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

PSi22a	0.24 3	0.18 4	0.32 1	0.35 2	0.19 5	0.25 10	0.20 15	0.57 28	0.20 2	0.24 8	0.16 1	0.39 120	0.31 77	0.32 1	0.23 1	0.16 104	0.12 55	0.13 1	0.12 48	0.13 7	0.15 62

PipStereo	0.25 4	0.18 4	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 4	0.20 15	0.62 47	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 157	0.34 103	0.39 13	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.13 7	0.15 62

PSi22b	0.25 4	0.18 4	0.35 2	0.36 7	0.19 5	0.20 4	0.20 15	0.59 33	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 157	0.34 103	0.38 11	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.13 1	0.12 48	0.13 7	0.15 62

Foundation-i32	0.23 1	0.18 4	0.35 2	0.35 2	0.17 1	0.25 10	0.22 38	0.49 9	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 109	0.31 77	0.32 1	0.24 8	0.16 104	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.14 35	0.13 3

Pro-Stereo	0.32 51	0.17 2	0.36 5	0.41 71	0.29 184	0.59 276	0.21 28	0.36 3	0.30 23	0.35 66	0.25 11	0.23 5	0.13 1	1.57 433	0.26 32	0.14 37	0.11 22	0.19 226	0.17 270	0.13 7	0.13 3

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 6	0.41 71	0.26 109	0.23 9	0.24 68	0.37 5	0.29 17	0.22 1	0.28 29	0.22 3	0.20 6	0.35 5	0.29 81	0.12 6	0.11 22	0.16 96	0.16 235	0.13 7	0.14 26

LGCAT	0.28 20	0.20 24	0.38 7	0.40 58	0.24 56	0.17 3	0.21 28	0.35 2	0.29 17	0.36 78	0.27 21	0.30 51	0.26 34	0.71 163	0.28 65	0.29 532	0.23 524	0.14 13	0.17 270	0.13 7	0.23 350

mm2	0.26 9	0.20 24	0.38 7	0.39 41	0.24 56	0.25 10	0.20 15	0.53 18	0.34 33	0.23 2	0.27 21	0.40 129	0.22 17	0.47 51	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.15 62

mm1	0.25 4	0.20 24	0.38 7	0.39 41	0.24 56	0.25 10	0.20 15	0.49 9	0.34 33	0.23 2	0.27 21	0.40 129	0.22 17	0.47 51	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.15 62

LiteMatch	0.34 68	0.26 175	0.38 7	0.47 178	0.26 109	0.35 46	0.31 140	0.53 18	0.34 33	0.30 31	0.27 21	0.40 129	0.51 253	0.47 51	0.75 442	0.22 376	0.12 55	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.26 422

GeoVLM	0.27 13	0.20 24	0.38 7	0.39 41	0.24 56	0.35 46	0.20 15	0.53 18	0.33 29	0.30 31	0.27 21	0.40 129	0.26 34	0.47 51	0.28 65	0.13 19	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.13 7	0.15 62

MonSter++	0.27 13	0.20 24	0.38 7	0.39 41	0.24 56	0.35 46	0.20 15	0.53 18	0.33 29	0.30 31	0.27 21	0.39 120	0.26 34	0.47 51	0.28 65	0.13 19	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.15 62

LCMNet	0.30 41	0.19 11	0.38 7	0.39 41	0.25 85	0.32 37	0.22 38	0.65 53	0.58 163	0.28 17	0.33 46	0.33 78	0.29 58	0.58 105	0.32 130	0.14 37	0.13 148	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.17 154

LACA3	0.28 20	0.22 55	0.39 14	0.36 7	0.20 11	0.37 57	0.38 246	0.51 12	0.29 17	0.30 31	0.27 21	0.26 24	0.31 77	0.74 173	0.23 1	0.17 152	0.12 55	0.13 1	0.10 1	0.15 76	0.13 3

Foundation-i1	0.43 169	0.19 11	0.39 14	0.44 123	0.37 355	0.54 233	0.47 378	1.46 381	0.59 169	0.58 226	0.54 164	0.63 273	0.48 213	0.71 163	0.35 166	0.16 104	0.13 148	0.15 50	0.14 165	0.15 76	0.15 62

Test_v1	0.28 20	0.21 38	0.39 14	0.35 2	0.25 85	0.31 33	0.29 120	0.65 53	0.39 68	0.29 22	0.34 49	0.25 17	0.25 28	0.49 67	0.25 18	0.15 70	0.11 22	0.14 13	0.13 116	0.13 7	0.13 3

HiDET	0.27 13	0.19 11	0.39 14	0.39 41	0.24 56	0.30 29	0.21 28	0.60 37	0.35 43	0.27 12	0.30 38	0.33 78	0.25 28	0.50 80	0.32 130	0.14 37	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.16 120

CSFM-Stereo	0.28 20	0.19 11	0.39 14	0.40 58	0.21 22	0.40 69	0.21 28	0.60 37	0.33 29	0.32 46	0.29 33	0.31 57	0.29 58	0.49 67	0.27 53	0.15 70	0.14 239	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

BridgeDepth	0.30 41	0.21 38	0.39 14	0.41 71	0.18 2	0.57 256	0.32 159	0.71 77	0.35 43	0.27 12	0.26 17	0.39 120	0.43 166	0.48 61	0.29 81	0.14 37	0.10 2	0.13 1	0.12 48	0.15 76	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
dual_stereo	0.29 29	0.21 38	0.39 14	0.40 58	0.23 43	0.25 10	0.22 38	0.59 33	0.32 28	0.33 52	0.26 17	0.40 129	0.23 23	0.86 225	0.30 98	0.16 104	0.13 148	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

XX-TBD	0.47 204	0.71 609	0.39 14	0.81 604	0.25 85	0.57 256	0.26 89	0.73 93	1.30 518	0.78 277	1.01 322	0.45 157	0.33 95	0.49 67	0.39 215	0.20 302	0.15 317	0.15 50	0.11 10	0.17 149	0.15 62

PointNet	0.29 29	0.19 11	0.40 22	0.40 58	0.23 43	0.38 63	0.28 108	0.72 85	0.40 79	0.26 10	0.32 42	0.39 120	0.22 17	0.50 80	0.27 53	0.15 70	0.13 148	0.17 149	0.12 48	0.15 76	0.14 26

DepthFocus	0.25 4	0.19 11	0.40 22	0.38 28	0.28 163	0.21 6	0.22 38	0.36 3	0.24 6	0.29 22	0.35 54	0.20 2	0.22 17	0.39 13	0.23 1	0.18 202	0.14 239	0.21 318	0.20 360	0.17 149	0.13 3

LACA1	0.26 9	0.21 38	0.40 22	0.35 2	0.18 2	0.31 33	0.27 97	0.52 15	0.26 12	0.31 42	0.22 7	0.25 17	0.32 89	0.48 61	0.26 32	0.16 104	0.12 55	0.14 13	0.12 48	0.15 76	0.13 3

DispViT+	0.34 68	0.20 24	0.40 22	0.37 14	0.55 521	0.30 29	0.23 54	0.73 93	0.58 163	0.33 52	0.35 54	0.30 51	0.25 28	1.13 324	0.29 81	0.16 104	0.12 55	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 62

BridgeDepth_RVC	0.27 13	0.20 24	0.40 22	0.34 1	0.19 5	0.46 124	0.19 7	0.59 33	0.28 14	0.30 31	0.29 33	0.26 24	0.32 89	0.45 41	0.30 98	0.17 152	0.11 22	0.13 1	0.12 48	0.15 76	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test2	0.27 13	0.22 55	0.40 22	0.39 41	0.24 56	0.35 46	0.18 2	0.58 29	0.23 4	0.28 17	0.24 10	0.34 88	0.19 2	0.79 198	0.24 8	0.16 104	0.11 22	0.15 50	0.11 10	0.13 7	0.14 26

trnet	0.40 139	0.23 78	0.40 22	0.37 14	0.20 11	0.53 216	0.29 120	0.81 132	1.15 419	0.59 230	0.72 234	0.53 210	0.43 166	0.56 96	0.37 198	0.18 202	0.13 148	0.15 50	0.10 1	0.14 35	0.14 26

CES	0.51 230	0.21 38	0.40 22	0.42 83	1.40 674	0.53 216	0.34 186	1.04 232	0.68 203	0.45 148	0.67 212	0.35 92	0.28 55	0.58 105	0.35 166	0.16 104	0.13 148	0.15 50	0.10 1	0.19 239	1.69 681

CREStereo	0.40 139	0.24 108	0.40 22	0.37 14	0.22 30	0.52 206	0.29 120	0.81 132	1.15 419	0.59 230	0.72 234	0.51 195	0.42 158	0.57 101	0.37 198	0.19 251	0.13 148	0.15 50	0.10 1	0.14 35	0.15 62
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
Foundation-i1c-attn	0.38 123	0.18 4	0.41 31	0.37 14	0.20 11	0.51 194	0.47 378	1.13 274	0.48 116	0.47 155	0.45 106	0.54 217	0.49 232	0.71 163	0.29 81	0.16 104	0.13 148	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

Foundation-i1b	0.39 133	0.18 4	0.41 31	0.37 14	0.20 11	0.52 206	0.48 389	1.19 306	0.43 92	0.52 201	0.44 99	0.60 255	0.52 263	0.70 158	0.29 81	0.16 104	0.12 55	0.14 13	0.13 116	0.14 35	0.14 26

FoundationStereo	0.26 9	0.23 78	0.41 31	0.40 58	0.24 56	0.32 37	0.22 38	0.43 7	0.24 6	0.31 42	0.25 11	0.30 51	0.32 89	0.36 6	0.27 53	0.16 104	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.13 7	0.14 26

CAS	0.66 344	0.19 11	0.41 31	2.31 685	0.86 628	0.56 251	0.53 429	0.83 140	0.63 188	0.49 175	0.70 227	0.36 98	0.26 34	0.47 51	0.37 198	2.33 689	0.10 2	0.14 13	0.10 1	0.17 149	1.31 673

depth_test_26	0.30 41	0.20 24	0.42 35	0.37 14	0.25 85	0.21 6	0.24 68	0.41 6	0.37 58	0.31 42	0.80 259	0.28 39	0.24 25	0.49 67	0.25 18	0.22 376	0.16 354	0.18 198	0.17 270	0.19 239	0.18 178

derf	0.26 9	0.22 55	0.42 35	0.42 83	0.24 56	0.26 15	0.19 7	0.52 15	0.37 58	0.27 12	0.26 17	0.39 120	0.21 12	0.49 67	0.24 8	0.14 37	0.13 148	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.16 120

Foundation-i1a	0.40 139	0.19 11	0.42 35	0.36 7	0.20 11	0.51 194	0.46 365	1.17 300	0.49 121	0.57 224	0.46 113	0.63 273	0.56 292	0.82 205	0.30 98	0.15 70	0.12 55	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.16 120

MLG-Stereo_test1	0.29 29	0.21 38	0.42 35	0.41 71	0.25 85	0.37 57	0.20 15	0.71 77	0.20 2	0.25 9	0.17 2	0.33 78	0.26 34	0.92 248	0.26 32	0.15 70	0.11 22	0.16 96	0.11 10	0.13 7	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 46	0.20 24	0.42 35	0.42 83	0.20 11	0.41 81	0.19 7	0.85 155	0.24 6	0.26 10	0.22 7	0.33 78	0.27 46	1.09 310	0.27 53	0.15 70	0.11 22	0.16 96	0.11 10	0.13 7	0.13 3

Anonymus	0.33 59	0.22 55	0.43 40	0.47 178	0.28 163	0.43 101	0.24 68	0.58 29	0.41 85	0.35 66	0.32 42	0.50 190	0.40 145	0.58 105	0.34 155	0.15 70	0.12 55	0.18 198	0.17 270	0.15 76	0.20 256

MCSU-Stereo	0.28 20	0.17 2	0.43 40	0.38 28	0.20 11	0.51 194	0.27 97	0.52 15	0.29 17	0.34 59	0.39 64	0.29 43	0.24 25	0.45 41	0.29 81	0.14 37	0.11 22	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 62

MGA	0.28 20	0.20 24	0.43 40	0.38 28	0.27 124	0.44 109	0.20 15	0.51 12	0.39 68	0.30 31	0.32 42	0.31 57	0.19 2	0.49 67	0.25 18	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

TS12	0.38 123	0.21 38	0.43 40	0.44 123	0.21 22	0.58 270	0.31 140	1.06 239	0.49 121	0.43 134	0.73 239	0.35 92	0.40 145	0.73 170	0.41 243	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.18 178

S2M2_XL	0.25 4	0.25 148	0.43 40	0.36 7	0.24 56	0.16 2	0.18 2	0.34 1	0.24 6	0.29 22	0.41 77	0.24 13	0.23 23	0.32 1	0.27 53	0.20 302	0.18 418	0.18 198	0.16 235	0.18 199	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV	0.29 29	0.18 4	0.43 40	0.38 28	0.31 232	0.45 114	0.21 28	0.63 48	0.42 87	0.32 46	0.44 99	0.26 24	0.20 6	0.44 39	0.26 32	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.12 1	0.14 26

GLC_STEREO	0.41 146	0.27 206	0.43 40	0.55 341	0.24 56	0.47 137	0.30 131	0.81 132	0.64 193	0.53 206	0.74 242	0.50 190	0.31 77	0.65 144	0.45 279	0.18 202	0.20 456	0.23 394	0.19 324	0.21 347	0.21 290

AnonymousM	0.63 334	1.14 650	0.43 40	0.46 157	0.32 267	0.43 101	0.46 365	1.27 337	0.78 235	1.00 342	0.66 208	0.68 288	0.45 187	0.61 121	0.46 286	0.21 340	0.16 354	1.84 686	0.98 681	0.15 76	0.15 62

PMTNet	0.47 204	0.22 55	0.43 40	0.39 41	0.24 56	0.71 357	0.26 89	0.78 122	1.03 351	0.65 250	0.69 220	0.55 223	0.48 213	0.90 242	0.36 184	0.99 671	0.13 148	0.15 50	0.10 1	0.15 76	0.15 62

qqai	0.27 13	0.22 55	0.44 49	0.42 83	0.23 43	0.28 22	0.19 7	0.64 49	0.37 58	0.27 12	0.25 11	0.42 140	0.21 12	0.49 67	0.25 18	0.15 70	0.13 148	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.16 120

CAR	0.28 20	0.19 11	0.44 49	0.38 28	0.26 109	0.39 65	0.20 15	0.55 24	0.38 63	0.36 78	0.34 49	0.29 43	0.19 2	0.52 86	0.26 32	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.15 62

MSE-Stereo	0.27 13	0.20 24	0.44 49	0.38 28	0.26 109	0.39 65	0.20 15	0.55 24	0.38 63	0.30 31	0.34 49	0.29 43	0.19 2	0.49 67	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.15 62

MatchStereo	0.30 41	0.21 38	0.44 49	0.35 2	0.19 5	0.21 6	0.23 54	0.90 180	0.54 141	0.28 17	0.48 120	0.25 17	0.24 25	0.53 87	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Monster-pub-mixall	0.32 51	0.20 24	0.44 49	0.37 14	0.22 30	0.28 22	0.18 2	0.69 67	0.36 56	0.37 90	0.36 57	0.27 30	0.20 6	1.43 404	0.25 18	0.15 70	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.12 1	0.15 62

SGD-Stereo	0.34 68	0.22 55	0.44 49	0.39 41	0.20 11	0.42 92	0.22 38	0.71 77	0.33 29	0.43 134	0.34 49	0.27 30	0.35 112	1.15 328	0.33 144	0.21 340	0.11 22	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.15 62

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 146	0.68 604	0.45 55	0.66 500	0.30 208	0.48 151	0.25 76	0.87 166	0.46 111	0.39 114	0.37 61	0.30 51	0.69 371	1.16 332	0.31 116	0.17 152	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 199	0.14 26

GEAStereo	0.34 68	0.23 78	0.46 56	0.49 220	0.33 287	0.46 124	0.35 202	0.87 166	0.42 87	0.36 78	0.39 64	0.32 67	0.33 95	0.45 41	0.29 81	0.22 376	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.17 149	0.16 120

GSStereo	0.36 95	0.23 78	0.46 56	0.50 243	0.33 287	0.46 124	0.35 202	1.31 348	0.53 138	0.38 101	0.39 64	0.32 67	0.33 95	0.45 41	0.29 81	0.20 302	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.18 178

4.5_new	0.31 46	0.25 148	0.46 56	0.38 28	0.24 56	0.52 206	0.36 219	0.65 53	0.35 43	0.48 167	0.43 89	0.27 30	0.27 46	0.42 30	0.26 32	0.14 37	0.10 2	0.15 50	0.13 116	0.17 149	0.15 62

4.5w-stereo	0.31 46	0.25 148	0.46 56	0.38 28	0.24 56	0.52 206	0.36 219	0.65 53	0.35 43	0.48 167	0.43 89	0.27 30	0.27 46	0.42 30	0.26 32	0.14 37	0.10 2	0.15 50	0.13 116	0.17 149	0.15 62

MLG-Stereo_test3	0.29 29	0.20 24	0.46 56	0.43 101	0.24 56	0.47 137	0.19 7	0.75 105	0.31 24	0.36 78	0.22 7	0.35 92	0.21 12	0.61 121	0.26 32	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.11 10	0.13 7	0.15 62

LGtest1	0.28 20	0.23 78	0.46 56	0.42 83	0.22 30	0.41 81	0.19 7	0.58 29	0.29 17	0.30 31	0.25 11	0.29 43	0.29 58	0.57 101	0.26 32	0.18 202	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.14 35	0.16 120

DEFOM-Stereo	0.34 68	0.23 78	0.46 56	0.44 123	0.29 184	0.79 401	0.23 54	0.50 11	0.39 68	0.38 101	0.32 42	0.23 5	0.25 28	1.21 345	0.28 65	0.17 152	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.14 35	0.16 120

LoS	0.41 146	0.23 78	0.46 56	0.39 41	0.23 43	0.48 151	0.40 276	1.12 268	0.94 304	0.50 184	0.66 208	0.49 182	0.42 158	0.63 136	0.39 215	0.19 251	0.14 239	0.16 96	0.11 10	0.14 35	0.15 62
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CREStereo++_RVC	0.49 218	0.22 55	0.46 56	0.48 199	0.38 371	0.45 114	0.25 76	0.77 114	1.30 518	0.82 288	1.23 432	0.47 172	0.37 127	0.55 93	0.44 266	0.16 104	0.11 22	0.16 96	0.80 672	0.18 199	0.12 1
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
PhaseNet	0.35 82	0.24 108	0.47 65	0.45 142	0.28 163	0.56 251	0.24 68	0.66 58	0.44 97	0.32 46	0.39 64	0.54 217	0.32 89	0.57 101	0.40 232	0.15 70	0.13 148	0.20 277	0.20 360	0.17 149	0.22 325

VMStereo-Base	0.39 133	0.25 148	0.47 65	0.37 14	0.22 30	0.39 65	0.33 169	0.72 85	0.87 273	0.43 134	0.69 220	0.60 255	0.33 95	0.76 184	0.37 198	0.18 202	0.14 239	0.15 50	0.12 48	0.17 149	0.18 178

NLSM3	0.38 123	0.21 38	0.47 65	0.46 157	0.36 342	0.43 101	0.34 186	0.75 105	0.62 184	0.43 134	0.70 227	0.39 120	0.43 166	0.62 126	0.37 198	0.15 70	0.12 55	0.19 226	0.17 270	0.16 110	0.16 120

252Zero-FE	0.29 29	0.24 108	0.47 65	0.42 83	0.25 85	0.29 26	0.19 7	0.71 77	0.49 121	0.32 46	0.34 49	0.22 3	0.25 28	0.43 35	0.30 98	0.16 104	0.13 148	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.15 62

MonStereo	0.29 29	0.19 11	0.47 65	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 140	0.60 37	0.44 97	0.29 22	0.28 29	0.23 5	0.20 6	0.60 117	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

1w_stereo	0.36 95	0.21 38	0.47 65	0.44 123	0.27 124	0.47 137	0.54 444	0.66 58	0.51 130	0.44 140	0.67 212	0.25 17	0.45 187	0.62 126	0.34 155	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.15 62

S2M2_L	0.35 82	0.28 229	0.47 65	0.43 101	0.30 208	0.31 33	0.16 1	0.61 45	0.68 203	0.32 46	0.49 129	0.47 172	0.34 103	0.40 19	0.33 144	0.25 449	0.22 495	0.20 277	0.22 432	0.25 438	0.23 350
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-Stereo++	0.32 51	0.22 55	0.47 65	0.48 199	0.33 287	0.33 39	0.22 38	0.78 122	0.48 116	0.35 66	0.41 77	0.32 67	0.47 207	0.40 19	0.29 81	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.15 62

monster-pro	0.29 29	0.19 11	0.48 73	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 140	0.60 37	0.44 97	0.29 22	0.28 29	0.23 5	0.20 6	0.60 117	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

Monster-pub-eth3d	0.29 29	0.19 11	0.48 73	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 140	0.60 37	0.44 97	0.29 22	0.29 33	0.23 5	0.21 12	0.59 113	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

qwe	0.34 68	0.22 55	0.48 73	0.39 41	0.27 124	0.49 160	0.30 131	0.76 111	0.40 79	0.51 196	0.49 129	0.26 24	0.29 58	0.83 211	0.35 166	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.15 76	0.14 26

LG-G_1	0.33 59	0.22 55	0.48 73	0.44 123	0.20 11	0.64 317	0.18 2	0.80 127	0.28 14	0.30 31	0.30 38	0.36 98	0.35 112	0.88 234	0.26 32	0.17 152	0.13 148	0.16 96	0.11 10	0.14 35	0.16 120

LG-G	0.33 59	0.22 55	0.48 73	0.44 123	0.20 11	0.64 317	0.18 2	0.80 127	0.28 14	0.30 31	0.30 38	0.36 98	0.35 112	0.88 234	0.26 32	0.17 152	0.13 148	0.16 96	0.11 10	0.14 35	0.16 120

MonSter	0.29 29	0.19 11	0.48 73	0.37 14	0.22 30	0.55 240	0.31 140	0.60 37	0.44 97	0.29 22	0.29 33	0.23 5	0.20 6	0.60 117	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

LoS_RVC	0.45 181	0.29 262	0.48 73	0.49 220	0.83 623	0.51 194	0.43 320	0.65 53	0.44 97	0.47 155	0.78 251	0.44 147	0.60 329	0.59 113	0.37 198	0.14 37	0.12 55	0.14 13	0.10 1	0.14 35	1.08 668

asd	0.32 51	0.22 55	0.49 80	0.40 58	0.25 85	0.47 137	0.30 131	0.77 114	0.35 43	0.44 140	0.40 74	0.28 39	0.34 103	0.64 139	0.29 81	0.13 19	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.15 76	0.13 3

4.25_new	0.32 51	0.27 206	0.49 80	0.40 58	0.27 124	0.49 160	0.39 264	0.69 67	0.35 43	0.40 124	0.43 89	0.27 30	0.36 121	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.11 10	0.14 35	0.13 3

4.5w_new	0.32 51	0.27 206	0.49 80	0.40 58	0.27 124	0.49 160	0.39 264	0.69 67	0.35 43	0.40 124	0.43 89	0.27 30	0.36 121	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.11 10	0.14 35	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 51	0.27 206	0.49 80	0.40 58	0.27 124	0.49 160	0.39 264	0.69 67	0.35 43	0.40 124	0.43 89	0.27 30	0.36 121	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.13 3

monsters	0.35 82	0.21 38	0.49 80	0.43 101	0.39 383	0.34 42	0.26 89	0.69 67	0.44 97	0.49 175	0.41 77	0.23 5	0.26 34	1.38 386	0.27 53	0.14 37	0.11 22	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.15 62

111111	0.36 95	0.22 55	0.49 80	0.47 178	0.45 450	0.36 54	0.22 38	1.04 232	0.44 97	0.33 52	0.33 46	0.40 129	0.26 34	0.99 271	0.27 53	0.17 152	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.15 76	0.15 62

LG-Stereo_L1	0.31 46	0.24 108	0.49 80	0.38 28	0.27 124	0.28 22	0.21 28	0.68 63	0.29 17	0.27 12	0.25 11	0.25 17	0.22 17	1.25 350	0.24 8	0.16 104	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.13 3

GIP-stereo	0.37 104	0.25 148	0.49 80	0.55 341	0.41 419	0.37 57	0.22 38	1.03 224	0.56 154	0.35 66	0.52 149	0.46 162	0.37 127	0.55 93	0.28 65	0.20 302	0.13 148	0.16 96	0.12 48	0.16 110	0.16 120

Any-RAFT	0.55 248	0.27 206	0.49 80	0.50 243	0.27 124	0.98 487	0.25 76	1.71 452	1.08 372	0.90 314	0.99 315	1.13 470	0.46 197	0.74 173	0.35 166	0.19 251	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.19 223

s12784h	0.55 248	0.22 55	0.49 80	0.43 101	0.19 5	1.00 489	0.34 186	1.40 370	1.30 518	0.84 298	0.93 293	0.63 273	0.52 263	1.48 419	0.47 296	0.15 70	0.12 55	0.17 149	0.11 10	0.19 239	0.13 3

PSi22	0.46 192	0.26 175	0.50 90	0.47 178	0.24 56	0.46 124	0.22 38	0.83 140	1.02 344	0.47 155	0.65 202	0.80 327	0.51 253	1.44 410	0.32 130	0.15 70	0.12 55	0.14 13	0.12 48	0.20 296	0.19 223

gasm-f	0.37 104	0.24 108	0.50 90	0.49 220	0.33 287	0.37 57	0.44 340	0.87 166	0.42 87	0.36 78	0.65 202	0.32 67	0.46 197	0.58 105	0.30 98	0.22 376	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.16 120

3.25w_new	0.33 59	0.22 55	0.50 90	0.39 41	0.24 56	0.52 206	0.33 169	0.77 114	0.43 92	0.49 175	0.46 113	0.32 67	0.37 127	0.64 139	0.28 65	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.15 62

3.25w	0.33 59	0.22 55	0.50 90	0.39 41	0.24 56	0.52 206	0.33 169	0.77 114	0.43 92	0.49 175	0.46 113	0.32 67	0.37 127	0.64 139	0.28 65	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.12 48	0.12 1	0.15 62

3.75w	0.34 68	0.23 78	0.50 90	0.39 41	0.30 208	0.62 294	0.36 219	0.70 76	0.38 63	0.44 140	0.49 129	0.25 17	0.36 121	0.72 167	0.28 65	0.13 19	0.09 1	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.15 62

LG-Stereo_L2	0.30 41	0.23 78	0.50 90	0.38 28	0.26 109	0.26 15	0.20 15	0.84 149	0.31 24	0.31 42	0.26 17	0.25 17	0.26 34	0.94 253	0.23 1	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.14 35	0.13 3

Reg-Stereo(zero)	0.46 192	0.23 78	0.50 90	0.45 142	0.25 85	0.41 81	0.27 97	0.80 127	1.12 399	0.93 322	0.79 254	0.91 384	0.46 197	0.74 173	0.44 266	0.15 70	0.13 148	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.18 178

castereo	0.43 169	0.25 148	0.50 90	0.46 157	0.30 208	0.60 283	0.56 461	1.23 325	0.83 260	0.39 114	0.70 227	0.45 157	0.68 367	0.54 90	0.33 144	0.17 152	0.11 22	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.14 26

TANstereo	0.45 181	0.23 78	0.50 90	0.43 101	0.21 22	0.65 323	0.26 89	0.83 140	0.88 277	0.95 328	0.99 315	0.51 195	0.45 187	0.56 96	0.36 184	0.19 251	0.24 535	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.27 443

WQFJA1++	1.34 587	0.23 78	0.51 99	0.40 58	0.29 184	0.46 124	0.20 15	0.67 61	0.31 24	0.40 124	0.39 64	0.34 88	0.39 140	0.66 146	0.28 65	0.19 251	0.13 148	0.16 96	0.13 116	20.39 725	0.17 154

Wavelet-MonSter	0.29 29	0.21 38	0.51 99	0.41 71	0.27 124	0.26 15	0.25 76	0.51 12	0.31 24	0.37 90	0.48 120	0.28 39	0.35 112	0.54 90	0.29 81	0.11 1	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.13 3

asda	0.31 46	0.24 108	0.51 99	0.39 41	0.24 56	0.43 101	0.33 169	0.68 63	0.40 79	0.39 114	0.44 99	0.27 30	0.35 112	0.55 93	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.13 3

