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 5	0.23 6	0.27 2	0.15 6	0.17 13	0.18 12	0.26 15	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 48	0.17 22	0.22 1	0.19 12	0.13 118	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 2	0.13 1	0.15 4	0.20 47	0.25 8	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 55	0.20 72	0.23 2	0.20 30	0.13 118	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 16	0.28 8	0.15 6	0.14 2	0.19 28	0.26 15	0.18 10	0.16 8	0.16 10	0.28 125	0.19 57	0.26 10	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 16	0.29 13	0.15 6	0.15 4	0.18 12	0.25 8	0.18 10	0.16 8	0.16 10	0.30 145	0.21 84	0.25 5	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 79	0.20 144	0.16 9	0.22 90	0.20 1	0.22 25	0.14 1	0.18 16	0.15 2	0.14 2	0.25 5	0.22 82	0.10 14	0.09 27	0.14 166	0.13 236	0.10 8	0.10 62

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 31	0.31 52	0.16 25	0.24 59	0.17 3	0.25 8	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 55	0.14 2	0.32 70	0.19 12	0.13 118	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 26	0.25 31	0.30 25	0.16 25	0.23 46	0.20 47	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 36	0.19 57	0.26 10	0.21 56	0.13 118	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.10 8	0.09 6

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 25	0.14 3	0.29 141	0.25 149	0.30 24	0.15 5	0.21 32	0.28 106	0.21 48	0.18 40	0.24 3	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.11 36	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 26	0.24 16	0.30 25	0.19 99	0.15 4	0.19 28	0.31 32	0.24 41	0.15 2	0.20 21	0.29 131	0.17 22	0.30 49	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 26	0.24 16	0.30 25	0.19 99	0.15 4	0.19 28	0.25 8	0.24 41	0.15 2	0.20 21	0.29 131	0.17 22	0.30 49	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 69	0.26 45	0.29 13	0.14 3	0.25 77	0.23 118	0.25 8	0.19 16	0.20 22	0.16 10	0.19 27	0.18 40	0.30 49	0.21 56	0.14 180	0.10 96	0.11 5	0.10 84	0.11 36	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 79	0.23 263	0.16 9	0.19 28	0.20 1	0.22 25	0.24 67	0.18 16	0.17 7	0.11 1	0.35 107	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 218	0.14 279	0.10 8	0.10 62

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 74	0.30 25	0.19 99	0.20 23	0.18 12	0.30 24	0.21 22	0.18 13	0.15 5	0.19 27	0.18 40	0.33 87	0.19 12	0.13 118	0.09 27	0.13 109	0.09 14	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 74	0.30 25	0.20 144	0.20 23	0.19 28	0.27 17	0.19 16	0.15 2	0.15 5	0.18 21	0.17 22	0.33 87	0.19 12	0.13 118	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 58	0.33 99	0.17 39	0.24 59	0.17 3	0.25 8	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 71	0.15 8	0.31 59	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 58	0.34 129	0.15 6	0.27 106	0.17 3	0.28 19	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 71	0.15 8	0.32 70	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 109	0.09 14	0.10 8	0.09 6

derf	0.19 17	0.14 26	0.26 45	0.32 79	0.19 99	0.21 30	0.18 12	0.30 24	0.24 41	0.17 11	0.20 21	0.28 125	0.16 18	0.32 70	0.20 30	0.12 61	0.11 228	0.11 5	0.09 14	0.09 1	0.10 62

qqai	0.19 17	0.14 26	0.27 58	0.32 79	0.19 99	0.22 35	0.18 12	0.30 24	0.25 57	0.18 13	0.20 21	0.29 131	0.17 22	0.33 87	0.21 56	0.13 118	0.11 228	0.11 5	0.09 14	0.09 1	0.10 62

MGA	0.19 17	0.14 26	0.26 45	0.30 25	0.20 144	0.29 141	0.18 12	0.35 58	0.27 67	0.19 19	0.21 32	0.19 27	0.15 8	0.29 30	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.11 134

MSE-Stereo	0.19 17	0.14 26	0.25 31	0.30 25	0.19 99	0.25 77	0.18 12	0.42 122	0.27 67	0.19 19	0.25 72	0.17 7	0.14 2	0.29 30	0.20 30	0.12 61	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.11 36	0.11 134

DepthFocus	0.19 17	0.13 5	0.31 120	0.29 13	0.23 263	0.17 13	0.20 47	0.27 17	0.18 10	0.24 67	0.25 72	0.15 2	0.17 22	0.26 10	0.18 4	0.15 259	0.12 300	0.17 305	0.17 406	0.13 151	0.10 62

GeoVLM	0.19 17	0.14 26	0.24 16	0.30 25	0.19 99	0.27 106	0.19 28	0.31 32	0.24 41	0.21 32	0.20 21	0.29 131	0.20 72	0.29 30	0.22 82	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 17	0.14 26	0.23 6	0.27 2	0.15 6	0.18 16	0.21 73	0.32 40	0.28 80	0.20 22	0.35 163	0.18 21	0.17 22	0.31 59	0.24 138	0.14 180	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.10 62
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 17	0.14 26	0.24 16	0.30 25	0.19 99	0.27 106	0.19 28	0.31 32	0.24 41	0.21 32	0.20 21	0.29 131	0.19 57	0.29 30	0.21 56	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 17	0.13 5	0.25 31	0.31 52	0.16 25	0.19 19	0.17 3	0.42 122	0.24 41	0.23 54	0.21 32	0.17 7	0.16 18	0.45 197	0.19 12	0.13 118	0.09 27	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 134

S2M2_XL	0.19 17	0.18 190	0.27 58	0.27 2	0.20 144	0.15 4	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 32	0.26 85	0.17 7	0.17 22	0.24 3	0.21 56	0.17 373	0.16 477	0.15 218	0.13 236	0.15 270	0.12 195
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 17	0.14 26	0.29 82	0.34 129	0.16 25	0.26 88	0.17 3	0.32 40	0.20 20	0.21 32	0.15 5	0.23 71	0.20 72	0.32 70	0.20 30	0.15 259	0.10 96	0.13 109	0.09 14	0.12 101	0.11 134

dual_stereo	0.19 17	0.14 26	0.24 16	0.31 52	0.16 25	0.16 9	0.20 47	0.29 21	0.20 20	0.23 54	0.20 21	0.22 55	0.14 2	0.52 265	0.24 138	0.13 118	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

LGCAT	0.20 29	0.14 26	0.24 16	0.29 13	0.19 99	0.14 2	0.19 28	0.24 7	0.18 10	0.26 89	0.20 21	0.20 36	0.19 57	0.32 70	0.21 56	0.23 530	0.18 521	0.11 5	0.14 279	0.10 8	0.19 459

MCSU-Stereo	0.20 29	0.12 2	0.24 16	0.30 25	0.13 1	0.25 77	0.31 283	0.33 51	0.32 125	0.28 123	0.25 72	0.23 71	0.17 22	0.31 59	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

CAR	0.20 29	0.14 26	0.25 31	0.30 25	0.19 99	0.25 77	0.18 12	0.42 122	0.27 67	0.23 54	0.25 72	0.17 7	0.14 2	0.29 30	0.22 82	0.12 61	0.09 27	0.12 51	0.10 84	0.11 36	0.11 134

monster-pro	0.20 29	0.14 26	0.25 31	0.31 52	0.15 6	0.22 35	0.22 90	0.39 90	0.33 133	0.20 22	0.25 72	0.17 7	0.15 8	0.39 135	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

PointNet	0.20 29	0.15 69	0.25 31	0.32 79	0.18 69	0.29 141	0.23 118	0.25 8	0.27 67	0.15 2	0.24 62	0.28 125	0.17 22	0.34 97	0.20 30	0.13 118	0.11 228	0.13 109	0.10 84	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 29	0.14 26	0.31 120	0.31 52	0.23 263	0.24 59	0.21 73	0.31 32	0.30 100	0.21 32	0.19 18	0.24 87	0.19 57	0.31 59	0.20 30	0.13 118	0.11 228	0.13 109	0.10 84	0.10 8	0.11 134

LACA3	0.20 29	0.17 147	0.25 31	0.29 13	0.15 6	0.32 201	0.25 149	0.29 21	0.22 25	0.23 54	0.21 32	0.21 48	0.22 98	0.44 192	0.19 12	0.13 118	0.10 96	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.08 1

LACA2	0.20 29	0.15 69	0.26 45	0.30 25	0.15 6	0.29 141	0.29 235	0.30 24	0.22 25	0.21 32	0.23 48	0.28 125	0.20 72	0.34 97	0.19 12	0.13 118	0.10 96	0.10 1	0.09 14	0.12 101	0.09 6

Test_v1	0.20 29	0.14 26	0.22 3	0.28 8	0.18 69	0.24 59	0.21 73	0.39 90	0.31 111	0.21 32	0.22 43	0.17 7	0.17 22	0.34 97	0.19 12	0.13 118	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 29	0.14 26	0.24 16	0.26 1	0.15 6	0.35 240	0.17 3	0.40 102	0.22 25	0.21 32	0.21 32	0.20 36	0.24 123	0.33 87	0.25 170	0.13 118	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.12 101	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 29	0.13 5	0.26 45	0.30 25	0.19 99	0.23 46	0.18 12	0.36 65	0.26 63	0.20 22	0.23 48	0.27 119	0.16 18	0.30 49	0.23 121	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 29	0.14 26	0.23 6	0.30 25	0.17 39	0.29 141	0.20 47	0.39 90	0.22 25	0.22 48	0.21 32	0.26 111	0.20 72	0.30 49	0.20 30	0.13 118	0.12 300	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 29	0.15 69	0.26 45	0.33 99	0.19 99	0.23 46	0.18 12	0.41 113	0.34 141	0.22 48	0.21 32	0.19 27	0.18 40	0.28 17	0.22 82	0.14 180	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.10 8	0.10 62

MonStereo	0.20 29	0.14 26	0.25 31	0.31 52	0.15 6	0.22 35	0.22 90	0.39 90	0.33 133	0.20 22	0.25 72	0.17 7	0.15 8	0.39 135	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 29	0.13 5	0.27 58	0.33 99	0.18 69	0.17 13	0.21 73	0.32 40	0.23 34	0.25 78	0.34 155	0.22 55	0.24 123	0.27 15	0.21 56	0.09 1	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 29	0.14 26	0.25 31	0.31 52	0.15 6	0.22 35	0.22 90	0.39 90	0.33 133	0.20 22	0.25 72	0.17 7	0.15 8	0.39 135	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

IGEV	0.20 29	0.12 2	0.23 6	0.31 52	0.20 144	0.23 46	0.19 28	0.40 102	0.29 92	0.22 48	0.34 155	0.20 36	0.15 8	0.31 59	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.10 8	0.10 62

MLG-Stereo_test3	0.20 29	0.13 5	0.27 58	0.33 99	0.17 39	0.38 279	0.18 12	0.30 24	0.19 16	0.24 67	0.15 5	0.26 111	0.17 22	0.32 70	0.21 56	0.13 118	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.10 62

MonSter	0.20 29	0.14 26	0.25 31	0.31 52	0.15 6	0.22 35	0.22 90	0.39 90	0.33 133	0.20 22	0.25 72	0.17 7	0.15 8	0.38 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

depth_test_26	0.21 48	0.14 26	0.28 74	0.30 25	0.19 99	0.16 9	0.20 47	0.30 24	0.23 34	0.27 108	0.37 177	0.22 55	0.15 8	0.29 30	0.20 30	0.18 408	0.14 413	0.15 218	0.15 312	0.15 270	0.14 293

LCMNet	0.21 48	0.14 26	0.25 31	0.30 25	0.20 144	0.26 88	0.19 28	0.38 82	0.43 225	0.21 32	0.21 32	0.27 119	0.17 22	0.36 111	0.23 121	0.12 61	0.11 228	0.11 5	0.09 14	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 48	0.14 26	0.26 45	0.34 129	0.14 3	0.40 298	0.27 196	0.28 19	0.22 25	0.18 13	0.19 18	0.28 125	0.29 204	0.32 70	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 84	0.11 36	0.10 62
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 48	0.19 235	0.29 82	0.31 52	0.17 39	0.25 77	0.23 118	0.36 65	0.28 80	0.27 108	0.24 62	0.18 21	0.21 84	0.40 144	0.21 56	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.10 62

asd	0.21 48	0.18 190	0.29 82	0.32 79	0.18 69	0.27 106	0.22 90	0.35 58	0.22 25	0.31 149	0.22 43	0.19 27	0.21 84	0.44 192	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 84	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 48	0.20 284	0.29 82	0.30 25	0.17 39	0.24 59	0.26 172	0.32 40	0.28 80	0.32 164	0.28 106	0.19 27	0.17 22	0.29 30	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.12 51	0.10 84	0.13 151	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 48	0.20 284	0.29 82	0.30 25	0.17 39	0.24 59	0.26 172	0.32 40	0.28 80	0.32 164	0.28 106	0.19 27	0.17 22	0.29 30	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.12 51	0.10 84	0.13 151	0.09 6

4w-stereo	0.21 48	0.19 235	0.31 120	0.31 52	0.17 39	0.29 141	0.19 28	0.31 32	0.21 22	0.31 149	0.24 62	0.20 36	0.24 123	0.41 156	0.22 82	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 84	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 48	0.18 190	0.31 120	0.32 79	0.18 69	0.31 181	0.25 149	0.31 32	0.23 34	0.28 123	0.35 163	0.18 21	0.17 22	0.39 135	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 84	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 48	0.18 190	0.28 74	0.29 13	0.17 39	0.23 46	0.34 344	0.36 65	0.28 80	0.34 175	0.26 85	0.17 7	0.22 98	0.36 111	0.23 121	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 48	0.14 26	0.27 58	0.37 230	0.22 208	0.21 30	0.19 28	0.43 141	0.27 67	0.20 22	0.20 21	0.29 131	0.14 2	0.41 156	0.22 82	0.14 180	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.12 101	0.12 195

LG-G_1	0.21 48	0.13 5	0.30 98	0.34 129	0.16 25	0.52 380	0.17 3	0.34 55	0.18 10	0.21 32	0.21 32	0.26 111	0.19 57	0.37 121	0.20 30	0.14 180	0.10 96	0.13 109	0.09 14	0.11 36	0.10 62

LG-G	0.21 48	0.13 5	0.30 98	0.34 129	0.16 25	0.52 380	0.17 3	0.34 55	0.18 10	0.21 32	0.21 32	0.26 111	0.19 57	0.37 121	0.20 30	0.14 180	0.10 96	0.13 109	0.09 14	0.11 36	0.10 62

StereoAnything_RVC	0.21 48	0.68 651	0.39 270	0.28 8	0.15 6	0.23 46	0.18 12	0.20 1	0.19 16	0.16 8	0.16 10	0.15 2	0.22 98	0.30 49	0.18 4	0.16 319	0.09 27	0.12 51	0.08 1	0.16 328	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 48	0.15 69	0.27 58	0.37 230	0.19 99	0.22 35	0.18 12	0.42 122	0.35 154	0.22 48	0.28 106	0.24 87	0.18 40	0.27 15	0.22 82	0.12 61	0.09 27	0.12 51	0.10 84	0.12 101	0.10 62

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 63	0.15 69	0.35 202	0.33 99	0.17 39	0.23 46	0.25 149	0.42 122	0.24 41	0.26 89	0.26 85	0.21 48	0.30 223	0.31 59	0.20 30	0.10 14	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.12 101	0.10 62

aanet-new-16k	0.22 63	0.17 147	0.35 202	0.37 230	0.17 39	0.26 88	0.18 12	0.41 113	0.37 181	0.28 123	0.23 48	0.25 102	0.26 153	0.29 30	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.14 203	0.10 62

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 63	0.16 98	0.35 202	0.33 99	0.18 69	0.24 59	0.24 137	0.45 156	0.27 67	0.23 54	0.35 163	0.20 36	0.26 153	0.28 17	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.11 36	0.11 134

AdaDepth	0.22 63	0.17 147	0.32 141	0.37 230	0.18 69	0.34 229	0.22 90	0.33 51	0.23 34	0.21 32	0.21 32	0.20 36	0.20 72	0.56 301	0.21 56	0.10 14	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.11 36	0.12 195

qwe	0.22 63	0.18 190	0.28 74	0.31 52	0.18 69	0.29 141	0.21 73	0.38 82	0.32 125	0.35 185	0.30 122	0.20 36	0.20 72	0.43 180	0.21 56	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.12 101	0.09 6

2.25w	0.22 63	0.18 190	0.31 120	0.31 52	0.18 69	0.31 181	0.18 12	0.32 40	0.31 111	0.31 149	0.37 177	0.20 36	0.22 98	0.45 197	0.24 138	0.10 14	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.10 62

4.25_new	0.22 63	0.21 328	0.32 141	0.32 79	0.18 69	0.31 181	0.27 196	0.32 40	0.24 41	0.29 137	0.27 93	0.20 36	0.23 112	0.34 97	0.23 121	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 63	0.21 328	0.32 141	0.32 79	0.18 69	0.31 181	0.27 196	0.32 40	0.24 41	0.29 137	0.27 93	0.20 36	0.23 112	0.34 97	0.23 121	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 63	0.21 328	0.32 141	0.32 79	0.18 69	0.31 181	0.27 196	0.32 40	0.24 41	0.29 137	0.27 93	0.20 36	0.23 112	0.34 97	0.23 121	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 63	0.17 147	0.30 98	0.31 52	0.19 99	0.43 330	0.24 137	0.35 58	0.24 41	0.31 149	0.27 93	0.17 7	0.22 98	0.37 121	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 63	0.18 190	0.29 82	0.30 25	0.18 69	0.27 106	0.23 118	0.37 73	0.28 80	0.31 149	0.26 85	0.22 55	0.26 153	0.50 250	0.24 138	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 63	0.18 190	0.30 98	0.32 79	0.16 25	0.28 129	0.38 431	0.38 82	0.35 154	0.32 164	0.33 143	0.17 7	0.18 40	0.29 30	0.22 82	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 84	0.12 101	0.10 62

monsterstereo	0.22 63	0.14 26	0.26 45	0.34 129	0.18 69	0.21 30	0.20 47	0.37 73	0.35 154	0.33 171	0.40 191	0.19 27	0.18 40	0.45 197	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.13 151	0.08 1

monsters	0.22 63	0.14 26	0.26 45	0.31 52	0.19 99	0.23 46	0.19 28	0.44 149	0.33 133	0.36 190	0.30 122	0.16 5	0.18 40	0.43 180	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.10 8	0.10 62

SGD-Stereo	0.22 63	0.15 69	0.27 58	0.31 52	0.15 6	0.29 141	0.20 47	0.37 73	0.29 92	0.24 67	0.29 119	0.21 48	0.27 169	0.36 111	0.25 170	0.16 319	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.13 151	0.10 62

GREAT-IGEV	0.22 63	0.15 69	0.31 120	0.29 13	0.22 208	0.21 30	0.26 172	0.33 51	0.31 111	0.20 22	0.30 122	0.22 55	0.22 98	0.47 225	0.22 82	0.11 36	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.13 151	0.10 62
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 63	0.15 69	0.26 45	0.33 99	0.20 144	0.61 451	0.21 73	0.30 24	0.31 111	0.23 54	0.19 18	0.18 21	0.18 40	0.41 156	0.22 82	0.12 61	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.11 134

aanet-new-90k	0.23 80	0.16 98	0.45 356	0.35 175	0.17 39	0.33 212	0.27 196	0.38 82	0.26 63	0.20 22	0.24 62	0.21 48	0.35 283	0.46 215	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 51	0.10 84	0.14 203	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 80	0.16 98	0.41 295	0.35 175	0.17 39	0.38 279	0.25 149	0.36 65	0.25 57	0.23 54	0.31 136	0.24 87	0.35 283	0.43 180	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 51	0.10 84	0.13 151	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 80	0.17 147	0.39 270	0.34 129	0.18 69	0.38 279	0.20 47	0.36 65	0.26 63	0.24 67	0.28 106	0.25 102	0.35 283	0.25 5	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.14 203	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 80	0.17 147	0.30 98	0.35 175	0.16 25	0.35 240	0.25 149	0.40 102	0.30 100	0.25 78	0.24 62	0.25 102	0.36 311	0.41 156	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.12 101	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 80	0.16 98	0.37 235	0.34 129	0.16 25	0.24 59	0.24 137	0.43 141	0.36 164	0.26 89	0.27 93	0.23 71	0.35 283	0.28 17	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 109	0.09 14	0.12 101	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 80	0.16 98	0.30 98	0.36 204	0.17 39	0.26 88	0.26 172	0.33 51	0.30 100	0.27 108	0.30 122	0.23 71	0.34 277	0.42 167	0.18 4	0.13 118	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.15 270	0.10 62

aanet-new-32k	0.23 80	0.15 69	0.32 141	0.36 204	0.18 69	0.38 279	0.21 73	0.40 102	0.24 41	0.27 108	0.23 48	0.34 174	0.35 283	0.30 49	0.19 12	0.12 61	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.13 151	0.10 62

aanet-new-30k	0.23 80	0.15 69	0.32 141	0.36 204	0.18 69	0.38 279	0.21 73	0.40 102	0.24 41	0.27 108	0.23 48	0.34 174	0.35 283	0.30 49	0.19 12	0.12 61	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.13 151	0.10 62

aanet-new-28k	0.23 80	0.17 147	0.40 284	0.36 204	0.17 39	0.33 212	0.22 90	0.35 58	0.27 67	0.27 108	0.23 48	0.29 131	0.34 277	0.31 59	0.22 82	0.13 118	0.10 96	0.13 109	0.11 149	0.16 328	0.12 195

aanet-new-24k	0.23 80	0.16 98	0.29 82	0.35 175	0.17 39	0.39 292	0.23 118	0.35 58	0.30 100	0.30 145	0.27 93	0.25 102	0.32 246	0.30 49	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.14 203	0.10 62

aanet-new-22k	0.23 80	0.16 98	0.30 98	0.35 175	0.18 69	0.31 181	0.19 28	0.46 164	0.42 221	0.25 78	0.23 48	0.25 102	0.30 223	0.32 70	0.22 82	0.11 36	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.12 101	0.10 62

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 80	0.14 26	0.27 58	0.35 175	0.18 69	0.26 88	0.26 172	0.42 122	0.38 190	0.25 78	0.43 203	0.23 71	0.28 185	0.25 5	0.22 82	0.11 36	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.10 62

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 80	0.14 26	0.31 120	0.33 99	0.18 69	0.21 30	0.33 326	0.52 205	0.42 221	0.26 89	0.33 143	0.19 27	0.30 223	0.28 17	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 80	0.13 5	0.23 6	0.29 13	0.15 6	0.35 240	0.27 196	0.45 156	0.28 80	0.28 123	0.34 155	0.40 235	0.30 223	0.33 87	0.24 138	0.13 118	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 80	0.14 26	0.27 58	0.29 13	0.17 39	0.19 19	0.20 47	0.59 251	0.45 242	0.28 123	0.26 85	0.24 87	0.17 22	0.46 215	0.24 138	0.13 118	0.10 96	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 62

WQFJA1++	0.23 80	0.15 69	0.27 58	0.30 25	0.21 175	0.31 181	0.18 12	0.36 65	0.17 9	0.25 78	0.30 122	0.29 131	0.28 185	0.40 144	0.22 82	0.15 259	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.42 634	0.11 134

GEAStereo	0.23 80	0.16 98	0.30 98	0.33 99	0.25 330	0.36 254	0.30 255	0.42 122	0.28 80	0.26 89	0.28 106	0.24 87	0.21 84	0.32 70	0.22 82	0.18 408	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.14 203	0.12 195

GSStereo	0.23 80	0.16 98	0.30 98	0.33 99	0.25 330	0.36 254	0.30 255	0.42 122	0.27 67	0.30 145	0.28 106	0.23 71	0.21 84	0.32 70	0.22 82	0.16 319	0.09 27	0.12 51	0.10 84	0.14 203	0.12 195

Zero-FE251	0.23 80	0.16 98	0.30 98	0.33 99	0.20 144	0.44 339	0.19 28	0.37 73	0.25 57	0.27 108	0.29 119	0.38 212	0.24 123	0.32 70	0.22 82	0.14 180	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.11 36	0.10 62

3.25w_new	0.23 80	0.17 147	0.32 141	0.31 52	0.17 39	0.43 330	0.20 47	0.37 73	0.30 100	0.37 197	0.28 106	0.22 55	0.25 136	0.42 167	0.22 82	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.09 1	0.10 62

3.25w	0.23 80	0.17 147	0.32 141	0.31 52	0.17 39	0.43 330	0.20 47	0.37 73	0.30 100	0.37 197	0.28 106	0.22 55	0.25 136	0.42 167	0.22 82	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.09 1	0.10 62

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 80	0.16 98	0.32 141	0.39 301	0.21 175	0.18 16	0.21 73	0.34 55	0.26 63	0.28 123	0.51 241	0.28 125	0.29 204	0.26 10	0.24 138	0.14 180	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.14 203	0.12 195

AIO_rvc	0.23 80	0.16 98	0.32 141	0.34 129	0.19 99	0.26 88	0.33 326	0.40 102	0.22 25	0.26 89	0.24 62	0.34 174	0.15 8	0.51 258	0.24 138	0.12 61	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.12 101	0.10 62

AIO_test	0.23 80	0.16 98	0.28 74	0.34 129	0.20 144	0.30 161	0.39 453	0.38 82	0.25 57	0.25 78	0.28 106	0.32 156	0.22 98	0.38 129	0.25 170	0.12 61	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.12 101	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 80	0.14 26	0.26 45	0.32 79	0.19 99	0.12 1	0.17 3	0.29 21	0.29 92	0.21 32	0.15 5	0.22 55	0.22 98	0.40 144	0.22 82	0.14 180	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.15 270	0.86 682

0shot-warping	0.24 105	0.19 235	0.29 82	0.27 2	0.27 413	0.27 106	0.26 172	0.22 4	0.21 22	0.19 19	0.32 139	0.14 1	0.26 153	0.25 5	0.32 291	0.14 180	0.20 552	0.22 492	0.33 631	0.22 501	0.26 551

Anonymus	0.24 105	0.14 26	0.29 82	0.37 230	0.23 263	0.30 161	0.22 90	0.39 90	0.32 125	0.23 54	0.20 21	0.38 212	0.26 153	0.45 197	0.24 138	0.13 118	0.10 96	0.14 166	0.13 236	0.12 101	0.13 245

TS12	0.24 105	0.15 69	0.29 82	0.37 230	0.17 39	0.32 201	0.26 172	0.42 122	0.24 41	0.31 149	0.51 241	0.25 102	0.27 169	0.40 144	0.29 264	0.11 36	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.13 151	0.10 62

aanet-new-60k	0.24 105	0.16 98	0.48 407	0.36 204	0.17 39	0.39 292	0.24 137	0.36 65	0.30 100	0.24 67	0.25 72	0.26 111	0.32 246	0.45 197	0.18 4	0.10 14	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.13 151	0.10 62

aanet-new-78k	0.24 105	0.17 147	0.51 449	0.36 204	0.16 25	0.26 88	0.29 235	0.36 65	0.29 92	0.22 48	0.29 119	0.23 71	0.37 321	0.42 167	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 51	0.10 84	0.14 203	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 105	0.19 235	0.39 270	0.41 383	0.17 39	0.33 212	0.22 90	0.41 113	0.37 181	0.27 108	0.23 48	0.22 55	0.35 283	0.29 30	0.24 138	0.12 61	0.08 2	0.14 166	0.11 149	0.16 328	0.11 134

Foundation-i1b	0.24 105	0.13 5	0.23 6	0.29 13	0.15 6	0.40 298	0.26 172	0.48 177	0.25 57	0.31 149	0.33 143	0.40 235	0.30 223	0.35 107	0.24 138	0.13 118	0.10 96	0.12 51	0.11 149	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 105	0.13 5	0.23 6	0.28 8	0.15 6	0.40 298	0.29 235	0.49 182	0.25 57	0.33 171	0.35 163	0.40 235	0.30 223	0.34 97	0.23 121	0.12 61	0.09 27	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.10 62

LiteMatch	0.24 105	0.17 147	0.24 16	0.37 230	0.20 144	0.27 106	0.27 196	0.31 32	0.24 41	0.21 32	0.20 21	0.29 131	0.40 346	0.29 30	0.43 425	0.16 319	0.10 96	0.15 218	0.13 236	0.14 203	0.14 293

Selective-IGEV-i32	0.24 105	0.18 190	0.35 202	0.35 175	0.19 99	0.27 106	0.25 149	0.55 223	0.23 34	0.27 108	0.25 72	0.34 174	0.19 57	0.58 336	0.22 82	0.12 61	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.12 101	0.10 62

