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

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

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
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

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-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-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-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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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-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

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

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-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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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-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-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

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

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

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	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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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
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

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

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-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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.5w	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

4.25w-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

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

3.5w_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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_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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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+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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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	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

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
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

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

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

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
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

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

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
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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark