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

MCSU-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.07 8	0.16 211	0.05 2	0.08 76	0.12 106	0.09 20	0.07 13	0.07 70	0.10 193	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

derf	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.05 3	0.12 106	0.12 81	0.09 46	0.05 2	0.07 58	0.07 123	0.08 225	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.06 13	0.13 178	0.13 111	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.09 261	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.06 13	0.13 178	0.06 1	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.09 261	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

qqai	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.05 3	0.12 106	0.08 12	0.09 46	0.05 2	0.07 58	0.06 40	0.08 225	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 188

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 234	0.13 17	0.06 26	0.08 76	0.09 20	0.12 81	0.08 20	0.05 2	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 188

monster-pro	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 180	0.15 243	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.06 1	0.07 13	0.06 23	0.05 7	0.09 220	0.05 17	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 162	0.05 188

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.08 178	0.05 17	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 106	0.12 7	0.05 2	0.06 13	0.11 68	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.09 93	0.07 341	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

LACA3	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.13 17	0.05 2	0.09 136	0.11 68	0.08 12	0.09 46	0.08 126	0.06 19	0.07 123	0.07 172	0.08 21	0.07 1	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.13 17	0.05 2	0.13 350	0.13 178	0.12 81	0.10 68	0.11 265	0.11 245	0.11 287	0.06 66	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

GeoVLM	0.08 75	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.10 194	0.13 178	0.13 111	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.08 225	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

DispViT+	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.05 3	0.11 68	0.18 288	0.16 278	0.09 177	0.08 122	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 36	0.14 65	0.06 26	0.05 3	0.12 106	0.12 81	0.09 46	0.07 70	0.07 58	0.04 1	0.04 1	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 188
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.08 75	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.10 194	0.13 178	0.13 111	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.08 225	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.05 188

HiDET	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.09 136	0.12 106	0.12 81	0.12 142	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.07 172	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

LCMNet	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.07 125	0.09 136	0.12 106	0.10 29	0.12 142	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.07 172	0.11 190	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

CSFM-Stereo	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.14 65	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.15 180	0.07 13	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.04 49

MonStereo	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 180	0.15 243	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 33	0.07 8	0.16 211	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.10 29	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.07 123	0.07 172	0.09 56	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 180	0.15 243	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.07 3	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.06 26	0.06 13	0.08 7	0.12 81	0.07 13	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 162	0.05 188

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 33	0.09 106	0.14 65	0.06 26	0.09 136	0.09 20	0.14 141	0.12 142	0.05 2	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

asda	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.06 13	0.10 33	0.16 218	0.11 103	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.10 192	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.25_new	0.07 6	0.08 345	0.09 106	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.14 141	0.08 20	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.12 283	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 345	0.09 106	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.14 141	0.08 20	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.12 283	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 345	0.09 106	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.14 141	0.08 20	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.12 283	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 212	0.07 8	0.13 17	0.06 26	0.08 76	0.08 7	0.18 288	0.13 185	0.08 126	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.09 56	0.11 273	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

3.25w_new	0.07 6	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.10 194	0.07 3	0.12 81	0.11 103	0.08 126	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

3.25w	0.07 6	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.10 194	0.07 3	0.12 81	0.11 103	0.08 126	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

3.75w	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.07 36	0.09 20	0.16 218	0.10 68	0.07 70	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 212	0.07 8	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.06 1	0.14 141	0.11 103	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 75	0.09 428	0.10 165	0.17 299	0.07 125	0.08 76	0.11 68	0.20 341	0.13 185	0.06 23	0.07 58	0.05 4	0.06 66	0.08 21	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 45	0.03 1

1w_stereo	0.08 75	0.06 105	0.07 8	0.16 211	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.14 141	0.15 243	0.07 70	0.08 122	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 49

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.09 20	0.10 68	0.06 23	0.04 1	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 33	0.11 234	0.14 65	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.09 20	0.08 20	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.09 20	0.04 2	0.06 23	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 188

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 33	0.08 36	0.17 299	0.05 2	0.07 36	0.11 68	0.09 20	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 188

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.09 106	0.17 299	0.05 2	0.07 36	0.11 68	0.08 12	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.05 188

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.22 588	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.10 68	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.06 283	0.04 49

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 603	0.17 483	0.11 1	0.05 2	0.06 13	0.11 68	0.08 12	0.08 20	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.08 423	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.04 49

MonSter	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 180	0.15 243	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.07 8	0.14 65	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.07 7	0.13 185	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

dual_stereo	0.07 6	0.05 33	0.08 36	0.15 116	0.05 2	0.05 3	0.13 178	0.12 81	0.08 20	0.07 70	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

Pointernet	0.09 167	0.05 33	0.10 165	0.16 211	0.08 216	0.13 350	0.10 33	0.15 180	0.18 334	0.09 177	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.10 192	0.08 423	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.06 283	0.05 188

trnet	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.12 7	0.05 2	0.12 303	0.10 33	0.13 111	0.10 68	0.08 126	0.13 288	0.09 220	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.08 423	0.05 243	0.05 48	0.03 1	0.06 283	0.05 188

LoS_RVC	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.15 116	0.07 125	0.08 76	0.15 342	0.12 81	0.11 103	0.08 126	0.09 161	0.06 40	0.09 261	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.04 45	0.04 49

CAS	0.08 75	0.04 1	0.07 8	0.17 299	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.12 81	0.09 46	0.09 177	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.09 56	0.09 93	0.08 423	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.04 49

LoS	0.09 167	0.05 33	0.11 234	0.13 17	0.07 125	0.14 398	0.11 68	0.15 180	0.15 243	0.09 177	0.09 161	0.12 313	0.09 261	0.15 404	0.10 192	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 188
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 75	0.04 1	0.08 36	0.14 65	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.11 55	0.09 46	0.08 126	0.09 161	0.11 287	0.07 172	0.12 283	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.05 162	0.05 188

CREStereo	0.09 167	0.05 33	0.08 36	0.11 1	0.06 26	0.14 398	0.14 252	0.14 141	0.10 68	0.09 177	0.13 288	0.09 220	0.08 225	0.12 283	0.10 192	0.08 423	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.06 283	0.06 295
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
PMTNet	0.09 167	0.05 33	0.09 106	0.12 7	0.06 26	0.13 350	0.14 252	0.16 218	0.11 103	0.09 177	0.13 288	0.10 254	0.07 172	0.14 382	0.10 192	0.15 631	0.04 24	0.05 48	0.03 1	0.07 373	0.06 295

HLF11	0.11 287	0.05 33	0.13 331	0.12 7	0.08 216	0.15 423	0.11 68	0.22 389	0.10 68	0.12 302	0.24 466	0.11 287	0.12 375	0.14 382	0.13 385	0.08 423	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.08 445	0.08 461

quiztm	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.18 391	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.14 141	0.13 185	0.07 70	0.07 58	0.05 4	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.03 1

CAR	0.07 6	0.05 33	0.09 106	0.14 65	0.06 26	0.07 36	0.08 7	0.12 81	0.08 20	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.06 26	0.07 36	0.08 7	0.12 81	0.08 20	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

PointNet	0.08 75	0.06 105	0.07 8	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.11 55	0.08 20	0.05 2	0.08 122	0.08 178	0.09 261	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

TS12	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.21 566	0.07 125	0.12 303	0.12 106	0.11 55	0.09 46	0.10 222	0.10 193	0.08 178	0.10 298	0.09 56	0.12 345	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

DF	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.12 106	0.11 55	0.12 142	0.09 177	0.10 193	0.10 254	0.08 225	0.11 190	0.09 93	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

LiteMatch*	0.08 75	0.04 1	0.12 285	0.13 17	0.08 216	0.08 76	0.13 178	0.14 141	0.09 46	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 261	0.11 190	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

aanet-new-90k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.19 464	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.13 111	0.13 185	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.07 172	0.11 190	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 75	0.07 212	0.08 36	0.18 391	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.09 20	0.14 215	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.07 172	0.11 190	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.11 55	0.10 68	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.10 116	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.19 464	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.11 55	0.13 185	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.03 1

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.17 299	0.07 125	0.08 76	0.13 178	0.10 29	0.10 68	0.07 70	0.09 161	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-36k	0.08 75	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.12 81	0.14 215	0.08 126	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.05 2	0.08 76	0.13 178	0.12 81	0.13 185	0.09 177	0.08 122	0.07 123	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 75	0.07 212	0.08 36	0.19 464	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.11 55	0.13 185	0.07 70	0.08 122	0.05 4	0.07 172	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.04 49

aanet-new-32k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.06 26	0.10 194	0.11 68	0.10 29	0.09 46	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

aanet-new-30k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.06 26	0.10 194	0.11 68	0.10 29	0.09 46	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

aanet-new-28k	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.09 46	0.09 177	0.08 122	0.08 178	0.06 66	0.12 283	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 212	0.07 8	0.16 211	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.09 46	0.06 23	0.09 161	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

aanet-new-24k	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.17 299	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.10 29	0.11 103	0.09 177	0.09 161	0.06 40	0.07 172	0.09 56	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

aanet-new-22k	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.06 26	0.08 76	0.11 68	0.14 141	0.12 142	0.09 177	0.09 161	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.04 6	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

aanet-new-16k	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.18 391	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.13 111	0.13 185	0.08 126	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-10k	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.19 464	0.07 125	0.08 76	0.13 178	0.15 180	0.12 142	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.07 172	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-12k	0.08 75	0.10 497	0.07 8	0.20 529	0.08 216	0.08 76	0.12 106	0.12 81	0.14 215	0.08 126	0.08 122	0.05 4	0.07 172	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.04 49

aanet-new-14k	0.08 75	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.07 125	0.07 36	0.10 33	0.14 141	0.15 243	0.06 23	0.08 122	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

aanet-new-8k	0.08 75	0.08 345	0.08 36	0.19 464	0.07 125	0.09 136	0.11 68	0.17 256	0.15 243	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

aanet-new	0.09 167	0.09 428	0.10 165	0.18 391	0.08 216	0.10 194	0.12 106	0.15 180	0.13 185	0.08 126	0.08 122	0.05 4	0.07 172	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.04 49

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 75	0.08 345	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.11 247	0.14 252	0.13 111	0.11 103	0.08 126	0.11 245	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.10 194	0.14 252	0.13 111	0.12 142	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 75	0.06 105	0.16 458	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.13 111	0.11 103	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 75	0.06 105	0.08 36	0.17 299	0.06 26	0.07 36	0.14 252	0.13 111	0.16 278	0.05 2	0.10 193	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 33	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.10 29	0.11 103	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 105	0.07 8	0.15 116	0.06 26	0.10 194	0.15 342	0.12 81	0.11 103	0.06 23	0.11 245	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.11 247	0.13 178	0.14 141	0.14 215	0.08 126	0.13 288	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 75	0.07 212	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.12 106	0.15 180	0.15 243	0.09 177	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.03 1	0.04 49

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 75	0.07 212	0.18 517	0.16 211	0.06 26	0.06 13	0.13 178	0.13 111	0.13 185	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 75	0.06 105	0.08 36	0.16 211	0.06 26	0.06 13	0.14 252	0.14 141	0.15 243	0.07 70	0.10 193	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 75	0.05 33	0.12 285	0.15 116	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.12 81	0.12 142	0.07 70	0.09 161	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

RT-Monster	0.09 167	0.05 33	0.09 106	0.14 65	0.08 216	0.12 303	0.10 33	0.17 256	0.19 363	0.14 367	0.10 193	0.10 254	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

PSi22	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.08 76	0.10 33	0.14 141	0.08 20	0.08 126	0.07 58	0.10 254	0.06 66	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.04 49

Foundation-i1c-attn	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.14 65	0.05 2	0.09 136	0.12 106	0.13 111	0.10 68	0.09 177	0.10 193	0.10 254	0.07 172	0.08 21	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

Foundation-i1b	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.14 65	0.05 2	0.09 136	0.12 106	0.13 111	0.10 68	0.09 177	0.10 193	0.10 254	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.04 1	0.06 13	0.12 106	0.06 1	0.05 3	0.06 23	0.05 7	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.13 111	0.08 20	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.04 1	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

LACA2	0.07 6	0.05 33	0.06 1	0.15 116	0.06 26	0.09 136	0.10 33	0.11 55	0.11 103	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 225	0.09 56	0.07 1	0.07 341	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.04 49

LACA1	0.07 6	0.07 212	0.07 8	0.14 65	0.05 2	0.09 136	0.11 68	0.10 29	0.07 13	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.08 225	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 49

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 17	0.06 26	0.09 136	0.10 33	0.15 180	0.12 142	0.06 23	0.05 7	0.04 1	0.05 17	0.08 21	0.10 192	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

VMStereo-Base	0.09 167	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.10 33	0.16 218	0.13 185	0.10 222	0.16 337	0.10 254	0.09 261	0.11 190	0.10 192	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

gcap_with_dpt	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.12 106	0.14 141	0.14 215	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

WQFJA1++	0.08 75	0.04 1	0.11 234	0.14 65	0.07 125	0.11 247	0.11 68	0.12 81	0.07 13	0.07 70	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.06 295

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 106	0.11 1	0.05 2	0.10 194	0.10 33	0.14 141	0.09 46	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.08 225	0.07 3	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.05 162	0.04 49
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.10 33	0.11 55	0.11 103	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

GEAStereo	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.13 17	0.08 216	0.08 76	0.14 252	0.10 29	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.06 40	0.04 1	0.11 190	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

BridgeDepth	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.18 391	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.10 29	0.06 6	0.04 1	0.07 58	0.10 254	0.09 261	0.08 21	0.08 23	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.13 17	0.08 216	0.08 76	0.14 252	0.11 55	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.05 4	0.04 1	0.11 190	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

GS-Stereo							0.14 252	0.11 55	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.05 4	0.04 1	0.11 190	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

gasm-f	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.13 17	0.08 216	0.08 76	0.14 252	0.10 29	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

DLNR-FE	10.51 726	2.29 715	19.85 740	120.28 744	13.21 731	0.06 13	0.13 178	0.24 436	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.09 220	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.13 606	0.04 24	0.06 195	0.04 54	53.18 746	0.04 49

DDF-Stereo	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.10 461	0.05 3	0.13 178	0.09 20	0.14 215	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.08 445	0.05 188

252Zero-FE	0.08 75	0.04 1	0.10 165	0.13 17	0.07 125	0.13 350	0.11 68	0.13 111	0.14 215	0.07 70	0.05 7	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

Zero-FE251	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.13 17	0.06 26	0.12 303	0.12 106	0.11 55	0.10 68	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

DA	0.09 167	0.07 212	0.07 8	0.19 464	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.13 111	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.10 254	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.04 49

zero-FE	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.10 461	0.05 3	0.13 178	0.09 20	0.14 215	0.07 70	0.06 19	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.08 445	0.05 188

GGEV	0.09 167	0.07 212	0.07 8	0.19 464	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.13 111	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.10 254	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.04 49

AdaDepth	0.07 6	0.06 105	0.07 8	0.18 391	0.06 26	0.11 247	0.11 68	0.10 29	0.08 20	0.06 23	0.05 7	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.04 6	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GASTEREO	0.08 75	0.05 33	0.09 106	0.19 464	0.08 216	0.08 76	0.12 106	0.14 141	0.11 103	0.10 222	0.09 161	0.07 123	0.04 1	0.12 283	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

MSCF	0.08 75	0.05 33	0.09 106	0.19 464	0.08 216	0.07 36	0.12 106	0.14 141	0.11 103	0.10 222	0.09 161	0.07 123	0.04 1	0.11 190	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

asd	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.08 76	0.08 7	0.11 55	0.08 20	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

qwe	0.08 75	0.08 345	0.07 8	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.18 288	0.12 142	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

depthmonostereo	0.09 167	0.06 105	0.09 106	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.13 178	0.14 141	0.15 243	0.10 222	0.10 193	0.09 220	0.11 340	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 167	0.05 33	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.12 106	0.14 141	0.16 278	0.11 265	0.11 245	0.09 220	0.10 298	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.03 1

2.25w	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.09 20	0.10 29	0.15 243	0.08 126	0.10 193	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 49

4.5_new	0.07 6	0.09 428	0.08 36	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.10 33	0.14 141	0.11 103	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.10 192	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 428	0.08 36	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.10 33	0.14 141	0.11 103	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.10 192	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 345	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.07 36	0.08 7	0.11 55	0.09 46	0.07 70	0.07 58	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.04 45	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 212	0.08 36	0.16 211	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.10 68	0.07 70	0.06 19	0.09 220	0.06 66	0.08 21	0.09 93	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 1

2w_stereo	0.08 75	0.08 345	0.09 106	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.10 33	0.20 341	0.15 243	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.06 1	0.10 192	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.03 1

monsterstereo	0.08 75	0.06 105	0.07 8	0.16 211	0.06 26	0.08 76	0.10 33	0.16 218	0.12 142	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.07 172	0.08 21	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

monsters	0.07 6	0.06 105	0.06 1	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.09 20	0.13 111	0.09 46	0.09 177	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.03 1	0.04 49

IGEV	0.08 75	0.04 1	0.09 106	0.13 17	0.06 26	0.09 136	0.12 106	0.14 141	0.10 68	0.06 23	0.09 161	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

111111	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.17 299	0.06 26	0.05 3	0.10 33	0.11 55	0.10 68	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.05 17	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.07 373	0.06 295

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.10 33	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 40	0.06 66	0.08 21	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.09 136	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.07 172	0.11 190	0.08 23	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.09 136	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 123	0.07 172	0.11 190	0.08 23	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

LGtest1	0.07 6	0.05 33	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.09 20	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 40	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.06 295

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.04 1	0.13 178	0.10 29	0.10 68	0.05 2	0.11 245	0.07 123	0.05 17	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

SGD-Stereo	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.12 303	0.12 106	0.11 55	0.12 142	0.07 70	0.09 161	0.09 220	0.09 261	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

HART	0.08 75	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.10 194	0.16 406	0.13 111	0.11 103	0.09 177	0.10 193	0.08 178	0.05 17	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.04 49

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 105	0.09 106	0.13 17	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.10 29	0.09 46	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.10 116	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.09 167	0.05 33	0.08 36	0.16 211	0.06 26	0.12 303	0.11 68	0.15 180	0.11 103	0.12 302	0.09 161	0.10 254	0.08 225	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

SCV_C0	0.08 75	0.07 212	0.08 36	0.16 211	0.10 461	0.08 76	0.14 252	0.11 55	0.13 185	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.11 190	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

SCV	0.08 75	0.09 428	0.08 36	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.12 106	0.11 55	0.12 142	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.04 1	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.05 243	0.06 195	0.04 54	0.06 283	0.04 49

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 36	0.13 17	0.05 2	0.09 136	0.13 178	0.06 1	0.09 46	0.05 2	0.05 7	0.06 40	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

AIO_rvc	0.07 6	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.14 252	0.09 20	0.08 20	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.04 1	0.10 116	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

HUF	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.14 65	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.13 111	0.13 185	0.07 70	0.07 58	0.09 220	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

AIO_test	0.07 6	0.06 105	0.07 8	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.10 29	0.10 68	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.08 21	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

castereo++	0.08 75	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.05 2	0.14 398	0.11 68	0.11 55	0.15 243	0.07 70	0.07 58	0.08 178	0.06 66	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.14 65	0.09 344	0.10 194	0.12 106	0.10 29	0.12 142	0.06 23	0.07 58	0.08 178	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

castereo	0.09 167	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.18 334	0.08 126	0.10 193	0.11 287	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GIP-stereo	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.13 178	0.15 180	0.11 103	0.07 70	0.08 122	0.05 4	0.04 1	0.10 116	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

WCG-NET	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.14 252	0.13 111	0.14 215	0.07 70	0.09 161	0.07 123	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 105	0.08 36	0.18 391	0.06 26	0.05 3	0.10 33	0.11 55	0.11 103	0.06 23	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

Occ-G	0.08 75	0.05 33	0.07 8	0.14 65	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.14 141	0.15 243	0.07 70	0.12 265	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.06 295

U	0.08 75	0.07 212	0.10 165	0.19 464	0.10 461	0.10 194	0.13 178	0.12 81	0.17 315	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.07 3	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.06 283	0.05 188

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 36	0.15 116	0.06 26	0.04 1	0.09 20	0.10 29	0.09 46	0.06 23	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.06 1	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.06 295

AIO-Stereo	0.08 75	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.06 26	0.09 136	0.11 68	0.16 218	0.09 46	0.09 177	0.08 122	0.07 123	0.05 17	0.11 190	0.08 23	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

WCG-NET（raft）	0.08 75	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.06 26	0.11 247	0.13 178	0.15 180	0.12 142	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

RSM	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.07 125	0.08 76	0.12 106	0.12 81	0.10 68	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.05 17	0.11 190	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

RAFT-Stereo-weight	0.09 167	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.14 252	0.19 321	0.16 278	0.11 265	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.04 49

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 33	0.11 234	0.15 116	0.06 26	0.07 36	0.12 106	0.10 29	0.11 103	0.07 70	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.09 56	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.03 1	0.04 49

MoCha-V2	0.08 75	0.05 33	0.11 234	0.20 529	0.07 125	0.10 194	0.14 252	0.12 81	0.08 20	0.07 70	0.08 122	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.04 49

IGEV++	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.10 194	0.13 178	0.10 29	0.10 68	0.08 126	0.08 122	0.06 40	0.05 17	0.13 344	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

MSKI-zero shot	0.09 167	0.05 33	0.09 106	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.13 178	0.15 180	0.14 215	0.09 177	0.09 161	0.09 220	0.06 66	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

DLNR_Zeroshot_test	10.48 725	2.27 714	19.78 739	120.28 744	13.29 732	0.06 13	0.13 178	0.24 436	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.09 220	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.13 606	0.04 24	0.06 195	0.04 54	52.68 745	0.04 49

