Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

mm1	0.09 1	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.14 6	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 11	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 11	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.12 5	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 6	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 6	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 141	0.13 1	0.16 29	0.07 2	0.15 56	0.12 32	0.15 11	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 56	0.09 55	0.09 1	0.14 109	0.10 1	0.14 43	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.08 24	0.12 20	0.13 72	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 34	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 104	0.07 2	0.16 96	0.13 72	0.16 16	0.12 17	0.10 35	0.16 154	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.17 24	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.06 243	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.18 104	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.16 16	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.10 124	0.15 56	0.10 8	0.18 36	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.09 55	0.14 38	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.10 35	0.10 35	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.09 55	0.14 38	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.09 16	0.10 35	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.17 24	0.14 43	0.08 2	0.11 47	0.12 121	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 141	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 96	0.14 109	0.14 6	0.13 25	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 79	0.16 98	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 117	0.15 6	0.11 179	0.10 12	0.13 72	0.15 11	0.08 1	0.12 88	0.10 35	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 221	0.20 105	0.16 29	0.07 2	0.16 96	0.13 72	0.17 24	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.09 55	0.13 27	0.13 72	0.22 98	0.16 70	0.09 16	0.10 35	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.13 72	0.11 2	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 234	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.08 318	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 96	0.10 8	0.20 65	0.14 43	0.09 16	0.10 35	0.09 27	0.12 152	0.13 12	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.19 46	0.15 60	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.18 36	0.19 136	0.10 35	0.10 35	0.11 92	0.10 79	0.15 70	0.13 169	0.06 49	0.06 243	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.08 24	0.16 96	0.13 72	0.21 80	0.11 9	0.11 58	0.11 47	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.06 243	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 86	0.14 8	0.19 161	0.07 2	0.16 96	0.12 32	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 173	0.13 198	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.18 104	0.10 124	0.13 27	0.12 32	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	0.08 24	0.11 14	0.09 2	0.20 65	0.12 17	0.11 58	0.11 47	0.08 4	0.08 15	0.23 244	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 145

S2M2_XL	0.10 9	0.09 86	0.21 117	0.14 2	0.10 124	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 47	0.09 27	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 141	0.15 23	0.17 56	0.10 124	0.16 96	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.12 88	0.11 47	0.09 27	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 141	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.12 88	0.12 67	0.08 4	0.11 118	0.16 98	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 40	0.19 92	0.16 29	0.09 55	0.12 20	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 98	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 40	0.19 92	0.16 29	0.09 55	0.12 20	0.13 72	0.17 24	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 116	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 40	0.16 48	0.17 56	0.08 24	0.16 96	0.12 32	0.17 24	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.18 104	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 116	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.18 104	0.07 2	0.15 56	0.11 20	0.17 24	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.08 24	0.13 27	0.09 2	0.16 16	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

MonSter	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.24 140	0.19 136	0.09 16	0.11 47	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 56	0.08 24	0.09 1	0.13 72	0.24 140	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LGCAT	0.11 46	0.07 5	0.15 23	0.14 2	0.09 55	0.12 20	0.12 32	0.13 5	0.10 4	0.12 88	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.12 113	0.11 484	0.11 557	0.05 1	0.06 155	0.05 7	0.12 510

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 132	0.16 29	0.10 124	0.13 27	0.13 72	0.18 36	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 141	0.26 179	0.18 104	0.09 55	0.14 38	0.14 109	0.20 65	0.13 25	0.11 58	0.13 86	0.10 57	0.11 118	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 86	0.17 69	0.18 104	0.10 124	0.15 56	0.16 209	0.23 121	0.15 60	0.10 35	0.16 154	0.09 27	0.11 118	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.08 320

MatchStereo	0.11 46	0.08 40	0.23 145	0.16 29	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 65	0.17 97	0.10 35	0.15 135	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 46	0.09 86	0.20 105	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.13 72	0.16 16	0.13 25	0.10 35	0.10 35	0.09 27	0.09 34	0.19 168	0.12 113	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.24 140	0.16 70	0.11 58	0.11 47	0.08 4	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 46	0.10 141	0.14 8	0.17 56	0.10 124	0.15 56	0.12 32	0.25 157	0.17 97	0.14 150	0.13 86	0.09 27	0.09 34	0.18 143	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.10 8	0.19 46	0.18 117	0.14 150	0.17 173	0.09 27	0.10 79	0.18 143	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.12 32	0.21 80	0.14 43	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.12 32	0.21 80	0.14 43	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 46	0.11 221	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.21 80	0.16 70	0.13 119	0.13 86	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 221	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.21 80	0.16 70	0.13 119	0.13 86	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 221	0.16 48	0.17 56	0.10 124	0.17 131	0.12 32	0.21 80	0.14 43	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 46	0.10 141	0.15 23	0.18 104	0.09 55	0.15 56	0.15 161	0.20 65	0.15 60	0.12 88	0.13 86	0.10 57	0.09 34	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 46	0.09 86	0.14 8	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.25 157	0.16 70	0.14 150	0.13 86	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.19 194	0.10 8	0.22 98	0.17 97	0.14 150	0.12 67	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.19 194	0.10 8	0.22 98	0.17 97	0.14 150	0.12 67	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 46	0.09 86	0.15 23	0.17 56	0.11 179	0.18 159	0.12 32	0.23 121	0.14 43	0.13 119	0.11 47	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 141	0.14 8	0.17 56	0.09 55	0.17 131	0.09 2	0.22 98	0.16 70	0.13 119	0.13 86	0.09 27	0.11 118	0.19 168	0.13 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 46	0.10 141	0.15 23	0.18 104	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.27 192	0.20 165	0.14 150	0.14 121	0.08 4	0.11 118	0.13 12	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 46	0.09 86	0.14 8	0.19 161	0.12 253	0.14 38	0.12 32	0.25 157	0.17 97	0.13 119	0.16 154	0.08 4	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 46	0.09 86	0.13 1	0.17 56	0.12 253	0.15 56	0.11 20	0.23 121	0.15 60	0.14 150	0.12 67	0.08 4	0.09 34	0.21 214	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 69	0.15 6	0.11 179	0.16 96	0.13 72	0.21 80	0.16 70	0.11 58	0.15 135	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 69	0.19 161	0.11 179	0.13 27	0.11 20	0.22 98	0.15 60	0.11 58	0.12 67	0.12 121	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 265	0.06 145

LG-G_1	0.11 46	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.07 2	0.21 271	0.09 2	0.19 46	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LG-G	0.11 46	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.07 2	0.21 271	0.09 2	0.19 46	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.07 2	0.17 131	0.13 72	0.18 36	0.16 70	0.11 58	0.13 86	0.11 92	0.12 152	0.18 143	0.11 42	0.08 291	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.09 55	0.22 303	0.14 109	0.14 6	0.16 70	0.11 58	0.10 35	0.09 27	0.08 15	0.21 214	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 40	0.15 23	0.19 161	0.11 179	0.14 38	0.10 8	0.22 98	0.18 117	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.11 118	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

TS12	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.21 288	0.09 55	0.19 194	0.14 109	0.23 121	0.16 70	0.14 150	0.19 203	0.12 121	0.13 198	0.17 116	0.15 237	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 76	0.11 221	0.28 209	0.20 234	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.22 98	0.16 70	0.09 16	0.11 47	0.09 27	0.12 152	0.20 189	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 76	0.11 221	0.32 256	0.20 234	0.08 24	0.16 96	0.13 72	0.19 46	0.17 97	0.11 58	0.12 67	0.11 92	0.11 118	0.19 168	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 76	0.10 141	0.27 191	0.19 161	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.21 80	0.15 60	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.12 152	0.20 189	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 76	0.11 221	0.27 191	0.19 161	0.11 179	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.14 43	0.11 58	0.14 121	0.10 57	0.11 118	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 76	0.12 279	0.28 209	0.19 161	0.08 24	0.17 131	0.15 161	0.22 98	0.18 117	0.11 58	0.14 121	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 76	0.11 221	0.26 179	0.19 161	0.07 2	0.14 38	0.14 109	0.21 80	0.18 117	0.12 88	0.15 135	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 76	0.13 346	0.28 209	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.14 121	0.09 27	0.13 198	0.18 143	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.06 145

aanet-new-32k	0.12 76	0.11 221	0.27 191	0.20 234	0.09 55	0.18 159	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.12 88	0.12 67	0.13 141	0.13 198	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 76	0.11 221	0.27 191	0.20 234	0.09 55	0.18 159	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.12 88	0.12 67	0.13 141	0.13 198	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 76	0.11 221	0.35 294	0.20 234	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.14 43	0.12 88	0.14 121	0.12 121	0.12 152	0.15 70	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.07 185	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 76	0.11 221	0.22 132	0.19 161	0.11 179	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.15 60	0.13 119	0.16 154	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 76	0.11 221	0.28 209	0.20 234	0.08 24	0.15 56	0.13 72	0.22 98	0.19 136	0.12 88	0.14 121	0.12 121	0.12 152	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 76	0.11 221	0.26 179	0.20 234	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.21 80	0.19 136	0.12 88	0.12 67	0.12 121	0.11 118	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 76	0.12 279	0.27 191	0.21 288	0.09 55	0.19 194	0.14 109	0.24 140	0.17 97	0.12 88	0.13 86	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 76	0.11 221	0.23 145	0.22 357	0.09 55	0.16 96	0.14 109	0.24 140	0.19 136	0.12 88	0.11 47	0.09 27	0.13 198	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 76	0.11 221	0.25 169	0.21 288	0.08 24	0.13 27	0.14 109	0.25 157	0.21 185	0.12 88	0.15 135	0.09 27	0.14 234	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 76	0.11 221	0.24 155	0.20 234	0.09 55	0.19 194	0.15 161	0.26 177	0.20 165	0.11 58	0.12 67	0.10 57	0.13 198	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 76	0.10 141	0.21 117	0.21 288	0.11 179	0.20 237	0.16 209	0.21 80	0.17 97	0.12 88	0.17 173	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 76	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.13 334	0.20 237	0.16 209	0.23 121	0.18 117	0.12 88	0.15 135	0.14 173	0.13 198	0.13 12	0.12 113	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 76	0.09 86	0.17 69	0.19 161	0.11 179	0.14 38	0.16 209	0.21 80	0.20 165	0.10 35	0.17 173	0.11 92	0.12 152	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 76	0.08 40	0.29 223	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.19 46	0.17 97	0.11 58	0.14 121	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.19 606

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 76	0.09 86	0.18 82	0.18 104	0.09 55	0.13 27	0.16 209	0.25 157	0.21 185	0.11 58	0.16 154	0.09 27	0.11 118	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.07 2	0.15 56	0.15 161	0.24 140	0.17 97	0.13 119	0.15 135	0.16 215	0.13 198	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.07 2	0.16 96	0.15 161	0.25 157	0.16 70	0.14 150	0.15 135	0.17 226	0.12 152	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 159	0.16 209	0.25 157	0.16 70	0.16 199	0.16 154	0.18 240	0.13 198	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 76	0.13 346	0.15 23	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.17 256	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 370	0.14 31	0.22 424	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.07 241

Selective-IGEV-i32	0.12 76	0.09 86	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.27 192	0.15 60	0.13 119	0.14 121	0.13 141	0.08 15	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 76	0.09 86	0.21 117	0.18 104	0.13 334	0.18 159	0.16 209	0.24 140	0.20 165	0.16 199	0.21 235	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 76	0.07 5	0.19 92	0.15 6	0.16 476	0.10 12	0.12 32	0.26 177	0.23 228	0.13 119	0.11 47	0.10 57	0.08 15	0.21 214	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 76	0.12 279	0.21 117	0.18 104	0.11 179	0.24 346	0.12 32	0.19 46	0.18 117	0.10 35	0.13 86	0.11 92	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.18 104	0.12 253	0.19 194	0.16 209	0.20 65	0.14 43	0.12 88	0.15 135	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

GSStereo	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.17 56	0.12 253	0.19 194	0.16 209	0.26 177	0.18 117	0.13 119	0.15 135	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

gasm-f	0.12 76	0.09 86	0.19 92	0.18 104	0.12 253	0.18 159	0.18 305	0.20 65	0.14 43	0.12 88	0.19 203	0.10 57	0.11 118	0.16 98	0.11 42	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.09 356	0.08 320

Replicate-Monster	0.12 76	0.10 141	0.32 256	0.16 29	0.08 24	0.17 131	0.10 8	0.22 98	0.19 136	0.11 58	0.10 35	0.10 57	0.09 34	0.19 168	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.08 320

3w_stereo	0.12 76	0.11 221	0.18 82	0.18 104	0.08 24	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.19 136	0.12 88	0.12 67	0.07 1	0.12 152	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 76	0.08 40	0.14 8	0.18 104	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.25 157	0.21 185	0.13 119	0.16 154	0.08 4	0.12 152	0.16 98	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GREAT-IGEV	0.12 76	0.09 86	0.25 169	0.16 29	0.11 179	0.14 38	0.16 209	0.17 24	0.17 97	0.10 35	0.15 135	0.09 27	0.09 34	0.18 143	0.10 6	0.06 49	0.07 380	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.10 448
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 76	0.11 221	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.17 256	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.13 86	0.13 141	0.08 15	0.22 234	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

AIO_test	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.19 161	0.11 179	0.15 56	0.17 256	0.19 46	0.16 70	0.11 58	0.13 86	0.14 173	0.09 34	0.20 189	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

GIP-stereo	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.19 161	0.11 179	0.16 96	0.14 109	0.29 231	0.18 117	0.11 58	0.16 154	0.13 141	0.09 34	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.18 104	0.13 334	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 79	0.21 214	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.16 566	0.24 644

RSM++	0.12 76	0.09 86	0.19 92	0.20 234	0.09 55	0.17 131	0.15 161	0.21 80	0.19 136	0.12 88	0.12 67	0.14 173	0.09 34	0.20 189	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.05 34

RSM	0.12 76	0.09 86	0.20 105	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.23 121	0.18 117	0.13 119	0.13 86	0.15 194	0.09 34	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 76	0.08 40	0.29 223	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.19 46	0.17 97	0.11 58	0.14 121	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.19 606

Selective-IGEV	0.12 76	0.09 86	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.27 192	0.15 60	0.13 119	0.14 121	0.13 141	0.08 15	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

DF	0.13 122	0.09 86	0.21 117	0.18 104	0.10 124	0.17 131	0.15 161	0.25 157	0.17 97	0.13 119	0.22 249	0.19 264	0.11 118	0.20 189	0.14 206	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.06 145

aanet-new-78k	0.13 122	0.11 221	0.44 422	0.21 288	0.08 24	0.14 38	0.14 109	0.21 80	0.16 70	0.10 35	0.13 86	0.10 57	0.13 198	0.18 143	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

aanet-new	0.13 122	0.11 221	0.30 233	0.20 234	0.13 334	0.20 237	0.14 109	0.23 121	0.16 70	0.12 88	0.13 86	0.09 27	0.15 253	0.19 168	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 122	0.09 86	0.19 92	0.18 104	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 122	0.09 86	0.22 132	0.18 104	0.14 382	0.18 159	0.15 161	0.23 121	0.21 185	0.16 199	0.22 249	0.10 57	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 122	0.09 86	0.20 105	0.18 104	0.14 382	0.18 159	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.16 199	0.21 235	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 122	0.11 221	0.38 342	0.17 56	0.11 179	0.17 131	0.14 109	0.23 121	0.17 97	0.11 58	0.14 121	0.13 141	0.11 118	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 122	0.07 5	0.16 48	0.17 56	0.11 179	0.17 131	0.16 209	0.32 273	0.22 202	0.15 170	0.17 173	0.20 274	0.13 198	0.14 31	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 122	0.08 40	0.22 132	0.15 6	0.09 55	0.18 159	0.13 72	0.24 140	0.25 260	0.14 150	0.22 249	0.17 226	0.12 152	0.19 168	0.13 169	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

BStereo	0.13 122	0.10 141	0.42 399	0.18 104	0.11 179	0.13 27	0.14 109	0.24 140	0.22 202	0.12 88	0.11 47	0.12 121	0.09 34	0.16 98	0.14 206	0.05 9	0.06 243	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.06 145

NLSM3	0.13 122	0.10 141	0.17 69	0.21 288	0.13 334	0.18 159	0.16 209	0.30 251	0.24 244	0.11 58	0.15 135	0.12 121	0.13 198	0.17 116	0.15 237	0.05 9	0.05 40	0.08 259	0.08 318	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 122	0.08 40	0.19 92	0.19 161	0.16 476	0.12 20	0.15 161	0.18 36	0.18 117	0.11 58	0.10 35	0.13 141	0.12 152	0.23 244	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.21 617	0.06 145

GASTEREO	0.13 122	0.12 279	0.21 117	0.23 415	0.10 124	0.18 159	0.15 161	0.26 177	0.18 117	0.17 218	0.16 154	0.11 92	0.13 198	0.19 168	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.06 103	0.06 145

MSCF	0.13 122	0.12 279	0.21 117	0.22 357	0.10 124	0.16 96	0.15 161	0.26 177	0.18 117	0.17 218	0.16 154	0.11 92	0.13 198	0.18 143	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.06 103	0.06 145

water-stereo	0.13 122	0.08 40	0.20 105	0.19 161	0.10 124	0.17 131	0.14 109	0.25 157	0.19 136	0.17 218	0.23 258	0.15 194	0.15 253	0.12 5	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 122	0.09 86	0.24 155	0.20 234	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.22 98	0.16 70	0.12 88	0.19 203	0.15 194	0.11 118	0.13 12	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.07 185	0.06 145

LG-Stereo	0.13 122	0.10 141	0.24 155	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.18 305	0.21 80	0.18 117	0.11 58	0.17 173	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.14 206	0.05 9	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.05 34

S2M2_L	0.13 122	0.11 221	0.20 105	0.16 29	0.12 253	0.12 20	0.07 1	0.18 36	0.20 165	0.12 88	0.15 135	0.14 173	0.12 152	0.15 70	0.14 206	0.13 543	0.09 503	0.09 352	0.10 464	0.11 473	0.09 389
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 122	0.14 394	0.19 92	0.26 543	0.09 55	0.15 56	0.13 72	0.22 98	0.18 117	0.12 88	0.11 47	0.10 57	0.13 198	0.21 214	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 122	0.37 635	0.36 314	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 24	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 79	0.20 189	0.10 6	0.09 393	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.24 630	0.05 34

castereo++	0.13 122	0.10 141	0.18 82	0.18 104	0.10 124	0.27 398	0.13 72	0.23 121	0.23 228	0.11 58	0.13 86	0.16 215	0.10 79	0.18 143	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 122	0.09 86	0.24 155	0.19 161	0.10 124	0.17 131	0.19 352	0.22 98	0.16 70	0.14 150	0.11 47	0.13 141	0.10 79	0.24 260	0.18 318	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.06 145
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 122	0.10 141	0.22 132	0.19 161	0.10 124	0.19 194	0.17 256	0.19 46	0.19 136	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.11 118	0.24 260	0.16 264	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

mms	0.13 122	0.11 221	0.19 92	0.19 161	0.12 253	0.16 96	0.17 256	0.20 65	0.17 97	0.13 119	0.17 173	0.14 173	0.09 34	0.24 260	0.14 206	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.07 241

ours_stereo	0.13 122	0.11 221	0.23 145	0.20 234	0.11 179	0.17 131	0.18 305	0.20 65	0.19 136	0.13 119	0.18 193	0.14 173	0.10 79	0.23 244	0.14 206	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.06 103	0.05 34

RAStereo	0.13 122	0.12 279	0.27 191	0.22 357	0.11 179	0.15 56	0.18 305	0.23 121	0.23 228	0.13 119	0.17 173	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 169	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.05 34

Occ-G	0.13 122	0.08 40	0.21 117	0.17 56	0.10 124	0.15 56	0.19 352	0.22 98	0.19 136	0.13 119	0.19 203	0.21 286	0.11 118	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.06 145

Pointernet	0.13 122	0.07 5	0.27 191	0.19 161	0.11 179	0.20 237	0.12 32	0.31 261	0.24 244	0.15 170	0.15 135	0.13 141	0.11 118	0.17 116	0.13 169	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 122	0.10 141	0.22 132	0.20 234	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.16 70	0.13 119	0.15 135	0.13 141	0.08 15	0.18 143	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

gcap-zeroshot	0.13 122	0.09 86	0.22 132	0.17 56	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 122	0.09 86	0.20 105	0.18 104	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 122	0.08 40	0.21 117	0.15 6	0.07 2	0.21 271	0.12 32	0.24 140	0.24 244	0.16 199	0.21 235	0.15 194	0.13 198	0.18 143	0.13 169	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

MoCha-V2	0.13 122	0.08 40	0.26 179	0.23 415	0.09 55	0.16 96	0.15 161	0.26 177	0.16 70	0.15 170	0.15 135	0.13 141	0.14 234	0.20 189	0.11 42	0.06 49	0.07 380	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

IGEV++	0.13 122	0.10 141	0.23 145	0.21 288	0.10 124	0.15 56	0.15 161	0.29 231	0.16 70	0.12 88	0.15 135	0.12 121	0.12 152	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.07 241

testlalala	0.13 122	0.09 86	0.22 132	0.17 56	0.14 382	0.19 194	0.15 161	0.25 157	0.22 202	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 122	0.09 86	0.23 145	0.18 104	0.19 549	0.19 194	0.16 209	0.23 121	0.14 43	0.13 119	0.17 173	0.13 141	0.16 279	0.16 98	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.08 318	0.07 185	0.06 145

LoS_RVC	0.13 122	0.10 141	0.19 92	0.18 104	0.16 476	0.20 237	0.18 305	0.20 65	0.17 97	0.13 119	0.19 203	0.12 121	0.15 253	0.17 116	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.12 510

EGLCR-Stereo	0.13 122	0.08 40	0.20 105	0.18 104	0.09 55	0.21 271	0.13 72	0.27 192	0.21 185	0.13 119	0.10 35	0.15 194	0.09 34	0.20 189	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

CREStereo	0.13 122	0.08 40	0.21 117	0.14 2	0.08 24	0.22 303	0.15 161	0.25 157	0.24 244	0.16 199	0.21 235	0.14 173	0.13 198	0.18 143	0.13 169	0.09 393	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 185	0.06 145
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
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 161	0.21 541	0.47 450	0.17 56	0.12 253	0.15 56	0.14 109	0.24 140	0.16 70	0.11 58	0.14 121	0.12 121	0.10 79	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 243	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 161	0.19 514	0.70 576	0.17 56	0.12 253	0.13 27	0.14 109	0.24 140	0.17 97	0.10 35	0.12 67	0.10 57	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 236	0.05 7	0.07 241

PSi22	0.14 161	0.13 346	0.29 223	0.19 161	0.09 55	0.17 131	0.12 32	0.28 215	0.23 228	0.13 119	0.14 121	0.22 297	0.13 198	0.29 361	0.14 206	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 185	0.06 145

Wave_Phase_stereo	0.14 161	0.10 141	0.42 399	0.18 104	0.11 179	0.36 532	0.14 109	0.28 215	0.22 202	0.12 88	0.11 47	0.12 121	0.09 34	0.16 98	0.14 206	0.05 9	0.06 243	0.06 48	0.08 318	0.05 7	0.06 145

