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

LACA3	0.10 2	0.11 139	0.16 1	0.15 4	0.07 1	0.16 91	0.14 107	0.14 6	0.14 23	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.10 76	0.16 49	0.09 1	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.05 1

LACA1	0.10 2	0.13 235	0.17 7	0.16 12	0.07 1	0.16 91	0.12 37	0.16 12	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.09 25	0.10 76	0.14 11	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1

BridgeDepth_RVC	0.10 2	0.09 53	0.18 11	0.13 1	0.07 1	0.16 91	0.10 8	0.21 63	0.15 38	0.10 23	0.10 32	0.09 25	0.12 155	0.14 11	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.05 32	0.06 93	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.11 9	0.11 139	0.22 53	0.19 119	0.07 1	0.16 91	0.12 37	0.18 25	0.13 12	0.08 2	0.09 15	0.14 173	0.14 230	0.15 28	0.11 14	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.05 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.12 25	0.08 22	0.18 11	0.17 35	0.07 1	0.17 128	0.13 75	0.19 40	0.17 60	0.12 69	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.19 110	0.12 40	0.08 265	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.05 1

trnet	0.14 91	0.09 53	0.26 90	0.15 4	0.07 1	0.21 259	0.12 37	0.25 137	0.26 238	0.16 172	0.21 233	0.15 194	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.09 366	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13

s12784h	0.18 193	0.09 53	0.38 191	0.18 66	0.07 1	0.33 494	0.19 357	0.39 350	0.34 364	0.24 286	0.25 281	0.18 239	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.05 1

LACA2	0.12 25	0.17 398	0.32 151	0.16 12	0.08 8	0.16 91	0.13 75	0.18 25	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.15 28	0.10 2	0.07 117	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.06 93	0.05 1

MatchStereo	0.11 9	0.08 22	0.30 129	0.16 12	0.08 8	0.09 1	0.12 37	0.21 63	0.18 79	0.10 23	0.16 148	0.08 2	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
CSFM-Stereo	0.12 25	0.08 22	0.17 7	0.16 12	0.08 8	0.16 91	0.13 75	0.22 77	0.13 12	0.11 39	0.11 44	0.10 48	0.11 114	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.12 408	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.12 313

Monster-pub-mixall	0.13 45	0.07 2	0.20 24	0.17 35	0.08 8	0.11 14	0.09 2	0.21 63	0.13 12	0.12 69	0.11 44	0.08 2	0.08 14	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.35 669	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.09 130

xyz-stereo-finetune	0.17 181	0.17 398	0.29 119	0.17 35	0.08 8	0.24 338	0.21 425	0.30 221	0.32 333	0.19 224	0.22 247	0.19 253	0.15 251	0.30 348	0.22 389	0.06 44	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.07 30

xyz-stereo	1.43 691	0.11 139	17.43 729	0.18 66	0.08 8	4.86 709	0.18 311	0.31 243	0.35 377	0.37 509	2.75 709	0.41 516	0.31 525	0.58 519	0.33 516	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.06 104	0.06 93	0.06 13

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 252	0.74 678	0.71 526	0.17 35	0.08 8	0.15 54	0.15 154	0.19 40	0.18 79	0.13 100	0.12 64	0.10 48	0.08 14	0.16 49	0.14 144	0.34 666	0.12 408	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.24 539

CASnet	0.15 128	0.13 235	0.30 129	0.22 278	0.08 8	0.15 54	0.14 107	0.28 182	0.26 238	0.23 276	0.20 213	0.15 194	0.11 114	0.18 89	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.11 490	0.09 395	0.08 246	0.05 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.16 159	0.11 139	0.43 244	0.16 12	0.08 8	0.25 358	0.14 107	0.23 92	0.29 290	0.25 299	0.30 337	0.16 208	0.12 155	0.18 89	0.13 95	0.08 265	0.07 187	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.08 76

CREStereo	0.14 91	0.09 53	0.27 107	0.14 2	0.08 8	0.22 291	0.15 154	0.26 153	0.26 238	0.16 172	0.21 233	0.14 173	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.09 366	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.06 13
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
depth_test_26	0.11 9	0.08 22	0.22 53	0.16 12	0.09 18	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.16 50	0.12 69	0.16 148	0.11 87	0.08 14	0.14 11	0.10 2	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

LGCAT	0.15 128	0.07 2	0.19 15	0.15 4	0.09 18	0.13 28	0.12 37	0.13 5	0.10 3	0.13 100	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.31 363	0.14 144	0.23 639	0.24 610	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.41 637

mm2	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 9	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

mm1	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.10 9	0.12 37	0.15 8	0.14 23	0.08 2	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

CAR	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.14 36	0.10 8	0.19 40	0.13 12	0.12 69	0.10 32	0.08 2	0.07 3	0.18 89	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.10 204

MSE-Stereo	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.14 36	0.10 8	0.19 40	0.13 12	0.11 39	0.10 32	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.12 40	0.06 44	0.16 494	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.10 204

monster-pro	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 610	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

PointNet	0.11 9	0.08 22	0.19 15	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.15 154	0.18 25	0.16 50	0.09 9	0.11 44	0.12 120	0.10 76	0.15 28	0.13 95	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 313

TS12	0.13 45	0.09 53	0.21 40	0.21 212	0.09 18	0.19 187	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.15 153	0.19 201	0.12 120	0.13 200	0.18 89	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.06 13

aanet-new-36k	0.14 91	0.17 398	0.45 261	0.22 278	0.09 18	0.17 128	0.15 154	0.24 114	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.18 89	0.11 14	0.05 1	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.12 313

aanet-new-34k	0.14 91	0.16 363	0.39 200	0.19 119	0.09 18	0.14 36	0.15 154	0.22 77	0.19 106	0.12 69	0.15 135	0.11 87	0.13 200	0.14 11	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 451

aanet-new-14k	0.13 45	0.13 235	0.33 161	0.21 212	0.09 18	0.13 28	0.13 75	0.26 153	0.23 175	0.12 69	0.15 135	0.09 25	0.14 230	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.11 255

PSi22	0.17 181	0.18 423	0.42 236	0.20 167	0.09 18	0.16 91	0.11 21	0.30 221	0.25 222	0.13 100	0.15 135	0.21 289	0.13 200	0.30 348	0.16 217	0.06 44	0.22 580	0.05 1	0.04 1	0.08 246	0.13 350

Foundation-i1b	0.15 128	0.08 22	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.16 91	0.16 206	0.27 168	0.29 290	0.15 153	0.15 135	0.18 239	0.12 155	0.18 89	0.14 144	0.07 117	0.23 594	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.21 500

GeoVLM	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.11 114	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

Test_v1	0.11 9	0.08 22	0.17 7	0.15 4	0.09 18	0.13 28	0.12 37	0.23 92	0.17 60	0.10 23	0.10 32	0.08 2	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.07 30

VMStereo-Base	0.14 91	0.09 53	0.29 119	0.16 12	0.09 18	0.18 159	0.12 37	0.24 114	0.25 222	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.13 200	0.19 110	0.14 144	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.08 76

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.16 1	0.17 35	0.09 18	0.09 1	0.14 107	0.11 1	0.16 50	0.07 1	0.09 15	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.06 13

MonSter++	0.11 9	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.10 76	0.16 49	0.14 144	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.13 350

HiDET	0.12 25	0.07 2	0.20 24	0.15 4	0.09 18	0.14 36	0.12 37	0.20 48	0.16 50	0.10 23	0.10 32	0.11 87	0.09 35	0.19 110	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

LCMNet	0.12 25	0.08 22	0.20 24	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.19 40	0.20 120	0.10 23	0.11 44	0.11 87	0.10 76	0.20 139	0.16 217	0.07 117	0.11 379	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.14 388

MonStereo	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 610	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

Monster-pub-eth3d	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.19 110	0.13 95	0.05 1	0.24 610	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

depthmonostereo	0.15 128	0.12 191	0.34 166	0.19 119	0.09 18	0.20 228	0.15 154	0.28 182	0.24 195	0.16 172	0.18 189	0.16 208	0.18 331	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.07 187	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

2.25w	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.19 106	0.14 128	0.18 189	0.09 25	0.10 76	0.23 213	0.15 186	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.12 313

2.5w	0.13 45	0.10 90	0.23 60	0.18 66	0.09 18	0.15 54	0.15 154	0.21 63	0.16 50	0.12 69	0.13 83	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.12 313

2.75w_new	0.13 45	0.10 90	0.25 77	0.16 12	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.13 83	0.08 2	0.11 114	0.22 188	0.15 186	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.10 204

3.25w_new	0.13 45	0.09 53	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.18 159	0.10 8	0.23 92	0.18 79	0.15 153	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.06 104	0.04 1	0.11 255

3.25w	0.13 45	0.09 53	0.24 67	0.17 35	0.09 18	0.18 159	0.10 8	0.23 92	0.18 79	0.15 153	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.17 522	0.05 1	0.06 104	0.04 1	0.11 255

3.5w_stereo	0.12 25	0.11 139	0.21 40	0.17 35	0.09 18	0.17 128	0.09 2	0.23 92	0.17 60	0.14 128	0.13 83	0.10 48	0.11 114	0.22 188	0.13 95	0.05 1	0.11 379	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.08 76

3w_stereo	0.14 91	0.11 139	0.31 138	0.19 119	0.09 18	0.16 91	0.16 206	0.28 182	0.20 120	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.12 155	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.19 548	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.10 204

2w_stereo	0.13 45	0.11 139	0.21 40	0.18 66	0.09 18	0.17 128	0.14 107	0.29 201	0.20 120	0.15 153	0.14 118	0.08 2	0.11 114	0.15 28	0.13 95	0.05 1	0.12 408	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

xyz-stereo-finetune2	0.18 193	0.16 363	0.32 151	0.16 12	0.09 18	0.27 386	0.19 357	0.29 201	0.21 146	0.23 276	0.29 321	0.21 289	0.23 396	0.37 425	0.23 409	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.07 30

MLG-Stereo	0.11 9	0.08 22	0.26 90	0.19 119	0.09 18	0.15 54	0.11 21	0.18 25	0.13 12	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.08 14	0.18 89	0.12 40	0.06 44	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-G_1	0.12 25	0.08 22	0.28 113	0.20 167	0.09 18	0.21 259	0.09 2	0.20 48	0.12 5	0.11 39	0.10 32	0.11 87	0.10 76	0.22 188	0.11 14	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

LG-G	0.12 25	0.08 22	0.28 113	0.20 167	0.09 18	0.21 259	0.09 2	0.20 48	0.12 5	0.11 39	0.10 32	0.11 87	0.10 76	0.22 188	0.11 14	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

LGtest1	0.10 2	0.09 53	0.19 15	0.18 66	0.09 18	0.13 28	0.09 2	0.17 19	0.13 12	0.10 23	0.08 11	0.09 25	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 45	0.15 321	0.21 40	0.27 514	0.09 18	0.15 54	0.13 75	0.23 92	0.21 146	0.12 69	0.11 44	0.10 48	0.13 200	0.22 188	0.13 95	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

MonSter	0.13 45	0.09 53	0.20 24	0.17 35	0.09 18	0.15 54	0.12 37	0.25 137	0.20 120	0.09 9	0.11 44	0.08 2	0.07 3	0.20 139	0.13 95	0.05 1	0.24 610	0.05 1	0.09 395	0.05 4	0.13 350

DEFOM-Stereo	0.11 9	0.10 90	0.21 40	0.18 66	0.09 18	0.21 259	0.14 107	0.14 6	0.17 60	0.11 39	0.10 32	0.09 25	0.08 14	0.21 160	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

WCG-NET	0.15 128	0.12 191	0.31 138	0.18 66	0.09 18	0.18 159	0.17 251	0.23 92	0.29 290	0.18 217	0.22 247	0.15 194	0.12 155	0.19 110	0.13 95	0.06 44	0.12 408	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.06 13

WCG-NET（raft）	0.16 159	0.14 285	0.32 151	0.18 66	0.09 18	0.19 187	0.16 206	0.24 114	0.27 256	0.19 224	0.19 201	0.20 273	0.12 155	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.17 522	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

LoS	0.15 128	0.09 53	0.34 166	0.17 35	0.09 18	0.22 291	0.14 107	0.27 168	0.27 256	0.15 153	0.18 189	0.19 253	0.14 230	0.23 213	0.14 144	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.06 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	0.20 252	0.11 139	0.58 451	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.39 350	0.42 468	0.29 360	0.31 349	0.17 224	0.22 381	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

fff	0.20 252	0.15 321	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

ADStereo(finetuned)	0.21 293	0.15 321	0.59 460	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.37 319	0.41 456	0.30 383	0.31 349	0.19 253	0.31 525	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.10 204

GLC_STEREO	0.15 128	0.11 139	0.31 138	0.22 278	0.09 18	0.17 128	0.15 154	0.24 114	0.28 267	0.17 195	0.20 213	0.17 224	0.11 114	0.24 228	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.07 30

DCANet	0.20 252	0.15 321	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.37 319	0.41 456	0.30 383	0.31 349	0.19 253	0.23 396	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.10 204

csc	0.20 252	0.15 321	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

cscssc	0.20 252	0.15 321	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.19 187	0.18 311	0.38 328	0.46 517	0.29 360	0.31 349	0.18 239	0.28 481	0.21 160	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

111	0.22 320	0.22 488	0.57 435	0.19 119	0.09 18	0.24 338	0.17 251	0.44 419	0.46 517	0.24 286	0.30 337	0.29 398	0.22 381	0.25 249	0.19 313	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.15 407

PMTNet	0.16 159	0.09 53	0.31 138	0.15 4	0.09 18	0.23 315	0.15 154	0.26 153	0.24 195	0.17 195	0.21 233	0.16 208	0.14 230	0.23 213	0.14 144	0.29 660	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.07 30

HITNet	0.22 320	0.23 507	0.60 467	0.20 167	0.09 18	0.27 386	0.15 154	0.45 428	0.33 352	0.29 360	0.33 383	0.27 372	0.22 381	0.29 332	0.27 460	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255
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
MLCV	0.25 412	0.23 507	0.59 460	0.22 278	0.09 18	0.30 445	0.18 311	0.40 361	0.38 419	0.38 518	0.44 510	0.31 428	0.22 381	0.44 457	0.32 507	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.08 76

Anonymus	0.13 45	0.08 22	0.20 24	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.21 63	0.17 60	0.11 39	0.09 15	0.14 173	0.12 155	0.18 89	0.15 186	0.08 265	0.09 299	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

GGDA	0.19 221	0.20 456	0.53 390	0.18 66	0.10 72	0.21 259	0.16 206	0.35 287	0.32 333	0.22 266	0.29 321	0.19 253	0.16 272	0.38 428	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.09 130

MGA	0.12 25	0.08 22	0.26 90	0.16 12	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.18 25	0.13 12	0.11 39	0.09 15	0.09 25	0.07 3	0.20 139	0.12 40	0.07 117	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 130

aanet-new-60k	0.14 91	0.15 321	0.54 404	0.20 167	0.10 72	0.16 91	0.12 37	0.21 63	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.11 87	0.11 114	0.19 110	0.10 2	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.15 407

aanet-new-78k	0.17 181	0.14 285	0.80 557	0.21 212	0.10 72	0.14 36	0.14 107	0.23 92	0.17 60	0.10 23	0.13 83	0.10 48	0.13 200	0.19 110	0.11 14	0.05 1	0.16 494	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.26 566

aanet-32k-new	0.15 128	0.18 423	0.43 244	0.21 212	0.10 72	0.16 91	0.15 154	0.22 77	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.09 25	0.13 200	0.18 89	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.23 525

aanet-new-28k	0.15 128	0.16 363	0.50 338	0.20 167	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.20 48	0.15 38	0.13 100	0.14 118	0.12 120	0.12 155	0.17 69	0.12 40	0.06 44	0.08 253	0.06 48	0.07 203	0.07 172	0.18 451

aanet-new-16k	0.13 45	0.14 285	0.39 200	0.20 167	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.20 120	0.12 69	0.12 64	0.12 120	0.11 114	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.14 388

aanet-new-12k	0.13 45	0.12 191	0.32 151	0.23 339	0.10 72	0.16 91	0.14 107	0.25 137	0.20 120	0.13 100	0.11 44	0.10 48	0.13 200	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.12 313

aanet-new-8k	0.14 91	0.14 285	0.34 166	0.21 212	0.10 72	0.18 159	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.11 39	0.12 64	0.10 48	0.13 200	0.18 89	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.11 255

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 91	0.09 53	0.38 191	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.14 107	0.20 48	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.31 596

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 25	0.10 90	0.23 60	0.19 119	0.10 72	0.15 54	0.16 206	0.24 114	0.17 60	0.11 39	0.16 148	0.09 25	0.11 114	0.13 4	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.17 445

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 45	0.10 90	0.26 90	0.19 119	0.10 72	0.13 28	0.16 206	0.26 153	0.22 159	0.12 69	0.16 148	0.09 25	0.11 114	0.14 11	0.11 14	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.26 566

LiteMatch	0.13 45	0.15 321	0.19 15	0.20 167	0.10 72	0.15 54	0.17 251	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.11 87	0.22 381	0.16 49	0.23 409	0.08 265	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

Lsterematch	0.20 252	0.15 321	0.44 255	0.20 167	0.10 72	0.22 291	0.17 251	0.27 168	0.34 364	0.28 335	0.37 428	0.24 334	0.22 381	0.25 249	0.23 409	0.08 265	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

Pro-Stereo	0.10 2	0.07 2	0.16 1	0.17 35	0.10 72	0.17 128	0.13 75	0.11 1	0.14 23	0.10 23	0.09 15	0.08 2	0.06 1	0.22 188	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.08 295	0.05 4	0.06 13

252Zero-FE	0.18 193	0.08 22	0.28 113	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.11 21	0.22 77	0.22 159	0.76 658	0.11 44	0.09 25	0.08 14	0.17 69	0.15 186	0.07 117	0.51 685	0.06 48	0.08 295	0.06 93	0.10 204

Zero-FE251	0.17 181	0.09 53	0.38 191	0.18 66	0.10 72	0.20 228	0.13 75	0.20 48	0.15 38	0.75 655	0.13 83	0.13 142	0.11 114	0.16 49	0.16 217	0.08 265	0.10 342	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.18 451

Wavelet-MonSter	0.12 25	0.08 22	0.25 77	0.18 66	0.10 72	0.13 28	0.12 37	0.16 12	0.14 23	0.11 39	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.15 186	0.05 1	0.16 494	0.05 1	0.07 203	0.05 4	0.12 313

Replicate-Monster	0.15 128	0.12 191	0.40 215	0.17 35	0.10 72	0.17 128	0.10 8	0.24 114	0.20 120	0.12 69	0.10 32	0.10 48	0.10 76	0.28 310	0.12 40	0.06 44	0.31 655	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.21 500

S2M2_XL	0.10 2	0.10 90	0.24 67	0.14 2	0.10 72	0.09 1	0.09 2	0.12 3	0.09 1	0.11 39	0.12 64	0.09 25	0.09 35	0.12 2	0.11 14	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.07 30
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.15 128	0.11 139	0.32 151	0.19 119	0.10 72	0.17 128	0.14 107	0.26 153	0.20 120	0.18 217	0.23 261	0.16 208	0.16 272	0.14 11	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

asda	0.13 45	0.11 139	0.24 67	0.18 66	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.25 137	0.17 60	0.12 69	0.11 44	0.08 2	0.11 114	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.11 255

asd	0.12 25	0.10 90	0.23 60	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.14 23	0.13 100	0.12 64	0.09 25	0.11 114	0.21 160	0.12 40	0.05 1	0.14 448	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.09 130

DilatedVolume-Stereo	0.15 128	0.09 53	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.21 259	0.14 107	0.24 114	0.22 159	0.22 266	0.21 233	0.16 208	0.15 251	0.24 228	0.17 248	0.07 117	0.07 187	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.08 76

4.25_new	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

4.5w_new	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

4.5_new	0.13 45	0.12 191	0.24 67	0.17 35	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.17 60	0.13 100	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.06 93	0.09 130

4.5w-stereo	0.13 45	0.12 191	0.24 67	0.17 35	0.10 72	0.14 36	0.12 37	0.22 77	0.17 60	0.13 100	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.06 93	0.09 130

4.25w-stereo	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.18 66	0.10 72	0.17 128	0.12 37	0.22 77	0.15 38	0.13 100	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.11 255

4w-stereo	0.13 45	0.11 139	0.31 138	0.17 35	0.10 72	0.15 54	0.10 8	0.20 48	0.14 23	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.12 155	0.23 213	0.13 95	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.15 407

1w_stereo	0.13 45	0.09 53	0.17 7	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.15 154	0.27 168	0.22 159	0.14 128	0.16 148	0.08 2	0.12 155	0.19 110	0.14 144	0.05 1	0.10 342	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.09 130

LG-Stereo_L2	0.11 9	0.09 53	0.22 53	0.18 66	0.10 72	0.12 21	0.13 75	0.18 25	0.14 23	0.10 23	0.07 3	0.08 2	0.08 14	0.17 69	0.11 14	0.06 44	0.08 253	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_L1	0.11 9	0.09 53	0.22 53	0.18 66	0.10 72	0.12 21	0.13 75	0.18 25	0.12 5	0.09 9	0.07 3	0.08 2	0.07 3	0.18 89	0.11 14	0.06 44	0.10 342	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

MLG-Stereo_test3	0.11 9	0.08 22	0.22 53	0.19 119	0.10 72	0.16 91	0.11 21	0.18 25	0.13 12	0.11 39	0.07 3	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.12 40	0.07 117	0.09 299	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.08 76

castereo++	0.14 91	0.13 235	0.25 77	0.19 119	0.10 72	0.27 386	0.13 75	0.24 114	0.26 238	0.11 39	0.13 83	0.16 208	0.10 76	0.18 89	0.11 14	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.07 30

castereo	0.14 91	0.11 139	0.22 53	0.19 119	0.10 72	0.20 228	0.19 357	0.32 252	0.28 267	0.13 100	0.18 189	0.16 208	0.16 272	0.16 49	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30

fffft	0.14 91	0.12 191	0.30 129	0.19 119	0.10 72	0.17 128	0.18 311	0.23 92	0.17 60	0.14 128	0.11 44	0.13 142	0.10 76	0.24 228	0.18 278	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.14 91	0.15 321	0.29 119	0.19 119	0.10 72	0.19 187	0.17 251	0.21 63	0.21 146	0.15 153	0.13 83	0.12 120	0.11 114	0.25 249	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.06 93	0.08 76

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 91	0.09 53	0.37 186	0.18 66	0.10 72	0.15 54	0.14 107	0.20 48	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.31 596

SMFormer	0.27 465	0.13 235	0.47 285	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.34 524	0.10 438	0.16 494	0.08 253	0.09 395	0.10 412	0.16 424

tta	0.27 465	0.13 235	0.47 285	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.34 524	0.10 438	0.16 494	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.13 350

qqq1	0.26 435	0.13 235	0.47 285	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.21 371	0.10 438	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.13 350

fff1	0.26 435	0.13 235	0.47 285	0.20 167	0.10 72	0.28 405	0.19 357	0.54 526	0.48 539	0.35 478	0.42 486	0.31 428	0.27 458	0.60 532	0.21 371	0.10 438	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.13 350

Any-RAFT	0.18 193	0.09 53	0.33 161	0.19 119	0.10 72	0.29 430	0.16 206	0.44 419	0.32 333	0.25 299	0.27 304	0.29 398	0.16 272	0.23 213	0.13 95	0.08 265	0.07 187	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.07 30

AnonymousM	0.19 221	0.20 456	0.30 129	0.18 66	0.10 72	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.27 256	0.27 321	0.21 233	0.18 239	0.14 230	0.21 160	0.16 217	0.09 366	0.08 253	0.38 670	0.15 600	0.06 93	0.08 76

XX-TBD	0.16 159	0.21 469	0.43 244	0.22 278	0.10 72	0.23 315	0.15 154	0.23 92	0.28 267	0.22 266	0.26 290	0.14 173	0.12 155	0.16 49	0.14 144	0.08 265	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.07 172	0.06 13

BEATNet_4x	0.25 412	0.25 536	0.66 498	0.23 339	0.10 72	0.29 430	0.14 107	0.49 471	0.34 364	0.31 400	0.35 402	0.32 439	0.26 449	0.34 399	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.13 350

SME	0.24 386	0.30 572	0.50 338	0.23 339	0.11 120	0.37 540	0.17 251	0.39 350	0.31 320	0.26 309	0.29 321	0.19 253	0.22 381	0.55 505	0.27 460	0.10 438	0.08 253	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.10 204

PhaseNet	0.13 45	0.10 90	0.23 60	0.19 119	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.25 137	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.16 208	0.12 155	0.20 139	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

TestStereo_HLe17	0.21 293	0.24 520	0.77 546	0.17 35	0.11 120	0.22 291	0.17 251	0.42 387	0.31 320	0.20 236	0.25 281	0.18 239	0.15 251	0.39 433	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.08 76

