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

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 271	0.07 29	0.15 141	0.06 45	0.12 363	0.10 46	0.11 75	0.11 149	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.10 148	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.03 1	0.02 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 113	0.08 409	0.08 78	0.18 436	0.06 45	0.07 48	0.09 27	0.13 149	0.12 193	0.08 172	0.07 94	0.07 157	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.03 2

FORCE_4.7	0.07 7	0.08 409	0.05 2	0.20 591	0.07 159	0.08 108	0.12 131	0.11 75	0.08 42	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.07 208	0.10 148	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.06 335	0.04 54	0.03 2

F5.5	0.07 7	0.06 137	0.06 14	0.19 520	0.06 45	0.09 177	0.11 85	0.14 186	0.06 12	0.05 2	0.06 31	0.07 157	0.05 16	0.09 71	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.03 2

F8.5	0.07 7	0.07 271	0.05 2	0.18 436	0.05 2	0.08 108	0.10 46	0.12 106	0.06 12	0.05 2	0.06 31	0.08 231	0.06 78	0.09 71	0.05 1	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.03 2

FORCE_9	0.07 7	0.07 271	0.05 2	0.18 436	0.05 2	0.08 108	0.11 85	0.12 106	0.06 12	0.05 2	0.06 31	0.08 231	0.06 78	0.09 71	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.03 2

FORCE_8	0.07 7	0.07 271	0.05 2	0.19 520	0.05 2	0.08 108	0.11 85	0.12 106	0.06 12	0.06 41	0.06 31	0.08 231	0.06 78	0.09 71	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.03 2

FORCE_4.5	0.07 7	0.07 271	0.05 2	0.17 333	0.05 2	0.07 48	0.11 85	0.14 186	0.06 12	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.07 208	0.08 33	0.07 10	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.03 2

FORCE_4	0.07 7	0.05 48	0.06 14	0.18 436	0.06 45	0.09 177	0.11 85	0.12 106	0.05 6	0.06 41	0.07 94	0.08 231	0.07 208	0.10 148	0.05 1	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.03 2

test410_97500	0.07 7	0.06 137	0.09 157	0.17 333	0.07 159	0.07 48	0.08 9	0.10 45	0.09 77	0.06 41	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.09 71	0.08 41	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

test410	0.07 7	0.06 137	0.09 157	0.17 333	0.07 159	0.07 48	0.08 9	0.10 45	0.09 77	0.06 41	0.05 7	0.06 56	0.05 16	0.09 71	0.07 10	0.04 11	0.05 314	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-M(vits-remse)	0.08 113	0.06 137	0.12 347	0.24 680	0.05 2	0.07 48	0.10 46	0.15 232	0.15 301	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.07 8	0.09 129	0.08 478	0.06 479	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

SCION-Mon(vits-remp)	0.09 217	0.13 635	0.12 347	0.24 680	0.16 688	0.25 662	0.10 46	0.15 232	0.15 301	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.07 8	0.09 129	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GELT-Stereo	0.09 217	0.06 137	0.09 157	0.18 436	0.07 159	0.07 48	0.14 296	0.21 424	0.17 374	0.08 172	0.07 94	0.06 56	0.08 270	0.10 148	0.07 10	0.04 11	0.04 26	0.06 237	0.06 335	0.03 1	0.03 2

anonymous	0.08 113	0.05 48	0.12 347	0.16 242	0.08 268	0.05 5	0.13 217	0.10 45	0.14 273	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.04 1	0.07 8	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

Weightmod_eth	0.09 217	0.07 271	0.08 78	0.18 436	0.07 159	0.10 250	0.16 459	0.13 149	0.11 149	0.08 172	0.08 166	0.09 277	0.07 208	0.10 148	0.10 245	0.06 198	0.07 557	0.06 237	0.07 440	0.04 54	0.03 2

testmc14	0.07 7	0.05 48	0.06 14	0.15 141	0.05 2	0.09 177	0.13 217	0.08 14	0.08 42	0.07 105	0.09 207	0.06 56	0.05 16	0.07 8	0.07 10	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Weightmod	0.09 217	0.06 137	0.08 78	0.18 436	0.06 45	0.10 250	0.15 385	0.14 186	0.12 193	0.11 319	0.10 247	0.08 231	0.07 208	0.10 148	0.11 338	0.06 198	0.08 591	0.07 357	0.07 440	0.04 54	0.03 2

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 48	0.06 14	0.15 141	0.05 2	0.09 177	0.13 217	0.10 45	0.09 77	0.07 105	0.07 94	0.07 157	0.05 16	0.09 71	0.07 10	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

quiztm	0.08 113	0.07 271	0.08 78	0.18 436	0.07 159	0.09 177	0.14 296	0.14 186	0.12 193	0.07 105	0.07 94	0.05 5	0.06 78	0.11 238	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.04 72	0.04 54	0.03 2

monster-pro	0.07 7	0.06 137	0.05 2	0.15 141	0.05 2	0.07 48	0.10 46	0.15 232	0.15 301	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.07 8	0.09 129	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

aanet-new-90k	0.08 113	0.07 271	0.08 78	0.19 520	0.06 45	0.07 48	0.12 131	0.12 106	0.13 239	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.10 148	0.07 10	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.03 2

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 271	0.08 78	0.18 436	0.06 45	0.07 48	0.10 46	0.09 28	0.14 273	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.11 238	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 137	0.09 157	0.17 333	0.06 45	0.08 108	0.12 131	0.11 75	0.10 112	0.06 41	0.07 94	0.07 157	0.06 78	0.10 148	0.07 10	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 271	0.09 157	0.19 520	0.06 45	0.07 48	0.12 131	0.11 75	0.13 239	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.09 71	0.07 10	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.03 2

aanet-new-36k	0.08 113	0.06 137	0.09 157	0.17 333	0.06 45	0.09 177	0.13 217	0.11 75	0.13 239	0.08 172	0.08 166	0.06 56	0.05 16	0.09 71	0.08 41	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 113	0.06 137	0.09 157	0.17 333	0.05 2	0.07 48	0.13 217	0.12 106	0.12 193	0.09 231	0.08 166	0.07 157	0.05 16	0.10 148	0.09 129	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-32k	0.08 113	0.07 271	0.09 157	0.18 436	0.06 45	0.11 308	0.11 85	0.10 45	0.08 42	0.07 105	0.07 94	0.07 157	0.06 78	0.10 148	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 113	0.07 271	0.09 157	0.18 436	0.06 45	0.11 308	0.11 85	0.10 45	0.08 42	0.07 105	0.07 94	0.07 157	0.06 78	0.10 148	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 137	0.07 29	0.16 242	0.06 45	0.08 108	0.12 131	0.10 45	0.08 42	0.06 41	0.09 207	0.06 56	0.05 16	0.08 33	0.08 41	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 271	0.07 29	0.17 333	0.06 45	0.07 48	0.12 131	0.09 28	0.11 149	0.09 231	0.09 207	0.06 56	0.07 208	0.09 71	0.07 10	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 113	0.06 137	0.09 157	0.17 333	0.06 45	0.08 108	0.11 85	0.14 186	0.12 193	0.09 231	0.09 207	0.08 231	0.06 78	0.10 148	0.08 41	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

aanet-new-16k	0.08 113	0.08 409	0.08 78	0.18 436	0.06 45	0.07 48	0.09 27	0.13 149	0.12 193	0.08 172	0.07 94	0.07 157	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 113	0.05 48	0.07 29	0.15 141	0.06 45	0.10 250	0.14 296	0.13 149	0.12 193	0.07 105	0.09 207	0.07 157	0.06 78	0.10 148	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 137	0.07 29	0.15 141	0.06 45	0.10 250	0.15 385	0.12 106	0.11 149	0.06 41	0.11 302	0.06 56	0.05 16	0.09 71	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 113	0.06 137	0.17 567	0.15 141	0.06 45	0.06 17	0.13 217	0.13 149	0.13 239	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.08 33	0.08 41	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 113	0.06 137	0.07 29	0.16 242	0.06 45	0.06 17	0.14 296	0.14 186	0.14 273	0.07 105	0.10 247	0.06 56	0.05 16	0.09 71	0.09 129	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LACA3	0.07 7	0.08 409	0.08 78	0.13 23	0.05 2	0.09 177	0.11 85	0.08 14	0.08 42	0.08 172	0.05 7	0.07 157	0.07 208	0.07 8	0.07 10	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 113	0.05 48	0.07 29	0.14 79	0.05 2	0.09 177	0.12 131	0.12 106	0.10 112	0.09 231	0.10 247	0.10 315	0.07 208	0.07 8	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 113	0.05 48	0.07 29	0.14 79	0.05 2	0.09 177	0.12 131	0.13 149	0.10 112	0.09 231	0.10 247	0.09 277	0.06 78	0.07 8	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 137	0.08 78	0.17 333	0.06 45	0.08 108	0.12 131	0.13 149	0.07 30	0.08 172	0.07 94	0.06 56	0.04 1	0.10 148	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

DispViT+	0.08 113	0.05 48	0.09 157	0.13 23	0.06 45	0.05 5	0.11 85	0.18 353	0.16 343	0.09 231	0.08 166	0.07 157	0.06 78	0.11 238	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 157	0.11 1	0.05 2	0.10 250	0.10 46	0.14 186	0.09 77	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.07 208	0.07 8	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 217	0.06 137	0.08 78	0.19 520	0.08 268	0.11 308	0.16 459	0.18 353	0.16 343	0.06 41	0.08 166	0.07 157	0.08 270	0.09 71	0.11 338	0.04 11	0.04 26	0.06 237	0.07 440	0.03 1	0.03 2

BridgeDepth	0.07 7	0.07 271	0.08 78	0.18 436	0.06 45	0.07 48	0.11 85	0.09 28	0.06 12	0.04 1	0.07 94	0.10 315	0.09 320	0.08 33	0.08 41	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 7	0.06 137	0.05 2	0.15 141	0.05 2	0.08 108	0.10 46	0.15 232	0.15 301	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.07 8	0.09 129	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 48	0.07 29	0.16 242	0.06 45	0.07 48	0.11 85	0.10 45	0.08 42	0.06 41	0.06 31	0.07 157	0.07 208	0.09 71	0.09 129	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DA	0.08 113	0.07 271	0.07 29	0.19 520	0.08 268	0.09 177	0.12 131	0.13 149	0.12 193	0.08 172	0.10 247	0.10 315	0.08 270	0.09 71	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.04 72	0.05 203	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 137	0.05 2	0.15 141	0.05 2	0.08 108	0.10 46	0.15 232	0.15 301	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.07 8	0.09 129	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

GGEV	0.08 113	0.07 271	0.07 29	0.19 520	0.08 268	0.09 177	0.12 131	0.13 149	0.12 193	0.08 172	0.10 247	0.10 315	0.08 270	0.09 71	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.04 72	0.05 203	0.03 2

asda	0.07 7	0.08 409	0.08 78	0.16 242	0.06 45	0.06 17	0.10 46	0.16 278	0.10 112	0.06 41	0.06 31	0.05 5	0.05 16	0.10 148	0.10 245	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 409	0.07 29	0.16 242	0.07 159	0.08 108	0.08 9	0.11 75	0.08 42	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.10 148	0.09 129	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 409	0.07 29	0.15 141	0.06 45	0.07 48	0.10 46	0.18 353	0.11 149	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.10 148	0.09 129	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

depthmonostereo	0.09 217	0.06 137	0.09 157	0.15 141	0.06 45	0.10 250	0.13 217	0.14 186	0.14 273	0.10 282	0.10 247	0.09 277	0.11 407	0.08 33	0.09 129	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.04 72	0.04 54	0.03 2

DVStereo	0.09 217	0.05 48	0.08 78	0.15 141	0.06 45	0.11 308	0.12 131	0.14 186	0.16 343	0.11 319	0.11 302	0.09 277	0.09 320	0.11 238	0.10 245	0.06 198	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 409	0.09 157	0.15 141	0.06 45	0.09 177	0.08 9	0.14 186	0.08 42	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.12 341	0.10 245	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 409	0.09 157	0.15 141	0.06 45	0.09 177	0.08 9	0.14 186	0.08 42	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.12 341	0.10 245	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 498	0.08 78	0.15 141	0.07 159	0.06 17	0.10 46	0.14 186	0.11 149	0.06 41	0.08 166	0.06 56	0.06 78	0.08 33	0.10 245	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 498	0.08 78	0.15 141	0.07 159	0.06 17	0.10 46	0.14 186	0.11 149	0.06 41	0.08 166	0.06 56	0.06 78	0.08 33	0.10 245	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 409	0.09 157	0.15 141	0.06 45	0.09 177	0.08 9	0.14 186	0.08 42	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.12 341	0.10 245	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 409	0.08 78	0.16 242	0.06 45	0.07 48	0.08 9	0.12 106	0.08 42	0.07 105	0.07 94	0.05 5	0.06 78	0.09 71	0.10 245	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.03 2

2.5w	0.07 7	0.07 271	0.07 29	0.16 242	0.06 45	0.08 108	0.12 131	0.10 45	0.10 112	0.07 105	0.06 31	0.09 277	0.06 78	0.08 33	0.09 129	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

3.25w_new	0.07 7	0.06 137	0.07 29	0.15 141	0.06 45	0.10 250	0.07 5	0.12 106	0.11 149	0.08 172	0.06 31	0.07 157	0.06 78	0.11 238	0.09 129	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 137	0.07 29	0.15 141	0.06 45	0.10 250	0.07 5	0.12 106	0.11 149	0.08 172	0.06 31	0.07 157	0.06 78	0.11 238	0.09 129	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 271	0.08 78	0.16 242	0.07 159	0.07 48	0.09 27	0.16 278	0.09 77	0.07 105	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.09 71	0.10 245	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 271	0.07 29	0.15 141	0.07 159	0.09 177	0.06 1	0.13 149	0.11 149	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.07 208	0.10 148	0.09 129	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3w_stereo	0.08 113	0.09 498	0.10 232	0.17 333	0.07 159	0.08 108	0.10 46	0.20 397	0.13 239	0.06 41	0.07 94	0.05 5	0.06 78	0.08 33	0.09 129	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.03 2

2w_stereo	0.08 113	0.08 409	0.09 157	0.16 242	0.06 45	0.08 108	0.10 46	0.20 397	0.15 301	0.08 172	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.06 2	0.09 129	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsterstereo	0.07 7	0.06 137	0.06 14	0.16 242	0.06 45	0.08 108	0.10 46	0.16 278	0.11 149	0.07 105	0.08 166	0.06 56	0.07 208	0.08 33	0.09 129	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 137	0.06 14	0.15 141	0.06 45	0.08 108	0.09 27	0.12 106	0.08 42	0.09 231	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.08 33	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.03 2

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 48	0.10 232	0.14 79	0.06 45	0.07 48	0.12 131	0.09 28	0.09 77	0.06 41	0.04 1	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

SGD-Stereo	0.08 113	0.05 48	0.10 232	0.14 79	0.05 2	0.12 363	0.12 131	0.11 75	0.12 193	0.07 105	0.09 207	0.09 277	0.09 320	0.08 33	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.03 2

MM-Stereo_test2	0.09 217	0.06 137	0.09 157	0.19 520	0.08 268	0.12 363	0.18 552	0.15 232	0.14 273	0.07 105	0.10 247	0.07 157	0.06 78	0.12 341	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.03 2

AIO_rvc	0.07 7	0.06 137	0.08 78	0.15 141	0.06 45	0.08 108	0.14 296	0.09 28	0.08 42	0.07 105	0.08 166	0.07 157	0.04 1	0.10 148	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 48	0.07 29	0.15 141	0.07 159	0.06 17	0.14 296	0.10 45	0.10 112	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.08 33	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

castereo++	0.08 113	0.05 48	0.08 78	0.15 141	0.05 2	0.14 458	0.12 131	0.11 75	0.15 301	0.07 105	0.07 94	0.07 157	0.06 78	0.08 33	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

castereo	0.09 217	0.06 137	0.11 297	0.15 141	0.06 45	0.11 308	0.15 385	0.14 186	0.18 408	0.08 172	0.10 247	0.11 346	0.08 270	0.09 71	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

MonSter	0.07 7	0.06 137	0.05 2	0.15 141	0.05 2	0.07 48	0.10 46	0.15 232	0.15 301	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.07 8	0.09 129	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

mms	0.09 217	0.07 271	0.08 78	0.16 242	0.08 268	0.10 250	0.16 459	0.12 106	0.11 149	0.08 172	0.09 207	0.08 231	0.06 78	0.11 238	0.12 410	0.05 56	0.04 26	0.07 357	0.05 225	0.04 54	0.03 2

ours_stereo	0.09 217	0.07 271	0.09 157	0.17 333	0.08 268	0.11 308	0.16 459	0.11 75	0.12 193	0.08 172	0.10 247	0.08 231	0.06 78	0.12 341	0.12 410	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.03 2

WCG-NET	0.08 113	0.05 48	0.09 157	0.15 141	0.06 45	0.11 308	0.14 296	0.13 149	0.13 239	0.06 41	0.09 207	0.07 157	0.06 78	0.13 400	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

RSM++	0.08 113	0.06 137	0.09 157	0.17 333	0.07 159	0.09 177	0.12 131	0.11 75	0.11 149	0.08 172	0.06 31	0.07 157	0.05 16	0.10 148	0.09 129	0.04 11	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.03 2

RSM	0.08 113	0.06 137	0.09 157	0.17 333	0.06 45	0.08 108	0.12 131	0.12 106	0.10 112	0.08 172	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.11 238	0.09 129	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

CASnet	0.09 217	0.09 498	0.09 157	0.19 520	0.06 45	0.07 48	0.11 85	0.18 353	0.14 273	0.11 319	0.10 247	0.09 277	0.07 208	0.10 148	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.10 598	0.08 523	0.05 203	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.08 113	0.05 48	0.07 29	0.15 141	0.07 159	0.08 108	0.15 385	0.11 75	0.10 112	0.08 172	0.09 207	0.06 56	0.09 320	0.10 148	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 137	0.08 78	0.17 333	0.06 45	0.08 108	0.12 131	0.13 149	0.07 30	0.08 172	0.07 94	0.06 56	0.04 1	0.10 148	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.03 2

test_4	0.10 298	0.10 561	0.08 78	0.19 520	0.09 404	0.08 108	0.22 649	0.15 232	0.17 374	0.12 364	0.18 447	0.12 368	0.09 320	0.08 33	0.11 338	0.04 11	0.04 26	0.08 458	0.08 523	0.04 54	0.03 2

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 217	0.06 137	0.10 232	0.17 333	0.06 45	0.10 250	0.16 459	0.17 318	0.14 273	0.09 231	0.10 247	0.08 231	0.09 320	0.11 238	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.06 335	0.04 54	0.03 2

AFF-stereo	0.09 217	0.06 137	0.10 232	0.17 333	0.07 159	0.10 250	0.16 459	0.17 318	0.09 77	0.10 282	0.12 325	0.09 277	0.09 320	0.12 341	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.07 357	0.07 440	0.04 54	0.03 2

100	0.07 7	0.05 48	0.09 157	0.13 23	0.07 159	0.05 5	0.12 131	0.11 75	0.11 149	0.06 41	0.06 31	0.06 56	0.08 270	0.09 71	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

300	0.08 113	0.05 48	0.12 347	0.14 79	0.07 159	0.08 108	0.12 131	0.15 232	0.10 112	0.05 2	0.06 31	0.06 56	0.08 270	0.08 33	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

F4.4	0.07 7	0.07 271	0.05 2	0.17 333	0.05 2	0.07 48	0.11 85	0.15 232	0.04 2	0.05 2	0.07 94	0.05 5	0.07 208	0.09 71	0.07 10	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

FORCE_4.6	0.07 7	0.07 271	0.06 14	0.17 333	0.05 2	0.08 108	0.11 85	0.12 106	0.08 42	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.06 78	0.08 33	0.06 4	0.07 392	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

F7	0.07 7	0.07 271	0.05 2	0.18 436	0.05 2	0.07 48	0.09 27	0.13 149	0.05 6	0.05 2	0.06 31	0.07 157	0.06 78	0.10 148	0.05 1	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

FORCE_5	0.07 7	0.05 48	0.06 14	0.18 436	0.05 2	0.08 108	0.11 85	0.12 106	0.04 2	0.05 2	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.09 71	0.06 4	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.04 90

FORCE_6	0.07 7	0.07 271	0.04 1	0.18 436	0.05 2	0.09 177	0.10 46	0.12 106	0.06 12	0.06 41	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.10 148	0.07 10	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.04 90

NoBS	0.07 7	0.07 271	0.08 78	0.17 333	0.07 159	0.07 48	0.13 217	0.05 1	0.07 30	0.06 41	0.09 207	0.05 5	0.04 1	0.05 1	0.09 129	0.05 56	0.05 314	0.08 458	0.06 335	0.05 203	0.04 90

rgla	0.07 7	0.06 137	0.06 14	0.16 242	0.06 45	0.08 108	0.10 46	0.09 28	0.08 42	0.07 105	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.10 148	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 90

416test1013	0.07 7	0.06 137	0.06 14	0.16 242	0.07 159	0.10 250	0.10 46	0.09 28	0.07 30	0.07 105	0.07 94	0.05 5	0.06 78	0.10 148	0.08 41	0.06 198	0.05 314	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 90

416test	0.07 7	0.07 271	0.06 14	0.17 333	0.07 159	0.09 177	0.10 46	0.09 28	0.08 42	0.07 105	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 90

LACA_dic	0.07 7	0.10 561	0.08 78	0.13 23	0.05 2	0.08 108	0.11 85	0.08 14	0.09 77	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 203	0.04 90

GEAR-Net	0.08 113	0.06 137	0.08 78	0.18 436	0.07 159	0.09 177	0.13 217	0.10 45	0.09 77	0.08 172	0.08 166	0.06 56	0.06 78	0.13 400	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

DF_test	0.07 7	0.05 48	0.08 78	0.14 79	0.08 268	0.04 1	0.13 217	0.08 14	0.11 149	0.07 105	0.08 166	0.06 56	0.07 208	0.06 2	0.08 41	0.06 198	0.05 314	0.05 63	0.05 225	0.05 203	0.04 90

small-0shot	0.07 7	0.05 48	0.08 78	0.14 79	0.07 159	0.06 17	0.13 217	0.09 28	0.08 42	0.05 2	0.10 247	0.06 56	0.06 78	0.06 2	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

S0	0.12 432	0.08 409	0.08 78	0.20 591	0.07 159	0.18 560	0.23 661	0.15 232	0.15 301	0.10 282	0.10 247	0.13 401	0.08 270	0.12 341	0.11 338	0.09 547	0.10 650	0.14 679	0.14 684	0.05 203	0.04 90

S	0.12 432	0.08 409	0.09 157	0.20 591	0.08 268	0.13 421	0.19 593	0.17 318	0.16 343	0.13 399	0.11 302	0.13 401	0.10 369	0.11 238	0.13 457	0.09 547	0.07 557	0.13 665	0.15 701	0.06 344	0.04 90

SE	0.10 298	0.10 561	0.08 78	0.19 520	0.09 404	0.11 308	0.11 85	0.15 232	0.11 149	0.10 282	0.16 395	0.09 277	0.08 270	0.09 71	0.10 245	0.06 198	0.05 314	0.08 458	0.07 440	0.07 432	0.04 90

SMOE	0.10 298	0.08 409	0.09 157	0.18 436	0.07 159	0.13 421	0.14 296	0.18 353	0.13 239	0.11 319	0.13 345	0.12 368	0.09 320	0.11 238	0.11 338	0.05 56	0.05 314	0.08 458	0.06 335	0.06 344	0.04 90

CAR	0.07 7	0.05 48	0.08 78	0.14 79	0.06 45	0.07 48	0.08 9	0.12 106	0.08 42	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.05 16	0.10 148	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 78	0.13 23	0.06 45	0.07 48	0.08 9	0.12 106	0.08 42	0.05 2	0.06 31	0.05 5	0.05 16	0.10 148	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

PointNet	0.07 7	0.06 137	0.07 29	0.15 141	0.07 159	0.08 108	0.14 296	0.11 75	0.08 42	0.05 2	0.07 94	0.08 231	0.08 270	0.09 71	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 90

TS12	0.08 113	0.06 137	0.09 157	0.21 627	0.07 159	0.11 308	0.13 217	0.11 75	0.09 77	0.10 282	0.10 247	0.08 231	0.10 369	0.09 71	0.12 410	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 90

DF	0.08 113	0.05 48	0.09 157	0.15 141	0.06 45	0.11 308	0.13 217	0.10 45	0.12 193	0.09 231	0.10 247	0.10 315	0.08 270	0.11 238	0.09 129	0.07 392	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 409	0.07 29	0.17 333	0.07 159	0.08 108	0.13 217	0.10 45	0.10 112	0.07 105	0.08 166	0.06 56	0.05 16	0.08 33	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

aanet-32k-new	0.08 113	0.07 271	0.08 78	0.18 436	0.06 45	0.08 108	0.12 131	0.11 75	0.12 193	0.07 105	0.08 166	0.05 5	0.07 208	0.10 148	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 344	0.04 90

aanet-new-28k	0.08 113	0.07 271	0.09 157	0.18 436	0.06 45	0.08 108	0.12 131	0.10 45	0.09 77	0.09 231	0.08 166	0.08 231	0.06 78	0.12 341	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

aanet-new-10k	0.08 113	0.08 409	0.08 78	0.19 520	0.07 159	0.08 108	0.12 131	0.14 186	0.11 149	0.07 105	0.08 166	0.07 157	0.07 208	0.09 71	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

aanet-new-12k	0.08 113	0.09 498	0.07 29	0.20 591	0.08 268	0.08 108	0.13 217	0.12 106	0.13 239	0.08 172	0.08 166	0.05 5	0.07 208	0.09 71	0.08 41	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 344	0.04 90

aanet-new-14k	0.08 113	0.09 498	0.08 78	0.19 520	0.06 45	0.07 48	0.10 46	0.14 186	0.15 301	0.06 41	0.08 166	0.05 5	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

aanet-new-8k	0.08 113	0.07 271	0.08 78	0.19 520	0.07 159	0.09 177	0.12 131	0.16 278	0.15 301	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.10 148	0.08 41	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

aanet-new	0.08 113	0.09 498	0.10 232	0.18 436	0.08 268	0.10 250	0.12 131	0.15 232	0.12 193	0.08 172	0.08 166	0.05 5	0.07 208	0.10 148	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 344	0.04 90

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 113	0.07 271	0.08 78	0.18 436	0.07 159	0.11 308	0.14 296	0.12 106	0.11 149	0.07 105	0.11 302	0.07 157	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 113	0.06 137	0.15 498	0.14 79	0.06 45	0.08 108	0.13 217	0.13 149	0.11 149	0.07 105	0.08 166	0.07 157	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.05 56	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 90

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 113	0.06 137	0.07 29	0.17 333	0.06 45	0.07 48	0.14 296	0.13 149	0.16 343	0.05 2	0.10 247	0.06 56	0.06 78	0.08 33	0.08 41	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 90

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 48	0.11 297	0.15 141	0.06 45	0.07 48	0.13 217	0.09 28	0.11 149	0.07 105	0.08 166	0.06 56	0.05 16	0.09 71	0.07 10	0.05 56	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 90

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 113	0.06 137	0.10 232	0.16 242	0.07 159	0.11 308	0.12 131	0.15 232	0.15 301	0.08 172	0.12 325	0.05 5	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.03 1	0.04 90

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 113	0.06 137	0.10 232	0.16 242	0.07 159	0.11 308	0.13 217	0.14 186	0.14 273	0.08 172	0.13 345	0.05 5	0.06 78	0.10 148	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 90

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 113	0.07 271	0.10 232	0.16 242	0.07 159	0.09 177	0.12 131	0.15 232	0.14 273	0.08 172	0.11 302	0.05 5	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 90

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 113	0.05 48	0.12 347	0.15 141	0.06 45	0.10 250	0.14 296	0.12 106	0.12 193	0.07 105	0.09 207	0.06 56	0.06 78	0.10 148	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 157	0.13 23	0.05 2	0.08 108	0.11 85	0.06 2	0.06 12	0.06 41	0.05 7	0.08 231	0.05 16	0.08 33	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 203	0.04 90

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 157	0.13 23	0.05 2	0.08 108	0.11 85	0.06 2	0.06 12	0.06 41	0.06 31	0.08 231	0.05 16	0.08 33	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 203	0.04 90

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 157	0.12 7	0.05 2	0.06 17	0.11 85	0.06 2	0.06 12	0.06 41	0.06 31	0.06 56	0.05 16	0.08 33	0.09 129	0.07 392	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 203	0.04 90

PSi22	0.08 113	0.06 137	0.11 297	0.16 242	0.07 159	0.08 108	0.10 46	0.14 186	0.08 42	0.08 172	0.06 31	0.10 315	0.06 78	0.12 341	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 90

Foundation-i1a	0.08 113	0.05 48	0.07 29	0.13 23	0.05 2	0.13 421	0.13 217	0.12 106	0.09 77	0.11 319	0.11 302	0.11 346	0.06 78	0.08 33	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 90

DepthFocus	0.08 113	0.04 1	0.15 498	0.12 7	0.09 404	0.07 48	0.12 131	0.10 45	0.05 6	0.09 231	0.05 7	0.07 157	0.04 1	0.08 33	0.08 41	0.06 198	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.05 203	0.04 90

