Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.16 1	0.13 4	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.17 13	0.18 12	0.26 14	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 47	0.17 22	0.22 1	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 4	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 4	0.20 47	0.25 7	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 53	0.20 71	0.23 2	0.20 30	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.28 7	0.15 5	0.14 2	0.19 28	0.26 14	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 123	0.19 56	0.26 8	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.29 12	0.15 5	0.15 4	0.18 12	0.25 7	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 143	0.21 83	0.25 4	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 77	0.20 143	0.16 9	0.22 90	0.20 1	0.22 24	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 81	0.10 14	0.09 27	0.14 165	0.13 235	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 4	0.25 30	0.31 49	0.16 24	0.24 59	0.17 3	0.25 7	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 53	0.14 2	0.32 68	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.16 24	0.23 46	0.20 47	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 56	0.26 8	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.15 4	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.15 2	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.30 48	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.15 4	0.19 28	0.25 7	0.24 40	0.15 2	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.30 48	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 68	0.26 44	0.29 12	0.14 2	0.25 77	0.23 118	0.25 7	0.19 16	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 40	0.30 48	0.21 56	0.14 179	0.10 95	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.21 1	0.32 77	0.23 262	0.16 9	0.19 28	0.20 1	0.22 24	0.24 65	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 105	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 217	0.14 278	0.10 8	0.10 60

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.19 98	0.20 23	0.18 12	0.30 23	0.21 22	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 40	0.33 85	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.20 143	0.20 23	0.19 28	0.27 16	0.19 16	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 22	0.33 85	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.24 59	0.17 3	0.25 7	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 70	0.15 8	0.31 58	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.34 127	0.15 5	0.27 105	0.17 3	0.28 18	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 70	0.15 8	0.32 68	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.09 6

derf	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.32 77	0.19 98	0.21 30	0.18 12	0.30 23	0.24 40	0.17 11	0.20 21	0.28 123	0.16 18	0.32 68	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

qqai	0.19 16	0.14 25	0.27 57	0.32 77	0.19 98	0.22 35	0.18 12	0.30 23	0.25 56	0.18 13	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.33 85	0.21 56	0.13 117	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

MGA	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.30 24	0.20 143	0.29 139	0.18 12	0.35 56	0.27 66	0.19 19	0.21 32	0.19 26	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 98	0.25 77	0.18 12	0.42 120	0.27 66	0.19 19	0.25 72	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

DepthFocus	0.19 16	0.13 4	0.31 118	0.29 12	0.23 262	0.17 13	0.20 47	0.27 16	0.18 9	0.24 65	0.25 72	0.15 1	0.17 22	0.26 8	0.18 4	0.15 257	0.12 299	0.17 304	0.17 405	0.13 150	0.10 60

GeoVLM	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.27 105	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.20 71	0.29 29	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 16	0.14 25	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.18 16	0.21 73	0.32 39	0.28 79	0.20 21	0.35 160	0.18 20	0.17 22	0.31 58	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.27 105	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.19 56	0.29 29	0.21 56	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 4	0.25 30	0.31 49	0.16 24	0.19 19	0.17 3	0.42 120	0.24 40	0.23 52	0.21 32	0.17 6	0.16 18	0.45 195	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.08 1	0.10 8	0.11 133

S2M2_XL	0.19 16	0.18 189	0.27 57	0.27 2	0.20 143	0.15 4	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 84	0.17 6	0.17 22	0.24 3	0.21 56	0.17 371	0.16 476	0.15 217	0.13 235	0.15 269	0.12 194
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 16	0.14 25	0.29 81	0.34 127	0.16 24	0.26 87	0.17 3	0.32 39	0.20 20	0.21 31	0.15 5	0.23 70	0.20 71	0.32 68	0.20 30	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.11 133

dual_stereo	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.31 49	0.16 24	0.16 9	0.20 47	0.29 20	0.20 20	0.23 52	0.20 21	0.22 53	0.14 2	0.52 263	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LGCAT	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.29 12	0.19 98	0.14 2	0.19 28	0.24 6	0.18 9	0.26 87	0.20 21	0.20 35	0.19 56	0.32 68	0.21 56	0.23 528	0.18 520	0.11 4	0.14 278	0.10 8	0.19 458

MCSU-Stereo	0.20 28	0.12 2	0.22 2	0.31 49	0.14 2	0.34 226	0.24 137	0.30 23	0.18 9	0.26 87	0.35 160	0.22 53	0.17 22	0.28 15	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

CAR	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 98	0.25 77	0.18 12	0.42 120	0.27 66	0.23 52	0.25 72	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

monster-pro	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

PointNet	0.20 28	0.15 68	0.25 30	0.32 77	0.18 68	0.29 139	0.23 118	0.25 7	0.27 66	0.15 2	0.24 62	0.28 123	0.17 22	0.34 95	0.20 30	0.13 117	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 28	0.14 25	0.31 118	0.31 49	0.23 262	0.24 59	0.21 73	0.31 31	0.30 99	0.21 31	0.19 18	0.24 85	0.19 56	0.31 58	0.20 30	0.13 117	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

LACA3	0.20 28	0.17 146	0.25 30	0.29 12	0.15 5	0.32 198	0.25 150	0.29 20	0.22 24	0.23 52	0.21 32	0.21 47	0.22 97	0.44 190	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.08 1

LACA2	0.20 28	0.15 68	0.26 44	0.30 24	0.15 5	0.29 139	0.29 234	0.30 23	0.22 24	0.21 31	0.23 48	0.28 123	0.20 71	0.34 95	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.09 13	0.12 100	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 25	0.22 2	0.28 7	0.18 68	0.24 59	0.21 73	0.39 88	0.31 110	0.21 31	0.22 43	0.17 6	0.17 22	0.34 95	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.26 1	0.15 5	0.35 238	0.17 3	0.40 100	0.22 24	0.21 31	0.21 32	0.20 35	0.24 122	0.33 85	0.25 169	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 28	0.13 4	0.26 44	0.30 24	0.19 98	0.23 46	0.18 12	0.36 63	0.26 62	0.20 21	0.23 48	0.27 117	0.16 18	0.30 48	0.23 120	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.17 38	0.29 139	0.20 47	0.39 88	0.22 24	0.22 46	0.21 32	0.26 109	0.20 71	0.30 48	0.20 30	0.13 117	0.12 299	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 28	0.15 68	0.26 44	0.33 97	0.19 98	0.23 46	0.18 12	0.41 111	0.34 139	0.22 46	0.21 32	0.19 26	0.18 40	0.28 15	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.10 60

MonStereo	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.18 68	0.17 13	0.21 73	0.32 39	0.23 33	0.25 76	0.34 152	0.22 53	0.24 122	0.27 13	0.21 56	0.09 1	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 6	0.31 49	0.20 143	0.23 46	0.19 28	0.40 100	0.29 91	0.22 46	0.34 152	0.20 35	0.15 8	0.31 58	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.38 277	0.18 12	0.30 23	0.19 16	0.24 65	0.15 5	0.26 109	0.17 22	0.32 68	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

MonSter	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.38 127	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

depth_test_26	0.21 47	0.14 25	0.28 73	0.30 24	0.19 98	0.16 9	0.20 47	0.30 23	0.23 33	0.27 107	0.37 175	0.22 53	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.18 406	0.14 412	0.15 217	0.15 311	0.15 269	0.14 292

LCMNet	0.21 47	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.20 143	0.26 87	0.19 28	0.38 80	0.43 223	0.21 31	0.21 32	0.27 117	0.17 22	0.36 109	0.23 120	0.12 61	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 47	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.14 2	0.40 296	0.27 195	0.28 18	0.22 24	0.18 13	0.19 18	0.28 123	0.29 202	0.32 68	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 47	0.19 234	0.29 81	0.31 49	0.17 38	0.25 77	0.23 118	0.36 63	0.28 79	0.27 107	0.24 62	0.18 20	0.21 83	0.40 142	0.21 56	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

asd	0.21 47	0.18 189	0.29 81	0.32 77	0.18 68	0.27 105	0.22 90	0.35 56	0.22 24	0.31 147	0.22 43	0.19 26	0.21 83	0.44 190	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

4.5_new	0.21 47	0.20 282	0.29 81	0.30 24	0.17 38	0.24 59	0.26 172	0.32 39	0.28 79	0.32 162	0.28 105	0.19 26	0.17 22	0.29 29	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 47	0.20 282	0.29 81	0.30 24	0.17 38	0.24 59	0.26 172	0.32 39	0.28 79	0.32 162	0.28 105	0.19 26	0.17 22	0.29 29	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

4w-stereo	0.21 47	0.19 234	0.31 118	0.31 49	0.17 38	0.29 139	0.19 28	0.31 31	0.21 22	0.31 147	0.24 62	0.20 35	0.24 122	0.41 154	0.22 81	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 47	0.18 189	0.31 118	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.25 150	0.31 31	0.23 33	0.28 122	0.35 160	0.18 20	0.17 22	0.39 133	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 47	0.18 189	0.28 73	0.29 12	0.17 38	0.23 46	0.34 342	0.36 63	0.28 79	0.34 173	0.26 84	0.17 6	0.22 97	0.36 109	0.23 120	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 47	0.14 25	0.27 57	0.37 228	0.22 207	0.21 30	0.19 28	0.43 139	0.27 66	0.20 21	0.20 21	0.29 129	0.14 2	0.41 154	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.12 100	0.12 194

LG-G_1	0.21 47	0.13 4	0.30 96	0.34 127	0.16 24	0.52 378	0.17 3	0.34 53	0.18 9	0.21 31	0.21 32	0.26 109	0.19 56	0.37 119	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LG-G	0.21 47	0.13 4	0.30 96	0.34 127	0.16 24	0.52 378	0.17 3	0.34 53	0.18 9	0.21 31	0.21 32	0.26 109	0.19 56	0.37 119	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

StereoAnything_RVC	0.21 47	0.68 649	0.39 268	0.28 7	0.15 5	0.23 46	0.18 12	0.20 1	0.19 16	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 97	0.30 48	0.18 4	0.16 317	0.09 27	0.12 50	0.08 1	0.16 327	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 47	0.15 68	0.27 57	0.37 228	0.19 98	0.22 35	0.18 12	0.42 120	0.35 152	0.22 46	0.28 105	0.24 85	0.18 40	0.27 13	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 62	0.15 68	0.35 200	0.33 97	0.17 38	0.23 46	0.25 150	0.42 120	0.24 40	0.26 87	0.26 84	0.21 47	0.30 221	0.31 58	0.20 30	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 62	0.17 146	0.35 200	0.37 228	0.17 38	0.26 87	0.18 12	0.41 111	0.37 179	0.28 122	0.23 48	0.25 100	0.26 152	0.29 29	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 62	0.16 97	0.35 200	0.33 97	0.18 68	0.24 59	0.24 137	0.45 154	0.27 66	0.23 52	0.35 160	0.20 35	0.26 152	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

AdaDepth	0.22 62	0.17 146	0.32 139	0.37 228	0.18 68	0.34 226	0.22 90	0.33 50	0.23 33	0.21 31	0.21 32	0.20 35	0.20 71	0.56 299	0.21 56	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.12 194

qwe	0.22 62	0.18 189	0.28 73	0.31 49	0.18 68	0.29 139	0.21 73	0.38 80	0.32 124	0.35 183	0.30 120	0.20 35	0.20 71	0.43 178	0.21 56	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6

2.25w	0.22 62	0.18 189	0.31 118	0.31 49	0.18 68	0.31 178	0.18 12	0.32 39	0.31 110	0.31 147	0.37 175	0.20 35	0.22 97	0.45 195	0.24 137	0.10 14	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

4.25_new	0.22 62	0.21 326	0.32 139	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 62	0.21 326	0.32 139	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 62	0.21 326	0.32 139	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 62	0.17 146	0.30 96	0.31 49	0.19 98	0.43 328	0.24 137	0.35 56	0.24 40	0.31 147	0.27 92	0.17 6	0.22 97	0.37 119	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 62	0.18 189	0.29 81	0.30 24	0.18 68	0.27 105	0.23 118	0.37 71	0.28 79	0.31 147	0.26 84	0.22 53	0.26 152	0.50 248	0.24 137	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 62	0.18 189	0.30 96	0.32 77	0.16 24	0.28 127	0.38 429	0.38 80	0.35 152	0.32 162	0.33 140	0.17 6	0.18 40	0.29 29	0.22 81	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.12 100	0.10 60

monsterstereo	0.22 62	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.18 68	0.21 30	0.20 47	0.37 71	0.35 152	0.33 169	0.40 189	0.19 26	0.18 40	0.45 195	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.08 1

monsters	0.22 62	0.14 25	0.26 44	0.31 49	0.19 98	0.23 46	0.19 28	0.44 147	0.33 131	0.36 188	0.30 120	0.16 4	0.18 40	0.43 178	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

SGD-Stereo	0.22 62	0.15 68	0.27 57	0.31 49	0.15 5	0.29 139	0.20 47	0.37 71	0.29 91	0.24 65	0.29 117	0.21 47	0.27 167	0.36 109	0.25 169	0.16 317	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

GREAT-IGEV	0.22 62	0.15 68	0.31 118	0.29 12	0.22 207	0.21 30	0.26 172	0.33 50	0.31 110	0.20 21	0.30 120	0.22 53	0.22 97	0.47 223	0.22 81	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 62	0.15 68	0.26 44	0.33 97	0.20 143	0.61 449	0.21 73	0.30 23	0.31 110	0.23 52	0.19 18	0.18 20	0.18 40	0.41 154	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

aanet-new-90k	0.23 79	0.16 97	0.45 354	0.35 173	0.17 38	0.33 209	0.27 195	0.38 80	0.26 62	0.20 21	0.24 62	0.21 47	0.35 281	0.46 213	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 79	0.16 97	0.41 293	0.35 173	0.17 38	0.38 277	0.25 150	0.36 63	0.25 56	0.23 52	0.31 134	0.24 85	0.35 281	0.43 178	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 79	0.17 146	0.39 268	0.34 127	0.18 68	0.38 277	0.20 47	0.36 63	0.26 62	0.24 65	0.28 105	0.25 100	0.35 281	0.25 4	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 79	0.17 146	0.30 96	0.35 173	0.16 24	0.35 238	0.25 150	0.40 100	0.30 99	0.25 76	0.24 62	0.25 100	0.36 309	0.41 154	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 79	0.16 97	0.37 233	0.34 127	0.16 24	0.24 59	0.24 137	0.43 139	0.36 162	0.26 87	0.27 92	0.23 70	0.35 281	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.36 202	0.17 38	0.26 87	0.26 172	0.33 50	0.30 99	0.27 107	0.30 120	0.23 70	0.34 275	0.42 165	0.18 4	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.15 269	0.10 60

aanet-new-32k	0.23 79	0.15 68	0.32 139	0.36 202	0.18 68	0.38 277	0.21 73	0.40 100	0.24 40	0.27 107	0.23 48	0.34 172	0.35 281	0.30 48	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 79	0.15 68	0.32 139	0.36 202	0.18 68	0.38 277	0.21 73	0.40 100	0.24 40	0.27 107	0.23 48	0.34 172	0.35 281	0.30 48	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 79	0.17 146	0.40 282	0.36 202	0.17 38	0.33 209	0.22 90	0.35 56	0.27 66	0.27 107	0.23 48	0.29 129	0.34 275	0.31 58	0.22 81	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 327	0.12 194

aanet-new-24k	0.23 79	0.16 97	0.29 81	0.35 173	0.17 38	0.39 290	0.23 118	0.35 56	0.30 99	0.30 143	0.27 92	0.25 100	0.32 244	0.30 48	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.10 60

aanet-new-22k	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.35 173	0.18 68	0.31 178	0.19 28	0.46 162	0.42 219	0.25 76	0.23 48	0.25 100	0.30 221	0.32 68	0.22 81	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 79	0.14 25	0.27 57	0.35 173	0.18 68	0.26 87	0.26 172	0.42 120	0.38 188	0.25 76	0.43 201	0.23 70	0.28 183	0.25 4	0.22 81	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 79	0.14 25	0.31 118	0.33 97	0.18 68	0.21 30	0.33 324	0.52 203	0.42 219	0.26 87	0.33 140	0.19 26	0.30 221	0.28 15	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 79	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.35 238	0.27 195	0.45 154	0.28 79	0.28 122	0.34 152	0.40 233	0.30 221	0.33 85	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 79	0.14 25	0.27 57	0.29 12	0.17 38	0.19 19	0.20 47	0.59 249	0.45 240	0.28 122	0.26 84	0.24 85	0.17 22	0.46 213	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

WQFJA1++	0.23 79	0.15 68	0.27 57	0.30 24	0.21 174	0.31 178	0.18 12	0.36 63	0.17 8	0.25 76	0.30 120	0.29 129	0.28 183	0.40 142	0.22 81	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.42 632	0.11 133

GEAStereo	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.25 329	0.36 252	0.30 254	0.42 120	0.28 79	0.26 87	0.28 105	0.24 85	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.18 406	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.12 194

GSStereo	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.25 329	0.36 252	0.30 254	0.42 120	0.27 66	0.30 143	0.28 105	0.23 70	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.16 317	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.12 194

Zero-FE251	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.20 143	0.44 337	0.19 28	0.37 71	0.25 56	0.27 107	0.29 117	0.38 210	0.24 122	0.32 68	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

3.25w_new	0.23 79	0.17 146	0.32 139	0.31 49	0.17 38	0.43 328	0.20 47	0.37 71	0.30 99	0.37 195	0.28 105	0.22 53	0.25 135	0.42 165	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 79	0.17 146	0.32 139	0.31 49	0.17 38	0.43 328	0.20 47	0.37 71	0.30 99	0.37 195	0.28 105	0.22 53	0.25 135	0.42 165	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 79	0.16 97	0.32 139	0.39 299	0.21 174	0.18 16	0.21 73	0.34 53	0.26 62	0.28 122	0.51 239	0.28 123	0.29 202	0.26 8	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.12 194

AIO_rvc	0.23 79	0.16 97	0.32 139	0.34 127	0.19 98	0.26 87	0.33 324	0.40 100	0.22 24	0.26 87	0.24 62	0.34 172	0.15 8	0.51 256	0.24 137	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

AIO_test	0.23 79	0.16 97	0.28 73	0.34 127	0.20 143	0.30 158	0.39 451	0.38 80	0.25 56	0.25 76	0.28 105	0.32 154	0.22 97	0.38 127	0.25 169	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 79	0.14 25	0.26 44	0.32 77	0.19 98	0.12 1	0.17 3	0.29 20	0.29 91	0.21 31	0.15 5	0.22 53	0.22 97	0.40 142	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.15 269	0.86 680

Anonymus	0.24 104	0.14 25	0.29 81	0.37 228	0.23 262	0.30 158	0.22 90	0.39 88	0.32 124	0.23 52	0.20 21	0.38 210	0.26 152	0.45 195	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.13 235	0.12 100	0.13 244

TS12	0.24 104	0.15 68	0.29 81	0.37 228	0.17 38	0.32 198	0.26 172	0.42 120	0.24 40	0.31 147	0.51 239	0.25 100	0.27 167	0.40 142	0.29 263	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.10 60

aanet-new-60k	0.24 104	0.16 97	0.48 405	0.36 202	0.17 38	0.39 290	0.24 137	0.36 63	0.30 99	0.24 65	0.25 72	0.26 109	0.32 244	0.45 195	0.18 4	0.10 14	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-78k	0.24 104	0.17 146	0.51 447	0.36 202	0.16 24	0.26 87	0.29 234	0.36 63	0.29 91	0.22 46	0.29 117	0.23 70	0.37 319	0.42 165	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 104	0.19 234	0.39 268	0.41 381	0.17 38	0.33 209	0.22 90	0.41 111	0.37 179	0.27 107	0.23 48	0.22 53	0.35 281	0.29 29	0.24 137	0.12 61	0.08 2	0.14 165	0.11 148	0.16 327	0.11 133

Foundation-i1b	0.24 104	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.40 296	0.26 172	0.48 175	0.25 56	0.31 147	0.33 140	0.40 233	0.30 221	0.35 105	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 104	0.13 4	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.40 296	0.29 234	0.49 180	0.25 56	0.33 169	0.35 160	0.40 233	0.30 221	0.34 95	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LiteMatch	0.24 104	0.17 146	0.24 16	0.37 228	0.20 143	0.27 105	0.27 195	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.40 344	0.29 29	0.43 423	0.16 317	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.14 292

Selective-IGEV-i32	0.24 104	0.18 189	0.35 200	0.35 173	0.19 98	0.27 105	0.25 150	0.55 221	0.23 33	0.27 107	0.25 72	0.34 172	0.19 56	0.58 334	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.10 60

VIP-Stereo	0.24 104	0.17 146	0.29 81	0.32 77	0.21 174	0.64 477	0.19 28	0.31 31	0.37 179	0.23 52	0.30 120	0.27 117	0.19 56	0.47 223	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

gasm-f	0.24 104	0.16 97	0.27 57	0.33 97	0.25 329	0.25 77	0.36 390	0.42 120	0.28 79	0.26 87	0.35 160	0.24 85	0.30 221	0.36 109	0.23 120	0.18 406	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.15 269	0.12 194

3w_stereo	0.24 104	0.20 282	0.37 233	0.33 97	0.16 24	0.32 198	0.42 490	0.41 111	0.38 188	0.31 147	0.27 92	0.16 4	0.26 152	0.34 95	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.11 133

1w_stereo	0.24 104	0.15 68	0.29 81	0.34 127	0.18 68	0.31 178	0.41 479	0.40 100	0.43 223	0.31 147	0.38 179	0.17 6	0.24 122	0.45 195	0.23 120	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo	0.24 104	0.18 189	0.40 282	0.39 299	0.20 143	0.22 35	0.27 195	0.32 39	0.36 162	0.26 87	0.44 203	0.22 53	0.16 18	0.37 119	0.27 219	0.11 36	0.12 299	0.16 256	0.15 311	0.13 150	0.09 6

HUF	0.24 104	0.16 97	0.33 160	0.32 77	0.18 68	0.25 77	0.40 463	0.42 120	0.34 139	0.25 76	0.23 48	0.32 154	0.28 183	0.34 95	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.10 60

GIP-stereo	0.24 104	0.18 189	0.30 96	0.37 228	0.24 296	0.26 87	0.20 47	0.46 162	0.36 162	0.24 65	0.39 184	0.35 187	0.20 71	0.31 58	0.21 56	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

RAStereo	0.24 104	0.17 146	0.29 81	0.40 343	0.21 174	0.23 46	0.26 172	0.42 120	0.45 240	0.23 52	0.34 152	0.30 143	0.19 56	0.34 95	0.25 169	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.11 133

IGEV++	0.24 104	0.17 146	0.31 118	0.38 267	0.22 207	0.24 59	0.22 90	0.50 190	0.23 33	0.28 122	0.35 160	0.30 143	0.22 97	0.31 58	0.28 242	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.13 244

Selective-IGEV	0.24 104	0.18 189	0.35 200	0.35 173	0.19 98	0.27 105	0.25 150	0.55 221	0.23 33	0.27 107	0.25 72	0.34 172	0.19 56	0.58 334	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.10 60

PhaseNet	0.25 123	0.16 97	0.31 118	0.35 173	0.22 207	0.33 209	0.22 90	0.45 154	0.33 131	0.21 31	0.28 105	0.38 210	0.23 111	0.42 165	0.28 242	0.13 117	0.10 95	0.15 217	0.15 311	0.13 150	0.12 194

aanet-new-10k	0.25 123	0.18 189	0.44 341	0.38 267	0.18 68	0.45 346	0.21 73	0.44 147	0.35 152	0.27 107	0.31 134	0.25 100	0.30 221	0.28 15	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.16 327	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 123	0.19 234	0.38 246	0.38 267	0.17 38	0.18 16	0.25 150	0.52 203	0.49 265	0.28 122	0.30 120	0.21 47	0.33 262	0.33 85	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.17 368	0.11 133

aanet-new-8k	0.25 123	0.19 234	0.32 139	0.37 228	0.20 143	0.40 296	0.29 234	0.49 180	0.39 200	0.24 65	0.25 72	0.22 53	0.34 275	0.49 240	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 123	0.16 97	0.33 160	0.38 267	0.20 143	0.46 351	0.27 195	0.41 111	0.34 139	0.28 122	0.38 179	0.24 85	0.35 281	0.29 29	0.24 137	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 123	0.14 25	0.30 96	0.34 127	0.21 174	0.44 337	0.25 150	0.44 147	0.35 152	0.27 107	0.35 160	0.37 201	0.35 281	0.28 15	0.26 199	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 123	0.14 25	0.74 561	0.33 97	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.38 80	0.29 91	0.25 76	0.22 43	0.23 70	0.32 244	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 583

zero-FE	0.25 123	0.15 68	0.30 96	0.35 173	0.29 467	0.19 19	0.20 47	0.35 56	0.31 110	0.26 87	0.27 92	0.29 129	0.29 202	0.33 85	0.24 137	0.17 371	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.64 667	0.12 194

GASTEREO	0.25 123	0.16 97	0.32 139	0.40 343	0.20 143	0.22 35	0.30 254	0.43 139	0.31 110	0.37 195	0.33 140	0.22 53	0.35 281	0.41 154	0.23 120	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.11 133

MSCF	0.25 123	0.16 97	0.33 160	0.39 299	0.20 143	0.20 23	0.31 282	0.43 139	0.31 110	0.36 188	0.33 140	0.23 70	0.35 281	0.36 109	0.23 120	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.13 150	0.11 133

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 123	0.31 528	0.24 16	0.51 575	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.40 100	0.37 179	0.26 87	0.24 62	0.24 85	0.31 238	0.44 190	0.22 81	0.14 179	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.14 202	0.10 60

IGEV-RUCA	0.25 123	0.16 97	0.34 183	0.39 299	0.27 412	0.33 209	0.20 47	0.38 80	0.36 162	0.26 87	0.31 134	0.25 100	0.21 83	0.48 234	0.24 137	0.20 466	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.17 368	0.15 326

fffft	0.25 123	0.17 146	0.37 233	0.36 202	0.22 207	0.28 127	0.36 390	0.42 120	0.24 40	0.36 188	0.23 48	0.27 117	0.22 97	0.52 263	0.27 219	0.12 61	0.09 27	0.16 256	0.12 188	0.12 100	0.12 194
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 123	0.18 189	0.34 183	0.37 228	0.18 68	0.28 127	0.30 254	0.48 175	0.27 66	0.29 135	0.30 120	0.32 154	0.17 22	0.52 263	0.23 120	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.10 60

RSM++	0.25 123	0.18 189	0.34 183	0.36 202	0.20 143	0.28 127	0.30 254	0.51 193	0.32 124	0.25 76	0.22 43	0.37 201	0.21 83	0.50 248	0.24 137	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.10 60

