Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.22 1	0.17 4	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 9	0.20 14	0.49 18	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 110	0.31 76	0.31 2	0.22 1	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 4	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 9	0.22 39	0.41 7	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 87	0.32 86	0.30 1	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.14 44	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 65	0.26 124	0.24 8	0.24 67	0.33 2	0.26 16	0.21 1	0.27 26	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 88	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.16 248	0.13 7	0.13 71

mm1	0.24 4	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.25 9	0.20 14	0.41 7	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 128	0.21 8	0.45 50	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 5	0.21 29	0.54 35	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 143	0.34 105	0.37 11	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 5	0.20 14	0.50 26	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 143	0.35 113	0.37 11	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 9	0.38 33	0.36 18	0.28 181	0.20 4	0.23 52	0.36 5	0.23 8	0.28 20	0.35 56	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 233	0.14 270	0.20 281	0.20 364	0.17 162	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 165	0.39 42	0.34 5	0.24 78	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 75	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 55	0.20 330	0.18 430	0.18 203	0.16 248	0.18 209	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 4	0.21 71	0.36 10	0.38 53	0.22 43	0.32 37	0.22 39	0.39 6	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 52	0.33 94	0.34 5	0.26 55	0.16 123	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

derf	0.25 10	0.20 42	0.40 53	0.40 79	0.23 55	0.26 14	0.19 7	0.47 13	0.32 44	0.26 13	0.26 17	0.39 122	0.21 8	0.47 71	0.24 14	0.14 53	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.13 71

mm2	0.25 10	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.25 9	0.20 14	0.49 18	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 128	0.21 8	0.45 50	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LACA1	0.25 10	0.20 42	0.38 33	0.34 5	0.18 3	0.31 31	0.27 98	0.45 11	0.25 12	0.30 42	0.22 8	0.25 19	0.32 86	0.46 60	0.25 39	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.12 68	0.15 81	0.12 21

MCSU-Stereo	0.26 13	0.16 2	0.35 7	0.37 32	0.18 3	0.50 179	0.28 105	0.48 15	0.26 16	0.33 58	0.39 70	0.29 42	0.25 28	0.42 39	0.28 88	0.13 26	0.11 38	0.12 1	0.10 2	0.13 7	0.13 71

qqai	0.26 13	0.20 42	0.41 61	0.40 79	0.23 55	0.28 21	0.19 7	0.51 27	0.32 44	0.26 13	0.25 12	0.42 139	0.21 8	0.48 78	0.24 14	0.15 83	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.13 71

MGA	0.26 13	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.26 124	0.43 99	0.20 14	0.49 18	0.37 79	0.28 20	0.31 42	0.31 57	0.19 2	0.46 60	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.14 130

MSE-Stereo	0.26 13	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.25 106	0.39 65	0.20 14	0.52 28	0.36 72	0.28 20	0.33 47	0.29 42	0.19 2	0.46 60	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.13 71

GeoVLM	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.34 40	0.20 14	0.49 18	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 128	0.26 38	0.45 50	0.27 70	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.33 1	0.19 10	0.47 136	0.19 7	0.54 35	0.27 20	0.30 42	0.29 36	0.26 24	0.32 86	0.43 41	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.15 81	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.34 40	0.20 14	0.49 18	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 128	0.26 38	0.45 50	0.27 70	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.38 53	0.24 78	0.30 27	0.20 14	0.54 35	0.33 53	0.27 18	0.30 41	0.33 79	0.25 28	0.46 60	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

CSFM-Stereo	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.39 65	0.21 25	0.40 73	0.21 29	0.53 31	0.29 26	0.30 42	0.28 30	0.31 57	0.29 58	0.47 71	0.25 39	0.15 83	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 13	0.20 42	0.36 10	0.37 32	0.22 43	0.35 48	0.18 2	0.45 11	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 87	0.20 5	0.77 194	0.23 8	0.16 123	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.11 3

LGCAT	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.38 53	0.24 78	0.16 2	0.21 29	0.35 3	0.25 12	0.35 78	0.26 17	0.30 52	0.26 38	0.62 135	0.27 70	0.27 509	0.22 514	0.13 2	0.17 278	0.13 7	0.21 382

CAR	0.27 23	0.18 9	0.39 42	0.37 32	0.25 106	0.39 65	0.20 14	0.52 28	0.36 72	0.35 78	0.33 47	0.29 42	0.19 2	0.49 80	0.26 55	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.13 71

PointNet	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.39 65	0.23 55	0.39 65	0.26 88	0.54 35	0.34 62	0.24 9	0.31 42	0.38 119	0.21 8	0.49 80	0.26 55	0.15 83	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.15 81	0.11 3

LiteMatch*	0.27 23	0.19 23	0.49 125	0.38 53	0.27 154	0.31 31	0.23 52	0.49 18	0.38 87	0.29 31	0.28 30	0.36 97	0.29 58	0.46 60	0.24 14	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.13 71

LACA3	0.27 23	0.21 71	0.38 33	0.35 11	0.19 10	0.37 56	0.38 247	0.47 13	0.28 22	0.29 31	0.27 26	0.26 24	0.31 76	0.73 179	0.22 1	0.16 123	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.15 81	0.11 3

LACA2	0.27 23	0.21 71	0.44 82	0.35 11	0.18 3	0.39 65	0.39 264	0.56 46	0.27 20	0.29 31	0.33 47	0.36 97	0.26 38	0.45 50	0.22 1	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.16 117	0.11 3

Test_v1	0.27 23	0.20 42	0.37 16	0.34 5	0.25 106	0.31 31	0.30 127	0.59 55	0.37 79	0.29 31	0.33 47	0.25 19	0.25 28	0.48 78	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 23	0.22 104	0.40 53	0.41 100	0.24 78	0.29 24	0.19 7	0.59 55	0.46 127	0.31 46	0.33 47	0.22 4	0.25 28	0.40 28	0.29 100	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

Wavelet-MonSter	0.27 23	0.20 42	0.41 61	0.39 65	0.26 124	0.26 14	0.25 74	0.49 18	0.29 26	0.36 88	0.47 120	0.28 40	0.32 86	0.49 80	0.26 55	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.19 23	0.38 33	0.40 79	0.24 78	0.38 60	0.20 14	0.59 55	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 79	0.27 49	0.90 248	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LGtest1	0.27 23	0.21 71	0.44 82	0.41 100	0.21 25	0.42 90	0.19 7	0.56 46	0.26 16	0.29 31	0.24 11	0.29 42	0.29 58	0.55 102	0.25 39	0.18 233	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.14 44	0.13 71

dual_stereo	0.27 23	0.19 23	0.35 7	0.39 65	0.21 25	0.25 9	0.22 39	0.48 15	0.31 34	0.32 52	0.26 17	0.37 110	0.24 25	0.83 221	0.29 100	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

monster-pro	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 110	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

MatchStereo	0.28 35	0.21 71	0.39 42	0.33 1	0.18 3	0.22 7	0.23 52	0.65 94	0.48 135	0.27 18	0.47 120	0.25 19	0.24 25	0.49 80	0.31 146	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 35	0.18 9	0.36 10	0.37 32	0.24 78	0.31 31	0.20 14	0.57 51	0.57 182	0.28 20	0.32 46	0.33 79	0.29 58	0.54 96	0.30 119	0.14 53	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

MonStereo	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 110	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.56 105	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

IGEV	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.37 32	0.31 259	0.45 114	0.21 29	0.59 55	0.40 93	0.31 46	0.43 96	0.26 24	0.21 8	0.43 41	0.25 39	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 35	0.18 9	0.42 71	0.40 79	0.23 55	0.47 136	0.19 7	0.61 67	0.29 26	0.35 78	0.21 6	0.35 94	0.21 8	0.60 128	0.25 39	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

MonSter	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 245	0.31 139	0.55 40	0.43 109	0.28 20	0.29 36	0.23 6	0.21 8	0.56 105	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

BridgeDepth	0.29 43	0.19 23	0.37 16	0.40 79	0.17 2	0.58 263	0.32 155	0.60 65	0.29 26	0.26 13	0.26 17	0.39 122	0.43 164	0.47 71	0.26 55	0.13 26	0.10 9	0.13 2	0.12 68	0.15 81	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 43	0.25 205	0.41 61	0.36 18	0.23 55	0.52 207	0.36 212	0.56 46	0.34 62	0.45 158	0.42 84	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 117	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 43	0.25 205	0.41 61	0.36 18	0.23 55	0.52 207	0.36 212	0.56 46	0.34 62	0.45 158	0.42 84	0.27 31	0.25 28	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 117	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 43	0.20 42	0.45 97	0.37 32	0.25 106	0.26 14	0.20 14	0.78 153	0.28 22	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 38	0.91 249	0.23 8	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 43	0.19 23	0.38 33	0.41 100	0.20 17	0.42 90	0.20 14	0.66 102	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 79	0.28 54	1.09 316	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Monster-pub-mixall	0.30 48	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.28 21	0.18 2	0.58 53	0.34 62	0.36 88	0.34 52	0.26 24	0.20 5	1.40 412	0.24 14	0.15 83	0.11 38	0.13 2	0.10 2	0.12 1	0.13 71

AdaDepth	0.30 48	0.22 104	0.49 125	0.44 168	0.27 154	0.44 110	0.24 67	0.52 28	0.30 30	0.31 46	0.37 62	0.26 24	0.32 86	0.79 206	0.25 39	0.12 9	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.15 175

asda	0.30 48	0.24 165	0.42 71	0.38 53	0.23 55	0.43 99	0.34 183	0.58 53	0.37 79	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.52 91	0.30 119	0.11 1	0.09 1	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

asd	0.30 48	0.21 71	0.41 61	0.39 65	0.24 78	0.47 136	0.30 127	0.69 116	0.30 30	0.41 130	0.39 70	0.28 40	0.33 94	0.62 135	0.27 70	0.13 26	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

4.25_new	0.30 48	0.26 235	0.44 82	0.38 53	0.26 124	0.49 163	0.40 279	0.59 55	0.31 34	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 48	0.26 235	0.44 82	0.38 53	0.26 124	0.49 163	0.40 279	0.59 55	0.31 34	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 48	0.26 235	0.44 82	0.38 53	0.26 124	0.49 163	0.40 279	0.59 55	0.32 44	0.38 114	0.42 84	0.27 31	0.34 105	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 48	0.24 165	0.44 82	0.37 32	0.23 55	0.46 121	0.27 98	0.63 77	0.31 34	0.41 130	0.44 105	0.27 31	0.36 124	0.59 116	0.30 119	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 48	0.20 42	0.44 82	0.37 32	0.26 124	0.29 24	0.21 29	0.66 102	0.26 16	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 355	0.23 8	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 48	0.20 42	0.40 53	0.46 202	0.30 229	0.33 38	0.22 39	0.75 143	0.45 121	0.32 52	0.41 82	0.32 66	0.48 216	0.38 14	0.27 70	0.15 83	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 58	0.20 42	0.57 215	0.40 79	0.22 43	0.36 53	0.33 168	0.73 134	0.31 34	0.37 99	0.40 75	0.31 57	0.44 175	0.50 86	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 58	0.22 104	0.48 117	0.41 100	0.26 124	0.41 80	0.26 88	0.76 146	0.33 53	0.33 58	0.43 96	0.29 42	0.46 190	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.18 275

Pro-Stereo	0.31 58	0.16 2	0.34 3	0.39 65	0.29 205	0.63 302	0.21 29	0.35 3	0.28 22	0.34 68	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 448	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.18 203	0.17 278	0.13 7	0.12 21

GEAStereo	0.31 58	0.21 71	0.43 77	0.43 134	0.31 259	0.46 121	0.36 212	0.74 140	0.33 53	0.34 68	0.38 63	0.32 66	0.33 94	0.43 41	0.26 55	0.21 365	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.17 162	0.14 130

2.5w	0.31 58	0.23 139	0.46 109	0.39 65	0.24 78	0.42 90	0.39 264	0.61 67	0.30 30	0.37 99	0.53 158	0.24 13	0.25 28	0.77 194	0.28 88	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

2.75w_new	0.31 58	0.23 139	0.43 77	0.35 11	0.23 55	0.42 90	0.42 302	0.54 35	0.35 69	0.47 170	0.43 96	0.24 13	0.30 67	0.66 154	0.33 176	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LG-G_1	0.31 58	0.20 42	0.44 82	0.42 118	0.20 17	0.64 306	0.18 2	0.70 121	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 97	0.35 113	0.87 239	0.24 14	0.16 123	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

LG-G	0.31 58	0.20 42	0.44 82	0.42 118	0.20 17	0.64 306	0.18 2	0.70 121	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 97	0.35 113	0.87 239	0.24 14	0.16 123	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

aanet-new-32k	0.32 66	0.22 104	0.53 166	0.43 134	0.24 78	0.54 230	0.23 52	0.72 128	0.31 34	0.37 99	0.38 63	0.43 143	0.54 279	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 66	0.22 104	0.53 166	0.43 134	0.24 78	0.54 230	0.23 52	0.72 128	0.31 34	0.37 99	0.38 63	0.43 143	0.54 279	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.13 71

aanet-new-28k	0.32 66	0.21 71	0.66 271	0.43 134	0.21 25	0.47 136	0.28 105	0.64 84	0.33 53	0.36 88	0.39 70	0.36 97	0.49 233	0.39 21	0.27 70	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.22 382	0.15 175

aanet-new-22k	0.32 66	0.21 71	0.54 178	0.43 134	0.22 43	0.47 136	0.23 52	0.67 110	0.50 145	0.35 78	0.46 116	0.33 79	0.50 245	0.44 48	0.29 100	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.13 129	0.16 117	0.13 71

aanet-new-16k	0.32 66	0.21 71	0.56 202	0.45 186	0.22 43	0.43 99	0.21 29	0.66 102	0.44 117	0.36 88	0.43 96	0.37 110	0.48 216	0.41 32	0.28 88	0.14 53	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.13 71

LiteMatch	0.32 66	0.24 165	0.37 16	0.45 186	0.25 106	0.34 40	0.31 139	0.49 18	0.32 44	0.29 31	0.27 26	0.40 128	0.48 216	0.45 50	0.66 430	0.21 365	0.12 101	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.19 321

qwe	0.32 66	0.21 71	0.40 53	0.37 32	0.26 124	0.49 163	0.29 117	0.64 84	0.39 89	0.49 187	0.48 127	0.26 24	0.27 49	0.80 209	0.34 191	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.15 81	0.12 21

2.25w	0.32 66	0.24 165	0.48 117	0.37 32	0.24 78	0.45 114	0.25 74	0.62 70	0.40 93	0.45 158	0.58 183	0.27 31	0.32 86	0.74 188	0.35 202	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.14 130

3.25w_new	0.32 66	0.21 71	0.45 97	0.38 53	0.23 55	0.52 207	0.34 183	0.65 94	0.39 89	0.47 170	0.45 111	0.32 66	0.35 113	0.61 133	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 66	0.21 71	0.45 97	0.37 32	0.23 55	0.52 207	0.34 183	0.65 94	0.39 89	0.47 170	0.45 111	0.32 66	0.35 113	0.61 133	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 66	0.23 139	0.44 82	0.37 32	0.29 205	0.62 297	0.36 212	0.59 55	0.32 44	0.41 130	0.47 120	0.25 19	0.34 105	0.64 140	0.26 55	0.12 9	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.12 21

2w_stereo	0.32 66	0.24 165	0.45 97	0.39 65	0.22 43	0.46 121	0.47 376	0.69 116	0.42 104	0.43 144	0.50 140	0.24 13	0.45 182	0.47 71	0.29 100	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

SGD-Stereo	0.32 66	0.20 42	0.40 53	0.38 53	0.19 10	0.43 99	0.22 39	0.64 84	0.33 53	0.42 137	0.34 52	0.27 31	0.35 113	1.15 332	0.30 119	0.20 330	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.17 162	0.13 71

GREAT-IGEV	0.32 66	0.20 42	0.42 71	0.37 32	0.29 205	0.36 53	0.28 105	0.56 46	0.58 186	0.28 20	0.50 140	0.29 42	0.29 58	0.84 226	0.27 70	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.17 162	0.14 130
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
aanet-new-40k	0.33 80	0.22 104	0.81 387	0.40 79	0.25 106	0.52 207	0.23 52	0.67 110	0.32 44	0.33 58	0.47 120	0.33 79	0.52 264	0.35 7	0.28 88	0.13 26	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 80	0.21 71	0.52 156	0.42 118	0.21 25	0.52 207	0.32 155	0.64 84	0.36 72	0.34 68	0.38 63	0.36 97	0.56 294	0.81 215	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

aanet-new-34k	0.33 80	0.22 104	0.65 260	0.40 79	0.20 17	0.34 40	0.30 127	0.80 169	0.42 104	0.34 68	0.53 158	0.34 87	0.57 306	0.38 14	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 80	0.23 139	0.55 193	0.43 134	0.23 55	0.50 179	0.32 155	0.55 40	0.36 72	0.34 68	0.42 84	0.36 97	0.55 287	0.77 194	0.24 14	0.16 123	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 261	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 80	0.21 71	0.51 146	0.42 118	0.23 55	0.53 218	0.30 127	0.62 70	0.37 79	0.40 127	0.61 188	0.34 87	0.48 216	0.44 48	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 80	0.23 139	0.77 367	0.48 250	0.21 25	0.48 146	0.25 74	0.80 169	0.44 117	0.38 114	0.29 36	0.32 66	0.48 216	0.39 21	0.29 100	0.14 53	0.10 9	0.17 154	0.13 129	0.19 261	0.15 175

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 80	0.20 42	0.45 97	0.44 168	0.30 229	0.40 73	0.34 183	0.73 134	0.43 109	0.37 99	0.61 188	0.41 136	0.51 257	0.36 10	0.27 70	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.16 117	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 80	0.20 42	0.45 97	0.40 79	0.26 124	0.43 99	0.39 264	0.86 199	0.51 156	0.36 88	0.48 127	0.34 87	0.45 182	0.35 7	0.26 55	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.12 21

DispViT+	0.33 80	0.19 23	0.37 16	0.36 18	0.56 528	0.30 27	0.23 52	0.72 128	0.55 177	0.33 58	0.34 52	0.30 52	0.25 28	1.12 326	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.13 7	0.12 21

GSStereo	0.33 80	0.21 71	0.43 77	0.45 186	0.31 259	0.46 121	0.36 212	0.92 224	0.47 131	0.37 99	0.38 63	0.32 66	0.33 94	0.43 41	0.26 55	0.19 287	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.15 175

3.5w_stereo	0.33 80	0.25 205	0.45 97	0.37 32	0.24 78	0.54 230	0.35 195	0.66 102	0.36 72	0.43 144	0.44 105	0.29 42	0.34 105	0.77 194	0.39 249	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.13 71

3w_stereo	0.33 80	0.25 205	0.52 156	0.40 79	0.21 25	0.53 218	0.54 435	0.65 94	0.46 127	0.44 150	0.48 127	0.23 6	0.45 182	0.46 60	0.29 100	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

DEFOM-Stereo	0.33 80	0.20 42	0.40 53	0.42 118	0.28 181	0.80 414	0.23 52	0.48 15	0.37 79	0.37 99	0.31 42	0.23 6	0.24 25	1.20 345	0.27 70	0.16 123	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.14 130

aanet-new-90k	0.34 93	0.21 71	0.77 367	0.41 100	0.23 55	0.43 99	0.36 212	0.64 84	0.30 30	0.28 20	0.40 75	0.31 57	0.50 245	0.97 274	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 261	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 93	0.21 71	0.76 359	0.42 118	0.22 43	0.58 263	0.31 139	0.71 126	0.33 53	0.33 58	0.39 70	0.40 128	0.43 164	0.77 194	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.17 162	0.12 21

gasm-f	0.34 93	0.22 104	0.42 71	0.43 134	0.31 259	0.39 65	0.44 339	0.74 140	0.33 53	0.34 68	0.64 200	0.32 66	0.46 190	0.55 102	0.28 88	0.21 365	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.18 209	0.14 130

Zero-FE251	0.34 93	0.23 139	0.51 146	0.45 186	0.29 205	0.58 263	0.24 67	0.82 184	0.34 62	0.49 187	0.38 63	0.52 202	0.42 155	0.47 71	0.27 70	0.18 233	0.14 270	0.17 154	0.12 68	0.14 44	0.13 71

1w_stereo	0.34 93	0.20 42	0.42 71	0.43 134	0.26 124	0.47 136	0.54 435	0.59 55	0.50 145	0.41 130	0.66 208	0.25 19	0.44 175	0.62 135	0.33 176	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

monsterstereo	0.34 93	0.20 42	0.44 82	0.45 186	0.35 334	0.27 20	0.29 117	0.53 31	0.51 156	0.44 150	0.61 188	0.26 24	0.25 28	1.19 343	0.27 70	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.10 1

monsters	0.34 93	0.20 42	0.41 61	0.39 65	0.36 350	0.34 40	0.27 98	0.66 102	0.43 109	0.47 170	0.40 75	0.22 4	0.23 23	1.33 380	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

111111	0.34 93	0.20 42	0.41 61	0.45 186	0.42 430	0.37 56	0.22 39	0.95 244	0.38 87	0.31 46	0.31 42	0.40 128	0.27 49	0.96 266	0.26 55	0.17 182	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.13 71

LG-Stereo	0.34 93	0.25 205	0.78 377	0.47 218	0.26 124	0.37 56	0.30 127	0.71 126	0.52 163	0.36 88	0.57 180	0.29 42	0.21 8	0.50 86	0.36 214	0.13 26	0.13 203	0.20 281	0.18 303	0.18 209	0.12 21

S2M2_L	0.34 93	0.28 295	0.45 97	0.40 79	0.30 229	0.31 31	0.16 1	0.60 65	0.64 209	0.31 46	0.48 127	0.47 168	0.34 105	0.38 14	0.32 158	0.25 470	0.22 514	0.20 281	0.22 439	0.25 438	0.22 404
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 93	0.23 139	0.45 97	0.50 284	0.36 350	0.38 60	0.23 52	0.78 153	0.52 163	0.34 68	0.51 146	0.46 161	0.38 133	0.51 89	0.27 70	0.20 330	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.14 130

RAStereo	0.34 93	0.21 71	0.66 271	0.47 218	0.27 154	0.26 14	0.29 117	0.69 116	0.63 204	0.32 52	0.42 84	0.45 157	0.31 76	0.45 50	0.34 191	0.17 182	0.15 334	0.19 229	0.15 202	0.18 209	0.13 71

aanet-new-70k	0.35 105	0.20 42	0.79 380	0.42 118	0.21 25	0.50 179	0.30 127	0.65 94	0.31 34	0.33 58	0.40 75	0.31 57	0.51 257	1.00 290	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 105	0.22 104	0.91 442	0.43 134	0.21 25	0.33 38	0.36 212	0.65 94	0.32 44	0.32 52	0.40 75	0.31 57	0.59 318	0.91 249	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 105	0.22 104	0.87 420	0.47 218	0.23 55	0.66 331	0.24 67	0.63 77	0.40 93	0.38 114	0.42 84	0.40 128	0.53 272	0.40 28	0.29 100	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.19 261	0.13 71

aanet-new-8k	0.35 105	0.23 139	0.50 136	0.45 186	0.25 106	0.54 230	0.36 212	0.68 113	0.49 138	0.35 78	0.42 84	0.32 66	0.62 339	0.68 161	0.28 88	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.13 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 105	0.21 71	0.52 156	0.48 250	0.27 154	0.75 379	0.38 247	0.63 77	0.43 109	0.37 99	0.50 140	0.35 94	0.50 245	0.43 41	0.30 119	0.15 83	0.11 38	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 105	0.20 42	0.50 136	0.42 118	0.37 370	0.58 263	0.30 127	0.68 113	0.42 104	0.37 99	0.53 158	0.47 168	0.60 322	0.39 21	0.34 191	0.15 83	0.10 9	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 105	0.22 104	0.53 166	0.41 100	0.36 350	0.48 146	0.42 302	0.63 77	0.57 182	0.54 214	0.64 200	0.32 66	0.26 38	0.41 32	0.31 146	0.17 182	0.12 101	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 105	0.22 104	0.54 178	0.42 118	0.35 334	0.46 121	0.40 279	0.62 70	0.54 174	0.56 225	0.67 215	0.36 97	0.27 49	0.49 80	0.28 88	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 105	0.22 104	0.54 178	0.41 100	0.37 370	0.49 163	0.41 296	0.64 84	0.59 195	0.54 214	0.66 208	0.31 57	0.26 38	0.41 32	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.14 171	0.15 81	0.13 71

Foundation-i1c-attn	0.35 105	0.17 4	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.51 200	0.48 389	0.96 252	0.37 79	0.42 137	0.43 96	0.52 202	0.49 233	0.66 154	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 105	0.22 104	0.56 202	0.42 118	0.35 334	0.50 179	0.45 359	0.62 70	0.49 138	0.54 214	0.66 208	0.32 66	0.30 67	0.38 14	0.28 88	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.14 171	0.14 44	0.13 71

VIP-Stereo	0.35 105	0.22 104	0.49 125	0.40 79	0.43 441	0.82 425	0.22 39	0.59 55	0.45 121	0.31 46	0.53 158	0.37 110	0.31 76	0.83 221	0.27 70	0.17 182	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.12 21

AIO_test	0.35 105	0.22 104	0.44 82	0.43 134	0.27 154	0.57 260	0.44 339	0.79 160	0.41 99	0.32 52	0.47 120	0.46 161	0.30 67	0.69 162	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 105	0.22 104	0.55 193	0.41 100	0.37 370	0.48 146	0.42 302	0.64 84	0.54 174	0.53 208	0.63 195	0.33 79	0.26 38	0.38 14	0.31 146	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

test_for_model	0.35 105	0.22 104	0.53 166	0.41 100	0.36 350	0.48 146	0.42 302	0.63 77	0.57 182	0.54 214	0.64 200	0.32 66	0.26 38	0.41 32	0.31 146	0.17 182	0.12 101	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

testlalala	0.35 105	0.22 104	0.55 193	0.41 100	0.37 370	0.48 146	0.42 302	0.64 84	0.54 174	0.53 208	0.63 195	0.33 79	0.26 38	0.38 14	0.31 146	0.16 123	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.14 44	0.13 71

TS12	0.36 121	0.20 42	0.40 53	0.43 134	0.20 17	0.58 263	0.31 139	0.89 211	0.41 99	0.40 127	0.73 237	0.36 97	0.40 143	0.73 179	0.37 226	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.16 117	0.14 130

aanet-new-14k	0.36 121	0.24 165	0.83 396	0.46 202	0.22 43	0.46 121	0.33 168	0.66 102	0.61 198	0.39 125	0.48 127	0.29 42	0.64 349	0.41 32	0.29 100	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.21 355	0.14 130

Foundation-i1b	0.36 121	0.18 9	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.53 218	0.49 401	1.00 265	0.35 69	0.47 170	0.43 96	0.56 235	0.53 272	0.66 154	0.28 88	0.16 123	0.11 38	0.14 17	0.13 129	0.14 44	0.12 21