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 157	0.13 23	0.04 1	0.06 17	0.12 131	0.06 2	0.05 6	0.06 41	0.05 7	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 90

LACA2	0.07 7	0.05 48	0.06 14	0.15 141	0.06 45	0.09 177	0.11 85	0.11 75	0.10 112	0.05 2	0.05 7	0.06 56	0.08 270	0.09 71	0.07 10	0.07 392	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.04 54	0.04 90

LACA1	0.07 7	0.07 271	0.07 29	0.14 79	0.05 2	0.09 177	0.11 85	0.10 45	0.07 30	0.05 2	0.05 7	0.06 56	0.07 208	0.08 33	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 90

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 14	0.13 23	0.06 45	0.08 108	0.11 85	0.15 232	0.12 193	0.06 41	0.05 7	0.04 1	0.05 16	0.08 33	0.10 245	0.07 392	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

gcap_with_dpt	0.08 113	0.06 137	0.09 157	0.16 242	0.07 159	0.09 177	0.12 131	0.13 149	0.13 239	0.08 172	0.12 325	0.04 1	0.06 78	0.10 148	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 90

Hybrid-DGEV-03	0.10 298	0.06 137	0.09 157	0.18 436	0.08 268	0.16 517	0.14 296	0.15 232	0.14 273	0.13 399	0.16 395	0.12 368	0.09 320	0.13 400	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.08 458	0.06 335	0.05 203	0.04 90

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 78	0.15 141	0.07 159	0.06 17	0.14 296	0.07 8	0.10 112	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 78	0.07 8	0.09 129	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.04 90

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 48	0.08 78	0.15 141	0.07 159	0.08 108	0.12 131	0.07 8	0.07 30	0.06 41	0.06 31	0.05 5	0.05 16	0.09 71	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.04 90

DStereoRT	0.16 568	0.06 137	0.11 297	0.19 520	0.09 404	0.12 363	0.12 131	0.28 580	0.22 483	0.12 364	0.20 471	0.11 346	0.10 369	0.15 466	0.14 500	0.06 198	0.05 314	0.96 782	0.09 571	0.05 203	0.04 90

BStereo	0.08 113	0.06 137	0.16 535	0.15 141	0.08 268	0.07 48	0.09 27	0.15 232	0.16 343	0.06 41	0.07 94	0.07 157	0.05 16	0.09 71	0.11 338	0.04 11	0.05 314	0.05 63	0.07 440	0.04 54	0.04 90

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 78	0.14 79	0.06 45	0.05 5	0.12 131	0.12 106	0.09 77	0.07 105	0.06 31	0.04 1	0.04 1	0.08 33	0.09 129	0.06 198	0.05 314	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 90
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.09 217	0.06 137	0.16 535	0.15 141	0.08 268	0.11 308	0.09 27	0.18 353	0.16 343	0.06 41	0.07 94	0.07 157	0.05 16	0.09 71	0.11 338	0.04 11	0.05 314	0.05 63	0.07 440	0.04 54	0.04 90

WQFJX1	0.10 298	0.07 271	0.08 78	0.22 647	0.09 404	0.12 363	0.17 501	0.18 353	0.17 374	0.10 282	0.09 207	0.07 157	0.10 369	0.11 238	0.09 129	0.07 392	0.08 591	0.07 357	0.06 335	0.05 203	0.04 90

NLMM1	0.11 352	0.09 498	0.07 29	0.22 647	0.10 520	0.12 363	0.20 617	0.18 353	0.20 452	0.12 364	0.11 302	0.07 157	0.09 320	0.11 238	0.11 338	0.08 478	0.08 591	0.07 357	0.06 335	0.04 54	0.04 90

MonSter++	0.08 113	0.04 1	0.10 232	0.13 23	0.06 45	0.09 177	0.12 131	0.13 149	0.08 42	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.08 270	0.10 148	0.11 338	0.06 198	0.05 314	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 90

HiDET	0.08 113	0.04 1	0.10 232	0.13 23	0.06 45	0.08 108	0.12 131	0.12 106	0.11 149	0.06 41	0.07 94	0.07 157	0.07 208	0.11 238	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 90

LCMNet	0.08 113	0.05 48	0.10 232	0.13 23	0.07 159	0.09 177	0.12 131	0.10 45	0.11 149	0.06 41	0.08 166	0.06 56	0.07 208	0.11 238	0.10 245	0.06 198	0.05 314	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 90

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 48	0.07 29	0.14 79	0.06 45	0.09 177	0.13 217	0.15 232	0.06 12	0.07 105	0.08 166	0.06 56	0.08 270	0.09 71	0.09 129	0.06 198	0.05 314	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.04 90

DLNR-FE	10.43 801	1.83 787	19.53 819	120.75 825	13.06 808	0.06 17	0.13 217	0.23 475	0.10 112	0.07 105	0.10 247	0.09 277	0.06 78	0.10 148	0.09 129	0.13 675	0.04 26	0.06 237	0.04 72	52.01 827	0.04 90

Zero-FE251	0.07 7	0.05 48	0.09 157	0.13 23	0.06 45	0.12 363	0.12 131	0.11 75	0.10 112	0.07 105	0.08 166	0.06 56	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 48	0.09 157	0.14 79	0.06 45	0.08 108	0.09 27	0.13 149	0.13 239	0.05 2	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.08 33	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 90

AdaDepth	0.07 7	0.06 137	0.07 29	0.18 436	0.06 45	0.11 308	0.12 131	0.09 28	0.07 30	0.06 41	0.05 7	0.07 157	0.06 78	0.09 71	0.10 245	0.04 11	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

water-stereo	0.09 217	0.06 137	0.08 78	0.16 242	0.07 159	0.09 177	0.13 217	0.15 232	0.13 239	0.11 319	0.12 325	0.08 231	0.09 320	0.07 8	0.08 41	0.06 198	0.05 314	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.04 90

2.25w	0.07 7	0.06 137	0.07 29	0.14 79	0.06 45	0.08 108	0.08 9	0.10 45	0.15 301	0.08 172	0.10 247	0.07 157	0.06 78	0.08 33	0.10 245	0.05 56	0.03 1	0.04 1	0.04 72	0.03 1	0.04 90

2.75w_new	0.07 7	0.07 271	0.07 29	0.13 23	0.06 45	0.08 108	0.08 9	0.18 353	0.12 193	0.07 105	0.08 166	0.06 56	0.06 78	0.09 71	0.11 338	0.04 11	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 90

1w_stereo	0.07 7	0.06 137	0.07 29	0.16 242	0.06 45	0.07 48	0.10 46	0.14 186	0.14 273	0.07 105	0.08 166	0.05 5	0.06 78	0.09 71	0.09 129	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 90

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 78	0.13 23	0.06 45	0.09 177	0.12 131	0.14 186	0.10 112	0.06 41	0.09 207	0.07 157	0.05 16	0.09 71	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

xyz-stereo	0.13 460	0.07 271	0.20 617	0.15 141	0.05 2	0.20 601	0.15 385	0.17 318	0.31 598	0.15 454	0.29 610	0.26 611	0.16 553	0.13 400	0.12 410	0.05 56	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.04 90

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 48	0.11 297	0.14 79	0.06 45	0.07 48	0.13 217	0.09 28	0.07 30	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 33	0.07 10	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 90

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 48	0.08 78	0.17 333	0.05 2	0.06 17	0.11 85	0.08 14	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 16	0.09 71	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 90

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 48	0.08 78	0.17 333	0.05 2	0.07 48	0.11 85	0.08 14	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.05 16	0.10 148	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 90

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 137	0.10 232	0.16 242	0.07 159	0.04 1	0.13 217	0.10 45	0.10 112	0.05 2	0.11 302	0.07 157	0.05 16	0.07 8	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

LG-Stereo	0.08 113	0.07 271	0.10 232	0.18 436	0.07 159	0.10 250	0.17 501	0.11 75	0.08 42	0.05 2	0.07 94	0.05 5	0.07 208	0.09 71	0.09 129	0.04 11	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.04 54	0.04 90

MM-Stereo_test3	0.10 298	0.07 271	0.07 29	0.18 436	0.07 159	0.12 363	0.19 593	0.24 499	0.19 428	0.06 41	0.10 247	0.08 231	0.06 78	0.11 238	0.08 41	0.06 198	0.06 479	0.07 357	0.05 225	0.05 203	0.04 90

MM-Stereo_test1	0.10 298	0.07 271	0.08 78	0.18 436	0.07 159	0.12 363	0.18 552	0.21 424	0.20 452	0.09 231	0.11 302	0.08 231	0.06 78	0.10 148	0.10 245	0.06 198	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.05 203	0.04 90

HART	0.08 113	0.07 271	0.09 157	0.17 333	0.07 159	0.10 250	0.16 459	0.13 149	0.11 149	0.08 172	0.10 247	0.07 157	0.05 16	0.10 148	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.04 72	0.05 203	0.04 90

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 137	0.08 78	0.13 23	0.07 159	0.07 48	0.14 296	0.09 28	0.09 77	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.10 148	0.07 10	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90
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	0.08 113	0.09 498	0.08 78	0.15 141	0.08 268	0.10 250	0.13 217	0.10 45	0.12 193	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.04 1	0.09 71	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.04 72	0.06 344	0.04 90

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 113	0.06 137	0.09 157	0.22 647	0.06 45	0.08 108	0.12 131	0.10 45	0.10 112	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.11 238	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 344	0.04 90

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 78	0.12 7	0.05 2	0.09 177	0.13 217	0.06 2	0.09 77	0.05 2	0.05 7	0.06 56	0.04 1	0.06 2	0.07 10	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 203	0.04 90

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 658	0.17 567	0.11 1	0.05 2	0.05 5	0.11 85	0.08 14	0.08 42	0.06 41	0.06 31	0.05 5	0.05 16	0.09 71	0.08 41	0.08 478	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 203	0.04 90

HUF	0.08 113	0.05 48	0.08 78	0.14 79	0.06 45	0.09 177	0.13 217	0.13 149	0.13 239	0.07 105	0.07 94	0.08 231	0.06 78	0.10 148	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

GIP-stereo	0.08 113	0.06 137	0.11 297	0.14 79	0.06 45	0.09 177	0.13 217	0.14 186	0.11 149	0.07 105	0.08 166	0.05 5	0.04 1	0.10 148	0.07 10	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 48	0.07 29	0.14 79	0.06 45	0.10 250	0.13 217	0.07 8	0.13 239	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.10 148	0.09 129	0.04 11	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 90

SMoEStereo_RVC	0.08 113	0.06 137	0.12 347	0.16 242	0.07 159	0.09 177	0.14 296	0.11 75	0.13 239	0.09 231	0.07 94	0.07 157	0.07 208	0.12 341	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.04 90

tg	0.10 298	0.06 137	0.10 232	0.18 436	0.08 268	0.11 308	0.16 459	0.20 397	0.12 193	0.08 172	0.11 302	0.11 346	0.07 208	0.11 238	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.08 458	0.08 523	0.04 54	0.04 90

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 78	0.15 141	0.05 2	0.05 5	0.13 217	0.12 106	0.08 42	0.07 105	0.06 31	0.05 5	0.05 16	0.07 8	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.04 90

GCAP-BAT	0.09 217	0.05 48	0.11 297	0.13 23	0.07 159	0.11 308	0.14 296	0.14 186	0.16 343	0.07 105	0.10 247	0.08 231	0.06 78	0.13 400	0.08 41	0.07 392	0.05 314	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.04 90

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 137	0.08 78	0.18 436	0.06 45	0.04 1	0.10 46	0.11 75	0.11 149	0.06 41	0.07 94	0.07 157	0.06 78	0.09 71	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

RAStereo	0.10 298	0.09 498	0.08 78	0.20 591	0.08 268	0.13 421	0.18 552	0.15 232	0.17 374	0.10 282	0.12 325	0.05 5	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.07 392	0.05 314	0.07 357	0.05 225	0.05 203	0.04 90

AIO-Stereo	0.08 113	0.06 137	0.09 157	0.18 436	0.06 45	0.08 108	0.12 131	0.15 232	0.09 77	0.08 172	0.08 166	0.07 157	0.05 16	0.11 238	0.08 41	0.05 56	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

WCG-NET（raft）	0.08 113	0.05 48	0.10 232	0.15 141	0.06 45	0.11 308	0.13 217	0.15 232	0.12 193	0.08 172	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.13 400	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

RAFT-Stereo-weight	0.09 217	0.06 137	0.10 232	0.16 242	0.07 159	0.09 177	0.14 296	0.19 384	0.16 343	0.11 319	0.10 247	0.08 231	0.06 78	0.10 148	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.04 72	0.04 54	0.04 90

gcap-zeroshot	0.08 113	0.06 137	0.10 232	0.15 141	0.07 159	0.11 308	0.12 131	0.15 232	0.15 301	0.08 172	0.12 325	0.05 5	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.03 1	0.04 90

test_for_model	0.08 113	0.06 137	0.10 232	0.16 242	0.07 159	0.11 308	0.12 131	0.15 232	0.15 301	0.08 172	0.12 325	0.05 5	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.03 1	0.04 90

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 48	0.11 297	0.15 141	0.06 45	0.07 48	0.13 217	0.09 28	0.11 149	0.07 105	0.08 166	0.06 56	0.05 16	0.09 71	0.07 10	0.05 56	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.03 1	0.04 90

MoCha-V2	0.08 113	0.05 48	0.10 232	0.20 591	0.07 159	0.09 177	0.14 296	0.11 75	0.08 42	0.07 105	0.08 166	0.07 157	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

IGEV++	0.08 113	0.06 137	0.08 78	0.18 436	0.07 159	0.09 177	0.13 217	0.10 45	0.09 77	0.08 172	0.08 166	0.06 56	0.06 78	0.13 400	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

AE-Stereo	0.10 298	0.08 409	0.10 232	0.18 436	0.09 404	0.10 250	0.15 385	0.14 186	0.19 428	0.09 231	0.14 361	0.12 368	0.08 270	0.11 238	0.10 245	0.05 56	0.06 479	0.07 357	0.06 335	0.05 203	0.04 90

MaDis-Stereo	0.09 217	0.09 498	0.08 78	0.17 333	0.09 404	0.13 421	0.10 46	0.16 278	0.16 343	0.09 231	0.11 302	0.06 56	0.06 78	0.09 71	0.13 457	0.07 392	0.06 479	0.07 357	0.05 225	0.05 203	0.04 90

MSKI-zero shot	0.09 217	0.05 48	0.09 157	0.15 141	0.07 159	0.10 250	0.13 217	0.14 186	0.13 239	0.09 231	0.09 207	0.09 277	0.06 78	0.12 341	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

DLNR_Zeroshot_test	10.40 800	1.82 786	19.49 818	120.77 826	13.11 809	0.06 17	0.13 217	0.23 475	0.10 112	0.07 105	0.10 247	0.09 277	0.06 78	0.10 148	0.09 129	0.13 675	0.04 26	0.06 237	0.04 72	51.54 826	0.04 90

testlalala	0.08 113	0.06 137	0.10 232	0.15 141	0.07 159	0.11 308	0.12 131	0.15 232	0.15 301	0.08 172	0.12 325	0.05 5	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.03 1	0.04 90

GCAPDPT-zeroshot	0.09 217	0.05 48	0.11 297	0.13 23	0.07 159	0.11 308	0.14 296	0.14 186	0.16 343	0.07 105	0.10 247	0.08 231	0.06 78	0.13 400	0.08 41	0.07 392	0.05 314	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.04 90

AEACV	0.08 113	0.05 48	0.08 78	0.14 79	0.13 635	0.14 458	0.13 217	0.14 186	0.09 77	0.07 105	0.09 207	0.07 157	0.08 270	0.10 148	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.04 90

HH	0.09 217	0.06 137	0.13 408	0.17 333	0.08 268	0.10 250	0.16 459	0.14 186	0.10 112	0.08 172	0.09 207	0.08 231	0.07 208	0.10 148	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.04 90

HanStereo	0.09 217	0.06 137	0.13 408	0.17 333	0.08 268	0.10 250	0.16 459	0.14 186	0.10 112	0.08 172	0.09 207	0.08 231	0.07 208	0.10 148	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.04 90

CAS	0.08 113	0.04 1	0.07 29	0.17 333	0.08 268	0.10 250	0.13 217	0.12 106	0.09 77	0.09 231	0.10 247	0.08 231	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.08 478	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 203	0.04 90

EGLCR-Stereo	0.08 113	0.05 48	0.08 78	0.14 79	0.06 45	0.10 250	0.12 131	0.11 75	0.16 343	0.06 41	0.05 7	0.07 157	0.05 16	0.10 148	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.04 90

DCRE	0.11 352	0.07 271	0.13 408	0.16 242	0.11 575	0.11 308	0.17 501	0.18 353	0.17 374	0.11 319	0.18 447	0.10 315	0.10 369	0.15 466	0.11 338	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.06 335	0.05 203	0.04 90

MC-Stereo	0.08 113	0.06 137	0.09 157	0.17 333	0.06 45	0.10 250	0.14 296	0.12 106	0.10 112	0.09 231	0.12 325	0.09 277	0.06 78	0.11 238	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.04 90

RCA-Stereo	0.09 217	0.06 137	0.09 157	0.16 242	0.06 45	0.09 177	0.13 217	0.18 353	0.14 273	0.09 231	0.10 247	0.08 231	0.07 208	0.12 341	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.04 90

ADStereo(finetuned)	0.10 298	0.06 137	0.12 347	0.16 242	0.06 45	0.09 177	0.17 501	0.15 232	0.19 428	0.13 399	0.17 419	0.10 315	0.12 440	0.11 238	0.12 410	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

raft_robust	0.13 460	0.10 561	0.07 29	0.18 436	0.08 268	0.13 421	0.24 676	0.28 580	0.33 613	0.20 574	0.19 458	0.14 424	0.10 369	0.11 238	0.12 410	0.05 56	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.05 203	0.04 90

RAFT_CTSACE	0.12 432	0.09 498	0.10 232	0.22 647	0.08 268	0.12 363	0.24 676	0.18 353	0.16 343	0.20 574	0.27 584	0.13 401	0.07 208	0.13 400	0.09 129	0.05 56	0.06 479	0.08 458	0.07 440	0.04 54	0.04 90

SA	0.12 432	0.09 498	0.08 78	0.18 436	0.08 268	0.12 363	0.24 676	0.23 475	0.18 408	0.17 502	0.27 584	0.14 424	0.11 407	0.11 238	0.11 338	0.05 56	0.05 314	0.09 548	0.08 523	0.05 203	0.04 90

IPLG	0.10 298	0.07 271	0.15 498	0.17 333	0.08 268	0.11 308	0.14 296	0.20 397	0.15 301	0.12 364	0.17 419	0.07 157	0.07 208	0.14 438	0.13 457	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.04 90

MIPNet	0.11 352	0.08 409	0.14 449	0.17 333	0.09 404	0.12 363	0.14 296	0.20 397	0.24 512	0.11 319	0.10 247	0.09 277	0.07 208	0.13 400	0.12 410	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.04 90

IPLGR	0.11 352	0.09 498	0.16 535	0.18 436	0.08 268	0.12 363	0.17 501	0.21 424	0.24 512	0.11 319	0.12 325	0.11 346	0.08 270	0.12 341	0.12 410	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.06 335	0.04 54	0.04 90

GMOStereo	0.11 352	0.09 498	0.07 29	0.19 520	0.08 268	0.12 363	0.28 717	0.13 149	0.17 374	0.11 319	0.17 419	0.14 424	0.12 440	0.07 8	0.07 10	0.05 56	0.05 314	0.09 548	0.07 440	0.04 54	0.04 90

error version	0.11 352	0.09 498	0.07 29	0.19 520	0.08 268	0.12 363	0.28 717	0.13 149	0.17 374	0.11 319	0.17 419	0.14 424	0.12 440	0.07 8	0.07 10	0.05 56	0.05 314	0.09 548	0.07 440	0.04 54	0.04 90

test-v	0.11 352	0.09 498	0.07 29	0.19 520	0.08 268	0.12 363	0.28 717	0.13 149	0.17 374	0.11 319	0.17 419	0.14 424	0.12 440	0.07 8	0.07 10	0.05 56	0.05 314	0.09 548	0.07 440	0.04 54	0.04 90

test-3	0.08 113	0.06 137	0.09 157	0.17 333	0.07 159	0.07 48	0.14 296	0.12 106	0.15 301	0.09 231	0.08 166	0.07 157	0.08 270	0.11 238	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.07 357	0.05 225	0.04 54	0.04 90

test_1	0.08 113	0.06 137	0.09 157	0.17 333	0.07 159	0.07 48	0.14 296	0.12 106	0.15 301	0.09 231	0.08 166	0.07 157	0.08 270	0.11 238	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.07 357	0.05 225	0.04 54	0.04 90

test_3	0.10 298	0.09 498	0.10 232	0.20 591	0.08 268	0.13 421	0.26 704	0.14 186	0.21 469	0.10 282	0.10 247	0.09 277	0.09 320	0.08 33	0.11 338	0.05 56	0.04 26	0.08 458	0.07 440	0.04 54	0.04 90

TRStereo	0.09 217	0.05 48	0.12 347	0.15 141	0.12 612	0.10 250	0.13 217	0.18 353	0.18 408	0.09 231	0.09 207	0.09 277	0.06 78	0.10 148	0.08 41	0.07 392	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.04 54	0.04 90

STrans-v2	0.10 298	0.07 271	0.12 347	0.18 436	0.07 159	0.10 250	0.14 296	0.21 424	0.11 149	0.11 319	0.15 382	0.12 368	0.10 369	0.11 238	0.12 410	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.06 335	0.04 54	0.04 90

OMP-Stereo	0.11 352	0.06 137	0.14 449	0.18 436	0.08 268	0.09 177	0.12 131	0.21 424	0.21 469	0.13 399	0.14 361	0.11 346	0.12 440	0.11 238	0.13 457	0.06 198	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.05 203	0.04 90

IIG-Stereo	0.11 352	0.06 137	0.13 408	0.17 333	0.08 268	0.11 308	0.12 131	0.22 451	0.17 374	0.14 427	0.17 419	0.11 346	0.12 440	0.12 341	0.12 410	0.06 198	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.05 203	0.04 90

CroCo-Stereo	0.09 217	0.08 409	0.08 78	0.22 647	0.09 404	0.09 177	0.19 593	0.15 232	0.12 193	0.07 105	0.07 94	0.08 231	0.06 78	0.08 33	0.07 10	0.07 392	0.05 314	0.06 237	0.04 72	0.05 203	0.04 90
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	0.11 352	0.09 498	0.07 29	0.19 520	0.08 268	0.12 363	0.28 717	0.13 149	0.17 374	0.11 319	0.17 419	0.14 424	0.12 440	0.07 8	0.07 10	0.05 56	0.05 314	0.09 548	0.07 440	0.04 54	0.04 90

cross-raft	0.10 298	0.09 498	0.09 157	0.19 520	0.07 159	0.11 308	0.25 693	0.13 149	0.15 301	0.08 172	0.11 302	0.12 368	0.10 369	0.09 71	0.11 338	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.04 90

test-1	0.10 298	0.07 271	0.16 535	0.19 520	0.08 268	0.11 308	0.24 676	0.14 186	0.18 408	0.09 231	0.07 94	0.09 277	0.08 270	0.07 8	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.04 90

iRaftStereo_RVC	0.10 298	0.07 271	0.09 157	0.17 333	0.09 404	0.11 308	0.17 501	0.18 353	0.12 193	0.09 231	0.12 325	0.10 315	0.07 208	0.11 238	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.08 458	0.08 523	0.04 54	0.04 90

CREStereo++_RVC	0.08 113	0.04 1	0.06 14	0.13 23	0.07 159	0.09 177	0.12 131	0.14 186	0.14 273	0.10 282	0.14 361	0.08 231	0.07 208	0.09 71	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.04 54	0.04 90
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
s12784h	0.09 217	0.06 137	0.07 29	0.15 141	0.05 2	0.16 517	0.18 552	0.15 232	0.15 301	0.10 282	0.11 302	0.11 346	0.11 407	0.10 148	0.12 410	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.04 90

RALAANet	0.11 352	0.08 409	0.10 232	0.17 333	0.09 404	0.14 458	0.10 46	0.20 397	0.15 301	0.14 427	0.13 345	0.16 470	0.09 320	0.12 341	0.11 338	0.06 198	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.05 203	0.04 90

XX-Stereo	0.09 217	0.05 48	0.08 78	0.17 333	0.09 404	0.15 485	0.12 131	0.20 397	0.10 112	0.10 282	0.14 361	0.07 157	0.06 78	0.12 341	0.08 41	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.06 335	0.04 54	0.04 90

DCANet	0.10 298	0.06 137	0.12 347	0.16 242	0.06 45	0.09 177	0.17 501	0.15 232	0.19 428	0.13 399	0.17 419	0.10 315	0.11 407	0.11 238	0.12 410	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

ARAFT	0.12 432	0.08 409	0.17 567	0.19 520	0.09 404	0.14 458	0.18 552	0.20 397	0.12 193	0.12 364	0.13 345	0.14 424	0.11 407	0.15 466	0.12 410	0.06 198	0.05 314	0.10 598	0.09 571	0.05 203	0.04 90

EAI-Stereo	0.09 217	0.07 271	0.11 297	0.15 141	0.06 45	0.10 250	0.15 385	0.16 278	0.09 77	0.08 172	0.09 207	0.08 231	0.07 208	0.09 71	0.11 338	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.05 203	0.04 90

CFNet-RSSM	0.09 217	0.07 271	0.09 157	0.16 242	0.07 159	0.09 177	0.15 385	0.16 278	0.17 374	0.08 172	0.12 325	0.10 315	0.09 320	0.11 238	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.04 72	0.04 54	0.04 90

Gwc-CoAtRS	0.09 217	0.06 137	0.10 232	0.16 242	0.07 159	0.10 250	0.14 296	0.17 318	0.17 374	0.08 172	0.10 247	0.12 368	0.09 320	0.12 341	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.04 72	0.04 54	0.04 90

MLCV	0.12 432	0.07 271	0.16 535	0.18 436	0.06 45	0.15 485	0.17 501	0.19 384	0.21 469	0.18 532	0.25 558	0.17 492	0.13 482	0.14 438	0.13 457	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.04 90

E$^{3}$Stereo	0.08 113	0.05 48	0.10 232	0.13 23	0.07 159	0.09 177	0.12 131	0.11 75	0.10 112	0.07 105	0.07 94	0.07 157	0.07 208	0.11 238	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

LLLLL	0.08 113	0.05 48	0.10 232	0.13 23	0.07 159	0.09 177	0.12 131	0.11 75	0.10 112	0.07 105	0.07 94	0.07 157	0.07 208	0.11 238	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

LLL	0.08 113	0.05 48	0.09 157	0.13 23	0.07 159	0.07 48	0.13 217	0.12 106	0.10 112	0.07 105	0.06 31	0.07 157	0.07 208	0.11 238	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

low	0.07 7	0.04 1	0.08 78	0.14 79	0.07 159	0.08 108	0.12 131	0.12 106	0.09 77	0.06 41	0.05 7	0.06 56	0.05 16	0.12 341	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

Last	0.08 113	0.04 1	0.12 347	0.13 23	0.07 159	0.07 48	0.13 217	0.13 149	0.09 77	0.06 41	0.06 31	0.06 56	0.08 270	0.10 148	0.11 338	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

DDDD	0.08 113	0.04 1	0.12 347	0.13 23	0.07 159	0.07 48	0.13 217	0.15 232	0.09 77	0.06 41	0.06 31	0.06 56	0.09 320	0.09 71	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

TT111	0.08 113	0.05 48	0.11 297	0.13 23	0.06 45	0.08 108	0.12 131	0.14 186	0.08 42	0.05 2	0.06 31	0.06 56	0.09 320	0.10 148	0.11 338	0.06 198	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

EE1	0.08 113	0.05 48	0.09 157	0.15 141	0.07 159	0.07 48	0.10 46	0.16 278	0.12 193	0.08 172	0.05 7	0.06 56	0.06 78	0.13 400	0.09 129	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.04 72	0.05 203	0.05 240

AnonStereo	0.09 217	0.08 409	0.09 157	0.17 333	0.07 159	0.09 177	0.10 46	0.19 384	0.13 239	0.08 172	0.08 166	0.06 56	0.05 16	0.13 400	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.06 344	0.05 240

zzzzzzz1	0.11 352	0.07 271	0.13 408	0.21 627	0.10 520	0.12 363	0.18 552	0.22 451	0.20 452	0.13 399	0.12 325	0.08 231	0.08 270	0.13 400	0.09 129	0.05 56	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.05 203	0.05 240

noway7	0.10 298	0.07 271	0.13 408	0.20 591	0.09 404	0.11 308	0.15 385	0.28 580	0.16 343	0.11 319	0.11 302	0.07 157	0.07 208	0.10 148	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.05 203	0.05 240

monster_256*512	0.11 352	0.07 271	0.09 157	0.21 627	0.10 520	0.12 363	0.17 501	0.26 537	0.18 408	0.12 364	0.12 325	0.08 231	0.07 208	0.10 148	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.07 357	0.07 440	0.05 203	0.05 240

