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

PSi22a	0.16 1	0.13 4	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.17 12	0.18 12	0.26 14	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 47	0.17 21	0.22 1	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 4	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 4	0.20 47	0.25 7	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 53	0.20 70	0.23 2	0.20 30	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.28 7	0.15 5	0.14 2	0.19 28	0.26 14	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 122	0.19 55	0.26 8	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.29 12	0.15 5	0.15 4	0.18 12	0.25 7	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 142	0.21 82	0.25 4	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 78	0.20 139	0.16 9	0.22 89	0.20 1	0.22 24	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 80	0.10 14	0.09 27	0.14 164	0.13 237	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 4	0.25 30	0.31 50	0.16 24	0.24 58	0.17 3	0.25 7	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 53	0.14 2	0.32 66	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.16 24	0.23 45	0.20 47	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 55	0.26 8	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.15 4	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.15 2	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.30 47	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.15 4	0.19 28	0.25 7	0.24 39	0.15 2	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.30 47	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 67	0.26 44	0.29 12	0.14 2	0.25 76	0.23 117	0.25 7	0.19 16	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 39	0.30 47	0.21 55	0.14 179	0.10 95	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.21 1	0.32 78	0.23 257	0.16 9	0.19 28	0.20 1	0.22 24	0.24 65	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 103	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 217	0.14 278	0.10 8	0.10 60

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.19 97	0.20 22	0.18 12	0.30 23	0.21 22	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 39	0.33 83	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.20 139	0.20 22	0.19 28	0.27 16	0.19 16	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 21	0.33 83	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.24 58	0.17 3	0.25 7	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 69	0.15 8	0.31 57	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.34 127	0.15 5	0.27 104	0.17 3	0.28 18	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 69	0.15 8	0.32 66	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.09 6

derf	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.32 78	0.19 97	0.21 29	0.18 12	0.30 23	0.24 39	0.17 11	0.20 21	0.28 122	0.16 17	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 228	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

qqai	0.19 16	0.14 25	0.27 57	0.32 78	0.19 97	0.22 34	0.18 12	0.30 23	0.25 55	0.18 13	0.20 21	0.29 128	0.17 21	0.33 83	0.21 55	0.13 117	0.11 228	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

MGA	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.30 24	0.20 139	0.29 138	0.18 12	0.35 55	0.27 65	0.19 19	0.21 32	0.19 26	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 97	0.25 76	0.18 12	0.42 119	0.27 65	0.19 19	0.25 72	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

DepthFocus	0.19 16	0.13 4	0.31 116	0.29 12	0.23 257	0.17 12	0.20 47	0.27 16	0.18 9	0.24 65	0.25 72	0.15 1	0.17 21	0.26 8	0.18 4	0.15 257	0.12 299	0.17 302	0.17 401	0.13 150	0.10 60

GeoVLM	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.27 104	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.20 70	0.29 29	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 16	0.14 25	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.18 15	0.21 72	0.32 38	0.28 78	0.20 21	0.35 159	0.18 20	0.17 21	0.31 57	0.24 136	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 97	0.27 104	0.19 28	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.19 55	0.29 29	0.21 55	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 4	0.25 30	0.31 50	0.16 24	0.19 18	0.17 3	0.42 119	0.24 39	0.23 52	0.21 32	0.17 6	0.16 17	0.45 191	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.08 1	0.10 8	0.11 133

S2M2_XL	0.19 16	0.18 192	0.27 57	0.27 2	0.20 139	0.15 4	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 84	0.17 6	0.17 21	0.24 3	0.21 55	0.17 369	0.16 473	0.15 217	0.13 237	0.15 269	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 16	0.14 25	0.29 80	0.34 127	0.16 24	0.26 86	0.17 3	0.32 38	0.20 20	0.21 31	0.15 5	0.23 69	0.20 70	0.32 66	0.20 30	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.11 133

dual_stereo	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.31 50	0.16 24	0.16 9	0.20 47	0.29 20	0.20 20	0.23 52	0.20 21	0.22 53	0.14 2	0.52 257	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LGCAT	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.29 12	0.19 97	0.14 2	0.19 28	0.24 6	0.18 9	0.26 87	0.20 21	0.20 35	0.19 55	0.32 66	0.21 55	0.23 522	0.18 515	0.11 4	0.14 278	0.10 8	0.19 451

MCSU-Stereo	0.20 28	0.12 2	0.22 2	0.31 50	0.14 2	0.34 222	0.24 136	0.30 23	0.18 9	0.26 87	0.35 159	0.22 53	0.17 21	0.28 15	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

CAR	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 97	0.25 76	0.18 12	0.42 119	0.27 65	0.23 52	0.25 72	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

monster-pro	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 130	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

PointNet	0.20 28	0.15 67	0.25 30	0.32 78	0.18 67	0.29 138	0.23 117	0.25 7	0.27 65	0.15 2	0.24 62	0.28 122	0.17 21	0.34 93	0.20 30	0.13 117	0.11 228	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 28	0.14 25	0.31 116	0.31 50	0.23 257	0.24 58	0.21 72	0.31 30	0.30 98	0.21 31	0.19 18	0.24 84	0.19 55	0.31 57	0.20 30	0.13 117	0.11 228	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

LACA3	0.20 28	0.17 146	0.25 30	0.29 12	0.15 5	0.32 196	0.25 150	0.29 20	0.22 24	0.23 52	0.21 32	0.21 47	0.22 96	0.44 186	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.08 1

LACA2	0.20 28	0.15 67	0.26 44	0.30 24	0.15 5	0.29 138	0.29 234	0.30 23	0.22 24	0.21 31	0.23 48	0.28 122	0.20 70	0.34 93	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.09 13	0.12 100	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 25	0.22 2	0.28 7	0.18 67	0.24 58	0.21 72	0.39 87	0.31 109	0.21 31	0.22 43	0.17 6	0.17 21	0.34 93	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.26 1	0.15 5	0.35 235	0.17 3	0.40 99	0.22 24	0.21 31	0.21 32	0.20 35	0.24 121	0.33 83	0.25 168	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 28	0.13 4	0.26 44	0.30 24	0.19 97	0.23 45	0.18 12	0.36 62	0.26 61	0.20 21	0.23 48	0.27 116	0.16 17	0.30 47	0.23 119	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.17 38	0.29 138	0.20 47	0.39 87	0.22 24	0.22 46	0.21 32	0.26 108	0.20 70	0.30 47	0.20 30	0.13 117	0.12 299	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 28	0.15 67	0.26 44	0.33 97	0.19 97	0.23 45	0.18 12	0.41 110	0.34 138	0.22 46	0.21 32	0.19 26	0.18 39	0.28 15	0.22 80	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.10 60

MonStereo	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 130	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.18 67	0.17 12	0.21 72	0.32 38	0.23 33	0.25 76	0.34 151	0.22 53	0.24 121	0.27 13	0.21 55	0.09 1	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 130	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 131	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 6	0.31 50	0.20 139	0.23 45	0.19 28	0.40 99	0.29 90	0.22 46	0.34 151	0.20 35	0.15 8	0.31 57	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.38 275	0.18 12	0.30 23	0.19 16	0.24 65	0.15 5	0.26 108	0.17 21	0.32 66	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

MonSter	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 50	0.15 5	0.22 34	0.22 89	0.39 87	0.33 130	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.38 125	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LCMNet	0.21 47	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.20 139	0.26 86	0.19 28	0.38 79	0.43 222	0.21 31	0.21 32	0.27 116	0.17 21	0.36 107	0.23 119	0.12 61	0.11 228	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 47	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.14 2	0.40 295	0.27 195	0.28 18	0.22 24	0.18 13	0.19 18	0.28 122	0.29 201	0.32 66	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 47	0.19 233	0.29 80	0.31 50	0.17 38	0.25 76	0.23 117	0.36 62	0.28 78	0.27 107	0.24 62	0.18 20	0.21 82	0.40 140	0.21 55	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

asd	0.21 47	0.18 192	0.29 80	0.32 78	0.18 67	0.27 104	0.22 89	0.35 55	0.22 24	0.31 146	0.22 43	0.19 26	0.21 82	0.44 186	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 47	0.20 280	0.29 80	0.30 24	0.17 38	0.24 58	0.26 172	0.32 38	0.28 78	0.32 161	0.28 105	0.19 26	0.17 21	0.29 29	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 47	0.20 280	0.29 80	0.30 24	0.17 38	0.24 58	0.26 172	0.32 38	0.28 78	0.32 161	0.28 105	0.19 26	0.17 21	0.29 29	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

4w-stereo	0.21 47	0.19 233	0.31 116	0.31 50	0.17 38	0.29 138	0.19 28	0.31 30	0.21 22	0.31 146	0.24 62	0.20 35	0.24 121	0.41 151	0.22 80	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 47	0.18 192	0.31 116	0.32 78	0.18 67	0.31 177	0.25 150	0.31 30	0.23 33	0.28 121	0.35 159	0.18 20	0.17 21	0.39 131	0.21 55	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 47	0.18 192	0.28 73	0.29 12	0.17 38	0.23 45	0.34 340	0.36 62	0.28 78	0.34 172	0.26 84	0.17 6	0.22 96	0.36 107	0.23 119	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 47	0.14 25	0.27 57	0.37 223	0.22 202	0.21 29	0.19 28	0.43 138	0.27 65	0.20 21	0.20 21	0.29 128	0.14 2	0.41 151	0.22 80	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.12 100	0.12 193

LG-G_1	0.21 47	0.13 4	0.30 95	0.34 127	0.16 24	0.52 376	0.17 3	0.34 52	0.18 9	0.21 31	0.21 32	0.26 108	0.19 55	0.37 117	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LG-G	0.21 47	0.13 4	0.30 95	0.34 127	0.16 24	0.52 376	0.17 3	0.34 52	0.18 9	0.21 31	0.21 32	0.26 108	0.19 55	0.37 117	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

StereoAnything_RVC	0.21 47	0.68 642	0.39 258	0.28 7	0.15 5	0.23 45	0.18 12	0.20 1	0.19 16	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 96	0.30 47	0.18 4	0.16 314	0.09 27	0.12 50	0.08 1	0.16 325	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 47	0.15 67	0.27 57	0.37 223	0.19 97	0.22 34	0.18 12	0.42 119	0.35 151	0.22 46	0.28 105	0.24 84	0.18 39	0.27 13	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 61	0.15 67	0.35 193	0.33 97	0.17 38	0.23 45	0.25 150	0.42 119	0.24 39	0.26 87	0.26 84	0.21 47	0.30 220	0.31 57	0.20 30	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 61	0.17 146	0.35 193	0.37 223	0.17 38	0.26 86	0.18 12	0.41 110	0.37 178	0.28 121	0.23 48	0.25 99	0.26 151	0.29 29	0.21 55	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 61	0.16 96	0.35 193	0.33 97	0.18 67	0.24 58	0.24 136	0.45 153	0.27 65	0.23 52	0.35 159	0.20 35	0.26 151	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

AdaDepth	0.22 61	0.17 146	0.32 137	0.37 223	0.18 67	0.34 222	0.22 89	0.33 49	0.23 33	0.21 31	0.21 32	0.20 35	0.20 70	0.56 291	0.21 55	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.12 193

qwe	0.22 61	0.18 192	0.28 73	0.31 50	0.18 67	0.29 138	0.21 72	0.38 79	0.32 123	0.35 182	0.30 120	0.20 35	0.20 70	0.43 174	0.21 55	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6

2.25w	0.22 61	0.18 192	0.31 116	0.31 50	0.18 67	0.31 177	0.18 12	0.32 38	0.31 109	0.31 146	0.37 174	0.20 35	0.22 96	0.45 191	0.24 136	0.10 14	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

4.25_new	0.22 61	0.21 320	0.32 137	0.32 78	0.18 67	0.31 177	0.27 195	0.32 38	0.24 39	0.29 134	0.27 92	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 61	0.21 320	0.32 137	0.32 78	0.18 67	0.31 177	0.27 195	0.32 38	0.24 39	0.29 134	0.27 92	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 61	0.21 320	0.32 137	0.32 78	0.18 67	0.31 177	0.27 195	0.32 38	0.24 39	0.29 134	0.27 92	0.20 35	0.23 110	0.34 93	0.23 119	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 61	0.17 146	0.30 95	0.31 50	0.19 97	0.43 327	0.24 136	0.35 55	0.24 39	0.31 146	0.27 92	0.17 6	0.22 96	0.37 117	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 61	0.18 192	0.29 80	0.30 24	0.18 67	0.27 104	0.23 117	0.37 70	0.28 78	0.31 146	0.26 84	0.22 53	0.26 151	0.50 242	0.24 136	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 61	0.18 192	0.30 95	0.32 78	0.16 24	0.28 126	0.38 426	0.38 79	0.35 151	0.32 161	0.33 140	0.17 6	0.18 39	0.29 29	0.22 80	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.12 100	0.10 60

monsterstereo	0.22 61	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.18 67	0.21 29	0.20 47	0.37 70	0.35 151	0.33 168	0.40 187	0.19 26	0.18 39	0.45 191	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.08 1

monsters	0.22 61	0.14 25	0.26 44	0.31 50	0.19 97	0.23 45	0.19 28	0.44 146	0.33 130	0.36 187	0.30 120	0.16 4	0.18 39	0.43 174	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

SGD-Stereo	0.22 61	0.15 67	0.27 57	0.31 50	0.15 5	0.29 138	0.20 47	0.37 70	0.29 90	0.24 65	0.29 117	0.21 47	0.27 166	0.36 107	0.25 168	0.16 314	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

GREAT-IGEV	0.22 61	0.15 67	0.31 116	0.29 12	0.22 202	0.21 29	0.26 172	0.33 49	0.31 109	0.20 21	0.30 120	0.22 53	0.22 96	0.47 217	0.22 80	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 61	0.15 67	0.26 44	0.33 97	0.20 139	0.61 445	0.21 72	0.30 23	0.31 109	0.23 52	0.19 18	0.18 20	0.18 39	0.41 151	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

aanet-new-90k	0.23 78	0.16 96	0.45 344	0.35 170	0.17 38	0.33 205	0.27 195	0.38 79	0.26 61	0.20 21	0.24 62	0.21 47	0.35 281	0.46 208	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 78	0.16 96	0.41 283	0.35 170	0.17 38	0.38 275	0.25 150	0.36 62	0.25 55	0.23 52	0.31 134	0.24 84	0.35 281	0.43 174	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 78	0.17 146	0.39 258	0.34 127	0.18 67	0.38 275	0.20 47	0.36 62	0.26 61	0.24 65	0.28 105	0.25 99	0.35 281	0.25 4	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 78	0.17 146	0.30 95	0.35 170	0.16 24	0.35 235	0.25 150	0.40 99	0.30 98	0.25 76	0.24 62	0.25 99	0.36 309	0.41 151	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 78	0.16 96	0.37 223	0.34 127	0.16 24	0.24 58	0.24 136	0.43 138	0.36 161	0.26 87	0.27 92	0.23 69	0.35 281	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 78	0.16 96	0.30 95	0.36 199	0.17 38	0.26 86	0.26 172	0.33 49	0.30 98	0.27 107	0.30 120	0.23 69	0.34 275	0.42 162	0.18 4	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.15 269	0.10 60

aanet-new-32k	0.23 78	0.15 67	0.32 137	0.36 199	0.18 67	0.38 275	0.21 72	0.40 99	0.24 39	0.27 107	0.23 48	0.34 170	0.35 281	0.30 47	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 78	0.15 67	0.32 137	0.36 199	0.18 67	0.38 275	0.21 72	0.40 99	0.24 39	0.27 107	0.23 48	0.34 170	0.35 281	0.30 47	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 78	0.17 146	0.40 272	0.36 199	0.17 38	0.33 205	0.22 89	0.35 55	0.27 65	0.27 107	0.23 48	0.29 128	0.34 275	0.31 57	0.22 80	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 325	0.12 193

aanet-new-24k	0.23 78	0.16 96	0.29 80	0.35 170	0.17 38	0.39 289	0.23 117	0.35 55	0.30 98	0.30 142	0.27 92	0.25 99	0.32 244	0.30 47	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.10 60

aanet-new-22k	0.23 78	0.16 96	0.30 95	0.35 170	0.18 67	0.31 177	0.19 28	0.46 161	0.42 218	0.25 76	0.23 48	0.25 99	0.30 220	0.32 66	0.22 80	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 78	0.14 25	0.27 57	0.35 170	0.18 67	0.26 86	0.26 172	0.42 119	0.38 187	0.25 76	0.43 199	0.23 69	0.28 182	0.25 4	0.22 80	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 78	0.14 25	0.31 116	0.33 97	0.18 67	0.21 29	0.33 323	0.52 202	0.42 218	0.26 87	0.33 140	0.19 26	0.30 220	0.28 15	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 78	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.35 235	0.27 195	0.45 153	0.28 78	0.28 121	0.34 151	0.40 231	0.30 220	0.33 83	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 78	0.14 25	0.27 57	0.29 12	0.17 38	0.19 18	0.20 47	0.59 244	0.45 238	0.28 121	0.26 84	0.24 84	0.17 21	0.46 208	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

WQFJA1++	0.23 78	0.15 67	0.27 57	0.30 24	0.21 170	0.31 177	0.18 12	0.36 62	0.17 8	0.25 76	0.30 120	0.29 128	0.28 182	0.40 140	0.22 80	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.42 625	0.11 133

GEAStereo	0.23 78	0.16 96	0.30 95	0.33 97	0.25 322	0.36 249	0.30 254	0.42 119	0.28 78	0.26 87	0.28 105	0.24 84	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.18 403	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.12 193

GSStereo	0.23 78	0.16 96	0.30 95	0.33 97	0.25 322	0.36 249	0.30 254	0.42 119	0.27 65	0.30 142	0.28 105	0.23 69	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.16 314	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.12 193

Zero-FE251	0.23 78	0.16 96	0.30 95	0.33 97	0.20 139	0.44 337	0.19 28	0.37 70	0.25 55	0.27 107	0.29 117	0.38 208	0.24 121	0.32 66	0.22 80	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

3.25w_new	0.23 78	0.17 146	0.32 137	0.31 50	0.17 38	0.43 327	0.20 47	0.37 70	0.30 98	0.37 194	0.28 105	0.22 53	0.25 134	0.42 162	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 78	0.17 146	0.32 137	0.31 50	0.17 38	0.43 327	0.20 47	0.37 70	0.30 98	0.37 194	0.28 105	0.22 53	0.25 134	0.42 162	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 78	0.16 96	0.32 137	0.39 293	0.21 170	0.18 15	0.21 72	0.34 52	0.26 61	0.28 121	0.51 237	0.28 122	0.29 201	0.26 8	0.24 136	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.12 193

AIO_rvc	0.23 78	0.16 96	0.32 137	0.34 127	0.19 97	0.26 86	0.33 323	0.40 99	0.22 24	0.26 87	0.24 62	0.34 170	0.15 8	0.51 250	0.24 136	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

AIO_test	0.23 78	0.16 96	0.28 73	0.34 127	0.20 139	0.30 157	0.39 448	0.38 79	0.25 55	0.25 76	0.28 105	0.32 153	0.22 96	0.38 125	0.25 168	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 78	0.14 25	0.26 44	0.32 78	0.19 97	0.12 1	0.17 3	0.29 20	0.29 90	0.21 31	0.15 5	0.22 53	0.22 96	0.40 140	0.22 80	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.15 269	0.86 672

Anonymus	0.24 103	0.14 25	0.29 80	0.37 223	0.23 257	0.30 157	0.22 89	0.39 87	0.32 123	0.23 52	0.20 21	0.38 208	0.26 151	0.45 191	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.13 237	0.12 100	0.13 242

TS12	0.24 103	0.15 67	0.29 80	0.37 223	0.17 38	0.32 196	0.26 172	0.42 119	0.24 39	0.31 146	0.51 237	0.25 99	0.27 166	0.40 140	0.29 260	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.10 60

aanet-new-60k	0.24 103	0.16 96	0.48 396	0.36 199	0.17 38	0.39 289	0.24 136	0.36 62	0.30 98	0.24 65	0.25 72	0.26 108	0.32 244	0.45 191	0.18 4	0.10 14	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-78k	0.24 103	0.17 146	0.51 438	0.36 199	0.16 24	0.26 86	0.29 234	0.36 62	0.29 90	0.22 46	0.29 117	0.23 69	0.37 316	0.42 162	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 103	0.19 233	0.39 258	0.41 373	0.17 38	0.33 205	0.22 89	0.41 110	0.37 178	0.27 107	0.23 48	0.22 53	0.35 281	0.29 29	0.24 136	0.12 61	0.08 2	0.14 164	0.11 148	0.16 325	0.11 133

Foundation-i1b	0.24 103	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.40 295	0.26 172	0.48 174	0.25 55	0.31 146	0.33 140	0.40 231	0.30 220	0.35 103	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 103	0.13 4	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.40 295	0.29 234	0.49 179	0.25 55	0.33 168	0.35 159	0.40 231	0.30 220	0.34 93	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LiteMatch	0.24 103	0.17 146	0.24 16	0.37 223	0.20 139	0.27 104	0.27 195	0.31 30	0.24 39	0.21 31	0.20 21	0.29 128	0.40 341	0.29 29	0.43 415	0.16 314	0.10 95	0.15 217	0.13 237	0.14 202	0.14 289

Selective-IGEV-i32	0.24 103	0.18 192	0.35 193	0.35 170	0.19 97	0.27 104	0.25 150	0.55 219	0.23 33	0.27 107	0.25 72	0.34 170	0.19 55	0.58 324	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.10 60

VIP-Stereo	0.24 103	0.17 146	0.29 80	0.32 78	0.21 170	0.64 472	0.19 28	0.31 30	0.37 178	0.23 52	0.30 120	0.27 116	0.19 55	0.47 217	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

gasm-f	0.24 103	0.16 96	0.27 57	0.33 97	0.25 322	0.25 76	0.36 387	0.42 119	0.28 78	0.26 87	0.35 159	0.24 84	0.30 220	0.36 107	0.23 119	0.18 403	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.15 269	0.12 193

3w_stereo	0.24 103	0.20 280	0.37 223	0.33 97	0.16 24	0.32 196	0.42 485	0.41 110	0.38 187	0.31 146	0.27 92	0.16 4	0.26 151	0.34 93	0.22 80	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.11 133

1w_stereo	0.24 103	0.15 67	0.29 80	0.34 127	0.18 67	0.31 177	0.41 475	0.40 99	0.43 222	0.31 146	0.38 177	0.17 6	0.24 121	0.45 191	0.23 119	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo	0.24 103	0.18 192	0.40 272	0.39 293	0.20 139	0.22 34	0.27 195	0.32 38	0.36 161	0.26 87	0.44 201	0.22 53	0.16 17	0.37 117	0.27 217	0.11 36	0.12 299	0.16 255	0.15 311	0.13 150	0.09 6

HUF	0.24 103	0.16 96	0.33 156	0.32 78	0.18 67	0.25 76	0.40 459	0.42 119	0.34 138	0.25 76	0.23 48	0.32 153	0.28 182	0.34 93	0.24 136	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.10 60

GIP-stereo	0.24 103	0.18 192	0.30 95	0.37 223	0.24 291	0.26 86	0.20 47	0.46 161	0.36 161	0.24 65	0.39 182	0.35 185	0.20 70	0.31 57	0.21 55	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

RAStereo	0.24 103	0.17 146	0.29 80	0.40 336	0.21 170	0.23 45	0.26 172	0.42 119	0.45 238	0.23 52	0.34 151	0.30 142	0.19 55	0.34 93	0.25 168	0.15 257	0.12 299	0.16 255	0.13 237	0.14 202	0.11 133

IGEV++	0.24 103	0.17 146	0.31 116	0.38 261	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.50 189	0.23 33	0.28 121	0.35 159	0.30 142	0.22 96	0.31 57	0.28 240	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.13 242

Selective-IGEV	0.24 103	0.18 192	0.35 193	0.35 170	0.19 97	0.27 104	0.25 150	0.55 219	0.23 33	0.27 107	0.25 72	0.34 170	0.19 55	0.58 324	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.10 60

PhaseNet	0.25 122	0.16 96	0.31 116	0.35 170	0.22 202	0.33 205	0.22 89	0.45 153	0.33 130	0.21 31	0.28 105	0.38 208	0.23 110	0.42 162	0.28 240	0.13 117	0.10 95	0.15 217	0.15 311	0.13 150	0.12 193

aanet-new-10k	0.25 122	0.18 192	0.44 331	0.38 261	0.18 67	0.45 346	0.21 72	0.44 146	0.35 151	0.27 107	0.31 134	0.25 99	0.30 220	0.28 15	0.21 55	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.16 325	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 122	0.19 233	0.38 236	0.38 261	0.17 38	0.18 15	0.25 150	0.52 202	0.49 263	0.28 121	0.30 120	0.21 47	0.33 263	0.33 83	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.17 365	0.11 133

aanet-new-8k	0.25 122	0.19 233	0.32 137	0.37 223	0.20 139	0.40 295	0.29 234	0.49 179	0.39 199	0.24 65	0.25 72	0.22 53	0.34 275	0.49 234	0.21 55	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 122	0.16 96	0.33 156	0.38 261	0.20 139	0.46 351	0.27 195	0.41 110	0.34 138	0.28 121	0.38 177	0.24 84	0.35 281	0.29 29	0.24 136	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 122	0.14 25	0.30 95	0.34 127	0.21 170	0.44 337	0.25 150	0.44 146	0.35 151	0.27 107	0.35 159	0.37 199	0.35 281	0.28 15	0.26 197	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 122	0.14 25	0.74 553	0.33 97	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.38 79	0.29 90	0.25 76	0.22 43	0.23 69	0.32 244	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 576

zero-FE	0.25 122	0.15 67	0.30 95	0.35 170	0.29 459	0.19 18	0.20 47	0.35 55	0.31 109	0.26 87	0.27 92	0.29 128	0.29 201	0.33 83	0.24 136	0.17 369	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.64 659	0.12 193

GASTEREO	0.25 122	0.16 96	0.32 137	0.40 336	0.20 139	0.22 34	0.30 254	0.43 138	0.31 109	0.37 194	0.33 140	0.22 53	0.35 281	0.41 151	0.23 119	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.11 133

MSCF	0.25 122	0.16 96	0.33 156	0.39 293	0.20 139	0.20 22	0.31 282	0.43 138	0.31 109	0.36 187	0.33 140	0.23 69	0.35 281	0.36 107	0.23 119	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.13 150	0.11 133

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 122	0.31 521	0.24 16	0.51 567	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.40 99	0.37 178	0.26 87	0.24 62	0.24 84	0.31 237	0.44 186	0.22 80	0.14 179	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.14 202	0.10 60

IGEV-RUCA	0.25 122	0.16 96	0.34 177	0.39 293	0.27 405	0.33 205	0.20 47	0.38 79	0.36 161	0.26 87	0.31 134	0.25 99	0.21 82	0.48 228	0.24 136	0.20 461	0.11 228	0.13 108	0.10 83	0.17 365	0.15 321

fffft	0.25 122	0.17 146	0.37 223	0.36 199	0.22 202	0.28 126	0.36 387	0.42 119	0.24 39	0.36 187	0.23 48	0.27 116	0.22 96	0.52 257	0.27 217	0.12 61	0.09 27	0.16 255	0.12 189	0.12 100	0.12 193
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 122	0.18 192	0.34 177	0.37 223	0.18 67	0.28 126	0.30 254	0.48 174	0.27 65	0.29 134	0.30 120	0.32 153	0.17 21	0.52 257	0.23 119	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 150	0.10 60