252Zero-FE	0.14 161	0.07 5	0.17 69	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.21 80	0.19 136	0.77 656	0.11 47	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

Zero-FE251	0.14 161	0.09 86	0.24 155	0.17 56	0.09 55	0.20 237	0.13 72	0.20 65	0.14 43	0.61 635	0.13 86	0.13 141	0.11 118	0.14 31	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 161	0.10 141	0.18 82	0.21 288	0.10 124	0.29 440	0.16 209	0.28 215	0.20 165	0.14 150	0.17 173	0.16 215	0.14 234	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.07 241

GGEV	0.14 161	0.10 141	0.18 82	0.21 288	0.10 124	0.29 440	0.16 209	0.28 215	0.20 165	0.14 150	0.17 173	0.16 215	0.14 234	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.07 241

FlowAnything_test	0.14 161	0.11 221	0.21 117	0.21 288	0.12 253	0.17 131	0.16 209	0.25 157	0.16 70	0.15 170	0.13 86	0.15 194	0.14 234	0.18 143	0.16 264	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.12 543	0.08 265	0.09 389

depthmonostereo	0.14 161	0.09 86	0.19 92	0.19 161	0.08 24	0.20 237	0.15 161	0.27 192	0.23 228	0.16 199	0.18 193	0.14 173	0.17 310	0.19 168	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 161	0.08 40	0.18 82	0.18 104	0.09 55	0.21 271	0.14 109	0.24 140	0.21 185	0.21 265	0.21 235	0.15 194	0.14 234	0.23 244	0.15 237	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

SCV_C0	0.14 161	0.11 221	0.25 169	0.19 161	0.12 253	0.15 56	0.16 209	0.30 251	0.22 202	0.13 119	0.15 135	0.13 141	0.09 34	0.24 260	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.09 356	0.06 145

SCV	0.14 161	0.14 394	0.24 155	0.21 288	0.11 179	0.15 56	0.16 209	0.31 261	0.18 117	0.11 58	0.15 135	0.13 141	0.10 79	0.23 244	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.06 145

castereo	0.14 161	0.10 141	0.19 92	0.18 104	0.10 124	0.20 237	0.19 352	0.30 251	0.27 284	0.13 119	0.18 193	0.16 215	0.16 279	0.15 70	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

tt45	0.14 161	0.09 86	0.22 132	0.19 161	0.11 179	0.23 325	0.18 305	0.22 98	0.17 97	0.15 170	0.13 86	0.14 173	0.10 79	0.30 377	0.14 206	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.07 241

999	0.14 161	0.08 40	0.24 155	0.19 161	0.11 179	0.20 237	0.17 256	0.24 140	0.18 117	0.13 119	0.16 154	0.14 173	0.11 118	0.36 424	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.07 241

fffy	0.14 161	0.11 221	0.24 155	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.18 305	0.22 98	0.19 136	0.13 119	0.16 154	0.15 194	0.13 198	0.25 290	0.14 206	0.06 49	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.06 145

WCG-NET	0.14 161	0.09 86	0.23 145	0.18 104	0.08 24	0.18 159	0.17 256	0.21 80	0.28 303	0.18 236	0.21 235	0.15 194	0.12 152	0.18 143	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 161	0.09 86	0.23 145	0.17 56	0.08 24	0.19 194	0.16 209	0.23 121	0.26 272	0.18 236	0.19 203	0.20 274	0.12 152	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 161	0.11 221	0.32 256	0.19 161	0.11 179	0.18 159	0.17 256	0.20 65	0.22 202	0.14 150	0.24 272	0.15 194	0.10 79	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.10 425	0.06 145

ff7	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

IGEVStereo-DCA	0.14 161	0.11 221	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.12 67	0.14 173	0.12 152	0.28 342	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

ffff	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

11t	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

MaDis-Stereo	0.14 161	0.13 346	0.26 179	0.19 161	0.14 382	0.16 96	0.13 72	0.25 157	0.21 185	0.13 119	0.14 121	0.14 173	0.11 118	0.17 116	0.17 293	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.06 145

UniTT-Stereo	0.14 161	0.10 141	0.30 233	0.21 288	0.13 334	0.17 131	0.13 72	0.19 46	0.18 117	0.15 170	0.20 220	0.10 57	0.11 118	0.18 143	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.06 145

CASnet	0.14 161	0.12 279	0.22 132	0.22 357	0.08 24	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.25 260	0.22 273	0.20 220	0.15 194	0.11 118	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.11 487	0.09 420	0.08 265	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 161	0.14 394	0.33 274	0.20 234	0.09 55	0.21 271	0.10 8	0.26 177	0.20 165	0.18 236	0.19 203	0.15 194	0.13 198	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.06 145

anonymousdsp	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.28 215	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.07 241

LoS	0.14 161	0.08 40	0.27 191	0.16 29	0.09 55	0.22 303	0.14 109	0.26 177	0.26 272	0.15 170	0.18 193	0.18 240	0.13 198	0.22 234	0.14 206	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 161	0.08 40	0.19 92	0.17 56	0.22 592	0.18 159	0.16 209	0.23 121	0.19 136	0.14 150	0.17 173	0.14 173	0.10 79	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 265	0.18 599

ProNet	0.14 161	0.12 279	0.25 169	0.19 161	0.11 179	0.19 194	0.19 352	0.27 192	0.20 165	0.14 150	0.13 86	0.13 141	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.07 241

MC-Stereo	0.14 161	0.09 86	0.25 169	0.21 288	0.09 55	0.18 159	0.16 209	0.23 121	0.19 136	0.18 236	0.23 258	0.16 215	0.13 198	0.22 234	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

ccc-4	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.27 192	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

IGEV-Stereo	0.14 161	0.12 279	0.27 191	0.19 161	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.28 215	0.20 165	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.12 152	0.24 260	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 161	0.13 346	0.24 155	0.25 509	0.11 179	0.11 14	0.18 305	0.32 273	0.23 228	0.12 88	0.12 67	0.18 240	0.12 152	0.14 31	0.13 169	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.07 185	0.06 145
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
quiztm	0.15 197	0.15 431	0.25 169	0.22 357	0.14 382	0.17 131	0.17 256	0.33 288	0.21 185	0.18 236	0.21 235	0.14 173	0.10 79	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.05 34

DN	0.15 197	0.08 40	0.27 191	0.19 161	0.14 382	0.21 271	0.18 305	0.28 215	0.24 244	0.14 150	0.16 154	0.18 240	0.10 79	0.21 214	0.13 169	0.11 484	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.10 448

RT-Monster	0.15 197	0.08 40	0.21 117	0.17 56	0.14 382	0.20 237	0.11 20	0.29 231	0.32 360	0.24 294	0.22 249	0.17 226	0.13 198	0.18 143	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

MM-Stereo_test2	0.15 197	0.10 141	0.44 422	0.23 415	0.11 179	0.21 271	0.21 435	0.27 192	0.22 202	0.15 170	0.16 154	0.13 141	0.11 118	0.20 189	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.05 34

HART	0.15 197	0.11 221	0.30 233	0.21 288	0.09 55	0.17 131	0.16 209	0.30 251	0.19 136	0.15 170	0.25 285	0.17 226	0.09 34	0.21 214	0.12 113	0.06 49	0.07 380	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.06 145

HUF	0.15 197	0.11 221	0.38 342	0.17 56	0.11 179	0.16 96	0.17 256	0.22 98	0.20 165	0.11 58	0.13 86	0.14 173	0.11 118	0.18 143	0.12 113	0.07 128	0.20 643	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.14 551

rvit_stereo_0080	0.15 197	0.13 346	0.25 169	0.19 161	0.13 334	0.15 56	0.20 404	0.28 215	0.24 244	0.15 170	0.17 173	0.19 264	0.13 198	0.19 168	0.15 237	0.11 484	0.08 468	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.07 241

RAFT-Stereo-weight	0.15 197	0.09 86	0.26 179	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.17 256	0.36 340	0.29 323	0.24 294	0.20 220	0.19 264	0.10 79	0.18 143	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.05 34

whm_eth	0.15 197	0.13 346	0.25 169	0.19 161	0.13 334	0.15 56	0.20 404	0.28 215	0.24 244	0.15 170	0.17 173	0.19 264	0.13 198	0.19 168	0.15 237	0.11 484	0.08 468	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.07 241

CAS	0.15 197	0.07 5	0.21 117	0.41 652	0.16 476	0.20 237	0.18 305	0.22 98	0.19 136	0.15 170	0.19 203	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.13 169	0.29 658	0.04 2	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.14 551

CroCo-Stereo Lap2	0.15 197	0.15 431	0.28 209	0.25 509	0.18 522	0.11 14	0.19 352	0.28 215	0.21 185	0.13 119	0.16 154	0.15 194	0.12 152	0.17 116	0.14 206	0.07 128	0.07 380	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.07 241

GLC_STEREO	0.15 197	0.10 141	0.24 155	0.21 288	0.09 55	0.17 131	0.15 161	0.23 121	0.27 284	0.17 218	0.20 220	0.17 226	0.11 118	0.23 244	0.16 264	0.07 128	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.06 145

CREStereo++_RVC	0.15 197	0.08 40	0.26 179	0.17 56	0.11 179	0.18 159	0.13 72	0.22 98	0.30 336	0.21 265	0.30 336	0.13 141	0.11 118	0.16 98	0.15 237	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 594	0.06 103	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 197	0.09 86	0.28 209	0.16 29	0.08 24	0.25 365	0.14 109	0.23 121	0.28 303	0.24 294	0.30 336	0.16 215	0.12 152	0.17 116	0.13 169	0.08 291	0.07 380	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

XX-TBD	0.15 197	0.18 498	0.28 209	0.22 357	0.10 124	0.22 303	0.15 161	0.22 98	0.27 284	0.22 273	0.26 295	0.14 173	0.12 152	0.16 98	0.13 169	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 185	0.06 145

PMTNet	0.15 197	0.08 40	0.23 145	0.15 6	0.09 55	0.23 325	0.16 209	0.25 157	0.23 228	0.17 218	0.21 235	0.16 215	0.14 234	0.22 234	0.13 169	0.29 658	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 185	0.06 145

FE-Mocha	0.16 213	0.10 141	0.33 274	0.19 161	0.13 334	0.19 194	0.15 161	0.35 321	0.22 202	0.24 294	0.24 272	0.20 274	0.14 234	0.17 116	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.06 145

zero-FE	0.16 213	0.08 40	0.81 602	0.19 161	0.18 522	0.12 20	0.15 161	0.19 46	0.19 136	0.10 35	0.10 35	0.13 141	0.12 152	0.21 214	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.19 605	0.06 145

xyz-stereo-finetune	0.16 213	0.12 279	0.23 145	0.16 29	0.08 24	0.23 325	0.20 404	0.29 231	0.31 350	0.19 243	0.22 249	0.19 264	0.15 253	0.29 361	0.20 376	0.06 49	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.06 103	0.06 145

Reg-Stereo(zero)	0.16 213	0.07 5	0.36 314	0.19 161	0.10 124	0.19 194	0.14 109	0.28 215	0.24 244	0.22 273	0.20 220	0.24 332	0.18 337	0.21 214	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.06 145

tg	0.16 213	0.11 221	0.25 169	0.21 288	0.11 179	0.23 325	0.15 161	0.34 297	0.24 244	0.20 251	0.25 285	0.19 264	0.12 152	0.24 260	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.08 265	0.07 241

rvit_stereo_0083	0.16 213	0.12 279	0.26 179	0.21 288	0.13 334	0.17 131	0.17 256	0.22 98	0.34 384	0.16 199	0.21 235	0.19 264	0.16 279	0.21 214	0.16 264	0.11 484	0.10 533	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.07 241

rvit_stereo_0081_aga	0.16 213	0.14 394	0.28 209	0.21 288	0.13 334	0.19 194	0.17 256	0.23 121	0.24 244	0.17 218	0.21 235	0.19 264	0.13 198	0.19 168	0.14 206	0.11 484	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

rvit_stereo_0081	0.16 213	0.11 221	0.24 155	0.21 288	0.12 253	0.16 96	0.17 256	0.22 98	0.33 374	0.16 199	0.18 193	0.18 240	0.14 234	0.20 189	0.16 264	0.11 484	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

rvit_stereo_0082	0.16 213	0.11 221	0.24 155	0.21 288	0.12 253	0.16 96	0.17 256	0.22 98	0.33 374	0.16 199	0.18 193	0.18 240	0.14 234	0.20 189	0.16 264	0.11 484	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

CAS++	0.16 213	0.12 279	0.27 191	0.18 104	0.12 253	0.17 131	0.15 161	0.42 413	0.24 244	0.19 243	0.18 193	0.13 141	0.10 79	0.21 214	0.12 113	0.12 524	0.10 533	0.11 487	0.08 318	0.10 425	0.09 389
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 213	0.12 279	0.26 179	0.22 357	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.29 231	0.21 185	0.15 170	0.13 86	0.12 121	0.13 198	0.25 290	0.13 169	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

MIF-Stereo (partial)	0.16 213	0.10 141	0.34 285	0.21 288	0.15 443	0.15 56	0.13 72	0.28 215	0.25 260	0.17 218	0.26 295	0.15 194	0.16 279	0.25 290	0.17 293	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.08 320

RCA-Stereo	0.16 213	0.09 86	0.25 169	0.20 234	0.10 124	0.19 194	0.17 256	0.36 340	0.35 400	0.20 251	0.25 285	0.17 226	0.17 310	0.18 143	0.14 206	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

test-3	0.16 213	0.09 86	0.31 248	0.21 288	0.11 179	0.18 159	0.16 209	0.30 251	0.27 284	0.26 315	0.16 154	0.22 297	0.12 152	0.26 308	0.18 318	0.06 49	0.04 2	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.06 145

test_1	0.16 213	0.09 86	0.31 248	0.21 288	0.11 179	0.18 159	0.16 209	0.30 251	0.27 284	0.25 303	0.16 154	0.22 297	0.12 152	0.26 308	0.18 318	0.06 49	0.04 2	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.06 145

iRaftStereo_RVC	0.16 213	0.12 279	0.26 179	0.21 288	0.11 179	0.20 237	0.17 256	0.32 273	0.23 228	0.20 251	0.25 285	0.18 240	0.12 152	0.20 189	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.08 265	0.07 241

raftrobust	0.16 213	0.13 346	0.29 223	0.22 357	0.15 443	0.19 194	0.13 72	0.32 273	0.26 272	0.26 315	0.20 220	0.19 264	0.17 310	0.21 214	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.07 241

test_xeample3	0.16 213	0.11 221	0.56 515	0.19 161	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.35 321	0.20 165	0.16 199	0.12 67	0.13 141	0.12 152	0.24 260	0.15 237	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.08 318	0.07 185	0.07 241

NLSM1	0.17 231	0.10 141	0.17 69	0.21 288	0.18 522	0.25 365	0.17 256	0.47 465	0.40 467	0.16 199	0.21 235	0.13 141	0.15 253	0.21 214	0.18 318	0.08 291	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.06 145

xyz-stereo-finetune2	0.17 231	0.11 221	0.26 179	0.16 29	0.09 55	0.27 398	0.19 352	0.27 192	0.20 165	0.22 273	0.28 309	0.21 286	0.22 386	0.37 427	0.22 424	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.06 103	0.07 241

MM-Stereo_test3	0.17 231	0.12 279	0.29 223	0.23 415	0.14 382	0.19 194	0.22 462	0.39 371	0.36 413	0.16 199	0.24 272	0.17 226	0.12 152	0.19 168	0.14 206	0.07 128	0.07 380	0.08 259	0.06 155	0.09 356	0.06 145

MM-Stereo_test1	0.17 231	0.10 141	0.39 358	0.23 415	0.11 179	0.20 237	0.22 462	0.33 288	0.29 323	0.22 273	0.21 235	0.15 194	0.14 234	0.23 244	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.06 145

model_zeroshot	0.17 231	0.11 221	0.39 358	0.20 234	0.12 253	0.24 346	0.15 161	0.34 297	0.22 202	0.30 397	0.20 220	0.22 297	0.12 152	0.24 260	0.14 206	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.07 241

rvit_stereo_ft	0.17 231	0.14 394	0.30 233	0.25 509	0.14 382	0.17 131	0.21 435	0.28 215	0.26 272	0.16 199	0.19 203	0.20 274	0.16 279	0.22 234	0.17 293	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.07 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 231	0.13 346	0.24 155	0.19 161	0.13 334	0.24 346	0.17 256	0.30 251	0.37 424	0.43 576	0.17 173	0.13 141	0.12 152	0.19 168	0.15 237	0.08 291	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.08 320

AE-Stereo	0.17 231	0.11 221	0.31 248	0.24 469	0.14 382	0.23 325	0.18 305	0.34 297	0.29 323	0.15 170	0.25 285	0.21 286	0.13 198	0.20 189	0.14 206	0.07 128	0.08 468	0.09 352	0.10 464	0.07 185	0.06 145

rrr	0.17 231	0.11 221	0.57 519	0.19 161	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.35 321	0.22 202	0.15 170	0.12 67	0.14 173	0.12 152	0.28 342	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.07 241

plain	0.17 231	0.13 346	0.43 412	0.21 288	0.13 334	0.16 96	0.17 256	0.27 192	0.22 202	0.16 199	0.26 295	0.13 141	0.16 279	0.27 328	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.07 236	0.10 425	0.07 241

MSKI-zero shot	0.17 231	0.09 86	0.43 412	0.20 234	0.11 179	0.21 271	0.15 161	0.32 273	0.21 185	0.23 280	0.24 272	0.23 318	0.10 79	0.31 384	0.13 169	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

Any-RAFT	0.17 231	0.08 40	0.31 248	0.19 161	0.10 124	0.29 440	0.16 209	0.42 413	0.30 336	0.24 294	0.27 303	0.27 374	0.16 279	0.21 214	0.12 113	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.06 145

RAFT-Test	0.17 231	0.10 141	0.38 342	0.19 161	0.12 253	0.25 365	0.17 256	0.33 288	0.23 228	0.23 280	0.29 321	0.27 374	0.14 234	0.20 189	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

4D-IteraStereo	0.17 231	0.16 463	0.50 477	0.21 288	0.14 382	0.19 194	0.17 256	0.28 215	0.28 303	0.23 280	0.20 220	0.20 274	0.11 118	0.19 168	0.14 206	0.06 49	0.04 2	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.06 145

anonymousdsp2	0.17 231	0.10 141	0.28 209	0.20 234	0.11 179	0.25 365	0.17 256	0.41 399	0.31 350	0.23 280	0.23 258	0.22 297	0.15 253	0.25 290	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.08 265	0.07 241

knoymous	0.17 231	0.09 86	0.32 256	0.17 56	0.11 179	0.21 271	0.17 256	0.32 273	0.23 228	0.23 280	0.28 309	0.27 374	0.16 279	0.23 244	0.16 264	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.06 155	0.09 356	0.09 389

Selective-RAFT	0.17 231	0.12 279	0.30 233	0.24 469	0.10 124	0.29 440	0.15 161	0.32 273	0.31 350	0.17 218	0.17 173	0.21 286	0.18 337	0.28 342	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.06 145

AnonymousM	0.17 231	0.19 514	0.24 155	0.18 104	0.10 124	0.18 159	0.17 256	0.30 251	0.23 228	0.26 315	0.20 220	0.18 240	0.14 234	0.19 168	0.14 206	0.09 393	0.06 243	0.38 663	0.15 594	0.06 103	0.05 34

cross-raft	0.17 231	0.12 279	0.41 389	0.23 415	0.10 124	0.20 237	0.24 510	0.33 288	0.23 228	0.23 280	0.28 309	0.29 401	0.15 253	0.17 116	0.15 237	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

test-1	0.17 231	0.11 221	0.40 366	0.23 415	0.13 334	0.22 303	0.23 488	0.34 297	0.26 272	0.20 251	0.24 272	0.22 297	0.14 234	0.16 98	0.20 376	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.08 320

s12784h	0.17 231	0.09 86	0.26 179	0.18 104	0.07 2	0.32 488	0.19 352	0.37 350	0.32 360	0.23 280	0.25 285	0.18 240	0.17 310	0.25 290	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 231	0.14 394	0.32 256	0.20 234	0.09 55	0.19 194	0.17 256	0.32 273	0.30 336	0.25 303	0.33 384	0.20 274	0.17 310	0.19 168	0.15 237	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 231	0.10 141	0.40 366	0.20 234	0.11 179	0.20 237	0.15 161	0.36 340	0.30 336	0.23 280	0.21 235	0.26 364	0.15 253	0.20 189	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 231	0.10 141	0.37 323	0.20 234	0.12 253	0.19 194	0.15 161	0.32 273	0.28 303	0.23 280	0.23 258	0.27 374	0.15 253	0.20 189	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.06 103	0.06 145

ManiGeoR	0.18 255	0.15 431	0.55 508	0.15 6	0.11 179	0.21 271	0.14 109	0.39 371	0.27 284	0.19 243	0.24 272	0.18 240	0.15 253	0.35 416	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

HLf10	0.18 255	0.15 431	0.55 508	0.15 6	0.11 179	0.21 271	0.14 109	0.39 371	0.27 284	0.19 243	0.24 272	0.18 240	0.15 253	0.35 416	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

TestStereo_HL1	0.18 255	0.15 431	0.57 519	0.15 6	0.11 179	0.20 237	0.14 109	0.38 357	0.27 284	0.21 265	0.24 272	0.18 240	0.15 253	0.31 384	0.19 352	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

Lsterematch	0.18 255	0.13 346	0.33 274	0.19 161	0.10 124	0.23 325	0.17 256	0.25 157	0.32 360	0.28 336	0.37 424	0.24 332	0.21 370	0.23 244	0.22 424	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.07 241

WQFJA1	0.18 255	0.10 141	0.16 48	0.22 357	0.18 522	0.25 365	0.19 352	0.51 516	0.51 575	0.15 170	0.17 173	0.15 194	0.16 279	0.20 189	0.20 376	0.07 128	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

WQFJX1	0.18 255	0.10 141	0.16 48	0.23 415	0.17 500	0.24 346	0.19 352	0.58 601	0.52 584	0.16 199	0.16 154	0.14 173	0.15 253	0.26 308	0.17 293	0.08 291	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.06 145

WQFJX	0.18 255	0.10 141	0.17 69	0.22 357	0.18 522	0.25 365	0.18 305	0.53 547	0.45 522	0.17 218	0.16 154	0.14 173	0.16 279	0.23 244	0.18 318	0.07 128	0.08 468	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

NLMM	0.18 255	0.10 141	0.16 48	0.22 357	0.18 522	0.25 365	0.19 352	0.51 516	0.51 575	0.15 170	0.17 173	0.15 194	0.16 279	0.20 189	0.20 376	0.07 128	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

IGEV-FE	0.18 255	0.10 141	0.65 558	0.20 234	0.12 253	0.19 194	0.15 161	0.34 297	0.19 136	0.28 336	0.22 249	0.27 374	0.13 198	0.23 244	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.06 145

