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

aanet-new-90k	0.23 79	0.16 97	0.45 352	0.35 172	0.17 38	0.33 209	0.27 195	0.38 80	0.26 62	0.20 21	0.24 62	0.21 47	0.35 280	0.46 212	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	0.41 291	0.35 172	0.17 38	0.38 277	0.25 150	0.36 63	0.25 56	0.23 52	0.31 134	0.24 85	0.35 280	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-78k	0.24 104	0.17 146	0.51 445	0.36 201	0.16 24	0.26 87	0.29 234	0.36 63	0.29 91	0.22 46	0.29 117	0.23 70	0.37 317	0.42 165	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.09 6

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

aanet-new-60k	0.24 104	0.16 97	0.48 403	0.36 201	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-32k-new	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.36 201	0.17 38	0.26 87	0.26 172	0.33 50	0.30 99	0.27 107	0.30 120	0.23 70	0.34 274	0.42 165	0.18 4	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.15 268	0.10 60

DepthFocus	0.19 16	0.13 4	0.31 117	0.29 12	0.23 260	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	0.17 303	0.17 404	0.13 150	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

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

StereoAnything_RVC	0.21 47	0.68 647	0.39 266	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	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.08 1	0.16 326	0.09 6

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

aanet-new-36k	0.23 79	0.17 146	0.30 96	0.35 172	0.16 24	0.35 238	0.25 150	0.40 100	0.30 99	0.25 76	0.24 62	0.25 100	0.36 308	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-32k	0.23 79	0.15 68	0.32 138	0.36 201	0.18 68	0.38 277	0.21 73	0.40 100	0.24 40	0.27 107	0.23 48	0.34 172	0.35 280	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	0.32 138	0.36 201	0.18 68	0.38 277	0.21 73	0.40 100	0.24 40	0.27 107	0.23 48	0.34 172	0.35 280	0.30 48	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 123	0.14 25	0.74 559	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	0.30 581

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 62	0.16 97	0.35 198	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

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

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

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

Replicate-Monster	0.26 142	0.15 68	1.07 615	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	0.14 290

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

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 6	0.31 49	0.20 142	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

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	0.20 142	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_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

castereo++	0.26 142	0.16 97	0.26 44	0.33 97	0.19 98	0.75 524	0.20 47	0.37 71	0.47 252	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

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 123	0.14 25	0.74 559	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	0.30 581

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	0.18 405	0.14 412	0.15 217	0.15 311	0.15 268	0.14 290

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

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

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

MGA	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.30 24	0.20 142	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

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

DF	0.26 142	0.15 68	0.38 244	0.35 172	0.19 98	0.26 87	0.26 172	0.42 120	0.27 66	0.29 135	0.49 225	0.50 306	0.22 97	0.48 232	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

LiteMatch*	0.20 28	0.14 25	0.31 117	0.31 49	0.23 260	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

aanet-new-34k	0.23 79	0.16 97	0.37 231	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	0.35 280	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 62	0.15 68	0.35 198	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-24k	0.23 79	0.16 97	0.29 81	0.35 172	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

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 174	0.51 616	1.28 639	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-50K	0.32 221	0.38 571	2.34 678	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

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 174	0.23 387	1.22 634	0.34 127	0.21 173	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

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

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.21 1	0.32 77	0.23 260	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

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

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
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

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

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

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

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	0.23 526	0.18 520	0.11 4	0.14 278	0.10 8	0.19 456

DNS	0.26 142	0.17 146	0.36 213	0.37 227	0.22 205	0.33 209	0.23 118	0.47 166	0.30 99	0.34 173	0.34 152	0.45 278	0.24 122	0.28 15	0.21 56	0.19 439	0.11 227	0.13 108	0.12 188	0.16 326	0.16 374

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

aanet-new-40k	0.23 79	0.17 146	0.39 266	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	0.35 280	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-16k	0.22 62	0.17 146	0.35 198	0.37 227	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

aanet-new-10k	0.25 123	0.18 189	0.44 339	0.38 266	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	0.16 326	0.10 60

aanet-new-8k	0.25 123	0.19 232	0.32 138	0.37 227	0.20 142	0.40 296	0.29 234	0.49 180	0.39 200	0.24 65	0.25 72	0.22 53	0.34 274	0.49 238	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 79	0.14 25	0.31 117	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

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

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

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

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

AdaDepth	0.22 62	0.17 146	0.32 138	0.37 227	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	0.56 297	0.21 56	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.12 193

S2M2_XL	0.19 16	0.18 189	0.27 57	0.27 2	0.20 142	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	0.17 370	0.16 476	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.21 47	0.19 232	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

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

4.5_new	0.21 47	0.20 280	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	0.20 280	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

2.5w	0.21 47	0.18 189	0.31 117	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

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

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

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

GIP-stereo	0.24 104	0.18 189	0.30 96	0.37 227	0.24 294	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

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

DN	0.30 207	0.17 146	0.33 159	0.37 227	0.26 375	0.35 238	0.27 195	0.54 218	0.55 293	0.32 162	0.42 195	0.50 306	0.23 111	0.39 133	0.22 81	0.21 482	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.17 366	0.18 421

aanet-new-28k	0.23 79	0.17 146	0.40 280	0.36 201	0.17 38	0.33 209	0.22 90	0.35 56	0.27 66	0.27 107	0.23 48	0.29 129	0.34 274	0.31 58	0.22 81	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 326	0.12 193

aanet-new-22k	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.35 172	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

aanet-new	0.26 142	0.19 232	0.34 181	0.38 266	0.25 327	0.51 372	0.24 137	0.40 100	0.30 99	0.27 107	0.27 92	0.23 70	0.36 308	0.43 178	0.22 81	0.14 179	0.09 27	0.14 165	0.10 83	0.15 268	0.12 193

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 79	0.14 25	0.27 57	0.35 172	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-2K	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.34 127	0.21 173	0.33 209	0.31 282	0.45 154	0.45 240	0.40 229	0.54 258	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

Selective-IGEV-i32	0.24 104	0.18 189	0.35 198	0.35 172	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	0.58 332	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.12 100	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

gcap_with_dpt	0.26 142	0.16 97	0.32 138	0.34 127	0.21 173	0.35 238	0.36 389	0.44 147	0.41 208	0.38 207	0.54 258	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

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 77	0.20 142	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

WQFJA1++	0.23 79	0.15 68	0.27 57	0.30 24	0.21 173	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	0.42 630	0.11 133

VIP-Stereo	0.24 104	0.17 146	0.29 81	0.32 77	0.21 173	0.64 476	0.19 28	0.31 31	0.37 179	0.23 52	0.30 120	0.27 117	0.19 56	0.47 221	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

GEAStereo	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.25 327	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	0.18 405	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.12 193

GSStereo	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.25 327	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	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.12 193

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	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.12 193

FE-Mocha	0.32 221	0.19 232	0.50 430	0.38 266	0.27 410	0.30 158	0.20 47	0.71 363	0.36 162	0.65 356	0.56 271	0.54 326	0.25 135	0.38 127	0.22 81	0.15 257	0.10 95	0.17 303	0.16 348	0.13 150	0.12 193

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

Zero-FE251	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.20 142	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

4w-stereo	0.21 47	0.19 232	0.31 117	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

3.25w_new	0.23 79	0.17 146	0.32 138	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	0.32 138	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

3w_stereo	0.24 104	0.20 280	0.37 231	0.33 97	0.16 24	0.32 198	0.42 489	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

2w_stereo	0.22 62	0.18 189	0.30 96	0.32 77	0.16 24	0.28 127	0.38 428	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

111111	0.21 47	0.14 25	0.27 57	0.37 227	0.22 205	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	0.12 193

GREAT-IGEV	0.22 62	0.15 68	0.31 117	0.29 12	0.22 205	0.21 30	0.26 172	0.33 50	0.31 110	0.20 21	0.30 120	0.22 53	0.22 97	0.47 221	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
SCV_C0	0.26 142	0.18 189	0.34 181	0.35 172	0.24 294	0.23 46	0.28 225	0.51 193	0.36 162	0.31 147	0.36 170	0.37 201	0.20 71	0.57 309	0.22 81	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 326	0.12 193

SCV	0.26 142	0.19 232	0.33 159	0.35 172	0.21 173	0.27 105	0.34 342	0.56 225	0.28 79	0.24 65	0.28 105	0.37 201	0.23 111	0.49 238	0.22 81	0.18 405	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.15 268	0.11 133

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 123	0.31 526	0.24 16	0.51 573	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

DEFOM-Stereo	0.22 62	0.15 68	0.26 44	0.33 97	0.20 142	0.61 448	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

IGEV-Stereo++	0.21 47	0.15 68	0.27 57	0.37 227	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

U	0.45 401	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.71 666	3.55 699	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	0.88 677	0.13 235	0.13 150	0.11 133

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 522	3.08 712	2.43 681	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	1.09 688	0.08 2	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.97 687

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	0.15 268	0.86 678

RSM	0.25 123	0.18 189	0.33 159	0.36 201	0.20 142	0.27 105	0.34 342	0.51 193	0.27 66	0.26 87	0.23 48	0.39 219	0.21 83	0.56 297	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.14 202	0.10 60