RSM++	0.25 122	0.18 192	0.34 177	0.36 199	0.20 139	0.28 126	0.30 254	0.51 192	0.32 123	0.25 76	0.22 43	0.37 199	0.21 82	0.50 242	0.24 136	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.14 202	0.10 60

RSM	0.25 122	0.18 192	0.33 156	0.36 199	0.20 139	0.27 104	0.34 340	0.51 192	0.27 65	0.26 87	0.23 48	0.39 217	0.21 82	0.56 291	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.14 202	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 122	0.14 25	0.74 553	0.33 97	0.19 97	0.29 138	0.22 89	0.38 79	0.29 90	0.25 76	0.22 43	0.23 69	0.32 244	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 576

MoCha-V2	0.25 122	0.15 67	0.29 80	0.40 336	0.18 67	0.27 104	0.26 172	0.49 179	0.27 65	0.36 187	0.27 92	0.33 166	0.35 281	0.49 234	0.22 80	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.11 133

EGLCR-Stereo	0.25 122	0.16 96	0.33 156	0.34 127	0.20 139	0.35 235	0.20 47	0.52 202	0.36 161	0.28 121	0.27 92	0.41 243	0.18 39	0.45 191	0.26 197	0.14 179	0.10 95	0.16 255	0.14 278	0.13 150	0.11 133

DNS	0.26 141	0.17 146	0.36 205	0.37 223	0.22 202	0.33 205	0.23 117	0.47 165	0.30 98	0.34 172	0.34 151	0.45 276	0.24 121	0.28 15	0.21 55	0.19 436	0.11 228	0.13 108	0.12 189	0.16 325	0.16 371

DF	0.26 141	0.15 67	0.38 236	0.35 170	0.19 97	0.26 86	0.26 172	0.42 119	0.27 65	0.29 134	0.49 223	0.50 302	0.22 96	0.48 228	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

aanet-new	0.26 141	0.19 233	0.34 177	0.38 261	0.25 322	0.51 371	0.24 136	0.40 99	0.30 98	0.27 107	0.27 92	0.23 69	0.36 309	0.43 174	0.22 80	0.14 179	0.09 27	0.14 164	0.10 83	0.15 269	0.12 193

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 141	0.16 96	0.30 95	0.33 97	0.22 202	0.36 249	0.32 311	0.47 165	0.48 259	0.38 206	0.51 237	0.24 84	0.18 39	0.29 29	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 189	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 141	0.16 96	0.31 116	0.34 127	0.21 170	0.33 205	0.31 282	0.45 153	0.45 238	0.40 228	0.54 256	0.24 84	0.18 39	0.36 107	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 189	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 141	0.16 96	0.30 95	0.33 97	0.22 202	0.34 222	0.31 282	0.48 174	0.50 269	0.39 219	0.54 256	0.23 69	0.19 55	0.29 29	0.23 119	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 189	0.11 36	0.10 60

Foundation-i1	0.26 141	0.14 25	0.25 30	0.33 97	0.21 170	0.39 289	0.26 172	0.60 255	0.38 187	0.35 182	0.38 177	0.44 274	0.29 201	0.32 66	0.26 197	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

gcap_with_dpt	0.26 141	0.16 96	0.32 137	0.34 127	0.21 170	0.35 235	0.36 387	0.44 146	0.41 207	0.38 206	0.54 256	0.22 53	0.21 82	0.28 15	0.22 80	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 189	0.11 36	0.10 60

NLSM3	0.26 141	0.16 96	0.30 95	0.38 261	0.21 170	0.34 222	0.27 195	0.57 231	0.47 250	0.28 121	0.35 159	0.29 128	0.24 121	0.42 162	0.27 217	0.12 61	0.10 95	0.16 255	0.15 311	0.12 100	0.10 60

DDF-Stereo	0.26 141	0.15 67	0.30 95	0.36 199	0.29 459	0.19 18	0.20 47	0.32 38	0.31 109	0.26 87	0.26 84	0.29 128	0.29 201	0.38 125	0.24 136	0.17 369	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.70 662	0.12 193

Replicate-Monster	0.26 141	0.15 67	1.07 609	0.30 24	0.17 38	0.38 275	0.19 28	0.43 138	0.39 199	0.23 52	0.21 32	0.23 69	0.21 82	0.45 191	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.09 1	0.14 289

S2M2_L	0.26 141	0.22 361	0.33 156	0.31 50	0.25 322	0.24 58	0.13 1	0.35 55	0.41 207	0.25 76	0.36 169	0.30 142	0.25 134	0.30 47	0.26 197	0.22 505	0.19 534	0.17 302	0.19 460	0.21 470	0.18 417
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 141	0.18 192	0.34 177	0.35 170	0.24 291	0.23 45	0.28 225	0.51 192	0.36 161	0.31 146	0.36 169	0.37 199	0.20 70	0.57 303	0.22 80	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 325	0.12 193

SCV	0.26 141	0.19 233	0.33 156	0.35 170	0.21 170	0.27 104	0.34 340	0.56 223	0.28 78	0.24 65	0.28 105	0.37 199	0.23 110	0.49 234	0.22 80	0.18 403	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.15 269	0.11 133

castereo++	0.26 141	0.16 96	0.26 44	0.33 97	0.19 97	0.75 519	0.20 47	0.37 70	0.47 250	0.23 52	0.23 48	0.35 185	0.28 182	0.39 131	0.19 12	0.14 179	0.09 27	0.14 164	0.09 13	0.11 36	0.10 60

SMoEStereo_RVC	0.26 141	0.19 233	0.35 193	0.35 170	0.22 202	0.36 249	0.32 311	0.39 87	0.34 138	0.37 194	0.30 120	0.33 166	0.24 121	0.53 266	0.24 136	0.12 61	0.10 95	0.16 255	0.12 189	0.12 100	0.11 133

mms	0.26 141	0.21 320	0.33 156	0.37 223	0.25 322	0.30 157	0.33 323	0.40 99	0.32 123	0.28 121	0.34 151	0.34 170	0.20 70	0.45 191	0.26 197	0.12 61	0.11 228	0.16 255	0.12 189	0.14 202	0.11 133

ours_stereo	0.26 141	0.21 320	0.33 156	0.38 261	0.23 257	0.30 157	0.33 323	0.42 119	0.38 187	0.26 87	0.34 151	0.35 185	0.23 110	0.47 217	0.27 217	0.13 117	0.11 228	0.16 255	0.12 189	0.14 202	0.10 60

Occ-G	0.26 141	0.14 25	0.28 73	0.34 127	0.20 139	0.27 104	0.34 340	0.41 110	0.31 109	0.29 134	0.43 199	0.49 297	0.25 134	0.47 217	0.28 240	0.13 117	0.11 228	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.12 193

gcap-zeroshot	0.26 141	0.16 96	0.31 116	0.33 97	0.22 202	0.36 249	0.31 282	0.47 165	0.46 243	0.38 206	0.50 227	0.24 84	0.18 39	0.28 15	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 189	0.11 36	0.10 60

test_for_model	0.26 141	0.16 96	0.31 116	0.33 97	0.22 202	0.36 249	0.32 311	0.47 165	0.48 259	0.38 206	0.51 237	0.24 84	0.18 39	0.29 29	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 189	0.11 36	0.11 133

MaDis-Stereo	0.26 141	0.18 192	0.36 205	0.36 199	0.26 370	0.27 104	0.27 195	0.43 138	0.35 151	0.27 107	0.26 84	0.41 243	0.28 182	0.40 140	0.28 240	0.16 314	0.14 410	0.16 255	0.13 237	0.14 202	0.12 193

testlalala	0.26 141	0.16 96	0.31 116	0.33 97	0.22 202	0.36 249	0.31 282	0.47 165	0.46 243	0.38 206	0.50 227	0.24 84	0.18 39	0.28 15	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 189	0.11 36	0.10 60

CroCo-Stereo	0.26 141	0.22 361	0.36 205	0.48 522	0.22 202	0.20 22	0.29 234	0.51 192	0.44 229	0.28 121	0.23 48	0.42 253	0.26 151	0.29 29	0.26 197	0.15 257	0.13 371	0.13 108	0.11 148	0.16 325	0.12 193
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
BStereo	0.27 165	0.16 96	0.88 584	0.34 127	0.22 202	0.22 34	0.31 282	0.39 87	0.41 207	0.26 87	0.24 62	0.26 108	0.19 55	0.42 162	0.28 240	0.10 14	0.12 299	0.12 50	0.16 346	0.12 100	0.14 289

tt45	0.27 165	0.17 146	0.34 177	0.35 170	0.23 257	0.38 275	0.28 225	0.46 161	0.28 78	0.40 228	0.27 92	0.38 208	0.25 134	0.57 303	0.26 197	0.13 117	0.11 228	0.16 255	0.13 237	0.12 100	0.14 289

999	0.27 165	0.16 96	0.35 193	0.36 199	0.24 291	0.31 177	0.27 195	0.49 179	0.38 187	0.26 87	0.30 120	0.39 217	0.23 110	0.63 380	0.25 168	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.14 289

Pointernet	0.27 165	0.14 25	0.33 156	0.35 170	0.23 257	0.35 235	0.21 72	0.72 362	0.38 187	0.39 219	0.36 169	0.34 170	0.25 134	0.36 107	0.25 168	0.15 257	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

trnet	0.27 165	0.14 25	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.37 261	0.23 117	0.52 202	0.72 370	0.42 240	0.51 237	0.34 170	0.26 151	0.39 131	0.25 168	0.15 257	0.11 228	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

UniTT-Stereo	0.27 165	0.17 146	0.37 223	0.40 336	0.27 405	0.30 157	0.28 225	0.39 87	0.31 109	0.29 134	0.46 210	0.27 116	0.25 134	0.47 217	0.34 313	0.17 369	0.13 371	0.13 108	0.12 189	0.14 202	0.12 193

AEACV	0.27 165	0.17 146	0.31 116	0.34 127	0.45 608	0.26 86	0.28 225	0.37 70	0.32 123	0.30 142	0.46 210	0.31 150	0.37 316	0.36 107	0.24 136	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.12 189	0.13 150	0.11 133

LoS_RVC	0.27 165	0.16 96	0.27 57	0.32 78	0.30 478	0.44 337	0.34 340	0.41 110	0.33 130	0.31 146	0.51 237	0.29 128	0.32 244	0.36 107	0.28 240	0.11 36	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.19 451

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 173	0.51 611	1.28 633	0.31 50	0.19 97	0.22 34	0.22 89	0.45 153	0.28 78	0.23 52	0.32 137	0.25 99	0.24 121	0.32 66	0.20 30	0.12 61	0.11 228	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 173	0.23 383	1.22 628	0.34 127	0.21 170	0.29 138	0.21 72	0.41 110	0.33 130	0.24 65	0.30 120	0.32 153	0.28 182	0.33 83	0.20 30	0.12 61	0.11 228	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

VMStereo-Base	0.28 173	0.16 96	0.27 57	0.30 24	0.17 38	0.30 157	0.27 195	0.50 189	0.65 335	0.32 161	0.47 216	0.42 253	0.24 121	0.41 151	0.27 217	0.15 257	0.11 228	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.14 289

water-stereo	0.28 173	0.14 25	0.29 80	0.35 170	0.19 97	0.36 249	0.23 117	0.62 267	0.38 187	0.39 219	0.62 288	0.41 243	0.35 281	0.28 15	0.27 217	0.14 179	0.13 371	0.13 108	0.12 189	0.12 100	0.10 60

castereo	0.28 173	0.16 96	0.32 137	0.35 170	0.21 170	0.40 295	0.42 485	0.50 189	0.66 339	0.26 87	0.41 190	0.37 199	0.36 309	0.33 83	0.24 136	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

fffy	0.28 173	0.21 320	0.34 177	0.37 223	0.23 257	0.33 205	0.29 234	0.51 192	0.41 207	0.32 161	0.37 174	0.39 217	0.27 166	0.50 242	0.27 217	0.12 61	0.11 228	0.16 255	0.13 237	0.14 202	0.11 133

WCG-NET	0.28 173	0.15 67	0.33 156	0.33 97	0.19 97	0.33 205	0.27 195	0.39 87	0.80 429	0.46 260	0.49 223	0.39 217	0.25 134	0.40 140	0.25 168	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.10 60

GCAP-BAT	0.28 173	0.15 67	0.42 304	0.33 97	0.21 170	0.25 76	0.25 150	0.45 153	0.54 285	0.34 172	0.42 193	0.43 264	0.27 166	0.48 228	0.24 136	0.14 179	0.11 228	0.14 164	0.12 189	0.11 36	0.12 193

MGS-Stereo	0.28 173	0.19 233	0.40 272	0.36 199	0.23 257	0.37 261	0.30 254	0.39 87	0.44 229	0.31 146	0.51 237	0.40 231	0.24 121	0.43 174	0.26 197	0.15 257	0.12 299	0.15 217	0.13 237	0.14 202	0.13 242

GCAPDPT-zeroshot	0.28 173	0.15 67	0.42 304	0.33 97	0.21 170	0.25 76	0.25 150	0.45 153	0.54 285	0.34 172	0.42 193	0.43 264	0.27 166	0.48 228	0.24 136	0.14 179	0.11 228	0.14 164	0.12 189	0.11 36	0.12 193

GCAP-Stereo	0.28 173	0.19 233	0.40 272	0.38 261	0.19 97	0.38 275	0.23 117	0.57 231	0.41 207	0.45 253	0.49 223	0.39 217	0.27 166	0.33 83	0.23 119	0.14 179	0.12 299	0.14 164	0.11 148	0.12 100	0.11 133

CES	0.28 173	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.70 659	0.37 261	0.27 195	0.48 174	0.46 243	0.34 172	0.48 219	0.27 116	0.22 96	0.39 131	0.23 119	0.13 117	0.11 228	0.12 50	0.08 1	0.13 150	0.17 398

MC-Stereo	0.28 173	0.17 146	0.32 137	0.38 261	0.20 139	0.26 86	0.26 172	0.49 179	0.37 178	0.37 194	0.61 285	0.41 243	0.31 237	0.55 280	0.25 168	0.13 117	0.09 27	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.11 133

CroCo-Stereo Lap2	0.28 173	0.24 421	0.39 258	0.50 551	0.29 459	0.20 22	0.31 282	0.49 179	0.38 187	0.24 65	0.27 92	0.46 284	0.31 237	0.39 131	0.30 267	0.14 179	0.15 441	0.16 255	0.13 237	0.16 325	0.15 321

CREStereo	0.28 173	0.15 67	0.24 16	0.27 2	0.17 38	0.37 261	0.25 150	0.51 192	0.72 370	0.42 240	0.51 237	0.32 153	0.26 151	0.38 125	0.25 168	0.16 314	0.11 228	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133
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
quiztm	0.29 188	0.19 233	0.35 193	0.40 336	0.23 257	0.27 104	0.33 323	0.63 275	0.39 199	0.45 253	0.60 279	0.39 217	0.18 39	0.40 140	0.26 197	0.14 179	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.14 202	0.10 60

DA	0.29 188	0.17 146	0.31 116	0.40 336	0.20 139	0.74 513	0.33 323	0.47 165	0.44 229	0.34 172	0.39 182	0.39 217	0.32 244	0.32 66	0.24 136	0.15 257	0.11 228	0.16 255	0.11 148	0.15 269	0.10 60

GGEV	0.29 188	0.17 146	0.31 116	0.40 336	0.20 139	0.74 513	0.33 323	0.47 165	0.44 229	0.34 172	0.39 182	0.39 217	0.32 244	0.32 66	0.24 136	0.15 257	0.11 228	0.16 255	0.11 148	0.15 269	0.10 60

FlowAnything_test	0.29 188	0.19 233	0.39 258	0.47 514	0.26 370	0.46 351	0.25 150	0.43 138	0.31 109	0.29 134	0.26 84	0.35 185	0.26 151	0.40 140	0.37 365	0.21 478	0.15 441	0.22 487	0.26 583	0.16 325	0.16 371

depthmonostereo	0.29 188	0.14 25	0.31 116	0.35 170	0.17 38	0.46 351	0.27 195	0.69 331	0.57 301	0.35 182	0.42 193	0.31 150	0.35 281	0.35 103	0.27 217	0.14 179	0.12 299	0.13 108	0.12 189	0.11 36	0.10 60

HART	0.29 188	0.16 96	0.32 137	0.40 336	0.21 170	0.32 196	0.26 172	0.62 267	0.31 109	0.33 168	0.65 298	0.41 243	0.22 96	0.55 280	0.25 168	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.11 148	0.15 269	0.11 133

ff7	0.29 188	0.21 320	0.38 236	0.36 199	0.26 370	0.31 177	0.35 365	0.62 267	0.34 138	0.38 206	0.33 140	0.32 153	0.29 201	0.58 324	0.25 168	0.14 179	0.10 95	0.17 302	0.12 189	0.14 202	0.15 321

IGEVStereo-DCA	0.29 188	0.22 361	0.38 236	0.35 170	0.27 405	0.37 261	0.35 365	0.62 267	0.34 138	0.38 206	0.30 120	0.35 185	0.27 166	0.51 250	0.22 80	0.15 257	0.12 299	0.16 255	0.12 189	0.13 150	0.15 321

ffff	0.29 188	0.21 320	0.38 236	0.36 199	0.26 370	0.31 177	0.35 365	0.62 267	0.34 138	0.38 206	0.33 140	0.32 153	0.29 201	0.58 324	0.25 168	0.14 179	0.10 95	0.17 302	0.12 189	0.14 202	0.15 321

rrr	0.29 188	0.22 361	0.41 283	0.35 170	0.27 405	0.37 261	0.32 311	0.52 202	0.42 218	0.38 206	0.30 120	0.35 185	0.27 166	0.51 250	0.22 80	0.15 257	0.12 299	0.16 255	0.13 237	0.13 150	0.14 289

11t	0.29 188	0.21 320	0.38 236	0.36 199	0.26 370	0.31 177	0.35 365	0.62 267	0.34 138	0.38 206	0.33 140	0.32 153	0.29 201	0.58 324	0.25 168	0.14 179	0.10 95	0.17 302	0.12 189	0.14 202	0.15 321

anonymousdsp	0.29 188	0.21 320	0.38 236	0.37 223	0.25 322	0.30 157	0.35 365	0.63 275	0.35 151	0.39 219	0.33 140	0.33 166	0.28 182	0.59 342	0.25 168	0.14 179	0.10 95	0.17 302	0.12 189	0.14 202	0.15 321

LoS	0.29 188	0.15 67	0.30 95	0.29 12	0.18 67	0.33 205	0.29 234	0.51 192	0.72 370	0.34 172	0.52 249	0.41 243	0.28 182	0.47 217	0.28 240	0.15 257	0.11 228	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.11 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 188	0.21 320	0.38 236	0.35 170	0.24 291	0.32 196	0.43 492	0.57 231	0.37 178	0.33 168	0.30 120	0.32 153	0.28 182	0.57 303	0.26 197	0.13 117	0.11 228	0.16 255	0.13 237	0.13 150	0.13 242

ccc-4	0.29 188	0.21 320	0.38 236	0.36 199	0.26 370	0.31 177	0.35 365	0.62 267	0.34 138	0.38 206	0.33 140	0.32 153	0.29 201	0.58 324	0.25 168	0.14 179	0.10 95	0.17 302	0.12 189	0.14 202	0.15 321

IGEV-Stereo	0.29 188	0.21 320	0.38 236	0.37 223	0.25 322	0.30 157	0.35 365	0.63 275	0.35 151	0.39 219	0.33 140	0.33 166	0.28 182	0.59 342	0.25 168	0.14 179	0.10 95	0.17 302	0.12 189	0.14 202	0.15 321
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 188	0.19 233	0.27 57	0.44 460	0.19 97	0.31 177	0.26 172	0.47 165	0.43 222	0.37 194	0.47 216	0.41 243	0.23 110	0.50 242	0.34 313	0.14 179	0.18 515	0.19 399	0.16 346	0.16 325	0.13 242

test_xeample3	0.29 188	0.21 320	0.41 283	0.35 170	0.26 370	0.35 235	0.32 311	0.56 223	0.36 161	0.43 246	0.32 137	0.34 170	0.28 182	0.54 273	0.23 119	0.14 179	0.11 228	0.16 255	0.12 189	0.14 202	0.13 242

DN	0.30 206	0.17 146	0.33 156	0.37 223	0.26 370	0.35 235	0.27 195	0.54 217	0.55 292	0.32 161	0.42 193	0.50 302	0.23 110	0.39 131	0.22 80	0.21 478	0.14 410	0.16 255	0.13 237	0.17 365	0.18 417

PSi22	0.30 206	0.18 192	0.30 95	0.36 199	0.19 97	0.30 157	0.19 28	0.42 119	0.73 377	0.27 107	0.32 137	0.57 334	0.43 357	0.77 493	0.25 168	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.14 202	0.11 133

Anonymus123	0.30 206	0.16 96	0.88 584	0.34 127	0.22 202	0.64 472	0.31 282	0.54 217	0.41 207	0.26 87	0.24 62	0.26 108	0.19 55	0.42 162	0.28 240	0.10 14	0.12 299	0.12 50	0.16 346	0.12 100	0.14 289

DilatedVolume-Stereo	0.30 206	0.15 67	0.34 177	0.33 97	0.20 139	0.53 384	0.25 150	0.56 223	0.43 222	0.56 299	0.50 227	0.35 185	0.29 201	0.49 234	0.28 240	0.13 117	0.11 228	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

MM-Stereo_test2	0.30 206	0.18 192	0.39 258	0.40 336	0.24 291	0.42 322	0.42 485	0.63 275	0.41 207	0.37 194	0.35 159	0.32 153	0.26 151	0.53 266	0.25 168	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.12 189	0.15 269	0.10 60

Reg-Stereo(zero)	0.30 206	0.16 96	0.28 73	0.34 127	0.18 67	0.32 196	0.20 47	0.63 275	0.68 349	0.50 278	0.52 249	0.51 308	0.30 220	0.45 191	0.25 168	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.11 133

CASnet	0.30 206	0.20 280	0.33 156	0.41 373	0.16 24	0.26 86	0.24 136	0.52 202	0.53 281	0.52 287	0.54 256	0.39 217	0.24 121	0.40 140	0.26 197	0.14 179	0.10 95	0.22 487	0.18 429	0.18 394	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 206	0.15 67	0.31 116	0.30 24	0.17 38	0.55 397	0.23 117	0.44 146	0.55 292	0.59 306	0.68 313	0.37 199	0.26 151	0.35 103	0.27 217	0.15 257	0.16 473	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.14 289

rvit_stereo_0081_aga	0.31 214	0.28 495	0.44 331	0.42 419	0.29 459	0.34 222	0.31 282	0.44 146	0.40 203	0.39 219	0.44 201	0.40 231	0.32 244	0.42 162	0.29 260	0.23 522	0.17 493	0.19 399	0.16 346	0.20 446	0.15 321

rvit_stereo_0080	0.31 214	0.25 447	0.40 272	0.39 293	0.28 430	0.27 104	0.46 508	0.49 179	0.44 229	0.35 182	0.42 193	0.40 231	0.28 182	0.41 151	0.33 297	0.22 505	0.17 493	0.17 302	0.16 346	0.22 493	0.15 321

WCG-NET（raft）	0.31 214	0.15 67	0.36 205	0.32 78	0.19 97	0.35 235	0.27 195	0.51 192	0.78 418	0.45 253	0.55 265	0.48 291	0.27 166	0.54 273	0.26 197	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.12 100	0.11 133

whm_eth	0.31 214	0.25 447	0.40 272	0.39 293	0.28 430	0.27 104	0.46 508	0.49 179	0.44 229	0.35 182	0.42 193	0.40 231	0.28 182	0.41 151	0.33 297	0.22 505	0.17 493	0.17 302	0.16 346	0.22 493	0.15 321

plain	0.31 214	0.20 280	0.50 423	0.39 293	0.29 459	0.27 104	0.30 254	0.44 146	0.35 151	0.31 146	0.66 305	0.30 142	0.31 237	0.65 403	0.31 275	0.17 369	0.13 371	0.20 430	0.15 311	0.17 365	0.12 193

MIF-Stereo (partial)	0.31 214	0.18 192	0.37 223	0.41 373	0.31 500	0.28 126	0.23 117	0.47 165	0.42 218	0.31 146	0.63 289	0.36 195	0.35 281	0.57 303	0.31 275	0.17 369	0.13 371	0.19 399	0.17 401	0.18 394	0.14 289

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 220	0.38 566	2.34 672	0.33 97	0.19 97	0.20 22	0.22 89	0.43 138	0.29 90	0.22 46	0.25 72	0.22 53	0.26 151	0.29 29	0.20 30	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

RT-Monster	0.32 220	0.17 146	0.30 95	0.34 127	0.26 370	0.38 275	0.20 47	0.56 223	0.76 399	0.61 317	0.64 295	0.49 297	0.28 182	0.41 151	0.30 267	0.14 179	0.11 228	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.13 242

WQFJA1	0.32 220	0.19 233	0.34 177	0.39 293	0.26 370	0.62 453	0.30 254	0.56 223	0.47 250	0.37 194	0.39 182	0.38 208	0.33 263	0.50 242	0.42 407	0.14 179	0.18 515	0.16 255	0.14 278	0.14 202	0.13 242

WQFJX	0.32 220	0.18 192	0.33 156	0.39 293	0.27 405	0.60 442	0.30 254	0.53 214	0.47 250	0.39 219	0.38 177	0.34 170	0.33 263	0.61 356	0.40 392	0.14 179	0.17 493	0.16 255	0.13 237	0.14 202	0.14 289

NLMM	0.32 220	0.19 233	0.34 177	0.39 293	0.26 370	0.62 453	0.30 254	0.56 223	0.47 250	0.37 194	0.39 182	0.38 208	0.33 263	0.49 234	0.42 407	0.14 179	0.18 515	0.16 255	0.14 278	0.14 202	0.13 242

NLSM1	0.32 220	0.18 192	0.34 177	0.39 293	0.25 322	0.66 484	0.27 195	0.57 231	0.50 269	0.37 194	0.53 253	0.29 128	0.28 182	0.54 273	0.32 284	0.16 314	0.17 493	0.18 355	0.15 311	0.14 202	0.12 193

FE-Mocha	0.32 220	0.19 233	0.50 423	0.38 261	0.27 405	0.30 157	0.20 47	0.71 356	0.36 161	0.65 350	0.56 268	0.54 321	0.25 134	0.38 125	0.22 80	0.15 257	0.10 95	0.17 302	0.16 346	0.13 150	0.12 193

rvit_stereo_0081	0.32 220	0.24 421	0.47 374	0.43 440	0.26 370	0.30 157	0.37 404	0.42 119	0.55 292	0.36 187	0.40 187	0.39 217	0.35 281	0.43 174	0.33 297	0.22 505	0.16 473	0.19 399	0.16 346	0.19 428	0.13 242

rvit_stereo_0082	0.32 220	0.24 421	0.47 374	0.43 440	0.26 370	0.30 157	0.37 404	0.42 119	0.55 292	0.36 187	0.40 187	0.39 217	0.35 281	0.43 174	0.33 297	0.22 505	0.16 473	0.19 399	0.16 346	0.19 428	0.13 242