NLSM3	0.36 121	0.21 71	0.43 77	0.45 186	0.36 350	0.43 99	0.32 155	0.69 116	0.58 186	0.41 130	0.68 218	0.39 122	0.43 164	0.60 128	0.35 202	0.14 53	0.12 101	0.19 229	0.17 278	0.16 117	0.13 71

zero-FE	0.36 121	0.22 104	0.47 112	0.45 186	0.43 441	0.30 27	0.24 67	0.61 67	0.33 53	0.33 58	0.41 82	0.37 110	0.50 245	0.64 140	0.32 158	0.22 396	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.83 648	0.16 216

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 121	0.23 139	0.54 178	0.50 284	0.28 181	0.36 53	0.22 39	1.02 274	0.39 89	0.42 137	0.64 200	0.36 97	0.51 257	0.39 21	0.29 100	0.18 233	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.18 275

AIO_rvc	0.36 121	0.23 139	0.49 125	0.43 134	0.27 154	0.59 274	0.38 247	0.94 239	0.45 121	0.33 58	0.46 116	0.49 184	0.22 21	0.84 226	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

HUF	0.36 121	0.23 139	0.52 156	0.40 79	0.22 43	0.54 230	0.47 376	0.82 184	0.43 109	0.36 88	0.43 96	0.50 190	0.42 155	0.64 140	0.29 100	0.17 182	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.14 130

MaDis-Stereo	0.36 121	0.25 205	0.58 223	0.44 168	0.34 327	0.30 27	0.30 127	0.72 128	0.50 145	0.37 99	0.36 59	0.58 247	0.49 233	0.52 91	0.36 214	0.19 287	0.16 372	0.19 229	0.15 202	0.18 209	0.14 130

UniTT-Stereo	0.36 121	0.23 139	0.59 229	0.48 250	0.36 350	0.40 73	0.32 155	0.53 31	0.49 138	0.54 214	0.55 171	0.36 97	0.31 76	0.58 114	0.51 356	0.20 330	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.19 261	0.15 175

Foundation-i1a	0.37 131	0.18 9	0.37 16	0.34 5	0.19 10	0.51 200	0.47 376	1.01 272	0.42 104	0.51 203	0.44 105	0.57 240	0.57 306	0.78 201	0.29 100	0.15 83	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.13 71

DDF-Stereo	0.37 131	0.22 104	0.47 112	0.48 250	0.42 430	0.31 31	0.24 67	0.53 31	0.33 53	0.33 58	0.40 75	0.37 110	0.48 216	0.91 249	0.32 158	0.23 423	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.86 650	0.16 216

IGEV-RUCA	0.37 131	0.23 139	0.48 117	0.49 272	0.36 350	0.60 281	0.23 52	0.64 84	0.49 138	0.39 125	0.49 137	0.44 149	0.31 76	0.85 232	0.30 119	0.24 442	0.13 203	0.16 103	0.12 68	0.20 310	0.19 321

Pointernet	0.37 131	0.20 42	0.57 215	0.43 134	0.28 181	0.51 200	0.27 98	0.93 233	0.61 198	0.47 170	0.63 195	0.49 184	0.38 133	0.49 80	0.33 176	0.17 182	0.13 203	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 131	0.25 205	0.51 146	0.47 218	0.23 55	0.45 114	0.39 264	1.07 308	0.52 163	0.41 130	0.48 127	0.52 202	0.25 28	0.72 174	0.30 119	0.16 123	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

AEACV	0.37 131	0.24 165	0.52 156	0.47 218	0.51 498	0.37 56	0.38 247	0.65 94	0.53 170	0.42 137	0.56 175	0.46 161	0.60 322	0.53 93	0.30 119	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.15 202	0.17 162	0.14 130

EGLCR-Stereo	0.37 131	0.22 104	0.51 146	0.43 134	0.26 124	0.44 110	0.22 39	0.99 261	0.48 135	0.42 137	0.42 84	0.67 287	0.29 58	0.86 236	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.19 229	0.17 278	0.17 162	0.15 175

DF	0.38 138	0.22 104	0.60 232	0.46 202	0.26 124	0.46 121	0.31 139	0.84 195	0.47 131	0.43 144	0.66 208	0.58 247	0.31 76	0.79 206	0.30 119	0.18 233	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 117	0.15 175

VMStereo-Base	0.38 138	0.23 139	0.44 82	0.36 18	0.22 43	0.39 65	0.34 183	0.70 121	0.86 291	0.43 144	0.69 223	0.60 258	0.33 94	0.73 179	0.35 202	0.17 182	0.14 270	0.15 52	0.12 68	0.17 162	0.17 248

BStereo	0.38 138	0.25 205	1.42 575	0.42 118	0.28 181	0.55 245	0.39 264	0.55 40	0.52 163	0.36 88	0.35 56	0.37 110	0.29 58	0.64 140	0.38 238	0.13 26	0.14 270	0.15 52	0.19 328	0.15 81	0.16 216

MSCF	0.38 138	0.25 205	0.52 156	0.47 218	0.25 106	0.62 297	0.37 239	0.81 176	0.47 131	0.50 196	0.71 231	0.32 66	0.65 357	0.54 96	0.28 88	0.19 287	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.14 130

castereo++	0.38 138	0.23 139	0.41 61	0.43 134	0.31 259	0.97 480	0.22 39	0.86 199	0.58 186	0.32 52	0.44 105	0.51 194	0.39 137	0.93 259	0.24 14	0.17 182	0.11 38	0.17 154	0.12 68	0.14 44	0.14 130

fffft	0.38 138	0.23 139	0.51 146	0.44 168	0.32 281	0.43 99	0.48 389	0.76 146	0.36 72	0.44 150	0.34 52	0.38 119	0.31 76	1.31 371	0.32 158	0.14 53	0.11 38	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.16 216
1: 1. 1
RSM++	0.38 138	0.24 165	0.51 146	0.47 218	0.26 124	0.50 179	0.41 296	0.79 160	0.45 121	0.37 99	0.45 111	0.60 258	0.35 113	1.02 294	0.30 119	0.15 83	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.18 209	0.13 71

DNS	0.39 145	0.27 268	0.57 215	0.47 218	0.28 181	0.49 163	0.25 74	0.90 219	0.50 145	0.59 238	0.55 171	0.66 283	0.39 137	0.43 41	0.27 70	0.23 423	0.14 270	0.15 52	0.14 171	0.21 355	0.20 359

aanet-new	0.39 145	0.25 205	0.54 178	0.47 218	0.37 370	0.74 373	0.28 105	0.62 70	0.34 62	0.37 99	0.50 140	0.36 97	0.74 383	0.98 277	0.30 119	0.17 182	0.11 38	0.17 154	0.13 129	0.19 261	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 145	0.52 560	1.32 559	0.44 168	0.38 392	0.38 60	0.23 52	0.95 244	0.41 99	0.36 88	0.43 96	0.41 136	0.42 155	0.45 50	0.29 100	0.14 53	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.14 130

Selective-IGEV-i32	0.39 145	0.24 165	0.50 136	0.44 168	0.25 106	0.46 121	0.33 168	1.25 383	0.40 93	0.35 78	0.45 111	0.52 202	0.30 67	1.07 310	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

FlowAnything_test	0.39 145	0.26 235	0.61 237	0.59 452	0.33 305	0.62 297	0.36 212	0.62 70	0.40 93	0.45 158	0.36 59	0.45 157	0.37 128	0.53 93	0.48 334	0.24 442	0.18 430	0.28 507	0.33 589	0.21 355	0.19 321

water-stereo	0.39 145	0.20 42	0.48 117	0.44 168	0.27 154	0.50 179	0.26 88	0.92 224	0.51 156	0.53 208	0.78 251	0.55 222	0.49 233	0.42 39	0.42 278	0.16 123	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.15 175

SMoEStereo_RVC	0.39 145	0.25 205	0.50 136	0.45 186	0.30 229	0.61 287	0.36 212	0.72 128	0.45 121	0.46 165	0.43 96	0.42 139	0.35 113	1.39 406	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.20 281	0.15 202	0.16 117	0.15 175

ours_stereo	0.39 145	0.28 295	0.51 146	0.46 202	0.30 229	0.40 73	0.44 339	0.73 134	0.56 180	0.35 78	0.56 175	0.46 161	0.33 94	1.11 322	0.32 158	0.16 123	0.13 203	0.19 229	0.15 202	0.19 261	0.14 130

GCAP-BAT	0.39 145	0.22 104	0.65 260	0.43 134	0.35 334	0.34 40	0.37 239	0.83 189	0.67 228	0.48 179	0.56 175	0.55 222	0.38 133	0.74 188	0.31 146	0.17 182	0.13 203	0.18 203	0.14 171	0.15 81	0.15 175

RSM	0.39 145	0.24 165	0.49 125	0.46 202	0.26 124	0.47 136	0.40 279	0.92 224	0.44 117	0.41 130	0.42 84	0.65 279	0.33 94	1.07 310	0.29 100	0.15 83	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.17 162	0.13 71

trnet	0.39 145	0.21 71	0.37 16	0.36 18	0.20 17	0.53 218	0.29 117	0.78 153	1.12 423	0.59 238	0.71 231	0.53 209	0.42 155	0.54 96	0.34 191	0.18 233	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.13 71

GCAPDPT-zeroshot	0.39 145	0.22 104	0.65 260	0.43 134	0.35 334	0.34 40	0.37 239	0.83 189	0.67 228	0.48 179	0.56 175	0.55 222	0.38 133	0.74 188	0.31 146	0.17 182	0.13 203	0.18 203	0.14 171	0.15 81	0.15 175

Selective-IGEV	0.39 145	0.24 165	0.50 136	0.44 168	0.25 106	0.46 121	0.33 168	1.25 383	0.40 93	0.35 78	0.45 111	0.52 202	0.30 67	1.07 310	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.13 71

GLC_STEREO	0.39 145	0.25 205	0.41 61	0.54 373	0.23 55	0.48 146	0.30 127	0.73 134	0.58 186	0.52 207	0.73 237	0.51 194	0.31 76	0.64 140	0.42 278	0.17 182	0.20 468	0.23 397	0.19 328	0.21 355	0.17 248

CREStereo	0.39 145	0.21 71	0.38 33	0.34 5	0.22 43	0.53 218	0.29 117	0.77 150	1.11 419	0.58 230	0.71 231	0.51 194	0.41 147	0.54 96	0.34 191	0.18 233	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.14 130
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
Foundation-i1	0.40 160	0.19 23	0.36 10	0.42 118	0.32 281	0.54 230	0.48 389	1.18 350	0.52 163	0.54 214	0.54 170	0.58 247	0.49 233	0.65 151	0.32 158	0.16 123	0.13 203	0.15 52	0.14 171	0.14 44	0.13 71

GASTEREO	0.40 160	0.25 205	0.51 146	0.48 250	0.25 106	0.65 322	0.36 212	0.81 176	0.49 138	0.51 203	0.82 264	0.30 52	0.66 360	0.62 135	0.28 88	0.19 287	0.12 101	0.16 103	0.14 171	0.16 117	0.14 130

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 160	0.67 606	0.42 71	0.64 509	0.29 205	0.48 146	0.25 74	0.85 197	0.44 117	0.38 114	0.36 59	0.30 52	0.70 371	1.15 332	0.29 100	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.18 209	0.12 21

mms	0.40 160	0.27 268	0.52 156	0.46 202	0.32 281	0.43 99	0.46 368	0.70 121	0.46 127	0.35 78	0.58 183	0.44 149	0.30 67	1.36 392	0.33 176	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.15 202	0.19 261	0.15 175

MoCha-V2	0.40 160	0.20 42	0.49 125	0.50 284	0.21 25	0.44 110	0.33 168	0.93 233	0.53 170	0.53 208	0.53 158	0.42 139	0.58 317	1.09 316	0.27 70	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.17 162	0.15 175

IGEV++	0.40 160	0.22 104	0.51 146	0.52 337	0.29 205	0.45 114	0.25 74	1.65 484	0.46 127	0.37 99	0.57 180	0.46 161	0.45 182	0.50 86	0.38 238	0.19 287	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.15 175

GCAP-Stereo	0.40 160	0.28 295	0.68 281	0.47 218	0.25 106	0.53 218	0.32 155	0.82 184	0.58 186	0.65 257	0.69 223	0.58 247	0.42 155	0.47 71	0.29 100	0.17 182	0.14 270	0.17 154	0.13 129	0.17 162	0.14 130

LoS	0.40 160	0.21 71	0.44 82	0.37 32	0.22 43	0.50 179	0.40 279	1.00 265	0.94 324	0.48 179	0.66 208	0.48 175	0.40 143	0.60 128	0.37 226	0.18 233	0.14 270	0.16 103	0.11 13	0.14 44	0.14 130
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 160	0.31 388	0.73 328	0.58 438	0.27 154	0.26 14	0.33 168	0.95 244	0.81 277	0.42 137	0.47 120	0.65 279	0.47 202	0.39 21	0.34 191	0.18 233	0.15 334	0.16 103	0.14 171	0.19 261	0.16 216
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
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 169	0.19 23	0.84 401	0.40 79	0.28 181	0.46 121	0.28 105	0.78 153	0.37 79	0.34 68	0.51 146	0.39 122	0.48 216	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	1.46 674

Replicate-Monster	0.41 169	0.26 235	2.03 627	0.36 18	0.21 25	0.46 121	0.23 52	0.67 110	0.48 135	0.42 137	0.27 26	0.31 57	0.30 67	0.98 277	0.24 14	0.14 53	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.28 499

depthmonostereo	0.41 169	0.23 139	0.53 166	0.47 218	0.23 55	0.61 287	0.35 195	1.00 265	0.76 261	0.48 179	0.65 207	0.47 168	0.49 233	0.67 158	0.37 226	0.16 123	0.15 334	0.16 103	0.14 171	0.16 117	0.15 175

castereo	0.41 169	0.22 104	0.46 109	0.44 168	0.30 229	0.61 287	0.56 461	0.97 255	0.80 274	0.38 114	0.69 223	0.45 157	0.69 366	0.51 89	0.30 119	0.16 123	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 169	0.19 23	0.83 396	0.40 79	0.28 181	0.46 121	0.28 105	0.78 153	0.37 79	0.34 68	0.51 146	0.39 122	0.48 216	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 162	1.46 674

CASnet	0.41 169	0.25 205	0.48 117	0.50 284	0.20 17	0.50 179	0.36 212	0.81 176	0.80 274	0.83 299	0.68 218	0.48 175	0.31 76	0.54 96	0.32 158	0.18 233	0.12 101	0.27 492	0.22 439	0.23 410	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 175	0.24 165	0.49 125	0.47 218	0.41 424	0.58 263	0.32 155	0.81 176	0.84 288	0.45 158	0.52 151	0.77 315	0.35 113	0.64 140	0.33 176	0.24 442	0.17 405	0.19 229	0.16 248	0.20 310	0.21 382

fffy	0.42 175	0.27 268	0.57 215	0.46 202	0.29 205	0.48 146	0.35 195	0.91 221	0.55 177	0.40 127	0.58 183	0.55 222	0.41 147	1.26 359	0.36 214	0.15 83	0.13 203	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.14 130

WCG-NET	0.42 175	0.21 71	0.54 178	0.40 79	0.25 106	0.47 136	0.32 155	0.73 134	1.15 451	0.76 274	0.73 237	0.58 247	0.45 182	0.60 128	0.34 191	0.15 83	0.11 38	0.16 103	0.14 171	0.15 81	0.13 71

Occ-G	0.42 175	0.21 71	0.48 117	0.41 100	0.26 124	0.42 90	0.62 496	0.77 150	0.49 138	0.43 144	0.66 208	1.02 424	0.46 190	0.78 201	0.41 267	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.13 129	0.16 117	0.16 216

MGS-Stereo	0.42 175	0.26 235	0.58 223	0.44 168	0.28 181	0.50 179	0.34 183	0.57 51	0.83 284	0.46 165	1.31 464	0.52 202	0.33 94	0.65 151	0.36 214	0.19 287	0.16 372	0.18 203	0.15 202	0.17 162	0.16 216

LoS_RVC	0.42 175	0.26 235	0.40 53	0.44 168	0.82 623	0.51 200	0.44 339	0.64 84	0.41 99	0.44 150	0.78 251	0.44 149	0.47 202	0.56 105	0.36 214	0.13 26	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.84 655

test_xeample3	0.42 175	0.28 295	0.69 293	0.43 134	0.33 305	0.56 255	0.38 247	0.79 160	0.45 121	0.53 208	0.46 116	0.44 149	0.44 175	1.38 399	0.31 146	0.18 233	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.17 162	0.16 216

PSi22	0.43 182	0.25 205	0.45 97	0.45 186	0.24 78	0.46 121	0.22 39	0.63 77	0.99 352	0.45 158	0.64 200	0.80 325	0.52 264	1.44 419	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.19 261	0.15 175

DA	0.43 182	0.23 139	0.49 125	0.50 284	0.25 106	1.08 506	0.44 339	1.18 350	0.58 186	0.46 165	0.64 200	0.54 215	0.47 202	0.46 60	0.32 158	0.19 287	0.13 203	0.19 229	0.13 129	0.18 209	0.14 130

GGEV	0.43 182	0.23 139	0.49 125	0.50 284	0.25 106	1.08 506	0.44 339	1.18 350	0.58 186	0.46 165	0.64 200	0.54 215	0.47 202	0.46 60	0.32 158	0.19 287	0.13 203	0.19 229	0.13 129	0.18 209	0.14 130

DilatedVolume-Stereo	0.43 182	0.21 71	0.55 193	0.43 134	0.32 281	0.72 363	0.29 117	0.80 169	0.51 156	0.77 279	0.73 237	0.48 175	0.40 143	1.13 329	0.39 249	0.15 83	0.14 270	0.15 52	0.14 171	0.16 117	0.14 130

MM-Stereo_test2	0.43 182	0.24 165	0.67 277	0.51 316	0.32 281	0.55 245	0.45 359	0.97 255	0.77 265	0.59 238	0.51 146	0.49 184	0.42 155	0.80 209	0.30 119	0.15 83	0.13 203	0.18 203	0.14 171	0.19 261	0.14 130

SCV_C0	0.43 182	0.26 235	0.65 260	0.43 134	0.29 205	0.47 136	0.31 139	1.34 399	0.73 250	0.38 114	0.49 137	0.54 215	0.29 58	1.24 355	0.30 119	0.17 182	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.20 310	0.15 175

ff7	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

ffff	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

11t	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

anonymousdsp	0.43 182	0.27 268	0.53 166	0.44 168	0.32 281	0.50 179	0.42 302	0.89 211	0.51 156	0.49 187	0.53 158	0.47 168	0.47 202	1.33 380	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

ProNet	0.43 182	0.28 295	0.58 223	0.43 134	0.30 229	0.56 255	0.52 421	1.00 265	0.58 186	0.44 150	0.49 137	0.43 143	0.43 164	1.28 364	0.36 214	0.15 83	0.13 203	0.19 229	0.16 248	0.17 162	0.16 216

MC-Stereo	0.43 182	0.23 139	0.48 117	0.51 316	0.28 181	0.39 65	0.32 155	0.88 210	0.68 234	0.60 242	0.84 268	0.56 235	0.61 333	1.03 295	0.31 146	0.17 182	0.11 38	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.13 71

ccc-4	0.43 182	0.27 268	0.56 202	0.44 168	0.33 305	0.50 179	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.49 187	0.53 158	0.44 149	0.48 216	1.38 399	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275

IGEV-Stereo	0.43 182	0.27 268	0.54 178	0.45 186	0.32 281	0.50 179	0.42 302	0.90 219	0.51 156	0.49 187	0.53 158	0.47 168	0.47 202	1.32 375	0.33 176	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.15 202	0.18 209	0.18 275
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 196	1.50 675	1.55 596	0.37 32	0.33 305	0.41 80	0.26 88	0.79 160	0.35 69	0.34 68	0.46 116	0.41 136	0.41 147	0.45 50	0.24 14	0.15 83	0.13 203	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.18 275

Reg-Stereo(zero)	0.44 196	0.22 104	0.45 97	0.43 134	0.23 55	0.38 60	0.25 74	0.76 146	1.08 401	0.90 315	0.78 251	0.90 373	0.47 202	0.70 166	0.36 214	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

rvit_stereo_0081_aga	0.44 196	0.34 452	0.73 328	0.51 316	0.41 424	0.50 179	0.40 279	0.81 176	0.57 182	0.58 230	0.56 175	0.53 209	0.43 164	0.66 154	0.40 257	0.26 493	0.21 492	0.22 356	0.20 364	0.26 451	0.18 275

rvit_stereo_0081	0.44 196	0.33 427	0.64 253	0.54 373	0.35 334	0.41 80	0.44 339	0.66 102	0.95 326	0.48 179	0.52 151	0.50 190	0.46 190	0.82 219	0.44 291	0.25 470	0.20 468	0.22 356	0.19 328	0.25 438	0.17 248

rvit_stereo_0082	0.44 196	0.33 427	0.64 253	0.54 373	0.35 334	0.41 80	0.44 339	0.66 102	0.95 326	0.48 179	0.52 151	0.50 190	0.46 190	0.82 219	0.44 291	0.25 470	0.20 468	0.22 356	0.19 328	0.25 438	0.17 248

rvit_stereo_0080	0.44 196	0.32 404	0.71 310	0.47 218	0.36 350	0.42 90	0.55 453	0.82 184	0.68 234	0.50 196	0.60 186	0.55 222	0.47 202	0.59 116	0.44 291	0.26 493	0.21 492	0.20 281	0.20 364	0.31 514	0.19 321

whm_eth	0.44 196	0.32 404	0.71 310	0.47 218	0.36 350	0.42 90	0.55 453	0.82 184	0.68 234	0.50 196	0.60 186	0.55 222	0.47 202	0.59 116	0.44 291	0.26 493	0.21 492	0.20 281	0.20 364	0.31 514	0.19 321

CroCo-Stereo Lap2	0.44 196	0.34 452	0.77 367	0.61 479	0.79 614	0.28 21	0.35 195	0.75 143	0.71 244	0.38 114	0.50 140	0.72 303	0.55 287	0.57 110	0.47 329	0.17 182	0.18 430	0.19 229	0.16 248	0.21 355	0.20 359

TANstereo	0.44 196	0.21 71	0.44 82	0.41 100	0.21 25	0.65 322	0.26 88	0.79 160	0.83 284	0.93 322	0.98 312	0.51 194	0.46 190	0.54 96	0.35 202	0.18 233	0.24 537	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.26 476

RT-Monster	0.45 205	0.23 139	0.47 112	0.44 168	0.40 414	0.51 200	0.25 74	0.87 201	1.01 361	0.87 311	0.86 275	0.68 289	0.41 147	0.67 158	0.40 257	0.16 123	0.14 270	0.15 52	0.13 129	0.14 44	0.17 248

Wave_Phase_stereo	0.45 205	0.25 205	1.42 575	0.42 118	0.28 181	1.78 609	0.39 264	0.72 128	0.52 163	0.36 88	0.35 56	0.37 110	0.29 58	0.64 140	0.38 238	0.13 26	0.14 270	0.15 52	0.19 328	0.15 81	0.16 216

HART	0.45 205	0.22 104	0.54 178	0.50 284	0.26 124	0.41 80	0.29 117	1.03 279	0.50 145	0.58 230	1.45 516	0.61 263	0.35 113	1.08 315	0.30 119	0.15 83	0.13 203	0.19 229	0.14 171	0.19 261	0.14 130

StereoAnything_RVC	0.45 205	1.43 669	0.48 117	0.35 11	0.20 17	0.26 14	0.21 29	0.43 9	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 124	1.27 362	0.22 1	0.21 365	0.11 38	0.14 17	0.10 2	2.37 679	0.11 3

tt45	0.45 205	0.23 139	0.46 109	0.45 186	0.33 305	0.79 405	0.32 155	0.78 153	0.41 99	0.51 203	0.44 105	0.49 184	0.37 128	2.14 522	0.34 191	0.16 123	0.13 203	0.19 229	0.16 248	0.17 162	0.18 275

IGEV-Stereo+	0.45 205	0.21 71	0.43 77	0.41 100	0.39 403	0.15 1	0.19 7	0.44 10	0.36 72	0.26 13	0.25 12	0.31 57	0.41 147	1.43 415	0.30 119	0.17 182	0.12 101	0.15 52	0.11 13	1.16 664	1.70 680

WCG-NET（raft）	0.45 205	0.21 71	0.55 193	0.40 79	0.24 78	0.50 179	0.36 212	0.73 134	1.09 409	0.71 267	0.76 246	0.92 384	0.51 257	0.84 226	0.34 191	0.16 123	0.12 101	0.15 52	0.14 171	0.14 44	0.14 130

MIF-Stereo (partial)	0.45 205	0.25 205	0.70 299	0.50 284	0.52 511	0.35 48	0.26 88	0.91 221	0.59 195	0.45 158	0.71 231	0.51 194	0.51 257	1.11 322	0.45 306	0.20 330	0.16 372	0.23 397	0.20 364	0.24 425	0.18 275

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 213	1.22 659	2.46 646	0.39 65	0.30 229	0.29 24	0.28 105	0.81 176	0.34 62	0.33 58	0.47 120	0.38 119	0.44 175	0.37 11	0.25 39	0.15 83	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.16 117	0.16 216

SCV	0.46 213	0.26 235	0.55 193	0.47 218	0.25 106	0.39 65	0.38 247	1.98 588	0.60 197	0.35 78	0.48 127	0.55 222	0.36 124	1.28 364	0.32 158	0.24 442	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.14 130

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 213	0.36 482	0.71 310	0.47 218	0.36 350	0.67 336	0.35 195	0.78 153	1.12 423	0.61 244	0.62 192	0.39 122	0.39 137	0.71 170	0.39 249	0.20 330	0.17 405	0.22 356	0.18 303	0.23 410	0.19 321

IGEVStereo-DCA	0.46 213	0.28 295	0.56 202	0.43 134	0.33 305	0.49 163	0.42 302	0.87 201	0.50 145	0.47 170	0.48 127	0.48 175	0.46 190	2.03 512	0.30 119	0.19 287	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.18 275

rrr	0.46 213	0.28 295	0.73 328	0.43 134	0.33 305	0.49 163	0.38 247	0.76 146	0.50 145	0.47 170	0.48 127	0.48 175	0.46 190	2.03 512	0.30 119	0.19 287	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.16 216

plain	0.46 213	0.27 268	1.01 483	0.50 284	0.40 414	0.35 48	0.37 239	0.87 201	0.56 180	0.43 144	0.76 246	0.42 139	0.40 143	1.13 329	0.45 306	0.21 365	0.15 334	0.24 417	0.19 328	0.24 425	0.16 216

XX-TBD	0.46 213	0.70 614	0.35 7	0.79 602	0.25 106	0.58 263	0.26 88	0.69 116	1.27 520	0.76 274	1.00 318	0.45 157	0.33 94	0.47 71	0.37 226	0.19 287	0.15 334	0.15 52	0.11 13	0.17 162	0.14 130