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 217	0.08 409	0.08 78	0.21 627	0.09 404	0.08 108	0.11 85	0.10 45	0.09 77	0.07 105	0.10 247	0.05 5	0.06 78	0.14 438	0.11 338	0.05 56	0.06 479	0.07 357	0.06 335	0.05 203	0.05 240

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 217	0.05 48	0.11 297	0.19 520	0.07 159	0.10 250	0.09 27	0.12 106	0.09 77	0.09 231	0.09 207	0.07 157	0.08 270	0.08 33	0.09 129	0.06 198	0.06 479	0.10 598	0.08 523	0.07 432	0.05 240

over-6	0.08 113	0.07 271	0.08 78	0.17 333	0.05 2	0.10 250	0.09 27	0.17 318	0.11 149	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.09 320	0.10 148	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.05 203	0.05 240

over v1	0.07 7	0.07 271	0.07 29	0.18 436	0.05 2	0.08 108	0.08 9	0.10 45	0.05 6	0.06 41	0.06 31	0.07 157	0.10 369	0.11 238	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 203	0.05 240

over-8	0.07 7	0.07 271	0.07 29	0.18 436	0.05 2	0.08 108	0.08 9	0.13 149	0.05 6	0.06 41	0.05 7	0.07 157	0.09 320	0.11 238	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 203	0.05 240

over-9	0.07 7	0.07 271	0.07 29	0.18 436	0.05 2	0.08 108	0.08 9	0.13 149	0.06 12	0.06 41	0.05 7	0.07 157	0.09 320	0.11 238	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 203	0.05 240

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 48	0.09 157	0.12 7	0.07 159	0.08 108	0.15 385	0.07 8	0.07 30	0.06 41	0.10 247	0.05 5	0.07 208	0.06 2	0.11 338	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.05 240

SME	0.11 352	0.09 498	0.10 232	0.17 333	0.07 159	0.20 601	0.13 217	0.21 424	0.17 374	0.12 364	0.13 345	0.10 315	0.12 440	0.13 400	0.13 457	0.07 392	0.07 557	0.08 458	0.09 571	0.06 344	0.05 240

PhaseNet	0.09 217	0.06 137	0.10 232	0.15 141	0.08 268	0.10 250	0.14 296	0.20 397	0.12 193	0.07 105	0.08 166	0.09 277	0.10 369	0.13 400	0.12 410	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.06 335	0.05 203	0.05 240

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 232	0.14 79	0.06 45	0.05 5	0.12 131	0.12 106	0.09 77	0.05 2	0.07 94	0.07 157	0.08 270	0.10 148	0.10 245	0.06 198	0.05 314	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 240

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 232	0.13 23	0.06 45	0.06 17	0.12 131	0.13 149	0.08 42	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.08 270	0.10 148	0.09 129	0.06 198	0.05 314	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 240

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 232	0.13 23	0.06 45	0.06 17	0.12 131	0.06 2	0.08 42	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.08 270	0.10 148	0.09 129	0.06 198	0.05 314	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 240

qqai	0.07 7	0.05 48	0.10 232	0.14 79	0.06 45	0.05 5	0.12 131	0.08 14	0.09 77	0.05 2	0.06 31	0.06 56	0.08 270	0.10 148	0.09 129	0.06 198	0.05 314	0.05 63	0.03 1	0.04 54	0.05 240

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 232	0.13 23	0.06 45	0.08 108	0.09 27	0.12 106	0.08 42	0.05 2	0.06 31	0.06 56	0.05 16	0.10 148	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 203	0.05 240

LiteMatch*	0.08 113	0.04 1	0.11 297	0.13 23	0.08 268	0.08 108	0.13 217	0.14 186	0.09 77	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 320	0.11 238	0.10 245	0.06 198	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.05 240

Foundation-i1	0.09 217	0.04 1	0.10 232	0.14 79	0.06 45	0.10 250	0.13 217	0.16 278	0.14 273	0.10 282	0.10 247	0.11 346	0.07 208	0.07 8	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.05 203	0.05 240

Selective-IGEV-i1	0.13 460	0.07 271	0.12 347	0.19 520	0.08 268	0.18 560	0.16 459	0.22 451	0.30 590	0.16 483	0.17 419	0.16 470	0.10 369	0.14 438	0.13 457	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.06 344	0.05 240

GeoVLM	0.08 113	0.04 1	0.10 232	0.13 23	0.06 45	0.10 250	0.12 131	0.13 149	0.08 42	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.08 270	0.10 148	0.11 338	0.06 198	0.05 314	0.04 1	0.03 1	0.04 54	0.05 240

Hybrid-DGEV-2	0.11 352	0.06 137	0.12 347	0.18 436	0.09 404	0.09 177	0.13 217	0.28 580	0.29 580	0.11 319	0.11 302	0.09 277	0.12 440	0.12 341	0.09 129	0.06 198	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.05 203	0.05 240

WQFJA1	0.10 298	0.07 271	0.08 78	0.20 591	0.09 404	0.12 363	0.17 501	0.17 318	0.17 374	0.09 231	0.10 247	0.08 231	0.10 369	0.12 341	0.11 338	0.06 198	0.07 557	0.07 357	0.06 335	0.06 344	0.05 240

WQFJX	0.10 298	0.07 271	0.09 157	0.21 627	0.09 404	0.12 363	0.16 459	0.18 353	0.17 374	0.12 364	0.10 247	0.07 157	0.09 320	0.12 341	0.10 245	0.06 198	0.07 557	0.06 237	0.05 225	0.06 344	0.05 240

NLMM	0.10 298	0.07 271	0.08 78	0.20 591	0.09 404	0.12 363	0.17 501	0.17 318	0.17 374	0.09 231	0.10 247	0.08 231	0.10 369	0.12 341	0.11 338	0.06 198	0.07 557	0.07 357	0.06 335	0.06 344	0.05 240

NLSM1	0.10 298	0.07 271	0.07 29	0.19 520	0.08 268	0.13 421	0.16 459	0.21 424	0.15 301	0.11 319	0.10 247	0.06 56	0.10 369	0.10 148	0.11 338	0.07 392	0.08 591	0.08 458	0.07 440	0.05 203	0.05 240

NLCSM	0.11 352	0.09 498	0.09 157	0.23 671	0.11 575	0.12 363	0.19 593	0.18 353	0.18 408	0.12 364	0.11 302	0.07 157	0.09 320	0.11 238	0.10 245	0.07 392	0.08 591	0.07 357	0.07 440	0.06 344	0.05 240

GEAStereo	0.08 113	0.05 48	0.08 78	0.13 23	0.08 268	0.08 108	0.14 296	0.10 45	0.09 77	0.08 172	0.10 247	0.06 56	0.05 16	0.11 238	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.05 240

GSStereo	0.08 113	0.05 48	0.08 78	0.13 23	0.08 268	0.08 108	0.14 296	0.11 75	0.12 193	0.08 172	0.10 247	0.05 5	0.05 16	0.11 238	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.05 240

GS-Stereo							0.14 296	0.11 75	0.12 193	0.08 172	0.10 247	0.05 5	0.05 16	0.11 238	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.05 240

gasm-f	0.08 113	0.05 48	0.07 29	0.13 23	0.08 268	0.08 108	0.14 296	0.10 45	0.09 77	0.08 172	0.10 247	0.06 56	0.05 16	0.10 148	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 344	0.05 240

FE-Mocha	0.09 217	0.06 137	0.14 449	0.16 242	0.09 404	0.10 250	0.15 385	0.18 353	0.16 343	0.10 282	0.09 207	0.07 157	0.07 208	0.09 71	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.06 335	0.05 203	0.05 240

IGEV-FE	0.09 217	0.05 48	0.12 347	0.13 23	0.08 268	0.12 363	0.13 217	0.17 318	0.11 149	0.10 282	0.06 31	0.09 277	0.06 78	0.11 238	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.06 335	0.05 203	0.05 240

DDF-Stereo	0.08 113	0.04 1	0.09 157	0.15 141	0.10 520	0.06 17	0.13 217	0.09 28	0.14 273	0.06 41	0.06 31	0.07 157	0.06 78	0.09 71	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.04 72	0.08 506	0.05 240

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 157	0.13 23	0.06 45	0.05 5	0.09 27	0.11 75	0.07 30	0.06 41	0.06 31	0.05 5	0.06 78	0.09 71	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 203	0.05 240

zero-FE	0.08 113	0.04 1	0.09 157	0.15 141	0.10 520	0.05 5	0.14 296	0.09 28	0.14 273	0.07 105	0.06 31	0.07 157	0.06 78	0.09 71	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.04 72	0.08 506	0.05 240

GASTEREO	0.08 113	0.05 48	0.09 157	0.19 520	0.07 159	0.07 48	0.12 131	0.14 186	0.11 149	0.10 282	0.09 207	0.07 157	0.04 1	0.12 341	0.08 41	0.06 198	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

MSCF	0.08 113	0.05 48	0.08 78	0.19 520	0.08 268	0.06 17	0.12 131	0.14 186	0.11 149	0.10 282	0.09 207	0.07 157	0.04 1	0.11 238	0.08 41	0.06 198	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.05 240

z-ln-s-r	0.17 590	0.10 561	0.40 706	0.19 520	0.08 268	0.17 541	0.18 552	0.22 451	0.33 613	0.18 532	0.40 682	0.22 563	0.17 577	0.20 603	0.23 646	0.07 392	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.07 432	0.05 240

xyz-stereo-finetune	0.11 352	0.08 409	0.13 408	0.14 79	0.06 45	0.10 250	0.19 593	0.17 318	0.19 428	0.12 364	0.14 361	0.15 455	0.10 369	0.13 400	0.11 338	0.05 56	0.04 26	0.07 357	0.05 225	0.04 54	0.05 240

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 232	0.15 141	0.05 2	0.07 48	0.11 85	0.09 28	0.04 2	0.06 41	0.05 7	0.06 56	0.04 1	0.08 33	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 203	0.05 240

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 297	0.15 141	0.06 45	0.09 177	0.08 9	0.08 14	0.06 12	0.06 41	0.05 7	0.07 157	0.07 208	0.11 238	0.08 41	0.07 392	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.05 240

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 297	0.15 141	0.06 45	0.09 177	0.08 9	0.08 14	0.06 12	0.06 41	0.05 7	0.07 157	0.07 208	0.11 238	0.08 41	0.07 392	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.05 240

DFGA-Net	0.13 460	0.11 589	0.18 593	0.17 333	0.10 520	0.12 363	0.13 217	0.22 451	0.25 534	0.16 483	0.16 395	0.13 401	0.12 440	0.16 501	0.14 500	0.07 392	0.05 314	0.08 458	0.07 440	0.05 203	0.05 240

Reg-Stereo(zero)	0.08 113	0.05 48	0.08 78	0.16 242	0.06 45	0.12 363	0.11 85	0.15 232	0.10 112	0.12 364	0.09 207	0.10 315	0.08 270	0.11 238	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

SCV_C0	0.08 113	0.07 271	0.07 29	0.16 242	0.09 404	0.08 108	0.15 385	0.11 75	0.12 193	0.08 172	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.11 238	0.07 10	0.05 56	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.06 344	0.05 240

AIO-test2	0.10 298	0.08 409	0.10 232	0.23 671	0.08 268	0.11 308	0.10 46	0.23 475	0.23 495	0.08 172	0.09 207	0.08 231	0.05 16	0.10 148	0.08 41	0.06 198	0.05 314	0.08 458	0.09 571	0.05 203	0.05 240

fffft	0.09 217	0.06 137	0.12 347	0.16 242	0.07 159	0.09 177	0.17 501	0.12 106	0.11 149	0.08 172	0.07 94	0.09 277	0.06 78	0.11 238	0.12 410	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.05 240
1: 1. 1
999	0.09 217	0.05 48	0.13 408	0.15 141	0.08 268	0.10 250	0.14 296	0.15 232	0.11 149	0.10 282	0.08 166	0.08 231	0.08 270	0.16 501	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.05 240

fffy	0.09 217	0.08 409	0.09 157	0.16 242	0.07 159	0.13 421	0.17 501	0.13 149	0.12 193	0.08 172	0.09 207	0.08 231	0.09 320	0.13 400	0.11 338	0.05 56	0.05 314	0.07 357	0.05 225	0.04 54	0.05 240

UGAM	0.13 460	0.10 561	0.09 157	0.22 647	0.08 268	0.12 363	0.20 617	0.17 318	0.23 495	0.21 590	0.16 395	0.13 401	0.13 482	0.19 578	0.12 410	0.07 392	0.05 314	0.13 665	0.11 647	0.07 432	0.05 240

rvit_stereo_0083	0.12 432	0.08 409	0.17 567	0.16 242	0.09 404	0.11 308	0.15 385	0.14 186	0.26 548	0.11 319	0.14 361	0.13 401	0.10 369	0.12 341	0.12 410	0.10 592	0.08 591	0.09 548	0.07 440	0.07 432	0.05 240

rvit_stereo_0081	0.11 352	0.08 409	0.15 498	0.16 242	0.09 404	0.10 250	0.14 296	0.14 186	0.24 512	0.11 319	0.13 345	0.13 401	0.09 320	0.11 238	0.12 410	0.10 592	0.07 557	0.08 458	0.07 440	0.07 432	0.05 240

rvit_stereo_0082	0.11 352	0.08 409	0.15 498	0.16 242	0.09 404	0.10 250	0.14 296	0.14 186	0.24 512	0.11 319	0.13 345	0.13 401	0.09 320	0.11 238	0.12 410	0.10 592	0.07 557	0.08 458	0.07 440	0.07 432	0.05 240

Occ-G	0.08 113	0.05 48	0.06 14	0.14 79	0.07 159	0.08 108	0.14 296	0.13 149	0.15 301	0.07 105	0.11 302	0.07 157	0.05 16	0.09 71	0.10 245	0.06 198	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.05 240

Pointernet	0.09 217	0.04 1	0.09 157	0.16 242	0.08 268	0.13 421	0.10 46	0.15 232	0.17 374	0.09 231	0.07 94	0.06 56	0.06 78	0.11 238	0.09 129	0.08 478	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 344	0.05 240

U	0.08 113	0.07 271	0.09 157	0.19 520	0.10 520	0.10 250	0.13 217	0.12 106	0.17 374	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.05 16	0.07 8	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.04 72	0.06 344	0.05 240

rvit_stereo_0080	0.10 298	0.08 409	0.14 449	0.15 141	0.09 404	0.07 48	0.15 385	0.16 278	0.16 343	0.11 319	0.10 247	0.14 424	0.08 270	0.12 341	0.10 245	0.09 547	0.07 557	0.07 357	0.06 335	0.07 432	0.05 240

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 217	0.10 561	0.31 679	0.15 141	0.06 45	0.08 108	0.14 296	0.10 45	0.10 112	0.07 105	0.07 94	0.06 56	0.04 1	0.11 238	0.07 10	0.12 649	0.04 26	0.07 357	0.05 225	0.05 203	0.05 240

rvit_stereo_ft	0.12 432	0.07 271	0.13 408	0.19 520	0.10 520	0.12 363	0.17 501	0.16 278	0.16 343	0.12 364	0.13 345	0.15 455	0.10 369	0.14 438	0.13 457	0.09 547	0.06 479	0.08 458	0.07 440	0.07 432	0.05 240

trnet	0.08 113	0.05 48	0.07 29	0.12 7	0.05 2	0.12 363	0.11 85	0.13 149	0.10 112	0.08 172	0.13 345	0.09 277	0.08 270	0.11 238	0.10 245	0.08 478	0.05 314	0.05 63	0.03 1	0.06 344	0.05 240

H2IRNET	0.10 298	0.09 498	0.09 157	0.18 436	0.09 404	0.12 363	0.15 385	0.14 186	0.21 469	0.10 282	0.10 247	0.10 315	0.10 369	0.10 148	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.08 458	0.08 523	0.06 344	0.05 240

MGS-Stereo	0.09 217	0.07 271	0.12 347	0.15 141	0.08 268	0.09 177	0.15 385	0.12 106	0.12 193	0.07 105	0.10 247	0.08 231	0.06 78	0.10 148	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.06 344	0.05 240

CoDeX	0.12 432	0.07 271	0.12 347	0.17 333	0.08 268	0.12 363	0.15 385	0.23 475	0.27 558	0.13 399	0.17 419	0.16 470	0.11 407	0.14 438	0.11 338	0.07 392	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.06 344	0.05 240

whm_eth	0.10 298	0.08 409	0.14 449	0.15 141	0.09 404	0.07 48	0.15 385	0.16 278	0.16 343	0.11 319	0.10 247	0.14 424	0.08 270	0.12 341	0.10 245	0.09 547	0.07 557	0.07 357	0.06 335	0.07 432	0.05 240

IGEV_Zeroshot_test	0.09 217	0.05 48	0.12 347	0.13 23	0.08 268	0.12 363	0.13 217	0.17 318	0.11 149	0.10 282	0.06 31	0.09 277	0.06 78	0.11 238	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.06 335	0.05 203	0.05 240

StereoVision	0.13 460	0.12 607	0.09 157	0.24 680	0.10 520	0.15 485	0.21 638	0.21 424	0.20 452	0.12 364	0.24 529	0.10 315	0.10 369	0.16 501	0.10 245	0.09 547	0.11 663	0.12 650	0.12 669	0.06 344	0.05 240

UniTT-Stereo	0.09 217	0.07 271	0.08 78	0.18 436	0.08 268	0.13 421	0.11 85	0.12 106	0.11 149	0.10 282	0.12 325	0.05 5	0.07 208	0.09 71	0.09 129	0.07 392	0.05 314	0.05 63	0.05 225	0.05 203	0.05 240

MIM_Stereo	0.09 217	0.07 271	0.11 297	0.15 141	0.07 159	0.06 17	0.12 131	0.20 397	0.14 273	0.13 399	0.13 345	0.09 277	0.05 16	0.12 341	0.08 41	0.05 56	0.06 479	0.07 357	0.06 335	0.06 344	0.05 240

GCAP-Stereo	0.09 217	0.07 271	0.13 408	0.18 436	0.06 45	0.11 308	0.07 5	0.13 149	0.12 193	0.09 231	0.10 247	0.07 157	0.09 320	0.13 400	0.10 245	0.06 198	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

Any-RAFT	0.10 298	0.05 48	0.09 157	0.14 79	0.07 159	0.13 421	0.14 296	0.21 424	0.15 301	0.11 319	0.12 325	0.12 368	0.09 320	0.12 341	0.09 129	0.07 392	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 344	0.05 240

RAFT-Test	0.09 217	0.06 137	0.10 232	0.15 141	0.07 159	0.11 308	0.15 385	0.16 278	0.13 239	0.09 231	0.10 247	0.10 315	0.09 320	0.12 341	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

LL-Strereo2	0.10 298	0.10 561	0.15 498	0.18 436	0.08 268	0.15 485	0.09 27	0.17 318	0.14 273	0.14 427	0.10 247	0.09 277	0.07 208	0.16 501	0.10 245	0.05 56	0.05 314	0.10 598	0.07 440	0.06 344	0.05 240

LL-Strereo	0.13 460	0.09 498	0.11 297	0.20 591	0.10 520	0.11 308	0.18 552	0.32 635	0.24 512	0.15 454	0.15 382	0.14 424	0.13 482	0.19 578	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.09 548	0.08 523	0.04 54	0.05 240

4D-IteraStereo	0.09 217	0.07 271	0.10 232	0.18 436	0.07 159	0.09 177	0.15 385	0.17 318	0.15 301	0.10 282	0.11 302	0.10 315	0.07 208	0.11 238	0.09 129	0.05 56	0.03 1	0.08 458	0.07 440	0.06 344	0.05 240

anonymousdsp2	0.11 352	0.07 271	0.10 232	0.16 242	0.09 404	0.13 421	0.14 296	0.18 353	0.22 483	0.13 399	0.14 361	0.12 368	0.09 320	0.14 438	0.11 338	0.05 56	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 344	0.05 240

LoS	0.09 217	0.05 48	0.11 297	0.13 23	0.07 159	0.14 458	0.11 85	0.15 232	0.15 301	0.09 231	0.09 207	0.12 368	0.09 320	0.15 466	0.10 245	0.07 392	0.05 314	0.05 63	0.03 1	0.05 203	0.05 240
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 113	0.04 1	0.08 78	0.14 79	0.07 159	0.09 177	0.14 296	0.11 75	0.09 77	0.08 172	0.09 207	0.11 346	0.06 78	0.12 341	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.05 203	0.05 240

Selective-RAFT	0.11 352	0.10 561	0.11 297	0.21 627	0.08 268	0.16 517	0.13 217	0.20 397	0.22 483	0.10 282	0.10 247	0.11 346	0.10 369	0.15 466	0.11 338	0.05 56	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.06 344	0.05 240

CroCo-Stereo Lap2	0.09 217	0.09 498	0.08 78	0.22 647	0.09 404	0.09 177	0.19 593	0.16 278	0.12 193	0.09 231	0.10 247	0.05 5	0.05 16	0.08 33	0.08 41	0.06 198	0.06 479	0.07 357	0.05 225	0.05 203	0.05 240

TestStereo1	0.13 460	0.08 409	0.08 78	0.19 520	0.08 268	0.18 560	0.29 727	0.23 475	0.16 343	0.17 502	0.20 471	0.16 470	0.10 369	0.12 341	0.13 457	0.06 198	0.06 479	0.08 458	0.06 335	0.05 203	0.05 240

DCANet-4	0.10 298	0.06 137	0.12 347	0.16 242	0.06 45	0.09 177	0.17 501	0.18 353	0.19 428	0.13 399	0.16 395	0.09 277	0.14 507	0.11 238	0.12 410	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

fff	0.10 298	0.06 137	0.12 347	0.15 141	0.07 159	0.09 177	0.17 501	0.16 278	0.20 452	0.13 399	0.16 395	0.10 315	0.11 407	0.11 238	0.12 410	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

SA-5K	0.13 460	0.08 409	0.08 78	0.19 520	0.08 268	0.18 560	0.29 727	0.23 475	0.16 343	0.17 502	0.20 471	0.16 470	0.10 369	0.12 341	0.13 457	0.06 198	0.06 479	0.08 458	0.06 335	0.05 203	0.05 240

Sa-1000	0.12 432	0.08 409	0.08 78	0.18 436	0.08 268	0.14 458	0.22 649	0.22 451	0.18 408	0.15 454	0.20 471	0.17 492	0.11 407	0.10 148	0.10 245	0.06 198	0.05 314	0.09 548	0.09 571	0.05 203	0.05 240

iRaft-Stereo_20w	0.09 217	0.05 48	0.13 408	0.14 79	0.08 268	0.12 363	0.15 385	0.18 353	0.10 112	0.11 319	0.08 166	0.08 231	0.05 16	0.10 148	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.06 344	0.05 240

GLC_STEREO	0.11 352	0.07 271	0.11 297	0.17 333	0.07 159	0.09 177	0.13 217	0.15 232	0.24 512	0.12 364	0.13 345	0.12 368	0.08 270	0.18 561	0.11 338	0.06 198	0.08 591	0.08 458	0.06 335	0.05 203	0.05 240

CrosDoStereo	0.12 432	0.06 137	0.12 347	0.14 79	0.08 268	0.12 363	0.15 385	0.17 318	0.22 483	0.19 551	0.24 529	0.15 455	0.11 407	0.11 238	0.12 410	0.06 198	0.04 26	0.07 357	0.07 440	0.05 203	0.05 240

AAGNet	0.11 352	0.07 271	0.16 535	0.19 520	0.09 404	0.08 108	0.13 217	0.18 353	0.13 239	0.16 483	0.21 495	0.13 401	0.14 507	0.11 238	0.14 500	0.06 198	0.04 26	0.09 548	0.06 335	0.06 344	0.05 240

TransformOpticalFlow	0.10 298	0.08 409	0.13 408	0.18 436	0.07 159	0.09 177	0.15 385	0.19 384	0.15 301	0.12 364	0.17 419	0.11 346	0.11 407	0.11 238	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.06 335	0.05 203	0.05 240

DeepStereo_LL	0.12 432	0.06 137	0.12 347	0.14 79	0.08 268	0.12 363	0.15 385	0.17 318	0.22 483	0.19 551	0.24 529	0.15 455	0.11 407	0.11 238	0.12 410	0.06 198	0.04 26	0.07 357	0.07 440	0.05 203	0.05 240

DEmStereo	0.12 432	0.06 137	0.14 449	0.14 79	0.10 520	0.16 517	0.15 385	0.16 278	0.24 512	0.17 502	0.24 529	0.13 401	0.14 507	0.12 341	0.13 457	0.05 56	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.05 203	0.05 240

SST-Stereo	0.10 298	0.07 271	0.15 498	0.18 436	0.09 404	0.06 17	0.12 131	0.17 318	0.11 149	0.15 454	0.17 419	0.13 401	0.12 440	0.10 148	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.09 548	0.06 335	0.06 344	0.05 240

THIR-Stereo	0.12 432	0.07 271	0.11 297	0.15 141	0.08 268	0.14 458	0.16 459	0.17 318	0.25 534	0.16 483	0.24 529	0.14 424	0.12 440	0.12 341	0.14 500	0.06 198	0.04 26	0.07 357	0.07 440	0.05 203	0.05 240

RAFT_R40	0.11 352	0.07 271	0.14 449	0.18 436	0.09 404	0.06 17	0.13 217	0.17 318	0.16 343	0.14 427	0.18 447	0.15 455	0.12 440	0.10 148	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.09 548	0.06 335	0.06 344	0.05 240

DRaft	0.12 432	0.06 137	0.11 297	0.14 79	0.09 404	0.14 458	0.17 501	0.21 424	0.30 590	0.17 502	0.28 598	0.10 315	0.15 525	0.10 148	0.12 410	0.05 56	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.05 203	0.05 240

PFNet	0.12 432	0.06 137	0.17 567	0.17 333	0.08 268	0.09 177	0.15 385	0.26 537	0.20 452	0.16 483	0.16 395	0.14 424	0.11 407	0.12 341	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.05 203	0.05 240

RAFT-345	0.11 352	0.07 271	0.15 498	0.16 242	0.08 268	0.08 108	0.12 131	0.15 232	0.10 112	0.11 319	0.36 656	0.09 277	0.09 320	0.11 238	0.12 410	0.05 56	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.04 54	0.05 240

AnonymousM	0.09 217	0.05 48	0.10 232	0.14 79	0.06 45	0.09 177	0.13 217	0.19 384	0.14 273	0.13 399	0.11 302	0.09 277	0.08 270	0.13 400	0.10 245	0.08 478	0.05 314	0.08 458	0.05 225	0.05 203	0.05 240

RAFT	0.13 460	0.09 498	0.11 297	0.18 436	0.08 268	0.15 485	0.24 676	0.20 397	0.19 428	0.21 590	0.21 495	0.17 492	0.12 440	0.16 501	0.09 129	0.06 198	0.07 557	0.10 598	0.09 571	0.05 203	0.05 240

TestStereo	0.13 460	0.14 648	0.11 297	0.23 671	0.08 268	0.15 485	0.21 638	0.20 397	0.23 495	0.14 427	0.24 529	0.16 470	0.12 440	0.16 501	0.14 500	0.05 56	0.06 479	0.08 458	0.06 335	0.09 571	0.05 240

raft+_RVC	0.11 352	0.07 271	0.09 157	0.16 242	0.07 159	0.10 250	0.11 85	0.24 499	0.20 452	0.12 364	0.15 382	0.12 368	0.08 270	0.12 341	0.13 457	0.07 392	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.05 203	0.05 240

TANstereo	0.09 217	0.04 1	0.08 78	0.13 23	0.06 45	0.11 308	0.14 296	0.15 232	0.19 428	0.11 319	0.15 382	0.10 315	0.06 78	0.12 341	0.09 129	0.07 392	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.06 344	0.05 240

XX-TBD	0.09 217	0.06 137	0.07 29	0.14 79	0.07 159	0.12 363	0.16 459	0.14 186	0.13 239	0.11 319	0.12 325	0.09 277	0.08 270	0.10 148	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 344	0.05 240

raftrobust	0.09 217	0.06 137	0.10 232	0.17 333	0.08 268	0.09 177	0.10 46	0.18 353	0.16 343	0.10 282	0.09 207	0.12 368	0.07 208	0.12 341	0.10 245	0.08 478	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.05 240

csc	0.10 298	0.06 137	0.12 347	0.15 141	0.07 159	0.09 177	0.17 501	0.16 278	0.20 452	0.13 399	0.16 395	0.10 315	0.11 407	0.11 238	0.12 410	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

cscssc	0.10 298	0.06 137	0.12 347	0.15 141	0.07 159	0.09 177	0.17 501	0.16 278	0.20 452	0.13 399	0.16 395	0.10 315	0.11 407	0.11 238	0.12 410	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.04 54	0.05 240

111	0.10 298	0.06 137	0.12 347	0.15 141	0.07 159	0.10 250	0.14 296	0.21 424	0.23 495	0.11 319	0.12 325	0.14 424	0.11 407	0.13 400	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.04 72	0.05 203	0.05 240

R-Stereo Train	0.10 298	0.06 137	0.10 232	0.17 333	0.08 268	0.11 308	0.14 296	0.23 475	0.11 149	0.12 364	0.19 458	0.11 346	0.08 270	0.09 71	0.11 338	0.07 392	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.05 240