RAFT-Stereo-weight	0.32 220	0.18 192	0.33 156	0.39 293	0.22 202	0.26 86	0.29 234	0.67 311	0.80 429	0.53 290	0.51 237	0.58 343	0.20 70	0.47 217	0.27 217	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 150	0.11 133

CAS++	0.32 220	0.24 421	0.36 205	0.37 223	0.26 370	0.28 126	0.23 117	0.87 437	0.50 269	0.47 267	0.45 205	0.26 108	0.21 82	0.49 234	0.24 136	0.23 522	0.19 534	0.22 487	0.17 401	0.21 470	0.16 371
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 220	0.22 361	0.34 177	0.42 419	0.28 430	0.40 295	0.50 534	0.72 362	0.37 178	0.37 194	0.34 151	0.32 153	0.31 237	0.59 342	0.27 217	0.14 179	0.13 371	0.18 355	0.17 401	0.17 365	0.16 371

MSKI-zero shot	0.32 220	0.17 146	0.34 177	0.39 293	0.21 170	0.32 196	0.22 89	0.61 262	0.43 222	0.52 287	0.64 295	0.61 370	0.20 70	0.74 475	0.25 168	0.14 179	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.12 100	0.12 193

iRaftStereo_RVC	0.32 220	0.19 233	0.37 223	0.39 293	0.22 202	0.31 177	0.29 234	0.68 322	0.51 274	0.49 273	0.66 305	0.37 199	0.23 110	0.45 191	0.33 297	0.14 179	0.10 95	0.18 355	0.17 401	0.15 269	0.12 193

CREStereo++_RVC	0.32 220	0.15 67	0.23 6	0.31 50	0.24 291	0.27 104	0.22 89	0.46 161	0.88 478	0.46 260	0.80 373	0.30 142	0.26 151	0.36 107	0.33 297	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.51 665	0.13 150	0.09 6
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
XX-TBD	0.32 220	0.53 622	0.26 44	0.51 567	0.20 139	0.37 261	0.24 136	0.40 99	0.73 377	0.54 294	0.69 315	0.31 150	0.25 134	0.32 66	0.27 217	0.16 314	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.11 133

PMTNet	0.32 220	0.16 96	0.24 16	0.29 12	0.18 67	0.45 346	0.22 89	0.56 223	0.63 322	0.46 260	0.54 256	0.39 217	0.34 275	0.48 228	0.24 136	0.75 670	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133

ManiGeoR	0.33 237	0.17 146	0.43 318	0.31 50	0.22 202	0.40 295	0.27 195	0.73 374	0.49 263	0.40 228	0.63 289	0.40 231	0.32 244	0.62 366	0.41 399	0.16 314	0.11 228	0.14 164	0.12 189	0.15 269	0.16 371

HLf10	0.33 237	0.17 146	0.43 318	0.31 50	0.22 202	0.40 295	0.27 195	0.73 374	0.49 263	0.40 228	0.63 289	0.40 231	0.32 244	0.62 366	0.41 399	0.16 314	0.11 228	0.14 164	0.12 189	0.15 269	0.16 371

HLf8	0.33 237	0.17 146	0.39 258	0.30 24	0.22 202	0.43 327	0.27 195	0.71 356	0.67 343	0.44 249	0.60 279	0.36 195	0.30 220	0.58 324	0.35 331	0.18 403	0.11 228	0.14 164	0.12 189	0.17 365	0.18 417

TestStereo_HL3	0.33 237	0.17 146	0.57 471	0.30 24	0.21 170	0.34 222	0.24 136	0.65 290	0.47 250	0.42 240	0.59 276	0.42 253	0.35 281	0.68 435	0.51 479	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 202	0.15 321

WQFJX1	0.33 237	0.19 233	0.34 177	0.41 373	0.28 430	0.53 384	0.33 323	0.51 192	0.50 269	0.39 219	0.36 169	0.34 170	0.31 237	0.69 442	0.39 383	0.15 257	0.18 515	0.16 255	0.14 278	0.16 325	0.14 289

NLMM1	0.33 237	0.21 320	0.36 205	0.41 373	0.25 322	0.55 397	0.33 323	0.55 219	0.63 322	0.42 240	0.44 201	0.30 142	0.25 134	0.63 380	0.38 374	0.16 314	0.18 515	0.17 302	0.14 278	0.15 269	0.13 242

xyz-stereo-finetune	0.33 237	0.18 192	0.36 205	0.33 97	0.18 67	0.57 417	0.31 282	0.58 239	0.69 356	0.45 253	0.54 256	0.38 208	0.33 263	0.56 291	0.36 348	0.12 61	0.12 299	0.16 255	0.13 237	0.13 150	0.12 193

MM-Stereo_test1	0.33 237	0.19 233	0.36 205	0.41 373	0.23 257	0.36 249	0.45 504	0.58 239	0.54 285	0.60 310	0.50 227	0.38 208	0.37 316	0.60 348	0.26 197	0.15 257	0.13 371	0.17 302	0.14 278	0.15 269	0.12 193

tg	0.33 237	0.18 192	0.37 223	0.39 293	0.22 202	0.38 275	0.26 172	0.70 347	0.56 299	0.47 267	0.65 298	0.42 253	0.24 121	0.55 280	0.33 297	0.14 179	0.10 95	0.18 355	0.17 401	0.14 202	0.11 133

model_zeroshot	0.33 237	0.18 192	0.48 396	0.39 293	0.28 430	0.45 346	0.25 150	0.63 275	0.45 238	0.61 317	0.50 227	0.51 308	0.25 134	0.45 191	0.26 197	0.16 314	0.13 371	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.13 242

rvit_stereo_ft	0.33 237	0.25 447	0.47 374	0.52 580	0.32 517	0.33 205	0.47 515	0.49 179	0.50 269	0.34 172	0.41 190	0.41 243	0.32 244	0.48 228	0.34 313	0.22 505	0.14 410	0.19 399	0.18 429	0.19 428	0.14 289

4D-IteraStereo	0.33 237	0.18 192	0.40 272	0.40 336	0.24 291	0.32 196	0.27 195	0.58 239	0.72 370	0.65 350	0.54 256	0.42 253	0.23 110	0.45 191	0.28 240	0.14 179	0.09 27	0.19 399	0.16 346	0.16 325	0.11 133

HLF11	0.34 249	0.17 146	0.42 304	0.30 24	0.23 257	0.36 249	0.22 89	0.69 331	0.48 259	0.49 273	0.66 305	0.43 264	0.37 316	0.70 449	0.45 442	0.15 257	0.12 299	0.13 108	0.11 148	0.15 269	0.17 398

TestStereo_HLe17	0.34 249	0.17 146	0.46 361	0.32 78	0.21 170	0.42 322	0.31 282	0.70 347	0.66 339	0.46 260	0.68 313	0.36 195	0.30 220	0.61 356	0.36 348	0.16 314	0.10 95	0.14 164	0.13 237	0.15 269	0.15 321

TestStereo_HL2	0.34 249	0.16 96	0.47 374	0.30 24	0.21 170	0.43 327	0.25 150	0.67 311	0.52 277	0.42 240	0.70 320	0.42 253	0.37 316	0.65 403	0.40 392	0.16 314	0.11 228	0.13 108	0.11 148	0.14 202	0.15 321

TestStereo_HL1	0.34 249	0.17 146	0.43 318	0.31 50	0.22 202	0.37 261	0.26 172	0.72 362	0.61 307	0.48 270	0.60 279	0.40 231	0.31 237	0.62 366	0.39 383	0.16 314	0.11 228	0.14 164	0.12 189	0.15 269	0.16 371

NLCSM	0.34 249	0.21 320	0.34 177	0.44 460	0.29 459	0.54 391	0.36 387	0.52 202	0.47 250	0.46 260	0.37 174	0.34 170	0.34 275	0.71 455	0.41 399	0.16 314	0.17 493	0.17 302	0.16 346	0.17 365	0.16 371

IGEV-FE	0.34 249	0.18 192	0.67 519	0.39 293	0.28 430	0.30 157	0.25 150	0.74 378	0.31 109	0.62 320	0.57 270	0.54 321	0.25 134	0.53 266	0.27 217	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

MM-Stereo_test3	0.34 249	0.19 233	0.31 116	0.41 373	0.25 322	0.35 235	0.44 501	0.72 362	0.92 507	0.46 260	0.52 249	0.41 243	0.29 201	0.44 186	0.28 240	0.16 314	0.15 441	0.17 302	0.13 237	0.14 202	0.13 242

rvit_stereo_0083	0.34 249	0.24 421	0.50 423	0.44 460	0.27 405	0.34 222	0.35 365	0.45 153	0.62 311	0.37 194	0.47 216	0.42 253	0.35 281	0.40 140	0.36 348	0.22 505	0.20 546	0.20 430	0.17 401	0.20 446	0.14 289

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 249	0.27 481	0.45 344	0.36 199	0.25 322	0.48 360	0.30 254	0.58 239	0.90 495	0.42 240	0.36 169	0.30 142	0.29 201	0.49 234	0.30 267	0.16 314	0.14 410	0.18 355	0.15 311	0.18 394	0.15 321

AE-Stereo	0.34 249	0.21 320	0.42 304	0.48 522	0.31 500	0.48 360	0.35 365	0.61 262	0.62 311	0.32 161	0.55 265	0.52 313	0.27 166	0.47 217	0.29 260	0.13 117	0.13 371	0.18 355	0.16 346	0.15 269	0.12 193

IGEV_Zeroshot_test	0.34 249	0.18 192	0.67 519	0.39 293	0.28 430	0.30 157	0.25 150	0.74 378	0.31 109	0.62 320	0.57 270	0.54 321	0.25 134	0.53 266	0.27 217	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

RAFT-Test	0.34 249	0.18 192	0.37 223	0.38 261	0.23 257	0.50 367	0.23 117	0.69 331	0.40 203	0.60 310	0.85 407	0.61 370	0.28 182	0.46 208	0.27 217	0.14 179	0.11 228	0.14 164	0.11 148	0.13 150	0.12 193

CAS	0.34 249	0.13 4	0.25 30	1.28 677	0.30 478	0.46 351	0.38 426	0.48 174	0.47 250	0.34 172	0.52 249	0.24 84	0.19 55	0.29 29	0.27 217	0.69 668	0.08 2	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.15 321

test-3	0.34 249	0.16 96	0.43 318	0.39 293	0.21 170	0.43 327	0.22 89	0.63 275	0.78 418	0.71 395	0.45 205	0.64 385	0.27 166	0.43 174	0.31 275	0.12 61	0.09 27	0.17 302	0.13 237	0.12 100	0.10 60

test_1	0.34 249	0.16 96	0.43 318	0.39 293	0.21 170	0.43 327	0.23 117	0.63 275	0.78 418	0.68 374	0.45 205	0.64 385	0.27 166	0.43 174	0.31 275	0.12 61	0.09 27	0.17 302	0.13 237	0.12 100	0.10 60

cross-raft	0.34 249	0.20 280	0.37 223	0.44 460	0.23 257	0.32 196	0.35 365	0.74 378	0.40 203	0.60 310	0.77 349	0.57 334	0.27 166	0.43 174	0.28 240	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.13 237	0.15 269	0.11 133

raftrobust	0.34 249	0.19 233	0.36 205	0.41 373	0.27 405	0.30 157	0.25 150	0.71 356	0.63 322	0.58 304	0.55 265	0.45 276	0.46 379	0.51 250	0.29 260	0.16 314	0.12 299	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.13 242

EAI-Stereo	0.34 249	0.19 233	0.44 331	0.39 293	0.21 170	0.31 177	0.30 254	1.15 560	0.30 98	0.49 273	0.75 339	0.36 195	0.28 182	0.62 366	0.27 217	0.14 179	0.11 228	0.14 164	0.13 237	0.13 150	0.12 193

CFNet-RSSM	0.34 249	0.17 146	0.45 344	0.39 293	0.22 202	0.35 235	0.23 117	0.73 374	0.84 452	0.65 350	0.54 256	0.57 334	0.28 182	0.46 208	0.26 197	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.13 150	0.11 133

Gwc-CoAtRS	0.34 249	0.17 146	0.44 331	0.39 293	0.23 257	0.34 222	0.22 89	0.70 347	0.75 390	0.60 310	0.59 276	0.58 343	0.29 201	0.45 191	0.26 197	0.14 179	0.11 228	0.14 164	0.12 189	0.12 100	0.12 193

TestStereo-Hl	0.35 269	0.17 146	0.48 396	0.31 50	0.22 202	0.38 275	0.27 195	0.74 378	0.61 307	0.49 273	0.69 315	0.39 217	0.32 244	0.64 395	0.38 374	0.16 314	0.11 228	0.14 164	0.12 189	0.15 269	0.16 371

ACVNet-DCA	0.35 269	0.23 383	0.33 156	0.41 373	0.22 202	0.55 397	0.38 426	0.85 426	0.54 285	0.41 235	0.50 227	0.34 170	0.49 392	0.57 303	0.25 168	0.16 314	0.10 95	0.19 399	0.13 237	0.18 394	0.17 398

EKT-Stereo	0.35 269	0.23 383	0.39 258	0.43 440	0.29 459	0.38 275	0.31 282	0.69 331	0.64 330	0.45 253	0.63 289	0.49 297	0.27 166	0.56 291	0.33 297	0.18 403	0.14 410	0.18 355	0.15 311	0.16 325	0.16 371

Any-RAFT	0.35 269	0.16 96	0.30 95	0.34 127	0.21 170	0.52 376	0.22 89	0.88 442	0.73 377	0.53 290	0.73 328	0.64 385	0.28 182	0.46 208	0.24 136	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.12 193

HH	0.35 269	0.20 280	0.47 374	0.40 336	0.25 322	0.33 205	0.31 282	0.76 393	0.38 187	0.43 246	0.57 270	0.79 470	0.44 368	0.71 455	0.25 168	0.15 257	0.11 228	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

HanStereo	0.35 269	0.20 280	0.47 374	0.40 336	0.25 322	0.33 205	0.31 282	0.76 393	0.38 187	0.43 246	0.57 270	0.79 470	0.44 368	0.71 455	0.25 168	0.15 257	0.11 228	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

LL-Strereo2	0.35 269	0.24 421	0.48 396	0.41 373	0.26 370	0.35 235	0.24 136	0.67 311	0.44 229	0.54 294	0.51 237	0.66 403	0.25 134	0.66 413	0.30 267	0.14 179	0.12 299	0.23 508	0.20 486	0.18 394	0.13 242

anonymousdsp2	0.35 269	0.20 280	0.43 318	0.37 223	0.24 291	0.48 360	0.31 282	0.86 430	0.65 335	0.55 296	0.50 227	0.50 302	0.34 275	0.56 291	0.31 275	0.14 179	0.10 95	0.14 164	0.10 83	0.16 325	0.14 289

Selective-RAFT	0.35 269	0.23 383	0.51 438	0.44 460	0.21 170	0.64 472	0.27 195	0.59 244	0.63 322	0.40 228	0.38 177	0.55 326	0.40 341	0.57 303	0.35 331	0.13 117	0.11 228	0.14 164	0.12 189	0.16 325	0.13 242

RCA-Stereo	0.35 269	0.17 146	0.34 177	0.38 261	0.22 202	0.31 177	0.34 340	0.68 322	1.24 612	0.45 253	0.65 298	0.47 286	0.43 357	0.38 125	0.27 217	0.13 117	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.11 133

Patchmatch Stereo++	0.35 269	0.23 383	0.47 374	0.41 373	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.59 244	0.36 161	0.63 329	0.73 328	0.58 343	0.38 323	0.58 324	0.36 348	0.18 403	0.12 299	0.20 430	0.16 346	0.20 446	0.15 321
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 269	0.23 383	0.47 374	0.41 373	0.22 202	0.24 58	0.31 282	0.59 244	0.36 161	0.63 329	0.73 328	0.58 343	0.38 323	0.56 291	0.35 331	0.18 403	0.12 299	0.20 430	0.16 346	0.20 446	0.15 321

ROB_FTStereo_v2	0.35 269	0.23 383	0.47 374	0.41 373	0.22 202	0.24 58	0.31 282	0.59 244	0.36 161	0.63 329	0.73 328	0.57 334	0.38 323	0.57 303	0.36 348	0.18 403	0.12 299	0.20 430	0.16 346	0.20 446	0.15 321

ROB_FTStereo	0.35 269	0.23 383	0.47 374	0.41 373	0.22 202	0.25 76	0.21 72	0.59 244	0.36 161	0.63 329	0.73 328	0.58 343	0.38 323	0.57 303	0.35 331	0.18 403	0.12 299	0.20 430	0.16 346	0.20 446	0.15 321

HUI-Stereo	0.35 269	0.23 383	0.47 374	0.41 373	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.60 255	0.36 161	0.63 329	0.73 328	0.58 343	0.38 323	0.50 242	0.35 331	0.18 403	0.12 299	0.20 430	0.16 346	0.20 446	0.15 321

iGMRVC	0.35 269	0.23 383	0.47 374	0.41 373	0.22 202	0.24 58	0.30 254	0.59 244	0.36 161	0.63 329	0.73 328	0.58 343	0.38 323	0.58 324	0.36 348	0.18 403	0.12 299	0.20 430	0.16 346	0.20 446	0.15 321

iRAFT	0.35 269	0.23 383	0.47 374	0.41 373	0.22 202	0.24 58	0.22 89	0.59 244	0.36 161	0.63 329	0.73 328	0.58 343	0.38 323	0.58 324	0.36 348	0.18 403	0.12 299	0.20 430	0.16 346	0.20 446	0.15 321

RAFT-IKP	0.35 269	0.23 383	0.47 374	0.41 373	0.22 202	0.24 58	0.28 225	0.59 244	0.36 161	0.63 329	0.73 328	0.57 334	0.38 323	0.58 324	0.36 348	0.18 403	0.12 299	0.20 430	0.16 346	0.20 446	0.15 321

sCroCo_RVC	0.35 269	0.28 495	0.69 530	0.51 567	0.39 573	0.41 315	0.31 282	0.49 179	0.45 238	0.31 146	0.48 219	0.38 208	0.32 244	0.46 208	0.32 284	0.21 478	0.22 563	0.19 399	0.19 460	0.21 470	0.20 476

xyz-stereo-finetune2	0.36 288	0.19 233	0.38 236	0.32 78	0.19 97	0.82 550	0.29 234	0.52 202	0.32 123	0.51 281	0.78 360	0.43 264	0.45 373	0.69 442	0.44 433	0.13 117	0.12 299	0.17 302	0.13 237	0.12 100	0.13 242

1test111	0.36 288	0.23 383	0.33 156	0.41 373	0.22 202	0.55 397	0.38 426	0.85 426	0.54 285	0.41 235	0.50 227	0.34 170	0.49 392	0.55 280	0.45 442	0.16 314	0.10 95	0.19 399	0.13 237	0.18 394	0.17 398

11t1	0.36 288	0.21 320	0.42 304	0.35 170	0.22 202	0.62 453	0.29 234	0.69 331	0.43 222	0.60 310	0.53 253	0.53 317	0.48 388	0.56 291	0.40 392	0.18 403	0.14 410	0.16 255	0.13 237	0.17 365	0.17 398

tt1	0.36 288	0.24 421	0.32 137	0.41 373	0.22 202	0.54 391	0.38 426	0.68 322	1.04 564	0.41 235	0.46 210	0.35 185	0.45 373	0.57 303	0.25 168	0.16 314	0.10 95	0.19 399	0.13 237	0.16 325	0.16 371

knoymous	0.36 288	0.20 280	0.31 116	0.31 50	0.22 202	0.36 249	0.29 234	0.61 262	0.64 330	0.67 368	0.70 320	0.60 364	0.40 341	0.58 324	0.34 313	0.17 369	0.11 228	0.20 430	0.11 148	0.17 365	0.18 417

DCANet-4	0.36 288	0.20 280	0.48 396	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 254	0.66 301	0.92 507	0.69 382	0.78 360	0.40 231	0.47 383	0.45 191	0.34 313	0.14 179	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 242

test_4	0.36 288	0.18 192	0.31 116	0.44 460	0.25 322	0.20 22	0.34 340	0.56 223	0.41 207	0.59 306	1.45 613	0.43 264	0.25 134	0.63 380	0.28 240	0.12 61	0.10 95	0.17 302	0.19 460	0.15 269	0.11 133

test_3	0.36 288	0.19 233	0.44 331	0.44 460	0.23 257	0.48 360	0.36 387	0.66 301	0.82 442	0.64 341	0.45 205	0.68 411	0.25 134	0.41 151	0.31 275	0.12 61	0.10 95	0.18 355	0.16 346	0.15 269	0.11 133

NRIStereo	0.36 288	0.20 280	0.45 344	0.41 373	0.23 257	0.34 222	0.26 172	0.65 290	0.55 292	0.64 341	0.63 289	0.56 329	0.37 316	0.65 403	0.37 365	0.15 257	0.11 228	0.18 355	0.15 311	0.17 365	0.14 289

DeepStereo_RVC	0.36 288	0.21 320	0.47 374	0.40 336	0.24 291	0.26 86	0.22 89	0.60 255	0.38 187	0.69 382	0.67 311	0.57 334	0.51 407	0.56 291	0.39 383	0.16 314	0.12 299	0.18 355	0.15 311	0.19 428	0.18 417

CRE-IMP	0.36 288	0.23 383	0.49 410	0.42 419	0.24 291	0.41 315	0.21 72	0.57 231	0.41 207	0.65 350	0.72 324	0.53 317	0.37 316	0.61 356	0.38 374	0.17 369	0.11 228	0.19 399	0.15 311	0.21 470	0.18 417

test-1	0.36 288	0.19 233	0.71 539	0.46 506	0.26 370	0.44 337	0.36 387	0.60 255	0.59 304	0.48 270	0.67 311	0.53 317	0.36 309	0.40 140	0.29 260	0.14 179	0.11 228	0.16 255	0.14 278	0.15 269	0.16 371

s12784h	0.36 288	0.15 67	0.24 16	0.34 127	0.15 5	0.77 526	0.29 234	0.80 409	0.83 447	0.56 299	0.57 270	0.43 264	0.40 341	0.57 303	0.33 297	0.12 61	0.10 95	0.14 164	0.09 13	0.14 202	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 288	0.21 320	0.37 223	0.42 419	0.26 370	0.35 235	0.38 426	0.63 275	0.64 330	0.50 278	0.72 324	0.51 308	0.29 201	0.59 342	0.36 348	0.16 314	0.14 410	0.15 217	0.13 237	0.17 365	0.16 371

DCANet	0.36 288	0.16 96	0.41 283	0.34 127	0.19 97	0.30 157	0.30 254	0.68 322	0.91 502	0.70 388	0.77 349	0.43 264	0.57 441	0.45 191	0.34 313	0.14 179	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 150	0.12 193

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 288	0.17 146	0.41 283	0.35 170	0.19 97	0.33 205	0.29 234	0.65 290	0.73 377	0.68 374	1.01 483	0.56 329	0.40 341	0.42 162	0.30 267	0.11 36	0.09 27	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.10 60

H2IRNET	0.37 304	0.20 280	0.33 156	0.38 261	0.25 322	0.27 104	0.23 117	0.59 244	0.72 370	0.39 219	0.90 434	0.74 451	0.55 432	0.52 257	0.43 415	0.15 257	0.13 371	0.18 355	0.20 486	0.16 325	0.13 242

cc1	0.37 304	0.23 383	0.33 156	0.41 373	0.22 202	0.55 397	0.38 426	0.67 311	1.06 574	0.41 235	0.50 227	0.34 170	0.49 392	0.57 303	0.25 168	0.16 314	0.10 95	0.19 399	0.13 237	0.16 325	0.15 321

DCRE	0.37 304	0.18 192	0.46 361	0.45 485	0.32 517	0.42 322	0.37 404	0.63 275	0.51 274	0.47 267	0.94 445	0.56 329	0.36 309	0.52 257	0.32 284	0.14 179	0.13 371	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.13 242

fff	0.37 304	0.16 96	0.41 283	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 254	0.69 331	1.06 574	0.69 382	0.78 360	0.42 253	0.63 481	0.46 208	0.34 313	0.14 179	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 242

ADStereo(finetuned)	0.37 304	0.16 96	0.49 410	0.34 127	0.19 97	0.30 157	0.30 254	0.68 322	0.91 502	0.70 388	0.77 349	0.43 264	0.69 519	0.45 191	0.33 297	0.14 179	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.13 150	0.12 193

MIPNet	0.37 304	0.21 320	0.59 477	0.39 293	0.25 322	0.50 367	0.28 225	0.77 396	0.70 357	0.65 350	0.60 279	0.40 231	0.49 392	0.44 186	0.37 365	0.14 179	0.11 228	0.16 255	0.13 237	0.14 202	0.13 242

GMOStereo	0.37 304	0.19 233	0.38 236	0.43 440	0.24 291	0.37 261	0.38 426	0.52 202	0.62 311	0.87 503	0.84 397	0.64 385	0.35 281	0.37 117	0.28 240	0.13 117	0.11 228	0.20 430	0.18 429	0.15 269	0.11 133

error version	0.37 304	0.19 233	0.38 236	0.43 440	0.24 291	0.37 261	0.38 426	0.52 202	0.62 311	0.87 503	0.84 397	0.64 385	0.35 281	0.37 117	0.28 240	0.13 117	0.11 228	0.20 430	0.18 429	0.15 269	0.11 133

test-v	0.37 304	0.19 233	0.38 236	0.43 440	0.24 291	0.37 261	0.38 426	0.52 202	0.62 311	0.87 503	0.84 397	0.64 385	0.35 281	0.37 117	0.28 240	0.13 117	0.11 228	0.20 430	0.18 429	0.15 269	0.11 133

TRStereo	0.37 304	0.27 481	0.59 477	0.47 514	0.41 585	0.29 138	0.30 254	0.84 423	0.59 304	0.52 287	0.41 190	0.52 313	0.26 151	0.73 468	0.27 217	0.17 369	0.12 299	0.19 399	0.19 460	0.13 150	0.11 133

test-2	0.37 304	0.19 233	0.38 236	0.43 440	0.24 291	0.37 261	0.38 426	0.52 202	0.62 311	0.87 503	0.84 397	0.64 385	0.35 281	0.37 117	0.28 240	0.13 117	0.11 228	0.20 430	0.18 429	0.15 269	0.11 133

rafts_anoy	0.37 304	0.21 320	0.36 205	0.41 373	0.26 370	0.30 157	0.33 323	0.67 311	0.90 495	0.58 304	0.66 305	0.45 276	0.33 263	0.47 217	0.39 383	0.16 314	0.11 228	0.21 472	0.23 543	0.17 365	0.14 289

XX-Stereo	0.37 304	0.17 146	0.45 344	0.55 604	0.36 550	0.38 275	0.20 47	0.60 255	0.30 98	0.46 260	1.30 585	0.73 445	0.26 151	0.56 291	0.26 197	0.16 314	0.11 228	0.17 302	0.16 346	0.14 202	0.10 60

csc	0.37 304	0.16 96	0.41 283	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 254	0.69 331	1.06 574	0.69 382	0.78 360	0.42 253	0.63 481	0.46 208	0.34 313	0.14 179	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 242

cscssc	0.37 304	0.16 96	0.41 283	0.34 127	0.19 97	0.29 138	0.30 254	0.69 331	1.06 574	0.69 382	0.78 360	0.42 253	0.63 481	0.46 208	0.34 313	0.14 179	0.10 95	0.14 164	0.11 148	0.11 36	0.13 242