H2IRNET	0.18 255	0.13 346	0.35 294	0.21 288	0.12 253	0.20 237	0.15 161	0.27 192	0.30 336	0.17 218	0.31 352	0.25 342	0.20 362	0.24 260	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.10 464	0.09 356	0.06 145

ACVNet-DCA	0.18 255	0.14 394	0.38 342	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.41 399	0.27 284	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.18 337	0.28 342	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.09 356	0.09 389

cc1	0.18 255	0.14 394	0.38 342	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.35 321	0.47 545	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.18 337	0.28 342	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.08 320

11t1	0.18 255	0.10 141	0.30 233	0.20 234	0.11 179	0.27 398	0.17 256	0.35 321	0.23 228	0.25 303	0.23 258	0.23 318	0.23 400	0.25 290	0.18 318	0.09 393	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.09 389

tt1	0.18 255	0.14 394	0.35 294	0.23 415	0.11 179	0.30 460	0.19 352	0.35 321	0.44 510	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.16 279	0.27 328	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.08 265	0.08 320

IGEV_Zeroshot_test	0.18 255	0.10 141	0.65 558	0.20 234	0.12 253	0.19 194	0.15 161	0.34 297	0.19 136	0.28 336	0.22 249	0.27 374	0.13 198	0.23 244	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.06 145

MIM_Stereo	0.18 255	0.12 279	0.38 342	0.20 234	0.11 179	0.17 131	0.14 109	0.35 321	0.25 260	0.27 324	0.35 405	0.23 318	0.13 198	0.27 328	0.16 264	0.06 49	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.06 145

HH	0.18 255	0.12 279	0.55 508	0.22 357	0.12 253	0.18 159	0.18 305	0.34 297	0.19 136	0.20 251	0.24 272	0.34 453	0.18 337	0.29 361	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.06 145

HanStereo	0.18 255	0.12 279	0.55 508	0.22 357	0.12 253	0.18 159	0.18 305	0.34 297	0.19 136	0.20 251	0.24 272	0.34 453	0.18 337	0.29 361	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 236	0.07 185	0.06 145

LL-Strereo2	0.18 255	0.18 498	0.39 358	0.22 357	0.12 253	0.24 346	0.13 72	0.31 261	0.23 228	0.24 294	0.20 220	0.24 332	0.12 152	0.26 308	0.15 237	0.06 49	0.06 243	0.12 525	0.09 420	0.08 265	0.07 241

riskmin	0.18 255	0.09 86	0.34 285	0.18 104	0.12 253	0.24 346	0.16 209	0.34 297	0.28 303	0.21 265	0.23 258	0.33 444	0.24 418	0.23 244	0.17 293	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.06 155	0.10 425	0.10 448

test_4	0.18 255	0.12 279	0.34 285	0.23 415	0.12 253	0.18 159	0.22 462	0.26 177	0.24 244	0.24 294	0.47 541	0.22 297	0.13 198	0.24 260	0.16 264	0.06 49	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.07 185	0.05 34

GMOStereo	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

error version	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

test-v	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

test_3	0.18 255	0.11 221	0.32 256	0.24 469	0.11 179	0.22 303	0.25 527	0.31 261	0.31 350	0.25 303	0.18 193	0.23 318	0.13 198	0.25 290	0.19 352	0.06 49	0.05 40	0.09 352	0.10 464	0.07 185	0.06 145

Patchmatch Stereo++	0.18 255	0.12 279	0.37 323	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.26 308	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320
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
NRIStereo	0.18 255	0.11 221	0.35 294	0.23 415	0.11 179	0.24 346	0.20 404	0.29 231	0.26 272	0.26 315	0.25 285	0.25 342	0.18 337	0.34 407	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.08 320

PSM-adaLoss	0.18 255	0.12 279	0.37 323	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.16 209	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.18 337	0.24 260	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

ROB_FTStereo_v2	0.18 255	0.12 279	0.37 323	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.16 209	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.24 260	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

ROB_FTStereo	0.18 255	0.12 279	0.37 323	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.28 309	0.25 342	0.17 310	0.24 260	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

HUI-Stereo	0.18 255	0.12 279	0.37 323	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.28 309	0.25 342	0.17 310	0.22 234	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

DeepStereo_RVC	0.18 255	0.11 221	0.40 366	0.21 288	0.11 179	0.19 194	0.16 209	0.28 215	0.22 202	0.27 324	0.27 303	0.23 318	0.28 486	0.24 260	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.10 448

iGMRVC	0.18 255	0.12 279	0.37 323	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.15 161	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.27 328	0.17 293	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

iRAFT	0.18 255	0.12 279	0.37 323	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.14 109	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.17 310	0.26 308	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

CRE-IMP	0.18 255	0.12 279	0.37 323	0.22 357	0.11 179	0.24 346	0.17 256	0.29 231	0.21 185	0.27 324	0.26 295	0.24 332	0.17 310	0.23 244	0.18 318	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.07 236	0.10 425	0.10 448

test-2	0.18 255	0.14 394	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.20 237	0.27 546	0.26 177	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.26 364	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 255	0.12 279	0.37 323	0.22 357	0.10 124	0.18 159	0.15 161	0.29 231	0.22 202	0.28 336	0.29 321	0.25 342	0.18 337	0.25 290	0.16 264	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

rafts_anoy	0.18 255	0.15 431	0.35 294	0.22 357	0.14 382	0.19 194	0.17 256	0.32 273	0.30 336	0.23 280	0.25 285	0.20 274	0.16 279	0.22 234	0.19 352	0.08 291	0.07 380	0.10 430	0.12 543	0.09 356	0.08 320

raft+_RVC	0.18 255	0.14 394	0.32 256	0.21 288	0.15 443	0.21 271	0.16 209	0.38 357	0.34 384	0.21 265	0.28 309	0.20 274	0.15 253	0.24 260	0.19 352	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.08 320

RALCasStereoNet	0.18 255	0.15 431	0.33 274	0.21 288	0.14 382	0.21 271	0.18 305	0.31 261	0.25 260	0.21 265	0.29 321	0.22 297	0.15 253	0.27 328	0.17 293	0.08 291	0.10 533	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.09 389

sCroCo_RVC	0.18 255	0.14 394	0.49 466	0.27 571	0.18 522	0.22 303	0.17 256	0.27 192	0.23 228	0.14 150	0.22 249	0.17 226	0.14 234	0.21 214	0.15 237	0.10 444	0.11 557	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

DCANet	0.18 255	0.13 346	0.40 366	0.19 161	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.34 297	0.39 449	0.29 365	0.31 352	0.18 240	0.23 400	0.20 189	0.19 352	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.07 241

AFF-stereo	0.18 255	0.15 431	0.32 256	0.21 288	0.10 124	0.18 159	0.18 305	0.33 288	0.27 284	0.25 303	0.37 424	0.25 342	0.17 310	0.24 260	0.15 237	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 255	0.12 279	0.33 274	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.12 32	0.42 413	0.25 260	0.27 324	0.32 361	0.21 286	0.17 310	0.25 290	0.20 376	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.07 185	0.08 320
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 255	0.09 86	0.32 256	0.22 357	0.12 253	0.22 303	0.19 352	0.42 413	0.19 136	0.31 415	0.45 524	0.20 274	0.14 234	0.18 143	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 255	0.09 86	0.32 256	0.22 357	0.12 253	0.22 303	0.19 352	0.42 413	0.19 136	0.31 415	0.45 524	0.20 274	0.14 234	0.18 143	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HLF11	0.19 301	0.14 394	0.54 501	0.15 6	0.12 253	0.21 271	0.12 32	0.37 350	0.24 244	0.20 251	0.29 321	0.18 240	0.18 337	0.37 427	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.09 389

HLf8	0.19 301	0.16 463	0.55 508	0.15 6	0.12 253	0.24 346	0.14 109	0.40 385	0.31 350	0.20 251	0.26 295	0.18 240	0.15 253	0.35 416	0.17 293	0.10 444	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.09 389

TestStereo_HLe17	0.19 301	0.17 483	0.64 556	0.16 29	0.11 179	0.21 271	0.17 256	0.40 385	0.30 336	0.19 243	0.25 285	0.17 226	0.15 253	0.38 433	0.17 293	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

TestStereo-Hl	0.19 301	0.15 431	0.63 547	0.15 6	0.11 179	0.20 237	0.15 161	0.39 371	0.28 303	0.22 273	0.26 295	0.18 240	0.15 253	0.31 384	0.18 318	0.08 291	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.08 320

NLMM1	0.19 301	0.12 279	0.16 48	0.23 415	0.18 522	0.24 346	0.20 404	0.59 607	0.65 626	0.18 236	0.17 173	0.13 141	0.14 234	0.25 290	0.18 318	0.08 291	0.09 503	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

NLCSM	0.19 301	0.12 279	0.18 82	0.24 469	0.19 549	0.24 346	0.21 435	0.42 413	0.40 467	0.19 243	0.18 193	0.14 173	0.16 279	0.47 464	0.19 352	0.08 291	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.07 241

AIO-test1	0.19 301	0.14 394	0.41 389	0.27 571	0.15 443	0.21 271	0.16 209	0.39 371	0.36 413	0.17 218	0.26 295	0.18 240	0.13 198	0.28 342	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.06 103	0.09 389

rvit_0105_6	0.19 301	0.14 394	0.34 285	0.23 415	0.14 382	0.18 159	0.20 404	0.29 231	0.37 424	0.18 236	0.22 249	0.23 318	0.17 310	0.26 308	0.17 293	0.15 583	0.13 588	0.13 546	0.11 504	0.11 473	0.08 320

1test111	0.19 301	0.14 394	0.38 342	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.41 399	0.27 284	0.17 218	0.19 203	0.13 141	0.18 337	0.34 407	0.22 424	0.08 291	0.05 40	0.08 259	0.06 155	0.09 356	0.09 389

DCANet-4	0.19 301	0.10 141	0.52 494	0.19 161	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.36 340	0.39 449	0.29 365	0.30 336	0.17 226	0.22 386	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

fff	0.19 301	0.13 346	0.40 366	0.18 104	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.35 321	0.43 495	0.29 365	0.30 336	0.18 240	0.28 486	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ADStereo(finetuned)	0.19 301	0.13 346	0.49 466	0.19 161	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.34 297	0.39 449	0.29 365	0.31 352	0.18 240	0.31 532	0.21 214	0.19 352	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.07 241

x	0.19 301	0.11 221	0.29 223	0.20 234	0.11 179	0.26 388	0.18 305	0.41 399	0.29 323	0.25 303	0.29 321	0.28 390	0.24 418	0.26 308	0.23 445	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.08 320

DisPM	0.19 301	0.10 141	0.35 294	0.23 415	0.13 334	0.18 159	0.20 404	0.29 231	0.29 323	0.33 450	0.34 394	0.23 318	0.16 279	0.33 400	0.16 264	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.11 486

iRaft-Stereo_20w	0.19 301	0.10 141	0.46 442	0.19 161	0.13 334	0.25 365	0.19 352	0.52 535	0.19 136	0.29 365	0.21 235	0.22 297	0.20 362	0.28 342	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.08 318	0.08 265	0.08 320

TRStereo	0.19 301	0.17 483	0.47 450	0.23 415	0.19 549	0.19 194	0.16 209	0.52 535	0.28 303	0.20 251	0.19 203	0.21 286	0.13 198	0.24 260	0.13 169	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.11 504	0.06 103	0.06 145

Pruner-Stereo	0.19 301	0.11 221	0.34 285	0.29 596	0.12 253	0.19 194	0.17 256	0.31 261	0.29 323	0.33 450	0.32 361	0.25 342	0.15 253	0.24 260	0.21 404	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.09 389

RALAANet	0.19 301	0.18 498	0.37 323	0.23 415	0.14 382	0.23 325	0.13 72	0.37 350	0.29 323	0.28 336	0.26 295	0.25 342	0.15 253	0.26 308	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.06 145

csc	0.19 301	0.13 346	0.40 366	0.18 104	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.35 321	0.43 495	0.29 365	0.30 336	0.18 240	0.28 486	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 301	0.13 346	0.40 366	0.18 104	0.09 55	0.19 194	0.18 305	0.35 321	0.43 495	0.29 365	0.30 336	0.18 240	0.28 486	0.20 189	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

GMStereo	0.19 301	0.25 573	0.40 366	0.21 288	0.12 253	0.22 303	0.19 352	0.29 231	0.40 467	0.25 303	0.23 258	0.16 215	0.15 253	0.25 290	0.19 352	0.09 393	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.08 320
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.20 322	0.15 431	0.70 576	0.15 6	0.10 124	0.19 194	0.13 72	0.34 297	0.24 244	0.20 251	0.29 321	0.18 240	0.16 279	0.54 501	0.23 445	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

TestStereo_HL2	0.20 322	0.14 394	0.56 515	0.15 6	0.11 179	0.20 237	0.13 72	0.38 357	0.26 272	0.19 243	0.30 336	0.18 240	0.17 310	0.50 476	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

Hybrid-DGEV-03	0.20 322	0.14 394	0.31 248	0.22 357	0.12 253	0.26 388	0.16 209	0.31 261	0.27 284	0.32 437	0.58 594	0.23 318	0.15 253	0.23 244	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.07 236	0.08 265	0.06 145

fast-iter	0.20 322	0.13 346	0.33 274	0.18 104	0.15 443	0.17 131	0.16 209	0.34 297	0.21 185	0.37 511	0.39 452	0.36 472	0.24 418	0.29 361	0.21 404	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.09 420	0.09 356	0.07 241

CoSv	0.20 322	0.13 346	0.33 274	0.18 104	0.15 443	0.17 131	0.16 209	0.34 297	0.21 185	0.37 511	0.39 452	0.36 472	0.24 418	0.29 361	0.21 404	0.06 49	0.05 40	0.08 259	0.09 420	0.09 356	0.07 241

AIO-test2	0.20 322	0.20 527	0.36 314	0.26 543	0.15 443	0.22 303	0.16 209	0.42 413	0.42 487	0.16 199	0.29 321	0.15 194	0.11 118	0.26 308	0.13 169	0.18 621	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.07 185	0.07 241

rvit_0105_4	0.20 322	0.15 431	0.38 342	0.23 415	0.14 382	0.20 237	0.22 462	0.33 288	0.39 449	0.19 243	0.24 272	0.25 342	0.19 353	0.27 328	0.17 293	0.16 599	0.13 588	0.13 546	0.11 504	0.11 473	0.08 320

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 322	0.72 676	0.70 576	0.17 56	0.08 24	0.15 56	0.15 161	0.18 36	0.16 70	0.13 119	0.12 67	0.09 27	0.08 15	0.16 98	0.13 169	0.35 665	0.04 2	0.08 259	0.07 236	0.11 473	0.23 639

test_sample1	0.20 322	0.10 141	0.28 209	0.19 161	0.12 253	0.28 418	0.19 352	0.41 399	0.25 260	0.26 315	0.31 352	0.29 401	0.26 450	0.44 454	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.09 389

MyStereo06	0.20 322	0.12 279	0.57 519	0.21 288	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.40 385	0.21 185	0.30 397	0.24 272	0.31 426	0.18 337	0.22 234	0.18 318	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

xx1	0.20 322	0.14 394	0.38 342	0.23 415	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.35 321	0.47 545	0.17 218	0.19 203	0.28 390	0.24 418	0.28 342	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.09 420	0.09 356	0.09 389

GCAPDPT-zeroshot	0.20 322	0.08 40	1.14 655	0.29 596	0.43 659	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.25 260	0.14 150	0.17 173	0.15 194	0.11 118	0.20 189	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

DCRE	0.20 322	0.13 346	0.40 366	0.21 288	0.15 443	0.20 237	0.19 352	0.30 251	0.27 284	0.22 273	0.80 642	0.23 318	0.16 279	0.23 244	0.15 237	0.07 128	0.07 380	0.07 159	0.08 318	0.07 185	0.06 145

qqq	0.20 322	0.12 279	0.31 248	0.20 234	0.11 179	0.23 325	0.19 352	0.41 399	0.27 284	0.24 294	0.28 309	0.28 390	0.24 418	0.34 407	0.22 424	0.08 291	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.09 356	0.09 389

PFNet+	0.20 322	0.10 141	0.37 323	0.21 288	0.12 253	0.17 131	0.19 352	0.29 231	0.34 384	0.33 450	0.32 361	0.24 332	0.16 279	0.32 393	0.17 293	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.08 265	0.12 510

NF-Stereo	0.20 322	0.10 141	0.35 294	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

OCTAStereo	0.20 322	0.10 141	0.35 294	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

RE-Stereo	0.20 322	0.10 141	0.35 294	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

TVStereo	0.20 322	0.10 141	0.35 294	0.24 469	0.12 253	0.21 271	0.18 305	0.38 357	0.32 360	0.28 336	0.30 336	0.22 297	0.16 279	0.51 482	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.13 529

sAnonymous2	0.20 322	0.21 541	0.58 525	0.24 469	0.17 500	0.22 303	0.19 352	0.34 297	0.28 303	0.17 218	0.19 203	0.17 226	0.16 279	0.17 116	0.14 206	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.23 627	0.17 585

CroCo_RVC	0.20 322	0.21 541	0.58 525	0.24 469	0.17 500	0.22 303	0.19 352	0.34 297	0.28 303	0.17 218	0.19 203	0.17 226	0.16 279	0.17 116	0.14 206	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.23 627	0.17 585

111	0.20 322	0.17 483	0.40 366	0.18 104	0.09 55	0.24 346	0.17 256	0.41 399	0.45 522	0.23 280	0.29 321	0.29 401	0.21 370	0.24 260	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 185	0.08 320

HITNet	0.20 322	0.17 483	0.43 412	0.19 161	0.08 24	0.27 398	0.14 109	0.42 413	0.30 336	0.29 365	0.32 361	0.27 374	0.21 370	0.28 342	0.25 468	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.06 145
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
DNS	0.21 345	0.09 86	0.27 191	0.24 469	0.11 179	0.29 440	0.16 209	0.27 192	0.16 70	1.35 684	0.18 193	0.17 226	0.12 152	0.14 31	0.14 206	0.09 393	0.06 243	0.06 48	0.06 155	0.08 265	0.12 510

IGEV_i1	0.21 345	0.11 221	0.43 412	0.22 357	0.11 179	0.31 476	0.19 352	0.43 427	0.30 336	0.29 365	0.30 336	0.31 426	0.20 362	0.33 400	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.08 320

Selective-IGEV-i1	0.21 345	0.10 141	0.31 248	0.23 415	0.13 334	0.31 476	0.22 462	0.46 456	0.42 487	0.27 324	0.32 361	0.33 444	0.17 310	0.25 290	0.19 352	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.09 389

Hybrid-DGEV-2	0.21 345	0.15 431	0.34 285	0.24 469	0.13 334	0.28 418	0.14 109	0.48 478	0.44 510	0.27 324	0.24 272	0.25 342	0.25 440	0.28 342	0.19 352	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.07 241

FACV-RUCA	0.21 345	0.15 431	0.32 256	0.23 415	0.23 605	0.26 388	0.19 352	0.39 371	0.34 384	0.25 303	0.32 361	0.21 286	0.24 418	0.24 260	0.19 352	0.10 444	0.07 380	0.15 588	0.08 318	0.16 566	0.13 529

IGEV-RUCA	0.21 345	0.08 40	0.23 145	0.19 161	0.19 549	0.28 418	0.24 510	0.23 121	0.21 185	0.20 251	0.23 258	0.28 390	0.49 621	0.26 308	0.18 318	0.09 393	0.08 468	0.18 613	0.13 571	0.17 583	0.17 585

rvit_0105_5	0.21 345	0.15 431	0.38 342	0.23 415	0.13 334	0.22 303	0.24 510	0.36 340	0.39 449	0.21 265	0.23 258	0.26 364	0.19 353	0.26 308	0.19 352	0.15 583	0.13 588	0.12 525	0.12 543	0.10 425	0.09 389

GCAP-BAT	0.21 345	0.08 40	1.22 660	0.29 596	0.43 659	0.16 96	0.15 161	0.27 192	0.25 260	0.14 150	0.17 173	0.15 194	0.11 118	0.20 189	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

test_sample2	0.21 345	0.10 141	0.28 209	0.19 161	0.11 179	0.27 398	0.21 435	0.43 427	0.29 323	0.26 315	0.31 352	0.30 417	0.24 418	0.45 457	0.18 318	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.09 389

mmm	0.21 345	0.12 279	0.31 248	0.22 357	0.12 253	0.28 418	0.21 435	0.41 399	0.27 284	0.29 365	0.38 439	0.29 401	0.24 418	0.29 361	0.22 424	0.09 393	0.07 380	0.11 487	0.09 420	0.10 425	0.09 389

CASS	0.21 345	0.15 431	0.32 256	0.26 543	0.11 179	0.28 418	0.19 352	0.39 371	0.30 336	0.32 437	0.34 394	0.25 342	0.24 418	0.25 290	0.20 376	0.13 543	0.08 468	0.11 487	0.09 420	0.11 473	0.11 486
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 345	0.16 463	0.32 256	0.26 543	0.13 334	0.26 388	0.27 546	0.40 385	0.36 413	0.29 365	0.39 452	0.22 297	0.21 370	0.33 400	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.07 241

RAFT_CTSACE	0.21 345	0.16 463	0.41 389	0.25 509	0.15 443	0.22 303	0.24 510	0.32 273	0.28 303	0.33 450	0.51 559	0.29 401	0.17 310	0.32 393	0.13 169	0.06 49	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.06 145

RAFT+CT+SA	0.21 345	0.18 498	0.33 274	0.25 509	0.18 522	0.23 325	0.29 569	0.40 385	0.36 413	0.24 294	0.38 439	0.18 240	0.16 279	0.32 393	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.12 543	0.09 356	0.09 389

SA-5K	0.21 345	0.16 463	0.32 256	0.26 543	0.13 334	0.26 388	0.27 546	0.40 385	0.36 413	0.29 365	0.39 452	0.22 297	0.21 370	0.33 400	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.07 241

CIPLG	0.21 345	0.21 541	0.55 508	0.23 415	0.15 443	0.25 365	0.20 404	0.35 321	0.29 323	0.31 415	0.33 384	0.22 297	0.15 253	0.26 308	0.20 376	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320

IPLG	0.21 345	0.15 431	0.53 498	0.21 288	0.12 253	0.28 418	0.17 256	0.42 413	0.30 336	0.33 450	0.32 361	0.15 194	0.17 310	0.50 476	0.21 404	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

IPLGR_C	0.21 345	0.22 555	0.60 533	0.23 415	0.15 443	0.24 346	0.20 404	0.35 321	0.29 323	0.31 415	0.32 361	0.22 297	0.15 253	0.25 290	0.20 376	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320

MIPNet	0.21 345	0.15 431	0.52 494	0.21 288	0.12 253	0.27 398	0.20 404	0.45 445	0.37 424	0.30 397	0.23 258	0.19 264	0.24 418	0.27 328	0.19 352	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

IPLGR	0.21 345	0.13 346	0.61 536	0.21 288	0.11 179	0.25 365	0.18 305	0.41 399	0.37 424	0.28 336	0.27 303	0.21 286	0.19 353	0.37 427	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.07 185	0.06 145