GCAP-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.06 26	0.11 247	0.07 3	0.14 141	0.12 142	0.09 177	0.10 193	0.07 123	0.09 261	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

Any-RAFT	0.10 239	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.07 125	0.13 350	0.14 252	0.21 363	0.15 243	0.11 265	0.12 265	0.13 345	0.10 298	0.13 344	0.10 192	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

RAFT-Test	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.13 185	0.09 177	0.10 193	0.11 287	0.09 261	0.12 283	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

anonymousdsp2	0.11 287	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.13 350	0.14 252	0.19 321	0.23 434	0.13 337	0.14 303	0.12 313	0.09 261	0.14 382	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.06 295

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.06 26	0.08 76	0.12 106	0.13 111	0.08 20	0.08 126	0.07 58	0.06 40	0.04 1	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.03 1

DCANet-4	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.17 440	0.18 288	0.20 387	0.13 337	0.17 357	0.09 220	0.14 444	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

fff	0.10 239	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.21 402	0.13 337	0.17 357	0.10 254	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

ADStereo(finetuned)	0.10 239	0.06 105	0.13 331	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.20 387	0.13 337	0.18 386	0.10 254	0.12 375	0.12 283	0.12 345	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

CroCo-Stereo	0.09 167	0.08 345	0.08 36	0.22 588	0.09 344	0.09 136	0.18 489	0.16 218	0.12 142	0.07 70	0.07 58	0.08 178	0.06 66	0.08 21	0.07 1	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.04 54	0.05 162	0.04 49
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
s12784h	0.10 239	0.06 105	0.08 36	0.15 116	0.05 2	0.16 454	0.18 489	0.16 218	0.15 243	0.10 222	0.11 245	0.11 287	0.11 340	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.04 49

TANstereo	0.09 167	0.04 1	0.08 36	0.13 17	0.06 26	0.11 247	0.13 178	0.15 180	0.19 363	0.11 265	0.15 320	0.10 254	0.07 172	0.12 283	0.09 93	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

XX-TBD	0.09 167	0.06 105	0.07 8	0.14 65	0.07 125	0.13 350	0.16 406	0.14 141	0.14 215	0.11 265	0.12 265	0.09 220	0.08 225	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.06 283	0.05 188

DCANet	0.10 239	0.06 105	0.12 285	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.20 387	0.13 337	0.18 386	0.10 254	0.11 340	0.11 190	0.12 345	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.05 188

csc	0.10 239	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.21 402	0.13 337	0.17 357	0.10 254	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

cscssc	0.10 239	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.07 125	0.09 136	0.17 440	0.16 218	0.21 402	0.13 337	0.17 357	0.10 254	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.04 45	0.05 188

111	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.07 125	0.10 194	0.14 252	0.21 363	0.24 446	0.11 265	0.12 265	0.14 365	0.12 375	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.06 283	0.05 188

CFNet-RSSM	0.09 167	0.07 212	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.15 342	0.17 256	0.18 334	0.08 126	0.12 265	0.11 287	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.04 49

Gwc-CoAtRS	0.09 167	0.07 212	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.18 288	0.17 315	0.08 126	0.10 193	0.12 313	0.09 261	0.12 283	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.04 54	0.04 45	0.05 188

HITNet	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.14 65	0.06 26	0.12 303	0.10 33	0.18 288	0.18 334	0.13 337	0.17 357	0.15 391	0.11 340	0.15 404	0.14 429	0.06 162	0.04 24	0.04 1	0.04 54	0.06 283	0.05 188
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
iResNetv2_ROB	0.15 475	0.08 345	0.16 458	0.16 211	0.08 216	0.16 454	0.13 178	0.26 473	0.36 579	0.21 524	0.29 550	0.24 526	0.13 411	0.14 382	0.14 429	0.06 162	0.06 424	0.06 195	0.04 54	0.09 510	0.08 461

MLCV	0.13 401	0.08 345	0.17 483	0.18 391	0.06 26	0.16 454	0.17 440	0.19 321	0.22 424	0.19 485	0.25 493	0.17 430	0.13 411	0.15 404	0.14 429	0.05 48	0.04 24	0.05 48	0.04 54	0.05 162	0.04 49

iResNet_ROB	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.15 116	0.07 125	0.19 518	0.14 252	0.26 473	0.32 544	0.23 554	0.26 506	0.23 517	0.16 485	0.15 404	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.08 445	0.08 461

pmcnn	0.15 475	0.07 212	0.20 546	0.15 116	0.07 125	0.21 550	0.16 406	0.25 459	0.26 485	0.21 524	0.33 578	0.29 575	0.19 544	0.18 493	0.17 503	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.04 54	0.07 373	0.06 295

Anonymus	0.09 167	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.15 180	0.10 68	0.07 70	0.06 19	0.07 123	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.06 295

LGCAT	0.08 75	0.04 1	0.10 165	0.11 1	0.06 26	0.07 36	0.13 178	0.07 7	0.08 20	0.09 177	0.07 58	0.07 123	0.08 225	0.12 283	0.11 273	0.10 526	0.09 564	0.04 1	0.05 192	0.04 45	0.09 509

ManiGeoR	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.12 7	0.08 216	0.12 303	0.12 106	0.24 436	0.14 215	0.13 337	0.14 303	0.12 313	0.09 261	0.13 344	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.07 386

HLf10	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.12 7	0.08 216	0.12 303	0.12 106	0.24 436	0.14 215	0.13 337	0.14 303	0.12 313	0.09 261	0.13 344	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.07 386

HLf8	0.11 287	0.05 33	0.13 331	0.11 1	0.08 216	0.15 423	0.12 106	0.22 389	0.16 278	0.13 337	0.17 357	0.12 313	0.10 298	0.14 382	0.13 385	0.09 483	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.08 445	0.08 461

TestStereo_HLe17	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.14 252	0.21 363	0.15 243	0.11 265	0.14 303	0.11 287	0.09 261	0.13 344	0.13 385	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.06 295

TestStereo_HL3	0.11 287	0.06 105	0.16 458	0.13 17	0.07 125	0.12 303	0.11 68	0.20 341	0.09 46	0.15 392	0.31 561	0.13 345	0.12 375	0.16 433	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.07 386

TestStereo_HL2	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.12 7	0.08 216	0.13 350	0.14 252	0.20 341	0.18 334	0.13 337	0.21 431	0.12 313	0.11 340	0.13 344	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.07 386

GGDA	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.13 17	0.07 125	0.12 303	0.14 252	0.19 321	0.19 363	0.13 337	0.20 412	0.12 313	0.09 261	0.12 283	0.12 345	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.07 386

TestStereo-Hl	0.11 287	0.06 105	0.11 234	0.14 65	0.08 216	0.15 423	0.14 252	0.20 341	0.18 334	0.13 337	0.17 357	0.12 313	0.11 340	0.14 382	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.06 295

DNS	0.09 167	0.06 105	0.12 285	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.16 406	0.17 256	0.10 68	0.08 126	0.12 265	0.08 178	0.07 172	0.09 56	0.08 23	0.07 341	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.05 188

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.11 247	0.12 106	0.15 180	0.16 278	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.03 1	0.04 49

IGEV_i1	0.12 371	0.08 345	0.12 285	0.17 299	0.08 216	0.19 518	0.15 342	0.19 321	0.23 434	0.18 469	0.18 386	0.16 412	0.12 375	0.17 473	0.14 429	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

RT-IGEV	0.13 401	0.06 105	0.14 379	0.15 116	0.10 461	0.15 423	0.18 489	0.25 459	0.28 514	0.16 422	0.17 357	0.18 445	0.11 340	0.14 382	0.11 273	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.07 373	0.08 461

Foundation-i1	0.09 167	0.04 1	0.10 165	0.14 65	0.06 26	0.10 194	0.13 178	0.16 218	0.15 243	0.10 222	0.10 193	0.11 287	0.07 172	0.07 3	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.05 188

Selective-IGEV-i1	0.13 401	0.07 212	0.12 285	0.20 529	0.08 216	0.18 495	0.16 406	0.23 410	0.30 528	0.17 436	0.17 357	0.17 430	0.10 298	0.15 404	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 36	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.07 7	0.10 68	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 66	0.07 3	0.09 93	0.04 6	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.08 36	0.15 116	0.08 216	0.08 76	0.12 106	0.07 7	0.08 20	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

WQFJX	0.10 239	0.07 212	0.09 106	0.21 566	0.09 344	0.12 303	0.16 406	0.19 321	0.18 334	0.12 302	0.10 193	0.08 178	0.10 298	0.12 283	0.10 192	0.07 341	0.07 496	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

water-stereo	0.09 167	0.06 105	0.08 36	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.13 178	0.15 180	0.13 185	0.11 265	0.12 265	0.09 220	0.10 298	0.07 3	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.04 45	0.04 49

G2L-ROB	0.13 401	0.07 212	0.13 331	0.13 17	0.08 216	0.14 398	0.17 440	0.25 459	0.19 363	0.20 507	0.19 402	0.20 473	0.14 444	0.18 493	0.16 486	0.08 423	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.08 445	0.09 509

xyz-stereo-finetune2	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.19 535	0.17 256	0.12 142	0.15 392	0.15 320	0.17 430	0.13 411	0.13 344	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.06 295

xyz-stereo-finetune	0.11 287	0.08 345	0.13 331	0.14 65	0.06 26	0.10 194	0.19 535	0.18 288	0.19 363	0.12 302	0.14 303	0.15 391	0.11 340	0.13 344	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.05 188

xyz-stereo	0.14 434	0.07 212	0.22 567	0.15 116	0.05 2	0.22 564	0.15 342	0.17 256	0.31 538	0.15 392	0.28 535	0.26 549	0.17 511	0.13 344	0.12 345	0.05 48	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

G2L-Stereo_test	0.14 434	0.07 212	0.11 234	0.13 17	0.08 216	0.12 303	0.17 440	0.31 561	0.28 514	0.21 524	0.23 454	0.20 473	0.16 485	0.17 473	0.19 531	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.07 373	0.07 386

MM-Stereo_test3	0.10 239	0.07 212	0.07 8	0.18 391	0.07 125	0.12 303	0.19 535	0.24 436	0.19 363	0.06 23	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.06 424	0.07 312	0.05 192	0.05 162	0.04 49

MM-Stereo_test2	0.09 167	0.07 212	0.09 106	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.18 489	0.15 180	0.14 215	0.07 70	0.10 193	0.07 123	0.06 66	0.12 283	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.04 49

fffft	0.09 167	0.06 105	0.12 285	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.16 406	0.12 81	0.11 103	0.09 177	0.07 58	0.09 220	0.06 66	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.05 188
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.08 75	0.06 105	0.12 285	0.16 211	0.07 125	0.09 136	0.13 178	0.11 55	0.14 215	0.09 177	0.07 58	0.07 123	0.07 172	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

tt45	0.09 167	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.12 303	0.15 342	0.13 111	0.12 142	0.09 177	0.06 19	0.08 178	0.06 66	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

999	0.09 167	0.06 105	0.13 331	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.15 180	0.12 142	0.10 222	0.08 122	0.08 178	0.08 225	0.16 433	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.06 295

mms	0.09 167	0.07 212	0.08 36	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.15 342	0.12 81	0.11 103	0.09 177	0.09 161	0.08 178	0.06 66	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.04 49

ours_stereo	0.09 167	0.07 212	0.09 106	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.11 55	0.12 142	0.08 126	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.12 283	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

fffy	0.09 167	0.08 345	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.13 350	0.17 440	0.13 111	0.12 142	0.08 126	0.09 161	0.08 178	0.09 261	0.13 344	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.05 188

UGAM-zero	0.10 239	0.05 33	0.15 414	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.20 341	0.15 243	0.11 265	0.15 320	0.07 123	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

model_zeroshot	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.15 116	0.09 344	0.13 350	0.14 252	0.20 341	0.14 215	0.11 265	0.10 193	0.12 313	0.07 172	0.12 283	0.11 273	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

GCAP-BAT	0.09 167	0.05 33	0.11 234	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.17 315	0.07 70	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.04 49

RAStereo	0.10 239	0.09 428	0.08 36	0.20 529	0.08 216	0.13 350	0.18 489	0.16 218	0.17 315	0.10 222	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.05 162	0.04 49

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 167	0.10 497	0.32 620	0.15 116	0.06 26	0.08 76	0.14 252	0.11 55	0.10 68	0.07 70	0.07 58	0.06 40	0.04 1	0.11 190	0.07 1	0.12 587	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.05 162	0.05 188

RSM++	0.08 75	0.06 105	0.09 106	0.17 299	0.07 125	0.09 136	0.12 106	0.11 55	0.11 103	0.08 126	0.06 19	0.07 123	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.03 1

gcap-zeroshot	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.12 303	0.13 178	0.15 180	0.16 278	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.03 1	0.04 49

test_for_model	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.11 247	0.12 106	0.15 180	0.16 278	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.03 1	0.04 49

MGS-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.12 285	0.16 211	0.08 216	0.09 136	0.15 342	0.12 81	0.12 142	0.07 70	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

MyStereo8	0.12 371	0.07 212	0.15 414	0.15 116	0.09 344	0.18 495	0.14 252	0.19 321	0.22 424	0.12 302	0.18 386	0.11 287	0.10 298	0.16 433	0.18 516	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.08 445	0.09 509

qqq1	0.14 434	0.07 212	0.18 517	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.27 498	0.19 485	0.20 412	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.12 345	0.08 423	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.06 295

fff1	0.14 434	0.07 212	0.18 517	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.27 498	0.19 485	0.20 412	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.12 345	0.08 423	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.06 295

ACVNet-DCA	0.10 239	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.24 436	0.16 278	0.09 177	0.09 161	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.07 1	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.07 386

1test111	0.11 287	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.24 436	0.16 278	0.09 177	0.09 161	0.06 40	0.06 66	0.15 404	0.16 486	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.07 386

cc1	0.10 239	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.16 218	0.18 334	0.09 177	0.09 161	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.07 1	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

11t1	0.12 371	0.07 212	0.14 379	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.15 342	0.19 321	0.15 243	0.15 392	0.15 320	0.17 430	0.16 485	0.15 404	0.13 385	0.08 423	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.08 445	0.07 386

ff7	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

IGEVStereo-DCA	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.10 461	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

ffff	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

rrr	0.09 167	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.10 461	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.15 243	0.10 222	0.06 19	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

11t	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

tt1	0.10 239	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.15 180	0.19 363	0.09 177	0.08 122	0.06 40	0.06 66	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.06 295

MaDis-Stereo	0.09 167	0.09 428	0.08 36	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.11 68	0.16 218	0.16 278	0.09 177	0.11 245	0.06 40	0.06 66	0.09 56	0.13 385	0.07 341	0.06 424	0.08 402	0.05 192	0.05 162	0.04 49

UniTT-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.08 36	0.18 391	0.08 216	0.13 350	0.11 68	0.12 81	0.11 103	0.10 222	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.10 192	0.07 341	0.06 424	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.05 188

testlalala	0.08 75	0.06 105	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.12 303	0.13 178	0.15 180	0.16 278	0.08 126	0.12 265	0.05 4	0.06 66	0.09 56	0.08 23	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.03 1	0.04 49

GCAPDPT-zeroshot	0.09 167	0.05 33	0.11 234	0.13 17	0.07 125	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.17 315	0.07 70	0.10 193	0.08 178	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.04 49

AEACV	0.09 167	0.05 33	0.08 36	0.14 65	0.13 576	0.14 398	0.13 178	0.15 180	0.09 46	0.07 70	0.09 161	0.07 123	0.08 225	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.04 49

HH	0.09 167	0.06 105	0.13 331	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.15 180	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.08 178	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.04 49

HanStereo	0.09 167	0.06 105	0.13 331	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.15 180	0.10 68	0.08 126	0.10 193	0.08 178	0.07 172	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.04 49

anonymousdsp	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.17 299	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

EGLCR-Stereo	0.08 75	0.05 33	0.08 36	0.14 65	0.07 125	0.11 247	0.12 106	0.11 55	0.16 278	0.06 23	0.05 7	0.07 123	0.05 17	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

knoymous	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.14 65	0.07 125	0.15 423	0.13 178	0.20 341	0.14 215	0.11 265	0.17 357	0.13 345	0.09 261	0.14 382	0.11 273	0.09 483	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.07 386

riskmin	0.11 287	0.06 105	0.13 331	0.14 65	0.08 216	0.14 398	0.14 252	0.18 288	0.15 243	0.12 302	0.15 320	0.17 430	0.11 340	0.14 382	0.12 345	0.09 483	0.05 243	0.07 312	0.05 192	0.08 445	0.08 461

Selective-RAFT	0.11 287	0.11 524	0.12 285	0.21 566	0.08 216	0.16 454	0.13 178	0.21 363	0.23 434	0.10 222	0.10 193	0.11 287	0.10 298	0.15 404	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

ProNet	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.15 342	0.15 180	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.07 123	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.06 295

MC-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.09 106	0.17 299	0.06 26	0.10 194	0.14 252	0.12 81	0.11 103	0.09 177	0.12 265	0.09 220	0.06 66	0.11 190	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

RCA-Stereo	0.09 167	0.06 105	0.09 106	0.16 211	0.06 26	0.09 136	0.13 178	0.18 288	0.14 215	0.10 222	0.11 245	0.08 178	0.07 172	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.04 49

CroCo-Stereo Lap2	0.09 167	0.09 428	0.08 36	0.22 588	0.09 344	0.09 136	0.18 489	0.16 218	0.12 142	0.09 177	0.10 193	0.05 4	0.05 17	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.06 424	0.07 312	0.05 192	0.06 283	0.05 188

ccc-4	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 541	0.09 428	0.30 613	0.15 116	0.11 518	0.23 578	0.20 558	0.27 487	0.40 601	0.26 584	0.43 640	0.25 539	0.15 464	0.21 554	0.20 541	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.10 546	0.09 509

IGEV-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.17 299	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.12 142	0.10 222	0.06 19	0.06 40	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 167	0.05 33	0.13 331	0.14 65	0.09 344	0.12 303	0.15 342	0.19 321	0.11 103	0.11 265	0.08 122	0.08 178	0.05 17	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

IPLG	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.14 252	0.20 341	0.15 243	0.13 337	0.18 386	0.07 123	0.07 172	0.14 382	0.14 429	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

MIPNet	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.12 303	0.14 252	0.21 363	0.25 471	0.12 302	0.10 193	0.09 220	0.07 172	0.13 344	0.13 385	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

test-3	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.12 81	0.16 278	0.10 222	0.08 122	0.08 178	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.04 49

test_1	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.07 125	0.07 36	0.14 252	0.12 81	0.16 278	0.10 222	0.08 122	0.08 178	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.05 192	0.04 45	0.04 49

GwcNet-ADL	0.13 401	0.08 345	0.14 379	0.20 529	0.09 344	0.12 303	0.20 558	0.30 544	0.25 471	0.14 367	0.14 303	0.18 445	0.14 444	0.13 344	0.15 467	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.06 295

GANet-ADL	0.13 401	0.07 212	0.15 414	0.17 299	0.10 461	0.19 518	0.15 342	0.30 544	0.21 402	0.13 337	0.18 386	0.19 456	0.13 411	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.05 192	0.07 373	0.08 461

RAFT-RH_RVC	0.12 371	0.06 105	0.14 379	0.16 211	0.09 344	0.12 303	0.12 106	0.17 256	0.12 142	0.13 337	0.40 618	0.11 287	0.10 298	0.13 344	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.05 192	0.05 162	0.06 295

AnonymousM	0.10 239	0.06 105	0.10 165	0.14 65	0.07 125	0.09 136	0.13 178	0.19 321	0.14 215	0.13 337	0.12 265	0.09 220	0.08 225	0.13 344	0.10 192	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.05 192	0.05 162	0.05 188

cross-raft	0.10 239	0.09 428	0.09 106	0.19 464	0.07 125	0.11 247	0.24 612	0.13 111	0.15 243	0.08 126	0.10 193	0.12 313	0.10 298	0.09 56	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.04 45	0.04 49

CREStereo++_RVC	0.08 75	0.04 1	0.07 8	0.13 17	0.07 125	0.09 136	0.12 106	0.14 141	0.14 215	0.10 222	0.14 303	0.08 178	0.07 172	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.05 48	0.05 192	0.04 45	0.04 49
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
raftrobust	0.09 167	0.06 105	0.11 234	0.17 299	0.08 216	0.09 136	0.10 33	0.18 288	0.16 278	0.10 222	0.09 161	0.12 313	0.08 225	0.12 283	0.10 192	0.08 423	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

RALCasStereoNet	0.11 287	0.07 212	0.09 106	0.16 211	0.08 216	0.13 350	0.14 252	0.17 256	0.11 103	0.12 302	0.17 357	0.14 365	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.05 192	0.08 445	0.07 386

test_xeample3	0.09 167	0.07 212	0.12 285	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.16 218	0.14 215	0.10 222	0.07 58	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.06 295

EAI-Stereo	0.09 167	0.07 212	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.16 218	0.09 46	0.08 126	0.09 161	0.08 178	0.07 172	0.09 56	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.05 162	0.04 49

DIP-Stereo	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.09 20	0.16 218	0.16 278	0.12 302	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.16 433	0.14 429	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.07 386
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 371	0.09 428	0.15 414	0.18 391	0.07 125	0.15 423	0.07 3	0.23 410	0.19 363	0.16 422	0.19 402	0.19 456	0.14 444	0.17 473	0.15 467	0.07 341	0.05 243	0.05 48	0.05 192	0.06 283	0.07 386

R-Stereo Train	0.10 239	0.06 105	0.11 234	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.14 252	0.24 436	0.11 103	0.12 302	0.19 402	0.11 287	0.08 225	0.10 116	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.05 188