RSM	0.25 123	0.18 189	0.33 160	0.36 202	0.20 143	0.27 105	0.34 342	0.51 193	0.27 66	0.26 87	0.23 48	0.39 219	0.21 83	0.56 299	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.14 202	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 123	0.14 25	0.74 561	0.33 97	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.38 80	0.29 91	0.25 76	0.22 43	0.23 70	0.32 244	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 583

MoCha-V2	0.25 123	0.15 68	0.29 81	0.40 343	0.18 68	0.27 105	0.26 172	0.49 180	0.27 66	0.36 188	0.27 92	0.33 168	0.35 281	0.49 240	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.11 133

EGLCR-Stereo	0.25 123	0.16 97	0.33 160	0.34 127	0.20 143	0.35 238	0.20 47	0.52 203	0.36 162	0.28 122	0.27 92	0.41 245	0.18 40	0.45 195	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.16 256	0.14 278	0.13 150	0.11 133

DNS	0.26 142	0.17 146	0.36 215	0.37 228	0.22 207	0.33 209	0.23 118	0.47 166	0.30 99	0.34 173	0.34 152	0.45 279	0.24 122	0.28 15	0.21 56	0.19 440	0.11 227	0.13 108	0.12 188	0.16 327	0.16 376

DF	0.26 142	0.15 68	0.38 246	0.35 173	0.19 98	0.26 87	0.26 172	0.42 120	0.27 66	0.29 135	0.49 225	0.50 308	0.22 97	0.48 234	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

aanet-new	0.26 142	0.19 234	0.34 183	0.38 267	0.25 329	0.51 372	0.24 137	0.40 100	0.30 99	0.27 107	0.27 92	0.23 70	0.36 309	0.43 178	0.22 81	0.14 179	0.09 27	0.14 165	0.10 83	0.15 269	0.12 194

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.22 207	0.36 252	0.32 312	0.47 166	0.48 261	0.38 207	0.51 239	0.24 85	0.18 40	0.29 29	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 142	0.16 97	0.31 118	0.34 127	0.21 174	0.33 209	0.31 282	0.45 154	0.45 240	0.40 229	0.54 259	0.24 85	0.18 40	0.36 109	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.22 207	0.34 226	0.31 282	0.48 175	0.50 271	0.39 220	0.54 259	0.23 70	0.19 56	0.29 29	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

Foundation-i1	0.26 142	0.14 25	0.25 30	0.33 97	0.21 174	0.39 290	0.26 172	0.60 261	0.38 188	0.35 183	0.38 179	0.44 276	0.29 202	0.32 68	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

gcap_with_dpt	0.26 142	0.16 97	0.32 139	0.34 127	0.21 174	0.35 238	0.36 390	0.44 147	0.41 208	0.38 207	0.54 259	0.22 53	0.21 83	0.28 15	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

NLSM3	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.38 267	0.21 174	0.34 226	0.27 195	0.57 234	0.47 253	0.28 122	0.35 160	0.29 129	0.24 122	0.42 165	0.27 219	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.15 311	0.12 100	0.10 60

DDF-Stereo	0.26 142	0.15 68	0.30 96	0.36 202	0.29 467	0.19 19	0.20 47	0.32 39	0.31 110	0.26 87	0.26 84	0.29 129	0.29 202	0.38 127	0.24 137	0.17 371	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.70 670	0.12 194

Replicate-Monster	0.26 142	0.15 68	1.07 617	0.30 24	0.17 38	0.38 277	0.19 28	0.43 139	0.39 200	0.23 52	0.21 32	0.23 70	0.21 83	0.45 195	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.09 1	0.14 292

S2M2_L	0.26 142	0.22 367	0.33 160	0.31 49	0.25 329	0.24 59	0.13 1	0.35 56	0.41 208	0.25 76	0.36 170	0.30 143	0.25 135	0.30 48	0.26 199	0.22 510	0.19 539	0.17 304	0.19 464	0.21 476	0.18 423
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 142	0.18 189	0.34 183	0.35 173	0.24 296	0.23 46	0.28 225	0.51 193	0.36 162	0.31 147	0.36 170	0.37 201	0.20 71	0.57 311	0.22 81	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 327	0.12 194

SCV	0.26 142	0.19 234	0.33 160	0.35 173	0.21 174	0.27 105	0.34 342	0.56 225	0.28 79	0.24 65	0.28 105	0.37 201	0.23 111	0.49 240	0.22 81	0.18 406	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.15 269	0.11 133

castereo++	0.26 142	0.16 97	0.26 44	0.33 97	0.19 98	0.75 525	0.20 47	0.37 71	0.47 253	0.23 52	0.23 48	0.35 187	0.28 183	0.39 133	0.19 12	0.14 179	0.09 27	0.14 165	0.09 13	0.11 36	0.10 60

SMoEStereo_RVC	0.26 142	0.19 234	0.35 200	0.35 173	0.22 207	0.36 252	0.32 312	0.39 88	0.34 139	0.37 195	0.30 120	0.33 168	0.24 122	0.53 272	0.24 137	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.12 188	0.12 100	0.11 133

mms	0.26 142	0.21 326	0.33 160	0.37 228	0.25 329	0.30 158	0.33 324	0.40 100	0.32 124	0.28 122	0.34 152	0.34 172	0.20 71	0.45 195	0.26 199	0.12 61	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.11 133

ours_stereo	0.26 142	0.21 326	0.33 160	0.38 267	0.23 262	0.30 158	0.33 324	0.42 120	0.38 188	0.26 87	0.34 152	0.35 187	0.23 111	0.47 223	0.27 219	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.10 60

Occ-G	0.26 142	0.14 25	0.28 73	0.34 127	0.20 143	0.27 105	0.34 342	0.41 111	0.31 110	0.29 135	0.43 201	0.49 302	0.25 135	0.47 223	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.12 194

gcap-zeroshot	0.26 142	0.16 97	0.31 118	0.33 97	0.22 207	0.36 252	0.31 282	0.47 166	0.46 246	0.38 207	0.50 229	0.24 85	0.18 40	0.28 15	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

test_for_model	0.26 142	0.16 97	0.31 118	0.33 97	0.22 207	0.36 252	0.32 312	0.47 166	0.48 261	0.38 207	0.51 239	0.24 85	0.18 40	0.29 29	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.11 133

MaDis-Stereo	0.26 142	0.18 189	0.36 215	0.36 202	0.26 377	0.27 105	0.27 195	0.43 139	0.35 152	0.27 107	0.26 84	0.41 245	0.28 183	0.40 142	0.28 242	0.16 317	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.12 194

testlalala	0.26 142	0.16 97	0.31 118	0.33 97	0.22 207	0.36 252	0.31 282	0.47 166	0.46 246	0.38 207	0.50 229	0.24 85	0.18 40	0.28 15	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

CroCo-Stereo	0.26 142	0.22 367	0.36 215	0.48 530	0.22 207	0.20 23	0.29 234	0.51 193	0.44 231	0.28 122	0.23 48	0.42 256	0.26 152	0.29 29	0.26 199	0.15 257	0.13 372	0.13 108	0.11 148	0.16 327	0.12 194
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	0.27 166	0.16 97	0.88 592	0.34 127	0.22 207	0.22 35	0.31 282	0.39 88	0.41 208	0.26 87	0.24 62	0.26 109	0.19 56	0.42 165	0.28 242	0.10 14	0.12 299	0.12 50	0.16 349	0.12 100	0.14 292

tt45	0.27 166	0.17 146	0.34 183	0.35 173	0.23 262	0.38 277	0.28 225	0.46 162	0.28 79	0.40 229	0.27 92	0.38 210	0.25 135	0.57 311	0.26 199	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.12 100	0.14 292

999	0.27 166	0.16 97	0.35 200	0.36 202	0.24 296	0.31 178	0.27 195	0.49 180	0.38 188	0.26 87	0.30 120	0.39 219	0.23 111	0.63 390	0.25 169	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.14 292

Pointernet	0.27 166	0.14 25	0.33 160	0.35 173	0.23 262	0.35 238	0.21 73	0.72 371	0.38 188	0.39 220	0.36 170	0.34 172	0.25 135	0.36 109	0.25 169	0.15 257	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

trnet	0.27 166	0.14 25	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.37 264	0.23 118	0.52 203	0.72 376	0.42 242	0.51 239	0.34 172	0.26 152	0.39 133	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

UniTT-Stereo	0.27 166	0.17 146	0.37 233	0.40 343	0.27 412	0.30 158	0.28 225	0.39 88	0.31 110	0.29 135	0.46 212	0.27 117	0.25 135	0.47 223	0.34 320	0.17 371	0.13 372	0.13 108	0.12 188	0.14 202	0.12 194

AEACV	0.27 166	0.17 146	0.31 118	0.34 127	0.45 616	0.26 87	0.28 225	0.37 71	0.32 124	0.30 143	0.46 212	0.31 151	0.37 319	0.36 109	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.12 188	0.13 150	0.11 133

LoS_RVC	0.27 166	0.16 97	0.27 57	0.32 77	0.30 486	0.44 337	0.34 342	0.41 111	0.33 131	0.31 147	0.51 239	0.29 129	0.32 244	0.36 109	0.28 242	0.11 36	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.19 458

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 174	0.51 618	1.28 641	0.31 49	0.19 98	0.22 35	0.22 90	0.45 154	0.28 79	0.23 52	0.32 137	0.25 100	0.24 122	0.32 68	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 174	0.23 389	1.22 636	0.34 127	0.21 174	0.29 139	0.21 73	0.41 111	0.33 131	0.24 65	0.30 120	0.32 154	0.28 183	0.33 85	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

VMStereo-Base	0.28 174	0.16 97	0.27 57	0.30 24	0.17 38	0.30 158	0.27 195	0.50 190	0.65 340	0.32 162	0.47 218	0.42 256	0.24 122	0.41 154	0.27 219	0.15 257	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.14 292

water-stereo	0.28 174	0.14 25	0.29 81	0.35 173	0.19 98	0.36 252	0.23 118	0.62 274	0.38 188	0.39 220	0.62 291	0.41 245	0.35 281	0.28 15	0.27 219	0.14 179	0.13 372	0.13 108	0.12 188	0.12 100	0.10 60

castereo	0.28 174	0.16 97	0.32 139	0.35 173	0.21 174	0.40 296	0.42 490	0.50 190	0.66 344	0.26 87	0.41 192	0.37 201	0.36 309	0.33 85	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

fffy	0.28 174	0.21 326	0.34 183	0.37 228	0.23 262	0.33 209	0.29 234	0.51 193	0.41 208	0.32 162	0.37 175	0.39 219	0.27 167	0.50 248	0.27 219	0.12 61	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.11 133

WCG-NET	0.28 174	0.15 68	0.33 160	0.33 97	0.19 98	0.33 209	0.27 195	0.39 88	0.80 436	0.46 260	0.49 225	0.39 219	0.25 135	0.40 142	0.25 169	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.10 60

GCAP-BAT	0.28 174	0.15 68	0.42 314	0.33 97	0.21 174	0.25 77	0.25 150	0.45 154	0.54 288	0.34 173	0.42 195	0.43 265	0.27 167	0.48 234	0.24 137	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.11 36	0.12 194

MGS-Stereo	0.28 174	0.19 234	0.40 282	0.36 202	0.23 262	0.37 264	0.30 254	0.39 88	0.44 231	0.31 147	0.51 239	0.40 233	0.24 122	0.43 178	0.26 199	0.15 257	0.12 299	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.13 244

GCAPDPT-zeroshot	0.28 174	0.15 68	0.42 314	0.33 97	0.21 174	0.25 77	0.25 150	0.45 154	0.54 288	0.34 173	0.42 195	0.43 265	0.27 167	0.48 234	0.24 137	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.11 36	0.12 194

GCAP-Stereo	0.28 174	0.19 234	0.40 282	0.38 267	0.19 98	0.38 277	0.23 118	0.57 234	0.41 208	0.45 253	0.49 225	0.39 219	0.27 167	0.33 85	0.23 120	0.14 179	0.12 299	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.11 133

CES	0.28 174	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.70 667	0.37 264	0.27 195	0.48 175	0.46 246	0.34 173	0.48 221	0.27 117	0.22 97	0.39 133	0.23 120	0.13 117	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.13 150	0.17 403

MC-Stereo	0.28 174	0.17 146	0.32 139	0.38 267	0.20 143	0.26 87	0.26 172	0.49 180	0.37 179	0.37 195	0.61 287	0.41 245	0.31 238	0.55 286	0.25 169	0.13 117	0.09 27	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.11 133

CroCo-Stereo Lap2	0.28 174	0.24 427	0.39 268	0.50 559	0.29 467	0.20 23	0.31 282	0.49 180	0.38 188	0.24 65	0.27 92	0.46 287	0.31 238	0.39 133	0.30 271	0.14 179	0.15 444	0.16 256	0.13 235	0.16 327	0.15 326

CREStereo	0.28 174	0.15 68	0.24 16	0.27 2	0.17 38	0.37 264	0.25 150	0.51 193	0.72 376	0.42 242	0.51 239	0.32 154	0.26 152	0.38 127	0.25 169	0.16 317	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
quiztm	0.29 189	0.19 234	0.35 200	0.40 343	0.23 262	0.27 105	0.33 324	0.63 283	0.39 200	0.45 253	0.60 282	0.39 219	0.18 40	0.40 142	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.14 202	0.10 60

DA	0.29 189	0.17 146	0.31 118	0.40 343	0.20 143	0.74 519	0.33 324	0.47 166	0.44 231	0.34 173	0.39 184	0.39 219	0.32 244	0.32 68	0.24 137	0.15 257	0.11 227	0.16 256	0.11 148	0.15 269	0.10 60

GGEV	0.29 189	0.17 146	0.31 118	0.40 343	0.20 143	0.74 519	0.33 324	0.47 166	0.44 231	0.34 173	0.39 184	0.39 219	0.32 244	0.32 68	0.24 137	0.15 257	0.11 227	0.16 256	0.11 148	0.15 269	0.10 60

FlowAnything_test	0.29 189	0.19 234	0.39 268	0.47 522	0.26 377	0.46 351	0.25 150	0.43 139	0.31 110	0.29 135	0.26 84	0.35 187	0.26 152	0.40 142	0.37 376	0.21 483	0.15 444	0.22 491	0.26 589	0.16 327	0.16 376

depthmonostereo	0.29 189	0.14 25	0.31 118	0.35 173	0.17 38	0.46 351	0.27 195	0.69 340	0.57 305	0.35 183	0.42 195	0.31 151	0.35 281	0.35 105	0.27 219	0.14 179	0.12 299	0.13 108	0.12 188	0.11 36	0.10 60

HART	0.29 189	0.16 97	0.32 139	0.40 343	0.21 174	0.32 198	0.26 172	0.62 274	0.31 110	0.33 169	0.65 301	0.41 245	0.22 97	0.55 286	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.11 148	0.15 269	0.11 133

ff7	0.29 189	0.21 326	0.38 246	0.36 202	0.26 377	0.31 178	0.35 368	0.62 274	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 334	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 304	0.12 188	0.14 202	0.15 326

IGEVStereo-DCA	0.29 189	0.22 367	0.38 246	0.35 173	0.27 412	0.37 264	0.35 368	0.62 274	0.34 139	0.38 207	0.30 120	0.35 187	0.27 167	0.51 256	0.22 81	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.12 188	0.13 150	0.15 326

ffff	0.29 189	0.21 326	0.38 246	0.36 202	0.26 377	0.31 178	0.35 368	0.62 274	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 334	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 304	0.12 188	0.14 202	0.15 326

rrr	0.29 189	0.22 367	0.41 293	0.35 173	0.27 412	0.37 264	0.32 312	0.52 203	0.42 219	0.38 207	0.30 120	0.35 187	0.27 167	0.51 256	0.22 81	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.14 292

11t	0.29 189	0.21 326	0.38 246	0.36 202	0.26 377	0.31 178	0.35 368	0.62 274	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 334	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 304	0.12 188	0.14 202	0.15 326

anonymousdsp	0.29 189	0.21 326	0.38 246	0.37 228	0.25 329	0.30 158	0.35 368	0.63 283	0.35 152	0.39 220	0.33 140	0.33 168	0.28 183	0.59 352	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 304	0.12 188	0.14 202	0.15 326

LoS	0.29 189	0.15 68	0.30 96	0.29 12	0.18 68	0.33 209	0.29 234	0.51 193	0.72 376	0.34 173	0.52 251	0.41 245	0.28 183	0.47 223	0.28 242	0.15 257	0.11 227	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.11 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 189	0.21 326	0.38 246	0.35 173	0.24 296	0.32 198	0.43 498	0.57 234	0.37 179	0.33 169	0.30 120	0.32 154	0.28 183	0.57 311	0.26 199	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.13 244

ccc-4	0.29 189	0.21 326	0.38 246	0.36 202	0.26 377	0.31 178	0.35 368	0.62 274	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 334	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 304	0.12 188	0.14 202	0.15 326

IGEV-Stereo	0.29 189	0.21 326	0.38 246	0.37 228	0.25 329	0.30 158	0.35 368	0.63 283	0.35 152	0.39 220	0.33 140	0.33 168	0.28 183	0.59 352	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 304	0.12 188	0.14 202	0.15 326
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 189	0.19 234	0.27 57	0.44 468	0.19 98	0.31 178	0.26 172	0.47 166	0.43 223	0.37 195	0.47 218	0.41 245	0.23 111	0.50 248	0.34 320	0.14 179	0.18 520	0.19 401	0.16 349	0.16 327	0.13 244

test_xeample3	0.29 189	0.21 326	0.41 293	0.35 173	0.26 377	0.35 238	0.32 312	0.56 225	0.36 162	0.43 246	0.32 137	0.34 172	0.28 183	0.54 279	0.23 120	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.13 244

DN	0.30 207	0.17 146	0.33 160	0.37 228	0.26 377	0.35 238	0.27 195	0.54 218	0.55 295	0.32 162	0.42 195	0.50 308	0.23 111	0.39 133	0.22 81	0.21 483	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.17 368	0.18 423

PSi22	0.30 207	0.18 189	0.30 96	0.36 202	0.19 98	0.30 158	0.19 28	0.42 120	0.73 383	0.27 107	0.32 137	0.57 342	0.43 360	0.77 500	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.14 202	0.11 133

Anonymus123	0.30 207	0.16 97	0.88 592	0.34 127	0.22 207	0.64 477	0.31 282	0.54 218	0.41 208	0.26 87	0.24 62	0.26 109	0.19 56	0.42 165	0.28 242	0.10 14	0.12 299	0.12 50	0.16 349	0.12 100	0.14 292

DilatedVolume-Stereo	0.30 207	0.15 68	0.34 183	0.33 97	0.20 143	0.53 386	0.25 150	0.56 225	0.43 223	0.56 304	0.50 229	0.35 187	0.29 202	0.49 240	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

MM-Stereo_test2	0.30 207	0.18 189	0.39 268	0.40 343	0.24 296	0.42 323	0.42 490	0.63 283	0.41 208	0.37 195	0.35 160	0.32 154	0.26 152	0.53 272	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.12 188	0.15 269	0.10 60

Reg-Stereo(zero)	0.30 207	0.16 97	0.28 73	0.34 127	0.18 68	0.32 198	0.20 47	0.63 283	0.68 355	0.50 276	0.52 251	0.51 314	0.30 221	0.45 195	0.25 169	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.11 133

CASnet	0.30 207	0.20 282	0.33 160	0.41 381	0.16 24	0.26 87	0.24 137	0.52 203	0.53 284	0.52 288	0.54 259	0.39 219	0.24 122	0.40 142	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.22 491	0.18 433	0.18 397	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 207	0.15 68	0.31 118	0.30 24	0.17 38	0.55 400	0.23 118	0.44 147	0.55 295	0.59 312	0.68 317	0.37 201	0.26 152	0.35 105	0.27 219	0.15 257	0.16 476	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.14 292

rvit_stereo_0081_aga	0.31 215	0.28 502	0.44 341	0.42 427	0.29 467	0.34 226	0.31 282	0.44 147	0.40 204	0.39 220	0.44 203	0.40 233	0.32 244	0.42 165	0.29 263	0.23 528	0.17 496	0.19 401	0.16 349	0.20 452	0.15 326

rvit_stereo_0080	0.31 215	0.25 453	0.40 282	0.39 299	0.28 437	0.27 105	0.46 514	0.49 180	0.44 231	0.35 183	0.42 195	0.40 233	0.28 183	0.41 154	0.33 304	0.22 510	0.17 496	0.17 304	0.16 349	0.22 500	0.15 326

WCG-NET（raft）	0.31 215	0.15 68	0.36 215	0.32 77	0.19 98	0.35 238	0.27 195	0.51 193	0.78 425	0.45 253	0.55 269	0.48 295	0.27 167	0.54 279	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.12 100	0.11 133

whm_eth	0.31 215	0.25 453	0.40 282	0.39 299	0.28 437	0.27 105	0.46 514	0.49 180	0.44 231	0.35 183	0.42 195	0.40 233	0.28 183	0.41 154	0.33 304	0.22 510	0.17 496	0.17 304	0.16 349	0.22 500	0.15 326

plain	0.31 215	0.20 282	0.50 432	0.39 299	0.29 467	0.27 105	0.30 254	0.44 147	0.35 152	0.31 147	0.66 308	0.30 143	0.31 238	0.65 412	0.31 280	0.17 371	0.13 372	0.20 434	0.15 311	0.17 368	0.12 194

MIF-Stereo (partial)	0.31 215	0.18 189	0.37 233	0.41 381	0.31 508	0.28 127	0.23 118	0.47 166	0.42 219	0.31 147	0.63 292	0.36 197	0.35 281	0.57 311	0.31 280	0.17 371	0.13 372	0.19 401	0.17 405	0.18 397	0.14 292

Weightmod	0.32 221	0.18 189	0.30 96	0.34 127	0.19 98	0.54 393	0.34 342	0.56 225	0.50 271	0.41 236	0.52 251	0.48 295	0.33 262	0.46 213	0.29 263	0.15 257	0.23 579	0.16 256	0.15 311	0.14 202	0.11 133

SE	0.32 221	0.26 470	0.34 183	0.34 127	0.21 174	0.50 367	0.33 324	0.58 242	0.52 280	0.51 281	0.54 259	0.32 154	0.35 281	0.31 58	0.25 169	0.17 371	0.13 372	0.19 401	0.16 349	0.21 476	0.18 423

GGDA	0.32 221	0.18 189	0.32 139	0.31 49	0.21 174	0.31 178	0.26 172	0.59 249	0.66 344	0.50 276	0.68 317	0.40 233	0.36 309	0.55 286	0.35 339	0.15 257	0.11 227	0.13 108	0.12 188	0.15 269	0.15 326

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 221	0.38 573	2.34 680	0.33 97	0.19 98	0.20 23	0.22 90	0.43 139	0.29 91	0.22 46	0.25 72	0.22 53	0.26 152	0.29 29	0.20 30	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

RT-Monster	0.32 221	0.17 146	0.30 96	0.34 127	0.26 377	0.38 277	0.20 47	0.56 225	0.76 406	0.61 324	0.64 298	0.49 302	0.28 183	0.41 154	0.30 271	0.14 179	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.13 244

WQFJA1	0.32 221	0.19 234	0.34 183	0.39 299	0.26 377	0.62 457	0.30 254	0.56 225	0.47 253	0.37 195	0.39 184	0.38 210	0.33 262	0.50 248	0.42 415	0.14 179	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 244

WQFJX	0.32 221	0.18 189	0.33 160	0.39 299	0.27 412	0.60 446	0.30 254	0.53 215	0.47 253	0.39 220	0.38 179	0.34 172	0.33 262	0.61 367	0.40 401	0.14 179	0.17 496	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.14 292

NLMM	0.32 221	0.19 234	0.34 183	0.39 299	0.26 377	0.62 457	0.30 254	0.56 225	0.47 253	0.37 195	0.39 184	0.38 210	0.33 262	0.49 240	0.42 415	0.14 179	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 244

NLSM1	0.32 221	0.18 189	0.34 183	0.39 299	0.25 329	0.66 489	0.27 195	0.57 234	0.50 271	0.37 195	0.53 256	0.29 129	0.28 183	0.54 279	0.32 290	0.16 317	0.17 496	0.18 357	0.15 311	0.14 202	0.12 194

FE-Mocha	0.32 221	0.19 234	0.50 432	0.38 267	0.27 412	0.30 158	0.20 47	0.71 365	0.36 162	0.65 358	0.56 272	0.54 328	0.25 135	0.38 127	0.22 81	0.15 257	0.10 95	0.17 304	0.16 349	0.13 150	0.12 194

rvit_stereo_0081	0.32 221	0.24 427	0.47 384	0.43 448	0.26 377	0.30 158	0.37 407	0.42 120	0.55 295	0.36 188	0.40 189	0.39 219	0.35 281	0.43 178	0.33 304	0.22 510	0.16 476	0.19 401	0.16 349	0.19 433	0.13 244

rvit_stereo_0082	0.32 221	0.24 427	0.47 384	0.43 448	0.26 377	0.30 158	0.37 407	0.42 120	0.55 295	0.36 188	0.40 189	0.39 219	0.35 281	0.43 178	0.33 304	0.22 510	0.16 476	0.19 401	0.16 349	0.19 433	0.13 244

RAFT-Stereo-weight	0.32 221	0.18 189	0.33 160	0.39 299	0.22 207	0.26 87	0.29 234	0.67 321	0.80 436	0.53 291	0.51 239	0.58 351	0.20 71	0.47 223	0.27 219	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.11 133

CAS++	0.32 221	0.24 427	0.36 215	0.37 228	0.26 377	0.28 127	0.23 118	0.87 445	0.50 271	0.47 267	0.45 207	0.26 109	0.21 83	0.49 240	0.24 137	0.23 528	0.19 539	0.22 491	0.17 405	0.21 476	0.16 376
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 221	0.22 367	0.34 183	0.42 427	0.28 437	0.40 296	0.50 541	0.72 371	0.37 179	0.37 195	0.34 152	0.32 154	0.31 238	0.59 352	0.27 219	0.14 179	0.13 372	0.18 357	0.17 405	0.17 368	0.16 376

MSKI-zero shot	0.32 221	0.17 146	0.34 183	0.39 299	0.21 174	0.32 198	0.22 90	0.61 269	0.43 223	0.52 288	0.64 298	0.61 378	0.20 71	0.74 482	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.12 100	0.12 194

iRaftStereo_RVC	0.32 221	0.19 234	0.37 233	0.39 299	0.22 207	0.31 178	0.29 234	0.68 331	0.51 277	0.49 272	0.66 308	0.37 201	0.23 111	0.45 195	0.33 304	0.14 179	0.10 95	0.18 357	0.17 405	0.15 269	0.12 194