Lsterematch	0.38 319	0.17 146	0.38 236	0.37 223	0.20 139	0.42 322	0.27 195	0.57 231	0.71 368	0.66 363	1.02 492	0.49 297	0.40 341	0.57 303	0.43 415	0.16 314	0.10 95	0.15 217	0.13 237	0.14 202	0.14 289

AIO-test1	0.38 319	0.18 192	0.38 236	0.50 551	0.24 291	0.46 351	0.30 254	0.70 347	1.19 603	0.40 228	0.71 323	0.45 276	0.29 201	0.53 266	0.27 217	0.15 257	0.13 371	0.19 399	0.21 509	0.13 150	0.17 398

rvit_0105_6	0.38 319	0.28 495	0.64 503	0.50 551	0.30 478	0.39 289	0.38 426	0.51 192	0.67 343	0.40 228	0.45 205	0.50 302	0.41 349	0.54 273	0.36 348	0.27 565	0.26 596	0.24 525	0.21 509	0.22 493	0.16 371

MyStereo06	0.38 319	0.21 320	0.61 485	0.41 373	0.28 430	0.41 315	0.50 534	0.95 470	0.35 151	0.62 320	0.54 256	0.76 460	0.27 166	0.50 242	0.29 260	0.14 179	0.13 371	0.18 355	0.17 401	0.17 365	0.15 321

MIM_Stereo	0.38 319	0.17 146	0.53 451	0.37 223	0.24 291	0.27 104	0.24 136	0.70 347	0.54 285	0.72 406	1.00 480	0.63 379	0.29 201	0.64 395	0.38 374	0.13 117	0.14 410	0.17 302	0.16 346	0.14 202	0.11 133

riskmin	0.38 319	0.20 280	0.39 258	0.32 78	0.23 257	0.53 384	0.30 254	0.63 275	0.80 429	0.49 273	0.56 268	0.73 445	0.58 451	0.55 280	0.36 348	0.17 369	0.11 228	0.19 399	0.13 237	0.19 428	0.20 476

NF-Stereo	0.38 319	0.20 280	0.45 344	0.41 373	0.25 322	0.26 86	0.31 282	0.69 331	0.70 357	0.65 350	0.77 349	0.57 334	0.30 220	0.67 424	0.35 331	0.18 403	0.12 299	0.20 430	0.16 346	0.16 325	0.27 553

OCTAStereo	0.38 319	0.20 280	0.46 361	0.41 373	0.25 322	0.26 86	0.31 282	0.69 331	0.70 357	0.65 350	0.77 349	0.58 343	0.30 220	0.67 424	0.35 331	0.18 403	0.12 299	0.20 430	0.16 346	0.16 325	0.27 553

PSM-softLoss	0.38 319	0.20 280	0.48 396	0.41 373	0.26 370	0.30 157	0.35 365	0.69 331	0.46 243	0.62 320	0.82 386	0.59 358	0.33 263	0.70 449	0.39 383	0.19 436	0.12 299	0.20 430	0.18 429	0.16 325	0.22 514

KMStereo	0.38 319	0.20 280	0.48 396	0.41 373	0.26 370	0.30 157	0.35 365	0.69 331	0.46 243	0.62 320	0.82 386	0.59 358	0.33 263	0.70 449	0.39 383	0.19 436	0.12 299	0.20 430	0.18 429	0.16 325	0.22 514

RE-Stereo	0.38 319	0.20 280	0.46 361	0.41 373	0.25 322	0.26 86	0.31 282	0.69 331	0.70 357	0.65 350	0.77 349	0.58 343	0.30 220	0.67 424	0.35 331	0.18 403	0.12 299	0.20 430	0.16 346	0.16 325	0.27 553

Pruner-Stereo	0.38 319	0.20 280	0.45 344	0.40 336	0.25 322	0.22 34	0.24 136	0.67 311	0.55 292	0.89 517	0.76 345	0.68 411	0.29 201	0.62 366	0.35 331	0.18 403	0.12 299	0.20 430	0.17 401	0.17 365	0.18 417

TVStereo	0.38 319	0.20 280	0.46 361	0.41 373	0.25 322	0.26 86	0.31 282	0.69 331	0.70 357	0.65 350	0.77 349	0.58 343	0.30 220	0.67 424	0.35 331	0.18 403	0.12 299	0.20 430	0.16 346	0.16 325	0.27 553

TestStereo	0.38 319	0.31 521	0.40 272	0.45 485	0.20 139	0.40 295	0.37 404	0.66 301	0.65 335	0.53 290	0.78 360	0.47 286	0.40 341	0.55 280	0.37 365	0.18 403	0.13 371	0.20 430	0.15 311	0.22 493	0.13 242

raft+_RVC	0.38 319	0.19 233	0.35 193	0.37 223	0.25 322	0.45 346	0.37 404	0.78 402	0.89 492	0.51 281	0.78 360	0.50 302	0.29 201	0.53 266	0.40 392	0.15 257	0.12 299	0.17 302	0.15 311	0.14 202	0.12 193

RALAANet	0.38 319	0.23 383	0.48 396	0.42 419	0.29 459	0.35 235	0.25 150	0.86 430	0.64 330	0.67 368	0.65 298	0.60 364	0.29 201	0.60 348	0.34 313	0.15 257	0.12 299	0.17 302	0.15 311	0.21 470	0.13 242

AFF-stereo	0.38 319	0.19 233	0.39 258	0.37 223	0.21 170	0.27 104	0.31 282	0.65 290	0.66 339	0.64 341	1.13 537	0.76 460	0.39 335	0.55 280	0.33 297	0.11 36	0.09 27	0.16 255	0.16 346	0.13 150	0.11 133

AIO-test2	0.39 336	0.21 320	0.41 283	0.47 514	0.25 322	0.45 346	0.35 365	0.77 396	1.27 622	0.36 187	0.87 418	0.37 199	0.30 220	0.47 217	0.27 217	0.15 257	0.13 371	0.21 472	0.23 543	0.15 269	0.13 242

xx1	0.39 336	0.23 383	0.33 156	0.41 373	0.22 202	0.55 397	0.38 426	0.67 311	1.06 574	0.41 235	0.50 227	0.65 398	0.53 414	0.57 303	0.25 168	0.16 314	0.10 95	0.20 430	0.19 460	0.18 394	0.17 398

x	0.39 336	0.24 421	0.41 283	0.34 127	0.23 257	0.52 376	0.32 311	0.86 430	0.52 277	0.57 302	0.70 320	0.59 358	0.50 402	0.49 234	0.46 453	0.17 369	0.15 441	0.17 302	0.15 311	0.17 365	0.16 371

DisPM	0.39 336	0.19 233	0.44 331	0.41 373	0.27 405	0.24 58	0.31 282	0.65 290	0.57 301	0.87 503	0.87 418	0.60 364	0.32 244	0.76 485	0.32 284	0.18 403	0.12 299	0.19 399	0.17 401	0.15 269	0.20 476

RAFT+CT+SA	0.39 336	0.23 383	0.36 205	0.51 567	0.27 405	0.29 138	0.46 508	0.75 386	0.80 429	0.51 281	0.89 430	0.41 243	0.40 341	0.78 498	0.32 284	0.14 179	0.11 228	0.18 355	0.18 429	0.15 269	0.14 289

iRaft-Stereo_20w	0.39 336	0.19 233	0.57 471	0.37 223	0.27 405	0.31 177	0.24 136	1.44 644	0.29 90	0.69 382	0.53 253	0.60 364	0.42 351	0.83 520	0.27 217	0.14 179	0.11 228	0.14 164	0.13 237	0.15 269	0.13 242

IPLG	0.39 336	0.20 280	0.59 477	0.40 336	0.24 291	0.54 391	0.27 195	0.75 386	0.63 322	0.84 484	0.81 380	0.32 153	0.32 244	0.60 348	0.45 442	0.13 117	0.11 228	0.16 255	0.13 237	0.13 150	0.12 193

IPLGR	0.39 336	0.21 320	0.63 498	0.39 293	0.22 202	0.49 365	0.29 234	0.76 393	0.74 385	0.78 436	0.77 349	0.44 274	0.42 351	0.47 217	0.38 374	0.13 117	0.12 299	0.16 255	0.14 278	0.15 269	0.13 242

GMStereo	0.39 336	0.37 556	0.54 456	0.40 336	0.26 370	0.42 322	0.36 387	0.59 244	1.04 564	0.55 296	0.51 237	0.37 199	0.35 281	0.54 273	0.41 399	0.19 436	0.13 371	0.16 255	0.17 401	0.24 523	0.18 417
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 336	0.21 320	0.50 423	0.41 373	0.28 430	0.62 453	0.27 195	0.77 396	0.40 203	0.64 341	0.86 410	0.52 313	0.33 263	0.66 413	0.42 407	0.15 257	0.13 371	0.17 302	0.14 278	0.15 269	0.15 321
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 336	0.18 192	0.42 304	0.42 419	0.26 370	0.40 295	0.32 311	0.72 362	0.34 138	0.89 517	1.28 578	0.57 334	0.35 281	0.42 162	0.32 284	0.15 257	0.12 299	0.14 164	0.12 189	0.14 202	0.13 242

RAFT-Stereo	0.39 336	0.18 192	0.42 304	0.42 419	0.26 370	0.40 295	0.32 311	0.72 362	0.34 138	0.89 517	1.28 578	0.57 334	0.35 281	0.42 162	0.32 284	0.15 257	0.12 299	0.14 164	0.12 189	0.14 202	0.13 242
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 348	0.20 280	0.54 456	0.41 373	0.29 459	0.53 384	0.29 234	0.65 290	0.49 263	0.71 395	0.98 472	0.58 343	0.43 357	0.50 242	0.51 479	0.15 257	0.12 299	0.16 255	0.14 278	0.19 428	0.19 451

qqq	0.40 348	0.26 464	0.44 331	0.36 199	0.22 202	0.46 351	0.36 387	0.85 426	0.54 285	0.56 299	0.69 315	0.65 398	0.53 414	0.55 280	0.45 442	0.17 369	0.16 473	0.20 430	0.19 460	0.18 394	0.17 398

IPLGR_C	0.40 348	0.21 320	0.64 503	0.45 485	0.33 529	0.52 376	0.34 340	0.66 301	0.62 311	0.82 465	0.92 441	0.45 276	0.32 244	0.52 257	0.46 453	0.17 369	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 289

ACRE	0.40 348	0.21 320	0.65 509	0.45 485	0.33 529	0.51 371	0.33 323	0.66 301	0.63 322	0.80 443	0.92 441	0.45 276	0.32 244	0.52 257	0.45 442	0.16 314	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 289

PFNet+	0.40 348	0.19 233	0.49 410	0.39 293	0.25 322	0.28 126	0.23 117	0.64 289	0.70 357	0.85 488	0.79 370	0.64 385	0.35 281	0.72 461	0.34 313	0.19 436	0.14 410	0.23 508	0.20 486	0.16 325	0.20 476

SST-Stereo	0.40 348	0.19 233	0.45 344	0.42 419	0.25 322	0.25 76	0.21 72	0.66 301	0.47 250	1.08 601	0.79 370	0.72 434	0.43 357	0.77 493	0.35 331	0.16 314	0.11 228	0.20 430	0.16 346	0.19 428	0.15 321

RAFT_R40	0.40 348	0.19 233	0.44 331	0.43 440	0.25 322	0.23 45	0.26 172	0.67 311	0.67 343	0.98 564	0.78 360	0.72 434	0.43 357	0.76 485	0.35 331	0.16 314	0.11 228	0.20 430	0.16 346	0.18 394	0.14 289

RAFT-345	0.40 348	0.18 192	0.40 272	0.38 261	0.22 202	0.33 205	0.26 172	0.61 262	0.51 274	0.74 417	1.79 637	0.45 276	0.33 263	0.66 413	0.36 348	0.14 179	0.11 228	0.18 355	0.14 278	0.13 150	0.13 242

sAnonymous2	0.40 348	0.39 574	0.85 577	0.48 522	0.37 557	0.40 295	0.46 508	0.57 231	0.52 277	0.38 206	0.46 210	0.35 185	0.42 351	0.43 174	0.30 267	0.19 436	0.14 410	0.18 355	0.17 401	0.57 654	0.44 638

CroCo_RVC	0.40 348	0.39 574	0.85 577	0.48 522	0.37 557	0.40 295	0.46 508	0.57 231	0.52 277	0.38 206	0.46 210	0.35 185	0.42 351	0.43 174	0.30 267	0.19 436	0.14 410	0.18 355	0.17 401	0.57 654	0.44 638

111	0.40 348	0.17 146	0.41 283	0.34 127	0.19 97	0.52 376	0.28 225	0.74 378	1.16 597	0.50 278	0.91 437	0.63 379	0.48 388	0.61 356	0.35 331	0.14 179	0.10 95	0.14 164	0.12 189	0.13 150	0.13 242

Hybrid-DGEV-2	0.41 359	0.21 320	0.42 304	0.47 514	0.29 459	0.59 435	0.23 117	0.82 415	0.99 539	0.64 341	0.63 289	0.60 364	0.65 498	0.58 324	0.33 297	0.14 179	0.12 299	0.18 355	0.16 346	0.14 202	0.12 193

rvit_0105_4	0.41 359	0.29 507	0.71 539	0.50 551	0.29 459	0.41 315	0.41 475	0.55 219	0.73 377	0.45 253	0.48 219	0.55 326	0.44 368	0.57 303	0.36 348	0.28 576	0.26 596	0.25 538	0.22 527	0.23 510	0.18 417

raft_robust	0.41 359	0.23 383	0.36 205	0.42 419	0.21 170	0.40 295	0.33 323	0.79 406	0.98 534	0.79 441	0.87 418	0.39 217	0.33 263	0.84 525	0.29 260	0.13 117	0.12 299	0.16 255	0.17 401	0.15 269	0.12 193

CIPLG	0.41 359	0.21 320	0.63 498	0.45 485	0.33 529	0.52 376	0.33 323	0.65 290	0.60 306	0.82 465	0.96 458	0.46 284	0.32 244	0.55 280	0.44 433	0.16 314	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 289

LCNet	0.41 359	0.20 280	0.32 137	0.44 460	0.24 291	0.47 357	0.29 234	0.67 311	0.53 281	0.72 406	1.03 497	0.66 403	0.60 462	0.58 324	0.34 313	0.14 179	0.10 95	0.19 399	0.19 460	0.21 470	0.36 610

HHNet	0.41 359	0.17 146	0.41 283	0.34 127	0.37 557	0.33 205	0.34 340	0.69 331	0.75 390	0.86 495	1.30 585	0.52 313	0.32 244	0.52 257	0.35 331	0.15 257	0.11 228	0.19 399	0.15 311	0.15 269	0.24 530

AnonymousM	0.41 359	0.81 653	0.29 80	0.34 127	0.22 202	0.28 126	0.38 426	0.53 214	0.41 207	0.70 388	0.49 223	0.47 286	0.27 166	0.41 151	0.31 275	0.15 257	0.12 299	1.51 680	0.26 583	0.12 100	0.10 60

HITNet	0.41 359	0.26 464	0.45 344	0.33 97	0.17 38	0.63 465	0.30 254	0.93 458	0.64 330	0.71 395	0.82 386	0.64 385	0.52 409	0.59 342	0.43 415	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.13 237	0.19 428	0.12 193
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
rvit_0105_5	0.42 367	0.31 521	0.73 548	0.50 551	0.29 459	0.44 337	0.42 485	0.61 262	0.74 385	0.51 281	0.51 237	0.60 364	0.47 383	0.57 303	0.38 374	0.27 565	0.25 590	0.25 538	0.23 543	0.22 493	0.18 417

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 367	0.20 280	0.74 553	0.38 261	0.43 597	0.39 289	0.26 172	0.94 463	0.49 263	0.53 290	0.77 349	0.93 524	0.45 373	0.63 380	0.24 136	0.16 314	0.10 95	0.17 302	0.18 429	0.20 446	0.20 476

test_sample2	0.42 367	0.22 361	0.43 318	0.33 97	0.21 170	0.58 423	0.39 448	0.95 470	0.67 343	0.63 329	0.77 349	0.69 416	0.57 441	0.61 356	0.38 374	0.19 436	0.14 410	0.18 355	0.16 346	0.19 428	0.18 417

test_sample1	0.42 367	0.22 361	0.46 361	0.34 127	0.23 257	0.58 423	0.35 365	0.99 483	0.49 263	0.62 320	0.75 339	0.69 416	0.61 468	0.58 324	0.44 433	0.18 403	0.14 410	0.17 302	0.15 311	0.17 365	0.17 398

StereoVision	0.42 367	0.28 495	0.45 344	0.49 537	0.28 430	0.38 275	0.38 426	0.72 362	0.62 311	0.44 249	1.14 542	0.54 321	0.39 335	0.56 291	0.34 313	0.21 478	0.24 582	0.25 538	0.24 559	0.26 539	0.16 371

GANet-ADL	0.42 367	0.25 447	0.45 344	0.43 440	0.29 459	0.54 391	0.35 365	0.89 444	0.86 465	0.63 329	0.72 324	0.68 411	0.42 351	0.52 257	0.41 399	0.21 478	0.14 410	0.15 217	0.13 237	0.18 394	0.19 451

OMP-Stereo	0.42 367	0.22 361	0.46 361	0.52 580	0.24 291	0.36 249	0.25 150	0.71 356	0.78 418	0.77 432	0.64 295	0.89 509	0.39 335	0.91 556	0.35 331	0.15 257	0.12 299	0.20 430	0.15 311	0.15 269	0.12 193

PFNet	0.42 367	0.18 192	0.58 476	0.43 440	0.24 291	0.43 327	0.32 311	0.74 378	0.78 418	1.00 571	0.74 337	0.68 411	0.39 335	0.72 461	0.37 365	0.16 314	0.10 95	0.20 430	0.15 311	0.16 325	0.13 242

IRAFT_RVC	0.42 367	0.20 280	0.48 396	0.44 460	0.24 291	0.27 104	0.54 562	0.74 378	0.77 408	0.76 426	0.80 373	0.73 445	0.51 407	0.70 449	0.36 348	0.17 369	0.10 95	0.21 472	0.16 346	0.16 325	0.14 289

FENet	0.42 367	0.22 361	0.38 236	0.39 293	0.24 291	0.55 397	0.32 311	0.79 406	0.70 357	0.71 395	0.72 324	0.63 379	0.57 441	0.62 366	0.44 433	0.19 436	0.13 371	0.19 399	0.17 401	0.18 394	0.19 451

IGEV_i1	0.43 377	0.22 361	0.50 423	0.39 293	0.22 202	0.64 472	0.40 459	0.96 474	0.61 307	0.68 374	0.69 315	0.75 453	0.45 373	0.72 461	0.41 399	0.15 257	0.13 371	0.16 255	0.13 237	0.17 365	0.16 371

FACV-RUCA	0.43 377	0.28 495	0.47 374	0.45 485	0.33 529	0.58 423	0.34 340	0.82 415	0.73 377	0.57 302	0.84 397	0.47 286	0.50 402	0.54 273	0.39 383	0.22 505	0.15 441	0.35 611	0.16 346	0.28 554	0.21 496

TestStereo1	0.43 377	0.23 383	0.41 283	0.51 567	0.24 291	0.34 222	0.40 459	0.77 396	0.90 495	0.68 374	0.96 458	0.48 291	0.46 379	0.91 556	0.32 284	0.16 314	0.13 371	0.18 355	0.15 311	0.14 202	0.13 242

test_5	0.43 377	0.24 421	0.43 318	0.52 580	0.28 430	0.28 126	0.42 485	0.72 362	0.82 442	0.62 320	0.91 437	0.72 434	0.55 432	0.79 504	0.35 331	0.14 179	0.11 228	0.18 355	0.18 429	0.18 394	0.16 371

SA-5K	0.43 377	0.23 383	0.41 283	0.51 567	0.24 291	0.34 222	0.40 459	0.77 396	0.90 495	0.68 374	0.96 458	0.48 291	0.46 379	0.91 556	0.32 284	0.16 314	0.13 371	0.18 355	0.15 311	0.14 202	0.13 242

dd	0.43 377	0.38 566	0.55 461	0.44 460	0.25 322	0.47 357	0.38 426	0.70 347	1.05 568	0.59 306	0.65 298	0.42 253	0.39 335	0.66 413	0.50 469	0.24 535	0.15 441	0.21 472	0.15 311	0.22 493	0.18 417

IIG-Stereo	0.43 377	0.21 320	0.44 331	0.50 551	0.25 322	0.44 337	0.21 72	0.71 356	0.76 399	0.83 477	0.95 454	0.83 484	0.43 357	0.90 549	0.35 331	0.15 257	0.12 299	0.19 399	0.14 278	0.15 269	0.11 133

DN-CSS_ROB	0.43 377	0.26 464	0.62 488	0.40 336	0.29 459	0.44 337	0.27 195	0.77 396	0.75 390	0.72 406	1.09 523	0.48 291	0.43 357	0.69 442	0.37 365	0.15 257	0.12 299	0.21 472	0.19 460	0.18 394	0.16 371

Selective-IGEV-i1	0.44 385	0.20 280	0.53 451	0.41 373	0.22 202	0.62 453	0.50 534	1.01 498	0.88 478	0.63 329	0.81 380	0.79 470	0.38 323	0.54 273	0.38 374	0.16 314	0.13 371	0.15 217	0.13 237	0.15 269	0.15 321

MyStereo05	0.44 385	0.21 320	0.45 344	0.41 373	0.28 430	0.41 315	0.50 534	0.93 458	1.09 585	0.76 426	0.61 285	0.51 308	0.57 441	0.73 468	0.42 407	0.14 179	0.13 371	0.18 355	0.17 401	0.17 365	0.15 321

MyStereo04	0.44 385	0.22 361	0.44 331	0.42 419	0.28 430	0.40 295	0.50 534	1.00 488	1.08 583	0.62 320	0.58 275	0.55 326	0.57 441	0.71 455	0.44 433	0.14 179	0.13 371	0.18 355	0.17 401	0.17 365	0.16 371

mmm	0.44 385	0.27 481	0.46 361	0.38 261	0.24 291	0.61 445	0.35 365	0.94 463	0.53 281	0.72 406	1.05 507	0.63 379	0.50 402	0.57 303	0.45 442	0.18 403	0.15 441	0.23 508	0.20 486	0.20 446	0.18 417

ffm	0.44 385	0.26 464	0.49 410	0.37 223	0.25 322	0.55 397	0.37 404	0.68 322	1.04 564	0.73 412	0.96 458	0.71 425	0.53 414	0.57 303	0.25 168	0.16 314	0.10 95	0.25 538	0.21 509	0.16 325	0.16 371

SA	0.44 385	0.25 447	0.46 361	0.46 506	0.24 291	0.43 327	0.36 387	0.75 386	0.96 527	0.59 306	1.03 497	0.48 291	0.52 409	0.94 572	0.32 284	0.16 314	0.12 299	0.21 472	0.19 460	0.15 269	0.13 242

GwcNet-ADL	0.44 385	0.22 361	0.48 396	0.45 485	0.30 478	0.40 295	0.37 404	0.92 456	0.97 530	0.71 395	0.78 360	0.61 370	0.42 351	0.62 366	0.50 469	0.19 436	0.14 410	0.15 217	0.14 278	0.18 394	0.18 417

TransformOpticalFlow	0.44 385	0.20 280	0.47 374	0.41 373	0.23 257	0.37 261	0.47 515	0.94 463	0.76 399	0.65 350	1.14 542	0.73 445	0.56 439	0.76 485	0.32 284	0.15 257	0.10 95	0.17 302	0.15 311	0.14 202	0.13 242

GMM-Stereo	0.44 385	0.19 233	0.36 205	0.42 419	0.25 322	0.51 371	0.47 515	0.71 356	0.53 281	0.76 426	1.37 594	0.76 460	0.38 323	0.60 348	0.33 297	0.15 257	0.10 95	0.20 430	0.19 460	0.16 325	0.27 553

GES	0.44 385	0.23 383	0.57 471	0.40 336	0.30 478	0.59 435	0.36 387	0.96 474	0.68 349	0.74 417	0.83 392	0.47 286	0.48 388	0.67 424	0.43 415	0.22 505	0.16 473	0.17 302	0.16 346	0.18 394	0.23 521

HCRNet	0.44 385	0.34 538	0.41 283	0.53 590	0.26 370	0.53 384	0.29 234	0.83 420	0.63 322	0.71 395	0.81 380	0.77 466	0.50 402	0.66 413	0.36 348	0.24 535	0.16 473	0.24 525	0.20 486	0.21 470	0.18 417

Hybrid-DGEV-03	0.45 396	0.19 233	0.33 156	0.43 440	0.27 405	0.56 411	0.26 172	0.65 290	0.74 385	0.94 545	1.92 644	0.61 370	0.30 220	0.55 280	0.34 313	0.14 179	0.10 95	0.18 355	0.16 346	0.14 202	0.11 133

DFGA-Net	0.45 396	0.29 507	0.80 573	0.42 419	0.32 517	0.53 384	0.35 365	0.78 402	0.89 492	0.66 363	0.75 339	0.48 291	0.39 335	0.74 475	0.60 512	0.15 257	0.13 371	0.19 399	0.18 429	0.20 446	0.17 398

fast-iter	0.45 396	0.21 320	0.36 205	0.34 127	0.35 545	0.28 126	0.31 282	0.72 362	0.46 243	0.87 503	1.13 537	1.09 572	0.76 553	0.69 442	0.56 502	0.12 61	0.10 95	0.17 302	0.17 401	0.17 365	0.15 321

CoSv	0.45 396	0.21 320	0.36 205	0.34 127	0.35 545	0.28 126	0.31 282	0.72 362	0.46 243	0.87 503	1.13 537	1.09 572	0.76 553	0.69 442	0.56 502	0.12 61	0.10 95	0.17 302	0.17 401	0.17 365	0.15 321

U	0.45 396	0.16 96	0.32 137	0.40 336	0.71 660	3.55 693	0.20 47	0.41 110	0.38 187	0.26 87	0.23 48	0.24 84	0.22 96	0.26 8	0.22 80	0.15 257	0.09 27	0.88 671	0.13 237	0.13 150	0.11 133

CASS	0.45 396	0.27 481	0.42 304	0.48 522	0.22 202	0.61 445	0.34 340	0.97 478	0.62 311	0.71 395	0.85 407	0.61 370	0.55 432	0.57 303	0.41 399	0.29 583	0.16 473	0.22 487	0.18 429	0.22 493	0.28 560
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 396	0.25 447	0.43 318	0.45 485	0.28 430	0.70 499	0.34 340	0.94 463	0.76 399	0.75 419	0.80 373	0.65 398	0.49 392	0.64 395	0.51 479	0.20 461	0.14 410	0.22 487	0.19 460	0.18 394	0.18 417

