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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 88	0.20 129	0.16 9	0.22 98	0.21 1	0.23 25	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 67	0.10 9	0.09 18	0.14 159	0.13 232	0.10 5	0.11 59

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 88	0.23 226	0.16 9	0.19 27	0.21 1	0.23 25	0.24 59	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 103	0.21 40	0.11 31	0.09 18	0.15 214	0.14 273	0.10 5	0.10 6

S2M2_XL	0.19 12	0.18 149	0.28 46	0.27 2	0.20 129	0.15 4	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 28	0.26 78	0.17 6	0.17 20	0.24 2	0.21 40	0.17 345	0.16 457	0.15 214	0.14 273	0.15 248	0.12 125
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
StereoAnything_RVC	0.22 51	0.85 659	0.41 236	0.28 3	0.16 13	0.23 48	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 80	0.32 54	0.19 5	0.16 292	0.09 18	0.12 47	0.09 8	0.16 318	0.10 6

LGCAT	0.20 17	0.14 8	0.25 7	0.29 8	0.19 86	0.14 2	0.19 27	0.24 5	0.19 10	0.27 95	0.20 21	0.20 34	0.21 80	0.34 84	0.22 67	0.23 521	0.19 534	0.11 4	0.14 273	0.10 5	0.19 411

FoundationStereo	0.18 4	0.15 46	0.26 26	0.31 36	0.17 28	0.23 48	0.20 46	0.24 5	0.16 6	0.19 16	0.16 8	0.21 42	0.19 44	0.27 9	0.22 67	0.14 158	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.10 5	0.10 6

mm1	0.19 12	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.19 86	0.15 4	0.19 27	0.27 7	0.26 46	0.16 3	0.20 21	0.29 130	0.19 44	0.31 43	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

PointNet	0.21 41	0.15 46	0.27 34	0.32 63	0.19 86	0.29 139	0.24 129	0.27 7	0.28 65	0.16 3	0.24 57	0.29 130	0.19 44	0.35 93	0.20 23	0.13 104	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.11 33	0.10 6

PSi22b	0.18 4	0.14 8	0.25 7	0.29 8	0.15 5	0.15 4	0.18 13	0.27 7	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.31 149	0.20 66	0.26 5	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

DepthFocus	0.20 17	0.13 2	0.31 82	0.29 8	0.24 278	0.18 15	0.20 46	0.27 7	0.18 8	0.24 59	0.25 64	0.15 1	0.18 29	0.27 9	0.19 5	0.15 238	0.12 281	0.17 300	0.17 399	0.13 137	0.10 6

Foundation-i32	0.17 1	0.14 8	0.23 2	0.28 3	0.13 1	0.15 4	0.19 27	0.27 7	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 62	0.19 44	0.24 2	0.21 40	0.13 104	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.09 1

LACA1	0.19 12	0.16 74	0.27 34	0.29 8	0.14 2	0.26 85	0.22 98	0.27 7	0.19 10	0.20 19	0.16 8	0.19 25	0.18 29	0.31 43	0.21 40	0.14 158	0.10 69	0.11 4	0.10 71	0.11 33	0.10 6

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 8	0.26 26	0.31 36	0.17 28	0.24 56	0.17 3	0.27 7	0.15 3	0.18 11	0.19 17	0.22 51	0.14 2	0.32 54	0.19 5	0.13 104	0.09 18	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 8	0.28 46	0.34 100	0.17 28	0.24 56	0.17 3	0.27 7	0.13 1	0.18 11	0.14 2	0.23 62	0.15 8	0.32 54	0.20 23	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.09 8	0.10 5	0.10 6

PipStereo	0.18 4	0.14 8	0.25 7	0.29 8	0.15 5	0.14 2	0.19 27	0.28 15	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.29 130	0.19 44	0.27 9	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.11 59

PSi22a	0.17 1	0.14 8	0.23 2	0.28 3	0.15 5	0.17 13	0.18 13	0.28 15	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 51	0.17 20	0.23 1	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

IGEV-Stereo+	0.25 104	0.15 46	0.28 46	0.32 63	0.19 86	0.13 1	0.17 3	0.29 17	0.30 87	0.22 42	0.15 4	0.22 51	0.22 95	0.42 152	0.22 67	0.14 158	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.15 248	1.09 685

depth_test_26	0.21 41	0.15 46	0.29 59	0.31 36	0.20 129	0.16 9	0.20 46	0.30 18	0.23 25	0.27 95	0.37 172	0.22 51	0.15 8	0.30 29	0.20 23	0.18 389	0.14 400	0.15 214	0.15 306	0.15 248	0.15 275

LACA3	0.21 41	0.18 149	0.27 34	0.29 8	0.15 5	0.32 191	0.25 151	0.30 18	0.22 21	0.24 59	0.21 31	0.21 42	0.22 95	0.45 181	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.09 1

BridgeDepth	0.21 41	0.15 46	0.27 34	0.35 132	0.14 2	0.38 270	0.26 176	0.30 18	0.23 25	0.18 11	0.19 17	0.28 124	0.30 223	0.32 54	0.22 67	0.11 31	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.11 33	0.11 59
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 8	0.29 59	0.31 36	0.21 158	0.19 21	0.19 27	0.30 18	0.20 15	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 20	0.35 93	0.20 23	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.10 6

dual_stereo	0.20 17	0.15 46	0.27 34	0.32 63	0.17 28	0.16 9	0.20 46	0.30 18	0.21 19	0.24 59	0.20 21	0.25 95	0.14 2	0.55 261	0.25 142	0.14 158	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.10 5	0.10 6

derf	0.20 17	0.15 46	0.28 46	0.32 63	0.19 86	0.21 32	0.18 13	0.31 23	0.26 46	0.18 11	0.21 31	0.27 117	0.18 29	0.33 69	0.21 40	0.12 55	0.11 196	0.11 4	0.09 8	0.09 1	0.11 59

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 8	0.28 46	0.34 100	0.16 13	0.26 85	0.17 3	0.31 23	0.15 3	0.19 16	0.15 4	0.23 62	0.15 8	0.32 54	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 100	0.09 8	0.10 5	0.10 6

MCSU-Stereo	0.20 17	0.13 2	0.25 7	0.31 36	0.14 2	0.34 222	0.24 129	0.32 25	0.20 15	0.27 95	0.35 158	0.22 51	0.17 20	0.29 20	0.21 40	0.11 31	0.09 18	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.11 59

qqai	0.20 17	0.15 46	0.30 71	0.32 63	0.19 86	0.22 35	0.18 13	0.32 25	0.27 61	0.18 11	0.20 21	0.28 124	0.18 29	0.34 84	0.21 40	0.13 104	0.11 196	0.12 47	0.09 8	0.09 1	0.11 59

LACA2	0.21 41	0.16 74	0.28 46	0.30 20	0.15 5	0.29 139	0.29 234	0.32 25	0.23 25	0.22 42	0.23 46	0.28 124	0.20 66	0.35 93	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.10 1	0.09 8	0.13 137	0.10 6

MLG-Stereo_test3	0.20 17	0.14 8	0.28 46	0.33 88	0.17 28	0.38 270	0.18 13	0.32 25	0.22 21	0.25 69	0.16 8	0.25 95	0.17 20	0.32 54	0.21 40	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.11 59

DEFOM-Stereo	0.23 67	0.16 74	0.29 59	0.34 100	0.20 129	0.59 432	0.20 46	0.32 25	0.31 96	0.23 49	0.19 17	0.18 17	0.18 29	0.42 152	0.22 67	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.12 125

mm2	0.19 12	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.19 86	0.15 4	0.19 27	0.33 30	0.26 46	0.16 3	0.20 21	0.29 130	0.19 44	0.31 43	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

LiteMatch*	0.21 41	0.15 46	0.33 103	0.31 36	0.23 226	0.24 56	0.21 73	0.33 30	0.33 115	0.21 28	0.19 17	0.24 82	0.21 80	0.32 54	0.21 40	0.13 104	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.11 33	0.12 125

LiteMatch	0.25 104	0.18 149	0.25 7	0.38 230	0.20 129	0.28 122	0.27 191	0.33 30	0.26 46	0.21 28	0.20 21	0.28 124	0.43 352	0.30 29	0.47 435	0.17 345	0.10 69	0.15 214	0.13 232	0.15 248	0.15 275

GeoVLM	0.20 17	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.19 86	0.28 122	0.19 27	0.33 30	0.26 46	0.21 28	0.20 21	0.29 130	0.21 80	0.30 29	0.22 67	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.11 59

MonSter++	0.20 17	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.20 129	0.28 122	0.19 27	0.33 30	0.26 46	0.21 28	0.20 21	0.28 124	0.21 80	0.31 43	0.22 67	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

VIP-Stereo	0.25 104	0.18 149	0.33 103	0.32 63	0.21 158	0.63 452	0.19 27	0.33 30	0.38 157	0.24 59	0.31 126	0.27 117	0.19 44	0.49 225	0.23 97	0.13 104	0.10 69	0.13 100	0.09 8	0.12 88	0.10 6

DDF-Stereo	0.26 127	0.16 74	0.33 103	0.37 203	0.30 473	0.19 21	0.20 46	0.33 30	0.31 96	0.27 95	0.26 78	0.29 130	0.28 177	0.39 124	0.25 142	0.17 345	0.10 69	0.14 159	0.10 71	0.69 663	0.13 185

4.25_new	0.22 51	0.22 322	0.34 121	0.32 63	0.19 86	0.31 171	0.28 215	0.33 30	0.25 39	0.30 134	0.28 97	0.21 42	0.26 144	0.35 93	0.25 142	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

4.5w_new	0.22 51	0.22 322	0.34 121	0.32 63	0.19 86	0.31 171	0.28 215	0.33 30	0.25 39	0.30 134	0.28 97	0.21 42	0.26 144	0.35 93	0.25 142	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 51	0.22 322	0.34 121	0.32 63	0.19 86	0.31 171	0.28 215	0.33 30	0.25 39	0.30 134	0.28 97	0.21 42	0.26 144	0.35 93	0.25 142	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

4w-stereo	0.22 51	0.19 196	0.33 103	0.31 36	0.18 50	0.29 139	0.20 46	0.33 30	0.23 25	0.33 157	0.24 57	0.21 42	0.28 177	0.42 152	0.23 97	0.09 1	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.11 33	0.10 6

2.5w	0.22 51	0.18 149	0.34 121	0.32 63	0.18 50	0.31 171	0.27 191	0.33 30	0.24 32	0.29 124	0.35 158	0.18 17	0.19 44	0.41 140	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.10 6

LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 8	0.30 71	0.31 36	0.20 129	0.20 24	0.18 13	0.33 30	0.22 21	0.19 16	0.15 4	0.20 34	0.18 29	0.34 84	0.20 23	0.13 104	0.09 18	0.13 100	0.09 8	0.11 33	0.09 1

LGtest1	0.20 17	0.15 46	0.30 71	0.35 132	0.17 28	0.26 85	0.17 3	0.33 30	0.21 19	0.21 28	0.16 8	0.23 62	0.21 80	0.33 69	0.20 23	0.15 238	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.11 59

LG-Stereo	0.25 104	0.18 149	0.43 273	0.40 306	0.20 129	0.22 35	0.26 176	0.33 30	0.39 167	0.27 95	0.45 205	0.22 51	0.16 18	0.38 118	0.28 215	0.11 31	0.12 281	0.17 300	0.15 306	0.13 137	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 17	0.14 8	0.29 59	0.34 100	0.19 86	0.18 15	0.21 73	0.34 45	0.24 32	0.25 69	0.34 152	0.22 51	0.27 156	0.28 13	0.22 67	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

2.25w	0.23 67	0.19 196	0.35 141	0.31 36	0.18 50	0.30 154	0.18 13	0.34 45	0.32 107	0.33 157	0.37 172	0.20 34	0.25 123	0.47 205	0.25 142	0.10 9	0.09 18	0.11 4	0.10 71	0.10 5	0.12 125

4.5_new	0.21 41	0.20 241	0.31 82	0.31 36	0.18 50	0.24 56	0.26 176	0.34 45	0.29 74	0.33 157	0.29 108	0.19 25	0.19 44	0.30 29	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.12 47	0.11 143	0.14 191	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 241	0.31 82	0.31 36	0.18 50	0.24 56	0.26 176	0.34 45	0.29 74	0.33 157	0.29 108	0.19 25	0.19 44	0.30 29	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.12 47	0.11 143	0.14 191	0.10 6

aanet-32k-new	0.24 81	0.17 102	0.35 141	0.37 203	0.18 50	0.25 77	0.27 191	0.35 49	0.31 96	0.28 112	0.30 119	0.23 62	0.34 265	0.43 160	0.19 5	0.14 158	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.15 248	0.10 6

MatchStereo	0.20 17	0.14 8	0.25 7	0.28 3	0.15 5	0.17 13	0.20 46	0.35 49	0.29 74	0.21 28	0.36 166	0.18 17	0.17 20	0.33 69	0.25 142	0.14 158	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.11 59
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.23 67	0.18 149	0.36 165	0.38 230	0.19 86	0.33 209	0.22 98	0.35 49	0.24 32	0.22 42	0.21 31	0.20 34	0.19 44	0.59 299	0.21 40	0.10 9	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.11 33	0.13 185

GREAT-IGEV	0.23 67	0.15 46	0.33 103	0.30 20	0.23 226	0.20 24	0.26 176	0.35 49	0.34 123	0.21 28	0.31 126	0.22 51	0.21 80	0.50 230	0.22 67	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.13 137	0.12 125
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MGA	0.20 17	0.14 8	0.29 59	0.30 20	0.20 129	0.29 139	0.18 13	0.36 53	0.27 61	0.20 19	0.22 39	0.19 25	0.15 8	0.31 43	0.21 40	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.12 125

3.75w	0.23 67	0.17 102	0.33 103	0.32 63	0.19 86	0.42 320	0.24 129	0.36 53	0.26 46	0.33 157	0.28 97	0.17 6	0.25 123	0.38 118	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.11 33	0.10 6

LG-G_1	0.22 51	0.14 8	0.31 82	0.34 100	0.16 13	0.52 378	0.17 3	0.36 53	0.20 15	0.21 28	0.22 39	0.26 104	0.19 44	0.37 108	0.20 23	0.14 158	0.10 69	0.13 100	0.09 8	0.11 33	0.11 59

LG-G	0.22 51	0.14 8	0.31 82	0.34 100	0.16 13	0.52 378	0.17 3	0.36 53	0.20 15	0.21 28	0.22 39	0.26 104	0.19 44	0.37 108	0.20 23	0.14 158	0.10 69	0.13 100	0.09 8	0.11 33	0.11 59

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 81	0.17 102	0.34 121	0.40 306	0.21 158	0.18 15	0.21 73	0.36 53	0.27 61	0.30 134	0.52 246	0.28 124	0.28 177	0.27 9	0.24 118	0.14 158	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.14 231

S2M2_L	0.26 127	0.23 355	0.34 121	0.32 63	0.25 311	0.24 56	0.13 1	0.36 53	0.42 199	0.25 69	0.37 172	0.29 130	0.25 123	0.31 43	0.26 168	0.22 494	0.19 534	0.17 300	0.19 459	0.21 457	0.19 411
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
zero-FE	0.26 127	0.16 74	0.33 103	0.36 171	0.30 473	0.18 15	0.20 46	0.37 59	0.31 96	0.27 95	0.27 87	0.29 130	0.28 177	0.34 84	0.25 142	0.17 345	0.10 69	0.14 159	0.10 71	0.62 661	0.13 185

asd	0.22 51	0.18 149	0.31 82	0.32 63	0.18 50	0.26 85	0.22 98	0.37 59	0.25 39	0.32 150	0.23 46	0.19 25	0.23 106	0.46 191	0.21 40	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.10 6

2.75w_new	0.22 51	0.18 149	0.30 71	0.29 8	0.18 50	0.23 48	0.33 325	0.37 59	0.29 74	0.36 180	0.27 87	0.18 17	0.25 123	0.37 108	0.24 118	0.11 31	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.10 6

aanet-new-28k	0.24 81	0.18 149	0.48 327	0.36 171	0.17 28	0.32 191	0.23 121	0.38 62	0.28 65	0.28 112	0.23 46	0.29 130	0.33 254	0.31 43	0.22 67	0.13 104	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.16 318	0.13 185

asda	0.22 51	0.19 196	0.31 82	0.32 63	0.18 50	0.24 56	0.23 121	0.38 62	0.29 74	0.28 112	0.24 57	0.18 17	0.23 106	0.41 140	0.22 67	0.09 1	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

monsterstereo	0.23 67	0.15 46	0.28 46	0.35 132	0.19 86	0.22 35	0.20 46	0.38 62	0.37 152	0.34 170	0.40 187	0.19 25	0.19 44	0.46 191	0.22 67	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.13 137	0.09 1

monster-pro	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.16 13	0.22 35	0.21 73	0.39 65	0.34 123	0.20 19	0.25 64	0.17 6	0.15 8	0.40 133	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

aanet-new-60k	0.25 104	0.17 102	0.60 451	0.37 203	0.17 28	0.38 270	0.24 129	0.39 65	0.31 96	0.24 59	0.25 64	0.26 104	0.31 235	0.45 181	0.18 2	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.13 137	0.11 59

aanet-new-78k	0.25 104	0.17 102	0.69 498	0.36 171	0.17 28	0.26 85	0.28 215	0.39 65	0.30 87	0.22 42	0.29 108	0.23 62	0.36 294	0.43 160	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 81	0.17 102	0.52 382	0.35 132	0.18 50	0.37 262	0.21 73	0.39 65	0.26 46	0.25 69	0.28 97	0.26 104	0.34 265	0.25 4	0.21 40	0.11 31	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.10 6

aanet-new-24k	0.24 81	0.17 102	0.33 103	0.36 171	0.18 50	0.39 286	0.24 129	0.39 65	0.31 96	0.30 134	0.28 97	0.26 104	0.31 235	0.31 43	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.11 59

WQFJA1++	0.24 81	0.16 74	0.30 71	0.31 36	0.21 158	0.34 222	0.17 3	0.39 65	0.18 8	0.26 80	0.30 119	0.29 130	0.28 177	0.41 140	0.23 97	0.16 292	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.31 572	0.12 125

BStereo	0.28 166	0.18 149	1.08 599	0.34 100	0.22 185	0.22 35	0.33 325	0.39 65	0.42 199	0.26 80	0.25 64	0.26 104	0.19 44	0.44 171	0.30 251	0.10 9	0.12 281	0.12 47	0.16 339	0.12 88	0.15 275

HiDET	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.30 20	0.19 86	0.24 56	0.19 27	0.39 65	0.27 61	0.21 28	0.23 46	0.27 117	0.17 20	0.32 54	0.24 118	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.11 59

MonStereo	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.16 13	0.22 35	0.21 73	0.39 65	0.34 123	0.20 19	0.25 64	0.18 17	0.15 8	0.40 133	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.16 13	0.22 35	0.21 73	0.39 65	0.34 123	0.20 19	0.25 64	0.17 6	0.15 8	0.40 133	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

qwe	0.23 67	0.18 149	0.30 71	0.31 36	0.18 50	0.29 139	0.22 98	0.39 65	0.33 115	0.37 186	0.30 119	0.20 34	0.22 95	0.45 181	0.22 67	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.10 6

3.25w_new	0.24 81	0.17 102	0.34 121	0.31 36	0.18 50	0.43 327	0.20 46	0.39 65	0.32 107	0.39 207	0.29 108	0.23 62	0.27 156	0.43 160	0.23 97	0.10 9	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.11 59

3.25w	0.24 81	0.17 102	0.34 121	0.31 36	0.18 50	0.43 327	0.20 46	0.39 65	0.32 107	0.39 207	0.29 108	0.23 62	0.27 156	0.43 160	0.23 97	0.10 9	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.10 5	0.11 59

3.5w_stereo	0.23 67	0.18 149	0.31 82	0.31 36	0.18 50	0.27 106	0.22 98	0.39 65	0.30 87	0.33 157	0.27 87	0.24 82	0.29 198	0.52 246	0.25 142	0.09 1	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.11 59

SGD-Stereo	0.22 51	0.16 74	0.28 46	0.32 63	0.16 13	0.28 122	0.20 46	0.39 65	0.29 74	0.25 69	0.29 108	0.21 42	0.27 156	0.38 118	0.27 192	0.16 292	0.09 18	0.13 100	0.11 143	0.13 137	0.11 59

IGEV-RUCA	0.26 127	0.16 74	0.36 165	0.40 306	0.27 394	0.32 191	0.20 46	0.39 65	0.36 141	0.27 95	0.31 126	0.25 95	0.21 80	0.50 230	0.24 118	0.20 453	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.17 351	0.16 313

MonSter	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.16 13	0.22 35	0.21 73	0.39 65	0.34 123	0.20 19	0.25 64	0.18 17	0.15 8	0.39 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 505	3.08 712	2.41 672	0.32 63	0.18 50	0.29 139	0.20 46	0.39 65	0.33 115	0.29 124	0.25 64	0.18 17	0.18 29	0.32 54	0.22 67	1.08 686	0.09 18	0.17 300	0.16 339	0.15 248	0.96 678

Anonymus	0.24 81	0.15 46	0.30 71	0.38 230	0.23 226	0.31 171	0.22 98	0.40 83	0.33 115	0.23 49	0.20 21	0.38 208	0.28 177	0.46 191	0.24 118	0.13 104	0.10 69	0.14 159	0.13 232	0.12 88	0.14 231

aanet-new-90k	0.24 81	0.17 102	0.60 451	0.35 132	0.18 50	0.33 209	0.27 191	0.40 83	0.28 65	0.20 19	0.25 64	0.21 42	0.35 280	0.48 215	0.18 2	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.14 191	0.09 1

aanet-new-70k	0.24 81	0.16 74	0.50 349	0.36 171	0.17 28	0.38 270	0.25 151	0.40 83	0.26 46	0.23 49	0.31 126	0.24 82	0.34 265	0.45 181	0.18 2	0.10 9	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.13 137	0.10 6

LCMNet	0.22 51	0.14 8	0.26 26	0.30 20	0.20 129	0.26 85	0.19 27	0.40 83	0.45 222	0.21 28	0.21 31	0.27 117	0.18 29	0.38 118	0.24 118	0.12 55	0.12 281	0.11 4	0.09 8	0.09 1	0.11 59

CSFM-Stereo	0.20 17	0.14 8	0.24 6	0.31 36	0.17 28	0.29 139	0.20 46	0.40 83	0.24 32	0.23 49	0.21 31	0.26 104	0.21 80	0.32 54	0.21 40	0.13 104	0.12 281	0.12 47	0.09 8	0.10 5	0.10 6

Zero-FE251	0.24 81	0.17 102	0.33 103	0.34 100	0.20 129	0.44 338	0.19 27	0.40 83	0.26 46	0.28 112	0.30 119	0.38 208	0.24 114	0.33 69	0.23 97	0.15 238	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.11 33	0.11 59

2w_stereo	0.23 67	0.19 196	0.33 103	0.33 88	0.17 28	0.28 122	0.37 396	0.40 83	0.36 141	0.33 157	0.33 140	0.17 6	0.21 80	0.30 29	0.23 97	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.11 59

MGS-Stereo	0.29 178	0.20 241	0.42 253	0.37 203	0.24 278	0.37 262	0.30 257	0.40 83	0.50 254	0.32 150	0.51 236	0.40 230	0.24 114	0.45 181	0.28 215	0.16 292	0.12 281	0.15 214	0.13 232	0.15 248	0.14 231

UniTT-Stereo	0.27 147	0.18 149	0.40 226	0.40 306	0.28 421	0.30 154	0.28 215	0.40 83	0.33 115	0.30 134	0.46 210	0.27 117	0.25 123	0.48 215	0.35 309	0.17 345	0.13 360	0.14 159	0.12 182	0.14 191	0.13 185

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 127	0.14 8	0.75 525	0.34 100	0.19 86	0.28 122	0.21 73	0.41 92	0.30 87	0.25 69	0.22 39	0.23 62	0.31 235	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.61 665

Test_v1	0.20 17	0.14 8	0.23 2	0.29 8	0.18 50	0.24 56	0.21 73	0.41 92	0.32 107	0.21 28	0.22 39	0.17 6	0.18 29	0.35 93	0.20 23	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.10 5	0.10 6

BridgeDepth_RVC	0.20 17	0.14 8	0.26 26	0.26 1	0.15 5	0.34 222	0.17 3	0.41 92	0.22 21	0.21 28	0.21 31	0.20 34	0.25 123	0.33 69	0.25 142	0.13 104	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.12 88	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
1w_stereo	0.25 104	0.15 46	0.31 82	0.35 132	0.18 50	0.32 191	0.41 468	0.41 92	0.44 217	0.32 150	0.39 183	0.17 6	0.27 156	0.46 191	0.24 118	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.10 6

castereo++	0.26 127	0.17 102	0.29 59	0.34 100	0.20 129	0.74 516	0.20 46	0.41 92	0.49 247	0.24 59	0.24 57	0.35 187	0.27 156	0.41 140	0.20 23	0.14 158	0.09 18	0.14 159	0.09 8	0.11 33	0.11 59

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 127	0.14 8	0.75 525	0.34 100	0.19 86	0.28 122	0.21 73	0.41 92	0.30 87	0.25 69	0.22 39	0.23 62	0.31 235	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.61 665

AEACV	0.28 166	0.18 149	0.34 121	0.36 171	0.45 608	0.27 106	0.27 191	0.41 92	0.39 167	0.31 145	0.46 210	0.31 149	0.36 294	0.38 118	0.25 142	0.14 158	0.11 196	0.15 214	0.13 232	0.13 137	0.13 185

XX-TBD	0.32 215	0.53 609	0.26 26	0.53 581	0.21 158	0.38 270	0.24 129	0.41 92	0.77 387	0.55 291	0.70 319	0.31 149	0.26 144	0.33 69	0.28 215	0.16 292	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.13 137	0.11 59

CAR	0.20 17	0.14 8	0.28 46	0.30 20	0.19 86	0.26 85	0.18 13	0.42 100	0.28 65	0.23 49	0.26 78	0.17 6	0.14 2	0.30 29	0.22 67	0.12 55	0.09 18	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.12 125

MSE-Stereo	0.20 17	0.14 8	0.28 46	0.30 20	0.19 86	0.26 85	0.18 13	0.42 100	0.28 65	0.20 19	0.26 78	0.17 6	0.14 2	0.31 43	0.21 40	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.12 125

3w_stereo	0.25 104	0.20 241	0.40 226	0.33 88	0.17 28	0.32 191	0.41 468	0.42 100	0.39 167	0.33 157	0.28 97	0.16 3	0.29 198	0.35 93	0.22 67	0.10 9	0.08 1	0.11 4	0.10 71	0.12 88	0.12 125

IGEV	0.21 41	0.13 2	0.25 7	0.31 36	0.20 129	0.22 35	0.19 27	0.42 100	0.30 87	0.22 42	0.34 152	0.20 34	0.15 8	0.32 54	0.19 5	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.10 5	0.10 6

WCG-NET	0.29 178	0.15 46	0.35 141	0.34 100	0.19 86	0.32 191	0.27 191	0.42 100	0.82 434	0.46 254	0.49 225	0.39 221	0.25 123	0.42 152	0.27 192	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.11 143	0.12 88	0.11 59

LoS_RVC	0.28 166	0.17 102	0.29 59	0.33 88	0.32 515	0.43 327	0.34 344	0.42 100	0.34 123	0.33 157	0.51 236	0.29 130	0.38 315	0.37 108	0.28 215	0.11 31	0.10 69	0.11 4	0.08 1	0.11 33	0.26 534

aanet-new-36k	0.24 81	0.17 102	0.35 141	0.36 171	0.17 28	0.34 222	0.24 129	0.43 106	0.30 87	0.26 80	0.24 57	0.25 95	0.35 280	0.44 171	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 81	0.16 74	0.36 165	0.36 171	0.18 50	0.38 270	0.21 73	0.43 106	0.26 46	0.28 112	0.23 46	0.34 175	0.34 265	0.32 54	0.19 5	0.12 55	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.13 137	0.11 59

aanet-new-30k	0.24 81	0.16 74	0.36 165	0.36 171	0.18 50	0.38 270	0.21 73	0.43 106	0.26 46	0.28 112	0.23 46	0.34 175	0.34 265	0.32 54	0.19 5	0.12 55	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.13 137	0.11 59

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 127	0.17 102	0.36 165	0.39 263	0.20 129	0.45 348	0.28 215	0.43 106	0.36 141	0.28 112	0.38 179	0.24 82	0.35 280	0.31 43	0.25 142	0.12 55	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.13 137	0.12 125