ACRE	0.21 345	0.20 527	0.62 544	0.23 415	0.15 443	0.24 346	0.20 404	0.35 321	0.28 303	0.31 415	0.32 361	0.22 297	0.15 253	0.25 290	0.20 376	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320

GANet-ADL	0.21 345	0.12 279	0.45 434	0.23 415	0.14 382	0.29 440	0.19 352	0.46 456	0.35 400	0.25 303	0.32 361	0.32 436	0.19 353	0.24 260	0.20 376	0.10 444	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.10 448

LCNet	0.21 345	0.11 221	0.29 223	0.25 509	0.12 253	0.23 325	0.19 352	0.34 297	0.26 272	0.28 336	0.35 405	0.26 364	0.30 515	0.35 416	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.10 464	0.13 526	0.22 632

PSM-softLoss	0.21 345	0.10 141	0.39 358	0.24 469	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.38 357	0.26 272	0.29 365	0.32 361	0.24 332	0.16 279	0.52 488	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.09 420	0.08 265	0.12 510

KMStereo	0.21 345	0.10 141	0.39 358	0.24 469	0.12 253	0.20 237	0.18 305	0.38 357	0.26 272	0.29 365	0.32 361	0.24 332	0.16 279	0.52 488	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.09 420	0.08 265	0.12 510

SST-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.37 323	0.24 469	0.13 334	0.19 194	0.17 256	0.31 261	0.24 244	0.34 470	0.33 384	0.29 401	0.25 440	0.56 515	0.17 293	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.07 241

RAFT_R40	0.21 345	0.10 141	0.37 323	0.24 469	0.13 334	0.18 159	0.18 305	0.31 261	0.29 323	0.33 450	0.33 384	0.30 417	0.24 418	0.55 504	0.18 318	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.07 241

RAFT-345	0.21 345	0.10 141	0.46 442	0.22 357	0.11 179	0.20 237	0.16 209	0.26 177	0.25 260	0.27 324	0.66 620	0.21 286	0.16 279	0.55 504	0.21 404	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.06 145

RAFT	0.21 345	0.17 483	0.32 256	0.24 469	0.12 253	0.25 365	0.27 546	0.35 321	0.28 303	0.33 450	0.33 384	0.38 486	0.22 386	0.29 361	0.17 293	0.08 291	0.08 468	0.11 487	0.10 464	0.10 425	0.06 145

GMM-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.43 412	0.23 415	0.13 334	0.24 346	0.25 527	0.37 350	0.27 284	0.30 397	0.45 524	0.27 374	0.21 370	0.31 384	0.17 293	0.07 128	0.05 40	0.10 430	0.09 420	0.08 265	0.19 606

Prome-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.30 233	0.24 469	0.12 253	0.23 325	0.23 488	0.36 340	0.25 260	0.33 450	0.59 597	0.24 332	0.28 486	0.29 361	0.16 264	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.20 618

TestStereo	0.21 345	0.19 514	0.40 366	0.25 509	0.10 124	0.22 303	0.21 435	0.31 261	0.31 350	0.23 280	0.34 394	0.22 297	0.18 337	0.62 551	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.07 236	0.11 473	0.06 145

XX-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.83 609	0.26 543	0.17 500	0.23 325	0.13 72	0.40 385	0.18 117	0.20 251	0.41 471	0.31 426	0.10 79	0.32 393	0.12 113	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 345	0.10 141	0.33 274	0.21 288	0.12 253	0.30 460	0.46 649	0.46 456	0.20 165	0.25 303	0.50 553	0.17 226	0.16 279	0.24 260	0.23 445	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.10 464	0.06 103	0.07 241

FENet	0.21 345	0.11 221	0.45 434	0.21 288	0.12 253	0.26 388	0.17 256	0.41 399	0.35 400	0.30 397	0.31 352	0.29 401	0.23 400	0.26 308	0.23 445	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

MyStereo8	0.22 380	0.15 431	0.63 547	0.21 288	0.17 500	0.31 476	0.16 209	0.36 340	0.32 360	0.28 336	0.36 415	0.25 342	0.18 337	0.25 290	0.28 493	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.12 510

ffm	0.22 380	0.12 279	0.42 399	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.35 321	0.44 510	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.27 328	0.11 42	0.08 291	0.05 40	0.11 487	0.10 464	0.08 265	0.08 320

StereoVision	0.22 380	0.18 498	0.37 323	0.27 571	0.17 500	0.23 325	0.22 462	0.38 357	0.31 350	0.20 251	0.51 559	0.22 297	0.16 279	0.28 342	0.18 318	0.11 484	0.12 576	0.13 546	0.13 571	0.10 425	0.07 241

raft_robust	0.22 380	0.17 483	0.30 233	0.22 357	0.12 253	0.23 325	0.22 462	0.49 488	0.48 554	0.32 437	0.32 361	0.26 364	0.23 400	0.53 495	0.15 237	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.10 464	0.08 265	0.06 145

Sa-1000	0.22 380	0.15 431	0.35 294	0.23 415	0.13 334	0.28 418	0.23 488	0.47 465	0.39 449	0.30 397	0.50 553	0.26 364	0.19 353	0.33 400	0.16 264	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.08 265	0.06 145

SA	0.22 380	0.16 463	0.36 314	0.23 415	0.13 334	0.24 346	0.23 488	0.45 445	0.40 467	0.27 324	0.44 512	0.23 318	0.23 400	0.33 400	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.11 504	0.08 265	0.06 145

dd	0.22 380	0.26 584	0.40 366	0.22 357	0.12 253	0.25 365	0.21 435	0.32 273	0.44 510	0.29 365	0.28 309	0.25 342	0.16 279	0.30 377	0.25 468	0.12 524	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.11 473	0.09 389

GwcNet-ADL	0.22 380	0.14 394	0.58 525	0.24 469	0.13 334	0.22 303	0.23 488	0.49 488	0.40 467	0.27 324	0.29 321	0.30 417	0.20 362	0.26 308	0.23 445	0.09 393	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.09 356	0.09 389

HHNet	0.22 380	0.12 279	0.52 494	0.18 104	0.18 522	0.20 237	0.20 404	0.34 297	0.31 350	0.32 437	0.59 597	0.20 274	0.21 370	0.24 260	0.31 521	0.08 291	0.05 40	0.09 352	0.07 236	0.08 265	0.11 486

KYRaft	0.22 380	0.10 141	0.30 233	0.23 415	0.12 253	0.23 325	0.23 488	0.35 321	0.24 244	0.35 487	0.54 577	0.34 453	0.26 450	0.29 361	0.15 237	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.10 464	0.08 265	0.31 658

IRAFT_RVC	0.22 380	0.12 279	0.39 358	0.26 543	0.11 179	0.18 159	0.24 510	0.40 385	0.37 424	0.31 415	0.30 336	0.29 401	0.24 418	0.55 504	0.22 424	0.08 291	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.08 265	0.07 241

GES	0.22 380	0.12 279	0.42 399	0.20 234	0.14 382	0.27 398	0.19 352	0.49 488	0.33 374	0.30 397	0.36 415	0.25 342	0.23 400	0.29 361	0.22 424	0.10 444	0.08 468	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.11 486

SFCPSM	0.22 380	0.10 141	0.51 487	0.21 288	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.55 566	0.39 449	0.29 365	0.32 361	0.23 318	0.21 370	0.27 328	0.19 352	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.08 320

DMCA	0.22 380	0.14 394	0.36 314	0.22 357	0.14 382	0.27 398	0.20 404	0.43 427	0.38 439	0.31 415	0.32 361	0.33 444	0.24 418	0.24 260	0.28 493	0.11 484	0.08 468	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.11 486

BEATNet_4x	0.22 380	0.18 498	0.47 450	0.22 357	0.10 124	0.28 418	0.14 109	0.46 456	0.32 360	0.31 415	0.34 394	0.31 426	0.25 440	0.31 384	0.29 505	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.06 155	0.10 425	0.08 320

MLCV	0.22 380	0.16 463	0.44 422	0.21 288	0.08 24	0.29 440	0.19 352	0.38 357	0.37 424	0.38 526	0.44 512	0.31 426	0.21 370	0.41 445	0.24 458	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 185	0.06 145

DN-CSS_ROB	0.22 380	0.25 573	0.47 450	0.24 469	0.14 382	0.25 365	0.12 32	0.40 385	0.33 374	0.29 365	0.42 488	0.22 297	0.20 362	0.33 400	0.19 352	0.07 128	0.06 243	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.07 241

Select-FE	0.23 397	0.14 394	0.78 589	0.22 357	0.18 522	0.22 303	0.13 72	0.43 427	0.26 272	0.28 336	0.33 384	0.39 498	0.29 501	0.27 328	0.19 352	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.13 571	0.08 265	0.12 510

G2L-ROB	0.23 397	0.15 431	0.41 389	0.19 161	0.12 253	0.27 398	0.21 435	0.47 465	0.33 374	0.34 470	0.31 352	0.41 520	0.22 386	0.49 472	0.26 482	0.09 393	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.09 356	0.10 448

DFGA-Net	0.23 397	0.24 568	0.49 466	0.22 357	0.15 443	0.25 365	0.17 256	0.39 371	0.39 449	0.29 365	0.31 352	0.21 286	0.17 310	0.59 532	0.28 493	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.08 320

PAM_32	0.23 397	0.10 141	0.63 547	0.21 288	0.14 382	0.33 499	0.19 352	0.36 340	0.23 228	0.29 365	0.28 309	0.56 605	0.28 486	0.27 328	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.09 420	0.07 185	0.09 389

PAM	0.23 397	0.10 141	0.63 547	0.22 357	0.15 443	0.34 512	0.21 435	0.37 350	0.22 202	0.31 415	0.27 303	0.55 601	0.26 450	0.26 308	0.17 293	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.09 420	0.07 185	0.09 389

rvit_0105_3	0.23 397	0.17 483	0.40 366	0.25 509	0.15 443	0.24 346	0.28 562	0.38 357	0.41 479	0.25 303	0.25 285	0.28 390	0.21 370	0.28 342	0.20 376	0.15 583	0.13 588	0.14 573	0.15 594	0.10 425	0.09 389

UGAM-zero	0.23 397	0.10 141	0.54 501	0.19 161	0.13 334	0.21 271	0.14 109	0.44 435	0.22 202	0.28 336	0.28 309	0.51 584	0.33 542	0.65 567	0.14 206	0.07 128	0.06 243	0.07 159	0.08 318	0.06 103	0.07 241

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 397	0.13 346	0.83 609	0.20 234	0.21 576	0.23 325	0.17 256	0.48 478	0.27 284	0.23 280	0.29 321	0.39 498	0.23 400	0.25 290	0.15 237	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.11 504	0.11 473	0.10 448

test_sample3	0.23 397	0.12 279	0.43 412	0.19 161	0.12 253	0.32 488	0.20 404	0.50 499	0.34 384	0.31 415	0.33 384	0.29 401	0.22 386	0.53 495	0.22 424	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.10 425	0.10 448

MyStereo05	0.23 397	0.12 279	0.57 519	0.21 288	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.48 478	0.52 584	0.31 415	0.23 258	0.25 342	0.22 386	0.30 377	0.21 404	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

MyStereo04	0.23 397	0.12 279	0.55 508	0.22 357	0.14 382	0.25 365	0.23 488	0.49 488	0.52 584	0.28 336	0.23 258	0.27 374	0.23 400	0.30 377	0.22 424	0.07 128	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.08 265	0.08 320

CoDeX	0.23 397	0.12 279	0.46 442	0.21 288	0.14 382	0.29 440	0.21 435	0.53 547	0.41 479	0.29 365	0.35 405	0.29 401	0.22 386	0.48 467	0.19 352	0.09 393	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.07 241

PCWNet_CMD	0.23 397	0.13 346	0.48 460	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.16 209	0.46 456	0.46 540	0.29 365	0.36 415	0.37 478	0.24 418	0.28 342	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.10 430	0.08 318	0.11 473	0.09 389

anonymousa	0.23 397	0.11 221	0.50 477	0.21 288	0.16 476	0.31 476	0.20 404	0.36 340	0.35 400	0.32 437	0.50 553	0.39 498	0.26 450	0.22 234	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.11 504	0.07 185	0.08 320

BUS	0.23 397	0.12 279	0.28 209	0.25 509	0.14 382	0.43 581	0.17 256	0.56 582	0.34 384	0.34 470	0.35 405	0.32 436	0.20 362	0.26 308	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.09 356	0.09 389

IER	0.23 397	0.12 279	0.39 358	0.20 234	0.14 382	0.31 476	0.19 352	0.42 413	0.36 413	0.33 450	0.40 463	0.32 436	0.33 542	0.29 361	0.22 424	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.09 356	0.08 320

test_5	0.23 397	0.19 514	0.38 342	0.26 543	0.18 522	0.25 365	0.29 569	0.40 385	0.37 424	0.29 365	0.40 463	0.25 342	0.22 386	0.34 407	0.18 318	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.10 448

BSDual-CNN	0.23 397	0.12 279	0.28 209	0.25 509	0.14 382	0.35 527	0.21 435	0.56 582	0.34 384	0.34 470	0.35 405	0.38 486	0.24 418	0.26 308	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.09 356	0.09 389

iRaft-Stereo_5w	0.23 397	0.18 498	0.44 422	0.22 357	0.13 334	0.19 194	0.19 352	0.37 350	0.32 360	0.28 336	0.37 424	0.34 453	0.23 400	0.65 567	0.27 488	0.06 49	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.09 356	0.08 320

psmg	0.23 397	0.12 279	0.28 209	0.21 288	0.14 382	0.35 527	0.23 488	0.51 516	0.34 384	0.35 487	0.38 439	0.38 486	0.24 418	0.26 308	0.21 404	0.10 444	0.08 468	0.10 430	0.10 464	0.09 356	0.08 320

UDGNet	0.23 397	0.31 616	0.38 342	0.24 469	0.14 382	0.24 346	0.18 305	0.32 273	0.43 495	0.29 365	0.28 309	0.24 332	0.19 353	0.29 361	0.20 376	0.15 583	0.07 380	0.21 628	0.11 504	0.14 544	0.10 448

OMP-Stereo	0.23 397	0.14 394	0.35 294	0.29 596	0.13 334	0.21 271	0.16 209	0.37 350	0.33 374	0.34 470	0.30 336	0.34 453	0.19 353	0.70 581	0.24 458	0.07 128	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.07 185	0.06 145

IIG-Stereo	0.23 397	0.13 346	0.35 294	0.29 596	0.12 253	0.23 325	0.14 109	0.38 357	0.31 350	0.34 470	0.37 424	0.33 444	0.21 370	0.70 581	0.26 482	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.07 236	0.07 185	0.06 145

ASMatch	0.23 397	0.11 221	0.51 487	0.24 469	0.14 382	0.19 194	0.17 256	0.31 261	0.28 303	0.28 336	0.68 625	0.27 374	0.26 450	0.50 476	0.22 424	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.11 486

PFNet	0.23 397	0.10 141	0.57 519	0.24 469	0.14 382	0.22 303	0.19 352	0.39 371	0.33 374	0.35 487	0.32 361	0.27 374	0.19 353	0.64 560	0.22 424	0.09 393	0.05 40	0.09 352	0.07 236	0.08 265	0.07 241

ICVP	0.23 397	0.13 346	0.44 422	0.26 543	0.14 382	0.29 440	0.25 527	0.45 445	0.33 374	0.29 365	0.43 501	0.35 467	0.25 440	0.26 308	0.23 445	0.12 524	0.09 503	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.10 448
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 397	0.18 498	0.63 547	0.27 571	0.18 522	0.41 565	0.23 488	0.43 427	0.35 400	0.23 280	0.27 303	0.20 274	0.18 337	0.27 328	0.18 318	0.12 524	0.11 557	0.10 430	0.10 464	0.11 473	0.12 510

CFNet_pseudo	0.23 397	0.13 346	0.47 450	0.19 161	0.13 334	0.26 388	0.16 209	0.44 435	0.44 510	0.29 365	0.37 424	0.38 486	0.23 400	0.29 361	0.21 404	0.09 393	0.06 243	0.11 487	0.08 318	0.11 473	0.09 389

ACVNet	0.23 397	0.13 346	0.35 294	0.18 104	0.15 443	0.27 398	0.23 488	0.39 371	0.44 510	0.28 336	0.41 471	0.38 486	0.26 450	0.27 328	0.32 526	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.07 241

MSMDNet	0.23 397	0.13 346	0.48 460	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.16 209	0.46 456	0.46 540	0.29 365	0.36 415	0.37 478	0.24 418	0.28 342	0.20 376	0.09 393	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.11 473	0.09 389

ccs_rob	0.23 397	0.13 346	0.47 450	0.20 234	0.13 334	0.26 388	0.17 256	0.44 435	0.44 510	0.29 365	0.37 424	0.38 486	0.23 400	0.29 361	0.21 404	0.09 393	0.06 243	0.11 487	0.08 318	0.11 473	0.09 389

G2L-Stereo_test	0.24 428	0.16 463	0.38 342	0.19 161	0.13 334	0.27 398	0.24 510	0.49 488	0.38 439	0.37 511	0.37 424	0.40 513	0.24 418	0.52 488	0.28 493	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.06 155	0.09 356	0.08 320

DCVSM-stereo	0.24 428	0.13 346	0.52 494	0.20 234	0.14 382	0.26 388	0.13 72	0.34 297	0.34 384	0.41 560	0.33 384	0.47 559	0.29 501	0.30 377	0.22 424	0.10 444	0.10 533	0.11 487	0.10 464	0.12 510	0.15 563

rvit_stereo_0075_2	0.24 428	0.17 483	0.50 477	0.26 543	0.22 592	0.22 303	0.15 161	0.40 385	0.35 400	0.27 324	0.37 424	0.29 401	0.20 362	0.28 342	0.19 352	0.17 610	0.12 576	0.19 621	0.12 543	0.13 526	0.13 529

test_sample5	0.24 428	0.13 346	0.42 399	0.21 288	0.12 253	0.30 460	0.21 435	0.50 499	0.34 384	0.32 437	0.41 471	0.29 401	0.23 400	0.55 504	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.11 473	0.10 448

test_sample4	0.24 428	0.13 346	0.43 412	0.20 234	0.12 253	0.32 488	0.21 435	0.51 516	0.34 384	0.31 415	0.37 424	0.28 390	0.23 400	0.53 495	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.11 473	0.10 448

tta	0.24 428	0.12 279	0.40 366	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.28 493	0.10 444	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.08 265	0.07 241

qqq1	0.24 428	0.12 279	0.40 366	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.16 264	0.10 444	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

fff1	0.24 428	0.12 279	0.40 366	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.16 264	0.10 444	0.07 380	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

DualNet	0.24 428	0.13 346	0.42 399	0.21 288	0.12 253	0.30 460	0.21 435	0.50 499	0.34 384	0.33 450	0.43 501	0.29 401	0.23 400	0.55 504	0.21 404	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.09 420	0.11 473	0.10 448

GMStereo_Zeroshot	0.24 428	0.21 541	0.45 434	0.26 543	0.13 334	0.28 418	0.15 161	0.39 371	0.35 400	0.37 511	0.43 501	0.40 513	0.17 310	0.34 407	0.20 376	0.12 524	0.07 380	0.13 546	0.07 236	0.16 566	0.09 389

CFNet_ucs	0.24 428	0.13 346	0.50 477	0.20 234	0.15 443	0.28 418	0.17 256	0.49 488	0.45 522	0.32 437	0.42 488	0.39 498	0.22 386	0.31 384	0.21 404	0.11 484	0.08 468	0.12 525	0.09 420	0.12 510	0.11 486

gwcnet-sp	0.24 428	0.13 346	0.63 547	0.22 357	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.44 435	0.39 449	0.35 487	0.34 394	0.27 374	0.27 469	0.35 416	0.25 468	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

scenet	0.24 428	0.13 346	0.63 547	0.22 357	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.44 435	0.39 449	0.35 487	0.34 394	0.27 374	0.27 469	0.35 416	0.25 468	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

ToySt	0.24 428	0.16 463	0.48 460	0.21 288	0.13 334	0.29 440	0.29 569	0.39 371	0.39 449	0.27 324	0.35 405	0.39 498	0.31 532	0.31 384	0.29 505	0.08 291	0.09 503	0.10 430	0.11 504	0.11 473	0.10 448

ssnet	0.24 428	0.13 346	0.63 547	0.22 357	0.14 382	0.34 512	0.22 462	0.44 435	0.39 449	0.35 487	0.34 394	0.27 374	0.27 469	0.35 416	0.25 468	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.09 356	0.09 389

STrans-v2	0.24 428	0.13 346	0.54 501	0.21 288	0.12 253	0.23 325	0.21 435	0.47 465	0.28 303	0.31 415	0.42 488	0.36 472	0.35 555	0.62 551	0.23 445	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.06 145

TransformOpticalFlow	0.24 428	0.13 346	0.56 515	0.23 415	0.11 179	0.21 271	0.19 352	0.40 385	0.32 360	0.30 397	0.43 501	0.36 472	0.31 532	0.61 543	0.20 376	0.07 128	0.05 40	0.08 259	0.07 236	0.06 103	0.07 241

DRaft	0.24 428	0.10 141	0.34 285	0.18 104	0.12 253	0.28 418	0.23 488	0.33 288	0.39 449	0.38 526	0.61 609	0.21 286	0.41 587	0.48 467	0.42 578	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.08 320

HCRNet	0.24 428	0.25 573	0.33 274	0.34 628	0.16 476	0.27 398	0.18 305	0.43 427	0.35 400	0.30 397	0.35 405	0.32 436	0.22 386	0.44 454	0.20 376	0.13 543	0.08 468	0.13 546	0.11 504	0.10 425	0.09 389

ARAFT	0.24 428	0.21 541	0.78 589	0.22 357	0.12 253	0.29 440	0.24 510	0.43 427	0.32 360	0.33 450	0.28 309	0.28 390	0.19 353	0.49 472	0.18 318	0.07 128	0.06 243	0.12 525	0.11 504	0.09 356	0.06 145

cf-r	0.24 428	0.15 431	0.44 422	0.21 288	0.14 382	0.27 398	0.22 462	0.42 413	0.40 467	0.30 397	0.42 488	0.42 529	0.26 450	0.43 450	0.25 468	0.11 484	0.06 243	0.08 259	0.10 464	0.08 265	0.08 320

GANet-RSSM	0.24 428	0.14 394	0.36 314	0.21 288	0.14 382	0.27 398	0.21 435	0.45 445	0.33 374	0.29 365	0.39 452	0.39 498	0.28 486	0.58 526	0.23 445	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.09 389

PSMNet-RSSM	0.24 428	0.15 431	0.36 314	0.21 288	0.14 382	0.25 365	0.20 404	0.48 478	0.37 424	0.30 397	0.44 512	0.38 486	0.26 450	0.52 488	0.22 424	0.12 524	0.07 380	0.11 487	0.13 571	0.10 425	0.09 389

CFNet-ft	0.24 428	0.15 431	0.35 294	0.18 104	0.15 443	0.30 460	0.21 435	0.39 371	0.36 413	0.28 336	0.40 463	0.43 533	0.25 440	0.47 464	0.24 458	0.12 524	0.07 380	0.12 525	0.11 504	0.12 510	0.09 389