RAFT-Stereo	0.10 298	0.06 137	0.10 232	0.17 333	0.08 268	0.11 308	0.14 296	0.23 475	0.11 149	0.12 364	0.19 458	0.11 346	0.08 270	0.09 71	0.11 338	0.07 392	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.05 240
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HITNet	0.10 298	0.06 137	0.12 347	0.14 79	0.06 45	0.11 308	0.10 46	0.18 353	0.18 408	0.13 399	0.16 395	0.14 424	0.11 407	0.15 466	0.13 457	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.04 72	0.06 344	0.05 240
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
iResNet	0.13 460	0.10 561	0.18 593	0.19 520	0.08 268	0.13 421	0.18 552	0.20 397	0.26 548	0.15 454	0.23 516	0.15 455	0.13 482	0.14 438	0.14 500	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.06 344	0.05 240

Anonymus	0.08 113	0.05 48	0.10 232	0.15 141	0.08 268	0.10 250	0.15 385	0.15 232	0.10 112	0.07 105	0.06 31	0.07 157	0.08 270	0.12 341	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.05 203	0.06 361

TestStereo_HLe17	0.10 298	0.05 48	0.12 347	0.13 23	0.07 159	0.11 308	0.15 385	0.21 424	0.15 301	0.11 319	0.14 361	0.11 346	0.09 320	0.13 400	0.12 410	0.07 392	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.07 432	0.06 361

TestStereo-Hl	0.11 352	0.06 137	0.11 297	0.13 23	0.08 268	0.15 485	0.14 296	0.20 397	0.17 374	0.13 399	0.16 395	0.12 368	0.11 407	0.14 438	0.13 457	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.06 344	0.06 361

IGEV_i1	0.12 432	0.07 271	0.12 347	0.16 242	0.08 268	0.19 585	0.14 296	0.18 353	0.22 483	0.18 532	0.18 447	0.16 470	0.12 440	0.16 501	0.14 500	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.06 344	0.06 361

RT-Monster	0.09 217	0.05 48	0.09 157	0.14 79	0.08 268	0.11 308	0.10 46	0.17 318	0.18 408	0.13 399	0.10 247	0.09 277	0.08 270	0.10 148	0.10 245	0.07 392	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.06 361

LiteMatch	0.09 217	0.06 137	0.10 232	0.16 242	0.07 159	0.09 177	0.15 385	0.13 149	0.08 42	0.06 41	0.07 94	0.06 56	0.15 525	0.10 148	0.14 500	0.07 392	0.04 26	0.06 237	0.06 335	0.06 344	0.06 361

Lsterematch	0.11 352	0.06 137	0.11 297	0.16 242	0.07 159	0.13 421	0.15 385	0.14 186	0.17 374	0.16 483	0.18 447	0.15 455	0.15 525	0.12 341	0.14 500	0.07 392	0.04 26	0.06 237	0.06 335	0.06 344	0.06 361

VMStereo-Base	0.09 217	0.05 48	0.10 232	0.13 23	0.07 159	0.10 250	0.10 46	0.16 278	0.13 239	0.10 282	0.15 382	0.10 315	0.09 320	0.11 238	0.10 245	0.07 392	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.06 361

WQFJA1++	0.08 113	0.04 1	0.11 297	0.14 79	0.07 159	0.11 308	0.11 85	0.11 75	0.07 30	0.07 105	0.07 94	0.07 157	0.06 78	0.10 148	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 344	0.06 361

252Zero-FE	0.08 113	0.04 1	0.09 157	0.13 23	0.07 159	0.12 363	0.11 85	0.13 149	0.14 273	0.06 41	0.05 7	0.06 56	0.05 16	0.09 71	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.04 1	0.03 1	0.05 203	0.06 361

S2M2_XL	0.08 113	0.06 137	0.12 347	0.12 7	0.08 268	0.09 177	0.09 27	0.07 8	0.07 30	0.08 172	0.07 94	0.07 157	0.06 78	0.09 71	0.09 129	0.08 478	0.06 479	0.07 357	0.05 225	0.08 506	0.06 361
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.11 352	0.07 271	0.13 408	0.13 23	0.07 159	0.11 308	0.19 593	0.17 318	0.12 193	0.15 454	0.15 382	0.17 492	0.12 440	0.13 400	0.11 338	0.05 56	0.04 26	0.07 357	0.05 225	0.04 54	0.06 361

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 157	0.17 333	0.06 45	0.05 5	0.10 46	0.11 75	0.09 77	0.06 41	0.06 31	0.07 157	0.05 16	0.09 71	0.09 129	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.07 432	0.06 361

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 48	0.10 232	0.14 79	0.06 45	0.07 48	0.11 85	0.08 14	0.06 12	0.06 41	0.04 1	0.06 56	0.06 78	0.07 8	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.06 361

G2L-Stereo_test	0.14 497	0.07 271	0.11 297	0.13 23	0.08 268	0.12 363	0.16 459	0.30 611	0.28 573	0.20 574	0.23 516	0.20 535	0.16 553	0.17 536	0.18 585	0.07 392	0.05 314	0.05 63	0.05 225	0.07 432	0.06 361

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 232	0.15 141	0.06 45	0.07 48	0.09 27	0.08 14	0.06 12	0.05 2	0.04 1	0.06 56	0.06 78	0.10 148	0.09 129	0.07 392	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 344	0.06 361

FLISNet	0.11 352	0.06 137	0.11 297	0.13 23	0.09 404	0.09 177	0.14 296	0.21 424	0.10 112	0.19 551	0.17 419	0.14 424	0.09 320	0.16 501	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.07 357	0.08 523	0.07 432	0.06 361

CoSv	0.11 352	0.06 137	0.11 297	0.13 23	0.09 404	0.09 177	0.14 296	0.21 424	0.10 112	0.19 551	0.17 419	0.14 424	0.09 320	0.16 501	0.08 41	0.05 56	0.04 26	0.07 357	0.08 523	0.07 432	0.06 361

AIO-test1	0.10 298	0.07 271	0.10 232	0.23 671	0.07 159	0.09 177	0.13 217	0.21 424	0.14 273	0.11 319	0.12 325	0.09 277	0.07 208	0.11 238	0.09 129	0.06 198	0.05 314	0.09 548	0.10 613	0.03 1	0.06 361

IGEV-RUCA	0.08 113	0.06 137	0.11 297	0.14 79	0.09 404	0.10 250	0.12 131	0.10 45	0.12 193	0.06 41	0.07 94	0.07 157	0.06 78	0.09 71	0.08 41	0.06 198	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.05 203	0.06 361

tt45	0.09 217	0.06 137	0.11 297	0.15 141	0.07 159	0.11 308	0.16 459	0.13 149	0.11 149	0.09 231	0.06 31	0.08 231	0.06 78	0.13 400	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361

PAM_32	0.09 217	0.05 48	0.17 567	0.15 141	0.08 268	0.10 250	0.15 385	0.14 186	0.15 301	0.09 231	0.08 166	0.09 277	0.07 208	0.14 438	0.08 41	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.06 335	0.05 203	0.06 361

PAM	0.10 298	0.05 48	0.16 535	0.15 141	0.08 268	0.09 177	0.16 459	0.15 232	0.16 343	0.12 364	0.09 207	0.09 277	0.07 208	0.13 400	0.08 41	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.06 335	0.05 203	0.06 361

rvit_0105_6	0.14 497	0.09 498	0.18 593	0.17 333	0.10 520	0.10 250	0.16 459	0.19 384	0.26 548	0.12 364	0.18 447	0.17 492	0.12 440	0.18 561	0.12 410	0.15 693	0.11 663	0.12 650	0.10 613	0.09 571	0.06 361

rvit_0105_5	0.14 497	0.09 498	0.13 408	0.17 333	0.09 404	0.14 458	0.23 661	0.24 499	0.27 558	0.14 427	0.15 382	0.18 507	0.12 440	0.17 536	0.14 500	0.14 689	0.11 663	0.10 598	0.10 613	0.08 506	0.06 361

rvit_0105_4	0.14 497	0.09 498	0.17 567	0.17 333	0.10 520	0.12 363	0.19 593	0.23 475	0.27 558	0.14 427	0.20 471	0.17 492	0.13 482	0.17 536	0.13 457	0.15 693	0.11 663	0.11 630	0.10 613	0.09 571	0.06 361

rvit_0105_3	0.15 543	0.09 498	0.14 449	0.19 520	0.12 612	0.15 485	0.25 693	0.25 518	0.29 580	0.15 454	0.17 419	0.20 535	0.13 482	0.17 536	0.14 500	0.13 675	0.11 663	0.12 650	0.14 684	0.07 432	0.06 361

UGAM-zero	0.09 217	0.05 48	0.15 498	0.15 141	0.08 268	0.09 177	0.13 217	0.19 384	0.15 301	0.11 319	0.15 382	0.07 157	0.07 208	0.09 71	0.09 129	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361

rvit_stereo_0081_aga	0.11 352	0.09 498	0.14 449	0.18 436	0.09 404	0.13 421	0.14 296	0.14 186	0.19 428	0.10 282	0.18 447	0.16 470	0.09 320	0.12 341	0.09 129	0.10 592	0.06 479	0.08 458	0.07 440	0.07 432	0.06 361

model_zeroshot	0.10 298	0.04 1	0.11 297	0.15 141	0.09 404	0.12 363	0.14 296	0.20 397	0.13 239	0.11 319	0.10 247	0.12 368	0.07 208	0.12 341	0.10 245	0.07 392	0.06 479	0.06 237	0.05 225	0.06 344	0.06 361

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 78	0.15 141	0.06 45	0.04 1	0.09 27	0.10 45	0.09 77	0.06 41	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.06 2	0.08 41	0.06 198	0.04 26	0.05 63	0.04 72	0.06 344	0.06 361

DispNO	0.14 497	0.08 409	0.17 567	0.19 520	0.12 612	0.11 308	0.21 638	0.23 475	0.29 580	0.17 502	0.23 516	0.18 507	0.17 577	0.15 466	0.15 535	0.07 392	0.05 314	0.08 458	0.08 523	0.07 432	0.06 361

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 298	0.08 409	0.12 347	0.16 242	0.08 268	0.15 485	0.16 459	0.18 353	0.18 408	0.10 282	0.09 207	0.09 277	0.08 270	0.11 238	0.12 410	0.07 392	0.05 314	0.08 458	0.06 335	0.07 432	0.06 361

SMFormer	0.14 497	0.07 271	0.17 567	0.14 79	0.08 268	0.16 517	0.17 501	0.26 537	0.27 558	0.19 551	0.20 471	0.18 507	0.15 525	0.15 466	0.17 567	0.08 478	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.07 432	0.06 361

tta	0.14 497	0.07 271	0.17 567	0.14 79	0.08 268	0.16 517	0.17 501	0.26 537	0.27 558	0.19 551	0.20 471	0.18 507	0.15 525	0.15 466	0.17 567	0.08 478	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.06 344	0.06 361

qqq1	0.13 460	0.07 271	0.17 567	0.14 79	0.08 268	0.16 517	0.17 501	0.26 537	0.27 558	0.19 551	0.20 471	0.18 507	0.15 525	0.15 466	0.11 338	0.08 478	0.05 314	0.05 63	0.05 225	0.06 344	0.06 361

fff1	0.13 460	0.07 271	0.17 567	0.14 79	0.08 268	0.16 517	0.17 501	0.26 537	0.27 558	0.19 551	0.20 471	0.18 507	0.15 525	0.15 466	0.11 338	0.08 478	0.05 314	0.05 63	0.05 225	0.06 344	0.06 361

MyStereo07	0.10 298	0.07 271	0.10 232	0.17 333	0.09 404	0.14 458	0.18 552	0.15 232	0.15 301	0.09 231	0.06 31	0.06 56	0.07 208	0.12 341	0.09 129	0.06 198	0.05 314	0.08 458	0.07 440	0.06 344	0.06 361

MyStereo06	0.10 298	0.07 271	0.12 347	0.17 333	0.09 404	0.13 421	0.18 552	0.19 384	0.12 193	0.12 364	0.08 166	0.07 157	0.07 208	0.11 238	0.09 129	0.06 198	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.06 344	0.06 361

MyStereo05	0.13 460	0.07 271	0.10 232	0.17 333	0.09 404	0.13 421	0.18 552	0.27 559	0.35 634	0.17 502	0.14 361	0.15 455	0.11 407	0.15 466	0.13 457	0.06 198	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.06 344	0.06 361

MyStereo04	0.13 460	0.07 271	0.10 232	0.17 333	0.09 404	0.14 458	0.18 552	0.29 596	0.38 653	0.17 502	0.14 361	0.16 470	0.10 369	0.15 466	0.13 457	0.06 198	0.05 314	0.08 458	0.07 440	0.06 344	0.06 361

cc1	0.10 298	0.08 409	0.12 347	0.17 333	0.09 404	0.13 421	0.15 385	0.16 278	0.18 408	0.09 231	0.09 207	0.06 56	0.06 78	0.10 148	0.07 10	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.06 344	0.06 361

ff7	0.09 217	0.07 271	0.11 297	0.16 242	0.09 404	0.11 308	0.15 385	0.16 278	0.12 193	0.10 282	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.11 238	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361

IGEVStereo-DCA	0.09 217	0.06 137	0.11 297	0.15 141	0.10 520	0.11 308	0.15 385	0.16 278	0.12 193	0.10 282	0.06 31	0.08 231	0.06 78	0.10 148	0.08 41	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361

ffff	0.09 217	0.07 271	0.11 297	0.16 242	0.09 404	0.11 308	0.15 385	0.16 278	0.12 193	0.10 282	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.11 238	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361

rrr	0.09 217	0.06 137	0.12 347	0.15 141	0.10 520	0.11 308	0.16 459	0.16 278	0.15 301	0.10 282	0.06 31	0.08 231	0.06 78	0.10 148	0.08 41	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361

ffm	0.12 432	0.09 498	0.14 449	0.16 242	0.08 268	0.17 541	0.17 501	0.15 232	0.19 428	0.15 454	0.25 558	0.19 523	0.13 482	0.10 148	0.07 10	0.06 198	0.04 26	0.09 548	0.08 523	0.06 344	0.06 361

ff1	0.13 460	0.09 498	0.14 449	0.16 242	0.08 268	0.17 541	0.17 501	0.15 232	0.19 428	0.15 454	0.25 558	0.19 523	0.13 482	0.14 438	0.20 605	0.06 198	0.04 26	0.09 548	0.08 523	0.06 344	0.06 361

11t	0.09 217	0.07 271	0.11 297	0.16 242	0.09 404	0.11 308	0.15 385	0.16 278	0.12 193	0.10 282	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.11 238	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361

tt1	0.10 298	0.08 409	0.12 347	0.17 333	0.09 404	0.12 363	0.16 459	0.15 232	0.19 428	0.09 231	0.08 166	0.06 56	0.06 78	0.10 148	0.07 10	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.06 344	0.06 361

1111x	0.15 543	0.08 409	0.12 347	0.18 436	0.07 159	0.18 560	0.25 693	0.31 624	0.24 512	0.17 502	0.24 529	0.26 611	0.15 525	0.13 400	0.23 646	0.07 392	0.07 557	0.08 458	0.09 571	0.07 432	0.06 361

plain	0.10 298	0.08 409	0.10 232	0.19 520	0.09 404	0.10 250	0.15 385	0.14 186	0.13 239	0.13 399	0.15 382	0.09 277	0.12 440	0.13 400	0.12 410	0.07 392	0.05 314	0.09 548	0.06 335	0.06 344	0.06 361

anonymousdsp	0.09 217	0.07 271	0.11 297	0.16 242	0.09 404	0.11 308	0.15 385	0.16 278	0.12 193	0.09 231	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.11 238	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361

anonymousa	0.13 460	0.07 271	0.13 408	0.18 436	0.09 404	0.13 421	0.17 501	0.19 384	0.29 580	0.15 454	0.24 529	0.15 455	0.14 507	0.14 438	0.14 500	0.07 392	0.05 314	0.07 357	0.09 571	0.05 203	0.06 361

ProNet	0.09 217	0.07 271	0.10 232	0.17 333	0.08 268	0.10 250	0.15 385	0.15 232	0.12 193	0.09 231	0.06 31	0.07 157	0.06 78	0.11 238	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.06 361

ccc-4	0.09 217	0.07 271	0.11 297	0.16 242	0.09 404	0.11 308	0.15 385	0.16 278	0.12 193	0.10 282	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.11 238	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361

RAFT+CT+SA	0.13 460	0.11 589	0.09 157	0.19 520	0.09 404	0.15 485	0.28 717	0.22 451	0.22 483	0.15 454	0.26 575	0.10 315	0.10 369	0.11 238	0.12 410	0.05 56	0.04 26	0.07 357	0.08 523	0.07 432	0.06 361

IGEV-Stereo	0.09 217	0.07 271	0.11 297	0.16 242	0.09 404	0.11 308	0.15 385	0.16 278	0.12 193	0.09 231	0.06 31	0.06 56	0.06 78	0.11 238	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 432	0.09 498	0.12 347	0.19 520	0.08 268	0.09 177	0.12 131	0.21 424	0.21 469	0.19 551	0.14 361	0.11 346	0.09 320	0.20 603	0.16 551	0.05 56	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.05 203	0.06 361

psmg	0.14 497	0.09 498	0.14 449	0.17 333	0.10 520	0.15 485	0.17 501	0.29 596	0.19 428	0.17 502	0.21 495	0.25 601	0.16 553	0.15 466	0.14 500	0.08 478	0.06 479	0.08 458	0.08 523	0.07 432	0.06 361

CIPLG	0.11 352	0.08 409	0.14 449	0.17 333	0.08 268	0.12 363	0.15 385	0.17 318	0.15 301	0.14 427	0.11 302	0.16 470	0.09 320	0.16 501	0.11 338	0.07 392	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361

dd	0.15 543	0.16 666	0.16 535	0.19 520	0.09 404	0.15 485	0.18 552	0.21 424	0.25 534	0.23 619	0.20 471	0.21 545	0.09 320	0.21 621	0.16 551	0.10 592	0.06 479	0.08 458	0.06 335	0.08 506	0.06 361

IPLGR_C	0.11 352	0.08 409	0.14 449	0.17 333	0.08 268	0.12 363	0.15 385	0.17 318	0.15 301	0.14 427	0.10 247	0.16 470	0.09 320	0.16 501	0.11 338	0.07 392	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361

ACRE	0.11 352	0.08 409	0.14 449	0.17 333	0.08 268	0.12 363	0.15 385	0.17 318	0.14 273	0.14 427	0.10 247	0.16 470	0.09 320	0.16 501	0.11 338	0.07 392	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361

GwcNet-ADL	0.13 460	0.08 409	0.14 449	0.20 591	0.09 404	0.11 308	0.20 617	0.30 611	0.24 512	0.13 399	0.14 361	0.18 507	0.14 507	0.13 400	0.14 500	0.07 392	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.07 432	0.06 361

RAFT-RH_RVC	0.11 352	0.06 137	0.14 449	0.16 242	0.09 404	0.12 363	0.12 131	0.17 318	0.12 193	0.13 399	0.41 693	0.11 346	0.10 369	0.13 400	0.12 410	0.05 56	0.04 26	0.08 458	0.05 225	0.04 54	0.06 361

IRAFT_RVC	0.12 432	0.08 409	0.16 535	0.19 520	0.08 268	0.07 48	0.15 385	0.24 499	0.23 495	0.14 427	0.14 361	0.15 455	0.12 440	0.12 341	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.09 548	0.06 335	0.06 344	0.06 361

rafts_anoy	0.11 352	0.06 137	0.10 232	0.17 333	0.08 268	0.10 250	0.14 296	0.17 318	0.14 273	0.13 399	0.13 345	0.12 368	0.10 369	0.11 238	0.12 410	0.07 392	0.04 26	0.09 548	0.11 647	0.07 432	0.06 361

test_xeample3	0.09 217	0.06 137	0.12 347	0.16 242	0.09 404	0.11 308	0.15 385	0.16 278	0.13 239	0.10 282	0.06 31	0.08 231	0.06 78	0.10 148	0.09 129	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361

GMStereo	0.13 460	0.14 648	0.14 449	0.18 436	0.09 404	0.15 485	0.16 459	0.20 397	0.24 512	0.16 483	0.17 419	0.10 315	0.10 369	0.16 501	0.13 457	0.07 392	0.06 479	0.06 237	0.06 335	0.07 432	0.06 361
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 460	0.07 271	0.14 449	0.17 333	0.09 404	0.15 485	0.16 459	0.28 580	0.27 558	0.14 427	0.17 419	0.12 368	0.13 482	0.14 438	0.11 338	0.08 478	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.07 432	0.06 361

delet	0.17 590	0.08 409	0.17 567	0.19 520	0.11 575	0.20 601	0.21 638	0.30 611	0.37 646	0.17 502	0.26 575	0.19 523	0.19 610	0.19 578	0.21 625	0.08 478	0.08 591	0.09 548	0.11 647	0.06 344	0.06 361

UNet	0.17 590	0.09 498	0.18 593	0.19 520	0.12 612	0.27 683	0.19 593	0.33 655	0.29 580	0.21 590	0.24 529	0.23 581	0.19 610	0.19 578	0.18 585	0.07 392	0.06 479	0.08 458	0.07 440	0.08 506	0.06 361

UPFNet	0.16 568	0.08 409	0.12 347	0.20 591	0.12 612	0.20 601	0.23 661	0.28 580	0.26 548	0.17 502	0.24 529	0.22 563	0.19 610	0.19 578	0.21 625	0.09 547	0.07 557	0.08 458	0.09 571	0.08 506	0.06 361

CREStereo	0.09 217	0.04 1	0.08 78	0.11 1	0.06 45	0.13 421	0.14 296	0.14 186	0.10 112	0.08 172	0.13 345	0.09 277	0.08 270	0.11 238	0.10 245	0.08 478	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.06 344	0.06 361
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
ac_64	0.16 568	0.08 409	0.15 498	0.18 436	0.10 520	0.22 630	0.18 552	0.24 499	0.21 469	0.18 532	0.24 529	0.29 638	0.18 593	0.19 578	0.22 634	0.09 547	0.07 557	0.08 458	0.09 571	0.07 432	0.06 361

ACVNet	0.15 543	0.09 498	0.15 498	0.13 23	0.12 612	0.14 458	0.20 617	0.22 451	0.33 613	0.17 502	0.26 575	0.21 545	0.16 553	0.17 536	0.21 625	0.07 392	0.06 479	0.06 237	0.06 335	0.08 506	0.06 361

acv_ft	0.15 543	0.09 498	0.15 498	0.19 520	0.10 520	0.16 517	0.17 501	0.25 518	0.33 613	0.19 551	0.26 575	0.21 545	0.17 577	0.17 536	0.18 585	0.07 392	0.06 479	0.06 237	0.06 335	0.08 506	0.06 361

cf-r	0.13 460	0.07 271	0.12 347	0.16 242	0.08 268	0.14 458	0.19 593	0.20 397	0.25 534	0.17 502	0.25 558	0.21 545	0.16 553	0.14 438	0.14 500	0.10 592	0.05 314	0.06 237	0.08 523	0.06 344	0.06 361

PMTNet	0.09 217	0.05 48	0.09 157	0.12 7	0.06 45	0.12 363	0.14 296	0.15 232	0.11 149	0.09 231	0.13 345	0.10 315	0.07 208	0.13 400	0.10 245	0.15 693	0.04 26	0.05 63	0.03 1	0.07 432	0.06 361

DIP-Stereo	0.11 352	0.07 271	0.14 449	0.17 333	0.09 404	0.13 421	0.09 27	0.16 278	0.16 343	0.11 319	0.16 395	0.14 424	0.12 440	0.15 466	0.13 457	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.05 203	0.06 361
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 432	0.08 409	0.14 449	0.18 436	0.07 159	0.15 485	0.07 5	0.22 451	0.18 408	0.16 483	0.19 458	0.18 507	0.14 507	0.16 501	0.15 535	0.07 392	0.05 314	0.05 63	0.05 225	0.06 344	0.06 361

RASNet	0.14 497	0.07 271	0.14 449	0.16 242	0.08 268	0.18 560	0.14 296	0.29 596	0.20 452	0.17 502	0.25 558	0.21 545	0.18 593	0.20 603	0.19 598	0.07 392	0.06 479	0.06 237	0.08 523	0.06 344	0.06 361

HSM-Net_RVC	0.14 497	0.08 409	0.11 297	0.15 141	0.08 268	0.15 485	0.15 385	0.27 559	0.29 580	0.19 551	0.21 495	0.29 638	0.14 507	0.17 536	0.13 457	0.06 198	0.06 479	0.06 237	0.06 335	0.07 432	0.06 361
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 543	0.10 561	0.17 567	0.17 333	0.08 268	0.18 560	0.09 27	0.28 580	0.25 534	0.19 551	0.24 529	0.24 587	0.17 577	0.17 536	0.14 500	0.08 478	0.06 479	0.09 548	0.10 613	0.07 432	0.06 361

AANet_RVC	0.16 568	0.10 561	0.10 232	0.18 436	0.09 404	0.18 560	0.19 593	0.26 537	0.31 598	0.22 606	0.35 653	0.21 545	0.21 627	0.22 634	0.16 551	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.06 335	0.07 432	0.06 361

HSM	0.15 543	0.08 409	0.14 449	0.16 242	0.09 404	0.16 517	0.14 296	0.28 580	0.25 534	0.19 551	0.23 516	0.37 692	0.16 553	0.20 603	0.15 535	0.07 392	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.07 432	0.06 361

LE_ROB	0.50 747	0.07 271	0.14 449	0.15 141	0.08 268	0.24 651	0.16 459	0.22 451	1.81 790	4.63 797	0.67 741	0.47 726	0.44 740	0.20 603	0.29 701	0.07 392	0.06 479	0.06 237	0.06 335	0.08 506	0.06 361

DN-CSS_ROB	0.13 460	0.13 635	0.16 535	0.18 436	0.10 520	0.16 517	0.08 9	0.22 451	0.18 408	0.17 502	0.22 507	0.13 401	0.13 482	0.12 341	0.13 457	0.05 56	0.05 314	0.10 598	0.10 613	0.08 506	0.06 361

pmcnn	0.15 543	0.07 271	0.19 605	0.15 141	0.07 159	0.20 601	0.15 385	0.24 499	0.26 548	0.21 590	0.34 649	0.28 629	0.18 593	0.18 561	0.17 567	0.07 392	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.07 432	0.06 361

MWDA-net	0.15 543	0.08 409	0.15 498	0.16 242	0.10 520	0.20 601	0.22 649	0.25 518	0.35 634	0.18 532	0.24 529	0.18 507	0.17 577	0.17 536	0.14 500	0.08 478	0.05 314	0.08 458	0.07 440	0.07 432	0.07 451

MEA-ACV	0.16 568	0.07 271	0.17 567	0.16 242	0.11 575	0.20 601	0.21 638	0.30 611	0.38 653	0.20 574	0.29 610	0.14 424	0.19 610	0.16 501	0.16 551	0.08 478	0.07 557	0.09 548	0.11 647	0.07 432	0.07 451

depth_test_26	0.08 113	0.04 1	0.11 297	0.13 23	0.07 159	0.07 48	0.11 85	0.12 106	0.11 149	0.09 231	0.07 94	0.08 231	0.05 16	0.09 71	0.08 41	0.08 478	0.06 479	0.06 237	0.06 335	0.06 344	0.07 451

ManiGeoR	0.10 298	0.05 48	0.12 347	0.12 7	0.08 268	0.12 363	0.12 131	0.24 499	0.14 273	0.12 364	0.14 361	0.12 368	0.09 320	0.13 400	0.13 457	0.07 392	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.07 432	0.07 451

HLf10	0.10 298	0.05 48	0.12 347	0.12 7	0.08 268	0.12 363	0.12 131	0.24 499	0.14 273	0.12 364	0.14 361	0.12 368	0.09 320	0.13 400	0.13 457	0.07 392	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.07 432	0.07 451

TestStereo_HL3	0.11 352	0.05 48	0.16 535	0.13 23	0.07 159	0.12 363	0.11 85	0.20 397	0.09 77	0.15 454	0.30 618	0.13 401	0.12 440	0.16 501	0.11 338	0.07 392	0.05 314	0.05 63	0.05 225	0.06 344	0.07 451

TestStereo_HL2	0.11 352	0.06 137	0.11 297	0.12 7	0.08 268	0.12 363	0.14 296	0.20 397	0.18 408	0.13 399	0.21 495	0.12 368	0.10 369	0.12 341	0.12 410	0.07 392	0.05 314	0.05 63	0.05 225	0.07 432	0.07 451

GGDA	0.11 352	0.06 137	0.11 297	0.13 23	0.07 159	0.12 363	0.14 296	0.19 384	0.19 428	0.13 399	0.20 471	0.12 368	0.09 320	0.12 341	0.12 410	0.07 392	0.04 26	0.05 63	0.05 225	0.06 344	0.07 451

RT-IGEV	0.13 460	0.06 137	0.13 408	0.15 141	0.09 404	0.15 485	0.17 501	0.24 499	0.27 558	0.16 483	0.17 419	0.17 492	0.10 369	0.14 438	0.11 338	0.08 478	0.05 314	0.07 357	0.05 225	0.07 432	0.07 451