RAFT-Stereo	0.10 239	0.06 105	0.11 234	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.14 252	0.24 436	0.11 103	0.12 302	0.19 402	0.11 287	0.08 225	0.10 116	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.05 192	0.05 162	0.05 188
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.13 401	0.10 497	0.18 517	0.19 464	0.08 216	0.14 398	0.18 489	0.21 363	0.27 498	0.16 422	0.24 466	0.15 391	0.13 411	0.14 382	0.15 467	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.05 192	0.06 283	0.05 188

SMOE	0.10 239	0.08 345	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.13 350	0.14 252	0.19 321	0.13 185	0.12 302	0.13 288	0.12 313	0.09 261	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.06 283	0.04 49

depth_test_26	0.08 75	0.04 1	0.12 285	0.13 17	0.07 125	0.08 76	0.10 33	0.12 81	0.11 103	0.09 177	0.07 58	0.08 178	0.05 17	0.09 56	0.08 23	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.06 283	0.07 386

PhaseNet	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.20 341	0.12 142	0.07 70	0.08 122	0.09 220	0.10 298	0.13 344	0.12 345	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

DN	0.10 239	0.05 33	0.10 165	0.15 116	0.09 344	0.12 303	0.18 489	0.17 256	0.16 278	0.08 126	0.09 161	0.08 178	0.06 66	0.08 21	0.09 93	0.11 561	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.09 509

LiteMatch	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.13 111	0.08 20	0.06 23	0.07 58	0.06 40	0.16 485	0.10 116	0.14 429	0.07 341	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.06 283	0.06 295

Lsterematch	0.11 287	0.06 105	0.11 234	0.16 211	0.07 125	0.13 350	0.15 342	0.14 141	0.18 334	0.16 422	0.18 386	0.15 391	0.16 485	0.13 344	0.14 429	0.07 341	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.06 283	0.06 295

Hybrid-DGEV-03	0.11 287	0.06 105	0.09 106	0.18 391	0.08 216	0.16 454	0.14 252	0.15 180	0.14 215	0.13 337	0.17 357	0.12 313	0.09 261	0.13 344	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.04 49

WQFJA1	0.10 239	0.07 212	0.08 36	0.20 529	0.09 344	0.12 303	0.18 489	0.18 288	0.18 334	0.09 177	0.10 193	0.08 178	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

WQFJX1	0.10 239	0.07 212	0.08 36	0.22 588	0.09 344	0.12 303	0.17 440	0.18 288	0.18 334	0.10 222	0.10 193	0.07 123	0.10 298	0.11 190	0.10 192	0.07 341	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.05 188

NLMM1	0.11 287	0.09 428	0.07 8	0.22 588	0.10 461	0.12 303	0.20 558	0.19 321	0.20 387	0.12 302	0.11 245	0.08 178	0.10 298	0.11 190	0.11 273	0.08 423	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.04 49

NLMM	0.10 239	0.07 212	0.08 36	0.20 529	0.09 344	0.12 303	0.18 489	0.18 288	0.18 334	0.09 177	0.10 193	0.08 178	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

FE-Mocha	0.09 167	0.06 105	0.14 379	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.19 321	0.16 278	0.10 222	0.09 161	0.07 123	0.07 172	0.09 56	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

IGEV-FE	0.09 167	0.05 33	0.13 331	0.14 65	0.08 216	0.12 303	0.13 178	0.17 256	0.11 103	0.10 222	0.06 19	0.09 220	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

S2M2_XL	0.08 75	0.06 105	0.12 285	0.12 7	0.08 216	0.09 136	0.09 20	0.07 7	0.07 13	0.08 126	0.07 58	0.07 123	0.06 66	0.09 56	0.09 93	0.08 423	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.06 295
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.14 434	0.07 212	0.12 285	0.17 299	0.10 461	0.16 454	0.15 342	0.27 487	0.29 522	0.18 469	0.21 431	0.22 500	0.17 511	0.16 433	0.19 531	0.08 423	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.09 510	0.08 461

MM-Stereo_test1	0.10 239	0.07 212	0.09 106	0.18 391	0.07 125	0.12 303	0.18 489	0.21 363	0.20 387	0.09 177	0.11 245	0.08 178	0.06 66	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.04 49

FACV-RUCA	0.13 401	0.11 524	0.13 331	0.19 464	0.12 550	0.15 423	0.16 406	0.22 389	0.21 402	0.16 422	0.16 337	0.15 391	0.16 485	0.14 382	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.10 546	0.08 461

PAM_32	0.10 239	0.06 105	0.17 483	0.15 116	0.08 216	0.10 194	0.15 342	0.14 141	0.16 278	0.09 177	0.08 122	0.10 254	0.07 172	0.14 382	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

PAM	0.10 239	0.06 105	0.17 483	0.15 116	0.09 344	0.10 194	0.16 406	0.15 180	0.16 278	0.12 302	0.09 161	0.10 254	0.07 172	0.13 344	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 287	0.05 33	0.12 285	0.15 116	0.13 576	0.14 398	0.16 406	0.23 410	0.18 334	0.10 222	0.13 288	0.10 254	0.07 172	0.12 283	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.08 461

rvit_stereo_0080	0.10 239	0.08 345	0.15 414	0.15 116	0.10 461	0.07 36	0.15 342	0.16 218	0.16 278	0.11 265	0.10 193	0.15 391	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.09 483	0.07 496	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.05 188

test_sample4	0.14 434	0.08 345	0.15 414	0.15 116	0.08 216	0.19 518	0.18 489	0.26 473	0.18 334	0.17 436	0.26 506	0.18 445	0.15 464	0.17 473	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.09 510	0.08 461

test_sample3	0.14 434	0.08 345	0.15 414	0.14 65	0.09 344	0.20 538	0.17 440	0.27 487	0.18 334	0.17 436	0.22 449	0.19 456	0.15 464	0.17 473	0.14 429	0.09 483	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.09 510	0.08 461

test_sample2	0.13 401	0.07 212	0.12 285	0.14 65	0.08 216	0.16 454	0.18 489	0.21 363	0.16 278	0.14 367	0.21 431	0.20 473	0.15 464	0.15 404	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.08 461

test_sample1	0.13 401	0.07 212	0.14 379	0.14 65	0.08 216	0.19 518	0.17 440	0.20 341	0.15 243	0.14 367	0.22 449	0.18 445	0.16 485	0.17 473	0.15 467	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.08 445	0.08 461

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 287	0.08 345	0.13 331	0.16 211	0.08 216	0.15 423	0.16 406	0.18 288	0.19 363	0.10 222	0.09 161	0.09 220	0.08 225	0.11 190	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.07 373	0.06 295

SMFormer	0.14 434	0.07 212	0.18 517	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.27 498	0.19 485	0.20 412	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.17 503	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.07 386

tta	0.14 434	0.07 212	0.18 517	0.14 65	0.08 216	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.27 498	0.19 485	0.20 412	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.17 503	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.06 295

AE-Stereo	0.10 239	0.08 345	0.11 234	0.19 464	0.09 344	0.10 194	0.15 342	0.14 141	0.20 387	0.09 177	0.15 320	0.12 313	0.08 225	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.04 49

CoDeX	0.12 371	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.08 216	0.12 303	0.16 406	0.23 410	0.27 498	0.13 337	0.17 357	0.15 391	0.12 375	0.14 382	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

whm_eth	0.10 239	0.08 345	0.15 414	0.15 116	0.10 461	0.07 36	0.15 342	0.16 218	0.16 278	0.11 265	0.10 193	0.15 391	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.09 483	0.07 496	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.05 188

GMStereo_Zeroshot	0.16 503	0.13 570	0.25 584	0.20 529	0.10 461	0.17 478	0.13 178	0.30 544	0.25 471	0.23 554	0.32 571	0.25 539	0.11 340	0.19 518	0.14 429	0.09 483	0.06 424	0.11 570	0.06 287	0.12 585	0.08 461

plain	0.11 287	0.09 428	0.10 165	0.19 464	0.09 344	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.13 185	0.13 337	0.15 320	0.09 220	0.12 375	0.13 344	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.09 491	0.06 287	0.06 283	0.06 295

IGEV_Zeroshot_test	0.09 167	0.05 33	0.13 331	0.14 65	0.08 216	0.12 303	0.13 178	0.17 256	0.11 103	0.10 222	0.06 19	0.09 220	0.06 66	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

EKT-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.14 379	0.16 211	0.10 461	0.13 350	0.14 252	0.19 321	0.21 402	0.11 265	0.08 122	0.13 345	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.08 423	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.07 386

MIM_Stereo	0.10 239	0.07 212	0.11 234	0.15 116	0.07 125	0.07 36	0.12 106	0.20 341	0.14 215	0.13 337	0.14 303	0.09 220	0.05 17	0.12 283	0.08 23	0.05 48	0.06 424	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

iinet-f	0.17 525	0.07 212	0.46 649	0.14 65	0.10 461	0.21 550	0.14 252	0.27 487	0.23 434	0.22 539	0.25 493	0.21 482	0.16 485	0.18 493	0.22 567	0.09 483	0.07 496	0.07 312	0.06 287	0.09 510	0.10 541

DCRE	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.11 518	0.11 247	0.17 440	0.18 288	0.17 315	0.11 265	0.18 386	0.11 287	0.10 298	0.15 404	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

TestStereo1	0.13 401	0.08 345	0.08 36	0.20 529	0.08 216	0.18 495	0.29 659	0.23 410	0.17 315	0.17 436	0.20 412	0.16 412	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.05 188

x	0.13 401	0.08 345	0.15 414	0.14 65	0.08 216	0.19 518	0.14 252	0.22 389	0.21 402	0.15 392	0.20 412	0.20 473	0.18 525	0.18 493	0.18 516	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.07 386

DisPM	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.09 344	0.06 13	0.13 178	0.18 288	0.17 315	0.14 367	0.19 402	0.12 313	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.11 567

IER	0.14 434	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.16 406	0.26 473	0.27 498	0.18 469	0.26 506	0.17 430	0.20 556	0.17 473	0.14 429	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.07 386

SA-5K	0.13 401	0.08 345	0.08 36	0.20 529	0.08 216	0.18 495	0.29 659	0.23 410	0.17 315	0.17 436	0.20 412	0.16 412	0.11 340	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.05 188

iRaft-Stereo_5w	0.12 371	0.09 428	0.12 285	0.20 529	0.08 216	0.09 136	0.12 106	0.22 389	0.22 424	0.19 485	0.14 303	0.11 287	0.09 261	0.20 536	0.16 486	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.06 295

CIPLG	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.08 216	0.13 350	0.15 342	0.17 256	0.16 278	0.14 367	0.11 245	0.16 412	0.10 298	0.17 473	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

dd	0.15 475	0.17 613	0.17 483	0.19 464	0.09 344	0.15 423	0.18 489	0.22 389	0.26 485	0.23 554	0.20 412	0.21 482	0.10 298	0.21 554	0.17 503	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

GLC_STEREO	0.11 287	0.07 212	0.11 234	0.18 391	0.07 125	0.08 76	0.13 178	0.16 218	0.24 446	0.12 302	0.13 288	0.12 313	0.08 225	0.18 493	0.12 345	0.06 162	0.08 531	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.05 188

DAS	0.15 475	0.08 345	0.18 517	0.19 464	0.10 461	0.19 518	0.17 440	0.28 511	0.30 528	0.18 469	0.26 506	0.21 482	0.16 485	0.16 433	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.07 386

SepStereo	0.15 475	0.08 345	0.18 517	0.19 464	0.10 461	0.19 518	0.17 440	0.28 511	0.30 528	0.18 469	0.26 506	0.21 482	0.16 485	0.26 602	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.07 386

IPLGR_C	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.08 216	0.12 303	0.15 342	0.17 256	0.15 243	0.14 367	0.11 245	0.16 412	0.10 298	0.16 433	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

IPLGR	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.18 391	0.08 216	0.13 350	0.16 406	0.21 363	0.24 446	0.12 302	0.12 265	0.11 287	0.09 261	0.13 344	0.12 345	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.04 49

ACRE	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.08 216	0.13 350	0.15 342	0.17 256	0.14 215	0.14 367	0.11 245	0.16 412	0.10 298	0.16 433	0.12 345	0.07 341	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.06 295

HHNet	0.11 287	0.06 105	0.16 458	0.15 116	0.14 595	0.07 36	0.13 178	0.20 341	0.18 334	0.15 392	0.25 493	0.11 287	0.09 261	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.08 402	0.06 287	0.05 162	0.09 509

Patchmatch Stereo++	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386
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
AAGNet	0.12 371	0.08 345	0.17 483	0.19 464	0.09 344	0.08 76	0.13 178	0.19 321	0.13 185	0.16 422	0.21 431	0.13 345	0.14 444	0.11 190	0.14 429	0.06 162	0.04 24	0.09 491	0.06 287	0.06 283	0.05 188

STrans-v2	0.10 239	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.22 389	0.11 103	0.11 265	0.15 320	0.12 313	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

TransformOpticalFlow	0.10 239	0.08 345	0.13 331	0.18 391	0.07 125	0.09 136	0.15 342	0.19 321	0.16 278	0.12 302	0.16 337	0.11 287	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.05 162	0.05 188

OMP-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.14 379	0.18 391	0.08 216	0.09 136	0.12 106	0.21 363	0.21 402	0.13 337	0.14 303	0.11 287	0.12 375	0.11 190	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.04 49

IIG-Stereo	0.11 287	0.06 105	0.13 331	0.17 299	0.08 216	0.11 247	0.12 106	0.22 389	0.18 334	0.14 367	0.17 357	0.12 313	0.13 411	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.05 188

NF-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.10 194	0.13 178	0.23 410	0.19 363	0.12 302	0.17 357	0.12 313	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.12 588

OCTAStereo	0.11 287	0.07 212	0.14 379	0.17 299	0.09 344	0.10 194	0.13 178	0.23 410	0.19 363	0.12 302	0.17 357	0.12 313	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.11 567

NRIStereo	0.11 287	0.08 345	0.15 414	0.18 391	0.08 216	0.10 194	0.13 178	0.17 256	0.15 243	0.12 302	0.15 320	0.13 345	0.13 411	0.13 344	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.07 386

PSM-adaLoss	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.12 106	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

ROB_FTStereo_v2	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.12 106	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

ROB_FTStereo	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

HUI-Stereo	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

ASMatch	0.11 287	0.06 105	0.13 331	0.17 299	0.10 461	0.08 76	0.14 252	0.18 288	0.16 278	0.12 302	0.16 337	0.16 412	0.11 340	0.13 344	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.04 45	0.09 509

DEmStereo	0.12 371	0.06 105	0.14 379	0.14 65	0.10 461	0.16 454	0.15 342	0.16 218	0.24 446	0.17 436	0.23 454	0.12 313	0.14 444	0.12 283	0.14 429	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.05 188

SST-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.16 458	0.18 391	0.09 344	0.06 13	0.12 106	0.18 288	0.10 68	0.15 392	0.18 386	0.13 345	0.12 375	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.09 491	0.06 287	0.07 373	0.06 295

RAFT_R40	0.11 287	0.07 212	0.15 414	0.18 391	0.09 344	0.06 13	0.13 178	0.17 256	0.15 243	0.14 367	0.18 386	0.15 391	0.12 375	0.10 116	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.09 491	0.06 287	0.06 283	0.05 188

PFNet	0.12 371	0.06 105	0.17 483	0.18 391	0.08 216	0.09 136	0.15 342	0.26 473	0.20 387	0.16 422	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.13 344	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.05 188

GrayStereo	0.11 287	0.06 105	0.11 234	0.19 464	0.09 344	0.09 136	0.16 406	0.18 288	0.17 315	0.14 367	0.17 357	0.17 430	0.11 340	0.12 283	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.10 541

RE-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.10 194	0.13 178	0.23 410	0.19 363	0.12 302	0.17 357	0.12 313	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.11 567

Pruner-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.12 285	0.17 299	0.09 344	0.06 13	0.12 106	0.18 288	0.17 315	0.14 367	0.19 402	0.13 345	0.10 298	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.08 461

TVStereo	0.11 287	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.10 194	0.13 178	0.23 410	0.19 363	0.12 302	0.17 357	0.12 313	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.11 567

DeepStereo_RVC	0.11 287	0.08 345	0.17 483	0.18 391	0.08 216	0.08 76	0.11 68	0.17 256	0.12 142	0.13 337	0.15 320	0.12 313	0.12 375	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.08 461

iGMRVC	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.12 106	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

IRAFT_RVC	0.12 371	0.08 345	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.07 36	0.14 252	0.25 459	0.23 434	0.14 367	0.15 320	0.15 391	0.12 375	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.09 491	0.06 287	0.06 283	0.06 295

RAFT-345	0.11 287	0.07 212	0.16 458	0.17 299	0.08 216	0.08 76	0.12 106	0.16 218	0.10 68	0.11 265	0.34 588	0.09 220	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.04 45	0.05 188

iRAFT	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

CRE-IMP	0.11 287	0.09 428	0.16 458	0.19 464	0.09 344	0.10 194	0.12 106	0.18 288	0.10 68	0.14 367	0.14 303	0.14 365	0.13 411	0.12 283	0.12 345	0.07 341	0.04 24	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.08 461

test-1	0.10 239	0.07 212	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.11 247	0.24 612	0.15 180	0.18 334	0.09 177	0.07 58	0.10 254	0.08 225	0.08 21	0.09 93	0.06 162	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.04 45	0.05 188

RAFT-IKP	0.11 287	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.08 216	0.06 13	0.11 68	0.17 256	0.13 185	0.15 392	0.16 337	0.14 365	0.12 375	0.11 190	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.08 445	0.07 386

Prome-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.11 234	0.18 391	0.09 344	0.12 303	0.14 252	0.23 410	0.13 185	0.13 337	0.16 337	0.13 345	0.08 225	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.06 283	0.10 541

LMCR-Stereo	0.15 475	0.08 345	0.14 379	0.21 566	0.09 344	0.18 495	0.19 535	0.28 511	0.19 363	0.24 566	0.24 466	0.23 517	0.17 511	0.20 536	0.17 503	0.07 341	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.10 546	0.09 509

TestStereo	0.14 434	0.15 592	0.11 234	0.23 609	0.08 216	0.15 423	0.21 575	0.20 341	0.23 434	0.14 367	0.25 493	0.16 412	0.13 411	0.16 433	0.14 429	0.06 162	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.09 510	0.05 188

raft+_RVC	0.11 287	0.07 212	0.09 106	0.16 211	0.07 125	0.10 194	0.11 68	0.24 436	0.20 387	0.12 302	0.15 320	0.12 313	0.08 225	0.12 283	0.13 385	0.07 341	0.04 24	0.07 312	0.06 287	0.05 162	0.05 188

sAnonymous2	0.13 401	0.12 543	0.25 584	0.20 529	0.12 550	0.18 495	0.14 252	0.27 487	0.21 402	0.11 265	0.12 265	0.13 345	0.08 225	0.11 190	0.11 273	0.09 483	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.15 631	0.10 541

CroCo_RVC	0.13 401	0.12 543	0.25 584	0.20 529	0.12 550	0.18 495	0.14 252	0.27 487	0.21 402	0.11 265	0.12 265	0.13 345	0.08 225	0.11 190	0.11 273	0.09 483	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.15 631	0.10 541

CFNet_pseudo	0.14 434	0.08 345	0.16 458	0.16 211	0.09 344	0.13 350	0.14 252	0.27 487	0.34 560	0.15 392	0.21 431	0.22 500	0.13 411	0.18 493	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.06 287	0.07 373	0.07 386

XX-Stereo	0.09 167	0.05 33	0.09 106	0.17 299	0.09 344	0.15 423	0.12 106	0.21 363	0.10 68	0.10 222	0.14 303	0.07 123	0.06 66	0.13 344	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.04 45	0.04 49

GES	0.14 434	0.08 345	0.16 458	0.15 116	0.10 461	0.13 350	0.13 178	0.28 511	0.26 485	0.17 436	0.24 466	0.19 456	0.14 444	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.08 531	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.09 509

222	0.16 503	0.07 212	0.15 414	0.14 65	0.08 216	0.25 596	0.18 489	0.30 544	0.21 402	0.18 469	0.29 550	0.17 430	0.16 485	0.16 433	0.44 680	0.10 526	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.08 445	0.08 461

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 167	0.06 105	0.10 165	0.17 299	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.17 256	0.15 243	0.10 222	0.10 193	0.08 178	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.06 195	0.06 287	0.04 45	0.03 1

GMStereo	0.13 401	0.15 592	0.14 379	0.18 391	0.09 344	0.16 454	0.16 406	0.20 341	0.25 471	0.17 436	0.17 357	0.11 287	0.11 340	0.16 433	0.13 385	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.06 295
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.15 475	0.09 428	0.15 414	0.13 17	0.12 550	0.14 398	0.20 558	0.22 389	0.34 560	0.17 436	0.26 506	0.21 482	0.17 511	0.18 493	0.21 554	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.08 445	0.06 295

acv_ft	0.15 475	0.09 428	0.16 458	0.19 464	0.10 461	0.16 454	0.17 440	0.25 459	0.34 560	0.19 485	0.26 506	0.21 482	0.17 511	0.18 493	0.19 531	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.08 445	0.06 295

DMCA	0.14 434	0.09 428	0.17 483	0.19 464	0.09 344	0.15 423	0.17 440	0.23 410	0.28 514	0.14 367	0.20 412	0.17 430	0.18 525	0.15 404	0.17 503	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.06 287	0.09 510	0.10 541

SuperB	0.20 562	0.10 497	0.57 663	0.16 211	0.09 344	0.19 518	0.18 489	0.25 459	0.51 644	0.27 591	0.39 615	0.17 430	0.22 571	0.22 572	0.21 554	0.08 423	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.12 585	0.11 567