2.75w_new	0.33 59	0.24 108	0.51 99	0.36 7	0.24 56	0.41 81	0.42 301	0.61 45	0.40 79	0.50 184	0.44 99	0.24 13	0.34 103	0.77 187	0.34 155	0.13 19	0.11 22	0.14 13	0.11 10	0.13 7	0.13 3

castereo++	0.41 146	0.26 175	0.51 99	0.44 123	0.32 267	0.96 483	0.22 38	1.13 274	0.61 181	0.33 52	0.45 106	0.50 190	0.39 140	0.94 253	0.25 18	0.18 202	0.12 55	0.17 149	0.12 48	0.14 35	0.16 120

IGEV-RUCA	0.38 123	0.24 108	0.51 99	0.51 260	0.36 342	0.59 276	0.23 54	0.68 63	0.52 134	0.39 114	0.50 137	0.44 147	0.31 77	0.86 225	0.31 116	0.24 425	0.13 148	0.16 96	0.12 48	0.20 296	0.21 290

IGEV-Stereo+	0.46 192	0.23 78	0.51 99	0.42 83	0.46 459	0.15 1	0.19 7	0.45 8	0.37 58	0.28 17	0.25 11	0.31 57	0.41 148	1.43 404	0.31 116	0.18 202	0.13 148	0.15 50	0.12 48	1.09 669	1.74 682

knoymous	0.53 237	0.32 347	0.51 99	0.46 157	0.30 208	0.57 256	0.54 444	1.10 264	0.78 235	0.99 338	0.84 268	0.95 403	0.57 299	0.89 239	0.51 327	0.21 340	0.14 239	0.26 481	0.14 165	0.23 394	0.25 400

LACA2	0.29 29	0.23 78	0.52 107	0.36 7	0.18 2	0.40 69	0.38 246	0.64 49	0.27 13	0.29 22	0.33 46	0.36 98	0.26 34	0.47 51	0.24 8	0.16 104	0.12 55	0.13 1	0.11 10	0.16 110	0.12 1

4w-stereo	0.32 51	0.25 148	0.52 107	0.38 28	0.25 85	0.46 124	0.28 108	0.68 63	0.35 43	0.43 134	0.45 106	0.28 39	0.39 140	0.63 136	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.14 26

2w_stereo	0.34 68	0.25 148	0.52 107	0.40 58	0.23 43	0.46 124	0.47 378	0.77 114	0.44 97	0.47 155	0.51 141	0.24 13	0.44 176	0.49 67	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.16 120

tt45	0.47 204	0.25 148	0.52 107	0.47 178	0.34 310	0.78 392	0.32 159	0.86 162	0.45 109	0.52 201	0.45 106	0.49 182	0.37 127	2.12 523	0.36 184	0.16 104	0.13 148	0.19 226	0.16 235	0.17 149	0.21 290

CASnet	0.42 162	0.26 175	0.52 107	0.52 287	0.21 22	0.49 160	0.35 202	0.85 155	0.85 267	0.84 298	0.69 220	0.48 178	0.31 77	0.57 101	0.34 155	0.19 251	0.12 55	0.27 495	0.22 432	0.23 394	0.15 62
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PStereo	0.65 341	1.00 639	0.53 112	0.48 199	0.35 328	1.06 502	0.62 498	0.74 101	0.96 314	0.67 256	0.41 77	0.55 223	0.65 353	1.04 289	0.78 453	0.63 656	0.28 570	0.38 601	0.34 601	0.75 651	0.73 648

LiteMatch*	0.28 20	0.20 24	0.53 112	0.39 41	0.28 163	0.31 33	0.23 54	0.55 24	0.39 68	0.30 31	0.28 29	0.35 92	0.29 58	0.47 51	0.26 32	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

DDF-Stereo	0.39 133	0.24 108	0.53 112	0.51 260	0.45 450	0.30 29	0.23 54	0.64 49	0.34 33	0.34 59	0.40 74	0.37 109	0.48 213	0.94 253	0.35 166	0.24 425	0.12 55	0.18 198	0.13 116	0.85 656	0.19 223

2.5w	0.33 59	0.23 78	0.53 112	0.41 71	0.25 85	0.42 92	0.38 246	0.69 67	0.35 43	0.38 101	0.54 164	0.24 13	0.26 34	0.91 246	0.29 81	0.13 19	0.10 2	0.14 13	0.13 116	0.14 35	0.15 62

monsterstereo	0.36 95	0.21 38	0.53 112	0.48 199	0.36 342	0.27 20	0.29 120	0.58 29	0.52 134	0.45 148	0.61 190	0.26 24	0.27 46	1.23 347	0.28 65	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.13 3

RSM	0.40 139	0.25 148	0.53 112	0.50 243	0.27 124	0.46 124	0.40 276	0.94 193	0.49 121	0.42 132	0.44 99	0.65 280	0.33 95	1.07 302	0.32 130	0.15 70	0.13 148	0.17 149	0.14 165	0.17 149	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 82	0.22 55	0.54 118	0.46 157	0.33 287	0.40 69	0.34 186	0.80 127	0.44 97	0.38 101	0.61 190	0.40 129	0.50 243	0.37 9	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.16 120

RT-Monster	0.47 204	0.24 108	0.54 118	0.46 157	0.40 398	0.51 194	0.27 97	0.97 196	1.02 344	0.89 312	0.87 278	0.68 288	0.41 148	0.70 158	0.41 243	0.16 104	0.14 239	0.15 50	0.13 116	0.14 35	0.22 325

zero-FE	0.38 123	0.24 108	0.54 118	0.48 199	0.46 459	0.29 26	0.23 54	0.69 67	0.34 33	0.34 59	0.41 77	0.37 109	0.49 232	0.68 155	0.35 166	0.23 403	0.12 55	0.18 198	0.13 116	0.82 655	0.19 223

GREAT-IGEV	0.34 68	0.22 55	0.54 118	0.40 58	0.31 232	0.36 54	0.28 108	0.59 33	0.66 198	0.28 17	0.51 141	0.29 43	0.29 58	0.86 225	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.11 10	0.17 149	0.16 120
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-Stereo	0.39 133	0.26 175	0.54 118	0.50 243	0.24 56	0.45 114	0.39 264	1.13 274	0.57 160	0.42 132	0.49 129	0.52 203	0.25 28	0.74 173	0.32 130	0.16 104	0.13 148	0.18 198	0.14 165	0.16 110	0.15 62

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 104	0.22 55	0.55 123	0.44 123	0.42 430	0.58 270	0.30 131	0.87 166	0.44 97	0.38 101	0.53 153	0.47 172	0.59 322	0.40 19	0.34 155	0.16 104	0.11 22	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 82	0.22 55	0.55 123	0.42 83	0.27 124	0.42 92	0.39 264	1.02 215	0.54 141	0.37 90	0.51 141	0.34 88	0.44 176	0.36 6	0.27 53	0.14 37	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.15 62

2.25w	0.35 82	0.24 108	0.55 123	0.38 28	0.24 56	0.44 109	0.25 76	0.69 67	0.42 87	0.49 175	0.59 186	0.27 30	0.35 112	0.83 211	0.37 198	0.13 19	0.11 22	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.17 154

3.5w_stereo	0.35 82	0.27 206	0.55 123	0.38 28	0.25 85	0.54 233	0.34 186	0.73 93	0.40 79	0.46 153	0.45 106	0.31 57	0.38 135	0.80 202	0.40 232	0.12 6	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.14 35	0.16 120

SMoEStereo_RVC	0.41 146	0.26 175	0.55 123	0.46 157	0.31 232	0.60 283	0.36 219	0.85 155	0.47 114	0.47 155	0.43 89	0.42 140	0.34 103	1.40 392	0.31 116	0.15 70	0.12 55	0.20 277	0.15 191	0.16 110	0.18 178

999	0.49 218	0.25 148	0.55 123	0.51 260	0.35 328	0.74 370	0.31 140	0.89 179	0.59 169	0.39 114	0.50 137	0.50 190	0.36 121	2.41 550	0.41 243	0.17 152	0.13 148	0.18 198	0.15 191	0.16 110	0.23 350

RSM++	0.40 139	0.26 175	0.55 123	0.51 260	0.27 124	0.49 160	0.41 289	0.83 140	0.52 134	0.39 114	0.47 117	0.60 255	0.34 103	1.02 284	0.31 116	0.16 104	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.18 199	0.15 62

MoCha-V2	0.43 169	0.23 78	0.55 123	0.56 363	0.23 43	0.44 109	0.32 159	1.35 358	0.63 188	0.54 208	0.55 170	0.42 140	0.57 299	1.12 322	0.28 65	0.15 70	0.13 148	0.15 50	0.13 116	0.17 149	0.18 178

Selective-IGEV-i32	0.42 162	0.26 175	0.56 131	0.48 199	0.27 124	0.45 114	0.33 169	1.56 408	0.61 181	0.36 78	0.47 117	0.52 203	0.30 70	1.08 305	0.33 144	0.15 70	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.15 62

WQFJA1	0.55 248	0.29 262	0.56 131	0.47 178	0.85 626	0.78 392	0.38 246	2.26 600	0.79 244	0.51 196	0.53 153	0.53 210	0.50 243	0.73 170	0.66 418	0.17 152	0.21 474	0.19 226	0.17 270	0.19 239	0.18 178

NLMM	0.55 248	0.29 262	0.56 131	0.47 178	0.86 628	0.78 392	0.38 246	2.26 600	0.79 244	0.51 196	0.53 153	0.53 210	0.50 243	0.73 170	0.66 418	0.17 152	0.21 474	0.19 226	0.17 270	0.19 239	0.18 178

fffft	0.39 133	0.24 108	0.56 131	0.45 142	0.34 310	0.42 92	0.48 389	0.85 155	0.39 68	0.45 148	0.35 54	0.38 116	0.31 77	1.32 369	0.34 155	0.14 37	0.12 55	0.19 226	0.15 191	0.16 110	0.18 178
1: 1. 1
Selective-IGEV	0.42 162	0.26 175	0.56 131	0.48 199	0.27 124	0.45 114	0.33 169	1.56 408	0.61 181	0.36 78	0.47 117	0.52 203	0.30 70	1.08 305	0.33 144	0.15 70	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.15 62

WQFJX	0.58 291	0.29 262	0.57 136	0.46 157	0.87 634	0.75 376	0.39 264	2.67 658	0.80 250	0.55 215	0.53 153	0.54 217	0.55 283	0.97 267	0.61 394	0.17 152	0.19 439	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.20 256

ours_stereo	0.40 139	0.30 293	0.57 136	0.47 178	0.31 232	0.40 69	0.44 340	0.79 124	0.58 163	0.36 78	0.58 183	0.46 162	0.33 95	1.14 327	0.33 144	0.17 152	0.13 148	0.19 226	0.15 191	0.19 239	0.20 256

Prome-Stereo	0.76 414	0.29 262	0.57 136	0.58 400	0.33 287	0.58 270	0.94 595	0.98 203	0.92 291	1.46 562	2.45 646	0.91 384	1.38 597	1.60 446	0.44 266	0.19 251	0.13 148	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.87 660

WCG-NET	0.43 169	0.23 78	0.58 139	0.42 83	0.26 109	0.46 124	0.32 159	0.77 114	1.16 426	0.77 275	0.75 243	0.58 244	0.44 176	0.62 126	0.38 208	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.14 165	0.15 76	0.14 26

RAFT-Stereo-weight	0.49 218	0.26 175	0.58 139	0.49 220	0.28 163	0.61 291	0.34 186	1.16 296	1.11 391	1.06 366	0.79 254	0.75 314	0.28 55	0.79 198	0.42 255	0.16 104	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.18 178

MyStereo07	0.50 227	0.30 293	0.58 139	0.58 400	0.48 472	0.59 276	0.78 544	1.19 306	0.60 176	0.49 175	0.54 164	0.43 144	0.55 283	1.32 369	0.36 184	0.18 202	0.18 418	0.24 420	0.21 404	0.23 394	0.23 350

MC-Stereo	0.46 192	0.24 108	0.58 139	0.63 465	0.30 208	0.38 63	0.32 159	0.98 203	0.74 223	0.66 254	0.85 271	0.56 235	0.60 329	1.07 302	0.32 130	0.17 152	0.12 55	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.16 120

LCNet	0.73 398	0.30 293	0.58 139	0.58 400	0.31 232	0.68 339	0.53 429	1.09 254	0.94 304	1.19 429	1.34 479	0.96 408	1.32 590	2.50 558	0.46 286	0.19 251	0.13 148	0.21 318	0.25 489	0.28 475	0.69 646

PSM-AAD	0.80 440	0.29 262	0.58 139	0.58 400	0.29 184	0.76 382	1.19 630	1.08 247	0.94 304	1.65 603	1.58 559	0.81 335	2.12 658	1.67 456	0.44 266	0.19 251	0.14 239	0.38 601	0.32 581	0.22 369	0.68 643

DN	0.45 181	0.25 148	0.59 145	0.51 260	0.44 445	0.59 276	0.31 140	0.97 196	0.90 284	0.47 155	0.54 164	0.76 315	0.35 112	0.66 146	0.37 198	0.25 449	0.18 418	0.20 277	0.16 235	0.21 347	0.23 350

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 59	0.23 78	0.59 145	0.43 101	0.28 163	0.40 69	0.26 89	0.83 140	0.39 68	0.34 59	0.44 99	0.29 43	0.46 197	0.36 6	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	0.26 422

WQFJX1	0.59 305	0.27 206	0.59 145	0.49 220	0.73 589	0.68 339	0.46 365	2.65 653	0.77 230	0.55 215	0.51 141	0.52 203	0.50 243	1.38 386	0.61 394	0.18 202	0.20 456	0.20 277	0.17 270	0.20 296	0.21 290

DA	0.47 204	0.23 78	0.59 145	0.54 325	0.26 109	1.08 509	0.44 340	1.51 391	0.63 188	0.48 167	0.69 220	0.55 223	0.49 232	0.49 67	0.38 208	0.20 302	0.14 239	0.19 226	0.13 116	0.19 239	0.17 154

GGEV	0.47 204	0.23 78	0.59 145	0.54 325	0.26 109	1.08 509	0.44 340	1.51 391	0.63 188	0.48 167	0.69 220	0.55 223	0.49 232	0.49 67	0.38 208	0.20 302	0.14 239	0.19 226	0.13 116	0.19 239	0.17 154

MM-Stereo_test1	0.51 230	0.26 175	0.59 145	0.53 310	0.31 232	0.50 181	0.53 429	1.06 239	1.09 380	0.88 309	0.70 227	0.54 217	0.59 322	1.18 339	0.35 166	0.19 251	0.17 384	0.20 277	0.17 270	0.20 296	0.18 178

AIO_test	0.38 123	0.24 108	0.59 145	0.47 178	0.31 232	0.55 240	0.44 340	0.86 162	0.50 126	0.34 59	0.48 120	0.46 162	0.30 70	0.76 184	0.31 116	0.17 152	0.12 55	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.15 62

Occ-G	0.44 178	0.23 78	0.59 145	0.44 123	0.27 124	0.43 101	0.61 495	0.85 155	0.62 184	0.48 167	0.66 208	1.00 423	0.45 187	0.79 198	0.45 279	0.17 152	0.14 239	0.18 198	0.13 116	0.16 110	0.18 178

WCG-NET（raft）	0.46 192	0.23 78	0.59 145	0.42 83	0.24 56	0.50 181	0.35 202	0.76 111	1.10 384	0.72 267	0.76 244	0.91 384	0.50 243	0.88 234	0.40 232	0.16 104	0.13 148	0.15 50	0.14 165	0.15 76	0.17 154

CAS++	0.48 213	0.34 398	0.59 145	0.48 199	0.32 267	0.45 114	0.29 120	1.73 458	0.78 235	0.71 263	0.73 239	0.36 98	0.28 55	0.70 158	0.35 166	0.27 497	0.22 495	0.26 481	0.21 404	0.29 492	0.22 325
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
EGLCR-Stereo	0.41 146	0.24 108	0.59 145	0.45 142	0.27 124	0.54 233	0.22 38	1.23 325	0.56 154	0.44 140	0.43 89	0.68 288	0.29 58	0.89 239	0.34 155	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.17 270	0.17 149	0.18 178

UCFNet_RVC	0.72 394	0.37 461	0.59 145	0.66 500	0.41 419	0.89 448	0.68 518	1.78 469	1.15 419	1.01 347	1.20 414	1.22 487	0.95 486	1.07 302	0.66 418	0.28 516	0.21 474	0.34 574	0.31 573	0.33 532	0.29 474

quiztm	0.53 237	0.28 229	0.60 157	0.51 260	0.67 577	0.45 114	0.42 301	1.85 493	0.93 298	0.81 285	1.15 399	0.56 235	0.31 77	0.59 113	0.38 208	0.18 202	0.12 55	0.17 149	0.14 165	0.19 239	0.19 223

NLCSM	0.54 243	0.30 293	0.60 157	0.53 310	0.74 597	0.71 357	0.47 378	1.25 331	0.71 214	0.64 247	0.51 141	0.48 178	0.60 329	1.34 373	0.71 433	0.19 251	0.20 456	0.21 318	0.19 324	0.22 369	0.21 290

3w_stereo	0.35 82	0.25 148	0.60 157	0.41 71	0.21 22	0.52 206	0.53 429	0.72 85	0.47 114	0.47 155	0.50 137	0.23 5	0.45 187	0.49 67	0.30 98	0.13 19	0.10 2	0.15 50	0.12 48	0.15 76	0.17 154

MM-Stereo_test3	0.53 237	0.26 175	0.60 157	0.56 363	0.73 589	0.49 160	0.53 429	1.31 348	1.08 372	0.64 247	0.97 309	0.61 264	0.42 158	0.82 205	0.40 232	0.21 340	0.18 418	0.20 277	0.16 235	0.19 239	0.21 290

mms	0.42 162	0.29 262	0.60 157	0.47 178	0.33 287	0.43 101	0.46 365	0.75 105	0.50 126	0.36 78	0.61 190	0.44 147	0.30 70	1.39 390	0.34 155	0.16 104	0.14 239	0.18 198	0.15 191	0.19 239	0.21 290

AEACV	0.41 146	0.25 148	0.60 157	0.55 341	0.52 499	0.43 101	0.38 246	0.98 203	0.63 188	0.44 140	0.56 177	0.46 162	0.59 322	0.56 96	0.31 116	0.17 152	0.13 148	0.18 198	0.16 235	0.17 149	0.17 154

anonymousdsp	0.45 181	0.30 293	0.60 157	0.48 199	0.34 310	0.49 160	0.42 301	0.97 196	0.60 176	0.51 196	0.53 153	0.46 162	0.47 207	1.36 378	0.35 166	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

IGEV-Stereo	0.45 181	0.30 293	0.60 157	0.48 199	0.34 310	0.49 160	0.42 301	0.98 203	0.60 176	0.51 196	0.53 153	0.46 162	0.47 207	1.36 378	0.35 166	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HSM-Net_RVC	0.91 502	0.31 326	0.60 157	0.54 325	0.31 232	1.15 526	0.60 489	3.76 684	1.30 518	1.57 588	1.75 589	1.67 583	1.01 514	1.61 449	0.90 489	0.23 403	0.17 384	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.22 325
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 104	0.24 108	0.61 166	0.42 83	0.40 398	0.48 151	0.41 289	0.72 85	0.58 163	0.55 215	0.65 202	0.32 67	0.27 46	0.41 26	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.16 235	0.14 35	0.14 26

NLSM1	0.54 243	0.26 175	0.61 166	0.49 220	1.04 653	0.83 425	0.31 140	1.55 404	0.68 203	0.52 201	0.77 248	0.46 162	0.48 213	1.02 284	0.56 367	0.19 251	0.19 439	0.21 318	0.18 299	0.20 296	0.18 178

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 123	0.25 148	0.61 166	0.53 310	0.29 184	0.36 54	0.22 38	1.24 327	0.42 87	0.45 148	0.65 202	0.37 109	0.51 253	0.41 26	0.30 98	0.18 202	0.12 55	0.17 149	0.13 116	0.18 199	0.20 256

test_for_model	0.37 104	0.24 108	0.61 166	0.42 83	0.40 398	0.48 151	0.41 289	0.72 85	0.58 163	0.55 215	0.65 202	0.32 67	0.27 46	0.41 26	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.16 235	0.14 35	0.14 26

MGS-Stereo	0.43 169	0.28 229	0.61 166	0.46 157	0.28 163	0.49 160	0.33 169	0.60 37	0.89 279	0.47 155	1.32 469	0.51 195	0.32 89	0.66 146	0.39 215	0.20 302	0.16 354	0.18 198	0.16 235	0.18 199	0.18 178

MSKI-zero shot	0.56 264	0.30 293	0.61 166	0.55 341	0.28 163	0.68 339	0.28 108	1.25 331	0.68 203	0.92 319	1.33 475	0.81 335	0.33 95	1.94 499	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.16 110	0.19 223

FTStereo	0.92 505	0.28 229	0.61 166	0.57 385	0.34 310	0.65 323	1.80 672	1.09 254	0.84 263	1.75 615	4.13 675	1.04 435	1.62 620	1.59 441	0.48 306	0.21 340	0.17 384	0.23 394	0.22 432	0.19 239	0.58 626

raft+_RVC	0.56 264	0.29 262	0.61 166	0.65 487	0.56 527	0.53 216	0.53 429	1.40 370	1.02 344	0.78 277	1.04 339	0.70 299	0.55 283	1.00 276	0.49 319	0.18 202	0.16 354	0.19 226	0.19 324	0.18 199	0.17 154

aanet-new-24k	0.35 82	0.24 108	0.62 174	0.43 101	0.25 85	0.53 216	0.30 131	0.72 85	0.39 68	0.41 131	0.63 194	0.35 92	0.48 213	0.46 48	0.26 32	0.14 37	0.11 22	0.16 96	0.13 116	0.18 199	0.15 62

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 104	0.23 78	0.62 174	0.50 243	0.29 184	0.74 370	0.39 264	0.72 85	0.48 116	0.38 101	0.51 141	0.36 98	0.50 243	0.45 41	0.31 116	0.15 70	0.12 55	0.17 149	0.13 116	0.17 149	0.15 62

VIP-Stereo	0.37 104	0.25 148	0.62 174	0.41 71	0.46 459	0.82 417	0.22 38	0.67 61	0.48 116	0.32 46	0.55 170	0.37 109	0.31 77	0.85 222	0.28 65	0.18 202	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.14 26

GASTEREO	0.43 169	0.29 262	0.62 174	0.51 260	0.27 124	0.62 294	0.36 219	1.02 215	0.58 163	0.55 215	0.83 266	0.30 51	0.65 353	0.64 139	0.30 98	0.19 251	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.21 290

GrayStereo	0.83 461	0.28 229	0.62 174	0.66 500	0.37 355	0.76 382	1.79 669	1.19 306	0.91 286	1.98 639	1.89 611	1.07 444	1.76 636	1.43 404	0.50 323	0.20 302	0.15 317	0.19 226	0.21 404	0.18 199	0.41 569

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 104	0.24 108	0.63 179	0.43 101	0.40 398	0.46 124	0.39 264	0.71 77	0.56 154	0.58 226	0.68 215	0.36 98	0.26 34	0.51 82	0.30 98	0.16 104	0.12 55	0.19 226	0.15 191	0.15 76	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 104	0.24 108	0.63 179	0.43 101	0.41 419	0.49 160	0.41 289	0.73 93	0.60 176	0.56 221	0.66 208	0.31 57	0.26 34	0.42 30	0.31 116	0.16 104	0.11 22	0.19 226	0.15 191	0.15 76	0.14 26

NLMM1	0.60 315	0.28 229	0.63 179	0.48 199	0.73 589	0.68 339	0.43 320	2.47 635	1.11 391	0.60 237	0.63 194	0.51 195	0.47 207	1.34 373	0.58 377	0.19 251	0.21 474	0.20 277	0.17 270	0.20 296	0.19 223

xyz-stereo-finetune	0.50 227	0.27 206	0.63 179	0.43 101	0.23 43	0.79 401	0.46 365	0.83 140	0.82 255	0.63 245	0.63 194	0.54 217	0.44 176	1.69 462	0.62 399	0.16 104	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.17 149	0.16 120

HART	0.48 213	0.24 108	0.63 179	0.52 287	0.27 124	0.41 81	0.29 120	1.32 352	0.54 141	0.59 230	1.47 522	0.61 264	0.34 103	1.09 310	0.32 130	0.16 104	0.14 239	0.19 226	0.14 165	0.19 239	0.18 178

Pointernet	0.41 146	0.21 38	0.63 179	0.45 142	0.29 184	0.51 194	0.27 97	1.54 401	0.70 211	0.48 167	0.64 199	0.49 182	0.37 127	0.51 82	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.14 13	0.11 10	0.14 35	0.14 26

gcap-zeroshot	0.36 95	0.24 108	0.63 179	0.42 83	0.40 398	0.47 137	0.41 289	0.73 93	0.56 154	0.54 208	0.63 194	0.33 78	0.27 46	0.39 13	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.19 226	0.16 235	0.14 35	0.14 26

IGEV++	0.45 181	0.24 108	0.63 179	0.58 400	0.32 267	0.42 92	0.25 76	2.16 580	0.65 196	0.38 101	0.58 183	0.46 162	0.44 176	0.56 96	0.40 232	0.20 302	0.13 148	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.18 178

ACVNet-DCA	0.59 305	0.34 398	0.63 179	0.60 427	0.27 124	1.16 529	0.51 412	1.58 414	0.91 286	0.60 237	0.80 259	0.47 172	0.87 453	1.48 419	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.25 460	0.15 191	0.23 394	0.25 400

xx1	0.70 381	0.34 398	0.63 179	0.60 427	0.27 124	1.16 529	0.51 412	1.07 242	3.23 680	0.60 237	0.80 259	0.95 403	0.79 409	1.48 419	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.24 420	0.23 464	0.23 394	0.25 400

1test111	0.58 291	0.34 398	0.63 179	0.60 427	0.27 124	1.16 529	0.51 412	1.58 414	0.91 286	0.60 237	0.80 259	0.47 172	0.87 453	0.99 271	0.67 422	0.21 340	0.13 148	0.25 460	0.15 191	0.23 394	0.25 400

cc1	0.68 369	0.34 398	0.63 179	0.60 427	0.27 124	1.16 529	0.51 412	1.07 242	3.23 680	0.60 237	0.80 259	0.47 172	0.87 453	1.48 419	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.25 460	0.15 191	0.19 239	0.23 350

testlalala	0.36 95	0.24 108	0.63 179	0.42 83	0.40 398	0.47 137	0.41 289	0.73 93	0.56 154	0.54 208	0.63 194	0.33 78	0.27 46	0.39 13	0.33 144	0.17 152	0.12 55	0.19 226	0.16 235	0.14 35	0.14 26

raftrobust	0.55 248	0.27 206	0.63 179	0.68 525	0.69 582	0.50 181	0.34 186	1.08 247	0.97 320	1.32 497	0.88 283	0.62 268	0.80 416	0.82 205	0.44 266	0.20 302	0.16 354	0.16 96	0.14 165	0.15 76	0.18 178

gcap_with_dpt	0.36 95	0.24 108	0.64 193	0.43 101	0.39 383	0.50 181	0.44 340	0.71 77	0.50 126	0.56 221	0.67 212	0.32 67	0.30 70	0.39 13	0.29 81	0.16 104	0.12 55	0.19 226	0.15 191	0.14 35	0.14 26

Zero-FE251	0.36 95	0.25 148	0.64 193	0.49 220	0.30 208	0.57 256	0.24 68	0.86 162	0.36 56	0.53 206	0.39 64	0.51 195	0.41 148	0.49 67	0.28 65	0.19 251	0.15 317	0.17 149	0.12 48	0.14 35	0.16 120

MSCF	0.41 146	0.28 229	0.64 193	0.50 243	0.27 124	0.58 270	0.37 234	1.03 224	0.54 141	0.54 208	0.72 234	0.32 67	0.64 348	0.56 96	0.30 98	0.19 251	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.17 149	0.21 290

ff7	0.45 181	0.30 293	0.64 193	0.47 178	0.33 287	0.49 160	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.50 184	0.53 153	0.44 147	0.48 213	1.41 396	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

IGEVStereo-DCA	0.49 218	0.33 369	0.64 193	0.46 157	0.34 310	0.50 181	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.48 167	0.48 120	0.48 178	0.45 187	2.28 539	0.44 266	0.19 251	0.14 239	0.19 226	0.15 191	0.17 149	0.21 290

ffff	0.45 181	0.30 293	0.64 193	0.47 178	0.33 287	0.49 160	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.50 184	0.53 153	0.44 147	0.48 213	1.41 396	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