G2L-Stereo	0.14 497	0.07 271	0.13 408	0.17 333	0.09 404	0.13 421	0.12 131	0.27 559	0.22 483	0.16 483	0.27 584	0.21 545	0.13 482	0.17 536	0.18 585	0.09 547	0.08 591	0.08 458	0.07 440	0.07 432	0.07 451

rvit_105_1	0.19 616	0.11 589	0.25 651	0.21 627	0.16 688	0.21 621	0.27 711	0.31 624	0.41 667	0.19 551	0.20 471	0.22 563	0.17 577	0.19 578	0.17 567	0.12 649	0.12 679	0.13 665	0.15 701	0.08 506	0.07 451

ACV-stereo	0.15 543	0.10 561	0.28 666	0.18 436	0.12 612	0.14 458	0.12 131	0.23 475	0.21 469	0.19 551	0.23 516	0.22 563	0.15 525	0.23 645	0.17 567	0.07 392	0.06 479	0.07 357	0.07 440	0.07 432	0.07 451

test_sample2	0.12 432	0.07 271	0.12 347	0.14 79	0.08 268	0.16 517	0.18 552	0.21 424	0.16 343	0.14 427	0.20 471	0.19 523	0.15 525	0.15 466	0.12 410	0.08 478	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.08 506	0.07 451

test_sample1	0.13 460	0.07 271	0.14 449	0.13 23	0.08 268	0.19 585	0.16 459	0.20 397	0.15 301	0.14 427	0.22 507	0.18 507	0.16 553	0.17 536	0.14 500	0.07 392	0.06 479	0.06 237	0.06 335	0.08 506	0.07 451

ACVNet-DCA	0.10 298	0.08 409	0.12 347	0.17 333	0.09 404	0.13 421	0.15 385	0.23 475	0.16 343	0.09 231	0.09 207	0.06 56	0.06 78	0.10 148	0.07 10	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.07 432	0.07 451

xx1	0.11 352	0.08 409	0.12 347	0.17 333	0.09 404	0.13 421	0.15 385	0.16 278	0.18 408	0.09 231	0.09 207	0.16 470	0.16 553	0.10 148	0.07 10	0.06 198	0.04 26	0.08 458	0.08 523	0.07 432	0.07 451

1test111	0.11 352	0.08 409	0.12 347	0.17 333	0.09 404	0.13 421	0.15 385	0.23 475	0.16 343	0.09 231	0.09 207	0.06 56	0.06 78	0.15 466	0.16 551	0.06 198	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.07 432	0.07 451

mmm	0.14 497	0.08 409	0.17 567	0.17 333	0.09 404	0.17 541	0.18 552	0.21 424	0.15 301	0.15 454	0.23 516	0.21 545	0.16 553	0.16 501	0.17 567	0.08 478	0.05 314	0.08 458	0.07 440	0.07 432	0.07 451

11t1	0.12 432	0.06 137	0.13 408	0.14 79	0.08 268	0.17 541	0.15 385	0.18 353	0.15 301	0.15 454	0.15 382	0.16 470	0.16 553	0.15 466	0.13 457	0.08 478	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.08 506	0.07 451

MIF-Stereo (partial)	0.11 352	0.06 137	0.10 232	0.19 520	0.10 520	0.10 250	0.11 85	0.17 318	0.18 408	0.14 427	0.16 395	0.09 277	0.11 407	0.12 341	0.12 410	0.08 478	0.05 314	0.08 458	0.07 440	0.06 344	0.07 451

EKT-Stereo	0.11 352	0.07 271	0.14 449	0.15 141	0.10 520	0.13 421	0.14 296	0.18 353	0.21 469	0.11 319	0.08 166	0.12 368	0.09 320	0.11 238	0.12 410	0.08 478	0.06 479	0.07 357	0.06 335	0.08 506	0.07 451

PCWNet_CMD	0.14 497	0.08 409	0.15 498	0.17 333	0.09 404	0.14 458	0.14 296	0.29 596	0.36 639	0.14 427	0.20 471	0.21 545	0.12 440	0.17 536	0.13 457	0.07 392	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.07 432	0.07 451

fast-acv-ft	0.18 604	0.11 589	0.19 605	0.19 520	0.12 612	0.24 651	0.21 638	0.25 518	0.34 625	0.22 606	0.34 649	0.27 619	0.20 623	0.21 621	0.23 646	0.09 547	0.09 628	0.08 458	0.10 613	0.08 506	0.07 451

CBFPSM	0.14 497	0.06 137	0.26 654	0.17 333	0.09 404	0.13 421	0.15 385	0.22 451	0.23 495	0.20 574	0.27 584	0.24 587	0.16 553	0.16 501	0.18 585	0.06 198	0.06 479	0.06 237	0.07 440	0.07 432	0.07 451

GASNet	0.22 650	0.23 715	0.33 688	0.26 699	0.17 704	0.26 673	0.16 459	0.44 727	0.42 678	0.27 654	0.24 529	0.30 648	0.15 525	0.27 667	0.18 585	0.12 649	0.08 591	0.12 650	0.11 647	0.16 707	0.07 451

gwcnet-sp	0.14 497	0.07 271	0.12 347	0.18 436	0.09 404	0.16 517	0.17 501	0.24 499	0.24 512	0.18 532	0.24 529	0.15 455	0.16 553	0.15 466	0.15 535	0.08 478	0.06 479	0.07 357	0.08 523	0.08 506	0.07 451

scenet	0.14 497	0.07 271	0.12 347	0.18 436	0.09 404	0.16 517	0.17 501	0.24 499	0.24 512	0.18 532	0.24 529	0.15 455	0.16 553	0.15 466	0.15 535	0.08 478	0.06 479	0.07 357	0.08 523	0.08 506	0.07 451

CASS	0.13 460	0.12 607	0.11 297	0.23 671	0.09 404	0.15 485	0.17 501	0.18 353	0.19 428	0.17 502	0.18 447	0.15 455	0.15 525	0.14 438	0.14 500	0.09 547	0.06 479	0.10 598	0.08 523	0.09 571	0.07 451
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 352	0.05 48	0.12 347	0.13 23	0.07 159	0.15 485	0.14 296	0.19 384	0.13 239	0.11 319	0.17 419	0.13 401	0.09 320	0.13 400	0.11 338	0.08 478	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.08 506	0.07 451

ssnet	0.14 497	0.07 271	0.12 347	0.18 436	0.09 404	0.16 517	0.17 501	0.24 499	0.24 512	0.18 532	0.24 529	0.15 455	0.16 553	0.15 466	0.15 535	0.08 478	0.06 479	0.07 357	0.08 523	0.08 506	0.07 451

qqq	0.13 460	0.09 498	0.15 498	0.16 242	0.08 268	0.13 421	0.15 385	0.23 475	0.16 343	0.15 454	0.19 458	0.16 470	0.16 553	0.15 466	0.16 551	0.07 392	0.06 479	0.08 458	0.08 523	0.07 432	0.07 451

x	0.13 460	0.07 271	0.14 449	0.14 79	0.08 268	0.18 560	0.14 296	0.22 451	0.20 452	0.15 454	0.19 458	0.19 523	0.17 577	0.18 561	0.18 585	0.07 392	0.05 314	0.06 237	0.06 335	0.07 432	0.07 451

BUS	0.14 497	0.09 498	0.14 449	0.22 647	0.10 520	0.19 585	0.14 296	0.34 664	0.19 428	0.17 502	0.22 507	0.16 470	0.13 482	0.15 466	0.13 457	0.08 478	0.06 479	0.10 598	0.09 571	0.07 432	0.07 451

IER	0.14 497	0.07 271	0.13 408	0.17 333	0.09 404	0.14 458	0.16 459	0.25 518	0.26 548	0.18 532	0.25 558	0.17 492	0.20 623	0.16 501	0.14 500	0.08 478	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.08 506	0.07 451

test_5	0.14 497	0.12 607	0.08 78	0.20 591	0.10 520	0.14 458	0.29 727	0.21 424	0.24 512	0.18 532	0.28 598	0.11 346	0.15 525	0.12 341	0.13 457	0.06 198	0.05 314	0.07 357	0.08 523	0.08 506	0.07 451

BSDual-CNN	0.15 543	0.09 498	0.14 449	0.22 647	0.10 520	0.14 458	0.15 385	0.34 664	0.19 428	0.17 502	0.22 507	0.25 601	0.16 553	0.15 466	0.14 500	0.08 478	0.06 479	0.10 598	0.09 571	0.07 432	0.07 451

hknet	0.15 543	0.11 589	0.13 408	0.22 647	0.11 575	0.14 458	0.15 385	0.34 664	0.25 534	0.17 502	0.22 507	0.22 563	0.18 593	0.17 536	0.12 410	0.07 392	0.06 479	0.10 598	0.09 571	0.07 432	0.07 451

CSP-Net	0.16 568	0.09 498	0.14 449	0.16 242	0.09 404	0.19 585	0.17 501	0.25 518	0.32 605	0.25 642	0.30 618	0.24 587	0.15 525	0.21 621	0.18 585	0.09 547	0.06 479	0.07 357	0.07 440	0.08 506	0.07 451

UDGNet	0.14 497	0.13 635	0.16 535	0.17 333	0.10 520	0.12 363	0.16 459	0.21 424	0.27 558	0.20 574	0.20 471	0.16 470	0.13 482	0.16 501	0.13 457	0.10 592	0.06 479	0.09 548	0.07 440	0.06 344	0.07 451

dad	0.17 590	0.20 702	0.20 617	0.16 242	0.11 575	0.20 601	0.18 552	0.21 424	0.28 573	0.30 683	0.24 529	0.29 638	0.13 482	0.19 578	0.16 551	0.18 721	0.09 628	0.11 630	0.09 571	0.11 627	0.07 451

DAS	0.15 543	0.08 409	0.18 593	0.19 520	0.10 520	0.19 585	0.17 501	0.27 559	0.29 580	0.18 532	0.25 558	0.21 545	0.15 525	0.16 501	0.12 410	0.08 478	0.06 479	0.06 237	0.06 335	0.07 432	0.07 451

SepStereo	0.15 543	0.08 409	0.18 593	0.19 520	0.10 520	0.19 585	0.17 501	0.27 559	0.29 580	0.18 532	0.25 558	0.21 545	0.15 525	0.25 661	0.12 410	0.08 478	0.06 479	0.06 237	0.06 335	0.07 432	0.07 451

PSMNet-ADL	0.15 543	0.12 607	0.13 408	0.22 647	0.09 404	0.13 421	0.20 617	0.26 537	0.23 495	0.18 532	0.20 471	0.24 587	0.16 553	0.18 561	0.17 567	0.08 478	0.08 591	0.08 458	0.11 647	0.08 506	0.07 451

ADLNet2	0.16 568	0.09 498	0.13 408	0.16 242	0.09 404	0.20 601	0.16 459	0.31 624	0.39 658	0.16 483	0.20 471	0.20 535	0.18 593	0.21 621	0.22 634	0.08 478	0.06 479	0.07 357	0.07 440	0.09 571	0.07 451

Patchmatch Stereo++	0.11 352	0.09 498	0.16 535	0.18 436	0.08 268	0.06 17	0.11 85	0.16 278	0.13 239	0.15 454	0.16 395	0.14 424	0.12 440	0.11 238	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.08 458	0.06 335	0.08 506	0.07 451
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
NRIStereo	0.11 352	0.08 409	0.14 449	0.18 436	0.08 268	0.10 250	0.14 296	0.16 278	0.15 301	0.12 364	0.14 361	0.13 401	0.12 440	0.13 400	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.06 344	0.07 451

PSM-adaLoss	0.11 352	0.09 498	0.16 535	0.18 436	0.08 268	0.06 17	0.12 131	0.16 278	0.13 239	0.15 454	0.16 395	0.14 424	0.12 440	0.11 238	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.08 458	0.06 335	0.08 506	0.07 451

ROB_FTStereo_v2	0.11 352	0.09 498	0.16 535	0.19 520	0.08 268	0.06 17	0.12 131	0.16 278	0.13 239	0.15 454	0.16 395	0.14 424	0.12 440	0.11 238	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.08 458	0.06 335	0.08 506	0.07 451

ROB_FTStereo	0.11 352	0.09 498	0.16 535	0.19 520	0.08 268	0.06 17	0.11 85	0.16 278	0.13 239	0.15 454	0.16 395	0.14 424	0.12 440	0.11 238	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.08 458	0.06 335	0.08 506	0.07 451

HUI-Stereo	0.11 352	0.09 498	0.16 535	0.18 436	0.08 268	0.06 17	0.12 131	0.16 278	0.13 239	0.15 454	0.16 395	0.14 424	0.12 440	0.11 238	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.08 458	0.06 335	0.08 506	0.07 451

iGMRVC	0.11 352	0.09 498	0.16 535	0.19 520	0.08 268	0.06 17	0.12 131	0.16 278	0.13 239	0.15 454	0.16 395	0.14 424	0.12 440	0.11 238	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.08 458	0.06 335	0.08 506	0.07 451

iRAFT	0.11 352	0.09 498	0.16 535	0.18 436	0.08 268	0.06 17	0.11 85	0.16 278	0.13 239	0.15 454	0.16 395	0.14 424	0.12 440	0.11 238	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.08 458	0.06 335	0.08 506	0.07 451

RAFT-IKP	0.11 352	0.09 498	0.16 535	0.19 520	0.08 268	0.06 17	0.12 131	0.16 278	0.13 239	0.15 454	0.16 395	0.14 424	0.12 440	0.11 238	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.08 458	0.06 335	0.08 506	0.07 451

ICVP	0.15 543	0.09 498	0.12 347	0.22 647	0.09 404	0.17 541	0.21 638	0.25 518	0.23 495	0.18 532	0.30 618	0.26 611	0.18 593	0.17 536	0.14 500	0.09 547	0.07 557	0.08 458	0.07 440	0.07 432	0.07 451
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.14 497	0.08 409	0.15 498	0.16 242	0.09 404	0.13 421	0.14 296	0.27 559	0.34 625	0.14 427	0.21 495	0.22 563	0.13 482	0.18 561	0.14 500	0.07 392	0.05 314	0.08 458	0.06 335	0.07 432	0.07 451

RALCasStereoNet	0.10 298	0.06 137	0.09 157	0.16 242	0.08 268	0.12 363	0.14 296	0.17 318	0.11 149	0.12 364	0.17 419	0.14 424	0.10 369	0.12 341	0.11 338	0.07 392	0.06 479	0.06 237	0.05 225	0.08 506	0.07 451

sCroCo_RVC	0.12 432	0.09 498	0.23 642	0.24 680	0.11 575	0.19 585	0.14 296	0.17 318	0.14 273	0.10 282	0.13 345	0.12 368	0.07 208	0.14 438	0.11 338	0.08 478	0.08 591	0.08 458	0.08 523	0.05 203	0.07 451

HCRNet	0.16 568	0.24 719	0.12 347	0.35 740	0.11 575	0.15 485	0.17 501	0.26 537	0.22 483	0.19 551	0.24 529	0.21 545	0.14 507	0.15 466	0.13 457	0.11 624	0.07 557	0.11 630	0.10 613	0.09 571	0.07 451

xxxx	0.15 543	0.07 271	0.14 449	0.14 79	0.08 268	0.23 646	0.18 552	0.31 624	0.19 428	0.14 427	0.28 598	0.22 563	0.14 507	0.15 466	0.26 681	0.09 547	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.08 506	0.07 451

test_xeample	0.15 543	0.06 137	0.13 408	0.14 79	0.08 268	0.21 621	0.20 617	0.28 580	0.20 452	0.16 483	0.29 610	0.19 523	0.16 553	0.15 466	0.26 681	0.09 547	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.07 432	0.07 451

MMNet	0.17 590	0.09 498	0.16 535	0.20 591	0.11 575	0.27 683	0.20 617	0.25 518	0.41 667	0.22 606	0.30 618	0.21 545	0.20 623	0.17 536	0.20 605	0.06 198	0.06 479	0.07 357	0.07 440	0.08 506	0.07 451

FENet	0.13 460	0.08 409	0.12 347	0.16 242	0.08 268	0.14 458	0.15 385	0.22 451	0.23 495	0.17 502	0.23 516	0.16 470	0.12 440	0.14 438	0.15 535	0.08 478	0.05 314	0.08 458	0.08 523	0.07 432	0.07 451

GANet-RSSM	0.14 497	0.07 271	0.13 408	0.13 23	0.08 268	0.14 458	0.17 501	0.22 451	0.21 469	0.17 502	0.24 529	0.23 581	0.15 525	0.16 501	0.15 535	0.10 592	0.06 479	0.07 357	0.08 523	0.08 506	0.07 451

PSMNet-RSSM	0.14 497	0.07 271	0.13 408	0.15 141	0.08 268	0.13 421	0.16 459	0.24 499	0.24 512	0.16 483	0.28 598	0.22 563	0.14 507	0.15 466	0.13 457	0.11 624	0.06 479	0.09 548	0.12 669	0.08 506	0.07 451

GwcNet-RSSM	0.14 497	0.07 271	0.12 347	0.15 141	0.08 268	0.15 485	0.20 617	0.21 424	0.27 558	0.18 532	0.27 584	0.22 563	0.16 553	0.14 438	0.15 535	0.10 592	0.05 314	0.07 357	0.09 571	0.07 432	0.07 451

MSMDNet	0.14 497	0.08 409	0.15 498	0.17 333	0.09 404	0.14 458	0.14 296	0.29 596	0.36 639	0.14 427	0.21 495	0.21 545	0.12 440	0.17 536	0.14 500	0.07 392	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.07 432	0.07 451

CVANet_RVC	0.18 604	0.10 561	0.14 449	0.21 627	0.10 520	0.18 560	0.17 501	0.34 664	0.33 613	0.22 606	0.31 627	0.28 629	0.18 593	0.23 645	0.17 567	0.12 649	0.08 591	0.12 650	0.11 647	0.09 571	0.07 451

ccs_rob	0.14 497	0.08 409	0.15 498	0.16 242	0.09 404	0.12 363	0.14 296	0.27 559	0.34 625	0.14 427	0.21 495	0.22 563	0.13 482	0.18 561	0.14 500	0.07 392	0.05 314	0.08 458	0.07 440	0.07 432	0.07 451

AdaStereo	0.15 543	0.11 589	0.15 498	0.18 436	0.09 404	0.20 601	0.11 85	0.32 635	0.28 573	0.20 574	0.23 516	0.20 535	0.13 482	0.19 578	0.14 500	0.12 649	0.05 314	0.10 598	0.07 440	0.09 571	0.07 451
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.
StereoDRNet-Refined	0.17 590	0.12 607	0.15 498	0.20 591	0.09 404	0.18 560	0.18 552	0.26 537	0.23 495	0.26 648	0.40 682	0.22 563	0.17 577	0.21 621	0.20 605	0.08 478	0.05 314	0.09 548	0.10 613	0.07 432	0.07 451
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.19 616	0.11 589	0.20 617	0.22 647	0.10 520	0.22 630	0.22 649	0.39 704	0.37 646	0.24 629	0.32 631	0.26 611	0.21 627	0.22 634	0.24 659	0.11 624	0.07 557	0.11 630	0.10 613	0.09 571	0.07 451

StereoDRNet	0.18 604	0.11 589	0.17 567	0.22 647	0.11 575	0.21 621	0.22 649	0.37 692	0.33 613	0.24 629	0.28 598	0.30 648	0.19 610	0.20 603	0.20 605	0.09 547	0.08 591	0.11 630	0.09 571	0.09 571	0.07 451

DLCB_ROB	0.18 604	0.10 561	0.15 498	0.23 671	0.11 575	0.24 651	0.18 552	0.29 596	0.28 573	0.27 654	0.28 598	0.28 629	0.24 650	0.19 578	0.20 605	0.08 478	0.08 591	0.09 548	0.09 571	0.07 432	0.07 451

SCION-MonSter(vits)	0.14 497	0.06 137	0.05 2	0.15 141	0.05 2	0.07 48	0.10 46	0.27 559	0.41 667	0.05 2	0.33 644	0.14 424	0.16 553	0.20 603	0.19 598	0.08 478	0.06 479	0.17 703	0.15 701	0.07 432	0.08 524

MWSP-net	0.15 543	0.08 409	0.17 567	0.17 333	0.10 520	0.16 517	0.23 661	0.29 596	0.32 605	0.18 532	0.19 458	0.17 492	0.13 482	0.18 561	0.14 500	0.08 478	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.07 432	0.08 524

FAST (zero-shot)	0.09 217	0.06 137	0.11 297	0.19 520	0.13 635	0.07 48	0.13 217	0.12 106	0.08 42	0.08 172	0.06 31	0.08 231	0.07 208	0.10 148	0.10 245	0.07 392	0.06 479	0.06 237	0.07 440	0.05 203	0.08 524

HLF11	0.11 352	0.05 48	0.13 408	0.12 7	0.08 268	0.14 458	0.11 85	0.22 451	0.10 112	0.12 364	0.23 516	0.11 346	0.11 407	0.14 438	0.13 457	0.08 478	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.08 506	0.08 524

HLf8	0.11 352	0.05 48	0.13 408	0.11 1	0.08 268	0.15 485	0.12 131	0.22 451	0.15 301	0.13 399	0.17 419	0.12 368	0.10 369	0.14 438	0.12 410	0.09 547	0.05 314	0.05 63	0.05 225	0.08 506	0.08 524

Select-FE	0.11 352	0.06 137	0.20 617	0.15 141	0.11 575	0.11 308	0.13 217	0.21 424	0.18 408	0.09 231	0.11 302	0.10 315	0.06 78	0.12 341	0.09 129	0.07 392	0.05 314	0.07 357	0.08 523	0.06 344	0.08 524

coex_refinement	0.14 497	0.07 271	0.12 347	0.17 333	0.10 520	0.15 485	0.15 385	0.26 537	0.29 580	0.18 532	0.20 471	0.22 563	0.17 577	0.16 501	0.18 585	0.08 478	0.05 314	0.06 237	0.06 335	0.09 571	0.08 524

S2M2_L	0.09 217	0.08 409	0.11 297	0.13 23	0.10 520	0.08 108	0.06 1	0.10 45	0.10 112	0.10 282	0.09 207	0.10 315	0.09 320	0.11 238	0.11 338	0.13 675	0.07 557	0.08 458	0.09 571	0.10 604	0.08 524
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.13 460	0.11 589	0.12 347	0.19 520	0.12 612	0.15 485	0.15 385	0.22 451	0.20 452	0.15 454	0.16 395	0.14 424	0.16 553	0.14 438	0.13 457	0.07 392	0.05 314	0.08 458	0.06 335	0.10 604	0.08 524

ITSA-stereo	0.15 543	0.10 561	0.14 449	0.19 520	0.08 268	0.12 363	0.14 296	0.30 611	0.49 710	0.17 502	0.19 458	0.22 563	0.15 525	0.17 536	0.16 551	0.10 592	0.06 479	0.08 458	0.08 523	0.08 506	0.08 524

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 352	0.05 48	0.11 297	0.15 141	0.13 635	0.13 421	0.16 459	0.23 475	0.17 374	0.10 282	0.12 325	0.10 315	0.07 208	0.11 238	0.09 129	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.06 335	0.07 432	0.08 524

test_sample6	0.14 497	0.08 409	0.13 408	0.16 242	0.08 268	0.17 541	0.19 593	0.25 518	0.17 374	0.17 502	0.27 584	0.19 523	0.14 507	0.15 466	0.13 457	0.08 478	0.05 314	0.08 458	0.07 440	0.08 506	0.08 524

test_sample5	0.14 497	0.08 409	0.14 449	0.16 242	0.08 268	0.18 560	0.18 552	0.25 518	0.17 374	0.17 502	0.27 584	0.18 507	0.14 507	0.16 501	0.13 457	0.08 478	0.05 314	0.08 458	0.07 440	0.08 506	0.08 524

test_sample4	0.14 497	0.08 409	0.14 449	0.15 141	0.08 268	0.19 585	0.18 552	0.26 537	0.17 374	0.16 483	0.25 558	0.18 507	0.14 507	0.16 501	0.13 457	0.08 478	0.06 479	0.08 458	0.06 335	0.08 506	0.08 524

test_sample3	0.14 497	0.08 409	0.15 498	0.14 79	0.09 404	0.19 585	0.17 501	0.26 537	0.18 408	0.16 483	0.22 507	0.19 523	0.15 525	0.17 536	0.13 457	0.08 478	0.06 479	0.07 357	0.06 335	0.09 571	0.08 524

CAS++	0.11 352	0.07 271	0.11 297	0.14 79	0.09 404	0.12 363	0.14 296	0.24 499	0.14 273	0.11 319	0.09 207	0.11 346	0.07 208	0.14 438	0.09 129	0.11 624	0.09 628	0.09 548	0.07 440	0.07 432	0.08 524
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.14 497	0.08 409	0.14 449	0.16 242	0.08 268	0.18 560	0.18 552	0.25 518	0.17 374	0.17 502	0.27 584	0.18 507	0.14 507	0.16 501	0.13 457	0.08 478	0.05 314	0.08 458	0.07 440	0.08 506	0.08 524

mmx	0.14 497	0.09 498	0.14 449	0.16 242	0.08 268	0.17 541	0.17 501	0.27 559	0.25 534	0.15 454	0.25 558	0.19 523	0.13 482	0.14 438	0.20 605	0.08 478	0.06 479	0.09 548	0.08 523	0.08 506	0.08 524

xxx	0.14 497	0.09 498	0.14 449	0.16 242	0.08 268	0.17 541	0.17 501	0.27 559	0.25 534	0.15 454	0.25 558	0.19 523	0.13 482	0.14 438	0.20 605	0.08 478	0.06 479	0.09 548	0.08 523	0.08 506	0.08 524

GMStereo_Zeroshot	0.16 568	0.13 635	0.24 646	0.20 591	0.10 520	0.17 541	0.13 217	0.29 596	0.25 534	0.23 619	0.32 631	0.25 601	0.11 407	0.19 578	0.14 500	0.09 547	0.06 479	0.11 630	0.06 335	0.12 645	0.08 524

ToySt	0.17 590	0.11 589	0.18 593	0.17 333	0.11 575	0.16 517	0.25 693	0.24 499	0.33 613	0.19 551	0.24 529	0.26 611	0.24 650	0.19 578	0.20 605	0.07 392	0.08 591	0.09 548	0.10 613	0.09 571	0.08 524

riskmin	0.11 352	0.06 137	0.13 408	0.14 79	0.08 268	0.14 458	0.14 296	0.18 353	0.14 273	0.11 319	0.14 361	0.16 470	0.11 407	0.14 438	0.12 410	0.09 547	0.05 314	0.07 357	0.05 225	0.08 506	0.08 524

ssnet_v2	0.17 590	0.10 561	0.17 567	0.17 333	0.11 575	0.21 621	0.21 638	0.33 655	0.25 534	0.22 606	0.22 507	0.27 619	0.18 593	0.22 634	0.20 605	0.11 624	0.09 628	0.09 548	0.09 571	0.08 506	0.08 524

HBP-ISP	0.18 604	0.13 635	0.16 535	0.15 141	0.11 575	0.08 108	0.13 217	0.28 580	0.29 580	0.22 606	0.33 644	0.21 545	0.25 659	0.23 645	0.17 567	0.14 689	0.16 726	0.21 723	0.17 716	0.10 604	0.08 524

CRFU-Net	0.16 568	0.08 409	0.14 449	0.17 333	0.09 404	0.19 585	0.14 296	0.26 537	0.20 452	0.28 669	0.27 584	0.29 638	0.17 577	0.19 578	0.17 567	0.09 547	0.09 628	0.07 357	0.07 440	0.08 506	0.08 524

GANet-ADL	0.13 460	0.07 271	0.15 498	0.17 333	0.10 520	0.18 560	0.15 385	0.30 611	0.20 452	0.13 399	0.18 447	0.19 523	0.12 440	0.16 501	0.13 457	0.08 478	0.06 479	0.06 237	0.05 225	0.07 432	0.08 524

ASMatch	0.11 352	0.06 137	0.13 408	0.16 242	0.10 520	0.07 48	0.14 296	0.17 318	0.17 374	0.12 364	0.16 395	0.16 470	0.10 369	0.13 400	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.06 237	0.05 225	0.04 54	0.08 524

Pruner-Stereo	0.11 352	0.07 271	0.12 347	0.17 333	0.09 404	0.06 17	0.12 131	0.17 318	0.17 374	0.13 399	0.19 458	0.13 401	0.09 320	0.11 238	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.06 344	0.08 524

DeepStereo_RVC	0.11 352	0.08 409	0.16 535	0.18 436	0.08 268	0.08 108	0.12 131	0.17 318	0.12 193	0.13 399	0.14 361	0.12 368	0.12 440	0.12 341	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.07 432	0.08 524

CRE-IMP	0.11 352	0.09 498	0.16 535	0.19 520	0.08 268	0.10 250	0.12 131	0.18 353	0.10 112	0.14 427	0.13 345	0.13 401	0.12 440	0.12 341	0.11 338	0.07 392	0.04 26	0.08 458	0.06 335	0.08 506	0.08 524

LMCR-Stereo	0.15 543	0.08 409	0.13 408	0.21 627	0.09 404	0.17 541	0.20 617	0.27 559	0.19 428	0.24 629	0.24 529	0.23 581	0.17 577	0.20 603	0.17 567	0.07 392	0.06 479	0.08 458	0.06 335	0.10 604	0.08 524