HSM-Net_RVC	0.14 434	0.08 345	0.12 285	0.15 116	0.08 216	0.16 454	0.15 342	0.27 487	0.29 522	0.20 507	0.21 431	0.29 575	0.14 444	0.18 493	0.13 385	0.06 162	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.06 295
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 503	0.10 497	0.11 234	0.18 391	0.09 344	0.19 518	0.18 489	0.27 487	0.32 544	0.22 539	0.35 592	0.21 482	0.22 571	0.22 572	0.17 503	0.06 162	0.05 243	0.06 195	0.06 287	0.07 373	0.06 295

HSM	0.15 475	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.16 454	0.14 252	0.28 511	0.25 471	0.20 507	0.24 466	0.37 629	0.17 511	0.20 536	0.15 467	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.06 287	0.07 373	0.06 295

LE_ROB	0.50 680	0.07 212	0.14 379	0.15 116	0.08 216	0.26 608	0.17 440	0.23 410	1.71 714	4.68 720	0.67 676	0.46 661	0.47 675	0.21 554	0.30 641	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.06 287	0.08 445	0.06 295

SE	0.10 239	0.10 497	0.08 36	0.19 464	0.09 344	0.11 247	0.11 68	0.16 218	0.11 103	0.10 222	0.17 357	0.09 220	0.08 225	0.09 56	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.04 49

Selective-IGEV-i16pc	0.13 401	0.06 105	0.13 331	0.15 116	0.11 518	0.38 659	0.16 406	0.23 410	0.17 315	0.11 265	0.15 320	0.09 220	0.07 172	0.13 344	0.10 192	0.10 526	0.08 531	0.06 195	0.07 390	0.09 510	0.10 541

DepthFocus	0.08 75	0.04 1	0.15 414	0.13 17	0.09 344	0.08 76	0.12 106	0.10 29	0.05 3	0.09 177	0.06 19	0.07 123	0.04 1	0.08 21	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.04 49

Hybrid-DGEV-2	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.18 391	0.09 344	0.09 136	0.13 178	0.29 531	0.30 528	0.11 265	0.12 265	0.10 254	0.13 411	0.12 283	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

BStereo	0.08 75	0.06 105	0.17 483	0.15 116	0.08 216	0.08 76	0.09 20	0.15 180	0.16 278	0.06 23	0.07 58	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.11 273	0.04 6	0.05 243	0.05 48	0.07 390	0.04 45	0.05 188

Anonymus123	0.09 167	0.06 105	0.17 483	0.15 116	0.08 216	0.11 247	0.09 20	0.18 288	0.16 278	0.06 23	0.07 58	0.07 123	0.05 17	0.09 56	0.11 273	0.04 6	0.05 243	0.05 48	0.07 390	0.04 45	0.05 188

NLSM3	0.09 167	0.07 212	0.08 36	0.20 529	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.18 288	0.17 315	0.06 23	0.08 122	0.08 178	0.09 261	0.09 56	0.11 273	0.04 6	0.04 24	0.06 195	0.07 390	0.03 1	0.04 49

NLSM1	0.10 239	0.07 212	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.13 350	0.16 406	0.21 363	0.16 278	0.11 265	0.10 193	0.07 123	0.10 298	0.10 116	0.11 273	0.07 341	0.08 531	0.08 402	0.07 390	0.05 162	0.05 188

NLCSM	0.11 287	0.09 428	0.09 106	0.23 609	0.11 518	0.12 303	0.19 535	0.19 321	0.19 363	0.12 302	0.11 245	0.07 123	0.09 261	0.11 190	0.10 192	0.08 423	0.08 531	0.07 312	0.07 390	0.06 283	0.05 188

z-ln-s-r	0.18 541	0.10 497	0.41 642	0.19 464	0.08 216	0.18 495	0.18 489	0.23 410	0.34 560	0.19 485	0.41 629	0.22 500	0.17 511	0.20 536	0.25 598	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.06 295

DFGA-Net	0.13 401	0.11 524	0.19 541	0.18 391	0.10 461	0.13 350	0.13 178	0.23 410	0.25 471	0.16 422	0.16 337	0.13 345	0.12 375	0.17 473	0.15 467	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.05 162	0.05 188

LG-Stereo	0.08 75	0.08 345	0.10 165	0.18 391	0.07 125	0.10 194	0.17 440	0.11 55	0.08 20	0.06 23	0.08 122	0.06 40	0.07 172	0.09 56	0.09 93	0.04 6	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.04 45	0.04 49

G2L-Stereo	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.12 106	0.27 487	0.22 424	0.17 436	0.27 524	0.21 482	0.13 411	0.18 493	0.18 516	0.09 483	0.08 531	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.07 386

DDVS	0.16 503	0.10 497	0.22 567	0.16 211	0.12 550	0.15 423	0.14 252	0.25 459	0.19 363	0.18 469	0.30 556	0.27 556	0.13 411	0.20 536	0.16 486	0.09 483	0.06 424	0.09 491	0.07 390	0.11 568	0.11 567

rvit_stereo_0083	0.12 371	0.08 345	0.17 483	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.15 342	0.15 180	0.26 485	0.11 265	0.14 303	0.13 345	0.10 298	0.12 283	0.13 385	0.10 526	0.08 531	0.09 491	0.07 390	0.07 373	0.06 295

rvit_stereo_0081_aga	0.12 371	0.09 428	0.15 414	0.18 391	0.10 461	0.14 398	0.14 252	0.14 141	0.19 363	0.10 222	0.18 386	0.16 412	0.09 261	0.12 283	0.10 192	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.06 295

rvit_stereo_0081	0.11 287	0.08 345	0.16 458	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.24 446	0.11 265	0.13 288	0.14 365	0.09 261	0.11 190	0.12 345	0.10 526	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.06 295

ACV-stereo	0.15 475	0.10 497	0.29 607	0.18 391	0.12 550	0.15 423	0.13 178	0.23 410	0.21 402	0.19 485	0.23 454	0.22 500	0.15 464	0.23 580	0.17 503	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.07 386

rvit_stereo_0082	0.11 287	0.08 345	0.16 458	0.16 211	0.09 344	0.11 247	0.14 252	0.14 141	0.24 446	0.11 265	0.13 288	0.14 365	0.09 261	0.11 190	0.12 345	0.10 526	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.06 295

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 287	0.05 33	0.14 379	0.16 211	0.21 661	0.09 136	0.17 440	0.21 363	0.16 278	0.11 265	0.15 320	0.10 254	0.07 172	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.09 509

rvit_stereo_ft	0.12 371	0.07 212	0.13 331	0.19 464	0.10 461	0.12 303	0.17 440	0.16 218	0.16 278	0.13 337	0.13 288	0.15 391	0.10 298	0.14 382	0.13 385	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.06 295

test_sample6	0.14 434	0.09 428	0.14 379	0.17 299	0.08 216	0.17 478	0.19 535	0.26 473	0.18 334	0.18 469	0.28 535	0.19 456	0.15 464	0.15 404	0.13 385	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.08 445	0.08 461

test_sample5	0.14 434	0.08 345	0.14 379	0.16 211	0.08 216	0.18 495	0.18 489	0.25 459	0.17 315	0.17 436	0.28 535	0.18 445	0.15 464	0.16 433	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.08 461

CAS++	0.11 287	0.07 212	0.11 234	0.14 65	0.10 461	0.13 350	0.14 252	0.24 436	0.14 215	0.11 265	0.09 161	0.11 287	0.07 172	0.14 382	0.09 93	0.11 561	0.09 564	0.09 491	0.07 390	0.07 373	0.08 461
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.10 239	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.17 440	0.15 180	0.15 243	0.09 177	0.06 19	0.06 40	0.07 172	0.12 283	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.06 295

MyStereo06	0.10 239	0.07 212	0.12 285	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.18 489	0.19 321	0.12 142	0.13 337	0.08 122	0.07 123	0.07 172	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.06 295

MyStereo05	0.13 401	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.18 489	0.28 511	0.35 574	0.17 436	0.14 303	0.15 391	0.11 340	0.15 404	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.06 295

MyStereo04	0.13 401	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.17 440	0.29 531	0.38 591	0.17 436	0.14 303	0.16 412	0.11 340	0.15 404	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.06 295

DualNet	0.14 434	0.08 345	0.14 379	0.16 211	0.08 216	0.18 495	0.18 489	0.25 459	0.17 315	0.18 469	0.28 535	0.18 445	0.15 464	0.16 433	0.13 385	0.08 423	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.08 461

MIF-Stereo (partial)	0.11 287	0.06 105	0.10 165	0.19 464	0.10 461	0.10 194	0.12 106	0.17 256	0.19 363	0.14 367	0.16 337	0.10 254	0.11 340	0.12 283	0.12 345	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.07 386

PCWNet_CMD	0.14 434	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.14 252	0.29 531	0.36 579	0.14 367	0.20 412	0.21 482	0.13 411	0.17 473	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.07 386

CFNet_ucs	0.15 475	0.09 428	0.17 483	0.16 211	0.11 518	0.14 398	0.14 252	0.30 544	0.34 560	0.16 422	0.24 466	0.23 517	0.14 444	0.18 493	0.15 467	0.09 483	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.09 509

LL-Strereo2	0.11 287	0.10 497	0.16 458	0.18 391	0.08 216	0.15 423	0.09 20	0.17 256	0.14 215	0.14 367	0.11 245	0.09 220	0.07 172	0.16 433	0.10 192	0.05 48	0.05 243	0.11 570	0.07 390	0.06 283	0.05 188

4D-IteraStereo	0.10 239	0.07 212	0.10 165	0.18 391	0.07 125	0.09 136	0.15 342	0.18 288	0.15 243	0.10 222	0.11 245	0.10 254	0.07 172	0.12 283	0.09 93	0.05 48	0.03 1	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.05 188

CBFPSM	0.15 475	0.07 212	0.27 595	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.22 389	0.23 434	0.20 507	0.27 524	0.23 517	0.16 485	0.16 433	0.19 531	0.06 162	0.06 424	0.06 195	0.07 390	0.07 373	0.07 386

raft_robust	0.13 401	0.10 497	0.07 8	0.18 391	0.08 216	0.13 350	0.24 612	0.29 531	0.34 560	0.20 507	0.20 412	0.15 391	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.04 49

RAFT_CTSACE	0.12 371	0.09 428	0.10 165	0.22 588	0.08 216	0.12 303	0.24 612	0.18 288	0.17 315	0.21 524	0.27 524	0.13 345	0.07 172	0.13 344	0.09 93	0.05 48	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.04 45	0.04 49

CRFU-Net	0.16 503	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.20 538	0.14 252	0.27 487	0.21 402	0.28 604	0.28 535	0.29 575	0.18 525	0.19 518	0.18 516	0.09 483	0.09 564	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.09 509

NINENet	0.16 503	0.10 497	0.16 458	0.17 299	0.11 518	0.20 538	0.14 252	0.41 648	0.37 585	0.18 469	0.21 431	0.16 412	0.14 444	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.08 531	0.10 540	0.07 390	0.10 546	0.09 509

CSP-Net	0.16 503	0.09 428	0.14 379	0.17 299	0.09 344	0.19 518	0.18 489	0.25 459	0.33 549	0.26 584	0.31 561	0.25 539	0.16 485	0.21 554	0.19 531	0.09 483	0.06 424	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.08 461

UDGNet	0.14 434	0.13 570	0.17 483	0.18 391	0.10 461	0.12 303	0.16 406	0.21 363	0.27 498	0.20 507	0.20 412	0.17 430	0.13 411	0.16 433	0.14 429	0.10 526	0.06 424	0.09 491	0.07 390	0.07 373	0.07 386

AASNet	0.16 503	0.08 345	0.13 331	0.19 464	0.09 344	0.19 518	0.15 342	0.38 634	0.37 585	0.20 507	0.24 466	0.20 473	0.17 511	0.17 473	0.21 554	0.10 526	0.08 531	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.09 509

GMOStereo	0.11 287	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.28 648	0.13 111	0.18 334	0.11 265	0.17 357	0.14 365	0.12 375	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.07 390	0.04 45	0.04 49

error version	0.11 287	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.28 648	0.13 111	0.18 334	0.11 265	0.17 357	0.14 365	0.12 375	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.07 390	0.04 45	0.04 49

test-v	0.11 287	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.28 648	0.13 111	0.18 334	0.11 265	0.17 357	0.14 365	0.12 375	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.07 390	0.04 45	0.04 49

AACVNet	0.16 503	0.08 345	0.15 414	0.15 116	0.10 461	0.18 495	0.15 342	0.24 436	0.25 471	0.27 591	0.27 524	0.28 566	0.18 525	0.19 518	0.17 503	0.09 483	0.07 496	0.09 491	0.07 390	0.10 546	0.09 509

test_3	0.11 287	0.09 428	0.10 165	0.21 566	0.08 216	0.13 350	0.25 628	0.14 141	0.21 402	0.10 222	0.10 193	0.09 220	0.10 298	0.08 21	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.07 390	0.04 45	0.04 49

ADLNet2	0.16 503	0.09 428	0.14 379	0.17 299	0.09 344	0.20 538	0.16 406	0.32 567	0.39 597	0.17 436	0.20 412	0.20 473	0.19 544	0.21 554	0.23 578	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.07 390	0.09 510	0.07 386

CrosDoStereo	0.12 371	0.07 212	0.12 285	0.14 65	0.09 344	0.12 303	0.15 342	0.17 256	0.22 424	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.11 340	0.11 190	0.12 345	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

TRStereo	0.10 239	0.05 33	0.12 285	0.16 211	0.12 550	0.10 194	0.13 178	0.18 288	0.19 363	0.09 177	0.09 161	0.09 220	0.07 172	0.10 116	0.08 23	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.04 45	0.04 49

LCNet	0.11 287	0.07 212	0.09 106	0.19 464	0.09 344	0.08 76	0.14 252	0.21 363	0.15 243	0.12 302	0.15 320	0.16 412	0.11 340	0.12 283	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.14 620

PSM-softLoss	0.12 371	0.07 212	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.08 76	0.12 106	0.24 436	0.17 315	0.15 392	0.19 402	0.13 345	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.12 588

KMStereo	0.12 371	0.07 212	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.08 76	0.12 106	0.24 436	0.17 315	0.15 392	0.19 402	0.13 345	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.12 588

FTStereo	0.12 371	0.07 212	0.14 379	0.18 391	0.09 344	0.07 36	0.15 342	0.22 389	0.18 334	0.12 302	0.24 466	0.11 287	0.13 411	0.13 344	0.14 429	0.05 48	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.06 283	0.10 541

DeepStereo_LL	0.12 371	0.07 212	0.12 285	0.14 65	0.09 344	0.12 303	0.15 342	0.17 256	0.22 424	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.11 340	0.11 190	0.12 345	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

THIR-Stereo	0.12 371	0.07 212	0.11 234	0.15 116	0.08 216	0.14 398	0.16 406	0.18 288	0.25 471	0.17 436	0.24 466	0.13 345	0.13 411	0.12 283	0.14 429	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

DRaft	0.12 371	0.06 105	0.12 285	0.14 65	0.09 344	0.14 398	0.17 440	0.21 363	0.30 528	0.18 469	0.27 524	0.10 254	0.16 485	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.07 390	0.05 162	0.05 188

test-2	0.11 287	0.09 428	0.08 36	0.19 464	0.08 216	0.12 303	0.28 648	0.13 111	0.18 334	0.11 265	0.17 357	0.14 365	0.12 375	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.07 390	0.04 45	0.04 49

GMM-Stereo	0.11 287	0.07 212	0.10 165	0.18 391	0.09 344	0.08 76	0.14 252	0.24 436	0.16 278	0.11 265	0.15 320	0.13 345	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.09 509

ICVP	0.16 503	0.09 428	0.12 285	0.22 588	0.09 344	0.18 495	0.21 575	0.26 473	0.24 446	0.18 469	0.30 556	0.27 556	0.18 525	0.18 493	0.15 467	0.10 526	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.08 461
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 525	0.12 543	0.16 458	0.22 588	0.11 518	0.19 518	0.18 489	0.32 567	0.49 636	0.20 507	0.25 493	0.17 430	0.13 411	0.21 554	0.16 486	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.09 510	0.08 461

RALAANet	0.11 287	0.08 345	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.10 33	0.20 341	0.16 278	0.14 367	0.13 288	0.16 412	0.09 261	0.12 283	0.12 345	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.06 283	0.04 49

xxxx	0.15 475	0.07 212	0.14 379	0.14 65	0.08 216	0.24 587	0.18 489	0.32 567	0.20 387	0.14 367	0.28 535	0.22 500	0.14 444	0.15 404	0.29 634	0.09 483	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.08 461

test_xeample	0.15 475	0.07 212	0.14 379	0.15 116	0.08 216	0.22 564	0.20 558	0.29 531	0.21 402	0.16 422	0.29 550	0.19 456	0.17 511	0.16 433	0.28 625	0.09 483	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.07 386

AFF-stereo	0.09 167	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.07 125	0.10 194	0.15 342	0.18 288	0.10 68	0.10 222	0.11 245	0.09 220	0.10 298	0.12 283	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.07 390	0.04 45	0.04 49

SFCPSM	0.13 401	0.07 212	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.15 423	0.16 406	0.28 511	0.27 498	0.14 367	0.18 386	0.12 313	0.13 411	0.14 382	0.11 273	0.08 423	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.06 295

MMNet	0.17 525	0.10 497	0.17 483	0.20 529	0.11 518	0.27 617	0.20 558	0.26 473	0.42 610	0.22 539	0.30 556	0.22 500	0.20 556	0.18 493	0.20 541	0.06 162	0.06 424	0.07 312	0.07 390	0.08 445	0.07 386

UNet	0.17 525	0.09 428	0.18 517	0.19 464	0.12 550	0.28 627	0.19 535	0.33 581	0.30 528	0.21 524	0.25 493	0.23 517	0.19 544	0.20 536	0.19 531	0.07 341	0.06 424	0.08 402	0.07 390	0.08 445	0.07 386

aanetorigin	0.22 585	0.17 613	0.57 663	0.18 391	0.10 461	0.16 454	0.19 535	0.20 341	0.33 549	0.49 670	0.48 650	0.30 585	0.28 618	0.21 554	0.24 590	0.08 423	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.10 546	0.09 509

EDNetEfficientorigin	7.92 719	0.32 673	152.98 745	0.20 529	0.10 461	0.22 564	0.17 440	0.23 410	0.60 665	0.73 688	0.67 676	0.41 649	0.51 680	0.24 592	0.41 674	0.08 423	0.07 496	0.09 491	0.07 390	0.12 585	0.11 567

EDNetEfficient	0.30 646	0.24 653	1.18 704	0.18 391	0.10 461	0.20 538	0.20 558	0.21 363	0.61 667	0.74 690	0.56 662	0.30 585	0.40 664	0.23 580	0.32 652	0.09 483	0.07 496	0.08 402	0.07 390	0.11 568	0.10 541

HGLStereo	0.17 525	0.09 428	0.19 541	0.17 299	0.12 550	0.18 495	0.18 489	0.31 561	0.33 549	0.22 539	0.33 578	0.24 526	0.18 525	0.20 536	0.21 554	0.10 526	0.09 564	0.07 312	0.07 390	0.09 510	0.10 541

MSMDNet	0.14 434	0.08 345	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.14 252	0.29 531	0.36 579	0.14 367	0.20 412	0.21 482	0.13 411	0.18 493	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.07 390	0.07 373	0.07 386

ccs_rob	0.14 434	0.09 428	0.16 458	0.16 211	0.09 344	0.13 350	0.14 252	0.27 487	0.34 560	0.15 392	0.21 431	0.22 500	0.13 411	0.18 493	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.07 390	0.07 373	0.07 386

AdaStereo	0.15 475	0.11 524	0.16 458	0.19 464	0.09 344	0.21 550	0.11 68	0.33 581	0.28 514	0.21 524	0.23 454	0.21 482	0.13 411	0.19 518	0.15 467	0.13 606	0.05 243	0.10 540	0.07 390	0.09 510	0.07 386
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.
DISCO	0.20 562	0.09 428	0.22 567	0.17 299	0.10 461	0.25 596	0.18 489	0.28 511	0.45 625	0.23 554	0.32 571	0.34 618	0.26 602	0.29 620	0.29 634	0.08 423	0.06 424	0.07 312	0.07 390	0.09 510	0.10 541

Selective-IGEV-i16pb	0.14 434	0.08 345	0.17 483	0.15 116	0.11 518	0.41 666	0.16 406	0.29 531	0.24 446	0.11 265	0.21 431	0.10 254	0.07 172	0.17 473	0.12 345	0.10 526	0.07 496	0.06 195	0.08 466	0.09 510	0.10 541

Select-FE	0.11 287	0.06 105	0.21 557	0.15 116	0.11 518	0.12 303	0.13 178	0.22 389	0.18 334	0.09 177	0.11 245	0.10 254	0.06 66	0.12 283	0.09 93	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.08 466	0.06 283	0.08 461

MultiAttention	0.30 646	0.08 345	0.15 414	0.19 464	0.13 576	1.56 713	1.33 717	0.36 618	0.36 579	0.20 507	0.21 431	0.24 526	0.11 340	0.39 660	0.18 516	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.11 568	0.09 509

z-mn7	0.25 616	0.15 592	0.47 652	0.19 464	0.13 576	0.28 627	0.25 628	0.35 611	0.64 674	0.27 591	0.57 666	0.29 575	0.24 586	0.32 632	0.27 617	0.08 423	0.08 531	0.08 402	0.08 466	0.10 546	0.10 541

fast-iter	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.13 17	0.09 344	0.09 136	0.14 252	0.22 389	0.11 103	0.20 507	0.17 357	0.14 365	0.10 298	0.16 433	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.08 466	0.07 373	0.06 295

CoSv	0.11 287	0.06 105	0.12 285	0.13 17	0.09 344	0.09 136	0.14 252	0.22 389	0.11 103	0.20 507	0.17 357	0.14 365	0.10 298	0.16 433	0.09 93	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.08 466	0.07 373	0.06 295

tg	0.10 239	0.06 105	0.10 165	0.18 391	0.08 216	0.11 247	0.16 406	0.20 341	0.12 142	0.08 126	0.11 245	0.11 287	0.07 172	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.04 45	0.04 49