VIP-Stereo	0.24 105	0.17 147	0.29 82	0.32 79	0.21 175	0.64 479	0.19 28	0.31 32	0.37 181	0.23 54	0.30 122	0.27 119	0.19 57	0.47 225	0.22 82	0.12 61	0.09 27	0.13 109	0.09 14	0.12 101	0.09 6

gasm-f	0.24 105	0.16 98	0.27 58	0.33 99	0.25 330	0.25 77	0.36 392	0.42 122	0.28 80	0.26 89	0.35 163	0.24 87	0.30 223	0.36 111	0.23 121	0.18 408	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.15 270	0.12 195

3w_stereo	0.24 105	0.20 284	0.37 235	0.33 99	0.16 25	0.32 201	0.42 492	0.41 113	0.38 190	0.31 149	0.27 93	0.16 5	0.26 153	0.34 97	0.22 82	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.12 101	0.11 134

1w_stereo	0.24 105	0.15 69	0.29 82	0.34 129	0.18 69	0.31 181	0.41 481	0.40 102	0.43 225	0.31 149	0.38 181	0.17 7	0.24 123	0.45 197	0.23 121	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 14	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo	0.24 105	0.18 190	0.40 284	0.39 301	0.20 144	0.22 35	0.27 196	0.32 40	0.36 164	0.26 89	0.44 205	0.22 55	0.16 18	0.37 121	0.27 220	0.11 36	0.12 300	0.16 257	0.15 312	0.13 151	0.09 6

HUF	0.24 105	0.16 98	0.33 162	0.32 79	0.18 69	0.25 77	0.40 465	0.42 122	0.34 141	0.25 78	0.23 48	0.32 156	0.28 185	0.34 97	0.24 138	0.13 118	0.10 96	0.13 109	0.09 14	0.12 101	0.10 62

GIP-stereo	0.24 105	0.18 190	0.30 98	0.37 230	0.24 297	0.26 88	0.20 47	0.46 164	0.36 164	0.24 67	0.39 186	0.35 189	0.20 72	0.31 59	0.21 56	0.15 259	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.12 101	0.11 134

RAStereo	0.24 105	0.17 147	0.29 82	0.40 345	0.21 175	0.23 46	0.26 172	0.42 122	0.45 242	0.23 54	0.34 155	0.30 145	0.19 57	0.34 97	0.25 170	0.15 259	0.12 300	0.16 257	0.13 236	0.14 203	0.11 134

IGEV++	0.24 105	0.17 147	0.31 120	0.38 269	0.22 208	0.24 59	0.22 90	0.50 192	0.23 34	0.28 123	0.35 163	0.30 145	0.22 98	0.31 59	0.28 243	0.14 180	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.13 151	0.13 245

Selective-IGEV	0.24 105	0.18 190	0.35 202	0.35 175	0.19 99	0.27 106	0.25 149	0.55 223	0.23 34	0.27 108	0.25 72	0.34 174	0.19 57	0.58 336	0.22 82	0.12 61	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.12 101	0.10 62

PhaseNet	0.25 125	0.16 98	0.31 120	0.35 175	0.22 208	0.33 212	0.22 90	0.45 156	0.33 133	0.21 32	0.28 106	0.38 212	0.23 112	0.42 167	0.28 243	0.13 118	0.10 96	0.15 218	0.15 312	0.13 151	0.12 195

aanet-new-10k	0.25 125	0.18 190	0.44 343	0.38 269	0.18 69	0.45 348	0.21 73	0.44 149	0.35 154	0.27 108	0.31 136	0.25 102	0.30 223	0.28 17	0.21 56	0.13 118	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.16 328	0.10 62

aanet-new-14k	0.25 125	0.19 235	0.38 248	0.38 269	0.17 39	0.18 16	0.25 149	0.52 205	0.49 267	0.28 123	0.30 122	0.21 48	0.33 264	0.33 87	0.23 121	0.12 61	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.17 369	0.11 134

aanet-new-8k	0.25 125	0.19 235	0.32 141	0.37 230	0.20 144	0.40 298	0.29 235	0.49 182	0.39 202	0.24 67	0.25 72	0.22 55	0.34 277	0.49 242	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.12 101	0.10 62

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 125	0.16 98	0.33 162	0.38 269	0.20 144	0.46 353	0.27 196	0.41 113	0.34 141	0.28 123	0.38 181	0.24 87	0.35 283	0.29 30	0.24 138	0.11 36	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.13 151	0.10 62

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 125	0.14 26	0.30 98	0.34 129	0.21 175	0.44 339	0.25 149	0.44 149	0.35 154	0.27 108	0.35 163	0.37 203	0.35 283	0.28 17	0.26 200	0.12 61	0.09 27	0.13 109	0.11 149	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 125	0.14 26	0.74 563	0.33 99	0.19 99	0.29 141	0.22 90	0.38 82	0.29 92	0.25 78	0.22 43	0.23 71	0.32 246	0.28 17	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.12 101	0.30 585

zero-FE	0.25 125	0.15 69	0.30 98	0.35 175	0.29 469	0.19 19	0.20 47	0.35 58	0.31 111	0.26 89	0.27 93	0.29 131	0.29 204	0.33 87	0.24 138	0.17 373	0.10 96	0.14 166	0.10 84	0.64 669	0.12 195

GASTEREO	0.25 125	0.16 98	0.32 141	0.40 345	0.20 144	0.22 35	0.30 255	0.43 141	0.31 111	0.37 197	0.33 143	0.22 55	0.35 283	0.41 156	0.23 121	0.15 259	0.10 96	0.13 109	0.11 149	0.12 101	0.11 134

MSCF	0.25 125	0.16 98	0.33 162	0.39 301	0.20 144	0.20 23	0.31 283	0.43 141	0.31 111	0.36 190	0.33 143	0.23 71	0.35 283	0.36 111	0.23 121	0.15 259	0.10 96	0.13 109	0.11 149	0.13 151	0.11 134

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 125	0.31 530	0.24 16	0.51 577	0.19 99	0.29 141	0.22 90	0.40 102	0.37 181	0.26 89	0.24 62	0.24 87	0.31 240	0.44 192	0.22 82	0.14 180	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.14 203	0.10 62

IGEV-RUCA	0.25 125	0.16 98	0.34 185	0.39 301	0.27 413	0.33 212	0.20 47	0.38 82	0.36 164	0.26 89	0.31 136	0.25 102	0.21 84	0.48 236	0.24 138	0.20 468	0.11 228	0.13 109	0.10 84	0.17 369	0.15 327

fffft	0.25 125	0.17 147	0.37 235	0.36 204	0.22 208	0.28 129	0.36 392	0.42 122	0.24 41	0.36 190	0.23 48	0.27 119	0.22 98	0.52 265	0.27 220	0.12 61	0.09 27	0.16 257	0.12 189	0.12 101	0.12 195
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 125	0.18 190	0.34 185	0.37 230	0.18 69	0.28 129	0.30 255	0.48 177	0.27 67	0.29 137	0.30 122	0.32 156	0.17 22	0.52 265	0.23 121	0.12 61	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.13 151	0.10 62

RSM++	0.25 125	0.18 190	0.34 185	0.36 204	0.20 144	0.28 129	0.30 255	0.51 195	0.32 125	0.25 78	0.22 43	0.37 203	0.21 84	0.50 250	0.24 138	0.12 61	0.10 96	0.14 166	0.12 189	0.14 203	0.10 62

RSM	0.25 125	0.18 190	0.33 162	0.36 204	0.20 144	0.27 106	0.34 344	0.51 195	0.27 67	0.26 89	0.23 48	0.39 221	0.21 84	0.56 301	0.22 82	0.12 61	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.14 203	0.10 62

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 125	0.14 26	0.74 563	0.33 99	0.19 99	0.29 141	0.22 90	0.38 82	0.29 92	0.25 78	0.22 43	0.23 71	0.32 246	0.28 17	0.19 12	0.11 36	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.12 101	0.30 585

MoCha-V2	0.25 125	0.15 69	0.29 82	0.40 345	0.18 69	0.27 106	0.26 172	0.49 182	0.27 67	0.36 190	0.27 93	0.33 170	0.35 283	0.49 242	0.22 82	0.12 61	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.13 151	0.11 134

EGLCR-Stereo	0.25 125	0.16 98	0.33 162	0.34 129	0.20 144	0.35 240	0.20 47	0.52 205	0.36 164	0.28 123	0.27 93	0.41 247	0.18 40	0.45 197	0.26 200	0.14 180	0.10 96	0.16 257	0.14 279	0.13 151	0.11 134

DNS	0.26 144	0.17 147	0.36 217	0.37 230	0.22 208	0.33 212	0.23 118	0.47 168	0.30 100	0.34 175	0.34 155	0.45 281	0.24 123	0.28 17	0.21 56	0.19 442	0.11 228	0.13 109	0.12 189	0.16 328	0.16 377

DF	0.26 144	0.15 69	0.38 248	0.35 175	0.19 99	0.26 88	0.26 172	0.42 122	0.27 67	0.29 137	0.49 227	0.50 310	0.22 98	0.48 236	0.20 30	0.14 180	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.12 101	0.11 134

aanet-new	0.26 144	0.19 235	0.34 185	0.38 269	0.25 330	0.51 374	0.24 137	0.40 102	0.30 100	0.27 108	0.27 93	0.23 71	0.36 311	0.43 180	0.22 82	0.14 180	0.09 27	0.14 166	0.10 84	0.15 270	0.12 195

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 144	0.16 98	0.30 98	0.33 99	0.22 208	0.36 254	0.32 314	0.47 168	0.48 263	0.38 209	0.51 241	0.24 87	0.18 40	0.29 30	0.24 138	0.13 118	0.09 27	0.15 218	0.12 189	0.11 36	0.11 134

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 144	0.16 98	0.31 120	0.34 129	0.21 175	0.33 212	0.31 283	0.45 156	0.45 242	0.40 231	0.54 261	0.24 87	0.18 40	0.36 111	0.22 82	0.12 61	0.09 27	0.15 218	0.12 189	0.11 36	0.10 62

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 144	0.16 98	0.30 98	0.33 99	0.22 208	0.34 229	0.31 283	0.48 177	0.50 273	0.39 222	0.54 261	0.23 71	0.19 57	0.29 30	0.23 121	0.12 61	0.09 27	0.15 218	0.12 189	0.11 36	0.10 62

Foundation-i1	0.26 144	0.14 26	0.25 31	0.33 99	0.21 175	0.39 292	0.26 172	0.60 263	0.38 190	0.35 185	0.38 181	0.44 278	0.29 204	0.32 70	0.26 200	0.13 118	0.10 96	0.12 51	0.11 149	0.11 36	0.10 62

gcap_with_dpt	0.26 144	0.16 98	0.32 141	0.34 129	0.21 175	0.35 240	0.36 392	0.44 149	0.41 210	0.38 209	0.54 261	0.22 55	0.21 84	0.28 17	0.22 82	0.12 61	0.09 27	0.15 218	0.12 189	0.11 36	0.10 62

NLSM3	0.26 144	0.16 98	0.30 98	0.38 269	0.21 175	0.34 229	0.27 196	0.57 236	0.47 255	0.28 123	0.35 163	0.29 131	0.24 123	0.42 167	0.27 220	0.12 61	0.10 96	0.16 257	0.15 312	0.12 101	0.10 62

DDF-Stereo	0.26 144	0.15 69	0.30 98	0.36 204	0.29 469	0.19 19	0.20 47	0.32 40	0.31 111	0.26 89	0.26 85	0.29 131	0.29 204	0.38 129	0.24 138	0.17 373	0.10 96	0.14 166	0.10 84	0.70 672	0.12 195

Replicate-Monster	0.26 144	0.15 69	1.07 619	0.30 25	0.17 39	0.38 279	0.19 28	0.43 141	0.39 202	0.23 54	0.21 32	0.23 71	0.21 84	0.45 197	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 51	0.09 14	0.09 1	0.14 293

S2M2_L	0.26 144	0.22 369	0.33 162	0.31 52	0.25 330	0.24 59	0.13 1	0.35 58	0.41 210	0.25 78	0.36 172	0.30 145	0.25 136	0.30 49	0.26 200	0.22 512	0.19 540	0.17 305	0.19 465	0.21 477	0.18 424
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 144	0.18 190	0.34 185	0.35 175	0.24 297	0.23 46	0.28 226	0.51 195	0.36 164	0.31 149	0.36 172	0.37 203	0.20 72	0.57 313	0.22 82	0.13 118	0.10 96	0.13 109	0.11 149	0.16 328	0.12 195

SCV	0.26 144	0.19 235	0.33 162	0.35 175	0.21 175	0.27 106	0.34 344	0.56 227	0.28 80	0.24 67	0.28 106	0.37 203	0.23 112	0.49 242	0.22 82	0.18 408	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.15 270	0.11 134

castereo++	0.26 144	0.16 98	0.26 45	0.33 99	0.19 99	0.75 527	0.20 47	0.37 73	0.47 255	0.23 54	0.23 48	0.35 189	0.28 185	0.39 135	0.19 12	0.14 180	0.09 27	0.14 166	0.09 14	0.11 36	0.10 62

SMoEStereo_RVC	0.26 144	0.19 235	0.35 202	0.35 175	0.22 208	0.36 254	0.32 314	0.39 90	0.34 141	0.37 197	0.30 122	0.33 170	0.24 123	0.53 274	0.24 138	0.12 61	0.10 96	0.16 257	0.12 189	0.12 101	0.11 134

mms	0.26 144	0.21 328	0.33 162	0.37 230	0.25 330	0.30 161	0.33 326	0.40 102	0.32 125	0.28 123	0.34 155	0.34 174	0.20 72	0.45 197	0.26 200	0.12 61	0.11 228	0.16 257	0.12 189	0.14 203	0.11 134

ours_stereo	0.26 144	0.21 328	0.33 162	0.38 269	0.23 263	0.30 161	0.33 326	0.42 122	0.38 190	0.26 89	0.34 155	0.35 189	0.23 112	0.47 225	0.27 220	0.13 118	0.11 228	0.16 257	0.12 189	0.14 203	0.10 62

Occ-G	0.26 144	0.14 26	0.28 74	0.34 129	0.20 144	0.27 106	0.34 344	0.41 113	0.31 111	0.29 137	0.43 203	0.49 304	0.25 136	0.47 225	0.28 243	0.13 118	0.11 228	0.14 166	0.11 149	0.12 101	0.12 195

gcap-zeroshot	0.26 144	0.16 98	0.31 120	0.33 99	0.22 208	0.36 254	0.31 283	0.47 168	0.46 248	0.38 209	0.50 231	0.24 87	0.18 40	0.28 17	0.24 138	0.13 118	0.09 27	0.15 218	0.12 189	0.11 36	0.10 62

test_for_model	0.26 144	0.16 98	0.31 120	0.33 99	0.22 208	0.36 254	0.32 314	0.47 168	0.48 263	0.38 209	0.51 241	0.24 87	0.18 40	0.29 30	0.24 138	0.13 118	0.09 27	0.15 218	0.12 189	0.11 36	0.11 134

MaDis-Stereo	0.26 144	0.18 190	0.36 217	0.36 204	0.26 378	0.27 106	0.27 196	0.43 141	0.35 154	0.27 108	0.26 85	0.41 247	0.28 185	0.40 144	0.28 243	0.16 319	0.14 413	0.16 257	0.13 236	0.14 203	0.12 195

testlalala	0.26 144	0.16 98	0.31 120	0.33 99	0.22 208	0.36 254	0.31 283	0.47 168	0.46 248	0.38 209	0.50 231	0.24 87	0.18 40	0.28 17	0.24 138	0.13 118	0.09 27	0.15 218	0.12 189	0.11 36	0.10 62

CroCo-Stereo	0.26 144	0.22 369	0.36 217	0.48 532	0.22 208	0.20 23	0.29 235	0.51 195	0.44 233	0.28 123	0.23 48	0.42 258	0.26 153	0.29 30	0.26 200	0.15 259	0.13 373	0.13 109	0.11 149	0.16 328	0.12 195
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	0.27 168	0.16 98	0.88 594	0.34 129	0.22 208	0.22 35	0.31 283	0.39 90	0.41 210	0.26 89	0.24 62	0.26 111	0.19 57	0.42 167	0.28 243	0.10 14	0.12 300	0.12 51	0.16 350	0.12 101	0.14 293

tt45	0.27 168	0.17 147	0.34 185	0.35 175	0.23 263	0.38 279	0.28 226	0.46 164	0.28 80	0.40 231	0.27 93	0.38 212	0.25 136	0.57 313	0.26 200	0.13 118	0.11 228	0.16 257	0.13 236	0.12 101	0.14 293

999	0.27 168	0.16 98	0.35 202	0.36 204	0.24 297	0.31 181	0.27 196	0.49 182	0.38 190	0.26 89	0.30 122	0.39 221	0.23 112	0.63 392	0.25 170	0.13 118	0.10 96	0.14 166	0.12 189	0.12 101	0.14 293

Pointernet	0.27 168	0.14 26	0.33 162	0.35 175	0.23 263	0.35 240	0.21 73	0.72 373	0.38 190	0.39 222	0.36 172	0.34 174	0.25 136	0.36 111	0.25 170	0.15 259	0.10 96	0.12 51	0.08 1	0.11 36	0.10 62

trnet	0.27 168	0.14 26	0.23 6	0.28 8	0.15 6	0.37 266	0.23 118	0.52 205	0.72 378	0.42 244	0.51 241	0.34 174	0.26 153	0.39 135	0.25 170	0.15 259	0.11 228	0.12 51	0.08 1	0.11 36	0.10 62

UniTT-Stereo	0.27 168	0.17 147	0.37 235	0.40 345	0.27 413	0.30 161	0.28 226	0.39 90	0.31 111	0.29 137	0.46 214	0.27 119	0.25 136	0.47 225	0.34 322	0.17 373	0.13 373	0.13 109	0.12 189	0.14 203	0.12 195

AEACV	0.27 168	0.17 147	0.31 120	0.34 129	0.45 618	0.26 88	0.28 226	0.37 73	0.32 125	0.30 145	0.46 214	0.31 153	0.37 321	0.36 111	0.24 138	0.14 180	0.10 96	0.15 218	0.12 189	0.13 151	0.11 134

LoS_RVC	0.27 168	0.16 98	0.27 58	0.32 79	0.30 488	0.44 339	0.34 344	0.41 113	0.33 133	0.31 149	0.51 241	0.29 131	0.32 246	0.36 111	0.28 243	0.11 36	0.10 96	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.19 459

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 176	0.51 620	1.28 643	0.31 52	0.19 99	0.22 35	0.22 90	0.45 156	0.28 80	0.23 54	0.32 139	0.25 102	0.24 123	0.32 70	0.20 30	0.12 61	0.11 228	0.12 51	0.10 84	0.11 36	0.11 134

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 176	0.23 391	1.22 638	0.34 129	0.21 175	0.29 141	0.21 73	0.41 113	0.33 133	0.24 67	0.30 122	0.32 156	0.28 185	0.33 87	0.20 30	0.12 61	0.11 228	0.13 109	0.10 84	0.10 8	0.11 134

VMStereo-Base	0.28 176	0.16 98	0.27 58	0.30 25	0.17 39	0.30 161	0.27 196	0.50 192	0.65 342	0.32 164	0.47 220	0.42 258	0.24 123	0.41 156	0.27 220	0.15 259	0.11 228	0.12 51	0.10 84	0.13 151	0.14 293

water-stereo	0.28 176	0.14 26	0.29 82	0.35 175	0.19 99	0.36 254	0.23 118	0.62 276	0.38 190	0.39 222	0.62 293	0.41 247	0.35 283	0.28 17	0.27 220	0.14 180	0.13 373	0.13 109	0.12 189	0.12 101	0.10 62

castereo	0.28 176	0.16 98	0.32 141	0.35 175	0.21 175	0.40 298	0.42 492	0.50 192	0.66 346	0.26 89	0.41 194	0.37 203	0.36 311	0.33 87	0.24 138	0.13 118	0.09 27	0.13 109	0.10 84	0.11 36	0.10 62

fffy	0.28 176	0.21 328	0.34 185	0.37 230	0.23 263	0.33 212	0.29 235	0.51 195	0.41 210	0.32 164	0.37 177	0.39 221	0.27 169	0.50 250	0.27 220	0.12 61	0.11 228	0.16 257	0.13 236	0.14 203	0.11 134

WCG-NET	0.28 176	0.15 69	0.33 162	0.33 99	0.19 99	0.33 212	0.27 196	0.39 90	0.80 438	0.46 262	0.49 227	0.39 221	0.25 136	0.40 144	0.25 170	0.12 61	0.09 27	0.13 109	0.11 149	0.12 101	0.10 62

GCAP-BAT	0.28 176	0.15 69	0.42 316	0.33 99	0.21 175	0.25 77	0.25 149	0.45 156	0.54 290	0.34 175	0.42 197	0.43 267	0.27 169	0.48 236	0.24 138	0.14 180	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.11 36	0.12 195

MGS-Stereo	0.28 176	0.19 235	0.40 284	0.36 204	0.23 263	0.37 266	0.30 255	0.39 90	0.44 233	0.31 149	0.51 241	0.40 235	0.24 123	0.43 180	0.26 200	0.15 259	0.12 300	0.15 218	0.13 236	0.14 203	0.13 245

GCAPDPT-zeroshot	0.28 176	0.15 69	0.42 316	0.33 99	0.21 175	0.25 77	0.25 149	0.45 156	0.54 290	0.34 175	0.42 197	0.43 267	0.27 169	0.48 236	0.24 138	0.14 180	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.11 36	0.12 195

GCAP-Stereo	0.28 176	0.19 235	0.40 284	0.38 269	0.19 99	0.38 279	0.23 118	0.57 236	0.41 210	0.45 255	0.49 227	0.39 221	0.27 169	0.33 87	0.23 121	0.14 180	0.12 300	0.14 166	0.11 149	0.12 101	0.11 134

CES	0.28 176	0.14 26	0.23 6	0.30 25	0.70 669	0.37 266	0.27 196	0.48 177	0.46 248	0.34 175	0.48 223	0.27 119	0.22 98	0.39 135	0.23 121	0.13 118	0.11 228	0.12 51	0.08 1	0.13 151	0.17 404

MC-Stereo	0.28 176	0.17 147	0.32 141	0.38 269	0.20 144	0.26 88	0.26 172	0.49 182	0.37 181	0.37 197	0.61 289	0.41 247	0.31 240	0.55 288	0.25 170	0.13 118	0.09 27	0.14 166	0.12 189	0.12 101	0.11 134

CroCo-Stereo Lap2	0.28 176	0.24 429	0.39 270	0.50 561	0.29 469	0.20 23	0.31 283	0.49 182	0.38 190	0.24 67	0.27 93	0.46 289	0.31 240	0.39 135	0.30 272	0.14 180	0.15 445	0.16 257	0.13 236	0.16 328	0.15 327

CREStereo	0.28 176	0.15 69	0.24 16	0.27 2	0.17 39	0.37 266	0.25 149	0.51 195	0.72 378	0.42 244	0.51 241	0.32 156	0.26 153	0.38 129	0.25 170	0.16 319	0.11 228	0.12 51	0.08 1	0.12 101	0.11 134
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	0.29 191	0.19 235	0.35 202	0.40 345	0.23 263	0.27 106	0.33 326	0.63 285	0.39 202	0.45 255	0.60 284	0.39 221	0.18 40	0.40 144	0.26 200	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.14 203	0.10 62

DA	0.29 191	0.17 147	0.31 120	0.40 345	0.20 144	0.74 521	0.33 326	0.47 168	0.44 233	0.34 175	0.39 186	0.39 221	0.32 246	0.32 70	0.24 138	0.15 259	0.11 228	0.16 257	0.11 149	0.15 270	0.10 62

GGEV	0.29 191	0.17 147	0.31 120	0.40 345	0.20 144	0.74 521	0.33 326	0.47 168	0.44 233	0.34 175	0.39 186	0.39 221	0.32 246	0.32 70	0.24 138	0.15 259	0.11 228	0.16 257	0.11 149	0.15 270	0.10 62

FlowAnything_test	0.29 191	0.19 235	0.39 270	0.47 524	0.26 378	0.46 353	0.25 149	0.43 141	0.31 111	0.29 137	0.26 85	0.35 189	0.26 153	0.40 144	0.37 378	0.21 485	0.15 445	0.22 492	0.26 590	0.16 328	0.16 377

depthmonostereo	0.29 191	0.14 26	0.31 120	0.35 175	0.17 39	0.46 353	0.27 196	0.69 342	0.57 307	0.35 185	0.42 197	0.31 153	0.35 283	0.35 107	0.27 220	0.14 180	0.12 300	0.13 109	0.12 189	0.11 36	0.10 62

HART	0.29 191	0.16 98	0.32 141	0.40 345	0.21 175	0.32 201	0.26 172	0.62 276	0.31 111	0.33 171	0.65 303	0.41 247	0.22 98	0.55 288	0.25 170	0.12 61	0.10 96	0.15 218	0.11 149	0.15 270	0.11 134

ff7	0.29 191	0.21 328	0.38 248	0.36 204	0.26 378	0.31 181	0.35 370	0.62 276	0.34 141	0.38 209	0.33 143	0.32 156	0.29 204	0.58 336	0.25 170	0.14 180	0.10 96	0.17 305	0.12 189	0.14 203	0.15 327

IGEVStereo-DCA	0.29 191	0.22 369	0.38 248	0.35 175	0.27 413	0.37 266	0.35 370	0.62 276	0.34 141	0.38 209	0.30 122	0.35 189	0.27 169	0.51 258	0.22 82	0.15 259	0.12 300	0.16 257	0.12 189	0.13 151	0.15 327

ffff	0.29 191	0.21 328	0.38 248	0.36 204	0.26 378	0.31 181	0.35 370	0.62 276	0.34 141	0.38 209	0.33 143	0.32 156	0.29 204	0.58 336	0.25 170	0.14 180	0.10 96	0.17 305	0.12 189	0.14 203	0.15 327

rrr	0.29 191	0.22 369	0.41 295	0.35 175	0.27 413	0.37 266	0.32 314	0.52 205	0.42 221	0.38 209	0.30 122	0.35 189	0.27 169	0.51 258	0.22 82	0.15 259	0.12 300	0.16 257	0.13 236	0.13 151	0.14 293

11t	0.29 191	0.21 328	0.38 248	0.36 204	0.26 378	0.31 181	0.35 370	0.62 276	0.34 141	0.38 209	0.33 143	0.32 156	0.29 204	0.58 336	0.25 170	0.14 180	0.10 96	0.17 305	0.12 189	0.14 203	0.15 327

anonymousdsp	0.29 191	0.21 328	0.38 248	0.37 230	0.25 330	0.30 161	0.35 370	0.63 285	0.35 154	0.39 222	0.33 143	0.33 170	0.28 185	0.59 354	0.25 170	0.14 180	0.10 96	0.17 305	0.12 189	0.14 203	0.15 327

LoS	0.29 191	0.15 69	0.30 98	0.29 13	0.18 69	0.33 212	0.29 235	0.51 195	0.72 378	0.34 175	0.52 253	0.41 247	0.28 185	0.47 225	0.28 243	0.15 259	0.11 228	0.13 109	0.09 14	0.11 36	0.11 134
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 191	0.21 328	0.38 248	0.35 175	0.24 297	0.32 201	0.43 500	0.57 236	0.37 181	0.33 171	0.30 122	0.32 156	0.28 185	0.57 313	0.26 200	0.13 118	0.11 228	0.16 257	0.13 236	0.13 151	0.13 245

ccc-4	0.29 191	0.21 328	0.38 248	0.36 204	0.26 378	0.31 181	0.35 370	0.62 276	0.34 141	0.38 209	0.33 143	0.32 156	0.29 204	0.58 336	0.25 170	0.14 180	0.10 96	0.17 305	0.12 189	0.14 203	0.15 327

IGEV-Stereo	0.29 191	0.21 328	0.38 248	0.37 230	0.25 330	0.30 161	0.35 370	0.63 285	0.35 154	0.39 222	0.33 143	0.33 170	0.28 185	0.59 354	0.25 170	0.14 180	0.10 96	0.17 305	0.12 189	0.14 203	0.15 327
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 191	0.19 235	0.27 58	0.44 470	0.19 99	0.31 181	0.26 172	0.47 168	0.43 225	0.37 197	0.47 220	0.41 247	0.23 112	0.50 250	0.34 322	0.14 180	0.18 521	0.19 402	0.16 350	0.16 328	0.13 245

test_xeample3	0.29 191	0.21 328	0.41 295	0.35 175	0.26 378	0.35 240	0.32 314	0.56 227	0.36 164	0.43 248	0.32 139	0.34 174	0.28 185	0.54 281	0.23 121	0.14 180	0.11 228	0.16 257	0.12 189	0.14 203	0.13 245

DN	0.30 209	0.17 147	0.33 162	0.37 230	0.26 378	0.35 240	0.27 196	0.54 220	0.55 297	0.32 164	0.42 197	0.50 310	0.23 112	0.39 135	0.22 82	0.21 485	0.14 413	0.16 257	0.13 236	0.17 369	0.18 424