252Zero-FE	0.21 41	0.16 74	0.29 59	0.34 100	0.19 86	0.23 48	0.18 13	0.43 106	0.35 134	0.23 49	0.22 39	0.19 25	0.18 29	0.29 20	0.23 97	0.14 158	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.10 5	0.11 59

Monster-pub-mixall	0.20 17	0.14 8	0.27 34	0.31 36	0.17 28	0.20 24	0.17 3	0.43 106	0.24 32	0.23 49	0.21 31	0.17 6	0.16 18	0.46 191	0.19 5	0.13 104	0.10 69	0.11 4	0.08 1	0.10 5	0.12 125

SMoEStereo_RVC	0.27 147	0.20 241	0.37 185	0.36 171	0.23 226	0.36 249	0.31 287	0.43 106	0.36 141	0.38 195	0.30 119	0.32 158	0.24 114	0.56 271	0.24 118	0.12 55	0.10 69	0.16 252	0.12 182	0.12 88	0.12 125

mms	0.27 147	0.21 283	0.36 165	0.38 230	0.25 311	0.31 171	0.32 306	0.43 106	0.33 115	0.29 124	0.34 152	0.34 175	0.20 66	0.48 215	0.26 168	0.13 104	0.11 196	0.16 252	0.13 232	0.15 248	0.13 185

U	3.17 694	0.17 102	0.35 141	0.41 338	0.71 663	57.93 741	0.20 46	0.43 106	0.39 167	0.26 80	0.23 46	0.23 62	0.22 95	0.26 5	0.22 67	0.16 292	0.10 69	0.74 670	0.13 232	0.13 137	0.11 59

DF	0.27 147	0.16 74	0.41 236	0.36 171	0.19 86	0.28 122	0.25 151	0.44 115	0.29 74	0.31 145	0.49 225	0.50 304	0.22 95	0.51 241	0.21 40	0.15 238	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.13 185

aanet-new-16k	0.23 67	0.17 102	0.38 197	0.37 203	0.17 28	0.26 85	0.18 13	0.44 115	0.38 157	0.28 112	0.24 57	0.25 95	0.26 144	0.31 43	0.22 67	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.11 59

aanet-new	0.27 147	0.20 241	0.38 197	0.39 263	0.26 349	0.50 363	0.25 151	0.44 115	0.31 96	0.28 112	0.27 87	0.24 82	0.37 306	0.46 191	0.22 67	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.10 71	0.15 248	0.13 185

PSi22	0.31 205	0.19 196	0.32 96	0.36 171	0.19 86	0.29 139	0.19 27	0.44 115	0.78 393	0.28 112	0.32 137	0.56 332	0.43 352	0.81 496	0.26 168	0.12 55	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.15 248	0.12 125

Replicate-Monster	0.27 147	0.16 74	1.15 608	0.30 20	0.17 28	0.38 270	0.19 27	0.44 115	0.40 182	0.24 59	0.21 31	0.23 62	0.22 95	0.47 205	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 47	0.09 8	0.09 1	0.18 395

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 104	0.32 520	0.25 7	0.52 570	0.20 129	0.29 139	0.22 98	0.44 115	0.38 157	0.27 95	0.25 64	0.24 82	0.29 198	0.46 191	0.23 97	0.14 158	0.09 18	0.12 47	0.09 8	0.14 191	0.11 59

IGEV-Stereo++	0.22 51	0.16 74	0.29 59	0.38 230	0.20 129	0.22 35	0.18 13	0.44 115	0.36 141	0.23 49	0.29 108	0.24 82	0.17 20	0.28 13	0.23 97	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.12 88	0.11 59

Occ-G	0.27 147	0.15 46	0.32 96	0.35 132	0.21 158	0.28 122	0.32 306	0.44 115	0.34 123	0.29 124	0.43 198	0.49 299	0.25 123	0.50 230	0.30 251	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.13 185

TS12	0.25 104	0.15 46	0.31 82	0.38 230	0.17 28	0.32 191	0.25 151	0.45 123	0.24 32	0.32 150	0.51 236	0.25 95	0.27 156	0.41 140	0.31 266	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.13 137	0.12 125

aanet-new-12k	0.25 104	0.19 196	0.49 337	0.41 338	0.18 50	0.32 191	0.22 98	0.45 123	0.38 157	0.28 112	0.23 46	0.23 62	0.36 294	0.30 29	0.24 118	0.12 55	0.09 18	0.14 159	0.11 143	0.16 318	0.12 125

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 67	0.15 46	0.30 71	0.36 171	0.19 86	0.25 77	0.25 151	0.45 123	0.39 167	0.26 80	0.43 198	0.23 62	0.27 156	0.26 5	0.22 67	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 223	0.43 584	2.39 671	0.34 100	0.19 86	0.20 24	0.21 73	0.45 123	0.31 96	0.22 42	0.26 78	0.21 42	0.25 123	0.30 29	0.20 23	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.12 125

gcap_with_dpt	0.26 127	0.17 102	0.35 141	0.35 132	0.21 158	0.35 232	0.35 367	0.45 123	0.42 199	0.39 207	0.54 257	0.23 62	0.22 95	0.29 20	0.24 118	0.12 55	0.09 18	0.15 214	0.12 182	0.11 33	0.11 59

FlowAnything_test	0.30 188	0.20 241	0.41 236	0.48 518	0.26 349	0.46 351	0.25 151	0.45 123	0.33 115	0.30 134	0.26 78	0.35 187	0.26 144	0.41 140	0.39 362	0.21 471	0.15 430	0.22 490	0.26 584	0.17 351	0.17 362

AIO_rvc	0.24 81	0.17 102	0.37 185	0.35 132	0.20 129	0.26 85	0.33 325	0.45 123	0.23 25	0.26 80	0.25 64	0.33 167	0.15 8	0.55 261	0.24 118	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.11 59

AIO_test	0.24 81	0.17 102	0.33 103	0.35 132	0.21 158	0.31 171	0.38 414	0.45 123	0.26 46	0.26 80	0.28 97	0.32 158	0.21 80	0.40 133	0.26 168	0.13 104	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.13 137	0.11 59

rvit_stereo_0081	0.33 223	0.25 410	0.49 337	0.43 423	0.26 349	0.31 171	0.37 396	0.45 123	0.56 279	0.37 186	0.40 187	0.39 221	0.38 315	0.44 171	0.35 309	0.22 494	0.16 457	0.19 391	0.16 339	0.20 444	0.14 231

rvit_stereo_0082	0.33 223	0.25 410	0.49 337	0.43 423	0.26 349	0.31 171	0.37 396	0.45 123	0.56 279	0.37 186	0.40 187	0.39 221	0.38 315	0.44 171	0.35 309	0.22 494	0.16 457	0.19 391	0.16 339	0.20 444	0.14 231

RAStereo	0.25 104	0.17 102	0.33 103	0.40 306	0.21 158	0.24 56	0.26 176	0.45 123	0.46 231	0.23 49	0.34 152	0.30 145	0.19 44	0.34 84	0.26 168	0.15 238	0.12 281	0.16 252	0.13 232	0.14 191	0.11 59

MaDis-Stereo	0.27 147	0.19 196	0.39 211	0.37 203	0.26 349	0.28 122	0.28 215	0.45 123	0.37 152	0.27 95	0.27 87	0.40 230	0.27 156	0.40 133	0.30 251	0.16 292	0.14 400	0.16 252	0.13 232	0.15 248	0.12 125

aanet-new-34k	0.24 81	0.17 102	0.44 279	0.35 132	0.16 13	0.25 77	0.25 151	0.46 135	0.38 157	0.26 80	0.27 87	0.24 82	0.34 265	0.29 20	0.21 40	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 67	0.16 74	0.41 236	0.34 100	0.18 50	0.23 48	0.25 151	0.46 135	0.25 39	0.27 95	0.27 87	0.22 51	0.30 223	0.33 69	0.21 40	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.11 59

aanet-new-10k	0.26 127	0.18 149	0.57 433	0.39 263	0.18 50	0.44 338	0.22 98	0.46 135	0.36 141	0.27 95	0.31 126	0.26 104	0.29 198	0.29 20	0.22 67	0.13 104	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.16 318	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 104	0.15 46	0.32 96	0.35 132	0.21 158	0.43 327	0.24 129	0.46 135	0.36 141	0.28 112	0.35 158	0.37 200	0.34 265	0.29 20	0.26 168	0.12 55	0.09 18	0.13 100	0.11 143	0.11 33	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 147	0.17 102	0.34 121	0.34 100	0.22 185	0.33 209	0.30 257	0.46 135	0.47 239	0.40 223	0.54 257	0.24 82	0.19 44	0.37 108	0.24 118	0.12 55	0.10 69	0.15 214	0.12 182	0.11 33	0.11 59

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 178	0.25 410	1.23 614	0.35 132	0.21 158	0.28 122	0.21 73	0.46 135	0.34 123	0.25 69	0.31 126	0.32 158	0.27 156	0.34 84	0.21 40	0.12 55	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.10 5	0.12 125

GEAStereo	0.24 81	0.16 74	0.31 82	0.35 132	0.26 349	0.35 232	0.29 234	0.46 135	0.30 87	0.27 95	0.29 108	0.24 82	0.20 66	0.33 69	0.22 67	0.18 389	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.13 185

gasm-f	0.25 104	0.17 102	0.30 71	0.35 132	0.26 349	0.25 77	0.36 381	0.46 135	0.30 87	0.27 95	0.35 158	0.24 82	0.30 223	0.37 108	0.24 118	0.18 389	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.15 248	0.13 185

monsters	0.22 51	0.14 8	0.28 46	0.32 63	0.19 86	0.24 56	0.19 27	0.46 135	0.34 123	0.37 186	0.30 119	0.16 3	0.20 66	0.45 181	0.20 23	0.12 55	0.09 18	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.11 59

111111	0.22 51	0.15 46	0.29 59	0.37 203	0.23 226	0.21 32	0.19 27	0.46 135	0.29 74	0.20 19	0.20 21	0.29 130	0.14 2	0.44 171	0.22 67	0.14 158	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.12 88	0.12 125

fffft	0.26 127	0.18 149	0.39 211	0.37 203	0.23 226	0.29 139	0.35 367	0.46 135	0.26 46	0.37 186	0.23 46	0.27 117	0.22 95	0.55 261	0.28 215	0.12 55	0.09 18	0.16 252	0.13 232	0.13 137	0.13 185
1: 1. 1
ours_stereo	0.27 147	0.22 322	0.35 141	0.38 230	0.24 278	0.30 154	0.32 306	0.46 135	0.39 167	0.27 95	0.34 152	0.35 187	0.23 106	0.49 225	0.27 192	0.13 104	0.11 196	0.16 252	0.12 182	0.14 191	0.12 125

rvit_stereo_0081_aga	0.32 215	0.29 493	0.50 349	0.43 423	0.29 448	0.36 249	0.32 306	0.46 135	0.42 199	0.40 223	0.44 203	0.41 237	0.34 265	0.43 160	0.31 266	0.23 521	0.17 490	0.19 391	0.16 339	0.20 444	0.15 275

plain	0.32 215	0.21 283	0.59 445	0.40 306	0.29 448	0.27 106	0.30 257	0.46 135	0.36 141	0.32 150	0.66 302	0.31 149	0.33 254	0.68 409	0.32 275	0.18 389	0.13 360	0.20 431	0.15 306	0.18 388	0.13 185

TANstereo	0.31 205	0.16 74	0.34 121	0.31 36	0.17 28	0.55 397	0.23 121	0.46 135	0.56 279	0.60 308	0.69 314	0.37 200	0.26 144	0.36 103	0.28 215	0.16 292	0.16 457	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.15 275

PhaseNet	0.25 104	0.17 102	0.33 103	0.36 171	0.22 185	0.32 191	0.22 98	0.47 150	0.34 123	0.22 42	0.28 97	0.38 208	0.24 114	0.43 160	0.28 215	0.13 104	0.10 69	0.15 214	0.16 339	0.13 137	0.14 231

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 188	0.57 626	1.38 633	0.32 63	0.20 129	0.21 32	0.21 73	0.47 150	0.29 74	0.23 49	0.32 137	0.25 95	0.24 114	0.32 54	0.20 23	0.12 55	0.11 196	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.13 185

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 67	0.17 102	0.39 211	0.34 100	0.18 50	0.25 77	0.24 129	0.47 150	0.28 65	0.24 59	0.35 158	0.20 34	0.25 123	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.13 185

GASTEREO	0.26 127	0.17 102	0.35 141	0.41 338	0.21 158	0.22 35	0.30 257	0.47 150	0.32 107	0.38 195	0.33 140	0.22 51	0.33 254	0.43 160	0.24 118	0.15 238	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.13 137	0.12 125

MSCF	0.25 104	0.17 102	0.36 165	0.41 338	0.21 158	0.20 24	0.31 287	0.47 150	0.32 107	0.37 186	0.33 140	0.23 62	0.34 265	0.37 108	0.23 97	0.15 238	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.13 137	0.13 185

rvit_stereo_0083	0.34 241	0.25 410	0.53 393	0.45 465	0.28 421	0.35 232	0.35 367	0.47 150	0.64 313	0.38 195	0.47 216	0.42 248	0.37 306	0.41 140	0.39 362	0.22 494	0.20 544	0.20 431	0.17 399	0.21 457	0.15 275

aanet-new-22k	0.24 81	0.16 74	0.36 165	0.36 171	0.18 50	0.30 154	0.19 27	0.48 156	0.42 199	0.26 80	0.24 57	0.26 104	0.29 198	0.33 69	0.23 97	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.12 88	0.11 59

CREStereo++_RVC	0.32 215	0.16 74	0.25 7	0.32 63	0.24 278	0.27 106	0.22 98	0.48 156	0.89 476	0.47 258	0.80 375	0.29 130	0.25 123	0.37 108	0.34 300	0.14 158	0.09 18	0.13 100	0.52 672	0.14 191	0.10 6
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
GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 147	0.17 102	0.33 103	0.34 100	0.23 226	0.35 232	0.31 287	0.49 158	0.49 247	0.39 207	0.51 236	0.25 95	0.19 44	0.30 29	0.25 142	0.13 104	0.10 69	0.15 214	0.12 182	0.11 33	0.11 59

Foundation-i1c-attn	0.24 81	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 13	0.35 232	0.27 191	0.49 158	0.29 74	0.30 134	0.35 158	0.41 237	0.30 223	0.35 93	0.25 142	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.10 5	0.11 59

GCAP-BAT	0.28 166	0.16 74	0.45 287	0.34 100	0.22 185	0.26 85	0.24 129	0.49 158	0.56 279	0.35 173	0.42 192	0.43 261	0.27 156	0.50 230	0.24 118	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.12 182	0.12 88	0.13 185

gcap-zeroshot	0.26 127	0.17 102	0.34 121	0.33 88	0.23 226	0.35 232	0.31 287	0.49 158	0.48 243	0.38 195	0.50 227	0.26 104	0.20 66	0.28 13	0.25 142	0.13 104	0.09 18	0.15 214	0.12 182	0.11 33	0.11 59

test_for_model	0.27 147	0.17 102	0.34 121	0.34 100	0.23 226	0.35 232	0.31 287	0.49 158	0.49 247	0.39 207	0.51 236	0.25 95	0.19 44	0.30 29	0.25 142	0.13 104	0.10 69	0.15 214	0.12 182	0.11 33	0.11 59

MIF-Stereo (partial)	0.32 215	0.19 196	0.41 236	0.41 338	0.32 515	0.29 139	0.24 129	0.49 158	0.44 217	0.31 145	0.63 290	0.37 200	0.36 294	0.60 311	0.32 275	0.17 345	0.13 360	0.19 391	0.17 399	0.18 388	0.15 275

testlalala	0.26 127	0.17 102	0.34 121	0.33 88	0.23 226	0.35 232	0.31 287	0.49 158	0.48 243	0.38 195	0.50 227	0.26 104	0.20 66	0.28 13	0.25 142	0.13 104	0.09 18	0.15 214	0.12 182	0.11 33	0.11 59

GCAPDPT-zeroshot	0.28 166	0.16 74	0.45 287	0.34 100	0.22 185	0.26 85	0.24 129	0.49 158	0.56 279	0.35 173	0.42 192	0.43 261	0.27 156	0.50 230	0.24 118	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.12 182	0.12 88	0.13 185

GLC_STEREO	0.30 188	0.20 241	0.28 46	0.44 450	0.19 86	0.31 171	0.25 151	0.49 158	0.43 211	0.37 186	0.47 216	0.40 230	0.23 106	0.51 241	0.37 332	0.15 238	0.18 511	0.19 391	0.16 339	0.16 318	0.14 231

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 147	0.17 102	0.33 103	0.34 100	0.22 185	0.34 222	0.31 287	0.50 167	0.51 261	0.39 207	0.54 257	0.24 82	0.20 66	0.30 29	0.24 118	0.12 55	0.09 18	0.15 214	0.12 182	0.11 33	0.11 59

GSStereo	0.24 81	0.16 74	0.31 82	0.35 132	0.26 349	0.35 232	0.29 234	0.50 167	0.29 74	0.30 134	0.29 108	0.23 62	0.20 66	0.33 69	0.22 67	0.16 292	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.13 185

GS-Stereo							0.29 234	0.50 167	0.29 74	0.30 134	0.29 108	0.23 62	0.20 66	0.33 69	0.22 67	0.16 292	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.14 191	0.13 185

GIP-stereo	0.25 104	0.19 196	0.32 96	0.38 230	0.25 311	0.26 85	0.20 46	0.50 167	0.41 192	0.25 69	0.39 183	0.35 187	0.20 66	0.33 69	0.22 67	0.16 292	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.12 125

tt45	0.28 166	0.18 149	0.36 165	0.36 171	0.24 278	0.37 262	0.28 215	0.50 167	0.31 96	0.41 229	0.27 87	0.38 208	0.25 123	0.61 320	0.26 168	0.13 104	0.11 196	0.16 252	0.13 232	0.12 88	0.15 275

CAS	0.37 285	0.13 2	0.27 34	1.34 683	0.31 489	0.46 351	0.38 414	0.50 167	0.48 243	0.35 173	0.52 246	0.24 82	0.19 44	0.30 29	0.28 215	1.03 685	0.08 1	0.12 47	0.08 1	0.12 88	0.28 555

aanet-new-8k	0.26 127	0.19 196	0.36 165	0.37 203	0.21 158	0.40 295	0.28 215	0.51 173	0.42 199	0.24 59	0.25 64	0.23 62	0.33 254	0.51 241	0.22 67	0.11 31	0.10 69	0.13 100	0.11 143	0.12 88	0.11 59

VMStereo-Base	0.28 166	0.17 102	0.29 59	0.30 20	0.18 50	0.31 171	0.27 191	0.51 173	0.66 324	0.32 150	0.48 218	0.42 248	0.25 123	0.42 152	0.29 233	0.15 238	0.12 281	0.12 47	0.10 71	0.13 137	0.15 275

DA	0.31 205	0.18 149	0.35 141	0.41 338	0.21 158	0.73 510	0.33 325	0.51 173	0.46 231	0.35 173	0.42 192	0.40 230	0.35 280	0.33 69	0.27 192	0.16 292	0.11 196	0.16 252	0.11 143	0.15 248	0.12 125

GGEV	0.31 205	0.18 149	0.35 141	0.41 338	0.21 158	0.73 510	0.33 325	0.51 173	0.46 231	0.35 173	0.42 192	0.40 230	0.35 280	0.33 69	0.27 192	0.16 292	0.11 196	0.16 252	0.11 143	0.15 248	0.12 125

rvit_stereo_0080	0.32 215	0.26 447	0.45 287	0.39 263	0.28 421	0.27 106	0.46 506	0.51 173	0.46 231	0.36 180	0.42 192	0.41 237	0.29 198	0.41 140	0.34 300	0.22 494	0.17 490	0.17 300	0.16 339	0.23 505	0.16 313

whm_eth	0.32 215	0.26 447	0.45 287	0.39 263	0.28 421	0.27 106	0.46 506	0.51 173	0.46 231	0.36 180	0.42 192	0.41 237	0.29 198	0.41 140	0.34 300	0.22 494	0.17 490	0.17 300	0.16 339	0.23 505	0.16 313

CES	0.29 178	0.15 46	0.25 7	0.31 36	0.71 663	0.36 249	0.27 191	0.51 173	0.47 239	0.34 170	0.48 218	0.27 117	0.23 106	0.40 133	0.24 118	0.13 104	0.11 196	0.12 47	0.08 1	0.13 137	0.32 580

castereo	0.29 178	0.17 102	0.34 121	0.36 171	0.21 158	0.40 295	0.41 468	0.52 180	0.67 331	0.27 95	0.41 190	0.37 200	0.36 294	0.34 84	0.25 142	0.13 104	0.09 18	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.10 6

AIO-Stereo	0.26 127	0.19 196	0.36 165	0.39 263	0.18 50	0.28 122	0.30 257	0.52 180	0.29 74	0.30 134	0.31 126	0.32 158	0.17 20	0.55 261	0.23 97	0.13 104	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.11 59

rvit_stereo_ft	0.35 250	0.26 447	0.54 407	0.53 581	0.32 515	0.33 209	0.46 506	0.52 180	0.52 264	0.35 173	0.41 190	0.41 237	0.34 265	0.49 225	0.36 320	0.22 494	0.14 400	0.19 391	0.18 431	0.19 424	0.15 275

CroCo-Stereo Lap2	0.29 178	0.25 410	0.44 279	0.50 541	0.30 473	0.19 21	0.31 287	0.52 180	0.41 192	0.25 69	0.28 97	0.46 282	0.31 235	0.39 124	0.30 251	0.15 238	0.15 430	0.16 252	0.13 232	0.17 351	0.16 313

sCroCo_RVC	0.36 265	0.29 493	0.73 518	0.52 570	0.39 573	0.42 320	0.31 287	0.52 180	0.46 231	0.31 145	0.48 218	0.38 208	0.32 246	0.46 191	0.33 287	0.22 494	0.23 573	0.19 391	0.19 459	0.21 457	0.22 484

CREStereo	0.28 166	0.16 74	0.25 7	0.28 3	0.17 28	0.38 270	0.25 151	0.52 180	0.76 383	0.43 242	0.51 236	0.32 158	0.28 177	0.39 124	0.27 192	0.16 292	0.11 196	0.12 47	0.09 8	0.12 88	0.12 125
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 81	0.15 46	0.35 141	0.34 100	0.19 86	0.20 24	0.33 325	0.53 186	0.43 211	0.26 80	0.33 140	0.19 25	0.29 198	0.29 20	0.22 67	0.11 31	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.11 33	0.10 6

Foundation-i1b	0.25 104	0.14 8	0.25 7	0.30 20	0.16 13	0.40 295	0.28 215	0.53 186	0.26 46	0.32 150	0.33 140	0.42 248	0.29 198	0.37 108	0.24 118	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.11 143	0.11 33	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 104	0.14 8	0.25 7	0.29 8	0.16 13	0.40 295	0.29 234	0.53 186	0.28 65	0.36 180	0.36 166	0.43 261	0.30 223	0.36 103	0.23 97	0.13 104	0.10 69	0.11 4	0.09 8	0.11 33	0.11 59

HUF	0.25 104	0.17 102	0.38 197	0.33 88	0.19 86	0.25 77	0.39 433	0.53 186	0.36 141	0.26 80	0.23 46	0.33 167	0.27 156	0.36 103	0.25 142	0.14 158	0.11 196	0.13 100	0.10 71	0.12 88	0.12 125

rvit_0105_6	0.40 333	0.28 479	0.68 489	0.51 553	0.30 473	0.39 286	0.41 468	0.53 186	0.68 335	0.41 229	0.45 205	0.50 304	0.45 369	0.55 261	0.37 332	0.28 573	0.26 601	0.24 527	0.22 528	0.22 485	0.17 362

trnet	0.28 166	0.15 46	0.25 7	0.29 8	0.16 13	0.38 270	0.23 121	0.53 186	0.77 387	0.43 242	0.52 246	0.34 175	0.28 177	0.39 124	0.27 192	0.15 238	0.11 196	0.12 47	0.08 1	0.11 33	0.11 59

CASnet	0.30 188	0.20 241	0.34 121	0.42 378	0.17 28	0.25 77	0.24 129	0.53 186	0.56 279	0.54 288	0.54 257	0.39 221	0.24 114	0.41 140	0.26 168	0.15 238	0.10 69	0.22 490	0.18 431	0.18 388	0.12 125
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.29 178	0.18 149	0.35 141	0.40 306	0.21 158	0.26 85	0.26 176	0.53 186	0.40 182	0.38 195	0.61 285	0.41 237	0.31 235	0.57 283	0.27 192	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.12 182	0.12 88	0.12 125

DNS	0.28 166	0.18 149	0.41 236	0.38 230	0.22 185	0.38 270	0.23 121	0.54 194	0.35 134	0.36 180	0.35 158	0.48 292	0.25 123	0.29 20	0.22 67	0.20 453	0.12 281	0.13 100	0.12 182	0.17 351	0.17 362

aanet-new-14k	0.26 127	0.20 241	0.47 312	0.38 230	0.17 28	0.18 15	0.25 151	0.54 194	0.51 261	0.29 124	0.30 119	0.22 51	0.31 235	0.34 84	0.24 118	0.13 104	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.17 351	0.12 125

NLCSM	0.35 250	0.21 283	0.36 165	0.44 450	0.29 448	0.53 384	0.40 446	0.54 194	0.51 261	0.47 258	0.37 172	0.33 167	0.34 265	0.75 456	0.42 399	0.16 292	0.17 490	0.17 300	0.16 339	0.17 351	0.17 362

FSD					0.46 617	0.48 360	0.52 550	0.54 194	0.49 247	0.48 265	0.48 218	0.50 304	0.48 388	0.51 241	0.49 452	0.45 649	0.43 668	0.47 648	0.46 655	0.46 634

WCG-NET（raft）	0.31 205	0.16 74	0.39 211	0.33 88	0.19 86	0.35 232	0.27 191	0.54 194	0.79 401	0.45 246	0.55 266	0.47 287	0.27 156	0.56 271	0.28 215	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.11 143	0.12 88	0.12 125

RSM++	0.26 127	0.19 196	0.36 165	0.37 203	0.21 158	0.28 122	0.29 234	0.54 194	0.34 123	0.26 80	0.23 46	0.36 197	0.21 80	0.52 246	0.24 118	0.12 55	0.11 196	0.14 159	0.12 182	0.14 191	0.11 59

LoS	0.30 188	0.16 74	0.32 96	0.30 20	0.19 86	0.32 191	0.29 234	0.54 194	0.73 366	0.35 173	0.52 246	0.42 248	0.29 198	0.48 215	0.29 233	0.15 238	0.11 196	0.13 100	0.09 8	0.12 88	0.12 125
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
999	0.28 166	0.17 102	0.38 197	0.37 203	0.25 311	0.30 154	0.27 191	0.55 201	0.42 199	0.26 80	0.31 126	0.39 221	0.24 114	0.65 376	0.26 168	0.14 158	0.11 196	0.15 214	0.12 182	0.12 88	0.15 275

fffy	0.29 178	0.22 322	0.38 197	0.38 230	0.23 226	0.33 209	0.29 234	0.55 201	0.42 199	0.33 157	0.37 172	0.39 221	0.27 156	0.52 246	0.28 215	0.13 104	0.12 281	0.16 252	0.13 232	0.14 191	0.12 125

RSM	0.26 127	0.19 196	0.35 141	0.37 203	0.21 158	0.27 106	0.33 325	0.55 201	0.28 65	0.26 80	0.25 64	0.38 208	0.20 66	0.59 299	0.23 97	0.12 55	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.14 191	0.11 59

GMOStereo	0.38 303	0.19 196	0.42 253	0.43 423	0.24 278	0.40 295	0.39 433	0.55 201	0.64 313	0.89 507	0.84 395	0.65 397	0.37 306	0.39 124	0.29 233	0.14 158	0.12 281	0.20 431	0.18 431	0.15 248	0.12 125

error version	0.38 303	0.19 196	0.42 253	0.43 423	0.24 278	0.40 295	0.39 433	0.55 201	0.64 313	0.89 507	0.84 395	0.65 397	0.37 306	0.39 124	0.29 233	0.14 158	0.12 281	0.20 431	0.18 431	0.15 248	0.12 125

test-v	0.38 303	0.19 196	0.42 253	0.43 423	0.24 278	0.40 295	0.39 433	0.55 201	0.64 313	0.89 507	0.84 395	0.65 397	0.37 306	0.39 124	0.29 233	0.14 158	0.12 281	0.20 431	0.18 431	0.15 248	0.12 125

