Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

Foundation-i32	0.22 1	0.17 4	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 10	0.22 39	0.41 7	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 88	0.32 88	0.30 1	0.24 14	0.15 84	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.14 44	0.10 1

PSi22a	0.22 1	0.17 4	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 10	0.20 14	0.49 19	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 111	0.31 78	0.31 2	0.22 1	0.15 84	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.19 23	0.38 33	0.40 78	0.24 79	0.38 61	0.20 14	0.59 57	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 80	0.27 50	0.90 254	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo_test2	0.26 13	0.20 43	0.36 10	0.37 33	0.22 43	0.35 49	0.18 2	0.45 12	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 88	0.20 5	0.77 200	0.23 8	0.16 125	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 43	0.19 23	0.38 33	0.41 97	0.20 17	0.42 91	0.20 14	0.66 106	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 80	0.28 55	1.09 324	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 168	0.39 42	0.34 5	0.24 79	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 77	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 56	0.20 333	0.18 435	0.18 203	0.16 247	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
StereoAnything_RVC	0.45 208	1.43 677	0.48 120	0.35 11	0.20 17	0.26 15	0.21 29	0.43 10	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 126	1.27 371	0.22 1	0.21 368	0.11 38	0.14 17	0.10 2	2.37 687	0.11 3

PipStereo	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 5	0.21 29	0.54 36	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 144	0.34 107	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 27	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 144	0.35 115	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	0.28 185	0.20 4	0.23 52	0.36 5	0.23 8	0.28 20	0.35 57	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 235	0.14 271	0.20 283	0.20 369	0.17 161	0.12 21

FoundationStereo	0.24 4	0.21 73	0.36 10	0.38 54	0.22 43	0.32 38	0.22 39	0.39 6	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 53	0.33 96	0.34 5	0.26 56	0.16 125	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LGCAT	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.38 54	0.24 79	0.16 2	0.21 29	0.35 3	0.25 12	0.35 81	0.26 17	0.30 53	0.26 39	0.62 141	0.27 71	0.27 514	0.22 521	0.13 2	0.17 278	0.13 7	0.21 387

LACA1	0.25 10	0.20 43	0.38 33	0.34 5	0.18 3	0.31 32	0.27 101	0.45 12	0.25 12	0.30 42	0.22 8	0.25 19	0.32 88	0.46 61	0.25 39	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.12 68	0.15 81	0.12 21

LG-G_1	0.31 59	0.20 43	0.44 84	0.42 117	0.20 17	0.64 308	0.18 2	0.70 125	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 98	0.35 115	0.87 245	0.24 14	0.16 125	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

LG-G	0.31 59	0.20 43	0.44 84	0.42 117	0.20 17	0.64 308	0.18 2	0.70 125	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 98	0.35 115	0.87 245	0.24 14	0.16 125	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

MCSU-Stereo	0.26 13	0.16 2	0.35 7	0.37 33	0.18 3	0.50 180	0.28 108	0.48 16	0.26 16	0.33 60	0.39 71	0.29 43	0.25 29	0.42 39	0.28 89	0.13 26	0.11 38	0.12 1	0.10 2	0.13 7	0.13 71

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 65	0.26 128	0.24 9	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 89	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.16 247	0.13 7	0.13 71

LG-Stereo_L1	0.30 49	0.20 43	0.44 84	0.37 33	0.26 128	0.29 25	0.21 29	0.66 106	0.26 16	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 363	0.23 8	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

LGtest1	0.27 23	0.21 73	0.44 84	0.41 97	0.21 25	0.42 91	0.19 7	0.56 48	0.26 16	0.29 31	0.24 11	0.29 43	0.29 59	0.55 104	0.25 39	0.18 235	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.14 44	0.13 71

LACA2	0.27 23	0.21 73	0.44 84	0.35 11	0.18 3	0.39 66	0.39 265	0.56 48	0.27 20	0.29 31	0.33 48	0.36 98	0.26 39	0.45 51	0.22 1	0.15 84	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.16 118	0.11 3

BridgeDepth_RVC	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.33 1	0.19 10	0.47 137	0.19 7	0.54 36	0.27 20	0.30 42	0.29 36	0.26 24	0.32 88	0.43 41	0.30 120	0.16 125	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
LACA3	0.27 23	0.21 73	0.38 33	0.35 11	0.19 10	0.37 57	0.38 248	0.47 14	0.28 22	0.29 31	0.27 26	0.26 24	0.31 78	0.73 185	0.22 1	0.16 125	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.15 81	0.11 3

Pro-Stereo	0.31 59	0.16 2	0.34 3	0.39 65	0.29 211	0.63 304	0.21 29	0.35 3	0.28 22	0.34 71	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 458	0.26 56	0.13 26	0.11 38	0.18 203	0.17 278	0.13 7	0.12 21

WQFJA1++	1.55 618	0.22 106	0.45 100	0.38 54	0.28 185	0.38 61	0.20 14	0.62 72	0.28 22	0.38 117	0.39 71	0.34 88	0.39 140	0.64 146	0.27 71	0.19 288	0.12 101	0.16 103	0.12 68	25.04 730	0.14 130

LG-Stereo_L2	0.29 43	0.20 43	0.45 100	0.37 33	0.25 108	0.26 15	0.20 14	0.78 157	0.28 22	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 39	0.91 255	0.23 8	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

CSFM-Stereo	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.39 65	0.21 25	0.40 74	0.21 29	0.53 32	0.29 26	0.30 42	0.28 30	0.31 58	0.29 59	0.47 72	0.25 39	0.15 84	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.11 3

BridgeDepth	0.29 43	0.19 23	0.37 16	0.40 78	0.17 2	0.58 265	0.32 158	0.60 67	0.29 26	0.26 13	0.26 17	0.39 123	0.43 167	0.47 72	0.26 56	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
Wavelet-MonSter	0.27 23	0.20 43	0.41 61	0.39 65	0.26 128	0.26 15	0.25 77	0.49 19	0.29 26	0.36 91	0.47 123	0.28 40	0.32 88	0.49 82	0.26 56	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 35	0.18 9	0.42 73	0.40 78	0.23 56	0.47 137	0.19 7	0.61 69	0.29 26	0.35 81	0.21 6	0.35 95	0.21 8	0.60 133	0.25 39	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

aanet-new-90k	0.34 96	0.21 73	0.77 378	0.41 97	0.23 56	0.43 100	0.36 214	0.64 87	0.30 30	0.28 20	0.40 77	0.31 58	0.50 245	0.97 280	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 263	0.11 3

AdaDepth	0.30 49	0.22 106	0.49 128	0.44 169	0.27 158	0.44 112	0.24 67	0.52 29	0.30 30	0.31 48	0.37 63	0.26 24	0.32 88	0.79 212	0.25 39	0.12 9	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.15 175

asd	0.30 49	0.21 73	0.41 61	0.39 65	0.24 79	0.47 137	0.30 130	0.69 120	0.30 30	0.41 133	0.39 71	0.28 40	0.33 96	0.62 141	0.27 71	0.13 26	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

2.5w	0.31 59	0.23 141	0.46 112	0.39 65	0.24 79	0.42 91	0.39 265	0.61 69	0.30 30	0.37 102	0.53 161	0.24 13	0.25 29	0.77 200	0.28 89	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

aanet-new-70k	0.35 108	0.20 43	0.79 391	0.42 117	0.21 25	0.50 180	0.30 130	0.65 97	0.31 34	0.33 60	0.40 77	0.31 58	0.51 258	1.00 296	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.12 21

aanet-new-32k	0.32 67	0.22 106	0.53 172	0.43 134	0.24 79	0.54 229	0.23 52	0.72 132	0.31 34	0.37 102	0.38 64	0.43 144	0.54 281	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 67	0.22 106	0.53 172	0.43 134	0.24 79	0.54 229	0.23 52	0.72 132	0.31 34	0.37 102	0.38 64	0.43 144	0.54 281	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 59	0.20 43	0.57 225	0.40 78	0.22 43	0.36 54	0.33 171	0.73 138	0.31 34	0.37 102	0.40 77	0.31 58	0.44 178	0.50 88	0.26 56	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.13 71

GeoVLM	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 33	0.24 79	0.34 41	0.20 14	0.49 19	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 129	0.26 39	0.45 51	0.27 71	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

MonSter++	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 33	0.24 79	0.34 41	0.20 14	0.49 19	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 129	0.26 39	0.45 51	0.27 71	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

4.25_new	0.30 49	0.26 236	0.44 84	0.38 54	0.26 128	0.49 164	0.40 280	0.59 57	0.31 34	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.46 61	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 49	0.26 236	0.44 84	0.38 54	0.26 128	0.49 164	0.40 280	0.59 57	0.31 34	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.46 61	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 49	0.24 168	0.44 84	0.37 33	0.23 56	0.46 123	0.27 101	0.63 80	0.31 34	0.41 133	0.44 108	0.27 31	0.36 126	0.59 121	0.30 120	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.12 21

dual_stereo	0.27 23	0.19 23	0.35 7	0.39 65	0.21 25	0.25 10	0.22 39	0.48 16	0.31 34	0.32 54	0.26 17	0.37 111	0.24 25	0.83 227	0.29 101	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

derf	0.25 10	0.20 43	0.40 53	0.40 78	0.23 56	0.26 15	0.19 7	0.47 14	0.32 44	0.26 13	0.26 17	0.39 123	0.21 8	0.47 72	0.24 14	0.14 53	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.13 71

mm2	0.25 10	0.19 23	0.37 16	0.37 33	0.24 79	0.25 10	0.20 14	0.49 19	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 129	0.21 8	0.45 51	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

mm1	0.24 4	0.19 23	0.37 16	0.37 33	0.24 79	0.25 10	0.20 14	0.41 7	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 129	0.21 8	0.45 51	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

qqai	0.26 13	0.20 43	0.41 61	0.40 78	0.23 56	0.28 22	0.19 7	0.51 28	0.32 44	0.26 13	0.25 12	0.42 140	0.21 8	0.48 80	0.24 14	0.15 84	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.13 71

aanet-new-78k	0.35 108	0.22 106	0.91 453	0.43 134	0.21 25	0.33 39	0.36 214	0.65 97	0.32 44	0.32 54	0.40 77	0.31 58	0.59 321	0.91 255	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.12 21

aanet-new-40k	0.33 82	0.22 106	0.81 398	0.40 78	0.25 108	0.52 208	0.23 52	0.67 114	0.32 44	0.33 60	0.47 123	0.33 80	0.52 266	0.35 7	0.28 89	0.13 26	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.12 21

LiteMatch	0.32 67	0.24 168	0.37 16	0.45 188	0.25 108	0.34 41	0.31 142	0.49 19	0.32 44	0.29 31	0.27 26	0.40 129	0.48 219	0.45 51	0.66 438	0.21 368	0.12 101	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.19 326

4.25w-stereo	0.30 49	0.26 236	0.44 84	0.38 54	0.26 128	0.49 164	0.40 280	0.59 57	0.32 44	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.46 61	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

3.75w	0.32 67	0.23 141	0.44 84	0.37 33	0.29 211	0.62 299	0.36 214	0.59 57	0.32 44	0.41 133	0.47 123	0.25 19	0.34 107	0.64 146	0.26 56	0.12 9	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.12 21

aanet-new-60k	0.34 96	0.21 73	0.76 370	0.42 117	0.22 43	0.58 265	0.31 142	0.71 130	0.33 53	0.33 60	0.39 71	0.40 129	0.43 167	0.77 200	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.17 161	0.12 21

aanet-new-28k	0.32 67	0.21 73	0.66 282	0.43 134	0.21 25	0.47 137	0.28 108	0.64 87	0.33 53	0.36 91	0.39 71	0.36 98	0.49 236	0.39 21	0.27 71	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.22 385	0.15 175

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 59	0.22 106	0.48 120	0.41 97	0.26 128	0.41 81	0.26 91	0.76 150	0.33 53	0.33 60	0.43 99	0.29 43	0.46 193	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.18 279

HiDET	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.38 54	0.24 79	0.30 28	0.20 14	0.54 36	0.33 53	0.27 18	0.30 41	0.33 80	0.25 29	0.46 61	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

GEAStereo	0.31 59	0.21 73	0.43 79	0.43 134	0.31 266	0.46 123	0.36 214	0.74 144	0.33 53	0.34 71	0.38 64	0.32 67	0.33 96	0.43 41	0.26 56	0.21 368	0.12 101	0.17 155	0.12 68	0.17 161	0.14 130

gasm-f	0.34 96	0.22 106	0.42 73	0.43 134	0.31 266	0.39 66	0.44 340	0.74 144	0.33 53	0.34 71	0.64 203	0.32 67	0.46 193	0.55 104	0.28 89	0.21 368	0.12 101	0.17 155	0.12 68	0.18 209	0.14 130

DDF-Stereo	0.37 134	0.22 106	0.47 115	0.48 257	0.42 437	0.31 32	0.24 67	0.53 32	0.33 53	0.33 60	0.40 77	0.37 111	0.48 219	0.91 255	0.32 159	0.23 427	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.86 658	0.16 216

zero-FE	0.36 124	0.22 106	0.47 115	0.45 188	0.43 448	0.30 28	0.24 67	0.61 69	0.33 53	0.33 60	0.41 84	0.37 111	0.50 245	0.64 146	0.32 159	0.22 399	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.83 656	0.16 216

SGD-Stereo	0.32 67	0.20 43	0.40 53	0.38 54	0.19 10	0.43 100	0.22 39	0.64 87	0.33 53	0.42 140	0.34 53	0.27 31	0.35 115	1.15 340	0.30 120	0.20 333	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.17 161	0.13 71

depth_test_26	0.29 43	0.19 23	0.41 61	0.36 18	0.24 79	0.21 5	0.24 67	0.41 7	0.34 62	0.30 42	0.81 266	0.28 40	0.24 25	0.47 72	0.25 39	0.22 399	0.16 375	0.18 203	0.17 278	0.19 263	0.17 249

PointNet	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.39 65	0.23 56	0.39 66	0.26 91	0.54 36	0.34 62	0.24 9	0.31 42	0.38 120	0.21 8	0.49 82	0.26 56	0.15 84	0.12 101	0.17 155	0.12 68	0.15 81	0.11 3

aanet-new	0.39 148	0.25 204	0.54 185	0.47 223	0.37 377	0.74 377	0.28 108	0.62 72	0.34 62	0.37 102	0.50 143	0.36 98	0.74 390	0.98 283	0.30 120	0.17 183	0.11 38	0.17 155	0.13 129	0.19 263	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 216	1.22 667	2.46 654	0.39 65	0.30 237	0.29 25	0.28 108	0.81 180	0.34 62	0.33 60	0.47 123	0.38 120	0.44 178	0.37 11	0.25 39	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.16 118	0.16 216

Zero-FE251	0.34 96	0.23 141	0.51 149	0.45 188	0.29 211	0.58 265	0.24 67	0.82 188	0.34 62	0.49 190	0.38 64	0.52 205	0.42 158	0.47 72	0.27 71	0.18 235	0.14 271	0.17 155	0.12 68	0.14 44	0.13 71

Monster-pub-mixall	0.30 49	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.28 22	0.18 2	0.58 55	0.34 62	0.36 91	0.34 53	0.26 24	0.20 5	1.40 420	0.24 14	0.15 84	0.11 38	0.13 2	0.10 2	0.12 1	0.13 71

4.5_new	0.29 43	0.25 204	0.41 61	0.36 18	0.23 56	0.52 208	0.36 214	0.56 48	0.34 62	0.45 161	0.42 87	0.27 31	0.25 29	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 118	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 43	0.25 204	0.41 61	0.36 18	0.23 56	0.52 208	0.36 214	0.56 48	0.34 62	0.45 161	0.42 87	0.27 31	0.25 29	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 118	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 199	1.50 683	1.55 604	0.37 33	0.33 311	0.41 81	0.26 91	0.79 164	0.35 70	0.34 71	0.46 119	0.41 137	0.41 150	0.45 51	0.24 14	0.15 84	0.13 204	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.18 279

Foundation-i1b	0.36 124	0.18 9	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.53 219	0.49 404	1.00 273	0.35 70	0.47 173	0.43 99	0.56 238	0.53 274	0.66 160	0.28 89	0.16 125	0.11 38	0.14 17	0.13 129	0.14 44	0.12 21

2.75w_new	0.31 59	0.23 141	0.43 79	0.35 11	0.23 56	0.42 91	0.42 303	0.54 36	0.35 70	0.47 173	0.43 99	0.24 13	0.30 68	0.66 160	0.33 178	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

CAR	0.27 23	0.18 9	0.39 42	0.37 33	0.25 108	0.39 66	0.20 14	0.52 29	0.36 73	0.35 81	0.33 48	0.29 43	0.19 2	0.49 82	0.26 56	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.13 71

MSE-Stereo	0.26 13	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.25 108	0.39 66	0.20 14	0.52 29	0.36 73	0.28 20	0.33 48	0.29 43	0.19 2	0.46 61	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.13 71

aanet-new-36k	0.33 82	0.21 73	0.52 162	0.42 117	0.21 25	0.52 208	0.32 158	0.64 87	0.36 73	0.34 71	0.38 64	0.36 98	0.56 296	0.81 221	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

aanet-32k-new	0.33 82	0.23 141	0.55 200	0.43 134	0.23 56	0.50 180	0.32 158	0.55 42	0.36 73	0.34 71	0.42 87	0.36 98	0.55 289	0.77 200	0.24 14	0.16 125	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 263	0.12 21

3.5w_stereo	0.33 82	0.25 204	0.45 100	0.37 33	0.24 79	0.54 229	0.35 197	0.66 106	0.36 73	0.43 147	0.44 108	0.29 43	0.34 107	0.77 200	0.39 253	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.13 71

fffft	0.38 141	0.23 141	0.51 149	0.44 169	0.32 288	0.43 100	0.48 392	0.76 150	0.36 73	0.44 153	0.34 53	0.38 120	0.31 78	1.31 380	0.32 159	0.14 53	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.16 216
1: 1. 1
IGEV-Stereo+	0.45 208	0.21 73	0.43 79	0.41 97	0.39 410	0.15 1	0.19 7	0.44 11	0.36 73	0.26 13	0.25 12	0.31 58	0.41 150	1.43 423	0.30 120	0.17 183	0.12 101	0.15 52	0.11 13	1.16 672	1.70 688

MGA	0.26 13	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.26 128	0.43 100	0.20 14	0.49 19	0.37 80	0.28 20	0.31 42	0.31 58	0.19 2	0.46 61	0.24 14	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.14 130

aanet-new-24k	0.33 82	0.21 73	0.51 149	0.42 117	0.23 56	0.53 219	0.30 130	0.62 72	0.37 80	0.40 130	0.61 191	0.34 88	0.48 219	0.44 48	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 172	0.19 23	0.84 412	0.40 78	0.28 185	0.46 123	0.28 108	0.78 157	0.37 80	0.34 71	0.51 149	0.39 123	0.48 219	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	1.46 682

Foundation-i1c-attn	0.35 108	0.17 4	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.51 201	0.48 392	0.96 259	0.37 80	0.42 140	0.43 99	0.52 205	0.49 236	0.66 160	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Test_v1	0.27 23	0.20 43	0.37 16	0.34 5	0.25 108	0.31 32	0.30 130	0.59 57	0.37 80	0.29 31	0.33 48	0.25 19	0.25 29	0.48 80	0.24 14	0.15 84	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.11 3

asda	0.30 49	0.24 168	0.42 73	0.38 54	0.23 56	0.43 100	0.34 186	0.58 55	0.37 80	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.52 93	0.30 120	0.11 1	0.09 1	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

DEFOM-Stereo	0.33 82	0.20 43	0.40 53	0.42 117	0.28 185	0.80 418	0.23 52	0.48 16	0.37 80	0.37 102	0.31 42	0.23 6	0.24 25	1.20 353	0.27 71	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.14 130

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 172	0.19 23	0.83 407	0.40 78	0.28 185	0.46 123	0.28 108	0.78 157	0.37 80	0.34 71	0.51 149	0.39 123	0.48 219	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	1.46 682

LiteMatch*	0.27 23	0.19 23	0.49 128	0.38 54	0.27 158	0.31 32	0.23 52	0.49 19	0.38 88	0.29 31	0.28 30	0.36 98	0.29 59	0.46 61	0.24 14	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.13 71

111111	0.34 96	0.20 43	0.41 61	0.45 188	0.42 437	0.37 57	0.22 39	0.95 251	0.38 88	0.31 48	0.31 42	0.40 129	0.27 50	0.96 272	0.26 56	0.17 183	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.13 71

qwe	0.32 67	0.21 73	0.40 53	0.37 33	0.26 128	0.49 164	0.29 120	0.64 87	0.39 90	0.49 190	0.48 130	0.26 24	0.27 50	0.80 215	0.34 193	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.15 81	0.12 21

3.25w_new	0.32 67	0.21 73	0.45 100	0.38 54	0.23 56	0.52 208	0.34 186	0.65 97	0.39 90	0.47 173	0.45 114	0.32 67	0.35 115	0.61 139	0.27 71	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 67	0.21 73	0.45 100	0.37 33	0.23 56	0.52 208	0.34 186	0.65 97	0.39 90	0.47 173	0.45 114	0.32 67	0.35 115	0.61 139	0.27 71	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 124	0.23 141	0.54 185	0.50 291	0.28 185	0.36 54	0.22 39	1.02 283	0.39 90	0.42 140	0.64 203	0.36 98	0.51 258	0.39 21	0.29 101	0.18 235	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.18 209	0.18 279

Anonymus	0.32 67	0.20 43	0.41 61	0.45 188	0.28 185	0.43 100	0.24 67	0.54 36	0.40 94	0.33 60	0.31 42	0.50 191	0.38 135	0.57 114	0.32 159	0.14 53	0.12 101	0.18 203	0.17 278	0.15 81	0.16 216

aanet-new-10k	0.35 108	0.22 106	0.87 431	0.47 223	0.23 56	0.66 333	0.24 67	0.63 80	0.40 94	0.38 117	0.42 87	0.40 129	0.53 274	0.40 28	0.29 101	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.19 263	0.13 71

Selective-IGEV-i32	0.39 148	0.24 168	0.50 139	0.44 169	0.25 108	0.46 123	0.33 171	1.25 391	0.40 94	0.35 81	0.45 114	0.52 205	0.30 68	1.07 317	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

FlowAnything_test	0.39 148	0.26 236	0.61 248	0.59 459	0.33 311	0.62 299	0.36 214	0.62 72	0.40 94	0.45 161	0.36 60	0.45 158	0.37 130	0.53 95	0.48 343	0.24 446	0.18 435	0.28 512	0.33 595	0.21 358	0.19 326

2.25w	0.32 67	0.24 168	0.48 120	0.37 33	0.24 79	0.45 116	0.25 77	0.62 72	0.40 94	0.45 161	0.58 186	0.27 31	0.32 88	0.74 194	0.35 205	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.14 130

IGEV	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.37 33	0.31 266	0.45 116	0.21 29	0.59 57	0.40 94	0.31 48	0.43 99	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

Selective-IGEV	0.39 148	0.24 168	0.50 139	0.44 169	0.25 108	0.46 123	0.33 171	1.25 391	0.40 94	0.35 81	0.45 114	0.52 205	0.30 68	1.07 317	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

TS12	0.36 124	0.20 43	0.40 53	0.43 134	0.20 17	0.58 265	0.31 142	0.89 215	0.41 101	0.40 130	0.73 240	0.36 98	0.40 146	0.73 185	0.37 229	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.16 118	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 148	0.52 567	1.32 567	0.44 169	0.38 399	0.38 61	0.23 52	0.95 251	0.41 101	0.36 91	0.43 99	0.41 137	0.42 158	0.45 51	0.29 101	0.14 53	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.14 130

AIO_test	0.35 108	0.22 106	0.44 84	0.43 134	0.27 158	0.57 259	0.44 340	0.79 164	0.41 101	0.32 54	0.47 123	0.46 162	0.30 68	0.69 168	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.12 21

tt45	0.45 208	0.23 141	0.46 112	0.45 188	0.33 311	0.79 409	0.32 158	0.78 157	0.41 101	0.51 206	0.44 108	0.49 185	0.37 130	2.14 532	0.34 193	0.16 125	0.13 204	0.19 231	0.16 247	0.17 161	0.18 279

LoS_RVC	0.42 178	0.26 236	0.40 53	0.44 169	0.82 631	0.51 201	0.44 340	0.64 87	0.41 101	0.44 153	0.78 254	0.44 150	0.47 205	0.56 109	0.36 217	0.13 26	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.84 663

PhaseNet	0.33 82	0.23 141	0.44 84	0.43 134	0.28 185	0.57 259	0.24 67	0.62 72	0.42 106	0.30 42	0.39 71	0.54 218	0.30 68	0.55 104	0.37 229	0.15 84	0.13 204	0.20 283	0.19 330	0.17 161	0.17 249

aanet-new-34k	0.33 82	0.22 106	0.65 271	0.40 78	0.20 17	0.34 41	0.30 130	0.80 173	0.42 106	0.34 71	0.53 161	0.34 88	0.57 309	0.38 14	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 108	0.20 43	0.50 139	0.42 117	0.37 377	0.58 265	0.30 130	0.68 117	0.42 106	0.37 102	0.53 161	0.47 169	0.60 325	0.39 21	0.34 193	0.15 84	0.10 9	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.12 21

Foundation-i1a	0.37 134	0.18 9	0.37 16	0.34 5	0.19 10	0.51 201	0.47 379	1.01 281	0.42 106	0.51 206	0.44 108	0.57 244	0.57 309	0.78 207	0.29 101	0.15 84	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.13 71

2w_stereo	0.32 67	0.24 168	0.45 100	0.39 65	0.22 43	0.46 123	0.47 379	0.69 120	0.42 106	0.43 147	0.50 143	0.24 13	0.45 185	0.47 72	0.29 101	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 404	3.18 710	2.55 657	0.39 65	0.23 56	0.44 112	0.23 52	0.63 80	0.42 106	0.44 153	0.44 108	0.34 88	0.28 55	0.56 109	0.29 101	1.35 683	0.10 9	0.22 359	0.19 330	0.46 605	1.31 680

monster-pro	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 244	0.31 142	0.55 42	0.43 112	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 114	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 108	0.21 73	0.52 162	0.48 257	0.27 158	0.75 383	0.38 248	0.63 80	0.43 112	0.37 102	0.50 143	0.35 95	0.50 245	0.43 41	0.30 120	0.15 84	0.11 38	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 82	0.20 43	0.45 100	0.44 169	0.30 237	0.40 74	0.34 186	0.73 138	0.43 112	0.37 102	0.61 191	0.41 137	0.51 258	0.36 10	0.27 71	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.16 118	0.14 130

MonStereo	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 244	0.31 142	0.55 42	0.43 112	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 114	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	0.55 244	0.31 142	0.55 42	0.43 112	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.56 109	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

monsters	0.34 96	0.20 43	0.41 61	0.39 65	0.36 357	0.34 41	0.27 101	0.66 106	0.43 112	0.47 173	0.40 77	0.22 4	0.23 23	1.33 388	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

HUF	0.36 124	0.23 141	0.52 162	0.40 78	0.22 43	0.54 229	0.47 379	0.82 188	0.43 112	0.36 91	0.43 99	0.50 191	0.42 158	0.64 146	0.29 101	0.17 183	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.14 130

MonSter	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 244	0.31 142	0.55 42	0.43 112	0.28 20	0.29 36	0.23 6	0.21 8	0.56 109	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

aanet-new-16k	0.32 67	0.21 73	0.56 211	0.45 188	0.22 43	0.43 100	0.21 29	0.66 106	0.44 120	0.36 91	0.43 99	0.37 111	0.48 219	0.41 32	0.28 89	0.14 53	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.13 71

aanet-new-12k	0.33 82	0.23 141	0.77 378	0.48 257	0.21 25	0.48 147	0.25 77	0.80 173	0.44 120	0.38 117	0.29 36	0.32 67	0.48 219	0.39 21	0.29 101	0.14 53	0.10 9	0.17 155	0.13 129	0.19 263	0.15 175