CREStereo++_RVC	0.32 221	0.15 68	0.23 6	0.31 49	0.24 296	0.27 105	0.22 90	0.46 162	0.88 485	0.46 260	0.80 379	0.30 143	0.26 152	0.36 109	0.33 304	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.51 673	0.13 150	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 221	0.53 629	0.26 44	0.51 575	0.20 143	0.37 264	0.24 137	0.40 100	0.73 383	0.54 297	0.69 321	0.31 151	0.25 135	0.32 68	0.27 219	0.16 317	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.11 133

PMTNet	0.32 221	0.16 97	0.24 16	0.29 12	0.18 68	0.45 346	0.22 90	0.56 225	0.63 327	0.46 260	0.54 259	0.39 219	0.34 275	0.48 234	0.24 137	0.75 678	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133

ManiGeoR	0.33 241	0.17 146	0.43 329	0.31 49	0.22 207	0.40 296	0.27 195	0.73 382	0.49 265	0.40 229	0.63 292	0.40 233	0.32 244	0.62 377	0.41 407	0.16 317	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.15 269	0.16 376

HLf10	0.33 241	0.17 146	0.43 329	0.31 49	0.22 207	0.40 296	0.27 195	0.73 382	0.49 265	0.40 229	0.63 292	0.40 233	0.32 244	0.62 377	0.41 407	0.16 317	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.15 269	0.16 376

HLf8	0.33 241	0.17 146	0.39 268	0.30 24	0.22 207	0.43 328	0.27 195	0.71 365	0.67 349	0.44 249	0.60 282	0.36 197	0.30 221	0.58 334	0.35 339	0.18 406	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.17 368	0.18 423

TestStereo_HL2	0.33 241	0.18 189	0.33 160	0.31 49	0.22 207	0.32 198	0.25 150	0.58 242	0.61 312	0.54 297	0.68 317	0.41 245	0.36 309	0.57 311	0.36 357	0.16 317	0.11 227	0.13 108	0.11 148	0.15 269	0.16 376

WQFJX1	0.33 241	0.19 234	0.34 183	0.41 381	0.28 437	0.53 386	0.33 324	0.51 193	0.50 271	0.39 220	0.36 170	0.34 172	0.31 238	0.69 449	0.39 393	0.15 257	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.16 327	0.14 292

NLMM1	0.33 241	0.21 326	0.36 215	0.41 381	0.25 329	0.55 400	0.33 324	0.55 221	0.63 327	0.42 242	0.44 203	0.30 143	0.25 135	0.63 390	0.38 385	0.16 317	0.18 520	0.17 304	0.14 278	0.15 269	0.13 244

xyz-stereo-finetune	0.33 241	0.18 189	0.36 215	0.33 97	0.18 68	0.57 421	0.31 282	0.58 242	0.69 362	0.45 253	0.54 259	0.38 210	0.33 262	0.56 299	0.36 357	0.12 61	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.12 194

MM-Stereo_test1	0.33 241	0.19 234	0.36 215	0.41 381	0.23 262	0.36 252	0.45 510	0.58 242	0.54 288	0.60 316	0.50 229	0.38 210	0.37 319	0.60 358	0.26 199	0.15 257	0.13 372	0.17 304	0.14 278	0.15 269	0.12 194

tg	0.33 241	0.18 189	0.37 233	0.39 299	0.22 207	0.38 277	0.26 172	0.70 356	0.56 303	0.47 267	0.65 301	0.42 256	0.24 122	0.55 286	0.33 304	0.14 179	0.10 95	0.18 357	0.17 405	0.14 202	0.11 133

model_zeroshot	0.33 241	0.18 189	0.48 405	0.39 299	0.28 437	0.45 346	0.25 150	0.63 283	0.45 240	0.61 324	0.50 229	0.51 314	0.25 135	0.45 195	0.26 199	0.16 317	0.13 372	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.13 244

rvit_stereo_ft	0.33 241	0.25 453	0.47 384	0.52 588	0.32 525	0.33 209	0.47 522	0.49 180	0.50 271	0.34 173	0.41 192	0.41 245	0.32 244	0.48 234	0.34 320	0.22 510	0.14 412	0.19 401	0.18 433	0.19 433	0.14 292

4D-IteraStereo	0.33 241	0.18 189	0.40 282	0.40 343	0.24 296	0.32 198	0.27 195	0.58 242	0.72 376	0.65 358	0.54 259	0.42 256	0.23 111	0.45 195	0.28 242	0.14 179	0.09 27	0.19 401	0.16 349	0.16 327	0.11 133

HLF11	0.34 253	0.17 146	0.42 314	0.30 24	0.23 262	0.36 252	0.22 90	0.69 340	0.48 261	0.49 272	0.66 308	0.43 265	0.37 319	0.70 456	0.45 450	0.15 257	0.12 299	0.13 108	0.11 148	0.15 269	0.17 403

TestStereo_HLe17	0.34 253	0.17 146	0.46 371	0.32 77	0.21 174	0.42 323	0.31 282	0.70 356	0.66 344	0.46 260	0.68 317	0.36 197	0.30 221	0.61 367	0.36 357	0.16 317	0.10 95	0.14 165	0.13 235	0.15 269	0.15 326

TestStereo-Hl	0.34 253	0.20 282	0.32 139	0.32 77	0.22 207	0.32 198	0.27 195	0.64 298	0.59 308	0.50 276	0.67 314	0.46 287	0.45 376	0.60 358	0.34 320	0.14 179	0.11 227	0.13 108	0.13 235	0.15 269	0.15 326

NLCSM	0.34 253	0.21 326	0.34 183	0.44 468	0.29 467	0.54 393	0.36 390	0.52 203	0.47 253	0.46 260	0.37 175	0.34 172	0.34 275	0.71 462	0.41 407	0.16 317	0.17 496	0.17 304	0.16 349	0.17 368	0.16 376

IGEV-FE	0.34 253	0.18 189	0.67 527	0.39 299	0.28 437	0.30 158	0.25 150	0.74 386	0.31 110	0.62 328	0.57 274	0.54 328	0.25 135	0.53 272	0.27 219	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 194

MM-Stereo_test3	0.34 253	0.19 234	0.31 118	0.41 381	0.25 329	0.35 238	0.44 507	0.72 371	0.92 515	0.46 260	0.52 251	0.41 245	0.29 202	0.44 190	0.28 242	0.16 317	0.15 444	0.17 304	0.13 235	0.14 202	0.13 244

rvit_stereo_0083	0.34 253	0.24 427	0.50 432	0.44 468	0.27 412	0.34 226	0.35 368	0.45 154	0.62 316	0.37 195	0.47 218	0.42 256	0.35 281	0.40 142	0.36 357	0.22 510	0.20 551	0.20 434	0.17 405	0.20 452	0.14 292

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 253	0.27 488	0.45 354	0.36 202	0.25 329	0.48 360	0.30 254	0.58 242	0.90 503	0.42 242	0.36 170	0.30 143	0.29 202	0.49 240	0.30 271	0.16 317	0.14 412	0.18 357	0.15 311	0.18 397	0.15 326

AE-Stereo	0.34 253	0.21 326	0.42 314	0.48 530	0.31 508	0.48 360	0.35 368	0.61 269	0.62 316	0.32 162	0.55 269	0.52 320	0.27 167	0.47 223	0.29 263	0.13 117	0.13 372	0.18 357	0.16 349	0.15 269	0.12 194

IGEV_Zeroshot_test	0.34 253	0.18 189	0.67 527	0.39 299	0.28 437	0.30 158	0.25 150	0.74 386	0.31 110	0.62 328	0.57 274	0.54 328	0.25 135	0.53 272	0.27 219	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 194

RAFT-Test	0.34 253	0.18 189	0.37 233	0.38 267	0.23 262	0.50 367	0.23 118	0.69 340	0.40 204	0.60 316	0.85 414	0.61 378	0.28 183	0.46 213	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 194

CAS	0.34 253	0.13 4	0.25 30	1.28 685	0.30 486	0.46 351	0.38 429	0.48 175	0.47 253	0.34 173	0.52 251	0.24 85	0.19 56	0.29 29	0.27 219	0.69 676	0.08 2	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.15 326

test-3	0.34 253	0.16 97	0.43 329	0.39 299	0.21 174	0.43 328	0.22 90	0.63 283	0.78 425	0.71 403	0.45 207	0.64 393	0.27 167	0.43 178	0.31 280	0.12 61	0.09 27	0.17 304	0.13 235	0.12 100	0.10 60

test_1	0.34 253	0.16 97	0.43 329	0.39 299	0.21 174	0.43 328	0.23 118	0.63 283	0.78 425	0.68 382	0.45 207	0.64 393	0.27 167	0.43 178	0.31 280	0.12 61	0.09 27	0.17 304	0.13 235	0.12 100	0.10 60

cross-raft	0.34 253	0.20 282	0.37 233	0.44 468	0.23 262	0.32 198	0.35 368	0.74 386	0.40 204	0.60 316	0.77 354	0.57 342	0.27 167	0.43 178	0.28 242	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.15 269	0.11 133

raftrobust	0.34 253	0.19 234	0.36 215	0.41 381	0.27 412	0.30 158	0.25 150	0.71 365	0.63 327	0.58 310	0.55 269	0.45 279	0.46 383	0.51 256	0.29 263	0.16 317	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.13 244

EAI-Stereo	0.34 253	0.19 234	0.44 341	0.39 299	0.21 174	0.31 178	0.30 254	1.15 568	0.30 99	0.49 272	0.75 344	0.36 197	0.28 183	0.62 377	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.13 150	0.12 194

CFNet-RSSM	0.34 253	0.17 146	0.45 354	0.39 299	0.22 207	0.35 238	0.23 118	0.73 382	0.84 459	0.65 358	0.54 259	0.57 342	0.28 183	0.46 213	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.13 150	0.11 133

Gwc-CoAtRS	0.34 253	0.17 146	0.44 341	0.39 299	0.23 262	0.34 226	0.22 90	0.70 356	0.75 397	0.60 316	0.59 280	0.58 351	0.29 202	0.45 195	0.26 199	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.12 194

ACVNet-DCA	0.35 272	0.23 389	0.33 160	0.41 381	0.22 207	0.55 400	0.38 429	0.85 434	0.54 288	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 398	0.57 311	0.25 169	0.16 317	0.10 95	0.19 401	0.13 235	0.18 397	0.17 403

EKT-Stereo	0.35 272	0.23 389	0.39 268	0.43 448	0.29 467	0.38 277	0.31 282	0.69 340	0.64 335	0.45 253	0.63 292	0.49 302	0.27 167	0.56 299	0.33 304	0.18 406	0.14 412	0.18 357	0.15 311	0.16 327	0.16 376

Any-RAFT	0.35 272	0.16 97	0.30 96	0.34 127	0.21 174	0.52 378	0.22 90	0.88 450	0.73 383	0.53 291	0.73 333	0.64 393	0.28 183	0.46 213	0.24 137	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.12 194

HH	0.35 272	0.20 282	0.47 384	0.40 343	0.25 329	0.33 209	0.31 282	0.76 400	0.38 188	0.43 246	0.57 274	0.79 478	0.44 371	0.71 462	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 194

HanStereo	0.35 272	0.20 282	0.47 384	0.40 343	0.25 329	0.33 209	0.31 282	0.76 400	0.38 188	0.43 246	0.57 274	0.79 478	0.44 371	0.71 462	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 194

LL-Strereo2	0.35 272	0.24 427	0.48 405	0.41 381	0.26 377	0.35 238	0.24 137	0.67 321	0.44 231	0.54 297	0.51 239	0.66 411	0.25 135	0.66 421	0.30 271	0.14 179	0.12 299	0.23 512	0.20 491	0.18 397	0.13 244

anonymousdsp2	0.35 272	0.20 282	0.43 329	0.37 228	0.24 296	0.48 360	0.31 282	0.86 438	0.65 340	0.55 301	0.50 229	0.50 308	0.34 275	0.56 299	0.31 280	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.16 327	0.14 292

Selective-RAFT	0.35 272	0.23 389	0.51 447	0.44 468	0.21 174	0.64 477	0.27 195	0.59 249	0.63 327	0.40 229	0.38 179	0.55 333	0.40 344	0.57 311	0.35 339	0.13 117	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.16 327	0.13 244

RCA-Stereo	0.35 272	0.17 146	0.34 183	0.38 267	0.22 207	0.31 178	0.34 342	0.68 331	1.24 620	0.45 253	0.65 301	0.47 290	0.43 360	0.38 127	0.27 219	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.11 133

Patchmatch Stereo++	0.35 272	0.23 389	0.47 384	0.41 381	0.22 207	0.24 59	0.22 90	0.59 249	0.36 162	0.63 337	0.73 333	0.58 351	0.38 325	0.58 334	0.36 357	0.18 406	0.12 299	0.20 434	0.16 349	0.20 452	0.15 326
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	0.35 272	0.23 389	0.47 384	0.41 381	0.22 207	0.24 59	0.31 282	0.59 249	0.36 162	0.63 337	0.73 333	0.58 351	0.38 325	0.56 299	0.35 339	0.18 406	0.12 299	0.20 434	0.16 349	0.20 452	0.15 326

ROB_FTStereo_v2	0.35 272	0.23 389	0.47 384	0.41 381	0.22 207	0.24 59	0.31 282	0.59 249	0.36 162	0.63 337	0.73 333	0.57 342	0.38 325	0.57 311	0.36 357	0.18 406	0.12 299	0.20 434	0.16 349	0.20 452	0.15 326

ROB_FTStereo	0.35 272	0.23 389	0.47 384	0.41 381	0.22 207	0.25 77	0.21 73	0.59 249	0.36 162	0.63 337	0.73 333	0.58 351	0.38 325	0.57 311	0.35 339	0.18 406	0.12 299	0.20 434	0.16 349	0.20 452	0.15 326

HUI-Stereo	0.35 272	0.23 389	0.47 384	0.41 381	0.22 207	0.24 59	0.22 90	0.60 261	0.36 162	0.63 337	0.73 333	0.58 351	0.38 325	0.50 248	0.35 339	0.18 406	0.12 299	0.20 434	0.16 349	0.20 452	0.15 326

iGMRVC	0.35 272	0.23 389	0.47 384	0.41 381	0.22 207	0.24 59	0.30 254	0.59 249	0.36 162	0.63 337	0.73 333	0.58 351	0.38 325	0.58 334	0.36 357	0.18 406	0.12 299	0.20 434	0.16 349	0.20 452	0.15 326

iRAFT	0.35 272	0.23 389	0.47 384	0.41 381	0.22 207	0.24 59	0.22 90	0.59 249	0.36 162	0.63 337	0.73 333	0.58 351	0.38 325	0.58 334	0.36 357	0.18 406	0.12 299	0.20 434	0.16 349	0.20 452	0.15 326

RAFT-IKP	0.35 272	0.23 389	0.47 384	0.41 381	0.22 207	0.24 59	0.28 225	0.59 249	0.36 162	0.63 337	0.73 333	0.57 342	0.38 325	0.58 334	0.36 357	0.18 406	0.12 299	0.20 434	0.16 349	0.20 452	0.15 326

sCroCo_RVC	0.35 272	0.28 502	0.69 538	0.51 575	0.39 581	0.41 316	0.31 282	0.49 180	0.45 240	0.31 147	0.48 221	0.38 210	0.32 244	0.46 213	0.32 290	0.21 483	0.22 569	0.19 401	0.19 464	0.21 476	0.20 483

SMOE	0.36 290	0.20 282	0.35 200	0.36 202	0.17 38	0.63 469	0.41 479	0.65 300	0.55 295	0.54 297	0.72 328	0.49 302	0.38 325	0.40 142	0.30 271	0.19 440	0.12 299	0.28 583	0.15 311	0.19 433	0.14 292

xyz-stereo-finetune2	0.36 290	0.19 234	0.38 246	0.32 77	0.19 98	0.82 558	0.29 234	0.52 203	0.32 124	0.51 281	0.78 366	0.43 265	0.45 376	0.69 449	0.44 441	0.13 117	0.12 299	0.17 304	0.13 235	0.12 100	0.13 244

1test111	0.36 290	0.23 389	0.33 160	0.41 381	0.22 207	0.55 400	0.38 429	0.85 434	0.54 288	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 398	0.55 286	0.45 450	0.16 317	0.10 95	0.19 401	0.13 235	0.18 397	0.17 403

11t1	0.36 290	0.21 326	0.42 314	0.35 173	0.22 207	0.62 457	0.29 234	0.69 340	0.43 223	0.60 316	0.53 256	0.53 324	0.48 394	0.56 299	0.40 401	0.18 406	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.17 368	0.17 403

tt1	0.36 290	0.24 427	0.32 139	0.41 381	0.22 207	0.54 393	0.38 429	0.68 331	1.04 572	0.41 236	0.46 212	0.35 187	0.45 376	0.57 311	0.25 169	0.16 317	0.10 95	0.19 401	0.13 235	0.16 327	0.16 376

knoymous	0.36 290	0.20 282	0.31 118	0.31 49	0.22 207	0.36 252	0.29 234	0.61 269	0.64 335	0.67 376	0.70 325	0.60 372	0.40 344	0.58 334	0.34 320	0.17 371	0.11 227	0.20 434	0.11 148	0.17 368	0.18 423

DCANet-4	0.36 290	0.20 282	0.48 405	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.66 311	0.92 515	0.69 390	0.78 366	0.40 233	0.47 389	0.45 195	0.34 320	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 244

test_4	0.36 290	0.18 189	0.31 118	0.44 468	0.25 329	0.20 23	0.34 342	0.56 225	0.41 208	0.59 312	1.45 621	0.43 265	0.25 135	0.63 390	0.28 242	0.12 61	0.10 95	0.17 304	0.19 464	0.15 269	0.11 133

test_3	0.36 290	0.19 234	0.44 341	0.44 468	0.23 262	0.48 360	0.36 390	0.66 311	0.82 449	0.64 349	0.45 207	0.68 419	0.25 135	0.41 154	0.31 280	0.12 61	0.10 95	0.18 357	0.16 349	0.15 269	0.11 133

NRIStereo	0.36 290	0.20 282	0.45 354	0.41 381	0.23 262	0.34 226	0.26 172	0.65 300	0.55 295	0.64 349	0.63 292	0.56 336	0.37 319	0.65 412	0.37 376	0.15 257	0.11 227	0.18 357	0.15 311	0.17 368	0.14 292

DeepStereo_RVC	0.36 290	0.21 326	0.47 384	0.40 343	0.24 296	0.26 87	0.22 90	0.60 261	0.38 188	0.69 390	0.67 314	0.57 342	0.51 413	0.56 299	0.39 393	0.16 317	0.12 299	0.18 357	0.15 311	0.19 433	0.18 423

CRE-IMP	0.36 290	0.23 389	0.49 418	0.42 427	0.24 296	0.41 316	0.21 73	0.57 234	0.41 208	0.65 358	0.72 328	0.53 324	0.37 319	0.61 367	0.38 385	0.17 371	0.11 227	0.19 401	0.15 311	0.21 476	0.18 423

test-1	0.36 290	0.19 234	0.71 547	0.46 514	0.26 377	0.44 337	0.36 390	0.60 261	0.59 308	0.48 270	0.67 314	0.53 324	0.36 309	0.40 142	0.29 263	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.14 278	0.15 269	0.16 376

s12784h	0.36 290	0.15 68	0.24 16	0.34 127	0.15 5	0.77 532	0.29 234	0.80 417	0.83 454	0.56 304	0.57 274	0.43 265	0.40 344	0.57 311	0.33 304	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.09 13	0.14 202	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 290	0.21 326	0.37 233	0.42 427	0.26 377	0.35 238	0.38 429	0.63 283	0.64 335	0.50 276	0.72 328	0.51 314	0.29 202	0.59 352	0.36 357	0.16 317	0.14 412	0.15 217	0.13 235	0.17 368	0.16 376

DCANet	0.36 290	0.16 97	0.41 293	0.34 127	0.19 98	0.30 158	0.30 254	0.68 331	0.91 510	0.70 396	0.77 354	0.43 265	0.57 449	0.45 195	0.34 320	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 194

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 290	0.17 146	0.41 293	0.35 173	0.19 98	0.33 209	0.29 234	0.65 300	0.73 383	0.68 382	1.01 491	0.56 336	0.40 344	0.42 165	0.30 271	0.11 36	0.09 27	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.10 60

S0	0.37 307	0.18 189	0.33 160	0.40 343	0.21 174	0.79 539	0.56 580	0.63 283	0.45 240	0.53 291	0.61 287	0.44 276	0.36 309	0.45 195	0.31 280	0.22 510	0.21 561	0.26 561	0.22 532	0.16 327	0.12 194

TestStereo_HL3	0.37 307	0.19 234	0.49 418	0.34 127	0.24 296	0.51 372	0.39 451	0.60 261	0.43 223	0.61 324	0.83 398	0.56 336	0.46 383	0.55 286	0.28 242	0.15 257	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.14 202	0.17 403

H2IRNET	0.37 307	0.20 282	0.33 160	0.38 267	0.25 329	0.27 105	0.23 118	0.59 249	0.72 376	0.39 220	0.90 441	0.74 459	0.55 440	0.52 263	0.43 423	0.15 257	0.13 372	0.18 357	0.20 491	0.16 327	0.13 244

cc1	0.37 307	0.23 389	0.33 160	0.41 381	0.22 207	0.55 400	0.38 429	0.67 321	1.06 582	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 398	0.57 311	0.25 169	0.16 317	0.10 95	0.19 401	0.13 235	0.16 327	0.15 326

DCRE	0.37 307	0.18 189	0.46 371	0.45 493	0.32 525	0.42 323	0.37 407	0.63 283	0.51 277	0.47 267	0.94 452	0.56 336	0.36 309	0.52 263	0.32 290	0.14 179	0.13 372	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.13 244

fff	0.37 307	0.16 97	0.41 293	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 340	1.06 582	0.69 390	0.78 366	0.42 256	0.63 489	0.46 213	0.34 320	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 244

ADStereo(finetuned)	0.37 307	0.16 97	0.49 418	0.34 127	0.19 98	0.30 158	0.30 254	0.68 331	0.91 510	0.70 396	0.77 354	0.43 265	0.69 527	0.45 195	0.33 304	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 194

MIPNet	0.37 307	0.21 326	0.59 485	0.39 299	0.25 329	0.50 367	0.28 225	0.77 403	0.70 363	0.65 358	0.60 282	0.40 233	0.49 398	0.44 190	0.37 376	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.13 244

GMOStereo	0.37 307	0.19 234	0.38 246	0.43 448	0.24 296	0.37 264	0.38 429	0.52 203	0.62 316	0.87 511	0.84 404	0.64 393	0.35 281	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 434	0.18 433	0.15 269	0.11 133

error version	0.37 307	0.19 234	0.38 246	0.43 448	0.24 296	0.37 264	0.38 429	0.52 203	0.62 316	0.87 511	0.84 404	0.64 393	0.35 281	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 434	0.18 433	0.15 269	0.11 133

test-v	0.37 307	0.19 234	0.38 246	0.43 448	0.24 296	0.37 264	0.38 429	0.52 203	0.62 316	0.87 511	0.84 404	0.64 393	0.35 281	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 434	0.18 433	0.15 269	0.11 133

TRStereo	0.37 307	0.27 488	0.59 485	0.47 522	0.41 593	0.29 139	0.30 254	0.84 431	0.59 308	0.52 288	0.41 192	0.52 320	0.26 152	0.73 475	0.27 219	0.17 371	0.12 299	0.19 401	0.19 464	0.13 150	0.11 133

test-2	0.37 307	0.19 234	0.38 246	0.43 448	0.24 296	0.37 264	0.38 429	0.52 203	0.62 316	0.87 511	0.84 404	0.64 393	0.35 281	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 434	0.18 433	0.15 269	0.11 133

rafts_anoy	0.37 307	0.21 326	0.36 215	0.41 381	0.26 377	0.30 158	0.33 324	0.67 321	0.90 503	0.58 310	0.66 308	0.45 279	0.33 262	0.47 223	0.39 393	0.16 317	0.11 227	0.21 476	0.23 549	0.17 368	0.14 292

XX-Stereo	0.37 307	0.17 146	0.45 354	0.55 612	0.36 558	0.38 277	0.20 47	0.60 261	0.30 99	0.46 260	1.30 593	0.73 453	0.26 152	0.56 299	0.26 199	0.16 317	0.11 227	0.17 304	0.16 349	0.14 202	0.10 60

csc	0.37 307	0.16 97	0.41 293	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 340	1.06 582	0.69 390	0.78 366	0.42 256	0.63 489	0.46 213	0.34 320	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 244

cscssc	0.37 307	0.16 97	0.41 293	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 340	1.06 582	0.69 390	0.78 366	0.42 256	0.63 489	0.46 213	0.34 320	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 244

Lsterematch	0.38 324	0.17 146	0.38 246	0.37 228	0.20 143	0.42 323	0.27 195	0.57 234	0.71 374	0.66 371	1.02 500	0.49 302	0.40 344	0.57 311	0.43 423	0.16 317	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.14 292

AIO-test1	0.38 324	0.18 189	0.38 246	0.50 559	0.24 296	0.46 351	0.30 254	0.70 356	1.19 611	0.40 229	0.71 327	0.45 279	0.29 202	0.53 272	0.27 219	0.15 257	0.13 372	0.19 401	0.21 514	0.13 150	0.17 403

rvit_0105_6	0.38 324	0.28 502	0.64 511	0.50 559	0.30 486	0.39 290	0.38 429	0.51 193	0.67 349	0.40 229	0.45 207	0.50 308	0.41 352	0.54 279	0.36 357	0.27 571	0.26 604	0.24 529	0.21 514	0.22 500	0.16 376

MyStereo06	0.38 324	0.21 326	0.61 493	0.41 381	0.28 437	0.41 316	0.50 541	0.95 478	0.35 152	0.62 328	0.54 259	0.76 468	0.27 167	0.50 248	0.29 263	0.14 179	0.13 372	0.18 357	0.17 405	0.17 368	0.15 326

MIM_Stereo	0.38 324	0.17 146	0.53 460	0.37 228	0.24 296	0.27 105	0.24 137	0.70 356	0.54 288	0.72 414	1.00 488	0.63 387	0.29 202	0.64 405	0.38 385	0.13 117	0.14 412	0.17 304	0.16 349	0.14 202	0.11 133

riskmin	0.38 324	0.20 282	0.39 268	0.32 77	0.23 262	0.53 386	0.30 254	0.63 283	0.80 436	0.49 272	0.56 272	0.73 453	0.58 459	0.55 286	0.36 357	0.17 371	0.11 227	0.19 401	0.13 235	0.19 433	0.20 483

NF-Stereo	0.38 324	0.20 282	0.45 354	0.41 381	0.25 329	0.26 87	0.31 282	0.69 340	0.70 363	0.65 358	0.77 354	0.57 342	0.30 221	0.67 432	0.35 339	0.18 406	0.12 299	0.20 434	0.16 349	0.16 327	0.27 560