11t	0.45 181	0.30 293	0.64 193	0.47 178	0.33 287	0.49 160	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.50 184	0.53 153	0.44 147	0.48 213	1.41 396	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

ccc-4	0.45 181	0.30 293	0.64 193	0.47 178	0.33 287	0.49 160	0.42 301	0.93 183	0.59 169	0.50 184	0.53 153	0.44 147	0.48 213	1.41 396	0.36 184	0.18 202	0.13 148	0.21 318	0.15 191	0.18 199	0.21 290

aanet-new-8k	0.37 104	0.25 148	0.65 201	0.46 157	0.26 109	0.53 216	0.35 202	0.84 149	0.54 141	0.36 78	0.43 89	0.33 78	0.61 339	0.69 156	0.30 98	0.15 70	0.11 22	0.16 96	0.13 116	0.16 110	0.15 62

AIO_rvc	0.38 123	0.25 148	0.65 201	0.47 178	0.31 232	0.55 240	0.38 246	0.98 203	0.51 130	0.35 66	0.48 120	0.49 182	0.22 17	0.87 230	0.31 116	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.15 62

U	9.23 707	0.22 55	0.65 201	0.48 199	53.11 736	61.26 741	0.24 68	0.77 114	0.55 150	0.37 90	0.30 38	0.29 43	0.34 103	0.34 4	0.27 53	0.20 302	0.12 55	60.47 740	4.24 715	0.18 199	0.14 26

tt1	0.65 341	0.34 398	0.65 201	0.60 427	0.27 124	1.14 522	0.48 389	1.08 247	2.62 666	0.59 230	0.79 254	0.49 182	0.80 416	1.57 433	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.25 460	0.16 235	0.20 296	0.23 350

cross-raft	0.56 264	0.26 175	0.65 201	0.55 341	0.31 232	0.66 328	0.37 234	1.68 435	0.82 255	1.06 366	1.07 350	1.25 496	0.45 187	0.74 173	0.39 215	0.15 70	0.13 148	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.17 154

aanet-new-30k	0.34 68	0.25 148	0.66 206	0.44 123	0.26 109	0.53 216	0.23 54	0.84 149	0.34 33	0.38 101	0.39 64	0.43 144	0.54 279	0.43 35	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	0.15 62

xyz-stereo-finetune2	0.59 305	0.29 262	0.66 206	0.41 71	0.24 56	1.08 509	0.34 186	0.87 166	0.60 176	0.68 259	1.08 357	0.58 244	0.79 409	2.39 549	0.83 470	0.17 152	0.15 317	0.21 318	0.17 270	0.16 110	0.18 178

RCA-Stereo	0.52 235	0.26 175	0.66 206	0.49 220	0.33 287	0.54 233	0.44 340	1.20 311	1.41 565	0.69 260	1.06 346	0.63 273	0.79 409	0.62 126	0.35 166	0.17 152	0.12 55	0.17 149	0.14 165	0.16 110	0.16 120

GMM-Stereo	0.75 406	0.27 206	0.66 206	0.56 363	0.34 310	0.71 357	0.97 600	1.09 254	0.91 286	1.37 524	1.79 595	1.11 465	0.79 409	2.08 519	0.48 306	0.19 251	0.12 55	0.25 460	0.25 489	0.21 347	0.78 654

rafts_anoy	0.55 248	0.32 347	0.66 206	0.72 560	0.61 551	0.53 216	0.40 276	1.24 327	1.06 365	0.85 301	0.83 266	0.67 286	0.53 271	0.77 187	0.55 361	0.20 302	0.15 317	0.25 460	0.26 506	0.22 369	0.21 290

SE	0.51 230	0.32 347	0.67 211	0.51 260	0.26 109	0.66 328	0.48 389	1.22 318	0.76 229	0.82 288	1.19 412	0.49 182	0.55 283	0.47 51	0.36 184	0.27 497	0.16 354	0.23 394	0.19 324	0.24 425	0.28 459

DF	0.40 139	0.25 148	0.67 211	0.49 220	0.28 163	0.49 160	0.31 140	0.88 174	0.51 130	0.47 155	0.72 234	0.59 250	0.30 70	0.83 211	0.34 155	0.19 251	0.13 148	0.16 96	0.12 48	0.16 110	0.17 154

aanet-new-32k	0.34 68	0.25 148	0.67 211	0.44 123	0.26 109	0.53 216	0.23 54	0.84 149	0.34 33	0.38 101	0.39 64	0.43 144	0.54 279	0.43 35	0.25 18	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	0.15 62

FlowAnything_test	0.41 146	0.27 206	0.67 211	0.60 427	0.33 287	0.62 294	0.35 202	0.64 49	0.48 116	0.46 153	0.36 57	0.45 157	0.37 127	0.54 90	0.52 335	0.25 449	0.19 439	0.28 511	0.33 595	0.22 369	0.22 325

fffy	0.44 178	0.29 262	0.67 211	0.47 178	0.30 208	0.46 124	0.34 186	0.98 203	0.57 160	0.40 124	0.59 186	0.55 223	0.41 148	1.26 353	0.37 198	0.16 104	0.14 239	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.20 256

UniTT-Stereo	0.38 123	0.24 108	0.67 211	0.49 220	0.36 342	0.40 69	0.32 159	0.55 24	0.55 150	0.55 215	0.55 170	0.36 98	0.31 77	0.59 113	0.52 335	0.21 340	0.15 317	0.17 149	0.15 191	0.19 239	0.17 154

test_4	0.55 248	0.23 78	0.67 211	0.56 363	0.32 267	0.71 357	0.39 264	0.83 140	0.72 215	0.93 322	1.87 610	0.70 299	0.41 148	1.21 345	0.39 215	0.16 104	0.13 148	0.21 318	0.23 464	0.20 296	0.18 178

AIO-test1	0.61 321	0.27 206	0.68 218	0.68 525	1.02 650	0.79 401	0.36 219	1.59 419	1.35 535	0.59 230	0.89 286	0.60 255	0.49 232	1.20 344	0.36 184	0.18 202	0.17 384	0.23 394	0.25 489	0.18 199	0.26 422

KYRaft	0.77 420	0.29 262	0.68 218	0.59 419	0.29 184	0.66 328	0.83 566	1.05 236	0.89 279	1.63 600	2.22 634	1.15 474	0.99 504	1.59 441	0.41 243	0.21 340	0.14 239	0.22 356	0.28 536	0.21 347	1.01 664

FENet	0.62 324	0.30 293	0.68 218	0.57 385	0.33 287	0.82 417	0.40 276	1.41 374	1.12 399	1.03 355	0.87 278	0.98 412	0.84 431	1.00 276	0.70 430	0.23 403	0.16 354	0.23 394	0.20 360	0.22 369	0.24 376

CBMV_ROB	0.99 522	0.46 522	0.68 218	0.53 310	0.39 383	1.40 572	0.48 389	2.09 558	1.30 518	1.53 576	2.29 637	1.36 524	1.23 573	2.46 551	1.04 527	0.44 620	0.42 644	0.47 630	0.44 631	0.41 573	0.39 559

NOSS_ROB	1.29 585	0.49 538	0.68 218	0.60 427	0.40 398	1.09 514	0.77 541	1.94 521	1.44 579	1.04 357	1.46 519	1.10 460	0.81 421	10.57 711	0.78 453	0.46 625	0.43 645	0.48 632	0.45 634	0.45 593	0.43 581

Hybrid-DGEV-03	0.67 355	0.29 262	0.69 223	0.55 341	0.36 342	0.73 366	0.38 246	1.09 254	1.18 441	1.74 613	2.49 650	0.84 358	0.56 292	0.99 271	0.47 296	0.19 251	0.12 55	0.22 356	0.19 324	0.17 149	0.17 154

AdaDepth	0.33 59	0.23 78	0.69 223	0.46 157	0.29 184	0.44 109	0.24 68	0.54 23	0.38 63	0.33 52	0.38 62	0.26 24	0.31 77	0.81 203	0.27 53	0.12 6	0.13 148	0.16 96	0.13 116	0.16 110	0.20 256

water-stereo	0.41 146	0.21 38	0.69 223	0.45 142	0.28 163	0.50 181	0.27 97	0.96 195	0.52 134	0.57 224	0.78 251	0.59 250	0.53 271	0.44 39	0.43 261	0.17 152	0.16 354	0.17 149	0.15 191	0.17 149	0.22 325

ProNet	0.46 192	0.30 293	0.69 223	0.46 157	0.32 267	0.57 256	0.52 423	1.15 291	0.67 200	0.44 140	0.50 137	0.44 147	0.43 166	1.31 363	0.38 208	0.16 104	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.18 199	0.18 178

PSMNet-ADL	0.75 406	0.36 440	0.69 223	0.71 554	0.47 470	1.13 519	0.46 365	1.47 386	1.07 368	0.85 301	1.18 408	1.31 514	0.94 481	1.56 431	1.06 528	0.34 569	0.22 495	0.22 356	0.23 464	0.27 459	0.36 542

HHNet	0.64 337	0.28 229	0.69 223	0.45 142	0.46 459	0.50 181	0.57 467	1.13 274	1.03 351	1.26 471	2.21 633	0.70 299	0.59 322	1.10 316	0.51 327	0.21 340	0.13 148	0.23 394	0.19 324	0.20 296	0.31 502

aanet-new	0.41 146	0.27 206	0.70 229	0.48 199	0.38 371	0.73 366	0.29 120	0.71 77	0.39 68	0.38 101	0.51 141	0.36 98	0.73 382	0.98 270	0.31 116	0.17 152	0.12 55	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.16 120

MM-Stereo_test2	0.44 178	0.25 148	0.70 229	0.54 325	0.33 287	0.55 240	0.45 359	1.02 215	0.84 263	0.61 242	0.51 141	0.49 182	0.42 158	0.82 205	0.32 130	0.16 104	0.13 148	0.18 198	0.14 165	0.19 239	0.17 154

tg	0.54 243	0.25 148	0.70 229	0.52 287	0.31 232	0.89 448	0.29 120	1.12 268	0.98 323	0.85 301	1.03 333	0.62 268	0.42 158	1.37 381	0.41 243	0.17 152	0.13 148	0.22 356	0.21 404	0.17 149	0.17 154

HUF	0.39 133	0.27 206	0.71 232	0.43 101	0.24 56	0.51 194	0.47 378	0.99 212	0.55 150	0.37 90	0.45 106	0.53 210	0.41 148	0.70 158	0.29 81	0.18 202	0.14 239	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.17 154

ICVP	0.66 344	0.35 427	0.71 232	0.63 465	0.41 419	0.85 440	0.56 461	1.78 469	0.96 314	0.92 319	1.24 437	0.88 369	0.75 389	0.76 184	0.93 500	0.31 544	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.24 425	0.28 459
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Lsterematch	0.54 243	0.26 175	0.72 234	0.47 178	0.26 109	0.70 353	0.31 140	0.84 149	1.14 411	0.97 333	1.28 456	0.68 288	0.51 253	0.90 242	0.75 442	0.22 376	0.12 55	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.26 422

DilatedVolume-Stereo	0.46 192	0.24 108	0.72 234	0.45 142	0.33 287	0.72 361	0.29 120	0.83 140	0.53 138	0.82 288	0.73 239	0.52 203	0.44 176	1.16 332	0.42 255	0.15 70	0.15 317	0.15 50	0.14 165	0.16 110	0.17 154

SCV	0.51 230	0.29 262	0.72 234	0.63 465	0.27 124	0.40 69	0.38 246	2.32 612	0.75 228	0.36 78	0.49 129	0.55 223	0.35 112	1.31 363	0.34 155	0.25 449	0.13 148	0.17 149	0.14 165	0.18 199	0.18 178

rvit_stereo_0081	0.46 192	0.34 398	0.72 234	0.56 363	0.35 328	0.41 81	0.44 340	0.74 101	1.04 357	0.49 175	0.52 149	0.51 195	0.49 232	0.86 225	0.47 296	0.25 449	0.20 456	0.22 356	0.19 324	0.26 453	0.19 223

rvit_stereo_0082	0.46 192	0.34 398	0.72 234	0.56 363	0.35 328	0.41 81	0.44 340	0.74 101	1.04 357	0.49 175	0.52 149	0.51 195	0.49 232	0.86 225	0.47 296	0.25 449	0.20 456	0.22 356	0.19 324	0.26 453	0.19 223

MaDis-Stereo	0.38 123	0.27 206	0.72 234	0.45 142	0.35 328	0.30 29	0.31 140	0.81 132	0.54 141	0.38 101	0.38 62	0.58 244	0.49 232	0.53 87	0.39 215	0.20 302	0.16 354	0.19 226	0.15 191	0.19 239	0.15 62

GMOStereo	0.55 248	0.28 229	0.72 234	0.52 287	0.30 208	0.53 216	0.43 320	1.02 215	0.98 323	1.44 553	1.14 393	0.88 369	0.57 299	0.62 126	0.39 215	0.16 104	0.14 239	0.24 420	0.22 432	0.20 296	0.18 178

error version	0.55 248	0.28 229	0.72 234	0.52 287	0.30 208	0.53 216	0.43 320	1.02 215	0.98 323	1.44 553	1.14 393	0.88 369	0.57 299	0.62 126	0.39 215	0.16 104	0.14 239	0.24 420	0.22 432	0.20 296	0.18 178

test-v	0.55 248	0.28 229	0.72 234	0.52 287	0.30 208	0.53 216	0.43 320	1.02 215	0.98 323	1.44 553	1.14 393	0.88 369	0.57 299	0.62 126	0.39 215	0.16 104	0.14 239	0.24 420	0.22 432	0.20 296	0.18 178

ASMatch	0.89 489	0.29 262	0.72 234	0.56 363	0.36 342	0.47 137	0.37 234	1.16 296	0.95 310	1.11 375	3.26 664	0.95 403	0.96 488	4.88 622	0.53 346	0.20 302	0.16 354	0.22 356	0.19 324	0.20 296	0.30 492

test-2	0.55 248	0.28 229	0.72 234	0.52 287	0.30 208	0.53 216	0.43 320	1.02 215	0.98 323	1.44 553	1.14 393	0.88 369	0.57 299	0.62 126	0.39 215	0.16 104	0.14 239	0.24 420	0.22 432	0.20 296	0.18 178

iRaftStereo_RVC	0.49 218	0.28 229	0.72 234	0.53 310	0.29 184	0.52 206	0.33 169	1.14 279	0.84 263	0.85 301	0.99 315	0.55 223	0.36 121	0.83 211	0.40 232	0.18 202	0.13 148	0.22 356	0.20 360	0.20 296	0.18 178

AFF-stereo	0.60 315	0.28 229	0.72 234	0.48 199	0.29 184	0.34 42	0.37 234	1.22 318	1.20 448	1.21 441	1.59 563	1.10 460	0.70 374	1.01 280	0.44 266	0.14 37	0.12 55	0.19 226	0.20 360	0.18 199	0.15 62

R-Stereo Train	0.60 315	0.30 293	0.72 234	0.57 385	0.37 355	0.68 339	0.52 423	1.45 379	0.78 235	1.61 594	1.50 533	0.76 315	0.53 271	0.67 151	0.51 327	0.19 251	0.16 354	0.18 198	0.15 191	0.18 199	0.19 223

RAFT-Stereo	0.60 315	0.30 293	0.72 234	0.57 385	0.37 355	0.68 339	0.52 423	1.45 379	0.78 235	1.61 594	1.50 533	0.76 315	0.53 271	0.67 151	0.51 327	0.19 251	0.16 354	0.18 198	0.15 191	0.18 199	0.19 223
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DNS	0.43 169	0.28 229	0.73 249	0.51 260	0.30 208	0.57 256	0.25 76	1.09 254	0.68 203	0.65 250	0.55 170	0.71 306	0.38 135	0.46 48	0.30 98	0.24 425	0.16 354	0.15 50	0.15 191	0.22 369	0.25 400

aanet-new-16k	0.34 68	0.23 78	0.73 249	0.47 178	0.23 43	0.42 92	0.21 28	0.76 111	0.45 109	0.37 90	0.44 99	0.37 109	0.48 213	0.43 35	0.29 81	0.14 37	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 199	0.15 62

riskmin	0.62 324	0.29 262	0.73 249	0.50 243	0.34 310	0.86 441	0.44 340	1.74 461	1.07 368	0.76 274	0.76 244	1.19 479	1.01 514	0.84 218	0.60 391	0.20 302	0.16 354	0.24 420	0.16 235	0.24 425	0.29 474

RAFT+CT+SA	0.63 334	0.30 293	0.73 249	0.69 538	0.37 355	0.40 69	0.55 454	1.93 519	1.04 357	0.72 267	1.23 432	0.62 268	0.69 371	1.69 462	0.42 255	0.19 251	0.13 148	0.22 356	0.22 432	0.21 347	0.19 223

THIR-Stereo	1.02 530	0.29 262	0.73 249	0.51 260	0.29 184	0.94 471	1.31 640	1.08 247	0.98 323	1.35 517	1.91 615	1.16 475	1.54 616	6.37 662	0.79 459	0.20 302	0.14 239	0.21 318	0.22 432	0.19 239	0.25 400

RAFT-345	0.86 478	0.26 175	0.73 249	0.53 310	0.28 163	0.53 216	0.41 289	0.85 155	1.31 525	1.33 503	2.32 638	0.85 360	0.53 271	5.69 639	0.48 306	0.19 251	0.14 239	0.22 356	0.17 270	0.17 149	0.17 154

Gwc-CoAtRS	0.55 248	0.27 206	0.73 249	0.49 220	0.30 208	0.63 305	0.25 76	1.38 365	1.12 399	1.05 360	1.02 325	1.10 460	0.55 283	0.72 167	0.44 266	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.17 154

TestStereo-Hl	0.56 264	0.30 293	0.74 256	0.43 101	0.30 208	0.63 305	0.47 378	1.22 318	1.02 344	0.90 314	0.88 283	0.73 310	0.66 359	1.42 401	0.46 286	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.15 191	0.19 239	0.19 223

EAI-Stereo	0.76 414	0.31 326	0.74 256	0.55 341	0.28 163	0.70 353	1.72 665	2.57 647	0.90 284	0.75 272	3.03 661	0.57 242	0.43 166	1.10 316	0.49 319	0.19 251	0.14 239	0.17 149	0.18 299	0.17 149	0.21 290

ACVNet	0.66 344	0.33 369	0.74 256	0.55 341	0.37 355	0.80 407	0.47 378	1.46 381	1.11 391	1.01 347	1.31 464	1.07 444	0.91 468	0.82 205	1.09 531	0.22 376	0.19 439	0.21 318	0.18 299	0.23 394	0.19 223

CFNet-ft	0.78 425	0.36 440	0.74 256	0.67 514	0.56 527	0.86 441	0.54 444	1.46 381	1.17 434	1.01 347	1.28 456	1.68 586	1.03 525	1.57 433	0.95 508	0.27 497	0.21 474	0.33 566	0.26 506	0.31 514	0.26 422

CFNet_RVC	0.78 425	0.36 440	0.74 256	0.67 514	0.56 527	0.86 441	0.54 444	1.46 381	1.17 434	1.01 347	1.28 456	1.68 586	1.03 525	1.57 433	0.95 508	0.27 497	0.21 474	0.33 566	0.26 506	0.31 514	0.26 422

SGM-Forest	1.29 585	0.40 494	0.74 256	0.54 325	0.37 355	1.55 589	1.26 638	1.82 482	1.39 559	2.22 649	1.81 601	1.64 579	1.02 523	7.65 682	1.20 543	0.39 598	0.37 627	0.39 606	0.34 601	0.37 554	0.34 529
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
H2IRNET	0.57 279	0.28 229	0.75 262	0.49 220	0.35 328	0.40 69	0.27 97	1.03 224	1.18 441	0.62 244	1.26 441	1.07 444	0.85 436	1.02 284	0.64 408	0.20 302	0.16 354	0.23 394	0.25 489	0.22 369	0.20 256

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 204	0.38 479	0.75 262	0.48 199	0.37 355	0.67 335	0.35 202	0.82 137	1.14 411	0.61 242	0.64 199	0.39 120	0.39 140	0.74 173	0.39 215	0.20 302	0.17 384	0.22 356	0.18 299	0.24 425	0.20 256

raft_robust	0.71 387	0.32 347	0.75 262	0.54 325	0.28 163	0.54 233	0.35 202	1.54 401	1.24 473	1.18 421	1.07 350	0.73 310	0.53 271	3.65 595	0.40 232	0.19 251	0.16 354	0.20 277	0.22 432	0.21 347	0.19 223

hitnet-ft	0.84 467	0.38 479	0.75 262	0.59 419	0.44 445	0.99 488	0.47 378	1.61 423	1.38 551	1.21 441	1.22 423	1.82 605	0.99 504	1.87 487	1.09 531	0.33 559	0.29 579	0.34 574	0.27 525	0.36 548	0.33 519

GGDA	0.53 237	0.28 229	0.76 266	0.44 123	0.30 208	0.57 256	0.33 169	1.09 254	1.02 344	0.83 291	0.93 293	0.61 264	0.52 263	1.37 381	0.52 335	0.18 202	0.13 148	0.16 96	0.15 191	0.19 239	0.20 256

GCAP-BAT	0.41 146	0.24 108	0.76 266	0.45 142	0.38 371	0.34 42	0.37 234	0.98 203	0.69 208	0.50 184	0.56 177	0.55 223	0.38 135	0.75 181	0.32 130	0.17 152	0.13 148	0.19 226	0.15 191	0.15 76	0.19 223

GCAPDPT-zeroshot	0.41 146	0.24 108	0.76 266	0.45 142	0.38 371	0.34 42	0.37 234	0.98 203	0.69 208	0.50 184	0.56 177	0.55 223	0.38 135	0.75 181	0.32 130	0.17 152	0.13 148	0.19 226	0.15 191	0.15 76	0.19 223

DCRE	0.85 474	0.28 229	0.76 266	0.60 427	0.49 479	0.59 276	0.53 429	1.04 232	0.92 291	0.80 280	7.34 695	0.87 363	0.57 299	0.78 196	0.43 261	0.16 104	0.17 384	0.19 226	0.17 270	0.18 199	0.22 325

RAFT-RH_RVC	1.04 533	0.26 175	0.76 266	0.53 310	0.29 184	0.80 407	0.32 159	0.85 155	1.12 399	2.04 642	4.63 681	1.03 434	0.57 299	5.93 647	0.52 335	0.20 302	0.13 148	0.26 481	0.20 360	0.16 110	0.19 223

CFNet-RSSM	0.57 279	0.25 148	0.76 266	0.49 220	0.28 163	0.59 276	0.27 97	1.89 505	1.17 434	1.09 372	0.95 298	1.06 441	0.53 271	0.74 173	0.41 243	0.17 152	0.13 148	0.17 149	0.15 191	0.16 110	0.16 120

S	0.62 324	0.29 262	0.77 272	0.48 199	0.65 564	1.02 492	0.59 480	1.12 268	0.85 267	0.98 335	1.44 514	0.56 235	0.70 374	0.63 136	0.45 279	0.39 598	0.21 474	0.37 595	0.36 609	0.23 394	0.21 290

SME	0.68 369	0.35 427	0.77 272	0.70 548	0.25 85	1.22 542	0.44 340	1.35 358	1.16 426	0.94 325	1.13 387	0.69 294	0.74 383	1.88 493	0.59 387	0.20 302	0.21 474	0.23 394	0.24 479	0.25 438	0.22 325

LL-Strereo2	0.56 264	0.36 440	0.77 272	0.56 363	0.40 398	0.68 339	0.37 234	1.21 316	0.83 260	0.96 331	0.79 254	0.91 384	0.41 148	1.08 305	0.48 306	0.18 202	0.17 384	0.29 523	0.25 489	0.22 369	0.19 223

BUS	0.78 425	0.34 398	0.77 272	0.55 341	0.45 450	2.30 646	0.42 301	2.65 653	1.04 357	1.25 459	1.12 376	1.02 430	0.70 374	0.94 253	0.75 442	0.25 449	0.18 418	0.25 460	0.22 432	0.23 394	0.24 376

BSDual-CNN	0.75 406	0.34 398	0.77 272	0.55 341	0.45 450	1.25 548	0.66 513	2.65 653	1.04 357	1.25 459	1.12 376	1.11 465	0.77 394	0.94 253	0.76 447	0.25 449	0.18 418	0.25 460	0.22 432	0.23 394	0.24 376

psmg	0.75 406	0.34 398	0.77 272	0.52 287	0.45 450	1.46 579	0.73 535	2.15 578	1.04 357	1.25 459	1.33 475	1.11 465	0.77 394	0.94 253	0.76 447	0.25 449	0.20 456	0.25 460	0.26 506	0.23 394	0.24 376

DRaft	0.81 449	0.26 175	0.77 272	0.47 178	0.31 232	0.95 477	0.52 423	1.13 274	0.99 332	1.78 619	2.01 623	0.80 327	1.71 631	2.64 565	0.74 439	0.19 251	0.14 239	0.20 277	0.20 360	0.18 199	0.24 376

RALCasStereoNet	0.58 291	0.34 398	0.77 272	0.65 487	0.64 559	0.64 317	0.51 412	1.06 239	0.99 332	0.71 263	1.06 346	0.77 320	0.44 176	1.38 386	0.52 335	0.20 302	0.18 418	0.18 198	0.16 235	0.20 296	0.22 325

CrosDoStereo	1.56 607	0.26 175	0.78 280	0.51 260	0.29 184	0.66 328	11.86 711	1.18 301	1.00 337	1.35 517	1.76 590	0.99 417	1.83 641	6.64 665	0.83 470	0.19 251	0.15 317	0.20 277	0.22 432	0.18 199	0.25 400

NRIStereo	0.62 324	0.31 326	0.78 280	0.56 363	0.28 163	0.63 305	0.33 169	1.16 296	0.92 291	1.15 402	0.87 278	0.90 380	0.58 316	2.24 534	0.56 367	0.22 376	0.14 239	0.21 318	0.19 324	0.22 369	0.18 178

DeepStereo_LL	1.56 607	0.26 175	0.78 280	0.51 260	0.29 184	0.66 328	11.86 711	1.18 301	1.00 337	1.35 517	1.76 590	0.99 417	1.83 641	6.64 665	0.83 470	0.19 251	0.15 317	0.20 277	0.22 432	0.18 199	0.25 400

DeepStereo_RVC	0.57 279	0.31 326	0.78 280	0.53 310	0.30 208	0.57 256	0.32 159	1.11 266	0.80 250	1.17 410	0.94 297	0.83 351	0.93 478	1.01 280	0.61 394	0.23 403	0.14 239	0.21 318	0.19 324	0.24 425	0.26 422

SMOE	0.55 248	0.28 229	0.79 284	0.51 260	0.23 43	0.93 467	0.63 504	0.97 196	0.88 277	0.75 272	1.22 423	0.69 294	0.66 359	0.58 105	0.45 279	0.29 532	0.16 354	0.37 595	0.19 324	0.23 394	0.22 325

x	0.59 305	0.34 398	0.79 284	0.51 260	0.32 267	0.69 349	0.46 365	1.64 427	0.97 320	0.86 306	0.86 275	0.83 351	0.74 383	0.75 181	0.70 430	0.21 340	0.22 495	0.22 356	0.20 360	0.21 347	0.24 376

AAGNet	1.84 631	0.30 293	0.79 284	0.66 500	0.32 267	0.65 323	0.50 410	1.02 215	1.01 340	1.47 563	1.21 421	0.99 417	1.16 558	2.76 571	22.69 721	0.24 425	0.13 148	0.22 356	0.20 360	0.24 425	0.16 120

OMP-Stereo	0.95 511	0.35 427	0.79 284	0.92 637	0.32 267	0.49 160	0.35 202	1.22 318	1.11 391	1.58 589	1.12 376	1.44 540	0.69 371	6.92 670	0.51 327	0.20 302	0.15 317	0.24 420	0.19 324	0.21 347	0.16 120

Pruner-Stereo	0.64 337	0.31 326	0.79 284	0.66 500	0.31 232	0.61 291	0.42 301	1.22 318	1.09 380	1.53 576	1.09 361	0.94 399	0.55 283	1.37 381	0.56 367	0.25 449	0.14 239	0.24 420	0.21 404	0.21 347	0.25 400

fast-iter	0.67 355	0.34 398	0.80 289	0.51 260	0.51 493	0.41 81	0.37 234	1.15 291	0.80 250	1.34 510	1.42 508	1.60 569	1.11 549	0.96 263	0.90 489	0.16 104	0.12 55	0.20 277	0.21 404	0.20 296	0.20 256

CoSv	0.67 355	0.34 398	0.80 289	0.51 260	0.51 493	0.41 81	0.37 234	1.15 291	0.80 250	1.34 510	1.42 508	1.60 569	1.11 549	0.96 263	0.90 489	0.16 104	0.12 55	0.20 277	0.21 404	0.20 296	0.20 256

GCAP-Stereo	0.43 169	0.32 347	0.80 289	0.50 243	0.27 124	0.53 216	0.31 140	1.05 236	0.67 200	0.69 260	0.71 231	0.58 244	0.42 158	0.51 82	0.35 166	0.18 202	0.15 317	0.18 198	0.13 116	0.17 149	0.15 62