DCVSM-stereo	0.15 475	0.09 428	0.16 458	0.16 211	0.10 461	0.15 423	0.09 20	0.20 341	0.24 446	0.20 507	0.24 466	0.26 549	0.15 464	0.19 518	0.14 429	0.09 483	0.07 496	0.09 491	0.08 466	0.10 546	0.12 588

ITSA-stereo	0.16 503	0.11 524	0.14 379	0.19 464	0.08 216	0.13 350	0.14 252	0.30 544	0.49 636	0.17 436	0.18 386	0.22 500	0.15 464	0.17 473	0.16 486	0.10 526	0.06 424	0.08 402	0.08 466	0.08 445	0.09 509

H2IRNET	0.10 239	0.09 428	0.10 165	0.18 391	0.09 344	0.12 303	0.15 342	0.14 141	0.21 402	0.10 222	0.10 193	0.10 254	0.11 340	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.06 283	0.05 188

DispNO	0.15 475	0.09 428	0.18 517	0.19 464	0.12 550	0.11 247	0.21 575	0.23 410	0.29 522	0.18 469	0.23 454	0.19 456	0.17 511	0.16 433	0.16 486	0.07 341	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.07 373	0.06 295

xx1	0.11 287	0.08 345	0.13 331	0.17 299	0.09 344	0.13 350	0.15 342	0.16 218	0.18 334	0.09 177	0.09 161	0.16 412	0.16 485	0.10 116	0.07 1	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.07 373	0.07 386

mmm	0.14 434	0.08 345	0.18 517	0.17 299	0.09 344	0.17 478	0.18 489	0.21 363	0.16 278	0.16 422	0.23 454	0.21 482	0.16 485	0.16 433	0.17 503	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.08 445	0.07 386

ffm	0.12 371	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.17 478	0.17 440	0.15 180	0.19 363	0.15 392	0.26 506	0.19 456	0.13 411	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.06 283	0.06 295

ff1	0.13 401	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.17 478	0.17 440	0.15 180	0.19 363	0.15 392	0.26 506	0.19 456	0.13 411	0.15 404	0.22 567	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.06 283	0.06 295

mmx	0.15 475	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.26 485	0.15 392	0.26 506	0.19 456	0.13 411	0.15 404	0.22 567	0.08 423	0.06 424	0.09 491	0.08 466	0.08 445	0.08 461

xxx	0.15 475	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.09 344	0.17 478	0.17 440	0.27 487	0.26 485	0.15 392	0.26 506	0.19 456	0.13 411	0.15 404	0.22 567	0.08 423	0.06 424	0.09 491	0.08 466	0.08 445	0.08 461

CASnet	0.09 167	0.09 428	0.09 106	0.19 464	0.06 26	0.07 36	0.11 68	0.18 288	0.14 215	0.11 265	0.10 193	0.09 220	0.07 172	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.04 24	0.10 540	0.08 466	0.06 283	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.13 401	0.10 497	0.12 285	0.20 529	0.10 461	0.11 247	0.18 489	0.33 581	0.25 471	0.16 422	0.16 337	0.14 365	0.14 444	0.19 518	0.11 273	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.04 45	0.05 188

gwcnet-sp	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.09 344	0.16 454	0.18 489	0.24 436	0.24 446	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.16 485	0.16 433	0.15 467	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

scenet	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.09 344	0.16 454	0.18 489	0.24 436	0.24 446	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.16 485	0.16 433	0.15 467	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

CASS	0.14 434	0.12 543	0.12 285	0.23 609	0.09 344	0.15 423	0.17 440	0.19 321	0.20 387	0.17 436	0.18 386	0.15 391	0.15 464	0.15 404	0.14 429	0.09 483	0.06 424	0.10 540	0.08 466	0.09 510	0.07 386
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.18 391	0.09 344	0.16 454	0.18 489	0.24 436	0.24 446	0.19 485	0.24 466	0.15 391	0.16 485	0.16 433	0.15 467	0.08 423	0.07 496	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

qqq	0.13 401	0.09 428	0.15 414	0.16 211	0.08 216	0.13 350	0.15 342	0.24 436	0.16 278	0.15 392	0.19 402	0.16 412	0.16 485	0.15 404	0.16 486	0.07 341	0.06 424	0.08 402	0.08 466	0.07 373	0.07 386

Wz-Net-LNSev	0.22 585	0.16 603	0.41 642	0.22 588	0.13 576	0.25 596	0.24 612	0.33 581	0.44 621	0.30 620	0.42 637	0.32 607	0.19 544	0.23 580	0.27 617	0.10 526	0.09 564	0.08 402	0.08 466	0.12 585	0.11 567

RAFT+CT+SA	0.13 401	0.11 524	0.09 106	0.19 464	0.09 344	0.15 423	0.28 648	0.22 389	0.22 424	0.15 392	0.26 506	0.10 254	0.10 298	0.11 190	0.12 345	0.05 48	0.04 24	0.07 312	0.08 466	0.07 373	0.06 295

test_5	0.14 434	0.12 543	0.08 36	0.20 529	0.10 461	0.14 398	0.28 648	0.21 363	0.24 446	0.19 485	0.28 535	0.11 287	0.15 464	0.12 283	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

SA	0.13 401	0.09 428	0.09 106	0.18 391	0.08 216	0.12 303	0.24 612	0.23 410	0.19 363	0.17 436	0.27 524	0.15 391	0.11 340	0.11 190	0.11 273	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.05 162	0.05 188

test_4	0.11 287	0.10 497	0.08 36	0.19 464	0.09 344	0.08 76	0.21 575	0.15 180	0.18 334	0.12 302	0.18 386	0.12 313	0.09 261	0.08 21	0.11 273	0.04 6	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.04 45	0.04 49

psmg	0.14 434	0.09 428	0.14 379	0.17 299	0.10 461	0.15 423	0.17 440	0.29 531	0.20 387	0.17 436	0.21 431	0.25 539	0.16 485	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.07 496	0.08 402	0.08 466	0.07 373	0.07 386

PFNet+	0.12 371	0.06 105	0.14 379	0.16 211	0.09 344	0.05 3	0.12 106	0.18 288	0.21 402	0.16 422	0.19 402	0.14 365	0.10 298	0.11 190	0.11 273	0.08 423	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.06 283	0.11 567

PSM-AAD	0.11 287	0.07 212	0.10 165	0.20 529	0.09 344	0.10 194	0.14 252	0.21 363	0.13 185	0.12 302	0.14 303	0.18 445	0.11 340	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.05 243	0.09 491	0.08 466	0.06 283	0.14 620

KYRaft	0.12 371	0.07 212	0.10 165	0.19 464	0.09 344	0.08 76	0.15 342	0.23 410	0.12 142	0.13 337	0.16 337	0.20 473	0.10 298	0.12 283	0.11 273	0.06 162	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.06 283	0.15 634

iRaftStereo_RVC	0.10 239	0.07 212	0.10 165	0.17 299	0.09 344	0.11 247	0.17 440	0.18 288	0.12 142	0.09 177	0.11 245	0.10 254	0.07 172	0.11 190	0.10 192	0.05 48	0.04 24	0.08 402	0.08 466	0.04 45	0.04 49

Anonymous3	0.16 503	0.14 585	0.34 626	0.26 638	0.14 595	0.27 617	0.18 489	0.28 511	0.28 514	0.15 392	0.17 357	0.14 365	0.11 340	0.16 433	0.12 345	0.08 423	0.08 531	0.08 402	0.08 466	0.08 445	0.11 567

sCroCo_RVC	0.12 371	0.09 428	0.24 581	0.24 621	0.11 518	0.19 518	0.14 252	0.17 256	0.15 243	0.10 222	0.13 288	0.12 313	0.07 172	0.14 382	0.11 273	0.08 423	0.08 531	0.08 402	0.08 466	0.05 162	0.07 386

FENet	0.13 401	0.08 345	0.13 331	0.16 211	0.08 216	0.15 423	0.16 406	0.23 410	0.23 434	0.17 436	0.24 466	0.16 412	0.13 411	0.14 382	0.15 467	0.08 423	0.05 243	0.08 402	0.08 466	0.08 445	0.08 461

cf-r	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.16 211	0.08 216	0.14 398	0.19 535	0.21 363	0.25 471	0.17 436	0.26 506	0.22 500	0.17 511	0.14 382	0.15 467	0.10 526	0.05 243	0.06 195	0.08 466	0.06 283	0.06 295

hitnet-ft	0.18 541	0.10 497	0.17 483	0.14 65	0.09 344	0.27 617	0.20 558	0.25 459	0.26 485	0.24 566	0.32 571	0.32 607	0.23 577	0.24 592	0.21 554	0.12 587	0.07 496	0.10 540	0.08 466	0.12 585	0.11 567

GANet-RSSM	0.14 434	0.07 212	0.13 331	0.13 17	0.08 216	0.14 398	0.18 489	0.23 410	0.21 402	0.17 436	0.25 493	0.24 526	0.16 485	0.16 433	0.16 486	0.10 526	0.06 424	0.07 312	0.08 466	0.08 445	0.07 386

ADCP+	0.20 562	0.10 497	0.35 632	0.21 566	0.12 550	0.22 564	0.27 642	0.31 561	0.35 574	0.26 584	0.37 600	0.22 500	0.22 571	0.27 604	0.28 625	0.09 483	0.06 424	0.08 402	0.08 466	0.10 546	0.10 541

RASNet	0.15 475	0.07 212	0.15 414	0.16 211	0.08 216	0.19 518	0.14 252	0.30 544	0.21 402	0.17 436	0.25 493	0.21 482	0.19 544	0.20 536	0.20 541	0.07 341	0.06 424	0.06 195	0.08 466	0.06 283	0.06 295

NVstereo2D	0.19 553	0.11 524	0.16 458	0.17 299	0.16 628	0.28 627	0.23 601	0.44 663	0.42 610	0.15 392	0.28 535	0.25 539	0.19 544	0.23 580	0.18 516	0.09 483	0.06 424	0.10 540	0.08 466	0.15 631	0.10 541

DPSNet	0.28 639	0.16 603	0.33 623	0.18 391	0.13 576	0.55 677	0.42 687	0.52 678	0.68 680	0.29 614	0.38 607	0.39 640	0.30 634	0.32 632	0.23 578	0.11 561	0.10 588	0.11 570	0.08 466	0.20 660	0.16 643

PWC_ROB	0.21 577	0.16 603	0.27 595	0.18 391	0.11 518	0.22 564	0.13 178	0.33 581	0.49 636	0.30 620	0.40 618	0.32 607	0.25 594	0.31 627	0.23 578	0.10 526	0.07 496	0.11 570	0.08 466	0.11 568	0.10 541

PWCDC_ROB	0.21 577	0.13 570	0.23 575	0.25 629	0.12 550	0.20 538	0.15 342	0.34 596	0.55 655	0.29 614	0.49 651	0.21 482	0.15 464	0.28 613	0.20 541	0.11 561	0.09 564	0.10 540	0.08 466	0.11 568	0.09 509

SME	0.12 371	0.09 428	0.11 234	0.17 299	0.07 125	0.20 538	0.13 178	0.21 363	0.17 315	0.12 302	0.13 288	0.10 254	0.12 375	0.13 344	0.13 385	0.07 341	0.07 496	0.08 402	0.09 512	0.06 283	0.06 295

DStereoRT	0.17 525	0.07 212	0.12 285	0.19 464	0.09 344	0.13 350	0.12 106	0.28 511	0.23 434	0.12 302	0.20 412	0.11 287	0.10 298	0.15 404	0.14 429	0.06 162	0.05 243	1.02 710	0.09 512	0.05 162	0.04 49

FlowAnything_test	0.11 287	0.08 345	0.14 379	0.15 116	0.09 344	0.08 76	0.14 252	0.20 341	0.11 103	0.10 222	0.09 161	0.12 313	0.12 375	0.13 344	0.11 273	0.09 483	0.06 424	0.09 491	0.09 512	0.06 283	0.09 509

MSAF-DinoV2	0.23 598	0.11 524	0.25 584	0.17 299	0.10 461	0.28 627	0.17 440	0.38 634	0.56 657	0.21 524	0.27 524	0.47 665	0.28 618	0.36 648	0.40 672	0.09 483	0.06 424	0.07 312	0.09 512	0.12 585	0.11 567

zh-mn7	0.26 628	0.15 592	0.59 668	0.19 464	0.14 595	0.24 587	0.22 589	0.35 611	0.63 673	0.35 640	0.67 676	0.31 600	0.25 594	0.31 627	0.26 611	0.09 483	0.08 531	0.09 491	0.09 512	0.09 510	0.11 567

w-ln-seven-2	0.20 562	0.14 585	0.39 637	0.23 609	0.12 550	0.21 550	0.21 575	0.29 531	0.38 591	0.25 579	0.38 607	0.28 566	0.23 577	0.21 554	0.25 598	0.08 423	0.08 531	0.09 491	0.09 512	0.10 546	0.09 509

S2M2_L	0.09 167	0.08 345	0.11 234	0.13 17	0.10 461	0.08 76	0.06 1	0.10 29	0.10 68	0.10 222	0.10 193	0.09 220	0.09 261	0.11 190	0.11 273	0.13 606	0.07 496	0.08 402	0.09 512	0.10 546	0.08 461
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO-test2	0.10 239	0.08 345	0.10 165	0.23 609	0.09 344	0.11 247	0.11 68	0.23 410	0.24 446	0.08 126	0.09 161	0.08 178	0.05 17	0.10 116	0.08 23	0.06 162	0.05 243	0.08 402	0.09 512	0.05 162	0.05 188

test_sample7	0.16 503	0.10 497	0.16 458	0.14 65	0.12 550	0.16 454	0.17 440	0.28 511	0.24 446	0.21 524	0.21 431	0.24 526	0.20 556	0.16 433	0.16 486	0.12 587	0.06 424	0.10 540	0.09 512	0.11 568	0.10 541

1111x	0.16 503	0.09 428	0.13 331	0.18 391	0.08 216	0.18 495	0.25 628	0.32 567	0.25 471	0.17 436	0.24 466	0.27 556	0.15 464	0.14 382	0.24 590	0.07 341	0.07 496	0.08 402	0.09 512	0.07 373	0.07 386

coex-ft	3.24 712	0.35 676	57.83 744	0.18 391	0.13 576	0.27 617	0.23 601	0.28 511	0.72 685	1.89 716	0.70 681	0.43 653	0.47 675	0.29 620	0.43 677	0.09 483	0.09 564	0.12 592	0.09 512	0.14 619	0.14 620

anonymousa	0.13 401	0.07 212	0.14 379	0.18 391	0.09 344	0.13 350	0.17 440	0.20 341	0.29 522	0.15 392	0.24 466	0.16 412	0.14 444	0.14 382	0.14 429	0.07 341	0.05 243	0.07 312	0.09 512	0.05 162	0.07 386

ssnet_v2	0.17 525	0.10 497	0.18 517	0.17 299	0.11 518	0.21 550	0.22 589	0.34 596	0.25 471	0.23 554	0.23 454	0.27 556	0.19 544	0.22 572	0.21 554	0.11 561	0.10 588	0.09 491	0.09 512	0.08 445	0.08 461

BUS	0.15 475	0.09 428	0.14 379	0.22 588	0.10 461	0.20 538	0.14 252	0.34 596	0.20 387	0.17 436	0.23 454	0.16 412	0.14 444	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.06 424	0.10 540	0.09 512	0.07 373	0.07 386

Wz-Net-MNSev	0.23 598	0.13 570	0.33 623	0.20 529	0.15 614	0.36 653	0.25 628	0.34 596	0.45 625	0.29 614	0.41 629	0.39 640	0.19 544	0.25 598	0.27 617	0.09 483	0.07 496	0.09 491	0.09 512	0.12 585	0.10 541

BSDual-CNN	0.15 475	0.09 428	0.14 379	0.22 588	0.10 461	0.15 423	0.15 342	0.34 596	0.20 387	0.17 436	0.23 454	0.25 539	0.16 485	0.16 433	0.14 429	0.08 423	0.06 424	0.10 540	0.09 512	0.07 373	0.07 386

hknet	0.15 475	0.11 524	0.14 379	0.22 588	0.11 518	0.15 423	0.15 342	0.34 596	0.26 485	0.17 436	0.23 454	0.22 500	0.18 525	0.17 473	0.13 385	0.07 341	0.06 424	0.10 540	0.09 512	0.07 373	0.07 386

Sa-1000	0.12 371	0.08 345	0.09 106	0.18 391	0.08 216	0.15 423	0.22 589	0.22 389	0.19 363	0.15 392	0.20 412	0.17 430	0.11 340	0.10 116	0.10 192	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.09 512	0.05 162	0.05 188

dad	0.18 541	0.20 636	0.21 557	0.17 299	0.11 518	0.20 538	0.19 535	0.21 363	0.28 514	0.30 620	0.24 466	0.30 585	0.13 411	0.19 518	0.17 503	0.18 654	0.09 564	0.11 570	0.09 512	0.11 568	0.07 386

UDG	0.21 577	0.17 613	0.20 546	0.23 609	0.15 614	0.31 636	0.20 558	0.33 581	0.35 574	0.24 566	0.28 535	0.31 600	0.29 623	0.21 554	0.23 578	0.15 631	0.12 618	0.13 606	0.09 512	0.14 619	0.15 634

RAFT	0.13 401	0.09 428	0.11 234	0.18 391	0.08 216	0.15 423	0.23 601	0.21 363	0.20 387	0.21 524	0.21 431	0.18 445	0.13 411	0.17 473	0.10 192	0.06 162	0.07 496	0.10 540	0.09 512	0.06 283	0.05 188

ARAFT	0.12 371	0.08 345	0.18 517	0.19 464	0.09 344	0.15 423	0.17 440	0.20 341	0.13 185	0.12 302	0.13 288	0.14 365	0.12 375	0.15 404	0.13 385	0.06 162	0.05 243	0.10 540	0.09 512	0.06 283	0.04 49

RAFT + AFF	0.13 401	0.08 345	0.21 557	0.20 529	0.10 461	0.14 398	0.23 601	0.27 487	0.21 402	0.12 302	0.10 193	0.12 313	0.10 298	0.16 433	0.12 345	0.08 423	0.07 496	0.09 491	0.09 512	0.06 283	0.09 509

UPFNet	0.16 503	0.08 345	0.12 285	0.20 529	0.12 550	0.20 538	0.23 601	0.28 511	0.26 485	0.18 469	0.24 466	0.22 500	0.20 556	0.19 518	0.22 567	0.09 483	0.07 496	0.08 402	0.09 512	0.08 445	0.06 295

GwcNet	0.20 562	0.14 585	0.20 546	0.18 391	0.12 550	0.25 596	0.20 558	0.36 618	0.45 625	0.20 507	0.33 578	0.33 613	0.21 564	0.22 572	0.25 598	0.11 561	0.09 564	0.09 491	0.09 512	0.09 510	0.10 541

ac_64	0.16 503	0.09 428	0.15 414	0.18 391	0.10 461	0.22 564	0.17 440	0.24 436	0.22 424	0.19 485	0.24 466	0.29 575	0.18 525	0.19 518	0.22 567	0.09 483	0.08 531	0.08 402	0.09 512	0.07 373	0.06 295

GwcNet-RSSM	0.14 434	0.07 212	0.12 285	0.16 211	0.08 216	0.15 423	0.20 558	0.22 389	0.28 514	0.18 469	0.28 535	0.23 517	0.17 511	0.15 404	0.16 486	0.10 526	0.06 424	0.07 312	0.09 512	0.07 373	0.07 386

CFNet-ft	0.14 434	0.07 212	0.15 414	0.12 7	0.09 344	0.17 478	0.18 489	0.22 389	0.24 446	0.17 436	0.26 506	0.24 526	0.14 444	0.16 433	0.15 467	0.11 561	0.06 424	0.08 402	0.09 512	0.09 510	0.08 461

FAT-Stereo	0.21 577	0.13 570	0.22 567	0.21 566	0.12 550	0.18 495	0.18 489	0.35 611	0.40 601	0.28 604	0.37 600	0.33 613	0.33 645	0.21 554	0.20 541	0.09 483	0.11 602	0.10 540	0.09 512	0.11 568	0.14 620

DSFCA	0.16 503	0.09 428	0.14 379	0.16 211	0.10 461	0.21 550	0.19 535	0.28 511	0.31 538	0.23 554	0.25 493	0.22 500	0.16 485	0.20 536	0.20 541	0.10 526	0.07 496	0.09 491	0.09 512	0.08 445	0.08 461

CCAANet	0.15 475	0.06 105	0.15 414	0.17 299	0.09 344	0.17 478	0.13 178	0.31 561	0.25 471	0.16 422	0.32 571	0.18 445	0.18 525	0.17 473	0.14 429	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.09 512	0.06 283	0.09 509

FADNet_RVC	0.17 525	0.14 585	0.41 642	0.20 529	0.11 518	0.13 350	0.13 178	0.27 487	0.22 424	0.21 524	0.23 454	0.20 473	0.18 525	0.15 404	0.17 503	0.08 423	0.08 531	0.12 592	0.09 512	0.11 568	0.10 541

ADCL	0.25 616	0.12 543	0.49 655	0.22 588	0.12 550	0.36 653	0.29 659	0.30 544	0.57 659	0.24 566	0.47 649	0.30 585	0.31 639	0.30 626	0.30 641	0.09 483	0.07 496	0.09 491	0.09 512	0.10 546	0.10 541

ADCRef	0.20 562	0.12 543	0.43 647	0.20 529	0.12 550	0.23 578	0.18 489	0.32 567	0.37 585	0.26 584	0.33 578	0.18 445	0.23 577	0.25 598	0.26 611	0.07 341	0.06 424	0.09 491	0.09 512	0.08 445	0.09 509