CroCo-Stereo	0.27 147	0.23 355	0.40 226	0.49 530	0.22 185	0.20 24	0.29 234	0.55 201	0.45 222	0.29 124	0.27 87	0.42 248	0.26 144	0.30 29	0.26 168	0.15 238	0.13 360	0.13 100	0.12 182	0.16 318	0.13 185
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
test-2	0.38 303	0.19 196	0.42 253	0.43 423	0.24 278	0.40 295	0.39 433	0.55 201	0.64 313	0.89 507	0.84 395	0.65 397	0.37 306	0.39 124	0.29 233	0.14 158	0.12 281	0.20 431	0.18 431	0.15 248	0.12 125

PStereo	0.51 459	0.76 647	0.42 253	0.37 203	0.28 421	0.56 406	0.46 506	0.56 209	0.89 476	0.54 288	0.33 140	0.51 311	0.51 403	0.80 490	0.68 528	0.53 662	0.25 590	0.30 599	0.27 591	0.62 661	0.52 657

WQFJX1	0.33 223	0.20 241	0.35 141	0.42 378	0.28 421	0.52 378	0.33 325	0.56 209	0.55 277	0.40 223	0.36 166	0.33 167	0.30 223	0.72 441	0.40 385	0.15 238	0.18 511	0.17 300	0.14 273	0.16 318	0.16 313

xyz-stereo-finetune2	0.37 285	0.20 241	0.40 226	0.32 63	0.19 86	0.80 537	0.29 234	0.56 209	0.33 115	0.53 284	0.79 364	0.43 261	0.48 388	0.70 425	0.46 424	0.13 104	0.12 281	0.17 300	0.13 232	0.12 88	0.14 231

IGEV++	0.25 104	0.17 102	0.35 141	0.40 306	0.23 226	0.24 56	0.23 121	0.56 209	0.24 32	0.29 124	0.36 166	0.30 145	0.22 95	0.33 69	0.29 233	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.10 71	0.13 137	0.14 231

rrr	0.31 205	0.24 379	0.56 424	0.36 171	0.27 394	0.38 270	0.31 287	0.56 209	0.44 217	0.39 207	0.31 126	0.35 187	0.27 156	0.62 344	0.25 142	0.16 292	0.12 281	0.16 252	0.13 232	0.14 191	0.14 231

AnonymousM	0.42 356	0.86 660	0.31 82	0.35 132	0.23 226	0.30 154	0.37 396	0.56 209	0.44 217	0.72 392	0.50 227	0.47 287	0.29 198	0.42 152	0.35 309	0.16 292	0.12 281	1.51 686	0.32 619	0.12 88	0.11 59

DN	0.31 205	0.19 196	0.35 141	0.39 263	0.27 394	0.35 232	0.27 191	0.57 215	0.58 292	0.33 157	0.43 198	0.50 304	0.23 106	0.41 140	0.24 118	0.21 471	0.14 400	0.16 252	0.13 232	0.17 351	0.19 411

Anonymus123	0.32 215	0.18 149	1.08 599	0.34 100	0.22 185	0.69 495	0.33 325	0.57 215	0.42 199	0.26 80	0.25 64	0.26 104	0.19 44	0.44 171	0.30 251	0.10 9	0.12 281	0.12 47	0.16 339	0.12 88	0.15 275

rvit_0105_4	0.42 356	0.30 508	0.77 532	0.52 570	0.29 448	0.41 309	0.44 496	0.57 215	0.75 376	0.45 246	0.48 218	0.56 332	0.49 394	0.58 290	0.37 332	0.28 573	0.26 601	0.25 540	0.22 528	0.24 518	0.19 411

MoCha-V2	0.26 127	0.16 74	0.30 71	0.41 338	0.18 50	0.27 106	0.26 176	0.57 215	0.28 65	0.37 186	0.27 87	0.33 167	0.34 265	0.56 271	0.23 97	0.12 55	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.13 137	0.13 185

PMTNet	0.33 223	0.17 102	0.26 26	0.29 8	0.18 50	0.44 338	0.22 98	0.57 215	0.66 324	0.46 254	0.54 257	0.38 208	0.34 265	0.50 230	0.25 142	0.75 673	0.10 69	0.12 47	0.09 8	0.13 137	0.12 125

RT-Monster	0.33 223	0.18 149	0.33 103	0.35 132	0.26 349	0.39 286	0.21 73	0.58 220	0.77 387	0.63 325	0.65 297	0.49 299	0.29 198	0.43 160	0.31 266	0.14 158	0.11 196	0.12 47	0.10 71	0.12 88	0.15 275

WQFJX	0.33 223	0.19 196	0.34 121	0.39 263	0.27 394	0.60 438	0.30 257	0.58 220	0.52 264	0.40 223	0.38 179	0.34 175	0.35 280	0.63 356	0.41 392	0.15 238	0.17 490	0.16 252	0.13 232	0.15 248	0.16 313

NLMM1	0.34 241	0.21 283	0.38 197	0.41 338	0.26 349	0.55 397	0.32 306	0.58 220	0.65 319	0.42 234	0.45 205	0.30 145	0.27 156	0.64 365	0.39 362	0.16 292	0.18 511	0.17 300	0.14 273	0.15 248	0.14 231

NLSM3	0.27 147	0.17 102	0.32 96	0.38 230	0.22 185	0.33 209	0.28 215	0.58 220	0.50 254	0.29 124	0.35 158	0.29 130	0.25 123	0.43 160	0.27 192	0.12 55	0.10 69	0.16 252	0.15 306	0.12 88	0.11 59

DilatedVolume-Stereo	0.31 205	0.16 74	0.38 197	0.34 100	0.21 158	0.54 391	0.25 151	0.58 220	0.43 211	0.59 304	0.50 227	0.37 200	0.32 246	0.50 230	0.29 233	0.13 104	0.12 281	0.13 100	0.11 143	0.11 33	0.12 125

EGLCR-Stereo	0.27 147	0.17 102	0.36 165	0.35 132	0.21 158	0.37 262	0.20 46	0.58 220	0.37 152	0.29 124	0.28 97	0.42 248	0.18 29	0.47 205	0.27 192	0.14 158	0.10 69	0.16 252	0.14 273	0.13 137	0.12 125

test_4	0.37 285	0.19 196	0.34 121	0.45 465	0.26 349	0.20 24	0.34 344	0.58 220	0.42 199	0.60 308	1.45 617	0.43 261	0.26 144	0.67 400	0.29 233	0.12 55	0.10 69	0.17 300	0.19 459	0.15 248	0.12 125

Lsterematch	0.39 317	0.18 149	0.40 226	0.38 230	0.20 129	0.41 309	0.27 191	0.59 227	0.75 376	0.68 371	1.01 487	0.49 299	0.43 352	0.60 311	0.47 435	0.17 345	0.10 69	0.15 214	0.13 232	0.15 248	0.15 275

Selective-IGEV-i32	0.25 104	0.18 149	0.37 185	0.37 203	0.20 129	0.27 106	0.25 151	0.59 227	0.25 39	0.27 95	0.26 78	0.34 175	0.18 29	0.62 344	0.23 97	0.12 55	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.11 59

NLSM1	0.33 223	0.19 196	0.36 165	0.40 306	0.25 311	0.65 470	0.27 191	0.59 227	0.52 264	0.38 195	0.53 253	0.29 130	0.29 198	0.56 271	0.33 287	0.16 292	0.17 490	0.18 354	0.15 306	0.14 191	0.13 185

4D-IteraStereo	0.33 223	0.19 196	0.43 273	0.40 306	0.24 278	0.32 191	0.27 191	0.59 227	0.72 356	0.66 350	0.53 253	0.42 248	0.22 95	0.46 191	0.30 251	0.14 158	0.09 18	0.20 431	0.16 339	0.16 318	0.12 125

Selective-IGEV	0.25 104	0.18 149	0.37 185	0.37 203	0.20 129	0.27 106	0.25 151	0.59 227	0.25 39	0.27 95	0.26 78	0.34 175	0.18 29	0.62 344	0.23 97	0.12 55	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.11 59

xyz-stereo-finetune	0.34 241	0.19 196	0.38 197	0.34 100	0.18 50	0.57 416	0.32 306	0.60 232	0.70 347	0.47 258	0.54 257	0.38 208	0.35 280	0.57 283	0.38 350	0.13 104	0.12 281	0.16 252	0.13 232	0.13 137	0.13 185

SCV_C0	0.28 166	0.20 241	0.40 226	0.36 171	0.25 311	0.23 48	0.28 215	0.60 232	0.41 192	0.31 145	0.36 166	0.37 200	0.20 66	0.61 320	0.23 97	0.13 104	0.11 196	0.13 100	0.11 143	0.16 318	0.13 185

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 241	0.28 479	0.48 327	0.37 203	0.25 311	0.47 355	0.30 257	0.60 232	0.92 495	0.43 242	0.37 172	0.30 145	0.29 198	0.50 230	0.30 251	0.17 345	0.14 400	0.18 354	0.15 306	0.18 388	0.16 313

GCAP-Stereo	0.29 178	0.21 283	0.45 287	0.39 263	0.20 129	0.39 286	0.22 98	0.60 232	0.46 231	0.47 258	0.50 227	0.39 221	0.27 156	0.34 84	0.24 118	0.14 158	0.12 281	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.12 125

sAnonymous2	0.42 356	0.41 576	0.96 583	0.48 518	0.37 558	0.41 309	0.48 522	0.60 232	0.52 264	0.39 207	0.48 218	0.35 187	0.44 362	0.44 171	0.30 251	0.19 431	0.14 400	0.19 391	0.17 399	0.55 654	0.43 631

CroCo_RVC	0.42 356	0.41 576	0.96 583	0.48 518	0.37 558	0.41 309	0.48 522	0.60 232	0.52 264	0.39 207	0.48 218	0.35 187	0.44 362	0.44 171	0.30 251	0.19 431	0.14 400	0.19 391	0.17 399	0.55 654	0.43 631

test_xeample3	0.31 205	0.23 355	0.56 424	0.36 171	0.26 349	0.35 232	0.32 306	0.60 232	0.38 157	0.44 245	0.32 137	0.33 167	0.28 177	0.66 390	0.27 192	0.14 158	0.12 281	0.16 252	0.12 182	0.14 191	0.14 231

DispViT+	0.23 67	0.15 46	0.29 59	0.30 20	0.18 50	0.18 15	0.20 46	0.61 239	0.45 222	0.29 124	0.26 78	0.23 62	0.18 29	0.47 205	0.24 118	0.13 104	0.10 69	0.10 1	0.08 1	0.10 5	0.11 59

WQFJA1	0.33 223	0.19 196	0.35 141	0.39 263	0.26 349	0.61 440	0.30 257	0.61 239	0.53 273	0.38 195	0.39 183	0.38 208	0.36 294	0.51 241	0.43 402	0.14 158	0.18 511	0.16 252	0.14 273	0.15 248	0.14 231

NLMM	0.33 223	0.19 196	0.35 141	0.39 263	0.26 349	0.61 440	0.30 257	0.61 239	0.52 264	0.38 195	0.39 183	0.38 208	0.36 294	0.50 230	0.43 402	0.14 158	0.18 511	0.16 252	0.14 273	0.15 248	0.14 231

xyz-stereo	4.31 701	0.17 102	61.72 742	0.35 132	0.16 13	13.86 716	0.38 414	0.61 239	0.69 343	1.05 586	3.09 683	0.77 470	0.88 593	1.24 609	0.46 424	0.13 104	0.10 69	0.16 252	0.12 182	0.13 137	0.11 59

H2IRNET	0.38 303	0.21 283	0.36 165	0.39 263	0.25 311	0.26 85	0.24 129	0.61 239	0.74 372	0.39 207	0.89 423	0.74 452	0.53 407	0.53 252	0.44 413	0.16 292	0.13 360	0.19 391	0.20 483	0.17 351	0.15 275

RAFT-RH_RVC	0.57 510	0.18 149	0.44 279	0.38 230	0.23 226	0.56 406	0.24 129	0.61 239	0.73 366	1.18 616	3.90 695	0.55 326	0.40 339	0.67 400	0.38 350	0.14 158	0.11 196	0.20 431	0.15 306	0.12 88	0.14 231

CRE-IMP	0.37 285	0.23 355	0.53 393	0.42 378	0.24 278	0.40 295	0.21 73	0.61 239	0.45 222	0.65 343	0.73 327	0.53 321	0.37 306	0.63 356	0.40 385	0.18 389	0.11 196	0.19 391	0.16 339	0.21 457	0.19 411

TestStereo_HL3	0.38 303	0.20 241	0.59 445	0.35 132	0.24 278	0.55 397	0.38 414	0.62 246	0.45 222	0.64 336	0.86 408	0.56 332	0.50 397	0.57 283	0.30 251	0.15 238	0.11 196	0.14 159	0.13 232	0.14 191	0.18 395

TestStereo_HL2	0.34 241	0.20 241	0.38 197	0.32 63	0.23 226	0.34 222	0.25 151	0.62 246	0.63 307	0.57 299	0.73 327	0.42 248	0.38 315	0.60 311	0.38 350	0.16 292	0.11 196	0.13 100	0.12 182	0.15 248	0.17 362

GGDA	0.34 241	0.20 241	0.37 185	0.32 63	0.22 185	0.32 191	0.26 176	0.62 246	0.67 331	0.53 284	0.71 321	0.41 237	0.36 294	0.57 283	0.37 332	0.15 238	0.11 196	0.13 100	0.12 182	0.15 248	0.16 313

MM-Stereo_test1	0.34 241	0.19 196	0.37 185	0.42 378	0.23 226	0.35 232	0.44 496	0.62 246	0.56 279	0.61 313	0.51 236	0.38 208	0.36 294	0.65 376	0.27 192	0.15 238	0.13 360	0.17 300	0.14 273	0.15 248	0.13 185

rvit_0105_5	0.44 377	0.32 520	0.79 536	0.51 553	0.29 448	0.44 338	0.43 487	0.62 246	0.76 383	0.51 272	0.52 246	0.61 372	0.53 407	0.58 290	0.38 350	0.28 573	0.25 590	0.25 540	0.24 559	0.22 485	0.20 444

Selective-RAFT	0.36 265	0.23 355	0.54 407	0.45 465	0.22 185	0.64 462	0.27 191	0.62 246	0.65 319	0.41 229	0.38 179	0.55 326	0.39 333	0.59 299	0.36 320	0.14 158	0.12 281	0.14 159	0.12 182	0.16 318	0.14 231

ProNet	0.30 188	0.22 322	0.41 236	0.36 171	0.25 311	0.33 209	0.42 479	0.62 246	0.41 192	0.33 157	0.31 126	0.32 158	0.28 177	0.60 311	0.28 215	0.13 104	0.11 196	0.16 252	0.13 232	0.13 137	0.14 231

RAFT_CTSACE	0.46 394	0.20 241	0.48 327	0.46 490	0.27 394	0.34 222	0.39 433	0.62 246	0.74 372	0.78 433	1.44 613	0.86 497	0.38 315	1.09 587	0.27 192	0.13 104	0.13 360	0.18 354	0.16 339	0.16 318	0.12 125

RAFT-345	0.41 348	0.19 196	0.42 253	0.39 263	0.23 226	0.32 191	0.25 151	0.62 246	0.56 279	0.74 406	1.77 641	0.44 268	0.35 280	0.67 400	0.37 332	0.14 158	0.11 196	0.18 354	0.14 273	0.14 191	0.13 185

XX-Stereo	0.38 303	0.18 149	0.52 382	0.58 617	0.38 565	0.39 286	0.20 46	0.62 246	0.31 96	0.47 258	1.29 584	0.72 443	0.25 123	0.59 299	0.28 215	0.16 292	0.11 196	0.17 300	0.16 339	0.14 191	0.11 59

GMStereo	0.40 333	0.38 556	0.61 455	0.41 338	0.27 394	0.47 355	0.35 367	0.62 246	1.04 554	0.57 299	0.54 257	0.38 208	0.36 294	0.56 271	0.41 392	0.20 453	0.13 360	0.16 252	0.17 399	0.24 518	0.20 444
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
knoymous	0.37 285	0.22 322	0.34 121	0.32 63	0.22 185	0.38 270	0.29 234	0.63 257	0.65 319	0.69 375	0.69 314	0.60 370	0.40 339	0.61 320	0.36 320	0.17 345	0.11 196	0.20 431	0.12 182	0.18 388	0.19 411

Patchmatch Stereo++	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.21 73	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.61 320	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.31 287	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.59 299	0.38 350	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

ROB_FTStereo_v2	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.31 287	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.60 311	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

ROB_FTStereo	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.20 46	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.60 311	0.38 350	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

HUI-Stereo	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.22 98	0.63 257	0.40 182	0.64 336	0.73 327	0.58 355	0.38 315	0.53 252	0.38 350	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

iGMRVC	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.29 234	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.61 320	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

iRAFT	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.21 73	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.61 320	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

test-1	0.37 285	0.20 241	0.76 529	0.47 511	0.27 394	0.44 338	0.36 381	0.63 257	0.65 319	0.49 269	0.67 309	0.54 323	0.35 280	0.42 152	0.30 251	0.14 158	0.12 281	0.16 252	0.14 273	0.15 248	0.18 395

RAFT-IKP	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.27 191	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.61 320	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

SE	0.33 223	0.27 463	0.38 197	0.36 171	0.22 185	0.50 363	0.33 325	0.64 267	0.54 276	0.53 284	0.56 269	0.33 167	0.36 294	0.32 54	0.25 142	0.17 345	0.13 360	0.19 391	0.16 339	0.21 457	0.20 444

Foundation-i1	0.27 147	0.14 8	0.26 26	0.34 100	0.22 185	0.38 270	0.26 176	0.64 267	0.40 182	0.38 195	0.38 179	0.46 282	0.29 198	0.35 93	0.27 192	0.14 158	0.10 69	0.12 47	0.11 143	0.11 33	0.11 59

Reg-Stereo(zero)	0.31 205	0.17 102	0.30 71	0.35 132	0.19 86	0.33 209	0.21 73	0.64 267	0.72 356	0.52 276	0.52 246	0.51 311	0.29 198	0.48 215	0.27 192	0.13 104	0.10 69	0.12 47	0.10 71	0.12 88	0.13 185

DeepStereo_RVC	0.37 285	0.22 322	0.51 359	0.41 338	0.24 278	0.26 85	0.22 98	0.64 267	0.40 182	0.69 375	0.67 309	0.57 339	0.50 397	0.58 290	0.42 399	0.17 345	0.12 281	0.18 354	0.16 339	0.19 424	0.19 411

water-stereo	0.29 178	0.15 46	0.32 96	0.36 171	0.20 129	0.36 249	0.24 129	0.65 271	0.39 167	0.41 229	0.61 285	0.44 268	0.39 333	0.29 20	0.28 215	0.14 158	0.13 360	0.14 159	0.12 182	0.12 88	0.12 125

MM-Stereo_test2	0.30 188	0.18 149	0.41 236	0.41 338	0.25 311	0.41 309	0.41 468	0.65 271	0.43 211	0.38 195	0.36 166	0.31 149	0.26 144	0.55 261	0.25 142	0.12 55	0.11 196	0.15 214	0.12 182	0.15 248	0.12 125

SCV	0.27 147	0.20 241	0.37 185	0.36 171	0.22 185	0.27 106	0.33 325	0.65 271	0.31 96	0.25 69	0.29 108	0.37 200	0.23 106	0.52 246	0.23 97	0.19 431	0.11 196	0.14 159	0.11 143	0.15 248	0.12 125

rvit_0105_3	0.48 417	0.35 537	0.85 561	0.56 605	0.31 489	0.48 360	0.48 522	0.65 271	0.81 421	0.66 350	0.59 277	0.66 409	0.56 428	0.66 390	0.41 392	0.30 591	0.27 608	0.29 589	0.28 599	0.21 457	0.21 465

UGAM	0.54 486	0.23 355	0.51 359	0.46 490	0.26 349	0.40 295	0.52 550	0.65 271	1.19 604	0.78 433	1.15 546	1.38 629	0.56 428	1.03 579	0.56 486	0.18 389	0.15 430	0.25 540	0.21 507	0.15 248	0.13 185

MSKI-zero shot	0.33 223	0.19 196	0.36 165	0.41 338	0.22 185	0.32 191	0.22 98	0.65 271	0.45 222	0.52 276	0.64 293	0.60 370	0.19 44	0.78 483	0.27 192	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.10 71	0.13 137	0.13 185

DEmStereo	0.49 432	0.18 149	0.53 393	0.39 263	0.26 349	0.57 416	0.33 325	0.65 271	0.75 376	0.90 515	1.65 633	0.57 339	1.02 618	0.63 356	0.44 413	0.14 158	0.12 281	0.16 252	0.16 339	0.14 191	0.17 362

ff7	0.30 188	0.22 322	0.42 253	0.37 203	0.26 349	0.31 171	0.34 344	0.66 278	0.35 134	0.39 207	0.33 140	0.31 149	0.28 177	0.61 320	0.26 168	0.14 158	0.11 196	0.17 300	0.12 182	0.15 248	0.16 313

IGEVStereo-DCA	0.30 188	0.24 379	0.42 253	0.36 171	0.27 394	0.38 270	0.34 344	0.66 278	0.35 134	0.39 207	0.31 126	0.35 187	0.27 156	0.62 344	0.25 142	0.16 292	0.12 281	0.16 252	0.12 182	0.14 191	0.16 313

ffff	0.30 188	0.22 322	0.42 253	0.37 203	0.26 349	0.31 171	0.34 344	0.66 278	0.35 134	0.39 207	0.33 140	0.31 149	0.28 177	0.61 320	0.26 168	0.14 158	0.11 196	0.17 300	0.12 182	0.15 248	0.16 313

11t	0.30 188	0.22 322	0.42 253	0.37 203	0.26 349	0.31 171	0.34 344	0.66 278	0.35 134	0.39 207	0.33 140	0.31 149	0.28 177	0.61 320	0.26 168	0.14 158	0.11 196	0.17 300	0.12 182	0.15 248	0.16 313

DCRE	0.38 303	0.19 196	0.47 312	0.45 465	0.33 528	0.45 348	0.40 446	0.66 278	0.53 273	0.49 269	0.95 452	0.57 339	0.39 333	0.53 252	0.32 275	0.14 158	0.13 360	0.15 214	0.14 273	0.14 191	0.15 275

ccc-4	0.30 188	0.22 322	0.42 253	0.37 203	0.26 349	0.31 171	0.34 344	0.66 278	0.35 134	0.39 207	0.33 140	0.31 149	0.28 177	0.61 320	0.26 168	0.14 158	0.11 196	0.17 300	0.12 182	0.15 248	0.16 313

iRaft-Stereo_5w	0.46 394	0.22 322	0.53 393	0.43 423	0.30 473	0.30 154	0.53 555	0.66 278	0.71 354	0.62 318	0.89 423	1.01 549	0.67 499	0.76 468	0.67 523	0.13 104	0.12 281	0.17 300	0.15 306	0.15 248	0.17 362

test-3	0.35 250	0.17 102	0.48 327	0.40 306	0.22 185	0.42 320	0.22 98	0.66 278	0.80 410	0.72 392	0.45 205	0.63 385	0.29 198	0.45 181	0.32 275	0.13 104	0.09 18	0.17 300	0.13 232	0.13 137	0.11 59

test_1	0.35 250	0.17 102	0.48 327	0.40 306	0.22 185	0.42 320	0.22 98	0.66 278	0.80 410	0.70 380	0.45 205	0.63 385	0.29 198	0.45 181	0.32 275	0.13 104	0.09 18	0.17 300	0.13 232	0.13 137	0.11 59

PFNet+	0.41 348	0.20 241	0.53 393	0.40 306	0.25 311	0.28 122	0.22 98	0.66 278	0.76 383	0.85 475	0.79 364	0.63 385	0.34 265	0.75 456	0.37 332	0.20 453	0.14 400	0.23 511	0.20 483	0.17 351	0.21 465

RALCasStereoNet	0.37 285	0.23 355	0.41 236	0.44 450	0.28 421	0.36 249	0.38 414	0.66 278	0.67 331	0.51 272	0.74 340	0.51 311	0.29 198	0.64 365	0.38 350	0.17 345	0.14 400	0.15 214	0.13 232	0.17 351	0.17 362

S	0.42 356	0.21 283	0.42 253	0.40 306	0.26 349	0.72 505	0.43 487	0.67 289	0.63 307	0.61 313	0.97 465	0.39 221	0.47 382	0.44 171	0.33 287	0.30 591	0.17 490	0.31 601	0.32 619	0.18 388	0.14 231

SMOE	0.37 285	0.21 283	0.41 236	0.37 203	0.18 50	0.66 478	0.40 446	0.67 289	0.58 292	0.56 295	0.72 324	0.49 299	0.38 315	0.41 140	0.32 275	0.20 453	0.12 281	0.27 568	0.15 306	0.19 424	0.15 275

HART	0.30 188	0.17 102	0.33 103	0.41 338	0.21 158	0.32 191	0.26 176	0.67 289	0.32 107	0.33 157	0.66 302	0.41 237	0.22 95	0.58 290	0.25 142	0.12 55	0.11 196	0.15 214	0.11 143	0.15 248	0.12 125

AAGNet	1.40 659	0.20 241	0.52 382	0.45 465	0.26 349	0.29 139	0.29 234	0.67 289	0.71 354	0.97 557	0.86 408	0.66 409	0.60 456	0.66 390	19.98 721	0.17 345	0.11 196	0.19 391	0.15 306	0.20 444	0.13 185

PSM-AAD	0.48 417	0.21 283	0.39 211	0.44 450	0.23 226	0.56 406	0.47 515	0.67 289	0.73 366	1.08 598	1.12 532	0.58 355	0.87 588	0.63 356	0.33 287	0.15 238	0.11 196	0.25 540	0.26 584	0.18 388	0.42 626

DRaft	0.49 432	0.18 149	0.50 349	0.38 230	0.25 311	0.57 416	0.39 433	0.67 289	0.86 453	1.02 573	1.75 640	0.50 304	0.79 563	0.65 376	0.42 399	0.14 158	0.11 196	0.16 252	0.16 339	0.14 191	0.17 362

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 285	0.18 149	0.45 287	0.36 171	0.19 86	0.33 209	0.28 215	0.67 289	0.77 387	0.72 392	0.99 478	0.56 332	0.39 333	0.44 171	0.31 266	0.11 31	0.09 18	0.15 214	0.14 273	0.13 137	0.11 59

AFF-stereo	0.39 317	0.20 241	0.42 253	0.37 203	0.22 185	0.27 106	0.31 287	0.67 289	0.72 356	0.66 350	1.12 532	0.75 457	0.38 315	0.57 283	0.35 309	0.11 31	0.09 18	0.16 252	0.16 339	0.14 191	0.12 125

TestStereo-Hl	0.35 250	0.21 283	0.39 211	0.33 88	0.22 185	0.36 249	0.29 234	0.68 297	0.61 305	0.55 291	0.69 314	0.47 287	0.46 376	0.63 356	0.36 320	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.13 232	0.15 248	0.16 313

quiztm	0.30 188	0.20 241	0.38 197	0.40 306	0.24 278	0.27 106	0.32 306	0.68 297	0.47 239	0.45 246	0.60 280	0.39 221	0.18 29	0.42 152	0.27 192	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.14 191	0.12 125

anonymousdsp	0.30 188	0.22 322	0.41 236	0.38 230	0.26 349	0.31 171	0.35 367	0.68 297	0.36 141	0.40 223	0.33 140	0.32 158	0.28 177	0.62 344	0.26 168	0.14 158	0.10 69	0.17 300	0.12 182	0.15 248	0.16 313

DisPM	0.40 333	0.20 241	0.50 349	0.42 378	0.27 394	0.24 56	0.30 257	0.68 297	0.61 305	0.88 500	0.87 416	0.59 365	0.32 246	0.80 490	0.34 300	0.19 431	0.12 281	0.19 391	0.17 399	0.16 318	0.21 465

IGEV-Stereo	0.30 188	0.22 322	0.41 236	0.38 230	0.26 349	0.30 154	0.35 367	0.68 297	0.36 141	0.40 223	0.33 140	0.32 158	0.28 177	0.62 344	0.26 168	0.14 158	0.10 69	0.17 300	0.12 182	0.15 248	0.16 313
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.42 356	0.23 355	0.71 505	0.45 465	0.33 528	0.51 370	0.33 325	0.68 297	0.68 335	0.84 462	0.96 456	0.47 287	0.33 254	0.56 271	0.52 465	0.17 345	0.12 281	0.16 252	0.14 273	0.13 137	0.16 313

