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

monster-pro	0.29 29	0.19 12	0.48 75	0.37 15	0.22 31	0.55 242	0.31 140	0.60 39	0.44 99	0.29 23	0.28 29	0.23 6	0.20 6	0.60 119	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.14 26

MonStereo	0.29 29	0.19 12	0.47 67	0.37 15	0.22 31	0.55 242	0.31 140	0.60 39	0.44 99	0.29 23	0.28 29	0.23 6	0.20 6	0.60 119	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.14 26

Wavelet-MonSter	0.29 29	0.21 39	0.51 101	0.41 73	0.27 125	0.26 15	0.25 76	0.51 14	0.31 24	0.37 91	0.48 122	0.28 40	0.35 114	0.54 91	0.29 81	0.11 1	0.11 22	0.14 14	0.11 11	0.13 7	0.13 3

Monster-pub-eth3d	0.29 29	0.19 12	0.48 75	0.37 15	0.22 31	0.55 242	0.31 140	0.60 39	0.44 99	0.29 23	0.29 33	0.23 6	0.21 12	0.59 115	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.14 26

MonSter	0.29 29	0.19 12	0.48 75	0.37 15	0.22 31	0.55 242	0.31 140	0.60 39	0.44 99	0.29 23	0.29 33	0.23 6	0.20 6	0.60 119	0.26 32	0.11 1	0.11 22	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.14 26

BLMT-Stereo	0.23 1	0.15 1	0.37 7	0.41 73	0.26 110	0.23 9	0.24 68	0.37 6	0.29 18	0.22 1	0.28 29	0.22 4	0.20 6	0.35 6	0.29 81	0.12 6	0.11 22	0.16 97	0.16 236	0.13 7	0.14 26

AdaDepth	0.33 60	0.23 79	0.69 226	0.46 160	0.29 185	0.44 112	0.24 68	0.54 24	0.38 64	0.33 54	0.38 64	0.26 25	0.31 78	0.81 206	0.27 53	0.12 6	0.13 149	0.16 97	0.13 117	0.16 111	0.20 258

asda	0.31 47	0.24 109	0.51 101	0.39 43	0.24 57	0.43 104	0.33 170	0.68 65	0.40 80	0.39 116	0.44 101	0.27 31	0.35 114	0.55 95	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.13 3

qwe	0.34 70	0.22 56	0.48 75	0.39 43	0.27 125	0.49 163	0.30 131	0.76 113	0.40 80	0.51 198	0.49 131	0.26 25	0.29 58	0.83 214	0.35 167	0.12 6	0.10 2	0.14 14	0.12 49	0.15 77	0.14 26

4.25_new	0.32 52	0.27 208	0.49 82	0.40 60	0.27 125	0.49 163	0.39 265	0.69 69	0.35 44	0.40 126	0.43 91	0.27 31	0.36 123	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 51	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.5w_new	0.32 52	0.27 208	0.49 82	0.40 60	0.27 125	0.49 163	0.39 265	0.69 69	0.35 44	0.40 126	0.43 91	0.27 31	0.36 123	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 51	0.11 11	0.14 35	0.13 3

4.25w-stereo	0.32 52	0.27 208	0.49 82	0.40 60	0.27 125	0.49 163	0.39 265	0.69 69	0.35 44	0.40 126	0.43 91	0.27 31	0.36 123	0.48 61	0.32 130	0.12 6	0.10 2	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.13 3

4w-stereo	0.32 52	0.25 149	0.52 109	0.38 30	0.25 86	0.46 127	0.28 107	0.68 65	0.35 44	0.43 136	0.45 108	0.28 40	0.39 142	0.63 138	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.14 26

3.25w_new	0.33 60	0.22 56	0.50 92	0.39 43	0.24 57	0.52 208	0.33 170	0.77 116	0.43 94	0.49 177	0.46 115	0.32 67	0.37 129	0.64 141	0.28 65	0.12 6	0.10 2	0.14 14	0.12 49	0.12 1	0.15 64

3.25w	0.33 60	0.22 56	0.50 92	0.39 43	0.24 57	0.52 208	0.33 170	0.77 116	0.43 94	0.49 177	0.46 115	0.32 67	0.37 129	0.64 141	0.28 65	0.12 6	0.10 2	0.14 14	0.12 49	0.12 1	0.15 64

3.5w_stereo	0.35 84	0.27 208	0.55 125	0.38 30	0.25 86	0.54 235	0.34 187	0.73 95	0.40 80	0.46 155	0.45 108	0.31 57	0.38 137	0.80 205	0.40 234	0.12 6	0.10 2	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.16 121

2w_stereo	0.34 70	0.25 149	0.52 109	0.40 60	0.23 44	0.46 127	0.47 381	0.77 116	0.44 99	0.47 157	0.51 143	0.24 14	0.44 178	0.49 68	0.31 116	0.12 6	0.10 2	0.15 51	0.12 49	0.15 77	0.16 121

1w_stereo	0.36 97	0.21 39	0.47 67	0.44 126	0.27 125	0.47 140	0.54 447	0.66 60	0.51 132	0.44 142	0.67 214	0.25 18	0.45 189	0.62 128	0.34 156	0.12 6	0.10 2	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.15 64

testmc14	0.26 9	0.18 3	0.41 32	0.38 30	0.20 12	0.42 94	0.29 119	0.43 8	0.26 12	0.30 32	0.34 49	0.32 67	0.30 70	0.34 4	0.32 130	0.13 19	0.11 22	0.13 1	0.10 1	0.14 35	0.14 26

mm2	0.26 9	0.20 25	0.38 8	0.39 43	0.24 57	0.25 10	0.20 15	0.53 19	0.34 34	0.23 2	0.27 21	0.40 131	0.22 17	0.47 51	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.14 14	0.11 11	0.13 7	0.15 64

mm1	0.25 4	0.20 25	0.38 8	0.39 43	0.24 57	0.25 10	0.20 15	0.49 11	0.34 34	0.23 2	0.27 21	0.40 131	0.22 17	0.47 51	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.14 14	0.11 11	0.13 7	0.15 64

aanet-new-90k	0.37 106	0.24 109	0.98 406	0.42 85	0.25 86	0.43 104	0.35 203	0.75 107	0.35 44	0.29 23	0.41 78	0.31 57	0.50 245	1.00 279	0.24 8	0.13 19	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.19 241	0.13 3

aanet-new-60k	0.37 106	0.23 79	0.94 386	0.43 104	0.23 44	0.58 272	0.31 140	0.83 142	0.35 44	0.35 67	0.39 66	0.40 131	0.43 168	0.78 199	0.23 1	0.13 19	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.17 150	0.15 64

aanet-new-70k	0.37 106	0.23 79	0.94 386	0.43 104	0.22 31	0.50 184	0.30 131	0.74 103	0.34 34	0.34 61	0.41 78	0.31 57	0.51 255	1.04 292	0.26 32	0.13 19	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.16 111	0.14 26

aanet-new-78k	0.37 106	0.24 109	1.02 422	0.44 126	0.21 23	0.33 39	0.36 220	0.79 126	0.34 34	0.33 54	0.42 88	0.31 57	0.58 319	0.93 254	0.23 1	0.13 19	0.11 22	0.16 97	0.12 49	0.18 201	0.14 26

aanet-new-40k	0.35 84	0.25 149	0.95 392	0.42 85	0.26 110	0.51 197	0.23 54	0.79 126	0.34 34	0.34 61	0.48 122	0.33 79	0.51 255	0.37 10	0.29 81	0.13 19	0.11 22	0.16 97	0.12 49	0.18 201	0.15 64

aanet-new-36k	0.37 106	0.24 109	0.82 306	0.44 126	0.22 31	0.51 197	0.32 160	0.80 129	0.37 59	0.35 67	0.40 75	0.36 99	0.56 295	0.83 214	0.26 32	0.13 19	0.11 22	0.16 97	0.12 49	0.15 77	0.15 64

GeoVLM	0.27 14	0.20 25	0.38 8	0.39 43	0.24 57	0.35 46	0.20 15	0.53 19	0.33 30	0.30 32	0.27 21	0.40 131	0.26 34	0.47 51	0.28 65	0.13 19	0.12 55	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 64

BStereo	0.41 148	0.27 208	1.63 558	0.43 104	0.29 185	0.55 242	0.40 278	0.60 39	0.54 143	0.37 91	0.36 58	0.38 118	0.29 58	0.66 148	0.41 245	0.13 19	0.14 240	0.15 51	0.19 326	0.16 111	0.18 180

Anonymus123	0.53 239	0.27 208	1.63 558	0.43 104	0.29 185	2.72 665	0.40 278	0.82 139	0.54 143	0.37 91	0.36 58	0.38 118	0.29 58	0.66 148	0.41 245	0.13 19	0.14 240	0.15 51	0.19 326	0.16 111	0.18 180

MonSter++	0.27 14	0.20 25	0.38 8	0.39 43	0.24 57	0.35 46	0.20 15	0.53 19	0.33 30	0.30 32	0.27 21	0.39 122	0.26 34	0.47 51	0.28 65	0.13 19	0.12 55	0.14 14	0.11 11	0.13 7	0.15 64

asd	0.32 52	0.22 56	0.49 82	0.40 60	0.25 86	0.47 140	0.30 131	0.77 116	0.35 44	0.44 142	0.40 75	0.28 40	0.34 105	0.64 141	0.29 81	0.13 19	0.10 2	0.14 14	0.12 49	0.15 77	0.13 3

2.25w	0.35 84	0.24 109	0.55 125	0.38 30	0.24 57	0.44 112	0.25 76	0.69 69	0.42 88	0.49 177	0.59 188	0.27 31	0.35 114	0.83 214	0.37 199	0.13 19	0.11 22	0.14 14	0.12 49	0.13 7	0.17 155

2.5w	0.33 60	0.23 79	0.53 114	0.41 73	0.25 86	0.42 94	0.38 247	0.69 69	0.35 44	0.38 103	0.54 166	0.24 14	0.26 34	0.91 249	0.29 81	0.13 19	0.10 2	0.14 14	0.13 117	0.14 35	0.15 64

2.75w_new	0.33 60	0.24 109	0.51 101	0.36 8	0.24 57	0.41 83	0.42 304	0.61 47	0.40 80	0.50 186	0.44 101	0.24 14	0.34 105	0.77 190	0.34 156	0.13 19	0.11 22	0.14 14	0.11 11	0.13 7	0.13 3

3.75w	0.34 70	0.23 79	0.50 92	0.39 43	0.30 209	0.62 296	0.36 220	0.70 78	0.38 64	0.44 142	0.49 131	0.25 18	0.36 123	0.72 169	0.28 65	0.13 19	0.09 1	0.14 14	0.12 49	0.13 7	0.15 64

3w_stereo	0.35 84	0.25 149	0.60 159	0.41 73	0.21 23	0.52 208	0.53 432	0.72 87	0.47 116	0.47 157	0.50 139	0.23 6	0.45 189	0.49 68	0.30 97	0.13 19	0.10 2	0.15 51	0.12 49	0.15 77	0.17 155

derf	0.26 9	0.22 56	0.42 37	0.42 85	0.24 57	0.26 15	0.19 7	0.52 17	0.37 59	0.27 12	0.26 17	0.39 122	0.21 12	0.49 68	0.24 8	0.14 38	0.13 149	0.14 14	0.12 49	0.12 1	0.16 121

CAR	0.28 21	0.19 12	0.44 51	0.38 30	0.26 110	0.39 67	0.20 15	0.55 25	0.38 64	0.36 79	0.34 49	0.29 44	0.19 2	0.52 87	0.26 32	0.14 38	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.15 64

MSE-Stereo	0.27 14	0.20 25	0.44 51	0.38 30	0.26 110	0.39 67	0.20 15	0.55 25	0.38 64	0.30 32	0.34 49	0.29 44	0.19 2	0.49 68	0.25 18	0.14 38	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.15 64

TS12	0.38 125	0.21 39	0.43 42	0.44 126	0.21 23	0.58 272	0.31 140	1.06 243	0.49 123	0.43 136	0.73 241	0.35 93	0.40 147	0.73 172	0.41 245	0.14 38	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.16 111	0.18 180

aanet-new-34k	0.35 84	0.26 177	0.85 335	0.42 85	0.20 12	0.33 39	0.31 140	0.92 184	0.44 99	0.35 67	0.54 166	0.35 93	0.56 295	0.39 14	0.27 53	0.14 38	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.15 77	0.14 26

aanet-new-32k	0.34 70	0.25 149	0.67 214	0.44 126	0.26 110	0.53 218	0.23 54	0.84 151	0.34 34	0.38 103	0.39 66	0.43 146	0.54 281	0.43 36	0.25 18	0.14 38	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.17 150	0.15 64

aanet-new-30k	0.34 70	0.25 149	0.66 209	0.44 126	0.26 110	0.53 218	0.23 54	0.84 151	0.34 34	0.38 103	0.39 66	0.43 146	0.54 281	0.43 36	0.25 18	0.14 38	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.17 150	0.15 64

GCAP-Stereo-DPT26K	0.34 70	0.23 79	0.83 316	0.42 85	0.23 44	0.35 46	0.33 170	0.87 168	0.35 44	0.39 116	0.41 78	0.31 57	0.44 178	0.53 88	0.27 53	0.14 38	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.16 111	0.15 64

aanet-new-24k	0.35 84	0.24 109	0.62 176	0.43 104	0.25 86	0.53 218	0.30 131	0.72 87	0.39 69	0.41 133	0.63 196	0.35 93	0.48 215	0.46 48	0.26 32	0.14 38	0.11 22	0.16 97	0.13 117	0.18 201	0.15 64

aanet-new-22k	0.35 84	0.23 79	0.86 344	0.45 145	0.23 44	0.47 140	0.23 54	0.75 107	0.51 132	0.37 91	0.48 122	0.34 89	0.49 234	0.47 51	0.30 97	0.14 38	0.12 55	0.16 97	0.13 117	0.16 111	0.15 64

aanet-new-16k	0.34 70	0.23 79	0.73 252	0.47 181	0.23 44	0.42 94	0.21 28	0.76 113	0.45 111	0.37 91	0.44 101	0.37 110	0.48 215	0.43 36	0.29 81	0.14 38	0.11 22	0.16 97	0.12 49	0.18 201	0.15 64

aanet-new-12k	0.35 84	0.24 109	0.83 316	0.49 223	0.22 31	0.48 154	0.25 76	0.94 196	0.46 113	0.39 116	0.29 33	0.33 79	0.48 215	0.41 27	0.30 97	0.14 38	0.10 2	0.17 150	0.13 117	0.19 241	0.17 155

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.33 60	0.23 79	0.59 147	0.43 104	0.28 164	0.40 71	0.26 89	0.83 142	0.39 69	0.34 61	0.44 101	0.29 44	0.46 199	0.36 7	0.25 18	0.14 38	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.17 150	0.26 425

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.35 84	0.22 56	0.55 125	0.42 85	0.27 125	0.42 94	0.39 265	1.02 219	0.54 143	0.37 91	0.51 143	0.34 89	0.44 178	0.36 7	0.27 53	0.14 38	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.16 111	0.15 64

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.41 148	0.53 557	1.34 523	0.47 181	0.40 402	0.37 59	0.24 68	1.18 305	0.43 94	0.37 91	0.43 91	0.41 140	0.41 150	0.46 48	0.30 97	0.14 38	0.13 149	0.17 150	0.13 117	0.15 77	0.18 180

PipStereo	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 8	0.19 5	0.20 4	0.20 15	0.62 49	0.24 6	0.23 2	0.19 4	0.45 159	0.34 105	0.39 14	0.25 18	0.14 38	0.12 55	0.13 1	0.11 11	0.13 7	0.15 64

PSi22b	0.25 4	0.18 3	0.35 2	0.36 8	0.19 5	0.20 4	0.20 15	0.59 34	0.25 11	0.23 2	0.19 4	0.45 159	0.34 105	0.38 12	0.25 18	0.14 38	0.12 55	0.13 1	0.12 49	0.13 7	0.15 64

Pro-Stereo	0.32 52	0.17 2	0.36 5	0.41 73	0.29 185	0.59 278	0.21 28	0.36 4	0.30 23	0.35 67	0.25 11	0.23 6	0.13 1	1.57 436	0.26 32	0.14 38	0.11 22	0.19 227	0.17 271	0.13 7	0.13 3

HiDET	0.27 14	0.19 12	0.39 15	0.39 43	0.24 57	0.30 29	0.21 28	0.60 39	0.35 44	0.27 12	0.30 38	0.33 79	0.25 28	0.50 81	0.32 130	0.14 38	0.12 55	0.14 14	0.11 11	0.13 7	0.16 121

LCMNet	0.30 42	0.19 12	0.38 8	0.39 43	0.25 86	0.32 37	0.22 38	0.65 55	0.58 165	0.28 18	0.33 46	0.33 79	0.29 58	0.58 107	0.32 130	0.14 38	0.13 149	0.14 14	0.11 11	0.13 7	0.17 155

BridgeDepth	0.30 42	0.21 39	0.39 15	0.41 73	0.18 2	0.57 258	0.32 160	0.71 79	0.35 44	0.27 12	0.26 17	0.39 122	0.43 168	0.48 61	0.29 81	0.14 38	0.10 2	0.13 1	0.12 49	0.15 77	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.43 171	0.30 297	2.04 594	0.37 15	0.22 31	0.47 140	0.23 54	0.82 139	0.50 128	0.44 142	0.27 21	0.31 57	0.29 58	1.01 283	0.26 32	0.14 38	0.11 22	0.14 14	0.12 49	0.13 7	0.38 558

4.5_new	0.31 47	0.25 149	0.46 58	0.38 30	0.24 57	0.52 208	0.36 220	0.65 55	0.35 44	0.48 169	0.43 91	0.27 31	0.27 46	0.42 31	0.26 32	0.14 38	0.10 2	0.15 51	0.13 117	0.17 150	0.15 64

4.5w-stereo	0.31 47	0.25 149	0.46 58	0.38 30	0.24 57	0.52 208	0.36 220	0.65 55	0.35 44	0.48 169	0.43 91	0.27 31	0.27 46	0.42 31	0.26 32	0.14 38	0.10 2	0.15 51	0.13 117	0.17 150	0.15 64

monsterstereo	0.36 97	0.21 39	0.53 114	0.48 202	0.36 345	0.27 20	0.29 119	0.58 30	0.52 136	0.45 150	0.61 192	0.26 25	0.27 46	1.23 350	0.28 65	0.14 38	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.16 111	0.13 3

monsters	0.35 84	0.21 39	0.49 82	0.43 104	0.39 387	0.34 42	0.26 89	0.69 69	0.44 99	0.49 177	0.41 78	0.23 6	0.26 34	1.38 389	0.27 53	0.14 38	0.11 22	0.14 14	0.12 49	0.13 7	0.15 64

IGEV	0.29 29	0.18 3	0.43 42	0.38 30	0.31 233	0.45 117	0.21 28	0.63 50	0.42 88	0.32 48	0.44 101	0.26 25	0.20 6	0.44 40	0.26 32	0.14 38	0.12 55	0.16 97	0.13 117	0.12 1	0.14 26

LG-Stereo	0.37 106	0.27 208	0.94 386	0.48 202	0.26 110	0.37 59	0.30 131	0.88 176	0.57 162	0.38 103	0.58 185	0.29 44	0.21 12	0.51 83	0.37 199	0.14 38	0.14 240	0.20 278	0.18 300	0.18 201	0.14 26

fffft	0.39 135	0.24 109	0.56 133	0.45 145	0.34 312	0.42 94	0.48 392	0.85 157	0.39 69	0.45 150	0.35 55	0.38 118	0.31 78	1.32 372	0.34 156	0.14 38	0.12 55	0.19 227	0.15 192	0.16 111	0.18 180
1: 1. 1
LoS_RVC	0.45 183	0.29 265	0.48 75	0.49 223	0.83 627	0.51 197	0.43 323	0.65 55	0.44 99	0.47 157	0.78 253	0.44 149	0.60 333	0.59 115	0.37 199	0.14 38	0.12 55	0.14 14	0.10 1	0.14 35	1.08 672

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 266	0.28 232	0.81 297	0.45 145	0.25 86	0.40 71	0.34 187	1.12 272	1.13 409	1.35 521	1.58 563	0.80 331	0.67 367	0.71 165	0.43 264	0.14 38	0.11 22	0.18 199	0.17 271	0.18 201	0.16 121

AFF-stereo	0.60 319	0.28 232	0.72 237	0.48 202	0.29 185	0.34 42	0.37 235	1.22 322	1.20 452	1.21 445	1.59 567	1.10 464	0.70 378	1.01 283	0.44 269	0.14 38	0.12 55	0.19 227	0.20 362	0.18 201	0.15 64

Anonymus	0.33 60	0.22 56	0.43 42	0.47 181	0.28 164	0.43 104	0.24 68	0.58 30	0.41 86	0.35 67	0.32 42	0.50 192	0.40 147	0.58 107	0.34 156	0.15 70	0.12 55	0.18 199	0.17 271	0.15 77	0.20 258

PhaseNet	0.35 84	0.24 109	0.47 67	0.45 145	0.28 164	0.56 253	0.24 68	0.66 60	0.44 99	0.32 48	0.39 66	0.54 219	0.32 90	0.57 103	0.40 234	0.15 70	0.13 149	0.20 278	0.20 362	0.17 150	0.22 327

MCSU-Stereo	0.29 29	0.18 3	0.43 42	0.37 15	0.19 5	0.35 46	0.39 265	0.59 34	0.42 88	0.37 91	0.41 78	0.37 110	0.23 23	0.48 61	0.30 97	0.15 70	0.12 55	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.14 26

qqai	0.27 14	0.22 56	0.44 51	0.42 85	0.23 44	0.28 22	0.19 7	0.64 51	0.37 59	0.27 12	0.25 11	0.42 142	0.21 12	0.49 68	0.25 18	0.15 70	0.13 149	0.14 14	0.12 49	0.12 1	0.16 121

MGA	0.28 21	0.20 25	0.43 42	0.38 30	0.27 125	0.44 112	0.20 15	0.51 14	0.39 69	0.30 32	0.32 42	0.31 57	0.19 2	0.49 68	0.25 18	0.15 70	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.16 121

PointNet	0.29 29	0.19 12	0.40 23	0.40 60	0.23 44	0.38 65	0.28 107	0.72 87	0.40 80	0.26 10	0.32 42	0.39 122	0.22 17	0.50 81	0.27 53	0.15 70	0.13 149	0.17 150	0.12 49	0.15 77	0.14 26

LiteMatch*	0.28 21	0.20 25	0.53 114	0.39 43	0.28 164	0.31 33	0.23 54	0.55 25	0.39 69	0.30 32	0.28 29	0.35 93	0.29 58	0.47 51	0.26 32	0.15 70	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.16 121

aanet-new-28k	0.34 70	0.24 109	0.83 316	0.44 126	0.22 31	0.47 140	0.29 119	0.75 107	0.40 80	0.37 91	0.41 78	0.37 110	0.49 234	0.40 20	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.16 97	0.13 117	0.22 372	0.17 155

aanet-new-8k	0.37 106	0.25 149	0.65 204	0.46 160	0.26 110	0.53 218	0.35 203	0.84 151	0.54 143	0.36 79	0.43 91	0.33 79	0.61 343	0.69 158	0.30 97	0.15 70	0.11 22	0.16 97	0.13 117	0.16 111	0.15 64

GCAP-Stereo-cres-4k	0.37 106	0.23 79	0.62 176	0.50 246	0.29 185	0.74 372	0.39 265	0.72 87	0.48 118	0.38 103	0.51 143	0.36 99	0.50 245	0.45 42	0.31 116	0.15 70	0.12 55	0.17 150	0.13 117	0.17 150	0.15 64

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.46 194	1.51 675	1.58 555	0.39 43	0.35 331	0.40 71	0.26 89	1.05 240	0.41 86	0.36 79	0.48 122	0.41 140	0.40 147	0.48 61	0.25 18	0.15 70	0.13 149	0.15 51	0.13 117	0.15 77	0.24 379

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.35 84	0.22 56	0.54 120	0.46 160	0.33 288	0.40 71	0.34 187	0.80 129	0.44 99	0.38 103	0.61 192	0.40 131	0.50 245	0.37 10	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.16 111	0.16 121

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.42 164	0.21 39	0.92 374	0.41 73	0.29 185	0.45 117	0.28 107	0.87 168	0.39 69	0.35 67	0.55 172	0.39 122	0.48 215	0.40 20	0.24 8	0.15 70	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.17 150	1.51 682

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.48 215	1.24 662	2.47 615	0.41 73	0.31 233	0.29 26	0.27 97	1.09 258	0.39 69	0.35 67	0.49 131	0.38 118	0.44 178	0.38 12	0.26 32	0.15 70	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.16 111	0.20 258

PSi22	0.46 194	0.26 177	0.50 92	0.47 181	0.24 57	0.46 127	0.22 38	0.83 142	1.02 348	0.47 157	0.65 204	0.80 331	0.51 255	1.44 413	0.32 130	0.15 70	0.12 55	0.14 14	0.12 49	0.20 298	0.19 225

Foundation-i1a	0.40 141	0.19 12	0.42 37	0.36 8	0.20 12	0.51 197	0.46 368	1.17 304	0.49 123	0.57 226	0.46 115	0.63 275	0.56 295	0.82 208	0.30 97	0.15 70	0.12 55	0.14 14	0.12 49	0.13 7	0.16 121

Selective-IGEV-i32	0.42 164	0.26 177	0.56 133	0.48 202	0.27 125	0.45 117	0.33 170	1.56 412	0.61 183	0.36 79	0.47 119	0.52 205	0.30 70	1.08 308	0.33 145	0.15 70	0.13 149	0.17 150	0.13 117	0.16 111	0.15 64

Test_v1	0.28 21	0.21 39	0.39 15	0.35 3	0.25 86	0.31 33	0.29 119	0.65 55	0.39 69	0.29 23	0.34 49	0.25 18	0.25 28	0.49 68	0.25 18	0.15 70	0.11 22	0.14 14	0.13 117	0.13 7	0.13 3

NLSM3	0.38 125	0.21 39	0.47 67	0.46 160	0.36 345	0.43 104	0.34 187	0.75 107	0.62 187	0.43 136	0.70 229	0.39 122	0.43 168	0.62 128	0.37 199	0.15 70	0.12 55	0.19 227	0.17 271	0.16 111	0.16 121

CSFM-Stereo	0.28 21	0.19 12	0.39 15	0.40 60	0.21 23	0.40 71	0.21 28	0.60 39	0.33 30	0.32 48	0.29 33	0.31 57	0.29 58	0.49 68	0.27 53	0.15 70	0.14 240	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.14 26

Monster-pub-mixall	0.32 52	0.20 25	0.44 51	0.37 15	0.22 31	0.28 22	0.18 2	0.69 69	0.36 57	0.37 91	0.36 58	0.27 31	0.20 6	1.43 407	0.25 18	0.15 70	0.12 55	0.13 1	0.11 11	0.12 1	0.15 64

DilatedVolume-Stereo	0.46 194	0.24 109	0.72 237	0.45 145	0.33 288	0.72 363	0.29 119	0.83 142	0.53 140	0.82 292	0.73 241	0.52 205	0.44 178	1.16 335	0.42 258	0.15 70	0.15 318	0.15 51	0.14 166	0.16 111	0.17 155

LG-Stereo_L2	0.30 42	0.23 79	0.50 92	0.38 30	0.26 110	0.26 15	0.20 15	0.84 151	0.31 24	0.31 44	0.26 17	0.25 18	0.26 34	0.94 256	0.23 1	0.15 70	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.14 35	0.13 3

MLG-Stereo_test1	0.29 29	0.21 39	0.42 37	0.41 73	0.25 86	0.37 59	0.20 15	0.71 79	0.20 2	0.25 9	0.17 2	0.33 79	0.26 34	0.92 251	0.26 32	0.15 70	0.11 22	0.16 97	0.11 11	0.13 7	0.13 3

MLG-Stereo	0.31 47	0.20 25	0.42 37	0.42 85	0.20 12	0.41 83	0.19 7	0.85 157	0.24 6	0.26 10	0.22 7	0.33 79	0.27 46	1.09 313	0.27 53	0.15 70	0.11 22	0.16 97	0.11 11	0.13 7	0.13 3

GREAT-IGEV	0.34 70	0.22 56	0.54 120	0.40 60	0.31 233	0.36 55	0.28 107	0.59 34	0.66 202	0.28 18	0.51 143	0.29 44	0.29 58	0.86 228	0.28 65	0.15 70	0.12 55	0.15 51	0.11 11	0.17 150	0.16 121
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.46 194	0.23 79	0.50 92	0.45 145	0.25 86	0.41 83	0.27 97	0.80 129	1.12 403	0.93 326	0.79 256	0.91 388	0.46 199	0.74 176	0.44 269	0.15 70	0.13 149	0.15 51	0.12 49	0.15 77	0.18 180

SMoEStereo_RVC	0.41 148	0.26 177	0.55 125	0.46 160	0.31 233	0.60 285	0.36 220	0.85 157	0.47 116	0.47 157	0.43 91	0.42 142	0.34 105	1.40 395	0.31 116	0.15 70	0.12 55	0.20 278	0.15 192	0.16 111	0.18 180

IGEV-Stereo++	0.32 52	0.22 56	0.47 67	0.48 202	0.33 288	0.33 39	0.22 38	0.78 124	0.48 118	0.35 67	0.41 78	0.32 67	0.47 209	0.40 20	0.29 81	0.15 70	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.15 77	0.15 64

RSM	0.40 141	0.25 149	0.53 114	0.50 246	0.27 125	0.46 127	0.40 278	0.94 196	0.49 123	0.42 134	0.44 101	0.65 282	0.33 96	1.07 305	0.32 130	0.15 70	0.13 149	0.17 150	0.14 166	0.17 150	0.15 64