CFNet_RVC	0.24 428	0.15 431	0.35 294	0.18 104	0.15 443	0.30 460	0.21 435	0.39 371	0.36 413	0.28 336	0.40 463	0.43 533	0.25 440	0.47 464	0.24 458	0.12 524	0.07 380	0.12 525	0.11 504	0.12 510	0.09 389

UCFNet_RVC	0.24 428	0.16 463	0.34 285	0.18 104	0.15 443	0.33 499	0.16 209	0.46 456	0.35 400	0.29 365	0.35 405	0.39 498	0.25 440	0.34 407	0.22 424	0.13 543	0.08 468	0.13 546	0.14 585	0.13 526	0.12 510

AdaStereo	0.24 428	0.16 463	0.37 323	0.24 469	0.12 253	0.32 488	0.17 256	0.54 556	0.42 487	0.33 450	0.38 439	0.35 467	0.21 370	0.30 377	0.22 424	0.14 568	0.06 243	0.13 546	0.08 318	0.11 473	0.08 320
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.
iResNet	0.24 428	0.18 498	0.61 536	0.25 509	0.11 179	0.29 440	0.21 435	0.42 413	0.43 495	0.33 450	0.43 501	0.27 374	0.22 386	0.34 407	0.26 482	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 265	0.07 241

RT-IGEV	0.25 456	0.10 141	0.48 460	0.22 357	0.14 382	0.31 476	0.28 562	0.53 547	0.39 449	0.36 503	0.41 471	0.44 544	0.30 515	0.28 342	0.27 488	0.09 393	0.07 380	0.08 259	0.09 420	0.09 356	0.10 448

G2L-Stereo	0.25 456	0.16 463	0.47 450	0.22 357	0.14 382	0.25 365	0.18 305	0.46 456	0.35 400	0.33 450	0.37 424	0.40 513	0.22 386	0.60 536	0.30 513	0.10 444	0.09 503	0.10 430	0.08 318	0.09 356	0.09 389

DDVS	0.25 456	0.15 431	0.39 358	0.24 469	0.17 500	0.34 512	0.21 435	0.41 399	0.30 336	0.33 450	0.41 471	0.48 566	0.21 370	0.52 488	0.27 488	0.11 484	0.09 503	0.11 487	0.09 420	0.13 526	0.14 551

ITSA-stereo	0.25 456	0.15 431	0.33 274	0.23 415	0.11 179	0.27 398	0.18 305	0.56 582	0.59 610	0.31 415	0.32 361	0.33 444	0.28 486	0.49 472	0.30 513	0.11 484	0.08 468	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.13 529

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 456	0.14 394	0.95 633	0.21 288	0.27 627	0.20 237	0.19 352	0.48 478	0.25 260	0.26 315	0.55 581	0.34 453	0.18 337	0.25 290	0.17 293	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.12 543	0.12 510	0.12 510

test_sample7	0.25 456	0.15 431	0.35 294	0.20 234	0.14 382	0.28 418	0.21 435	0.51 516	0.38 439	0.37 511	0.34 394	0.37 478	0.30 515	0.39 436	0.23 445	0.14 568	0.09 503	0.13 546	0.12 543	0.13 526	0.12 510

test_sample6	0.25 456	0.13 346	0.41 389	0.21 288	0.11 179	0.30 460	0.22 462	0.51 516	0.35 400	0.33 450	0.43 501	0.30 417	0.24 418	0.57 519	0.22 424	0.10 444	0.07 380	0.10 430	0.10 464	0.11 473	0.10 448

SMFormer	0.25 456	0.12 279	0.40 366	0.19 161	0.10 124	0.27 398	0.19 352	0.51 516	0.45 522	0.34 470	0.41 471	0.31 426	0.26 450	0.58 526	0.28 493	0.10 444	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.09 356	0.09 389

NINENet	0.25 456	0.15 431	0.37 323	0.23 415	0.16 476	0.43 581	0.17 256	0.60 616	0.46 540	0.32 437	0.37 424	0.32 436	0.20 362	0.42 448	0.21 404	0.10 444	0.10 533	0.12 525	0.08 318	0.11 473	0.10 448

hknet	0.25 456	0.14 394	0.40 366	0.25 509	0.15 443	0.35 527	0.21 435	0.56 582	0.37 424	0.34 470	0.35 405	0.43 533	0.27 469	0.37 427	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.09 356	0.09 389

PSMNet-ADL	0.25 456	0.15 431	0.32 256	0.26 543	0.14 382	0.31 476	0.22 462	0.44 435	0.36 413	0.27 324	0.33 384	0.41 520	0.28 486	0.61 543	0.29 505	0.11 484	0.09 503	0.09 352	0.11 504	0.10 425	0.10 448

PSM-AAD	0.25 456	0.10 141	0.30 233	0.24 469	0.12 253	0.26 388	0.38 626	0.34 297	0.28 303	0.35 487	0.39 452	0.28 390	0.79 662	0.30 377	0.16 264	0.07 128	0.06 243	0.12 525	0.11 504	0.08 265	0.21 627

GrayStereo	0.25 456	0.09 86	0.32 256	0.26 543	0.13 334	0.23 325	0.47 653	0.34 297	0.30 336	0.39 541	0.47 541	0.30 417	0.79 662	0.29 361	0.16 264	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.09 420	0.07 185	0.13 529

RAFT-RH_RVC	0.25 456	0.11 221	0.45 434	0.21 288	0.12 253	0.25 365	0.14 109	0.27 192	0.27 284	0.38 526	1.15 667	0.23 318	0.17 310	0.57 519	0.24 458	0.07 128	0.05 40	0.10 430	0.07 236	0.06 103	0.07 241

UPFNet	0.25 456	0.12 279	0.38 342	0.24 469	0.19 549	0.37 538	0.28 562	0.48 478	0.38 439	0.34 470	0.37 424	0.37 478	0.28 486	0.39 436	0.33 533	0.10 444	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.10 425	0.08 320

acv_ft	0.25 456	0.13 346	0.40 366	0.23 415	0.19 549	0.34 512	0.21 435	0.45 445	0.44 510	0.38 526	0.41 471	0.38 486	0.27 469	0.27 328	0.35 542	0.08 291	0.07 380	0.08 259	0.07 236	0.11 473	0.07 241

CCAANet	0.25 456	0.13 346	0.51 487	0.22 357	0.15 443	0.29 440	0.17 256	0.49 488	0.37 424	0.26 315	0.49 549	0.32 436	0.24 418	0.62 551	0.23 445	0.07 128	0.06 243	0.10 430	0.10 464	0.08 265	0.10 448

iResNet_ROB	0.25 456	0.19 514	0.40 366	0.20 234	0.12 253	0.30 460	0.16 209	0.55 566	0.53 589	0.38 526	0.43 501	0.37 478	0.26 450	0.38 433	0.22 424	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.04 1	0.09 356	0.09 389

coex_refinement	0.26 474	0.16 463	0.36 314	0.23 415	0.15 443	0.31 476	0.20 404	0.49 488	0.42 487	0.35 487	0.42 488	0.45 549	0.27 469	0.55 504	0.33 533	0.10 444	0.06 243	0.07 159	0.07 236	0.10 425	0.10 448

UGAM	0.26 474	0.14 394	0.45 434	0.25 509	0.12 253	0.23 325	0.25 527	0.32 273	0.41 479	0.31 415	0.42 488	0.41 520	0.22 386	0.92 643	0.22 424	0.08 291	0.06 243	0.14 573	0.12 543	0.10 425	0.07 241

SepStereo	0.26 474	0.12 279	0.42 399	0.24 469	0.18 522	0.29 440	0.24 510	0.45 445	0.45 522	0.41 560	0.44 512	0.34 453	0.29 501	0.64 560	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.09 389

AACVNet	0.26 474	0.16 463	0.37 323	0.22 357	0.14 382	0.29 440	0.19 352	0.41 399	0.31 350	0.38 526	0.42 488	0.43 533	0.28 486	0.73 592	0.25 468	0.11 484	0.08 468	0.11 487	0.09 420	0.13 526	0.11 486

DEmStereo	0.26 474	0.09 86	0.47 450	0.19 161	0.12 253	0.30 460	0.25 527	0.28 215	0.36 413	0.36 503	0.58 594	0.25 342	0.48 620	0.53 495	0.44 584	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.06 103	0.07 241

LMCR-Stereo	0.26 474	0.18 498	0.49 466	0.28 593	0.14 382	0.36 532	0.23 488	0.54 556	0.34 384	0.39 541	0.40 463	0.29 401	0.29 501	0.37 427	0.27 488	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.13 526	0.09 389

GwcNet-RSSM	0.26 474	0.17 483	0.46 442	0.21 288	0.13 334	0.28 418	0.23 488	0.44 435	0.42 487	0.31 415	0.45 524	0.40 513	0.26 450	0.55 504	0.28 493	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.10 464	0.09 356	0.08 320

DeepPruner_ROB	0.26 474	0.19 514	0.44 422	0.21 288	0.16 476	0.30 460	0.21 435	0.52 535	0.32 360	0.35 487	0.38 439	0.39 498	0.26 450	0.42 448	0.24 458	0.15 583	0.11 557	0.11 487	0.11 504	0.14 544	0.13 529

FSD	0.27 482	0.28 594	0.32 256	0.27 571	0.24 613	0.27 398	0.27 546	0.31 261	0.29 323	0.26 315	0.27 303	0.28 390	0.27 469	0.28 342	0.26 482	0.23 635	0.22 650	0.27 640	0.26 652	0.25 632	0.24 644

ISRNet	0.27 482	0.13 346	0.45 434	0.26 543	0.19 549	0.24 346	0.14 109	0.45 445	0.43 495	0.39 541	0.48 547	0.42 529	0.27 469	0.32 393	0.29 505	0.20 630	0.12 576	0.17 605	0.16 606	0.16 566	0.20 618

rvit_105_1	0.27 482	0.19 514	0.46 442	0.27 571	0.19 549	0.30 460	0.35 611	0.44 435	0.51 575	0.31 415	0.31 352	0.31 426	0.26 450	0.35 416	0.25 468	0.15 583	0.14 598	0.15 588	0.17 615	0.11 473	0.10 448

DispNO	0.27 482	0.18 498	0.62 544	0.23 415	0.17 500	0.25 365	0.22 462	0.45 445	0.41 479	0.32 437	0.39 452	0.38 486	0.27 469	0.77 612	0.27 488	0.09 393	0.07 380	0.10 430	0.10 464	0.08 265	0.08 320

CBFPSM	0.27 482	0.16 463	0.67 564	0.20 234	0.14 382	0.38 546	0.25 527	0.40 385	0.36 413	0.33 450	0.36 415	0.56 605	0.38 572	0.32 393	0.38 551	0.08 291	0.08 468	0.07 159	0.08 318	0.09 356	0.11 486

CSP-Net	0.27 482	0.15 431	0.30 233	0.21 288	0.14 382	0.44 583	0.24 510	0.50 499	0.40 467	0.41 560	0.43 501	0.42 529	0.26 450	0.66 571	0.28 493	0.12 524	0.08 468	0.08 259	0.08 318	0.10 425	0.09 389

DAS	0.27 482	0.12 279	0.42 399	0.24 469	0.18 522	0.29 440	0.24 510	0.45 445	0.45 522	0.41 560	0.44 512	0.34 453	0.29 501	0.75 601	0.21 404	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.09 389

AASNet	0.27 482	0.19 514	0.49 466	0.26 543	0.17 500	0.34 512	0.20 404	0.62 629	0.48 554	0.35 487	0.40 463	0.32 436	0.25 440	0.28 342	0.34 538	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.08 318	0.13 526	0.11 486

GEStereo_RVC	0.27 482	0.20 527	0.44 422	0.27 571	0.16 476	0.33 499	0.25 527	0.56 582	0.54 594	0.34 470	0.38 439	0.34 453	0.25 440	0.51 482	0.28 493	0.12 524	0.08 468	0.09 352	0.08 318	0.11 473	0.11 486

RAFT + AFF	0.27 482	0.23 564	0.50 477	0.25 509	0.17 500	0.30 460	0.33 605	0.52 535	0.40 467	0.28 336	0.30 336	0.30 417	0.31 532	0.62 551	0.24 458	0.09 393	0.10 533	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.11 486

MMNet	0.27 482	0.14 394	0.49 466	0.24 469	0.17 500	0.47 597	0.22 462	0.45 445	0.51 575	0.39 541	0.41 471	0.36 472	0.33 542	0.39 436	0.34 538	0.08 291	0.07 380	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.08 320

delet	0.27 482	0.14 394	0.40 366	0.23 415	0.19 549	0.41 565	0.29 569	0.49 488	0.48 554	0.33 450	0.41 471	0.37 478	0.30 515	0.48 467	0.34 538	0.09 393	0.09 503	0.11 487	0.12 543	0.08 265	0.08 320

ac_64	0.27 482	0.13 346	0.41 389	0.24 469	0.17 500	0.36 532	0.22 462	0.46 456	0.33 374	0.35 487	0.36 415	0.52 590	0.30 515	0.62 551	0.32 526	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.09 356	0.08 320

HGLStereo	0.27 482	0.14 394	0.46 442	0.24 469	0.21 576	0.33 499	0.23 488	0.50 499	0.42 487	0.35 487	0.48 547	0.41 520	0.33 542	0.45 457	0.33 533	0.11 484	0.10 533	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.12 510

DSFCA	0.27 482	0.13 346	0.36 314	0.20 234	0.17 500	0.38 546	0.31 585	0.47 465	0.43 495	0.43 576	0.37 424	0.39 498	0.29 501	0.52 488	0.32 526	0.12 524	0.10 533	0.10 430	0.11 504	0.11 473	0.10 448

DMCA-RVC	0.27 482	0.21 541	0.61 536	0.28 593	0.17 500	0.29 440	0.21 435	0.42 413	0.35 400	0.40 551	0.37 424	0.39 498	0.36 559	0.43 450	0.30 513	0.13 543	0.10 533	0.15 588	0.11 504	0.13 526	0.10 448

HSM-Net_RVC	0.27 482	0.11 221	0.42 399	0.19 161	0.11 179	0.34 512	0.20 404	0.62 629	0.43 495	0.40 551	0.43 501	0.50 580	0.26 450	0.76 606	0.22 424	0.08 291	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.08 265	0.08 320
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 482	0.20 527	0.44 422	0.22 357	0.14 382	0.33 499	0.14 109	0.51 516	0.45 522	0.30 397	0.40 463	0.38 486	0.27 469	0.76 606	0.25 468	0.09 393	0.07 380	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.08 320

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 482	0.21 541	0.59 531	0.25 509	0.18 522	0.29 440	0.22 462	0.50 499	0.40 467	0.38 526	0.41 471	0.43 533	0.27 469	0.43 450	0.29 505	0.11 484	0.08 468	0.10 430	0.10 464	0.10 425	0.11 486
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 482	0.26 584	0.72 582	0.23 415	0.13 334	0.29 440	0.18 305	0.52 535	0.49 563	0.37 511	0.45 524	0.39 498	0.25 440	0.34 407	0.20 376	0.08 291	0.06 243	0.07 159	0.05 68	0.12 510	0.09 389

StereoDRNet-Refined	0.27 482	0.17 483	0.35 294	0.25 509	0.14 382	0.37 538	0.21 435	0.47 465	0.41 479	0.44 583	0.51 559	0.41 520	0.28 486	0.45 457	0.37 549	0.09 393	0.06 243	0.11 487	0.11 504	0.10 425	0.10 448
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 503	0.19 514	0.50 477	0.18 104	0.16 476	0.34 512	0.20 404	0.51 516	0.38 439	0.37 511	0.34 394	0.37 478	0.30 515	0.39 436	0.23 445	0.23 635	0.09 503	0.28 648	0.24 643	0.18 597	0.16 572

ssnet_v2	0.28 503	0.16 463	0.44 422	0.22 357	0.15 443	0.40 561	0.30 580	0.57 592	0.46 540	0.38 526	0.36 415	0.47 559	0.29 501	0.38 433	0.39 559	0.13 543	0.11 557	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.11 486

CRFU-Net	0.28 503	0.14 394	0.45 434	0.25 509	0.15 443	0.45 589	0.23 488	0.50 499	0.30 336	0.43 576	0.41 471	0.48 566	0.46 611	0.43 450	0.29 505	0.11 484	0.10 533	0.09 352	0.08 318	0.10 425	0.10 448

dad	0.28 503	0.31 616	0.44 422	0.21 288	0.14 382	0.30 460	0.20 404	0.33 288	0.49 563	0.44 583	0.44 512	0.45 549	0.21 370	0.41 445	0.26 482	0.20 630	0.11 557	0.20 625	0.11 504	0.14 544	0.10 448

FTStereo	0.28 503	0.10 141	0.43 412	0.23 415	0.13 334	0.21 271	0.53 664	0.34 297	0.26 272	0.38 526	0.95 656	0.30 417	0.56 633	0.32 393	0.18 318	0.08 291	0.06 243	0.09 352	0.08 318	0.07 185	0.19 606

ADLNet	0.28 503	0.15 431	0.42 399	0.23 415	0.19 549	0.34 512	0.23 488	0.53 547	0.43 495	0.42 570	0.41 471	0.44 544	0.27 469	0.55 504	0.35 542	0.11 484	0.08 468	0.11 487	0.11 504	0.11 473	0.12 510

UNet	0.28 503	0.14 394	0.69 570	0.23 415	0.20 568	0.44 583	0.22 462	0.50 499	0.40 467	0.34 470	0.39 452	0.43 533	0.33 542	0.40 443	0.31 521	0.09 393	0.07 380	0.10 430	0.08 318	0.10 425	0.08 320

STTStereo	0.28 503	0.20 527	0.61 536	0.25 509	0.17 500	0.29 440	0.24 510	0.47 465	0.39 449	0.39 541	0.41 471	0.44 544	0.28 486	0.40 443	0.28 493	0.13 543	0.12 576	0.13 546	0.16 606	0.12 510	0.11 486

RASNet	0.28 503	0.14 394	0.44 422	0.22 357	0.18 522	0.32 488	0.19 352	0.48 478	0.38 439	0.29 365	0.43 501	0.47 559	0.37 568	0.79 616	0.36 548	0.09 393	0.07 380	0.07 159	0.09 420	0.07 185	0.07 241

HSM	0.28 503	0.16 463	0.35 294	0.20 234	0.15 443	0.33 499	0.19 352	0.53 547	0.37 424	0.36 503	0.38 439	0.67 640	0.31 532	0.89 638	0.23 445	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.08 265	0.08 320

DLCB_ROB	0.28 503	0.16 463	0.34 285	0.27 571	0.16 476	0.38 546	0.25 527	0.48 478	0.43 495	0.46 591	0.46 534	0.51 584	0.33 542	0.53 495	0.33 533	0.10 444	0.10 533	0.11 487	0.11 504	0.10 425	0.09 389

ACV-stereo	0.29 514	0.18 498	0.79 596	0.23 415	0.16 476	0.47 597	0.19 352	0.36 340	0.34 384	0.29 365	0.33 384	0.67 640	0.42 596	0.54 501	0.30 513	0.10 444	0.09 503	0.09 352	0.09 420	0.10 425	0.11 486

ff1	0.29 514	0.12 279	0.42 399	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.35 321	0.44 510	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.81 624	1.08 663	0.08 291	0.05 40	0.11 487	0.10 464	0.08 265	0.08 320

LL-Strereo	0.29 514	0.25 573	0.58 525	0.25 509	0.21 576	0.23 325	0.24 510	0.55 566	0.42 487	0.34 470	0.32 361	0.41 520	0.40 583	0.94 647	0.23 445	0.08 291	0.07 380	0.11 487	0.09 420	0.09 356	0.09 389

THIR-Stereo	0.29 514	0.12 279	0.41 389	0.19 161	0.11 179	0.28 418	0.72 678	0.32 273	0.35 400	0.37 511	0.65 618	0.34 453	0.50 623	0.57 519	0.45 587	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.09 420	0.07 185	0.07 241

psm_up	0.29 514	0.16 463	0.41 389	0.26 543	0.17 500	0.32 488	0.26 540	0.55 566	0.43 495	0.36 503	0.40 463	0.45 549	0.37 568	0.58 526	0.30 513	0.11 484	0.12 576	0.13 546	0.12 543	0.10 425	0.10 448

hitnet-ft	0.29 514	0.17 483	0.40 366	0.19 161	0.14 382	0.39 555	0.23 488	0.44 435	0.41 479	0.36 503	0.46 534	0.53 595	0.34 551	0.76 606	0.32 526	0.14 568	0.10 533	0.13 546	0.10 464	0.15 558	0.13 529

FADNet-RVC-Resample	0.29 514	0.25 573	0.93 630	0.26 543	0.16 476	0.32 488	0.21 435	0.47 465	0.39 449	0.35 487	0.38 439	0.33 444	0.27 469	0.53 495	0.24 458	0.10 444	0.10 533	0.14 573	0.13 571	0.13 526	0.16 572

iinet-f	0.30 521	0.18 498	1.03 644	0.20 234	0.15 443	0.44 583	0.22 462	0.45 445	0.37 424	0.35 487	0.44 512	0.41 520	0.34 551	0.34 407	0.40 567	0.10 444	0.09 503	0.08 259	0.08 318	0.13 526	0.11 486

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 521	0.20 527	0.70 576	0.21 288	0.17 500	0.46 591	0.27 546	0.50 499	0.49 563	0.42 570	0.55 581	0.43 533	0.30 515	0.46 460	0.38 551	0.09 393	0.06 243	0.07 159	0.06 155	0.11 473	0.10 448

SACVNet	0.30 521	0.20 527	0.41 389	0.25 509	0.18 522	0.34 512	0.25 527	0.52 535	0.40 467	0.41 560	0.44 512	0.46 557	0.32 539	0.71 584	0.25 468	0.13 543	0.10 533	0.12 525	0.12 543	0.16 566	0.17 585

ADLNet2	0.30 521	0.17 483	0.72 582	0.23 415	0.17 500	0.36 532	0.24 510	0.52 535	0.51 575	0.32 437	0.38 439	0.45 549	0.30 515	0.69 578	0.35 542	0.10 444	0.08 468	0.09 352	0.09 420	0.12 510	0.10 448

FADNet_RVC	0.30 521	0.28 594	0.83 609	0.23 415	0.15 443	0.30 460	0.17 256	0.49 488	0.37 424	0.30 397	0.38 439	0.30 417	0.27 469	0.52 488	0.31 521	0.14 568	0.14 598	0.14 573	0.16 606	0.21 617	0.23 639

TDLM	0.30 521	0.21 541	0.38 342	0.28 593	0.15 443	0.33 499	0.32 594	0.52 535	0.47 545	0.38 526	0.43 501	0.39 498	0.29 501	0.91 642	0.28 493	0.14 568	0.08 468	0.13 546	0.11 504	0.12 510	0.10 448