ACRE	0.42 356	0.23 355	0.73 518	0.45 465	0.33 528	0.50 363	0.33 325	0.68 297	0.70 347	0.82 448	0.92 443	0.46 282	0.32 246	0.53 252	0.52 465	0.17 345	0.12 281	0.15 214	0.14 273	0.13 137	0.16 313

NRIStereo	0.37 285	0.21 283	0.49 337	0.42 378	0.23 226	0.33 209	0.25 151	0.68 297	0.59 295	0.65 343	0.63 290	0.55 326	0.37 306	0.67 400	0.40 385	0.16 292	0.12 281	0.18 354	0.15 306	0.17 351	0.15 275

KYRaft	0.48 417	0.21 283	0.41 236	0.45 465	0.23 226	0.43 327	0.36 381	0.68 297	0.45 222	0.94 536	1.72 639	0.78 473	0.40 339	0.65 376	0.32 275	0.16 292	0.11 196	0.18 354	0.22 528	0.17 351	0.76 671

SST-Stereo	0.41 348	0.20 241	0.48 327	0.43 423	0.25 311	0.25 77	0.21 73	0.68 297	0.50 254	1.08 598	0.79 364	0.71 428	0.42 349	0.81 496	0.38 350	0.17 345	0.11 196	0.20 431	0.16 339	0.19 424	0.15 275

THIR-Stereo	0.51 459	0.19 196	0.47 312	0.39 263	0.23 226	0.74 516	0.64 601	0.68 297	0.88 471	1.03 576	1.40 603	0.71 428	0.75 547	0.64 365	0.43 402	0.16 292	0.11 196	0.17 300	0.18 431	0.15 248	0.17 362

RAFT	0.46 394	0.23 355	0.52 382	0.48 518	0.27 394	0.55 397	0.47 515	0.68 297	0.60 302	0.83 456	0.82 385	1.00 545	0.56 428	0.76 468	0.37 332	0.18 389	0.16 457	0.22 490	0.20 483	0.16 318	0.14 231

Hybrid-DGEV-03	0.46 394	0.20 241	0.36 165	0.43 423	0.28 421	0.55 397	0.25 151	0.69 309	0.75 376	0.96 553	1.92 649	0.61 372	0.32 246	0.58 290	0.36 320	0.15 238	0.10 69	0.18 354	0.16 339	0.14 191	0.12 125

model_zeroshot	0.35 250	0.20 241	0.56 424	0.41 338	0.30 473	0.51 370	0.26 176	0.69 309	0.48 243	0.65 343	0.51 236	0.52 316	0.25 123	0.46 191	0.27 192	0.17 345	0.13 360	0.15 214	0.14 273	0.13 137	0.14 231

RAFT-Stereo-weight	0.33 223	0.19 196	0.36 165	0.39 263	0.23 226	0.28 122	0.29 234	0.69 309	0.83 440	0.55 291	0.51 236	0.58 355	0.20 66	0.48 215	0.30 251	0.13 104	0.10 69	0.14 159	0.12 182	0.13 137	0.12 125

DCANet-4	0.38 303	0.22 322	0.58 437	0.35 132	0.19 86	0.30 154	0.30 257	0.69 309	0.97 526	0.70 380	0.79 364	0.40 230	0.46 376	0.46 191	0.37 332	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.12 88	0.15 275

IPLGR_C	0.42 356	0.23 355	0.71 505	0.46 490	0.33 528	0.51 370	0.34 344	0.69 309	0.69 343	0.84 462	0.92 443	0.46 282	0.33 254	0.53 252	0.53 476	0.17 345	0.12 281	0.16 252	0.14 273	0.13 137	0.16 313

test_3	0.37 285	0.19 196	0.50 349	0.45 465	0.24 278	0.47 355	0.36 381	0.69 309	0.84 441	0.66 350	0.46 210	0.68 420	0.25 123	0.45 181	0.32 275	0.12 55	0.10 69	0.18 354	0.16 339	0.15 248	0.12 125

CrosDoStereo	0.51 459	0.19 196	0.46 299	0.39 263	0.24 278	0.39 286	1.14 668	0.69 309	0.87 460	0.94 536	1.36 597	0.62 380	0.75 547	0.68 409	0.46 424	0.15 238	0.12 281	0.17 300	0.18 431	0.14 191	0.16 313

LCNet	0.42 356	0.21 283	0.34 121	0.44 450	0.24 278	0.47 355	0.28 215	0.69 309	0.57 288	0.72 392	1.03 501	0.66 409	0.58 444	0.60 311	0.35 309	0.15 238	0.10 69	0.19 391	0.19 459	0.22 485	0.37 609

FTStereo	0.56 505	0.21 283	0.39 211	0.42 378	0.25 311	0.39 286	0.73 624	0.69 309	0.45 222	1.09 602	3.23 684	0.69 422	0.71 520	0.55 261	0.34 300	0.15 238	0.13 360	0.19 391	0.17 399	0.15 248	0.32 580

DeepStereo_LL	0.51 459	0.19 196	0.46 299	0.39 263	0.24 278	0.39 286	1.14 668	0.69 309	0.87 460	0.94 536	1.36 597	0.62 380	0.75 547	0.68 409	0.46 424	0.15 238	0.12 281	0.17 300	0.18 431	0.14 191	0.16 313

RAFT_R40	0.41 348	0.20 241	0.47 312	0.44 450	0.25 311	0.23 48	0.25 151	0.69 309	0.70 347	0.98 560	0.78 359	0.72 443	0.43 352	0.80 490	0.39 362	0.17 345	0.11 196	0.20 431	0.16 339	0.18 388	0.15 275

Prome-Stereo	0.46 394	0.20 241	0.37 185	0.45 465	0.26 349	0.40 295	0.42 479	0.69 309	0.49 247	0.96 553	1.84 645	0.58 355	0.64 480	0.63 356	0.32 275	0.15 238	0.11 196	0.16 252	0.14 273	0.17 351	0.30 567

TestStereo	0.39 317	0.32 520	0.42 253	0.45 465	0.20 129	0.41 309	0.38 414	0.69 309	0.66 324	0.56 295	0.78 359	0.48 292	0.43 352	0.59 299	0.37 332	0.18 389	0.13 360	0.20 431	0.15 306	0.23 505	0.14 231

Selective-IGEV-i16pc	0.57 510	0.21 283	1.29 622	0.41 338	0.31 489	1.98 670	0.62 591	0.70 322	1.12 580	0.51 272	0.82 385	0.67 416	0.35 280	0.71 435	0.41 392	0.32 601	0.18 511	0.17 300	0.19 459	0.19 424	0.20 444

LL-Strereo2	0.36 265	0.25 410	0.52 382	0.43 423	0.27 394	0.36 249	0.27 191	0.70 322	0.46 231	0.55 291	0.53 253	0.65 397	0.24 114	0.69 417	0.32 275	0.14 158	0.13 360	0.23 511	0.20 483	0.19 424	0.14 231

riskmin	0.41 348	0.21 283	0.44 279	0.34 100	0.24 278	0.58 422	0.32 306	0.70 322	0.86 453	0.52 276	0.57 272	0.78 473	0.60 456	0.58 290	0.39 362	0.17 345	0.12 281	0.19 391	0.13 232	0.19 424	0.22 484

RCA-Stereo	0.36 265	0.18 149	0.37 185	0.38 230	0.23 226	0.31 171	0.33 325	0.70 322	1.25 613	0.45 246	0.65 297	0.46 282	0.43 352	0.40 133	0.29 233	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.12 182	0.12 88	0.12 125

PSM-softLoss	0.40 333	0.21 283	0.53 393	0.42 378	0.26 349	0.29 139	0.34 344	0.70 322	0.49 247	0.63 325	0.82 385	0.59 365	0.33 254	0.75 456	0.43 402	0.20 453	0.12 281	0.20 431	0.18 431	0.17 351	0.22 484

KMStereo	0.40 333	0.21 283	0.53 393	0.42 378	0.26 349	0.29 139	0.34 344	0.70 322	0.49 247	0.63 325	0.82 385	0.59 365	0.33 254	0.75 456	0.43 402	0.20 453	0.12 281	0.20 431	0.18 431	0.17 351	0.22 484

rafts_anoy	0.38 303	0.22 322	0.38 197	0.43 423	0.28 421	0.32 191	0.32 306	0.70 322	0.91 489	0.59 304	0.66 302	0.45 277	0.33 254	0.49 225	0.41 392	0.16 292	0.12 281	0.21 475	0.23 544	0.18 388	0.16 313

iRaftStereo_RVC	0.33 223	0.20 241	0.40 226	0.40 306	0.23 226	0.31 171	0.29 234	0.70 322	0.55 277	0.49 269	0.66 302	0.37 200	0.23 106	0.47 205	0.33 287	0.14 158	0.11 196	0.19 391	0.17 399	0.16 318	0.13 185

depthmonostereo	0.30 188	0.15 46	0.36 165	0.35 132	0.18 50	0.45 348	0.27 191	0.71 330	0.57 288	0.36 180	0.43 198	0.34 175	0.40 339	0.36 103	0.27 192	0.14 158	0.12 281	0.13 100	0.12 182	0.11 33	0.12 125

xx1	0.40 333	0.25 410	0.35 141	0.42 378	0.23 226	0.53 384	0.37 396	0.71 330	1.17 598	0.42 234	0.50 227	0.65 397	0.56 428	0.61 320	0.26 168	0.17 345	0.11 196	0.20 431	0.19 459	0.18 388	0.19 411

cc1	0.38 303	0.25 410	0.35 141	0.42 378	0.23 226	0.53 384	0.37 396	0.71 330	1.17 598	0.42 234	0.50 227	0.34 175	0.47 382	0.61 320	0.26 168	0.17 345	0.11 196	0.19 391	0.13 232	0.16 318	0.17 362

UDGNet	0.50 445	0.82 654	0.56 424	0.51 553	0.32 515	0.41 309	0.34 344	0.71 330	0.93 501	0.65 343	0.60 280	0.58 355	0.44 362	0.65 376	0.43 402	0.33 609	0.15 430	0.67 669	0.20 483	0.49 642	0.23 509

HHNet	0.42 356	0.19 196	0.43 273	0.35 132	0.38 565	0.33 209	0.33 325	0.71 330	0.78 393	0.87 490	1.30 586	0.52 316	0.36 294	0.53 252	0.37 332	0.16 292	0.11 196	0.19 391	0.15 306	0.15 248	0.25 530

NF-Stereo	0.39 317	0.21 283	0.51 359	0.42 378	0.25 311	0.26 85	0.30 257	0.71 330	0.72 356	0.66 350	0.77 349	0.57 339	0.31 235	0.69 417	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.16 318	0.27 544

OCTAStereo	0.39 317	0.21 283	0.51 359	0.42 378	0.25 311	0.26 85	0.30 257	0.71 330	0.72 356	0.66 350	0.77 349	0.58 355	0.31 235	0.69 417	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.16 318	0.27 544

GrayStereo	0.49 432	0.20 241	0.44 279	0.47 511	0.29 448	0.51 370	0.62 591	0.71 330	0.66 324	1.04 581	1.46 618	0.77 470	0.73 536	0.58 290	0.35 309	0.15 238	0.12 281	0.17 300	0.17 399	0.15 248	0.30 567

RE-Stereo	0.39 317	0.21 283	0.51 359	0.42 378	0.25 311	0.26 85	0.30 257	0.71 330	0.72 356	0.66 350	0.77 349	0.57 339	0.31 235	0.70 425	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.16 318	0.27 544

Pruner-Stereo	0.39 317	0.21 283	0.51 359	0.41 338	0.25 311	0.22 35	0.24 129	0.71 330	0.59 295	0.90 515	0.75 342	0.67 416	0.30 223	0.64 365	0.39 362	0.19 431	0.12 281	0.20 431	0.17 399	0.17 351	0.19 411

TVStereo	0.39 317	0.21 283	0.51 359	0.42 378	0.25 311	0.26 85	0.30 257	0.71 330	0.72 356	0.66 350	0.77 349	0.57 339	0.31 235	0.70 425	0.39 362	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.16 318	0.27 544

MyStereo8	0.42 356	0.21 283	0.64 469	0.43 423	0.29 448	0.55 397	0.28 215	0.72 341	0.50 254	0.73 399	1.01 487	0.57 339	0.44 362	0.52 246	0.52 465	0.15 238	0.12 281	0.16 252	0.14 273	0.19 424	0.21 465

AE-Stereo	0.36 265	0.21 283	0.47 312	0.49 530	0.31 489	0.50 363	0.34 344	0.72 341	0.73 366	0.34 170	0.55 266	0.52 316	0.28 177	0.48 215	0.31 266	0.13 104	0.13 360	0.18 354	0.16 339	0.15 248	0.14 231

ffm	0.47 407	0.28 479	0.68 489	0.39 263	0.26 349	0.56 406	0.40 446	0.72 341	1.13 586	0.76 416	0.98 470	0.71 428	0.55 419	0.61 320	0.26 168	0.17 345	0.11 196	0.25 540	0.21 507	0.16 318	0.17 362

ff1	0.56 505	0.28 479	0.68 489	0.39 263	0.26 349	0.56 406	0.40 446	0.72 341	1.13 586	0.76 416	0.98 470	0.71 428	0.55 419	1.25 610	1.46 639	0.17 345	0.11 196	0.25 540	0.21 507	0.16 318	0.17 362

tt1	0.37 285	0.25 410	0.35 141	0.43 423	0.23 226	0.52 378	0.37 396	0.72 341	1.13 586	0.42 234	0.46 210	0.35 187	0.44 362	0.61 320	0.26 168	0.17 345	0.11 196	0.19 391	0.13 232	0.16 318	0.17 362

EKT-Stereo	0.36 265	0.24 379	0.44 279	0.44 450	0.30 473	0.37 262	0.30 257	0.72 341	0.68 335	0.47 258	0.63 290	0.49 299	0.28 177	0.59 299	0.34 300	0.19 431	0.14 400	0.18 354	0.15 306	0.16 318	0.18 395

MIM_Stereo	0.39 317	0.18 149	0.59 445	0.38 230	0.25 311	0.27 106	0.24 129	0.72 341	0.56 279	0.72 392	1.00 482	0.62 380	0.29 198	0.67 400	0.39 362	0.13 104	0.14 400	0.17 300	0.16 339	0.14 191	0.12 125

ADStereo(finetuned)	0.39 317	0.18 149	0.58 437	0.35 132	0.19 86	0.30 154	0.30 257	0.72 341	0.96 521	0.72 392	0.77 349	0.45 277	0.68 508	0.46 191	0.36 320	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.15 275

dd	0.44 377	0.40 570	0.62 460	0.44 450	0.26 349	0.51 370	0.38 414	0.72 341	1.07 568	0.60 308	0.66 302	0.43 261	0.40 339	0.68 409	0.53 476	0.24 533	0.15 430	0.21 475	0.16 339	0.24 518	0.19 411

GMM-Stereo	0.44 377	0.20 241	0.39 211	0.42 378	0.25 311	0.50 363	0.44 496	0.72 341	0.57 288	0.77 422	1.37 600	0.76 464	0.38 315	0.62 344	0.34 300	0.15 238	0.10 69	0.20 431	0.19 459	0.17 351	0.28 555

DCANet	0.38 303	0.18 149	0.46 299	0.35 132	0.19 86	0.30 154	0.30 257	0.72 341	0.96 521	0.72 392	0.77 349	0.45 277	0.56 428	0.47 205	0.36 320	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.15 275

aanetorigin	0.85 599	0.58 630	1.98 663	0.50 541	0.40 578	0.66 478	0.70 611	0.72 341	1.01 541	2.44 686	2.00 653	1.32 613	1.25 642	0.96 554	1.16 622	0.20 453	0.19 534	0.20 431	0.20 483	0.27 549	0.33 589

HLF11	0.36 265	0.19 196	0.52 382	0.31 36	0.23 226	0.37 262	0.22 98	0.73 353	0.52 264	0.52 276	0.69 314	0.44 268	0.39 333	0.73 447	0.47 435	0.16 292	0.12 281	0.13 100	0.11 143	0.15 248	0.18 395

TestStereo_HLe17	0.35 250	0.18 149	0.53 393	0.33 88	0.21 158	0.44 338	0.30 257	0.73 353	0.67 331	0.48 265	0.68 313	0.36 197	0.30 223	0.64 365	0.38 350	0.16 292	0.10 69	0.14 159	0.13 232	0.16 318	0.16 313

rvit_105_1	0.56 505	0.42 581	0.84 555	0.59 620	0.37 558	0.59 432	0.68 606	0.73 353	0.97 526	0.82 448	0.69 314	0.75 457	0.63 472	0.80 490	0.56 486	0.34 618	0.29 617	0.31 601	0.34 629	0.23 505	0.23 509

fff	0.39 317	0.18 149	0.46 299	0.35 132	0.19 86	0.30 154	0.30 257	0.73 353	1.08 572	0.70 380	0.79 364	0.44 268	0.62 467	0.47 205	0.37 332	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.12 88	0.15 275

OMP-Stereo	0.43 370	0.23 355	0.50 349	0.53 581	0.25 311	0.36 249	0.24 129	0.73 353	0.81 421	0.78 433	0.64 293	0.88 506	0.41 344	0.95 552	0.36 320	0.15 238	0.12 281	0.20 431	0.15 306	0.16 318	0.13 185

IIG-Stereo	0.45 386	0.22 322	0.48 327	0.51 553	0.26 349	0.43 327	0.21 73	0.73 353	0.80 410	0.84 462	0.95 452	0.82 489	0.46 376	0.95 552	0.37 332	0.16 292	0.12 281	0.19 391	0.15 306	0.15 248	0.12 125

raftrobust	0.35 250	0.20 241	0.39 211	0.43 423	0.29 448	0.31 171	0.25 151	0.73 353	0.66 324	0.59 304	0.56 269	0.44 268	0.45 369	0.55 261	0.31 266	0.16 292	0.12 281	0.14 159	0.12 182	0.12 88	0.14 231

csc	0.39 317	0.18 149	0.46 299	0.35 132	0.19 86	0.30 154	0.30 257	0.73 353	1.08 572	0.70 380	0.79 364	0.44 268	0.62 467	0.47 205	0.37 332	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.12 88	0.15 275

cscssc	0.39 317	0.18 149	0.46 299	0.35 132	0.19 86	0.30 154	0.30 257	0.73 353	1.08 572	0.70 380	0.79 364	0.44 268	0.62 467	0.47 205	0.37 332	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.12 88	0.15 275

MM-Stereo_test3	0.35 250	0.19 196	0.33 103	0.42 378	0.26 349	0.34 222	0.44 496	0.74 362	0.93 501	0.47 258	0.52 246	0.42 248	0.29 198	0.46 191	0.29 233	0.17 345	0.15 430	0.17 300	0.13 232	0.14 191	0.15 275

AIO-test1	0.39 317	0.18 149	0.42 253	0.51 553	0.25 311	0.44 338	0.30 257	0.74 362	1.20 607	0.41 229	0.71 321	0.45 277	0.29 198	0.56 271	0.27 192	0.15 238	0.13 360	0.19 391	0.21 507	0.13 137	0.18 395

tg	0.34 241	0.19 196	0.40 226	0.40 306	0.23 226	0.38 270	0.26 176	0.74 362	0.60 302	0.48 265	0.65 297	0.42 248	0.24 114	0.57 283	0.33 287	0.14 158	0.10 69	0.18 354	0.17 399	0.14 191	0.12 125

Pointernet	0.27 147	0.15 46	0.35 141	0.36 171	0.23 226	0.35 232	0.21 73	0.74 362	0.41 192	0.39 207	0.37 172	0.34 175	0.25 123	0.37 108	0.27 192	0.15 238	0.11 196	0.12 47	0.09 8	0.11 33	0.11 59

11t1	0.38 303	0.23 355	0.49 337	0.36 171	0.23 226	0.61 440	0.31 287	0.74 362	0.47 239	0.62 318	0.55 266	0.55 326	0.49 394	0.58 290	0.45 419	0.18 389	0.15 430	0.16 252	0.13 232	0.17 351	0.19 411

RAFT-Test	0.35 250	0.19 196	0.42 253	0.39 263	0.24 278	0.50 363	0.23 121	0.74 362	0.44 217	0.62 318	0.85 404	0.64 391	0.28 177	0.48 215	0.30 251	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.11 143	0.13 137	0.13 185

Gwc-CoAtRS	0.35 250	0.18 149	0.46 299	0.39 263	0.23 226	0.34 222	0.22 98	0.74 362	0.77 387	0.62 318	0.60 280	0.58 355	0.29 198	0.47 205	0.29 233	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.12 182	0.13 137	0.13 185

R-Stereo Train	0.40 333	0.19 196	0.47 312	0.43 423	0.27 394	0.41 309	0.31 287	0.74 362	0.38 157	0.90 515	1.28 580	0.58 355	0.35 280	0.43 160	0.35 309	0.15 238	0.13 360	0.14 159	0.12 182	0.14 191	0.14 231

RAFT-Stereo	0.40 333	0.19 196	0.47 312	0.43 423	0.27 394	0.41 309	0.31 287	0.74 362	0.38 157	0.90 515	1.28 580	0.58 355	0.35 280	0.43 160	0.35 309	0.15 238	0.13 360	0.14 159	0.12 182	0.14 191	0.14 231
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HLf8	0.35 250	0.19 196	0.46 299	0.31 36	0.23 226	0.44 338	0.27 191	0.75 371	0.68 335	0.46 254	0.60 280	0.36 197	0.30 223	0.60 311	0.37 332	0.18 389	0.11 196	0.14 159	0.12 182	0.17 351	0.18 395

fast-iter	0.46 394	0.22 322	0.41 236	0.35 132	0.35 547	0.27 106	0.32 306	0.75 371	0.50 254	0.90 515	1.13 539	1.12 589	0.73 536	0.70 425	0.57 492	0.12 55	0.10 69	0.17 300	0.17 399	0.17 351	0.16 313

CoSv	0.46 394	0.22 322	0.41 236	0.35 132	0.35 547	0.27 106	0.32 306	0.75 371	0.50 254	0.90 515	1.13 539	1.12 589	0.73 536	0.70 425	0.57 492	0.12 55	0.10 69	0.17 300	0.17 399	0.17 351	0.16 313

GMStereo_Zeroshot	0.51 459	0.46 594	0.80 537	0.50 541	0.28 421	0.57 416	0.30 257	0.75 371	0.79 401	0.88 500	0.94 448	0.90 514	0.37 306	0.77 475	0.46 424	0.27 562	0.14 400	0.26 559	0.15 306	0.39 617	0.19 411

StereoVision	0.43 370	0.29 493	0.54 407	0.50 541	0.28 421	0.37 262	0.38 414	0.75 371	0.63 307	0.46 254	1.11 530	0.53 321	0.38 315	0.57 283	0.34 300	0.21 471	0.24 582	0.25 540	0.24 559	0.26 539	0.17 362

ManiGeoR	0.35 250	0.18 149	0.51 359	0.32 63	0.23 226	0.42 320	0.27 191	0.76 376	0.52 264	0.42 234	0.64 293	0.41 237	0.33 254	0.65 376	0.43 402	0.16 292	0.11 196	0.14 159	0.12 182	0.15 248	0.17 362

HLf10	0.35 250	0.18 149	0.51 359	0.32 63	0.23 226	0.42 320	0.27 191	0.76 376	0.52 264	0.42 234	0.64 293	0.41 237	0.33 254	0.65 376	0.43 402	0.16 292	0.11 196	0.14 159	0.12 182	0.15 248	0.17 362

ASMatch	0.48 417	0.20 241	0.47 312	0.39 263	0.28 421	0.37 262	0.26 176	0.76 376	0.72 356	0.77 422	2.29 660	0.61 372	0.51 403	0.64 365	0.39 362	0.15 238	0.12 281	0.17 300	0.15 306	0.14 191	0.22 484

PFNet	0.43 370	0.19 196	0.61 455	0.44 450	0.24 278	0.42 320	0.31 287	0.76 376	0.81 421	1.01 569	0.74 340	0.67 416	0.41 344	0.75 456	0.39 362	0.16 292	0.10 69	0.20 431	0.15 306	0.16 318	0.14 231

IRAFT_RVC	0.43 370	0.20 241	0.52 382	0.45 465	0.24 278	0.26 85	0.51 544	0.76 376	0.78 393	0.77 422	0.80 375	0.73 448	0.50 397	0.74 448	0.39 362	0.18 389	0.10 69	0.21 475	0.17 399	0.17 351	0.15 275

Anonymous3	0.47 407	0.35 537	0.91 575	0.50 541	0.38 565	0.81 543	0.55 566	0.76 376	0.66 324	0.52 276	0.65 297	0.44 268	0.45 369	0.66 390	0.39 362	0.25 546	0.25 590	0.22 490	0.21 507	0.23 505	0.24 521

111	0.42 356	0.18 149	0.46 299	0.35 132	0.19 86	0.52 378	0.28 215	0.76 376	1.16 595	0.52 276	0.92 443	0.65 397	0.51 403	0.65 376	0.37 332	0.15 238	0.10 69	0.14 159	0.12 182	0.13 137	0.16 313

FE-Mocha	0.33 223	0.20 241	0.55 411	0.39 263	0.27 394	0.31 171	0.20 46	0.77 383	0.38 157	0.67 359	0.56 269	0.57 339	0.26 144	0.38 118	0.23 97	0.15 238	0.10 69	0.17 300	0.16 339	0.13 137	0.13 185

test_5	0.44 377	0.25 410	0.48 327	0.53 581	0.28 421	0.28 122	0.42 479	0.77 383	0.87 460	0.63 325	0.91 437	0.73 448	0.53 407	0.82 503	0.36 320	0.14 158	0.11 196	0.18 354	0.18 431	0.18 388	0.16 313

IPLG	0.40 333	0.21 283	0.64 469	0.41 338	0.25 311	0.54 391	0.27 191	0.77 383	0.68 335	0.85 475	0.82 385	0.33 167	0.32 246	0.64 365	0.49 452	0.13 104	0.11 196	0.16 252	0.14 273	0.14 191	0.14 231

cross-raft	0.34 241	0.20 241	0.38 197	0.45 465	0.24 278	0.32 191	0.35 367	0.77 383	0.42 199	0.62 318	0.77 349	0.58 355	0.27 156	0.46 191	0.31 266	0.12 55	0.10 69	0.15 214	0.13 232	0.15 248	0.12 125

DCVSM-stereo	0.51 459	0.28 479	0.56 424	0.39 263	0.29 448	0.55 397	0.28 215	0.78 387	0.78 393	1.11 609	0.77 349	1.04 558	0.76 556	0.65 376	0.52 465	0.20 453	0.20 544	0.24 527	0.21 507	0.25 529	0.31 576

ACV-stereo	0.63 547	0.37 548	1.03 595	0.44 450	0.31 489	1.27 631	0.41 468	0.78 387	0.84 441	0.65 343	0.76 345	2.07 666	1.00 614	0.84 511	0.68 528	0.22 494	0.17 490	0.19 391	0.18 431	0.22 485	0.23 509

MyStereo07	0.33 223	0.23 355	0.37 185	0.43 423	0.29 448	0.40 295	0.48 522	0.78 387	0.38 157	0.38 195	0.34 152	0.32 158	0.30 223	0.63 356	0.28 215	0.14 158	0.13 360	0.19 391	0.17 399	0.18 388	0.17 362

anonymousa	0.51 459	0.21 283	0.47 312	0.39 263	0.25 311	0.89 563	0.36 381	0.78 387	0.63 307	0.88 500	1.54 626	1.09 579	0.67 499	0.53 252	0.46 424	0.17 345	0.14 400	0.19 391	0.21 507	0.16 318	0.16 313

MIPNet	0.39 317	0.22 322	0.66 477	0.40 306	0.25 311	0.53 384	0.29 234	0.78 387	0.74 372	0.68 371	0.60 280	0.40 230	0.48 388	0.45 181	0.39 362	0.14 158	0.11 196	0.16 252	0.13 232	0.14 191	0.14 231

IPLGR	0.40 333	0.22 322	0.70 502	0.40 306	0.22 185	0.51 370	0.29 234	0.78 387	0.78 393	0.80 441	0.77 349	0.44 268	0.41 344	0.48 215	0.40 385	0.14 158	0.12 281	0.16 252	0.14 273	0.16 318	0.14 231

CFNet-RSSM	0.35 250	0.18 149	0.47 312	0.39 263	0.22 185	0.35 232	0.23 121	0.78 387	0.86 453	0.67 359	0.54 257	0.56 332	0.28 177	0.49 225	0.28 215	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.12 182	0.13 137	0.12 125