PSi22	0.30 209	0.18 190	0.30 98	0.36 204	0.19 99	0.30 161	0.19 28	0.42 122	0.73 385	0.27 108	0.32 139	0.57 344	0.43 362	0.77 502	0.25 170	0.12 61	0.10 96	0.11 5	0.09 14	0.14 203	0.11 134

Anonymus123	0.30 209	0.16 98	0.88 594	0.34 129	0.22 208	0.64 479	0.31 283	0.54 220	0.41 210	0.26 89	0.24 62	0.26 111	0.19 57	0.42 167	0.28 243	0.10 14	0.12 300	0.12 51	0.16 350	0.12 101	0.14 293

DilatedVolume-Stereo	0.30 209	0.15 69	0.34 185	0.33 99	0.20 144	0.53 388	0.25 149	0.56 227	0.43 225	0.56 306	0.50 231	0.35 189	0.29 204	0.49 242	0.28 243	0.13 118	0.11 228	0.12 51	0.11 149	0.11 36	0.10 62

MM-Stereo_test2	0.30 209	0.18 190	0.39 270	0.40 345	0.24 297	0.42 325	0.42 492	0.63 285	0.41 210	0.37 197	0.35 163	0.32 156	0.26 153	0.53 274	0.25 170	0.12 61	0.10 96	0.15 218	0.12 189	0.15 270	0.10 62

Reg-Stereo(zero)	0.30 209	0.16 98	0.28 74	0.34 129	0.18 69	0.32 201	0.20 47	0.63 285	0.68 357	0.50 278	0.52 253	0.51 316	0.30 223	0.45 197	0.25 170	0.13 118	0.10 96	0.12 51	0.10 84	0.12 101	0.11 134

CASnet	0.30 209	0.20 284	0.33 162	0.41 383	0.16 25	0.26 88	0.24 137	0.52 205	0.53 286	0.52 290	0.54 261	0.39 221	0.24 123	0.40 144	0.26 200	0.14 180	0.10 96	0.22 492	0.18 434	0.18 398	0.11 134
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 209	0.15 69	0.31 120	0.30 25	0.17 39	0.55 402	0.23 118	0.44 149	0.55 297	0.59 314	0.68 319	0.37 203	0.26 153	0.35 107	0.27 220	0.15 259	0.16 477	0.12 51	0.10 84	0.13 151	0.14 293

rvit_stereo_0081_aga	0.31 217	0.28 504	0.44 343	0.42 429	0.29 469	0.34 229	0.31 283	0.44 149	0.40 206	0.39 222	0.44 205	0.40 235	0.32 246	0.42 167	0.29 264	0.23 530	0.17 497	0.19 402	0.16 350	0.20 453	0.15 327

rvit_stereo_0080	0.31 217	0.25 455	0.40 284	0.39 301	0.28 439	0.27 106	0.46 516	0.49 182	0.44 233	0.35 185	0.42 197	0.40 235	0.28 185	0.41 156	0.33 306	0.22 512	0.17 497	0.17 305	0.16 350	0.22 501	0.15 327

WCG-NET（raft）	0.31 217	0.15 69	0.36 217	0.32 79	0.19 99	0.35 240	0.27 196	0.51 195	0.78 427	0.45 255	0.55 271	0.48 297	0.27 169	0.54 281	0.26 200	0.13 118	0.10 96	0.12 51	0.11 149	0.12 101	0.11 134

whm_eth	0.31 217	0.25 455	0.40 284	0.39 301	0.28 439	0.27 106	0.46 516	0.49 182	0.44 233	0.35 185	0.42 197	0.40 235	0.28 185	0.41 156	0.33 306	0.22 512	0.17 497	0.17 305	0.16 350	0.22 501	0.15 327

plain	0.31 217	0.20 284	0.50 434	0.39 301	0.29 469	0.27 106	0.30 255	0.44 149	0.35 154	0.31 149	0.66 310	0.30 145	0.31 240	0.65 414	0.31 281	0.17 373	0.13 373	0.20 435	0.15 312	0.17 369	0.12 195

MIF-Stereo (partial)	0.31 217	0.18 190	0.37 235	0.41 383	0.31 510	0.28 129	0.23 118	0.47 168	0.42 221	0.31 149	0.63 294	0.36 199	0.35 283	0.57 313	0.31 281	0.17 373	0.13 373	0.19 402	0.17 406	0.18 398	0.14 293

Weightmod	0.32 223	0.18 190	0.30 98	0.34 129	0.19 99	0.54 395	0.34 344	0.56 227	0.50 273	0.41 238	0.52 253	0.48 297	0.33 264	0.46 215	0.29 264	0.15 259	0.23 581	0.16 257	0.15 312	0.14 203	0.11 134

SE	0.32 223	0.26 472	0.34 185	0.34 129	0.21 175	0.50 369	0.33 326	0.58 244	0.52 282	0.51 283	0.54 261	0.32 156	0.35 283	0.31 59	0.25 170	0.17 373	0.13 373	0.19 402	0.16 350	0.21 477	0.18 424

GGDA	0.32 223	0.18 190	0.32 141	0.31 52	0.21 175	0.31 181	0.26 172	0.59 251	0.66 346	0.50 278	0.68 319	0.40 235	0.36 311	0.55 288	0.35 341	0.15 259	0.11 228	0.13 109	0.12 189	0.15 270	0.15 327

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 223	0.38 575	2.34 682	0.33 99	0.19 99	0.20 23	0.22 90	0.43 141	0.29 92	0.22 48	0.25 72	0.22 55	0.26 153	0.29 30	0.20 30	0.11 36	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.11 36	0.10 62

RT-Monster	0.32 223	0.17 147	0.30 98	0.34 129	0.26 378	0.38 279	0.20 47	0.56 227	0.76 408	0.61 326	0.64 300	0.49 304	0.28 185	0.41 156	0.30 272	0.14 180	0.11 228	0.12 51	0.10 84	0.11 36	0.13 245

WQFJA1	0.32 223	0.19 235	0.34 185	0.39 301	0.26 378	0.62 459	0.30 255	0.56 227	0.47 255	0.37 197	0.39 186	0.38 212	0.33 264	0.50 250	0.42 417	0.14 180	0.18 521	0.16 257	0.14 279	0.14 203	0.13 245

WQFJX	0.32 223	0.18 190	0.33 162	0.39 301	0.27 413	0.60 448	0.30 255	0.53 217	0.47 255	0.39 222	0.38 181	0.34 174	0.33 264	0.61 369	0.40 403	0.14 180	0.17 497	0.16 257	0.13 236	0.14 203	0.14 293

NLMM	0.32 223	0.19 235	0.34 185	0.39 301	0.26 378	0.62 459	0.30 255	0.56 227	0.47 255	0.37 197	0.39 186	0.38 212	0.33 264	0.49 242	0.42 417	0.14 180	0.18 521	0.16 257	0.14 279	0.14 203	0.13 245

NLSM1	0.32 223	0.18 190	0.34 185	0.39 301	0.25 330	0.66 491	0.27 196	0.57 236	0.50 273	0.37 197	0.53 258	0.29 131	0.28 185	0.54 281	0.32 291	0.16 319	0.17 497	0.18 358	0.15 312	0.14 203	0.12 195

FE-Mocha	0.32 223	0.19 235	0.50 434	0.38 269	0.27 413	0.30 161	0.20 47	0.71 367	0.36 164	0.65 360	0.56 274	0.54 330	0.25 136	0.38 129	0.22 82	0.15 259	0.10 96	0.17 305	0.16 350	0.13 151	0.12 195

rvit_stereo_0081	0.32 223	0.24 429	0.47 386	0.43 450	0.26 378	0.30 161	0.37 409	0.42 122	0.55 297	0.36 190	0.40 191	0.39 221	0.35 283	0.43 180	0.33 306	0.22 512	0.16 477	0.19 402	0.16 350	0.19 434	0.13 245

rvit_stereo_0082	0.32 223	0.24 429	0.47 386	0.43 450	0.26 378	0.30 161	0.37 409	0.42 122	0.55 297	0.36 190	0.40 191	0.39 221	0.35 283	0.43 180	0.33 306	0.22 512	0.16 477	0.19 402	0.16 350	0.19 434	0.13 245

RAFT-Stereo-weight	0.32 223	0.18 190	0.33 162	0.39 301	0.22 208	0.26 88	0.29 235	0.67 323	0.80 438	0.53 293	0.51 241	0.58 353	0.20 72	0.47 225	0.27 220	0.13 118	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.13 151	0.11 134

CAS++	0.32 223	0.24 429	0.36 217	0.37 230	0.26 378	0.28 129	0.23 118	0.87 447	0.50 273	0.47 269	0.45 209	0.26 111	0.21 84	0.49 242	0.24 138	0.23 530	0.19 540	0.22 492	0.17 406	0.21 477	0.16 377
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 223	0.22 369	0.34 185	0.42 429	0.28 439	0.40 298	0.50 543	0.72 373	0.37 181	0.37 197	0.34 155	0.32 156	0.31 240	0.59 354	0.27 220	0.14 180	0.13 373	0.18 358	0.17 406	0.17 369	0.16 377

MSKI-zero shot	0.32 223	0.17 147	0.34 185	0.39 301	0.21 175	0.32 201	0.22 90	0.61 271	0.43 225	0.52 290	0.64 300	0.61 380	0.20 72	0.74 484	0.25 170	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.10 84	0.12 101	0.12 195

iRaftStereo_RVC	0.32 223	0.19 235	0.37 235	0.39 301	0.22 208	0.31 181	0.29 235	0.68 333	0.51 279	0.49 274	0.66 310	0.37 203	0.23 112	0.45 197	0.33 306	0.14 180	0.10 96	0.18 358	0.17 406	0.15 270	0.12 195

CREStereo++_RVC	0.32 223	0.15 69	0.23 6	0.31 52	0.24 297	0.27 106	0.22 90	0.46 164	0.88 487	0.46 262	0.80 381	0.30 145	0.26 153	0.36 111	0.33 306	0.13 118	0.09 27	0.13 109	0.51 675	0.13 151	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	0.32 223	0.53 631	0.26 45	0.51 577	0.20 144	0.37 266	0.24 137	0.40 102	0.73 385	0.54 299	0.69 323	0.31 153	0.25 136	0.32 70	0.27 220	0.16 319	0.10 96	0.12 51	0.09 14	0.13 151	0.11 134

PMTNet	0.32 223	0.16 98	0.24 16	0.29 13	0.18 69	0.45 348	0.22 90	0.56 227	0.63 329	0.46 262	0.54 261	0.39 221	0.34 277	0.48 236	0.24 138	0.75 680	0.10 96	0.12 51	0.08 1	0.12 101	0.11 134

ManiGeoR	0.33 243	0.17 147	0.43 331	0.31 52	0.22 208	0.40 298	0.27 196	0.73 384	0.49 267	0.40 231	0.63 294	0.40 235	0.32 246	0.62 379	0.41 409	0.16 319	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.15 270	0.16 377

HLf10	0.33 243	0.17 147	0.43 331	0.31 52	0.22 208	0.40 298	0.27 196	0.73 384	0.49 267	0.40 231	0.63 294	0.40 235	0.32 246	0.62 379	0.41 409	0.16 319	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.15 270	0.16 377

HLf8	0.33 243	0.17 147	0.39 270	0.30 25	0.22 208	0.43 330	0.27 196	0.71 367	0.67 351	0.44 251	0.60 284	0.36 199	0.30 223	0.58 336	0.35 341	0.18 408	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.17 369	0.18 424

TestStereo_HL2	0.33 243	0.18 190	0.33 162	0.31 52	0.22 208	0.32 201	0.25 149	0.58 244	0.61 314	0.54 299	0.68 319	0.41 247	0.36 311	0.57 313	0.36 359	0.16 319	0.11 228	0.13 109	0.11 149	0.15 270	0.16 377

WQFJX1	0.33 243	0.19 235	0.34 185	0.41 383	0.28 439	0.53 388	0.33 326	0.51 195	0.50 273	0.39 222	0.36 172	0.34 174	0.31 240	0.69 451	0.39 395	0.15 259	0.18 521	0.16 257	0.14 279	0.16 328	0.14 293

NLMM1	0.33 243	0.21 328	0.36 217	0.41 383	0.25 330	0.55 402	0.33 326	0.55 223	0.63 329	0.42 244	0.44 205	0.30 145	0.25 136	0.63 392	0.38 387	0.16 319	0.18 521	0.17 305	0.14 279	0.15 270	0.13 245

xyz-stereo-finetune	0.33 243	0.18 190	0.36 217	0.33 99	0.18 69	0.57 423	0.31 283	0.58 244	0.69 364	0.45 255	0.54 261	0.38 212	0.33 264	0.56 301	0.36 359	0.12 61	0.12 300	0.16 257	0.13 236	0.13 151	0.12 195

MM-Stereo_test1	0.33 243	0.19 235	0.36 217	0.41 383	0.23 263	0.36 254	0.45 512	0.58 244	0.54 290	0.60 318	0.50 231	0.38 212	0.37 321	0.60 360	0.26 200	0.15 259	0.13 373	0.17 305	0.14 279	0.15 270	0.12 195

tg	0.33 243	0.18 190	0.37 235	0.39 301	0.22 208	0.38 279	0.26 172	0.70 358	0.56 305	0.47 269	0.65 303	0.42 258	0.24 123	0.55 288	0.33 306	0.14 180	0.10 96	0.18 358	0.17 406	0.14 203	0.11 134

model_zeroshot	0.33 243	0.18 190	0.48 407	0.39 301	0.28 439	0.45 348	0.25 149	0.63 285	0.45 242	0.61 326	0.50 231	0.51 316	0.25 136	0.45 197	0.26 200	0.16 319	0.13 373	0.15 218	0.14 279	0.13 151	0.13 245

rvit_stereo_ft	0.33 243	0.25 455	0.47 386	0.52 590	0.32 527	0.33 212	0.47 524	0.49 182	0.50 273	0.34 175	0.41 194	0.41 247	0.32 246	0.48 236	0.34 322	0.22 512	0.14 413	0.19 402	0.18 434	0.19 434	0.14 293

4D-IteraStereo	0.33 243	0.18 190	0.40 284	0.40 345	0.24 297	0.32 201	0.27 196	0.58 244	0.72 378	0.65 360	0.54 261	0.42 258	0.23 112	0.45 197	0.28 243	0.14 180	0.09 27	0.19 402	0.16 350	0.16 328	0.11 134

HLF11	0.34 255	0.17 147	0.42 316	0.30 25	0.23 263	0.36 254	0.22 90	0.69 342	0.48 263	0.49 274	0.66 310	0.43 267	0.37 321	0.70 458	0.45 452	0.15 259	0.12 300	0.13 109	0.11 149	0.15 270	0.17 404

TestStereo_HLe17	0.34 255	0.17 147	0.46 373	0.32 79	0.21 175	0.42 325	0.31 283	0.70 358	0.66 346	0.46 262	0.68 319	0.36 199	0.30 223	0.61 369	0.36 359	0.16 319	0.10 96	0.14 166	0.13 236	0.15 270	0.15 327

TestStereo-Hl	0.34 255	0.20 284	0.32 141	0.32 79	0.22 208	0.32 201	0.27 196	0.64 300	0.59 310	0.50 278	0.67 316	0.46 289	0.45 378	0.60 360	0.34 322	0.14 180	0.11 228	0.13 109	0.13 236	0.15 270	0.15 327

NLCSM	0.34 255	0.21 328	0.34 185	0.44 470	0.29 469	0.54 395	0.36 392	0.52 205	0.47 255	0.46 262	0.37 177	0.34 174	0.34 277	0.71 464	0.41 409	0.16 319	0.17 497	0.17 305	0.16 350	0.17 369	0.16 377

IGEV-FE	0.34 255	0.18 190	0.67 529	0.39 301	0.28 439	0.30 161	0.25 149	0.74 388	0.31 111	0.62 330	0.57 276	0.54 330	0.25 136	0.53 274	0.27 220	0.14 180	0.10 96	0.15 218	0.14 279	0.14 203	0.12 195

MM-Stereo_test3	0.34 255	0.19 235	0.31 120	0.41 383	0.25 330	0.35 240	0.44 509	0.72 373	0.92 517	0.46 262	0.52 253	0.41 247	0.29 204	0.44 192	0.28 243	0.16 319	0.15 445	0.17 305	0.13 236	0.14 203	0.13 245

rvit_stereo_0083	0.34 255	0.24 429	0.50 434	0.44 470	0.27 413	0.34 229	0.35 370	0.45 156	0.62 318	0.37 197	0.47 220	0.42 258	0.35 283	0.40 144	0.36 359	0.22 512	0.20 552	0.20 435	0.17 406	0.20 453	0.14 293

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 255	0.27 490	0.45 356	0.36 204	0.25 330	0.48 362	0.30 255	0.58 244	0.90 505	0.42 244	0.36 172	0.30 145	0.29 204	0.49 242	0.30 272	0.16 319	0.14 413	0.18 358	0.15 312	0.18 398	0.15 327

AE-Stereo	0.34 255	0.21 328	0.42 316	0.48 532	0.31 510	0.48 362	0.35 370	0.61 271	0.62 318	0.32 164	0.55 271	0.52 322	0.27 169	0.47 225	0.29 264	0.13 118	0.13 373	0.18 358	0.16 350	0.15 270	0.12 195

IGEV_Zeroshot_test	0.34 255	0.18 190	0.67 529	0.39 301	0.28 439	0.30 161	0.25 149	0.74 388	0.31 111	0.62 330	0.57 276	0.54 330	0.25 136	0.53 274	0.27 220	0.14 180	0.10 96	0.15 218	0.14 279	0.14 203	0.12 195

RAFT-Test	0.34 255	0.18 190	0.37 235	0.38 269	0.23 263	0.50 369	0.23 118	0.69 342	0.40 206	0.60 318	0.85 416	0.61 380	0.28 185	0.46 215	0.27 220	0.14 180	0.11 228	0.14 166	0.11 149	0.13 151	0.12 195

CAS	0.34 255	0.13 5	0.25 31	1.28 687	0.30 488	0.46 353	0.38 431	0.48 177	0.47 255	0.34 175	0.52 253	0.24 87	0.19 57	0.29 30	0.27 220	0.69 678	0.08 2	0.12 51	0.08 1	0.12 101	0.15 327

test-3	0.34 255	0.16 98	0.43 331	0.39 301	0.21 175	0.43 330	0.22 90	0.63 285	0.78 427	0.71 405	0.45 209	0.64 395	0.27 169	0.43 180	0.31 281	0.12 61	0.09 27	0.17 305	0.13 236	0.12 101	0.10 62

test_1	0.34 255	0.16 98	0.43 331	0.39 301	0.21 175	0.43 330	0.23 118	0.63 285	0.78 427	0.68 384	0.45 209	0.64 395	0.27 169	0.43 180	0.31 281	0.12 61	0.09 27	0.17 305	0.13 236	0.12 101	0.10 62

cross-raft	0.34 255	0.20 284	0.37 235	0.44 470	0.23 263	0.32 201	0.35 370	0.74 388	0.40 206	0.60 318	0.77 356	0.57 344	0.27 169	0.43 180	0.28 243	0.12 61	0.10 96	0.15 218	0.13 236	0.15 270	0.11 134

raftrobust	0.34 255	0.19 235	0.36 217	0.41 383	0.27 413	0.30 161	0.25 149	0.71 367	0.63 329	0.58 312	0.55 271	0.45 281	0.46 385	0.51 258	0.29 264	0.16 319	0.12 300	0.14 166	0.12 189	0.12 101	0.13 245

EAI-Stereo	0.34 255	0.19 235	0.44 343	0.39 301	0.21 175	0.31 181	0.30 255	1.15 570	0.30 100	0.49 274	0.75 346	0.36 199	0.28 185	0.62 379	0.27 220	0.14 180	0.11 228	0.14 166	0.13 236	0.13 151	0.12 195

CFNet-RSSM	0.34 255	0.17 147	0.45 356	0.39 301	0.22 208	0.35 240	0.23 118	0.73 384	0.84 461	0.65 360	0.54 261	0.57 344	0.28 185	0.46 215	0.26 200	0.13 118	0.10 96	0.14 166	0.12 189	0.13 151	0.11 134

Gwc-CoAtRS	0.34 255	0.17 147	0.44 343	0.39 301	0.23 263	0.34 229	0.22 90	0.70 358	0.75 399	0.60 318	0.59 282	0.58 353	0.29 204	0.45 197	0.26 200	0.14 180	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.12 101	0.12 195

ACVNet-DCA	0.35 274	0.23 391	0.33 162	0.41 383	0.22 208	0.55 402	0.38 431	0.85 436	0.54 290	0.41 238	0.50 231	0.34 174	0.49 400	0.57 313	0.25 170	0.16 319	0.10 96	0.19 402	0.13 236	0.18 398	0.17 404

EKT-Stereo	0.35 274	0.23 391	0.39 270	0.43 450	0.29 469	0.38 279	0.31 283	0.69 342	0.64 337	0.45 255	0.63 294	0.49 304	0.27 169	0.56 301	0.33 306	0.18 408	0.14 413	0.18 358	0.15 312	0.16 328	0.16 377

Any-RAFT	0.35 274	0.16 98	0.30 98	0.34 129	0.21 175	0.52 380	0.22 90	0.88 452	0.73 385	0.53 293	0.73 335	0.64 395	0.28 185	0.46 215	0.24 138	0.15 259	0.10 96	0.13 109	0.10 84	0.13 151	0.12 195

HH	0.35 274	0.20 284	0.47 386	0.40 345	0.25 330	0.33 212	0.31 283	0.76 402	0.38 190	0.43 248	0.57 276	0.79 480	0.44 373	0.71 464	0.25 170	0.15 259	0.11 228	0.15 218	0.14 279	0.14 203	0.12 195

HanStereo	0.35 274	0.20 284	0.47 386	0.40 345	0.25 330	0.33 212	0.31 283	0.76 402	0.38 190	0.43 248	0.57 276	0.79 480	0.44 373	0.71 464	0.25 170	0.15 259	0.11 228	0.15 218	0.14 279	0.14 203	0.12 195

LL-Strereo2	0.35 274	0.24 429	0.48 407	0.41 383	0.26 378	0.35 240	0.24 137	0.67 323	0.44 233	0.54 299	0.51 241	0.66 413	0.25 136	0.66 423	0.30 272	0.14 180	0.12 300	0.23 514	0.20 492	0.18 398	0.13 245

anonymousdsp2	0.35 274	0.20 284	0.43 331	0.37 230	0.24 297	0.48 362	0.31 283	0.86 440	0.65 342	0.55 303	0.50 231	0.50 310	0.34 277	0.56 301	0.31 281	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.10 84	0.16 328	0.14 293

Selective-RAFT	0.35 274	0.23 391	0.51 449	0.44 470	0.21 175	0.64 479	0.27 196	0.59 251	0.63 329	0.40 231	0.38 181	0.55 335	0.40 346	0.57 313	0.35 341	0.13 118	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.16 328	0.13 245

RCA-Stereo	0.35 274	0.17 147	0.34 185	0.38 269	0.22 208	0.31 181	0.34 344	0.68 333	1.24 622	0.45 255	0.65 303	0.47 292	0.43 362	0.38 129	0.27 220	0.13 118	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.11 36	0.11 134

Patchmatch Stereo++	0.35 274	0.23 391	0.47 386	0.41 383	0.22 208	0.24 59	0.22 90	0.59 251	0.36 164	0.63 339	0.73 335	0.58 353	0.38 327	0.58 336	0.36 359	0.18 408	0.12 300	0.20 435	0.16 350	0.20 453	0.15 327
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	0.35 274	0.23 391	0.47 386	0.41 383	0.22 208	0.24 59	0.31 283	0.59 251	0.36 164	0.63 339	0.73 335	0.58 353	0.38 327	0.56 301	0.35 341	0.18 408	0.12 300	0.20 435	0.16 350	0.20 453	0.15 327

ROB_FTStereo_v2	0.35 274	0.23 391	0.47 386	0.41 383	0.22 208	0.24 59	0.31 283	0.59 251	0.36 164	0.63 339	0.73 335	0.57 344	0.38 327	0.57 313	0.36 359	0.18 408	0.12 300	0.20 435	0.16 350	0.20 453	0.15 327

ROB_FTStereo	0.35 274	0.23 391	0.47 386	0.41 383	0.22 208	0.25 77	0.21 73	0.59 251	0.36 164	0.63 339	0.73 335	0.58 353	0.38 327	0.57 313	0.35 341	0.18 408	0.12 300	0.20 435	0.16 350	0.20 453	0.15 327

HUI-Stereo	0.35 274	0.23 391	0.47 386	0.41 383	0.22 208	0.24 59	0.22 90	0.60 263	0.36 164	0.63 339	0.73 335	0.58 353	0.38 327	0.50 250	0.35 341	0.18 408	0.12 300	0.20 435	0.16 350	0.20 453	0.15 327

iGMRVC	0.35 274	0.23 391	0.47 386	0.41 383	0.22 208	0.24 59	0.30 255	0.59 251	0.36 164	0.63 339	0.73 335	0.58 353	0.38 327	0.58 336	0.36 359	0.18 408	0.12 300	0.20 435	0.16 350	0.20 453	0.15 327

iRAFT	0.35 274	0.23 391	0.47 386	0.41 383	0.22 208	0.24 59	0.22 90	0.59 251	0.36 164	0.63 339	0.73 335	0.58 353	0.38 327	0.58 336	0.36 359	0.18 408	0.12 300	0.20 435	0.16 350	0.20 453	0.15 327

RAFT-IKP	0.35 274	0.23 391	0.47 386	0.41 383	0.22 208	0.24 59	0.28 226	0.59 251	0.36 164	0.63 339	0.73 335	0.57 344	0.38 327	0.58 336	0.36 359	0.18 408	0.12 300	0.20 435	0.16 350	0.20 453	0.15 327

sCroCo_RVC	0.35 274	0.28 504	0.69 540	0.51 577	0.39 583	0.41 318	0.31 283	0.49 182	0.45 242	0.31 149	0.48 223	0.38 212	0.32 246	0.46 215	0.32 291	0.21 485	0.22 571	0.19 402	0.19 465	0.21 477	0.20 484

SMOE	0.36 292	0.20 284	0.35 202	0.36 204	0.17 39	0.63 471	0.41 481	0.65 302	0.55 297	0.54 299	0.72 330	0.49 304	0.38 327	0.40 144	0.30 272	0.19 442	0.12 300	0.28 585	0.15 312	0.19 434	0.14 293

xyz-stereo-finetune2	0.36 292	0.19 235	0.38 248	0.32 79	0.19 99	0.82 560	0.29 235	0.52 205	0.32 125	0.51 283	0.78 368	0.43 267	0.45 378	0.69 451	0.44 443	0.13 118	0.12 300	0.17 305	0.13 236	0.12 101	0.13 245

1test111	0.36 292	0.23 391	0.33 162	0.41 383	0.22 208	0.55 402	0.38 431	0.85 436	0.54 290	0.41 238	0.50 231	0.34 174	0.49 400	0.55 288	0.45 452	0.16 319	0.10 96	0.19 402	0.13 236	0.18 398	0.17 404

11t1	0.36 292	0.21 328	0.42 316	0.35 175	0.22 208	0.62 459	0.29 235	0.69 342	0.43 225	0.60 318	0.53 258	0.53 326	0.48 396	0.56 301	0.40 403	0.18 408	0.14 413	0.16 257	0.13 236	0.17 369	0.17 404

tt1	0.36 292	0.24 429	0.32 141	0.41 383	0.22 208	0.54 395	0.38 431	0.68 333	1.04 574	0.41 238	0.46 214	0.35 189	0.45 378	0.57 313	0.25 170	0.16 319	0.10 96	0.19 402	0.13 236	0.16 328	0.16 377

knoymous	0.36 292	0.20 284	0.31 120	0.31 52	0.22 208	0.36 254	0.29 235	0.61 271	0.64 337	0.67 378	0.70 327	0.60 374	0.40 346	0.58 336	0.34 322	0.17 373	0.11 228	0.20 435	0.11 149	0.17 369	0.18 424

DCANet-4	0.36 292	0.20 284	0.48 407	0.34 129	0.19 99	0.29 141	0.30 255	0.66 313	0.92 517	0.69 392	0.78 368	0.40 235	0.47 391	0.45 197	0.34 322	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.11 36	0.13 245

test_4	0.36 292	0.18 190	0.31 120	0.44 470	0.25 330	0.20 23	0.34 344	0.56 227	0.41 210	0.59 314	1.45 623	0.43 267	0.25 136	0.63 392	0.28 243	0.12 61	0.10 96	0.17 305	0.19 465	0.15 270	0.11 134

test_3	0.36 292	0.19 235	0.44 343	0.44 470	0.23 263	0.48 362	0.36 392	0.66 313	0.82 451	0.64 351	0.45 209	0.68 421	0.25 136	0.41 156	0.31 281	0.12 61	0.10 96	0.18 358	0.16 350	0.15 270	0.11 134