TestStereo_HL3	0.23 354	0.18 423	1.11 629	0.17 35	0.11 120	0.24 338	0.16 206	0.36 302	0.21 146	0.27 321	0.39 455	0.23 313	0.20 360	0.41 443	0.15 186	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130

TestStereo_HL2	0.20 252	0.19 441	0.54 404	0.17 35	0.11 120	0.21 259	0.15 154	0.35 287	0.31 320	0.23 276	0.31 349	0.19 253	0.17 297	0.40 438	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

TestStereo-Hl	0.20 252	0.16 363	0.50 338	0.18 66	0.11 120	0.23 315	0.17 251	0.38 328	0.30 308	0.23 276	0.27 304	0.22 297	0.19 354	0.39 433	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.08 76

derf	0.11 9	0.07 2	0.21 40	0.18 66	0.11 120	0.11 14	0.11 21	0.17 19	0.15 38	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.06 44	0.07 187	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.13 350

LiteMatch*	0.12 25	0.07 2	0.26 90	0.16 12	0.11 120	0.13 28	0.13 75	0.19 40	0.15 38	0.10 23	0.09 15	0.09 25	0.11 114	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.14 388

aanet-new-90k	0.15 128	0.14 285	0.49 317	0.21 212	0.11 120	0.15 54	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.10 23	0.12 64	0.10 48	0.12 155	0.21 160	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 602

aanet-new-70k	0.13 45	0.13 235	0.40 215	0.20 167	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.22 77	0.16 50	0.11 39	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.21 160	0.10 2	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.13 350

aanet-new-32k	0.13 45	0.15 321	0.39 200	0.20 167	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.19 40	0.14 23	0.12 69	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.15 28	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

aanet-new-30k	0.13 45	0.15 321	0.39 200	0.20 167	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.19 40	0.14 23	0.12 69	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.15 28	0.10 2	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.12 313

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 128	0.13 235	0.41 226	0.20 167	0.11 120	0.14 36	0.14 107	0.22 77	0.17 60	0.12 69	0.13 83	0.10 48	0.10 76	0.16 49	0.13 95	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.43 645

aanet-new-22k	0.15 128	0.15 321	0.44 255	0.22 278	0.11 120	0.15 54	0.13 75	0.24 114	0.19 106	0.12 69	0.14 118	0.12 120	0.12 155	0.17 69	0.11 14	0.05 1	0.08 253	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.27 574

aanet-new-10k	0.14 91	0.15 321	0.37 186	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.26 153	0.18 79	0.13 100	0.13 83	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.10 204

Foundation-i1c-attn	0.15 128	0.07 2	0.20 24	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.15 154	0.26 153	0.29 290	0.15 153	0.16 148	0.17 224	0.14 230	0.19 110	0.15 186	0.07 117	0.22 580	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.26 566

Foundation-i1a	0.16 159	0.08 22	0.20 24	0.18 66	0.11 120	0.18 159	0.16 206	0.26 153	0.30 308	0.17 195	0.16 148	0.19 253	0.13 200	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.21 568	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.26 566

DepthFocus	0.10 2	0.07 2	0.26 90	0.15 4	0.11 120	0.10 9	0.13 75	0.15 8	0.09 1	0.12 69	0.10 32	0.09 25	0.08 14	0.13 4	0.10 2	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.06 93	0.05 1

BStereo	0.14 91	0.10 90	0.46 277	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.15 154	0.25 137	0.23 175	0.12 69	0.11 44	0.12 120	0.09 35	0.17 69	0.17 248	0.05 1	0.07 187	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.09 130

Anonymus123	0.16 159	0.10 90	0.46 277	0.18 66	0.11 120	0.41 564	0.15 154	0.30 221	0.23 175	0.12 69	0.11 44	0.12 120	0.09 35	0.17 69	0.17 248	0.05 1	0.07 187	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.09 130

AdaDepth	0.13 45	0.10 90	0.32 151	0.20 167	0.11 120	0.19 187	0.13 75	0.16 12	0.16 50	0.10 23	0.10 32	0.10 48	0.09 35	0.19 110	0.12 40	0.05 1	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.11 255

qwe	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.17 35	0.11 120	0.15 54	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.13 83	0.09 25	0.10 76	0.23 213	0.13 95	0.05 1	0.18 534	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.09 130

3.75w	0.12 25	0.10 90	0.21 40	0.17 35	0.11 120	0.18 159	0.12 37	0.24 114	0.15 38	0.13 100	0.12 64	0.08 2	0.10 76	0.18 89	0.12 40	0.05 1	0.14 448	0.05 1	0.05 32	0.05 4	0.08 76

IGEV	0.12 25	0.07 2	0.19 15	0.16 12	0.11 120	0.16 91	0.13 75	0.22 77	0.17 60	0.12 69	0.15 135	0.09 25	0.07 3	0.16 49	0.12 40	0.06 44	0.10 342	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.08 76

MLG-Stereo_test1	0.11 9	0.09 53	0.26 90	0.18 66	0.11 120	0.15 54	0.11 21	0.17 19	0.11 4	0.09 9	0.06 1	0.10 48	0.07 3	0.17 69	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.07 30

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 91	0.10 90	0.27 107	0.21 212	0.11 120	0.16 91	0.14 107	0.24 114	0.17 60	0.17 195	0.20 213	0.18 239	0.11 114	0.16 49	0.17 248	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.09 130

LG-Stereo	0.14 91	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.11 120	0.16 91	0.18 311	0.23 92	0.19 106	0.12 69	0.18 189	0.11 87	0.09 35	0.15 28	0.14 144	0.06 44	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.07 30

MM-Stereo_test2	0.19 221	0.11 139	0.47 285	0.25 436	0.11 120	0.21 259	0.20 397	0.28 182	0.24 195	0.16 172	0.17 169	0.13 142	0.11 114	0.21 160	0.14 144	0.06 44	0.26 623	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.41 637

tt45	0.15 128	0.14 285	0.29 119	0.19 119	0.11 120	0.23 315	0.18 311	0.23 92	0.18 79	0.16 172	0.13 83	0.14 173	0.10 76	0.31 363	0.15 186	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.08 76

tg	0.18 193	0.15 321	0.34 166	0.22 278	0.11 120	0.23 315	0.15 154	0.35 287	0.27 256	0.20 236	0.25 281	0.20 273	0.12 155	0.25 249	0.16 217	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.08 246	0.13 350

ITSA-stereo	0.26 435	0.16 363	0.39 200	0.24 394	0.11 120	0.28 405	0.18 311	0.58 578	0.59 611	0.32 425	0.32 361	0.33 449	0.28 481	0.51 483	0.34 524	0.11 481	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.15 407

RAStereo	0.14 91	0.15 321	0.40 215	0.22 278	0.11 120	0.15 54	0.18 311	0.25 137	0.24 195	0.13 100	0.17 169	0.11 87	0.09 35	0.15 28	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.05 1

test_sample2	0.23 354	0.12 191	0.39 200	0.20 167	0.11 120	0.28 405	0.22 460	0.45 428	0.33 352	0.27 321	0.34 394	0.30 419	0.25 430	0.46 465	0.23 409	0.09 366	0.15 479	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.19 469

MGS-Stereo	0.15 128	0.12 191	0.38 191	0.19 119	0.11 120	0.18 159	0.17 251	0.21 63	0.23 175	0.14 128	0.24 271	0.16 208	0.10 76	0.19 110	0.13 95	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.10 412	0.07 30

knoymous	0.18 193	0.10 90	0.35 174	0.17 35	0.11 120	0.21 259	0.17 251	0.33 271	0.24 195	0.24 286	0.28 312	0.27 372	0.16 272	0.24 228	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.06 104	0.09 347	0.10 204

Selective-RAFT	0.19 221	0.14 285	0.37 186	0.24 394	0.11 120	0.30 445	0.15 154	0.35 287	0.34 364	0.17 195	0.17 169	0.22 297	0.18 331	0.29 332	0.18 278	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.08 246	0.08 76

RCA-Stereo	0.17 181	0.10 90	0.33 161	0.20 167	0.11 120	0.19 187	0.17 251	0.39 350	0.36 393	0.21 246	0.25 281	0.17 224	0.17 297	0.18 89	0.15 186	0.07 117	0.14 448	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.08 76

IPLGR	0.22 320	0.14 285	0.75 536	0.21 212	0.11 120	0.25 358	0.18 311	0.44 419	0.38 419	0.29 360	0.28 312	0.21 289	0.19 354	0.37 425	0.19 313	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.07 30

Patchmatch Stereo++	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130
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
TransformOpticalFlow	0.24 386	0.14 285	0.57 435	0.24 394	0.11 120	0.21 259	0.19 357	0.43 398	0.34 364	0.30 383	0.43 500	0.36 476	0.31 525	0.61 540	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.08 76

NRIStereo	0.20 252	0.12 191	0.50 338	0.23 339	0.11 120	0.24 338	0.19 357	0.30 221	0.28 267	0.26 309	0.26 290	0.25 347	0.18 331	0.34 399	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.09 130

PSM-adaLoss	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

ROB_FTStereo_v2	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

ROB_FTStereo	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.13 75	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.25 249	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

HUI-Stereo	0.19 221	0.13 235	0.52 379	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.23 213	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

THIR-Stereo	0.30 511	0.15 321	0.46 277	0.19 119	0.11 120	0.28 405	0.70 677	0.33 271	0.36 393	0.37 509	0.64 622	0.33 449	0.49 622	0.58 519	0.44 568	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.08 76

DeepStereo_RVC	0.19 221	0.12 191	0.47 285	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.16 206	0.29 201	0.24 195	0.28 335	0.27 304	0.23 313	0.28 481	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.10 204

iGMRVC	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

iRAFT	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.19 187	0.14 107	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.27 286	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

CRE-IMP	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.23 339	0.11 120	0.24 338	0.17 251	0.31 243	0.24 195	0.27 321	0.26 290	0.24 334	0.17 297	0.24 228	0.19 313	0.09 366	0.05 6	0.10 432	0.07 203	0.10 412	0.10 204

RAFT-IKP	0.19 221	0.13 235	0.51 359	0.22 278	0.11 120	0.18 159	0.15 154	0.30 221	0.24 195	0.28 335	0.29 321	0.25 347	0.18 331	0.26 271	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.10 412	0.09 130

iRaftStereo_RVC	0.17 181	0.16 363	0.35 174	0.21 212	0.11 120	0.20 228	0.17 251	0.34 278	0.25 222	0.20 236	0.25 281	0.19 253	0.12 155	0.21 160	0.16 217	0.07 117	0.12 408	0.10 432	0.09 395	0.09 347	0.14 388

CREStereo++_RVC	0.16 159	0.09 53	0.42 236	0.17 35	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.23 92	0.31 320	0.21 246	0.31 349	0.13 142	0.11 114	0.17 69	0.16 217	0.07 117	0.04 1	0.06 48	0.15 600	0.06 93	0.05 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	0.22 320	0.24 520	0.48 300	0.25 436	0.11 120	0.22 291	0.22 460	0.32 252	0.31 320	0.24 286	0.34 394	0.23 313	0.19 354	0.62 551	0.19 313	0.08 265	0.07 187	0.10 432	0.07 203	0.11 464	0.07 30

AFF-stereo	0.20 252	0.24 520	0.49 317	0.22 278	0.11 120	0.18 159	0.18 311	0.35 287	0.29 290	0.25 299	0.36 417	0.25 347	0.17 297	0.25 249	0.17 248	0.06 44	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.11 255

HSM-Net_RVC	0.28 475	0.12 191	0.48 300	0.19 119	0.11 120	0.35 525	0.21 425	0.64 627	0.44 492	0.40 545	0.43 500	0.50 583	0.27 458	0.75 602	0.25 436	0.08 265	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.25 412	0.22 488	0.62 478	0.26 477	0.11 120	0.31 467	0.23 489	0.46 437	0.45 505	0.34 459	0.43 500	0.27 372	0.23 396	0.36 415	0.37 541	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.10 204

SE	0.17 181	0.22 488	0.32 151	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.16 206	0.30 221	0.21 146	0.20 236	0.28 312	0.15 194	0.17 297	0.17 69	0.17 248	0.10 438	0.06 91	0.09 351	0.09 395	0.12 509	0.12 313

ManiGeoR	0.20 252	0.22 488	0.70 517	0.16 12	0.12 177	0.22 291	0.14 107	0.41 380	0.28 267	0.19 224	0.24 271	0.19 253	0.16 272	0.35 406	0.20 341	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

HLF11	0.20 252	0.20 456	0.68 507	0.16 12	0.12 177	0.21 259	0.12 37	0.39 350	0.25 222	0.21 246	0.30 337	0.19 253	0.18 331	0.38 428	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.08 246	0.09 130

HLf10	0.20 252	0.22 488	0.70 517	0.16 12	0.12 177	0.22 291	0.14 107	0.41 380	0.28 267	0.19 224	0.24 271	0.19 253	0.16 272	0.35 406	0.20 341	0.08 265	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.09 130

HLf8	0.21 293	0.23 507	0.69 510	0.15 4	0.12 177	0.24 338	0.14 107	0.42 387	0.32 333	0.20 236	0.26 290	0.18 239	0.15 251	0.35 406	0.18 278	0.10 438	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.10 204

qqai	0.12 25	0.08 22	0.22 53	0.18 66	0.12 177	0.11 14	0.12 37	0.17 19	0.16 50	0.09 9	0.09 15	0.11 87	0.09 35	0.16 49	0.12 40	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.06 104	0.05 4	0.20 487

aanet-new-24k	0.13 45	0.14 285	0.32 151	0.20 167	0.12 177	0.16 91	0.14 107	0.20 48	0.16 50	0.13 100	0.16 148	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 128	0.23 507	0.58 451	0.17 35	0.12 177	0.15 54	0.14 107	0.25 137	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.12 120	0.10 76	0.15 28	0.11 14	0.06 44	0.06 91	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.22 515

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 45	0.10 90	0.24 67	0.20 167	0.12 177	0.14 36	0.15 154	0.22 77	0.21 146	0.11 39	0.17 169	0.11 87	0.12 155	0.13 4	0.11 14	0.05 1	0.06 91	0.06 48	0.08 295	0.05 4	0.22 515

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 159	0.20 456	0.79 552	0.19 119	0.12 177	0.12 21	0.14 107	0.26 153	0.18 79	0.11 39	0.12 64	0.10 48	0.10 76	0.13 4	0.11 14	0.06 44	0.07 187	0.06 48	0.07 203	0.05 4	0.18 451

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 91	0.12 191	0.42 236	0.18 66	0.12 177	0.17 128	0.14 107	0.24 114	0.18 79	0.11 39	0.14 118	0.13 142	0.11 114	0.17 69	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.19 469

Hybrid-DGEV-03	0.21 293	0.20 456	0.43 244	0.23 339	0.12 177	0.27 386	0.16 206	0.33 271	0.28 267	0.33 438	0.58 598	0.23 313	0.16 272	0.24 228	0.19 313	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.10 204

VIP-Stereo	0.13 45	0.15 321	0.31 138	0.18 66	0.12 177	0.24 338	0.12 37	0.20 48	0.20 120	0.10 23	0.13 83	0.11 87	0.09 35	0.20 139	0.13 95	0.06 44	0.11 379	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.08 76

FlowAnything_test	0.15 128	0.12 191	0.23 60	0.21 212	0.12 177	0.18 159	0.16 206	0.25 137	0.17 60	0.15 153	0.13 83	0.15 194	0.14 230	0.19 110	0.17 248	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.12 537	0.08 246	0.10 204

monsterstereo	0.13 45	0.10 90	0.20 24	0.19 119	0.12 177	0.14 36	0.12 37	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.16 148	0.08 2	0.09 35	0.22 188	0.14 144	0.05 1	0.16 494	0.06 48	0.09 395	0.06 93	0.07 30

G2L-ROB	0.25 412	0.21 469	0.56 424	0.19 119	0.12 177	0.28 405	0.21 425	0.48 460	0.34 364	0.35 478	0.31 349	0.41 516	0.23 396	0.51 483	0.31 497	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.12 313

MLG-Stereo_test2	0.12 25	0.09 53	0.29 119	0.21 212	0.12 177	0.16 91	0.11 21	0.17 19	0.12 5	0.11 39	0.08 11	0.11 87	0.06 1	0.16 49	0.11 14	0.08 265	0.13 429	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.09 130

S2M2_L	0.13 45	0.12 191	0.26 90	0.17 35	0.12 177	0.12 21	0.07 1	0.18 25	0.21 146	0.12 69	0.15 135	0.14 173	0.12 155	0.16 49	0.15 186	0.13 543	0.09 299	0.09 351	0.10 456	0.11 464	0.09 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test1	0.20 252	0.13 235	0.45 261	0.24 394	0.12 177	0.20 228	0.21 425	0.36 302	0.32 333	0.23 276	0.22 247	0.15 194	0.14 230	0.28 310	0.16 217	0.07 117	0.24 610	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.21 500

999	0.15 128	0.13 235	0.30 129	0.19 119	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.25 137	0.20 120	0.14 128	0.16 148	0.14 173	0.11 114	0.36 415	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.08 76

rvit_stereo_0081	0.16 159	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.12 177	0.17 128	0.17 251	0.24 114	0.34 364	0.17 195	0.19 201	0.18 239	0.15 251	0.20 139	0.17 248	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.07 30

rvit_stereo_0082	0.16 159	0.13 235	0.30 129	0.21 212	0.12 177	0.17 128	0.17 251	0.24 114	0.34 364	0.17 195	0.19 201	0.18 239	0.15 251	0.20 139	0.17 248	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.07 30

Pointernet	0.15 128	0.08 22	0.35 174	0.19 119	0.12 177	0.20 228	0.12 37	0.34 278	0.25 222	0.15 153	0.16 148	0.13 142	0.11 114	0.18 89	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

RAFT-Stereo-weight	0.17 181	0.10 90	0.31 138	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.38 328	0.33 352	0.25 299	0.20 213	0.19 253	0.10 76	0.19 110	0.16 217	0.07 117	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.09 130

test_sample6	0.27 465	0.15 321	0.50 338	0.22 278	0.12 177	0.30 445	0.22 460	0.54 526	0.39 435	0.34 459	0.44 510	0.29 398	0.25 430	0.58 519	0.26 448	0.11 481	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

test_sample5	0.26 435	0.14 285	0.51 359	0.21 212	0.12 177	0.31 467	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.33 438	0.43 500	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.24 421	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

test_sample4	0.26 435	0.14 285	0.53 390	0.21 212	0.12 177	0.32 484	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.33 438	0.38 437	0.28 385	0.25 430	0.54 500	0.25 436	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.09 395	0.11 464	0.16 424

test_sample3	0.25 412	0.14 285	0.52 379	0.20 167	0.12 177	0.33 494	0.20 397	0.53 510	0.38 419	0.32 425	0.35 402	0.29 398	0.24 417	0.54 500	0.25 436	0.10 438	0.14 448	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.15 407

H2IRNET	0.19 221	0.18 423	0.50 338	0.22 278	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.28 182	0.31 320	0.17 195	0.32 361	0.25 347	0.20 360	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.08 76

DualNet	0.26 435	0.14 285	0.51 359	0.21 212	0.12 177	0.31 467	0.21 425	0.53 510	0.38 419	0.34 459	0.44 510	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.24 421	0.10 438	0.14 448	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.16 424

CASS	0.22 320	0.16 363	0.40 215	0.26 477	0.12 177	0.29 430	0.19 357	0.40 361	0.32 333	0.34 459	0.35 402	0.25 347	0.25 430	0.26 271	0.21 371	0.13 543	0.08 253	0.11 490	0.09 395	0.11 464	0.12 313
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.23 354	0.32 584	0.55 414	0.23 339	0.12 177	0.27 386	0.21 425	0.32 252	0.45 505	0.30 383	0.29 321	0.25 347	0.17 297	0.31 363	0.26 448	0.13 543	0.07 187	0.10 432	0.08 295	0.12 509	0.09 130

IPLG	0.23 354	0.19 441	0.65 493	0.21 212	0.12 177	0.28 405	0.17 251	0.45 428	0.32 333	0.33 438	0.32 361	0.16 208	0.17 297	0.50 477	0.23 409	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

MIPNet	0.22 320	0.19 441	0.64 488	0.22 278	0.12 177	0.28 405	0.20 397	0.48 460	0.39 435	0.31 400	0.24 271	0.19 253	0.24 417	0.28 310	0.20 341	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.08 76

CrosDoStereo	0.32 529	0.11 139	0.53 390	0.19 119	0.12 177	0.22 291	1.07 697	0.36 302	0.38 419	0.38 518	0.60 607	0.28 385	0.45 604	0.61 540	0.56 605	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.09 130

PFNet+	0.21 293	0.11 139	0.54 404	0.22 278	0.12 177	0.17 128	0.18 311	0.31 243	0.36 393	0.33 438	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.33 384	0.18 278	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.08 246	0.12 313

LCNet	0.22 320	0.12 191	0.42 236	0.26 477	0.12 177	0.23 315	0.19 357	0.36 302	0.28 267	0.28 335	0.35 402	0.26 367	0.30 508	0.35 406	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.10 456	0.13 524	0.22 515

STrans-v2	0.25 412	0.14 285	0.56 424	0.21 212	0.12 177	0.23 315	0.20 397	0.50 479	0.31 320	0.31 400	0.42 486	0.35 470	0.35 557	0.62 551	0.24 421	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.08 76

IIG-Stereo	0.24 386	0.16 363	0.47 285	0.29 560	0.12 177	0.23 315	0.14 107	0.40 361	0.33 352	0.35 478	0.37 428	0.33 449	0.22 381	0.70 583	0.26 448	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.07 30

NF-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.52 491	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

OCTAStereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

PSM-softLoss	0.22 320	0.11 139	0.53 390	0.25 436	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.39 350	0.29 290	0.29 360	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.53 494	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.12 313

KMStereo	0.22 320	0.11 139	0.53 390	0.25 436	0.12 177	0.20 228	0.17 251	0.39 350	0.29 290	0.29 360	0.32 361	0.24 334	0.16 272	0.53 494	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.12 313

PSM-AAD	0.26 435	0.11 139	0.43 244	0.24 394	0.12 177	0.27 386	0.37 621	0.36 302	0.30 308	0.36 492	0.39 455	0.28 385	0.77 663	0.30 348	0.16 217	0.07 117	0.06 91	0.12 525	0.11 494	0.09 347	0.21 500

KYRaft	0.23 354	0.11 139	0.43 244	0.23 339	0.12 177	0.23 315	0.23 489	0.37 319	0.26 238	0.35 478	0.53 576	0.34 457	0.26 449	0.29 332	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.09 351	0.10 456	0.08 246	0.30 592

DeepStereo_LL	0.32 529	0.11 139	0.53 390	0.19 119	0.12 177	0.22 291	1.07 697	0.36 302	0.38 419	0.38 518	0.60 607	0.28 385	0.45 604	0.61 540	0.56 605	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.09 130

DRaft	0.25 412	0.11 139	0.47 285	0.18 66	0.12 177	0.28 405	0.23 489	0.34 278	0.40 446	0.38 518	0.60 607	0.20 273	0.41 589	0.48 471	0.41 553	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

RE-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

Pruner-Stereo	0.20 252	0.12 191	0.49 317	0.29 560	0.12 177	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.31 320	0.33 438	0.32 361	0.25 347	0.15 251	0.25 249	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

TVStereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.12 177	0.21 259	0.18 311	0.40 361	0.35 377	0.28 335	0.30 337	0.22 297	0.17 297	0.51 483	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.13 350

RAFT-RH_RVC	0.26 435	0.13 235	0.57 435	0.22 278	0.12 177	0.25 358	0.14 107	0.27 168	0.29 290	0.38 518	1.14 672	0.23 313	0.18 331	0.58 519	0.24 421	0.07 117	0.06 91	0.10 432	0.07 203	0.06 93	0.08 76

IRAFT_RVC	0.23 354	0.15 321	0.54 404	0.26 477	0.12 177	0.19 187	0.23 489	0.41 380	0.39 435	0.31 400	0.30 337	0.29 398	0.24 417	0.55 505	0.23 409	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.08 76

RAFT-345	0.22 320	0.11 139	0.55 414	0.22 278	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.27 168	0.28 267	0.27 321	0.65 624	0.20 273	0.17 297	0.55 505	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.07 30

CroCo-Stereo	0.15 128	0.16 363	0.34 166	0.25 436	0.12 177	0.11 14	0.18 311	0.35 287	0.24 195	0.13 100	0.13 83	0.18 239	0.12 155	0.15 28	0.13 95	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.06 13
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
ARAFT	0.26 435	0.30 572	0.87 583	0.22 278	0.12 177	0.30 445	0.24 514	0.46 437	0.34 364	0.33 438	0.28 312	0.29 398	0.20 360	0.49 473	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.12 525	0.11 494	0.09 347	0.09 130

GMStereo	0.21 293	0.30 572	0.57 435	0.21 212	0.12 177	0.24 338	0.18 311	0.30 221	0.41 456	0.26 309	0.24 271	0.17 224	0.16 272	0.25 249	0.19 313	0.10 438	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.11 464	0.09 130
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.18 193	0.10 90	0.45 261	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.16 206	0.40 361	0.31 320	0.23 276	0.21 233	0.26 367	0.15 251	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.06 13