RAFT_CTSACE	0.45 396	0.20 280	0.44 331	0.45 485	0.27 405	0.34 222	0.39 448	0.60 255	0.73 377	0.76 426	1.44 610	0.83 484	0.38 323	1.08 595	0.26 197	0.12 61	0.13 371	0.18 355	0.16 346	0.15 269	0.11 133

iRaft-Stereo_5w	0.45 396	0.21 320	0.48 396	0.42 419	0.28 430	0.31 177	0.54 562	0.63 275	0.62 311	0.62 320	0.89 430	1.01 547	0.69 519	0.75 481	0.66 531	0.13 117	0.12 299	0.17 302	0.15 311	0.14 202	0.15 321

RAFT	0.45 396	0.22 361	0.45 344	0.47 514	0.26 370	0.54 391	0.47 515	0.66 301	0.58 303	0.80 443	0.82 386	0.94 526	0.57 441	0.75 481	0.34 313	0.17 369	0.15 441	0.22 487	0.20 486	0.16 325	0.12 193

DMCA	0.45 396	0.26 464	0.50 423	0.38 261	0.28 430	0.51 371	0.34 340	0.93 458	0.68 349	0.75 419	0.83 392	0.79 470	0.53 414	0.51 250	0.54 495	0.21 478	0.16 473	0.21 472	0.16 346	0.19 428	0.21 496

Select-FE	0.46 407	0.24 421	0.88 584	0.42 419	0.35 545	0.33 205	0.19 28	0.90 449	0.37 178	0.60 310	1.01 483	0.97 533	0.80 571	0.72 461	0.28 240	0.16 314	0.12 299	0.17 302	0.20 486	0.15 269	0.24 530

PAM_32	0.46 407	0.19 233	0.67 519	0.39 293	0.24 291	0.75 519	0.27 195	0.95 470	0.34 138	0.68 374	0.44 201	1.91 656	0.65 498	0.62 366	0.26 197	0.15 257	0.10 95	0.16 255	0.15 311	0.14 202	0.13 242

PAM	0.46 407	0.19 233	0.70 534	0.40 336	0.26 370	0.75 519	0.33 323	0.85 426	0.34 138	0.70 388	0.46 210	1.83 651	0.63 481	0.61 356	0.26 197	0.15 257	0.10 95	0.16 255	0.14 278	0.14 202	0.13 242

UGAM-zero	0.46 407	0.19 233	0.62 488	0.37 223	0.23 257	0.34 222	0.21 72	1.15 560	0.39 199	0.66 363	0.61 285	1.70 648	0.91 596	0.75 481	0.25 168	0.14 179	0.11 228	0.15 217	0.12 189	0.13 150	0.13 242

test_sample3	0.46 407	0.25 447	0.50 423	0.35 170	0.23 257	0.69 494	0.37 404	1.15 560	0.81 437	0.75 419	0.79 370	0.66 403	0.49 392	0.63 380	0.46 453	0.21 478	0.15 441	0.20 430	0.19 460	0.21 470	0.19 451

IER	0.46 407	0.23 383	0.50 423	0.38 261	0.28 430	0.69 494	0.35 365	0.80 409	0.66 339	0.83 477	0.94 445	0.75 453	0.77 560	0.60 348	0.42 407	0.17 369	0.14 410	0.17 302	0.17 401	0.17 365	0.15 321

BSDual-CNN	0.46 407	0.25 447	0.43 318	0.45 485	0.28 430	0.77 526	0.40 459	0.94 463	0.76 399	0.75 419	0.80 373	0.76 460	0.54 426	0.64 395	0.43 415	0.20 461	0.14 410	0.22 487	0.19 460	0.18 394	0.18 417

STrans-v2	0.46 407	0.20 280	0.48 396	0.40 336	0.24 291	0.55 397	0.50 534	1.07 522	0.73 377	0.65 350	1.05 507	0.72 434	0.69 519	0.72 461	0.33 297	0.14 179	0.10 95	0.17 302	0.14 278	0.13 150	0.12 193

Prome-Stereo	0.46 407	0.19 233	0.35 193	0.44 460	0.26 370	0.40 295	0.45 504	0.68 322	0.44 229	0.96 554	1.84 640	0.59 358	0.67 509	0.61 356	0.32 284	0.14 179	0.11 228	0.16 255	0.14 278	0.16 325	0.29 567

ICVP	0.46 407	0.25 447	0.38 236	0.48 522	0.28 430	0.58 423	0.43 492	1.00 488	0.70 357	0.67 368	0.95 454	0.75 453	0.55 432	0.53 266	0.54 495	0.23 522	0.17 493	0.19 399	0.17 401	0.19 428	0.20 476
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 407	0.34 538	0.86 582	0.50 551	0.37 557	0.81 542	0.50 534	0.72 362	0.65 335	0.51 281	0.65 298	0.45 276	0.45 373	0.64 395	0.38 374	0.24 535	0.24 582	0.22 487	0.21 509	0.23 510	0.23 521

CFNet_pseudo	0.46 407	0.24 421	0.52 444	0.37 223	0.27 405	0.58 423	0.30 254	0.86 430	0.88 478	0.82 465	1.03 497	0.75 453	0.47 383	0.58 324	0.44 433	0.17 369	0.12 299	0.24 525	0.16 346	0.24 523	0.19 451

ACVNet	0.46 407	0.23 383	0.36 205	0.39 293	0.28 430	0.58 423	0.40 459	0.87 437	0.80 429	0.64 341	0.96 458	0.79 470	0.60 462	0.63 380	0.67 534	0.17 369	0.15 441	0.16 255	0.15 311	0.18 394	0.15 321

BEATNet_4x	0.46 407	0.32 525	0.56 467	0.37 223	0.19 97	0.63 465	0.35 365	1.01 498	0.72 370	0.77 432	0.83 392	0.70 421	0.59 458	0.68 435	0.53 490	0.16 314	0.12 299	0.16 255	0.14 278	0.24 523	0.16 371

ccs_rob	0.46 407	0.24 421	0.52 444	0.37 223	0.27 405	0.58 423	0.31 282	0.86 430	0.88 478	0.82 465	1.02 492	0.75 453	0.47 383	0.58 324	0.44 433	0.17 369	0.12 299	0.24 525	0.16 346	0.24 523	0.19 451

G2L-ROB	0.47 422	0.19 233	0.42 304	0.35 170	0.22 202	0.57 417	0.42 485	1.14 556	0.71 368	0.84 484	0.75 339	1.09 572	0.53 414	0.74 475	0.53 490	0.17 369	0.12 299	0.14 164	0.12 189	0.17 365	0.19 451

rvit_0105_3	0.47 422	0.34 538	0.77 569	0.54 597	0.31 500	0.49 365	0.47 515	0.63 275	0.79 427	0.65 350	0.59 276	0.64 385	0.50 402	0.65 403	0.39 383	0.29 583	0.27 605	0.29 587	0.28 596	0.21 470	0.20 476

rvit_stereo_0075_2	0.47 422	0.37 556	0.70 534	0.53 590	0.46 616	0.43 327	0.36 387	0.81 413	0.67 343	0.55 296	0.74 337	0.59 358	0.43 357	0.63 380	0.43 415	0.32 605	0.23 573	0.35 611	0.25 568	0.30 567	0.25 537

test_sample5	0.47 422	0.26 464	0.49 410	0.36 199	0.22 202	0.64 472	0.39 448	1.13 547	0.81 437	0.77 432	0.94 445	0.64 385	0.54 426	0.65 403	0.43 415	0.21 478	0.16 473	0.22 487	0.20 486	0.22 493	0.20 476

test_sample4	0.47 422	0.26 464	0.50 423	0.35 170	0.22 202	0.69 494	0.38 426	1.15 560	0.81 437	0.78 436	0.82 386	0.62 377	0.53 414	0.63 380	0.44 433	0.21 478	0.15 441	0.21 472	0.19 460	0.21 470	0.19 451

DispNO	0.47 422	0.23 383	0.71 539	0.39 293	0.31 500	0.60 442	0.38 426	0.89 444	0.77 408	0.75 419	0.84 397	0.72 434	0.54 426	0.73 468	0.46 453	0.19 436	0.14 410	0.20 430	0.18 429	0.16 325	0.17 398

CoDeX	0.47 422	0.20 280	0.49 410	0.42 419	0.25 322	0.75 519	0.36 387	1.27 612	0.80 429	0.82 465	0.96 458	0.62 377	0.57 441	0.60 348	0.36 348	0.17 369	0.12 299	0.17 302	0.15 311	0.16 325	0.14 289

ARAFT	0.47 422	0.24 421	0.79 571	0.42 419	0.25 322	0.55 397	0.55 567	0.75 386	0.81 437	0.89 517	0.75 339	0.73 445	0.47 383	0.88 541	0.37 365	0.15 257	0.12 299	0.23 508	0.22 527	0.14 202	0.13 242

SFCPSM	0.47 422	0.21 320	0.55 461	0.40 336	0.27 405	0.87 561	0.37 404	1.33 623	0.77 408	0.80 443	0.84 397	0.54 321	0.49 392	0.57 303	0.37 365	0.18 403	0.13 371	0.18 355	0.20 486	0.16 325	0.15 321

cf-r	0.47 422	0.23 383	0.41 283	0.39 293	0.23 257	0.59 435	0.37 404	0.88 442	0.85 460	0.72 406	1.05 507	0.94 526	0.62 475	0.56 291	0.54 495	0.21 478	0.14 410	0.17 302	0.19 460	0.15 269	0.15 321

GANet-RSSM	0.47 422	0.21 320	0.37 223	0.38 261	0.25 322	0.58 423	0.36 387	1.07 522	0.78 418	0.68 374	1.01 483	0.86 494	0.67 509	0.62 366	0.44 433	0.21 478	0.15 441	0.18 355	0.18 429	0.18 394	0.17 398

CCAANet	0.47 422	0.20 280	0.47 374	0.41 373	0.28 430	0.67 489	0.31 282	0.99 483	0.75 390	0.63 329	1.22 564	0.69 416	0.52 409	0.79 504	0.42 407	0.14 179	0.13 371	0.19 399	0.19 460	0.15 269	0.19 451

MLCV	0.47 422	0.24 421	0.61 485	0.37 223	0.17 38	0.61 445	0.33 323	0.80 409	0.87 474	0.94 545	1.13 537	0.72 434	0.43 357	0.89 547	0.51 479	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 202	0.12 193

G2L-Stereo_test	0.48 435	0.20 280	0.40 272	0.34 127	0.23 257	0.57 417	0.58 577	1.10 533	0.77 408	0.86 495	0.94 445	0.95 528	0.54 426	0.68 435	0.60 512	0.16 314	0.12 299	0.14 164	0.12 189	0.15 269	0.15 321

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 435	0.21 320	1.26 632	0.39 293	0.51 629	0.28 126	0.30 254	1.25 608	0.44 229	0.68 374	1.11 526	0.86 494	0.33 263	0.67 424	0.27 217	0.15 257	0.11 228	0.17 302	0.20 486	0.22 493	0.24 530

DualNet	0.48 435	0.26 464	0.49 410	0.36 199	0.22 202	0.64 472	0.39 448	1.13 547	0.81 437	0.80 443	1.03 497	0.64 385	0.54 426	0.65 403	0.43 415	0.21 478	0.16 473	0.22 487	0.20 486	0.22 493	0.20 476

PCWNet_CMD	0.48 435	0.24 421	0.52 444	0.39 293	0.27 405	0.63 465	0.30 254	0.95 470	0.96 527	0.86 495	1.07 517	0.79 470	0.44 368	0.57 303	0.43 415	0.17 369	0.12 299	0.21 472	0.16 346	0.24 523	0.19 451

gwcnet-sp	0.48 435	0.23 383	0.70 534	0.40 336	0.26 370	0.81 542	0.41 475	0.89 444	0.84 452	0.91 530	0.76 345	0.66 403	0.61 468	0.66 413	0.50 469	0.18 403	0.17 493	0.18 355	0.18 429	0.18 394	0.18 417

scenet	0.48 435	0.23 383	0.70 534	0.40 336	0.26 370	0.81 542	0.41 475	0.89 444	0.84 452	0.91 530	0.76 345	0.66 403	0.61 468	0.66 413	0.50 469	0.18 403	0.17 493	0.18 355	0.18 429	0.18 394	0.18 417

ssnet	0.48 435	0.23 383	0.70 534	0.40 336	0.26 370	0.81 542	0.41 475	0.89 444	0.84 452	0.91 530	0.76 345	0.66 403	0.61 468	0.66 413	0.50 469	0.18 403	0.17 493	0.18 355	0.18 429	0.18 394	0.18 417

Sa-1000	0.48 435	0.24 421	0.41 283	0.45 485	0.25 322	0.59 435	0.34 340	0.81 413	0.93 513	0.82 465	1.50 617	0.53 317	0.45 373	0.92 559	0.30 267	0.15 257	0.12 299	0.21 472	0.19 460	0.15 269	0.13 242

UDGNet	0.48 435	0.77 650	0.50 423	0.48 522	0.31 500	0.41 315	0.34 340	0.70 347	0.92 507	0.65 350	0.60 279	0.58 343	0.43 357	0.63 380	0.41 399	0.32 605	0.15 441	0.66 662	0.19 460	0.36 603	0.21 496

PSMNet-ADL	0.48 435	0.27 481	0.40 272	0.48 522	0.30 478	0.68 492	0.37 404	0.90 449	0.80 429	0.61 317	0.80 373	0.92 521	0.62 475	0.72 461	0.63 523	0.23 522	0.18 515	0.18 355	0.20 486	0.22 493	0.20 476

PSM-AAD	0.48 435	0.20 280	0.37 223	0.43 440	0.23 257	0.56 411	0.50 534	0.65 290	0.70 357	1.07 597	1.12 530	0.58 343	0.92 601	0.61 356	0.32 284	0.15 257	0.11 228	0.25 538	0.26 583	0.18 394	0.43 637

KYRaft	0.48 435	0.20 280	0.38 236	0.44 460	0.23 257	0.44 337	0.37 404	0.66 301	0.41 207	0.94 545	1.73 633	0.79 470	0.41 349	0.63 380	0.31 275	0.16 314	0.11 228	0.18 355	0.22 527	0.16 325	0.78 667

ASMatch	0.48 435	0.19 233	0.45 344	0.39 293	0.28 430	0.37 261	0.26 172	0.74 378	0.68 349	0.76 426	2.34 657	0.61 370	0.52 409	0.62 366	0.37 365	0.14 179	0.12 299	0.17 302	0.15 311	0.14 202	0.21 496

DEmStereo	0.48 435	0.17 146	0.50 423	0.38 261	0.25 322	0.59 435	0.34 340	0.63 275	0.74 385	0.89 517	1.66 629	0.58 343	1.06 623	0.60 348	0.42 407	0.14 179	0.11 228	0.16 255	0.16 346	0.14 202	0.15 321

PSMNet-RSSM	0.48 435	0.22 361	0.38 236	0.42 419	0.25 322	0.50 367	0.37 404	1.10 533	0.77 408	0.70 388	1.06 514	0.84 487	0.64 492	0.62 366	0.47 460	0.23 522	0.15 441	0.23 508	0.25 568	0.20 446	0.19 451

CFNet-ft	0.48 435	0.23 383	0.36 205	0.40 336	0.26 370	0.64 472	0.37 404	0.87 437	0.85 460	0.64 341	1.00 480	1.01 547	0.64 492	0.61 356	0.53 490	0.23 522	0.15 441	0.24 525	0.21 509	0.23 510	0.18 417

MSMDNet	0.48 435	0.24 421	0.52 444	0.39 293	0.27 405	0.63 465	0.30 254	0.96 474	0.96 527	0.86 495	1.07 517	0.79 470	0.44 368	0.57 303	0.43 415	0.17 369	0.12 299	0.20 430	0.16 346	0.23 510	0.19 451

CFNet_RVC	0.48 435	0.23 383	0.36 205	0.40 336	0.26 370	0.64 472	0.37 404	0.87 437	0.85 460	0.64 341	1.00 480	1.01 547	0.64 492	0.61 356	0.53 490	0.23 522	0.15 441	0.24 525	0.21 509	0.23 510	0.18 417

G2L-Stereo	0.49 453	0.23 383	0.48 396	0.43 440	0.26 370	0.47 357	0.42 485	0.93 458	0.78 418	0.84 484	0.86 410	0.91 516	0.52 409	0.78 498	0.70 541	0.20 461	0.17 493	0.22 487	0.18 429	0.17 365	0.21 496

DCVSM-stereo	0.49 453	0.27 481	0.53 451	0.39 293	0.29 459	0.51 371	0.26 172	0.75 386	0.75 390	1.11 607	0.75 339	1.05 560	0.72 540	0.60 348	0.47 460	0.20 461	0.19 534	0.24 525	0.20 486	0.25 532	0.30 576

test_sample6	0.49 453	0.26 464	0.50 423	0.37 223	0.22 202	0.63 465	0.40 459	1.12 545	0.83 447	0.80 443	1.03 497	0.66 403	0.55 432	0.67 424	0.46 453	0.22 505	0.16 473	0.22 487	0.22 527	0.23 510	0.21 496

qqq1	0.49 453	0.23 383	0.62 488	0.34 127	0.20 139	0.62 453	0.34 340	1.21 584	1.02 553	0.81 456	1.01 483	0.71 425	0.65 498	0.84 525	0.34 313	0.19 436	0.15 441	0.14 164	0.12 189	0.15 269	0.14 289

fff1	0.49 453	0.23 383	0.62 488	0.34 127	0.20 139	0.62 453	0.34 340	1.21 584	1.02 553	0.81 456	1.01 483	0.71 425	0.65 498	0.84 525	0.34 313	0.19 436	0.15 441	0.14 164	0.12 189	0.15 269	0.14 289

ff1	0.49 453	0.26 464	0.49 410	0.37 223	0.25 322	0.55 397	0.37 404	0.68 322	1.04 564	0.73 412	0.96 458	0.71 425	0.53 414	1.01 579	0.88 583	0.16 314	0.10 95	0.25 538	0.21 509	0.16 325	0.16 371

GMStereo_Zeroshot	0.49 453	0.44 592	0.74 553	0.49 537	0.27 405	0.56 411	0.29 234	0.73 374	0.76 399	0.86 495	0.94 445	0.91 516	0.36 309	0.74 475	0.43 415	0.26 555	0.14 410	0.26 557	0.15 311	0.36 603	0.18 417

ToySt	0.49 453	0.27 481	0.75 559	0.40 336	0.27 405	0.64 472	0.49 529	0.84 423	0.77 408	0.60 310	0.83 392	0.88 505	0.66 506	0.70 449	0.56 502	0.16 314	0.17 493	0.21 472	0.20 486	0.21 470	0.19 451

anonymousa	0.49 453	0.20 280	0.42 304	0.38 261	0.23 257	0.91 565	0.35 365	0.75 386	0.62 311	0.85 488	1.54 622	1.06 562	0.66 506	0.51 250	0.43 415	0.16 314	0.13 371	0.19 399	0.21 509	0.16 325	0.14 289

hknet	0.49 453	0.25 447	0.51 438	0.45 485	0.29 459	0.77 526	0.40 459	0.94 463	0.83 447	0.75 419	0.80 373	0.97 533	0.61 468	0.73 468	0.45 442	0.18 403	0.14 410	0.22 487	0.19 460	0.18 394	0.18 417

psmg	0.49 453	0.25 447	0.43 318	0.41 373	0.28 430	0.85 557	0.43 492	0.99 483	0.76 399	0.91 530	0.94 445	0.76 460	0.54 426	0.64 395	0.43 415	0.20 461	0.15 441	0.20 430	0.20 486	0.18 394	0.18 417

DRaft	0.49 453	0.17 146	0.47 374	0.37 223	0.25 322	0.58 423	0.40 459	0.65 290	0.85 460	1.02 579	1.75 636	0.50 302	0.82 576	0.63 380	0.40 392	0.13 117	0.11 228	0.16 255	0.16 346	0.14 202	0.15 321

GrayStereo	0.49 453	0.19 233	0.42 304	0.46 506	0.28 430	0.53 384	0.67 603	0.69 331	0.63 322	1.02 579	1.47 616	0.78 468	0.76 553	0.56 291	0.33 297	0.14 179	0.12 299	0.17 302	0.17 401	0.15 269	0.29 567

GwcNet-RSSM	0.49 453	0.24 421	0.42 304	0.40 336	0.23 257	0.55 397	0.38 426	0.93 458	0.93 513	0.71 395	1.16 553	0.86 494	0.60 462	0.62 366	0.66 531	0.21 478	0.14 410	0.19 399	0.20 486	0.16 325	0.15 321

UCFNet_RVC	0.49 453	0.26 464	0.35 193	0.39 293	0.26 370	0.64 472	0.36 387	1.15 560	0.84 452	0.67 368	0.88 426	0.88 505	0.59 458	0.58 324	0.45 442	0.24 535	0.17 493	0.27 570	0.27 590	0.25 532	0.23 521

iResNet	0.49 453	0.29 507	0.79 571	0.42 419	0.21 170	0.61 445	0.40 459	0.82 415	0.99 539	0.87 503	1.12 530	0.69 416	0.53 414	0.78 498	0.51 479	0.15 257	0.11 228	0.14 164	0.12 189	0.17 365	0.15 321

CFNet_ucs	0.50 469	0.24 421	0.55 461	0.38 261	0.31 500	0.58 423	0.33 323	0.98 481	0.93 513	0.88 513	1.19 561	0.80 479	0.49 392	0.63 380	0.43 415	0.21 478	0.15 441	0.26 557	0.18 429	0.26 539	0.22 514

NINENet	0.50 469	0.29 507	0.51 438	0.45 485	0.32 517	0.70 499	0.34 340	1.10 533	0.88 478	0.80 443	0.94 445	0.65 398	0.49 392	0.73 468	0.51 479	0.22 505	0.20 546	0.25 538	0.18 429	0.22 493	0.21 496

AACVNet	0.50 469	0.23 383	0.49 410	0.46 506	0.29 459	0.52 376	0.38 426	0.90 449	0.55 292	0.81 456	1.03 497	1.00 543	0.70 532	0.83 520	0.54 495	0.21 478	0.18 515	0.24 525	0.18 429	0.23 510	0.20 476

CrosDoStereo	0.50 469	0.18 192	0.45 344	0.38 261	0.24 291	0.40 295	1.18 668	0.67 311	0.86 465	0.94 545	1.37 594	0.63 379	0.77 560	0.65 403	0.45 442	0.15 257	0.12 299	0.17 302	0.18 429	0.14 202	0.14 289

DeepStereo_LL	0.50 469	0.18 192	0.45 344	0.38 261	0.24 291	0.40 295	1.18 668	0.67 311	0.86 465	0.94 545	1.37 594	0.63 379	0.77 560	0.65 403	0.45 442	0.15 257	0.12 299	0.17 302	0.18 429	0.14 202	0.14 289

THIR-Stereo	0.50 469	0.18 192	0.45 344	0.38 261	0.23 257	0.75 519	0.67 603	0.66 301	0.87 474	1.02 579	1.40 600	0.72 434	0.76 553	0.62 366	0.42 407	0.15 257	0.11 228	0.17 302	0.18 429	0.14 202	0.15 321

AdaStereo	0.50 469	0.32 525	0.47 374	0.48 522	0.25 322	0.67 489	0.32 311	1.17 573	0.88 478	0.75 419	0.99 477	0.75 453	0.49 392	0.67 424	0.46 453	0.27 565	0.12 299	0.28 578	0.18 429	0.23 510	0.18 417
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.
SMFormer	0.51 476	0.23 383	0.62 488	0.34 127	0.20 139	0.62 453	0.34 340	1.21 584	1.02 553	0.81 456	1.01 483	0.71 425	0.65 498	0.84 525	0.55 500	0.19 436	0.15 441	0.18 355	0.16 346	0.18 394	0.18 417

tta	0.51 476	0.23 383	0.62 488	0.34 127	0.20 139	0.62 453	0.34 340	1.21 584	1.02 553	0.81 456	1.01 483	0.71 425	0.65 498	0.84 525	0.55 500	0.19 436	0.15 441	0.18 355	0.16 346	0.15 269	0.14 289

DAS	0.51 476	0.25 447	0.60 483	0.48 522	0.31 500	0.58 423	0.41 475	0.83 420	0.97 530	0.89 517	1.12 530	0.70 421	0.75 550	0.82 512	0.43 415	0.17 369	0.13 371	0.18 355	0.15 311	0.20 446	0.18 417

SepStereo	0.51 476	0.25 447	0.60 483	0.48 522	0.31 500	0.58 423	0.41 475	0.83 420	0.97 530	0.89 517	1.12 530	0.70 421	0.75 550	0.93 565	0.43 415	0.17 369	0.13 371	0.18 355	0.15 311	0.20 446	0.18 417

acv_ft	0.51 476	0.23 383	0.56 467	0.44 460	0.28 430	0.86 560	0.39 448	0.91 454	0.80 429	0.97 559	0.96 458	0.79 470	0.59 458	0.63 380	0.87 580	0.17 369	0.15 441	0.16 255	0.15 311	0.17 365	0.15 321

DMCA-RVC	0.51 476	0.30 516	0.59 477	0.50 551	0.32 517	0.54 391	0.38 426	0.86 430	0.68 349	0.94 545	0.86 410	0.91 516	0.68 515	0.70 449	0.59 510	0.23 522	0.18 515	0.31 596	0.23 543	0.26 539	0.19 451

CFNet	0.51 476	0.29 507	0.46 361	0.41 373	0.27 405	0.70 499	0.32 311	1.13 547	1.00 546	0.72 406	1.07 517	0.85 489	0.60 462	0.76 485	0.52 487	0.19 436	0.14 410	0.23 508	0.23 543	0.21 470	0.16 371

HSM	0.51 476	0.24 421	0.41 283	0.39 293	0.24 291	0.75 519	0.40 459	1.22 592	0.75 390	0.81 456	0.91 437	1.21 594	0.69 519	0.87 538	0.46 453	0.17 369	0.13 371	0.17 302	0.14 278	0.17 365	0.17 398

RT-IGEV	0.52 484	0.19 233	0.59 477	0.40 336	0.25 322	0.79 533	0.62 590	1.15 560	0.74 385	0.89 517	0.99 477	1.18 593	0.61 468	0.65 403	0.31 275	0.19 436	0.13 371	0.17 302	0.13 237	0.15 269	0.20 476

DDVS	0.52 484	0.30 516	0.56 467	0.41 373	0.31 500	0.71 504	0.34 340	0.91 454	0.67 343	0.85 488	0.89 430	1.12 580	0.46 379	0.86 536	0.60 512	0.22 505	0.16 473	0.22 487	0.18 429	0.25 532	0.26 543