PMTNet	0.46 213	0.21 71	0.38 33	0.37 32	0.23 55	0.71 360	0.27 98	0.74 140	1.04 376	0.64 253	0.70 228	0.55 222	0.47 202	0.86 236	0.35 202	1.00 664	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.15 81	0.13 71

rvit_stereo_0083	0.47 221	0.33 427	0.81 387	0.56 414	0.36 350	0.50 179	0.44 339	0.68 113	0.95 326	0.49 187	0.57 180	0.55 222	0.49 233	0.88 241	0.46 321	0.25 470	0.25 546	0.24 417	0.20 364	0.24 425	0.17 248

rvit_stereo_ft	0.47 221	0.35 472	0.87 420	0.67 541	0.42 430	0.40 73	0.59 485	0.81 176	0.74 251	0.46 165	0.55 171	0.57 240	0.49 233	0.65 151	0.50 350	0.25 470	0.17 405	0.22 356	0.22 439	0.24 425	0.17 248

RAFT-Stereo-weight	0.47 221	0.24 165	0.53 166	0.48 250	0.27 154	0.60 281	0.35 195	1.02 274	1.07 394	0.99 343	0.78 251	0.76 313	0.28 54	0.76 191	0.36 214	0.16 123	0.12 101	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.15 175

CAS++	0.47 221	0.31 388	0.56 202	0.47 218	0.32 281	0.42 90	0.28 105	1.76 519	0.72 246	0.71 267	0.72 235	0.37 110	0.28 54	0.69 162	0.33 176	0.27 509	0.22 514	0.26 476	0.21 410	0.29 495	0.19 321
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 221	0.26 235	0.64 253	0.50 284	0.29 205	0.53 218	0.33 168	1.05 293	0.77 265	0.84 302	1.00 318	0.55 222	0.37 128	0.81 215	0.40 257	0.17 182	0.12 101	0.22 356	0.20 364	0.19 261	0.15 175

CREStereo++_RVC	0.47 221	0.21 71	0.38 33	0.45 186	0.38 392	0.45 114	0.25 74	0.75 143	1.29 530	0.80 288	1.21 424	0.47 168	0.37 128	0.53 93	0.44 291	0.16 123	0.11 38	0.15 52	0.80 665	0.18 209	0.11 3
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
quiztm	0.48 227	0.26 235	0.52 156	0.49 272	0.55 524	0.45 114	0.42 302	1.45 428	0.81 277	0.79 285	1.14 391	0.57 240	0.32 86	0.58 114	0.36 214	0.17 182	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.18 209	0.15 175

WQFJA1	0.48 227	0.27 268	0.53 166	0.46 202	0.85 628	0.79 405	0.39 264	1.11 325	0.75 252	0.50 196	0.52 151	0.53 209	0.50 245	0.71 170	0.65 425	0.17 182	0.21 492	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.16 216

NLMM	0.48 227	0.27 268	0.53 166	0.46 202	0.85 628	0.79 405	0.39 264	1.12 329	0.75 252	0.50 196	0.52 151	0.53 209	0.50 245	0.72 174	0.65 425	0.17 182	0.21 492	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.16 216

xyz-stereo-finetune	0.48 227	0.25 205	0.54 178	0.42 118	0.23 55	0.80 414	0.42 302	0.80 169	0.80 274	0.61 244	0.62 192	0.54 215	0.43 164	1.70 472	0.58 396	0.15 83	0.15 334	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.15 175

999	0.48 227	0.22 104	0.49 125	0.48 250	0.34 327	0.75 379	0.31 139	0.85 197	0.55 177	0.37 99	0.48 127	0.50 190	0.36 124	2.45 549	0.39 249	0.16 123	0.13 203	0.18 203	0.15 202	0.16 117	0.19 321

model_zeroshot	0.48 227	0.29 330	0.86 408	0.51 316	0.36 350	0.69 349	0.37 239	1.12 329	0.62 201	0.85 307	0.84 268	0.66 283	0.37 128	0.73 179	0.34 191	0.20 330	0.16 372	0.19 229	0.16 248	0.17 162	0.16 216

MyStereo07	0.48 227	0.29 330	0.50 136	0.55 398	0.45 457	0.59 274	0.79 548	1.05 293	0.51 156	0.48 179	0.53 158	0.43 143	0.55 287	1.30 370	0.34 191	0.17 182	0.16 372	0.24 417	0.20 364	0.23 410	0.20 359

4D-IteraStereo	0.48 227	0.24 165	0.76 359	0.50 284	0.44 450	0.66 331	0.31 139	0.87 201	1.02 366	1.03 362	0.72 235	0.78 319	0.32 86	0.64 140	0.37 226	0.17 182	0.11 38	0.23 397	0.19 328	0.19 261	0.13 71

CES	0.48 227	0.20 42	0.37 16	0.39 65	1.39 671	0.55 245	0.35 195	0.98 259	0.66 226	0.44 150	0.66 208	0.35 94	0.27 49	0.56 105	0.33 176	0.15 83	0.13 203	0.15 52	0.10 2	0.19 261	1.46 674

NLSM1	0.49 236	0.25 205	0.55 193	0.48 250	1.08 651	0.83 431	0.31 139	0.83 189	0.66 226	0.51 203	0.76 246	0.47 168	0.48 216	0.98 277	0.55 382	0.18 233	0.19 448	0.21 320	0.18 303	0.20 310	0.15 175

FE-Mocha	0.49 236	0.30 352	0.87 420	0.48 250	0.36 350	0.45 114	0.22 39	1.58 466	0.49 138	1.00 348	1.09 363	0.74 306	0.41 147	0.55 102	0.30 119	0.18 233	0.12 101	0.21 320	0.20 364	0.17 162	0.15 175

MM-Stereo_test1	0.49 236	0.24 165	0.56 202	0.51 316	0.30 229	0.50 179	0.54 435	0.91 221	1.03 370	0.84 302	0.69 223	0.54 215	0.60 322	1.16 336	0.33 176	0.18 233	0.16 372	0.20 281	0.17 278	0.19 261	0.15 175

AE-Stereo	0.49 236	0.27 268	0.67 277	0.60 464	0.39 403	0.67 336	0.46 368	1.18 350	1.09 409	0.47 170	0.75 244	0.69 295	0.47 202	0.59 116	0.40 257	0.16 123	0.15 334	0.21 320	0.20 364	0.19 261	0.15 175

sCroCo_RVC	0.49 236	0.40 508	1.02 490	0.65 523	0.60 552	0.52 207	0.40 279	0.83 189	0.61 198	0.44 150	0.74 242	0.49 184	0.50 245	0.63 139	0.48 334	0.26 493	0.27 560	0.23 397	0.22 439	0.29 495	0.25 452

MM-Stereo_test3	0.50 241	0.24 165	0.54 178	0.54 373	0.74 596	0.49 163	0.53 429	1.09 316	1.05 382	0.62 249	0.95 299	0.61 263	0.42 155	0.77 194	0.38 238	0.20 330	0.17 405	0.20 281	0.16 248	0.18 209	0.18 275

RCA-Stereo	0.50 241	0.23 139	0.58 223	0.48 250	0.33 305	0.55 245	0.45 359	0.97 255	1.38 572	0.68 262	1.05 347	0.63 273	0.80 415	0.59 116	0.32 158	0.17 182	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.16 117	0.14 130

HLf8	0.51 243	0.25 205	0.96 464	0.40 79	0.33 305	0.62 297	0.36 212	1.17 343	1.07 394	0.61 244	0.83 265	0.56 235	0.44 175	0.99 284	0.46 321	0.20 330	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.19 261	0.21 382

WQFJX	0.51 243	0.27 268	0.52 156	0.46 202	0.87 634	0.75 379	0.39 264	1.29 391	0.77 265	0.53 208	0.52 151	0.55 222	0.55 287	0.95 265	0.60 407	0.17 182	0.19 448	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.18 275

knoymous	0.51 243	0.29 330	0.47 112	0.43 134	0.30 229	0.55 245	0.55 453	1.02 274	0.77 265	0.98 340	0.85 273	0.94 389	0.56 294	0.85 232	0.45 306	0.20 330	0.14 270	0.26 476	0.14 171	0.23 410	0.23 424

ManiGeoR	0.52 246	0.24 165	0.97 467	0.41 100	0.34 327	0.54 230	0.35 195	1.16 339	1.05 382	0.54 214	0.84 268	0.55 222	0.50 245	1.38 399	0.55 382	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.19 321

HLf10	0.52 246	0.24 165	0.97 467	0.41 100	0.34 327	0.54 230	0.35 195	1.16 339	1.05 382	0.54 214	0.84 268	0.55 222	0.50 245	1.38 399	0.55 382	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.19 321

Lsterematch	0.52 246	0.24 165	0.64 253	0.45 186	0.25 106	0.71 360	0.31 139	0.81 176	1.05 382	0.96 331	1.28 453	0.69 295	0.48 216	0.84 226	0.66 430	0.21 365	0.12 101	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.19 321

NLCSM	0.52 246	0.28 295	0.55 193	0.52 337	0.74 596	0.72 363	0.46 368	0.96 252	0.65 223	0.63 250	0.51 146	0.48 175	0.61 333	1.32 375	0.70 443	0.19 287	0.20 468	0.21 320	0.18 303	0.22 382	0.20 359

tg	0.52 246	0.24 165	0.61 237	0.49 272	0.30 229	0.90 450	0.29 117	1.07 308	0.83 284	0.83 299	1.02 331	0.62 270	0.43 164	1.35 387	0.41 267	0.17 182	0.12 101	0.22 356	0.20 364	0.17 162	0.15 175

11t1	0.52 246	0.28 295	0.68 281	0.51 316	0.28 181	0.83 431	0.39 264	1.22 372	0.63 204	0.84 302	0.74 242	0.68 289	0.68 362	0.91 249	0.57 392	0.21 365	0.18 430	0.19 229	0.16 248	0.20 310	0.21 382

LL-Strereo2	0.52 246	0.33 427	0.69 293	0.52 337	0.37 370	0.70 356	0.30 127	1.13 333	0.67 228	0.94 327	0.78 251	0.91 376	0.42 155	1.05 304	0.42 278	0.17 182	0.16 372	0.29 518	0.25 491	0.21 355	0.16 216

Selective-RAFT	0.52 246	0.28 295	0.79 380	0.55 398	0.27 154	0.91 454	0.33 168	0.80 169	0.88 300	0.58 230	0.63 195	0.81 330	0.77 397	1.29 368	0.48 334	0.19 287	0.14 270	0.17 154	0.15 202	0.19 261	0.17 248

HUI-Stereo	0.52 246	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.30 127	1.04 285	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	0.79 206	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

test-1	0.52 246	0.26 235	1.04 499	0.56 414	0.32 281	0.61 287	0.38 247	1.10 319	0.91 312	0.78 282	1.01 323	0.77 315	0.52 264	0.60 128	0.42 278	0.17 182	0.14 270	0.20 281	0.17 278	0.20 310	0.23 424

rafts_anoy	0.52 246	0.29 330	0.59 229	0.59 452	0.50 486	0.53 218	0.40 279	1.11 325	1.03 370	0.84 302	0.83 265	0.68 289	0.54 279	0.72 174	0.51 356	0.19 287	0.14 270	0.24 417	0.26 509	0.21 355	0.18 275

s12784h	0.52 246	0.20 42	0.38 33	0.41 100	0.19 10	0.96 476	0.34 183	1.17 343	1.25 509	0.81 293	0.90 289	0.63 273	0.50 245	1.45 420	0.42 278	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.11 13	0.18 209	0.11 3

raftrobust	0.52 246	0.25 205	0.56 202	0.65 523	0.52 511	0.49 163	0.34 183	0.98 259	0.91 312	1.30 501	0.87 281	0.63 273	0.81 419	0.78 201	0.41 267	0.19 287	0.15 334	0.16 103	0.14 171	0.15 81	0.16 216

Gwc-CoAtRS	0.52 246	0.24 165	0.68 281	0.48 250	0.29 205	0.64 306	0.25 74	1.16 339	1.08 401	1.01 354	1.00 318	1.12 460	0.56 294	0.69 162	0.37 226	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.15 202	0.15 81	0.15 175

HLF11	0.53 260	0.25 205	1.02 490	0.41 100	0.35 334	0.47 136	0.28 105	1.17 343	0.96 332	0.64 253	0.87 281	0.61 263	0.50 245	1.51 433	0.63 419	0.18 233	0.14 270	0.16 103	0.13 129	0.17 162	0.20 359

TestStereo_HL1	0.53 260	0.24 165	1.05 500	0.40 79	0.34 327	0.53 218	0.34 183	1.24 380	1.04 376	0.64 253	0.87 281	0.54 215	0.49 233	1.36 392	0.53 370	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.17 162	0.19 321

IGEV-FE	0.53 260	0.30 352	0.99 473	0.56 414	0.35 334	0.41 80	0.32 155	1.37 404	0.63 204	1.00 348	1.09 363	0.94 389	0.41 147	0.83 221	0.39 249	0.18 233	0.12 101	0.19 229	0.18 303	0.19 261	0.17 248

rvit_0105_6	0.53 260	0.37 489	0.98 472	0.65 523	0.38 392	0.51 200	0.51 410	0.77 150	1.20 485	0.54 214	0.55 171	0.65 279	0.53 272	0.94 262	0.44 291	0.32 554	0.32 597	0.28 507	0.24 477	0.28 484	0.21 382

IGEV_Zeroshot_test	0.53 260	0.30 352	0.99 473	0.56 414	0.35 334	0.41 80	0.32 155	1.37 404	0.63 204	1.00 348	1.09 363	0.95 398	0.41 147	0.83 221	0.39 249	0.18 233	0.12 101	0.19 229	0.18 303	0.19 261	0.17 248

EKT-Stereo	0.53 260	0.30 352	0.73 328	0.58 438	0.60 552	0.51 200	0.48 389	0.94 239	0.90 307	0.71 267	0.88 285	0.77 315	0.43 164	1.07 310	0.40 257	0.22 396	0.16 372	0.21 320	0.18 303	0.20 310	0.22 404

Any-RAFT	0.53 260	0.24 165	0.47 112	0.47 218	0.27 154	1.00 488	0.25 74	1.58 466	1.05 382	0.85 307	0.99 314	1.06 434	0.47 202	0.70 166	0.32 158	0.18 233	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.16 216

anonymousdsp2	0.53 260	0.27 268	0.74 345	0.48 250	0.29 205	0.76 387	0.47 376	1.61 475	0.82 283	0.77 279	0.77 249	0.75 309	0.47 202	1.03 295	0.40 257	0.18 233	0.13 203	0.18 203	0.13 129	0.19 261	0.18 275

fff	0.53 260	0.24 165	0.70 299	0.43 134	0.24 78	0.48 146	0.36 212	1.07 308	1.25 509	1.10 385	1.02 331	0.57 240	1.06 536	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

test_4	0.53 260	0.22 104	0.56 202	0.54 373	0.32 281	0.64 306	0.39 264	0.80 169	0.62 201	0.92 321	1.87 603	0.68 289	0.42 155	1.16 336	0.37 226	0.15 83	0.13 203	0.20 281	0.22 439	0.20 310	0.15 175

GMOStereo	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 551	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

error version	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 551	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

test-v	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 551	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

test-2	0.53 260	0.26 235	0.65 260	0.50 284	0.29 205	0.52 207	0.43 325	0.89 211	0.96 332	1.41 551	1.14 391	0.85 352	0.56 294	0.59 116	0.38 238	0.16 123	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.20 310	0.15 175

raft+_RVC	0.53 260	0.26 235	0.54 178	0.60 464	0.47 474	0.54 230	0.54 435	1.27 386	0.99 352	0.76 274	1.03 341	0.70 299	0.56 294	0.93 259	0.47 329	0.18 233	0.14 270	0.19 229	0.18 303	0.18 209	0.15 175

csc	0.53 260	0.24 165	0.70 299	0.43 134	0.24 78	0.48 146	0.36 212	1.07 308	1.25 509	1.10 385	1.02 331	0.57 240	1.06 536	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

cscssc	0.53 260	0.24 165	0.70 299	0.43 134	0.24 78	0.48 146	0.36 212	1.07 308	1.25 509	1.10 385	1.02 331	0.57 240	1.06 536	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

TestStereo_HLe17	0.54 277	0.24 165	1.22 541	0.41 100	0.30 229	0.61 287	0.41 296	1.22 372	1.09 409	0.61 244	0.86 275	0.53 209	0.46 190	1.33 380	0.45 306	0.19 287	0.12 101	0.18 203	0.16 248	0.18 209	0.18 275

TestStereo-Hl	0.54 277	0.24 165	1.16 533	0.40 79	0.32 281	0.55 245	0.36 212	1.23 379	1.03 370	0.63 250	0.92 292	0.54 215	0.49 233	1.32 375	0.50 350	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.18 209	0.19 321

FSD	0.54 277	0.52 560	0.65 260	0.62 490	0.50 486	0.54 230	0.58 476	0.65 94	0.53 170	0.54 214	0.52 151	0.56 235	0.52 264	0.57 110	0.55 382	0.51 633	0.47 650	0.50 627	0.49 636	0.50 608	0.49 609

1test111	0.54 277	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	1.42 416	0.78 269	0.58 230	0.79 257	0.48 175	0.88 457	0.88 241	0.59 399	0.20 330	0.12 101	0.25 457	0.15 202	0.22 382	0.21 382

RAFT-Test	0.54 277	0.25 205	0.64 253	0.47 218	0.30 229	0.97 480	0.27 98	1.24 380	0.81 277	0.96 331	1.12 382	1.28 502	0.48 216	0.71 170	0.36 214	0.17 182	0.13 203	0.17 154	0.14 171	0.16 117	0.16 216

DCANet-4	0.54 277	0.26 235	1.07 510	0.42 118	0.24 78	0.48 146	0.36 212	0.99 261	1.30 536	1.10 385	1.02 331	0.56 235	0.75 386	0.73 179	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 321

x	0.54 277	0.31 388	0.61 237	0.47 218	0.30 229	0.67 336	0.47 376	1.53 454	0.79 273	0.81 293	0.83 265	0.78 319	0.70 371	0.70 166	0.62 414	0.21 365	0.19 448	0.22 356	0.19 328	0.21 355	0.20 359

test-3	0.54 277	0.22 104	0.68 281	0.47 218	0.27 154	0.58 263	0.35 195	0.92 224	1.00 358	1.32 515	0.69 223	0.87 360	0.45 182	1.68 470	0.37 226	0.16 123	0.11 38	0.20 281	0.16 248	0.17 162	0.13 71

test_1	0.54 277	0.22 104	0.68 281	0.47 218	0.27 154	0.58 263	0.35 195	0.92 224	1.00 358	1.28 485	0.68 218	0.87 360	0.45 182	1.67 465	0.37 226	0.16 123	0.11 38	0.20 281	0.16 248	0.17 162	0.13 71

PSM-adaLoss	0.54 277	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.41 296	1.04 285	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.82 335	0.61 333	1.06 306	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

ROB_FTStereo_v2	0.54 277	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.64 306	0.42 302	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.12 326	0.46 321	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

ROB_FTStereo	0.54 277	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.64 306	0.25 74	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.95 299	0.82 335	0.61 333	1.15 332	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

cross-raft	0.54 277	0.25 205	0.61 237	0.52 337	0.29 205	0.68 343	0.37 239	1.46 430	0.76 261	1.01 354	1.06 349	1.28 502	0.46 190	0.71 170	0.35 202	0.15 83	0.12 101	0.18 203	0.16 248	0.19 261	0.14 130

RAFT-IKP	0.54 277	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.59 274	0.36 212	1.04 285	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.61 333	1.22 348	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

RALCasStereoNet	0.54 277	0.30 352	0.66 271	0.59 452	0.51 498	0.61 287	0.52 421	0.94 239	0.93 320	0.70 265	1.01 323	0.78 319	0.44 175	1.33 380	0.47 329	0.20 330	0.16 372	0.18 203	0.16 248	0.20 310	0.19 321

DCANet	0.54 277	0.24 165	0.70 299	0.43 134	0.24 78	0.49 163	0.36 212	1.05 293	1.30 536	1.12 393	1.03 341	0.58 247	0.92 470	0.81 215	0.52 363	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.19 321

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 277	0.25 205	0.68 281	0.43 134	0.24 78	0.40 73	0.34 183	1.04 285	1.09 409	1.32 515	1.60 558	0.80 325	0.68 362	0.67 158	0.39 249	0.13 26	0.10 9	0.18 203	0.17 278	0.17 162	0.13 71

CFNet-RSSM	0.54 277	0.24 165	0.70 299	0.48 250	0.28 181	0.60 281	0.27 98	1.49 436	1.14 439	1.06 367	0.93 296	1.08 441	0.54 279	0.70 166	0.35 202	0.16 123	0.12 101	0.17 154	0.15 202	0.16 117	0.14 130

MSKI-zero shot	0.55 295	0.26 235	0.57 215	0.51 316	0.26 124	0.69 349	0.28 105	1.18 350	0.64 209	0.91 319	1.32 471	0.82 335	0.33 94	1.92 500	0.32 158	0.17 182	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.16 216

test_3	0.55 295	0.23 139	0.71 310	0.53 356	0.28 181	0.61 287	0.40 279	0.92 224	1.05 382	1.19 445	0.68 218	0.93 386	0.44 175	1.67 465	0.39 249	0.15 83	0.12 101	0.22 356	0.19 328	0.21 355	0.14 130

Patchmatch Stereo++	0.55 295	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.29 117	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.37 395	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275
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
DeepStereo_RVC	0.55 295	0.29 330	0.72 316	0.51 316	0.30 229	0.59 274	0.33 168	1.03 279	0.70 240	1.16 427	0.93 296	0.83 342	0.94 484	0.96 266	0.54 377	0.21 365	0.14 270	0.21 320	0.19 328	0.24 425	0.24 440

iRAFT	0.55 295	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.29 117	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.37 395	0.45 306	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

CRE-IMP	0.55 295	0.30 352	0.74 345	0.52 337	0.29 205	0.79 405	0.25 74	1.04 285	0.72 246	1.09 377	0.95 299	0.81 330	0.57 306	1.10 319	0.50 350	0.21 365	0.14 270	0.23 397	0.19 328	0.28 484	0.22 404

sAnonymous2	0.55 295	0.56 576	1.46 585	0.60 464	0.51 498	0.48 146	0.52 421	0.79 160	0.68 234	0.50 196	0.67 215	0.46 161	0.62 339	0.59 116	0.40 257	0.22 396	0.17 405	0.22 356	0.21 410	0.86 650	0.56 625

CroCo_RVC	0.55 295	0.56 576	1.46 585	0.60 464	0.51 498	0.48 146	0.52 421	0.79 160	0.68 234	0.50 196	0.67 215	0.46 161	0.62 339	0.59 116	0.40 257	0.22 396	0.17 405	0.22 356	0.21 410	0.86 650	0.56 625

GMStereo	0.55 295	0.45 532	0.94 454	0.50 284	0.32 281	0.64 306	0.43 325	1.00 265	1.40 582	0.82 297	0.73 237	0.51 194	0.45 182	0.85 232	0.55 382	0.24 442	0.15 334	0.20 281	0.21 410	0.31 514	0.24 440
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 304	0.27 268	0.60 232	0.47 218	0.74 596	0.68 343	0.43 325	1.83 545	1.04 376	0.59 238	0.62 192	0.51 194	0.47 202	1.33 380	0.57 392	0.18 233	0.21 492	0.20 281	0.17 278	0.20 310	0.15 175

AIO-test1	0.56 304	0.25 205	0.55 193	0.64 509	0.78 611	0.80 414	0.36 212	1.18 350	1.34 551	0.57 227	0.88 285	0.61 263	0.50 245	1.12 326	0.35 202	0.17 182	0.17 405	0.22 356	0.24 477	0.18 209	0.23 424

rvit_0105_4	0.56 304	0.38 496	1.06 505	0.66 529	0.38 392	0.53 218	0.53 429	0.84 195	1.17 464	0.56 225	0.61 188	0.72 303	0.59 318	0.98 277	0.45 306	0.32 554	0.33 602	0.29 518	0.25 491	0.29 495	0.23 424

H2IRNET	0.56 304	0.26 235	0.66 271	0.47 218	0.35 334	0.41 80	0.26 88	0.92 224	1.17 464	0.61 244	1.28 453	1.08 441	0.86 447	0.99 284	0.63 419	0.19 287	0.16 372	0.22 356	0.25 491	0.21 355	0.18 275

ACVNet-DCA	0.56 304	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	1.42 416	0.78 269	0.58 230	0.79 257	0.48 175	0.88 457	1.46 422	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.25 457	0.15 202	0.22 382	0.21 382

riskmin	0.56 304	0.27 268	0.60 232	0.43 134	0.31 259	0.83 431	0.42 302	1.14 335	1.04 376	0.73 273	0.75 244	1.11 459	1.01 518	0.81 215	0.51 356	0.20 330	0.14 270	0.24 417	0.15 202	0.24 425	0.25 452

MIPNet	0.56 304	0.28 295	0.94 454	0.49 272	0.33 305	0.66 331	0.38 247	1.35 401	1.08 401	1.06 367	0.92 292	0.60 258	0.79 409	0.73 179	0.52 363	0.17 182	0.14 270	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.17 248

iGMRVC	0.56 304	0.30 352	0.73 328	0.50 284	0.27 154	0.65 322	0.38 247	1.05 293	0.64 209	1.12 393	0.96 302	0.83 342	0.60 322	1.52 434	0.46 321	0.22 396	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.26 451	0.18 275

WQFJX1	0.57 312	0.26 235	0.54 178	0.48 250	0.72 588	0.68 343	0.47 376	2.46 660	0.71 244	0.54 214	0.50 140	0.53 209	0.51 257	1.36 392	0.60 407	0.18 233	0.20 468	0.20 281	0.16 248	0.20 310	0.20 359

AIO-test2	0.57 312	0.28 295	0.63 246	0.61 479	0.58 541	0.79 405	0.51 410	1.18 350	1.40 582	0.63 250	1.15 400	0.51 194	0.43 164	1.09 316	0.35 202	0.21 365	0.17 405	0.26 476	0.30 563	0.20 310	0.19 321

MIM_Stereo	0.57 312	0.24 165	0.92 447	0.46 202	0.30 229	0.54 230	0.28 105	1.27 386	0.75 252	1.00 348	1.16 405	0.93 386	0.53 272	1.45 420	0.61 411	0.16 123	0.16 372	0.20 281	0.19 328	0.17 162	0.14 130

qqq	0.57 312	0.34 452	0.71 310	0.47 218	0.27 154	0.64 306	0.62 496	1.42 416	0.78 269	0.80 288	0.92 292	0.95 398	0.77 397	0.88 241	0.59 399	0.21 365	0.20 468	0.24 417	0.23 462	0.22 382	0.21 382

ADStereo(finetuned)	0.57 312	0.24 165	1.06 505	0.43 134	0.24 78	0.49 163	0.35 195	1.05 293	1.30 536	1.12 393	1.03 341	0.58 247	1.20 568	0.84 226	0.51 356	0.16 123	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.18 209	0.19 321

