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.

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

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 163	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 28	0.40 1	0.45 3	0.25 2	0.66 127	0.50 54	0.83 48	0.33 1	0.20 50	0.16 49	0.19 9	0.15 10	0.18 1	0.19 15

mm2	0.45 2	0.42 42	0.88 2	0.61 16	0.36 36	0.66 8	0.25 8	0.95 7	0.90 74	0.52 19	0.43 19	0.56 79	0.32 5	0.71 9	0.41 22	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 6	0.82 187	0.27 4	0.58 6	0.27 17	1.58 57	0.42 3	0.43 2	0.27 3	0.68 134	0.50 54	0.82 45	0.35 2	0.18 25	0.17 85	0.19 9	0.15 10	0.18 1	0.17 1

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 18	0.61 16	0.38 73	0.42 2	0.36 48	0.68 2	0.77 32	0.50 12	0.83 91	0.61 101	0.33 8	0.61 3	0.62 138	0.19 36	0.14 11	0.24 108	0.22 224	0.20 33	0.19 15

S2M2_XL	0.46 3	0.41 31	1.09 61	0.65 56	0.34 26	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 23	0.92 124	0.65 123	0.53 62	0.54 1	0.50 83	0.28 251	0.24 369	0.25 149	0.21 189	0.23 88	0.22 128
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm1	0.47 6	0.42 42	0.88 2	0.61 16	0.36 36	0.66 8	0.25 8	1.32 26	0.90 74	0.52 19	0.43 19	0.56 79	0.32 5	0.71 9	0.41 22	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 6	0.82 187	0.28 6	0.58 6	0.32 30	1.61 62	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 140	0.48 44	0.84 54	0.36 4	0.18 25	0.17 85	0.19 9	0.15 10	0.18 1	0.18 7

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 21	0.73 121	0.24 1	0.66 8	0.28 19	1.31 25	0.44 4	0.53 23	0.27 3	0.81 189	0.46 37	0.73 21	0.41 22	0.22 85	0.15 24	0.19 9	0.16 28	0.19 10	0.17 1

derf	0.49 9	0.40 20	0.90 12	0.70 88	0.35 31	1.17 38	0.24 6	1.17 20	0.92 87	0.53 23	0.41 13	0.51 53	0.29 2	0.77 29	0.37 8	0.18 25	0.18 131	0.19 9	0.17 47	0.18 1	0.21 94

qqai	0.49 9	0.41 31	0.92 13	0.69 82	0.33 20	0.99 23	0.25 8	1.33 28	0.89 73	0.51 16	0.41 13	0.55 73	0.29 2	0.78 31	0.38 13	0.19 36	0.17 85	0.19 9	0.17 47	0.18 1	0.21 94

DepthFocus	0.50 11	0.41 31	1.02 23	0.57 7	0.38 73	0.77 12	0.44 88	0.82 5	0.61 10	0.46 4	0.66 56	0.75 173	0.48 44	0.83 48	0.36 4	0.26 180	0.19 179	0.27 227	0.25 296	0.25 129	0.21 94

FoundationStereo	0.50 11	0.39 16	1.11 75	0.79 168	0.42 103	0.70 11	0.36 48	0.76 4	0.80 45	0.62 75	0.38 10	0.73 164	0.77 159	0.69 5	0.36 4	0.26 180	0.17 85	0.23 68	0.16 28	0.18 1	0.20 48

GeoVLM	0.52 13	0.42 42	0.88 2	0.62 25	0.36 36	1.62 103	0.25 8	0.96 8	0.90 74	0.61 68	0.43 19	0.57 86	0.53 62	0.71 9	0.45 48	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 15

MonSter++	0.52 13	0.42 42	0.89 6	0.61 16	0.36 36	1.64 106	0.25 8	0.96 8	0.91 80	0.62 75	0.42 16	0.56 79	0.53 62	0.71 9	0.45 48	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

BridgeDepth_RVC	0.53 15	0.41 31	1.03 25	0.55 5	0.37 57	0.99 23	0.23 3	1.38 34	0.67 13	0.56 33	0.52 34	0.50 51	0.82 187	0.83 48	0.47 63	0.29 281	0.16 49	0.23 68	0.18 92	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.54 16	0.42 42	1.05 31	0.58 9	0.25 2	1.30 60	0.36 48	1.53 51	0.86 66	0.56 33	0.37 9	0.57 86	0.65 110	0.87 59	0.40 17	0.20 50	0.15 24	0.19 9	0.16 28	0.22 75	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA3	0.55 17	0.48 108	0.89 6	0.52 1	0.43 109	2.28 174	0.53 128	1.02 12	0.53 7	0.53 23	0.41 13	0.47 42	0.45 32	0.90 71	0.36 4	0.23 103	0.18 131	0.20 20	0.15 10	0.21 55	0.20 48

LGtest1	0.55 17	0.41 31	1.14 90	0.70 88	0.40 89	0.99 23	0.26 15	1.32 26	0.93 94	0.53 23	0.60 46	0.44 33	0.49 50	1.02 106	0.45 48	0.27 207	0.19 179	0.23 68	0.16 28	0.21 55	0.23 148

PointNet	0.56 19	0.41 31	0.92 13	0.63 33	0.33 20	1.85 122	0.31 25	1.34 30	0.88 71	0.71 110	0.46 26	0.57 86	0.32 5	0.80 36	0.45 48	0.18 25	0.16 49	0.23 68	0.18 92	0.20 33	0.20 48

Wavelet-MonSter	0.57 20	0.47 98	1.13 84	0.66 65	0.78 326	1.60 98	0.30 24	1.17 20	0.68 14	0.58 48	0.69 59	0.39 15	0.48 44	0.99 100	0.46 58	0.15 1	0.16 49	0.20 20	0.16 28	0.20 33	0.19 15

MGA	0.59 21	0.40 20	1.04 26	0.72 112	0.80 334	1.74 115	0.41 70	0.98 11	0.99 109	0.60 65	0.54 36	0.54 64	0.29 2	1.06 115	0.42 28	0.20 50	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.21 55	0.21 94

MSE-Stereo	0.59 21	0.40 20	1.04 26	0.72 112	0.61 242	2.02 139	0.33 33	1.13 17	0.94 98	0.60 65	0.49 29	0.54 64	0.35 11	1.06 115	0.42 28	0.21 63	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.22 75	0.21 94

CAR	0.60 23	0.41 31	1.04 26	0.72 112	0.61 242	2.02 139	0.33 33	1.13 17	0.94 98	0.61 68	0.49 29	0.54 64	0.35 11	1.14 138	0.45 48	0.21 63	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.22 75	0.21 94

LACA1	0.60 23	0.43 51	0.92 13	0.53 2	0.32 16	3.20 294	0.33 33	1.48 44	0.48 5	0.57 42	0.39 11	0.41 24	0.59 85	0.83 48	0.37 8	0.23 103	0.19 179	0.23 68	0.18 92	0.21 55	0.19 15

CSFM-Stereo	0.60 23	0.39 16	0.95 16	0.60 15	0.32 16	2.66 215	0.31 25	1.44 40	0.77 32	0.72 114	0.51 32	0.55 73	0.51 58	0.75 22	0.46 58	0.17 11	0.17 85	0.18 2	0.15 10	0.20 33	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 23	0.37 9	1.12 78	0.59 12	0.57 222	2.19 167	0.31 25	1.68 76	0.56 8	0.49 11	0.51 32	0.56 79	0.33 8	0.96 91	0.54 107	0.21 63	0.17 85	0.23 68	0.16 28	0.20 33	0.21 94

HiDET	0.61 27	0.41 31	0.88 2	0.64 43	0.39 79	2.67 216	0.25 8	1.59 60	0.91 80	0.59 56	0.44 23	0.52 59	0.50 54	0.76 25	0.54 107	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.15 10	0.19 10	0.21 94

LG-Stereo_L1	0.61 27	0.47 98	1.10 67	0.73 121	0.49 165	1.72 110	0.33 33	1.95 112	0.65 11	0.56 33	0.40 12	0.40 17	0.43 25	1.40 213	0.42 28	0.23 103	0.19 179	0.23 68	0.18 92	0.21 55	0.19 15

monster-pro	0.62 29	0.43 51	1.07 40	0.66 65	0.82 351	1.14 37	0.39 55	2.57 226	0.92 87	0.58 48	0.64 51	0.36 4	0.36 14	0.91 76	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

LACA2	0.62 29	0.53 157	1.20 107	0.54 3	0.26 3	3.15 286	0.47 105	1.56 54	0.57 9	0.52 19	0.47 28	0.47 42	0.45 32	0.71 9	0.37 8	0.23 103	0.17 85	0.21 36	0.15 10	0.23 88	0.17 1

Test_v1	0.62 29	0.40 20	1.13 84	0.74 128	0.55 205	1.60 98	0.39 55	1.68 76	0.92 87	0.60 65	0.88 105	0.53 61	0.50 54	0.93 85	0.39 14	0.19 36	0.16 49	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.21 94

MonStereo	0.62 29	0.43 51	1.07 40	0.66 65	0.82 351	1.13 31	0.39 55	2.57 226	0.92 87	0.58 48	0.64 51	0.36 4	0.36 14	0.90 71	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 29	0.43 51	1.07 40	0.66 65	0.82 351	1.13 31	0.39 55	2.57 226	0.92 87	0.58 48	0.64 51	0.36 4	0.36 14	0.88 65	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

MonSter	0.62 29	0.43 51	1.07 40	0.66 65	0.82 351	1.13 31	0.39 55	2.57 226	0.92 87	0.58 48	0.64 51	0.36 4	0.35 11	0.95 87	0.43 35	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

LCMNet	0.63 35	0.40 20	0.95 16	0.58 9	0.39 79	3.11 281	0.27 17	1.58 57	0.84 61	0.56 33	0.58 44	0.52 59	0.53 62	0.77 29	0.51 94	0.17 11	0.16 49	0.19 9	0.15 10	0.20 33	0.21 94

LG-Stereo_L2	0.63 35	0.46 74	1.15 92	0.70 88	0.43 109	2.32 178	0.28 19	1.86 98	0.68 14	0.56 33	0.42 16	0.37 9	0.45 32	1.36 205	0.40 17	0.23 103	0.18 131	0.22 52	0.18 92	0.21 55	0.20 48

LGCAT	0.64 37	0.42 42	0.89 6	0.71 98	0.36 36	1.91 128	0.25 8	1.18 23	0.66 12	0.53 23	0.42 16	1.24 290	0.55 69	1.60 260	0.45 48	0.35 421	0.35 508	0.18 2	0.23 246	0.19 10	0.31 310

MCSU-Stereo	0.64 37	0.34 6	1.18 98	0.76 150	0.33 20	2.10 155	0.45 93	1.72 80	0.87 68	0.48 7	0.57 41	1.11 261	0.52 60	0.86 58	0.48 67	0.20 50	0.16 49	0.19 9	0.14 2	0.20 33	0.20 48

Monster-pub-mixall	0.64 37	0.42 42	1.00 21	0.83 200	0.48 157	1.39 69	0.32 30	1.45 41	0.82 54	0.88 189	0.85 97	0.39 15	0.36 14	1.99 329	0.47 63	0.20 50	0.16 49	0.17 1	0.15 10	0.18 1	0.21 94

S2M2_L	0.64 37	0.55 182	1.07 40	0.89 256	0.54 197	1.08 28	0.20 1	1.16 19	1.37 164	0.59 56	0.81 86	0.86 203	0.47 40	0.70 6	0.65 154	0.31 348	0.33 489	0.27 227	0.27 347	0.36 374	0.31 310
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 41	0.41 31	1.06 38	0.85 228	0.31 12	2.44 191	0.46 99	1.09 14	0.69 17	0.84 177	0.52 34	0.55 73	0.53 62	1.49 237	0.46 58	0.31 348	0.14 11	0.25 149	0.18 92	0.23 88	0.20 48

aanet-new-34k	0.66 42	0.60 247	1.23 111	0.73 121	0.33 20	1.44 77	0.87 383	1.52 50	0.92 87	0.51 16	1.36 265	0.59 94	0.87 204	0.58 2	0.44 41	0.22 85	0.16 49	0.25 149	0.17 47	0.23 88	0.20 48

LiteMatch*	0.67 43	0.46 74	3.75 361	0.65 56	0.36 36	1.48 83	0.26 15	1.11 15	0.96 102	0.58 48	0.45 25	0.55 73	0.46 37	0.70 6	0.37 8	0.21 63	0.16 49	0.21 36	0.17 47	0.21 55	0.20 48

LiteMatch	0.67 43	0.84 454	0.89 6	0.80 171	0.39 79	1.60 98	0.68 224	0.96 8	0.91 80	0.62 75	0.43 19	0.56 79	1.40 383	0.71 9	1.10 327	0.28 251	0.16 49	0.29 287	0.22 224	0.29 222	0.37 391

4.5_new	0.67 43	0.46 74	1.11 75	0.63 33	0.78 326	1.97 135	0.51 117	2.18 142	0.78 37	0.73 117	0.90 116	0.42 26	0.49 50	0.81 41	0.49 76	0.21 63	0.14 11	0.26 193	0.19 137	0.22 75	0.20 48

4.5w-stereo	0.67 43	0.46 74	1.11 75	0.63 33	0.78 326	1.97 135	0.51 117	2.18 142	0.77 32	0.73 117	0.90 116	0.42 26	0.49 50	0.81 41	0.49 76	0.21 63	0.14 11	0.26 193	0.19 137	0.22 75	0.20 48

4w-stereo	0.67 43	0.49 118	1.07 40	0.63 33	0.75 314	1.63 105	0.44 88	2.23 154	0.77 32	0.56 33	0.92 124	0.40 17	0.82 187	1.08 119	0.53 101	0.18 25	0.13 1	0.25 149	0.18 92	0.19 10	0.20 48

Pro-Stereo	0.68 48	0.33 4	0.97 18	0.68 76	0.43 109	3.11 281	0.35 46	0.70 3	0.96 102	0.54 30	0.54 36	0.62 108	0.27 1	2.06 335	0.68 167	0.24 131	0.16 49	0.30 316	0.25 296	0.20 33	0.19 15

MatchStereo	0.68 48	0.46 74	1.93 216	0.67 73	0.28 6	0.98 21	0.33 33	2.01 119	1.69 336	0.48 7	1.02 147	0.47 42	0.59 85	0.91 76	0.58 126	0.21 63	0.17 85	0.21 36	0.15 10	0.19 10	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
dual_stereo	0.68 48	0.40 20	1.05 31	0.64 43	0.37 57	0.84 16	0.34 42	3.40 354	1.03 116	0.50 12	0.46 26	0.58 89	0.40 19	1.85 316	0.49 76	0.23 103	0.17 85	0.21 36	0.16 28	0.20 33	0.19 15

3.25w_new	0.69 51	0.46 74	1.10 67	0.61 16	0.61 242	2.23 170	0.51 117	2.45 196	0.90 74	0.63 83	0.78 78	0.47 42	0.71 129	0.78 31	0.50 83	0.17 11	0.14 11	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.20 48

3.25w	0.69 51	0.46 74	1.10 67	0.61 16	0.61 242	2.23 170	0.51 117	2.45 196	0.90 74	0.63 83	0.78 78	0.47 42	0.71 129	0.79 33	0.50 83	0.17 11	0.14 11	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.20 48

asd	0.70 53	0.45 62	1.10 67	0.67 73	0.90 393	2.88 239	0.43 83	1.64 72	0.79 41	0.68 99	0.88 105	0.43 28	0.74 143	0.85 56	0.49 76	0.19 36	0.13 1	0.24 108	0.17 47	0.22 75	0.20 48

IGEV	0.70 53	0.36 8	1.07 40	0.71 98	1.31 519	2.82 229	0.41 70	1.76 85	0.98 106	0.73 117	0.71 61	0.35 3	0.42 23	0.90 71	0.42 28	0.18 25	0.18 131	0.22 52	0.18 92	0.18 1	0.20 48

LG-G_1	0.70 53	0.40 20	1.12 78	0.71 98	0.30 9	2.80 225	0.40 63	2.21 149	0.78 37	0.59 56	0.55 38	0.51 53	0.58 80	1.24 170	0.49 76	0.24 131	0.18 131	0.23 68	0.15 10	0.21 55	0.21 94

LG-G	0.70 53	0.40 20	1.12 78	0.71 98	0.30 9	2.80 225	0.40 63	2.21 149	0.78 37	0.59 56	0.55 38	0.51 53	0.58 80	1.24 170	0.49 76	0.24 131	0.18 131	0.23 68	0.15 10	0.21 55	0.21 94

DEFOM-Stereo	0.70 53	0.46 74	1.13 84	0.72 112	0.48 157	3.40 337	0.44 88	0.90 6	0.77 32	0.86 185	0.58 44	0.45 37	0.43 25	1.76 296	0.43 35	0.24 131	0.18 131	0.22 52	0.16 28	0.21 55	0.20 48

3w_stereo	0.71 58	0.47 98	1.14 90	0.65 56	0.39 79	1.73 112	0.68 224	2.79 270	0.79 41	0.67 97	0.84 93	0.37 9	1.02 260	1.03 107	0.56 116	0.18 25	0.14 11	0.23 68	0.18 92	0.20 33	0.22 128

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 59	0.46 74	1.10 67	0.68 76	1.36 536	1.59 96	0.77 296	1.42 39	1.19 135	0.74 122	0.93 127	0.70 143	0.93 229	0.67 4	0.42 28	0.23 103	0.18 131	0.24 108	0.19 137	0.26 161	0.23 148

DispViT+	0.72 59	0.38 10	1.20 107	0.54 3	2.17 656	0.92 18	0.33 33	2.05 125	1.43 185	0.62 75	0.50 31	0.45 37	0.51 58	1.52 243	0.56 116	0.24 131	0.18 131	0.19 9	0.14 2	0.19 10	0.21 94

252Zero-FE	0.72 59	0.46 74	1.08 52	1.01 349	0.41 96	1.27 51	0.22 2	1.79 90	1.03 116	2.52 556	1.24 216	0.32 1	0.41 21	1.03 107	0.45 48	0.21 63	0.17 85	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.20 48

aanet-new-40k	0.73 62	0.59 231	1.25 119	0.75 132	1.49 567	1.42 73	0.96 444	1.95 112	0.84 61	0.52 19	1.06 169	0.51 53	0.76 154	0.85 56	0.47 63	0.18 25	0.15 24	0.24 108	0.18 92	0.26 161	0.22 128

VMStereo-Base	0.73 62	0.44 57	1.48 168	0.61 16	0.35 31	1.71 109	0.43 83	1.30 24	1.40 174	0.84 177	1.07 172	0.92 224	0.73 137	1.26 177	0.73 195	0.24 131	0.23 333	0.24 108	0.18 92	0.24 102	0.24 166

4.25_new	0.73 62	0.46 74	1.08 52	0.71 98	0.97 412	2.52 200	0.58 158	2.28 165	0.93 94	0.57 42	0.94 131	0.40 17	0.65 110	0.87 59	0.50 83	0.17 11	0.13 1	0.25 149	0.17 47	0.19 10	0.20 48

4.5w_new	0.73 62	0.46 74	1.08 52	0.71 98	0.97 412	2.52 200	0.58 158	2.28 165	0.93 94	0.57 42	0.94 131	0.40 17	0.65 110	0.87 59	0.50 83	0.17 11	0.13 1	0.25 149	0.17 47	0.19 10	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 62	0.46 74	1.08 52	0.71 98	0.97 412	2.52 200	0.58 158	2.28 165	0.93 94	0.57 42	0.94 131	0.40 17	0.65 110	0.87 59	0.50 83	0.17 11	0.13 1	0.25 149	0.17 47	0.19 10	0.20 48

aanet-new-16k	0.74 67	0.51 131	1.56 179	0.73 121	0.37 57	2.14 160	0.88 390	2.01 119	0.91 80	0.56 33	0.91 121	0.70 143	0.96 235	0.76 25	0.54 107	0.20 50	0.15 24	0.23 68	0.18 92	0.26 161	0.21 94

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 67	0.45 62	1.13 84	0.69 82	0.77 324	1.77 116	0.88 390	2.04 124	1.47 205	0.61 68	1.04 158	0.61 101	0.79 173	0.89 70	0.43 35	0.21 63	0.18 131	0.23 68	0.18 92	0.25 129	0.28 257

Foundation-i1c-attn	0.74 67	0.38 10	1.05 31	0.71 98	0.35 31	0.95 20	0.67 213	2.42 186	1.68 329	0.77 144	0.88 105	0.76 174	1.25 349	1.38 212	0.48 67	0.23 103	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.20 33	0.21 94

Foundation-i1b	0.74 67	0.38 10	1.05 31	0.69 82	0.43 109	0.94 19	0.66 209	2.52 211	1.67 326	0.83 174	0.81 86	1.03 248	1.08 297	1.13 134	0.48 67	0.23 103	0.16 49	0.21 36	0.18 92	0.20 33	0.19 15

GREAT-IGEV	0.74 67	0.54 173	1.86 208	1.10 402	0.44 120	2.44 191	0.34 42	1.37 33	1.51 234	0.48 7	0.86 101	0.51 53	0.60 91	1.07 118	0.45 48	0.22 85	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.23 88	0.25 180
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FSD	0.75 72	0.64 296	1.23 111	0.76 150	0.60 237	0.77 12	0.67 213	1.57 56	0.68 14	0.72 114	0.62 49	1.02 246	0.72 132	0.81 41	0.73 195	0.59 591	0.54 608	0.57 598	0.54 599	0.57 536	0.55 530

FlowAnything_test	0.75 72	0.60 247	1.18 98	0.82 187	0.58 231	2.29 176	0.66 209	1.38 34	0.80 45	1.03 222	0.76 72	0.63 115	0.49 50	0.84 54	0.91 278	0.31 348	0.27 427	0.40 499	0.48 575	0.31 268	0.30 300

qwe	0.75 72	0.45 62	1.10 67	0.67 73	1.06 448	2.49 197	0.45 93	2.57 226	0.90 74	0.71 110	0.83 91	0.43 28	0.48 44	1.10 123	0.64 145	0.17 11	0.14 11	0.24 108	0.16 28	0.21 55	0.20 48

2.25w	0.75 72	0.47 98	1.09 61	0.69 82	0.65 265	2.28 174	0.40 63	2.42 186	0.80 45	0.73 117	1.03 153	0.40 17	0.81 183	1.24 170	0.80 225	0.16 6	0.15 24	0.21 36	0.17 47	0.19 10	0.21 94

2.5w	0.75 72	0.44 57	1.06 38	0.66 65	0.69 292	2.39 185	0.56 144	2.77 262	0.82 54	0.63 83	0.88 105	0.37 9	0.75 146	1.36 205	0.50 83	0.18 25	0.14 11	0.22 52	0.17 47	0.19 10	0.21 94

2.75w_new	0.75 72	0.45 62	1.10 67	0.65 56	0.62 251	2.45 193	0.56 144	2.75 259	0.74 28	0.78 148	0.73 65	0.38 13	0.92 226	1.04 113	0.66 158	0.17 11	0.14 11	0.22 52	0.17 47	0.18 1	0.19 15

3.75w	0.75 72	0.47 98	1.09 61	0.63 33	1.10 464	2.61 211	0.53 128	2.46 199	0.97 105	0.62 75	0.80 81	0.40 17	0.66 117	1.11 125	0.48 67	0.19 36	0.13 1	0.23 68	0.18 92	0.20 33	0.21 94

2w_stereo	0.75 72	0.46 74	1.08 52	0.68 76	0.56 210	2.00 138	0.61 172	2.87 283	0.83 58	0.93 200	0.93 127	0.36 4	1.13 315	0.90 71	0.61 134	0.17 11	0.13 1	0.23 68	0.17 47	0.20 33	0.21 94

RAStereo	0.75 72	0.52 139	2.86 317	0.58 9	0.62 251	1.19 41	0.32 30	1.81 92	0.99 109	0.75 125	1.05 165	0.64 117	0.47 40	0.80 36	0.94 294	0.22 85	0.20 231	0.27 227	0.21 189	0.34 340	0.22 128

aanet-new-70k	0.76 81	0.59 231	1.16 93	0.70 88	0.39 79	2.40 187	0.79 310	2.39 180	0.71 20	0.59 56	0.84 93	0.48 48	0.81 183	1.61 266	0.53 101	0.19 36	0.16 49	0.25 149	0.17 47	0.24 102	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 81	0.51 131	2.13 247	0.72 112	0.38 73	2.35 181	0.99 459	1.82 93	0.80 45	0.68 99	0.88 105	0.56 79	0.64 102	0.87 59	0.55 112	0.23 103	0.16 49	0.25 149	0.20 164	0.24 102	0.20 48

aanet-new-22k	0.76 81	0.65 310	2.50 285	0.74 128	0.34 26	1.47 81	1.32 538	1.61 62	0.81 52	0.57 42	1.05 165	0.54 64	0.84 194	0.92 80	0.50 83	0.21 63	0.16 49	0.24 108	0.19 137	0.27 181	0.20 48

AdaDepth	0.76 81	0.45 62	1.41 158	0.70 88	1.27 512	3.12 283	0.43 83	1.02 12	0.94 98	0.63 83	0.91 121	0.43 28	0.58 80	1.41 218	0.48 67	0.18 25	0.21 270	0.23 68	0.19 137	0.25 129	0.26 211

MLG-Stereo_test2	0.76 81	0.40 20	1.07 40	0.64 43	0.82 351	3.49 360	0.23 3	1.69 78	2.14 440	0.62 75	0.32 7	0.67 132	0.33 8	1.14 138	0.37 8	0.23 103	0.19 179	0.23 68	0.16 28	0.19 10	0.20 48

AIO_test	0.76 81	0.47 98	1.31 134	0.81 175	0.70 296	1.36 66	0.88 390	1.40 37	1.45 191	0.55 31	0.95 136	1.81 384	0.58 80	1.16 147	0.46 58	0.27 207	0.17 85	0.24 108	0.19 137	0.24 102	0.21 94

fffft	0.76 81	0.47 98	1.28 129	0.82 187	0.54 197	1.51 87	0.80 321	2.09 133	1.18 131	0.63 83	0.84 93	0.59 94	0.55 69	1.80 302	0.85 243	0.19 36	0.18 131	0.27 227	0.20 164	0.26 161	0.24 166
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 81	0.64 296	1.40 157	0.86 237	0.61 242	1.12 30	0.57 149	1.63 70	1.20 137	0.72 114	1.43 282	0.70 143	0.62 95	1.56 248	0.58 126	0.25 158	0.18 131	0.26 193	0.21 189	0.29 222	0.31 310

AIO-Stereo	0.76 81	0.54 173	1.07 40	0.73 121	0.40 89	1.28 57	0.82 335	2.26 160	1.49 221	0.70 106	1.58 322	0.89 211	0.45 32	1.03 107	0.55 112	0.24 131	0.18 131	0.25 149	0.20 164	0.26 161	0.21 94

GLC_STEREO	0.76 81	0.52 139	1.12 78	0.83 200	0.33 20	1.86 124	0.82 335	1.46 43	1.38 168	0.95 206	1.04 158	0.68 134	0.72 132	0.97 94	0.80 225	0.23 103	0.25 397	0.32 369	0.25 296	0.32 301	0.30 300

aanet-new-60k	0.77 91	0.64 296	1.98 223	0.73 121	0.49 165	2.10 155	0.87 383	2.24 156	0.85 64	0.56 33	0.77 75	0.61 101	0.66 117	1.20 162	0.48 67	0.18 25	0.15 24	0.25 149	0.17 47	0.23 88	0.22 128

aanet-new-36k	0.77 91	0.54 173	1.39 153	0.72 112	0.32 16	2.92 247	0.60 167	2.21 149	0.87 68	0.55 31	1.12 182	0.56 79	0.87 204	0.98 96	0.48 67	0.19 36	0.15 24	0.25 149	0.17 47	0.26 161	0.21 94

aanet-new-28k	0.77 91	0.58 221	2.64 303	0.78 163	0.39 79	1.97 135	1.05 483	1.72 80	0.79 41	0.58 48	1.10 178	0.54 64	0.78 168	0.70 6	0.44 41	0.20 50	0.15 24	0.25 149	0.19 137	0.29 222	0.21 94

aanet-new-14k	0.77 91	0.50 122	1.32 138	0.81 175	0.37 57	1.73 112	1.01 467	2.24 156	0.80 45	0.79 152	1.30 240	0.46 39	1.29 355	1.03 107	0.57 121	0.21 63	0.16 49	0.24 108	0.18 92	0.28 202	0.22 128

asda	0.77 91	0.46 74	1.10 67	0.64 43	0.82 351	3.33 325	0.49 111	2.40 181	0.81 52	0.63 83	0.80 81	0.44 33	0.85 197	0.88 65	0.60 131	0.17 11	0.13 1	0.24 108	0.17 47	0.20 33	0.20 48

3.5w_stereo	0.77 91	0.53 157	1.09 61	0.65 56	0.72 300	2.52 200	0.51 117	2.43 191	0.80 45	0.76 139	1.20 201	0.43 28	0.66 117	1.23 168	0.73 195	0.17 11	0.13 1	0.23 68	0.17 47	0.20 33	0.21 94

MLG-Stereo	0.77 91	0.39 16	1.04 26	0.64 43	0.41 96	3.01 265	0.31 25	1.89 102	2.92 591	0.47 5	0.29 6	0.66 127	0.47 40	1.35 203	0.39 14	0.20 50	0.18 131	0.24 108	0.16 28	0.19 10	0.20 48

mms	0.77 91	0.68 340	1.17 97	0.83 200	0.71 298	1.41 71	0.67 213	1.61 62	1.12 127	0.77 144	1.37 267	0.63 115	0.54 68	1.75 295	0.63 142	0.24 131	0.19 179	0.26 193	0.21 189	0.31 268	0.34 355

