94 624	0.37 272	2.53 570	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 714	0.72 353	0.60 387	0.70 571	1.40 656	0.53 407	1.49 670	1.78 569	3.09 680	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

raftrobust	0.38 242	0.68 470	1.54 259	0.32 360	0.46 604	0.52 294	0.21 191	0.56 251	0.42 201	0.52 400	0.35 247	0.31 247	0.33 349	0.37 205	0.30 301	0.10 254	0.11 391	0.08 65	0.07 106	0.21 401	0.19 401

pcwnet_v2	0.64 517	0.49 373	4.41 689	0.32 360	0.27 410	0.60 408	0.25 332	0.97 588	0.88 608	0.59 494	0.70 551	0.63 464	0.55 527	0.66 390	0.37 374	0.17 540	0.15 497	0.15 507	0.14 415	0.21 401	0.23 474

GwcNet-RSSM	0.57 474	0.94 575	2.13 479	0.32 360	0.25 379	0.60 408	0.30 433	0.80 441	0.66 473	0.52 400	0.64 510	0.71 524	0.40 414	1.79 573	0.50 457	0.13 438	0.09 287	0.12 375	0.12 352	0.21 401	0.15 310

iResNet	0.51 419	0.76 501	2.59 584	0.41 528	0.17 172	0.64 480	0.27 380	0.82 453	0.70 503	0.57 462	0.64 510	0.43 340	0.36 366	0.70 405	0.52 467	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.21 401	0.13 239

iResNet_ROB	0.50 402	1.15 639	1.73 303	0.31 331	0.21 293	0.58 377	0.22 233	0.95 574	0.82 591	0.58 480	0.62 481	0.57 438	0.39 405	0.84 433	0.40 400	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.06 21	0.21 401	0.13 239

ETE_ROB	0.60 493	0.71 481	1.55 261	0.37 481	0.25 379	0.69 526	0.51 582	1.47 671	0.70 503	0.80 601	0.69 541	0.85 584	0.49 507	1.36 500	0.58 497	0.16 525	0.13 450	0.19 575	0.16 463	0.21 401	0.23 474

Selective-IGEV-i16pc	0.75 578	0.29 185	5.48 697	0.32 360	0.19 257	1.18 652	0.62 621	0.86 490	0.74 542	0.37 270	0.51 373	0.53 407	0.29 313	2.10 627	0.35 361	0.22 600	0.23 595	0.12 375	0.16 463	0.22 418	0.19 401

NLSM1	0.39 257	0.24 97	0.56 17	0.27 214	0.40 566	0.49 244	0.21 191	1.44 670	1.64 674	0.25 177	0.33 234	0.25 183	0.26 250	0.40 230	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.13 239

mms	0.27 115	0.26 129	0.91 115	0.25 142	0.18 220	0.32 48	0.23 272	0.37 52	0.31 39	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.17 77	0.46 282	0.21 147	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.47 630

ours_stereo	0.27 115	0.25 111	1.21 173	0.25 142	0.17 172	0.35 71	0.23 272	0.38 61	0.35 95	0.20 90	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

fffy	0.28 131	0.24 97	1.19 167	0.27 214	0.15 105	0.37 92	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.20 90	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.44 257	0.20 127	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

WCG-NET	0.30 161	0.42 324	1.26 182	0.24 118	0.12 21	0.43 160	0.24 308	0.40 77	0.56 357	0.35 257	0.37 258	0.26 198	0.24 215	0.29 108	0.19 95	0.08 67	0.12 425	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.10 118

WCG-NET（raft）	0.32 177	0.53 394	1.21 173	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.24 308	0.40 77	0.50 287	0.35 257	0.35 247	0.47 380	0.25 230	0.35 181	0.20 127	0.08 67	0.29 626	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.11 148

AE-Stereo	0.42 294	0.29 185	1.65 277	0.43 544	0.47 607	0.56 342	0.23 272	0.86 490	0.46 244	0.31 236	0.41 289	0.43 340	0.24 215	0.34 174	0.24 210	0.09 145	0.48 667	0.11 311	0.45 646	0.22 418	0.19 401

dad	0.51 419	1.01 609	1.74 308	0.29 281	0.19 257	0.60 408	0.26 356	0.52 218	0.75 556	0.63 534	0.63 494	0.63 464	0.33 349	0.85 435	0.47 441	0.27 628	0.15 497	0.40 650	0.18 497	0.22 418	0.14 267

GANet-ADL	0.44 312	0.41 315	2.31 517	0.33 386	0.20 277	0.57 360	0.25 332	0.75 382	0.54 338	0.42 303	0.59 453	0.56 431	0.30 324	0.40 230	0.38 381	0.14 483	0.11 391	0.09 166	0.08 151	0.22 418	0.17 364

FAT-Stereo	0.70 551	0.54 402	2.88 624	0.36 457	0.29 434	0.62 448	0.54 593	0.97 588	0.87 604	0.76 591	0.92 605	0.94 613	0.80 608	1.84 588	0.57 492	0.18 553	0.19 560	0.17 547	0.16 463	0.22 418	0.25 500

PA-Net	0.84 609	1.00 605	3.49 673	0.63 638	0.40 566	0.70 532	0.52 585	0.86 490	0.84 598	0.52 400	0.59 453	0.70 519	0.54 522	2.35 641	2.23 664	0.17 540	0.27 622	0.19 575	0.28 576	0.22 418	0.36 593
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.57 474	0.34 250	1.87 393	0.45 565	0.34 510	0.84 597	0.35 493	0.84 471	0.78 575	0.59 494	0.63 494	1.06 638	0.53 519	1.10 468	0.82 553	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.18 384

NCCL2	0.65 525	0.94 575	1.96 441	0.43 544	0.30 451	0.71 534	0.68 633	0.84 471	0.65 458	0.70 571	0.60 469	0.86 591	0.54 522	1.56 531	0.57 492	0.20 579	0.16 515	0.67 671	0.25 559	0.22 418	0.24 488

NaN_ROB	1.14 644	0.94 575	2.96 636	0.53 604	0.56 628	1.13 647	0.99 665	0.98 592	1.00 629	1.09 643	0.87 596	0.77 552	1.06 643	5.90 708	2.72 675	0.16 525	0.23 595	0.16 526	0.24 552	0.22 418	0.36 593

WQFJX1	0.45 335	0.28 171	0.56 17	0.27 214	0.35 523	0.48 226	0.25 332	1.98 694	2.08 691	0.26 195	0.26 152	0.29 236	0.28 290	0.50 318	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.14 267

NLMM1	0.46 348	0.27 142	0.53 11	0.27 214	0.38 550	0.49 244	0.24 308	1.97 693	2.38 694	0.28 218	0.27 161	0.26 198	0.25 230	0.47 294	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.15 310

ff7	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

ffff	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

11t	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

AEACV	0.33 187	0.24 97	1.44 233	0.28 246	0.35 523	0.47 211	0.21 191	0.43 107	0.28 22	0.26 195	0.25 139	0.22 132	0.38 391	0.30 121	0.18 69	0.09 145	0.35 639	0.09 166	0.36 628	0.23 433	0.25 500

ProNet	0.30 161	0.54 402	1.29 190	0.25 142	0.15 105	0.47 211	0.25 332	0.48 174	0.39 158	0.21 103	0.23 112	0.22 132	0.20 141	0.44 257	0.19 95	0.08 67	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.12 196

ccc-4	0.32 177	0.52 387	1.38 217	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

LMCR-Stereo	0.52 433	0.71 481	2.39 533	0.40 520	0.21 293	0.74 553	0.31 446	1.02 624	0.64 443	0.61 513	0.63 494	0.39 307	0.51 512	0.62 369	0.42 411	0.19 569	0.09 287	0.12 375	0.09 202	0.23 433	0.12 196

111	0.48 371	1.09 625	1.95 432	0.24 118	0.13 52	0.59 396	0.26 356	0.83 459	0.78 575	0.48 359	0.52 388	0.56 431	0.38 391	0.49 311	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.23 433	0.35 585

psm_up	0.57 474	0.61 430	1.83 374	0.35 436	0.30 451	0.64 480	0.37 509	0.90 522	0.68 484	0.59 494	0.55 423	0.68 502	0.54 522	1.91 603	0.46 432	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.23 433	0.13 239

Nwc_Net	0.68 542	0.83 536	2.53 570	0.41 528	0.39 556	0.77 571	0.38 516	1.01 621	0.70 503	0.60 504	0.99 619	0.98 620	0.68 582	1.41 507	0.63 508	0.23 604	0.15 497	0.23 604	0.25 559	0.23 433	0.18 384

AANet_RVC	0.68 542	1.00 605	2.09 468	0.33 386	0.25 379	0.58 377	0.32 469	0.81 445	0.80 583	0.61 513	0.94 611	0.80 565	0.41 425	2.46 657	1.02 583	0.36 648	0.14 469	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.22 449

HITNet	0.46 348	0.92 567	2.09 468	0.33 386	0.14 75	0.55 325	0.22 233	0.83 459	0.56 357	0.51 391	0.49 359	0.48 391	0.37 382	0.48 301	0.54 477	0.09 145	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.09 79
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DeepPruner_ROB	0.50 402	0.70 479	1.94 429	0.29 281	0.26 397	0.63 466	0.31 446	0.80 441	0.48 268	0.61 513	0.55 423	0.66 485	0.38 391	0.98 451	0.40 400	0.19 569	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.23 433	0.17 364

LALA_ROB	0.60 493	0.76 501	1.69 288	0.36 457	0.29 434	0.79 580	0.55 597	0.94 560	0.77 571	0.81 607	0.67 524	0.94 613	0.49 507	0.99 452	0.73 538	0.21 587	0.15 497	0.20 585	0.18 497	0.23 433	0.21 434

SGM-Forest	1.04 637	0.42 324	3.59 676	0.41 528	0.32 482	1.05 634	1.32 686	0.94 560	0.83 595	1.16 648	2.23 680	1.03 631	1.39 666	2.49 660	2.35 668	0.21 587	0.21 581	0.20 585	0.19 517	0.23 433	0.32 568
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJX	0.42 294	0.25 111	0.55 14	0.26 189	0.39 556	0.47 211	0.23 272	1.76 683	1.82 684	0.26 195	0.26 152	0.28 223	0.28 290	0.42 244	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.16 342

z-ln-s-r	0.64 517	0.89 559	2.23 504	0.32 360	0.26 397	0.57 360	0.37 509	0.84 471	0.76 566	0.51 391	0.81 580	0.64 473	0.45 467	2.06 619	1.27 617	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.24 450	0.13 239

LG-Stereo	0.27 115	0.25 111	0.95 123	0.25 142	0.15 105	0.43 160	0.21 191	0.50 191	0.40 174	0.18 53	0.29 181	0.25 183	0.16 68	0.28 91	0.35 361	0.07 26	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.24 450	0.10 118

999	0.29 144	0.25 111	1.05 141	0.26 189	0.18 220	0.49 244	0.23 272	0.38 61	0.37 137	0.20 90	0.32 224	0.23 150	0.18 103	0.73 410	0.36 367	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.10 118

GMStereo_Zeroshot	0.41 273	0.36 269	1.54 259	0.41 528	0.19 257	0.52 294	0.19 120	0.59 272	0.52 305	0.57 462	0.59 453	0.63 464	0.29 313	0.58 350	0.33 340	0.15 504	0.09 287	0.16 526	0.09 202	0.24 450	0.12 196

anonymousdsp	0.34 198	0.53 394	1.47 242	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.55 342	0.19 95	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 536

ToySt	0.44 312	0.61 430	1.89 402	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.35 493	0.67 326	0.53 323	0.39 287	0.50 368	0.59 448	0.43 454	0.51 322	0.49 452	0.10 254	0.12 425	0.13 438	0.16 463	0.24 450	0.19 401

Wz-Net-MNSev	0.65 525	0.97 593	2.19 494	0.36 457	0.33 497	0.90 613	0.60 612	0.92 543	0.81 590	0.75 588	0.72 560	0.73 532	0.65 572	1.39 503	0.71 531	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.24 450	0.18 384