IIG-Stereo	0.97 516	0.34 398	0.80 289	0.90 635	0.33 287	0.61 291	0.26 89	1.27 337	1.08 372	1.69 609	1.37 490	1.44 540	0.74 383	6.94 671	0.53 346	0.21 340	0.14 239	0.23 394	0.18 299	0.20 296	0.15 62

AE-Stereo	0.58 291	0.29 262	0.81 293	0.62 453	0.41 419	0.69 349	0.46 365	2.49 640	1.25 481	0.49 175	0.77 248	0.69 294	0.46 197	0.61 121	0.42 255	0.17 152	0.16 354	0.21 318	0.20 360	0.19 239	0.18 178

RAFT-Test	0.58 291	0.27 206	0.81 293	0.50 243	0.33 287	0.95 477	0.27 97	1.40 370	0.89 279	1.00 342	1.12 376	1.39 532	0.48 213	0.74 173	0.41 243	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.14 165	0.16 110	0.18 178

PSM-adaLoss	0.56 264	0.33 369	0.81 293	0.52 287	0.27 124	0.63 305	0.41 289	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	1.09 310	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

ROB_FTStereo_v2	0.57 279	0.33 369	0.81 293	0.52 287	0.27 124	0.62 294	0.42 301	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.97 309	0.82 341	0.60 329	1.15 328	0.53 346	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

HUI-Stereo	0.54 243	0.33 369	0.81 293	0.52 287	0.27 124	0.62 294	0.29 120	1.14 279	0.74 223	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	0.83 211	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

SST-Stereo	0.85 474	0.30 293	0.81 293	0.63 465	0.31 232	0.70 353	0.25 76	1.16 296	0.95 310	1.47 563	1.11 372	0.99 417	0.86 444	5.69 639	0.53 346	0.23 403	0.13 148	0.23 394	0.19 324	0.23 394	0.19 223

iGMRVC	0.58 291	0.33 369	0.81 293	0.52 287	0.27 124	0.62 294	0.38 246	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.97 309	0.82 341	0.59 322	1.54 429	0.53 346	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 264	0.28 229	0.81 293	0.45 142	0.25 85	0.40 69	0.34 186	1.12 268	1.13 405	1.35 517	1.58 559	0.80 327	0.67 363	0.71 163	0.43 261	0.14 37	0.11 22	0.18 198	0.17 270	0.18 199	0.16 120

HSM	1.22 573	0.34 398	0.81 293	0.61 444	0.39 383	1.22 542	0.63 504	2.45 630	1.25 481	1.32 497	1.26 441	1.91 610	1.08 540	9.21 697	0.75 442	0.23 403	0.17 384	0.20 277	0.16 235	0.22 369	0.24 376

aanet-new-36k	0.37 104	0.24 108	0.82 302	0.44 123	0.22 30	0.51 194	0.32 159	0.80 127	0.37 58	0.35 66	0.40 74	0.36 98	0.56 292	0.83 211	0.26 32	0.13 19	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.15 62

DCVSM-stereo	0.75 406	0.36 440	0.82 302	0.58 400	0.43 435	0.78 392	0.42 301	1.30 344	1.05 363	1.79 620	1.04 339	1.60 569	1.08 540	1.12 322	0.86 476	0.25 449	0.27 564	0.29 523	0.24 479	0.30 507	0.37 546

test-3	0.56 264	0.24 108	0.82 302	0.50 243	0.29 184	0.57 256	0.34 186	1.09 254	1.03 351	1.33 503	0.69 220	0.87 363	0.45 187	1.68 458	0.39 215	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.17 270	0.17 149	0.16 120

test_1	0.56 264	0.24 108	0.82 302	0.50 243	0.29 184	0.57 256	0.34 186	1.09 254	1.03 351	1.28 482	0.69 220	0.87 363	0.45 187	1.67 456	0.39 215	0.17 152	0.12 55	0.20 277	0.17 270	0.17 149	0.16 120

GANet-ADL	0.63 334	0.38 479	0.82 302	0.67 514	0.41 419	0.68 339	0.51 412	1.64 427	1.16 426	0.98 335	1.10 363	0.90 380	0.58 316	0.81 203	0.63 404	0.27 497	0.18 418	0.18 198	0.16 235	0.23 394	0.27 443

Patchmatch Stereo++	0.57 279	0.33 369	0.82 302	0.52 287	0.27 124	0.63 305	0.28 108	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	1.40 392	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256
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
ROB_FTStereo	0.56 264	0.33 369	0.82 302	0.52 287	0.27 124	0.62 294	0.25 76	1.14 279	0.74 223	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	1.18 339	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

iRAFT	0.57 279	0.33 369	0.82 302	0.52 287	0.27 124	0.63 305	0.28 108	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.96 301	0.82 341	0.60 329	1.40 392	0.52 335	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

CRE-IMP	0.57 279	0.32 347	0.82 302	0.54 325	0.29 184	0.77 391	0.25 76	1.19 306	0.79 244	1.09 372	0.95 298	0.81 335	0.57 299	1.11 319	0.57 372	0.22 376	0.14 239	0.23 394	0.19 324	0.28 475	0.24 376

RAFT-IKP	0.57 279	0.33 369	0.82 302	0.52 287	0.27 124	0.57 256	0.35 202	1.14 279	0.73 216	1.13 386	0.96 301	0.83 351	0.61 339	1.26 353	0.53 346	0.23 403	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.27 459	0.20 256

TestStereo_HL2	0.55 248	0.30 293	0.83 312	0.44 123	0.33 287	0.58 270	0.34 186	1.12 268	0.99 332	0.84 298	0.95 298	0.61 264	0.52 263	1.60 446	0.53 346	0.20 302	0.14 239	0.16 96	0.14 165	0.19 239	0.20 256

aanet-new-28k	0.34 68	0.24 108	0.83 312	0.44 123	0.22 30	0.47 137	0.29 120	0.75 105	0.40 79	0.37 90	0.41 77	0.37 109	0.49 232	0.40 19	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.22 369	0.17 154

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 68	0.23 78	0.83 312	0.42 83	0.23 43	0.35 46	0.33 169	0.87 166	0.35 43	0.39 114	0.41 77	0.31 57	0.44 176	0.53 87	0.27 53	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.16 110	0.15 62

aanet-new-12k	0.35 82	0.24 108	0.83 312	0.49 220	0.22 30	0.48 151	0.25 76	0.94 193	0.46 111	0.39 114	0.29 33	0.33 78	0.48 213	0.41 26	0.30 98	0.14 37	0.10 2	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.17 154

MIF-Stereo (partial)	0.48 213	0.28 229	0.83 312	0.51 260	0.53 507	0.39 65	0.27 97	1.03 224	0.64 193	0.47 155	0.71 231	0.51 195	0.51 253	1.13 324	0.47 296	0.20 302	0.16 354	0.23 394	0.20 360	0.24 425	0.20 256

HH	0.68 369	0.33 369	0.83 312	0.53 310	0.34 310	0.92 462	0.45 359	1.79 472	0.74 223	0.71 263	1.13 387	1.60 569	0.83 428	1.95 502	0.39 215	0.18 202	0.14 239	0.19 226	0.17 270	0.19 239	0.19 223

HanStereo	0.68 369	0.33 369	0.83 312	0.53 310	0.34 310	0.92 462	0.45 359	1.79 472	0.74 223	0.71 263	1.13 387	1.60 569	0.83 428	1.95 502	0.39 215	0.18 202	0.14 239	0.19 226	0.17 270	0.19 239	0.19 223

NF-Stereo	0.82 452	0.33 369	0.83 312	0.65 487	0.31 232	0.63 305	0.43 320	1.35 358	0.93 298	1.30 488	1.02 325	0.81 335	0.57 299	5.37 635	0.55 361	0.26 476	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.20 296	0.30 492

OCTAStereo	0.82 452	0.33 369	0.83 312	0.65 487	0.31 232	0.62 294	0.44 340	1.35 358	0.93 298	1.30 488	1.02 325	0.81 335	0.57 299	5.32 630	0.55 361	0.26 476	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.20 296	0.30 492

RAFT_R40	0.84 467	0.30 293	0.83 312	0.63 465	0.31 232	0.66 328	0.43 320	1.15 291	0.99 332	1.47 563	1.10 363	1.00 423	0.84 431	5.44 636	0.53 346	0.23 403	0.13 148	0.23 394	0.20 360	0.23 394	0.19 223

CroCo-Stereo	0.42 162	0.33 369	0.83 312	0.59 419	0.28 163	0.26 15	0.33 169	1.22 318	0.85 267	0.43 134	0.49 129	0.65 280	0.46 197	0.40 19	0.36 184	0.19 251	0.15 317	0.16 96	0.14 165	0.20 296	0.17 154
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
RAFT	0.67 355	0.32 347	0.83 312	0.63 465	0.34 310	0.69 349	0.57 467	1.14 279	0.84 263	1.12 383	1.20 414	1.75 597	0.92 476	1.09 310	0.60 391	0.22 376	0.19 439	0.27 495	0.24 479	0.22 369	0.23 350

TestStereo	0.65 341	0.42 506	0.83 312	0.52 287	0.27 124	0.57 256	0.44 340	1.07 242	0.92 291	0.85 301	1.01 322	0.68 288	0.56 292	3.22 586	0.47 296	0.23 403	0.15 317	0.24 420	0.18 299	0.28 475	0.18 178

11t1	0.57 279	0.30 293	0.84 325	0.54 325	0.30 208	0.83 425	0.41 289	1.34 357	0.79 244	0.88 309	0.82 265	0.70 299	0.70 374	0.96 263	0.67 422	0.21 340	0.21 474	0.20 277	0.16 235	0.21 347	0.26 422

EKT-Stereo	0.56 264	0.33 369	0.84 325	0.61 444	0.64 559	0.51 194	0.48 389	1.14 279	0.95 310	0.74 270	0.89 286	0.77 320	0.42 158	1.18 339	0.42 255	0.23 403	0.17 384	0.21 318	0.18 299	0.20 296	0.26 422

4D-IteraStereo	0.50 227	0.26 175	0.84 325	0.51 260	0.49 479	0.64 317	0.31 140	0.91 181	1.02 344	1.05 360	0.72 234	0.76 315	0.32 89	0.69 156	0.40 232	0.18 202	0.11 22	0.23 394	0.20 360	0.19 239	0.16 120

CASS	0.67 355	0.36 440	0.84 325	0.57 385	0.28 163	0.82 417	0.43 320	1.62 426	0.92 291	1.39 534	1.28 456	0.87 363	0.84 431	0.88 234	0.59 387	0.36 586	0.19 439	0.26 481	0.22 432	0.29 492	0.43 581
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RE-Stereo	0.82 452	0.33 369	0.84 325	0.65 487	0.31 232	0.63 305	0.44 340	1.35 358	0.93 298	1.30 488	1.02 325	0.80 327	0.57 299	5.34 633	0.55 361	0.26 476	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.20 296	0.31 502

TVStereo	0.82 452	0.33 369	0.84 325	0.65 487	0.31 232	0.63 305	0.44 340	1.35 358	0.93 298	1.30 488	1.02 325	0.80 327	0.57 299	5.34 633	0.55 361	0.26 476	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.20 296	0.31 502

aanet-new-34k	0.35 82	0.26 175	0.85 331	0.42 83	0.20 11	0.33 39	0.31 140	0.92 182	0.44 97	0.35 66	0.54 164	0.35 92	0.56 292	0.39 13	0.27 53	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.15 76	0.14 26

Hybrid-DGEV-2	0.69 379	0.35 427	0.85 331	0.61 444	0.37 355	1.06 502	0.28 108	1.73 458	1.42 574	1.37 524	0.93 293	1.02 430	1.01 514	1.09 310	0.54 356	0.19 251	0.15 317	0.22 356	0.19 324	0.17 149	0.18 178

rvit_stereo_0083	0.49 218	0.34 398	0.85 331	0.57 385	0.36 342	0.49 160	0.43 320	0.73 93	1.05 363	0.50 184	0.57 182	0.55 223	0.50 243	0.92 248	0.50 323	0.25 449	0.25 547	0.24 420	0.20 360	0.25 438	0.19 223

RAStereo	0.36 95	0.22 55	0.85 331	0.48 199	0.28 163	0.27 20	0.28 108	0.77 114	0.65 196	0.33 52	0.43 89	0.44 147	0.31 77	0.45 41	0.35 166	0.18 202	0.15 317	0.19 226	0.15 191	0.19 239	0.15 62

anonymousa	0.78 425	0.30 293	0.85 331	0.51 260	0.96 646	1.41 574	0.47 378	1.61 423	0.94 304	1.33 503	1.77 593	1.66 581	1.11 549	0.72 167	0.63 404	0.19 251	0.18 418	0.23 394	0.25 489	0.20 296	0.22 325

Selective-RAFT	0.55 248	0.29 262	0.85 331	0.58 400	0.28 163	0.91 455	0.34 186	1.00 214	0.96 314	0.59 230	0.64 199	0.80 327	0.76 390	1.34 373	0.51 327	0.21 340	0.15 317	0.17 149	0.15 191	0.19 239	0.19 223

HBP-ISP	1.00 525	0.60 574	0.85 331	0.64 480	0.48 472	1.63 598	0.77 541	2.24 599	1.30 518	1.33 503	1.53 543	0.87 363	0.99 504	3.26 588	0.76 447	0.46 625	0.44 646	0.54 644	0.48 640	0.48 606	0.42 577

DisPM	0.68 369	0.30 293	0.85 331	0.66 500	0.35 328	0.60 283	0.44 340	1.10 264	1.10 384	1.56 584	1.10 363	0.80 327	0.58 316	2.37 547	0.46 286	0.25 449	0.14 239	0.23 394	0.21 404	0.20 296	0.26 422

DEmStereo	0.98 519	0.25 148	0.85 331	0.49 220	0.33 287	1.02 492	0.55 454	0.97 196	0.93 298	1.41 542	2.13 629	1.01 428	2.01 648	5.62 638	0.78 453	0.19 251	0.15 317	0.20 277	0.20 360	0.18 199	0.25 400

aanet-new-22k	0.35 82	0.23 78	0.86 340	0.45 142	0.23 43	0.47 137	0.23 54	0.75 105	0.51 130	0.37 90	0.48 120	0.34 88	0.49 232	0.47 51	0.30 98	0.14 37	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.16 110	0.15 62

HCRNet	0.72 394	0.40 494	0.86 340	0.61 444	0.57 532	0.75 376	0.35 202	1.39 368	1.21 455	1.11 375	0.99 315	1.01 428	0.76 390	2.18 529	0.73 435	0.28 516	0.19 439	0.28 511	0.23 464	0.25 438	0.26 422

AdaStereo	0.74 402	0.48 533	0.86 340	0.75 583	0.38 371	0.94 471	0.56 461	2.05 551	1.24 473	1.15 402	1.22 423	1.07 444	0.67 363	1.05 294	0.73 435	0.33 559	0.16 354	0.32 554	0.22 432	0.29 492	0.23 350
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.
StereoAnything_RVC	0.49 218	1.60 677	0.87 343	0.37 14	0.21 22	0.26 15	0.21 28	0.53 18	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 112	1.29 360	0.23 1	0.22 376	0.11 22	0.15 50	0.11 10	2.36 683	0.13 3

rvit_stereo_0080	0.47 204	0.35 427	0.87 343	0.48 199	0.36 342	0.42 92	0.54 444	0.93 183	0.78 235	0.52 201	0.60 188	0.55 223	0.47 207	0.62 126	0.48 306	0.27 497	0.21 474	0.20 277	0.20 360	0.31 514	0.20 256

whm_eth	0.47 204	0.35 427	0.87 343	0.48 199	0.36 342	0.42 92	0.54 444	0.93 183	0.78 235	0.52 201	0.60 188	0.55 223	0.47 207	0.62 126	0.48 306	0.27 497	0.21 474	0.20 277	0.20 360	0.31 514	0.20 256

CroCo-Stereo Lap2	0.46 192	0.37 461	0.87 343	0.62 453	0.79 614	0.28 22	0.35 202	0.81 132	0.73 216	0.39 114	0.54 164	0.71 306	0.54 279	0.60 117	0.48 306	0.18 202	0.18 418	0.19 226	0.16 235	0.21 347	0.21 290

test_3	0.57 279	0.24 108	0.87 343	0.55 341	0.30 208	0.60 283	0.40 276	1.07 242	1.08 372	1.20 434	0.68 215	0.92 392	0.43 166	1.68 458	0.40 232	0.16 104	0.13 148	0.22 356	0.19 324	0.21 347	0.17 154

SCV_C0	0.48 213	0.29 262	0.88 348	0.46 157	0.31 232	0.46 124	0.31 140	1.67 431	0.87 273	0.40 124	0.52 149	0.54 217	0.29 58	1.27 356	0.34 155	0.18 202	0.14 239	0.17 149	0.14 165	0.20 296	0.18 178

qqq	0.62 324	0.36 440	0.88 348	0.50 243	0.28 163	0.64 317	0.62 498	1.58 414	0.91 286	0.83 291	0.96 301	0.95 403	0.79 409	0.99 271	0.67 422	0.21 340	0.23 524	0.24 420	0.23 464	0.23 394	0.25 400

psm_up	0.83 461	0.37 461	0.88 348	0.68 525	0.59 541	1.05 499	0.92 589	1.68 435	1.17 434	1.41 542	1.22 423	1.30 512	1.31 588	1.39 390	0.89 485	0.27 497	0.30 583	0.31 542	0.27 525	0.28 475	0.28 459

CBMV	1.04 533	0.48 533	0.88 348	0.56 363	0.36 342	1.52 584	1.55 655	1.87 497	1.59 610	2.11 646	1.67 577	1.46 545	1.35 593	1.92 496	1.31 560	0.35 579	0.35 618	0.39 606	0.33 595	0.34 540	0.34 529
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
depthmonostereo	0.45 181	0.26 175	0.89 352	0.49 220	0.24 56	0.60 283	0.36 219	1.03 224	0.77 230	0.50 184	0.65 202	0.50 190	0.55 283	0.70 158	0.39 215	0.16 104	0.16 354	0.16 96	0.14 165	0.16 110	0.20 256

coex_refinement	0.84 467	0.30 293	0.89 352	0.72 560	0.52 499	0.95 477	0.60 489	1.92 517	1.29 514	1.38 530	1.37 490	1.80 603	0.82 423	1.48 419	1.31 560	0.27 497	0.17 384	0.19 226	0.20 360	0.25 438	0.27 443

FACV-RUCA	0.66 344	0.36 440	0.89 352	0.63 465	0.65 564	0.84 434	0.41 289	1.67 431	1.11 391	0.91 316	1.14 393	0.63 273	0.77 394	0.84 218	0.54 356	0.28 516	0.19 439	0.47 630	0.22 432	0.36 548	0.29 474

test_sample7	0.78 425	0.39 488	0.89 352	0.55 341	0.35 328	0.93 467	0.75 537	1.99 534	1.27 494	1.25 459	1.22 423	1.09 455	1.01 514	1.31 363	0.73 435	0.32 552	0.32 601	0.32 554	0.32 581	0.33 532	0.33 519

test_sample2	0.67 355	0.31 326	0.89 352	0.54 325	0.29 184	0.80 407	0.63 504	1.83 484	1.10 384	0.93 322	1.06 346	0.94 399	0.92 476	1.24 349	0.59 387	0.23 403	0.20 456	0.22 356	0.21 404	0.24 425	0.25 400

NINENet	0.81 449	0.40 494	0.89 352	0.65 487	0.53 507	2.30 646	0.42 301	2.12 562	1.13 405	1.20 434	1.27 450	1.02 430	0.70 374	1.26 353	0.75 442	0.29 532	0.24 535	0.31 542	0.21 404	0.27 459	0.26 422

PSM-softLoss	0.80 440	0.33 369	0.89 352	0.63 465	0.32 267	0.55 240	0.40 276	1.26 333	0.78 235	1.25 459	1.07 350	0.83 351	0.51 253	5.33 631	0.61 394	0.25 449	0.15 317	0.25 460	0.22 432	0.20 296	0.26 422

KMStereo	0.80 440	0.33 369	0.89 352	0.63 465	0.32 267	0.55 240	0.40 276	1.26 333	0.78 235	1.25 459	1.07 350	0.83 351	0.51 253	5.33 631	0.61 394	0.25 449	0.15 317	0.25 460	0.22 432	0.20 296	0.26 422

IRAFT_RVC	0.90 497	0.30 293	0.89 352	0.67 514	0.31 232	0.64 317	1.00 606	1.40 370	0.97 320	1.23 452	1.04 339	1.00 423	0.96 488	5.77 644	0.57 372	0.24 425	0.13 148	0.25 460	0.21 404	0.20 296	0.21 290

PSMNet-RSSM	0.78 425	0.32 347	0.89 352	0.65 487	0.43 435	0.73 366	0.58 473	2.14 572	1.19 444	1.18 421	1.38 495	1.31 514	1.07 539	1.43 404	0.82 469	0.28 516	0.21 474	0.27 495	0.29 555	0.25 438	0.26 422

MultiAttention	4.59 690	0.35 427	0.90 362	0.75 583	0.46 459	31.81 729	4.41 705	2.35 620	1.41 565	1.64 602	2.43 644	2.42 651	0.70 374	38.40 731	1.78 617	0.23 403	0.15 317	0.30 535	0.30 567	0.48 606	0.48 593

test_sample1	0.67 355	0.32 347	0.90 362	0.54 325	0.33 287	0.76 382	0.48 389	1.75 463	1.06 365	0.95 328	0.99 315	0.91 384	1.10 546	1.25 350	0.79 459	0.22 376	0.19 439	0.21 318	0.20 360	0.21 347	0.25 400

GwcNet-ADL	0.67 355	0.33 369	0.90 362	0.58 400	0.41 419	0.60 283	0.59 480	1.55 404	1.28 502	1.11 375	1.13 387	0.90 380	0.59 322	1.11 319	0.91 493	0.28 516	0.18 418	0.18 198	0.18 299	0.25 438	0.33 519

GANet-RSSM	0.78 425	0.31 326	0.90 362	0.67 514	0.58 535	0.80 407	0.62 498	2.04 547	1.15 419	1.11 375	1.27 450	1.26 502	1.18 569	1.68 458	0.74 439	0.26 476	0.21 474	0.22 356	0.22 432	0.23 394	0.23 350

SGM_RVC	1.88 633	0.40 494	0.90 362	0.63 465	0.30 208	2.81 665	1.26 638	2.73 660	1.81 634	4.09 688	2.85 657	3.88 679	3.19 680	8.42 691	2.44 638	0.33 559	0.31 588	0.30 535	0.28 536	0.31 514	0.31 502
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0081_aga	0.46 192	0.37 461	0.91 367	0.52 287	0.41 419	0.49 160	0.40 276	0.88 174	0.66 198	0.59 230	0.56 177	0.53 210	0.43 166	0.67 151	0.44 266	0.27 497	0.21 474	0.22 356	0.20 360	0.26 453	0.19 223

mmm	0.68 369	0.37 461	0.91 367	0.54 325	0.34 310	0.86 441	0.58 473	1.72 456	1.02 344	1.13 386	1.41 507	0.83 351	0.78 401	0.95 262	0.67 422	0.22 376	0.20 456	0.29 523	0.26 506	0.27 459	0.27 443

DIP-Stereo	0.64 337	0.32 347	0.91 367	0.49 220	0.36 342	0.91 455	0.33 169	2.51 643	0.77 230	1.25 459	1.00 320	0.68 288	0.51 253	0.92 248	0.65 413	0.19 251	0.15 317	0.21 318	0.17 270	0.19 239	0.22 325
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 162	0.21 38	0.92 370	0.41 71	0.29 184	0.45 114	0.28 108	0.87 166	0.39 68	0.35 66	0.55 170	0.39 120	0.48 213	0.40 19	0.24 8	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	1.51 678

ITSA-stereo	0.85 474	0.38 479	0.92 370	0.58 400	0.32 267	0.86 441	0.49 402	2.33 618	1.69 620	1.16 406	1.12 376	0.95 403	0.85 436	2.46 551	1.18 540	0.27 497	0.23 524	0.28 511	0.28 536	0.28 475	0.41 569

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 162	0.21 38	0.92 370	0.41 71	0.29 184	0.45 114	0.28 108	0.87 166	0.39 68	0.35 66	0.55 170	0.39 120	0.48 213	0.40 19	0.24 8	0.15 70	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.17 149	1.51 678

Sa-1000	0.76 414	0.30 293	0.92 370	0.62 453	0.31 232	0.78 392	0.37 234	2.00 538	1.38 551	1.30 488	2.04 624	0.86 361	0.74 383	1.87 487	0.40 232	0.19 251	0.14 239	0.25 460	0.24 479	0.21 347	0.19 223

aanet-new-14k	0.37 104	0.26 175	0.93 374	0.47 178	0.23 43	0.45 114	0.33 169	0.73 93	0.62 184	0.40 124	0.49 129	0.30 51	0.63 341	0.42 30	0.30 98	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.21 347	0.16 120

AIO-test2	0.61 321	0.30 293	0.93 374	0.65 487	0.65 564	0.79 401	0.50 410	1.33 354	1.40 561	0.65 250	1.15 399	0.53 210	0.42 158	1.18 339	0.36 184	0.25 449	0.18 418	0.26 481	0.31 573	0.20 296	0.21 290

PCWNet_CMD	0.68 369	0.34 398	0.93 374	0.51 260	0.38 371	0.80 407	0.42 301	1.51 391	1.34 532	1.17 410	1.31 464	1.23 491	0.65 353	0.94 253	0.62 399	0.21 340	0.17 384	0.27 495	0.19 324	0.43 579	0.28 459

anonymousdsp2	0.58 291	0.29 262	0.93 374	0.51 260	0.30 208	0.75 376	0.46 365	1.95 524	0.87 273	0.81 285	0.78 251	0.76 315	0.48 213	1.10 316	0.45 279	0.19 251	0.14 239	0.18 198	0.13 116	0.20 296	0.22 325

CFNet_pseudo	0.68 369	0.34 398	0.93 374	0.50 243	0.39 383	0.72 361	0.42 301	1.44 377	1.25 481	1.17 410	1.35 484	1.22 487	0.66 359	1.04 289	0.64 408	0.21 340	0.17 384	0.33 566	0.19 324	0.39 565	0.28 459

222	1.67 615	0.31 326	0.93 374	0.59 419	0.31 232	1.05 499	0.43 320	2.39 623	1.47 590	1.37 524	1.55 547	0.94 399	0.94 481	1.98 505	17.76 714	0.24 425	0.22 495	0.21 318	0.20 360	0.22 369	0.26 422

MSMDNet	0.68 369	0.34 398	0.93 374	0.52 287	0.38 371	0.80 407	0.42 301	1.52 395	1.35 535	1.17 410	1.31 464	1.23 491	0.65 353	0.94 253	0.62 399	0.21 340	0.17 384	0.26 481	0.19 324	0.41 573	0.28 459

ccs_rob	0.68 369	0.34 398	0.93 374	0.50 243	0.39 383	0.72 361	0.42 301	1.43 376	1.25 481	1.17 410	1.34 479	1.22 487	0.66 359	1.04 289	0.64 408	0.21 340	0.17 384	0.35 582	0.20 360	0.40 569	0.29 474

aanet-new-60k	0.37 104	0.23 78	0.94 382	0.43 101	0.23 43	0.58 270	0.31 140	0.83 140	0.35 43	0.35 66	0.39 64	0.40 129	0.43 166	0.78 196	0.23 1	0.13 19	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.17 149	0.15 62

aanet-new-70k	0.37 104	0.23 78	0.94 382	0.43 101	0.22 30	0.50 181	0.30 131	0.74 101	0.34 33	0.34 59	0.41 77	0.31 57	0.51 253	1.04 289	0.26 32	0.13 19	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.16 110	0.14 26

LG-Stereo	0.37 104	0.27 206	0.94 382	0.48 199	0.26 109	0.37 57	0.30 131	0.88 174	0.57 160	0.38 101	0.58 183	0.29 43	0.21 12	0.51 82	0.37 198	0.14 37	0.14 239	0.20 277	0.18 299	0.18 199	0.14 26

CFNet_ucs	0.73 398	0.34 398	0.94 382	0.53 310	0.44 445	0.76 382	0.46 365	1.73 458	1.34 532	1.24 456	1.54 544	1.08 454	0.64 348	1.05 294	0.64 408	0.26 476	0.20 456	0.37 595	0.22 432	0.42 577	0.30 492