GEStereo_RVC	0.17 590	0.12 607	0.15 498	0.22 647	0.11 575	0.19 585	0.17 501	0.32 635	0.48 701	0.20 574	0.25 558	0.17 492	0.13 482	0.21 621	0.16 551	0.10 592	0.06 479	0.08 458	0.07 440	0.09 571	0.08 524

222	0.16 568	0.07 271	0.14 449	0.14 79	0.08 268	0.24 651	0.18 552	0.30 611	0.20 452	0.17 502	0.28 598	0.17 492	0.16 553	0.15 466	0.40 744	0.10 592	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.07 432	0.08 524

RAFT + AFF	0.13 460	0.07 271	0.20 617	0.20 591	0.10 520	0.14 458	0.24 676	0.26 537	0.20 452	0.11 319	0.10 247	0.12 368	0.10 369	0.15 466	0.12 410	0.07 392	0.06 479	0.09 548	0.08 523	0.06 344	0.08 524

Syn2CoEx	0.21 641	0.16 666	0.27 661	0.29 726	0.14 657	0.26 673	0.20 617	0.33 655	0.31 598	0.28 669	0.36 656	0.27 619	0.25 659	0.19 578	0.24 659	0.16 709	0.12 679	0.14 679	0.11 647	0.09 571	0.08 524

psm_up	0.18 604	0.10 561	0.18 593	0.20 591	0.11 575	0.17 541	0.19 593	0.37 692	0.34 625	0.21 590	0.28 598	0.29 638	0.24 650	0.20 603	0.22 634	0.09 547	0.10 650	0.11 630	0.11 647	0.08 506	0.08 524

CFNet-ft	0.14 497	0.07 271	0.15 498	0.12 7	0.09 404	0.16 517	0.18 552	0.22 451	0.24 512	0.17 502	0.26 575	0.24 587	0.14 507	0.16 501	0.14 500	0.11 624	0.06 479	0.08 458	0.09 571	0.09 571	0.08 524

DSFCA	0.16 568	0.09 498	0.14 449	0.16 242	0.10 520	0.20 601	0.19 593	0.28 580	0.31 598	0.23 619	0.24 529	0.22 563	0.15 525	0.19 578	0.20 605	0.10 592	0.07 557	0.09 548	0.09 571	0.08 506	0.08 524

DMCA-RVC	0.17 590	0.10 561	0.15 498	0.24 680	0.11 575	0.18 560	0.18 552	0.25 518	0.24 512	0.21 590	0.26 575	0.25 601	0.27 673	0.18 561	0.20 605	0.12 649	0.08 591	0.13 665	0.10 613	0.10 604	0.08 524

STTStereo	0.18 604	0.12 607	0.27 661	0.20 591	0.11 575	0.16 517	0.21 638	0.29 596	0.23 495	0.21 590	0.30 618	0.29 638	0.18 593	0.20 603	0.19 598	0.12 649	0.11 663	0.11 630	0.14 684	0.09 571	0.08 524

ADCRef	0.19 616	0.12 607	0.41 709	0.20 591	0.12 612	0.22 630	0.18 552	0.32 635	0.36 639	0.26 648	0.32 631	0.17 492	0.23 644	0.24 655	0.24 659	0.07 392	0.06 479	0.09 548	0.09 571	0.08 506	0.08 524

GANet	0.21 641	0.12 607	0.21 627	0.24 680	0.13 635	0.22 630	0.22 649	0.41 714	0.26 548	0.31 689	0.42 699	0.37 692	0.28 684	0.23 645	0.22 634	0.10 592	0.12 679	0.10 598	0.09 571	0.10 604	0.08 524

TDLM	0.17 590	0.12 607	0.13 408	0.24 680	0.10 520	0.18 560	0.18 552	0.36 686	0.30 590	0.21 590	0.28 598	0.28 629	0.18 593	0.23 645	0.18 585	0.11 624	0.07 557	0.10 598	0.10 613	0.08 506	0.08 524

CFNet_RVC	0.14 497	0.07 271	0.15 498	0.12 7	0.09 404	0.16 517	0.18 552	0.22 451	0.24 512	0.17 502	0.26 575	0.24 587	0.14 507	0.16 501	0.14 500	0.11 624	0.06 479	0.08 458	0.09 571	0.09 571	0.08 524

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 590	0.10 561	0.22 633	0.20 591	0.10 520	0.15 485	0.18 552	0.31 624	0.25 534	0.21 590	0.30 618	0.25 601	0.17 577	0.21 621	0.20 605	0.09 547	0.06 479	0.08 458	0.08 523	0.07 432	0.08 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	0.20 628	0.21 708	0.23 642	0.20 591	0.10 520	0.19 585	0.17 501	0.36 686	0.25 534	0.27 654	0.33 644	0.27 619	0.24 650	0.20 603	0.20 605	0.15 693	0.12 679	0.17 703	0.14 684	0.10 604	0.08 524

iResNetv2_ROB	0.14 497	0.08 409	0.15 498	0.16 242	0.08 268	0.16 517	0.12 131	0.25 518	0.35 634	0.21 590	0.29 610	0.24 587	0.13 482	0.14 438	0.14 500	0.06 198	0.05 314	0.06 237	0.04 72	0.09 571	0.08 524

MDST_ROB	0.22 650	0.10 561	0.17 567	0.18 436	0.11 575	0.37 720	0.19 593	0.43 725	0.41 667	0.39 714	0.39 676	0.29 638	0.21 627	0.26 664	0.18 585	0.11 624	0.10 650	0.14 679	0.11 647	0.10 604	0.08 524

iResNet_ROB	0.14 497	0.07 271	0.13 408	0.14 79	0.07 159	0.18 560	0.14 296	0.26 537	0.31 598	0.22 606	0.25 558	0.23 581	0.15 525	0.15 466	0.13 457	0.07 392	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.08 506	0.08 524

LGCAT	0.08 113	0.04 1	0.10 232	0.11 1	0.06 45	0.07 48	0.12 131	0.07 8	0.08 42	0.09 231	0.07 94	0.07 157	0.08 270	0.12 341	0.11 338	0.10 592	0.09 628	0.04 1	0.05 225	0.04 54	0.09 573

DNS	0.09 217	0.06 137	0.08 78	0.14 79	0.06 45	0.06 17	0.12 131	0.12 106	0.09 77	0.08 172	0.08 166	0.08 231	0.05 16	0.17 536	0.11 338	0.07 392	0.05 314	0.07 357	0.03 1	0.13 665	0.09 573

DN	0.10 298	0.05 48	0.09 157	0.14 79	0.09 404	0.12 363	0.18 552	0.17 318	0.16 343	0.08 172	0.09 207	0.08 231	0.06 78	0.08 33	0.09 129	0.11 624	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.07 432	0.09 573

Selective-IGEV-i16pc	0.13 460	0.06 137	0.13 408	0.15 141	0.11 575	0.38 723	0.16 459	0.23 475	0.16 343	0.10 282	0.15 382	0.09 277	0.06 78	0.13 400	0.10 245	0.10 592	0.08 591	0.06 237	0.07 440	0.09 571	0.09 573

MultiAttention	0.29 706	0.08 409	0.14 449	0.19 520	0.12 612	1.45 783	1.33 789	0.36 686	0.37 646	0.19 551	0.21 495	0.24 587	0.11 407	0.38 724	0.18 585	0.06 198	0.05 314	0.08 458	0.08 523	0.10 604	0.09 573

FlowAnything_test	0.11 352	0.08 409	0.14 449	0.15 141	0.09 404	0.07 48	0.14 296	0.20 397	0.11 149	0.09 231	0.09 207	0.12 368	0.12 440	0.13 400	0.11 338	0.09 547	0.06 479	0.09 548	0.09 571	0.06 344	0.09 573

w-ln-seven-2	0.20 628	0.14 648	0.37 701	0.22 647	0.12 612	0.20 601	0.21 638	0.28 580	0.37 646	0.25 642	0.37 662	0.27 619	0.22 636	0.21 621	0.23 646	0.08 478	0.08 591	0.09 548	0.09 571	0.10 604	0.09 573

G2L-ROB	0.13 460	0.06 137	0.13 408	0.13 23	0.08 268	0.14 458	0.16 459	0.25 518	0.18 408	0.19 551	0.18 447	0.20 535	0.14 507	0.17 536	0.16 551	0.08 478	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.08 506	0.09 573

YMNet	0.20 628	0.12 607	0.19 605	0.20 591	0.14 657	0.26 673	0.23 661	0.32 635	0.34 625	0.27 654	0.34 649	0.30 648	0.18 593	0.18 561	0.22 634	0.10 592	0.13 694	0.10 598	0.10 613	0.08 506	0.09 573

YMNet_1	0.20 628	0.12 607	0.19 605	0.20 591	0.14 657	0.26 673	0.23 661	0.32 635	0.34 625	0.27 654	0.34 649	0.30 648	0.18 593	0.18 561	0.22 634	0.10 592	0.13 694	0.10 598	0.10 613	0.08 506	0.09 573

rvit_stereo_0075_2	0.17 590	0.12 607	0.25 651	0.23 671	0.16 688	0.13 421	0.10 46	0.30 611	0.27 558	0.20 574	0.28 598	0.22 563	0.15 525	0.18 561	0.13 457	0.16 709	0.10 650	0.17 703	0.10 613	0.10 604	0.09 573

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 352	0.05 48	0.14 449	0.15 141	0.20 724	0.09 177	0.17 501	0.21 424	0.15 301	0.11 319	0.14 361	0.10 315	0.07 208	0.10 148	0.08 41	0.06 198	0.05 314	0.07 357	0.07 440	0.07 432	0.09 573

MyStereo8	0.12 432	0.07 271	0.15 498	0.15 141	0.09 404	0.18 560	0.14 296	0.19 384	0.22 483	0.12 364	0.18 447	0.11 346	0.10 369	0.16 501	0.18 585	0.07 392	0.05 314	0.07 357	0.05 225	0.08 506	0.09 573

CFNet_ucs	0.15 543	0.08 409	0.16 535	0.16 242	0.11 575	0.14 458	0.14 296	0.30 611	0.34 625	0.16 483	0.24 529	0.23 581	0.14 507	0.18 561	0.15 535	0.09 547	0.06 479	0.08 458	0.07 440	0.09 571	0.09 573

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 604	0.09 498	0.29 674	0.15 141	0.10 520	0.22 630	0.20 617	0.26 537	0.39 658	0.25 642	0.42 699	0.24 587	0.15 525	0.20 603	0.19 598	0.07 392	0.05 314	0.06 237	0.05 225	0.10 604	0.09 573

NINENet	0.16 568	0.10 561	0.15 498	0.17 333	0.11 575	0.19 585	0.14 296	0.40 708	0.36 639	0.18 532	0.21 495	0.16 470	0.13 482	0.15 466	0.13 457	0.08 478	0.08 591	0.10 598	0.07 440	0.10 604	0.09 573

AASNet	0.16 568	0.08 409	0.12 347	0.19 520	0.09 404	0.18 560	0.15 385	0.37 692	0.37 646	0.19 551	0.23 516	0.20 535	0.16 553	0.17 536	0.20 605	0.10 592	0.08 591	0.08 458	0.07 440	0.09 571	0.09 573

AACVNet	0.16 568	0.08 409	0.14 449	0.15 141	0.10 520	0.18 560	0.15 385	0.23 475	0.24 512	0.27 654	0.27 584	0.28 629	0.17 577	0.19 578	0.16 551	0.09 547	0.07 557	0.09 548	0.07 440	0.10 604	0.09 573

HHNet	0.11 352	0.06 137	0.16 535	0.15 141	0.14 657	0.07 48	0.13 217	0.20 397	0.17 374	0.14 427	0.25 558	0.11 346	0.08 270	0.13 400	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.08 458	0.06 335	0.05 203	0.09 573

GMM-Stereo	0.11 352	0.07 271	0.10 232	0.18 436	0.09 404	0.08 108	0.15 385	0.23 475	0.16 343	0.11 319	0.15 382	0.13 401	0.11 407	0.11 238	0.11 338	0.05 56	0.04 26	0.08 458	0.07 440	0.06 344	0.09 573

Prome-Stereo	0.11 352	0.06 137	0.10 232	0.18 436	0.08 268	0.12 363	0.15 385	0.22 451	0.13 239	0.12 364	0.17 419	0.13 401	0.08 270	0.12 341	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.06 344	0.09 573

ADLNet	0.16 568	0.08 409	0.15 498	0.16 242	0.10 520	0.16 517	0.17 501	0.32 635	0.27 558	0.22 606	0.27 584	0.24 587	0.16 553	0.18 561	0.21 625	0.10 592	0.06 479	0.10 598	0.10 613	0.08 506	0.09 573

GES	0.14 497	0.08 409	0.16 535	0.15 141	0.10 520	0.13 421	0.13 217	0.28 580	0.25 534	0.16 483	0.23 516	0.18 507	0.13 482	0.16 501	0.13 457	0.08 478	0.07 557	0.07 357	0.06 335	0.08 506	0.09 573

aanetorigin	0.22 650	0.17 677	0.56 733	0.17 333	0.10 520	0.15 485	0.19 593	0.20 397	0.33 613	0.49 733	0.48 711	0.29 638	0.27 673	0.20 603	0.23 646	0.08 478	0.07 557	0.08 458	0.07 440	0.10 604	0.09 573

EDNetEfficient	0.29 706	0.24 719	1.13 776	0.18 436	0.10 520	0.19 585	0.20 617	0.20 397	0.60 737	0.74 762	0.56 730	0.31 661	0.39 725	0.22 634	0.30 708	0.09 547	0.07 557	0.08 458	0.07 440	0.11 627	0.09 573

CCAANet	0.14 497	0.06 137	0.14 449	0.17 333	0.09 404	0.16 517	0.13 217	0.30 611	0.24 512	0.16 483	0.32 631	0.18 507	0.17 577	0.17 536	0.14 500	0.06 198	0.05 314	0.09 548	0.09 571	0.06 344	0.09 573

NVstereo2D	0.19 616	0.10 561	0.15 498	0.17 333	0.15 677	0.28 690	0.23 661	0.44 727	0.42 678	0.15 454	0.27 584	0.25 601	0.19 610	0.22 634	0.17 567	0.09 547	0.06 479	0.10 598	0.08 523	0.15 698	0.09 573

DISCO	0.19 616	0.09 498	0.22 633	0.17 333	0.10 520	0.25 662	0.18 552	0.27 559	0.44 690	0.22 606	0.31 627	0.33 674	0.26 665	0.28 679	0.28 697	0.08 478	0.06 479	0.07 357	0.07 440	0.09 571	0.09 573

NaN_ROB	0.22 650	0.19 695	0.24 646	0.25 693	0.13 635	0.29 694	0.26 704	0.33 655	0.41 667	0.31 689	0.31 627	0.32 670	0.23 644	0.30 688	0.21 625	0.11 624	0.17 732	0.10 598	0.10 613	0.08 506	0.09 573

FBW_ROB	0.24 674	0.17 677	0.22 633	0.26 699	0.14 657	0.25 662	0.22 649	0.41 714	0.41 667	0.41 721	0.41 693	0.42 711	0.27 673	0.31 689	0.23 646	0.09 547	0.14 705	0.14 679	0.12 669	0.11 627	0.09 573

PWCDC_ROB	0.20 628	0.13 635	0.22 633	0.24 680	0.11 575	0.19 585	0.15 385	0.33 655	0.54 723	0.29 678	0.50 716	0.21 545	0.15 525	0.27 667	0.20 605	0.11 624	0.09 628	0.10 598	0.08 523	0.11 627	0.09 573

PSMNet_ROB	0.21 641	0.11 589	0.15 498	0.27 712	0.15 677	0.24 651	0.35 746	0.43 725	0.37 646	0.27 654	0.32 631	0.32 670	0.22 636	0.21 621	0.26 681	0.12 649	0.08 591	0.13 665	0.11 647	0.09 571	0.09 573

DNSM	0.09 217	0.05 48	0.07 29	0.14 79	0.06 45	0.07 48	0.13 217	0.12 106	0.11 149	0.09 231	0.09 207	0.08 231	0.05 16	0.18 561	0.14 500	0.07 392	0.05 314	0.05 63	0.04 72	0.13 665	0.10 605

Selective-IGEV-i16pb	0.14 497	0.08 409	0.17 567	0.15 141	0.11 575	0.41 728	0.16 459	0.28 580	0.23 495	0.11 319	0.20 471	0.10 315	0.07 208	0.17 536	0.12 410	0.10 592	0.07 557	0.06 237	0.08 523	0.09 571	0.10 605

MSAF-DinoV2	0.22 650	0.11 589	0.23 642	0.17 333	0.10 520	0.27 683	0.16 459	0.37 692	0.55 724	0.21 590	0.27 584	0.47 726	0.27 673	0.35 711	0.39 741	0.09 547	0.06 479	0.07 357	0.09 571	0.12 645	0.10 605

z-mn7	0.24 674	0.14 648	0.45 715	0.19 520	0.13 635	0.28 690	0.25 693	0.34 664	0.62 740	0.27 654	0.56 730	0.29 638	0.24 650	0.32 696	0.25 669	0.08 478	0.08 591	0.08 458	0.08 523	0.10 604	0.10 605

w-ln-seven	0.24 674	0.14 648	0.55 730	0.19 520	0.14 657	0.26 673	0.22 649	0.35 679	0.60 737	0.29 678	0.39 676	0.30 648	0.22 636	0.21 621	0.26 681	0.09 547	0.09 628	0.11 630	0.10 613	0.11 627	0.10 605

test_sample7	0.15 543	0.10 561	0.16 535	0.14 79	0.11 575	0.16 517	0.16 459	0.27 559	0.23 495	0.20 574	0.20 471	0.24 587	0.19 610	0.16 501	0.16 551	0.12 649	0.06 479	0.10 598	0.09 571	0.10 604	0.10 605

iinet-f	0.16 568	0.06 137	0.45 715	0.14 79	0.10 520	0.21 621	0.14 296	0.27 559	0.23 495	0.21 590	0.24 529	0.21 545	0.15 525	0.18 561	0.21 625	0.09 547	0.07 557	0.07 357	0.06 335	0.09 571	0.10 605

Wz-Net-MNSev	0.22 650	0.13 635	0.31 679	0.20 591	0.14 657	0.36 719	0.24 676	0.33 655	0.44 690	0.28 669	0.40 682	0.38 696	0.19 610	0.24 655	0.25 669	0.09 547	0.07 557	0.09 548	0.09 571	0.12 645	0.10 605

FTStereo	0.12 432	0.06 137	0.14 449	0.18 436	0.09 404	0.07 48	0.15 385	0.21 424	0.18 408	0.12 364	0.24 529	0.12 368	0.12 440	0.13 400	0.13 457	0.05 56	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.06 344	0.10 605

GrayStereo	0.11 352	0.06 137	0.11 297	0.19 520	0.09 404	0.09 177	0.16 459	0.18 353	0.17 374	0.14 427	0.17 419	0.17 492	0.11 407	0.12 341	0.11 338	0.05 56	0.05 314	0.07 357	0.06 335	0.05 203	0.10 605

sAnonymous2	0.13 460	0.12 607	0.24 646	0.20 591	0.12 612	0.17 541	0.13 217	0.26 537	0.21 469	0.11 319	0.11 302	0.13 401	0.08 270	0.10 148	0.10 245	0.09 547	0.05 314	0.08 458	0.06 335	0.15 698	0.10 605

CroCo_RVC	0.13 460	0.12 607	0.24 646	0.20 591	0.12 612	0.17 541	0.13 217	0.26 537	0.21 469	0.11 319	0.11 302	0.13 401	0.08 270	0.10 148	0.10 245	0.09 547	0.05 314	0.08 458	0.06 335	0.15 698	0.10 605

EDNetEfficientorigin	7.91 796	0.31 744	153.02 826	0.19 520	0.09 404	0.21 621	0.16 459	0.22 451	0.59 733	0.72 757	0.67 741	0.42 711	0.50 748	0.24 655	0.39 741	0.08 478	0.07 557	0.08 458	0.07 440	0.12 645	0.10 605

GwcNet	0.20 628	0.13 635	0.19 605	0.18 436	0.12 612	0.24 651	0.19 593	0.35 679	0.43 685	0.20 574	0.32 631	0.33 674	0.20 623	0.22 634	0.24 659	0.11 624	0.09 628	0.09 548	0.09 571	0.09 571	0.10 605

HGLStereo	0.17 590	0.08 409	0.19 605	0.17 333	0.12 612	0.18 560	0.18 552	0.31 624	0.32 605	0.21 590	0.32 631	0.25 601	0.18 593	0.19 578	0.20 605	0.09 547	0.09 628	0.07 357	0.07 440	0.09 571	0.10 605

DMCA	0.14 497	0.09 498	0.16 535	0.19 520	0.09 404	0.15 485	0.17 501	0.23 475	0.27 558	0.14 427	0.19 458	0.17 492	0.18 593	0.15 466	0.17 567	0.10 592	0.06 479	0.08 458	0.06 335	0.09 571	0.10 605

FADNet-RVC-Resample	0.16 568	0.11 589	0.31 679	0.22 647	0.11 575	0.19 585	0.14 296	0.25 518	0.24 512	0.24 629	0.27 584	0.20 535	0.15 525	0.16 501	0.15 535	0.07 392	0.08 591	0.12 650	0.10 613	0.09 571	0.10 605

FADNet_RVC	0.16 568	0.14 648	0.40 706	0.20 591	0.11 575	0.13 421	0.13 217	0.26 537	0.22 483	0.21 590	0.23 516	0.20 535	0.17 577	0.14 438	0.16 551	0.08 478	0.08 591	0.12 650	0.09 571	0.11 627	0.10 605

SuperB	0.20 628	0.10 561	0.56 733	0.16 242	0.09 404	0.18 560	0.18 552	0.24 499	0.50 713	0.26 648	0.39 676	0.17 492	0.21 627	0.22 634	0.21 625	0.08 478	0.06 479	0.06 237	0.06 335	0.12 645	0.10 605

AF-Net	0.22 650	0.17 677	0.17 567	0.26 699	0.13 635	0.25 662	0.24 676	0.32 635	0.50 713	0.25 642	0.33 644	0.38 696	0.26 665	0.28 679	0.25 669	0.11 624	0.10 650	0.16 700	0.11 647	0.11 627	0.10 605

Nwc_Net	0.23 667	0.16 666	0.21 627	0.25 693	0.14 657	0.24 651	0.26 704	0.37 692	0.38 653	0.22 606	0.41 693	0.30 648	0.28 684	0.28 679	0.25 669	0.11 624	0.10 650	0.17 703	0.20 729	0.10 604	0.10 605

ADCL	0.24 674	0.11 589	0.47 720	0.22 647	0.12 612	0.34 709	0.29 727	0.29 596	0.56 727	0.24 629	0.46 707	0.30 648	0.30 696	0.29 685	0.29 701	0.08 478	0.07 557	0.09 548	0.09 571	0.10 604	0.10 605

ADCP+	0.20 628	0.10 561	0.33 688	0.20 591	0.12 612	0.22 630	0.26 704	0.31 624	0.34 625	0.26 648	0.37 662	0.22 563	0.22 636	0.27 667	0.27 689	0.09 547	0.06 479	0.08 458	0.08 523	0.09 571	0.10 605

UCFNet_RVC	0.14 497	0.08 409	0.13 408	0.11 1	0.10 520	0.20 601	0.10 46	0.24 499	0.22 483	0.17 502	0.20 471	0.23 581	0.15 525	0.17 536	0.15 535	0.12 649	0.07 557	0.10 598	0.13 680	0.11 627	0.10 605

DeepPruner_ROB	0.16 568	0.11 589	0.15 498	0.17 333	0.10 520	0.17 541	0.15 385	0.32 635	0.21 469	0.19 551	0.21 495	0.22 563	0.18 593	0.20 603	0.15 535	0.13 675	0.09 628	0.09 548	0.09 571	0.11 627	0.10 605

PWC_ROB	0.21 641	0.16 666	0.26 654	0.18 436	0.11 575	0.22 630	0.13 217	0.32 635	0.49 710	0.30 683	0.40 682	0.32 670	0.24 650	0.31 689	0.22 634	0.10 592	0.07 557	0.11 630	0.08 523	0.11 627	0.10 605

CBMV	0.19 616	0.14 648	0.17 567	0.18 436	0.10 520	0.20 601	0.11 85	0.29 596	0.30 590	0.29 678	0.30 618	0.30 648	0.23 644	0.27 667	0.19 598	0.13 675	0.15 715	0.17 703	0.16 709	0.10 604	0.10 605
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	0.27 697	0.13 635	0.18 593	0.15 141	0.11 575	0.32 699	0.24 676	0.40 708	0.36 639	0.52 735	0.57 733	0.67 747	0.40 728	0.35 711	0.26 681	0.14 689	0.13 694	0.13 665	0.11 647	0.11 627	0.10 605
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
TARStereo(FT)	0.37 724	0.26 730	0.31 679	0.42 751	0.19 719	0.77 763	1.20 786	0.42 719	0.41 667	0.33 699	0.52 718	0.48 728	0.37 719	0.32 696	0.31 717	0.17 715	0.14 705	0.21 723	0.15 701	0.22 733	0.11 633

2222	0.37 724	0.26 730	0.31 679	0.42 751	0.19 719	0.77 763	1.20 786	0.42 719	0.41 667	0.33 699	0.52 718	0.48 728	0.37 719	0.32 696	0.31 717	0.17 715	0.14 705	0.21 723	0.15 701	0.22 733	0.11 633

SCION-MonSter	0.22 650	0.17 677	0.16 535	0.25 693	0.18 711	0.34 709	0.17 501	0.28 580	0.47 700	0.23 619	0.46 707	0.20 535	0.18 593	0.25 661	0.25 669	0.09 547	0.08 591	0.23 732	0.19 724	0.11 627	0.11 633

zh-mn7	0.25 686	0.14 648	0.56 733	0.19 520	0.14 657	0.24 651	0.22 649	0.34 664	0.62 740	0.35 704	0.65 739	0.31 661	0.25 659	0.31 689	0.25 669	0.09 547	0.08 591	0.09 548	0.09 571	0.09 571	0.11 633

DDVS	0.15 543	0.10 561	0.21 627	0.16 242	0.12 612	0.15 485	0.14 296	0.25 518	0.19 428	0.18 532	0.29 610	0.27 619	0.12 440	0.19 578	0.15 535	0.09 547	0.06 479	0.09 548	0.07 440	0.11 627	0.11 633

SDNR	0.19 616	0.08 409	0.19 605	0.16 242	0.12 612	0.77 763	0.14 296	0.25 518	0.32 605	0.19 551	0.24 529	0.19 523	0.13 482	0.19 578	0.15 535	0.16 709	0.18 734	0.14 679	0.11 647	0.08 506	0.11 633

DisPM	0.11 352	0.07 271	0.12 347	0.16 242	0.09 404	0.06 17	0.13 217	0.17 318	0.17 374	0.14 427	0.20 471	0.12 368	0.10 369	0.11 238	0.10 245	0.06 198	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.06 344	0.11 633

Wz-Net-SNSev	0.25 686	0.17 677	0.44 714	0.25 693	0.14 657	0.26 673	0.23 661	0.38 700	0.56 727	0.30 683	0.55 725	0.39 704	0.26 665	0.23 645	0.30 708	0.10 592	0.09 628	0.09 548	0.10 613	0.11 627	0.11 633

Wz-Net-LNSev	0.22 650	0.16 666	0.38 703	0.21 627	0.13 635	0.25 662	0.23 661	0.32 635	0.43 685	0.30 683	0.41 693	0.31 661	0.18 593	0.22 634	0.25 669	0.10 592	0.09 628	0.08 458	0.08 523	0.12 645	0.11 633

PFNet+	0.11 352	0.06 137	0.13 408	0.16 242	0.09 404	0.05 5	0.12 131	0.17 318	0.21 469	0.16 483	0.19 458	0.14 424	0.10 369	0.11 238	0.11 338	0.08 478	0.05 314	0.09 548	0.08 523	0.06 344	0.11 633

Anonymous3	0.16 568	0.13 635	0.33 688	0.26 699	0.14 657	0.27 683	0.17 501	0.28 580	0.28 573	0.15 454	0.17 419	0.14 424	0.10 369	0.15 466	0.12 410	0.08 478	0.08 591	0.08 458	0.08 523	0.08 506	0.11 633

hitnet-ft	0.18 604	0.09 498	0.17 567	0.14 79	0.09 404	0.26 673	0.20 617	0.25 518	0.26 548	0.24 629	0.32 631	0.31 661	0.22 636	0.24 655	0.21 625	0.12 649	0.07 557	0.10 598	0.08 523	0.12 645	0.11 633

DANet	0.21 641	0.15 658	0.28 666	0.25 693	0.13 635	0.22 630	0.19 593	0.27 559	0.27 558	0.28 669	0.32 631	0.35 685	0.31 700	0.31 689	0.23 646	0.11 624	0.09 628	0.11 630	0.10 613	0.13 665	0.11 633
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CBMV_ROB	0.19 616	0.13 635	0.17 567	0.16 242	0.11 575	0.15 485	0.13 217	0.26 537	0.28 573	0.27 654	0.30 618	0.27 619	0.24 650	0.23 645	0.16 551	0.15 693	0.17 732	0.22 729	0.20 729	0.10 604	0.11 633