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 163	0.67 613	0.42 73	0.64 517	0.29 211	0.48 147	0.25 77	0.85 201	0.44 120	0.38 117	0.36 60	0.30 53	0.70 377	1.15 340	0.29 101	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.18 209	0.12 21

RSM	0.39 148	0.24 168	0.49 128	0.46 206	0.26 128	0.47 137	0.40 280	0.92 228	0.44 120	0.41 133	0.42 87	0.65 283	0.33 96	1.07 317	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.17 161	0.13 71

VIP-Stereo	0.35 108	0.22 106	0.49 128	0.40 78	0.43 448	0.82 429	0.22 39	0.59 57	0.45 124	0.31 48	0.53 161	0.37 111	0.31 78	0.83 227	0.27 71	0.17 183	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.12 21

AIO_rvc	0.36 124	0.23 141	0.49 128	0.43 134	0.27 158	0.59 276	0.38 248	0.94 245	0.45 124	0.33 60	0.46 119	0.49 185	0.22 21	0.84 232	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

SMoEStereo_RVC	0.39 148	0.25 204	0.50 139	0.45 188	0.30 237	0.61 289	0.36 214	0.72 132	0.45 124	0.46 168	0.43 99	0.42 140	0.35 115	1.39 414	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.20 283	0.15 199	0.16 118	0.15 175

IGEV-Stereo++	0.30 49	0.20 43	0.40 53	0.46 206	0.30 237	0.33 39	0.22 39	0.75 147	0.45 124	0.32 54	0.41 84	0.32 67	0.48 219	0.38 14	0.27 71	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

RSM++	0.38 141	0.24 168	0.51 149	0.47 223	0.26 128	0.50 180	0.41 297	0.79 164	0.45 124	0.37 102	0.45 114	0.60 262	0.35 115	1.02 301	0.30 120	0.15 84	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.18 209	0.13 71

test_xeample3	0.42 178	0.28 300	0.69 304	0.43 134	0.33 311	0.56 254	0.38 248	0.79 164	0.45 124	0.53 211	0.46 119	0.44 150	0.44 178	1.38 407	0.31 147	0.18 235	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.17 161	0.16 216

252Zero-FE	0.27 23	0.22 106	0.40 53	0.41 97	0.24 79	0.29 25	0.19 7	0.59 57	0.46 130	0.31 48	0.33 48	0.22 4	0.25 29	0.40 28	0.29 101	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

3w_stereo	0.33 82	0.25 204	0.52 162	0.40 78	0.21 25	0.53 219	0.54 440	0.65 97	0.46 130	0.44 153	0.48 130	0.23 6	0.45 185	0.46 61	0.29 101	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

mms	0.40 163	0.27 270	0.52 162	0.46 206	0.32 288	0.43 100	0.46 371	0.70 125	0.46 130	0.35 81	0.58 186	0.44 150	0.30 68	1.36 401	0.33 178	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 199	0.19 263	0.15 175

IGEV++	0.40 163	0.22 106	0.51 149	0.52 344	0.29 211	0.45 116	0.25 77	1.65 492	0.46 130	0.37 102	0.57 183	0.46 162	0.45 185	0.50 88	0.38 242	0.19 288	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.15 175

DF	0.38 141	0.22 106	0.60 243	0.46 206	0.26 128	0.46 123	0.31 142	0.84 199	0.47 134	0.43 147	0.66 211	0.58 251	0.31 78	0.79 212	0.30 120	0.18 235	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.15 175

GSStereo	0.33 82	0.21 73	0.43 79	0.45 188	0.31 266	0.46 123	0.36 214	0.92 228	0.47 134	0.37 102	0.38 64	0.32 67	0.33 96	0.43 41	0.26 56	0.19 288	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.15 175

GS-Stereo							0.36 214	0.92 228	0.47 134	0.37 102	0.38 64	0.32 67	0.33 96	0.43 41	0.26 56	0.19 288	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.15 175

MSCF	0.38 141	0.25 204	0.52 162	0.47 223	0.25 108	0.62 299	0.37 240	0.81 180	0.47 134	0.50 199	0.71 234	0.32 67	0.65 360	0.54 98	0.28 89	0.19 288	0.12 101	0.17 155	0.14 169	0.17 161	0.14 130

MatchStereo	0.28 35	0.21 73	0.39 42	0.33 1	0.18 3	0.22 8	0.23 52	0.65 97	0.48 138	0.27 18	0.47 123	0.25 19	0.24 25	0.49 82	0.31 147	0.16 125	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
Replicate-Monster	0.41 172	0.26 236	2.03 635	0.36 18	0.21 25	0.46 123	0.23 52	0.67 114	0.48 138	0.42 140	0.27 26	0.31 58	0.30 68	0.98 283	0.24 14	0.14 53	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.28 506

EGLCR-Stereo	0.37 134	0.22 106	0.51 149	0.43 134	0.26 128	0.44 112	0.22 39	0.99 269	0.48 138	0.42 140	0.42 87	0.67 292	0.29 59	0.86 242	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.19 231	0.17 278	0.17 161	0.15 175

aanet-new-8k	0.35 108	0.23 141	0.50 139	0.45 188	0.25 108	0.54 229	0.36 214	0.68 117	0.49 141	0.35 81	0.42 87	0.32 67	0.62 341	0.68 167	0.28 89	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.13 71

gcap_with_dpt	0.35 108	0.22 106	0.56 211	0.42 117	0.35 340	0.50 180	0.45 361	0.62 72	0.49 141	0.54 217	0.66 211	0.32 67	0.30 68	0.38 14	0.28 89	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.14 169	0.14 44	0.13 71

FE-Mocha	0.49 240	0.30 358	0.87 431	0.48 257	0.36 357	0.45 116	0.22 39	1.58 474	0.49 141	1.00 356	1.09 367	0.74 313	0.41 150	0.55 104	0.30 120	0.18 235	0.12 101	0.21 323	0.20 369	0.17 161	0.15 175

GASTEREO	0.40 163	0.25 204	0.51 149	0.48 257	0.25 108	0.65 324	0.36 214	0.81 180	0.49 141	0.51 206	0.82 267	0.30 53	0.66 364	0.62 141	0.28 89	0.19 288	0.12 101	0.16 103	0.14 169	0.16 118	0.14 130

IGEV-RUCA	0.37 134	0.23 141	0.48 120	0.49 279	0.36 357	0.60 283	0.23 52	0.64 87	0.49 141	0.39 128	0.49 140	0.44 150	0.31 78	0.85 238	0.30 120	0.24 446	0.13 204	0.16 103	0.12 68	0.20 313	0.19 326

Occ-G	0.42 178	0.21 73	0.48 120	0.41 97	0.26 128	0.42 91	0.62 502	0.77 154	0.49 141	0.43 147	0.66 211	1.02 432	0.46 193	0.78 207	0.41 272	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.13 129	0.16 118	0.16 216

UniTT-Stereo	0.36 124	0.23 141	0.59 240	0.48 257	0.36 357	0.40 74	0.32 158	0.53 32	0.49 141	0.54 217	0.55 174	0.36 98	0.31 78	0.58 119	0.51 365	0.20 333	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.19 263	0.15 175

DNS	0.39 148	0.27 270	0.57 225	0.47 223	0.28 185	0.49 164	0.25 77	0.90 223	0.50 148	0.59 240	0.55 174	0.66 287	0.39 140	0.43 41	0.27 71	0.23 427	0.14 271	0.15 52	0.14 169	0.21 358	0.20 363

aanet-new-22k	0.32 67	0.21 73	0.54 185	0.43 134	0.22 43	0.47 137	0.23 52	0.67 114	0.50 148	0.35 81	0.46 119	0.33 80	0.50 245	0.44 48	0.29 101	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.13 129	0.16 118	0.13 71

1w_stereo	0.34 96	0.20 43	0.42 73	0.43 134	0.26 128	0.47 137	0.54 440	0.59 57	0.50 148	0.41 133	0.66 211	0.25 19	0.44 178	0.62 141	0.33 178	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

HART	0.45 208	0.22 106	0.54 185	0.50 291	0.26 128	0.41 81	0.29 120	1.03 288	0.50 148	0.58 232	1.45 524	0.61 267	0.35 115	1.08 322	0.30 120	0.15 84	0.13 204	0.19 231	0.14 169	0.19 263	0.14 130

ff7	0.43 185	0.27 270	0.56 211	0.44 169	0.33 311	0.50 180	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 407	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

IGEVStereo-DCA	0.46 216	0.28 300	0.56 211	0.43 134	0.33 311	0.49 164	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.47 173	0.48 130	0.48 176	0.46 193	2.03 522	0.30 120	0.19 288	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.18 279

ffff	0.43 185	0.27 270	0.56 211	0.44 169	0.33 311	0.50 180	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 407	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

rrr	0.46 216	0.28 300	0.73 339	0.43 134	0.33 311	0.49 164	0.38 248	0.76 150	0.50 148	0.47 173	0.48 130	0.48 176	0.46 193	2.03 522	0.30 120	0.19 288	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.16 216

11t	0.43 185	0.27 270	0.56 211	0.44 169	0.33 311	0.50 180	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 407	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

MaDis-Stereo	0.36 124	0.25 204	0.58 234	0.44 169	0.34 333	0.30 28	0.30 130	0.72 132	0.50 148	0.37 102	0.36 60	0.58 251	0.49 236	0.52 93	0.36 217	0.19 288	0.16 375	0.19 231	0.15 199	0.18 209	0.14 130

ccc-4	0.43 185	0.27 270	0.56 211	0.44 169	0.33 311	0.50 180	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 407	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 82	0.20 43	0.45 100	0.40 78	0.26 128	0.43 100	0.39 265	0.86 203	0.51 159	0.36 91	0.48 130	0.34 88	0.45 185	0.35 7	0.26 56	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.12 21

water-stereo	0.39 148	0.20 43	0.48 120	0.44 169	0.27 158	0.50 180	0.26 91	0.92 228	0.51 159	0.53 211	0.78 254	0.55 224	0.49 236	0.42 39	0.42 285	0.16 125	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.15 175

DilatedVolume-Stereo	0.43 185	0.21 73	0.55 200	0.43 134	0.32 288	0.72 367	0.29 120	0.80 173	0.51 159	0.77 280	0.73 240	0.48 176	0.40 146	1.13 337	0.39 253	0.15 84	0.14 271	0.15 52	0.14 169	0.16 118	0.14 130

monsterstereo	0.34 96	0.20 43	0.44 84	0.45 188	0.35 340	0.27 21	0.29 120	0.53 32	0.51 159	0.44 153	0.61 191	0.26 24	0.25 29	1.19 351	0.27 71	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.10 1

MyStereo07	0.48 230	0.29 335	0.50 139	0.55 405	0.45 464	0.59 276	0.79 556	1.05 302	0.51 159	0.48 182	0.53 161	0.43 144	0.55 289	1.30 379	0.34 193	0.17 183	0.16 375	0.24 422	0.20 369	0.23 414	0.20 363

anonymousdsp	0.43 185	0.27 270	0.53 172	0.44 169	0.32 288	0.50 180	0.42 303	0.89 215	0.51 159	0.49 190	0.53 161	0.47 169	0.47 205	1.33 388	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

IGEV-Stereo	0.43 185	0.27 270	0.54 185	0.45 188	0.32 288	0.50 180	0.42 303	0.90 223	0.51 159	0.49 190	0.53 161	0.47 169	0.47 205	1.32 384	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Foundation-i1	0.40 163	0.19 23	0.36 10	0.42 117	0.32 288	0.54 229	0.48 392	1.18 360	0.52 166	0.54 217	0.54 173	0.58 251	0.49 236	0.65 157	0.32 159	0.16 125	0.13 204	0.15 52	0.14 169	0.14 44	0.13 71

BStereo	0.38 141	0.25 204	1.42 584	0.42 117	0.28 185	0.55 244	0.39 265	0.55 42	0.52 166	0.36 91	0.35 57	0.37 111	0.29 59	0.64 146	0.38 242	0.13 26	0.14 271	0.15 52	0.19 330	0.15 81	0.16 216

Anonymus123	0.45 208	0.25 204	1.42 584	0.42 117	0.28 185	1.78 617	0.39 265	0.72 132	0.52 166	0.36 91	0.35 57	0.37 111	0.29 59	0.64 146	0.38 242	0.13 26	0.14 271	0.15 52	0.19 330	0.15 81	0.16 216

LG-Stereo	0.34 96	0.25 204	0.78 388	0.47 223	0.26 128	0.37 57	0.30 130	0.71 130	0.52 166	0.36 91	0.57 183	0.29 43	0.21 8	0.50 88	0.36 217	0.13 26	0.13 204	0.20 283	0.18 305	0.18 209	0.12 21

GIP-stereo	0.34 96	0.23 141	0.45 100	0.50 291	0.36 357	0.38 61	0.23 52	0.78 157	0.52 166	0.34 71	0.51 149	0.46 162	0.38 135	0.51 91	0.27 71	0.20 333	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.14 130

U	9.45 709	0.21 73	0.58 234	0.47 223	53.11 740	61.27 745	0.24 67	0.70 125	0.52 166	0.36 91	0.28 30	0.29 43	0.35 115	0.33 4	0.26 56	0.19 288	0.11 38	60.50 743	8.88 722	0.17 161	0.13 71

AIO-Stereo	0.37 134	0.25 204	0.51 149	0.47 223	0.23 56	0.45 116	0.39 265	1.07 318	0.52 166	0.41 133	0.48 130	0.52 205	0.25 29	0.72 180	0.30 120	0.16 125	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

FSD	0.54 284	0.52 567	0.65 271	0.62 498	0.50 493	0.54 229	0.58 481	0.65 97	0.53 173	0.54 217	0.52 154	0.56 238	0.52 266	0.57 114	0.55 391	0.51 640	0.47 658	0.50 635	0.49 644	0.50 615	0.49 616

xyz-stereo-finetune2	0.58 326	0.27 270	0.57 225	0.40 78	0.24 79	1.09 519	0.32 158	0.79 164	0.53 173	0.65 256	1.07 357	0.58 251	0.80 423	2.47 564	0.80 493	0.16 125	0.15 336	0.21 323	0.17 278	0.16 118	0.17 249

MoCha-V2	0.40 163	0.20 43	0.49 128	0.50 291	0.21 25	0.44 112	0.33 171	0.93 239	0.53 173	0.53 211	0.53 161	0.42 140	0.58 320	1.09 324	0.27 71	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.17 161	0.15 175

AEACV	0.37 134	0.24 168	0.52 162	0.47 223	0.51 505	0.37 57	0.38 248	0.65 97	0.53 173	0.42 140	0.56 178	0.46 162	0.60 325	0.53 95	0.30 120	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 199	0.17 161	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 108	0.22 106	0.54 185	0.42 117	0.35 340	0.46 123	0.40 280	0.62 72	0.54 177	0.56 228	0.67 218	0.36 98	0.27 50	0.49 82	0.28 89	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

gcap-zeroshot	0.35 108	0.22 106	0.55 200	0.41 97	0.37 377	0.48 147	0.42 303	0.64 87	0.54 177	0.53 211	0.63 198	0.33 80	0.26 39	0.38 14	0.31 147	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

testlalala	0.35 108	0.22 106	0.55 200	0.41 97	0.37 377	0.48 147	0.42 303	0.64 87	0.54 177	0.53 211	0.63 198	0.33 80	0.26 39	0.38 14	0.31 147	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

DispViT+	0.33 82	0.19 23	0.37 16	0.36 18	0.56 536	0.30 28	0.23 52	0.72 132	0.55 180	0.33 60	0.34 53	0.30 53	0.25 29	1.12 334	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.13 7	0.12 21

999	0.48 230	0.22 106	0.49 128	0.48 257	0.34 333	0.75 383	0.31 142	0.85 201	0.55 180	0.37 102	0.48 130	0.50 191	0.36 126	2.45 559	0.39 253	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 199	0.16 118	0.19 326

fffy	0.42 178	0.27 270	0.57 225	0.46 206	0.29 211	0.48 147	0.35 197	0.91 225	0.55 180	0.40 130	0.58 186	0.55 224	0.41 150	1.26 367	0.36 217	0.15 84	0.13 204	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.14 130

ours_stereo	0.39 148	0.28 300	0.51 149	0.46 206	0.30 237	0.40 74	0.44 340	0.73 138	0.56 183	0.35 81	0.56 178	0.46 162	0.33 96	1.11 330	0.32 159	0.16 125	0.13 204	0.19 231	0.15 199	0.19 263	0.14 130

plain	0.46 216	0.27 270	1.01 494	0.50 291	0.40 421	0.35 49	0.37 240	0.87 205	0.56 183	0.43 147	0.76 249	0.42 140	0.40 146	1.13 337	0.45 314	0.21 368	0.15 336	0.24 422	0.19 330	0.24 430	0.16 216

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 108	0.22 106	0.53 172	0.41 97	0.36 357	0.48 147	0.42 303	0.63 80	0.57 185	0.54 217	0.64 203	0.32 67	0.26 39	0.41 32	0.31 147	0.17 183	0.12 101	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

LCMNet	0.28 35	0.18 9	0.36 10	0.37 33	0.24 79	0.31 32	0.20 14	0.57 53	0.57 185	0.28 20	0.32 47	0.33 80	0.29 59	0.54 98	0.30 120	0.14 53	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

rvit_stereo_0081_aga	0.44 199	0.34 459	0.73 339	0.51 323	0.41 431	0.50 180	0.40 280	0.81 180	0.57 185	0.58 232	0.56 178	0.53 212	0.43 167	0.66 160	0.40 262	0.26 498	0.21 499	0.22 359	0.20 369	0.26 458	0.18 279

test_for_model	0.35 108	0.22 106	0.53 172	0.41 97	0.36 357	0.48 147	0.42 303	0.63 80	0.57 185	0.54 217	0.64 203	0.32 67	0.26 39	0.41 32	0.31 147	0.17 183	0.12 101	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

NLSM3	0.36 124	0.21 73	0.43 79	0.45 188	0.36 357	0.43 100	0.32 158	0.69 120	0.58 189	0.41 133	0.68 221	0.39 123	0.43 167	0.60 133	0.35 205	0.14 53	0.12 101	0.19 231	0.17 278	0.16 118	0.13 71

DA	0.43 185	0.23 141	0.49 128	0.50 291	0.25 108	1.08 513	0.44 340	1.18 360	0.58 189	0.46 168	0.64 203	0.54 218	0.47 205	0.46 61	0.32 159	0.19 288	0.13 204	0.19 231	0.13 129	0.18 209	0.14 130

GGEV	0.43 185	0.23 141	0.49 128	0.50 291	0.25 108	1.08 513	0.44 340	1.18 360	0.58 189	0.46 168	0.64 203	0.54 218	0.47 205	0.46 61	0.32 159	0.19 288	0.13 204	0.19 231	0.13 129	0.18 209	0.14 130

GREAT-IGEV	0.32 67	0.20 43	0.42 73	0.37 33	0.29 211	0.36 54	0.28 108	0.56 48	0.58 189	0.28 20	0.50 143	0.29 43	0.29 59	0.84 232	0.27 71	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.17 161	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
castereo++	0.38 141	0.23 141	0.41 61	0.43 134	0.31 266	0.97 485	0.22 39	0.86 203	0.58 189	0.32 54	0.44 108	0.51 197	0.39 140	0.93 265	0.24 14	0.17 183	0.11 38	0.17 155	0.12 68	0.14 44	0.14 130

GCAP-Stereo	0.40 163	0.28 300	0.68 292	0.47 223	0.25 108	0.53 219	0.32 158	0.82 188	0.58 189	0.65 256	0.69 226	0.58 251	0.42 158	0.47 72	0.29 101	0.17 183	0.14 271	0.17 155	0.13 129	0.17 161	0.14 130

ProNet	0.43 185	0.28 300	0.58 234	0.43 134	0.30 237	0.56 254	0.52 425	1.00 273	0.58 189	0.44 153	0.49 140	0.43 144	0.43 167	1.28 373	0.36 217	0.15 84	0.13 204	0.19 231	0.16 247	0.17 161	0.16 216

GLC_STEREO	0.39 148	0.25 204	0.41 61	0.54 380	0.23 56	0.48 147	0.30 130	0.73 138	0.58 189	0.52 210	0.73 240	0.51 197	0.31 78	0.64 146	0.42 285	0.17 183	0.20 473	0.23 400	0.19 330	0.21 358	0.17 249

XX-Stereo	0.63 353	0.26 236	1.90 630	0.81 616	0.67 583	0.43 100	0.23 52	1.03 288	0.58 189	0.65 256	1.56 556	1.41 536	0.39 140	1.28 373	0.35 205	0.20 333	0.14 271	0.20 283	0.19 330	0.18 209	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 108	0.22 106	0.54 185	0.41 97	0.37 377	0.49 164	0.41 297	0.64 87	0.59 198	0.54 217	0.66 211	0.31 58	0.26 39	0.41 32	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.14 169	0.15 81	0.13 71

MIF-Stereo (partial)	0.45 208	0.25 204	0.70 310	0.50 291	0.52 518	0.35 49	0.26 91	0.91 225	0.59 198	0.45 161	0.71 234	0.51 197	0.51 258	1.11 330	0.45 314	0.20 333	0.16 375	0.23 400	0.20 369	0.24 430	0.18 279

SCV	0.46 216	0.26 236	0.55 200	0.47 223	0.25 108	0.39 66	0.38 248	1.98 596	0.60 200	0.35 81	0.48 130	0.55 224	0.36 126	1.28 373	0.32 159	0.24 446	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.18 209	0.14 130

aanet-new-14k	0.36 124	0.24 168	0.83 407	0.46 206	0.22 43	0.46 123	0.33 171	0.66 106	0.61 201	0.39 128	0.48 130	0.29 43	0.64 352	0.41 32	0.29 101	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.21 358	0.14 130

Pointernet	0.37 134	0.20 43	0.57 225	0.43 134	0.28 185	0.51 201	0.27 101	0.93 239	0.61 201	0.47 173	0.63 198	0.49 185	0.38 135	0.49 82	0.33 178	0.17 183	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

sCroCo_RVC	0.49 240	0.40 515	1.02 501	0.65 531	0.60 560	0.52 208	0.40 280	0.83 193	0.61 201	0.44 153	0.74 245	0.49 185	0.50 245	0.63 145	0.48 343	0.26 498	0.27 567	0.23 400	0.22 444	0.29 502	0.25 458

model_zeroshot	0.48 230	0.29 335	0.86 419	0.51 323	0.36 357	0.69 353	0.37 240	1.12 338	0.62 204	0.85 311	0.84 271	0.66 287	0.37 130	0.73 185	0.34 193	0.20 333	0.16 375	0.19 231	0.16 247	0.17 161	0.16 216

CAS	0.63 353	0.18 9	0.37 16	2.27 689	0.84 633	0.57 259	0.54 440	0.79 164	0.62 204	0.48 182	0.70 231	0.36 98	0.26 39	0.45 51	0.35 205	2.24 690	0.10 9	0.14 17	0.09 1	0.15 81	1.06 675

test_4	0.53 268	0.22 106	0.56 211	0.54 380	0.32 288	0.64 308	0.39 265	0.80 173	0.62 204	0.92 327	1.87 611	0.68 294	0.42 158	1.16 344	0.37 229	0.15 84	0.13 204	0.20 283	0.22 444	0.20 313	0.15 175

IGEV-FE	0.53 268	0.30 358	0.99 484	0.56 421	0.35 340	0.41 81	0.32 158	1.37 412	0.63 207	1.00 356	1.09 367	0.94 397	0.41 150	0.83 227	0.39 253	0.18 235	0.12 101	0.19 231	0.18 305	0.19 263	0.17 249

UGAM-zero	1.00 540	0.30 358	0.93 460	0.47 223	0.30 237	0.57 259	0.25 77	2.25 648	0.63 207	1.01 362	1.10 373	2.73 662	1.85 647	6.26 658	0.40 262	0.17 183	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.17 249

RAStereo	0.34 96	0.21 73	0.66 282	0.47 223	0.27 158	0.26 15	0.29 120	0.69 120	0.63 207	0.32 54	0.42 87	0.45 158	0.31 78	0.45 51	0.34 193	0.17 183	0.15 336	0.19 231	0.15 199	0.18 209	0.13 71

11t1	0.52 253	0.28 300	0.68 292	0.51 323	0.28 185	0.83 435	0.39 265	1.22 382	0.63 207	0.84 306	0.74 245	0.68 294	0.68 368	0.91 255	0.57 400	0.21 368	0.18 435	0.19 231	0.16 247	0.20 313	0.21 387

IGEV_Zeroshot_test	0.53 268	0.30 358	0.99 484	0.56 421	0.35 340	0.41 81	0.32 158	1.37 412	0.63 207	1.00 356	1.09 367	0.95 406	0.41 150	0.83 227	0.39 253	0.18 235	0.12 101	0.19 231	0.18 305	0.19 263	0.17 249

S2M2_L	0.34 96	0.28 300	0.45 100	0.40 78	0.30 237	0.31 32	0.16 1	0.60 67	0.64 212	0.31 48	0.48 130	0.47 169	0.34 107	0.38 14	0.32 159	0.25 474	0.22 521	0.20 283	0.22 444	0.25 445	0.22 410
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MSKI-zero shot	0.55 301	0.26 236	0.57 225	0.51 323	0.26 128	0.69 353	0.28 108	1.18 360	0.64 212	0.91 325	1.32 478	0.82 343	0.33 96	1.92 510	0.32 159	0.17 183	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.16 216

HH	0.63 353	0.30 358	0.77 378	0.50 291	0.32 288	0.49 164	0.46 371	1.65 492	0.64 212	0.69 263	1.09 367	1.63 581	0.85 447	1.90 508	0.37 229	0.18 235	0.13 204	0.19 231	0.17 278	0.19 263	0.16 216

HanStereo	0.63 353	0.30 358	0.77 378	0.50 291	0.32 288	0.49 164	0.46 371	1.65 492	0.64 212	0.69 263	1.09 367	1.63 581	0.85 447	1.90 508	0.37 229	0.18 235	0.13 204	0.19 231	0.17 278	0.19 263	0.16 216

Patchmatch Stereo++	0.55 301	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.29 120	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	1.37 403	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.54 284	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.41 297	1.04 294	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.82 343	0.61 335	1.06 313	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

ROB_FTStereo_v2	0.54 284	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.64 308	0.42 303	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	1.12 334	0.46 329	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

ROB_FTStereo	0.54 284	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.64 308	0.25 77	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.95 302	0.82 343	0.61 335	1.15 340	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

HUI-Stereo	0.52 253	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.30 130	1.04 294	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	0.79 212	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

iGMRVC	0.56 310	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.38 248	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	1.52 442	0.46 329	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

iRAFT	0.55 301	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.29 120	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	1.37 403	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

AnonymousM	0.59 332	1.11 659	0.41 61	0.44 169	0.32 288	0.43 100	0.47 379	1.05 302	0.64 212	0.98 348	0.63 198	0.67 292	0.43 167	0.59 121	0.41 272	0.20 333	0.15 336	1.84 687	0.84 675	0.14 44	0.13 71

RAFT-IKP	0.54 284	0.30 358	0.73 339	0.50 291	0.27 158	0.59 276	0.36 214	1.04 294	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.61 335	1.22 356	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

EAI-Stereo	0.65 374	0.28 300	0.69 304	0.53 363	0.27 158	0.60 283	0.40 280	2.28 652	0.64 212	0.71 267	3.18 665	0.57 244	0.43 167	1.06 313	0.41 272	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.17 278	0.17 161	0.17 249