OCTAStereo	0.38 324	0.20 282	0.46 371	0.41 381	0.25 329	0.26 87	0.31 282	0.69 340	0.70 363	0.65 358	0.77 354	0.58 351	0.30 221	0.67 432	0.35 339	0.18 406	0.12 299	0.20 434	0.16 349	0.16 327	0.27 560

PSM-softLoss	0.38 324	0.20 282	0.48 405	0.41 381	0.26 377	0.30 158	0.35 368	0.69 340	0.46 246	0.62 328	0.82 392	0.59 366	0.33 262	0.70 456	0.39 393	0.19 440	0.12 299	0.20 434	0.18 433	0.16 327	0.22 521

KMStereo	0.38 324	0.20 282	0.48 405	0.41 381	0.26 377	0.30 158	0.35 368	0.69 340	0.46 246	0.62 328	0.82 392	0.59 366	0.33 262	0.70 456	0.39 393	0.19 440	0.12 299	0.20 434	0.18 433	0.16 327	0.22 521

RE-Stereo	0.38 324	0.20 282	0.46 371	0.41 381	0.25 329	0.26 87	0.31 282	0.69 340	0.70 363	0.65 358	0.77 354	0.58 351	0.30 221	0.67 432	0.35 339	0.18 406	0.12 299	0.20 434	0.16 349	0.16 327	0.27 560

Pruner-Stereo	0.38 324	0.20 282	0.45 354	0.40 343	0.25 329	0.22 35	0.24 137	0.67 321	0.55 295	0.89 525	0.76 350	0.68 419	0.29 202	0.62 377	0.35 339	0.18 406	0.12 299	0.20 434	0.17 405	0.17 368	0.18 423

TVStereo	0.38 324	0.20 282	0.46 371	0.41 381	0.25 329	0.26 87	0.31 282	0.69 340	0.70 363	0.65 358	0.77 354	0.58 351	0.30 221	0.67 432	0.35 339	0.18 406	0.12 299	0.20 434	0.16 349	0.16 327	0.27 560

TestStereo	0.38 324	0.31 528	0.40 282	0.45 493	0.20 143	0.40 296	0.37 407	0.66 311	0.65 340	0.53 291	0.78 366	0.47 290	0.40 344	0.55 286	0.37 376	0.18 406	0.13 372	0.20 434	0.15 311	0.22 500	0.13 244

raft+_RVC	0.38 324	0.19 234	0.35 200	0.37 228	0.25 329	0.45 346	0.37 407	0.78 409	0.89 500	0.51 281	0.78 366	0.50 308	0.29 202	0.53 272	0.40 401	0.15 257	0.12 299	0.17 304	0.15 311	0.14 202	0.12 194

RALAANet	0.38 324	0.23 389	0.48 405	0.42 427	0.29 467	0.35 238	0.25 150	0.86 438	0.64 335	0.67 376	0.65 301	0.60 372	0.29 202	0.60 358	0.34 320	0.15 257	0.12 299	0.17 304	0.15 311	0.21 476	0.13 244

AFF-stereo	0.38 324	0.19 234	0.39 268	0.37 228	0.21 174	0.27 105	0.31 282	0.65 300	0.66 344	0.64 349	1.13 545	0.76 468	0.39 338	0.55 286	0.33 304	0.11 36	0.09 27	0.16 256	0.16 349	0.13 150	0.11 133

AIO-test2	0.39 341	0.21 326	0.41 293	0.47 522	0.25 329	0.45 346	0.35 368	0.77 403	1.27 630	0.36 188	0.87 425	0.37 201	0.30 221	0.47 223	0.27 219	0.15 257	0.13 372	0.21 476	0.23 549	0.15 269	0.13 244

xx1	0.39 341	0.23 389	0.33 160	0.41 381	0.22 207	0.55 400	0.38 429	0.67 321	1.06 582	0.41 236	0.50 229	0.65 406	0.53 422	0.57 311	0.25 169	0.16 317	0.10 95	0.20 434	0.19 464	0.18 397	0.17 403

x	0.39 341	0.24 427	0.41 293	0.34 127	0.23 262	0.52 378	0.32 312	0.86 438	0.52 280	0.57 308	0.70 325	0.59 366	0.50 408	0.49 240	0.46 461	0.17 371	0.15 444	0.17 304	0.15 311	0.17 368	0.16 376

DisPM	0.39 341	0.19 234	0.44 341	0.41 381	0.27 412	0.24 59	0.31 282	0.65 300	0.57 305	0.87 511	0.87 425	0.60 372	0.32 244	0.76 492	0.32 290	0.18 406	0.12 299	0.19 401	0.17 405	0.15 269	0.20 483

RAFT+CT+SA	0.39 341	0.23 389	0.36 215	0.51 575	0.27 412	0.29 139	0.46 514	0.75 393	0.80 436	0.51 281	0.89 437	0.41 245	0.40 344	0.78 505	0.32 290	0.14 179	0.11 227	0.18 357	0.18 433	0.15 269	0.14 292

iRaft-Stereo_20w	0.39 341	0.19 234	0.57 480	0.37 228	0.27 412	0.31 178	0.24 137	1.44 652	0.29 91	0.69 390	0.53 256	0.60 372	0.42 354	0.83 528	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.15 269	0.13 244

IPLG	0.39 341	0.20 282	0.59 485	0.40 343	0.24 296	0.54 393	0.27 195	0.75 393	0.63 327	0.84 492	0.81 386	0.32 154	0.32 244	0.60 358	0.45 450	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.12 194

IPLGR	0.39 341	0.21 326	0.63 506	0.39 299	0.22 207	0.49 365	0.29 234	0.76 400	0.74 392	0.78 444	0.77 354	0.44 276	0.42 354	0.47 223	0.38 385	0.13 117	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.15 269	0.13 244

GMStereo	0.39 341	0.37 563	0.54 465	0.40 343	0.26 377	0.42 323	0.36 390	0.59 249	1.04 572	0.55 301	0.51 239	0.37 201	0.35 281	0.54 279	0.41 407	0.19 440	0.13 372	0.16 256	0.17 405	0.24 530	0.18 423
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 341	0.21 326	0.50 432	0.41 381	0.28 437	0.62 457	0.27 195	0.77 403	0.40 204	0.64 349	0.86 417	0.52 320	0.33 262	0.66 421	0.42 415	0.15 257	0.13 372	0.17 304	0.14 278	0.15 269	0.15 326
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	0.39 341	0.18 189	0.42 314	0.42 427	0.26 377	0.40 296	0.32 312	0.72 371	0.34 139	0.89 525	1.28 586	0.57 342	0.35 281	0.42 165	0.32 290	0.15 257	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.13 244

RAFT-Stereo	0.39 341	0.18 189	0.42 314	0.42 427	0.26 377	0.40 296	0.32 312	0.72 371	0.34 139	0.89 525	1.28 586	0.57 342	0.35 281	0.42 165	0.32 290	0.15 257	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.13 244
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.40 353	0.20 282	0.35 200	0.39 299	0.24 296	0.71 509	0.42 490	0.62 274	0.61 312	0.60 316	0.97 478	0.39 219	0.46 383	0.42 165	0.32 290	0.30 596	0.17 496	0.31 603	0.31 619	0.18 397	0.13 244

SME	0.40 353	0.20 282	0.35 200	0.36 202	0.19 98	0.79 539	0.31 282	0.79 413	0.73 383	0.56 304	0.77 354	0.43 265	0.51 413	0.57 311	0.36 357	0.16 317	0.17 496	0.19 401	0.19 464	0.18 397	0.16 376

MyStereo8	0.40 353	0.20 282	0.54 465	0.41 381	0.29 467	0.53 386	0.29 234	0.65 300	0.49 265	0.71 403	0.98 480	0.58 351	0.43 360	0.50 248	0.51 487	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.19 433	0.19 458

qqq	0.40 353	0.26 470	0.44 341	0.36 202	0.22 207	0.46 351	0.36 390	0.85 434	0.54 288	0.56 304	0.69 321	0.65 406	0.53 422	0.55 286	0.45 450	0.17 371	0.16 476	0.20 434	0.19 464	0.18 397	0.17 403

IPLGR_C	0.40 353	0.21 326	0.64 511	0.45 493	0.33 537	0.52 378	0.34 342	0.66 311	0.62 316	0.82 473	0.92 448	0.45 279	0.32 244	0.52 263	0.46 461	0.17 371	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 292

ACRE	0.40 353	0.21 326	0.65 517	0.45 493	0.33 537	0.51 372	0.33 324	0.66 311	0.63 327	0.80 451	0.92 448	0.45 279	0.32 244	0.52 263	0.45 450	0.16 317	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 292

PFNet+	0.40 353	0.19 234	0.49 418	0.39 299	0.25 329	0.28 127	0.23 118	0.64 298	0.70 363	0.85 496	0.79 376	0.64 393	0.35 281	0.72 468	0.34 320	0.19 440	0.14 412	0.23 512	0.20 491	0.16 327	0.20 483

SST-Stereo	0.40 353	0.19 234	0.45 354	0.42 427	0.25 329	0.25 77	0.21 73	0.66 311	0.47 253	1.08 609	0.79 376	0.72 442	0.43 360	0.77 500	0.35 339	0.16 317	0.11 227	0.20 434	0.16 349	0.19 433	0.15 326

RAFT_R40	0.40 353	0.19 234	0.44 341	0.43 448	0.25 329	0.23 46	0.26 172	0.67 321	0.67 349	0.98 572	0.78 366	0.72 442	0.43 360	0.76 492	0.35 339	0.16 317	0.11 227	0.20 434	0.16 349	0.18 397	0.14 292

RAFT-345	0.40 353	0.18 189	0.40 282	0.38 267	0.22 207	0.33 209	0.26 172	0.61 269	0.51 277	0.74 425	1.79 645	0.45 279	0.33 262	0.66 421	0.36 357	0.14 179	0.11 227	0.18 357	0.14 278	0.13 150	0.13 244

sAnonymous2	0.40 353	0.39 581	0.85 585	0.48 530	0.37 565	0.40 296	0.46 514	0.57 234	0.52 280	0.38 207	0.46 212	0.35 187	0.42 354	0.43 178	0.30 271	0.19 440	0.14 412	0.18 357	0.17 405	0.57 661	0.44 645

CroCo_RVC	0.40 353	0.39 581	0.85 585	0.48 530	0.37 565	0.40 296	0.46 514	0.57 234	0.52 280	0.38 207	0.46 212	0.35 187	0.42 354	0.43 178	0.30 271	0.19 440	0.14 412	0.18 357	0.17 405	0.57 661	0.44 645

111	0.40 353	0.17 146	0.41 293	0.34 127	0.19 98	0.52 378	0.28 225	0.74 386	1.16 605	0.50 276	0.91 444	0.63 387	0.48 394	0.61 367	0.35 339	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.13 150	0.13 244

Hybrid-DGEV-2	0.41 366	0.21 326	0.42 314	0.47 522	0.29 467	0.59 439	0.23 118	0.82 423	0.99 547	0.64 349	0.63 292	0.60 372	0.65 506	0.58 334	0.33 304	0.14 179	0.12 299	0.18 357	0.16 349	0.14 202	0.12 194

rvit_0105_4	0.41 366	0.29 514	0.71 547	0.50 559	0.29 467	0.41 316	0.41 479	0.55 221	0.73 383	0.45 253	0.48 221	0.55 333	0.44 371	0.57 311	0.36 357	0.28 582	0.26 604	0.25 542	0.22 532	0.23 517	0.18 423

raft_robust	0.41 366	0.23 389	0.36 215	0.42 427	0.21 174	0.40 296	0.33 324	0.79 413	0.98 542	0.79 449	0.87 425	0.39 219	0.33 262	0.84 533	0.29 263	0.13 117	0.12 299	0.16 256	0.17 405	0.15 269	0.12 194

CIPLG	0.41 366	0.21 326	0.63 506	0.45 493	0.33 537	0.52 378	0.33 324	0.65 300	0.60 311	0.82 473	0.96 465	0.46 287	0.32 244	0.55 286	0.44 441	0.16 317	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 292

LCNet	0.41 366	0.20 282	0.32 139	0.44 468	0.24 296	0.47 357	0.29 234	0.67 321	0.53 284	0.72 414	1.03 505	0.66 411	0.60 470	0.58 334	0.34 320	0.14 179	0.10 95	0.19 401	0.19 464	0.21 476	0.36 617

HHNet	0.41 366	0.17 146	0.41 293	0.34 127	0.37 565	0.33 209	0.34 342	0.69 340	0.75 397	0.86 503	1.30 593	0.52 320	0.32 244	0.52 263	0.35 339	0.15 257	0.11 227	0.19 401	0.15 311	0.15 269	0.24 537

AnonymousM	0.41 366	0.81 661	0.29 81	0.34 127	0.22 207	0.28 127	0.38 429	0.53 215	0.41 208	0.70 396	0.49 225	0.47 290	0.27 167	0.41 154	0.31 280	0.15 257	0.12 299	1.51 688	0.26 589	0.12 100	0.10 60

HITNet	0.41 366	0.26 470	0.45 354	0.33 97	0.17 38	0.63 469	0.30 254	0.93 466	0.64 335	0.71 403	0.82 392	0.64 393	0.52 417	0.59 352	0.43 423	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.19 433	0.12 194
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	0.42 374	0.31 528	0.73 556	0.50 559	0.29 467	0.44 337	0.42 490	0.61 269	0.74 392	0.51 281	0.51 239	0.60 372	0.47 389	0.57 311	0.38 385	0.27 571	0.25 597	0.25 542	0.23 549	0.22 500	0.18 423

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 374	0.20 282	0.74 561	0.38 267	0.43 605	0.39 290	0.26 172	0.94 471	0.49 265	0.53 291	0.77 354	0.93 532	0.45 376	0.63 390	0.24 137	0.16 317	0.10 95	0.17 304	0.18 433	0.20 452	0.20 483

test_sample2	0.42 374	0.22 367	0.43 329	0.33 97	0.21 174	0.58 427	0.39 451	0.95 478	0.67 349	0.63 337	0.77 354	0.69 424	0.57 449	0.61 367	0.38 385	0.19 440	0.14 412	0.18 357	0.16 349	0.19 433	0.18 423

test_sample1	0.42 374	0.22 367	0.46 371	0.34 127	0.23 262	0.58 427	0.35 368	0.99 491	0.49 265	0.62 328	0.75 344	0.69 424	0.61 476	0.58 334	0.44 441	0.18 406	0.14 412	0.17 304	0.15 311	0.17 368	0.17 403

StereoVision	0.42 374	0.28 502	0.45 354	0.49 545	0.28 437	0.38 277	0.38 429	0.72 371	0.62 316	0.44 249	1.14 550	0.54 328	0.39 338	0.56 299	0.34 320	0.21 483	0.24 589	0.25 542	0.24 565	0.26 546	0.16 376

GANet-ADL	0.42 374	0.25 453	0.45 354	0.43 448	0.29 467	0.54 393	0.35 368	0.89 452	0.86 472	0.63 337	0.72 328	0.68 419	0.42 354	0.52 263	0.41 407	0.21 483	0.14 412	0.15 217	0.13 235	0.18 397	0.19 458

OMP-Stereo	0.42 374	0.22 367	0.46 371	0.52 588	0.24 296	0.36 252	0.25 150	0.71 365	0.78 425	0.77 440	0.64 298	0.89 517	0.39 338	0.91 564	0.35 339	0.15 257	0.12 299	0.20 434	0.15 311	0.15 269	0.12 194

PFNet	0.42 374	0.18 189	0.58 484	0.43 448	0.24 296	0.43 328	0.32 312	0.74 386	0.78 425	1.00 579	0.74 342	0.68 419	0.39 338	0.72 468	0.37 376	0.16 317	0.10 95	0.20 434	0.15 311	0.16 327	0.13 244

IRAFT_RVC	0.42 374	0.20 282	0.48 405	0.44 468	0.24 296	0.27 105	0.54 569	0.74 386	0.77 415	0.76 434	0.80 379	0.73 453	0.51 413	0.70 456	0.36 357	0.17 371	0.10 95	0.21 476	0.16 349	0.16 327	0.14 292

FENet	0.42 374	0.22 367	0.38 246	0.39 299	0.24 296	0.55 400	0.32 312	0.79 413	0.70 363	0.71 403	0.72 328	0.63 387	0.57 449	0.62 377	0.44 441	0.19 440	0.13 372	0.19 401	0.17 405	0.18 397	0.19 458

IGEV_i1	0.43 384	0.22 367	0.50 432	0.39 299	0.22 207	0.64 477	0.40 463	0.96 482	0.61 312	0.68 382	0.69 321	0.75 461	0.45 376	0.72 468	0.41 407	0.15 257	0.13 372	0.16 256	0.13 235	0.17 368	0.16 376

FACV-RUCA	0.43 384	0.28 502	0.47 384	0.45 493	0.33 537	0.58 427	0.34 342	0.82 423	0.73 383	0.57 308	0.84 404	0.47 290	0.50 408	0.54 279	0.39 393	0.22 510	0.15 444	0.35 619	0.16 349	0.28 561	0.21 503

TestStereo1	0.43 384	0.23 389	0.41 293	0.51 575	0.24 296	0.34 226	0.40 463	0.77 403	0.90 503	0.68 382	0.96 465	0.48 295	0.46 383	0.91 564	0.32 290	0.16 317	0.13 372	0.18 357	0.15 311	0.14 202	0.13 244

test_5	0.43 384	0.24 427	0.43 329	0.52 588	0.28 437	0.28 127	0.42 490	0.72 371	0.82 449	0.62 328	0.91 444	0.72 442	0.55 440	0.79 512	0.35 339	0.14 179	0.11 227	0.18 357	0.18 433	0.18 397	0.16 376

SA-5K	0.43 384	0.23 389	0.41 293	0.51 575	0.24 296	0.34 226	0.40 463	0.77 403	0.90 503	0.68 382	0.96 465	0.48 295	0.46 383	0.91 564	0.32 290	0.16 317	0.13 372	0.18 357	0.15 311	0.14 202	0.13 244

dd	0.43 384	0.38 573	0.55 470	0.44 468	0.25 329	0.47 357	0.38 429	0.70 356	1.05 576	0.59 312	0.65 301	0.42 256	0.39 338	0.66 421	0.50 477	0.24 541	0.15 444	0.21 476	0.15 311	0.22 500	0.18 423

IIG-Stereo	0.43 384	0.21 326	0.44 341	0.50 559	0.25 329	0.44 337	0.21 73	0.71 365	0.76 406	0.83 485	0.95 461	0.83 492	0.43 360	0.90 557	0.35 339	0.15 257	0.12 299	0.19 401	0.14 278	0.15 269	0.11 133

DN-CSS_ROB	0.43 384	0.26 470	0.62 496	0.40 343	0.29 467	0.44 337	0.27 195	0.77 403	0.75 397	0.72 414	1.09 531	0.48 295	0.43 360	0.69 449	0.37 376	0.15 257	0.12 299	0.21 476	0.19 464	0.18 397	0.16 376

Selective-IGEV-i1	0.44 392	0.20 282	0.53 460	0.41 381	0.22 207	0.62 457	0.50 541	1.01 506	0.88 485	0.63 337	0.81 386	0.79 478	0.38 325	0.54 279	0.38 385	0.16 317	0.13 372	0.15 217	0.13 235	0.15 269	0.15 326

MyStereo05	0.44 392	0.21 326	0.45 354	0.41 381	0.28 437	0.41 316	0.50 541	0.93 466	1.09 593	0.76 434	0.61 287	0.51 314	0.57 449	0.73 475	0.42 415	0.14 179	0.13 372	0.18 357	0.17 405	0.17 368	0.15 326

MyStereo04	0.44 392	0.22 367	0.44 341	0.42 427	0.28 437	0.40 296	0.50 541	1.00 496	1.08 591	0.62 328	0.58 279	0.55 333	0.57 449	0.71 462	0.44 441	0.14 179	0.13 372	0.18 357	0.17 405	0.17 368	0.16 376

mmm	0.44 392	0.27 488	0.46 371	0.38 267	0.24 296	0.61 449	0.35 368	0.94 471	0.53 284	0.72 414	1.05 515	0.63 387	0.50 408	0.57 311	0.45 450	0.18 406	0.15 444	0.23 512	0.20 491	0.20 452	0.18 423

ffm	0.44 392	0.26 470	0.49 418	0.37 228	0.25 329	0.55 400	0.37 407	0.68 331	1.04 572	0.73 420	0.96 465	0.71 433	0.53 422	0.57 311	0.25 169	0.16 317	0.10 95	0.25 542	0.21 514	0.16 327	0.16 376

SA	0.44 392	0.25 453	0.46 371	0.46 514	0.24 296	0.43 328	0.36 390	0.75 393	0.96 535	0.59 312	1.03 505	0.48 295	0.52 417	0.94 580	0.32 290	0.16 317	0.12 299	0.21 476	0.19 464	0.15 269	0.13 244

GwcNet-ADL	0.44 392	0.22 367	0.48 405	0.45 493	0.30 486	0.40 296	0.37 407	0.92 464	0.97 538	0.71 403	0.78 366	0.61 378	0.42 354	0.62 377	0.50 477	0.19 440	0.14 412	0.15 217	0.14 278	0.18 397	0.18 423

TransformOpticalFlow	0.44 392	0.20 282	0.47 384	0.41 381	0.23 262	0.37 264	0.47 522	0.94 471	0.76 406	0.65 358	1.14 550	0.73 453	0.56 447	0.76 492	0.32 290	0.15 257	0.10 95	0.17 304	0.15 311	0.14 202	0.13 244

GMM-Stereo	0.44 392	0.19 234	0.36 215	0.42 427	0.25 329	0.51 372	0.47 522	0.71 365	0.53 284	0.76 434	1.37 602	0.76 468	0.38 325	0.60 358	0.33 304	0.15 257	0.10 95	0.20 434	0.19 464	0.16 327	0.27 560

GES	0.44 392	0.23 389	0.57 480	0.40 343	0.30 486	0.59 439	0.36 390	0.96 482	0.68 355	0.74 425	0.83 398	0.47 290	0.48 394	0.67 432	0.43 423	0.22 510	0.16 476	0.17 304	0.16 349	0.18 397	0.23 528

HCRNet	0.44 392	0.34 545	0.41 293	0.53 598	0.26 377	0.53 386	0.29 234	0.83 428	0.63 327	0.71 403	0.81 386	0.77 474	0.50 408	0.66 421	0.36 357	0.24 541	0.16 476	0.24 529	0.20 491	0.21 476	0.18 423

Hybrid-DGEV-03	0.45 403	0.19 234	0.33 160	0.43 448	0.27 412	0.56 415	0.26 172	0.65 300	0.74 392	0.94 553	1.92 652	0.61 378	0.30 221	0.55 286	0.34 320	0.14 179	0.10 95	0.18 357	0.16 349	0.14 202	0.11 133

DFGA-Net	0.45 403	0.29 514	0.80 581	0.42 427	0.32 525	0.53 386	0.35 368	0.78 409	0.89 500	0.66 371	0.75 344	0.48 295	0.39 338	0.74 482	0.60 519	0.15 257	0.13 372	0.19 401	0.18 433	0.20 452	0.17 403

fast-iter	0.45 403	0.21 326	0.36 215	0.34 127	0.35 553	0.28 127	0.31 282	0.72 371	0.46 246	0.87 511	1.13 545	1.09 580	0.76 561	0.69 449	0.56 509	0.12 61	0.10 95	0.17 304	0.17 405	0.17 368	0.15 326

CoSv	0.45 403	0.21 326	0.36 215	0.34 127	0.35 553	0.28 127	0.31 282	0.72 371	0.46 246	0.87 511	1.13 545	1.09 580	0.76 561	0.69 449	0.56 509	0.12 61	0.10 95	0.17 304	0.17 405	0.17 368	0.15 326

U	0.45 403	0.16 97	0.32 139	0.40 343	0.71 668	3.55 701	0.20 47	0.41 111	0.38 188	0.26 87	0.23 48	0.24 85	0.22 97	0.26 8	0.22 81	0.15 257	0.09 27	0.88 679	0.13 235	0.13 150	0.11 133

CASS	0.45 403	0.27 488	0.42 314	0.48 530	0.22 207	0.61 449	0.34 342	0.97 486	0.62 316	0.71 403	0.85 414	0.61 378	0.55 440	0.57 311	0.41 407	0.29 589	0.16 476	0.22 491	0.18 433	0.22 500	0.28 567
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 403	0.25 453	0.43 329	0.45 493	0.28 437	0.70 504	0.34 342	0.94 471	0.76 406	0.75 427	0.80 379	0.65 406	0.49 398	0.64 405	0.51 487	0.20 466	0.14 412	0.22 491	0.19 464	0.18 397	0.18 423

RAFT_CTSACE	0.45 403	0.20 282	0.44 341	0.45 493	0.27 412	0.34 226	0.39 451	0.60 261	0.73 383	0.76 434	1.44 618	0.83 492	0.38 325	1.08 603	0.26 199	0.12 61	0.13 372	0.18 357	0.16 349	0.15 269	0.11 133

iRaft-Stereo_5w	0.45 403	0.21 326	0.48 405	0.42 427	0.28 437	0.31 178	0.54 569	0.63 283	0.62 316	0.62 328	0.89 437	1.01 555	0.69 527	0.75 488	0.66 538	0.13 117	0.12 299	0.17 304	0.15 311	0.14 202	0.15 326

RAFT	0.45 403	0.22 367	0.45 354	0.47 522	0.26 377	0.54 393	0.47 522	0.66 311	0.58 307	0.80 451	0.82 392	0.94 534	0.57 449	0.75 488	0.34 320	0.17 371	0.15 444	0.22 491	0.20 491	0.16 327	0.12 194

DMCA	0.45 403	0.26 470	0.50 432	0.38 267	0.28 437	0.51 372	0.34 342	0.93 466	0.68 355	0.75 427	0.83 398	0.79 478	0.53 422	0.51 256	0.54 502	0.21 483	0.16 476	0.21 476	0.16 349	0.19 433	0.21 503

Select-FE	0.46 414	0.24 427	0.88 592	0.42 427	0.35 553	0.33 209	0.19 28	0.90 457	0.37 179	0.60 316	1.01 491	0.97 541	0.80 579	0.72 468	0.28 242	0.16 317	0.12 299	0.17 304	0.20 491	0.15 269	0.24 537

PAM_32	0.46 414	0.19 234	0.67 527	0.39 299	0.24 296	0.75 525	0.27 195	0.95 478	0.34 139	0.68 382	0.44 203	1.91 664	0.65 506	0.62 377	0.26 199	0.15 257	0.10 95	0.16 256	0.15 311	0.14 202	0.13 244