R-Stereo Train	0.57 312	0.26 235	0.63 246	0.54 373	0.36 350	0.69 349	0.54 435	1.22 372	0.72 246	1.61 595	1.50 533	0.75 309	0.53 272	0.64 140	0.44 291	0.18 233	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.17 162	0.17 248

RAFT-Stereo	0.57 312	0.26 235	0.63 246	0.54 373	0.36 350	0.69 349	0.54 435	1.22 372	0.72 246	1.61 595	1.50 533	0.75 309	0.53 272	0.64 140	0.44 291	0.18 233	0.15 334	0.17 154	0.15 202	0.17 162	0.17 248
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 319	0.27 268	0.57 215	0.40 79	0.24 78	1.09 512	0.32 155	0.79 160	0.53 170	0.65 257	1.07 353	0.58 247	0.80 415	2.47 554	0.80 485	0.16 123	0.15 334	0.21 320	0.17 278	0.16 117	0.17 248

rvit_0105_5	0.58 319	0.39 501	1.05 500	0.66 529	0.37 370	0.58 263	0.56 461	0.94 239	1.18 471	0.64 253	0.68 218	0.75 309	0.63 345	0.88 241	0.50 350	0.32 554	0.32 597	0.30 531	0.27 521	0.28 484	0.25 452

RAFT+CT+SA	0.58 319	0.29 330	0.60 232	0.66 529	0.37 370	0.42 90	0.55 453	1.27 386	1.03 370	0.70 265	1.22 427	0.60 258	0.70 371	1.64 459	0.41 267	0.18 233	0.13 203	0.22 356	0.22 439	0.21 355	0.18 275

IPLGR	0.58 319	0.27 268	1.14 531	0.48 250	0.28 181	0.65 322	0.33 168	1.22 372	1.13 436	1.18 441	1.05 347	0.69 295	0.66 360	0.96 266	0.52 363	0.17 182	0.15 334	0.20 281	0.17 278	0.20 310	0.18 275

AFF-stereo	0.58 319	0.25 205	0.64 253	0.46 202	0.29 205	0.34 40	0.38 247	1.15 337	1.14 439	1.17 436	1.60 558	1.10 454	0.71 376	0.97 274	0.43 288	0.13 26	0.11 38	0.19 229	0.19 328	0.17 162	0.14 130

dd	0.59 324	0.48 543	0.97 467	0.55 398	0.32 281	0.64 306	0.47 376	1.02 274	1.34 551	0.78 282	0.86 275	0.58 247	0.54 279	1.01 291	0.86 502	0.28 524	0.18 430	0.26 476	0.19 328	0.32 523	0.24 440

PFNet+	0.59 324	0.28 295	0.77 367	0.53 356	0.30 229	0.59 274	0.31 139	0.92 224	1.14 439	1.33 524	1.10 369	0.79 323	0.57 306	1.31 371	0.49 343	0.25 470	0.17 405	0.28 507	0.26 509	0.21 355	0.25 452

AnonymousM	0.59 324	1.11 651	0.41 61	0.44 168	0.32 281	0.43 99	0.47 376	1.05 293	0.64 209	0.98 340	0.63 195	0.67 287	0.43 164	0.59 116	0.41 267	0.20 330	0.15 334	1.84 679	0.84 667	0.14 44	0.13 71

GANet-ADL	0.60 327	0.35 472	0.72 316	0.64 509	0.40 414	0.68 343	0.51 410	1.49 436	1.12 423	0.95 329	1.08 358	0.91 376	0.57 306	0.76 191	0.55 382	0.26 493	0.18 430	0.18 203	0.16 248	0.23 410	0.25 452

TRStereo	0.60 327	0.60 594	0.97 467	0.74 588	0.67 575	0.46 121	0.38 247	1.85 550	0.89 303	0.79 285	0.80 263	0.88 364	0.39 137	1.10 319	0.41 267	0.23 423	0.15 334	0.23 397	0.24 477	0.17 162	0.15 175

NRIStereo	0.60 327	0.29 330	0.69 293	0.53 356	0.28 181	0.63 302	0.33 168	1.08 315	0.87 296	1.14 411	0.87 281	0.91 376	0.59 318	2.24 533	0.49 343	0.20 330	0.14 270	0.21 320	0.19 328	0.21 355	0.17 248

RALAANet	0.60 327	0.33 427	0.87 420	0.62 490	0.50 486	0.69 349	0.31 139	1.21 364	1.06 389	1.09 377	1.16 405	0.88 364	0.46 190	1.22 348	0.42 278	0.19 287	0.15 334	0.21 320	0.17 278	0.27 465	0.17 248

111	0.60 327	0.23 139	0.70 299	0.43 134	0.24 78	0.72 363	0.42 302	1.18 350	1.41 588	0.80 288	1.38 495	1.10 454	0.79 409	0.96 266	0.58 396	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.15 202	0.17 162	0.19 321

FENet	0.60 327	0.28 295	0.63 246	0.54 373	0.33 305	0.83 431	0.38 247	1.27 386	1.07 394	1.00 348	0.86 275	0.99 414	0.85 439	0.96 266	0.68 439	0.22 396	0.15 334	0.23 397	0.20 364	0.22 382	0.23 424

TestStereo_HL2	0.61 333	0.24 165	1.08 514	0.39 65	0.32 281	0.53 218	0.34 183	1.11 325	1.01 361	0.57 227	0.84 268	0.61 263	0.60 322	3.04 577	0.55 382	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.13 129	0.16 117	0.18 275

test_sample1	0.61 333	0.29 330	0.75 349	0.50 284	0.31 259	0.76 387	0.48 389	1.59 468	0.84 288	0.90 315	0.94 298	0.88 364	0.95 489	1.16 336	0.67 435	0.22 396	0.18 430	0.20 281	0.19 328	0.21 355	0.21 382

MyStereo06	0.61 333	0.28 295	0.95 458	0.56 414	0.46 469	0.61 287	0.73 531	1.78 527	0.67 228	1.03 362	1.12 382	1.13 465	0.56 294	0.78 201	0.41 267	0.17 182	0.16 372	0.23 397	0.20 364	0.22 382	0.20 359

ACRE	0.61 333	0.33 427	1.01 483	0.58 438	0.49 479	0.75 379	0.47 376	1.06 306	0.95 326	1.37 536	1.55 544	0.62 270	0.46 190	0.83 221	0.70 443	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.21 382

Anonymous3	0.61 333	0.44 525	1.11 523	0.59 452	0.49 479	0.93 466	0.65 505	0.93 233	0.81 277	0.72 272	0.88 285	0.65 279	0.69 366	1.06 306	0.53 370	0.35 580	0.30 583	0.26 476	0.26 509	0.31 514	0.27 487

test_sample2	0.62 338	0.29 330	0.74 345	0.50 284	0.28 181	0.80 414	0.61 493	1.61 475	1.00 358	0.88 312	0.99 314	0.94 389	0.83 432	1.16 336	0.51 356	0.23 423	0.18 430	0.22 356	0.21 410	0.23 410	0.22 404

tt1	0.62 338	0.32 404	0.51 146	0.54 373	0.26 124	1.16 526	0.48 389	0.95 244	2.47 660	0.57 227	0.77 249	0.49 184	0.81 419	1.55 442	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.24 417	0.15 202	0.19 261	0.20 359

CIPLG	0.62 338	0.33 427	0.96 464	0.58 438	0.50 486	0.75 379	0.48 389	1.05 293	0.96 332	1.40 549	1.57 552	0.64 276	0.48 216	0.89 246	0.70 443	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.21 382

IPLGR_C	0.62 338	0.33 427	0.99 473	0.58 438	0.49 479	0.76 387	0.48 389	1.10 319	0.96 332	1.40 549	1.56 548	0.62 270	0.48 216	0.80 209	0.71 449	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.16 248	0.19 261	0.21 382

HHNet	0.62 338	0.26 235	0.63 246	0.43 134	0.45 457	0.50 179	0.58 476	1.07 308	1.01 361	1.25 476	2.23 629	0.70 299	0.61 333	1.07 310	0.47 329	0.20 330	0.13 203	0.23 397	0.19 328	0.19 261	0.30 519

Pruner-Stereo	0.62 338	0.29 330	0.70 299	0.61 479	0.31 259	0.63 302	0.43 325	1.17 343	0.99 352	1.53 577	1.08 358	0.95 398	0.55 287	1.35 387	0.51 356	0.23 423	0.14 270	0.24 417	0.21 410	0.21 355	0.23 424

DIP-Stereo	0.62 338	0.30 352	0.83 396	0.48 250	0.36 350	0.95 470	0.33 168	2.37 653	0.67 228	1.25 476	1.00 318	0.68 289	0.51 257	0.91 249	0.61 411	0.18 233	0.15 334	0.21 320	0.17 278	0.19 261	0.19 321
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 345	0.34 452	0.82 391	0.62 490	0.65 567	0.81 423	0.41 296	1.44 423	1.07 394	0.86 310	1.14 391	0.61 263	0.69 366	0.80 209	0.53 370	0.28 524	0.19 448	0.47 622	0.21 410	0.35 539	0.25 452

rvit_0105_3	0.63 345	0.44 525	1.08 514	0.72 576	0.40 414	0.64 306	0.71 527	1.03 279	1.17 464	0.82 297	0.70 228	0.80 325	0.70 371	0.91 249	0.56 389	0.35 580	0.34 604	0.34 571	0.32 579	0.27 465	0.28 499

mmm	0.63 345	0.35 472	0.72 316	0.51 316	0.30 229	0.86 444	0.54 435	1.59 468	0.86 291	1.07 370	1.38 495	0.79 323	0.75 386	0.91 249	0.58 396	0.22 396	0.18 430	0.29 518	0.25 491	0.25 438	0.23 424

HH	0.63 345	0.30 352	0.77 367	0.50 284	0.32 281	0.49 163	0.46 368	1.65 484	0.64 209	0.69 263	1.09 363	1.63 573	0.85 439	1.90 498	0.37 226	0.18 233	0.13 203	0.19 229	0.17 278	0.19 261	0.16 216

HanStereo	0.63 345	0.30 352	0.77 367	0.50 284	0.32 281	0.49 163	0.46 368	1.65 484	0.64 209	0.69 263	1.09 363	1.63 573	0.85 439	1.90 498	0.37 226	0.18 233	0.13 203	0.19 229	0.17 278	0.19 261	0.16 216

CAS	0.63 345	0.18 9	0.37 16	2.27 681	0.84 625	0.57 260	0.54 435	0.79 160	0.62 201	0.48 179	0.70 228	0.36 97	0.26 38	0.45 50	0.35 202	2.24 682	0.10 9	0.14 17	0.09 1	0.15 81	1.06 667

TestStereo1	0.63 345	0.28 295	0.75 349	0.76 595	0.31 259	0.48 146	0.43 325	1.30 392	1.21 491	0.97 335	1.31 464	0.64 276	0.77 397	1.75 480	0.42 278	0.20 330	0.15 334	0.22 356	0.18 303	0.21 355	0.17 248

RAFT_CTSACE	0.63 345	0.26 235	0.88 429	0.55 398	0.51 498	0.71 360	0.44 339	0.80 169	0.97 340	0.97 335	1.84 598	1.18 473	0.68 362	1.47 426	0.36 214	0.16 123	0.15 334	0.21 320	0.20 364	0.20 310	0.14 130

SA-5K	0.63 345	0.28 295	0.75 349	0.76 595	0.31 259	0.48 146	0.43 325	1.30 392	1.21 491	0.97 335	1.31 464	0.64 276	0.77 397	1.75 480	0.42 278	0.20 330	0.15 334	0.22 356	0.18 303	0.21 355	0.17 248

ICVP	0.63 345	0.33 427	0.57 215	0.61 479	0.40 414	0.80 414	0.58 476	1.61 475	0.89 303	0.90 315	1.24 433	0.88 364	0.73 381	0.72 174	0.88 504	0.29 535	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.24 425	0.27 487
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 345	0.26 235	1.90 622	0.81 608	0.67 575	0.43 99	0.23 52	1.03 279	0.58 186	0.65 257	1.56 548	1.41 528	0.39 137	1.28 364	0.35 202	0.20 330	0.14 270	0.20 281	0.19 328	0.18 209	0.14 130

ACVNet	0.63 345	0.31 388	0.54 178	0.54 373	0.36 350	0.80 414	0.46 368	1.37 404	1.07 394	0.93 322	1.30 458	1.08 441	0.85 439	0.80 209	0.94 516	0.21 365	0.19 448	0.21 320	0.18 303	0.22 382	0.18 275

TestStereo_HL3	0.64 357	0.24 165	1.46 585	0.38 53	0.30 229	0.46 121	0.33 168	1.07 308	0.95 326	0.60 242	0.79 257	0.61 263	0.49 233	3.47 596	0.75 461	0.16 123	0.13 203	0.16 103	0.13 129	0.16 117	0.18 275

fast-iter	0.64 357	0.32 404	0.68 281	0.47 218	0.51 498	0.41 80	0.36 212	1.04 285	0.75 252	1.31 511	1.43 508	1.62 568	1.12 549	0.94 262	0.88 504	0.15 83	0.12 101	0.20 281	0.20 364	0.20 310	0.18 275

CoSv	0.64 357	0.32 404	0.68 281	0.47 218	0.51 498	0.41 80	0.36 212	1.04 285	0.75 252	1.31 511	1.43 508	1.62 568	1.12 549	0.94 262	0.88 504	0.15 83	0.12 101	0.20 281	0.20 364	0.20 310	0.18 275

rvit_stereo_0075_2	0.64 357	0.46 534	1.05 500	0.66 529	0.66 571	0.53 218	0.48 389	1.20 363	1.12 423	0.76 274	0.92 292	0.78 319	0.53 272	1.03 295	0.59 399	0.37 588	0.28 567	0.40 605	0.31 571	0.37 550	0.32 536

cc1	0.64 357	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	0.93 233	3.05 674	0.58 230	0.79 257	0.48 175	0.88 457	1.46 422	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.25 457	0.15 202	0.19 261	0.19 321

GwcNet-ADL	0.64 357	0.31 388	0.79 380	0.56 414	0.41 424	0.60 281	0.58 476	1.41 414	1.26 514	1.08 371	1.13 387	0.91 376	0.60 322	1.04 301	0.78 473	0.27 509	0.18 430	0.18 203	0.18 303	0.25 438	0.29 506

RAFT	0.64 357	0.30 352	0.73 328	0.59 452	0.33 305	0.68 343	0.58 476	1.04 285	0.76 261	1.08 371	1.19 417	1.65 579	0.93 479	1.06 306	0.56 389	0.21 365	0.18 430	0.27 492	0.24 477	0.22 382	0.17 248

TestStereo	0.64 357	0.39 501	0.71 310	0.51 316	0.27 154	0.56 255	0.42 302	1.03 279	0.91 312	0.80 288	1.00 318	0.68 289	0.52 264	3.25 586	0.45 306	0.22 396	0.15 334	0.24 417	0.18 303	0.27 465	0.16 216

DN-CSS_ROB	0.64 357	0.32 404	1.05 500	0.55 398	0.40 414	0.54 230	0.45 359	1.21 364	0.93 320	1.03 362	1.47 523	0.69 295	0.63 345	1.76 485	0.49 343	0.18 233	0.14 270	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.20 359

Hybrid-DGEV-03	0.65 366	0.26 235	0.56 202	0.53 356	0.36 350	0.73 368	0.39 264	0.89 211	1.15 451	1.73 610	2.52 644	0.84 351	0.56 294	0.97 274	0.44 291	0.18 233	0.12 101	0.22 356	0.19 328	0.17 162	0.14 130

Hybrid-DGEV-2	0.65 366	0.31 388	0.73 328	0.60 464	0.37 370	1.08 506	0.28 105	1.45 428	1.40 582	1.32 515	0.85 273	1.03 428	1.01 518	1.05 304	0.48 334	0.18 233	0.15 334	0.22 356	0.19 328	0.17 162	0.15 175

MyStereo8	0.65 366	0.29 330	1.00 479	0.58 438	0.49 479	0.91 454	0.35 195	1.18 350	1.31 540	1.16 427	1.27 447	0.90 373	0.64 349	0.72 174	0.95 520	0.18 233	0.14 270	0.20 281	0.18 303	0.22 382	0.26 476

StereoVision	0.65 366	0.34 452	0.86 408	0.59 452	0.40 414	0.50 179	0.41 296	1.09 316	0.93 320	0.71 267	2.50 643	0.82 335	0.57 306	1.03 295	0.49 343	0.25 470	0.28 567	0.29 518	0.28 542	0.36 546	0.20 359

CASS	0.65 366	0.34 452	0.72 316	0.56 414	0.27 154	0.78 399	0.42 302	1.59 468	0.86 291	1.30 501	1.25 437	0.87 360	0.84 436	0.84 226	0.54 377	0.35 580	0.19 448	0.26 476	0.21 410	0.28 484	0.42 582
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 366	0.30 352	0.75 349	0.67 541	0.50 486	0.92 461	0.52 421	1.39 411	1.12 423	0.76 274	1.11 375	1.00 415	0.90 464	1.53 438	0.45 306	0.18 233	0.13 203	0.23 397	0.22 439	0.21 355	0.19 321

iRaft-Stereo_20w	0.65 366	0.31 388	1.00 479	0.47 218	0.34 327	0.73 368	0.30 127	2.96 671	0.70 240	1.15 417	1.14 391	0.76 313	0.65 357	1.11 322	0.38 238	0.17 182	0.13 203	0.18 203	0.16 248	0.19 261	0.18 275

EAI-Stereo	0.65 366	0.28 295	0.69 293	0.53 356	0.27 154	0.60 281	0.40 279	2.28 644	0.64 209	0.71 267	3.18 657	0.57 240	0.43 164	1.06 306	0.41 267	0.18 233	0.13 203	0.17 154	0.17 278	0.17 162	0.17 248

HITNet	0.65 366	0.40 508	0.77 367	0.48 250	0.24 78	1.05 500	0.49 401	1.76 519	1.02 366	1.18 441	1.18 410	0.89 372	0.80 415	0.85 232	0.79 480	0.17 182	0.12 101	0.21 320	0.17 278	0.29 495	0.15 175
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
IGEV_i1	0.66 375	0.29 330	0.89 435	0.55 398	0.28 181	0.92 461	0.60 489	1.98 588	0.83 284	1.00 348	1.04 344	1.09 451	0.68 362	1.29 368	0.62 414	0.20 330	0.17 405	0.21 320	0.17 278	0.21 355	0.21 382

Selective-IGEV-i1	0.66 375	0.27 268	0.86 408	0.54 373	0.33 305	1.01 489	0.78 544	1.75 512	1.18 471	0.88 312	1.19 417	1.19 474	0.56 294	0.98 277	0.54 377	0.19 287	0.16 372	0.20 281	0.17 278	0.19 261	0.20 359

MyStereo05	0.66 375	0.28 295	1.07 510	0.56 414	0.46 469	0.61 287	0.73 531	1.34 399	1.41 588	1.15 417	0.91 290	0.77 315	0.80 415	1.41 414	0.63 419	0.17 182	0.16 372	0.23 397	0.20 364	0.22 382	0.20 359

PCWNet_CMD	0.66 375	0.32 404	0.88 429	0.49 272	0.37 370	0.78 399	0.40 279	1.42 416	1.31 540	1.16 427	1.31 464	1.25 491	0.62 339	0.89 246	0.57 392	0.20 330	0.16 372	0.27 492	0.19 328	0.40 567	0.25 452

ToySt	0.66 375	0.33 427	1.23 543	0.51 316	0.33 305	0.86 444	0.68 518	1.10 319	0.97 340	0.84 302	1.08 358	1.25 491	0.94 484	1.01 291	0.74 456	0.19 287	0.19 448	0.24 417	0.24 477	0.27 465	0.23 424

DisPM	0.66 375	0.28 295	0.72 316	0.61 479	0.35 334	0.62 297	0.45 359	1.02 274	0.99 352	1.56 587	1.10 369	0.80 325	0.59 318	2.37 544	0.41 267	0.23 423	0.14 270	0.23 397	0.21 410	0.20 310	0.25 452

SA	0.66 375	0.30 352	0.82 391	0.61 479	0.30 229	0.58 263	0.38 247	1.44 423	1.30 536	0.96 331	1.36 488	0.66 283	0.95 489	1.85 495	0.42 278	0.19 287	0.15 334	0.25 457	0.23 462	0.21 355	0.17 248

CFNet_pseudo	0.66 375	0.32 404	0.86 408	0.48 250	0.39 403	0.70 356	0.40 279	1.33 394	1.22 497	1.16 427	1.34 480	1.24 487	0.64 349	0.98 277	0.59 399	0.21 365	0.16 372	0.33 561	0.19 328	0.36 546	0.25 452

GES	0.66 375	0.34 452	0.90 439	0.59 452	0.38 392	0.94 467	0.57 472	2.11 614	0.86 291	1.02 358	1.11 375	0.66 283	0.79 409	0.99 284	0.61 411	0.27 509	0.19 448	0.20 281	0.20 364	0.21 355	0.30 519

MSMDNet	0.66 375	0.32 404	0.87 420	0.49 272	0.37 370	0.79 405	0.40 279	1.43 422	1.31 540	1.15 417	1.31 464	1.24 487	0.63 345	0.88 241	0.57 392	0.21 365	0.16 372	0.26 476	0.19 328	0.39 563	0.24 440

ccs_rob	0.66 375	0.33 427	0.86 408	0.48 250	0.39 403	0.70 356	0.40 279	1.33 394	1.22 497	1.16 427	1.34 480	1.23 485	0.64 349	0.98 277	0.59 399	0.21 365	0.16 372	0.35 580	0.20 364	0.37 550	0.25 452

MyStereo04	0.67 386	0.29 330	1.07 510	0.55 398	0.45 457	0.59 274	0.79 548	1.50 440	1.40 582	0.91 319	0.91 290	0.74 306	0.86 447	1.52 434	0.62 414	0.17 182	0.16 372	0.24 417	0.20 364	0.23 410	0.20 359

xx1	0.67 386	0.31 388	0.50 136	0.54 373	0.26 124	1.18 529	0.51 410	0.93 233	3.05 674	0.58 230	0.79 257	0.95 398	0.77 397	1.46 422	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.24 417	0.23 462	0.22 382	0.21 382

GMStereo_Zeroshot	0.67 386	0.61 596	1.01 483	0.64 509	0.37 370	0.84 440	0.35 195	1.05 293	1.12 423	1.12 393	1.06 349	1.27 499	0.54 279	1.19 343	0.59 399	0.32 554	0.17 405	0.31 537	0.18 303	0.52 615	0.22 404

DMCA	0.67 386	0.34 452	0.90 439	0.51 316	0.44 450	0.86 444	0.47 376	1.42 416	1.02 366	1.17 436	1.12 382	1.23 485	0.75 386	0.78 201	0.95 520	0.25 470	0.19 448	0.27 492	0.19 328	0.24 425	0.27 487

test_sample3	0.68 390	0.32 404	0.88 429	0.52 337	0.30 229	0.97 480	0.52 421	1.86 553	1.15 451	1.08 371	1.11 375	0.88 364	0.71 376	1.17 340	0.68 439	0.25 470	0.20 468	0.25 457	0.25 491	0.25 438	0.25 452

raft_robust	0.68 390	0.30 352	0.64 253	0.52 337	0.26 124	0.54 230	0.35 195	1.33 394	1.24 506	1.16 427	1.07 353	0.60 258	0.54 279	3.58 597	0.37 226	0.18 233	0.14 270	0.20 281	0.22 439	0.20 310	0.16 216

test_sample5	0.69 392	0.34 452	0.87 420	0.52 337	0.30 229	0.84 440	0.54 435	1.83 545	1.14 439	1.11 391	1.25 437	0.88 364	0.78 405	1.23 350	0.65 425	0.26 493	0.20 468	0.27 492	0.27 521	0.27 465	0.26 476

test_sample4	0.69 392	0.33 427	0.91 442	0.51 316	0.30 229	0.92 461	0.52 421	1.87 556	1.15 451	1.14 411	1.18 410	0.87 360	0.75 386	1.18 342	0.68 439	0.25 470	0.20 468	0.26 476	0.26 509	0.26 451	0.25 452

IPLG	0.69 392	0.27 268	0.97 467	0.51 316	0.43 441	0.79 405	0.33 168	1.21 364	1.06 389	1.30 501	1.10 369	0.52 202	0.55 287	3.16 584	0.63 419	0.16 123	0.14 270	0.19 229	0.16 248	0.18 209	0.17 248

UCFNet_RVC	0.69 392	0.35 472	0.49 125	0.64 509	0.39 403	0.85 443	0.58 476	1.75 512	1.14 439	0.97 335	1.19 417	1.17 470	0.93 479	0.99 284	0.62 414	0.28 524	0.20 468	0.34 571	0.31 571	0.32 523	0.27 487

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 396	3.18 702	2.55 649	0.39 65	0.23 55	0.44 110	0.23 52	0.63 77	0.42 104	0.44 150	0.44 105	0.34 87	0.28 54	0.56 105	0.29 100	1.35 675	0.10 9	0.22 356	0.19 328	0.46 598	1.31 672

DualNet	0.70 396	0.34 452	0.87 420	0.52 337	0.30 229	0.84 440	0.54 435	1.83 545	1.14 439	1.14 411	1.33 473	0.88 364	0.78 405	1.23 350	0.65 425	0.26 493	0.20 468	0.27 492	0.27 521	0.27 465	0.26 476

CFNet_ucs	0.70 396	0.33 427	0.88 429	0.50 284	0.43 441	0.74 373	0.44 339	1.60 472	1.29 530	1.22 458	1.54 542	1.09 451	0.63 345	0.99 284	0.59 399	0.25 470	0.20 468	0.37 591	0.21 410	0.40 567	0.28 499

IER	0.70 396	0.31 388	1.02 490	0.48 250	0.52 511	1.34 557	0.51 410	1.17 343	0.99 352	1.23 464	1.34 480	1.12 460	1.11 546	0.99 284	0.71 449	0.20 330	0.16 372	0.21 320	0.21 410	0.20 310	0.19 321

HCRNet	0.70 396	0.39 501	0.73 328	0.60 464	0.59 549	0.76 387	0.35 195	1.22 372	1.13 436	1.02 358	0.99 314	1.02 424	0.76 394	2.19 530	0.70 443	0.28 524	0.19 448	0.28 507	0.23 462	0.25 438	0.23 424

SFCPSM	0.70 396	0.28 295	1.02 490	0.51 316	0.38 392	1.37 560	0.66 510	2.00 592	1.03 370	1.17 436	1.21 424	0.82 335	0.78 405	1.03 295	0.53 370	0.21 365	0.17 405	0.22 356	0.24 477	0.21 355	0.19 321

AdaStereo	0.70 396	0.43 522	0.75 349	0.73 584	0.37 370	0.92 461	0.53 429	1.85 550	1.18 471	1.12 393	1.23 431	1.07 440	0.65 357	0.96 266	0.63 419	0.31 547	0.15 334	0.32 552	0.21 410	0.29 495	0.22 404
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.
test_sample6	0.71 403	0.34 452	0.87 420	0.52 337	0.30 229	0.82 425	0.58 476	1.79 533	1.15 451	1.14 411	1.33 473	0.91 376	0.79 409	1.31 371	0.74 456	0.27 509	0.21 492	0.27 492	0.29 554	0.28 484	0.27 487