MoCha-V2	0.25 123	0.15 68	0.29 81	0.40 342	0.18 68	0.27 105	0.26 172	0.49 180	0.27 66	0.36 188	0.27 92	0.33 168	0.35 280	0.49 238	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.11 133

IGEVStereo-DCA	0.29 189	0.22 365	0.38 244	0.35 172	0.27 410	0.37 264	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.30 120	0.35 187	0.27 167	0.51 254	0.22 81	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.12 188	0.13 150	0.15 324

rrr	0.29 189	0.22 365	0.41 291	0.35 172	0.27 410	0.37 264	0.32 312	0.52 203	0.42 219	0.38 207	0.30 120	0.35 187	0.27 167	0.51 254	0.22 81	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.14 290

Selective-IGEV	0.24 104	0.18 189	0.35 198	0.35 172	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	0.58 332	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 123	0.19 232	0.38 244	0.38 266	0.17 38	0.18 16	0.25 150	0.52 203	0.49 264	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	0.17 366	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.22 205	0.34 226	0.31 282	0.48 175	0.50 270	0.39 220	0.54 258	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-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

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

LCMNet	0.21 47	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.20 142	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

gasm-f	0.24 104	0.16 97	0.27 57	0.33 97	0.25 327	0.25 77	0.36 389	0.42 120	0.28 79	0.26 87	0.35 160	0.24 85	0.30 221	0.36 109	0.23 120	0.18 405	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.15 268	0.12 193

GASTEREO	0.25 123	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.20 142	0.22 35	0.30 254	0.43 139	0.31 110	0.37 195	0.33 140	0.22 53	0.35 280	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	0.33 159	0.39 298	0.20 142	0.20 23	0.31 282	0.43 139	0.31 110	0.36 188	0.33 140	0.23 70	0.35 280	0.36 109	0.23 120	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.13 150	0.11 133

4.25_new	0.22 62	0.21 324	0.32 138	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	0.21 324	0.32 138	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	0.21 324	0.32 138	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

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

1w_stereo	0.24 104	0.15 68	0.29 81	0.34 127	0.18 68	0.31 178	0.41 478	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

AIO-Stereo	0.25 123	0.18 189	0.34 181	0.37 227	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	0.52 261	0.23 120	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.10 60

GCAP-Stereo	0.28 174	0.19 232	0.40 280	0.38 266	0.19 98	0.38 277	0.23 118	0.57 233	0.41 208	0.45 252	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	0.70 665	0.37 264	0.27 195	0.48 175	0.46 245	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	0.17 401

test_xeample3	0.29 189	0.21 324	0.41 291	0.35 172	0.26 375	0.35 238	0.32 312	0.56 225	0.36 162	0.43 245	0.32 137	0.34 172	0.28 183	0.54 277	0.23 120	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.13 242

Anonymus	0.24 104	0.14 25	0.29 81	0.37 227	0.23 260	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	0.13 242

aanet-new-12k	0.24 104	0.19 232	0.39 266	0.41 379	0.17 38	0.33 209	0.22 90	0.41 111	0.37 179	0.27 107	0.23 48	0.22 53	0.35 280	0.29 29	0.24 137	0.12 61	0.08 2	0.14 165	0.11 148	0.16 326	0.11 133

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 123	0.16 97	0.33 159	0.38 266	0.20 142	0.46 351	0.27 195	0.41 111	0.34 139	0.28 122	0.38 179	0.24 85	0.35 280	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-5K	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.32 312	0.47 166	0.48 260	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

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

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

DispViT+	0.23 79	0.14 25	0.27 57	0.29 12	0.17 38	0.19 19	0.20 47	0.59 248	0.45 240	0.28 122	0.26 84	0.24 85	0.17 22	0.46 212	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

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
DDF-Stereo	0.26 142	0.15 68	0.30 96	0.36 201	0.29 465	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	0.17 370	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.70 668	0.12 193

DA	0.29 189	0.17 146	0.31 117	0.40 342	0.20 142	0.74 518	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	0.15 268	0.10 60

zero-FE	0.25 123	0.15 68	0.30 96	0.35 172	0.29 465	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	0.17 370	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.64 665	0.12 193

GGEV	0.29 189	0.17 146	0.31 117	0.40 342	0.20 142	0.74 518	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	0.15 268	0.10 60

2.25w	0.22 62	0.18 189	0.31 117	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

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	0.50 246	0.24 137	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 79	0.16 97	0.32 138	0.39 298	0.21 173	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	0.12 193

AIO_rvc	0.23 79	0.16 97	0.32 138	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	0.51 254	0.24 137	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

HUF	0.24 104	0.16 97	0.33 159	0.32 77	0.18 68	0.25 77	0.40 462	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

IGEV-RUCA	0.25 123	0.16 97	0.34 181	0.39 298	0.27 410	0.33 209	0.20 47	0.38 80	0.36 162	0.26 87	0.31 134	0.25 100	0.21 83	0.48 232	0.24 137	0.20 465	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.17 366	0.15 324

castereo	0.28 174	0.16 97	0.32 138	0.35 172	0.21 173	0.40 296	0.42 489	0.50 190	0.66 342	0.26 87	0.41 192	0.37 201	0.36 308	0.33 85	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

SMoEStereo_RVC	0.26 142	0.19 232	0.35 198	0.35 172	0.22 205	0.36 252	0.32 312	0.39 88	0.34 139	0.37 195	0.30 120	0.33 168	0.24 122	0.53 270	0.24 137	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.12 188	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	0.52 261	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

GCAP-BAT	0.28 174	0.15 68	0.42 312	0.33 97	0.21 173	0.25 77	0.25 150	0.45 154	0.54 286	0.34 173	0.42 195	0.43 265	0.27 167	0.48 232	0.24 137	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.11 36	0.12 193

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 372	0.20 280	0.74 559	0.38 266	0.43 603	0.39 290	0.26 172	0.94 469	0.49 264	0.53 290	0.77 352	0.93 530	0.45 374	0.63 388	0.24 137	0.16 316	0.10 95	0.17 303	0.18 432	0.20 450	0.20 481

RSM++	0.25 123	0.18 189	0.34 181	0.36 201	0.20 142	0.28 127	0.30 254	0.51 193	0.32 124	0.25 76	0.22 43	0.37 201	0.21 83	0.50 246	0.24 137	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.10 60

CAS++	0.32 221	0.24 425	0.36 213	0.37 227	0.26 375	0.28 127	0.23 118	0.87 443	0.50 270	0.47 266	0.45 207	0.26 109	0.21 83	0.49 238	0.24 137	0.23 526	0.19 539	0.22 490	0.17 404	0.21 474	0.16 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.31 282	0.47 166	0.46 245	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	0.31 117	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.32 312	0.47 166	0.48 260	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

testlalala	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.31 282	0.47 166	0.46 245	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

GCAPDPT-zeroshot	0.28 174	0.15 68	0.42 312	0.33 97	0.21 173	0.25 77	0.25 150	0.45 154	0.54 286	0.34 173	0.42 195	0.43 265	0.27 167	0.48 232	0.24 137	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.11 36	0.12 193

AEACV	0.27 166	0.17 146	0.31 117	0.34 127	0.45 614	0.26 87	0.28 225	0.37 71	0.32 124	0.30 143	0.46 212	0.31 151	0.37 317	0.36 109	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.12 188	0.13 150	0.11 133

Any-RAFT	0.35 271	0.16 97	0.30 96	0.34 127	0.21 173	0.52 378	0.22 90	0.88 448	0.73 381	0.53 290	0.73 331	0.64 391	0.28 183	0.46 212	0.24 137	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.12 193

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	0.63 325	0.46 259	0.54 258	0.39 219	0.34 274	0.48 232	0.24 137	0.75 676	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133

SE	0.32 221	0.26 468	0.34 181	0.34 127	0.21 173	0.50 367	0.33 324	0.58 241	0.52 278	0.51 280	0.54 258	0.32 154	0.35 280	0.31 58	0.25 169	0.17 370	0.13 372	0.19 400	0.16 348	0.21 474	0.18 421

PSi22	0.30 207	0.18 189	0.30 96	0.36 201	0.19 98	0.30 158	0.19 28	0.42 120	0.73 381	0.27 107	0.32 137	0.57 340	0.43 358	0.77 498	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.14 202	0.11 133

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
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	0.16 316	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

MM-Stereo_test2	0.30 207	0.18 189	0.39 266	0.40 342	0.24 294	0.42 323	0.42 489	0.63 282	0.41 208	0.37 195	0.35 160	0.32 154	0.26 152	0.53 270	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.12 188	0.15 268	0.10 60

HART	0.29 189	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.21 173	0.32 198	0.26 172	0.62 273	0.31 110	0.33 169	0.65 299	0.41 245	0.22 97	0.55 284	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.11 148	0.15 268	0.11 133

Reg-Stereo(zero)	0.30 207	0.16 97	0.28 73	0.34 127	0.18 68	0.32 198	0.20 47	0.63 282	0.68 353	0.50 275	0.52 251	0.51 312	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

AIO_test	0.23 79	0.16 97	0.28 73	0.34 127	0.20 142	0.30 158	0.39 450	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