SANet	0.24 674	0.14 648	0.28 666	0.21 627	0.11 575	0.27 683	0.24 676	0.38 700	0.64 745	0.36 707	0.40 682	0.43 714	0.26 665	0.27 667	0.24 659	0.12 649	0.09 628	0.10 598	0.09 571	0.13 665	0.11 633

SGM_RVC	0.23 667	0.12 607	0.15 498	0.15 141	0.09 404	0.33 706	0.18 552	0.34 664	0.31 598	0.44 728	0.37 662	0.53 736	0.35 715	0.35 711	0.24 659	0.13 675	0.13 694	0.13 665	0.13 680	0.10 604	0.11 633
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PStereo	0.20 628	0.22 712	0.20 617	0.17 333	0.10 520	0.13 421	0.20 617	0.27 559	0.38 653	0.20 574	0.14 361	0.28 629	0.31 700	0.24 655	0.31 717	0.18 721	0.13 694	0.15 692	0.11 647	0.12 645	0.12 649

AANet	0.30 712	0.19 695	1.03 772	0.16 242	0.13 635	0.22 630	0.16 459	0.30 611	0.62 740	0.60 744	0.52 718	0.46 722	0.38 722	0.23 645	0.32 721	0.12 649	0.09 628	0.11 630	0.10 613	0.13 665	0.12 649

DStereoO	0.24 674	0.18 689	0.18 593	0.20 591	0.14 657	0.21 621	0.19 593	0.32 635	0.41 667	0.29 678	0.21 495	0.32 670	0.27 673	0.41 738	0.27 689	0.46 765	0.12 679	0.31 753	0.11 647	0.15 698	0.12 649

DStereoSA	0.25 686	0.19 695	0.37 701	0.26 699	0.17 704	0.22 630	0.20 617	0.49 737	0.59 733	0.22 606	0.29 610	0.29 638	0.33 707	0.39 730	0.28 697	0.12 649	0.11 663	0.16 700	0.14 684	0.14 681	0.12 649

zh-sn7	0.25 686	0.17 677	0.50 722	0.24 680	0.13 635	0.25 662	0.24 676	0.34 664	0.48 701	0.28 669	0.54 723	0.28 629	0.31 700	0.36 717	0.32 721	0.10 592	0.10 650	0.11 630	0.10 613	0.12 645	0.12 649

TCMNet	0.19 616	0.12 607	0.19 605	0.20 591	0.18 711	0.20 601	0.24 676	0.27 559	0.36 639	0.23 619	0.26 575	0.25 601	0.19 610	0.19 578	0.23 646	0.13 675	0.11 663	0.11 630	0.12 669	0.13 665	0.12 649

DCVSM-stereo	0.14 497	0.09 498	0.16 535	0.16 242	0.10 520	0.15 485	0.09 27	0.19 384	0.23 495	0.20 574	0.23 516	0.26 611	0.15 525	0.18 561	0.14 500	0.09 547	0.07 557	0.09 548	0.08 523	0.10 604	0.12 649

DualNet (step1)	0.16 568	0.12 607	0.20 617	0.12 7	0.14 657	0.17 541	0.13 217	0.27 559	0.23 495	0.20 574	0.20 471	0.24 587	0.19 610	0.16 501	0.16 551	0.15 693	0.06 479	0.14 679	0.14 684	0.14 681	0.12 649

test_sample9	0.18 604	0.12 607	0.20 617	0.12 7	0.14 657	0.17 541	0.13 217	0.27 559	0.23 495	0.20 574	0.20 471	0.24 587	0.19 610	0.19 578	0.17 567	0.15 693	0.30 762	0.14 679	0.14 684	0.14 681	0.12 649

test_sample8	0.19 616	0.12 607	0.20 617	0.12 7	0.14 657	0.17 541	0.13 217	0.31 624	0.21 469	0.27 654	0.22 507	0.36 687	0.25 659	0.19 578	0.17 567	0.15 693	0.30 762	0.14 679	0.14 684	0.14 681	0.12 649

NF-Stereo	0.11 352	0.07 271	0.13 408	0.17 333	0.09 404	0.10 250	0.14 296	0.23 475	0.19 428	0.12 364	0.17 419	0.12 368	0.11 407	0.11 238	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.06 344	0.12 649

OCTAStereo	0.11 352	0.07 271	0.13 408	0.17 333	0.09 404	0.10 250	0.14 296	0.23 475	0.19 428	0.12 364	0.17 419	0.12 368	0.11 407	0.11 238	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.06 344	0.12 649

PSM-softLoss	0.12 432	0.07 271	0.15 498	0.17 333	0.09 404	0.08 108	0.13 217	0.24 499	0.17 374	0.14 427	0.19 458	0.13 401	0.11 407	0.11 238	0.11 338	0.07 392	0.05 314	0.08 458	0.07 440	0.06 344	0.12 649

KMStereo	0.12 432	0.07 271	0.15 498	0.17 333	0.09 404	0.08 108	0.13 217	0.24 499	0.17 374	0.14 427	0.19 458	0.13 401	0.11 407	0.11 238	0.11 338	0.07 392	0.05 314	0.08 458	0.07 440	0.06 344	0.12 649

RE-Stereo	0.11 352	0.07 271	0.13 408	0.17 333	0.09 404	0.10 250	0.14 296	0.23 475	0.19 428	0.12 364	0.17 419	0.12 368	0.11 407	0.11 238	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.06 344	0.12 649

TVStereo	0.11 352	0.07 271	0.13 408	0.17 333	0.09 404	0.10 250	0.14 296	0.23 475	0.19 428	0.12 364	0.17 419	0.12 368	0.11 407	0.11 238	0.11 338	0.06 198	0.04 26	0.07 357	0.06 335	0.06 344	0.12 649

APVNet	0.22 650	0.12 607	0.19 605	0.18 436	0.14 657	0.32 699	0.31 741	0.39 704	0.32 605	0.27 654	0.40 682	0.30 648	0.29 692	0.26 664	0.25 669	0.11 624	0.12 679	0.11 630	0.14 684	0.12 645	0.12 649

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 650	0.21 708	0.24 646	0.26 699	0.11 575	0.23 646	0.14 296	0.39 704	0.24 512	0.32 695	0.36 656	0.30 648	0.21 627	0.19 578	0.21 625	0.17 715	0.14 705	0.21 723	0.16 709	0.12 645	0.12 649

ADCMid	0.25 686	0.15 658	0.40 706	0.20 591	0.14 657	0.25 662	0.26 704	0.34 664	0.38 653	0.36 707	0.44 704	0.34 681	0.40 728	0.35 711	0.33 726	0.10 592	0.09 628	0.11 630	0.11 647	0.13 665	0.12 649

SGM-ForestM	0.32 716	0.12 607	0.16 535	0.16 242	0.11 575	0.39 725	0.19 593	0.41 714	0.50 713	0.52 735	0.54 723	1.32 775	0.42 737	0.40 735	0.27 689	0.14 689	0.16 726	0.16 700	0.16 709	0.12 645	0.12 649

XPNet_ROB	0.22 650	0.11 589	0.19 605	0.22 647	0.13 635	0.22 630	0.19 593	0.34 664	0.40 664	0.30 683	0.39 676	0.39 704	0.26 665	0.26 664	0.28 697	0.15 693	0.10 650	0.10 598	0.10 613	0.13 665	0.12 649

LALA_ROB	0.25 686	0.16 666	0.22 633	0.26 699	0.17 704	0.27 683	0.27 711	0.42 719	0.37 646	0.33 699	0.38 668	0.51 732	0.26 665	0.28 679	0.27 689	0.16 709	0.09 628	0.12 650	0.11 647	0.13 665	0.12 649

SGM-Forest	0.20 628	0.14 648	0.18 593	0.19 520	0.13 635	0.20 601	0.22 649	0.33 655	0.30 590	0.24 629	0.29 610	0.28 629	0.19 610	0.23 645	0.17 567	0.15 693	0.16 726	0.15 692	0.14 684	0.12 645	0.12 649
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
VeloStereo	0.09 217	0.04 1	0.12 347	0.14 79	0.11 575	0.07 48	0.06 1	0.08 14	0.06 12	0.09 231	0.07 94	0.06 56	0.08 270	0.11 238	0.10 245	0.08 478	0.08 591	0.08 458	0.07 440	0.11 627	0.13 672

flow	0.09 217	0.04 1	0.12 347	0.14 79	0.11 575	0.07 48	0.06 1	0.08 14	0.06 12	0.09 231	0.07 94	0.06 56	0.08 270	0.12 341	0.10 245	0.08 478	0.08 591	0.08 458	0.07 440	0.11 627	0.13 672

coex-ft	3.30 784	0.34 747	59.09 825	0.18 436	0.13 635	0.26 673	0.22 649	0.27 559	0.72 754	1.90 791	0.70 747	0.44 716	0.45 743	0.29 685	0.41 747	0.09 547	0.09 628	0.12 650	0.09 571	0.14 681	0.13 672

pcwnet_v2	0.19 616	0.10 561	0.26 654	0.17 333	0.14 657	0.18 560	0.15 385	0.37 692	0.46 698	0.19 551	0.24 529	0.21 545	0.19 610	0.20 603	0.19 598	0.13 675	0.10 650	0.10 598	0.10 613	0.11 627	0.13 672

FINET	0.21 641	0.18 689	0.26 654	0.18 436	0.16 688	0.23 646	0.23 661	0.32 635	0.48 701	0.25 642	0.32 631	0.22 563	0.22 636	0.22 634	0.17 567	0.18 721	0.16 726	0.11 630	0.10 613	0.15 698	0.13 672

S-Stereo	0.20 628	0.12 607	0.25 651	0.21 627	0.13 635	0.20 601	0.18 552	0.32 635	0.43 685	0.23 619	0.36 656	0.28 629	0.30 696	0.19 578	0.22 634	0.09 547	0.12 679	0.10 598	0.10 613	0.13 665	0.13 672

G-Net	0.24 674	0.16 666	0.36 697	0.22 647	0.16 688	0.51 738	0.23 661	0.29 596	0.34 625	0.36 707	0.38 668	0.31 661	0.29 692	0.27 667	0.26 681	0.11 624	0.09 628	0.12 650	0.09 571	0.16 707	0.13 672

NCC-stereo	0.24 674	0.15 658	0.31 679	0.26 699	0.16 688	0.20 601	0.30 735	0.40 708	0.40 664	0.24 629	0.38 668	0.33 674	0.28 684	0.36 717	0.27 689	0.12 649	0.11 663	0.15 692	0.22 736	0.13 665	0.13 672

stereogan	0.22 650	0.11 589	0.21 627	0.20 591	0.12 612	0.31 698	0.19 593	0.35 679	0.44 690	0.22 606	0.39 676	0.35 685	0.27 673	0.33 701	0.22 634	0.10 592	0.12 679	0.10 598	0.10 613	0.14 681	0.13 672

edge stereo	0.22 650	0.13 635	0.20 617	0.21 627	0.13 635	0.23 646	0.16 459	0.32 635	0.42 678	0.32 695	0.40 682	0.38 696	0.35 715	0.25 661	0.24 659	0.13 675	0.11 663	0.14 679	0.11 647	0.12 645	0.13 672

Abc-Net	0.24 674	0.15 658	0.31 679	0.26 699	0.16 688	0.20 601	0.30 735	0.40 708	0.40 664	0.24 629	0.38 668	0.33 674	0.28 684	0.36 717	0.27 689	0.12 649	0.11 663	0.15 692	0.22 736	0.13 665	0.13 672
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.23 667	0.12 607	0.28 666	0.21 627	0.13 635	0.28 690	0.16 459	0.35 679	0.66 749	0.27 654	0.33 644	0.30 648	0.21 627	0.31 689	0.29 701	0.10 592	0.08 591	0.09 548	0.10 613	0.13 665	0.13 672

DeepPrunerF	0.24 674	0.17 677	0.42 711	0.26 699	0.16 688	0.22 630	0.28 717	0.37 692	0.50 713	0.26 648	0.29 610	0.24 587	0.28 684	0.21 621	0.22 634	0.15 693	0.11 663	0.20 720	0.18 722	0.12 645	0.13 672

ADCPNet	0.25 686	0.16 666	0.61 742	0.21 627	0.15 677	0.35 718	0.25 693	0.32 635	0.35 634	0.30 683	0.40 682	0.36 687	0.28 684	0.28 679	0.32 721	0.12 649	0.10 650	0.11 630	0.12 669	0.14 681	0.13 672

PA-Net	0.23 667	0.18 689	0.33 688	0.28 717	0.22 735	0.21 621	0.38 752	0.29 596	0.39 658	0.22 606	0.32 631	0.25 601	0.26 665	0.20 603	0.25 669	0.09 547	0.23 755	0.15 692	0.22 736	0.09 571	0.13 672
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.23 667	0.15 658	0.17 567	0.34 736	0.18 711	0.24 651	0.23 661	0.34 664	0.28 573	0.31 689	0.38 668	0.38 696	0.28 684	0.23 645	0.24 659	0.15 693	0.12 679	0.18 713	0.21 733	0.13 665	0.13 672

NOSS_ROB	0.19 616	0.12 607	0.18 593	0.16 242	0.12 612	0.15 485	0.12 131	0.30 611	0.32 605	0.20 574	0.22 507	0.27 619	0.23 644	0.21 621	0.16 551	0.16 709	0.18 734	0.23 732	0.21 733	0.12 645	0.13 672

ETE_ROB	0.23 667	0.17 677	0.22 633	0.25 693	0.13 635	0.26 673	0.29 727	0.31 624	0.36 639	0.28 669	0.36 656	0.45 718	0.26 665	0.27 667	0.26 681	0.11 624	0.08 591	0.12 650	0.09 571	0.14 681	0.13 672

PDISCO_ROB	0.27 697	0.16 666	0.26 654	0.28 717	0.20 724	0.32 699	0.26 704	0.44 727	0.57 729	0.28 669	0.40 682	0.45 718	0.29 692	0.33 701	0.34 728	0.12 649	0.09 628	0.17 703	0.16 709	0.17 715	0.13 672

Wz-Net-TNSev	0.29 706	0.20 702	0.65 745	0.19 520	0.15 677	0.38 723	0.27 711	0.35 679	0.55 724	0.34 703	0.42 699	0.45 718	0.38 722	0.32 696	0.30 708	0.12 649	0.13 694	0.10 598	0.12 669	0.15 698	0.14 691

UDG	0.21 641	0.17 677	0.19 605	0.23 671	0.15 677	0.30 697	0.20 617	0.33 655	0.35 634	0.23 619	0.28 598	0.31 661	0.27 673	0.20 603	0.22 634	0.15 693	0.12 679	0.13 665	0.09 571	0.14 681	0.14 691

SACVNet	0.18 604	0.12 607	0.14 449	0.17 333	0.13 635	0.22 630	0.18 552	0.31 624	0.30 590	0.23 619	0.31 627	0.30 648	0.22 636	0.22 634	0.17 567	0.11 624	0.08 591	0.10 598	0.10 613	0.12 645	0.14 691

PSM-AAD	0.11 352	0.07 271	0.10 232	0.19 520	0.09 404	0.10 250	0.15 385	0.20 397	0.13 239	0.12 364	0.14 361	0.18 507	0.11 407	0.11 238	0.10 245	0.05 56	0.05 314	0.09 548	0.08 523	0.06 344	0.14 691

FAT-Stereo	0.20 628	0.12 607	0.22 633	0.21 627	0.12 612	0.17 541	0.18 552	0.34 664	0.39 658	0.27 654	0.37 662	0.34 681	0.32 705	0.21 621	0.20 605	0.09 547	0.11 663	0.10 598	0.09 571	0.11 627	0.14 691

RP	0.21 641	0.13 635	0.21 627	0.23 671	0.11 575	0.21 621	0.20 617	0.25 518	0.44 690	0.21 590	0.38 668	0.36 687	0.24 650	0.27 667	0.25 669	0.11 624	0.12 679	0.13 665	0.12 669	0.12 645	0.14 691

WCMA_ROB	0.24 674	0.11 589	0.22 633	0.17 333	0.14 657	0.32 699	0.15 385	0.32 635	0.32 605	0.38 712	0.53 721	0.40 708	0.34 712	0.34 704	0.25 669	0.11 624	0.12 679	0.12 650	0.10 613	0.14 681	0.14 691

fsdfsdds	0.52 748	0.19 695	0.67 753	0.33 733	0.18 711	0.48 734	0.32 743	0.53 749	1.00 772	0.73 761	2.21 790	1.03 762	0.86 776	0.34 704	0.45 753	0.16 709	0.16 726	0.26 736	0.18 722	0.14 681	0.15 698

SQANet	0.23 667	0.23 715	0.30 677	0.30 728	0.19 719	0.27 683	0.13 217	0.29 596	0.33 613	0.24 629	0.37 662	0.31 661	0.22 636	0.27 667	0.23 646	0.15 693	0.10 650	0.21 723	0.16 709	0.21 727	0.15 698

LCNet	0.11 352	0.07 271	0.09 157	0.19 520	0.09 404	0.08 108	0.15 385	0.21 424	0.15 301	0.11 319	0.15 382	0.16 470	0.11 407	0.12 341	0.11 338	0.05 56	0.04 26	0.08 458	0.07 440	0.06 344	0.15 698

MFN_U_SF_RVC	0.32 716	0.21 708	0.55 730	0.30 728	0.15 677	0.34 709	0.17 501	0.52 747	0.46 698	0.46 732	0.55 725	0.59 739	0.39 725	0.35 711	0.37 735	0.15 693	0.14 705	0.18 713	0.21 733	0.16 707	0.15 698

RTS	0.45 742	0.19 695	3.26 785	0.24 680	0.15 677	0.74 757	0.20 617	0.36 686	0.76 762	0.42 724	0.43 702	0.31 661	0.41 733	0.53 754	0.35 729	0.10 592	0.08 591	0.13 665	0.12 669	0.15 698	0.15 698

RTSA	0.45 742	0.19 695	3.26 785	0.24 680	0.15 677	0.74 757	0.20 617	0.36 686	0.76 762	0.42 724	0.43 702	0.31 661	0.41 733	0.53 754	0.35 729	0.10 592	0.08 591	0.13 665	0.12 669	0.15 698	0.15 698

AnyNet_C01	0.36 723	0.25 726	1.37 779	0.22 647	0.17 704	0.48 734	0.27 711	0.35 679	0.39 658	0.39 714	0.74 751	0.46 722	0.38 722	0.45 740	0.47 755	0.13 675	0.13 694	0.13 665	0.14 684	0.14 681	0.15 698

AnyNet_C32	0.26 695	0.16 666	0.36 697	0.20 591	0.16 688	0.25 662	0.30 735	0.32 635	0.44 690	0.31 689	0.49 712	0.30 648	0.33 707	0.40 735	0.33 726	0.12 649	0.12 679	0.12 650	0.14 684	0.14 681	0.15 698

RYNet	0.22 650	0.12 607	0.22 633	0.19 520	0.17 704	0.46 730	0.26 704	0.38 700	0.48 701	0.24 629	0.28 598	0.34 681	0.23 644	0.20 603	0.30 708	0.10 592	0.06 479	0.09 548	0.09 571	0.13 665	0.15 698

CC-Net-ROB	0.28 702	0.31 744	0.36 697	0.29 726	0.15 677	0.25 662	0.19 593	0.45 730	0.33 613	0.39 714	0.37 662	0.39 704	0.31 700	0.27 667	0.26 681	0.24 750	0.19 737	0.30 752	0.23 740	0.18 720	0.15 698

CSAN	0.29 706	0.24 719	0.27 661	0.34 736	0.19 719	0.33 706	0.42 756	0.37 692	0.50 713	0.38 712	0.40 682	0.44 716	0.33 707	0.28 679	0.30 708	0.20 734	0.16 726	0.19 715	0.19 724	0.14 681	0.15 698

DispFullNet	0.27 697	0.21 708	0.65 745	0.28 717	0.16 688	0.26 673	0.17 501	0.33 655	0.58 732	0.27 654	0.38 668	0.43 714	0.23 644	0.38 724	0.23 646	0.12 649	0.06 479	0.19 715	0.11 647	0.21 727	0.15 698

UHP(ZeroShot)	1.94 780	0.24 719	1.06 773	0.34 736	0.18 711	5.35 793	0.24 676	0.86 768	4.09 795	2.33 792	11.82 806	7.01 798	2.71 795	0.87 774	0.60 765	0.17 715	0.14 705	0.19 715	0.17 716	0.21 727	0.16 710

UHP	1.94 780	0.24 719	1.06 773	0.34 736	0.18 711	5.35 793	0.24 676	0.86 768	4.09 795	2.33 792	11.82 806	7.01 798	2.71 795	0.87 774	0.60 765	0.17 715	0.14 705	0.19 715	0.17 716	0.21 727	0.16 710

DStereoFS	0.27 697	0.22 712	0.31 679	0.22 647	0.15 677	0.22 630	0.20 617	0.50 741	0.48 701	0.28 669	0.44 704	0.33 674	0.34 712	0.52 751	0.29 701	0.12 649	0.11 663	0.15 692	0.13 680	0.16 707	0.16 710

PSMNet-RUCA	0.27 697	0.33 746	0.41 709	0.36 742	0.32 754	0.18 560	0.19 593	0.42 719	0.30 590	0.33 699	0.41 693	0.39 704	0.25 659	0.31 689	0.20 605	0.18 721	0.10 650	0.25 735	0.15 701	0.21 727	0.16 710

WZ-Net	0.28 702	0.17 677	0.78 763	0.22 647	0.16 688	0.34 709	0.29 727	0.39 704	0.57 729	0.24 629	0.55 725	0.37 692	0.24 650	0.33 701	0.35 729	0.09 547	0.08 591	0.09 548	0.10 613	0.14 681	0.16 710

DDUNet	0.22 650	0.17 677	0.21 627	0.22 647	0.15 677	0.25 662	0.24 676	0.29 596	0.30 590	0.31 689	0.36 656	0.33 674	0.25 659	0.24 655	0.20 605	0.18 721	0.13 694	0.17 703	0.11 647	0.16 707	0.16 710

KYRaft	0.11 352	0.07 271	0.10 232	0.19 520	0.09 404	0.08 108	0.15 385	0.22 451	0.12 193	0.13 399	0.16 395	0.20 535	0.10 369	0.12 341	0.10 245	0.05 56	0.04 26	0.08 458	0.08 523	0.06 344	0.16 710

psmorigin	0.25 686	0.15 658	0.34 696	0.17 333	0.13 635	0.23 646	0.14 296	0.34 664	0.33 613	0.41 721	0.55 725	0.41 710	0.37 719	0.34 704	0.27 689	0.11 624	0.15 715	0.11 630	0.11 647	0.12 645	0.16 710

RGC	0.25 686	0.20 702	0.29 674	0.28 717	0.16 688	0.22 630	0.23 661	0.32 635	0.44 690	0.27 654	0.40 682	0.38 696	0.27 673	0.36 717	0.22 634	0.11 624	0.13 694	0.17 703	0.17 716	0.14 681	0.16 710

ADCS	0.29 706	0.18 689	0.45 715	0.21 627	0.17 704	0.28 690	0.23 661	0.41 714	0.63 744	0.40 717	0.49 712	0.40 708	0.36 717	0.39 730	0.40 744	0.13 675	0.12 679	0.13 665	0.14 684	0.16 707	0.16 710

DPSNet	0.28 702	0.16 666	0.31 679	0.18 436	0.13 635	0.54 740	0.42 756	0.51 744	0.67 750	0.29 678	0.38 668	0.38 696	0.29 692	0.31 689	0.23 646	0.11 624	0.10 650	0.11 630	0.08 523	0.20 724	0.16 710

UHP(FT)	0.41 732	0.25 726	0.42 711	0.37 744	0.20 724	0.59 743	0.44 760	0.51 744	0.73 758	0.54 739	0.76 754	0.70 751	0.56 754	0.50 745	0.38 737	0.18 721	0.22 753	0.22 729	0.20 729	0.20 724	0.17 721

1111	0.43 738	0.23 715	0.54 727	0.33 733	0.20 724	0.83 767	0.35 746	0.50 741	0.82 765	0.63 747	0.68 743	0.69 750	0.68 766	0.77 765	0.35 729	0.17 715	0.15 715	0.19 715	0.19 724	0.21 727	0.17 721

mmmmmm	0.41 732	0.25 726	0.42 711	0.37 744	0.20 724	0.59 743	0.44 760	0.51 744	0.73 758	0.54 739	0.76 754	0.70 751	0.56 754	0.50 745	0.38 737	0.18 721	0.22 753	0.22 729	0.20 729	0.20 724	0.17 721

ISRNet	0.18 604	0.08 409	0.19 605	0.19 520	0.13 635	0.15 485	0.12 131	0.30 611	0.32 605	0.21 590	0.25 558	0.27 619	0.17 577	0.17 536	0.20 605	0.20 734	0.08 591	0.14 679	0.14 684	0.14 681	0.17 721

Anonymous_2	0.22 650	0.17 677	0.28 666	0.15 141	0.16 688	0.32 699	0.22 649	0.22 451	0.17 374	0.23 619	0.24 529	0.26 611	0.27 673	0.27 667	0.23 646	0.22 743	0.25 758	0.17 703	0.17 716	0.17 715	0.17 721

GANetREF_RVC	0.31 714	0.34 747	0.27 661	0.35 740	0.16 688	0.32 699	0.41 753	0.48 735	0.51 720	0.35 704	0.35 653	0.34 681	0.33 707	0.39 730	0.32 721	0.27 752	0.20 740	0.29 750	0.15 701	0.18 720	0.17 721
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
ccnet	0.29 706	0.28 739	0.23 642	0.20 591	0.28 748	0.41 728	0.21 638	0.45 730	0.33 613	0.36 707	0.46 707	0.36 687	0.30 696	0.39 730	0.42 748	0.23 748	0.14 705	0.21 723	0.17 716	0.23 736	0.18 727

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 738	0.39 751	0.54 727	0.40 747	0.20 724	0.64 749	0.32 743	0.53 749	0.72 754	0.71 755	0.72 748	0.61 741	0.54 750	0.51 749	0.46 754	0.20 734	0.19 737	0.29 750	0.30 753	0.23 736	0.18 727

FADNet-RVC	0.20 628	0.20 702	0.38 703	0.21 627	0.16 688	0.20 601	0.15 385	0.26 537	0.26 548	0.26 648	0.32 631	0.26 611	0.21 627	0.22 634	0.19 598	0.12 649	0.13 694	0.12 650	0.14 684	0.13 665	0.18 727

FADNet	0.21 641	0.22 712	0.36 697	0.18 436	0.17 704	0.24 651	0.13 217	0.31 624	0.31 598	0.23 619	0.25 558	0.27 619	0.21 627	0.19 578	0.15 535	0.13 675	0.15 715	0.12 650	0.15 701	0.16 707	0.18 727

XQC	0.28 702	0.23 715	0.51 723	0.28 717	0.19 719	0.34 709	0.27 711	0.36 686	0.57 729	0.31 689	0.30 618	0.37 692	0.30 696	0.38 724	0.38 737	0.13 675	0.09 628	0.15 692	0.12 669	0.17 715	0.18 727

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 712	0.24 719	0.29 674	0.36 742	0.16 688	0.34 709	0.30 735	0.32 635	0.42 678	0.40 717	0.46 707	0.38 696	0.31 700	0.34 704	0.28 697	0.19 732	0.20 740	0.26 736	0.29 751	0.18 720	0.19 732

SHD	0.26 695	0.15 658	0.30 677	0.24 680	0.18 711	0.22 630	0.15 385	0.38 700	0.71 753	0.32 695	0.41 693	0.36 687	0.28 684	0.32 696	0.29 701	0.12 649	0.11 663	0.14 679	0.13 680	0.16 707	0.20 733

SAMSARA	0.40 730	0.28 739	0.33 688	0.55 760	0.39 755	0.82 766	1.23 788	0.47 734	0.51 720	0.36 707	0.35 653	0.55 738	0.39 725	0.38 724	0.39 741	0.15 693	0.20 740	0.15 692	0.14 684	0.23 736	0.20 733

BEATNet-Init1	0.52 748	0.27 735	0.62 743	0.30 728	0.21 731	0.76 761	0.29 727	0.54 752	0.65 748	0.86 770	0.95 765	2.07 784	0.62 763	0.56 758	0.42 748	0.18 721	0.18 734	0.23 732	0.22 736	0.22 733	0.21 735

PASM	0.32 716	0.24 719	0.48 721	0.28 717	0.27 746	0.29 694	0.30 735	0.34 664	0.49 710	0.35 704	0.39 676	0.46 722	0.34 712	0.34 704	0.35 729	0.23 748	0.25 758	0.26 736	0.28 750	0.23 736	0.21 735

MSMD_ROB	0.31 714	0.26 730	0.26 654	0.24 680	0.21 731	0.34 709	0.25 693	0.34 664	0.39 658	0.40 717	0.69 745	0.45 718	0.40 728	0.34 704	0.27 689	0.20 734	0.19 737	0.26 736	0.25 742	0.23 736	0.22 737

TARSTereo(ZeroShot)	0.72 761	0.18 689	0.56 733	0.27 712	0.21 731	1.35 781	0.25 693	0.59 758	1.65 787	0.68 751	5.01 792	1.08 766	0.81 772	0.38 724	0.30 708	0.18 721	0.15 715	0.20 720	0.19 724	0.17 715	0.23 738