IGEV-Stereo	0.34 198	0.54 402	1.47 242	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.54 338	0.19 95	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 536
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmorigin	1.36 662	0.60 425	13.80 724	0.37 481	0.29 434	0.62 448	0.33 479	0.77 406	0.61 405	0.96 633	0.88 599	1.17 653	0.73 594	4.00 700	0.86 558	0.19 569	0.22 587	0.17 547	0.18 497	0.24 450	0.29 536

hitnet-ft	0.67 535	0.80 522	1.90 407	0.28 246	0.22 322	0.69 526	0.36 500	0.85 480	0.65 458	0.56 451	0.84 588	1.03 631	0.95 634	2.32 640	0.55 480	0.23 604	0.14 469	0.41 651	0.13 386	0.24 450	0.17 364

NCC-stereo	0.79 592	0.94 575	2.42 539	0.59 631	0.45 596	1.90 678	0.46 565	0.99 604	0.72 523	0.64 544	0.84 588	0.91 603	0.73 594	1.80 578	1.00 577	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 601	0.24 450	0.22 449

Abc-Net	0.79 592	0.94 575	2.42 539	0.59 631	0.45 596	1.90 678	0.46 565	0.99 604	0.72 523	0.64 544	0.84 588	0.91 603	0.73 594	1.80 578	1.00 577	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 601	0.24 450	0.22 449
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PSMNet_ROB	0.66 530	1.01 609	2.33 521	0.38 498	0.31 472	0.72 540	0.55 597	0.86 490	0.69 493	0.54 424	0.60 469	0.75 544	0.47 491	2.00 614	0.82 553	0.17 540	0.13 450	0.19 575	0.19 517	0.24 450	0.27 520

Hybrid-DGEV-2	0.51 419	0.84 538	1.75 315	0.32 360	0.17 172	0.73 547	0.18 105	0.83 459	0.69 493	0.52 400	0.38 271	0.53 407	0.42 443	0.99 452	0.92 561	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.25 464	0.23 474

111111	0.24 79	0.21 39	0.82 90	0.24 118	0.21 293	0.43 160	0.13 9	0.45 131	0.35 95	0.22 123	0.27 161	0.18 84	0.16 68	0.35 181	0.18 69	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.25 464	0.08 51

AIO_rvc	0.41 273	0.64 451	1.29 190	0.58 626	0.39 556	0.37 92	0.24 308	0.50 191	0.43 212	0.28 218	0.23 112	0.25 183	0.16 68	0.99 452	0.19 95	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.25 464	0.85 672

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 229	1.34 665	1.24 179	0.23 90	0.12 21	0.33 54	0.20 147	0.40 77	0.33 66	0.25 177	0.21 77	0.16 51	0.14 29	0.27 73	0.63 508	0.55 663	0.06 24	0.11 311	0.13 386	0.25 464	0.49 634

DualNet (step1)	0.59 487	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.61 665	0.14 469	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

test_sample9	0.94 624	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.91 603	2.55 673	0.61 665	4.16 717	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

test_sample8	1.12 641	0.62 436	1.93 419	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.95 574	0.61 405	1.18 656	0.56 435	2.53 686	1.31 658	1.91 603	2.55 673	0.61 665	4.16 717	0.87 677	0.56 667	0.25 464	0.23 474

IGEV++	0.34 198	0.43 330	1.32 198	0.31 331	0.14 75	0.32 48	0.21 191	0.70 343	0.34 80	0.22 123	0.28 173	0.22 132	0.27 271	0.35 181	0.27 251	0.09 145	0.39 654	0.08 65	0.15 440	0.25 464	0.45 625

cc1	0.47 364	0.64 451	2.07 462	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 631	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.40 615

ffm	0.47 364	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 608	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 593

ff1	0.73 572	0.23 79	2.01 450	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 608	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 691	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 593

tt1	0.44 312	0.64 451	1.83 374	0.35 436	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	0.88 608	0.31 236	0.37 258	0.25 183	0.35 360	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.36 593

UniTT-Stereo	0.30 161	0.36 269	1.68 286	0.27 214	0.24 357	0.29 29	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.26 195	0.37 258	0.18 84	0.18 103	0.31 132	0.27 251	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.25 464	0.08 51

MIPNet	0.83 607	0.81 527	2.40 536	0.61 636	0.18 220	1.48 661	1.39 691	1.60 678	0.74 542	1.94 682	0.85 592	0.73 532	1.68 678	0.87 441	0.31 314	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.32 607	0.25 464	0.12 196

RALCasStereoNet	0.45 335	0.88 554	1.85 380	0.30 303	0.26 397	0.49 244	0.26 356	0.58 263	0.51 294	0.36 264	0.48 342	0.36 286	0.28 290	0.55 342	0.34 349	0.10 254	0.53 669	0.09 166	0.08 151	0.25 464	0.34 582

ADCRef	0.80 594	0.96 585	2.29 515	0.37 481	0.35 523	0.96 621	0.51 582	0.87 501	0.75 556	0.88 620	0.83 585	0.61 458	1.36 663	1.02 457	3.27 685	0.13 438	0.11 391	0.17 547	0.19 517	0.25 464	0.21 434

RYNet	0.70 551	0.56 414	2.25 508	0.35 436	0.41 575	0.86 603	0.43 542	0.94 560	0.82 591	0.62 524	0.53 401	0.91 603	0.60 550	2.70 675	1.00 577	0.14 483	0.11 391	0.16 526	0.14 415	0.25 464	0.27 520

NVstereo2D	0.58 479	0.40 305	2.03 458	0.35 436	0.35 523	0.69 526	0.39 522	0.91 534	0.80 583	0.47 340	0.53 401	0.67 495	0.46 482	1.99 613	0.48 447	0.19 569	0.11 391	0.17 547	0.13 386	0.25 464	0.25 500

StereoDRNet-Refined	0.50 402	0.41 315	1.50 252	0.33 386	0.21 293	0.68 520	0.26 356	0.81 445	0.68 484	0.67 557	0.68 532	0.73 532	0.42 443	1.10 468	0.59 499	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.14 415	0.25 464	0.21 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 582	0.42 324	2.68 595	0.33 386	0.22 322	0.74 553	0.47 573	0.96 579	0.76 566	1.04 640	0.96 614	0.88 597	0.93 628	2.06 619	1.19 608	0.22 600	0.24 599	0.27 620	0.25 559	0.25 464	0.28 529

CBMV	0.71 560	0.76 501	2.64 590	0.33 386	0.20 277	0.78 576	0.79 649	0.98 592	0.78 575	0.85 619	0.71 555	0.86 591	1.10 646	1.46 515	0.62 506	0.18 553	0.20 571	0.21 594	0.19 517	0.25 464	0.33 578
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Selective-IGEV-i16pb	0.86 611	0.33 233	6.08 700	0.32 360	0.21 293	1.08 642	0.68 633	1.06 637	0.92 619	0.43 309	0.76 571	0.66 485	0.46 482	2.31 638	0.50 457	0.23 604	0.25 612	0.14 476	0.19 517	0.26 485	0.24 488

zh-mn7	0.80 594	1.54 673	3.00 642	0.35 436	0.27 410	0.72 540	0.41 531	0.93 551	1.11 645	1.00 635	1.28 646	0.75 544	0.57 537	1.87 591	1.18 606	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.26 485	0.21 434

SCV_C0	0.33 187	0.43 330	1.42 230	0.25 142	0.16 140	0.35 71	0.20 147	0.68 331	0.44 218	0.24 157	0.27 161	0.29 236	0.20 141	0.58 350	0.18 69	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.30 592	0.26 485	0.17 364

RSM++	0.27 115	0.26 129	0.87 101	0.28 246	0.13 52	0.39 114	0.20 147	0.45 131	0.45 233	0.20 90	0.24 124	0.24 168	0.17 77	0.36 194	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.35 619	0.26 485	0.18 384

MIM_Stereo	0.41 273	0.60 425	1.88 395	0.31 331	0.21 293	0.50 258	0.19 120	0.64 306	0.44 218	0.43 309	0.53 401	0.43 340	0.27 271	0.51 322	0.28 264	0.08 67	0.14 469	0.11 311	0.10 243	0.26 485	0.26 511

raft_robust	0.55 458	0.84 538	1.73 303	0.28 246	0.54 622	0.53 303	0.25 332	0.88 510	0.75 556	0.48 359	0.46 321	0.76 550	0.75 600	1.46 515	0.27 251	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.30 592	0.26 485	0.16 342

PFNet	0.60 493	0.33 233	2.47 555	0.41 528	0.55 625	0.62 448	0.27 380	0.61 289	0.63 435	0.61 513	0.56 435	0.45 360	0.32 343	1.88 600	1.14 599	0.28 632	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.26 485	0.20 420

GEStereo_RVC	0.54 446	0.87 550	1.95 432	0.47 575	0.25 379	0.62 448	0.37 509	1.00 613	0.74 542	0.53 411	0.54 413	0.59 448	0.44 462	1.10 468	0.46 432	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.26 485	0.19 401

FINET	0.65 525	0.95 582	3.06 646	0.35 436	0.40 566	0.58 377	0.48 577	0.92 543	1.10 643	0.57 462	0.68 532	0.47 380	0.44 462	1.15 480	0.60 501	0.23 604	0.21 581	0.17 547	0.15 440	0.26 485	0.25 500

ADCP+	0.94 624	1.12 630	3.14 654	0.34 419	0.39 556	1.06 635	0.79 649	0.89 516	0.80 583	0.66 553	0.67 524	0.85 584	1.55 673	0.93 445	4.55 701	0.13 438	0.11 391	0.16 526	0.15 440	0.26 485	0.25 500

DANet	0.80 594	0.65 458	2.21 496	1.19 679	0.48 609	0.74 553	1.25 683	0.89 516	1.53 670	0.89 622	0.71 555	0.96 616	0.56 531	1.83 583	0.96 567	0.18 553	0.16 515	0.19 575	0.16 463	0.26 485	0.29 536
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDGNet	0.44 312	1.02 614	1.74 308	0.35 436	0.19 257	0.58 377	0.23 272	0.49 182	0.66 473	0.41 298	0.38 271	0.34 275	0.29 313	0.53 332	0.30 301	0.24 613	0.10 337	0.37 647	0.19 517	0.27 496	0.15 310

RALAANet	0.43 303	0.98 598	1.90 407	0.32 360	0.23 342	0.48 226	0.19 120	0.67 326	0.53 323	0.48 359	0.45 313	0.39 307	0.30 324	0.48 301	0.37 374	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.14 415	0.27 496	0.10 118

FADNet-RVC-Resample	0.67 535	1.16 644	3.16 656	0.37 481	0.29 434	0.62 448	0.38 516	0.86 490	0.63 435	0.51 391	0.50 368	0.57 438	0.45 467	1.57 535	0.49 452	0.24 613	0.32 636	0.23 604	0.19 517	0.27 496	0.62 652

PS-NSSS	0.63 513	1.00 605	1.81 364	0.30 303	0.31 472	0.63 466	0.34 485	0.98 592	0.69 493	0.54 424	0.74 565	0.51 399	0.41 425	2.43 654	0.48 447	0.24 613	0.17 535	0.27 620	0.18 497	0.27 496	0.21 434

FBW_ROB	0.83 607	0.77 510	1.77 333	0.44 551	0.30 451	0.87 607	0.46 565	1.10 644	0.91 615	0.81 607	0.75 568	1.01 627	0.61 559	3.66 698	1.23 613	0.26 622	0.23 595	0.36 643	0.25 559	0.27 496	0.62 652

NOSS_ROB	0.64 517	0.65 458	1.62 275	0.46 570	0.25 379	0.67 508	0.30 433	0.93 551	0.77 571	0.59 494	0.57 444	0.77 552	0.38 391	2.78 679	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.28 624	0.26 567	0.27 496	0.39 609

RT-IGEV	0.66 530	0.25 111	2.11 473	0.56 618	0.46 604	0.62 448	0.54 593	0.99 604	0.75 556	0.79 599	0.93 609	0.85 584	0.78 606	0.59 356	1.64 639	0.12 405	0.16 515	0.11 311	0.47 650	0.28 502	0.30 550

PSi22	0.37 229	0.73 492	1.71 299	0.28 246	0.13 52	0.44 173	0.14 22	0.64 306	0.51 294	0.22 123	0.28 173	0.36 286	0.22 173	0.65 385	0.27 251	0.07 26	0.14 469	0.07 2	0.06 21	0.28 502	0.12 196