NRIStereo	0.36 292	0.20 284	0.45 356	0.41 383	0.23 263	0.34 229	0.26 172	0.65 302	0.55 297	0.64 351	0.63 294	0.56 338	0.37 321	0.65 414	0.37 378	0.15 259	0.11 228	0.18 358	0.15 312	0.17 369	0.14 293

DeepStereo_RVC	0.36 292	0.21 328	0.47 386	0.40 345	0.24 297	0.26 88	0.22 90	0.60 263	0.38 190	0.69 392	0.67 316	0.57 344	0.51 415	0.56 301	0.39 395	0.16 319	0.12 300	0.18 358	0.15 312	0.19 434	0.18 424

CRE-IMP	0.36 292	0.23 391	0.49 420	0.42 429	0.24 297	0.41 318	0.21 73	0.57 236	0.41 210	0.65 360	0.72 330	0.53 326	0.37 321	0.61 369	0.38 387	0.17 373	0.11 228	0.19 402	0.15 312	0.21 477	0.18 424

test-1	0.36 292	0.19 235	0.71 549	0.46 516	0.26 378	0.44 339	0.36 392	0.60 263	0.59 310	0.48 272	0.67 316	0.53 326	0.36 311	0.40 144	0.29 264	0.14 180	0.11 228	0.16 257	0.14 279	0.15 270	0.16 377

s12784h	0.36 292	0.15 69	0.24 16	0.34 129	0.15 6	0.77 534	0.29 235	0.80 419	0.83 456	0.56 306	0.57 276	0.43 267	0.40 346	0.57 313	0.33 306	0.12 61	0.10 96	0.14 166	0.09 14	0.14 203	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 292	0.21 328	0.37 235	0.42 429	0.26 378	0.35 240	0.38 431	0.63 285	0.64 337	0.50 278	0.72 330	0.51 316	0.29 204	0.59 354	0.36 359	0.16 319	0.14 413	0.15 218	0.13 236	0.17 369	0.16 377

DCANet	0.36 292	0.16 98	0.41 295	0.34 129	0.19 99	0.30 161	0.30 255	0.68 333	0.91 512	0.70 398	0.77 356	0.43 267	0.57 451	0.45 197	0.34 322	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.13 151	0.12 195

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 292	0.17 147	0.41 295	0.35 175	0.19 99	0.33 212	0.29 235	0.65 302	0.73 385	0.68 384	1.01 493	0.56 338	0.40 346	0.42 167	0.30 272	0.11 36	0.09 27	0.15 218	0.14 279	0.13 151	0.10 62

S0	0.37 309	0.18 190	0.33 162	0.40 345	0.21 175	0.79 541	0.56 582	0.63 285	0.45 242	0.53 293	0.61 289	0.44 278	0.36 311	0.45 197	0.31 281	0.22 512	0.21 563	0.26 563	0.22 533	0.16 328	0.12 195

TestStereo_HL3	0.37 309	0.19 235	0.49 420	0.34 129	0.24 297	0.51 374	0.39 453	0.60 263	0.43 225	0.61 326	0.83 400	0.56 338	0.46 385	0.55 288	0.28 243	0.15 259	0.11 228	0.14 166	0.13 236	0.14 203	0.17 404

H2IRNET	0.37 309	0.20 284	0.33 162	0.38 269	0.25 330	0.27 106	0.23 118	0.59 251	0.72 378	0.39 222	0.90 443	0.74 461	0.55 442	0.52 265	0.43 425	0.15 259	0.13 373	0.18 358	0.20 492	0.16 328	0.13 245

cc1	0.37 309	0.23 391	0.33 162	0.41 383	0.22 208	0.55 402	0.38 431	0.67 323	1.06 584	0.41 238	0.50 231	0.34 174	0.49 400	0.57 313	0.25 170	0.16 319	0.10 96	0.19 402	0.13 236	0.16 328	0.15 327

DCRE	0.37 309	0.18 190	0.46 373	0.45 495	0.32 527	0.42 325	0.37 409	0.63 285	0.51 279	0.47 269	0.94 454	0.56 338	0.36 311	0.52 265	0.32 291	0.14 180	0.13 373	0.15 218	0.14 279	0.14 203	0.13 245

fff	0.37 309	0.16 98	0.41 295	0.34 129	0.19 99	0.29 141	0.30 255	0.69 342	1.06 584	0.69 392	0.78 368	0.42 258	0.63 491	0.46 215	0.34 322	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.11 36	0.13 245

ADStereo(finetuned)	0.37 309	0.16 98	0.49 420	0.34 129	0.19 99	0.30 161	0.30 255	0.68 333	0.91 512	0.70 398	0.77 356	0.43 267	0.69 529	0.45 197	0.33 306	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.13 151	0.12 195

MIPNet	0.37 309	0.21 328	0.59 487	0.39 301	0.25 330	0.50 369	0.28 226	0.77 405	0.70 365	0.65 360	0.60 284	0.40 235	0.49 400	0.44 192	0.37 378	0.14 180	0.11 228	0.16 257	0.13 236	0.14 203	0.13 245

GMOStereo	0.37 309	0.19 235	0.38 248	0.43 450	0.24 297	0.37 266	0.38 431	0.52 205	0.62 318	0.87 513	0.84 406	0.64 395	0.35 283	0.37 121	0.28 243	0.13 118	0.11 228	0.20 435	0.18 434	0.15 270	0.11 134

error version	0.37 309	0.19 235	0.38 248	0.43 450	0.24 297	0.37 266	0.38 431	0.52 205	0.62 318	0.87 513	0.84 406	0.64 395	0.35 283	0.37 121	0.28 243	0.13 118	0.11 228	0.20 435	0.18 434	0.15 270	0.11 134

test-v	0.37 309	0.19 235	0.38 248	0.43 450	0.24 297	0.37 266	0.38 431	0.52 205	0.62 318	0.87 513	0.84 406	0.64 395	0.35 283	0.37 121	0.28 243	0.13 118	0.11 228	0.20 435	0.18 434	0.15 270	0.11 134

TRStereo	0.37 309	0.27 490	0.59 487	0.47 524	0.41 595	0.29 141	0.30 255	0.84 433	0.59 310	0.52 290	0.41 194	0.52 322	0.26 153	0.73 477	0.27 220	0.17 373	0.12 300	0.19 402	0.19 465	0.13 151	0.11 134

test-2	0.37 309	0.19 235	0.38 248	0.43 450	0.24 297	0.37 266	0.38 431	0.52 205	0.62 318	0.87 513	0.84 406	0.64 395	0.35 283	0.37 121	0.28 243	0.13 118	0.11 228	0.20 435	0.18 434	0.15 270	0.11 134

rafts_anoy	0.37 309	0.21 328	0.36 217	0.41 383	0.26 378	0.30 161	0.33 326	0.67 323	0.90 505	0.58 312	0.66 310	0.45 281	0.33 264	0.47 225	0.39 395	0.16 319	0.11 228	0.21 477	0.23 550	0.17 369	0.14 293

XX-Stereo	0.37 309	0.17 147	0.45 356	0.55 614	0.36 560	0.38 279	0.20 47	0.60 263	0.30 100	0.46 262	1.30 595	0.73 455	0.26 153	0.56 301	0.26 200	0.16 319	0.11 228	0.17 305	0.16 350	0.14 203	0.10 62

csc	0.37 309	0.16 98	0.41 295	0.34 129	0.19 99	0.29 141	0.30 255	0.69 342	1.06 584	0.69 392	0.78 368	0.42 258	0.63 491	0.46 215	0.34 322	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.11 36	0.13 245

cscssc	0.37 309	0.16 98	0.41 295	0.34 129	0.19 99	0.29 141	0.30 255	0.69 342	1.06 584	0.69 392	0.78 368	0.42 258	0.63 491	0.46 215	0.34 322	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.11 149	0.11 36	0.13 245

Lsterematch	0.38 326	0.17 147	0.38 248	0.37 230	0.20 144	0.42 325	0.27 196	0.57 236	0.71 376	0.66 373	1.02 502	0.49 304	0.40 346	0.57 313	0.43 425	0.16 319	0.10 96	0.15 218	0.13 236	0.14 203	0.14 293

AIO-test1	0.38 326	0.18 190	0.38 248	0.50 561	0.24 297	0.46 353	0.30 255	0.70 358	1.19 613	0.40 231	0.71 329	0.45 281	0.29 204	0.53 274	0.27 220	0.15 259	0.13 373	0.19 402	0.21 515	0.13 151	0.17 404

rvit_0105_6	0.38 326	0.28 504	0.64 513	0.50 561	0.30 488	0.39 292	0.38 431	0.51 195	0.67 351	0.40 231	0.45 209	0.50 310	0.41 354	0.54 281	0.36 359	0.27 573	0.26 606	0.24 531	0.21 515	0.22 501	0.16 377

MyStereo06	0.38 326	0.21 328	0.61 495	0.41 383	0.28 439	0.41 318	0.50 543	0.95 480	0.35 154	0.62 330	0.54 261	0.76 470	0.27 169	0.50 250	0.29 264	0.14 180	0.13 373	0.18 358	0.17 406	0.17 369	0.15 327

MIM_Stereo	0.38 326	0.17 147	0.53 462	0.37 230	0.24 297	0.27 106	0.24 137	0.70 358	0.54 290	0.72 416	1.00 490	0.63 389	0.29 204	0.64 407	0.38 387	0.13 118	0.14 413	0.17 305	0.16 350	0.14 203	0.11 134

riskmin	0.38 326	0.20 284	0.39 270	0.32 79	0.23 263	0.53 388	0.30 255	0.63 285	0.80 438	0.49 274	0.56 274	0.73 455	0.58 461	0.55 288	0.36 359	0.17 373	0.11 228	0.19 402	0.13 236	0.19 434	0.20 484

NF-Stereo	0.38 326	0.20 284	0.45 356	0.41 383	0.25 330	0.26 88	0.31 283	0.69 342	0.70 365	0.65 360	0.77 356	0.57 344	0.30 223	0.67 434	0.35 341	0.18 408	0.12 300	0.20 435	0.16 350	0.16 328	0.27 562

OCTAStereo	0.38 326	0.20 284	0.46 373	0.41 383	0.25 330	0.26 88	0.31 283	0.69 342	0.70 365	0.65 360	0.77 356	0.58 353	0.30 223	0.67 434	0.35 341	0.18 408	0.12 300	0.20 435	0.16 350	0.16 328	0.27 562

PSM-softLoss	0.38 326	0.20 284	0.48 407	0.41 383	0.26 378	0.30 161	0.35 370	0.69 342	0.46 248	0.62 330	0.82 394	0.59 368	0.33 264	0.70 458	0.39 395	0.19 442	0.12 300	0.20 435	0.18 434	0.16 328	0.22 522

KMStereo	0.38 326	0.20 284	0.48 407	0.41 383	0.26 378	0.30 161	0.35 370	0.69 342	0.46 248	0.62 330	0.82 394	0.59 368	0.33 264	0.70 458	0.39 395	0.19 442	0.12 300	0.20 435	0.18 434	0.16 328	0.22 522

RE-Stereo	0.38 326	0.20 284	0.46 373	0.41 383	0.25 330	0.26 88	0.31 283	0.69 342	0.70 365	0.65 360	0.77 356	0.58 353	0.30 223	0.67 434	0.35 341	0.18 408	0.12 300	0.20 435	0.16 350	0.16 328	0.27 562

Pruner-Stereo	0.38 326	0.20 284	0.45 356	0.40 345	0.25 330	0.22 35	0.24 137	0.67 323	0.55 297	0.89 527	0.76 352	0.68 421	0.29 204	0.62 379	0.35 341	0.18 408	0.12 300	0.20 435	0.17 406	0.17 369	0.18 424

TVStereo	0.38 326	0.20 284	0.46 373	0.41 383	0.25 330	0.26 88	0.31 283	0.69 342	0.70 365	0.65 360	0.77 356	0.58 353	0.30 223	0.67 434	0.35 341	0.18 408	0.12 300	0.20 435	0.16 350	0.16 328	0.27 562

TestStereo	0.38 326	0.31 530	0.40 284	0.45 495	0.20 144	0.40 298	0.37 409	0.66 313	0.65 342	0.53 293	0.78 368	0.47 292	0.40 346	0.55 288	0.37 378	0.18 408	0.13 373	0.20 435	0.15 312	0.22 501	0.13 245

raft+_RVC	0.38 326	0.19 235	0.35 202	0.37 230	0.25 330	0.45 348	0.37 409	0.78 411	0.89 502	0.51 283	0.78 368	0.50 310	0.29 204	0.53 274	0.40 403	0.15 259	0.12 300	0.17 305	0.15 312	0.14 203	0.12 195

RALAANet	0.38 326	0.23 391	0.48 407	0.42 429	0.29 469	0.35 240	0.25 149	0.86 440	0.64 337	0.67 378	0.65 303	0.60 374	0.29 204	0.60 360	0.34 322	0.15 259	0.12 300	0.17 305	0.15 312	0.21 477	0.13 245

AFF-stereo	0.38 326	0.19 235	0.39 270	0.37 230	0.21 175	0.27 106	0.31 283	0.65 302	0.66 346	0.64 351	1.13 547	0.76 470	0.39 340	0.55 288	0.33 306	0.11 36	0.09 27	0.16 257	0.16 350	0.13 151	0.11 134

AIO-test2	0.39 343	0.21 328	0.41 295	0.47 524	0.25 330	0.45 348	0.35 370	0.77 405	1.27 632	0.36 190	0.87 427	0.37 203	0.30 223	0.47 225	0.27 220	0.15 259	0.13 373	0.21 477	0.23 550	0.15 270	0.13 245

xx1	0.39 343	0.23 391	0.33 162	0.41 383	0.22 208	0.55 402	0.38 431	0.67 323	1.06 584	0.41 238	0.50 231	0.65 408	0.53 424	0.57 313	0.25 170	0.16 319	0.10 96	0.20 435	0.19 465	0.18 398	0.17 404

x	0.39 343	0.24 429	0.41 295	0.34 129	0.23 263	0.52 380	0.32 314	0.86 440	0.52 282	0.57 310	0.70 327	0.59 368	0.50 410	0.49 242	0.46 463	0.17 373	0.15 445	0.17 305	0.15 312	0.17 369	0.16 377

DisPM	0.39 343	0.19 235	0.44 343	0.41 383	0.27 413	0.24 59	0.31 283	0.65 302	0.57 307	0.87 513	0.87 427	0.60 374	0.32 246	0.76 494	0.32 291	0.18 408	0.12 300	0.19 402	0.17 406	0.15 270	0.20 484

RAFT+CT+SA	0.39 343	0.23 391	0.36 217	0.51 577	0.27 413	0.29 141	0.46 516	0.75 395	0.80 438	0.51 283	0.89 439	0.41 247	0.40 346	0.78 507	0.32 291	0.14 180	0.11 228	0.18 358	0.18 434	0.15 270	0.14 293

iRaft-Stereo_20w	0.39 343	0.19 235	0.57 482	0.37 230	0.27 413	0.31 181	0.24 137	1.44 654	0.29 92	0.69 392	0.53 258	0.60 374	0.42 356	0.83 530	0.27 220	0.14 180	0.11 228	0.14 166	0.13 236	0.15 270	0.13 245

IPLG	0.39 343	0.20 284	0.59 487	0.40 345	0.24 297	0.54 395	0.27 196	0.75 395	0.63 329	0.84 494	0.81 388	0.32 156	0.32 246	0.60 360	0.45 452	0.13 118	0.11 228	0.16 257	0.13 236	0.13 151	0.12 195

IPLGR	0.39 343	0.21 328	0.63 508	0.39 301	0.22 208	0.49 367	0.29 235	0.76 402	0.74 394	0.78 446	0.77 356	0.44 278	0.42 356	0.47 225	0.38 387	0.13 118	0.12 300	0.16 257	0.14 279	0.15 270	0.13 245

GMStereo	0.39 343	0.37 565	0.54 467	0.40 345	0.26 378	0.42 325	0.36 392	0.59 251	1.04 574	0.55 303	0.51 241	0.37 203	0.35 283	0.54 281	0.41 409	0.19 442	0.13 373	0.16 257	0.17 406	0.24 532	0.18 424
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 343	0.21 328	0.50 434	0.41 383	0.28 439	0.62 459	0.27 196	0.77 405	0.40 206	0.64 351	0.86 419	0.52 322	0.33 264	0.66 423	0.42 417	0.15 259	0.13 373	0.17 305	0.14 279	0.15 270	0.15 327
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	0.39 343	0.18 190	0.42 316	0.42 429	0.26 378	0.40 298	0.32 314	0.72 373	0.34 141	0.89 527	1.28 588	0.57 344	0.35 283	0.42 167	0.32 291	0.15 259	0.12 300	0.14 166	0.12 189	0.14 203	0.13 245

RAFT-Stereo	0.39 343	0.18 190	0.42 316	0.42 429	0.26 378	0.40 298	0.32 314	0.72 373	0.34 141	0.89 527	1.28 588	0.57 344	0.35 283	0.42 167	0.32 291	0.15 259	0.12 300	0.14 166	0.12 189	0.14 203	0.13 245
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 355	0.20 284	0.35 202	0.39 301	0.24 297	0.71 511	0.42 492	0.62 276	0.61 314	0.60 318	0.97 480	0.39 221	0.46 385	0.42 167	0.32 291	0.30 598	0.17 497	0.31 605	0.31 620	0.18 398	0.13 245

SME	0.40 355	0.20 284	0.35 202	0.36 204	0.19 99	0.79 541	0.31 283	0.79 415	0.73 385	0.56 306	0.77 356	0.43 267	0.51 415	0.57 313	0.36 359	0.16 319	0.17 497	0.19 402	0.19 465	0.18 398	0.16 377

MyStereo8	0.40 355	0.20 284	0.54 467	0.41 383	0.29 469	0.53 388	0.29 235	0.65 302	0.49 267	0.71 405	0.98 482	0.58 353	0.43 362	0.50 250	0.51 489	0.15 259	0.12 300	0.16 257	0.14 279	0.19 434	0.19 459

qqq	0.40 355	0.26 472	0.44 343	0.36 204	0.22 208	0.46 353	0.36 392	0.85 436	0.54 290	0.56 306	0.69 323	0.65 408	0.53 424	0.55 288	0.45 452	0.17 373	0.16 477	0.20 435	0.19 465	0.18 398	0.17 404

IPLGR_C	0.40 355	0.21 328	0.64 513	0.45 495	0.33 539	0.52 380	0.34 344	0.66 313	0.62 318	0.82 475	0.92 450	0.45 281	0.32 246	0.52 265	0.46 463	0.17 373	0.12 300	0.15 218	0.14 279	0.13 151	0.14 293

ACRE	0.40 355	0.21 328	0.65 519	0.45 495	0.33 539	0.51 374	0.33 326	0.66 313	0.63 329	0.80 453	0.92 450	0.45 281	0.32 246	0.52 265	0.45 452	0.16 319	0.12 300	0.15 218	0.14 279	0.13 151	0.14 293

PFNet+	0.40 355	0.19 235	0.49 420	0.39 301	0.25 330	0.28 129	0.23 118	0.64 300	0.70 365	0.85 498	0.79 378	0.64 395	0.35 283	0.72 470	0.34 322	0.19 442	0.14 413	0.23 514	0.20 492	0.16 328	0.20 484

SST-Stereo	0.40 355	0.19 235	0.45 356	0.42 429	0.25 330	0.25 77	0.21 73	0.66 313	0.47 255	1.08 611	0.79 378	0.72 444	0.43 362	0.77 502	0.35 341	0.16 319	0.11 228	0.20 435	0.16 350	0.19 434	0.15 327

RAFT_R40	0.40 355	0.19 235	0.44 343	0.43 450	0.25 330	0.23 46	0.26 172	0.67 323	0.67 351	0.98 574	0.78 368	0.72 444	0.43 362	0.76 494	0.35 341	0.16 319	0.11 228	0.20 435	0.16 350	0.18 398	0.14 293

RAFT-345	0.40 355	0.18 190	0.40 284	0.38 269	0.22 208	0.33 212	0.26 172	0.61 271	0.51 279	0.74 427	1.79 647	0.45 281	0.33 264	0.66 423	0.36 359	0.14 180	0.11 228	0.18 358	0.14 279	0.13 151	0.13 245

sAnonymous2	0.40 355	0.39 583	0.85 587	0.48 532	0.37 567	0.40 298	0.46 516	0.57 236	0.52 282	0.38 209	0.46 214	0.35 189	0.42 356	0.43 180	0.30 272	0.19 442	0.14 413	0.18 358	0.17 406	0.57 663	0.44 647

CroCo_RVC	0.40 355	0.39 583	0.85 587	0.48 532	0.37 567	0.40 298	0.46 516	0.57 236	0.52 282	0.38 209	0.46 214	0.35 189	0.42 356	0.43 180	0.30 272	0.19 442	0.14 413	0.18 358	0.17 406	0.57 663	0.44 647

111	0.40 355	0.17 147	0.41 295	0.34 129	0.19 99	0.52 380	0.28 226	0.74 388	1.16 607	0.50 278	0.91 446	0.63 389	0.48 396	0.61 369	0.35 341	0.14 180	0.10 96	0.14 166	0.12 189	0.13 151	0.13 245

Hybrid-DGEV-2	0.41 368	0.21 328	0.42 316	0.47 524	0.29 469	0.59 441	0.23 118	0.82 425	0.99 549	0.64 351	0.63 294	0.60 374	0.65 508	0.58 336	0.33 306	0.14 180	0.12 300	0.18 358	0.16 350	0.14 203	0.12 195

rvit_0105_4	0.41 368	0.29 516	0.71 549	0.50 561	0.29 469	0.41 318	0.41 481	0.55 223	0.73 385	0.45 255	0.48 223	0.55 335	0.44 373	0.57 313	0.36 359	0.28 584	0.26 606	0.25 544	0.22 533	0.23 519	0.18 424

raft_robust	0.41 368	0.23 391	0.36 217	0.42 429	0.21 175	0.40 298	0.33 326	0.79 415	0.98 544	0.79 451	0.87 427	0.39 221	0.33 264	0.84 535	0.29 264	0.13 118	0.12 300	0.16 257	0.17 406	0.15 270	0.12 195

CIPLG	0.41 368	0.21 328	0.63 508	0.45 495	0.33 539	0.52 380	0.33 326	0.65 302	0.60 313	0.82 475	0.96 467	0.46 289	0.32 246	0.55 288	0.44 443	0.16 319	0.12 300	0.15 218	0.14 279	0.13 151	0.14 293

LCNet	0.41 368	0.20 284	0.32 141	0.44 470	0.24 297	0.47 359	0.29 235	0.67 323	0.53 286	0.72 416	1.03 507	0.66 413	0.60 472	0.58 336	0.34 322	0.14 180	0.10 96	0.19 402	0.19 465	0.21 477	0.36 619

HHNet	0.41 368	0.17 147	0.41 295	0.34 129	0.37 567	0.33 212	0.34 344	0.69 342	0.75 399	0.86 505	1.30 595	0.52 322	0.32 246	0.52 265	0.35 341	0.15 259	0.11 228	0.19 402	0.15 312	0.15 270	0.24 538

AnonymousM	0.41 368	0.81 663	0.29 82	0.34 129	0.22 208	0.28 129	0.38 431	0.53 217	0.41 210	0.70 398	0.49 227	0.47 292	0.27 169	0.41 156	0.31 281	0.15 259	0.12 300	1.51 690	0.26 590	0.12 101	0.10 62

HITNet	0.41 368	0.26 472	0.45 356	0.33 99	0.17 39	0.63 471	0.30 255	0.93 468	0.64 337	0.71 405	0.82 394	0.64 395	0.52 419	0.59 354	0.43 425	0.14 180	0.10 96	0.15 218	0.13 236	0.19 434	0.12 195
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	0.42 376	0.31 530	0.73 558	0.50 561	0.29 469	0.44 339	0.42 492	0.61 271	0.74 394	0.51 283	0.51 241	0.60 374	0.47 391	0.57 313	0.38 387	0.27 573	0.25 599	0.25 544	0.23 550	0.22 501	0.18 424

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 376	0.20 284	0.74 563	0.38 269	0.43 607	0.39 292	0.26 172	0.94 473	0.49 267	0.53 293	0.77 356	0.93 534	0.45 378	0.63 392	0.24 138	0.16 319	0.10 96	0.17 305	0.18 434	0.20 453	0.20 484

test_sample2	0.42 376	0.22 369	0.43 331	0.33 99	0.21 175	0.58 429	0.39 453	0.95 480	0.67 351	0.63 339	0.77 356	0.69 426	0.57 451	0.61 369	0.38 387	0.19 442	0.14 413	0.18 358	0.16 350	0.19 434	0.18 424

test_sample1	0.42 376	0.22 369	0.46 373	0.34 129	0.23 263	0.58 429	0.35 370	0.99 493	0.49 267	0.62 330	0.75 346	0.69 426	0.61 478	0.58 336	0.44 443	0.18 408	0.14 413	0.17 305	0.15 312	0.17 369	0.17 404

StereoVision	0.42 376	0.28 504	0.45 356	0.49 547	0.28 439	0.38 279	0.38 431	0.72 373	0.62 318	0.44 251	1.14 552	0.54 330	0.39 340	0.56 301	0.34 322	0.21 485	0.24 591	0.25 544	0.24 566	0.26 548	0.16 377

GANet-ADL	0.42 376	0.25 455	0.45 356	0.43 450	0.29 469	0.54 395	0.35 370	0.89 454	0.86 474	0.63 339	0.72 330	0.68 421	0.42 356	0.52 265	0.41 409	0.21 485	0.14 413	0.15 218	0.13 236	0.18 398	0.19 459

OMP-Stereo	0.42 376	0.22 369	0.46 373	0.52 590	0.24 297	0.36 254	0.25 149	0.71 367	0.78 427	0.77 442	0.64 300	0.89 519	0.39 340	0.91 566	0.35 341	0.15 259	0.12 300	0.20 435	0.15 312	0.15 270	0.12 195

PFNet	0.42 376	0.18 190	0.58 486	0.43 450	0.24 297	0.43 330	0.32 314	0.74 388	0.78 427	1.00 581	0.74 344	0.68 421	0.39 340	0.72 470	0.37 378	0.16 319	0.10 96	0.20 435	0.15 312	0.16 328	0.13 245

IRAFT_RVC	0.42 376	0.20 284	0.48 407	0.44 470	0.24 297	0.27 106	0.54 571	0.74 388	0.77 417	0.76 436	0.80 381	0.73 455	0.51 415	0.70 458	0.36 359	0.17 373	0.10 96	0.21 477	0.16 350	0.16 328	0.14 293

FENet	0.42 376	0.22 369	0.38 248	0.39 301	0.24 297	0.55 402	0.32 314	0.79 415	0.70 365	0.71 405	0.72 330	0.63 389	0.57 451	0.62 379	0.44 443	0.19 442	0.13 373	0.19 402	0.17 406	0.18 398	0.19 459

IGEV_i1	0.43 386	0.22 369	0.50 434	0.39 301	0.22 208	0.64 479	0.40 465	0.96 484	0.61 314	0.68 384	0.69 323	0.75 463	0.45 378	0.72 470	0.41 409	0.15 259	0.13 373	0.16 257	0.13 236	0.17 369	0.16 377

FACV-RUCA	0.43 386	0.28 504	0.47 386	0.45 495	0.33 539	0.58 429	0.34 344	0.82 425	0.73 385	0.57 310	0.84 406	0.47 292	0.50 410	0.54 281	0.39 395	0.22 512	0.15 445	0.35 621	0.16 350	0.28 563	0.21 504

TestStereo1	0.43 386	0.23 391	0.41 295	0.51 577	0.24 297	0.34 229	0.40 465	0.77 405	0.90 505	0.68 384	0.96 467	0.48 297	0.46 385	0.91 566	0.32 291	0.16 319	0.13 373	0.18 358	0.15 312	0.14 203	0.13 245

test_5	0.43 386	0.24 429	0.43 331	0.52 590	0.28 439	0.28 129	0.42 492	0.72 373	0.82 451	0.62 330	0.91 446	0.72 444	0.55 442	0.79 514	0.35 341	0.14 180	0.11 228	0.18 358	0.18 434	0.18 398	0.16 377

SA-5K	0.43 386	0.23 391	0.41 295	0.51 577	0.24 297	0.34 229	0.40 465	0.77 405	0.90 505	0.68 384	0.96 467	0.48 297	0.46 385	0.91 566	0.32 291	0.16 319	0.13 373	0.18 358	0.15 312	0.14 203	0.13 245

dd	0.43 386	0.38 575	0.55 472	0.44 470	0.25 330	0.47 359	0.38 431	0.70 358	1.05 578	0.59 314	0.65 303	0.42 258	0.39 340	0.66 423	0.50 479	0.24 543	0.15 445	0.21 477	0.15 312	0.22 501	0.18 424