NLCSM	0.52 253	0.28 300	0.55 200	0.52 344	0.74 604	0.72 367	0.46 371	0.96 259	0.65 226	0.63 251	0.51 149	0.48 176	0.61 335	1.32 384	0.70 451	0.19 288	0.20 473	0.21 323	0.18 305	0.22 385	0.20 363

PAM_32	0.77 453	0.28 300	1.03 506	0.52 344	0.30 237	1.32 561	0.35 197	1.97 594	0.65 226	1.02 366	1.06 353	3.05 668	1.49 617	0.96 272	0.36 217	0.19 288	0.13 204	0.20 283	0.18 305	0.19 263	0.19 326

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 413	0.35 479	1.70 615	0.49 279	0.56 536	0.63 304	0.38 248	2.41 664	0.65 226	0.77 280	1.07 357	1.82 609	0.95 497	0.93 265	0.43 295	0.20 333	0.13 204	0.21 323	0.25 497	0.28 491	0.26 482

NLSM1	0.49 240	0.25 204	0.55 200	0.48 257	1.08 659	0.83 435	0.31 142	0.83 193	0.66 229	0.51 206	0.76 249	0.47 169	0.48 219	0.98 283	0.55 391	0.18 235	0.19 453	0.21 323	0.18 305	0.20 313	0.15 175

CES	0.48 230	0.20 43	0.37 16	0.39 65	1.39 679	0.55 244	0.35 197	0.98 266	0.66 229	0.44 153	0.66 211	0.35 95	0.27 50	0.56 109	0.33 178	0.15 84	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.19 263	1.46 682

PAM	0.76 451	0.29 335	1.08 524	0.52 344	0.33 311	1.38 571	0.39 265	2.01 604	0.67 231	1.06 375	0.96 305	2.89 666	1.43 607	0.86 242	0.35 205	0.19 288	0.12 101	0.19 231	0.17 278	0.19 263	0.20 363

GCAP-BAT	0.39 148	0.22 106	0.65 271	0.43 134	0.35 340	0.34 41	0.37 240	0.83 193	0.67 231	0.48 182	0.56 178	0.55 224	0.38 135	0.74 194	0.31 147	0.17 183	0.13 204	0.18 203	0.14 169	0.15 81	0.15 175

MyStereo06	0.61 341	0.28 300	0.95 469	0.56 421	0.46 476	0.61 289	0.73 539	1.78 535	0.67 231	1.03 370	1.12 386	1.13 473	0.56 296	0.78 207	0.41 272	0.17 183	0.16 375	0.23 400	0.20 369	0.22 385	0.20 363

GCAPDPT-zeroshot	0.39 148	0.22 106	0.65 271	0.43 134	0.35 340	0.34 41	0.37 240	0.83 193	0.67 231	0.48 182	0.56 178	0.55 224	0.38 135	0.74 194	0.31 147	0.17 183	0.13 204	0.18 203	0.14 169	0.15 81	0.15 175

LL-Strereo2	0.52 253	0.33 434	0.69 304	0.52 344	0.37 377	0.70 360	0.30 130	1.13 342	0.67 231	0.94 333	0.78 254	0.91 384	0.42 158	1.05 311	0.42 285	0.17 183	0.16 375	0.29 523	0.25 497	0.21 358	0.16 216

DIP-Stereo	0.62 345	0.30 358	0.83 407	0.48 257	0.36 357	0.95 475	0.33 171	2.37 661	0.67 231	1.25 484	1.00 322	0.68 294	0.51 258	0.91 255	0.61 419	0.18 235	0.15 336	0.21 323	0.17 278	0.19 263	0.19 326
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Select-FE	0.74 436	0.39 508	1.56 605	0.55 405	0.46 476	0.40 74	0.22 39	1.86 561	0.68 237	1.05 374	1.31 471	1.82 609	1.74 637	1.11 330	0.38 242	0.21 368	0.16 375	0.21 323	0.25 497	0.19 263	0.31 536

rvit_stereo_0080	0.44 199	0.32 411	0.71 321	0.47 223	0.36 357	0.42 91	0.55 458	0.82 188	0.68 237	0.50 199	0.60 189	0.55 224	0.47 205	0.59 121	0.44 299	0.26 498	0.21 499	0.20 283	0.20 369	0.31 521	0.19 326

whm_eth	0.44 199	0.32 411	0.71 321	0.47 223	0.36 357	0.42 91	0.55 458	0.82 188	0.68 237	0.50 199	0.60 189	0.55 224	0.47 205	0.59 121	0.44 299	0.26 498	0.21 499	0.20 283	0.20 369	0.31 521	0.19 326

MC-Stereo	0.43 185	0.23 141	0.48 120	0.51 323	0.28 185	0.39 66	0.32 158	0.88 214	0.68 237	0.60 244	0.84 271	0.56 238	0.61 335	1.03 302	0.31 147	0.17 183	0.11 38	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.13 71

sAnonymous2	0.55 301	0.56 583	1.46 594	0.60 471	0.51 505	0.48 147	0.52 425	0.79 164	0.68 237	0.50 199	0.67 218	0.46 162	0.62 341	0.59 121	0.40 262	0.22 399	0.17 410	0.22 359	0.21 415	0.86 658	0.56 632

CroCo_RVC	0.55 301	0.56 583	1.46 594	0.60 471	0.51 505	0.48 147	0.52 425	0.79 164	0.68 237	0.50 199	0.67 218	0.46 162	0.62 341	0.59 121	0.40 262	0.22 399	0.17 410	0.22 359	0.21 415	0.86 658	0.56 632

iRaft-Stereo_20w	0.65 374	0.31 395	1.00 490	0.47 223	0.34 333	0.73 372	0.30 130	2.96 679	0.70 243	1.15 425	1.14 396	0.76 320	0.65 360	1.11 330	0.38 242	0.17 183	0.13 204	0.18 203	0.16 247	0.19 263	0.18 279

PSM-softLoss	0.78 461	0.31 395	0.77 378	0.58 445	0.32 288	0.56 254	0.40 280	1.18 360	0.70 243	1.24 479	1.07 357	0.83 350	0.52 266	5.36 637	0.53 380	0.24 446	0.15 336	0.25 462	0.22 444	0.20 313	0.25 458

KMStereo	0.78 461	0.31 395	0.77 378	0.58 445	0.32 288	0.56 254	0.40 280	1.18 360	0.70 243	1.24 479	1.07 357	0.83 350	0.52 266	5.36 637	0.53 380	0.24 446	0.15 336	0.25 462	0.22 444	0.20 313	0.25 458

DeepStereo_RVC	0.55 301	0.29 335	0.72 327	0.51 323	0.30 237	0.59 276	0.33 171	1.03 288	0.70 243	1.16 435	0.93 299	0.83 350	0.94 492	0.96 272	0.54 386	0.21 368	0.14 271	0.21 323	0.19 330	0.24 430	0.24 446

WQFJX1	0.57 319	0.26 236	0.54 185	0.48 257	0.72 596	0.68 347	0.47 379	2.46 668	0.71 247	0.54 217	0.50 143	0.53 212	0.51 258	1.36 401	0.60 415	0.18 235	0.20 473	0.20 283	0.16 247	0.20 313	0.20 363

CroCo-Stereo Lap2	0.44 199	0.34 459	0.77 378	0.61 486	0.79 622	0.28 22	0.35 197	0.75 147	0.71 247	0.38 117	0.50 143	0.72 309	0.55 289	0.57 114	0.47 337	0.17 183	0.18 435	0.19 231	0.16 247	0.21 358	0.20 363

SE	0.48 230	0.30 358	0.51 149	0.45 188	0.25 108	0.66 333	0.49 404	1.10 328	0.72 249	0.81 294	1.17 413	0.50 191	0.56 296	0.44 48	0.34 193	0.25 474	0.16 375	0.23 400	0.19 330	0.24 430	0.26 482

CAS++	0.47 224	0.31 395	0.56 211	0.47 223	0.32 288	0.42 91	0.28 108	1.76 527	0.72 249	0.71 267	0.72 238	0.37 111	0.28 55	0.69 168	0.33 178	0.27 514	0.22 521	0.26 481	0.21 415	0.29 502	0.19 326
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CRE-IMP	0.55 301	0.30 358	0.74 356	0.52 344	0.29 211	0.79 409	0.25 77	1.04 294	0.72 249	1.09 385	0.95 302	0.81 338	0.57 309	1.10 327	0.50 360	0.21 368	0.14 271	0.23 400	0.19 330	0.28 491	0.22 410

R-Stereo Train	0.57 319	0.26 236	0.63 257	0.54 380	0.36 357	0.69 353	0.54 440	1.22 382	0.72 249	1.61 603	1.50 541	0.75 316	0.53 274	0.64 146	0.44 299	0.18 235	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.17 161	0.17 249

RAFT-Stereo	0.57 319	0.26 236	0.63 257	0.54 380	0.36 357	0.69 353	0.54 440	1.22 382	0.72 249	1.61 603	1.50 541	0.75 316	0.53 274	0.64 146	0.44 299	0.18 235	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.17 161	0.17 249
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
SCV_C0	0.43 185	0.26 236	0.65 271	0.43 134	0.29 211	0.47 137	0.31 142	1.34 407	0.73 254	0.38 117	0.49 140	0.54 218	0.29 59	1.24 363	0.30 120	0.17 183	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.20 313	0.15 175

rvit_stereo_ft	0.47 224	0.35 479	0.87 431	0.67 549	0.42 437	0.40 74	0.59 491	0.81 180	0.74 255	0.46 168	0.55 174	0.57 244	0.49 236	0.65 157	0.50 360	0.25 474	0.17 410	0.22 359	0.22 444	0.24 430	0.17 249

WQFJA1	0.48 230	0.27 270	0.53 172	0.46 206	0.85 636	0.79 409	0.39 265	1.11 335	0.75 256	0.50 199	0.52 154	0.53 212	0.50 245	0.71 176	0.65 433	0.17 183	0.21 499	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.16 216

NLMM	0.48 230	0.27 270	0.53 172	0.46 206	0.85 636	0.79 409	0.39 265	1.12 338	0.75 256	0.50 199	0.52 154	0.53 212	0.50 245	0.72 180	0.65 433	0.17 183	0.21 499	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.16 216

DLNR-FE	23.17 727	48.55 746	42.94 733	176.85 749	78.48 742	0.35 49	0.21 29	23.51 725	0.75 256	0.66 259	0.86 278	0.59 260	0.30 68	1.55 450	0.44 299	9.85 725	0.12 101	0.18 203	0.14 169	76.92 746	0.16 216

fast-iter	0.64 366	0.32 411	0.68 292	0.47 223	0.51 505	0.41 81	0.36 214	1.04 294	0.75 256	1.31 519	1.43 516	1.62 576	1.12 557	0.94 268	0.88 512	0.15 84	0.12 101	0.20 283	0.20 369	0.20 313	0.18 279

CoSv	0.64 366	0.32 411	0.68 292	0.47 223	0.51 505	0.41 81	0.36 214	1.04 294	0.75 256	1.31 519	1.43 516	1.62 576	1.12 557	0.94 268	0.88 512	0.15 84	0.12 101	0.20 283	0.20 369	0.20 313	0.18 279

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 533	0.39 508	3.21 666	0.50 291	0.63 570	0.64 308	0.39 265	2.36 659	0.75 256	0.95 335	4.63 682	1.81 606	0.56 296	0.96 272	0.41 272	0.18 235	0.13 204	0.21 323	0.26 515	0.32 530	0.35 559

MIM_Stereo	0.57 319	0.24 168	0.92 458	0.46 206	0.30 237	0.54 229	0.28 108	1.27 394	0.75 256	1.00 356	1.16 410	0.93 394	0.53 274	1.45 428	0.61 419	0.16 125	0.16 375	0.20 283	0.19 330	0.17 161	0.14 130

DLNR_Zeroshot_test	23.17 727	48.52 745	43.29 734	176.68 748	78.69 743	0.35 49	0.21 29	23.41 724	0.75 256	0.66 259	0.86 278	0.59 260	0.30 68	1.56 455	0.44 299	9.57 721	0.12 101	0.18 203	0.14 169	76.92 746	0.16 216

FTStereo	0.91 513	0.26 236	0.56 211	0.54 380	0.33 311	0.66 333	1.87 678	1.00 273	0.75 256	1.75 620	4.15 677	1.04 440	1.65 630	1.57 456	0.46 329	0.19 288	0.16 375	0.23 400	0.21 415	0.18 209	0.63 645

depthmonostereo	0.41 172	0.23 141	0.53 172	0.47 223	0.23 56	0.61 289	0.35 197	1.00 273	0.76 265	0.48 182	0.65 210	0.47 169	0.49 236	0.67 164	0.37 229	0.16 125	0.15 336	0.16 103	0.14 169	0.16 118	0.15 175

xyz-stereo	7.16 705	0.22 106	69.90 746	0.42 117	0.21 25	32.92 734	0.49 404	0.87 205	0.76 265	1.38 550	27.04 728	1.19 482	1.16 564	4.69 622	0.97 533	0.16 125	0.12 101	0.20 283	0.14 169	0.16 118	0.12 21

cross-raft	0.54 284	0.25 204	0.61 248	0.52 344	0.29 211	0.68 347	0.37 240	1.46 438	0.76 265	1.01 362	1.06 353	1.28 510	0.46 193	0.71 176	0.35 205	0.15 84	0.12 101	0.18 203	0.16 247	0.19 263	0.14 130

RAFT	0.64 366	0.30 358	0.73 339	0.59 459	0.33 311	0.68 347	0.58 481	1.04 294	0.76 265	1.08 379	1.19 423	1.65 587	0.93 487	1.06 313	0.56 397	0.21 368	0.18 435	0.27 497	0.24 483	0.22 385	0.17 249

WQFJX	0.51 248	0.27 270	0.52 162	0.46 206	0.87 642	0.75 383	0.39 265	1.29 399	0.77 269	0.53 211	0.52 154	0.55 224	0.55 289	0.95 271	0.60 415	0.17 183	0.19 453	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.18 279

MM-Stereo_test2	0.43 185	0.24 168	0.67 288	0.51 323	0.32 288	0.55 244	0.45 361	0.97 262	0.77 269	0.59 240	0.51 149	0.49 185	0.42 158	0.80 215	0.30 120	0.15 84	0.13 204	0.18 203	0.14 169	0.19 263	0.14 130

knoymous	0.51 248	0.29 335	0.47 115	0.43 134	0.30 237	0.55 244	0.55 458	1.02 283	0.77 269	0.98 348	0.85 275	0.94 397	0.56 296	0.85 238	0.45 314	0.20 333	0.14 271	0.26 481	0.14 169	0.23 414	0.23 430

iRaftStereo_RVC	0.47 224	0.26 236	0.64 264	0.50 291	0.29 211	0.53 219	0.33 171	1.05 302	0.77 269	0.84 306	1.00 322	0.55 224	0.37 130	0.81 221	0.40 262	0.17 183	0.12 101	0.22 359	0.20 369	0.19 263	0.15 175

ACVNet-DCA	0.56 310	0.31 395	0.50 139	0.54 380	0.26 128	1.18 536	0.51 414	1.42 424	0.78 273	0.58 232	0.79 260	0.48 176	0.88 465	1.46 430	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.25 462	0.15 199	0.22 385	0.21 387

1test111	0.54 284	0.31 395	0.50 139	0.54 380	0.26 128	1.18 536	0.51 414	1.42 424	0.78 273	0.58 232	0.79 260	0.48 176	0.88 465	0.88 247	0.59 407	0.20 333	0.12 101	0.25 462	0.15 199	0.22 385	0.21 387

DCRE	0.82 480	0.26 236	0.70 310	0.58 445	0.44 457	0.54 229	0.48 392	0.95 251	0.78 273	0.78 283	7.33 699	0.86 364	0.52 266	0.76 197	0.41 272	0.16 125	0.16 375	0.19 231	0.17 278	0.18 209	0.17 249

qqq	0.57 319	0.34 459	0.71 321	0.47 223	0.27 158	0.64 308	0.62 502	1.42 424	0.78 273	0.80 289	0.92 296	0.95 406	0.77 405	0.88 247	0.59 407	0.21 368	0.20 473	0.24 422	0.23 467	0.22 385	0.21 387

x	0.54 284	0.31 395	0.61 248	0.47 223	0.30 237	0.67 339	0.47 379	1.53 462	0.79 277	0.81 294	0.83 268	0.78 326	0.70 377	0.70 172	0.62 422	0.21 368	0.19 453	0.22 359	0.19 330	0.21 358	0.20 363

S	0.58 326	0.27 270	0.57 225	0.46 206	0.54 525	1.03 501	0.58 481	0.94 245	0.80 278	0.95 335	1.42 511	0.56 238	0.71 382	0.60 133	0.41 272	0.38 599	0.20 473	0.37 596	0.36 611	0.22 385	0.17 249

xyz-stereo-finetune	0.48 230	0.25 204	0.54 185	0.42 117	0.23 56	0.80 418	0.42 303	0.80 173	0.80 278	0.61 245	0.62 195	0.54 218	0.43 167	1.70 482	0.58 404	0.15 84	0.15 336	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.15 175

castereo	0.41 172	0.22 106	0.46 112	0.44 169	0.30 237	0.61 289	0.56 466	0.97 262	0.80 278	0.38 117	0.69 226	0.45 158	0.69 372	0.51 91	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.12 21

CASnet	0.41 172	0.25 204	0.48 120	0.50 291	0.20 17	0.50 180	0.36 214	0.81 180	0.80 278	0.83 303	0.68 221	0.48 176	0.31 78	0.54 98	0.32 159	0.18 235	0.12 101	0.27 497	0.22 444	0.23 414	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SMOE	0.52 253	0.25 204	0.55 200	0.47 223	0.22 43	0.92 465	0.65 512	0.92 228	0.81 282	0.71 267	1.21 430	0.69 300	0.67 367	0.55 104	0.41 272	0.28 529	0.15 336	0.38 600	0.19 330	0.23 414	0.18 279

quiztm	0.48 230	0.26 236	0.52 162	0.49 279	0.55 532	0.45 116	0.42 303	1.45 436	0.81 282	0.79 286	1.14 396	0.57 244	0.32 88	0.58 119	0.36 217	0.17 183	0.12 101	0.17 155	0.14 169	0.18 209	0.15 175

RAFT-Test	0.54 284	0.25 204	0.64 264	0.47 223	0.30 237	0.97 485	0.27 101	1.24 389	0.81 282	0.96 338	1.12 386	1.28 510	0.48 219	0.71 176	0.36 217	0.17 183	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.16 118	0.16 216

CRFU-Net	0.86 500	0.39 508	1.00 490	0.65 531	0.57 540	1.78 617	0.86 579	2.15 629	0.81 282	1.38 550	1.18 416	1.64 584	1.19 573	1.35 396	0.90 518	0.26 498	0.22 521	0.21 323	0.19 330	0.23 414	0.24 446

AACVNet	0.86 500	0.35 479	0.79 391	0.82 624	0.39 410	0.76 391	0.49 404	1.61 483	0.81 282	1.08 379	1.33 480	1.30 514	0.93 487	4.34 616	0.74 464	0.25 474	0.21 499	0.28 512	0.22 444	0.29 502	0.25 458

CroCo-Stereo	0.40 163	0.31 395	0.73 339	0.58 445	0.27 158	0.26 15	0.33 171	0.95 251	0.81 282	0.42 140	0.47 123	0.65 283	0.47 205	0.39 21	0.34 193	0.18 235	0.15 336	0.16 103	0.14 169	0.19 263	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
Anonymous3	0.61 341	0.44 532	1.11 532	0.59 459	0.49 486	0.93 471	0.65 512	0.93 239	0.81 282	0.72 273	0.88 288	0.65 283	0.69 372	1.06 313	0.53 380	0.35 586	0.30 591	0.26 481	0.26 515	0.31 521	0.27 494

anonymousdsp2	0.53 268	0.27 270	0.74 356	0.48 257	0.29 211	0.76 391	0.47 379	1.61 483	0.82 289	0.77 280	0.77 252	0.75 316	0.47 205	1.03 302	0.40 262	0.18 235	0.13 204	0.18 203	0.13 129	0.19 263	0.18 279

IGEV_i1	0.66 383	0.29 335	0.89 446	0.55 405	0.28 185	0.92 465	0.60 495	1.98 596	0.83 290	1.00 356	1.04 348	1.09 459	0.68 368	1.29 377	0.62 422	0.20 333	0.17 410	0.21 323	0.17 278	0.21 358	0.21 387

tg	0.52 253	0.24 168	0.61 248	0.49 279	0.30 237	0.90 454	0.29 120	1.07 318	0.83 290	0.83 303	1.02 335	0.62 274	0.43 167	1.35 396	0.41 272	0.17 183	0.12 101	0.22 359	0.20 369	0.17 161	0.15 175

MGS-Stereo	0.42 178	0.26 236	0.58 234	0.44 169	0.28 185	0.50 180	0.34 186	0.57 53	0.83 290	0.46 168	1.31 471	0.52 205	0.33 96	0.65 157	0.36 217	0.19 288	0.16 375	0.18 203	0.15 199	0.17 161	0.16 216

TANstereo	0.44 199	0.21 73	0.44 84	0.41 97	0.21 25	0.65 324	0.26 91	0.79 164	0.83 290	0.93 328	0.98 315	0.51 197	0.46 193	0.54 98	0.35 205	0.18 235	0.24 544	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.26 482

TestStereo_HL3	0.56 310	0.26 236	1.40 576	0.44 169	0.34 333	0.67 339	0.53 433	0.92 228	0.84 294	0.96 338	0.99 317	0.80 332	0.62 341	1.08 322	0.39 253	0.18 235	0.14 271	0.17 155	0.16 247	0.17 161	0.21 387

DN	0.42 178	0.24 168	0.49 128	0.47 223	0.41 431	0.58 265	0.32 158	0.81 180	0.84 294	0.45 161	0.52 154	0.77 322	0.35 115	0.64 146	0.33 178	0.24 446	0.17 410	0.19 231	0.16 247	0.20 313	0.21 387

test_sample1	0.61 341	0.29 335	0.75 360	0.50 291	0.31 266	0.76 391	0.48 392	1.59 476	0.84 294	0.90 321	0.94 301	0.88 372	0.95 497	1.16 344	0.67 443	0.22 399	0.18 435	0.20 283	0.19 330	0.21 358	0.21 387

KYRaft	0.75 445	0.28 300	0.62 254	0.56 421	0.29 211	0.67 339	0.86 579	0.94 245	0.84 294	1.62 607	2.21 636	1.16 477	1.02 533	1.57 456	0.40 262	0.20 333	0.13 204	0.22 359	0.28 548	0.20 313	1.02 670

VMStereo-Base	0.38 141	0.23 141	0.44 84	0.36 18	0.22 43	0.39 66	0.34 186	0.70 125	0.86 298	0.43 147	0.69 226	0.60 262	0.33 96	0.73 185	0.35 205	0.17 183	0.14 271	0.15 52	0.12 68	0.17 161	0.17 249

mmm	0.63 353	0.35 479	0.72 327	0.51 323	0.30 237	0.86 448	0.54 440	1.59 476	0.86 298	1.07 378	1.38 502	0.79 330	0.75 394	0.91 255	0.58 404	0.22 399	0.18 435	0.29 523	0.25 497	0.25 445	0.23 430

CASS	0.65 374	0.34 459	0.72 327	0.56 421	0.27 158	0.78 403	0.42 303	1.59 476	0.86 298	1.30 509	1.25 444	0.87 368	0.84 444	0.84 232	0.54 386	0.35 586	0.19 453	0.26 481	0.21 415	0.28 491	0.42 589
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SST-Stereo	0.83 486	0.28 300	0.72 327	0.59 459	0.31 266	0.72 367	0.26 91	1.09 325	0.86 298	1.47 571	1.10 373	1.00 423	0.87 460	5.73 650	0.45 314	0.22 399	0.13 204	0.23 400	0.19 330	0.23 414	0.18 279

GES	0.66 383	0.34 459	0.90 450	0.59 459	0.38 399	0.94 472	0.57 477	2.11 622	0.86 298	1.02 366	1.11 379	0.66 287	0.79 417	0.99 290	0.61 419	0.27 514	0.19 453	0.20 283	0.20 369	0.21 358	0.30 526

iRaft-Stereo_5w	0.85 495	0.29 335	0.91 453	0.53 363	0.43 448	0.49 164	0.68 526	0.99 269	0.87 303	0.79 286	1.34 487	1.46 548	0.91 475	5.11 631	1.11 556	0.17 183	0.14 271	0.22 359	0.18 305	0.20 313	0.20 363

NRIStereo	0.60 335	0.29 335	0.69 304	0.53 363	0.28 185	0.63 304	0.33 171	1.08 324	0.87 303	1.14 419	0.87 284	0.91 384	0.59 321	2.24 543	0.49 353	0.20 333	0.14 271	0.21 323	0.19 330	0.21 358	0.17 249

GrayStereo	0.82 480	0.26 236	0.58 234	0.63 508	0.37 377	0.76 391	1.86 677	1.11 335	0.87 303	1.99 643	1.89 613	1.08 449	1.82 646	1.39 414	0.48 343	0.19 288	0.14 271	0.19 231	0.21 415	0.18 209	0.39 579

GMM-Stereo	0.74 436	0.25 204	0.59 240	0.54 380	0.34 333	0.72 367	0.99 611	1.01 281	0.87 303	1.36 541	1.78 599	1.12 468	0.81 427	2.09 528	0.46 329	0.18 235	0.12 101	0.25 462	0.25 497	0.20 313	0.85 664

Selective-RAFT	0.52 253	0.28 300	0.79 391	0.55 405	0.27 158	0.91 458	0.33 171	0.80 173	0.88 307	0.58 232	0.63 198	0.81 338	0.77 405	1.29 377	0.48 343	0.19 288	0.14 271	0.17 155	0.15 199	0.19 263	0.17 249

LCNet	0.72 413	0.28 300	0.52 162	0.55 405	0.31 266	0.69 353	0.54 440	1.00 273	0.88 307	1.19 453	1.34 487	0.97 414	1.34 600	2.56 568	0.45 314	0.18 235	0.13 204	0.21 323	0.25 497	0.27 472	0.73 658

Prome-Stereo	0.75 445	0.27 270	0.53 172	0.55 405	0.32 288	0.59 276	0.97 606	0.89 215	0.88 307	1.45 568	2.46 649	0.91 384	1.41 605	1.58 458	0.44 299	0.18 235	0.13 204	0.19 231	0.17 278	0.20 313	0.92 666

anonymousa	0.72 413	0.27 270	0.75 360	0.47 223	0.63 570	1.43 582	0.45 361	1.24 389	0.89 310	1.28 493	1.75 596	1.62 576	1.13 561	0.69 168	0.59 407	0.19 288	0.16 375	0.23 400	0.25 497	0.20 313	0.18 279

TRStereo	0.60 335	0.60 601	0.97 478	0.74 596	0.67 583	0.46 123	0.38 248	1.85 558	0.89 310	0.79 286	0.80 265	0.88 372	0.39 140	1.10 327	0.41 272	0.23 427	0.15 336	0.23 400	0.24 483	0.17 161	0.15 175

DEmStereo	0.97 529	0.23 141	0.79 391	0.47 223	0.32 288	1.04 504	0.56 466	0.93 239	0.89 310	1.39 556	2.14 633	1.02 432	2.07 662	5.64 648	0.77 479	0.17 183	0.15 336	0.20 283	0.20 369	0.18 209	0.20 363

ICVP	0.63 353	0.33 434	0.57 225	0.61 486	0.40 421	0.80 418	0.58 481	1.61 483	0.89 310	0.90 321	1.24 440	0.88 372	0.73 388	0.72 180	0.88 512	0.29 541	0.21 499	0.22 359	0.21 415	0.24 430	0.27 494
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
TestStereo-Hl	0.51 248	0.27 270	0.55 200	0.41 97	0.29 211	0.55 244	0.45 361	1.05 302	0.90 314	0.87 315	0.85 275	0.72 309	0.65 360	1.33 388	0.43 295	0.17 183	0.13 204	0.17 155	0.15 199	0.18 209	0.18 279