BSDual-CNN	0.71 403	0.32 404	0.68 281	0.54 373	0.44 450	1.27 545	0.65 505	2.16 624	0.98 345	1.20 449	1.11 375	1.12 460	0.74 383	0.91 249	0.66 430	0.24 442	0.17 405	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.22 404

DFGA-Net	0.72 405	0.40 508	1.40 568	0.52 337	0.45 457	0.83 431	0.44 339	1.28 390	1.08 401	0.99 343	1.19 417	0.70 299	0.55 287	2.14 522	1.16 554	0.18 233	0.16 372	0.24 417	0.23 462	0.27 465	0.25 452

rvit_105_1	0.72 405	0.52 560	1.01 483	0.78 600	0.49 479	0.75 379	0.87 573	1.12 329	1.18 471	0.99 343	0.79 257	0.90 373	0.77 397	1.26 359	0.75 461	0.41 604	0.36 620	0.36 588	0.41 616	0.30 505	0.33 542

DCVSM-stereo	0.72 405	0.35 472	0.76 359	0.55 398	0.42 430	0.73 368	0.38 247	1.21 364	1.02 366	1.79 618	1.04 344	1.62 568	1.03 527	1.04 301	0.79 480	0.24 442	0.27 560	0.29 518	0.24 477	0.30 505	0.36 558

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 405	0.35 472	1.70 607	0.49 272	0.56 528	0.63 302	0.38 247	2.41 656	0.65 223	0.77 279	1.07 353	1.82 601	0.95 489	0.93 259	0.43 288	0.20 330	0.13 203	0.21 320	0.25 491	0.28 484	0.26 476

qqq1	0.72 405	0.30 352	0.86 408	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.44 291	0.24 442	0.20 468	0.18 203	0.15 202	0.18 209	0.18 275

fff1	0.72 405	0.30 352	0.86 408	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.44 291	0.24 442	0.20 468	0.18 203	0.15 202	0.18 209	0.18 275

ffm	0.72 405	0.33 427	0.85 402	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	0.95 244	2.47 660	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	1.55 442	0.32 158	0.20 330	0.12 101	0.31 537	0.27 521	0.19 261	0.20 359

anonymousa	0.72 405	0.27 268	0.75 349	0.47 218	0.63 562	1.43 574	0.45 359	1.24 380	0.89 303	1.28 485	1.75 588	1.62 568	1.13 553	0.69 162	0.59 399	0.19 287	0.16 372	0.23 397	0.25 491	0.20 310	0.18 275

Sa-1000	0.72 405	0.29 330	0.76 359	0.59 452	0.30 229	0.73 368	0.37 239	1.62 479	1.33 548	1.28 485	2.04 619	0.86 356	0.75 386	1.84 492	0.38 238	0.19 287	0.14 270	0.25 457	0.23 462	0.20 310	0.16 216

psmg	0.72 405	0.32 404	0.68 281	0.50 284	0.44 450	1.48 578	0.75 536	1.94 579	0.98 345	1.21 453	1.33 473	1.12 460	0.74 383	0.91 249	0.66 430	0.24 442	0.19 448	0.25 457	0.25 491	0.23 410	0.22 404

UDGNet	0.72 405	1.17 657	0.80 386	0.77 598	0.41 424	0.77 394	0.38 247	0.97 255	1.34 551	0.81 293	0.88 285	0.71 302	0.60 322	1.21 347	0.54 377	0.52 634	0.19 448	1.02 669	0.26 509	0.71 644	0.31 529

PSMNet-ADL	0.72 405	0.35 472	0.62 243	0.69 558	0.46 469	1.14 518	0.44 339	1.37 404	1.01 361	0.83 299	1.17 408	1.33 513	0.96 496	1.43 415	0.95 520	0.33 563	0.22 514	0.21 320	0.23 462	0.27 465	0.29 506

LCNet	0.72 405	0.28 295	0.52 156	0.55 398	0.31 259	0.69 349	0.54 435	1.00 265	0.88 300	1.19 445	1.34 480	0.97 406	1.34 592	2.56 558	0.45 306	0.18 233	0.13 203	0.21 320	0.25 491	0.27 465	0.73 650

GANet-RSSM	0.72 405	0.28 295	0.63 246	0.64 509	0.58 541	0.80 414	0.58 476	1.89 562	1.08 401	1.04 365	1.25 437	1.15 468	1.04 529	1.49 428	0.62 414	0.25 470	0.19 448	0.22 356	0.22 439	0.22 382	0.21 382

PSMNet-RSSM	0.72 405	0.30 352	0.61 237	0.63 500	0.42 430	0.73 368	0.56 461	1.92 572	1.10 417	1.09 377	1.37 490	1.22 480	0.98 506	1.28 364	0.72 452	0.27 509	0.19 448	0.27 492	0.29 554	0.24 425	0.24 440

CFNet-ft	0.72 405	0.32 404	0.54 178	0.66 529	0.54 518	0.83 431	0.55 453	1.37 404	1.15 451	0.93 322	1.28 453	1.57 560	0.97 499	1.35 387	0.81 487	0.26 493	0.20 468	0.33 561	0.25 491	0.30 505	0.23 424

CFNet_RVC	0.72 405	0.32 404	0.54 178	0.66 529	0.54 518	0.83 431	0.55 453	1.37 404	1.15 451	0.93 322	1.28 453	1.57 560	0.97 499	1.35 387	0.81 487	0.26 493	0.20 468	0.33 561	0.25 491	0.30 505	0.23 424

MLCV	0.72 405	0.34 452	1.10 521	0.51 316	0.23 55	0.91 454	0.39 264	1.33 394	1.23 500	1.46 562	1.55 544	1.01 422	0.64 349	1.95 505	0.80 485	0.18 233	0.12 101	0.18 203	0.14 171	0.19 261	0.17 248

G2L-ROB	0.73 423	0.25 205	0.76 359	0.54 373	0.39 403	0.95 470	0.66 510	1.66 489	1.09 409	1.24 471	1.02 331	1.64 576	0.71 376	1.63 457	1.02 532	0.20 330	0.14 270	0.17 154	0.15 202	0.20 310	0.22 404

G2L-Stereo_test	0.73 423	0.27 268	0.74 345	0.49 272	0.40 414	0.90 450	0.81 557	1.53 454	1.14 439	1.28 485	1.27 447	1.52 554	0.72 379	1.62 455	0.94 516	0.19 287	0.14 270	0.16 103	0.15 202	0.18 209	0.19 321

CoDeX	0.73 423	0.29 330	0.93 449	0.54 373	0.36 350	1.14 518	0.61 493	2.34 650	1.17 464	1.16 427	1.25 437	0.91 376	0.87 452	1.33 380	0.64 424	0.20 330	0.16 372	0.21 320	0.18 303	0.20 310	0.18 275

cf-r	0.73 423	0.30 352	0.77 367	0.55 398	0.63 562	0.78 399	0.48 389	1.79 533	1.15 451	1.13 408	1.26 444	1.43 530	0.87 452	1.40 412	0.85 500	0.25 470	0.18 430	0.22 356	0.23 462	0.19 261	0.19 321

BEATNet_4x	0.73 423	0.49 546	1.17 536	0.53 356	0.26 124	1.03 496	0.55 453	1.82 540	1.06 389	1.21 453	1.22 427	0.96 404	0.91 467	1.01 291	1.06 536	0.21 365	0.14 270	0.24 417	0.19 328	0.37 550	0.21 382

Select-FE	0.74 428	0.39 501	1.56 597	0.55 398	0.46 469	0.40 73	0.22 39	1.86 553	0.68 234	1.05 366	1.31 464	1.82 601	1.74 629	1.11 322	0.38 238	0.21 365	0.16 372	0.21 320	0.25 491	0.19 261	0.31 529

test_sample7	0.74 428	0.37 489	0.76 359	0.52 337	0.35 334	0.91 454	0.67 514	1.78 527	1.21 491	1.22 458	1.18 410	1.08 441	0.92 470	1.23 350	0.67 435	0.31 547	0.28 567	0.32 552	0.31 571	0.33 532	0.29 506

gwcnet-sp	0.74 428	0.33 427	1.44 578	0.57 432	0.45 457	1.40 567	0.54 435	1.50 440	1.14 439	1.30 501	1.02 331	0.94 389	0.82 424	1.39 406	0.76 465	0.21 365	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.22 382	0.22 404

scenet	0.74 428	0.33 427	1.44 578	0.57 432	0.45 457	1.40 567	0.54 435	1.50 440	1.14 439	1.30 501	1.02 331	0.94 389	0.82 424	1.39 406	0.76 465	0.21 365	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.22 382	0.22 404

ssnet	0.74 428	0.33 427	1.44 578	0.57 432	0.45 457	1.40 567	0.54 435	1.50 440	1.14 439	1.30 501	1.02 331	0.94 389	0.82 424	1.39 406	0.76 465	0.21 365	0.21 492	0.22 356	0.21 410	0.22 382	0.22 404

BUS	0.74 428	0.32 404	0.68 281	0.54 373	0.44 450	2.34 645	0.42 302	2.16 624	0.98 345	1.20 449	1.11 375	1.03 428	0.62 339	0.91 249	0.70 443	0.24 442	0.17 405	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.22 404

GMM-Stereo	0.74 428	0.25 205	0.59 229	0.54 373	0.34 327	0.72 363	0.99 603	1.01 272	0.87 296	1.36 533	1.78 591	1.12 460	0.81 419	2.09 518	0.46 321	0.18 233	0.12 101	0.25 457	0.25 491	0.20 310	0.85 656

DMCA-RVC	0.74 428	0.40 508	1.27 552	0.66 529	0.49 479	0.77 394	0.47 376	1.35 401	1.01 361	1.53 577	1.01 323	1.29 505	0.82 424	1.31 371	0.78 473	0.27 509	0.21 492	0.35 580	0.27 521	0.32 523	0.24 440

DeepPruner_ROB	0.74 428	0.48 543	0.87 420	0.57 432	0.44 450	0.79 405	0.54 435	1.73 504	0.96 332	1.38 542	1.27 447	1.24 487	0.73 381	1.43 415	0.73 455	0.34 573	0.28 567	0.27 492	0.26 509	0.31 514	0.31 529

SMFormer	0.75 437	0.30 352	0.86 408	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.82 492	0.24 442	0.20 468	0.22 356	0.21 410	0.23 410	0.24 440

tta	0.75 437	0.30 352	0.86 408	0.46 202	0.26 124	0.82 425	0.43 325	2.05 604	1.39 577	1.23 464	1.47 523	0.98 408	0.95 489	1.71 474	0.82 492	0.24 442	0.20 468	0.22 356	0.21 410	0.18 209	0.18 275

KYRaft	0.75 437	0.28 295	0.62 243	0.56 414	0.29 205	0.67 336	0.86 571	0.94 239	0.84 288	1.62 599	2.21 628	1.16 469	1.02 525	1.57 446	0.40 257	0.20 330	0.13 203	0.22 356	0.28 542	0.20 310	1.02 662

Prome-Stereo	0.75 437	0.27 268	0.53 166	0.55 398	0.32 281	0.59 274	0.97 598	0.89 211	0.88 300	1.45 560	2.46 641	0.91 376	1.41 597	1.58 448	0.44 291	0.18 233	0.13 203	0.19 229	0.17 278	0.20 310	0.92 658

acv_ft	0.75 437	0.31 388	0.95 458	0.70 564	0.86 632	1.24 541	0.53 429	1.44 423	1.07 394	1.24 471	1.30 458	1.08 441	0.92 470	0.80 209	1.34 577	0.21 365	0.19 448	0.21 320	0.18 303	0.21 355	0.18 275

iResNet	0.75 437	0.40 508	1.36 566	0.67 541	0.29 205	0.92 461	0.59 485	1.52 448	1.25 509	1.28 485	1.48 528	0.94 389	0.76 394	1.62 455	0.78 473	0.18 233	0.14 270	0.18 203	0.15 202	0.22 382	0.23 424

PAM	0.76 443	0.29 330	1.08 514	0.52 337	0.33 305	1.38 563	0.39 264	2.01 596	0.67 228	1.06 367	0.96 302	2.89 658	1.43 599	0.86 236	0.35 202	0.19 287	0.12 101	0.19 229	0.17 278	0.19 261	0.20 359

AASNet	0.76 443	0.35 472	0.91 442	0.79 602	0.81 621	1.14 518	0.56 461	2.02 600	1.08 401	1.22 458	1.24 433	0.93 386	0.76 394	0.77 194	1.16 554	0.27 509	0.23 528	0.24 417	0.20 364	0.28 484	0.24 440

RT-IGEV	0.77 445	0.28 295	0.93 449	0.55 398	0.33 305	1.01 489	0.83 562	2.03 603	0.93 320	1.28 485	1.58 555	1.77 594	1.17 557	1.04 301	0.49 343	0.23 423	0.16 372	0.21 320	0.17 278	0.19 261	0.26 476

PAM_32	0.77 445	0.28 295	1.03 495	0.52 337	0.30 229	1.32 553	0.35 195	1.97 586	0.65 223	1.02 358	1.06 349	3.05 660	1.49 609	0.96 266	0.36 214	0.19 287	0.13 203	0.20 281	0.18 303	0.19 261	0.19 321

NINENet	0.77 445	0.37 489	0.78 377	0.62 490	0.51 498	2.34 645	0.42 302	1.83 545	1.04 376	1.14 411	1.23 431	1.03 428	0.62 339	1.24 355	0.70 443	0.28 524	0.23 528	0.31 537	0.21 410	0.26 451	0.25 452

hknet	0.77 445	0.32 404	0.95 458	0.54 373	0.38 392	1.27 545	0.65 505	2.16 624	1.07 394	1.20 449	1.11 375	1.59 564	0.81 419	1.37 395	0.66 430	0.22 396	0.17 405	0.25 457	0.22 439	0.22 382	0.22 404

ARAFT	0.77 445	0.36 482	1.49 593	0.51 316	0.31 259	0.90 450	0.82 559	1.90 565	1.06 389	1.62 599	1.24 433	1.02 424	0.64 349	1.84 492	0.50 350	0.18 233	0.14 270	0.28 507	0.27 521	0.17 162	0.16 216

psm_up	0.77 445	0.34 452	0.70 299	0.66 529	0.58 541	1.05 500	0.92 586	1.52 448	1.12 423	1.26 480	1.16 405	1.31 510	1.23 574	1.20 345	0.81 487	0.25 470	0.29 578	0.31 537	0.27 521	0.27 465	0.25 452

GwcNet-RSSM	0.77 445	0.32 404	1.01 483	0.62 490	0.54 518	0.78 399	0.51 410	1.73 504	1.20 485	1.09 377	1.37 490	1.46 540	0.85 439	1.53 438	1.09 542	0.25 470	0.18 430	0.23 397	0.24 477	0.20 310	0.19 321

iResNet_ROB	0.77 445	0.30 352	0.99 473	0.57 432	0.36 350	0.83 431	0.36 212	2.33 647	1.58 611	1.27 483	1.30 458	1.25 491	0.84 436	1.65 460	0.79 480	0.20 330	0.14 270	0.17 154	0.12 68	0.18 209	0.27 487

DDVS	0.78 453	0.41 515	0.94 454	0.60 464	0.43 441	1.30 550	0.43 325	1.40 413	0.91 312	1.20 449	1.15 400	1.43 530	0.64 349	2.18 528	0.89 507	0.28 524	0.22 514	0.26 476	0.23 462	0.31 514	0.33 542

PSM-softLoss	0.78 453	0.31 388	0.77 367	0.58 438	0.32 281	0.56 255	0.40 279	1.18 350	0.70 240	1.24 471	1.07 353	0.83 342	0.52 264	5.36 629	0.53 370	0.24 442	0.15 334	0.25 457	0.22 439	0.20 310	0.25 452

KMStereo	0.78 453	0.31 388	0.77 367	0.58 438	0.32 281	0.56 255	0.40 279	1.18 350	0.70 240	1.24 471	1.07 353	0.83 342	0.52 264	5.36 629	0.53 370	0.24 442	0.15 334	0.25 457	0.22 439	0.20 310	0.25 452

CCAANet	0.78 453	0.30 352	0.83 396	0.58 438	0.51 498	1.04 498	0.45 359	1.68 492	1.12 423	0.85 307	1.35 486	1.10 454	0.77 397	3.04 577	0.78 473	0.17 182	0.16 372	0.24 417	0.23 462	0.19 261	0.23 424

STTStereo	0.78 453	0.50 553	1.22 541	0.64 509	0.54 518	0.89 447	0.54 435	1.44 423	1.11 419	1.38 542	1.09 363	1.27 499	0.85 439	1.43 415	0.83 494	0.29 535	0.27 560	0.33 561	0.39 611	0.32 523	0.30 519

PSM-AAD	0.79 458	0.27 268	0.53 166	0.55 398	0.28 181	0.77 394	1.24 631	0.99 261	0.91 312	1.66 604	1.57 552	0.81 330	2.19 659	1.65 460	0.44 291	0.19 287	0.14 270	0.38 594	0.32 579	0.21 355	0.70 647

hitnet-ft	0.79 458	0.35 472	0.57 215	0.58 438	0.42 430	0.96 476	0.46 368	1.47 432	1.33 548	1.19 445	1.22 427	1.81 598	0.98 506	1.66 464	0.94 516	0.33 563	0.28 567	0.34 571	0.27 521	0.35 539	0.31 529

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 458	0.43 522	1.05 500	0.64 509	0.58 541	0.95 470	0.53 429	1.53 454	1.18 471	1.37 536	1.15 400	1.43 530	0.88 457	1.61 454	0.84 497	0.25 470	0.22 514	0.27 492	0.27 521	0.29 495	0.29 506
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 461	0.28 295	0.73 328	0.70 564	0.51 498	0.95 470	0.60 489	1.78 527	1.23 500	1.36 533	1.37 490	1.82 601	0.81 419	1.32 375	1.13 551	0.26 493	0.17 405	0.19 229	0.20 364	0.24 425	0.25 452

G2L-Stereo	0.80 461	0.32 404	0.95 458	0.60 464	0.42 430	0.78 399	0.69 522	1.50 440	1.09 409	1.33 524	1.14 391	1.45 537	0.72 379	2.45 549	1.10 545	0.25 470	0.20 468	0.26 476	0.21 410	0.20 310	0.26 476

ISRNet	0.80 461	0.33 427	1.07 510	0.81 608	0.66 571	0.60 281	0.34 183	1.19 361	1.13 436	1.59 594	1.53 537	1.35 518	0.77 397	1.27 362	0.94 516	0.39 596	0.34 604	0.43 612	0.38 609	0.34 536	0.49 609

NF-Stereo	0.80 461	0.30 352	0.75 349	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.02 331	0.82 335	0.57 306	5.40 634	0.48 334	0.23 423	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

OCTAStereo	0.80 461	0.30 352	0.75 349	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.01 323	0.82 335	0.57 306	5.35 628	0.48 334	0.24 442	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

DRaft	0.80 461	0.24 165	0.70 299	0.45 186	0.30 229	0.97 480	0.53 429	1.05 293	0.97 340	1.78 615	2.02 617	0.80 325	1.74 629	2.73 566	0.72 452	0.17 182	0.14 270	0.20 281	0.20 364	0.18 209	0.21 382

RE-Stereo	0.80 461	0.30 352	0.75 349	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.01 323	0.81 330	0.57 306	5.37 631	0.48 334	0.24 442	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

TVStereo	0.80 461	0.30 352	0.75 349	0.60 464	0.31 259	0.64 306	0.44 339	1.21 364	0.90 307	1.29 492	1.01 323	0.81 330	0.57 306	5.37 631	0.48 334	0.24 442	0.14 270	0.24 417	0.20 364	0.20 310	0.30 519

UPFNet	0.80 461	0.32 404	0.90 439	0.59 452	0.74 596	1.26 544	0.80 554	1.52 448	1.10 417	1.30 501	1.12 382	1.30 506	0.84 436	1.67 465	1.09 542	0.24 442	0.24 537	0.24 417	0.23 462	0.25 438	0.18 275

iResNetv2_ROB	0.80 461	0.37 489	1.71 609	0.56 414	0.37 370	0.94 467	0.64 503	1.73 504	1.34 551	1.23 464	1.42 504	1.26 495	0.92 470	1.85 495	0.56 389	0.23 423	0.15 334	0.19 229	0.14 171	0.24 425	0.19 321

StereoDRNet-Refined	0.80 461	0.41 515	0.88 429	0.62 490	0.42 430	1.33 555	0.48 389	1.52 448	1.17 464	1.45 560	1.44 513	1.44 535	0.90 464	1.26 359	1.24 563	0.20 330	0.16 372	0.27 492	0.24 477	0.25 438	0.28 499
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 472	0.36 482	0.82 391	0.54 373	0.31 259	0.80 414	0.47 376	2.17 630	1.67 618	1.13 408	1.13 387	0.94 389	0.86 447	2.46 552	1.00 530	0.26 493	0.23 528	0.28 507	0.27 521	0.28 484	0.36 558

DCRE	0.82 472	0.26 235	0.70 299	0.58 438	0.44 450	0.54 230	0.48 389	0.95 244	0.78 269	0.78 282	7.33 691	0.86 356	0.52 264	0.76 191	0.41 267	0.16 123	0.16 372	0.19 229	0.17 278	0.18 209	0.17 248

SepStereo	0.82 472	0.34 452	1.03 495	0.64 509	0.69 583	0.77 394	0.63 501	1.54 457	1.20 485	1.79 618	1.55 544	0.95 398	1.04 529	2.30 539	0.60 407	0.21 365	0.16 372	0.25 457	0.18 303	0.27 465	0.22 404

GrayStereo	0.82 472	0.26 235	0.58 223	0.63 500	0.37 370	0.76 387	1.86 669	1.11 325	0.87 296	1.99 635	1.89 605	1.08 441	1.82 638	1.39 406	0.48 334	0.19 287	0.14 270	0.19 229	0.21 410	0.18 209	0.39 572

LMCR-Stereo	0.82 472	0.46 534	0.88 429	0.75 592	0.43 441	1.33 555	0.56 461	2.43 658	0.98 345	1.53 577	1.49 530	0.74 306	1.00 516	1.63 457	0.89 507	0.28 524	0.17 405	0.22 356	0.17 278	0.29 495	0.20 359

ac_64	0.82 472	0.29 330	0.81 387	0.71 572	0.60 552	1.05 500	0.54 435	1.99 591	0.92 318	1.18 441	1.06 349	1.99 621	1.08 541	1.94 504	0.97 525	0.27 509	0.22 514	0.24 417	0.23 462	0.22 382	0.19 321

DualNet (step1)	0.83 478	0.49 546	1.13 527	0.56 414	0.39 403	1.02 493	0.73 531	1.78 527	1.21 491	1.22 458	1.18 410	1.08 441	0.92 470	1.23 350	0.67 435	0.57 643	0.28 567	0.62 650	0.67 658	0.45 591	0.42 582

SST-Stereo	0.83 478	0.28 295	0.72 316	0.59 452	0.31 259	0.72 363	0.26 88	1.09 316	0.86 291	1.47 563	1.10 369	1.00 415	0.87 452	5.73 642	0.45 306	0.22 396	0.13 203	0.23 397	0.19 328	0.23 410	0.18 275

RAFT_R40	0.83 478	0.28 295	0.73 328	0.59 452	0.31 259	0.69 349	0.44 339	1.10 319	0.95 326	1.47 563	1.10 369	1.00 415	0.85 439	5.53 636	0.46 321	0.22 396	0.13 203	0.23 397	0.20 364	0.23 410	0.18 275

UNet	0.83 478	0.34 452	1.31 556	0.58 438	0.74 596	1.58 588	0.49 401	1.41 414	1.04 376	1.21 453	1.08 358	1.54 556	1.12 549	1.65 460	1.09 542	0.23 423	0.17 405	0.25 457	0.20 364	0.25 438	0.22 404

FADNet_RVC	0.83 478	0.51 556	1.83 620	0.54 373	0.42 430	1.19 533	0.46 368	1.51 446	1.09 409	0.89 314	1.24 433	0.91 376	0.87 452	2.11 520	1.11 548	0.27 509	0.22 514	0.31 537	0.28 542	0.43 581	0.38 569

DAS	0.84 483	0.34 452	1.03 495	0.64 509	0.69 583	0.77 394	0.63 501	1.54 457	1.20 485	1.79 618	1.55 544	0.95 398	1.04 529	2.83 568	0.60 407	0.21 365	0.16 372	0.25 457	0.18 303	0.27 465	0.22 404

RAFT-345	0.84 483	0.25 205	0.66 271	0.50 284	0.27 154	0.54 230	0.42 302	0.83 189	1.11 419	1.32 515	2.34 634	0.86 356	0.54 279	5.72 641	0.47 329	0.18 233	0.13 203	0.22 356	0.17 278	0.17 162	0.16 216

MMNet	0.84 483	0.32 404	1.09 518	0.60 464	0.59 549	1.85 617	0.49 401	1.51 446	1.27 520	1.37 536	1.15 400	1.26 495	1.18 562	1.67 465	1.22 561	0.19 287	0.18 430	0.23 397	0.22 439	0.25 438	0.21 382

FADNet-RVC-Resample	0.84 483	0.47 539	2.10 631	0.61 479	0.45 457	1.07 505	0.61 493	1.59 468	1.20 485	1.08 371	0.98 312	1.03 428	0.98 506	2.17 525	0.72 452	0.23 423	0.22 514	0.30 531	0.32 579	0.35 539	0.34 547

iRaft-Stereo_5w	0.85 487	0.29 330	0.91 442	0.53 356	0.43 441	0.49 163	0.68 518	0.99 261	0.87 296	0.79 285	1.34 480	1.46 540	0.91 467	5.11 623	1.11 548	0.17 182	0.14 270	0.22 356	0.18 303	0.20 310	0.20 359

SACVNet	0.85 487	0.46 534	0.85 402	0.81 608	0.56 528	0.80 414	0.79 548	1.68 492	1.12 423	1.34 528	1.33 473	1.25 491	0.94 484	2.39 546	0.76 465	0.34 573	0.26 552	0.31 537	0.29 554	0.35 539	0.44 592

ADLNet	0.85 487	0.36 482	0.89 435	0.85 625	0.72 588	1.24 541	0.76 539	1.82 540	1.36 564	1.52 575	1.35 486	1.27 499	0.99 514	1.23 350	1.15 553	0.27 509	0.20 468	0.26 476	0.25 491	0.28 484	0.30 519

delet	0.85 487	0.32 404	0.95 458	0.65 523	0.66 571	1.64 594	0.84 563	1.75 512	1.35 560	1.32 515	1.30 458	1.30 506	0.88 457	1.68 470	1.10 545	0.21 365	0.21 492	0.24 417	0.24 477	0.21 355	0.21 382