IIG-Stereo	0.43 386	0.21 328	0.44 343	0.50 561	0.25 330	0.44 339	0.21 73	0.71 367	0.76 408	0.83 487	0.95 463	0.83 494	0.43 362	0.90 559	0.35 341	0.15 259	0.12 300	0.19 402	0.14 279	0.15 270	0.11 134

DN-CSS_ROB	0.43 386	0.26 472	0.62 498	0.40 345	0.29 469	0.44 339	0.27 196	0.77 405	0.75 399	0.72 416	1.09 533	0.48 297	0.43 362	0.69 451	0.37 378	0.15 259	0.12 300	0.21 477	0.19 465	0.18 398	0.16 377

Selective-IGEV-i1	0.44 394	0.20 284	0.53 462	0.41 383	0.22 208	0.62 459	0.50 543	1.01 508	0.88 487	0.63 339	0.81 388	0.79 480	0.38 327	0.54 281	0.38 387	0.16 319	0.13 373	0.15 218	0.13 236	0.15 270	0.15 327

MyStereo05	0.44 394	0.21 328	0.45 356	0.41 383	0.28 439	0.41 318	0.50 543	0.93 468	1.09 595	0.76 436	0.61 289	0.51 316	0.57 451	0.73 477	0.42 417	0.14 180	0.13 373	0.18 358	0.17 406	0.17 369	0.15 327

MyStereo04	0.44 394	0.22 369	0.44 343	0.42 429	0.28 439	0.40 298	0.50 543	1.00 498	1.08 593	0.62 330	0.58 281	0.55 335	0.57 451	0.71 464	0.44 443	0.14 180	0.13 373	0.18 358	0.17 406	0.17 369	0.16 377

mmm	0.44 394	0.27 490	0.46 373	0.38 269	0.24 297	0.61 451	0.35 370	0.94 473	0.53 286	0.72 416	1.05 517	0.63 389	0.50 410	0.57 313	0.45 452	0.18 408	0.15 445	0.23 514	0.20 492	0.20 453	0.18 424

ffm	0.44 394	0.26 472	0.49 420	0.37 230	0.25 330	0.55 402	0.37 409	0.68 333	1.04 574	0.73 422	0.96 467	0.71 435	0.53 424	0.57 313	0.25 170	0.16 319	0.10 96	0.25 544	0.21 515	0.16 328	0.16 377

SA	0.44 394	0.25 455	0.46 373	0.46 516	0.24 297	0.43 330	0.36 392	0.75 395	0.96 537	0.59 314	1.03 507	0.48 297	0.52 419	0.94 582	0.32 291	0.16 319	0.12 300	0.21 477	0.19 465	0.15 270	0.13 245

GwcNet-ADL	0.44 394	0.22 369	0.48 407	0.45 495	0.30 488	0.40 298	0.37 409	0.92 466	0.97 540	0.71 405	0.78 368	0.61 380	0.42 356	0.62 379	0.50 479	0.19 442	0.14 413	0.15 218	0.14 279	0.18 398	0.18 424

TransformOpticalFlow	0.44 394	0.20 284	0.47 386	0.41 383	0.23 263	0.37 266	0.47 524	0.94 473	0.76 408	0.65 360	1.14 552	0.73 455	0.56 449	0.76 494	0.32 291	0.15 259	0.10 96	0.17 305	0.15 312	0.14 203	0.13 245

GMM-Stereo	0.44 394	0.19 235	0.36 217	0.42 429	0.25 330	0.51 374	0.47 524	0.71 367	0.53 286	0.76 436	1.37 604	0.76 470	0.38 327	0.60 360	0.33 306	0.15 259	0.10 96	0.20 435	0.19 465	0.16 328	0.27 562

GES	0.44 394	0.23 391	0.57 482	0.40 345	0.30 488	0.59 441	0.36 392	0.96 484	0.68 357	0.74 427	0.83 400	0.47 292	0.48 396	0.67 434	0.43 425	0.22 512	0.16 477	0.17 305	0.16 350	0.18 398	0.23 529

HCRNet	0.44 394	0.34 547	0.41 295	0.53 600	0.26 378	0.53 388	0.29 235	0.83 430	0.63 329	0.71 405	0.81 388	0.77 476	0.50 410	0.66 423	0.36 359	0.24 543	0.16 477	0.24 531	0.20 492	0.21 477	0.18 424

Hybrid-DGEV-03	0.45 405	0.19 235	0.33 162	0.43 450	0.27 413	0.56 417	0.26 172	0.65 302	0.74 394	0.94 555	1.92 654	0.61 380	0.30 223	0.55 288	0.34 322	0.14 180	0.10 96	0.18 358	0.16 350	0.14 203	0.11 134

DFGA-Net	0.45 405	0.29 516	0.80 583	0.42 429	0.32 527	0.53 388	0.35 370	0.78 411	0.89 502	0.66 373	0.75 346	0.48 297	0.39 340	0.74 484	0.60 521	0.15 259	0.13 373	0.19 402	0.18 434	0.20 453	0.17 404

fast-iter	0.45 405	0.21 328	0.36 217	0.34 129	0.35 555	0.28 129	0.31 283	0.72 373	0.46 248	0.87 513	1.13 547	1.09 582	0.76 563	0.69 451	0.56 511	0.12 61	0.10 96	0.17 305	0.17 406	0.17 369	0.15 327

CoSv	0.45 405	0.21 328	0.36 217	0.34 129	0.35 555	0.28 129	0.31 283	0.72 373	0.46 248	0.87 513	1.13 547	1.09 582	0.76 563	0.69 451	0.56 511	0.12 61	0.10 96	0.17 305	0.17 406	0.17 369	0.15 327

U	0.45 405	0.16 98	0.32 141	0.40 345	0.71 670	3.55 703	0.20 47	0.41 113	0.38 190	0.26 89	0.23 48	0.24 87	0.22 98	0.26 10	0.22 82	0.15 259	0.09 27	0.88 681	0.13 236	0.13 151	0.11 134

CASS	0.45 405	0.27 490	0.42 316	0.48 532	0.22 208	0.61 451	0.34 344	0.97 488	0.62 318	0.71 405	0.85 416	0.61 380	0.55 442	0.57 313	0.41 409	0.29 591	0.16 477	0.22 492	0.18 434	0.22 501	0.28 569
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 405	0.25 455	0.43 331	0.45 495	0.28 439	0.70 506	0.34 344	0.94 473	0.76 408	0.75 429	0.80 381	0.65 408	0.49 400	0.64 407	0.51 489	0.20 468	0.14 413	0.22 492	0.19 465	0.18 398	0.18 424

RAFT_CTSACE	0.45 405	0.20 284	0.44 343	0.45 495	0.27 413	0.34 229	0.39 453	0.60 263	0.73 385	0.76 436	1.44 620	0.83 494	0.38 327	1.08 605	0.26 200	0.12 61	0.13 373	0.18 358	0.16 350	0.15 270	0.11 134

iRaft-Stereo_5w	0.45 405	0.21 328	0.48 407	0.42 429	0.28 439	0.31 181	0.54 571	0.63 285	0.62 318	0.62 330	0.89 439	1.01 557	0.69 529	0.75 490	0.66 540	0.13 118	0.12 300	0.17 305	0.15 312	0.14 203	0.15 327

RAFT	0.45 405	0.22 369	0.45 356	0.47 524	0.26 378	0.54 395	0.47 524	0.66 313	0.58 309	0.80 453	0.82 394	0.94 536	0.57 451	0.75 490	0.34 322	0.17 373	0.15 445	0.22 492	0.20 492	0.16 328	0.12 195

DMCA	0.45 405	0.26 472	0.50 434	0.38 269	0.28 439	0.51 374	0.34 344	0.93 468	0.68 357	0.75 429	0.83 400	0.79 480	0.53 424	0.51 258	0.54 504	0.21 485	0.16 477	0.21 477	0.16 350	0.19 434	0.21 504

Select-FE	0.46 416	0.24 429	0.88 594	0.42 429	0.35 555	0.33 212	0.19 28	0.90 459	0.37 181	0.60 318	1.01 493	0.97 543	0.80 581	0.72 470	0.28 243	0.16 319	0.12 300	0.17 305	0.20 492	0.15 270	0.24 538

PAM_32	0.46 416	0.19 235	0.67 529	0.39 301	0.24 297	0.75 527	0.27 196	0.95 480	0.34 141	0.68 384	0.44 205	1.91 666	0.65 508	0.62 379	0.26 200	0.15 259	0.10 96	0.16 257	0.15 312	0.14 203	0.13 245

PAM	0.46 416	0.19 235	0.70 544	0.40 345	0.26 378	0.75 527	0.33 326	0.85 436	0.34 141	0.70 398	0.46 214	1.83 661	0.63 491	0.61 369	0.26 200	0.15 259	0.10 96	0.16 257	0.14 279	0.14 203	0.13 245

UGAM-zero	0.46 416	0.19 235	0.62 498	0.37 230	0.23 263	0.34 229	0.21 73	1.15 570	0.39 202	0.66 373	0.61 289	1.70 658	0.91 606	0.75 490	0.25 170	0.14 180	0.11 228	0.15 218	0.12 189	0.13 151	0.13 245

test_sample3	0.46 416	0.25 455	0.50 434	0.35 175	0.23 263	0.69 501	0.37 409	1.15 570	0.81 446	0.75 429	0.79 378	0.66 413	0.49 400	0.63 392	0.46 463	0.21 485	0.15 445	0.20 435	0.19 465	0.21 477	0.19 459

IER	0.46 416	0.23 391	0.50 434	0.38 269	0.28 439	0.69 501	0.35 370	0.80 419	0.66 346	0.83 487	0.94 454	0.75 463	0.77 570	0.60 360	0.42 417	0.17 373	0.14 413	0.17 305	0.17 406	0.17 369	0.15 327

BSDual-CNN	0.46 416	0.25 455	0.43 331	0.45 495	0.28 439	0.77 534	0.40 465	0.94 473	0.76 408	0.75 429	0.80 381	0.76 470	0.54 436	0.64 407	0.43 425	0.20 468	0.14 413	0.22 492	0.19 465	0.18 398	0.18 424

STrans-v2	0.46 416	0.20 284	0.48 407	0.40 345	0.24 297	0.55 402	0.50 543	1.07 532	0.73 385	0.65 360	1.05 517	0.72 444	0.69 529	0.72 470	0.33 306	0.14 180	0.10 96	0.17 305	0.14 279	0.13 151	0.12 195

Prome-Stereo	0.46 416	0.19 235	0.35 202	0.44 470	0.26 378	0.40 298	0.45 512	0.68 333	0.44 233	0.96 564	1.84 650	0.59 368	0.67 519	0.61 369	0.32 291	0.14 180	0.11 228	0.16 257	0.14 279	0.16 328	0.29 576

ICVP	0.46 416	0.25 455	0.38 248	0.48 532	0.28 439	0.58 429	0.43 500	1.00 498	0.70 365	0.67 378	0.95 463	0.75 463	0.55 442	0.53 274	0.54 504	0.23 530	0.17 497	0.19 402	0.17 406	0.19 434	0.20 484
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 416	0.34 547	0.86 592	0.50 561	0.37 567	0.81 552	0.50 543	0.72 373	0.65 342	0.51 283	0.65 303	0.45 281	0.45 378	0.64 407	0.38 387	0.24 543	0.24 591	0.22 492	0.21 515	0.23 519	0.23 529

CFNet_pseudo	0.46 416	0.24 429	0.52 455	0.37 230	0.27 413	0.58 429	0.30 255	0.86 440	0.88 487	0.82 475	1.03 507	0.75 463	0.47 391	0.58 336	0.44 443	0.17 373	0.12 300	0.24 531	0.16 350	0.24 532	0.19 459

ACVNet	0.46 416	0.23 391	0.36 217	0.39 301	0.28 439	0.58 429	0.40 465	0.87 447	0.80 438	0.64 351	0.96 467	0.79 480	0.60 472	0.63 392	0.67 543	0.17 373	0.15 445	0.16 257	0.15 312	0.18 398	0.15 327

BEATNet_4x	0.46 416	0.32 534	0.56 478	0.37 230	0.19 99	0.63 471	0.35 370	1.01 508	0.72 378	0.77 442	0.83 400	0.70 431	0.59 468	0.68 445	0.53 499	0.16 319	0.12 300	0.16 257	0.14 279	0.24 532	0.16 377

ccs_rob	0.46 416	0.24 429	0.52 455	0.37 230	0.27 413	0.58 429	0.31 283	0.86 440	0.88 487	0.82 475	1.02 502	0.75 463	0.47 391	0.58 336	0.44 443	0.17 373	0.12 300	0.24 531	0.16 350	0.24 532	0.19 459

G2L-ROB	0.47 431	0.19 235	0.42 316	0.35 175	0.22 208	0.57 423	0.42 492	1.14 566	0.71 376	0.84 494	0.75 346	1.09 582	0.53 424	0.74 484	0.53 499	0.17 373	0.12 300	0.14 166	0.12 189	0.17 369	0.19 459

rvit_0105_3	0.47 431	0.34 547	0.77 579	0.54 607	0.31 510	0.49 367	0.47 524	0.63 285	0.79 436	0.65 360	0.59 282	0.64 395	0.50 410	0.65 414	0.39 395	0.29 591	0.27 615	0.29 595	0.28 604	0.21 477	0.20 484

rvit_stereo_0075_2	0.47 431	0.37 565	0.70 544	0.53 600	0.46 626	0.43 330	0.36 392	0.81 423	0.67 351	0.55 303	0.74 344	0.59 368	0.43 362	0.63 392	0.43 425	0.32 614	0.23 581	0.35 621	0.25 575	0.30 576	0.25 545

test_sample5	0.47 431	0.26 472	0.49 420	0.36 204	0.22 208	0.64 479	0.39 453	1.13 557	0.81 446	0.77 442	0.94 454	0.64 395	0.54 436	0.65 414	0.43 425	0.21 485	0.16 477	0.22 492	0.20 492	0.22 501	0.20 484

test_sample4	0.47 431	0.26 472	0.50 434	0.35 175	0.22 208	0.69 501	0.38 431	1.15 570	0.81 446	0.78 446	0.82 394	0.62 387	0.53 424	0.63 392	0.44 443	0.21 485	0.15 445	0.21 477	0.19 465	0.21 477	0.19 459

DispNO	0.47 431	0.23 391	0.71 549	0.39 301	0.31 510	0.60 448	0.38 431	0.89 454	0.77 417	0.75 429	0.84 406	0.72 444	0.54 436	0.73 477	0.46 463	0.19 442	0.14 413	0.20 435	0.18 434	0.16 328	0.17 404

CoDeX	0.47 431	0.20 284	0.49 420	0.42 429	0.25 330	0.75 527	0.36 392	1.27 622	0.80 438	0.82 475	0.96 467	0.62 387	0.57 451	0.60 360	0.36 359	0.17 373	0.12 300	0.17 305	0.15 312	0.16 328	0.14 293

ARAFT	0.47 431	0.24 429	0.79 581	0.42 429	0.25 330	0.55 402	0.55 576	0.75 395	0.81 446	0.89 527	0.75 346	0.73 455	0.47 391	0.88 551	0.37 378	0.15 259	0.12 300	0.23 514	0.22 533	0.14 203	0.13 245

SFCPSM	0.47 431	0.21 328	0.55 472	0.40 345	0.27 413	0.87 571	0.37 409	1.33 633	0.77 417	0.80 453	0.84 406	0.54 330	0.49 400	0.57 313	0.37 378	0.18 408	0.13 373	0.18 358	0.20 492	0.16 328	0.15 327

cf-r	0.47 431	0.23 391	0.41 295	0.39 301	0.23 263	0.59 441	0.37 409	0.88 452	0.85 469	0.72 416	1.05 517	0.94 536	0.62 485	0.56 301	0.54 504	0.21 485	0.14 413	0.17 305	0.19 465	0.15 270	0.15 327

GANet-RSSM	0.47 431	0.21 328	0.37 235	0.38 269	0.25 330	0.58 429	0.36 392	1.07 532	0.78 427	0.68 384	1.01 493	0.86 504	0.67 519	0.62 379	0.44 443	0.21 485	0.15 445	0.18 358	0.18 434	0.18 398	0.17 404

CCAANet	0.47 431	0.20 284	0.47 386	0.41 383	0.28 439	0.67 496	0.31 283	0.99 493	0.75 399	0.63 339	1.22 574	0.69 426	0.52 419	0.79 514	0.42 417	0.14 180	0.13 373	0.19 402	0.19 465	0.15 270	0.19 459

MLCV	0.47 431	0.24 429	0.61 495	0.37 230	0.17 39	0.61 451	0.33 326	0.80 419	0.87 483	0.94 555	1.13 547	0.72 444	0.43 362	0.89 557	0.51 489	0.13 118	0.10 96	0.13 109	0.11 149	0.14 203	0.12 195

G2L-Stereo_test	0.48 444	0.20 284	0.40 284	0.34 129	0.23 263	0.57 423	0.58 587	1.10 543	0.77 417	0.86 505	0.94 454	0.95 538	0.54 436	0.68 445	0.60 521	0.16 319	0.12 300	0.14 166	0.12 189	0.15 270	0.15 327

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 444	0.21 328	1.26 642	0.39 301	0.51 639	0.28 129	0.30 255	1.25 618	0.44 233	0.68 384	1.11 536	0.86 504	0.33 264	0.67 434	0.27 220	0.15 259	0.11 228	0.17 305	0.20 492	0.22 501	0.24 538

DualNet	0.48 444	0.26 472	0.49 420	0.36 204	0.22 208	0.64 479	0.39 453	1.13 557	0.81 446	0.80 453	1.03 507	0.64 395	0.54 436	0.65 414	0.43 425	0.21 485	0.16 477	0.22 492	0.20 492	0.22 501	0.20 484

PCWNet_CMD	0.48 444	0.24 429	0.52 455	0.39 301	0.27 413	0.63 471	0.30 255	0.95 480	0.96 537	0.86 505	1.07 527	0.79 480	0.44 373	0.57 313	0.43 425	0.17 373	0.12 300	0.21 477	0.16 350	0.24 532	0.19 459

gwcnet-sp	0.48 444	0.23 391	0.70 544	0.40 345	0.26 378	0.81 552	0.41 481	0.89 454	0.84 461	0.91 540	0.76 352	0.66 413	0.61 478	0.66 423	0.50 479	0.18 408	0.17 497	0.18 358	0.18 434	0.18 398	0.18 424

scenet	0.48 444	0.23 391	0.70 544	0.40 345	0.26 378	0.81 552	0.41 481	0.89 454	0.84 461	0.91 540	0.76 352	0.66 413	0.61 478	0.66 423	0.50 479	0.18 408	0.17 497	0.18 358	0.18 434	0.18 398	0.18 424

ssnet	0.48 444	0.23 391	0.70 544	0.40 345	0.26 378	0.81 552	0.41 481	0.89 454	0.84 461	0.91 540	0.76 352	0.66 413	0.61 478	0.66 423	0.50 479	0.18 408	0.17 497	0.18 358	0.18 434	0.18 398	0.18 424

Sa-1000	0.48 444	0.24 429	0.41 295	0.45 495	0.25 330	0.59 441	0.34 344	0.81 423	0.93 523	0.82 475	1.50 627	0.53 326	0.45 378	0.92 569	0.30 272	0.15 259	0.12 300	0.21 477	0.19 465	0.15 270	0.13 245

UDGNet	0.48 444	0.77 660	0.50 434	0.48 532	0.31 510	0.41 318	0.34 344	0.70 358	0.92 517	0.65 360	0.60 284	0.58 353	0.43 362	0.63 392	0.41 409	0.32 614	0.15 445	0.66 672	0.19 465	0.36 612	0.21 504

PSMNet-ADL	0.48 444	0.27 490	0.40 284	0.48 532	0.30 488	0.68 499	0.37 409	0.90 459	0.80 438	0.61 326	0.80 381	0.92 531	0.62 485	0.72 470	0.63 532	0.23 530	0.18 521	0.18 358	0.20 492	0.22 501	0.20 484

PSM-AAD	0.48 444	0.20 284	0.37 235	0.43 450	0.23 263	0.56 417	0.50 543	0.65 302	0.70 365	1.07 607	1.12 540	0.58 353	0.92 611	0.61 369	0.32 291	0.15 259	0.11 228	0.25 544	0.26 590	0.18 398	0.43 646

KYRaft	0.48 444	0.20 284	0.38 248	0.44 470	0.23 263	0.44 339	0.37 409	0.66 313	0.41 210	0.94 555	1.73 643	0.79 480	0.41 354	0.63 392	0.31 281	0.16 319	0.11 228	0.18 358	0.22 533	0.16 328	0.78 677

ASMatch	0.48 444	0.19 235	0.45 356	0.39 301	0.28 439	0.37 266	0.26 172	0.74 388	0.68 357	0.76 436	2.34 667	0.61 380	0.52 419	0.62 379	0.37 378	0.14 180	0.12 300	0.17 305	0.15 312	0.14 203	0.21 504

DEmStereo	0.48 444	0.17 147	0.50 434	0.38 269	0.25 330	0.59 441	0.34 344	0.63 285	0.74 394	0.89 527	1.66 639	0.58 353	1.06 633	0.60 360	0.42 417	0.14 180	0.11 228	0.16 257	0.16 350	0.14 203	0.15 327

PSMNet-RSSM	0.48 444	0.22 369	0.38 248	0.42 429	0.25 330	0.50 369	0.37 409	1.10 543	0.77 417	0.70 398	1.06 524	0.84 497	0.64 502	0.62 379	0.47 470	0.23 530	0.15 445	0.23 514	0.25 575	0.20 453	0.19 459

CFNet-ft	0.48 444	0.23 391	0.36 217	0.40 345	0.26 378	0.64 479	0.37 409	0.87 447	0.85 469	0.64 351	1.00 490	1.01 557	0.64 502	0.61 369	0.53 499	0.23 530	0.15 445	0.24 531	0.21 515	0.23 519	0.18 424

MSMDNet	0.48 444	0.24 429	0.52 455	0.39 301	0.27 413	0.63 471	0.30 255	0.96 484	0.96 537	0.86 505	1.07 527	0.79 480	0.44 373	0.57 313	0.43 425	0.17 373	0.12 300	0.20 435	0.16 350	0.23 519	0.19 459

CFNet_RVC	0.48 444	0.23 391	0.36 217	0.40 345	0.26 378	0.64 479	0.37 409	0.87 447	0.85 469	0.64 351	1.00 490	1.01 557	0.64 502	0.61 369	0.53 499	0.23 530	0.15 445	0.24 531	0.21 515	0.23 519	0.18 424

G2L-Stereo	0.49 462	0.23 391	0.48 407	0.43 450	0.26 378	0.47 359	0.42 492	0.93 468	0.78 427	0.84 494	0.86 419	0.91 526	0.52 419	0.78 507	0.70 551	0.20 468	0.17 497	0.22 492	0.18 434	0.17 369	0.21 504

DCVSM-stereo	0.49 462	0.27 490	0.53 462	0.39 301	0.29 469	0.51 374	0.26 172	0.75 395	0.75 399	1.11 617	0.75 346	1.05 570	0.72 550	0.60 360	0.47 470	0.20 468	0.19 540	0.24 531	0.20 492	0.25 541	0.30 585

test_sample6	0.49 462	0.26 472	0.50 434	0.37 230	0.22 208	0.63 471	0.40 465	1.12 555	0.83 456	0.80 453	1.03 507	0.66 413	0.55 442	0.67 434	0.46 463	0.22 512	0.16 477	0.22 492	0.22 533	0.23 519	0.21 504

qqq1	0.49 462	0.23 391	0.62 498	0.34 129	0.20 144	0.62 459	0.34 344	1.21 594	1.02 563	0.81 466	1.01 493	0.71 435	0.65 508	0.84 535	0.34 322	0.19 442	0.15 445	0.14 166	0.12 189	0.15 270	0.14 293

fff1	0.49 462	0.23 391	0.62 498	0.34 129	0.20 144	0.62 459	0.34 344	1.21 594	1.02 563	0.81 466	1.01 493	0.71 435	0.65 508	0.84 535	0.34 322	0.19 442	0.15 445	0.14 166	0.12 189	0.15 270	0.14 293

ff1	0.49 462	0.26 472	0.49 420	0.37 230	0.25 330	0.55 402	0.37 409	0.68 333	1.04 574	0.73 422	0.96 467	0.71 435	0.53 424	1.01 589	0.88 593	0.16 319	0.10 96	0.25 544	0.21 515	0.16 328	0.16 377

GMStereo_Zeroshot	0.49 462	0.44 601	0.74 563	0.49 547	0.27 413	0.56 417	0.29 235	0.73 384	0.76 408	0.86 505	0.94 454	0.91 526	0.36 311	0.74 484	0.43 425	0.26 563	0.14 413	0.26 563	0.15 312	0.36 612	0.18 424

ToySt	0.49 462	0.27 490	0.75 569	0.40 345	0.27 413	0.64 479	0.49 538	0.84 433	0.77 417	0.60 318	0.83 400	0.88 515	0.66 516	0.70 458	0.56 511	0.16 319	0.17 497	0.21 477	0.20 492	0.21 477	0.19 459

anonymousa	0.49 462	0.20 284	0.42 316	0.38 269	0.23 263	0.91 575	0.35 370	0.75 395	0.62 318	0.85 498	1.54 632	1.06 572	0.66 516	0.51 258	0.43 425	0.16 319	0.13 373	0.19 402	0.21 515	0.16 328	0.14 293

hknet	0.49 462	0.25 455	0.51 449	0.45 495	0.29 469	0.77 534	0.40 465	0.94 473	0.83 456	0.75 429	0.80 381	0.97 543	0.61 478	0.73 477	0.45 452	0.18 408	0.14 413	0.22 492	0.19 465	0.18 398	0.18 424

psmg	0.49 462	0.25 455	0.43 331	0.41 383	0.28 439	0.85 567	0.43 500	0.99 493	0.76 408	0.91 540	0.94 454	0.76 470	0.54 436	0.64 407	0.43 425	0.20 468	0.15 445	0.20 435	0.20 492	0.18 398	0.18 424

DRaft	0.49 462	0.17 147	0.47 386	0.37 230	0.25 330	0.58 429	0.40 465	0.65 302	0.85 469	1.02 589	1.75 646	0.50 310	0.82 586	0.63 392	0.40 403	0.13 118	0.11 228	0.16 257	0.16 350	0.14 203	0.15 327

GrayStereo	0.49 462	0.19 235	0.42 316	0.46 516	0.28 439	0.53 388	0.67 613	0.69 342	0.63 329	1.02 589	1.47 626	0.78 478	0.76 563	0.56 301	0.33 306	0.14 180	0.12 300	0.17 305	0.17 406	0.15 270	0.29 576

GwcNet-RSSM	0.49 462	0.24 429	0.42 316	0.40 345	0.23 263	0.55 402	0.38 431	0.93 468	0.93 523	0.71 405	1.16 563	0.86 504	0.60 472	0.62 379	0.66 540	0.21 485	0.14 413	0.19 402	0.20 492	0.16 328	0.15 327

UCFNet_RVC	0.49 462	0.26 472	0.35 202	0.39 301	0.26 378	0.64 479	0.36 392	1.15 570	0.84 461	0.67 378	0.88 435	0.88 515	0.59 468	0.58 336	0.45 452	0.24 543	0.17 497	0.27 577	0.27 597	0.25 541	0.23 529

iResNet	0.49 462	0.29 516	0.79 581	0.42 429	0.21 175	0.61 451	0.40 465	0.82 425	0.99 549	0.87 513	1.12 540	0.69 426	0.53 424	0.78 507	0.51 489	0.15 259	0.11 228	0.14 166	0.12 189	0.17 369	0.15 327

PStereo	0.50 478	0.75 656	0.42 316	0.37 230	0.28 439	0.55 402	0.46 516	0.54 220	0.88 487	0.53 293	0.33 143	0.51 316	0.51 415	0.78 507	0.67 543	0.51 666	0.25 599	0.30 604	0.27 597	0.59 666	0.49 663

CFNet_ucs	0.50 478	0.24 429	0.55 472	0.38 269	0.31 510	0.58 429	0.33 326	0.98 491	0.93 523	0.88 523	1.19 571	0.80 489	0.49 400	0.63 392	0.43 425	0.21 485	0.15 445	0.26 563	0.18 434	0.26 548	0.22 522

NINENet	0.50 478	0.29 516	0.51 449	0.45 495	0.32 527	0.70 506	0.34 344	1.10 543	0.88 487	0.80 453	0.94 454	0.65 408	0.49 400	0.73 477	0.51 489	0.22 512	0.20 552	0.25 544	0.18 434	0.22 501	0.21 504

AACVNet	0.50 478	0.23 391	0.49 420	0.46 516	0.29 469	0.52 380	0.38 431	0.90 459	0.55 297	0.81 466	1.03 507	1.00 553	0.70 542	0.83 530	0.54 504	0.21 485	0.18 521	0.24 531	0.18 434	0.23 519	0.20 484