PAM	0.46 414	0.19 234	0.70 542	0.40 343	0.26 377	0.75 525	0.33 324	0.85 434	0.34 139	0.70 396	0.46 212	1.83 659	0.63 489	0.61 367	0.26 199	0.15 257	0.10 95	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 244

UGAM-zero	0.46 414	0.19 234	0.62 496	0.37 228	0.23 262	0.34 226	0.21 73	1.15 568	0.39 200	0.66 371	0.61 287	1.70 656	0.91 604	0.75 488	0.25 169	0.14 179	0.11 227	0.15 217	0.12 188	0.13 150	0.13 244

test_sample3	0.46 414	0.25 453	0.50 432	0.35 173	0.23 262	0.69 499	0.37 407	1.15 568	0.81 444	0.75 427	0.79 376	0.66 411	0.49 398	0.63 390	0.46 461	0.21 483	0.15 444	0.20 434	0.19 464	0.21 476	0.19 458

IER	0.46 414	0.23 389	0.50 432	0.38 267	0.28 437	0.69 499	0.35 368	0.80 417	0.66 344	0.83 485	0.94 452	0.75 461	0.77 568	0.60 358	0.42 415	0.17 371	0.14 412	0.17 304	0.17 405	0.17 368	0.15 326

BSDual-CNN	0.46 414	0.25 453	0.43 329	0.45 493	0.28 437	0.77 532	0.40 463	0.94 471	0.76 406	0.75 427	0.80 379	0.76 468	0.54 434	0.64 405	0.43 423	0.20 466	0.14 412	0.22 491	0.19 464	0.18 397	0.18 423

STrans-v2	0.46 414	0.20 282	0.48 405	0.40 343	0.24 296	0.55 400	0.50 541	1.07 530	0.73 383	0.65 358	1.05 515	0.72 442	0.69 527	0.72 468	0.33 304	0.14 179	0.10 95	0.17 304	0.14 278	0.13 150	0.12 194

Prome-Stereo	0.46 414	0.19 234	0.35 200	0.44 468	0.26 377	0.40 296	0.45 510	0.68 331	0.44 231	0.96 562	1.84 648	0.59 366	0.67 517	0.61 367	0.32 290	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.14 278	0.16 327	0.29 574

ICVP	0.46 414	0.25 453	0.38 246	0.48 530	0.28 437	0.58 427	0.43 498	1.00 496	0.70 363	0.67 376	0.95 461	0.75 461	0.55 440	0.53 272	0.54 502	0.23 528	0.17 496	0.19 401	0.17 405	0.19 433	0.20 483
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 414	0.34 545	0.86 590	0.50 559	0.37 565	0.81 550	0.50 541	0.72 371	0.65 340	0.51 281	0.65 301	0.45 279	0.45 376	0.64 405	0.38 385	0.24 541	0.24 589	0.22 491	0.21 514	0.23 517	0.23 528

CFNet_pseudo	0.46 414	0.24 427	0.52 453	0.37 228	0.27 412	0.58 427	0.30 254	0.86 438	0.88 485	0.82 473	1.03 505	0.75 461	0.47 389	0.58 334	0.44 441	0.17 371	0.12 299	0.24 529	0.16 349	0.24 530	0.19 458

ACVNet	0.46 414	0.23 389	0.36 215	0.39 299	0.28 437	0.58 427	0.40 463	0.87 445	0.80 436	0.64 349	0.96 465	0.79 478	0.60 470	0.63 390	0.67 541	0.17 371	0.15 444	0.16 256	0.15 311	0.18 397	0.15 326

BEATNet_4x	0.46 414	0.32 532	0.56 476	0.37 228	0.19 98	0.63 469	0.35 368	1.01 506	0.72 376	0.77 440	0.83 398	0.70 429	0.59 466	0.68 443	0.53 497	0.16 317	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.24 530	0.16 376

ccs_rob	0.46 414	0.24 427	0.52 453	0.37 228	0.27 412	0.58 427	0.31 282	0.86 438	0.88 485	0.82 473	1.02 500	0.75 461	0.47 389	0.58 334	0.44 441	0.17 371	0.12 299	0.24 529	0.16 349	0.24 530	0.19 458

G2L-ROB	0.47 429	0.19 234	0.42 314	0.35 173	0.22 207	0.57 421	0.42 490	1.14 564	0.71 374	0.84 492	0.75 344	1.09 580	0.53 422	0.74 482	0.53 497	0.17 371	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.17 368	0.19 458

rvit_0105_3	0.47 429	0.34 545	0.77 577	0.54 605	0.31 508	0.49 365	0.47 522	0.63 283	0.79 434	0.65 358	0.59 280	0.64 393	0.50 408	0.65 412	0.39 393	0.29 589	0.27 613	0.29 593	0.28 603	0.21 476	0.20 483

rvit_stereo_0075_2	0.47 429	0.37 563	0.70 542	0.53 598	0.46 624	0.43 328	0.36 390	0.81 421	0.67 349	0.55 301	0.74 342	0.59 366	0.43 360	0.63 390	0.43 423	0.32 612	0.23 579	0.35 619	0.25 574	0.30 574	0.25 544

test_sample5	0.47 429	0.26 470	0.49 418	0.36 202	0.22 207	0.64 477	0.39 451	1.13 555	0.81 444	0.77 440	0.94 452	0.64 393	0.54 434	0.65 412	0.43 423	0.21 483	0.16 476	0.22 491	0.20 491	0.22 500	0.20 483

test_sample4	0.47 429	0.26 470	0.50 432	0.35 173	0.22 207	0.69 499	0.38 429	1.15 568	0.81 444	0.78 444	0.82 392	0.62 385	0.53 422	0.63 390	0.44 441	0.21 483	0.15 444	0.21 476	0.19 464	0.21 476	0.19 458

DispNO	0.47 429	0.23 389	0.71 547	0.39 299	0.31 508	0.60 446	0.38 429	0.89 452	0.77 415	0.75 427	0.84 404	0.72 442	0.54 434	0.73 475	0.46 461	0.19 440	0.14 412	0.20 434	0.18 433	0.16 327	0.17 403

CoDeX	0.47 429	0.20 282	0.49 418	0.42 427	0.25 329	0.75 525	0.36 390	1.27 620	0.80 436	0.82 473	0.96 465	0.62 385	0.57 449	0.60 358	0.36 357	0.17 371	0.12 299	0.17 304	0.15 311	0.16 327	0.14 292

ARAFT	0.47 429	0.24 427	0.79 579	0.42 427	0.25 329	0.55 400	0.55 574	0.75 393	0.81 444	0.89 525	0.75 344	0.73 453	0.47 389	0.88 549	0.37 376	0.15 257	0.12 299	0.23 512	0.22 532	0.14 202	0.13 244

SFCPSM	0.47 429	0.21 326	0.55 470	0.40 343	0.27 412	0.87 569	0.37 407	1.33 631	0.77 415	0.80 451	0.84 404	0.54 328	0.49 398	0.57 311	0.37 376	0.18 406	0.13 372	0.18 357	0.20 491	0.16 327	0.15 326

cf-r	0.47 429	0.23 389	0.41 293	0.39 299	0.23 262	0.59 439	0.37 407	0.88 450	0.85 467	0.72 414	1.05 515	0.94 534	0.62 483	0.56 299	0.54 502	0.21 483	0.14 412	0.17 304	0.19 464	0.15 269	0.15 326

GANet-RSSM	0.47 429	0.21 326	0.37 233	0.38 267	0.25 329	0.58 427	0.36 390	1.07 530	0.78 425	0.68 382	1.01 491	0.86 502	0.67 517	0.62 377	0.44 441	0.21 483	0.15 444	0.18 357	0.18 433	0.18 397	0.17 403

CCAANet	0.47 429	0.20 282	0.47 384	0.41 381	0.28 437	0.67 494	0.31 282	0.99 491	0.75 397	0.63 337	1.22 572	0.69 424	0.52 417	0.79 512	0.42 415	0.14 179	0.13 372	0.19 401	0.19 464	0.15 269	0.19 458

MLCV	0.47 429	0.24 427	0.61 493	0.37 228	0.17 38	0.61 449	0.33 324	0.80 417	0.87 481	0.94 553	1.13 545	0.72 442	0.43 360	0.89 555	0.51 487	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 202	0.12 194

G2L-Stereo_test	0.48 442	0.20 282	0.40 282	0.34 127	0.23 262	0.57 421	0.58 585	1.10 541	0.77 415	0.86 503	0.94 452	0.95 536	0.54 434	0.68 443	0.60 519	0.16 317	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.15 269	0.15 326

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 442	0.21 326	1.26 640	0.39 299	0.51 637	0.28 127	0.30 254	1.25 616	0.44 231	0.68 382	1.11 534	0.86 502	0.33 262	0.67 432	0.27 219	0.15 257	0.11 227	0.17 304	0.20 491	0.22 500	0.24 537

DualNet	0.48 442	0.26 470	0.49 418	0.36 202	0.22 207	0.64 477	0.39 451	1.13 555	0.81 444	0.80 451	1.03 505	0.64 393	0.54 434	0.65 412	0.43 423	0.21 483	0.16 476	0.22 491	0.20 491	0.22 500	0.20 483

PCWNet_CMD	0.48 442	0.24 427	0.52 453	0.39 299	0.27 412	0.63 469	0.30 254	0.95 478	0.96 535	0.86 503	1.07 525	0.79 478	0.44 371	0.57 311	0.43 423	0.17 371	0.12 299	0.21 476	0.16 349	0.24 530	0.19 458

gwcnet-sp	0.48 442	0.23 389	0.70 542	0.40 343	0.26 377	0.81 550	0.41 479	0.89 452	0.84 459	0.91 538	0.76 350	0.66 411	0.61 476	0.66 421	0.50 477	0.18 406	0.17 496	0.18 357	0.18 433	0.18 397	0.18 423

scenet	0.48 442	0.23 389	0.70 542	0.40 343	0.26 377	0.81 550	0.41 479	0.89 452	0.84 459	0.91 538	0.76 350	0.66 411	0.61 476	0.66 421	0.50 477	0.18 406	0.17 496	0.18 357	0.18 433	0.18 397	0.18 423

ssnet	0.48 442	0.23 389	0.70 542	0.40 343	0.26 377	0.81 550	0.41 479	0.89 452	0.84 459	0.91 538	0.76 350	0.66 411	0.61 476	0.66 421	0.50 477	0.18 406	0.17 496	0.18 357	0.18 433	0.18 397	0.18 423

Sa-1000	0.48 442	0.24 427	0.41 293	0.45 493	0.25 329	0.59 439	0.34 342	0.81 421	0.93 521	0.82 473	1.50 625	0.53 324	0.45 376	0.92 567	0.30 271	0.15 257	0.12 299	0.21 476	0.19 464	0.15 269	0.13 244

UDGNet	0.48 442	0.77 658	0.50 432	0.48 530	0.31 508	0.41 316	0.34 342	0.70 356	0.92 515	0.65 358	0.60 282	0.58 351	0.43 360	0.63 390	0.41 407	0.32 612	0.15 444	0.66 670	0.19 464	0.36 610	0.21 503

PSMNet-ADL	0.48 442	0.27 488	0.40 282	0.48 530	0.30 486	0.68 497	0.37 407	0.90 457	0.80 436	0.61 324	0.80 379	0.92 529	0.62 483	0.72 468	0.63 530	0.23 528	0.18 520	0.18 357	0.20 491	0.22 500	0.20 483

PSM-AAD	0.48 442	0.20 282	0.37 233	0.43 448	0.23 262	0.56 415	0.50 541	0.65 300	0.70 363	1.07 605	1.12 538	0.58 351	0.92 609	0.61 367	0.32 290	0.15 257	0.11 227	0.25 542	0.26 589	0.18 397	0.43 644

KYRaft	0.48 442	0.20 282	0.38 246	0.44 468	0.23 262	0.44 337	0.37 407	0.66 311	0.41 208	0.94 553	1.73 641	0.79 478	0.41 352	0.63 390	0.31 280	0.16 317	0.11 227	0.18 357	0.22 532	0.16 327	0.78 675

ASMatch	0.48 442	0.19 234	0.45 354	0.39 299	0.28 437	0.37 264	0.26 172	0.74 386	0.68 355	0.76 434	2.34 665	0.61 378	0.52 417	0.62 377	0.37 376	0.14 179	0.12 299	0.17 304	0.15 311	0.14 202	0.21 503

DEmStereo	0.48 442	0.17 146	0.50 432	0.38 267	0.25 329	0.59 439	0.34 342	0.63 283	0.74 392	0.89 525	1.66 637	0.58 351	1.06 631	0.60 358	0.42 415	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.16 349	0.14 202	0.15 326

PSMNet-RSSM	0.48 442	0.22 367	0.38 246	0.42 427	0.25 329	0.50 367	0.37 407	1.10 541	0.77 415	0.70 396	1.06 522	0.84 495	0.64 500	0.62 377	0.47 468	0.23 528	0.15 444	0.23 512	0.25 574	0.20 452	0.19 458

CFNet-ft	0.48 442	0.23 389	0.36 215	0.40 343	0.26 377	0.64 477	0.37 407	0.87 445	0.85 467	0.64 349	1.00 488	1.01 555	0.64 500	0.61 367	0.53 497	0.23 528	0.15 444	0.24 529	0.21 514	0.23 517	0.18 423

MSMDNet	0.48 442	0.24 427	0.52 453	0.39 299	0.27 412	0.63 469	0.30 254	0.96 482	0.96 535	0.86 503	1.07 525	0.79 478	0.44 371	0.57 311	0.43 423	0.17 371	0.12 299	0.20 434	0.16 349	0.23 517	0.19 458

CFNet_RVC	0.48 442	0.23 389	0.36 215	0.40 343	0.26 377	0.64 477	0.37 407	0.87 445	0.85 467	0.64 349	1.00 488	1.01 555	0.64 500	0.61 367	0.53 497	0.23 528	0.15 444	0.24 529	0.21 514	0.23 517	0.18 423

G2L-Stereo	0.49 460	0.23 389	0.48 405	0.43 448	0.26 377	0.47 357	0.42 490	0.93 466	0.78 425	0.84 492	0.86 417	0.91 524	0.52 417	0.78 505	0.70 549	0.20 466	0.17 496	0.22 491	0.18 433	0.17 368	0.21 503

DCVSM-stereo	0.49 460	0.27 488	0.53 460	0.39 299	0.29 467	0.51 372	0.26 172	0.75 393	0.75 397	1.11 615	0.75 344	1.05 568	0.72 548	0.60 358	0.47 468	0.20 466	0.19 539	0.24 529	0.20 491	0.25 539	0.30 583

test_sample6	0.49 460	0.26 470	0.50 432	0.37 228	0.22 207	0.63 469	0.40 463	1.12 553	0.83 454	0.80 451	1.03 505	0.66 411	0.55 440	0.67 432	0.46 461	0.22 510	0.16 476	0.22 491	0.22 532	0.23 517	0.21 503

qqq1	0.49 460	0.23 389	0.62 496	0.34 127	0.20 143	0.62 457	0.34 342	1.21 592	1.02 561	0.81 464	1.01 491	0.71 433	0.65 506	0.84 533	0.34 320	0.19 440	0.15 444	0.14 165	0.12 188	0.15 269	0.14 292

fff1	0.49 460	0.23 389	0.62 496	0.34 127	0.20 143	0.62 457	0.34 342	1.21 592	1.02 561	0.81 464	1.01 491	0.71 433	0.65 506	0.84 533	0.34 320	0.19 440	0.15 444	0.14 165	0.12 188	0.15 269	0.14 292

ff1	0.49 460	0.26 470	0.49 418	0.37 228	0.25 329	0.55 400	0.37 407	0.68 331	1.04 572	0.73 420	0.96 465	0.71 433	0.53 422	1.01 587	0.88 591	0.16 317	0.10 95	0.25 542	0.21 514	0.16 327	0.16 376

GMStereo_Zeroshot	0.49 460	0.44 599	0.74 561	0.49 545	0.27 412	0.56 415	0.29 234	0.73 382	0.76 406	0.86 503	0.94 452	0.91 524	0.36 309	0.74 482	0.43 423	0.26 561	0.14 412	0.26 561	0.15 311	0.36 610	0.18 423

ToySt	0.49 460	0.27 488	0.75 567	0.40 343	0.27 412	0.64 477	0.49 536	0.84 431	0.77 415	0.60 316	0.83 398	0.88 513	0.66 514	0.70 456	0.56 509	0.16 317	0.17 496	0.21 476	0.20 491	0.21 476	0.19 458

anonymousa	0.49 460	0.20 282	0.42 314	0.38 267	0.23 262	0.91 573	0.35 368	0.75 393	0.62 316	0.85 496	1.54 630	1.06 570	0.66 514	0.51 256	0.43 423	0.16 317	0.13 372	0.19 401	0.21 514	0.16 327	0.14 292

hknet	0.49 460	0.25 453	0.51 447	0.45 493	0.29 467	0.77 532	0.40 463	0.94 471	0.83 454	0.75 427	0.80 379	0.97 541	0.61 476	0.73 475	0.45 450	0.18 406	0.14 412	0.22 491	0.19 464	0.18 397	0.18 423

psmg	0.49 460	0.25 453	0.43 329	0.41 381	0.28 437	0.85 565	0.43 498	0.99 491	0.76 406	0.91 538	0.94 452	0.76 468	0.54 434	0.64 405	0.43 423	0.20 466	0.15 444	0.20 434	0.20 491	0.18 397	0.18 423

DRaft	0.49 460	0.17 146	0.47 384	0.37 228	0.25 329	0.58 427	0.40 463	0.65 300	0.85 467	1.02 587	1.75 644	0.50 308	0.82 584	0.63 390	0.40 401	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.16 349	0.14 202	0.15 326

GrayStereo	0.49 460	0.19 234	0.42 314	0.46 514	0.28 437	0.53 386	0.67 611	0.69 340	0.63 327	1.02 587	1.47 624	0.78 476	0.76 561	0.56 299	0.33 304	0.14 179	0.12 299	0.17 304	0.17 405	0.15 269	0.29 574

GwcNet-RSSM	0.49 460	0.24 427	0.42 314	0.40 343	0.23 262	0.55 400	0.38 429	0.93 466	0.93 521	0.71 403	1.16 561	0.86 502	0.60 470	0.62 377	0.66 538	0.21 483	0.14 412	0.19 401	0.20 491	0.16 327	0.15 326

UCFNet_RVC	0.49 460	0.26 470	0.35 200	0.39 299	0.26 377	0.64 477	0.36 390	1.15 568	0.84 459	0.67 376	0.88 433	0.88 513	0.59 466	0.58 334	0.45 450	0.24 541	0.17 496	0.27 575	0.27 596	0.25 539	0.23 528

iResNet	0.49 460	0.29 514	0.79 579	0.42 427	0.21 174	0.61 449	0.40 463	0.82 423	0.99 547	0.87 511	1.12 538	0.69 424	0.53 422	0.78 505	0.51 487	0.15 257	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.17 368	0.15 326

PStereo	0.50 476	0.75 654	0.42 314	0.37 228	0.28 437	0.55 400	0.46 514	0.54 218	0.88 485	0.53 291	0.33 140	0.51 314	0.51 413	0.78 505	0.67 541	0.51 664	0.25 597	0.30 602	0.27 596	0.59 664	0.49 661

CFNet_ucs	0.50 476	0.24 427	0.55 470	0.38 267	0.31 508	0.58 427	0.33 324	0.98 489	0.93 521	0.88 521	1.19 569	0.80 487	0.49 398	0.63 390	0.43 423	0.21 483	0.15 444	0.26 561	0.18 433	0.26 546	0.22 521

NINENet	0.50 476	0.29 514	0.51 447	0.45 493	0.32 525	0.70 504	0.34 342	1.10 541	0.88 485	0.80 451	0.94 452	0.65 406	0.49 398	0.73 475	0.51 487	0.22 510	0.20 551	0.25 542	0.18 433	0.22 500	0.21 503

AACVNet	0.50 476	0.23 389	0.49 418	0.46 514	0.29 467	0.52 378	0.38 429	0.90 457	0.55 295	0.81 464	1.03 505	1.00 551	0.70 540	0.83 528	0.54 502	0.21 483	0.18 520	0.24 529	0.18 433	0.23 517	0.20 483

CrosDoStereo	0.50 476	0.18 189	0.45 354	0.38 267	0.24 296	0.40 296	1.18 676	0.67 321	0.86 472	0.94 553	1.37 602	0.63 387	0.77 568	0.65 412	0.45 450	0.15 257	0.12 299	0.17 304	0.18 433	0.14 202	0.14 292

DeepStereo_LL	0.50 476	0.18 189	0.45 354	0.38 267	0.24 296	0.40 296	1.18 676	0.67 321	0.86 472	0.94 553	1.37 602	0.63 387	0.77 568	0.65 412	0.45 450	0.15 257	0.12 299	0.17 304	0.18 433	0.14 202	0.14 292

THIR-Stereo	0.50 476	0.18 189	0.45 354	0.38 267	0.23 262	0.75 525	0.67 611	0.66 311	0.87 481	1.02 587	1.40 608	0.72 442	0.76 561	0.62 377	0.42 415	0.15 257	0.11 227	0.17 304	0.18 433	0.14 202	0.15 326

AdaStereo	0.50 476	0.32 532	0.47 384	0.48 530	0.25 329	0.67 494	0.32 312	1.17 581	0.88 485	0.75 427	0.99 485	0.75 461	0.49 398	0.67 432	0.46 461	0.27 571	0.12 299	0.28 583	0.18 433	0.23 517	0.18 423
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	0.51 484	0.23 389	0.62 496	0.34 127	0.20 143	0.62 457	0.34 342	1.21 592	1.02 561	0.81 464	1.01 491	0.71 433	0.65 506	0.84 533	0.55 507	0.19 440	0.15 444	0.18 357	0.16 349	0.18 397	0.18 423

tta	0.51 484	0.23 389	0.62 496	0.34 127	0.20 143	0.62 457	0.34 342	1.21 592	1.02 561	0.81 464	1.01 491	0.71 433	0.65 506	0.84 533	0.55 507	0.19 440	0.15 444	0.18 357	0.16 349	0.15 269	0.14 292

DAS	0.51 484	0.25 453	0.60 491	0.48 530	0.31 508	0.58 427	0.41 479	0.83 428	0.97 538	0.89 525	1.12 538	0.70 429	0.75 558	0.82 520	0.43 423	0.17 371	0.13 372	0.18 357	0.15 311	0.20 452	0.18 423

SepStereo	0.51 484	0.25 453	0.60 491	0.48 530	0.31 508	0.58 427	0.41 479	0.83 428	0.97 538	0.89 525	1.12 538	0.70 429	0.75 558	0.93 573	0.43 423	0.17 371	0.13 372	0.18 357	0.15 311	0.20 452	0.18 423

acv_ft	0.51 484	0.23 389	0.56 476	0.44 468	0.28 437	0.86 568	0.39 451	0.91 462	0.80 436	0.97 567	0.96 465	0.79 478	0.59 466	0.63 390	0.87 588	0.17 371	0.15 444	0.16 256	0.15 311	0.17 368	0.15 326

DMCA-RVC	0.51 484	0.30 523	0.59 485	0.50 559	0.32 525	0.54 393	0.38 429	0.86 438	0.68 355	0.94 553	0.86 417	0.91 524	0.68 523	0.70 456	0.59 517	0.23 528	0.18 520	0.31 603	0.23 549	0.26 546	0.19 458

CFNet	0.51 484	0.29 514	0.46 371	0.41 381	0.27 412	0.70 504	0.32 312	1.13 555	1.00 554	0.72 414	1.07 525	0.85 497	0.60 470	0.76 492	0.52 494	0.19 440	0.14 412	0.23 512	0.23 549	0.21 476	0.16 376

HSM	0.51 484	0.24 427	0.41 293	0.39 299	0.24 296	0.75 525	0.40 463	1.22 600	0.75 397	0.81 464	0.91 444	1.21 602	0.69 527	0.87 546	0.46 461	0.17 371	0.13 372	0.17 304	0.14 278	0.17 368	0.17 403

RT-IGEV	0.52 492	0.19 234	0.59 485	0.40 343	0.25 329	0.79 539	0.62 598	1.15 568	0.74 392	0.89 525	0.99 485	1.18 601	0.61 476	0.65 412	0.31 280	0.19 440	0.13 372	0.17 304	0.13 235	0.15 269	0.20 483

DDVS	0.52 492	0.30 523	0.56 476	0.41 381	0.31 508	0.71 509	0.34 342	0.91 462	0.67 349	0.85 496	0.89 437	1.12 588	0.46 383	0.86 544	0.60 519	0.22 510	0.16 476	0.22 491	0.18 433	0.25 539	0.26 550

UGAM	0.52 492	0.22 367	0.46 371	0.45 493	0.25 329	0.41 316	0.52 560	0.62 274	1.16 605	0.76 434	1.13 545	1.32 620	0.57 449	1.00 586	0.53 497	0.17 371	0.14 412	0.25 542	0.21 514	0.15 269	0.13 244

test_sample7	0.52 492	0.29 514	0.50 432	0.36 202	0.27 412	0.62 457	0.41 479	1.06 526	0.88 485	0.92 546	0.86 417	0.85 497	0.69 527	0.68 443	0.50 477	0.26 561	0.20 551	0.27 575	0.26 589	0.27 557	0.24 537

ac_64	0.52 492	0.22 367	0.50 432	0.45 493	0.28 437	0.80 545	0.45 510	1.02 510	0.61 312	0.91 538	0.83 398	1.07 575	0.68 523	0.74 482	0.70 549	0.21 483	0.18 520	0.20 434	0.19 464	0.18 397	0.15 326

iResNetv2_ROB	0.52 492	0.27 488	0.69 538	0.38 267	0.25 329	0.62 457	0.35 368	1.17 581	1.01 558	0.99 574	1.06 522	0.88 513	0.67 517	0.66 421	0.39 393	0.19 440	0.13 372	0.15 217	0.11 148	0.18 397	0.16 376

iResNet_ROB	0.52 492	0.21 326	0.53 460	0.37 228	0.21 174	0.61 449	0.29 234	1.51 661	1.32 637	0.90 533	1.02 500	0.80 487	0.62 483	0.76 492	0.43 423	0.16 317	0.12 299	0.13 108	0.09 13	0.15 269	0.18 423

coex_refinement	0.53 499	0.21 326	0.39 268	0.44 468	0.30 486	0.76 531	0.39 451	1.09 538	0.90 503	0.85 496	1.12 538	1.00 551	0.56 447	0.63 390	0.81 572	0.21 483	0.13 372	0.16 256	0.16 349	0.20 452	0.21 503