AIO-test2	0.40 333	0.21 283	0.44 279	0.48 518	0.26 349	0.44 338	0.38 414	0.79 394	1.28 620	0.37 186	0.87 416	0.38 208	0.30 223	0.50 230	0.28 215	0.16 292	0.13 360	0.21 475	0.24 559	0.15 248	0.15 275

RAFT+CT+SA	0.40 333	0.24 379	0.40 226	0.53 581	0.27 394	0.28 122	0.45 503	0.79 394	0.81 421	0.51 272	0.90 429	0.42 248	0.39 333	0.81 496	0.33 287	0.15 238	0.11 196	0.18 354	0.18 431	0.15 248	0.15 275

SA	0.45 386	0.26 447	0.50 349	0.47 511	0.24 278	0.46 351	0.36 381	0.79 394	1.00 538	0.61 313	1.04 504	0.50 304	0.50 397	0.98 563	0.33 287	0.16 292	0.13 360	0.21 475	0.19 459	0.15 248	0.14 231

raft_robust	0.41 348	0.24 379	0.39 211	0.43 423	0.22 185	0.40 295	0.33 325	0.80 397	0.98 531	0.80 441	0.88 420	0.41 237	0.32 246	0.89 526	0.30 251	0.14 158	0.12 281	0.16 252	0.18 431	0.15 248	0.13 185

DN-CSS_ROB	0.45 386	0.27 463	0.74 522	0.41 338	0.29 448	0.43 327	0.29 234	0.80 397	0.78 393	0.73 399	1.08 524	0.48 292	0.45 369	0.81 496	0.40 385	0.15 238	0.12 281	0.21 475	0.19 459	0.18 388	0.17 362

SME	0.41 348	0.21 283	0.39 211	0.38 230	0.19 86	0.77 524	0.32 306	0.81 399	0.77 387	0.59 304	0.77 349	0.45 277	0.55 419	0.61 320	0.37 332	0.17 345	0.17 490	0.19 391	0.20 483	0.19 424	0.17 362

DFGA-Net	0.47 407	0.31 517	0.93 576	0.43 423	0.33 528	0.56 406	0.35 367	0.81 399	0.89 476	0.70 380	0.76 345	0.48 292	0.43 352	0.78 483	0.64 518	0.16 292	0.14 400	0.19 391	0.19 459	0.20 444	0.19 411

GCST	0.85 599	1.25 681	0.80 537	1.58 686	1.03 680	1.04 597	0.24 129	0.81 399	0.81 421	0.99 565	0.67 309	0.78 473	0.35 280	0.98 563	0.38 350	0.97 681	0.65 683	1.20 683	0.81 687	0.93 673	0.72 669

Anonymous_2	0.84 594	0.45 589	0.66 477	0.41 338	0.45 608	0.82 546	0.53 555	0.81 399	0.81 421	0.73 399	0.61 285	0.91 520	0.76 556	0.77 475	0.61 508	0.51 660	0.55 678	0.54 661	4.92 720	0.54 652	0.42 626

TestStereo1	0.44 377	0.24 379	0.45 287	0.52 570	0.25 311	0.35 232	0.40 446	0.81 399	0.94 510	0.70 380	0.96 456	0.48 292	0.45 369	0.94 546	0.33 287	0.16 292	0.13 360	0.18 354	0.16 339	0.15 248	0.14 231

SA-5K	0.44 377	0.24 379	0.45 287	0.52 570	0.25 311	0.35 232	0.40 446	0.81 399	0.94 510	0.70 380	0.96 456	0.48 292	0.45 369	0.94 546	0.33 287	0.16 292	0.13 360	0.18 354	0.16 339	0.15 248	0.14 231

raft+_RVC	0.38 303	0.20 241	0.38 197	0.39 263	0.27 394	0.44 338	0.35 367	0.81 399	0.90 482	0.52 276	0.78 359	0.50 304	0.29 198	0.56 271	0.41 392	0.15 238	0.12 281	0.17 300	0.15 306	0.14 191	0.13 185

IER	0.48 417	0.25 410	0.60 451	0.38 230	0.28 421	0.67 488	0.38 414	0.82 406	0.68 335	0.88 500	0.95 452	0.74 452	0.79 563	0.62 344	0.46 424	0.17 345	0.14 400	0.17 300	0.17 399	0.17 351	0.16 313

ARAFT	0.48 417	0.25 410	0.82 544	0.42 378	0.25 311	0.56 406	0.54 563	0.82 406	0.82 434	0.92 525	0.75 342	0.75 457	0.48 388	0.89 526	0.37 332	0.15 238	0.12 281	0.23 511	0.22 528	0.14 191	0.14 231

CBFPSM	0.61 538	0.25 410	1.41 637	0.39 263	0.27 394	1.10 607	0.67 603	0.83 408	0.84 441	0.82 448	0.81 383	1.33 618	0.85 581	0.72 441	0.86 565	0.16 292	0.15 430	0.15 214	0.17 399	0.17 351	0.23 509

s12784h	0.37 285	0.15 46	0.26 26	0.34 100	0.15 5	0.80 537	0.29 234	0.83 408	0.87 460	0.58 303	0.58 275	0.43 261	0.41 344	0.59 299	0.35 309	0.12 55	0.10 69	0.14 159	0.09 8	0.14 191	0.10 6

FENet	0.43 370	0.23 355	0.40 226	0.40 306	0.24 278	0.54 391	0.33 325	0.83 408	0.72 356	0.74 406	0.73 327	0.63 385	0.56 428	0.65 376	0.45 419	0.19 431	0.13 360	0.19 391	0.17 399	0.18 388	0.20 444

Hybrid-DGEV-2	0.43 370	0.23 355	0.47 312	0.48 518	0.30 473	0.57 416	0.24 129	0.84 411	1.00 538	0.67 359	0.67 309	0.59 365	0.73 536	0.61 320	0.36 320	0.14 158	0.12 281	0.18 354	0.16 339	0.14 191	0.13 185

MLCV	0.49 432	0.26 447	0.73 518	0.38 230	0.18 50	0.64 462	0.33 325	0.84 411	0.89 476	0.96 553	1.12 532	0.72 443	0.45 369	1.00 573	0.59 501	0.14 158	0.10 69	0.14 159	0.11 143	0.14 191	0.14 231

ISRNet	0.57 510	0.25 410	0.72 512	0.57 611	0.36 554	0.43 327	0.28 215	0.85 413	0.84 441	1.09 602	1.25 571	0.91 520	0.61 462	0.68 409	0.60 502	0.35 624	0.26 601	0.36 621	0.33 626	0.30 568	0.42 626

rvit_stereo_0075_2	0.48 417	0.38 556	0.74 522	0.54 593	0.46 617	0.43 327	0.35 367	0.85 413	0.68 335	0.56 295	0.73 327	0.59 365	0.47 382	0.64 365	0.47 435	0.33 609	0.23 573	0.35 616	0.26 584	0.32 580	0.26 534

Sa-1000	0.49 432	0.25 410	0.45 287	0.46 490	0.25 311	0.64 462	0.34 344	0.85 413	0.95 514	0.85 475	1.51 624	0.55 326	0.44 362	0.94 546	0.31 266	0.16 292	0.12 281	0.21 475	0.20 483	0.15 248	0.14 231

dad	0.61 538	0.53 609	0.72 512	0.44 450	0.31 489	0.64 462	0.37 396	0.85 413	1.28 620	1.05 586	1.17 556	1.18 597	0.61 462	0.70 425	0.54 482	0.36 627	0.23 573	0.37 626	0.21 507	0.31 572	0.23 509

DStereoRT	0.77 581	0.21 283	0.72 512	0.52 570	0.34 540	1.07 603	0.36 381	0.86 417	0.80 410	0.81 445	1.07 517	0.54 323	0.73 536	0.78 483	0.53 476	0.17 345	0.14 400	3.96 718	1.38 708	0.20 444	0.16 313

IGEV-FE	0.36 265	0.19 196	0.71 505	0.41 338	0.29 448	0.30 154	0.25 151	0.86 417	0.40 182	0.64 336	0.57 272	0.56 332	0.25 123	0.56 271	0.29 233	0.15 238	0.11 196	0.16 252	0.14 273	0.14 191	0.14 231

IGEV_Zeroshot_test	0.36 265	0.19 196	0.71 505	0.41 338	0.29 448	0.30 154	0.25 151	0.86 417	0.40 182	0.64 336	0.57 272	0.56 332	0.25 123	0.56 271	0.29 233	0.15 238	0.11 196	0.16 252	0.14 273	0.14 191	0.14 231

z-ln-s-r	0.70 561	0.39 561	1.51 642	0.40 306	0.27 394	0.58 422	0.62 591	0.87 420	1.09 577	0.84 462	1.44 613	0.91 520	0.87 588	1.20 604	2.07 667	0.16 292	0.12 281	0.17 300	0.15 306	0.21 457	0.17 362

FACV-RUCA	0.45 386	0.28 479	0.51 359	0.46 490	0.33 528	0.62 446	0.34 344	0.87 420	0.75 376	0.60 308	0.84 395	0.48 292	0.54 415	0.56 271	0.39 362	0.22 494	0.15 430	0.35 616	0.16 339	0.29 560	0.22 484

CAS++	0.33 223	0.25 410	0.39 211	0.38 230	0.26 349	0.32 191	0.24 129	0.87 420	0.53 273	0.48 265	0.46 210	0.26 104	0.21 80	0.50 230	0.26 168	0.23 521	0.20 544	0.22 490	0.17 399	0.21 457	0.17 362
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
HH	0.37 285	0.22 322	0.49 337	0.41 338	0.26 349	0.36 249	0.30 257	0.87 420	0.41 192	0.45 246	0.59 277	0.78 473	0.43 352	0.77 475	0.26 168	0.15 238	0.11 196	0.15 214	0.14 273	0.14 191	0.14 231

HanStereo	0.37 285	0.22 322	0.49 337	0.41 338	0.26 349	0.36 249	0.30 257	0.87 420	0.41 192	0.45 246	0.59 277	0.78 473	0.43 352	0.77 475	0.26 168	0.15 238	0.11 196	0.15 214	0.14 273	0.14 191	0.14 231

iinet-f	0.69 560	0.29 493	2.34 669	0.41 338	0.31 489	1.16 620	0.58 581	0.87 420	0.85 447	0.86 485	1.17 556	1.04 558	0.83 574	0.76 468	1.26 628	0.21 471	0.18 511	0.17 300	0.16 339	0.21 457	0.21 465

HCRNet	0.46 394	0.35 537	0.45 287	0.54 593	0.26 349	0.52 378	0.29 234	0.87 420	0.64 313	0.75 410	0.82 385	0.76 464	0.53 407	0.70 425	0.38 350	0.24 533	0.16 457	0.24 527	0.20 483	0.21 457	0.20 444

DIP-Stereo	0.40 333	0.22 322	0.58 437	0.42 378	0.29 448	0.62 446	0.27 191	0.87 420	0.42 199	0.65 343	0.86 408	0.52 316	0.35 280	0.67 400	0.43 402	0.15 238	0.13 360	0.17 300	0.14 273	0.15 248	0.17 362
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ToySt	0.52 474	0.27 463	0.93 576	0.42 378	0.28 421	0.67 488	0.56 571	0.88 428	0.79 401	0.61 313	0.85 404	0.92 526	0.70 515	0.72 441	0.61 508	0.16 292	0.17 490	0.21 475	0.21 507	0.22 485	0.21 465

DAS	0.54 486	0.26 447	0.66 477	0.49 530	0.31 489	0.61 440	0.43 487	0.89 429	1.01 541	0.95 541	1.16 551	0.71 428	0.85 581	0.89 526	0.47 435	0.18 389	0.14 400	0.18 354	0.15 306	0.22 485	0.19 411

SepStereo	0.54 486	0.26 447	0.66 477	0.49 530	0.31 489	0.61 440	0.43 487	0.89 429	1.01 541	0.95 541	1.16 551	0.71 428	0.85 581	0.97 561	0.47 435	0.18 389	0.14 400	0.18 354	0.15 306	0.22 485	0.19 411

CFNet_pseudo	0.47 407	0.25 410	0.55 411	0.38 230	0.28 421	0.58 422	0.32 306	0.89 429	0.90 482	0.83 456	1.03 501	0.75 457	0.48 388	0.61 320	0.46 424	0.17 345	0.13 360	0.24 527	0.16 339	0.26 539	0.21 465

RALAANet	0.40 333	0.24 379	0.56 424	0.43 423	0.30 473	0.36 249	0.25 151	0.89 429	0.69 343	0.69 375	0.65 297	0.61 372	0.30 223	0.63 356	0.35 309	0.16 292	0.13 360	0.18 354	0.15 306	0.21 457	0.14 231

DMCA-RVC	0.54 486	0.32 520	0.83 548	0.51 553	0.32 515	0.59 432	0.38 414	0.89 429	0.70 347	0.95 541	0.88 420	0.90 514	0.69 510	0.75 456	0.63 515	0.23 521	0.18 511	0.31 601	0.24 559	0.27 549	0.21 465

ccs_rob	0.47 407	0.25 410	0.55 411	0.38 230	0.28 421	0.58 422	0.32 306	0.89 429	0.90 482	0.83 456	1.02 491	0.75 457	0.48 388	0.61 320	0.46 424	0.17 345	0.12 281	0.24 527	0.16 339	0.26 539	0.21 465

DispNO	0.48 417	0.24 379	0.84 555	0.40 306	0.31 489	0.58 422	0.39 433	0.91 435	0.79 401	0.79 438	0.83 392	0.71 428	0.59 450	0.75 456	0.50 456	0.19 431	0.14 400	0.20 431	0.18 431	0.16 318	0.17 362

ACVNet-DCA	0.36 265	0.25 410	0.35 141	0.42 378	0.23 226	0.53 384	0.37 396	0.91 435	0.59 295	0.42 234	0.50 227	0.34 175	0.47 382	0.61 320	0.26 168	0.17 345	0.11 196	0.19 391	0.13 232	0.18 388	0.19 411

1test111	0.37 285	0.25 410	0.35 141	0.42 378	0.23 226	0.53 384	0.37 396	0.91 435	0.59 295	0.42 234	0.50 227	0.34 175	0.47 382	0.59 299	0.48 443	0.17 345	0.11 196	0.19 391	0.13 232	0.18 388	0.19 411

anonymousdsp2	0.37 285	0.21 283	0.49 337	0.38 230	0.24 278	0.48 360	0.31 287	0.91 435	0.68 335	0.57 299	0.51 236	0.51 311	0.34 265	0.59 299	0.33 287	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.10 71	0.16 318	0.16 313

fast-acv-ft	0.66 551	0.32 520	0.80 537	0.46 490	0.34 540	1.26 630	0.50 541	0.91 435	1.00 538	1.05 586	1.36 597	1.28 607	0.84 577	0.81 496	0.90 575	0.22 494	0.24 582	0.23 511	0.23 544	0.21 457	0.22 484

qqq	0.42 356	0.28 479	0.50 349	0.37 203	0.22 185	0.47 355	0.39 433	0.91 435	0.59 295	0.57 299	0.71 321	0.65 397	0.56 428	0.59 299	0.48 443	0.17 345	0.17 490	0.20 431	0.19 459	0.18 388	0.19 411

ACVNet	0.47 407	0.24 379	0.39 211	0.40 306	0.28 421	0.58 422	0.40 446	0.91 435	0.81 421	0.67 359	0.96 456	0.79 480	0.66 490	0.65 376	0.71 535	0.18 389	0.15 430	0.16 252	0.15 306	0.18 388	0.15 275

CFNet-ft	0.50 445	0.25 410	0.39 211	0.41 338	0.26 349	0.66 478	0.37 396	0.91 435	0.87 460	0.67 359	1.00 482	1.05 563	0.70 515	0.68 409	0.57 492	0.23 521	0.16 457	0.24 527	0.21 507	0.24 518	0.19 411

CFNet_RVC	0.50 445	0.25 410	0.39 211	0.41 338	0.26 349	0.66 478	0.37 396	0.91 435	0.87 460	0.67 359	1.00 482	1.05 563	0.70 515	0.68 409	0.57 492	0.23 521	0.16 457	0.24 527	0.21 507	0.24 518	0.19 411

cf-r	0.49 432	0.24 379	0.49 337	0.40 306	0.23 226	0.58 422	0.38 414	0.92 444	0.87 460	0.77 422	1.06 513	0.98 537	0.67 499	0.59 299	0.61 508	0.21 471	0.14 400	0.17 300	0.19 459	0.15 248	0.16 313

iResNet	0.52 474	0.31 517	0.86 562	0.44 450	0.22 185	0.66 478	0.47 515	0.92 444	1.02 546	0.89 507	1.12 532	0.69 422	0.55 419	0.86 516	0.60 502	0.15 238	0.11 196	0.15 214	0.12 182	0.17 351	0.17 362

Any-RAFT	0.36 265	0.17 102	0.31 82	0.35 132	0.21 158	0.51 370	0.21 73	0.93 446	0.75 376	0.56 295	0.73 327	0.66 409	0.29 198	0.48 215	0.25 142	0.15 238	0.10 69	0.13 100	0.10 71	0.13 137	0.13 185

gwcnet-sp	0.50 445	0.25 410	0.84 555	0.41 338	0.27 394	0.79 531	0.40 446	0.93 446	0.85 447	0.95 541	0.79 364	0.65 397	0.63 472	0.69 417	0.52 465	0.18 389	0.17 490	0.18 354	0.18 431	0.18 388	0.19 411

scenet	0.50 445	0.25 410	0.84 555	0.41 338	0.27 394	0.79 531	0.40 446	0.93 446	0.85 447	0.95 541	0.79 364	0.65 397	0.63 472	0.69 417	0.52 465	0.18 389	0.17 490	0.18 354	0.18 431	0.18 388	0.19 411

ssnet	0.50 445	0.25 410	0.84 555	0.41 338	0.27 394	0.79 531	0.40 446	0.93 446	0.85 447	0.95 541	0.79 364	0.65 397	0.63 472	0.69 417	0.52 465	0.18 389	0.17 490	0.18 354	0.18 431	0.18 388	0.19 411

MMNet	0.57 510	0.26 447	0.67 482	0.45 465	0.35 547	1.04 597	0.39 433	0.93 446	0.98 531	0.96 553	0.97 465	0.86 497	0.80 568	0.83 505	0.80 556	0.16 292	0.15 430	0.19 391	0.19 459	0.20 444	0.17 362

x	0.41 348	0.25 410	0.46 299	0.36 171	0.24 278	0.54 391	0.31 287	0.94 451	0.58 292	0.60 308	0.72 324	0.61 372	0.53 407	0.52 246	0.50 456	0.18 389	0.16 457	0.17 300	0.16 339	0.17 351	0.18 395

PSMNet-ADL	0.50 445	0.28 479	0.43 273	0.49 530	0.31 489	0.70 496	0.38 414	0.94 451	0.81 421	0.62 318	0.80 375	0.91 520	0.62 467	0.76 468	0.68 528	0.24 533	0.18 511	0.19 391	0.20 483	0.22 485	0.22 484

GANet-ADL	0.44 377	0.27 463	0.48 327	0.44 450	0.30 473	0.54 391	0.36 381	0.94 451	0.88 471	0.64 336	0.72 324	0.68 420	0.44 362	0.55 261	0.44 413	0.22 494	0.15 430	0.15 214	0.13 232	0.18 388	0.21 465

DDVS	0.53 481	0.32 520	0.63 464	0.42 378	0.31 489	0.71 501	0.35 367	0.95 454	0.69 343	0.86 485	0.90 429	1.11 583	0.46 376	0.90 534	0.67 523	0.23 521	0.17 490	0.22 490	0.18 431	0.25 529	0.28 555

SDNR	0.89 604	0.39 561	1.66 658	0.42 378	0.39 573	3.35 695	0.32 306	0.95 454	1.05 556	1.05 586	2.12 658	0.62 380	0.71 520	1.40 631	0.78 548	0.53 662	0.56 680	0.36 621	0.27 591	0.46 634	0.50 651

GwcNet-ADL	0.45 386	0.24 379	0.51 359	0.46 490	0.30 473	0.41 309	0.40 446	0.95 454	0.98 531	0.73 399	0.78 359	0.61 372	0.41 344	0.67 400	0.55 484	0.20 453	0.14 400	0.15 214	0.14 273	0.19 424	0.22 484

EDNetEfficient	1.47 663	0.82 654	6.28 698	0.48 518	0.40 578	0.73 510	0.83 643	0.95 454	2.77 690	3.48 703	1.95 650	1.64 652	2.12 682	1.42 635	3.84 694	0.21 471	0.19 534	0.21 475	0.21 507	0.43 627	0.42 626

acv_ft	0.52 474	0.24 379	0.64 469	0.45 465	0.28 421	0.85 555	0.40 446	0.95 454	0.81 421	1.00 566	0.96 456	0.79 480	0.62 467	0.65 376	0.88 567	0.18 389	0.15 430	0.16 252	0.15 306	0.18 388	0.15 275

MyStereo05	0.46 394	0.22 322	0.51 359	0.42 378	0.29 448	0.43 327	0.48 522	0.96 459	1.12 580	0.77 422	0.62 289	0.51 311	0.57 440	0.79 487	0.43 402	0.14 158	0.13 360	0.18 354	0.17 399	0.17 351	0.17 362

AACVNet	0.52 474	0.25 410	0.56 424	0.48 518	0.29 448	0.55 397	0.38 414	0.96 459	0.59 295	0.83 456	1.03 501	1.03 553	0.77 561	0.91 537	0.58 499	0.22 494	0.18 511	0.24 527	0.18 431	0.24 518	0.22 484

TRStereo	0.39 317	0.32 520	0.64 469	0.49 530	0.41 584	0.30 154	0.30 257	0.97 461	0.63 307	0.53 284	0.43 198	0.52 316	0.26 144	0.77 475	0.29 233	0.18 389	0.12 281	0.19 391	0.19 459	0.13 137	0.13 185

GwcNet-RSSM	0.51 459	0.25 410	0.51 359	0.41 338	0.24 278	0.56 406	0.41 468	0.97 461	0.96 521	0.75 410	1.17 556	0.89 511	0.66 490	0.66 390	0.74 542	0.22 494	0.15 430	0.19 391	0.21 507	0.17 351	0.16 313

G2L-Stereo	0.51 459	0.25 410	0.55 411	0.44 450	0.27 394	0.46 351	0.47 515	0.98 463	0.81 421	0.86 485	0.90 429	0.91 520	0.56 428	0.88 524	0.80 556	0.21 471	0.17 490	0.22 490	0.18 431	0.17 351	0.22 484

PCWNet_CMD	0.49 432	0.25 410	0.56 424	0.40 306	0.27 394	0.64 462	0.32 306	0.98 463	0.99 534	0.87 490	1.07 517	0.78 473	0.46 376	0.61 320	0.44 413	0.17 345	0.13 360	0.21 475	0.16 339	0.26 539	0.20 444

hitnet-ft	0.57 510	0.29 493	0.43 273	0.42 378	0.29 448	0.81 543	0.40 446	0.98 463	0.91 489	0.84 462	1.01 487	1.13 591	0.72 531	0.83 505	0.71 535	0.28 573	0.21 554	0.28 580	0.22 528	0.29 560	0.27 544

DMCA	0.47 407	0.27 463	0.59 445	0.39 263	0.29 448	0.53 384	0.34 344	0.98 463	0.70 347	0.78 433	0.83 392	0.79 480	0.55 419	0.54 260	0.57 492	0.21 471	0.16 457	0.21 475	0.16 339	0.19 424	0.22 484

CASS	0.46 394	0.28 479	0.45 287	0.48 518	0.22 185	0.63 452	0.34 344	0.99 467	0.66 324	0.76 416	0.86 408	0.61 372	0.58 444	0.58 290	0.44 413	0.29 584	0.16 457	0.22 490	0.18 431	0.23 505	0.28 555
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.47 407	0.26 447	0.47 312	0.46 490	0.29 448	0.78 525	0.34 344	0.99 467	0.80 410	0.77 422	0.80 375	0.64 391	0.54 415	0.66 390	0.56 486	0.21 471	0.15 430	0.22 490	0.19 459	0.18 388	0.19 411

BSDual-CNN	0.48 417	0.26 447	0.47 312	0.46 490	0.29 448	0.75 520	0.46 506	0.99 467	0.80 410	0.77 422	0.80 375	0.76 464	0.59 450	0.66 390	0.48 443	0.21 471	0.15 430	0.22 490	0.19 459	0.18 388	0.19 411

hknet	0.51 459	0.26 447	0.58 437	0.46 490	0.29 448	0.75 520	0.46 506	0.99 467	0.89 476	0.77 422	0.80 375	0.96 532	0.67 499	0.75 456	0.50 456	0.19 431	0.15 430	0.22 490	0.19 459	0.18 388	0.19 411

MSMDNet	0.49 432	0.25 410	0.56 424	0.40 306	0.27 394	0.64 462	0.32 306	0.99 467	0.99 534	0.87 490	1.07 517	0.79 480	0.46 376	0.61 320	0.44 413	0.17 345	0.13 360	0.20 431	0.16 339	0.25 529	0.20 444

HITNet	0.43 370	0.27 463	0.50 349	0.34 100	0.18 50	0.65 470	0.32 306	0.99 467	0.70 347	0.73 399	0.86 408	0.66 409	0.56 428	0.61 320	0.47 435	0.14 158	0.10 69	0.15 214	0.13 232	0.18 388	0.13 185
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
mmm	0.47 407	0.28 479	0.51 359	0.39 263	0.25 311	0.61 440	0.38 414	1.00 473	0.60 302	0.77 422	1.07 517	0.65 397	0.53 407	0.61 320	0.49 452	0.18 389	0.15 430	0.23 511	0.20 483	0.21 457	0.20 444

test_sample2	0.45 386	0.24 379	0.49 337	0.34 100	0.21 158	0.60 438	0.43 487	1.01 474	0.73 366	0.67 359	0.80 375	0.70 425	0.64 480	0.65 376	0.41 392	0.19 431	0.15 430	0.18 354	0.16 339	0.19 424	0.19 411

UNet	0.55 495	0.27 463	0.72 512	0.45 465	0.41 584	0.97 578	0.40 446	1.01 474	0.80 410	0.87 490	0.90 429	1.03 553	0.75 547	0.76 468	0.67 523	0.19 431	0.15 430	0.20 431	0.17 399	0.21 457	0.18 395

STTStereo	0.57 510	0.39 561	0.87 567	0.45 465	0.32 515	0.62 446	0.45 503	1.01 474	0.87 460	1.01 569	0.91 437	0.95 529	0.58 444	0.77 475	0.66 520	0.25 546	0.24 582	0.27 568	0.33 626	0.25 529	0.26 534

Select-FE	0.48 417	0.26 447	0.96 583	0.42 378	0.36 554	0.34 222	0.20 46	1.02 477	0.37 152	0.61 313	1.01 487	1.04 558	0.79 563	0.74 448	0.29 233	0.17 345	0.13 360	0.17 300	0.20 483	0.15 248	0.25 530

MyStereo04	0.45 386	0.23 355	0.52 382	0.43 423	0.29 448	0.40 295	0.48 522	1.02 477	1.12 580	0.62 318	0.58 275	0.55 326	0.56 428	0.77 475	0.45 419	0.14 158	0.13 360	0.19 391	0.17 399	0.18 388	0.17 362

G-Net	0.95 611	0.48 603	1.13 605	0.67 643	0.49 625	2.07 672	0.63 596	1.02 477	0.90 482	1.77 663	2.62 675	1.28 607	1.60 662	1.09 587	1.06 610	0.37 631	0.30 622	0.35 616	0.25 572	0.46 634	0.45 638

RASNet	0.57 510	0.24 379	0.61 455	0.39 263	0.23 226	0.71 501	0.40 446	1.02 477	0.93 501	0.77 422	1.05 507	1.05 563	0.98 613	0.99 568	1.03 603	0.16 292	0.14 400	0.14 159	0.17 399	0.15 248	0.14 231

DANet	0.74 571	0.47 601	0.98 589	0.60 622	0.41 584	0.92 569	0.41 468	1.02 477	0.87 460	1.22 623	1.22 566	1.33 618	0.88 593	1.26 613	1.37 634	0.27 562	0.24 582	0.31 601	0.25 572	0.37 610	0.36 603
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DLCB_ROB	0.60 534	0.29 493	0.53 393	0.50 541	0.33 528	0.76 523	0.51 544	1.02 477	0.94 510	1.07 597	1.16 551	1.21 599	0.73 536	0.98 563	0.75 544	0.21 471	0.20 544	0.22 490	0.23 544	0.22 485	0.20 444