CrosDoStereo	0.50 478	0.18 190	0.45 356	0.38 269	0.24 297	0.40 298	1.18 678	0.67 323	0.86 474	0.94 555	1.37 604	0.63 389	0.77 570	0.65 414	0.45 452	0.15 259	0.12 300	0.17 305	0.18 434	0.14 203	0.14 293

DeepStereo_LL	0.50 478	0.18 190	0.45 356	0.38 269	0.24 297	0.40 298	1.18 678	0.67 323	0.86 474	0.94 555	1.37 604	0.63 389	0.77 570	0.65 414	0.45 452	0.15 259	0.12 300	0.17 305	0.18 434	0.14 203	0.14 293

THIR-Stereo	0.50 478	0.18 190	0.45 356	0.38 269	0.23 263	0.75 527	0.67 613	0.66 313	0.87 483	1.02 589	1.40 610	0.72 444	0.76 563	0.62 379	0.42 417	0.15 259	0.11 228	0.17 305	0.18 434	0.14 203	0.15 327

AdaStereo	0.50 478	0.32 534	0.47 386	0.48 532	0.25 330	0.67 496	0.32 314	1.17 583	0.88 487	0.75 429	0.99 487	0.75 463	0.49 400	0.67 434	0.46 463	0.27 573	0.12 300	0.28 585	0.18 434	0.23 519	0.18 424
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	0.51 486	0.23 391	0.62 498	0.34 129	0.20 144	0.62 459	0.34 344	1.21 594	1.02 563	0.81 466	1.01 493	0.71 435	0.65 508	0.84 535	0.55 509	0.19 442	0.15 445	0.18 358	0.16 350	0.18 398	0.18 424

tta	0.51 486	0.23 391	0.62 498	0.34 129	0.20 144	0.62 459	0.34 344	1.21 594	1.02 563	0.81 466	1.01 493	0.71 435	0.65 508	0.84 535	0.55 509	0.19 442	0.15 445	0.18 358	0.16 350	0.15 270	0.14 293

DAS	0.51 486	0.25 455	0.60 493	0.48 532	0.31 510	0.58 429	0.41 481	0.83 430	0.97 540	0.89 527	1.12 540	0.70 431	0.75 560	0.82 522	0.43 425	0.17 373	0.13 373	0.18 358	0.15 312	0.20 453	0.18 424

SepStereo	0.51 486	0.25 455	0.60 493	0.48 532	0.31 510	0.58 429	0.41 481	0.83 430	0.97 540	0.89 527	1.12 540	0.70 431	0.75 560	0.93 575	0.43 425	0.17 373	0.13 373	0.18 358	0.15 312	0.20 453	0.18 424

acv_ft	0.51 486	0.23 391	0.56 478	0.44 470	0.28 439	0.86 570	0.39 453	0.91 464	0.80 438	0.97 569	0.96 467	0.79 480	0.59 468	0.63 392	0.87 590	0.17 373	0.15 445	0.16 257	0.15 312	0.17 369	0.15 327

DMCA-RVC	0.51 486	0.30 525	0.59 487	0.50 561	0.32 527	0.54 395	0.38 431	0.86 440	0.68 357	0.94 555	0.86 419	0.91 526	0.68 525	0.70 458	0.59 519	0.23 530	0.18 521	0.31 605	0.23 550	0.26 548	0.19 459

CFNet	0.51 486	0.29 516	0.46 373	0.41 383	0.27 413	0.70 506	0.32 314	1.13 557	1.00 556	0.72 416	1.07 527	0.85 499	0.60 472	0.76 494	0.52 496	0.19 442	0.14 413	0.23 514	0.23 550	0.21 477	0.16 377

HSM	0.51 486	0.24 429	0.41 295	0.39 301	0.24 297	0.75 527	0.40 465	1.22 602	0.75 399	0.81 466	0.91 446	1.21 604	0.69 529	0.87 548	0.46 463	0.17 373	0.13 373	0.17 305	0.14 279	0.17 369	0.17 404

RT-IGEV	0.52 494	0.19 235	0.59 487	0.40 345	0.25 330	0.79 541	0.62 600	1.15 570	0.74 394	0.89 527	0.99 487	1.18 603	0.61 478	0.65 414	0.31 281	0.19 442	0.13 373	0.17 305	0.13 236	0.15 270	0.20 484

DDVS	0.52 494	0.30 525	0.56 478	0.41 383	0.31 510	0.71 511	0.34 344	0.91 464	0.67 351	0.85 498	0.89 439	1.12 590	0.46 385	0.86 546	0.60 521	0.22 512	0.16 477	0.22 492	0.18 434	0.25 541	0.26 551

UGAM	0.52 494	0.22 369	0.46 373	0.45 495	0.25 330	0.41 318	0.52 562	0.62 276	1.16 607	0.76 436	1.13 547	1.32 622	0.57 451	1.00 588	0.53 499	0.17 373	0.14 413	0.25 544	0.21 515	0.15 270	0.13 245

test_sample7	0.52 494	0.29 516	0.50 434	0.36 204	0.27 413	0.62 459	0.41 481	1.06 528	0.88 487	0.92 548	0.86 419	0.85 499	0.69 529	0.68 445	0.50 479	0.26 563	0.20 552	0.27 577	0.26 590	0.27 559	0.24 538

ac_64	0.52 494	0.22 369	0.50 434	0.45 495	0.28 439	0.80 547	0.45 512	1.02 512	0.61 314	0.91 540	0.83 400	1.07 577	0.68 525	0.74 484	0.70 551	0.21 485	0.18 521	0.20 435	0.19 465	0.18 398	0.15 327

iResNetv2_ROB	0.52 494	0.27 490	0.69 540	0.38 269	0.25 330	0.62 459	0.35 370	1.17 583	1.01 560	0.99 576	1.06 524	0.88 515	0.67 519	0.66 423	0.39 395	0.19 442	0.13 373	0.15 218	0.11 149	0.18 398	0.16 377

iResNet_ROB	0.52 494	0.21 328	0.53 462	0.37 230	0.21 175	0.61 451	0.29 235	1.51 663	1.32 639	0.90 535	1.02 502	0.80 489	0.62 485	0.76 494	0.43 425	0.16 319	0.12 300	0.13 109	0.09 14	0.15 270	0.18 424

coex_refinement	0.53 501	0.21 328	0.39 270	0.44 470	0.30 488	0.76 533	0.39 453	1.09 540	0.90 505	0.85 498	1.12 540	1.00 553	0.56 449	0.63 392	0.81 574	0.21 485	0.13 373	0.16 257	0.16 350	0.20 453	0.21 504

ITSA-stereo	0.53 501	0.28 504	0.52 455	0.40 345	0.23 263	0.56 417	0.34 344	1.24 614	1.24 622	0.80 453	0.81 388	0.72 444	0.58 461	0.82 522	0.65 537	0.21 485	0.17 497	0.23 514	0.21 515	0.22 501	0.26 551

mmx	0.53 501	0.26 472	0.49 420	0.37 230	0.25 330	0.55 402	0.37 409	1.16 578	1.03 568	0.73 422	0.96 467	0.71 435	0.53 424	1.01 589	0.88 593	0.20 468	0.15 445	0.25 544	0.21 515	0.22 501	0.20 484

xxx	0.53 501	0.26 472	0.49 420	0.37 230	0.25 330	0.55 402	0.37 409	1.16 578	1.03 568	0.73 422	0.96 467	0.71 435	0.53 424	1.01 589	0.88 593	0.20 468	0.15 445	0.25 544	0.21 515	0.22 501	0.20 484

AASNet	0.53 501	0.25 455	0.52 455	0.49 547	0.32 527	0.74 521	0.40 465	1.50 660	0.86 474	0.86 505	0.92 450	0.64 395	0.59 468	0.59 354	0.79 569	0.23 530	0.19 540	0.20 435	0.16 350	0.21 477	0.19 459

LMCR-Stereo	0.53 501	0.30 525	0.53 462	0.58 625	0.30 488	0.83 563	0.36 392	1.19 587	0.76 408	0.88 523	1.04 513	0.56 338	0.62 485	0.82 522	0.67 543	0.19 442	0.15 445	0.19 402	0.14 279	0.23 519	0.17 404

RAFT + AFF	0.53 501	0.29 516	0.75 569	0.51 577	0.32 527	0.63 471	0.60 593	1.00 498	0.91 512	0.78 446	0.87 427	0.83 494	0.58 461	0.80 516	0.47 470	0.17 373	0.20 552	0.23 514	0.22 533	0.18 398	0.18 424

UPFNet	0.53 501	0.24 429	0.51 449	0.45 495	0.38 577	0.84 566	0.49 538	0.99 493	0.75 399	0.87 513	0.88 435	0.86 504	0.64 502	0.80 516	0.71 556	0.20 468	0.20 552	0.20 435	0.20 492	0.19 434	0.15 327

RASNet	0.53 501	0.22 369	0.52 455	0.38 269	0.22 208	0.68 499	0.38 431	0.97 488	0.88 487	0.73 422	1.04 513	1.03 564	0.92 611	0.90 559	0.86 584	0.16 319	0.14 413	0.14 166	0.17 406	0.15 270	0.13 245

HSM-Net_RVC	0.53 501	0.22 369	0.35 202	0.37 230	0.21 175	0.85 567	0.37 409	1.23 607	0.93 523	0.90 535	1.15 558	1.26 609	0.63 491	0.72 470	0.48 474	0.17 373	0.13 373	0.16 257	0.15 312	0.17 369	0.15 327
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 501	0.32 534	0.64 513	0.44 470	0.30 488	0.66 491	0.44 509	1.04 519	0.88 487	0.91 540	0.91 446	0.99 549	0.60 472	0.68 445	0.60 521	0.21 485	0.17 497	0.22 492	0.22 533	0.21 477	0.21 504
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	0.53 501	0.34 547	0.59 487	0.41 383	0.30 488	0.50 369	0.43 500	1.19 587	0.70 365	0.85 498	1.05 517	0.86 504	0.55 442	0.84 535	0.51 489	0.29 591	0.23 581	0.22 492	0.22 533	0.26 548	0.25 545

rvit_105_1	0.54 513	0.40 588	0.76 574	0.58 625	0.37 567	0.59 441	0.68 618	0.70 358	0.94 530	0.82 475	0.69 323	0.73 455	0.58 461	0.78 507	0.54 504	0.32 614	0.29 624	0.31 605	0.34 634	0.23 519	0.20 484

UNet	0.54 513	0.26 472	0.66 525	0.44 470	0.40 588	0.99 594	0.41 481	0.98 491	0.75 399	0.83 487	0.89 439	1.04 566	0.72 550	0.73 477	0.62 528	0.19 442	0.14 413	0.20 435	0.17 406	0.20 453	0.17 404

1111x	0.55 515	0.22 369	0.46 373	0.38 269	0.20 144	0.66 491	0.43 500	1.23 607	0.99 549	0.71 405	0.99 487	0.95 538	0.69 529	0.90 559	1.08 631	0.18 408	0.17 497	0.18 358	0.19 465	0.20 453	0.18 424

ADLNet2	0.55 515	0.25 455	0.65 519	0.47 524	0.30 488	0.83 563	0.50 543	1.05 524	0.95 536	0.80 453	0.98 482	0.99 549	0.69 529	0.77 502	0.73 559	0.20 468	0.16 477	0.17 305	0.18 434	0.21 477	0.21 504

GEStereo_RVC	0.55 515	0.29 516	0.63 508	0.49 547	0.31 510	0.70 506	0.54 571	1.22 602	0.92 517	0.82 475	0.85 416	0.85 499	0.63 491	0.90 559	0.65 537	0.24 543	0.16 477	0.19 402	0.16 350	0.21 477	0.22 522

ADLNet	0.55 515	0.27 490	0.51 449	0.44 470	0.35 555	0.78 538	0.46 516	1.08 536	0.86 474	0.99 576	0.98 482	0.92 531	0.63 491	0.69 451	0.81 574	0.22 512	0.16 477	0.22 492	0.22 533	0.21 477	0.21 504

MMNet	0.55 515	0.25 455	0.61 495	0.43 450	0.34 548	1.07 608	0.39 453	0.87 447	0.91 512	0.91 540	0.93 453	0.86 504	0.76 563	0.81 519	0.76 564	0.15 259	0.14 413	0.18 358	0.19 465	0.20 453	0.16 377

delet	0.55 515	0.24 429	0.55 472	0.44 470	0.33 539	1.07 608	0.50 543	1.00 498	0.86 474	0.85 498	0.96 467	0.90 524	0.63 491	0.83 530	0.74 562	0.18 408	0.18 521	0.20 435	0.21 515	0.16 328	0.15 327

psm_up	0.55 515	0.26 472	0.47 386	0.49 547	0.32 527	0.65 489	0.56 582	1.04 519	0.82 451	0.82 475	0.88 435	1.01 557	0.94 617	0.74 484	0.61 525	0.21 485	0.25 599	0.26 563	0.23 550	0.21 477	0.20 484

hitnet-ft	0.55 515	0.27 490	0.39 270	0.41 383	0.28 439	0.78 538	0.40 465	0.92 466	0.90 505	0.82 475	1.01 493	1.13 596	0.70 542	0.78 507	0.67 543	0.28 584	0.20 552	0.28 585	0.22 533	0.29 567	0.26 551

DSFCA	0.55 515	0.25 455	0.62 498	0.40 345	0.36 560	0.74 521	0.52 562	1.04 519	0.82 451	1.06 604	0.84 406	0.89 519	0.63 491	0.99 585	0.58 514	0.25 553	0.21 563	0.21 477	0.21 515	0.21 477	0.19 459

FADNet_RVC	0.55 515	0.37 565	1.17 632	0.44 470	0.31 510	0.56 417	0.34 344	1.06 528	0.88 487	0.67 378	0.90 443	0.61 380	0.65 508	0.93 575	0.70 551	0.21 485	0.18 521	0.26 563	0.23 550	0.31 582	0.28 569

STTStereo	0.55 515	0.37 565	0.76 574	0.44 470	0.31 510	0.60 448	0.44 509	0.96 484	0.86 474	0.99 576	0.90 443	0.96 541	0.58 461	0.71 464	0.61 525	0.25 553	0.23 581	0.26 563	0.32 628	0.24 532	0.23 529

Selective-IGEV-i16pc	0.56 526	0.20 284	1.13 625	0.40 345	0.31 510	2.00 677	0.66 610	0.68 333	1.11 597	0.51 283	0.81 388	0.68 421	0.36 311	0.67 434	0.40 403	0.31 602	0.17 497	0.17 305	0.18 434	0.19 434	0.20 484

ISRNet	0.56 526	0.24 429	0.66 525	0.56 617	0.36 560	0.44 339	0.25 149	0.82 425	0.84 461	1.07 607	1.25 583	0.91 526	0.60 472	0.66 423	0.58 514	0.35 633	0.26 606	0.36 626	0.33 631	0.30 576	0.42 640

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 526	3.08 716	2.43 685	0.31 52	0.18 69	0.29 141	0.20 47	0.37 73	0.32 125	0.28 123	0.24 62	0.18 21	0.18 40	0.31 59	0.22 82	1.09 692	0.08 2	0.17 305	0.16 350	0.14 203	0.97 691

CSP-Net	0.56 526	0.27 490	0.49 420	0.41 383	0.28 439	1.22 634	0.50 543	1.23 607	0.72 378	0.95 563	0.95 463	0.89 519	0.62 485	0.83 530	0.62 528	0.26 563	0.17 497	0.17 305	0.17 406	0.18 398	0.17 404

FTStereo	0.56 526	0.20 284	0.37 235	0.41 383	0.25 330	0.40 298	0.79 646	0.66 313	0.43 225	1.09 613	3.27 689	0.70 431	0.73 553	0.55 288	0.33 306	0.14 180	0.13 373	0.19 402	0.17 406	0.15 270	0.30 585

RAFT-RH_RVC	0.56 526	0.17 147	0.41 295	0.37 230	0.23 263	0.57 423	0.24 137	0.60 263	0.70 365	1.19 627	3.94 701	0.56 338	0.38 327	0.65 414	0.36 359	0.13 118	0.11 228	0.20 435	0.14 279	0.12 101	0.13 245

HGLStereo	0.56 526	0.28 504	0.57 482	0.50 561	0.37 567	0.80 547	0.45 512	1.02 512	0.78 427	0.86 505	1.14 552	0.89 519	0.82 586	0.76 494	0.73 559	0.21 485	0.20 552	0.19 402	0.18 434	0.19 434	0.21 504

FADNet-RVC-Resample	0.56 526	0.33 542	1.16 628	0.49 547	0.34 548	0.71 511	0.43 500	1.01 508	0.93 523	0.82 475	0.87 427	0.74 461	0.67 519	0.73 477	0.45 452	0.18 408	0.18 521	0.26 563	0.27 597	0.26 548	0.27 562

DualNet (step1)	0.57 534	0.36 558	0.72 554	0.38 269	0.30 488	0.71 511	0.43 500	1.06 528	0.88 487	0.92 548	0.86 419	0.85 499	0.69 529	0.68 445	0.50 479	0.41 648	0.20 552	0.40 639	0.41 653	0.36 612	0.33 604

LL-Strereo	0.57 534	0.27 490	0.68 534	0.48 532	0.34 548	0.39 292	0.48 532	0.94 473	0.97 540	0.83 487	0.78 368	1.10 586	1.18 645	1.33 640	0.49 477	0.17 373	0.14 413	0.22 492	0.19 465	0.16 328	0.17 404

CRFU-Net	0.57 534	0.27 490	0.57 482	0.46 516	0.30 488	1.20 632	0.52 562	1.10 543	0.56 305	1.00 581	0.98 482	1.06 572	0.79 577	0.81 519	0.71 556	0.21 485	0.19 540	0.18 358	0.16 350	0.18 398	0.19 459

TDLM	0.57 534	0.33 542	0.49 420	0.51 577	0.30 488	0.66 491	0.73 638	1.03 516	1.01 560	0.82 475	1.10 535	0.84 497	0.70 542	0.86 546	0.58 514	0.28 584	0.17 497	0.25 544	0.22 533	0.26 548	0.19 459

CVANet_RVC	0.57 534	0.33 542	0.44 343	0.47 524	0.32 527	0.67 496	0.61 598	1.05 524	0.93 523	0.85 498	1.04 513	1.01 557	0.73 553	0.83 530	0.52 496	0.29 591	0.19 540	0.27 577	0.25 575	0.31 582	0.21 504

AANet_RVC	0.57 534	0.32 534	0.54 467	0.45 495	0.27 413	0.57 423	0.48 532	1.00 498	1.28 634	0.86 505	1.33 599	0.87 510	0.58 461	1.07 602	0.75 563	0.18 408	0.12 300	0.15 218	0.13 236	0.18 398	0.18 424

NOSS_ROB	0.57 534	0.39 583	0.39 270	0.44 470	0.30 488	0.73 520	0.54 571	1.03 516	1.08 593	0.67 378	0.87 427	0.76 470	0.57 451	0.77 502	0.47 470	0.38 641	0.38 660	0.44 647	0.42 657	0.37 617	0.34 612

ssnet_v2	0.58 541	0.28 504	0.56 478	0.43 450	0.29 469	0.95 584	0.59 590	1.13 557	0.99 549	0.93 552	0.80 381	0.99 549	0.64 502	0.82 522	0.94 609	0.25 553	0.22 571	0.23 514	0.24 566	0.20 453	0.19 459

dad	0.58 541	0.50 616	0.64 513	0.43 450	0.30 488	0.59 441	0.36 392	0.78 411	1.25 628	1.01 586	1.17 565	1.15 600	0.53 424	0.68 445	0.50 479	0.35 633	0.23 581	0.37 631	0.21 515	0.29 567	0.20 484

SACVNet	0.58 541	0.34 547	0.55 472	0.55 614	0.36 560	0.63 471	0.48 532	1.13 557	0.77 417	1.02 589	1.06 524	1.02 562	0.74 556	0.90 559	0.51 489	0.27 573	0.21 563	0.25 544	0.24 566	0.29 567	0.36 619

pcwnet_v2	0.58 541	0.28 504	0.84 586	0.45 495	0.35 555	0.61 451	0.35 370	1.27 622	1.21 617	0.99 576	1.27 586	0.72 444	0.58 461	0.67 434	0.48 474	0.27 573	0.21 563	0.24 531	0.23 550	0.29 567	0.29 576

PS-NSSS	0.58 541	0.44 601	0.62 498	0.42 429	0.33 539	0.66 491	0.58 587	1.02 512	0.86 474	0.77 442	1.28 588	0.72 444	0.64 502	0.82 522	0.59 519	0.31 602	0.26 606	0.40 639	0.27 597	0.33 595	0.26 551

StereoDRNet-Refined	0.58 541	0.32 534	0.54 467	0.46 516	0.30 488	0.96 587	0.40 465	1.00 498	0.94 530	1.12 618	1.08 530	0.96 541	0.67 519	0.90 559	0.89 603	0.17 373	0.13 373	0.22 492	0.21 515	0.20 453	0.19 459
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 541	0.28 504	0.47 386	0.49 547	0.32 527	0.77 534	0.50 543	0.99 493	0.92 517	1.04 598	1.14 552	1.21 604	0.69 529	0.88 551	0.69 548	0.20 468	0.20 552	0.22 492	0.22 533	0.21 477	0.18 424

CBFPSM	0.59 548	0.22 369	1.31 648	0.38 269	0.27 413	1.12 620	0.65 607	0.79 415	0.82 451	0.80 453	0.81 388	1.35 631	0.87 599	0.67 434	0.76 564	0.16 319	0.15 445	0.15 218	0.16 350	0.17 369	0.22 522

HBP-ISP	0.59 548	0.45 605	0.43 331	0.45 495	0.33 539	0.70 506	0.28 226	1.11 549	1.00 556	0.83 487	1.18 567	0.65 408	0.68 525	0.88 551	0.52 496	0.35 633	0.38 660	0.47 652	0.41 653	0.38 621	0.31 595

CBMV_ROB	0.59 548	0.37 565	0.38 248	0.39 301	0.28 439	0.74 521	0.28 226	1.00 498	0.98 544	0.94 555	1.25 583	0.81 492	0.78 575	0.87 548	0.50 479	0.36 637	0.37 658	0.43 645	0.40 648	0.33 595	0.30 585

FADNet-RVC	0.60 551	0.53 631	1.14 627	0.46 516	0.39 583	0.61 451	0.39 453	1.12 555	0.87 483	0.70 398	0.84 406	1.04 566	0.55 442	0.94 582	0.69 548	0.26 563	0.25 599	0.28 585	0.28 604	0.31 582	0.31 595

NVstereo2D	0.60 551	0.30 525	0.75 569	0.48 532	0.43 607	0.89 572	0.48 532	1.05 524	1.15 606	0.66 373	0.86 419	0.88 515	0.70 542	0.99 585	0.65 537	0.32 614	0.15 445	0.28 585	0.20 492	0.40 624	0.36 619

FADNet	0.61 553	0.51 620	1.10 621	0.45 495	0.44 614	0.65 489	0.41 481	1.19 587	1.05 578	0.70 398	0.84 406	0.98 547	0.66 516	0.82 522	0.50 479	0.29 591	0.30 629	0.27 577	0.30 612	0.46 643	0.35 617

ACV-stereo	0.62 554	0.34 547	1.00 610	0.43 450	0.31 510	1.20 632	0.40 465	0.75 395	0.83 456	0.64 351	0.77 356	2.10 670	1.03 630	0.81 519	0.64 535	0.21 485	0.17 497	0.18 358	0.18 434	0.21 477	0.21 504

SGM-Forest	0.62 554	0.32 534	0.39 270	0.43 450	0.30 488	1.02 598	0.55 576	1.09 540	1.05 578	1.06 604	1.18 567	1.10 586	0.67 519	0.88 551	0.62 528	0.31 602	0.33 650	0.33 617	0.30 612	0.30 576	0.28 569
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	0.63 556	0.28 504	0.99 609	0.40 345	0.30 488	1.03 601	0.56 582	1.10 543	0.99 549	0.97 569	1.22 574	1.06 572	0.69 529	1.07 602	0.95 612	0.19 442	0.11 228	0.16 257	0.13 236	0.22 501	0.21 504

fast-acv-ft	0.64 557	0.30 525	0.73 558	0.45 495	0.34 548	1.17 628	0.49 538	0.86 440	0.98 544	1.02 589	1.36 601	1.29 614	0.85 594	0.76 494	0.81 574	0.21 485	0.23 581	0.23 514	0.23 550	0.21 477	0.20 484

StereoDRNet	0.64 557	0.33 542	0.68 534	0.51 577	0.43 607	1.03 601	0.53 567	1.47 656	0.99 549	1.10 615	0.87 427	1.07 577	0.71 546	0.82 522	0.88 593	0.23 530	0.19 540	0.25 544	0.23 550	0.27 559	0.19 459

PSMNet_ROB	0.64 557	0.37 565	0.65 519	0.56 617	0.42 601	0.97 589	0.83 649	1.21 594	0.92 517	0.79 451	1.02 502	1.08 579	0.63 491	0.82 522	0.91 607	0.29 591	0.20 552	0.31 605	0.31 620	0.26 548	0.23 529

CBMV	0.64 557	0.35 553	0.41 295	0.42 429	0.25 330	1.01 596	0.77 642	1.13 557	1.09 595	1.17 623	1.22 574	1.04 566	0.75 560	0.88 551	0.63 532	0.28 584	0.30 629	0.34 619	0.30 612	0.26 548	0.26 551
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	0.66 561	0.36 558	1.30 647	0.39 301	0.26 378	0.57 423	0.63 602	0.80 419	1.03 568	0.80 453	1.43 617	0.91 526	0.76 563	1.08 605	1.87 673	0.16 319	0.12 300	0.17 305	0.14 279	0.20 453	0.16 377

TCMNet	0.66 561	0.39 583	0.98 608	0.59 629	0.61 659	0.96 587	0.55 576	1.05 524	0.90 505	0.84 494	1.14 552	0.89 519	0.65 508	0.85 541	1.01 624	0.26 563	0.26 606	0.31 605	0.28 604	0.32 588	0.29 576

YMNet	0.66 561	0.38 575	0.90 599	0.52 590	0.46 626	1.08 612	0.49 538	1.00 498	0.77 417	1.18 625	1.29 592	1.12 590	0.74 556	0.85 541	0.86 584	0.27 573	0.31 638	0.25 544	0.25 575	0.24 532	0.23 529

YMNet_1	0.66 561	0.38 575	0.90 599	0.52 590	0.46 626	1.08 612	0.49 538	1.00 498	0.77 417	1.18 625	1.29 592	1.12 590	0.74 556	0.85 541	0.86 584	0.27 573	0.31 638	0.25 544	0.25 575	0.24 532	0.23 529

DRN-Test	0.66 561	0.32 534	0.66 525	0.50 561	0.39 583	1.15 624	0.61 598	1.49 659	1.01 560	1.12 618	1.08 530	1.06 572	0.69 529	0.77 502	0.94 609	0.23 530	0.17 497	0.26 563	0.25 575	0.25 541	0.21 504

iinet-f	0.67 566	0.26 472	2.15 679	0.39 301	0.31 510	1.19 631	0.56 582	0.84 433	0.84 461	0.80 453	1.17 565	1.05 570	0.84 593	0.71 464	1.21 642	0.20 468	0.18 521	0.17 305	0.15 312	0.20 453	0.20 484

GASNet	0.67 566	0.72 653	0.96 605	0.70 661	0.48 631	0.62 459	0.47 524	1.08 536	1.03 568	0.94 555	0.82 394	0.93 534	0.83 591	1.33 640	0.80 571	0.31 602	0.22 571	0.29 595	0.28 604	0.44 636	0.24 538

FINET	0.67 566	0.42 594	1.00 610	0.46 516	0.43 607	0.83 563	0.89 657	1.08 536	1.50 655	0.87 513	1.14 552	0.71 435	0.68 525	0.92 569	0.70 551	0.36 637	0.30 629	0.26 563	0.24 566	0.35 606	0.33 604

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 566	0.81 663	0.73 558	0.53 600	0.37 567	1.40 646	0.53 567	1.04 519	0.79 436	0.88 523	0.94 454	0.95 538	0.53 424	0.93 575	0.58 514	0.39 643	0.30 629	0.57 667	0.31 620	0.53 657	0.30 585

PA-Net	0.67 566	0.43 596	0.83 585	0.50 561	0.53 644	0.94 581	0.68 618	1.10 543	1.14 605	0.80 453	0.88 435	0.87 510	0.77 570	1.02 594	0.88 593	0.24 543	0.41 667	0.29 595	0.44 658	0.26 548	0.34 612
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 571	0.36 558	1.10 621	0.51 577	0.42 601	1.08 612	0.50 543	1.21 594	1.16 607	1.00 581	1.37 604	1.06 572	0.79 577	0.92 569	0.94 609	0.25 553	0.24 591	0.24 531	0.22 533	0.23 519	0.26 551

