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

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-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-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-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

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-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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

4.25_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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-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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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