UPFNet	0.55 495	0.26 447	0.59 445	0.46 490	0.38 565	0.83 549	0.48 522	1.03 483	0.80 410	0.92 525	0.91 437	0.85 493	0.67 499	0.87 518	0.78 548	0.20 453	0.21 554	0.20 431	0.20 483	0.20 444	0.15 275

CCAANet	0.48 417	0.21 283	0.52 382	0.42 378	0.28 421	0.65 470	0.30 257	1.03 483	0.76 383	0.64 336	1.22 566	0.69 422	0.53 407	0.83 505	0.47 435	0.15 238	0.13 360	0.19 391	0.20 483	0.15 248	0.20 444

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 377	0.22 322	0.83 548	0.39 263	0.45 608	0.41 309	0.26 176	1.04 485	0.50 254	0.54 288	0.76 345	1.03 553	0.43 352	0.67 400	0.28 215	0.16 292	0.11 196	0.17 300	0.19 459	0.21 457	0.21 465

CFNet_ucs	0.51 459	0.25 410	0.58 437	0.39 263	0.31 489	0.59 432	0.35 367	1.04 485	0.95 514	0.89 507	1.19 561	0.80 484	0.49 394	0.66 390	0.45 419	0.21 471	0.16 457	0.26 559	0.18 431	0.27 549	0.23 509

LL-Strereo	0.58 523	0.29 493	0.83 548	0.48 518	0.35 547	0.39 286	0.48 522	1.04 485	0.99 534	0.87 490	0.79 364	1.08 573	1.15 636	1.35 630	0.51 460	0.18 389	0.15 430	0.22 490	0.19 459	0.17 351	0.21 465

TransformOpticalFlow	0.46 394	0.21 283	0.49 337	0.42 378	0.24 278	0.36 249	0.46 506	1.04 485	0.84 441	0.67 359	1.14 543	0.73 448	0.56 428	0.78 483	0.33 287	0.15 238	0.10 69	0.17 300	0.15 306	0.14 191	0.15 275

delet	0.57 510	0.25 410	0.63 464	0.46 490	0.34 540	1.05 602	0.51 544	1.04 485	0.94 510	0.90 515	0.99 478	0.90 514	0.68 508	0.87 518	0.78 548	0.18 389	0.18 511	0.20 431	0.21 507	0.17 351	0.17 362

AANet_RVC	0.59 527	0.35 537	0.68 489	0.47 511	0.28 421	0.57 416	0.47 515	1.04 485	1.28 620	0.87 490	1.33 591	0.86 497	0.63 472	1.16 597	0.89 569	0.19 431	0.13 360	0.15 214	0.14 273	0.18 388	0.20 444

StereoDRNet-Refined	0.61 538	0.33 528	0.63 464	0.47 511	0.31 489	0.94 573	0.41 468	1.04 485	0.97 526	1.15 614	1.13 539	1.00 545	0.74 544	0.93 543	0.93 582	0.18 389	0.13 360	0.22 490	0.21 507	0.20 444	0.21 465
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IGEV_i1	0.45 386	0.23 355	0.57 433	0.40 306	0.23 226	0.64 462	0.42 479	1.05 492	0.65 319	0.71 390	0.70 319	0.76 464	0.47 382	0.75 456	0.45 419	0.16 292	0.14 400	0.16 252	0.13 232	0.17 351	0.18 395

test_sample1	0.44 377	0.24 379	0.52 382	0.35 132	0.23 226	0.59 432	0.36 381	1.05 492	0.57 288	0.66 350	0.78 359	0.70 425	0.71 520	0.62 344	0.51 460	0.18 389	0.15 430	0.17 300	0.16 339	0.18 388	0.18 395

MyStereo06	0.40 333	0.22 322	0.65 474	0.42 378	0.29 448	0.43 327	0.48 522	1.05 492	0.43 211	0.64 336	0.54 257	0.78 473	0.27 156	0.53 252	0.31 266	0.14 158	0.13 360	0.18 354	0.17 399	0.17 351	0.17 362

ICVP	0.48 417	0.26 447	0.42 253	0.49 530	0.28 421	0.63 452	0.43 487	1.05 492	0.72 356	0.68 371	0.95 452	0.75 457	0.56 428	0.55 261	0.61 508	0.24 533	0.18 511	0.19 391	0.17 399	0.19 424	0.21 465
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RAFT + AFF	0.54 486	0.30 508	0.84 555	0.51 553	0.32 515	0.63 452	0.57 574	1.05 492	0.95 514	0.80 441	0.87 416	0.85 493	0.57 440	0.87 518	0.51 460	0.18 389	0.21 554	0.23 511	0.22 528	0.19 424	0.19 411

PS-NSSS	0.60 534	0.46 594	0.68 489	0.43 423	0.34 540	0.66 478	0.57 574	1.05 492	0.91 489	0.80 441	1.28 580	0.72 443	0.67 499	0.89 526	0.61 508	0.32 601	0.26 601	0.40 635	0.27 591	0.35 598	0.29 562

YMNet	0.68 555	0.40 570	1.01 591	0.53 581	0.46 617	1.04 597	0.48 522	1.06 498	0.81 421	1.21 619	1.31 587	1.11 583	0.73 536	0.89 526	0.96 589	0.27 562	0.31 630	0.25 540	0.25 572	0.25 529	0.24 521

YMNet_1	0.68 555	0.40 570	1.01 591	0.53 581	0.46 617	1.04 597	0.48 522	1.06 498	0.81 421	1.21 619	1.31 587	1.11 583	0.73 536	0.89 526	0.96 589	0.27 562	0.31 630	0.25 540	0.25 572	0.25 529	0.24 521

GES	0.46 394	0.25 410	0.62 460	0.41 338	0.30 473	0.62 446	0.37 396	1.06 498	0.70 347	0.75 410	0.83 392	0.47 287	0.52 406	0.69 417	0.46 424	0.23 521	0.17 490	0.17 300	0.16 339	0.18 388	0.24 521

CBMV_ROB	0.62 544	0.39 561	0.41 236	0.41 338	0.28 421	0.86 557	0.28 215	1.06 498	1.02 546	0.95 541	1.33 591	0.81 487	0.84 577	0.94 546	0.56 486	0.37 631	0.37 652	0.43 641	0.40 643	0.33 585	0.32 580

Selective-IGEV-i1	0.46 394	0.21 283	0.60 451	0.43 423	0.24 278	0.67 488	0.53 555	1.07 502	0.90 482	0.65 343	0.82 385	0.80 484	0.38 315	0.56 271	0.40 385	0.16 292	0.14 400	0.15 214	0.13 232	0.16 318	0.17 362

psmg	0.50 445	0.26 447	0.47 312	0.42 378	0.29 448	0.82 546	0.42 479	1.07 502	0.80 410	0.95 541	0.94 448	0.76 464	0.59 450	0.66 390	0.48 443	0.21 471	0.16 457	0.20 431	0.20 483	0.19 424	0.19 411

psm_up	0.57 510	0.27 463	0.52 382	0.50 541	0.33 528	0.65 470	0.60 587	1.07 502	0.84 441	0.87 490	0.91 437	1.00 545	1.06 624	0.80 490	0.66 520	0.22 494	0.25 590	0.26 559	0.23 544	0.22 485	0.21 465

HGLStereo	0.58 523	0.30 508	0.65 474	0.51 553	0.38 565	0.78 525	0.45 503	1.07 502	0.82 434	0.89 507	1.16 551	0.88 506	0.91 600	0.80 490	0.74 542	0.21 471	0.21 554	0.20 431	0.18 431	0.19 424	0.22 484

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 564	0.84 658	0.80 537	0.55 601	0.38 565	1.38 638	0.57 574	1.07 502	0.81 421	0.90 515	0.94 448	0.95 529	0.54 415	1.01 574	0.61 508	0.41 642	0.30 622	0.57 663	0.31 615	0.86 670	0.39 613

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 495	0.33 528	0.71 505	0.46 490	0.31 489	0.66 478	0.43 487	1.07 502	0.89 476	0.93 529	0.91 437	0.98 537	0.61 462	0.76 468	0.64 518	0.22 494	0.18 511	0.22 490	0.22 528	0.22 485	0.24 521
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
psmorigin	0.84 594	0.53 609	2.21 667	0.50 541	0.41 584	0.86 557	0.57 574	1.08 508	0.90 482	1.50 645	1.42 610	1.50 641	1.09 627	1.29 617	1.03 603	0.32 601	0.33 642	0.27 568	0.27 591	0.34 593	0.45 638

DSFCA	0.57 510	0.27 463	0.71 505	0.41 338	0.36 554	0.78 525	0.53 555	1.08 508	0.85 447	1.08 598	0.84 395	0.90 514	0.66 490	1.05 582	0.63 515	0.26 551	0.22 563	0.21 475	0.21 507	0.22 485	0.20 444

BEATNet_4x	0.49 432	0.35 537	0.72 512	0.38 230	0.20 129	0.65 470	0.36 381	1.08 508	0.78 393	0.78 433	0.88 420	0.73 448	0.64 480	0.71 435	0.60 502	0.16 292	0.12 281	0.16 252	0.15 306	0.24 518	0.18 395

FADNet-RVC-Resample	0.58 523	0.35 537	1.34 630	0.50 541	0.34 540	0.73 510	0.43 487	1.09 511	0.96 521	0.83 456	0.87 416	0.76 464	0.66 490	0.77 475	0.52 465	0.19 431	0.18 511	0.26 559	0.27 591	0.28 558	0.29 562

SuperB	1.00 620	0.41 576	4.03 688	0.45 465	0.32 515	0.99 585	0.49 535	1.09 511	2.09 676	1.10 606	1.10 526	0.74 452	0.83 574	1.13 591	1.75 653	0.20 453	0.15 430	0.17 300	0.15 306	2.50 705	0.27 544

TDLM	0.59 527	0.35 537	0.57 433	0.53 581	0.32 515	0.67 488	0.72 619	1.09 511	1.03 550	0.84 462	1.11 530	0.84 491	0.71 520	0.96 554	0.61 508	0.28 573	0.18 511	0.26 559	0.22 528	0.27 549	0.21 465

NOSS_ROB	0.59 527	0.40 570	0.42 253	0.45 465	0.31 489	0.79 531	0.53 555	1.09 511	1.12 580	0.69 375	0.92 443	0.77 470	0.63 472	0.81 496	0.52 465	0.39 637	0.38 653	0.44 643	0.42 653	0.38 613	0.36 603

PAM	0.50 445	0.21 283	0.75 525	0.41 338	0.26 349	1.11 612	0.37 396	1.10 515	0.39 167	0.75 410	0.46 210	1.92 661	0.61 462	0.62 344	0.28 215	0.16 292	0.10 69	0.16 252	0.14 273	0.14 191	0.15 275

ADLNet2	0.57 510	0.26 447	0.71 505	0.48 518	0.31 489	0.83 549	0.51 544	1.10 515	0.99 534	0.85 475	0.99 478	0.99 542	0.70 515	0.79 487	0.78 548	0.21 471	0.17 490	0.18 354	0.18 431	0.22 485	0.22 484

TCMNet	0.68 555	0.41 576	1.08 599	0.60 622	0.61 653	0.97 578	0.55 566	1.11 517	0.93 501	0.87 490	1.14 543	0.89 511	0.65 488	0.92 539	1.06 610	0.26 551	0.26 601	0.31 601	0.28 599	0.33 585	0.30 567

DualNet (step1)	0.60 534	0.37 548	0.83 548	0.39 263	0.31 489	0.72 505	0.49 535	1.11 517	0.92 495	0.93 529	0.89 423	0.86 497	0.71 520	0.74 448	0.53 476	0.42 644	0.22 563	0.40 635	0.41 648	0.36 604	0.35 597

test_sample9	1.17 638	0.37 548	0.83 548	0.39 263	0.31 489	0.72 505	0.49 535	1.11 517	0.92 495	0.93 529	0.89 423	0.86 497	0.71 520	1.29 617	2.03 665	0.42 644	9.50 727	0.40 635	0.41 648	0.36 604	0.35 597

test_sample7	0.54 486	0.30 508	0.55 411	0.37 203	0.28 421	0.63 452	0.47 515	1.11 517	0.92 495	0.93 529	0.89 423	0.86 497	0.71 520	0.74 448	0.53 476	0.27 562	0.22 563	0.27 568	0.26 584	0.27 549	0.26 534

ac_64	0.54 486	0.24 379	0.58 437	0.46 490	0.28 421	0.79 531	0.44 496	1.11 517	0.63 307	0.94 536	0.85 404	1.06 567	0.70 515	0.76 468	0.72 538	0.22 494	0.18 511	0.20 431	0.19 459	0.18 388	0.16 313

Selective-IGEV-i16pb	0.95 611	0.25 410	6.90 699	0.42 378	0.32 515	1.73 661	0.55 566	1.12 522	1.58 654	0.67 359	1.19 561	0.97 534	0.55 419	0.83 505	0.63 515	0.28 573	0.17 490	0.18 354	0.20 483	0.21 457	0.23 509

PAM_32	0.50 445	0.20 241	0.69 498	0.40 306	0.24 278	1.09 606	0.29 234	1.12 522	0.40 182	0.74 406	0.44 203	1.98 664	0.64 480	0.64 365	0.27 192	0.16 292	0.11 196	0.17 300	0.15 306	0.14 191	0.15 275

SQANet	0.87 602	0.76 647	0.76 529	1.16 678	0.99 677	1.10 607	0.51 544	1.12 522	0.85 447	0.93 529	1.05 507	1.03 553	0.76 556	1.07 583	0.70 532	0.79 674	0.25 590	1.04 681	0.36 633	1.56 685	0.70 668

GASNet	0.70 561	0.77 649	1.16 609	0.71 655	0.49 625	0.62 446	0.48 522	1.12 522	1.05 556	0.98 560	0.84 395	0.94 528	0.82 572	1.41 634	0.85 564	0.33 609	0.22 563	0.29 589	0.28 599	0.44 630	0.26 534

GANet-RSSM	0.49 432	0.22 322	0.42 253	0.39 263	0.26 349	0.58 422	0.41 468	1.12 522	0.82 434	0.73 399	1.02 491	0.88 506	0.75 547	0.67 400	0.48 443	0.22 494	0.16 457	0.18 354	0.19 459	0.18 388	0.18 395

FADNet_RVC	0.58 523	0.39 561	1.26 617	0.45 465	0.32 515	0.55 397	0.34 344	1.12 522	0.90 482	0.68 371	0.90 429	0.61 372	0.71 520	1.03 579	0.80 556	0.21 471	0.18 511	0.27 568	0.23 544	0.33 585	0.30 567

CVANet_RVC	0.59 527	0.35 537	0.54 407	0.49 530	0.33 528	0.70 496	0.67 603	1.12 522	0.97 526	0.88 500	1.05 507	1.01 549	0.72 531	0.94 546	0.55 484	0.30 591	0.20 544	0.28 580	0.26 584	0.32 580	0.23 509

NVstereo2D	0.62 544	0.32 520	0.82 544	0.50 541	0.44 602	0.88 560	0.48 522	1.12 522	1.17 598	0.67 359	0.90 429	0.90 514	0.69 510	1.02 577	0.69 531	0.33 609	0.16 457	0.29 589	0.20 483	0.43 627	0.46 642

ADCRef	0.84 594	0.46 594	1.60 652	0.52 570	0.45 608	1.08 605	0.52 550	1.13 530	1.03 550	1.22 623	1.43 612	0.87 503	0.93 604	0.91 537	3.35 688	0.19 431	0.16 457	0.23 511	0.23 544	0.23 505	0.22 484

SGM-Forest	0.65 550	0.33 528	0.43 273	0.44 450	0.30 473	1.01 591	0.54 563	1.13 530	1.09 577	1.11 609	1.21 564	1.10 581	0.76 556	0.99 568	0.71 535	0.32 601	0.33 642	0.33 613	0.30 606	0.30 568	0.28 555
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G2L-Stereo_test	0.50 445	0.22 322	0.46 299	0.34 100	0.24 278	0.58 422	0.59 584	1.14 532	0.79 401	0.89 507	0.96 456	0.96 532	0.59 450	0.72 441	0.67 523	0.17 345	0.12 281	0.14 159	0.12 182	0.15 248	0.16 313

ADLNet	0.57 510	0.29 493	0.58 437	0.46 490	0.35 547	0.80 537	0.46 506	1.14 532	0.88 471	1.03 576	0.98 470	0.92 526	0.66 490	0.71 435	0.83 561	0.22 494	0.16 457	0.22 490	0.22 528	0.22 485	0.23 509

PA-Net	0.70 561	0.46 594	0.96 583	0.51 553	0.53 637	0.94 573	0.73 624	1.14 532	1.15 593	0.83 456	0.90 429	0.88 506	0.76 556	1.19 601	0.96 589	0.25 546	0.41 663	0.29 589	0.44 654	0.27 549	0.39 613
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PASM	0.96 613	0.71 644	2.05 665	0.72 656	0.72 665	0.84 554	0.92 651	1.14 532	1.34 631	1.25 629	1.22 566	1.34 621	1.07 625	1.31 625	1.11 617	0.53 662	0.57 681	0.59 665	0.67 678	0.56 659	0.57 663

DStereoO	1.07 626	0.77 649	0.87 567	0.67 643	0.49 625	0.91 566	1.30 679	1.15 536	1.41 637	1.24 627	1.33 591	1.06 567	2.39 689	1.32 627	1.11 617	2.03 699	0.38 653	0.77 673	0.31 615	1.55 684	0.43 631

HBP-ISP	0.61 538	0.47 601	0.45 287	0.46 490	0.33 528	0.79 531	0.29 234	1.15 536	1.05 556	0.85 475	1.18 560	0.67 416	0.71 520	0.92 539	0.57 492	0.37 631	0.38 653	0.47 648	0.41 648	0.39 617	0.32 580

GANet	0.74 571	0.38 556	0.63 464	0.54 593	0.35 547	1.01 591	0.95 655	1.15 536	0.95 514	1.09 602	2.00 653	1.14 593	0.92 602	1.29 617	0.75 544	0.25 546	0.27 608	0.27 568	0.23 544	0.32 580	0.24 521

w-ln-seven-2	0.83 592	0.46 594	2.93 675	0.54 593	0.39 573	0.93 570	0.63 596	1.16 539	1.18 602	1.25 629	1.32 589	1.09 579	1.05 623	1.23 608	1.07 613	0.21 471	0.20 544	0.23 511	0.22 528	0.26 539	0.24 521

coex_refinement	0.54 486	0.22 322	0.44 279	0.45 465	0.31 489	0.75 520	0.40 446	1.16 539	0.92 495	0.87 490	1.12 532	0.99 542	0.57 440	0.69 417	0.90 575	0.21 471	0.14 400	0.16 252	0.16 339	0.21 457	0.22 484

PSMNet-RUCA	0.78 582	0.78 652	1.23 614	1.01 671	0.91 668	0.68 493	0.53 555	1.16 539	1.06 560	0.79 438	1.10 526	0.82 489	0.72 531	0.94 546	0.70 532	0.55 667	0.27 608	0.76 672	0.46 655	0.70 665	0.49 648

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 552	0.30 508	1.20 611	0.42 378	0.31 489	1.00 586	0.58 581	1.16 539	1.07 568	1.01 569	1.25 571	1.08 573	0.75 547	1.18 600	1.03 603	0.20 453	0.12 281	0.16 252	0.13 232	0.22 485	0.22 484

SACVNet	0.61 538	0.36 546	0.67 482	0.57 611	0.37 558	0.65 470	0.47 515	1.16 539	0.80 410	1.04 581	1.06 513	1.02 551	0.81 571	0.99 568	0.57 492	0.28 573	0.21 554	0.25 540	0.24 559	0.30 568	0.39 613

STrans-v2	0.47 407	0.21 283	0.49 337	0.41 338	0.25 311	0.54 391	0.49 535	1.16 539	0.82 434	0.67 359	1.05 507	0.71 428	0.67 499	0.74 448	0.34 300	0.15 238	0.11 196	0.17 300	0.15 306	0.14 191	0.14 231

PSMNet-RSSM	0.50 445	0.24 379	0.41 236	0.43 423	0.26 349	0.51 370	0.40 446	1.16 539	0.79 401	0.75 410	1.07 517	0.87 503	0.69 510	0.66 390	0.52 465	0.24 533	0.16 457	0.23 511	0.26 584	0.20 444	0.20 444

FADNet-RVC	0.62 544	0.56 624	1.29 622	0.47 511	0.39 573	0.63 452	0.40 446	1.16 539	0.91 489	0.71 390	0.86 408	1.04 558	0.55 419	0.99 568	0.78 548	0.27 562	0.26 601	0.28 580	0.29 605	0.32 580	0.31 576

NCCL2	0.74 571	0.45 589	0.77 532	0.65 639	0.45 608	0.97 578	1.16 670	1.16 539	1.02 546	1.00 566	0.98 470	1.48 639	0.88 593	0.99 568	0.89 569	0.31 596	0.27 608	0.39 632	0.39 640	0.33 585	0.34 593

DDUNet	1.10 630	2.58 708	0.83 548	1.21 680	1.27 687	1.02 593	0.69 610	1.17 548	0.95 514	0.98 560	1.26 575	1.28 607	0.84 577	0.97 561	0.79 555	0.85 677	0.40 661	2.00 694	0.60 676	1.34 683	0.94 675

CBMV	0.68 555	0.37 548	0.50 349	0.43 423	0.26 349	1.00 586	0.71 613	1.17 548	1.16 595	1.24 627	1.29 584	1.06 567	0.86 585	0.98 563	0.75 544	0.29 584	0.30 622	0.34 615	0.30 606	0.26 539	0.27 544
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
test_sample6	0.51 459	0.27 463	0.55 411	0.38 230	0.23 226	0.64 462	0.39 433	1.18 550	0.88 471	0.84 462	1.06 513	0.66 409	0.61 462	0.75 456	0.52 465	0.23 521	0.17 490	0.22 490	0.22 528	0.24 518	0.23 509

NINENet	0.52 474	0.30 508	0.55 411	0.46 490	0.33 528	0.78 525	0.34 344	1.18 550	0.91 489	0.84 462	0.97 465	0.64 391	0.54 415	0.74 448	0.56 486	0.23 521	0.20 544	0.25 540	0.18 431	0.22 485	0.22 484

UDG	0.93 606	1.03 672	0.75 525	1.00 670	0.97 674	1.02 593	0.57 574	1.18 550	1.01 541	0.93 529	1.02 491	1.32 613	1.03 619	0.88 524	0.92 580	0.55 667	0.33 642	1.82 691	0.41 648	1.20 681	0.74 670

UCFNet_RVC	0.50 445	0.27 463	0.37 185	0.40 306	0.27 394	0.66 478	0.42 479	1.18 550	0.86 453	0.70 380	0.89 423	0.91 520	0.60 456	0.62 344	0.48 443	0.24 533	0.18 511	0.28 580	0.27 591	0.25 529	0.24 521

G2L-ROB	0.49 432	0.20 241	0.48 327	0.36 171	0.22 185	0.58 422	0.42 479	1.19 554	0.74 372	0.86 485	0.76 345	1.08 573	0.59 450	0.81 496	0.60 502	0.17 345	0.12 281	0.15 214	0.12 182	0.17 351	0.20 444

test_sample8	1.36 656	0.37 548	0.83 548	0.39 263	0.31 489	0.72 505	0.49 535	1.19 554	0.79 401	1.51 646	0.96 456	3.29 688	1.64 666	1.29 617	2.03 665	0.42 644	9.50 727	0.40 635	0.41 648	0.36 604	0.35 597

test_sample5	0.50 445	0.28 479	0.55 411	0.37 203	0.23 226	0.65 470	0.38 414	1.19 554	0.86 453	0.81 445	0.97 465	0.64 391	0.60 456	0.72 441	0.48 443	0.22 494	0.16 457	0.22 490	0.21 507	0.23 505	0.22 484

DualNet	0.51 459	0.28 479	0.55 411	0.37 203	0.23 226	0.65 470	0.38 414	1.19 554	0.86 453	0.84 462	1.06 513	0.64 391	0.60 456	0.72 441	0.48 443	0.22 494	0.16 457	0.22 490	0.21 507	0.23 505	0.22 484

CRFU-Net	0.59 527	0.29 493	0.62 460	0.47 511	0.31 489	1.20 627	0.51 544	1.19 554	0.59 295	1.05 586	1.00 482	1.06 567	0.87 588	0.83 505	0.77 547	0.22 494	0.19 534	0.18 354	0.16 339	0.19 424	0.20 444

GANetREF_RVC	0.82 587	0.77 649	0.95 582	0.68 647	0.43 596	1.15 618	1.06 663	1.19 554	1.20 607	1.03 576	1.02 491	1.10 581	0.89 596	1.20 604	0.78 548	0.49 657	0.39 658	0.58 664	0.39 640	0.69 663	0.49 648
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
ETE_ROB	0.73 566	0.52 606	0.93 576	0.57 611	0.37 558	0.80 537	0.86 648	1.19 554	0.95 514	1.20 618	1.22 566	1.39 631	0.86 585	1.07 583	0.88 567	0.27 562	0.21 554	0.31 601	0.27 591	0.34 593	0.35 597

ssnet_v2	0.61 538	0.29 493	0.69 498	0.45 465	0.30 473	0.93 570	0.62 591	1.20 561	1.03 550	0.97 557	0.81 383	0.98 537	0.67 499	0.84 511	0.97 594	0.26 551	0.23 573	0.23 511	0.24 559	0.20 444	0.21 465

CC-Net-ROB	0.84 594	1.01 671	0.93 576	0.60 622	0.45 608	1.25 629	0.71 613	1.20 561	1.05 556	0.84 462	1.24 570	0.90 514	0.78 562	1.14 593	0.70 532	0.48 656	0.34 646	1.71 689	0.38 638	0.78 668	0.40 618

WCMA_ROB	1.22 645	0.39 561	0.93 576	0.51 553	0.45 608	1.44 641	0.79 637	1.20 561	1.30 626	2.99 697	3.94 696	3.30 689	2.17 684	1.42 635	1.31 631	0.46 650	0.35 649	0.35 616	0.37 635	0.41 621	0.42 626

zh-mn7	1.21 644	0.75 646	5.81 696	0.52 570	0.39 573	1.18 625	0.63 596	1.21 564	1.79 667	1.81 664	2.33 661	1.16 595	1.01 616	2.20 676	2.00 663	0.25 546	0.22 563	0.22 490	0.22 528	0.25 529	0.30 567

test_sample3	0.49 432	0.27 463	0.55 411	0.36 171	0.23 226	0.70 496	0.37 396	1.21 564	0.87 460	0.79 438	0.84 395	0.66 409	0.53 407	0.70 425	0.50 456	0.21 471	0.16 457	0.20 431	0.19 459	0.21 457	0.21 465

coex-ft	6.50 710	1.57 691	87.99 743	0.49 530	0.38 565	1.41 639	1.21 673	1.21 564	7.96 710	12.14 718	2.78 678	2.74 678	3.83 701	1.30 623	3.19 687	0.24 533	0.23 573	0.27 568	0.24 559	0.48 638	0.40 618

RP	0.80 584	0.38 556	0.73 518	0.67 643	0.59 648	0.82 546	0.57 574	1.21 564	1.28 620	1.03 576	1.68 635	1.45 634	1.49 658	1.08 586	0.90 575	0.36 627	0.31 630	0.37 626	0.30 606	0.36 604	0.36 603

ADCPNet	1.11 633	0.53 609	3.26 683	0.55 601	0.44 602	1.47 643	0.83 643	1.21 564	1.17 598	1.26 632	1.42 610	1.67 653	1.12 631	1.48 642	3.86 695	0.30 591	0.29 617	0.30 599	0.32 619	0.37 610	0.37 609

CFNet	0.53 481	0.30 508	0.53 393	0.42 378	0.28 421	0.73 510	0.35 367	1.21 564	1.01 541	0.74 406	1.07 517	0.85 493	0.60 456	0.83 505	0.58 499	0.19 431	0.15 430	0.23 511	0.23 544	0.21 457	0.17 362

iResNetv2_ROB	0.55 495	0.29 493	0.86 562	0.39 263	0.25 311	0.67 488	0.37 396	1.21 564	1.02 546	1.02 573	1.10 526	0.89 511	0.79 563	0.74 448	0.43 402	0.19 431	0.13 360	0.15 214	0.11 143	0.19 424	0.16 313