ITSA-stereo	0.53 499	0.28 502	0.52 453	0.40 343	0.23 262	0.56 415	0.34 342	1.24 612	1.24 620	0.80 451	0.81 386	0.72 442	0.58 459	0.82 520	0.65 535	0.21 483	0.17 496	0.23 512	0.21 514	0.22 500	0.26 550

mmx	0.53 499	0.26 470	0.49 418	0.37 228	0.25 329	0.55 400	0.37 407	1.16 576	1.03 566	0.73 420	0.96 465	0.71 433	0.53 422	1.01 587	0.88 591	0.20 466	0.15 444	0.25 542	0.21 514	0.22 500	0.20 483

xxx	0.53 499	0.26 470	0.49 418	0.37 228	0.25 329	0.55 400	0.37 407	1.16 576	1.03 566	0.73 420	0.96 465	0.71 433	0.53 422	1.01 587	0.88 591	0.20 466	0.15 444	0.25 542	0.21 514	0.22 500	0.20 483

AASNet	0.53 499	0.25 453	0.52 453	0.49 545	0.32 525	0.74 519	0.40 463	1.50 658	0.86 472	0.86 503	0.92 448	0.64 393	0.59 466	0.59 352	0.79 567	0.23 528	0.19 539	0.20 434	0.16 349	0.21 476	0.19 458

LMCR-Stereo	0.53 499	0.30 523	0.53 460	0.58 623	0.30 486	0.83 561	0.36 390	1.19 585	0.76 406	0.88 521	1.04 511	0.56 336	0.62 483	0.82 520	0.67 541	0.19 440	0.15 444	0.19 401	0.14 278	0.23 517	0.17 403

RAFT + AFF	0.53 499	0.29 514	0.75 567	0.51 575	0.32 525	0.63 469	0.60 591	1.00 496	0.91 510	0.78 444	0.87 425	0.83 492	0.58 459	0.80 514	0.47 468	0.17 371	0.20 551	0.23 512	0.22 532	0.18 397	0.18 423

UPFNet	0.53 499	0.24 427	0.51 447	0.45 493	0.38 575	0.84 564	0.49 536	0.99 491	0.75 397	0.87 511	0.88 433	0.86 502	0.64 500	0.80 514	0.71 554	0.20 466	0.20 551	0.20 434	0.20 491	0.19 433	0.15 326

RASNet	0.53 499	0.22 367	0.52 453	0.38 267	0.22 207	0.68 497	0.38 429	0.97 486	0.88 485	0.73 420	1.04 511	1.03 562	0.92 609	0.90 557	0.86 582	0.16 317	0.14 412	0.14 165	0.17 405	0.15 269	0.13 244

HSM-Net_RVC	0.53 499	0.22 367	0.35 200	0.37 228	0.21 174	0.85 565	0.37 407	1.23 605	0.93 521	0.90 533	1.15 556	1.26 607	0.63 489	0.72 468	0.48 472	0.17 371	0.13 372	0.16 256	0.15 311	0.17 368	0.15 326
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 499	0.32 532	0.64 511	0.44 468	0.30 486	0.66 489	0.44 507	1.04 517	0.88 485	0.91 538	0.91 444	0.99 547	0.60 470	0.68 443	0.60 519	0.21 483	0.17 496	0.22 491	0.22 532	0.21 476	0.21 503
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	0.53 499	0.34 545	0.59 485	0.41 381	0.30 486	0.50 367	0.43 498	1.19 585	0.70 363	0.85 496	1.05 515	0.86 502	0.55 440	0.84 533	0.51 487	0.29 589	0.23 579	0.22 491	0.22 532	0.26 546	0.25 544

rvit_105_1	0.54 511	0.40 586	0.76 572	0.58 623	0.37 565	0.59 439	0.68 616	0.70 356	0.94 528	0.82 473	0.69 321	0.73 453	0.58 459	0.78 505	0.54 502	0.32 612	0.29 622	0.31 603	0.34 632	0.23 517	0.20 483

UNet	0.54 511	0.26 470	0.66 523	0.44 468	0.40 586	0.99 592	0.41 479	0.98 489	0.75 397	0.83 485	0.89 437	1.04 564	0.72 548	0.73 475	0.62 526	0.19 440	0.14 412	0.20 434	0.17 405	0.20 452	0.17 403

1111x	0.55 513	0.22 367	0.46 371	0.38 267	0.20 143	0.66 489	0.43 498	1.23 605	0.99 547	0.71 403	0.99 485	0.95 536	0.69 527	0.90 557	1.08 629	0.18 406	0.17 496	0.18 357	0.19 464	0.20 452	0.18 423

ADLNet2	0.55 513	0.25 453	0.65 517	0.47 522	0.30 486	0.83 561	0.50 541	1.05 522	0.95 534	0.80 451	0.98 480	0.99 547	0.69 527	0.77 500	0.73 557	0.20 466	0.16 476	0.17 304	0.18 433	0.21 476	0.21 503

GEStereo_RVC	0.55 513	0.29 514	0.63 506	0.49 545	0.31 508	0.70 504	0.54 569	1.22 600	0.92 515	0.82 473	0.85 414	0.85 497	0.63 489	0.90 557	0.65 535	0.24 541	0.16 476	0.19 401	0.16 349	0.21 476	0.22 521

ADLNet	0.55 513	0.27 488	0.51 447	0.44 468	0.35 553	0.78 536	0.46 514	1.08 534	0.86 472	0.99 574	0.98 480	0.92 529	0.63 489	0.69 449	0.81 572	0.22 510	0.16 476	0.22 491	0.22 532	0.21 476	0.21 503

MMNet	0.55 513	0.25 453	0.61 493	0.43 448	0.34 546	1.07 606	0.39 451	0.87 445	0.91 510	0.91 538	0.93 451	0.86 502	0.76 561	0.81 517	0.76 562	0.15 257	0.14 412	0.18 357	0.19 464	0.20 452	0.16 376

delet	0.55 513	0.24 427	0.55 470	0.44 468	0.33 537	1.07 606	0.50 541	1.00 496	0.86 472	0.85 496	0.96 465	0.90 522	0.63 489	0.83 528	0.74 560	0.18 406	0.18 520	0.20 434	0.21 514	0.16 327	0.15 326

psm_up	0.55 513	0.26 470	0.47 384	0.49 545	0.32 525	0.65 487	0.56 580	1.04 517	0.82 449	0.82 473	0.88 433	1.01 555	0.94 615	0.74 482	0.61 523	0.21 483	0.25 597	0.26 561	0.23 549	0.21 476	0.20 483

hitnet-ft	0.55 513	0.27 488	0.39 268	0.41 381	0.28 437	0.78 536	0.40 463	0.92 464	0.90 503	0.82 473	1.01 491	1.13 594	0.70 540	0.78 505	0.67 541	0.28 582	0.20 551	0.28 583	0.22 532	0.29 565	0.26 550

DSFCA	0.55 513	0.25 453	0.62 496	0.40 343	0.36 558	0.74 519	0.52 560	1.04 517	0.82 449	1.06 602	0.84 404	0.89 517	0.63 489	0.99 583	0.58 512	0.25 551	0.21 561	0.21 476	0.21 514	0.21 476	0.19 458

FADNet_RVC	0.55 513	0.37 563	1.17 630	0.44 468	0.31 508	0.56 415	0.34 342	1.06 526	0.88 485	0.67 376	0.90 441	0.61 378	0.65 506	0.93 573	0.70 549	0.21 483	0.18 520	0.26 561	0.23 549	0.31 580	0.28 567

STTStereo	0.55 513	0.37 563	0.76 572	0.44 468	0.31 508	0.60 446	0.44 507	0.96 482	0.86 472	0.99 574	0.90 441	0.96 539	0.58 459	0.71 462	0.61 523	0.25 551	0.23 579	0.26 561	0.32 627	0.24 530	0.23 528

Selective-IGEV-i16pc	0.56 524	0.20 282	1.13 623	0.40 343	0.31 508	2.00 675	0.66 608	0.68 331	1.11 595	0.51 281	0.81 386	0.68 419	0.36 309	0.67 432	0.40 401	0.31 600	0.17 496	0.17 304	0.18 433	0.19 433	0.20 483

ISRNet	0.56 524	0.24 427	0.66 523	0.56 615	0.36 558	0.44 337	0.25 150	0.82 423	0.84 459	1.07 605	1.25 581	0.91 524	0.60 470	0.66 421	0.58 512	0.35 631	0.26 604	0.36 624	0.33 630	0.30 574	0.42 638

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 524	3.08 714	2.43 683	0.31 49	0.18 68	0.29 139	0.20 47	0.37 71	0.32 124	0.28 122	0.24 62	0.18 20	0.18 40	0.31 58	0.22 81	1.09 690	0.08 2	0.17 304	0.16 349	0.14 202	0.97 689

CSP-Net	0.56 524	0.27 488	0.49 418	0.41 381	0.28 437	1.22 632	0.50 541	1.23 605	0.72 376	0.95 561	0.95 461	0.89 517	0.62 483	0.83 528	0.62 526	0.26 561	0.17 496	0.17 304	0.17 405	0.18 397	0.17 403

FTStereo	0.56 524	0.20 282	0.37 233	0.41 381	0.25 329	0.40 296	0.79 644	0.66 311	0.43 223	1.09 611	3.27 687	0.70 429	0.73 551	0.55 286	0.33 304	0.14 179	0.13 372	0.19 401	0.17 405	0.15 269	0.30 583

RAFT-RH_RVC	0.56 524	0.17 146	0.41 293	0.37 228	0.23 262	0.57 421	0.24 137	0.60 261	0.70 363	1.19 625	3.94 699	0.56 336	0.38 325	0.65 412	0.36 357	0.13 117	0.11 227	0.20 434	0.14 278	0.12 100	0.13 244

HGLStereo	0.56 524	0.28 502	0.57 480	0.50 559	0.37 565	0.80 545	0.45 510	1.02 510	0.78 425	0.86 503	1.14 550	0.89 517	0.82 584	0.76 492	0.73 557	0.21 483	0.20 551	0.19 401	0.18 433	0.19 433	0.21 503

FADNet-RVC-Resample	0.56 524	0.33 540	1.16 626	0.49 545	0.34 546	0.71 509	0.43 498	1.01 506	0.93 521	0.82 473	0.87 425	0.74 459	0.67 517	0.73 475	0.45 450	0.18 406	0.18 520	0.26 561	0.27 596	0.26 546	0.27 560

DualNet (step1)	0.57 532	0.36 556	0.72 552	0.38 267	0.30 486	0.71 509	0.43 498	1.06 526	0.88 485	0.92 546	0.86 417	0.85 497	0.69 527	0.68 443	0.50 477	0.41 646	0.20 551	0.40 637	0.41 651	0.36 610	0.33 602

LL-Strereo	0.57 532	0.27 488	0.68 532	0.48 530	0.34 546	0.39 290	0.48 530	0.94 471	0.97 538	0.83 485	0.78 366	1.10 584	1.18 643	1.33 638	0.49 475	0.17 371	0.14 412	0.22 491	0.19 464	0.16 327	0.17 403

CRFU-Net	0.57 532	0.27 488	0.57 480	0.46 514	0.30 486	1.20 630	0.52 560	1.10 541	0.56 303	1.00 579	0.98 480	1.06 570	0.79 575	0.81 517	0.71 554	0.21 483	0.19 539	0.18 357	0.16 349	0.18 397	0.19 458

TDLM	0.57 532	0.33 540	0.49 418	0.51 575	0.30 486	0.66 489	0.73 636	1.03 514	1.01 558	0.82 473	1.10 533	0.84 495	0.70 540	0.86 544	0.58 512	0.28 582	0.17 496	0.25 542	0.22 532	0.26 546	0.19 458

CVANet_RVC	0.57 532	0.33 540	0.44 341	0.47 522	0.32 525	0.67 494	0.61 596	1.05 522	0.93 521	0.85 496	1.04 511	1.01 555	0.73 551	0.83 528	0.52 494	0.29 589	0.19 539	0.27 575	0.25 574	0.31 580	0.21 503

AANet_RVC	0.57 532	0.32 532	0.54 465	0.45 493	0.27 412	0.57 421	0.48 530	1.00 496	1.28 632	0.86 503	1.33 597	0.87 508	0.58 459	1.07 600	0.75 561	0.18 406	0.12 299	0.15 217	0.13 235	0.18 397	0.18 423

NOSS_ROB	0.57 532	0.39 581	0.39 268	0.44 468	0.30 486	0.73 518	0.54 569	1.03 514	1.08 591	0.67 376	0.87 425	0.76 468	0.57 449	0.77 500	0.47 468	0.38 639	0.38 658	0.44 645	0.42 655	0.37 615	0.34 610

ssnet_v2	0.58 539	0.28 502	0.56 476	0.43 448	0.29 467	0.95 582	0.59 588	1.13 555	0.99 547	0.93 550	0.80 379	0.99 547	0.64 500	0.82 520	0.94 607	0.25 551	0.22 569	0.23 512	0.24 565	0.20 452	0.19 458

dad	0.58 539	0.50 614	0.64 511	0.43 448	0.30 486	0.59 439	0.36 390	0.78 409	1.25 626	1.01 584	1.17 563	1.15 598	0.53 422	0.68 443	0.50 477	0.35 631	0.23 579	0.37 629	0.21 514	0.29 565	0.20 483

SACVNet	0.58 539	0.34 545	0.55 470	0.55 612	0.36 558	0.63 469	0.48 530	1.13 555	0.77 415	1.02 587	1.06 522	1.02 560	0.74 554	0.90 557	0.51 487	0.27 571	0.21 561	0.25 542	0.24 565	0.29 565	0.36 617

pcwnet_v2	0.58 539	0.28 502	0.84 584	0.45 493	0.35 553	0.61 449	0.35 368	1.27 620	1.21 615	0.99 574	1.27 584	0.72 442	0.58 459	0.67 432	0.48 472	0.27 571	0.21 561	0.24 529	0.23 549	0.29 565	0.29 574

PS-NSSS	0.58 539	0.44 599	0.62 496	0.42 427	0.33 537	0.66 489	0.58 585	1.02 510	0.86 472	0.77 440	1.28 586	0.72 442	0.64 500	0.82 520	0.59 517	0.31 600	0.26 604	0.40 637	0.27 596	0.33 593	0.26 550

StereoDRNet-Refined	0.58 539	0.32 532	0.54 465	0.46 514	0.30 486	0.96 585	0.40 463	1.00 496	0.94 528	1.12 616	1.08 528	0.96 539	0.67 517	0.90 557	0.89 601	0.17 371	0.13 372	0.22 491	0.21 514	0.20 452	0.19 458
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 539	0.28 502	0.47 384	0.49 545	0.32 525	0.77 532	0.50 541	0.99 491	0.92 515	1.04 596	1.14 550	1.21 602	0.69 527	0.88 549	0.69 546	0.20 466	0.20 551	0.22 491	0.22 532	0.21 476	0.18 423

CBFPSM	0.59 546	0.22 367	1.31 646	0.38 267	0.27 412	1.12 618	0.65 605	0.79 413	0.82 449	0.80 451	0.81 386	1.35 629	0.87 597	0.67 432	0.76 562	0.16 317	0.15 444	0.15 217	0.16 349	0.17 368	0.22 521

HBP-ISP	0.59 546	0.45 603	0.43 329	0.45 493	0.33 537	0.70 504	0.28 225	1.11 547	1.00 554	0.83 485	1.18 565	0.65 406	0.68 523	0.88 549	0.52 494	0.35 631	0.38 658	0.47 650	0.41 651	0.38 619	0.31 593

CBMV_ROB	0.59 546	0.37 563	0.38 246	0.39 299	0.28 437	0.74 519	0.28 225	1.00 496	0.98 542	0.94 553	1.25 581	0.81 490	0.78 573	0.87 546	0.50 477	0.36 635	0.37 656	0.43 643	0.40 646	0.33 593	0.30 583

FADNet-RVC	0.60 549	0.53 629	1.14 625	0.46 514	0.39 581	0.61 449	0.39 451	1.12 553	0.87 481	0.70 396	0.84 404	1.04 564	0.55 440	0.94 580	0.69 546	0.26 561	0.25 597	0.28 583	0.28 603	0.31 580	0.31 593

NVstereo2D	0.60 549	0.30 523	0.75 567	0.48 530	0.43 605	0.89 570	0.48 530	1.05 522	1.15 604	0.66 371	0.86 417	0.88 513	0.70 540	0.99 583	0.65 535	0.32 612	0.15 444	0.28 583	0.20 491	0.40 622	0.36 617

FADNet	0.61 551	0.51 618	1.10 619	0.45 493	0.44 612	0.65 487	0.41 479	1.19 585	1.05 576	0.70 396	0.84 404	0.98 545	0.66 514	0.82 520	0.50 477	0.29 589	0.30 627	0.27 575	0.30 611	0.46 641	0.35 615

ACV-stereo	0.62 552	0.34 545	1.00 608	0.43 448	0.31 508	1.20 630	0.40 463	0.75 393	0.83 454	0.64 349	0.77 354	2.10 668	1.03 628	0.81 517	0.64 533	0.21 483	0.17 496	0.18 357	0.18 433	0.21 476	0.21 503

SGM-Forest	0.62 552	0.32 532	0.39 268	0.43 448	0.30 486	1.02 596	0.55 574	1.09 538	1.05 576	1.06 602	1.18 565	1.10 584	0.67 517	0.88 549	0.62 526	0.31 600	0.33 648	0.33 615	0.30 611	0.30 574	0.28 567
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	0.63 554	0.28 502	0.99 607	0.40 343	0.30 486	1.03 599	0.56 580	1.10 541	0.99 547	0.97 567	1.22 572	1.06 570	0.69 527	1.07 600	0.95 610	0.19 440	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.22 500	0.21 503

fast-acv-ft	0.64 555	0.30 523	0.73 556	0.45 493	0.34 546	1.17 626	0.49 536	0.86 438	0.98 542	1.02 587	1.36 599	1.29 612	0.85 592	0.76 492	0.81 572	0.21 483	0.23 579	0.23 512	0.23 549	0.21 476	0.20 483

StereoDRNet	0.64 555	0.33 540	0.68 532	0.51 575	0.43 605	1.03 599	0.53 565	1.47 654	0.99 547	1.10 613	0.87 425	1.07 575	0.71 544	0.82 520	0.88 591	0.23 528	0.19 539	0.25 542	0.23 549	0.27 557	0.19 458

PSMNet_ROB	0.64 555	0.37 563	0.65 517	0.56 615	0.42 599	0.97 587	0.83 647	1.21 592	0.92 515	0.79 449	1.02 500	1.08 577	0.63 489	0.82 520	0.91 605	0.29 589	0.20 551	0.31 603	0.31 619	0.26 546	0.23 528

CBMV	0.64 555	0.35 551	0.41 293	0.42 427	0.25 329	1.01 594	0.77 640	1.13 555	1.09 593	1.17 621	1.22 572	1.04 564	0.75 558	0.88 549	0.63 530	0.28 582	0.30 627	0.34 617	0.30 611	0.26 546	0.26 550
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	0.66 559	0.36 556	1.30 645	0.39 299	0.26 377	0.57 421	0.63 600	0.80 417	1.03 566	0.80 451	1.43 615	0.91 524	0.76 561	1.08 603	1.87 671	0.16 317	0.12 299	0.17 304	0.14 278	0.20 452	0.16 376

TCMNet	0.66 559	0.39 581	0.98 606	0.59 627	0.61 657	0.96 585	0.55 574	1.05 522	0.90 503	0.84 492	1.14 550	0.89 517	0.65 506	0.85 539	1.01 622	0.26 561	0.26 604	0.31 603	0.28 603	0.32 586	0.29 574

YMNet	0.66 559	0.38 573	0.90 597	0.52 588	0.46 624	1.08 610	0.49 536	1.00 496	0.77 415	1.18 623	1.29 590	1.12 588	0.74 554	0.85 539	0.86 582	0.27 571	0.31 636	0.25 542	0.25 574	0.24 530	0.23 528

YMNet_1	0.66 559	0.38 573	0.90 597	0.52 588	0.46 624	1.08 610	0.49 536	1.00 496	0.77 415	1.18 623	1.29 590	1.12 588	0.74 554	0.85 539	0.86 582	0.27 571	0.31 636	0.25 542	0.25 574	0.24 530	0.23 528

DRN-Test	0.66 559	0.32 532	0.66 523	0.50 559	0.39 581	1.15 622	0.61 596	1.49 657	1.01 558	1.12 616	1.08 528	1.06 570	0.69 527	0.77 500	0.94 607	0.23 528	0.17 496	0.26 561	0.25 574	0.25 539	0.21 503

iinet-f	0.67 564	0.26 470	2.15 677	0.39 299	0.31 508	1.19 629	0.56 580	0.84 431	0.84 459	0.80 451	1.17 563	1.05 568	0.84 591	0.71 462	1.21 640	0.20 466	0.18 520	0.17 304	0.15 311	0.20 452	0.20 483

GASNet	0.67 564	0.72 651	0.96 603	0.70 659	0.48 629	0.62 457	0.47 522	1.08 534	1.03 566	0.94 553	0.82 392	0.93 532	0.83 589	1.33 638	0.80 569	0.31 600	0.22 569	0.29 593	0.28 603	0.44 634	0.24 537

FINET	0.67 564	0.42 592	1.00 608	0.46 514	0.43 605	0.83 561	0.89 655	1.08 534	1.50 653	0.87 511	1.14 550	0.71 433	0.68 523	0.92 567	0.70 549	0.36 635	0.30 627	0.26 561	0.24 565	0.35 604	0.33 602

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 564	0.81 661	0.73 556	0.53 598	0.37 565	1.40 644	0.53 565	1.04 517	0.79 434	0.88 521	0.94 452	0.95 536	0.53 422	0.93 573	0.58 512	0.39 641	0.30 627	0.57 665	0.31 619	0.53 655	0.30 583

PA-Net	0.67 564	0.43 594	0.83 583	0.50 559	0.53 642	0.94 579	0.68 616	1.10 541	1.14 603	0.80 451	0.88 433	0.87 508	0.77 568	1.02 592	0.88 591	0.24 541	0.41 665	0.29 593	0.44 656	0.26 546	0.34 610
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 569	0.36 556	1.10 619	0.51 575	0.42 599	1.08 610	0.50 541	1.21 592	1.16 605	1.00 579	1.37 602	1.06 570	0.79 575	0.92 567	0.94 607	0.25 551	0.24 589	0.24 529	0.22 532	0.23 517	0.26 550

NaN_ROB	0.69 569	0.44 599	0.69 538	0.51 575	0.33 537	0.97 587	1.06 670	1.22 600	1.19 611	1.24 635	0.96 465	1.08 577	0.78 573	1.20 620	0.67 541	0.24 541	0.30 627	0.23 512	0.24 565	0.23 517	0.25 544

GANet	0.70 571	0.37 563	0.55 470	0.51 575	0.34 546	0.94 579	0.96 663	1.08 534	0.94 528	1.04 596	1.98 656	1.13 594	0.88 601	1.12 610	0.66 538	0.25 551	0.26 604	0.27 575	0.22 532	0.31 580	0.22 521

DISCO	0.70 571	0.26 470	0.68 532	0.44 468	0.31 508	1.14 620	0.51 557	1.23 605	1.23 618	0.81 464	1.05 515	1.50 644	0.85 592	1.82 669	1.03 623	0.19 440	0.15 444	0.18 357	0.16 349	0.24 530	0.23 528

XPNet_ROB	0.70 571	0.35 551	0.68 532	0.52 588	0.40 586	0.79 539	0.85 653	1.16 576	0.94 528	1.33 642	1.15 556	1.38 631	0.83 589	1.03 594	0.90 603	0.32 612	0.25 597	0.26 561	0.24 565	0.31 580	0.28 567

ETE_ROB	0.70 571	0.49 610	0.73 556	0.56 615	0.36 558	0.79 539	0.87 654	1.14 564	0.93 521	1.19 625	1.18 565	1.39 632	0.82 584	0.99 583	0.80 569	0.26 561	0.21 561	0.31 603	0.26 589	0.33 593	0.34 610

Wz-Net-LNSev	0.71 575	0.51 618	1.36 655	0.50 559	0.41 593	1.15 622	0.69 621	1.21 592	1.07 588	1.02 587	1.12 538	1.08 577	0.87 597	0.89 555	0.89 601	0.24 541	0.22 569	0.21 476	0.19 464	0.26 546	0.26 550

APVNet	0.71 575	0.37 563	0.89 596	0.56 615	0.45 616	1.18 628	0.68 616	1.41 648	0.85 467	0.81 464	1.15 556	1.04 564	0.81 580	1.10 607	1.17 637	0.26 561	0.28 617	0.32 610	0.31 619	0.29 565	0.30 583

Syn2CoEx	0.71 575	0.51 618	0.95 601	0.64 642	0.45 616	0.91 573	0.53 565	1.48 655	1.13 600	0.93 550	1.35 598	1.02 560	0.99 623	0.92 567	0.80 569	0.30 596	0.27 613	0.28 583	0.24 565	0.23 517	0.24 537

DANet	0.71 575	0.45 603	0.91 599	0.59 627	0.40 586	0.81 550	0.40 463	0.97 486	0.84 459	1.20 630	1.22 572	1.33 623	0.88 601	1.16 614	1.24 641	0.27 571	0.23 579	0.31 603	0.25 574	0.35 604	0.32 597
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 579	0.35 551	0.64 511	0.53 598	0.67 663	1.31 640	0.67 611	1.20 590	1.18 609	1.05 598	0.87 425	1.27 609	0.93 614	0.93 573	1.27 645	0.22 510	0.16 476	0.26 561	0.23 549	0.40 622	0.39 631

NCCL2	0.72 579	0.41 590	0.65 517	0.64 642	0.44 612	0.98 591	1.20 678	1.11 547	1.00 554	0.98 572	0.96 465	1.49 643	0.87 597	0.90 557	0.79 567	0.31 600	0.26 604	0.39 634	0.39 644	0.32 586	0.32 597

FAT-Stereo	0.73 581	0.33 540	0.75 567	0.49 545	0.37 565	0.71 509	0.59 588	1.36 640	1.30 635	1.03 595	1.40 608	1.59 653	1.15 639	0.87 546	0.86 582	0.28 582	0.28 617	0.28 583	0.23 549	0.28 561	0.38 628

DStereoRT	0.74 582	0.19 234	0.50 432	0.51 575	0.33 537	1.10 614	0.34 342	0.82 423	0.76 406	0.78 444	1.05 515	0.51 314	0.73 551	0.76 492	0.48 472	0.16 317	0.13 372	3.96 720	1.37 710	0.19 433	0.14 292

S-Stereo	0.74 582	0.35 551	0.96 603	0.56 615	0.45 616	0.82 558	0.60 591	1.24 612	1.60 665	0.96 562	1.41 610	1.12 588	0.94 615	0.80 514	1.04 626	0.26 561	0.31 636	0.28 583	0.25 574	0.32 586	0.47 655