EKT-Stereo	0.53 268	0.30 358	0.73 339	0.58 445	0.60 560	0.51 201	0.48 392	0.94 245	0.90 314	0.71 267	0.88 288	0.77 322	0.43 167	1.07 317	0.40 262	0.22 399	0.16 375	0.21 323	0.18 305	0.20 313	0.22 410

NF-Stereo	0.80 469	0.30 358	0.75 360	0.60 471	0.31 266	0.64 308	0.44 340	1.21 374	0.90 314	1.29 500	1.02 335	0.82 343	0.57 309	5.40 642	0.48 343	0.23 427	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.20 313	0.30 526

OCTAStereo	0.80 469	0.30 358	0.75 360	0.60 471	0.31 266	0.64 308	0.44 340	1.21 374	0.90 314	1.29 500	1.01 327	0.82 343	0.57 309	5.35 636	0.48 343	0.24 446	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.20 313	0.30 526

RE-Stereo	0.80 469	0.30 358	0.75 360	0.60 471	0.31 266	0.64 308	0.44 340	1.21 374	0.90 314	1.29 500	1.01 327	0.81 338	0.57 309	5.37 639	0.48 343	0.24 446	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.20 313	0.30 526

TVStereo	0.80 469	0.30 358	0.75 360	0.60 471	0.31 266	0.64 308	0.44 340	1.21 374	0.90 314	1.29 500	1.01 327	0.81 338	0.57 309	5.37 639	0.48 343	0.24 446	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.20 313	0.30 526

TestStereo_HL2	0.51 248	0.27 270	0.56 211	0.42 117	0.32 288	0.57 259	0.34 186	1.00 273	0.91 320	0.82 300	0.87 284	0.61 267	0.50 245	1.55 450	0.48 343	0.19 288	0.13 204	0.16 103	0.14 169	0.18 209	0.19 326

DStereoRT	1.36 600	0.32 411	1.41 582	0.67 549	0.50 493	2.07 640	0.60 495	1.44 431	0.91 320	1.37 544	1.44 521	0.73 312	1.30 595	6.39 662	0.90 518	0.23 427	0.17 410	4.29 715	1.94 705	0.24 430	0.20 363

DDVS	0.78 461	0.41 522	0.94 465	0.60 471	0.43 448	1.30 558	0.43 326	1.40 421	0.91 320	1.20 457	1.15 405	1.43 538	0.64 352	2.18 538	0.89 515	0.28 529	0.22 521	0.26 481	0.23 467	0.31 521	0.33 549

PSM-AAD	0.79 466	0.27 270	0.53 172	0.55 405	0.28 185	0.77 398	1.24 639	0.99 269	0.91 320	1.66 612	1.57 560	0.81 338	2.19 667	1.65 470	0.44 299	0.19 288	0.14 271	0.38 600	0.32 585	0.21 358	0.70 655

test-1	0.52 253	0.26 236	1.04 510	0.56 421	0.32 288	0.61 289	0.38 248	1.10 328	0.91 320	0.78 283	1.01 327	0.77 322	0.52 266	0.60 133	0.42 285	0.17 183	0.14 271	0.20 283	0.17 278	0.20 313	0.23 430

TestStereo	0.64 366	0.39 508	0.71 321	0.51 323	0.27 158	0.56 254	0.42 303	1.03 288	0.91 320	0.80 289	1.00 322	0.68 294	0.52 266	3.25 595	0.45 314	0.22 399	0.15 336	0.24 422	0.18 305	0.27 472	0.16 216

raftrobust	0.52 253	0.25 204	0.56 211	0.65 531	0.52 518	0.49 164	0.34 186	0.98 266	0.91 320	1.30 509	0.87 284	0.63 277	0.81 427	0.78 207	0.41 272	0.19 288	0.15 336	0.16 103	0.14 169	0.15 81	0.16 216

ASMatch	0.88 505	0.26 236	0.69 304	0.51 323	0.35 340	0.48 147	0.37 240	1.12 338	0.92 327	1.10 393	3.28 667	0.96 412	0.98 514	4.90 628	0.49 353	0.19 288	0.16 375	0.22 359	0.19 330	0.19 263	0.27 494

ac_64	0.82 480	0.29 335	0.81 398	0.71 580	0.60 560	1.05 506	0.54 440	1.99 599	0.92 327	1.18 449	1.06 353	1.99 629	1.08 549	1.94 514	0.97 533	0.27 514	0.22 521	0.24 422	0.23 467	0.22 385	0.19 326

RT-IGEV	0.77 453	0.28 300	0.93 460	0.55 405	0.33 311	1.01 494	0.83 570	2.03 611	0.93 329	1.28 493	1.58 563	1.77 602	1.17 565	1.04 308	0.49 353	0.23 427	0.16 375	0.21 323	0.17 278	0.19 263	0.26 482

StereoVision	0.65 374	0.34 459	0.86 419	0.59 459	0.40 421	0.50 180	0.41 297	1.09 325	0.93 329	0.71 267	2.50 651	0.82 343	0.57 309	1.03 302	0.49 353	0.25 474	0.28 575	0.29 523	0.28 548	0.36 553	0.20 363

RALCasStereoNet	0.54 284	0.30 358	0.66 282	0.59 459	0.51 505	0.61 289	0.52 425	0.94 245	0.93 329	0.70 265	1.01 327	0.78 326	0.44 178	1.33 388	0.47 337	0.20 333	0.16 375	0.18 203	0.16 247	0.20 313	0.19 326

DN-CSS_ROB	0.64 366	0.32 411	1.05 511	0.55 405	0.40 421	0.54 229	0.45 361	1.21 374	0.93 329	1.03 370	1.47 531	0.69 300	0.63 348	1.76 495	0.49 353	0.18 235	0.14 271	0.25 462	0.22 444	0.22 385	0.20 363

LoS	0.40 163	0.21 73	0.44 84	0.37 33	0.22 43	0.50 180	0.40 280	1.00 273	0.94 333	0.48 182	0.66 211	0.48 176	0.40 146	0.60 133	0.37 229	0.18 235	0.14 271	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.
IRAFT_RVC	0.88 505	0.28 300	0.76 370	0.63 508	0.31 266	0.65 324	1.02 616	1.22 382	0.94 333	1.22 466	1.04 348	1.01 430	0.98 514	5.82 652	0.53 380	0.22 399	0.12 101	0.25 462	0.20 369	0.20 313	0.19 326

PStereo	0.63 353	0.99 649	0.51 149	0.47 223	0.35 340	1.07 511	0.63 507	0.65 97	0.95 335	0.66 259	0.41 84	0.55 224	0.66 364	1.00 296	0.76 472	0.62 657	0.27 567	0.38 600	0.33 595	0.74 654	0.68 653

rvit_stereo_0083	0.47 224	0.33 434	0.81 398	0.56 421	0.36 357	0.50 180	0.44 340	0.68 117	0.95 335	0.49 190	0.57 183	0.55 224	0.49 236	0.88 247	0.46 329	0.25 474	0.25 553	0.24 422	0.20 369	0.24 430	0.17 249

rvit_stereo_0081	0.44 199	0.33 434	0.64 264	0.54 380	0.35 340	0.41 81	0.44 340	0.66 106	0.95 335	0.48 182	0.52 154	0.50 191	0.46 193	0.82 225	0.44 299	0.25 474	0.20 473	0.22 359	0.19 330	0.25 445	0.17 249

rvit_stereo_0082	0.44 199	0.33 434	0.64 264	0.54 380	0.35 340	0.41 81	0.44 340	0.66 106	0.95 335	0.48 182	0.52 154	0.50 191	0.46 193	0.82 225	0.44 299	0.25 474	0.20 473	0.22 359	0.19 330	0.25 445	0.17 249

ACRE	0.61 341	0.33 434	1.01 494	0.58 445	0.49 486	0.75 383	0.47 379	1.06 316	0.95 335	1.37 544	1.55 552	0.62 274	0.46 193	0.83 227	0.70 451	0.23 427	0.15 336	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.21 387

RAFT_R40	0.83 486	0.28 300	0.73 339	0.59 459	0.31 266	0.69 353	0.44 340	1.10 328	0.95 335	1.47 571	1.10 373	1.00 423	0.85 447	5.53 644	0.46 329	0.22 399	0.13 204	0.23 400	0.20 369	0.23 414	0.18 279

HLF11	0.53 268	0.25 204	1.02 501	0.41 97	0.35 340	0.47 137	0.28 108	1.17 352	0.96 341	0.64 253	0.87 284	0.61 267	0.50 245	1.51 441	0.63 427	0.18 235	0.14 271	0.16 103	0.13 129	0.17 161	0.20 363

CIPLG	0.62 345	0.33 434	0.96 475	0.58 445	0.50 493	0.75 383	0.48 392	1.05 302	0.96 341	1.40 557	1.57 560	0.64 280	0.48 219	0.89 252	0.70 451	0.23 427	0.15 336	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.21 387

IPLGR_C	0.62 345	0.33 434	0.99 484	0.58 445	0.49 486	0.76 391	0.48 392	1.10 328	0.96 341	1.40 557	1.56 556	0.62 274	0.48 219	0.80 215	0.71 457	0.23 427	0.15 336	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.21 387

GMOStereo	0.53 268	0.26 236	0.65 271	0.50 291	0.29 211	0.52 208	0.43 326	0.89 215	0.96 341	1.41 559	1.14 396	0.85 360	0.56 296	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.20 313	0.15 175

error version	0.53 268	0.26 236	0.65 271	0.50 291	0.29 211	0.52 208	0.43 326	0.89 215	0.96 341	1.41 559	1.14 396	0.85 360	0.56 296	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.20 313	0.15 175

test-v	0.53 268	0.26 236	0.65 271	0.50 291	0.29 211	0.52 208	0.43 326	0.89 215	0.96 341	1.41 559	1.14 396	0.85 360	0.56 296	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.20 313	0.15 175

test-2	0.53 268	0.26 236	0.65 271	0.50 291	0.29 211	0.52 208	0.43 326	0.89 215	0.96 341	1.41 559	1.14 396	0.85 360	0.56 296	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.20 313	0.15 175

DeepPruner_ROB	0.74 436	0.48 550	0.87 431	0.57 439	0.44 457	0.79 409	0.54 440	1.73 512	0.96 341	1.38 550	1.27 454	1.24 495	0.73 388	1.43 423	0.73 463	0.34 579	0.28 575	0.27 497	0.26 515	0.31 521	0.31 536

GGDA	0.49 240	0.25 204	0.53 172	0.41 97	0.29 211	0.57 259	0.33 171	0.98 266	0.97 349	0.81 294	0.89 292	0.61 267	0.51 258	1.26 367	0.47 337	0.18 235	0.13 204	0.16 103	0.15 199	0.18 209	0.18 279

ToySt	0.66 383	0.33 434	1.23 551	0.51 323	0.33 311	0.86 448	0.68 526	1.10 328	0.97 349	0.84 306	1.08 362	1.25 499	0.94 492	1.01 298	0.74 464	0.19 288	0.19 453	0.24 422	0.24 483	0.27 472	0.23 430

Anonymous_2	1.30 593	0.55 579	0.82 402	0.52 344	0.58 549	1.01 494	0.64 510	1.25 391	0.97 349	0.96 338	0.78 254	1.33 521	1.29 591	1.03 302	0.74 464	0.62 657	0.64 678	1.06 678	9.63 723	1.16 672	0.49 616

RAFT_CTSACE	0.63 353	0.26 236	0.88 440	0.55 405	0.51 505	0.71 364	0.44 340	0.80 173	0.97 349	0.97 343	1.84 606	1.18 481	0.68 368	1.47 434	0.36 217	0.16 125	0.15 336	0.21 323	0.20 369	0.20 313	0.14 130

THIR-Stereo	1.02 549	0.27 270	0.69 304	0.49 279	0.28 185	0.95 475	1.34 648	1.03 288	0.97 349	1.34 536	1.90 614	1.17 478	1.58 623	6.44 663	0.78 481	0.19 288	0.14 271	0.21 323	0.22 444	0.19 263	0.20 363

DRaft	0.80 469	0.24 168	0.70 310	0.45 188	0.30 237	0.97 485	0.53 433	1.05 302	0.97 349	1.78 623	2.02 625	0.80 332	1.74 637	2.73 576	0.72 460	0.17 183	0.14 271	0.20 283	0.20 369	0.18 209	0.21 387

BUS	0.74 436	0.32 411	0.68 292	0.54 380	0.44 457	2.34 653	0.42 303	2.16 632	0.98 355	1.20 457	1.11 379	1.03 436	0.62 341	0.91 255	0.70 451	0.24 446	0.17 410	0.25 462	0.22 444	0.22 385	0.22 410

BSDual-CNN	0.71 411	0.32 411	0.68 292	0.54 380	0.44 457	1.27 553	0.65 512	2.16 632	0.98 355	1.20 457	1.11 379	1.12 468	0.74 390	0.91 255	0.66 438	0.24 446	0.17 410	0.25 462	0.22 444	0.22 385	0.22 410

psmg	0.72 413	0.32 411	0.68 292	0.50 291	0.44 457	1.48 586	0.75 544	1.94 587	0.98 355	1.21 461	1.33 480	1.12 468	0.74 390	0.91 255	0.66 438	0.24 446	0.19 453	0.25 462	0.25 497	0.23 414	0.22 410

CrosDoStereo	1.58 621	0.24 168	0.72 327	0.48 257	0.29 211	0.67 339	12.49 717	1.10 328	0.98 355	1.34 536	1.75 596	1.00 423	1.89 650	6.65 667	0.81 495	0.19 288	0.15 336	0.20 283	0.22 444	0.18 209	0.19 326

AAGNet	1.83 642	0.28 300	0.72 327	0.61 486	0.32 288	0.67 339	0.51 414	0.96 259	0.98 355	1.47 571	1.20 428	1.00 423	1.18 570	2.83 578	22.77 724	0.22 399	0.13 204	0.22 359	0.19 330	0.23 414	0.15 175

DeepStereo_LL	1.58 621	0.24 168	0.72 327	0.48 257	0.29 211	0.67 339	12.49 717	1.10 328	0.98 355	1.34 536	1.75 596	1.00 423	1.89 650	6.65 667	0.81 495	0.19 288	0.15 336	0.20 283	0.22 444	0.18 209	0.19 326

LMCR-Stereo	0.82 480	0.46 541	0.88 440	0.75 600	0.43 448	1.33 563	0.56 466	2.43 666	0.98 355	1.53 585	1.49 538	0.74 313	1.00 524	1.63 467	0.89 515	0.28 529	0.17 410	0.22 359	0.17 278	0.29 502	0.20 363

PSi22	0.43 185	0.25 204	0.45 100	0.45 188	0.24 79	0.46 123	0.22 39	0.63 80	0.99 362	0.45 161	0.64 203	0.80 332	0.52 266	1.44 427	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.19 263	0.15 175

DisPM	0.66 383	0.28 300	0.72 327	0.61 486	0.35 340	0.62 299	0.45 361	1.02 283	0.99 362	1.56 595	1.10 373	0.80 332	0.59 321	2.37 554	0.41 272	0.23 427	0.14 271	0.23 400	0.21 415	0.20 313	0.25 458

IER	0.70 404	0.31 395	1.02 501	0.48 257	0.52 518	1.34 565	0.51 414	1.17 352	0.99 362	1.23 472	1.34 487	1.12 468	1.11 554	0.99 290	0.71 457	0.20 333	0.16 375	0.21 323	0.21 415	0.20 313	0.19 326

PFNet	0.91 513	0.26 236	1.10 530	0.63 508	0.32 288	0.64 308	0.56 466	1.17 352	0.99 362	1.47 571	1.08 362	0.98 416	0.69 372	6.62 666	0.54 386	0.20 333	0.12 101	0.24 422	0.19 330	0.20 313	0.17 249

Pruner-Stereo	0.62 345	0.29 335	0.70 310	0.61 486	0.31 266	0.63 304	0.43 326	1.17 352	0.99 362	1.53 585	1.08 362	0.95 406	0.55 289	1.35 396	0.51 365	0.23 427	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.21 358	0.23 430

raft+_RVC	0.53 268	0.26 236	0.54 185	0.60 471	0.47 481	0.54 229	0.54 440	1.27 394	0.99 362	0.76 275	1.03 345	0.70 305	0.56 296	0.93 265	0.47 337	0.18 235	0.14 271	0.19 231	0.18 305	0.18 209	0.15 175

test_sample2	0.62 345	0.29 335	0.74 356	0.50 291	0.28 185	0.80 418	0.61 499	1.61 483	1.00 368	0.88 317	0.99 317	0.94 397	0.83 440	1.16 344	0.51 365	0.23 427	0.18 435	0.22 359	0.21 415	0.23 414	0.22 410

test-3	0.54 284	0.22 106	0.68 292	0.47 223	0.27 158	0.58 265	0.35 197	0.92 228	1.00 368	1.32 523	0.69 226	0.87 368	0.45 185	1.68 480	0.37 229	0.16 125	0.11 38	0.20 283	0.16 247	0.17 161	0.13 71

test_1	0.54 284	0.22 106	0.68 292	0.47 223	0.27 158	0.58 265	0.35 197	0.92 228	1.00 368	1.28 493	0.68 221	0.87 368	0.45 185	1.67 475	0.37 229	0.16 125	0.11 38	0.20 283	0.16 247	0.17 161	0.13 71

RT-Monster	0.45 208	0.23 141	0.47 115	0.44 169	0.40 421	0.51 201	0.25 77	0.87 205	1.01 371	0.87 315	0.86 278	0.68 294	0.41 150	0.67 164	0.40 262	0.16 125	0.14 271	0.15 52	0.13 129	0.14 44	0.17 249

PSMNet-ADL	0.72 413	0.35 479	0.62 254	0.69 566	0.46 476	1.14 525	0.44 340	1.37 412	1.01 371	0.83 303	1.17 413	1.33 521	0.96 504	1.43 423	0.95 528	0.33 569	0.22 521	0.21 323	0.23 467	0.27 472	0.29 513

HHNet	0.62 345	0.26 236	0.63 257	0.43 134	0.45 464	0.50 180	0.58 481	1.07 318	1.01 371	1.25 484	2.23 637	0.70 305	0.61 335	1.07 317	0.47 337	0.20 333	0.13 204	0.23 400	0.19 330	0.19 263	0.30 526

DMCA-RVC	0.74 436	0.40 515	1.27 560	0.66 537	0.49 486	0.77 398	0.47 379	1.35 409	1.01 371	1.53 585	1.01 327	1.29 513	0.82 432	1.31 380	0.78 481	0.27 514	0.21 499	0.35 585	0.27 527	0.32 530	0.24 446

DCVSM-stereo	0.72 413	0.35 479	0.76 370	0.55 405	0.42 437	0.73 372	0.38 248	1.21 374	1.02 375	1.79 626	1.04 348	1.62 576	1.03 535	1.04 308	0.79 488	0.24 446	0.27 567	0.29 523	0.24 483	0.30 512	0.36 565

4D-IteraStereo	0.48 230	0.24 168	0.76 370	0.50 291	0.44 457	0.66 333	0.31 142	0.87 205	1.02 375	1.03 370	0.72 238	0.78 326	0.32 88	0.64 146	0.37 229	0.17 183	0.11 38	0.23 400	0.19 330	0.19 263	0.13 71

DMCA	0.67 394	0.34 459	0.90 450	0.51 323	0.44 457	0.86 448	0.47 379	1.42 424	1.02 375	1.17 444	1.12 386	1.23 493	0.75 394	0.78 207	0.95 528	0.25 474	0.19 453	0.27 497	0.19 330	0.24 430	0.27 494

HITNet	0.65 374	0.40 515	0.77 378	0.48 257	0.24 79	1.05 506	0.49 404	1.76 527	1.02 375	1.18 449	1.18 416	0.89 380	0.80 423	0.85 238	0.79 488	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.17 278	0.29 502	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
MM-Stereo_test1	0.49 240	0.24 168	0.56 211	0.51 323	0.30 237	0.50 180	0.54 440	0.91 225	1.03 379	0.84 306	0.69 226	0.54 218	0.60 325	1.16 344	0.33 178	0.18 235	0.16 375	0.20 283	0.17 278	0.19 263	0.15 175

RAFT+CT+SA	0.58 326	0.29 335	0.60 243	0.66 537	0.37 377	0.42 91	0.55 458	1.27 394	1.03 379	0.70 265	1.22 434	0.60 262	0.70 377	1.64 469	0.41 272	0.18 235	0.13 204	0.22 359	0.22 444	0.21 358	0.18 279

IIG-Stereo	0.96 523	0.31 395	0.72 327	0.88 643	0.33 311	0.61 289	0.26 91	1.19 371	1.03 379	1.69 615	1.37 497	1.46 548	0.75 394	6.96 676	0.51 365	0.19 288	0.14 271	0.23 400	0.18 305	0.20 313	0.14 130

rafts_anoy	0.52 253	0.29 335	0.59 240	0.59 459	0.50 493	0.53 219	0.40 280	1.11 335	1.03 379	0.84 306	0.83 268	0.68 294	0.54 281	0.72 180	0.51 365	0.19 288	0.14 271	0.24 422	0.26 515	0.21 358	0.18 279

SFCPSM	0.70 404	0.28 300	1.02 501	0.51 323	0.38 399	1.37 568	0.66 518	2.00 600	1.03 379	1.17 444	1.21 430	0.82 343	0.78 413	1.03 302	0.53 380	0.21 368	0.17 410	0.22 359	0.24 483	0.21 358	0.19 326

NLMM1	0.56 310	0.27 270	0.60 243	0.47 223	0.74 604	0.68 347	0.43 326	1.83 553	1.04 384	0.59 240	0.62 195	0.51 197	0.47 205	1.33 388	0.57 400	0.18 235	0.21 499	0.20 283	0.17 278	0.20 313	0.15 175

riskmin	0.56 310	0.27 270	0.60 243	0.43 134	0.31 266	0.83 435	0.42 303	1.14 344	1.04 384	0.73 274	0.75 247	1.11 467	1.01 526	0.81 221	0.51 365	0.20 333	0.14 271	0.24 422	0.15 199	0.24 430	0.25 458

NINENet	0.77 453	0.37 496	0.78 388	0.62 498	0.51 505	2.34 653	0.42 303	1.83 553	1.04 384	1.14 419	1.23 438	1.03 436	0.62 341	1.24 363	0.70 451	0.28 529	0.23 535	0.31 542	0.21 415	0.26 458	0.25 458

UNet	0.83 486	0.34 459	1.31 564	0.58 445	0.74 604	1.58 596	0.49 404	1.41 422	1.04 384	1.21 461	1.08 362	1.54 564	1.12 557	1.65 470	1.09 550	0.23 427	0.17 410	0.25 462	0.20 369	0.25 445	0.22 410

PMTNet	0.46 216	0.21 73	0.38 33	0.37 33	0.23 56	0.71 364	0.27 101	0.74 144	1.04 384	0.64 253	0.70 231	0.55 224	0.47 205	0.86 242	0.35 205	1.00 672	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.15 81	0.13 71

ManiGeoR	0.52 253	0.24 168	0.97 478	0.41 97	0.34 333	0.54 229	0.35 197	1.16 348	1.05 389	0.54 217	0.84 271	0.55 224	0.50 245	1.38 407	0.55 391	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.17 161	0.19 326

HLf10	0.52 253	0.24 168	0.97 478	0.41 97	0.34 333	0.54 229	0.35 197	1.16 348	1.05 389	0.54 217	0.84 271	0.55 224	0.50 245	1.38 407	0.55 391	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.17 161	0.19 326

Lsterematch	0.52 253	0.24 168	0.64 264	0.45 188	0.25 108	0.71 364	0.31 142	0.81 180	1.05 389	0.96 338	1.28 460	0.69 300	0.48 219	0.84 232	0.66 438	0.21 368	0.12 101	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.19 326

MM-Stereo_test3	0.50 246	0.24 168	0.54 185	0.54 380	0.74 604	0.49 164	0.53 433	1.09 325	1.05 389	0.62 250	0.95 302	0.61 267	0.42 158	0.77 200	0.38 242	0.20 333	0.17 410	0.20 283	0.16 247	0.18 209	0.18 279

Any-RAFT	0.53 268	0.24 168	0.47 115	0.47 223	0.27 158	1.00 493	0.25 77	1.58 474	1.05 389	0.85 311	0.99 317	1.06 442	0.47 205	0.70 172	0.32 159	0.18 235	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.16 216

CSP-Net	0.97 529	0.38 503	0.83 407	0.53 363	0.41 431	1.63 600	0.77 550	2.00 600	1.05 389	1.25 484	1.20 428	1.33 521	0.83 440	4.93 630	0.85 508	0.32 560	0.22 521	0.20 283	0.20 369	0.23 414	0.25 458

test_3	0.55 301	0.23 141	0.71 321	0.53 363	0.28 185	0.61 289	0.40 280	0.92 228	1.05 389	1.19 453	0.68 221	0.93 394	0.44 178	1.67 475	0.39 253	0.15 84	0.12 101	0.22 359	0.19 330	0.21 358	0.14 130

IPLG	0.69 400	0.27 270	0.97 478	0.51 323	0.43 448	0.79 409	0.33 171	1.21 374	1.06 396	1.30 509	1.10 373	0.52 205	0.55 289	3.16 593	0.63 427	0.16 125	0.14 271	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.17 249

OMP-Stereo	0.94 520	0.33 434	0.72 327	0.90 648	0.31 266	0.49 164	0.36 214	1.16 348	1.06 396	1.58 601	1.12 386	1.46 548	0.69 372	6.94 674	0.49 353	0.19 288	0.14 271	0.24 422	0.18 305	0.20 313	0.14 130

RALAANet	0.60 335	0.33 434	0.87 431	0.62 498	0.50 493	0.69 353	0.31 142	1.21 374	1.06 396	1.09 385	1.16 410	0.88 372	0.46 193	1.22 356	0.42 285	0.19 288	0.15 336	0.21 323	0.17 278	0.27 472	0.17 249

ARAFT	0.77 453	0.36 489	1.49 601	0.51 323	0.31 266	0.90 454	0.82 567	1.90 573	1.06 396	1.62 607	1.24 440	1.02 432	0.64 352	1.84 502	0.50 360	0.18 235	0.14 271	0.28 512	0.27 527	0.17 161	0.16 216

BEATNet_4x	0.73 431	0.49 553	1.17 544	0.53 363	0.26 128	1.03 501	0.55 458	1.82 548	1.06 396	1.21 461	1.22 434	0.96 412	0.91 475	1.01 298	1.06 544	0.21 368	0.14 271	0.24 422	0.19 330	0.37 557	0.21 387

HLf8	0.51 248	0.25 204	0.96 475	0.40 78	0.33 311	0.62 299	0.36 214	1.17 352	1.07 401	0.61 245	0.83 268	0.56 238	0.44 178	0.99 290	0.46 329	0.20 333	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.19 263	0.21 387

FACV-RUCA	0.63 353	0.34 459	0.82 402	0.62 498	0.65 575	0.81 427	0.41 297	1.44 431	1.07 401	0.86 314	1.14 396	0.61 267	0.69 372	0.80 215	0.53 380	0.28 529	0.19 453	0.47 630	0.21 415	0.35 546	0.25 458

RAFT-Stereo-weight	0.47 224	0.24 168	0.53 172	0.48 257	0.27 158	0.60 283	0.35 197	1.02 283	1.07 401	0.99 351	0.78 254	0.76 320	0.28 55	0.76 197	0.36 217	0.16 125	0.12 101	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.15 175

hknet	0.77 453	0.32 411	0.95 469	0.54 380	0.38 399	1.27 553	0.65 512	2.16 632	1.07 401	1.20 457	1.11 379	1.59 572	0.81 427	1.37 403	0.66 438	0.22 399	0.17 410	0.25 462	0.22 444	0.22 385	0.22 410