999	0.27 166	0.16 97	0.35 198	0.36 201	0.24 294	0.31 178	0.27 195	0.49 180	0.38 188	0.26 87	0.30 120	0.39 219	0.23 111	0.63 388	0.25 169	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.14 290

UGAM-zero	0.46 412	0.19 232	0.62 494	0.37 227	0.23 260	0.34 226	0.21 73	1.15 566	0.39 200	0.66 369	0.61 286	1.70 654	0.91 602	0.75 486	0.25 169	0.14 179	0.11 227	0.15 217	0.12 188	0.13 150	0.13 242

WCG-NET	0.28 174	0.15 68	0.33 159	0.33 97	0.19 98	0.33 209	0.27 195	0.39 88	0.80 434	0.46 259	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

RAStereo	0.24 104	0.17 146	0.29 81	0.40 342	0.21 173	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

Pointernet	0.27 166	0.14 25	0.33 159	0.35 172	0.23 260	0.35 238	0.21 73	0.72 369	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	0.72 374	0.42 241	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

ACVNet-DCA	0.35 271	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.85 432	0.54 286	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 396	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.18 395	0.17 401

xx1	0.39 339	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.67 319	1.06 580	0.41 236	0.50 229	0.65 404	0.53 420	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.20 433	0.19 463	0.18 395	0.17 401

cc1	0.37 306	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.67 319	1.06 580	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 396	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.16 326	0.15 324

ff7	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

ffff	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

ffm	0.44 390	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	0.68 329	1.04 570	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.25 541	0.21 513	0.16 326	0.16 374

11t	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

tt1	0.36 289	0.24 425	0.32 138	0.41 379	0.22 205	0.54 393	0.38 428	0.68 329	1.04 570	0.41 236	0.46 212	0.35 187	0.45 374	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.16 326	0.16 374

MSKI-zero shot	0.32 221	0.17 146	0.34 181	0.39 298	0.21 173	0.32 198	0.22 90	0.61 268	0.43 223	0.52 287	0.64 296	0.61 376	0.20 71	0.74 480	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.12 100	0.12 193

HH	0.35 271	0.20 280	0.47 382	0.40 342	0.25 327	0.33 209	0.31 282	0.76 398	0.38 188	0.43 245	0.57 273	0.79 476	0.44 369	0.71 460	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

HanStereo	0.35 271	0.20 280	0.47 382	0.40 342	0.25 327	0.33 209	0.31 282	0.76 398	0.38 188	0.43 245	0.57 273	0.79 476	0.44 369	0.71 460	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

anonymousdsp	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.37 227	0.25 327	0.30 158	0.35 367	0.63 282	0.35 152	0.39 220	0.33 140	0.33 168	0.28 183	0.59 350	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

MC-Stereo	0.28 174	0.17 146	0.32 138	0.38 266	0.20 142	0.26 87	0.26 172	0.49 180	0.37 179	0.37 195	0.61 286	0.41 245	0.31 238	0.55 284	0.25 169	0.13 117	0.09 27	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.11 133

ccc-4	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

IGEV-Stereo	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.37 227	0.25 327	0.30 158	0.35 367	0.63 282	0.35 152	0.39 220	0.33 140	0.33 168	0.28 183	0.59 350	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
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	0.72 374	0.42 241	0.51 239	0.32 154	0.26 152	0.38 127	0.25 169	0.16 316	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	0.19 232	0.35 198	0.40 342	0.23 260	0.27 105	0.33 324	0.63 282	0.39 200	0.45 252	0.60 281	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

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 123	0.14 25	0.30 96	0.34 127	0.21 173	0.44 337	0.25 150	0.44 147	0.35 152	0.27 107	0.35 160	0.37 201	0.35 280	0.28 15	0.26 199	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1	0.26 142	0.14 25	0.25 30	0.33 97	0.21 173	0.39 290	0.26 172	0.60 260	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

S2M2_L	0.26 142	0.22 365	0.33 159	0.31 49	0.25 327	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	0.22 509	0.19 539	0.17 303	0.19 463	0.21 474	0.18 421
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test1	0.33 240	0.19 232	0.36 213	0.41 379	0.23 260	0.36 252	0.45 509	0.58 241	0.54 286	0.60 314	0.50 229	0.38 210	0.37 317	0.60 356	0.26 199	0.15 257	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.12 193

tt45	0.27 166	0.17 146	0.34 181	0.35 172	0.23 260	0.38 277	0.28 225	0.46 162	0.28 79	0.40 229	0.27 92	0.38 210	0.25 135	0.57 309	0.26 199	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.12 100	0.14 290

mms	0.26 142	0.21 324	0.33 159	0.37 227	0.25 327	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

PAM_32	0.46 412	0.19 232	0.67 525	0.39 298	0.24 294	0.75 524	0.27 195	0.95 476	0.34 139	0.68 380	0.44 203	1.91 662	0.65 504	0.62 375	0.26 199	0.15 257	0.10 95	0.16 256	0.15 311	0.14 202	0.13 242

PAM	0.46 412	0.19 232	0.70 540	0.40 342	0.26 375	0.75 524	0.33 324	0.85 432	0.34 139	0.70 394	0.46 212	1.83 657	0.63 487	0.61 365	0.26 199	0.15 257	0.10 95	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 242

model_zeroshot	0.33 240	0.18 189	0.48 403	0.39 298	0.28 435	0.45 346	0.25 150	0.63 282	0.45 240	0.61 322	0.50 229	0.51 312	0.25 135	0.45 195	0.26 199	0.16 316	0.13 372	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.13 242

WCG-NET（raft）	0.31 215	0.15 68	0.36 213	0.32 77	0.19 98	0.35 238	0.27 195	0.51 193	0.78 423	0.45 252	0.55 268	0.48 294	0.27 167	0.54 277	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.12 100	0.11 133

MGS-Stereo	0.28 174	0.19 232	0.40 280	0.36 201	0.23 260	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	0.13 242

CASnet	0.30 207	0.20 280	0.33 159	0.41 379	0.16 24	0.26 87	0.24 137	0.52 203	0.53 282	0.52 287	0.54 258	0.39 219	0.24 122	0.40 142	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.22 490	0.18 432	0.18 395	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 123	0.16 97	0.33 159	0.34 127	0.20 142	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

ProNet	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.35 172	0.24 294	0.32 198	0.43 497	0.57 233	0.37 179	0.33 169	0.30 120	0.32 154	0.28 183	0.57 309	0.26 199	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.13 242

RAFT_CTSACE	0.45 401	0.20 280	0.44 339	0.45 491	0.27 410	0.34 226	0.39 450	0.60 260	0.73 381	0.76 432	1.44 616	0.83 490	0.38 323	1.08 601	0.26 199	0.12 61	0.13 372	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.11 133

CroCo-Stereo	0.26 142	0.22 365	0.36 213	0.48 528	0.22 205	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	0.16 326	0.12 193
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
XX-Stereo	0.37 306	0.17 146	0.45 352	0.55 610	0.36 556	0.38 277	0.20 47	0.60 260	0.30 99	0.46 259	1.30 591	0.73 451	0.26 152	0.56 297	0.26 199	0.16 316	0.11 227	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.10 60

CFNet-RSSM	0.34 252	0.17 146	0.45 352	0.39 298	0.22 205	0.35 238	0.23 118	0.73 380	0.84 457	0.65 356	0.54 258	0.57 340	0.28 183	0.46 212	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.13 150	0.11 133

Gwc-CoAtRS	0.34 252	0.17 146	0.44 339	0.39 298	0.23 260	0.34 226	0.22 90	0.70 354	0.75 395	0.60 314	0.59 279	0.58 349	0.29 202	0.45 195	0.26 199	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.12 193

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	0.65 338	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	0.14 290

NLSM3	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.38 266	0.21 173	0.34 226	0.27 195	0.57 233	0.47 252	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

IGEV-FE	0.34 252	0.18 189	0.67 525	0.39 298	0.28 435	0.30 158	0.25 150	0.74 384	0.31 110	0.62 326	0.57 273	0.54 326	0.25 135	0.53 270	0.27 219	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

water-stereo	0.28 174	0.14 25	0.29 81	0.35 172	0.19 98	0.36 252	0.23 118	0.62 273	0.38 188	0.39 220	0.62 289	0.41 245	0.35 280	0.28 15	0.27 219	0.14 179	0.13 372	0.13 108	0.12 188	0.12 100	0.10 60

depthmonostereo	0.29 189	0.14 25	0.31 117	0.35 172	0.17 38	0.46 351	0.27 195	0.69 338	0.57 303	0.35 183	0.42 195	0.31 151	0.35 280	0.35 105	0.27 219	0.14 179	0.12 299	0.13 108	0.12 188	0.11 36	0.10 60

LG-Stereo	0.24 104	0.18 189	0.40 280	0.39 298	0.20 142	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

AIO-test2	0.39 339	0.21 324	0.41 291	0.47 520	0.25 327	0.45 346	0.35 367	0.77 401	1.27 628	0.36 188	0.87 423	0.37 201	0.30 221	0.47 221	0.27 219	0.15 257	0.13 372	0.21 475	0.23 547	0.15 268	0.13 242