RSM++	0.77 91	0.51 131	1.08 52	0.95 308	0.42 103	1.52 91	0.71 247	2.11 135	1.40 174	0.80 156	1.23 213	0.90 216	0.59 85	1.14 138	0.69 178	0.24 131	0.19 179	0.25 149	0.21 189	0.28 202	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 100	0.59 231	1.59 183	0.72 112	0.84 367	2.43 189	0.98 457	1.99 116	0.69 17	0.62 75	1.25 224	0.60 97	0.75 146	0.82 45	0.55 112	0.21 63	0.15 24	0.25 149	0.19 137	0.26 161	0.21 94

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 100	0.45 62	1.12 78	0.71 98	1.00 433	2.05 148	0.87 383	2.25 158	1.18 131	0.56 33	0.74 69	0.44 33	1.03 262	0.81 41	0.41 22	0.21 63	0.19 179	0.23 68	0.18 92	0.27 181	0.91 613

Foundation-i1a	0.78 100	0.38 10	1.07 40	0.71 98	0.33 20	0.91 17	0.63 191	2.42 186	1.93 389	0.93 200	0.73 65	0.95 234	1.22 340	1.66 278	0.57 121	0.24 131	0.17 85	0.20 20	0.17 47	0.19 10	0.22 128

water-stereo	0.78 100	0.45 62	1.94 217	0.79 168	0.48 157	2.36 182	0.47 105	1.53 51	1.09 126	0.88 189	1.04 158	0.82 190	0.75 146	0.72 16	0.78 218	0.22 85	0.23 333	0.25 149	0.23 246	0.24 102	0.29 270

AIO_rvc	0.78 100	0.55 182	1.25 119	0.75 132	0.65 265	1.46 80	0.99 459	2.13 137	1.52 246	0.57 42	1.15 189	1.09 256	0.55 69	1.15 145	0.53 101	0.24 131	0.17 85	0.24 108	0.17 47	0.25 129	0.21 94

CASnet	0.78 100	0.51 131	1.29 132	0.81 175	0.29 8	1.28 57	0.74 270	1.51 47	1.89 383	1.64 308	1.09 175	0.65 123	0.64 102	0.91 76	0.76 212	0.29 281	0.17 85	0.41 511	0.31 441	0.32 301	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 106	1.36 581	2.08 243	0.70 88	0.52 185	2.05 148	0.34 42	1.92 107	0.82 54	1.03 222	0.60 46	0.48 48	0.52 60	1.28 184	0.39 14	0.19 36	0.14 11	0.19 9	0.16 28	0.22 75	0.78 596

AEACV	0.79 106	0.54 173	1.35 147	0.97 320	0.63 255	1.13 31	0.92 425	2.02 123	0.91 80	0.76 139	0.79 80	0.80 184	1.61 446	1.28 184	0.61 134	0.22 85	0.18 131	0.26 193	0.23 246	0.27 181	0.23 148

TS12	0.80 108	0.43 51	1.08 52	0.55 5	0.30 9	3.40 337	0.41 70	2.20 146	1.37 164	0.69 103	1.15 189	0.54 64	0.69 124	1.27 182	0.57 121	0.21 63	0.18 131	0.22 52	0.17 47	0.22 75	0.26 211

aanet-new-12k	0.80 108	0.44 57	1.68 190	0.81 175	0.31 12	3.00 262	0.97 449	2.65 244	0.78 37	0.69 103	0.55 38	0.58 89	0.77 159	0.99 100	0.54 107	0.21 63	0.14 11	0.24 108	0.19 137	0.26 161	0.22 128

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 108	0.50 122	1.52 172	0.71 98	1.26 509	2.61 211	0.93 428	1.85 97	0.80 45	0.62 75	1.15 189	0.66 127	0.76 154	0.88 65	0.54 107	0.23 103	0.16 49	0.24 108	0.18 92	0.26 161	0.21 94

Selective-IGEV-i32	0.80 108	0.52 139	1.05 31	0.75 132	0.61 242	1.30 60	0.82 335	2.61 239	1.41 178	0.82 162	1.64 342	0.71 154	0.62 95	1.23 168	0.64 145	0.22 85	0.19 179	0.24 108	0.18 92	0.25 129	0.20 48

Zero-FE251	0.80 108	0.75 406	1.71 192	0.88 248	0.70 296	2.59 210	0.45 93	1.38 34	0.83 58	1.79 343	0.61 48	0.73 164	0.81 183	0.82 45	0.61 134	0.29 281	0.23 333	0.27 227	0.19 137	0.20 33	0.20 48

MLG-Stereo_test1	0.80 108	0.39 16	1.02 23	0.65 56	1.20 495	3.14 285	0.29 23	1.59 60	3.05 605	0.50 12	0.24 1	0.67 132	0.43 25	1.33 199	0.40 17	0.21 63	0.18 131	0.23 68	0.15 10	0.19 10	0.20 48

SMoEStereo_RVC	0.80 108	0.53 157	1.12 78	0.92 284	0.44 120	2.41 188	0.79 310	1.49 46	1.16 128	0.70 106	1.12 182	0.64 117	0.64 102	1.69 286	0.87 256	0.22 85	0.16 49	0.31 345	0.22 224	0.26 161	0.25 180

fffy	0.80 108	0.59 231	1.56 179	1.00 342	0.47 149	1.27 51	0.76 283	1.90 104	1.02 114	0.75 125	1.35 261	0.83 192	0.72 132	1.70 289	0.62 138	0.23 103	0.19 179	0.27 227	0.21 189	0.28 202	0.32 322

rvit_stereo_0081	0.80 108	0.63 284	1.19 100	0.91 278	0.64 257	1.27 51	0.61 172	2.05 125	1.71 342	0.82 162	0.73 65	0.85 199	0.75 146	1.30 195	0.80 225	0.31 348	0.26 415	0.27 227	0.25 296	0.38 392	0.27 234

rvit_stereo_0082	0.80 108	0.63 284	1.19 100	0.91 278	0.64 257	1.27 51	0.61 172	2.05 125	1.71 342	0.82 162	0.73 65	0.85 199	0.75 146	1.30 195	0.80 225	0.31 348	0.26 415	0.27 227	0.25 296	0.38 392	0.27 234

RSM	0.80 108	0.50 122	1.08 52	0.83 200	0.51 172	1.31 62	0.77 296	2.28 165	1.43 185	0.82 162	1.44 283	1.22 287	0.62 95	1.17 153	0.63 142	0.22 85	0.18 131	0.24 108	0.19 137	0.27 181	0.20 48

MGS-Stereo	0.80 108	0.56 194	1.53 173	0.93 300	0.39 79	1.26 50	0.73 258	1.45 41	1.30 155	1.01 215	2.26 530	0.80 184	0.56 75	1.16 147	0.65 154	0.27 207	0.23 333	0.26 193	0.22 224	0.27 181	0.25 180

Selective-IGEV	0.80 108	0.52 139	1.05 31	0.75 132	0.61 242	1.31 62	0.82 335	2.60 238	1.41 178	0.82 162	1.64 342	0.71 154	0.62 95	1.22 166	0.64 145	0.22 85	0.19 179	0.24 108	0.18 92	0.25 129	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 121	0.64 296	3.94 364	0.70 88	0.97 412	1.43 74	0.96 444	1.36 31	0.72 22	0.61 68	1.02 147	0.62 108	0.87 204	0.72 16	0.44 41	0.20 50	0.16 49	0.25 149	0.17 47	0.25 129	0.22 128

aanet-new-30k	0.81 121	0.64 296	3.91 363	0.70 88	0.97 412	1.43 74	0.96 444	1.36 31	0.72 22	0.61 68	1.02 147	0.62 108	0.87 204	0.72 16	0.44 41	0.20 50	0.16 49	0.25 149	0.17 47	0.25 129	0.22 128

DilatedVolume-Stereo	0.81 121	0.60 247	1.51 171	1.01 349	0.59 234	1.34 64	0.51 117	1.56 54	1.08 125	1.26 257	1.24 216	0.77 177	0.87 204	1.79 301	0.72 192	0.23 103	0.24 369	0.22 52	0.21 189	0.25 129	0.23 148

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 121	1.13 536	1.23 111	0.97 320	0.57 222	0.81 15	0.43 83	3.49 363	0.84 61	0.73 117	0.95 136	0.44 33	1.17 331	1.45 229	0.60 131	0.26 180	0.18 131	0.24 108	0.17 47	0.30 248	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 121	0.75 406	1.84 207	0.72 112	0.73 306	1.21 42	0.63 191	1.92 107	1.39 170	0.87 188	0.80 81	0.79 182	0.69 124	1.27 182	0.69 178	0.35 421	0.29 452	0.26 193	0.25 296	0.40 408	0.27 234

aanet-new-10k	0.82 126	0.58 221	1.16 93	0.78 163	0.37 57	3.52 369	1.04 479	2.34 175	0.76 30	0.89 192	0.70 60	0.64 117	0.88 211	0.94 86	0.59 128	0.22 85	0.16 49	0.25 149	0.18 92	0.26 161	0.20 48

monsterstereo	0.82 126	0.50 122	1.26 121	0.77 157	1.41 554	2.54 206	0.40 63	3.14 311	0.71 20	0.70 106	1.11 180	0.41 24	0.39 18	1.50 238	0.50 83	0.19 36	0.16 49	0.22 52	0.16 28	0.21 55	0.17 1

monsters	0.82 126	0.58 221	1.16 93	0.76 150	1.52 574	2.92 247	0.40 63	2.66 247	0.72 22	0.66 94	0.84 93	0.38 13	0.41 21	1.84 310	0.48 67	0.20 50	0.16 49	0.20 20	0.16 28	0.19 10	0.19 15

castereo	0.82 126	0.70 354	1.04 26	0.85 228	0.50 170	1.29 59	0.91 411	3.22 322	1.20 137	0.83 174	1.24 216	0.72 157	0.91 223	1.00 102	0.67 163	0.26 180	0.16 49	0.25 149	0.20 164	0.24 102	0.21 94

MaDis-Stereo	0.82 126	0.66 322	1.53 173	0.65 56	1.87 639	1.24 47	0.36 48	2.13 137	1.27 150	0.67 97	0.75 70	0.88 209	0.70 127	1.15 145	1.07 320	0.29 281	0.23 333	0.26 193	0.20 164	0.31 268	0.22 128

UniTT-Stereo	0.82 126	0.47 98	2.63 301	0.96 313	1.19 488	0.78 14	0.39 55	1.12 16	1.54 262	1.19 248	1.26 227	0.51 53	0.64 102	1.13 134	1.03 313	0.30 323	0.20 231	0.24 108	0.21 189	0.40 408	0.25 180

ProNet	0.82 126	0.71 368	1.50 169	0.86 237	0.45 128	1.78 117	0.83 341	1.75 84	1.28 152	0.66 94	1.13 185	0.78 178	0.76 154	1.66 278	0.71 187	0.24 131	0.20 231	0.25 149	0.23 246	0.29 222	0.25 180

GEAStereo	0.84 133	0.48 108	1.09 61	0.85 228	0.45 128	4.54 613	0.83 341	1.88 99	0.91 80	0.75 125	0.89 112	0.53 61	0.80 180	0.92 80	0.53 101	0.30 323	0.19 179	0.27 227	0.19 137	0.28 202	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 134	0.57 205	1.82 206	0.75 132	0.92 396	3.26 310	0.72 250	2.51 210	0.86 66	0.47 5	0.67 57	0.49 50	0.76 154	1.56 248	0.45 48	0.19 36	0.16 49	0.25 149	0.17 47	0.24 102	0.20 48

aanet-new-8k	0.85 134	0.52 139	1.68 190	0.77 157	0.37 57	3.21 295	1.02 472	2.57 226	0.85 64	0.59 56	0.94 131	0.54 64	1.05 276	0.90 71	0.67 163	0.22 85	0.17 85	0.23 68	0.18 92	0.24 102	0.21 94

VIP-Stereo	0.85 134	0.83 448	1.59 183	0.76 150	0.87 381	3.18 290	0.80 321	1.94 111	0.83 58	0.78 148	1.04 158	0.64 117	0.59 85	1.24 170	0.61 134	0.28 251	0.18 131	0.23 68	0.17 47	0.22 75	0.19 15

LG-Stereo	0.85 134	0.60 247	2.71 307	0.59 12	0.45 128	2.85 234	0.55 139	2.41 182	1.34 158	0.59 56	1.19 199	0.43 28	0.40 19	0.76 25	0.75 205	0.20 50	0.17 85	0.31 345	0.24 276	0.29 222	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 138	0.45 62	1.07 40	0.68 76	1.74 621	3.37 329	0.91 411	2.46 199	0.76 30	0.85 180	0.94 131	0.72 157	0.87 204	0.71 9	0.49 76	0.25 158	0.15 24	0.26 193	0.17 47	0.23 88	0.19 15

Foundation-i1	0.86 138	0.38 10	1.13 84	0.77 157	1.12 467	1.06 26	0.69 235	2.94 287	1.61 307	0.89 192	1.39 273	1.24 290	1.01 256	1.08 119	0.55 112	0.23 103	0.19 179	0.22 52	0.20 164	0.21 55	0.20 48

1w_stereo	0.86 138	0.42 42	1.07 40	0.72 112	0.81 340	3.00 262	0.67 213	3.28 331	0.75 29	0.74 122	1.32 251	0.37 9	1.37 375	0.92 80	0.68 167	0.16 6	0.14 11	0.20 20	0.16 28	0.19 10	0.22 128

rvit_stereo_0083	0.86 138	0.67 332	1.42 159	0.87 243	0.65 265	1.23 43	0.64 196	1.67 74	2.28 469	0.79 152	0.93 127	0.93 228	1.07 291	1.46 233	0.75 205	0.32 369	0.36 515	0.30 316	0.26 319	0.33 321	0.28 257

Occ-G	0.86 138	0.52 139	1.39 153	0.82 187	0.66 272	1.37 67	0.79 310	1.58 57	1.31 156	1.56 291	0.87 104	2.18 436	0.89 217	0.97 94	0.88 261	0.26 180	0.19 179	0.26 193	0.19 137	0.25 129	0.24 166

IGEVStereo-DCA	0.86 138	0.65 310	2.05 231	0.90 267	0.46 139	1.57 93	0.86 362	1.62 65	1.24 141	0.65 91	0.77 75	0.74 170	0.72 132	2.59 387	0.86 250	0.28 251	0.21 270	0.28 262	0.21 189	0.29 222	0.27 234

111111	0.87 144	0.50 122	1.13 84	0.66 65	1.08 457	3.37 329	0.33 33	2.33 174	1.47 205	0.74 122	1.50 300	0.61 101	0.59 85	1.40 213	0.48 67	0.24 131	0.19 179	0.22 52	0.16 28	0.24 102	0.19 15

MoCha-V2	0.87 144	0.48 108	1.87 209	0.88 248	0.32 16	1.37 67	0.55 139	2.71 253	1.42 181	0.92 198	1.75 378	0.65 123	1.17 331	1.45 229	0.57 121	0.21 63	0.21 270	0.20 20	0.19 137	0.24 102	0.23 148

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 146	0.45 62	1.31 134	0.63 33	1.63 596	3.91 453	0.66 209	2.28 165	1.02 114	1.10 236	0.98 143	0.60 97	0.46 37	0.83 48	0.47 63	0.26 180	0.18 131	0.29 287	0.23 246	0.24 102	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 146	0.80 431	1.43 161	0.68 76	1.19 488	3.73 413	0.92 425	2.05 125	0.96 102	0.71 110	0.85 97	0.80 184	0.81 183	0.72 16	0.56 116	0.23 103	0.19 179	0.26 193	0.18 92	0.23 88	0.36 375

BStereo	0.88 146	0.73 384	4.10 366	0.80 171	0.51 172	1.13 31	0.72 250	2.57 226	1.00 111	0.85 180	0.57 41	0.72 157	0.48 44	1.01 103	0.90 269	0.26 180	0.22 303	0.24 108	0.29 404	0.25 129	0.25 180

GIP-stereo	0.88 146	0.50 122	1.34 142	1.32 513	0.94 404	2.90 241	0.42 78	3.41 356	1.06 123	0.63 83	0.76 72	0.90 216	0.76 154	0.91 76	0.52 97	0.27 207	0.18 131	0.25 149	0.16 28	0.25 129	0.19 15

WCG-NET	0.88 146	0.49 118	1.26 121	0.90 267	0.37 57	1.48 83	1.07 487	1.73 82	2.30 473	1.63 305	1.49 299	0.92 224	0.97 240	0.95 87	0.76 212	0.22 85	0.16 49	0.23 68	0.20 164	0.25 129	0.21 94

Pointernet	0.88 146	0.44 57	2.26 262	0.84 213	0.37 57	2.29 176	0.38 53	3.06 304	1.46 200	0.66 94	1.39 273	0.91 218	0.73 137	1.01 103	0.72 192	0.23 103	0.19 179	0.20 20	0.18 92	0.19 10	0.20 48

aanet-32k-new	0.89 152	0.90 472	2.17 252	0.75 132	0.62 251	3.41 342	0.99 459	2.09 133	0.72 22	0.53 23	1.13 185	0.66 127	0.96 235	1.04 113	0.52 97	0.21 63	0.15 24	0.24 108	0.18 92	0.25 129	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 152	0.46 74	1.19 100	0.64 43	1.71 614	3.95 472	0.69 235	2.43 191	1.04 119	1.05 224	0.90 116	0.61 101	0.44 30	0.80 36	0.52 97	0.28 251	0.19 179	0.31 345	0.24 276	0.24 102	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 152	0.46 74	1.34 142	0.62 25	1.70 612	3.95 472	0.67 213	2.36 177	1.05 122	1.05 224	0.90 116	0.60 97	0.42 23	0.80 36	0.46 58	0.27 207	0.18 131	0.29 287	0.23 246	0.24 102	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 152	0.45 62	1.28 129	0.64 43	1.61 592	3.93 461	0.67 213	2.41 182	1.01 113	1.18 245	0.96 139	0.60 97	0.45 32	0.76 25	0.44 41	0.26 180	0.18 131	0.29 287	0.23 246	0.25 129	0.18 7

gasm-f	0.89 152	0.49 118	1.30 133	0.85 228	0.44 120	4.42 590	0.95 437	1.88 99	0.91 80	0.75 125	1.46 286	0.53 61	0.88 211	0.88 65	0.57 121	0.30 323	0.19 179	0.27 227	0.19 137	0.28 202	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 152	0.47 98	2.08 243	0.76 150	0.73 306	3.91 453	0.41 70	2.07 131	1.07 124	0.77 144	0.89 112	0.64 117	0.86 199	0.95 87	0.77 217	0.26 180	0.18 131	0.26 193	0.19 137	0.32 301	0.32 322

SCV_C0	0.89 152	0.59 231	1.96 222	0.83 200	0.44 120	1.24 47	0.64 196	3.33 346	1.66 324	0.82 162	1.20 201	0.73 164	0.66 117	1.62 268	0.66 158	0.32 369	0.21 270	0.24 108	0.20 164	0.28 202	0.23 148

CAS++	0.89 152	0.64 296	1.46 163	0.81 175	0.51 172	1.24 47	0.86 362	3.44 357	1.46 200	1.14 242	1.29 237	0.62 108	0.58 80	1.13 134	0.59 128	0.34 401	0.30 465	0.34 425	0.26 319	0.41 432	0.29 270
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 152	0.46 74	1.19 100	0.64 43	1.71 614	3.95 472	0.69 235	2.43 191	1.04 119	1.05 224	0.90 116	0.61 101	0.44 30	0.80 36	0.52 97	0.28 251	0.19 179	0.31 345	0.24 276	0.24 102	0.19 15

NLSM3	0.90 161	0.46 74	1.19 100	0.62 25	1.30 516	3.19 293	0.45 93	2.81 275	1.27 150	0.78 148	0.95 136	0.55 73	1.03 262	1.14 138	0.87 256	0.20 50	0.15 24	0.26 193	0.22 224	0.24 102	0.23 148

DDF-Stereo	0.90 161	0.53 157	1.16 93	0.88 248	1.31 519	1.59 96	0.86 362	2.26 160	0.79 41	0.48 7	0.63 50	0.54 64	0.73 137	2.97 406	1.03 313	0.39 472	0.17 85	0.24 108	0.18 92	1.06 627	0.29 270

IGEV-RUCA	0.90 161	0.53 157	1.05 31	0.81 175	0.74 311	3.89 450	0.80 321	1.92 107	1.41 178	0.96 211	0.71 61	0.70 143	0.73 137	1.30 195	0.68 167	0.29 281	0.20 231	0.25 149	0.19 137	0.43 461	0.34 355

gcap-zeroshot	0.90 161	0.46 74	1.36 149	0.64 43	1.71 614	3.95 472	0.68 224	2.49 203	0.98 106	1.05 224	0.85 97	0.62 108	0.43 25	0.79 33	0.51 94	0.27 207	0.19 179	0.30 316	0.24 276	0.24 102	0.19 15

IGEV++	0.90 161	0.58 221	1.32 138	0.94 305	0.45 128	1.27 51	1.00 464	3.32 340	1.55 270	0.82 162	1.34 258	0.86 203	1.09 300	1.16 147	0.89 264	0.33 388	0.18 131	0.23 68	0.19 137	0.29 222	0.22 128

testlalala	0.90 161	0.46 74	1.36 149	0.64 43	1.71 614	3.95 472	0.68 224	2.49 203	0.98 106	1.05 224	0.85 97	0.62 108	0.43 25	0.79 33	0.51 94	0.27 207	0.19 179	0.30 316	0.24 276	0.24 102	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 167	1.57 602	2.54 288	0.69 82	1.41 554	2.08 152	0.83 341	2.11 135	1.38 168	0.65 91	0.75 70	0.66 127	0.64 102	0.72 16	0.40 17	0.23 103	0.19 179	0.24 108	0.18 92	0.33 321	0.54 524

trnet	0.91 167	0.48 108	1.46 163	0.62 25	0.31 12	4.40 585	0.41 70	2.20 146	1.53 253	0.94 202	1.14 187	0.88 209	0.89 217	1.09 122	0.71 187	0.27 207	0.19 179	0.22 52	0.15 10	0.21 55	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 169	0.73 384	1.42 159	0.92 284	1.08 457	2.97 261	0.53 128	1.77 88	1.39 170	1.16 244	1.54 311	0.58 89	0.65 110	1.03 107	0.84 240	0.25 158	0.23 333	0.30 316	0.24 276	0.43 461	0.29 270

CREStereo	0.92 169	0.53 157	1.45 162	0.61 16	0.34 26	4.42 590	0.40 63	2.21 149	1.54 262	0.94 202	1.12 182	0.87 205	0.87 204	1.12 130	0.72 192	0.28 251	0.19 179	0.22 52	0.15 10	0.22 75	0.19 15
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
PSi22	0.93 171	0.71 368	1.23 111	1.00 342	0.36 36	1.73 112	0.36 48	3.46 358	1.44 188	0.98 213	1.39 273	1.16 270	0.64 102	1.95 326	0.75 205	0.19 36	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.34 340	0.35 369

castereo++	0.93 171	0.56 194	1.26 121	0.92 284	0.73 306	2.48 195	1.00 464	2.99 293	1.03 116	0.68 99	1.41 279	1.92 400	0.59 85	1.26 177	0.44 41	0.25 158	0.19 179	0.28 262	0.19 137	0.23 88	0.23 148

IGEV-Stereo++	0.93 171	0.44 57	1.08 52	0.70 88	1.20 495	3.87 448	0.33 33	3.36 348	1.43 185	0.75 125	1.17 196	0.68 134	1.04 270	0.95 87	0.42 28	0.22 85	0.16 49	0.23 68	0.17 47	0.24 102	0.20 48

GCAP-Stereo	0.93 171	0.68 340	1.35 147	0.85 228	0.41 96	3.61 393	0.52 126	2.20 146	1.50 227	1.11 240	1.04 158	1.17 273	0.84 194	1.11 125	0.71 187	0.25 158	0.20 231	0.27 227	0.18 92	0.28 202	0.23 148

aanet-new	0.94 175	0.56 194	2.97 320	0.71 98	1.41 554	2.86 236	1.03 475	1.99 116	0.82 54	0.59 56	0.93 127	0.58 89	1.30 359	1.18 159	0.50 83	0.22 85	0.17 85	0.24 108	0.17 47	0.25 129	0.22 128

depthmonostereo	0.94 175	0.71 368	2.39 276	0.85 228	0.54 197	2.21 169	0.53 128	1.83 94	1.17 130	0.95 206	1.09 175	0.99 240	0.97 240	2.37 364	0.68 167	0.23 103	0.27 427	0.22 52	0.20 164	0.25 129	0.26 211

StereoAnything_RVC	0.94 175	2.66 645	2.20 253	0.76 150	0.34 26	1.18 40	0.39 55	2.31 170	0.69 17	0.51 16	0.34 8	0.32 1	0.89 217	1.57 252	0.35 2	0.32 369	0.16 49	0.23 68	0.15 10	3.31 671	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 175	0.72 373	2.56 290	0.64 43	0.59 234	1.90 126	0.75 280	2.71 253	1.40 174	0.91 195	1.04 158	0.85 199	0.82 187	1.14 138	0.78 218	0.35 421	0.29 452	0.25 149	0.27 347	0.45 481	0.29 270

IGEV-Stereo+	0.94 175	0.47 98	1.19 100	0.86 237	2.02 651	1.40 70	0.39 55	1.17 20	0.88 71	0.61 68	0.44 23	0.47 42	0.79 173	2.14 346	0.42 28	0.27 207	0.19 179	0.22 52	0.17 47	2.26 664	2.41 669

whm_eth	0.94 175	0.72 373	2.56 290	0.64 43	0.59 234	1.90 126	0.75 280	2.71 253	1.40 174	0.91 195	1.04 158	0.85 199	0.82 187	1.14 138	0.78 218	0.35 421	0.29 452	0.25 149	0.27 347	0.45 481	0.29 270

LoS_RVC	0.94 175	1.30 570	1.31 134	0.84 213	1.63 596	2.02 139	0.59 164	1.51 47	1.36 163	0.81 160	1.33 253	0.84 194	0.88 211	1.36 205	0.73 195	0.21 63	0.17 85	0.20 20	0.14 2	0.20 33	1.45 647

LoS	0.94 175	0.52 139	1.88 210	0.86 237	0.36 36	4.15 527	0.51 117	2.18 142	1.45 191	0.97 212	0.88 105	0.62 108	0.79 173	1.59 258	0.86 250	0.26 180	0.19 179	0.24 108	0.16 28	0.21 55	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 183	0.52 139	2.63 301	0.86 237	1.27 512	1.41 71	0.86 362	2.27 162	0.73 27	0.50 12	0.64 51	0.54 64	0.78 168	2.70 395	1.02 311	0.35 421	0.17 85	0.24 108	0.18 92	1.03 624	0.29 270

SCV	0.95 183	0.63 284	1.38 151	1.70 612	0.41 96	1.23 43	0.89 398	3.53 374	1.57 283	0.61 68	1.54 311	0.93 228	0.77 159	1.66 278	0.66 158	0.36 435	0.20 231	0.25 149	0.19 137	0.29 222	0.25 180

WCG-NET（raft）	0.95 183	0.55 182	1.20 107	0.84 213	0.31 12	1.44 77	1.01 467	1.55 53	2.37 494	1.64 308	1.42 281	2.38 458	1.01 256	1.29 189	0.76 212	0.22 85	0.19 179	0.22 52	0.20 164	0.25 129	0.21 94

anonymousdsp	0.95 183	0.69 343	1.27 127	0.83 200	0.52 185	4.54 613	0.84 348	1.76 85	1.24 141	0.76 139	1.06 169	0.78 178	0.77 159	1.67 283	0.69 178	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.21 189	0.31 268	0.26 211

IGEV-Stereo	0.95 183	0.69 343	1.27 127	0.84 213	0.52 185	4.54 613	0.84 348	1.76 85	1.24 141	0.75 125	1.06 169	0.79 182	0.77 159	1.68 285	0.69 178	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.21 189	0.31 268	0.26 211
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 188	0.48 108	1.09 61	0.97 320	0.45 128	4.54 613	0.83 341	3.32 340	1.37 164	0.75 125	0.89 112	0.76 174	0.80 180	0.92 80	0.53 101	0.26 180	0.18 131	0.26 193	0.20 164	0.28 202	0.21 94

tt45	0.96 188	0.48 108	1.19 100	0.89 256	0.66 272	3.91 453	0.76 283	1.90 104	1.26 149	0.70 106	1.30 240	0.71 154	0.63 99	2.59 387	0.74 202	0.22 85	0.17 85	0.28 262	0.23 246	0.27 181	0.27 234

DF	0.97 190	0.56 194	1.59 183	0.93 300	0.51 172	1.13 31	0.97 449	4.39 620	1.44 188	0.95 206	1.59 326	1.01 244	0.57 76	1.62 268	0.75 205	0.32 369	0.22 303	0.25 149	0.19 137	0.25 129	0.25 180

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 190	1.76 615	2.51 286	0.69 82	1.40 546	2.95 257	0.99 459	2.18 142	1.04 119	0.68 99	0.80 81	0.69 140	0.64 102	0.87 59	0.40 17	0.23 103	0.19 179	0.25 149	0.21 189	0.30 248	0.64 563

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 190	0.41 31	3.72 358	0.63 33	0.80 334	1.51 87	0.84 348	1.84 95	1.51 234	0.82 162	1.00 144	0.70 143	1.00 250	0.75 22	0.41 22	0.23 103	0.18 131	0.24 108	0.18 92	0.43 461	2.30 665

MSCF	0.97 190	0.82 444	1.26 121	0.88 248	0.40 89	3.17 288	0.88 390	2.79 270	1.39 170	1.32 260	1.19 199	0.58 89	1.33 364	1.28 184	0.64 145	0.25 158	0.19 179	0.25 149	0.25 296	0.28 202	0.32 322

999	0.97 190	0.48 108	1.24 118	1.03 367	0.64 257	3.25 308	0.92 425	1.40 37	1.39 170	0.71 110	1.68 356	0.70 143	0.66 117	3.03 408	0.89 264	0.23 103	0.19 179	0.25 149	0.21 189	0.25 129	0.29 270

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 190	0.41 31	3.70 357	0.63 33	0.80 334	1.51 87	0.84 348	1.84 95	1.51 234	0.82 162	1.00 144	0.70 143	1.00 250	0.75 22	0.41 22	0.23 103	0.18 131	0.24 108	0.18 92	0.43 461	2.30 665

DA	0.98 196	0.46 74	1.34 142	0.92 284	0.43 109	4.34 573	0.85 357	2.79 270	1.35 161	0.82 162	1.30 240	0.89 211	1.08 297	1.11 125	0.56 116	0.30 323	0.18 131	0.24 108	0.18 92	0.25 129	0.23 148

GGEV	0.98 196	0.46 74	1.34 142	0.92 284	0.43 109	4.34 573	0.85 357	2.79 270	1.35 161	0.82 162	1.30 240	0.89 211	1.08 297	1.11 125	0.56 116	0.30 323	0.18 131	0.24 108	0.18 92	0.25 129	0.23 148

ff7	0.98 196	0.69 343	2.05 231	0.84 213	0.52 185	4.55 618	0.86 362	1.62 65	1.24 141	0.75 125	1.03 153	0.70 143	0.77 159	1.84 310	0.68 167	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.21 189	0.31 268	0.27 234

ffff	0.98 196	0.69 343	2.05 231	0.84 213	0.52 185	4.55 618	0.86 362	1.62 65	1.24 141	0.75 125	1.03 153	0.70 143	0.77 159	1.84 310	0.68 167	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.21 189	0.31 268	0.27 234

11t	0.98 196	0.69 343	2.05 231	0.84 213	0.52 185	4.55 618	0.86 362	1.62 65	1.24 141	0.75 125	1.03 153	0.70 143	0.77 159	1.84 310	0.68 167	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.21 189	0.31 268	0.27 234

MIF-Stereo (partial)	0.98 196	0.55 182	2.83 314	0.71 98	1.03 439	1.08 28	0.49 111	2.55 222	1.66 324	0.79 152	1.20 201	0.80 184	0.90 220	1.61 266	1.56 448	0.36 435	0.24 369	0.33 406	0.25 296	0.40 408	0.28 257

ccc-4	0.98 196	0.69 343	2.05 231	0.84 213	0.52 185	4.55 618	0.86 362	1.62 65	1.24 141	0.75 125	1.03 153	0.70 143	0.77 159	1.84 310	0.68 167	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.21 189	0.31 268	0.27 234

CroCo-Stereo	0.98 196	0.87 466	3.44 343	0.87 243	0.53 195	0.49 3	0.50 113	3.99 489	1.49 221	0.81 160	1.25 224	1.00 243	0.75 146	1.10 123	1.09 326	0.24 131	0.21 270	0.24 108	0.19 137	0.35 361	0.27 234
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
CroCo-Stereo Lap2	0.99 204	0.89 470	2.55 289	0.99 334	1.80 632	0.54 4	0.46 99	3.10 308	1.24 141	1.07 230	1.21 206	1.05 253	0.78 168	1.26 177	1.08 323	0.27 207	0.23 333	0.27 227	0.21 189	0.43 461	0.34 355

PMTNet	0.99 204	0.48 108	1.73 194	0.62 25	0.56 210	4.20 555	0.43 83	1.88 99	1.58 287	1.00 214	1.05 165	0.78 178	0.98 247	1.50 238	0.85 243	1.21 650	0.20 231	0.23 68	0.15 10	0.22 75	0.19 15

GASTEREO	1.00 206	0.98 505	1.23 111	0.90 267	0.40 89	3.40 337	0.88 390	2.77 262	1.44 188	1.39 273	1.30 240	0.55 73	1.35 370	1.33 199	0.64 145	0.25 158	0.19 179	0.25 149	0.25 296	0.25 129	0.31 310

rvit_0105_6	1.00 206	0.93 486	2.21 255	0.92 284	0.55 205	1.52 91	0.79 310	2.41 182	2.96 594	0.76 139	0.72 64	1.02 246	0.75 146	1.42 221	0.81 230	0.40 480	0.43 566	0.34 425	0.31 441	0.43 461	0.34 355

rvit_stereo_ft	1.00 206	0.87 466	3.55 347	0.97 320	0.66 272	1.06 26	0.80 321	2.78 265	1.67 326	0.78 148	0.96 139	0.95 234	1.14 322	1.06 115	0.90 269	0.32 369	0.24 369	0.27 227	0.28 376	0.39 403	0.27 234

MyStereo07	1.01 209	0.80 431	1.26 121	1.00 342	1.04 443	3.95 472	0.95 437	2.07 131	1.42 181	0.75 125	1.22 209	0.68 134	0.91 223	1.63 273	0.67 163	0.24 131	0.24 369	0.34 425	0.26 319	0.41 432	0.37 391

CES	1.01 209	0.55 182	1.74 197	0.92 284	2.15 655	2.15 161	0.50 113	2.01 119	1.45 191	0.76 139	1.02 147	0.61 101	0.47 40	1.29 189	0.79 224	0.22 85	0.17 85	0.24 108	0.14 2	0.63 556	2.29 664

TANstereo	1.01 209	0.55 182	1.73 194	0.76 150	0.36 36	4.04 501	0.38 53	1.48 44	1.62 313	2.03 419	2.10 499	0.84 194	0.93 229	0.98 96	0.62 138	0.28 251	0.36 515	0.23 68	0.20 164	0.25 129	0.46 479

GMStereo	1.01 209	1.00 509	2.86 317	0.83 200	0.45 128	1.47 81	0.57 149	1.89 102	2.11 434	1.52 286	1.24 216	0.87 205	0.74 143	1.58 253	0.94 294	0.40 480	0.21 270	0.30 316	0.30 425	0.47 496	0.36 375
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 213	0.49 118	1.54 176	0.83 200	0.55 205	4.01 495	0.31 25	1.63 70	1.99 397	1.63 305	2.13 508	0.84 194	0.65 110	0.88 65	0.70 184	0.27 207	0.15 24	0.23 68	1.22 661	0.24 102	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
HART	1.03 214	0.85 460	3.13 328	0.84 213	0.38 73	1.17 38	0.42 78	3.54 375	1.47 205	1.08 231	2.17 515	1.48 326	0.57 76	1.37 211	0.74 202	0.23 103	0.18 131	0.28 262	0.21 189	0.32 301	0.24 166

XX-TBD	1.03 214	0.95 496	1.94 217	1.30 506	0.43 109	3.97 487	0.33 33	1.74 83	1.73 348	1.59 295	2.02 478	0.69 140	0.60 91	1.16 147	0.66 158	0.30 323	0.25 397	0.23 68	0.15 10	0.31 268	0.22 128

RT-Monster	1.05 216	0.53 157	2.62 299	0.83 200	1.40 546	2.96 259	0.47 105	2.81 275	1.83 373	1.21 252	1.22 209	0.93 228	0.83 192	1.36 205	0.60 131	0.21 63	0.20 231	0.23 68	0.18 92	0.21 55	0.29 270

xyz-stereo-finetune	1.05 216	0.62 276	1.46 163	0.59 12	0.36 36	3.48 357	0.81 331	2.69 251	1.74 354	0.94 202	1.21 206	0.91 218	0.78 168	2.53 382	1.28 383	0.24 131	0.24 369	0.26 193	0.23 246	0.30 248	0.23 148

FE-Mocha	1.06 218	0.74 395	2.45 282	0.97 320	0.69 292	1.57 93	0.40 63	2.92 285	1.47 205	1.82 347	1.81 415	1.62 344	0.88 211	1.36 205	0.78 218	0.29 281	0.20 231	0.35 444	0.31 441	0.26 161	0.33 341

EGLCR-Stereo	1.06 218	0.51 131	1.56 179	1.02 360	0.39 79	4.27 566	0.42 78	4.08 517	1.48 215	0.90 194	0.68 58	1.09 256	0.66 117	1.81 304	0.62 138	0.27 207	0.19 179	0.29 287	0.23 246	0.37 387	0.25 180

MC-Stereo	1.06 218	0.48 108	1.55 177	1.15 435	0.41 96	4.56 623	0.61 172	2.06 129	1.46 200	1.90 366	1.61 335	0.89 211	1.12 313	1.35 203	0.73 195	0.25 158	0.18 131	0.26 193	0.22 224	0.25 129	0.24 166

sCroCo_RVC	1.06 218	0.82 444	5.05 380	1.02 360	1.05 445	0.98 21	0.61 172	2.06 129	1.29 153	0.69 103	1.26 227	0.82 190	1.10 307	1.20 162	0.90 269	0.42 506	0.40 547	0.33 406	0.30 425	0.46 492	0.38 408

Wave_Phase_stereo	1.07 222	0.73 384	4.10 366	0.80 171	0.51 172	4.91 662	0.72 250	2.50 207	1.00 111	0.85 180	0.57 41	0.72 157	0.48 44	1.01 103	0.90 269	0.26 180	0.22 303	0.24 108	0.29 404	0.25 129	0.25 180

rvit_0105_4	1.07 222	0.99 506	2.39 276	0.93 300	0.54 197	1.62 103	0.84 348	2.77 262	2.91 589	0.80 156	0.91 121	1.09 256	0.86 199	1.63 273	0.85 243	0.40 480	0.45 576	0.35 444	0.31 441	0.43 461	0.40 436

DN	1.08 224	0.54 173	3.15 330	0.90 267	1.00 433	3.37 329	0.48 109	2.59 236	1.45 191	0.95 206	0.82 90	1.32 302	0.73 137	1.86 317	0.64 145	0.30 323	0.26 415	0.28 262	0.24 276	0.34 340	0.32 322

quiztm	1.09 225	0.79 426	1.33 141	0.77 157	1.50 570	2.48 195	0.76 283	3.65 391	1.55 270	1.65 312	1.80 402	1.18 277	0.64 102	1.17 153	1.07 320	0.30 323	0.17 85	0.23 68	0.20 164	0.36 374	0.28 257

MM-Stereo_test3	1.09 225	0.59 231	1.55 177	1.73 616	1.18 481	1.91 128	0.86 362	3.52 370	1.76 358	1.25 254	1.86 440	1.10 259	0.69 124	1.32 198	0.86 250	0.27 207	0.23 333	0.27 227	0.22 224	0.34 340	0.30 300

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 225	3.30 655	2.61 296	0.82 187	0.38 73	1.27 51	0.62 187	1.51 47	1.29 153	0.91 195	0.92 124	0.65 123	0.57 76	1.08 119	0.59 128	1.55 664	0.15 24	0.32 369	0.28 376	1.10 634	1.98 661

iRaftStereo_RVC	1.09 225	0.70 354	1.39 153	0.95 308	0.45 128	3.83 431	0.42 78	2.37 179	1.58 287	1.69 319	1.76 387	1.80 379	0.83 192	1.50 238	0.98 304	0.28 251	0.18 131	0.29 287	0.26 319	0.30 248	0.31 310

RAFT-Stereo-weight	1.11 229	0.48 108	1.22 110	0.99 334	0.42 103	4.17 543	0.80 321	3.60 384	1.50 227	1.97 389	1.50 300	1.30 300	0.65 110	1.24 170	0.85 243	0.25 158	0.19 179	0.26 193	0.22 224	0.27 181	0.23 148

11t1	1.11 229	0.53 157	1.80 203	1.55 591	0.65 265	2.20 168	0.60 167	3.66 395	1.49 221	1.60 296	1.26 227	1.03 248	1.35 370	1.72 291	0.97 301	0.28 251	0.31 474	0.29 287	0.23 246	0.30 248	0.34 355

rvit_0105_5	1.13 231	0.93 486	2.60 293	0.91 278	0.56 210	1.92 130	0.91 411	3.02 298	2.63 546	0.95 206	1.20 201	1.18 277	0.93 229	1.51 241	0.93 292	0.40 480	0.43 566	0.37 473	0.35 486	0.42 451	0.44 462

GMOStereo	1.13 231	0.70 354	2.26 262	0.75 132	0.44 120	3.05 268	0.91 411	2.78 265	1.45 191	2.37 532	1.52 303	1.53 330	1.05 276	1.17 153	0.92 283	0.25 158	0.19 179	0.35 444	0.28 376	0.34 340	0.26 211

error version	1.13 231	0.70 354	2.26 262	0.75 132	0.44 120	3.05 268	0.91 411	2.78 265	1.45 191	2.37 532	1.52 303	1.53 330	1.05 276	1.17 153	0.92 283	0.25 158	0.19 179	0.35 444	0.28 376	0.34 340	0.26 211

test-v	1.13 231	0.70 354	2.26 262	0.75 132	0.44 120	3.05 268	0.91 411	2.78 265	1.45 191	2.37 532	1.52 303	1.53 330	1.05 276	1.17 153	0.92 283	0.25 158	0.19 179	0.35 444	0.28 376	0.34 340	0.26 211

test-2	1.13 231	0.70 354	2.26 262	0.75 132	0.44 120	3.05 268	0.91 411	2.78 265	1.45 191	2.37 532	1.52 303	1.53 330	1.05 276	1.17 153	0.92 283	0.25 158	0.19 179	0.35 444	0.28 376	0.34 340	0.26 211

Lsterematch	1.15 236	0.84 454	4.02 365	0.80 171	0.39 79	1.68 108	0.68 224	2.01 119	2.02 404	1.58 294	2.02 478	1.35 306	1.40 383	1.41 218	1.10 327	0.28 251	0.16 49	0.29 287	0.22 224	0.29 222	0.37 391

HUF	1.15 236	0.64 296	8.62 421	0.90 267	0.35 31	1.35 65	0.78 303	1.97 114	1.50 227	0.63 83	1.52 303	0.83 192	0.66 117	1.28 184	0.63 142	0.29 281	0.23 333	0.26 193	0.17 47	0.23 88	0.25 180

tg	1.15 236	0.67 332	1.31 134	0.94 305	0.54 197	4.02 497	0.41 70	2.96 290	1.59 302	1.69 319	1.85 437	1.84 391	0.97 240	1.78 298	0.83 237	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.26 319	0.29 222	0.27 234

Selective-RAFT	1.15 236	0.46 74	1.64 187	0.99 334	0.45 128	4.17 543	0.51 117	3.21 320	1.69 336	1.12 241	1.34 258	1.45 323	1.40 383	2.08 338	0.94 294	0.41 495	0.20 231	0.24 108	0.23 246	0.27 181	0.25 180

x	1.15 236	0.57 205	1.53 173	1.44 562	0.67 279	1.94 131	0.97 449	3.87 445	1.57 283	1.61 301	1.28 235	1.58 338	1.22 340	1.93 323	1.04 315	0.28 251	0.30 465	0.34 425	0.29 404	0.32 301	0.31 310

xyz-stereo-finetune2	1.16 241	0.63 284	1.50 169	0.57 7	0.36 36	3.47 354	0.65 206	2.70 252	1.23 139	0.88 189	1.75 378	0.91 218	1.76 488	3.54 421	1.74 484	0.24 131	0.22 303	0.30 316	0.27 347	0.31 268	0.26 211

rvit_stereo_0075_2	1.18 242	0.74 395	2.66 305	0.90 267	1.27 512	2.51 199	0.69 235	2.25 158	2.06 417	1.40 275	1.86 440	1.46 325	0.84 194	1.42 221	0.94 294	0.46 535	0.40 547	0.48 552	0.38 521	0.46 492	0.51 511

AE-Stereo	1.18 242	0.60 247	2.05 231	1.10 402	0.60 237	4.39 581	0.72 250	3.74 415	1.62 313	1.10 236	1.90 455	1.01 244	0.92 226	1.45 229	0.82 233	0.28 251	0.22 303	0.28 262	0.28 376	0.26 161	0.22 128

test-3	1.19 244	0.52 139	2.00 225	1.01 349	0.42 103	1.95 132	0.91 411	4.35 609	1.47 205	2.24 496	1.16 194	2.06 426	0.79 173	2.68 393	0.76 212	0.27 207	0.18 131	0.28 262	0.26 319	0.26 161	0.25 180

test_1	1.19 244	0.52 139	2.00 225	1.01 349	0.42 103	1.95 132	0.90 403	4.36 614	1.47 205	2.17 469	1.16 194	2.06 426	0.78 168	2.68 393	0.76 212	0.27 207	0.18 131	0.28 262	0.26 319	0.26 161	0.25 180

test_3	1.19 244	0.51 131	2.08 243	0.99 334	0.41 96	2.05 148	0.87 383	4.40 623	1.42 181	1.99 396	1.18 197	2.03 420	0.79 173	2.70 395	0.75 205	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.29 404	0.30 248	0.27 234

raftrobust	1.19 244	0.72 373	2.30 267	1.26 484	1.31 519	3.55 379	0.68 224	2.75 259	1.47 205	2.21 487	1.38 271	1.17 273	1.22 340	1.20 162	1.11 332	0.28 251	0.24 369	0.21 36	0.19 137	0.25 129	0.28 257

RALCasStereoNet	1.19 244	1.02 511	2.06 240	1.12 413	1.14 472	3.08 275	0.70 245	2.99 293	1.73 348	1.34 263	1.68 356	1.18 277	0.91 223	2.16 348	1.00 309	0.30 323	0.26 415	0.24 108	0.21 189	0.29 222	0.30 300

MIM_Stereo	1.20 249	0.78 422	3.30 338	1.05 370	0.43 109	3.04 266	0.60 167	2.46 199	1.51 234	1.60 296	1.58 322	1.82 385	1.29 355	2.00 330	1.07 320	0.24 131	0.24 369	0.28 262	0.25 296	0.27 181	0.27 234

R-Stereo Train	1.20 249	0.58 221	1.81 204	0.99 334	0.67 279	3.78 421	0.90 403	4.09 519	1.51 234	2.16 465	1.71 367	1.13 265	0.94 232	1.40 213	0.91 278	0.30 323	0.24 369	0.26 193	0.21 189	0.26 161	0.25 180

RAFT-Stereo	1.20 249	0.58 221	1.81 204	0.99 334	0.67 279	3.78 421	0.90 403	4.09 519	1.51 234	2.16 465	1.71 367	1.13 265	0.94 232	1.40 213	0.91 278	0.30 323	0.24 369	0.26 193	0.21 189	0.26 161	0.25 180
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 252	0.60 247	3.55 347	1.05 370	0.57 222	3.46 351	0.63 191	2.73 256	1.55 270	2.05 424	1.38 271	1.50 329	0.82 187	1.69 286	0.87 256	0.29 281	0.23 333	0.30 316	0.23 246	0.27 181	0.32 322

RCA-Stereo	1.21 252	0.52 139	1.58 182	0.90 267	0.46 139	4.68 639	0.79 310	4.13 529	1.74 354	1.92 373	1.80 402	0.94 233	1.48 412	1.14 138	0.70 184	0.27 207	0.18 131	0.25 149	0.19 137	0.25 129	0.23 148

raft+_RVC	1.21 252	0.83 448	2.61 296	1.35 531	0.97 412	3.60 389	0.76 283	3.23 325	1.51 234	1.33 261	1.67 353	1.03 248	1.10 307	1.87 318	0.92 283	0.24 131	0.22 303	0.25 149	0.24 276	0.26 161	0.25 180

AnonymousM	1.22 255	1.32 576	0.97 18	0.88 248	0.56 210	4.03 499	0.69 235	2.41 182	1.68 329	1.48 282	1.31 249	1.15 269	1.00 250	1.18 159	0.73 195	0.32 369	0.40 547	2.07 670	1.70 672	0.24 102	0.22 128

LL-Strereo2	1.23 256	0.85 460	2.38 275	0.93 300	0.68 285	3.72 409	1.37 550	2.54 221	1.99 397	1.75 335	1.40 277	1.82 385	0.73 137	1.40 213	0.99 307	0.31 348	0.23 333	0.55 593	0.35 486	0.29 222	0.24 166

ROB_FTStereo_v2	1.23 256	0.66 322	2.02 227	0.75 132	0.37 57	4.67 638	0.76 283	2.53 212	1.58 287	1.99 396	1.46 286	1.78 369	1.14 322	2.08 338	0.88 261	0.48 549	0.22 303	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270

CRE-IMP	1.23 256	0.61 267	2.14 248	0.82 187	0.39 79	4.54 613	0.83 341	2.63 242	1.55 270	1.95 383	1.46 286	1.87 396	0.96 235	1.48 235	1.33 394	0.45 527	0.21 270	0.31 345	0.26 319	0.41 432	0.31 310

RAFT	1.23 256	0.84 454	2.05 231	0.96 313	0.47 149	1.80 119	0.94 433	3.18 319	1.46 200	1.60 296	1.71 367	3.04 534	1.59 439	1.64 275	1.32 390	0.38 460	0.24 369	0.40 499	0.32 454	0.40 408	0.35 369

test-1	1.23 256	0.65 310	1.88 210	0.96 313	0.52 185	3.84 436	0.62 187	4.01 493	1.47 205	1.93 377	1.78 396	1.83 388	0.92 226	1.19 161	1.28 383	0.26 180	0.29 452	0.31 345	0.24 276	0.29 222	0.36 375

rvit_0105_3	1.24 261	0.93 486	2.84 315	0.97 320	0.58 231	2.38 183	1.08 492	3.26 330	2.53 530	1.18 245	1.40 277	1.24 290	1.04 270	1.73 292	0.97 301	0.44 518	0.44 571	0.40 499	0.42 554	0.42 451	0.50 503

PSM-adaLoss	1.24 261	0.65 310	2.03 228	0.75 132	0.37 57	4.68 639	0.73 258	2.53 212	1.58 287	1.99 396	1.47 291	1.78 369	1.13 315	2.18 352	0.87 256	0.48 549	0.23 333	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270

rafts_anoy	1.24 261	0.80 431	3.61 353	1.17 445	1.20 495	3.00 262	0.61 172	3.17 317	1.58 287	1.37 269	1.26 227	1.19 282	1.12 313	1.78 298	1.25 372	0.32 369	0.23 333	0.32 369	0.32 454	0.31 268	0.30 300

DIP-Stereo	1.24 261	0.69 343	1.77 200	0.65 56	0.61 242	4.29 568	0.58 158	4.44 629	2.53 530	1.98 391	1.33 253	0.91 218	0.86 199	1.25 176	1.25 372	0.36 435	0.23 333	0.32 369	0.23 246	0.32 301	0.29 270
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
riskmin	1.25 265	0.56 194	2.05 231	1.05 370	0.93 402	2.86 236	0.55 139	3.23 325	1.34 158	1.55 289	1.07 172	3.56 587	2.03 523	1.29 189	1.00 309	0.28 251	0.27 427	0.34 425	0.21 189	0.41 432	0.43 456

Patchmatch Stereo++	1.25 265	0.65 310	2.06 240	0.75 132	0.37 57	4.68 639	0.76 283	2.53 212	1.58 287	1.99 396	1.47 291	1.78 369	1.14 322	2.44 366	0.90 269	0.48 549	0.23 333	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	1.25 265	0.66 322	2.14 248	0.75 132	0.37 57	4.65 635	0.77 296	2.53 212	1.58 287	1.99 396	1.47 291	1.78 369	1.13 315	2.26 361	0.86 250	0.47 544	0.22 303	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270

HUI-Stereo	1.25 265	0.66 322	2.33 270	0.75 132	0.37 57	4.68 639	0.78 303	2.53 212	1.58 287	1.99 396	1.46 286	1.79 376	1.13 315	2.17 350	0.85 243	0.48 549	0.23 333	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270

iRAFT	1.25 265	0.65 310	2.06 240	0.75 132	0.37 57	4.68 639	0.76 283	2.53 212	1.58 287	1.99 396	1.47 291	1.78 369	1.14 322	2.44 366	0.90 269	0.48 549	0.23 333	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270

RAFT-IKP	1.25 265	0.66 322	2.23 260	0.75 132	0.37 57	4.64 633	0.74 270	2.53 212	1.58 287	1.99 396	1.47 291	1.78 369	1.13 315	2.22 358	0.92 283	0.48 549	0.22 303	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 265	0.72 373	1.74 197	1.05 370	0.36 36	4.13 523	0.42 78	2.95 288	2.84 585	2.02 415	2.40 559	1.61 343	1.11 312	1.26 177	0.97 301	0.21 63	0.15 24	0.26 193	0.23 246	0.29 222	0.23 148

FACV-RUCA	1.26 272	0.65 310	2.21 255	1.06 376	1.50 570	2.69 218	1.15 509	3.05 301	1.87 377	1.36 266	1.99 474	1.03 248	1.15 330	1.36 205	1.10 327	0.41 495	0.41 556	0.73 635	0.41 547	0.61 550	0.41 442

CAS	1.26 272	0.40 20	1.46 163	2.97 670	1.61 592	4.13 523	0.73 258	1.78 89	1.49 221	0.83 174	1.10 178	0.59 94	0.53 62	1.26 177	0.80 225	2.99 674	0.13 1	0.21 36	0.13 1	0.31 268	1.72 654

anonymousdsp2	1.26 272	0.60 247	3.74 359	1.02 360	0.41 96	3.60 389	0.72 250	3.68 400	1.47 205	1.37 269	1.56 319	1.83 388	1.01 256	2.00 330	0.66 158	0.29 281	0.20 231	0.28 262	0.20 164	0.32 301	0.29 270

dd	1.26 272	1.15 542	2.47 283	0.92 284	0.49 165	4.35 576	0.75 280	1.92 107	2.11 434	1.44 279	1.24 216	1.19 282	1.05 276	1.78 298	1.70 476	0.57 588	0.34 502	0.35 444	0.33 462	0.60 545	0.46 479

iGMRVC	1.26 272	0.66 322	2.14 248	0.75 132	0.37 57	4.66 636	0.74 270	2.53 212	1.58 287	1.99 396	1.46 286	1.78 369	1.14 322	2.46 368	0.92 283	0.48 549	0.23 333	0.32 369	0.27 347	0.40 408	0.29 270

fast-iter	1.27 277	0.90 472	2.33 270	1.10 402	0.68 285	2.92 247	0.45 93	2.49 203	1.76 358	2.13 448	1.65 349	2.42 466	1.84 505	1.58 253	1.61 458	0.26 180	0.16 49	0.28 262	0.29 404	0.26 161	0.25 180

CoSv	1.27 277	0.90 472	2.33 270	1.10 402	0.68 285	2.92 247	0.45 93	2.49 203	1.76 358	2.13 448	1.65 349	2.42 466	1.84 505	1.58 253	1.61 458	0.26 180	0.16 49	0.28 262	0.29 404	0.26 161	0.25 180

mmm	1.27 277	0.58 221	2.20 253	1.41 555	0.68 285	2.39 185	0.85 357	3.90 456	1.63 316	2.20 478	1.84 429	1.28 296	1.50 419	1.91 322	0.89 264	0.31 348	0.27 427	0.45 534	0.37 508	0.38 392	0.34 355

NRIStereo	1.28 280	0.61 267	1.67 188	1.15 435	0.38 73	4.73 652	0.90 403	2.42 186	1.50 227	1.93 377	1.33 253	1.75 363	1.22 340	2.96 405	1.33 394	0.46 535	0.22 303	0.29 287	0.26 319	0.30 248	0.28 257

RALAANet	1.28 280	1.08 527	3.21 332	1.25 477	0.94 404	1.44 77	0.69 235	3.15 314	2.57 539	2.01 410	1.80 402	1.29 299	1.05 276	2.00 330	1.48 427	0.27 207	0.20 231	0.27 227	0.24 276	0.40 408	0.27 234

CASS	1.29 282	0.66 322	2.62 299	0.95 308	0.66 272	2.84 231	0.69 235	3.00 295	1.79 363	2.57 565	1.95 463	1.39 313	1.55 436	1.59 258	1.06 317	0.50 565	0.28 442	0.34 425	0.28 376	0.46 492	0.63 559
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 283	0.60 247	5.57 389	0.88 248	0.75 314	3.04 266	0.90 403	2.68 249	1.33 157	1.48 282	1.07 172	2.78 512	0.88 211	1.29 189	0.85 243	0.31 348	0.22 303	0.35 444	0.20 164	0.45 481	0.37 391

qqq	1.30 283	0.57 205	1.67 188	1.15 435	0.51 172	2.18 164	0.91 411	3.98 485	1.53 253	1.50 285	1.24 216	1.79 376	1.34 367	4.66 450	0.98 304	0.28 251	0.31 474	0.33 406	0.33 462	0.33 321	0.32 322

test_4	1.30 283	0.50 122	6.16 393	0.84 213	0.45 128	1.61 101	1.12 503	2.14 139	1.42 181	1.52 286	2.31 549	1.84 391	0.79 173	2.52 380	1.19 352	0.27 207	0.17 85	0.29 287	0.29 404	0.29 222	0.25 180

s12784h	1.31 286	0.45 62	2.41 279	0.71 98	0.35 31	4.42 590	0.50 113	4.22 554	2.73 559	2.01 410	2.48 565	0.91 218	0.96 235	2.01 333	0.70 184	0.29 281	0.18 131	0.24 108	0.16 28	0.27 181	0.18 7