G2L-Stereo_test	0.55 458	0.97 593	1.89 402	0.33 386	0.24 357	0.75 559	0.38 516	0.79 437	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.74 538	0.39 405	1.56 531	0.43 420	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.08 151	0.28 502	0.13 239

fffft	0.29 144	0.21 39	1.10 151	0.24 118	0.15 105	0.42 152	0.24 308	0.42 99	0.38 144	0.21 103	0.18 54	0.20 112	0.16 68	0.44 257	0.70 528	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.28 502	0.20 420
1: 1. 1
HBP-ISP	0.76 582	1.30 658	3.19 660	0.35 436	0.26 397	0.85 601	0.54 593	1.03 631	0.72 523	0.80 601	0.69 541	0.68 502	0.83 612	2.04 617	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.29 631	0.25 559	0.28 502	0.24 488

test_4	0.40 266	0.37 272	2.01 450	0.29 281	0.21 293	0.50 258	0.28 400	0.47 159	0.39 158	0.42 303	0.76 571	0.38 301	0.22 173	0.52 326	0.33 340	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.15 440	0.28 502	0.07 12

WCMA_ROB	1.12 641	0.83 536	2.66 593	0.58 626	0.34 510	1.17 651	0.71 640	0.93 551	0.94 621	1.74 680	2.63 689	3.09 692	1.71 680	1.70 555	1.84 648	0.26 622	0.21 581	0.20 585	0.21 537	0.28 502	0.43 622

G2L-Stereo	0.55 458	0.85 543	2.18 492	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.27 380	0.77 406	0.55 345	0.54 424	0.52 388	0.71 524	0.36 366	1.75 564	0.50 457	0.13 438	0.11 391	0.13 438	0.11 312	0.29 509	0.15 310

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 501	0.61 430	3.35 671	0.33 386	0.58 632	0.66 501	0.20 147	0.98 592	0.55 345	0.73 583	0.52 388	0.99 623	0.65 572	0.58 350	0.29 278	0.10 254	0.16 515	0.10 234	0.41 641	0.29 509	0.20 420

RAFT+CT+SA	0.50 402	0.86 546	1.82 370	0.37 481	0.75 655	0.54 310	0.34 485	0.77 406	0.63 435	0.38 280	0.55 423	0.34 275	0.29 313	0.68 394	0.27 251	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.51 659	0.29 509	0.41 620

Sa-1000	0.51 419	0.72 485	1.90 407	0.31 331	0.60 639	0.60 408	0.31 446	0.94 560	0.71 513	0.52 400	0.83 585	0.42 336	0.33 349	0.68 394	0.28 264	0.10 254	0.09 287	0.13 438	0.29 582	0.29 509	0.10 118

test-3	0.43 303	0.20 23	1.70 292	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.51 391	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 619	0.29 509	0.28 529

test_1	0.43 303	0.20 23	1.70 292	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.50 378	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 619	0.29 509	0.29 536

test_3	0.44 312	0.20 23	1.70 292	0.36 457	0.32 482	0.47 211	0.30 433	0.73 367	0.49 276	0.50 378	0.30 196	0.45 360	0.22 173	0.59 356	0.98 571	0.08 67	0.10 337	0.11 311	0.35 619	0.29 509	0.28 529

ADLNet	0.60 493	0.71 481	1.95 432	0.35 436	0.34 510	0.67 508	0.34 485	0.90 522	0.74 542	0.68 563	0.62 481	0.80 565	0.45 467	1.78 569	0.64 514	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.29 509	0.21 434

Syn2CoEx	0.70 551	1.07 624	2.74 609	0.43 544	0.30 451	0.64 480	0.42 535	0.99 604	0.78 575	0.62 524	0.78 576	0.74 538	0.72 591	1.92 607	0.61 504	0.20 579	0.17 535	0.19 575	0.15 440	0.29 509	0.22 449

RGC	0.71 560	0.97 593	2.18 492	0.44 551	0.44 585	0.73 547	0.40 525	0.94 560	0.71 513	0.71 576	1.04 630	1.01 627	0.71 588	1.74 562	0.70 528	0.23 604	0.18 547	0.28 624	0.26 567	0.29 509	0.27 520

ADCPNet	0.99 629	0.99 603	3.93 683	0.37 481	0.68 650	1.36 657	0.62 621	0.87 501	0.76 566	0.78 597	0.81 580	1.08 640	1.18 652	1.14 478	2.49 672	0.21 587	0.69 685	0.21 594	0.95 694	0.29 509	0.37 600

AIO-test1	0.45 335	0.87 550	2.27 511	0.33 386	0.33 497	0.50 258	0.22 233	0.74 372	0.66 473	0.29 226	0.41 289	0.29 236	0.22 173	0.73 410	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.14 415	0.30 520	0.22 449

ssnet_v2	0.55 458	0.60 425	1.86 388	0.32 360	0.22 322	0.72 540	0.44 553	0.94 560	0.74 542	0.63 534	0.54 413	0.81 568	0.47 491	0.77 422	0.70 528	0.16 525	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.30 520	0.30 550

SA	0.50 402	0.75 500	1.95 432	0.31 331	0.61 643	0.57 360	0.31 446	0.91 534	0.73 538	0.42 303	0.62 481	0.38 301	0.47 491	0.68 394	0.29 278	0.09 145	0.09 287	0.13 438	0.32 607	0.30 520	0.10 118

S-Stereo	0.80 594	0.69 474	3.89 680	0.39 508	0.37 544	0.69 526	0.70 639	0.94 560	0.98 628	0.62 524	0.91 603	0.83 575	0.60 550	2.37 642	0.66 518	0.18 553	0.21 581	0.17 547	0.18 497	0.30 520	0.35 585

AF-Net	0.69 547	0.92 567	2.21 496	0.41 528	0.40 566	0.68 520	0.40 525	1.02 624	0.86 601	0.69 565	1.03 627	1.04 634	0.84 615	1.19 483	0.78 546	0.22 600	0.14 469	0.25 616	0.17 483	0.30 520	0.18 384

ADCL	0.99 629	0.79 520	2.43 543	0.39 508	0.32 482	1.50 663	1.90 700	0.92 543	0.97 625	1.26 663	1.27 645	1.00 625	1.42 668	1.14 478	3.31 687	0.17 540	0.14 469	0.22 597	0.21 537	0.30 520	0.22 449

CFNet	0.58 479	0.96 585	1.78 337	0.33 386	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.88 510	0.75 556	0.46 338	0.59 453	0.58 445	0.40 414	2.29 637	0.48 447	0.12 405	0.09 287	0.15 507	0.14 415	0.30 520	0.15 310

MSMD_ROB	1.34 660	0.96 585	2.38 531	0.39 508	0.32 482	1.96 681	0.62 621	0.91 534	1.43 665	2.94 703	2.60 687	4.77 706	1.95 685	2.43 654	1.33 621	0.29 634	0.26 615	0.32 637	0.32 607	0.30 520	0.30 550

FSD	0.36 221	0.41 315	0.91 115	0.34 419	0.29 434	0.35 71	0.33 479	0.44 116	0.46 244	0.32 246	0.32 224	0.37 291	0.32 343	0.35 181	0.32 327	0.28 632	0.27 622	0.31 633	0.30 592	0.31 528	0.29 536

w-ln-seven	0.74 575	1.05 619	2.54 576	0.37 481	0.34 510	1.03 632	0.47 573	1.00 613	1.08 640	0.90 624	0.85 592	0.85 584	0.57 537	1.37 501	1.26 616	0.14 483	0.13 450	0.16 526	0.15 440	0.31 528	0.20 420

HUF	0.59 487	0.65 458	2.46 549	0.45 565	0.77 659	0.34 64	0.24 308	0.46 139	0.39 158	0.31 236	0.28 173	0.25 183	0.19 128	0.67 391	0.18 69	0.12 405	2.03 710	0.08 65	0.06 21	0.31 528	1.59 705

Occ-G	0.30 161	0.30 202	1.33 200	0.23 90	0.15 105	0.36 85	0.25 332	0.43 107	0.31 39	0.26 195	0.35 247	0.46 372	0.22 173	0.30 121	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.16 463	0.31 528	0.08 51

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 551	0.65 458	3.45 672	0.50 589	0.60 639	0.75 559	0.23 272	0.96 579	0.60 387	0.76 591	1.30 649	0.81 568	0.60 550	0.57 346	0.82 553	0.10 254	0.16 515	0.11 311	0.43 644	0.31 528	0.22 449

GwcNet	0.69 547	0.71 481	3.12 653	0.36 457	0.45 596	0.81 589	0.44 553	0.86 490	0.84 598	0.60 504	0.74 565	0.82 573	0.49 507	1.65 548	0.66 518	0.16 525	0.15 497	0.15 507	0.15 440	0.31 528	0.24 488

RP	0.67 535	0.82 531	1.94 429	0.43 544	0.44 585	0.65 494	0.45 562	0.89 516	0.82 591	0.66 553	0.92 605	0.99 623	0.76 602	1.55 530	0.66 518	0.25 618	0.18 547	0.23 604	0.20 530	0.31 528	0.22 449

GANet	0.75 578	0.84 538	2.01 450	0.40 520	0.25 379	0.74 553	0.66 627	0.87 501	0.73 538	0.71 576	1.07 633	0.84 580	0.59 546	2.71 677	1.15 601	0.17 540	0.16 515	0.44 656	0.16 463	0.31 528	0.20 420

CSAN	1.25 655	1.12 630	3.04 644	0.51 594	0.37 544	1.06 635	1.15 679	1.22 655	1.08 640	1.17 654	1.91 670	1.04 634	1.31 658	5.96 709	2.43 671	0.26 622	0.22 587	0.24 611	0.24 552	0.31 528	0.30 550

z-mn7	0.80 594	1.52 672	2.62 587	0.36 457	0.28 425	1.01 629	0.48 577	0.90 522	1.29 658	0.69 565	1.35 654	0.85 584	0.59 546	2.03 615	1.09 592	0.14 483	0.12 425	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.20 420

FC-DCNN v2	1.54 673	0.58 420	2.80 618	0.44 551	0.39 556	2.05 687	0.66 627	1.90 689	1.84 685	2.79 701	2.97 696	4.41 704	3.07 698	2.65 670	2.30 667	0.29 634	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.32 537	0.38 603

H2IRNET	0.40 266	0.61 430	1.90 407	0.29 281	0.17 172	0.54 310	0.18 105	0.52 218	0.50 287	0.27 211	0.56 435	0.47 380	0.35 360	0.46 282	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.32 537	0.12 196

WZ-Net	0.92 621	1.31 659	3.76 677	0.41 528	0.36 532	0.86 603	0.71 640	1.00 613	1.06 638	0.82 612	0.92 605	1.06 638	1.05 641	2.16 630	1.61 636	0.19 569	0.13 450	0.15 507	0.16 463	0.32 537	0.28 529

IPLG	0.69 547	0.84 538	2.43 543	0.35 436	0.21 293	1.65 671	0.61 616	1.36 666	0.58 372	1.39 671	0.51 373	0.37 291	0.87 620	1.41 507	0.36 367	0.09 145	0.07 77	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.11 148

SHD	0.72 563	0.77 510	2.36 529	0.45 565	0.40 566	0.71 534	0.32 469	1.02 624	1.25 654	1.07 641	0.84 588	0.90 601	0.73 594	1.09 466	0.98 571	0.21 587	0.18 547	0.20 585	0.21 537	0.32 537	0.31 559

TDLM	0.67 535	0.92 567	1.76 324	0.37 481	0.24 357	0.66 501	0.56 602	0.82 453	0.74 542	1.16 648	0.62 481	0.61 458	0.48 500	2.70 675	0.50 457	0.20 579	0.11 391	0.35 641	0.14 415	0.32 537	0.16 342

FC-DCNN	1.49 671	0.59 423	2.88 624	0.44 551	0.39 556	1.97 683	0.66 627	1.67 680	1.70 677	2.72 700	2.89 693	4.22 700	2.97 697	2.55 665	2.19 662	0.29 634	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.32 537	0.39 609

SANet	1.20 650	1.21 648	3.33 670	0.38 498	0.27 410	1.73 675	0.85 655	1.10 644	2.49 697	1.16 648	1.83 668	1.72 673	1.50 672	2.37 642	2.84 678	0.18 553	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.32 537	0.32 568