Anonymous_2	1.37 588	0.56 565	0.94 382	0.57 385	0.62 555	1.04 496	0.65 509	1.82 482	1.01 340	1.00 342	0.79 254	1.42 534	1.27 580	1.06 299	0.83 470	0.62 654	0.67 677	1.05 677	9.88 724	1.09 669	0.55 618

test_xeample	1.55 606	0.31 326	0.94 382	0.54 325	0.31 232	0.94 471	0.58 473	2.40 625	1.40 561	1.29 486	1.55 547	0.89 378	0.88 459	1.72 465	15.94 711	0.22 376	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.25 400

aanet-new-40k	0.35 82	0.25 148	0.95 388	0.42 83	0.26 109	0.51 194	0.23 54	0.79 124	0.34 33	0.34 59	0.48 120	0.33 78	0.51 253	0.37 9	0.29 81	0.13 19	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 199	0.15 62

SMFormer	0.79 434	0.32 347	0.95 388	0.49 220	0.27 124	0.83 425	0.43 320	2.16 580	1.45 584	1.27 476	1.50 533	0.98 412	0.96 488	1.87 487	0.99 515	0.24 425	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.27 443

tta	0.79 434	0.32 347	0.95 388	0.49 220	0.27 124	0.83 425	0.43 320	2.16 580	1.45 584	1.27 476	1.50 533	0.98 412	0.96 488	1.87 487	0.99 515	0.24 425	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.19 239	0.22 325

qqq1	0.76 414	0.32 347	0.95 388	0.49 220	0.27 124	0.83 425	0.43 320	2.16 580	1.45 584	1.27 476	1.50 533	0.98 412	0.96 488	1.87 487	0.48 306	0.24 425	0.22 495	0.18 198	0.15 191	0.19 239	0.22 325

fff1	0.76 414	0.32 347	0.95 388	0.49 220	0.27 124	0.83 425	0.43 320	2.16 580	1.45 584	1.27 476	1.50 533	0.98 412	0.96 488	1.87 487	0.48 306	0.24 425	0.22 495	0.18 198	0.15 191	0.19 239	0.22 325

TestStereo1	0.66 344	0.29 262	0.95 388	0.82 607	0.32 267	0.47 137	0.43 320	1.52 395	1.22 464	0.99 338	1.32 469	0.65 280	0.76 390	1.78 474	0.44 266	0.20 302	0.16 354	0.22 356	0.19 324	0.21 347	0.20 256

SA-5K	0.66 344	0.29 262	0.95 388	0.82 607	0.32 267	0.47 137	0.43 320	1.52 395	1.22 464	0.99 338	1.32 469	0.65 280	0.76 390	1.78 474	0.44 266	0.20 302	0.16 354	0.22 356	0.19 324	0.21 347	0.20 256

DLCB_ROB	0.92 505	0.43 511	0.95 388	0.71 554	0.55 521	1.11 516	0.83 566	1.61 423	1.32 528	1.67 607	1.66 575	1.70 589	0.93 478	1.96 504	1.34 568	0.26 476	0.25 547	0.27 495	0.28 536	0.28 475	0.28 459

TransformOpticalFlow	0.97 516	0.30 293	0.96 396	0.54 325	0.31 232	0.65 323	0.54 444	1.87 497	1.19 444	1.12 383	1.44 514	1.34 521	0.98 501	6.68 667	0.44 266	0.19 251	0.12 55	0.21 318	0.19 324	0.18 199	0.23 350

CCAANet	0.81 449	0.32 347	0.96 396	0.62 453	0.51 493	1.03 494	0.44 340	1.88 502	1.16 426	0.86 306	1.35 484	1.09 455	0.80 416	3.07 580	0.94 505	0.18 202	0.17 384	0.24 420	0.23 464	0.19 239	0.24 376

aanet-32k-new	0.37 104	0.27 206	0.97 398	0.44 123	0.24 56	0.50 181	0.32 159	0.69 67	0.38 63	0.35 66	0.42 86	0.36 98	0.55 283	0.79 198	0.25 18	0.17 152	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.19 239	0.14 26

G2L-Stereo_test	0.77 420	0.31 326	0.97 398	0.51 260	0.41 419	0.90 452	0.80 556	1.67 431	1.22 464	1.32 497	1.27 450	1.50 553	0.81 421	1.74 467	1.02 523	0.20 302	0.14 239	0.16 96	0.16 235	0.18 199	0.22 325

SA	0.69 379	0.31 326	0.97 398	0.64 480	0.30 208	0.56 251	0.38 246	1.84 486	1.35 535	0.99 338	1.37 490	0.69 294	0.94 481	1.88 493	0.43 261	0.20 302	0.16 354	0.25 460	0.23 464	0.22 369	0.19 223

RALAANet	0.62 324	0.37 461	0.97 398	0.66 500	0.50 484	0.67 335	0.31 140	1.27 337	1.09 380	1.11 375	1.17 405	0.88 369	0.46 197	1.27 356	0.45 279	0.20 302	0.15 317	0.21 318	0.18 299	0.27 459	0.19 223

aanet-new-90k	0.37 104	0.24 108	0.98 402	0.42 83	0.25 85	0.43 101	0.35 202	0.75 105	0.35 43	0.29 22	0.41 77	0.31 57	0.50 243	1.00 276	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.16 96	0.12 48	0.19 239	0.13 3

aanet-new-10k	0.37 104	0.24 108	0.98 402	0.48 199	0.24 56	0.66 328	0.25 76	0.72 85	0.43 92	0.39 114	0.42 86	0.40 129	0.52 263	0.42 30	0.30 98	0.16 104	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.19 239	0.15 62

FE-Mocha	0.52 235	0.32 347	0.98 402	0.51 260	0.37 355	0.46 124	0.22 38	1.71 452	0.56 154	1.02 351	1.10 363	0.82 341	0.41 148	0.58 105	0.32 130	0.19 251	0.13 148	0.21 318	0.21 404	0.17 149	0.19 223

AACVNet	0.90 497	0.40 494	0.98 402	0.86 621	0.40 398	0.80 407	0.49 402	1.81 480	0.86 271	1.11 375	1.34 479	1.32 518	0.99 504	4.23 606	0.86 476	0.26 476	0.22 495	0.28 511	0.22 432	0.30 507	0.28 459

xxxx	1.61 611	0.32 347	0.98 402	0.58 400	0.31 232	1.15 526	0.43 320	2.43 628	1.41 565	1.17 410	1.40 502	1.21 482	0.86 444	1.94 499	16.68 713	0.24 425	0.24 535	0.21 318	0.20 360	0.23 394	0.27 443

test_5	0.70 381	0.32 347	0.99 407	0.69 538	0.50 484	0.89 448	0.51 412	1.88 502	1.14 411	0.78 277	1.13 387	1.04 435	0.89 462	1.59 441	0.46 286	0.19 251	0.14 239	0.23 394	0.22 432	0.22 369	0.20 256

CSP-Net	1.00 525	0.41 504	0.99 407	0.56 363	0.43 435	1.62 597	0.76 540	2.16 580	1.16 426	1.33 503	1.22 423	1.32 518	0.89 462	4.67 617	0.93 500	0.35 579	0.24 535	0.20 277	0.20 360	0.23 394	0.30 492

UDGNet	0.75 406	1.23 657	0.99 407	0.82 607	0.42 430	0.76 382	0.38 246	0.98 203	1.37 549	0.83 291	0.88 283	0.70 299	0.60 329	1.25 350	0.57 372	0.57 648	0.19 439	1.03 676	0.26 506	0.79 654	0.35 538

PFNet+	0.62 324	0.31 326	0.99 407	0.57 385	0.31 232	0.57 256	0.30 131	0.99 212	1.25 481	1.33 503	1.10 363	0.79 325	0.57 299	1.35 376	0.53 346	0.26 476	0.17 384	0.28 511	0.26 506	0.21 347	0.27 443

LMCR-Stereo	0.87 482	0.50 541	0.99 407	0.80 600	0.43 435	1.32 555	0.55 454	2.79 665	1.03 351	1.55 582	1.49 526	0.74 312	1.01 514	1.76 470	0.99 515	0.30 541	0.17 384	0.22 356	0.18 299	0.31 514	0.22 325

Selective-IGEV-i1	0.72 394	0.29 262	1.00 412	0.60 427	0.39 383	1.10 515	0.78 544	2.14 572	1.25 481	0.91 316	1.20 414	1.21 482	0.58 316	1.06 299	0.62 399	0.20 302	0.18 418	0.20 277	0.18 299	0.20 296	0.25 400

model_zeroshot	0.53 237	0.31 326	1.00 412	0.57 385	0.39 383	0.74 370	0.39 264	1.38 365	0.67 200	0.88 309	0.85 271	0.71 306	0.37 127	0.77 187	0.39 215	0.21 340	0.17 384	0.19 226	0.17 270	0.17 149	0.22 325

FCDSN-DC	2.47 663	0.65 596	1.00 412	0.85 618	0.75 602	2.26 645	0.97 600	2.31 611	1.83 635	5.52 705	7.65 698	7.72 700	7.70 706	4.43 611	2.64 641	0.52 640	0.48 655	0.52 639	0.52 649	0.57 629	0.59 629
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G2L-ROB	0.79 434	0.28 229	1.01 415	0.57 385	0.39 383	0.94 471	0.65 509	1.76 465	1.18 441	1.27 476	1.03 333	1.62 574	0.78 401	1.93 498	1.26 555	0.20 302	0.14 239	0.17 149	0.15 191	0.20 296	0.24 376

TDLM	1.08 549	0.50 541	1.01 415	0.69 538	0.54 514	0.91 455	1.40 646	1.60 421	1.36 544	1.17 410	1.40 502	1.07 444	1.00 511	6.19 650	0.85 475	0.34 569	0.22 495	0.35 582	0.26 506	0.38 560	0.29 474

StereoDRNet-Refined	0.84 467	0.43 511	1.01 415	0.66 500	0.43 435	1.32 555	0.49 402	1.64 427	1.24 473	1.53 576	1.45 517	1.49 550	0.97 498	1.32 369	1.31 560	0.21 340	0.17 384	0.27 495	0.25 489	0.25 438	0.34 529
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
aanet-new-78k	0.37 104	0.24 108	1.02 418	0.44 123	0.21 22	0.33 39	0.36 219	0.79 124	0.34 33	0.33 52	0.42 86	0.31 57	0.58 316	0.93 251	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 96	0.12 48	0.18 199	0.14 26

StereoVision	0.67 355	0.37 461	1.02 418	0.60 427	0.41 419	0.50 181	0.41 289	1.32 352	0.96 314	0.73 269	2.48 648	0.82 341	0.57 299	1.06 299	0.50 323	0.26 476	0.28 570	0.29 523	0.28 536	0.37 554	0.22 325

MIM_Stereo	0.60 315	0.26 175	1.02 418	0.49 220	0.32 267	0.52 206	0.28 108	1.41 374	0.82 255	1.02 351	1.16 402	0.93 393	0.53 271	1.48 419	0.63 404	0.17 152	0.17 384	0.20 277	0.19 324	0.17 149	0.18 178

STrans-v2	1.06 540	0.31 326	1.02 418	0.52 287	0.33 287	0.67 335	0.78 544	2.66 657	1.26 490	1.15 402	1.46 519	1.37 528	1.40 600	6.68 667	0.46 286	0.19 251	0.13 148	0.21 318	0.18 299	0.18 199	0.21 290

ac_64	0.86 478	0.32 347	1.02 418	0.74 574	0.60 545	1.04 496	0.53 429	2.20 594	0.99 332	1.23 452	1.11 372	1.96 620	1.06 537	2.01 510	1.01 520	0.30 541	0.22 495	0.24 420	0.23 464	0.22 369	0.22 325

rvit_stereo_ft	0.49 218	0.38 479	1.03 423	0.68 525	0.42 430	0.40 69	0.58 473	0.93 183	0.86 271	0.47 155	0.55 170	0.57 242	0.48 213	0.67 151	0.53 346	0.26 476	0.17 384	0.22 356	0.22 432	0.24 425	0.19 223

UGAM-zero	1.05 538	0.33 369	1.04 424	0.49 220	0.31 232	0.67 335	0.26 89	2.37 621	0.80 250	1.05 360	1.11 372	2.86 663	1.81 639	6.26 654	0.50 323	0.18 202	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.17 149	0.21 290

test_sample5	0.75 406	0.36 440	1.04 424	0.55 341	0.31 232	0.84 434	0.53 429	2.12 562	1.23 469	1.18 421	1.30 462	0.88 369	0.86 444	1.37 381	0.76 447	0.26 476	0.22 495	0.27 495	0.28 536	0.28 475	0.29 474

CoDeX	0.78 425	0.31 326	1.04 424	0.56 363	0.37 355	1.13 519	0.60 489	2.77 662	1.29 514	1.17 410	1.26 441	0.91 384	0.87 453	1.42 401	0.74 439	0.21 340	0.16 354	0.21 318	0.18 299	0.21 347	0.21 290

DualNet	0.75 406	0.36 440	1.04 424	0.55 341	0.31 232	0.84 434	0.53 429	2.12 562	1.23 469	1.21 441	1.40 502	0.88 369	0.86 444	1.37 381	0.76 447	0.26 476	0.22 495	0.27 495	0.28 536	0.28 475	0.29 474

iRaft-Stereo_5w	0.89 489	0.31 326	1.04 424	0.56 363	0.47 470	0.47 137	0.68 518	1.19 306	1.08 372	0.80 280	1.35 484	1.46 545	0.90 465	5.11 625	1.16 538	0.18 202	0.15 317	0.22 356	0.19 324	0.21 347	0.24 376

GES	0.70 381	0.37 461	1.05 429	0.62 453	0.38 371	0.94 471	0.57 467	2.37 621	0.92 291	1.05 360	1.12 376	0.67 286	0.77 394	1.02 284	0.65 413	0.28 516	0.20 456	0.20 277	0.20 360	0.22 369	0.31 502

MeshStereo	2.36 658	0.60 574	1.05 429	0.63 465	0.51 493	2.58 654	0.99 604	3.46 679	2.21 657	7.38 710	5.06 686	7.50 697	3.10 679	7.02 673	2.54 640	0.44 620	0.44 646	0.45 624	0.40 620	0.43 579	0.45 586
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
test_sample3	0.73 398	0.35 427	1.06 431	0.55 341	0.32 267	0.97 486	0.51 412	2.12 562	1.25 481	1.16 406	1.17 405	0.88 369	0.78 401	1.27 356	0.79 459	0.26 476	0.21 474	0.25 460	0.25 489	0.26 453	0.27 443

MyStereo06	0.67 355	0.29 262	1.06 431	0.58 400	0.48 472	0.62 294	0.72 532	2.26 600	0.89 279	1.07 369	1.12 376	1.22 487	0.56 292	0.83 211	0.47 296	0.17 152	0.17 384	0.24 420	0.21 404	0.23 394	0.23 350

TRStereo	0.67 355	0.71 609	1.06 431	0.77 593	0.68 579	0.53 216	0.38 246	2.52 644	0.96 314	0.81 285	0.84 268	0.87 363	0.39 140	1.16 332	0.46 286	0.24 425	0.17 384	0.23 394	0.24 479	0.18 199	0.20 256

SFCPSM	0.74 402	0.30 293	1.06 431	0.52 287	0.39 383	1.36 564	0.64 507	2.42 627	1.11 391	1.18 421	1.21 421	0.81 335	0.78 401	1.08 305	0.57 372	0.22 376	0.17 384	0.22 356	0.24 479	0.23 394	0.21 290

cf-r	0.79 434	0.32 347	1.06 431	0.57 385	0.64 559	0.78 392	0.51 412	2.04 547	1.22 464	1.20 434	1.27 450	1.53 559	0.91 468	1.47 417	0.94 505	0.25 449	0.19 439	0.22 356	0.23 464	0.19 239	0.21 290

IGEV_i1	0.71 387	0.31 326	1.07 436	0.62 453	0.30 208	0.92 462	0.60 489	2.22 596	0.96 314	1.06 366	1.06 346	1.11 465	0.71 380	1.35 376	0.65 413	0.21 340	0.18 418	0.21 318	0.17 270	0.22 369	0.27 443

test_sample6	0.77 420	0.36 440	1.07 436	0.56 363	0.31 232	0.82 417	0.56 461	2.12 562	1.24 473	1.21 441	1.40 502	0.90 380	0.90 465	1.45 412	0.87 481	0.28 516	0.23 524	0.28 511	0.29 555	0.28 475	0.30 492

MIPNet	0.60 315	0.31 326	1.07 436	0.51 260	0.34 310	0.68 339	0.40 276	1.67 431	1.14 411	1.11 375	0.93 293	0.60 255	0.78 401	0.77 187	0.58 377	0.18 202	0.14 239	0.19 226	0.16 235	0.18 199	0.21 290

HITNet	0.71 387	0.42 506	1.07 436	0.52 287	0.25 85	1.05 499	0.48 389	2.12 562	1.08 372	1.21 441	1.23 432	0.91 384	0.84 431	0.90 242	0.91 493	0.17 152	0.12 55	0.21 318	0.17 270	0.29 492	0.18 178
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
PAM_32	0.87 482	0.30 293	1.08 440	0.56 363	0.32 267	2.10 639	0.36 219	2.26 600	1.01 340	1.13 386	1.05 345	3.14 671	1.47 611	1.00 276	0.42 255	0.19 251	0.14 239	0.20 277	0.18 299	0.19 239	0.25 400

UGAM	1.17 562	0.29 262	1.08 440	0.55 341	0.43 435	0.69 349	0.71 531	1.14 279	1.35 535	1.00 342	1.49 526	1.90 608	0.86 444	9.61 701	0.89 485	0.21 340	0.19 439	0.30 535	0.25 489	0.20 296	0.18 178

SACVNet	0.89 489	0.51 545	1.08 440	0.83 611	0.58 535	0.83 425	0.78 544	1.84 486	1.17 434	1.39 534	1.33 475	1.25 496	1.01 514	2.31 541	0.92 497	0.35 579	0.26 554	0.31 542	0.29 555	0.35 544	0.48 593

DDVS	0.80 440	0.43 511	1.09 443	0.64 480	0.44 445	1.27 551	0.43 320	1.49 390	0.94 304	1.21 441	1.16 402	1.42 534	0.63 341	2.14 525	1.02 523	0.29 532	0.22 495	0.26 481	0.23 464	0.31 514	0.37 546

test_sample4	0.74 402	0.36 440	1.09 443	0.55 341	0.32 267	0.92 462	0.51 412	2.14 572	1.25 481	1.22 449	1.22 423	0.86 361	0.82 423	1.29 360	0.76 447	0.26 476	0.21 474	0.26 481	0.26 506	0.27 459	0.28 459

ADLNet	0.89 489	0.39 488	1.09 443	0.88 626	0.73 589	1.24 547	0.75 537	2.02 540	1.41 565	1.58 589	1.37 490	1.26 502	1.00 511	1.31 363	1.18 540	0.28 516	0.21 474	0.26 481	0.26 506	0.29 492	0.36 542

GMStereo	0.58 291	0.50 541	1.09 443	0.52 287	0.32 267	0.80 407	0.43 320	1.02 215	1.41 565	0.89 312	0.77 248	0.52 203	0.46 197	0.89 239	0.56 367	0.25 449	0.16 354	0.20 277	0.22 432	0.31 514	0.27 443
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.84 467	0.34 398	1.09 443	0.62 453	0.74 597	1.25 548	0.78 544	1.69 444	1.20 448	1.39 534	1.13 387	1.30 512	0.87 453	1.73 466	1.22 548	0.24 425	0.26 554	0.24 420	0.23 464	0.26 453	0.20 256

CRFU-Net	0.90 497	0.42 506	1.10 448	0.69 538	0.59 541	1.76 609	0.84 568	2.33 618	0.92 291	1.45 559	1.20 414	1.62 574	1.25 577	1.38 386	0.94 505	0.28 516	0.23 524	0.22 356	0.19 324	0.24 425	0.27 443

acv_ft	0.78 425	0.33 369	1.10 448	0.73 568	0.86 628	1.23 545	0.57 467	1.65 430	1.11 391	1.31 494	1.31 464	1.07 444	0.91 468	0.82 205	1.35 570	0.22 376	0.19 439	0.21 318	0.18 299	0.22 369	0.19 223

IGEV-FE	0.59 305	0.33 369	1.11 450	0.63 465	0.37 355	0.41 81	0.33 169	1.80 476	0.79 244	1.04 357	1.10 363	1.05 439	0.43 166	0.87 230	0.48 306	0.18 202	0.13 148	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.23 350

GMStereo_Zeroshot	0.70 381	0.64 590	1.11 450	0.65 487	0.38 371	0.84 434	0.37 234	1.09 254	1.16 426	1.14 400	1.07 350	1.26 502	0.55 283	1.23 347	0.65 413	0.34 569	0.17 384	0.31 542	0.18 299	0.57 629	0.23 350

IGEV_Zeroshot_test	0.59 305	0.33 369	1.11 450	0.63 465	0.37 355	0.41 81	0.33 169	1.80 476	0.79 244	1.04 357	1.10 363	1.06 441	0.43 166	0.87 230	0.48 306	0.18 202	0.13 148	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.23 350

RASNet	1.16 560	0.34 398	1.11 450	0.73 568	0.86 628	1.00 489	0.60 489	1.56 408	1.43 576	1.07 369	1.37 490	2.08 636	1.44 608	7.00 672	1.56 591	0.20 302	0.17 384	0.17 149	0.19 324	0.19 239	0.19 223

IPLG	0.72 394	0.29 262	1.12 454	0.53 310	0.44 445	0.79 401	0.33 169	1.35 358	1.10 384	1.32 497	1.11 372	0.52 203	0.54 279	3.13 582	0.71 433	0.17 152	0.14 239	0.20 277	0.17 270	0.18 199	0.21 290

rvit_0105_6	0.56 264	0.38 479	1.13 455	0.67 514	0.38 371	0.50 181	0.51 412	0.88 174	1.33 530	0.54 208	0.56 177	0.65 280	0.57 299	0.97 267	0.46 286	0.32 552	0.31 588	0.28 511	0.25 489	0.29 492	0.23 350

FC-DCNN v2	2.96 676	0.61 579	1.13 455	0.75 583	0.57 532	2.90 669	1.06 614	3.59 683	2.66 670	7.05 707	7.66 699	10.26 710	7.17 705	6.27 655	4.49 669	0.54 642	0.48 655	0.51 637	0.50 645	0.53 621	0.52 608

UDG	1.47 598	2.69 703	1.13 455	1.45 674	1.65 680	1.34 562	0.79 553	1.75 463	1.27 494	1.29 486	1.74 588	1.99 623	1.39 599	1.66 455	1.51 587	0.91 669	0.55 668	2.30 690	0.76 669	1.99 678	1.20 672

test-1	0.56 264	0.28 229	1.13 455	0.58 400	0.34 310	0.60 283	0.38 246	1.56 408	0.98 323	0.80 280	1.02 325	0.83 351	0.52 263	0.64 139	0.46 286	0.17 152	0.16 354	0.20 277	0.17 270	0.20 296	0.26 422

iResNet_ROB	0.82 452	0.36 440	1.13 455	0.60 427	0.37 355	0.91 455	0.38 246	2.41 626	1.61 614	1.35 517	1.35 484	1.25 496	0.97 498	1.75 469	0.88 482	0.21 340	0.14 239	0.17 149	0.12 48	0.19 239	0.30 492

RAFT_CTSACE	0.66 344	0.29 262	1.14 460	0.57 385	0.51 493	0.68 339	0.44 340	0.88 174	0.98 323	1.03 355	1.83 603	1.23 491	0.67 363	1.48 419	0.38 208	0.16 104	0.16 354	0.21 318	0.20 360	0.20 296	0.17 154

DeepPruner_ROB	0.79 434	0.55 561	1.14 460	0.61 444	0.46 459	0.78 392	0.54 444	1.83 484	1.00 337	1.42 546	1.27 450	1.23 491	0.77 394	1.56 431	0.89 485	0.35 579	0.28 570	0.27 495	0.26 506	0.32 525	0.34 529

G2L-Stereo	0.84 467	0.35 427	1.15 462	0.63 465	0.43 435	0.78 392	0.69 521	1.69 444	1.20 448	1.36 522	1.18 408	1.43 539	0.78 401	2.47 556	1.26 555	0.25 449	0.20 456	0.26 481	0.21 404	0.20 296	0.27 443

fff	0.58 291	0.26 175	1.15 462	0.46 157	0.25 85	0.48 151	0.36 219	1.20 311	1.28 502	1.13 386	1.03 333	0.59 250	1.04 531	0.77 187	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.24 376

hknet	0.82 452	0.34 398	1.15 462	0.55 341	0.39 383	1.25 548	0.66 513	2.65 653	1.10 384	1.25 459	1.12 376	1.58 568	0.85 436	1.41 396	0.79 459	0.23 403	0.18 418	0.25 460	0.22 432	0.23 394	0.24 376

GEStereo_RVC	0.93 510	0.40 494	1.15 462	0.67 514	0.50 484	0.95 477	0.78 544	2.73 660	1.21 455	1.20 434	1.12 376	1.25 496	0.91 468	3.21 585	0.95 508	0.31 544	0.20 456	0.23 394	0.20 360	0.28 475	0.31 502

sCroCo_RVC	0.51 230	0.43 511	1.15 462	0.66 500	0.60 545	0.52 206	0.40 276	0.93 183	0.64 193	0.45 148	0.76 244	0.49 182	0.49 232	0.65 144	0.49 319	0.27 497	0.28 570	0.23 394	0.22 432	0.29 492	0.28 459

DCANet	0.58 291	0.26 175	1.15 462	0.45 142	0.25 85	0.49 160	0.36 219	1.18 301	1.35 535	1.15 402	1.04 339	0.60 255	0.91 468	0.84 218	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.25 400

csc	0.58 291	0.26 175	1.15 462	0.46 157	0.25 85	0.48 151	0.36 219	1.20 311	1.28 502	1.13 386	1.03 333	0.59 250	1.04 531	0.77 187	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.24 376

cscssc	0.58 291	0.26 175	1.15 462	0.46 157	0.25 85	0.48 151	0.36 219	1.20 311	1.28 502	1.13 386	1.03 333	0.59 250	1.04 531	0.77 187	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.24 376

111	0.66 344	0.27 206	1.15 462	0.46 157	0.25 85	0.72 361	0.42 301	1.57 412	1.44 579	0.83 291	1.39 497	1.10 460	0.80 416	0.97 267	0.65 413	0.20 302	0.14 239	0.18 198	0.15 191	0.18 199	0.28 459

delet	0.90 497	0.34 398	1.15 462	0.69 538	0.66 571	1.63 598	0.81 561	1.95 524	1.49 595	1.42 546	1.38 495	1.29 509	0.91 468	1.78 474	1.18 540	0.22 376	0.22 495	0.24 420	0.25 489	0.22 369	0.24 376

HGLStereo	0.89 489	0.42 506	1.15 462	0.82 607	1.03 651	1.16 529	0.57 467	1.68 435	1.28 502	1.26 471	1.62 566	1.13 470	1.31 588	1.85 483	1.11 535	0.25 449	0.24 535	0.24 420	0.22 432	0.24 425	0.29 474

CVANet_RVC	1.10 551	0.49 538	1.15 462	0.65 487	0.54 514	0.93 467	1.00 606	1.69 444	1.36 544	1.42 546	1.39 497	1.24 495	1.17 562	6.22 652	0.80 466	0.35 579	0.24 535	0.35 582	0.30 567	0.44 590	0.32 511

FC-DCNN	2.88 675	0.61 579	1.15 462	0.75 583	0.57 532	2.85 668	1.05 612	3.44 678	2.64 669	6.93 706	7.63 697	9.86 707	7.02 704	5.76 643	4.31 666	0.54 642	0.48 655	0.51 637	0.50 645	0.53 621	0.52 608

MSMD_ROB	2.08 645	0.61 579	1.15 462	0.71 554	0.62 555	4.00 686	0.93 593	1.94 521	1.79 632	4.71 698	4.60 680	8.14 702	3.87 691	3.75 601	1.65 606	0.54 642	0.48 655	0.55 648	0.58 656	0.53 621	0.52 608

AASNet	0.80 440	0.39 488	1.16 476	0.84 615	0.80 616	1.14 522	0.59 480	2.12 562	1.21 455	1.26 471	1.26 441	0.93 393	0.77 394	0.84 218	1.23 551	0.28 516	0.24 535	0.24 420	0.20 360	0.28 475	0.27 443

GCST	1.13 555	1.50 670	1.17 477	1.74 678	1.17 667	1.29 553	0.30 131	1.55 404	1.21 455	1.31 494	0.97 309	0.99 417	0.48 213	2.38 548	0.54 356	1.24 681	0.70 680	1.31 681	0.86 675	1.03 666	0.92 662

CIPLG	0.67 355	0.37 461	1.17 477	0.60 427	0.51 493	0.75 376	0.48 389	1.26 333	1.11 391	1.43 550	1.58 559	0.64 279	0.48 213	0.94 253	0.78 453	0.24 425	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.29 474

dd	0.62 324	0.51 545	1.17 477	0.56 363	0.33 287	0.74 370	0.46 365	1.03 224	1.40 561	0.80 280	0.87 278	0.60 255	0.57 299	1.02 284	0.86 476	0.28 516	0.18 418	0.26 481	0.19 324	0.35 544	0.27 443

DMCA	0.71 387	0.36 440	1.17 477	0.53 310	0.45 450	0.84 434	0.46 365	1.52 395	1.09 380	1.20 434	1.12 376	1.21 482	0.74 383	0.87 230	1.09 531	0.25 449	0.20 456	0.27 495	0.19 324	0.24 425	0.29 474

PS-NSSS	1.02 530	0.62 586	1.17 477	0.61 444	0.58 535	0.91 455	0.79 553	2.02 540	1.19 444	1.17 410	1.68 579	1.00 423	0.85 436	4.43 611	0.86 476	0.38 591	0.31 588	0.52 639	0.32 581	0.52 616	0.45 586

GANet	1.41 592	0.52 551	1.18 482	0.74 574	0.48 472	1.40 572	1.69 661	1.87 497	1.28 502	1.56 584	2.39 641	1.56 564	1.25 577	9.13 695	1.20 543	0.31 544	0.32 601	0.34 574	0.29 555	0.40 569	0.33 519

PAM	0.86 478	0.31 326	1.19 483	0.55 341	0.35 328	2.17 640	0.47 378	2.26 600	0.87 273	1.18 421	0.96 301	3.01 666	1.41 604	0.90 242	0.40 232	0.19 251	0.13 148	0.19 226	0.18 299	0.20 296	0.27 443

rvit_0105_5	0.61 321	0.41 504	1.19 483	0.67 514	0.37 355	0.57 256	0.56 461	1.08 247	1.28 502	0.65 250	0.68 215	0.77 320	0.67 363	0.91 246	0.51 327	0.33 559	0.32 601	0.30 535	0.27 525	0.28 475	0.28 459

rvit_0105_4	0.58 291	0.40 494	1.19 483	0.68 525	0.38 371	0.53 216	0.55 454	0.93 183	1.27 494	0.56 221	0.61 190	0.72 309	0.63 341	1.01 280	0.47 296	0.33 559	0.33 607	0.29 523	0.25 489	0.29 492	0.26 422

DISCO	1.06 540	0.37 461	1.19 483	0.73 568	0.46 459	2.04 634	0.84 568	2.26 600	1.54 601	1.25 459	1.36 489	2.38 648	1.08 540	2.60 564	1.62 600	0.24 425	0.19 439	0.22 356	0.20 360	0.32 525	0.29 474

DAS	0.89 489	0.37 461	1.20 487	0.66 500	0.69 582	0.82 417	0.62 498	1.79 472	1.26 490	1.93 633	1.55 547	0.96 408	1.17 562	2.72 569	0.69 427	0.22 376	0.16 354	0.25 460	0.18 299	0.29 492	0.24 376

SepStereo	0.87 482	0.37 461	1.20 487	0.66 500	0.69 582	0.82 417	0.62 498	1.79 472	1.26 490	1.93 633	1.55 547	0.96 408	1.17 562	2.34 542	0.69 427	0.22 376	0.16 354	0.25 460	0.18 299	0.29 492	0.24 376

IPLGR_C	0.67 355	0.38 479	1.20 487	0.60 427	0.50 484	0.75 376	0.48 389	1.28 341	1.13 405	1.42 546	1.57 557	0.62 268	0.48 213	0.85 222	0.80 466	0.24 425	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.29 474

PFNet	0.92 505	0.28 229	1.20 487	0.68 525	0.32 267	0.62 294	0.55 454	1.27 337	1.01 340	1.47 563	1.09 361	0.97 411	0.68 367	6.58 664	0.59 387	0.21 340	0.13 148	0.24 420	0.19 324	0.20 296	0.20 256

rvit_stereo_0075_2	0.66 344	0.47 527	1.21 491	0.67 514	0.66 571	0.53 216	0.48 389	1.24 327	1.17 434	0.77 275	0.91 289	0.78 324	0.59 322	1.05 294	0.63 404	0.37 589	0.28 570	0.40 612	0.31 573	0.38 560	0.34 529

MyStereo05	0.70 381	0.29 262	1.22 492	0.58 400	0.48 472	0.62 294	0.72 532	1.52 395	1.54 601	1.17 410	0.91 289	0.77 320	0.79 409	1.45 412	0.68 426	0.17 152	0.17 384	0.24 420	0.21 404	0.23 394	0.23 350

ssnet_v2	0.92 505	0.39 488	1.22 492	0.66 500	0.39 383	1.31 554	0.96 599	2.32 612	1.45 584	1.48 568	1.17 405	1.53 559	0.91 468	1.16 332	1.71 612	0.31 544	0.27 564	0.30 535	0.29 555	0.28 475	0.29 474

ManiGeoR	0.56 264	0.28 229	1.23 494	0.43 101	0.35 328	0.56 251	0.35 202	1.30 344	1.14 411	0.58 226	0.85 271	0.56 235	0.50 243	1.43 404	0.58 377	0.18 202	0.13 148	0.17 149	0.14 165	0.17 149	0.21 290

HLf10	0.56 264	0.28 229	1.23 494	0.43 101	0.35 328	0.56 251	0.35 202	1.30 344	1.14 411	0.58 226	0.85 271	0.56 235	0.50 243	1.43 404	0.58 377	0.18 202	0.13 148	0.17 149	0.14 165	0.17 149	0.21 290

plain	0.49 218	0.29 262	1.23 494	0.51 260	0.40 398	0.35 46	0.37 234	1.04 232	0.62 184	0.44 140	0.76 244	0.42 140	0.41 148	1.17 338	0.46 286	0.23 403	0.15 317	0.24 420	0.19 324	0.25 438	0.18 178

DSFCA	0.95 511	0.38 479	1.23 494	0.55 341	0.66 571	1.50 582	0.93 593	1.58 414	1.24 473	1.59 592	1.16 402	1.48 548	0.95 486	2.96 576	1.20 543	0.31 544	0.28 570	0.25 460	0.26 506	0.29 492	0.26 422

CFNet	0.99 522	0.40 494	1.23 494	0.65 487	0.43 435	1.03 494	0.49 402	2.01 539	1.35 535	1.02 351	1.39 497	1.10 460	0.86 444	5.47 637	0.89 485	0.24 425	0.18 418	0.28 511	0.27 525	0.27 459	0.22 325

RT-IGEV	0.88 486	0.31 326	1.24 499	0.60 427	0.35 328	1.32 555	0.84 568	2.98 671	1.06 365	1.34 510	1.62 566	1.87 607	1.15 557	1.11 319	0.54 356	0.24 425	0.17 384	0.21 318	0.17 270	0.19 239	0.29 474

MyStereo8	0.70 381	0.32 347	1.24 499	0.63 465	0.53 507	0.90 452	0.34 186	1.60 421	1.35 535	1.20 434	1.31 464	0.89 378	0.64 348	0.77 187	1.02 523	0.18 202	0.15 317	0.20 277	0.18 299	0.22 369	0.30 492

anonymity	1.14 557	0.98 637	1.24 499	1.09 657	1.13 660	1.08 509	0.90 584	2.02 540	1.23 469	1.32 497	1.27 450	1.27 507	1.09 543	1.16 332	1.03 526	1.02 672	1.01 696	0.97 671	0.97 680	0.98 662	1.01 664

IER	0.74 402	0.33 369	1.25 502	0.50 243	0.53 507	1.32 555	0.55 454	1.31 348	1.08 372	1.30 488	1.34 479	1.11 465	1.10 546	1.05 294	0.81 468	0.20 302	0.17 384	0.21 318	0.21 404	0.20 296	0.21 290

iRaft-Stereo_20w	0.71 387	0.33 369	1.25 502	0.50 243	0.36 342	0.82 417	0.31 140	3.16 675	0.89 279	1.24 456	1.14 393	0.79 325	0.65 353	1.15 328	0.43 261	0.18 202	0.13 148	0.18 198	0.17 270	0.20 296	0.23 350

ADLNet2	0.92 505	0.37 461	1.25 502	0.80 600	0.65 564	1.12 518	0.75 537	1.95 524	1.42 574	1.26 471	1.67 577	1.68 586	1.04 531	1.80 481	1.23 551	0.25 449	0.22 495	0.21 318	0.22 432	0.27 459	0.31 502

HLf8	0.55 248	0.28 229	1.26 505	0.43 101	0.34 310	0.63 305	0.35 202	1.33 354	1.17 434	0.64 247	0.84 268	0.56 235	0.44 176	1.09 310	0.49 319	0.21 340	0.14 239	0.17 149	0.14 165	0.19 239	0.22 325

rvit_0105_3	0.66 344	0.47 527	1.27 506	0.74 574	0.40 398	0.63 305	0.70 528	1.22 318	1.28 502	0.83 291	0.71 231	0.82 341	0.72 381	0.93 251	0.58 377	0.37 589	0.34 611	0.34 574	0.32 581	0.28 475	0.31 502

rvit_105_1	0.76 414	0.54 557	1.27 506	0.80 600	0.49 479	0.74 370	0.86 577	1.39 368	1.23 469	1.00 342	0.80 259	0.93 393	0.78 401	1.29 360	0.78 453	0.43 611	0.36 622	0.36 592	0.42 624	0.30 507	0.36 542

ACRE	0.66 344	0.37 461	1.27 506	0.60 427	0.50 484	0.74 370	0.47 378	1.26 333	1.10 384	1.40 540	1.56 553	0.62 268	0.46 197	0.88 234	0.78 453	0.24 425	0.15 317	0.19 226	0.16 235	0.19 239	0.29 474

MyStereo04	0.71 387	0.30 293	1.28 509	0.58 400	0.48 472	0.59 276	0.78 544	1.74 461	1.49 595	0.94 325	0.91 289	0.74 312	0.86 444	1.59 441	0.69 427	0.18 202	0.18 418	0.24 420	0.21 404	0.23 394	0.23 350

dad	0.90 497	0.73 615	1.28 509	0.59 419	0.39 383	0.83 425	0.45 359	1.24 327	1.54 601	1.52 573	1.28 456	1.36 524	0.86 444	2.54 561	0.91 493	0.43 611	0.27 564	0.82 666	0.26 506	0.44 590	0.34 529

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 562	1.06 641	1.28 509	0.88 626	0.69 582	1.92 626	0.92 589	1.71 452	1.14 411	1.17 410	1.26 441	1.49 550	0.80 416	2.04 513	0.86 476	2.02 685	0.34 611	0.79 664	0.36 609	1.38 676	1.33 676

HLF11	0.58 291	0.28 229	1.29 512	0.43 101	0.36 342	0.50 181	0.28 108	1.33 354	1.07 368	0.69 260	0.91 289	0.63 273	0.52 263	1.55 430	0.66 418	0.18 202	0.14 239	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.21 290

GwcNet-RSSM	0.83 461	0.34 398	1.29 512	0.65 487	0.55 521	0.78 392	0.62 498	1.89 505	1.27 494	1.18 421	1.39 497	1.56 564	0.91 468	1.60 446	1.22 548	0.26 476	0.20 456	0.23 394	0.24 479	0.21 347	0.21 290

ISRNet	0.83 461	0.35 427	1.31 514	0.84 615	0.65 564	0.60 283	0.41 289	1.28 341	1.15 419	1.61 594	1.55 547	1.34 521	0.77 394	1.33 372	0.98 514	0.40 601	0.34 611	0.43 619	0.38 617	0.34 540	0.49 598

Anonymous3	0.64 337	0.47 527	1.31 514	0.59 419	0.50 484	0.93 467	0.69 521	1.11 266	0.83 260	0.74 270	0.89 286	0.65 280	0.68 367	1.08 305	0.54 356	0.40 601	0.31 588	0.26 481	0.26 506	0.31 514	0.30 492

MLCV	0.77 420	0.39 488	1.31 514	0.55 341	0.25 85	0.91 455	0.39 264	1.48 388	1.28 502	1.49 570	1.54 544	1.02 430	0.68 367	2.12 523	0.93 500	0.19 251	0.13 148	0.19 226	0.14 165	0.19 239	0.22 325

IPLGR	0.62 324	0.28 229	1.32 517	0.50 243	0.29 184	0.65 323	0.34 186	1.47 386	1.19 444	1.21 441	1.07 350	0.70 299	0.65 353	1.05 294	0.55 361	0.18 202	0.15 317	0.20 277	0.17 270	0.21 347	0.20 256

XPNet_ROB	1.02 530	0.56 565	1.33 518	0.75 583	0.58 535	1.11 516	1.13 621	1.77 467	1.29 514	1.88 627	1.43 512	1.63 578	1.13 556	2.04 513	1.69 608	0.40 601	0.31 588	0.33 566	0.29 555	0.37 554	0.37 546

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 146	0.53 553	1.34 519	0.47 178	0.40 398	0.37 57	0.24 68	1.18 301	0.43 92	0.37 90	0.43 89	0.41 138	0.41 148	0.46 48	0.30 98	0.14 37	0.13 148	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.18 178

DualNet (step1)	0.89 489	0.51 545	1.35 520	0.58 400	0.40 398	1.07 505	0.80 556	1.99 534	1.27 494	1.25 459	1.22 423	1.09 455	1.01 514	1.31 363	0.73 435	0.59 651	0.32 601	0.62 657	0.67 665	0.45 593	0.48 593

test_sample9	1.96 639	0.51 545	1.35 520	0.58 400	0.40 398	1.07 505	0.80 556	1.99 534	1.27 494	1.25 459	1.22 423	1.09 455	1.01 514	2.46 551	8.57 689	0.59 651	12.85 726	0.62 657	0.67 665	0.45 593	0.48 593

test_sample8	2.29 655	0.51 545	1.35 520	0.58 400	0.40 398	1.07 505	0.80 556	2.03 544	1.22 464	2.28 652	1.33 475	4.98 690	2.51 672	2.46 551	8.57 689	0.59 651	12.85 726	0.62 657	0.67 665	0.45 593	0.48 593

DDUNet	1.56 607	2.70 704	1.35 520	1.79 679	1.88 683	1.82 617	0.91 587	1.84 486	1.20 448	1.40 540	1.79 595	1.62 574	1.17 562	1.59 441	1.22 548	1.11 677	0.76 681	2.38 693	0.94 677	2.12 679	1.53 680

NCCL2	1.06 540	0.64 590	1.35 520	0.78 597	0.58 535	1.32 555	1.69 661	1.89 505	1.38 551	1.52 573	1.20 414	1.91 610	1.17 562	1.79 479	1.50 585	0.35 579	0.31 588	0.45 624	0.44 631	0.41 573	0.45 586

RAFT + AFF	1.07 545	0.47 527	1.36 525	0.68 525	0.50 484	1.20 540	1.22 633	2.58 648	1.26 490	1.33 503	1.56 553	1.19 479	1.49 614	3.89 604	1.01 520	0.22 376	0.26 554	0.30 535	0.27 525	0.29 492	0.32 511

ccnet	1.19 568	0.71 609	1.36 525	0.81 604	0.75 602	1.72 602	1.13 621	1.98 530	1.31 525	1.52 573	1.84 604	1.75 597	1.36 595	2.01 510	2.04 623	0.57 648	0.54 666	0.57 652	0.56 654	0.60 635	0.60 632

DN-CSS_ROB	0.67 355	0.36 440	1.36 525	0.59 419	0.41 419	0.54 233	0.45 359	1.30 344	0.95 310	1.05 360	1.47 522	0.69 294	0.64 348	1.80 481	0.60 391	0.19 251	0.15 317	0.25 460	0.23 464	0.22 369	0.23 350

SQANet	1.38 589	0.95 635	1.37 528	1.89 681	1.47 678	1.44 578	0.81 561	1.89 505	1.13 405	1.34 510	1.26 441	1.28 508	1.02 523	1.64 452	0.91 493	2.55 692	0.35 618	1.47 682	0.56 654	2.48 685	1.74 682

LALA_ROB	1.06 540	0.66 597	1.37 528	0.70 548	0.53 507	1.61 595	1.25 637	1.81 480	1.48 594	1.82 623	1.40 502	1.93 614	1.03 525	1.68 458	1.69 608	0.38 591	0.28 570	0.43 619	0.37 614	0.43 579	0.38 554

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 467	0.46 522	1.40 530	0.69 538	0.61 551	0.95 477	0.52 423	1.68 435	1.21 455	1.39 534	1.15 399	1.42 534	0.88 459	1.78 474	0.93 500	0.26 476	0.23 524	0.27 495	0.27 525	0.30 507	0.39 559
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MMNet	0.89 489	0.35 427	1.44 531	0.64 480	0.59 541	1.83 618	0.48 389	1.70 448	1.38 551	1.45 559	1.19 412	1.25 496	1.16 558	1.77 472	1.27 558	0.20 302	0.19 439	0.23 394	0.22 432	0.25 438	0.24 376

PSMNet_ROB	0.95 511	0.57 570	1.45 532	0.75 583	0.64 559	1.28 552	1.12 619	1.84 486	1.15 419	1.16 406	1.29 461	1.44 540	0.89 462	1.74 467	1.70 610	0.33 559	0.25 547	0.37 595	0.39 618	0.36 548	0.32 511

FAT-Stereo	1.10 551	0.43 511	1.46 533	0.74 574	0.60 545	1.13 519	0.92 589	2.06 552	1.71 623	1.75 615	2.00 622	2.02 628	1.47 611	2.02 512	1.26 555	0.44 620	0.36 622	0.34 574	0.29 555	0.36 548	0.57 623

ACV-stereo	1.00 525	0.55 561	1.47 534	0.59 419	0.42 430	2.38 650	0.58 473	1.20 311	1.21 455	0.83 291	1.01 322	3.36 673	2.10 654	1.64 452	1.17 539	0.28 516	0.22 495	0.23 394	0.22 432	0.29 492	0.35 538

iResNet	0.80 440	0.45 519	1.47 534	0.72 560	0.31 232	0.96 483	0.64 507	1.80 476	1.28 502	1.31 494	1.48 525	0.94 399	0.78 401	1.77 472	0.99 515	0.19 251	0.14 239	0.18 198	0.15 191	0.22 369	0.27 443

RP	1.17 562	0.54 557	1.48 536	0.93 643	1.05 654	1.14 522	0.85 575	1.99 534	1.70 621	1.72 611	2.07 626	1.91 610	1.93 646	2.00 509	1.37 572	0.55 646	0.37 627	0.48 632	0.37 614	0.46 600	0.46 591

ETE_ROB	1.01 529	0.69 605	1.49 537	0.72 560	0.50 484	1.15 526	1.12 619	1.91 511	1.24 473	1.94 635	1.50 533	1.73 592	1.06 537	1.78 474	1.33 567	0.33 559	0.26 554	0.38 601	0.34 601	0.40 569	0.44 584

edge stereo	1.15 559	0.54 557	1.50 538	0.73 568	0.66 571	1.18 538	0.84 568	2.13 570	1.41 565	1.73 612	1.84 604	2.53 654	1.46 609	2.46 551	1.35 570	0.43 611	0.41 639	0.54 644	0.36 609	0.43 579	0.50 602

ffm	0.79 434	0.36 440	1.51 539	0.56 363	0.40 398	0.76 382	0.59 480	1.08 247	2.62 666	1.19 429	1.49 526	1.07 444	0.85 436	1.57 433	0.35 166	0.21 340	0.13 148	0.31 542	0.28 536	0.20 296	0.23 350

ff1	1.88 633	0.36 440	1.51 539	0.56 363	0.40 398	0.76 382	0.59 480	1.08 247	2.62 666	1.19 429	1.49 526	1.07 444	0.85 436	9.88 706	13.82 705	0.21 340	0.13 148	0.31 542	0.28 536	0.20 296	0.23 350

mmx	1.89 636	0.36 440	1.51 539	0.56 363	0.40 398	0.76 382	0.59 480	2.32 612	1.41 565	1.19 429	1.49 526	1.07 444	0.85 436	9.88 706	13.82 705	0.25 449	0.21 474	0.31 542	0.28 536	0.32 525	0.29 474

xxx	1.89 636	0.36 440	1.51 539	0.56 363	0.40 398	0.76 382	0.59 480	2.32 612	1.41 565	1.19 429	1.49 526	1.07 444	0.85 436	9.88 706	13.82 705	0.25 449	0.21 474	0.31 542	0.28 536	0.32 525	0.29 474

UNet	0.86 478	0.36 440	1.52 543	0.62 453	0.74 597	1.56 591	0.49 402	1.55 404	1.12 399	1.28 482	1.10 363	1.52 558	1.10 546	1.69 462	1.14 536	0.24 425	0.18 418	0.25 460	0.21 404	0.25 438	0.25 400

DANet	1.16 560	0.64 590	1.52 543	0.88 626	0.74 597	1.52 584	0.52 423	1.68 435	1.21 455	1.81 621	1.55 547	2.02 628	1.11 549	3.30 590	2.28 633	0.34 569	0.31 588	0.40 612	0.30 567	0.46 600	0.54 612
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SPS-STEREO	1.78 624	1.09 646	1.52 543	1.22 665	1.14 662	1.87 623	1.11 618	2.27 608	1.70 621	3.17 682	2.39 641	2.84 662	1.93 646	4.41 610	2.93 648	1.04 675	0.99 695	0.97 671	0.94 677	1.03 666	1.05 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
STTStereo	0.82 452	0.53 553	1.53 546	0.68 525	0.56 527	0.88 446	0.56 461	1.57 412	1.14 411	1.39 534	1.10 363	1.26 502	0.84 431	1.49 426	0.90 489	0.29 532	0.28 570	0.33 566	0.40 620	0.33 532	0.37 546

1111x	1.96 639	0.32 347	1.54 547	0.54 325	0.30 208	1.00 489	0.69 521	2.47 635	1.33 530	1.21 441	1.44 514	1.21 482	1.11 549	8.49 692	16.14 712	0.22 376	0.23 524	0.22 356	0.23 464	0.25 438	0.26 422

otaku	1.67 615	1.18 652	1.56 548	2.27 684	1.59 679	1.98 629	1.23 635	2.23 597	1.37 549	1.48 568	1.63 572	1.73 592	1.23 573	1.85 483	1.09 531	2.96 695	0.58 672	1.74 683	0.61 661	2.94 692	2.15 687

GANetREF_RVC	1.11 553	0.90 629	1.56 548	0.88 626	0.53 507	1.41 574	1.35 643	1.91 511	1.54 601	1.28 482	1.32 469	1.46 545	1.23 573	2.04 513	1.00 519	0.57 648	0.45 648	0.67 660	0.52 649	0.91 660	0.62 634
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
RYNet	1.24 580	0.52 551	1.57 550	0.73 568	0.97 647	1.74 607	0.95 598	2.09 558	1.54 601	1.44 553	1.18 408	1.94 618	1.29 584	4.57 614	1.93 621	0.27 497	0.23 524	0.35 582	0.27 525	0.57 629	0.59 629

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 192	1.51 671	1.58 551	0.39 41	0.35 328	0.40 69	0.26 89	1.05 236	0.41 85	0.36 78	0.48 120	0.41 138	0.40 145	0.48 61	0.25 18	0.15 70	0.13 148	0.15 50	0.13 116	0.15 76	0.24 376

ADStereo(finetuned)	0.62 324	0.26 175	1.59 552	0.45 142	0.25 85	0.49 160	0.36 219	1.18 301	1.35 535	1.16 406	1.04 339	0.60 255	1.18 569	0.85 222	0.57 372	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.19 239	0.24 376

Ntro	1.72 621	1.21 655	1.62 553	2.54 691	1.86 682	2.09 638	1.14 624	2.08 555	1.38 551	1.23 452	1.62 566	1.62 574	1.33 591	2.04 513	1.21 547	3.09 696	0.56 669	1.82 685	0.65 663	2.97 695	2.25 689

BStereo	0.41 146	0.27 206	1.63 554	0.43 101	0.29 184	0.55 240	0.40 276	0.60 37	0.54 141	0.37 90	0.36 57	0.38 116	0.29 58	0.66 146	0.41 243	0.13 19	0.14 239	0.15 50	0.19 324	0.16 110	0.18 178

Anonymus123	0.53 237	0.27 206	1.63 554	0.43 101	0.29 184	2.72 661	0.40 276	0.82 137	0.54 141	0.37 90	0.36 57	0.38 116	0.29 58	0.66 146	0.41 243	0.13 19	0.14 239	0.15 50	0.19 324	0.16 110	0.18 178

PSMNet-RUCA	1.07 545	1.06 641	1.64 556	1.23 666	1.10 657	1.39 568	0.65 509	1.91 511	1.43 576	0.95 328	1.52 541	0.99 417	0.83 428	1.28 359	1.01 520	0.71 663	0.34 611	0.99 674	0.61 661	1.01 664	0.67 639

ToySt	0.73 398	0.35 427	1.64 556	0.54 325	0.37 355	0.92 462	0.81 561	1.21 316	1.03 351	0.86 306	1.12 376	1.31 514	1.01 514	1.04 289	0.88 482	0.19 251	0.20 456	0.24 420	0.24 479	0.27 459	0.28 459

DCANet-4	0.59 305	0.28 229	1.65 558	0.44 123	0.25 85	0.48 151	0.36 219	1.15 291	1.36 544	1.13 386	1.03 333	0.56 235	0.74 383	0.77 187	0.58 377	0.17 152	0.14 239	0.17 149	0.13 116	0.15 76	0.24 376

TestStereo_HLe17	0.59 305	0.27 206	1.66 559	0.43 101	0.31 232	0.63 305	0.40 276	1.48 388	1.16 426	0.63 245	0.87 278	0.53 210	0.46 197	1.40 392	0.47 296	0.19 251	0.13 148	0.18 198	0.16 235	0.18 199	0.20 256

YMNet	1.04 533	0.59 571	1.67 560	0.86 621	0.86 628	1.84 619	0.61 495	1.70 448	1.28 502	1.65 603	1.98 619	1.75 597	0.96 488	1.57 433	1.58 593	0.34 569	0.37 627	0.32 554	0.32 581	0.33 532	0.32 511

YMNet_1	1.04 533	0.59 571	1.67 560	0.86 621	0.86 628	1.84 619	0.61 495	1.70 448	1.28 502	1.65 603	1.98 619	1.75 597	0.96 488	1.57 433	1.58 593	0.34 569	0.37 627	0.32 554	0.32 581	0.33 532	0.32 511

CC-Net-ROB	1.53 604	1.31 663	1.68 562	0.92 637	0.80 616	1.75 608	0.99 604	2.04 547	1.27 494	1.12 383	1.62 566	1.20 481	0.98 501	7.82 684	0.92 497	1.15 680	0.41 639	2.20 688	0.46 636	1.37 675	0.56 620

RGC	1.22 573	0.82 623	1.71 563	0.95 648	0.98 649	1.53 587	0.80 556	2.18 589	1.35 535	1.69 609	1.94 616	2.03 631	1.66 626	2.36 544	1.50 585	0.46 625	0.36 622	0.59 655	0.48 640	0.49 610	0.49 598

MDST_ROB	1.88 633	0.40 494	1.71 563	0.93 643	0.60 545	4.27 691	1.23 635	3.99 687	1.44 579	4.61 696	2.63 652	1.44 540	1.03 525	9.78 703	1.62 600	0.33 559	0.26 554	0.37 595	0.33 595	0.31 514	0.34 529

DFGA-Net	0.77 420	0.47 527	1.75 565	0.55 341	0.46 459	0.83 425	0.44 340	1.38 365	1.10 384	1.05 360	1.20 414	0.70 299	0.58 316	2.27 537	1.31 560	0.19 251	0.17 384	0.24 420	0.24 479	0.28 475	0.30 492

NaN_ROB	1.23 577	0.63 587	1.76 566	0.67 514	0.50 484	1.59 594	2.00 675	1.87 497	1.52 598	2.14 648	1.26 441	1.40 533	1.09 543	4.60 615	1.75 613	0.28 516	0.34 611	0.28 511	0.29 555	0.30 507	0.37 546

IMH-64-1	2.82 670	1.87 685	1.77 567	3.31 701	2.69 698	3.22 675	2.07 679	4.25 692	2.77 675	2.46 659	3.78 672	3.05 667	2.34 668	4.67 617	3.00 650	3.84 707	0.84 685	2.75 702	1.39 692	3.34 700	2.93 700

IMH-64	2.82 670	1.87 685	1.77 567	3.31 701	2.69 698	3.22 675	2.07 679	4.25 692	2.77 675	2.46 659	3.78 672	3.05 667	2.34 668	4.67 617	3.00 650	3.84 707	0.84 685	2.75 702	1.39 692	3.34 700	2.93 700