GCAPDPT-zeroshot4090	0.42 164	0.21 39	0.92 374	0.41 73	0.29 185	0.45 117	0.28 107	0.87 168	0.39 69	0.35 67	0.55 172	0.39 122	0.48 215	0.40 20	0.24 8	0.15 70	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.17 150	1.51 682

MoCha-V2	0.43 171	0.23 79	0.55 125	0.56 367	0.23 44	0.44 112	0.32 160	1.35 362	0.63 191	0.54 210	0.55 172	0.42 142	0.57 302	1.12 325	0.28 65	0.15 70	0.13 149	0.15 51	0.13 117	0.17 150	0.18 180

Selective-IGEV	0.42 164	0.26 177	0.56 133	0.48 202	0.27 125	0.45 117	0.33 170	1.56 412	0.61 183	0.36 79	0.47 119	0.52 205	0.30 70	1.08 308	0.33 145	0.15 70	0.13 149	0.17 150	0.13 117	0.16 111	0.15 64

cross-raft	0.56 266	0.26 177	0.65 204	0.55 345	0.31 233	0.66 330	0.37 235	1.68 439	0.82 259	1.06 370	1.07 352	1.25 500	0.45 189	0.74 176	0.39 217	0.15 70	0.13 149	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.17 155

s12784h	0.55 250	0.22 56	0.49 82	0.43 104	0.19 5	1.00 492	0.34 187	1.40 374	1.30 522	0.84 302	0.93 295	0.63 275	0.52 265	1.48 422	0.47 300	0.15 70	0.12 55	0.17 150	0.11 11	0.19 241	0.13 3

aanet-new-10k	0.37 106	0.24 109	0.98 406	0.48 202	0.24 57	0.66 330	0.25 76	0.72 87	0.43 94	0.39 116	0.42 88	0.40 131	0.52 265	0.42 31	0.30 97	0.16 105	0.12 55	0.16 97	0.13 117	0.19 241	0.15 64

aanet-new-14k	0.37 106	0.26 177	0.93 378	0.47 181	0.23 44	0.45 117	0.33 170	0.73 95	0.62 187	0.40 126	0.49 131	0.30 51	0.63 345	0.42 31	0.30 97	0.16 105	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.21 350	0.16 121

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.37 106	0.22 56	0.55 125	0.44 126	0.42 434	0.58 272	0.30 131	0.87 168	0.44 99	0.38 103	0.53 155	0.47 174	0.59 325	0.40 20	0.34 156	0.16 105	0.11 22	0.17 150	0.13 117	0.16 111	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.37 106	0.24 109	0.63 181	0.43 104	0.40 402	0.46 127	0.39 265	0.71 79	0.56 156	0.58 228	0.68 217	0.36 99	0.26 34	0.51 83	0.30 97	0.16 105	0.12 55	0.19 227	0.15 192	0.15 77	0.14 26

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.37 106	0.24 109	0.63 181	0.43 104	0.41 423	0.49 163	0.41 292	0.73 95	0.60 178	0.56 223	0.66 210	0.31 57	0.26 34	0.42 31	0.31 116	0.16 105	0.11 22	0.19 227	0.15 192	0.15 77	0.14 26

RT-Monster	0.47 206	0.24 109	0.54 120	0.46 160	0.40 402	0.51 197	0.27 97	0.97 199	1.02 348	0.89 316	0.87 280	0.68 291	0.41 150	0.70 160	0.41 245	0.16 105	0.14 240	0.15 51	0.13 117	0.14 35	0.22 327

PSi22a	0.24 3	0.18 3	0.32 1	0.35 3	0.19 5	0.25 10	0.20 15	0.57 29	0.20 2	0.24 8	0.16 1	0.39 122	0.31 78	0.32 1	0.23 1	0.16 105	0.12 55	0.13 1	0.12 49	0.13 7	0.15 64

Foundation-i1c-attn	0.38 125	0.18 3	0.41 32	0.37 15	0.20 12	0.51 197	0.47 381	1.13 278	0.48 118	0.47 157	0.45 108	0.54 219	0.49 234	0.71 165	0.29 81	0.16 105	0.13 149	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.16 121

Foundation-i1b	0.39 135	0.18 3	0.41 32	0.37 15	0.20 12	0.52 208	0.48 392	1.19 310	0.43 94	0.52 203	0.44 101	0.60 257	0.52 265	0.70 160	0.29 81	0.16 105	0.12 55	0.14 14	0.13 117	0.14 35	0.14 26

Foundation-i1	0.43 171	0.19 12	0.39 15	0.44 126	0.37 359	0.54 235	0.47 381	1.46 385	0.59 171	0.58 228	0.54 166	0.63 275	0.48 215	0.71 165	0.35 167	0.16 105	0.13 149	0.15 51	0.14 166	0.15 77	0.15 64

Foundation-i32	0.23 1	0.18 3	0.35 2	0.35 3	0.17 1	0.25 10	0.22 38	0.49 11	0.18 1	0.23 2	0.17 2	0.37 110	0.31 78	0.32 1	0.24 8	0.16 105	0.12 55	0.13 1	0.11 11	0.14 35	0.13 3

LACA2	0.29 29	0.23 79	0.52 109	0.36 8	0.18 2	0.40 71	0.38 247	0.64 51	0.27 14	0.29 23	0.33 46	0.36 99	0.26 34	0.47 51	0.24 8	0.16 105	0.12 55	0.13 1	0.11 11	0.16 111	0.12 1

LACA1	0.26 9	0.21 39	0.40 23	0.35 3	0.18 2	0.31 33	0.27 97	0.52 17	0.26 12	0.31 44	0.22 7	0.25 18	0.32 90	0.48 61	0.26 32	0.16 105	0.12 55	0.14 14	0.12 49	0.15 77	0.13 3

gcap_with_dpt	0.36 97	0.24 109	0.64 195	0.43 104	0.39 387	0.50 184	0.44 343	0.71 79	0.50 128	0.56 223	0.67 214	0.32 67	0.30 70	0.39 14	0.29 81	0.16 105	0.12 55	0.19 227	0.15 192	0.14 35	0.14 26

DispViT+	0.34 70	0.20 25	0.40 23	0.37 15	0.55 525	0.30 29	0.23 54	0.73 95	0.58 165	0.33 54	0.35 55	0.30 51	0.25 28	1.13 327	0.29 81	0.16 105	0.12 55	0.13 1	0.10 1	0.13 7	0.15 64

252Zero-FE	0.29 29	0.24 109	0.47 67	0.42 85	0.25 86	0.29 26	0.19 7	0.71 79	0.49 123	0.32 48	0.34 49	0.22 4	0.25 28	0.43 36	0.30 97	0.16 105	0.13 149	0.14 14	0.12 49	0.13 7	0.15 64

depthmonostereo	0.45 183	0.26 177	0.89 356	0.49 223	0.24 57	0.60 285	0.36 220	1.03 228	0.77 234	0.50 186	0.65 204	0.50 192	0.55 286	0.70 160	0.39 217	0.16 105	0.16 355	0.16 97	0.14 166	0.16 111	0.20 258

xyz-stereo-finetune	0.50 229	0.27 208	0.63 181	0.43 104	0.23 44	0.79 403	0.46 368	0.83 142	0.82 259	0.63 247	0.63 196	0.54 219	0.44 178	1.69 466	0.62 403	0.16 105	0.15 318	0.19 227	0.16 236	0.17 150	0.16 121

xyz-stereo	7.03 705	0.24 109	70.23 745	0.44 126	0.21 23	29.74 727	0.49 405	1.03 228	0.77 234	1.45 563	26.78 728	1.17 480	1.19 575	4.72 624	1.32 570	0.16 105	0.12 55	0.20 278	0.14 166	0.17 150	0.14 26

LG-Stereo_L1	0.31 47	0.24 109	0.49 82	0.38 30	0.27 125	0.28 22	0.21 28	0.68 65	0.29 18	0.27 12	0.25 11	0.25 18	0.22 17	1.25 353	0.24 8	0.16 105	0.12 55	0.15 51	0.12 49	0.14 35	0.13 3

MLG-Stereo_test3	0.29 29	0.20 25	0.46 58	0.43 104	0.24 57	0.47 140	0.19 7	0.75 107	0.31 24	0.36 79	0.22 7	0.35 93	0.21 12	0.61 123	0.26 32	0.16 105	0.12 55	0.16 97	0.11 11	0.13 7	0.15 64

MLG-Stereo_test2	0.27 14	0.22 56	0.40 23	0.39 43	0.24 57	0.35 46	0.18 2	0.58 30	0.23 4	0.28 18	0.24 10	0.34 89	0.19 2	0.79 201	0.24 8	0.16 105	0.11 22	0.15 51	0.11 11	0.13 7	0.14 26

MM-Stereo_test2	0.44 180	0.25 149	0.70 232	0.54 329	0.33 288	0.55 242	0.45 362	1.02 219	0.84 267	0.61 244	0.51 143	0.49 184	0.42 160	0.82 208	0.32 130	0.16 105	0.13 149	0.18 199	0.14 166	0.19 241	0.17 155

HART	0.48 215	0.24 109	0.63 181	0.52 291	0.27 125	0.41 83	0.29 119	1.32 356	0.54 143	0.59 232	1.47 526	0.61 266	0.34 105	1.09 313	0.32 130	0.16 105	0.14 240	0.19 227	0.14 166	0.19 241	0.18 180

fast-iter	0.67 359	0.34 402	0.80 293	0.51 263	0.51 497	0.41 83	0.37 235	1.15 295	0.80 254	1.34 514	1.42 511	1.60 573	1.11 553	0.96 266	0.90 493	0.16 105	0.12 55	0.20 278	0.21 406	0.20 298	0.20 258

CoSv	0.67 359	0.34 402	0.80 293	0.51 263	0.51 497	0.41 83	0.37 235	1.15 295	0.80 254	1.34 514	1.42 511	1.60 573	1.11 553	0.96 266	0.90 493	0.16 105	0.12 55	0.20 278	0.21 406	0.20 298	0.20 258

FoundationStereo	0.26 9	0.23 79	0.41 32	0.40 60	0.24 57	0.32 37	0.22 38	0.43 8	0.24 6	0.31 44	0.25 11	0.30 51	0.32 90	0.36 7	0.27 53	0.16 105	0.12 55	0.15 51	0.11 11	0.13 7	0.14 26

AIO_rvc	0.38 125	0.25 149	0.65 204	0.47 181	0.31 233	0.55 242	0.38 247	0.98 207	0.51 132	0.35 67	0.48 122	0.49 184	0.22 17	0.87 233	0.31 116	0.16 105	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.15 77	0.15 64

tt45	0.47 206	0.25 149	0.52 109	0.47 181	0.34 312	0.78 394	0.32 160	0.86 164	0.45 111	0.52 203	0.45 108	0.49 184	0.37 129	2.12 527	0.36 185	0.16 105	0.13 149	0.19 227	0.16 236	0.17 150	0.21 292

mms	0.42 164	0.29 265	0.60 159	0.47 181	0.33 288	0.43 104	0.46 368	0.75 107	0.50 128	0.36 79	0.61 192	0.44 149	0.30 70	1.39 393	0.34 156	0.16 105	0.14 240	0.18 199	0.15 192	0.19 241	0.21 292

fffy	0.44 180	0.29 265	0.67 214	0.47 181	0.30 209	0.46 127	0.34 187	0.98 207	0.57 162	0.40 126	0.59 188	0.55 225	0.41 150	1.26 356	0.37 199	0.16 105	0.14 240	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.20 258

dual_stereo	0.29 29	0.21 39	0.39 15	0.40 60	0.23 44	0.25 10	0.22 38	0.59 34	0.32 28	0.33 54	0.26 17	0.40 131	0.23 23	0.86 228	0.30 97	0.16 105	0.13 149	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.14 26

WCG-NET	0.43 171	0.23 79	0.58 141	0.42 85	0.26 110	0.46 127	0.32 160	0.77 116	1.16 430	0.77 278	0.75 245	0.58 246	0.44 178	0.62 128	0.38 209	0.16 105	0.12 55	0.16 97	0.14 166	0.15 77	0.14 26

AIO-Stereo	0.39 135	0.26 177	0.54 120	0.50 246	0.24 57	0.45 117	0.39 265	1.13 278	0.57 162	0.42 134	0.49 131	0.52 205	0.25 28	0.74 176	0.32 130	0.16 105	0.13 149	0.18 199	0.14 166	0.16 111	0.15 64

WCG-NET（raft）	0.46 194	0.23 79	0.59 147	0.42 85	0.24 57	0.50 184	0.35 203	0.76 113	1.10 388	0.72 269	0.76 246	0.91 388	0.50 245	0.88 237	0.40 234	0.16 105	0.13 149	0.15 51	0.14 166	0.15 77	0.17 155

RSM++	0.40 141	0.26 177	0.55 125	0.51 263	0.27 125	0.49 163	0.41 292	0.83 142	0.52 136	0.39 116	0.47 119	0.60 257	0.34 105	1.02 287	0.31 116	0.16 105	0.13 149	0.17 150	0.15 192	0.18 201	0.15 64

RAFT-Stereo-weight	0.49 220	0.26 177	0.58 141	0.49 223	0.28 164	0.61 293	0.34 187	1.16 300	1.11 395	1.06 370	0.79 256	0.75 318	0.28 55	0.79 201	0.42 258	0.16 105	0.13 149	0.17 150	0.15 192	0.16 111	0.18 180

CES	0.51 232	0.21 39	0.40 23	0.42 85	1.40 678	0.53 218	0.34 187	1.04 236	0.68 207	0.45 150	0.67 214	0.35 93	0.28 55	0.58 107	0.35 167	0.16 105	0.13 149	0.15 51	0.10 1	0.19 241	1.69 685

DCRE	0.85 478	0.28 232	0.76 269	0.60 431	0.49 483	0.59 278	0.53 432	1.04 236	0.92 295	0.80 284	7.34 699	0.87 367	0.57 302	0.78 199	0.43 264	0.16 105	0.17 385	0.19 227	0.17 271	0.18 201	0.22 327

ProNet	0.46 194	0.30 297	0.69 226	0.46 160	0.32 268	0.57 258	0.52 426	1.15 295	0.67 204	0.44 142	0.50 139	0.44 149	0.43 168	1.31 366	0.38 209	0.16 105	0.15 318	0.19 227	0.16 236	0.18 201	0.18 180

RAFT_CTSACE	0.66 348	0.29 265	1.14 464	0.57 389	0.51 497	0.68 341	0.44 343	0.88 176	0.98 327	1.03 359	1.83 607	1.23 495	0.67 367	1.48 422	0.38 209	0.16 105	0.16 355	0.21 320	0.20 362	0.20 298	0.17 155

test_4	0.55 250	0.23 79	0.67 214	0.56 367	0.32 268	0.71 359	0.39 265	0.83 142	0.72 219	0.93 326	1.87 614	0.70 302	0.41 150	1.21 348	0.39 217	0.16 105	0.13 149	0.21 320	0.23 466	0.20 298	0.18 180

GMOStereo	0.55 250	0.28 232	0.72 237	0.52 291	0.30 209	0.53 218	0.43 323	1.02 219	0.98 327	1.44 557	1.14 395	0.88 373	0.57 302	0.62 128	0.39 217	0.16 105	0.14 240	0.24 422	0.22 434	0.20 298	0.18 180

error version	0.55 250	0.28 232	0.72 237	0.52 291	0.30 209	0.53 218	0.43 323	1.02 219	0.98 327	1.44 557	1.14 395	0.88 373	0.57 302	0.62 128	0.39 217	0.16 105	0.14 240	0.24 422	0.22 434	0.20 298	0.18 180

test-v	0.55 250	0.28 232	0.72 237	0.52 291	0.30 209	0.53 218	0.43 323	1.02 219	0.98 327	1.44 557	1.14 395	0.88 373	0.57 302	0.62 128	0.39 217	0.16 105	0.14 240	0.24 422	0.22 434	0.20 298	0.18 180

test_3	0.57 283	0.24 109	0.87 347	0.55 345	0.30 209	0.60 285	0.40 278	1.07 246	1.08 376	1.20 438	0.68 217	0.92 396	0.43 168	1.68 462	0.40 234	0.16 105	0.13 149	0.22 358	0.19 326	0.21 350	0.17 155

test-2	0.55 250	0.28 232	0.72 237	0.52 291	0.30 209	0.53 218	0.43 323	1.02 219	0.98 327	1.44 557	1.14 395	0.88 373	0.57 302	0.62 128	0.39 217	0.16 105	0.14 240	0.24 422	0.22 434	0.20 298	0.18 180

CREStereo++_RVC	0.49 220	0.22 56	0.46 58	0.48 202	0.38 375	0.45 117	0.25 76	0.77 116	1.30 522	0.82 292	1.23 434	0.47 174	0.37 129	0.55 95	0.44 269	0.16 105	0.11 22	0.16 97	0.80 676	0.18 201	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
TestStereo-Hl	0.56 266	0.30 297	0.74 259	0.43 104	0.30 209	0.63 307	0.47 381	1.22 322	1.02 348	0.90 318	0.88 285	0.73 313	0.66 363	1.42 404	0.46 290	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.15 192	0.19 241	0.19 225

aanet-32k-new	0.37 106	0.27 208	0.97 402	0.44 126	0.24 57	0.50 184	0.32 160	0.69 69	0.38 64	0.35 67	0.42 88	0.36 99	0.55 286	0.79 201	0.25 18	0.17 153	0.11 22	0.16 97	0.12 49	0.19 241	0.14 26

aanet-new	0.41 148	0.27 208	0.70 232	0.48 202	0.38 375	0.73 368	0.29 119	0.71 79	0.39 69	0.38 103	0.51 143	0.36 99	0.73 386	0.98 273	0.31 116	0.17 153	0.12 55	0.17 150	0.13 117	0.19 241	0.16 121

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.37 106	0.24 109	0.61 168	0.42 85	0.40 402	0.48 154	0.41 292	0.72 87	0.58 165	0.55 217	0.65 204	0.32 67	0.27 46	0.41 27	0.33 145	0.17 153	0.12 55	0.20 278	0.16 236	0.14 35	0.14 26

LACA3	0.28 21	0.22 56	0.39 15	0.36 8	0.20 12	0.37 59	0.38 247	0.51 14	0.29 18	0.30 32	0.27 21	0.26 25	0.31 78	0.74 176	0.23 1	0.17 153	0.12 55	0.13 1	0.10 1	0.15 77	0.13 3

MatchStereo	0.30 42	0.21 39	0.44 51	0.35 3	0.19 5	0.21 6	0.23 54	0.90 182	0.54 143	0.28 18	0.48 122	0.25 18	0.24 26	0.53 88	0.33 145	0.17 153	0.12 55	0.14 14	0.11 11	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
BridgeDepth_RVC	0.27 14	0.20 25	0.40 23	0.34 2	0.19 5	0.46 127	0.19 7	0.59 34	0.28 15	0.30 32	0.29 33	0.26 25	0.32 90	0.45 42	0.30 97	0.17 153	0.11 22	0.13 1	0.12 49	0.15 77	0.13 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.55 250	0.29 265	0.56 133	0.47 181	0.85 630	0.78 394	0.38 247	2.26 604	0.79 248	0.51 198	0.53 155	0.53 212	0.50 245	0.73 172	0.66 422	0.17 153	0.21 475	0.19 227	0.17 271	0.19 241	0.18 180

WQFJX	0.58 295	0.29 265	0.57 138	0.46 160	0.87 638	0.75 378	0.39 265	2.67 662	0.80 254	0.55 217	0.53 155	0.54 219	0.55 286	0.97 270	0.61 398	0.17 153	0.19 440	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.20 258

NLMM	0.55 250	0.29 265	0.56 133	0.47 181	0.86 632	0.78 394	0.38 247	2.26 604	0.79 248	0.51 198	0.53 155	0.53 212	0.50 245	0.73 172	0.66 422	0.17 153	0.21 475	0.19 227	0.17 271	0.19 241	0.18 180

water-stereo	0.41 148	0.21 39	0.69 226	0.45 145	0.28 164	0.50 184	0.27 97	0.96 198	0.52 136	0.57 226	0.78 253	0.59 252	0.53 273	0.44 40	0.43 264	0.17 153	0.16 355	0.17 150	0.15 192	0.17 150	0.22 327

xyz-stereo-finetune2	0.59 309	0.29 265	0.66 209	0.41 73	0.24 57	1.08 512	0.34 187	0.87 168	0.60 178	0.68 261	1.08 359	0.58 246	0.79 413	2.39 553	0.83 474	0.17 153	0.15 318	0.21 320	0.17 271	0.16 111	0.18 180

111111	0.36 97	0.22 56	0.49 82	0.47 181	0.45 454	0.36 55	0.22 38	1.04 236	0.44 99	0.33 54	0.33 46	0.40 131	0.26 34	0.99 274	0.27 53	0.17 153	0.12 55	0.15 51	0.11 11	0.15 77	0.15 64

LG-G_1	0.33 60	0.22 56	0.48 75	0.44 126	0.20 12	0.64 319	0.18 2	0.80 129	0.28 15	0.30 32	0.30 38	0.36 99	0.35 114	0.88 237	0.26 32	0.17 153	0.13 149	0.16 97	0.11 11	0.14 35	0.16 121

LG-G	0.33 60	0.22 56	0.48 75	0.44 126	0.20 12	0.64 319	0.18 2	0.80 129	0.28 15	0.30 32	0.30 38	0.36 99	0.35 114	0.88 237	0.26 32	0.17 153	0.13 149	0.16 97	0.11 11	0.14 35	0.16 121

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 148	0.68 608	0.45 57	0.66 504	0.30 209	0.48 154	0.25 76	0.87 168	0.46 113	0.39 116	0.37 62	0.30 51	0.69 375	1.16 335	0.31 116	0.17 153	0.11 22	0.16 97	0.12 49	0.18 201	0.14 26

AIO_test	0.38 125	0.24 109	0.59 147	0.47 181	0.31 233	0.55 242	0.44 343	0.86 164	0.50 128	0.34 61	0.48 122	0.46 164	0.30 70	0.76 187	0.31 116	0.17 153	0.12 55	0.17 150	0.13 117	0.16 111	0.15 64

castereo	0.43 171	0.25 149	0.50 92	0.46 160	0.30 209	0.60 285	0.56 464	1.23 329	0.83 264	0.39 116	0.70 229	0.45 159	0.68 371	0.54 91	0.33 145	0.17 153	0.11 22	0.17 150	0.13 117	0.16 111	0.14 26

DEFOM-Stereo	0.34 70	0.23 79	0.46 58	0.44 126	0.29 185	0.79 403	0.23 54	0.50 13	0.39 69	0.38 103	0.32 42	0.23 6	0.25 28	1.21 348	0.28 65	0.17 153	0.12 55	0.15 51	0.11 11	0.14 35	0.16 121

999	0.49 220	0.25 149	0.55 125	0.51 263	0.35 331	0.74 372	0.31 140	0.89 181	0.59 171	0.39 116	0.50 139	0.50 192	0.36 123	2.41 554	0.41 245	0.17 153	0.13 149	0.18 199	0.15 192	0.16 111	0.23 353

ours_stereo	0.40 141	0.30 297	0.57 138	0.47 181	0.31 233	0.40 71	0.44 343	0.79 126	0.58 165	0.36 79	0.58 185	0.46 164	0.33 96	1.14 330	0.33 145	0.17 153	0.13 149	0.19 227	0.15 192	0.19 241	0.20 258

tg	0.54 245	0.25 149	0.70 232	0.52 291	0.31 233	0.89 451	0.29 119	1.12 272	0.98 327	0.85 305	1.03 335	0.62 270	0.42 160	1.37 384	0.41 245	0.17 153	0.13 149	0.22 358	0.21 406	0.17 150	0.17 155

GCAP-BAT	0.41 148	0.24 109	0.76 269	0.45 145	0.38 375	0.34 42	0.37 235	0.98 207	0.69 212	0.50 186	0.56 179	0.55 225	0.38 137	0.75 184	0.32 130	0.17 153	0.13 149	0.19 227	0.15 192	0.15 77	0.19 225

Occ-G	0.44 180	0.23 79	0.59 147	0.44 126	0.27 125	0.43 104	0.61 498	0.85 157	0.62 187	0.48 169	0.66 210	1.00 427	0.45 189	0.79 201	0.45 283	0.17 153	0.14 240	0.18 199	0.13 117	0.16 111	0.18 180

gcap-zeroshot	0.36 97	0.24 109	0.63 181	0.42 85	0.40 402	0.47 140	0.41 292	0.73 95	0.56 156	0.54 210	0.63 196	0.33 79	0.27 46	0.39 14	0.33 145	0.17 153	0.12 55	0.19 227	0.16 236	0.14 35	0.14 26

test_for_model	0.37 106	0.24 109	0.61 168	0.42 85	0.40 402	0.48 154	0.41 292	0.72 87	0.58 165	0.55 217	0.65 204	0.32 67	0.27 46	0.41 27	0.33 145	0.17 153	0.12 55	0.20 278	0.16 236	0.14 35	0.14 26

MyStereo06	0.67 359	0.29 265	1.06 435	0.58 404	0.48 476	0.62 296	0.72 536	2.26 604	0.89 283	1.07 373	1.12 378	1.22 491	0.56 295	0.83 214	0.47 300	0.17 153	0.17 385	0.24 422	0.21 406	0.23 397	0.23 353

MyStereo05	0.70 385	0.29 265	1.22 496	0.58 404	0.48 476	0.62 296	0.72 536	1.52 399	1.54 605	1.17 414	0.91 291	0.77 324	0.79 413	1.45 415	0.68 430	0.17 153	0.17 385	0.24 422	0.21 406	0.23 397	0.23 353

AE-Stereo	0.58 295	0.29 265	0.81 297	0.62 457	0.41 423	0.69 351	0.46 368	2.49 644	1.25 485	0.49 177	0.77 250	0.69 297	0.46 199	0.61 123	0.42 258	0.17 153	0.16 355	0.21 320	0.20 362	0.19 241	0.18 180

MIM_Stereo	0.60 319	0.26 177	1.02 422	0.49 223	0.32 268	0.52 208	0.28 107	1.41 378	0.82 259	1.02 355	1.16 404	0.93 397	0.53 273	1.48 422	0.63 408	0.17 153	0.17 385	0.20 278	0.19 326	0.17 150	0.18 180

testlalala	0.36 97	0.24 109	0.63 181	0.42 85	0.40 402	0.47 140	0.41 292	0.73 95	0.56 156	0.54 210	0.63 196	0.33 79	0.27 46	0.39 14	0.33 145	0.17 153	0.12 55	0.19 227	0.16 236	0.14 35	0.14 26

GCAPDPT-zeroshot	0.41 148	0.24 109	0.76 269	0.45 145	0.38 375	0.34 42	0.37 235	0.98 207	0.69 212	0.50 186	0.56 179	0.55 225	0.38 137	0.75 184	0.32 130	0.17 153	0.13 149	0.19 227	0.15 192	0.15 77	0.19 225

AEACV	0.41 148	0.25 149	0.60 159	0.55 345	0.52 503	0.43 104	0.38 247	0.98 207	0.63 191	0.44 142	0.56 179	0.46 164	0.59 325	0.56 98	0.31 116	0.17 153	0.13 149	0.18 199	0.16 236	0.17 150	0.17 155

RAFT-Test	0.58 295	0.27 208	0.81 297	0.50 246	0.33 288	0.95 480	0.27 97	1.40 374	0.89 283	1.00 346	1.12 378	1.39 536	0.48 215	0.74 176	0.41 245	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.14 166	0.16 111	0.18 180

EGLCR-Stereo	0.41 148	0.24 109	0.59 147	0.45 145	0.27 125	0.54 235	0.22 38	1.23 329	0.56 156	0.44 142	0.43 91	0.68 291	0.29 58	0.89 242	0.34 156	0.17 153	0.12 55	0.20 278	0.17 271	0.17 150	0.18 180

MC-Stereo	0.46 194	0.24 109	0.58 141	0.63 469	0.30 209	0.38 65	0.32 160	0.98 207	0.74 227	0.66 256	0.85 273	0.56 237	0.60 333	1.07 305	0.32 130	0.17 153	0.12 55	0.17 150	0.15 192	0.16 111	0.16 121

RCA-Stereo	0.52 237	0.26 177	0.66 209	0.49 223	0.33 288	0.54 235	0.44 343	1.20 315	1.41 569	0.69 262	1.06 348	0.63 275	0.79 413	0.62 128	0.35 167	0.17 153	0.12 55	0.17 150	0.14 166	0.16 111	0.16 121

DCANet-4	0.59 309	0.28 232	1.65 562	0.44 126	0.25 86	0.48 154	0.36 220	1.15 295	1.36 548	1.13 390	1.03 335	0.56 237	0.74 387	0.77 190	0.58 381	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.13 117	0.15 77	0.24 379

fff	0.58 295	0.26 177	1.15 466	0.46 160	0.25 86	0.48 154	0.36 220	1.20 315	1.28 506	1.13 390	1.03 335	0.59 252	1.04 535	0.77 190	0.58 381	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.13 117	0.15 77	0.24 379

ADStereo(finetuned)	0.62 328	0.26 177	1.59 556	0.45 145	0.25 86	0.49 163	0.36 220	1.18 305	1.35 539	1.16 410	1.04 341	0.60 257	1.18 573	0.85 225	0.57 376	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.13 117	0.19 241	0.24 379