HGLStereo	0.85 487	0.38 496	0.94 454	0.80 605	1.03 647	1.17 528	0.58 476	1.52 448	1.20 485	1.19 445	1.62 564	1.13 465	1.20 568	1.80 489	1.06 536	0.24 442	0.24 537	0.24 417	0.21 410	0.23 410	0.27 487

CRFU-Net	0.86 492	0.39 501	1.00 479	0.65 523	0.57 532	1.78 609	0.86 571	2.15 621	0.81 277	1.38 542	1.18 410	1.64 576	1.19 565	1.35 387	0.90 510	0.26 493	0.22 514	0.21 320	0.19 328	0.23 410	0.24 440

dad	0.86 492	0.66 605	1.06 505	0.56 414	0.37 370	0.76 387	0.44 339	1.17 343	1.50 601	1.44 558	1.27 447	1.34 517	0.75 386	2.52 557	0.84 497	0.42 608	0.27 560	0.83 659	0.26 509	0.41 570	0.29 506

AACVNet	0.86 492	0.35 472	0.79 380	0.82 616	0.39 403	0.76 387	0.49 401	1.61 475	0.81 277	1.08 371	1.33 473	1.30 506	0.93 479	4.34 608	0.74 456	0.25 470	0.21 492	0.28 507	0.22 439	0.29 495	0.25 452

DLCB_ROB	0.86 492	0.40 508	0.78 377	0.68 554	0.54 518	1.11 513	0.84 563	1.49 436	1.23 500	1.64 603	1.65 571	1.70 585	0.91 467	1.70 472	1.05 534	0.25 470	0.24 537	0.26 476	0.27 521	0.27 465	0.24 440

HSM-Net_RVC	0.87 496	0.29 330	0.53 166	0.53 356	0.30 229	1.15 524	0.55 453	3.57 680	1.28 525	1.53 577	1.74 585	1.68 582	0.93 479	1.49 428	0.77 471	0.22 396	0.17 405	0.19 229	0.18 303	0.20 310	0.19 321
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 497	0.36 482	1.02 490	0.62 490	0.38 392	1.32 553	0.97 598	2.07 610	1.34 551	1.37 536	1.18 410	1.54 556	0.92 470	1.10 319	1.65 612	0.30 540	0.27 560	0.30 531	0.28 542	0.27 465	0.26 476

ADLNet2	0.88 497	0.34 452	1.17 536	0.77 598	0.64 565	1.12 516	0.76 539	1.74 509	1.24 506	1.21 453	1.65 571	1.71 586	1.05 533	1.67 465	1.17 557	0.24 442	0.21 492	0.21 320	0.22 439	0.26 451	0.29 506

ASMatch	0.88 497	0.26 235	0.69 293	0.51 316	0.35 334	0.48 146	0.37 239	1.12 329	0.92 318	1.10 385	3.28 659	0.96 404	0.98 506	4.90 620	0.49 343	0.19 287	0.16 372	0.22 356	0.19 328	0.19 261	0.27 487

IRAFT_RVC	0.88 497	0.28 295	0.76 359	0.63 500	0.31 259	0.65 322	1.02 608	1.22 372	0.94 324	1.22 458	1.04 344	1.01 422	0.98 506	5.82 644	0.53 370	0.22 396	0.12 101	0.25 457	0.20 364	0.20 310	0.19 321

FADNet-RVC	0.88 497	0.67 606	1.93 624	0.60 464	0.48 475	0.91 454	0.60 489	1.71 502	1.18 471	0.90 315	0.96 302	1.36 519	0.92 470	2.25 535	1.17 557	0.30 540	0.29 578	0.32 552	0.32 579	0.41 570	0.35 552

GEStereo_RVC	0.90 502	0.37 489	0.99 473	0.64 509	0.50 486	0.95 470	0.79 548	2.42 657	1.17 464	1.16 427	1.11 375	1.26 495	0.92 470	3.24 585	0.90 510	0.29 535	0.19 448	0.23 397	0.20 364	0.27 465	0.29 506

CBMV_ROB	0.90 502	0.44 525	0.63 246	0.51 316	0.37 370	1.25 543	0.49 401	1.77 523	1.27 520	1.41 551	2.00 614	1.33 513	1.08 541	2.17 525	0.76 465	0.43 614	0.42 637	0.47 622	0.44 624	0.41 570	0.36 558

PSMNet_ROB	0.90 502	0.52 560	1.17 536	0.72 576	0.61 555	1.27 545	1.12 620	1.76 519	1.12 423	1.09 377	1.28 453	1.45 537	0.89 463	1.65 460	1.42 595	0.33 563	0.25 546	0.37 591	0.39 611	0.35 539	0.29 506

FTStereo	0.91 505	0.26 235	0.56 202	0.54 373	0.33 305	0.66 331	1.87 670	1.00 265	0.75 252	1.75 612	4.15 669	1.04 432	1.65 622	1.57 446	0.46 321	0.19 287	0.16 372	0.23 397	0.21 410	0.18 209	0.63 638

PFNet	0.91 505	0.26 235	1.10 521	0.63 500	0.32 281	0.64 306	0.56 461	1.17 343	0.99 352	1.47 563	1.08 358	0.98 408	0.69 366	6.62 658	0.54 377	0.20 330	0.12 101	0.24 417	0.19 328	0.20 310	0.17 248

CBFPSM	0.92 507	0.33 427	1.86 621	0.49 272	0.38 392	1.75 602	0.84 563	1.39 411	1.12 423	1.09 377	0.99 314	2.37 640	1.66 626	1.32 375	1.42 595	0.19 287	0.18 430	0.20 281	0.20 364	0.21 355	0.33 542

FADNet	0.92 507	0.61 596	1.81 616	0.62 490	0.55 524	0.96 476	0.57 472	1.78 527	1.33 548	0.93 322	1.01 323	1.36 519	1.01 518	2.71 565	0.75 461	0.33 563	0.34 604	0.31 537	0.34 595	0.59 628	0.40 573

NVstereo2D	0.92 507	0.41 515	1.48 591	0.72 576	0.72 588	1.20 535	0.87 573	1.75 512	1.38 572	0.99 343	1.13 387	1.26 495	0.98 506	2.21 532	0.89 507	0.43 614	0.20 468	0.38 594	0.24 477	0.57 624	0.63 638

DispNO	0.93 510	0.30 352	1.34 565	0.55 398	0.55 524	0.89 447	0.49 401	1.48 434	1.21 491	1.17 436	1.27 447	1.19 474	0.90 464	5.23 626	0.74 456	0.22 396	0.17 405	0.24 417	0.21 410	0.19 261	0.20 359

DSFCA	0.93 510	0.34 452	1.06 505	0.52 337	0.65 567	1.55 585	0.93 590	1.49 436	1.19 480	1.56 587	1.15 400	1.50 549	0.96 496	3.07 579	1.02 532	0.30 540	0.26 552	0.25 457	0.25 491	0.28 484	0.24 440

fast-acv-ft	0.94 512	0.44 525	1.40 568	0.58 438	0.51 498	1.77 607	0.69 522	1.36 403	1.42 591	1.29 492	1.86 601	1.74 590	1.25 578	1.52 434	1.38 583	0.26 493	0.28 567	0.28 507	0.28 542	0.27 465	0.26 476

OMP-Stereo	0.94 512	0.33 427	0.72 316	0.90 640	0.31 259	0.49 163	0.36 212	1.16 339	1.06 389	1.58 593	1.12 382	1.46 540	0.69 366	6.94 666	0.49 343	0.19 287	0.14 270	0.24 417	0.18 303	0.20 310	0.14 130

CBMV	0.95 514	0.44 525	0.66 271	0.53 356	0.35 334	1.53 583	1.63 660	1.69 495	1.42 591	2.00 638	1.60 558	1.43 530	1.17 557	1.59 451	0.99 529	0.34 573	0.34 604	0.39 600	0.33 589	0.33 532	0.32 536
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 515	0.58 583	0.72 316	0.61 479	0.46 469	1.64 594	0.76 539	1.86 553	1.28 525	1.30 501	1.53 537	0.86 356	0.94 484	3.27 587	0.69 442	0.45 620	0.44 641	0.54 637	0.48 633	0.47 599	0.40 573

TransformOpticalFlow	0.96 515	0.28 295	0.89 435	0.52 337	0.31 259	0.66 331	0.54 435	1.75 512	1.12 423	1.09 377	1.44 513	1.37 522	1.01 518	6.70 663	0.42 278	0.19 287	0.12 101	0.20 281	0.19 328	0.18 209	0.19 321

IIG-Stereo	0.96 515	0.31 388	0.72 316	0.88 635	0.33 305	0.61 287	0.26 88	1.19 361	1.03 370	1.69 607	1.37 490	1.46 540	0.75 386	6.96 668	0.51 356	0.19 287	0.14 270	0.23 397	0.18 303	0.20 310	0.14 130

CFNet	0.96 515	0.36 482	1.01 483	0.62 490	0.42 430	0.99 486	0.47 376	1.90 565	1.32 544	0.99 343	1.39 499	1.10 454	0.86 447	5.58 639	0.79 480	0.23 423	0.17 405	0.28 507	0.27 521	0.26 451	0.21 382

XPNet_ROB	0.96 515	0.49 546	1.09 518	0.72 576	0.57 532	1.11 513	1.14 622	1.66 489	1.23 500	1.85 625	1.39 499	1.64 576	1.11 546	1.80 489	1.42 595	0.38 593	0.30 583	0.33 561	0.29 554	0.37 550	0.34 547

ETE_ROB	0.96 515	0.64 603	1.16 533	0.69 558	0.48 475	1.14 518	1.13 621	1.77 523	1.19 480	1.91 632	1.45 516	1.73 588	1.05 533	1.60 452	1.14 552	0.32 554	0.26 552	0.38 594	0.34 595	0.39 563	0.41 578

CSP-Net	0.97 521	0.38 496	0.83 396	0.53 356	0.41 424	1.63 592	0.77 542	2.00 592	1.05 382	1.25 476	1.20 422	1.33 513	0.83 432	4.93 622	0.85 500	0.32 554	0.22 514	0.20 281	0.20 364	0.23 410	0.25 452

DEmStereo	0.97 521	0.23 139	0.79 380	0.47 218	0.32 281	1.04 498	0.56 461	0.93 233	0.89 303	1.39 548	2.14 625	1.02 424	2.07 654	5.64 640	0.77 471	0.17 182	0.15 334	0.20 281	0.20 364	0.18 209	0.20 359

pcwnet_v2	0.97 521	0.37 489	4.33 666	0.62 490	0.54 518	0.79 405	0.45 359	2.02 600	1.58 611	1.42 557	1.64 569	1.09 451	0.79 409	1.24 355	0.67 435	0.32 554	0.25 546	0.29 518	0.27 521	0.37 550	0.35 552

FINET	0.97 521	0.54 567	1.60 601	0.63 500	0.79 614	1.08 506	1.07 615	1.56 464	2.20 653	1.15 417	1.49 530	0.94 389	0.88 457	2.32 540	1.05 534	0.42 608	0.35 615	0.32 552	0.28 542	0.43 581	0.38 569

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 525	0.39 501	3.21 658	0.50 284	0.63 562	0.64 306	0.39 264	2.36 651	0.75 252	0.95 329	4.63 674	1.81 598	0.56 294	0.96 266	0.41 267	0.18 233	0.13 203	0.21 320	0.26 509	0.32 523	0.35 552

StereoDRNet	0.98 525	0.47 539	1.70 607	0.76 595	0.94 641	1.51 581	0.91 584	1.92 572	1.32 544	1.61 595	1.13 387	1.47 545	0.97 499	1.75 480	1.46 602	0.28 524	0.23 528	0.29 518	0.27 521	0.35 539	0.27 487

ACV-stereo	0.99 527	0.51 556	1.41 573	0.56 414	0.41 424	2.43 649	0.57 472	1.15 337	1.18 471	0.81 293	1.01 323	3.39 666	2.14 657	1.60 452	1.07 539	0.27 509	0.22 514	0.22 356	0.22 439	0.28 484	0.32 536

iinet-f	0.99 527	0.45 532	3.71 663	0.55 398	0.43 441	1.81 612	0.68 518	1.14 335	1.14 439	1.18 441	1.42 504	1.58 563	1.44 601	1.34 386	1.59 611	0.24 442	0.23 528	0.20 281	0.19 328	0.26 451	0.25 452

GASNet	0.99 527	0.97 639	1.72 610	0.98 649	0.68 581	0.83 431	0.67 514	1.60 472	1.28 525	1.31 511	1.22 427	1.22 480	1.21 571	2.41 547	1.41 591	0.43 614	0.26 552	0.36 588	0.34 595	0.55 621	0.31 529

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 527	0.40 508	1.82 618	0.66 529	0.62 561	2.05 631	0.78 544	1.91 569	1.29 530	1.54 583	1.42 504	1.51 551	1.23 574	1.99 508	1.33 575	0.23 423	0.14 270	0.20 281	0.15 202	0.27 465	0.26 476

PS-NSSS	0.99 527	0.58 583	0.93 449	0.58 438	0.57 532	0.91 454	0.80 554	1.81 539	1.14 439	1.14 411	1.67 576	1.00 415	0.83 432	4.62 613	0.78 473	0.37 588	0.31 589	0.52 631	0.32 579	0.45 591	0.38 569

YMNet	1.00 532	0.54 567	1.40 568	0.81 608	0.85 628	1.87 619	0.62 496	1.55 461	1.18 471	1.63 601	1.99 612	1.77 594	0.97 499	1.50 430	1.45 599	0.33 563	0.37 622	0.31 537	0.32 579	0.32 523	0.29 506

YMNet_1	1.00 532	0.54 567	1.40 568	0.81 608	0.85 628	1.87 619	0.62 496	1.55 461	1.18 471	1.63 601	1.99 612	1.77 594	0.97 499	1.50 430	1.45 599	0.33 563	0.37 622	0.31 537	0.32 579	0.32 523	0.29 506

UGAM-zero	1.00 532	0.30 352	0.93 449	0.47 218	0.30 229	0.57 260	0.25 74	2.25 640	0.63 204	1.01 354	1.10 369	2.73 654	1.85 639	6.26 650	0.40 257	0.17 182	0.14 270	0.19 229	0.15 202	0.16 117	0.17 248

RAFT + AFF	1.00 532	0.42 519	1.09 518	0.67 541	0.50 486	1.22 539	1.24 631	2.24 639	1.19 480	1.30 501	1.56 548	1.17 470	1.49 609	3.44 593	0.83 494	0.21 365	0.25 546	0.30 531	0.26 509	0.27 465	0.27 487

DRN-Test	1.00 532	0.44 525	1.13 527	0.70 564	0.81 621	1.62 591	0.79 548	2.14 619	1.44 594	1.78 615	1.33 473	1.43 530	1.05 533	2.18 528	1.53 608	0.27 509	0.21 492	0.31 537	0.30 563	0.32 523	0.28 499

NCCL2	1.00 532	0.56 576	1.06 505	0.75 592	0.57 532	1.31 552	1.72 661	1.77 523	1.36 564	1.50 572	1.17 408	1.91 610	1.17 557	1.54 440	1.29 571	0.35 580	0.31 589	0.45 617	0.44 624	0.40 567	0.40 573

TCMNet	1.01 538	0.60 594	2.10 631	0.86 627	1.33 670	1.14 518	0.67 514	1.69 495	1.23 500	1.11 391	1.57 552	1.30 506	0.97 499	2.01 510	1.50 606	0.31 547	0.31 589	0.38 594	0.34 595	0.42 575	0.36 558

PA-Net	1.01 538	0.57 580	1.29 554	0.64 509	0.74 596	1.19 533	0.84 563	1.69 495	1.43 593	1.16 427	1.19 417	1.32 511	1.19 565	3.42 591	1.25 564	0.29 535	0.45 645	0.33 561	0.49 636	0.32 523	0.47 602
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 538	0.59 586	1.16 533	0.67 541	0.51 498	1.63 592	1.26 635	1.69 495	1.38 572	1.81 622	1.37 490	1.94 615	1.02 525	1.58 448	1.38 583	0.37 588	0.27 560	0.43 612	0.37 607	0.43 581	0.37 563

z-ln-s-r	1.02 541	0.55 572	2.09 630	0.52 337	0.55 524	0.78 399	0.87 573	1.47 432	1.34 551	1.12 393	1.62 564	1.37 522	1.06 536	2.62 562	3.32 659	0.19 287	0.14 270	0.21 320	0.17 278	0.27 465	0.21 382

PSMNet-RUCA	1.02 541	0.97 639	1.44 578	1.23 664	1.10 652	1.40 567	0.62 496	1.69 495	1.38 572	0.94 327	1.53 537	0.97 406	0.83 432	1.17 340	0.93 514	0.69 656	0.34 604	0.99 667	0.60 654	0.97 655	0.64 642

THIR-Stereo	1.02 541	0.27 268	0.69 293	0.49 272	0.28 181	0.95 470	1.34 640	1.03 279	0.97 340	1.34 528	1.90 606	1.17 470	1.58 615	6.44 655	0.78 473	0.19 287	0.14 270	0.21 320	0.22 439	0.19 261	0.20 359

Wz-Net-LNSev	1.03 544	0.67 606	2.71 654	0.64 509	0.84 625	1.75 602	1.00 605	1.80 536	1.32 544	1.28 485	1.25 437	1.65 579	1.22 572	1.39 406	1.40 587	0.28 524	0.26 552	0.24 417	0.23 462	0.33 532	0.32 536

RAFT-RH_RVC	1.03 544	0.24 165	0.67 277	0.49 272	0.28 181	0.81 423	0.33 168	0.83 189	1.08 401	2.05 639	4.65 676	1.04 432	0.57 306	5.98 649	0.50 350	0.18 233	0.13 203	0.26 476	0.20 364	0.16 117	0.17 248

DISCO	1.03 544	0.34 452	1.11 523	0.69 558	0.45 457	2.07 632	0.84 563	2.13 615	1.50 601	1.15 417	1.33 473	2.40 642	1.07 540	2.60 560	1.51 607	0.23 423	0.18 430	0.22 356	0.20 364	0.31 514	0.27 487

STrans-v2	1.04 547	0.28 295	0.96 464	0.49 272	0.32 281	0.68 343	0.79 548	2.47 661	1.12 423	1.12 393	1.46 522	1.40 525	1.46 604	6.70 663	0.43 288	0.18 233	0.13 203	0.20 281	0.18 303	0.18 209	0.18 275

APVNet	1.06 548	0.53 566	1.42 575	0.84 620	0.79 614	1.92 622	0.82 559	1.90 565	1.08 401	1.08 371	1.43 508	1.56 559	1.13 553	3.07 579	1.58 609	0.31 547	0.34 604	0.42 610	0.36 604	0.36 546	0.37 563

TDLM	1.06 548	0.44 525	0.79 380	0.63 500	0.50 486	0.89 447	1.44 645	1.48 434	1.26 514	1.12 393	1.40 501	1.08 441	0.98 506	6.65 659	0.78 473	0.33 563	0.21 492	0.33 561	0.26 509	0.37 550	0.24 440

FAT-Stereo	1.07 550	0.41 515	1.32 559	0.72 576	0.58 541	1.08 506	0.89 578	1.96 582	1.65 616	1.75 612	1.98 611	2.03 626	1.48 607	2.02 511	1.18 560	0.42 608	0.35 615	0.34 571	0.29 554	0.35 539	0.53 619

GANetREF_RVC	1.07 550	0.86 632	1.31 556	0.82 616	0.53 514	1.41 572	1.31 638	1.76 519	1.52 604	1.27 483	1.31 464	1.46 540	1.24 577	2.03 512	0.96 524	0.56 642	0.45 645	0.67 653	0.50 640	0.88 653	0.59 632
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
CVANet_RVC	1.07 550	0.43 522	0.76 359	0.60 464	0.50 486	0.90 450	0.97 598	1.52 448	1.26 514	1.33 524	1.38 495	1.24 487	1.18 562	6.75 665	0.75 461	0.34 573	0.23 528	0.34 571	0.29 554	0.42 575	0.27 487

GCST	1.08 553	1.47 672	0.93 449	1.73 675	1.14 660	1.30 550	0.31 139	1.33 394	1.16 461	1.29 492	0.97 311	0.98 408	0.49 233	2.08 517	0.46 321	1.19 674	0.70 674	1.30 674	0.85 669	1.02 659	0.89 657

GwcNet	1.08 553	0.51 556	2.33 642	0.79 602	1.18 663	1.76 604	0.70 525	1.68 492	1.47 597	1.41 551	1.64 569	1.74 590	1.04 529	2.20 531	1.41 591	0.30 540	0.29 578	0.29 518	0.27 521	0.30 505	0.35 552

DANet	1.08 553	0.61 596	1.32 559	0.85 625	0.72 588	1.37 560	0.51 410	1.54 457	1.15 451	1.78 615	1.54 542	2.01 623	1.11 546	2.90 571	2.00 629	0.33 563	0.30 583	0.40 605	0.30 563	0.44 587	0.45 594
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 556	0.50 553	1.12 525	0.90 640	1.04 648	1.11 513	0.84 563	1.80 536	1.62 613	1.55 586	2.00 614	1.90 609	1.78 633	1.84 492	1.25 564	0.52 634	0.36 620	0.48 624	0.36 604	0.45 591	0.43 589

Nwc_Net	1.09 556	0.49 546	1.33 562	0.89 639	0.80 619	1.49 580	0.66 510	2.19 633	1.27 520	1.32 515	2.26 630	1.96 618	1.54 612	1.92 500	1.34 577	0.40 599	0.30 583	0.43 612	0.45 626	0.38 559	0.37 563

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 558	1.02 644	1.00 479	0.82 616	0.67 575	1.93 623	0.93 590	1.62 479	1.11 419	1.15 417	1.25 437	1.50 549	0.79 409	1.96 506	0.76 465	1.89 678	0.34 604	0.79 658	0.36 604	1.25 668	0.83 654

NCC-stereo	1.10 558	0.54 567	1.24 546	0.84 620	0.94 641	1.29 548	0.89 578	2.01 596	1.34 551	1.32 515	1.74 585	1.88 605	1.74 629	2.35 542	1.25 564	0.45 620	0.37 622	0.45 617	0.58 650	0.42 575	0.42 582

Abc-Net	1.10 558	0.54 567	1.24 546	0.84 620	0.94 641	1.29 548	0.89 578	2.01 596	1.34 551	1.32 515	1.74 585	1.88 605	1.74 629	2.35 542	1.25 564	0.45 620	0.37 622	0.45 617	0.58 650	0.42 575	0.42 582
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 561	0.58 583	2.23 640	0.66 529	0.71 586	1.95 625	1.46 646	1.98 588	1.45 595	1.79 618	1.43 508	1.49 548	1.33 591	1.97 507	1.42 595	0.27 509	0.23 528	0.28 507	0.28 542	0.34 536	0.31 529

edge stereo	1.11 561	0.50 553	1.30 555	0.71 572	0.65 567	1.14 518	0.75 536	1.93 577	1.37 568	1.71 608	1.83 596	2.54 647	1.44 601	2.43 548	1.23 562	0.42 608	0.41 635	0.54 637	0.35 600	0.42 575	0.46 598

anonymity	1.12 563	0.97 639	1.21 539	1.07 657	1.12 656	1.08 506	0.89 578	1.95 581	1.16 461	1.29 492	1.26 444	1.22 480	1.09 544	1.15 332	1.01 531	1.02 667	1.00 690	0.97 664	0.97 676	0.98 656	0.99 661

ccnet	1.12 563	0.67 606	1.01 483	0.78 600	0.73 595	1.72 600	0.99 603	1.84 549	1.26 514	1.47 563	1.85 600	1.75 593	1.29 583	1.75 480	1.88 623	0.57 643	0.53 660	0.57 647	0.55 647	0.59 628	0.54 621

RASNet	1.12 563	0.30 352	0.91 442	0.66 529	0.77 609	0.97 480	0.57 472	1.37 404	1.35 560	1.02 358	1.34 480	2.11 630	1.43 599	7.09 670	1.39 586	0.19 287	0.17 405	0.17 154	0.19 328	0.18 209	0.16 216

AF-Net	1.13 566	0.52 560	1.33 562	0.86 627	0.91 637	1.38 563	0.71 527	2.16 624	1.62 613	1.56 587	2.40 637	1.99 621	1.65 622	1.81 491	1.48 604	0.48 628	0.28 567	0.49 626	0.33 589	0.39 563	0.32 536

NaN_ROB	1.13 566	0.55 572	1.15 532	0.64 509	0.48 475	1.61 590	2.03 679	1.72 503	1.48 598	2.09 641	1.27 447	1.40 525	1.08 541	3.94 600	1.30 572	0.28 524	0.34 604	0.28 507	0.28 542	0.30 505	0.33 542

UGAM	1.14 568	0.27 268	0.95 458	0.53 356	0.42 430	0.70 356	0.72 530	0.95 244	1.32 544	0.98 340	1.48 528	1.78 597	0.87 452	9.65 699	0.87 503	0.21 365	0.18 430	0.30 531	0.24 477	0.19 261	0.16 216

DGSMNet	1.14 568	0.76 623	2.49 648	0.81 608	0.86 632	1.39 565	1.39 642	2.13 615	1.35 560	1.26 480	1.63 568	1.48 547	0.98 506	1.75 480	1.10 545	0.45 620	0.43 638	0.55 642	0.49 636	0.75 647	0.70 647

Syn2CoEx	1.14 568	0.69 611	1.66 604	0.80 605	0.67 575	1.40 567	0.88 576	2.06 609	1.54 607	1.25 476	1.58 555	1.42 529	1.50 611	4.09 602	1.40 587	0.36 584	0.32 597	0.34 571	0.29 554	0.29 495	0.34 547

RGC	1.14 568	0.79 625	1.26 549	0.91 643	0.96 644	1.52 582	0.77 542	1.92 572	1.26 514	1.54 583	1.93 608	2.02 625	1.54 612	2.25 535	1.31 573	0.44 619	0.35 615	0.58 648	0.48 633	0.47 599	0.46 598

S-Stereo	1.15 572	0.46 534	2.17 636	0.81 608	0.80 619	1.21 537	1.19 628	1.93 577	2.02 646	1.47 563	2.11 622	1.57 560	1.17 557	2.05 515	1.41 591	0.40 599	0.40 633	0.35 580	0.31 571	0.44 587	0.70 647

stereogan	1.15 572	0.42 519	1.40 568	0.86 627	0.84 625	2.38 647	0.71 527	1.88 559	1.73 625	1.72 609	1.94 610	2.31 637	1.29 583	2.07 516	1.08 540	0.36 584	0.35 615	0.39 600	0.31 571	0.51 613	0.46 598

AANet_RVC	1.16 574	0.52 560	1.49 593	0.65 523	0.45 457	0.75 379	0.69 522	1.42 416	1.55 609	1.34 528	1.87 603	1.53 555	0.78 405	7.43 676	1.38 583	0.25 470	0.17 405	0.19 229	0.16 248	0.22 382	0.26 476