UGAM	0.52 484	0.22 361	0.46 361	0.45 485	0.25 322	0.41 315	0.52 553	0.62 267	1.16 597	0.76 426	1.13 537	1.32 612	0.57 441	1.00 578	0.53 490	0.17 369	0.14 410	0.25 538	0.21 509	0.15 269	0.13 242

test_sample7	0.52 484	0.29 507	0.50 423	0.36 199	0.27 405	0.62 453	0.41 475	1.06 518	0.88 478	0.92 538	0.86 410	0.85 489	0.69 519	0.68 435	0.50 469	0.26 555	0.20 546	0.27 570	0.26 583	0.27 550	0.24 530

ac_64	0.52 484	0.22 361	0.50 423	0.45 485	0.28 430	0.80 537	0.45 504	1.02 502	0.61 307	0.91 530	0.83 392	1.07 567	0.68 515	0.74 475	0.70 541	0.21 478	0.18 515	0.20 430	0.19 460	0.18 394	0.15 321

iResNetv2_ROB	0.52 484	0.27 481	0.69 530	0.38 261	0.25 322	0.62 453	0.35 365	1.17 573	1.01 550	0.99 566	1.06 514	0.88 505	0.67 509	0.66 413	0.39 383	0.19 436	0.13 371	0.15 217	0.11 148	0.18 394	0.16 371

iResNet_ROB	0.52 484	0.21 320	0.53 451	0.37 223	0.21 170	0.61 445	0.29 234	1.51 653	1.32 629	0.90 525	1.02 492	0.80 479	0.62 475	0.76 485	0.43 415	0.16 314	0.12 299	0.13 108	0.09 13	0.15 269	0.18 417

coex_refinement	0.53 491	0.21 320	0.39 258	0.44 460	0.30 478	0.76 525	0.39 448	1.09 530	0.90 495	0.85 488	1.12 530	1.00 543	0.56 439	0.63 380	0.81 564	0.21 478	0.13 371	0.16 255	0.16 346	0.20 446	0.21 496

ITSA-stereo	0.53 491	0.28 495	0.52 444	0.40 336	0.23 257	0.56 411	0.34 340	1.24 604	1.24 612	0.80 443	0.81 380	0.72 434	0.58 451	0.82 512	0.65 528	0.21 478	0.17 493	0.23 508	0.21 509	0.22 493	0.26 543

mmx	0.53 491	0.26 464	0.49 410	0.37 223	0.25 322	0.55 397	0.37 404	1.16 568	1.03 558	0.73 412	0.96 458	0.71 425	0.53 414	1.01 579	0.88 583	0.20 461	0.15 441	0.25 538	0.21 509	0.22 493	0.20 476

xxx	0.53 491	0.26 464	0.49 410	0.37 223	0.25 322	0.55 397	0.37 404	1.16 568	1.03 558	0.73 412	0.96 458	0.71 425	0.53 414	1.01 579	0.88 583	0.20 461	0.15 441	0.25 538	0.21 509	0.22 493	0.20 476

AASNet	0.53 491	0.25 447	0.52 444	0.49 537	0.32 517	0.74 513	0.40 459	1.50 650	0.86 465	0.86 495	0.92 441	0.64 385	0.59 458	0.59 342	0.79 559	0.23 522	0.19 534	0.20 430	0.16 346	0.21 470	0.19 451

LMCR-Stereo	0.53 491	0.30 516	0.53 451	0.58 615	0.30 478	0.83 553	0.36 387	1.19 577	0.76 399	0.88 513	1.04 503	0.56 329	0.62 475	0.82 512	0.67 534	0.19 436	0.15 441	0.19 399	0.14 278	0.23 510	0.17 398

RAFT + AFF	0.53 491	0.29 507	0.75 559	0.51 567	0.32 517	0.63 465	0.60 583	1.00 488	0.91 502	0.78 436	0.87 418	0.83 484	0.58 451	0.80 506	0.47 460	0.17 369	0.20 546	0.23 508	0.22 527	0.18 394	0.18 417

UPFNet	0.53 491	0.24 421	0.51 438	0.45 485	0.38 567	0.84 556	0.49 529	0.99 483	0.75 390	0.87 503	0.88 426	0.86 494	0.64 492	0.80 506	0.71 546	0.20 461	0.20 546	0.20 430	0.20 486	0.19 428	0.15 321

RASNet	0.53 491	0.22 361	0.52 444	0.38 261	0.22 202	0.68 492	0.38 426	0.97 478	0.88 478	0.73 412	1.04 503	1.03 554	0.92 601	0.90 549	0.86 574	0.16 314	0.14 410	0.14 164	0.17 401	0.15 269	0.13 242

HSM-Net_RVC	0.53 491	0.22 361	0.35 193	0.37 223	0.21 170	0.85 557	0.37 404	1.23 597	0.93 513	0.90 525	1.15 548	1.26 599	0.63 481	0.72 461	0.48 464	0.17 369	0.13 371	0.16 255	0.15 311	0.17 365	0.15 321
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 491	0.32 525	0.64 503	0.44 460	0.30 478	0.66 484	0.44 501	1.04 509	0.88 478	0.91 530	0.91 437	0.99 539	0.60 462	0.68 435	0.60 512	0.21 478	0.17 493	0.22 487	0.22 527	0.21 470	0.21 496
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 491	0.34 538	0.59 477	0.41 373	0.30 478	0.50 367	0.43 492	1.19 577	0.70 357	0.85 488	1.05 507	0.86 494	0.55 432	0.84 525	0.51 479	0.29 583	0.23 573	0.22 487	0.22 527	0.26 539	0.25 537

rvit_105_1	0.54 503	0.40 579	0.76 564	0.58 615	0.37 557	0.59 435	0.68 608	0.70 347	0.94 520	0.82 465	0.69 315	0.73 445	0.58 451	0.78 498	0.54 495	0.32 605	0.29 614	0.31 596	0.34 624	0.23 510	0.20 476

UNet	0.54 503	0.26 464	0.66 515	0.44 460	0.40 578	0.99 584	0.41 475	0.98 481	0.75 390	0.83 477	0.89 430	1.04 556	0.72 540	0.73 468	0.62 519	0.19 436	0.14 410	0.20 430	0.17 401	0.20 446	0.17 398

1111x	0.55 505	0.22 361	0.46 361	0.38 261	0.20 139	0.66 484	0.43 492	1.23 597	0.99 539	0.71 395	0.99 477	0.95 528	0.69 519	0.90 549	1.08 621	0.18 403	0.17 493	0.18 355	0.19 460	0.20 446	0.18 417

ADLNet2	0.55 505	0.25 447	0.65 509	0.47 514	0.30 478	0.83 553	0.50 534	1.05 514	0.95 526	0.80 443	0.98 472	0.99 539	0.69 519	0.77 493	0.73 549	0.20 461	0.16 473	0.17 302	0.18 429	0.21 470	0.21 496

GEStereo_RVC	0.55 505	0.29 507	0.63 498	0.49 537	0.31 500	0.70 499	0.54 562	1.22 592	0.92 507	0.82 465	0.85 407	0.85 489	0.63 481	0.90 549	0.65 528	0.24 535	0.16 473	0.19 399	0.16 346	0.21 470	0.22 514

ADLNet	0.55 505	0.27 481	0.51 438	0.44 460	0.35 545	0.78 530	0.46 508	1.08 526	0.86 465	0.99 566	0.98 472	0.92 521	0.63 481	0.69 442	0.81 564	0.22 505	0.16 473	0.22 487	0.22 527	0.21 470	0.21 496

MMNet	0.55 505	0.25 447	0.61 485	0.43 440	0.34 538	1.07 598	0.39 448	0.87 437	0.91 502	0.91 530	0.93 444	0.86 494	0.76 553	0.81 509	0.76 554	0.15 257	0.14 410	0.18 355	0.19 460	0.20 446	0.16 371

delet	0.55 505	0.24 421	0.55 461	0.44 460	0.33 529	1.07 598	0.50 534	1.00 488	0.86 465	0.85 488	0.96 458	0.90 514	0.63 481	0.83 520	0.74 552	0.18 403	0.18 515	0.20 430	0.21 509	0.16 325	0.15 321

psm_up	0.55 505	0.26 464	0.47 374	0.49 537	0.32 517	0.65 482	0.56 573	1.04 509	0.82 442	0.82 465	0.88 426	1.01 547	0.94 607	0.74 475	0.61 516	0.21 478	0.25 590	0.26 557	0.23 543	0.21 470	0.20 476

hitnet-ft	0.55 505	0.27 481	0.39 258	0.41 373	0.28 430	0.78 530	0.40 459	0.92 456	0.90 495	0.82 465	1.01 483	1.13 586	0.70 532	0.78 498	0.67 534	0.28 576	0.20 546	0.28 578	0.22 527	0.29 558	0.26 543

DSFCA	0.55 505	0.25 447	0.62 488	0.40 336	0.36 550	0.74 513	0.52 553	1.04 509	0.82 442	1.06 594	0.84 397	0.89 509	0.63 481	0.99 575	0.58 505	0.25 545	0.21 556	0.21 472	0.21 509	0.21 470	0.19 451

FADNet_RVC	0.55 505	0.37 556	1.17 622	0.44 460	0.31 500	0.56 411	0.34 340	1.06 518	0.88 478	0.67 368	0.90 434	0.61 370	0.65 498	0.93 565	0.70 541	0.21 478	0.18 515	0.26 557	0.23 543	0.31 573	0.28 560

STTStereo	0.55 505	0.37 556	0.76 564	0.44 460	0.31 500	0.60 442	0.44 501	0.96 474	0.86 465	0.99 566	0.90 434	0.96 531	0.58 451	0.71 455	0.61 516	0.25 545	0.23 573	0.26 557	0.32 619	0.24 523	0.23 521

Selective-IGEV-i16pc	0.56 516	0.20 280	1.13 615	0.40 336	0.31 500	2.00 667	0.66 600	0.68 322	1.11 587	0.51 281	0.81 380	0.68 411	0.36 309	0.67 424	0.40 392	0.31 593	0.17 493	0.17 302	0.18 429	0.19 428	0.20 476

ISRNet	0.56 516	0.24 421	0.66 515	0.56 607	0.36 550	0.44 337	0.25 150	0.82 415	0.84 452	1.07 597	1.25 573	0.91 516	0.60 462	0.66 413	0.58 505	0.35 624	0.26 596	0.36 616	0.33 622	0.30 567	0.42 631

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 516	3.08 706	2.43 675	0.31 50	0.18 67	0.29 138	0.20 47	0.37 70	0.32 123	0.28 121	0.24 62	0.18 20	0.18 39	0.31 57	0.22 80	1.09 682	0.08 2	0.17 302	0.16 346	0.14 202	0.97 681

CSP-Net	0.56 516	0.27 481	0.49 410	0.41 373	0.28 430	1.22 624	0.50 534	1.23 597	0.72 370	0.95 553	0.95 454	0.89 509	0.62 475	0.83 520	0.62 519	0.26 555	0.17 493	0.17 302	0.17 401	0.18 394	0.17 398

FTStereo	0.56 516	0.20 280	0.37 223	0.41 373	0.25 322	0.40 295	0.79 636	0.66 301	0.43 222	1.09 603	3.27 679	0.70 421	0.73 543	0.55 280	0.33 297	0.14 179	0.13 371	0.19 399	0.17 401	0.15 269	0.30 576

RAFT-RH_RVC	0.56 516	0.17 146	0.41 283	0.37 223	0.23 257	0.57 417	0.24 136	0.60 255	0.70 357	1.19 617	3.94 691	0.56 329	0.38 323	0.65 403	0.36 348	0.13 117	0.11 228	0.20 430	0.14 278	0.12 100	0.13 242

HGLStereo	0.56 516	0.28 495	0.57 471	0.50 551	0.37 557	0.80 537	0.45 504	1.02 502	0.78 418	0.86 495	1.14 542	0.89 509	0.82 576	0.76 485	0.73 549	0.21 478	0.20 546	0.19 399	0.18 429	0.19 428	0.21 496

FADNet-RVC-Resample	0.56 516	0.33 533	1.16 618	0.49 537	0.34 538	0.71 504	0.43 492	1.01 498	0.93 513	0.82 465	0.87 418	0.74 451	0.67 509	0.73 468	0.45 442	0.18 403	0.18 515	0.26 557	0.27 590	0.26 539	0.27 553

DualNet (step1)	0.57 524	0.36 549	0.72 544	0.38 261	0.30 478	0.71 504	0.43 492	1.06 518	0.88 478	0.92 538	0.86 410	0.85 489	0.69 519	0.68 435	0.50 469	0.41 639	0.20 546	0.40 629	0.41 643	0.36 603	0.33 595

LL-Strereo	0.57 524	0.27 481	0.68 524	0.48 522	0.34 538	0.39 289	0.48 523	0.94 463	0.97 530	0.83 477	0.78 360	1.10 576	1.18 635	1.33 630	0.49 467	0.17 369	0.14 410	0.22 487	0.19 460	0.16 325	0.17 398

CRFU-Net	0.57 524	0.27 481	0.57 471	0.46 506	0.30 478	1.20 622	0.52 553	1.10 533	0.56 299	1.00 571	0.98 472	1.06 562	0.79 567	0.81 509	0.71 546	0.21 478	0.19 534	0.18 355	0.16 346	0.18 394	0.19 451

TDLM	0.57 524	0.33 533	0.49 410	0.51 567	0.30 478	0.66 484	0.73 628	1.03 506	1.01 550	0.82 465	1.10 525	0.84 487	0.70 532	0.86 536	0.58 505	0.28 576	0.17 493	0.25 538	0.22 527	0.26 539	0.19 451

CVANet_RVC	0.57 524	0.33 533	0.44 331	0.47 514	0.32 517	0.67 489	0.61 588	1.05 514	0.93 513	0.85 488	1.04 503	1.01 547	0.73 543	0.83 520	0.52 487	0.29 583	0.19 534	0.27 570	0.25 568	0.31 573	0.21 496

AANet_RVC	0.57 524	0.32 525	0.54 456	0.45 485	0.27 405	0.57 417	0.48 523	1.00 488	1.28 624	0.86 495	1.33 589	0.87 500	0.58 451	1.07 592	0.75 553	0.18 403	0.12 299	0.15 217	0.13 237	0.18 394	0.18 417

NOSS_ROB	0.57 524	0.39 574	0.39 258	0.44 460	0.30 478	0.73 512	0.54 562	1.03 506	1.08 583	0.67 368	0.87 418	0.76 460	0.57 441	0.77 493	0.47 460	0.38 632	0.38 650	0.44 637	0.42 647	0.37 608	0.34 603

ssnet_v2	0.58 531	0.28 495	0.56 467	0.43 440	0.29 459	0.95 574	0.59 580	1.13 547	0.99 539	0.93 542	0.80 373	0.99 539	0.64 492	0.82 512	0.94 599	0.25 545	0.22 563	0.23 508	0.24 559	0.20 446	0.19 451

dad	0.58 531	0.50 607	0.64 503	0.43 440	0.30 478	0.59 435	0.36 387	0.78 402	1.25 618	1.01 576	1.17 555	1.15 590	0.53 414	0.68 435	0.50 469	0.35 624	0.23 573	0.37 621	0.21 509	0.29 558	0.20 476

SACVNet	0.58 531	0.34 538	0.55 461	0.55 604	0.36 550	0.63 465	0.48 523	1.13 547	0.77 408	1.02 579	1.06 514	1.02 552	0.74 546	0.90 549	0.51 479	0.27 565	0.21 556	0.25 538	0.24 559	0.29 558	0.36 610

pcwnet_v2	0.58 531	0.28 495	0.84 576	0.45 485	0.35 545	0.61 445	0.35 365	1.27 612	1.21 607	0.99 566	1.27 576	0.72 434	0.58 451	0.67 424	0.48 464	0.27 565	0.21 556	0.24 525	0.23 543	0.29 558	0.29 567

PS-NSSS	0.58 531	0.44 592	0.62 488	0.42 419	0.33 529	0.66 484	0.58 577	1.02 502	0.86 465	0.77 432	1.28 578	0.72 434	0.64 492	0.82 512	0.59 510	0.31 593	0.26 596	0.40 629	0.27 590	0.33 586	0.26 543

StereoDRNet-Refined	0.58 531	0.32 525	0.54 456	0.46 506	0.30 478	0.96 577	0.40 459	1.00 488	0.94 520	1.12 608	1.08 520	0.96 531	0.67 509	0.90 549	0.89 593	0.17 369	0.13 371	0.22 487	0.21 509	0.20 446	0.19 451
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 531	0.28 495	0.47 374	0.49 537	0.32 517	0.77 526	0.50 534	0.99 483	0.92 507	1.04 588	1.14 542	1.21 594	0.69 519	0.88 541	0.69 538	0.20 461	0.20 546	0.22 487	0.22 527	0.21 470	0.18 417

CBFPSM	0.59 538	0.22 361	1.31 638	0.38 261	0.27 405	1.12 610	0.65 597	0.79 406	0.82 442	0.80 443	0.81 380	1.35 621	0.87 589	0.67 424	0.76 554	0.16 314	0.15 441	0.15 217	0.16 346	0.17 365	0.22 514

HBP-ISP	0.59 538	0.45 596	0.43 318	0.45 485	0.33 529	0.70 499	0.28 225	1.11 539	1.00 546	0.83 477	1.18 557	0.65 398	0.68 515	0.88 541	0.52 487	0.35 624	0.38 650	0.47 642	0.41 643	0.38 612	0.31 586

CBMV_ROB	0.59 538	0.37 556	0.38 236	0.39 293	0.28 430	0.74 513	0.28 225	1.00 488	0.98 534	0.94 545	1.25 573	0.81 482	0.78 565	0.87 538	0.50 469	0.36 628	0.37 648	0.43 635	0.40 638	0.33 586	0.30 576

FADNet-RVC	0.60 541	0.53 622	1.14 617	0.46 506	0.39 573	0.61 445	0.39 448	1.12 545	0.87 474	0.70 388	0.84 397	1.04 556	0.55 432	0.94 572	0.69 538	0.26 555	0.25 590	0.28 578	0.28 596	0.31 573	0.31 586

NVstereo2D	0.60 541	0.30 516	0.75 559	0.48 522	0.43 597	0.89 562	0.48 523	1.05 514	1.15 596	0.66 363	0.86 410	0.88 505	0.70 532	0.99 575	0.65 528	0.32 605	0.15 441	0.28 578	0.20 486	0.40 615	0.36 610

FADNet	0.61 543	0.51 611	1.10 611	0.45 485	0.44 604	0.65 482	0.41 475	1.19 577	1.05 568	0.70 388	0.84 397	0.98 537	0.66 506	0.82 512	0.50 469	0.29 583	0.30 619	0.27 570	0.30 604	0.46 634	0.35 608

ACV-stereo	0.62 544	0.34 538	1.00 600	0.43 440	0.31 500	1.20 622	0.40 459	0.75 386	0.83 447	0.64 341	0.77 349	2.10 660	1.03 620	0.81 509	0.64 526	0.21 478	0.17 493	0.18 355	0.18 429	0.21 470	0.21 496

SGM-Forest	0.62 544	0.32 525	0.39 258	0.43 440	0.30 478	1.02 588	0.55 567	1.09 530	1.05 568	1.06 594	1.18 557	1.10 576	0.67 509	0.88 541	0.62 519	0.31 593	0.33 640	0.33 607	0.30 604	0.30 567	0.28 560
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 546	0.28 495	0.99 599	0.40 336	0.30 478	1.03 591	0.56 573	1.10 533	0.99 539	0.97 559	1.22 564	1.06 562	0.69 519	1.07 592	0.95 602	0.19 436	0.11 228	0.16 255	0.13 237	0.22 493	0.21 496

fast-acv-ft	0.64 547	0.30 516	0.73 548	0.45 485	0.34 538	1.17 618	0.49 529	0.86 430	0.98 534	1.02 579	1.36 591	1.29 604	0.85 584	0.76 485	0.81 564	0.21 478	0.23 573	0.23 508	0.23 543	0.21 470	0.20 476

StereoDRNet	0.64 547	0.33 533	0.68 524	0.51 567	0.43 597	1.03 591	0.53 558	1.47 646	0.99 539	1.10 605	0.87 418	1.07 567	0.71 536	0.82 512	0.88 583	0.23 522	0.19 534	0.25 538	0.23 543	0.27 550	0.19 451

PSMNet_ROB	0.64 547	0.37 556	0.65 509	0.56 607	0.42 591	0.97 579	0.83 639	1.21 584	0.92 507	0.79 441	1.02 492	1.08 569	0.63 481	0.82 512	0.91 597	0.29 583	0.20 546	0.31 596	0.31 612	0.26 539	0.23 521

CBMV	0.64 547	0.35 544	0.41 283	0.42 419	0.25 322	1.01 586	0.77 632	1.13 547	1.09 585	1.17 613	1.22 564	1.04 556	0.75 550	0.88 541	0.63 523	0.28 576	0.30 619	0.34 609	0.30 604	0.26 539	0.26 543
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 551	0.36 549	1.30 637	0.39 293	0.26 370	0.57 417	0.63 592	0.80 409	1.03 558	0.80 443	1.43 607	0.91 516	0.76 553	1.08 595	1.87 663	0.16 314	0.12 299	0.17 302	0.14 278	0.20 446	0.16 371

TCMNet	0.66 551	0.39 574	0.98 598	0.59 619	0.61 649	0.96 577	0.55 567	1.05 514	0.90 495	0.84 484	1.14 542	0.89 509	0.65 498	0.85 531	1.01 614	0.26 555	0.26 596	0.31 596	0.28 596	0.32 579	0.29 567

YMNet	0.66 551	0.38 566	0.90 589	0.52 580	0.46 616	1.08 602	0.49 529	1.00 488	0.77 408	1.18 615	1.29 582	1.12 580	0.74 546	0.85 531	0.86 574	0.27 565	0.31 628	0.25 538	0.25 568	0.24 523	0.23 521

YMNet_1	0.66 551	0.38 566	0.90 589	0.52 580	0.46 616	1.08 602	0.49 529	1.00 488	0.77 408	1.18 615	1.29 582	1.12 580	0.74 546	0.85 531	0.86 574	0.27 565	0.31 628	0.25 538	0.25 568	0.24 523	0.23 521

DRN-Test	0.66 551	0.32 525	0.66 515	0.50 551	0.39 573	1.15 614	0.61 588	1.49 649	1.01 550	1.12 608	1.08 520	1.06 562	0.69 519	0.77 493	0.94 599	0.23 522	0.17 493	0.26 557	0.25 568	0.25 532	0.21 496

iinet-f	0.67 556	0.26 464	2.15 669	0.39 293	0.31 500	1.19 621	0.56 573	0.84 423	0.84 452	0.80 443	1.17 555	1.05 560	0.84 583	0.71 455	1.21 632	0.20 461	0.18 515	0.17 302	0.15 311	0.20 446	0.20 476

GASNet	0.67 556	0.72 644	0.96 595	0.70 651	0.48 621	0.62 453	0.47 515	1.08 526	1.03 558	0.94 545	0.82 386	0.93 524	0.83 581	1.33 630	0.80 561	0.31 593	0.22 563	0.29 587	0.28 596	0.44 627	0.24 530

FINET	0.67 556	0.42 585	1.00 600	0.46 506	0.43 597	0.83 553	0.89 647	1.08 526	1.50 645	0.87 503	1.14 542	0.71 425	0.68 515	0.92 559	0.70 541	0.36 628	0.30 619	0.26 557	0.24 559	0.35 597	0.33 595

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 556	0.81 653	0.73 548	0.53 590	0.37 557	1.40 636	0.53 558	1.04 509	0.79 427	0.88 513	0.94 445	0.95 528	0.53 414	0.93 565	0.58 505	0.39 634	0.30 619	0.57 657	0.31 612	0.53 648	0.30 576

PA-Net	0.67 556	0.43 587	0.83 575	0.50 551	0.53 634	0.94 571	0.68 608	1.10 533	1.14 595	0.80 443	0.88 426	0.87 500	0.77 560	1.02 584	0.88 583	0.24 535	0.41 657	0.29 587	0.44 648	0.26 539	0.34 603
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 561	0.36 549	1.10 611	0.51 567	0.42 591	1.08 602	0.50 534	1.21 584	1.16 597	1.00 571	1.37 594	1.06 562	0.79 567	0.92 559	0.94 599	0.25 545	0.24 582	0.24 525	0.22 527	0.23 510	0.26 543

NaN_ROB	0.69 561	0.44 592	0.69 530	0.51 567	0.33 529	0.97 579	1.06 662	1.22 592	1.19 603	1.24 627	0.96 458	1.08 569	0.78 565	1.20 612	0.67 534	0.24 535	0.30 619	0.23 508	0.24 559	0.23 510	0.25 537

GANet	0.70 563	0.37 556	0.55 461	0.51 567	0.34 538	0.94 571	0.96 655	1.08 526	0.94 520	1.04 588	1.98 648	1.13 586	0.88 593	1.12 602	0.66 531	0.25 545	0.26 596	0.27 570	0.22 527	0.31 573	0.22 514

DISCO	0.70 563	0.26 464	0.68 524	0.44 460	0.31 500	1.14 612	0.51 550	1.23 597	1.23 610	0.81 456	1.05 507	1.50 636	0.85 584	1.82 661	1.03 615	0.19 436	0.15 441	0.18 355	0.16 346	0.24 523	0.23 521

XPNet_ROB	0.70 563	0.35 544	0.68 524	0.52 580	0.40 578	0.79 533	0.85 645	1.16 568	0.94 520	1.33 634	1.15 548	1.38 623	0.83 581	1.03 586	0.90 595	0.32 605	0.25 590	0.26 557	0.24 559	0.31 573	0.28 560

ETE_ROB	0.70 563	0.49 603	0.73 548	0.56 607	0.36 550	0.79 533	0.87 646	1.14 556	0.93 513	1.19 617	1.18 557	1.39 624	0.82 576	0.99 575	0.80 561	0.26 555	0.21 556	0.31 596	0.26 583	0.33 586	0.34 603

Wz-Net-LNSev	0.71 567	0.51 611	1.36 647	0.50 551	0.41 585	1.15 614	0.69 613	1.21 584	1.07 580	1.02 579	1.12 530	1.08 569	0.87 589	0.89 547	0.89 593	0.24 535	0.22 563	0.21 472	0.19 460	0.26 539	0.26 543

APVNet	0.71 567	0.37 556	0.89 588	0.56 607	0.45 608	1.18 620	0.68 608	1.41 640	0.85 460	0.81 456	1.15 548	1.04 556	0.81 572	1.10 599	1.17 629	0.26 555	0.28 609	0.32 602	0.31 612	0.29 558	0.30 576

Syn2CoEx	0.71 567	0.51 611	0.95 593	0.64 634	0.45 608	0.91 565	0.53 558	1.48 647	1.13 592	0.93 542	1.35 590	1.02 552	0.99 615	0.92 559	0.80 561	0.30 590	0.27 605	0.28 578	0.24 559	0.23 510	0.24 530

DANet	0.71 567	0.45 596	0.91 591	0.59 619	0.40 578	0.81 542	0.40 459	0.97 478	0.84 452	1.20 622	1.22 564	1.33 615	0.88 593	1.16 606	1.24 633	0.27 565	0.23 573	0.31 596	0.25 568	0.35 597	0.32 590
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 571	0.35 544	0.64 503	0.53 590	0.67 655	1.31 632	0.67 603	1.20 582	1.18 601	1.05 590	0.87 418	1.27 601	0.93 606	0.93 565	1.27 637	0.22 505	0.16 473	0.26 557	0.23 543	0.40 615	0.39 624

NCCL2	0.72 571	0.41 583	0.65 509	0.64 634	0.44 604	0.98 583	1.20 670	1.11 539	1.00 546	0.98 564	0.96 458	1.49 635	0.87 589	0.90 549	0.79 559	0.31 593	0.26 596	0.39 626	0.39 636	0.32 579	0.32 590