AFF-stereo	1.31 286	0.77 415	1.46 163	1.10 402	0.45 128	3.93 461	0.48 109	2.92 285	2.92 591	1.90 366	2.21 523	2.11 433	1.52 425	1.93 323	1.12 335	0.21 63	0.16 49	0.25 149	0.25 296	0.29 222	0.20 48

Pruner-Stereo	1.32 288	0.59 231	2.11 246	1.79 626	0.47 149	4.73 652	0.79 310	2.53 212	1.72 346	2.47 547	1.58 322	1.48 326	1.03 262	1.66 278	1.47 424	0.44 518	0.21 270	0.34 425	0.30 425	0.30 248	0.39 415

Hybrid-DGEV-03	1.34 289	0.70 354	2.74 312	1.00 342	0.52 185	3.99 490	0.99 459	3.22 322	1.64 317	2.15 459	3.31 626	1.37 312	1.07 291	1.29 189	1.22 363	0.26 180	0.18 131	0.32 369	0.24 276	0.28 202	0.24 166

ToySt	1.35 290	0.72 373	3.65 355	1.01 349	0.50 170	3.31 323	1.01 467	3.46 358	1.73 348	1.30 258	1.55 315	2.07 429	1.47 410	1.88 319	1.40 404	0.27 207	0.27 427	0.30 316	0.32 454	0.42 451	0.39 415

DisPM	1.36 291	0.55 182	2.39 276	1.54 586	0.51 172	4.59 626	0.79 310	2.50 207	1.88 379	2.50 550	1.83 424	1.45 323	1.01 256	2.71 397	0.93 292	0.46 535	0.20 231	0.32 369	0.31 441	0.31 268	0.44 462

sAnonymous2	1.37 292	1.22 559	9.79 435	0.92 284	0.88 385	1.23 43	0.61 172	2.56 224	1.69 336	0.85 180	1.02 147	0.73 164	1.23 345	0.98 96	0.78 218	0.29 281	0.25 397	0.31 345	0.30 425	1.06 627	0.71 578

CroCo_RVC	1.37 292	1.22 559	9.79 435	0.92 284	0.88 385	1.23 43	0.61 172	2.56 224	1.69 336	0.85 180	1.02 147	0.73 164	1.23 345	0.98 96	0.78 218	0.29 281	0.25 397	0.31 345	0.30 425	1.06 627	0.71 578

GES	1.38 294	0.64 296	2.61 296	1.09 393	0.57 222	4.30 570	1.02 472	3.86 442	1.51 234	1.72 328	1.74 374	1.28 296	1.77 490	1.62 268	1.61 458	0.39 472	0.27 427	0.33 406	0.30 425	0.41 432	0.47 484

Any-RAFT	1.40 295	0.53 157	2.78 313	1.09 393	0.64 257	4.41 588	0.81 331	3.97 482	2.78 566	1.99 396	1.34 258	2.36 455	1.56 438	1.56 248	0.75 205	0.27 207	0.20 231	0.25 149	0.18 92	0.25 129	0.28 257

UDGNet	1.40 295	1.52 599	2.22 258	1.38 549	0.62 251	4.39 581	0.68 224	1.80 91	2.18 448	1.34 263	1.18 197	0.99 240	1.00 250	2.16 348	1.19 352	1.09 644	0.34 502	1.30 660	0.98 648	1.10 634	0.58 544

GMStereo_Zeroshot	1.41 297	1.21 553	3.33 340	1.29 499	0.72 300	3.35 327	0.53 128	2.58 235	1.68 329	2.35 528	1.56 319	2.42 466	0.96 235	2.50 372	1.16 343	0.45 527	0.23 333	0.40 499	0.24 276	0.79 603	0.33 341

Selective-IGEV-i1	1.43 298	0.59 231	2.42 281	1.15 435	1.07 454	3.82 430	1.09 496	3.79 424	2.11 434	1.62 303	1.91 456	2.65 494	1.22 340	1.80 302	1.12 335	0.32 369	0.27 427	0.46 540	0.54 599	0.31 268	0.39 415

rvit_105_1	1.43 298	0.90 472	3.27 336	1.08 387	0.68 285	2.79 224	1.27 531	3.52 370	2.35 485	1.38 272	1.54 311	1.28 296	1.14 322	2.91 401	1.40 404	0.54 582	0.47 590	0.45 534	0.59 611	0.44 472	0.58 544

RAFT-Test	1.44 300	0.59 231	6.10 392	1.01 349	0.69 292	2.90 241	0.80 321	3.68 400	1.70 341	1.85 350	1.68 356	3.15 544	1.03 262	1.20 162	0.99 307	0.27 207	0.22 303	0.25 149	0.23 246	0.27 181	0.25 180

DCRE	1.44 300	0.74 395	3.50 346	1.13 421	0.72 300	1.78 117	0.67 213	2.14 139	1.56 277	1.99 396	8.09 667	1.73 361	1.07 291	1.24 170	0.83 237	0.23 103	0.25 397	0.26 193	0.26 319	0.28 202	0.30 300

AdaStereo	1.45 302	0.83 448	2.34 273	1.28 495	0.81 340	3.21 295	1.14 508	4.20 545	2.46 518	2.05 424	1.77 393	2.48 476	1.18 333	1.71 290	1.44 414	0.43 512	0.25 397	0.43 522	0.28 376	0.44 472	0.34 355
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.
aanet-new-78k	1.46 303	0.57 205	14.51 505	0.74 128	0.34 26	3.31 323	0.68 224	2.34 175	0.72 22	0.58 48	0.88 105	0.50 51	1.06 285	1.42 221	0.45 48	0.19 36	0.15 24	0.25 149	0.17 47	0.24 102	0.20 48

BSDual-CNN	1.46 303	0.59 231	1.94 217	0.87 243	0.85 371	4.16 538	1.16 511	4.48 635	1.88 379	2.93 606	1.83 424	2.60 487	1.31 361	1.60 260	1.21 360	0.34 401	0.25 397	0.31 345	0.28 376	0.35 361	0.33 341

PFNet+	1.46 303	0.57 205	2.84 315	0.92 284	0.47 149	4.64 633	0.84 348	2.46 199	1.99 397	2.14 451	1.64 342	1.34 304	1.03 262	4.68 452	1.23 367	0.45 527	0.33 489	0.37 473	0.39 529	0.32 301	0.49 496

ACVNet	1.46 303	0.64 296	3.56 349	0.93 300	0.85 371	4.22 556	0.80 321	2.85 278	2.08 420	1.78 339	1.88 444	3.10 539	1.46 408	1.33 199	1.89 502	0.29 281	0.26 415	0.30 316	0.26 319	0.39 403	0.27 234

psmg	1.47 307	0.59 231	1.94 217	0.92 284	0.85 371	4.30 570	1.42 562	4.10 526	1.88 379	2.64 582	2.09 498	2.60 487	1.31 361	1.60 260	1.21 360	0.34 401	0.27 427	0.33 406	0.34 470	0.36 374	0.34 355

BUS	1.49 308	0.59 231	1.94 217	0.87 243	0.85 371	4.50 606	0.76 283	4.48 635	1.88 379	2.93 606	1.83 424	3.63 590	0.97 240	1.60 260	1.17 347	0.34 401	0.25 397	0.31 345	0.28 376	0.35 361	0.33 341

Hybrid-DGEV-2	1.55 309	1.43 591	3.19 331	1.16 442	0.51 172	4.15 527	0.54 138	4.28 582	2.22 452	2.06 429	1.37 267	2.37 456	1.61 446	3.24 411	1.15 339	0.25 158	0.24 369	0.30 316	0.26 319	0.29 222	0.28 257

plain	1.55 309	0.69 343	13.59 483	0.65 56	0.73 306	1.66 107	0.57 149	3.17 317	1.94 391	0.77 144	1.24 216	0.80 184	0.86 199	1.60 260	0.96 300	0.33 388	0.21 270	0.32 369	0.25 296	0.42 451	0.28 257

LCNet	1.55 309	0.54 173	1.88 210	0.99 334	0.55 205	3.60 389	1.21 525	2.86 281	1.53 253	2.18 471	1.74 374	1.43 322	4.17 630	3.62 424	0.87 256	0.29 281	0.20 231	0.28 262	0.77 633	0.47 496	1.85 657

DeepStereo_RVC	1.55 309	0.63 284	3.32 339	0.77 157	0.42 103	4.49 603	0.72 250	2.50 207	1.58 287	2.02 415	1.81 415	1.54 334	6.38 666	1.73 292	1.19 352	0.46 535	0.22 303	0.29 287	0.28 376	0.35 361	0.38 408

acv_ft	1.55 309	0.64 296	3.29 337	1.14 422	2.01 648	2.93 252	0.97 449	3.81 429	2.08 420	2.22 489	1.88 444	3.10 539	1.66 470	1.33 199	2.22 544	0.29 281	0.26 415	0.30 316	0.26 319	0.39 403	0.27 234

TestStereo1	1.56 314	0.81 437	2.32 268	1.61 601	0.64 257	4.13 523	1.36 545	3.79 424	3.20 622	1.60 296	2.57 577	1.39 313	2.15 536	2.51 375	1.30 387	0.29 281	0.20 231	0.34 425	0.25 296	0.40 408	0.36 375

SA-5K	1.56 314	0.81 437	2.32 268	1.61 601	0.64 257	4.13 523	1.36 545	3.79 424	3.20 622	1.60 296	2.57 577	1.39 313	2.15 536	2.51 375	1.30 387	0.29 281	0.20 231	0.34 425	0.25 296	0.40 408	0.36 375

UCFNet_RVC	1.57 316	0.84 454	3.25 334	1.36 537	1.40 546	4.07 509	1.01 467	2.68 249	1.50 227	2.11 441	1.88 444	2.37 456	1.50 419	3.41 417	1.42 410	0.36 435	0.28 442	0.52 579	0.40 540	0.53 519	0.43 456

NF-Stereo	1.58 317	0.61 267	2.66 305	2.26 653	0.47 149	4.68 639	0.67 213	3.31 335	1.48 215	2.11 441	1.59 326	1.36 308	1.09 300	6.08 485	1.20 356	0.40 480	0.20 231	0.36 460	0.34 470	0.31 268	0.36 375

OCTAStereo	1.58 317	0.61 267	2.72 308	2.27 656	0.46 139	4.68 639	0.67 213	3.30 334	1.48 215	2.11 441	1.59 326	1.36 308	1.09 300	6.02 482	1.21 360	0.41 495	0.20 231	0.36 460	0.34 470	0.31 268	0.37 391

RE-Stereo	1.58 317	0.61 267	2.72 308	2.26 653	0.46 139	4.68 639	0.68 224	3.31 335	1.48 215	2.11 441	1.59 326	1.36 308	1.09 300	6.01 480	1.22 363	0.41 495	0.20 231	0.36 460	0.34 470	0.31 268	0.37 391

TVStereo	1.58 317	0.61 267	2.72 308	2.26 653	0.46 139	4.68 639	0.68 224	3.31 335	1.48 215	2.11 441	1.59 326	1.36 308	1.09 300	6.01 480	1.22 363	0.41 495	0.20 231	0.36 460	0.34 470	0.31 268	0.37 391

Gwc-CoAtRS	1.58 317	0.57 205	11.69 462	1.01 349	0.60 237	2.53 204	0.64 196	2.36 177	1.56 277	1.80 344	1.47 291	2.74 502	1.18 333	1.12 130	0.90 269	0.27 207	0.21 270	0.25 149	0.22 224	0.27 181	0.23 148

KYRaft	1.59 322	0.52 139	1.73 194	0.95 308	0.49 165	4.38 579	1.79 599	2.43 191	1.51 234	2.49 549	2.98 605	2.00 416	3.41 610	2.14 346	0.82 233	0.30 323	0.21 270	0.33 406	0.46 567	0.35 361	2.45 672

Reg-Stereo(zero)	1.60 323	0.42 42	10.69 449	0.89 256	0.68 285	3.27 313	0.47 105	2.27 162	1.54 262	1.48 282	1.24 216	2.55 482	2.68 575	1.48 235	1.10 327	0.19 36	0.19 179	0.22 52	0.18 92	0.24 102	0.26 211

HCRNet	1.60 323	0.56 194	2.47 283	0.78 163	1.36 536	4.11 518	0.71 247	3.57 379	2.79 569	1.75 335	1.61 335	1.58 338	1.41 390	5.79 476	1.56 448	0.34 401	0.28 442	0.36 460	0.29 404	0.33 321	0.37 391

AIO-test2	1.61 325	1.30 570	3.40 342	1.16 442	1.31 519	3.18 290	0.74 270	4.06 510	1.52 246	1.72 328	2.21 523	0.78 178	0.74 143	3.64 426	0.95 299	3.64 682	0.26 415	0.35 444	0.42 554	0.37 387	0.33 341

Prome-Stereo	1.61 325	0.55 182	1.71 192	0.98 328	0.60 237	4.41 588	1.82 603	3.03 299	1.53 253	2.18 471	3.45 630	1.72 360	3.49 616	2.23 359	1.08 323	0.29 281	0.20 231	0.26 193	0.25 296	0.34 340	2.16 663

test_sample1	1.62 327	0.55 182	1.88 210	1.44 562	0.79 330	2.27 173	0.64 196	4.00 491	1.82 366	1.87 356	1.35 261	1.57 336	1.62 450	9.55 566	1.24 369	0.30 323	0.27 427	0.31 345	0.28 376	0.32 301	0.32 322

RAFT+CT+SA	1.62 327	0.72 373	7.42 404	0.97 320	1.42 558	4.04 501	0.94 433	3.90 456	1.61 307	1.61 301	1.63 340	1.33 303	1.18 333	2.73 399	1.10 327	0.27 207	0.19 179	0.31 345	0.34 470	0.33 321	0.33 341

SA	1.62 327	0.75 406	3.78 362	1.07 379	0.43 109	4.26 561	1.36 545	4.45 632	3.12 611	1.63 305	1.97 469	1.68 351	2.26 548	2.55 383	1.27 379	0.27 207	0.22 303	0.37 473	0.37 508	0.35 361	0.30 300

Sa-1000	1.63 330	0.79 426	3.56 349	1.11 409	0.48 157	4.06 504	1.41 560	4.49 638	2.75 563	2.00 408	2.80 597	1.84 391	1.43 398	2.64 392	1.50 433	0.27 207	0.19 179	0.36 460	0.33 462	0.36 374	0.30 300

PSMNet-RUCA	1.64 331	1.50 598	2.57 292	1.50 579	1.38 542	3.05 268	1.36 545	3.31 335	2.24 457	1.36 266	2.07 495	1.40 318	1.09 300	1.83 307	1.55 446	1.15 648	0.69 641	1.26 659	0.96 646	1.64 656	0.94 618

test_sample7	1.65 332	0.70 354	2.60 293	1.48 574	0.76 318	2.38 183	1.07 487	4.35 609	2.11 434	2.14 451	1.75 378	1.75 363	1.67 472	6.26 489	1.26 375	0.44 518	0.48 596	0.43 522	0.40 540	0.46 492	0.43 456

StereoVision	1.65 332	0.75 406	7.47 406	1.01 349	1.80 632	2.61 211	0.61 172	3.06 304	1.96 392	1.25 254	3.46 631	1.85 394	0.88 211	2.07 336	1.93 508	0.43 512	0.36 515	0.37 473	0.36 496	0.48 499	0.33 341

dad	1.65 332	1.19 550	3.04 325	0.98 328	0.56 210	4.22 556	0.84 348	1.99 116	2.48 519	2.14 451	1.68 356	1.62 344	1.13 315	3.85 431	2.04 523	1.03 643	0.40 547	2.04 669	0.48 575	0.75 597	0.53 518

PSM-softLoss	1.66 335	0.59 231	5.15 382	2.25 651	0.48 157	4.68 639	0.69 235	2.57 226	1.52 246	2.14 451	1.45 284	1.42 320	0.99 248	6.04 483	1.20 356	0.41 495	0.23 333	0.37 473	0.39 529	0.32 301	0.31 310

KMStereo	1.66 335	0.59 231	5.15 382	2.25 651	0.48 157	4.68 639	0.69 235	2.57 226	1.52 246	2.14 451	1.45 284	1.42 320	0.99 248	6.04 483	1.20 356	0.41 495	0.23 333	0.37 473	0.39 529	0.32 301	0.31 310

DDVS	1.68 337	0.79 426	2.52 287	1.26 484	1.16 479	3.17 288	0.78 303	3.12 310	1.82 366	1.86 354	1.91 456	2.92 525	1.43 398	6.20 487	1.63 466	0.45 527	0.65 633	0.34 425	0.38 521	0.48 499	0.79 600

ISRNet	1.69 338	0.76 412	5.69 390	1.27 492	1.36 536	2.85 234	0.61 172	3.60 384	1.91 387	2.13 448	2.12 506	2.90 520	1.41 390	2.51 375	1.71 477	0.49 561	0.50 602	0.56 595	0.47 570	0.49 505	0.57 539

IER	1.69 338	0.65 310	7.19 402	0.94 305	1.15 474	3.28 317	0.89 398	3.48 360	1.97 394	2.10 437	1.98 471	2.28 441	2.12 532	2.25 360	1.75 487	0.29 281	0.23 333	0.36 460	0.30 425	0.32 301	0.34 355

RAFT_R40	1.70 340	0.59 231	2.99 322	1.46 568	0.46 139	4.74 655	0.98 457	2.23 154	1.56 277	2.02 415	2.35 557	2.71 500	2.56 569	6.71 503	0.90 269	0.40 480	0.19 179	0.30 316	0.27 347	0.33 321	0.26 211

ffm	1.72 341	0.60 247	5.21 384	1.14 422	0.99 424	3.62 394	0.86 362	4.22 554	3.37 636	2.20 478	2.30 543	3.48 572	1.62 450	2.21 356	0.65 154	0.29 281	0.16 49	0.48 552	0.37 508	0.30 248	0.29 270

Anonymous3	1.72 341	0.76 412	11.61 461	0.83 200	0.84 367	4.46 595	0.84 348	3.57 379	1.16 128	1.34 263	1.37 267	1.11 261	1.03 262	1.58 253	1.13 337	0.70 620	0.58 621	0.33 406	0.35 486	0.47 496	0.42 446

DMCA	1.72 341	0.74 395	6.63 395	1.14 422	0.96 408	3.98 489	0.90 403	3.75 416	2.76 564	2.83 601	1.58 322	2.35 453	1.18 333	1.58 253	1.98 518	0.40 480	0.27 427	0.42 518	0.26 319	0.36 374	0.38 408

fff	1.74 344	0.70 354	9.08 425	0.81 175	0.36 36	4.15 527	0.57 149	4.23 558	2.09 424	2.30 510	1.80 402	1.19 282	3.02 590	1.44 225	1.46 419	0.29 281	0.23 333	0.23 68	0.18 92	0.24 102	0.42 446

DCANet	1.74 344	0.73 384	9.08 425	0.82 187	0.40 89	4.18 546	0.59 164	4.25 568	2.97 595	2.35 528	1.84 429	1.18 277	1.63 463	1.51 241	1.55 446	0.29 281	0.24 369	0.23 68	0.18 92	0.30 248	0.53 518

csc	1.74 344	0.70 354	9.08 425	0.81 175	0.36 36	4.15 527	0.57 149	4.23 558	2.09 424	2.30 510	1.80 402	1.19 282	3.02 590	1.44 225	1.46 419	0.29 281	0.23 333	0.23 68	0.18 92	0.24 102	0.42 446

cscssc	1.74 344	0.70 354	9.08 425	0.81 175	0.36 36	4.15 527	0.57 149	4.23 558	2.09 424	2.30 510	1.80 402	1.19 282	3.02 590	1.44 225	1.46 419	0.29 281	0.23 333	0.23 68	0.18 92	0.24 102	0.42 446

test_sample2	1.75 348	0.56 194	2.25 261	1.41 555	0.80 334	2.91 244	0.86 362	4.05 506	2.04 412	1.91 371	1.39 273	1.57 336	1.55 436	10.65 605	1.06 317	0.32 369	0.28 442	0.32 369	0.30 425	0.36 374	0.33 341

anonymity	1.76 349	1.26 566	2.73 311	1.66 606	1.32 526	1.84 121	1.07 487	3.49 363	2.30 473	2.11 441	2.11 503	1.71 359	3.90 624	1.82 306	1.48 427	1.10 645	1.09 658	1.08 653	1.08 654	1.05 626	1.09 628

SST-Stereo	1.76 349	0.58 221	3.10 326	1.44 562	0.46 139	4.71 651	0.76 283	2.22 153	2.79 569	2.07 433	2.18 517	2.43 469	3.22 603	6.66 499	0.84 240	0.42 506	0.19 179	0.30 316	0.27 347	0.35 361	0.26 211

StereoDRNet-Refined	1.77 351	0.81 437	2.22 258	1.21 464	0.76 318	3.26 310	0.71 247	3.82 432	2.05 415	2.29 506	2.05 490	2.98 529	1.44 401	7.15 510	2.27 548	0.30 323	0.23 333	0.42 518	0.33 462	0.45 481	0.64 563
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CSP-Net	1.78 352	1.32 576	1.92 215	1.16 442	1.03 439	3.38 333	1.31 537	3.52 370	1.75 356	1.96 387	1.93 462	2.40 459	1.48 412	8.58 540	1.58 451	0.46 535	0.34 502	0.27 227	0.26 319	0.41 432	0.50 503

MM-Stereo_test2	1.79 353	0.53 157	20.16 626	1.43 559	0.47 149	2.57 207	0.73 258	1.67 74	1.47 205	0.94 202	0.96 139	0.84 194	0.79 173	1.16 147	0.68 167	0.24 131	0.17 85	0.25 149	0.22 224	0.30 248	0.22 128

tt1	1.79 353	0.73 384	10.41 446	1.75 618	0.36 36	4.55 618	0.79 310	4.22 554	3.37 636	1.08 231	1.80 402	0.74 170	1.48 412	2.21 356	0.65 154	0.29 281	0.16 49	0.31 345	0.22 224	0.30 248	0.29 270

RAFT_CTSACE	1.80 355	1.06 523	10.00 438	1.71 613	1.39 544	3.49 360	1.06 485	3.05 301	1.62 313	1.70 323	2.04 484	2.51 479	1.80 498	1.98 328	0.94 294	0.25 158	0.22 303	0.28 262	0.30 425	0.30 248	0.26 211

UPFNet	1.81 356	0.63 284	6.71 396	1.25 477	1.44 559	3.50 364	1.35 543	4.02 497	1.85 375	2.40 539	1.52 303	2.41 463	1.40 383	3.62 424	1.88 501	0.34 401	0.33 489	0.37 473	0.31 441	0.41 432	0.39 415

IGEV_i1	1.83 357	0.60 247	10.98 454	1.30 506	0.53 195	3.09 276	0.86 362	3.70 410	1.57 283	1.67 316	1.76 387	2.33 450	1.35 370	3.23 409	1.16 343	0.35 421	0.27 427	0.53 584	0.58 608	0.34 340	0.40 436

AACVNet	1.83 357	1.02 511	2.41 279	1.45 566	0.87 381	3.21 295	0.73 258	3.16 315	1.61 307	2.01 410	1.82 423	2.28 441	1.33 364	10.98 620	1.49 432	0.39 472	0.32 482	0.38 489	0.32 454	0.43 461	0.44 462

111	1.83 357	0.92 482	9.08 425	0.81 175	0.36 36	4.25 560	0.91 411	4.44 629	2.70 556	2.39 537	1.96 464	2.30 447	1.64 466	1.28 184	1.82 494	0.28 251	0.22 303	0.24 108	0.20 164	0.31 268	0.54 524

ACVNet-DCA	1.85 360	0.74 395	13.77 486	1.78 621	0.36 36	4.48 597	0.74 270	3.98 485	1.53 253	1.01 215	1.81 415	0.72 157	1.62 450	2.13 343	0.64 145	0.29 281	0.17 85	0.32 369	0.21 189	0.33 321	0.32 322

NLSM1	1.86 361	0.53 157	1.39 153	0.73 121	1.89 641	3.09 276	0.64 196	8.41 684	12.10 690	0.79 152	1.21 206	0.73 164	0.86 199	1.67 283	1.45 418	0.26 180	0.24 369	0.29 287	0.24 276	0.31 268	0.27 234

ITSA-stereo	1.86 361	0.72 373	3.74 359	1.20 458	0.66 272	4.09 511	0.91 411	4.24 566	2.53 530	1.93 377	1.77 393	1.59 340	2.15 536	6.12 486	2.44 563	0.40 480	0.38 533	0.40 499	0.40 540	0.50 507	0.98 622

test_5	1.87 363	0.75 406	10.23 443	1.14 422	1.40 546	3.85 444	1.27 531	3.91 461	1.93 389	1.69 319	1.78 396	1.67 349	1.79 493	2.99 407	1.17 347	0.30 323	0.18 131	0.35 444	0.33 462	0.34 340	0.33 341

NINENet	1.87 363	0.74 395	2.60 293	1.12 413	1.06 448	4.50 606	0.76 283	4.41 624	2.24 457	2.16 465	1.86 440	3.63 590	0.97 240	8.00 530	1.17 347	0.41 495	0.30 465	0.41 511	0.30 425	0.41 432	0.36 375

IRAFT_RVC	1.87 363	0.60 247	4.33 370	2.40 660	0.66 272	4.59 626	1.59 583	2.96 290	1.51 234	2.23 493	1.75 378	2.09 430	2.63 572	6.70 500	1.50 433	0.33 388	0.21 270	0.33 406	0.29 404	0.32 301	0.32 322

MLCV	1.87 363	0.91 480	8.59 419	1.10 402	0.57 222	3.59 387	0.53 128	3.70 410	2.20 451	2.80 598	2.25 529	2.00 416	1.42 395	4.13 440	1.86 499	0.30 323	0.20 231	0.32 369	0.21 189	0.33 321	0.36 375

iRaft-Stereo_20w	1.88 367	0.62 276	10.58 448	0.90 267	0.83 359	2.96 259	0.78 303	4.90 660	1.58 287	2.29 506	1.60 331	1.25 293	4.51 638	2.28 362	0.90 269	0.29 281	0.21 270	0.26 193	0.24 276	0.41 432	0.31 310

DSFCA	1.89 368	0.69 343	3.14 329	1.10 402	1.18 481	3.99 490	1.79 599	3.50 366	2.16 444	3.10 619	1.64 342	2.91 523	2.50 565	5.38 463	2.26 546	0.43 512	0.38 533	0.37 473	0.36 496	0.50 507	0.42 446

iResNet_ROB	1.89 368	1.02 511	8.60 420	1.39 551	0.98 421	3.72 409	0.66 209	3.84 436	2.65 549	1.88 359	2.05 490	1.98 413	1.27 350	4.52 446	1.67 473	0.30 323	0.20 231	0.28 262	0.18 92	0.31 268	0.40 436

MM-Stereo_test1	1.90 370	0.53 157	19.85 612	1.39 551	0.48 157	1.81 120	0.79 310	3.00 295	1.82 366	1.69 319	1.09 175	0.87 205	0.97 240	1.45 229	0.74 202	0.24 131	0.21 270	0.27 227	0.24 276	0.35 361	0.24 166

H2IRNET	1.90 370	0.53 157	14.29 502	1.14 422	0.60 237	4.48 597	0.44 88	2.65 244	1.81 365	1.05 224	2.30 543	1.67 349	1.40 383	2.17 350	1.50 433	0.36 435	0.21 270	0.33 406	0.37 508	0.34 340	0.29 270

CFNet-ft	1.90 370	0.95 496	3.56 349	1.07 379	1.54 577	4.09 511	0.90 403	2.85 278	1.82 366	1.78 339	1.70 363	2.75 504	1.48 412	9.33 559	1.72 479	0.33 388	0.30 465	0.61 611	0.36 496	0.52 513	0.39 415

CFNet_RVC	1.90 370	0.95 496	3.56 349	1.07 379	1.54 577	4.09 511	0.90 403	2.85 278	1.82 366	1.78 339	1.70 363	2.75 504	1.48 412	9.33 559	1.72 479	0.33 388	0.30 465	0.61 611	0.36 496	0.52 513	0.39 415

PSMNet-ADL	1.91 374	0.72 373	1.78 202	1.09 393	0.86 376	4.18 546	0.78 303	3.77 420	2.10 432	1.72 328	1.85 437	2.91 523	1.82 503	10.38 598	1.91 506	0.48 549	0.46 585	0.28 262	0.29 404	0.38 392	0.51 511

GEStereo_RVC	1.91 374	0.80 431	6.57 394	1.20 458	1.06 448	4.02 497	1.43 564	4.13 529	1.89 383	2.03 419	1.80 402	2.34 451	1.86 510	4.94 455	1.77 488	0.48 549	0.38 533	0.32 369	0.28 376	0.42 451	0.50 503