RYNet	1.17 575	0.49 546	1.24 546	0.70 564	0.97 645	1.71 598	0.92 586	1.91 569	1.46 596	1.38 542	1.14 391	1.88 605	1.30 587	4.24 604	1.87 621	0.26 493	0.21 492	0.35 580	0.27 521	0.55 621	0.54 621

w-ln-seven-2	1.18 576	0.61 596	4.25 665	0.68 554	0.61 555	1.20 535	0.93 590	1.63 481	1.35 560	1.66 604	1.53 537	1.47 545	1.37 595	3.00 576	1.74 616	0.25 470	0.24 537	0.29 518	0.26 509	0.33 532	0.28 499

HSM	1.19 577	0.32 404	0.65 260	0.57 432	0.38 392	1.23 540	0.59 485	2.25 640	1.19 480	1.30 501	1.25 437	1.94 615	1.03 527	9.32 694	0.71 449	0.22 396	0.16 372	0.20 281	0.16 248	0.21 355	0.21 382

aanetorigin	1.23 578	0.79 625	2.78 656	0.70 564	0.79 614	0.99 486	1.06 614	1.06 306	1.37 568	3.52 680	2.61 646	1.72 587	1.63 620	1.99 508	1.78 618	0.25 470	0.24 537	0.26 476	0.25 491	0.38 559	0.45 594

PWC_ROB	1.24 579	0.76 623	2.46 646	0.72 576	0.78 611	1.15 524	0.49 401	1.75 512	1.92 640	2.31 647	3.07 655	1.59 564	1.40 596	2.46 552	2.10 633	0.33 563	0.22 514	0.35 580	0.24 477	0.38 559	0.41 578

SGM-Forest	1.24 579	0.38 496	0.60 232	0.52 337	0.37 370	1.56 586	1.30 637	1.65 484	1.36 564	2.11 642	1.79 592	1.63 573	0.93 479	7.48 678	0.95 520	0.36 584	0.37 622	0.39 600	0.34 595	0.37 550	0.32 536
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 581	0.99 642	1.93 624	1.02 653	1.21 665	0.96 476	1.01 607	1.75 512	1.92 640	1.36 533	2.12 623	1.44 535	1.01 518	1.14 331	1.40 587	0.72 657	0.82 677	0.89 662	0.98 678	1.31 670	0.95 659

NOSS_ROB	1.26 582	0.46 534	0.62 243	0.56 414	0.38 392	1.06 503	0.78 544	1.73 504	1.40 582	1.01 354	1.43 508	1.10 454	0.75 386	10.62 705	0.65 425	0.45 620	0.43 638	0.48 624	0.45 626	0.44 587	0.41 578

RTSC	1.29 583	0.73 617	2.44 645	0.83 619	0.57 532	1.85 617	0.65 505	1.88 559	2.00 645	2.20 644	1.66 574	1.60 566	1.26 580	2.33 541	3.92 665	0.32 554	0.23 528	0.27 492	0.29 554	0.37 550	0.37 563

PWCDC_ROB	1.29 583	0.75 622	1.33 562	1.05 654	0.88 636	1.73 601	0.52 421	1.89 562	3.28 676	1.29 492	4.88 679	1.22 480	1.46 604	1.77 487	1.45 599	0.60 648	0.26 552	0.29 518	0.25 491	0.52 615	0.37 563

Anonymous_2	1.30 585	0.55 572	0.82 391	0.52 337	0.58 541	1.01 489	0.64 503	1.25 383	0.97 340	0.96 331	0.78 251	1.33 513	1.29 583	1.03 295	0.74 456	0.62 650	0.64 670	1.06 670	9.63 715	1.16 664	0.49 609

SQANet	1.31 586	0.88 635	1.08 514	1.83 677	1.44 672	1.44 575	0.75 536	1.74 509	1.09 409	1.32 515	1.26 444	1.28 502	1.01 518	1.50 430	0.83 494	2.50 685	0.34 604	1.47 675	0.55 647	2.32 678	1.57 677

SHD	1.31 586	0.71 616	2.34 643	0.86 627	0.75 605	1.77 607	0.65 505	2.22 637	2.50 663	2.40 654	1.71 581	1.91 610	1.60 618	1.93 503	2.37 640	0.38 593	0.31 589	0.38 594	0.40 615	0.48 604	0.50 612

PDISCO_ROB	1.32 588	0.65 604	1.44 578	1.36 666	1.46 673	2.55 652	0.92 586	2.45 659	2.07 649	1.37 536	1.49 530	1.65 579	1.00 516	2.82 567	1.35 580	1.01 665	0.27 560	0.54 637	0.47 631	0.71 644	0.73 650

LL-Strereo	1.33 589	0.39 501	1.38 567	0.61 479	0.61 555	0.75 379	0.66 510	1.63 481	1.17 464	1.56 587	1.60 558	2.03 626	2.12 656	9.72 700	0.97 525	0.21 365	0.18 430	0.27 492	0.23 462	0.22 382	0.25 452

PASM	1.34 590	0.92 636	2.62 652	0.86 627	0.87 634	1.03 496	1.08 616	1.50 440	1.51 603	1.82 623	1.41 503	1.68 582	1.26 580	4.87 619	1.34 577	0.61 649	0.65 672	0.68 654	0.78 664	0.69 642	0.68 646

ADCRef	1.35 591	0.55 572	2.37 644	0.72 576	0.77 609	1.94 624	0.78 544	1.91 569	1.27 520	1.57 591	1.59 557	1.36 519	1.41 597	1.54 440	7.53 682	0.23 423	0.20 468	0.32 552	0.30 563	0.29 495	0.29 506

DStereoRT	1.36 592	0.32 404	1.41 573	0.67 541	0.50 486	2.07 632	0.60 489	1.44 423	0.91 312	1.37 536	1.44 513	0.73 305	1.30 587	6.39 654	0.90 510	0.23 423	0.17 405	4.29 707	1.94 697	0.24 425	0.20 359

GANet	1.36 592	0.47 539	0.86 408	0.67 541	0.45 457	1.34 557	1.73 662	1.64 483	1.24 506	1.49 571	2.38 635	1.55 558	1.20 568	9.30 693	0.93 514	0.30 540	0.31 589	0.33 561	0.28 542	0.39 563	0.30 519

ff1	1.37 594	0.33 427	0.85 402	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	0.95 244	2.47 660	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	7.22 671	7.61 683	0.20 330	0.12 101	0.31 537	0.27 521	0.19 261	0.20 359

XQC	1.37 594	0.87 633	2.56 650	0.84 620	0.69 583	1.83 615	0.89 578	2.07 610	1.88 636	1.88 628	1.53 537	1.91 610	1.55 614	2.85 570	3.05 651	0.48 628	0.29 578	0.44 616	0.39 611	0.69 642	0.60 635

w-ln-seven	1.38 596	0.70 614	3.91 664	0.75 592	0.72 588	2.69 659	0.95 595	2.02 600	1.99 644	1.99 635	1.73 583	1.82 601	1.17 557	2.45 549	2.84 648	0.28 524	0.25 546	0.31 537	0.30 563	0.41 570	0.33 542

mmx	1.39 597	0.33 427	0.85 402	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	2.13 615	1.37 568	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	7.22 671	7.61 683	0.24 442	0.19 448	0.31 537	0.27 521	0.30 505	0.25 452

xxx	1.39 597	0.33 427	0.85 402	0.53 356	0.37 370	0.74 373	0.56 461	2.13 615	1.37 568	1.15 417	1.45 516	1.06 434	0.82 424	7.22 671	7.61 683	0.24 442	0.19 448	0.31 537	0.27 521	0.30 505	0.25 452

MFMNet_re	1.40 599	1.14 654	1.68 605	1.39 668	1.07 649	1.48 578	1.43 644	1.87 556	1.82 633	2.26 645	2.19 627	1.51 551	1.86 640	1.52 434	1.25 564	0.93 663	0.83 678	0.84 660	0.80 665	0.99 658	1.05 666

UDG	1.41 600	2.65 698	0.99 473	1.44 671	1.64 676	1.34 557	0.80 554	1.60 472	1.23 500	1.23 464	1.71 581	2.01 623	1.34 592	1.47 426	1.41 591	0.90 662	0.54 663	2.29 683	0.75 662	1.84 673	1.04 664

CSAN	1.41 600	0.59 586	1.26 549	0.70 564	0.50 486	1.76 604	1.78 663	1.77 523	1.90 639	2.35 650	2.32 632	1.92 613	1.94 646	5.56 638	1.49 605	0.43 614	0.35 615	0.40 605	0.41 616	0.43 581	0.41 578

DStereoO	1.44 602	1.11 651	1.69 606	1.16 660	0.72 588	1.21 537	1.56 653	1.74 509	1.63 615	1.52 575	1.67 576	1.51 551	3.16 678	1.73 478	1.72 615	2.35 684	0.45 645	0.97 664	0.42 619	2.01 675	0.53 619

test_xeample	1.45 603	0.28 295	0.65 260	0.51 316	0.28 181	0.94 467	0.59 485	2.14 619	1.29 530	1.24 471	1.51 535	0.88 364	0.86 447	1.46 422	15.10 705	0.22 396	0.20 468	0.22 356	0.20 364	0.22 382	0.22 404

Wz-Net-SNSev	1.49 604	1.23 660	6.27 678	0.68 554	0.67 575	1.37 560	1.41 643	2.00 592	1.39 577	1.48 569	1.61 562	2.29 635	1.32 590	3.93 599	2.14 635	0.31 547	0.28 567	0.31 537	0.33 589	0.42 575	0.36 558

CC-Net-ROB	1.49 604	1.26 661	1.27 552	0.88 635	0.79 614	1.76 604	1.00 605	1.79 533	1.26 514	1.10 385	1.61 562	1.21 478	0.99 514	8.13 686	0.84 497	1.09 671	0.41 635	2.20 681	0.46 629	1.20 667	0.48 605

DDUNet	1.50 606	2.69 699	1.12 525	1.77 676	1.88 678	1.84 616	0.92 586	1.70 500	1.16 461	1.38 542	1.79 592	1.60 566	1.12 549	1.37 395	1.08 540	1.10 672	0.76 675	2.37 685	0.94 674	2.00 674	1.37 673

xxxx	1.51 607	0.28 295	0.68 281	0.54 373	0.28 181	1.16 526	0.44 339	2.19 633	1.29 530	1.09 377	1.36 488	1.22 480	0.85 439	1.79 488	15.70 708	0.24 442	0.21 492	0.21 320	0.20 364	0.22 382	0.23 424

psmorigin	1.52 608	0.69 611	10.52 692	0.68 554	0.59 549	1.13 517	0.70 525	1.57 465	1.19 480	1.99 635	1.79 592	2.26 634	1.47 606	2.09 518	1.36 581	0.39 596	0.40 633	0.34 571	0.33 589	0.43 581	0.56 625

MFN_U_SF_RVC	1.52 608	0.84 628	3.42 659	0.87 634	0.66 571	2.56 653	0.95 595	2.36 651	1.70 621	1.98 634	1.86 601	2.45 645	1.79 634	2.95 572	2.58 643	0.52 634	0.48 652	0.55 642	0.59 653	0.59 628	0.61 636

WQFJA1++	1.55 610	0.22 104	0.45 97	0.38 53	0.28 181	0.38 60	0.20 14	0.62 70	0.28 22	0.38 114	0.39 70	0.34 87	0.39 137	0.64 140	0.27 70	0.19 287	0.12 101	0.16 103	0.12 68	25.04 722	0.14 130

SAMSARA	1.55 610	0.84 628	2.61 651	1.22 663	1.07 649	2.50 651	1.93 673	2.05 604	1.89 637	2.75 664	1.66 574	2.81 655	1.69 627	3.08 581	1.97 628	0.46 626	0.51 658	0.42 610	0.46 629	0.58 626	0.59 632

z-mn7	1.56 612	0.84 628	4.36 668	0.71 572	0.51 498	2.60 654	1.04 610	1.73 504	2.70 669	1.53 577	2.99 654	1.94 615	1.34 592	4.78 617	2.41 641	0.29 535	0.24 537	0.27 492	0.24 477	0.34 536	0.31 529

CrosDoStereo	1.58 613	0.24 165	0.72 316	0.48 250	0.29 205	0.67 336	12.49 709	1.10 319	0.98 345	1.34 528	1.75 588	1.00 415	1.89 642	6.65 659	0.81 487	0.19 287	0.15 334	0.20 281	0.22 439	0.18 209	0.19 321

DeepStereo_LL	1.58 613	0.24 165	0.72 316	0.48 250	0.29 205	0.67 336	12.49 709	1.10 319	0.98 345	1.34 528	1.75 588	1.00 415	1.89 642	6.65 659	0.81 487	0.19 287	0.15 334	0.20 281	0.22 439	0.18 209	0.19 321

STTRV1_RVC	1.58 613	0.68 610	1.96 626	0.88 635	1.12 656	1.57 587	0.90 583	2.25 640	1.75 628	1.29 492	2.02 617	1.40 525	1.22 572	9.77 701	1.31 573	0.81 660	0.33 602	0.54 637	0.49 636	0.73 646	0.52 618

otaku	1.60 616	1.11 651	1.21 539	2.20 680	1.56 674	1.97 626	1.24 631	2.07 610	1.36 564	1.44 558	1.62 564	1.73 588	1.19 565	1.73 478	0.98 528	2.89 689	0.57 665	1.74 676	0.60 654	2.78 685	1.94 683

DeepPrunerF	1.60 616	0.73 617	5.81 676	0.88 635	1.19 664	0.91 454	0.95 595	2.19 633	5.24 694	1.17 436	1.30 458	1.19 474	1.30 587	4.90 620	1.66 614	0.42 608	0.34 604	0.52 631	0.47 631	0.41 570	0.40 573

222	1.61 618	0.29 330	0.67 277	0.56 414	0.29 205	1.06 503	0.42 302	2.17 630	1.31 540	1.31 511	1.52 536	0.92 384	0.94 484	1.76 485	17.65 709	0.24 442	0.20 468	0.21 320	0.19 328	0.22 382	0.23 424

SDNR	1.62 619	0.51 556	2.17 636	0.53 356	0.56 528	3.80 680	0.45 359	1.54 457	1.29 530	1.33 524	2.41 638	1.08 441	0.96 496	11.18 706	1.16 554	0.66 654	0.63 669	0.43 612	0.32 579	0.64 635	0.67 644

AANet	1.64 620	1.27 662	5.08 671	0.67 541	0.65 567	1.41 572	0.84 563	1.92 572	2.90 672	3.11 678	3.20 658	2.91 659	2.06 653	2.49 555	2.10 633	0.42 608	0.29 578	0.34 571	0.30 563	0.45 591	0.45 594

Ntro	1.64 620	1.15 655	1.23 543	2.48 686	1.83 677	2.09 634	1.16 625	1.96 582	1.38 572	1.21 453	1.62 564	1.62 568	1.29 583	1.87 497	1.11 548	3.04 690	0.56 664	1.82 678	0.64 656	2.80 686	2.05 685

G-Net	1.66 622	0.63 601	1.56 597	1.11 659	0.74 596	2.98 669	0.91 584	1.55 461	1.22 497	2.76 665	8.18 698	2.32 638	2.53 670	1.92 500	1.87 621	0.48 628	0.44 641	0.45 617	0.31 571	0.60 632	0.57 629

MDST_ROB	1.67 623	0.34 452	1.58 600	0.92 645	0.58 541	4.26 686	1.11 618	2.83 668	1.41 588	4.49 691	2.55 645	1.45 537	0.97 499	7.79 683	1.17 557	0.31 547	0.25 546	0.37 591	0.33 589	0.31 514	0.30 519

SPS-STEREO	1.67 623	1.04 645	1.23 543	1.21 662	1.13 659	1.82 614	1.11 618	2.16 624	1.52 604	3.07 676	2.32 632	2.82 656	1.80 635	4.11 603	2.04 630	1.03 668	0.99 689	0.97 664	0.94 674	1.03 661	1.02 662
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 625	0.36 482	0.61 237	0.59 452	0.29 205	2.25 640	1.18 627	2.38 654	1.68 620	3.60 681	2.67 648	3.69 670	2.42 666	8.13 686	1.90 624	0.31 547	0.31 589	0.30 531	0.28 542	0.30 505	0.29 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 626	0.59 586	4.33 666	0.70 564	0.57 532	2.02 630	1.62 659	3.35 677	1.78 629	1.48 569	1.38 495	2.17 631	2.84 673	4.77 616	3.66 662	0.48 628	0.31 589	0.29 518	0.25 491	0.64 635	0.48 605

zh-mn7	1.70 627	1.21 658	8.30 686	0.69 558	0.53 514	1.45 576	0.84 563	1.70 500	2.09 650	2.41 655	2.67 648	1.68 582	1.23 574	4.49 609	2.87 649	0.30 540	0.26 552	0.27 492	0.27 521	0.31 514	0.35 552

1111x	1.70 627	0.29 330	0.86 408	0.51 316	0.27 154	1.01 489	0.68 518	2.22 637	1.28 525	1.13 408	1.40 501	1.21 478	1.10 545	5.53 636	15.20 706	0.22 396	0.21 492	0.22 356	0.22 439	0.24 425	0.22 404

PVD	1.70 627	0.84 628	2.26 641	0.94 648	0.83 624	2.48 650	0.97 598	2.59 665	3.35 677	3.01 674	2.77 650	2.34 639	2.47 668	2.67 564	3.14 654	0.47 627	0.45 645	0.59 649	0.48 633	0.59 628	0.75 652

FBW_ROB	1.71 630	0.62 600	1.45 583	0.67 541	0.61 555	1.81 612	1.08 616	2.52 662	1.70 621	1.77 614	1.73 583	1.98 620	1.25 578	12.57 708	1.84 620	0.34 573	0.37 622	0.56 645	0.38 609	0.45 591	0.43 589

ADCL	1.72 631	0.57 580	3.66 661	0.67 541	0.61 555	2.61 656	1.85 668	1.96 582	1.67 618	1.90 631	1.83 596	2.06 629	1.90 644	2.13 521	9.15 692	0.26 493	0.24 537	0.34 571	0.32 579	0.38 559	0.35 552

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 632	0.87 633	3.56 660	0.80 605	0.75 605	3.72 677	2.44 692	1.82 540	1.82 633	1.74 611	1.91 607	1.92 613	1.26 580	7.69 681	1.28 570	0.45 620	0.47 650	0.52 631	0.77 663	0.50 608	0.50 612

zh-sn7	1.76 633	1.38 663	6.58 679	0.74 588	0.72 588	1.78 609	1.31 638	1.88 559	1.56 610	1.86 627	2.47 642	1.81 598	2.08 655	5.12 624	3.80 664	0.32 554	0.32 597	0.32 552	0.32 579	0.44 587	0.40 573

AAGNet	1.83 634	0.28 295	0.72 316	0.61 479	0.32 281	0.67 336	0.51 410	0.96 252	0.98 345	1.47 563	1.20 422	1.00 415	1.18 562	2.83 568	22.77 716	0.22 396	0.13 203	0.22 356	0.19 328	0.23 410	0.15 175

WCMA_ROB	1.84 635	0.47 539	1.31 556	0.69 558	0.57 532	2.11 635	1.14 622	1.87 556	1.73 625	4.04 685	6.43 685	5.62 688	3.61 683	2.59 559	1.94 626	0.52 634	0.44 641	0.39 600	0.42 619	0.48 604	0.47 602

ADCPNet	1.85 636	0.69 611	8.07 683	0.71 572	0.58 541	2.79 663	1.22 630	1.94 579	1.54 607	1.88 628	1.69 579	2.46 646	2.04 650	2.37 544	6.48 677	0.38 593	0.37 622	0.38 594	0.43 622	0.47 599	0.45 594

test_sample9	1.86 637	0.49 546	1.13 527	0.56 414	0.39 403	1.02 493	0.73 531	1.78 527	1.21 491	1.22 458	1.18 410	1.08 441	0.92 470	2.27 537	7.92 687	0.57 643	12.61 723	0.62 650	0.67 658	0.45 591	0.42 582

Wz-Net-TNSev	1.88 638	2.08 692	7.66 681	0.67 541	0.64 565	2.42 648	1.83 667	2.33 647	1.74 627	1.57 591	1.56 548	2.58 648	1.90 644	4.86 618	3.12 653	0.39 596	0.37 622	0.33 561	0.37 607	0.53 617	0.58 630

NVStereoNet_ROB	1.88 638	1.07 646	1.45 583	1.07 657	1.17 661	1.47 577	1.48 648	1.89 562	1.93 642	1.94 633	4.67 677	3.08 663	1.80 635	6.51 656	1.65 612	1.06 670	0.86 684	1.08 671	1.32 684	0.93 654	1.26 671
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 638	0.57 580	2.18 638	0.63 500	0.40 414	2.80 664	1.57 656	2.39 655	5.88 697	2.36 652	3.57 663	3.72 671	2.97 675	4.74 615	1.76 617	0.34 573	0.30 583	0.32 552	0.29 554	0.48 604	0.37 563

ADCMid	1.89 641	0.73 617	5.06 670	0.72 576	0.67 575	2.00 629	1.14 622	1.97 586	1.48 598	2.86 668	1.81 595	2.37 640	2.05 652	2.24 533	10.39 697	0.33 563	0.31 589	0.39 600	0.43 622	0.50 608	0.44 592

WZ-Net	1.95 642	0.95 638	10.10 688	0.86 627	0.78 611	1.69 597	1.60 658	2.20 636	1.98 643	2.08 640	1.93 608	2.30 636	1.97 647	5.30 627	3.17 656	0.34 573	0.26 552	0.29 518	0.31 571	0.51 613	0.47 602

AnyNet_C32	1.96 643	1.10 648	5.17 672	0.90 640	1.11 654	2.12 636	2.37 690	1.85 550	1.48 598	2.45 656	1.70 580	2.05 628	1.64 621	2.50 556	10.28 696	0.37 588	0.34 604	0.35 580	0.41 616	0.49 607	0.54 621

MSAF-DinoV2	1.97 644	0.80 627	10.38 691	0.86 627	0.48 475	1.39 565	0.97 598	2.55 664	1.72 624	1.53 577	1.65 571	3.59 668	2.20 660	5.39 633	3.94 666	0.27 509	0.17 405	0.26 476	0.28 542	0.47 599	0.46 598

RainbowNet	1.97 644	1.76 680	1.57 599	2.81 689	2.21 683	1.98 628	1.81 665	2.54 663	1.89 637	1.50 572	1.84 598	1.96 618	1.65 622	2.14 522	1.25 564	3.33 696	0.85 682	2.39 688	0.98 678	2.82 688	2.22 686

ADCP+	1.99 646	0.48 543	7.73 682	0.66 529	0.91 637	2.30 643	1.05 612	1.82 540	1.34 551	1.54 583	1.32 471	1.74 590	1.61 619	2.17 525	13.37 701	0.24 442	0.21 492	0.32 552	0.28 542	0.37 550	0.29 506

MSMD_ROB	1.99 646	0.59 586	0.89 435	0.70 564	0.61 555	3.95 682	0.94 593	1.80 536	1.79 630	4.41 689	4.43 670	8.17 697	3.66 684	3.40 589	1.33 575	0.52 634	0.48 652	0.54 637	0.58 650	0.53 617	0.50 612

Selective-IGEV-i16pc	2.07 648	0.29 330	19.83 703	0.53 356	0.39 403	2.74 660	1.51 649	1.13 333	1.28 525	0.80 288	1.21 424	1.06 434	0.64 349	7.77 682	0.79 480	0.40 599	0.22 514	0.21 320	0.23 462	0.22 382	0.23 424

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 649	1.15 655	3.10 657	1.05 654	0.76 608	5.03 692	2.40 691	2.16 624	2.62 666	1.89 630	2.28 631	2.69 652	1.65 622	9.35 695	2.04 630	0.64 653	0.51 658	0.68 654	0.71 661	1.09 663	0.67 644

ACVNet-4b	2.15 650	1.41 667	1.64 602	2.80 688	2.31 687	2.31 644	1.24 631	2.32 646	2.14 651	1.26 480	2.39 636	2.66 651	1.48 607	5.95 648	1.06 536	3.20 694	0.45 645	2.37 685	0.89 670	2.83 689	2.37 690

ACVNet_1	2.18 651	1.45 670	1.72 610	2.85 690	2.33 689	2.28 641	1.46 646	3.08 673	2.22 654	1.82 623	2.05 620	3.56 667	1.98 648	3.09 582	1.40 587	3.17 691	0.60 667	2.40 689	0.92 672	2.91 692	2.37 690

test_sample8	2.19 652	0.49 546	1.13 527	0.56 414	0.39 403	1.02 493	0.73 531	1.82 540	1.15 451	2.26 645	1.30 458	4.94 683	2.52 669	2.27 537	7.92 687	0.57 643	12.61 723	0.62 650	0.67 658	0.45 591	0.42 582

ADCS	2.25 653	0.99 642	5.55 673	0.81 608	0.74 596	2.19 638	1.80 664	2.27 643	2.14 651	2.80 667	2.13 624	2.40 642	2.03 649	2.64 563	13.69 702	0.41 604	0.39 631	0.40 605	0.45 626	0.58 626	0.56 625

AnyNet_C01	2.26 654	1.78 681	10.22 690	0.93 646	0.74 596	2.92 667	2.20 685	2.29 645	1.80 631	2.53 658	2.41 638	2.71 653	1.73 628	3.41 590	6.72 679	0.41 604	0.39 631	0.40 605	0.42 619	0.67 640	0.63 638

MeshStereo	2.26 654	0.56 576	0.92 447	0.61 479	0.49 479	2.60 654	1.02 608	3.18 674	2.05 648	7.40 706	4.98 680	7.58 694	2.98 676	6.37 653	1.96 627	0.43 614	0.43 638	0.45 617	0.39 611	0.43 581	0.42 582
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
Selective-IGEV-i16pb	2.29 656	0.33 427	20.08 704	0.56 414	0.40 414	2.61 656	1.54 652	2.60 666	1.87 635	0.97 335	1.68 578	1.38 524	1.01 518	8.19 689	0.92 513	0.37 588	0.21 492	0.22 356	0.26 509	0.25 438	0.28 499

FCDSN-DC	2.32 657	0.63 601	0.81 387	0.84 620	0.75 605	2.23 639	0.94 593	2.09 613	1.80 631	5.45 699	7.72 695	7.77 696	6.93 701	3.39 588	1.80 619	0.52 634	0.48 652	0.52 631	0.51 643	0.57 624	0.58 630
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 658	2.85 700	3.66 661	3.08 696	2.27 685	1.97 626	0.67 514	2.00 592	1.70 621	2.52 657	2.00 614	2.23 632	5.86 694	3.44 593	1.58 609	1.01 665	0.32 597	2.64 694	1.94 697	2.85 690	2.24 687

EDNetEfficient	2.37 659	1.10 648	8.08 684	0.74 588	0.71 586	0.98 485	1.56 653	1.46 430	4.06 685	4.90 694	2.82 651	2.25 633	3.48 682	2.95 572	9.97 693	0.26 493	0.24 537	0.26 476	0.30 563	0.68 641	0.61 636

pmcnn	2.37 659	0.42 519	2.71 654	0.63 500	0.43 441	1.54 584	1.19 628	2.01 596	1.53 606	2.64 661	7.60 692	18.07 712	1.45 603	3.44 593	2.78 647	0.18 233	0.15 334	0.15 52	0.12 68	0.20 310	0.18 275