LALA_ROB	0.74 582	0.43 594	0.69 538	0.54 605	0.40 586	1.01 594	0.95 662	1.21 592	1.07 588	1.22 632	1.12 538	1.56 650	0.79 575	1.04 596	0.86 582	0.33 621	0.22 569	0.35 619	0.30 611	0.35 604	0.31 593

w-ln-seven-2	0.76 585	0.43 594	2.32 679	0.52 588	0.38 575	0.90 572	0.65 605	1.11 547	1.12 599	1.19 625	1.28 586	1.09 580	0.99 623	1.07 600	0.87 588	0.20 466	0.19 539	0.23 512	0.22 532	0.26 546	0.22 521

PSMNet-RUCA	0.76 585	0.75 654	1.08 618	1.01 676	0.90 673	0.69 499	0.50 541	1.11 547	1.03 566	0.78 444	1.11 534	0.80 487	0.72 548	0.88 549	0.63 530	0.53 670	0.27 613	0.76 673	0.46 657	0.66 668	0.47 655

Wz-Net-MNSev	0.76 585	0.40 586	1.34 650	0.50 559	0.40 586	1.44 650	0.83 647	1.15 568	1.16 605	1.25 637	1.20 570	1.13 594	0.81 580	1.16 614	1.00 621	0.22 510	0.19 539	0.24 529	0.23 549	0.28 561	0.26 550

DGSMNet	0.76 585	0.55 631	1.29 644	0.58 623	0.62 658	0.94 579	0.70 626	1.26 618	1.11 595	0.83 485	1.24 579	1.00 551	0.71 544	1.03 594	0.81 572	0.34 627	0.29 622	0.41 641	0.40 646	0.57 661	0.55 668

RP	0.76 585	0.36 556	0.63 506	0.66 650	0.58 654	0.80 545	0.55 574	1.14 564	1.22 617	0.97 567	1.65 635	1.43 637	1.32 653	1.01 587	0.84 577	0.33 621	0.30 627	0.36 624	0.30 611	0.34 599	0.34 610

edge stereo	0.76 585	0.38 573	0.74 561	0.52 588	0.43 605	0.80 545	0.53 565	1.28 623	1.06 582	1.28 638	1.38 607	1.81 658	1.11 636	1.08 603	0.85 581	0.33 621	0.32 642	0.41 641	0.28 603	0.32 586	0.36 617

NCC-stereo	0.78 591	0.40 586	0.76 572	0.61 635	0.67 663	0.81 550	0.69 621	1.54 666	1.11 595	0.90 533	1.36 599	1.33 623	1.16 640	1.19 618	0.88 591	0.31 600	0.30 627	0.37 629	0.48 666	0.33 593	0.33 602

Nwc_Net	0.78 591	0.38 573	0.73 556	0.60 633	0.55 646	1.05 604	0.55 574	1.67 675	1.05 576	0.88 521	1.86 650	1.40 634	1.09 634	1.10 607	0.87 588	0.30 596	0.25 597	0.36 624	0.38 640	0.29 565	0.29 574

Abc-Net	0.78 591	0.40 586	0.76 572	0.61 635	0.67 663	0.81 550	0.69 621	1.54 666	1.11 595	0.90 533	1.36 599	1.33 623	1.16 640	1.19 618	0.88 591	0.31 600	0.30 627	0.37 629	0.48 666	0.33 593	0.33 602
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 594	0.59 636	0.71 547	0.65 647	0.65 661	0.92 578	0.58 585	1.29 624	1.05 576	1.07 605	1.45 621	1.47 641	1.03 628	1.21 624	0.88 591	0.32 612	0.30 627	0.48 655	0.40 646	0.37 615	0.37 622

stereogan	0.80 595	0.31 528	0.71 547	0.59 627	0.50 633	1.72 667	0.48 530	1.35 637	1.37 640	1.00 579	1.46 623	1.56 650	0.95 618	1.29 633	0.84 577	0.28 582	0.29 622	0.29 593	0.25 574	0.38 619	0.38 628

ADCRef	0.80 595	0.43 594	1.32 648	0.50 559	0.45 616	1.07 606	0.51 557	1.07 530	0.98 542	1.17 621	1.42 612	0.87 508	0.91 604	0.85 539	3.19 691	0.18 406	0.16 476	0.23 512	0.23 549	0.22 500	0.21 503

GANetREF_RVC	0.80 595	0.75 654	0.86 590	0.66 650	0.42 599	1.15 622	0.98 664	1.14 564	1.19 611	1.01 584	1.02 500	1.10 584	0.90 603	1.15 612	0.76 562	0.48 659	0.39 662	0.57 665	0.38 640	0.63 666	0.46 650
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	0.81 598	0.39 581	0.68 532	0.64 642	0.54 644	0.91 573	0.51 557	1.61 671	1.31 636	0.96 562	2.02 658	1.46 638	1.26 651	1.11 609	0.99 617	0.32 612	0.24 589	0.39 634	0.27 596	0.30 574	0.25 544

SQANet	0.82 599	0.74 653	0.67 527	1.13 680	0.98 681	1.11 615	0.47 522	1.07 530	0.83 454	0.91 538	1.05 515	1.03 562	0.74 554	1.01 587	0.64 533	0.61 673	0.24 589	1.03 683	0.35 635	1.18 686	0.58 669

Anonymous_2	0.82 599	0.44 599	0.63 506	0.40 343	0.43 605	0.80 545	0.52 560	0.72 371	0.77 415	0.71 403	0.60 282	0.87 508	0.76 561	0.75 488	0.58 512	0.52 666	0.54 680	0.54 663	4.82 722	0.56 659	0.40 634

ccnet	0.82 599	0.57 634	0.75 567	0.54 605	0.59 655	1.09 613	0.66 608	1.38 643	0.94 528	1.12 616	1.44 618	1.29 612	0.92 609	0.95 582	1.24 641	0.49 661	0.42 667	0.50 660	0.47 664	0.51 650	0.46 650

psmorigin	0.82 599	0.51 618	2.09 675	0.49 545	0.41 593	0.85 565	0.50 541	1.04 517	0.88 485	1.45 647	1.43 615	1.50 644	1.06 631	1.22 626	0.97 613	0.31 600	0.32 642	0.27 575	0.27 596	0.33 593	0.42 638

CC-Net-ROB	0.82 599	0.96 673	0.85 585	0.58 623	0.45 616	1.27 638	0.70 626	1.17 581	1.02 561	0.83 485	1.23 577	0.90 522	0.77 568	1.06 597	0.69 546	0.46 655	0.34 650	1.71 691	0.38 640	0.59 664	0.36 617

GCST	0.83 604	1.22 684	0.74 561	1.58 688	1.01 683	1.06 605	0.23 118	0.78 409	0.78 425	0.97 567	0.65 301	0.78 476	0.35 281	0.92 567	0.34 320	0.96 684	0.65 686	1.20 685	0.81 689	0.91 675	0.70 672

aanetorigin	0.83 604	0.56 632	1.87 672	0.49 545	0.38 575	0.56 415	0.66 608	0.70 356	1.00 554	2.42 688	2.02 658	1.31 615	1.18 643	0.93 573	1.13 636	0.20 466	0.18 520	0.20 434	0.19 464	0.27 557	0.30 583

CSAN	0.83 604	0.49 610	0.77 577	0.60 633	0.41 593	1.14 620	1.06 670	1.19 585	1.46 651	1.32 640	1.43 615	1.37 630	1.19 645	1.27 632	0.86 582	0.39 641	0.31 636	0.36 624	0.37 637	0.35 604	0.34 610

SDNR	0.86 607	0.37 563	1.47 661	0.40 343	0.38 575	3.38 700	0.33 324	0.90 457	0.98 542	0.99 574	2.09 661	0.59 366	0.71 544	1.29 633	0.70 549	0.51 664	0.56 682	0.36 624	0.26 589	0.43 633	0.46 650

RTSC	0.87 608	0.48 606	1.23 637	0.52 588	0.37 565	1.13 619	0.50 541	1.34 633	1.79 671	1.51 651	1.24 579	1.12 588	0.81 580	1.62 657	2.16 677	0.25 551	0.19 539	0.23 512	0.24 565	0.30 574	0.31 593

PWC_ROB	0.87 608	0.52 626	1.28 641	0.50 559	0.32 525	0.91 573	0.37 407	1.36 640	1.46 651	1.61 658	2.59 676	1.16 599	1.01 627	1.34 640	1.40 653	0.25 551	0.18 520	0.28 583	0.20 491	0.29 565	0.28 567

UDG	0.88 610	0.82 664	0.67 527	1.00 675	0.96 678	1.02 596	0.57 584	1.13 555	0.99 547	0.90 533	0.97 478	1.31 615	0.99 623	0.85 539	0.84 577	0.54 671	0.32 642	1.77 692	0.40 646	0.94 677	0.66 671

FBW_ROB	0.88 610	0.50 614	0.85 585	0.55 612	0.40 586	1.17 626	0.78 642	1.50 658	1.37 640	1.33 642	1.27 584	1.48 642	1.00 626	2.57 693	0.98 616	0.25 551	0.32 642	0.45 646	0.30 611	0.34 599	0.28 567

XQC	0.89 612	0.65 645	1.31 646	0.67 653	0.52 641	1.22 632	0.68 616	1.26 618	1.52 654	1.14 619	1.11 534	1.28 611	1.04 630	1.40 648	1.77 665	0.38 639	0.24 589	0.37 629	0.31 619	0.53 655	0.47 655

DeepPrunerF	0.89 612	0.52 626	3.43 691	0.68 656	0.81 670	0.72 517	0.72 634	1.22 600	1.99 677	0.93 550	1.01 491	0.87 508	0.86 594	1.08 603	0.95 610	0.34 627	0.28 617	0.43 643	0.39 644	0.30 574	0.32 597

PWCDC_ROB	0.89 612	0.49 610	0.80 581	0.74 663	0.40 586	1.03 599	0.39 451	1.33 631	2.35 688	1.02 587	3.77 694	0.81 490	0.92 609	1.20 620	0.90 603	0.34 627	0.22 569	0.24 529	0.20 491	0.34 599	0.29 574

PASM	0.90 615	0.64 644	1.69 666	0.69 658	0.69 666	0.78 536	0.84 650	1.03 514	1.26 629	1.19 625	1.15 556	1.31 615	0.98 622	1.24 628	1.03 623	0.52 666	0.56 682	0.59 668	0.66 681	0.56 659	0.54 667

Wz-Net-SNSev	0.91 616	0.73 652	2.13 676	0.56 615	0.45 616	0.95 582	1.13 675	1.34 633	1.24 620	1.02 587	1.30 593	1.46 638	0.86 594	1.81 668	1.50 655	0.25 551	0.23 579	0.25 542	0.26 589	0.32 586	0.29 574

MDST_ROB	0.91 616	0.27 488	0.85 585	0.63 641	0.41 593	2.53 683	0.71 632	1.60 669	1.13 600	2.83 695	1.73 641	0.97 541	0.69 527	1.61 656	0.73 557	0.25 551	0.22 569	0.32 610	0.28 603	0.25 539	0.24 537

PDISCO_ROB	0.91 616	0.48 606	1.06 614	0.99 673	0.97 679	1.67 665	0.63 600	1.64 673	1.59 662	1.06 602	1.18 565	1.31 615	0.79 575	1.55 651	0.97 613	0.49 661	0.22 569	0.45 646	0.40 646	0.45 638	0.37 622

SHD	0.93 619	0.50 614	1.18 631	0.59 627	0.46 624	0.97 587	0.48 530	1.70 677	2.15 679	1.58 655	1.37 602	1.42 635	1.19 645	1.31 636	1.60 658	0.31 600	0.26 604	0.32 610	0.33 630	0.40 622	0.42 638

G-Net	0.95 620	0.46 605	1.04 612	0.64 642	0.48 629	2.12 679	0.64 603	1.01 506	0.87 481	1.75 667	2.82 683	1.30 614	1.64 674	1.06 597	0.96 612	0.36 635	0.29 622	0.35 619	0.25 574	0.45 638	0.42 638

DStereoO	0.96 621	0.70 650	0.72 552	0.62 639	0.45 616	0.74 519	0.92 660	1.09 538	1.29 634	1.19 625	1.23 577	0.99 547	1.71 676	1.29 633	0.99 617	2.01 707	0.35 652	0.77 674	0.30 611	1.42 688	0.38 628

w-ln-seven	0.96 621	0.48 606	2.41 682	0.54 605	0.50 633	1.41 646	0.70 626	1.67 675	1.81 672	1.49 648	1.50 625	1.26 607	0.87 597	1.15 612	1.80 669	0.23 528	0.21 561	0.25 542	0.25 574	0.31 580	0.26 550

anonymity	0.97 623	0.89 668	1.05 613	0.92 671	1.03 684	0.97 587	0.81 646	1.29 624	0.91 510	1.07 605	0.98 480	1.00 551	0.95 618	1.02 592	0.92 606	0.96 684	0.95 706	0.90 680	0.91 696	0.92 676	0.94 683

SGM_RVC	0.97 623	0.28 502	0.41 293	0.39 299	0.22 207	1.55 656	0.73 636	1.51 661	1.25 626	2.25 684	1.92 652	2.58 680	1.56 668	2.02 678	1.19 639	0.27 571	0.27 613	0.27 575	0.25 574	0.25 539	0.25 544
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 625	0.42 592	1.88 673	0.53 598	0.41 593	1.59 659	1.26 684	2.21 688	1.43 646	1.10 613	1.11 534	1.46 638	1.95 685	1.34 640	1.26 643	0.34 627	0.25 597	0.25 542	0.21 514	0.46 641	0.37 622

z-mn7	1.00 626	0.50 614	1.70 668	0.53 598	0.36 558	1.75 668	0.71 632	1.22 600	2.28 683	0.96 562	2.54 672	1.42 635	0.95 618	2.19 685	1.54 656	0.22 510	0.19 539	0.21 476	0.20 491	0.27 557	0.25 544

Consistency-Raft	1.01 627	0.81 661	1.24 638	0.84 668	0.97 679	0.81 550	0.84 650	1.30 627	1.59 662	1.05 598	1.68 640	1.12 588	0.91 604	0.92 567	1.11 631	0.65 674	0.74 690	0.79 676	0.90 693	1.06 684	0.79 677

xxxx	1.01 627	0.22 367	0.43 329	0.36 202	0.21 174	0.82 558	0.36 390	1.32 629	0.88 485	0.71 403	0.94 452	0.97 541	0.63 489	0.64 405	10.58 714	0.20 466	0.16 476	0.18 357	0.17 405	0.19 433	0.19 458

test_xeample	1.01 627	0.21 326	0.42 314	0.35 173	0.21 174	0.71 509	0.39 451	1.23 605	0.86 472	0.81 464	1.04 511	0.69 424	0.61 476	0.69 449	10.93 715	0.19 440	0.15 444	0.18 357	0.17 405	0.18 397	0.17 403

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 630	0.57 634	1.51 663	0.67 653	0.50 633	2.57 684	1.66 700	1.20 590	1.43 646	1.38 644	1.57 632	1.33 623	0.92 609	1.64 660	0.88 591	0.37 638	0.39 662	0.46 649	0.60 678	0.41 628	0.40 634

ADCPNet	1.03 631	0.48 606	2.70 684	0.54 605	0.42 599	1.40 644	0.75 638	1.13 555	1.07 588	1.22 632	1.42 612	1.68 655	1.09 634	1.36 645	3.45 695	0.30 596	0.28 617	0.29 593	0.32 627	0.37 615	0.35 615

MSAF-DinoV2	1.04 632	0.38 573	1.32 648	0.54 605	0.29 467	0.89 570	0.72 634	1.52 664	1.24 620	1.05 598	1.41 610	2.98 683	1.49 663	2.74 694	2.83 689	0.22 510	0.14 412	0.20 434	0.22 532	0.32 586	0.32 597

otaku	1.04 632	0.93 670	0.88 592	1.33 686	1.05 686	1.66 663	0.70 626	1.40 647	1.18 609	1.08 609	1.32 596	1.33 623	0.91 604	1.23 627	0.76 562	0.72 677	0.46 677	1.24 686	0.50 671	1.40 687	0.75 673

SuperB	1.04 632	0.37 563	4.81 699	0.43 448	0.31 508	0.99 592	0.46 514	1.02 510	2.09 678	1.09 611	1.09 531	0.75 461	0.81 580	1.06 597	1.76 664	0.19 440	0.15 444	0.17 304	0.15 311	2.82 713	0.26 550

ADCL	1.04 632	0.38 573	1.35 651	0.50 559	0.39 581	1.61 660	0.89 655	1.29 624	1.39 643	1.29 639	1.50 625	1.24 605	1.24 648	1.37 646	4.87 703	0.21 483	0.19 539	0.25 542	0.25 574	0.29 565	0.27 560

test_sample9	1.05 636	0.36 556	0.72 552	0.38 267	0.30 486	0.71 509	0.43 498	1.06 526	0.88 485	0.92 546	0.86 417	0.85 497	0.69 527	1.20 620	1.36 649	0.41 646	8.41 722	0.40 637	0.41 651	0.36 610	0.33 602

DDUNet	1.06 637	2.56 711	0.68 532	1.21 682	1.26 689	1.03 599	0.69 621	1.11 547	0.94 528	0.96 562	1.22 572	1.27 609	0.82 584	0.93 573	0.72 556	0.84 681	0.38 658	1.99 695	0.60 678	1.10 685	0.85 679

ADCP+	1.06 637	0.35 551	1.51 663	0.49 545	0.51 637	1.45 651	0.55 574	1.25 616	1.03 566	1.16 620	1.15 556	1.10 584	1.07 633	1.56 653	6.75 710	0.19 440	0.16 476	0.23 512	0.21 514	0.28 561	0.21 503

Selective-IGEV-i16pb	1.07 639	0.24 427	9.45 706	0.41 381	0.32 525	1.76 669	0.59 588	1.00 496	1.54 657	0.66 371	1.20 570	0.98 545	0.57 449	0.78 505	0.62 526	0.27 571	0.17 496	0.18 357	0.20 491	0.21 476	0.23 528

SAMSARA	1.07 639	0.65 645	1.19 632	1.06 679	0.90 673	1.76 669	1.76 704	1.46 653	1.44 649	1.51 651	1.16 561	2.00 667	1.14 638	1.48 649	1.31 647	0.39 641	0.44 674	0.35 619	0.38 640	0.49 647	0.49 661

SANet	1.07 639	0.41 590	1.06 614	0.48 530	0.30 486	1.41 646	0.94 661	1.42 649	3.36 700	1.58 655	2.43 669	2.33 675	1.70 675	1.34 640	1.07 628	0.28 582	0.24 589	0.26 561	0.23 549	0.34 599	0.30 583

zh-mn7	1.08 642	0.65 645	4.00 695	0.52 588	0.38 575	1.16 625	0.62 598	1.15 568	1.77 670	1.74 666	2.31 662	1.17 600	0.91 604	2.10 680	1.77 665	0.24 541	0.21 561	0.22 491	0.22 532	0.25 539	0.28 567

zh-sn7	1.09 643	0.75 654	3.23 689	0.57 621	0.42 599	1.11 615	0.89 655	1.19 585	1.27 630	1.41 646	1.98 656	1.25 606	1.47 662	1.99 677	2.62 686	0.26 561	0.26 604	0.26 561	0.27 596	0.35 604	0.30 583

Ntro	1.09 643	0.97 676	0.91 599	1.44 687	1.19 688	1.69 666	0.80 645	1.35 637	1.25 626	1.00 579	1.29 590	1.31 615	0.97 621	1.26 630	0.84 577	0.84 681	0.43 672	1.36 687	0.50 671	1.56 689	0.78 675

MFN_U_SF_RVC	1.09 643	0.59 636	1.97 674	0.67 653	0.44 612	1.93 673	0.60 591	1.85 681	1.36 638	1.61 658	1.54 630	1.95 666	1.37 656	1.64 660	1.73 661	0.40 645	0.37 656	0.45 646	0.48 666	0.44 634	0.44 645

AANet	1.13 646	1.01 678	2.99 687	0.44 468	0.37 565	0.91 573	0.54 569	1.27 620	2.31 686	2.35 686	2.37 668	2.22 670	1.53 664	1.18 617	1.43 654	0.32 612	0.23 579	0.28 583	0.25 574	0.35 604	0.33 602

Wz-Net-TNSev	1.14 647	1.06 681	4.32 698	0.49 545	0.42 599	1.51 654	1.11 674	1.48 655	1.40 645	1.22 632	1.26 583	1.58 652	1.43 660	1.76 666	1.70 660	0.32 612	0.31 636	0.26 561	0.30 611	0.41 628	0.41 637

ADCMid	1.14 647	0.52 626	2.23 678	0.53 598	0.43 605	1.07 606	0.75 638	1.23 605	1.05 576	2.15 680	1.44 618	1.50 644	1.43 660	1.56 653	5.01 704	0.26 561	0.24 589	0.29 593	0.31 619	0.37 615	0.33 602

MFMNet_re	1.14 647	0.97 676	1.19 632	0.99 673	0.95 677	1.25 636	1.22 681	1.39 644	1.55 658	1.69 665	1.67 639	1.21 602	1.53 664	1.12 610	0.99 617	0.87 683	0.75 694	0.79 676	0.75 685	0.90 674	0.94 683

WCMA_ROB	1.14 647	0.36 556	0.76 572	0.49 545	0.44 612	1.23 634	0.67 611	1.11 547	1.23 618	2.84 696	3.95 700	3.28 690	1.83 681	1.25 629	0.99 617	0.44 651	0.34 650	0.34 617	0.37 637	0.41 628	0.40 634

AnyNet_C32	1.16 651	0.62 642	2.40 681	0.57 621	0.55 646	1.41 646	1.34 690	1.18 584	1.24 620	1.49 648	1.42 612	1.39 632	1.20 647	1.55 651	4.82 702	0.29 589	0.28 617	0.29 593	0.34 632	0.38 619	0.42 638

222	1.18 652	0.22 367	0.44 341	0.37 228	0.22 207	0.79 539	0.37 407	1.31 628	0.89 500	0.92 546	1.08 528	0.72 442	0.71 544	0.66 421	13.89 718	0.20 466	0.15 444	0.17 304	0.16 349	0.18 397	0.19 458

WZ-Net	1.19 653	0.59 636	4.07 696	0.62 639	0.51 637	1.34 641	1.31 689	1.32 629	1.74 669	1.53 654	1.65 635	1.74 657	1.28 652	2.25 687	2.01 674	0.27 571	0.21 561	0.23 512	0.25 574	0.40 622	0.39 631

MSMD_ROB	1.21 654	0.49 610	0.62 496	0.59 627	0.50 633	1.62 662	0.67 611	1.23 605	1.24 620	2.45 689	3.77 694	3.09 687	2.98 701	1.32 637	0.81 572	0.45 653	0.41 665	0.49 658	0.51 673	0.47 644	0.44 645

pmcnn	1.23 655	0.29 514	0.96 603	0.40 343	0.23 262	0.95 582	0.69 621	1.16 576	1.28 632	1.67 664	2.33 664	11.15 718	0.86 594	0.93 573	0.88 591	0.15 257	0.12 299	0.12 50	0.10 83	0.15 269	0.15 326

NVStereoNet_ROB	1.24 656	0.90 669	1.13 623	0.86 669	0.88 672	1.11 615	0.99 666	1.42 649	1.53 655	1.59 657	2.48 670	2.24 672	1.53 664	1.96 676	1.30 646	0.76 679	0.70 687	0.78 675	1.00 699	0.71 671	0.88 681
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	1.25 657	0.36 556	0.72 552	0.38 267	0.30 486	0.71 509	0.43 498	1.13 555	0.75 397	1.50 650	0.95 461	3.29 691	1.59 670	1.20 620	1.36 649	0.41 646	8.41 722	0.40 637	0.41 651	0.36 610	0.33 602

SPS-STEREO	1.25 657	0.93 670	1.06 614	1.04 677	1.03 684	1.41 646	0.91 659	1.51 661	1.19 611	2.09 678	1.83 647	1.94 665	1.39 657	1.62 657	1.39 652	0.97 686	0.94 705	0.90 680	0.89 692	0.96 679	0.96 686
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 659	0.67 648	1.28 641	0.74 663	0.62 658	1.50 653	0.84 650	1.99 684	2.96 695	2.18 681	2.36 667	1.85 662	1.95 685	1.92 673	1.94 672	0.39 641	0.36 655	0.49 658	0.37 637	0.51 650	0.64 670

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 660	0.87 667	1.76 670	0.86 669	0.56 649	4.29 705	1.79 705	1.50 658	1.98 676	1.61 658	1.85 649	1.84 660	1.41 658	1.89 671	1.36 649	0.48 659	0.40 664	0.56 664	0.57 676	0.69 669	0.48 658

MeshStereo	1.34 660	0.43 594	0.54 465	0.44 468	0.34 546	1.66 663	0.60 591	1.94 682	1.37 640	4.47 709	3.25 685	4.71 700	1.94 684	1.92 673	1.17 637	0.35 631	0.35 652	0.37 629	0.31 619	0.32 586	0.32 597
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	1.35 662	1.49 692	1.19 632	1.88 696	1.45 690	1.48 652	1.07 672	1.61 671	1.55 658	1.20 630	1.59 633	1.54 648	1.13 637	1.34 640	0.97 613	1.36 699	0.70 687	1.82 693	0.79 688	1.71 692	1.07 692

ACVNet-4b	1.35 662	1.31 687	1.10 619	1.90 697	1.59 692	1.92 672	0.77 640	1.52 664	1.62 666	1.05 598	1.60 634	2.11 669	0.94 615	1.64 660	0.77 566	1.30 696	0.35 652	2.03 699	0.67 682	1.88 700	0.84 678

SGM+DAISY	1.35 662	0.94 672	1.25 639	0.96 672	1.00 682	1.52 655	1.02 669	1.34 633	1.21 615	2.64 691	2.65 678	2.44 677	1.56 668	1.64 660	1.26 643	0.97 686	0.95 706	0.90 680	0.90 693	0.94 677	0.96 686

FCDSN-DC	1.39 665	0.56 632	0.65 517	0.74 663	0.59 655	1.38 643	0.63 600	1.35 637	1.39 643	3.26 703	4.50 706	4.61 698	2.63 696	1.58 655	1.03 623	0.46 655	0.42 667	0.48 655	0.47 664	0.50 649	0.50 663
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 666	0.20 282	0.48 405	0.44 468	0.25 329	0.29 139	0.31 282	0.65 300	0.68 355	0.97 567	0.86 417	0.67 418	0.62 483	0.64 405	20.63 723	0.16 317	0.11 227	0.19 401	0.15 311	0.19 433	0.12 194