Gwc-CoAtRS	0.17 181	0.10 90	0.41 226	0.20 167	0.12 177	0.20 228	0.15 154	0.34 278	0.29 290	0.23 276	0.23 261	0.27 372	0.15 251	0.21 160	0.14 144	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.07 30

FENet	0.22 320	0.13 235	0.48 300	0.22 278	0.12 177	0.27 386	0.18 311	0.43 398	0.37 408	0.31 400	0.32 361	0.29 398	0.23 396	0.27 286	0.24 421	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

R-Stereo Train	0.19 221	0.10 90	0.49 317	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.18 311	0.43 398	0.20 120	0.31 400	0.45 525	0.20 273	0.14 230	0.18 89	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30

RAFT-Stereo	0.19 221	0.10 90	0.49 317	0.22 278	0.12 177	0.23 315	0.18 311	0.43 398	0.20 120	0.31 400	0.45 525	0.20 273	0.14 230	0.18 89	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.07 30
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet_ROB	0.27 465	0.27 554	0.48 300	0.21 212	0.12 177	0.32 484	0.17 251	0.57 564	0.55 592	0.39 536	0.44 510	0.37 482	0.28 481	0.43 453	0.28 469	0.08 265	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.09 347	0.11 255

SMOE	0.19 221	0.17 398	0.39 200	0.22 278	0.13 239	0.27 386	0.21 425	0.31 243	0.24 195	0.22 266	0.27 304	0.21 289	0.17 297	0.19 110	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.12 525	0.07 203	0.11 464	0.12 313

PStereo	0.28 475	0.41 628	0.40 215	0.21 212	0.13 239	0.25 358	0.24 514	0.35 287	0.48 539	0.27 321	0.17 169	0.29 398	0.34 549	0.40 438	0.45 575	0.24 643	0.15 479	0.17 612	0.13 569	0.24 636	0.25 552

aanet-new-40k	0.14 91	0.15 321	0.43 244	0.20 167	0.13 239	0.16 91	0.14 107	0.21 63	0.15 38	0.11 39	0.14 118	0.10 48	0.11 114	0.13 4	0.11 14	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.33 608

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 45	0.11 139	0.28 113	0.21 212	0.13 239	0.20 228	0.16 206	0.23 92	0.18 79	0.12 69	0.17 169	0.11 87	0.12 155	0.15 28	0.12 40	0.05 1	0.05 6	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.08 76

Foundation-i1	0.16 159	0.08 22	0.21 40	0.21 212	0.13 239	0.17 128	0.15 154	0.33 271	0.32 333	0.16 172	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.19 110	0.16 217	0.07 117	0.23 594	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.16 424

Hybrid-DGEV-2	0.23 354	0.20 456	0.53 390	0.24 394	0.13 239	0.28 405	0.15 154	0.50 479	0.45 505	0.28 335	0.26 290	0.25 347	0.26 449	0.29 332	0.20 341	0.07 117	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.10 204

NLSM3	0.14 91	0.12 191	0.25 77	0.21 212	0.13 239	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.25 222	0.12 69	0.15 135	0.12 120	0.13 200	0.17 69	0.15 186	0.05 1	0.05 6	0.08 253	0.08 295	0.05 4	0.08 76

monsters	0.13 45	0.10 90	0.20 24	0.18 66	0.13 239	0.15 54	0.11 21	0.24 114	0.16 50	0.15 153	0.13 83	0.08 2	0.09 35	0.23 213	0.12 40	0.06 44	0.15 479	0.05 1	0.08 295	0.05 4	0.09 130

111111	0.13 45	0.08 22	0.20 24	0.20 167	0.13 239	0.13 28	0.10 8	0.23 92	0.17 60	0.11 39	0.13 83	0.12 120	0.08 14	0.19 110	0.12 40	0.07 117	0.16 494	0.06 48	0.04 1	0.08 246	0.16 424

G2L-Stereo_test	0.26 435	0.22 488	0.54 404	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.24 514	0.51 491	0.40 446	0.38 518	0.37 428	0.40 507	0.26 449	0.53 494	0.32 507	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255

rvit_0105_5	0.22 320	0.18 423	0.51 359	0.23 339	0.13 239	0.22 291	0.25 529	0.38 328	0.40 446	0.21 246	0.23 261	0.27 372	0.20 360	0.27 286	0.20 341	0.15 584	0.13 429	0.12 525	0.12 537	0.10 412	0.10 204

UGAM	0.28 475	0.18 423	0.57 435	0.26 477	0.13 239	0.23 315	0.26 541	0.33 271	0.45 505	0.32 425	0.42 486	0.45 548	0.22 381	0.92 648	0.23 409	0.08 265	0.09 299	0.14 576	0.13 569	0.10 412	0.10 204

rvit_stereo_0083	0.17 181	0.13 235	0.29 119	0.21 212	0.13 239	0.17 128	0.17 251	0.23 92	0.36 393	0.16 172	0.22 247	0.19 253	0.17 297	0.21 160	0.17 248	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.08 76

IGEV-Stereo++	0.15 128	0.09 53	0.27 107	0.21 212	0.13 239	0.14 36	0.11 21	0.23 92	0.19 106	0.15 153	0.14 118	0.11 87	0.11 114	0.19 110	0.12 40	0.06 44	0.21 568	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.28 583

rvit_stereo_0080	0.16 159	0.17 398	0.35 174	0.19 119	0.13 239	0.14 36	0.20 397	0.29 201	0.26 238	0.16 172	0.17 169	0.19 253	0.14 230	0.19 110	0.16 217	0.11 481	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.08 76

test_sample1	0.24 386	0.13 235	0.40 215	0.20 167	0.13 239	0.29 430	0.19 357	0.43 398	0.30 308	0.27 321	0.34 394	0.31 428	0.28 481	0.45 463	0.27 460	0.09 366	0.16 494	0.08 253	0.08 295	0.09 347	0.22 515

CAS++	0.17 181	0.13 235	0.35 174	0.18 66	0.13 239	0.17 128	0.16 206	0.42 387	0.25 222	0.19 224	0.18 189	0.13 142	0.10 76	0.22 188	0.12 40	0.12 521	0.10 342	0.11 490	0.08 295	0.10 412	0.09 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 193	0.15 321	0.27 107	0.20 167	0.13 239	0.24 338	0.17 251	0.31 243	0.37 408	0.43 574	0.17 169	0.13 142	0.12 155	0.20 139	0.16 217	0.08 265	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.09 347	0.08 76

ACVNet-DCA	0.21 293	0.16 363	0.50 338	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.43 398	0.32 333	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.23 525

xx1	0.23 354	0.16 363	0.50 338	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.39 350	0.48 539	0.21 246	0.20 213	0.28 385	0.25 430	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.10 432	0.11 494	0.09 347	0.23 525

1test111	0.22 320	0.16 363	0.50 338	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.43 398	0.32 333	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.36 415	0.28 469	0.08 265	0.28 632	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.23 525

cc1	0.22 320	0.16 363	0.50 338	0.27 514	0.13 239	0.31 467	0.19 357	0.39 350	0.48 539	0.21 246	0.20 213	0.13 142	0.17 297	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.37 628

ffm	0.27 465	0.17 398	0.84 573	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.38 328	0.46 517	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.12 525	0.11 494	0.08 246	0.37 628

ff1	0.36 555	0.17 398	0.84 573	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.38 328	0.46 517	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 675	0.08 265	0.28 632	0.12 525	0.11 494	0.08 246	0.37 628

mmx	0.37 562	0.17 398	0.84 573	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.57 564	0.48 539	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 675	0.10 438	0.20 563	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.23 525

whm_eth	0.16 159	0.17 398	0.35 174	0.19 119	0.13 239	0.14 36	0.20 397	0.29 201	0.26 238	0.16 172	0.17 169	0.19 253	0.14 230	0.19 110	0.16 217	0.11 481	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.08 76

xxx	0.37 562	0.17 398	0.84 573	0.21 212	0.13 239	0.29 430	0.21 425	0.57 564	0.48 539	0.31 400	0.44 510	0.34 457	0.24 417	0.91 643	1.30 675	0.10 438	0.20 563	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.23 525

plain	0.18 193	0.16 363	0.59 460	0.21 212	0.13 239	0.16 91	0.17 251	0.29 201	0.23 175	0.16 172	0.26 290	0.13 142	0.17 297	0.27 286	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.07 203	0.10 412	0.07 30

PCWNet_CMD	0.23 354	0.14 285	0.48 300	0.21 212	0.13 239	0.28 405	0.17 251	0.47 449	0.47 531	0.30 383	0.36 417	0.37 482	0.24 417	0.29 332	0.21 371	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.11 464	0.11 255

DisPM	0.20 252	0.11 139	0.52 379	0.24 394	0.13 239	0.18 159	0.19 357	0.30 221	0.31 320	0.33 438	0.34 394	0.23 313	0.16 272	0.34 399	0.17 248	0.09 366	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.12 313

raft_robust	0.25 412	0.23 507	0.44 255	0.22 278	0.13 239	0.23 315	0.22 460	0.52 499	0.50 562	0.33 438	0.32 361	0.33 449	0.23 396	0.55 505	0.18 278	0.07 117	0.11 379	0.08 253	0.10 456	0.08 246	0.07 30

test_4	0.19 221	0.16 363	0.39 200	0.24 394	0.13 239	0.19 187	0.21 425	0.27 168	0.24 195	0.24 286	0.47 544	0.22 297	0.13 200	0.27 286	0.18 278	0.06 44	0.06 91	0.09 351	0.09 395	0.07 172	0.06 13

GwcNet-ADL	0.23 354	0.15 321	0.58 451	0.24 394	0.13 239	0.23 315	0.24 514	0.51 491	0.41 456	0.28 335	0.29 321	0.30 419	0.20 360	0.27 286	0.28 469	0.09 366	0.07 187	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.11 255

OMP-Stereo	0.24 386	0.16 363	0.48 300	0.30 571	0.13 239	0.21 259	0.16 206	0.38 328	0.35 377	0.34 459	0.30 337	0.33 449	0.20 360	0.70 583	0.24 421	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.07 30

FTStereo	0.28 475	0.11 139	0.56 424	0.24 394	0.13 239	0.21 259	0.52 663	0.36 302	0.28 267	0.38 518	0.94 661	0.30 419	0.56 636	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.19 469

DEmStereo	0.26 435	0.10 90	0.52 379	0.19 119	0.13 239	0.31 467	0.25 529	0.29 201	0.38 419	0.36 492	0.57 595	0.24 334	0.48 617	0.53 494	0.44 568	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

RAFT_R40	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.13 239	0.18 159	0.18 311	0.32 252	0.31 320	0.33 438	0.33 383	0.30 419	0.23 396	0.55 505	0.19 313	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.07 30

GMM-Stereo	0.22 320	0.10 90	0.56 424	0.23 339	0.13 239	0.24 338	0.24 514	0.38 328	0.29 290	0.31 400	0.44 510	0.27 372	0.21 372	0.31 363	0.17 248	0.07 117	0.05 6	0.10 432	0.09 395	0.08 246	0.19 469

Prome-Stereo	0.22 320	0.10 90	0.43 244	0.24 394	0.13 239	0.23 315	0.23 489	0.37 319	0.27 256	0.33 438	0.58 598	0.24 334	0.28 481	0.30 348	0.16 217	0.07 117	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.20 487

CFNet_pseudo	0.23 354	0.14 285	0.48 300	0.20 167	0.13 239	0.27 386	0.17 251	0.46 437	0.45 505	0.30 383	0.37 428	0.38 488	0.23 396	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.11 490	0.08 295	0.11 464	0.11 255

DIP-Stereo	0.20 252	0.13 235	0.48 300	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.12 37	0.43 398	0.26 238	0.27 321	0.32 361	0.21 289	0.17 297	0.26 271	0.20 341	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.10 204
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 354	0.14 285	0.49 317	0.20 167	0.13 239	0.28 405	0.17 251	0.47 449	0.47 531	0.30 383	0.36 417	0.37 482	0.24 417	0.29 332	0.21 371	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.11 464	0.11 255

ccs_rob	0.23 354	0.14 285	0.48 300	0.20 167	0.13 239	0.27 386	0.17 251	0.46 437	0.45 505	0.30 383	0.37 428	0.38 488	0.23 396	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.06 91	0.11 490	0.08 295	0.12 509	0.11 255

AdaStereo	0.25 412	0.17 398	0.47 285	0.25 436	0.13 239	0.33 494	0.17 251	0.57 564	0.43 479	0.34 459	0.38 437	0.35 470	0.21 372	0.32 374	0.24 421	0.14 568	0.06 91	0.13 552	0.09 395	0.11 464	0.09 130
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.
iResNetv2_ROB	0.29 497	0.37 611	0.92 596	0.24 394	0.13 239	0.30 445	0.19 357	0.55 544	0.51 568	0.39 536	0.46 537	0.39 502	0.27 458	0.36 415	0.30 487	0.09 366	0.06 91	0.07 153	0.05 32	0.13 524	0.11 255

aanet-new	0.14 91	0.13 235	0.39 200	0.21 212	0.14 284	0.20 228	0.15 154	0.25 137	0.18 79	0.12 69	0.14 118	0.10 48	0.16 272	0.19 110	0.11 14	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.13 350

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 45	0.09 53	0.23 60	0.19 119	0.14 284	0.20 228	0.16 206	0.25 137	0.19 106	0.12 69	0.15 135	0.14 173	0.13 200	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.04 1	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.13 350

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 91	0.10 90	0.27 107	0.18 66	0.14 284	0.19 187	0.15 154	0.25 137	0.22 159	0.16 172	0.22 247	0.10 48	0.09 35	0.15 28	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.10 204

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 45	0.10 90	0.26 90	0.18 66	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.21 233	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

RT-Monster	0.16 159	0.09 53	0.25 77	0.18 66	0.14 284	0.20 228	0.12 37	0.31 243	0.33 352	0.25 299	0.22 247	0.17 224	0.13 200	0.19 110	0.15 186	0.07 117	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.10 204

Selective-IGEV-i16pc	0.33 536	0.12 191	1.65 676	0.21 212	0.14 284	0.74 655	0.30 581	0.46 437	0.44 492	0.21 246	0.32 361	0.26 367	0.14 230	0.71 589	0.19 313	0.15 584	0.10 342	0.08 253	0.09 395	0.11 464	0.12 313

gcap_with_dpt	0.13 45	0.10 90	0.27 107	0.18 66	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.26 153	0.21 146	0.16 172	0.21 233	0.09 25	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.10 204

FE-Mocha	0.18 193	0.11 139	0.40 215	0.26 477	0.14 284	0.19 187	0.14 107	0.36 302	0.24 195	0.24 286	0.24 271	0.23 313	0.14 230	0.27 286	0.19 313	0.08 265	0.08 253	0.08 253	0.08 295	0.07 172	0.08 76

z-ln-s-r	0.35 552	0.30 572	1.02 614	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.26 541	0.46 437	0.55 592	0.33 438	0.61 615	0.39 502	0.31 525	0.80 620	0.77 636	0.08 265	0.06 91	0.08 253	0.08 295	0.11 464	0.10 204

G2L-Stereo	0.27 465	0.23 507	0.61 474	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.19 357	0.48 460	0.37 408	0.33 438	0.38 437	0.40 507	0.23 396	0.61 540	0.33 516	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.11 255

ours_stereo	0.15 128	0.14 285	0.29 119	0.21 212	0.14 284	0.17 128	0.18 311	0.21 63	0.20 120	0.13 100	0.18 189	0.14 173	0.10 76	0.24 228	0.15 186	0.06 44	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.13 350

fffy	0.15 128	0.14 285	0.31 138	0.21 212	0.14 284	0.19 187	0.18 311	0.24 114	0.19 106	0.13 100	0.17 169	0.15 194	0.13 200	0.25 249	0.15 186	0.06 44	0.08 253	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.15 407

rvit_0105_6	0.20 252	0.16 363	0.41 226	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.20 397	0.31 243	0.39 435	0.18 217	0.22 247	0.23 313	0.18 331	0.26 271	0.18 278	0.16 595	0.13 429	0.13 552	0.11 494	0.11 464	0.09 130

rvit_0105_4	0.21 293	0.17 398	0.49 317	0.23 339	0.14 284	0.20 228	0.23 489	0.35 287	0.40 446	0.19 224	0.24 271	0.25 347	0.20 360	0.28 310	0.18 278	0.16 595	0.13 429	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.10 204

rvit_stereo_0081_aga	0.17 181	0.17 398	0.40 215	0.21 212	0.14 284	0.20 228	0.17 251	0.24 114	0.26 238	0.18 217	0.21 233	0.20 273	0.14 230	0.20 139	0.15 186	0.12 521	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.08 76

DCVSM-stereo	0.25 412	0.14 285	0.53 390	0.21 212	0.14 284	0.27 386	0.14 107	0.35 287	0.35 377	0.42 563	0.33 383	0.46 557	0.30 508	0.31 363	0.27 460	0.11 481	0.10 342	0.12 525	0.10 456	0.12 509	0.15 407

IGEV-Stereo+	0.14 91	0.08 22	0.26 90	0.18 66	0.14 284	0.09 1	0.10 8	0.16 12	0.17 60	0.14 128	0.08 11	0.10 48	0.10 76	0.22 188	0.14 144	0.07 117	0.15 479	0.06 48	0.06 104	0.16 567	0.29 589

rvit_stereo_ft	0.18 193	0.19 441	0.43 244	0.25 436	0.14 284	0.17 128	0.21 425	0.30 221	0.28 267	0.17 195	0.19 201	0.20 273	0.17 297	0.22 188	0.18 278	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.08 76

test_sample7	0.28 475	0.16 363	0.47 285	0.21 212	0.14 284	0.29 430	0.22 460	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.41 443	0.26 448	0.14 568	0.21 568	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.25 552

MyStereo06	0.23 354	0.15 321	0.74 532	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.22 460	0.43 398	0.25 222	0.36 492	0.24 271	0.34 457	0.18 331	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.12 408	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

MyStereo05	0.24 386	0.15 321	0.58 451	0.22 278	0.14 284	0.25 358	0.22 460	0.50 479	0.54 584	0.32 425	0.23 261	0.26 367	0.23 396	0.32 374	0.25 436	0.07 117	0.12 408	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

CoDeX	0.24 386	0.13 235	0.48 300	0.22 278	0.14 284	0.29 430	0.21 425	0.55 544	0.42 468	0.29 360	0.36 417	0.28 385	0.23 396	0.48 471	0.20 341	0.09 366	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.08 76

GMStereo_Zeroshot	0.25 412	0.22 488	0.51 359	0.27 514	0.14 284	0.28 405	0.15 154	0.40 361	0.36 393	0.37 509	0.43 500	0.40 507	0.17 297	0.35 406	0.21 371	0.12 521	0.07 187	0.13 552	0.07 203	0.17 582	0.10 204

MSKI-zero shot	0.19 221	0.10 90	0.47 285	0.30 571	0.14 284	0.21 259	0.14 107	0.33 271	0.22 159	0.24 286	0.25 281	0.22 297	0.10 76	0.32 374	0.14 144	0.07 117	0.30 650	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.09 130

UniTT-Stereo	0.15 128	0.12 191	0.45 261	0.21 212	0.14 284	0.17 128	0.13 75	0.20 48	0.19 106	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.11 114	0.18 89	0.17 248	0.08 265	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.07 30

4D-IteraStereo	0.20 252	0.21 469	0.62 478	0.21 212	0.14 284	0.19 187	0.17 251	0.29 201	0.28 267	0.24 286	0.20 213	0.20 273	0.10 76	0.22 188	0.18 278	0.07 117	0.07 187	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.33 608

CBFPSM	0.28 475	0.23 507	0.76 540	0.21 212	0.14 284	0.38 547	0.26 541	0.42 387	0.37 408	0.34 459	0.36 417	0.55 604	0.38 572	0.33 384	0.40 549	0.08 265	0.08 253	0.07 153	0.08 295	0.09 347	0.12 313

gwcnet-sp	0.25 412	0.16 363	0.70 517	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

scenet	0.25 412	0.16 363	0.70 517	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

MC-Stereo	0.18 193	0.10 90	0.36 180	0.28 542	0.14 284	0.18 159	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.21 246	0.24 271	0.16 208	0.13 200	0.25 249	0.14 144	0.07 117	0.17 522	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.30 592

ssnet	0.25 412	0.16 363	0.70 517	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.46 437	0.41 456	0.37 509	0.35 402	0.27 372	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.09 366	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

TestStereo1	0.23 354	0.22 488	0.50 338	0.27 514	0.14 284	0.26 379	0.27 550	0.43 398	0.38 419	0.29 360	0.39 455	0.23 313	0.21 372	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

BUS	0.24 386	0.13 235	0.36 180	0.25 436	0.14 284	0.44 582	0.17 251	0.59 588	0.36 393	0.34 459	0.35 402	0.31 428	0.22 381	0.27 286	0.22 389	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

BSDual-CNN	0.24 386	0.13 235	0.36 180	0.25 436	0.14 284	0.35 525	0.22 460	0.59 588	0.36 393	0.34 459	0.35 402	0.38 488	0.25 430	0.27 286	0.28 469	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

SA-5K	0.23 354	0.22 488	0.50 338	0.27 514	0.14 284	0.26 379	0.27 550	0.43 398	0.38 419	0.29 360	0.39 455	0.23 313	0.21 372	0.33 384	0.18 278	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.10 204

Sa-1000	0.24 386	0.20 456	0.53 390	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.23 489	0.50 479	0.41 456	0.30 383	0.50 558	0.26 367	0.19 354	0.33 384	0.16 217	0.08 265	0.10 342	0.10 432	0.11 494	0.08 246	0.08 76

SA	0.24 386	0.22 488	0.55 414	0.23 339	0.14 284	0.25 358	0.23 489	0.48 460	0.42 468	0.28 335	0.44 510	0.23 313	0.23 396	0.34 399	0.17 248	0.07 117	0.09 299	0.11 490	0.11 494	0.08 246	0.09 130

psmg	0.24 386	0.13 235	0.36 180	0.21 212	0.14 284	0.35 525	0.23 489	0.54 526	0.36 393	0.36 492	0.38 437	0.38 488	0.25 430	0.27 286	0.28 469	0.10 438	0.08 253	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

CSP-Net	0.28 475	0.17 398	0.41 226	0.22 278	0.14 284	0.44 582	0.24 514	0.52 499	0.42 468	0.42 563	0.44 510	0.42 529	0.27 458	0.66 571	0.30 487	0.12 521	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.10 204

UDGNet	0.24 386	0.37 611	0.53 390	0.25 436	0.14 284	0.24 338	0.18 311	0.32 252	0.44 492	0.29 360	0.28 312	0.24 334	0.20 360	0.30 348	0.21 371	0.16 595	0.07 187	0.21 635	0.11 494	0.16 567	0.11 255

dad	0.30 511	0.38 618	0.60 467	0.22 278	0.14 284	0.32 484	0.21 425	0.35 287	0.51 568	0.45 587	0.45 525	0.46 557	0.23 396	0.41 443	0.27 460	0.21 635	0.11 379	0.20 633	0.11 494	0.15 559	0.11 255

test-3	0.18 193	0.10 90	0.48 300	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.29 290	0.26 309	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.26 271	0.19 313	0.06 44	0.14 448	0.08 253	0.08 295	0.06 93	0.10 204

test_1	0.18 193	0.10 90	0.48 300	0.23 339	0.14 284	0.18 159	0.16 206	0.32 252	0.29 290	0.26 309	0.17 169	0.22 297	0.13 200	0.26 271	0.19 313	0.06 44	0.14 448	0.08 253	0.08 295	0.06 93	0.10 204

AACVNet	0.28 475	0.22 488	0.55 414	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.19 357	0.43 398	0.33 352	0.39 536	0.42 486	0.44 542	0.29 501	0.73 593	0.28 469	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.09 395	0.13 524	0.12 313

test_3	0.20 252	0.12 191	0.49 317	0.26 477	0.14 284	0.22 291	0.25 529	0.34 278	0.33 352	0.25 299	0.18 189	0.23 313	0.13 200	0.25 249	0.20 341	0.06 44	0.14 448	0.09 351	0.10 456	0.07 172	0.10 204

PSMNet-ADL	0.26 435	0.16 363	0.39 200	0.27 514	0.14 284	0.32 484	0.22 460	0.45 428	0.37 408	0.28 335	0.34 394	0.41 516	0.28 481	0.61 540	0.32 507	0.11 481	0.10 342	0.09 351	0.11 494	0.10 412	0.13 350

GANet-ADL	0.22 320	0.14 285	0.51 359	0.23 339	0.14 284	0.29 430	0.19 357	0.48 460	0.36 393	0.26 309	0.33 383	0.32 439	0.20 360	0.26 271	0.22 389	0.11 481	0.07 187	0.07 153	0.06 104	0.09 347	0.11 255

ASMatch	0.23 354	0.11 139	0.55 414	0.25 436	0.14 284	0.19 187	0.16 206	0.32 252	0.30 308	0.28 335	0.68 630	0.28 385	0.26 449	0.50 477	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.11 255