RYNet	0.23 598	0.12 543	0.22 567	0.19 464	0.17 640	0.47 671	0.26 637	0.39 640	0.49 636	0.24 566	0.29 550	0.34 618	0.24 586	0.20 536	0.31 647	0.10 526	0.06 424	0.09 491	0.09 512	0.14 619	0.15 634

GANet	0.22 585	0.13 570	0.21 557	0.25 629	0.14 595	0.23 578	0.22 589	0.42 653	0.27 498	0.31 627	0.43 640	0.37 629	0.29 623	0.23 580	0.23 578	0.10 526	0.12 618	0.10 540	0.09 512	0.10 546	0.08 461

CFNet_RVC	0.14 434	0.07 212	0.15 414	0.12 7	0.09 344	0.17 478	0.18 489	0.22 389	0.24 446	0.17 436	0.26 506	0.24 526	0.14 444	0.16 433	0.15 467	0.11 561	0.06 424	0.08 402	0.09 512	0.09 510	0.08 461

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 525	0.10 497	0.23 575	0.20 529	0.10 461	0.15 423	0.18 489	0.31 561	0.25 471	0.21 524	0.31 561	0.25 539	0.17 511	0.21 554	0.20 541	0.09 483	0.06 424	0.08 402	0.09 512	0.07 373	0.08 461
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.19 553	0.11 524	0.18 517	0.22 588	0.11 518	0.22 564	0.22 589	0.37 627	0.34 560	0.24 566	0.28 535	0.30 585	0.19 544	0.20 536	0.21 554	0.10 526	0.08 531	0.11 570	0.09 512	0.09 510	0.07 386

SANet	0.25 616	0.14 585	0.29 607	0.21 566	0.11 518	0.29 631	0.25 628	0.40 643	0.65 678	0.36 643	0.40 618	0.42 651	0.27 609	0.27 604	0.25 598	0.12 587	0.09 564	0.10 540	0.09 512	0.13 601	0.12 588

DLCB_ROB	0.18 541	0.10 497	0.16 458	0.23 609	0.11 518	0.24 587	0.18 489	0.30 544	0.28 514	0.27 591	0.29 550	0.28 566	0.25 594	0.20 536	0.20 541	0.08 423	0.08 531	0.09 491	0.09 512	0.07 373	0.07 386

AANet	0.31 652	0.20 636	1.05 702	0.16 211	0.13 576	0.23 578	0.16 406	0.30 544	0.64 674	0.60 679	0.53 657	0.46 661	0.39 659	0.23 580	0.33 656	0.12 587	0.10 588	0.11 570	0.10 553	0.13 601	0.12 588

Selective-IGEV-i1pa	2.90 711	3.64 717	0.72 689	0.29 660	0.14 595	10.70 723	0.45 691	4.60 718	3.77 719	3.60 718	7.07 720	3.52 717	2.16 717	13.72 732	2.40 718	0.37 686	0.15 647	0.13 606	0.10 553	0.15 631	0.36 686

w-ln-seven	0.24 609	0.15 592	0.58 666	0.20 529	0.14 595	0.26 608	0.22 589	0.36 618	0.62 670	0.30 620	0.40 618	0.30 585	0.23 577	0.22 572	0.28 625	0.09 483	0.09 564	0.11 570	0.10 553	0.11 568	0.10 541

YMNet	0.20 562	0.12 543	0.20 546	0.21 566	0.14 595	0.27 617	0.23 601	0.32 567	0.34 560	0.28 604	0.35 592	0.30 585	0.18 525	0.18 493	0.22 567	0.11 561	0.13 632	0.10 540	0.10 553	0.09 510	0.09 509

YMNet_1	0.20 562	0.12 543	0.20 546	0.21 566	0.14 595	0.27 617	0.23 601	0.32 567	0.34 560	0.28 604	0.35 592	0.30 585	0.18 525	0.18 493	0.22 567	0.11 561	0.13 632	0.10 540	0.10 553	0.09 510	0.09 509

AIO-test1	0.10 239	0.07 212	0.11 234	0.24 621	0.07 125	0.09 136	0.13 178	0.22 389	0.15 243	0.11 265	0.12 265	0.09 220	0.07 172	0.11 190	0.09 93	0.06 162	0.05 243	0.09 491	0.10 553	0.04 45	0.07 386

rvit_0105_6	0.14 434	0.09 428	0.18 517	0.17 299	0.10 461	0.10 194	0.17 440	0.19 321	0.26 485	0.12 302	0.18 386	0.17 430	0.13 411	0.18 493	0.13 385	0.15 631	0.11 602	0.12 592	0.10 553	0.09 510	0.06 295

rvit_0105_4	0.15 475	0.09 428	0.17 483	0.17 299	0.10 461	0.12 303	0.20 558	0.23 410	0.27 498	0.14 367	0.20 412	0.17 430	0.14 444	0.17 473	0.13 385	0.15 631	0.11 602	0.11 570	0.10 553	0.09 510	0.06 295

rvit_stereo_0075_2	0.17 525	0.12 543	0.25 584	0.23 609	0.16 628	0.13 350	0.10 33	0.30 544	0.27 498	0.20 507	0.28 535	0.22 500	0.15 464	0.18 493	0.13 385	0.16 648	0.10 588	0.17 644	0.10 553	0.10 546	0.10 541

fast-acv-ft	0.18 541	0.11 524	0.20 546	0.19 464	0.12 550	0.26 608	0.21 575	0.26 473	0.35 574	0.22 539	0.34 588	0.27 556	0.21 564	0.21 554	0.23 578	0.09 483	0.09 564	0.08 402	0.10 553	0.08 445	0.07 386

ToySt	0.17 525	0.11 524	0.19 541	0.17 299	0.11 518	0.16 454	0.26 637	0.24 436	0.33 549	0.19 485	0.24 466	0.26 549	0.24 586	0.19 518	0.21 554	0.07 341	0.08 531	0.09 491	0.10 553	0.09 510	0.08 461

WZ-Net	0.29 643	0.17 613	0.82 694	0.23 609	0.16 628	0.35 649	0.29 659	0.40 643	0.59 664	0.24 566	0.57 666	0.37 629	0.25 594	0.34 639	0.37 666	0.09 483	0.08 531	0.09 491	0.10 553	0.14 619	0.16 643

SACVNet	0.19 553	0.12 543	0.15 414	0.17 299	0.13 576	0.22 564	0.18 489	0.31 561	0.31 538	0.24 566	0.31 561	0.30 585	0.23 577	0.23 580	0.17 503	0.11 561	0.08 531	0.10 540	0.10 553	0.12 585	0.14 620

pcwnet_v2	0.19 553	0.11 524	0.26 593	0.18 391	0.14 595	0.18 495	0.15 342	0.37 627	0.46 632	0.19 485	0.24 466	0.21 482	0.19 544	0.21 554	0.20 541	0.13 606	0.10 588	0.10 540	0.10 553	0.11 568	0.13 604

ADLNet	0.16 503	0.08 345	0.15 414	0.16 211	0.10 461	0.16 454	0.17 440	0.33 581	0.27 498	0.23 554	0.27 524	0.24 526	0.16 485	0.18 493	0.21 554	0.10 526	0.06 424	0.10 540	0.10 553	0.08 445	0.09 509

HCRNet	0.16 503	0.23 650	0.12 285	0.35 672	0.11 518	0.15 423	0.17 440	0.26 473	0.22 424	0.19 485	0.24 466	0.21 482	0.14 444	0.15 404	0.13 385	0.11 561	0.07 496	0.11 570	0.10 553	0.09 510	0.07 386

FINET	0.22 585	0.18 627	0.28 598	0.19 464	0.16 628	0.24 587	0.24 612	0.33 581	0.49 636	0.26 584	0.33 578	0.22 500	0.23 577	0.23 580	0.18 516	0.18 654	0.16 653	0.11 570	0.10 553	0.15 631	0.14 620

DMCA-RVC	0.17 525	0.10 497	0.16 458	0.24 621	0.11 518	0.19 518	0.18 489	0.26 473	0.24 446	0.21 524	0.27 524	0.25 539	0.27 609	0.18 493	0.21 554	0.12 587	0.08 531	0.13 606	0.10 553	0.10 546	0.08 461

FADNet-RVC-Resample	0.17 525	0.12 543	0.32 620	0.22 588	0.12 550	0.19 518	0.14 252	0.25 459	0.24 446	0.24 566	0.27 524	0.20 473	0.15 464	0.17 473	0.16 486	0.07 341	0.08 531	0.12 592	0.10 553	0.09 510	0.11 567

S-Stereo	0.21 577	0.12 543	0.25 584	0.21 566	0.13 576	0.21 550	0.19 535	0.33 581	0.45 625	0.23 554	0.36 597	0.28 566	0.29 623	0.20 536	0.23 578	0.09 483	0.12 618	0.10 540	0.10 553	0.13 601	0.14 620

G-Net	0.25 616	0.17 613	0.38 636	0.23 609	0.16 628	0.51 674	0.23 601	0.29 531	0.35 574	0.36 643	0.38 607	0.31 600	0.29 623	0.28 613	0.27 617	0.11 561	0.09 564	0.12 592	0.10 553	0.16 644	0.14 620

stereogan	0.22 585	0.11 524	0.21 557	0.20 529	0.12 550	0.32 638	0.19 535	0.36 618	0.45 625	0.23 554	0.39 615	0.35 624	0.27 609	0.33 636	0.23 578	0.10 526	0.12 618	0.10 540	0.10 553	0.14 619	0.14 620

RTSC	0.23 598	0.13 570	0.30 613	0.21 566	0.13 576	0.29 631	0.17 440	0.36 618	0.68 680	0.27 591	0.34 588	0.30 585	0.22 571	0.32 632	0.31 647	0.10 526	0.08 531	0.09 491	0.10 553	0.13 601	0.14 620

DANet	0.21 577	0.16 603	0.29 607	0.25 629	0.13 576	0.23 578	0.19 535	0.28 511	0.27 498	0.28 604	0.32 571	0.35 624	0.32 641	0.31 627	0.24 590	0.11 561	0.09 564	0.11 570	0.10 553	0.13 601	0.11 567
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	0.18 541	0.12 543	0.14 379	0.24 621	0.10 461	0.18 495	0.18 489	0.37 627	0.30 528	0.22 539	0.28 535	0.28 566	0.18 525	0.23 580	0.19 531	0.11 561	0.07 496	0.10 540	0.10 553	0.08 445	0.08 461

CFNet	0.15 475	0.11 524	0.17 483	0.17 299	0.08 216	0.19 518	0.10 33	0.29 531	0.26 485	0.19 485	0.24 466	0.24 526	0.18 525	0.18 493	0.15 467	0.08 423	0.06 424	0.09 491	0.10 553	0.08 445	0.07 386

DeepPruner_ROB	0.16 503	0.11 524	0.16 458	0.17 299	0.10 461	0.17 478	0.15 342	0.32 567	0.21 402	0.19 485	0.21 431	0.22 500	0.19 544	0.21 554	0.16 486	0.13 606	0.09 564	0.09 491	0.10 553	0.11 568	0.11 567

StereoDRNet-Refined	0.17 525	0.12 543	0.16 458	0.20 529	0.10 461	0.18 495	0.18 489	0.27 487	0.24 446	0.26 584	0.41 629	0.23 517	0.18 525	0.21 554	0.21 554	0.09 483	0.05 243	0.09 491	0.10 553	0.07 373	0.07 386
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.20 562	0.11 524	0.21 557	0.22 588	0.10 461	0.22 564	0.22 589	0.40 643	0.38 591	0.24 566	0.33 578	0.26 549	0.22 571	0.22 572	0.25 598	0.11 561	0.07 496	0.11 570	0.10 553	0.09 510	0.08 461

XPNet_ROB	0.22 585	0.12 543	0.20 546	0.22 588	0.13 576	0.22 564	0.19 535	0.35 611	0.40 601	0.30 620	0.40 618	0.38 635	0.27 609	0.26 602	0.29 634	0.15 631	0.10 588	0.10 540	0.10 553	0.13 601	0.12 588

ETE_ROB	0.23 598	0.17 613	0.23 575	0.25 629	0.14 595	0.26 608	0.29 659	0.32 567	0.37 585	0.28 604	0.37 600	0.45 657	0.27 609	0.28 613	0.27 617	0.11 561	0.09 564	0.12 592	0.10 553	0.14 619	0.13 604

DN-CSS_ROB	0.13 401	0.13 570	0.17 483	0.18 391	0.10 461	0.16 454	0.08 7	0.22 389	0.19 363	0.17 436	0.23 454	0.13 345	0.13 411	0.13 344	0.14 429	0.05 48	0.05 243	0.10 540	0.10 553	0.08 445	0.06 295

PStereo	0.20 562	0.22 646	0.20 546	0.18 391	0.10 461	0.13 350	0.19 535	0.28 511	0.38 591	0.20 507	0.14 303	0.28 566	0.32 641	0.24 592	0.32 652	0.18 654	0.13 632	0.16 640	0.11 585	0.13 601	0.12 588

DStereoO	0.25 616	0.18 627	0.19 541	0.20 529	0.15 614	0.22 564	0.19 535	0.33 581	0.42 610	0.30 620	0.22 449	0.33 613	0.28 618	0.42 671	0.28 625	0.47 693	0.12 618	0.31 681	0.11 585	0.17 651	0.12 588

zh-sn7	0.26 628	0.17 613	0.55 660	0.24 621	0.14 595	0.25 596	0.25 628	0.34 596	0.49 636	0.29 614	0.55 660	0.29 575	0.32 641	0.37 653	0.33 656	0.10 526	0.10 588	0.11 570	0.11 585	0.12 585	0.12 588

rvit_0105_5	0.14 434	0.10 497	0.14 379	0.17 299	0.09 344	0.14 398	0.23 601	0.24 436	0.27 498	0.14 367	0.15 320	0.18 445	0.13 411	0.17 473	0.14 429	0.14 627	0.11 602	0.10 540	0.11 585	0.08 445	0.07 386

UGAM	0.13 401	0.10 497	0.09 106	0.22 588	0.08 216	0.13 350	0.20 558	0.18 288	0.24 446	0.22 539	0.16 337	0.13 345	0.13 411	0.19 518	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.13 606	0.11 585	0.07 373	0.05 188

SDNR	0.20 562	0.09 428	0.19 541	0.16 211	0.12 550	0.79 695	0.13 178	0.26 473	0.33 549	0.19 485	0.25 493	0.19 456	0.12 375	0.19 518	0.15 467	0.16 648	0.18 659	0.14 621	0.11 585	0.08 445	0.12 588

GASNet	0.22 585	0.24 653	0.34 626	0.26 638	0.17 640	0.27 617	0.16 406	0.45 665	0.42 610	0.27 591	0.24 466	0.30 585	0.16 485	0.27 604	0.18 516	0.12 587	0.09 564	0.12 592	0.11 585	0.16 644	0.08 461

Wz-Net-SNSev	0.26 628	0.17 613	0.46 649	0.25 629	0.14 595	0.26 608	0.24 612	0.38 634	0.57 659	0.30 620	0.56 662	0.39 640	0.26 602	0.24 592	0.32 652	0.10 526	0.09 564	0.10 540	0.11 585	0.11 568	0.11 567

DDUNet	0.23 598	0.18 627	0.22 567	0.22 588	0.15 614	0.25 596	0.24 612	0.30 544	0.31 538	0.31 627	0.37 600	0.34 618	0.26 602	0.25 598	0.21 554	0.18 654	0.13 632	0.17 644	0.11 585	0.16 644	0.17 652

PSMNet-ADL	0.15 475	0.12 543	0.13 331	0.22 588	0.09 344	0.13 350	0.20 558	0.26 473	0.23 434	0.18 469	0.20 412	0.23 517	0.17 511	0.18 493	0.18 516	0.09 483	0.08 531	0.08 402	0.11 585	0.08 445	0.07 386

rafts_anoy	0.11 287	0.06 105	0.10 165	0.17 299	0.08 216	0.10 194	0.14 252	0.18 288	0.14 215	0.13 337	0.13 288	0.12 313	0.11 340	0.11 190	0.13 385	0.07 341	0.05 243	0.09 491	0.11 585	0.07 373	0.06 295

Syn2CoEx	0.22 585	0.16 603	0.29 607	0.29 660	0.15 614	0.26 608	0.21 575	0.34 596	0.32 544	0.29 614	0.36 597	0.28 566	0.25 594	0.20 536	0.25 598	0.16 648	0.12 618	0.14 621	0.11 585	0.09 510	0.08 461

delet	0.17 525	0.09 428	0.18 517	0.19 464	0.11 518	0.21 550	0.22 589	0.30 544	0.38 591	0.17 436	0.27 524	0.19 456	0.19 544	0.19 518	0.21 554	0.08 423	0.08 531	0.09 491	0.11 585	0.06 283	0.07 386

psm_up	0.19 553	0.10 497	0.18 517	0.21 566	0.11 518	0.17 478	0.19 535	0.38 634	0.34 560	0.22 539	0.28 535	0.29 575	0.25 594	0.20 536	0.22 567	0.09 483	0.10 588	0.11 570	0.11 585	0.08 445	0.08 461

psmorigin	0.25 616	0.16 603	0.35 632	0.17 299	0.13 576	0.24 587	0.14 252	0.34 596	0.34 560	0.41 657	0.55 660	0.41 649	0.38 658	0.35 644	0.28 625	0.11 561	0.15 647	0.11 570	0.11 585	0.12 585	0.17 652

edge stereo	0.23 598	0.14 585	0.21 557	0.21 566	0.13 576	0.24 587	0.16 406	0.32 567	0.42 610	0.32 634	0.40 618	0.39 640	0.35 651	0.25 598	0.25 598	0.13 606	0.11 602	0.14 621	0.11 585	0.12 585	0.14 620

ADCMid	0.26 628	0.15 592	0.42 645	0.20 529	0.14 595	0.25 596	0.26 637	0.35 611	0.40 601	0.37 647	0.45 644	0.34 618	0.42 669	0.36 648	0.36 662	0.10 526	0.09 564	0.11 570	0.11 585	0.13 601	0.13 604

NaN_ROB	0.23 598	0.20 636	0.25 584	0.25 629	0.13 576	0.31 636	0.27 642	0.34 596	0.41 608	0.31 627	0.31 561	0.32 607	0.23 577	0.31 627	0.22 567	0.11 561	0.17 657	0.10 540	0.11 585	0.08 445	0.09 509

MDST_ROB	0.22 585	0.10 497	0.18 517	0.18 391	0.11 518	0.40 664	0.19 535	0.44 663	0.42 610	0.40 653	0.40 618	0.29 575	0.21 564	0.27 604	0.19 531	0.11 561	0.10 588	0.14 621	0.11 585	0.10 546	0.08 461

DispFullNet	0.27 636	0.22 646	0.66 675	0.28 653	0.17 640	0.27 617	0.17 440	0.34 596	0.57 659	0.27 591	0.37 600	0.43 653	0.24 586	0.39 660	0.25 598	0.12 587	0.06 424	0.19 655	0.11 585	0.23 664	0.16 643

WCMA_ROB	0.24 609	0.11 524	0.24 581	0.17 299	0.14 595	0.34 644	0.16 406	0.33 581	0.33 549	0.39 650	0.54 659	0.40 646	0.35 651	0.35 644	0.26 611	0.12 587	0.12 618	0.12 592	0.11 585	0.14 619	0.14 620

PSMNet_ROB	0.22 585	0.12 543	0.15 414	0.27 646	0.15 614	0.25 596	0.36 679	0.43 659	0.37 585	0.27 591	0.33 578	0.32 607	0.23 577	0.21 554	0.27 617	0.12 587	0.08 531	0.13 606	0.11 585	0.10 546	0.09 509

MeshStereo	0.27 636	0.13 570	0.18 517	0.15 116	0.11 518	0.33 640	0.24 612	0.41 648	0.36 579	0.53 673	0.58 670	0.67 683	0.41 665	0.36 648	0.27 617	0.14 627	0.13 632	0.13 606	0.11 585	0.11 568	0.11 567
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Selective-IGEV-i16pa	19.44 732	3.95 718	1.06 703	0.21 566	0.19 654	105.21 746	0.29 659	22.78 738	47.64 746	4.27 719	59.07 746	9.08 725	2.84 719	125.10 747	5.92 722	0.18 654	0.12 618	0.09 491	0.12 608	0.12 585	0.52 696

TCMNet	0.19 553	0.12 543	0.20 546	0.21 566	0.18 650	0.21 550	0.24 612	0.28 511	0.36 579	0.23 554	0.26 506	0.25 539	0.20 556	0.20 536	0.23 578	0.13 606	0.11 602	0.11 570	0.12 608	0.13 601	0.12 588

StereoVision	0.14 434	0.13 570	0.10 165	0.24 621	0.10 461	0.16 454	0.21 575	0.21 363	0.20 387	0.12 302	0.25 493	0.10 254	0.10 298	0.16 433	0.10 192	0.09 483	0.10 588	0.12 592	0.12 608	0.06 283	0.05 188

Wz-Net-TNSev	0.29 643	0.20 636	0.69 683	0.19 464	0.15 614	0.38 659	0.27 642	0.36 618	0.56 657	0.35 640	0.42 637	0.45 657	0.39 659	0.33 636	0.31 647	0.13 606	0.13 632	0.10 540	0.12 608	0.15 631	0.15 634

PSMNet-RSSM	0.14 434	0.07 212	0.14 379	0.15 116	0.08 216	0.13 350	0.16 406	0.25 459	0.24 446	0.17 436	0.28 535	0.23 517	0.14 444	0.16 433	0.14 429	0.11 561	0.06 424	0.09 491	0.12 608	0.08 445	0.07 386