IPLG	0.72 398	0.29 265	1.12 458	0.53 314	0.44 449	0.79 403	0.33 170	1.35 362	1.10 388	1.32 501	1.11 374	0.52 205	0.54 281	3.13 586	0.71 437	0.17 153	0.14 240	0.20 278	0.17 271	0.18 201	0.21 292

test-3	0.56 266	0.24 109	0.82 306	0.50 246	0.29 185	0.57 258	0.34 187	1.09 258	1.03 355	1.33 507	0.69 222	0.87 367	0.45 189	1.68 462	0.39 217	0.17 153	0.12 55	0.20 278	0.17 271	0.17 150	0.16 121

test_1	0.56 266	0.24 109	0.82 306	0.50 246	0.29 185	0.57 258	0.34 187	1.09 258	1.03 355	1.28 486	0.69 222	0.87 367	0.45 189	1.67 460	0.39 217	0.17 153	0.12 55	0.20 278	0.17 271	0.17 150	0.16 121

test-1	0.56 266	0.28 232	1.13 459	0.58 404	0.34 312	0.60 285	0.38 247	1.56 412	0.98 327	0.80 284	1.02 327	0.83 355	0.52 265	0.64 141	0.46 290	0.17 153	0.16 355	0.20 278	0.17 271	0.20 298	0.26 425

DCANet	0.58 295	0.26 177	1.15 466	0.45 145	0.25 86	0.49 163	0.36 220	1.18 305	1.35 539	1.15 406	1.04 341	0.60 257	0.91 472	0.84 221	0.58 381	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.13 117	0.19 241	0.25 403

csc	0.58 295	0.26 177	1.15 466	0.46 160	0.25 86	0.48 154	0.36 220	1.20 315	1.28 506	1.13 390	1.03 335	0.59 252	1.04 535	0.77 190	0.58 381	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.13 117	0.15 77	0.24 379

cscssc	0.58 295	0.26 177	1.15 466	0.46 160	0.25 86	0.48 154	0.36 220	1.20 315	1.28 506	1.13 390	1.03 335	0.59 252	1.04 535	0.77 190	0.58 381	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.13 117	0.15 77	0.24 379

CFNet-RSSM	0.57 283	0.25 149	0.76 269	0.49 223	0.28 164	0.59 278	0.27 97	1.89 509	1.17 438	1.09 376	0.95 300	1.06 445	0.53 273	0.74 176	0.41 245	0.17 153	0.13 149	0.17 150	0.15 192	0.16 111	0.16 121

Gwc-CoAtRS	0.55 250	0.27 208	0.73 252	0.49 223	0.30 209	0.63 307	0.25 76	1.38 369	1.12 403	1.05 364	1.02 327	1.10 464	0.55 286	0.72 169	0.44 269	0.17 153	0.14 240	0.17 150	0.15 192	0.16 111	0.17 155

HITNet	0.71 391	0.42 510	1.07 440	0.52 291	0.25 86	1.05 502	0.48 392	2.12 566	1.08 376	1.21 445	1.23 434	0.91 388	0.84 435	0.90 245	0.91 497	0.17 153	0.12 55	0.21 320	0.17 271	0.29 495	0.18 180
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
ManiGeoR	0.56 266	0.28 232	1.23 498	0.43 104	0.35 331	0.56 253	0.35 203	1.30 348	1.14 415	0.58 228	0.85 273	0.56 237	0.50 245	1.43 407	0.58 381	0.18 203	0.13 149	0.17 150	0.14 166	0.17 150	0.21 292

HLF11	0.58 295	0.28 232	1.29 516	0.43 104	0.36 345	0.50 184	0.28 107	1.33 358	1.07 372	0.69 262	0.91 291	0.63 275	0.52 265	1.55 433	0.66 422	0.18 203	0.14 240	0.16 97	0.13 117	0.17 150	0.21 292

HLf10	0.56 266	0.28 232	1.23 498	0.43 104	0.35 331	0.56 253	0.35 203	1.30 348	1.14 415	0.58 228	0.85 273	0.56 237	0.50 245	1.43 407	0.58 381	0.18 203	0.13 149	0.17 150	0.14 166	0.17 150	0.21 292

TestStereo_HL3	0.83 465	0.28 232	6.29 667	0.46 160	0.35 331	0.70 355	0.53 432	1.03 228	0.94 308	0.97 337	1.02 327	0.80 331	0.63 345	1.16 335	0.41 245	0.18 203	0.14 240	0.17 150	0.16 236	0.17 150	0.23 353

GGDA	0.53 239	0.28 232	0.76 269	0.44 126	0.30 209	0.57 258	0.33 170	1.09 258	1.02 348	0.83 295	0.93 295	0.61 266	0.52 265	1.37 384	0.52 339	0.18 203	0.13 149	0.16 97	0.15 192	0.19 241	0.20 258

quiztm	0.53 239	0.28 232	0.60 159	0.51 263	0.67 581	0.45 117	0.42 304	1.85 497	0.93 302	0.81 289	1.15 401	0.56 237	0.31 78	0.59 115	0.38 209	0.18 203	0.12 55	0.17 150	0.14 166	0.19 241	0.19 225

DepthFocus	0.25 4	0.19 12	0.40 23	0.38 30	0.28 164	0.21 6	0.22 38	0.36 4	0.24 6	0.29 23	0.35 55	0.20 3	0.22 17	0.39 14	0.23 1	0.18 203	0.14 240	0.21 320	0.20 362	0.17 150	0.13 3

VMStereo-Base	0.39 135	0.25 149	0.47 67	0.37 15	0.22 31	0.39 67	0.33 170	0.72 87	0.87 277	0.43 136	0.69 222	0.60 257	0.33 96	0.76 187	0.37 199	0.18 203	0.14 240	0.15 51	0.12 49	0.17 150	0.18 180

WQFJX1	0.59 309	0.27 208	0.59 147	0.49 223	0.73 593	0.68 341	0.46 368	2.65 657	0.77 234	0.55 217	0.51 143	0.52 205	0.50 245	1.38 389	0.61 398	0.18 203	0.20 457	0.20 278	0.17 271	0.20 298	0.21 292

VIP-Stereo	0.37 106	0.25 149	0.62 176	0.41 73	0.46 463	0.82 419	0.22 38	0.67 63	0.48 118	0.32 48	0.55 172	0.37 110	0.31 78	0.85 225	0.28 65	0.18 203	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.15 77	0.14 26

IGEV-FE	0.59 309	0.33 373	1.11 454	0.63 469	0.37 359	0.41 83	0.33 170	1.80 480	0.79 248	1.04 361	1.10 365	1.05 443	0.43 168	0.87 233	0.48 310	0.18 203	0.13 149	0.19 227	0.18 300	0.20 298	0.23 353

LGtest1	0.28 21	0.23 79	0.46 58	0.42 85	0.22 31	0.41 83	0.19 7	0.58 30	0.29 18	0.30 32	0.25 11	0.29 44	0.29 58	0.57 103	0.26 32	0.18 203	0.12 55	0.16 97	0.12 49	0.14 35	0.16 121

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 125	0.25 149	0.61 168	0.53 314	0.29 185	0.36 55	0.22 38	1.24 331	0.42 88	0.45 150	0.65 204	0.37 110	0.51 255	0.41 27	0.30 97	0.18 203	0.12 55	0.17 150	0.13 117	0.18 201	0.20 258

SCV_C0	0.48 215	0.29 265	0.88 352	0.46 160	0.31 233	0.46 127	0.31 140	1.67 435	0.87 277	0.40 126	0.52 151	0.54 219	0.29 58	1.27 359	0.34 156	0.18 203	0.14 240	0.17 150	0.14 166	0.20 298	0.18 180

HUF	0.39 135	0.27 208	0.71 235	0.43 104	0.24 57	0.51 197	0.47 381	0.99 216	0.55 152	0.37 91	0.45 108	0.53 212	0.41 150	0.70 160	0.29 81	0.18 203	0.14 240	0.16 97	0.12 49	0.15 77	0.17 155

AIO-test1	0.61 325	0.27 208	0.68 221	0.68 529	1.02 654	0.79 403	0.36 220	1.59 423	1.35 539	0.59 232	0.89 288	0.60 257	0.49 234	1.20 347	0.36 185	0.18 203	0.17 385	0.23 396	0.25 491	0.18 201	0.26 425

castereo++	0.41 148	0.26 177	0.51 101	0.44 126	0.32 268	0.96 486	0.22 38	1.13 278	0.61 183	0.33 54	0.45 108	0.50 192	0.39 142	0.94 256	0.25 18	0.18 203	0.12 55	0.17 150	0.12 49	0.14 35	0.16 121

UGAM-zero	1.05 542	0.33 373	1.04 428	0.49 223	0.31 233	0.67 337	0.26 89	2.37 625	0.80 254	1.05 364	1.11 374	2.86 667	1.81 643	6.26 658	0.50 327	0.18 203	0.15 318	0.19 227	0.16 236	0.17 150	0.21 292

RAStereo	0.36 97	0.22 56	0.85 335	0.48 202	0.28 164	0.27 20	0.28 107	0.77 116	0.65 200	0.33 54	0.43 91	0.44 149	0.31 78	0.45 42	0.35 167	0.18 203	0.15 318	0.19 227	0.15 192	0.19 241	0.15 64

Pointernet	0.41 148	0.21 39	0.63 181	0.45 145	0.29 185	0.51 197	0.27 97	1.54 405	0.70 215	0.48 169	0.64 201	0.49 184	0.37 129	0.51 83	0.36 185	0.18 203	0.13 149	0.14 14	0.11 11	0.14 35	0.14 26

IGEV-Stereo+	0.46 194	0.23 79	0.51 101	0.42 85	0.46 463	0.15 1	0.19 7	0.45 10	0.37 59	0.28 18	0.25 11	0.31 57	0.41 150	1.43 407	0.31 116	0.18 203	0.13 149	0.15 51	0.12 49	1.09 673	1.74 686

trnet	0.40 141	0.23 79	0.40 23	0.37 15	0.20 12	0.53 218	0.29 119	0.81 134	1.15 423	0.59 232	0.72 236	0.53 212	0.43 168	0.56 98	0.37 199	0.18 203	0.13 149	0.15 51	0.10 1	0.14 35	0.14 26

MyStereo8	0.70 385	0.32 351	1.24 503	0.63 469	0.53 511	0.90 455	0.34 187	1.60 425	1.35 539	1.20 438	1.31 466	0.89 382	0.64 352	0.77 190	1.02 527	0.18 203	0.15 318	0.20 278	0.18 300	0.22 372	0.30 495

MyStereo07	0.50 229	0.30 297	0.58 141	0.58 404	0.48 476	0.59 278	0.78 548	1.19 310	0.60 178	0.49 177	0.54 166	0.43 146	0.55 286	1.32 372	0.36 185	0.18 203	0.18 419	0.24 422	0.21 406	0.23 397	0.23 353

MyStereo04	0.71 391	0.30 297	1.28 513	0.58 404	0.48 476	0.59 278	0.78 548	1.74 465	1.49 599	0.94 329	0.91 291	0.74 316	0.86 448	1.59 444	0.69 431	0.18 203	0.18 419	0.24 422	0.21 406	0.23 397	0.23 353

ff7	0.45 183	0.30 297	0.64 195	0.47 181	0.33 288	0.49 163	0.42 304	0.93 185	0.59 171	0.50 186	0.53 155	0.44 149	0.48 215	1.41 399	0.36 185	0.18 203	0.13 149	0.21 320	0.15 192	0.18 201	0.21 292

ffff	0.45 183	0.30 297	0.64 195	0.47 181	0.33 288	0.49 163	0.42 304	0.93 185	0.59 171	0.50 186	0.53 155	0.44 149	0.48 215	1.41 399	0.36 185	0.18 203	0.13 149	0.21 320	0.15 192	0.18 201	0.21 292

11t	0.45 183	0.30 297	0.64 195	0.47 181	0.33 288	0.49 163	0.42 304	0.93 185	0.59 171	0.50 186	0.53 155	0.44 149	0.48 215	1.41 399	0.36 185	0.18 203	0.13 149	0.21 320	0.15 192	0.18 201	0.21 292

IGEV_Zeroshot_test	0.59 309	0.33 373	1.11 454	0.63 469	0.37 359	0.41 83	0.33 170	1.80 480	0.79 248	1.04 361	1.10 365	1.06 445	0.43 168	0.87 233	0.48 310	0.18 203	0.13 149	0.19 227	0.18 300	0.20 298	0.23 353

MSKI-zero shot	0.56 266	0.30 297	0.61 168	0.55 345	0.28 164	0.68 341	0.28 107	1.25 335	0.68 207	0.92 323	1.33 477	0.81 339	0.33 96	1.94 503	0.36 185	0.18 203	0.13 149	0.17 150	0.13 117	0.16 111	0.19 225

GCAP-Stereo	0.43 171	0.32 351	0.80 293	0.50 246	0.27 125	0.53 218	0.31 140	1.05 240	0.67 204	0.69 262	0.71 233	0.58 246	0.42 160	0.51 83	0.35 167	0.18 203	0.15 318	0.18 199	0.13 117	0.17 150	0.15 64

HH	0.68 373	0.33 373	0.83 316	0.53 314	0.34 312	0.92 465	0.45 362	1.79 476	0.74 227	0.71 265	1.13 389	1.60 573	0.83 432	1.95 506	0.39 217	0.18 203	0.14 240	0.19 227	0.17 271	0.19 241	0.19 225

HanStereo	0.68 373	0.33 373	0.83 316	0.53 314	0.34 312	0.92 465	0.45 362	1.79 476	0.74 227	0.71 265	1.13 389	1.60 573	0.83 432	1.95 506	0.39 217	0.18 203	0.14 240	0.19 227	0.17 271	0.19 241	0.19 225

LL-Strereo2	0.56 266	0.36 444	0.77 275	0.56 367	0.40 402	0.68 341	0.37 235	1.21 320	0.83 264	0.96 335	0.79 256	0.91 388	0.41 150	1.08 308	0.48 310	0.18 203	0.17 385	0.29 525	0.25 491	0.22 372	0.19 225

4D-IteraStereo	0.50 229	0.26 177	0.84 329	0.51 263	0.49 483	0.64 319	0.31 140	0.91 183	1.02 348	1.05 364	0.72 236	0.76 319	0.32 90	0.69 158	0.40 234	0.18 203	0.11 22	0.23 396	0.20 362	0.19 241	0.16 121

anonymousdsp	0.45 183	0.30 297	0.60 159	0.48 202	0.34 312	0.49 163	0.42 304	0.97 199	0.60 178	0.51 198	0.53 155	0.46 164	0.47 209	1.36 381	0.35 167	0.18 203	0.13 149	0.21 320	0.15 192	0.18 201	0.21 292

CroCo-Stereo Lap2	0.46 194	0.37 465	0.87 347	0.62 457	0.79 618	0.28 22	0.35 203	0.81 134	0.73 220	0.39 116	0.54 166	0.71 309	0.54 281	0.60 119	0.48 310	0.18 203	0.18 419	0.19 227	0.16 236	0.21 350	0.21 292

ccc-4	0.45 183	0.30 297	0.64 195	0.47 181	0.33 288	0.49 163	0.42 304	0.93 185	0.59 171	0.50 186	0.53 155	0.44 149	0.48 215	1.41 399	0.36 185	0.18 203	0.13 149	0.21 320	0.15 192	0.18 201	0.21 292

IGEV-Stereo	0.45 183	0.30 297	0.60 159	0.48 202	0.34 312	0.49 163	0.42 304	0.98 207	0.60 178	0.51 198	0.53 155	0.46 164	0.47 209	1.36 381	0.35 167	0.18 203	0.13 149	0.21 320	0.15 192	0.18 201	0.21 292
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.89 493	0.31 330	1.04 428	0.56 367	0.47 474	0.47 140	0.68 521	1.19 310	1.08 376	0.80 284	1.35 486	1.46 549	0.90 469	5.11 629	1.16 542	0.18 203	0.15 318	0.22 358	0.19 326	0.21 350	0.24 379

iRaft-Stereo_20w	0.71 391	0.33 373	1.25 506	0.50 246	0.36 345	0.82 419	0.31 140	3.16 679	0.89 283	1.24 460	1.14 395	0.79 329	0.65 357	1.15 331	0.43 264	0.18 203	0.13 149	0.18 199	0.17 271	0.20 298	0.23 353

GLC_STEREO	0.41 148	0.27 208	0.43 42	0.55 345	0.24 57	0.47 140	0.30 131	0.81 134	0.64 196	0.53 208	0.74 244	0.50 192	0.31 78	0.65 146	0.45 283	0.18 203	0.20 457	0.23 396	0.19 326	0.21 350	0.21 292

MIPNet	0.60 319	0.31 330	1.07 440	0.51 263	0.34 312	0.68 341	0.40 278	1.67 435	1.14 415	1.11 379	0.93 295	0.60 257	0.78 405	0.77 190	0.58 381	0.18 203	0.14 240	0.19 227	0.16 236	0.18 201	0.21 292

IPLGR	0.62 328	0.28 232	1.32 521	0.50 246	0.29 185	0.65 325	0.34 187	1.47 390	1.19 448	1.21 445	1.07 352	0.70 302	0.65 357	1.05 297	0.55 365	0.18 203	0.15 318	0.20 278	0.17 271	0.21 350	0.20 258

iRaftStereo_RVC	0.49 220	0.28 232	0.72 237	0.53 314	0.29 185	0.52 208	0.33 170	1.14 283	0.84 267	0.85 305	0.99 317	0.55 225	0.36 123	0.83 214	0.40 234	0.18 203	0.13 149	0.22 358	0.20 362	0.20 298	0.18 180

raft+_RVC	0.56 266	0.29 265	0.61 168	0.65 491	0.56 531	0.53 218	0.53 432	1.40 374	1.02 348	0.78 280	1.04 341	0.70 302	0.55 286	1.00 279	0.49 323	0.18 203	0.16 355	0.19 227	0.19 326	0.18 201	0.17 155

test_xeample3	0.57 283	0.33 373	3.11 637	0.46 160	0.34 312	0.55 242	0.38 247	0.86 164	0.49 123	0.54 210	0.46 115	0.44 149	0.44 178	1.49 429	0.45 283	0.18 203	0.14 240	0.19 227	0.15 192	0.17 150	0.18 180

CCAANet	0.81 453	0.32 351	0.96 400	0.62 457	0.51 497	1.03 497	0.44 343	1.88 506	1.16 430	0.86 310	1.35 486	1.09 459	0.80 420	3.07 584	0.94 509	0.18 203	0.17 385	0.24 422	0.23 466	0.19 241	0.24 379

pmcnn	2.84 676	0.46 526	5.19 662	0.68 529	0.42 434	1.55 593	1.16 631	2.32 616	1.60 617	2.72 670	7.49 700	17.96 720	1.48 617	6.04 653	6.64 686	0.18 203	0.15 318	0.15 51	0.12 49	0.20 298	0.20 258

Weightmod	0.56 266	0.29 265	0.64 195	0.42 85	0.33 288	0.85 442	0.40 278	0.93 185	0.64 196	0.73 271	1.43 515	0.73 313	0.59 325	1.65 458	0.44 269	0.19 252	0.28 572	0.20 278	0.18 300	0.17 150	0.17 155

TestStereo_HLe17	0.59 309	0.27 208	1.66 563	0.43 104	0.31 233	0.63 307	0.40 278	1.48 392	1.16 430	0.63 247	0.87 280	0.53 212	0.46 199	1.40 395	0.47 300	0.19 252	0.13 149	0.18 199	0.16 236	0.18 201	0.20 258

DF	0.40 141	0.25 149	0.67 214	0.49 223	0.28 164	0.49 163	0.31 140	0.88 176	0.51 132	0.47 157	0.72 236	0.59 252	0.30 70	0.83 214	0.34 156	0.19 252	0.13 149	0.16 97	0.12 49	0.16 111	0.17 155

Hybrid-DGEV-03	0.67 359	0.29 265	0.69 226	0.55 345	0.36 345	0.73 368	0.38 247	1.09 258	1.18 445	1.74 617	2.49 654	0.84 362	0.56 295	0.99 274	0.47 300	0.19 252	0.12 55	0.22 358	0.19 326	0.17 150	0.17 155

Hybrid-DGEV-2	0.69 383	0.35 431	0.85 335	0.61 448	0.37 359	1.06 505	0.28 107	1.73 462	1.42 578	1.37 528	0.93 295	1.02 434	1.01 518	1.09 313	0.54 360	0.19 252	0.15 318	0.22 358	0.19 326	0.17 150	0.18 180

WQFJA1++	1.34 591	0.23 79	0.51 101	0.40 60	0.29 185	0.46 127	0.20 15	0.67 63	0.31 24	0.40 126	0.39 66	0.34 89	0.39 142	0.66 148	0.28 65	0.19 252	0.13 149	0.16 97	0.13 117	20.39 729	0.17 155

NLMM1	0.60 319	0.28 232	0.63 181	0.48 202	0.73 593	0.68 341	0.43 323	2.47 639	1.11 395	0.60 239	0.63 196	0.51 197	0.47 209	1.34 376	0.58 381	0.19 252	0.21 475	0.20 278	0.17 271	0.20 298	0.19 225

NLSM1	0.54 245	0.26 177	0.61 168	0.49 223	1.04 657	0.83 427	0.31 140	1.55 408	0.68 207	0.52 203	0.77 250	0.46 164	0.48 215	1.02 287	0.56 371	0.19 252	0.19 440	0.21 320	0.18 300	0.20 298	0.18 180

NLCSM	0.54 245	0.30 297	0.60 159	0.53 314	0.74 601	0.71 359	0.47 381	1.25 335	0.71 218	0.64 249	0.51 143	0.48 180	0.60 333	1.34 376	0.71 437	0.19 252	0.20 457	0.21 320	0.19 326	0.22 372	0.21 292

FE-Mocha	0.52 237	0.32 351	0.98 406	0.51 263	0.37 359	0.46 127	0.22 38	1.71 456	0.56 156	1.02 355	1.10 365	0.82 345	0.41 150	0.58 107	0.32 130	0.19 252	0.13 149	0.21 320	0.21 406	0.17 150	0.19 225

Zero-FE251	0.36 97	0.25 149	0.64 195	0.49 223	0.30 209	0.57 258	0.24 68	0.86 164	0.36 57	0.53 208	0.39 66	0.51 197	0.41 150	0.49 68	0.28 65	0.19 252	0.15 318	0.17 150	0.12 49	0.14 35	0.16 121

GASTEREO	0.43 171	0.29 265	0.62 176	0.51 263	0.27 125	0.62 296	0.36 220	1.02 219	0.58 165	0.55 217	0.83 268	0.30 51	0.65 357	0.64 141	0.30 97	0.19 252	0.13 149	0.17 150	0.15 192	0.16 111	0.21 292

MSCF	0.41 148	0.28 232	0.64 195	0.50 246	0.27 125	0.58 272	0.37 235	1.03 228	0.54 143	0.54 210	0.72 236	0.32 67	0.64 352	0.56 98	0.30 97	0.19 252	0.13 149	0.17 150	0.15 192	0.17 150	0.21 292

DFGA-Net	0.77 424	0.47 531	1.75 569	0.55 345	0.46 463	0.83 427	0.44 343	1.38 369	1.10 388	1.05 364	1.20 416	0.70 302	0.58 319	2.27 541	1.31 564	0.19 252	0.17 385	0.24 422	0.24 481	0.28 478	0.30 495

MM-Stereo_test1	0.51 232	0.26 177	0.59 147	0.53 314	0.31 233	0.50 184	0.53 432	1.06 243	1.09 384	0.88 313	0.70 229	0.54 219	0.59 325	1.18 342	0.35 167	0.19 252	0.17 385	0.20 278	0.17 271	0.20 298	0.18 180

PAM_32	0.87 486	0.30 297	1.08 444	0.56 367	0.32 268	2.10 643	0.36 220	2.26 604	1.01 344	1.13 390	1.05 347	3.14 675	1.47 615	1.00 279	0.42 258	0.19 252	0.14 240	0.20 278	0.18 300	0.19 241	0.25 403

PAM	0.86 482	0.31 330	1.19 487	0.55 345	0.35 331	2.17 644	0.47 381	2.26 604	0.87 277	1.18 425	0.96 303	3.01 670	1.41 608	0.90 245	0.40 234	0.19 252	0.13 149	0.19 227	0.18 300	0.20 298	0.27 446

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 544	0.43 515	3.59 647	0.53 314	0.66 575	0.79 403	0.39 265	2.60 654	0.98 327	0.96 335	4.58 683	2.05 639	0.56 295	0.99 274	0.51 331	0.19 252	0.14 240	0.21 320	0.28 539	0.32 528	0.41 573

IGEVStereo-DCA	0.49 220	0.33 373	0.64 195	0.46 160	0.34 312	0.50 184	0.42 304	0.93 185	0.59 171	0.48 169	0.48 122	0.48 180	0.45 189	2.28 543	0.44 269	0.19 252	0.14 240	0.19 227	0.15 192	0.17 150	0.21 292

rrr	0.57 283	0.33 373	2.43 613	0.46 160	0.34 312	0.50 184	0.38 247	0.84 151	0.55 152	0.48 169	0.48 122	0.48 180	0.45 189	2.28 543	0.44 269	0.19 252	0.14 240	0.19 227	0.15 192	0.17 150	0.18 180

CASnet	0.42 164	0.26 177	0.52 109	0.52 291	0.21 23	0.49 163	0.35 203	0.85 157	0.85 271	0.84 302	0.69 222	0.48 180	0.31 78	0.57 103	0.34 156	0.19 252	0.12 55	0.27 497	0.22 434	0.23 397	0.15 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.55 250	0.27 208	0.49 82	0.50 246	0.27 125	0.98 490	0.25 76	1.71 456	1.08 376	0.90 318	0.99 317	1.13 474	0.46 199	0.74 176	0.35 167	0.19 252	0.13 149	0.17 150	0.13 117	0.16 111	0.19 225

anonymousdsp2	0.58 295	0.29 265	0.93 378	0.51 263	0.30 209	0.75 378	0.46 368	1.95 528	0.87 277	0.81 289	0.78 253	0.76 319	0.48 215	1.10 319	0.45 283	0.19 252	0.14 240	0.18 199	0.13 117	0.20 298	0.22 327

CBFPSM	0.95 515	0.37 465	2.10 597	0.51 263	0.39 387	1.73 609	0.87 585	1.59 423	1.13 409	1.11 379	1.00 322	2.34 650	1.64 629	1.42 404	1.44 582	0.19 252	0.18 419	0.20 278	0.20 362	0.22 372	0.36 546

LoS	0.41 148	0.23 79	0.46 58	0.39 43	0.23 44	0.48 154	0.40 278	1.12 272	0.94 308	0.50 186	0.66 210	0.49 184	0.42 160	0.63 138	0.39 217	0.19 252	0.14 240	0.16 97	0.11 11	0.14 35	0.15 64
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.73 402	0.35 431	1.64 560	0.54 329	0.37 359	0.92 465	0.81 565	1.21 320	1.03 355	0.86 310	1.12 378	1.31 518	1.01 518	1.04 292	0.88 486	0.19 252	0.20 457	0.24 422	0.24 481	0.27 462	0.28 462

anonymousa	0.78 429	0.30 297	0.85 335	0.51 263	0.96 650	1.41 578	0.47 381	1.61 427	0.94 308	1.33 507	1.77 597	1.66 585	1.11 553	0.72 169	0.63 408	0.19 252	0.18 419	0.23 396	0.25 491	0.20 298	0.22 327

raft_robust	0.71 391	0.32 351	0.75 265	0.54 329	0.28 164	0.54 235	0.35 203	1.54 405	1.24 477	1.18 425	1.07 352	0.73 313	0.53 273	3.65 599	0.40 234	0.19 252	0.16 355	0.20 278	0.22 434	0.21 350	0.19 225

RAFT+CT+SA	0.63 338	0.30 297	0.73 252	0.69 542	0.37 359	0.40 71	0.55 457	1.93 523	1.04 361	0.72 269	1.23 434	0.62 270	0.69 375	1.69 466	0.42 258	0.19 252	0.13 149	0.22 358	0.22 434	0.21 350	0.19 225

test_5	0.70 385	0.32 351	0.99 411	0.69 542	0.50 488	0.89 451	0.51 415	1.88 506	1.14 415	0.78 280	1.13 389	1.04 439	0.89 466	1.59 444	0.46 290	0.19 252	0.14 240	0.23 396	0.22 434	0.22 372	0.20 258

Sa-1000	0.76 418	0.30 297	0.92 374	0.62 457	0.31 233	0.78 394	0.37 235	2.00 542	1.38 555	1.30 492	2.04 628	0.86 365	0.74 387	1.87 491	0.40 234	0.19 252	0.14 240	0.25 462	0.24 481	0.21 350	0.19 225

CrosDoStereo	1.56 611	0.26 177	0.78 283	0.51 263	0.29 185	0.66 330	11.86 715	1.18 305	1.00 341	1.35 521	1.76 594	0.99 421	1.83 645	6.64 669	0.83 474	0.19 252	0.15 318	0.20 278	0.22 434	0.18 201	0.25 403

LCNet	0.73 402	0.30 297	0.58 141	0.58 404	0.31 233	0.68 341	0.53 432	1.09 258	0.94 308	1.19 433	1.34 481	0.96 412	1.32 594	2.50 562	0.46 290	0.19 252	0.13 149	0.21 320	0.25 491	0.28 478	0.69 650

STrans-v2	1.06 544	0.31 330	1.02 422	0.52 291	0.33 288	0.67 337	0.78 548	2.66 661	1.26 494	1.15 406	1.46 523	1.37 532	1.40 604	6.68 671	0.46 290	0.19 252	0.13 149	0.21 320	0.18 300	0.18 201	0.21 292

TransformOpticalFlow	0.97 520	0.30 297	0.96 400	0.54 329	0.31 233	0.65 325	0.54 447	1.87 501	1.19 448	1.12 387	1.44 518	1.34 525	0.98 505	6.68 671	0.44 269	0.19 252	0.12 55	0.21 320	0.19 326	0.18 201	0.23 353