XPNet_ROB	0.73 566	0.38 556	0.80 537	0.53 581	0.40 578	0.80 537	0.83 643	1.21 564	0.96 521	1.37 639	1.17 556	1.37 625	0.87 588	1.14 593	0.99 596	0.33 609	0.25 590	0.27 568	0.24 559	0.31 572	0.29 562

test_sample4	0.49 432	0.27 463	0.55 411	0.36 171	0.23 226	0.70 496	0.37 396	1.22 572	0.86 453	0.82 448	0.86 408	0.62 380	0.58 444	0.71 435	0.49 452	0.21 471	0.16 457	0.21 475	0.20 483	0.22 485	0.21 465

EAI-Stereo	0.36 265	0.21 283	0.46 299	0.40 306	0.22 185	0.33 209	0.36 381	1.22 572	0.32 107	0.52 276	0.75 342	0.35 187	0.28 177	0.65 376	0.30 251	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.14 273	0.14 191	0.13 185

FINET	0.75 575	0.45 589	1.38 633	0.48 518	0.46 617	0.98 583	1.00 660	1.22 572	1.69 663	0.91 524	1.25 571	0.74 452	0.74 544	1.09 587	0.82 560	0.37 631	0.31 630	0.27 568	0.24 559	0.35 598	0.34 593

DeepPruner_ROB	0.55 495	0.37 548	0.67 482	0.42 378	0.31 489	0.50 363	0.43 487	1.22 572	0.73 366	0.86 485	1.05 507	0.85 493	0.58 444	0.90 534	0.56 486	0.29 584	0.23 573	0.22 490	0.22 528	0.26 539	0.26 534

pmcnn	1.27 650	0.31 517	1.14 607	0.41 338	0.23 226	0.97 578	0.71 613	1.23 576	1.32 628	1.83 666	2.34 663	11.25 715	0.89 596	1.04 581	0.96 589	0.15 238	0.12 281	0.12 47	0.10 71	0.15 248	0.16 313

zh-sn7	1.20 643	0.86 660	4.54 691	0.58 617	0.43 596	1.10 607	0.92 651	1.24 577	1.34 631	1.45 644	2.00 653	1.26 604	1.62 663	2.13 673	2.79 683	0.26 551	0.26 601	0.26 559	0.27 591	0.35 598	0.33 589

mmx	0.59 527	0.28 479	0.68 489	0.39 263	0.26 349	0.56 406	0.40 446	1.24 577	1.06 560	0.76 416	0.98 470	0.71 428	0.55 419	1.25 610	1.46 639	0.21 471	0.16 457	0.25 540	0.21 507	0.24 518	0.22 484

xxx	0.59 527	0.28 479	0.68 489	0.39 263	0.26 349	0.56 406	0.40 446	1.24 577	1.06 560	0.76 416	0.98 470	0.71 428	0.55 419	1.25 610	1.46 639	0.21 471	0.16 457	0.25 540	0.21 507	0.24 518	0.22 484

Wz-Net-MNSev	0.81 586	0.42 581	1.64 655	0.51 553	0.41 584	1.46 642	0.95 655	1.24 577	1.26 618	1.31 636	1.25 571	1.17 596	0.83 574	1.21 607	1.06 610	0.22 494	0.19 534	0.24 527	0.23 544	0.29 560	0.26 534

FADNet	0.63 547	0.53 609	1.20 611	0.46 490	0.44 602	0.66 478	0.41 468	1.24 577	1.07 568	0.70 380	0.84 395	0.98 537	0.65 488	0.87 518	0.54 482	0.29 584	0.30 622	0.27 568	0.30 606	0.48 638	0.36 603

AdaStereo	0.52 474	0.34 533	0.53 393	0.49 530	0.25 311	0.71 501	0.36 381	1.24 577	0.91 489	0.77 422	0.98 470	0.75 457	0.50 397	0.71 435	0.51 460	0.27 562	0.13 360	0.28 580	0.18 431	0.23 505	0.18 395
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.
LALA_ROB	0.76 578	0.46 594	0.86 562	0.55 601	0.41 584	1.00 586	0.93 654	1.25 583	1.13 586	1.23 625	1.15 546	1.55 647	0.80 568	1.11 590	0.96 589	0.33 609	0.23 573	0.35 616	0.30 606	0.35 598	0.32 580

PSMNet_ROB	0.67 552	0.39 561	0.76 529	0.57 611	0.43 596	1.00 586	0.85 647	1.25 583	0.93 501	0.82 448	1.04 504	1.08 573	0.64 480	0.89 526	1.02 602	0.29 584	0.21 554	0.31 601	0.31 615	0.27 549	0.25 530

SMFormer	0.53 481	0.24 379	0.67 482	0.35 132	0.20 129	0.63 452	0.34 344	1.26 585	1.06 560	0.85 475	1.02 491	0.71 428	0.66 490	0.96 554	0.60 502	0.19 431	0.16 457	0.18 354	0.17 399	0.19 424	0.20 444

tta	0.53 481	0.24 379	0.67 482	0.35 132	0.20 129	0.63 452	0.34 344	1.26 585	1.06 560	0.85 475	1.02 491	0.71 428	0.66 490	0.96 554	0.60 502	0.19 431	0.16 457	0.18 354	0.17 399	0.15 248	0.16 313

qqq1	0.51 459	0.24 379	0.67 482	0.35 132	0.20 129	0.63 452	0.34 344	1.26 585	1.06 560	0.85 475	1.02 491	0.71 428	0.66 490	0.96 554	0.36 320	0.19 431	0.16 457	0.14 159	0.12 182	0.15 248	0.16 313

fff1	0.51 459	0.24 379	0.67 482	0.35 132	0.20 129	0.63 452	0.34 344	1.26 585	1.06 560	0.85 475	1.02 491	0.71 428	0.66 490	0.96 554	0.36 320	0.19 431	0.16 457	0.14 159	0.12 182	0.15 248	0.16 313

MSMD_ROB	1.25 648	0.51 604	0.64 469	0.60 622	0.50 630	1.66 656	0.67 603	1.26 585	1.26 618	2.64 688	3.82 693	3.06 684	3.20 699	1.45 639	0.91 578	0.46 650	0.41 663	0.49 656	0.51 670	0.47 637	0.45 638

RT-IGEV	0.55 495	0.20 241	0.70 502	0.42 378	0.25 311	0.89 563	0.63 596	1.27 590	0.80 410	0.92 525	1.00 482	1.23 603	0.67 499	0.68 409	0.33 287	0.19 431	0.14 400	0.17 300	0.14 273	0.16 318	0.22 484

Wz-Net-LNSev	0.75 575	0.54 616	1.59 649	0.51 553	0.41 584	1.16 620	0.79 637	1.27 590	1.13 586	1.04 581	1.14 543	1.11 583	0.94 607	0.93 543	1.00 597	0.24 533	0.22 563	0.21 475	0.19 459	0.26 539	0.27 544

EDNetEfficientorigin	9.96 713	1.17 678	175.17 744	0.49 530	0.37 558	1.13 615	0.74 626	1.27 590	2.70 689	3.16 700	2.49 668	2.28 670	2.15 683	1.88 663	2.27 674	0.21 471	0.19 534	0.25 540	0.20 483	0.54 652	0.53 660

GwcNet	0.73 566	0.39 561	1.37 632	0.53 581	0.43 596	1.10 607	0.52 550	1.27 590	1.19 604	1.05 586	1.41 605	1.06 567	0.86 585	0.98 563	1.01 598	0.26 551	0.24 582	0.24 527	0.23 544	0.23 505	0.28 555

AnyNet_C32	1.27 650	0.72 645	3.33 684	0.59 620	0.56 642	1.51 648	1.53 688	1.27 590	1.28 620	1.52 647	1.48 621	1.38 629	1.23 640	1.64 650	5.26 700	0.30 591	0.29 617	0.29 589	0.34 629	0.38 613	0.44 636

CSAN	0.88 603	0.52 606	0.93 576	0.61 627	0.42 593	1.19 626	1.11 665	1.27 590	1.48 647	1.37 639	1.44 613	1.37 625	1.30 644	1.46 641	1.01 598	0.39 637	0.31 630	0.36 621	0.37 635	0.35 598	0.36 603

z-mn7	1.07 626	0.56 624	2.36 670	0.54 593	0.37 558	1.74 663	0.71 613	1.28 596	2.32 680	1.00 566	2.56 671	1.43 632	1.01 616	2.34 682	1.74 652	0.23 521	0.20 544	0.21 475	0.20 483	0.27 549	0.27 544

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 624	0.61 633	1.82 660	0.69 650	0.51 632	2.62 679	1.69 695	1.28 596	1.44 642	1.39 642	1.56 628	1.34 621	0.91 600	1.68 653	0.95 587	0.38 636	0.39 658	0.46 647	0.61 677	0.41 621	0.43 631

DeepPrunerF	0.93 606	0.55 622	3.88 685	0.70 653	0.81 667	0.72 505	0.74 626	1.28 596	1.97 672	0.95 541	1.02 491	0.87 503	0.85 581	1.16 597	1.07 613	0.35 624	0.29 617	0.43 641	0.40 643	0.31 572	0.33 589

RYNet	0.76 578	0.37 548	0.74 522	0.54 593	0.67 659	1.35 635	0.68 606	1.28 596	1.21 610	1.10 606	0.90 429	1.31 611	0.94 607	1.01 574	1.30 630	0.22 494	0.16 457	0.27 568	0.23 544	0.43 627	0.45 638

NaN_ROB	0.73 566	0.46 594	0.89 572	0.52 570	0.34 540	0.98 583	1.11 665	1.28 596	1.20 607	1.27 633	0.96 456	1.08 573	0.79 563	1.34 629	0.78 548	0.24 533	0.30 622	0.23 511	0.24 559	0.23 505	0.26 534

AANet	1.18 640	1.03 672	3.09 679	0.46 490	0.40 578	1.00 586	0.56 571	1.29 601	2.47 685	2.36 682	2.42 667	2.21 668	1.62 663	1.20 604	1.55 647	0.33 609	0.25 590	0.28 580	0.25 572	0.37 610	0.37 609

CSP-Net	0.57 510	0.29 493	0.55 411	0.42 378	0.29 448	1.20 627	0.49 535	1.29 601	0.75 376	0.98 560	0.97 465	0.88 506	0.69 510	0.85 514	0.66 520	0.27 562	0.18 511	0.17 300	0.17 399	0.18 388	0.19 411

HSM	0.53 481	0.25 410	0.46 299	0.40 306	0.25 311	0.74 516	0.44 496	1.29 601	0.78 393	0.82 448	0.92 443	1.21 599	0.75 547	0.90 534	0.48 443	0.18 389	0.14 400	0.17 300	0.14 273	0.17 351	0.18 395

UGAM-zero	0.48 417	0.21 283	0.66 477	0.38 230	0.23 226	0.36 249	0.22 98	1.30 604	0.43 211	0.67 359	0.61 285	1.74 654	0.89 596	0.79 487	0.27 192	0.15 238	0.12 281	0.15 214	0.12 182	0.13 137	0.14 231

LMCR-Stereo	0.55 495	0.33 528	0.57 433	0.60 622	0.30 473	0.80 537	0.36 381	1.30 604	0.79 401	0.90 515	1.04 504	0.57 339	0.64 480	0.87 518	0.73 541	0.20 453	0.15 430	0.19 391	0.14 273	0.25 529	0.18 395

ITSA-stereo	0.54 486	0.29 493	0.55 411	0.41 338	0.23 226	0.59 432	0.35 367	1.31 606	1.25 613	0.82 448	0.80 375	0.72 443	0.58 444	0.89 526	0.72 538	0.22 494	0.18 511	0.23 511	0.22 528	0.22 485	0.29 562

GEStereo_RVC	0.56 505	0.30 508	0.70 502	0.51 553	0.31 489	0.70 496	0.54 563	1.31 606	0.93 501	0.85 475	0.86 408	0.84 491	0.63 472	0.92 539	0.67 523	0.24 533	0.16 457	0.19 391	0.17 399	0.21 457	0.23 509

test_xeample	1.06 624	0.23 355	0.51 359	0.37 203	0.22 185	0.71 501	0.39 433	1.31 606	0.92 495	0.87 490	1.08 524	0.70 425	0.64 480	0.75 456	11.43 713	0.19 431	0.16 457	0.18 354	0.17 399	0.18 388	0.19 411

S-Stereo	0.76 578	0.36 546	1.10 602	0.57 611	0.46 617	0.83 549	0.59 584	1.31 606	1.62 658	0.98 560	1.41 605	1.11 583	0.93 604	0.85 514	1.07 613	0.27 562	0.31 630	0.28 580	0.25 572	0.33 585	0.50 651

ADCMid	1.22 645	0.57 626	3.17 682	0.54 593	0.44 602	1.07 603	0.77 632	1.31 606	1.13 586	2.14 677	1.48 621	1.49 640	1.47 656	1.65 651	5.30 702	0.26 551	0.24 582	0.29 589	0.32 619	0.38 613	0.36 603

HSM-Net_RVC	0.55 495	0.23 355	0.37 185	0.38 230	0.22 185	0.86 557	0.40 446	1.31 606	0.93 501	0.92 525	1.15 546	1.26 604	0.71 520	0.75 456	0.53 476	0.17 345	0.14 400	0.16 252	0.15 306	0.17 351	0.17 362
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
1111x	0.64 549	0.23 355	0.61 455	0.39 263	0.21 158	0.68 493	0.46 506	1.32 612	1.03 550	0.76 416	1.02 491	0.95 529	0.72 531	1.13 591	2.15 671	0.18 389	0.18 511	0.18 354	0.19 459	0.20 444	0.19 411

ADCP+	1.18 640	0.37 548	3.09 679	0.50 541	0.52 635	1.48 644	0.61 589	1.32 612	1.07 568	1.21 619	1.16 551	1.08 573	1.11 629	1.63 649	7.17 706	0.20 453	0.16 457	0.24 527	0.22 528	0.29 560	0.22 484

DISCO	0.72 565	0.27 463	0.72 512	0.45 465	0.31 489	1.12 614	0.53 555	1.32 612	1.25 613	0.84 462	1.07 517	1.52 645	0.87 588	1.82 661	1.08 616	0.20 453	0.15 430	0.18 354	0.16 339	0.24 518	0.24 521

anonymity	0.98 617	0.89 662	1.06 598	0.93 669	1.04 682	0.97 578	0.82 641	1.33 615	0.93 501	1.08 598	0.98 470	1.02 551	0.95 609	1.02 577	0.93 582	0.96 680	0.96 704	0.90 678	0.91 691	0.92 672	0.95 677

pcwnet_v2	0.60 534	0.29 493	0.89 572	0.46 490	0.36 554	0.62 446	0.38 414	1.33 615	1.24 611	1.02 573	1.27 579	0.71 428	0.59 450	0.71 435	0.51 460	0.28 573	0.21 554	0.24 527	0.23 544	0.29 560	0.30 567

edge stereo	0.79 583	0.40 570	0.82 544	0.52 570	0.44 602	0.83 549	0.58 581	1.34 617	1.08 572	1.30 635	1.38 601	1.79 656	1.13 633	1.15 596	0.92 580	0.34 618	0.32 637	0.42 640	0.28 599	0.33 585	0.39 613

Consistency-Raft	1.01 621	0.82 654	1.27 620	0.85 665	0.97 674	0.81 543	0.83 643	1.35 618	1.61 657	1.06 595	1.66 634	1.11 583	0.93 604	0.93 543	1.11 617	0.65 671	0.75 690	0.79 674	0.91 691	1.09 680	0.79 672

DGSMNet	0.80 584	0.58 630	1.42 638	0.61 627	0.65 656	0.94 573	0.75 629	1.35 618	1.16 595	0.88 500	1.26 575	1.00 545	0.75 547	1.07 583	0.89 569	0.36 627	0.31 630	0.41 639	0.40 643	0.60 660	0.59 664

RGC	0.82 587	0.62 634	0.80 537	0.67 643	0.66 658	0.91 566	0.59 584	1.35 618	1.09 577	1.12 611	1.46 618	1.50 641	1.09 627	1.28 616	0.97 594	0.34 618	0.30 622	0.48 653	0.40 643	0.38 613	0.38 612

LSM	4.83 705	0.83 657	11.23 705	0.76 661	56.73 737	1.10 607	1.18 671	1.35 618	1.70 664	2.13 674	2.34 663	1.34 621	1.19 637	1.52 644	1.23 627	0.34 618	0.50 676	0.39 632	0.47 659	0.51 647	9.82 718

CoDeX	0.48 417	0.21 283	0.53 393	0.43 423	0.25 311	0.74 516	0.38 414	1.36 622	0.82 434	0.84 462	0.96 456	0.63 385	0.57 440	0.63 356	0.40 385	0.17 345	0.13 360	0.17 300	0.15 306	0.16 318	0.15 275

ADCL	1.10 630	0.42 581	1.57 648	0.51 553	0.41 584	1.71 660	0.92 651	1.36 622	1.45 643	1.33 637	1.56 628	1.22 602	1.26 643	1.45 639	5.27 701	0.22 494	0.19 534	0.25 540	0.25 572	0.29 560	0.29 562

Ntro	1.15 635	1.00 670	1.00 590	1.49 685	1.20 686	1.69 659	0.81 639	1.39 624	1.25 613	1.01 569	1.28 580	1.31 611	1.00 614	1.31 625	0.89 569	1.10 687	0.43 668	1.36 685	0.51 670	1.95 691	0.99 681

SFCPSM	0.48 417	0.22 322	0.59 445	0.41 338	0.27 394	0.85 555	0.36 381	1.39 624	0.79 401	0.81 445	0.85 404	0.54 323	0.50 397	0.60 311	0.39 362	0.18 389	0.14 400	0.18 354	0.20 483	0.17 351	0.16 313

FAT-Stereo	0.75 575	0.34 533	0.81 543	0.51 553	0.38 565	0.78 525	0.63 596	1.39 624	1.32 628	1.05 586	1.40 603	1.58 650	1.14 634	0.92 539	0.91 578	0.29 584	0.28 615	0.28 580	0.23 544	0.28 558	0.41 623

PWCDC_ROB	0.93 606	0.54 616	0.97 588	0.78 662	0.41 584	1.03 595	0.42 479	1.39 624	2.34 683	1.04 581	3.73 692	0.80 484	1.12 631	1.29 617	1.04 607	0.37 631	0.22 563	0.24 527	0.20 483	0.36 604	0.31 576

Wz-Net-SNSev	0.99 619	0.80 653	3.00 677	0.57 611	0.46 617	0.94 573	1.22 675	1.40 628	1.28 620	1.04 581	1.33 591	1.46 635	0.90 599	2.06 669	1.65 650	0.26 551	0.24 582	0.25 540	0.26 584	0.33 585	0.30 567

FCDSN-DC	1.43 661	0.57 626	0.69 498	0.74 658	0.59 648	1.42 640	0.65 602	1.40 628	1.41 637	3.31 701	4.42 703	4.57 696	3.01 697	1.70 655	1.19 625	0.46 650	0.42 665	0.48 653	0.47 659	0.51 647	0.51 655
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WZ-Net	1.29 652	0.64 636	5.42 695	0.64 637	0.52 635	1.37 636	1.29 678	1.41 630	1.77 666	1.56 650	1.69 637	1.74 654	1.41 651	2.50 686	2.16 672	0.28 573	0.21 554	0.23 511	0.25 572	0.39 617	0.41 623

222	1.25 648	0.23 355	0.53 393	0.38 230	0.23 226	0.78 525	0.37 396	1.41 630	0.93 501	0.97 557	1.13 539	0.74 452	0.71 520	0.74 448	14.86 716	0.20 453	0.16 457	0.17 300	0.16 339	0.18 388	0.20 444

xxxx	1.07 626	0.23 355	0.53 393	0.38 230	0.22 185	0.83 549	0.36 381	1.41 630	0.95 514	0.75 410	0.99 478	0.97 534	0.64 480	0.70 425	11.37 712	0.20 453	0.17 490	0.18 354	0.17 399	0.19 424	0.20 444

stereogan	0.83 592	0.33 528	0.89 572	0.61 627	0.51 632	1.80 665	0.50 541	1.41 630	1.39 636	1.05 586	1.47 620	1.56 649	1.04 621	1.32 627	0.87 566	0.29 584	0.29 617	0.29 589	0.25 572	0.39 617	0.40 618

XQC	0.97 615	0.70 641	1.54 646	0.70 653	0.55 641	1.48 644	0.81 639	1.41 630	1.57 652	1.21 619	1.12 532	1.33 618	1.04 621	1.55 645	2.00 663	0.39 637	0.25 590	0.37 626	0.32 619	0.55 654	0.49 648

DispFullNet	1.64 668	2.64 709	3.14 681	2.57 703	1.78 697	1.32 633	0.55 566	1.42 635	1.45 643	1.89 668	1.48 621	1.55 647	2.35 687	2.08 671	1.12 620	0.60 670	0.19 534	2.33 702	0.73 682	2.35 701	1.30 691

PWC_ROB	0.92 605	0.57 626	1.64 655	0.53 581	0.33 528	0.93 570	0.39 433	1.42 635	1.51 649	1.66 657	2.57 672	1.18 597	1.11 629	1.50 643	1.54 646	0.26 551	0.18 511	0.28 580	0.20 483	0.30 568	0.32 580

ccnet	0.84 594	0.59 632	0.86 562	0.56 605	0.60 651	1.11 612	0.72 619	1.44 637	0.97 526	1.15 614	1.44 613	1.28 607	0.95 609	1.01 574	1.33 633	0.49 657	0.43 668	0.50 658	0.47 659	0.52 650	0.48 647

RTSC	0.93 606	0.54 616	1.59 649	0.56 605	0.40 578	1.17 624	0.55 566	1.44 637	1.82 668	1.53 648	1.26 575	1.15 594	0.82 572	1.70 655	2.44 675	0.26 551	0.20 544	0.23 511	0.24 559	0.31 572	0.32 580

MFMNet_re	1.17 638	0.99 668	1.31 627	1.02 673	0.95 672	1.32 633	1.32 680	1.44 637	1.58 654	1.72 662	1.70 638	1.21 599	1.57 660	1.16 597	1.04 607	0.88 678	0.76 692	0.79 674	0.75 683	0.90 671	0.94 675

otaku	1.10 630	0.96 666	0.96 583	1.37 684	1.06 683	1.65 655	0.72 619	1.46 640	1.19 604	1.10 606	1.32 589	1.32 613	0.95 609	1.29 617	0.81 559	0.89 679	0.46 673	1.24 684	0.50 669	1.86 688	0.89 674

APVNet	0.73 566	0.39 561	1.01 591	0.58 617	0.45 608	1.16 620	0.68 606	1.47 641	0.87 460	0.84 462	1.15 546	1.04 558	0.84 577	1.14 593	1.18 623	0.27 562	0.28 615	0.32 608	0.31 615	0.29 560	0.32 580

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 474	0.23 355	1.38 633	0.40 306	0.53 637	0.29 139	0.30 257	1.49 642	0.45 222	0.69 375	1.15 546	0.98 537	0.32 246	0.70 425	0.29 233	0.15 238	0.11 196	0.17 300	0.20 483	0.22 485	0.27 544

NVStereoNet_ROB	1.31 654	0.96 666	1.33 629	0.90 668	0.92 669	1.15 618	1.05 662	1.49 642	1.62 658	1.63 653	2.51 669	2.31 671	1.62 663	2.16 675	1.42 636	0.81 676	0.73 686	0.79 674	1.02 695	0.73 666	0.97 679
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.15 635	0.45 589	1.40 636	0.50 541	0.32 515	1.54 650	1.21 673	1.49 642	3.35 697	1.61 651	2.41 666	2.32 673	1.80 673	1.57 646	1.27 629	0.28 573	0.25 590	0.26 559	0.24 559	0.36 604	0.32 580

SGM+DAISY	1.52 664	0.99 668	1.61 653	1.01 671	1.02 679	1.86 668	1.19 672	1.49 642	1.38 635	2.96 695	3.00 682	2.79 679	1.94 675	1.88 663	1.62 648	0.98 683	0.97 705	0.91 680	0.91 691	0.94 674	0.99 681

StereoDRNet	0.67 552	0.35 537	0.82 544	0.53 581	0.44 602	1.03 595	0.53 555	1.51 646	1.06 560	1.13 612	0.91 437	1.07 572	0.74 544	0.87 518	0.95 587	0.24 533	0.19 534	0.25 540	0.23 544	0.27 549	0.22 484

DStereoSA	2.42 687	0.66 639	2.95 676	0.89 666	1.12 685	1.75 664	6.75 714	1.53 647	1.63 660	1.28 634	8.81 715	0.99 542	10.14 710	1.68 653	3.37 689	0.44 648	0.34 646	0.64 667	0.68 680	1.21 682	1.60 700

AnyNet_C01	1.63 667	1.16 677	7.38 700	0.65 639	0.56 642	2.25 675	1.53 688	1.53 647	1.46 645	1.71 661	1.95 650	1.83 657	1.41 651	2.48 684	4.42 698	0.33 609	0.32 637	0.32 608	0.34 629	0.45 631	0.50 651

Syn2CoEx	0.74 571	0.55 622	1.17 610	0.66 641	0.45 608	0.89 563	0.56 571	1.54 649	1.15 593	0.95 541	1.35 596	1.03 553	1.03 619	0.96 554	0.89 569	0.31 596	0.27 608	0.29 589	0.24 559	0.23 505	0.27 544

AASNet	0.55 495	0.27 463	0.62 460	0.51 553	0.32 515	0.73 510	0.44 496	1.55 650	0.88 471	0.88 500	0.94 448	0.64 391	0.63 472	0.62 344	0.84 562	0.23 521	0.20 544	0.20 431	0.16 339	0.22 485	0.20 444

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 657	0.91 663	2.11 666	0.89 666	0.57 646	4.27 702	1.79 699	1.55 650	2.00 674	1.64 654	1.85 646	1.83 657	1.44 653	1.89 665	1.49 643	0.49 657	0.40 661	0.56 662	0.58 674	0.75 667	0.52 657

RTS	2.03 677	1.03 672	11.50 706	0.68 647	0.63 654	2.71 681	1.56 690	1.55 650	2.32 680	1.93 669	2.57 672	1.32 613	1.32 645	5.20 705	4.30 696	0.31 596	0.23 573	0.29 589	0.30 606	0.41 621	0.40 618

RTSA	2.03 677	1.03 672	11.50 706	0.68 647	0.63 654	2.71 681	1.56 690	1.55 650	2.32 680	1.93 669	2.57 672	1.32 613	1.32 645	5.20 705	4.30 696	0.31 596	0.23 573	0.29 589	0.30 606	0.41 621	0.40 618

DRN-Test	0.68 555	0.34 533	0.77 532	0.52 570	0.40 578	1.14 616	0.61 589	1.56 654	1.04 554	1.18 616	1.10 526	1.05 563	0.72 531	0.82 503	1.01 598	0.24 533	0.18 511	0.26 559	0.25 572	0.26 539	0.23 509

FBW_ROB	0.94 610	0.54 616	1.03 595	0.56 605	0.42 593	1.16 620	0.76 631	1.56 654	1.41 637	1.38 641	1.33 591	1.47 637	1.07 625	2.94 691	1.14 621	0.26 551	0.32 637	0.45 644	0.30 606	0.34 593	0.30 567

SPS-STEREO	1.29 652	0.94 665	1.10 602	1.05 675	1.03 680	1.48 644	0.91 649	1.57 656	1.24 611	2.13 674	1.90 648	1.94 662	1.46 654	1.77 658	1.64 649	0.97 681	0.94 703	0.90 678	0.89 690	0.96 676	0.97 679
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSAF-DinoV2	1.18 640	0.44 587	3.00 677	0.56 605	0.30 473	0.91 566	0.74 626	1.58 657	1.25 613	1.06 595	1.41 605	2.98 681	1.57 660	3.25 692	3.12 686	0.22 494	0.14 400	0.20 431	0.22 528	0.33 585	0.34 593

Wz-Net-TNSev	1.23 647	1.24 679	5.25 694	0.51 553	0.43 596	1.49 647	1.09 664	1.58 657	1.42 640	1.25 629	1.26 575	1.58 650	1.52 659	1.97 666	1.95 658	0.33 609	0.32 637	0.26 559	0.30 606	0.41 621	0.43 631

ACVNet-4b	1.43 661	1.34 683	1.28 621	1.95 695	1.60 690	1.93 669	0.77 632	1.59 659	1.64 661	1.05 586	1.60 632	2.10 667	0.92 602	1.79 660	0.84 562	1.76 697	0.35 649	2.03 697	0.67 678	2.16 697	1.18 686

iResNet_ROB	0.55 495	0.24 379	0.61 455	0.38 230	0.22 185	0.66 478	0.30 257	1.59 659	1.33 630	0.94 536	1.05 507	0.81 487	0.69 510	0.84 511	0.46 424	0.17 345	0.12 281	0.14 159	0.09 8	0.15 248	0.20 444