CVANet_RVC	0.30 521	0.19 514	0.41 389	0.26 543	0.16 476	0.33 499	0.26 540	0.52 535	0.47 545	0.40 551	0.46 534	0.43 533	0.31 532	0.89 638	0.26 482	0.14 568	0.09 503	0.14 573	0.13 571	0.14 544	0.10 448

mmx	0.31 528	0.12 279	0.42 399	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.55 566	0.45 522	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.81 624	1.08 663	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.10 448

xxx	0.31 528	0.12 279	0.42 399	0.20 234	0.13 334	0.28 418	0.20 404	0.55 566	0.45 522	0.30 397	0.42 488	0.34 453	0.23 400	0.81 624	1.08 663	0.10 444	0.07 380	0.11 487	0.10 464	0.11 473	0.10 448

fast-acv-ft	0.31 528	0.20 527	0.81 602	0.24 469	0.18 522	0.46 591	0.27 546	0.41 399	0.49 563	0.39 541	0.55 581	0.49 572	0.35 555	0.37 427	0.38 551	0.11 484	0.11 557	0.11 487	0.12 543	0.12 510	0.09 389

CrosDoStereo	0.31 528	0.10 141	0.49 466	0.18 104	0.12 253	0.22 303	1.11 701	0.34 297	0.37 424	0.38 526	0.61 609	0.28 390	0.46 611	0.61 543	0.57 611	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.07 241

DeepStereo_LL	0.31 528	0.10 141	0.49 466	0.18 104	0.12 253	0.22 303	1.11 701	0.34 297	0.37 424	0.38 526	0.61 609	0.28 390	0.46 611	0.61 543	0.57 611	0.07 128	0.06 243	0.08 259	0.08 318	0.07 185	0.07 241

FADNet-RVC	0.31 528	0.35 627	0.78 589	0.25 509	0.20 568	0.33 499	0.20 404	0.49 488	0.40 467	0.34 470	0.39 452	0.41 520	0.29 501	0.63 558	0.31 521	0.13 543	0.14 598	0.14 573	0.15 594	0.19 605	0.19 606

AANet_RVC	0.31 528	0.22 555	0.50 477	0.23 415	0.14 382	0.30 460	0.24 510	0.47 465	0.54 594	0.38 526	0.60 602	0.43 533	0.29 501	0.87 633	0.40 567	0.11 484	0.07 380	0.07 159	0.07 236	0.09 356	0.09 389

NVstereo2D	0.31 528	0.16 463	0.54 501	0.24 469	0.22 592	0.42 572	0.28 562	0.58 601	0.56 603	0.28 336	0.38 439	0.40 513	0.30 515	0.71 584	0.28 493	0.13 543	0.08 468	0.13 546	0.10 464	0.19 605	0.16 572

NOSS_ROB	0.31 528	0.20 527	0.35 294	0.24 469	0.16 476	0.32 488	0.19 352	0.52 535	0.48 554	0.33 450	0.36 415	0.42 529	0.28 486	0.93 645	0.24 458	0.19 627	0.20 643	0.24 637	0.22 639	0.17 583	0.17 585

z-ln-s-r	0.32 537	0.21 541	0.82 606	0.23 415	0.14 382	0.30 460	0.26 540	0.43 427	0.50 571	0.32 437	0.60 602	0.39 498	0.29 501	0.73 592	0.66 632	0.08 291	0.06 243	0.08 259	0.07 236	0.10 425	0.08 320

YMNet	0.32 537	0.22 555	0.58 525	0.27 571	0.23 605	0.48 603	0.27 546	0.51 516	0.45 522	0.48 603	0.56 588	0.51 584	0.30 515	0.39 436	0.40 567	0.13 543	0.16 620	0.13 546	0.12 543	0.13 526	0.12 510

YMNet_1	0.32 537	0.22 555	0.58 525	0.27 571	0.23 605	0.48 603	0.27 546	0.51 516	0.45 522	0.48 603	0.56 588	0.51 584	0.30 515	0.39 436	0.40 567	0.13 543	0.16 620	0.13 546	0.12 543	0.13 526	0.12 510

1111x	0.32 537	0.11 221	0.40 366	0.22 357	0.11 179	0.32 488	0.26 540	0.59 607	0.43 495	0.31 415	0.41 471	0.39 498	0.28 486	0.76 606	1.37 681	0.09 393	0.08 468	0.09 352	0.10 464	0.09 356	0.08 320

pcwnet_v2	0.32 537	0.15 431	1.26 664	0.23 415	0.18 522	0.32 488	0.18 305	0.59 607	0.60 614	0.36 503	0.45 524	0.35 467	0.29 501	0.36 424	0.25 468	0.14 568	0.11 557	0.12 525	0.11 504	0.14 544	0.15 563

FADNet	0.32 537	0.36 630	0.74 587	0.23 415	0.22 592	0.37 538	0.19 352	0.53 547	0.48 554	0.32 437	0.36 415	0.43 533	0.32 539	0.64 560	0.25 468	0.16 599	0.16 620	0.14 573	0.16 606	0.24 630	0.19 606

PS-NSSS	0.32 537	0.30 609	0.46 442	0.23 415	0.17 500	0.33 499	0.24 510	0.57 592	0.41 479	0.37 511	0.52 567	0.35 467	0.30 515	0.80 620	0.30 513	0.17 610	0.14 598	0.21 628	0.15 594	0.15 558	0.13 529

StereoDRNet	0.32 537	0.22 555	0.61 536	0.27 571	0.21 576	0.42 572	0.30 580	0.61 620	0.48 554	0.46 591	0.39 452	0.48 566	0.30 515	0.57 519	0.40 567	0.11 484	0.09 503	0.12 525	0.11 504	0.12 510	0.10 448

DISCO	0.32 537	0.13 346	0.51 487	0.25 509	0.16 476	0.48 603	0.25 527	0.50 499	0.57 606	0.37 511	0.45 524	0.62 624	0.36 559	0.64 560	0.49 598	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.12 510	0.11 486

Selective-IGEV-i16pc	0.33 546	0.10 141	1.71 682	0.21 288	0.14 382	0.74 652	0.31 585	0.42 413	0.41 479	0.21 265	0.32 361	0.26 364	0.14 234	0.71 584	0.19 352	0.14 568	0.10 533	0.08 259	0.09 420	0.11 473	0.11 486

TCMNet	0.33 546	0.23 564	0.72 582	0.29 596	0.30 641	0.40 561	0.28 562	0.50 499	0.47 545	0.37 511	0.45 524	0.40 513	0.29 501	0.60 536	0.39 559	0.14 568	0.13 588	0.15 588	0.14 585	0.17 583	0.15 563

HBP-ISP	0.33 546	0.30 609	0.72 582	0.22 357	0.16 476	0.32 488	0.22 462	0.54 556	0.44 510	0.41 560	0.49 549	0.33 444	0.38 572	0.73 592	0.25 468	0.18 621	0.19 638	0.24 637	0.20 628	0.16 566	0.13 529

AAGNet	0.33 546	0.11 221	0.37 323	0.25 509	0.16 476	0.20 237	0.19 352	0.30 251	0.27 284	0.35 487	0.35 405	0.27 374	0.30 515	0.44 454	2.66 703	0.08 291	0.05 40	0.10 430	0.07 236	0.08 265	0.06 145

DRN-Test	0.33 546	0.17 483	0.61 536	0.27 571	0.19 549	0.46 591	0.29 569	0.65 638	0.51 575	0.47 599	0.46 534	0.44 544	0.34 551	0.62 551	0.41 575	0.12 524	0.08 468	0.13 546	0.12 543	0.12 510	0.10 448

CBMV_ROB	0.33 546	0.18 498	0.53 498	0.21 288	0.14 382	0.33 499	0.20 404	0.51 516	0.45 522	0.51 611	0.55 581	0.45 549	0.42 596	0.71 584	0.32 526	0.18 621	0.19 638	0.23 635	0.21 631	0.14 544	0.15 563

XPNet_ROB	0.33 546	0.20 527	0.43 412	0.27 571	0.18 522	0.37 538	0.31 585	0.55 566	0.50 571	0.51 611	0.53 574	0.58 613	0.37 568	0.63 558	0.45 587	0.17 610	0.12 576	0.13 546	0.12 543	0.15 558	0.14 551

PSMNet_ROB	0.33 546	0.24 568	0.54 501	0.31 614	0.21 576	0.42 572	0.43 642	0.59 607	0.47 545	0.37 511	0.44 512	0.49 572	0.31 532	0.64 560	0.43 579	0.14 568	0.10 533	0.15 588	0.14 585	0.13 526	0.11 486

CBMV	0.33 546	0.21 541	0.54 501	0.23 415	0.13 334	0.42 572	0.33 605	0.53 547	0.48 554	0.52 617	0.49 549	0.50 580	0.41 587	0.56 515	0.31 521	0.15 583	0.16 620	0.18 613	0.16 606	0.13 526	0.13 529
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 555	0.29 602	0.91 626	0.26 543	0.21 576	0.47 597	0.31 585	0.54 556	0.54 594	0.44 583	0.52 567	0.50 580	0.35 555	0.39 436	0.39 559	0.11 484	0.11 557	0.10 430	0.09 420	0.14 544	0.13 529

xxxx	0.34 555	0.10 141	0.29 223	0.19 161	0.11 179	0.37 538	0.20 404	0.58 601	0.38 439	0.29 365	0.42 488	0.38 486	0.24 418	0.46 460	2.20 699	0.11 484	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.09 389

test_xeample	0.34 555	0.10 141	0.29 223	0.19 161	0.11 179	0.33 499	0.23 488	0.55 566	0.38 439	0.32 437	0.45 524	0.29 401	0.26 450	0.57 519	2.24 701	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.09 356	0.09 389

FINET	0.34 555	0.27 591	0.80 599	0.24 469	0.24 613	0.36 532	0.34 607	0.54 556	0.72 641	0.39 541	0.47 541	0.32 436	0.30 515	0.51 482	0.32 526	0.19 627	0.17 627	0.13 546	0.12 543	0.18 597	0.16 572

ETE_ROB	0.34 555	0.26 584	0.45 434	0.29 596	0.18 522	0.40 561	0.37 620	0.57 592	0.47 545	0.50 606	0.50 553	0.62 624	0.36 559	0.55 504	0.38 551	0.13 543	0.10 533	0.14 573	0.12 543	0.16 566	0.16 572

DStereoRT	0.35 560	0.13 346	0.51 487	0.25 509	0.16 476	0.42 572	0.19 352	0.48 478	0.39 449	0.30 397	0.39 452	0.24 332	0.39 578	0.64 560	0.30 513	0.08 291	0.07 380	1.54 705	0.41 672	0.08 265	0.11 486

GwcNet	0.35 560	0.23 564	0.88 621	0.25 509	0.24 613	0.48 603	0.27 546	0.55 566	0.57 606	0.38 526	0.52 567	0.51 584	0.32 539	0.60 536	0.41 575	0.13 543	0.11 557	0.12 525	0.11 504	0.13 526	0.14 551

RP	0.35 560	0.22 555	0.51 487	0.31 614	0.24 613	0.37 538	0.28 562	0.50 499	0.58 609	0.40 551	0.63 615	0.61 622	0.47 614	0.61 543	0.39 559	0.16 599	0.15 613	0.17 605	0.15 594	0.17 583	0.17 585

DANet	0.35 560	0.23 564	0.60 533	0.36 639	0.22 592	0.39 555	0.25 527	0.48 478	0.43 495	0.52 617	0.50 553	0.59 615	0.41 587	0.76 606	0.49 598	0.13 543	0.11 557	0.14 573	0.12 543	0.17 583	0.15 563
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 560	0.26 584	0.49 466	0.36 639	0.22 592	0.41 565	0.41 637	0.53 547	0.42 487	0.47 599	0.46 534	0.61 622	0.39 578	0.55 504	0.37 549	0.16 599	0.13 588	0.21 628	0.21 631	0.16 566	0.16 572

w-ln-seven-2	0.36 565	0.29 602	1.06 646	0.27 571	0.18 522	0.37 538	0.30 580	0.50 499	0.54 594	0.45 587	0.55 581	0.45 549	0.41 587	0.62 551	0.49 598	0.10 444	0.10 533	0.12 525	0.11 504	0.14 544	0.11 486

GASNet	0.36 565	0.46 650	0.88 621	0.34 628	0.23 605	0.35 527	0.22 462	0.60 616	0.53 589	0.40 551	0.37 424	0.45 549	0.30 515	0.79 616	0.35 542	0.15 583	0.10 533	0.14 573	0.14 585	0.22 624	0.12 510

Wz-Net-MNSev	0.36 565	0.26 584	0.79 596	0.26 543	0.21 576	0.59 632	0.38 626	0.55 566	0.56 603	0.48 603	0.54 577	0.53 595	0.36 559	0.60 536	0.44 584	0.11 484	0.09 503	0.11 487	0.11 504	0.15 558	0.13 529

APVNet	0.36 565	0.20 527	0.70 576	0.26 543	0.22 592	0.52 622	0.35 611	0.61 620	0.44 510	0.38 526	0.52 567	0.48 566	0.38 572	0.84 629	0.46 593	0.13 543	0.14 598	0.15 588	0.16 606	0.16 566	0.15 563

Syn2CoEx	0.36 565	0.31 616	0.78 589	0.34 628	0.21 576	0.41 565	0.28 562	0.61 620	0.49 563	0.42 570	0.56 588	0.45 549	0.44 602	0.69 578	0.38 551	0.17 610	0.14 598	0.15 588	0.12 543	0.13 526	0.12 510

FAT-Stereo	0.36 565	0.18 498	0.73 586	0.26 543	0.18 522	0.33 499	0.29 569	0.60 616	0.59 610	0.46 591	0.60 602	0.60 618	0.50 623	0.61 543	0.34 538	0.13 543	0.14 598	0.13 546	0.12 543	0.14 544	0.18 599

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 565	0.36 630	0.53 498	0.34 628	0.19 549	0.51 613	0.24 510	0.55 566	0.38 439	0.41 560	0.47 541	0.47 559	0.27 469	0.73 592	0.30 513	0.36 666	0.19 638	0.27 640	0.17 615	0.26 640	0.23 639

GANet	0.36 565	0.22 555	0.49 466	0.29 596	0.17 500	0.41 565	0.38 626	0.57 592	0.45 522	0.46 591	0.75 636	0.55 601	0.40 583	0.94 647	0.41 575	0.13 543	0.13 588	0.13 546	0.11 504	0.14 544	0.11 486

LALA_ROB	0.36 565	0.25 573	0.46 442	0.30 608	0.21 576	0.47 597	0.39 631	0.61 620	0.51 575	0.52 617	0.51 559	0.69 646	0.36 559	0.50 476	0.43 579	0.17 610	0.11 557	0.16 599	0.14 585	0.17 583	0.15 563

SGM-Forest	0.36 565	0.17 483	0.47 450	0.23 415	0.16 476	0.45 589	0.41 637	0.55 566	0.48 554	0.52 617	0.60 602	0.52 590	0.41 587	0.85 630	0.50 604	0.17 610	0.17 627	0.17 605	0.15 594	0.15 558	0.15 563
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 575	0.41 645	0.66 563	0.46 659	0.41 656	0.34 512	0.25 527	0.57 592	0.45 522	0.39 541	0.52 567	0.43 533	0.33 542	0.41 445	0.29 505	0.25 645	0.14 598	0.33 660	0.21 631	0.31 653	0.22 632

Anonymous_2	0.37 575	0.21 541	0.47 450	0.20 234	0.21 576	0.42 572	0.26 540	0.38 357	0.29 323	0.33 450	0.30 336	0.44 544	0.38 572	0.36 424	0.29 505	0.26 646	0.29 665	0.44 668	1.41 706	0.34 657	0.21 627

AF-Net	0.37 575	0.26 584	0.56 515	0.32 620	0.23 605	0.41 565	0.29 569	0.61 620	0.64 625	0.42 570	0.68 625	0.65 635	0.49 621	0.57 519	0.44 584	0.15 583	0.11 557	0.19 621	0.14 585	0.15 558	0.13 529

stereogan	0.37 575	0.17 483	0.65 558	0.27 571	0.22 592	0.62 638	0.26 540	0.59 607	0.63 624	0.43 576	0.60 602	0.67 640	0.42 596	0.68 576	0.35 542	0.13 543	0.14 598	0.14 573	0.12 543	0.19 605	0.17 585

Nwc_Net	0.37 575	0.25 573	0.68 569	0.31 614	0.24 613	0.44 583	0.30 580	0.65 638	0.50 571	0.37 511	0.69 629	0.58 613	0.45 605	0.60 536	0.40 567	0.15 583	0.12 576	0.19 621	0.21 631	0.14 544	0.13 529

RYNet	0.37 575	0.18 498	0.59 531	0.25 509	0.28 632	0.61 636	0.32 594	0.59 607	0.59 610	0.41 560	0.38 439	0.57 610	0.39 578	0.87 633	0.53 609	0.11 484	0.08 468	0.12 525	0.11 504	0.18 597	0.18 599

PA-Net	0.37 575	0.28 594	0.83 609	0.31 614	0.28 632	0.39 555	0.42 640	0.51 516	0.55 600	0.34 470	0.42 488	0.41 520	0.36 559	0.79 616	0.49 598	0.12 524	0.23 655	0.16 599	0.23 641	0.12 510	0.18 599
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 582	0.12 279	0.38 342	0.42 653	3.88 709	0.21 271	0.17 256	0.35 321	0.28 303	0.20 251	0.20 220	0.23 318	0.15 253	0.28 342	0.16 264	0.09 393	0.07 380	0.09 352	0.07 236	0.09 356	0.09 389

S-Stereo	0.38 582	0.20 527	1.05 645	0.27 571	0.22 592	0.38 546	0.32 594	0.55 566	0.66 628	0.39 541	0.59 597	0.49 572	0.41 587	0.75 601	0.40 567	0.12 524	0.15 613	0.13 546	0.13 571	0.16 566	0.21 627

ADCRef	0.38 582	0.24 568	0.88 621	0.26 543	0.21 576	0.49 608	0.27 546	0.52 535	0.48 554	0.50 606	0.58 594	0.35 467	0.47 614	0.48 467	1.29 680	0.09 393	0.08 468	0.12 525	0.12 543	0.11 473	0.11 486

PWC_ROB	0.38 582	0.29 602	0.69 570	0.25 509	0.20 568	0.38 546	0.19 352	0.58 601	0.67 631	0.57 630	0.85 648	0.51 584	0.40 583	0.71 584	0.52 607	0.13 543	0.09 503	0.14 573	0.10 464	0.17 583	0.14 551

PWCDC_ROB	0.38 582	0.30 609	0.60 533	0.33 626	0.20 568	0.42 572	0.19 352	0.58 601	0.89 662	0.42 570	1.26 671	0.36 472	0.34 551	0.50 476	0.38 551	0.18 621	0.11 557	0.11 487	0.09 420	0.19 605	0.13 529

Selective-IGEV-i16pb	0.39 587	0.12 279	2.18 686	0.21 288	0.15 443	0.68 645	0.32 594	0.56 582	0.57 606	0.25 303	0.44 512	0.33 444	0.21 370	0.80 620	0.25 468	0.14 568	0.10 533	0.09 352	0.10 464	0.12 510	0.13 529

aanetorigin	0.39 587	0.29 602	1.09 649	0.24 469	0.19 549	0.28 418	0.37 620	0.33 288	0.47 545	0.94 667	0.82 645	0.52 590	0.54 629	0.49 472	0.50 604	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.16 566	0.15 563

RGC	0.39 587	0.32 621	0.64 556	0.34 628	0.27 627	0.40 561	0.29 569	0.57 592	0.53 589	0.45 587	0.64 617	0.62 624	0.45 605	0.72 590	0.39 559	0.15 583	0.15 613	0.21 628	0.20 628	0.18 597	0.19 606

NCC-stereo	0.39 587	0.25 573	0.69 570	0.32 620	0.28 632	0.46 591	0.36 616	0.65 638	0.52 584	0.40 551	0.57 592	0.56 605	0.47 614	0.73 592	0.45 587	0.17 610	0.14 598	0.18 613	0.25 648	0.16 566	0.16 572

edge stereo	0.39 587	0.22 555	0.81 602	0.27 571	0.22 592	0.37 538	0.24 510	0.56 582	0.54 594	0.53 623	0.60 602	0.71 649	0.50 623	0.78 614	0.40 567	0.16 599	0.14 598	0.19 621	0.14 585	0.16 566	0.17 585

Abc-Net	0.39 587	0.25 573	0.69 570	0.32 620	0.28 632	0.46 591	0.36 616	0.65 638	0.52 584	0.40 551	0.57 592	0.56 605	0.47 614	0.73 592	0.45 587	0.17 610	0.14 598	0.18 613	0.25 648	0.16 566	0.16 572
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 587	0.28 594	0.78 589	0.27 571	0.18 522	0.49 608	0.22 462	0.59 607	0.84 660	0.55 627	0.53 574	0.49 572	0.36 559	0.67 575	0.82 646	0.13 543	0.10 533	0.11 487	0.12 543	0.17 583	0.17 585

SQANet	0.40 594	0.48 654	0.67 564	0.48 661	0.39 653	0.48 603	0.22 462	0.51 516	0.43 495	0.40 551	0.47 541	0.47 559	0.33 542	0.54 501	0.32 526	0.36 666	0.15 613	0.40 666	0.21 631	0.45 666	0.31 658

UDG	0.40 594	0.46 650	0.49 466	0.40 651	0.35 649	0.47 597	0.27 546	0.54 556	0.47 545	0.39 541	0.45 524	0.59 615	0.44 602	0.46 460	0.39 559	0.26 646	0.19 638	0.48 670	0.22 639	0.34 657	0.26 649

DDUNet	0.41 596	0.50 659	0.48 460	0.44 656	0.39 653	0.46 591	0.32 594	0.50 499	0.43 495	0.45 587	0.52 567	0.57 610	0.36 559	0.48 467	0.33 533	0.33 663	0.21 645	0.55 674	0.25 648	0.37 661	0.32 661

222	0.41 596	0.10 141	0.29 223	0.19 161	0.11 179	0.36 532	0.20 404	0.57 592	0.39 449	0.35 487	0.44 512	0.30 417	0.27 469	0.55 504	3.56 706	0.11 484	0.07 380	0.08 259	0.08 318	0.09 356	0.09 389

NaN_ROB	0.41 596	0.28 594	0.62 544	0.30 608	0.19 549	0.51 613	0.47 653	0.58 601	0.59 610	0.56 628	0.47 541	0.49 572	0.41 587	1.21 672	0.64 629	0.12 524	0.18 633	0.12 525	0.13 571	0.11 473	0.14 551

w-ln-seven	0.42 599	0.30 609	1.18 657	0.26 543	0.22 592	0.58 629	0.31 585	0.62 629	0.81 652	0.58 631	0.61 609	0.53 595	0.36 559	0.57 519	0.65 631	0.11 484	0.10 533	0.13 546	0.12 543	0.15 558	0.13 529

test_sample9	0.42 599	0.19 514	0.50 477	0.18 104	0.16 476	0.34 512	0.20 404	0.51 516	0.38 439	0.37 511	0.34 394	0.37 478	0.30 515	0.66 571	0.91 653	0.23 635	1.82 707	0.28 648	0.24 643	0.18 597	0.16 572