AANet	0.82 606	0.91 565	2.89 627	0.34 419	0.29 434	0.63 466	0.38 516	0.81 445	1.31 659	1.33 666	1.39 655	1.26 657	1.14 650	1.32 495	0.97 568	0.20 579	0.17 535	0.18 568	0.19 517	0.33 546	0.31 559

GEAStereo	0.35 211	0.32 224	1.17 163	0.53 604	0.60 639	0.55 325	0.21 191	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.22 97	0.16 51	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.33 546	0.71 659

GSStereo	0.36 221	0.32 224	1.17 163	0.34 419	0.60 639	0.55 325	0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 670

GS-Stereo							0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 670

zero-FE	0.80 594	0.27 142	8.23 706	0.49 585	0.98 669	0.33 54	0.20 147	0.48 174	1.28 657	0.17 42	0.20 69	0.77 552	0.22 173	0.60 363	0.97 568	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.10 243	0.33 546	0.14 267

SDNR	1.22 654	0.80 522	2.71 600	0.33 386	1.48 693	1.98 685	0.23 272	1.93 690	2.44 695	0.89 622	2.52 684	1.36 662	0.51 512	3.65 697	1.93 649	0.30 637	0.31 631	0.22 597	0.16 463	0.33 546	0.36 593

TestStereo1	0.49 390	0.81 527	1.85 380	0.39 508	0.57 630	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

test_5	0.51 419	0.87 550	1.99 447	0.37 481	0.65 647	0.58 377	0.35 493	0.78 421	0.62 423	0.48 359	0.55 423	0.45 360	0.40 414	0.72 409	0.30 301	0.09 145	0.07 77	0.12 375	0.12 352	0.33 546	0.38 603

SA-5K	0.49 390	0.81 527	1.85 380	0.39 508	0.57 630	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

AACVNet	0.54 446	0.78 518	1.73 303	0.36 457	0.21 293	0.57 360	0.25 332	0.71 347	0.51 294	0.55 442	0.59 453	0.64 473	0.41 425	2.13 629	0.41 408	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.11 312	0.33 546	0.15 310

ADLNet2	0.68 542	0.84 538	3.19 660	0.33 386	0.36 532	0.64 480	0.37 509	0.89 516	0.79 580	0.54 424	0.65 519	0.93 609	0.48 500	2.07 621	0.56 488	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.33 546	0.18 384

APVNet	0.70 551	0.67 467	2.71 600	0.38 498	0.36 532	0.85 601	0.43 542	0.91 534	0.68 484	0.55 442	0.69 541	0.75 544	0.55 527	2.31 638	0.78 546	0.17 540	0.17 535	0.24 611	0.19 517	0.33 546	0.23 474

quiztm	0.37 229	0.82 531	1.45 236	0.40 520	0.29 434	0.42 152	0.23 272	0.73 367	0.47 264	0.36 264	0.42 295	0.28 223	0.20 141	0.29 108	0.26 239	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.09 202	0.34 558	0.09 79

Hybrid-DGEV-03	0.45 335	0.88 554	1.75 315	0.29 281	0.17 172	0.58 377	0.24 308	0.65 313	0.48 268	0.59 494	1.01 622	0.39 307	0.28 290	0.41 235	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.34 558	0.24 488

zh-sn7	0.89 617	1.73 686	3.09 649	0.39 508	0.30 451	0.82 592	0.63 624	0.96 579	0.87 604	0.79 599	1.12 636	0.84 580	0.87 620	2.42 651	1.63 637	0.16 525	0.17 535	0.16 526	0.16 463	0.34 558	0.29 536

HART	0.38 242	0.53 394	1.66 282	0.26 189	0.15 105	0.30 33	0.19 120	0.67 326	0.46 244	0.29 226	0.52 388	0.38 301	0.16 68	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.68 683	0.09 166	0.07 106	0.34 558	0.21 434

SCV	0.35 211	0.59 423	1.37 215	0.34 419	0.22 322	0.28 22	0.23 272	0.72 353	0.35 95	0.19 74	0.30 196	0.24 168	0.20 141	0.64 374	0.19 95	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.29 582	0.34 558	0.29 536

GMOStereo	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

error version	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

test-v	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

test-2	0.41 273	0.62 436	1.78 337	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

ccnet	0.71 560	0.41 315	1.59 267	0.40 520	0.45 596	1.06 635	0.55 597	0.98 592	0.71 513	0.88 620	0.97 616	0.82 573	0.88 624	1.68 552	0.94 564	0.32 641	0.26 615	0.32 637	0.27 572	0.34 558	0.30 550

ACVNet	0.45 335	0.44 341	1.79 357	0.28 246	0.21 293	0.59 396	0.36 500	0.66 316	0.68 484	0.45 327	0.59 453	0.69 509	0.40 414	0.44 257	0.55 480	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.34 558	0.10 118

GANet-RSSM	0.55 458	0.73 492	1.90 407	0.36 457	0.26 397	0.59 396	0.27 380	0.78 421	0.52 305	0.47 340	0.57 444	0.63 464	0.45 467	1.92 607	0.43 420	0.14 483	0.10 337	0.25 616	0.11 312	0.34 558	0.14 267

pmcnn	1.32 658	1.05 619	2.77 614	0.74 648	1.43 688	0.72 540	0.56 602	0.96 579	0.91 615	0.99 634	2.92 695	6.01 711	0.70 586	2.38 645	3.32 688	0.13 438	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.34 558	0.22 449

NLCSM	0.46 348	0.37 272	0.72 73	0.29 281	0.36 532	0.49 244	0.27 380	1.33 664	1.59 673	0.29 226	0.29 181	0.29 236	0.31 334	1.44 509	0.35 361	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.10 243	0.35 571	0.14 267

DDF-Stereo	0.37 229	0.27 142	0.79 85	0.39 508	0.29 434	0.38 109	0.21 191	0.47 159	0.51 294	0.32 246	0.17 44	0.79 561	0.23 199	0.64 374	1.04 586	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.12 352	0.35 571	0.15 310

w-ln-seven-2	0.68 542	1.13 633	2.46 549	0.36 457	0.27 410	0.65 494	0.44 553	0.87 501	0.83 595	0.69 565	0.75 568	0.72 527	0.63 567	1.56 531	1.15 601	0.13 438	0.13 450	0.15 507	0.14 415	0.35 571	0.19 401

CIPLG	0.56 467	1.19 646	2.46 549	0.80 654	0.31 472	0.61 428	0.57 606	0.76 394	0.57 361	0.56 451	0.63 494	0.41 322	0.30 324	0.45 273	0.40 400	0.11 343	0.20 571	0.13 438	0.13 386	0.35 571	0.19 401

IPLGR_C	0.58 479	1.25 653	2.72 602	0.80 654	0.31 472	0.60 408	0.61 616	0.76 394	0.58 372	0.56 451	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.43 248	0.40 400	0.11 343	0.22 587	0.13 438	0.15 440	0.35 571	0.19 401

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 294	0.86 546	1.78 337	0.28 246	0.17 172	0.52 294	0.20 147	0.62 293	0.61 405	0.50 378	0.61 476	0.39 307	0.32 343	0.35 181	0.30 301	0.07 26	0.10 337	0.09 166	0.09 202	0.35 571	0.10 118

FCDSN-DC	1.29 657	0.54 402	2.50 564	0.47 575	0.41 575	1.12 645	0.60 612	1.10 644	1.27 656	2.23 690	2.87 692	3.67 697	3.12 700	2.39 648	1.69 641	0.30 637	0.26 615	0.31 633	0.30 592	0.35 571	0.38 603
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
STTRV1_RVC	0.80 594	0.55 411	2.89 627	0.42 539	0.49 610	0.79 580	0.44 553	1.15 652	0.82 591	0.62 524	0.89 601	0.72 527	0.63 567	2.69 674	0.64 514	0.48 657	0.64 676	0.27 620	0.24 552	0.35 571	0.27 520

MM-Stereo_test2	0.38 242	0.28 171	2.46 549	0.43 544	0.15 105	0.50 258	0.25 332	0.47 159	0.38 144	0.33 250	0.26 152	0.23 150	0.22 173	0.34 174	0.29 278	0.08 67	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.36 579	0.22 449

Wz-Net-SNSev	0.76 582	1.32 662	3.11 652	0.40 520	0.31 472	0.71 534	0.60 612	0.98 592	0.87 604	0.67 557	0.83 585	0.96 616	0.60 550	1.67 551	0.97 568	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.17 483	0.36 579	0.24 488

ACRE	0.56 467	1.14 635	2.77 614	0.76 650	0.28 425	0.60 408	0.56 602	0.76 394	0.58 372	0.55 442	0.62 481	0.41 322	0.29 313	0.44 257	0.39 392	0.11 343	0.19 560	0.13 438	0.14 415	0.36 579	0.18 384

stereogan	0.69 547	0.51 385	2.44 545	0.39 508	0.39 556	1.01 629	0.41 531	0.94 560	0.92 619	0.73 583	0.85 592	1.15 650	0.69 584	1.57 535	0.53 471	0.19 569	0.18 547	0.20 585	0.16 463	0.36 579	0.24 488

SAMSARA	0.91 619	0.97 593	2.22 500	0.80 654	0.58 632	1.32 655	1.31 685	1.01 621	0.94 621	1.36 667	0.87 596	1.38 663	0.90 626	1.72 559	1.02 583	0.24 613	0.30 630	0.22 597	0.25 559	0.36 579	0.35 585

ADCS	1.05 638	1.36 667	2.98 640	0.42 539	0.36 532	0.96 621	0.81 653	1.06 637	1.12 646	1.25 659	0.97 616	1.08 640	0.90 626	1.25 492	4.86 703	0.21 587	0.21 581	0.22 597	0.23 550	0.36 579	0.38 603

DeepPrunerF	0.86 611	0.86 546	2.91 633	0.45 565	0.50 612	0.64 480	0.48 577	1.14 649	2.64 700	0.63 534	0.61 476	0.65 478	0.62 564	2.21 633	1.31 619	0.23 604	0.19 560	0.30 632	0.28 576	0.36 579	0.25 500

DN-CSS_ROB	0.48 371	1.23 650	1.99 447	0.39 508	0.22 322	0.56 342	0.19 120	0.75 382	0.61 405	0.45 327	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.70 405	0.32 327	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.36 579	0.12 196

DFGA-Net	0.51 419	1.06 621	1.75 315	0.30 303	0.24 357	0.54 310	0.22 233	0.63 302	0.60 387	0.48 359	0.51 373	0.35 279	0.27 271	1.82 582	0.53 471	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.12 352	0.37 587	0.15 310

fast-acv-ft	0.63 513	0.88 554	3.10 650	0.38 498	0.30 451	0.79 580	0.48 577	0.69 335	0.72 523	0.58 480	0.78 576	0.76 550	0.60 550	0.67 391	0.73 538	0.15 504	0.15 497	0.18 568	0.17 483	0.37 587	0.16 342

ARAFT	0.60 493	1.23 650	3.10 650	0.28 246	0.16 140	0.64 480	0.36 500	0.90 522	0.67 482	0.61 513	0.49 359	0.55 418	0.31 334	1.24 491	0.32 327	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.37 587	0.21 434

AFF-stereo	0.44 312	0.96 585	1.78 337	0.31 331	0.15 105	0.50 258	0.21 191	0.64 306	0.63 435	0.47 340	0.64 510	0.49 393	0.34 358	0.46 282	0.31 314	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.37 587	0.10 118

G-Net	0.99 629	0.64 451	2.76 611	0.57 624	0.67 648	2.03 686	0.72 643	0.76 394	0.67 482	1.14 647	2.56 686	1.30 661	1.02 638	1.48 523	1.74 644	0.25 618	0.24 599	0.24 611	0.26 567	0.37 587	0.31 559

PVD	0.90 618	0.85 543	2.15 485	0.53 604	0.50 612	0.99 625	0.56 602	1.15 652	1.64 674	1.41 673	1.41 658	1.11 646	1.13 649	1.35 499	1.31 619	0.26 622	0.28 625	0.28 624	0.26 567	0.37 587	0.49 634

CVANet_RVC	0.65 525	0.80 522	2.13 479	0.36 457	0.26 397	0.62 448	0.42 535	0.84 471	0.72 523	0.69 565	0.68 532	0.68 502	0.52 517	2.64 669	0.42 411	0.19 569	0.12 425	0.22 597	0.17 483	0.37 587	0.15 310

gasm-f	0.36 221	0.34 250	1.13 154	0.53 604	0.44 585	0.54 310	0.27 380	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.33 234	0.16 51	0.22 173	0.36 194	0.25 225	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.38 594	0.71 659