TestStereooo	0.72 761	0.18 689	0.56 733	0.27 712	0.21 731	1.35 781	0.25 693	0.59 758	1.65 787	0.68 751	5.01 792	1.08 766	0.81 772	0.38 724	0.30 708	0.18 721	0.15 715	0.20 720	0.19 724	0.17 715	0.23 738

DGSMNet	0.24 674	0.19 695	0.33 688	0.21 627	0.24 740	0.24 651	0.20 617	0.35 679	0.41 667	0.24 629	0.32 631	0.38 696	0.21 627	0.29 685	0.23 646	0.12 649	0.11 663	0.14 679	0.16 709	0.23 736	0.23 738

FC-DCNN v2	0.33 719	0.27 735	0.28 666	0.26 699	0.23 738	0.37 720	0.28 717	0.40 708	0.43 685	0.45 729	0.56 730	0.51 732	0.40 728	0.37 722	0.29 701	0.21 738	0.20 740	0.27 740	0.26 743	0.25 743	0.24 741

ACVNet_1	0.44 740	0.49 756	0.60 741	0.45 754	0.28 748	0.49 736	0.27 711	0.57 756	0.72 754	0.62 746	0.58 735	0.74 754	0.49 747	0.50 745	0.35 729	0.26 751	0.24 756	0.39 757	0.29 751	0.31 755	0.24 741

FCDSN-DC	0.33 719	0.28 739	0.28 666	0.30 728	0.24 740	0.39 725	0.28 717	0.42 719	0.42 678	0.43 727	0.53 721	0.51 732	0.41 733	0.36 717	0.30 708	0.21 738	0.20 740	0.27 740	0.26 743	0.25 743	0.24 741
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 742	0.27 735	0.27 661	0.27 712	0.24 740	0.47 732	0.31 741	0.55 753	0.59 733	0.72 757	1.13 774	1.15 769	0.61 761	0.52 751	0.37 735	0.21 738	0.20 740	0.27 740	0.31 755	0.25 743	0.24 741

FC-DCNN	0.33 719	0.27 735	0.28 666	0.26 699	0.23 738	0.37 720	0.28 717	0.40 708	0.43 685	0.45 729	0.55 725	0.51 732	0.40 728	0.37 722	0.30 708	0.21 738	0.20 740	0.27 740	0.26 743	0.25 743	0.24 741

nnnnnnn	0.42 736	0.25 726	0.52 724	0.33 733	0.27 746	0.49 736	0.29 727	0.53 749	0.77 764	0.63 747	0.68 743	0.74 754	0.56 754	0.46 741	0.43 751	0.22 743	0.21 752	0.27 740	0.26 743	0.28 750	0.25 746

ELAS_RVC	0.41 732	0.29 742	0.33 688	0.28 717	0.24 740	0.54 740	0.36 748	0.49 737	0.59 733	0.72 757	0.74 751	0.65 745	0.54 750	0.54 756	0.40 744	0.22 743	0.20 740	0.27 740	0.26 743	0.26 748	0.25 746
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 732	0.29 742	0.33 688	0.27 712	0.24 740	0.60 747	0.36 748	0.50 741	0.50 713	0.71 755	0.79 757	0.67 747	0.54 750	0.51 749	0.42 748	0.22 743	0.20 740	0.27 740	0.26 743	0.26 748	0.25 746
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	0.39 727	0.53 757	0.55 730	0.45 754	0.24 740	0.47 732	0.18 552	0.49 737	0.64 745	0.42 724	0.45 706	0.60 740	0.27 673	0.34 704	0.24 659	0.33 756	0.14 705	0.48 760	0.42 762	0.30 752	0.26 749

otaku	0.39 727	0.37 750	0.52 724	0.44 753	0.28 748	0.58 742	0.24 676	0.41 714	0.62 740	0.40 717	0.49 712	0.46 722	0.33 707	0.40 735	0.32 721	0.30 753	0.30 762	0.39 757	0.33 756	0.29 751	0.28 750

Ntro	0.40 730	0.40 752	0.53 726	0.46 757	0.30 752	0.65 750	0.24 676	0.46 732	0.68 751	0.41 721	0.49 712	0.48 728	0.42 737	0.39 730	0.31 717	0.32 754	0.28 760	0.37 756	0.30 753	0.32 756	0.29 751

Consistency-Raft	0.44 740	0.40 752	0.45 715	0.37 744	0.43 759	0.46 730	0.41 753	0.57 756	0.55 724	0.32 695	0.73 749	0.33 674	0.48 746	0.42 739	0.49 757	0.39 759	0.35 767	0.45 759	0.51 769	0.42 759	0.29 751

NVStereoNet_ROB	0.46 745	0.36 749	0.46 719	0.41 749	0.28 748	0.34 709	0.34 745	0.48 735	0.60 737	0.72 757	0.93 763	0.70 751	0.66 764	0.47 742	0.60 765	0.22 743	0.33 766	0.34 755	0.34 759	0.30 752	0.30 753
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	0.39 727	0.20 702	0.39 705	0.31 732	0.22 735	0.29 694	0.43 758	0.52 747	0.96 771	0.55 741	0.79 757	0.53 736	0.59 760	0.52 751	0.38 737	0.19 732	0.14 705	0.17 703	0.14 684	0.24 742	0.31 754

MADNet+	0.75 763	0.71 767	3.70 788	0.66 764	0.41 757	0.98 772	0.97 784	0.69 763	0.73 758	0.52 735	0.57 733	0.64 743	0.68 766	0.86 773	1.01 783	0.34 757	0.36 768	0.28 749	0.23 740	0.36 758	0.31 754

LSM	0.33 719	0.20 702	0.58 738	0.26 699	0.60 772	0.34 709	0.25 693	0.42 719	0.48 701	0.45 729	0.58 735	0.42 711	0.36 717	0.35 711	0.25 669	0.12 649	0.20 740	0.14 679	0.16 709	0.19 723	0.33 756

MonStereo1	0.47 746	0.26 730	0.58 738	0.28 717	0.20 724	0.39 725	0.18 552	0.49 737	0.64 745	0.52 735	0.87 760	1.01 761	0.57 758	0.50 745	0.56 762	0.53 769	0.31 765	0.54 766	0.40 760	0.33 757	0.34 757

JetBlue	0.71 758	0.45 755	1.14 777	0.51 758	0.47 761	2.02 784	0.64 773	0.75 764	0.70 752	0.69 754	0.77 756	1.22 771	0.83 774	1.03 783	1.01 783	0.40 760	0.28 760	0.33 754	0.33 756	0.30 752	0.34 757

Selective-IGEV-i1pa	2.80 783	3.51 791	0.67 753	0.28 717	0.14 657	10.22 798	0.43 758	4.36 795	3.63 794	3.53 795	6.92 795	3.47 787	1.97 792	13.41 809	2.26 790	0.36 758	0.15 715	0.13 665	0.10 613	0.15 698	0.35 759

ACVNet_2	0.66 757	0.66 765	0.68 755	0.63 763	0.41 757	0.71 755	0.49 763	0.96 775	1.39 781	0.89 772	1.09 770	1.04 763	0.73 768	0.54 756	0.47 755	0.43 763	0.40 769	0.53 765	0.44 763	0.47 761	0.35 759

light-stereo	0.42 736	0.26 730	0.59 740	0.60 762	0.49 762	0.32 699	0.23 661	0.46 732	0.52 722	0.56 743	0.58 735	0.76 756	0.32 705	0.48 743	0.29 701	0.32 754	0.24 756	0.27 740	0.33 756	0.46 760	0.39 761

IMH-64-1	0.65 755	0.61 761	0.68 755	0.71 765	0.51 763	0.59 743	0.49 763	0.91 771	0.85 766	0.74 762	1.02 767	0.81 757	0.78 770	0.79 766	0.49 757	0.42 761	0.46 771	0.71 769	0.47 764	0.52 763	0.39 761

IMH-64	0.65 755	0.61 761	0.68 755	0.71 765	0.51 763	0.59 743	0.49 763	0.91 771	0.85 766	0.74 762	1.02 767	0.81 757	0.78 770	0.79 766	0.49 757	0.42 761	0.46 771	0.71 769	0.47 764	0.52 763	0.39 761

RainbowNet	0.54 751	0.61 761	0.70 761	0.57 761	0.43 759	0.65 750	0.37 751	0.60 760	0.87 768	0.50 734	0.66 740	0.64 743	0.47 745	0.49 744	0.43 751	0.47 766	0.48 776	0.52 764	0.41 761	0.52 763	0.40 764

IMH	0.71 758	0.64 764	0.68 755	0.76 767	0.54 765	0.69 753	0.54 767	0.98 777	1.10 774	0.82 766	1.09 770	0.89 759	0.88 778	0.87 774	0.52 761	0.44 764	0.50 780	0.75 772	0.51 769	0.56 768	0.41 765

PWCK	0.71 758	0.94 776	0.95 770	0.76 767	0.31 753	0.74 757	0.36 748	0.90 770	0.90 769	0.96 776	0.75 753	0.95 760	0.61 761	0.87 774	0.66 770	0.72 778	0.46 771	0.75 772	0.49 766	0.69 776	0.44 766

GCST	0.37 724	0.42 754	0.26 654	1.02 780	0.39 755	0.18 560	0.08 9	0.20 397	0.17 374	0.28 669	0.25 558	0.15 455	0.12 440	0.16 501	0.14 500	0.64 776	0.43 770	0.75 772	0.65 776	0.63 769	0.46 767

Selective-IGEV-i16pa	18.58 809	3.30 789	1.09 775	0.21 627	0.18 711	103.68 827	0.28 717	19.87 814	40.73 823	4.16 796	56.45 827	8.07 801	2.59 794	123.95 828	5.89 799	0.18 721	0.12 679	0.09 548	0.12 669	0.12 645	0.51 768

TorneroNet-64	0.76 764	0.72 768	0.74 762	0.78 769	0.58 771	0.91 771	0.56 768	0.84 767	1.29 778	0.66 749	0.90 761	1.40 777	0.75 769	0.85 772	0.67 773	0.49 767	0.46 771	0.72 771	0.59 772	0.67 773	0.53 769

anonymity	0.53 750	0.58 759	0.65 745	0.41 749	0.61 773	0.53 739	0.41 753	0.56 754	0.41 667	0.55 741	0.50 716	0.49 731	0.55 753	0.58 759	0.50 760	0.58 772	0.50 780	0.51 762	0.51 769	0.51 762	0.57 770

WAO-7	0.79 765	0.78 770	0.54 727	0.85 773	0.67 776	0.74 757	0.68 777	1.05 781	1.32 779	0.90 774	1.20 777	1.04 763	0.92 779	0.69 763	0.66 770	0.60 774	0.62 790	0.67 768	0.68 778	0.64 770	0.58 771

WAO-6	0.81 766	0.80 771	0.62 743	0.86 774	0.63 774	0.76 761	0.58 770	0.98 777	1.54 786	0.90 774	0.96 766	1.07 765	1.03 783	0.70 764	0.66 770	0.72 778	0.49 778	0.90 780	0.71 779	0.68 774	0.58 771

Dean	0.87 769	0.86 775	0.79 765	0.81 771	0.56 768	0.90 768	0.63 771	1.15 791	1.73 789	1.15 784	1.15 775	1.31 774	0.99 782	0.81 768	0.81 779	0.57 771	0.56 787	0.77 776	0.64 775	0.66 772	0.58 771

SPS-STEREO	0.57 753	0.58 759	0.65 745	0.45 754	0.55 767	0.62 748	0.44 760	0.62 761	0.50 713	0.68 751	0.64 738	0.66 746	0.57 758	0.61 760	0.60 765	0.62 775	0.47 775	0.51 762	0.49 766	0.55 767	0.58 771
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.56 752	0.57 758	0.65 745	0.40 747	0.54 765	0.66 752	0.49 763	0.56 754	0.45 696	0.66 749	0.69 745	0.67 747	0.56 754	0.63 761	0.56 762	0.59 773	0.48 776	0.50 761	0.50 768	0.52 763	0.58 771

LVE	0.83 768	0.85 774	0.85 768	0.80 770	0.56 768	1.04 777	0.65 774	1.05 781	1.47 784	0.96 776	1.22 778	1.10 768	0.85 775	0.83 769	0.71 775	0.49 767	0.55 786	0.76 775	0.60 774	0.65 771	0.59 776

WAO-8	0.91 770	0.81 772	0.65 745	0.94 777	0.69 777	0.90 768	0.67 775	1.07 785	1.83 791	1.06 781	1.45 780	1.30 772	1.07 784	0.84 770	0.78 776	0.74 780	0.53 783	0.86 778	0.75 780	0.69 776	0.62 777

Venus	0.91 770	0.81 772	0.65 745	0.94 777	0.69 777	0.90 768	0.67 775	1.07 785	1.83 791	1.06 781	1.45 780	1.30 772	1.07 784	0.84 770	0.78 776	0.74 780	0.53 783	0.86 778	0.75 780	0.69 776	0.62 777

TorneroNet	0.82 767	0.74 769	0.81 767	0.84 772	0.63 774	0.99 773	0.63 771	0.96 775	1.16 775	0.80 765	1.11 772	1.36 776	0.86 776	0.93 779	0.80 778	0.56 770	0.49 778	0.78 777	0.66 777	0.73 779	0.63 779

MFMNet_re	0.64 754	0.66 765	0.65 745	0.51 758	0.69 777	0.69 753	0.57 769	0.64 762	0.73 758	0.60 744	0.73 749	0.62 742	0.67 765	0.65 762	0.60 765	0.66 777	0.58 789	0.63 767	0.59 772	0.68 774	0.69 780

UNDER WATER-64	0.95 772	0.94 776	1.43 781	0.87 775	0.56 768	1.18 780	0.87 781	0.77 765	0.94 770	1.04 779	0.85 759	1.58 782	1.21 789	0.94 780	0.96 781	0.87 784	0.57 788	1.03 784	0.88 785	0.78 780	0.73 781

UNDER WATER	0.97 773	0.97 778	1.42 780	0.99 779	0.70 780	1.12 779	0.84 780	0.80 766	1.08 773	1.01 778	0.90 761	1.55 781	1.22 790	1.03 783	1.00 782	0.78 782	0.53 783	1.02 783	0.87 784	0.80 781	0.74 782

ktn	1.01 775	1.21 781	0.80 766	1.23 784	0.86 783	1.01 775	0.87 781	0.94 774	1.39 781	1.04 779	1.12 773	1.15 769	1.07 784	0.94 780	0.59 764	1.28 794	0.71 792	1.38 789	0.83 783	1.02 785	0.75 783

notaker	0.97 773	1.11 779	0.98 771	1.13 782	0.81 781	0.73 756	0.68 777	0.93 773	1.16 775	1.18 786	1.18 776	1.41 778	1.16 788	1.08 785	0.69 774	0.81 783	0.64 791	1.17 785	0.79 782	0.98 783	0.80 784

HanzoNet	1.29 778	1.26 783	1.19 778	1.12 781	0.85 782	1.02 776	0.83 779	1.03 780	1.48 785	1.64 789	1.61 782	2.50 786	1.72 791	1.61 787	1.61 786	1.26 793	0.80 793	1.31 788	1.01 787	1.02 785	0.86 785

KSHMR	1.09 776	1.17 780	0.88 769	1.25 785	1.00 785	0.99 773	0.96 783	1.13 789	1.37 780	1.16 785	1.29 779	1.41 778	0.96 781	1.01 782	0.92 780	1.03 792	1.08 794	1.20 786	1.03 788	1.01 784	0.97 786

JetRed	1.62 779	1.46 784	2.98 783	0.92 776	1.21 786	4.99 792	1.53 791	1.27 793	1.39 781	1.83 790	1.74 783	1.60 783	0.95 780	1.41 786	2.45 794	0.90 786	1.60 795	0.93 781	0.90 786	1.35 787	0.99 787

DPSimNet_ROB	1.11 777	1.23 782	0.78 763	1.13 782	0.88 784	1.10 778	1.13 785	1.16 792	1.23 777	1.43 788	1.02 767	1.41 778	1.10 787	0.90 778	1.60 785	1.46 795	0.51 782	1.21 787	1.03 788	0.90 782	1.01 788

tt	4.67 791	0.06 137	3.55 787	2.02 787	1.55 787	10.25 799	16.71 801	8.91 804	5.03 797	1.31 787	0.94 764	4.71 788	4.76 797	3.33 794	5.87 798	6.06 804	10.30 810	1.88 793	2.11 798	2.75 790	1.21 789

MADNet++	1.95 782	1.75 785	1.59 782	1.82 786	1.69 788	2.33 785	1.40 790	2.35 794	2.09 793	2.57 794	2.36 791	2.24 785	2.17 793	2.28 788	2.34 792	1.87 796	1.66 796	1.54 790	1.34 790	1.92 788	1.77 790

USTest	6.22 792	2.73 788	3.00 784	6.57 794	7.29 794	14.37 801	21.57 802	7.00 803	9.56 802	5.34 800	6.10 794	5.72 791	7.64 800	6.41 799	6.96 800	1.97 797	3.42 802	1.64 791	2.15 799	2.66 789	2.36 791

PML	8.91 799	9.34 810	6.13 795	5.35 791	6.41 793	14.99 802	23.38 808	5.27 796	6.83 798	18.04 813	28.19 822	7.67 800	6.83 799	7.85 800	5.75 797	5.35 803	1.83 797	5.95 809	1.93 797	8.64 806	2.52 792

xxxxx1	7.79 793	5.02 796	7.31 797	3.12 788	3.85 790	16.35 803	22.88 803	5.86 800	8.69 799	7.97 801	8.54 796	9.12 803	8.27 801	10.18 801	10.92 801	2.42 798	2.45 798	3.56 801	12.37 807	3.77 791	3.06 793

tt_ll	7.79 793	5.02 796	7.31 797	3.12 788	3.85 790	16.35 803	22.88 803	5.86 800	8.69 799	7.97 801	8.54 796	9.12 803	8.27 801	10.18 801	10.92 801	2.42 798	2.45 798	3.56 801	12.37 807	3.77 791	3.06 793

ff	7.79 793	5.02 796	7.31 797	3.12 788	3.85 790	16.35 803	22.88 803	5.86 800	8.69 799	7.97 801	8.54 796	9.12 803	8.27 801	10.18 801	10.92 801	2.42 798	2.45 798	3.56 801	12.37 807	3.77 791	3.06 793

TCMNet-wrong-test	3.67 790	5.48 801	3.89 791	12.18 800	11.75 802	4.65 791	3.88 792	1.06 783	0.72 754	1.09 783	2.15 789	6.30 795	0.53 749	3.43 795	2.36 793	0.89 785	0.20 740	1.87 792	1.69 791	5.57 796	3.62 796

zzzz4	3.62 786	5.55 803	4.00 794	12.27 804	11.85 806	4.49 786	3.91 793	1.10 788	0.42 678	0.85 768	2.01 786	6.20 793	0.44 740	3.00 790	2.25 788	0.94 788	0.15 715	1.93 795	1.76 792	5.70 799	3.67 797

noway2	3.60 785	5.21 799	3.74 789	12.26 802	11.84 803	4.51 788	3.91 793	1.00 779	0.48 701	0.89 772	1.98 784	6.35 797	0.41 733	2.90 789	2.47 795	0.93 787	0.13 694	1.92 794	1.77 796	5.66 797	3.67 797

noway1	3.62 786	5.55 803	3.97 792	12.27 804	11.85 806	4.50 787	3.92 795	1.09 787	0.42 678	0.85 768	2.01 786	6.22 794	0.44 740	3.00 790	2.25 788	0.94 788	0.15 715	1.93 795	1.76 792	5.70 799	3.67 797

noway3	3.64 788	5.28 800	3.79 790	12.26 802	11.84 803	4.53 789	3.92 795	1.06 783	0.48 701	0.88 771	1.98 784	6.32 796	0.46 744	3.32 793	2.57 796	0.95 791	0.15 715	1.93 795	1.76 792	5.67 798	3.69 800

noway4	3.64 788	5.53 802	3.97 792	12.24 801	11.84 803	4.58 790	3.96 797	1.14 790	0.45 696	0.82 766	2.01 786	6.19 792	0.43 739	3.04 792	2.29 791	0.94 788	0.15 715	1.93 795	1.76 792	5.75 801	3.71 801

Anonymous_1	10.96 805	7.92 805	7.46 800	10.33 797	10.06 795	18.65 809	26.34 811	11.06 807	13.44 808	9.40 804	10.05 803	9.67 808	11.23 808	10.73 804	12.72 806	6.42 805	8.38 807	5.77 806	10.61 806	12.12 807	6.77 802

iinet-test	10.48 802	8.09 806	7.54 801	10.26 795	10.94 798	18.00 807	25.26 809	11.33 808	13.28 804	9.69 805	9.85 799	9.42 806	11.17 806	11.02 805	12.78 807	6.59 806	8.30 805	5.56 804	6.56 800	6.89 802	7.02 803

IINet	10.48 802	8.09 806	7.54 801	10.26 795	10.94 798	18.00 807	25.26 809	11.33 808	13.28 804	9.69 805	9.85 799	9.42 806	11.17 806	11.02 805	12.78 807	6.59 806	8.30 805	5.56 804	6.56 800	6.89 802	7.02 803

DPSMNet_ROB	8.06 797	4.48 792	8.63 805	5.37 793	10.74 797	8.32 796	22.98 807	5.46 797	13.36 807	5.12 798	9.92 801	5.08 789	10.40 804	5.53 798	12.58 804	3.80 802	8.00 803	3.50 799	7.02 804	3.83 794	7.14 805

DGTPSM_ROB	8.06 797	4.48 792	8.63 805	5.35 791	10.72 796	8.32 796	22.97 806	5.46 797	13.35 806	5.12 798	9.92 801	5.08 789	10.40 804	5.52 797	12.58 804	3.79 801	8.00 803	3.50 799	7.02 804	3.83 794	7.14 805

DPSM_ROB	11.15 806	8.58 808	8.00 803	10.88 798	11.58 800	19.10 810	26.71 812	12.05 810	14.07 811	10.36 807	10.84 804	10.33 809	11.86 809	11.70 807	13.54 809	6.99 808	8.79 808	5.89 807	6.95 802	7.29 804	7.42 807

DPSM	11.15 806	8.58 808	8.00 803	10.88 798	11.58 800	19.10 810	26.71 812	12.05 810	14.07 811	10.36 807	10.84 804	10.33 809	11.86 809	11.70 807	13.54 809	6.99 808	8.79 808	5.89 807	6.95 802	7.29 804	7.42 807

fast-reg	22.85 819	17.43 821	19.15 816	22.22 818	24.34 820	38.36 817	53.78 818	24.23 819	28.52 821	20.55 815	22.05 820	20.54 813	23.77 815	23.21 814	27.31 817	14.18 817	17.47 813	14.33 817	14.96 817	15.81 817	14.81 809

FlowAnything	22.44 816	17.35 818	16.14 811	22.07 816	23.23 814	38.39 819	53.77 817	24.25 820	28.44 819	20.96 822	21.82 818	20.70 814	23.84 816	23.49 819	27.14 816	14.04 810	17.79 819	11.75 810	14.15 816	14.65 810	14.89 810

LSM0	22.87 820	17.28 814	18.96 814	22.19 817	29.04 822	38.42 821	53.71 816	24.28 821	28.31 815	20.78 821	21.00 811	21.43 820	24.16 822	23.50 820	27.39 819	14.09 816	17.38 812	11.84 816	14.04 814	14.73 816	14.89 810

Hybrid-DGEV	22.47 817	17.40 820	16.14 811	22.00 811	23.29 816	38.36 817	53.80 819	24.43 823	28.63 822	20.59 816	21.81 817	20.88 816	23.91 818	23.45 818	27.42 820	14.08 814	17.69 814	11.83 812	14.06 815	14.65 810	14.93 812

CasAABBNet	22.42 813	17.33 815	16.01 809	22.01 812	23.28 815	38.32 814	53.80 819	24.14 818	28.41 818	20.60 817	21.77 816	20.89 819	23.91 818	23.43 817	27.36 818	14.07 811	17.69 814	11.83 812	14.01 811	14.67 812	14.95 813

RAFT-FEzeroshot	22.43 814	17.33 815	15.98 807	22.02 813	23.31 817	38.34 815	53.82 821	24.05 816	28.39 816	20.61 818	21.76 814	20.88 816	23.92 820	23.41 815	27.42 820	14.07 811	17.69 814	11.83 812	14.02 812	14.69 813	14.97 814

RAFT-FE	22.43 814	17.33 815	15.98 807	22.02 813	23.31 817	38.34 815	53.82 821	24.05 816	28.39 816	20.61 818	21.76 814	20.88 816	23.92 820	23.41 815	27.42 820	14.07 811	17.69 814	11.83 812	14.02 812	14.69 813	14.97 814

Selective-RAFT-Error	22.47 817	17.37 819	16.09 810	22.06 815	23.34 819	38.39 819	53.83 823	24.29 822	28.47 820	20.74 820	21.83 819	20.81 815	23.90 817	23.54 821	27.53 823	14.08 814	17.69 814	11.82 811	14.00 810	14.69 813	15.00 816

zzzzzz3	32.30 822	13.60 812	18.91 813	39.10 822	40.27 825	58.35 824	74.04 825	33.28 825	42.63 824	31.37 824	33.03 823	30.65 824	36.33 826	37.51 825	43.96 826	20.73 819	26.80 823	16.52 818	20.79 821	12.34 808	15.78 817

zzz1	32.32 823	13.62 813	19.04 815	39.10 822	40.27 825	58.39 825	73.98 824	33.31 826	42.69 827	31.39 825	33.04 824	30.66 825	36.33 826	37.52 826	43.96 826	20.74 820	26.81 824	16.53 819	20.80 822	12.35 809	15.78 817

LRCNet_RVC	10.62 804	13.42 811	7.30 796	18.92 809	2.07 789	0.33 706	0.30 735	5.59 799	0.48 701	13.03 809	17.94 809	8.87 802	5.65 798	4.79 796	1.89 787	23.51 823	2.73 801	27.55 826	25.71 826	16.07 818	16.33 819

RSGM-EC	20.36 810	4.73 794	0.68 755	16.76 806	16.92 811	21.28 812	27.18 814	10.46 805	14.04 809	18.00 811	21.31 812	22.24 821	21.82 813	22.57 812	17.63 812	62.81 826	33.79 826	20.14 823	18.10 819	20.18 820	16.45 820

acva	20.36 810	4.73 794	0.68 755	16.76 806	16.92 811	21.28 812	27.18 814	10.46 805	14.04 809	18.00 811	21.31 812	22.24 821	21.82 813	22.57 812	17.63 812	62.81 826	33.79 826	20.14 823	18.10 819	20.18 820	16.45 820

HaxPig	15.71 808	18.52 822	19.18 817	16.89 808	15.89 810	7.73 795	7.60 798	13.31 812	10.82 803	15.42 810	14.91 808	15.98 811	14.92 811	15.58 810	15.98 811	18.95 818	16.73 811	19.46 822	18.08 818	19.26 819	19.05 822

zzzz2	33.88 824	26.18 824	24.44 821	33.40 820	35.10 823	58.13 822	81.44 826	37.02 827	42.64 825	31.75 826	33.25 825	31.23 826	35.81 824	34.90 823	40.56 824	21.21 821	26.75 821	18.05 820	21.21 823	22.06 822	22.50 823

noway5	33.88 824	26.18 824	24.44 821	33.40 820	35.10 823	58.13 822	81.44 826	37.02 827	42.64 825	31.75 826	33.25 825	31.23 826	35.81 824	34.90 823	40.56 824	21.21 821	26.75 821	18.05 820	21.21 823	22.06 822	22.50 823

MEDIAN_ROB	20.38 812	24.04 823	23.31 820	21.23 810	21.71 813	10.40 800	7.92 799	17.64 813	15.50 813	20.12 814	19.70 810	20.34 812	20.32 812	21.19 811	21.13 814	23.81 824	21.81 820	24.98 825	23.76 825	24.71 824	23.93 825

AVERAGE_ROB	24.90 821	29.20 826	28.14 823	24.89 819	24.64 821	17.75 806	11.12 800	21.45 815	19.93 814	25.12 823	24.46 821	25.12 823	25.46 823	24.69 822	22.83 815	29.76 825	27.13 825	28.97 827	27.95 827	29.91 825	29.47 826

test_example2	98.32 826	94.13 827	45.89 824	96.35 824	109.85 827	88.61 826	95.45 828	25.75 824	94.37 828	130.00 829	126.06 828	58.17 828	74.63 828	88.51 827	79.96 828	150.23 828	221.02 828	77.62 828	99.10 828	113.75 828	96.94 827

FSD					0.22 735	0.25 662	0.25 693	0.27 559	0.26 548	0.25 642	0.26 575	0.25 601	0.27 673	0.27 667	0.24 659	0.21 738	0.20 740	0.27 740	0.26 743	0.25 743

ccccc		285.66 828		368.85 827	370.60 828	123.16 828		115.05 829		126.68 828		122.83 829		252.94 829		384.56 829	353.86 829	254.69 829	223.00 829	425.87 829

ASD4		3.38 790

Low-res two-view benchmark