Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

MCSU-Stereo	0.20 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

3.75w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-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

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

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-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-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

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

GCAP-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

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

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

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

Foundation-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-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-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

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

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

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

aanet-new-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

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-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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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
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

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

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

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

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_HL3	0.38 303	0.20 241	0.59 445	0.35 132	0.24 278	0.55 397	0.38 414	0.62 246	0.45 222	0.64 336	0.86 408	0.56 332	0.50 397	0.57 283	0.30 251	0.15 238	0.11 196	0.14 159	0.13 232	0.14 191	0.18 395

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.36 165	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.40 333	0.19 196	0.47 312	0.43 423	0.27 394	0.41 309	0.31 287	0.74 362	0.38 157	0.90 515	1.28 580	0.58 355	0.35 280	0.43 160	0.35 309	0.15 238	0.13 360	0.14 159	0.12 182	0.14 191	0.14 231
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

PSM-adaLoss	0.36 265	0.24 379	0.51 359	0.42 378	0.22 185	0.24 56	0.31 287	0.63 257	0.39 167	0.63 325	0.73 327	0.57 339	0.38 315	0.59 299	0.38 350	0.18 389	0.12 281	0.20 431	0.16 339	0.21 457	0.16 313

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

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

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

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_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

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

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

test-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.82 587	0.43 584	0.87 567	0.63 634	0.68 661	0.88 560	0.72 619	1.60 661	1.12 580	0.95 541	1.41 605	1.37 625	1.37 649	1.26 613	0.94 584	0.32 601	0.30 622	0.37 626	0.49 666	0.34 593	0.35 597
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
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

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
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

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

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

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

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

test_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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