TCMNet	0.66 530	0.85 543	2.55 581	0.50 589	0.52 619	0.72 540	0.39 522	0.87 501	0.72 523	0.58 480	0.68 532	0.63 464	0.46 482	1.70 555	0.63 508	0.18 553	0.18 547	0.23 604	0.18 497	0.38 594	0.27 520

coex-ft	5.95 711	1.67 680	60.57 748	0.34 419	0.30 451	0.77 571	0.69 636	0.74 372	4.41 707	19.22 731	2.15 676	1.62 672	7.97 715	1.81 581	8.96 716	0.44 652	2.08 711	0.18 568	0.19 517	0.38 594	4.62 718

SACVNet	0.60 493	0.74 497	1.90 407	0.37 481	0.28 425	0.64 480	0.37 509	0.86 490	0.61 405	0.65 551	0.62 481	0.69 509	0.44 462	2.08 623	0.42 411	0.18 553	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.38 594	0.24 488

sAnonymous2	0.38 242	0.62 436	2.15 485	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 594	0.35 585

CroCo_RVC	0.38 242	0.62 436	2.15 485	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 594	0.35 585

EDNetEfficient	1.27 656	0.70 479	4.05 685	0.64 639	0.98 669	0.94 619	1.40 692	0.85 480	1.75 679	2.34 693	1.33 652	1.05 636	2.21 689	1.58 539	4.15 697	0.15 504	0.19 560	0.14 476	0.27 572	0.38 594	0.32 568

edge stereo	0.81 603	0.73 492	3.30 667	0.37 481	1.21 685	0.62 448	0.39 522	0.93 551	0.79 580	0.80 601	0.88 599	1.14 649	0.71 588	2.18 631	0.71 531	0.21 587	0.20 571	0.26 619	0.18 497	0.38 594	0.26 511

AnyNet_C32	1.00 633	1.33 664	2.53 570	0.49 585	0.54 622	1.15 649	1.14 678	0.91 534	0.89 612	1.11 644	0.95 613	0.87 593	0.93 628	1.50 524	4.07 696	0.21 587	0.20 571	0.25 616	0.24 552	0.38 594	0.33 578

SGM-ForestM	2.98 699	1.70 684	3.52 675	0.67 643	0.47 607	5.18 710	3.36 712	3.30 708	2.86 703	4.44 708	3.79 705	9.80 717	5.50 710	6.29 710	6.52 711	0.27 628	0.36 641	0.24 611	0.27 572	0.38 594	0.58 648

MM-Stereo_test1	0.41 273	0.39 297	2.29 515	0.38 498	0.26 397	0.44 173	0.28 400	0.63 302	0.51 294	0.40 289	0.32 224	0.26 198	0.26 250	0.46 282	0.22 173	0.09 145	0.21 581	0.10 234	0.09 202	0.39 604	0.15 310

iRaft-Stereo_5w	0.54 446	1.01 609	2.08 467	0.27 214	0.21 293	0.49 244	0.28 400	0.73 367	0.58 372	0.40 289	0.61 476	0.62 462	0.46 482	1.78 569	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.39 604	0.12 196

EDNetEfficientorigin	8.18 715	0.98 598	145.96 750	0.51 594	0.89 664	0.72 540	0.48 577	0.85 480	1.56 672	2.12 684	1.49 659	1.29 658	1.31 658	1.83 583	2.13 661	0.13 438	0.12 425	0.17 547	0.18 497	0.39 604	0.45 625

GANetREF_RVC	0.75 578	1.15 639	2.46 549	0.47 575	0.26 397	0.83 595	0.61 616	0.97 588	0.89 612	0.62 524	0.61 476	0.72 527	0.59 546	2.42 651	0.55 480	0.32 641	0.25 612	0.36 643	0.24 552	0.39 604	0.31 559
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
LSM	3.31 703	1.11 629	5.29 695	9.40 720	30.65 740	0.84 597	1.12 677	0.91 534	1.22 652	1.36 667	2.19 677	0.93 609	0.83 612	1.66 549	0.90 559	0.21 587	0.31 631	0.24 611	0.28 576	0.39 604	6.33 720

MM-Stereo_test3	0.40 266	0.58 420	1.75 315	0.36 457	0.30 451	0.45 181	0.30 433	0.72 353	0.59 382	0.31 236	0.43 298	0.32 257	0.23 199	0.35 181	0.29 278	0.10 254	0.20 571	0.10 234	0.08 151	0.40 609	0.11 148

LL-Strereo	0.72 563	1.29 657	2.49 560	0.36 457	0.45 596	0.55 325	0.32 469	0.93 551	0.71 513	0.67 557	0.58 450	0.85 584	0.79 607	2.67 673	0.46 432	0.10 254	0.18 547	0.14 476	0.12 352	0.40 609	0.42 621

ADCMid	0.96 628	1.32 662	2.74 609	0.38 498	0.35 523	0.99 625	0.58 608	0.94 560	0.86 601	1.23 658	1.01 622	1.01 627	1.00 636	1.05 461	3.97 694	0.21 587	0.19 560	0.42 652	0.32 607	0.40 609	0.29 536

SE	0.33 187	0.44 341	0.89 108	0.29 281	0.15 105	0.50 258	0.24 308	0.50 191	0.34 80	0.34 253	0.46 321	0.27 211	0.36 366	0.28 91	0.29 278	0.18 553	0.08 192	0.12 375	0.15 440	0.41 612	0.32 568

YMNet	0.62 506	0.72 485	1.93 419	0.41 528	0.41 575	0.87 607	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 586	0.81 580	0.83 575	0.46 482	0.86 438	0.93 562	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 612	0.21 434

YMNet_1	0.62 506	0.72 485	1.93 419	0.41 528	0.41 575	0.87 607	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 586	0.81 580	0.83 575	0.46 482	0.86 438	0.93 562	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 612	0.21 434

RAFT_CTSACE	0.46 348	0.76 501	2.07 462	0.35 436	0.30 451	0.54 310	0.30 433	0.61 289	0.48 268	0.49 371	0.76 571	0.55 418	0.36 366	0.58 350	0.22 173	0.08 67	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.41 612	0.08 51

iRaftStereo_RVC	0.37 229	0.53 394	1.41 225	0.28 246	0.15 105	0.52 294	0.20 147	0.54 240	0.46 244	0.37 270	0.43 298	0.41 322	0.23 199	0.36 194	0.26 239	0.09 145	0.15 497	0.12 375	0.11 312	0.41 612	0.37 600

acv_ft	0.48 371	0.44 341	1.76 324	0.32 360	0.41 575	0.63 466	0.28 400	0.81 445	0.68 484	0.61 513	0.59 453	0.69 509	0.45 467	0.44 257	0.63 508	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.41 612	0.10 118

XQC	0.73 572	0.98 598	2.39 533	0.46 570	0.35 523	0.81 589	0.46 565	1.00 613	1.00 629	0.80 601	0.69 541	0.88 597	0.74 599	1.32 495	1.20 609	0.24 613	0.16 515	0.23 604	0.20 530	0.41 612	0.33 578

UGAM	0.58 479	0.47 364	2.21 496	0.30 303	0.19 257	0.53 303	0.34 485	0.59 272	0.63 435	0.44 316	0.73 562	0.78 556	0.37 382	2.58 666	0.39 392	0.10 254	0.08 192	0.17 547	0.14 415	0.42 619	0.17 364

plain	0.37 229	0.47 364	2.15 485	0.27 214	0.19 257	0.33 54	0.20 147	0.58 263	0.46 244	0.23 146	0.37 258	0.23 150	0.25 230	0.45 273	0.28 264	0.11 343	0.08 192	0.13 438	0.09 202	0.42 619	0.12 196

PStereo	0.47 364	1.01 609	1.49 248	0.56 618	0.20 277	0.51 273	0.33 479	0.48 174	0.60 387	0.36 264	0.22 97	0.35 279	0.44 462	0.53 332	0.54 477	0.31 639	0.20 571	0.20 585	0.17 483	0.43 621	0.45 625

tg	0.37 229	0.55 411	1.35 208	0.28 246	0.16 140	0.57 360	0.18 105	0.57 257	0.49 276	0.37 270	0.44 309	0.38 301	0.24 215	0.46 282	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.43 621	0.36 593

iinet-f	0.57 474	0.93 573	2.27 511	0.31 331	0.25 379	0.83 595	0.33 479	0.81 445	0.65 458	0.54 424	0.63 494	0.73 532	0.67 579	0.73 410	0.67 521	0.13 438	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.43 621	0.16 342

AASNet	0.56 467	1.03 615	2.34 523	0.37 481	0.33 497	0.65 494	0.29 425	0.96 579	0.73 538	0.54 424	0.60 469	0.55 418	0.38 391	0.59 356	0.58 497	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.43 621	0.24 488

RAFT + AFF	0.64 517	1.20 647	1.95 432	0.34 419	0.33 497	0.67 508	0.52 585	0.99 604	0.74 542	0.53 411	0.58 450	0.57 438	0.80 608	1.76 565	0.51 463	0.12 405	0.27 622	0.15 507	0.14 415	0.43 621	0.29 536

RTSC	0.72 563	1.00 605	2.22 500	0.40 520	0.29 434	0.82 592	0.31 446	0.96 579	1.10 643	0.92 627	0.81 580	0.78 556	0.58 543	1.23 488	1.55 634	0.18 553	0.17 535	0.14 476	0.17 483	0.43 621	0.30 550

RTS	1.21 651	1.31 659	6.39 702	0.52 598	0.51 617	1.61 667	0.79 649	1.03 631	1.37 663	1.13 645	1.30 649	1.10 644	0.85 616	2.65 670	2.08 657	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 621	0.32 568

RTSA	1.21 651	1.31 659	6.39 702	0.52 598	0.51 617	1.61 667	0.79 649	1.03 631	1.37 663	1.13 645	1.30 649	1.10 644	0.85 616	2.65 670	2.08 657	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 621	0.32 568

iResNetv2_ROB	0.59 487	1.43 668	2.96 636	0.40 520	0.22 322	0.58 377	0.28 400	0.91 534	0.73 538	0.57 462	0.63 494	0.60 455	0.41 425	0.74 413	0.35 361	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.07 106	0.43 621	0.17 364

Wz-Net-TNSev	0.91 619	1.73 686	3.08 647	0.36 457	0.31 472	1.00 628	0.71 640	1.06 637	0.97 625	0.71 576	0.72 560	1.09 642	0.87 620	2.42 651	1.59 635	0.20 579	0.20 571	0.16 526	0.20 530	0.44 630	0.35 585

SME	0.53 439	1.10 626	1.55 261	0.35 436	0.20 277	0.65 494	0.25 332	0.67 326	0.48 268	0.47 340	0.49 359	0.35 279	0.36 366	1.79 573	0.51 463	0.26 622	0.10 337	0.12 375	0.13 386	0.45 631	0.25 500

PASM	0.72 563	0.68 470	1.91 413	0.47 575	0.44 585	0.60 408	0.51 582	0.76 394	0.80 583	0.77 595	0.67 524	0.87 593	0.61 559	2.40 649	0.67 521	0.32 641	0.35 639	0.36 643	0.41 641	0.45 631	0.39 609

IGEV-Stereo+	0.29 144	0.29 185	0.86 99	0.25 142	0.34 510	0.30 33	0.14 22	0.32 20	0.53 323	0.18 53	0.12 13	0.18 84	0.19 128	0.49 311	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.20 530	0.46 633	0.59 649

MGS-Stereo	0.32 177	0.34 250	1.70 292	0.25 142	0.14 75	0.40 127	0.22 233	0.38 61	0.43 212	0.24 157	0.51 373	0.25 183	0.18 103	0.31 132	0.20 127	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.47 634	0.08 51

SMOE	0.33 187	0.37 272	0.95 123	0.28 246	0.13 52	0.50 258	0.32 469	0.47 159	0.39 158	0.34 253	0.47 328	0.31 247	0.32 343	0.30 121	0.29 278	0.12 405	0.08 192	0.17 547	0.10 243	0.48 635	0.20 420