SST-Stereo	0.22 320	0.11 139	0.52 379	0.25 436	0.14 284	0.19 187	0.17 251	0.32 252	0.26 238	0.34 459	0.33 383	0.29 398	0.25 430	0.56 512	0.18 278	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.07 30

PFNet	0.24 386	0.11 139	0.63 483	0.25 436	0.14 284	0.22 291	0.19 357	0.40 361	0.35 377	0.36 492	0.32 361	0.27 372	0.20 360	0.63 554	0.23 409	0.09 366	0.05 6	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.08 76

GrayStereo	0.26 435	0.10 90	0.45 261	0.27 514	0.14 284	0.23 315	0.46 651	0.36 302	0.33 352	0.40 545	0.47 544	0.30 419	0.78 664	0.29 332	0.17 248	0.07 117	0.06 91	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.15 407

LMCR-Stereo	0.28 475	0.22 488	0.56 424	0.29 560	0.14 284	0.37 540	0.23 489	0.57 564	0.36 393	0.40 545	0.40 465	0.29 398	0.30 508	0.41 443	0.38 543	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.13 524	0.10 204

ICVP	0.24 386	0.13 235	0.45 261	0.26 477	0.14 284	0.30 445	0.25 529	0.47 449	0.35 377	0.29 360	0.43 500	0.35 470	0.25 430	0.28 310	0.25 436	0.12 521	0.09 299	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.21 293	0.24 520	0.53 390	0.23 339	0.14 284	0.22 291	0.13 75	0.38 328	0.30 308	0.29 360	0.26 290	0.25 347	0.15 251	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.07 30

GES	0.23 354	0.14 285	0.54 404	0.21 212	0.14 284	0.28 405	0.19 357	0.51 491	0.35 377	0.31 400	0.36 417	0.25 347	0.24 417	0.30 348	0.23 409	0.11 481	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.12 313

SFCPSM	0.23 354	0.12 191	0.51 359	0.21 212	0.14 284	0.34 510	0.22 460	0.57 564	0.41 456	0.29 360	0.32 361	0.23 313	0.22 381	0.28 310	0.20 341	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.10 456	0.09 347	0.09 130

cf-r	0.26 435	0.22 488	0.66 498	0.22 278	0.14 284	0.28 405	0.22 460	0.44 419	0.42 468	0.32 425	0.42 486	0.43 536	0.27 458	0.44 457	0.27 460	0.11 481	0.07 187	0.08 253	0.10 456	0.08 246	0.09 130

hitnet-ft	0.31 522	0.21 469	0.56 424	0.19 119	0.14 284	0.40 559	0.23 489	0.46 437	0.42 468	0.37 509	0.46 537	0.53 599	0.35 557	0.76 608	0.35 531	0.14 568	0.10 342	0.14 576	0.10 456	0.15 559	0.14 388

GANet-RSSM	0.26 435	0.19 441	0.54 404	0.21 212	0.14 284	0.27 386	0.22 460	0.47 449	0.34 364	0.30 383	0.40 465	0.41 516	0.30 508	0.59 527	0.25 436	0.11 481	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.10 204

PSMNet-RSSM	0.26 435	0.21 469	0.50 338	0.21 212	0.14 284	0.25 358	0.21 425	0.50 479	0.38 419	0.31 400	0.45 525	0.40 507	0.27 458	0.53 494	0.24 421	0.12 521	0.08 253	0.11 490	0.13 569	0.10 412	0.10 204

GwcNet-RSSM	0.28 475	0.25 536	0.61 474	0.22 278	0.14 284	0.28 405	0.24 514	0.46 437	0.44 492	0.33 438	0.46 537	0.41 516	0.28 481	0.55 505	0.31 497	0.11 481	0.07 187	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.09 130

DMCA	0.24 386	0.18 423	0.51 359	0.23 339	0.14 284	0.27 386	0.20 397	0.45 428	0.40 446	0.32 425	0.33 383	0.33 449	0.25 430	0.27 286	0.30 487	0.11 481	0.08 253	0.10 432	0.08 295	0.11 464	0.12 313

CFNet	0.29 497	0.29 566	0.57 435	0.23 339	0.14 284	0.34 510	0.15 154	0.53 510	0.46 517	0.31 400	0.40 465	0.38 488	0.27 458	0.76 608	0.28 469	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.09 130

AANet_RVC	0.33 536	0.31 577	0.69 510	0.23 339	0.14 284	0.30 445	0.23 489	0.49 471	0.55 592	0.39 536	0.60 607	0.43 536	0.30 508	0.88 636	0.54 601	0.11 481	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.10 412	0.12 313

StereoDRNet-Refined	0.28 475	0.19 441	0.47 285	0.25 436	0.14 284	0.36 532	0.21 425	0.49 471	0.43 479	0.46 593	0.52 568	0.42 529	0.30 508	0.46 465	0.38 543	0.10 438	0.07 187	0.11 490	0.11 494	0.10 412	0.11 255
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.36 555	0.21 469	0.57 435	0.22 278	0.14 284	0.35 525	0.20 397	0.55 544	0.47 531	0.52 618	0.58 598	0.45 548	0.53 632	0.75 602	0.50 589	0.18 620	0.19 548	0.23 642	0.21 636	0.15 559	0.20 487

DN-CSS_ROB	0.24 386	0.33 588	0.69 510	0.25 436	0.14 284	0.26 379	0.13 75	0.42 387	0.35 377	0.30 383	0.42 486	0.22 297	0.20 360	0.34 399	0.22 389	0.07 117	0.06 91	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.09 130

CBMV	0.36 555	0.25 536	0.61 474	0.24 394	0.14 284	0.42 572	0.33 604	0.56 555	0.52 578	0.54 628	0.52 568	0.51 586	0.58 639	0.63 554	0.43 561	0.15 584	0.16 494	0.18 621	0.16 610	0.13 524	0.19 469
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MCSU-Stereo	0.14 91	0.07 2	0.29 119	0.18 66	0.15 352	0.18 159	0.13 75	0.17 19	0.14 23	0.11 39	0.16 148	0.11 87	0.08 14	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.22 580	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.24 539

quiztm	0.16 159	0.19 441	0.37 186	0.22 278	0.15 352	0.17 128	0.17 251	0.36 302	0.24 195	0.18 217	0.21 233	0.14 173	0.10 76	0.17 69	0.14 144	0.07 117	0.05 6	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.07 30

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 91	0.10 90	0.25 77	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

Selective-IGEV-i16pb	0.39 572	0.14 285	2.10 688	0.21 212	0.15 352	0.68 649	0.31 591	0.60 599	0.60 614	0.25 299	0.44 510	0.32 439	0.21 372	0.79 616	0.26 448	0.14 568	0.10 342	0.09 351	0.10 456	0.12 509	0.14 388

DFGA-Net	0.26 435	0.33 588	0.70 517	0.22 278	0.15 352	0.25 358	0.17 251	0.41 380	0.40 446	0.30 383	0.32 361	0.21 289	0.18 331	0.61 540	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.09 395	0.11 464	0.09 130

coex_refinement	0.28 475	0.22 488	0.50 338	0.23 339	0.15 352	0.31 467	0.20 397	0.51 491	0.43 479	0.35 478	0.42 486	0.45 548	0.27 458	0.56 512	0.41 553	0.10 438	0.07 187	0.07 153	0.07 203	0.11 464	0.12 313

MM-Stereo_test3	0.19 221	0.15 321	0.39 200	0.25 436	0.15 352	0.19 187	0.22 460	0.42 387	0.40 446	0.17 195	0.24 271	0.17 224	0.12 155	0.22 188	0.16 217	0.08 265	0.21 568	0.08 253	0.06 104	0.09 347	0.11 255

fast-iter	0.21 293	0.16 363	0.50 338	0.18 66	0.15 352	0.17 128	0.16 206	0.35 287	0.22 159	0.38 518	0.38 437	0.36 476	0.24 417	0.29 332	0.22 389	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.08 76

CoSv	0.21 293	0.16 363	0.50 338	0.18 66	0.15 352	0.17 128	0.16 206	0.35 287	0.22 159	0.38 518	0.38 437	0.36 476	0.24 417	0.29 332	0.22 389	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.08 76

mms	0.15 128	0.14 285	0.25 77	0.20 167	0.15 352	0.17 128	0.17 251	0.21 63	0.19 106	0.14 128	0.18 189	0.14 173	0.09 35	0.26 271	0.15 186	0.06 44	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.19 469

rvit_0105_3	0.24 386	0.21 469	0.57 435	0.25 436	0.15 352	0.24 338	0.28 566	0.40 361	0.43 479	0.25 299	0.26 290	0.29 398	0.22 381	0.29 332	0.21 371	0.15 584	0.13 429	0.14 576	0.15 600	0.10 412	0.10 204

Occ-G	0.18 193	0.10 90	0.38 191	0.23 339	0.15 352	0.16 91	0.18 311	0.23 92	0.26 238	0.15 153	0.20 213	0.21 289	0.11 114	0.22 188	0.19 313	0.07 117	0.17 522	0.07 153	0.06 104	0.08 246	0.30 592

gcap-zeroshot	0.14 91	0.10 90	0.28 113	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.09 130

test_for_model	0.14 91	0.10 90	0.25 77	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.08 76

AE-Stereo	0.21 293	0.12 191	0.50 338	0.25 436	0.15 352	0.24 338	0.18 311	0.40 361	0.34 364	0.19 224	0.26 290	0.21 289	0.13 200	0.22 188	0.16 217	0.07 117	0.26 623	0.09 351	0.10 456	0.07 172	0.31 596

11t1	0.21 293	0.12 191	0.45 261	0.20 167	0.15 352	0.27 386	0.17 251	0.37 319	0.28 267	0.27 321	0.25 281	0.24 334	0.23 396	0.28 310	0.25 436	0.09 366	0.19 548	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.23 525

ff7	0.18 193	0.13 235	0.41 226	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 617	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

IGEVStereo-DCA	0.20 252	0.17 398	0.41 226	0.22 278	0.15 352	0.20 228	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.19 224	0.12 64	0.14 173	0.12 155	0.38 428	0.31 497	0.07 117	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

ffff	0.18 193	0.13 235	0.41 226	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 617	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

rrr	0.22 320	0.17 398	0.79 552	0.22 278	0.15 352	0.20 228	0.18 311	0.40 361	0.27 256	0.19 224	0.12 64	0.14 173	0.12 155	0.38 428	0.31 497	0.07 117	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.28 583

11t	0.18 193	0.13 235	0.41 226	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 617	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

tt1	0.22 320	0.16 363	0.49 317	0.26 477	0.15 352	0.31 467	0.19 357	0.38 328	0.46 517	0.21 246	0.19 201	0.13 142	0.16 272	0.28 310	0.12 40	0.08 265	0.28 632	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.37 628

1111x	0.39 572	0.17 398	0.80 557	0.23 339	0.15 352	0.33 494	0.27 550	0.62 617	0.48 539	0.32 425	0.43 500	0.40 507	0.29 501	0.86 633	1.60 692	0.09 366	0.23 594	0.09 351	0.12 537	0.10 412	0.23 525

MaDis-Stereo	0.15 128	0.17 398	0.39 200	0.19 119	0.15 352	0.16 91	0.13 75	0.26 153	0.22 159	0.13 100	0.15 135	0.14 173	0.11 114	0.17 69	0.17 248	0.08 265	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.07 172	0.06 13

MIF-Stereo (partial)	0.18 193	0.13 235	0.50 338	0.22 278	0.15 352	0.16 91	0.13 75	0.29 201	0.26 238	0.17 195	0.26 290	0.16 208	0.17 297	0.25 249	0.18 278	0.09 366	0.06 91	0.10 432	0.08 295	0.09 347	0.08 76

CFNet_ucs	0.25 412	0.14 285	0.51 359	0.20 167	0.15 352	0.29 430	0.18 311	0.51 491	0.46 517	0.32 425	0.42 486	0.38 488	0.23 396	0.31 363	0.22 389	0.11 481	0.08 253	0.12 525	0.09 395	0.13 524	0.13 350

testlalala	0.14 91	0.10 90	0.28 113	0.18 66	0.15 352	0.19 187	0.15 154	0.27 168	0.23 175	0.16 172	0.20 213	0.10 48	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.06 104	0.05 4	0.09 130

ProNet	0.16 159	0.13 235	0.36 180	0.21 212	0.15 352	0.20 228	0.19 357	0.29 201	0.23 175	0.14 128	0.13 83	0.13 142	0.12 155	0.25 249	0.13 95	0.06 44	0.09 299	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.22 515

ssnet_v2	0.30 511	0.21 469	0.63 483	0.23 339	0.15 352	0.40 559	0.30 581	0.59 588	0.48 539	0.40 545	0.37 428	0.46 557	0.30 508	0.41 443	0.44 568	0.13 543	0.11 379	0.11 490	0.11 494	0.12 509	0.11 255

qqq	0.24 386	0.16 363	0.46 277	0.20 167	0.15 352	0.23 315	0.20 397	0.43 398	0.32 333	0.26 309	0.31 349	0.28 385	0.25 430	0.36 415	0.28 469	0.08 265	0.22 580	0.10 432	0.11 494	0.09 347	0.23 525

ccc-4	0.18 193	0.13 235	0.41 226	0.21 212	0.15 352	0.21 259	0.17 251	0.28 182	0.23 175	0.21 246	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.25 617	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.36 620

x	0.23 354	0.15 321	0.45 261	0.20 167	0.15 352	0.27 386	0.17 251	0.43 398	0.35 377	0.26 309	0.31 349	0.29 398	0.25 430	0.29 332	0.30 487	0.09 366	0.22 580	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.24 539

IER	0.24 386	0.15 321	0.50 338	0.21 212	0.15 352	0.31 467	0.20 397	0.44 419	0.38 419	0.34 459	0.41 477	0.32 439	0.34 549	0.31 363	0.23 409	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.09 347	0.09 130

RAFT_CTSACE	0.23 354	0.21 469	0.57 435	0.26 477	0.15 352	0.22 291	0.23 489	0.34 278	0.30 308	0.34 459	0.51 561	0.31 428	0.17 297	0.33 384	0.15 186	0.06 44	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.07 30

CRFU-Net	0.29 497	0.14 285	0.48 300	0.26 477	0.15 352	0.46 593	0.22 460	0.52 499	0.32 333	0.44 580	0.42 486	0.48 571	0.47 613	0.44 457	0.31 497	0.12 521	0.10 342	0.09 351	0.08 295	0.10 412	0.11 255

ACRE	0.23 354	0.27 554	0.83 569	0.24 394	0.15 352	0.24 338	0.20 397	0.38 328	0.32 333	0.32 425	0.33 383	0.23 313	0.15 251	0.26 271	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

RAFT	0.24 386	0.24 520	0.46 277	0.27 514	0.15 352	0.26 379	0.26 541	0.37 319	0.31 320	0.34 459	0.34 394	0.41 516	0.22 381	0.30 348	0.18 278	0.08 265	0.15 479	0.11 490	0.10 456	0.11 464	0.13 350

222	0.45 604	0.14 285	0.43 244	0.19 119	0.15 352	0.36 532	0.20 397	0.60 599	0.43 479	0.37 509	0.45 525	0.30 419	0.28 481	0.59 527	3.72 712	0.11 481	0.19 548	0.08 253	0.09 395	0.09 347	0.27 574

test_xeample3	0.22 320	0.17 398	0.81 559	0.21 212	0.15 352	0.20 228	0.18 311	0.40 361	0.25 222	0.19 224	0.12 64	0.13 142	0.12 155	0.34 399	0.33 516	0.07 117	0.20 563	0.07 153	0.08 295	0.08 246	0.34 612

ACVNet	0.24 386	0.18 423	0.51 359	0.18 66	0.15 352	0.27 386	0.23 489	0.40 361	0.45 505	0.29 360	0.41 477	0.38 488	0.28 481	0.28 310	0.35 531	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.10 412	0.09 130

CCAANet	0.26 435	0.18 423	0.56 424	0.22 278	0.15 352	0.29 430	0.17 251	0.52 499	0.39 435	0.27 321	0.49 554	0.32 439	0.25 430	0.63 554	0.33 516	0.08 265	0.06 91	0.10 432	0.10 456	0.08 246	0.11 255

SuperB	0.50 622	0.37 611	2.16 691	0.23 339	0.15 352	0.41 564	0.32 598	0.50 479	0.83 656	0.44 580	0.51 561	0.33 449	0.45 604	0.69 580	1.07 664	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.95 701	0.18 451

TDLM	0.32 529	0.27 554	0.52 379	0.30 571	0.15 352	0.33 494	0.32 598	0.54 526	0.50 562	0.44 580	0.43 500	0.39 502	0.30 508	0.92 648	0.30 487	0.14 568	0.09 299	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.14 388

UCFNet_RVC	0.25 412	0.21 469	0.49 317	0.19 119	0.15 352	0.34 510	0.18 311	0.47 449	0.36 393	0.30 383	0.35 402	0.40 507	0.26 449	0.35 406	0.24 421	0.13 543	0.08 253	0.13 552	0.14 589	0.13 524	0.13 350

HSM	0.29 497	0.18 423	0.48 300	0.21 212	0.15 352	0.33 494	0.20 397	0.55 544	0.39 435	0.36 492	0.39 455	0.67 649	0.32 539	0.88 636	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.10 204

DF	0.16 159	0.09 53	0.31 138	0.31 587	0.16 397	0.17 128	0.15 154	0.26 153	0.18 79	0.14 128	0.23 261	0.19 253	0.11 114	0.24 228	0.16 217	0.08 265	0.23 594	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.09 130

RT-IGEV	0.29 497	0.10 90	0.60 467	0.24 394	0.16 397	0.38 547	0.31 591	0.60 599	0.46 517	0.41 557	0.41 477	0.49 577	0.31 525	0.30 348	0.29 483	0.09 366	0.10 342	0.09 351	0.10 456	0.09 347	0.25 552

DispViT+	0.12 25	0.08 22	0.21 40	0.16 12	0.16 397	0.10 9	0.12 37	0.27 168	0.24 195	0.13 100	0.11 44	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.12 40	0.08 265	0.05 6	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 1

AIO-test2	0.22 320	0.27 554	0.54 404	0.29 560	0.16 397	0.22 291	0.16 206	0.44 419	0.43 479	0.17 195	0.29 321	0.16 208	0.11 114	0.27 286	0.14 144	0.19 630	0.07 187	0.10 432	0.11 494	0.08 246	0.09 130

UGAM-zero	0.26 435	0.11 139	0.56 424	0.20 167	0.16 397	0.28 405	0.18 311	0.48 460	0.25 222	0.31 400	0.28 312	0.56 609	0.32 539	0.66 571	0.17 248	0.07 117	0.10 342	0.07 153	0.09 395	0.07 172	0.31 596

ACV-stereo	0.30 511	0.20 456	0.82 563	0.23 339	0.16 397	0.48 606	0.20 397	0.38 328	0.34 364	0.29 360	0.33 383	0.66 645	0.43 599	0.55 505	0.31 497	0.10 438	0.09 299	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.12 313

RSM	0.14 91	0.11 139	0.25 77	0.29 560	0.16 397	0.16 91	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.13 100	0.13 83	0.15 194	0.09 35	0.22 188	0.13 95	0.06 44	0.06 91	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

MyStereo07	0.18 193	0.15 321	0.44 255	0.22 278	0.16 397	0.25 358	0.22 460	0.31 243	0.26 238	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.13 200	0.33 384	0.14 144	0.07 117	0.13 429	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

MyStereo04	0.24 386	0.15 321	0.58 451	0.22 278	0.16 397	0.25 358	0.22 460	0.51 491	0.54 584	0.29 360	0.23 261	0.27 372	0.23 396	0.32 374	0.25 436	0.07 117	0.13 429	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.11 255

HH	0.22 320	0.12 191	0.55 414	0.32 596	0.16 397	0.27 386	0.18 311	0.36 302	0.25 222	0.20 236	0.26 290	0.34 457	0.18 331	0.33 384	0.15 186	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.31 596

HanStereo	0.22 320	0.12 191	0.55 414	0.32 596	0.16 397	0.27 386	0.18 311	0.36 302	0.25 222	0.20 236	0.26 290	0.34 457	0.18 331	0.33 384	0.15 186	0.07 117	0.16 494	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.31 596

LoS_RVC	0.14 91	0.11 139	0.32 151	0.18 66	0.16 397	0.20 228	0.18 311	0.21 63	0.18 79	0.14 128	0.20 213	0.12 120	0.17 297	0.17 69	0.14 144	0.06 44	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.14 388

iinet-f	0.31 522	0.23 507	1.16 636	0.20 167	0.16 397	0.44 582	0.23 489	0.47 449	0.38 419	0.36 492	0.44 510	0.41 516	0.35 557	0.36 415	0.43 561	0.10 438	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.13 524	0.12 313

NINENet	0.27 465	0.16 363	0.49 317	0.23 339	0.16 397	0.44 582	0.17 251	0.63 621	0.49 555	0.33 438	0.38 437	0.31 428	0.22 381	0.43 453	0.22 389	0.11 481	0.10 342	0.12 525	0.08 295	0.12 509	0.11 255

hknet	0.26 435	0.15 321	0.49 317	0.25 436	0.16 397	0.35 525	0.22 460	0.59 588	0.40 446	0.34 459	0.35 402	0.43 536	0.28 481	0.38 428	0.26 448	0.09 366	0.07 187	0.11 490	0.10 456	0.09 347	0.10 204

CIPLG	0.23 354	0.28 562	0.75 536	0.24 394	0.16 397	0.25 358	0.20 397	0.38 328	0.33 352	0.32 425	0.34 394	0.23 313	0.15 251	0.27 286	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

IPLGR_C	0.23 354	0.29 566	0.81 559	0.24 394	0.16 397	0.24 338	0.20 397	0.38 328	0.33 352	0.32 425	0.33 383	0.23 313	0.15 251	0.26 271	0.22 389	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

AAGNet	0.34 545	0.12 191	0.53 390	0.26 477	0.16 397	0.20 228	0.19 357	0.31 243	0.29 290	0.35 478	0.35 402	0.27 372	0.30 508	0.44 457	2.56 708	0.08 265	0.05 6	0.10 432	0.07 203	0.09 347	0.07 30

cross-raft	0.18 193	0.12 191	0.40 215	0.27 514	0.16 397	0.20 228	0.24 514	0.34 278	0.24 195	0.23 276	0.28 312	0.29 398	0.15 251	0.19 110	0.16 217	0.06 44	0.05 6	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.07 30

GEStereo_RVC	0.29 497	0.24 520	0.60 467	0.27 514	0.16 397	0.33 494	0.25 529	0.58 578	0.56 599	0.35 478	0.38 437	0.34 457	0.25 430	0.51 483	0.29 483	0.12 521	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.11 464	0.13 350

xxxx	0.39 572	0.14 285	0.47 285	0.20 167	0.16 397	0.38 547	0.20 397	0.61 609	0.43 479	0.30 383	0.44 510	0.38 488	0.25 430	0.50 477	2.41 706	0.11 481	0.21 568	0.09 351	0.10 456	0.10 412	0.26 566

test_xeample	0.39 572	0.14 285	0.46 277	0.19 119	0.16 397	0.34 510	0.22 460	0.59 588	0.43 479	0.33 438	0.47 544	0.30 419	0.27 458	0.60 532	2.44 707	0.10 438	0.21 568	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.25 552

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 252	0.23 507	0.49 317	0.21 212	0.16 397	0.19 187	0.17 251	0.35 287	0.32 333	0.26 309	0.33 383	0.20 273	0.17 297	0.21 160	0.17 248	0.06 44	0.10 342	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

CFNet-ft	0.26 435	0.21 469	0.51 359	0.19 119	0.16 397	0.31 467	0.21 425	0.40 361	0.37 408	0.29 360	0.40 465	0.46 557	0.27 458	0.49 473	0.28 469	0.12 521	0.07 187	0.12 525	0.11 494	0.12 509	0.11 255

FADNet_RVC	0.31 522	0.35 601	0.98 609	0.24 394	0.16 397	0.30 445	0.17 251	0.52 499	0.39 435	0.30 383	0.38 437	0.30 419	0.29 501	0.54 500	0.33 516	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.16 610	0.21 623	0.24 539

CFNet_RVC	0.26 435	0.21 469	0.51 359	0.19 119	0.16 397	0.31 467	0.21 425	0.40 361	0.37 408	0.29 360	0.40 465	0.46 557	0.27 458	0.49 473	0.28 469	0.12 521	0.07 187	0.12 525	0.11 494	0.12 509	0.11 255

DeepPruner_ROB	0.28 475	0.25 536	0.64 488	0.22 278	0.16 397	0.30 445	0.21 425	0.54 526	0.33 352	0.36 492	0.38 437	0.38 488	0.26 449	0.45 463	0.28 469	0.15 584	0.11 379	0.11 490	0.11 494	0.14 547	0.14 388

DISCO	0.33 536	0.16 363	0.55 414	0.26 477	0.16 397	0.48 606	0.25 529	0.52 499	0.58 604	0.38 518	0.45 525	0.63 634	0.37 567	0.65 565	0.50 589	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.13 524	0.13 350

