Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

aanet-new-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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-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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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)
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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