AF-Net	0.23 598	0.17 613	0.17 483	0.27 646	0.13 576	0.26 608	0.24 612	0.33 581	0.51 644	0.25 579	0.33 578	0.39 640	0.27 609	0.28 613	0.26 611	0.11 561	0.10 588	0.16 640	0.12 608	0.11 568	0.11 567

RP	0.22 585	0.13 570	0.22 567	0.23 609	0.12 550	0.21 550	0.20 558	0.26 473	0.45 625	0.22 539	0.38 607	0.37 629	0.25 594	0.28 613	0.25 598	0.11 561	0.12 618	0.13 606	0.12 608	0.13 601	0.14 620

XQC	0.29 643	0.23 650	0.53 657	0.29 660	0.19 654	0.36 653	0.28 648	0.37 627	0.58 662	0.31 627	0.31 561	0.37 629	0.30 634	0.39 660	0.39 670	0.13 606	0.09 564	0.15 632	0.12 608	0.18 655	0.18 656

ADCPNet	0.26 628	0.17 613	0.62 671	0.21 566	0.15 614	0.36 653	0.25 628	0.33 581	0.37 585	0.31 627	0.41 629	0.36 626	0.29 623	0.29 620	0.34 660	0.12 587	0.10 588	0.11 570	0.12 608	0.14 619	0.13 604

CVANet_RVC	0.18 541	0.11 524	0.14 379	0.21 566	0.11 518	0.19 518	0.18 489	0.34 596	0.34 560	0.22 539	0.31 561	0.28 566	0.18 525	0.24 592	0.18 516	0.12 587	0.08 531	0.12 592	0.12 608	0.09 510	0.08 461

FBW_ROB	0.25 616	0.17 613	0.23 575	0.27 646	0.14 595	0.26 608	0.22 589	0.42 653	0.43 619	0.42 659	0.41 629	0.43 653	0.27 609	0.32 632	0.24 590	0.09 483	0.15 647	0.15 632	0.12 608	0.12 585	0.10 541

LALA_ROB	0.25 616	0.16 603	0.23 575	0.27 646	0.17 640	0.27 617	0.27 642	0.42 653	0.38 591	0.33 638	0.39 615	0.51 669	0.26 602	0.29 620	0.28 625	0.16 648	0.09 564	0.13 606	0.12 608	0.13 601	0.13 604

DStereoFS	0.27 636	0.22 646	0.32 620	0.23 609	0.15 614	0.23 578	0.21 575	0.52 678	0.49 636	0.28 604	0.45 644	0.34 618	0.36 654	0.53 682	0.29 634	0.13 606	0.11 602	0.15 632	0.13 620	0.17 651	0.17 652

SHD	0.26 628	0.15 592	0.31 616	0.24 621	0.18 650	0.23 578	0.15 342	0.39 640	0.72 685	0.32 634	0.42 637	0.36 626	0.29 623	0.33 636	0.30 641	0.13 606	0.11 602	0.14 621	0.13 620	0.16 644	0.20 664

RTS	0.46 675	0.19 631	3.33 713	0.25 629	0.15 614	0.72 690	0.21 575	0.37 627	0.78 692	0.42 659	0.44 642	0.31 600	0.43 672	0.55 685	0.37 666	0.10 526	0.09 564	0.13 606	0.13 620	0.15 631	0.15 634

RTSA	0.46 675	0.19 631	3.33 713	0.25 629	0.15 614	0.72 690	0.21 575	0.37 627	0.78 692	0.42 659	0.44 642	0.31 600	0.43 672	0.55 685	0.37 666	0.10 526	0.09 564	0.13 606	0.13 620	0.15 631	0.15 634

UCFNet_RVC	0.15 475	0.08 345	0.13 331	0.11 1	0.10 461	0.20 538	0.10 33	0.24 436	0.23 434	0.17 436	0.21 431	0.24 526	0.15 464	0.18 493	0.15 467	0.12 587	0.07 496	0.11 570	0.13 620	0.11 568	0.10 541

SGM_RVC	0.24 609	0.12 543	0.16 458	0.15 116	0.09 344	0.34 644	0.19 535	0.35 611	0.32 544	0.44 664	0.38 607	0.53 673	0.36 654	0.36 648	0.26 611	0.13 606	0.13 632	0.13 606	0.13 620	0.11 568	0.11 567
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoSA	0.26 628	0.19 631	0.39 637	0.27 646	0.17 640	0.23 578	0.21 575	0.50 673	0.60 665	0.22 539	0.30 556	0.29 575	0.34 647	0.40 664	0.29 634	0.12 587	0.11 602	0.16 640	0.14 626	0.15 631	0.12 588

ISRNet	0.18 541	0.08 345	0.20 546	0.19 464	0.13 576	0.15 423	0.12 106	0.30 544	0.33 549	0.21 524	0.26 506	0.27 556	0.18 525	0.17 473	0.20 541	0.20 664	0.08 531	0.14 621	0.14 626	0.14 619	0.17 652

rvit_0105_3	0.16 503	0.10 497	0.15 414	0.20 529	0.12 550	0.15 423	0.26 637	0.25 459	0.30 528	0.15 392	0.17 357	0.21 482	0.14 444	0.18 493	0.14 429	0.14 627	0.11 602	0.12 592	0.14 626	0.07 373	0.07 386

DualNet (step1)	0.17 525	0.12 543	0.21 557	0.13 17	0.14 595	0.18 495	0.14 252	0.28 511	0.24 446	0.21 524	0.21 431	0.24 526	0.20 556	0.16 433	0.16 486	0.15 631	0.06 424	0.14 621	0.14 626	0.15 631	0.13 604

test_sample9	0.18 541	0.12 543	0.21 557	0.13 17	0.14 595	0.18 495	0.14 252	0.28 511	0.24 446	0.21 524	0.21 431	0.24 526	0.20 556	0.19 518	0.18 516	0.15 631	0.30 685	0.14 621	0.14 626	0.15 631	0.13 604

test_sample8	0.20 562	0.12 543	0.21 557	0.13 17	0.14 595	0.18 495	0.14 252	0.32 567	0.21 402	0.28 604	0.22 449	0.36 626	0.26 602	0.19 518	0.18 516	0.15 631	0.30 685	0.14 621	0.14 626	0.15 631	0.13 604

APVNet	0.23 598	0.12 543	0.20 546	0.18 391	0.14 595	0.32 638	0.31 668	0.40 643	0.33 549	0.27 591	0.40 618	0.30 585	0.29 623	0.27 604	0.25 598	0.11 561	0.12 618	0.11 570	0.14 626	0.12 585	0.13 604

FADNet-RVC	0.21 577	0.20 636	0.40 640	0.21 566	0.16 628	0.21 550	0.15 342	0.27 487	0.27 498	0.26 584	0.32 571	0.26 549	0.21 564	0.22 572	0.19 531	0.12 587	0.13 632	0.12 592	0.14 626	0.13 601	0.18 656

STTStereo	0.18 541	0.13 570	0.28 598	0.20 529	0.11 518	0.16 454	0.21 575	0.29 531	0.23 434	0.22 539	0.30 556	0.29 575	0.18 525	0.20 536	0.20 541	0.12 587	0.11 602	0.11 570	0.14 626	0.09 510	0.08 461

PVD	0.40 666	0.21 642	0.40 640	0.32 669	0.23 665	0.30 634	0.45 691	0.53 681	0.97 699	0.55 676	0.80 690	0.54 674	0.60 689	0.53 682	0.40 672	0.19 659	0.14 643	0.17 644	0.14 626	0.24 670	0.32 682

SAMSARA	0.41 667	0.28 663	0.34 626	0.55 688	0.39 683	0.85 698	1.25 716	0.49 672	0.52 650	0.36 643	0.35 592	0.56 675	0.39 659	0.39 660	0.41 674	0.15 631	0.20 665	0.15 632	0.14 626	0.23 664	0.21 665

ADCS	0.30 646	0.19 631	0.48 654	0.21 566	0.18 650	0.29 631	0.24 612	0.42 653	0.64 674	0.40 653	0.50 653	0.40 646	0.37 656	0.40 664	0.43 677	0.13 606	0.13 632	0.13 606	0.14 626	0.16 644	0.16 643

AnyNet_C01	0.37 662	0.26 659	1.41 707	0.22 588	0.17 640	0.51 674	0.28 648	0.36 618	0.40 601	0.39 650	0.75 686	0.46 661	0.39 659	0.46 674	0.50 687	0.13 606	0.13 632	0.13 606	0.14 626	0.14 619	0.16 643

AnyNet_C32	0.26 628	0.16 603	0.39 637	0.20 529	0.17 640	0.26 608	0.31 668	0.32 567	0.45 625	0.31 627	0.50 653	0.30 585	0.34 647	0.41 670	0.36 662	0.12 587	0.12 618	0.12 592	0.14 626	0.14 619	0.15 634

PS-NSSS	0.20 562	0.21 642	0.23 575	0.20 529	0.10 461	0.19 518	0.17 440	0.36 618	0.26 485	0.27 591	0.34 588	0.27 556	0.24 586	0.20 536	0.20 541	0.15 631	0.12 618	0.17 644	0.14 626	0.10 546	0.09 509

SGM-Forest	0.20 562	0.14 585	0.18 517	0.20 529	0.13 576	0.21 550	0.22 589	0.33 581	0.31 538	0.24 566	0.29 550	0.28 566	0.20 556	0.23 580	0.18 516	0.15 631	0.16 653	0.15 632	0.14 626	0.13 601	0.12 588
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
S	0.12 371	0.08 345	0.10 165	0.20 529	0.08 216	0.13 350	0.19 535	0.17 256	0.16 278	0.13 337	0.12 265	0.14 365	0.10 298	0.12 283	0.13 385	0.09 483	0.07 496	0.13 606	0.15 642	0.06 283	0.05 188

PSMNet-RUCA	0.28 639	0.33 674	0.42 645	0.36 674	0.32 681	0.18 495	0.20 558	0.42 653	0.30 528	0.33 638	0.41 629	0.40 646	0.24 586	0.31 627	0.20 541	0.19 659	0.11 602	0.25 665	0.15 642	0.22 661	0.16 643

rvit_105_1	0.19 553	0.12 543	0.25 584	0.21 566	0.16 628	0.22 564	0.28 648	0.32 567	0.42 610	0.20 507	0.21 431	0.22 500	0.18 525	0.19 518	0.18 516	0.12 587	0.12 618	0.13 606	0.15 642	0.08 445	0.07 386

FADNet	0.21 577	0.23 650	0.37 635	0.18 391	0.17 640	0.25 596	0.13 178	0.32 567	0.32 544	0.23 554	0.25 493	0.27 556	0.21 564	0.19 518	0.16 486	0.13 606	0.15 647	0.12 592	0.15 642	0.17 651	0.18 656

GANetREF_RVC	0.31 652	0.34 675	0.29 607	0.35 672	0.16 628	0.33 640	0.42 687	0.48 671	0.52 650	0.35 640	0.35 592	0.34 618	0.32 641	0.40 664	0.33 656	0.27 680	0.20 665	0.29 678	0.15 642	0.19 658	0.18 656
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
SQANet	0.24 609	0.24 653	0.31 616	0.31 666	0.19 654	0.27 617	0.13 178	0.30 544	0.33 549	0.25 579	0.37 600	0.31 600	0.22 571	0.27 604	0.23 578	0.15 631	0.10 588	0.21 658	0.16 647	0.22 661	0.16 643

DGSMNet	0.25 616	0.19 631	0.34 626	0.21 566	0.24 669	0.24 587	0.21 575	0.36 618	0.42 610	0.25 579	0.32 571	0.38 635	0.21 564	0.29 620	0.24 590	0.13 606	0.11 602	0.14 621	0.16 647	0.23 664	0.23 669

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 585	0.21 642	0.25 584	0.26 638	0.11 518	0.24 587	0.14 252	0.39 640	0.24 446	0.32 634	0.36 597	0.30 585	0.21 564	0.19 518	0.22 567	0.17 653	0.14 643	0.21 658	0.16 647	0.13 601	0.12 588

SGM-ForestM	0.33 655	0.12 543	0.17 483	0.16 211	0.11 518	0.42 668	0.20 558	0.43 659	0.53 654	0.53 673	0.57 666	1.41 707	0.44 674	0.42 671	0.29 634	0.14 627	0.16 653	0.16 640	0.16 647	0.12 585	0.13 604

LSM	0.34 661	0.21 642	0.62 671	0.27 646	0.62 701	0.35 649	0.26 637	0.43 659	0.49 636	0.45 666	0.60 674	0.42 651	0.37 656	0.35 644	0.26 611	0.13 606	0.21 675	0.14 621	0.16 647	0.18 655	0.34 684

PDISCO_ROB	0.28 639	0.16 603	0.28 598	0.28 653	0.20 658	0.33 640	0.27 642	0.45 665	0.58 662	0.28 604	0.41 629	0.45 657	0.30 634	0.34 639	0.35 661	0.12 587	0.09 564	0.17 644	0.16 647	0.17 651	0.13 604

CBMV	0.20 562	0.15 592	0.18 517	0.18 391	0.10 461	0.20 538	0.11 68	0.30 544	0.31 538	0.29 614	0.31 561	0.31 600	0.23 577	0.28 613	0.19 531	0.13 606	0.15 647	0.17 644	0.16 647	0.10 546	0.10 541
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Anonymous_2	0.22 585	0.17 613	0.28 598	0.15 116	0.16 628	0.33 640	0.22 589	0.23 410	0.18 334	0.23 554	0.24 466	0.26 549	0.27 609	0.27 604	0.24 590	0.22 671	0.26 681	0.17 644	0.17 654	0.16 644	0.18 656

HBP-ISP	0.18 541	0.13 570	0.17 483	0.15 116	0.11 518	0.08 76	0.13 178	0.28 511	0.30 528	0.22 539	0.33 578	0.21 482	0.25 594	0.23 580	0.18 516	0.15 631	0.17 657	0.21 658	0.17 654	0.10 546	0.09 509

ccnet	0.30 646	0.28 663	0.24 581	0.20 529	0.28 676	0.41 666	0.22 589	0.46 668	0.33 549	0.37 647	0.46 647	0.37 629	0.30 634	0.40 664	0.43 677	0.23 676	0.14 643	0.21 658	0.17 654	0.23 664	0.19 661

RGC	0.25 616	0.20 636	0.29 607	0.28 653	0.16 628	0.22 564	0.23 601	0.33 581	0.44 621	0.27 591	0.40 618	0.38 635	0.28 618	0.37 653	0.23 578	0.11 561	0.13 632	0.17 644	0.17 654	0.15 631	0.16 643

DeepPrunerF	0.24 609	0.17 613	0.45 648	0.26 638	0.16 628	0.23 578	0.29 659	0.37 627	0.51 644	0.27 591	0.31 561	0.24 526	0.28 618	0.22 572	0.23 578	0.15 631	0.11 602	0.20 657	0.18 658	0.12 585	0.14 620

CSAN	0.30 646	0.24 653	0.28 598	0.34 670	0.19 654	0.34 644	0.42 687	0.38 634	0.51 644	0.38 649	0.40 618	0.44 656	0.34 647	0.29 620	0.31 647	0.19 659	0.16 653	0.19 655	0.19 659	0.14 619	0.15 634

Nwc_Net	0.23 598	0.17 613	0.22 567	0.25 629	0.15 614	0.25 596	0.27 642	0.38 634	0.39 597	0.22 539	0.41 629	0.30 585	0.29 623	0.28 613	0.25 598	0.11 561	0.10 588	0.17 644	0.20 660	0.10 546	0.11 567

CBMV_ROB	0.19 553	0.13 570	0.18 517	0.16 211	0.11 518	0.16 454	0.12 106	0.27 487	0.29 522	0.27 591	0.31 561	0.27 556	0.24 586	0.24 592	0.16 486	0.15 631	0.18 659	0.22 662	0.20 660	0.10 546	0.12 588

MFN_U_SF_RVC	0.33 655	0.22 646	0.58 666	0.31 666	0.15 614	0.36 653	0.17 440	0.54 682	0.46 632	0.47 669	0.56 662	0.58 676	0.39 659	0.36 648	0.38 669	0.15 631	0.15 647	0.18 653	0.21 662	0.16 644	0.16 643

NCCL2	0.24 609	0.15 592	0.18 517	0.34 670	0.18 650	0.24 587	0.24 612	0.34 596	0.29 522	0.31 627	0.38 607	0.38 635	0.29 623	0.23 580	0.25 598	0.15 631	0.12 618	0.18 653	0.21 662	0.13 601	0.13 604

NOSS_ROB	0.19 553	0.13 570	0.18 517	0.16 211	0.12 550	0.16 454	0.12 106	0.30 544	0.33 549	0.20 507	0.22 449	0.27 556	0.24 586	0.21 554	0.16 486	0.16 648	0.18 659	0.23 663	0.21 662	0.13 601	0.13 604

BEATNet-Init1	0.54 682	0.28 663	0.68 682	0.31 666	0.21 661	0.85 698	0.31 668	0.57 684	0.69 683	0.89 697	1.00 699	2.17 714	0.66 692	0.58 689	0.44 680	0.19 659	0.18 659	0.23 663	0.22 665	0.22 661	0.21 665

NCC-stereo	0.25 616	0.15 592	0.31 616	0.26 638	0.17 640	0.21 550	0.31 668	0.41 648	0.40 601	0.24 566	0.38 607	0.33 613	0.29 623	0.37 653	0.28 625	0.13 606	0.11 602	0.15 632	0.22 665	0.13 601	0.13 604

Abc-Net	0.25 616	0.15 592	0.31 616	0.26 638	0.17 640	0.21 550	0.31 668	0.41 648	0.40 601	0.24 566	0.38 607	0.33 613	0.29 623	0.37 653	0.28 625	0.13 606	0.11 602	0.15 632	0.22 665	0.13 601	0.13 604
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.24 609	0.18 627	0.34 626	0.28 653	0.22 664	0.22 564	0.39 684	0.29 531	0.39 597	0.22 539	0.33 578	0.25 539	0.26 602	0.21 554	0.25 598	0.10 526	0.23 678	0.15 632	0.22 665	0.09 510	0.13 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MADNet+	0.76 693	0.72 695	3.76 716	0.67 692	0.41 685	0.99 704	0.97 714	0.72 693	0.75 690	0.52 672	0.58 670	0.64 681	0.68 693	0.89 705	1.04 711	0.35 685	0.36 690	0.28 677	0.23 669	0.38 686	0.33 683

CC-Net-ROB	0.28 639	0.31 672	0.36 634	0.30 664	0.15 614	0.25 596	0.19 535	0.45 665	0.34 560	0.39 650	0.37 600	0.39 640	0.31 639	0.27 604	0.27 617	0.24 678	0.18 659	0.30 680	0.23 669	0.19 658	0.15 634

MSMD_ROB	0.31 652	0.26 659	0.26 593	0.24 621	0.21 661	0.34 644	0.25 628	0.34 596	0.39 597	0.40 653	0.69 680	0.45 657	0.41 665	0.34 639	0.28 625	0.20 664	0.20 665	0.26 666	0.25 671	0.23 664	0.22 668

FSD					0.23 665	0.25 596	0.25 628	0.27 487	0.26 485	0.25 579	0.26 506	0.26 549	0.26 602	0.27 604	0.24 590	0.21 667	0.20 665	0.27 669	0.26 672	0.25 672

FC-DCNN v2	0.33 655	0.28 663	0.28 598	0.26 638	0.23 665	0.39 662	0.29 659	0.41 648	0.44 621	0.46 667	0.57 666	0.51 669	0.41 665	0.38 658	0.30 641	0.21 667	0.20 665	0.27 669	0.26 672	0.25 672	0.24 670

FCDSN-DC	0.33 655	0.28 663	0.28 598	0.30 664	0.24 669	0.39 662	0.28 648	0.43 659	0.42 610	0.44 664	0.53 657	0.51 669	0.42 669	0.37 653	0.30 641	0.21 667	0.20 665	0.27 669	0.26 672	0.25 672	0.25 672
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 655	0.28 663	0.28 598	0.26 638	0.23 665	0.38 659	0.29 659	0.40 643	0.44 621	0.46 667	0.56 662	0.51 669	0.41 665	0.38 658	0.31 647	0.21 667	0.20 665	0.27 669	0.26 672	0.25 672	0.24 670

ELAS_RVC	0.42 669	0.29 670	0.33 623	0.28 653	0.24 669	0.56 678	0.38 682	0.50 673	0.61 667	0.74 690	0.76 687	0.67 683	0.56 684	0.55 685	0.42 676	0.22 671	0.21 675	0.27 669	0.26 672	0.27 678	0.26 675
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 669	0.29 670	0.34 626	0.28 653	0.24 669	0.63 682	0.37 680	0.52 678	0.52 650	0.72 687	0.82 691	0.68 685	0.56 684	0.52 680	0.45 683	0.22 671	0.21 675	0.27 669	0.26 672	0.26 676	0.26 675
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.33 655	0.25 658	0.51 656	0.28 653	0.27 675	0.30 634	0.31 668	0.35 611	0.51 644	0.36 643	0.40 618	0.47 665	0.35 651	0.34 639	0.36 662	0.23 676	0.26 681	0.26 666	0.28 678	0.23 664	0.21 665

ACVNet_1	0.45 674	0.51 684	0.61 669	0.45 682	0.28 676	0.50 672	0.28 648	0.58 689	0.71 684	0.63 681	0.59 672	0.74 688	0.50 678	0.50 677	0.36 662	0.26 679	0.25 679	0.39 685	0.29 679	0.32 683	0.25 672

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 646	0.24 653	0.30 613	0.36 674	0.16 628	0.36 653	0.31 668	0.34 596	0.43 619	0.41 657	0.46 647	0.38 635	0.30 634	0.35 644	0.29 634	0.19 659	0.20 665	0.26 666	0.29 679	0.18 655	0.19 661