ARAFT	0.82 452	0.40 494	1.77 567	0.53 310	0.31 232	0.89 448	0.81 561	2.32 612	1.08 372	1.66 606	1.25 439	1.04 435	0.64 348	1.91 495	0.52 335	0.20 302	0.15 317	0.28 511	0.27 525	0.17 149	0.18 178

WCMA_ROB	2.05 643	0.55 561	1.77 567	0.74 574	0.61 551	2.24 643	1.56 656	2.17 588	1.79 632	4.16 692	6.36 691	5.66 692	4.66 696	3.19 584	2.77 644	0.55 646	0.45 648	0.40 612	0.43 628	0.48 606	0.50 602

sAnonymous2	0.59 305	0.61 579	1.82 571	0.61 444	0.52 499	0.51 194	0.54 444	0.97 196	0.70 211	0.50 184	0.68 215	0.46 162	0.63 341	0.61 121	0.41 243	0.22 376	0.17 384	0.23 394	0.21 404	0.85 656	0.56 620

CroCo_RVC	0.59 305	0.61 579	1.82 571	0.61 444	0.52 499	0.51 194	0.54 444	0.97 196	0.70 211	0.50 184	0.68 215	0.46 162	0.63 341	0.61 121	0.41 243	0.22 376	0.17 384	0.23 394	0.21 404	0.85 656	0.56 620

NCC-stereo	1.20 570	0.60 574	1.84 573	0.88 626	0.95 644	1.32 555	0.94 595	2.14 572	1.36 544	1.43 550	1.79 595	1.93 614	2.13 659	2.54 561	1.41 575	0.49 633	0.38 632	0.45 624	0.59 658	0.43 579	0.45 586

Abc-Net	1.20 570	0.60 574	1.84 573	0.88 626	0.95 644	1.32 555	0.94 595	2.14 572	1.36 544	1.43 550	1.79 595	1.93 614	2.13 659	2.54 561	1.41 575	0.49 633	0.38 632	0.45 624	0.59 658	0.43 579	0.45 586
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
fast-acv-ft	1.00 525	0.48 533	1.85 575	0.61 444	0.52 499	1.77 611	0.69 521	1.52 395	1.47 590	1.34 510	1.85 607	1.73 592	1.24 576	1.62 450	1.56 591	0.27 497	0.28 570	0.28 511	0.28 536	0.28 475	0.31 502

IMH	3.35 682	1.95 688	1.86 576	3.30 700	2.72 700	4.03 688	2.00 675	4.58 696	3.83 688	2.87 671	6.99 694	4.69 683	3.21 681	6.77 669	2.97 649	3.91 710	0.89 689	2.78 704	1.40 696	3.36 702	2.93 700

WAO-6	2.98 677	1.67 680	1.88 577	2.38 688	2.30 692	3.53 678	2.37 691	4.38 694	4.64 696	2.42 655	4.50 676	4.85 686	2.99 678	5.22 627	5.37 676	1.77 684	1.16 702	2.31 691	1.47 697	2.42 684	1.99 686

FBW_ROB	1.78 624	0.66 597	1.90 578	0.72 560	0.66 571	1.79 616	1.07 615	2.79 665	1.77 627	1.84 624	1.79 595	1.98 622	1.37 596	12.42 714	2.22 629	0.36 586	0.38 632	0.57 652	0.39 618	0.46 600	0.51 606

gwcnet-sp	0.80 440	0.37 461	1.94 579	0.62 453	0.45 450	1.38 565	0.53 429	1.68 435	1.20 448	1.37 524	1.08 357	0.93 393	0.82 423	1.45 412	0.79 459	0.22 376	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.25 400

scenet	0.80 440	0.37 461	1.94 579	0.62 453	0.45 450	1.38 565	0.53 429	1.68 435	1.20 448	1.37 524	1.08 357	0.93 393	0.82 423	1.45 412	0.79 459	0.22 376	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.25 400

ssnet	0.80 440	0.37 461	1.94 579	0.62 453	0.45 450	1.38 565	0.53 429	1.68 435	1.20 448	1.37 524	1.08 357	0.93 393	0.82 423	1.45 412	0.79 459	0.22 376	0.22 495	0.22 356	0.21 404	0.23 394	0.25 400

AANet_RVC	1.22 573	0.60 574	1.94 579	0.69 538	0.46 459	0.75 376	0.69 521	1.51 391	1.57 608	1.36 522	1.90 613	1.51 556	0.87 453	7.23 676	1.89 620	0.26 476	0.19 439	0.19 226	0.16 235	0.23 394	0.37 546

APVNet	1.11 553	0.59 571	1.95 583	0.87 624	0.77 608	1.90 624	0.82 565	2.03 544	1.15 419	1.14 400	1.43 512	1.55 562	1.12 555	3.03 578	1.62 600	0.32 552	0.34 611	0.42 618	0.36 609	0.36 548	0.41 569

DRN-Test	1.07 545	0.49 538	1.95 583	0.75 583	0.81 620	1.61 595	0.78 544	2.26 600	1.53 599	1.84 624	1.35 484	1.42 534	1.04 531	2.26 536	1.61 598	0.28 516	0.23 524	0.31 542	0.30 567	0.33 532	0.33 519

RainbowNet	2.06 644	1.86 684	1.97 585	2.86 694	2.25 689	2.03 633	1.79 669	2.77 662	1.92 640	1.54 579	1.84 604	1.95 619	1.73 633	2.23 532	1.38 573	3.40 702	0.86 687	2.39 695	1.00 684	2.94 692	2.42 691

DispNO	0.98 519	0.34 398	2.02 586	0.58 400	0.55 521	0.88 446	0.49 402	1.70 448	1.24 473	1.22 449	1.26 441	1.18 477	0.88 459	5.17 626	0.88 482	0.23 403	0.18 418	0.24 420	0.22 432	0.19 239	0.22 325

LL-Strereo	1.42 594	0.44 518	2.02 586	0.62 453	1.07 655	0.73 366	0.65 509	2.02 540	1.21 455	1.60 593	1.62 566	2.02 628	2.10 654	9.67 702	1.07 529	0.22 376	0.20 456	0.27 495	0.24 479	0.23 394	0.33 519

BEATNet_4x	0.82 452	0.54 557	2.02 586	0.56 363	0.28 163	1.04 496	0.55 454	2.14 572	1.13 405	1.24 456	1.26 441	1.00 423	0.94 481	1.13 324	1.23 551	0.21 340	0.14 239	0.24 420	0.20 360	0.37 554	0.23 350

stereogan	1.22 573	0.45 519	2.03 589	0.87 624	0.85 626	2.52 652	0.72 532	1.98 530	1.78 631	1.92 631	1.94 616	2.31 645	1.42 605	2.10 521	1.14 536	0.38 591	0.36 622	0.39 606	0.32 581	0.52 616	0.49 598

Replicate-Monster	0.43 169	0.30 293	2.04 590	0.37 14	0.22 30	0.47 137	0.23 54	0.82 137	0.50 126	0.44 140	0.27 21	0.31 57	0.29 58	1.01 280	0.26 32	0.14 37	0.11 22	0.14 13	0.12 48	0.13 7	0.38 554

PDISCO_ROB	1.41 592	0.73 615	2.04 590	1.40 669	1.46 677	2.83 666	1.07 615	2.64 652	2.11 652	1.41 542	1.50 533	1.73 592	0.99 504	2.83 574	1.46 581	1.03 673	0.27 564	0.54 644	0.47 638	0.77 652	0.84 659

G-Net	1.71 620	0.67 601	2.09 592	1.14 662	0.75 602	2.96 671	0.89 583	1.58 414	1.30 518	2.76 668	8.12 703	2.29 643	2.51 672	1.94 499	2.23 631	0.49 633	0.45 648	0.45 624	0.31 573	0.62 639	0.59 629

CBFPSM	0.95 511	0.37 461	2.10 593	0.51 260	0.39 383	1.73 605	0.87 581	1.59 419	1.13 405	1.11 375	1.00 320	2.34 646	1.64 625	1.42 401	1.44 578	0.19 251	0.18 418	0.20 277	0.20 360	0.22 369	0.36 542

PWCDC_ROB	1.39 590	0.91 632	2.10 593	1.08 656	0.92 637	1.72 602	0.58 473	2.03 544	3.30 682	1.32 497	4.87 684	1.21 482	1.71 631	1.98 505	1.75 613	0.65 658	0.26 554	0.29 523	0.25 489	0.56 627	0.41 569

PA-Net	1.14 557	0.63 587	2.12 595	0.67 514	0.75 602	1.19 539	0.91 587	1.91 511	1.46 589	1.18 421	1.23 432	1.33 520	1.17 562	4.31 609	1.41 575	0.29 532	0.46 652	0.33 566	0.50 645	0.33 532	0.57 623
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ELAS	2.67 665	0.80 619	2.13 596	1.13 659	1.15 664	6.25 699	2.56 695	3.50 680	3.68 687	5.36 703	4.92 685	3.79 677	5.56 698	3.65 595	5.22 675	0.66 659	0.57 670	0.56 650	0.54 652	0.65 642	0.75 652
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADNet_RVC	0.88 486	0.56 565	2.15 597	0.57 385	0.43 435	1.17 536	0.46 365	1.68 435	1.12 399	0.91 316	1.24 437	0.91 384	0.94 481	2.22 531	1.20 543	0.28 516	0.22 495	0.32 554	0.28 536	0.46 600	0.42 577

Consistency-Raft	1.27 584	1.01 640	2.17 598	1.04 654	1.20 669	0.96 483	1.00 606	1.84 486	1.95 643	1.38 530	2.11 628	1.44 540	1.03 525	1.18 339	1.40 574	0.73 664	0.83 682	0.89 668	0.99 683	1.33 673	0.95 663

WAO-7	2.78 668	1.54 674	2.18 599	1.41 672	1.19 668	3.92 685	2.01 678	4.19 690	3.89 689	2.98 675	5.47 687	4.18 680	3.28 682	8.24 690	4.27 665	1.13 679	1.01 696	1.18 679	1.13 690	1.19 672	1.13 671

DMCA-RVC	0.83 461	0.46 522	2.19 600	0.68 525	0.49 479	0.84 434	0.48 389	1.44 377	1.07 368	1.56 584	1.04 339	1.29 509	0.86 444	1.49 426	0.92 497	0.27 497	0.22 495	0.35 582	0.28 536	0.32 525	0.28 459

LVE	3.40 683	1.80 683	2.21 601	2.90 696	2.44 696	3.27 677	2.25 686	4.80 697	5.06 698	2.43 656	6.79 692	5.99 693	2.64 676	9.20 696	2.28 633	3.30 700	1.11 701	2.38 693	1.48 698	2.95 694	2.62 695

NVstereo2D	0.99 522	0.45 519	2.21 601	0.79 599	0.75 602	1.20 540	0.86 577	1.98 530	1.41 565	1.02 351	1.18 408	1.31 514	0.97 498	2.25 535	0.93 500	0.45 624	0.22 495	0.39 606	0.25 489	0.59 632	0.68 643

StereoDRNet	1.05 538	0.53 553	2.21 601	0.80 600	0.93 640	1.50 582	0.90 584	2.06 552	1.44 579	1.68 608	1.20 414	1.48 548	0.99 504	1.86 486	1.60 597	0.29 532	0.24 535	0.29 523	0.28 536	0.35 544	0.33 519

MonStereo1	3.22 680	1.70 681	2.23 604	2.51 690	2.33 693	5.55 697	1.61 659	3.55 682	4.67 697	3.29 684	8.09 702	4.79 685	3.75 688	6.30 658	2.79 645	2.52 691	0.64 674	1.91 687	1.07 688	2.53 686	2.62 695

S-Stereo	1.17 562	0.48 533	2.25 605	0.83 611	0.81 620	1.22 542	1.17 628	2.12 562	2.08 650	1.47 563	2.13 629	1.55 562	1.16 558	2.09 520	1.46 581	0.42 610	0.40 638	0.35 582	0.32 581	0.45 593	0.73 648

AF-Net	1.23 577	0.56 565	2.31 606	0.88 626	0.93 640	1.41 574	0.73 535	2.27 608	1.71 623	1.76 618	2.42 643	2.00 624	1.70 629	1.98 505	1.62 600	0.50 637	0.29 579	0.49 634	0.33 595	0.40 569	0.34 529

Nwc_Net	1.19 568	0.53 553	2.34 607	0.92 637	0.81 620	1.49 581	0.70 528	2.28 610	1.32 528	1.41 542	2.27 635	2.03 631	1.76 636	2.05 517	1.46 581	0.43 611	0.30 583	0.43 619	0.46 636	0.39 565	0.40 565

SDNR	1.66 614	0.55 561	2.36 608	0.56 363	0.58 535	3.79 684	0.45 359	1.78 469	1.40 561	1.38 530	2.45 646	1.13 470	0.96 488	11.03 712	1.31 560	0.67 660	0.64 674	0.43 619	0.32 581	0.71 649	0.76 653

TorneroNet-64	5.41 692	2.10 692	2.43 609	3.49 704	2.83 701	9.90 703	2.13 683	8.87 711	16.79 720	5.39 704	9.18 705	10.68 712	3.92 692	9.55 700	5.11 674	3.36 701	0.86 687	2.88 705	1.62 699	3.76 705	3.37 704

rrr	0.57 279	0.33 369	2.43 609	0.46 157	0.34 310	0.50 181	0.38 246	0.84 149	0.55 150	0.48 167	0.48 120	0.48 178	0.45 187	2.28 539	0.44 266	0.19 251	0.14 239	0.19 226	0.15 191	0.17 149	0.18 178

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 213	1.24 658	2.47 611	0.41 71	0.31 232	0.29 26	0.27 97	1.09 254	0.39 68	0.35 66	0.49 129	0.38 116	0.44 176	0.38 11	0.26 32	0.15 70	0.12 55	0.15 50	0.12 48	0.16 110	0.20 256

TCMNet	1.07 545	0.66 597	2.49 612	0.92 637	1.32 673	1.14 522	0.67 515	1.91 511	1.29 514	1.20 434	1.57 557	1.29 509	0.96 488	2.23 532	1.59 596	0.32 552	0.31 588	0.38 601	0.35 606	0.43 579	0.40 565

MFMNet_re	1.47 598	1.20 654	2.50 613	1.46 675	1.08 656	1.58 593	1.51 651	1.96 528	1.87 637	2.31 653	2.20 632	1.51 556	1.88 644	1.57 433	1.34 568	0.94 670	0.83 682	0.84 667	0.80 672	1.00 663	1.06 667

ktn	4.56 687	2.41 697	2.54 614	3.79 709	3.25 705	4.81 693	2.91 699	5.52 701	7.36 704	4.12 691	14.55 715	7.54 698	3.70 687	7.84 685	3.35 655	4.06 711	1.86 708	3.26 710	2.22 708	3.27 699	2.86 699

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 387	3.18 707	2.55 615	0.40 58	0.24 56	0.42 92	0.23 54	0.66 58	0.46 111	0.47 155	0.45 106	0.33 78	0.27 46	0.58 105	0.30 98	1.34 682	0.10 2	0.22 356	0.19 324	0.45 593	1.32 675

FADNet	0.98 519	0.64 590	2.57 616	0.66 500	0.55 521	0.95 477	0.57 467	1.91 511	1.38 551	0.94 325	1.02 325	1.36 524	1.00 511	2.69 567	0.97 513	0.34 569	0.34 611	0.31 542	0.34 601	0.61 638	0.42 577

WAO-8	4.57 688	2.01 689	2.58 617	2.37 686	2.21 687	9.75 701	1.71 663	6.04 705	16.34 715	4.11 689	7.69 700	7.41 695	3.85 689	10.02 709	3.85 661	2.05 686	1.09 699	2.44 697	1.39 692	2.56 687	1.86 684

Venus	4.57 688	2.01 689	2.58 617	2.37 686	2.21 687	9.75 701	1.71 663	6.04 705	16.34 715	4.11 689	7.69 700	7.41 695	3.85 689	10.02 709	3.85 661	2.05 686	1.09 699	2.44 697	1.39 692	2.56 687	1.86 684

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 550	0.46 522	2.61 619	0.71 554	0.65 564	2.00 631	0.78 544	2.07 554	1.47 590	1.62 598	1.47 522	1.53 559	1.29 584	2.10 521	1.65 606	0.24 425	0.14 239	0.20 277	0.16 235	0.28 475	0.28 459

iResNetv2_ROB	0.88 486	0.43 511	2.62 620	0.60 427	0.38 371	0.94 471	0.67 515	1.88 502	1.38 551	1.27 476	1.45 517	1.26 502	1.05 536	1.92 496	0.64 408	0.24 425	0.15 317	0.19 226	0.14 165	0.24 425	0.21 290

Select-FE	0.87 482	0.42 506	2.64 621	0.57 385	0.48 472	0.47 137	0.23 54	2.59 649	0.85 267	1.08 371	1.32 469	2.00 624	1.73 633	1.15 328	0.47 296	0.21 340	0.17 384	0.21 318	0.26 506	0.20 296	0.33 519

pcwnet_v2	0.91 502	0.39 488	2.74 622	0.64 480	0.55 521	0.81 415	0.49 402	2.19 591	1.63 615	1.44 553	1.64 573	1.09 455	0.79 409	1.31 363	0.70 430	0.32 552	0.25 547	0.29 523	0.27 525	0.37 554	0.37 546

TorneroNet	10.72 710	2.09 691	2.76 623	3.48 703	3.03 703	44.72 731	2.31 688	8.62 710	67.06 745	7.45 711	23.21 723	10.59 711	4.28 695	9.03 693	9.00 691	3.67 704	0.91 691	3.04 706	1.63 700	3.92 707	3.55 707

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 474	0.38 479	2.79 624	0.51 260	0.60 545	0.72 361	0.38 246	2.87 669	0.77 230	0.80 280	1.07 350	2.14 637	0.93 478	0.96 263	0.62 399	0.21 340	0.13 148	0.21 318	0.26 506	0.29 492	0.32 511

SHD	1.42 594	0.81 622	2.79 624	0.98 650	0.92 637	1.97 628	0.68 518	2.43 628	2.55 663	2.54 663	1.72 586	2.01 627	1.62 620	2.14 525	2.70 643	0.40 601	0.33 607	0.39 606	0.40 620	0.48 606	0.54 612

z-ln-s-r	1.18 567	0.61 579	2.91 626	0.54 325	0.56 527	0.81 415	0.86 577	1.72 456	1.55 607	1.18 421	1.62 566	1.37 528	1.16 558	3.67 598	3.77 660	0.20 302	0.15 317	0.21 318	0.17 270	0.29 492	0.24 376

FADNet-RVC-Resample	0.91 502	0.51 545	2.92 627	0.64 480	0.46 459	1.07 505	0.60 489	1.76 465	1.24 473	1.10 374	0.98 314	1.06 441	0.98 501	2.17 528	0.95 508	0.24 425	0.22 495	0.30 535	0.32 581	0.36 548	0.40 565

FADNet-RVC	0.96 515	0.72 612	2.96 628	0.64 480	0.49 479	0.90 452	0.59 480	1.85 493	1.27 494	0.92 319	0.97 309	1.36 524	0.90 465	2.36 544	1.31 560	0.30 541	0.29 579	0.32 554	0.32 581	0.42 577	0.37 546

DStereoO	1.82 628	1.21 655	2.98 629	1.42 673	0.88 635	1.54 588	4.03 703	1.90 509	2.15 655	1.56 584	1.82 602	1.75 597	4.06 693	1.76 470	2.15 627	2.39 690	0.52 663	0.97 671	0.43 628	2.24 681	0.68 643

aanetorigin	1.26 582	0.85 627	3.00 630	0.72 560	0.80 616	1.08 509	1.05 612	1.12 268	1.39 559	3.53 685	2.60 651	1.72 590	1.73 633	1.98 505	1.77 616	0.26 476	0.24 535	0.26 481	0.25 489	0.38 560	0.51 606

PVD	1.82 628	0.91 632	3.02 631	1.03 653	0.94 643	2.61 657	1.14 624	2.78 664	3.40 684	3.08 679	2.75 654	2.39 650	2.49 671	2.81 572	3.66 659	0.48 631	0.49 661	0.59 655	0.49 643	0.60 635	0.81 657

Syn2CoEx	1.23 577	0.80 619	3.07 632	0.83 611	0.68 579	1.39 568	0.87 581	2.23 597	1.57 608	1.28 482	1.58 559	1.42 534	1.57 618	3.79 602	1.48 584	0.36 586	0.32 601	0.34 574	0.30 567	0.30 507	0.41 569

test_xeample3	0.57 279	0.33 369	3.11 633	0.46 157	0.34 310	0.55 240	0.38 246	0.86 162	0.49 121	0.54 208	0.46 113	0.44 147	0.44 176	1.49 426	0.45 279	0.18 202	0.14 239	0.19 226	0.15 191	0.17 149	0.18 178

DGSMNet	1.24 580	0.84 626	3.20 634	0.91 636	0.92 637	1.39 568	1.34 642	2.46 634	1.44 579	1.34 510	1.66 575	1.50 553	1.03 525	1.85 483	1.30 559	0.48 631	0.48 655	0.55 648	0.51 648	0.78 653	0.79 655

XQC	1.51 602	0.98 637	3.20 634	0.92 637	0.76 607	2.01 632	1.17 628	2.53 645	1.99 645	2.01 641	1.54 544	2.00 624	1.54 616	3.16 583	3.46 657	0.49 633	0.31 588	0.45 624	0.40 620	0.71 649	0.62 634

ELAS_RVC	2.87 674	0.80 619	3.22 636	1.16 664	1.12 658	2.92 670	5.33 706	2.98 671	4.18 692	5.04 700	4.82 683	4.71 684	8.23 707	4.25 608	4.79 671	0.67 660	0.57 670	0.57 652	0.53 651	0.66 643	0.74 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CSAN	1.61 611	0.67 601	3.24 637	0.74 574	0.52 499	1.77 611	1.74 666	1.98 530	1.94 642	2.47 661	2.33 639	1.93 614	2.04 651	6.45 663	1.95 622	0.43 611	0.36 622	0.41 617	0.42 624	0.43 579	0.44 584

GASNet	1.13 555	1.10 648	3.29 638	1.00 652	0.68 579	0.82 417	0.67 515	1.85 493	1.38 551	1.39 534	1.25 439	1.25 496	1.20 572	2.72 569	1.62 600	0.46 625	0.26 554	0.36 592	0.34 601	0.55 626	0.33 519

DStereoRT	1.52 603	0.36 440	3.37 639	0.69 538	0.54 514	2.05 637	0.59 480	1.85 493	1.21 455	1.38 530	1.46 519	0.84 358	1.27 580	6.33 660	1.07 529	0.24 425	0.19 439	4.29 714	2.08 706	0.25 438	0.39 559

SAMSARA	1.80 626	0.90 629	3.37 639	1.28 668	1.13 660	3.71 680	2.33 689	2.53 645	1.93 641	3.17 682	1.73 587	2.99 665	1.68 628	3.53 594	2.46 639	0.47 629	0.54 666	0.43 619	0.47 638	0.59 632	0.64 637

Wz-Net-MNSev	1.21 572	0.66 597	3.44 641	0.69 538	0.73 589	1.93 627	1.44 648	2.16 580	1.59 610	1.85 626	1.49 526	1.50 553	1.34 592	2.05 517	1.54 590	0.27 497	0.24 535	0.28 511	0.28 536	0.35 544	0.32 511

NVStereoNet_ROB	2.17 652	1.18 652	3.51 642	1.14 662	1.26 672	1.57 592	1.51 651	2.19 591	2.11 652	2.04 642	4.80 682	3.17 672	2.11 657	7.97 686	2.10 624	1.12 678	0.94 692	1.10 678	1.34 691	0.95 661	1.31 673
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 540	0.43 511	3.59 643	0.53 310	0.66 571	0.79 401	0.39 264	2.60 650	0.98 323	0.96 331	4.58 679	2.05 635	0.56 292	0.99 271	0.51 327	0.19 251	0.14 239	0.21 318	0.28 536	0.32 525	0.41 569

KSHMR	8.76 706	2.14 693	3.59 643	3.60 707	3.13 704	4.15 689	2.67 696	5.61 703	58.90 744	3.04 677	55.71 742	4.94 687	2.54 674	4.61 616	3.05 652	3.49 703	1.57 707	3.14 707	1.98 704	3.84 706	3.49 705

RTSC	1.43 597	0.89 628	3.62 645	0.94 646	0.64 559	1.85 621	0.69 521	2.20 594	2.04 649	2.22 649	1.70 583	1.67 583	1.27 580	2.53 560	4.48 668	0.33 559	0.25 547	0.27 495	0.29 555	0.38 560	0.40 565

DispFullNet	2.39 660	2.89 706	3.74 646	3.09 699	2.27 691	2.04 634	0.84 568	2.19 591	1.73 625	2.54 663	1.98 619	2.23 638	5.83 699	3.44 593	1.84 619	1.03 673	0.33 607	2.65 701	1.97 703	2.87 691	2.34 690

ADCRef	1.50 601	0.61 579	3.83 647	0.76 591	0.77 608	1.91 625	0.77 541	2.16 580	1.34 532	1.63 600	1.59 563	1.35 523	1.40 600	1.79 479	8.32 688	0.25 449	0.21 474	0.32 554	0.31 573	0.31 514	0.32 511

PASM	1.48 600	1.08 644	3.96 648	0.93 643	0.93 640	1.17 536	1.19 630	1.77 467	1.65 616	1.90 628	1.52 541	1.75 597	1.42 605	4.54 613	1.52 589	0.64 657	0.68 679	0.69 662	0.79 671	0.70 647	0.74 650

PWC_ROB	1.39 590	0.93 634	4.07 649	0.77 593	0.83 623	1.16 529	0.53 429	1.87 497	2.01 646	2.36 654	3.06 662	1.65 580	1.60 619	2.65 566	2.29 635	0.34 569	0.23 524	0.36 592	0.25 489	0.39 565	0.49 598

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 653	1.29 662	4.14 650	1.10 658	0.78 612	5.00 694	2.38 693	2.47 635	2.67 671	1.94 635	2.28 636	2.66 659	1.70 629	9.10 694	2.29 635	0.68 662	0.52 663	0.68 661	0.71 668	1.17 671	0.81 657

iinet-f	1.04 533	0.50 541	4.24 651	0.58 400	0.43 435	1.78 615	0.70 528	1.29 343	1.16 426	1.25 459	1.42 508	1.57 566	1.42 605	1.47 417	1.70 610	0.26 476	0.23 524	0.20 277	0.20 360	0.26 453	0.26 422

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 626	1.11 649	4.33 652	0.84 615	0.77 608	3.70 679	2.41 694	2.04 547	1.85 636	1.75 615	1.90 613	1.92 613	1.25 577	7.33 677	1.45 579	0.47 629	0.47 653	0.53 643	0.77 670	0.50 612	0.55 618

MFN_U_SF_RVC	1.62 613	0.96 636	4.36 653	0.92 637	0.69 582	2.62 658	1.10 617	2.50 641	1.74 626	1.99 640	1.86 609	2.45 652	1.78 638	3.08 581	2.84 646	0.54 642	0.50 662	0.56 650	0.60 660	0.60 635	0.67 639

ADCL	1.82 628	0.70 607	4.57 654	0.70 548	0.63 558	2.56 653	1.77 668	2.08 555	1.77 627	1.95 637	1.89 611	2.04 633	1.88 644	2.36 544	9.55 694	0.27 497	0.25 547	0.35 582	0.32 581	0.39 565	0.39 559

Wz-Net-LNSev	1.17 562	0.72 612	4.71 655	0.66 500	0.84 625	1.72 602	1.13 621	1.97 529	1.43 576	1.34 510	1.32 469	1.66 581	1.30 587	1.44 410	1.51 587	0.29 532	0.26 554	0.24 420	0.23 464	0.33 532	0.35 538

notaker	4.29 686	2.42 698	5.06 656	3.89 710	3.29 707	4.00 686	2.25 686	4.93 699	3.47 685	4.21 694	6.79 692	7.67 699	3.37 684	9.25 698	6.47 680	4.09 712	1.42 704	3.35 711	2.13 707	4.11 709	3.54 706

GwcNet	1.26 582	0.63 587	5.13 657	0.81 604	1.15 664	1.73 605	0.69 521	1.84 486	1.53 599	1.51 571	1.71 585	1.72 590	1.09 543	2.20 530	1.61 598	0.31 544	0.30 583	0.29 523	0.27 525	0.30 507	0.41 569

pmcnn	2.84 672	0.46 522	5.19 658	0.68 525	0.42 430	1.55 589	1.16 627	2.32 612	1.60 613	2.72 666	7.49 696	17.96 716	1.48 613	6.04 649	6.64 682	0.18 202	0.15 317	0.15 50	0.12 48	0.20 296	0.20 256