DN-CSS_ROB	1.91 374	1.55 601	11.13 456	1.82 628	0.88 385	3.99 490	0.61 172	4.01 493	1.67 326	1.64 308	1.89 450	1.39 313	1.06 285	3.23 409	1.50 433	0.31 348	0.19 179	0.44 527	0.29 404	0.37 387	0.31 310

qqq1	1.92 377	0.57 205	4.46 371	1.36 537	0.57 222	2.03 142	0.73 258	4.25 568	2.80 573	2.32 520	2.31 549	1.95 404	1.52 425	10.99 621	0.71 187	0.34 401	0.32 482	0.30 316	0.23 246	0.29 222	0.29 270

fff1	1.92 377	0.57 205	4.46 371	1.36 537	0.57 222	2.03 142	0.73 258	4.25 568	2.80 573	2.32 520	2.31 549	1.95 404	1.52 425	10.99 621	0.71 187	0.34 401	0.32 482	0.30 316	0.23 246	0.29 222	0.29 270

raft_robust	1.92 377	1.15 542	3.34 341	1.02 360	0.43 109	3.84 436	0.46 99	4.42 625	2.52 528	1.67 316	1.36 265	2.17 435	6.37 664	6.78 505	1.04 315	0.28 251	0.24 369	0.30 316	0.35 486	0.31 268	0.32 322

delet	1.92 377	0.76 412	5.14 381	1.01 349	1.65 603	3.44 345	2.03 615	3.76 418	2.48 519	2.01 410	2.05 490	2.63 491	1.90 516	5.34 462	2.12 533	0.28 251	0.29 452	0.40 499	0.31 441	0.41 432	0.45 468

BEATNet_4x	1.92 377	1.36 581	8.75 423	1.20 458	0.56 210	3.46 351	1.03 475	4.00 491	2.43 510	2.25 499	1.70 363	2.10 431	1.59 439	2.57 386	3.05 592	0.37 443	0.22 303	0.47 544	0.29 404	0.60 545	0.40 436

IIG-Stereo	1.95 382	0.79 426	2.14 248	2.78 667	0.66 272	4.62 630	0.76 283	4.27 577	1.53 253	2.63 581	3.14 618	3.35 561	1.61 446	7.65 525	1.41 408	0.39 472	0.20 231	0.31 345	0.25 296	0.33 321	0.22 128

LALA_ROB	1.95 382	1.48 596	3.11 327	1.05 370	0.98 421	3.99 490	1.82 603	4.44 629	2.28 469	3.31 629	1.85 437	2.76 510	1.67 472	4.04 439	3.23 595	0.46 535	0.41 556	0.55 593	0.52 593	0.60 545	0.57 539

DCANet-4	1.96 384	0.51 131	14.31 503	0.82 187	0.40 89	4.16 538	0.57 149	4.29 586	2.98 598	2.30 510	1.80 402	1.03 248	1.54 435	1.44 225	1.44 414	0.29 281	0.23 333	0.23 68	0.18 92	0.24 102	0.42 446

PSMNet-RSSM	1.96 384	0.77 415	3.26 335	1.29 499	1.31 519	4.19 550	0.96 444	3.68 400	1.89 383	2.05 424	1.80 402	2.60 487	1.70 479	9.84 574	1.81 492	0.35 421	0.29 452	0.35 444	0.37 508	0.42 451	0.35 369

4D-IteraStereo	1.97 386	0.84 454	20.43 643	0.78 163	1.56 584	2.09 154	1.05 483	2.43 191	1.56 277	1.41 277	1.00 144	1.94 402	0.61 94	1.22 166	1.06 317	0.27 207	0.18 131	0.31 345	0.26 319	0.27 181	0.23 148

OMP-Stereo	1.97 386	0.93 486	1.88 210	2.76 666	0.67 279	4.58 625	1.48 567	4.31 597	1.54 262	3.15 624	2.76 593	3.25 552	1.38 376	7.66 526	1.35 398	0.40 480	0.20 231	0.33 406	0.26 319	0.33 321	0.24 166

cc1	1.98 388	0.74 395	13.77 486	1.78 621	0.36 36	4.48 597	0.74 270	4.23 558	3.95 654	1.01 215	1.81 415	0.72 157	1.62 450	2.13 343	0.64 145	0.29 281	0.17 85	0.32 369	0.21 189	0.31 268	0.29 270

hknet	1.98 388	0.64 296	8.70 422	0.87 243	1.07 454	4.16 538	1.16 511	4.48 635	1.73 348	2.93 606	1.83 424	3.48 572	1.30 359	3.91 435	1.51 439	0.31 348	0.25 397	0.31 345	0.28 376	0.35 361	0.33 341

GANet-RSSM	1.98 388	0.62 276	3.49 344	1.69 609	1.23 502	4.22 556	0.91 411	3.31 335	1.86 376	1.81 345	1.74 374	2.34 451	1.82 503	10.92 618	1.73 483	0.34 401	0.29 452	0.31 345	0.28 376	0.39 403	0.40 436

1test111	1.99 391	0.74 395	13.77 486	1.78 621	0.36 36	4.48 597	0.74 270	3.98 485	1.53 253	1.01 215	1.81 415	0.72 157	1.62 450	4.66 450	0.98 304	0.29 281	0.17 85	0.32 369	0.21 189	0.33 321	0.32 322

SMFormer	2.00 392	0.57 205	4.46 371	1.36 537	0.57 222	2.03 142	0.73 258	4.25 568	2.80 573	2.32 520	2.31 549	1.95 404	1.52 425	10.99 621	2.13 536	0.34 401	0.32 482	0.36 460	0.31 441	0.38 392	0.36 375

tta	2.00 392	0.57 205	4.46 371	1.36 537	0.57 222	2.03 142	0.73 258	4.25 568	2.80 573	2.32 520	2.31 549	1.95 404	1.52 425	10.99 621	2.13 536	0.34 401	0.32 482	0.36 460	0.31 441	0.29 222	0.29 270

TestStereo	2.00 392	1.02 511	12.25 466	0.70 88	0.61 242	1.88 125	0.55 139	2.31 170	1.52 246	1.41 277	1.33 253	1.27 295	0.90 220	11.62 648	0.81 230	0.34 401	0.19 179	0.33 406	0.24 276	0.44 472	0.24 166

cross-raft	2.01 395	0.57 205	19.01 586	1.03 367	0.56 210	2.11 158	0.72 250	3.63 389	1.57 283	1.77 337	1.51 302	3.17 546	1.13 315	1.16 147	0.85 243	0.23 103	0.21 270	0.26 193	0.23 246	0.28 202	0.25 180

MMNet	2.02 396	0.81 437	10.76 450	1.12 413	1.23 502	3.53 371	0.89 398	3.79 424	2.08 420	2.15 459	1.76 387	2.15 434	2.12 532	3.69 427	2.32 551	0.31 348	0.29 452	0.34 425	0.27 347	0.38 392	0.42 446

xx1	2.03 397	0.74 395	13.77 486	1.78 621	0.36 36	4.48 597	0.74 270	4.23 558	3.95 654	1.01 215	1.81 415	1.79 376	1.34 367	2.13 343	0.64 145	0.29 281	0.17 85	0.33 406	0.33 462	0.33 321	0.32 322

HGLStereo	2.03 397	0.74 395	7.50 407	1.23 473	1.56 584	3.62 394	0.95 437	3.78 423	1.89 383	2.03 419	2.20 521	3.12 542	2.14 535	5.68 472	2.04 523	0.37 443	0.31 474	0.32 369	0.29 404	0.40 408	0.45 468

ssnet_v2	2.04 399	0.88 469	7.87 408	1.20 458	0.87 381	3.86 446	1.64 589	4.01 493	2.60 544	2.61 576	1.96 464	3.79 596	1.71 481	2.20 354	2.96 588	0.41 495	0.35 508	0.42 518	0.37 508	0.55 525	0.52 516

ADStereo(finetuned)	2.04 399	0.73 384	13.28 477	0.82 187	0.40 89	4.16 538	0.59 164	4.25 568	2.97 595	2.35 528	1.84 429	1.18 277	3.40 609	1.52 243	1.54 445	0.29 281	0.24 369	0.23 68	0.18 92	0.30 248	0.51 511

TestStereo_HL1	2.05 401	0.90 472	18.58 577	0.84 213	0.79 330	2.84 231	0.53 128	3.40 354	2.69 555	1.25 254	1.25 224	1.06 254	1.09 300	3.34 416	0.89 264	0.25 158	0.20 231	0.31 345	0.20 164	0.23 88	0.26 211

TestStereo-Hl	2.05 401	0.90 472	18.14 563	0.85 228	0.74 311	2.95 257	0.52 126	3.59 383	2.78 566	1.21 252	1.29 237	1.14 268	1.10 307	3.50 419	0.81 230	0.28 251	0.21 270	0.32 369	0.20 164	0.24 102	0.26 211

CBFPSM	2.05 401	0.95 496	10.12 442	1.07 379	1.05 445	2.84 231	1.20 522	3.28 331	1.73 348	1.82 347	1.30 240	4.56 637	4.06 627	2.34 363	2.34 553	0.25 158	0.38 533	0.32 369	0.27 347	0.37 387	0.79 600

DeepPruner_ROB	2.05 401	1.09 530	10.50 447	1.01 349	1.20 495	4.39 581	0.91 411	3.14 311	1.72 346	2.60 574	1.54 311	2.78 512	1.27 350	4.52 446	1.72 479	0.51 571	0.40 547	0.37 473	0.34 470	0.48 499	0.52 516

DLCB_ROB	2.05 401	0.95 496	2.37 274	1.24 475	1.02 438	2.92 247	1.30 536	3.68 400	2.30 473	2.91 604	2.17 515	3.32 559	1.52 425	10.37 596	2.50 568	0.40 480	0.33 489	0.40 499	0.36 496	0.41 432	0.47 484

NLCSM	2.07 406	0.57 205	1.26 121	0.68 76	1.83 634	3.24 304	0.69 235	8.40 683	9.75 684	0.92 198	1.30 240	0.87 205	1.06 285	7.60 522	1.57 450	0.28 251	0.25 397	0.29 287	0.25 296	0.36 374	0.27 234

HITNet	2.07 406	0.82 444	14.77 508	1.34 526	0.56 210	3.47 354	0.80 321	4.07 513	2.35 485	2.16 465	1.61 335	1.64 346	1.44 401	2.09 341	2.56 575	0.26 180	0.18 131	0.41 511	0.26 319	0.45 481	0.25 180
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
ETE_ROB	2.07 406	1.40 587	3.01 324	1.09 393	0.92 396	3.94 467	1.53 574	4.25 568	2.23 455	3.31 629	2.06 494	2.35 453	1.52 425	8.74 542	2.07 529	0.44 518	0.36 515	0.51 573	0.48 575	0.54 522	0.62 555

CFNet-RSSM	2.08 409	0.52 139	20.06 620	1.01 349	0.56 210	3.39 334	0.64 196	3.67 396	1.55 270	1.72 328	1.37 267	2.57 484	1.19 337	1.11 125	0.86 250	0.27 207	0.20 231	0.25 149	0.23 246	0.27 181	0.23 148

HLF11	2.10 410	0.80 431	18.68 579	0.88 248	0.83 359	2.11 158	0.58 158	3.39 353	2.56 538	1.33 261	1.30 240	0.98 238	1.00 250	4.75 454	1.51 439	0.25 158	0.21 270	0.24 108	0.18 92	0.23 88	0.27 234

NLMM	2.10 410	0.53 157	1.23 111	0.63 33	1.86 636	2.81 227	0.61 172	11.68 692	14.99 696	0.80 156	0.86 101	0.92 224	1.03 262	1.12 130	1.48 427	0.26 180	0.25 397	0.27 227	0.22 224	0.31 268	0.24 166

coex_refinement	2.10 410	0.85 460	3.67 356	1.31 510	1.13 471	3.21 295	0.85 357	3.86 442	2.31 477	2.51 554	1.92 459	3.49 578	1.69 477	11.08 628	2.13 536	0.37 443	0.25 397	0.27 227	0.31 441	0.41 432	0.37 391

iRaft-Stereo_5w	2.10 410	0.83 448	8.57 418	0.81 175	0.76 318	3.21 295	0.84 348	3.71 412	1.65 322	1.56 291	2.50 567	2.20 437	2.23 546	9.13 554	2.01 521	0.38 460	0.19 179	0.35 444	0.27 347	0.45 481	0.39 415

ManiGeoR	2.11 414	0.93 486	18.17 564	0.84 213	0.84 367	2.72 221	0.56 144	3.67 396	2.82 581	1.08 231	1.23 213	1.12 263	1.07 291	4.60 448	1.17 347	0.25 158	0.20 231	0.30 316	0.20 164	0.23 88	0.26 211

HLf10	2.11 414	0.93 486	18.17 564	0.84 213	0.84 367	2.72 221	0.56 144	3.67 396	2.82 581	1.08 231	1.23 213	1.12 263	1.07 291	4.60 448	1.17 347	0.25 158	0.20 231	0.30 316	0.20 164	0.23 88	0.26 211

WQFJA1	2.11 414	0.52 139	1.23 111	0.63 33	1.87 639	2.81 227	0.61 172	11.67 691	15.01 697	0.80 156	0.86 101	0.92 224	1.03 262	1.13 134	1.48 427	0.26 180	0.25 397	0.27 227	0.22 224	0.31 268	0.24 166

DFGA-Net	2.11 414	3.00 650	7.43 405	1.11 409	0.76 318	3.72 409	0.60 167	2.63 242	1.91 387	2.01 410	2.07 495	1.22 287	1.04 270	10.26 594	2.26 546	0.27 207	0.22 303	0.34 425	0.34 470	0.61 550	0.48 489

G2L-Stereo_test	2.11 414	0.86 463	7.12 401	1.65 605	1.19 488	3.54 375	1.02 472	3.57 379	2.01 403	2.50 550	1.68 356	3.15 544	1.50 419	9.21 557	1.62 463	0.28 251	0.19 179	0.23 68	0.22 224	0.27 181	0.31 310

CFNet_pseudo	2.12 419	0.67 332	15.14 519	0.85 228	0.74 311	3.95 472	0.64 196	3.95 474	1.78 361	1.90 366	1.79 399	3.27 554	1.62 450	2.51 375	1.16 343	0.31 348	0.36 515	0.53 584	0.27 347	0.63 556	0.44 462

test_xeample3	2.12 419	0.63 284	21.55 680	0.91 278	0.47 149	1.85 122	0.94 433	7.96 680	1.23 139	0.75 125	0.76 72	0.64 117	0.70 127	1.77 297	0.83 237	0.30 323	0.21 270	0.27 227	0.21 189	0.27 181	0.24 166

G2L-ROB	2.13 421	0.78 422	10.06 439	1.19 454	1.06 448	3.84 436	0.93 428	3.32 340	2.27 465	2.20 478	1.47 291	2.65 494	1.20 339	8.38 536	1.81 492	0.28 251	0.19 179	0.23 68	0.22 224	0.28 202	0.32 322

ccs_rob	2.13 421	0.67 332	15.11 518	0.84 213	0.75 314	3.96 482	0.65 206	3.95 474	1.78 361	1.88 359	1.79 399	3.26 553	1.64 466	2.51 375	1.16 343	0.31 348	0.36 515	0.54 592	0.27 347	0.65 567	0.45 468

WQFJX	2.14 423	0.54 173	1.28 129	0.61 16	1.85 635	2.87 238	0.77 296	11.60 690	14.62 695	0.82 162	1.15 189	0.89 211	1.10 307	1.69 286	1.39 401	0.28 251	0.25 397	0.25 149	0.21 189	0.32 301	0.25 180

SepStereo	2.15 424	0.67 332	4.79 378	1.14 422	1.64 599	2.93 252	2.13 620	4.09 519	2.74 560	4.17 653	2.52 570	2.46 474	1.79 493	8.36 534	1.63 466	0.37 443	0.22 303	0.39 493	0.25 296	0.41 432	0.34 355

IGEV-FE	2.16 425	0.69 343	20.56 646	1.22 467	0.54 197	2.18 164	0.53 128	3.38 350	1.61 307	1.93 377	1.55 315	3.74 593	1.06 285	1.56 248	0.91 278	0.29 281	0.20 231	0.27 227	0.29 404	0.40 408	0.32 322

IGEV_Zeroshot_test	2.16 425	0.69 343	20.60 650	1.22 467	0.54 197	2.18 164	0.53 128	3.38 350	1.61 307	1.93 377	1.55 315	3.76 595	1.05 276	1.55 247	0.91 278	0.29 281	0.20 231	0.27 227	0.29 404	0.40 408	0.32 322

anonymousa	2.16 425	0.67 332	19.19 589	1.04 369	1.67 607	2.06 151	0.79 310	2.86 281	1.96 392	1.85 350	2.14 510	3.23 551	1.81 501	1.12 130	1.15 339	0.26 180	0.26 415	0.34 425	0.32 454	0.30 248	0.28 257

HLf8	2.17 428	0.96 502	17.42 551	0.83 200	0.81 340	3.37 329	0.55 139	3.88 448	2.99 601	1.19 248	1.20 201	1.22 287	1.00 250	5.68 472	0.82 233	0.26 180	0.20 231	0.29 287	0.20 164	0.25 129	0.27 234

NLMM1	2.18 429	0.55 182	1.34 142	0.62 25	1.86 636	3.30 322	0.62 187	11.92 693	15.07 698	0.86 185	0.96 139	0.84 194	0.90 220	1.83 307	1.35 398	0.27 207	0.27 427	0.27 227	0.24 276	0.31 268	0.28 257

AIO-test1	2.18 429	0.66 322	18.95 584	0.89 256	1.48 566	3.40 337	0.97 449	4.19 544	1.68 329	0.86 185	1.35 261	0.99 240	0.75 146	4.47 445	1.27 379	0.23 103	0.23 333	0.28 262	0.33 462	0.31 268	0.35 369

SFCPSM	2.18 429	0.63 284	17.03 543	0.88 248	0.98 421	3.74 415	1.28 533	4.09 519	2.16 444	1.85 350	1.83 424	1.65 347	1.39 379	2.50 372	1.50 433	0.33 388	0.27 427	0.39 493	0.36 496	0.34 340	0.37 391

TestStereo_HL3	2.20 432	0.83 448	19.03 587	0.89 256	0.72 300	1.95 132	0.58 158	2.79 270	2.08 420	1.18 245	1.31 249	0.97 236	1.02 260	7.51 518	1.89 502	0.24 131	0.18 131	0.24 108	0.19 137	0.22 75	0.26 211

WQFJX1	2.20 432	0.52 139	1.38 151	0.62 25	1.78 628	3.07 273	0.67 213	12.26 696	15.24 699	0.84 177	1.05 165	0.91 218	0.97 240	1.88 319	1.26 375	0.27 207	0.25 397	0.28 262	0.21 189	0.36 374	0.25 180

GANet-ADL	2.20 432	0.73 384	20.11 625	1.25 477	0.69 292	3.83 431	0.76 283	3.49 363	1.71 342	1.65 312	1.99 474	2.10 431	1.10 307	1.42 221	1.26 375	0.38 460	0.33 489	0.25 149	0.22 224	0.42 451	0.36 375

TestStereo_HLe17	2.22 435	1.13 536	17.87 558	0.85 228	0.79 330	3.54 375	0.62 187	3.97 482	3.06 608	1.15 243	1.14 187	1.16 270	1.05 276	5.89 478	0.73 195	0.25 158	0.19 179	0.29 287	0.22 224	0.25 129	0.25 180

MSKI-zero shot	2.22 435	0.64 296	20.09 624	0.96 313	0.56 210	4.04 501	0.70 245	3.91 461	1.50 227	1.92 373	2.28 535	1.92 400	0.71 129	2.93 403	0.67 163	0.26 180	0.23 333	0.26 193	0.21 189	0.28 202	0.26 211

PS-NSSS	2.22 435	1.33 579	2.90 319	0.97 320	1.53 576	4.11 518	1.08 492	4.55 646	2.65 549	2.10 437	2.32 554	1.77 368	1.40 383	11.79 661	1.61 458	0.68 615	0.45 576	0.96 647	0.43 558	0.95 617	0.92 615

TestStereo_HL2	2.23 438	0.77 415	19.10 588	0.83 200	0.81 340	2.45 193	0.63 191	3.14 311	2.54 534	1.08 231	1.15 189	1.06 254	1.06 285	7.23 511	1.43 411	0.24 131	0.20 231	0.26 193	0.19 137	0.22 75	0.26 211

PCWNet_CMD	2.23 438	0.65 310	17.36 548	0.83 200	0.76 318	3.51 366	0.64 196	3.60 384	1.97 394	1.70 323	1.63 340	3.22 549	3.05 594	2.09 341	1.11 332	0.31 348	0.36 515	0.47 544	0.26 319	0.64 564	0.47 484

HH	2.23 438	0.86 463	21.59 681	0.98 328	0.51 172	1.49 85	0.82 335	2.74 257	1.54 262	1.10 236	1.69 361	4.62 640	1.86 510	2.55 383	0.69 178	0.26 180	0.22 303	0.29 287	0.23 246	0.34 340	0.27 234

HanStereo	2.23 438	0.86 463	21.59 681	0.98 328	0.51 172	1.49 85	0.82 335	2.74 257	1.54 262	1.10 236	1.69 361	4.62 640	1.86 510	2.55 383	0.69 178	0.26 180	0.22 303	0.29 287	0.23 246	0.34 340	0.27 234

MSMDNet	2.23 438	0.64 296	17.32 544	0.84 213	0.75 314	3.53 371	0.64 196	3.61 387	1.98 396	1.71 327	1.64 342	3.22 549	2.99 587	2.08 338	1.11 332	0.31 348	0.37 527	0.45 534	0.26 319	0.62 554	0.45 468

Select-FE	2.25 443	0.87 466	17.36 548	1.06 376	0.99 424	2.04 147	0.46 99	3.79 424	1.61 307	2.52 556	1.81 415	4.41 629	3.15 597	1.83 307	0.92 283	0.32 369	0.35 508	0.30 316	0.41 547	0.32 301	0.55 530

FENet	2.25 443	0.50 122	20.29 636	1.35 531	0.67 279	4.01 495	0.60 167	3.95 474	1.99 397	1.96 387	1.11 180	2.43 469	1.43 398	1.60 260	1.39 401	0.32 369	0.22 303	0.33 406	0.26 319	0.29 222	0.39 415

DISCO	2.25 443	0.73 384	10.06 439	1.76 619	1.12 467	3.47 354	1.25 530	3.24 327	2.26 463	2.65 586	1.96 464	4.53 635	1.92 518	4.17 442	3.61 599	0.32 369	0.25 397	0.31 345	0.29 404	0.66 572	0.41 442

iinet-f	2.26 446	1.18 548	13.71 484	1.14 422	1.11 466	3.77 419	1.10 499	4.14 535	2.17 446	2.06 429	1.76 387	2.99 530	2.99 587	2.50 372	2.49 567	0.35 421	0.39 542	0.27 227	0.28 376	0.45 481	0.39 415

ICVP	2.26 446	0.66 322	21.18 671	0.99 334	0.88 385	4.28 567	0.95 437	3.32 340	1.60 303	1.66 314	1.76 387	1.34 304	1.14 322	1.62 268	1.32 390	0.53 580	0.35 508	0.33 406	0.29 404	0.40 408	0.51 511
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 448	0.65 310	23.82 699	0.90 267	0.46 139	1.57 93	0.96 444	7.98 681	1.19 135	0.65 91	0.77 75	0.74 170	0.72 132	2.59 387	0.86 250	0.28 251	0.21 270	0.28 262	0.21 189	0.29 222	0.25 180

CIPLG	2.27 448	1.18 548	19.24 590	0.92 284	1.34 532	3.95 472	0.89 398	4.23 558	1.82 366	2.31 516	2.67 586	1.17 273	1.06 285	1.53 246	1.32 390	0.37 443	0.23 333	0.27 227	0.22 224	0.31 268	0.45 468

ACRE	2.27 448	1.11 534	19.45 598	0.91 278	1.30 516	3.94 467	0.87 383	4.21 550	1.80 364	2.28 504	2.62 581	1.17 273	1.04 270	1.52 243	1.30 387	0.37 443	0.23 333	0.27 227	0.22 224	0.31 268	0.46 479

NOSS_ROB	2.27 448	0.73 384	3.00 323	1.71 613	1.00 433	3.90 452	0.97 449	4.29 586	2.81 579	2.94 610	2.19 519	3.88 600	1.19 337	11.77 660	1.62 463	0.59 591	0.54 608	0.56 595	0.52 593	0.56 531	0.54 524

XPNet_ROB	2.27 448	1.11 534	4.10 366	1.36 537	0.97 412	3.94 467	1.63 587	4.07 513	2.14 440	2.82 600	2.00 476	2.32 449	1.73 486	10.81 613	3.39 596	0.51 571	0.47 590	0.48 552	0.40 540	0.51 509	0.56 535

IPLGR_C	2.28 453	1.31 574	19.46 599	0.92 284	1.32 526	3.93 461	0.89 398	4.20 545	1.82 366	2.30 510	2.63 583	1.16 270	1.07 291	1.41 218	1.29 386	0.37 443	0.23 333	0.27 227	0.22 224	0.31 268	0.45 468

DRaft	2.28 453	0.56 194	2.64 303	0.74 128	0.46 139	3.94 467	1.23 527	2.32 172	1.55 270	2.64 582	2.80 597	1.60 341	5.34 651	6.96 509	10.99 659	0.34 401	0.22 303	0.27 227	0.27 347	0.29 222	0.37 391

psm_up	2.28 453	0.81 437	5.45 388	1.26 484	1.50 570	3.84 436	1.23 527	4.23 558	2.03 408	2.55 561	1.80 402	2.44 473	1.65 468	12.90 680	1.58 451	0.37 443	0.38 533	0.41 511	0.34 470	0.43 461	0.39 415

MyStereo04	2.29 456	0.80 431	18.77 580	1.00 342	1.04 443	3.95 472	0.95 437	3.91 461	2.54 534	1.99 396	1.27 234	2.31 448	1.65 468	2.02 334	1.77 488	0.24 131	0.24 369	0.34 425	0.26 319	0.41 432	0.37 391

ADLNet	2.29 456	0.83 448	3.62 354	1.35 531	1.60 590	3.67 402	1.24 529	3.95 474	2.98 598	2.58 569	2.29 538	4.01 607	1.79 493	11.23 634	2.09 531	0.37 443	0.38 533	0.36 460	0.34 470	0.45 481	0.71 578

TDLM	2.29 456	1.08 527	4.61 377	1.29 499	1.01 436	4.26 561	2.17 622	3.75 416	2.79 569	2.31 516	1.98 471	2.06 426	1.59 439	12.45 675	1.72 479	0.51 571	0.28 442	0.52 579	0.35 486	0.56 531	0.50 503

Wz-Net-LNSev	2.30 459	1.67 611	14.88 511	1.18 451	1.65 603	3.49 360	1.54 577	3.63 389	2.03 408	1.88 359	1.64 342	3.29 555	2.06 527	2.71 397	2.02 522	0.40 480	0.33 489	0.32 369	0.31 441	0.53 519	0.49 496

DCVSM-stereo	2.31 460	0.66 322	20.69 652	1.11 409	0.93 402	2.58 209	0.73 258	2.61 239	1.60 303	2.57 565	1.53 309	3.30 557	1.72 483	2.19 353	1.23 367	0.34 401	0.53 606	0.41 511	0.32 454	0.45 481	0.62 555

gwcnet-sp	2.31 460	1.21 553	17.34 545	1.08 387	0.92 396	3.56 381	1.04 479	3.69 405	2.09 424	2.55 561	1.60 331	1.80 379	1.62 450	3.87 432	1.95 513	0.29 281	0.29 452	0.30 316	0.28 376	0.38 392	0.39 415

scenet	2.31 460	1.21 553	17.34 545	1.08 387	0.92 396	3.56 381	1.04 479	3.69 405	2.09 424	2.55 561	1.60 331	1.80 379	1.62 450	3.87 432	1.95 513	0.29 281	0.29 452	0.30 316	0.28 376	0.38 392	0.39 415

ssnet	2.31 460	1.21 553	17.34 545	1.08 387	0.92 396	3.56 381	1.04 479	3.69 405	2.09 424	2.55 561	1.60 331	1.80 379	1.62 450	3.87 432	1.95 513	0.29 281	0.29 452	0.30 316	0.28 376	0.38 392	0.39 415

DAS	2.31 460	0.67 332	4.79 378	1.14 422	1.64 599	2.93 252	2.13 620	4.09 519	2.74 560	4.17 653	2.52 570	2.46 474	1.79 493	11.55 645	1.63 466	0.37 443	0.22 303	0.39 493	0.25 296	0.41 432	0.34 355

TRStereo	2.31 460	1.87 620	19.74 608	1.53 584	1.16 479	4.26 561	1.08 492	4.73 655	1.45 191	1.55 289	1.28 235	1.75 363	0.85 197	1.81 304	1.20 356	0.36 435	0.26 415	0.32 369	0.36 496	0.34 340	0.33 341

test_sample5	2.33 466	0.62 276	11.29 457	1.29 499	0.83 359	3.09 276	0.74 270	4.28 582	2.31 477	2.20 478	1.97 469	1.68 351	1.39 379	11.19 632	1.47 424	0.37 443	0.31 474	0.37 473	0.37 508	0.41 432	0.39 415

MyStereo8	2.33 466	1.13 536	19.26 593	1.22 467	1.62 594	4.16 538	0.57 149	3.50 366	2.36 488	2.15 459	1.75 378	2.28 441	1.14 322	1.46 233	2.20 542	0.24 131	0.21 270	0.32 369	0.27 347	0.36 374	0.43 456

DualNet	2.33 466	0.62 276	11.29 457	1.29 499	0.83 359	3.09 276	0.74 270	4.28 582	2.31 477	2.26 502	2.04 484	1.68 351	1.39 379	11.19 632	1.47 424	0.37 443	0.31 474	0.37 473	0.37 508	0.41 432	0.39 415