ACVNet_1	1.46 667	1.33 688	1.12 622	1.91 698	1.62 693	1.83 671	0.98 664	2.00 685	1.85 674	1.39 645	1.53 629	2.32 674	1.53 664	1.34 640	1.11 631	1.30 696	0.50 679	2.06 701	0.58 677	1.93 702	0.95 685

EDNetEfficient	1.46 667	0.80 660	6.12 701	0.47 522	0.39 581	0.69 499	0.83 647	0.90 457	2.77 694	3.50 705	1.96 655	1.66 654	2.03 687	1.26 630	4.18 700	0.21 483	0.18 520	0.21 476	0.20 491	0.41 628	0.39 631

ADCS	1.51 669	0.61 639	3.42 690	0.59 627	0.51 637	1.27 638	1.08 673	1.59 668	1.81 672	1.91 674	1.66 637	1.51 647	1.42 659	1.94 675	8.60 712	0.33 621	0.32 642	0.33 615	0.36 636	0.44 634	0.42 638

AnyNet_C01	1.56 670	1.05 679	7.45 703	0.64 642	0.54 644	1.99 674	1.38 692	1.43 651	1.36 638	1.63 661	1.92 652	1.84 660	1.33 655	2.40 689	4.03 697	0.33 621	0.32 642	0.32 610	0.34 632	0.44 634	0.45 649

FC-DCNN	1.59 671	0.51 618	0.66 523	0.61 635	0.49 631	1.56 657	0.70 626	1.66 674	1.53 655	4.64 710	4.62 707	5.85 707	3.34 705	1.84 670	1.11 631	0.46 655	0.42 667	0.47 650	0.46 657	0.48 645	0.46 650

DispFullNet	1.60 672	2.63 712	2.75 685	2.56 707	1.79 700	1.24 635	0.47 522	1.37 642	1.45 650	1.87 670	1.50 625	1.55 649	2.46 691	2.04 679	1.04 626	0.59 672	0.18 520	2.32 704	0.68 683	2.29 706	1.14 694

ELAS_RVC	1.60 672	0.61 639	1.01 610	0.70 659	0.56 649	2.00 675	1.89 707	1.96 683	2.65 691	3.33 704	3.26 686	3.03 684	3.41 706	2.49 691	2.09 676	0.52 666	0.45 675	0.50 660	0.48 666	0.54 657	0.52 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 674	0.61 639	0.95 601	0.68 656	0.55 646	3.01 698	1.55 698	2.39 690	2.33 687	3.64 706	3.89 698	2.75 681	2.90 700	2.15 683	2.27 683	0.52 666	0.45 675	0.50 660	0.48 666	0.54 657	0.52 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 675	0.51 618	0.65 517	0.61 635	0.49 631	1.61 660	0.70 626	1.75 680	1.56 661	4.74 713	4.91 709	6.46 711	3.31 703	1.91 672	1.11 631	0.46 655	0.42 667	0.47 650	0.46 657	0.48 645	0.46 650

ACVNet_2	1.65 675	1.27 686	1.41 658	1.75 692	1.62 693	2.22 680	1.20 678	2.30 689	2.62 690	1.78 668	2.56 673	3.03 684	1.61 671	1.54 650	1.12 635	1.06 689	0.58 684	1.82 693	0.70 684	1.82 696	0.96 686

DStereoSA	1.73 677	0.63 643	1.57 665	0.80 667	0.79 669	1.26 637	1.30 685	1.34 633	1.43 646	1.24 635	7.52 716	0.92 529	7.68 713	1.65 664	2.29 684	0.41 646	0.29 622	0.63 669	0.60 678	1.04 682	1.18 699

IMH-64-1	1.86 678	1.62 697	1.16 626	2.20 701	1.89 702	2.33 681	1.30 685	2.89 694	2.29 684	1.66 662	2.80 681	2.49 678	1.61 671	2.10 680	1.78 667	1.60 700	0.74 690	2.43 705	1.02 700	2.12 703	1.17 697

IMH-64	1.86 678	1.62 697	1.16 626	2.20 701	1.89 702	2.33 681	1.30 685	2.89 694	2.29 684	1.66 662	2.80 681	2.49 678	1.61 671	2.10 680	1.78 667	1.60 700	0.74 690	2.43 705	1.02 700	2.12 703	1.17 697

DStereoFS	1.87 680	0.85 666	1.03 611	0.75 666	0.62 658	2.04 677	0.65 605	1.74 679	1.55 658	1.52 653	1.90 651	2.36 676	12.92 718	3.85 704	1.74 662	0.44 651	0.31 636	0.82 678	0.46 657	0.84 673	1.10 693

WAO-7	1.90 681	1.20 683	1.35 651	1.27 684	1.06 687	2.84 691	1.56 699	3.23 699	3.06 698	2.23 683	3.33 690	3.17 688	2.28 690	3.12 695	2.21 678	1.02 688	0.91 701	1.06 684	1.03 702	1.04 682	0.97 689

PWCK	1.92 682	1.66 700	3.12 688	1.65 689	0.91 675	2.84 691	2.26 711	2.10 686	2.41 689	2.36 687	2.31 662	2.22 670	1.82 679	3.43 698	2.03 675	1.61 702	0.71 689	1.51 688	0.82 690	1.69 691	0.91 682

MonStereo1	1.98 683	1.48 691	1.43 660	1.81 695	1.69 698	2.88 694	0.78 642	2.47 691	3.47 701	2.20 682	4.36 705	3.39 693	2.50 693	2.18 684	1.58 657	1.19 691	0.54 680	1.65 690	0.87 691	1.78 694	1.29 703

Dean	1.98 683	1.36 689	1.36 655	2.12 700	1.81 701	2.74 686	1.36 691	3.37 703	3.80 705	2.08 677	3.32 689	3.21 689	1.82 679	1.71 665	1.67 659	1.27 693	0.77 696	1.99 695	0.90 693	1.86 697	1.03 691

RTS	1.98 683	0.96 673	11.36 710	0.65 647	0.57 652	2.77 689	1.40 693	1.39 644	2.26 681	1.89 671	2.56 673	1.32 620	1.25 649	5.20 708	4.05 698	0.31 600	0.22 569	0.29 593	0.29 609	0.40 622	0.37 622

RTSA	1.98 683	0.96 673	11.36 710	0.65 647	0.57 652	2.77 689	1.40 693	1.39 644	2.26 681	1.89 671	2.56 673	1.32 620	1.25 649	5.20 708	4.05 698	0.31 600	0.22 569	0.29 593	0.29 609	0.40 622	0.37 622

WAO-6	2.04 687	1.50 693	1.16 626	1.70 690	1.67 697	2.69 685	1.44 696	3.06 696	3.63 704	1.98 675	3.27 687	3.54 696	2.07 688	2.36 688	2.22 680	1.31 698	0.91 701	2.04 700	1.22 709	1.73 693	1.27 702

IMH	2.04 687	1.62 697	1.20 635	2.20 701	1.89 702	2.91 697	1.30 685	3.11 697	3.03 696	1.81 669	3.35 691	3.03 684	1.90 682	2.48 690	1.80 669	1.66 703	0.77 696	2.45 707	1.04 703	2.15 705	1.19 701

LVE	2.12 689	1.44 690	1.36 655	1.99 699	1.78 699	2.75 687	1.79 705	2.82 693	3.95 706	1.90 673	4.33 704	3.52 695	1.81 678	2.24 686	1.74 662	1.74 704	0.87 699	2.06 701	1.13 705	1.91 701	1.35 704

MADNet+	2.23 690	2.43 708	10.85 709	1.22 683	0.91 675	2.76 688	1.40 693	2.12 687	1.67 668	1.32 640	1.74 643	1.86 663	1.74 677	6.25 710	4.41 701	0.65 674	0.64 685	0.58 667	0.54 675	0.80 672	0.76 674

KSHMR	2.57 691	1.93 703	1.69 666	2.63 709	2.42 709	2.86 693	2.07 708	3.27 701	6.50 710	2.49 690	3.36 692	3.41 694	1.92 683	2.49 691	1.94 672	2.13 710	1.40 713	2.79 715	1.50 713	2.73 711	1.77 707

notaker	2.76 692	2.29 707	1.80 671	2.96 711	2.58 713	2.90 696	1.75 703	3.24 700	3.05 697	2.78 694	4.24 703	6.15 710	2.51 694	3.34 697	2.75 688	2.31 712	1.18 709	3.00 716	1.65 714	2.84 714	1.97 709

JetBlue	2.78 693	1.26 685	7.04 702	1.16 681	1.48 691	8.00 713	6.02 718	2.60 692	1.92 675	2.12 679	2.64 677	3.34 692	3.05 702	6.49 711	3.39 693	0.78 680	0.76 695	0.75 672	0.76 686	0.97 681	1.18 699

WAO-8	2.92 694	1.55 695	1.35 651	1.79 693	1.63 695	5.23 707	1.22 681	4.58 710	12.56 717	2.84 696	4.07 702	4.83 701	2.72 698	3.49 699	2.25 681	1.27 693	0.91 701	1.99 695	1.15 707	1.86 697	1.15 695

Venus	2.92 694	1.55 695	1.35 651	1.79 693	1.63 695	5.23 707	1.22 681	4.58 710	12.56 717	2.84 696	4.06 701	4.83 701	2.72 698	3.49 699	2.25 681	1.27 693	0.91 701	1.99 695	1.15 707	1.86 697	1.15 695

ktn	2.98 696	2.25 706	1.73 669	2.84 710	2.53 712	3.76 704	2.15 709	3.70 705	5.47 709	2.75 693	5.17 713	5.94 708	2.48 692	3.23 696	2.46 685	2.34 714	1.44 714	2.78 714	2.03 716	2.45 709	2.01 711

TorneroNet-64	3.44 697	1.86 701	1.42 659	2.58 708	2.28 707	6.87 710	1.68 701	4.70 712	12.03 714	2.31 685	5.59 714	8.25 714	2.55 695	3.97 705	2.73 687	1.81 705	0.74 690	2.57 709	1.07 704	2.35 707	1.44 705

UNDER WATER	3.46 698	2.07 705	3.64 693	3.09 712	2.48 710	3.75 703	2.42 713	3.31 702	13.77 719	2.90 700	2.95 684	5.84 706	3.69 707	3.69 701	3.48 696	2.07 709	1.11 708	2.70 713	1.40 711	2.84 714	1.98 710

light-stereo	3.53 699	1.05 679	10.69 708	9.45 720	6.82 717	2.10 678	0.64 603	3.71 706	2.70 693	4.77 714	4.98 710	6.83 712	1.32 653	6.71 712	1.35 648	1.20 692	1.29 712	0.66 670	0.77 687	1.79 695	1.85 708

UNDER WATER-64	3.53 699	2.01 704	3.94 694	3.22 714	2.49 711	5.41 709	2.60 714	3.43 704	12.41 716	3.03 701	2.68 679	6.07 709	4.04 708	3.79 703	3.33 692	2.02 708	1.24 711	2.63 710	1.46 712	2.78 712	2.08 712

MultiAttention	3.58 701	0.24 427	0.62 496	0.54 605	0.34 546	22.90 723	2.72 715	1.60 669	1.13 600	0.80 451	1.81 646	1.14 597	0.43 360	35.29 735	0.61 523	0.17 371	0.12 299	0.23 512	0.23 549	0.34 599	0.29 574

DPSimNet_ROB	3.58 701	2.45 709	8.57 704	2.53 705	2.37 708	2.88 694	3.77 717	3.14 698	3.23 699	4.71 712	3.86 697	4.68 699	4.87 711	4.07 706	5.62 705	2.33 713	2.33 716	2.47 708	2.52 717	2.51 710	2.64 714

MADNet++	4.03 703	2.70 713	3.44 692	3.72 716	3.44 716	4.44 706	3.52 716	3.95 708	3.61 703	4.46 708	4.98 710	4.10 697	4.58 710	7.00 714	5.89 706	3.74 716	3.67 720	3.27 718	2.71 719	3.70 718	3.66 717

SGM-ForestM	4.04 704	0.32 532	0.46 371	0.43 448	0.27 412	7.50 712	1.45 697	3.84 707	4.24 707	8.19 718	6.76 715	19.00 728	9.08 714	10.74 719	6.62 709	0.31 600	0.33 648	0.32 610	0.32 627	0.29 565	0.29 574

MANE	4.13 705	0.51 618	0.64 511	0.66 650	0.56 649	6.89 711	0.99 666	7.55 715	12.04 715	6.68 717	8.57 718	10.69 717	9.45 715	7.59 716	6.39 708	0.49 661	0.43 672	0.48 655	0.98 697	0.49 647	0.48 658

xyz-stereo	4.23 706	0.17 146	61.76 744	0.34 127	0.16 24	12.16 717	0.37 407	0.58 242	0.68 355	1.01 584	3.36 692	0.77 474	0.82 584	1.21 624	0.40 401	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.11 148	0.13 150	0.10 60

LE_ROB	4.42 707	0.24 427	2.75 685	0.42 427	0.23 262	1.57 658	0.90 658	1.71 678	17.88 728	16.56 730	4.88 708	5.17 705	18.85 730	1.63 659	14.62 719	0.17 371	0.14 412	0.16 256	0.16 349	0.19 433	0.17 403

TorneroNet	4.53 708	1.89 702	1.48 662	2.55 706	2.27 706	13.78 720	1.69 702	4.84 714	23.73 734	2.89 699	7.70 717	7.06 713	2.69 697	4.26 707	3.42 694	1.84 706	0.77 696	2.68 711	1.13 705	2.42 708	1.47 706

LSM	4.74 709	0.77 658	10.16 707	0.70 659	56.56 739	1.02 596	1.00 668	1.24 612	1.62 666	2.04 676	2.34 665	1.33 623	1.17 642	1.38 647	1.09 630	0.33 621	0.49 678	0.39 634	0.46 657	0.51 650	10.09 721

JetRed	5.27 710	5.84 715	12.81 713	2.36 704	2.83 714	12.23 718	10.50 721	4.46 709	3.60 702	3.86 707	3.83 696	4.85 703	4.18 709	6.78 713	11.96 716	2.17 711	2.96 719	2.18 703	1.97 715	3.38 717	2.68 715

tt	6.20 711	0.20 282	5.89 700	3.55 715	2.07 705	11.26 716	19.21 723	11.74 719	5.46 708	2.69 692	2.04 660	4.87 704	6.25 712	3.70 702	7.09 711	8.32 723	11.17 731	4.93 721	5.41 724	5.74 719	2.37 713

coex-ft	6.43 712	1.51 694	87.33 745	0.49 545	0.38 575	1.34 641	1.21 680	1.16 576	8.09 712	12.12 720	2.79 680	2.77 682	3.31 703	1.16 614	3.15 690	0.24 541	0.23 579	0.27 575	0.24 565	0.45 638	0.37 622

HanzoNet	6.76 713	2.45 709	4.22 697	3.19 713	2.94 715	3.62 702	2.28 712	4.79 713	7.20 711	14.00 726	13.19 725	17.49 724	22.30 731	13.25 720	6.19 707	4.20 717	1.93 715	3.10 717	2.56 718	3.35 716	2.88 716

TCMNet-wrong-test	8.97 714	10.42 719	8.74 705	19.56 722	17.61 722	12.53 719	9.01 720	13.59 721	2.18 680	4.64 710	5.11 712	14.63 720	11.09 717	7.19 715	9.73 713	5.56 722	0.89 700	3.77 719	3.11 720	10.34 723	9.80 720

EDNetEfficientorigin	9.93 715	1.15 682	175.16 746	0.48 530	0.36 558	1.04 603	0.68 616	1.24 612	2.69 692	3.17 702	2.50 671	2.30 673	2.07 688	1.76 666	2.21 678	0.20 466	0.18 520	0.24 529	0.19 464	0.51 650	0.50 663

DGTPSM_ROB	12.07 716	8.00 716	20.99 717	8.93 718	16.78 720	10.67 714	30.87 727	9.01 717	15.16 721	6.50 715	15.41 729	9.04 715	14.85 720	9.25 717	21.67 725	4.57 718	8.57 724	5.08 722	9.28 725	5.90 720	10.95 722

DPSMNet_ROB	12.08 717	8.00 716	21.00 718	8.97 719	16.79 721	10.67 714	30.89 728	9.02 718	15.17 722	6.51 716	15.41 729	9.04 715	14.85 720	9.27 718	21.67 725	4.58 719	8.57 724	5.09 724	9.29 728	5.90 720	10.95 722

USTest	12.99 718	14.18 720	20.00 716	16.24 721	14.97 719	20.80 722	31.95 729	16.20 724	10.91 713	8.79 719	9.48 719	13.94 719	10.50 716	16.11 721	21.44 724	3.17 715	4.82 721	5.08 722	5.36 723	8.81 722	7.13 719

BEATNet-Init1	15.13 719	0.82 664	50.86 743	0.72 662	0.53 642	38.10 735	7.03 719	11.83 720	14.25 720	29.78 741	30.17 741	48.21 744	22.64 732	26.78 732	18.11 722	0.42 650	0.38 658	0.47 650	0.46 657	0.51 650	0.48 658

Selective-IGEV-i1pa	15.35 720	22.27 729	18.31 715	1.71 691	0.87 671	28.61 734	12.26 722	25.48 735	20.48 732	19.78 731	22.75 731	28.20 733	22.64 732	29.07 733	17.31 721	12.88 729	2.88 717	6.84 725	0.99 698	1.67 690	12.03 729

iinet-test	16.76 721	17.57 721	22.97 720	19.69 723	18.39 723	24.48 724	34.18 730	20.02 725	15.35 723	12.55 721	12.85 720	18.13 726	15.39 723	19.59 722	24.25 727	8.86 725	8.72 726	8.95 727	9.28 725	12.74 724	11.26 725

IINet	16.76 721	17.57 721	22.97 720	19.69 723	18.39 723	24.48 724	34.18 730	20.02 725	15.35 723	12.55 721	12.85 720	18.13 726	15.39 723	19.59 722	24.25 727	8.86 725	8.72 726	8.95 727	9.28 725	12.74 724	11.26 725

DPSM_ROB	17.78 723	18.63 724	24.31 726	20.90 726	19.47 725	25.97 727	36.21 733	21.23 732	16.24 726	13.38 724	14.06 727	19.18 729	16.30 725	20.78 725	25.67 730	9.38 727	9.23 729	9.49 729	9.82 729	13.51 727	11.91 727

DPSM	17.78 723	18.63 724	24.31 726	20.90 726	19.47 725	25.97 727	36.21 733	21.23 732	16.24 726	13.38 724	14.06 727	19.18 729	16.30 725	20.78 725	25.67 730	9.38 727	9.23 729	9.49 729	9.82 729	13.51 727	11.91 727

DLNR-FE	20.05 725	36.38 733	38.08 730	170.06 746	60.08 740	0.23 46	0.20 47	14.13 723	0.36 162	0.44 249	0.66 308	0.43 265	0.21 83	0.63 390	0.28 242	5.38 720	0.10 95	0.15 217	0.11 148	73.09 745	0.11 133

DLNR_Zeroshot_test	20.09 726	36.28 732	38.04 729	169.85 745	61.80 741	0.23 46	0.20 47	13.88 722	0.37 179	0.44 249	0.66 308	0.43 265	0.21 83	0.62 377	0.28 242	5.46 721	0.10 95	0.15 217	0.11 148	72.60 744	0.11 133

LRCNet_RVC	21.24 727	31.15 731	21.41 719	28.98 729	23.82 728	3.13 699	0.60 591	20.96 731	1.59 662	25.58 732	28.15 737	21.99 731	14.79 719	21.94 731	16.41 720	28.89 742	14.87 732	33.53 739	31.28 739	29.51 740	26.16 737

HaxPig	31.96 728	37.24 734	34.27 728	24.37 728	24.88 729	18.26 721	19.86 724	20.64 730	28.52 735	35.97 742	38.75 742	25.57 732	28.72 735	33.88 734	34.39 735	35.94 743	38.87 744	37.80 740	40.48 742	39.68 741	41.15 742

Anonymous_1	33.25 729	18.26 723	23.92 722	20.54 725	21.28 727	25.59 726	35.94 732	22.01 734	15.57 725	13.33 723	13.49 726	18.08 725	15.29 722	20.36 724	24.60 729	16.28 733	8.84 728	66.59 743	118.00 745	155.73 748	11.23 724

fast-reg	35.48 730	37.51 740	48.70 738	42.44 738	40.46 738	52.73 743	73.11 741	42.56 738	32.38 736	26.19 733	27.27 732	36.81 736	30.62 736	41.02 738	51.32 738	18.30 734	18.53 737	19.10 731	19.67 732	27.14 729	23.66 730

RAFT-FEzeroshot	35.73 731	37.45 736	48.67 736	42.23 734	39.22 734	52.25 737	73.13 743	42.62 741	32.59 738	26.71 735	27.70 733	38.57 738	32.57 737	41.68 742	51.67 743	18.75 736	18.58 740	19.15 733	19.78 734	27.21 733	23.98 733

RAFT-FE	35.73 731	37.45 736	48.67 736	42.23 734	39.22 734	52.25 737	73.13 743	42.62 741	32.59 738	26.71 735	27.70 733	38.57 738	32.57 737	41.68 742	51.67 743	18.75 736	18.58 740	19.15 733	19.78 734	27.21 733	23.98 733

CasAABBNet	35.74 733	37.43 735	48.72 739	42.22 733	39.20 732	52.24 736	73.12 742	42.61 740	32.62 741	26.78 738	27.95 735	38.58 740	32.60 739	41.67 740	51.65 742	18.74 735	18.57 739	19.15 733	19.77 733	27.20 731	23.98 733

Hybrid-DGEV	35.78 734	37.50 739	48.96 742	42.25 736	39.20 732	52.33 741	73.10 740	42.63 743	32.52 737	26.62 734	28.31 740	38.50 737	32.87 740	41.67 740	51.55 739	18.77 739	18.56 738	19.18 737	19.83 737	27.20 731	23.97 732

FlowAnything	35.81 735	37.53 741	48.80 740	42.20 732	39.22 734	52.25 737	73.16 745	42.56 738	32.89 743	26.76 737	28.30 738	38.69 742	33.09 742	41.63 739	51.62 741	18.76 738	18.59 743	19.21 738	19.92 738	27.16 730	23.91 731

Selective-RAFT-Error	35.84 736	37.49 738	48.83 741	42.26 737	39.24 737	52.30 740	73.09 739	42.66 744	32.61 740	26.80 739	28.30 738	38.84 743	33.51 743	41.68 742	51.59 740	18.82 740	18.58 740	19.17 736	19.80 736	27.28 735	24.05 736

xxxxx1	36.64 737	19.51 726	24.21 723	61.66 740	64.63 742	27.28 730	40.10 735	20.25 727	18.63 729	14.07 727	12.97 722	17.26 721	17.36 727	21.70 728	27.93 732	13.18 730	18.50 734	111.26 746	133.37 746	29.24 737	39.73 739

tt_ll	36.64 737	19.51 726	24.21 723	61.66 740	64.63 742	27.28 730	40.10 735	20.25 727	18.63 729	14.07 727	12.97 722	17.26 721	17.36 727	21.70 728	27.93 732	13.18 730	18.50 734	111.26 746	133.37 746	29.24 737	39.73 739

ff	36.64 737	19.51 726	24.21 723	61.66 740	64.63 742	27.28 730	40.10 735	20.25 727	18.63 729	14.07 727	12.97 722	17.26 721	17.36 727	21.70 728	27.93 732	13.18 730	18.50 734	111.26 746	133.37 746	29.24 737	39.73 739

MEDIAN_ROB	37.38 740	40.85 744	40.60 732	32.31 730	31.85 730	27.20 729	24.55 725	29.10 736	33.19 744	42.09 746	41.76 744	33.35 734	34.39 744	39.78 737	37.07 736	43.64 745	44.10 746	44.12 742	43.40 744	41.51 743	42.76 744

AVERAGE_ROB	37.58 741	40.13 743	40.15 731	34.81 731	33.82 731	28.55 733	25.10 726	32.02 737	34.06 745	41.28 745	40.66 743	34.46 735	34.81 745	39.18 736	37.57 737	42.78 744	43.44 745	43.82 741	43.03 743	40.47 742	41.51 743

LSM0	38.95 742	37.60 742	48.58 735	43.57 739	91.06 745	52.57 742	72.57 738	43.17 745	32.63 742	26.97 740	27.97 736	38.65 741	32.94 741	41.86 745	51.78 745	18.89 741	18.41 733	19.13 732	19.63 731	27.29 736	33.77 738

PML	40.80 743	29.24 730	11.87 712	7.20 717	14.47 718	92.13 746	213.69 749	7.63 716	23.35 733	74.72 748	190.14 749	50.17 745	26.15 734	21.39 727	12.70 717	8.76 724	2.92 718	8.45 726	3.25 721	13.26 726	4.42 718

RSGM-EC	74.81 744	63.03 745	41.60 733	97.74 743	92.11 746	74.93 744	114.81 746	53.77 746	38.96 746	39.88 743	48.98 745	90.73 746	64.81 746	139.63 746	128.53 747	93.27 746	53.96 747	95.12 744	38.31 740	81.45 746	44.63 745

acva	74.81 744	63.03 745	41.60 733	97.74 743	92.11 746	74.93 744	114.81 746	53.77 746	38.96 746	39.88 743	48.98 745	90.73 746	64.81 746	139.63 746	128.53 747	93.27 746	53.96 747	95.12 744	38.31 740	81.45 746	44.63 745

Selective-IGEV-i16pa	78.59 746	120.99 747	16.46 714	1.04 677	0.66 662	181.07 748	2.17 710	153.90 749	139.75 749	56.45 747	153.05 747	107.32 748	157.92 749	200.46 749	96.57 746	94.09 748	1.23 710	2.69 712	0.31 619	0.96 679	84.68 747

test_example2	176.61 747	205.14 748	198.86 747	188.60 747	190.98 748	152.67 747	170.61 748	94.86 748	123.55 748	178.88 749	179.48 748	158.94 749	141.34 748	192.61 748	198.96 749	203.76 749	236.37 749	164.13 749	173.55 749	218.58 749	160.41 748

GS-Stereo							0.30 254	0.42 120	0.27 66	0.30 143	0.28 105	0.23 70	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.16 317	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.12 194

FSD					0.46 624	0.48 360	0.52 560	0.53 215	0.48 261	0.48 270	0.48 221	0.49 302	0.48 394	0.51 256	0.49 475	0.45 653	0.42 667	0.47 650	0.46 657	0.46 641

ccccc		429.19 749		507.10 748	501.20 749	356.95 749		380.82 750		334.51 750		372.86 750		499.17 750		561.44 750	431.22 750	334.28 750	290.86 750	540.88 750

ASD4		8.86 718

Low-res two-view benchmark