PSM-AAD	0.80 444	0.29 265	0.58 141	0.58 404	0.29 185	0.76 384	1.19 634	1.08 251	0.94 308	1.65 607	1.58 563	0.81 339	2.12 662	1.67 460	0.44 269	0.19 252	0.14 240	0.38 605	0.32 584	0.22 372	0.68 647

DeepStereo_LL	1.56 611	0.26 177	0.78 283	0.51 263	0.29 185	0.66 330	11.86 715	1.18 305	1.00 341	1.35 521	1.76 594	0.99 421	1.83 645	6.64 669	0.83 474	0.19 252	0.15 318	0.20 278	0.22 434	0.18 201	0.25 403

DEmStereo	0.98 523	0.25 149	0.85 335	0.49 223	0.33 288	1.02 495	0.55 457	0.97 199	0.93 302	1.41 546	2.13 633	1.01 432	2.01 652	5.62 642	0.78 457	0.19 252	0.15 318	0.20 278	0.20 362	0.18 201	0.25 403

DRaft	0.81 453	0.26 177	0.77 275	0.47 181	0.31 233	0.95 480	0.52 426	1.13 278	0.99 336	1.78 623	2.01 627	0.80 331	1.71 635	2.64 569	0.74 443	0.19 252	0.14 240	0.20 278	0.20 362	0.18 201	0.24 379

RAFT-345	0.86 482	0.26 177	0.73 252	0.53 314	0.28 164	0.53 218	0.41 292	0.85 157	1.31 529	1.33 507	2.32 642	0.85 364	0.53 273	5.69 643	0.48 310	0.19 252	0.14 240	0.22 358	0.17 271	0.17 150	0.17 155

CroCo-Stereo	0.42 164	0.33 373	0.83 316	0.59 423	0.28 164	0.26 15	0.33 170	1.22 322	0.85 271	0.43 136	0.49 131	0.65 282	0.46 199	0.40 20	0.36 185	0.19 252	0.15 318	0.16 97	0.14 166	0.20 298	0.17 155
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
GMM-Stereo	0.75 410	0.27 208	0.66 209	0.56 367	0.34 312	0.71 359	0.97 604	1.09 258	0.91 290	1.37 528	1.79 599	1.11 469	0.79 413	2.08 523	0.48 310	0.19 252	0.12 55	0.25 462	0.25 491	0.21 350	0.78 658

Prome-Stereo	0.76 418	0.29 265	0.57 138	0.58 404	0.33 288	0.58 272	0.94 599	0.98 207	0.92 295	1.46 566	2.45 650	0.91 388	1.38 601	1.60 449	0.44 269	0.19 252	0.13 149	0.19 227	0.18 300	0.20 298	0.87 664

TANstereo	0.45 183	0.23 79	0.50 92	0.43 104	0.21 23	0.65 325	0.26 89	0.83 142	0.88 281	0.95 332	0.99 317	0.51 197	0.45 189	0.56 98	0.36 185	0.19 252	0.24 536	0.16 97	0.13 117	0.17 150	0.27 446

EAI-Stereo	0.76 418	0.31 330	0.74 259	0.55 345	0.28 164	0.70 355	1.72 669	2.57 651	0.90 288	0.75 275	3.03 665	0.57 244	0.43 168	1.10 319	0.49 323	0.19 252	0.14 240	0.17 150	0.18 300	0.17 150	0.21 292

CREStereo	0.40 141	0.24 109	0.40 23	0.37 15	0.22 31	0.52 208	0.29 119	0.81 134	1.15 423	0.59 232	0.72 236	0.51 197	0.42 160	0.57 103	0.37 199	0.19 252	0.13 149	0.15 51	0.10 1	0.14 35	0.15 64
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
DIP-Stereo	0.64 341	0.32 351	0.91 371	0.49 223	0.36 345	0.91 458	0.33 170	2.51 647	0.77 234	1.25 463	1.00 322	0.68 291	0.51 255	0.92 251	0.65 417	0.19 252	0.15 318	0.21 320	0.17 271	0.19 241	0.22 327
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.60 319	0.30 297	0.72 237	0.57 389	0.37 359	0.68 341	0.52 426	1.45 383	0.78 239	1.61 598	1.50 537	0.76 319	0.53 273	0.67 153	0.51 331	0.19 252	0.16 355	0.18 199	0.15 192	0.18 201	0.19 225

RAFT-Stereo	0.60 319	0.30 297	0.72 237	0.57 389	0.37 359	0.68 341	0.52 426	1.45 383	0.78 239	1.61 598	1.50 537	0.76 319	0.53 273	0.67 153	0.51 331	0.19 252	0.16 355	0.18 199	0.15 192	0.18 201	0.19 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.77 424	0.39 492	1.31 518	0.55 345	0.25 86	0.91 458	0.39 265	1.48 392	1.28 506	1.49 574	1.54 548	1.02 434	0.68 371	2.12 527	0.93 504	0.19 252	0.13 149	0.19 227	0.14 166	0.19 241	0.22 327

iResNet	0.80 444	0.45 523	1.47 538	0.72 564	0.31 233	0.96 486	0.64 510	1.80 480	1.28 506	1.31 498	1.48 529	0.94 403	0.78 405	1.77 476	0.99 519	0.19 252	0.14 240	0.18 199	0.15 192	0.22 372	0.27 446

DN-CSS_ROB	0.67 359	0.36 444	1.36 529	0.59 423	0.41 423	0.54 235	0.45 362	1.30 348	0.95 314	1.05 364	1.47 526	0.69 297	0.64 352	1.80 485	0.60 395	0.19 252	0.15 318	0.25 462	0.23 466	0.22 372	0.23 353

SME	0.68 373	0.35 431	0.77 275	0.70 552	0.25 86	1.22 546	0.44 343	1.35 362	1.16 430	0.94 329	1.13 389	0.69 297	0.74 387	1.88 497	0.59 391	0.20 304	0.21 475	0.23 396	0.24 481	0.25 441	0.22 327

TestStereo_HL2	0.55 250	0.30 297	0.83 316	0.44 126	0.33 288	0.58 272	0.34 187	1.12 272	0.99 336	0.84 302	0.95 300	0.61 266	0.52 265	1.60 449	0.53 350	0.20 304	0.14 240	0.16 97	0.14 166	0.19 241	0.20 258

Selective-IGEV-i1	0.72 398	0.29 265	1.00 416	0.60 431	0.39 387	1.10 518	0.78 548	2.14 576	1.25 485	0.91 320	1.20 416	1.21 486	0.58 319	1.06 302	0.62 403	0.20 304	0.18 419	0.20 278	0.18 300	0.20 298	0.25 403

GSStereo	0.36 97	0.23 79	0.46 58	0.50 246	0.33 288	0.46 127	0.35 203	1.31 352	0.53 140	0.38 103	0.39 66	0.32 67	0.33 96	0.45 42	0.29 81	0.20 304	0.12 55	0.16 97	0.13 117	0.17 150	0.18 180

GS-Stereo							0.35 203	1.31 352	0.53 140	0.38 103	0.39 66	0.32 67	0.33 96	0.45 42	0.29 81	0.20 304	0.12 55	0.16 97	0.13 117	0.17 150	0.18 180

DA	0.47 206	0.23 79	0.59 147	0.54 329	0.26 110	1.08 512	0.44 343	1.51 395	0.63 191	0.48 169	0.69 222	0.55 225	0.49 234	0.49 68	0.38 209	0.20 304	0.14 240	0.19 227	0.13 117	0.19 241	0.17 155

GGEV	0.47 206	0.23 79	0.59 147	0.54 329	0.26 110	1.08 512	0.44 343	1.51 395	0.63 191	0.48 169	0.69 222	0.55 225	0.49 234	0.49 68	0.38 209	0.20 304	0.14 240	0.19 227	0.13 117	0.19 241	0.17 155

z-ln-s-r	1.18 571	0.61 583	2.91 630	0.54 329	0.56 531	0.81 417	0.86 581	1.72 460	1.55 611	1.18 425	1.62 570	1.37 532	1.16 562	3.67 602	3.77 664	0.20 304	0.15 318	0.21 320	0.17 271	0.29 495	0.24 379

S2M2_XL	0.25 4	0.25 149	0.43 42	0.36 8	0.24 57	0.16 2	0.18 2	0.34 2	0.24 6	0.29 23	0.41 78	0.24 14	0.23 23	0.32 1	0.27 53	0.20 304	0.18 419	0.18 199	0.16 236	0.18 201	0.15 64
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.79 438	0.28 232	1.01 419	0.57 389	0.39 387	0.94 474	0.65 512	1.76 469	1.18 445	1.27 480	1.03 335	1.62 578	0.78 405	1.93 502	1.26 559	0.20 304	0.14 240	0.17 150	0.15 192	0.20 298	0.24 379

G2L-Stereo_test	0.77 424	0.31 330	0.97 402	0.51 263	0.41 423	0.90 455	0.80 560	1.67 435	1.22 468	1.32 501	1.27 452	1.50 557	0.81 425	1.74 471	1.02 527	0.20 304	0.14 240	0.16 97	0.16 236	0.18 201	0.22 327

GIP-stereo	0.37 106	0.25 149	0.49 82	0.55 345	0.41 423	0.37 59	0.22 38	1.03 228	0.56 156	0.35 67	0.52 151	0.46 164	0.37 129	0.55 95	0.28 65	0.20 304	0.13 149	0.16 97	0.12 49	0.16 111	0.16 121

U	9.23 711	0.22 56	0.65 204	0.48 202	53.11 740	61.26 745	0.24 68	0.77 116	0.55 152	0.37 91	0.30 38	0.29 44	0.34 105	0.34 4	0.27 53	0.20 304	0.12 55	60.47 744	4.24 719	0.18 201	0.14 26

H2IRNET	0.57 283	0.28 232	0.75 265	0.49 223	0.35 331	0.40 71	0.27 97	1.03 228	1.18 445	0.62 246	1.26 443	1.07 448	0.85 440	1.02 287	0.64 412	0.20 304	0.16 355	0.23 396	0.25 491	0.22 372	0.20 258

MGS-Stereo	0.43 171	0.28 232	0.61 168	0.46 160	0.28 164	0.49 163	0.33 170	0.60 39	0.89 283	0.47 157	1.32 471	0.51 197	0.32 90	0.66 148	0.39 217	0.20 304	0.16 355	0.18 199	0.16 236	0.18 201	0.18 180

IGEV++	0.45 183	0.24 109	0.63 181	0.58 404	0.32 268	0.42 94	0.25 76	2.16 584	0.65 200	0.38 103	0.58 185	0.46 164	0.44 178	0.56 98	0.40 234	0.20 304	0.13 149	0.16 97	0.13 117	0.17 150	0.18 180

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 206	0.38 483	0.75 265	0.48 202	0.37 359	0.67 337	0.35 203	0.82 139	1.14 415	0.61 244	0.64 201	0.39 122	0.39 142	0.74 176	0.39 217	0.20 304	0.17 385	0.22 358	0.18 300	0.24 428	0.20 258

MaDis-Stereo	0.38 125	0.27 208	0.72 237	0.45 145	0.35 331	0.30 29	0.31 140	0.81 134	0.54 143	0.38 103	0.38 64	0.58 246	0.49 234	0.53 88	0.39 217	0.20 304	0.16 355	0.19 227	0.15 192	0.19 241	0.15 64

MIF-Stereo (partial)	0.48 215	0.28 232	0.83 316	0.51 263	0.53 511	0.39 67	0.27 97	1.03 228	0.64 196	0.47 157	0.71 233	0.51 197	0.51 255	1.13 327	0.47 300	0.20 304	0.16 355	0.23 396	0.20 362	0.24 428	0.20 258

riskmin	0.62 328	0.29 265	0.73 252	0.50 246	0.34 312	0.86 444	0.44 343	1.74 465	1.07 372	0.76 277	0.76 246	1.19 483	1.01 518	0.84 221	0.60 395	0.20 304	0.16 355	0.24 422	0.16 236	0.24 428	0.29 477

TestStereo1	0.66 348	0.29 265	0.95 392	0.82 611	0.32 268	0.47 140	0.43 323	1.52 399	1.22 468	0.99 342	1.32 471	0.65 282	0.76 394	1.78 478	0.44 269	0.20 304	0.16 355	0.22 358	0.19 326	0.21 350	0.20 258

IER	0.74 406	0.33 373	1.25 506	0.50 246	0.53 511	1.32 559	0.55 457	1.31 352	1.08 376	1.30 492	1.34 481	1.11 469	1.10 550	1.05 297	0.81 472	0.20 304	0.17 385	0.21 320	0.21 406	0.20 298	0.21 292

SA-5K	0.66 348	0.29 265	0.95 392	0.82 611	0.32 268	0.47 140	0.43 323	1.52 399	1.22 468	0.99 342	1.32 471	0.65 282	0.76 394	1.78 478	0.44 269	0.20 304	0.16 355	0.22 358	0.19 326	0.21 350	0.20 258

SA	0.69 383	0.31 330	0.97 402	0.64 484	0.30 209	0.56 253	0.38 247	1.84 490	1.35 539	0.99 342	1.37 493	0.69 297	0.94 485	1.88 497	0.43 264	0.20 304	0.16 355	0.25 462	0.23 466	0.22 372	0.19 225

OMP-Stereo	0.95 515	0.35 431	0.79 287	0.92 641	0.32 268	0.49 163	0.35 203	1.22 322	1.11 395	1.58 593	1.12 378	1.44 544	0.69 375	6.92 674	0.51 331	0.20 304	0.15 318	0.24 422	0.19 326	0.21 350	0.16 121

ASMatch	0.89 493	0.29 265	0.72 237	0.56 367	0.36 345	0.47 140	0.37 235	1.16 300	0.95 314	1.11 379	3.26 668	0.95 407	0.96 492	4.88 626	0.53 350	0.20 304	0.16 355	0.22 358	0.19 326	0.20 298	0.30 495

THIR-Stereo	1.02 534	0.29 265	0.73 252	0.51 263	0.29 185	0.94 474	1.31 644	1.08 251	0.98 327	1.35 521	1.91 619	1.16 479	1.54 620	6.37 666	0.79 463	0.20 304	0.14 240	0.21 320	0.22 434	0.19 241	0.25 403

GrayStereo	0.83 465	0.28 232	0.62 176	0.66 504	0.37 359	0.76 384	1.79 673	1.19 310	0.91 290	1.98 643	1.89 615	1.07 448	1.76 640	1.43 407	0.50 327	0.20 304	0.15 318	0.19 227	0.21 406	0.18 201	0.41 573

RAFT-RH_RVC	1.04 537	0.26 177	0.76 269	0.53 314	0.29 185	0.80 409	0.32 160	0.85 157	1.12 403	2.04 646	4.63 685	1.03 438	0.57 302	5.93 651	0.52 339	0.20 304	0.13 149	0.26 483	0.20 362	0.16 111	0.19 225

rafts_anoy	0.55 250	0.32 351	0.66 209	0.72 564	0.61 555	0.53 218	0.40 278	1.24 331	1.06 369	0.85 305	0.83 268	0.67 289	0.53 273	0.77 190	0.55 365	0.20 304	0.15 318	0.25 462	0.26 508	0.22 372	0.21 292

XX-TBD	0.47 206	0.71 613	0.39 15	0.81 608	0.25 86	0.57 258	0.26 89	0.73 95	1.30 522	0.78 280	1.01 324	0.45 159	0.33 96	0.49 68	0.39 217	0.20 304	0.15 318	0.15 51	0.11 11	0.17 150	0.15 64

raftrobust	0.55 250	0.27 208	0.63 181	0.68 529	0.69 586	0.50 184	0.34 187	1.08 251	0.97 324	1.32 501	0.88 285	0.62 270	0.80 420	0.82 208	0.44 269	0.20 304	0.16 355	0.16 97	0.14 166	0.15 77	0.18 180

RALCasStereoNet	0.58 295	0.34 402	0.77 275	0.65 491	0.64 563	0.64 319	0.51 415	1.06 243	0.99 336	0.71 265	1.06 348	0.77 324	0.44 178	1.38 389	0.52 339	0.20 304	0.18 419	0.18 199	0.16 236	0.20 298	0.22 327

RALAANet	0.62 328	0.37 465	0.97 402	0.66 504	0.50 488	0.67 337	0.31 140	1.27 341	1.09 384	1.11 379	1.17 407	0.88 373	0.46 199	1.27 359	0.45 283	0.20 304	0.15 318	0.21 320	0.18 300	0.27 462	0.19 225

111	0.66 348	0.27 208	1.15 466	0.46 160	0.25 86	0.72 363	0.42 304	1.57 416	1.44 583	0.83 295	1.39 500	1.10 464	0.80 420	0.97 270	0.65 417	0.20 304	0.14 240	0.18 199	0.15 192	0.18 201	0.28 462

ARAFT	0.82 456	0.40 498	1.77 571	0.53 314	0.31 233	0.89 451	0.81 565	2.32 616	1.08 376	1.66 610	1.25 441	1.04 439	0.64 352	1.91 499	0.52 339	0.20 304	0.15 318	0.28 513	0.27 528	0.17 150	0.18 180

MMNet	0.89 493	0.35 431	1.44 535	0.64 484	0.59 545	1.83 622	0.48 392	1.70 452	1.38 555	1.45 563	1.19 414	1.25 500	1.16 562	1.77 476	1.27 562	0.20 304	0.19 440	0.23 396	0.22 434	0.25 441	0.24 379

RASNet	1.16 564	0.34 402	1.11 454	0.73 572	0.86 632	1.00 492	0.60 492	1.56 412	1.43 580	1.07 373	1.37 493	2.08 640	1.44 612	7.00 676	1.56 595	0.20 304	0.17 385	0.17 150	0.19 326	0.19 241	0.19 225

0shot-warping	0.33 60	0.25 149	0.36 5	0.32 1	0.34 312	0.36 55	0.31 140	0.28 1	0.32 28	0.27 12	0.37 62	0.19 1	0.33 96	0.54 91	0.38 209	0.21 342	0.29 582	0.33 569	0.40 623	0.32 528	0.33 522

HLf8	0.55 250	0.28 232	1.26 509	0.43 104	0.34 312	0.63 307	0.35 203	1.33 358	1.17 438	0.64 249	0.84 270	0.56 237	0.44 178	1.09 313	0.49 323	0.21 342	0.14 240	0.17 150	0.14 166	0.19 241	0.22 327

IGEV_i1	0.71 391	0.31 330	1.07 440	0.62 457	0.30 209	0.92 465	0.60 492	2.22 600	0.96 318	1.06 370	1.06 348	1.11 469	0.71 384	1.35 379	0.65 417	0.21 342	0.18 419	0.21 320	0.17 271	0.22 372	0.27 446

Select-FE	0.87 486	0.42 510	2.64 625	0.57 389	0.48 476	0.47 140	0.23 54	2.59 653	0.85 271	1.08 375	1.32 471	2.00 628	1.73 637	1.15 331	0.47 300	0.21 342	0.17 385	0.21 320	0.26 508	0.20 298	0.33 522

SGD-Stereo	0.34 70	0.22 56	0.44 51	0.39 43	0.20 12	0.42 94	0.22 38	0.71 79	0.33 30	0.43 136	0.34 49	0.27 31	0.35 114	1.15 331	0.33 145	0.21 342	0.11 22	0.16 97	0.13 117	0.17 150	0.15 64

MM-Stereo_test3	0.53 239	0.26 177	0.60 159	0.56 367	0.73 593	0.49 163	0.53 432	1.31 352	1.08 376	0.64 249	0.97 311	0.61 266	0.42 160	0.82 208	0.40 234	0.21 342	0.18 419	0.20 278	0.16 236	0.19 241	0.21 292

UGAM	1.17 566	0.29 265	1.08 444	0.55 345	0.43 439	0.69 351	0.71 535	1.14 283	1.35 539	1.00 346	1.49 530	1.90 612	0.86 448	9.61 705	0.89 489	0.21 342	0.19 440	0.30 538	0.25 491	0.20 298	0.18 180

model_zeroshot	0.53 239	0.31 330	1.00 416	0.57 389	0.39 387	0.74 372	0.39 265	1.38 369	0.67 204	0.88 313	0.85 273	0.71 309	0.37 129	0.77 190	0.39 217	0.21 342	0.17 385	0.19 227	0.17 271	0.17 150	0.22 327

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 478	0.38 483	2.79 628	0.51 263	0.60 549	0.72 363	0.38 247	2.87 673	0.77 234	0.80 284	1.07 352	2.14 641	0.93 482	0.96 266	0.62 403	0.21 342	0.13 149	0.21 320	0.26 508	0.29 495	0.32 514

CoDeX	0.78 429	0.31 330	1.04 428	0.56 367	0.37 359	1.13 522	0.60 492	2.77 666	1.29 518	1.17 414	1.26 443	0.91 388	0.87 457	1.42 404	0.74 443	0.21 342	0.16 355	0.21 320	0.18 300	0.21 350	0.21 292

ACVNet-DCA	0.59 309	0.34 402	0.63 181	0.60 431	0.27 125	1.16 533	0.51 415	1.58 418	0.91 290	0.60 239	0.80 261	0.47 174	0.87 457	1.48 422	0.35 167	0.21 342	0.13 149	0.25 462	0.15 192	0.23 397	0.25 403

xx1	0.70 385	0.34 402	0.63 181	0.60 431	0.27 125	1.16 533	0.51 415	1.07 246	3.23 684	0.60 239	0.80 261	0.95 407	0.79 413	1.48 422	0.35 167	0.21 342	0.13 149	0.24 422	0.23 466	0.23 397	0.25 403

1test111	0.58 295	0.34 402	0.63 181	0.60 431	0.27 125	1.16 533	0.51 415	1.58 418	0.91 290	0.60 239	0.80 261	0.47 174	0.87 457	0.99 274	0.67 426	0.21 342	0.13 149	0.25 462	0.15 192	0.23 397	0.25 403

cc1	0.68 373	0.34 402	0.63 181	0.60 431	0.27 125	1.16 533	0.51 415	1.07 246	3.23 684	0.60 239	0.80 261	0.47 174	0.87 457	1.48 422	0.35 167	0.21 342	0.13 149	0.25 462	0.15 192	0.19 241	0.23 353

11t1	0.57 283	0.30 297	0.84 329	0.54 329	0.30 209	0.83 427	0.41 292	1.34 361	0.79 248	0.88 313	0.82 267	0.70 302	0.70 378	0.96 266	0.67 426	0.21 342	0.21 475	0.20 278	0.16 236	0.21 350	0.26 425

ffm	0.79 438	0.36 444	1.51 543	0.56 367	0.40 402	0.76 384	0.59 483	1.08 251	2.62 670	1.19 433	1.49 530	1.07 448	0.85 440	1.57 436	0.35 167	0.21 342	0.13 149	0.31 545	0.28 539	0.20 298	0.23 353

ff1	1.88 637	0.36 444	1.51 543	0.56 367	0.40 402	0.76 384	0.59 483	1.08 251	2.62 670	1.19 433	1.49 530	1.07 448	0.85 440	9.88 710	13.82 709	0.21 342	0.13 149	0.31 545	0.28 539	0.20 298	0.23 353

tt1	0.65 345	0.34 402	0.65 204	0.60 431	0.27 125	1.14 526	0.48 392	1.08 251	2.62 670	0.59 232	0.79 256	0.49 184	0.80 420	1.57 436	0.35 167	0.21 342	0.13 149	0.25 462	0.16 236	0.20 298	0.23 353

UniTT-Stereo	0.38 125	0.24 109	0.67 214	0.49 223	0.36 345	0.40 71	0.32 160	0.55 25	0.55 152	0.55 217	0.55 172	0.36 99	0.31 78	0.59 115	0.52 339	0.21 342	0.15 318	0.17 150	0.15 192	0.19 241	0.17 155

PCWNet_CMD	0.68 373	0.34 402	0.93 378	0.51 263	0.38 375	0.80 409	0.42 304	1.51 395	1.34 536	1.17 414	1.31 466	1.23 495	0.65 357	0.94 256	0.62 403	0.21 342	0.17 385	0.27 497	0.19 326	0.43 583	0.28 462

knoymous	0.53 239	0.32 351	0.51 101	0.46 160	0.30 209	0.57 258	0.54 447	1.10 268	0.78 239	0.99 342	0.84 270	0.95 407	0.57 302	0.89 242	0.51 331	0.21 342	0.14 240	0.26 483	0.14 166	0.23 397	0.25 403

Selective-RAFT	0.55 250	0.29 265	0.85 335	0.58 404	0.28 164	0.91 458	0.34 187	1.00 218	0.96 318	0.59 232	0.64 201	0.80 331	0.76 394	1.34 376	0.51 331	0.21 342	0.15 318	0.17 150	0.15 192	0.19 241	0.19 225

qqq	0.62 328	0.36 444	0.88 352	0.50 246	0.28 164	0.64 319	0.62 501	1.58 418	0.91 290	0.83 295	0.96 303	0.95 407	0.79 413	0.99 274	0.67 426	0.21 342	0.23 525	0.24 422	0.23 466	0.23 397	0.25 403

x	0.59 309	0.34 402	0.79 287	0.51 263	0.32 268	0.69 351	0.46 368	1.64 431	0.97 324	0.86 310	0.86 277	0.83 355	0.74 387	0.75 184	0.70 434	0.21 342	0.22 496	0.22 358	0.20 362	0.21 350	0.24 379

HHNet	0.64 341	0.28 232	0.69 226	0.45 145	0.46 463	0.50 184	0.57 470	1.13 278	1.03 355	1.26 475	2.21 637	0.70 302	0.59 325	1.10 319	0.51 331	0.21 342	0.13 149	0.23 396	0.19 326	0.20 298	0.31 505

IIG-Stereo	0.97 520	0.34 402	0.80 293	0.90 639	0.33 288	0.61 293	0.26 89	1.27 341	1.08 376	1.69 613	1.37 493	1.44 544	0.74 387	6.94 675	0.53 350	0.21 342	0.14 240	0.23 396	0.18 300	0.20 298	0.15 64

FTStereo	0.92 509	0.28 232	0.61 168	0.57 389	0.34 312	0.65 325	1.80 676	1.09 258	0.84 267	1.75 619	4.13 679	1.04 439	1.62 624	1.59 444	0.48 310	0.21 342	0.17 385	0.23 396	0.22 434	0.19 241	0.58 630

KYRaft	0.77 424	0.29 265	0.68 221	0.59 423	0.29 185	0.66 330	0.83 570	1.05 240	0.89 283	1.63 604	2.22 638	1.15 478	0.99 508	1.59 444	0.41 245	0.21 342	0.14 240	0.22 358	0.28 539	0.21 350	1.01 668

PFNet	0.92 509	0.28 232	1.20 491	0.68 529	0.32 268	0.62 296	0.55 457	1.27 341	1.01 344	1.47 567	1.09 363	0.97 415	0.68 371	6.58 668	0.59 391	0.21 342	0.13 149	0.24 422	0.19 326	0.20 298	0.20 258

AnonymousM	0.63 338	1.14 654	0.43 42	0.46 160	0.32 268	0.43 104	0.46 368	1.27 341	0.78 239	1.00 346	0.66 210	0.68 291	0.45 189	0.61 123	0.46 290	0.21 342	0.16 355	1.84 690	0.98 685	0.15 77	0.15 64

CFNet_pseudo	0.68 373	0.34 402	0.93 378	0.50 246	0.39 387	0.72 363	0.42 304	1.44 381	1.25 485	1.17 414	1.35 486	1.22 491	0.66 363	1.04 292	0.64 412	0.21 342	0.17 385	0.33 569	0.19 326	0.39 569	0.28 462

XX-Stereo	0.97 520	0.28 232	8.28 680	0.85 622	0.70 592	0.44 112	0.22 38	1.07 246	0.69 212	0.66 256	1.56 557	1.38 535	0.38 137	1.36 381	0.38 209	0.21 342	0.14 240	0.20 278	0.19 326	0.19 241	0.16 121

BEATNet_4x	0.82 456	0.54 561	2.02 590	0.56 367	0.28 164	1.04 499	0.55 457	2.14 576	1.13 409	1.24 460	1.26 443	1.00 427	0.94 485	1.13 327	1.23 555	0.21 342	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.37 558	0.23 353

MSMDNet	0.68 373	0.34 402	0.93 378	0.52 291	0.38 375	0.80 409	0.42 304	1.52 399	1.35 539	1.17 414	1.31 466	1.23 495	0.65 357	0.94 256	0.62 403	0.21 342	0.17 385	0.26 483	0.19 326	0.41 577	0.28 462

ccs_rob	0.68 373	0.34 402	0.93 378	0.50 246	0.39 387	0.72 363	0.42 304	1.43 380	1.25 485	1.17 414	1.34 481	1.22 491	0.66 363	1.04 292	0.64 412	0.21 342	0.17 385	0.35 586	0.20 362	0.40 573	0.29 477

StereoDRNet-Refined	0.84 471	0.43 515	1.01 419	0.66 504	0.43 439	1.32 559	0.49 405	1.64 431	1.24 477	1.53 580	1.45 521	1.49 554	0.97 502	1.32 372	1.31 564	0.21 342	0.17 385	0.27 497	0.25 491	0.25 441	0.34 533
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.82 456	0.36 444	1.13 459	0.60 431	0.37 359	0.91 458	0.38 247	2.41 630	1.61 618	1.35 521	1.35 486	1.25 500	0.97 502	1.75 473	0.88 486	0.21 342	0.14 240	0.17 150	0.12 49	0.19 241	0.30 495

depth_test_26	0.30 42	0.20 25	0.42 37	0.37 15	0.25 86	0.21 6	0.24 68	0.41 7	0.37 59	0.31 44	0.80 261	0.28 40	0.24 26	0.49 68	0.25 18	0.22 379	0.16 355	0.18 199	0.17 271	0.19 241	0.18 180