SDNR	0.42 599	0.21 541	0.82 606	0.21 288	0.18 522	1.27 684	0.17 256	0.50 499	0.49 563	0.42 570	0.81 643	0.38 486	0.27 469	1.19 669	0.38 551	0.23 635	0.24 657	0.17 605	0.13 571	0.17 583	0.20 618

ccnet	0.42 599	0.31 616	0.48 460	0.27 571	0.32 645	0.60 635	0.32 594	0.65 638	0.46 540	0.53 623	0.66 620	0.56 605	0.45 605	0.72 590	0.61 622	0.26 646	0.19 638	0.24 637	0.21 631	0.26 640	0.22 632

SHD	0.42 599	0.27 591	0.81 602	0.31 614	0.25 621	0.42 572	0.22 462	0.66 644	0.94 671	0.63 638	0.60 602	0.59 615	0.47 614	0.59 532	0.58 616	0.15 583	0.13 588	0.16 599	0.16 606	0.20 614	0.22 632

STTRV1_RVC	0.42 599	0.32 621	0.89 624	0.29 596	0.36 650	0.49 608	0.31 585	0.61 620	0.53 589	0.46 591	0.56 588	0.47 559	0.43 600	1.00 656	0.39 559	0.27 651	0.21 645	0.20 625	0.18 621	0.25 632	0.17 585

Wz-Net-SNSev	0.43 605	0.41 645	1.27 665	0.30 608	0.21 576	0.44 583	0.41 637	0.61 620	0.65 626	0.46 591	0.65 618	0.62 624	0.39 578	0.74 600	0.59 617	0.12 524	0.11 557	0.12 525	0.13 571	0.16 566	0.14 551

XQC	0.43 605	0.37 635	0.96 635	0.34 628	0.25 621	0.53 623	0.34 607	0.60 616	0.73 644	0.51 611	0.46 534	0.57 610	0.47 614	0.70 581	0.72 637	0.17 610	0.12 576	0.18 613	0.15 594	0.25 632	0.23 639

CC-Net-ROB	0.43 605	0.47 652	0.65 558	0.37 645	0.23 605	0.51 613	0.29 569	0.66 644	0.49 563	0.46 591	0.51 559	0.48 566	0.38 572	0.96 651	0.35 542	0.34 664	0.23 655	0.55 674	0.25 648	0.31 653	0.20 618

GANetREF_RVC	0.43 605	0.47 652	0.69 570	0.38 647	0.20 568	0.51 613	0.48 657	0.66 644	0.66 628	0.46 591	0.46 534	0.50 580	0.44 602	0.90 641	0.39 559	0.27 651	0.21 645	0.32 657	0.18 621	0.27 645	0.22 632
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FBW_ROB	0.43 605	0.26 584	0.54 501	0.31 614	0.20 568	0.51 613	0.32 594	0.70 655	0.60 614	0.59 632	0.55 581	0.65 635	0.41 587	1.40 682	0.51 606	0.13 543	0.17 627	0.21 628	0.16 606	0.17 583	0.18 599

PDISCO_ROB	0.43 605	0.30 609	0.67 564	0.43 654	0.36 650	0.67 643	0.32 594	0.72 658	0.76 646	0.43 576	0.53 574	0.63 632	0.40 583	0.66 571	0.47 595	0.21 632	0.12 576	0.21 628	0.19 626	0.25 632	0.20 618

WQFJA1++	0.44 611	0.07 5	0.63 547	0.18 104	0.13 334	0.15 56	0.11 20	0.20 65	0.11 9	2.05 701	0.12 67	0.23 318	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.08 291	0.05 40	0.06 48	0.05 68	4.20 713	0.07 241

z-mn7	0.44 611	0.40 641	1.09 649	0.25 509	0.18 522	0.61 636	0.34 607	0.56 582	0.93 669	0.43 576	0.96 657	0.53 595	0.39 578	0.94 647	0.59 617	0.10 444	0.09 503	0.10 430	0.10 464	0.14 544	0.13 529

DeepPrunerF	0.44 611	0.29 602	1.29 667	0.33 626	0.30 641	0.35 527	0.36 616	0.62 629	1.15 682	0.40 551	0.44 512	0.39 498	0.41 587	0.80 620	0.52 607	0.18 621	0.14 598	0.23 635	0.21 631	0.17 583	0.17 585

ADCP+	0.45 614	0.24 568	1.15 656	0.25 509	0.22 592	0.56 625	0.39 631	0.54 556	0.51 575	0.44 583	0.51 559	0.46 557	0.52 628	0.56 515	1.89 694	0.10 444	0.08 468	0.11 487	0.10 464	0.14 544	0.13 529

PASM	0.45 614	0.35 627	0.90 625	0.35 637	0.33 646	0.39 555	0.38 626	0.50 499	0.61 618	0.52 617	0.51 559	0.62 624	0.45 605	0.93 645	0.48 596	0.26 646	0.29 665	0.29 652	0.33 661	0.29 651	0.26 649

DStereoO	0.46 616	0.32 621	0.51 487	0.36 639	0.29 640	0.38 546	0.45 646	0.55 566	0.60 614	0.47 599	0.49 549	0.48 566	0.73 659	0.59 532	0.69 635	0.81 690	0.18 633	0.38 663	0.19 626	0.46 667	0.20 618

zh-mn7	0.46 616	0.45 649	1.48 673	0.25 509	0.19 549	0.44 583	0.29 569	0.56 582	0.82 653	0.65 642	0.96 657	0.49 572	0.38 572	0.88 636	0.63 627	0.12 524	0.10 533	0.11 487	0.11 504	0.13 526	0.14 551

G-Net	0.46 616	0.25 573	0.86 618	0.34 628	0.28 632	0.90 668	0.35 611	0.47 465	0.45 522	0.68 645	1.22 669	0.64 634	0.60 640	0.61 543	0.57 611	0.16 599	0.14 598	0.17 605	0.13 571	0.22 624	0.19 606

GCST	0.47 619	0.60 668	0.57 519	1.04 694	0.48 666	0.38 546	0.11 20	0.40 385	0.32 360	0.41 560	0.34 394	0.29 401	0.17 310	0.46 460	0.19 352	0.69 682	0.42 677	0.79 687	0.62 690	0.62 676	0.46 674

ADCL	0.47 619	0.22 555	1.00 639	0.27 571	0.19 549	0.74 652	0.64 673	0.54 556	0.69 636	0.56 628	0.71 630	0.55 601	0.60 640	0.60 536	1.43 682	0.11 484	0.09 503	0.13 546	0.13 571	0.14 544	0.14 551

DPSNet	0.47 619	0.24 568	0.93 630	0.27 571	0.20 568	0.75 655	0.57 667	0.84 673	0.79 650	0.47 599	0.51 559	0.60 618	0.69 655	0.87 633	0.71 636	0.16 599	0.13 588	0.12 525	0.10 464	0.25 632	0.21 627

zh-sn7	0.48 622	0.51 661	1.43 672	0.29 596	0.20 568	0.47 597	0.39 631	0.57 592	0.62 620	0.52 617	0.81 643	0.52 590	0.56 633	1.05 661	0.87 650	0.12 524	0.13 588	0.13 546	0.13 571	0.17 583	0.16 572

ADCPNet	0.48 622	0.29 602	1.60 678	0.27 571	0.23 605	0.70 649	0.38 626	0.53 547	0.51 575	0.51 611	0.59 597	0.67 640	0.56 633	0.60 536	1.14 668	0.15 583	0.18 633	0.14 573	0.23 641	0.19 605	0.19 606

MDST_ROB	0.48 622	0.14 394	0.95 633	0.30 608	0.21 576	1.33 687	0.32 594	0.77 663	0.56 603	1.06 675	0.71 630	0.49 572	0.35 555	1.26 675	0.38 551	0.13 543	0.11 557	0.16 599	0.13 571	0.12 510	0.12 510

AANet	0.49 625	0.42 647	1.56 676	0.22 357	0.19 549	0.39 555	0.25 527	0.52 535	0.92 666	0.92 664	0.93 655	0.84 656	0.67 652	0.59 532	0.59 617	0.15 583	0.11 557	0.13 546	0.12 543	0.18 597	0.16 572

test_sample8	0.49 625	0.19 514	0.50 477	0.18 104	0.16 476	0.34 512	0.20 404	0.55 566	0.34 384	0.62 636	0.38 439	1.15 671	0.67 652	0.66 571	0.91 653	0.23 635	1.82 707	0.28 648	0.24 643	0.18 597	0.16 572

SuperB	0.49 625	0.28 594	2.23 687	0.23 415	0.15 443	0.41 565	0.32 594	0.47 465	0.82 653	0.43 576	0.50 553	0.33 444	0.45 605	0.68 576	1.08 663	0.10 444	0.07 380	0.09 352	0.08 318	0.98 697	0.14 551

ADCMid	0.49 625	0.34 625	1.13 654	0.26 543	0.21 576	0.51 613	0.37 620	0.57 592	0.54 594	0.75 653	0.66 620	0.62 624	0.64 651	0.64 560	1.68 687	0.13 543	0.12 576	0.17 605	0.17 615	0.20 614	0.17 585

psmorigin	0.50 629	0.25 573	3.03 696	0.24 469	0.19 549	0.38 546	0.22 462	0.50 499	0.44 510	0.64 640	0.68 625	0.71 649	0.51 626	0.85 630	0.45 587	0.14 568	0.17 627	0.13 546	0.14 585	0.16 566	0.21 627

CSAN	0.50 629	0.35 627	0.78 589	0.36 639	0.23 605	0.56 625	0.59 670	0.61 620	0.70 638	0.64 640	0.78 640	0.65 635	0.60 640	1.38 681	0.62 624	0.21 632	0.17 627	0.20 625	0.20 628	0.18 597	0.18 599

SGM_RVC	0.50 629	0.19 514	0.50 477	0.25 509	0.15 443	0.69 646	0.39 631	0.68 652	0.82 653	0.95 669	0.84 647	1.13 668	0.76 660	1.16 668	0.60 621	0.16 599	0.16 620	0.16 599	0.16 606	0.16 566	0.17 585
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 629	0.20 527	0.78 589	0.24 469	0.26 625	0.39 555	0.30 580	0.51 516	0.50 571	0.54 625	1.23 670	2.52 698	0.37 568	0.77 612	0.95 656	0.08 291	0.06 243	0.06 48	0.05 68	0.10 425	0.08 320

Wz-Net-TNSev	0.51 633	0.58 666	1.61 680	0.25 509	0.21 576	0.65 640	0.45 646	0.63 636	0.69 636	0.51 611	0.54 577	0.71 649	0.60 640	1.00 656	0.77 641	0.15 583	0.15 613	0.13 546	0.15 594	0.21 617	0.20 618

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 633	0.50 659	0.86 618	0.39 649	0.24 613	0.84 663	0.55 665	0.56 582	0.62 620	0.60 633	0.68 625	0.62 624	0.42 596	1.13 667	0.43 579	0.23 635	0.27 661	0.27 640	0.35 663	0.25 632	0.29 654

AnyNet_C32	0.51 633	0.40 641	1.10 653	0.29 596	0.28 632	0.59 632	0.58 668	0.54 556	0.60 614	0.62 636	0.66 620	0.54 599	0.54 629	0.78 614	1.74 691	0.15 583	0.14 598	0.15 588	0.17 615	0.20 614	0.20 618

WCMA_ROB	0.51 633	0.21 541	0.65 558	0.25 509	0.21 576	0.58 629	0.32 594	0.54 556	0.55 600	0.95 669	1.40 676	1.28 676	0.81 665	0.73 592	0.62 624	0.18 621	0.15 613	0.15 588	0.15 594	0.19 605	0.19 606

WZ-Net	0.52 637	0.38 639	1.90 683	0.30 608	0.24 613	0.57 628	0.48 657	0.62 629	0.78 649	0.50 606	0.71 630	0.68 644	0.54 629	0.98 655	0.84 647	0.13 543	0.10 533	0.11 487	0.12 543	0.19 605	0.20 618

SANet	0.53 638	0.28 594	0.96 635	0.26 543	0.15 443	0.69 646	0.44 645	0.67 649	1.34 686	0.67 644	0.98 660	0.94 661	0.71 657	0.89 638	0.76 638	0.14 568	0.12 576	0.12 525	0.11 504	0.17 583	0.16 572

Consistency-Raft	0.55 639	0.48 654	1.02 642	0.45 657	0.49 667	0.49 608	0.47 653	0.72 658	0.72 641	0.45 587	0.82 645	0.47 559	0.60 640	0.50 476	0.63 627	0.39 670	0.39 675	0.44 668	0.51 680	0.52 670	0.37 664

anonymity	0.56 640	0.54 664	0.70 576	0.47 660	0.61 677	0.56 625	0.43 642	0.69 653	0.49 563	0.63 638	0.55 581	0.54 599	0.60 640	0.61 543	0.57 611	0.55 675	0.53 686	0.50 671	0.54 684	0.51 669	0.56 679

MFN_U_SF_RVC	0.56 640	0.51 661	1.19 658	0.38 647	0.22 592	0.69 646	0.27 546	0.80 668	0.67 631	0.73 649	0.74 635	0.87 657	0.61 649	0.81 624	0.76 638	0.29 658	0.27 661	0.32 657	0.37 667	0.32 656	0.31 658

SAMSARA	0.56 640	0.39 640	0.80 599	0.60 673	0.46 664	1.00 672	1.23 704	0.67 649	0.68 634	0.71 648	0.54 577	0.89 660	0.57 636	0.81 624	0.62 624	0.19 627	0.22 650	0.18 613	0.18 621	0.27 645	0.25 647

otaku	0.57 643	0.62 670	0.87 620	0.63 675	0.44 662	0.73 650	0.37 620	0.65 638	0.66 628	0.51 611	0.75 636	0.66 639	0.45 605	0.69 578	0.46 593	0.53 672	0.34 671	0.55 674	0.35 663	0.60 675	0.45 671

Ntro	0.58 644	0.64 671	0.92 628	0.66 676	0.50 668	0.77 656	0.36 616	0.66 644	0.70 638	0.50 606	0.59 597	0.65 635	0.51 626	0.75 601	0.45 587	0.56 676	0.32 669	0.56 677	0.34 662	0.63 677	0.46 674

PVD	0.58 644	0.34 625	0.84 614	0.39 649	0.31 644	0.59 632	0.47 653	0.80 668	1.25 683	0.92 664	1.09 663	0.79 653	0.82 666	0.85 630	0.76 638	0.21 632	0.18 633	0.22 634	0.18 621	0.27 645	0.35 663

ADCS	0.58 644	0.40 641	1.35 670	0.29 596	0.24 613	0.55 624	0.45 646	0.67 649	0.83 657	0.76 655	0.71 630	0.68 644	0.60 640	0.76 606	2.23 700	0.16 599	0.16 620	0.16 599	0.17 615	0.22 624	0.22 632

MeshStereo	0.58 644	0.27 591	0.67 564	0.22 357	0.17 500	0.66 642	0.37 620	0.78 664	0.61 618	1.47 697	1.30 672	1.65 684	0.79 662	1.12 666	0.59 617	0.17 610	0.17 627	0.17 605	0.14 585	0.17 583	0.14 551
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
MSMD_ROB	0.60 648	0.33 624	0.61 536	0.30 608	0.25 621	0.86 665	0.35 611	0.55 566	0.67 631	1.10 677	1.49 681	1.76 687	0.97 676	0.88 636	0.49 598	0.23 635	0.21 645	0.27 640	0.27 656	0.25 632	0.24 644

DGSMNet	0.61 649	0.29 602	0.91 626	0.51 666	0.70 682	0.62 638	1.38 705	0.59 607	0.55 600	0.37 511	0.61 609	0.52 590	0.33 542	0.65 567	0.43 579	0.53 672	0.60 693	0.67 679	0.61 689	0.63 677	0.61 689

FCDSN-DC	0.63 650	0.31 616	0.61 536	0.36 639	0.30 641	0.65 640	0.37 620	0.66 644	0.68 634	1.14 679	1.54 684	1.71 686	1.26 685	0.92 643	0.64 629	0.24 642	0.22 650	0.27 640	0.26 652	0.27 645	0.27 653
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 650	0.37 635	2.40 691	0.26 543	0.25 621	0.38 546	0.49 659	0.41 399	1.06 676	1.38 686	0.87 652	0.62 624	0.95 673	0.65 567	1.65 686	0.11 484	0.09 503	0.10 430	0.11 504	0.19 605	0.17 585

AnyNet_C01	0.65 652	0.58 666	2.60 694	0.32 620	0.26 625	0.88 666	0.61 671	0.63 636	0.62 620	0.68 645	0.96 657	0.76 652	0.60 640	0.96 651	1.43 682	0.16 599	0.16 620	0.17 605	0.17 615	0.23 627	0.23 639

DispFullNet	0.66 653	0.89 685	1.59 677	0.77 682	1.21 700	0.51 613	0.23 488	0.59 607	0.72 641	0.69 647	0.61 609	0.69 646	0.91 672	0.79 616	0.48 596	0.27 651	0.12 576	0.73 682	0.30 660	0.65 680	0.40 667

NVStereoNet_ROB	0.67 654	0.49 658	0.83 609	0.48 661	0.40 655	0.51 613	0.46 649	0.70 655	0.77 648	0.84 659	1.72 689	1.02 666	0.83 667	1.23 673	0.79 644	0.32 662	0.38 674	0.40 666	0.46 674	0.36 660	0.41 668
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 655	0.64 671	1.06 646	0.45 657	0.27 627	1.40 691	0.58 668	0.78 664	0.92 666	0.84 659	0.86 649	0.88 659	0.68 654	1.33 680	0.68 634	0.37 668	0.29 665	0.34 661	0.36 666	0.43 664	0.37 664

SPS-STEREO	0.69 656	0.61 669	0.98 637	0.52 669	0.57 674	0.74 652	0.50 660	0.78 664	0.62 620	0.95 669	0.86 649	0.94 661	0.70 656	1.01 658	0.87 650	0.58 678	0.51 683	0.50 671	0.50 679	0.55 672	0.58 682
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 657	0.30 609	0.69 570	0.32 620	0.27 627	0.81 662	0.39 631	0.79 667	0.82 653	1.41 689	1.58 686	1.98 689	1.26 685	1.02 659	0.77 641	0.24 642	0.22 650	0.27 640	0.26 652	0.26 640	0.26 649

FC-DCNN v2	0.71 658	0.30 609	0.67 564	0.32 620	0.27 627	0.84 663	0.39 631	0.84 673	0.85 661	1.44 693	1.64 687	2.09 691	1.28 687	1.06 662	0.80 645	0.24 642	0.22 650	0.27 640	0.26 652	0.26 640	0.25 647

RainbowNet	0.72 659	0.89 685	1.02 642	0.82 684	0.63 679	0.78 659	0.52 662	0.81 670	0.93 669	0.60 633	0.79 641	0.80 654	0.60 640	0.80 620	0.57 611	0.78 688	0.55 689	0.78 685	0.49 677	0.76 687	0.58 682

ACVNet_1	0.72 659	0.81 680	1.37 671	0.72 680	0.53 672	0.77 656	0.42 640	0.85 676	0.90 664	0.74 652	0.75 636	1.32 678	0.72 658	1.02 659	0.55 610	0.54 674	0.31 668	0.71 681	0.35 663	0.64 679	0.45 671

ACVNet-4b	0.72 659	0.81 680	1.33 669	0.72 680	0.50 668	0.80 661	0.31 585	0.71 657	0.80 651	0.50 606	0.72 634	0.95 663	0.43 600	0.96 651	1.20 676	1.13 702	0.21 645	0.76 684	0.45 673	0.65 680	0.46 674

MFMNet_re	0.72 659	0.76 678	0.99 638	0.62 674	0.70 682	0.77 656	0.67 674	0.75 661	0.83 657	0.78 657	0.86 649	0.69 646	0.78 661	0.71 584	0.61 622	0.66 681	0.59 692	0.61 678	0.58 688	0.68 683	0.71 693

ELAS_RVC	0.74 663	0.36 630	1.00 639	0.37 645	0.33 646	0.88 666	0.93 693	0.83 672	1.08 678	1.35 684	1.33 675	1.24 674	1.33 689	1.06 662	0.95 656	0.27 651	0.25 659	0.29 652	0.27 656	0.30 652	0.30 655
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 663	0.36 630	0.85 617	0.36 639	0.33 646	1.36 688	0.77 684	0.93 677	0.92 666	1.41 689	1.53 683	1.16 672	1.17 681	0.95 650	1.03 660	0.26 646	0.25 659	0.28 648	0.28 659	0.31 653	0.30 655
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 665	0.44 648	1.98 684	0.49 664	0.16 476	0.58 629	0.31 585	0.81 670	0.83 657	0.41 560	0.52 567	0.98 665	0.58 637	4.97 710	1.03 660	0.11 484	0.07 380	0.10 430	0.24 643	0.27 645	0.26 649

RTS	0.78 666	0.48 654	4.68 702	0.34 628	0.28 632	1.12 676	0.46 649	0.62 629	1.03 673	0.73 649	0.89 653	0.60 618	0.59 638	1.61 685	1.16 672	0.14 568	0.11 557	0.15 588	0.15 594	0.21 617	0.19 606

RTSA	0.78 666	0.48 654	4.68 702	0.34 628	0.28 632	1.12 676	0.46 649	0.62 629	1.03 673	0.73 649	0.89 653	0.60 618	0.59 638	1.61 685	1.16 672	0.14 568	0.11 557	0.15 588	0.15 594	0.21 617	0.19 606

DStereoSA	0.81 668	0.37 635	1.08 648	0.51 666	0.65 680	0.67 643	1.44 706	0.74 660	1.06 676	0.54 625	1.67 688	0.49 572	1.78 695	0.96 651	1.69 689	0.28 655	0.43 678	0.27 640	0.51 680	0.40 663	0.58 682

DStereoFS	0.84 669	0.66 673	0.80 599	0.53 670	0.50 668	1.23 682	0.55 665	0.94 678	1.32 685	0.89 661	1.32 673	1.04 667	2.32 702	1.29 678	1.14 668	0.31 661	0.35 672	0.30 654	0.39 670	0.34 657	0.60 685

SGM+DAISY	0.87 670	0.66 673	1.30 668	0.51 666	0.60 676	1.03 673	0.84 690	0.76 662	0.73 644	1.39 687	1.51 682	1.31 677	1.22 683	1.11 664	1.08 663	0.57 677	0.53 686	0.51 673	0.51 680	0.54 671	0.61 689

ACVNet_2	0.89 671	0.87 684	1.25 663	0.82 684	0.62 678	0.97 671	0.62 672	1.14 683	1.42 688	1.00 672	1.40 676	1.47 681	0.84 668	1.11 664	0.66 632	0.61 679	0.43 678	0.78 685	0.49 677	0.75 686	0.52 677

IMH-64-1	0.91 672	0.86 682	0.84 614	0.97 689	0.75 684	0.92 669	0.71 676	1.27 684	1.10 679	0.89 661	1.45 678	1.14 669	0.96 674	1.19 669	0.84 647	0.74 685	0.51 683	0.97 690	0.55 685	0.84 689	0.60 685