AIO-test1	0.38 322	0.18 189	0.38 244	0.50 557	0.24 294	0.46 351	0.30 254	0.70 354	1.19 609	0.40 229	0.71 325	0.45 278	0.29 202	0.53 270	0.27 219	0.15 257	0.13 372	0.19 400	0.21 513	0.13 150	0.17 401

fffft	0.25 123	0.17 146	0.37 231	0.36 201	0.22 205	0.28 127	0.36 389	0.42 120	0.24 40	0.36 188	0.23 48	0.27 117	0.22 97	0.52 261	0.27 219	0.12 61	0.09 27	0.16 256	0.12 188	0.12 100	0.12 193
1: 1. 1
ours_stereo	0.26 142	0.21 324	0.33 159	0.38 266	0.23 260	0.30 158	0.33 324	0.42 120	0.38 188	0.26 87	0.34 152	0.35 187	0.23 111	0.47 221	0.27 219	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.10 60

fffy	0.28 174	0.21 324	0.34 181	0.37 227	0.23 260	0.33 209	0.29 234	0.51 193	0.41 208	0.32 162	0.37 175	0.39 219	0.27 167	0.50 246	0.27 219	0.12 61	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.11 133

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 440	0.21 324	1.26 638	0.39 298	0.51 635	0.28 127	0.30 254	1.25 614	0.44 231	0.68 380	1.11 532	0.86 500	0.33 262	0.67 430	0.27 219	0.15 257	0.11 227	0.17 303	0.20 490	0.22 498	0.24 535

RAFT-Stereo-weight	0.32 221	0.18 189	0.33 159	0.39 298	0.22 205	0.26 87	0.29 234	0.67 319	0.80 434	0.53 290	0.51 239	0.58 349	0.20 71	0.47 221	0.27 219	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.11 133

MyStereo07	0.32 221	0.22 365	0.34 181	0.42 425	0.28 435	0.40 296	0.50 540	0.72 369	0.37 179	0.37 195	0.34 152	0.32 154	0.31 238	0.59 350	0.27 219	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.16 374

IGEV_Zeroshot_test	0.34 252	0.18 189	0.67 525	0.39 298	0.28 435	0.30 158	0.25 150	0.74 384	0.31 110	0.62 326	0.57 273	0.54 326	0.25 135	0.53 270	0.27 219	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

RAFT-Test	0.34 252	0.18 189	0.37 231	0.38 266	0.23 260	0.50 367	0.23 118	0.69 338	0.40 204	0.60 314	0.85 412	0.61 376	0.28 183	0.46 212	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

CAS	0.34 252	0.13 4	0.25 30	1.28 683	0.30 484	0.46 351	0.38 428	0.48 175	0.47 252	0.34 173	0.52 251	0.24 85	0.19 56	0.29 29	0.27 219	0.69 674	0.08 2	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.15 324

RCA-Stereo	0.35 271	0.17 146	0.34 181	0.38 266	0.22 205	0.31 178	0.34 342	0.68 329	1.24 618	0.45 252	0.65 299	0.47 289	0.43 358	0.38 127	0.27 219	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.11 133

iRaft-Stereo_20w	0.39 339	0.19 232	0.57 478	0.37 227	0.27 410	0.31 178	0.24 137	1.44 650	0.29 91	0.69 388	0.53 255	0.60 370	0.42 352	0.83 526	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.15 268	0.13 242

TRStereo	0.37 306	0.27 486	0.59 483	0.47 520	0.41 591	0.29 139	0.30 254	0.84 429	0.59 306	0.52 287	0.41 192	0.52 318	0.26 152	0.73 473	0.27 219	0.17 370	0.12 299	0.19 400	0.19 463	0.13 150	0.11 133

TANstereo	0.30 207	0.15 68	0.31 117	0.30 24	0.17 38	0.55 399	0.23 118	0.44 147	0.55 293	0.59 310	0.68 315	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	0.14 290

XX-TBD	0.32 221	0.53 627	0.26 44	0.51 573	0.20 142	0.37 264	0.24 137	0.40 100	0.73 381	0.54 295	0.69 319	0.31 151	0.25 135	0.32 68	0.27 219	0.16 316	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.11 133

EAI-Stereo	0.34 252	0.19 232	0.44 339	0.39 298	0.21 173	0.31 178	0.30 254	1.15 566	0.30 99	0.49 271	0.75 342	0.36 197	0.28 183	0.62 375	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.13 150	0.12 193

PhaseNet	0.25 123	0.16 97	0.31 117	0.35 172	0.22 205	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	0.12 193

TestStereo_HL3	0.37 306	0.19 232	0.49 416	0.34 127	0.24 294	0.51 372	0.39 450	0.60 260	0.43 223	0.61 322	0.83 396	0.56 334	0.46 381	0.55 284	0.28 242	0.15 257	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.14 202	0.17 401

BStereo	0.27 166	0.16 97	0.88 590	0.34 127	0.22 205	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	0.16 348	0.12 100	0.14 290

Anonymus123	0.30 207	0.16 97	0.88 590	0.34 127	0.22 205	0.64 476	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	0.16 348	0.12 100	0.14 290

DLNR-FE	20.05 723	36.38 731	38.08 728	170.06 744	60.08 738	0.23 46	0.20 47	14.13 721	0.36 162	0.44 248	0.66 306	0.43 265	0.21 83	0.63 388	0.28 242	5.38 718	0.10 95	0.15 217	0.11 148	73.09 743	0.11 133

Select-FE	0.46 412	0.24 425	0.88 590	0.42 425	0.35 551	0.33 209	0.19 28	0.90 455	0.37 179	0.60 314	1.01 489	0.97 539	0.80 577	0.72 466	0.28 242	0.16 316	0.12 299	0.17 303	0.20 490	0.15 268	0.24 535

DilatedVolume-Stereo	0.30 207	0.15 68	0.34 181	0.33 97	0.20 142	0.53 386	0.25 150	0.56 225	0.43 223	0.56 302	0.50 229	0.35 187	0.29 202	0.49 238	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

MM-Stereo_test3	0.34 252	0.19 232	0.31 117	0.41 379	0.25 327	0.35 238	0.44 506	0.72 369	0.92 513	0.46 259	0.52 251	0.41 245	0.29 202	0.44 190	0.28 242	0.16 316	0.15 444	0.17 303	0.13 235	0.14 202	0.13 242

Occ-G	0.26 142	0.14 25	0.28 73	0.34 127	0.20 142	0.27 105	0.34 342	0.41 111	0.31 110	0.29 135	0.43 201	0.49 300	0.25 135	0.47 221	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.12 193

IGEV++	0.24 104	0.17 146	0.31 117	0.38 266	0.22 205	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	0.13 242

MaDis-Stereo	0.26 142	0.18 189	0.36 213	0.36 201	0.26 375	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	0.16 316	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.12 193

DLNR_Zeroshot_test	20.09 724	36.28 730	38.04 727	169.85 743	61.80 739	0.23 46	0.20 47	13.88 720	0.37 179	0.44 248	0.66 306	0.43 265	0.21 83	0.62 375	0.28 242	5.46 719	0.10 95	0.15 217	0.11 148	72.60 742	0.11 133

4D-IteraStereo	0.33 240	0.18 189	0.40 280	0.40 342	0.24 294	0.32 198	0.27 195	0.58 241	0.72 374	0.65 356	0.54 258	0.42 256	0.23 111	0.45 195	0.28 242	0.14 179	0.09 27	0.19 400	0.16 348	0.16 326	0.11 133

LoS_RVC	0.27 166	0.16 97	0.27 57	0.32 77	0.30 484	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	0.19 456

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	0.72 374	0.34 173	0.52 251	0.41 245	0.28 183	0.47 221	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.
test_4	0.36 289	0.18 189	0.31 117	0.44 466	0.25 327	0.20 23	0.34 342	0.56 225	0.41 208	0.59 310	1.45 619	0.43 265	0.25 135	0.63 388	0.28 242	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.19 463	0.15 268	0.11 133

GMOStereo	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

error version	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

test-v	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

test-2	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

cross-raft	0.34 252	0.20 280	0.37 231	0.44 466	0.23 260	0.32 198	0.35 367	0.74 384	0.40 204	0.60 314	0.77 352	0.57 340	0.27 167	0.43 178	0.28 242	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.11 133

TS12	0.24 104	0.15 68	0.29 81	0.37 227	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

rvit_stereo_0081_aga	0.31 215	0.28 500	0.44 339	0.42 425	0.29 465	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	0.23 526	0.17 496	0.19 400	0.16 348	0.20 450	0.15 324

MyStereo06	0.38 322	0.21 324	0.61 491	0.41 379	0.28 435	0.41 316	0.50 540	0.95 476	0.35 152	0.62 326	0.54 258	0.76 466	0.27 167	0.50 246	0.29 263	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.15 324