LiteMatch	0.34 70	0.26 177	0.38 8	0.47 181	0.26 110	0.35 46	0.31 140	0.53 19	0.34 34	0.30 32	0.27 21	0.40 131	0.51 255	0.47 51	0.75 446	0.22 379	0.12 55	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.26 425

Lsterematch	0.54 245	0.26 177	0.72 237	0.47 181	0.26 110	0.70 355	0.31 140	0.84 151	1.14 415	0.97 337	1.28 458	0.68 291	0.51 255	0.90 245	0.75 446	0.22 379	0.12 55	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.26 425

GEAStereo	0.34 70	0.23 79	0.46 58	0.49 223	0.33 288	0.46 127	0.35 203	0.87 168	0.42 88	0.36 79	0.39 66	0.32 67	0.33 96	0.45 42	0.29 81	0.22 379	0.13 149	0.17 150	0.13 117	0.17 150	0.16 121

gasm-f	0.37 106	0.24 109	0.50 92	0.49 223	0.33 288	0.37 59	0.44 343	0.87 168	0.42 88	0.36 79	0.65 204	0.32 67	0.46 199	0.58 107	0.30 97	0.22 379	0.13 149	0.17 150	0.13 117	0.19 241	0.16 121

StereoAnything_RVC	0.49 220	1.60 681	0.87 347	0.37 15	0.21 23	0.26 15	0.21 28	0.53 19	0.23 4	0.23 2	0.21 6	0.19 1	0.35 114	1.29 363	0.23 1	0.22 379	0.11 22	0.15 51	0.11 11	2.36 687	0.13 3

test_sample1	0.67 359	0.32 351	0.90 366	0.54 329	0.33 288	0.76 384	0.48 392	1.75 467	1.06 369	0.95 332	0.99 317	0.91 388	1.10 550	1.25 353	0.79 463	0.22 379	0.19 440	0.21 320	0.20 362	0.21 350	0.25 403

mmm	0.68 373	0.37 465	0.91 371	0.54 329	0.34 312	0.86 444	0.58 476	1.72 460	1.02 348	1.13 390	1.41 510	0.83 355	0.78 405	0.95 265	0.67 426	0.22 379	0.20 457	0.29 525	0.26 508	0.27 462	0.27 446

1111x	1.96 643	0.32 351	1.54 551	0.54 329	0.30 209	1.00 492	0.69 525	2.47 639	1.33 534	1.21 445	1.44 518	1.21 486	1.11 553	8.49 696	16.14 716	0.22 379	0.23 525	0.22 358	0.23 466	0.25 441	0.26 425

LL-Strereo	1.42 598	0.44 522	2.02 590	0.62 457	1.07 659	0.73 368	0.65 512	2.02 544	1.21 459	1.60 597	1.62 570	2.02 632	2.10 658	9.67 706	1.07 533	0.22 379	0.20 457	0.27 497	0.24 481	0.23 397	0.33 522

gwcnet-sp	0.80 444	0.37 465	1.94 583	0.62 457	0.45 454	1.38 569	0.53 432	1.68 439	1.20 452	1.37 528	1.08 359	0.93 397	0.82 427	1.45 415	0.79 463	0.22 379	0.22 496	0.22 358	0.21 406	0.23 397	0.25 403

scenet	0.80 444	0.37 465	1.94 583	0.62 457	0.45 454	1.38 569	0.53 432	1.68 439	1.20 452	1.37 528	1.08 359	0.93 397	0.82 427	1.45 415	0.79 463	0.22 379	0.22 496	0.22 358	0.21 406	0.23 397	0.25 403

ssnet	0.80 444	0.37 465	1.94 583	0.62 457	0.45 454	1.38 569	0.53 432	1.68 439	1.20 452	1.37 528	1.08 359	0.93 397	0.82 427	1.45 415	0.79 463	0.22 379	0.22 496	0.22 358	0.21 406	0.23 397	0.25 403

DAS	0.89 493	0.37 465	1.20 491	0.66 504	0.69 586	0.82 419	0.62 501	1.79 476	1.26 494	1.93 637	1.55 551	0.96 412	1.17 566	2.72 573	0.69 431	0.22 379	0.16 355	0.25 462	0.18 300	0.29 495	0.24 379

SepStereo	0.87 486	0.37 465	1.20 491	0.66 504	0.69 586	0.82 419	0.62 501	1.79 476	1.26 494	1.93 637	1.55 551	0.96 412	1.17 566	2.34 546	0.69 431	0.22 379	0.16 355	0.25 462	0.18 300	0.29 495	0.24 379

NRIStereo	0.62 328	0.31 330	0.78 283	0.56 367	0.28 164	0.63 307	0.33 170	1.16 300	0.92 295	1.15 406	0.87 280	0.90 384	0.58 319	2.24 538	0.56 371	0.22 379	0.14 240	0.21 320	0.19 326	0.22 372	0.18 180

CRE-IMP	0.57 283	0.32 351	0.82 306	0.54 329	0.29 185	0.77 393	0.25 76	1.19 310	0.79 248	1.09 376	0.95 300	0.81 339	0.57 302	1.11 322	0.57 376	0.22 379	0.14 240	0.23 396	0.19 326	0.28 478	0.24 379

RAFT	0.67 359	0.32 351	0.83 316	0.63 469	0.34 312	0.69 351	0.57 470	1.14 283	0.84 267	1.12 387	1.20 416	1.75 601	0.92 480	1.09 313	0.60 395	0.22 379	0.19 440	0.27 497	0.24 481	0.22 372	0.23 353

sAnonymous2	0.59 309	0.61 583	1.82 575	0.61 448	0.52 503	0.51 197	0.54 447	0.97 199	0.70 215	0.50 186	0.68 217	0.46 164	0.63 345	0.61 123	0.41 245	0.22 379	0.17 385	0.23 396	0.21 406	0.85 660	0.56 624

CroCo_RVC	0.59 309	0.61 583	1.82 575	0.61 448	0.52 503	0.51 197	0.54 447	0.97 199	0.70 215	0.50 186	0.68 217	0.46 164	0.63 345	0.61 123	0.41 245	0.22 379	0.17 385	0.23 396	0.21 406	0.85 660	0.56 624

test_xeample	1.55 610	0.31 330	0.94 386	0.54 329	0.31 233	0.94 474	0.58 476	2.40 629	1.40 565	1.29 490	1.55 551	0.89 382	0.88 463	1.72 469	15.94 715	0.22 379	0.22 496	0.22 358	0.21 406	0.23 397	0.25 403

RAFT + AFF	1.07 549	0.47 531	1.36 529	0.68 529	0.50 488	1.20 544	1.22 637	2.58 652	1.26 494	1.33 507	1.56 557	1.19 483	1.49 618	3.89 608	1.01 524	0.22 379	0.26 556	0.30 538	0.27 528	0.29 495	0.32 514

SFCPSM	0.74 406	0.30 297	1.06 435	0.52 291	0.39 387	1.36 568	0.64 510	2.42 631	1.11 395	1.18 425	1.21 423	0.81 339	0.78 405	1.08 308	0.57 376	0.22 379	0.17 385	0.22 358	0.24 481	0.23 397	0.21 292

delet	0.90 501	0.34 402	1.15 466	0.69 542	0.66 575	1.63 602	0.81 565	1.95 528	1.49 599	1.42 550	1.38 498	1.29 513	0.91 472	1.78 478	1.18 544	0.22 379	0.22 496	0.24 422	0.25 491	0.22 372	0.24 379

ACVNet	0.66 348	0.33 373	0.74 259	0.55 345	0.37 359	0.80 409	0.47 381	1.46 385	1.11 395	1.01 351	1.31 466	1.07 448	0.91 472	0.82 208	1.09 535	0.22 379	0.19 440	0.21 320	0.18 300	0.23 397	0.19 225

acv_ft	0.78 429	0.33 373	1.10 452	0.73 572	0.86 632	1.23 549	0.57 470	1.65 434	1.11 395	1.31 498	1.31 466	1.07 448	0.91 472	0.82 208	1.35 574	0.22 379	0.19 440	0.21 320	0.18 300	0.22 372	0.19 225

LE_ROB	8.35 708	0.47 531	27.42 728	0.83 615	0.34 312	2.84 671	3.36 705	4.03 692	27.04 732	25.20 732	8.72 708	8.55 708	27.35 732	7.37 682	22.13 721	0.22 379	0.20 457	0.20 278	0.21 406	0.25 441	0.25 403

zero-FE	0.38 125	0.24 109	0.54 120	0.48 202	0.46 463	0.29 26	0.23 54	0.69 69	0.34 34	0.34 61	0.41 78	0.37 110	0.49 234	0.68 157	0.35 167	0.23 406	0.12 55	0.18 199	0.13 117	0.82 659	0.19 225

MultiAttention	4.59 694	0.35 431	0.90 366	0.75 587	0.46 463	31.81 733	4.41 709	2.35 624	1.41 569	1.64 606	2.43 648	2.42 655	0.70 378	38.40 735	1.78 621	0.23 406	0.15 318	0.30 538	0.30 570	0.48 610	0.48 597

test_sample2	0.67 359	0.31 330	0.89 356	0.54 329	0.29 185	0.80 409	0.63 507	1.83 488	1.10 388	0.93 326	1.06 348	0.94 403	0.92 480	1.24 352	0.59 391	0.23 406	0.20 457	0.22 358	0.21 406	0.24 428	0.25 403

DispNO	0.98 523	0.34 402	2.02 590	0.58 404	0.55 525	0.88 449	0.49 405	1.70 452	1.24 477	1.22 453	1.26 443	1.18 481	0.88 463	5.17 630	0.88 486	0.23 406	0.18 419	0.24 422	0.22 434	0.19 241	0.22 327

plain	0.49 220	0.29 265	1.23 498	0.51 263	0.40 402	0.35 46	0.37 235	1.04 236	0.62 187	0.44 142	0.76 246	0.42 142	0.41 150	1.17 341	0.46 290	0.23 406	0.15 318	0.24 422	0.19 326	0.25 441	0.18 180

EKT-Stereo	0.56 266	0.33 373	0.84 329	0.61 448	0.64 563	0.51 197	0.48 392	1.14 283	0.95 314	0.74 273	0.89 288	0.77 324	0.42 160	1.18 342	0.42 258	0.23 406	0.17 385	0.21 320	0.18 300	0.20 298	0.26 425

hknet	0.82 456	0.34 402	1.15 466	0.55 345	0.39 387	1.25 552	0.66 516	2.65 657	1.10 388	1.25 463	1.12 378	1.58 572	0.85 440	1.41 399	0.79 463	0.23 406	0.18 419	0.25 462	0.22 434	0.23 397	0.24 379

Patchmatch Stereo++	0.57 283	0.33 373	0.82 306	0.52 291	0.27 125	0.63 307	0.28 107	1.14 283	0.73 220	1.13 390	0.96 303	0.82 345	0.60 333	1.40 395	0.52 339	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258
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	0.56 266	0.33 373	0.81 297	0.52 291	0.27 125	0.63 307	0.41 292	1.14 283	0.73 220	1.13 390	0.96 303	0.82 345	0.60 333	1.09 313	0.52 339	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258

ROB_FTStereo_v2	0.57 283	0.33 373	0.81 297	0.52 291	0.27 125	0.62 296	0.42 304	1.14 283	0.73 220	1.13 390	0.97 311	0.82 345	0.60 333	1.15 331	0.53 350	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258

ROB_FTStereo	0.56 266	0.33 373	0.82 306	0.52 291	0.27 125	0.62 296	0.25 76	1.14 283	0.74 227	1.13 390	0.96 303	0.82 345	0.60 333	1.18 342	0.52 339	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258

HUI-Stereo	0.54 245	0.33 373	0.81 297	0.52 291	0.27 125	0.62 296	0.29 119	1.14 283	0.74 227	1.13 390	0.96 303	0.82 345	0.60 333	0.83 214	0.52 339	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258

SST-Stereo	0.85 478	0.30 297	0.81 297	0.63 469	0.31 233	0.70 355	0.25 76	1.16 300	0.95 314	1.47 567	1.11 374	0.99 421	0.86 448	5.69 643	0.53 350	0.23 406	0.13 149	0.23 396	0.19 326	0.23 397	0.19 225

RAFT_R40	0.84 471	0.30 297	0.83 316	0.63 469	0.31 233	0.66 330	0.43 323	1.15 295	0.99 336	1.47 567	1.10 365	1.00 427	0.84 435	5.44 640	0.53 350	0.23 406	0.13 149	0.23 396	0.20 362	0.23 397	0.19 225

DeepStereo_RVC	0.57 283	0.31 330	0.78 283	0.53 314	0.30 209	0.57 258	0.32 160	1.11 270	0.80 254	1.17 414	0.94 299	0.83 355	0.93 482	1.01 283	0.61 398	0.23 406	0.14 240	0.21 320	0.19 326	0.24 428	0.26 425

iGMRVC	0.58 295	0.33 373	0.81 297	0.52 291	0.27 125	0.62 296	0.38 247	1.14 283	0.73 220	1.13 390	0.97 311	0.82 345	0.59 325	1.54 432	0.53 350	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258

iRAFT	0.57 283	0.33 373	0.82 306	0.52 291	0.27 125	0.63 307	0.28 107	1.14 283	0.73 220	1.13 390	0.96 303	0.82 345	0.60 333	1.40 395	0.52 339	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258

RAFT-IKP	0.57 283	0.33 373	0.82 306	0.52 291	0.27 125	0.57 258	0.35 203	1.14 283	0.73 220	1.13 390	0.96 303	0.83 355	0.61 343	1.26 356	0.53 350	0.23 406	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.27 462	0.20 258

TestStereo	0.65 345	0.42 510	0.83 316	0.52 291	0.27 125	0.57 258	0.44 343	1.07 246	0.92 295	0.85 305	1.01 324	0.68 291	0.56 295	3.22 590	0.47 300	0.23 406	0.15 318	0.24 422	0.18 300	0.28 478	0.18 180

FENet	0.62 328	0.30 297	0.68 221	0.57 389	0.33 288	0.82 419	0.40 278	1.41 378	1.12 403	1.03 359	0.87 280	0.98 416	0.84 435	1.00 279	0.70 434	0.23 406	0.16 355	0.23 396	0.20 362	0.22 372	0.24 379

HSM-Net_RVC	0.91 506	0.31 330	0.60 159	0.54 329	0.31 233	1.15 530	0.60 492	3.76 688	1.30 522	1.57 592	1.75 593	1.67 587	1.01 518	1.61 452	0.90 493	0.23 406	0.17 385	0.19 227	0.18 300	0.20 298	0.22 327
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	1.22 577	0.34 402	0.81 297	0.61 448	0.39 387	1.22 546	0.63 507	2.45 634	1.25 485	1.32 501	1.26 443	1.91 614	1.08 544	9.21 701	0.75 446	0.23 406	0.17 385	0.20 278	0.16 236	0.22 372	0.24 379

DNS	0.43 171	0.28 232	0.73 252	0.51 263	0.30 209	0.57 258	0.25 76	1.09 258	0.68 207	0.65 252	0.55 172	0.71 309	0.38 137	0.46 48	0.30 97	0.24 428	0.16 355	0.15 51	0.15 192	0.22 372	0.25 403

RT-IGEV	0.88 490	0.31 330	1.24 503	0.60 431	0.35 331	1.32 559	0.84 572	2.98 675	1.06 369	1.34 514	1.62 570	1.87 611	1.15 561	1.11 322	0.54 360	0.24 428	0.17 385	0.21 320	0.17 271	0.19 241	0.29 477

DStereoRT	1.52 607	0.36 444	3.37 643	0.69 542	0.54 518	2.05 641	0.59 483	1.85 497	1.21 459	1.38 534	1.46 523	0.84 362	1.27 584	6.33 664	1.07 533	0.24 428	0.19 440	4.29 718	2.08 710	0.25 441	0.39 563

DDF-Stereo	0.39 135	0.24 109	0.53 114	0.51 263	0.45 454	0.30 29	0.23 54	0.64 51	0.34 34	0.34 61	0.40 75	0.37 110	0.48 215	0.94 256	0.35 167	0.24 428	0.12 55	0.18 199	0.13 117	0.85 660	0.19 225

IGEV-RUCA	0.38 125	0.24 109	0.51 101	0.51 263	0.36 345	0.59 278	0.23 54	0.68 65	0.52 136	0.39 116	0.50 139	0.44 149	0.31 78	0.86 228	0.31 116	0.24 428	0.13 149	0.16 97	0.12 49	0.20 298	0.21 292

SMFormer	0.79 438	0.32 351	0.95 392	0.49 223	0.27 125	0.83 427	0.43 323	2.16 584	1.45 588	1.27 480	1.50 537	0.98 416	0.96 492	1.87 491	0.99 519	0.24 428	0.22 496	0.22 358	0.21 406	0.23 397	0.27 446

tta	0.79 438	0.32 351	0.95 392	0.49 223	0.27 125	0.83 427	0.43 323	2.16 584	1.45 588	1.27 480	1.50 537	0.98 416	0.96 492	1.87 491	0.99 519	0.24 428	0.22 496	0.22 358	0.21 406	0.19 241	0.22 327

qqq1	0.76 418	0.32 351	0.95 392	0.49 223	0.27 125	0.83 427	0.43 323	2.16 584	1.45 588	1.27 480	1.50 537	0.98 416	0.96 492	1.87 491	0.48 310	0.24 428	0.22 496	0.18 199	0.15 192	0.19 241	0.22 327

fff1	0.76 418	0.32 351	0.95 392	0.49 223	0.27 125	0.83 427	0.43 323	2.16 584	1.45 588	1.27 480	1.50 537	0.98 416	0.96 492	1.87 491	0.48 310	0.24 428	0.22 496	0.18 199	0.15 192	0.19 241	0.22 327

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 554	0.46 526	2.61 623	0.71 558	0.65 568	2.00 635	0.78 548	2.07 558	1.47 594	1.62 602	1.47 526	1.53 563	1.29 588	2.10 525	1.65 610	0.24 428	0.14 240	0.20 278	0.16 236	0.28 478	0.28 462

CIPLG	0.67 359	0.37 465	1.17 481	0.60 431	0.51 497	0.75 378	0.48 392	1.26 337	1.11 395	1.43 554	1.58 563	0.64 281	0.48 215	0.94 256	0.78 457	0.24 428	0.15 318	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.29 477

IPLGR_C	0.67 359	0.38 483	1.20 491	0.60 431	0.50 488	0.75 378	0.48 392	1.28 345	1.13 409	1.42 550	1.57 561	0.62 270	0.48 215	0.85 225	0.80 470	0.24 428	0.15 318	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.29 477

ACRE	0.66 348	0.37 465	1.27 510	0.60 431	0.50 488	0.74 372	0.47 381	1.26 337	1.10 388	1.40 544	1.56 557	0.62 270	0.46 199	0.88 237	0.78 457	0.24 428	0.15 318	0.19 227	0.16 236	0.19 241	0.29 477

TRStereo	0.67 359	0.71 613	1.06 435	0.77 597	0.68 583	0.53 218	0.38 247	2.52 648	0.96 318	0.81 289	0.84 270	0.87 367	0.39 142	1.16 335	0.46 290	0.24 428	0.17 385	0.23 396	0.24 481	0.18 201	0.20 258

AAGNet	1.84 635	0.30 297	0.79 287	0.66 504	0.32 268	0.65 325	0.50 413	1.02 219	1.01 344	1.47 567	1.21 423	0.99 421	1.16 562	2.76 575	22.69 725	0.24 428	0.13 149	0.22 358	0.20 362	0.24 428	0.16 121

IRAFT_RVC	0.90 501	0.30 297	0.89 356	0.67 518	0.31 233	0.64 319	1.00 610	1.40 374	0.97 324	1.23 456	1.04 341	1.00 427	0.96 492	5.77 648	0.57 376	0.24 428	0.13 149	0.25 462	0.21 406	0.20 298	0.21 292

222	1.67 619	0.31 330	0.93 378	0.59 423	0.31 233	1.05 502	0.43 323	2.39 627	1.47 594	1.37 528	1.55 551	0.94 403	0.94 485	1.98 509	17.76 718	0.24 428	0.22 496	0.21 320	0.20 362	0.22 372	0.26 425

xxxx	1.61 615	0.32 351	0.98 406	0.58 404	0.31 233	1.15 530	0.43 323	2.43 632	1.41 569	1.17 414	1.40 505	1.21 486	0.86 448	1.94 503	16.68 717	0.24 428	0.24 536	0.21 320	0.20 362	0.23 397	0.27 446

UNet	0.86 482	0.36 444	1.52 547	0.62 457	0.74 601	1.56 595	0.49 405	1.55 408	1.12 403	1.28 486	1.10 365	1.52 562	1.10 550	1.69 466	1.14 540	0.24 428	0.18 419	0.25 462	0.21 406	0.25 441	0.25 403

UPFNet	0.84 471	0.34 402	1.09 447	0.62 457	0.74 601	1.25 552	0.78 548	1.69 448	1.20 452	1.39 538	1.13 389	1.30 516	0.87 457	1.73 470	1.22 552	0.24 428	0.26 556	0.24 422	0.23 466	0.26 456	0.20 258

FADNet-RVC-Resample	0.91 506	0.51 549	2.92 631	0.64 484	0.46 463	1.07 508	0.60 492	1.76 469	1.24 477	1.10 378	0.98 316	1.06 445	0.98 505	2.17 532	0.95 512	0.24 428	0.22 496	0.30 538	0.32 584	0.36 552	0.40 569

CFNet	0.99 526	0.40 498	1.23 498	0.65 491	0.43 439	1.03 497	0.49 405	2.01 543	1.35 539	1.02 355	1.39 500	1.10 464	0.86 448	5.47 641	0.89 489	0.24 428	0.18 419	0.28 513	0.27 528	0.27 462	0.22 327

iResNetv2_ROB	0.88 490	0.43 515	2.62 624	0.60 431	0.38 375	0.94 474	0.67 518	1.88 506	1.38 555	1.27 480	1.45 521	1.26 506	1.05 540	1.92 500	0.64 412	0.24 428	0.15 318	0.19 227	0.14 166	0.24 428	0.21 292

DISCO	1.06 544	0.37 465	1.19 487	0.73 572	0.46 463	2.04 638	0.84 572	2.26 604	1.54 605	1.25 463	1.36 491	2.38 652	1.08 544	2.60 568	1.62 604	0.24 428	0.19 440	0.22 358	0.20 362	0.32 528	0.29 477

DN	0.45 183	0.25 149	0.59 147	0.51 263	0.44 449	0.59 278	0.31 140	0.97 199	0.90 288	0.47 157	0.54 166	0.76 319	0.35 114	0.66 148	0.37 199	0.25 452	0.18 419	0.20 278	0.16 236	0.21 350	0.23 353

FlowAnything_test	0.41 148	0.27 208	0.67 214	0.60 431	0.33 288	0.62 296	0.35 203	0.64 51	0.48 118	0.46 155	0.36 58	0.45 159	0.37 129	0.54 91	0.52 339	0.25 452	0.19 440	0.28 513	0.33 598	0.22 372	0.22 327

S2M2_L	0.35 84	0.28 232	0.47 67	0.43 104	0.30 209	0.31 33	0.16 1	0.61 47	0.68 207	0.32 48	0.49 131	0.47 174	0.34 105	0.40 20	0.33 145	0.25 452	0.22 496	0.20 278	0.22 434	0.25 441	0.23 353
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.84 471	0.35 431	1.15 466	0.63 469	0.43 439	0.78 394	0.69 525	1.69 448	1.20 452	1.36 526	1.18 410	1.43 543	0.78 405	2.47 560	1.26 559	0.25 452	0.20 457	0.26 483	0.21 406	0.20 298	0.27 446

SCV	0.51 232	0.29 265	0.72 237	0.63 469	0.27 125	0.40 71	0.38 247	2.32 616	0.75 232	0.36 79	0.49 131	0.55 225	0.35 114	1.31 366	0.34 156	0.25 452	0.13 149	0.17 150	0.14 166	0.18 201	0.18 180

AIO-test2	0.61 325	0.30 297	0.93 378	0.65 491	0.65 568	0.79 403	0.50 413	1.33 358	1.40 565	0.65 252	1.15 401	0.53 212	0.42 160	1.18 342	0.36 185	0.25 452	0.18 419	0.26 483	0.31 576	0.20 298	0.21 292

rvit_stereo_0083	0.49 220	0.34 402	0.85 335	0.57 389	0.36 345	0.49 163	0.43 323	0.73 95	1.05 367	0.50 186	0.57 184	0.55 225	0.50 245	0.92 251	0.50 327	0.25 452	0.25 548	0.24 422	0.20 362	0.25 441	0.19 225

rvit_stereo_0081	0.46 194	0.34 402	0.72 237	0.56 367	0.35 331	0.41 83	0.44 343	0.74 103	1.04 361	0.49 177	0.52 151	0.51 197	0.49 234	0.86 228	0.47 300	0.25 452	0.20 457	0.22 358	0.19 326	0.26 456	0.19 225

DCVSM-stereo	0.75 410	0.36 444	0.82 306	0.58 404	0.43 439	0.78 394	0.42 304	1.30 348	1.05 367	1.79 624	1.04 341	1.60 573	1.08 544	1.12 325	0.86 480	0.25 452	0.27 566	0.29 525	0.24 481	0.30 510	0.37 550

rvit_stereo_0082	0.46 194	0.34 402	0.72 237	0.56 367	0.35 331	0.41 83	0.44 343	0.74 103	1.04 361	0.49 177	0.52 151	0.51 197	0.49 234	0.86 228	0.47 300	0.25 452	0.20 457	0.22 358	0.19 326	0.26 456	0.19 225

mmx	1.89 640	0.36 444	1.51 543	0.56 367	0.40 402	0.76 384	0.59 483	2.32 616	1.41 569	1.19 433	1.49 530	1.07 448	0.85 440	9.88 710	13.82 709	0.25 452	0.21 475	0.31 545	0.28 539	0.32 528	0.29 477

xxx	1.89 640	0.36 444	1.51 543	0.56 367	0.40 402	0.76 384	0.59 483	2.32 616	1.41 569	1.19 433	1.49 530	1.07 448	0.85 440	9.88 710	13.82 709	0.25 452	0.21 475	0.31 545	0.28 539	0.32 528	0.29 477

DisPM	0.68 373	0.30 297	0.85 335	0.66 504	0.35 331	0.60 285	0.44 343	1.10 268	1.10 388	1.56 588	1.10 365	0.80 331	0.58 319	2.37 551	0.46 290	0.25 452	0.14 240	0.23 396	0.21 406	0.20 298	0.26 425

BUS	0.78 429	0.34 402	0.77 275	0.55 345	0.45 454	2.30 650	0.42 304	2.65 657	1.04 361	1.25 463	1.12 378	1.02 434	0.70 378	0.94 256	0.75 446	0.25 452	0.18 419	0.25 462	0.22 434	0.23 397	0.24 379

BSDual-CNN	0.75 410	0.34 402	0.77 275	0.55 345	0.45 454	1.25 552	0.66 516	2.65 657	1.04 361	1.25 463	1.12 378	1.11 469	0.77 398	0.94 256	0.76 451	0.25 452	0.18 419	0.25 462	0.22 434	0.23 397	0.24 379

psmg	0.75 410	0.34 402	0.77 275	0.52 291	0.45 454	1.46 583	0.73 539	2.15 582	1.04 361	1.25 463	1.33 477	1.11 469	0.77 398	0.94 256	0.76 451	0.25 452	0.20 457	0.25 462	0.26 508	0.23 397	0.24 379

ADLNet2	0.92 509	0.37 465	1.25 506	0.80 604	0.65 568	1.12 521	0.75 541	1.95 528	1.42 578	1.26 475	1.67 581	1.68 590	1.04 535	1.80 485	1.23 555	0.25 452	0.22 496	0.21 320	0.22 434	0.27 462	0.31 505

PSM-softLoss	0.80 444	0.33 373	0.89 356	0.63 469	0.32 268	0.55 242	0.40 278	1.26 337	0.78 239	1.25 463	1.07 352	0.83 355	0.51 255	5.33 635	0.61 398	0.25 452	0.15 318	0.25 462	0.22 434	0.20 298	0.26 425

KMStereo	0.80 444	0.33 373	0.89 356	0.63 469	0.32 268	0.55 242	0.40 278	1.26 337	0.78 239	1.25 463	1.07 352	0.83 355	0.51 255	5.33 635	0.61 398	0.25 452	0.15 318	0.25 462	0.22 434	0.20 298	0.26 425

Pruner-Stereo	0.64 341	0.31 330	0.79 287	0.66 504	0.31 233	0.61 293	0.42 304	1.22 322	1.09 384	1.53 580	1.09 363	0.94 403	0.55 286	1.37 384	0.56 371	0.25 452	0.14 240	0.24 422	0.21 406	0.21 350	0.25 403

GMStereo	0.58 295	0.50 545	1.09 447	0.52 291	0.32 268	0.80 409	0.43 323	1.02 219	1.41 569	0.89 316	0.77 250	0.52 205	0.46 199	0.89 242	0.56 371	0.25 452	0.16 355	0.20 278	0.22 434	0.31 517	0.27 446
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.89 493	0.42 510	1.15 466	0.82 611	1.03 655	1.16 533	0.57 470	1.68 439	1.28 506	1.26 475	1.62 570	1.13 474	1.31 592	1.85 487	1.11 539	0.25 452	0.24 536	0.24 422	0.22 434	0.24 428	0.29 477

cf-r	0.79 438	0.32 351	1.06 435	0.57 389	0.64 563	0.78 394	0.51 415	2.04 551	1.22 468	1.20 438	1.27 452	1.53 563	0.91 472	1.47 420	0.94 509	0.25 452	0.19 440	0.22 358	0.23 466	0.19 241	0.21 292