ELAS	2.37 659	0.74 620	1.54 595	0.99 650	0.92 639	4.78 689	2.33 689	3.33 676	3.37 678	5.05 697	4.77 678	3.67 669	4.53 691	3.42 591	4.50 669	0.62 650	0.53 660	0.55 642	0.53 645	0.63 633	0.64 642
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 662	1.07 646	2.14 635	1.18 661	1.10 652	2.14 637	1.36 641	1.96 582	1.66 617	5.46 700	7.07 689	4.95 684	4.32 690	5.50 635	2.26 637	1.04 669	1.02 692	0.99 667	0.97 676	1.02 659	1.04 664

ACVNet_2	2.43 663	1.41 667	2.04 628	2.62 687	2.24 684	2.63 658	1.88 671	3.31 675	3.01 673	2.19 643	3.45 662	4.62 676	2.04 650	4.50 611	1.47 603	2.55 686	0.64 670	2.22 682	0.84 667	2.69 684	2.29 688

ELAS_RVC	2.48 664	0.74 620	1.90 622	1.05 654	0.92 639	2.76 661	4.01 702	2.76 667	4.11 686	4.69 692	4.63 674	4.62 676	5.96 696	3.97 601	3.96 667	0.63 652	0.53 660	0.56 645	0.52 644	0.64 635	0.63 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 665	0.59 586	18.45 701	0.69 558	0.50 486	1.87 619	0.88 576	1.67 491	2.39 657	1.50 572	1.42 504	1.14 467	1.15 555	4.28 607	5.07 672	0.24 442	0.19 448	0.22 356	0.19 328	7.86 712	0.34 547

WAO-7	2.66 666	1.40 666	1.73 612	1.39 668	1.17 661	3.93 681	1.94 674	4.11 686	3.88 684	2.92 669	5.50 681	4.18 674	3.00 677	7.63 680	3.71 663	1.13 673	1.00 690	1.17 672	1.13 683	1.18 666	1.09 668

RTS	2.67 667	1.38 663	15.28 697	0.99 650	1.26 667	3.78 678	1.96 675	2.15 621	2.62 666	2.61 659	2.85 652	2.60 649	1.59 616	6.27 651	5.71 675	0.40 599	0.28 567	0.35 580	0.35 600	0.50 608	0.48 605

RTSA	2.67 667	1.38 663	15.28 697	0.99 650	1.26 667	3.78 678	1.96 675	2.15 621	2.62 666	2.61 659	2.85 652	2.60 649	1.59 616	6.27 651	5.71 675	0.40 599	0.28 567	0.35 580	0.35 600	0.50 608	0.48 605

MADNet+	2.69 669	3.22 703	11.53 693	1.44 671	1.12 656	3.19 671	1.81 665	2.85 669	2.37 656	1.68 606	2.07 621	2.85 657	2.18 658	7.41 675	5.23 673	0.79 659	0.76 675	0.69 656	0.65 657	0.98 656	0.95 659

IMH-64-1	2.70 670	1.79 682	1.46 585	3.26 698	2.66 693	3.23 673	2.10 680	4.08 684	2.75 670	2.34 648	3.81 666	3.06 661	2.22 661	4.25 605	2.59 644	3.75 700	0.84 679	2.75 695	1.35 685	3.15 694	2.60 697

IMH-64	2.70 670	1.79 682	1.46 585	3.26 698	2.66 693	3.23 673	2.10 680	4.08 684	2.75 670	2.34 648	3.81 666	3.06 661	2.22 661	4.25 605	2.59 644	3.75 700	0.84 679	2.75 695	1.35 685	3.15 694	2.60 697

FC-DCNN	2.72 672	0.59 586	0.86 408	0.73 584	0.57 532	2.91 665	1.04 610	3.01 672	2.60 664	6.83 701	7.64 693	9.92 701	6.33 699	5.21 625	3.14 654	0.53 640	0.48 652	0.51 629	0.50 640	0.53 617	0.51 616

FC-DCNN v2	2.81 673	0.59 586	0.85 402	0.73 584	0.57 532	2.97 668	1.05 612	3.39 678	2.61 665	6.98 702	7.67 694	10.38 704	6.31 698	5.75 643	3.37 660	0.53 640	0.48 652	0.51 629	0.50 640	0.53 617	0.51 616

WAO-6	2.81 673	1.60 677	1.46 585	2.36 684	2.28 686	3.55 675	2.29 688	4.21 687	4.56 690	2.36 652	4.51 671	4.88 682	2.66 671	4.60 612	4.07 668	1.72 677	1.15 696	2.31 684	1.46 690	2.31 677	1.85 681

PWCK	2.88 675	2.05 690	5.72 675	2.08 679	1.11 654	3.55 675	3.90 701	2.86 670	3.54 682	3.03 675	3.63 664	3.10 664	2.31 663	8.15 688	3.09 652	2.12 681	0.91 687	1.75 677	0.98 678	2.57 683	1.18 670

Dean	2.91 676	1.53 676	2.07 629	2.96 695	2.51 691	3.15 670	2.14 683	4.75 691	4.41 689	2.76 665	6.10 684	5.53 687	2.37 664	2.97 574	1.92 625	3.18 692	0.85 682	2.51 692	1.04 681	2.88 691	2.47 694

MonStereo1	3.14 677	1.66 678	1.81 616	2.43 685	2.32 688	5.80 695	1.58 657	3.52 679	4.70 691	3.09 677	8.22 699	4.76 680	3.36 680	6.52 657	2.29 639	2.33 683	0.61 668	1.91 680	1.05 682	2.44 680	2.34 689

IMH	3.21 678	1.85 686	1.48 591	3.25 697	2.69 695	4.07 684	2.02 678	4.41 689	3.80 683	2.72 662	7.11 690	4.75 679	2.92 674	5.92 646	2.55 642	3.85 704	0.88 685	2.78 697	1.36 687	3.19 696	2.59 696

LVE	3.31 679	1.67 679	1.64 602	2.85 690	2.42 690	3.20 672	2.26 687	4.78 692	5.05 693	2.35 650	6.91 687	6.02 689	2.37 664	9.15 691	2.17 636	3.19 693	1.08 695	2.38 687	1.47 691	2.81 687	2.40 692

DStereoFS	3.67 680	1.49 674	2.18 638	1.32 665	1.32 669	4.41 687	1.26 635	3.75 683	9.27 701	3.36 679	6.80 686	4.81 681	13.54 708	6.95 667	4.76 671	0.73 658	0.69 673	1.17 672	2.40 703	1.27 669	1.95 684

JetBlue	3.97 681	2.01 687	10.19 689	1.38 667	2.84 697	10.53 701	9.54 706	3.60 681	2.41 658	2.73 663	3.39 661	4.54 675	4.31 689	7.85 685	6.84 680	0.88 661	0.93 688	0.89 662	0.91 671	1.74 672	1.91 682

notaker	3.98 682	2.40 697	2.68 653	3.82 705	3.27 702	3.97 683	2.14 683	4.78 692	3.45 680	4.12 688	6.94 688	7.65 695	3.26 679	7.82 684	5.30 674	4.04 705	1.41 698	3.36 704	2.10 700	3.88 702	3.31 703

WAO-8	4.40 683	1.82 684	1.79 614	2.34 682	2.20 681	9.19 698	1.53 650	6.09 699	16.46 712	3.94 683	7.84 696	7.32 691	3.72 686	9.41 697	3.31 657	2.00 679	1.07 693	2.44 690	1.37 688	2.50 681	1.68 678

Venus	4.40 683	1.82 684	1.79 614	2.34 682	2.20 681	9.19 698	1.53 650	6.09 699	16.46 712	3.94 683	7.84 696	7.32 691	3.72 686	9.41 697	3.31 657	2.00 679	1.07 693	2.44 690	1.37 688	2.50 681	1.68 678

DStereoSA	4.44 685	0.92 636	6.79 680	1.58 674	2.54 692	2.29 642	14.04 711	2.33 647	2.31 655	1.85 625	10.58 705	1.32 511	13.05 706	7.07 669	11.18 699	0.67 655	1.97 702	0.88 661	3.29 704	1.69 671	2.44 693

MultiAttention	4.51 686	0.33 427	0.82 391	0.73 584	0.45 457	30.98 722	4.50 704	2.18 632	1.40 582	1.61 595	2.41 638	2.43 644	0.70 371	38.42 727	1.36 581	0.22 396	0.15 334	0.29 518	0.30 563	0.47 599	0.43 589

ktn	4.70 687	2.38 696	2.12 634	3.76 703	3.24 700	4.85 690	2.95 698	5.52 694	7.37 700	4.07 687	19.32 717	7.46 693	3.47 681	7.39 674	2.95 650	4.04 705	1.85 701	3.26 703	2.22 701	3.08 693	2.65 699

MADNet++	5.01 688	3.14 701	4.91 669	4.55 709	3.94 706	5.20 693	4.41 703	4.40 688	4.13 687	4.95 695	6.08 683	4.74 678	5.37 692	9.40 696	10.67 698	4.65 707	4.15 709	3.97 706	3.34 706	4.09 704	4.08 709

UNDER WATER	5.08 689	2.33 695	5.55 673	3.94 707	3.51 703	5.20 693	2.72 695	5.61 697	16.52 714	3.84 682	4.60 673	9.21 699	5.89 695	5.90 645	8.66 691	3.75 700	1.34 697	3.18 702	1.88 695	4.33 707	3.61 705

UNDER WATER-64	5.27 690	2.32 694	8.78 687	3.93 706	3.54 704	7.61 696	3.03 699	5.84 698	14.19 706	4.04 685	4.04 668	9.39 700	6.26 697	5.93 647	8.48 690	3.60 699	1.51 699	3.13 700	1.88 695	4.29 706	3.61 705

TorneroNet-64	5.30 691	2.03 688	1.74 613	3.43 700	2.81 696	10.09 700	2.12 682	9.10 706	17.12 717	4.96 696	9.27 702	10.72 706	3.70 685	9.20 692	4.55 670	3.31 695	0.84 679	2.88 698	1.55 692	3.49 699	3.04 700

MANE	6.19 692	0.59 586	1.03 495	0.93 646	1.22 666	13.38 706	2.69 693	12.81 710	17.94 719	8.21 707	10.82 706	14.72 708	11.68 703	11.39 707	11.90 700	0.59 647	0.50 657	0.52 631	1.76 694	0.55 621	0.54 621

LSM	6.33 693	1.10 648	13.19 694	1.41 670	68.17 733	1.64 594	1.90 672	1.92 572	2.46 659	2.99 672	3.11 656	1.88 605	1.80 635	2.61 561	2.06 632	0.41 604	0.58 666	0.50 627	0.57 649	0.64 635	17.66 723

SGM-ForestM	6.52 694	0.38 496	1.26 549	0.63 500	0.35 334	13.59 707	5.32 705	6.32 702	6.70 699	11.14 709	9.18 701	22.51 722	13.93 709	16.89 711	20.07 711	0.36 584	0.37 622	0.36 588	0.35 600	0.36 546	0.34 547

tt	6.58 695	0.26 235	6.10 677	3.77 704	2.16 680	11.55 703	19.63 713	13.33 711	5.74 696	2.96 671	2.65 647	4.97 685	6.33 699	3.81 598	7.24 681	9.15 712	11.32 722	5.89 712	6.24 713	6.03 708	2.55 695

JetRed	6.91 696	8.80 709	25.96 717	2.85 690	3.25 701	13.98 709	11.87 708	6.25 701	4.28 688	4.45 690	4.56 672	6.69 690	5.46 693	7.46 677	14.05 703	2.59 687	3.31 706	2.59 693	2.29 702	4.20 705	3.36 704

xyz-stereo	7.16 697	0.22 104	69.90 738	0.42 118	0.21 25	32.92 726	0.49 401	0.87 201	0.76 261	1.38 542	27.04 720	1.19 474	1.16 556	4.69 614	0.97 525	0.16 123	0.12 101	0.20 281	0.14 171	0.16 117	0.12 21

LE_ROB	8.05 698	0.37 489	23.53 711	0.74 588	0.33 305	2.77 662	2.87 697	3.71 682	27.24 724	25.39 724	8.87 700	8.46 698	26.71 723	6.65 659	21.99 712	0.21 365	0.19 448	0.20 281	0.21 410	0.25 438	0.22 404

coex-ft	8.13 699	2.13 693	98.04 740	0.67 541	0.53 514	1.71 598	1.56 653	1.65 484	11.11 704	18.17 722	3.75 665	3.88 672	7.61 702	2.98 575	6.49 678	0.30 540	0.30 583	0.32 552	0.31 571	0.66 639	0.50 612

KSHMR	8.75 700	2.06 691	2.11 633	3.53 702	3.11 699	4.13 685	2.69 693	5.60 696	61.37 740	3.00 673	55.83 738	4.98 686	2.45 667	4.49 609	2.61 646	3.46 697	1.55 700	3.14 701	1.94 697	3.72 701	3.18 702

U	9.45 701	0.21 71	0.58 223	0.47 218	53.11 732	61.27 737	0.24 67	0.70 121	0.52 163	0.36 88	0.28 30	0.29 42	0.35 113	0.33 4	0.26 55	0.19 287	0.11 38	60.50 735	8.88 714	0.17 162	0.13 71

TCMNet-wrong-test	10.31 702	11.40 711	14.84 696	20.96 718	18.45 712	13.80 708	10.76 707	15.78 712	3.53 681	5.20 698	5.52 682	16.26 710	12.61 704	7.51 679	10.15 694	7.43 710	2.37 703	4.31 708	3.43 707	11.36 714	10.61 713

EDNetEfficientorigin	10.57 703	1.47 672	177.42 741	0.67 541	0.53 514	1.58 588	1.16 625	1.90 565	3.37 678	4.71 693	3.38 660	3.10 664	2.69 672	3.13 583	3.58 661	0.25 470	0.23 528	0.33 561	0.27 521	0.83 648	0.81 653

TorneroNet	10.70 704	2.03 688	1.82 618	3.43 700	3.01 698	43.83 727	2.22 686	8.87 705	67.47 741	7.17 705	27.36 721	10.68 705	3.85 688	8.67 690	7.65 686	3.59 698	0.88 685	3.04 699	1.57 693	3.71 700	3.17 701

HanzoNet	11.04 705	3.62 704	8.10 685	4.08 708	3.55 705	4.90 691	2.73 696	7.19 703	10.10 702	31.86 734	28.92 723	21.96 721	36.36 727	18.08 713	10.17 695	7.94 711	3.32 707	3.47 705	3.31 705	7.06 711	4.04 708

DPSimNet_ROB	11.20 706	4.98 706	35.43 722	2.90 693	4.52 707	7.89 697	17.09 712	4.66 690	6.06 698	14.89 716	10.93 707	17.29 711	36.81 729	13.18 709	15.68 707	2.86 688	6.29 712	5.75 711	5.09 711	3.91 703	7.70 711

light-stereo	12.42 707	1.45 670	18.02 700	17.94 715	23.64 719	11.13 702	0.82 559	9.91 707	5.73 695	15.42 717	42.83 733	55.24 737	1.88 641	28.77 725	2.26 637	1.61 676	3.00 705	0.78 657	0.93 673	3.48 698	3.62 707

DGTPSM_ROB	13.01 708	8.23 707	21.87 707	9.51 711	18.10 710	11.56 704	32.01 720	10.63 708	16.20 710	7.03 703	19.48 718	10.15 702	16.66 712	9.83 702	22.42 713	4.75 708	8.68 713	5.37 709	10.25 718	6.16 709	11.36 714

DPSMNet_ROB	13.02 709	8.23 707	21.91 708	9.53 712	18.11 711	11.56 704	32.02 721	10.64 709	16.23 711	7.05 704	19.49 719	10.16 703	16.66 712	9.85 703	22.43 714	4.77 709	8.68 713	5.38 710	10.26 719	6.17 710	11.36 714

USTest	14.33 710	14.94 713	21.04 706	17.44 714	16.05 709	23.26 711	33.84 722	21.73 714	11.80 705	9.36 708	10.14 703	15.97 709	13.20 707	17.28 712	22.43 714	3.78 703	5.01 710	6.17 713	6.16 712	9.25 713	7.72 712

ASD4	15.85 711	10.99 710	19.63 702	10.21 713	11.70 708	19.24 710	31.10 719	19.35 713	10.68 703	11.14 709	10.18 704	12.59 707	12.64 705	14.74 710	24.83 717	12.93 721	9.94 720	26.83 729	19.40 723	16.23 720	12.70 721

iinet-test	17.98 712	18.06 714	23.82 713	20.87 716	19.70 713	26.55 712	35.70 723	25.04 718	15.93 707	13.33 711	13.25 708	20.58 713	17.79 714	20.62 714	25.11 718	9.58 714	8.78 715	9.88 715	9.85 716	13.23 715	11.95 716

IINet	17.98 712	18.06 714	23.81 712	20.87 716	19.70 713	26.55 712	35.70 723	25.04 718	15.93 707	13.33 711	13.25 708	20.58 713	17.79 714	20.62 714	25.11 718	9.58 714	8.78 715	9.88 715	9.85 716	13.23 715	11.95 716

DPSM_ROB	19.08 714	19.14 717	25.17 715	22.15 720	20.85 716	28.17 715	37.82 726	26.56 720	16.85 715	14.14 713	14.84 711	21.70 716	18.75 717	21.87 717	26.55 722	10.16 718	9.30 718	10.47 717	10.42 720	14.03 717	12.61 719

DPSM	19.08 714	19.14 717	25.17 715	22.15 720	20.85 716	28.17 715	37.82 726	26.56 720	16.85 715	14.14 713	14.84 711	21.70 716	18.75 717	21.87 717	26.55 722	10.16 718	9.30 718	10.47 717	10.42 720	14.03 717	12.61 719

Selective-IGEV-i1pa	19.94 716	26.52 723	23.52 710	2.94 694	1.59 675	31.97 725	20.54 714	30.88 724	25.25 720	23.87 723	27.58 722	33.01 725	26.91 724	32.38 726	25.47 720	20.69 730	5.85 711	12.49 720	4.43 709	3.35 697	19.48 724

real-time stereo	20.92 717	20.34 719	26.52 718	23.75 722	22.35 718	31.10 723	39.65 728	32.69 728	17.69 718	15.67 718	16.02 713	24.19 724	20.68 719	23.49 719	27.65 724	11.09 720	10.22 721	12.48 719	11.73 722	14.68 719	16.45 722

LRCNet_RVC	22.74 718	32.10 724	21.97 709	29.84 723	26.23 720	4.42 688	0.81 557	22.66 715	2.02 646	26.93 725	29.26 724	23.06 723	15.59 711	23.84 720	18.88 710	31.75 731	19.90 734	34.65 731	32.13 732	30.54 731	28.32 732

DLNR-FE	23.17 719	48.55 738	42.94 725	176.85 741	78.48 734	0.35 48	0.21 29	23.51 717	0.75 252	0.66 260	0.86 275	0.59 256	0.30 67	1.55 442	0.44 291	9.85 717	0.12 101	0.18 203	0.14 171	76.92 738	0.16 216

DLNR_Zeroshot_test	23.17 719	48.52 737	43.29 726	176.68 740	78.69 735	0.35 48	0.21 29	23.41 716	0.75 252	0.66 260	0.86 275	0.59 256	0.30 67	1.56 445	0.44 291	9.57 713	0.12 101	0.18 203	0.14 171	76.92 738	0.16 216

FADE	26.59 721	4.78 705	20.96 705	1.89 678	1.92 679	2.91 665	2.00 677	5.58 695	5.04 692	2.92 669	2.16 626	4.13 673	14.18 710	10.23 704	8.46 689	188.09 742	2.77 704	123.78 739	127.92 739	1.06 662	1.10 669

BEATNet-Init1	26.87 722	13.43 712	70.68 739	0.91 643	0.68 581	57.02 735	21.06 715	32.82 729	32.67 726	52.12 740	53.61 737	66.05 738	49.56 738	48.79 739	34.71 728	0.49 632	0.44 641	0.53 636	0.53 645	0.63 633	0.59 632

fast-reg	37.99 723	38.31 726	50.02 728	45.00 733	43.04 730	57.29 736	76.35 734	53.18 732	33.49 727	28.15 726	29.55 728	41.27 729	35.82 726	42.63 730	52.86 732	19.57 722	18.63 727	20.88 721	20.79 724	28.20 723	24.79 725

RAFT-FEzeroshot	38.32 724	38.45 728	50.28 729	44.74 728	41.87 725	56.68 730	76.38 737	53.24 734	33.76 729	28.29 728	29.37 725	43.69 734	37.66 731	43.83 732	53.41 736	20.32 724	18.70 729	21.07 723	21.07 727	28.25 726	25.35 729

RAFT-FE	38.32 724	38.45 728	50.28 729	44.74 728	41.87 725	56.68 730	76.38 737	53.24 734	33.76 729	28.29 728	29.37 725	43.69 734	37.66 731	43.83 732	53.41 736	20.32 724	18.70 729	21.07 723	21.07 727	28.25 726	25.35 729

CasAABBNet	38.33 726	38.46 730	50.35 732	44.75 730	41.84 724	56.68 730	76.37 736	53.22 733	33.83 732	28.31 731	29.54 727	43.62 733	37.71 733	43.84 735	53.41 736	20.30 723	18.70 729	21.07 723	21.07 727	28.24 725	25.34 727

Hybrid-DGEV	38.35 727	38.46 730	50.28 729	44.82 732	41.90 727	56.66 729	76.35 734	53.24 734	33.80 731	28.29 728	29.84 730	43.58 730	37.86 735	43.84 735	53.39 735	20.34 726	18.69 728	21.06 722	21.00 725	28.25 726	25.34 727

FlowAnything	38.37 728	38.41 727	50.38 733	44.76 731	41.94 728	56.64 728	76.34 733	53.28 738	34.23 734	28.25 727	29.72 729	43.60 731	37.79 734	43.83 732	53.38 734	20.39 728	18.71 733	21.07 723	21.14 731	28.23 724	25.29 726

Selective-RAFT-Error	38.39 729	38.47 732	50.44 734	44.73 727	41.97 729	56.68 730	76.38 737	53.24 734	33.92 733	28.34 732	29.85 731	43.60 731	38.20 736	43.75 731	53.34 733	20.38 727	18.70 729	21.09 727	21.05 726	28.30 729	25.43 731

HaxPig	38.92 730	41.40 734	41.64 723	29.95 724	32.27 721	28.90 717	27.60 716	29.73 723	37.71 735	43.82 735	43.87 734	33.17 726	35.56 725	41.53 728	40.37 730	43.94 735	47.51 739	45.82 732	47.08 734	42.38 732	44.15 735

AVERAGE_ROB	40.43 731	42.37 735	42.73 724	36.96 726	35.58 723	30.50 718	27.61 717	36.71 731	38.39 736	44.91 736	44.36 735	37.45 728	36.70 728	41.88 729	40.35 729	45.43 736	46.81 738	47.11 733	46.35 733	42.51 733	43.87 734

MEDIAN_ROB	42.00 732	44.40 736	44.29 727	35.15 725	34.95 722	31.28 724	29.60 718	35.88 730	40.02 737	47.20 739	46.64 736	37.37 727	38.48 737	44.35 738	42.45 731	48.03 737	49.39 740	49.71 734	49.03 735	45.14 734	46.65 736

LSM0	42.82 733	38.75 733	50.81 735	47.07 734	109.38 741	57.00 734	76.02 732	53.74 739	33.71 728	29.02 733	30.41 732	43.87 736	37.22 730	43.91 737	53.54 739	20.52 729	18.62 726	21.10 728	21.11 730	28.41 730	42.22 733

Anonymous_1	43.04 734	18.73 716	24.79 714	21.81 719	46.26 731	27.80 714	37.60 725	28.08 722	16.14 709	14.66 715	14.30 710	20.65 715	17.88 716	21.56 716	25.94 721	117.93 740	8.92 717	100.65 736	126.50 738	158.64 742	12.08 718

PML	51.67 735	36.25 725	13.28 695	7.46 710	20.81 715	108.69 740	232.22 743	8.72 704	27.82 725	87.01 741	269.67 743	69.67 739	61.95 739	24.76 724	14.20 704	9.74 716	3.40 708	9.62 714	4.70 710	18.74 721	4.72 710

xxxxx1	54.10 736	25.67 720	27.13 719	113.43 737	96.96 736	30.69 719	47.44 729	32.38 725	25.60 721	17.75 719	17.27 714	21.81 718	21.02 720	24.43 721	33.82 725	33.37 732	40.54 735	157.71 740	175.86 740	66.16 735	72.93 739

tt_ll	54.10 736	25.67 720	27.13 719	113.43 737	96.96 736	30.69 719	47.44 729	32.38 725	25.60 721	17.75 719	17.27 714	21.81 718	21.02 720	24.43 721	33.82 725	33.37 732	40.54 735	157.71 740	175.86 740	66.16 735	72.93 739

ff	54.10 736	25.67 720	27.13 719	113.43 737	96.96 736	30.69 719	47.44 729	32.38 725	25.60 721	17.75 719	17.27 714	21.81 718	21.02 720	24.43 721	33.82 725	33.37 732	40.54 735	157.71 740	175.86 740	66.16 735	72.93 739

RSGM-EC	88.84 739	82.86 739	51.22 736	105.38 735	99.51 739	94.51 738	125.67 740	90.02 740	46.43 738	45.14 737	57.50 739	101.22 740	88.55 740	154.40 740	153.26 741	105.54 738	59.55 741	113.88 737	53.02 736	92.89 740	56.17 737

acva	88.84 739	82.86 739	51.22 736	105.38 735	99.51 739	94.51 738	125.67 740	90.02 740	46.43 738	45.14 737	57.50 739	101.22 740	88.55 740	154.40 740	153.26 741	105.54 738	59.55 741	113.88 737	53.02 736	92.89 740	56.17 737

Selective-IGEV-i16pa	97.29 741	136.83 741	17.95 699	1.52 673	1.00 646	188.16 742	3.63 700	183.02 743	169.43 743	88.01 742	178.60 741	119.35 742	191.45 743	226.33 743	135.51 740	131.38 741	17.89 725	32.25 730	3.46 708	2.02 676	117.94 742

test_example2	192.40 742	210.76 742	206.48 742	199.83 742	204.73 742	172.94 741	183.52 742	133.93 742	133.41 742	191.38 743	196.19 742	187.13 743	178.77 742	205.33 742	208.00 743	222.09 743	238.72 743	186.54 743	190.54 743	227.34 743	170.31 743

ccccc	497.63 743	492.34 743	595.97 743	530.87 743	530.37 743	478.08 743	442.62 744	491.76 744	343.70 744	448.18 744	520.80 744	476.12 744	550.57 744	541.64 744	605.32 744	663.49 744	459.54 744	353.94 744	309.79 744	586.66 744	530.90 744

GS-Stereo							0.36 212	0.92 224	0.47 131	0.37 99	0.38 63	0.32 66	0.33 94	0.43 41	0.26 55	0.19 287	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 162	0.15 175

Low-res two-view benchmark