Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-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

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

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

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

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

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-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

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

aanet-new-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-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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-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

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

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

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

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

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

MLG-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.32 596	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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

AIO-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

2.75w_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

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
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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT_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

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

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

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

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

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

Foundation-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.16 159	0.09 53	0.42 236	0.17 35	0.11 120	0.18 159	0.13 75	0.23 92	0.31 320	0.21 246	0.31 349	0.13 142	0.11 114	0.17 69	0.16 217	0.07 117	0.04 1	0.06 48	0.15 600	0.06 93	0.05 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ARAFT	0.26 435	0.30 572	0.87 583	0.22 278	0.12 177	0.30 445	0.24 514	0.46 437	0.34 364	0.33 438	0.28 312	0.29 398	0.20 360	0.49 473	0.19 313	0.08 265	0.06 91	0.12 525	0.11 494	0.09 347	0.09 130

GMStereo	0.21 293	0.30 572	0.57 435	0.21 212	0.12 177	0.24 338	0.18 311	0.30 221	0.41 456	0.26 309	0.24 271	0.17 224	0.16 272	0.25 249	0.19 313	0.10 438	0.07 187	0.08 253	0.08 295	0.11 464	0.09 130
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

UNDER WATER	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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