PSMNet-RUCA	0.58 479	0.82 531	1.89 402	0.59 631	0.56 628	0.64 480	0.36 500	0.84 471	0.69 493	0.51 391	0.68 532	0.53 407	0.43 454	0.56 345	0.43 420	0.34 645	0.18 547	0.44 656	0.29 582	0.48 635	0.30 550

AnyNet_C01	1.14 644	1.49 671	4.23 688	0.54 609	0.53 620	1.51 664	1.37 689	1.04 635	1.07 639	1.17 654	1.33 652	1.15 650	1.08 644	1.61 545	2.74 676	0.25 618	0.22 587	0.28 624	0.24 552	0.48 635	0.40 615

DPSNet	0.86 611	0.60 425	2.34 523	0.58 626	0.36 532	1.07 640	0.75 645	1.30 662	1.05 635	0.70 571	0.68 532	0.94 613	1.29 655	2.08 623	1.82 647	0.26 622	0.23 595	0.16 526	0.17 483	0.48 635	0.40 615

ELAS_RVC	1.37 664	0.78 518	3.21 662	0.55 616	0.50 612	1.49 662	2.48 708	1.48 672	1.71 678	2.13 687	2.09 673	2.07 678	2.56 693	1.90 602	2.02 654	0.35 646	0.36 641	0.37 647	0.34 615	0.49 639	0.47 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 665	0.79 520	2.86 622	0.53 604	0.50 612	2.81 698	2.20 704	1.61 679	1.50 669	2.28 692	2.35 681	1.82 674	2.13 687	1.73 560	2.22 663	0.35 646	0.37 643	0.35 641	0.35 619	0.49 639	0.47 630
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	1.16 648	0.95 582	2.54 576	0.58 626	0.55 625	0.78 576	0.63 624	1.00 613	1.08 640	1.03 638	4.07 707	1.48 667	1.22 653	2.88 684	1.27 617	0.50 658	0.46 661	0.54 663	0.62 677	0.50 641	0.63 654
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MeshStereo	1.21 651	1.15 639	3.01 643	0.34 419	0.28 425	1.10 644	0.69 636	1.35 665	1.01 631	2.71 699	2.41 683	2.96 689	1.45 669	2.80 681	1.40 627	0.22 600	0.22 587	0.22 597	0.19 517	0.50 641	0.26 511
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
GASNet	0.73 572	1.47 670	3.04 644	0.47 575	0.33 497	0.57 360	0.34 485	0.91 534	0.75 556	0.58 480	0.58 450	0.74 538	0.55 527	2.03 615	0.65 517	0.21 587	0.15 497	0.19 575	0.17 483	0.51 643	0.28 529

RAFT	0.45 335	0.92 567	1.59 267	0.34 419	0.19 257	0.46 201	0.35 493	0.65 313	0.49 276	0.49 371	0.49 359	0.70 519	0.40 414	0.47 294	0.32 327	0.11 343	0.16 515	0.14 476	0.13 386	0.51 643	0.13 239

MANE	2.90 698	1.14 635	2.96 636	1.03 670	1.01 674	5.01 709	2.45 707	5.36 713	6.88 714	3.58 706	4.76 711	5.99 710	4.99 707	4.23 702	4.61 702	0.56 664	0.67 679	0.44 656	0.78 686	0.51 643	1.03 688

PWC_ROB	0.70 551	0.94 575	1.88 395	0.39 508	0.39 556	0.62 448	0.30 433	0.98 592	0.94 621	0.91 626	1.29 648	0.77 552	0.62 564	1.62 546	1.03 585	0.18 553	0.11 391	0.18 568	0.13 386	0.51 643	0.22 449

S	0.44 312	0.42 324	1.08 145	0.27 214	0.24 357	0.66 501	0.28 400	0.53 227	0.46 244	0.45 327	0.56 435	0.33 268	0.39 405	0.31 132	0.30 301	0.17 540	0.11 391	0.19 575	0.20 530	0.52 647	1.29 695

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 586	1.04 616	2.06 460	0.94 665	0.35 523	0.89 612	0.40 525	0.85 480	0.63 435	0.55 442	0.63 494	0.75 544	0.38 391	2.38 645	0.48 447	1.10 689	0.31 631	0.36 643	0.21 537	0.53 648	0.55 643

aanetorigin	0.77 586	0.80 522	2.59 584	0.43 544	0.44 585	0.58 377	1.01 670	0.57 257	0.68 484	1.53 677	1.23 643	0.81 568	1.08 644	1.07 463	1.07 589	0.18 553	0.15 497	0.17 547	0.21 537	0.54 649	0.30 550

CC-Net-ROB	0.85 610	1.15 639	2.13 479	0.88 660	0.38 550	0.88 611	0.44 553	1.06 637	0.79 580	0.58 480	0.69 541	0.65 478	0.50 510	2.74 678	0.51 463	0.93 679	0.39 654	0.87 677	0.29 582	0.54 649	0.54 640

PDISCO_ROB	0.75 578	1.06 621	2.11 473	0.64 639	0.59 634	1.13 647	0.43 542	1.14 649	1.05 635	0.64 544	0.71 555	0.96 616	0.61 559	1.21 484	0.76 542	0.37 649	0.18 547	0.27 620	0.24 552	0.56 651	0.32 568

FADNet-RVC	0.61 501	1.26 655	2.12 477	0.33 386	0.26 397	0.59 396	0.29 425	0.86 490	0.62 423	0.45 327	0.50 368	0.62 462	0.46 482	1.73 560	0.55 480	0.17 540	0.20 571	0.17 547	0.18 497	0.59 652	0.28 529

FADNet	0.64 517	1.22 649	2.06 460	0.32 360	0.30 451	0.66 501	0.29 425	0.88 510	0.72 523	0.44 316	0.48 342	0.66 485	0.57 537	1.84 588	0.45 431	0.46 656	0.20 571	0.17 547	0.19 517	0.59 652	0.24 488

MADNet+	1.36 662	1.93 699	5.95 698	0.81 657	0.59 634	1.57 666	1.09 674	1.39 669	1.22 652	0.84 615	1.01 622	1.25 656	1.12 648	3.19 690	2.36 669	0.45 654	0.47 664	0.38 649	0.34 615	0.59 652	0.57 646

anonymity	0.80 594	0.66 465	1.29 190	0.59 631	0.75 655	0.67 508	0.52 585	0.95 574	0.71 513	0.94 630	0.70 551	0.67 495	0.87 620	0.71 407	1.35 622	0.64 668	0.62 675	0.58 665	1.44 704	0.60 655	0.65 655

PWCDC_ROB	0.72 563	1.06 621	2.09 468	0.47 575	0.36 532	0.78 576	0.26 356	0.98 592	1.34 661	0.61 513	2.07 672	0.64 473	0.61 559	0.83 431	0.71 531	0.31 639	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.60 655	0.21 434

Consistency-Raft	0.88 615	0.93 573	3.23 665	0.99 669	0.64 646	0.77 571	0.55 597	0.98 592	0.97 625	0.61 513	1.03 627	0.65 478	1.05 641	0.79 427	1.38 624	0.44 652	0.46 661	0.51 662	0.58 673	0.65 657	0.47 630

SPS-STEREO	1.07 639	1.13 633	2.88 624	0.65 641	0.69 651	0.99 625	0.68 633	1.05 636	0.87 604	1.36 667	1.23 643	1.46 666	0.94 631	1.87 591	1.72 643	0.66 669	0.61 674	0.58 665	0.57 670	0.65 657	0.77 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 586	1.23 650	2.15 485	0.67 643	0.59 634	0.78 576	0.38 516	0.90 522	0.70 503	0.61 513	0.69 541	1.01 627	0.67 579	1.02 457	0.73 538	0.45 654	0.34 637	0.87 677	0.51 659	0.67 659	0.46 628

GCST	0.72 563	1.10 626	2.15 485	1.11 676	0.59 634	0.62 448	0.19 120	0.75 382	0.53 323	0.56 451	0.63 494	0.47 380	0.31 334	1.11 471	0.33 340	0.75 675	0.45 659	0.84 676	0.64 680	0.69 660	0.54 640

DStereoFS	2.23 686	2.10 702	2.47 555	1.61 690	1.88 701	3.81 703	2.06 703	1.95 691	3.33 704	2.38 694	3.31 700	2.37 683	4.92 706	2.45 656	3.27 685	1.03 685	1.27 703	0.55 664	1.04 697	0.70 661	2.05 710

FACV-RUCA	0.58 479	0.40 305	1.78 337	0.43 544	1.67 697	0.48 226	0.28 400	0.69 335	0.62 423	0.40 289	0.53 401	0.33 268	0.63 567	0.40 230	0.31 314	0.13 438	0.11 391	0.62 668	0.12 352	0.70 661	0.98 680

DDUNet	0.77 586	1.12 630	1.88 395	0.76 650	0.69 651	0.84 597	0.43 542	0.85 480	0.65 458	0.67 557	0.75 568	0.91 603	0.52 517	1.03 459	0.57 492	0.54 661	0.37 643	0.95 683	0.52 662	0.71 663	0.57 646

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 635	1.67 680	2.32 518	0.47 575	0.39 556	1.47 660	0.95 662	0.95 574	0.91 615	0.84 615	0.94 611	1.05 636	0.60 550	2.95 685	0.72 535	0.41 650	0.72 689	0.32 637	0.55 664	0.74 664	1.22 693

SGM_RVC	1.89 680	0.92 567	2.50 564	0.96 668	0.93 668	1.63 669	1.37 689	1.52 675	12.43 718	1.85 681	1.69 665	2.40 685	1.74 681	2.81 682	1.71 642	0.53 659	0.47 664	0.42 652	0.47 650	0.74 664	0.74 661
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LE_ROB	4.43 707	1.35 666	9.38 710	2.79 709	3.93 708	2.43 696	3.46 713	2.68 700	11.19 716	11.66 722	4.73 710	5.26 708	10.46 718	4.50 705	9.49 717	0.82 677	0.69 685	1.34 697	0.98 695	0.75 666	0.76 665

StereoAnything_RVC	0.35 211	1.25 653	1.82 370	0.20 9	0.12 21	0.26 18	0.15 44	0.43 107	0.37 137	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 128	0.46 282	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.08 65	0.05 1	0.76 667	0.18 384

MFMNet_re	0.92 621	1.28 656	2.53 570	0.82 658	0.76 658	0.90 613	0.75 645	0.98 592	1.04 634	1.03 638	1.05 631	0.84 580	0.94 631	0.83 431	0.72 535	0.68 670	0.60 673	0.63 669	0.60 676	0.77 668	0.74 661

SGM+DAISY	1.83 679	1.43 668	3.81 678	0.87 659	1.01 674	2.38 695	2.53 709	1.36 666	1.75 679	2.92 702	3.22 699	2.65 687	2.93 695	2.22 636	3.10 682	0.72 672	0.69 685	0.63 669	0.62 677	0.77 668	0.98 680

WAO-7	1.48 670	1.63 676	2.49 560	0.93 664	0.75 655	1.72 674	1.10 675	1.84 688	1.96 688	1.43 674	2.54 685	1.97 676	1.61 676	3.06 687	2.08 657	0.69 671	0.66 678	0.94 682	0.74 684	0.80 670	0.69 658

Anonymous_2	0.74 575	0.32 224	1.65 277	0.33 386	0.30 451	0.67 508	0.32 469	0.69 335	0.46 244	0.48 359	0.41 289	0.84 580	0.58 543	0.51 322	0.40 400	0.32 641	0.38 647	1.43 700	3.69 718	0.80 670	0.27 520

DStereoO	0.99 629	0.66 465	1.67 284	0.75 649	0.99 672	0.73 547	1.33 687	0.94 560	0.91 615	0.70 571	1.06 632	0.75 544	1.75 682	0.95 448	2.39 670	1.20 693	0.41 657	0.48 659	0.59 675	0.85 672	0.60 650

SQANet	0.80 594	1.58 675	2.53 570	0.76 650	0.83 660	0.76 563	0.36 500	0.83 459	0.64 443	0.63 534	0.69 541	0.73 532	0.51 512	1.21 484	0.53 471	0.77 676	0.29 626	0.59 667	0.29 582	0.86 673	0.61 651

FADNet_RVC	0.81 603	1.14 635	2.42 539	0.30 303	0.24 357	0.71 534	0.24 308	0.95 574	0.61 405	0.44 316	0.56 435	0.59 448	0.42 443	1.52 527	0.68 524	0.94 681	0.96 697	0.28 624	1.00 696	0.90 674	1.36 698

MSAF-DinoV2	3.10 701	1.86 694	10.68 715	3.61 714	0.30 451	3.34 701	0.82 654	2.81 702	1.79 681	0.80 601	0.87 596	1.56 671	1.10 646	26.49 743	1.96 650	0.17 540	0.13 450	0.19 575	1.63 708	0.92 675	0.99 685

Selective-IGEV-i16pa	47.65 748	67.17 748	7.20 704	2.47 705	2.32 704	116.02 750	1.42 695	90.41 751	82.69 750	32.69 748	90.10 749	60.10 749	84.41 750	129.53 751	52.52 748	50.16 746	15.10 731	18.00 736	9.63 726	0.94 676	40.09 749

MultiAttention	2.38 689	0.50 381	1.93 419	1.80 695	2.56 705	10.86 716	2.30 705	1.22 655	0.80 583	0.62 524	1.16 639	1.13 647	0.56 531	16.09 727	1.18 606	0.20 579	0.09 287	0.43 655	1.62 707	0.94 676	1.58 704

DStereoSA	2.12 685	0.98 598	2.80 618	1.25 681	2.23 702	1.97 683	4.62 716	1.22 655	2.54 699	1.16 648	3.84 706	1.00 625	4.05 704	2.07 621	5.29 706	0.93 679	1.48 704	0.48 659	1.51 706	0.95 678	1.95 709

LCNet	0.54 446	0.37 272	1.78 337	0.92 663	0.22 322	0.96 621	0.30 433	0.59 272	0.58 372	0.51 391	0.55 423	0.41 322	0.76 602	0.84 433	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.18 497	0.98 679	0.39 609

WAO-6	1.58 675	1.54 673	2.32 518	1.14 678	1.00 673	2.30 693	1.03 671	1.82 687	2.85 702	1.25 659	2.61 688	2.20 680	1.56 674	2.47 659	1.99 653	0.95 682	0.67 679	1.19 693	0.83 689	1.08 680	0.88 677

MonStereo1	1.98 683	1.01 609	1.78 337	1.19 679	1.04 676	3.58 702	0.61 616	1.53 676	1.93 687	1.39 671	3.37 701	2.23 682	10.80 719	2.84 683	1.25 615	1.04 686	0.38 647	0.96 684	0.57 670	1.10 681	1.00 687

ACVNet_1	1.33 659	1.91 697	4.03 684	1.09 674	0.88 663	1.19 653	0.66 627	1.24 659	1.17 649	0.94 630	0.96 614	3.09 692	1.04 640	2.37 642	1.11 596	1.04 686	0.48 667	1.03 688	0.48 653	1.12 682	0.83 669

RainbowNet	1.15 646	1.78 688	2.72 602	1.12 677	0.91 666	1.06 635	0.76 647	1.16 654	1.13 648	0.75 588	0.97 616	1.09 642	0.80 608	1.60 542	1.21 611	1.17 691	1.26 701	1.01 687	0.57 670	1.13 683	0.88 677

DispFullNet	1.67 676	2.10 702	5.22 693	1.53 688	8.90 713	0.86 603	0.31 446	0.96 579	0.96 624	1.37 670	1.01 622	1.13 647	1.98 686	1.51 525	0.91 560	0.54 661	0.31 631	1.18 690	0.63 679	1.13 683	0.80 668

Ntro	1.00 633	1.68 682	2.80 618	0.95 666	0.85 661	1.06 635	0.53 589	0.98 592	0.90 614	0.62 524	0.76 571	0.93 609	0.66 577	1.66 549	0.98 571	0.99 684	0.45 659	0.75 675	0.40 638	1.19 685	0.75 663

WAO-8	2.80 695	2.14 706	2.89 627	1.91 699	1.04 676	3.98 705	0.96 663	3.26 706	6.17 710	2.15 688	3.37 701	3.31 694	2.41 691	11.84 717	2.03 655	2.05 706	1.86 707	1.54 702	0.92 692	1.22 686	0.87 675

Venus	2.80 695	2.14 706	2.89 627	1.91 699	1.04 676	3.98 705	0.96 663	3.26 706	6.17 710	2.15 688	3.37 701	3.31 694	2.41 691	11.84 717	2.03 655	2.05 706	1.86 707	1.54 702	0.92 692	1.22 686	0.87 675

LVE	1.96 682	2.17 709	3.14 654	1.68 691	1.80 699	1.63 669	1.03 671	2.34 697	2.81 701	1.25 659	2.89 693	4.24 702	1.29 655	2.79 680	1.44 629	2.85 710	0.91 696	1.18 690	1.46 705	1.23 688	1.10 690

otaku	1.03 636	1.68 682	2.72 602	0.95 666	0.73 654	1.03 632	0.59 610	0.99 604	0.86 601	0.69 565	1.61 662	0.98 620	0.64 570	1.46 515	1.14 599	0.95 682	0.46 661	0.72 674	0.40 638	1.24 689	0.78 667

Dean	1.79 678	1.83 690	3.92 681	1.29 682	1.07 679	1.55 665	1.00 668	1.95 691	2.33 693	1.47 676	4.19 708	4.26 703	1.33 661	2.21 633	1.48 631	1.14 690	0.68 683	1.18 690	0.74 684	1.24 689	0.98 680

JetBlue	1.78 677	1.63 676	3.92 681	0.73 646	1.21 685	4.38 708	3.35 711	1.59 677	1.20 651	1.26 663	1.52 661	2.37 683	1.88 684	3.23 691	3.00 679	0.53 659	0.47 664	0.48 659	0.49 655	1.29 691	0.97 679

IMH-64-1	1.39 665	1.64 678	1.86 388	1.36 683	1.11 680	1.39 658	1.19 681	1.76 683	1.45 667	1.16 648	2.21 678	1.53 668	1.38 664	1.98 610	1.52 632	1.29 694	0.67 679	1.27 694	0.69 681	1.29 691	0.98 680

IMH-64	1.39 665	1.64 678	1.86 388	1.36 683	1.11 680	1.39 658	1.19 681	1.76 683	1.45 667	1.16 648	2.21 678	1.53 668	1.38 664	1.98 610	1.52 632	1.29 694	0.67 679	1.27 694	0.69 681	1.29 691	0.98 680

IMH	2.02 684	2.15 708	2.69 598	1.68 691	1.12 682	1.66 672	0.92 661	2.10 695	1.92 686	1.32 665	2.66 690	2.21 681	1.69 679	5.78 707	1.68 640	5.54 715	0.96 697	1.31 696	0.71 683	1.32 694	0.99 685

PWCK	1.49 671	1.90 696	3.22 664	1.09 674	0.54 622	1.71 673	1.73 698	1.49 673	1.53 670	1.44 675	1.80 667	1.82 674	1.30 657	3.34 693	1.76 645	1.07 688	0.56 671	0.97 685	0.58 673	1.38 695	0.65 655

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 660	1.70 684	2.50 564	0.56 618	0.40 566	2.15 690	0.99 665	1.24 659	1.26 655	1.02 637	1.10 635	1.29 658	0.88 624	3.10 689	1.08 590	1.66 702	0.83 693	0.68 672	0.88 691	1.57 696	1.80 708

MFN_U_SF_RVC	1.55 674	2.39 710	3.16 656	0.65 641	0.41 575	1.12 645	0.46 565	1.23 658	1.33 660	1.61 678	1.20 641	1.43 665	0.98 635	1.76 565	1.97 651	1.90 705	1.80 705	1.98 709	2.15 711	1.63 697	1.77 707

FADE	15.89 727	3.00 713	8.70 707	2.11 701	2.94 706	1.19 653	0.91 660	5.00 712	2.49 697	1.25 659	1.19 640	3.05 691	7.02 713	8.02 713	5.31 707	94.83 750	35.90 747	65.83 746	66.18 747	1.66 698	1.30 696

KSHMR	4.10 705	1.97 700	5.27 694	1.71 693	1.47 692	1.96 681	1.28 684	3.19 704	17.33 731	2.12 684	15.91 726	9.18 716	1.57 675	8.42 714	1.98 652	1.52 700	1.26 701	1.67 706	1.19 701	1.67 699	1.40 699

UNDER WATER	2.74 693	1.85 692	4.54 690	1.81 697	1.44 690	2.34 694	1.40 692	3.24 705	6.60 712	2.60 697	2.76 691	5.75 709	5.24 709	3.02 686	4.01 695	1.45 698	0.81 692	1.59 705	1.06 698	1.80 700	1.51 701

UNDER WATER-64	2.47 690	1.89 695	4.86 691	1.82 698	1.44 690	3.18 700	1.57 697	2.62 698	5.64 709	2.05 683	2.13 675	4.13 699	3.76 702	2.62 668	3.42 690	1.47 699	0.85 694	1.57 704	1.07 699	1.82 701	1.49 700

ACVNet-4b	1.93 681	1.85 692	4.10 686	1.07 671	0.86 662	1.15 649	0.53 589	1.06 637	1.12 646	0.64 544	1.09 634	1.99 677	0.70 586	2.20 632	9.86 720	5.62 716	0.41 657	1.03 688	0.55 664	1.86 702	0.85 672

notaker	2.66 692	2.07 701	3.31 669	2.61 708	1.43 688	1.76 676	1.11 676	2.76 701	1.79 681	2.26 691	11.53 722	3.96 698	4.29 705	3.09 688	2.76 677	1.55 701	0.88 695	1.70 707	1.07 699	2.00 703	1.35 697

ACVNet_2	1.42 668	1.81 689	3.23 665	1.08 672	0.92 667	1.32 655	0.85 655	1.49 673	1.69 676	1.19 657	1.73 666	2.13 679	1.03 639	2.50 661	1.40 627	0.91 678	0.53 669	1.00 686	0.55 664	2.11 704	0.85 672

JetRed	3.29 702	4.93 714	10.17 714	1.45 685	1.72 698	7.44 712	5.05 717	3.06 703	2.12 692	2.41 695	2.39 682	2.99 690	2.37 690	3.51 696	6.44 710	1.32 697	1.90 709	1.37 698	1.23 703	2.21 705	1.76 706

MADNet++	2.79 694	2.11 705	2.97 639	2.49 706	2.28 703	2.95 699	2.31 706	2.67 699	2.47 696	3.03 704	3.13 698	2.70 688	2.92 694	4.10 701	4.48 700	2.68 709	2.24 713	3.04 716	2.44 713	2.37 706	2.34 712

IGEV-RUCA	2.28 687	0.30 202	1.15 159	0.40 520	1.86 700	2.06 688	1.90 700	1.36 666	1.80 683	3.70 707	3.76 704	5.02 707	8.19 716	2.12 628	1.63 637	0.25 618	0.76 690	2.72 713	1.91 709	2.39 707	2.36 713

Selective-IGEV-i1pa	9.22 717	12.57 725	9.49 712	2.20 702	1.49 694	16.83 722	8.03 720	14.34 728	11.26 717	10.52 718	15.24 725	14.52 727	11.94 727	18.22 732	9.78 719	7.79 726	3.09 715	5.20 720	2.49 714	2.46 708	6.90 722

TorneroNet	5.50 709	1.92 698	3.16 656	1.47 687	1.25 687	14.07 718	1.06 673	4.90 711	20.99 737	10.17 717	16.48 728	11.88 723	6.93 712	3.34 693	4.20 698	1.30 696	0.69 685	1.45 701	0.86 690	2.61 709	1.20 692

SuperB	1.15 646	1.14 635	5.43 696	0.36 457	0.26 397	0.81 589	0.89 658	0.88 510	1.17 649	0.67 557	0.68 532	0.63 464	1.39 666	1.74 562	3.37 689	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	2.80 710	0.25 500

ktn	4.35 706	2.10 702	2.89 627	1.80 695	1.49 694	2.13 689	1.41 694	2.26 696	12.72 719	11.41 721	16.43 727	11.15 719	3.75 701	4.36 704	3.18 684	1.82 704	0.98 699	1.73 708	1.21 702	2.97 711	1.27 694

TorneroNet-64	2.65 691	1.83 690	3.30 667	1.46 686	1.20 684	3.89 704	0.99 665	3.51 710	6.71 713	2.56 696	4.60 709	4.22 700	3.85 703	3.33 692	3.14 683	1.19 692	0.65 677	1.39 699	0.79 688	3.31 712	1.15 691

tt	4.93 708	0.27 142	4.20 687	2.29 704	1.58 696	10.20 715	16.97 725	9.42 721	5.02 708	1.67 679	1.28 646	4.68 705	5.03 708	3.37 695	5.92 708	6.16 717	9.47 728	2.82 714	3.18 716	3.60 713	1.53 702