MIPNet	2.33 466	0.71 368	19.82 610	0.89 256	0.56 210	4.76 657	0.61 172	4.32 602	2.37 494	1.83 349	1.48 298	1.48 326	1.98 522	2.63 390	1.44 414	0.29 281	0.20 231	0.26 193	0.23 246	0.30 248	0.39 415

DualNet (step1)	2.34 470	1.05 518	7.87 408	1.07 379	0.86 376	3.93 461	1.19 518	4.35 609	2.11 434	2.14 451	1.75 378	1.75 363	1.67 472	6.26 489	1.26 375	1.23 652	0.48 596	4.27 699	2.09 683	0.70 580	0.69 573

test_sample4	2.34 470	0.63 284	11.59 460	1.30 506	0.83 359	3.07 273	0.72 250	4.27 577	2.30 473	2.30 510	1.88 444	1.73 361	1.42 395	11.14 631	1.46 419	0.35 421	0.29 452	0.35 444	0.36 496	0.40 408	0.38 408

test_sample3	2.34 470	0.61 267	11.94 464	1.33 518	0.85 371	3.10 280	0.73 258	4.24 566	2.19 449	2.21 487	1.75 378	1.80 379	1.41 390	11.11 630	1.46 419	0.35 421	0.29 452	0.34 425	0.35 486	0.39 403	0.37 391

STTStereo	2.34 470	0.95 496	14.93 514	1.43 559	1.54 577	3.86 446	0.86 362	3.65 391	2.44 514	2.15 459	1.55 315	2.49 478	1.59 439	5.14 459	1.44 414	0.38 460	0.39 542	0.47 544	0.51 590	0.52 513	0.51 511

CFNet	2.34 470	1.10 531	8.96 424	1.34 526	1.24 504	4.09 511	0.73 258	4.04 502	2.77 565	1.62 303	1.87 443	2.27 440	1.45 405	11.41 638	1.82 494	0.31 348	0.24 369	0.43 522	0.36 496	0.43 461	0.33 341

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 475	0.99 506	19.62 604	1.09 393	0.96 408	1.51 87	0.44 88	4.05 506	1.64 317	1.31 259	1.67 353	4.93 647	2.45 562	2.52 380	1.40 404	0.30 323	0.20 231	0.31 345	0.50 586	0.57 536	0.60 549

test_sample6	2.35 475	0.62 276	10.78 451	1.33 518	0.83 359	3.15 286	0.79 310	4.36 614	2.43 510	2.26 502	2.04 484	1.69 355	1.39 379	11.48 643	1.61 458	0.38 460	0.32 482	0.37 473	0.39 529	0.41 432	0.42 446

EAI-Stereo	2.35 475	0.63 284	2.97 320	0.95 308	0.65 265	3.84 436	14.27 702	5.04 663	2.19 449	2.06 429	7.25 660	1.10 259	0.94 232	1.65 277	1.37 400	0.31 348	0.22 303	0.27 227	0.60 613	0.27 181	0.32 322

ac_64	2.35 475	0.62 276	9.77 434	1.32 513	1.71 614	3.27 313	0.93 428	3.48 360	2.50 524	1.74 333	1.73 372	3.91 601	1.77 490	10.21 591	1.86 499	0.40 480	0.31 474	0.33 406	0.30 425	0.34 340	0.39 415

HSM	2.35 475	0.81 437	2.21 255	1.14 422	1.55 581	3.44 345	1.03 475	3.99 489	2.25 460	2.29 506	2.11 503	8.04 676	3.05 594	11.60 646	1.71 477	0.33 388	0.22 303	0.28 262	0.23 246	0.32 301	0.35 369

CFNet_ucs	2.36 480	0.68 340	18.42 574	0.89 256	0.81 340	3.85 444	0.68 224	4.29 586	2.37 494	2.09 434	2.04 484	3.31 558	1.24 347	2.63 390	1.14 338	0.36 435	0.45 576	0.56 595	0.29 404	0.66 572	0.49 496

RT-IGEV	2.37 481	0.60 247	15.33 523	1.49 577	0.78 326	2.10 155	1.28 533	4.25 568	1.69 336	2.58 569	3.19 620	3.60 589	4.94 643	2.49 371	1.19 352	0.35 421	0.24 369	0.31 345	0.26 319	0.33 321	0.42 446

MyStereo05	2.37 481	0.72 373	19.94 615	1.02 360	0.99 424	4.26 561	0.86 362	4.01 493	2.62 545	2.14 451	1.26 227	2.28 441	1.63 463	2.07 336	1.68 474	0.24 131	0.23 333	0.34 425	0.26 319	0.42 451	0.36 375

hitnet-ft	2.37 481	0.73 384	8.34 415	0.96 313	0.89 390	3.77 419	0.80 321	3.55 377	2.58 540	2.24 496	2.04 484	3.65 592	1.49 418	11.71 658	1.89 502	0.44 518	0.53 606	0.44 527	0.35 486	0.52 513	0.48 489

YMNet	2.40 484	1.41 589	13.46 480	1.36 537	1.67 607	3.96 482	0.97 449	3.81 429	2.37 494	2.64 582	2.57 577	3.35 561	1.53 432	3.28 413	2.42 559	0.48 549	0.54 608	0.52 579	0.49 580	0.70 580	0.54 524

YMNet_1	2.40 484	1.41 589	13.46 480	1.36 537	1.67 607	3.96 482	0.97 449	3.81 429	2.37 494	2.64 582	2.57 577	3.35 561	1.53 432	3.28 413	2.42 559	0.48 549	0.54 608	0.52 579	0.49 580	0.70 580	0.54 524

CoDeX	2.40 484	0.78 422	13.21 476	1.00 342	1.18 481	3.24 304	1.32 538	4.14 535	2.41 506	1.74 333	1.84 429	2.05 424	1.47 410	10.03 584	1.60 455	0.34 401	0.28 442	0.32 369	0.27 347	0.32 301	0.39 415

LMCR-Stereo	2.40 484	1.31 574	18.61 578	1.59 596	0.86 376	3.87 448	1.15 509	4.32 602	1.60 303	2.25 499	2.27 531	1.13 265	2.43 560	2.48 370	1.60 455	0.88 636	0.24 369	0.29 287	0.24 276	0.56 531	0.30 300

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 488	1.47 595	14.14 497	1.30 506	1.35 533	3.51 366	1.64 589	4.04 502	2.10 432	2.46 545	1.88 444	2.28 441	2.51 566	4.73 453	3.17 594	0.38 460	0.19 179	0.35 444	0.20 164	0.40 408	0.36 375

PAM	2.43 489	0.61 267	20.86 657	1.07 379	0.73 306	2.93 252	0.53 128	3.24 327	1.53 253	1.89 365	2.43 560	5.29 660	2.76 577	1.84 310	1.02 311	0.27 207	0.24 369	0.26 193	0.25 296	0.40 408	0.50 503

PSM-AAD	2.43 489	0.54 173	1.32 138	0.92 284	0.54 197	4.48 597	7.47 688	2.96 290	1.55 270	2.31 516	2.56 575	1.26 294	16.23 698	2.46 368	0.89 264	0.28 251	0.21 270	0.58 600	0.41 547	0.34 340	1.32 641

AASNet	2.44 491	0.92 482	19.79 609	1.35 531	1.49 567	3.81 428	1.07 487	3.85 439	2.93 593	1.95 383	2.29 538	1.96 409	1.29 355	1.73 292	1.93 508	0.39 472	0.33 489	0.45 534	0.30 425	0.55 525	0.45 468

PAM_32	2.45 492	0.63 284	20.74 653	1.05 370	0.65 265	2.83 230	0.46 99	2.91 284	1.54 262	1.95 383	2.66 585	4.99 650	3.78 620	1.96 327	0.92 283	0.27 207	0.22 303	0.27 227	0.25 296	0.36 374	0.48 489

GMM-Stereo	2.45 492	0.52 139	20.38 639	0.89 256	0.82 351	4.18 546	1.91 608	2.45 196	1.48 215	2.48 548	2.30 543	1.69 355	1.86 510	2.93 403	1.08 323	0.28 251	0.18 131	0.33 406	0.48 575	0.35 361	2.41 669

DMCA-RVC	2.45 492	1.22 559	18.29 569	1.23 473	1.14 472	2.49 197	0.85 357	3.29 333	1.68 329	3.02 613	1.41 279	2.00 416	1.53 432	6.39 491	2.00 519	0.38 460	0.30 465	0.44 527	0.35 486	0.45 481	0.44 462

MyStereo06	2.46 495	0.72 373	19.97 617	1.02 360	0.99 424	4.26 561	0.86 362	3.51 369	1.68 329	1.92 373	1.73 372	4.01 607	4.22 631	1.62 268	0.88 261	0.24 131	0.23 333	0.34 425	0.26 319	0.42 451	0.36 375

SACVNet	2.46 495	1.14 541	9.47 432	1.44 562	1.18 481	4.06 504	1.49 571	3.84 436	2.24 457	2.62 578	1.89 450	2.57 484	1.28 352	11.35 636	1.64 469	0.50 565	0.39 542	0.48 552	0.41 547	0.55 525	0.75 590

RAFT-345	2.46 495	0.55 182	19.69 607	1.02 360	0.49 165	4.43 593	0.78 303	1.64 72	2.34 483	2.09 434	3.12 616	1.96 409	1.31 361	6.65 498	1.43 411	0.36 435	0.23 333	0.32 369	0.25 296	0.28 202	0.25 180

GwcNet-ADL	2.47 498	0.67 332	21.48 679	0.96 313	0.72 300	4.61 629	0.95 437	4.42 625	2.36 488	1.98 391	1.80 402	2.55 482	1.24 347	1.90 321	1.41 408	0.40 480	0.46 585	0.24 108	0.27 347	0.41 432	0.49 496

PFNet	2.47 498	0.60 247	16.95 542	2.15 650	0.81 340	4.63 632	0.91 411	2.55 222	1.52 246	2.40 539	2.79 595	1.83 388	1.42 395	7.54 519	1.34 397	0.33 388	0.21 270	0.36 460	0.27 347	0.32 301	0.39 415

IPLG	2.48 500	0.65 310	19.63 605	0.91 278	0.79 330	4.60 628	0.56 144	4.31 597	1.84 374	1.91 371	2.00 476	1.31 301	1.38 376	6.61 496	1.53 444	0.27 207	0.20 231	0.27 227	0.23 246	0.31 268	0.36 375

HHNet	2.48 500	0.71 368	20.52 645	0.64 43	0.64 257	4.07 509	0.93 428	3.76 418	1.56 277	2.15 459	4.92 651	0.98 238	3.37 608	1.66 278	1.79 491	0.32 369	0.20 231	0.31 345	0.27 347	0.36 374	0.42 446

G2L-Stereo	2.49 502	0.94 494	14.54 506	1.15 435	1.35 533	3.57 385	0.95 437	3.62 388	2.00 401	2.11 441	1.61 335	3.20 547	1.34 367	9.54 564	1.91 506	0.34 401	0.27 427	0.35 444	0.28 376	0.30 248	0.35 369

CRFU-Net	2.49 502	0.78 422	10.36 444	2.30 657	1.08 457	3.91 453	1.41 560	3.85 439	1.65 322	2.15 459	1.76 387	3.34 560	7.95 680	5.56 469	1.48 427	0.47 544	0.35 508	0.30 316	0.28 376	0.37 387	0.43 456

FADNet	2.49 502	1.76 615	13.17 475	1.17 445	0.95 407	3.27 313	0.88 390	3.94 472	2.27 465	1.40 275	1.29 237	2.51 479	2.06 527	9.93 579	1.94 511	0.43 512	0.45 576	0.40 499	0.43 558	1.06 627	0.53 518

RAFT + AFF	2.51 505	2.66 645	4.48 375	1.15 435	1.95 645	4.15 527	2.01 614	4.46 633	3.30 633	2.19 475	2.51 569	2.22 438	4.87 642	8.91 547	2.06 526	0.30 323	0.60 626	0.48 552	0.38 521	0.77 599	0.69 573

UNet	2.51 505	0.74 395	20.17 627	1.14 422	1.44 559	3.48 357	0.76 283	3.77 420	1.87 377	2.05 424	1.57 321	2.75 504	2.39 557	3.51 420	2.51 569	0.32 369	0.26 415	0.41 511	0.26 319	0.38 392	0.39 415

FADNet-RVC	2.51 505	2.27 635	14.03 495	1.09 393	0.81 340	3.54 375	1.10 499	4.13 529	2.48 519	1.39 273	1.22 209	1.85 394	1.77 490	9.78 572	2.06 526	0.38 460	0.37 527	0.40 499	0.40 540	0.67 574	0.48 489

iResNet	2.52 508	0.94 494	21.17 670	1.84 630	0.72 300	3.75 416	0.81 331	4.14 535	2.55 537	2.33 526	2.03 481	1.35 306	1.44 401	3.27 412	2.16 540	0.35 421	0.23 333	0.28 262	0.22 224	0.44 472	0.45 468

IPLGR	2.53 509	0.58 221	20.46 644	0.82 187	0.52 185	4.56 623	0.50 113	4.30 594	2.38 499	1.87 356	1.53 309	1.68 351	1.72 483	6.95 508	1.15 339	0.28 251	0.21 270	0.27 227	0.23 246	0.33 321	0.32 322

NCCL2	2.53 509	1.35 580	10.90 453	1.15 435	0.97 412	3.53 371	2.56 636	3.65 391	2.23 455	2.76 594	1.80 402	2.41 463	1.66 470	10.35 595	2.07 529	0.44 518	0.40 547	0.57 598	0.53 597	0.59 541	0.65 566

fast-acv-ft	2.54 511	1.19 550	20.08 623	1.41 555	1.40 546	3.18 290	1.17 514	3.37 349	2.28 469	1.90 366	2.15 512	2.69 497	2.17 541	2.91 401	2.31 550	0.37 443	0.39 542	0.45 534	0.39 529	0.57 536	0.45 468

XX-Stereo	2.54 511	0.61 267	20.21 628	1.78 621	1.19 488	4.30 570	0.46 99	4.39 620	1.58 287	2.32 520	1.89 450	4.64 642	0.60 91	4.16 441	0.82 233	0.31 348	0.21 270	0.28 262	0.27 347	0.51 509	0.26 211

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 511	1.04 517	16.73 538	1.53 584	2.00 647	3.96 482	0.87 383	3.87 445	2.31 477	2.54 560	1.67 353	2.85 517	1.63 463	5.55 468	1.62 463	0.46 535	0.33 489	0.38 489	0.38 521	0.53 519	0.62 555
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	2.54 511	0.90 472	11.10 455	1.32 513	1.47 564	3.58 386	1.38 553	4.13 529	2.45 515	1.90 366	1.71 367	2.86 518	1.76 488	10.86 614	1.66 472	0.60 593	0.43 566	0.53 584	0.41 547	0.78 601	0.94 618

CVANet_RVC	2.55 515	1.10 531	9.13 430	1.46 568	1.15 474	3.96 482	1.53 574	3.91 461	2.50 524	3.04 615	2.04 484	2.60 487	1.72 483	12.46 676	1.50 433	0.49 561	0.30 465	0.51 573	0.41 547	0.63 556	0.50 503

GCST	2.56 516	1.79 618	18.02 562	1.92 636	1.33 530	1.72 110	0.51 117	3.67 396	2.03 408	1.70 323	1.61 335	1.55 335	1.29 355	5.06 457	1.24 369	2.06 667	0.77 648	1.45 665	0.97 647	1.14 638	1.34 642

ARAFT	2.56 516	1.13 536	19.50 601	0.89 256	0.48 157	4.15 527	1.40 557	4.36 614	2.82 581	2.36 531	1.88 444	1.70 357	1.04 270	6.45 492	1.22 363	0.29 281	0.18 131	0.37 473	0.35 486	0.35 361	0.25 180

RASNet	2.56 516	0.70 354	10.06 439	1.60 598	2.25 660	3.67 402	1.00 464	3.38 350	3.14 614	1.81 345	2.11 503	4.60 638	2.30 550	10.25 593	2.61 577	0.37 443	0.24 369	0.25 149	0.24 276	0.28 202	0.26 211

cf-r	2.57 519	0.79 426	16.09 529	1.48 574	1.35 533	4.19 550	0.93 428	3.68 400	2.36 488	1.97 389	1.81 415	3.42 568	1.45 405	8.24 533	1.83 496	0.32 369	0.26 415	0.33 406	0.30 425	0.34 340	0.37 391

UGAM	2.58 520	0.56 194	18.55 576	0.89 256	0.71 298	3.23 300	1.03 475	2.75 259	1.75 356	1.36 266	2.77 594	2.69 497	1.28 352	10.75 609	1.40 404	0.28 251	0.24 369	0.40 499	0.31 441	0.35 361	0.30 300

GrayStereo	2.58 520	0.53 157	1.63 186	1.58 595	0.89 390	4.17 543	8.17 692	3.03 299	1.52 246	2.80 598	2.50 567	1.70 357	17.10 699	2.83 400	1.15 339	0.33 388	0.21 270	0.27 227	0.32 454	0.28 202	0.53 518

ASMatch	2.62 522	0.60 247	20.65 651	1.37 547	0.64 257	4.39 581	0.78 303	1.97 114	1.58 287	1.70 323	3.89 641	1.94 402	3.79 621	5.46 465	1.64 469	0.31 348	0.24 369	0.34 425	0.28 376	0.33 321	0.50 503

RAFT-RH_RVC	2.63 523	0.55 182	19.97 617	1.26 484	0.47 149	4.46 595	0.57 149	1.71 79	1.64 317	3.06 618	5.51 655	2.03 420	1.28 352	6.70 500	1.52 443	0.42 506	0.22 303	0.37 473	0.34 470	0.28 202	0.29 270

DANet	2.63 523	1.07 525	8.10 414	1.83 629	1.70 612	3.25 308	1.16 511	4.31 597	2.38 499	3.40 635	2.18 517	4.08 611	1.80 498	9.77 570	3.89 604	0.52 577	0.55 613	0.59 603	0.44 561	0.63 556	0.86 608
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CCAANet	2.64 525	0.63 284	19.43 597	1.12 413	1.03 439	2.65 214	0.88 390	3.95 474	1.71 342	1.37 269	1.66 351	2.40 459	1.36 373	10.70 608	1.93 508	0.33 388	0.25 397	0.36 460	0.31 441	0.31 268	0.33 341

FADNet_RVC	2.65 526	2.28 637	16.51 535	0.98 328	0.92 396	4.09 511	0.83 341	4.26 576	1.73 348	1.46 280	1.78 396	1.60 341	1.50 419	8.88 545	2.39 554	0.47 544	0.38 533	0.44 527	0.58 608	0.89 612	0.97 620

iResNetv2_ROB	2.65 526	5.00 664	19.28 595	2.06 646	1.09 462	3.83 431	1.13 506	4.14 535	2.09 424	1.85 350	2.03 481	2.01 419	1.51 423	3.58 422	1.58 451	0.34 401	0.21 270	0.32 369	0.21 189	0.44 472	0.29 270

ccnet	2.66 528	0.97 504	8.01 413	1.54 586	1.24 504	3.75 416	2.18 623	4.07 513	2.41 506	2.66 587	3.25 622	2.87 519	2.31 553	9.89 576	3.50 597	0.78 625	0.75 647	0.71 628	0.67 621	0.76 598	0.81 602

GwcNet-RSSM	2.66 528	1.05 518	15.91 527	1.22 467	1.19 488	4.12 520	1.12 503	3.84 436	2.02 404	1.93 377	1.79 399	3.12 542	1.46 408	10.37 596	2.05 525	0.33 388	0.27 427	0.35 444	0.30 425	0.40 408	0.36 375

z-ln-s-r	2.67 530	1.16 545	12.43 468	1.34 526	1.26 509	3.70 405	1.21 525	4.20 545	2.38 499	2.04 422	1.92 459	2.43 469	1.60 445	10.58 601	5.19 623	0.29 281	0.20 231	0.32 369	0.24 276	0.51 509	0.38 408

xxxx	2.67 530	0.54 173	2.03 228	1.22 467	0.81 340	3.49 360	0.63 191	4.49 638	2.49 523	2.22 489	2.23 526	2.05 424	1.38 376	10.05 585	17.91 690	0.32 369	0.32 482	0.30 316	0.27 347	0.33 321	0.34 355

test_xeample	2.67 530	0.56 194	2.05 231	1.09 393	0.81 340	3.24 304	0.80 321	4.55 646	2.70 556	2.42 542	2.27 531	1.39 313	1.40 383	10.75 609	17.51 689	0.30 323	0.30 465	0.32 369	0.28 376	0.34 340	0.33 341

PASM	2.67 530	2.05 629	9.71 433	1.73 616	1.37 539	2.53 204	1.52 572	3.10 308	2.17 446	2.79 597	1.84 429	2.90 520	1.85 509	11.89 665	2.19 541	0.81 630	0.85 651	0.87 644	1.01 650	1.14 638	1.05 625

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 534	1.26 566	22.01 688	1.08 387	0.99 424	1.61 101	0.86 362	3.69 405	1.64 317	1.52 286	5.62 657	3.35 561	3.44 614	2.20 354	1.33 394	0.26 180	0.21 270	0.30 316	0.62 617	0.93 616	0.67 568

222	2.68 534	0.57 205	2.03 228	1.11 409	0.81 340	3.23 300	0.65 206	4.52 643	2.45 515	2.34 527	2.29 538	1.41 319	1.44 401	10.50 599	18.47 694	0.32 369	0.30 465	0.32 369	0.27 347	0.32 301	0.34 355

PWC_ROB	2.69 536	2.01 626	8.36 416	1.33 518	1.90 643	3.23 300	1.18 515	4.33 605	3.25 627	3.11 620	3.41 629	2.71 500	2.18 543	9.15 555	4.48 608	0.56 586	0.31 474	0.61 611	0.36 496	0.69 579	0.74 587

pcwnet_v2	2.70 537	0.65 310	22.48 691	1.08 387	1.03 439	3.56 381	0.81 331	4.29 586	3.14 614	2.29 506	2.29 538	3.01 532	1.71 481	3.32 415	1.43 411	0.43 512	0.50 602	0.41 511	0.34 470	0.61 550	0.56 535

Wz-Net-MNSev	2.71 538	2.54 643	13.91 493	1.52 582	1.37 539	3.28 317	2.47 630	4.03 498	2.32 481	2.57 565	2.07 495	2.29 446	3.01 589	7.55 520	2.74 582	0.38 460	0.36 515	0.36 460	0.37 508	0.57 536	0.47 484

w-ln-seven-2	2.73 539	2.13 630	12.47 470	1.18 451	1.01 436	3.54 375	1.58 582	3.93 468	3.26 628	2.43 544	2.02 478	2.63 491	2.28 549	7.93 529	5.45 626	0.40 480	0.40 547	0.44 527	0.34 470	0.62 554	0.47 484

UGAM-zero	2.79 540	0.57 205	20.87 659	0.98 328	0.77 324	2.08 152	0.35 46	3.88 448	1.51 234	2.05 424	1.64 342	5.07 654	3.42 613	9.83 573	1.24 369	0.28 251	0.21 270	0.27 227	0.29 404	0.29 222	0.28 257

RP	2.79 540	1.20 552	10.36 444	1.54 586	1.93 644	3.44 345	1.97 611	4.05 506	2.34 483	2.66 587	2.79 595	3.98 605	2.58 570	10.21 591	2.61 577	0.95 639	0.47 590	0.71 628	0.57 607	0.71 589	0.68 571

SHD	2.82 542	2.04 628	13.80 490	1.69 609	1.79 629	2.73 223	1.07 487	3.85 439	3.18 618	4.63 661	2.74 590	3.38 566	2.77 578	5.48 467	3.66 600	0.62 599	0.47 590	0.51 573	0.55 602	0.65 567	0.74 587

FADNet-RVC-Resample	2.83 543	2.02 627	21.07 665	1.12 413	0.91 395	3.53 371	1.37 550	4.08 517	2.09 424	1.68 318	1.33 253	2.03 420	1.51 423	9.54 564	1.69 475	0.38 460	0.37 527	0.42 518	0.44 561	0.56 531	0.56 535

Selective-IGEV-i16pc	2.84 544	0.70 354	20.78 654	1.27 492	0.56 210	4.35 576	2.77 642	4.32 602	2.02 404	1.57 293	1.84 429	2.40 459	1.33 364	8.80 543	1.39 401	0.60 593	0.46 585	0.33 406	0.38 521	0.43 461	0.45 468

StereoDRNet	2.84 544	1.49 597	14.48 504	1.33 518	1.57 588	3.44 345	2.06 616	3.69 405	2.36 488	3.26 628	1.84 429	2.79 514	1.80 498	10.88 615	3.16 593	0.41 495	0.33 489	0.39 493	0.36 496	0.59 541	0.58 544

w-ln-seven	2.86 546	3.06 651	14.02 494	1.27 492	1.32 526	4.10 517	1.59 583	3.90 456	2.59 543	3.03 614	2.27 531	3.42 568	2.25 547	6.70 500	4.81 616	0.39 472	0.34 502	0.48 552	0.40 540	0.74 594	0.55 530

AAGNet	2.86 546	0.60 247	1.77 200	2.05 645	0.46 139	4.76 657	1.09 496	2.27 162	1.56 277	2.17 469	1.84 429	2.41 463	4.00 626	6.23 488	24.22 706	0.46 535	0.19 179	0.30 316	0.29 404	0.32 301	0.24 166

Consistency-Raft	2.86 546	1.66 609	19.61 603	1.40 554	1.75 623	3.84 436	1.32 538	4.07 513	2.25 460	1.78 339	2.67 586	1.82 385	4.41 635	1.94 325	2.06 526	0.83 633	0.94 655	1.03 649	1.12 655	1.70 658	1.09 628

PDISCO_ROB	2.86 546	1.53 600	14.27 501	1.98 642	2.19 657	4.52 612	1.35 543	4.65 651	3.19 619	2.09 434	2.16 513	3.53 583	2.45 562	5.32 461	2.12 533	1.30 660	0.78 649	0.72 632	0.59 611	1.24 647	1.28 637

AF-Net	2.87 550	1.30 570	16.24 530	1.33 518	1.75 623	3.26 310	1.59 583	4.09 519	2.43 510	2.69 589	2.94 603	4.51 633	3.20 602	5.84 477	2.75 583	0.76 624	0.36 515	0.72 632	0.49 580	0.70 580	0.56 535

HSM-Net_RVC	2.87 550	0.57 205	17.46 554	0.92 284	0.90 393	3.70 405	1.20 522	5.64 675	2.51 527	3.22 627	2.43 560	2.54 481	1.59 439	11.41 638	1.65 471	0.34 401	0.25 397	0.26 193	0.23 246	0.30 248	0.29 270
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 552	1.16 545	18.30 570	1.35 531	1.68 610	3.52 369	1.18 515	3.90 456	2.06 417	2.52 556	2.82 600	3.82 598	2.34 554	6.78 505	2.55 574	0.86 635	0.40 547	0.59 603	0.67 621	0.57 536	0.55 530

DDUNet	2.91 553	2.78 647	6.94 400	3.53 678	2.26 661	3.28 317	1.36 545	3.77 420	2.04 412	2.62 578	2.49 566	4.18 618	1.69 477	5.38 463	1.85 498	2.21 669	1.77 675	2.61 679	2.43 689	2.60 665	2.34 668

MFMNet_re	2.91 553	1.91 621	18.25 567	3.06 671	1.89 641	3.13 284	1.67 594	3.52 370	2.97 595	3.14 622	2.87 602	2.26 439	2.41 558	2.42 365	2.00 519	1.10 645	1.05 657	0.94 646	0.90 642	1.28 648	1.46 649

ACV-stereo	2.92 555	0.92 482	20.27 634	1.33 518	1.05 445	4.68 639	1.10 499	2.66 247	1.64 317	1.46 280	1.32 251	5.41 662	4.24 632	7.83 527	1.90 505	0.44 518	0.52 605	0.32 369	0.29 404	0.45 481	0.63 559

GANet	2.93 556	1.05 518	11.29 457	1.64 603	0.96 408	3.91 453	2.52 633	3.72 413	2.41 506	2.95 611	3.00 606	3.21 548	2.03 523	12.42 674	4.72 613	0.51 571	0.41 556	0.46 540	0.39 529	0.60 545	0.50 503

RTSC	2.95 557	2.51 639	15.49 525	1.54 586	1.30 516	3.51 366	0.86 362	3.89 451	2.48 519	3.64 638	3.12 616	3.04 534	2.30 550	5.70 474	6.67 630	0.55 584	0.35 508	0.37 473	0.39 529	0.70 580	0.60 549

PWCDC_ROB	2.95 557	3.26 653	14.06 496	1.59 596	1.56 584	4.19 550	0.86 362	4.30 594	4.08 656	2.06 429	7.37 661	2.75 504	2.42 559	3.59 423	2.67 580	1.34 662	0.36 515	0.39 493	0.34 470	1.13 637	0.62 555

PSMNet_ROB	2.95 557	1.38 584	18.46 575	1.19 454	1.20 495	3.80 426	1.65 592	3.54 375	2.35 485	1.98 391	1.71 367	2.75 504	1.79 493	11.43 640	2.78 584	0.42 506	0.36 515	0.50 569	0.60 613	0.59 541	0.49 496

ff1	2.96 560	0.60 247	5.21 384	1.14 422	0.99 424	3.62 394	0.86 362	4.22 554	3.37 636	2.20 478	2.30 543	3.48 572	1.62 450	11.62 648	16.09 679	0.29 281	0.16 49	0.48 552	0.37 508	0.30 248	0.29 270