DMCA	0.71 391	0.36 444	1.17 481	0.53 314	0.45 454	0.84 436	0.46 368	1.52 399	1.09 384	1.20 438	1.12 378	1.21 486	0.74 387	0.87 233	1.09 535	0.25 452	0.20 457	0.27 497	0.19 326	0.24 428	0.29 477

SuperB	2.50 668	0.72 616	18.07 709	0.72 564	0.53 511	1.85 625	0.86 581	1.80 480	2.40 664	1.54 583	1.42 511	1.13 474	1.17 566	4.18 609	4.80 677	0.25 452	0.20 457	0.23 396	0.19 326	7.64 721	0.38 558

ADCRef	1.50 605	0.61 583	3.83 651	0.76 595	0.77 612	1.91 629	0.77 545	2.16 584	1.34 536	1.63 604	1.59 567	1.35 527	1.40 604	1.79 483	8.32 692	0.25 452	0.21 475	0.32 557	0.31 576	0.31 517	0.32 514

ADCP+	2.12 653	0.56 569	10.01 689	0.68 529	0.91 640	2.25 648	1.04 615	1.92 521	1.50 601	1.58 593	1.34 481	1.73 596	1.62 624	2.27 541	13.20 706	0.25 452	0.22 496	0.32 557	0.29 558	0.38 564	0.34 533

rvit_stereo_ft	0.49 220	0.38 483	1.03 427	0.68 529	0.42 434	0.40 71	0.58 476	0.93 185	0.86 275	0.47 157	0.55 172	0.57 244	0.48 215	0.67 153	0.53 350	0.26 479	0.17 385	0.22 358	0.22 434	0.24 428	0.19 225

test_sample5	0.75 410	0.36 444	1.04 428	0.55 345	0.31 233	0.84 436	0.53 432	2.12 566	1.23 473	1.18 425	1.30 464	0.88 373	0.86 448	1.37 384	0.76 451	0.26 479	0.22 496	0.27 497	0.28 539	0.28 478	0.29 477

test_sample4	0.74 406	0.36 444	1.09 447	0.55 345	0.32 268	0.92 465	0.51 415	2.14 576	1.25 485	1.22 453	1.22 425	0.86 365	0.82 427	1.29 363	0.76 451	0.26 479	0.21 475	0.26 483	0.26 508	0.27 462	0.28 462

test_sample3	0.73 402	0.35 431	1.06 435	0.55 345	0.32 268	0.97 489	0.51 415	2.12 566	1.25 485	1.16 410	1.17 407	0.88 373	0.78 405	1.27 359	0.79 463	0.26 479	0.21 475	0.25 462	0.25 491	0.26 456	0.27 446

DualNet	0.75 410	0.36 444	1.04 428	0.55 345	0.31 233	0.84 436	0.53 432	2.12 566	1.23 473	1.21 445	1.40 505	0.88 373	0.86 448	1.37 384	0.76 451	0.26 479	0.22 496	0.27 497	0.28 539	0.28 478	0.29 477

StereoVision	0.67 359	0.37 465	1.02 422	0.60 431	0.41 423	0.50 184	0.41 292	1.32 356	0.96 318	0.73 271	2.48 652	0.82 345	0.57 302	1.06 302	0.50 327	0.26 479	0.28 572	0.29 525	0.28 539	0.37 558	0.22 327

CFNet_ucs	0.73 402	0.34 402	0.94 386	0.53 314	0.44 449	0.76 384	0.46 368	1.73 462	1.34 536	1.24 460	1.54 548	1.08 458	0.64 352	1.05 297	0.64 412	0.26 479	0.20 457	0.37 599	0.22 434	0.42 581	0.30 495

iinet-f	1.04 537	0.50 545	4.24 655	0.58 404	0.43 439	1.78 619	0.70 532	1.29 347	1.16 430	1.25 463	1.42 511	1.57 570	1.42 609	1.47 420	1.70 614	0.26 479	0.23 525	0.20 278	0.20 362	0.26 456	0.26 425

AACVNet	0.90 501	0.40 498	0.98 406	0.86 625	0.40 402	0.80 409	0.49 405	1.81 484	0.86 275	1.11 379	1.34 481	1.32 522	0.99 508	4.23 610	0.86 480	0.26 479	0.22 496	0.28 513	0.22 434	0.30 510	0.28 462

PFNet+	0.62 328	0.31 330	0.99 411	0.57 389	0.31 233	0.57 258	0.30 131	0.99 216	1.25 485	1.33 507	1.10 365	0.79 329	0.57 302	1.35 379	0.53 350	0.26 479	0.17 385	0.28 513	0.26 508	0.21 350	0.27 446

NF-Stereo	0.82 456	0.33 373	0.83 316	0.65 491	0.31 233	0.63 307	0.43 323	1.35 362	0.93 302	1.30 492	1.02 327	0.81 339	0.57 302	5.37 639	0.55 365	0.26 479	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.20 298	0.30 495

OCTAStereo	0.82 456	0.33 373	0.83 316	0.65 491	0.31 233	0.62 296	0.44 343	1.35 362	0.93 302	1.30 492	1.02 327	0.81 339	0.57 302	5.32 634	0.55 365	0.26 479	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.20 298	0.30 495

RE-Stereo	0.82 456	0.33 373	0.84 329	0.65 491	0.31 233	0.63 307	0.44 343	1.35 362	0.93 302	1.30 492	1.02 327	0.80 331	0.57 302	5.34 637	0.55 365	0.26 479	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.20 298	0.31 505

TVStereo	0.82 456	0.33 373	0.84 329	0.65 491	0.31 233	0.63 307	0.44 343	1.35 362	0.93 302	1.30 492	1.02 327	0.80 331	0.57 302	5.34 637	0.55 365	0.26 479	0.14 240	0.24 422	0.20 362	0.20 298	0.31 505

aanetorigin	1.26 586	0.85 631	3.00 634	0.72 564	0.80 620	1.08 512	1.05 616	1.12 272	1.39 563	3.53 689	2.60 655	1.72 594	1.73 637	1.98 509	1.77 620	0.26 479	0.24 536	0.26 483	0.25 491	0.38 564	0.51 610

EDNetEfficientorigin	10.59 713	1.52 677	177.33 748	0.68 529	0.54 518	1.66 604	1.20 636	1.94 525	3.39 687	4.69 701	3.37 670	3.08 673	2.79 681	3.25 591	3.63 662	0.26 479	0.24 536	0.33 569	0.28 539	0.85 660	0.87 664

GANet-RSSM	0.78 429	0.31 330	0.90 366	0.67 518	0.58 539	0.80 409	0.62 501	2.04 551	1.15 423	1.11 379	1.27 452	1.26 506	1.18 573	1.68 462	0.74 443	0.26 479	0.21 475	0.22 358	0.22 434	0.23 397	0.23 353

GwcNet-RSSM	0.83 465	0.34 402	1.29 516	0.65 491	0.55 525	0.78 394	0.62 501	1.89 509	1.27 498	1.18 425	1.39 500	1.56 568	0.91 472	1.60 449	1.22 552	0.26 479	0.20 457	0.23 396	0.24 481	0.21 350	0.21 292

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 471	0.46 526	1.40 534	0.69 542	0.61 555	0.95 480	0.52 426	1.68 439	1.21 459	1.39 538	1.15 401	1.42 538	0.88 463	1.78 478	0.93 504	0.26 479	0.23 525	0.27 497	0.27 528	0.30 510	0.39 563
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	1.22 577	0.60 578	1.94 583	0.69 542	0.46 463	0.75 378	0.69 525	1.51 395	1.57 612	1.36 526	1.90 617	1.51 560	0.87 457	7.23 680	1.89 624	0.26 479	0.19 440	0.19 227	0.16 236	0.23 397	0.37 550

DLCB_ROB	0.92 509	0.43 515	0.95 392	0.71 558	0.55 525	1.11 519	0.83 570	1.61 427	1.32 532	1.67 611	1.66 579	1.70 593	0.93 482	1.96 508	1.34 572	0.26 479	0.25 548	0.27 497	0.28 539	0.28 478	0.28 462

SE	0.51 232	0.32 351	0.67 214	0.51 263	0.26 110	0.66 330	0.48 392	1.22 322	0.76 233	0.82 292	1.19 414	0.49 184	0.55 286	0.47 51	0.36 185	0.27 500	0.16 355	0.23 396	0.19 326	0.24 428	0.28 462

w-ln-seven-2	1.42 598	0.69 609	6.86 671	0.71 558	0.62 559	1.23 549	0.92 593	1.84 490	1.59 614	1.74 617	1.59 567	1.49 554	1.40 604	3.69 603	2.22 633	0.27 500	0.26 556	0.29 525	0.26 508	0.34 544	0.33 522

coex_refinement	0.84 471	0.30 297	0.89 356	0.72 564	0.52 503	0.95 480	0.60 492	1.92 521	1.29 518	1.38 534	1.37 493	1.80 607	0.82 427	1.48 422	1.31 564	0.27 500	0.17 385	0.19 227	0.20 362	0.25 441	0.27 446

rvit_stereo_0081_aga	0.46 194	0.37 465	0.91 371	0.52 291	0.41 423	0.49 163	0.40 278	0.88 176	0.66 202	0.59 232	0.56 179	0.53 212	0.43 168	0.67 153	0.44 269	0.27 500	0.21 475	0.22 358	0.20 362	0.26 456	0.19 225

ITSA-stereo	0.85 478	0.38 483	0.92 374	0.58 404	0.32 268	0.86 444	0.49 405	2.33 622	1.69 624	1.16 410	1.12 378	0.95 407	0.85 440	2.46 555	1.18 544	0.27 500	0.23 525	0.28 513	0.28 539	0.28 478	0.41 573

rvit_stereo_0080	0.47 206	0.35 431	0.87 347	0.48 202	0.36 345	0.42 94	0.54 447	0.93 185	0.78 239	0.52 203	0.60 190	0.55 225	0.47 209	0.62 128	0.48 310	0.27 500	0.21 475	0.20 278	0.20 362	0.31 517	0.20 258

CAS++	0.48 215	0.34 402	0.59 147	0.48 202	0.32 268	0.45 117	0.29 119	1.73 462	0.78 239	0.71 265	0.73 241	0.36 99	0.28 55	0.70 160	0.35 167	0.27 500	0.22 496	0.26 483	0.21 406	0.29 495	0.22 327
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.47 206	0.35 431	0.87 347	0.48 202	0.36 345	0.42 94	0.54 447	0.93 185	0.78 239	0.52 203	0.60 190	0.55 225	0.47 209	0.62 128	0.48 310	0.27 500	0.21 475	0.20 278	0.20 362	0.31 517	0.20 258

fast-acv-ft	1.00 529	0.48 537	1.85 579	0.61 448	0.52 503	1.77 615	0.69 525	1.52 399	1.47 594	1.34 514	1.85 611	1.73 596	1.24 580	1.62 453	1.56 595	0.27 500	0.28 572	0.28 513	0.28 539	0.28 478	0.31 505

Wz-Net-MNSev	1.21 576	0.66 601	3.44 645	0.69 542	0.73 593	1.93 631	1.44 652	2.16 584	1.59 614	1.85 630	1.49 530	1.50 557	1.34 596	2.05 521	1.54 594	0.27 500	0.24 536	0.28 513	0.28 539	0.35 548	0.32 514

GANet-ADL	0.63 338	0.38 483	0.82 306	0.67 518	0.41 423	0.68 341	0.51 415	1.64 431	1.16 430	0.98 339	1.10 365	0.90 384	0.58 319	0.81 206	0.63 408	0.27 500	0.18 419	0.18 199	0.16 236	0.23 397	0.27 446

sCroCo_RVC	0.51 232	0.43 515	1.15 466	0.66 504	0.60 549	0.52 208	0.40 278	0.93 185	0.64 196	0.45 150	0.76 246	0.49 184	0.49 234	0.65 146	0.49 323	0.27 500	0.28 572	0.23 396	0.22 434	0.29 495	0.28 462

psm_up	0.83 465	0.37 465	0.88 352	0.68 529	0.59 545	1.05 502	0.92 593	1.68 439	1.17 438	1.41 546	1.22 425	1.30 516	1.31 592	1.39 393	0.89 489	0.27 500	0.30 587	0.31 545	0.27 528	0.28 478	0.28 462

EDNetEfficient	2.40 665	1.14 654	8.59 683	0.77 597	0.73 593	1.06 505	1.53 658	1.54 405	4.06 694	4.87 703	2.81 659	2.23 642	3.53 690	3.04 583	9.65 699	0.27 500	0.24 536	0.27 497	0.31 576	0.70 651	0.67 643

CFNet-ft	0.78 429	0.36 444	0.74 259	0.67 518	0.56 531	0.86 444	0.54 447	1.46 385	1.17 438	1.01 351	1.28 458	1.68 590	1.03 529	1.57 436	0.95 512	0.27 500	0.21 475	0.33 569	0.26 508	0.31 517	0.26 425

DMCA-RVC	0.83 465	0.46 526	2.19 604	0.68 529	0.49 483	0.84 436	0.48 392	1.44 381	1.07 372	1.56 588	1.04 341	1.29 513	0.86 448	1.49 429	0.92 501	0.27 500	0.22 496	0.35 586	0.28 539	0.32 528	0.28 462

ADCL	1.82 632	0.70 611	4.57 658	0.70 552	0.63 562	2.56 657	1.77 672	2.08 559	1.77 631	1.95 641	1.89 615	2.04 637	1.88 648	2.36 548	9.55 698	0.27 500	0.25 548	0.35 586	0.32 584	0.39 569	0.39 563

RYNet	1.24 584	0.52 555	1.57 554	0.73 572	0.97 651	1.74 611	0.95 602	2.09 562	1.54 605	1.44 557	1.18 410	1.94 622	1.29 588	4.57 618	1.93 625	0.27 500	0.23 525	0.35 586	0.27 528	0.57 633	0.59 633

CFNet_RVC	0.78 429	0.36 444	0.74 259	0.67 518	0.56 531	0.86 444	0.54 447	1.46 385	1.17 438	1.01 351	1.28 458	1.68 590	1.03 529	1.57 436	0.95 512	0.27 500	0.21 475	0.33 569	0.26 508	0.31 517	0.26 425

S0	0.56 266	0.27 208	0.79 287	0.51 263	0.36 345	1.13 522	0.68 521	0.97 199	0.61 183	0.78 280	1.36 491	0.65 282	0.54 281	0.73 172	0.41 245	0.28 519	0.25 548	0.29 525	0.26 508	0.20 298	0.22 327

MSAF-DinoV2	2.45 666	1.88 691	17.19 704	0.89 637	0.52 503	1.39 572	0.97 604	2.84 672	1.77 631	1.55 586	1.65 578	3.60 679	2.28 669	5.74 645	4.64 674	0.28 519	0.17 385	0.26 483	0.28 539	0.49 614	0.54 616

FACV-RUCA	0.66 348	0.36 444	0.89 356	0.63 469	0.65 568	0.84 436	0.41 292	1.67 435	1.11 395	0.91 320	1.14 395	0.63 275	0.77 398	0.84 221	0.54 360	0.28 519	0.19 440	0.47 634	0.22 434	0.36 552	0.29 477

ACV-stereo	1.00 529	0.55 565	1.47 538	0.59 423	0.42 434	2.38 654	0.58 476	1.20 315	1.21 459	0.83 295	1.01 324	3.36 677	2.10 658	1.64 455	1.17 543	0.28 519	0.22 496	0.23 396	0.22 434	0.29 495	0.35 542

test_sample6	0.77 424	0.36 444	1.07 440	0.56 367	0.31 233	0.82 419	0.56 464	2.12 566	1.24 477	1.21 445	1.40 505	0.90 384	0.90 469	1.45 415	0.87 485	0.28 519	0.23 525	0.28 513	0.29 558	0.28 478	0.30 495

CRFU-Net	0.90 501	0.42 510	1.10 452	0.69 542	0.59 545	1.76 613	0.84 572	2.33 622	0.92 295	1.45 563	1.20 416	1.62 578	1.25 581	1.38 389	0.94 509	0.28 519	0.23 525	0.22 358	0.19 326	0.24 428	0.27 446

dd	0.62 328	0.51 549	1.17 481	0.56 367	0.33 288	0.74 372	0.46 368	1.03 228	1.40 565	0.80 284	0.87 280	0.60 257	0.57 302	1.02 287	0.86 480	0.28 519	0.18 419	0.26 483	0.19 326	0.35 548	0.27 446

AASNet	0.80 444	0.39 492	1.16 480	0.84 619	0.80 620	1.14 526	0.59 483	2.12 566	1.21 459	1.26 475	1.26 443	0.93 397	0.77 398	0.84 221	1.23 555	0.28 519	0.24 536	0.24 422	0.20 362	0.28 478	0.27 446

GwcNet-ADL	0.67 359	0.33 373	0.90 366	0.58 404	0.41 423	0.60 285	0.59 483	1.55 408	1.28 506	1.11 379	1.13 389	0.90 384	0.59 325	1.11 322	0.91 497	0.28 519	0.18 419	0.18 199	0.18 300	0.25 441	0.33 522

ADLNet	0.89 493	0.39 492	1.09 447	0.88 630	0.73 593	1.24 551	0.75 541	2.02 544	1.41 569	1.58 593	1.37 493	1.26 506	1.00 515	1.31 366	1.18 544	0.28 519	0.21 475	0.26 483	0.26 508	0.29 495	0.36 546

GES	0.70 385	0.37 465	1.05 433	0.62 457	0.38 375	0.94 474	0.57 470	2.37 625	0.92 295	1.05 364	1.12 378	0.67 289	0.77 398	1.02 287	0.65 417	0.28 519	0.20 457	0.20 278	0.20 362	0.22 372	0.31 505

HCRNet	0.72 398	0.40 498	0.86 344	0.61 448	0.57 536	0.75 378	0.35 203	1.39 372	1.21 459	1.11 379	0.99 317	1.01 432	0.76 394	2.18 533	0.73 439	0.28 519	0.19 440	0.28 513	0.23 466	0.25 441	0.26 425

PSMNet-RSSM	0.78 429	0.32 351	0.89 356	0.65 491	0.43 439	0.73 368	0.58 476	2.14 576	1.19 448	1.18 425	1.38 498	1.31 518	1.07 543	1.43 407	0.82 473	0.28 519	0.21 475	0.27 497	0.29 558	0.25 441	0.26 425

FADNet_RVC	0.88 490	0.56 569	2.15 601	0.57 389	0.43 439	1.17 540	0.46 368	1.68 439	1.12 403	0.91 320	1.24 439	0.91 388	0.94 485	2.22 535	1.20 547	0.28 519	0.22 496	0.32 557	0.28 539	0.46 604	0.42 581

UCFNet_RVC	0.72 398	0.37 465	0.59 147	0.66 504	0.41 423	0.89 451	0.68 521	1.78 473	1.15 423	1.01 351	1.20 416	1.22 491	0.95 490	1.07 305	0.66 422	0.28 519	0.21 475	0.34 578	0.31 576	0.33 536	0.29 477

DRN-Test	1.07 549	0.49 542	1.95 587	0.75 587	0.81 624	1.61 599	0.78 548	2.26 604	1.53 603	1.84 628	1.35 486	1.42 538	1.04 535	2.26 540	1.61 602	0.28 519	0.23 525	0.31 545	0.30 570	0.33 536	0.33 522

NaN_ROB	1.23 581	0.63 591	1.76 570	0.67 518	0.50 488	1.59 598	2.00 679	1.87 501	1.52 602	2.14 652	1.26 443	1.40 537	1.09 547	4.60 619	1.75 617	0.28 519	0.34 615	0.28 513	0.29 558	0.30 510	0.37 550

SMOE	0.55 250	0.28 232	0.79 287	0.51 263	0.23 44	0.93 470	0.63 507	0.97 199	0.88 281	0.75 275	1.22 425	0.69 297	0.66 363	0.58 107	0.45 283	0.29 536	0.16 355	0.37 599	0.19 326	0.23 397	0.22 327

LGCAT	0.28 21	0.20 25	0.38 8	0.40 60	0.24 57	0.17 3	0.21 28	0.35 3	0.29 18	0.36 79	0.27 21	0.30 51	0.26 34	0.71 165	0.28 65	0.29 536	0.23 525	0.14 14	0.17 271	0.13 7	0.23 353

w-ln-seven	1.56 611	0.83 629	5.96 665	0.78 601	0.74 601	2.64 663	1.01 613	2.13 574	2.03 651	2.09 649	1.76 594	1.84 610	1.27 584	2.98 581	3.23 658	0.29 536	0.26 556	0.31 545	0.30 570	0.41 577	0.38 558

DDVS	0.80 444	0.43 515	1.09 447	0.64 484	0.44 449	1.27 555	0.43 323	1.49 394	0.94 308	1.21 445	1.16 404	1.42 538	0.63 345	2.14 529	1.02 527	0.29 536	0.22 496	0.26 483	0.23 466	0.31 517	0.37 550

Wz-Net-LNSev	1.17 566	0.72 616	4.71 659	0.66 504	0.84 629	1.72 606	1.13 625	1.97 533	1.43 580	1.34 514	1.32 471	1.66 585	1.30 591	1.44 413	1.51 591	0.29 536	0.26 556	0.24 422	0.23 466	0.33 536	0.35 542

NINENet	0.81 453	0.40 498	0.89 356	0.65 491	0.53 511	2.30 650	0.42 304	2.12 566	1.13 409	1.20 438	1.27 452	1.02 434	0.70 378	1.26 356	0.75 446	0.29 536	0.24 536	0.31 545	0.21 406	0.27 462	0.26 425

STTStereo	0.82 456	0.53 557	1.53 550	0.68 529	0.56 531	0.88 449	0.56 464	1.57 416	1.14 415	1.39 538	1.10 365	1.26 506	0.84 435	1.49 429	0.90 493	0.29 536	0.28 572	0.33 569	0.40 623	0.33 536	0.37 550

PA-Net	1.14 561	0.63 591	2.12 599	0.67 518	0.75 606	1.19 543	0.91 591	1.91 515	1.46 593	1.18 425	1.23 434	1.33 524	1.17 566	4.31 613	1.41 579	0.29 536	0.46 656	0.33 569	0.50 649	0.33 536	0.57 627
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	1.05 542	0.53 557	2.21 605	0.80 604	0.93 644	1.50 586	0.90 588	2.06 556	1.44 583	1.68 612	1.20 416	1.48 552	0.99 508	1.86 490	1.60 601	0.29 536	0.24 536	0.29 525	0.28 539	0.35 548	0.33 522

LMCR-Stereo	0.87 486	0.50 545	0.99 411	0.80 604	0.43 439	1.32 559	0.55 457	2.79 669	1.03 355	1.55 586	1.49 530	0.74 316	1.01 518	1.76 474	0.99 519	0.30 545	0.17 385	0.22 358	0.18 300	0.31 517	0.22 327

ac_64	0.86 482	0.32 351	1.02 422	0.74 578	0.60 549	1.04 499	0.53 432	2.20 598	0.99 336	1.23 456	1.11 374	1.96 624	1.06 541	2.01 514	1.01 524	0.30 545	0.22 496	0.24 422	0.23 466	0.22 372	0.22 327

FADNet-RVC	0.96 519	0.72 616	2.96 632	0.64 484	0.49 483	0.90 455	0.59 483	1.85 497	1.27 498	0.92 323	0.97 311	1.36 528	0.90 469	2.36 548	1.31 564	0.30 545	0.29 582	0.32 557	0.32 584	0.42 581	0.37 550

z-mn7	1.77 627	1.06 645	7.02 673	0.74 578	0.54 518	2.58 658	1.03 614	1.90 513	2.73 678	1.61 598	3.00 664	1.96 624	1.40 604	5.23 632	2.87 651	0.31 548	0.25 548	0.27 497	0.25 491	0.34 544	0.35 542

coex-ft	8.35 708	2.39 700	100.24 747	0.68 529	0.54 518	1.77 615	1.57 661	1.71 456	11.00 711	18.91 728	3.76 675	3.85 682	8.23 711	3.29 593	6.58 685	0.31 548	0.31 592	0.32 557	0.31 576	0.69 650	0.57 627

ssnet_v2	0.92 509	0.39 492	1.22 496	0.66 504	0.39 387	1.31 558	0.96 603	2.32 616	1.45 588	1.48 572	1.17 407	1.53 563	0.91 472	1.16 335	1.71 616	0.31 548	0.27 566	0.30 538	0.29 558	0.28 478	0.29 477

ICVP	0.66 348	0.35 431	0.71 235	0.63 469	0.41 423	0.85 442	0.56 464	1.78 473	0.96 318	0.92 323	1.24 439	0.88 373	0.75 393	0.76 187	0.93 504	0.31 548	0.22 496	0.22 358	0.21 406	0.24 428	0.28 462
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.93 514	0.40 498	1.15 466	0.67 518	0.50 488	0.95 480	0.78 548	2.73 664	1.21 459	1.20 438	1.12 378	1.25 500	0.91 472	3.21 589	0.95 512	0.31 548	0.20 457	0.23 396	0.20 362	0.28 478	0.31 505

GwcNet	1.26 586	0.63 591	5.13 661	0.81 608	1.15 668	1.73 609	0.69 525	1.84 490	1.53 603	1.51 575	1.71 589	1.72 594	1.09 547	2.20 534	1.61 602	0.31 548	0.30 587	0.29 525	0.27 528	0.30 510	0.41 573

DSFCA	0.95 515	0.38 483	1.23 498	0.55 345	0.66 575	1.50 586	0.93 597	1.58 418	1.24 477	1.59 596	1.16 404	1.48 552	0.95 490	2.96 580	1.20 547	0.31 548	0.28 572	0.25 462	0.26 508	0.29 495	0.26 425

GANet	1.41 596	0.52 555	1.18 486	0.74 578	0.48 476	1.40 576	1.69 665	1.87 501	1.28 506	1.56 588	2.39 645	1.56 568	1.25 581	9.13 699	1.20 547	0.31 548	0.32 605	0.34 578	0.29 558	0.40 573	0.33 522

zh-mn7	1.84 635	1.51 675	9.67 688	0.70 552	0.54 518	1.47 584	0.84 572	1.93 523	2.13 658	2.50 666	2.70 657	1.67 587	1.35 597	4.75 625	3.14 657	0.32 556	0.27 566	0.27 497	0.27 528	0.32 528	0.39 563

TCMNet	1.07 549	0.66 601	2.49 616	0.92 641	1.32 677	1.14 526	0.67 518	1.91 515	1.29 518	1.20 438	1.57 561	1.29 513	0.96 492	2.23 536	1.59 600	0.32 556	0.31 592	0.38 605	0.35 609	0.43 583	0.40 569

rvit_0105_6	0.56 266	0.38 483	1.13 459	0.67 518	0.38 375	0.50 184	0.51 415	0.88 176	1.33 534	0.54 210	0.56 179	0.65 282	0.57 302	0.97 270	0.46 290	0.32 556	0.31 592	0.28 513	0.25 491	0.29 495	0.23 353

test_sample7	0.78 429	0.39 492	0.89 356	0.55 345	0.35 331	0.93 470	0.75 541	1.99 538	1.27 498	1.25 463	1.22 425	1.09 459	1.01 518	1.31 366	0.73 439	0.32 556	0.32 605	0.32 557	0.32 584	0.33 536	0.33 522

Wz-Net-SNSev	1.68 621	1.45 670	8.71 684	0.71 558	0.67 581	1.35 567	1.51 655	2.15 582	1.47 594	1.51 575	1.68 583	2.27 645	1.38 601	4.23 610	2.36 641	0.32 556	0.29 582	0.31 545	0.33 598	0.43 583	0.39 563

pcwnet_v2	0.91 506	0.39 492	2.74 626	0.64 484	0.55 525	0.81 417	0.49 405	2.19 595	1.63 619	1.44 557	1.64 577	1.09 459	0.79 413	1.31 366	0.70 434	0.32 556	0.25 548	0.29 525	0.27 528	0.37 558	0.37 550

APVNet	1.11 557	0.59 575	1.95 587	0.87 628	0.77 612	1.90 628	0.82 569	2.03 548	1.15 423	1.14 404	1.43 515	1.55 566	1.12 559	3.03 582	1.62 604	0.32 556	0.34 615	0.42 622	0.36 612	0.36 552	0.41 573

zh-sn7	2.00 646	1.73 686	9.50 687	0.77 597	0.73 593	1.77 615	1.32 645	2.08 559	1.66 621	1.91 633	2.48 652	1.81 608	2.25 668	5.74 645	4.07 668	0.33 563	0.33 611	0.32 557	0.32 584	0.44 594	0.46 595

rvit_0105_5	0.61 325	0.41 508	1.19 487	0.67 518	0.37 359	0.57 258	0.56 464	1.08 251	1.28 506	0.65 252	0.68 217	0.77 324	0.67 367	0.91 249	0.51 331	0.33 563	0.32 605	0.30 538	0.27 528	0.28 478	0.28 462

rvit_0105_4	0.58 295	0.40 498	1.19 487	0.68 529	0.38 375	0.53 218	0.55 457	0.93 185	1.27 498	0.56 223	0.61 192	0.72 312	0.63 345	1.01 283	0.47 300	0.33 563	0.33 611	0.29 525	0.25 491	0.29 495	0.26 425

hitnet-ft	0.84 471	0.38 483	0.75 265	0.59 423	0.44 449	0.99 491	0.47 381	1.61 427	1.38 555	1.21 445	1.22 425	1.82 609	0.99 508	1.87 491	1.09 535	0.33 563	0.29 582	0.34 578	0.27 528	0.36 552	0.33 522

RTSC	1.43 601	0.89 632	3.62 649	0.94 650	0.64 563	1.85 625	0.69 525	2.20 598	2.04 653	2.22 653	1.70 587	1.67 587	1.27 584	2.53 564	4.48 672	0.33 563	0.25 548	0.27 497	0.29 558	0.38 564	0.40 569