NaN_ROB	0.69 571	0.44 601	0.69 540	0.51 577	0.33 539	0.97 589	1.06 672	1.22 602	1.19 613	1.24 637	0.96 467	1.08 579	0.78 575	1.20 622	0.67 543	0.24 543	0.30 629	0.23 514	0.24 566	0.23 519	0.25 545

GANet	0.70 573	0.37 565	0.55 472	0.51 577	0.34 548	0.94 581	0.96 665	1.08 536	0.94 530	1.04 598	1.98 658	1.13 596	0.88 603	1.12 612	0.66 540	0.25 553	0.26 606	0.27 577	0.22 533	0.31 582	0.22 522

DISCO	0.70 573	0.26 472	0.68 534	0.44 470	0.31 510	1.14 622	0.51 559	1.23 607	1.23 620	0.81 466	1.05 517	1.50 646	0.85 594	1.82 671	1.03 625	0.19 442	0.15 445	0.18 358	0.16 350	0.24 532	0.23 529

XPNet_ROB	0.70 573	0.35 553	0.68 534	0.52 590	0.40 588	0.79 541	0.85 655	1.16 578	0.94 530	1.33 644	1.15 558	1.38 633	0.83 591	1.03 596	0.90 605	0.32 614	0.25 599	0.26 563	0.24 566	0.31 582	0.28 569

ETE_ROB	0.70 573	0.49 612	0.73 558	0.56 617	0.36 560	0.79 541	0.87 656	1.14 566	0.93 523	1.19 627	1.18 567	1.39 634	0.82 586	0.99 585	0.80 571	0.26 563	0.21 563	0.31 605	0.26 590	0.33 595	0.34 612

Wz-Net-LNSev	0.71 577	0.51 620	1.36 657	0.50 561	0.41 595	1.15 624	0.69 623	1.21 594	1.07 590	1.02 589	1.12 540	1.08 579	0.87 599	0.89 557	0.89 603	0.24 543	0.22 571	0.21 477	0.19 465	0.26 548	0.26 551

APVNet	0.71 577	0.37 565	0.89 598	0.56 617	0.45 618	1.18 630	0.68 618	1.41 650	0.85 469	0.81 466	1.15 558	1.04 566	0.81 582	1.10 609	1.17 639	0.26 563	0.28 619	0.32 612	0.31 620	0.29 567	0.30 585

Syn2CoEx	0.71 577	0.51 620	0.95 603	0.64 644	0.45 618	0.91 575	0.53 567	1.48 657	1.13 602	0.93 552	1.35 600	1.02 562	0.99 625	0.92 569	0.80 571	0.30 598	0.27 615	0.28 585	0.24 566	0.23 519	0.24 538

DANet	0.71 577	0.45 605	0.91 601	0.59 629	0.40 588	0.81 552	0.40 465	0.97 488	0.84 461	1.20 632	1.22 574	1.33 625	0.88 603	1.16 616	1.24 643	0.27 573	0.23 581	0.31 605	0.25 575	0.35 606	0.32 599
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 581	0.35 553	0.64 513	0.53 600	0.67 665	1.31 642	0.67 613	1.20 592	1.18 611	1.05 600	0.87 427	1.27 611	0.93 616	0.93 575	1.27 647	0.22 512	0.16 477	0.26 563	0.23 550	0.40 624	0.39 633

NCCL2	0.72 581	0.41 592	0.65 519	0.64 644	0.44 614	0.98 593	1.20 680	1.11 549	1.00 556	0.98 574	0.96 467	1.49 645	0.87 599	0.90 559	0.79 569	0.31 602	0.26 606	0.39 636	0.39 646	0.32 588	0.32 599

FAT-Stereo	0.73 583	0.33 542	0.75 569	0.49 547	0.37 567	0.71 511	0.59 590	1.36 642	1.30 637	1.03 597	1.40 610	1.59 655	1.15 641	0.87 548	0.86 584	0.28 584	0.28 619	0.28 585	0.23 550	0.28 563	0.38 630

DStereoRT	0.74 584	0.19 235	0.50 434	0.51 577	0.33 539	1.10 616	0.34 344	0.82 425	0.76 408	0.78 446	1.05 517	0.51 316	0.73 553	0.76 494	0.48 474	0.16 319	0.13 373	3.96 722	1.37 712	0.19 434	0.14 293

S-Stereo	0.74 584	0.35 553	0.96 605	0.56 617	0.45 618	0.82 560	0.60 593	1.24 614	1.60 667	0.96 564	1.41 612	1.12 590	0.94 617	0.80 516	1.04 628	0.26 563	0.31 638	0.28 585	0.25 575	0.32 588	0.47 657

LALA_ROB	0.74 584	0.43 596	0.69 540	0.54 607	0.40 588	1.01 596	0.95 664	1.21 594	1.07 590	1.22 634	1.12 540	1.56 652	0.79 577	1.04 598	0.86 584	0.33 623	0.22 571	0.35 621	0.30 612	0.35 606	0.31 595

w-ln-seven-2	0.76 587	0.43 596	2.32 681	0.52 590	0.38 577	0.90 574	0.65 607	1.11 549	1.12 601	1.19 627	1.28 588	1.09 582	0.99 625	1.07 602	0.87 590	0.20 468	0.19 540	0.23 514	0.22 533	0.26 548	0.22 522

PSMNet-RUCA	0.76 587	0.75 656	1.08 620	1.01 678	0.90 675	0.69 501	0.50 543	1.11 549	1.03 568	0.78 446	1.11 536	0.80 489	0.72 550	0.88 551	0.63 532	0.53 672	0.27 615	0.76 675	0.46 659	0.66 670	0.47 657

Wz-Net-MNSev	0.76 587	0.40 588	1.34 652	0.50 561	0.40 588	1.44 652	0.83 649	1.15 570	1.16 607	1.25 639	1.20 572	1.13 596	0.81 582	1.16 616	1.00 623	0.22 512	0.19 540	0.24 531	0.23 550	0.28 563	0.26 551

DGSMNet	0.76 587	0.55 633	1.29 646	0.58 625	0.62 660	0.94 581	0.70 628	1.26 620	1.11 597	0.83 487	1.24 581	1.00 553	0.71 546	1.03 596	0.81 574	0.34 629	0.29 624	0.41 643	0.40 648	0.57 663	0.55 670

RP	0.76 587	0.36 558	0.63 508	0.66 652	0.58 656	0.80 547	0.55 576	1.14 566	1.22 619	0.97 569	1.65 637	1.43 639	1.32 655	1.01 589	0.84 579	0.33 623	0.30 629	0.36 626	0.30 612	0.34 601	0.34 612

edge stereo	0.76 587	0.38 575	0.74 563	0.52 590	0.43 607	0.80 547	0.53 567	1.28 625	1.06 584	1.28 640	1.38 609	1.81 660	1.11 638	1.08 605	0.85 583	0.33 623	0.32 644	0.41 643	0.28 604	0.32 588	0.36 619

NCC-stereo	0.78 593	0.40 588	0.76 574	0.61 637	0.67 665	0.81 552	0.69 623	1.54 668	1.11 597	0.90 535	1.36 601	1.33 625	1.16 642	1.19 620	0.88 593	0.31 602	0.30 629	0.37 631	0.48 668	0.33 595	0.33 604

Nwc_Net	0.78 593	0.38 575	0.73 558	0.60 635	0.55 648	1.05 606	0.55 576	1.67 677	1.05 578	0.88 523	1.86 652	1.40 636	1.09 636	1.10 609	0.87 590	0.30 598	0.25 599	0.36 626	0.38 642	0.29 567	0.29 576

Abc-Net	0.78 593	0.40 588	0.76 574	0.61 637	0.67 665	0.81 552	0.69 623	1.54 668	1.11 597	0.90 535	1.36 601	1.33 625	1.16 642	1.19 620	0.88 593	0.31 602	0.30 629	0.37 631	0.48 668	0.33 595	0.33 604
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 596	0.59 638	0.71 549	0.65 649	0.65 663	0.92 580	0.58 587	1.29 626	1.05 578	1.07 607	1.45 623	1.47 643	1.03 630	1.21 626	0.88 593	0.32 614	0.30 629	0.48 657	0.40 648	0.37 617	0.37 624

stereogan	0.80 597	0.31 530	0.71 549	0.59 629	0.50 635	1.72 669	0.48 532	1.35 639	1.37 642	1.00 581	1.46 625	1.56 652	0.95 620	1.29 635	0.84 579	0.28 584	0.29 624	0.29 595	0.25 575	0.38 621	0.38 630

ADCRef	0.80 597	0.43 596	1.32 650	0.50 561	0.45 618	1.07 608	0.51 559	1.07 532	0.98 544	1.17 623	1.42 614	0.87 510	0.91 606	0.85 541	3.19 693	0.18 408	0.16 477	0.23 514	0.23 550	0.22 501	0.21 504

GANetREF_RVC	0.80 597	0.75 656	0.86 592	0.66 652	0.42 601	1.15 624	0.98 666	1.14 566	1.19 613	1.01 586	1.02 502	1.10 586	0.90 605	1.15 614	0.76 564	0.48 661	0.39 664	0.57 667	0.38 642	0.63 668	0.46 652
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	0.81 600	0.39 583	0.68 534	0.64 644	0.54 646	0.91 575	0.51 559	1.61 673	1.31 638	0.96 564	2.02 660	1.46 640	1.26 653	1.11 611	0.99 619	0.32 614	0.24 591	0.39 636	0.27 597	0.30 576	0.25 545

SQANet	0.82 601	0.74 655	0.67 529	1.13 682	0.98 683	1.11 617	0.47 524	1.07 532	0.83 456	0.91 540	1.05 517	1.03 564	0.74 556	1.01 589	0.64 535	0.61 675	0.24 591	1.03 685	0.35 637	1.18 688	0.58 671

Anonymous_2	0.82 601	0.44 601	0.63 508	0.40 345	0.43 607	0.80 547	0.52 562	0.72 373	0.77 417	0.71 405	0.60 284	0.87 510	0.76 563	0.75 490	0.58 514	0.52 668	0.54 682	0.54 665	4.82 724	0.56 661	0.40 636

ccnet	0.82 601	0.57 636	0.75 569	0.54 607	0.59 657	1.09 615	0.66 610	1.38 645	0.94 530	1.12 618	1.44 620	1.29 614	0.92 611	0.95 584	1.24 643	0.49 663	0.42 669	0.50 662	0.47 666	0.51 652	0.46 652

psmorigin	0.82 601	0.51 620	2.09 677	0.49 547	0.41 595	0.85 567	0.50 543	1.04 519	0.88 487	1.45 649	1.43 617	1.50 646	1.06 633	1.22 628	0.97 615	0.31 602	0.32 644	0.27 577	0.27 597	0.33 595	0.42 640

CC-Net-ROB	0.82 601	0.96 675	0.85 587	0.58 625	0.45 618	1.27 640	0.70 628	1.17 583	1.02 563	0.83 487	1.23 579	0.90 524	0.77 570	1.06 599	0.69 548	0.46 657	0.34 652	1.71 693	0.38 642	0.59 666	0.36 619

GCST	0.83 606	1.22 686	0.74 563	1.58 690	1.01 685	1.06 607	0.23 118	0.78 411	0.78 427	0.97 569	0.65 303	0.78 478	0.35 283	0.92 569	0.34 322	0.96 686	0.65 688	1.20 687	0.81 691	0.91 677	0.70 674

aanetorigin	0.83 606	0.56 634	1.87 674	0.49 547	0.38 577	0.56 417	0.66 610	0.70 358	1.00 556	2.42 690	2.02 660	1.31 617	1.18 645	0.93 575	1.13 638	0.20 468	0.18 521	0.20 435	0.19 465	0.27 559	0.30 585

CSAN	0.83 606	0.49 612	0.77 579	0.60 635	0.41 595	1.14 622	1.06 672	1.19 587	1.46 653	1.32 642	1.43 617	1.37 632	1.19 647	1.27 634	0.86 584	0.39 643	0.31 638	0.36 626	0.37 639	0.35 606	0.34 612

SDNR	0.86 609	0.37 565	1.47 663	0.40 345	0.38 577	3.38 702	0.33 326	0.90 459	0.98 544	0.99 576	2.09 663	0.59 368	0.71 546	1.29 635	0.70 551	0.51 666	0.56 684	0.36 626	0.26 590	0.43 635	0.46 652

RTSC	0.87 610	0.48 608	1.23 639	0.52 590	0.37 567	1.13 621	0.50 543	1.34 635	1.79 673	1.51 653	1.24 581	1.12 590	0.81 582	1.62 659	2.16 679	0.25 553	0.19 540	0.23 514	0.24 566	0.30 576	0.31 595

PWC_ROB	0.87 610	0.52 628	1.28 643	0.50 561	0.32 527	0.91 575	0.37 409	1.36 642	1.46 653	1.61 660	2.59 678	1.16 601	1.01 629	1.34 642	1.40 655	0.25 553	0.18 521	0.28 585	0.20 492	0.29 567	0.28 569

UDG	0.88 612	0.82 666	0.67 529	1.00 677	0.96 680	1.02 598	0.57 586	1.13 557	0.99 549	0.90 535	0.97 480	1.31 617	0.99 625	0.85 541	0.84 579	0.54 673	0.32 644	1.77 694	0.40 648	0.94 679	0.66 673

FBW_ROB	0.88 612	0.50 616	0.85 587	0.55 614	0.40 588	1.17 628	0.78 644	1.50 660	1.37 642	1.33 644	1.27 586	1.48 644	1.00 628	2.57 695	0.98 618	0.25 553	0.32 644	0.45 648	0.30 612	0.34 601	0.28 569

XQC	0.89 614	0.65 647	1.31 648	0.67 655	0.52 643	1.22 634	0.68 618	1.26 620	1.52 656	1.14 621	1.11 536	1.28 613	1.04 632	1.40 650	1.77 667	0.38 641	0.24 591	0.37 631	0.31 620	0.53 657	0.47 657

DeepPrunerF	0.89 614	0.52 628	3.43 693	0.68 658	0.81 672	0.72 519	0.72 636	1.22 602	1.99 679	0.93 552	1.01 493	0.87 510	0.86 596	1.08 605	0.95 612	0.34 629	0.28 619	0.43 645	0.39 646	0.30 576	0.32 599

PWCDC_ROB	0.89 614	0.49 612	0.80 583	0.74 665	0.40 588	1.03 601	0.39 453	1.33 633	2.35 690	1.02 589	3.77 696	0.81 492	0.92 611	1.20 622	0.90 605	0.34 629	0.22 571	0.24 531	0.20 492	0.34 601	0.29 576

PASM	0.90 617	0.64 646	1.69 668	0.69 660	0.69 668	0.78 538	0.84 652	1.03 516	1.26 631	1.19 627	1.15 558	1.31 617	0.98 624	1.24 630	1.03 625	0.52 668	0.56 684	0.59 670	0.66 683	0.56 661	0.54 669

Wz-Net-SNSev	0.91 618	0.73 654	2.13 678	0.56 617	0.45 618	0.95 584	1.13 677	1.34 635	1.24 622	1.02 589	1.30 595	1.46 640	0.86 596	1.81 670	1.50 657	0.25 553	0.23 581	0.25 544	0.26 590	0.32 588	0.29 576

MDST_ROB	0.91 618	0.27 490	0.85 587	0.63 643	0.41 595	2.53 685	0.71 634	1.60 671	1.13 602	2.83 697	1.73 643	0.97 543	0.69 529	1.61 658	0.73 559	0.25 553	0.22 571	0.32 612	0.28 604	0.25 541	0.24 538

PDISCO_ROB	0.91 618	0.48 608	1.06 616	0.99 675	0.97 681	1.67 667	0.63 602	1.64 675	1.59 664	1.06 604	1.18 567	1.31 617	0.79 577	1.55 653	0.97 615	0.49 663	0.22 571	0.45 648	0.40 648	0.45 640	0.37 624

SHD	0.93 621	0.50 616	1.18 633	0.59 629	0.46 626	0.97 589	0.48 532	1.70 679	2.15 681	1.58 657	1.37 604	1.42 637	1.19 647	1.31 638	1.60 660	0.31 602	0.26 606	0.32 612	0.33 631	0.40 624	0.42 640

G-Net	0.95 622	0.46 607	1.04 614	0.64 644	0.48 631	2.12 681	0.64 605	1.01 508	0.87 483	1.75 669	2.82 685	1.30 616	1.64 676	1.06 599	0.96 614	0.36 637	0.29 624	0.35 621	0.25 575	0.45 640	0.42 640

DStereoO	0.96 623	0.70 652	0.72 554	0.62 641	0.45 618	0.74 521	0.92 662	1.09 540	1.29 636	1.19 627	1.23 579	0.99 549	1.71 678	1.29 635	0.99 619	2.01 709	0.35 654	0.77 676	0.30 612	1.42 690	0.38 630

w-ln-seven	0.96 623	0.48 608	2.41 684	0.54 607	0.50 635	1.41 648	0.70 628	1.67 677	1.81 674	1.49 650	1.50 627	1.26 609	0.87 599	1.15 614	1.80 671	0.23 530	0.21 563	0.25 544	0.25 575	0.31 582	0.26 551

anonymity	0.97 625	0.89 670	1.05 615	0.92 673	1.03 686	0.97 589	0.81 648	1.29 626	0.91 512	1.07 607	0.98 482	1.00 553	0.95 620	1.02 594	0.92 608	0.96 686	0.95 708	0.90 682	0.91 698	0.92 678	0.94 685

SGM_RVC	0.97 625	0.28 504	0.41 295	0.39 301	0.22 208	1.55 658	0.73 638	1.51 663	1.25 628	2.25 686	1.92 654	2.58 682	1.56 670	2.02 680	1.19 641	0.27 573	0.27 615	0.27 577	0.25 575	0.25 541	0.25 545
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 627	0.42 594	1.88 675	0.53 600	0.41 595	1.59 661	1.26 686	2.21 690	1.43 648	1.10 615	1.11 536	1.46 640	1.95 687	1.34 642	1.26 645	0.34 629	0.25 599	0.25 544	0.21 515	0.46 643	0.37 624

z-mn7	1.00 628	0.50 616	1.70 670	0.53 600	0.36 560	1.75 670	0.71 634	1.22 602	2.28 685	0.96 564	2.54 674	1.42 637	0.95 620	2.19 687	1.54 658	0.22 512	0.19 540	0.21 477	0.20 492	0.27 559	0.25 545

Consistency-Raft	1.01 629	0.81 663	1.24 640	0.84 670	0.97 681	0.81 552	0.84 652	1.30 629	1.59 664	1.05 600	1.68 642	1.12 590	0.91 606	0.92 569	1.11 633	0.65 676	0.74 692	0.79 678	0.90 695	1.06 686	0.79 679

xxxx	1.01 629	0.22 369	0.43 331	0.36 204	0.21 175	0.82 560	0.36 392	1.32 631	0.88 487	0.71 405	0.94 454	0.97 543	0.63 491	0.64 407	10.58 716	0.20 468	0.16 477	0.18 358	0.17 406	0.19 434	0.19 459

test_xeample	1.01 629	0.21 328	0.42 316	0.35 175	0.21 175	0.71 511	0.39 453	1.23 607	0.86 474	0.81 466	1.04 513	0.69 426	0.61 478	0.69 451	10.93 717	0.19 442	0.15 445	0.18 358	0.17 406	0.18 398	0.17 404

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 632	0.57 636	1.51 665	0.67 655	0.50 635	2.57 686	1.66 702	1.20 592	1.43 648	1.38 646	1.57 634	1.33 625	0.92 611	1.64 662	0.88 593	0.37 640	0.39 664	0.46 651	0.60 680	0.41 630	0.40 636

ADCPNet	1.03 633	0.48 608	2.70 686	0.54 607	0.42 601	1.40 646	0.75 640	1.13 557	1.07 590	1.22 634	1.42 614	1.68 657	1.09 636	1.36 647	3.45 697	0.30 598	0.28 619	0.29 595	0.32 628	0.37 617	0.35 617

MSAF-DinoV2	1.04 634	0.38 575	1.32 650	0.54 607	0.29 469	0.89 572	0.72 636	1.52 666	1.24 622	1.05 600	1.41 612	2.98 685	1.49 665	2.74 696	2.83 691	0.22 512	0.14 413	0.20 435	0.22 533	0.32 588	0.32 599

otaku	1.04 634	0.93 672	0.88 594	1.33 688	1.05 688	1.66 665	0.70 628	1.40 649	1.18 611	1.08 611	1.32 598	1.33 625	0.91 606	1.23 629	0.76 564	0.72 679	0.46 679	1.24 688	0.50 673	1.40 689	0.75 675

SuperB	1.04 634	0.37 565	4.81 701	0.43 450	0.31 510	0.99 594	0.46 516	1.02 512	2.09 680	1.09 613	1.09 533	0.75 463	0.81 582	1.06 599	1.76 666	0.19 442	0.15 445	0.17 305	0.15 312	2.82 715	0.26 551

ADCL	1.04 634	0.38 575	1.35 653	0.50 561	0.39 583	1.61 662	0.89 657	1.29 626	1.39 645	1.29 641	1.50 627	1.24 607	1.24 650	1.37 648	4.87 705	0.21 485	0.19 540	0.25 544	0.25 575	0.29 567	0.27 562

test_sample9	1.05 638	0.36 558	0.72 554	0.38 269	0.30 488	0.71 511	0.43 500	1.06 528	0.88 487	0.92 548	0.86 419	0.85 499	0.69 529	1.20 622	1.36 651	0.41 648	8.41 724	0.40 639	0.41 653	0.36 612	0.33 604

DDUNet	1.06 639	2.56 713	0.68 534	1.21 684	1.26 691	1.03 601	0.69 623	1.11 549	0.94 530	0.96 564	1.22 574	1.27 611	0.82 586	0.93 575	0.72 558	0.84 683	0.38 660	1.99 697	0.60 680	1.10 687	0.85 681

ADCP+	1.06 639	0.35 553	1.51 665	0.49 547	0.51 639	1.45 653	0.55 576	1.25 618	1.03 568	1.16 622	1.15 558	1.10 586	1.07 635	1.56 655	6.75 712	0.19 442	0.16 477	0.23 514	0.21 515	0.28 563	0.21 504

Selective-IGEV-i16pb	1.07 641	0.24 429	9.45 708	0.41 383	0.32 527	1.76 671	0.59 590	1.00 498	1.54 659	0.66 373	1.20 572	0.98 547	0.57 451	0.78 507	0.62 528	0.27 573	0.17 497	0.18 358	0.20 492	0.21 477	0.23 529

SAMSARA	1.07 641	0.65 647	1.19 634	1.06 681	0.90 675	1.76 671	1.76 706	1.46 655	1.44 651	1.51 653	1.16 563	2.00 669	1.14 640	1.48 651	1.31 649	0.39 643	0.44 676	0.35 621	0.38 642	0.49 649	0.49 663

SANet	1.07 641	0.41 592	1.06 616	0.48 532	0.30 488	1.41 648	0.94 663	1.42 651	3.36 702	1.58 657	2.43 671	2.33 677	1.70 677	1.34 642	1.07 630	0.28 584	0.24 591	0.26 563	0.23 550	0.34 601	0.30 585

zh-mn7	1.08 644	0.65 647	4.00 697	0.52 590	0.38 577	1.16 627	0.62 600	1.15 570	1.77 672	1.74 668	2.31 664	1.17 602	0.91 606	2.10 682	1.77 667	0.24 543	0.21 563	0.22 492	0.22 533	0.25 541	0.28 569

zh-sn7	1.09 645	0.75 656	3.23 691	0.57 623	0.42 601	1.11 617	0.89 657	1.19 587	1.27 632	1.41 648	1.98 658	1.25 608	1.47 664	1.99 679	2.62 688	0.26 563	0.26 606	0.26 563	0.27 597	0.35 606	0.30 585

Ntro	1.09 645	0.97 678	0.91 601	1.44 689	1.19 690	1.69 668	0.80 647	1.35 639	1.25 628	1.00 581	1.29 592	1.31 617	0.97 623	1.26 632	0.84 579	0.84 683	0.43 674	1.36 689	0.50 673	1.56 691	0.78 677

MFN_U_SF_RVC	1.09 645	0.59 638	1.97 676	0.67 655	0.44 614	1.93 675	0.60 593	1.85 683	1.36 640	1.61 660	1.54 632	1.95 668	1.37 658	1.64 662	1.73 663	0.40 647	0.37 658	0.45 648	0.48 668	0.44 636	0.44 647

AANet	1.13 648	1.01 680	2.99 689	0.44 470	0.37 567	0.91 575	0.54 571	1.27 622	2.31 688	2.35 688	2.37 670	2.22 672	1.53 666	1.18 619	1.43 656	0.32 614	0.23 581	0.28 585	0.25 575	0.35 606	0.33 604

Wz-Net-TNSev	1.14 649	1.06 683	4.32 700	0.49 547	0.42 601	1.51 656	1.11 676	1.48 657	1.40 647	1.22 634	1.26 585	1.58 654	1.43 662	1.76 668	1.70 662	0.32 614	0.31 638	0.26 563	0.30 612	0.41 630	0.41 639

ADCMid	1.14 649	0.52 628	2.23 680	0.53 600	0.43 607	1.07 608	0.75 640	1.23 607	1.05 578	2.15 682	1.44 620	1.50 646	1.43 662	1.56 655	5.01 706	0.26 563	0.24 591	0.29 595	0.31 620	0.37 617	0.33 604

MFMNet_re	1.14 649	0.97 678	1.19 634	0.99 675	0.95 679	1.25 638	1.22 683	1.39 646	1.55 660	1.69 667	1.67 641	1.21 604	1.53 666	1.12 612	0.99 619	0.87 685	0.75 696	0.79 678	0.75 687	0.90 676	0.94 685

WCMA_ROB	1.14 649	0.36 558	0.76 574	0.49 547	0.44 614	1.23 636	0.67 613	1.11 549	1.23 620	2.84 698	3.95 702	3.28 692	1.83 683	1.25 631	0.99 619	0.44 653	0.34 652	0.34 619	0.37 639	0.41 630	0.40 636

AnyNet_C32	1.16 653	0.62 644	2.40 683	0.57 623	0.55 648	1.41 648	1.34 692	1.18 586	1.24 622	1.49 650	1.42 614	1.39 634	1.20 649	1.55 653	4.82 704	0.29 591	0.28 619	0.29 595	0.34 634	0.38 621	0.42 640

222	1.18 654	0.22 369	0.44 343	0.37 230	0.22 208	0.79 541	0.37 409	1.31 630	0.89 502	0.92 548	1.08 530	0.72 444	0.71 546	0.66 423	13.89 720	0.20 468	0.15 445	0.17 305	0.16 350	0.18 398	0.19 459

WZ-Net	1.19 655	0.59 638	4.07 698	0.62 641	0.51 639	1.34 643	1.31 691	1.32 631	1.74 671	1.53 656	1.65 637	1.74 659	1.28 654	2.25 689	2.01 676	0.27 573	0.21 563	0.23 514	0.25 575	0.40 624	0.39 633

MSMD_ROB	1.21 656	0.49 612	0.62 498	0.59 629	0.50 635	1.62 664	0.67 613	1.23 607	1.24 622	2.45 691	3.77 696	3.09 689	2.98 703	1.32 639	0.81 574	0.45 655	0.41 667	0.49 660	0.51 675	0.47 646	0.44 647

pmcnn	1.23 657	0.29 516	0.96 605	0.40 345	0.23 263	0.95 584	0.69 623	1.16 578	1.28 634	1.67 666	2.33 666	11.15 720	0.86 596	0.93 575	0.88 593	0.15 259	0.12 300	0.12 51	0.10 84	0.15 270	0.15 327

NVStereoNet_ROB	1.24 658	0.90 671	1.13 625	0.86 671	0.88 674	1.11 617	0.99 668	1.42 651	1.53 657	1.59 659	2.48 672	2.24 674	1.53 666	1.96 678	1.30 648	0.76 681	0.70 689	0.78 677	1.00 701	0.71 673	0.88 683
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	1.25 659	0.36 558	0.72 554	0.38 269	0.30 488	0.71 511	0.43 500	1.13 557	0.75 399	1.50 652	0.95 463	3.29 693	1.59 672	1.20 622	1.36 651	0.41 648	8.41 724	0.40 639	0.41 653	0.36 612	0.33 604

SPS-STEREO	1.25 659	0.93 672	1.06 616	1.04 679	1.03 686	1.41 648	0.91 661	1.51 663	1.19 613	2.09 680	1.83 649	1.94 667	1.39 659	1.62 659	1.39 654	0.97 688	0.94 707	0.90 682	0.89 694	0.96 681	0.96 688
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 661	0.67 650	1.28 643	0.74 665	0.62 660	1.50 655	0.84 652	1.99 686	2.96 697	2.18 683	2.36 669	1.85 664	1.95 687	1.92 675	1.94 674	0.39 643	0.36 657	0.49 660	0.37 639	0.51 652	0.64 672