FINET	2.96 560	1.07 525	23.18 697	1.29 499	1.86 636	2.03 142	1.52 572	4.30 594	4.71 662	2.23 493	2.34 556	1.65 347	1.48 412	5.89 478	2.81 586	0.51 571	0.47 590	0.49 566	0.40 540	0.59 541	0.49 496

XQC	2.96 560	2.42 638	14.85 509	1.36 537	1.32 526	3.29 321	1.53 574	4.28 582	2.78 566	3.21 626	2.46 562	3.53 583	2.92 585	6.58 495	4.67 610	0.70 620	0.41 556	0.59 603	0.56 604	0.96 621	0.83 607

SGM-Forest	2.96 560	0.62 276	3.49 344	1.09 393	0.80 334	4.06 504	3.30 659	4.37 617	3.09 610	4.18 656	3.27 624	4.67 644	3.86 623	11.69 657	7.91 645	0.51 571	0.46 585	0.49 566	0.39 529	0.48 499	0.49 496
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 564	0.58 221	13.42 479	0.79 168	0.51 172	3.84 436	1.84 606	2.42 186	1.60 303	2.25 499	2.74 590	2.03 420	6.04 658	6.79 507	12.80 669	0.35 421	0.26 415	0.26 193	0.27 347	0.27 181	0.37 391

RYNet	2.97 564	0.93 486	15.09 517	1.12 413	1.38 542	3.66 401	1.42 562	4.03 498	2.29 472	2.10 437	1.70 363	3.79 596	2.16 539	13.64 690	3.02 591	0.37 443	0.41 556	0.48 552	0.34 470	0.81 606	0.75 590

TCMNet	2.98 566	1.30 570	18.26 568	1.47 571	2.09 653	3.84 436	1.08 492	3.96 480	2.39 503	2.53 559	2.29 538	2.43 469	1.75 487	10.09 588	2.39 554	0.52 577	0.45 576	0.61 611	0.50 586	0.80 605	0.78 596

mmx	2.98 566	0.60 247	5.21 384	1.14 422	0.99 424	3.62 394	0.86 362	4.49 638	3.05 605	2.20 478	2.30 543	3.48 572	1.62 450	11.62 648	16.09 679	0.33 388	0.28 442	0.48 552	0.37 508	0.44 472	0.37 391

xxx	2.98 566	0.60 247	5.21 384	1.14 422	0.99 424	3.62 394	0.86 362	4.49 638	3.05 605	2.20 478	2.30 543	3.48 572	1.62 450	11.62 648	16.09 679	0.33 388	0.28 442	0.48 552	0.37 508	0.44 472	0.37 391

Wz-Net-SNSev	2.98 566	4.36 660	15.98 528	1.57 594	1.19 488	3.28 317	1.80 601	3.96 480	2.40 504	2.32 520	2.28 535	3.48 572	2.05 526	7.84 528	3.82 603	0.47 544	0.39 542	0.53 584	0.49 580	0.71 589	0.60 549

DispNO	3.00 570	0.75 406	18.92 583	1.17 445	1.10 464	3.72 409	0.94 433	4.29 586	2.54 534	2.24 496	2.28 535	4.51 633	2.12 532	11.40 637	2.09 531	0.31 348	0.28 442	0.31 345	0.28 376	0.36 374	0.39 415

GwcNet	3.00 570	1.63 605	19.83 611	1.32 513	2.04 652	3.27 313	1.55 578	3.65 391	2.33 482	2.00 408	2.12 506	3.56 587	1.68 476	9.47 562	2.45 564	0.44 518	0.45 576	0.46 540	0.38 521	0.60 545	0.76 592

LL-Strereo	3.01 572	1.81 619	17.59 557	1.12 413	2.10 654	2.90 241	1.09 496	4.33 605	2.00 401	3.12 621	2.24 527	3.29 555	3.15 597	11.31 635	1.84 497	0.30 323	0.28 442	0.46 540	0.34 470	0.49 505	0.45 468

Anonymous_2	3.01 572	0.89 470	4.53 376	1.06 376	1.18 481	2.93 252	0.87 383	3.24 327	1.46 200	1.86 354	1.35 261	4.11 613	2.35 555	1.64 275	1.28 383	0.82 631	0.90 653	8.71 711	15.84 717	4.44 689	0.74 587

STrans-v2	3.03 574	0.77 415	20.91 661	0.81 175	0.63 255	3.89 450	1.01 467	4.27 577	2.64 548	2.28 504	3.70 636	4.13 614	5.20 647	7.33 513	1.27 379	0.31 348	0.18 131	0.29 287	0.25 296	0.29 222	0.41 442

TransformOpticalFlow	3.03 574	0.77 415	20.99 664	1.00 342	0.55 205	4.18 546	0.64 196	4.33 605	3.02 603	2.18 471	3.09 614	4.35 626	5.07 645	7.36 516	1.27 379	0.32 369	0.18 131	0.32 369	0.26 319	0.28 202	0.46 479

AANet_RVC	3.03 574	1.72 612	12.78 473	1.17 445	1.12 467	3.79 425	1.10 499	3.86 442	3.13 612	2.62 578	4.26 644	3.96 604	1.41 390	11.43 640	5.23 624	0.94 638	0.47 590	0.34 425	0.23 246	0.40 408	0.55 530

DRN-Test	3.03 574	0.99 506	18.18 566	1.35 531	1.60 590	3.59 387	1.48 567	4.13 529	2.45 515	3.47 637	1.92 459	2.58 486	2.53 567	10.88 615	2.80 585	0.39 472	0.36 515	0.44 527	0.41 547	0.55 525	0.57 539

Syn2CoEx	3.08 578	2.55 644	19.88 613	1.34 526	1.18 481	2.43 189	1.65 592	3.91 461	2.40 504	2.39 537	2.27 531	2.90 520	3.17 601	9.57 567	2.54 573	0.50 565	0.45 576	0.53 584	0.39 529	0.74 594	0.72 585

stereogan	3.09 579	0.93 486	16.43 533	1.37 547	1.66 606	3.70 405	1.67 594	3.87 445	3.15 616	3.04 615	2.70 589	5.04 653	2.79 579	9.96 580	1.78 490	0.63 600	0.49 601	0.69 625	0.47 570	0.83 609	0.68 571

PA-Net	3.09 579	1.24 564	18.84 581	1.38 549	1.19 488	3.42 343	1.75 597	3.89 451	3.27 632	1.88 359	2.10 499	3.03 533	1.88 514	11.60 646	2.88 587	0.40 480	0.54 608	0.44 527	0.62 617	0.52 513	1.02 623
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 581	1.45 594	14.90 512	1.46 568	1.79 629	3.33 325	1.39 555	4.04 502	2.26 463	2.77 595	3.26 623	4.00 606	2.71 576	11.63 653	2.62 579	0.82 631	0.46 585	0.79 638	0.79 637	0.71 589	0.78 596

PVD	3.12 582	1.97 625	12.80 474	1.79 626	1.63 596	3.83 431	1.34 542	3.48 360	3.88 651	5.77 671	3.56 633	3.45 571	3.29 605	5.58 471	5.30 625	0.71 622	0.69 641	0.74 636	0.77 633	0.79 603	1.13 631

1111x	3.13 583	0.57 205	8.38 417	1.20 458	0.76 318	3.80 426	0.88 390	4.61 650	2.63 546	2.31 516	2.16 513	1.95 404	1.81 501	11.54 644	18.13 692	0.32 369	0.31 474	0.32 369	0.30 425	0.35 361	0.34 355

APVNet	3.13 583	1.25 565	21.14 667	1.31 510	1.52 574	3.94 467	1.13 506	3.32 340	2.14 440	2.20 478	2.03 481	3.05 537	1.96 520	11.79 661	2.53 571	0.42 506	0.45 576	0.64 619	0.46 567	0.67 574	0.57 539

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 583	1.43 591	9.93 437	2.50 662	1.62 594	4.29 568	1.68 596	3.95 474	2.43 510	1.66 314	1.91 456	3.04 534	1.41 390	13.26 682	1.58 451	3.82 686	1.59 671	1.12 655	0.46 567	2.21 663	2.74 678

AANet	3.15 586	2.93 649	15.16 520	1.41 555	1.08 457	2.23 170	1.37 550	2.95 288	3.65 645	4.12 651	4.40 646	4.13 614	5.32 650	6.55 494	3.76 602	0.60 593	0.42 565	0.50 569	0.42 554	0.99 622	0.93 617

zh-mn7	3.15 586	9.61 689	12.45 469	1.26 484	0.99 424	2.91 244	1.32 538	4.12 527	2.74 560	3.33 631	3.07 610	2.84 516	1.89 515	8.91 547	4.69 612	0.49 561	0.40 547	0.38 489	0.38 521	0.56 531	0.63 559

ADLNet2	3.15 586	0.92 482	20.06 620	1.20 458	1.79 629	3.83 431	1.48 567	3.94 472	3.59 643	2.19 475	2.47 564	4.65 643	1.93 519	10.69 607	1.96 516	0.39 472	0.37 527	0.28 262	0.30 425	0.48 499	0.43 456

NCC-stereo	3.16 589	1.28 568	18.31 571	1.25 477	1.75 623	4.06 504	1.40 557	3.89 451	2.22 452	2.72 591	2.55 573	3.49 578	2.65 573	9.91 577	2.99 589	1.29 658	0.65 633	0.64 619	0.86 640	0.65 567	0.71 578

Abc-Net	3.16 589	1.28 568	18.31 571	1.25 477	1.75 623	4.06 504	1.40 557	3.89 451	2.22 452	2.72 591	2.55 573	3.49 578	2.65 573	9.91 577	2.99 589	1.29 658	0.65 633	0.64 619	0.86 640	0.65 567	0.71 578
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	3.20 591	1.93 622	18.84 581	1.51 581	0.80 334	4.12 520	1.82 603	4.16 540	2.91 589	1.87 356	1.74 374	2.48 476	1.84 505	13.18 681	1.74 484	0.80 628	0.57 616	0.79 638	0.74 629	1.20 646	0.86 608
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
Selective-IGEV-i16pb	3.23 592	0.73 384	21.29 673	1.22 467	0.68 285	3.99 490	3.38 662	4.52 643	2.52 528	1.72 328	3.60 634	2.92 525	2.21 545	10.07 586	2.59 576	0.68 615	0.50 602	0.37 473	0.48 575	0.54 522	0.54 524

GASNet	3.24 593	5.55 668	20.58 649	1.56 593	1.25 507	2.32 178	1.12 503	4.04 502	2.67 552	1.88 359	2.10 499	3.00 531	2.16 539	10.59 602	2.43 561	0.65 606	0.37 527	0.61 611	0.45 565	0.87 611	0.58 544

FBW_ROB	3.24 593	1.02 511	9.21 431	1.49 577	1.07 454	3.78 421	1.48 567	4.31 597	3.08 609	2.46 545	2.32 554	4.20 621	2.08 530	15.19 696	7.16 640	0.84 634	0.62 629	1.33 661	0.92 643	0.99 622	1.31 639

HBP-ISP	3.25 595	1.10 531	20.86 657	1.54 586	1.15 474	4.50 606	2.89 648	4.43 628	2.38 499	4.14 652	1.96 464	1.90 398	2.04 525	11.08 628	1.32 390	0.66 608	0.57 616	0.66 622	0.61 616	0.64 564	0.61 552

DStereoRT	3.28 596	1.06 523	14.58 507	1.33 518	1.12 467	4.51 610	1.29 535	4.21 550	3.48 641	2.50 550	2.13 508	1.89 397	7.69 678	7.57 521	2.43 561	0.66 608	0.33 489	4.46 703	2.84 697	0.38 392	1.12 630

aanetorigin	3.30 597	1.66 609	17.52 556	1.18 451	1.58 589	2.57 207	3.80 674	2.65 244	2.03 408	6.12 676	4.30 645	2.82 515	5.70 654	5.47 466	4.67 610	0.50 565	0.44 571	0.43 522	0.47 570	1.17 643	0.92 615

ADCRef	3.30 597	1.23 563	14.90 512	1.17 445	1.41 554	3.95 472	1.64 589	3.88 448	2.36 488	3.05 617	2.21 523	2.40 459	2.81 581	5.04 456	16.63 684	0.46 535	0.34 502	0.63 616	0.62 617	0.54 522	0.67 568

CBMV	3.32 599	0.96 502	21.16 669	1.32 513	0.83 359	3.81 428	3.91 677	4.47 634	2.53 530	3.34 632	2.24 527	4.45 630	2.58 570	10.07 586	1.96 516	0.45 527	0.43 566	0.48 552	0.38 521	0.52 513	0.53 518
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 600	0.81 437	20.05 619	1.25 477	1.20 495	3.44 345	1.99 613	4.23 558	2.67 552	3.14 622	3.82 639	3.51 581	3.32 607	11.68 656	1.94 511	0.64 603	0.67 637	0.48 552	0.52 593	0.61 550	0.81 602

CC-Net-ROB	3.35 601	1.76 615	13.89 492	2.33 659	1.65 603	4.49 603	1.62 586	4.73 655	2.90 588	1.92 373	2.05 490	1.99 415	1.61 446	12.57 679	1.60 455	2.46 670	2.18 679	2.68 681	1.04 653	2.11 661	1.38 645

z-mn7	3.36 602	9.42 687	14.16 498	1.28 495	1.22 501	3.78 421	1.43 564	3.92 466	3.35 635	2.85 602	3.36 627	3.06 538	1.97 521	9.66 568	5.16 620	0.42 506	0.35 508	0.43 522	0.33 462	0.63 556	0.48 489

edge stereo	3.37 603	1.01 510	21.99 687	1.28 495	1.37 539	2.67 216	1.39 555	3.98 485	2.87 586	2.93 606	3.27 624	4.35 626	2.43 560	11.62 648	2.39 554	0.60 593	0.63 631	0.79 638	0.55 602	0.68 577	0.67 568

DNS	3.43 604	0.50 122	1.75 199	0.77 157	0.67 279	2.16 162	0.41 70	2.32 172	1.51 234	51.54 724	1.30 240	0.97 236	1.04 270	1.03 107	0.75 205	0.45 527	0.24 369	0.21 36	0.20 164	0.44 472	0.36 375

DPSNet	3.43 604	1.37 583	12.19 465	1.39 551	1.24 504	4.15 527	2.06 616	4.51 642	3.34 634	2.69 589	1.96 464	3.52 582	5.56 653	10.68 606	9.68 653	0.93 637	0.73 645	0.40 499	0.37 508	1.06 627	0.86 608

S-Stereo	3.48 606	0.91 480	22.06 690	1.36 537	1.50 570	3.55 379	2.53 635	4.21 550	2.81 579	2.37 532	3.81 638	3.75 594	1.84 505	11.90 666	2.51 569	0.63 600	0.71 643	0.48 552	0.76 631	0.67 574	1.19 634

STTRV1_RVC	3.52 607	1.03 516	20.87 659	1.47 571	1.47 564	3.23 300	1.55 578	4.06 510	3.22 625	1.95 383	3.50 632	2.63 491	2.07 529	11.96 668	2.21 543	1.86 665	4.03 700	0.81 641	0.73 628	1.06 627	0.70 577

UDG	3.55 608	2.81 648	17.45 553	2.69 664	1.98 646	3.97 487	1.19 518	4.35 609	2.02 404	2.42 542	2.53 572	4.50 632	2.46 564	6.53 493	2.41 558	2.12 668	1.77 675	2.63 680	2.57 691	2.64 666	1.95 659

SAMSARA	3.55 608	2.16 633	14.18 499	1.86 633	1.49 567	4.62 630	2.65 640	3.58 382	2.80 573	7.05 681	3.05 609	5.16 659	4.07 628	9.18 556	4.80 615	0.64 603	0.67 637	0.59 603	0.68 624	0.89 612	0.91 613

WZ-Net	3.62 610	4.87 663	16.77 540	1.43 559	1.40 546	3.75 416	2.29 626	4.12 527	2.50 524	2.74 593	2.19 519	4.06 610	5.29 649	10.19 590	7.36 641	0.54 582	0.37 527	0.47 544	0.49 580	0.77 599	0.73 586

CBMV_ROB	3.62 610	0.70 354	21.42 678	1.21 464	0.89 390	4.43 593	1.76 598	4.39 620	2.79 569	5.88 673	3.38 628	4.18 618	5.12 646	10.75 609	2.32 551	0.56 586	0.55 613	0.53 584	0.51 590	0.55 525	0.46 479

GCAPDPT-zeroshot	3.67 612	0.52 139	56.80 730	0.90 267	1.06 448	2.70 219	0.77 296	3.08 306	1.18 131	1.20 250	0.81 86	0.68 134	0.55 69	0.96 91	0.68 167	0.27 207	0.21 270	0.28 262	0.20 164	0.27 181	0.25 180

Wz-Net-TNSev	3.67 612	8.83 678	13.47 482	1.48 574	1.18 481	3.60 389	2.49 632	4.27 577	3.13 612	2.18 471	1.89 450	4.21 622	2.80 580	12.10 669	7.58 644	0.57 588	0.55 613	0.47 544	0.54 599	0.91 615	1.05 625

SQANet	3.70 614	9.34 686	18.41 573	2.75 665	2.74 667	3.40 337	1.47 566	3.50 366	1.68 329	2.60 574	1.75 378	2.69 497	1.91 517	6.72 504	1.74 484	2.96 673	1.41 669	1.85 668	1.12 655	3.17 670	2.70 677

DeepPrunerF	3.70 614	1.72 612	14.87 510	1.33 518	1.74 621	3.70 405	1.55 578	4.20 545	14.00 692	2.02 415	1.77 393	2.74 502	2.30 550	10.88 615	6.88 636	0.68 615	0.60 626	0.78 637	0.78 636	0.81 606	0.71 578

FTStereo	3.71 616	0.53 157	20.37 638	0.96 313	0.65 265	4.34 573	11.29 696	2.62 241	1.50 227	2.58 569	5.04 652	1.90 398	13.84 693	3.71 428	1.25 372	0.38 460	0.24 369	0.31 345	0.32 454	0.30 248	2.10 662

ADCP+	3.74 617	1.96 624	16.90 541	1.09 393	1.55 581	4.35 576	3.65 672	3.93 468	2.98 598	2.22 489	1.66 351	3.95 602	4.83 641	3.41 417	18.87 697	0.38 460	0.41 556	0.63 616	0.53 597	0.64 564	0.81 602

test_sample9	3.79 618	1.05 518	7.87 408	1.07 379	0.86 376	3.93 461	1.19 518	4.35 609	2.11 434	2.14 451	1.75 378	1.75 363	1.67 472	11.06 625	11.61 664	1.23 652	14.45 717	4.27 699	2.09 683	0.70 580	0.69 573

zh-sn7	3.81 619	11.43 697	15.78 526	1.25 477	1.15 474	3.68 404	2.58 638	4.15 539	2.42 509	2.61 576	3.10 615	3.38 566	3.03 593	11.43 640	6.88 636	0.45 527	0.48 596	0.45 534	0.43 558	0.72 592	0.71 578

MFN_U_SF_RVC	3.81 619	10.78 694	15.01 515	1.84 630	1.39 544	3.73 413	1.63 587	4.05 506	3.26 628	2.91 604	2.38 558	4.36 628	3.65 618	8.43 537	4.91 618	1.11 647	1.04 656	0.99 648	1.31 663	1.58 654	1.75 656

GCAP-BAT	3.82 621	0.52 139	59.75 731	0.90 267	1.06 448	2.70 219	0.77 296	3.08 306	1.18 131	1.20 250	0.81 86	0.68 134	0.55 69	0.96 91	0.68 167	0.27 207	0.21 270	0.28 262	0.21 189	0.27 181	0.25 180

ADCPNet	3.89 622	1.63 605	20.25 633	1.28 495	1.27 512	6.43 676	2.65 640	3.93 468	2.70 556	2.78 596	2.20 521	4.28 624	6.16 662	5.56 469	10.27 656	0.65 606	1.18 661	0.71 628	1.70 672	0.84 610	1.37 643

DStereoO	3.90 623	2.13 630	7.90 412	4.43 692	2.84 670	4.40 585	5.30 682	4.31 597	3.21 624	2.41 541	3.08 611	2.93 527	7.14 674	4.20 443	11.12 660	4.11 689	1.30 667	1.33 661	1.63 669	3.09 668	1.26 635

RTS	3.90 623	7.04 672	17.94 560	1.92 636	2.19 657	5.00 664	2.96 650	4.29 586	3.19 619	4.05 648	3.08 611	4.94 648	3.16 599	7.64 523	6.72 631	0.66 608	0.44 571	0.51 573	0.47 570	0.95 617	0.76 592

RTSA	3.90 623	7.04 672	17.94 560	1.92 636	2.19 657	5.00 664	2.96 650	4.29 586	3.19 619	4.05 648	3.08 611	4.94 648	3.16 599	7.64 523	6.72 631	0.66 608	0.44 571	0.51 573	0.47 570	0.95 617	0.76 592

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 626	10.88 695	12.30 467	1.26 484	1.55 581	5.19 667	3.33 661	4.42 625	2.82 581	2.58 569	2.62 581	5.00 651	2.11 531	14.03 694	2.73 581	1.28 657	2.34 685	0.67 624	1.83 677	0.81 606	1.03 624

ADCMid	3.96 627	3.27 654	15.48 524	1.26 484	1.40 546	4.66 636	2.28 625	4.06 510	3.54 642	3.94 645	3.02 607	3.85 599	3.67 619	4.03 438	18.65 695	0.68 615	0.61 628	1.09 654	1.18 659	1.38 651	1.08 627

SDNR	3.97 628	1.93 622	20.28 635	1.31 510	0.94 404	5.16 666	0.67 213	4.33 605	2.58 540	4.82 665	5.94 658	5.01 652	1.45 405	17.52 698	2.53 571	0.79 626	0.72 644	0.59 603	0.45 565	1.15 641	1.17 632

MADNet+	3.97 628	9.54 688	13.83 491	1.87 634	1.69 611	4.19 550	2.87 647	4.80 659	4.10 657	2.51 554	2.67 586	4.55 636	3.41 610	8.72 541	6.92 638	1.25 655	1.27 665	1.04 650	0.93 644	1.39 652	1.85 657

SPS-STEREO	3.97 628	1.44 593	20.85 656	1.72 615	1.71 614	3.24 304	2.30 627	3.55 377	2.68 554	4.79 664	3.66 635	5.44 663	2.97 586	9.11 553	9.35 652	1.15 648	1.10 659	1.06 652	1.02 652	1.16 642	1.18 633
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 631	1.13 536	16.64 536	1.12 413	1.25 507	3.50 364	3.05 654	4.29 586	3.26 628	3.64 638	2.56 575	2.97 528	4.79 640	13.33 684	16.91 685	0.37 443	0.41 556	0.38 489	0.39 529	0.48 499	0.81 602

G-Net	4.11 632	1.21 553	19.47 600	2.31 658	2.94 671	4.74 655	2.95 649	3.33 346	2.14 440	4.44 659	9.43 677	6.93 671	3.84 622	9.01 551	4.92 619	0.79 626	0.80 650	0.70 627	0.50 586	0.95 617	0.87 611

THIR-Stereo	4.14 633	0.82 444	10.85 452	0.86 237	0.43 109	2.16 162	16.77 704	3.22 322	1.54 262	2.04 422	12.05 690	2.68 496	7.53 676	7.30 512	12.62 668	0.30 323	0.21 270	0.29 287	0.28 376	0.33 321	0.41 442

AnyNet_C32	4.17 634	5.75 669	12.62 471	1.60 598	1.54 577	5.51 670	4.09 678	3.90 456	3.23 626	4.22 657	3.03 608	3.10 539	3.41 610	8.01 532	18.85 696	0.53 580	0.58 621	0.53 584	0.74 629	1.19 645	0.97 620

Ntro	4.21 635	8.94 682	19.89 614	3.22 673	2.96 672	4.15 527	1.89 607	3.92 466	2.36 488	1.77 337	2.14 510	3.35 561	2.17 541	9.48 563	2.24 545	3.52 681	1.76 674	2.13 671	1.31 663	3.83 680	3.09 679

ADCS	4.22 636	5.33 665	16.32 531	1.64 603	1.31 519	3.91 453	3.64 671	4.21 550	2.89 587	5.11 666	2.81 599	4.46 631	3.06 596	5.21 460	19.50 698	0.63 600	0.64 632	0.69 625	0.69 626	1.12 636	1.26 635

ADCL	4.35 637	1.63 605	14.21 500	1.29 499	1.26 509	5.56 671	11.16 695	3.97 482	3.37 636	6.07 674	4.67 648	4.30 625	5.72 655	5.08 458	14.51 673	0.50 565	0.48 596	0.89 645	0.77 633	0.78 601	0.76 592

AnyNet_C01	4.37 638	7.80 674	16.40 532	1.98 642	1.40 546	6.37 675	6.47 687	4.09 519	5.03 667	4.06 650	3.78 637	4.16 617	3.31 606	6.62 497	10.00 654	0.61 597	0.67 637	0.63 616	0.67 621	2.01 659	1.31 639

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 639	10.62 692	15.18 521	1.55 591	1.45 563	6.16 673	3.54 669	5.41 673	3.68 648	2.59 573	2.74 590	4.81 645	2.20 544	13.79 691	4.40 607	2.04 666	3.36 698	1.05 651	1.20 660	2.09 660	1.72 654

RainbowNet	4.56 640	8.28 675	20.07 622	3.64 682	3.23 680	4.15 527	2.99 652	4.18 541	3.03 604	2.20 478	2.65 584	4.26 623	2.90 584	9.77 570	2.12 533	3.88 687	2.27 682	2.71 684	1.72 674	3.78 679	3.31 687

SGM_RVC	4.57 641	0.72 373	17.46 554	1.84 630	0.58 231	4.23 559	3.45 664	4.66 652	3.66 647	7.99 686	8.82 675	7.56 674	8.74 685	12.30 671	6.84 635	0.43 512	0.38 533	0.39 493	0.35 486	0.51 509	0.48 489
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 642	8.93 681	19.95 616	3.11 672	2.67 665	3.91 453	2.57 637	3.82 432	2.25 460	2.22 489	9.72 679	4.08 611	2.35 555	8.57 539	2.13 536	3.51 680	1.65 673	2.15 672	1.17 658	3.69 677	3.15 681

DispFullNet	4.64 643	3.48 656	23.95 700	3.99 684	3.03 673	3.35 327	1.06 485	4.18 541	2.80 573	6.33 678	2.94 603	4.04 609	7.81 679	3.92 436	5.16 620	2.75 671	1.61 672	3.10 689	2.68 694	3.32 672	3.31 687

CSAN	4.71 644	1.39 586	20.23 629	1.19 454	0.87 381	3.65 400	3.50 666	4.57 648	3.87 650	3.89 644	7.82 664	3.54 586	6.16 662	23.47 709	6.82 634	0.52 577	0.45 576	0.49 566	0.52 593	0.63 556	0.66 567

test_sample8	4.76 645	1.05 518	7.87 408	1.07 379	0.86 376	3.93 461	1.19 518	4.38 618	2.05 415	5.49 669	1.89 450	12.98 689	6.37 664	11.06 625	11.61 664	1.23 652	14.45 717	4.27 699	2.09 683	0.70 580	0.69 573

SuperB	4.79 646	4.41 661	21.08 666	1.45 566	1.08 457	3.91 453	3.08 656	4.18 541	3.01 602	2.50 550	2.10 499	2.75 504	3.49 616	8.80 543	19.60 699	0.44 518	0.33 489	0.53 584	0.39 529	12.01 710	0.64 563

IMH-64-1	4.84 647	2.53 641	6.83 397	4.30 689	3.74 684	4.81 659	6.05 684	5.30 668	3.92 652	3.95 646	8.33 668	5.08 655	6.06 659	8.96 549	6.30 628	4.57 697	2.96 692	3.04 686	2.12 686	4.28 685	3.62 690

IMH-64	4.84 647	2.53 641	6.83 397	4.30 689	3.74 684	4.81 659	6.05 684	5.30 668	3.92 652	3.95 646	8.33 668	5.08 655	6.06 659	8.96 549	6.30 628	4.57 697	2.96 692	3.04 686	2.12 686	4.28 685	3.62 690

NVStereoNet_ROB	4.91 649	1.40 587	16.46 534	1.47 571	1.72 620	3.46 351	1.96 610	3.89 451	3.61 644	2.90 603	24.61 710	4.81 645	4.49 637	13.57 688	4.87 617	1.33 661	1.29 666	1.70 667	1.68 670	1.41 653	1.66 651
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	5.12 650	0.90 472	21.33 674	1.50 579	1.33 530	4.09 511	3.49 665	4.03 498	4.59 661	6.57 679	10.95 684	12.92 688	8.41 684	9.86 575	8.78 650	0.75 623	0.58 621	0.51 573	0.50 586	0.68 577	0.57 539

WAO-7	5.16 651	3.21 652	18.98 585	1.88 635	1.44 559	5.34 668	3.09 657	4.91 661	5.81 674	4.35 658	8.92 676	6.55 668	6.06 659	13.40 686	10.81 658	1.34 662	1.20 664	1.48 666	1.35 666	1.60 655	1.45 647

CrosDoStereo	5.24 652	0.60 247	20.23 629	0.82 187	0.51 172	3.39 334	18.11 706	3.82 432	2.27 465	1.98 391	8.74 672	1.96 409	6.96 670	7.35 514	26.35 710	0.30 323	0.22 303	0.30 316	0.28 376	0.33 321	0.38 408