AdaStereo	0.74 406	0.48 537	0.86 344	0.75 587	0.38 375	0.94 474	0.56 464	2.05 555	1.24 477	1.15 406	1.22 425	1.07 448	0.67 367	1.05 297	0.73 439	0.33 563	0.16 355	0.32 557	0.22 434	0.29 495	0.23 353
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.
MDST_ROB	1.88 637	0.40 498	1.71 567	0.93 647	0.60 549	4.27 695	1.23 639	3.99 691	1.44 583	4.61 700	2.63 656	1.44 544	1.03 529	9.78 707	1.62 604	0.33 563	0.26 556	0.37 599	0.33 598	0.31 517	0.34 533

ETE_ROB	1.01 533	0.69 609	1.49 541	0.72 564	0.50 488	1.15 530	1.12 623	1.91 515	1.24 477	1.94 639	1.50 537	1.73 596	1.06 541	1.78 478	1.33 571	0.33 563	0.26 556	0.38 605	0.34 604	0.40 573	0.44 588

PSMNet_ROB	0.95 515	0.57 574	1.45 536	0.75 587	0.64 563	1.28 556	1.12 623	1.84 490	1.15 423	1.16 410	1.29 463	1.44 544	0.89 466	1.74 471	1.70 614	0.33 563	0.25 548	0.37 599	0.39 621	0.36 552	0.32 514

SGM_RVC	1.88 637	0.40 498	0.90 366	0.63 469	0.30 209	2.81 669	1.26 642	2.73 664	1.81 638	4.09 692	2.85 661	3.88 683	3.19 684	8.42 695	2.44 642	0.33 563	0.31 592	0.30 538	0.28 539	0.31 517	0.31 505
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
YMNet	1.04 537	0.59 575	1.67 564	0.86 625	0.86 632	1.84 623	0.61 498	1.70 452	1.28 506	1.65 607	1.98 623	1.75 601	0.96 492	1.57 436	1.58 597	0.34 573	0.37 631	0.32 557	0.32 584	0.33 536	0.32 514

YMNet_1	1.04 537	0.59 575	1.67 564	0.86 625	0.86 632	1.84 623	0.61 498	1.70 452	1.28 506	1.65 607	1.98 623	1.75 601	0.96 492	1.57 436	1.58 597	0.34 573	0.37 631	0.32 557	0.32 584	0.33 536	0.32 514

GMStereo_Zeroshot	0.70 385	0.64 594	1.11 454	0.65 491	0.38 375	0.84 436	0.37 235	1.09 258	1.16 430	1.14 404	1.07 352	1.26 506	0.55 286	1.23 350	0.65 417	0.34 573	0.17 385	0.31 545	0.18 300	0.57 633	0.23 353

PSMNet-ADL	0.75 410	0.36 444	0.69 226	0.71 558	0.47 474	1.13 522	0.46 368	1.47 390	1.07 372	0.85 305	1.18 410	1.31 518	0.94 485	1.56 434	1.06 532	0.34 573	0.22 496	0.22 358	0.23 466	0.27 462	0.36 546

FADNet	0.98 523	0.64 594	2.57 620	0.66 504	0.55 525	0.95 480	0.57 470	1.91 515	1.38 555	0.94 329	1.02 327	1.36 528	1.00 515	2.69 571	0.97 517	0.34 573	0.34 615	0.31 545	0.34 604	0.61 642	0.42 581

ADCMid	2.11 652	0.90 633	8.39 682	0.75 587	0.69 586	1.98 633	1.14 628	2.18 593	1.67 623	2.85 674	1.85 611	2.35 651	2.02 654	2.35 547	10.58 703	0.34 573	0.32 605	0.39 610	0.44 635	0.51 619	0.53 615

DANet	1.16 564	0.64 594	1.52 547	0.88 630	0.74 601	1.52 588	0.52 426	1.68 439	1.21 459	1.81 625	1.55 551	2.02 632	1.11 553	3.30 594	2.28 637	0.34 573	0.31 592	0.40 616	0.30 570	0.46 604	0.54 616
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	1.08 553	0.50 545	1.01 419	0.69 542	0.54 518	0.91 458	1.40 650	1.60 425	1.36 548	1.17 414	1.40 505	1.07 448	1.00 515	6.19 654	0.85 479	0.34 573	0.22 496	0.35 586	0.26 508	0.38 564	0.29 477

SANet	2.26 658	0.70 611	6.94 672	0.69 542	0.46 463	2.76 668	1.76 671	2.61 655	5.84 706	2.45 662	3.52 673	3.71 680	3.38 689	5.90 649	2.14 630	0.34 573	0.31 592	0.32 557	0.29 558	0.54 628	0.43 585

PWC_ROB	1.39 594	0.93 638	4.07 653	0.77 597	0.83 627	1.16 533	0.53 432	1.87 501	2.01 650	2.36 658	3.06 666	1.65 584	1.60 623	2.65 570	2.29 639	0.34 573	0.23 525	0.36 596	0.25 491	0.39 569	0.49 602

CSP-Net	1.00 529	0.41 508	0.99 411	0.56 367	0.43 439	1.62 601	0.76 544	2.16 584	1.16 430	1.33 507	1.22 425	1.32 522	0.89 466	4.67 621	0.93 504	0.35 583	0.24 536	0.20 278	0.20 362	0.23 397	0.30 495

WZ-Net	2.14 654	1.08 648	11.68 695	0.89 637	0.78 616	1.76 613	1.59 662	2.39 627	2.03 651	2.11 650	1.95 622	2.30 648	2.28 669	5.94 652	3.86 667	0.35 583	0.27 566	0.29 525	0.32 584	0.52 620	0.50 606

SACVNet	0.89 493	0.51 549	1.08 444	0.83 615	0.58 539	0.83 427	0.78 548	1.84 490	1.17 438	1.39 538	1.33 477	1.25 500	1.01 518	2.31 545	0.92 501	0.35 583	0.26 556	0.31 545	0.29 558	0.35 548	0.48 597

CVANet_RVC	1.10 555	0.49 542	1.15 466	0.65 491	0.54 518	0.93 470	1.00 610	1.69 448	1.36 548	1.42 550	1.39 500	1.24 499	1.17 566	6.22 656	0.80 470	0.35 583	0.24 536	0.35 586	0.30 570	0.44 594	0.32 514

DeepPruner_ROB	0.79 438	0.55 565	1.14 464	0.61 448	0.46 463	0.78 394	0.54 447	1.83 488	1.00 341	1.42 550	1.27 452	1.23 495	0.77 398	1.56 434	0.89 489	0.35 583	0.28 572	0.27 497	0.26 508	0.32 528	0.34 533

NCCL2	1.06 544	0.64 594	1.35 524	0.78 601	0.58 539	1.32 559	1.69 665	1.89 509	1.38 555	1.52 577	1.20 416	1.91 614	1.17 566	1.79 483	1.50 589	0.35 583	0.31 592	0.45 628	0.44 635	0.41 577	0.45 590

CBMV	1.04 537	0.48 537	0.88 352	0.56 367	0.36 345	1.52 588	1.55 659	1.87 501	1.59 614	2.11 650	1.67 581	1.46 549	1.35 597	1.92 500	1.31 564	0.35 583	0.35 622	0.39 610	0.33 598	0.34 544	0.34 533
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CASS	0.67 359	0.36 444	0.84 329	0.57 389	0.28 164	0.82 419	0.43 323	1.62 430	0.92 295	1.39 538	1.28 458	0.87 367	0.84 435	0.88 237	0.59 391	0.36 590	0.19 440	0.26 483	0.22 434	0.29 495	0.43 585
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Syn2CoEx	1.23 581	0.80 623	3.07 636	0.83 615	0.68 583	1.39 572	0.87 585	2.23 601	1.57 612	1.28 486	1.58 563	1.42 538	1.57 622	3.79 606	1.48 588	0.36 590	0.32 605	0.34 578	0.30 570	0.30 510	0.41 573

FBW_ROB	1.78 628	0.66 601	1.90 582	0.72 564	0.66 575	1.79 620	1.07 619	2.79 669	1.77 631	1.84 628	1.79 599	1.98 626	1.37 600	12.42 718	2.22 633	0.36 590	0.38 636	0.57 656	0.39 621	0.46 604	0.51 610

rvit_0105_3	0.66 348	0.47 531	1.27 510	0.74 578	0.40 402	0.63 307	0.70 532	1.22 322	1.28 506	0.83 295	0.71 233	0.82 345	0.72 385	0.93 254	0.58 381	0.37 593	0.34 615	0.34 578	0.32 584	0.28 478	0.31 505

rvit_stereo_0075_2	0.66 348	0.47 531	1.21 495	0.67 518	0.66 575	0.53 218	0.48 392	1.24 331	1.17 438	0.77 278	0.91 291	0.78 328	0.59 325	1.05 297	0.63 408	0.37 593	0.28 572	0.40 616	0.31 576	0.38 564	0.34 533

Selective-IGEV-i16pb	2.30 660	0.35 431	19.92 712	0.60 431	0.40 402	2.59 660	1.50 654	3.09 678	1.91 643	0.98 339	1.68 583	1.37 532	0.99 508	8.11 692	0.96 516	0.38 595	0.21 475	0.22 358	0.26 508	0.25 441	0.29 477

stereogan	1.22 577	0.45 523	2.03 593	0.87 628	0.85 630	2.52 656	0.72 536	1.98 534	1.78 635	1.92 635	1.94 620	2.31 649	1.42 609	2.10 525	1.14 540	0.38 595	0.36 626	0.39 610	0.32 584	0.52 620	0.49 602

AnyNet_C32	2.14 654	1.45 670	7.38 675	0.95 652	1.12 662	2.23 646	2.34 694	2.10 564	1.54 605	2.44 661	1.79 599	2.04 637	1.66 630	2.69 571	10.48 702	0.38 595	0.35 622	0.35 586	0.42 628	0.50 616	0.60 636

ADCPNet	1.97 645	0.78 622	9.38 686	0.74 578	0.61 555	2.73 667	1.36 648	2.11 565	1.66 621	1.92 635	1.70 587	2.45 656	2.07 656	2.50 562	6.84 687	0.38 595	0.38 636	0.38 605	0.43 632	0.47 608	0.50 606

SGM-ForestM	7.81 707	0.48 537	11.02 693	0.74 578	0.40 402	16.83 716	12.72 719	7.91 713	8.13 709	11.53 719	10.25 711	22.44 730	14.01 719	17.02 720	20.52 720	0.38 595	0.39 641	0.37 599	0.36 612	0.37 558	0.38 558

PS-NSSS	1.02 534	0.62 590	1.17 481	0.61 448	0.58 539	0.91 458	0.79 557	2.02 544	1.19 448	1.17 414	1.68 583	1.00 427	0.85 440	4.43 615	0.86 480	0.38 595	0.31 592	0.52 643	0.32 584	0.52 620	0.45 590

LALA_ROB	1.06 544	0.66 601	1.37 532	0.70 552	0.53 511	1.61 599	1.25 641	1.81 484	1.48 598	1.82 627	1.40 505	1.93 618	1.03 529	1.68 462	1.69 612	0.38 595	0.28 572	0.43 623	0.37 617	0.43 583	0.38 558

S	0.62 328	0.29 265	0.77 275	0.48 202	0.65 568	1.02 495	0.59 483	1.12 272	0.85 271	0.98 339	1.44 518	0.56 237	0.70 378	0.63 138	0.45 283	0.39 602	0.21 475	0.37 599	0.36 612	0.23 397	0.21 292

psmorigin	1.69 623	0.74 621	13.13 696	0.70 552	0.60 549	1.16 533	0.79 557	1.69 448	1.25 485	2.07 648	1.77 597	2.23 642	1.51 619	2.14 529	1.45 583	0.39 602	0.41 643	0.34 578	0.33 598	0.45 597	0.63 640

SGM-Forest	1.29 589	0.40 498	0.74 259	0.54 329	0.37 359	1.55 593	1.26 642	1.82 486	1.39 563	2.22 653	1.81 605	1.64 583	1.02 527	7.65 686	1.20 547	0.39 602	0.37 631	0.39 610	0.34 604	0.37 558	0.34 533
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.83 465	0.35 431	1.31 518	0.84 619	0.65 568	0.60 285	0.41 292	1.28 345	1.15 423	1.61 598	1.55 551	1.34 525	0.77 398	1.33 375	0.98 518	0.40 605	0.34 615	0.43 623	0.38 620	0.34 544	0.49 602

Anonymous3	0.64 341	0.47 531	1.31 518	0.59 423	0.50 488	0.93 470	0.69 525	1.11 270	0.83 264	0.74 273	0.89 288	0.65 282	0.68 371	1.08 308	0.54 360	0.40 605	0.31 592	0.26 483	0.26 508	0.31 517	0.30 495

SHD	1.42 598	0.81 626	2.79 628	0.98 654	0.92 641	1.97 632	0.68 521	2.43 632	2.55 667	2.54 667	1.72 590	2.01 631	1.62 624	2.14 529	2.70 647	0.40 605	0.33 611	0.39 610	0.40 623	0.48 610	0.54 616

XPNet_ROB	1.02 534	0.56 569	1.33 522	0.75 587	0.58 539	1.11 519	1.13 625	1.77 471	1.29 518	1.88 631	1.43 515	1.63 582	1.13 560	2.04 517	1.69 612	0.40 605	0.31 592	0.33 569	0.29 558	0.37 558	0.37 550

Selective-IGEV-i16pc	2.09 650	0.31 330	19.73 711	0.57 389	0.39 387	2.72 665	1.47 653	1.46 385	1.31 529	0.83 295	1.23 434	1.05 443	0.63 345	7.69 687	0.83 474	0.41 609	0.22 496	0.22 358	0.23 466	0.22 372	0.24 379

Wz-Net-TNSev	2.10 651	2.71 709	9.30 685	0.72 564	0.65 568	2.41 655	1.81 677	2.45 634	1.77 631	1.62 602	1.56 557	2.56 659	2.01 652	5.30 633	4.46 671	0.41 609	0.38 636	0.33 569	0.37 617	0.54 628	0.64 641

RTS	2.76 670	1.55 679	15.40 699	1.13 663	1.42 679	3.75 686	2.21 688	2.45 634	2.72 676	2.91 677	2.85 661	2.58 660	1.62 624	6.28 660	5.80 682	0.41 609	0.30 587	0.35 586	0.35 609	0.52 620	0.54 616

RTSA	2.76 670	1.55 679	15.40 699	1.13 663	1.42 679	3.75 686	2.21 688	2.45 634	2.72 676	2.91 677	2.85 661	2.58 660	1.62 624	6.28 660	5.80 682	0.41 609	0.30 587	0.35 586	0.35 609	0.52 620	0.54 616

AnyNet_C01	2.38 663	2.21 698	10.17 690	0.99 655	0.79 618	3.12 676	2.37 695	2.69 663	1.89 642	2.58 669	2.44 649	2.70 664	1.86 647	3.65 599	7.12 688	0.41 609	0.41 643	0.40 616	0.42 628	0.68 649	0.79 659

S-Stereo	1.17 566	0.48 537	2.25 609	0.83 615	0.81 624	1.22 546	1.17 632	2.12 566	2.08 654	1.47 567	2.13 633	1.55 566	1.16 562	2.09 524	1.46 585	0.42 614	0.40 642	0.35 586	0.32 584	0.45 597	0.73 652

rvit_105_1	0.76 418	0.54 561	1.27 510	0.80 604	0.49 483	0.74 372	0.86 581	1.39 372	1.23 473	1.00 346	0.80 261	0.93 397	0.78 405	1.29 363	0.78 457	0.43 615	0.36 626	0.36 596	0.42 628	0.30 510	0.36 546

dad	0.90 501	0.73 619	1.28 513	0.59 423	0.39 387	0.83 427	0.45 362	1.24 331	1.54 605	1.52 577	1.28 458	1.36 528	0.86 448	2.54 565	0.91 497	0.43 615	0.27 566	0.82 670	0.26 508	0.44 594	0.34 533

FINET	1.54 609	0.67 605	7.28 674	0.76 595	0.97 651	1.42 581	1.38 649	2.80 671	3.12 682	1.23 456	1.68 583	1.04 439	1.11 553	3.35 595	1.78 621	0.43 615	0.37 631	0.32 557	0.29 558	0.43 583	0.41 573

edge stereo	1.15 563	0.54 561	1.50 542	0.73 572	0.66 575	1.18 542	0.84 572	2.13 574	1.41 569	1.73 616	1.84 608	2.53 658	1.46 613	2.46 555	1.35 574	0.43 615	0.41 643	0.54 648	0.36 612	0.43 583	0.50 606

Nwc_Net	1.19 572	0.53 557	2.34 611	0.92 641	0.81 624	1.49 585	0.70 532	2.28 614	1.32 532	1.41 546	2.27 639	2.03 635	1.76 640	2.05 521	1.46 585	0.43 615	0.30 587	0.43 623	0.46 640	0.39 569	0.40 569

ADCS	2.35 661	1.26 663	6.54 669	0.85 622	0.77 612	2.18 645	1.79 673	2.47 639	2.20 660	2.80 673	2.14 635	2.38 652	2.09 657	2.81 576	13.83 712	0.43 615	0.41 643	0.40 616	0.45 638	0.59 636	0.67 643

DeepPrunerF	1.68 621	0.82 627	6.82 670	0.94 650	1.20 673	0.91 458	0.97 604	2.50 645	5.19 703	1.22 453	1.30 464	1.18 481	1.29 588	4.96 628	1.75 617	0.43 615	0.35 622	0.52 643	0.48 644	0.43 583	0.42 581

LSM	6.55 702	1.26 663	15.64 702	1.79 683	68.74 741	1.67 605	2.08 685	2.26 604	2.59 668	3.13 685	3.08 667	1.90 612	1.81 643	2.89 579	2.16 632	0.43 615	0.59 677	0.50 639	0.58 660	0.64 644	17.24 729

CSAN	1.61 615	0.67 605	3.24 641	0.74 578	0.52 503	1.77 615	1.74 670	1.98 534	1.94 646	2.47 665	2.33 643	1.93 618	2.04 655	6.45 667	1.95 626	0.43 615	0.36 626	0.41 621	0.42 628	0.43 583	0.44 588

AANet	1.72 625	1.32 668	5.46 663	0.70 552	0.73 593	1.52 588	0.85 579	1.95 528	3.12 682	3.12 684	3.30 669	2.91 668	2.23 667	2.48 561	2.27 636	0.44 624	0.31 592	0.34 578	0.31 576	0.47 608	0.58 630

FAT-Stereo	1.10 555	0.43 515	1.46 537	0.74 578	0.60 549	1.13 522	0.92 593	2.06 556	1.71 627	1.75 619	2.00 626	2.02 632	1.47 615	2.02 516	1.26 559	0.44 624	0.36 626	0.34 578	0.29 558	0.36 552	0.57 627

CBMV_ROB	0.99 526	0.46 526	0.68 221	0.53 314	0.39 387	1.40 576	0.48 392	2.09 562	1.30 522	1.53 580	2.29 641	1.36 528	1.23 577	2.46 555	1.04 531	0.44 624	0.42 648	0.47 634	0.44 635	0.41 577	0.39 563

MeshStereo	2.36 662	0.60 578	1.05 433	0.63 469	0.51 497	2.58 658	0.99 608	3.46 683	2.21 661	7.38 714	5.06 690	7.50 701	3.10 683	7.02 677	2.54 644	0.44 624	0.44 650	0.45 628	0.40 623	0.43 583	0.45 590
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
NVstereo2D	0.99 526	0.45 523	2.21 605	0.79 603	0.75 606	1.20 544	0.86 581	1.98 534	1.41 569	1.02 355	1.18 410	1.31 518	0.97 502	2.25 539	0.93 504	0.45 628	0.22 496	0.39 610	0.25 491	0.59 636	0.68 647

GASNet	1.13 559	1.10 652	3.29 642	1.00 656	0.68 583	0.82 419	0.67 518	1.85 497	1.38 555	1.39 538	1.25 441	1.25 500	1.20 576	2.72 573	1.62 604	0.46 629	0.26 556	0.36 596	0.34 604	0.55 630	0.33 522

HBP-ISP	1.00 529	0.60 578	0.85 335	0.64 484	0.48 476	1.63 602	0.77 545	2.24 603	1.30 522	1.33 507	1.53 547	0.87 367	0.99 508	3.26 592	0.76 451	0.46 629	0.44 650	0.54 648	0.48 644	0.48 610	0.42 581

RGC	1.22 577	0.82 627	1.71 567	0.95 652	0.98 653	1.53 591	0.80 560	2.18 593	1.35 539	1.69 613	1.94 620	2.03 635	1.66 630	2.36 548	1.50 589	0.46 629	0.36 626	0.59 659	0.48 644	0.49 614	0.49 602

NOSS_ROB	1.29 589	0.49 542	0.68 221	0.60 431	0.40 402	1.09 517	0.77 545	1.94 525	1.44 583	1.04 361	1.46 523	1.10 464	0.81 425	10.57 715	0.78 457	0.46 629	0.43 649	0.48 636	0.45 638	0.45 597	0.43 585

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 630	1.11 653	4.33 656	0.84 619	0.77 612	3.70 683	2.41 698	2.04 551	1.85 640	1.75 619	1.90 617	1.92 617	1.25 581	7.33 681	1.45 583	0.47 633	0.47 657	0.53 647	0.77 674	0.50 616	0.55 622

SAMSARA	1.80 630	0.90 633	3.37 643	1.28 672	1.13 664	3.71 684	2.33 693	2.53 649	1.93 645	3.17 686	1.73 591	2.99 669	1.68 632	3.53 598	2.46 643	0.47 633	0.54 670	0.43 623	0.47 642	0.59 636	0.64 641

DGSMNet	1.24 584	0.84 630	3.20 638	0.91 640	0.92 641	1.39 572	1.34 646	2.46 638	1.44 583	1.34 514	1.66 579	1.50 557	1.03 529	1.85 487	1.30 563	0.48 635	0.48 659	0.55 652	0.51 652	0.78 657	0.79 659

PVD	1.82 632	0.91 636	3.02 635	1.03 657	0.94 647	2.61 661	1.14 628	2.78 668	3.40 688	3.08 683	2.75 658	2.39 654	2.49 675	2.81 576	3.66 663	0.48 635	0.49 665	0.59 659	0.49 647	0.60 639	0.81 661

G-Net	1.71 624	0.67 605	2.09 596	1.14 666	0.75 606	2.96 675	0.89 587	1.58 418	1.30 522	2.76 672	8.12 707	2.29 647	2.51 676	1.94 503	2.23 635	0.49 637	0.45 652	0.45 628	0.31 576	0.62 643	0.59 633

NCC-stereo	1.20 574	0.60 578	1.84 577	0.88 630	0.95 648	1.32 559	0.94 599	2.14 576	1.36 548	1.43 554	1.79 599	1.93 618	2.13 663	2.54 565	1.41 579	0.49 637	0.38 636	0.45 628	0.59 662	0.43 583	0.45 590

Abc-Net	1.20 574	0.60 578	1.84 577	0.88 630	0.95 648	1.32 559	0.94 599	2.14 576	1.36 548	1.43 554	1.79 599	1.93 618	2.13 663	2.54 565	1.41 579	0.49 637	0.38 636	0.45 628	0.59 662	0.43 583	0.45 590
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.51 606	0.98 641	3.20 638	0.92 641	0.76 611	2.01 636	1.17 632	2.53 649	1.99 649	2.01 645	1.54 548	2.00 628	1.54 620	3.16 587	3.46 661	0.49 637	0.31 592	0.45 628	0.40 623	0.71 653	0.62 638

AF-Net	1.23 581	0.56 569	2.31 610	0.88 630	0.93 644	1.41 578	0.73 539	2.27 612	1.71 627	1.76 622	2.42 647	2.00 628	1.70 633	1.98 509	1.62 604	0.50 641	0.29 582	0.49 638	0.33 598	0.40 573	0.34 533

DPSNet	1.91 642	0.64 594	5.95 664	0.73 572	0.59 545	2.04 638	1.61 663	3.84 689	1.96 648	1.54 583	1.39 500	2.27 645	3.32 687	4.95 627	4.79 675	0.50 641	0.31 592	0.29 525	0.26 508	0.67 648	0.54 616

FSD					0.52 503	0.54 235	0.58 476	0.71 79	0.54 143	0.54 210	0.53 155	0.60 257	0.52 265	0.58 107	0.56 371	0.51 643	0.48 659	0.50 639	0.49 647	0.50 616

FCDSN-DC	2.47 667	0.65 600	1.00 416	0.85 622	0.75 606	2.26 649	0.97 604	2.31 615	1.83 639	5.52 709	7.65 702	7.72 704	7.70 710	4.43 615	2.64 645	0.52 644	0.48 659	0.52 643	0.52 653	0.57 633	0.59 633
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	27.39 729	21.01 726	73.65 746	1.07 659	0.80 620	56.07 736	22.82 724	33.14 737	31.71 734	51.78 748	52.93 745	65.63 745	48.54 745	48.75 747	36.36 736	0.52 644	0.47 657	0.54 648	0.54 656	0.64 644	0.72 651

FC-DCNN v2	2.96 680	0.61 583	1.13 459	0.75 587	0.57 536	2.90 673	1.06 618	3.59 687	2.66 674	7.05 711	7.66 703	10.26 714	7.17 709	6.27 659	4.49 673	0.54 646	0.48 659	0.51 641	0.50 649	0.53 625	0.52 612

MFN_U_SF_RVC	1.62 617	0.96 640	4.36 657	0.92 641	0.69 586	2.62 662	1.10 621	2.50 645	1.74 630	1.99 644	1.86 613	2.45 656	1.78 642	3.08 585	2.84 650	0.54 646	0.50 666	0.56 654	0.60 664	0.60 639	0.67 643

FC-DCNN	2.88 679	0.61 583	1.15 466	0.75 587	0.57 536	2.85 672	1.05 616	3.44 682	2.64 673	6.93 710	7.63 701	9.86 711	7.02 708	5.76 647	4.31 670	0.54 646	0.48 659	0.51 641	0.50 649	0.53 625	0.52 612

MSMD_ROB	2.08 649	0.61 583	1.15 466	0.71 558	0.62 559	4.00 690	0.93 597	1.94 525	1.79 636	4.71 702	4.60 684	8.14 706	3.87 695	3.75 605	1.65 610	0.54 646	0.48 659	0.55 652	0.58 660	0.53 625	0.52 612

RP	1.17 566	0.54 561	1.48 540	0.93 647	1.05 658	1.14 526	0.85 579	1.99 538	1.70 625	1.72 615	2.07 630	1.91 614	1.93 650	2.00 513	1.37 576	0.55 650	0.37 631	0.48 636	0.37 617	0.46 604	0.46 595

WCMA_ROB	2.05 647	0.55 565	1.77 571	0.74 578	0.61 555	2.24 647	1.56 660	2.17 592	1.79 636	4.16 696	6.36 695	5.66 696	4.66 700	3.19 588	2.77 648	0.55 650	0.45 652	0.40 616	0.43 632	0.48 610	0.50 606

UDGNet	0.75 410	1.23 661	0.99 411	0.82 611	0.42 434	0.76 384	0.38 247	0.98 207	1.37 553	0.83 295	0.88 285	0.70 302	0.60 333	1.25 353	0.57 376	0.57 652	0.19 440	1.03 680	0.26 508	0.79 658	0.35 542

ccnet	1.19 572	0.71 613	1.36 529	0.81 608	0.75 606	1.72 606	1.13 625	1.98 534	1.31 529	1.52 577	1.84 608	1.75 601	1.36 599	2.01 514	2.04 627	0.57 652	0.54 670	0.57 656	0.56 658	0.60 639	0.60 636

GANetREF_RVC	1.11 557	0.90 633	1.56 552	0.88 630	0.53 511	1.41 578	1.35 647	1.91 515	1.54 605	1.28 486	1.32 471	1.46 549	1.23 577	2.04 517	1.00 523	0.57 652	0.45 652	0.67 664	0.52 653	0.91 664	0.62 638
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
DualNet (step1)	0.89 493	0.51 549	1.35 524	0.58 404	0.40 402	1.07 508	0.80 560	1.99 538	1.27 498	1.25 463	1.22 425	1.09 459	1.01 518	1.31 366	0.73 439	0.59 655	0.32 605	0.62 661	0.67 669	0.45 597	0.48 597

test_sample9	1.96 643	0.51 549	1.35 524	0.58 404	0.40 402	1.07 508	0.80 560	1.99 538	1.27 498	1.25 463	1.22 425	1.09 459	1.01 518	2.46 555	8.57 693	0.59 655	12.85 730	0.62 661	0.67 669	0.45 597	0.48 597

test_sample8	2.29 659	0.51 549	1.35 524	0.58 404	0.40 402	1.07 508	0.80 560	2.03 548	1.22 468	2.28 656	1.33 477	4.98 694	2.51 676	2.46 555	8.57 693	0.59 655	12.85 730	0.62 661	0.67 669	0.45 597	0.48 597

Anonymous_2	1.37 592	0.56 569	0.94 386	0.57 389	0.62 559	1.04 499	0.65 512	1.82 486	1.01 344	1.00 346	0.79 256	1.42 538	1.27 584	1.06 302	0.83 474	0.62 658	0.67 681	1.05 681	9.88 728	1.09 673	0.55 622

MANE	7.50 706	0.64 594	7.97 677	1.40 673	2.10 688	16.86 717	12.56 718	12.91 720	17.51 727	8.50 716	11.60 712	14.66 717	13.33 715	12.02 717	13.28 707	0.62 658	0.52 667	0.52 643	1.90 705	0.56 631	0.58 630