SANet	0.58 645	0.41 628	1.38 660	0.27 514	0.16 397	0.72 652	0.48 655	0.71 654	1.34 691	0.69 651	0.97 662	0.94 668	0.78 664	0.97 657	0.93 649	0.14 568	0.12 408	0.12 525	0.12 537	0.18 598	0.20 487

NOSS_ROB	0.33 536	0.24 520	0.49 317	0.27 514	0.16 397	0.34 510	0.19 357	0.55 544	0.50 562	0.34 459	0.37 428	0.42 529	0.30 508	0.93 650	0.25 436	0.19 630	0.20 563	0.24 644	0.22 644	0.17 582	0.25 552

SGM_RVC	0.57 643	0.22 488	0.60 467	0.26 477	0.16 397	0.97 675	0.46 651	0.76 664	0.90 666	1.03 679	0.92 660	1.16 676	0.93 677	1.21 675	0.72 630	0.17 609	0.16 494	0.16 603	0.16 610	0.16 567	0.24 539
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-Forest	0.42 595	0.44 636	0.92 596	0.24 394	0.16 397	0.45 590	0.40 637	0.58 578	0.50 562	0.54 628	0.63 619	0.52 594	0.51 625	0.91 643	0.66 623	0.17 609	0.17 522	0.17 612	0.15 600	0.15 559	0.21 500
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DStereoRT	0.40 584	0.16 363	0.74 532	0.25 436	0.17 429	0.42 572	0.19 357	0.50 479	0.48 539	0.31 400	0.40 465	0.32 439	0.39 579	0.64 560	0.31 497	0.09 366	0.11 379	1.56 712	0.43 678	0.08 246	0.41 637

WQFJX1	0.20 252	0.12 191	0.21 40	0.23 339	0.17 429	0.24 338	0.19 357	0.63 621	0.56 599	0.17 195	0.16 148	0.14 173	0.16 272	0.27 286	0.18 278	0.08 265	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

MSAF-DinoV2	0.81 671	0.64 669	2.42 693	0.49 666	0.17 429	0.58 633	0.32 598	0.83 672	0.85 660	0.41 557	0.52 568	0.98 672	0.61 647	4.97 715	1.22 670	0.12 521	0.07 187	0.10 432	0.24 650	0.27 649	0.32 602

DDVS	0.26 435	0.16 363	0.45 261	0.25 436	0.17 429	0.34 510	0.21 425	0.43 398	0.31 320	0.34 459	0.41 477	0.47 567	0.21 372	0.52 491	0.29 483	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.09 395	0.13 524	0.16 424

RSM++	0.14 91	0.11 139	0.25 77	0.32 596	0.17 429	0.17 128	0.15 154	0.23 92	0.21 146	0.12 69	0.12 64	0.14 173	0.09 35	0.21 160	0.13 95	0.06 44	0.05 6	0.07 153	0.07 203	0.07 172	0.11 255

DualNet (step1)	0.31 522	0.21 469	0.69 510	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.41 443	0.26 448	0.24 643	0.21 568	0.28 654	0.24 650	0.18 598	0.21 500

test_sample9	0.45 604	0.21 469	0.69 510	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.54 526	0.43 479	0.38 518	0.36 417	0.38 488	0.32 539	0.70 583	1.01 657	0.24 643	1.93 714	0.28 654	0.24 650	0.18 598	0.21 500

test_sample8	0.52 629	0.21 469	0.69 510	0.18 66	0.17 429	0.36 532	0.21 425	0.57 564	0.38 419	0.63 642	0.39 455	1.16 676	0.68 658	0.70 583	1.01 657	0.24 643	1.93 714	0.28 654	0.24 650	0.18 598	0.21 500

DispNO	0.29 497	0.24 520	0.83 569	0.23 339	0.17 429	0.25 358	0.22 460	0.47 449	0.42 468	0.33 438	0.39 455	0.38 488	0.28 481	0.78 612	0.35 531	0.09 366	0.07 187	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

MyStereo8	0.25 412	0.20 456	0.69 510	0.24 394	0.17 429	0.31 467	0.16 206	0.50 479	0.32 333	0.29 360	0.38 437	0.25 347	0.19 354	0.33 384	0.29 483	0.08 265	0.20 563	0.08 253	0.08 295	0.10 412	0.16 424

StereoVision	0.23 354	0.23 507	0.55 414	0.27 514	0.17 429	0.23 315	0.22 460	0.40 361	0.32 333	0.21 246	0.51 561	0.22 297	0.16 272	0.29 332	0.19 313	0.11 481	0.12 408	0.13 552	0.13 569	0.10 412	0.08 76

CAS	0.16 159	0.07 2	0.29 119	0.42 655	0.17 429	0.20 228	0.18 311	0.23 92	0.20 120	0.15 153	0.19 201	0.11 87	0.10 76	0.15 28	0.14 144	0.31 664	0.04 1	0.06 48	0.04 1	0.06 93	0.16 424

EGLCR-Stereo	0.19 221	0.09 53	0.34 166	0.29 560	0.17 429	0.28 405	0.16 206	0.30 221	0.23 175	0.22 266	0.11 44	0.16 208	0.09 35	0.28 310	0.15 186	0.07 117	0.25 617	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.37 628

HBP-ISP	0.34 545	0.35 601	0.76 540	0.23 339	0.17 429	0.33 494	0.22 460	0.56 555	0.47 531	0.42 563	0.49 554	0.33 449	0.41 589	0.73 593	0.27 460	0.18 620	0.19 548	0.24 644	0.20 634	0.16 567	0.16 424

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 536	0.25 536	0.82 563	0.22 278	0.17 429	0.46 593	0.28 566	0.53 510	0.53 579	0.43 574	0.57 595	0.44 542	0.31 525	0.50 477	0.48 582	0.10 438	0.06 91	0.08 253	0.06 104	0.11 464	0.12 313

sAnonymous2	0.21 293	0.24 520	0.79 552	0.24 394	0.17 429	0.22 291	0.20 397	0.36 302	0.29 290	0.17 195	0.19 201	0.17 224	0.16 272	0.18 89	0.15 186	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.23 632	0.18 451

CroCo_RVC	0.21 293	0.24 520	0.79 552	0.24 394	0.17 429	0.22 291	0.20 397	0.36 302	0.29 290	0.17 195	0.19 201	0.17 224	0.16 272	0.18 89	0.15 186	0.10 438	0.07 187	0.09 351	0.08 295	0.23 632	0.18 451

HCRNet	0.25 412	0.27 554	0.42 236	0.34 613	0.17 429	0.27 386	0.18 311	0.45 428	0.37 408	0.31 400	0.35 402	0.32 439	0.23 396	0.44 457	0.21 371	0.13 543	0.08 253	0.13 552	0.11 494	0.11 464	0.09 130

RAFT + AFF	0.30 511	0.33 588	0.76 540	0.25 436	0.17 429	0.30 445	0.33 604	0.55 544	0.42 468	0.28 335	0.30 337	0.31 428	0.31 525	0.64 560	0.32 507	0.09 366	0.11 379	0.11 490	0.10 456	0.12 509	0.16 424

MMNet	0.28 475	0.19 441	0.54 404	0.24 394	0.17 429	0.47 599	0.22 460	0.47 449	0.53 579	0.40 545	0.43 500	0.36 476	0.34 549	0.40 438	0.35 531	0.08 265	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.09 130

EDNetEfficientorigin	7.48 716	0.57 660	139.59 745	0.25 436	0.17 429	0.44 582	0.30 581	0.48 460	1.04 676	1.29 687	1.02 667	0.82 662	0.87 674	0.76 608	1.02 660	0.10 438	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.22 627	0.25 552

ac_64	0.28 475	0.16 363	0.62 478	0.25 436	0.17 429	0.36 532	0.22 460	0.48 460	0.35 377	0.36 492	0.37 428	0.51 586	0.30 508	0.62 551	0.34 524	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.10 456	0.09 347	0.09 130

DSFCA	0.29 497	0.18 423	0.48 300	0.21 212	0.17 429	0.39 553	0.32 598	0.49 471	0.44 492	0.44 580	0.38 437	0.40 507	0.30 508	0.53 494	0.38 543	0.12 521	0.10 342	0.10 432	0.11 494	0.11 464	0.11 255

DMCA-RVC	0.30 511	0.27 554	0.93 600	0.28 542	0.17 429	0.30 445	0.21 425	0.43 398	0.36 393	0.40 545	0.38 437	0.39 502	0.36 562	0.44 457	0.34 524	0.13 543	0.10 342	0.16 603	0.12 537	0.13 524	0.11 255

FADNet-RVC-Resample	0.31 522	0.32 584	1.16 636	0.27 514	0.17 429	0.33 494	0.21 425	0.49 471	0.40 446	0.36 492	0.38 437	0.34 457	0.27 458	0.54 500	0.27 460	0.10 438	0.10 342	0.14 576	0.13 569	0.13 524	0.18 451

STTStereo	0.30 511	0.24 520	0.83 569	0.25 436	0.17 429	0.30 445	0.24 514	0.49 471	0.39 435	0.39 536	0.41 477	0.44 542	0.28 481	0.41 443	0.30 487	0.13 543	0.13 429	0.13 552	0.16 610	0.12 509	0.12 313

CVANet_RVC	0.34 545	0.25 536	0.77 546	0.27 514	0.17 429	0.34 510	0.28 566	0.55 544	0.50 562	0.43 574	0.46 537	0.44 542	0.31 525	0.90 641	0.27 460	0.15 584	0.10 342	0.14 576	0.14 589	0.15 559	0.15 407

DLCB_ROB	0.30 511	0.20 456	0.45 261	0.28 542	0.17 429	0.37 540	0.25 529	0.50 479	0.45 505	0.46 593	0.47 544	0.51 586	0.34 549	0.56 512	0.38 543	0.10 438	0.10 342	0.11 490	0.11 494	0.10 412	0.11 255

MeshStereo	0.60 648	0.31 577	0.71 526	0.22 278	0.17 429	0.66 647	0.36 619	0.81 669	0.63 623	1.48 701	1.32 679	1.65 690	0.83 669	1.18 673	0.74 632	0.17 609	0.17 522	0.17 612	0.14 589	0.17 582	0.19 469
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
DN	0.21 293	0.09 53	0.58 451	0.40 645	0.18 458	0.22 291	0.18 311	0.30 221	0.25 222	0.15 153	0.19 201	0.18 239	0.10 76	0.26 271	0.19 313	0.14 568	0.18 534	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.42 642

PSi22a	0.13 45	0.07 2	0.16 1	0.21 212	0.18 458	0.09 1	0.11 21	0.15 8	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.12 120	0.08 14	0.15 28	0.12 40	0.07 117	0.22 580	0.05 1	0.06 104	0.05 4	0.52 666

WQFJA1	0.19 221	0.12 191	0.20 24	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.19 357	0.55 544	0.55 592	0.16 172	0.17 169	0.15 194	0.17 297	0.20 139	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

WQFJX	0.19 221	0.12 191	0.21 40	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.18 311	0.57 564	0.49 555	0.17 195	0.17 169	0.14 173	0.16 272	0.24 228	0.19 313	0.08 265	0.08 253	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.11 255

NLMM1	0.21 293	0.13 235	0.21 40	0.23 339	0.18 458	0.24 338	0.20 397	0.65 633	0.69 637	0.18 217	0.18 189	0.13 142	0.14 230	0.25 249	0.19 313	0.08 265	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.10 204

NLMM	0.19 221	0.12 191	0.20 24	0.22 278	0.18 458	0.25 358	0.19 357	0.55 544	0.55 592	0.16 172	0.17 169	0.15 194	0.17 297	0.20 139	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.09 130

NLSM1	0.18 193	0.12 191	0.21 40	0.21 212	0.18 458	0.25 358	0.17 251	0.51 491	0.43 479	0.17 195	0.21 233	0.13 142	0.15 251	0.22 188	0.18 278	0.08 265	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.07 172	0.07 30

w-ln-seven-2	0.40 584	0.37 611	1.34 656	0.28 542	0.18 458	0.38 547	0.29 572	0.53 510	0.59 611	0.47 599	0.56 590	0.46 557	0.42 595	0.70 583	0.64 620	0.10 438	0.10 342	0.12 525	0.11 494	0.14 547	0.16 424

PAM	0.26 435	0.11 139	0.63 483	0.25 436	0.18 458	0.53 624	0.29 572	0.44 419	0.28 267	0.36 492	0.27 304	0.59 618	0.26 449	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.12 408	0.07 153	0.10 456	0.07 172	0.13 350

model_zeroshot	0.21 293	0.14 285	0.51 359	0.34 613	0.18 458	0.26 379	0.16 206	0.41 380	0.24 195	0.33 438	0.20 213	0.25 347	0.12 155	0.26 271	0.16 217	0.09 366	0.21 568	0.07 153	0.08 295	0.07 172	0.13 350

GCAP-Stereo	0.18 193	0.21 469	0.47 285	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.10 8	0.28 182	0.24 195	0.20 236	0.22 247	0.15 194	0.13 200	0.21 160	0.16 217	0.07 117	0.19 548	0.07 153	0.05 32	0.06 93	0.09 130

fast-acv-ft	0.33 536	0.26 546	0.88 590	0.25 436	0.18 458	0.49 612	0.27 550	0.44 419	0.50 562	0.40 545	0.55 585	0.49 577	0.36 562	0.39 433	0.41 553	0.11 481	0.11 379	0.11 490	0.12 537	0.13 524	0.11 255

CroCo-Stereo Lap2	0.16 159	0.18 423	0.39 200	0.26 477	0.18 458	0.11 14	0.19 357	0.30 221	0.22 159	0.13 100	0.16 148	0.15 194	0.11 114	0.17 69	0.15 186	0.07 117	0.07 187	0.08 253	0.06 104	0.08 246	0.07 30

RAFT+CT+SA	0.23 354	0.24 520	0.48 300	0.25 436	0.18 458	0.23 315	0.29 572	0.42 387	0.38 419	0.24 286	0.39 455	0.20 273	0.17 297	0.34 399	0.17 248	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.12 537	0.09 347	0.13 350

test_5	0.25 412	0.25 536	0.57 435	0.27 514	0.18 458	0.25 358	0.29 572	0.42 387	0.39 435	0.29 360	0.40 465	0.27 372	0.23 396	0.35 406	0.19 313	0.07 117	0.07 187	0.09 351	0.09 395	0.10 412	0.14 388

iRaft-Stereo_5w	0.25 412	0.24 520	0.50 338	0.23 339	0.18 458	0.19 187	0.19 357	0.39 350	0.35 377	0.28 335	0.36 417	0.34 457	0.23 396	0.66 571	0.28 469	0.07 117	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.09 347	0.14 388

DAS	0.28 475	0.13 235	0.49 317	0.24 394	0.18 458	0.30 445	0.24 514	0.48 460	0.48 539	0.42 563	0.45 525	0.34 457	0.31 525	0.76 608	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.10 412	0.11 255

SepStereo	0.27 465	0.13 235	0.49 317	0.24 394	0.18 458	0.30 445	0.24 514	0.48 460	0.48 539	0.42 563	0.45 525	0.34 457	0.31 525	0.64 560	0.24 421	0.09 366	0.07 187	0.09 351	0.07 203	0.10 412	0.11 255

AASNet	0.29 497	0.27 554	0.67 501	0.26 477	0.18 458	0.34 510	0.21 425	0.64 627	0.49 555	0.36 492	0.41 477	0.32 439	0.26 449	0.33 384	0.39 547	0.12 521	0.09 299	0.10 432	0.08 295	0.14 547	0.12 313

GMOStereo	0.20 252	0.17 398	0.45 261	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 594	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

error version	0.20 252	0.17 398	0.45 261	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 594	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

test-v	0.20 252	0.17 398	0.45 261	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 594	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

ADLNet2	0.31 522	0.23 507	0.77 546	0.23 339	0.18 458	0.36 532	0.24 514	0.55 544	0.54 584	0.33 438	0.38 437	0.45 548	0.31 525	0.70 583	0.36 535	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.09 395	0.12 509	0.11 255

HHNet	0.23 354	0.12 191	0.66 498	0.19 119	0.18 458	0.20 228	0.20 397	0.36 302	0.32 333	0.33 438	0.59 603	0.19 253	0.21 372	0.24 228	0.31 497	0.08 265	0.06 91	0.09 351	0.07 203	0.08 246	0.12 313

test-2	0.20 252	0.17 398	0.45 261	0.23 339	0.18 458	0.21 259	0.27 550	0.28 182	0.28 267	0.31 400	0.32 361	0.28 385	0.17 297	0.16 49	0.13 95	0.07 117	0.23 594	0.10 432	0.08 295	0.08 246	0.07 30

Anonymous3	0.24 386	0.19 441	0.76 540	0.27 514	0.18 458	0.41 564	0.24 514	0.45 428	0.36 393	0.23 276	0.27 304	0.20 273	0.18 331	0.28 310	0.19 313	0.12 521	0.11 379	0.10 432	0.10 456	0.11 464	0.13 350

sCroCo_RVC	0.19 221	0.15 321	0.60 467	0.27 514	0.18 458	0.23 315	0.16 206	0.28 182	0.24 195	0.14 128	0.22 247	0.17 224	0.14 230	0.22 188	0.16 217	0.11 481	0.11 379	0.09 351	0.09 395	0.09 347	0.10 204

EAI-Stereo	0.29 497	0.11 139	0.38 191	0.22 278	0.18 458	0.33 494	1.66 709	0.53 510	0.27 256	0.27 321	0.50 558	0.17 224	0.16 272	0.25 249	0.25 436	0.07 117	0.07 187	0.07 153	0.11 494	0.07 172	0.10 204

psm_up	0.30 511	0.21 469	0.58 451	0.26 477	0.18 458	0.32 484	0.27 550	0.57 564	0.45 505	0.38 518	0.41 477	0.45 548	0.40 584	0.59 527	0.32 507	0.11 481	0.12 408	0.13 552	0.12 537	0.11 464	0.11 255

FAT-Stereo	0.36 555	0.19 441	0.75 536	0.26 477	0.18 458	0.34 510	0.30 581	0.62 617	0.61 617	0.47 599	0.61 615	0.59 618	0.50 623	0.61 540	0.36 535	0.13 543	0.14 448	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.20 487

GANet	0.40 584	0.28 562	0.67 501	0.31 587	0.18 458	0.43 577	0.39 633	0.60 599	0.46 517	0.48 605	0.78 644	0.55 604	0.45 604	0.96 654	0.55 604	0.13 543	0.14 448	0.13 552	0.12 537	0.15 559	0.16 424

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 497	0.24 520	0.81 559	0.26 477	0.18 458	0.30 445	0.22 460	0.52 499	0.41 456	0.38 518	0.42 486	0.42 529	0.28 481	0.46 465	0.31 497	0.11 481	0.08 253	0.10 432	0.11 494	0.10 412	0.12 313
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.33 536	0.36 608	0.61 474	0.24 394	0.18 458	0.33 494	0.24 514	0.59 588	0.42 468	0.38 518	0.52 568	0.36 476	0.31 525	0.80 620	0.32 507	0.18 620	0.14 448	0.21 635	0.15 600	0.17 582	0.14 388

ETE_ROB	0.36 555	0.32 584	0.64 488	0.30 571	0.18 458	0.40 559	0.38 629	0.59 588	0.49 555	0.50 612	0.52 568	0.62 630	0.37 567	0.58 519	0.43 561	0.13 543	0.10 342	0.14 576	0.12 537	0.17 582	0.18 451

Selective-IGEV-i32	0.15 128	0.10 90	0.34 166	0.32 596	0.19 492	0.16 91	0.14 107	0.29 201	0.19 106	0.13 100	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

WQFJA1++	0.48 618	0.07 2	0.86 580	0.23 339	0.19 492	0.18 159	0.11 21	0.21 63	0.14 23	2.23 707	0.12 64	0.23 313	0.11 114	0.21 160	0.14 144	0.08 265	0.19 548	0.06 48	0.09 395	4.02 717	0.20 487

NLCSM	0.20 252	0.15 321	0.23 60	0.24 394	0.19 492	0.24 338	0.22 460	0.45 428	0.44 492	0.20 236	0.18 189	0.14 173	0.16 272	0.47 469	0.20 341	0.09 366	0.09 299	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.10 204

zh-mn7	0.50 622	0.57 660	1.82 683	0.25 436	0.19 492	0.45 590	0.29 572	0.59 588	0.84 659	0.67 648	0.97 662	0.49 577	0.41 589	0.93 650	0.73 631	0.12 521	0.10 342	0.11 490	0.11 494	0.13 524	0.17 445

z-mn7	0.48 618	0.52 649	1.28 650	0.26 477	0.19 492	0.62 640	0.34 609	0.59 588	0.96 673	0.45 587	0.97 662	0.53 599	0.41 589	0.99 658	0.70 628	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.10 456	0.14 547	0.16 424

Reg-Stereo(zero)	0.18 193	0.08 22	0.39 200	0.19 119	0.19 492	0.24 338	0.18 311	0.29 201	0.29 290	0.24 286	0.21 233	0.24 334	0.18 331	0.22 188	0.21 371	0.07 117	0.11 379	0.06 48	0.07 203	0.06 93	0.11 255

ISRNet	0.28 475	0.15 321	0.54 404	0.27 514	0.19 492	0.24 338	0.15 154	0.47 449	0.45 505	0.40 545	0.49 554	0.42 529	0.27 458	0.33 384	0.30 487	0.20 633	0.12 408	0.17 612	0.16 610	0.16 567	0.21 500

IGEV-RUCA	0.21 293	0.09 53	0.26 90	0.20 167	0.19 492	0.28 405	0.23 489	0.24 114	0.22 159	0.21 246	0.23 261	0.29 398	0.48 617	0.26 271	0.19 313	0.09 366	0.08 253	0.18 621	0.14 589	0.18 598	0.19 469

PAM_32	0.26 435	0.10 90	0.63 483	0.24 394	0.19 492	0.51 615	0.26 541	0.43 398	0.30 308	0.32 425	0.28 312	0.60 624	0.28 481	0.29 332	0.20 341	0.08 265	0.14 448	0.08 253	0.10 456	0.07 172	0.15 407

rvit_105_1	0.28 475	0.24 520	0.65 493	0.27 514	0.19 492	0.31 467	0.35 612	0.46 437	0.53 579	0.31 400	0.32 361	0.32 439	0.27 458	0.36 415	0.26 448	0.16 595	0.14 448	0.15 594	0.17 622	0.11 464	0.11 255

IGEV++	0.19 221	0.13 235	0.38 191	0.30 571	0.19 492	0.15 54	0.15 154	0.32 252	0.18 79	0.13 100	0.16 148	0.12 120	0.11 114	0.24 228	0.15 186	0.07 117	0.32 660	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.42 642

coex-ft	3.48 709	0.81 682	48.53 743	0.24 394	0.19 492	0.53 624	0.47 654	0.49 471	2.36 705	7.18 720	1.20 674	0.96 671	2.53 708	0.75 602	2.14 703	0.13 543	0.15 479	0.14 576	0.12 537	0.22 627	0.47 654

Selective-IGEV	0.15 128	0.10 90	0.34 166	0.32 596	0.19 492	0.16 91	0.14 107	0.29 201	0.20 120	0.13 100	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.13 429	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.11 255

ToySt	0.28 475	0.19 441	0.68 507	0.22 278	0.19 492	0.31 467	0.31 591	0.43 398	0.43 479	0.28 335	0.38 437	0.42 529	0.32 539	0.33 384	0.32 507	0.08 265	0.14 448	0.10 432	0.12 537	0.11 464	0.24 539

SACVNet	0.32 529	0.25 536	0.59 460	0.26 477	0.19 492	0.35 525	0.25 529	0.54 526	0.41 456	0.43 574	0.45 525	0.46 557	0.34 549	0.71 589	0.30 487	0.14 568	0.10 342	0.12 525	0.12 537	0.16 567	0.20 487

TRStereo	0.22 320	0.21 469	0.62 478	0.40 645	0.19 492	0.22 291	0.16 206	0.58 578	0.30 308	0.21 246	0.21 233	0.22 297	0.13 200	0.27 286	0.14 144	0.09 366	0.09 299	0.09 351	0.11 494	0.06 93	0.19 469

pcwnet_v2	0.32 529	0.16 363	1.22 647	0.23 339	0.19 492	0.32 484	0.19 357	0.61 609	0.61 617	0.37 509	0.45 525	0.35 470	0.29 501	0.37 425	0.26 448	0.14 568	0.11 379	0.12 525	0.11 494	0.14 547	0.18 451