AE-Stereo	0.34 252	0.21 324	0.42 312	0.48 528	0.31 506	0.48 360	0.35 367	0.61 268	0.62 314	0.32 162	0.55 268	0.52 318	0.27 167	0.47 221	0.29 263	0.13 117	0.13 372	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.12 193

raft_robust	0.41 364	0.23 387	0.36 213	0.42 425	0.21 173	0.40 296	0.33 324	0.79 411	0.98 540	0.79 447	0.87 423	0.39 219	0.33 262	0.84 531	0.29 263	0.13 117	0.12 299	0.16 256	0.17 404	0.15 268	0.12 193

test-1	0.36 289	0.19 232	0.71 545	0.46 512	0.26 375	0.44 337	0.36 389	0.60 260	0.59 306	0.48 269	0.67 312	0.53 322	0.36 308	0.40 142	0.29 263	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.14 278	0.15 268	0.16 374

raftrobust	0.34 252	0.19 232	0.36 213	0.41 379	0.27 410	0.30 158	0.25 150	0.71 363	0.63 325	0.58 308	0.55 268	0.45 278	0.46 381	0.51 254	0.29 263	0.16 316	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.13 242

SMOE	0.36 289	0.20 280	0.35 198	0.36 201	0.17 38	0.63 468	0.41 478	0.65 298	0.55 293	0.54 295	0.72 326	0.49 300	0.38 323	0.40 142	0.30 270	0.19 439	0.12 299	0.28 581	0.15 311	0.19 431	0.14 290

RT-Monster	0.32 221	0.17 146	0.30 96	0.34 127	0.26 375	0.38 277	0.20 47	0.56 225	0.76 404	0.61 322	0.64 296	0.49 300	0.28 183	0.41 154	0.30 270	0.14 179	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.13 242

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 252	0.27 486	0.45 352	0.36 201	0.25 327	0.48 360	0.30 254	0.58 241	0.90 501	0.42 241	0.36 170	0.30 143	0.29 202	0.49 238	0.30 270	0.16 316	0.14 412	0.18 356	0.15 311	0.18 395	0.15 324

LL-Strereo2	0.35 271	0.24 425	0.48 403	0.41 379	0.26 375	0.35 238	0.24 137	0.67 319	0.44 231	0.54 295	0.51 239	0.66 409	0.25 135	0.66 419	0.30 270	0.14 179	0.12 299	0.23 511	0.20 490	0.18 395	0.13 242

CroCo-Stereo Lap2	0.28 174	0.24 425	0.39 266	0.50 557	0.29 465	0.20 23	0.31 282	0.49 180	0.38 188	0.24 65	0.27 92	0.46 286	0.31 238	0.39 133	0.30 270	0.14 179	0.15 444	0.16 256	0.13 235	0.16 326	0.15 324

Sa-1000	0.48 440	0.24 425	0.41 291	0.45 491	0.25 327	0.59 438	0.34 342	0.81 419	0.93 519	0.82 471	1.50 623	0.53 322	0.45 374	0.92 565	0.30 270	0.15 257	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.15 268	0.13 242

sAnonymous2	0.40 351	0.39 579	0.85 583	0.48 528	0.37 563	0.40 296	0.46 513	0.57 233	0.52 278	0.38 207	0.46 212	0.35 187	0.42 352	0.43 178	0.30 270	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.17 404	0.57 659	0.44 643

CroCo_RVC	0.40 351	0.39 579	0.85 583	0.48 528	0.37 563	0.40 296	0.46 513	0.57 233	0.52 278	0.38 207	0.46 212	0.35 187	0.42 352	0.43 178	0.30 270	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.17 404	0.57 659	0.44 643

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 289	0.17 146	0.41 291	0.35 172	0.19 98	0.33 209	0.29 234	0.65 298	0.73 381	0.68 380	1.01 489	0.56 334	0.40 342	0.42 165	0.30 270	0.11 36	0.09 27	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.10 60

RT-IGEV	0.52 490	0.19 232	0.59 483	0.40 342	0.25 327	0.79 538	0.62 596	1.15 566	0.74 390	0.89 523	0.99 483	1.18 599	0.61 474	0.65 410	0.31 279	0.19 439	0.13 372	0.17 303	0.13 235	0.15 268	0.20 481

plain	0.31 215	0.20 280	0.50 430	0.39 298	0.29 465	0.27 105	0.30 254	0.44 147	0.35 152	0.31 147	0.66 306	0.30 143	0.31 238	0.65 410	0.31 279	0.17 370	0.13 372	0.20 433	0.15 311	0.17 366	0.12 193

MIF-Stereo (partial)	0.31 215	0.18 189	0.37 231	0.41 379	0.31 506	0.28 127	0.23 118	0.47 166	0.42 219	0.31 147	0.63 290	0.36 197	0.35 280	0.57 309	0.31 279	0.17 370	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.18 395	0.14 290

anonymousdsp2	0.35 271	0.20 280	0.43 327	0.37 227	0.24 294	0.48 360	0.31 282	0.86 436	0.65 338	0.55 299	0.50 229	0.50 306	0.34 274	0.56 297	0.31 279	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.16 326	0.14 290

test-3	0.34 252	0.16 97	0.43 327	0.39 298	0.21 173	0.43 328	0.22 90	0.63 282	0.78 423	0.71 401	0.45 207	0.64 391	0.27 167	0.43 178	0.31 279	0.12 61	0.09 27	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.10 60

test_1	0.34 252	0.16 97	0.43 327	0.39 298	0.21 173	0.43 328	0.23 118	0.63 282	0.78 423	0.68 380	0.45 207	0.64 391	0.27 167	0.43 178	0.31 279	0.12 61	0.09 27	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.10 60

test_3	0.36 289	0.19 232	0.44 339	0.44 466	0.23 260	0.48 360	0.36 389	0.66 309	0.82 447	0.64 347	0.45 207	0.68 417	0.25 135	0.41 154	0.31 279	0.12 61	0.10 95	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.11 133

KYRaft	0.48 440	0.20 280	0.38 244	0.44 466	0.23 260	0.44 337	0.37 406	0.66 309	0.41 208	0.94 551	1.73 639	0.79 476	0.41 350	0.63 388	0.31 279	0.16 316	0.11 227	0.18 356	0.22 531	0.16 326	0.78 673

AnonymousM	0.41 364	0.81 659	0.29 81	0.34 127	0.22 205	0.28 127	0.38 428	0.53 215	0.41 208	0.70 394	0.49 225	0.47 289	0.27 167	0.41 154	0.31 279	0.15 257	0.12 299	1.51 686	0.26 587	0.12 100	0.10 60

S	0.40 351	0.20 280	0.35 198	0.39 298	0.24 294	0.71 508	0.42 489	0.62 273	0.61 310	0.60 314	0.97 476	0.39 219	0.46 381	0.42 165	0.32 288	0.30 594	0.17 496	0.31 601	0.31 617	0.18 395	0.13 242

NLSM1	0.32 221	0.18 189	0.34 181	0.39 298	0.25 327	0.66 488	0.27 195	0.57 233	0.50 270	0.37 195	0.53 255	0.29 129	0.28 183	0.54 277	0.32 288	0.16 316	0.17 496	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.12 193

DCRE	0.37 306	0.18 189	0.46 369	0.45 491	0.32 523	0.42 323	0.37 406	0.63 282	0.51 275	0.47 266	0.94 450	0.56 334	0.36 308	0.52 261	0.32 288	0.14 179	0.13 372	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.13 242

TestStereo1	0.43 382	0.23 387	0.41 291	0.51 573	0.24 294	0.34 226	0.40 462	0.77 401	0.90 501	0.68 380	0.96 463	0.48 294	0.46 381	0.91 562	0.32 288	0.16 316	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.13 242

DisPM	0.39 339	0.19 232	0.44 339	0.41 379	0.27 410	0.24 59	0.31 282	0.65 298	0.57 303	0.87 509	0.87 423	0.60 370	0.32 244	0.76 490	0.32 288	0.18 405	0.12 299	0.19 400	0.17 404	0.15 268	0.20 481

RAFT+CT+SA	0.39 339	0.23 387	0.36 213	0.51 573	0.27 410	0.29 139	0.46 513	0.75 391	0.80 434	0.51 280	0.89 435	0.41 245	0.40 342	0.78 503	0.32 288	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.18 432	0.15 268	0.14 290

SA-5K	0.43 382	0.23 387	0.41 291	0.51 573	0.24 294	0.34 226	0.40 462	0.77 401	0.90 501	0.68 380	0.96 463	0.48 294	0.46 381	0.91 562	0.32 288	0.16 316	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.13 242

SA	0.44 390	0.25 451	0.46 369	0.46 512	0.24 294	0.43 328	0.36 389	0.75 391	0.96 533	0.59 310	1.03 503	0.48 294	0.52 415	0.94 578	0.32 288	0.16 316	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.15 268	0.13 242

TransformOpticalFlow	0.44 390	0.20 280	0.47 382	0.41 379	0.23 260	0.37 264	0.47 521	0.94 469	0.76 404	0.65 356	1.14 548	0.73 451	0.56 445	0.76 490	0.32 288	0.15 257	0.10 95	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.13 242

PSM-AAD	0.48 440	0.20 280	0.37 231	0.43 446	0.23 260	0.56 414	0.50 540	0.65 298	0.70 361	1.07 603	1.12 536	0.58 349	0.92 607	0.61 365	0.32 288	0.15 257	0.11 227	0.25 541	0.26 587	0.18 395	0.43 642