NCC-stereo	0.82 587	0.43 584	0.87 567	0.63 634	0.68 661	0.88 560	0.72 619	1.60 661	1.12 580	0.95 541	1.41 605	1.37 625	1.37 649	1.26 613	0.94 584	0.32 601	0.30 622	0.37 626	0.49 666	0.34 593	0.35 597

Abc-Net	0.82 587	0.43 584	0.87 567	0.63 634	0.68 661	0.88 560	0.72 619	1.60 661	1.12 580	0.95 541	1.41 605	1.37 625	1.37 649	1.26 613	0.94 584	0.32 601	0.30 622	0.37 626	0.49 666	0.34 593	0.35 597
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM_RVC	1.04 623	0.30 508	0.47 312	0.41 338	0.23 226	1.73 661	0.77 632	1.63 663	1.30 626	2.39 684	1.99 652	2.64 676	1.78 672	2.22 677	1.40 635	0.28 573	0.27 608	0.27 568	0.25 572	0.25 529	0.25 530
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	1.15 635	0.69 640	1.44 640	1.09 676	0.93 670	2.10 673	1.87 702	1.64 664	1.47 646	1.64 654	1.21 564	2.06 665	1.14 634	1.61 647	1.50 644	0.39 637	0.45 671	0.36 621	0.38 638	0.50 644	0.51 655

MultiAttention	3.62 696	0.25 410	0.65 474	0.56 605	0.34 540	23.66 720	2.61 709	1.65 665	1.14 592	0.82 448	1.83 644	1.13 591	0.42 349	35.16 733	0.72 538	0.18 389	0.12 281	0.23 511	0.23 544	0.35 598	0.33 589

AF-Net	0.85 599	0.41 576	0.87 567	0.66 641	0.54 640	0.96 577	0.52 550	1.66 666	1.37 633	1.03 576	2.04 656	1.46 635	1.36 647	1.19 601	1.05 609	0.34 618	0.24 582	0.39 632	0.28 599	0.31 572	0.26 534

RainbowNet	1.42 660	1.53 690	1.31 627	1.93 694	1.46 688	1.52 649	1.03 661	1.67 667	1.55 650	1.23 625	1.59 631	1.54 646	1.21 638	1.40 631	1.03 603	1.70 695	0.70 685	1.82 691	0.80 686	2.11 696	1.22 687

MDST_ROB	0.97 615	0.29 493	1.02 594	0.64 637	0.43 596	2.64 680	0.82 641	1.68 668	1.18 602	2.89 691	1.82 643	0.97 534	0.75 547	1.83 662	0.89 569	0.26 551	0.22 563	0.32 608	0.28 599	0.26 539	0.26 534

ADCS	1.60 666	0.70 641	4.02 687	0.61 627	0.53 637	1.31 632	1.11 665	1.71 669	1.86 671	1.97 672	1.68 635	1.51 643	1.46 654	2.07 670	9.20 709	0.34 618	0.32 637	0.33 613	0.36 633	0.45 631	0.46 642

w-ln-seven	1.02 622	0.52 606	2.86 674	0.55 601	0.51 632	1.37 636	0.75 629	1.72 670	1.84 669	1.54 649	1.52 625	1.27 606	0.95 609	1.30 623	2.07 667	0.24 533	0.22 563	0.25 540	0.25 572	0.31 572	0.28 555

Nwc_Net	0.82 587	0.40 570	0.86 562	0.62 631	0.56 642	1.04 597	0.57 574	1.72 670	1.08 572	0.93 529	1.88 647	1.44 633	1.24 641	1.19 601	0.94 584	0.31 596	0.25 590	0.36 621	0.39 640	0.31 572	0.31 576

PDISCO_ROB	0.96 613	0.51 604	1.13 605	1.03 674	1.00 678	1.81 666	0.77 632	1.72 670	1.60 656	1.09 602	1.19 561	1.34 621	0.80 568	1.62 648	1.01 598	0.58 669	0.22 563	0.45 644	0.40 643	0.50 644	0.41 623

iRaft-Stereo_20w	0.42 356	0.20 241	0.63 464	0.39 263	0.27 394	0.33 209	0.25 151	1.76 673	0.37 152	0.73 399	0.53 253	0.63 385	0.42 349	0.86 516	0.29 233	0.14 158	0.11 196	0.14 159	0.13 232	0.15 248	0.15 275

FC-DCNN	1.67 669	0.53 609	0.68 489	0.62 631	0.49 625	1.62 653	0.71 613	1.77 674	1.55 650	4.73 709	4.66 705	5.82 705	3.94 703	2.13 673	1.42 636	0.47 653	0.42 665	0.47 648	0.46 655	0.48 638	0.47 644

SHD	0.98 617	0.54 616	1.30 626	0.63 634	0.50 630	1.14 616	0.50 541	1.80 675	2.20 677	1.66 657	1.39 602	1.47 637	1.21 638	1.40 631	1.80 654	0.32 601	0.27 608	0.32 608	0.34 629	0.41 621	0.44 636

FC-DCNN v2	1.74 670	0.53 609	0.68 489	0.62 631	0.49 625	1.67 657	0.71 613	1.85 676	1.57 652	4.84 710	5.01 707	6.42 709	3.92 702	2.24 678	1.43 638	0.47 653	0.42 665	0.47 648	0.46 655	0.48 638	0.47 644

MFN_U_SF_RVC	1.14 634	0.63 635	2.33 668	0.69 650	0.46 617	2.04 671	0.70 611	1.90 677	1.37 633	1.62 652	1.56 628	1.94 662	1.36 647	1.73 657	1.90 657	0.41 642	0.38 653	0.45 644	0.48 663	0.45 631	0.47 644

DStereoFS	2.16 684	0.91 663	1.29 622	0.84 664	0.72 665	3.56 697	0.95 655	2.01 678	2.03 675	1.65 656	2.06 657	2.73 677	13.30 716	4.76 704	1.95 658	0.47 653	0.33 642	0.84 677	0.49 666	0.95 675	1.42 696

LE_ROB	4.86 706	0.27 463	9.43 702	0.45 465	0.24 278	1.61 652	0.96 658	2.05 679	17.75 726	16.36 728	4.84 706	5.17 702	19.48 728	2.05 668	15.49 717	0.17 345	0.15 430	0.16 252	0.16 339	0.20 444	0.19 411

MeshStereo	1.38 657	0.45 589	0.58 437	0.45 465	0.35 547	1.63 654	0.60 587	2.07 680	1.43 641	4.49 706	3.32 688	4.67 697	2.08 681	2.08 671	1.32 632	0.36 627	0.36 651	0.37 626	0.32 619	0.32 580	0.34 593
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
ACVNet_1	1.55 665	1.36 684	1.35 631	1.96 696	1.63 691	1.83 667	0.96 658	2.09 681	1.85 670	1.43 643	1.54 626	2.31 671	1.68 669	1.42 635	1.18 623	1.76 697	0.51 677	2.05 699	0.59 675	2.24 700	1.30 691

ELAS_RVC	1.76 672	0.64 636	1.20 611	0.74 658	0.59 648	2.18 674	2.53 708	2.10 682	2.85 692	3.46 702	3.41 691	3.12 685	4.11 704	2.69 689	2.53 680	0.54 666	0.47 674	0.51 660	0.48 663	0.55 654	0.55 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PVD	1.34 655	0.70 641	1.42 638	0.78 662	0.65 656	1.68 658	0.91 649	2.12 683	3.01 693	2.25 679	2.35 665	1.90 660	1.99 679	1.98 667	2.14 670	0.40 641	0.38 653	0.49 656	0.37 635	0.51 647	0.67 667

PWCK	2.06 679	1.75 698	4.11 689	1.69 687	0.93 670	3.13 694	2.86 711	2.18 684	2.41 684	2.38 683	2.33 661	2.22 669	1.85 674	3.52 696	2.20 673	1.65 694	0.73 686	1.52 687	0.83 688	1.81 686	1.02 684

MADNet+	2.28 686	2.56 706	10.82 704	1.25 681	0.96 673	2.77 685	1.44 687	2.34 685	1.76 665	1.36 638	1.78 642	1.84 659	1.74 671	6.33 708	4.57 699	0.67 672	0.66 684	0.59 665	0.54 673	0.84 669	0.81 673

ACVNet_2	1.74 670	1.30 682	1.62 654	1.81 689	1.63 691	2.28 676	1.34 682	2.35 686	2.64 688	1.82 665	2.55 670	2.99 682	1.71 670	1.67 652	1.20 626	1.48 693	0.59 682	1.81 690	0.71 681	2.09 695	1.29 690

DPSNet	1.08 629	0.44 587	2.64 673	0.54 593	0.42 593	1.59 651	1.25 676	2.39 687	1.50 648	1.13 612	1.12 532	1.51 643	2.19 685	1.44 638	1.51 645	0.35 624	0.25 590	0.25 540	0.21 507	0.49 642	0.39 613

MonStereo1	2.06 679	1.51 688	1.56 647	1.85 692	1.70 696	2.84 687	0.78 636	2.52 688	3.49 698	2.33 681	4.36 702	3.41 692	2.72 692	2.32 679	1.83 655	1.32 692	0.55 678	1.66 688	0.88 689	1.94 690	1.70 702

ELAS	1.77 673	0.64 636	1.10 602	0.72 656	0.58 647	3.37 696	1.76 697	2.54 689	2.57 686	3.77 704	3.96 697	2.83 680	3.44 700	2.34 682	2.73 682	0.53 662	0.47 674	0.50 658	0.48 663	0.55 654	0.55 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	3.02 692	1.39 685	7.91 701	1.17 679	1.49 689	8.53 708	7.94 715	2.82 690	1.98 673	2.15 678	2.69 677	3.32 690	3.01 697	6.66 709	3.81 693	0.79 674	0.78 693	0.75 671	0.76 684	1.04 677	1.33 693

LVE	2.20 685	1.47 687	1.44 640	2.06 697	1.80 698	2.79 686	1.77 698	2.96 691	3.94 704	1.95 671	4.29 701	3.47 693	1.97 676	2.48 684	1.85 656	2.06 700	0.88 697	2.06 700	1.13 702	2.17 698	1.53 697

IMH-64-1	1.96 674	1.64 695	1.26 617	2.26 700	1.91 700	2.30 677	1.35 683	2.99 692	2.29 678	1.70 659	2.79 679	2.47 674	1.66 667	2.33 680	1.95 658	2.07 701	0.74 688	2.44 703	1.04 697	2.40 702	1.59 698

IMH-64	1.96 674	1.64 695	1.26 617	2.26 700	1.91 700	2.30 677	1.35 683	2.99 692	2.29 678	1.70 659	2.79 679	2.47 674	1.66 667	2.33 680	1.95 658	2.07 701	0.74 688	2.44 703	1.04 697	2.40 702	1.59 698

WAO-6	2.11 682	1.52 689	1.25 616	1.73 688	1.69 695	2.72 683	1.62 692	3.15 694	3.64 699	2.01 673	3.28 686	3.52 694	2.20 686	2.59 687	2.48 678	1.31 691	0.92 699	2.04 698	1.22 707	1.89 689	1.35 695

IMH	2.15 683	1.66 697	1.29 622	2.25 699	1.92 702	2.87 688	1.33 681	3.25 695	3.04 694	1.87 667	3.33 690	3.00 683	2.03 680	2.80 690	1.95 658	2.09 703	0.78 693	2.45 705	1.05 700	2.44 704	1.62 701

WAO-7	1.96 674	1.24 679	1.52 643	1.28 682	1.06 683	2.92 690	1.64 693	3.32 696	3.05 695	2.28 680	3.32 688	3.19 687	2.38 688	3.39 694	2.49 679	1.02 684	0.92 699	1.06 682	1.04 697	1.05 678	0.99 681

DPSimNet_ROB	5.19 707	2.71 710	18.56 713	2.59 704	2.49 707	4.25 701	10.93 717	3.33 697	3.93 703	5.02 711	4.52 704	5.74 703	10.18 711	5.44 707	8.79 708	2.40 707	2.47 714	2.48 706	2.54 715	2.56 706	2.87 712

notaker	2.87 689	2.31 705	2.01 664	3.03 709	2.60 711	2.94 691	1.82 700	3.43 698	3.06 696	2.89 691	4.21 700	6.15 708	2.71 691	3.42 695	2.90 684	2.67 711	1.18 707	3.00 714	1.67 712	3.13 711	2.26 708

KSHMR	2.64 688	1.96 701	1.86 662	2.69 707	2.44 706	2.88 689	2.04 703	3.46 699	6.31 708	2.51 687	3.27 685	3.39 691	1.97 676	2.59 687	2.08 669	2.48 708	1.41 709	2.80 712	1.51 711	2.98 710	2.09 706

Dean	2.07 681	1.39 685	1.69 659	2.17 698	1.83 699	2.75 684	1.28 677	3.49 700	3.80 702	2.13 674	3.30 687	3.18 686	1.98 678	1.78 659	1.72 651	1.73 696	0.79 696	1.99 693	0.91 691	2.17 698	1.34 694

UNDER WATER	3.63 697	2.12 703	4.11 689	3.17 710	2.51 708	3.77 700	2.45 707	3.53 701	13.66 717	2.98 696	2.92 681	5.75 704	4.13 705	3.85 700	3.75 692	2.84 712	1.11 706	2.71 710	1.41 709	3.26 713	2.50 710

UNDER WATER-64	3.72 698	2.07 702	4.57 692	3.30 712	2.52 709	5.61 706	2.63 710	3.67 702	12.27 713	3.09 698	2.66 676	5.99 707	4.74 707	3.93 701	3.57 690	2.54 709	1.24 708	2.65 708	1.48 710	3.21 712	2.62 711

light-stereo	4.16 699	1.10 676	14.81 710	10.11 718	7.60 715	3.03 692	0.68 606	3.75 703	2.81 691	5.31 712	5.96 712	9.76 714	1.47 656	7.39 713	1.47 642	1.22 688	1.45 711	0.66 668	0.78 685	1.84 687	2.07 705

ktn	3.02 692	2.27 704	1.85 661	2.89 708	2.54 710	3.72 698	2.14 705	3.79 704	5.33 706	2.82 690	5.09 708	5.95 706	2.54 690	3.34 693	2.58 681	2.65 710	1.44 710	2.78 711	2.03 714	2.61 707	2.10 707

MADNet++	4.18 700	2.72 711	4.00 686	3.80 714	3.44 714	4.72 703	4.05 713	4.01 705	3.74 700	4.52 707	5.14 709	4.20 695	4.89 708	7.04 711	6.39 703	3.79 714	3.70 718	3.27 716	2.70 717	3.68 715	3.74 715

SGM-ForestM	4.73 703	0.34 533	1.05 597	0.46 490	0.28 421	10.26 709	3.48 712	4.52 706	5.16 705	8.68 716	7.48 713	18.87 726	10.80 714	11.26 717	10.01 711	0.32 601	0.34 646	0.32 608	0.32 619	0.29 560	0.30 567

JetRed	5.38 708	6.17 713	12.68 709	2.38 702	2.85 712	12.60 714	11.17 718	4.60 707	3.74 700	3.87 705	3.85 694	4.83 698	4.13 705	6.81 710	12.18 714	2.18 704	2.95 716	2.19 701	1.98 713	3.49 714	3.01 713

WAO-8	3.00 690	1.60 692	1.52 643	1.82 690	1.65 693	5.57 704	1.35 683	4.65 708	12.37 714	2.89 691	4.04 698	4.89 700	2.78 693	3.73 698	2.44 675	1.29 689	0.93 701	2.00 694	1.16 704	2.02 693	1.23 688

Venus	3.00 690	1.60 692	1.52 643	1.82 690	1.65 693	5.57 704	1.35 683	4.65 708	12.37 714	2.89 691	4.04 698	4.89 700	2.78 693	3.73 698	2.44 675	1.29 689	0.93 701	2.00 694	1.16 704	2.02 693	1.23 688

TorneroNet-64	3.54 695	1.89 699	1.59 649	2.62 706	2.29 704	6.88 707	1.72 696	4.72 710	11.88 712	2.43 685	5.46 711	8.16 711	2.80 695	4.13 702	3.03 685	2.25 706	0.75 690	2.57 707	1.09 701	2.65 708	1.84 704

TorneroNet	4.49 702	1.92 700	1.65 657	2.60 705	2.29 704	14.95 717	1.86 701	4.86 711	19.56 730	3.10 699	7.52 714	7.00 710	2.90 696	4.48 703	3.66 691	2.24 705	0.78 693	2.68 709	1.14 703	2.79 709	1.80 703

HanzoNet	6.97 711	2.57 707	4.66 693	3.29 711	2.96 713	3.75 699	2.35 706	5.08 712	7.11 709	14.46 727	13.06 720	17.69 722	22.95 730	13.72 718	6.61 704	4.36 715	1.96 713	3.14 715	2.59 716	3.88 716	3.19 714

PML	40.49 741	30.31 727	12.46 708	7.19 715	14.30 716	91.44 744	212.44 747	7.73 713	23.24 732	74.44 746	185.05 747	49.81 743	25.78 732	21.34 725	12.84 715	8.71 722	2.93 715	8.43 724	3.24 719	13.77 726	4.45 716

MANE	4.73 703	0.54 616	0.77 532	0.69 650	0.60 651	10.35 710	1.67 694	8.68 714	12.66 716	6.90 715	9.43 716	11.59 716	10.59 713	8.26 714	8.41 707	0.51 660	0.45 671	0.48 653	1.02 695	0.50 644	0.50 651

DGTPSM_ROB	12.12 714	8.03 714	21.12 715	8.97 716	16.81 718	10.68 711	30.77 725	9.14 715	15.23 719	6.55 713	15.49 727	9.02 712	15.13 718	9.26 715	21.71 723	4.58 716	8.60 720	5.07 720	9.26 723	5.88 718	11.06 720

DPSMNet_ROB	12.13 715	8.03 714	21.13 716	9.02 717	16.82 719	10.68 711	30.78 726	9.15 716	15.24 720	6.56 714	15.50 728	9.02 712	15.13 718	9.28 716	21.71 723	4.59 717	8.60 720	5.08 721	9.26 723	5.89 719	11.06 720

tt	6.21 709	0.22 322	5.88 697	3.55 713	2.07 703	11.25 713	19.19 721	11.84 717	5.47 707	2.71 689	2.18 659	4.87 699	6.25 709	3.71 697	7.09 705	8.31 721	11.17 729	4.91 719	5.39 722	5.72 717	2.42 709

BEATNet-Init1	15.65 717	1.62 694	54.26 741	0.75 660	0.56 642	37.03 732	13.39 720	13.20 718	14.59 718	29.41 739	29.29 739	47.69 742	21.87 729	26.91 730	19.58 720	0.43 647	0.39 658	0.47 648	0.47 659	0.52 650	0.52 657

DLNR_Zeroshot_test	20.12 724	36.36 729	38.38 727	170.13 743	62.28 739	0.22 35	0.20 46	13.43 719	0.40 182	0.45 246	0.66 302	0.42 248	0.21 80	0.64 365	0.32 275	5.57 719	0.10 69	0.15 214	0.11 143	72.31 742	0.13 185

DLNR-FE	20.09 723	36.45 730	38.39 728	170.32 744	60.71 738	0.23 48	0.20 46	13.60 720	0.40 182	0.45 246	0.66 302	0.42 248	0.21 80	0.64 365	0.32 275	5.49 718	0.10 69	0.15 214	0.11 143	72.83 743	0.13 185

TCMNet-wrong-test	9.08 712	10.58 716	9.58 703	19.64 720	17.64 720	12.69 715	8.93 716	13.77 721	2.58 687	4.67 708	5.19 710	14.57 718	11.02 715	7.21 712	9.81 710	5.58 720	0.89 698	3.76 717	3.10 718	10.41 721	10.02 719

USTest	12.98 716	14.10 717	19.89 714	16.19 719	14.95 717	20.69 719	31.85 727	16.52 722	10.99 711	8.83 717	9.55 717	13.88 717	10.36 712	16.06 719	21.35 722	3.19 713	4.82 719	5.08 721	5.36 721	8.77 720	7.20 717

iinet-test	16.76 719	17.54 718	22.91 718	19.68 721	18.39 721	24.34 721	34.09 729	20.39 723	15.46 721	12.61 719	12.84 718	18.06 724	15.24 721	19.55 720	24.17 725	8.84 723	8.72 722	8.93 725	9.26 723	12.70 722	11.43 723

IINet	16.76 719	17.54 718	22.91 718	19.68 721	18.39 721	24.34 721	34.08 728	20.39 723	15.46 721	12.61 719	12.85 719	18.06 724	15.24 721	19.55 720	24.17 725	8.84 723	8.72 722	8.93 725	9.26 723	12.70 722	11.43 723

xxxxx1	36.77 735	19.69 723	24.00 721	62.46 738	66.77 740	27.30 727	39.89 733	20.40 725	18.80 727	14.18 724	13.11 721	17.29 719	17.30 725	21.62 726	27.81 730	13.61 728	18.98 739	111.36 744	133.25 744	28.84 735	38.64 737

tt_ll	36.77 735	19.69 723	24.00 721	62.46 738	66.77 740	27.30 727	39.89 733	20.40 725	18.80 727	14.18 724	13.11 721	17.29 719	17.30 725	21.62 726	27.81 730	13.61 728	18.98 739	111.36 744	133.25 744	28.84 735	38.64 737

ff	36.77 735	19.69 723	24.00 721	62.46 738	66.77 740	27.30 727	39.89 733	20.40 725	18.80 727	14.18 724	13.11 721	17.29 719	17.30 725	21.62 726	27.81 730	13.61 728	18.98 739	111.36 744	133.25 744	28.84 735	38.64 737

LRCNet_RVC	21.27 725	31.14 728	21.46 717	28.97 727	23.77 726	3.11 693	0.62 591	20.94 728	1.64 661	25.57 730	28.13 733	21.96 729	14.74 717	21.99 729	16.44 718	29.16 740	14.92 730	33.57 737	31.28 737	29.67 738	26.33 735

HaxPig	31.93 726	37.19 731	34.22 726	24.41 726	24.94 727	18.53 718	20.18 722	21.15 729	28.84 733	35.74 740	38.86 740	26.18 730	28.75 733	33.85 732	34.15 733	35.89 741	38.80 742	37.79 738	40.52 740	39.33 739	39.33 740

DPSM_ROB	17.80 721	18.60 721	24.24 724	20.89 724	19.49 723	25.83 724	36.10 731	21.62 730	16.41 724	13.46 722	14.26 725	19.11 727	16.15 723	20.74 723	25.59 728	9.37 725	9.23 725	9.47 727	9.81 727	13.47 724	12.09 725

DPSM	17.80 721	18.60 721	24.24 724	20.89 724	19.49 723	25.83 724	36.10 731	21.62 730	16.41 724	13.46 722	14.26 725	19.11 727	16.15 723	20.74 723	25.59 728	9.37 725	9.23 725	9.47 727	9.81 727	13.47 724	12.09 725

Anonymous_1	33.12 727	18.23 720	23.86 720	20.53 723	21.18 725	25.45 723	35.84 730	22.44 732	15.68 723	13.41 721	13.70 724	18.00 723	15.15 720	20.31 722	24.47 727	14.56 731	8.84 724	66.24 741	117.79 743	155.41 746	11.40 722

Selective-IGEV-i1pa	15.72 718	22.55 726	18.18 712	1.88 693	0.97 674	29.25 731	11.89 719	25.83 733	20.69 731	20.14 729	22.94 729	28.39 731	23.24 731	29.37 731	18.71 719	12.83 727	3.29 717	6.89 723	1.18 706	2.01 692	14.15 727

MEDIAN_ROB	37.35 738	40.72 741	40.37 730	32.26 728	31.80 728	27.29 726	25.02 723	29.47 734	33.43 742	41.99 744	41.60 742	33.48 732	34.37 742	39.66 735	36.94 734	43.49 743	43.96 744	44.07 740	43.35 742	41.32 741	42.43 742

AVERAGE_ROB	37.53 739	40.05 740	40.01 729	34.74 729	33.76 729	28.46 730	25.14 724	32.31 735	34.08 743	41.20 743	40.52 741	34.51 733	34.78 743	39.11 734	37.48 735	42.68 742	43.32 743	43.80 739	42.99 741	40.42 740	41.31 741

fast-reg	35.51 728	37.45 737	48.59 736	42.42 736	40.60 736	52.45 740	72.91 739	43.31 736	32.61 734	26.36 731	27.86 730	36.65 734	30.31 734	40.94 736	51.17 736	18.26 732	18.55 732	19.07 729	19.64 730	27.04 727	23.98 728

FlowAnything	35.84 733	37.49 738	48.69 738	42.17 730	39.26 732	51.95 733	72.95 743	43.35 737	33.23 741	26.92 735	28.67 735	38.55 740	32.78 740	41.53 737	51.47 739	18.71 733	18.59 737	19.17 736	19.88 736	27.07 728	24.26 730

CasAABBNet	35.77 731	37.38 732	48.59 736	42.20 731	39.23 730	51.95 733	72.92 740	43.36 738	33.03 740	26.93 736	28.31 734	38.43 738	32.32 737	41.58 738	51.50 740	18.71 733	18.58 734	19.11 731	19.75 731	27.11 730	24.33 731

RAFT-FEzeroshot	35.76 729	37.39 733	48.55 734	42.39 734	39.44 734	51.96 735	72.92 740	43.38 739	32.90 737	26.87 733	28.06 731	38.42 736	32.28 735	41.59 740	51.51 741	18.73 736	18.58 734	19.11 731	19.75 731	27.12 731	24.33 731

RAFT-FE	35.76 729	37.39 733	48.55 734	42.39 734	39.44 734	51.96 735	72.92 740	43.38 739	32.90 737	26.87 733	28.06 731	38.42 736	32.28 735	41.59 740	51.51 741	18.73 736	18.58 734	19.11 731	19.75 731	27.12 731	24.33 731

Hybrid-DGEV	35.79 732	37.44 736	48.86 740	42.22 732	39.24 731	52.03 738	72.89 738	43.41 741	32.74 735	26.76 732	28.72 736	38.35 735	32.61 738	41.58 738	51.39 737	18.72 735	18.56 733	19.14 734	19.80 735	27.10 729	24.25 729

Selective-RAFT-Error	35.87 734	37.42 735	48.73 739	42.24 733	39.28 733	52.00 737	72.87 737	43.41 741	32.95 739	26.97 737	28.72 736	38.71 741	33.15 741	41.59 740	51.42 738	18.77 738	18.60 738	19.14 734	19.78 734	27.19 733	24.42 734

LSM0	38.96 740	37.52 739	48.37 733	43.79 737	91.31 743	52.31 739	72.38 736	43.71 743	32.75 736	27.16 738	28.73 738	38.51 739	32.63 739	41.75 743	51.59 743	18.85 739	18.43 731	19.09 730	19.60 729	27.21 734	33.44 736

RSGM-EC	74.49 742	61.53 742	40.38 731	97.66 741	92.09 744	73.48 742	113.87 744	59.44 744	38.62 744	39.84 741	49.02 743	90.35 744	61.68 744	138.81 744	126.03 745	92.92 744	53.83 745	94.52 742	37.88 738	81.03 744	46.84 743

acva	74.49 742	61.53 742	40.38 731	97.66 741	92.09 744	73.48 742	113.87 744	59.44 744	38.62 744	39.84 741	49.02 743	90.35 744	61.68 744	138.81 744	126.03 745	92.92 744	53.83 745	94.52 742	37.88 738	81.03 744	46.84 743

test_example2	176.82 745	204.75 745	198.54 745	188.58 745	191.23 746	151.28 745	169.77 746	97.63 746	125.81 746	179.94 747	183.74 746	158.20 747	139.14 746	192.16 746	198.12 747	203.48 747	236.37 747	163.71 747	173.22 747	217.79 747	162.95 746

Selective-IGEV-i16pa	80.76 744	120.64 744	16.47 711	1.09 676	0.67 659	181.14 746	2.07 704	155.24 747	142.81 747	57.79 745	156.23 745	108.46 746	171.50 747	201.35 747	101.88 744	96.20 746	1.70 712	2.81 713	0.33 626	1.06 679	95.73 745

ccccc		430.66 746		506.24 746	500.20 747	349.93 747		384.19 748		330.97 748		370.48 748		498.75 748		557.84 748	430.47 748	334.14 748	290.91 748	547.74 748

Low-res two-view benchmark