FENet	0.60 335	0.28 300	0.63 257	0.54 380	0.33 311	0.83 435	0.38 248	1.27 394	1.07 401	1.00 356	0.86 278	0.99 422	0.85 447	0.96 272	0.68 447	0.22 399	0.15 336	0.23 400	0.20 369	0.22 385	0.23 430

ACVNet	0.63 353	0.31 395	0.54 185	0.54 380	0.36 357	0.80 418	0.46 371	1.37 412	1.07 401	0.93 328	1.30 465	1.08 449	0.85 447	0.80 215	0.94 524	0.21 368	0.19 453	0.21 323	0.18 305	0.22 385	0.18 279

acv_ft	0.75 445	0.31 395	0.95 469	0.70 572	0.86 640	1.24 549	0.53 433	1.44 431	1.07 401	1.24 479	1.30 465	1.08 449	0.92 478	0.80 215	1.34 585	0.21 368	0.19 453	0.21 323	0.18 305	0.21 358	0.18 279

DFGA-Net	0.72 413	0.40 515	1.40 576	0.52 344	0.45 464	0.83 435	0.44 340	1.28 398	1.08 408	0.99 351	1.19 423	0.70 305	0.55 289	2.14 532	1.16 562	0.18 235	0.16 375	0.24 422	0.23 467	0.27 472	0.25 458

Reg-Stereo(zero)	0.44 199	0.22 106	0.45 100	0.43 134	0.23 56	0.38 61	0.25 77	0.76 150	1.08 408	0.90 321	0.78 254	0.90 381	0.47 205	0.70 172	0.36 217	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

MIPNet	0.56 310	0.28 300	0.94 465	0.49 279	0.33 311	0.66 333	0.38 248	1.35 409	1.08 408	1.06 375	0.92 296	0.60 262	0.79 417	0.73 185	0.52 373	0.17 183	0.14 271	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.17 249

AASNet	0.76 451	0.35 479	0.91 453	0.79 610	0.81 629	1.14 525	0.56 466	2.02 608	1.08 408	1.22 466	1.24 440	0.93 394	0.76 402	0.77 200	1.16 562	0.27 514	0.23 535	0.24 422	0.20 369	0.28 491	0.24 446

RAFT-RH_RVC	1.03 552	0.24 168	0.67 288	0.49 279	0.28 185	0.81 427	0.33 171	0.83 193	1.08 408	2.05 647	4.65 684	1.04 440	0.57 309	5.98 657	0.50 360	0.18 235	0.13 204	0.26 481	0.20 369	0.16 118	0.17 249

APVNet	1.06 556	0.53 573	1.42 584	0.84 628	0.79 622	1.92 630	0.82 567	1.90 573	1.08 408	1.08 379	1.43 516	1.56 567	1.13 561	3.07 588	1.58 617	0.31 553	0.34 612	0.42 618	0.36 611	0.36 553	0.37 570

Gwc-CoAtRS	0.52 253	0.24 168	0.68 292	0.48 257	0.29 211	0.64 308	0.25 77	1.16 348	1.08 408	1.01 362	1.00 322	1.12 468	0.56 296	0.69 168	0.37 229	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.15 199	0.15 81	0.15 175

GANet-RSSM	0.72 413	0.28 300	0.63 257	0.64 517	0.58 549	0.80 418	0.58 481	1.89 570	1.08 408	1.04 373	1.25 444	1.15 476	1.04 537	1.49 436	0.62 422	0.25 474	0.19 453	0.22 359	0.22 444	0.22 385	0.21 387

TestStereo_HLe17	0.54 284	0.24 168	1.22 549	0.41 97	0.30 237	0.61 289	0.41 297	1.22 382	1.09 416	0.61 245	0.86 278	0.53 212	0.46 193	1.33 388	0.45 314	0.19 288	0.12 101	0.18 203	0.16 247	0.18 209	0.18 279

G2L-ROB	0.73 431	0.25 204	0.76 370	0.54 380	0.39 410	0.95 475	0.66 518	1.66 497	1.09 416	1.24 479	1.02 335	1.64 584	0.71 382	1.63 467	1.02 540	0.20 333	0.14 271	0.17 155	0.15 199	0.20 313	0.22 410

G2L-Stereo	0.80 469	0.32 411	0.95 469	0.60 471	0.42 437	0.78 403	0.69 530	1.50 448	1.09 416	1.33 532	1.14 396	1.45 545	0.72 386	2.45 559	1.10 553	0.25 474	0.20 473	0.26 481	0.21 415	0.20 313	0.26 482

WCG-NET（raft）	0.45 208	0.21 73	0.55 200	0.40 78	0.24 79	0.50 180	0.36 214	0.73 138	1.09 416	0.71 267	0.76 249	0.92 392	0.51 258	0.84 232	0.34 193	0.16 125	0.12 101	0.15 52	0.14 169	0.14 44	0.14 130

AE-Stereo	0.49 240	0.27 270	0.67 288	0.60 471	0.39 410	0.67 339	0.46 371	1.18 360	1.09 416	0.47 173	0.75 247	0.69 300	0.47 205	0.59 121	0.40 262	0.16 125	0.15 336	0.21 323	0.20 369	0.19 263	0.15 175

SQANet	1.31 594	0.88 642	1.08 524	1.83 685	1.44 680	1.44 583	0.75 544	1.74 517	1.09 416	1.32 523	1.26 451	1.28 510	1.01 526	1.50 438	0.83 502	2.50 693	0.34 612	1.47 683	0.55 655	2.32 686	1.57 685

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 284	0.25 204	0.68 292	0.43 134	0.24 79	0.40 74	0.34 186	1.04 294	1.09 416	1.32 523	1.60 566	0.80 332	0.68 368	0.67 164	0.39 253	0.13 26	0.10 9	0.18 203	0.17 278	0.17 161	0.13 71

FADNet_RVC	0.83 486	0.51 563	1.83 628	0.54 380	0.42 437	1.19 540	0.46 371	1.51 454	1.09 416	0.89 319	1.24 440	0.91 384	0.87 460	2.11 530	1.11 556	0.27 514	0.22 521	0.31 542	0.28 548	0.43 588	0.38 576

UPFNet	0.80 469	0.32 411	0.90 450	0.59 459	0.74 604	1.26 552	0.80 562	1.52 456	1.10 424	1.30 509	1.12 386	1.30 514	0.84 444	1.67 475	1.09 550	0.24 446	0.24 544	0.24 422	0.23 467	0.25 445	0.18 279

PSMNet-RSSM	0.72 413	0.30 358	0.61 248	0.63 508	0.42 437	0.73 372	0.56 466	1.92 580	1.10 424	1.09 385	1.37 497	1.22 488	0.98 514	1.28 373	0.72 460	0.27 514	0.19 453	0.27 497	0.29 560	0.24 430	0.24 446

RAFT-345	0.84 491	0.25 204	0.66 282	0.50 291	0.27 158	0.54 229	0.42 303	0.83 193	1.11 426	1.32 523	2.34 642	0.86 364	0.54 281	5.72 649	0.47 337	0.18 235	0.13 204	0.22 359	0.17 278	0.17 161	0.16 216

CREStereo	0.39 148	0.21 73	0.38 33	0.34 5	0.22 43	0.53 219	0.29 120	0.77 154	1.11 426	0.58 232	0.71 234	0.51 197	0.41 150	0.54 98	0.34 193	0.18 235	0.13 204	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
MaskLacGwcNet_RVC	1.10 566	1.02 652	1.00 490	0.82 624	0.67 583	1.93 631	0.93 598	1.62 487	1.11 426	1.15 425	1.25 444	1.50 557	0.79 417	1.96 516	0.76 472	1.89 686	0.34 612	0.79 666	0.36 611	1.25 676	0.83 662

STTStereo	0.78 461	0.50 560	1.22 549	0.64 517	0.54 525	0.89 451	0.54 440	1.44 431	1.11 426	1.38 550	1.09 367	1.27 507	0.85 447	1.43 423	0.83 502	0.29 541	0.27 567	0.33 566	0.39 619	0.32 530	0.30 526

SME	0.62 345	0.29 335	0.51 149	0.61 486	0.25 108	1.23 547	0.44 340	1.17 352	1.12 430	0.89 319	1.12 386	0.66 287	0.74 390	1.55 450	0.51 365	0.19 288	0.20 473	0.23 400	0.23 467	0.24 430	0.20 363

rvit_stereo_0075_2	0.64 366	0.46 541	1.05 511	0.66 537	0.66 579	0.53 219	0.48 392	1.20 373	1.12 430	0.76 275	0.92 296	0.78 326	0.53 274	1.03 302	0.59 407	0.37 594	0.28 575	0.40 613	0.31 577	0.37 557	0.32 543

trnet	0.39 148	0.21 73	0.37 16	0.36 18	0.20 17	0.53 219	0.29 120	0.78 157	1.12 430	0.59 240	0.71 234	0.53 212	0.42 158	0.54 98	0.34 193	0.18 235	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.13 71

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 216	0.36 489	0.71 321	0.47 223	0.36 357	0.67 339	0.35 197	0.78 157	1.12 430	0.61 245	0.62 195	0.39 123	0.39 140	0.71 176	0.39 253	0.20 333	0.17 410	0.22 359	0.18 305	0.23 414	0.19 326

GMStereo_Zeroshot	0.67 394	0.61 603	1.01 494	0.64 517	0.37 377	0.84 444	0.35 197	1.05 302	1.12 430	1.12 401	1.06 353	1.27 507	0.54 281	1.19 351	0.59 407	0.32 560	0.17 410	0.31 542	0.18 305	0.52 622	0.22 410

CBFPSM	0.92 515	0.33 434	1.86 629	0.49 279	0.38 399	1.75 610	0.84 571	1.39 419	1.12 430	1.09 385	0.99 317	2.37 648	1.66 634	1.32 384	1.42 603	0.19 288	0.18 435	0.20 283	0.20 369	0.21 358	0.33 549

test_5	0.65 374	0.30 358	0.75 360	0.67 549	0.50 493	0.92 465	0.52 425	1.39 419	1.12 430	0.76 275	1.11 379	1.00 423	0.90 472	1.53 446	0.45 314	0.18 235	0.13 204	0.23 400	0.22 444	0.21 358	0.19 326

SACVNet	0.85 495	0.46 541	0.85 413	0.81 616	0.56 536	0.80 418	0.79 556	1.68 500	1.12 430	1.34 536	1.33 480	1.25 499	0.94 492	2.39 556	0.76 472	0.34 579	0.26 559	0.31 542	0.29 560	0.35 546	0.44 599

GANet-ADL	0.60 335	0.35 479	0.72 327	0.64 517	0.40 421	0.68 347	0.51 414	1.49 444	1.12 430	0.95 335	1.08 362	0.91 384	0.57 309	0.76 197	0.55 391	0.26 498	0.18 435	0.18 203	0.16 247	0.23 414	0.25 458

STrans-v2	1.04 555	0.28 300	0.96 475	0.49 279	0.32 288	0.68 347	0.79 556	2.47 669	1.12 430	1.12 401	1.46 530	1.40 533	1.46 612	6.70 671	0.43 295	0.18 235	0.13 204	0.20 283	0.18 305	0.18 209	0.18 279

TransformOpticalFlow	0.96 523	0.28 300	0.89 446	0.52 344	0.31 266	0.66 333	0.54 440	1.75 520	1.12 430	1.09 385	1.44 521	1.37 530	1.01 526	6.70 671	0.42 285	0.19 288	0.12 101	0.20 283	0.19 330	0.18 209	0.19 326

psm_up	0.77 453	0.34 459	0.70 310	0.66 537	0.58 549	1.05 506	0.92 594	1.52 456	1.12 430	1.26 488	1.16 410	1.31 518	1.23 582	1.20 353	0.81 495	0.25 474	0.29 586	0.31 542	0.27 527	0.27 472	0.25 458

CCAANet	0.78 461	0.30 358	0.83 407	0.58 445	0.51 505	1.04 504	0.45 361	1.68 500	1.12 430	0.85 311	1.35 493	1.10 462	0.77 405	3.04 587	0.78 481	0.17 183	0.16 375	0.24 422	0.23 467	0.19 263	0.23 430

PSMNet_ROB	0.90 510	0.52 567	1.17 544	0.72 584	0.61 563	1.27 553	1.12 628	1.76 527	1.12 430	1.09 385	1.28 460	1.45 545	0.89 471	1.65 470	1.42 603	0.33 569	0.25 553	0.37 596	0.39 619	0.35 546	0.29 513

ISRNet	0.80 469	0.33 434	1.07 520	0.81 616	0.66 579	0.60 283	0.34 186	1.19 371	1.13 444	1.59 602	1.53 545	1.35 526	0.77 405	1.27 371	0.94 524	0.39 603	0.34 612	0.43 620	0.38 617	0.34 543	0.49 616

IPLGR	0.58 326	0.27 270	1.14 540	0.48 257	0.28 185	0.65 324	0.33 171	1.22 382	1.13 444	1.18 449	1.05 351	0.69 300	0.66 364	0.96 272	0.52 373	0.17 183	0.15 336	0.20 283	0.17 278	0.20 313	0.18 279

HCRNet	0.70 404	0.39 508	0.73 339	0.60 471	0.59 557	0.76 391	0.35 197	1.22 382	1.13 444	1.02 366	0.99 317	1.02 432	0.76 402	2.19 540	0.70 451	0.28 529	0.19 453	0.28 512	0.23 467	0.25 445	0.23 430

G2L-Stereo_test	0.73 431	0.27 270	0.74 356	0.49 279	0.40 421	0.90 454	0.81 565	1.53 462	1.14 447	1.28 493	1.27 454	1.52 562	0.72 386	1.62 465	0.94 524	0.19 288	0.14 271	0.16 103	0.15 199	0.18 209	0.19 326

test_sample5	0.69 400	0.34 459	0.87 431	0.52 344	0.30 237	0.84 444	0.54 440	1.83 553	1.14 447	1.11 399	1.25 444	0.88 372	0.78 413	1.23 358	0.65 433	0.26 498	0.20 473	0.27 497	0.27 527	0.27 472	0.26 482

DualNet	0.70 404	0.34 459	0.87 431	0.52 344	0.30 237	0.84 444	0.54 440	1.83 553	1.14 447	1.14 419	1.33 480	0.88 372	0.78 413	1.23 358	0.65 433	0.26 498	0.20 473	0.27 497	0.27 527	0.27 472	0.26 482

iinet-f	0.99 535	0.45 539	3.71 671	0.55 405	0.43 448	1.81 620	0.68 526	1.14 344	1.14 447	1.18 449	1.42 511	1.58 571	1.44 609	1.34 395	1.59 619	0.24 446	0.23 535	0.20 283	0.19 330	0.26 458	0.25 458

gwcnet-sp	0.74 436	0.33 434	1.44 587	0.57 439	0.45 464	1.40 575	0.54 440	1.50 448	1.14 447	1.30 509	1.02 335	0.94 397	0.82 432	1.39 414	0.76 472	0.21 368	0.21 499	0.22 359	0.21 415	0.22 385	0.22 410

scenet	0.74 436	0.33 434	1.44 587	0.57 439	0.45 464	1.40 575	0.54 440	1.50 448	1.14 447	1.30 509	1.02 335	0.94 397	0.82 432	1.39 414	0.76 472	0.21 368	0.21 499	0.22 359	0.21 415	0.22 385	0.22 410

ssnet	0.74 436	0.33 434	1.44 587	0.57 439	0.45 464	1.40 575	0.54 440	1.50 448	1.14 447	1.30 509	1.02 335	0.94 397	0.82 432	1.39 414	0.76 472	0.21 368	0.21 499	0.22 359	0.21 415	0.22 385	0.22 410

PFNet+	0.59 332	0.28 300	0.77 378	0.53 363	0.30 237	0.59 276	0.31 142	0.92 228	1.14 447	1.33 532	1.10 373	0.79 330	0.57 309	1.31 380	0.49 353	0.25 474	0.17 410	0.28 512	0.26 515	0.21 358	0.25 458

AFF-stereo	0.58 326	0.25 204	0.64 264	0.46 206	0.29 211	0.34 41	0.38 248	1.15 346	1.14 447	1.17 444	1.60 566	1.10 462	0.71 382	0.97 280	0.43 295	0.13 26	0.11 38	0.19 231	0.19 330	0.17 161	0.14 130

CFNet-RSSM	0.54 284	0.24 168	0.70 310	0.48 257	0.28 185	0.60 283	0.27 101	1.49 444	1.14 447	1.06 375	0.93 299	1.08 449	0.54 281	0.70 172	0.35 205	0.16 125	0.12 101	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.14 130

UCFNet_RVC	0.69 400	0.35 479	0.49 128	0.64 517	0.39 410	0.85 447	0.58 481	1.75 520	1.14 447	0.97 343	1.19 423	1.17 478	0.93 487	0.99 290	0.62 422	0.28 529	0.20 473	0.34 576	0.31 577	0.32 530	0.27 494

PS-NSSS	0.99 535	0.58 590	0.93 460	0.58 445	0.57 540	0.91 458	0.80 562	1.81 547	1.14 447	1.14 419	1.67 584	1.00 423	0.83 440	4.62 621	0.78 481	0.37 594	0.31 597	0.52 639	0.32 585	0.45 598	0.38 576

Hybrid-DGEV-03	0.65 374	0.26 236	0.56 211	0.53 363	0.36 357	0.73 372	0.39 265	0.89 215	1.15 459	1.73 618	2.52 652	0.84 359	0.56 296	0.97 280	0.44 299	0.18 235	0.12 101	0.22 359	0.19 330	0.17 161	0.14 130

WCG-NET	0.42 178	0.21 73	0.54 185	0.40 78	0.25 108	0.47 137	0.32 158	0.73 138	1.15 459	0.76 275	0.73 240	0.58 251	0.45 185	0.60 133	0.34 193	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.14 169	0.15 81	0.13 71

test_sample8	2.19 660	0.49 553	1.13 536	0.56 421	0.39 410	1.02 498	0.73 539	1.82 548	1.15 459	2.26 653	1.30 465	4.94 691	2.52 677	2.27 547	7.92 695	0.57 650	12.61 731	0.62 658	0.67 666	0.45 598	0.42 589

test_sample6	0.71 411	0.34 459	0.87 431	0.52 344	0.30 237	0.82 429	0.58 481	1.79 541	1.15 459	1.14 419	1.33 480	0.91 384	0.79 417	1.31 380	0.74 464	0.27 514	0.21 499	0.27 497	0.29 560	0.28 491	0.27 494

test_sample4	0.69 400	0.33 434	0.91 453	0.51 323	0.30 237	0.92 465	0.52 425	1.87 564	1.15 459	1.14 419	1.18 416	0.87 368	0.75 394	1.18 350	0.68 447	0.25 474	0.20 473	0.26 481	0.26 515	0.26 458	0.25 458

test_sample3	0.68 398	0.32 411	0.88 440	0.52 344	0.30 237	0.97 485	0.52 425	1.86 561	1.15 459	1.08 379	1.11 379	0.88 372	0.71 382	1.17 348	0.68 447	0.25 474	0.20 473	0.25 462	0.25 497	0.25 445	0.25 458

cf-r	0.73 431	0.30 358	0.77 378	0.55 405	0.63 570	0.78 403	0.48 392	1.79 541	1.15 459	1.13 416	1.26 451	1.43 538	0.87 460	1.40 420	0.85 508	0.25 474	0.18 435	0.22 359	0.23 467	0.19 263	0.19 326

CFNet-ft	0.72 413	0.32 411	0.54 185	0.66 537	0.54 525	0.83 435	0.55 458	1.37 412	1.15 459	0.93 328	1.28 460	1.57 568	0.97 507	1.35 396	0.81 495	0.26 498	0.20 473	0.33 566	0.25 497	0.30 512	0.23 430

DANet	1.08 561	0.61 603	1.32 567	0.85 633	0.72 596	1.37 568	0.51 414	1.54 465	1.15 459	1.78 623	1.54 550	2.01 631	1.11 554	2.90 581	2.00 637	0.33 569	0.30 591	0.40 613	0.30 569	0.44 594	0.45 601
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet_RVC	0.72 413	0.32 411	0.54 185	0.66 537	0.54 525	0.83 435	0.55 458	1.37 412	1.15 459	0.93 328	1.28 460	1.57 568	0.97 507	1.35 396	0.81 495	0.26 498	0.20 473	0.33 566	0.25 497	0.30 512	0.23 430

GCST	1.08 561	1.47 680	0.93 460	1.73 683	1.14 668	1.30 558	0.31 142	1.33 402	1.16 469	1.29 500	0.97 314	0.98 416	0.49 236	2.08 527	0.46 329	1.19 682	0.70 682	1.30 682	0.85 677	1.02 667	0.89 665

anonymity	1.12 571	0.97 646	1.21 547	1.07 665	1.12 664	1.08 513	0.89 586	1.95 589	1.16 469	1.29 500	1.26 451	1.22 488	1.09 552	1.15 340	1.01 539	1.02 675	1.00 698	0.97 672	0.97 684	0.98 664	0.99 669

DDUNet	1.50 614	2.69 707	1.12 534	1.77 684	1.88 686	1.84 624	0.92 594	1.70 508	1.16 469	1.38 550	1.79 600	1.60 574	1.12 557	1.37 403	1.08 548	1.10 680	0.76 683	2.37 693	0.94 682	2.00 682	1.37 681

rvit_0105_4	0.56 310	0.38 503	1.06 515	0.66 537	0.38 399	0.53 219	0.53 433	0.84 199	1.17 472	0.56 228	0.61 191	0.72 309	0.59 321	0.98 283	0.45 314	0.32 560	0.33 610	0.29 523	0.25 497	0.29 502	0.23 430

rvit_0105_3	0.63 353	0.44 532	1.08 524	0.72 584	0.40 421	0.64 308	0.71 535	1.03 288	1.17 472	0.82 300	0.70 231	0.80 332	0.70 377	0.91 255	0.56 397	0.35 586	0.34 612	0.34 576	0.32 585	0.27 472	0.28 506

H2IRNET	0.56 310	0.26 236	0.66 282	0.47 223	0.35 340	0.41 81	0.26 91	0.92 228	1.17 472	0.61 245	1.28 460	1.08 449	0.86 455	0.99 290	0.63 427	0.19 288	0.16 375	0.22 359	0.25 497	0.21 358	0.18 279

CoDeX	0.73 431	0.29 335	0.93 460	0.54 380	0.36 357	1.14 525	0.61 499	2.34 658	1.17 472	1.16 435	1.25 444	0.91 384	0.87 460	1.33 388	0.64 432	0.20 333	0.16 375	0.21 323	0.18 305	0.20 313	0.18 279

LL-Strereo	1.33 597	0.39 508	1.38 575	0.61 486	0.61 563	0.75 383	0.66 518	1.63 489	1.17 472	1.56 595	1.60 566	2.03 634	2.12 664	9.72 708	0.97 533	0.21 368	0.18 435	0.27 497	0.23 467	0.22 385	0.25 458

GEStereo_RVC	0.90 510	0.37 496	0.99 484	0.64 517	0.50 493	0.95 475	0.79 556	2.42 665	1.17 472	1.16 435	1.11 379	1.26 503	0.92 478	3.24 594	0.90 518	0.29 541	0.19 453	0.23 400	0.20 369	0.27 472	0.29 513

StereoDRNet-Refined	0.80 469	0.41 522	0.88 440	0.62 498	0.42 437	1.33 563	0.48 392	1.52 456	1.17 472	1.45 568	1.44 521	1.44 543	0.90 472	1.26 367	1.24 571	0.20 333	0.16 375	0.27 497	0.24 483	0.25 445	0.28 506
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
Selective-IGEV-i1	0.66 383	0.27 270	0.86 419	0.54 380	0.33 311	1.01 494	0.78 552	1.75 520	1.18 479	0.88 317	1.19 423	1.19 482	0.56 296	0.98 283	0.54 386	0.19 288	0.16 375	0.20 283	0.17 278	0.19 263	0.20 363

YMNet	1.00 540	0.54 574	1.40 576	0.81 616	0.85 636	1.87 627	0.62 502	1.55 469	1.18 479	1.63 609	1.99 620	1.77 602	0.97 507	1.50 438	1.45 607	0.33 569	0.37 630	0.31 542	0.32 585	0.32 530	0.29 513

YMNet_1	1.00 540	0.54 574	1.40 576	0.81 616	0.85 636	1.87 627	0.62 502	1.55 469	1.18 479	1.63 609	1.99 620	1.77 602	0.97 507	1.50 438	1.45 607	0.33 569	0.37 630	0.31 542	0.32 585	0.32 530	0.29 513

rvit_0105_5	0.58 326	0.39 508	1.05 511	0.66 537	0.37 377	0.58 265	0.56 466	0.94 245	1.18 479	0.64 253	0.68 221	0.75 316	0.63 348	0.88 247	0.50 360	0.32 560	0.32 605	0.30 536	0.27 527	0.28 491	0.25 458

rvit_105_1	0.72 413	0.52 567	1.01 494	0.78 608	0.49 486	0.75 383	0.87 581	1.12 338	1.18 479	0.99 351	0.79 260	0.90 381	0.77 405	1.26 367	0.75 469	0.41 611	0.36 628	0.36 593	0.41 624	0.30 512	0.33 549

ACV-stereo	0.99 535	0.51 563	1.41 582	0.56 421	0.41 431	2.43 657	0.57 477	1.15 346	1.18 479	0.81 294	1.01 327	3.39 674	2.14 665	1.60 462	1.07 547	0.27 514	0.22 521	0.22 359	0.22 444	0.28 491	0.32 543

FADNet-RVC	0.88 505	0.67 613	1.93 632	0.60 471	0.48 482	0.91 458	0.60 495	1.71 510	1.18 479	0.90 321	0.96 305	1.36 527	0.92 478	2.25 545	1.17 565	0.30 546	0.29 586	0.32 557	0.32 585	0.41 577	0.35 559

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 466	0.43 529	1.05 511	0.64 517	0.58 549	0.95 475	0.53 433	1.53 462	1.18 479	1.37 544	1.15 405	1.43 538	0.88 465	1.61 464	0.84 505	0.25 474	0.22 521	0.27 497	0.27 527	0.29 502	0.29 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 404	0.43 529	0.75 360	0.73 592	0.37 377	0.92 465	0.53 433	1.85 558	1.18 479	1.12 401	1.23 438	1.07 448	0.65 360	0.96 272	0.63 427	0.31 553	0.15 336	0.32 557	0.21 415	0.29 502	0.22 410
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.
RAFT + AFF	1.00 540	0.42 526	1.09 527	0.67 549	0.50 493	1.22 546	1.24 639	2.24 647	1.19 488	1.30 509	1.56 556	1.17 478	1.49 617	3.44 602	0.83 502	0.21 368	0.25 553	0.30 536	0.26 515	0.27 472	0.27 494

psmorigin	1.52 616	0.69 618	10.52 700	0.68 562	0.59 557	1.13 524	0.70 533	1.57 473	1.19 488	1.99 643	1.79 600	2.26 642	1.47 614	2.09 528	1.36 589	0.39 603	0.40 641	0.34 576	0.33 595	0.43 588	0.56 632

DSFCA	0.93 518	0.34 459	1.06 515	0.52 344	0.65 575	1.55 593	0.93 598	1.49 444	1.19 488	1.56 595	1.15 405	1.50 557	0.96 504	3.07 588	1.02 540	0.30 546	0.26 559	0.25 462	0.25 497	0.28 491	0.24 446

HSM	1.19 585	0.32 411	0.65 271	0.57 439	0.38 399	1.23 547	0.59 491	2.25 648	1.19 488	1.30 509	1.25 444	1.94 623	1.03 535	9.32 702	0.71 457	0.22 399	0.16 375	0.20 283	0.16 247	0.21 358	0.21 387