ADLNet	0.30 511	0.19 441	0.59 460	0.23 339	0.19 492	0.34 510	0.23 489	0.56 555	0.44 492	0.43 574	0.41 477	0.43 536	0.28 481	0.56 512	0.36 535	0.11 481	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.11 464	0.15 407

delet	0.29 497	0.18 423	0.58 451	0.24 394	0.19 492	0.41 564	0.30 581	0.52 499	0.51 568	0.35 478	0.42 486	0.37 482	0.31 525	0.49 473	0.36 535	0.10 438	0.09 299	0.11 490	0.12 537	0.09 347	0.09 130

psmorigin	0.52 629	0.29 566	3.10 701	0.24 394	0.19 492	0.39 553	0.24 514	0.52 499	0.45 505	0.66 647	0.68 630	0.70 656	0.52 627	0.86 633	0.49 588	0.15 584	0.17 522	0.13 552	0.14 589	0.16 567	0.23 525

aanetorigin	0.40 584	0.33 588	1.14 633	0.25 436	0.19 492	0.30 445	0.37 621	0.34 278	0.47 531	0.95 671	0.82 649	0.52 594	0.56 636	0.50 477	0.52 593	0.11 481	0.09 299	0.10 432	0.10 456	0.16 567	0.19 469

acv_ft	0.26 435	0.18 423	0.56 424	0.24 394	0.19 492	0.34 510	0.21 425	0.47 449	0.45 505	0.39 536	0.41 477	0.38 488	0.28 481	0.28 310	0.36 535	0.09 366	0.07 187	0.08 253	0.07 203	0.11 464	0.09 130

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 567	0.43 633	0.72 531	0.35 619	0.19 492	0.51 615	0.25 529	0.56 555	0.39 435	0.42 563	0.47 544	0.47 567	0.27 458	0.74 597	0.32 507	0.38 673	0.19 548	0.27 647	0.17 622	0.29 656	0.27 574

ADCL	0.50 622	0.30 572	1.15 634	0.28 542	0.19 492	0.77 659	0.64 673	0.57 564	0.73 647	0.57 635	0.73 639	0.55 604	0.60 643	0.66 571	1.53 689	0.11 481	0.10 342	0.13 552	0.13 569	0.15 559	0.16 424

RASNet	0.30 511	0.19 441	0.59 460	0.23 339	0.19 492	0.33 494	0.20 397	0.50 479	0.41 456	0.31 400	0.44 510	0.47 567	0.38 572	0.79 616	0.40 549	0.09 366	0.07 187	0.07 153	0.09 395	0.08 246	0.10 204

DRN-Test	0.35 552	0.20 456	0.75 536	0.28 542	0.19 492	0.46 593	0.29 572	0.68 646	0.54 584	0.49 606	0.47 544	0.44 542	0.35 557	0.63 554	0.44 568	0.13 543	0.09 299	0.13 552	0.12 537	0.13 524	0.13 350

XPNet_ROB	0.35 552	0.26 546	0.58 451	0.28 542	0.19 492	0.37 540	0.31 591	0.57 564	0.51 568	0.52 618	0.54 580	0.57 611	0.38 572	0.65 565	0.48 582	0.17 609	0.12 408	0.13 552	0.12 537	0.16 567	0.17 445

DDF-Stereo	0.16 159	0.08 22	0.30 129	0.21 212	0.20 519	0.12 21	0.14 107	0.20 48	0.19 106	0.11 39	0.10 32	0.13 142	0.12 155	0.24 228	0.20 341	0.09 366	0.18 534	0.07 153	0.06 104	0.20 616	0.19 469

zh-sn7	0.52 629	0.64 669	1.77 680	0.30 571	0.20 519	0.47 599	0.40 637	0.60 599	0.65 626	0.53 624	0.82 649	0.52 594	0.59 641	1.10 667	0.96 653	0.13 543	0.13 429	0.13 552	0.13 569	0.17 582	0.20 487

SCV_C0	0.19 221	0.14 285	0.40 215	0.30 571	0.20 519	0.15 54	0.16 206	0.35 287	0.26 238	0.17 195	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.31 363	0.14 144	0.07 117	0.22 580	0.06 48	0.06 104	0.09 347	0.25 552

SCV	0.18 193	0.15 321	0.37 186	0.26 477	0.20 519	0.16 91	0.16 206	0.35 287	0.23 175	0.14 128	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.31 363	0.12 40	0.08 265	0.19 548	0.07 153	0.07 203	0.09 347	0.26 566

AIO-Stereo	0.16 159	0.12 191	0.29 119	0.30 571	0.20 519	0.16 91	0.14 107	0.28 182	0.22 159	0.14 128	0.15 135	0.13 142	0.08 14	0.20 139	0.15 186	0.06 44	0.16 494	0.07 153	0.08 295	0.06 93	0.24 539

mmm	0.25 412	0.15 321	0.44 255	0.23 339	0.20 519	0.28 405	0.21 425	0.43 398	0.32 333	0.31 400	0.40 465	0.30 419	0.24 417	0.31 363	0.28 469	0.09 366	0.21 568	0.11 490	0.12 537	0.10 412	0.26 566

LL-Strereo2	0.21 293	0.25 536	0.53 390	0.32 596	0.20 519	0.25 358	0.14 107	0.32 252	0.25 222	0.25 299	0.20 213	0.24 334	0.12 155	0.28 310	0.18 278	0.07 117	0.07 187	0.12 525	0.09 395	0.09 347	0.16 424

anonymousdsp	0.20 252	0.13 235	0.49 317	0.28 542	0.20 519	0.21 259	0.17 251	0.29 201	0.24 195	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.32 374	0.13 95	0.07 117	0.26 623	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.48 657

IGEV-Stereo	0.20 252	0.13 235	0.49 317	0.28 542	0.20 519	0.21 259	0.17 251	0.29 201	0.24 195	0.22 266	0.13 83	0.12 120	0.12 155	0.32 374	0.13 95	0.07 117	0.26 623	0.08 253	0.07 203	0.08 246	0.48 657
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UNet	0.28 475	0.16 363	0.70 517	0.24 394	0.20 519	0.44 582	0.21 425	0.52 499	0.42 468	0.36 492	0.40 465	0.43 536	0.33 547	0.41 443	0.32 507	0.09 366	0.07 187	0.10 432	0.09 395	0.10 412	0.09 130

UPFNet	0.27 465	0.15 321	0.47 285	0.25 436	0.20 519	0.37 540	0.27 550	0.50 479	0.40 446	0.36 492	0.38 437	0.37 482	0.29 501	0.40 438	0.34 524	0.10 438	0.10 342	0.10 432	0.10 456	0.10 412	0.08 76

FADNet-RVC	0.34 545	0.43 633	0.97 607	0.25 436	0.20 519	0.33 494	0.20 397	0.51 491	0.42 468	0.34 459	0.40 465	0.41 516	0.29 501	0.65 565	0.36 535	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.15 600	0.19 608	0.20 487

RTSC	0.43 599	0.37 611	0.95 604	0.30 571	0.20 519	0.50 614	0.23 489	0.65 633	0.86 662	0.56 632	0.54 580	0.51 586	0.36 562	0.71 589	0.92 648	0.13 543	0.14 448	0.11 490	0.13 569	0.18 598	0.19 469

GANetREF_RVC	0.45 604	0.52 649	0.87 583	0.39 640	0.20 519	0.51 615	0.50 660	0.68 646	0.67 631	0.47 599	0.46 537	0.50 583	0.43 599	0.91 643	0.40 549	0.28 659	0.21 568	0.32 663	0.19 629	0.28 654	0.23 525
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NaN_ROB	0.44 601	0.38 618	0.94 603	0.30 571	0.20 519	0.52 621	0.49 658	0.61 609	0.60 614	0.56 632	0.47 544	0.49 577	0.42 595	1.24 676	0.76 635	0.12 521	0.18 534	0.12 525	0.13 569	0.12 509	0.18 451

FBW_ROB	0.46 612	0.34 597	0.71 526	0.32 596	0.20 519	0.51 615	0.32 598	0.73 659	0.63 623	0.60 639	0.57 595	0.65 641	0.44 602	1.42 689	0.62 616	0.14 568	0.17 522	0.22 640	0.16 610	0.17 582	0.23 525

PWC_ROB	0.41 591	0.38 618	0.92 596	0.26 477	0.20 519	0.39 553	0.19 357	0.61 609	0.69 637	0.58 637	0.84 652	0.52 594	0.44 602	0.74 597	0.62 616	0.13 543	0.09 299	0.14 576	0.10 456	0.17 582	0.18 451

PipStereo	0.14 91	0.07 2	0.16 1	0.23 339	0.21 536	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.14 11	0.12 40	0.07 117	0.23 594	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 659

MIM_Stereo	0.20 252	0.17 398	0.55 414	0.20 167	0.21 536	0.17 128	0.14 107	0.37 319	0.27 256	0.28 335	0.35 402	0.23 313	0.13 200	0.28 310	0.16 217	0.06 44	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.08 246	0.15 407

RAFT-Test	0.19 221	0.11 139	0.41 226	0.26 477	0.21 536	0.26 379	0.17 251	0.37 319	0.26 238	0.24 286	0.29 321	0.32 439	0.14 230	0.22 188	0.15 186	0.07 117	0.08 253	0.07 153	0.07 203	0.06 93	0.07 30

Wz-Net-TNSev	0.55 635	0.72 674	1.90 685	0.26 477	0.21 536	0.64 645	0.45 648	0.66 639	0.71 642	0.52 618	0.55 585	0.71 657	0.63 654	1.04 663	0.94 651	0.16 595	0.15 479	0.13 552	0.15 600	0.21 623	0.24 539

Wz-Net-SNSev	0.45 604	0.53 652	1.42 664	0.31 587	0.21 536	0.44 582	0.45 648	0.64 627	0.68 635	0.46 593	0.66 626	0.62 630	0.40 584	0.78 612	0.65 621	0.12 521	0.11 379	0.12 525	0.13 569	0.17 582	0.19 469

Wz-Net-LNSev	0.36 555	0.35 601	1.06 619	0.26 477	0.21 536	0.47 599	0.33 604	0.56 555	0.58 604	0.45 587	0.54 580	0.50 583	0.37 567	0.40 438	0.42 557	0.12 521	0.11 379	0.10 432	0.09 395	0.14 547	0.15 407

Wz-Net-MNSev	0.39 572	0.35 601	0.99 611	0.26 477	0.21 536	0.59 637	0.39 633	0.58 578	0.61 617	0.49 606	0.56 590	0.53 599	0.37 567	0.61 540	0.47 580	0.11 481	0.09 299	0.11 490	0.11 494	0.15 559	0.15 407

Syn2CoEx	0.39 572	0.39 622	1.08 624	0.35 619	0.21 536	0.41 564	0.29 572	0.63 621	0.51 568	0.43 574	0.56 590	0.45 548	0.45 604	0.69 580	0.39 547	0.17 609	0.14 448	0.16 603	0.12 537	0.13 524	0.16 424

HGLStereo	0.29 497	0.19 441	0.60 467	0.24 394	0.21 536	0.33 494	0.23 489	0.52 499	0.44 492	0.36 492	0.49 554	0.41 516	0.35 557	0.46 465	0.34 524	0.11 481	0.11 379	0.09 351	0.09 395	0.11 464	0.12 313

ADCRef	0.41 591	0.33 588	1.05 617	0.26 477	0.21 536	0.49 612	0.27 550	0.54 526	0.51 568	0.51 615	0.59 603	0.35 470	0.47 613	0.54 500	1.35 682	0.09 366	0.08 253	0.12 525	0.12 537	0.12 509	0.13 350

DPSNet	0.51 626	0.26 546	1.16 636	0.28 542	0.21 536	0.76 656	0.56 668	0.89 681	0.82 655	0.49 606	0.51 561	0.64 639	0.81 668	0.89 638	0.85 645	0.17 609	0.16 494	0.13 552	0.13 569	0.26 643	0.27 574

StereoDRNet	0.34 545	0.28 562	0.70 517	0.28 542	0.21 536	0.43 577	0.30 581	0.63 621	0.51 568	0.47 599	0.40 465	0.48 571	0.31 525	0.58 519	0.44 568	0.12 521	0.10 342	0.12 525	0.11 494	0.13 524	0.13 350

MDST_ROB	0.51 626	0.16 363	0.97 607	0.31 587	0.21 536	1.35 691	0.34 609	0.80 667	0.59 611	1.09 682	0.74 640	0.49 577	0.37 567	1.31 683	0.60 612	0.14 568	0.12 408	0.16 603	0.13 569	0.13 524	0.18 451

LALA_ROB	0.38 567	0.31 577	0.65 493	0.30 571	0.21 536	0.46 593	0.39 633	0.63 621	0.54 584	0.53 624	0.52 568	0.69 653	0.36 562	0.52 491	0.48 582	0.18 620	0.11 379	0.16 603	0.14 589	0.17 582	0.16 424

PWCDC_ROB	0.41 591	0.41 628	0.77 546	0.34 613	0.21 536	0.43 577	0.20 397	0.60 599	0.90 666	0.44 580	1.24 677	0.36 476	0.38 572	0.56 512	0.48 582	0.18 620	0.11 379	0.11 490	0.10 456	0.20 616	0.16 424

PSMNet_ROB	0.36 555	0.31 577	0.71 526	0.31 587	0.21 536	0.44 582	0.44 647	0.61 609	0.49 555	0.39 536	0.45 525	0.49 577	0.32 539	0.66 571	0.53 597	0.14 568	0.10 342	0.15 594	0.14 589	0.13 524	0.13 350

S	0.23 354	0.18 423	0.38 191	0.24 394	0.22 552	0.32 484	0.22 460	0.32 252	0.28 267	0.26 309	0.31 349	0.20 273	0.21 372	0.19 110	0.19 313	0.13 543	0.09 299	0.15 594	0.16 610	0.11 464	0.35 616

PSi22b	0.14 91	0.07 2	0.16 1	0.22 278	0.22 552	0.09 1	0.11 21	0.16 12	0.12 5	0.08 2	0.07 3	0.14 173	0.09 35	0.14 11	0.11 14	0.07 117	0.22 580	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.49 659

Foundation-i32	0.14 91	0.07 2	0.18 11	0.24 394	0.22 552	0.10 9	0.12 37	0.15 8	0.13 12	0.08 2	0.07 3	0.12 120	0.08 14	0.17 69	0.13 95	0.07 117	0.29 648	0.05 1	0.04 1	0.05 4	0.45 652

Select-FE	0.27 465	0.18 423	0.87 583	0.23 339	0.22 552	0.29 430	0.18 311	0.53 510	0.28 267	0.30 383	0.33 383	0.45 548	0.29 501	0.30 348	0.21 371	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.13 569	0.08 246	0.20 487

w-ln-seven	0.45 604	0.40 625	1.40 663	0.27 514	0.22 552	0.58 633	0.33 604	0.65 633	0.83 656	0.59 638	0.63 619	0.53 599	0.39 579	0.66 571	0.81 642	0.12 521	0.11 379	0.13 552	0.12 537	0.16 567	0.17 445

GIP-stereo	0.16 159	0.12 191	0.25 77	0.24 394	0.22 552	0.15 54	0.14 107	0.32 252	0.21 146	0.11 39	0.16 148	0.13 142	0.09 35	0.20 139	0.13 95	0.07 117	0.13 429	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.32 602

rvit_stereo_0075_2	0.25 412	0.18 423	0.65 493	0.27 514	0.22 552	0.22 291	0.15 154	0.41 380	0.36 393	0.27 321	0.37 428	0.29 398	0.21 372	0.29 332	0.20 341	0.17 609	0.12 408	0.19 628	0.12 537	0.14 547	0.14 388

APVNet	0.38 567	0.26 546	0.87 583	0.26 477	0.22 552	0.52 621	0.35 612	0.64 627	0.46 517	0.40 545	0.52 568	0.48 571	0.39 579	0.84 630	0.48 582	0.13 543	0.14 448	0.15 594	0.16 610	0.16 567	0.16 424

FADNet	0.34 545	0.43 633	0.88 590	0.24 394	0.22 552	0.37 540	0.19 357	0.56 555	0.49 555	0.32 425	0.36 417	0.43 536	0.32 539	0.65 565	0.30 487	0.17 609	0.16 494	0.14 576	0.16 610	0.25 639	0.21 500

S-Stereo	0.39 572	0.20 456	1.04 616	0.28 542	0.22 552	0.39 553	0.31 591	0.58 578	0.69 637	0.40 545	0.59 603	0.48 571	0.41 589	0.75 602	0.42 557	0.12 521	0.15 479	0.13 552	0.13 569	0.16 567	0.25 552

stereogan	0.39 572	0.20 456	0.78 551	0.28 542	0.22 552	0.65 646	0.26 541	0.62 617	0.65 626	0.45 587	0.60 607	0.67 649	0.45 604	0.69 580	0.37 541	0.14 568	0.14 448	0.14 576	0.12 537	0.20 616	0.19 469

edge stereo	0.40 584	0.22 488	0.87 583	0.27 514	0.22 552	0.38 547	0.26 541	0.59 588	0.56 599	0.53 624	0.60 607	0.71 657	0.50 623	0.78 612	0.43 561	0.16 595	0.15 479	0.19 628	0.14 589	0.17 582	0.19 469

ADCMid	0.53 632	0.45 637	1.46 665	0.27 514	0.22 552	0.51 615	0.38 629	0.61 609	0.58 604	0.75 655	0.67 628	0.62 630	0.66 657	0.66 571	1.75 694	0.13 543	0.12 408	0.17 612	0.17 622	0.20 616	0.21 500

ADCP+	0.48 618	0.36 608	1.47 666	0.26 477	0.22 552	0.57 631	0.40 637	0.56 555	0.54 584	0.46 593	0.52 568	0.46 557	0.53 632	0.59 527	1.93 699	0.10 438	0.08 253	0.11 490	0.11 494	0.14 547	0.15 407

DANet	0.37 562	0.25 536	0.67 501	0.37 630	0.22 552	0.42 572	0.25 529	0.50 479	0.44 492	0.52 618	0.50 558	0.59 618	0.42 595	0.78 612	0.53 597	0.13 543	0.12 408	0.14 576	0.12 537	0.17 582	0.21 500
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
WCMA_ROB	0.55 635	0.27 554	0.76 540	0.26 477	0.22 552	0.62 640	0.36 619	0.57 564	0.58 604	0.97 673	1.40 682	1.28 682	0.94 678	0.80 620	0.80 640	0.20 633	0.17 522	0.16 603	0.16 610	0.19 608	0.29 589

IGEV-FE	0.23 354	0.11 139	0.82 563	0.21 212	0.23 568	0.20 228	0.19 357	0.38 328	0.23 175	0.34 459	0.22 247	0.29 398	0.14 230	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.35 616

DA	0.21 293	0.11 139	0.33 161	0.28 542	0.23 568	0.30 445	0.16 206	0.29 201	0.27 256	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.15 251	0.26 271	0.15 186	0.07 117	0.28 632	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.56 669

GGEV	0.21 293	0.11 139	0.33 161	0.28 542	0.23 568	0.30 445	0.16 206	0.29 201	0.27 256	0.15 153	0.22 247	0.17 224	0.15 251	0.26 271	0.15 186	0.07 117	0.28 632	0.07 153	0.05 32	0.07 172	0.56 669

YMNet	0.33 536	0.26 546	0.64 488	0.28 542	0.23 568	0.48 606	0.27 550	0.54 526	0.47 531	0.49 606	0.56 590	0.51 586	0.30 508	0.41 443	0.44 568	0.13 543	0.16 494	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.14 388

YMNet_1	0.33 536	0.26 546	0.64 488	0.28 542	0.23 568	0.48 606	0.27 550	0.54 526	0.47 531	0.49 606	0.56 590	0.51 586	0.30 508	0.41 443	0.44 568	0.13 543	0.16 494	0.13 552	0.12 537	0.14 547	0.14 388

FACV-RUCA	0.22 320	0.15 321	0.38 191	0.24 394	0.23 568	0.26 379	0.19 357	0.41 380	0.35 377	0.26 309	0.32 361	0.22 297	0.25 430	0.24 228	0.19 313	0.10 438	0.07 187	0.15 594	0.08 295	0.16 567	0.14 388

IGEV_Zeroshot_test	0.23 354	0.11 139	0.82 563	0.21 212	0.23 568	0.20 228	0.19 357	0.38 328	0.23 175	0.34 459	0.22 247	0.29 398	0.14 230	0.24 228	0.20 341	0.07 117	0.09 299	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.35 616

CES	0.14 91	0.08 22	0.24 67	0.17 35	0.23 568	0.18 159	0.15 154	0.24 114	0.20 120	0.14 128	0.18 189	0.14 173	0.10 76	0.19 110	0.12 40	0.07 117	0.05 6	0.06 48	0.04 1	0.08 246	0.20 487

GASNet	0.39 572	0.58 663	1.27 649	0.35 619	0.23 568	0.35 525	0.23 489	0.63 621	0.56 599	0.41 557	0.38 437	0.45 548	0.30 508	0.81 624	0.42 557	0.16 595	0.11 379	0.14 576	0.14 589	0.23 632	0.12 313

test-1	0.20 252	0.12 191	0.49 317	0.23 339	0.23 568	0.22 291	0.23 489	0.36 302	0.29 290	0.21 246	0.25 281	0.24 334	0.14 230	0.18 89	0.22 389	0.07 117	0.14 448	0.08 253	0.07 203	0.06 93	0.14 388

RALCasStereoNet	0.22 320	0.22 488	0.48 300	0.23 339	0.23 568	0.22 291	0.18 311	0.32 252	0.27 256	0.22 266	0.30 337	0.22 297	0.15 251	0.29 332	0.20 341	0.08 265	0.22 580	0.07 153	0.06 104	0.10 412	0.25 552

MFN_U_SF_RVC	0.58 645	0.58 663	1.31 654	0.39 640	0.23 568	0.72 652	0.30 581	0.83 672	0.68 635	0.74 654	0.74 640	0.86 664	0.60 643	0.84 630	0.83 643	0.29 660	0.27 628	0.32 663	0.37 674	0.31 658	0.33 608

ADCPNet	0.51 626	0.36 608	1.82 683	0.27 514	0.23 568	0.71 651	0.39 633	0.56 555	0.54 584	0.52 618	0.60 607	0.66 645	0.57 638	0.64 560	1.23 671	0.15 584	0.18 534	0.14 576	0.23 648	0.19 608	0.22 515

CC-Net-ROB	0.46 612	0.55 654	0.86 580	0.38 638	0.23 568	0.51 615	0.30 581	0.69 652	0.51 568	0.46 593	0.51 561	0.48 571	0.38 572	0.96 654	0.40 549	0.36 669	0.23 594	0.56 681	0.25 655	0.34 664	0.22 515

NVstereo2D	0.32 529	0.18 423	0.63 483	0.24 394	0.23 568	0.43 577	0.28 566	0.60 599	0.58 604	0.28 335	0.39 455	0.42 529	0.30 508	0.71 589	0.30 487	0.13 543	0.09 299	0.13 552	0.10 456	0.20 616	0.18 451

NCCL2	0.37 562	0.33 588	0.59 460	0.37 630	0.23 568	0.42 572	0.41 642	0.56 555	0.44 492	0.47 599	0.47 544	0.61 627	0.39 579	0.58 519	0.41 553	0.16 595	0.13 429	0.21 635	0.22 644	0.16 567	0.18 451

CSAN	0.55 635	0.47 640	1.19 644	0.37 630	0.23 568	0.57 631	0.61 671	0.65 633	0.72 644	0.65 645	0.78 644	0.66 645	0.65 656	1.41 688	0.77 636	0.21 635	0.17 522	0.20 633	0.21 636	0.18 598	0.21 500

IGEV_i1	0.26 435	0.12 191	0.57 435	0.25 436	0.24 585	0.32 484	0.20 397	0.45 428	0.37 408	0.35 478	0.30 337	0.35 470	0.20 360	0.39 433	0.23 409	0.08 265	0.26 623	0.08 253	0.08 295	0.08 246	0.37 628

HART	0.20 252	0.14 285	0.42 236	0.26 477	0.24 585	0.17 128	0.16 206	0.32 252	0.25 222	0.15 153	0.26 290	0.17 224	0.09 35	0.24 228	0.14 144	0.06 44	0.36 670	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.27 574

AIO-test1	0.21 293	0.22 488	0.56 424	0.31 587	0.24 585	0.21 259	0.16 206	0.42 387	0.37 408	0.17 195	0.26 290	0.18 239	0.12 155	0.29 332	0.15 186	0.08 265	0.07 187	0.10 432	0.11 494	0.07 172	0.10 204

MoCha-V2	0.18 193	0.12 191	0.40 215	0.30 571	0.24 585	0.16 91	0.15 154	0.28 182	0.19 106	0.16 172	0.16 148	0.13 142	0.13 200	0.30 348	0.13 95	0.06 44	0.28 632	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.25 552

LL-Strereo	0.32 529	0.33 588	0.77 546	0.26 477	0.24 585	0.22 291	0.23 489	0.58 578	0.44 492	0.35 478	0.32 361	0.41 516	0.40 584	0.93 650	0.25 436	0.08 265	0.13 429	0.11 490	0.09 395	0.09 347	0.22 515

anonymousdsp2	0.23 354	0.11 139	0.42 236	0.26 477	0.24 585	0.25 358	0.17 251	0.43 398	0.37 408	0.30 383	0.23 261	0.24 334	0.15 251	0.32 374	0.17 248	0.07 117	0.28 632	0.07 153	0.05 32	0.08 246	0.44 648