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 671	0.39 679	0.56 661	0.40 677	0.20 658	0.66 685	0.33 677	0.54 682	0.72 685	0.71 686	0.72 683	0.62 678	0.55 682	0.52 680	0.47 684	0.20 664	0.19 664	0.29 678	0.30 681	0.24 670	0.19 661

Ntro	0.41 667	0.40 680	0.54 659	0.46 685	0.30 680	0.64 683	0.24 612	0.47 669	0.68 680	0.42 659	0.49 651	0.47 665	0.42 669	0.40 664	0.32 652	0.32 682	0.28 683	0.37 684	0.31 682	0.33 684	0.29 678

MANE	0.47 677	0.28 663	0.28 598	0.27 646	0.24 669	0.50 672	0.32 676	0.57 684	0.62 670	0.74 690	1.20 709	1.21 700	0.64 691	0.54 684	0.39 670	0.22 671	0.20 665	0.27 669	0.31 682	0.26 676	0.25 672

light-stereo	0.44 671	0.27 661	0.64 674	0.61 690	0.50 690	0.34 644	0.23 601	0.47 669	0.52 650	0.57 678	0.59 672	0.78 689	0.33 645	0.49 676	0.30 641	0.33 683	0.25 679	0.27 669	0.33 684	0.47 688	0.41 691

JetBlue	0.73 692	0.46 683	1.21 705	0.52 687	0.47 689	2.16 714	0.67 704	0.78 694	0.72 685	0.70 685	0.79 689	1.21 700	0.84 700	1.06 711	1.04 711	0.40 688	0.28 683	0.33 682	0.33 684	0.30 679	0.34 684

otaku	0.39 664	0.38 678	0.53 657	0.44 681	0.28 676	0.57 679	0.24 612	0.42 653	0.62 670	0.40 653	0.50 653	0.46 661	0.34 647	0.40 664	0.33 656	0.30 681	0.30 685	0.39 685	0.33 684	0.30 679	0.29 678

NVStereoNet_ROB	0.47 677	0.37 677	0.47 652	0.42 680	0.29 679	0.35 649	0.35 678	0.50 673	0.61 667	0.73 688	0.94 696	0.70 687	0.68 693	0.48 675	0.62 695	0.22 671	0.33 689	0.34 683	0.34 687	0.30 679	0.31 681
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MonStereo1	0.49 679	0.27 661	0.61 669	0.29 660	0.20 658	0.40 664	0.19 535	0.51 677	0.66 679	0.53 673	0.91 695	1.02 694	0.59 688	0.51 679	0.58 692	0.53 697	0.32 688	0.55 694	0.40 688	0.36 685	0.38 688

RainbowNet	0.54 682	0.61 689	0.71 688	0.57 689	0.43 687	0.66 685	0.37 680	0.60 690	0.87 696	0.51 671	0.67 676	0.63 679	0.47 675	0.50 677	0.44 680	0.47 693	0.48 699	0.53 692	0.41 689	0.53 692	0.41 691

ACVNet-4b	0.39 664	0.53 685	0.56 661	0.45 682	0.24 669	0.46 670	0.18 489	0.50 673	0.64 674	0.42 659	0.45 644	0.60 677	0.27 609	0.34 639	0.24 590	0.33 683	0.14 643	0.48 688	0.42 690	0.31 682	0.27 677

ACVNet_2	0.67 689	0.68 694	0.70 686	0.64 691	0.41 685	0.75 693	0.50 693	0.98 704	1.38 709	0.90 698	1.09 703	1.04 695	0.74 696	0.55 685	0.48 685	0.43 689	0.40 692	0.53 692	0.45 691	0.48 689	0.36 686

IMH-64-1	0.66 687	0.62 690	0.69 683	0.72 693	0.51 691	0.60 680	0.51 694	0.92 698	0.84 694	0.75 693	1.02 700	0.81 690	0.78 698	0.80 696	0.50 687	0.43 689	0.46 694	0.72 697	0.48 692	0.55 693	0.40 689

IMH-64	0.66 687	0.62 690	0.69 683	0.72 693	0.51 691	0.60 680	0.51 694	0.92 698	0.84 694	0.75 693	1.02 700	0.81 690	0.78 698	0.80 696	0.50 687	0.43 689	0.46 694	0.72 697	0.48 692	0.55 693	0.40 689

PWCK	0.72 690	0.95 704	0.99 700	0.77 695	0.32 681	0.79 695	0.38 682	0.92 698	0.90 697	0.96 701	0.76 687	0.97 693	0.62 690	0.87 702	0.68 698	0.73 707	0.46 694	0.76 702	0.49 694	0.71 704	0.44 694

SPS-STEREO	0.58 685	0.59 688	0.66 675	0.45 682	0.55 694	0.65 684	0.44 690	0.63 691	0.51 644	0.69 684	0.65 675	0.66 682	0.58 687	0.62 691	0.62 695	0.62 703	0.47 698	0.51 690	0.49 694	0.55 693	0.58 698
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.57 684	0.58 686	0.67 679	0.41 678	0.55 694	0.68 687	0.51 694	0.57 684	0.46 632	0.67 682	0.70 681	0.69 686	0.57 686	0.64 692	0.58 692	0.59 701	0.49 700	0.50 689	0.50 696	0.52 690	0.59 701

IMH	0.72 690	0.65 692	0.70 686	0.77 695	0.54 693	0.71 689	0.56 697	0.99 706	1.08 700	0.82 696	1.09 703	0.89 692	0.88 702	0.88 704	0.53 691	0.44 692	0.50 703	0.75 700	0.51 697	0.58 696	0.42 693

anonymity	0.53 681	0.58 686	0.66 675	0.41 678	0.61 700	0.54 676	0.41 685	0.57 684	0.41 608	0.56 677	0.50 653	0.50 668	0.55 682	0.59 690	0.50 687	0.58 700	0.50 703	0.51 690	0.51 697	0.52 690	0.58 698

Consistency-Raft	0.44 671	0.40 680	0.46 649	0.37 676	0.43 687	0.42 668	0.41 685	0.57 684	0.55 655	0.32 634	0.73 684	0.32 607	0.50 678	0.42 671	0.49 686	0.39 687	0.36 690	0.45 687	0.52 699	0.42 687	0.30 680

TorneroNet-64	0.76 693	0.73 696	0.77 692	0.78 697	0.58 699	0.94 703	0.58 698	0.85 697	1.26 704	0.67 682	0.88 693	1.41 707	0.76 697	0.87 702	0.68 698	0.49 695	0.46 694	0.73 699	0.59 700	0.68 701	0.54 697

MFMNet_re	0.65 686	0.66 693	0.66 675	0.51 686	0.69 705	0.70 688	0.58 698	0.65 692	0.75 690	0.61 680	0.73 684	0.63 679	0.68 693	0.65 693	0.60 694	0.66 705	0.58 712	0.63 695	0.59 700	0.68 701	0.69 708

LVE	0.84 698	0.87 702	0.86 697	0.81 698	0.56 696	1.09 709	0.66 703	1.07 708	1.45 711	0.97 702	1.23 711	1.11 698	0.86 701	0.84 699	0.72 702	0.49 695	0.56 709	0.76 702	0.60 702	0.66 699	0.60 704

GCST	0.37 662	0.42 682	0.27 595	1.03 708	0.39 683	0.18 495	0.08 7	0.21 363	0.18 334	0.28 604	0.25 493	0.15 391	0.12 375	0.16 433	0.14 429	0.64 704	0.43 693	0.75 700	0.65 703	0.64 697	0.46 695

Dean	0.88 699	0.88 703	0.81 693	0.82 699	0.57 697	0.91 700	0.62 701	1.17 714	1.71 714	1.15 709	1.16 707	1.31 704	1.00 707	0.82 698	0.83 707	0.57 698	0.56 709	0.78 704	0.65 703	0.67 700	0.58 698

TorneroNet	0.83 697	0.75 697	0.83 696	0.85 700	0.63 702	1.03 707	0.65 702	0.96 702	1.14 702	0.80 695	1.10 705	1.36 705	0.88 702	0.95 707	0.82 706	0.57 698	0.49 700	0.79 705	0.66 705	0.74 707	0.64 707

WAO-7	0.80 695	0.78 698	0.57 663	0.85 700	0.67 704	0.76 694	0.69 707	1.07 708	1.30 706	0.90 698	1.20 709	1.05 696	0.93 704	0.71 694	0.68 698	0.60 702	0.62 713	0.67 696	0.68 706	0.64 697	0.59 701

WAO-6	0.82 696	0.81 699	0.63 673	0.87 702	0.63 702	0.79 695	0.60 700	0.98 704	1.52 713	0.91 700	0.97 698	1.08 697	1.04 708	0.72 695	0.70 701	0.72 706	0.49 700	0.91 708	0.71 707	0.70 703	0.59 701

WAO-8	0.92 700	0.83 700	0.67 679	0.94 705	0.70 706	0.92 701	0.68 705	1.08 710	1.80 716	1.06 706	1.42 713	1.29 702	1.08 710	0.86 700	0.80 704	0.74 708	0.54 706	0.86 706	0.75 708	0.71 704	0.63 705

Venus	0.92 700	0.83 700	0.67 679	0.94 705	0.70 706	0.92 701	0.68 705	1.08 710	1.80 716	1.06 706	1.42 713	1.29 702	1.08 710	0.86 700	0.80 704	0.74 708	0.54 706	0.86 706	0.75 708	0.71 704	0.63 705

notaker	0.98 703	1.13 707	1.02 701	1.14 710	0.81 709	0.73 692	0.69 707	0.94 701	1.15 703	1.19 711	1.19 708	1.41 707	1.17 713	1.10 713	0.74 703	0.82 711	0.64 714	1.18 713	0.79 710	1.02 711	0.82 712

ktn	1.02 705	1.23 709	0.82 694	1.24 712	0.86 711	1.00 706	0.86 710	0.96 702	1.37 708	1.05 704	1.12 706	1.16 699	1.06 709	0.95 707	0.62 695	1.28 717	0.71 715	1.39 717	0.83 711	1.06 713	0.77 711

UNDER WATER-64	0.97 702	0.96 705	1.48 709	0.88 703	0.57 697	1.24 712	0.90 712	0.78 694	0.96 698	1.05 704	0.85 692	1.56 712	1.26 714	0.97 709	0.99 709	0.88 712	0.57 711	1.04 712	0.88 712	0.81 708	0.75 709

UNDER WATER	0.99 704	1.00 706	1.47 708	1.00 707	0.71 708	1.18 711	0.86 710	0.81 696	1.09 701	1.02 703	0.90 694	1.53 711	1.26 714	1.06 711	1.02 710	0.79 710	0.54 706	1.02 710	0.88 712	0.83 709	0.75 709

JetRed	1.66 709	1.51 712	3.09 712	0.93 704	1.21 714	5.28 717	1.61 719	1.29 716	1.42 710	1.84 715	1.77 716	1.59 713	0.95 705	1.43 714	2.51 719	0.91 714	1.61 718	0.93 709	0.91 714	1.36 715	1.03 715

HanzoNet	1.31 708	1.29 711	1.22 706	1.13 709	0.85 710	1.05 708	0.84 709	1.06 707	1.47 712	1.66 714	1.63 715	2.48 716	1.78 716	1.63 715	1.69 713	1.27 716	0.80 716	1.32 716	1.02 715	1.07 714	0.90 713

KSHMR	1.10 706	1.19 708	0.90 699	1.26 713	1.00 713	0.99 704	0.96 713	1.13 713	1.35 707	1.16 710	1.28 712	1.40 706	0.97 706	1.03 710	0.93 708	1.03 715	1.08 717	1.20 714	1.03 716	1.03 712	0.98 714

DPSimNet_ROB	1.14 707	1.25 710	0.87 698	1.15 711	0.90 712	1.15 710	1.18 715	1.20 715	1.26 704	1.45 713	1.05 702	1.44 710	1.13 712	0.92 706	1.70 714	1.47 718	0.52 705	1.22 715	1.04 717	0.92 710	1.03 715

MADNet++	1.97 710	1.75 713	1.66 710	1.83 714	1.69 716	2.38 715	1.45 718	2.36 717	2.11 718	2.58 717	2.37 718	2.25 715	2.21 718	2.28 716	2.36 717	1.87 719	1.67 719	1.53 718	1.34 718	1.87 716	1.78 718

TCMNet-wrong-test	3.69 713	5.54 726	3.91 717	12.22 728	11.75 730	4.77 716	3.86 720	1.08 710	0.74 689	1.13 708	2.21 717	6.16 722	0.53 681	3.43 718	2.33 716	0.90 713	0.20 665	1.85 720	1.69 719	5.71 724	3.79 724

PML	8.57 722	9.39 732	6.24 718	5.34 719	6.36 721	13.21 724	20.99 725	5.35 720	6.68 721	17.75 734	26.46 745	7.58 723	6.08 722	7.89 723	5.76 720	5.33 726	1.83 720	5.95 732	1.93 720	8.75 729	2.53 720

tt	4.65 714	0.07 212	3.54 715	2.01 715	1.55 715	10.25 721	16.66 724	8.90 727	5.03 720	1.33 712	0.96 697	4.71 718	4.74 720	3.33 717	5.86 721	6.06 727	10.30 733	1.87 721	2.09 721	2.61 718	1.19 717

USTest	6.16 715	2.65 716	2.79 711	6.48 722	7.21 722	14.33 725	21.38 726	6.98 726	9.55 725	5.35 723	6.12 719	5.71 721	7.69 723	6.31 722	6.75 723	1.97 720	3.38 725	1.63 719	2.14 722	2.49 717	2.35 719

iinet-test	10.41 723	8.00 728	7.40 722	10.23 723	10.93 726	17.97 730	25.06 732	11.30 731	13.29 727	9.69 728	9.78 725	9.38 729	11.23 729	10.97 728	12.61 728	6.59 729	8.30 728	5.49 727	6.54 723	6.58 725	6.91 726

IINet	10.41 723	8.00 728	7.40 722	10.23 723	10.93 726	17.97 730	25.06 732	11.30 731	13.29 727	9.69 728	9.77 724	9.38 729	11.23 729	10.97 728	12.61 728	6.59 729	8.30 728	5.49 727	6.54 723	6.58 725	6.91 726

DPSM_ROB	11.10 729	8.47 730	7.95 725	10.84 726	11.58 728	19.10 733	26.50 737	12.02 733	14.09 732	10.38 730	10.91 729	10.39 732	11.92 732	11.67 730	13.39 732	6.99 731	8.79 731	5.82 730	6.92 725	6.97 727	7.31 730

DPSM	11.10 729	8.47 730	7.95 725	10.84 726	11.58 728	19.10 733	26.50 737	12.02 733	14.09 732	10.38 730	10.91 729	10.39 732	11.92 732	11.67 730	13.39 732	6.99 731	8.79 731	5.82 730	6.92 725	6.97 727	7.31 730

DPSMNet_ROB	8.06 720	4.50 719	8.69 728	5.36 721	10.74 725	8.32 719	22.71 727	5.47 721	13.38 729	5.13 721	9.98 726	5.10 719	10.47 727	5.53 720	12.77 730	3.80 725	8.00 726	3.49 722	6.95 727	3.75 723	7.09 728

DGTPSM_ROB	8.06 720	4.50 719	8.69 728	5.34 719	10.73 724	8.32 719	22.71 727	5.47 721	13.38 729	5.13 721	9.98 726	5.10 719	10.47 727	5.53 720	12.77 730	3.79 724	8.00 726	3.49 722	6.95 727	3.74 722	7.09 728

Anonymous_1	10.87 728	7.82 727	7.41 724	10.29 725	10.08 723	18.64 732	26.11 734	11.02 730	13.45 731	9.43 727	10.10 728	9.73 731	11.31 731	10.69 727	12.47 727	6.42 728	8.38 730	5.70 729	10.22 729	11.41 730	6.65 725

xxxxx1	7.75 716	5.06 723	7.26 719	3.15 716	3.91 718	16.37 726	22.88 729	5.87 723	8.68 722	7.99 724	8.55 721	9.13 726	8.46 724	10.05 724	10.47 724	2.43 721	2.48 721	3.56 724	12.26 730	3.48 719	3.02 721

tt_ll	7.75 716	5.06 723	7.26 719	3.15 716	3.91 718	16.37 726	22.88 729	5.87 723	8.68 722	7.99 724	8.55 721	9.13 726	8.46 724	10.05 724	10.47 724	2.43 721	2.48 721	3.56 724	12.26 730	3.48 719	3.02 721

ff	7.75 716	5.06 723	7.26 719	3.15 716	3.91 718	16.37 726	22.88 729	5.87 723	8.68 722	7.99 724	8.55 721	9.13 726	8.46 724	10.05 724	10.47 724	2.43 721	2.48 721	3.56 724	12.26 730	3.48 719	3.02 721

Selective-RAFT-Error	22.39 741	17.14 738	16.01 734	22.00 738	23.34 742	38.37 742	53.36 742	24.24 745	28.53 743	20.80 743	21.94 742	20.94 738	24.02 740	23.48 744	27.33 746	14.07 737	17.70 740	11.70 734	13.93 733	14.05 734	14.83 739

CasAABBNet	22.33 736	17.11 734	15.84 732	21.94 735	23.28 738	38.30 737	53.40 743	24.05 741	28.44 741	20.66 740	21.86 739	21.03 742	24.04 741	23.35 740	27.03 742	14.06 734	17.69 737	11.70 734	13.94 734	14.04 733	14.76 736

RAFT-FEzeroshot	22.33 736	17.12 735	15.83 730	21.95 736	23.32 740	38.31 738	53.41 745	23.99 739	28.43 739	20.66 740	21.84 737	21.02 740	24.05 742	23.33 738	27.09 743	14.06 734	17.69 737	11.70 734	13.95 735	14.05 734	14.76 736

RAFT-FE	22.33 736	17.12 735	15.83 730	21.95 736	23.32 740	38.31 738	53.41 745	23.99 739	28.43 739	20.66 740	21.84 737	21.02 740	24.05 742	23.33 738	27.09 743	14.06 734	17.69 737	11.70 734	13.95 735	14.05 734	14.76 736

LSM0	22.80 743	17.22 739	19.17 737	22.12 740	28.90 745	38.38 743	53.27 740	24.21 744	28.36 738	20.84 744	21.11 734	21.63 743	24.25 745	23.42 742	26.98 741	14.08 738	17.39 735	11.72 739	13.98 737	14.22 737	14.66 733

Hybrid-DGEV	22.38 740	17.26 740	16.15 735	21.92 734	23.29 739	38.36 741	53.40 743	24.38 746	28.67 745	20.64 739	21.89 740	21.01 739	24.05 742	23.35 740	27.12 745	14.08 738	17.70 740	11.71 738	13.99 738	14.01 732	14.70 735

FlowAnything	22.34 739	17.13 737	15.98 733	22.00 738	23.23 737	38.39 744	53.32 741	24.19 743	28.48 742	21.00 745	21.93 741	20.83 737	23.97 739	23.44 743	26.83 739	14.04 733	17.80 742	11.63 733	14.08 739	14.00 731	14.65 732

fast-reg	22.77 742	17.32 741	19.13 736	22.15 741	24.31 743	38.33 740	53.16 739	24.18 742	28.58 744	20.60 738	22.12 743	20.65 736	23.90 738	23.12 737	26.84 740	14.18 740	17.47 736	14.33 740	14.96 740	15.38 738	14.67 734

RSGM-EC	20.15 733	4.62 721	0.75 690	16.73 729	16.97 734	21.10 735	26.46 735	10.37 728	14.13 734	18.18 735	21.56 735	22.31 744	22.50 736	21.80 735	15.71 734	62.36 745	33.86 745	20.06 742	18.04 741	19.30 740	16.22 740

acva	20.15 733	4.62 721	0.75 690	16.73 729	16.97 734	21.10 735	26.46 735	10.37 728	14.13 734	18.18 735	21.56 735	22.31 744	22.50 736	21.80 735	15.71 734	62.36 745	33.86 745	20.06 742	18.04 741	19.30 740	16.22 740

HaxPig	15.73 731	18.55 742	19.19 738	16.92 731	15.89 733	7.80 718	7.57 721	13.37 735	10.80 726	15.40 733	14.87 731	15.95 734	14.81 734	15.67 733	15.97 736	18.96 741	16.72 734	19.47 741	18.10 743	19.45 742	19.06 743

MEDIAN_ROB	20.38 735	24.05 743	23.36 741	21.18 733	21.62 736	10.51 722	8.17 722	17.68 736	15.46 736	20.04 737	19.65 733	20.30 735	20.16 735	21.17 734	21.03 737	23.81 743	21.77 743	24.98 744	23.75 744	25.01 743	23.94 744

LRCNet_RVC	10.76 727	13.97 733	7.97 727	19.07 732	2.04 717	0.35 649	0.31 668	5.29 719	0.48 635	13.02 732	17.65 732	8.69 724	5.73 721	4.78 719	2.22 715	23.53 742	2.69 724	27.60 745	25.75 745	17.60 739	16.54 742

AVERAGE_ROB	24.89 744	29.12 744	27.98 742	24.83 742	24.59 744	17.82 729	11.61 723	21.45 737	19.91 737	25.04 746	24.38 744	25.06 746	25.31 746	24.69 745	22.86 738	29.74 744	27.09 744	28.97 746	27.94 746	30.07 744	29.35 745

test_example2	97.69 745	92.93 745	45.57 743	96.02 743	109.84 746	88.44 745	93.70 747	25.54 747	94.63 747	130.46 748	126.87 747	58.93 747	75.48 747	87.99 746	77.94 747	150.16 747	221.11 747	76.29 747	98.21 747	108.42 747	95.33 746

ccccc		285.89 746		366.70 746	366.78 747	118.88 747		113.97 748		125.77 747		120.54 748		252.62 748		382.79 748	352.84 748	254.30 748	222.62 748	426.61 748

Low-res two-view benchmark