ETE_ROB	0.96 523	0.64 610	1.16 542	0.69 566	0.48 482	1.14 525	1.13 629	1.77 531	1.19 488	1.91 640	1.45 524	1.73 596	1.05 541	1.60 462	1.14 560	0.32 560	0.26 559	0.38 600	0.34 602	0.39 570	0.41 585

rvit_0105_6	0.53 268	0.37 496	0.98 483	0.65 531	0.38 399	0.51 201	0.51 414	0.77 154	1.20 493	0.54 217	0.55 174	0.65 283	0.53 274	0.94 268	0.44 299	0.32 560	0.32 605	0.28 512	0.24 483	0.28 491	0.21 387

DAS	0.84 491	0.34 459	1.03 506	0.64 517	0.69 591	0.77 398	0.63 507	1.54 465	1.20 493	1.79 626	1.55 552	0.95 406	1.04 537	2.83 578	0.60 415	0.21 368	0.16 375	0.25 462	0.18 305	0.27 472	0.22 410

SepStereo	0.82 480	0.34 459	1.03 506	0.64 517	0.69 591	0.77 398	0.63 507	1.54 465	1.20 493	1.79 626	1.55 552	0.95 406	1.04 537	2.30 549	0.60 415	0.21 368	0.16 375	0.25 462	0.18 305	0.27 472	0.22 410

HGLStereo	0.85 495	0.38 503	0.94 465	0.80 613	1.03 655	1.17 535	0.58 481	1.52 456	1.20 493	1.19 453	1.62 572	1.13 473	1.20 576	1.80 499	1.06 544	0.24 446	0.24 544	0.24 422	0.21 415	0.23 414	0.27 494

GwcNet-RSSM	0.77 453	0.32 411	1.01 494	0.62 498	0.54 525	0.78 403	0.51 414	1.73 512	1.20 493	1.09 385	1.37 497	1.46 548	0.85 447	1.53 446	1.09 550	0.25 474	0.18 435	0.23 400	0.24 483	0.20 313	0.19 326

FADNet-RVC-Resample	0.84 491	0.47 546	2.10 639	0.61 486	0.45 464	1.07 511	0.61 499	1.59 476	1.20 493	1.08 379	0.98 315	1.03 436	0.98 514	2.17 535	0.72 460	0.23 427	0.22 521	0.30 536	0.32 585	0.35 546	0.34 554

DualNet (step1)	0.83 486	0.49 553	1.13 536	0.56 421	0.39 410	1.02 498	0.73 539	1.78 535	1.21 499	1.22 466	1.18 416	1.08 449	0.92 478	1.23 358	0.67 443	0.57 650	0.28 575	0.62 658	0.67 666	0.45 598	0.42 589

test_sample9	1.86 645	0.49 553	1.13 536	0.56 421	0.39 410	1.02 498	0.73 539	1.78 535	1.21 499	1.22 466	1.18 416	1.08 449	0.92 478	2.27 547	7.92 695	0.57 650	12.61 731	0.62 658	0.67 666	0.45 598	0.42 589

test_sample7	0.74 436	0.37 496	0.76 370	0.52 344	0.35 340	0.91 458	0.67 522	1.78 535	1.21 499	1.22 466	1.18 416	1.08 449	0.92 478	1.23 358	0.67 443	0.31 553	0.28 575	0.32 557	0.31 577	0.33 539	0.29 513

DispNO	0.93 518	0.30 358	1.34 573	0.55 405	0.55 532	0.89 451	0.49 404	1.48 442	1.21 499	1.17 444	1.27 454	1.19 482	0.90 472	5.23 634	0.74 464	0.22 399	0.17 410	0.24 422	0.21 415	0.19 263	0.20 363

TestStereo1	0.63 353	0.28 300	0.75 360	0.76 603	0.31 266	0.48 147	0.43 326	1.30 400	1.21 499	0.97 343	1.31 471	0.64 280	0.77 405	1.75 490	0.42 285	0.20 333	0.15 336	0.22 359	0.18 305	0.21 358	0.17 249

SA-5K	0.63 353	0.28 300	0.75 360	0.76 603	0.31 266	0.48 147	0.43 326	1.30 400	1.21 499	0.97 343	1.31 471	0.64 280	0.77 405	1.75 490	0.42 285	0.20 333	0.15 336	0.22 359	0.18 305	0.21 358	0.17 249

CFNet_pseudo	0.66 383	0.32 411	0.86 419	0.48 257	0.39 410	0.70 360	0.40 280	1.33 402	1.22 505	1.16 435	1.34 487	1.24 495	0.64 352	0.98 283	0.59 407	0.21 368	0.16 375	0.33 566	0.19 330	0.36 553	0.25 458

G-Net	1.66 630	0.63 608	1.56 605	1.11 667	0.74 604	2.98 677	0.91 592	1.55 469	1.22 505	2.76 673	8.18 706	2.32 646	2.53 678	1.92 510	1.87 629	0.48 635	0.44 649	0.45 625	0.31 577	0.60 639	0.57 636

ccs_rob	0.66 383	0.33 434	0.86 419	0.48 257	0.39 410	0.70 360	0.40 280	1.33 402	1.22 505	1.16 435	1.34 487	1.23 493	0.64 352	0.98 283	0.59 407	0.21 368	0.16 375	0.35 585	0.20 369	0.37 557	0.25 458

coex_refinement	0.80 469	0.28 300	0.73 339	0.70 572	0.51 505	0.95 475	0.60 495	1.78 535	1.23 508	1.36 541	1.37 497	1.82 609	0.81 427	1.32 384	1.13 559	0.26 498	0.17 410	0.19 231	0.20 369	0.24 430	0.25 458

TCMNet	1.01 546	0.60 601	2.10 639	0.86 635	1.33 678	1.14 525	0.67 522	1.69 503	1.23 508	1.11 399	1.57 560	1.30 514	0.97 507	2.01 520	1.50 614	0.31 553	0.31 597	0.38 600	0.34 602	0.42 582	0.36 565

UDG	1.41 608	2.65 706	0.99 484	1.44 679	1.64 684	1.34 565	0.80 562	1.60 480	1.23 508	1.23 472	1.71 589	2.01 631	1.34 600	1.47 434	1.41 599	0.90 670	0.54 671	2.29 691	0.75 670	1.84 681	1.04 672

MLCV	0.72 413	0.34 459	1.10 530	0.51 323	0.23 56	0.91 458	0.39 265	1.33 402	1.23 508	1.46 570	1.55 552	1.01 430	0.64 352	1.95 515	0.80 493	0.18 235	0.12 101	0.18 203	0.14 169	0.19 263	0.17 249

DLCB_ROB	0.86 500	0.40 515	0.78 388	0.68 562	0.54 525	1.11 520	0.84 571	1.49 444	1.23 508	1.64 611	1.65 579	1.70 593	0.91 475	1.70 482	1.05 542	0.25 474	0.24 544	0.26 481	0.27 527	0.27 472	0.24 446

XPNet_ROB	0.96 523	0.49 553	1.09 527	0.72 584	0.57 540	1.11 520	1.14 630	1.66 497	1.23 508	1.85 633	1.39 506	1.64 584	1.11 554	1.80 499	1.42 603	0.38 599	0.30 591	0.33 566	0.29 560	0.37 557	0.34 554

raft_robust	0.68 398	0.30 358	0.64 264	0.52 344	0.26 128	0.54 229	0.35 197	1.33 402	1.24 514	1.16 435	1.07 357	0.60 262	0.54 281	3.58 605	0.37 229	0.18 235	0.14 271	0.20 283	0.22 444	0.20 313	0.16 216

ADLNet2	0.88 505	0.34 459	1.17 544	0.77 606	0.64 573	1.12 523	0.76 547	1.74 517	1.24 514	1.21 461	1.65 579	1.71 594	1.05 541	1.67 475	1.17 565	0.24 446	0.21 499	0.21 323	0.22 444	0.26 458	0.29 513

GANet	1.36 600	0.47 546	0.86 419	0.67 549	0.45 464	1.34 565	1.73 670	1.64 491	1.24 514	1.49 579	2.38 643	1.55 566	1.20 576	9.30 701	0.93 522	0.30 546	0.31 597	0.33 566	0.28 548	0.39 570	0.30 526

fff	0.53 268	0.24 168	0.70 310	0.43 134	0.24 79	0.48 147	0.36 214	1.07 318	1.25 517	1.10 393	1.02 335	0.57 244	1.06 544	0.73 185	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 326

s12784h	0.52 253	0.20 43	0.38 33	0.41 97	0.19 10	0.96 481	0.34 186	1.17 352	1.25 517	0.81 294	0.90 293	0.63 277	0.50 245	1.45 428	0.42 285	0.14 53	0.12 101	0.17 155	0.11 13	0.18 209	0.11 3

csc	0.53 268	0.24 168	0.70 310	0.43 134	0.24 79	0.48 147	0.36 214	1.07 318	1.25 517	1.10 393	1.02 335	0.57 244	1.06 544	0.73 185	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 326

cscssc	0.53 268	0.24 168	0.70 310	0.43 134	0.24 79	0.48 147	0.36 214	1.07 318	1.25 517	1.10 393	1.02 335	0.57 244	1.06 544	0.73 185	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 326

iResNet	0.75 445	0.40 515	1.36 574	0.67 549	0.29 211	0.92 465	0.59 491	1.52 456	1.25 517	1.28 493	1.48 536	0.94 397	0.76 402	1.62 465	0.78 481	0.18 235	0.14 271	0.18 203	0.15 199	0.22 385	0.23 430

GwcNet-ADL	0.64 366	0.31 395	0.79 391	0.56 421	0.41 431	0.60 283	0.58 481	1.41 422	1.26 522	1.08 379	1.13 392	0.91 384	0.60 325	1.04 308	0.78 481	0.27 514	0.18 435	0.18 203	0.18 305	0.25 445	0.29 513

ccnet	1.12 571	0.67 613	1.01 494	0.78 608	0.73 603	1.72 608	0.99 611	1.84 557	1.26 522	1.47 571	1.85 608	1.75 601	1.29 591	1.75 490	1.88 631	0.57 650	0.53 668	0.57 655	0.55 655	0.59 635	0.54 628

RGC	1.14 576	0.79 632	1.26 557	0.91 651	0.96 652	1.52 590	0.77 550	1.92 580	1.26 522	1.54 591	1.93 616	2.02 633	1.54 620	2.25 545	1.31 581	0.44 626	0.35 623	0.58 656	0.48 641	0.47 606	0.46 605

CC-Net-ROB	1.49 612	1.26 669	1.27 560	0.88 643	0.79 622	1.76 612	1.00 613	1.79 541	1.26 522	1.10 393	1.61 570	1.21 486	0.99 522	8.13 694	0.84 505	1.09 679	0.41 643	2.20 689	0.46 637	1.20 675	0.48 612

TDLM	1.06 556	0.44 532	0.79 391	0.63 508	0.50 493	0.89 451	1.44 653	1.48 442	1.26 522	1.12 401	1.40 508	1.08 449	0.98 514	6.65 667	0.78 481	0.33 569	0.21 499	0.33 566	0.26 515	0.37 557	0.24 446

CVANet_RVC	1.07 558	0.43 529	0.76 370	0.60 471	0.50 493	0.90 454	0.97 606	1.52 456	1.26 522	1.33 532	1.38 502	1.24 495	1.18 570	6.75 673	0.75 469	0.34 579	0.23 535	0.34 576	0.29 560	0.42 582	0.27 494

XX-TBD	0.46 216	0.70 621	0.35 7	0.79 610	0.25 108	0.58 265	0.26 91	0.69 120	1.27 528	0.76 275	1.00 322	0.45 158	0.33 96	0.47 72	0.37 229	0.19 288	0.15 336	0.15 52	0.11 13	0.17 161	0.14 130

MMNet	0.84 491	0.32 411	1.09 527	0.60 471	0.59 557	1.85 625	0.49 404	1.51 454	1.27 528	1.37 544	1.15 405	1.26 503	1.18 570	1.67 475	1.22 569	0.19 288	0.18 435	0.23 400	0.22 444	0.25 445	0.21 387

Nwc_Net	1.09 564	0.49 553	1.33 570	0.89 647	0.80 627	1.49 588	0.66 518	2.19 641	1.27 528	1.32 523	2.26 638	1.96 626	1.54 620	1.92 510	1.34 585	0.40 606	0.30 591	0.43 620	0.45 634	0.38 566	0.37 570

ADCRef	1.35 599	0.55 579	2.37 652	0.72 584	0.77 617	1.94 632	0.78 552	1.91 577	1.27 528	1.57 599	1.59 565	1.36 527	1.41 605	1.54 448	7.53 690	0.23 427	0.20 473	0.32 557	0.30 569	0.29 502	0.29 513

CBMV_ROB	0.90 510	0.44 532	0.63 257	0.51 323	0.37 377	1.25 551	0.49 404	1.77 531	1.27 528	1.41 559	2.00 622	1.33 521	1.08 549	2.17 535	0.76 472	0.43 621	0.42 645	0.47 630	0.44 632	0.41 577	0.36 565

Selective-IGEV-i16pc	2.07 656	0.29 335	19.83 711	0.53 363	0.39 410	2.74 668	1.51 657	1.13 342	1.28 533	0.80 289	1.21 430	1.06 442	0.64 352	7.77 690	0.79 488	0.40 606	0.22 521	0.21 323	0.23 467	0.22 385	0.23 430

1111x	1.70 635	0.29 335	0.86 419	0.51 323	0.27 158	1.01 494	0.68 526	2.22 645	1.28 533	1.13 416	1.40 508	1.21 486	1.10 553	5.53 644	15.20 714	0.22 399	0.21 499	0.22 359	0.22 444	0.24 430	0.22 410

GASNet	0.99 535	0.97 646	1.72 618	0.98 657	0.68 589	0.83 435	0.67 522	1.60 480	1.28 533	1.31 519	1.22 434	1.22 488	1.21 579	2.41 557	1.41 599	0.43 621	0.26 559	0.36 593	0.34 602	0.55 628	0.31 536

HBP-ISP	0.96 523	0.58 590	0.72 327	0.61 486	0.46 476	1.64 602	0.76 547	1.86 561	1.28 533	1.30 509	1.53 545	0.86 364	0.94 492	3.27 596	0.69 450	0.45 627	0.44 649	0.54 645	0.48 641	0.47 606	0.40 580

HSM-Net_RVC	0.87 504	0.29 335	0.53 172	0.53 363	0.30 237	1.15 531	0.55 458	3.57 688	1.28 533	1.53 585	1.74 593	1.68 590	0.93 487	1.49 436	0.77 479	0.22 399	0.17 410	0.19 231	0.18 305	0.20 313	0.19 326
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_ucs	0.70 404	0.33 434	0.88 440	0.50 291	0.43 448	0.74 377	0.44 340	1.60 480	1.29 538	1.22 466	1.54 550	1.09 459	0.63 348	0.99 290	0.59 407	0.25 474	0.20 473	0.37 596	0.21 415	0.40 574	0.28 506

SDNR	1.62 627	0.51 563	2.17 644	0.53 363	0.56 536	3.80 688	0.45 361	1.54 465	1.29 538	1.33 532	2.41 646	1.08 449	0.96 504	11.18 714	1.16 562	0.66 662	0.63 677	0.43 620	0.32 585	0.64 642	0.67 651

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 535	0.40 515	1.82 626	0.66 537	0.62 569	2.05 639	0.78 552	1.91 577	1.29 538	1.54 591	1.42 511	1.51 559	1.23 582	1.99 518	1.33 583	0.23 427	0.14 271	0.20 283	0.15 199	0.27 472	0.26 482

CREStereo++_RVC	0.47 224	0.21 73	0.38 33	0.45 188	0.38 399	0.45 116	0.25 77	0.75 147	1.29 538	0.80 289	1.21 430	0.47 169	0.37 130	0.53 95	0.44 299	0.16 125	0.11 38	0.15 52	0.80 673	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
xxxx	1.51 615	0.28 300	0.68 292	0.54 380	0.28 185	1.16 533	0.44 340	2.19 641	1.29 538	1.09 385	1.36 495	1.22 488	0.85 447	1.79 498	15.70 716	0.24 446	0.21 499	0.21 323	0.20 369	0.22 385	0.23 430

test_xeample	1.45 611	0.28 300	0.65 271	0.51 323	0.28 185	0.94 472	0.59 491	2.14 627	1.29 538	1.24 479	1.51 543	0.88 372	0.86 455	1.46 430	15.10 713	0.22 399	0.20 473	0.22 359	0.20 369	0.22 385	0.22 410

DCANet-4	0.54 284	0.26 236	1.07 520	0.42 117	0.24 79	0.48 147	0.36 214	0.99 269	1.30 544	1.10 393	1.02 335	0.56 238	0.75 394	0.73 185	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 326

ADStereo(finetuned)	0.57 319	0.24 168	1.06 515	0.43 134	0.24 79	0.49 164	0.35 197	1.05 302	1.30 544	1.12 401	1.03 345	0.58 251	1.20 576	0.84 232	0.51 365	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.18 209	0.19 326

SA	0.66 383	0.30 358	0.82 402	0.61 486	0.30 237	0.58 265	0.38 248	1.44 431	1.30 544	0.96 338	1.36 495	0.66 287	0.95 497	1.85 505	0.42 285	0.19 288	0.15 336	0.25 462	0.23 467	0.21 358	0.17 249

DCANet	0.54 284	0.24 168	0.70 310	0.43 134	0.24 79	0.49 164	0.36 214	1.05 302	1.30 544	1.12 401	1.03 345	0.58 251	0.92 478	0.81 221	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.18 209	0.19 326

MyStereo8	0.65 374	0.29 335	1.00 490	0.58 445	0.49 486	0.91 458	0.35 197	1.18 360	1.31 548	1.16 435	1.27 454	0.90 381	0.64 352	0.72 180	0.95 528	0.18 235	0.14 271	0.20 283	0.18 305	0.22 385	0.26 482

PCWNet_CMD	0.66 383	0.32 411	0.88 440	0.49 279	0.37 377	0.78 403	0.40 280	1.42 424	1.31 548	1.16 435	1.31 471	1.25 499	0.62 341	0.89 252	0.57 400	0.20 333	0.16 375	0.27 497	0.19 330	0.40 574	0.25 458

222	1.61 626	0.29 335	0.67 288	0.56 421	0.29 211	1.06 509	0.42 303	2.17 638	1.31 548	1.31 519	1.52 544	0.92 392	0.94 492	1.76 495	17.65 717	0.24 446	0.20 473	0.21 323	0.19 330	0.22 385	0.23 430

MSMDNet	0.66 383	0.32 411	0.87 431	0.49 279	0.37 377	0.79 409	0.40 280	1.43 430	1.31 548	1.15 425	1.31 471	1.24 495	0.63 348	0.88 247	0.57 400	0.21 368	0.16 375	0.26 481	0.19 330	0.39 570	0.24 446

UGAM	1.14 576	0.27 270	0.95 469	0.53 363	0.42 437	0.70 360	0.72 538	0.95 251	1.32 552	0.98 348	1.48 536	1.78 605	0.87 460	9.65 707	0.87 511	0.21 368	0.18 435	0.30 536	0.24 483	0.19 263	0.16 216

Wz-Net-LNSev	1.03 552	0.67 613	2.71 662	0.64 517	0.84 633	1.75 610	1.00 613	1.80 544	1.32 552	1.28 493	1.25 444	1.65 587	1.22 580	1.39 414	1.40 595	0.28 529	0.26 559	0.24 422	0.23 467	0.33 539	0.32 543

CFNet	0.96 523	0.36 489	1.01 494	0.62 498	0.42 437	0.99 491	0.47 379	1.90 573	1.32 552	0.99 351	1.39 506	1.10 462	0.86 455	5.58 647	0.79 488	0.23 427	0.17 410	0.28 512	0.27 527	0.26 458	0.21 387

StereoDRNet	0.98 533	0.47 546	1.70 615	0.76 603	0.94 649	1.51 589	0.91 592	1.92 580	1.32 552	1.61 603	1.13 392	1.47 553	0.97 507	1.75 490	1.46 610	0.28 529	0.23 535	0.29 523	0.27 527	0.35 546	0.27 494

Sa-1000	0.72 413	0.29 335	0.76 370	0.59 459	0.30 237	0.73 372	0.37 240	1.62 487	1.33 556	1.28 493	2.04 627	0.86 364	0.75 394	1.84 502	0.38 242	0.19 288	0.14 271	0.25 462	0.23 467	0.20 313	0.16 216

hitnet-ft	0.79 466	0.35 479	0.57 225	0.58 445	0.42 437	0.96 481	0.46 371	1.47 440	1.33 556	1.19 453	1.22 434	1.81 606	0.98 514	1.66 474	0.94 524	0.33 569	0.28 575	0.34 576	0.27 527	0.35 546	0.31 536

FADNet	0.92 515	0.61 603	1.81 624	0.62 498	0.55 532	0.96 481	0.57 477	1.78 535	1.33 556	0.93 328	1.01 327	1.36 527	1.01 526	2.71 575	0.75 469	0.33 569	0.34 612	0.31 542	0.34 602	0.59 635	0.40 580

z-ln-s-r	1.02 549	0.55 579	2.09 638	0.52 344	0.55 532	0.78 403	0.87 581	1.47 440	1.34 559	1.12 401	1.62 572	1.37 530	1.06 544	2.62 572	3.32 667	0.19 288	0.14 271	0.21 323	0.17 278	0.27 472	0.21 387

AIO-test1	0.56 310	0.25 204	0.55 200	0.64 517	0.78 619	0.80 418	0.36 214	1.18 360	1.34 559	0.57 230	0.88 288	0.61 267	0.50 245	1.12 334	0.35 205	0.17 183	0.17 410	0.22 359	0.24 483	0.18 209	0.23 430

ssnet_v2	0.88 505	0.36 489	1.02 501	0.62 498	0.38 399	1.32 561	0.97 606	2.07 618	1.34 559	1.37 544	1.18 416	1.54 564	0.92 478	1.10 327	1.65 620	0.30 546	0.27 567	0.30 536	0.28 548	0.27 472	0.26 482

UDGNet	0.72 413	1.17 665	0.80 397	0.77 606	0.41 431	0.77 398	0.38 248	0.97 262	1.34 559	0.81 294	0.88 288	0.71 308	0.60 325	1.21 355	0.54 386	0.52 641	0.19 453	1.02 677	0.26 515	0.71 651	0.31 536

dd	0.59 332	0.48 550	0.97 478	0.55 405	0.32 288	0.64 308	0.47 379	1.02 283	1.34 559	0.78 283	0.86 278	0.58 251	0.54 281	1.01 298	0.86 510	0.28 529	0.18 435	0.26 481	0.19 330	0.32 530	0.24 446

NCC-stereo	1.10 566	0.54 574	1.24 554	0.84 628	0.94 649	1.29 556	0.89 586	2.01 604	1.34 559	1.32 523	1.74 593	1.88 613	1.74 637	2.35 552	1.25 572	0.45 627	0.37 630	0.45 625	0.58 658	0.42 582	0.42 589

Abc-Net	1.10 566	0.54 574	1.24 554	0.84 628	0.94 649	1.29 556	0.89 586	2.01 604	1.34 559	1.32 523	1.74 593	1.88 613	1.74 637	2.35 552	1.25 572	0.45 627	0.37 630	0.45 625	0.58 658	0.42 582	0.42 589
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	1.99 654	0.48 550	7.73 690	0.66 537	0.91 645	2.30 651	1.05 620	1.82 548	1.34 559	1.54 591	1.32 478	1.74 598	1.61 627	2.17 535	13.37 709	0.24 446	0.21 499	0.32 557	0.28 548	0.37 557	0.29 513

iResNetv2_ROB	0.80 469	0.37 496	1.71 617	0.56 421	0.37 377	0.94 472	0.64 510	1.73 512	1.34 559	1.23 472	1.42 511	1.26 503	0.92 478	1.85 505	0.56 397	0.23 427	0.15 336	0.19 231	0.14 169	0.24 430	0.19 326

w-ln-seven-2	1.18 584	0.61 603	4.25 673	0.68 562	0.61 563	1.20 542	0.93 598	1.63 489	1.35 568	1.66 612	1.53 545	1.47 553	1.37 603	3.00 586	1.74 624	0.25 474	0.24 544	0.29 523	0.26 515	0.33 539	0.28 506

DGSMNet	1.14 576	0.76 630	2.49 656	0.81 616	0.86 640	1.39 573	1.39 650	2.13 623	1.35 568	1.26 488	1.63 576	1.48 555	0.98 514	1.75 490	1.10 553	0.45 627	0.43 646	0.55 650	0.49 644	0.75 655	0.70 655

delet	0.85 495	0.32 411	0.95 469	0.65 531	0.66 579	1.64 602	0.84 571	1.75 520	1.35 568	1.32 523	1.30 465	1.30 514	0.88 465	1.68 480	1.10 553	0.21 368	0.21 499	0.24 422	0.24 483	0.21 358	0.21 387

RASNet	1.12 571	0.30 358	0.91 453	0.66 537	0.77 617	0.97 485	0.57 477	1.37 412	1.35 568	1.02 366	1.34 487	2.11 638	1.43 607	7.09 678	1.39 594	0.19 288	0.17 410	0.17 155	0.19 330	0.18 209	0.16 216

otaku	1.60 624	1.11 659	1.21 547	2.20 688	1.56 682	1.97 634	1.24 639	2.07 618	1.36 572	1.44 566	1.62 572	1.73 596	1.19 573	1.73 488	0.98 536	2.89 697	0.57 673	1.74 684	0.60 662	2.78 693	1.94 691

ADLNet	0.85 495	0.36 489	0.89 446	0.85 633	0.72 596	1.24 549	0.76 547	1.82 548	1.36 572	1.52 583	1.35 493	1.27 507	0.99 522	1.23 358	1.15 561	0.27 514	0.20 473	0.26 481	0.25 497	0.28 491	0.30 526

NCCL2	1.00 540	0.56 583	1.06 515	0.75 600	0.57 540	1.31 560	1.72 669	1.77 531	1.36 572	1.50 580	1.17 413	1.91 618	1.17 565	1.54 448	1.29 579	0.35 586	0.31 597	0.45 625	0.44 632	0.40 574	0.40 580

SGM-Forest	1.24 587	0.38 503	0.60 243	0.52 344	0.37 377	1.56 594	1.30 645	1.65 492	1.36 572	2.11 650	1.79 600	1.63 581	0.93 487	7.48 686	0.95 528	0.36 590	0.37 630	0.39 608	0.34 602	0.37 557	0.32 543
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
mmx	1.39 605	0.33 434	0.85 413	0.53 363	0.37 377	0.74 377	0.56 466	2.13 623	1.37 576	1.15 425	1.45 524	1.06 442	0.82 432	7.22 679	7.61 691	0.24 446	0.19 453	0.31 542	0.27 527	0.30 512	0.25 458

xxx	1.39 605	0.33 434	0.85 413	0.53 363	0.37 377	0.74 377	0.56 466	2.13 623	1.37 576	1.15 425	1.45 524	1.06 442	0.82 432	7.22 679	7.61 691	0.24 446	0.19 453	0.31 542	0.27 527	0.30 512	0.25 458

aanetorigin	1.23 586	0.79 632	2.78 664	0.70 572	0.79 622	0.99 491	1.06 622	1.06 316	1.37 576	3.52 688	2.61 654	1.72 595	1.63 628	1.99 518	1.78 626	0.25 474	0.24 544	0.26 481	0.25 497	0.38 566	0.45 601

edge stereo	1.11 569	0.50 560	1.30 563	0.71 580	0.65 575	1.14 525	0.75 544	1.93 585	1.37 576	1.71 616	1.83 604	2.54 655	1.44 609	2.43 558	1.23 570	0.42 615	0.41 643	0.54 645	0.35 607	0.42 582	0.46 605