FAT-Stereo	0.73 573	0.33 533	0.75 559	0.49 537	0.37 557	0.71 504	0.59 580	1.36 632	1.30 627	1.03 587	1.40 600	1.59 645	1.15 631	0.87 538	0.86 574	0.28 576	0.28 609	0.28 578	0.23 543	0.28 554	0.38 621

DStereoRT	0.74 574	0.19 233	0.50 423	0.51 567	0.33 529	1.10 606	0.34 340	0.82 415	0.76 399	0.78 436	1.05 507	0.51 308	0.73 543	0.76 485	0.48 464	0.16 314	0.13 371	3.96 712	1.37 702	0.19 428	0.14 289

S-Stereo	0.74 574	0.35 544	0.96 595	0.56 607	0.45 608	0.82 550	0.60 583	1.24 604	1.60 657	0.96 554	1.41 602	1.12 580	0.94 607	0.80 506	1.04 618	0.26 555	0.31 628	0.28 578	0.25 568	0.32 579	0.47 648

LALA_ROB	0.74 574	0.43 587	0.69 530	0.54 597	0.40 578	1.01 586	0.95 654	1.21 584	1.07 580	1.22 624	1.12 530	1.56 642	0.79 567	1.04 588	0.86 574	0.33 614	0.22 563	0.35 611	0.30 604	0.35 597	0.31 586

w-ln-seven-2	0.76 577	0.43 587	2.32 671	0.52 580	0.38 567	0.90 564	0.65 597	1.11 539	1.12 591	1.19 617	1.28 578	1.09 572	0.99 615	1.07 592	0.87 580	0.20 461	0.19 534	0.23 508	0.22 527	0.26 539	0.22 514

PSMNet-RUCA	0.76 577	0.75 647	1.08 610	1.01 668	0.90 665	0.69 494	0.50 534	1.11 539	1.03 558	0.78 436	1.11 526	0.80 479	0.72 540	0.88 541	0.63 523	0.53 662	0.27 605	0.76 665	0.46 649	0.66 660	0.47 648

Wz-Net-MNSev	0.76 577	0.40 579	1.34 642	0.50 551	0.40 578	1.44 642	0.83 639	1.15 560	1.16 597	1.25 629	1.20 562	1.13 586	0.81 572	1.16 606	1.00 613	0.22 505	0.19 534	0.24 525	0.23 543	0.28 554	0.26 543

DGSMNet	0.76 577	0.55 624	1.29 636	0.58 615	0.62 650	0.94 571	0.70 618	1.26 610	1.11 587	0.83 477	1.24 571	1.00 543	0.71 536	1.03 586	0.81 564	0.34 620	0.29 614	0.41 633	0.40 638	0.57 654	0.55 660

RP	0.76 577	0.36 549	0.63 498	0.66 642	0.58 646	0.80 537	0.55 567	1.14 556	1.22 609	0.97 559	1.65 627	1.43 629	1.32 645	1.01 579	0.84 569	0.33 614	0.30 619	0.36 616	0.30 604	0.34 592	0.34 603

edge stereo	0.76 577	0.38 566	0.74 553	0.52 580	0.43 597	0.80 537	0.53 558	1.28 615	1.06 574	1.28 630	1.38 599	1.81 650	1.11 628	1.08 595	0.85 573	0.33 614	0.32 634	0.41 633	0.28 596	0.32 579	0.36 610

NCC-stereo	0.78 583	0.40 579	0.76 564	0.61 627	0.67 655	0.81 542	0.69 613	1.54 658	1.11 587	0.90 525	1.36 591	1.33 615	1.16 632	1.19 610	0.88 583	0.31 593	0.30 619	0.37 621	0.48 658	0.33 586	0.33 595

Nwc_Net	0.78 583	0.38 566	0.73 548	0.60 625	0.55 638	1.05 596	0.55 567	1.67 667	1.05 568	0.88 513	1.86 642	1.40 626	1.09 626	1.10 599	0.87 580	0.30 590	0.25 590	0.36 616	0.38 632	0.29 558	0.29 567

Abc-Net	0.78 583	0.40 579	0.76 564	0.61 627	0.67 655	0.81 542	0.69 613	1.54 658	1.11 587	0.90 525	1.36 591	1.33 615	1.16 632	1.19 610	0.88 583	0.31 593	0.30 619	0.37 621	0.48 658	0.33 586	0.33 595
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 586	0.59 629	0.71 539	0.65 639	0.65 653	0.92 570	0.58 577	1.29 616	1.05 568	1.07 597	1.45 613	1.47 633	1.03 620	1.21 616	0.88 583	0.32 605	0.30 619	0.48 647	0.40 638	0.37 608	0.37 615

stereogan	0.80 587	0.31 521	0.71 539	0.59 619	0.50 625	1.72 659	0.48 523	1.35 629	1.37 632	1.00 571	1.46 615	1.56 642	0.95 610	1.29 625	0.84 569	0.28 576	0.29 614	0.29 587	0.25 568	0.38 612	0.38 621

ADCRef	0.80 587	0.43 587	1.32 640	0.50 551	0.45 608	1.07 598	0.51 550	1.07 522	0.98 534	1.17 613	1.42 604	0.87 500	0.91 596	0.85 531	3.19 683	0.18 403	0.16 473	0.23 508	0.23 543	0.22 493	0.21 496

GANetREF_RVC	0.80 587	0.75 647	0.86 582	0.66 642	0.42 591	1.15 614	0.98 656	1.14 556	1.19 603	1.01 576	1.02 492	1.10 576	0.90 595	1.15 604	0.76 554	0.48 652	0.39 654	0.57 657	0.38 632	0.63 658	0.46 643
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
AF-Net	0.81 590	0.39 574	0.68 524	0.64 634	0.54 636	0.91 565	0.51 550	1.61 663	1.31 628	0.96 554	2.02 650	1.46 630	1.26 643	1.11 601	0.99 609	0.32 605	0.24 582	0.39 626	0.27 590	0.30 567	0.25 537

SQANet	0.82 591	0.74 646	0.67 519	1.13 672	0.98 673	1.11 607	0.47 515	1.07 522	0.83 447	0.91 530	1.05 507	1.03 554	0.74 546	1.01 579	0.64 526	0.61 665	0.24 582	1.03 675	0.35 627	1.18 678	0.58 661

Anonymous_2	0.82 591	0.44 592	0.63 498	0.40 336	0.43 597	0.80 537	0.52 553	0.72 362	0.77 408	0.71 395	0.60 279	0.87 500	0.76 553	0.75 481	0.58 505	0.52 658	0.54 672	0.54 655	4.82 714	0.56 652	0.40 627

ccnet	0.82 591	0.57 627	0.75 559	0.54 597	0.59 647	1.09 605	0.66 600	1.38 635	0.94 520	1.12 608	1.44 610	1.29 604	0.92 601	0.95 574	1.24 633	0.49 654	0.42 659	0.50 652	0.47 656	0.51 643	0.46 643

psmorigin	0.82 591	0.51 611	2.09 667	0.49 537	0.41 585	0.85 557	0.50 534	1.04 509	0.88 478	1.45 639	1.43 607	1.50 636	1.06 623	1.22 618	0.97 605	0.31 593	0.32 634	0.27 570	0.27 590	0.33 586	0.42 631

CC-Net-ROB	0.82 591	0.96 665	0.85 577	0.58 615	0.45 608	1.27 630	0.70 618	1.17 573	1.02 553	0.83 477	1.23 569	0.90 514	0.77 560	1.06 589	0.69 538	0.46 648	0.34 642	1.71 683	0.38 632	0.59 657	0.36 610

GCST	0.83 596	1.22 676	0.74 553	1.58 680	1.01 675	1.06 597	0.23 117	0.78 402	0.78 418	0.97 559	0.65 298	0.78 468	0.35 281	0.92 559	0.34 313	0.96 676	0.65 678	1.20 677	0.81 681	0.91 667	0.70 664

aanetorigin	0.83 596	0.56 625	1.87 664	0.49 537	0.38 567	0.56 411	0.66 600	0.70 347	1.00 546	2.42 680	2.02 650	1.31 607	1.18 635	0.93 565	1.13 628	0.20 461	0.18 515	0.20 430	0.19 460	0.27 550	0.30 576

CSAN	0.83 596	0.49 603	0.77 569	0.60 625	0.41 585	1.14 612	1.06 662	1.19 577	1.46 643	1.32 632	1.43 607	1.37 622	1.19 637	1.27 624	0.86 574	0.39 634	0.31 628	0.36 616	0.37 629	0.35 597	0.34 603

SDNR	0.86 599	0.37 556	1.47 653	0.40 336	0.38 567	3.38 692	0.33 323	0.90 449	0.98 534	0.99 566	2.09 653	0.59 358	0.71 536	1.29 625	0.70 541	0.51 657	0.56 674	0.36 616	0.26 583	0.43 626	0.46 643

RTSC	0.87 600	0.48 599	1.23 629	0.52 580	0.37 557	1.13 611	0.50 534	1.34 625	1.79 663	1.51 643	1.24 571	1.12 580	0.81 572	1.62 649	2.16 669	0.25 545	0.19 534	0.23 508	0.24 559	0.30 567	0.31 586

PWC_ROB	0.87 600	0.52 619	1.28 633	0.50 551	0.32 517	0.91 565	0.37 404	1.36 632	1.46 643	1.61 650	2.59 668	1.16 591	1.01 619	1.34 632	1.40 645	0.25 545	0.18 515	0.28 578	0.20 486	0.29 558	0.28 560

UDG	0.88 602	0.82 656	0.67 519	1.00 667	0.96 670	1.02 588	0.57 576	1.13 547	0.99 539	0.90 525	0.97 471	1.31 607	0.99 615	0.85 531	0.84 569	0.54 663	0.32 634	1.77 684	0.40 638	0.94 669	0.66 663

FBW_ROB	0.88 602	0.50 607	0.85 577	0.55 604	0.40 578	1.17 618	0.78 634	1.50 650	1.37 632	1.33 634	1.27 576	1.48 634	1.00 618	2.57 685	0.98 608	0.25 545	0.32 634	0.45 638	0.30 604	0.34 592	0.28 560

XQC	0.89 604	0.65 638	1.31 638	0.67 645	0.52 633	1.22 624	0.68 608	1.26 610	1.52 646	1.14 611	1.11 526	1.28 603	1.04 622	1.40 640	1.77 657	0.38 632	0.24 582	0.37 621	0.31 612	0.53 648	0.47 648

DeepPrunerF	0.89 604	0.52 619	3.43 683	0.68 648	0.81 662	0.72 511	0.72 626	1.22 592	1.99 669	0.93 542	1.01 483	0.87 500	0.86 586	1.08 595	0.95 602	0.34 620	0.28 609	0.43 635	0.39 636	0.30 567	0.32 590

PWCDC_ROB	0.89 604	0.49 603	0.80 573	0.74 655	0.40 578	1.03 591	0.39 448	1.33 623	2.35 680	1.02 579	3.77 686	0.81 482	0.92 601	1.20 612	0.90 595	0.34 620	0.22 563	0.24 525	0.20 486	0.34 592	0.29 567

PASM	0.90 607	0.64 637	1.69 658	0.69 650	0.69 658	0.78 530	0.84 642	1.03 506	1.26 621	1.19 617	1.15 548	1.31 607	0.98 614	1.24 620	1.03 615	0.52 658	0.56 674	0.59 660	0.66 673	0.56 652	0.54 659

Wz-Net-SNSev	0.91 608	0.73 645	2.13 668	0.56 607	0.45 608	0.95 574	1.13 667	1.34 625	1.24 612	1.02 579	1.30 585	1.46 630	0.86 586	1.81 660	1.50 647	0.25 545	0.23 573	0.25 538	0.26 583	0.32 579	0.29 567

MDST_ROB	0.91 608	0.27 481	0.85 577	0.63 633	0.41 585	2.53 675	0.71 624	1.60 661	1.13 592	2.83 687	1.73 633	0.97 533	0.69 519	1.61 648	0.73 549	0.25 545	0.22 563	0.32 602	0.28 596	0.25 532	0.24 530

PDISCO_ROB	0.91 608	0.48 599	1.06 606	0.99 665	0.97 671	1.67 657	0.63 592	1.64 665	1.59 654	1.06 594	1.18 557	1.31 607	0.79 567	1.55 643	0.97 605	0.49 654	0.22 563	0.45 638	0.40 638	0.45 631	0.37 615

SHD	0.93 611	0.50 607	1.18 623	0.59 619	0.46 616	0.97 579	0.48 523	1.70 669	2.15 671	1.58 647	1.37 594	1.42 627	1.19 637	1.31 628	1.60 650	0.31 593	0.26 596	0.32 602	0.33 622	0.40 615	0.42 631

G-Net	0.95 612	0.46 598	1.04 604	0.64 634	0.48 621	2.12 671	0.64 595	1.01 498	0.87 474	1.75 659	2.82 675	1.30 606	1.64 666	1.06 589	0.96 604	0.36 628	0.29 614	0.35 611	0.25 568	0.45 631	0.42 631

DStereoO	0.96 613	0.70 643	0.72 544	0.62 631	0.45 608	0.74 513	0.92 652	1.09 530	1.29 626	1.19 617	1.23 569	0.99 539	1.71 668	1.29 625	0.99 609	2.01 699	0.35 644	0.77 666	0.30 604	1.42 680	0.38 621

w-ln-seven	0.96 613	0.48 599	2.41 674	0.54 597	0.50 625	1.41 638	0.70 618	1.67 667	1.81 664	1.49 640	1.50 617	1.26 599	0.87 589	1.15 604	1.80 661	0.23 522	0.21 556	0.25 538	0.25 568	0.31 573	0.26 543

anonymity	0.97 615	0.89 660	1.05 605	0.92 663	1.03 676	0.97 579	0.81 638	1.29 616	0.91 502	1.07 597	0.98 472	1.00 543	0.95 610	1.02 584	0.92 598	0.96 676	0.95 698	0.90 672	0.91 688	0.92 668	0.94 675

SGM_RVC	0.97 615	0.28 495	0.41 283	0.39 293	0.22 202	1.55 648	0.73 628	1.51 653	1.25 618	2.25 676	1.92 644	2.58 672	1.56 660	2.02 670	1.19 631	0.27 565	0.27 605	0.27 570	0.25 568	0.25 532	0.25 537
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 617	0.42 585	1.88 665	0.53 590	0.41 585	1.59 651	1.26 676	2.21 680	1.43 638	1.10 605	1.11 526	1.46 630	1.95 677	1.34 632	1.26 635	0.34 620	0.25 590	0.25 538	0.21 509	0.46 634	0.37 615

z-mn7	1.00 618	0.50 607	1.70 660	0.53 590	0.36 550	1.75 660	0.71 624	1.22 592	2.28 675	0.96 554	2.54 664	1.42 627	0.95 610	2.19 677	1.54 648	0.22 505	0.19 534	0.21 472	0.20 486	0.27 550	0.25 537

Consistency-Raft	1.01 619	0.81 653	1.24 630	0.84 660	0.97 671	0.81 542	0.84 642	1.30 619	1.59 654	1.05 590	1.68 632	1.12 580	0.91 596	0.92 559	1.11 623	0.65 666	0.74 682	0.79 668	0.90 685	1.06 676	0.79 669

xxxx	1.01 619	0.22 361	0.43 318	0.36 199	0.21 170	0.82 550	0.36 387	1.32 621	0.88 478	0.71 395	0.94 445	0.97 533	0.63 481	0.64 395	10.58 706	0.20 461	0.16 473	0.18 355	0.17 401	0.19 428	0.19 451

test_xeample	1.01 619	0.21 320	0.42 304	0.35 170	0.21 170	0.71 504	0.39 448	1.23 597	0.86 465	0.81 456	1.04 503	0.69 416	0.61 468	0.69 442	10.93 707	0.19 436	0.15 441	0.18 355	0.17 401	0.18 394	0.17 398

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 622	0.57 627	1.51 655	0.67 645	0.50 625	2.57 676	1.66 692	1.20 582	1.43 638	1.38 636	1.57 624	1.33 615	0.92 601	1.64 652	0.88 583	0.37 631	0.39 654	0.46 641	0.60 670	0.41 621	0.40 627

ADCPNet	1.03 623	0.48 599	2.70 676	0.54 597	0.42 591	1.40 636	0.75 630	1.13 547	1.07 580	1.22 624	1.42 604	1.68 647	1.09 626	1.36 637	3.45 687	0.30 590	0.28 609	0.29 587	0.32 619	0.37 608	0.35 608

MSAF-DinoV2	1.04 624	0.38 566	1.32 640	0.54 597	0.29 459	0.89 562	0.72 626	1.52 656	1.24 612	1.05 590	1.41 602	2.98 675	1.49 655	2.74 686	2.83 681	0.22 505	0.14 410	0.20 430	0.22 527	0.32 579	0.32 590

otaku	1.04 624	0.93 662	0.88 584	1.33 678	1.05 678	1.66 655	0.70 618	1.40 639	1.18 601	1.08 601	1.32 588	1.33 615	0.91 596	1.23 619	0.76 554	0.72 669	0.46 669	1.24 678	0.50 663	1.40 679	0.75 665

SuperB	1.04 624	0.37 556	4.81 691	0.43 440	0.31 500	0.99 584	0.46 508	1.02 502	2.09 670	1.09 603	1.09 523	0.75 453	0.81 572	1.06 589	1.76 656	0.19 436	0.15 441	0.17 302	0.15 311	2.82 705	0.26 543

ADCL	1.04 624	0.38 566	1.35 643	0.50 551	0.39 573	1.61 652	0.89 647	1.29 616	1.39 635	1.29 631	1.50 617	1.24 597	1.24 640	1.37 638	4.87 695	0.21 478	0.19 534	0.25 538	0.25 568	0.29 558	0.27 553

test_sample9	1.05 628	0.36 549	0.72 544	0.38 261	0.30 478	0.71 504	0.43 492	1.06 518	0.88 478	0.92 538	0.86 410	0.85 489	0.69 519	1.20 612	1.36 641	0.41 639	8.41 714	0.40 629	0.41 643	0.36 603	0.33 595

DDUNet	1.06 629	2.56 703	0.68 524	1.21 674	1.26 681	1.03 591	0.69 613	1.11 539	0.94 520	0.96 554	1.22 564	1.27 601	0.82 576	0.93 565	0.72 548	0.84 673	0.38 650	1.99 687	0.60 670	1.10 677	0.85 671

ADCP+	1.06 629	0.35 544	1.51 655	0.49 537	0.51 629	1.45 643	0.55 567	1.25 608	1.03 558	1.16 612	1.15 548	1.10 576	1.07 625	1.56 645	6.75 702	0.19 436	0.16 473	0.23 508	0.21 509	0.28 554	0.21 496

Selective-IGEV-i16pb	1.07 631	0.24 421	9.45 698	0.41 373	0.32 517	1.76 661	0.59 580	1.00 488	1.54 649	0.66 363	1.20 562	0.98 537	0.57 441	0.78 498	0.62 519	0.27 565	0.17 493	0.18 355	0.20 486	0.21 470	0.23 521

SAMSARA	1.07 631	0.65 638	1.19 624	1.06 671	0.90 665	1.76 661	1.76 696	1.46 645	1.44 641	1.51 643	1.16 553	2.00 659	1.14 630	1.48 641	1.31 639	0.39 634	0.44 666	0.35 611	0.38 632	0.49 640	0.49 654

SANet	1.07 631	0.41 583	1.06 606	0.48 522	0.30 478	1.41 638	0.94 653	1.42 641	3.36 692	1.58 647	2.43 661	2.33 667	1.70 667	1.34 632	1.07 620	0.28 576	0.24 582	0.26 557	0.23 543	0.34 592	0.30 576

zh-mn7	1.08 634	0.65 638	4.00 687	0.52 580	0.38 567	1.16 617	0.62 590	1.15 560	1.77 662	1.74 658	2.31 654	1.17 592	0.91 596	2.10 672	1.77 657	0.24 535	0.21 556	0.22 487	0.22 527	0.25 532	0.28 560

zh-sn7	1.09 635	0.75 647	3.23 681	0.57 613	0.42 591	1.11 607	0.89 647	1.19 577	1.27 622	1.41 638	1.98 648	1.25 598	1.47 654	1.99 669	2.62 678	0.26 555	0.26 596	0.26 557	0.27 590	0.35 597	0.30 576

Ntro	1.09 635	0.97 668	0.91 591	1.44 679	1.19 680	1.69 658	0.80 637	1.35 629	1.25 618	1.00 571	1.29 582	1.31 607	0.97 613	1.26 622	0.84 569	0.84 673	0.43 664	1.36 679	0.50 663	1.56 681	0.78 667

MFN_U_SF_RVC	1.09 635	0.59 629	1.97 666	0.67 645	0.44 604	1.93 665	0.60 583	1.85 673	1.36 630	1.61 650	1.54 622	1.95 658	1.37 648	1.64 652	1.73 653	0.40 638	0.37 648	0.45 638	0.48 658	0.44 627	0.44 638

AANet	1.13 638	1.01 670	2.99 679	0.44 460	0.37 557	0.91 565	0.54 562	1.27 612	2.31 678	2.35 678	2.37 660	2.22 662	1.53 656	1.18 609	1.43 646	0.32 605	0.23 573	0.28 578	0.25 568	0.35 597	0.33 595

Wz-Net-TNSev	1.14 639	1.06 673	4.32 690	0.49 537	0.42 591	1.51 646	1.11 666	1.48 647	1.40 637	1.22 624	1.26 575	1.58 644	1.43 652	1.76 658	1.70 652	0.32 605	0.31 628	0.26 557	0.30 604	0.41 621	0.41 630

ADCMid	1.14 639	0.52 619	2.23 670	0.53 590	0.43 597	1.07 598	0.75 630	1.23 597	1.05 568	2.15 672	1.44 610	1.50 636	1.43 652	1.56 645	5.01 696	0.26 555	0.24 582	0.29 587	0.31 612	0.37 608	0.33 595

MFMNet_re	1.14 639	0.97 668	1.19 624	0.99 665	0.95 669	1.25 628	1.22 673	1.39 636	1.55 650	1.69 657	1.67 631	1.21 594	1.53 656	1.12 602	0.99 609	0.87 675	0.75 686	0.79 668	0.75 677	0.90 666	0.94 675

WCMA_ROB	1.14 639	0.36 549	0.76 564	0.49 537	0.44 604	1.23 626	0.67 603	1.11 539	1.23 610	2.84 688	3.95 692	3.28 682	1.83 673	1.25 621	0.99 609	0.44 644	0.34 642	0.34 609	0.37 629	0.41 621	0.40 627

AnyNet_C32	1.16 643	0.62 635	2.40 673	0.57 613	0.55 638	1.41 638	1.34 682	1.18 576	1.24 612	1.49 640	1.42 604	1.39 624	1.20 639	1.55 643	4.82 694	0.29 583	0.28 609	0.29 587	0.34 624	0.38 612	0.42 631

222	1.18 644	0.22 361	0.44 331	0.37 223	0.22 202	0.79 533	0.37 404	1.31 620	0.89 492	0.92 538	1.08 520	0.72 434	0.71 536	0.66 413	13.89 710	0.20 461	0.15 441	0.17 302	0.16 346	0.18 394	0.19 451

WZ-Net	1.19 645	0.59 629	4.07 688	0.62 631	0.51 629	1.34 633	1.31 681	1.32 621	1.74 661	1.53 646	1.65 627	1.74 649	1.28 644	2.25 679	2.01 666	0.27 565	0.21 556	0.23 508	0.25 568	0.40 615	0.39 624

MSMD_ROB	1.21 646	0.49 603	0.62 488	0.59 619	0.50 625	1.62 654	0.67 603	1.23 597	1.24 612	2.45 681	3.77 686	3.09 679	2.98 693	1.32 629	0.81 564	0.45 646	0.41 657	0.49 650	0.51 665	0.47 637	0.44 638

pmcnn	1.23 647	0.29 507	0.96 595	0.40 336	0.23 257	0.95 574	0.69 613	1.16 568	1.28 624	1.67 656	2.33 656	11.15 710	0.86 586	0.93 565	0.88 583	0.15 257	0.12 299	0.12 50	0.10 83	0.15 269	0.15 321

NVStereoNet_ROB	1.24 648	0.90 661	1.13 615	0.86 661	0.88 664	1.11 607	0.99 658	1.42 641	1.53 647	1.59 649	2.48 662	2.24 664	1.53 656	1.96 668	1.30 638	0.76 671	0.70 679	0.78 667	1.00 691	0.71 663	0.88 673
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 649	0.36 549	0.72 544	0.38 261	0.30 478	0.71 504	0.43 492	1.13 547	0.75 390	1.50 642	0.95 454	3.29 683	1.59 662	1.20 612	1.36 641	0.41 639	8.41 714	0.40 629	0.41 643	0.36 603	0.33 595

SPS-STEREO	1.25 649	0.93 662	1.06 606	1.04 669	1.03 676	1.41 638	0.91 651	1.51 653	1.19 603	2.09 670	1.83 639	1.94 657	1.39 649	1.62 649	1.39 644	0.97 678	0.94 697	0.90 672	0.89 684	0.96 671	0.96 678
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 651	0.67 641	1.28 633	0.74 655	0.62 650	1.50 645	0.84 642	1.99 676	2.96 687	2.18 673	2.36 659	1.85 654	1.95 677	1.92 665	1.94 664	0.39 634	0.36 647	0.49 650	0.37 629	0.51 643	0.64 662

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 652	0.87 659	1.76 662	0.86 661	0.56 641	4.29 697	1.79 697	1.50 650	1.98 668	1.61 650	1.85 641	1.84 652	1.41 650	1.89 663	1.36 641	0.48 652	0.40 656	0.56 656	0.57 668	0.69 661	0.48 651

MeshStereo	1.34 652	0.43 587	0.54 456	0.44 460	0.34 538	1.66 655	0.60 583	1.94 674	1.37 632	4.47 701	3.25 677	4.71 692	1.94 676	1.92 665	1.17 629	0.35 624	0.35 644	0.37 621	0.31 612	0.32 579	0.32 590
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
RainbowNet	1.35 654	1.49 684	1.19 624	1.88 688	1.45 682	1.48 644	1.07 664	1.61 663	1.55 650	1.20 622	1.59 625	1.54 640	1.13 629	1.34 632	0.97 605	1.36 691	0.70 679	1.82 685	0.79 680	1.71 684	1.07 684

ACVNet-4b	1.35 654	1.31 679	1.10 611	1.90 689	1.59 684	1.92 664	0.77 632	1.52 656	1.62 658	1.05 590	1.60 626	2.11 661	0.94 607	1.64 652	0.77 558	1.30 688	0.35 644	2.03 691	0.67 674	1.88 692	0.84 670

SGM+DAISY	1.35 654	0.94 664	1.25 631	0.96 664	1.00 674	1.52 647	1.02 661	1.34 625	1.21 607	2.64 683	2.65 670	2.44 669	1.56 660	1.64 652	1.26 635	0.97 678	0.95 698	0.90 672	0.90 685	0.94 669	0.96 678