Prome-Stereo	0.46 412	0.19 232	0.35 198	0.44 466	0.26 375	0.40 296	0.45 509	0.68 329	0.44 231	0.96 560	1.84 646	0.59 364	0.67 515	0.61 365	0.32 288	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.14 278	0.16 326	0.29 572

sCroCo_RVC	0.35 271	0.28 500	0.69 536	0.51 573	0.39 579	0.41 316	0.31 282	0.49 180	0.45 240	0.31 147	0.48 221	0.38 210	0.32 244	0.46 212	0.32 288	0.21 482	0.22 568	0.19 400	0.19 463	0.21 474	0.20 481

R-Stereo Train	0.39 339	0.18 189	0.42 312	0.42 425	0.26 375	0.40 296	0.32 312	0.72 369	0.34 139	0.89 523	1.28 584	0.57 340	0.35 280	0.42 165	0.32 288	0.15 257	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.13 242

RAFT-Stereo	0.39 339	0.18 189	0.42 312	0.42 425	0.26 375	0.40 296	0.32 312	0.72 369	0.34 139	0.89 523	1.28 584	0.57 340	0.35 280	0.42 165	0.32 288	0.15 257	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.13 242
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Hybrid-DGEV-2	0.41 364	0.21 324	0.42 312	0.47 520	0.29 465	0.59 438	0.23 118	0.82 421	0.99 545	0.64 347	0.63 290	0.60 370	0.65 504	0.58 332	0.33 302	0.14 179	0.12 299	0.18 356	0.16 348	0.14 202	0.12 193

tg	0.33 240	0.18 189	0.37 231	0.39 298	0.22 205	0.38 277	0.26 172	0.70 354	0.56 301	0.47 266	0.65 299	0.42 256	0.24 122	0.55 284	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.17 404	0.14 202	0.11 133

rvit_stereo_0081	0.32 221	0.24 425	0.47 382	0.43 446	0.26 375	0.30 158	0.37 406	0.42 120	0.55 293	0.36 188	0.40 189	0.39 219	0.35 280	0.43 178	0.33 302	0.22 509	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.19 431	0.13 242

rvit_stereo_0082	0.32 221	0.24 425	0.47 382	0.43 446	0.26 375	0.30 158	0.37 406	0.42 120	0.55 293	0.36 188	0.40 189	0.39 219	0.35 280	0.43 178	0.33 302	0.22 509	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.19 431	0.13 242

rvit_stereo_0080	0.31 215	0.25 451	0.40 280	0.39 298	0.28 435	0.27 105	0.46 513	0.49 180	0.44 231	0.35 183	0.42 195	0.40 233	0.28 183	0.41 154	0.33 302	0.22 509	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.22 498	0.15 324

whm_eth	0.31 215	0.25 451	0.40 280	0.39 298	0.28 435	0.27 105	0.46 513	0.49 180	0.44 231	0.35 183	0.42 195	0.40 233	0.28 183	0.41 154	0.33 302	0.22 509	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.22 498	0.15 324

EKT-Stereo	0.35 271	0.23 387	0.39 266	0.43 446	0.29 465	0.38 277	0.31 282	0.69 338	0.64 333	0.45 252	0.63 290	0.49 300	0.27 167	0.56 297	0.33 302	0.18 405	0.14 412	0.18 356	0.15 311	0.16 326	0.16 374

ADStereo(finetuned)	0.37 306	0.16 97	0.49 416	0.34 127	0.19 98	0.30 158	0.30 254	0.68 329	0.91 508	0.70 394	0.77 352	0.43 265	0.69 525	0.45 195	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

STrans-v2	0.46 412	0.20 280	0.48 403	0.40 342	0.24 294	0.55 399	0.50 540	1.07 528	0.73 381	0.65 356	1.05 513	0.72 440	0.69 525	0.72 466	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.14 278	0.13 150	0.12 193

FTStereo	0.56 522	0.20 280	0.37 231	0.41 379	0.25 327	0.40 296	0.79 642	0.66 309	0.43 223	1.09 609	3.27 685	0.70 427	0.73 549	0.55 284	0.33 302	0.14 179	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.15 268	0.30 581

GrayStereo	0.49 458	0.19 232	0.42 312	0.46 512	0.28 435	0.53 386	0.67 609	0.69 338	0.63 325	1.02 585	1.47 622	0.78 474	0.76 559	0.56 297	0.33 302	0.14 179	0.12 299	0.17 303	0.17 404	0.15 268	0.29 572

GMM-Stereo	0.44 390	0.19 232	0.36 213	0.42 425	0.25 327	0.51 372	0.47 521	0.71 363	0.53 282	0.76 432	1.37 600	0.76 466	0.38 323	0.60 356	0.33 302	0.15 257	0.10 95	0.20 433	0.19 463	0.16 326	0.27 558

iRaftStereo_RVC	0.32 221	0.19 232	0.37 231	0.39 298	0.22 205	0.31 178	0.29 234	0.68 329	0.51 275	0.49 271	0.66 306	0.37 201	0.23 111	0.45 195	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.17 404	0.15 268	0.12 193

CREStereo++_RVC	0.32 221	0.15 68	0.23 6	0.31 49	0.24 294	0.27 105	0.22 90	0.46 162	0.88 483	0.46 259	0.80 377	0.30 143	0.26 152	0.36 109	0.33 302	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.51 671	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
s12784h	0.36 289	0.15 68	0.24 16	0.34 127	0.15 5	0.77 531	0.29 234	0.80 415	0.83 452	0.56 302	0.57 273	0.43 265	0.40 342	0.57 309	0.33 302	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.09 13	0.14 202	0.09 6

AFF-stereo	0.38 322	0.19 232	0.39 266	0.37 227	0.21 173	0.27 105	0.31 282	0.65 298	0.66 342	0.64 347	1.13 543	0.76 466	0.39 336	0.55 284	0.33 302	0.11 36	0.09 27	0.16 256	0.16 348	0.13 150	0.11 133

TestStereo-Hl	0.34 252	0.20 280	0.32 138	0.32 77	0.22 205	0.32 198	0.27 195	0.64 296	0.59 306	0.50 275	0.67 312	0.46 286	0.45 374	0.60 356	0.34 318	0.14 179	0.11 227	0.13 108	0.13 235	0.15 268	0.15 324

Hybrid-DGEV-03	0.45 401	0.19 232	0.33 159	0.43 446	0.27 410	0.56 414	0.26 172	0.65 298	0.74 390	0.94 551	1.92 650	0.61 376	0.30 221	0.55 284	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.16 348	0.14 202	0.11 133

rvit_stereo_ft	0.33 240	0.25 451	0.47 382	0.52 586	0.32 523	0.33 209	0.47 521	0.49 180	0.50 270	0.34 173	0.41 192	0.41 245	0.32 244	0.48 232	0.34 318	0.22 509	0.14 412	0.19 400	0.18 432	0.19 431	0.14 290

GCST	0.83 602	1.22 682	0.74 559	1.58 686	1.01 681	1.06 603	0.23 118	0.78 407	0.78 423	0.97 565	0.65 299	0.78 474	0.35 280	0.92 565	0.34 318	0.96 682	0.65 684	1.20 683	0.81 687	0.91 673	0.70 670

qqq1	0.49 458	0.23 387	0.62 494	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.34 318	0.19 439	0.15 444	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.14 290

fff1	0.49 458	0.23 387	0.62 494	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.34 318	0.19 439	0.15 444	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.14 290

StereoVision	0.42 372	0.28 500	0.45 352	0.49 543	0.28 435	0.38 277	0.38 428	0.72 369	0.62 314	0.44 248	1.14 548	0.54 326	0.39 336	0.56 297	0.34 318	0.21 482	0.24 587	0.25 541	0.24 563	0.26 544	0.16 374

UniTT-Stereo	0.27 166	0.17 146	0.37 231	0.40 342	0.27 410	0.30 158	0.28 225	0.39 88	0.31 110	0.29 135	0.46 212	0.27 117	0.25 135	0.47 221	0.34 318	0.17 370	0.13 372	0.13 108	0.12 188	0.14 202	0.12 193

knoymous	0.36 289	0.20 280	0.31 117	0.31 49	0.22 205	0.36 252	0.29 234	0.61 268	0.64 333	0.67 374	0.70 323	0.60 370	0.40 342	0.58 332	0.34 318	0.17 370	0.11 227	0.20 433	0.11 148	0.17 366	0.18 421

DCANet-4	0.36 289	0.20 280	0.48 403	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.66 309	0.92 513	0.69 388	0.78 364	0.40 233	0.47 387	0.45 195	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

fff	0.37 306	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 338	1.06 580	0.69 388	0.78 364	0.42 256	0.63 487	0.46 212	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

GLC_STEREO	0.29 189	0.19 232	0.27 57	0.44 466	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	0.50 246	0.34 318	0.14 179	0.18 520	0.19 400	0.16 348	0.16 326	0.13 242

PFNet+	0.40 351	0.19 232	0.49 416	0.39 298	0.25 327	0.28 127	0.23 118	0.64 296	0.70 361	0.85 494	0.79 374	0.64 391	0.35 280	0.72 466	0.34 318	0.19 439	0.14 412	0.23 511	0.20 490	0.16 326	0.20 481