PSMNet-RUCA	1.02 549	0.97 646	1.44 587	1.23 672	1.10 660	1.40 575	0.62 502	1.69 503	1.38 580	0.94 333	1.53 545	0.97 414	0.83 440	1.17 348	0.93 522	0.69 664	0.34 612	0.99 675	0.60 662	0.97 663	0.64 649

Ntro	1.64 628	1.15 663	1.23 551	2.48 694	1.83 685	2.09 642	1.16 633	1.96 590	1.38 580	1.21 461	1.62 572	1.62 576	1.29 591	1.87 507	1.11 556	3.04 698	0.56 672	1.82 686	0.64 664	2.80 694	2.05 693

RCA-Stereo	0.50 246	0.23 141	0.58 234	0.48 257	0.33 311	0.55 244	0.45 361	0.97 262	1.38 580	0.68 262	1.05 351	0.63 277	0.80 423	0.59 121	0.32 159	0.17 183	0.12 101	0.17 155	0.14 169	0.16 118	0.14 130

NVstereo2D	0.92 515	0.41 522	1.48 599	0.72 584	0.72 596	1.20 542	0.87 581	1.75 520	1.38 580	0.99 351	1.13 392	1.26 503	0.98 514	2.21 542	0.89 515	0.43 621	0.20 473	0.38 600	0.24 483	0.57 631	0.63 645

LALA_ROB	1.01 546	0.59 593	1.16 542	0.67 549	0.51 505	1.63 600	1.26 643	1.69 503	1.38 580	1.81 630	1.37 497	1.94 623	1.02 533	1.58 458	1.38 591	0.37 594	0.27 567	0.43 620	0.37 615	0.43 588	0.37 570

SMFormer	0.75 445	0.30 358	0.86 419	0.46 206	0.26 128	0.82 429	0.43 326	2.05 612	1.39 585	1.23 472	1.47 531	0.98 416	0.95 497	1.71 484	0.82 500	0.24 446	0.20 473	0.22 359	0.21 415	0.23 414	0.24 446

tta	0.75 445	0.30 358	0.86 419	0.46 206	0.26 128	0.82 429	0.43 326	2.05 612	1.39 585	1.23 472	1.47 531	0.98 416	0.95 497	1.71 484	0.82 500	0.24 446	0.20 473	0.22 359	0.21 415	0.18 209	0.18 279

qqq1	0.72 413	0.30 358	0.86 419	0.46 206	0.26 128	0.82 429	0.43 326	2.05 612	1.39 585	1.23 472	1.47 531	0.98 416	0.95 497	1.71 484	0.44 299	0.24 446	0.20 473	0.18 203	0.15 199	0.18 209	0.18 279

fff1	0.72 413	0.30 358	0.86 419	0.46 206	0.26 128	0.82 429	0.43 326	2.05 612	1.39 585	1.23 472	1.47 531	0.98 416	0.95 497	1.71 484	0.44 299	0.24 446	0.20 473	0.18 203	0.15 199	0.18 209	0.18 279

Wz-Net-SNSev	1.49 612	1.23 668	6.27 686	0.68 562	0.67 583	1.37 568	1.41 651	2.00 600	1.39 585	1.48 577	1.61 570	2.29 643	1.32 598	3.93 607	2.14 643	0.31 553	0.28 575	0.31 542	0.33 595	0.42 582	0.36 565

Hybrid-DGEV-2	0.65 374	0.31 395	0.73 339	0.60 471	0.37 377	1.08 513	0.28 108	1.45 436	1.40 590	1.32 523	0.85 275	1.03 436	1.01 526	1.05 311	0.48 343	0.18 235	0.15 336	0.22 359	0.19 330	0.17 161	0.15 175

MultiAttention	4.51 694	0.33 434	0.82 402	0.73 592	0.45 464	30.98 730	4.50 712	2.18 640	1.40 590	1.61 603	2.41 646	2.43 652	0.70 377	38.42 735	1.36 589	0.22 399	0.15 336	0.29 523	0.30 569	0.47 606	0.43 596

AIO-test2	0.57 319	0.28 300	0.63 257	0.61 486	0.58 549	0.79 409	0.51 414	1.18 360	1.40 590	0.63 251	1.15 405	0.51 197	0.43 167	1.09 324	0.35 205	0.21 368	0.17 410	0.26 481	0.30 569	0.20 313	0.19 326

MyStereo04	0.67 394	0.29 335	1.07 520	0.55 405	0.45 464	0.59 276	0.79 556	1.50 448	1.40 590	0.91 325	0.91 294	0.74 313	0.86 455	1.52 442	0.62 422	0.17 183	0.16 375	0.24 422	0.20 369	0.23 414	0.20 363

GMStereo	0.55 301	0.45 539	0.94 465	0.50 291	0.32 288	0.64 308	0.43 326	1.00 273	1.40 590	0.82 300	0.73 240	0.51 197	0.45 185	0.85 238	0.55 391	0.24 446	0.15 336	0.20 283	0.21 415	0.31 521	0.24 446
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NOSS_ROB	1.26 590	0.46 541	0.62 254	0.56 421	0.38 399	1.06 509	0.78 552	1.73 512	1.40 590	1.01 362	1.43 516	1.10 462	0.75 394	10.62 713	0.65 433	0.45 627	0.43 646	0.48 632	0.45 634	0.44 594	0.41 585

MyStereo05	0.66 383	0.28 300	1.07 520	0.56 421	0.46 476	0.61 289	0.73 539	1.34 407	1.41 596	1.15 425	0.91 294	0.77 322	0.80 423	1.41 422	0.63 427	0.17 183	0.16 375	0.23 400	0.20 369	0.22 385	0.20 363

111	0.60 335	0.23 141	0.70 310	0.43 134	0.24 79	0.72 367	0.42 303	1.18 360	1.41 596	0.80 289	1.38 502	1.10 462	0.79 417	0.96 272	0.58 404	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.15 199	0.17 161	0.19 326

MDST_ROB	1.67 631	0.34 459	1.58 608	0.92 653	0.58 549	4.26 694	1.11 626	2.83 676	1.41 596	4.49 699	2.55 653	1.45 545	0.97 507	7.79 691	1.17 565	0.31 553	0.25 553	0.37 596	0.33 595	0.31 521	0.30 526

fast-acv-ft	0.94 520	0.44 532	1.40 576	0.58 445	0.51 505	1.77 615	0.69 530	1.36 411	1.42 599	1.29 500	1.86 609	1.74 598	1.25 586	1.52 442	1.38 591	0.26 498	0.28 575	0.28 512	0.28 548	0.27 472	0.26 482

CBMV	0.95 522	0.44 532	0.66 282	0.53 363	0.35 340	1.53 591	1.63 668	1.69 503	1.42 599	2.00 646	1.60 566	1.43 538	1.17 565	1.59 461	0.99 537	0.34 579	0.34 612	0.39 608	0.33 595	0.33 539	0.32 543
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PA-Net	1.01 546	0.57 587	1.29 562	0.64 517	0.74 604	1.19 540	0.84 571	1.69 503	1.43 601	1.16 435	1.19 423	1.32 519	1.19 573	3.42 600	1.25 572	0.29 541	0.45 653	0.33 566	0.49 644	0.32 530	0.47 609
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	1.00 540	0.44 532	1.13 536	0.70 572	0.81 629	1.62 599	0.79 556	2.14 627	1.44 602	1.78 623	1.33 480	1.43 538	1.05 541	2.18 538	1.53 616	0.27 514	0.21 499	0.31 542	0.30 569	0.32 530	0.28 506

Wz-Net-MNSev	1.11 569	0.58 590	2.23 648	0.66 537	0.71 594	1.95 633	1.46 654	1.98 596	1.45 603	1.79 626	1.43 516	1.49 556	1.33 599	1.97 517	1.42 603	0.27 514	0.23 535	0.28 512	0.28 548	0.34 543	0.31 536

RYNet	1.17 583	0.49 553	1.24 554	0.70 572	0.97 653	1.71 606	0.92 594	1.91 577	1.46 604	1.38 550	1.14 396	1.88 613	1.30 595	4.24 612	1.87 629	0.26 498	0.21 499	0.35 585	0.27 527	0.55 628	0.54 628

GwcNet	1.08 561	0.51 563	2.33 650	0.79 610	1.18 671	1.76 612	0.70 533	1.68 500	1.47 605	1.41 559	1.64 577	1.74 598	1.04 537	2.20 541	1.41 599	0.30 546	0.29 586	0.29 523	0.27 527	0.30 512	0.35 559

ADCMid	1.89 649	0.73 624	5.06 678	0.72 584	0.67 583	2.00 637	1.14 630	1.97 594	1.48 606	2.86 676	1.81 603	2.37 648	2.05 660	2.24 543	10.39 705	0.33 569	0.31 597	0.39 608	0.43 630	0.50 615	0.44 599

AnyNet_C32	1.96 651	1.10 656	5.17 680	0.90 648	1.11 662	2.12 644	2.37 698	1.85 558	1.48 606	2.45 664	1.70 588	2.05 636	1.64 629	2.50 566	10.28 704	0.37 594	0.34 612	0.35 585	0.41 624	0.49 614	0.54 628

NaN_ROB	1.13 574	0.55 579	1.15 541	0.64 517	0.48 482	1.61 598	2.03 687	1.72 511	1.48 606	2.09 649	1.27 454	1.40 533	1.08 549	3.94 608	1.30 580	0.28 529	0.34 612	0.28 512	0.28 548	0.30 512	0.33 549

dad	0.86 500	0.66 612	1.06 515	0.56 421	0.37 377	0.76 391	0.44 340	1.17 352	1.50 609	1.44 566	1.27 454	1.34 525	0.75 394	2.52 567	0.84 505	0.42 615	0.27 567	0.83 667	0.26 515	0.41 577	0.29 513

DISCO	1.03 552	0.34 459	1.11 532	0.69 566	0.45 464	2.07 640	0.84 571	2.13 623	1.50 609	1.15 425	1.33 480	2.40 650	1.07 548	2.60 570	1.51 615	0.23 427	0.18 435	0.22 359	0.20 369	0.31 521	0.27 494

PASM	1.34 598	0.92 643	2.62 660	0.86 635	0.87 642	1.03 501	1.08 624	1.50 448	1.51 611	1.82 631	1.41 510	1.68 590	1.26 588	4.87 627	1.34 585	0.61 656	0.65 680	0.68 662	0.78 672	0.69 649	0.68 653

GANetREF_RVC	1.07 558	0.86 639	1.31 564	0.82 624	0.53 521	1.41 580	1.31 646	1.76 527	1.52 612	1.27 491	1.31 471	1.46 548	1.24 585	2.03 522	0.96 532	0.56 649	0.45 653	0.67 661	0.50 648	0.88 661	0.59 639
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
SPS-STEREO	1.67 631	1.04 653	1.23 551	1.21 670	1.13 667	1.82 622	1.11 626	2.16 632	1.52 612	3.07 684	2.32 640	2.82 664	1.80 643	4.11 611	2.04 638	1.03 676	0.99 697	0.97 672	0.94 682	1.03 669	1.02 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pmcnn	2.37 667	0.42 526	2.71 662	0.63 508	0.43 448	1.54 592	1.19 636	2.01 604	1.53 614	2.64 669	7.60 700	18.07 720	1.45 611	3.44 602	2.78 655	0.18 235	0.15 336	0.15 52	0.12 68	0.20 313	0.18 279

Syn2CoEx	1.14 576	0.69 618	1.66 612	0.80 613	0.67 583	1.40 575	0.88 584	2.06 617	1.54 615	1.25 484	1.58 563	1.42 537	1.50 619	4.09 610	1.40 595	0.36 590	0.32 605	0.34 576	0.29 560	0.29 502	0.34 554

ADCPNet	1.85 644	0.69 618	8.07 691	0.71 580	0.58 549	2.79 671	1.22 638	1.94 587	1.54 615	1.88 636	1.69 587	2.46 654	2.04 658	2.37 554	6.48 685	0.38 599	0.37 630	0.38 600	0.43 630	0.47 606	0.45 601

AANet_RVC	1.16 582	0.52 567	1.49 601	0.65 531	0.45 464	0.75 383	0.69 530	1.42 424	1.55 617	1.34 536	1.87 611	1.53 563	0.78 413	7.43 684	1.38 591	0.25 474	0.17 410	0.19 231	0.16 247	0.22 385	0.26 482

zh-sn7	1.76 641	1.38 671	6.58 687	0.74 596	0.72 596	1.78 617	1.31 646	1.88 567	1.56 618	1.86 635	2.47 650	1.81 606	2.08 663	5.12 632	3.80 672	0.32 560	0.32 605	0.32 557	0.32 585	0.44 594	0.40 580

pcwnet_v2	0.97 529	0.37 496	4.33 674	0.62 498	0.54 525	0.79 409	0.45 361	2.02 608	1.58 619	1.42 565	1.64 577	1.09 459	0.79 417	1.24 363	0.67 443	0.32 560	0.25 553	0.29 523	0.27 527	0.37 557	0.35 559

iResNet_ROB	0.77 453	0.30 358	0.99 484	0.57 439	0.36 357	0.83 435	0.36 214	2.33 655	1.58 619	1.27 491	1.30 465	1.25 499	0.84 444	1.65 470	0.79 488	0.20 333	0.14 271	0.17 155	0.12 68	0.18 209	0.27 494

AF-Net	1.13 574	0.52 567	1.33 570	0.86 635	0.91 645	1.38 571	0.71 535	2.16 632	1.62 621	1.56 595	2.40 645	1.99 629	1.65 630	1.81 501	1.48 612	0.48 635	0.28 575	0.49 634	0.33 595	0.39 570	0.32 543

RP	1.09 564	0.50 560	1.12 534	0.90 648	1.04 656	1.11 520	0.84 571	1.80 544	1.62 621	1.55 594	2.00 622	1.90 617	1.78 641	1.84 502	1.25 572	0.52 641	0.36 628	0.48 632	0.36 611	0.45 598	0.43 596

DStereoO	1.44 610	1.11 659	1.69 614	1.16 668	0.72 596	1.21 544	1.56 661	1.74 517	1.63 623	1.52 583	1.67 584	1.51 559	3.16 686	1.73 488	1.72 623	2.35 692	0.45 653	0.97 672	0.42 627	2.01 683	0.53 626

FAT-Stereo	1.07 558	0.41 522	1.32 567	0.72 584	0.58 549	1.08 513	0.89 586	1.96 590	1.65 624	1.75 620	1.98 619	2.03 634	1.48 615	2.02 521	1.18 568	0.42 615	0.35 623	0.34 576	0.29 560	0.35 546	0.53 626

SGM+DAISY	2.41 670	1.07 654	2.14 643	1.18 669	1.10 660	2.14 645	1.36 649	1.96 590	1.66 625	5.46 708	7.07 697	4.95 692	4.32 698	5.50 643	2.26 645	1.04 677	1.02 700	0.99 675	0.97 684	1.02 667	1.04 672

ITSA-stereo	0.82 480	0.36 489	0.82 402	0.54 380	0.31 266	0.80 418	0.47 379	2.17 638	1.67 626	1.13 416	1.13 392	0.94 397	0.86 455	2.46 562	1.00 538	0.26 498	0.23 535	0.28 512	0.27 527	0.28 491	0.36 565

ADCL	1.72 639	0.57 587	3.66 669	0.67 549	0.61 563	2.61 664	1.85 676	1.96 590	1.67 626	1.90 639	1.83 604	2.06 637	1.90 652	2.13 531	9.15 700	0.26 498	0.24 544	0.34 576	0.32 585	0.38 566	0.35 559

SGM_RVC	1.68 633	0.36 489	0.61 248	0.59 459	0.29 211	2.25 648	1.18 635	2.38 662	1.68 628	3.60 689	2.67 656	3.69 678	2.42 674	8.13 694	1.90 632	0.31 553	0.31 597	0.30 536	0.28 548	0.30 512	0.29 513
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFN_U_SF_RVC	1.52 616	0.84 635	3.42 667	0.87 642	0.66 579	2.56 661	0.95 603	2.36 659	1.70 629	1.98 642	1.86 609	2.45 653	1.79 642	2.95 582	2.58 651	0.52 641	0.48 660	0.55 650	0.59 661	0.59 635	0.61 643

FBW_ROB	1.71 638	0.62 607	1.45 592	0.67 549	0.61 563	1.81 620	1.08 624	2.52 670	1.70 629	1.77 622	1.73 591	1.98 628	1.25 586	12.57 716	1.84 628	0.34 579	0.37 630	0.56 653	0.38 617	0.45 598	0.43 596

DispFullNet	2.34 666	2.85 708	3.66 669	3.08 704	2.27 693	1.97 634	0.67 522	2.00 600	1.70 629	2.52 665	2.00 622	2.23 640	5.86 702	3.44 602	1.58 617	1.01 673	0.32 605	2.64 702	1.94 705	2.85 698	2.24 695

MSAF-DinoV2	1.97 652	0.80 634	10.38 699	0.86 635	0.48 482	1.39 573	0.97 606	2.55 672	1.72 632	1.53 585	1.65 579	3.59 676	2.20 668	5.39 641	3.94 674	0.27 514	0.17 410	0.26 481	0.28 548	0.47 606	0.46 605

stereogan	1.15 580	0.42 526	1.40 576	0.86 635	0.84 633	2.38 655	0.71 535	1.88 567	1.73 633	1.72 617	1.94 618	2.31 645	1.29 591	2.07 526	1.08 548	0.36 590	0.35 623	0.39 608	0.31 577	0.51 620	0.46 605

WCMA_ROB	1.84 643	0.47 546	1.31 564	0.69 566	0.57 540	2.11 643	1.14 630	1.87 564	1.73 633	4.04 693	6.43 693	5.62 696	3.61 691	2.59 569	1.94 634	0.52 641	0.44 649	0.39 608	0.42 627	0.48 611	0.47 609

Wz-Net-TNSev	1.88 646	2.08 700	7.66 689	0.67 549	0.64 573	2.42 656	1.83 675	2.33 655	1.74 635	1.57 599	1.56 556	2.58 656	1.90 652	4.86 626	3.12 661	0.39 603	0.37 630	0.33 566	0.37 615	0.53 624	0.58 637

STTRV1_RVC	1.58 621	0.68 617	1.96 634	0.88 643	1.12 664	1.57 595	0.90 591	2.25 648	1.75 636	1.29 500	2.02 625	1.40 533	1.22 580	9.77 709	1.31 581	0.81 668	0.33 610	0.54 645	0.49 644	0.73 653	0.52 625

DPSNet	1.69 634	0.59 593	4.33 674	0.70 572	0.57 540	2.02 638	1.62 667	3.35 685	1.78 637	1.48 577	1.38 502	2.17 639	2.84 681	4.77 624	3.66 670	0.48 635	0.31 597	0.29 523	0.25 497	0.64 642	0.48 612

MSMD_ROB	1.99 654	0.59 593	0.89 446	0.70 572	0.61 563	3.95 690	0.94 601	1.80 544	1.79 638	4.41 697	4.43 678	8.17 705	3.66 692	3.40 598	1.33 583	0.52 641	0.48 660	0.54 645	0.58 658	0.53 624	0.50 619

FCDSN-DC	2.32 665	0.63 608	0.81 398	0.84 628	0.75 613	2.23 647	0.94 601	2.09 621	1.80 639	5.45 707	7.72 703	7.77 704	6.93 709	3.39 597	1.80 627	0.52 641	0.48 660	0.52 639	0.51 651	0.57 631	0.58 637
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AnyNet_C01	2.26 662	1.78 689	10.22 698	0.93 654	0.74 604	2.92 675	2.20 693	2.29 653	1.80 639	2.53 666	2.41 646	2.71 661	1.73 636	3.41 599	6.72 687	0.41 611	0.39 639	0.40 613	0.42 627	0.67 647	0.63 645

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 640	0.87 640	3.56 668	0.80 613	0.75 613	3.72 685	2.44 700	1.82 548	1.82 641	1.74 619	1.91 615	1.92 621	1.26 588	7.69 689	1.28 578	0.45 627	0.47 658	0.52 639	0.77 671	0.50 615	0.50 619

MFMNet_re	1.40 607	1.14 662	1.68 613	1.39 676	1.07 657	1.48 586	1.43 652	1.87 564	1.82 641	2.26 653	2.19 635	1.51 559	1.86 648	1.52 442	1.25 572	0.93 671	0.83 686	0.84 668	0.80 673	0.99 666	1.05 674

Selective-IGEV-i16pb	2.29 664	0.33 434	20.08 712	0.56 421	0.40 421	2.61 664	1.54 660	2.60 674	1.87 643	0.97 343	1.68 586	1.38 532	1.01 526	8.19 697	0.92 521	0.37 594	0.21 499	0.22 359	0.26 515	0.25 445	0.28 506

XQC	1.37 602	0.87 640	2.56 658	0.84 628	0.69 591	1.83 623	0.89 586	2.07 618	1.88 644	1.88 636	1.53 545	1.91 618	1.55 622	2.85 580	3.05 659	0.48 635	0.29 586	0.44 624	0.39 619	0.69 649	0.60 642

RainbowNet	1.97 652	1.76 688	1.57 607	2.81 697	2.21 691	1.98 636	1.81 673	2.54 671	1.89 645	1.50 580	1.84 606	1.96 626	1.65 630	2.14 532	1.25 572	3.33 704	0.85 690	2.39 696	0.98 686	2.82 696	2.22 694

SAMSARA	1.55 618	0.84 635	2.61 659	1.22 671	1.07 657	2.50 659	1.93 681	2.05 612	1.89 645	2.75 672	1.66 582	2.81 663	1.69 635	3.08 590	1.97 636	0.46 633	0.51 666	0.42 618	0.46 637	0.58 633	0.59 639

CSAN	1.41 608	0.59 593	1.26 557	0.70 572	0.50 493	1.76 612	1.78 671	1.77 531	1.90 647	2.35 658	2.32 640	1.92 621	1.94 654	5.56 646	1.49 613	0.43 621	0.35 623	0.40 613	0.41 624	0.43 588	0.41 585

Consistency-Raft	1.25 589	0.99 649	1.93 632	1.02 661	1.21 673	0.96 481	1.01 615	1.75 520	1.92 648	1.36 541	2.12 631	1.44 543	1.01 526	1.14 339	1.40 595	0.72 665	0.82 685	0.89 670	0.98 686	1.31 678	0.95 667

PWC_ROB	1.24 587	0.76 630	2.46 654	0.72 584	0.78 619	1.15 531	0.49 404	1.75 520	1.92 648	2.31 655	3.07 663	1.59 572	1.40 604	2.46 562	2.10 641	0.33 569	0.22 521	0.35 585	0.24 483	0.38 566	0.41 585

NVStereoNet_ROB	1.88 646	1.07 654	1.45 592	1.07 665	1.17 669	1.47 585	1.48 656	1.89 570	1.93 650	1.94 641	4.67 685	3.08 671	1.80 643	6.51 664	1.65 620	1.06 678	0.86 692	1.08 679	1.32 692	0.93 662	1.26 679
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WZ-Net	1.95 650	0.95 645	10.10 696	0.86 635	0.78 619	1.69 605	1.60 666	2.20 644	1.98 651	2.08 648	1.93 616	2.30 644	1.97 655	5.30 635	3.17 664	0.34 579	0.26 559	0.29 523	0.31 577	0.51 620	0.47 609

w-ln-seven	1.38 604	0.70 621	3.91 672	0.75 600	0.72 596	2.69 667	0.95 603	2.02 608	1.99 652	1.99 643	1.73 591	1.82 609	1.17 565	2.45 559	2.84 656	0.28 529	0.25 553	0.31 542	0.30 569	0.41 577	0.33 549

RTSC	1.29 591	0.73 624	2.44 653	0.83 627	0.57 540	1.85 625	0.65 512	1.88 567	2.00 653	2.20 652	1.66 582	1.60 574	1.26 588	2.33 551	3.92 673	0.32 560	0.23 535	0.27 497	0.29 560	0.37 557	0.37 570

LRCNet_RVC	22.74 726	32.10 732	21.97 717	29.84 731	26.23 728	4.42 696	0.81 565	22.66 723	2.02 654	26.93 733	29.26 732	23.06 731	15.59 719	23.84 728	18.88 718	31.75 739	19.90 742	34.65 739	32.13 740	30.54 739	28.32 740

S-Stereo	1.15 580	0.46 541	2.17 644	0.81 616	0.80 627	1.21 544	1.19 636	1.93 585	2.02 654	1.47 571	2.11 630	1.57 568	1.17 565	2.05 525	1.41 599	0.40 606	0.40 641	0.35 585	0.31 577	0.44 594	0.70 655

MeshStereo	2.26 662	0.56 583	0.92 458	0.61 486	0.49 486	2.60 662	1.02 616	3.18 682	2.05 656	7.40 714	4.98 688	7.58 702	2.98 684	6.37 661	1.96 635	0.43 621	0.43 646	0.45 625	0.39 619	0.43 588	0.42 589
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
PDISCO_ROB	1.32 596	0.65 611	1.44 587	1.36 674	1.46 681	2.55 660	0.92 594	2.45 667	2.07 657	1.37 544	1.49 538	1.65 587	1.00 524	2.82 577	1.35 588	1.01 673	0.27 567	0.54 645	0.47 639	0.71 651	0.73 658

zh-mn7	1.70 635	1.21 666	8.30 694	0.69 566	0.53 521	1.45 584	0.84 571	1.70 508	2.09 658	2.41 663	2.67 656	1.68 590	1.23 582	4.49 617	2.87 657	0.30 546	0.26 559	0.27 497	0.27 527	0.31 521	0.35 559

ACVNet-4b	2.15 658	1.41 675	1.64 610	2.80 696	2.31 695	2.31 652	1.24 639	2.32 654	2.14 659	1.26 488	2.39 644	2.66 659	1.48 615	5.95 656	1.06 544	3.20 702	0.45 653	2.37 693	0.89 678	2.83 697	2.37 698

ADCS	2.25 661	0.99 649	5.55 681	0.81 616	0.74 604	2.19 646	1.80 672	2.27 651	2.14 659	2.80 675	2.13 632	2.40 650	2.03 657	2.64 573	13.69 710	0.41 611	0.39 639	0.40 613	0.45 634	0.58 633	0.56 632

FINET	0.97 529	0.54 574	1.60 609	0.63 508	0.79 622	1.08 513	1.07 623	1.56 472	2.20 661	1.15 425	1.49 538	0.94 397	0.88 465	2.32 550	1.05 542	0.42 615	0.35 623	0.32 557	0.28 548	0.43 588	0.38 576

ACVNet_1	2.18 659	1.45 678	1.72 618	2.85 698	2.33 697	2.28 649	1.46 654	3.08 681	2.22 662	1.82 631	2.05 628	3.56 675	1.98 656	3.09 591	1.40 595	3.17 699	0.60 675	2.40 697	0.92 680	2.91 700	2.37 698

DStereoSA	4.44 693	0.92 643	6.79 688	1.58 682	2.54 700	2.29 650	14.04 719	2.33 655	2.31 663	1.85 633	10.58 713	1.32 519	13.05 714	7.07 677	11.18 707	0.67 663	1.97 710	0.88 669	3.29 712	1.69 679	2.44 701

MADNet+	2.69 677	3.22 711	11.53 701	1.44 679	1.12 664	3.19 679	1.81 673	2.85 677	2.37 664	1.68 614	2.07 629	2.85 665	2.18 666	7.41 683	5.23 681	0.79 667	0.76 683	0.69 664	0.65 665	0.98 664	0.95 667

SuperB	2.53 673	0.59 593	18.45 709	0.69 566	0.50 493	1.87 627	0.88 584	1.67 499	2.39 665	1.50 580	1.42 511	1.14 475	1.15 563	4.28 615	5.07 680	0.24 446	0.19 453	0.22 359	0.19 330	7.86 720	0.34 554