FCDSN-DC	1.39 657	0.56 625	0.65 509	0.74 655	0.59 647	1.38 635	0.63 592	1.35 629	1.39 635	3.26 695	4.50 698	4.61 690	2.63 688	1.58 647	1.03 615	0.46 648	0.42 659	0.48 647	0.47 656	0.50 642	0.50 655
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 658	0.20 280	0.48 396	0.44 460	0.25 322	0.29 138	0.31 282	0.65 290	0.68 349	0.97 559	0.86 410	0.67 410	0.62 475	0.64 395	20.63 715	0.16 314	0.11 228	0.19 399	0.15 311	0.19 428	0.12 193

ACVNet_1	1.46 659	1.33 680	1.12 614	1.91 690	1.62 685	1.83 663	0.98 656	2.00 677	1.85 666	1.39 637	1.53 621	2.32 666	1.53 656	1.34 632	1.11 623	1.30 688	0.50 671	2.06 693	0.58 669	1.93 694	0.95 677

EDNetEfficient	1.46 659	0.80 652	6.12 693	0.47 514	0.39 573	0.69 494	0.83 639	0.90 449	2.77 686	3.50 697	1.96 647	1.66 646	2.03 679	1.26 622	4.18 692	0.21 478	0.18 515	0.21 472	0.20 486	0.41 621	0.39 624

ADCS	1.51 661	0.61 632	3.42 682	0.59 619	0.51 629	1.27 630	1.08 665	1.59 660	1.81 664	1.91 666	1.66 629	1.51 639	1.42 651	1.94 667	8.60 704	0.33 614	0.32 634	0.33 607	0.36 628	0.44 627	0.42 631

AnyNet_C01	1.56 662	1.05 671	7.45 695	0.64 634	0.54 636	1.99 666	1.38 684	1.43 643	1.36 630	1.63 653	1.92 644	1.84 652	1.33 647	2.40 681	4.03 689	0.33 614	0.32 634	0.32 602	0.34 624	0.44 627	0.45 642

FC-DCNN	1.59 663	0.51 611	0.66 515	0.61 627	0.49 623	1.56 649	0.70 618	1.66 666	1.53 647	4.64 702	4.62 699	5.85 699	3.34 697	1.84 662	1.11 623	0.46 648	0.42 659	0.47 642	0.46 649	0.48 638	0.46 643

DispFullNet	1.60 664	2.63 704	2.75 677	2.56 699	1.79 692	1.24 627	0.47 515	1.37 634	1.45 642	1.87 662	1.50 617	1.55 641	2.46 683	2.04 671	1.04 618	0.59 664	0.18 515	2.32 696	0.68 675	2.29 698	1.14 686

ELAS_RVC	1.60 664	0.61 632	1.01 602	0.70 651	0.56 641	2.00 667	1.89 699	1.96 675	2.65 683	3.33 696	3.26 678	3.03 676	3.41 698	2.49 683	2.09 668	0.52 658	0.45 667	0.50 652	0.48 658	0.54 650	0.52 657
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 666	0.61 632	0.95 593	0.68 648	0.55 638	3.01 690	1.55 690	2.39 682	2.33 679	3.64 698	3.89 690	2.75 673	2.90 692	2.15 675	2.27 675	0.52 658	0.45 667	0.50 652	0.48 658	0.54 650	0.52 657
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 667	0.51 611	0.65 509	0.61 627	0.49 623	1.61 652	0.70 618	1.75 672	1.56 653	4.74 705	4.91 701	6.46 703	3.31 695	1.91 664	1.11 623	0.46 648	0.42 659	0.47 642	0.46 649	0.48 638	0.46 643

ACVNet_2	1.65 667	1.27 678	1.41 650	1.75 684	1.62 685	2.22 672	1.20 670	2.30 681	2.62 682	1.78 660	2.56 665	3.03 676	1.61 663	1.54 642	1.12 627	1.06 681	0.58 676	1.82 685	0.70 676	1.82 688	0.96 678

DStereoSA	1.73 669	0.63 636	1.57 657	0.80 659	0.79 661	1.26 629	1.30 677	1.34 625	1.43 638	1.24 627	7.52 708	0.92 521	7.68 705	1.65 656	2.29 676	0.41 639	0.29 614	0.63 661	0.60 670	1.04 674	1.18 691

IMH-64-1	1.86 670	1.62 689	1.16 618	2.20 693	1.89 694	2.33 673	1.30 677	2.89 686	2.29 676	1.66 654	2.80 673	2.49 670	1.61 663	2.10 672	1.78 659	1.60 692	0.74 682	2.43 697	1.02 692	2.12 695	1.17 689

IMH-64	1.86 670	1.62 689	1.16 618	2.20 693	1.89 694	2.33 673	1.30 677	2.89 686	2.29 676	1.66 654	2.80 673	2.49 670	1.61 663	2.10 672	1.78 659	1.60 692	0.74 682	2.43 697	1.02 692	2.12 695	1.17 689

DStereoFS	1.87 672	0.85 658	1.03 603	0.75 658	0.62 650	2.04 669	0.65 597	1.74 671	1.55 650	1.52 645	1.90 643	2.36 668	12.92 710	3.85 696	1.74 654	0.44 644	0.31 628	0.82 670	0.46 649	0.84 665	1.10 685

WAO-7	1.90 673	1.20 675	1.35 643	1.27 676	1.06 679	2.84 683	1.56 691	3.23 691	3.06 690	2.23 675	3.33 682	3.17 680	2.28 682	3.12 687	2.21 670	1.02 680	0.91 693	1.06 676	1.03 694	1.04 674	0.97 681

PWCK	1.92 674	1.66 692	3.12 680	1.65 681	0.91 667	2.84 683	2.26 703	2.10 678	2.41 681	2.36 679	2.31 654	2.22 662	1.82 671	3.43 690	2.03 667	1.61 694	0.71 681	1.51 680	0.82 682	1.69 683	0.91 674

MonStereo1	1.98 675	1.48 683	1.43 652	1.81 687	1.69 690	2.88 686	0.78 634	2.47 683	3.47 693	2.20 674	4.36 697	3.39 685	2.50 685	2.18 676	1.58 649	1.19 683	0.54 672	1.65 682	0.87 683	1.78 686	1.29 695

Dean	1.98 675	1.36 681	1.36 647	2.12 692	1.81 693	2.74 678	1.36 683	3.37 695	3.80 697	2.08 669	3.32 681	3.21 681	1.82 671	1.71 657	1.67 651	1.27 685	0.77 688	1.99 687	0.90 685	1.86 689	1.03 683

RTS	1.98 675	0.96 665	11.36 702	0.65 639	0.57 644	2.77 681	1.40 685	1.39 636	2.26 673	1.89 663	2.56 665	1.32 612	1.25 641	5.20 700	4.05 690	0.31 593	0.22 563	0.29 587	0.29 602	0.40 615	0.37 615

RTSA	1.98 675	0.96 665	11.36 702	0.65 639	0.57 644	2.77 681	1.40 685	1.39 636	2.26 673	1.89 663	2.56 665	1.32 612	1.25 641	5.20 700	4.05 690	0.31 593	0.22 563	0.29 587	0.29 602	0.40 615	0.37 615

WAO-6	2.04 679	1.50 685	1.16 618	1.70 682	1.67 689	2.69 677	1.44 688	3.06 688	3.63 696	1.98 667	3.27 679	3.54 688	2.07 680	2.36 680	2.22 672	1.31 690	0.91 693	2.04 692	1.22 701	1.73 685	1.27 694

IMH	2.04 679	1.62 689	1.20 627	2.20 693	1.89 694	2.91 689	1.30 677	3.11 689	3.03 688	1.81 661	3.35 683	3.03 676	1.90 674	2.48 682	1.80 661	1.66 695	0.77 688	2.45 699	1.04 695	2.15 697	1.19 693

LVE	2.12 681	1.44 682	1.36 647	1.99 691	1.78 691	2.75 679	1.79 697	2.82 685	3.95 698	1.90 665	4.33 696	3.52 687	1.81 670	2.24 678	1.74 654	1.74 696	0.87 691	2.06 693	1.13 697	1.91 693	1.35 696

MADNet+	2.23 682	2.43 700	10.85 701	1.22 675	0.91 667	2.76 680	1.40 685	2.12 679	1.67 660	1.32 632	1.74 635	1.86 655	1.74 669	6.25 702	4.41 693	0.65 666	0.64 677	0.58 659	0.54 667	0.80 664	0.76 666

KSHMR	2.57 683	1.93 695	1.69 658	2.63 701	2.42 701	2.86 685	2.07 700	3.27 693	6.50 702	2.49 682	3.36 684	3.41 686	1.92 675	2.49 683	1.94 664	2.13 702	1.40 705	2.79 707	1.50 705	2.73 703	1.77 699

notaker	2.76 684	2.29 699	1.80 663	2.96 703	2.58 705	2.90 688	1.75 695	3.24 692	3.05 689	2.78 686	4.24 695	6.15 702	2.51 686	3.34 689	2.75 680	2.31 704	1.18 701	3.00 708	1.65 706	2.84 706	1.97 701

JetBlue	2.78 685	1.26 677	7.04 694	1.16 673	1.48 683	8.00 705	6.02 710	2.60 684	1.92 667	2.12 671	2.64 669	3.34 684	3.05 694	6.49 703	3.39 685	0.78 672	0.76 687	0.75 664	0.76 678	0.97 673	1.18 691

WAO-8	2.92 686	1.55 687	1.35 643	1.79 685	1.63 687	5.23 699	1.22 673	4.58 702	12.56 709	2.84 688	4.07 694	4.83 693	2.72 690	3.49 691	2.25 673	1.27 685	0.91 693	1.99 687	1.15 699	1.86 689	1.15 687

Venus	2.92 686	1.55 687	1.35 643	1.79 685	1.63 687	5.23 699	1.22 673	4.58 702	12.56 709	2.84 688	4.06 693	4.83 693	2.72 690	3.49 691	2.25 673	1.27 685	0.91 693	1.99 687	1.15 699	1.86 689	1.15 687

ktn	2.98 688	2.25 698	1.73 661	2.84 702	2.53 704	3.76 696	2.15 701	3.70 697	5.47 701	2.75 685	5.17 705	5.94 700	2.48 684	3.23 688	2.46 677	2.34 706	1.44 706	2.78 706	2.03 708	2.45 701	2.01 703

TorneroNet-64	3.44 689	1.86 693	1.42 651	2.58 700	2.28 699	6.87 702	1.68 693	4.70 704	12.03 706	2.31 677	5.59 706	8.25 706	2.55 687	3.97 697	2.73 679	1.81 697	0.74 682	2.57 701	1.07 696	2.35 699	1.44 697

UNDER WATER	3.46 690	2.07 697	3.64 685	3.09 704	2.48 702	3.75 695	2.42 705	3.31 694	13.77 711	2.90 692	2.95 676	5.84 698	3.69 699	3.69 693	3.48 688	2.07 701	1.11 700	2.70 705	1.40 703	2.84 706	1.98 702

light-stereo	3.53 691	1.05 671	10.69 700	9.45 712	6.82 709	2.10 670	0.64 595	3.71 698	2.70 685	4.77 706	4.98 702	6.83 704	1.32 645	6.71 704	1.35 640	1.20 684	1.29 704	0.66 662	0.77 679	1.79 687	1.85 700

UNDER WATER-64	3.53 691	2.01 696	3.94 686	3.22 706	2.49 703	5.41 701	2.60 706	3.43 696	12.41 708	3.03 693	2.68 671	6.07 701	4.04 700	3.79 695	3.33 684	2.02 700	1.24 703	2.63 702	1.46 704	2.78 704	2.08 704

MultiAttention	3.58 693	0.24 421	0.62 488	0.54 597	0.34 538	22.90 715	2.72 707	1.60 661	1.13 592	0.80 443	1.81 638	1.14 589	0.43 357	35.29 727	0.61 516	0.17 369	0.12 299	0.23 508	0.23 543	0.34 592	0.29 567

DPSimNet_ROB	3.58 693	2.45 701	8.57 696	2.53 697	2.37 700	2.88 686	3.77 709	3.14 690	3.23 691	4.71 704	3.86 689	4.68 691	4.87 703	4.07 698	5.62 697	2.33 705	2.33 708	2.47 700	2.52 709	2.51 702	2.64 706

MADNet++	4.03 695	2.70 705	3.44 684	3.72 708	3.44 708	4.44 698	3.52 708	3.95 700	3.61 695	4.46 700	4.98 702	4.10 689	4.58 702	7.00 706	5.89 698	3.74 708	3.67 712	3.27 710	2.71 711	3.70 710	3.66 709

SGM-ForestM	4.04 696	0.32 525	0.46 361	0.43 440	0.27 405	7.50 704	1.45 689	3.84 699	4.24 699	8.19 710	6.76 707	19.00 720	9.08 706	10.74 711	6.62 701	0.31 593	0.33 640	0.32 602	0.32 619	0.29 558	0.29 567

MANE	4.13 697	0.51 611	0.64 503	0.66 642	0.56 641	6.89 703	0.99 658	7.55 707	12.04 707	6.68 709	8.57 710	10.69 709	9.45 707	7.59 708	6.39 700	0.49 654	0.43 664	0.48 647	0.98 689	0.49 640	0.48 651

xyz-stereo	4.23 698	0.17 146	61.76 736	0.34 127	0.16 24	12.16 709	0.37 404	0.58 239	0.68 349	1.01 576	3.36 684	0.77 466	0.82 576	1.21 616	0.40 392	0.12 61	0.10 95	0.16 255	0.11 148	0.13 150	0.10 60

LE_ROB	4.42 699	0.24 421	2.75 677	0.42 419	0.23 257	1.57 650	0.90 650	1.71 670	17.88 720	16.56 722	4.88 700	5.17 697	18.85 722	1.63 651	14.62 711	0.17 369	0.14 410	0.16 255	0.16 346	0.19 428	0.17 398

TorneroNet	4.53 700	1.89 694	1.48 654	2.55 698	2.27 698	13.78 712	1.69 694	4.84 706	23.73 726	2.89 691	7.70 709	7.06 705	2.69 689	4.26 699	3.42 686	1.84 698	0.77 688	2.68 703	1.13 697	2.42 700	1.47 698

LSM	4.74 701	0.77 650	10.16 699	0.70 651	56.56 731	1.02 588	1.00 660	1.24 604	1.62 658	2.04 668	2.34 657	1.33 615	1.17 634	1.38 639	1.09 622	0.33 614	0.49 670	0.39 626	0.46 649	0.51 643	10.09 713

JetRed	5.27 702	5.84 707	12.81 705	2.36 696	2.83 706	12.23 710	10.50 713	4.46 701	3.60 694	3.86 699	3.83 688	4.85 695	4.18 701	6.78 705	11.96 708	2.17 703	2.96 711	2.18 695	1.97 707	3.38 709	2.68 707

tt	6.20 703	0.20 280	5.89 692	3.55 707	2.07 697	11.26 708	19.21 715	11.74 711	5.46 700	2.69 684	2.04 652	4.87 696	6.25 704	3.70 694	7.09 703	8.32 715	11.17 723	4.93 713	5.41 716	5.74 711	2.37 705

coex-ft	6.43 704	1.51 686	87.33 737	0.49 537	0.38 567	1.34 633	1.21 672	1.16 568	8.09 704	12.12 712	2.79 672	2.77 674	3.31 695	1.16 606	3.15 682	0.24 535	0.23 573	0.27 570	0.24 559	0.45 631	0.37 615

HanzoNet	6.76 705	2.45 701	4.22 689	3.19 705	2.94 707	3.62 694	2.28 704	4.79 705	7.20 703	14.00 718	13.19 717	17.49 716	22.30 723	13.25 712	6.19 699	4.20 709	1.93 707	3.10 709	2.56 710	3.35 708	2.88 708

TCMNet-wrong-test	8.97 706	10.42 711	8.74 697	19.56 714	17.61 714	12.53 711	9.01 712	13.59 713	2.18 672	4.64 702	5.11 704	14.63 712	11.09 709	7.19 707	9.73 705	5.56 714	0.89 692	3.77 711	3.11 712	10.34 715	9.80 712

EDNetEfficientorigin	9.93 707	1.15 674	175.16 738	0.48 522	0.36 550	1.04 595	0.68 608	1.24 604	2.69 684	3.17 694	2.50 663	2.30 665	2.07 680	1.76 658	2.21 670	0.20 461	0.18 515	0.24 525	0.19 460	0.51 643	0.50 655

DGTPSM_ROB	12.07 708	8.00 708	20.99 709	8.93 710	16.78 712	10.67 706	30.87 719	9.01 709	15.16 713	6.50 707	15.41 721	9.04 707	14.85 712	9.25 709	21.67 717	4.57 710	8.57 716	5.08 714	9.28 717	5.90 712	10.95 714

DPSMNet_ROB	12.08 709	8.00 708	21.00 710	8.97 711	16.79 713	10.67 706	30.89 720	9.02 710	15.17 714	6.51 708	15.41 721	9.04 707	14.85 712	9.27 710	21.67 717	4.58 711	8.57 716	5.09 716	9.29 720	5.90 712	10.95 714

USTest	12.99 710	14.18 712	20.00 708	16.24 713	14.97 711	20.80 714	31.95 721	16.20 716	10.91 705	8.79 711	9.48 711	13.94 711	10.50 708	16.11 713	21.44 716	3.17 707	4.82 713	5.08 714	5.36 715	8.81 714	7.13 711

BEATNet-Init1	15.13 711	0.82 656	50.86 735	0.72 654	0.53 634	38.10 727	7.03 711	11.83 712	14.25 712	29.78 733	30.17 733	48.21 736	22.64 724	26.78 724	18.11 714	0.42 643	0.38 650	0.47 642	0.46 649	0.51 643	0.48 651

Selective-IGEV-i1pa	15.35 712	22.27 721	18.31 707	1.71 683	0.87 663	28.61 726	12.26 714	25.48 727	20.48 724	19.78 723	22.75 723	28.20 725	22.64 724	29.07 725	17.31 713	12.88 721	2.88 709	6.84 717	0.99 690	1.67 682	12.03 721

iinet-test	16.76 713	17.57 713	22.97 712	19.69 715	18.39 715	24.48 716	34.18 722	20.02 717	15.35 715	12.55 713	12.85 712	18.13 718	15.39 715	19.59 714	24.25 719	8.86 717	8.72 718	8.95 719	9.28 717	12.74 716	11.26 717

IINet	16.76 713	17.57 713	22.97 712	19.69 715	18.39 715	24.48 716	34.18 722	20.02 717	15.35 715	12.55 713	12.85 712	18.13 718	15.39 715	19.59 714	24.25 719	8.86 717	8.72 718	8.95 719	9.28 717	12.74 716	11.26 717

DPSM_ROB	17.78 715	18.63 716	24.31 718	20.90 718	19.47 717	25.97 719	36.21 725	21.23 724	16.24 718	13.38 716	14.06 719	19.18 721	16.30 717	20.78 717	25.67 722	9.38 719	9.23 721	9.49 721	9.82 721	13.51 719	11.91 719

DPSM	17.78 715	18.63 716	24.31 718	20.90 718	19.47 717	25.97 719	36.21 725	21.23 724	16.24 718	13.38 716	14.06 719	19.18 721	16.30 717	20.78 717	25.67 722	9.38 719	9.23 721	9.49 721	9.82 721	13.51 719	11.91 719

DLNR-FE	20.05 717	36.38 725	38.08 722	170.06 738	60.08 732	0.23 45	0.20 47	14.13 715	0.36 161	0.44 249	0.66 305	0.43 264	0.21 82	0.63 380	0.28 240	5.38 712	0.10 95	0.15 217	0.11 148	73.09 737	0.11 133

DLNR_Zeroshot_test	20.09 718	36.28 724	38.04 721	169.85 737	61.80 733	0.23 45	0.20 47	13.88 714	0.37 178	0.44 249	0.66 305	0.43 264	0.21 82	0.62 366	0.28 240	5.46 713	0.10 95	0.15 217	0.11 148	72.60 736	0.11 133

LRCNet_RVC	21.24 719	31.15 723	21.41 711	28.98 721	23.82 720	3.13 691	0.60 583	20.96 723	1.59 654	25.58 724	28.15 729	21.99 723	14.79 711	21.94 723	16.41 712	28.89 734	14.87 724	33.53 731	31.28 731	29.51 732	26.16 729

HaxPig	31.96 720	37.24 726	34.27 720	24.37 720	24.88 721	18.26 713	19.86 716	20.64 722	28.52 727	35.97 734	38.75 734	25.57 724	28.72 727	33.88 726	34.39 727	35.94 735	38.87 736	37.80 732	40.48 734	39.68 733	41.15 734

Anonymous_1	33.25 721	18.26 715	23.92 714	20.54 717	21.28 719	25.59 718	35.94 724	22.01 726	15.57 717	13.33 715	13.49 718	18.08 717	15.29 714	20.36 716	24.60 721	16.28 725	8.84 720	66.59 735	118.00 737	155.73 740	11.23 716

fast-reg	35.48 722	37.51 732	48.70 730	42.44 730	40.46 730	52.73 735	73.11 733	42.56 730	32.38 728	26.19 725	27.27 724	36.81 728	30.62 728	41.02 730	51.32 730	18.30 726	18.53 729	19.10 723	19.67 724	27.14 721	23.66 722

RAFT-FEzeroshot	35.73 723	37.45 728	48.67 728	42.23 726	39.22 726	52.25 729	73.13 735	42.62 733	32.59 730	26.71 727	27.70 725	38.57 730	32.57 729	41.68 734	51.67 735	18.75 728	18.58 732	19.15 725	19.78 726	27.21 725	23.98 725

RAFT-FE	35.73 723	37.45 728	48.67 728	42.23 726	39.22 726	52.25 729	73.13 735	42.62 733	32.59 730	26.71 727	27.70 725	38.57 730	32.57 729	41.68 734	51.67 735	18.75 728	18.58 732	19.15 725	19.78 726	27.21 725	23.98 725

CasAABBNet	35.74 725	37.43 727	48.72 731	42.22 725	39.20 724	52.24 728	73.12 734	42.61 732	32.62 733	26.78 730	27.95 727	38.58 732	32.60 731	41.67 732	51.65 734	18.74 727	18.57 731	19.15 725	19.77 725	27.20 723	23.98 725

Hybrid-DGEV	35.78 726	37.50 731	48.96 734	42.25 728	39.20 724	52.33 733	73.10 732	42.63 735	32.52 729	26.62 726	28.31 732	38.50 729	32.87 732	41.67 732	51.55 731	18.77 731	18.56 730	19.18 729	19.83 729	27.20 723	23.97 724

FlowAnything	35.81 727	37.53 733	48.80 732	42.20 724	39.22 726	52.25 729	73.16 737	42.56 730	32.89 735	26.76 729	28.30 730	38.69 734	33.09 734	41.63 731	51.62 733	18.76 730	18.59 735	19.21 730	19.92 730	27.16 722	23.91 723

Selective-RAFT-Error	35.84 728	37.49 730	48.83 733	42.26 729	39.24 729	52.30 732	73.09 731	42.66 736	32.61 732	26.80 731	28.30 730	38.84 735	33.51 735	41.68 734	51.59 732	18.82 732	18.58 732	19.17 728	19.80 728	27.28 727	24.05 728

xxxxx1	36.64 729	19.51 718	24.21 715	61.66 732	64.63 734	27.28 722	40.10 727	20.25 719	18.63 721	14.07 719	12.97 714	17.26 713	17.36 719	21.70 720	27.93 724	13.18 722	18.50 726	111.26 738	133.37 738	29.24 729	39.73 731

tt_ll	36.64 729	19.51 718	24.21 715	61.66 732	64.63 734	27.28 722	40.10 727	20.25 719	18.63 721	14.07 719	12.97 714	17.26 713	17.36 719	21.70 720	27.93 724	13.18 722	18.50 726	111.26 738	133.37 738	29.24 729	39.73 731

ff	36.64 729	19.51 718	24.21 715	61.66 732	64.63 734	27.28 722	40.10 727	20.25 719	18.63 721	14.07 719	12.97 714	17.26 713	17.36 719	21.70 720	27.93 724	13.18 722	18.50 726	111.26 738	133.37 738	29.24 729	39.73 731

MEDIAN_ROB	37.38 732	40.85 736	40.60 724	32.31 722	31.85 722	27.20 721	24.55 717	29.10 728	33.19 736	42.09 738	41.76 736	33.35 726	34.39 736	39.78 729	37.07 728	43.64 737	44.10 738	44.12 734	43.40 736	41.51 735	42.76 736

AVERAGE_ROB	37.58 733	40.13 735	40.15 723	34.81 723	33.82 723	28.55 725	25.10 718	32.02 729	34.06 737	41.28 737	40.66 735	34.46 727	34.81 737	39.18 728	37.57 729	42.78 736	43.44 737	43.82 733	43.03 735	40.47 734	41.51 735

LSM0	38.95 734	37.60 734	48.58 727	43.57 731	91.06 737	52.57 734	72.57 730	43.17 737	32.63 734	26.97 732	27.97 728	38.65 733	32.94 733	41.86 737	51.78 737	18.89 733	18.41 725	19.13 724	19.63 723	27.29 728	33.77 730

PML	40.80 735	29.24 722	11.87 704	7.20 709	14.47 710	92.13 738	213.69 741	7.63 708	23.35 725	74.72 740	190.14 741	50.17 737	26.15 726	21.39 719	12.70 709	8.76 716	2.92 710	8.45 718	3.25 713	13.26 718	4.42 710

RSGM-EC	74.81 736	63.03 737	41.60 725	97.74 735	92.11 738	74.93 736	114.81 738	53.77 738	38.96 738	39.88 735	48.98 737	90.73 738	64.81 738	139.63 738	128.53 739	93.27 738	53.96 739	95.12 736	38.31 732	81.45 738	44.63 737

acva	74.81 736	63.03 737	41.60 725	97.74 735	92.11 738	74.93 736	114.81 738	53.77 738	38.96 738	39.88 735	48.98 737	90.73 738	64.81 738	139.63 738	128.53 739	93.27 738	53.96 739	95.12 736	38.31 732	81.45 738	44.63 737

Selective-IGEV-i16pa	78.59 738	120.99 739	16.46 706	1.04 669	0.66 654	181.07 740	2.17 702	153.90 741	139.75 741	56.45 739	153.05 739	107.32 740	157.92 741	200.46 741	96.57 738	94.09 740	1.23 702	2.69 704	0.31 612	0.96 671	84.68 739

test_example2	176.61 739	205.14 740	198.86 739	188.60 739	190.98 740	152.67 739	170.61 740	94.86 740	123.55 740	178.88 741	179.48 740	158.94 741	141.34 740	192.61 740	198.96 741	203.76 741	236.37 741	164.13 741	173.55 741	218.58 741	160.41 740

GS-Stereo							0.30 254	0.42 119	0.27 65	0.30 142	0.28 105	0.23 69	0.21 82	0.32 66	0.22 80	0.16 314	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.12 193

FSD					0.46 616	0.48 360	0.52 553	0.53 214	0.48 259	0.48 270	0.48 219	0.49 297	0.48 388	0.51 250	0.49 467	0.45 646	0.42 659	0.47 642	0.46 649	0.46 634

ccccc		429.19 741		507.10 740	501.20 741	356.95 741		380.82 742		334.51 742		372.86 742		499.17 742		561.44 742	431.22 742	334.28 742	290.86 742	540.88 742

ASD4		8.86 710

Low-res two-view benchmark