LCNet	0.41 364	0.20 280	0.32 138	0.44 466	0.24 294	0.47 357	0.29 234	0.67 319	0.53 282	0.72 412	1.03 503	0.66 409	0.60 468	0.58 332	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.19 400	0.19 463	0.21 474	0.36 615

RAFT	0.45 401	0.22 365	0.45 352	0.47 520	0.26 375	0.54 393	0.47 521	0.66 309	0.58 305	0.80 449	0.82 390	0.94 532	0.57 447	0.75 486	0.34 318	0.17 370	0.15 444	0.22 490	0.20 490	0.16 326	0.12 193

RALAANet	0.38 322	0.23 387	0.48 403	0.42 425	0.29 465	0.35 238	0.25 150	0.86 436	0.64 333	0.67 374	0.65 299	0.60 370	0.29 202	0.60 356	0.34 318	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.21 474	0.13 242

DCANet	0.36 289	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.30 158	0.30 254	0.68 329	0.91 508	0.70 394	0.77 352	0.43 265	0.57 447	0.45 195	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

csc	0.37 306	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 338	1.06 580	0.69 388	0.78 364	0.42 256	0.63 487	0.46 212	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

cscssc	0.37 306	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 338	1.06 580	0.69 388	0.78 364	0.42 256	0.63 487	0.46 212	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

HLf8	0.33 240	0.17 146	0.39 266	0.30 24	0.22 205	0.43 328	0.27 195	0.71 363	0.67 347	0.44 248	0.60 281	0.36 197	0.30 221	0.58 332	0.35 337	0.18 405	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.17 366	0.18 421

GGDA	0.32 221	0.18 189	0.32 138	0.31 49	0.21 173	0.31 178	0.26 172	0.59 248	0.66 342	0.50 275	0.68 315	0.40 233	0.36 308	0.55 284	0.35 337	0.15 257	0.11 227	0.13 108	0.12 188	0.15 268	0.15 324

Selective-RAFT	0.35 271	0.23 387	0.51 445	0.44 466	0.21 173	0.64 476	0.27 195	0.59 248	0.63 325	0.40 229	0.38 179	0.55 331	0.40 342	0.57 309	0.35 337	0.13 117	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.16 326	0.13 242

test_5	0.43 382	0.24 425	0.43 327	0.52 586	0.28 435	0.28 127	0.42 489	0.72 369	0.82 447	0.62 326	0.91 442	0.72 440	0.55 438	0.79 510	0.35 337	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.16 374

HHNet	0.41 364	0.17 146	0.41 291	0.34 127	0.37 563	0.33 209	0.34 342	0.69 338	0.75 395	0.86 501	1.30 591	0.52 318	0.32 244	0.52 261	0.35 337	0.15 257	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.15 268	0.24 535

OMP-Stereo	0.42 372	0.22 365	0.46 369	0.52 586	0.24 294	0.36 252	0.25 150	0.71 363	0.78 423	0.77 438	0.64 296	0.89 515	0.39 336	0.91 562	0.35 337	0.15 257	0.12 299	0.20 433	0.15 311	0.15 268	0.12 193

IIG-Stereo	0.43 382	0.21 324	0.44 339	0.50 557	0.25 327	0.44 337	0.21 73	0.71 363	0.76 404	0.83 483	0.95 459	0.83 490	0.43 358	0.90 555	0.35 337	0.15 257	0.12 299	0.19 400	0.14 278	0.15 268	0.11 133

NF-Stereo	0.38 322	0.20 280	0.45 352	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.57 340	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

OCTAStereo	0.38 322	0.20 280	0.46 369	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.58 349	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

PSM-adaLoss	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.31 282	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.56 297	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

ROB_FTStereo	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.25 77	0.21 73	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.57 309	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

HUI-Stereo	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.60 260	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.50 246	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

SST-Stereo	0.40 351	0.19 232	0.45 352	0.42 425	0.25 327	0.25 77	0.21 73	0.66 309	0.47 252	1.08 607	0.79 374	0.72 440	0.43 358	0.77 498	0.35 337	0.16 316	0.11 227	0.20 433	0.16 348	0.19 431	0.15 324

RAFT_R40	0.40 351	0.19 232	0.44 339	0.43 446	0.25 327	0.23 46	0.26 172	0.67 319	0.67 347	0.98 570	0.78 364	0.72 440	0.43 358	0.76 490	0.35 337	0.16 316	0.11 227	0.20 433	0.16 348	0.18 395	0.14 290

RE-Stereo	0.38 322	0.20 280	0.46 369	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.58 349	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

Pruner-Stereo	0.38 322	0.20 280	0.45 352	0.40 342	0.25 327	0.22 35	0.24 137	0.67 319	0.55 293	0.89 523	0.76 348	0.68 417	0.29 202	0.62 375	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.17 404	0.17 366	0.18 421

TVStereo	0.38 322	0.20 280	0.46 369	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.58 349	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

111	0.40 351	0.17 146	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.52 378	0.28 225	0.74 384	1.16 603	0.50 275	0.91 442	0.63 385	0.48 392	0.61 365	0.35 337	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.13 150	0.13 242

SME	0.40 351	0.20 280	0.35 198	0.36 201	0.19 98	0.79 538	0.31 282	0.79 411	0.73 381	0.56 302	0.77 352	0.43 265	0.51 411	0.57 309	0.36 355	0.16 316	0.17 496	0.19 400	0.19 463	0.18 395	0.16 374

TestStereo_HLe17	0.34 252	0.17 146	0.46 369	0.32 77	0.21 173	0.42 323	0.31 282	0.70 354	0.66 342	0.46 259	0.68 315	0.36 197	0.30 221	0.61 365	0.36 355	0.16 316	0.10 95	0.14 165	0.13 235	0.15 268	0.15 324

TestStereo_HL2	0.33 240	0.18 189	0.33 159	0.31 49	0.22 205	0.32 198	0.25 150	0.58 241	0.61 310	0.54 295	0.68 315	0.41 245	0.36 308	0.57 309	0.36 355	0.16 316	0.11 227	0.13 108	0.11 148	0.15 268	0.16 374

xyz-stereo-finetune	0.33 240	0.18 189	0.36 213	0.33 97	0.18 68	0.57 420	0.31 282	0.58 241	0.69 360	0.45 252	0.54 258	0.38 210	0.33 262	0.56 297	0.36 355	0.12 61	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.12 193

rvit_0105_6	0.38 322	0.28 500	0.64 509	0.50 557	0.30 484	0.39 290	0.38 428	0.51 193	0.67 347	0.40 229	0.45 207	0.50 306	0.41 350	0.54 277	0.36 355	0.27 569	0.26 602	0.24 528	0.21 513	0.22 498	0.16 374

rvit_0105_4	0.41 364	0.29 512	0.71 545	0.50 557	0.29 465	0.41 316	0.41 478	0.55 221	0.73 381	0.45 252	0.48 221	0.55 331	0.44 369	0.57 309	0.36 355	0.28 580	0.26 602	0.25 541	0.22 531	0.23 515	0.18 421

rvit_stereo_0083	0.34 252	0.24 425	0.50 430	0.44 466	0.27 410	0.34 226	0.35 367	0.45 154	0.62 314	0.37 195	0.47 218	0.42 256	0.35 280	0.40 142	0.36 355	0.22 509	0.20 551	0.20 433	0.17 404	0.20 450	0.14 290

CoDeX	0.47 427	0.20 280	0.49 416	0.42 425	0.25 327	0.75 524	0.36 389	1.27 618	0.80 434	0.82 471	0.96 463	0.62 383	0.57 447	0.60 356	0.36 355	0.17 370	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.16 326	0.14 290

riskmin	0.38 322	0.20 280	0.39 266	0.32 77	0.23 260	0.53 386	0.30 254	0.63 282	0.80 434	0.49 271	0.56 271	0.73 451	0.58 457	0.55 284	0.36 355	0.17 370	0.11 227	0.19 400	0.13 235	0.19 431	0.20 481

Patchmatch Stereo++	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324
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
ROB_FTStereo_v2	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.31 282	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.57 340	0.38 323	0.57 309	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

iGMRVC	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.30 254	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

RAFT-RH_RVC	0.56 522	0.17 146	0.41 291	0.37 227	0.23 260	0.57 420	0.24 137	0.60 260	0.70 361	1.19 623	3.94 697	0.56 334	0.38 323	0.65 410	0.36 355	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.14 278	0.12 100	0.13 242

IRAFT_RVC	0.42 372	0.20 280	0.48 403	0.44 466	0.24 294	0.27 105	0.54 568	0.74 384	0.77 413	0.76 432	0.80 377	0.73 451	0.51 411	0.70 454	0.36 355	0.17 370	0.10 95	0.21 475	0.16 348	0.16 326	0.14 290

RAFT-345	0.40 351	0.18 189	0.40 280	0.38 266	0.22 205	0.33 209	0.26 172	0.61 268	0.51 275	0.74 423	1.79 643	0.45 278	0.33 262	0.66 419	0.36 355	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.14 278	0.13 150	0.13 242

iRAFT	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

RAFT-IKP	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.28 225	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.57 340	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