DeepStereo_LL	5.24 652	0.60 247	20.23 629	0.82 187	0.51 172	3.39 334	18.11 706	3.82 432	2.27 465	1.98 391	8.74 672	1.96 409	6.96 670	7.35 514	26.35 710	0.30 323	0.22 303	0.30 316	0.28 376	0.33 321	0.38 408

MeshStereo	5.35 654	1.32 576	21.34 675	1.34 526	1.15 474	4.40 585	3.90 676	5.18 665	4.55 659	10.14 696	11.82 689	11.47 682	5.84 656	13.84 692	7.03 639	0.61 597	0.58 621	0.60 608	0.58 608	0.72 592	0.59 548
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
ACVNet_2	5.41 655	12.60 698	20.42 642	3.27 675	3.15 678	4.50 606	3.02 653	4.66 652	3.73 649	3.35 634	5.36 654	7.86 675	2.88 582	12.33 673	4.76 614	3.12 676	2.22 680	2.70 683	1.69 671	3.49 673	3.10 680

pmcnn	5.45 656	1.22 559	17.40 550	1.60 598	2.41 664	3.48 357	2.12 619	4.52 643	3.26 628	3.67 640	13.15 693	22.10 702	3.46 615	11.92 667	17.16 687	0.34 401	0.21 270	0.23 68	0.19 137	0.36 374	0.28 257

MDST_ROB	5.53 657	0.59 231	23.11 695	2.55 663	2.69 666	21.20 705	1.98 612	4.77 658	2.65 549	9.36 691	4.25 643	4.14 616	4.45 636	22.57 704	3.68 601	0.48 549	0.33 489	0.47 544	0.44 561	0.44 472	0.44 462

EDNetEfficient	5.61 658	2.14 632	16.75 539	1.67 607	3.64 683	4.12 520	7.51 689	3.05 301	5.63 673	11.57 702	4.83 650	3.95 602	12.72 689	8.44 538	20.78 701	0.41 495	0.43 566	0.47 544	1.01 650	1.66 657	1.39 646

MSMD_ROB	5.61 658	1.08 527	16.68 537	1.21 464	0.83 359	10.14 689	2.07 618	3.93 468	6.22 676	10.37 697	8.03 666	22.22 703	9.45 686	11.66 654	4.52 609	0.66 608	0.58 621	0.66 622	0.68 624	0.65 567	0.63 559

SANet	5.65 660	1.72 612	20.94 662	1.26 484	0.88 385	7.20 680	3.81 675	4.60 649	11.23 685	4.56 660	8.78 674	7.49 673	6.95 669	11.85 664	18.11 691	0.49 561	0.44 571	0.50 569	0.42 554	0.90 614	0.82 606

ELAS_RVC	5.72 661	1.64 608	20.40 640	2.09 648	2.01 648	4.95 663	11.47 698	4.66 652	6.31 678	8.09 687	8.01 665	8.06 678	11.65 688	8.36 534	10.22 655	0.99 642	1.17 660	0.81 641	0.76 631	1.14 638	1.58 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 662	9.95 690	15.22 522	2.90 668	1.56 584	5.66 672	7.69 690	5.27 667	4.74 664	3.88 643	7.51 662	8.04 676	5.28 648	15.18 695	8.40 648	3.08 675	1.51 670	2.24 673	1.37 667	5.55 693	1.96 660

WAO-6	5.87 663	2.27 635	15.05 516	2.96 669	2.77 668	12.01 692	3.58 670	5.37 672	11.91 689	3.34 632	9.69 678	6.78 670	5.84 656	11.82 663	8.89 651	2.87 672	2.35 686	2.50 675	1.84 678	2.85 667	2.67 674

ELAS	5.99 664	1.62 603	20.29 636	1.96 641	2.01 648	15.09 698	8.38 693	5.23 666	5.54 671	9.02 690	8.61 671	6.74 669	9.75 687	7.48 517	11.40 663	0.96 640	1.18 661	0.72 632	0.93 644	1.30 649	1.67 652
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 665	13.97 706	21.36 676	3.58 680	3.14 677	4.73 652	2.48 631	4.20 545	3.17 617	2.98 612	2.83 601	23.31 706	4.34 634	11.06 625	2.45 564	3.68 683	2.33 684	2.60 678	1.79 676	3.69 677	3.19 683

FCDSN-DC	6.04 665	0.84 454	19.25 591	1.24 475	1.09 462	4.38 579	2.62 639	4.38 618	4.71 662	9.59 694	11.22 685	19.19 698	17.40 700	12.30 671	8.55 649	0.69 619	0.57 616	0.60 608	0.60 613	0.70 580	0.78 596
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 667	9.15 684	13.76 485	1.94 640	4.60 695	11.91 691	12.00 699	5.12 664	3.45 640	3.79 642	4.52 647	9.54 680	6.56 668	9.40 561	13.48 671	1.26 656	1.37 668	1.17 657	1.34 665	7.06 702	3.95 694

psmorigin	6.59 668	1.15 542	88.11 735	1.52 582	0.97 412	2.88 239	1.20 522	3.21 320	2.04 412	3.73 641	2.46 562	5.15 658	2.55 568	10.60 603	2.47 566	0.55 584	0.68 640	0.48 552	0.51 590	0.70 580	0.88 612

FC-DCNN	6.64 669	0.77 415	19.26 593	1.68 608	1.64 599	8.27 685	2.35 628	6.35 677	9.23 682	10.85 699	11.27 686	19.89 699	13.33 690	12.51 677	11.79 666	0.66 608	0.57 616	0.58 600	0.56 604	0.63 556	0.61 552

ACVNet-4b	6.73 670	13.67 703	21.87 686	3.54 679	3.07 674	4.19 550	2.25 624	4.03 498	3.65 645	1.64 308	3.98 642	5.88 665	2.89 583	10.01 583	16.98 686	23.29 723	2.24 681	2.53 676	1.78 675	3.87 681	3.21 684

EKT-Stereo	6.79 671	0.64 296	4.24 369	1.77 620	106.39 732	4.51 610	0.61 172	3.16 315	1.53 253	1.88 359	1.22 209	1.98 413	1.36 373	3.81 429	0.84 240	0.35 421	0.24 369	0.29 287	0.26 319	0.34 340	0.48 489

IMH	6.81 672	13.66 702	20.41 641	4.33 691	3.74 684	5.50 669	3.06 655	5.49 674	6.22 676	4.64 662	10.35 681	9.30 679	8.03 682	13.61 689	6.81 633	4.80 700	2.99 695	3.09 688	2.12 686	4.36 687	3.61 689

LVE	6.88 673	9.31 685	21.14 667	3.61 681	3.18 679	4.49 603	2.79 643	10.21 688	11.69 687	3.16 625	11.53 687	18.33 695	4.31 633	11.66 654	3.52 598	4.45 695	2.93 690	2.56 677	1.91 680	3.62 674	3.16 682

FC-DCNN v2	6.91 674	0.77 415	19.25 591	1.69 609	1.64 599	9.13 687	2.40 629	7.20 679	9.47 683	11.07 701	11.62 688	20.05 701	15.79 697	12.55 678	11.99 667	0.66 608	0.57 616	0.58 600	0.56 604	0.63 556	0.61 552

tt	7.19 675	0.51 131	6.83 397	4.03 685	2.30 663	12.05 693	20.19 710	15.46 705	6.58 679	3.42 636	3.22 621	5.37 661	6.39 667	4.20 443	7.46 642	9.81 709	11.53 716	7.05 707	7.46 708	6.31 696	3.71 692

Dean	7.52 676	9.08 683	21.41 677	3.74 683	3.53 681	4.81 659	3.53 667	5.33 671	5.25 668	4.17 653	26.53 711	25.62 712	4.09 629	10.97 619	4.32 606	3.69 684	2.30 683	2.91 685	1.87 679	4.03 683	3.24 685

DGSMNet	7.55 677	1.62 603	17.42 551	1.92 636	12.73 701	7.45 683	42.99 724	4.13 529	2.07 419	2.10 437	3.16 619	3.42 568	1.70 479	9.24 558	2.30 549	3.70 685	10.89 715	11.80 717	5.54 704	4.24 684	2.66 673

MADNet++	7.57 678	5.80 670	13.28 477	6.38 703	5.26 697	7.18 679	7.77 691	5.32 670	5.62 672	6.11 675	7.78 663	6.02 667	8.01 681	11.74 659	16.36 683	9.36 708	4.95 703	8.57 710	5.66 705	4.83 691	5.34 700

MonStereo1	8.07 679	2.24 634	5.83 391	4.68 696	3.60 682	18.80 703	2.52 633	5.89 676	5.86 675	4.76 663	13.98 698	7.41 672	50.63 729	13.28 683	5.16 620	4.40 693	0.90 653	2.69 682	1.55 668	3.92 682	3.30 686

SGM+DAISY	8.36 680	3.82 658	24.83 701	2.02 644	1.75 623	14.80 697	17.22 705	4.27 577	11.79 688	13.88 703	14.38 699	11.74 686	13.83 692	10.56 600	15.12 674	1.21 650	1.19 663	1.14 656	1.13 657	1.17 643	1.37 643

MultiAttention	8.74 681	0.56 194	7.25 403	2.07 647	22.74 712	35.86 717	8.44 694	4.97 662	2.58 540	2.57 565	5.11 653	5.55 664	1.59 439	52.70 731	7.50 643	0.47 544	0.24 369	0.52 579	1.00 649	6.84 700	6.30 705

UNDER WATER-64	9.33 682	5.37 666	22.60 693	5.22 701	4.86 696	10.75 690	4.61 681	11.45 689	17.30 705	7.59 682	9.80 680	15.99 694	17.90 702	10.63 604	15.72 678	4.36 691	2.87 689	4.39 702	2.86 698	7.01 701	5.36 701

TorneroNet-64	10.12 683	8.74 677	20.95 663	4.27 687	3.76 687	13.86 696	2.85 646	15.05 703	23.15 714	10.07 695	23.84 709	13.47 690	8.24 683	13.96 693	17.21 688	3.96 688	2.72 687	3.23 690	2.48 690	6.29 695	4.27 697

DStereoSA	10.13 684	4.62 662	12.76 472	4.78 698	13.35 703	9.97 688	22.80 711	4.74 657	16.44 700	5.11 666	15.31 701	4.61 639	13.82 691	8.00 530	27.60 714	6.51 705	8.86 707	1.43 664	8.28 709	3.16 669	10.38 707

UNDER WATER	10.47 685	3.95 659	22.62 694	5.07 700	4.51 694	7.78 684	3.77 673	12.56 697	21.72 713	7.84 685	10.78 682	23.96 708	31.66 713	10.78 612	16.19 682	4.44 694	2.93 690	4.24 698	2.86 698	6.33 697	5.47 702

JetRed	10.48 686	27.10 715	35.70 710	4.27 687	4.09 691	15.55 701	12.83 701	12.16 694	5.50 670	5.83 672	5.56 656	10.14 681	7.43 675	8.88 545	26.39 712	3.32 677	3.81 699	3.51 693	2.96 700	7.85 704	6.69 706

notaker	10.50 687	8.60 676	20.23 629	4.54 695	3.95 688	6.27 674	3.44 663	8.07 682	4.75 665	8.73 688	46.45 722	13.86 693	27.86 712	13.49 687	13.61 672	4.56 696	3.18 696	3.52 694	2.68 694	8.13 706	4.05 695

WQFJA1++	10.56 688	0.40 20	3.21 332	0.89 256	0.82 351	1.43 74	0.41 70	2.15 141	0.87 68	96.02 736	0.71 61	0.46 39	0.55 69	1.29 189	0.50 83	0.27 207	0.17 85	0.21 36	0.18 92	100.47 734	0.22 128

xyz-stereo	10.85 689	0.45 62	79.01 734	0.62 25	0.45 128	83.70 732	0.77 296	2.59 236	1.34 158	2.19 475	32.02 720	2.76 510	1.62 450	5.75 475	2.39 554	0.25 158	0.17 85	0.33 406	0.21 189	0.25 129	0.19 15

DStereoFS	11.11 690	13.81 705	11.82 463	5.73 702	11.05 700	20.81 704	11.36 697	8.68 685	16.52 703	14.90 706	15.81 705	11.63 685	13.85 694	9.05 552	15.60 677	7.57 706	8.88 708	2.41 674	5.29 703	2.16 662	15.30 713

MANE	11.39 691	1.38 584	23.16 696	4.82 699	2.79 669	22.02 706	14.51 703	25.81 709	26.28 715	10.93 700	13.17 694	19.90 700	18.03 703	15.69 697	20.41 700	0.96 640	0.74 646	1.42 663	3.24 701	0.74 594	1.71 653

SGM-ForestM	11.55 692	1.16 545	21.62 683	2.14 649	0.81 340	22.25 707	19.08 708	16.50 707	11.34 686	15.94 709	14.44 700	27.12 713	22.61 711	24.76 710	28.39 718	0.50 565	0.48 596	0.47 544	0.44 561	0.55 525	0.53 518

WAO-8	11.95 693	13.02 699	20.56 646	3.50 676	3.08 675	15.11 699	2.80 644	12.91 698	19.11 711	7.69 683	13.12 691	11.62 683	7.01 672	84.40 733	7.91 645	3.42 678	1.92 677	3.54 695	1.93 681	3.68 675	2.69 675

Venus	11.95 693	13.02 699	20.56 646	3.50 676	3.08 675	15.11 699	2.80 644	12.91 698	19.11 711	7.69 683	13.12 691	11.62 683	7.01 672	84.40 733	7.91 645	3.42 678	1.92 677	3.54 695	1.93 681	3.68 675	2.69 675

TCMNet-wrong-test	12.32 695	14.13 707	19.38 596	22.38 714	19.85 707	15.99 702	12.34 700	22.95 708	4.56 660	6.24 677	6.27 659	18.40 697	15.71 696	10.10 589	10.72 657	9.06 707	4.78 701	5.35 704	3.95 702	12.28 711	11.97 709

EDNetEfficientorigin	12.35 696	2.51 639	179.47 740	1.19 454	0.96 408	2.91 244	1.81 602	3.00 295	5.35 669	8.91 689	4.79 649	4.18 618	4.64 639	9.98 581	11.30 661	0.37 443	0.38 533	0.60 608	0.85 639	1.32 650	2.43 671

LSM	12.71 697	3.52 657	20.79 655	55.63 729	84.76 729	3.63 399	6.30 686	3.73 414	4.93 666	5.55 670	13.92 697	3.53 583	3.25 604	9.72 569	4.12 605	0.64 603	0.85 651	0.71 628	0.81 638	1.03 624	26.84 718

U	12.82 698	0.38 10	1.99 224	0.66 65	58.94 727	63.38 730	0.34 42	1.91 106	0.94 98	0.59 56	0.80 81	0.46 39	0.57 76	0.83 48	0.44 41	0.29 281	0.17 85	63.35 731	59.81 730	0.29 222	0.20 48

MSAF-DinoV2	13.69 699	13.09 701	22.03 689	2.41 661	1.44 559	4.03 499	1.38 553	9.07 686	9.20 681	2.23 493	1.98 471	5.08 655	5.06 644	177.66 740	5.46 627	0.45 527	0.34 502	0.40 499	0.62 617	6.09 694	5.80 703

DGTPSM_ROB	15.31 700	8.85 679	28.14 707	9.90 707	18.89 705	12.44 694	33.21 714	13.48 700	17.86 709	9.50 692	22.89 707	13.78 691	19.67 704	21.26 700	23.68 704	5.08 702	8.84 705	5.62 705	11.50 712	6.72 698	14.87 711

DPSMNet_ROB	15.52 701	8.89 680	31.44 708	10.07 709	18.91 706	12.44 694	33.22 715	13.51 701	17.94 710	9.58 693	22.91 708	13.79 692	19.67 704	21.43 701	23.73 705	5.17 703	8.84 705	5.63 706	11.52 715	6.79 699	14.90 712

USTest	15.98 702	15.58 708	22.56 692	18.49 711	16.99 704	26.43 708	36.08 718	27.68 712	12.77 691	10.69 698	10.80 683	18.35 696	15.09 695	18.62 699	23.37 703	4.85 701	5.34 704	7.38 708	7.43 707	9.90 708	11.23 708

KSHMR	16.96 703	5.37 666	21.64 685	4.46 693	4.50 693	8.30 686	3.32 660	15.58 706	76.24 733	6.62 680	61.47 728	56.53 728	5.43 652	35.17 716	11.37 662	4.39 692	2.97 694	3.63 697	2.74 696	5.10 692	4.34 698

LE_ROB	18.58 704	1.21 553	48.38 717	8.60 706	23.00 713	7.32 682	19.74 709	9.94 687	38.69 725	43.53 720	21.91 706	28.40 714	40.92 719	23.18 706	54.71 725	0.34 401	0.33 489	0.32 369	0.36 496	0.42 451	0.40 436

coex-ft	18.59 705	6.62 671	113.53 737	1.17 445	1.31 519	2.33 180	1.93 609	2.81 275	14.00 692	124.82 740	8.45 670	5.90 666	51.74 730	9.99 582	22.69 702	0.57 588	0.62 629	0.50 569	0.49 580	1.08 633	1.28 637

iinet-test	19.59 706	18.93 710	25.29 702	22.27 712	21.21 708	29.32 709	37.73 719	31.61 716	16.48 701	14.41 704	13.76 695	22.91 704	19.69 706	21.98 702	26.21 708	10.17 710	8.89 709	11.03 713	10.88 710	13.66 712	15.45 714

IINet	19.59 706	18.93 710	25.29 702	22.27 712	21.21 708	29.32 709	37.73 719	31.61 716	16.48 701	14.41 704	13.76 695	22.91 704	19.69 706	21.98 702	26.21 708	10.17 710	8.89 709	11.03 713	10.88 710	13.66 712	15.45 714

DPSM_ROB	20.78 708	20.03 713	26.57 705	23.62 716	22.46 710	31.10 712	39.97 722	33.52 718	17.41 707	15.25 707	15.80 703	24.06 709	20.71 709	23.30 707	27.62 715	10.78 712	9.41 712	11.69 715	11.50 712	14.49 714	16.36 716

DPSM	20.78 708	20.03 713	26.57 705	23.62 716	22.46 710	31.10 712	39.97 722	33.52 718	17.41 707	15.25 707	15.80 703	24.06 709	20.71 709	23.30 707	27.62 715	10.78 712	9.41 712	11.69 715	11.50 712	14.49 714	16.36 716

ktn	21.74 710	10.34 691	19.68 606	4.53 694	4.00 689	6.53 677	4.51 680	6.79 678	78.82 735	84.69 734	100.86 738	58.49 729	7.57 677	12.11 670	13.35 670	4.58 699	3.24 697	3.49 692	2.62 692	4.65 690	3.84 693

LRCNet_RVC	25.52 711	33.45 716	23.21 698	31.79 718	32.78 714	6.74 678	1.18 515	25.88 710	4.46 658	28.94 710	30.89 712	24.91 711	17.57 701	27.66 711	24.34 707	35.26 727	25.60 728	35.91 727	33.81 726	31.90 727	34.10 729

TorneroNet	25.88 712	11.28 696	21.62 683	4.20 686	4.07 690	55.25 722	3.15 658	15.16 704	76.94 734	58.09 728	82.72 735	86.88 733	41.15 720	13.35 685	18.13 692	4.32 690	2.85 688	3.45 691	2.62 692	8.33 707	4.14 696

DLNR_Zeroshot_test	28.62 713	55.50 730	49.94 720	183.62 736	115.05 735	3.43 344	0.28 19	29.49 714	1.49 221	1.01 215	1.26 227	0.93 228	0.63 99	3.92 436	1.51 439	29.81 724	0.41 556	0.26 193	0.23 246	93.28 731	0.32 322

DLNR-FE	28.68 714	56.10 731	49.61 718	183.75 737	105.98 731	3.44 345	0.28 19	29.58 715	1.49 221	1.01 215	1.26 227	0.93 228	0.63 99	3.81 429	1.51 439	33.14 726	0.41 556	0.26 193	0.23 246	99.94 733	0.32 322

Selective-IGEV-i1pa	29.93 715	36.60 717	34.97 709	9.92 708	7.41 699	38.91 718	35.81 717	43.96 722	35.07 723	30.01 711	53.53 727	41.78 715	35.42 714	40.57 718	33.93 720	30.94 725	15.47 719	23.33 718	13.36 716	10.61 709	27.01 719

HanzoNet	31.60 716	17.23 709	21.22 672	7.32 704	5.84 698	7.25 681	3.53 667	13.82 702	14.20 694	50.38 723	47.01 723	44.45 717	56.61 731	36.61 717	32.00 719	63.89 731	56.57 732	7.97 709	89.20 735	28.69 717	28.25 721

light-stereo	41.45 717	10.64 693	54.16 729	59.84 730	45.61 725	131.14 738	1.57 581	37.33 721	17.30 705	76.21 733	120.65 739	118.18 739	3.98 625	89.11 736	15.46 675	5.48 704	9.68 714	1.25 658	1.28 662	17.93 716	12.24 710

fast-reg	41.74 718	39.55 718	52.36 721	48.35 728	53.83 726	63.99 731	80.62 731	67.13 726	34.76 719	30.46 713	31.71 715	46.30 719	38.94 716	45.39 722	53.82 724	20.51 715	18.78 720	23.33 718	22.88 718	29.12 719	32.91 722

Hybrid-DGEV	41.74 718	40.15 721	53.21 724	47.72 722	45.04 719	62.46 724	80.71 733	67.23 728	34.70 716	30.38 712	31.64 714	48.32 726	41.44 721	46.71 729	55.65 732	21.63 720	18.85 721	23.50 725	23.21 722	29.18 722	33.09 728

FlowAnything	41.75 720	39.90 719	53.36 726	47.83 727	45.06 720	62.45 723	80.51 730	67.34 732	34.89 721	30.56 717	31.52 713	48.18 722	42.05 726	46.66 728	55.24 727	21.71 722	18.88 723	23.49 724	23.13 719	29.12 719	33.04 723

Selective-RAFT-Error	41.77 721	40.16 722	53.34 725	47.73 723	45.25 724	62.51 725	80.64 732	67.22 727	34.93 722	30.64 718	31.81 716	48.11 721	42.11 727	46.57 723	54.95 726	21.61 717	18.87 722	23.48 720	23.15 721	29.16 721	33.08 727

RAFT-FEzeroshot	41.78 722	40.21 724	53.07 722	47.74 725	45.19 722	62.51 725	80.73 735	67.30 730	34.75 717	30.51 715	31.88 717	48.27 724	41.88 724	46.64 726	55.54 729	21.62 718	18.89 725	23.48 720	23.22 723	29.20 724	33.05 724

RAFT-FE	41.78 722	40.21 724	53.07 722	47.74 725	45.19 722	62.51 725	80.73 735	67.30 730	34.75 717	30.51 715	31.88 717	48.27 724	41.88 724	46.64 726	55.54 729	21.62 718	18.89 725	23.48 720	23.22 723	29.20 724	33.05 724

CasAABBNet	41.80 724	40.20 723	53.41 727	47.73 723	45.18 721	62.51 725	80.71 733	67.26 729	34.80 720	30.49 714	31.88 717	48.24 723	41.81 723	46.63 725	55.64 731	21.60 716	18.88 723	23.48 720	23.22 723	29.19 723	33.05 724

HaxPig	43.25 725	43.65 726	45.00 715	33.85 719	35.61 716	32.69 714	30.52 712	45.09 723	42.97 726	48.77 721	48.17 724	43.00 716	40.26 718	44.58 720	43.61 721	47.18 728	49.30 729	51.54 729	50.25 728	43.73 728	45.29 730

AVERAGE_ROB	44.46 726	45.91 727	46.59 716	40.59 721	38.66 717	32.99 715	30.52 712	46.19 724	43.26 727	49.59 722	48.97 725	44.62 718	39.89 717	45.04 721	43.94 722	48.74 729	50.69 730	50.80 728	49.79 727	45.54 729	46.97 731

MEDIAN_ROB	47.37 727	49.08 728	49.92 719	40.32 720	39.97 718	34.95 716	33.43 716	49.17 725	46.39 729	53.06 725	52.65 726	47.65 720	42.23 728	48.35 730	47.29 723	52.10 730	54.04 731	54.28 730	53.48 729	48.76 730	50.33 732

LSM0	49.58 728	40.04 720	53.62 728	97.15 731	128.68 736	62.75 729	79.89 729	67.63 733	35.11 724	33.02 719	32.61 721	48.43 727	41.60 722	46.60 724	55.43 728	21.63 720	18.99 727	23.62 726	23.13 719	29.47 726	52.26 733

BEATNet-Init1	49.72 729	64.32 732	97.77 736	4.68 696	4.28 692	84.75 733	60.42 725	73.38 734	68.59 732	88.29 735	88.51 737	91.94 734	97.99 736	85.26 735	70.96 736	0.80 628	0.65 633	0.85 643	0.70 627	7.96 705	2.33 667

Anonymous_1	57.11 730	19.68 712	26.15 704	23.10 715	142.31 737	30.84 711	39.75 721	33.86 720	16.98 704	70.53 732	15.42 702	23.46 707	19.75 708	23.04 705	27.23 713	164.73 739	9.02 711	130.38 734	137.40 737	161.27 741	27.24 720

PML	64.32 731	53.22 729	17.88 559	8.10 705	32.94 715	148.46 739	247.79 743	12.18 695	45.42 728	111.41 737	288.92 743	101.47 736	101.31 737	31.67 712	15.55 676	14.03 714	4.83 702	10.98 712	6.18 706	28.82 718	5.17 699

FADE	78.44 732	13.79 704	36.09 711	10.71 710	13.34 702	4.15 527	4.14 679	28.60 713	8.36 680	5.15 668	3.88 640	11.85 687	36.55 715	44.37 719	28.26 717	474.90 743	161.58 741	347.36 742	322.13 743	7.29 703	6.23 704

DPSimNet_ROB	102.30 733	119.72 739	143.59 739	109.42 733	94.10 730	127.22 737	127.15 738	26.62 711	102.36 740	149.58 741	83.99 736	139.34 740	137.54 740	64.62 732	82.36 737	105.18 733	66.15 733	120.15 733	69.61 732	99.58 732	77.72 734

ASD4	103.30 734	113.98 738	120.24 738	106.67 732	79.75 728	115.36 734	120.35 737	119.13 738	79.65 739	120.04 739	74.64 731	101.45 735	65.48 732	109.11 737	84.31 738	104.31 732	90.04 736	133.15 735	103.58 736	130.15 737	94.66 737

RSGM-EC	108.14 735	104.44 736	68.66 732	115.42 734	109.31 733	116.48 735	139.19 739	127.02 739	55.95 730	55.27 726	71.01 729	116.54 737	111.76 738	176.57 738	175.06 739	117.34 737	71.64 734	140.65 736	83.55 733	123.96 735	82.91 735

acva	108.14 735	104.44 736	68.66 732	115.42 734	109.31 733	116.48 735	139.19 739	127.02 739	55.95 730	55.27 726	71.01 729	116.54 737	111.76 738	176.57 738	175.06 739	117.34 737	71.64 734	140.65 736	83.55 733	123.96 735	82.91 735

xxxxx1	112.33 737	88.53 733	37.76 712	227.84 739	157.23 738	39.05 719	61.41 726	93.76 735	79.29 736	62.45 729	74.79 732	78.32 730	70.96 733	33.47 713	70.69 733	114.00 734	130.36 738	259.31 739	274.34 740	145.54 738	147.50 738

tt_ll	112.33 737	88.53 733	37.76 712	227.84 739	157.23 738	39.05 719	61.41 726	93.76 735	79.29 736	62.45 729	74.79 732	78.32 730	70.96 733	33.47 713	70.69 733	114.00 734	130.36 738	259.31 739	274.34 740	145.54 738	147.50 738

ff	112.33 737	88.53 733	37.76 712	227.84 739	157.23 738	39.05 719	61.41 726	93.76 735	79.29 736	62.45 729	74.79 732	78.32 730	70.96 733	33.47 713	70.69 733	114.00 734	130.36 738	259.31 739	274.34 740	145.54 738	147.50 738

Selective-IGEV-i16pa	129.35 740	164.95 740	19.57 602	3.26 674	2.26 661	202.88 741	5.86 683	236.38 742	207.45 742	116.27 738	209.82 740	153.71 741	219.30 742	258.04 742	190.96 741	192.94 740	94.03 737	90.21 732	64.92 731	4.40 688	149.67 741

test_example2	212.63 741	219.92 741	221.87 741	213.67 738	221.17 742	199.47 740	200.74 741	185.30 741	141.66 741	209.52 742	213.45 741	210.82 742	205.48 741	221.27 741	216.64 742	236.83 741	242.07 743	213.93 738	217.01 738	235.69 742	226.10 743

real-time stereo	294.68 742	361.72 742	234.10 742	360.76 742	210.43 741	375.05 742	223.65 742	363.10 743	232.81 743	354.86 743	229.37 742	375.57 743	227.99 743	370.78 743	229.70 743	356.99 742	232.37 742	363.28 743	226.29 739	350.99 743	213.87 742

ccccc	590.94 743	629.75 743	645.59 743	567.84 743	570.84 743	582.44 743	641.68 744	613.82 744	494.59 744	614.58 744	651.20 744	555.57 744	637.59 744	666.94 744	652.42 744	781.57 744	507.24 744	391.36 744	342.44 744	689.82 744	581.48 744

GS-Stereo							0.83 341	3.32 340	1.37 164	0.75 125	0.89 112	0.76 174	0.80 180	0.92 80	0.53 101	0.26 180	0.18 131	0.26 193	0.20 164	0.28 202	0.21 94

Low-res two-view benchmark