PStereo	0.65 345	1.00 643	0.53 114	0.48 202	0.35 331	1.06 505	0.62 501	0.74 103	0.96 318	0.67 258	0.41 78	0.55 225	0.65 357	1.04 292	0.78 457	0.63 660	0.28 572	0.38 605	0.34 604	0.75 655	0.73 652

PASM	1.48 604	1.08 648	3.96 652	0.93 647	0.93 644	1.17 540	1.19 634	1.77 471	1.65 620	1.90 632	1.52 545	1.75 601	1.42 609	4.54 617	1.52 593	0.64 661	0.68 683	0.69 666	0.79 675	0.70 651	0.74 654

PWCDC_ROB	1.39 594	0.91 636	2.10 597	1.08 660	0.92 641	1.72 606	0.58 476	2.03 548	3.30 686	1.32 501	4.87 688	1.21 486	1.71 635	1.98 509	1.75 617	0.65 662	0.26 556	0.29 525	0.25 491	0.56 631	0.41 573

ELAS	2.67 669	0.80 623	2.13 600	1.13 663	1.15 668	6.25 703	2.56 699	3.50 684	3.68 691	5.36 707	4.92 689	3.79 681	5.56 702	3.65 599	5.22 679	0.66 663	0.57 674	0.56 654	0.54 656	0.65 646	0.75 656
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.66 618	0.55 565	2.36 612	0.56 367	0.58 539	3.79 688	0.45 362	1.78 473	1.40 565	1.38 534	2.45 650	1.13 474	0.96 492	11.03 716	1.31 564	0.67 664	0.64 678	0.43 623	0.32 584	0.71 653	0.76 657

ELAS_RVC	2.87 678	0.80 623	3.22 640	1.16 668	1.12 662	2.92 674	5.33 710	2.98 675	4.18 696	5.04 704	4.82 687	4.71 688	8.23 711	4.25 612	4.79 675	0.67 664	0.57 674	0.57 656	0.53 655	0.66 647	0.74 654
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 657	1.29 666	4.14 654	1.10 662	0.78 616	5.00 698	2.38 697	2.47 639	2.67 675	1.94 639	2.28 640	2.66 663	1.70 633	9.10 698	2.29 639	0.68 666	0.52 667	0.68 665	0.71 672	1.17 675	0.81 661

PSMNet-RUCA	1.07 549	1.06 645	1.64 560	1.23 670	1.10 661	1.39 572	0.65 512	1.91 515	1.43 580	0.95 332	1.52 545	0.99 421	0.83 432	1.28 362	1.01 524	0.71 667	0.34 615	0.99 678	0.61 665	1.01 668	0.67 643

Consistency-Raft	1.27 588	1.01 644	2.17 602	1.04 658	1.20 673	0.96 486	1.00 610	1.84 490	1.95 647	1.38 534	2.11 632	1.44 544	1.03 529	1.18 342	1.40 578	0.73 668	0.83 686	0.89 672	0.99 687	1.33 677	0.95 667

MADNet+	2.80 673	3.38 713	11.57 694	1.50 680	1.21 675	3.18 678	2.00 679	3.52 685	2.61 669	1.81 625	2.09 631	2.83 665	2.18 665	7.55 684	5.44 681	0.84 669	0.83 686	0.71 667	0.66 668	1.05 672	1.08 672

JetBlue	4.18 689	2.45 704	10.42 691	1.40 673	2.89 706	10.68 709	10.68 713	3.91 690	2.52 665	2.74 671	3.39 671	4.50 685	4.27 698	7.97 690	7.67 691	0.89 670	0.97 698	0.89 672	0.92 680	2.26 686	2.21 692

DStereoFS	6.12 701	2.43 703	7.51 676	2.47 693	2.16 689	16.09 715	8.18 712	4.22 695	12.08 713	3.74 690	14.16 717	7.84 705	13.66 718	7.03 679	9.84 700	0.90 671	1.49 709	1.23 684	2.79 714	1.36 678	3.31 707

DStereoSA	5.78 699	1.09 650	8.20 678	2.07 686	4.09 716	4.26 694	21.23 723	4.17 693	5.59 704	1.96 642	12.40 713	1.57 570	13.59 717	7.02 677	13.02 705	0.90 671	3.63 717	0.91 674	3.68 718	1.84 681	4.43 717

UDG	1.47 602	2.69 707	1.13 459	1.45 678	1.65 684	1.34 566	0.79 557	1.75 467	1.27 498	1.29 490	1.74 592	1.99 627	1.39 603	1.66 459	1.51 591	0.91 673	0.55 672	2.30 694	0.76 673	1.99 682	1.20 676

MFMNet_re	1.47 602	1.20 658	2.50 617	1.46 679	1.08 660	1.58 597	1.51 655	1.96 532	1.87 641	2.31 657	2.20 636	1.51 560	1.88 648	1.57 436	1.34 572	0.94 674	0.83 686	0.84 671	0.80 676	1.00 667	1.06 671

PMTNet	0.47 206	0.22 56	0.43 42	0.39 43	0.24 57	0.71 359	0.26 89	0.78 124	1.03 355	0.65 252	0.69 222	0.55 225	0.48 215	0.90 245	0.36 185	0.99 675	0.13 149	0.15 51	0.10 1	0.15 77	0.15 64

anonymity	1.14 561	0.98 641	1.24 503	1.09 661	1.13 664	1.08 512	0.90 588	2.02 544	1.23 473	1.32 501	1.27 452	1.27 511	1.09 547	1.16 335	1.03 530	1.02 676	1.01 700	0.97 675	0.97 684	0.98 666	1.01 668

PDISCO_ROB	1.41 596	0.73 619	2.04 594	1.40 673	1.46 681	2.83 670	1.07 619	2.64 656	2.11 656	1.41 546	1.50 537	1.73 596	0.99 508	2.83 578	1.46 585	1.03 677	0.27 566	0.54 648	0.47 642	0.77 656	0.84 663

DispFullNet	2.39 664	2.89 710	3.74 650	3.09 703	2.27 695	2.04 638	0.84 572	2.19 595	1.73 629	2.54 667	1.98 623	2.23 642	5.83 703	3.44 597	1.84 623	1.03 677	0.33 611	2.65 705	1.97 707	2.87 695	2.34 694

SPS-STEREO	1.78 628	1.09 650	1.52 547	1.22 669	1.14 666	1.87 627	1.11 622	2.27 612	1.70 625	3.17 686	2.39 645	2.84 666	1.93 650	4.41 614	2.93 652	1.04 679	0.99 699	0.97 675	0.94 681	1.03 670	1.05 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	5.38 695	1.28 665	8.24 679	1.27 671	1.16 670	10.62 708	16.01 720	2.93 674	2.53 666	8.64 717	13.03 714	8.26 707	13.38 716	6.34 665	7.59 690	1.07 680	1.05 702	1.00 679	0.98 685	1.02 669	1.12 674

DDUNet	1.56 611	2.70 708	1.35 524	1.79 683	1.88 687	1.82 621	0.91 591	1.84 490	1.20 452	1.40 544	1.79 599	1.62 578	1.17 566	1.59 444	1.22 552	1.11 681	0.76 685	2.38 697	0.94 681	2.12 683	1.53 684

NVStereoNet_ROB	2.17 656	1.18 656	3.51 646	1.14 666	1.26 676	1.57 596	1.51 655	2.19 595	2.11 656	2.04 646	4.80 686	3.17 676	2.11 661	7.97 690	2.10 628	1.12 682	0.94 696	1.10 682	1.34 695	0.95 665	1.31 677
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	2.78 672	1.54 678	2.18 603	1.41 676	1.19 672	3.92 689	2.01 682	4.19 694	3.89 693	2.98 679	5.47 691	4.18 684	3.28 686	8.24 694	4.27 669	1.13 683	1.01 700	1.18 683	1.13 694	1.19 676	1.13 675

CC-Net-ROB	1.53 608	1.31 667	1.68 566	0.92 641	0.80 620	1.75 612	0.99 608	2.04 551	1.27 498	1.12 387	1.62 570	1.20 485	0.98 505	7.82 688	0.92 501	1.15 684	0.41 643	2.20 692	0.46 640	1.37 679	0.56 624

GCST	1.13 559	1.50 674	1.17 481	1.74 682	1.17 671	1.29 557	0.30 131	1.55 408	1.21 459	1.31 498	0.97 311	0.99 421	0.48 215	2.38 552	0.54 360	1.24 685	0.70 684	1.31 685	0.86 679	1.03 670	0.92 666

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 391	3.18 711	2.55 619	0.40 60	0.24 57	0.42 94	0.23 54	0.66 60	0.46 113	0.47 157	0.45 108	0.33 79	0.27 46	0.58 107	0.30 97	1.34 686	0.10 2	0.22 358	0.19 326	0.45 597	1.32 679

light-stereo	14.46 719	1.65 682	20.58 713	19.82 723	25.36 727	19.10 718	0.90 588	9.64 717	6.02 707	19.83 729	46.75 744	67.67 746	2.22 666	32.02 733	2.68 646	1.65 687	3.82 718	0.79 668	0.95 683	3.54 707	4.12 715

WAO-6	2.98 681	1.67 684	1.88 581	2.38 692	2.30 696	3.53 682	2.37 695	4.38 698	4.64 700	2.42 659	4.50 680	4.85 690	2.99 682	5.22 631	5.37 680	1.77 688	1.16 706	2.31 695	1.47 701	2.42 688	1.99 690

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 566	1.06 645	1.28 513	0.88 630	0.69 586	1.92 630	0.92 593	1.71 456	1.14 415	1.17 414	1.26 443	1.49 554	0.80 420	2.04 517	0.86 480	2.02 689	0.34 615	0.79 668	0.36 612	1.38 680	1.33 680

WAO-8	4.57 692	2.01 693	2.58 621	2.37 690	2.21 691	9.75 705	1.71 667	6.04 709	16.34 719	4.11 693	7.69 704	7.41 699	3.85 693	10.02 713	3.85 665	2.05 690	1.09 703	2.44 701	1.39 696	2.56 691	1.86 688

Venus	4.57 692	2.01 693	2.58 621	2.37 690	2.21 691	9.75 705	1.71 667	6.04 709	16.34 719	4.11 693	7.69 704	7.41 699	3.85 693	10.02 713	3.85 665	2.05 690	1.09 703	2.44 701	1.39 696	2.56 691	1.86 688

PWCK	3.24 685	2.37 699	10.86 692	2.14 687	1.14 666	3.71 684	4.19 708	3.02 677	3.55 690	3.05 682	3.63 674	3.09 674	2.35 674	8.16 693	3.41 660	2.17 692	0.96 697	1.77 688	1.01 689	2.84 694	1.40 681

CAS	0.66 348	0.19 12	0.41 32	2.31 689	0.86 632	0.56 253	0.53 432	0.83 142	0.63 191	0.49 177	0.70 229	0.36 99	0.26 34	0.47 51	0.37 199	2.33 693	0.10 2	0.14 14	0.10 1	0.17 150	1.31 677

DStereoO	1.82 632	1.21 659	2.98 633	1.42 677	0.88 639	1.54 592	4.03 707	1.90 513	2.15 659	1.56 588	1.82 606	1.75 601	4.06 697	1.76 474	2.15 631	2.39 694	0.52 667	0.97 675	0.43 632	2.24 685	0.68 647

MonStereo1	3.22 684	1.70 685	2.23 608	2.51 694	2.33 697	5.55 701	1.61 663	3.55 686	4.67 701	3.29 688	8.09 706	4.79 689	3.75 692	6.30 662	2.79 649	2.52 695	0.64 678	1.91 691	1.07 692	2.53 690	2.62 699

SQANet	1.38 593	0.95 639	1.37 532	1.89 685	1.47 682	1.44 582	0.81 565	1.89 509	1.13 409	1.34 514	1.26 443	1.28 512	1.02 527	1.64 455	0.91 497	2.55 696	0.35 622	1.47 686	0.56 658	2.48 689	1.74 686

ACVNet_2	2.86 677	1.47 672	8.28 680	2.68 696	2.26 694	2.70 664	1.84 678	3.41 681	3.04 681	2.27 655	3.42 672	4.58 686	2.10 658	5.91 650	1.62 604	2.58 697	0.67 681	2.22 693	0.85 678	2.79 693	2.47 696

JetRed	7.02 704	8.94 717	25.72 724	2.89 699	3.27 710	14.25 714	12.27 717	6.69 711	4.45 698	4.46 699	4.56 681	6.65 698	5.43 701	7.46 683	14.41 714	2.60 698	3.31 714	2.61 704	2.30 713	4.34 714	3.79 712

otaku	1.67 619	1.18 656	1.56 552	2.27 688	1.59 683	1.98 633	1.23 639	2.23 601	1.37 553	1.48 572	1.63 576	1.73 596	1.23 577	1.85 487	1.09 535	2.96 699	0.58 676	1.74 687	0.61 665	2.94 696	2.15 691

Ntro	1.72 625	1.21 659	1.62 557	2.54 695	1.86 686	2.09 642	1.14 628	2.08 559	1.38 555	1.23 456	1.62 570	1.62 578	1.33 595	2.04 517	1.21 551	3.09 700	0.56 673	1.82 689	0.65 667	2.97 699	2.25 693

Dean	3.77 688	1.65 682	17.87 706	3.01 702	2.54 701	3.15 677	2.10 686	4.80 701	4.42 697	2.89 676	6.03 693	5.45 695	2.55 679	3.40 596	2.13 629	3.22 701	0.89 693	2.51 703	1.07 692	3.07 701	2.65 702

ACVNet_1	3.08 683	1.48 673	17.70 705	2.90 700	2.35 699	2.30 650	1.43 651	3.16 679	2.26 663	1.91 633	2.05 629	3.51 678	2.32 671	3.71 604	1.58 597	3.25 702	0.66 680	2.40 700	1.06 691	3.07 701	2.59 697

ACVNet-4b	3.05 682	1.42 669	18.09 710	2.85 697	2.33 697	2.32 653	1.22 637	2.47 639	2.21 661	1.26 475	2.36 644	2.64 662	1.46 613	6.32 663	1.23 555	3.29 703	0.45 652	2.37 696	1.02 690	3.03 700	2.61 698

LVE	3.40 687	1.80 687	2.21 605	2.90 700	2.44 700	3.27 681	2.25 690	4.80 701	5.06 702	2.43 660	6.79 696	5.99 697	2.64 680	9.20 700	2.28 637	3.30 704	1.11 705	2.38 697	1.48 702	2.95 698	2.62 699

TorneroNet-64	5.41 696	2.10 696	2.43 613	3.49 708	2.83 705	9.90 707	2.13 687	8.87 715	16.79 724	5.39 708	9.18 709	10.68 716	3.92 696	9.55 704	5.11 678	3.36 705	0.86 691	2.88 709	1.62 703	3.76 709	3.37 708

RainbowNet	2.06 648	1.86 688	1.97 589	2.86 698	2.25 693	2.03 637	1.79 673	2.77 666	1.92 644	1.54 583	1.84 608	1.95 623	1.73 637	2.23 536	1.38 577	3.40 706	0.86 691	2.39 699	1.00 688	2.94 696	2.42 695

KSHMR	8.76 710	2.14 697	3.59 647	3.60 711	3.13 708	4.15 693	2.67 700	5.61 707	58.90 748	3.04 681	55.71 746	4.94 691	2.54 678	4.61 620	3.05 656	3.49 707	1.57 711	3.14 711	1.98 708	3.84 710	3.49 709

UNDER WATER-64	5.84 700	2.48 706	17.93 707	3.97 715	3.58 713	7.70 704	3.03 704	5.72 708	14.13 714	4.18 697	4.00 678	9.27 710	6.80 707	6.20 655	9.22 697	3.67 708	1.52 710	3.14 711	1.95 706	4.43 715	3.83 713

TorneroNet	10.72 714	2.09 695	2.76 627	3.48 707	3.03 707	44.72 735	2.31 692	8.62 714	67.06 749	7.45 715	23.21 727	10.59 715	4.28 699	9.03 697	9.00 695	3.67 708	0.91 695	3.04 710	1.63 704	3.92 711	3.55 711

USTest	14.33 718	14.93 720	21.00 714	17.41 722	16.02 717	23.11 719	33.76 730	22.02 723	11.81 712	9.47 718	10.19 710	15.94 718	13.17 714	17.25 721	22.38 722	3.81 710	5.01 720	6.17 723	6.18 723	9.23 723	7.81 720

IMH-64-1	2.82 674	1.87 689	1.77 571	3.31 705	2.69 702	3.22 679	2.07 683	4.25 696	2.77 679	2.46 663	3.78 676	3.05 671	2.34 672	4.67 621	3.00 654	3.84 711	0.84 689	2.75 706	1.39 696	3.34 704	2.93 704

IMH-64	2.82 674	1.87 689	1.77 571	3.31 705	2.69 702	3.22 679	2.07 683	4.25 696	2.77 679	2.46 663	3.78 676	3.05 671	2.34 672	4.67 621	3.00 654	3.84 711	0.84 689	2.75 706	1.39 696	3.34 704	2.93 704

UNDER WATER	5.68 698	2.46 705	15.52 701	3.98 716	3.53 712	5.15 699	2.74 701	5.58 706	16.41 722	4.00 691	4.56 681	9.12 709	6.43 706	6.22 656	9.11 696	3.85 713	1.35 707	3.18 713	1.98 708	4.51 716	3.84 714

IMH	3.35 686	1.95 692	1.86 580	3.30 704	2.72 704	4.03 692	2.00 679	4.58 700	3.83 692	2.87 675	6.99 698	4.69 687	3.21 685	6.77 673	2.97 653	3.91 714	0.89 693	2.78 708	1.40 700	3.36 706	2.93 704

ktn	4.56 691	2.41 701	2.54 618	3.79 713	3.25 709	4.81 697	2.91 703	5.52 705	7.36 708	4.12 695	14.55 719	7.54 702	3.70 691	7.84 689	3.35 659	4.06 715	1.86 712	3.26 714	2.22 712	3.27 703	2.86 703

notaker	4.29 690	2.42 702	5.06 660	3.89 714	3.29 711	4.00 690	2.25 690	4.93 703	3.47 689	4.21 698	6.79 696	7.67 703	3.37 688	9.25 702	6.47 684	4.09 716	1.42 708	3.35 715	2.13 711	4.11 713	3.54 710

MADNet++	5.41 696	3.18 711	6.43 668	4.66 718	3.95 715	6.15 702	6.75 711	4.51 699	4.51 699	5.06 705	6.27 694	4.96 692	6.14 704	9.39 703	11.70 704	4.71 717	4.19 719	3.97 717	3.33 715	4.08 712	4.25 716

DGTPSM_ROB	13.06 716	8.27 715	22.29 716	9.53 720	18.14 718	11.53 710	31.97 728	10.82 718	16.25 717	7.14 712	19.39 725	10.12 712	16.69 721	9.85 708	22.49 723	4.77 718	8.72 722	5.37 720	10.24 729	6.15 719	11.56 722

DPSMNet_ROB	13.08 717	8.28 716	22.32 717	9.54 721	18.15 719	11.53 710	31.98 729	10.83 719	16.27 718	7.17 713	19.40 726	10.12 712	16.69 721	9.87 709	22.50 724	4.78 719	8.72 722	5.38 721	10.25 730	6.16 720	11.59 723

DPSimNet_ROB	24.77 728	9.69 718	61.46 744	3.56 710	19.46 721	25.95 720	77.56 747	5.09 704	16.60 723	21.50 730	29.82 732	25.12 732	85.69 747	13.37 719	23.07 726	7.23 720	17.79 732	8.55 724	7.57 725	4.57 717	31.84 739

TCMNet-wrong-test	10.42 712	11.55 719	15.31 698	20.99 726	18.49 720	13.94 713	10.69 714	16.07 722	4.14 695	5.27 706	5.64 692	16.22 719	12.57 713	7.57 685	10.26 701	7.44 721	2.38 713	4.30 719	3.43 716	11.37 724	10.87 721

HanzoNet	11.92 715	5.12 714	17.18 703	4.19 717	3.59 714	5.16 700	2.82 702	7.41 712	9.96 710	33.31 742	27.60 729	22.25 729	37.31 737	18.18 722	13.57 708	8.13 722	3.44 716	3.50 716	3.44 717	7.77 722	4.52 718

tt	6.61 703	0.28 232	6.10 666	3.77 712	2.17 690	11.53 710	19.61 721	13.53 721	5.81 705	3.00 680	2.82 660	4.97 693	6.33 705	3.83 607	7.23 689	9.13 723	11.32 729	5.87 722	6.22 724	6.01 718	2.63 701

iinet-test	18.01 720	18.04 721	23.78 719	20.87 724	19.69 722	26.45 721	35.63 731	25.63 727	15.99 715	13.41 720	13.26 715	20.54 721	17.74 724	20.59 723	25.07 727	9.57 724	8.78 724	9.86 726	9.83 726	13.20 725	12.18 724

IINet	18.01 720	18.04 721	23.78 719	20.87 724	19.69 722	26.45 721	35.63 731	25.63 727	15.99 715	13.41 720	13.26 715	20.54 721	17.73 723	20.59 723	25.07 727	9.57 724	8.78 724	9.86 726	9.83 726	13.20 725	12.18 724

PML	51.64 742	37.49 732	14.31 697	7.45 719	20.27 724	107.80 748	231.34 751	8.94 716	27.70 733	86.74 749	268.93 751	69.03 747	61.09 746	24.71 732	14.36 713	9.71 726	3.40 715	9.60 725	4.67 721	20.46 730	4.76 719

DPSM_ROB	19.12 722	19.13 724	25.13 722	22.15 728	20.86 725	28.06 724	37.75 734	27.18 729	16.95 725	14.25 722	15.07 720	21.66 724	18.69 726	21.83 726	26.51 730	10.15 727	9.30 727	10.45 728	10.41 731	14.00 727	12.85 727

DPSM	19.12 722	19.13 724	25.13 722	22.15 728	20.86 725	28.06 724	37.75 734	27.18 729	16.95 725	14.25 722	15.07 720	21.66 724	18.69 726	21.83 726	26.51 730	10.15 727	9.30 727	10.45 728	10.41 731	14.00 727	12.85 727

DLNR_Zeroshot_test	23.23 726	48.25 744	43.77 732	177.04 747	78.39 743	0.35 46	0.21 28	23.33 725	0.82 259	0.67 258	0.86 277	0.58 246	0.30 70	1.64 455	0.48 310	10.69 729	0.13 149	0.18 199	0.14 166	76.63 746	0.23 353

DLNR-FE	23.24 727	48.33 745	43.35 731	177.19 748	78.30 742	0.35 46	0.21 28	23.45 726	0.82 259	0.67 258	0.86 277	0.58 246	0.29 58	1.62 453	0.48 310	10.93 730	0.13 149	0.18 199	0.14 166	76.65 747	0.23 353

fast-reg	38.09 730	38.29 733	49.94 734	45.01 740	43.13 738	57.09 744	76.20 740	54.42 740	33.68 735	28.38 734	30.12 733	41.22 737	35.75 734	42.56 738	52.82 740	19.55 731	18.65 733	20.83 731	20.77 733	28.16 731	25.19 731

CasAABBNet	38.42 732	38.42 735	50.26 738	44.76 735	41.87 732	56.47 739	76.22 743	54.44 741	33.92 740	28.53 739	30.36 739	43.53 741	37.59 740	43.77 743	53.32 744	20.27 732	18.70 736	21.03 733	21.04 736	28.19 733	25.79 734

RAFT-FEzeroshot	38.43 733	38.42 735	50.19 735	44.92 738	41.98 735	56.48 741	76.24 744	54.46 743	33.87 738	28.51 737	30.31 737	43.61 742	37.54 738	43.76 740	53.32 744	20.29 733	18.70 736	21.03 733	21.04 736	28.21 735	25.79 734

RAFT-FE	38.43 733	38.42 735	50.19 735	44.92 738	41.98 735	56.48 741	76.24 744	54.46 743	33.87 738	28.51 737	30.31 737	43.61 742	37.54 738	43.76 740	53.32 744	20.29 733	18.70 736	21.03 733	21.04 736	28.21 735	25.79 734

Hybrid-DGEV	38.41 731	38.43 738	50.24 737	44.83 737	41.93 733	56.45 738	76.20 740	54.48 745	33.86 737	28.46 736	30.13 734	43.49 738	37.75 742	43.77 743	53.30 742	20.31 735	18.69 735	21.02 732	20.97 734	28.20 734	25.72 732

FlowAnything	38.45 735	38.38 734	50.32 739	44.77 736	41.97 734	56.43 737	76.20 740	54.49 746	34.43 742	28.45 735	30.15 735	43.52 740	37.69 741	43.76 740	53.31 743	20.36 736	18.71 739	21.03 733	21.10 740	28.18 732	25.74 733

Selective-RAFT-Error	38.47 736	38.44 739	50.38 740	44.74 734	42.01 737	56.47 739	76.24 744	54.44 741	34.02 741	28.59 740	30.30 736	43.51 739	38.10 743	43.69 739	53.24 741	20.36 736	18.72 740	21.05 737	21.02 735	28.25 737	25.87 737

LSM0	42.92 741	38.72 740	50.66 741	47.49 741	110.18 749	56.77 743	75.87 739	54.87 747	33.74 736	29.48 741	31.12 740	43.77 744	37.12 736	43.85 745	53.44 747	20.50 738	18.67 734	21.05 737	21.07 739	28.37 738	41.73 740

Selective-IGEV-i1pa	20.34 724	26.89 730	23.27 718	3.54 709	1.82 685	32.96 734	20.08 722	31.17 733	25.55 728	24.32 731	27.65 730	33.37 733	27.28 731	32.74 734	27.03 732	20.62 739	6.83 721	12.51 730	4.91 722	3.61 708	20.74 730

LRCNet_RVC	22.79 725	32.09 731	22.06 715	29.83 730	26.15 728	4.40 696	0.84 572	22.64 724	2.10 655	26.93 733	29.25 731	23.03 731	15.56 720	23.91 728	18.92 719	32.00 740	20.04 741	34.68 740	32.13 741	30.66 739	28.52 738

xxxxx1	54.34 743	26.72 727	27.03 725	114.14 744	99.00 744	30.68 729	47.19 736	32.52 734	26.09 729	17.85 725	17.48 722	21.86 726	20.92 728	24.38 729	33.78 733	34.73 741	41.33 743	157.67 748	175.68 748	65.82 743	71.99 746

tt_ll	54.34 743	26.72 727	27.03 725	114.14 744	99.00 744	30.68 729	47.19 736	32.52 734	26.09 729	17.85 725	17.48 722	21.86 726	20.92 728	24.38 729	33.78 733	34.73 741	41.33 743	157.67 748	175.68 748	65.82 743	71.99 746

ff	54.34 743	26.72 727	27.03 725	114.14 744	99.00 744	30.68 729	47.19 736	32.52 734	26.09 729	17.85 725	17.48 722	21.86 726	20.92 728	24.38 729	33.78 733	34.73 741	41.33 743	157.67 748	175.68 748	65.82 743	71.99 746

HaxPig	39.02 737	41.39 741	41.59 729	30.10 731	32.36 729	29.49 726	27.65 726	30.56 732	37.94 743	43.75 743	43.81 741	33.42 734	35.69 733	41.51 736	40.33 738	43.91 744	47.48 747	45.87 741	47.14 743	42.29 740	44.06 742

AVERAGE_ROB	40.42 738	42.30 742	42.61 730	36.91 733	35.54 731	30.42 728	27.59 725	37.45 739	38.45 744	44.87 744	44.27 742	37.55 736	36.69 735	41.82 737	40.25 737	45.36 745	46.73 746	47.09 742	46.32 742	42.47 741	43.74 741

MEDIAN_ROB	42.01 739	44.30 743	44.14 733	35.08 732	34.90 730	31.33 732	29.90 727	36.77 738	40.11 745	47.14 747	46.55 743	37.49 735	38.50 744	44.30 746	42.32 739	47.93 746	49.31 748	49.68 743	49.00 744	44.98 742	46.46 743

RSGM-EC	88.73 746	82.35 746	50.81 742	105.24 742	99.50 747	93.69 746	125.26 748	90.19 748	46.12 746	45.12 745	57.25 747	101.03 748	88.09 748	153.95 748	152.34 749	105.29 747	59.41 749	113.44 746	52.73 745	91.73 748	61.05 744

acva	88.73 746	82.35 746	50.81 742	105.24 742	99.50 747	93.69 746	125.26 748	90.19 748	46.12 746	45.12 745	57.25 747	101.03 748	88.09 748	153.95 748	152.34 749	105.29 747	59.41 749	113.44 746	52.73 745	91.73 748	61.05 744

Anonymous_1	42.79 740	18.71 723	24.75 721	21.81 727	45.16 739	27.68 723	37.52 733	28.64 731	16.34 719	14.72 724	14.53 718	20.60 723	17.82 725	21.52 725	25.88 729	113.45 749	8.91 726	100.63 745	126.37 747	158.50 750	12.31 726

Selective-IGEV-i16pa	99.10 748	136.42 748	18.03 708	1.63 681	1.03 655	188.26 750	3.57 706	184.13 751	171.49 751	89.33 750	181.04 749	121.37 750	199.53 751	226.69 751	143.13 748	134.07 750	21.81 742	32.22 739	4.64 720	2.18 684	121.36 749

test_example2	192.91 749	210.59 749	206.44 749	199.86 749	204.90 750	172.02 749	182.95 750	138.34 750	134.89 750	193.14 751	200.54 750	186.77 751	177.82 750	204.95 750	207.57 751	221.83 751	238.70 751	186.02 751	190.07 751	226.94 751	173.78 750

ccccc		492.94 750		530.37 750	529.69 751	476.06 751		494.48 752		446.40 752		473.27 752		541.46 752		660.58 752	458.79 752	353.88 752	309.98 752	597.94 752

Low-res two-view benchmark