AANet	1.72 621	1.32 664	5.46 659	0.70 548	0.73 589	1.52 584	0.85 575	1.95 524	3.12 678	3.12 680	3.30 665	2.91 664	2.23 663	2.48 557	2.27 632	0.44 620	0.31 588	0.34 574	0.31 573	0.47 604	0.58 626

DPSNet	1.91 638	0.64 590	5.95 660	0.73 568	0.59 541	2.04 634	1.61 659	3.84 685	1.96 644	1.54 579	1.39 497	2.27 641	3.32 683	4.95 623	4.79 671	0.50 637	0.31 588	0.29 523	0.26 506	0.67 644	0.54 612

w-ln-seven	1.56 607	0.83 625	5.96 661	0.78 597	0.74 597	2.64 659	1.01 609	2.13 570	2.03 647	2.09 645	1.76 590	1.84 606	1.27 580	2.98 577	3.23 654	0.29 532	0.26 554	0.31 542	0.30 567	0.41 573	0.38 554

tt	6.61 699	0.28 229	6.10 662	3.77 708	2.17 686	11.53 706	19.61 717	13.53 717	5.81 701	3.00 676	2.82 656	4.97 689	6.33 701	3.83 603	7.23 685	9.13 719	11.32 725	5.87 718	6.22 720	6.01 714	2.63 697

TestStereo_HL3	0.83 461	0.28 229	6.29 663	0.46 157	0.35 328	0.70 353	0.53 429	1.03 224	0.94 304	0.97 333	1.02 325	0.80 327	0.63 341	1.16 332	0.41 243	0.18 202	0.14 239	0.17 149	0.16 235	0.17 149	0.23 350

MADNet++	5.41 692	3.18 707	6.43 664	4.66 714	3.95 711	6.15 698	6.75 707	4.51 695	4.51 695	5.06 701	6.27 690	4.96 688	6.14 700	9.39 699	11.70 700	4.71 713	4.19 715	3.97 713	3.33 711	4.08 708	4.25 712

ADCS	2.35 657	1.26 659	6.54 665	0.85 618	0.77 608	2.18 641	1.79 669	2.47 635	2.20 656	2.80 669	2.14 631	2.38 648	2.09 653	2.81 572	13.83 708	0.43 611	0.41 639	0.40 612	0.45 634	0.59 632	0.67 639

DeepPrunerF	1.68 617	0.82 623	6.82 666	0.94 646	1.20 669	0.91 455	0.97 600	2.50 641	5.19 699	1.22 449	1.30 462	1.18 477	1.29 584	4.96 624	1.75 613	0.43 611	0.35 618	0.52 639	0.48 640	0.43 579	0.42 577

w-ln-seven-2	1.42 594	0.69 605	6.86 667	0.71 554	0.62 555	1.23 545	0.92 589	1.84 486	1.59 610	1.74 613	1.59 563	1.49 550	1.40 600	3.69 599	2.22 629	0.27 497	0.26 554	0.29 523	0.26 506	0.34 540	0.33 519

SANet	2.26 654	0.70 607	6.94 668	0.69 538	0.46 459	2.76 664	1.76 667	2.61 651	5.84 702	2.45 658	3.52 669	3.71 676	3.38 685	5.90 645	2.14 626	0.34 569	0.31 588	0.32 554	0.29 555	0.54 624	0.43 581

z-mn7	1.77 623	1.06 641	7.02 669	0.74 574	0.54 514	2.58 654	1.03 610	1.90 509	2.73 674	1.61 594	3.00 660	1.96 620	1.40 600	5.23 628	2.87 647	0.31 544	0.25 547	0.27 495	0.25 489	0.34 540	0.35 538

FINET	1.54 605	0.67 601	7.28 670	0.76 591	0.97 647	1.42 577	1.38 645	2.80 667	3.12 678	1.23 452	1.68 579	1.04 435	1.11 549	3.35 591	1.78 617	0.43 611	0.37 627	0.32 554	0.29 555	0.43 579	0.41 569

AnyNet_C32	2.14 650	1.45 666	7.38 671	0.95 648	1.12 658	2.23 642	2.34 690	2.10 560	1.54 601	2.44 657	1.79 595	2.04 633	1.66 626	2.69 567	10.48 698	0.38 591	0.35 618	0.35 582	0.42 624	0.50 612	0.60 632

DStereoFS	6.12 697	2.43 699	7.51 672	2.47 689	2.16 685	16.09 711	8.18 708	4.22 691	12.08 709	3.74 686	14.16 713	7.84 701	13.66 714	7.03 675	9.84 696	0.90 667	1.49 705	1.23 680	2.79 710	1.36 674	3.31 703

MANE	7.50 702	0.64 590	7.97 673	1.40 669	2.10 684	16.86 713	12.56 714	12.91 716	17.51 723	8.50 712	11.60 708	14.66 713	13.33 711	12.02 713	13.28 703	0.62 654	0.52 663	0.52 639	1.90 701	0.56 627	0.58 626

DStereoSA	5.78 695	1.09 646	8.20 674	2.07 682	4.09 712	4.26 690	21.23 719	4.17 689	5.59 700	1.96 638	12.40 709	1.57 566	13.59 713	7.02 673	13.02 701	0.90 667	3.63 713	0.91 670	3.68 714	1.84 677	4.43 713

SGM+DAISY	5.38 691	1.28 661	8.24 675	1.27 667	1.16 666	10.62 704	16.01 716	2.93 670	2.53 662	8.64 713	13.03 710	8.26 703	13.38 712	6.34 661	7.59 686	1.07 676	1.05 698	1.00 675	0.98 681	1.02 665	1.12 670

ACVNet_2	2.86 673	1.47 668	8.28 676	2.68 692	2.26 690	2.70 660	1.84 674	3.41 677	3.04 677	2.27 651	3.42 668	4.58 682	2.10 654	5.91 646	1.62 600	2.58 693	0.67 677	2.22 689	0.85 674	2.79 689	2.47 692

XX-Stereo	0.97 516	0.28 229	8.28 676	0.85 618	0.70 588	0.44 109	0.22 38	1.07 242	0.69 208	0.66 254	1.56 553	1.38 531	0.38 135	1.36 378	0.38 208	0.21 340	0.14 239	0.20 277	0.19 324	0.19 239	0.16 120

ADCMid	2.11 648	0.90 629	8.39 678	0.75 583	0.69 582	1.98 629	1.14 624	2.18 589	1.67 619	2.85 670	1.85 607	2.35 647	2.02 650	2.35 543	10.58 699	0.34 569	0.32 601	0.39 606	0.44 631	0.51 615	0.53 611

EDNetEfficient	2.40 661	1.14 650	8.59 679	0.77 593	0.73 589	1.06 502	1.53 654	1.54 401	4.06 690	4.87 699	2.81 655	2.23 638	3.53 686	3.04 579	9.65 695	0.27 497	0.24 535	0.27 495	0.31 573	0.70 647	0.67 639

Wz-Net-SNSev	1.68 617	1.45 666	8.71 680	0.71 554	0.67 577	1.35 563	1.51 651	2.15 578	1.47 590	1.51 571	1.68 579	2.27 641	1.38 597	4.23 606	2.36 637	0.32 552	0.29 579	0.31 542	0.33 595	0.43 579	0.39 559

Wz-Net-TNSev	2.10 647	2.71 705	9.30 681	0.72 560	0.65 564	2.41 651	1.81 673	2.45 630	1.77 627	1.62 598	1.56 553	2.56 655	2.01 648	5.30 629	4.46 667	0.41 605	0.38 632	0.33 566	0.37 614	0.54 624	0.64 637

ADCPNet	1.97 641	0.78 618	9.38 682	0.74 574	0.61 551	2.73 663	1.36 644	2.11 561	1.66 617	1.92 631	1.70 583	2.45 652	2.07 652	2.50 558	6.84 683	0.38 591	0.38 632	0.38 601	0.43 628	0.47 604	0.50 602

zh-sn7	2.00 642	1.73 682	9.50 683	0.77 593	0.73 589	1.77 611	1.32 641	2.08 555	1.66 617	1.91 629	2.48 648	1.81 604	2.25 664	5.74 641	4.07 664	0.33 559	0.33 607	0.32 554	0.32 581	0.44 590	0.46 591

zh-mn7	1.84 631	1.51 671	9.67 684	0.70 548	0.54 514	1.47 580	0.84 568	1.93 519	2.13 654	2.50 662	2.70 653	1.67 583	1.35 593	4.75 621	3.14 653	0.32 552	0.27 564	0.27 495	0.27 525	0.32 525	0.39 559

ADCP+	2.12 649	0.56 565	10.01 685	0.68 525	0.91 636	2.25 644	1.04 611	1.92 517	1.50 597	1.58 589	1.34 479	1.73 592	1.62 620	2.27 537	13.20 702	0.25 449	0.22 495	0.32 554	0.29 555	0.38 560	0.34 529

AnyNet_C01	2.38 659	2.21 694	10.17 686	0.99 651	0.79 614	3.12 672	2.37 691	2.69 659	1.89 638	2.58 665	2.44 645	2.70 660	1.86 643	3.65 595	7.12 684	0.41 605	0.41 639	0.40 612	0.42 624	0.68 645	0.79 655

JetBlue	4.18 685	2.45 700	10.42 687	1.40 669	2.89 702	10.68 705	10.68 709	3.91 686	2.52 661	2.74 667	3.39 667	4.50 681	4.27 694	7.97 686	7.67 687	0.89 666	0.97 694	0.89 668	0.92 676	2.26 682	2.21 688

PWCK	3.24 681	2.37 695	10.86 688	2.14 683	1.14 662	3.71 680	4.19 704	3.02 673	3.55 686	3.05 678	3.63 670	3.09 670	2.35 670	8.16 689	3.41 656	2.17 688	0.96 693	1.77 684	1.01 685	2.84 690	1.40 677

SGM-ForestM	7.81 703	0.48 533	11.02 689	0.74 574	0.40 398	16.83 712	12.72 715	7.91 709	8.13 705	11.53 715	10.25 707	22.44 726	14.01 715	17.02 716	20.52 716	0.38 591	0.39 637	0.37 595	0.36 609	0.37 554	0.38 554

MADNet+	2.80 669	3.38 709	11.57 690	1.50 676	1.21 671	3.18 674	2.00 675	3.52 681	2.61 665	1.81 621	2.09 627	2.83 661	2.18 661	7.55 680	5.44 677	0.84 665	0.83 682	0.71 663	0.66 664	1.05 668	1.08 668

WZ-Net	2.14 650	1.08 644	11.68 691	0.89 633	0.78 612	1.76 609	1.59 658	2.39 623	2.03 647	2.11 646	1.95 618	2.30 644	2.28 665	5.94 648	3.86 663	0.35 579	0.27 564	0.29 523	0.32 581	0.52 616	0.50 602

psmorigin	1.69 619	0.74 617	13.13 692	0.70 548	0.60 545	1.16 529	0.79 553	1.69 444	1.25 481	2.07 644	1.77 593	2.23 638	1.51 615	2.14 525	1.45 579	0.39 598	0.41 639	0.34 574	0.33 595	0.45 593	0.63 636

PML	51.64 738	37.49 728	14.31 693	7.45 715	20.27 720	107.80 744	231.34 747	8.94 712	27.70 729	86.74 745	268.93 747	69.03 743	61.09 742	24.71 728	14.36 709	9.71 722	3.40 711	9.60 721	4.67 717	20.46 726	4.76 715

TCMNet-wrong-test	10.42 708	11.55 715	15.31 694	20.99 722	18.49 716	13.94 709	10.69 710	16.07 718	4.14 691	5.27 702	5.64 688	16.22 715	12.57 709	7.57 681	10.26 697	7.44 717	2.38 709	4.30 715	3.43 712	11.37 720	10.87 717

RTS	2.76 666	1.55 675	15.40 695	1.13 659	1.42 675	3.75 682	2.21 684	2.45 630	2.72 672	2.91 673	2.85 657	2.58 656	1.62 620	6.28 656	5.80 678	0.41 605	0.30 583	0.35 582	0.35 606	0.52 616	0.54 612

RTSA	2.76 666	1.55 675	15.40 695	1.13 659	1.42 675	3.75 682	2.21 684	2.45 630	2.72 672	2.91 673	2.85 657	2.58 656	1.62 620	6.28 656	5.80 678	0.41 605	0.30 583	0.35 582	0.35 606	0.52 616	0.54 612

UNDER WATER	5.68 694	2.46 701	15.52 697	3.98 712	3.53 708	5.15 695	2.74 697	5.58 702	16.41 718	4.00 687	4.56 677	9.12 705	6.43 702	6.22 652	9.11 692	3.85 709	1.35 703	3.18 709	1.98 704	4.51 712	3.84 710

LSM	6.55 698	1.26 659	15.64 698	1.79 679	68.74 737	1.67 601	2.08 681	2.26 600	2.59 664	3.13 681	3.08 663	1.90 608	1.81 639	2.89 575	2.16 628	0.43 611	0.59 673	0.50 635	0.58 656	0.64 640	17.24 725

HanzoNet	11.92 711	5.12 710	17.18 699	4.19 713	3.59 710	5.16 696	2.82 698	7.41 708	9.96 706	33.31 738	27.60 725	22.25 725	37.31 733	18.18 718	13.57 704	8.13 718	3.44 712	3.50 712	3.44 713	7.77 718	4.52 714

MSAF-DinoV2	2.45 662	1.88 687	17.19 700	0.89 633	0.52 499	1.39 568	0.97 600	2.84 668	1.77 627	1.55 582	1.65 574	3.60 675	2.28 665	5.74 641	4.64 670	0.28 516	0.17 384	0.26 481	0.28 536	0.49 610	0.54 612

ACVNet_1	3.08 679	1.48 669	17.70 701	2.90 696	2.35 695	2.30 646	1.43 647	3.16 675	2.26 659	1.91 629	2.05 625	3.51 674	2.32 667	3.71 600	1.58 593	3.25 698	0.66 676	2.40 696	1.06 687	3.07 697	2.59 693

Dean	3.77 684	1.65 678	17.87 702	3.01 698	2.54 697	3.15 673	2.10 682	4.80 697	4.42 693	2.89 672	6.03 689	5.45 691	2.55 675	3.40 592	2.13 625	3.22 697	0.89 689	2.51 699	1.07 688	3.07 697	2.65 698

UNDER WATER-64	5.84 696	2.48 702	17.93 703	3.97 711	3.58 709	7.70 700	3.03 700	5.72 704	14.13 710	4.18 693	4.00 674	9.27 706	6.80 703	6.20 651	9.22 693	3.67 704	1.52 706	3.14 707	1.95 702	4.43 711	3.83 709

Selective-IGEV-i16pa	99.10 744	136.42 744	18.03 704	1.63 677	1.03 651	188.26 746	3.57 702	184.13 747	171.49 747	89.33 746	181.04 745	121.37 746	199.53 747	226.69 747	143.13 744	134.07 746	21.81 738	32.22 735	4.64 716	2.18 680	121.36 745

SuperB	2.50 664	0.72 612	18.07 705	0.72 560	0.53 507	1.85 621	0.86 577	1.80 476	2.40 660	1.54 579	1.42 508	1.13 470	1.17 562	4.18 605	4.80 673	0.25 449	0.20 456	0.23 394	0.19 324	7.64 717	0.38 554

ACVNet-4b	3.05 678	1.42 665	18.09 706	2.85 693	2.33 693	2.32 649	1.22 633	2.47 635	2.21 657	1.26 471	2.36 640	2.64 658	1.46 609	6.32 659	1.23 551	3.29 699	0.45 648	2.37 692	1.02 686	3.03 696	2.61 694

Selective-IGEV-i16pc	2.09 646	0.31 326	19.73 707	0.57 385	0.39 383	2.72 661	1.47 649	1.46 381	1.31 525	0.83 291	1.23 432	1.05 439	0.63 341	7.69 683	0.83 470	0.41 605	0.22 495	0.22 356	0.23 464	0.22 369	0.24 376

Selective-IGEV-i16pb	2.30 656	0.35 427	19.92 708	0.60 427	0.40 398	2.59 656	1.50 650	3.09 674	1.91 639	0.98 335	1.68 579	1.37 528	0.99 504	8.11 688	0.96 512	0.38 591	0.21 474	0.22 356	0.26 506	0.25 438	0.29 474

light-stereo	14.46 715	1.65 678	20.58 709	19.82 719	25.36 723	19.10 714	0.90 584	9.64 713	6.02 703	19.83 725	46.75 740	67.67 742	2.22 662	32.02 729	2.68 642	1.65 683	3.82 714	0.79 664	0.95 679	3.54 703	4.12 711

USTest	14.33 714	14.93 716	21.00 710	17.41 718	16.02 713	23.11 715	33.76 726	22.02 719	11.81 708	9.47 714	10.19 706	15.94 714	13.17 710	17.25 717	22.38 718	3.81 706	5.01 716	6.17 719	6.18 719	9.23 719	7.81 716

LRCNet_RVC	22.79 721	32.09 727	22.06 711	29.83 726	26.15 724	4.40 692	0.84 568	22.64 720	2.10 651	26.93 729	29.25 727	23.03 727	15.56 716	23.91 724	18.92 715	32.00 736	20.04 737	34.68 736	32.13 737	30.66 735	28.52 734

DGTPSM_ROB	13.06 712	8.27 711	22.29 712	9.53 716	18.14 714	11.53 706	31.97 724	10.82 714	16.25 713	7.14 708	19.39 721	10.12 708	16.69 717	9.85 704	22.49 719	4.77 714	8.72 718	5.37 716	10.24 725	6.15 715	11.56 718

DPSMNet_ROB	13.08 713	8.28 712	22.32 713	9.54 717	18.15 715	11.53 706	31.98 725	10.83 715	16.27 714	7.17 709	19.40 722	10.12 708	16.69 717	9.87 705	22.50 720	4.78 715	8.72 718	5.38 717	10.25 726	6.16 716	11.59 719

Selective-IGEV-i1pa	20.34 720	26.89 726	23.27 714	3.54 705	1.82 681	32.96 730	20.08 718	31.17 729	25.55 724	24.32 727	27.65 726	33.37 729	27.28 727	32.74 730	27.03 728	20.62 735	6.83 717	12.51 726	4.91 718	3.61 704	20.74 726

iinet-test	18.01 716	18.04 717	23.78 715	20.87 720	19.69 718	26.45 717	35.63 727	25.63 723	15.99 711	13.41 716	13.26 711	20.54 717	17.74 720	20.59 719	25.07 723	9.57 720	8.78 720	9.86 722	9.83 722	13.20 721	12.18 720

IINet	18.01 716	18.04 717	23.78 715	20.87 720	19.69 718	26.45 717	35.63 727	25.63 723	15.99 711	13.41 716	13.26 711	20.54 717	17.73 719	20.59 719	25.07 723	9.57 720	8.78 720	9.86 722	9.83 722	13.20 721	12.18 720

Anonymous_1	42.79 736	18.71 719	24.75 717	21.81 723	45.16 735	27.68 719	37.52 729	28.64 727	16.34 715	14.72 720	14.53 714	20.60 719	17.82 721	21.52 721	25.88 725	113.45 745	8.91 722	100.63 741	126.37 743	158.50 746	12.31 722

DPSM_ROB	19.12 718	19.13 720	25.13 718	22.15 724	20.86 721	28.06 720	37.75 730	27.18 725	16.95 721	14.25 718	15.07 716	21.66 720	18.69 722	21.83 722	26.51 726	10.15 723	9.30 723	10.45 724	10.41 727	14.00 723	12.85 723

DPSM	19.12 718	19.13 720	25.13 718	22.15 724	20.86 721	28.06 720	37.75 730	27.18 725	16.95 721	14.25 718	15.07 716	21.66 720	18.69 722	21.83 722	26.51 726	10.15 723	9.30 723	10.45 724	10.41 727	14.00 723	12.85 723

JetRed	7.02 700	8.94 713	25.72 720	2.89 695	3.27 706	14.25 710	12.27 713	6.69 707	4.45 694	4.46 695	4.56 677	6.65 694	5.43 697	7.46 679	14.41 710	2.60 694	3.31 710	2.61 700	2.30 709	4.34 710	3.79 708

xxxxx1	54.34 739	26.72 723	27.03 721	114.14 740	99.00 740	30.68 725	47.19 732	32.52 730	26.09 725	17.85 721	17.48 718	21.86 722	20.92 724	24.38 725	33.78 729	34.73 737	41.33 739	157.67 744	175.68 744	65.82 739	71.99 742

tt_ll	54.34 739	26.72 723	27.03 721	114.14 740	99.00 740	30.68 725	47.19 732	32.52 730	26.09 725	17.85 721	17.48 718	21.86 722	20.92 724	24.38 725	33.78 729	34.73 737	41.33 739	157.67 744	175.68 744	65.82 739	71.99 742

ff	54.34 739	26.72 723	27.03 721	114.14 740	99.00 740	30.68 725	47.19 732	32.52 730	26.09 725	17.85 721	17.48 718	21.86 722	20.92 724	24.38 725	33.78 729	34.73 737	41.33 739	157.67 744	175.68 744	65.82 739	71.99 742

LE_ROB	8.35 704	0.47 527	27.42 724	0.83 611	0.34 310	2.84 667	3.36 701	4.03 688	27.04 728	25.20 728	8.72 704	8.55 704	27.35 728	7.37 678	22.13 717	0.22 376	0.20 456	0.20 277	0.21 404	0.25 438	0.25 400

HaxPig	39.02 733	41.39 737	41.59 725	30.10 727	32.36 725	29.49 722	27.65 722	30.56 728	37.94 739	43.75 739	43.81 737	33.42 730	35.69 729	41.51 732	40.33 734	43.91 740	47.48 743	45.87 737	47.14 739	42.29 736	44.06 738

AVERAGE_ROB	40.42 734	42.30 738	42.61 726	36.91 729	35.54 727	30.42 724	27.59 721	37.45 735	38.45 740	44.87 740	44.27 738	37.55 732	36.69 731	41.82 733	40.25 733	45.36 741	46.73 742	47.09 738	46.32 738	42.47 737	43.74 737

DLNR-FE	23.24 723	48.33 741	43.35 727	177.19 744	78.30 738	0.35 46	0.21 28	23.45 722	0.82 255	0.67 256	0.86 275	0.58 244	0.29 58	1.62 450	0.48 306	10.93 726	0.13 148	0.18 198	0.14 165	76.65 743	0.23 350

DLNR_Zeroshot_test	23.23 722	48.25 740	43.77 728	177.04 743	78.39 739	0.35 46	0.21 28	23.33 721	0.82 255	0.67 256	0.86 275	0.58 244	0.30 70	1.64 452	0.48 306	10.69 725	0.13 148	0.18 198	0.14 165	76.63 742	0.23 350

MEDIAN_ROB	42.01 735	44.30 739	44.14 729	35.08 728	34.90 726	31.33 728	29.90 723	36.77 734	40.11 741	47.14 743	46.55 739	37.49 731	38.50 740	44.30 742	42.32 735	47.93 742	49.31 744	49.68 739	49.00 740	44.98 738	46.46 739

fast-reg	38.09 726	38.29 729	49.94 730	45.01 736	43.13 734	57.09 740	76.20 736	54.42 736	33.68 731	28.38 730	30.12 729	41.22 733	35.75 730	42.56 734	52.82 736	19.55 727	18.65 729	20.83 727	20.77 729	28.16 727	25.19 727

RAFT-FEzeroshot	38.43 729	38.42 731	50.19 731	44.92 734	41.98 731	56.48 737	76.24 740	54.46 739	33.87 734	28.51 733	30.31 733	43.61 738	37.54 734	43.76 736	53.32 740	20.29 729	18.70 732	21.03 729	21.04 732	28.21 731	25.79 730

RAFT-FE	38.43 729	38.42 731	50.19 731	44.92 734	41.98 731	56.48 737	76.24 740	54.46 739	33.87 734	28.51 733	30.31 733	43.61 738	37.54 734	43.76 736	53.32 740	20.29 729	18.70 732	21.03 729	21.04 732	28.21 731	25.79 730

Hybrid-DGEV	38.41 727	38.43 734	50.24 733	44.83 733	41.93 729	56.45 734	76.20 736	54.48 741	33.86 733	28.46 732	30.13 730	43.49 734	37.75 738	43.77 739	53.30 738	20.31 731	18.69 731	21.02 728	20.97 730	28.20 730	25.72 728

CasAABBNet	38.42 728	38.42 731	50.26 734	44.76 731	41.87 728	56.47 735	76.22 739	54.44 737	33.92 736	28.53 735	30.36 735	43.53 737	37.59 736	43.77 739	53.32 740	20.27 728	18.70 732	21.03 729	21.04 732	28.19 729	25.79 730

FlowAnything	38.45 731	38.38 730	50.32 735	44.77 732	41.97 730	56.43 733	76.20 736	54.49 742	34.43 738	28.45 731	30.15 731	43.52 736	37.69 737	43.76 736	53.31 739	20.36 732	18.71 735	21.03 729	21.10 736	28.18 728	25.74 729

Selective-RAFT-Error	38.47 732	38.44 735	50.38 736	44.74 730	42.01 733	56.47 735	76.24 740	54.44 737	34.02 737	28.59 736	30.30 732	43.51 735	38.10 739	43.69 735	53.24 737	20.36 732	18.72 736	21.05 733	21.02 731	28.25 733	25.87 733

LSM0	42.92 737	38.72 736	50.66 737	47.49 737	110.18 745	56.77 739	75.87 735	54.87 743	33.74 732	29.48 737	31.12 736	43.77 740	37.12 732	43.85 741	53.44 743	20.50 734	18.67 730	21.05 733	21.07 735	28.37 734	41.73 736

RSGM-EC	88.73 742	82.35 742	50.81 738	105.24 738	99.50 743	93.69 742	125.26 744	90.19 744	46.12 742	45.12 741	57.25 743	101.03 744	88.09 744	153.95 744	152.34 745	105.29 743	59.41 745	113.44 742	52.73 741	91.73 744	61.05 740

acva	88.73 742	82.35 742	50.81 738	105.24 738	99.50 743	93.69 742	125.26 744	90.19 744	46.12 742	45.12 741	57.25 743	101.03 744	88.09 744	153.95 744	152.34 745	105.29 743	59.41 745	113.44 742	52.73 741	91.73 744	61.05 740

DPSimNet_ROB	24.77 724	9.69 714	61.46 740	3.56 706	19.46 717	25.95 716	77.56 743	5.09 700	16.60 719	21.50 726	29.82 728	25.12 728	85.69 743	13.37 715	23.07 722	7.23 716	17.79 728	8.55 720	7.57 721	4.57 713	31.84 735

xyz-stereo	7.03 701	0.24 108	70.23 741	0.44 123	0.21 22	29.74 723	0.49 402	1.03 224	0.77 230	1.45 559	26.78 724	1.17 476	1.19 571	4.72 620	1.32 566	0.16 104	0.12 55	0.20 277	0.14 165	0.17 149	0.14 26

BEATNet-Init1	27.39 725	21.01 722	73.65 742	1.07 655	0.80 616	56.07 732	22.82 720	33.14 733	31.71 730	51.78 744	52.93 741	65.63 741	48.54 741	48.75 743	36.36 732	0.52 640	0.47 653	0.54 644	0.54 652	0.64 640	0.72 647

coex-ft	8.35 704	2.39 696	100.24 743	0.68 525	0.54 514	1.77 611	1.57 657	1.71 452	11.00 707	18.91 724	3.76 671	3.85 678	8.23 707	3.29 589	6.58 681	0.31 544	0.31 588	0.32 554	0.31 573	0.69 646	0.57 623

EDNetEfficientorigin	10.59 709	1.52 673	177.33 744	0.68 525	0.54 514	1.66 600	1.20 632	1.94 521	3.39 683	4.69 697	3.37 666	3.08 669	2.79 677	3.25 587	3.63 658	0.26 476	0.24 535	0.33 566	0.28 536	0.85 656	0.87 660

test_example2	192.91 745	210.59 745	206.44 745	199.86 745	204.90 746	172.02 745	182.95 746	138.34 746	134.89 746	193.14 747	200.54 746	186.77 747	177.82 746	204.95 746	207.57 747	221.83 747	238.70 747	186.02 747	190.07 747	226.94 747	173.78 746

GS-Stereo							0.35 202	1.31 348	0.53 138	0.38 101	0.39 64	0.32 67	0.33 95	0.45 41	0.29 81	0.20 302	0.12 55	0.16 96	0.13 116	0.17 149	0.18 178

FSD					0.52 499	0.54 233	0.58 473	0.71 77	0.54 141	0.54 208	0.53 153	0.60 255	0.52 263	0.58 105	0.56 367	0.51 639	0.48 655	0.50 635	0.49 643	0.50 612

ccccc		492.94 746		530.37 746	529.69 747	476.06 747		494.48 748		446.40 748		473.27 748		541.46 748		660.58 748	458.79 748	353.88 748	309.98 748	597.94 748

Low-res two-view benchmark