WZ-Net	0.56 641	0.49 647	2.14 690	0.30 571	0.24 585	0.58 633	0.48 655	0.65 633	0.80 653	0.51 615	0.72 636	0.68 651	0.60 643	1.06 665	1.01 657	0.13 543	0.10 342	0.11 490	0.12 537	0.19 608	0.23 525

iRaft-Stereo_20w	0.29 497	0.11 139	0.86 580	0.33 608	0.24 585	0.32 484	0.26 541	0.60 599	0.26 238	0.41 557	0.21 233	0.28 385	0.19 354	0.32 374	0.24 421	0.07 117	0.31 655	0.07 153	0.09 395	0.08 246	0.47 654

rafts_anoy	0.21 293	0.22 488	0.49 317	0.25 436	0.24 585	0.19 187	0.17 251	0.34 278	0.32 333	0.24 286	0.25 281	0.20 273	0.16 272	0.25 249	0.21 371	0.08 265	0.19 548	0.11 490	0.12 537	0.09 347	0.09 130

raftrobust	0.19 221	0.19 441	0.42 236	0.23 339	0.24 585	0.19 187	0.13 75	0.33 271	0.28 267	0.26 309	0.20 213	0.19 253	0.17 297	0.23 213	0.17 248	0.08 265	0.10 342	0.07 153	0.06 104	0.07 172	0.09 130

GwcNet	0.37 562	0.29 566	1.12 630	0.25 436	0.24 585	0.48 606	0.27 550	0.58 578	0.60 614	0.39 536	0.54 580	0.51 586	0.34 549	0.60 532	0.46 577	0.13 543	0.12 408	0.12 525	0.11 494	0.13 524	0.15 407

AF-Net	0.40 584	0.31 577	0.74 532	0.33 608	0.24 585	0.43 577	0.30 581	0.64 627	0.67 631	0.44 580	0.69 633	0.65 641	0.52 627	0.59 527	0.48 582	0.16 595	0.12 408	0.19 628	0.14 589	0.16 567	0.14 388

RP	0.38 567	0.26 546	0.67 501	0.31 587	0.24 585	0.37 540	0.29 572	0.53 510	0.61 617	0.42 563	0.65 624	0.62 630	0.51 625	0.63 554	0.43 561	0.17 609	0.15 479	0.17 612	0.15 600	0.17 582	0.19 469

Nwc_Net	0.39 572	0.29 566	0.84 573	0.32 596	0.24 585	0.45 590	0.30 581	0.67 641	0.51 568	0.39 536	0.70 634	0.59 618	0.48 617	0.61 540	0.45 575	0.16 595	0.12 408	0.19 628	0.21 636	0.14 547	0.15 407

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 435	0.15 321	0.96 605	0.21 212	0.25 599	0.30 445	0.21 425	0.54 526	0.28 267	0.25 299	0.29 321	0.46 557	0.23 396	0.28 310	0.20 341	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.12 537	0.11 464	0.17 445

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 632	0.60 666	0.98 609	0.40 645	0.25 599	0.87 667	0.57 669	0.60 599	0.64 625	0.60 639	0.67 628	0.63 634	0.42 595	1.13 669	0.50 589	0.23 639	0.28 632	0.27 647	0.35 670	0.25 639	0.33 608

ADCS	0.62 651	0.56 656	1.54 671	0.30 571	0.25 599	0.56 629	0.46 651	0.71 654	0.86 662	0.77 661	0.72 636	0.68 651	0.62 652	0.82 625	2.33 705	0.17 609	0.16 494	0.16 603	0.17 622	0.23 632	0.27 574

MSMD_ROB	0.63 654	0.34 597	0.70 517	0.30 571	0.25 599	0.88 668	0.35 612	0.58 578	0.67 631	1.13 683	1.52 686	1.75 693	1.05 683	0.90 641	0.60 612	0.24 643	0.22 580	0.27 647	0.27 663	0.25 639	0.27 574

DCRE	0.24 386	0.15 321	0.45 261	0.26 477	0.26 603	0.23 315	0.21 425	0.37 319	0.29 290	0.23 276	0.81 648	0.23 313	0.16 272	0.24 228	0.18 278	0.07 117	0.14 448	0.07 153	0.08 295	0.07 172	0.25 552

riskmin	0.24 386	0.10 90	0.43 244	0.32 596	0.26 603	0.33 494	0.19 357	0.44 419	0.30 308	0.24 286	0.27 304	0.37 482	0.25 430	0.30 348	0.22 389	0.09 366	0.18 534	0.09 351	0.13 569	0.10 412	0.27 574

EDNetEfficient	0.64 656	0.39 622	2.52 694	0.26 477	0.26 603	0.39 553	0.49 658	0.42 387	1.06 678	1.38 690	0.86 654	0.61 627	0.97 679	0.66 571	1.62 693	0.11 481	0.10 342	0.10 432	0.12 537	0.20 616	0.19 469

pmcnn	0.54 634	0.24 520	1.06 619	0.25 436	0.26 603	0.40 559	0.31 591	0.55 544	0.55 592	0.56 632	1.22 676	2.53 704	0.39 579	0.84 630	1.08 665	0.09 366	0.06 91	0.06 48	0.05 32	0.10 412	0.14 388

zero-FE	0.21 293	0.08 22	1.10 626	0.24 394	0.27 607	0.12 21	0.14 107	0.20 48	0.20 120	0.12 69	0.11 44	0.13 142	0.11 114	0.22 188	0.19 313	0.09 366	0.23 594	0.07 153	0.08 295	0.19 608	0.27 574

AnyNet_C01	0.68 659	0.69 673	2.64 696	0.33 608	0.27 607	0.93 670	0.64 673	0.66 639	0.65 626	0.70 652	0.97 662	0.75 659	0.63 654	1.01 660	1.52 688	0.17 609	0.16 494	0.17 612	0.17 622	0.24 636	0.28 583

FC-DCNN v2	0.75 665	0.33 588	0.82 563	0.33 608	0.28 609	0.85 666	0.40 637	0.88 679	0.86 662	1.46 695	1.65 692	2.08 697	1.40 694	1.14 671	0.95 652	0.24 643	0.22 580	0.27 647	0.26 659	0.26 643	0.32 602

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 660	0.73 676	1.26 648	0.47 664	0.28 609	1.42 694	0.60 670	0.82 670	0.94 672	0.85 665	0.86 654	0.88 666	0.70 659	1.32 684	0.75 633	0.37 671	0.30 650	0.34 668	0.36 672	0.44 670	0.42 642

RGC	0.41 591	0.35 601	0.76 540	0.35 619	0.28 609	0.41 564	0.29 572	0.60 599	0.55 592	0.47 599	0.64 622	0.63 634	0.47 613	0.74 597	0.46 577	0.16 595	0.15 479	0.21 635	0.21 636	0.19 608	0.21 500

G-Net	0.47 615	0.26 546	1.02 614	0.34 613	0.28 609	0.89 669	0.35 612	0.47 449	0.46 517	0.68 650	1.20 674	0.64 639	0.59 641	0.61 540	0.60 612	0.16 595	0.14 448	0.17 612	0.13 569	0.22 627	0.21 500

SHD	0.45 604	0.34 597	0.89 592	0.37 630	0.28 609	0.46 593	0.23 489	0.72 658	0.96 673	0.65 645	0.61 615	0.61 627	0.48 617	0.64 560	0.69 627	0.16 595	0.16 494	0.16 603	0.16 610	0.21 623	0.25 552

XQC	0.47 615	0.45 637	1.07 621	0.40 645	0.28 609	0.58 633	0.38 629	0.67 641	0.76 650	0.53 624	0.47 544	0.59 618	0.47 613	0.74 597	0.80 640	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.16 610	0.26 643	0.24 539

AnyNet_C32	0.55 635	0.51 648	1.34 656	0.29 560	0.28 609	0.61 639	0.62 672	0.57 564	0.62 621	0.63 642	0.68 630	0.54 603	0.55 634	0.82 625	1.81 695	0.15 584	0.15 479	0.15 594	0.18 627	0.21 623	0.25 552

RYNet	0.38 567	0.23 507	0.65 493	0.26 477	0.28 609	0.62 640	0.33 604	0.61 609	0.62 621	0.42 563	0.39 455	0.58 617	0.40 584	0.89 638	0.57 608	0.11 481	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.19 608	0.22 515

PA-Net	0.40 584	0.35 601	1.05 617	0.32 596	0.28 609	0.39 553	0.43 645	0.53 510	0.56 599	0.35 478	0.43 500	0.41 516	0.36 562	0.83 629	0.61 615	0.12 521	0.23 594	0.16 603	0.23 648	0.13 524	0.20 487
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	0.73 661	0.33 588	0.84 573	0.33 608	0.28 609	0.82 665	0.40 637	0.82 670	0.83 656	1.43 693	1.60 691	1.97 695	1.38 692	1.10 667	0.93 649	0.24 643	0.22 580	0.27 647	0.26 659	0.26 643	0.32 602

GASTEREO	0.20 252	0.15 321	0.31 138	0.40 645	0.29 619	0.18 159	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.18 217	0.17 169	0.11 87	0.13 200	0.25 249	0.15 186	0.07 117	0.23 594	0.06 48	0.08 295	0.06 93	0.57 672

MSCF	0.20 252	0.14 285	0.31 138	0.40 645	0.29 619	0.17 128	0.15 154	0.29 201	0.22 159	0.17 195	0.16 148	0.11 87	0.13 200	0.24 228	0.15 186	0.07 117	0.23 594	0.06 48	0.08 295	0.07 172	0.57 672

AIO_rvc	0.20 252	0.16 363	0.49 317	0.41 652	0.29 619	0.15 54	0.17 251	0.21 63	0.19 106	0.17 195	0.14 118	0.13 142	0.08 14	0.35 406	0.13 95	0.07 117	0.19 548	0.06 48	0.05 32	0.06 93	0.41 637

NCC-stereo	0.42 595	0.31 577	0.87 583	0.32 596	0.29 619	0.47 599	0.37 621	0.68 646	0.53 579	0.42 563	0.58 598	0.57 611	0.52 627	0.75 602	0.54 601	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.25 655	0.17 582	0.18 451

Abc-Net	0.42 595	0.31 577	0.87 583	0.32 596	0.29 619	0.47 599	0.37 621	0.68 646	0.53 579	0.42 563	0.58 598	0.57 611	0.52 627	0.75 602	0.54 601	0.18 620	0.14 448	0.18 621	0.25 655	0.17 582	0.18 451
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DNS	0.31 522	0.09 53	0.45 261	0.35 619	0.30 624	0.33 494	0.16 206	0.40 361	0.34 364	1.50 702	0.19 201	0.20 273	0.12 155	0.23 213	0.24 421	0.10 438	0.30 650	0.06 48	0.11 494	0.08 246	0.64 685

TCMNet	0.34 545	0.28 562	0.81 559	0.29 560	0.30 624	0.40 559	0.28 566	0.53 510	0.49 555	0.38 518	0.46 537	0.40 507	0.30 508	0.61 540	0.42 557	0.14 568	0.13 429	0.15 594	0.14 589	0.18 598	0.19 469

FoundationStereo	0.13 45	0.08 22	0.18 11	0.29 560	0.30 624	0.12 21	0.13 75	0.12 3	0.18 79	0.09 9	0.08 11	0.10 48	0.08 14	0.14 11	0.11 14	0.07 117	0.31 655	0.06 48	0.04 1	0.05 4	0.06 13

anonymousa	0.26 435	0.13 235	0.56 424	0.29 560	0.30 624	0.31 467	0.20 397	0.38 328	0.36 393	0.33 438	0.51 561	0.41 516	0.27 458	0.25 249	0.24 421	0.08 265	0.18 534	0.09 351	0.18 627	0.08 246	0.17 445

FCDSN-DC	0.67 657	0.38 618	0.83 569	0.37 630	0.30 624	0.66 647	0.37 621	0.69 652	0.70 640	1.15 685	1.53 687	1.70 692	1.38 692	1.00 659	0.83 643	0.24 643	0.22 580	0.27 647	0.26 659	0.27 649	0.32 602
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTS	0.81 671	0.56 656	4.76 706	0.37 630	0.30 624	1.11 678	0.52 663	0.67 641	1.07 679	0.76 658	0.91 658	0.60 624	0.61 647	1.64 692	1.24 672	0.15 584	0.13 429	0.15 594	0.15 600	0.22 627	0.24 539

RTSA	0.81 671	0.56 656	4.76 706	0.37 630	0.30 624	1.11 678	0.52 663	0.67 641	1.07 679	0.76 658	0.91 658	0.60 624	0.61 647	1.64 692	1.24 672	0.15 584	0.13 429	0.15 594	0.15 600	0.22 627	0.24 539

DeepPrunerF	0.46 612	0.37 611	1.50 668	0.34 613	0.30 624	0.36 532	0.37 621	0.64 627	1.15 688	0.41 557	0.45 525	0.40 507	0.41 589	0.82 625	0.53 597	0.18 620	0.14 448	0.23 642	0.21 636	0.17 582	0.18 451

AANet	0.55 635	0.47 640	1.61 673	0.23 339	0.31 632	0.41 564	0.25 529	0.53 510	1.14 686	0.93 669	0.98 666	0.84 663	0.71 660	0.60 532	0.66 623	0.18 620	0.32 660	0.14 576	0.13 569	0.18 598	0.44 648

StereoAnything_RVC	0.22 320	0.47 640	0.67 501	0.30 571	0.31 632	0.11 14	0.11 21	0.18 25	0.15 38	0.09 9	0.11 44	0.09 25	0.09 35	0.27 286	0.12 40	0.09 366	0.39 672	0.06 48	0.04 1	0.24 636	0.49 659

HUF	0.26 435	0.15 321	0.79 552	0.39 640	0.31 632	0.16 91	0.17 251	0.36 302	0.25 222	0.19 224	0.14 118	0.23 313	0.11 114	0.32 374	0.14 144	0.08 265	0.60 698	0.06 48	0.05 32	0.07 172	0.56 669

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 475	0.17 398	0.96 605	0.29 560	0.31 632	0.29 430	0.21 425	0.53 510	0.28 267	0.27 321	0.55 585	0.41 516	0.18 331	0.30 348	0.22 389	0.08 265	0.10 342	0.08 253	0.13 569	0.12 509	0.20 487

Selective-IGEV-i1	0.28 475	0.11 139	0.44 255	0.36 628	0.32 636	0.32 484	0.23 489	0.48 460	0.48 539	0.29 360	0.32 361	0.39 502	0.17 297	0.28 310	0.25 436	0.08 265	0.23 594	0.08 253	0.09 395	0.08 246	0.53 667

dual_stereo	0.18 193	0.08 22	0.26 90	0.21 212	0.32 636	0.11 14	0.13 75	0.27 168	0.20 120	0.11 39	0.09 15	0.10 48	0.08 14	0.20 139	0.14 144	0.07 117	0.45 680	0.06 48	0.05 32	0.05 4	0.65 687

GREAT-IGEV	0.19 221	0.11 139	0.39 200	0.22 278	0.33 638	0.14 36	0.15 154	0.18 25	0.22 159	0.14 128	0.16 148	0.09 25	0.09 35	0.23 213	0.14 144	0.06 44	0.50 684	0.06 48	0.06 104	0.07 172	0.53 667
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
ccnet	0.43 599	0.34 597	0.62 478	0.28 542	0.33 638	0.60 638	0.34 609	0.68 646	0.47 531	0.54 628	0.66 626	0.56 609	0.46 611	0.73 593	0.66 623	0.26 653	0.19 548	0.24 644	0.22 644	0.27 649	0.25 552

AEACV	0.20 252	0.09 53	0.32 151	0.39 640	0.34 640	0.21 259	0.16 206	0.30 221	0.18 79	0.17 195	0.17 169	0.13 142	0.16 272	0.27 286	0.13 95	0.07 117	0.29 648	0.07 153	0.09 395	0.07 172	0.37 628

Anonymous_2	0.44 601	0.23 507	0.57 435	0.34 613	0.34 640	0.53 624	0.28 566	0.49 471	0.39 435	0.36 492	0.34 394	0.48 571	0.38 572	0.43 453	0.33 516	0.26 653	0.41 675	0.44 675	1.45 713	0.33 663	0.37 628

SGM-ForestM	1.59 696	0.56 656	1.52 670	0.41 652	0.34 640	2.77 706	1.67 710	1.69 702	1.73 700	2.48 709	2.27 706	6.02 716	2.90 711	3.08 707	2.83 709	0.25 651	0.30 650	0.19 628	0.20 634	0.18 598	0.45 652

UDG	0.42 595	0.54 653	0.67 501	0.41 652	0.35 643	0.47 599	0.27 550	0.57 564	0.48 539	0.40 545	0.46 537	0.59 618	0.45 604	0.47 469	0.46 577	0.26 653	0.19 548	0.49 677	0.22 644	0.37 665	0.30 592

raft+_RVC	0.21 293	0.21 469	0.46 277	0.22 278	0.35 643	0.21 259	0.16 206	0.39 350	0.35 377	0.22 266	0.28 312	0.20 273	0.15 251	0.25 249	0.20 341	0.08 265	0.16 494	0.08 253	0.07 203	0.07 172	0.12 313

PASM	0.49 621	0.41 628	1.15 634	0.37 630	0.35 643	0.42 572	0.42 643	0.54 526	0.65 626	0.54 628	0.54 580	0.63 634	0.48 617	0.94 653	0.51 592	0.27 657	0.30 650	0.30 658	0.33 668	0.29 656	0.29 589

ELAS_RVC	0.80 669	0.40 625	1.10 626	0.40 645	0.35 643	0.93 670	1.10 701	0.87 678	1.12 685	1.40 691	1.39 680	1.27 681	1.55 700	1.13 669	1.13 666	0.29 660	0.27 628	0.30 658	0.28 664	0.31 658	0.36 620
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 669	0.40 625	0.91 595	0.39 640	0.35 643	1.52 696	0.81 687	0.97 683	0.98 675	1.47 700	1.58 689	1.19 678	1.33 691	1.01 660	1.21 669	0.29 660	0.27 628	0.30 658	0.29 666	0.32 661	0.36 620
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
gasm-f	0.20 252	0.12 191	0.36 180	0.35 619	0.36 648	0.18 159	0.17 251	0.23 92	0.18 79	0.14 128	0.19 201	0.10 48	0.11 114	0.20 139	0.19 313	0.08 265	0.28 632	0.06 48	0.05 32	0.09 347	0.57 672

SDNR	0.47 615	0.29 566	0.92 596	0.24 394	0.37 649	1.27 687	0.17 251	0.54 526	0.58 604	0.44 580	0.85 653	0.55 604	0.28 481	1.19 674	0.52 593	0.23 639	0.24 610	0.17 612	0.13 569	0.19 608	0.26 566

FINET	0.58 645	0.48 645	1.35 658	0.38 638	0.37 649	0.96 674	1.13 702	0.84 676	1.05 677	0.50 612	0.70 634	0.45 548	0.61 647	0.63 554	0.62 616	0.26 653	0.28 632	0.14 576	0.13 569	0.20 616	0.44 648

PDISCO_ROB	0.45 604	0.37 611	0.89 592	0.44 657	0.37 649	0.70 650	0.35 612	0.75 662	0.78 651	0.45 587	0.53 576	0.65 641	0.40 584	0.68 579	0.52 593	0.22 638	0.12 408	0.21 635	0.19 629	0.26 643	0.22 515

Selective-IGEV-i16pa	31.25 744	41.63 744	4.08 704	0.51 669	0.38 652	97.61 746	0.73 681	61.16 747	60.81 746	17.49 732	65.92 745	39.64 746	53.28 746	107.35 747	27.39 744	20.46 741	3.81 720	4.39 721	1.97 716	0.41 668	16.06 739

AIO_test	0.20 252	0.12 191	0.46 277	0.45 660	0.38 652	0.15 54	0.17 251	0.28 182	0.20 120	0.19 224	0.13 83	0.14 173	0.09 35	0.39 433	0.13 95	0.07 117	0.21 568	0.06 48	0.06 104	0.06 93	0.34 612

XX-Stereo	0.25 412	0.11 139	1.09 625	0.35 619	0.38 652	0.23 315	0.13 75	0.43 398	0.19 106	0.20 236	0.40 465	0.31 428	0.10 76	0.33 384	0.13 95	0.08 265	0.11 379	0.08 253	0.09 395	0.07 172	0.10 204

SQANet	0.44 601	0.57 660	0.89 592	0.49 666	0.39 655	0.47 599	0.23 489	0.53 510	0.44 492	0.41 557	0.48 553	0.47 567	0.34 549	0.58 519	0.43 561	0.38 673	0.15 479	0.40 673	0.21 636	0.50 673	0.34 612

DDUNet	0.45 604	0.60 666	0.71 526	0.45 660	0.39 655	0.46 593	0.32 598	0.53 510	0.44 492	0.46 593	0.53 576	0.57 611	0.38 572	0.51 483	0.43 561	0.34 666	0.21 568	0.56 681	0.25 655	0.41 668	0.36 620

PVD	0.62 651	0.41 628	0.93 600	0.44 657	0.39 655	0.63 644	0.51 662	0.86 677	1.27 689	0.93 669	1.09 669	0.81 661	0.85 670	0.89 638	0.89 647	0.21 635	0.23 594	0.22 640	0.19 629	0.28 654	0.41 637

FSD					0.41 658	0.28 405	0.27 550	0.32 252	0.30 308	0.27 321	0.27 304	0.29 398	0.27 458	0.35 406	0.28 469	0.23 639	0.49 683	0.27 647	0.26 659	0.26 643

PSMNet-RUCA	0.39 572	0.47 640	0.84 573	0.46 663	0.41 658	0.34 510	0.26 541	0.59 588	0.46 517	0.40 545	0.51 561	0.44 542	0.33 547	0.43 453	0.31 497	0.25 651	0.14 448	0.33 666	0.21 636	0.32 661	0.23 525

GEAStereo	0.20 252	0.10 90	0.31 138	0.35 619	0.42 660	0.19 187	0.16 206	0.23 92	0.18 79	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.28 632	0.06 48	0.05 32	0.08 246	0.57 672

GSStereo	0.21 293	0.10 90	0.31 138	0.36 628	0.42 660	0.19 187	0.16 206	0.38 328	0.21 146	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.31 655	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.63 681

PWCK	1.05 680	1.29 703	2.12 689	0.92 691	0.42 660	1.27 687	1.01 694	1.14 687	1.14 686	1.16 686	1.14 672	1.25 680	0.90 675	1.77 697	1.15 667	0.89 700	0.51 685	0.87 695	0.54 689	1.02 703	0.57 672

MultiAttention	1.05 680	0.14 285	0.50 338	0.35 619	0.43 663	5.62 711	1.71 712	0.71 654	0.54 584	0.36 492	0.63 619	0.55 604	0.22 381	7.50 720	0.56 605	0.09 366	0.06 91	0.14 576	0.24 650	0.27 649	0.34 612

GCAPDPT-zeroshot	0.22 320	0.09 53	1.28 650	0.31 587	0.43 663	0.16 91	0.15 154	0.30 221	0.26 238	0.14 128	0.17 169	0.15 194	0.11 114	0.23 213	0.12 40	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.24 539

NVStereoNet_ROB	0.74 662	0.64 669	1.20 646	0.55 672	0.43 663	0.54 628	0.48 655	0.75 662	0.87 665	0.88 666	1.72 694	1.06 673	1.03 682	1.29 680	0.98 656	0.35 668	0.42 676	0.41 674	0.48 682	0.38 666	0.43 645
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
GCAP-BAT	0.23 354	0.09 53	1.36 659	0.31 587	0.44 666	0.16 91	0.15 154	0.30 221	0.26 238	0.14 128	0.17 169	0.15 194	0.11 114	0.23 213	0.12 40	0.07 117	0.06 91	0.07 153	0.06 104	0.06 93	0.24 539

otaku	0.60 648	0.73 676	1.13 632	0.64 675	0.45 667	0.73 654	0.37 621	0.67 641	0.67 631	0.52 618	0.75 642	0.66 645	0.46 611	0.74 597	0.59 611	0.55 680	0.34 666	0.56 681	0.36 672	0.65 682	0.49 659

DStereoO	0.55 635	0.35 601	0.68 507	0.44 657	0.49 668	0.41 564	1.08 700	0.58 578	0.73 647	0.49 606	0.53 576	0.51 586	0.85 670	0.60 532	0.75 633	0.83 697	0.28 632	0.38 670	0.19 629	0.52 675	0.35 616

Consistency-Raft	0.56 641	0.52 649	1.12 630	0.45 660	0.49 668	0.48 606	0.45 648	0.73 659	0.74 649	0.45 587	0.82 649	0.46 557	0.60 643	0.51 483	0.63 619	0.39 675	0.40 673	0.44 675	0.51 687	0.53 676	0.38 636

Ntro	0.61 650	0.75 679	1.16 636	0.67 677	0.50 670	0.76 656	0.37 621	0.68 646	0.71 642	0.50 612	0.59 603	0.65 641	0.52 627	0.79 616	0.58 610	0.58 683	0.32 660	0.57 684	0.34 669	0.69 687	0.50 663