JetBlue	3.97 689	2.01 695	10.19 697	1.38 675	2.84 705	10.53 709	9.54 714	3.60 689	2.41 666	2.73 671	3.39 669	4.54 683	4.31 697	7.85 693	6.84 688	0.88 669	0.93 696	0.89 670	0.91 679	1.74 680	1.91 690

LSM	6.33 701	1.10 656	13.19 702	1.41 678	68.17 741	1.64 602	1.90 680	1.92 580	2.46 667	2.99 680	3.11 664	1.88 613	1.80 643	2.61 571	2.06 640	0.41 611	0.58 674	0.50 635	0.57 657	0.64 642	17.66 731

ffm	0.72 413	0.33 434	0.85 413	0.53 363	0.37 377	0.74 377	0.56 466	0.95 251	2.47 668	1.15 425	1.45 524	1.06 442	0.82 432	1.55 450	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.31 542	0.27 527	0.19 263	0.20 363

ff1	1.37 602	0.33 434	0.85 413	0.53 363	0.37 377	0.74 377	0.56 466	0.95 251	2.47 668	1.15 425	1.45 524	1.06 442	0.82 432	7.22 679	7.61 691	0.20 333	0.12 101	0.31 542	0.27 527	0.19 263	0.20 363

tt1	0.62 345	0.32 411	0.51 149	0.54 380	0.26 128	1.16 533	0.48 392	0.95 251	2.47 668	0.57 230	0.77 252	0.49 185	0.81 427	1.55 450	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.24 422	0.15 199	0.19 263	0.20 363

SHD	1.31 594	0.71 623	2.34 651	0.86 635	0.75 613	1.77 615	0.65 512	2.22 645	2.50 671	2.40 662	1.71 589	1.91 618	1.60 626	1.93 513	2.37 648	0.38 599	0.31 597	0.38 600	0.40 623	0.48 611	0.50 619

FC-DCNN	2.72 680	0.59 593	0.86 419	0.73 592	0.57 540	2.91 673	1.04 618	3.01 680	2.60 672	6.83 709	7.64 701	9.92 709	6.33 707	5.21 633	3.14 662	0.53 647	0.48 660	0.51 637	0.50 648	0.53 624	0.51 623

FC-DCNN v2	2.81 681	0.59 593	0.85 413	0.73 592	0.57 540	2.97 676	1.05 620	3.39 686	2.61 673	6.98 710	7.67 702	10.38 712	6.31 706	5.75 651	3.37 668	0.53 647	0.48 660	0.51 637	0.50 648	0.53 624	0.51 623

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 657	1.15 663	3.10 665	1.05 662	0.76 616	5.03 700	2.40 699	2.16 632	2.62 674	1.89 638	2.28 639	2.69 660	1.65 630	9.35 703	2.04 638	0.64 661	0.51 666	0.68 662	0.71 669	1.09 671	0.67 651

RTS	2.67 675	1.38 671	15.28 705	0.99 658	1.26 675	3.78 686	1.96 683	2.15 629	2.62 674	2.61 667	2.85 660	2.60 657	1.59 624	6.27 659	5.71 683	0.40 606	0.28 575	0.35 585	0.35 607	0.50 615	0.48 612

RTSA	2.67 675	1.38 671	15.28 705	0.99 658	1.26 675	3.78 686	1.96 683	2.15 629	2.62 674	2.61 667	2.85 660	2.60 657	1.59 624	6.27 659	5.71 683	0.40 606	0.28 575	0.35 585	0.35 607	0.50 615	0.48 612

z-mn7	1.56 620	0.84 635	4.36 676	0.71 580	0.51 505	2.60 662	1.04 618	1.73 512	2.70 677	1.53 585	2.99 662	1.94 623	1.34 600	4.78 625	2.41 649	0.29 541	0.24 544	0.27 497	0.24 483	0.34 543	0.31 536

IMH-64-1	2.70 678	1.79 690	1.46 594	3.26 706	2.66 701	3.23 681	2.10 688	4.08 692	2.75 678	2.34 656	3.81 674	3.06 669	2.22 669	4.25 613	2.59 652	3.75 708	0.84 687	2.75 703	1.35 693	3.15 702	2.60 705

IMH-64	2.70 678	1.79 690	1.46 594	3.26 706	2.66 701	3.23 681	2.10 688	4.08 692	2.75 678	2.34 656	3.81 674	3.06 669	2.22 669	4.25 613	2.59 652	3.75 708	0.84 687	2.75 703	1.35 693	3.15 702	2.60 705

AANet	1.64 628	1.27 670	5.08 679	0.67 549	0.65 575	1.41 580	0.84 571	1.92 580	2.90 680	3.11 686	3.20 666	2.91 667	2.06 661	2.49 565	2.10 641	0.42 615	0.29 586	0.34 576	0.30 569	0.45 598	0.45 601

ACVNet_2	2.43 671	1.41 675	2.04 636	2.62 695	2.24 692	2.63 666	1.88 679	3.31 683	3.01 681	2.19 651	3.45 670	4.62 684	2.04 658	4.50 619	1.47 611	2.55 694	0.64 678	2.22 690	0.84 675	2.69 692	2.29 696

xx1	0.67 394	0.31 395	0.50 139	0.54 380	0.26 128	1.18 536	0.51 414	0.93 239	3.05 682	0.58 232	0.79 260	0.95 406	0.77 405	1.46 430	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.24 422	0.23 467	0.22 385	0.21 387

cc1	0.64 366	0.31 395	0.50 139	0.54 380	0.26 128	1.18 536	0.51 414	0.93 239	3.05 682	0.58 232	0.79 260	0.48 176	0.88 465	1.46 430	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.25 462	0.15 199	0.19 263	0.19 326

PWCDC_ROB	1.29 591	0.75 629	1.33 570	1.05 662	0.88 644	1.73 609	0.52 425	1.89 570	3.28 684	1.29 500	4.88 687	1.22 488	1.46 612	1.77 497	1.45 607	0.60 655	0.26 559	0.29 523	0.25 497	0.52 622	0.37 570

PVD	1.70 635	0.84 635	2.26 649	0.94 656	0.83 632	2.48 658	0.97 606	2.59 673	3.35 685	3.01 682	2.77 658	2.34 647	2.47 676	2.67 574	3.14 662	0.47 634	0.45 653	0.59 657	0.48 641	0.59 635	0.75 660

EDNetEfficientorigin	10.57 711	1.47 680	177.42 749	0.67 549	0.53 521	1.58 596	1.16 633	1.90 573	3.37 686	4.71 701	3.38 668	3.10 672	2.69 680	3.13 592	3.58 669	0.25 474	0.23 535	0.33 566	0.27 527	0.83 656	0.81 661

ELAS	2.37 667	0.74 627	1.54 603	0.99 658	0.92 647	4.78 697	2.33 697	3.33 684	3.37 686	5.05 705	4.77 686	3.67 677	4.53 699	3.42 600	4.50 677	0.62 657	0.53 668	0.55 650	0.53 653	0.63 640	0.64 649
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	3.98 690	2.40 705	2.68 661	3.82 713	3.27 710	3.97 691	2.14 691	4.78 700	3.45 688	4.12 696	6.94 696	7.65 703	3.26 687	7.82 692	5.30 682	4.04 713	1.41 706	3.36 712	2.10 708	3.88 710	3.31 711

TCMNet-wrong-test	10.31 710	11.40 719	14.84 704	20.96 726	18.45 720	13.80 716	10.76 715	15.78 720	3.53 689	5.20 706	5.52 690	16.26 718	12.61 712	7.51 687	10.15 702	7.43 718	2.37 711	4.31 716	3.43 715	11.36 722	10.61 721

PWCK	2.88 683	2.05 698	5.72 683	2.08 687	1.11 662	3.55 683	3.90 709	2.86 678	3.54 690	3.03 683	3.63 672	3.10 672	2.31 671	8.15 696	3.09 660	2.12 689	0.91 695	1.75 685	0.98 686	2.57 691	1.18 678

IMH	3.21 686	1.85 694	1.48 599	3.25 705	2.69 703	4.07 692	2.02 686	4.41 697	3.80 691	2.72 670	7.11 698	4.75 687	2.92 682	5.92 654	2.55 650	3.85 712	0.88 693	2.78 705	1.36 695	3.19 704	2.59 704

WAO-7	2.66 674	1.40 674	1.73 620	1.39 676	1.17 669	3.93 689	1.94 682	4.11 694	3.88 692	2.92 677	5.50 689	4.18 682	3.00 685	7.63 688	3.71 671	1.13 681	1.00 698	1.17 680	1.13 691	1.18 674	1.09 676

EDNetEfficient	2.37 667	1.10 656	8.08 692	0.74 596	0.71 594	0.98 490	1.56 661	1.46 438	4.06 693	4.90 702	2.82 659	2.25 641	3.48 690	2.95 582	9.97 701	0.26 498	0.24 544	0.26 481	0.30 569	0.68 648	0.61 643

ELAS_RVC	2.48 672	0.74 627	1.90 630	1.05 662	0.92 647	2.76 669	4.01 710	2.76 675	4.11 694	4.69 700	4.63 682	4.62 684	5.96 704	3.97 609	3.96 675	0.63 660	0.53 668	0.56 653	0.52 652	0.64 642	0.63 645
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 696	3.14 709	4.91 677	4.55 717	3.94 714	5.20 701	4.41 711	4.40 696	4.13 695	4.95 703	6.08 691	4.74 686	5.37 700	9.40 704	10.67 706	4.65 715	4.15 717	3.97 714	3.34 714	4.09 712	4.08 717

JetRed	6.91 704	8.80 717	25.96 725	2.85 698	3.25 709	13.98 717	11.87 716	6.25 709	4.28 696	4.45 698	4.56 680	6.69 698	5.46 701	7.46 685	14.05 711	2.59 695	3.31 714	2.59 701	2.29 710	4.20 713	3.36 712

Dean	2.91 684	1.53 684	2.07 637	2.96 703	2.51 699	3.15 678	2.14 691	4.75 699	4.41 697	2.76 673	6.10 692	5.53 695	2.37 672	2.97 584	1.92 633	3.18 700	0.85 690	2.51 700	1.04 689	2.88 699	2.47 702

WAO-6	2.81 681	1.60 685	1.46 594	2.36 692	2.28 694	3.55 683	2.29 696	4.21 695	4.56 698	2.36 660	4.51 679	4.88 690	2.66 679	4.60 620	4.07 676	1.72 685	1.15 704	2.31 692	1.46 698	2.31 685	1.85 689

MonStereo1	3.14 685	1.66 686	1.81 624	2.43 693	2.32 696	5.80 703	1.58 665	3.52 687	4.70 699	3.09 685	8.22 707	4.76 688	3.36 688	6.52 665	2.29 647	2.33 691	0.61 676	1.91 688	1.05 690	2.44 688	2.34 697

FADE	26.59 729	4.78 713	20.96 713	1.89 686	1.92 687	2.91 673	2.00 685	5.58 703	5.04 700	2.92 677	2.16 634	4.13 681	14.18 718	10.23 712	8.46 697	188.09 750	2.77 712	123.78 747	127.92 747	1.06 670	1.10 677

LVE	3.31 687	1.67 687	1.64 610	2.85 698	2.42 698	3.20 680	2.26 695	4.78 700	5.05 701	2.35 658	6.91 695	6.02 697	2.37 672	9.15 699	2.17 644	3.19 701	1.08 703	2.38 695	1.47 699	2.81 695	2.40 700

DeepPrunerF	1.60 624	0.73 624	5.81 684	0.88 643	1.19 672	0.91 458	0.95 603	2.19 641	5.24 702	1.17 444	1.30 465	1.19 482	1.30 595	4.90 628	1.66 622	0.42 615	0.34 612	0.52 639	0.47 639	0.41 577	0.40 580

light-stereo	12.42 715	1.45 678	18.02 708	17.94 723	23.64 727	11.13 710	0.82 567	9.91 715	5.73 703	15.42 725	42.83 741	55.24 745	1.88 649	28.77 733	2.26 645	1.61 684	3.00 713	0.78 665	0.93 681	3.48 706	3.62 715

tt	6.58 703	0.26 236	6.10 685	3.77 712	2.16 688	11.55 711	19.63 721	13.33 719	5.74 704	2.96 679	2.65 655	4.97 693	6.33 707	3.81 606	7.24 689	9.15 720	11.32 730	5.89 720	6.24 721	6.03 716	2.55 703

SANet	1.88 646	0.57 587	2.18 646	0.63 508	0.40 421	2.80 672	1.57 664	2.39 663	5.88 705	2.36 660	3.57 671	3.72 679	2.97 683	4.74 623	1.76 625	0.34 579	0.30 591	0.32 557	0.29 560	0.48 611	0.37 570

DPSimNet_ROB	11.20 714	4.98 714	35.43 730	2.90 701	4.52 715	7.89 705	17.09 720	4.66 698	6.06 706	14.89 724	10.93 715	17.29 719	36.81 737	13.18 717	15.68 715	2.86 696	6.29 720	5.75 719	5.09 719	3.91 711	7.70 719

SGM-ForestM	6.52 702	0.38 503	1.26 557	0.63 508	0.35 340	13.59 715	5.32 713	6.32 710	6.70 707	11.14 717	9.18 709	22.51 730	13.93 717	16.89 719	20.07 719	0.36 590	0.37 630	0.36 593	0.35 607	0.36 553	0.34 554

ktn	4.70 695	2.38 704	2.12 642	3.76 711	3.24 708	4.85 698	2.95 706	5.52 702	7.37 708	4.07 695	19.32 725	7.46 701	3.47 689	7.39 682	2.95 658	4.04 713	1.85 709	3.26 711	2.22 709	3.08 701	2.65 707

DStereoFS	3.67 688	1.49 682	2.18 646	1.32 673	1.32 677	4.41 695	1.26 643	3.75 691	9.27 709	3.36 687	6.80 694	4.81 689	13.54 716	6.95 675	4.76 679	0.73 666	0.69 681	1.17 680	2.40 711	1.27 677	1.95 692

HanzoNet	11.04 713	3.62 712	8.10 693	4.08 716	3.55 713	4.90 699	2.73 704	7.19 711	10.10 710	31.86 742	28.92 731	21.96 729	36.36 735	18.08 721	10.17 703	7.94 719	3.32 715	3.47 713	3.31 713	7.06 719	4.04 716

ASD4	15.85 719	10.99 718	19.63 710	10.21 721	11.70 716	19.24 718	31.10 727	19.35 721	10.68 711	11.14 717	10.18 712	12.59 715	12.64 713	14.74 718	24.83 725	12.93 729	9.94 728	26.83 737	19.40 731	16.23 728	12.70 729

coex-ft	8.13 707	2.13 701	98.04 748	0.67 549	0.53 521	1.71 606	1.56 661	1.65 492	11.11 712	18.17 730	3.75 673	3.88 680	7.61 710	2.98 585	6.49 686	0.30 546	0.30 591	0.32 557	0.31 577	0.66 646	0.50 619

USTest	14.33 718	14.94 721	21.04 714	17.44 722	16.05 717	23.26 719	33.84 730	21.73 722	11.80 713	9.36 716	10.14 711	15.97 717	13.20 715	17.28 720	22.43 722	3.78 711	5.01 718	6.17 721	6.16 720	9.25 721	7.72 720

UNDER WATER-64	5.27 698	2.32 702	8.78 695	3.93 714	3.54 712	7.61 704	3.03 707	5.84 706	14.19 714	4.04 693	4.04 676	9.39 708	6.26 705	5.93 655	8.48 698	3.60 707	1.51 707	3.13 708	1.88 703	4.29 714	3.61 713

iinet-test	17.98 720	18.06 722	23.82 721	20.87 724	19.70 721	26.55 720	35.70 731	25.04 726	15.93 715	13.33 719	13.25 716	20.58 721	17.79 722	20.62 722	25.11 726	9.58 722	8.78 723	9.88 723	9.85 724	13.23 723	11.95 724

IINet	17.98 720	18.06 722	23.81 720	20.87 724	19.70 721	26.55 720	35.70 731	25.04 726	15.93 715	13.33 719	13.25 716	20.58 721	17.79 722	20.62 722	25.11 726	9.58 722	8.78 723	9.88 723	9.85 724	13.23 723	11.95 724

Anonymous_1	43.04 742	18.73 724	24.79 722	21.81 727	46.26 739	27.80 722	37.60 733	28.08 730	16.14 717	14.66 723	14.30 718	20.65 723	17.88 724	21.56 724	25.94 729	117.93 748	8.92 725	100.65 744	126.50 746	158.64 750	12.08 726

DGTPSM_ROB	13.01 716	8.23 715	21.87 715	9.51 719	18.10 718	11.56 712	32.01 728	10.63 716	16.20 718	7.03 711	19.48 726	10.15 710	16.66 720	9.83 710	22.42 721	4.75 716	8.68 721	5.37 717	10.25 726	6.16 717	11.36 722

DPSMNet_ROB	13.02 717	8.23 715	21.91 716	9.53 720	18.11 719	11.56 712	32.02 729	10.64 717	16.23 719	7.05 712	19.49 727	10.16 711	16.66 720	9.85 711	22.43 722	4.77 717	8.68 721	5.38 718	10.26 727	6.17 718	11.36 722

WAO-8	4.40 691	1.82 692	1.79 622	2.34 690	2.20 689	9.19 706	1.53 658	6.09 707	16.46 720	3.94 691	7.84 704	7.32 699	3.72 694	9.41 705	3.31 665	2.00 687	1.07 701	2.44 698	1.37 696	2.50 689	1.68 686

Venus	4.40 691	1.82 692	1.79 622	2.34 690	2.20 689	9.19 706	1.53 658	6.09 707	16.46 720	3.94 691	7.84 704	7.32 699	3.72 694	9.41 705	3.31 665	2.00 687	1.07 701	2.44 698	1.37 696	2.50 689	1.68 686

UNDER WATER	5.08 697	2.33 703	5.55 681	3.94 715	3.51 711	5.20 701	2.72 703	5.61 705	16.52 722	3.84 690	4.60 681	9.21 707	5.89 703	5.90 653	8.66 699	3.75 708	1.34 705	3.18 710	1.88 703	4.33 715	3.61 713

DPSM_ROB	19.08 722	19.14 725	25.17 723	22.15 728	20.85 724	28.17 723	37.82 734	26.56 728	16.85 723	14.14 721	14.84 719	21.70 724	18.75 725	21.87 725	26.55 730	10.16 726	9.30 726	10.47 725	10.42 728	14.03 725	12.61 727

DPSM	19.08 722	19.14 725	25.17 723	22.15 728	20.85 724	28.17 723	37.82 734	26.56 728	16.85 723	14.14 721	14.84 719	21.70 724	18.75 725	21.87 725	26.55 730	10.16 726	9.30 726	10.47 725	10.42 728	14.03 725	12.61 727

TorneroNet-64	5.30 699	2.03 696	1.74 621	3.43 708	2.81 704	10.09 708	2.12 690	9.10 714	17.12 725	4.96 704	9.27 710	10.72 714	3.70 693	9.20 700	4.55 678	3.31 703	0.84 687	2.88 706	1.55 700	3.49 707	3.04 708

real-time stereo	20.92 725	20.34 727	26.52 726	23.75 730	22.35 726	31.10 731	39.65 736	32.69 736	17.69 726	15.67 726	16.02 721	24.19 732	20.68 727	23.49 727	27.65 732	11.09 728	10.22 729	12.48 727	11.73 730	14.68 727	16.45 730

MANE	6.19 700	0.59 593	1.03 506	0.93 654	1.22 674	13.38 714	2.69 701	12.81 718	17.94 727	8.21 715	10.82 714	14.72 716	11.68 711	11.39 715	11.90 708	0.59 654	0.50 665	0.52 639	1.76 702	0.55 628	0.54 628

Selective-IGEV-i1pa	19.94 724	26.52 731	23.52 718	2.94 702	1.59 683	31.97 733	20.54 722	30.88 732	25.25 728	23.87 731	27.58 730	33.01 733	26.91 732	32.38 734	25.47 728	20.69 738	5.85 719	12.49 728	4.43 717	3.35 705	19.48 732

xxxxx1	54.10 744	25.67 728	27.13 727	113.43 745	96.96 744	30.69 727	47.44 737	32.38 733	25.60 729	17.75 727	17.27 722	21.81 726	21.02 728	24.43 729	33.82 733	33.37 740	40.54 743	157.71 748	175.86 748	66.16 743	72.93 747

tt_ll	54.10 744	25.67 728	27.13 727	113.43 745	96.96 744	30.69 727	47.44 737	32.38 733	25.60 729	17.75 727	17.27 722	21.81 726	21.02 728	24.43 729	33.82 733	33.37 740	40.54 743	157.71 748	175.86 748	66.16 743	72.93 747

ff	54.10 744	25.67 728	27.13 727	113.43 745	96.96 744	30.69 727	47.44 737	32.38 733	25.60 729	17.75 727	17.27 722	21.81 726	21.02 728	24.43 729	33.82 733	33.37 740	40.54 743	157.71 748	175.86 748	66.16 743	72.93 747

LE_ROB	8.05 706	0.37 496	23.53 719	0.74 596	0.33 311	2.77 670	2.87 705	3.71 690	27.24 732	25.39 732	8.87 708	8.46 706	26.71 731	6.65 667	21.99 720	0.21 368	0.19 453	0.20 283	0.21 415	0.25 445	0.22 410

PML	51.67 743	36.25 733	13.28 703	7.46 718	20.81 723	108.69 748	232.22 751	8.72 712	27.82 733	87.01 749	269.67 751	69.67 747	61.95 747	24.76 732	14.20 712	9.74 724	3.40 716	9.62 722	4.70 718	18.74 729	4.72 718

BEATNet-Init1	26.87 730	13.43 720	70.68 747	0.91 651	0.68 589	57.02 743	21.06 723	32.82 737	32.67 734	52.12 748	53.61 745	66.05 746	49.56 746	48.79 747	34.71 736	0.49 639	0.44 649	0.53 644	0.53 653	0.63 640	0.59 639

fast-reg	37.99 731	38.31 734	50.02 736	45.00 741	43.04 738	57.29 744	76.35 742	53.18 740	33.49 735	28.15 734	29.55 736	41.27 737	35.82 734	42.63 738	52.86 740	19.57 730	18.63 735	20.88 729	20.79 732	28.20 731	24.79 733

LSM0	42.82 741	38.75 741	50.81 743	47.07 742	109.38 749	57.00 742	76.02 740	53.74 747	33.71 736	29.02 741	30.41 740	43.87 744	37.22 738	43.91 745	53.54 747	20.52 737	18.62 734	21.10 736	21.11 738	28.41 738	42.22 741

RAFT-FEzeroshot	38.32 732	38.45 736	50.28 737	44.74 736	41.87 733	56.68 738	76.38 745	53.24 742	33.76 737	28.29 736	29.37 733	43.69 742	37.66 739	43.83 740	53.41 744	20.32 732	18.70 737	21.07 731	21.07 735	28.25 734	25.35 737

RAFT-FE	38.32 732	38.45 736	50.28 737	44.74 736	41.87 733	56.68 738	76.38 745	53.24 742	33.76 737	28.29 736	29.37 733	43.69 742	37.66 739	43.83 740	53.41 744	20.32 732	18.70 737	21.07 731	21.07 735	28.25 734	25.35 737

Hybrid-DGEV	38.35 735	38.46 738	50.28 737	44.82 740	41.90 735	56.66 737	76.35 742	53.24 742	33.80 739	28.29 736	29.84 738	43.58 738	37.86 743	43.84 743	53.39 743	20.34 734	18.69 736	21.06 730	21.00 733	28.25 734	25.34 735

CasAABBNet	38.33 734	38.46 738	50.35 740	44.75 738	41.84 732	56.68 738	76.37 744	53.22 741	33.83 740	28.31 739	29.54 735	43.62 741	37.71 741	43.84 743	53.41 744	20.30 731	18.70 737	21.07 731	21.07 735	28.24 733	25.34 735

Selective-RAFT-Error	38.39 737	38.47 740	50.44 742	44.73 735	41.97 737	56.68 738	76.38 745	53.24 742	33.92 741	28.34 740	29.85 739	43.60 739	38.20 744	43.75 739	53.34 741	20.38 735	18.70 737	21.09 735	21.05 734	28.30 737	25.43 739

FlowAnything	38.37 736	38.41 735	50.38 741	44.76 739	41.94 736	56.64 736	76.34 741	53.28 746	34.23 742	28.25 735	29.72 737	43.60 739	37.79 742	43.83 740	53.38 742	20.39 736	18.71 741	21.07 731	21.14 739	28.23 732	25.29 734

HaxPig	38.92 738	41.40 742	41.64 731	29.95 732	32.27 729	28.90 725	27.60 724	29.73 731	37.71 743	43.82 743	43.87 742	33.17 734	35.56 733	41.53 736	40.37 738	43.94 743	47.51 747	45.82 740	47.08 742	42.38 740	44.15 743

AVERAGE_ROB	40.43 739	42.37 743	42.73 732	36.96 734	35.58 731	30.50 726	27.61 725	36.71 739	38.39 744	44.91 744	44.36 743	37.45 736	36.70 736	41.88 737	40.35 737	45.43 744	46.81 746	47.11 741	46.35 741	42.51 741	43.87 742

MEDIAN_ROB	42.00 740	44.40 744	44.29 735	35.15 733	34.95 730	31.28 732	29.60 726	35.88 738	40.02 745	47.20 747	46.64 744	37.37 735	38.48 745	44.35 746	42.45 739	48.03 745	49.39 748	49.71 742	49.03 743	45.14 742	46.65 744

RSGM-EC	88.84 747	82.86 747	51.22 744	105.38 743	99.51 747	94.51 746	125.67 748	90.02 748	46.43 746	45.14 745	57.50 747	101.22 748	88.55 748	154.40 748	153.26 749	105.54 746	59.55 749	113.88 745	53.02 744	92.89 748	56.17 745

acva	88.84 747	82.86 747	51.22 744	105.38 743	99.51 747	94.51 746	125.67 748	90.02 748	46.43 746	45.14 745	57.50 747	101.22 748	88.55 748	154.40 748	153.26 749	105.54 746	59.55 749	113.88 745	53.02 744	92.89 748	56.17 745

KSHMR	8.75 708	2.06 699	2.11 641	3.53 710	3.11 707	4.13 693	2.69 701	5.60 704	61.37 748	3.00 681	55.83 746	4.98 694	2.45 675	4.49 617	2.61 654	3.46 705	1.55 708	3.14 709	1.94 705	3.72 709	3.18 710

TorneroNet	10.70 712	2.03 696	1.82 626	3.43 708	3.01 706	43.83 735	2.22 694	8.87 713	67.47 749	7.17 713	27.36 729	10.68 713	3.85 696	8.67 698	7.65 694	3.59 706	0.88 693	3.04 707	1.57 701	3.71 708	3.17 709

test_example2	192.40 750	210.76 750	206.48 750	199.83 750	204.73 750	172.94 749	183.52 750	133.93 750	133.41 750	191.38 751	196.19 750	187.13 751	178.77 750	205.33 750	208.00 751	222.09 751	238.72 751	186.54 751	190.54 751	227.34 751	170.31 751

Selective-IGEV-i16pa	97.29 749	136.83 749	17.95 707	1.52 681	1.00 654	188.16 750	3.63 708	183.02 751	169.43 751	88.01 750	178.60 749	119.35 750	191.45 751	226.33 751	135.51 748	131.38 749	17.89 733	32.25 738	3.46 716	2.02 684	117.94 750

ccccc	497.63 751	492.34 751	595.97 751	530.87 751	530.37 751	478.08 751	442.62 752	491.76 752	343.70 752	448.18 752	520.80 752	476.12 752	550.57 752	541.64 752	605.32 752	663.49 752	459.54 752	353.94 752	309.79 752	586.66 752	530.90 752

Low-res two-view benchmark