IMH-64	0.91 672	0.86 682	0.84 614	0.97 689	0.75 684	0.92 669	0.71 676	1.27 684	1.10 679	0.89 661	1.45 678	1.14 669	0.96 674	1.19 669	0.84 647	0.74 685	0.51 683	0.97 690	0.55 685	0.84 689	0.60 685

MonStereo1	0.93 674	0.56 665	0.82 606	0.69 677	0.58 675	1.37 689	0.35 611	0.94 678	1.25 683	0.93 666	1.90 692	1.52 682	2.10 699	1.27 676	0.77 641	0.69 682	0.33 670	0.75 683	0.47 676	0.70 684	0.57 681

U	1.00 675	0.09 86	0.21 117	0.21 288	3.68 707	6.12 710	0.14 109	0.21 80	0.21 185	0.11 58	0.11 47	0.10 57	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	5.42 716	2.90 714	0.07 185	0.06 145

PWCK	1.00 675	1.17 698	1.70 681	0.91 687	0.41 656	1.19 680	0.92 692	1.10 681	1.14 681	1.16 680	1.14 666	1.25 675	0.88 671	1.75 691	1.04 662	0.87 693	0.50 681	0.87 688	0.53 683	0.96 696	0.52 677

WAO-7	1.01 677	0.89 685	0.93 630	0.83 686	0.66 681	1.18 678	0.81 688	1.40 688	1.57 693	1.11 678	1.76 691	1.45 680	1.19 682	1.50 684	1.14 668	0.61 679	0.62 696	0.70 680	0.68 692	0.66 682	0.60 685

MADNet+	1.01 677	1.16 697	4.72 704	0.70 678	0.47 665	1.24 683	0.96 694	0.97 680	0.89 662	0.65 642	0.77 639	0.87 657	0.85 670	2.09 695	1.68 687	0.38 669	0.39 675	0.31 656	0.27 656	0.43 664	0.39 666

MultiAttention	1.02 679	0.13 346	0.43 412	0.35 637	0.43 659	5.36 706	1.71 707	0.69 653	0.53 589	0.36 503	0.63 615	0.55 601	0.22 386	7.60 715	0.43 579	0.09 393	0.06 243	0.14 573	0.24 643	0.26 640	0.30 655

IMH	1.05 680	0.95 689	1.00 639	1.01 691	0.78 688	1.11 675	0.68 675	1.38 687	1.43 689	1.00 672	1.72 689	1.43 679	1.14 678	1.73 690	0.89 652	1.09 699	0.55 689	0.99 692	0.57 687	0.87 691	0.62 691

WAO-6	1.07 681	0.93 688	0.92 628	0.96 688	0.78 688	1.28 685	0.75 681	1.34 686	2.00 697	1.02 674	1.54 684	1.59 683	1.22 683	1.31 679	1.14 668	0.78 688	0.55 689	1.02 694	0.75 697	0.83 688	0.69 692

LVE	1.13 682	1.02 690	1.28 666	1.01 691	0.80 691	1.29 686	0.81 688	1.47 691	1.96 695	1.07 676	1.90 692	1.90 688	1.01 677	1.48 683	0.91 653	0.93 696	0.61 695	0.94 689	0.69 693	0.87 691	0.75 697

JetBlue	1.14 683	0.76 678	2.36 689	0.59 672	0.75 684	3.04 702	1.78 708	1.11 682	0.90 664	0.94 667	1.10 664	1.66 685	1.28 687	2.09 695	1.72 690	0.43 671	0.36 673	0.38 663	0.38 669	0.58 674	0.56 679

Dean	1.17 684	1.04 692	1.49 675	1.03 693	0.78 688	1.20 681	0.77 684	1.48 692	1.96 695	1.28 682	1.99 695	2.15 692	1.14 678	1.25 674	1.00 659	0.81 690	0.60 693	1.01 693	0.69 693	0.92 695	0.74 696

SGM-ForestM	1.36 685	0.28 594	0.79 596	0.26 543	0.16 476	2.26 699	1.00 696	1.42 689	1.46 691	2.38 703	2.05 696	5.95 711	2.66 704	2.95 701	2.46 702	0.17 610	0.18 633	0.18 613	0.18 621	0.15 558	0.18 599

xyz-stereo	1.40 686	0.10 141	17.09 726	0.18 104	0.07 2	4.78 705	0.18 305	0.29 231	0.34 384	0.36 503	2.81 703	0.40 513	0.29 501	0.56 515	0.24 458	0.07 128	0.05 40	0.09 352	0.06 155	0.06 103	0.05 34

MANE	1.41 687	0.36 630	0.74 587	0.43 654	0.41 656	2.16 698	0.80 686	2.39 706	3.38 702	2.22 702	3.06 704	3.54 704	2.73 706	2.15 697	1.94 696	0.28 655	0.27 661	0.30 654	0.46 674	0.28 650	0.34 662

TorneroNet-64	1.43 688	1.03 691	1.20 659	1.10 695	0.86 694	2.26 699	0.73 679	1.84 697	3.84 707	1.25 681	2.25 700	2.69 700	1.42 690	1.76 692	1.43 682	0.76 687	0.50 681	1.09 695	0.66 691	1.23 701	0.76 698

notaker	1.45 689	1.34 701	1.48 673	1.40 702	1.07 698	1.18 678	0.85 691	1.48 692	1.40 687	1.51 698	3.46 705	2.40 697	1.81 696	1.76 692	1.45 685	1.11 700	0.69 701	1.38 702	0.87 700	1.31 703	0.97 702

WAO-8	1.46 690	1.10 695	1.09 649	1.10 695	0.84 692	2.06 695	0.75 681	1.84 697	3.83 705	1.44 693	2.21 698	2.15 692	1.43 691	3.17 702	1.19 674	0.91 694	0.65 698	1.09 695	0.79 698	0.90 693	0.71 693

Venus	1.46 690	1.10 695	1.09 649	1.10 695	0.84 692	2.06 695	0.75 681	1.84 697	3.83 705	1.44 693	2.21 698	2.15 692	1.43 691	3.17 702	1.19 674	0.91 694	0.65 698	1.09 695	0.79 698	0.90 693	0.71 693

UNDER WATER-64	1.55 692	1.19 699	2.52 692	1.31 700	0.95 696	2.12 697	1.21 703	1.45 690	3.19 701	1.43 692	1.32 673	2.64 699	2.04 698	1.63 687	1.83 692	1.11 700	0.67 700	1.28 700	0.92 701	1.19 698	1.02 703

UNDER WATER	1.59 693	1.22 700	2.36 689	1.38 701	1.03 697	1.67 694	1.10 700	1.54 695	3.63 703	1.44 693	1.47 680	2.85 701	2.25 701	1.67 688	1.94 696	1.06 698	0.62 696	1.31 701	0.93 702	1.21 700	1.02 703

LSM	1.64 694	0.40 641	2.56 693	2.02 706	17.61 724	0.51 613	0.52 662	0.61 620	0.76 646	0.82 658	1.11 665	0.63 632	0.54 629	0.75 601	0.49 598	0.16 599	0.24 657	0.18 613	0.21 631	0.25 632	2.42 710

LE_ROB	1.76 695	0.20 527	2.68 695	0.48 661	0.52 671	0.78 659	0.96 694	0.84 673	6.61 712	7.40 716	2.08 697	2.08 690	4.83 708	1.27 676	3.79 707	0.10 444	0.08 468	0.12 525	0.11 504	0.11 473	0.10 448

ktn	1.77 696	1.36 702	1.22 660	1.43 703	1.14 699	1.52 692	1.08 699	1.51 694	3.96 708	2.77 706	4.69 707	3.35 703	1.46 693	1.69 689	1.25 678	1.43 704	0.77 703	1.45 703	0.99 703	1.32 704	0.96 700

KSHMR	1.89 697	1.36 702	1.60 678	1.47 704	1.22 701	1.38 690	1.06 698	1.79 696	5.97 711	1.42 691	5.65 711	2.98 702	1.14 678	2.23 698	1.20 676	1.27 703	1.12 705	1.46 704	1.10 705	1.32 704	1.15 705

TorneroNet	2.22 698	1.08 694	1.24 662	1.14 699	0.90 695	5.58 707	0.80 686	2.12 703	8.69 715	2.58 704	5.42 709	3.88 705	1.97 697	1.78 694	1.87 693	0.86 692	0.54 688	1.15 699	0.74 696	1.23 701	0.85 699

MADNet++	2.26 699	1.80 705	2.06 685	2.13 708	1.97 705	2.61 701	1.79 709	2.38 705	2.16 698	2.75 705	2.65 702	2.38 696	2.43 703	3.17 702	3.21 704	2.17 707	1.95 709	1.94 708	1.63 707	2.06 707	2.01 709

JetRed	2.30 700	2.64 707	6.12 707	1.12 698	1.38 703	5.85 709	3.29 710	1.99 701	1.67 694	1.98 700	1.95 694	2.16 695	1.60 694	2.48 699	4.10 708	1.05 697	1.60 706	1.09 695	1.01 704	1.67 706	1.28 706

light-stereo	2.37 701	0.69 675	3.61 697	3.84 710	3.41 706	4.04 703	0.31 585	2.13 704	1.45 690	3.61 707	6.33 712	6.90 715	0.63 650	4.83 709	1.28 679	0.71 684	0.74 702	0.32 657	0.39 670	1.20 699	0.96 700

HanzoNet	2.97 702	1.69 704	2.29 688	1.74 705	1.33 702	1.53 693	1.03 697	1.99 701	2.64 700	5.51 711	5.16 708	5.90 710	6.82 714	4.32 708	3.29 705	3.16 710	2.02 711	1.92 706	2.87 713	2.24 708	1.89 708

coex-ft	3.44 703	0.73 677	48.55 740	0.24 469	0.19 549	0.50 612	0.43 642	0.47 465	2.40 699	7.03 715	1.20 668	0.97 664	2.23 700	0.73 592	1.92 695	0.12 524	0.15 613	0.14 573	0.12 543	0.21 617	0.43 669

TCMNet-wrong-test	4.29 704	5.57 712	4.65 701	11.33 721	10.39 716	5.73 708	4.48 713	4.13 710	1.02 672	1.91 699	2.39 701	6.16 713	3.62 707	3.84 707	4.50 710	1.99 706	0.47 680	1.97 709	1.69 708	5.69 715	4.31 715

FADE	4.32 705	1.06 693	4.35 700	0.71 679	0.76 687	0.73 650	0.50 660	1.85 700	1.52 692	0.75 653	0.66 620	1.17 673	2.69 705	2.83 700	1.96 698	24.23 738	4.70 716	17.35 733	17.61 732	0.49 668	0.44 670

DPSimNet_ROB	4.34 706	4.23 708	6.89 709	3.67 709	3.68 707	4.75 704	5.21 714	2.67 707	3.68 704	5.82 712	3.95 706	5.57 707	6.72 713	3.46 706	4.48 709	4.05 714	2.88 712	4.68 715	3.12 715	3.69 710	3.62 714

tt	4.71 707	0.10 141	3.94 698	2.06 707	1.53 704	10.14 715	16.88 718	9.27 719	4.98 709	1.39 687	1.02 661	4.68 706	4.90 709	3.35 705	5.86 713	5.76 716	9.15 725	2.24 711	2.53 711	3.10 709	1.32 707

BEATNet-Init1	4.73 708	2.61 706	13.29 724	0.58 671	0.53 672	10.12 714	3.33 711	4.83 711	5.01 710	8.75 717	8.51 714	14.08 726	7.60 716	7.70 716	5.34 711	0.28 655	0.28 664	0.34 661	0.37 667	0.57 673	0.45 671

Selective-IGEV-i1pa	5.57 709	7.99 714	4.76 705	0.80 683	0.45 663	12.99 717	3.60 712	9.25 718	7.43 714	6.97 714	9.87 718	8.94 716	7.26 715	14.66 727	5.65 712	3.55 711	1.08 704	1.93 707	0.72 695	0.73 685	2.79 712

USTest	6.88 710	5.23 711	5.63 706	7.22 715	7.29 711	14.34 719	22.76 720	8.48 716	9.32 716	5.42 710	6.39 713	6.29 714	6.64 712	6.92 713	8.62 716	1.94 705	3.29 713	2.16 710	2.55 712	3.85 711	3.29 713

ASD4	7.23 711	6.65 713	7.69 710	5.24 712	5.62 710	11.85 716	20.36 719	7.57 715	7.14 713	6.55 713	5.47 710	5.99 712	5.78 710	7.22 714	9.24 717	4.85 715	4.44 715	6.40 722	5.19 716	6.53 716	4.89 716

EDNetEfficientorigin	7.51 712	0.52 663	140.47 742	0.25 509	0.17 500	0.42 572	0.29 569	0.47 465	1.03 673	1.28 682	1.02 661	0.83 655	0.84 668	0.75 601	0.99 658	0.10 444	0.09 503	0.12 525	0.10 464	0.21 617	0.22 632

DGTPSM_ROB	8.34 713	5.10 709	10.37 722	5.31 713	10.18 714	8.33 711	23.60 724	6.06 713	13.41 724	4.90 708	10.87 722	5.65 708	10.44 717	6.17 711	12.59 718	3.74 712	7.55 718	3.69 712	7.26 721	4.14 712	7.46 719

DPSMNet_ROB	8.40 714	5.11 710	10.49 723	5.58 714	10.25 715	8.34 712	23.62 725	6.07 714	13.45 725	4.93 709	10.88 723	5.66 709	10.44 717	6.24 712	12.64 719	3.98 713	7.61 719	3.76 713	7.30 722	4.20 713	7.51 720

DLNR_Zeroshot_test	10.44 715	12.10 723	19.93 728	106.08 741	23.66 736	0.14 38	0.13 72	3.22 708	0.17 97	0.16 199	0.23 258	0.16 215	0.10 79	0.31 384	0.15 237	2.36 708	0.06 243	0.07 159	0.07 236	39.70 740	0.06 145

DLNR-FE	10.45 716	12.13 724	19.94 729	106.10 742	23.12 735	0.14 38	0.13 72	3.28 709	0.17 97	0.16 199	0.23 258	0.16 215	0.10 79	0.31 384	0.15 237	2.41 709	0.06 243	0.07 159	0.07 236	40.22 741	0.06 145

iinet-test	10.78 717	9.29 715	9.70 712	10.48 716	10.68 717	17.98 724	25.98 726	12.57 723	13.39 722	9.64 721	10.10 719	10.06 718	10.61 720	11.22 723	12.70 720	6.40 718	7.74 720	5.68 717	6.69 717	7.47 717	7.30 717

IINet	10.78 717	9.29 715	9.70 712	10.48 716	10.68 717	17.98 724	25.98 726	12.57 723	13.39 722	9.64 721	10.10 719	10.06 718	10.61 720	11.22 723	12.70 720	6.40 718	7.74 720	5.68 717	6.69 717	7.47 717	7.30 717

LRCNet_RVC	10.90 719	14.34 726	9.35 711	15.35 722	8.04 713	1.08 674	0.34 607	8.78 717	0.70 638	12.63 726	16.05 726	9.85 717	6.54 711	8.57 717	6.34 714	20.27 736	5.40 717	23.70 735	21.88 736	14.87 725	13.83 728

DPSM_ROB	11.49 720	9.87 721	10.35 720	11.13 719	11.31 719	19.11 727	27.51 729	13.37 726	14.21 727	10.31 723	11.06 724	10.96 724	11.27 725	11.96 725	13.59 723	6.78 720	8.19 723	6.03 719	7.09 719	7.93 719	7.73 722

DPSM	11.49 720	9.87 721	10.35 720	11.13 719	11.31 719	19.11 727	27.51 729	13.37 726	14.21 727	10.31 723	11.06 724	10.96 724	11.27 725	11.96 725	13.59 723	6.78 720	8.19 723	6.03 719	7.09 719	7.93 719	7.73 722

xxxxx1	15.27 722	9.54 718	10.31 717	20.13 726	18.88 725	17.08 720	23.03 721	10.36 720	10.99 718	9.21 718	9.62 715	10.74 721	10.61 720	10.72 719	13.89 725	7.97 722	9.20 726	31.85 738	44.72 740	12.84 722	13.69 724

tt_ll	15.27 722	9.54 718	10.31 717	20.13 726	18.88 725	17.08 720	23.03 721	10.36 720	10.99 718	9.21 718	9.62 715	10.74 721	10.61 720	10.72 719	13.89 725	7.97 722	9.20 726	31.85 738	44.72 740	12.84 722	13.69 724

ff	15.27 722	9.54 718	10.31 717	20.13 726	18.88 725	17.08 720	23.03 721	10.36 720	10.99 718	9.21 718	9.62 715	10.74 721	10.61 720	10.72 719	13.89 725	7.97 722	9.20 726	31.85 738	44.72 740	12.84 722	13.69 724

PML	16.10 725	12.82 725	6.78 708	5.23 711	7.76 712	33.92 732	66.56 742	5.30 712	10.28 717	26.12 741	68.59 742	20.51 729	13.49 727	10.06 718	6.78 715	5.96 717	2.00 710	6.04 721	2.18 710	8.96 721	2.60 711

Anonymous_1	16.62 726	9.35 717	9.84 714	10.66 718	14.64 721	18.66 726	27.12 728	12.64 725	13.51 726	10.76 725	10.30 721	10.13 720	10.60 719	11.06 722	12.74 722	15.87 733	7.74 720	16.92 732	43.48 739	58.66 742	7.68 721

HaxPig	17.72 727	20.22 737	19.73 727	16.53 723	16.51 722	9.27 713	9.33 715	14.34 728	13.27 721	18.65 728	18.70 728	17.35 727	16.77 728	17.04 728	16.45 728	22.05 737	20.89 738	22.27 734	21.53 735	21.29 735	22.13 740

real-time stereo	19.07 728	18.91 729	16.59 725	20.12 725	17.29 723	28.07 731	33.08 731	22.27 732	20.40 732	19.30 731	17.17 727	20.25 728	17.40 729	21.10 730	19.76 730	15.87 733	14.54 729	15.28 731	13.39 723	16.88 733	13.78 727

MEDIAN_ROB	21.21 729	24.62 739	23.47 738	19.58 724	19.65 728	13.22 718	10.96 716	17.88 729	17.00 729	22.14 740	22.02 731	20.86 730	20.36 730	21.06 729	19.71 729	25.63 739	24.13 739	26.21 736	25.20 737	25.17 736	25.38 741

RAFT-FEzeroshot	23.10 730	19.88 732	20.56 730	22.49 730	22.75 731	38.38 733	55.50 738	26.84 734	28.66 735	20.60 735	22.10 732	22.05 733	22.74 733	24.00 733	27.37 737	13.59 725	16.48 732	12.14 723	14.28 726	15.96 728	15.54 732

RAFT-FE	23.10 730	19.88 732	20.56 730	22.49 730	22.75 731	38.38 733	55.50 738	26.84 734	28.66 735	20.60 735	22.10 732	22.05 733	22.74 733	24.00 733	27.37 737	13.59 725	16.48 732	12.14 723	14.28 726	15.96 728	15.54 732

CasAABBNet	23.10 730	19.86 730	20.64 732	22.47 729	22.73 729	38.41 736	55.50 738	26.89 737	28.70 737	20.61 737	22.15 734	22.08 736	22.75 735	23.99 731	27.36 735	13.59 725	16.48 732	12.14 723	14.27 725	15.95 726	15.53 731

FlowAnything	23.14 733	19.87 731	20.79 733	22.50 733	22.74 730	38.39 735	55.46 735	26.89 737	28.72 738	20.77 739	22.29 737	22.07 735	22.72 732	23.99 731	27.41 739	13.60 728	16.55 737	12.15 727	14.36 730	15.97 730	15.52 730

Hybrid-DGEV	23.16 734	19.94 735	20.96 735	22.49 730	22.75 731	38.51 738	55.52 741	27.09 741	28.90 741	20.58 734	22.25 735	22.00 732	22.80 737	24.11 736	27.33 734	13.60 728	16.47 731	12.14 723	14.30 729	15.95 726	15.54 732

Selective-RAFT-Error	23.16 734	19.93 734	20.87 734	22.54 734	22.81 734	38.52 739	55.47 736	27.01 740	28.83 739	20.66 738	22.25 735	22.09 737	22.80 737	24.09 735	27.36 735	13.61 730	16.48 732	12.15 727	14.28 726	15.99 731	15.57 735

fast-reg	23.64 736	20.51 738	23.42 737	23.22 735	24.75 738	38.73 740	55.47 736	26.85 736	28.86 740	20.12 732	21.73 729	21.64 731	22.22 731	24.30 738	27.54 740	13.91 732	16.52 736	14.85 730	15.62 731	16.91 734	15.71 736

LSM0	24.24 737	19.98 736	22.32 736	24.22 736	40.14 741	38.48 737	55.20 734	26.95 739	28.57 734	20.49 733	21.83 730	22.26 738	22.75 735	24.22 737	27.30 733	13.66 731	16.32 730	12.19 729	14.15 724	16.10 732	17.66 737

AVERAGE_ROB	25.43 738	29.06 740	27.24 739	24.63 737	24.20 737	17.73 723	12.61 717	22.29 733	21.39 733	26.79 742	26.16 740	25.20 739	24.64 741	25.07 739	23.53 731	29.96 740	28.40 740	30.60 737	29.58 738	29.72 737	29.84 742

RSGM-EC	29.65 739	17.75 727	10.04 715	35.31 738	33.15 739	26.42 729	46.65 732	19.89 730	17.74 730	18.92 729	23.36 738	30.14 740	23.59 739	41.87 740	45.99 741	59.56 741	34.38 741	33.25 741	20.37 733	34.97 738	19.60 738

acva	29.65 739	17.75 727	10.04 715	35.31 738	33.15 739	26.42 729	46.65 732	19.89 730	17.74 730	18.92 729	23.36 738	30.14 740	23.59 739	41.87 740	45.99 741	59.56 741	34.38 741	33.25 741	20.37 733	34.97 738	19.60 738

Selective-IGEV-i16pa	30.47 741	41.93 741	4.02 699	0.49 664	0.37 652	96.94 742	0.74 680	60.26 743	58.76 742	17.24 727	64.39 741	38.26 742	49.53 742	106.11 743	26.15 732	19.96 735	3.42 714	4.39 714	1.81 709	0.39 662	14.22 729

test_example2	101.33 742	108.28 742	68.15 741	98.43 740	106.93 742	89.75 741	102.43 743	36.80 742	97.65 743	129.04 743	130.15 743	65.26 743	66.62 743	92.11 742	80.24 743	144.10 743	199.48 743	81.81 743	103.01 743	125.01 743	101.27 743

ccccc	256.34 743	256.29 743	313.62 743	354.40 743	364.36 743	149.10 743	168.46 744	152.89 744	131.30 744	153.93 744	155.56 744	164.00 744	204.39 744	268.02 744	295.19 744	390.55 744	349.22 744	244.59 744	219.82 744	412.30 744	378.83 744

GS-Stereo							0.16 209	0.26 177	0.18 117	0.13 119	0.15 135	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 265	0.08 320

Low-res two-view benchmark