SAMSARA	0.62 651	0.47 640	0.93 600	0.70 681	0.50 670	1.15 681	1.29 705	0.79 666	0.70 640	0.77 661	0.55 585	0.92 667	0.58 639	0.87 635	0.77 636	0.19 630	0.27 628	0.18 621	0.19 629	0.27 649	0.28 583

MADNet+	1.05 680	1.26 702	4.77 709	0.73 684	0.50 670	1.25 685	0.97 692	1.05 685	0.93 669	0.67 648	0.78 644	0.87 665	0.85 670	2.14 702	1.83 696	0.40 676	0.42 676	0.32 663	0.28 664	0.45 671	0.43 645

ACVNet-4b	0.76 666	0.90 686	1.67 677	0.73 684	0.51 673	0.80 664	0.31 591	0.74 661	0.81 654	0.51 615	0.72 636	0.94 668	0.43 599	1.01 660	1.32 679	1.18 709	0.22 580	0.77 691	0.45 679	0.70 688	0.50 663

ACVNet_1	0.77 668	0.92 687	1.79 682	0.73 684	0.53 674	0.78 660	0.42 643	0.88 679	0.90 666	0.75 655	0.76 643	1.32 683	0.80 666	1.04 663	0.70 628	0.57 682	0.32 660	0.72 688	0.35 670	0.70 688	0.50 663

Selective-IGEV-i1pa	5.75 713	8.12 718	4.85 710	1.10 699	0.54 675	13.48 723	3.52 716	9.46 724	7.56 719	7.13 719	10.00 723	9.12 721	7.56 719	14.91 732	6.08 719	3.55 718	1.33 711	1.94 714	0.77 704	0.79 691	3.23 717

GCST	0.50 622	0.67 672	0.82 563	1.04 696	0.55 676	0.38 547	0.11 21	0.42 387	0.33 352	0.42 563	0.35 402	0.29 398	0.18 331	0.50 477	0.23 409	0.70 689	0.42 676	0.79 693	0.62 697	0.63 680	0.47 654

LE_ROB	1.82 702	0.39 622	3.15 702	0.50 668	0.55 676	0.79 661	1.00 693	0.89 681	6.48 717	7.40 721	2.07 702	2.07 696	5.08 715	1.33 685	3.96 713	0.11 481	0.09 299	0.12 525	0.11 494	0.11 464	0.13 350

SPS-STEREO	0.74 662	0.72 674	1.18 643	0.52 670	0.57 678	0.76 656	0.50 660	0.80 667	0.66 630	0.97 673	0.88 657	0.94 668	0.74 661	1.08 666	1.04 662	0.58 683	0.51 685	0.50 678	0.50 686	0.56 677	0.72 694
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.96 677	0.61 668	0.99 611	0.70 681	0.59 679	1.37 692	0.35 612	0.97 683	1.27 689	0.97 673	1.92 698	1.53 688	2.13 704	1.29 680	0.87 646	0.71 690	0.34 666	0.75 690	0.47 681	0.75 690	0.68 690

MANE	1.63 698	0.58 663	1.16 636	0.59 673	0.60 680	2.71 705	1.53 708	2.63 712	3.62 709	2.33 708	3.26 710	3.66 710	2.98 712	2.26 705	2.26 704	0.37 671	0.40 673	0.31 661	0.49 683	0.31 658	0.63 681

RainbowNet	0.76 666	1.00 692	1.29 652	0.82 688	0.63 681	0.79 661	0.52 663	0.83 672	0.93 669	0.61 641	0.79 647	0.79 660	0.62 652	0.82 625	0.67 626	0.80 696	0.55 692	0.79 693	0.49 683	0.81 693	0.62 679

ACVNet_2	0.94 674	0.98 691	1.71 679	0.83 689	0.63 681	1.02 676	0.64 673	1.16 688	1.43 695	1.02 677	1.39 680	1.47 686	0.86 673	1.16 672	0.79 639	0.63 686	0.43 679	0.78 692	0.49 683	0.80 692	0.57 672

anonymity	0.57 643	0.55 654	0.74 532	0.48 665	0.63 681	0.56 629	0.43 645	0.71 654	0.51 568	0.64 644	0.55 585	0.57 611	0.61 647	0.65 565	0.57 608	0.55 680	0.55 692	0.50 678	0.54 689	0.51 674	0.61 678

BEATNet-Init1	4.91 712	3.27 712	14.39 728	0.69 680	0.65 684	10.19 721	3.83 718	5.04 717	5.11 715	8.73 722	8.52 719	13.95 731	7.66 720	7.79 721	5.79 717	0.32 665	0.34 666	0.34 668	0.38 675	0.64 681	0.64 685

WAO-7	1.05 680	1.00 692	1.19 644	0.83 689	0.67 685	1.22 684	0.84 689	1.43 695	1.56 697	1.13 683	1.75 695	1.46 685	1.25 688	1.56 691	1.28 674	0.61 685	0.62 702	0.70 687	0.68 699	0.66 684	0.62 679

DStereoFS	1.07 684	0.76 680	1.10 626	0.70 681	0.70 686	1.87 700	1.39 707	1.20 690	1.66 698	1.01 676	1.58 689	1.20 679	2.60 709	1.40 687	1.32 679	0.40 676	0.47 681	0.31 661	0.41 677	0.38 666	0.91 702

MFMNet_re	0.74 662	0.84 683	1.16 636	0.64 675	0.70 686	0.79 661	0.71 678	0.77 665	0.85 660	0.79 663	0.86 654	0.69 653	0.80 666	0.73 593	0.65 621	0.66 687	0.59 697	0.61 685	0.58 694	0.68 685	0.71 693

DGSMNet	0.63 654	0.32 584	1.01 613	0.54 671	0.73 688	0.62 640	1.36 706	0.62 617	0.58 604	0.38 518	0.62 618	0.52 594	0.34 549	0.65 565	0.47 580	0.54 679	0.61 699	0.67 686	0.61 696	0.65 682	0.69 692

JetBlue	1.20 689	0.89 685	2.53 695	0.59 673	0.76 689	3.16 708	2.09 713	1.16 688	0.93 669	0.95 671	1.12 671	1.65 690	1.27 689	2.15 703	1.87 698	0.43 678	0.37 671	0.38 670	0.39 676	0.62 679	0.63 681

IMH-64-1	0.94 674	0.95 689	1.07 621	0.98 693	0.76 689	0.93 670	0.72 679	1.30 691	1.11 683	0.91 667	1.45 683	1.14 674	1.00 680	1.25 678	0.97 654	0.77 692	0.51 685	0.97 697	0.55 692	0.90 695	0.66 688

IMH-64	0.94 674	0.95 689	1.07 621	0.98 693	0.76 689	0.93 670	0.72 679	1.30 691	1.11 683	0.91 667	1.45 683	1.14 674	1.00 680	1.25 678	0.97 654	0.77 692	0.51 685	0.97 697	0.55 692	0.90 695	0.66 688

WAO-6	1.11 686	1.01 694	1.17 642	0.96 692	0.79 692	1.30 689	0.78 684	1.36 693	1.99 703	1.04 680	1.54 688	1.59 689	1.27 689	1.37 686	1.30 675	0.78 694	0.55 692	1.03 701	0.75 703	0.87 694	0.72 694

IMH	1.09 685	1.04 695	1.29 652	1.03 695	0.79 692	1.11 678	0.69 676	1.40 694	1.42 694	1.02 677	1.71 693	1.42 684	1.19 687	1.78 698	1.03 661	1.14 707	0.56 696	1.00 699	0.58 694	0.93 698	0.68 690

Dean	1.22 690	1.17 698	1.97 686	1.04 696	0.79 692	1.21 683	0.76 682	1.51 698	1.96 702	1.30 689	1.98 701	2.14 698	1.18 686	1.30 682	1.15 667	0.83 697	0.61 699	1.01 700	0.69 700	0.97 702	0.77 698

SGM+DAISY	1.12 687	0.86 684	1.64 675	0.68 678	0.80 695	1.68 698	1.68 711	1.08 686	1.10 681	1.53 703	1.76 696	1.47 686	1.53 699	1.24 676	1.42 686	0.66 687	0.65 704	0.52 680	0.54 689	0.57 678	0.91 702

LVE	1.18 688	1.16 697	1.67 677	1.04 696	0.81 696	1.32 690	0.82 688	1.49 697	1.94 701	1.08 681	1.90 697	1.89 694	1.07 684	1.51 690	1.04 662	0.96 703	0.61 699	0.94 696	0.69 700	0.92 697	0.79 699

WAO-8	1.50 694	1.22 700	1.39 661	1.10 699	0.85 697	2.15 701	0.78 684	1.84 704	3.76 710	1.46 695	2.18 703	2.15 699	1.50 697	3.20 709	1.35 682	0.92 701	0.66 705	1.10 702	0.79 705	0.94 699	0.74 696

Venus	1.50 694	1.22 700	1.39 661	1.10 699	0.85 697	2.15 701	0.78 684	1.84 704	3.76 710	1.46 695	2.18 703	2.15 699	1.50 697	3.20 709	1.35 682	0.92 701	0.66 705	1.10 702	0.79 705	0.94 699	0.74 696

DStereoSA	1.00 678	0.46 639	1.33 655	0.68 678	0.86 699	1.26 686	2.25 715	0.83 672	1.41 693	0.57 635	1.92 698	0.57 611	2.07 703	0.96 654	1.84 697	0.36 669	0.55 692	0.28 654	0.53 688	0.45 671	0.90 701

TorneroNet-64	1.47 692	1.15 696	1.51 669	1.11 702	0.86 699	2.27 704	0.76 682	1.84 704	3.76 710	1.29 687	2.22 705	2.68 706	1.46 695	1.81 699	1.55 690	0.79 695	0.51 685	1.10 702	0.67 698	1.31 707	0.81 700

TorneroNet	2.26 704	1.20 699	1.55 672	1.15 704	0.91 701	5.84 712	0.84 689	2.12 708	8.45 720	2.59 710	5.32 714	3.84 711	2.15 705	1.84 701	1.98 701	0.88 699	0.54 691	1.16 706	0.74 702	1.31 707	0.91 702

UNDER WATER-64	1.61 697	1.30 704	2.93 700	1.33 705	0.96 702	2.20 703	1.25 704	1.47 696	3.15 707	1.46 695	1.31 678	2.61 705	2.22 706	1.69 694	1.93 699	1.13 706	0.67 707	1.29 707	0.94 708	1.26 705	1.09 708

UNDER WATER	1.64 699	1.34 705	2.72 698	1.40 706	1.04 703	1.70 699	1.14 703	1.57 701	3.58 708	1.46 695	1.46 685	2.82 707	2.43 707	1.74 695	2.04 702	1.08 705	0.63 703	1.31 708	0.94 708	1.29 706	1.10 709

notaker	1.49 693	1.44 706	1.77 680	1.42 707	1.08 704	1.19 682	0.87 691	1.51 698	1.40 692	1.53 703	3.41 711	2.40 702	1.94 702	1.83 700	1.57 691	1.14 707	0.69 708	1.38 709	0.88 707	1.39 710	1.03 706

ktn	1.80 701	1.46 707	1.49 667	1.44 708	1.14 705	1.50 695	1.07 697	1.53 700	3.90 713	2.77 711	4.62 712	3.42 709	1.49 696	1.74 695	1.40 685	1.45 711	0.77 709	1.46 710	0.99 710	1.41 711	1.00 705

DispFullNet	0.67 657	0.94 688	1.63 674	0.77 687	1.19 706	0.53 624	0.25 529	0.61 609	0.72 644	0.70 652	0.60 607	0.69 653	0.90 675	0.80 620	0.52 593	0.27 657	0.13 429	0.74 689	0.31 667	0.68 685	0.44 648

KSHMR	1.92 703	1.47 708	1.97 686	1.48 709	1.22 707	1.39 693	1.06 696	1.81 703	5.83 716	1.43 693	5.56 715	2.95 708	1.17 685	2.24 704	1.33 681	1.29 710	1.13 710	1.47 711	1.11 712	1.37 709	1.21 710

HanzoNet	3.08 708	1.87 710	2.70 697	1.81 710	1.34 708	1.60 697	1.05 695	2.06 707	2.62 706	5.63 717	5.12 713	5.96 715	7.09 718	4.39 714	3.43 711	3.29 717	2.06 718	1.98 716	2.94 721	2.47 714	2.15 714

JetRed	2.35 706	2.70 711	6.11 712	1.14 703	1.38 709	6.03 714	3.61 717	2.12 708	1.72 699	1.99 706	1.97 700	2.15 699	1.59 701	2.49 706	4.19 714	1.05 704	1.60 713	1.10 702	1.02 711	1.72 712	1.41 712

tt	4.71 711	0.11 139	3.94 703	2.06 711	1.54 710	10.14 720	16.85 724	9.28 723	4.99 714	1.41 692	1.05 668	4.68 712	4.89 714	3.36 711	5.86 718	5.73 722	9.15 730	2.23 718	2.51 718	3.02 715	1.34 711

MADNet++	2.34 705	1.81 709	2.24 692	2.15 712	1.97 711	2.79 707	2.19 714	2.42 711	2.26 704	2.79 712	2.70 708	2.43 703	2.60 709	3.18 708	3.32 710	2.19 714	1.97 716	1.93 713	1.62 714	2.02 713	2.10 713

light-stereo	2.66 707	0.78 681	4.46 705	4.42 714	3.66 712	5.04 710	0.38 629	2.12 708	1.51 696	4.25 713	6.51 718	7.70 720	0.75 662	5.12 716	1.42 686	0.72 691	1.35 712	0.33 666	0.45 679	1.22 704	1.04 707

U	1.02 679	0.10 90	0.26 90	0.22 278	3.66 712	6.41 715	0.13 75	0.22 77	0.21 146	0.11 39	0.11 44	0.10 48	0.09 35	0.12 2	0.11 14	0.07 117	0.05 6	5.35 723	2.86 720	0.07 172	0.06 13

EKT-Stereo	0.39 572	0.13 235	0.53 390	0.42 655	3.94 714	0.22 291	0.17 251	0.38 328	0.30 308	0.21 246	0.20 213	0.23 313	0.15 251	0.30 348	0.18 278	0.10 438	0.08 253	0.09 351	0.08 295	0.09 347	0.12 313

DPSimNet_ROB	6.21 714	5.16 713	9.50 714	5.59 717	5.56 715	7.64 716	10.02 721	4.07 715	7.33 718	6.84 718	6.26 716	7.17 719	10.55 721	4.07 713	5.68 716	5.50 721	4.29 721	5.24 722	3.66 722	4.05 718	5.96 720

USTest	6.84 715	5.16 713	5.45 711	7.18 719	7.26 716	14.27 724	22.53 725	8.48 721	9.29 721	5.44 716	6.42 717	6.27 718	6.69 717	6.83 719	8.49 722	1.95 712	3.27 719	2.16 717	2.54 719	3.76 716	3.31 718

PML	15.86 729	13.12 729	7.07 713	5.22 715	7.66 717	32.93 736	64.30 746	5.37 718	10.12 722	25.87 745	67.29 746	20.25 733	13.20 732	10.09 723	6.81 721	5.94 723	2.00 717	6.03 728	2.18 717	9.13 726	2.62 716

LRCNet_RVC	10.94 723	14.45 730	9.66 717	15.38 726	8.02 718	1.08 677	0.35 612	8.72 722	0.72 644	12.63 731	15.84 731	9.73 722	6.52 716	8.58 722	6.38 720	20.33 740	5.39 722	23.79 739	21.95 740	15.35 730	13.96 731

DGTPSM_ROB	8.38 717	5.24 715	10.71 726	5.32 716	10.19 719	8.34 717	23.49 729	6.11 719	13.43 729	4.93 714	10.93 727	5.64 713	10.55 721	6.17 717	12.73 726	3.74 719	7.56 723	3.68 719	7.24 727	4.09 719	7.49 723

DPSMNet_ROB	8.44 718	5.25 716	10.87 727	5.59 717	10.27 720	8.34 717	23.51 730	6.12 720	13.47 730	4.96 715	10.94 728	5.65 714	10.55 721	6.25 718	12.77 727	4.01 720	7.62 724	3.75 720	7.27 728	4.16 720	7.54 724

TCMNet-wrong-test	4.33 710	5.65 717	4.76 706	11.36 725	10.39 721	5.87 713	4.45 719	4.24 716	1.10 681	1.93 705	2.43 707	6.07 717	3.54 713	3.87 712	4.51 715	2.00 713	0.47 681	1.96 715	1.68 715	5.78 721	4.48 719

iinet-test	10.74 721	9.21 719	9.52 715	10.46 720	10.67 722	17.92 729	25.86 731	12.61 728	13.38 727	9.65 726	10.06 724	9.98 723	10.66 724	11.13 728	12.60 723	6.36 724	7.73 725	5.65 724	6.66 723	7.29 722	7.31 721

IINet	10.74 721	9.21 719	9.52 715	10.46 720	10.67 722	17.92 729	25.86 731	12.61 728	13.38 727	9.65 726	10.06 724	9.98 723	10.66 724	11.13 728	12.60 723	6.36 724	7.73 725	5.65 724	6.66 723	7.29 722	7.31 721

DPSM_ROB	11.46 724	9.79 725	10.18 721	11.11 723	11.31 724	19.08 732	27.38 734	13.42 731	14.23 732	10.34 728	11.13 729	10.97 729	11.33 730	11.89 730	13.49 728	6.74 726	8.19 728	6.00 726	7.05 725	7.74 724	7.76 725

DPSM	11.46 724	9.79 725	10.18 721	11.11 723	11.31 724	19.08 732	27.38 734	13.42 731	14.23 732	10.34 728	11.13 729	10.97 729	11.33 730	11.89 730	13.49 728	6.74 726	8.19 728	6.00 726	7.05 725	7.74 724	7.76 725

Anonymous_1	16.44 730	9.26 721	9.67 718	10.63 722	14.54 726	18.62 731	26.98 733	12.68 730	13.53 731	10.78 730	10.37 726	10.15 725	10.66 724	10.99 727	12.64 725	15.61 739	7.73 725	16.87 737	43.01 743	56.14 746	7.86 727

HaxPig	17.72 731	20.23 740	19.76 730	16.55 727	16.52 727	9.46 719	9.42 720	14.48 733	13.31 726	18.59 733	18.67 732	17.39 732	16.68 733	17.07 733	16.43 733	21.99 742	20.86 742	22.28 738	21.55 739	21.30 739	21.88 743

LSM	1.68 700	0.48 645	2.91 699	2.28 713	17.60 728	0.52 621	0.55 667	0.65 633	0.78 651	0.84 664	1.11 670	0.63 634	0.55 634	0.79 616	0.53 597	0.16 595	0.25 617	0.18 621	0.21 636	0.25 639	2.37 715

xxxxx1	15.30 726	9.78 722	10.23 723	20.34 729	19.47 729	17.10 725	23.00 726	10.36 725	11.04 723	9.25 723	9.66 720	10.74 726	10.66 724	10.60 724	13.72 730	8.14 728	9.35 731	31.88 742	44.61 744	12.63 727	13.46 728

tt_ll	15.30 726	9.78 722	10.23 723	20.34 729	19.47 729	17.10 725	23.00 726	10.36 725	11.04 723	9.25 723	9.66 720	10.74 726	10.66 724	10.60 724	13.72 730	8.14 728	9.35 731	31.88 742	44.61 744	12.63 727	13.46 728

ff	15.30 726	9.78 722	10.23 723	20.34 729	19.47 729	17.10 725	23.00 726	10.36 725	11.04 723	9.25 723	9.66 720	10.74 726	10.66 724	10.60 724	13.72 730	8.14 728	9.35 731	31.88 742	44.61 744	12.63 727	13.46 728

MEDIAN_ROB	21.20 732	24.56 742	23.42 741	19.57 728	19.62 732	13.29 722	11.21 722	18.04 734	17.02 734	22.07 744	21.92 734	20.84 734	20.24 734	21.02 734	19.68 734	25.59 743	24.08 743	26.20 740	25.19 741	25.31 740	25.19 744

FlowAnything	23.08 736	19.70 734	20.48 736	22.45 734	22.73 733	38.34 739	55.18 739	27.00 742	28.79 742	20.83 743	22.42 741	22.10 739	22.83 736	23.85 736	27.23 742	13.53 732	16.54 739	12.10 734	14.29 735	15.59 735	15.58 733

CasAABBNet	23.04 733	19.69 733	20.32 733	22.42 732	22.73 733	38.35 740	55.23 742	26.99 741	28.74 741	20.67 741	22.28 738	22.11 740	22.86 737	23.84 735	27.17 738	13.52 731	16.47 736	12.08 729	14.21 730	15.57 731	15.60 734

Hybrid-DGEV	23.11 737	19.81 738	20.81 738	22.43 733	22.74 735	38.45 742	55.25 745	27.21 745	28.95 745	20.63 738	22.37 739	22.03 736	22.89 741	23.96 740	27.14 736	13.54 735	16.46 735	12.09 732	14.23 734	15.57 731	15.57 732

RAFT-FEzeroshot	23.04 733	19.71 735	20.25 731	22.47 735	22.80 736	38.32 737	55.23 742	26.95 738	28.70 739	20.66 739	22.23 736	22.07 737	22.86 737	23.85 736	27.17 738	13.53 732	16.47 736	12.08 729	14.22 732	15.58 733	15.60 734

RAFT-FE	23.04 733	19.71 735	20.25 731	22.47 735	22.80 736	38.32 737	55.23 742	26.95 738	28.70 739	20.66 739	22.23 736	22.07 737	22.86 737	23.85 736	27.17 738	13.53 732	16.47 736	12.08 729	14.22 732	15.58 733	15.60 734

Selective-RAFT-Error	23.11 737	19.77 737	20.60 737	22.49 737	22.80 736	38.46 743	55.19 740	27.13 744	28.90 743	20.73 742	22.38 740	22.11 740	22.91 742	23.94 739	27.18 741	13.54 735	16.57 740	12.09 732	14.21 730	15.61 736	15.65 737

DLNR-FE	10.53 719	12.31 728	20.33 735	105.85 745	23.36 739	0.14 36	0.13 75	3.25 714	0.20 120	0.16 172	0.23 261	0.16 208	0.10 76	0.31 363	0.16 217	2.59 716	0.32 660	0.07 153	0.07 203	40.66 745	0.28 583

DLNR_Zeroshot_test	10.53 719	12.28 727	20.32 733	105.84 744	23.88 740	0.14 36	0.13 75	3.20 713	0.20 120	0.16 172	0.23 261	0.16 208	0.10 76	0.32 374	0.16 217	2.54 715	0.32 660	0.07 153	0.07 203	40.17 744	0.28 583

AVERAGE_ROB	25.43 741	29.01 743	27.22 742	24.60 740	24.16 741	17.78 728	12.87 723	22.39 737	21.40 737	26.72 746	26.08 744	25.18 743	24.52 745	25.07 743	23.57 735	29.94 744	28.36 744	30.60 741	29.57 742	29.83 741	29.66 745

fast-reg	23.61 739	20.43 741	23.27 740	23.15 738	24.75 742	38.65 744	55.20 741	26.97 740	28.94 744	20.18 736	21.86 733	21.68 735	22.34 735	24.15 742	27.35 743	13.84 738	16.57 740	14.84 736	15.61 736	16.59 738	15.88 738

RSGM-EC	29.37 742	17.55 731	9.85 719	35.22 741	33.16 743	26.01 734	45.63 736	20.07 735	17.60 735	18.98 734	23.47 742	30.02 744	23.62 743	41.06 744	44.49 745	58.94 745	34.33 745	32.95 745	20.18 737	33.70 742	20.62 741

acva	29.37 742	17.55 731	9.85 719	35.22 741	33.16 743	26.01 734	45.63 736	20.07 735	17.60 735	18.98 734	23.47 742	30.02 744	23.62 743	41.06 744	44.49 745	58.94 745	34.33 745	32.95 745	20.18 737	33.70 742	20.62 741

LSM0	24.21 740	19.88 739	22.33 739	24.42 739	40.13 745	38.41 741	54.99 738	27.05 743	28.61 738	20.59 737	22.00 735	22.29 742	22.86 737	24.12 741	27.16 737	13.59 737	16.33 734	12.13 735	14.08 729	15.72 737	17.53 740

test_example2	100.95 745	107.33 745	67.16 744	98.17 743	106.88 746	89.44 745	101.34 747	37.23 746	97.88 747	129.56 747	131.26 747	65.41 747	67.34 747	91.22 746	79.29 747	143.32 747	199.32 747	81.12 747	102.17 747	121.89 747	101.70 746

ccccc		256.25 746		351.50 746	361.31 747	144.22 747		153.19 748		152.98 748		161.94 748		268.06 748		387.64 748	346.97 748	244.11 748	219.32 748	413.57 748

GS-Stereo							0.16 206	0.38 328	0.21 146	0.14 128	0.15 135	0.10 48	0.09 35	0.21 160	0.18 278	0.08 265	0.31 655	0.06 48	0.06 104	0.08 246	0.63 681

Low-res two-view benchmark