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 662	0.87 669	1.76 672	0.86 671	0.56 651	4.29 707	1.79 707	1.50 660	1.98 678	1.61 660	1.85 651	1.84 662	1.41 660	1.89 673	1.36 651	0.48 661	0.40 666	0.56 666	0.57 678	0.69 671	0.48 660

MeshStereo	1.34 662	0.43 596	0.54 467	0.44 470	0.34 548	1.66 665	0.60 593	1.94 684	1.37 642	4.47 711	3.25 687	4.71 702	1.94 686	1.92 675	1.17 639	0.35 633	0.35 654	0.37 631	0.31 620	0.32 588	0.32 599
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	1.35 664	1.49 694	1.19 634	1.88 698	1.45 692	1.48 654	1.07 674	1.61 673	1.55 660	1.20 632	1.59 635	1.54 650	1.13 639	1.34 642	0.97 615	1.36 701	0.70 689	1.82 695	0.79 690	1.71 694	1.07 694

ACVNet-4b	1.35 664	1.31 689	1.10 621	1.90 699	1.59 694	1.92 674	0.77 642	1.52 666	1.62 668	1.05 600	1.60 636	2.11 671	0.94 617	1.64 662	0.77 568	1.30 698	0.35 654	2.03 701	0.67 684	1.88 702	0.84 680

SGM+DAISY	1.35 664	0.94 674	1.25 641	0.96 674	1.00 684	1.52 657	1.02 671	1.34 635	1.21 617	2.64 693	2.65 680	2.44 679	1.56 670	1.64 662	1.26 645	0.97 688	0.95 708	0.90 682	0.90 695	0.94 679	0.96 688

FCDSN-DC	1.39 667	0.56 634	0.65 519	0.74 665	0.59 657	1.38 645	0.63 602	1.35 639	1.39 645	3.26 705	4.50 708	4.61 700	2.63 698	1.58 657	1.03 625	0.46 657	0.42 669	0.48 657	0.47 666	0.50 651	0.50 665
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 668	0.20 284	0.48 407	0.44 470	0.25 330	0.29 141	0.31 283	0.65 302	0.68 357	0.97 569	0.86 419	0.67 420	0.62 485	0.64 407	20.63 725	0.16 319	0.11 228	0.19 402	0.15 312	0.19 434	0.12 195

ACVNet_1	1.46 669	1.33 690	1.12 624	1.91 700	1.62 695	1.83 673	0.98 666	2.00 687	1.85 676	1.39 647	1.53 631	2.32 676	1.53 666	1.34 642	1.11 633	1.30 698	0.50 681	2.06 703	0.58 679	1.93 704	0.95 687

EDNetEfficient	1.46 669	0.80 662	6.12 703	0.47 524	0.39 583	0.69 501	0.83 649	0.90 459	2.77 696	3.50 707	1.96 657	1.66 656	2.03 689	1.26 632	4.18 702	0.21 485	0.18 521	0.21 477	0.20 492	0.41 630	0.39 633

ADCS	1.51 671	0.61 641	3.42 692	0.59 629	0.51 639	1.27 640	1.08 675	1.59 670	1.81 674	1.91 676	1.66 639	1.51 649	1.42 661	1.94 677	8.60 714	0.33 623	0.32 644	0.33 617	0.36 638	0.44 636	0.42 640

AnyNet_C01	1.56 672	1.05 681	7.45 705	0.64 644	0.54 646	1.99 676	1.38 694	1.43 653	1.36 640	1.63 663	1.92 654	1.84 662	1.33 657	2.40 691	4.03 699	0.33 623	0.32 644	0.32 612	0.34 634	0.44 636	0.45 651

FC-DCNN	1.59 673	0.51 620	0.66 525	0.61 637	0.49 633	1.56 659	0.70 628	1.66 676	1.53 657	4.64 712	4.62 709	5.85 709	3.34 707	1.84 672	1.11 633	0.46 657	0.42 669	0.47 652	0.46 659	0.48 647	0.46 652

DispFullNet	1.60 674	2.63 714	2.75 687	2.56 709	1.79 702	1.24 637	0.47 524	1.37 644	1.45 652	1.87 672	1.50 627	1.55 651	2.46 693	2.04 681	1.04 628	0.59 674	0.18 521	2.32 706	0.68 685	2.29 708	1.14 696

ELAS_RVC	1.60 674	0.61 641	1.01 612	0.70 661	0.56 651	2.00 677	1.89 709	1.96 685	2.65 693	3.33 706	3.26 688	3.03 686	3.41 708	2.49 693	2.09 678	0.52 668	0.45 677	0.50 662	0.48 668	0.54 659	0.52 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 676	0.61 641	0.95 603	0.68 658	0.55 648	3.01 700	1.55 700	2.39 692	2.33 689	3.64 708	3.89 700	2.75 683	2.90 702	2.15 685	2.27 685	0.52 668	0.45 677	0.50 662	0.48 668	0.54 659	0.52 667
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 677	0.51 620	0.65 519	0.61 637	0.49 633	1.61 662	0.70 628	1.75 682	1.56 663	4.74 715	4.91 711	6.46 713	3.31 705	1.91 674	1.11 633	0.46 657	0.42 669	0.47 652	0.46 659	0.48 647	0.46 652

ACVNet_2	1.65 677	1.27 688	1.41 660	1.75 694	1.62 695	2.22 682	1.20 680	2.30 691	2.62 692	1.78 670	2.56 675	3.03 686	1.61 673	1.54 652	1.12 637	1.06 691	0.58 686	1.82 695	0.70 686	1.82 698	0.96 688

DStereoSA	1.73 679	0.63 645	1.57 667	0.80 669	0.79 671	1.26 639	1.30 687	1.34 635	1.43 648	1.24 637	7.52 718	0.92 531	7.68 715	1.65 666	2.29 686	0.41 648	0.29 624	0.63 671	0.60 680	1.04 684	1.18 701

IMH-64-1	1.86 680	1.62 699	1.16 628	2.20 703	1.89 704	2.33 683	1.30 687	2.89 696	2.29 686	1.66 664	2.80 683	2.49 680	1.61 673	2.10 682	1.78 669	1.60 702	0.74 692	2.43 707	1.02 702	2.12 705	1.17 699

IMH-64	1.86 680	1.62 699	1.16 628	2.20 703	1.89 704	2.33 683	1.30 687	2.89 696	2.29 686	1.66 664	2.80 683	2.49 680	1.61 673	2.10 682	1.78 669	1.60 702	0.74 692	2.43 707	1.02 702	2.12 705	1.17 699

DStereoFS	1.87 682	0.85 668	1.03 613	0.75 668	0.62 660	2.04 679	0.65 607	1.74 681	1.55 660	1.52 655	1.90 653	2.36 678	12.92 720	3.85 706	1.74 664	0.44 653	0.31 638	0.82 680	0.46 659	0.84 675	1.10 695

WAO-7	1.90 683	1.20 685	1.35 653	1.27 686	1.06 689	2.84 693	1.56 701	3.23 701	3.06 700	2.23 685	3.33 692	3.17 690	2.28 692	3.12 697	2.21 680	1.02 690	0.91 703	1.06 686	1.03 704	1.04 684	0.97 691

PWCK	1.92 684	1.66 702	3.12 690	1.65 691	0.91 677	2.84 693	2.26 713	2.10 688	2.41 691	2.36 689	2.31 664	2.22 672	1.82 681	3.43 700	2.03 677	1.61 704	0.71 691	1.51 690	0.82 692	1.69 693	0.91 684

MonStereo1	1.98 685	1.48 693	1.43 662	1.81 697	1.69 700	2.88 696	0.78 644	2.47 693	3.47 703	2.20 684	4.36 707	3.39 695	2.50 695	2.18 686	1.58 659	1.19 693	0.54 682	1.65 692	0.87 693	1.78 696	1.29 705

Dean	1.98 685	1.36 691	1.36 657	2.12 702	1.81 703	2.74 688	1.36 693	3.37 705	3.80 707	2.08 679	3.32 691	3.21 691	1.82 681	1.71 667	1.67 661	1.27 695	0.77 698	1.99 697	0.90 695	1.86 699	1.03 693

RTS	1.98 685	0.96 675	11.36 712	0.65 649	0.57 654	2.77 691	1.40 695	1.39 646	2.26 683	1.89 673	2.56 675	1.32 622	1.25 651	5.20 710	4.05 700	0.31 602	0.22 571	0.29 595	0.29 610	0.40 624	0.37 624

RTSA	1.98 685	0.96 675	11.36 712	0.65 649	0.57 654	2.77 691	1.40 695	1.39 646	2.26 683	1.89 673	2.56 675	1.32 622	1.25 651	5.20 710	4.05 700	0.31 602	0.22 571	0.29 595	0.29 610	0.40 624	0.37 624

WAO-6	2.04 689	1.50 695	1.16 628	1.70 692	1.67 699	2.69 687	1.44 698	3.06 698	3.63 706	1.98 677	3.27 689	3.54 698	2.07 690	2.36 690	2.22 682	1.31 700	0.91 703	2.04 702	1.22 711	1.73 695	1.27 704

IMH	2.04 689	1.62 699	1.20 637	2.20 703	1.89 704	2.91 699	1.30 687	3.11 699	3.03 698	1.81 671	3.35 693	3.03 686	1.90 684	2.48 692	1.80 671	1.66 705	0.77 698	2.45 709	1.04 705	2.15 707	1.19 703

LVE	2.12 691	1.44 692	1.36 657	1.99 701	1.78 701	2.75 689	1.79 707	2.82 695	3.95 708	1.90 675	4.33 706	3.52 697	1.81 680	2.24 688	1.74 664	1.74 706	0.87 701	2.06 703	1.13 707	1.91 703	1.35 706

MADNet+	2.23 692	2.43 710	10.85 711	1.22 685	0.91 677	2.76 690	1.40 695	2.12 689	1.67 670	1.32 642	1.74 645	1.86 665	1.74 679	6.25 712	4.41 703	0.65 676	0.64 687	0.58 669	0.54 677	0.80 674	0.76 676

KSHMR	2.57 693	1.93 705	1.69 668	2.63 711	2.42 711	2.86 695	2.07 710	3.27 703	6.50 712	2.49 692	3.36 694	3.41 696	1.92 685	2.49 693	1.94 674	2.13 712	1.40 715	2.79 717	1.50 715	2.73 713	1.77 709

notaker	2.76 694	2.29 709	1.80 673	2.96 713	2.58 715	2.90 698	1.75 705	3.24 702	3.05 699	2.78 696	4.24 705	6.15 712	2.51 696	3.34 699	2.75 690	2.31 714	1.18 711	3.00 718	1.65 716	2.84 716	1.97 711

JetBlue	2.78 695	1.26 687	7.04 704	1.16 683	1.48 693	8.00 715	6.02 720	2.60 694	1.92 677	2.12 681	2.64 679	3.34 694	3.05 704	6.49 713	3.39 695	0.78 682	0.76 697	0.75 674	0.76 688	0.97 683	1.18 701

WAO-8	2.92 696	1.55 697	1.35 653	1.79 695	1.63 697	5.23 709	1.22 683	4.58 712	12.56 719	2.84 698	4.07 704	4.83 703	2.72 700	3.49 701	2.25 683	1.27 695	0.91 703	1.99 697	1.15 709	1.86 699	1.15 697

Venus	2.92 696	1.55 697	1.35 653	1.79 695	1.63 697	5.23 709	1.22 683	4.58 712	12.56 719	2.84 698	4.06 703	4.83 703	2.72 700	3.49 701	2.25 683	1.27 695	0.91 703	1.99 697	1.15 709	1.86 699	1.15 697

ktn	2.98 698	2.25 708	1.73 671	2.84 712	2.53 714	3.76 706	2.15 711	3.70 707	5.47 711	2.75 695	5.17 715	5.94 710	2.48 694	3.23 698	2.46 687	2.34 716	1.44 716	2.78 716	2.03 718	2.45 711	2.01 713

TorneroNet-64	3.44 699	1.86 703	1.42 661	2.58 710	2.28 709	6.87 712	1.68 703	4.70 714	12.03 716	2.31 687	5.59 716	8.25 716	2.55 697	3.97 707	2.73 689	1.81 707	0.74 692	2.57 711	1.07 706	2.35 709	1.44 707

UNDER WATER	3.46 700	2.07 707	3.64 695	3.09 714	2.48 712	3.75 705	2.42 715	3.31 704	13.77 721	2.90 702	2.95 686	5.84 708	3.69 709	3.69 703	3.48 698	2.07 711	1.11 710	2.70 715	1.40 713	2.84 716	1.98 712

light-stereo	3.53 701	1.05 681	10.69 710	9.45 722	6.82 719	2.10 680	0.64 605	3.71 708	2.70 695	4.77 716	4.98 712	6.83 714	1.32 655	6.71 714	1.35 650	1.20 694	1.29 714	0.66 672	0.77 689	1.79 697	1.85 710

UNDER WATER-64	3.53 701	2.01 706	3.94 696	3.22 716	2.49 713	5.41 711	2.60 716	3.43 706	12.41 718	3.03 703	2.68 681	6.07 711	4.04 710	3.79 705	3.33 694	2.02 710	1.24 713	2.63 712	1.46 714	2.78 714	2.08 714

MultiAttention	3.58 703	0.24 429	0.62 498	0.54 607	0.34 548	22.90 725	2.72 717	1.60 671	1.13 602	0.80 453	1.81 648	1.14 599	0.43 362	35.29 737	0.61 525	0.17 373	0.12 300	0.23 514	0.23 550	0.34 601	0.29 576

DPSimNet_ROB	3.58 703	2.45 711	8.57 706	2.53 707	2.37 710	2.88 696	3.77 719	3.14 700	3.23 701	4.71 714	3.86 699	4.68 701	4.87 713	4.07 708	5.62 707	2.33 715	2.33 718	2.47 710	2.52 719	2.51 712	2.64 716

MADNet++	4.03 705	2.70 715	3.44 694	3.72 718	3.44 718	4.44 708	3.52 718	3.95 710	3.61 705	4.46 710	4.98 712	4.10 699	4.58 712	7.00 716	5.89 708	3.74 718	3.67 722	3.27 720	2.71 721	3.70 720	3.66 719

SGM-ForestM	4.04 706	0.32 534	0.46 373	0.43 450	0.27 413	7.50 714	1.45 699	3.84 709	4.24 709	8.19 720	6.76 717	19.00 730	9.08 716	10.74 721	6.62 711	0.31 602	0.33 650	0.32 612	0.32 628	0.29 567	0.29 576

MANE	4.13 707	0.51 620	0.64 513	0.66 652	0.56 651	6.89 713	0.99 668	7.55 717	12.04 717	6.68 719	8.57 720	10.69 719	9.45 717	7.59 718	6.39 710	0.49 663	0.43 674	0.48 657	0.98 699	0.49 649	0.48 660

xyz-stereo	4.23 708	0.17 147	61.76 746	0.34 129	0.16 25	12.16 719	0.37 409	0.58 244	0.68 357	1.01 586	3.36 694	0.77 476	0.82 586	1.21 626	0.40 403	0.12 61	0.10 96	0.16 257	0.11 149	0.13 151	0.10 62

LE_ROB	4.42 709	0.24 429	2.75 687	0.42 429	0.23 263	1.57 660	0.90 660	1.71 680	17.88 730	16.56 732	4.88 710	5.17 707	18.85 732	1.63 661	14.62 721	0.17 373	0.14 413	0.16 257	0.16 350	0.19 434	0.17 404

TorneroNet	4.53 710	1.89 704	1.48 664	2.55 708	2.27 708	13.78 722	1.69 704	4.84 716	23.73 736	2.89 701	7.70 719	7.06 715	2.69 699	4.26 709	3.42 696	1.84 708	0.77 698	2.68 713	1.13 707	2.42 710	1.47 708

LSM	4.74 711	0.77 660	10.16 709	0.70 661	56.56 741	1.02 598	1.00 670	1.24 614	1.62 668	2.04 678	2.34 667	1.33 625	1.17 644	1.38 649	1.09 632	0.33 623	0.49 680	0.39 636	0.46 659	0.51 652	10.09 723

JetRed	5.27 712	5.84 717	12.81 715	2.36 706	2.83 716	12.23 720	10.50 723	4.46 711	3.60 704	3.86 709	3.83 698	4.85 705	4.18 711	6.78 715	11.96 718	2.17 713	2.96 721	2.18 705	1.97 717	3.38 719	2.68 717

tt	6.20 713	0.20 284	5.89 702	3.55 717	2.07 707	11.26 718	19.21 725	11.74 721	5.46 710	2.69 694	2.04 662	4.87 706	6.25 714	3.70 704	7.09 713	8.32 725	11.17 733	4.93 723	5.41 726	5.74 721	2.37 715

coex-ft	6.43 714	1.51 696	87.33 747	0.49 547	0.38 577	1.34 643	1.21 682	1.16 578	8.09 714	12.12 722	2.79 682	2.77 684	3.31 705	1.16 616	3.15 692	0.24 543	0.23 581	0.27 577	0.24 566	0.45 640	0.37 624

HanzoNet	6.76 715	2.45 711	4.22 699	3.19 715	2.94 717	3.62 704	2.28 714	4.79 715	7.20 713	14.00 728	13.19 727	17.49 726	22.30 733	13.25 722	6.19 709	4.20 719	1.93 717	3.10 719	2.56 720	3.35 718	2.88 718

TCMNet-wrong-test	8.97 716	10.42 721	8.74 707	19.56 724	17.61 724	12.53 721	9.01 722	13.59 723	2.18 682	4.64 712	5.11 714	14.63 722	11.09 719	7.19 717	9.73 715	5.56 724	0.89 702	3.77 721	3.11 722	10.34 725	9.80 722

EDNetEfficientorigin	9.93 717	1.15 684	175.16 748	0.48 532	0.36 560	1.04 605	0.68 618	1.24 614	2.69 694	3.17 704	2.50 673	2.30 675	2.07 690	1.76 668	2.21 680	0.20 468	0.18 521	0.24 531	0.19 465	0.51 652	0.50 665

DGTPSM_ROB	12.07 718	8.00 718	20.99 719	8.93 720	16.78 722	10.67 716	30.87 729	9.01 719	15.16 723	6.50 717	15.41 731	9.04 717	14.85 722	9.25 719	21.67 727	4.57 720	8.57 726	5.08 724	9.28 727	5.90 722	10.95 724

DPSMNet_ROB	12.08 719	8.00 718	21.00 720	8.97 721	16.79 723	10.67 716	30.89 730	9.02 720	15.17 724	6.51 718	15.41 731	9.04 717	14.85 722	9.27 720	21.67 727	4.58 721	8.57 726	5.09 726	9.29 730	5.90 722	10.95 724

USTest	12.99 720	14.18 722	20.00 718	16.24 723	14.97 721	20.80 724	31.95 731	16.20 726	10.91 715	8.79 721	9.48 721	13.94 721	10.50 718	16.11 723	21.44 726	3.17 717	4.82 723	5.08 724	5.36 725	8.81 724	7.13 721

BEATNet-Init1	15.13 721	0.82 666	50.86 745	0.72 664	0.53 644	38.10 737	7.03 721	11.83 722	14.25 722	29.78 743	30.17 743	48.21 746	22.64 734	26.78 734	18.11 724	0.42 652	0.38 660	0.47 652	0.46 659	0.51 652	0.48 660

Selective-IGEV-i1pa	15.35 722	22.27 731	18.31 717	1.71 693	0.87 673	28.61 736	12.26 724	25.48 737	20.48 734	19.78 733	22.75 733	28.20 735	22.64 734	29.07 735	17.31 723	12.88 731	2.88 719	6.84 727	0.99 700	1.67 692	12.03 731

iinet-test	16.76 723	17.57 723	22.97 722	19.69 725	18.39 725	24.48 726	34.18 732	20.02 727	15.35 725	12.55 723	12.85 722	18.13 728	15.39 725	19.59 724	24.25 729	8.86 727	8.72 728	8.95 729	9.28 727	12.74 726	11.26 727

IINet	16.76 723	17.57 723	22.97 722	19.69 725	18.39 725	24.48 726	34.18 732	20.02 727	15.35 725	12.55 723	12.85 722	18.13 728	15.39 725	19.59 724	24.25 729	8.86 727	8.72 728	8.95 729	9.28 727	12.74 726	11.26 727

DPSM_ROB	17.78 725	18.63 726	24.31 728	20.90 728	19.47 727	25.97 729	36.21 735	21.23 734	16.24 728	13.38 726	14.06 729	19.18 731	16.30 727	20.78 727	25.67 732	9.38 729	9.23 731	9.49 731	9.82 731	13.51 729	11.91 729

DPSM	17.78 725	18.63 726	24.31 728	20.90 728	19.47 727	25.97 729	36.21 735	21.23 734	16.24 728	13.38 726	14.06 729	19.18 731	16.30 727	20.78 727	25.67 732	9.38 729	9.23 731	9.49 731	9.82 731	13.51 729	11.91 729

DLNR-FE	20.05 727	36.38 735	38.08 732	170.06 748	60.08 742	0.23 46	0.20 47	14.13 725	0.36 164	0.44 251	0.66 310	0.43 267	0.21 84	0.63 392	0.28 243	5.38 722	0.10 96	0.15 218	0.11 149	73.09 747	0.11 134

DLNR_Zeroshot_test	20.09 728	36.28 734	38.04 731	169.85 747	61.80 743	0.23 46	0.20 47	13.88 724	0.37 181	0.44 251	0.66 310	0.43 267	0.21 84	0.62 379	0.28 243	5.46 723	0.10 96	0.15 218	0.11 149	72.60 746	0.11 134

LRCNet_RVC	21.24 729	31.15 733	21.41 721	28.98 731	23.82 730	3.13 701	0.60 593	20.96 733	1.59 664	25.58 734	28.15 739	21.99 733	14.79 721	21.94 733	16.41 722	28.89 744	14.87 734	33.53 741	31.28 741	29.51 742	26.16 739

HaxPig	31.96 730	37.24 736	34.27 730	24.37 730	24.88 731	18.26 723	19.86 726	20.64 732	28.52 737	35.97 744	38.75 744	25.57 734	28.72 737	33.88 736	34.39 737	35.94 745	38.87 746	37.80 742	40.48 744	39.68 743	41.15 744

Anonymous_1	33.25 731	18.26 725	23.92 724	20.54 727	21.28 729	25.59 728	35.94 734	22.01 736	15.57 727	13.33 725	13.49 728	18.08 727	15.29 724	20.36 726	24.60 731	16.28 735	8.84 730	66.59 745	118.00 747	155.73 750	11.23 726

fast-reg	35.48 732	37.51 742	48.70 740	42.44 740	40.46 740	52.73 745	73.11 743	42.56 740	32.38 738	26.19 735	27.27 734	36.81 738	30.62 738	41.02 740	51.32 740	18.30 736	18.53 739	19.10 733	19.67 734	27.14 731	23.66 732

RAFT-FEzeroshot	35.73 733	37.45 738	48.67 738	42.23 736	39.22 736	52.25 739	73.13 745	42.62 743	32.59 740	26.71 737	27.70 735	38.57 740	32.57 739	41.68 744	51.67 745	18.75 738	18.58 742	19.15 735	19.78 736	27.21 735	23.98 735

RAFT-FE	35.73 733	37.45 738	48.67 738	42.23 736	39.22 736	52.25 739	73.13 745	42.62 743	32.59 740	26.71 737	27.70 735	38.57 740	32.57 739	41.68 744	51.67 745	18.75 738	18.58 742	19.15 735	19.78 736	27.21 735	23.98 735

CasAABBNet	35.74 735	37.43 737	48.72 741	42.22 735	39.20 734	52.24 738	73.12 744	42.61 742	32.62 743	26.78 740	27.95 737	38.58 742	32.60 741	41.67 742	51.65 744	18.74 737	18.57 741	19.15 735	19.77 735	27.20 733	23.98 735

Hybrid-DGEV	35.78 736	37.50 741	48.96 744	42.25 738	39.20 734	52.33 743	73.10 742	42.63 745	32.52 739	26.62 736	28.31 742	38.50 739	32.87 742	41.67 742	51.55 741	18.77 741	18.56 740	19.18 739	19.83 739	27.20 733	23.97 734

FlowAnything	35.81 737	37.53 743	48.80 742	42.20 734	39.22 736	52.25 739	73.16 747	42.56 740	32.89 745	26.76 739	28.30 740	38.69 744	33.09 744	41.63 741	51.62 743	18.76 740	18.59 745	19.21 740	19.92 740	27.16 732	23.91 733

Selective-RAFT-Error	35.84 738	37.49 740	48.83 743	42.26 739	39.24 739	52.30 742	73.09 741	42.66 746	32.61 742	26.80 741	28.30 740	38.84 745	33.51 745	41.68 744	51.59 742	18.82 742	18.58 742	19.17 738	19.80 738	27.28 737	24.05 738

xxxxx1	36.64 739	19.51 728	24.21 725	61.66 742	64.63 744	27.28 732	40.10 737	20.25 729	18.63 731	14.07 729	12.97 724	17.26 723	17.36 729	21.70 730	27.93 734	13.18 732	18.50 736	111.26 748	133.37 748	29.24 739	39.73 741

tt_ll	36.64 739	19.51 728	24.21 725	61.66 742	64.63 744	27.28 732	40.10 737	20.25 729	18.63 731	14.07 729	12.97 724	17.26 723	17.36 729	21.70 730	27.93 734	13.18 732	18.50 736	111.26 748	133.37 748	29.24 739	39.73 741

ff	36.64 739	19.51 728	24.21 725	61.66 742	64.63 744	27.28 732	40.10 737	20.25 729	18.63 731	14.07 729	12.97 724	17.26 723	17.36 729	21.70 730	27.93 734	13.18 732	18.50 736	111.26 748	133.37 748	29.24 739	39.73 741

MEDIAN_ROB	37.38 742	40.85 746	40.60 734	32.31 732	31.85 732	27.20 731	24.55 727	29.10 738	33.19 746	42.09 748	41.76 746	33.35 736	34.39 746	39.78 739	37.07 738	43.64 747	44.10 748	44.12 744	43.40 746	41.51 745	42.76 746

AVERAGE_ROB	37.58 743	40.13 745	40.15 733	34.81 733	33.82 733	28.55 735	25.10 728	32.02 739	34.06 747	41.28 747	40.66 745	34.46 737	34.81 747	39.18 738	37.57 739	42.78 746	43.44 747	43.82 743	43.03 745	40.47 744	41.51 745

LSM0	38.95 744	37.60 744	48.58 737	43.57 741	91.06 747	52.57 744	72.57 740	43.17 747	32.63 744	26.97 742	27.97 738	38.65 743	32.94 743	41.86 747	51.78 747	18.89 743	18.41 735	19.13 734	19.63 733	27.29 738	33.77 740

PML	40.80 745	29.24 732	11.87 714	7.20 719	14.47 720	92.13 748	213.69 751	7.63 718	23.35 735	74.72 750	190.14 751	50.17 747	26.15 736	21.39 729	12.70 719	8.76 726	2.92 720	8.45 728	3.25 723	13.26 728	4.42 720

RSGM-EC	74.81 746	63.03 747	41.60 735	97.74 745	92.11 748	74.93 746	114.81 748	53.77 748	38.96 748	39.88 745	48.98 747	90.73 748	64.81 748	139.63 748	128.53 749	93.27 748	53.96 749	95.12 746	38.31 742	81.45 748	44.63 747

acva	74.81 746	63.03 747	41.60 735	97.74 745	92.11 748	74.93 746	114.81 748	53.77 748	38.96 748	39.88 745	48.98 747	90.73 748	64.81 748	139.63 748	128.53 749	93.27 748	53.96 749	95.12 746	38.31 742	81.45 748	44.63 747

Selective-IGEV-i16pa	78.59 748	120.99 749	16.46 716	1.04 679	0.66 664	181.07 750	2.17 712	153.90 751	139.75 751	56.45 749	153.05 749	107.32 750	157.92 751	200.46 751	96.57 748	94.09 750	1.23 712	2.69 714	0.31 620	0.96 681	84.68 749

test_example2	176.61 749	205.14 750	198.86 749	188.60 749	190.98 750	152.67 749	170.61 750	94.86 750	123.55 750	178.88 751	179.48 750	158.94 751	141.34 750	192.61 750	198.96 751	203.76 751	236.37 751	164.13 751	173.55 751	218.58 751	160.41 750

GS-Stereo							0.30 255	0.42 122	0.27 67	0.30 145	0.28 106	0.23 71	0.21 84	0.32 70	0.22 82	0.16 319	0.09 27	0.12 51	0.10 84	0.14 203	0.12 195

FSD					0.46 626	0.48 362	0.52 562	0.53 217	0.48 263	0.48 272	0.48 223	0.49 304	0.48 396	0.51 258	0.49 477	0.45 655	0.42 669	0.47 652	0.46 659	0.46 643

ccccc		429.19 751		507.10 750	501.20 751	356.95 751		380.82 752		334.51 752		372.86 752		499.17 752		561.44 752	431.22 752	334.28 752	290.86 752	540.88 752

ASD4		8.86 720

Low-res two-view benchmark