BEATNet-Init1	12.10 721	11.19 721	27.29 744	2.99 710	3.51 707	21.84 735	11.10 721	14.34 728	13.83 726	20.34 732	20.33 733	26.35 745	20.03 731	19.06 733	14.80 729	1.74 703	1.81 706	2.05 710	2.49 714	3.69 714	3.12 715

light-stereo	8.15 714	2.75 711	9.83 713	12.24 723	9.63 715	19.16 728	0.44 553	6.84 717	3.57 705	13.44 724	22.94 743	23.04 735	1.65 677	17.20 731	7.61 714	3.06 711	2.25 714	0.42 652	0.52 662	4.07 715	2.31 711

DGTPSM_ROB	8.89 716	5.62 715	12.25 719	5.92 716	11.32 717	8.54 713	24.18 728	6.40 715	13.49 722	5.15 709	11.46 720	6.19 712	10.92 720	7.00 711	13.72 723	4.47 713	7.65 720	3.92 717	7.45 724	4.38 716	7.87 725

DGSMNet	2.89 697	0.63 446	3.18 659	3.43 713	4.17 710	2.57 697	6.98 719	0.97 588	0.83 595	0.56 451	1.86 669	0.79 561	0.62 564	1.64 547	1.39 625	4.61 714	5.01 719	5.17 719	4.71 719	4.44 717	4.19 717

USTest	8.10 713	7.17 718	8.96 709	9.25 719	9.05 714	15.27 719	23.78 727	9.96 722	9.47 715	5.94 712	6.75 712	7.80 714	7.48 714	8.83 716	11.21 722	2.21 708	3.56 716	2.86 715	3.20 717	5.02 718	4.16 716

DPSMNet_ROB	9.48 718	5.64 716	13.01 723	8.82 718	11.82 718	8.54 713	24.20 729	6.41 716	13.65 725	5.32 711	11.47 721	6.33 713	10.92 720	7.69 712	13.89 724	7.25 725	8.19 724	5.06 718	7.78 725	5.31 719	8.26 726

TCMNet-wrong-test	5.51 710	6.62 717	6.20 701	13.02 727	11.90 719	7.14 711	5.53 718	6.99 718	1.44 666	2.65 698	3.10 697	8.37 715	5.95 711	4.75 706	6.05 709	3.07 712	0.98 699	2.38 712	1.99 710	6.62 720	5.43 719

HanzoNet	7.64 712	2.86 712	5.05 692	7.01 717	3.97 709	2.18 691	1.34 688	3.37 709	4.05 706	13.17 723	10.58 716	10.73 718	16.52 729	8.45 715	10.51 721	10.48 727	9.72 729	5.59 721	13.46 729	6.84 721	6.83 721

iinet-test	11.61 719	10.56 719	11.80 716	12.17 721	12.09 720	18.69 723	26.70 733	13.53 724	13.46 720	9.91 715	10.28 714	11.17 720	11.16 722	12.37 721	14.43 725	6.71 721	7.85 721	6.13 722	6.95 720	8.33 722	7.85 723

IINet	11.61 719	10.56 719	11.80 716	12.17 721	12.09 720	18.69 723	26.70 733	13.53 724	13.46 720	9.91 715	10.28 714	11.17 720	11.16 722	12.37 721	14.43 725	6.71 721	7.85 721	6.13 722	6.95 720	8.33 722	7.85 723

DPSM_ROB	12.34 722	11.21 723	12.51 720	12.91 725	12.80 723	19.84 732	28.28 736	14.38 730	14.28 727	10.58 719	11.26 718	12.03 724	11.85 725	13.15 725	15.34 730	7.11 723	8.31 725	6.50 725	7.35 722	8.84 724	8.31 727

DPSM	12.34 722	11.21 723	12.51 720	12.91 725	12.80 723	19.84 732	28.28 736	14.38 730	14.28 727	10.58 719	11.26 718	12.03 724	11.85 725	13.15 725	15.34 730	7.11 723	8.31 725	6.50 725	7.35 722	8.84 724	8.31 727

PML	23.15 732	16.83 726	7.78 705	5.49 715	9.93 716	51.13 747	104.50 750	5.76 714	13.62 724	37.30 749	105.93 750	30.86 746	23.50 737	12.07 719	7.87 715	6.30 718	2.12 712	6.32 724	2.43 712	10.44 726	2.90 714

DPSimNet_ROB	17.97 728	20.20 734	24.98 737	17.62 728	15.92 726	21.53 734	21.00 726	13.70 726	15.61 729	23.89 744	14.69 724	22.87 733	24.58 745	12.70 724	14.56 727	18.48 736	12.91 730	20.21 737	12.05 727	17.76 727	14.17 730

Hybrid-DGEV	24.86 738	22.58 740	25.22 740	26.11 737	25.76 733	39.92 743	57.06 744	29.03 745	29.01 748	21.12 735	22.64 740	24.13 737	23.91 743	26.46 742	30.82 739	14.27 732	16.70 734	13.09 727	14.83 735	17.78 728	16.71 732

FlowAnything	24.85 737	22.54 737	25.10 738	26.11 737	25.76 733	39.86 741	57.00 741	28.89 742	28.87 745	21.31 741	22.68 742	24.22 740	23.87 738	26.39 740	30.89 745	14.26 729	16.78 739	13.10 731	14.90 736	17.78 728	16.69 731

CasAABBNet	24.81 736	22.53 736	24.83 736	26.08 734	25.74 732	39.86 741	57.06 744	28.87 741	28.83 744	21.16 739	22.54 739	24.22 740	23.89 742	26.38 737	30.87 741	14.25 728	16.71 735	13.09 727	14.81 731	17.78 728	16.71 732

RAFT-FEzeroshot	24.80 734	22.55 738	24.73 734	26.10 735	25.76 733	39.84 739	57.07 746	28.84 738	28.79 742	21.14 736	22.48 737	24.18 738	23.88 739	26.38 737	30.87 741	14.26 729	16.71 735	13.09 727	14.82 732	17.79 731	16.72 735

RAFT-FE	24.80 734	22.55 738	24.73 734	26.10 735	25.76 733	39.84 739	57.07 746	28.84 738	28.79 742	21.14 736	22.48 737	24.18 738	23.88 739	26.38 737	30.87 741	14.26 729	16.71 735	13.09 727	14.82 732	17.79 731	16.72 735

Selective-RAFT-Error	24.87 739	22.59 741	25.14 739	26.13 739	25.82 737	39.93 744	57.03 742	28.97 743	28.95 746	21.21 740	22.65 741	24.25 742	23.98 744	26.43 741	30.83 740	14.27 732	16.71 735	13.10 731	14.82 732	17.82 733	16.76 737

LSM0	26.58 741	22.63 742	25.88 741	30.13 741	52.21 749	39.94 745	56.74 740	28.97 743	28.72 741	21.14 736	22.26 736	24.43 743	23.88 739	26.54 744	30.87 741	14.32 734	16.55 732	13.12 733	14.71 730	17.92 734	20.60 740

WQFJA1++	2.30 688	0.22 57	6.03 699	1.08 672	1.15 683	0.29 29	0.14 22	0.39 68	0.24 4	13.61 725	0.19 60	3.34 696	0.17 77	0.33 160	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	18.19 735	0.14 267

fast-reg	25.26 740	22.76 743	26.49 743	26.66 740	27.60 739	41.51 746	57.03 742	28.84 738	28.98 747	20.78 733	22.21 735	23.55 736	23.30 736	26.97 746	31.44 746	14.39 735	16.67 733	15.16 734	15.84 737	18.23 736	16.71 732

LRCNet_RVC	13.74 726	19.30 727	12.75 722	19.46 730	12.69 722	1.86 677	0.41 531	12.33 723	1.05 635	15.77 727	18.83 732	12.62 726	8.70 717	12.21 720	9.62 718	22.22 738	8.37 727	25.85 739	24.01 740	19.32 737	17.44 738

HaxPig	19.86 729	22.40 735	22.34 731	17.95 729	17.95 728	11.77 717	11.89 722	16.02 732	15.89 730	21.10 734	21.41 734	18.74 731	18.39 730	20.08 734	19.69 733	23.63 742	23.22 741	24.06 738	23.69 739	23.00 738	23.95 741

ASD4	21.52 730	19.65 728	22.13 730	22.45 732	16.42 727	23.29 736	30.71 738	33.06 746	17.47 732	24.18 745	14.11 723	21.71 732	15.88 728	21.06 735	18.11 732	19.78 737	17.78 740	26.52 740	20.33 738	27.03 739	18.73 739

MEDIAN_ROB	23.96 733	27.05 744	26.39 742	22.16 731	22.13 730	16.12 721	13.97 723	20.24 733	20.05 733	25.50 746	25.31 744	22.96 734	22.63 735	24.39 736	23.24 737	28.20 743	27.23 745	28.62 741	27.75 743	27.50 740	27.76 744

xxxxx1	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

tt_ll	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

ff	28.96 743	20.11 731	14.07 725	49.74 742	39.15 743	18.98 725	26.64 730	21.94 734	20.21 734	16.45 728	17.48 729	18.36 728	21.56 732	16.21 728	20.88 734	23.07 739	26.55 742	66.40 747	78.70 748	30.27 741	32.51 746

AVERAGE_ROB	26.93 742	30.34 745	29.27 745	25.82 733	25.34 731	19.48 731	15.17 724	23.55 737	23.00 740	28.45 747	27.87 745	26.25 744	25.86 746	26.96 745	25.55 738	31.30 744	30.07 746	31.76 742	30.81 744	30.79 744	30.93 745

RSGM-EC	41.56 746	31.72 746	19.92 728	51.66 745	47.86 746	38.70 737	61.61 748	33.83 747	22.80 738	23.45 742	29.29 746	43.76 747	35.31 747	66.76 747	70.17 749	66.40 747	37.60 748	48.67 744	25.68 741	48.86 745	27.21 742

acva	41.56 746	31.72 746	19.92 728	51.66 745	47.86 746	38.70 737	61.61 748	33.83 747	22.80 738	23.45 742	29.29 746	43.76 747	35.31 747	66.76 747	70.17 749	66.40 747	37.60 748	48.67 744	25.68 741	48.86 745	27.21 742

DLNR_Zeroshot_test	13.43 724	19.94 729	23.55 733	121.61 749	35.03 742	0.46 201	0.15 44	8.02 719	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.76 418	0.29 278	6.42 719	0.26 615	0.09 166	0.38 632	50.13 747	0.18 384

DLNR-FE	13.43 724	20.01 730	23.53 732	121.73 750	33.87 741	0.46 201	0.15 44	8.09 720	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.75 414	0.29 278	6.68 720	0.26 615	0.09 166	0.38 632	50.82 748	0.18 384

real-time stereo	59.15 749	68.17 749	49.34 747	68.99 747	48.18 748	71.52 748	54.71 739	69.07 750	50.45 749	68.17 750	48.75 748	69.88 750	48.95 749	69.43 749	50.54 747	67.66 749	48.69 750	68.19 750	48.16 745	67.19 749	47.01 750

Anonymous_1	22.91 731	11.20 722	12.13 718	12.75 724	26.28 738	19.43 730	27.92 735	14.08 727	13.61 723	14.96 726	10.58 716	11.26 722	11.19 724	12.55 723	14.57 728	38.28 745	7.88 723	34.96 743	63.99 746	89.57 750	10.94 729

test_example2	115.39 750	123.23 750	94.57 749	115.52 748	123.55 750	101.63 749	114.33 751	53.41 749	99.48 751	134.90 751	135.05 751	85.83 751	85.11 751	111.32 750	106.15 751	152.55 751	205.26 751	99.78 751	114.96 751	140.96 751	110.20 751

ccccc	291.34 751	297.21 751	347.09 751	374.70 751	380.44 751	203.92 751	213.88 752	216.32 752	172.72 752	203.37 752	218.57 752	215.01 752	258.31 752	312.78 752	341.56 752	412.57 752	356.13 752	256.09 752	227.69 752	428.88 752	389.64 752

Low-res two-view benchmark