RALCasStereoNet	0.36 289	0.21 324	0.37 231	0.42 425	0.26 375	0.35 238	0.38 428	0.63 282	0.64 333	0.50 275	0.72 326	0.51 312	0.29 202	0.59 350	0.36 355	0.16 316	0.14 412	0.15 217	0.13 235	0.17 366	0.16 374

HCRNet	0.44 390	0.34 543	0.41 291	0.53 596	0.26 375	0.53 386	0.29 234	0.83 426	0.63 325	0.71 401	0.81 384	0.77 472	0.50 406	0.66 419	0.36 355	0.24 539	0.16 476	0.24 528	0.20 490	0.21 474	0.18 421

FlowAnything_test	0.29 189	0.19 232	0.39 266	0.47 520	0.26 375	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	0.37 374	0.21 482	0.15 444	0.22 490	0.26 587	0.16 326	0.16 374

MIPNet	0.37 306	0.21 324	0.59 483	0.39 298	0.25 327	0.50 367	0.28 225	0.77 401	0.70 361	0.65 356	0.60 281	0.40 233	0.49 396	0.44 190	0.37 374	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.13 242

NRIStereo	0.36 289	0.20 280	0.45 352	0.41 379	0.23 260	0.34 226	0.26 172	0.65 298	0.55 293	0.64 347	0.63 290	0.56 334	0.37 317	0.65 410	0.37 374	0.15 257	0.11 227	0.18 356	0.15 311	0.17 366	0.14 290

ASMatch	0.48 440	0.19 232	0.45 352	0.39 298	0.28 435	0.37 264	0.26 172	0.74 384	0.68 353	0.76 432	2.34 663	0.61 376	0.52 415	0.62 375	0.37 374	0.14 179	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.21 501

PFNet	0.42 372	0.18 189	0.58 482	0.43 446	0.24 294	0.43 328	0.32 312	0.74 384	0.78 423	1.00 577	0.74 340	0.68 417	0.39 336	0.72 466	0.37 374	0.16 316	0.10 95	0.20 433	0.15 311	0.16 326	0.13 242

TestStereo	0.38 322	0.31 526	0.40 280	0.45 491	0.20 142	0.40 296	0.37 406	0.66 309	0.65 338	0.53 290	0.78 364	0.47 289	0.40 342	0.55 284	0.37 374	0.18 405	0.13 372	0.20 433	0.15 311	0.22 498	0.13 242

ARAFT	0.47 427	0.24 425	0.79 577	0.42 425	0.25 327	0.55 399	0.55 573	0.75 391	0.81 442	0.89 523	0.75 342	0.73 451	0.47 387	0.88 547	0.37 374	0.15 257	0.12 299	0.23 511	0.22 531	0.14 202	0.13 242

SFCPSM	0.47 427	0.21 324	0.55 468	0.40 342	0.27 410	0.87 567	0.37 406	1.33 629	0.77 413	0.80 449	0.84 402	0.54 326	0.49 396	0.57 309	0.37 374	0.18 405	0.13 372	0.18 356	0.20 490	0.16 326	0.15 324

DN-CSS_ROB	0.43 382	0.26 468	0.62 494	0.40 342	0.29 465	0.44 337	0.27 195	0.77 401	0.75 395	0.72 412	1.09 529	0.48 294	0.43 358	0.69 447	0.37 374	0.15 257	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.18 395	0.16 374

Selective-IGEV-i1	0.44 390	0.20 280	0.53 458	0.41 379	0.22 205	0.62 456	0.50 540	1.01 504	0.88 483	0.63 335	0.81 384	0.79 476	0.38 323	0.54 277	0.38 383	0.16 316	0.13 372	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.15 324

NLMM1	0.33 240	0.21 324	0.36 213	0.41 379	0.25 327	0.55 399	0.33 324	0.55 221	0.63 325	0.42 241	0.44 203	0.30 143	0.25 135	0.63 388	0.38 383	0.16 316	0.18 520	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.13 242

rvit_0105_5	0.42 372	0.31 526	0.73 554	0.50 557	0.29 465	0.44 337	0.42 489	0.61 268	0.74 390	0.51 280	0.51 239	0.60 370	0.47 387	0.57 309	0.38 383	0.27 569	0.25 595	0.25 541	0.23 547	0.22 498	0.18 421

test_sample2	0.42 372	0.22 365	0.43 327	0.33 97	0.21 173	0.58 426	0.39 450	0.95 476	0.67 347	0.63 335	0.77 352	0.69 422	0.57 447	0.61 365	0.38 383	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.16 348	0.19 431	0.18 421

MIM_Stereo	0.38 322	0.17 146	0.53 458	0.37 227	0.24 294	0.27 105	0.24 137	0.70 354	0.54 286	0.72 412	1.00 486	0.63 385	0.29 202	0.64 403	0.38 383	0.13 117	0.14 412	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.11 133

IPLGR	0.39 339	0.21 324	0.63 504	0.39 298	0.22 205	0.49 365	0.29 234	0.76 398	0.74 390	0.78 442	0.77 352	0.44 276	0.42 352	0.47 221	0.38 383	0.13 117	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.15 268	0.13 242

CRE-IMP	0.36 289	0.23 387	0.49 416	0.42 425	0.24 294	0.41 316	0.21 73	0.57 233	0.41 208	0.65 356	0.72 326	0.53 322	0.37 317	0.61 365	0.38 383	0.17 370	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.21 474	0.18 421

Anonymous3	0.46 412	0.34 543	0.86 588	0.50 557	0.37 563	0.81 548	0.50 540	0.72 369	0.65 338	0.51 280	0.65 299	0.45 278	0.45 374	0.64 403	0.38 383	0.24 539	0.24 587	0.22 490	0.21 513	0.23 515	0.23 526

WQFJX1	0.33 240	0.19 232	0.34 181	0.41 379	0.28 435	0.53 386	0.33 324	0.51 193	0.50 270	0.39 220	0.36 170	0.34 172	0.31 238	0.69 447	0.39 391	0.15 257	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.16 326	0.14 290

FACV-RUCA	0.43 382	0.28 500	0.47 382	0.45 491	0.33 535	0.58 426	0.34 342	0.82 421	0.73 381	0.57 306	0.84 402	0.47 289	0.50 406	0.54 277	0.39 391	0.22 509	0.15 444	0.35 617	0.16 348	0.28 559	0.21 501

rvit_0105_3	0.47 427	0.34 543	0.77 575	0.54 603	0.31 506	0.49 365	0.47 521	0.63 282	0.79 432	0.65 356	0.59 279	0.64 391	0.50 406	0.65 410	0.39 391	0.29 587	0.27 611	0.29 591	0.28 601	0.21 474	0.20 481

PSM-softLoss	0.38 322	0.20 280	0.48 403	0.41 379	0.26 375	0.30 158	0.35 367	0.69 338	0.46 245	0.62 326	0.82 390	0.59 364	0.33 262	0.70 454	0.39 391	0.19 439	0.12 299	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.22 519

KMStereo	0.38 322	0.20 280	0.48 403	0.41 379	0.26 375	0.30 158	0.35 367	0.69 338	0.46 245	0.62 326	0.82 390	0.59 364	0.33 262	0.70 454	0.39 391	0.19 439	0.12 299	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.22 519

DeepStereo_RVC	0.36 289	0.21 324	0.47 382	0.40 342	0.24 294	0.26 87	0.22 90	0.60 260	0.38 188	0.69 388	0.67 312	0.57 340	0.51 411	0.56 297	0.39 391	0.16 316	0.12 299	0.18 356	0.15 311	0.19 431	0.18 421

rafts_anoy	0.37 306	0.21 324	0.36 213	0.41 379	0.26 375	0.30 158	0.33 324	0.67 319	0.90 501	0.58 308	0.66 306	0.45 278	0.33 262	0.47 221	0.39 391	0.16 316	0.11 227	0.21 475	0.23 547	0.17 366	0.14 290

iResNetv2_ROB	0.52 490	0.27 486	0.69 536	0.38 266	0.25 327	0.62 456	0.35 367	1.17 579	1.01 556	0.99 572	1.06 520	0.88 511	0.67 515	0.66 419	0.39 391	0.19 439	0.13 372	0.15 217	0.11 148	0.18 395	0.16 374

Selective-IGEV-i16pc	0.56 522	0.20 280	1.13 621	0.40 342	0.31 506	2.00 673	0.66 606	0.68 329	1.11 593	0.51 280	0.81 384	0.68 417	0.36 308	0.67 430	0.40 399	0.31 598	0.17 496	0.17 303	0.18 432	0.19 431	0.20 481

WQFJX	0.32 221	0.18 189	0.33 159	0.39 298	0.27 410	0.60 445	0.30 254	0.53 215	0.47 252	0.39 220	0.38 179	0.34 172	0.33 262	0.61 365	0.40 399	0.14 179	0.17 496	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.14 290

xyz-stereo	4.23 704	0.17 146	61.76 742	0.34 127	0.16 24	12.16 715	0.37 406	0.58 241	0.68 353	1.01 582	3.36 690	0.77 472	0.82 582	1.21 622	0.40 399	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.11 148	0.13 150	0.10 60

11t1	0.36 289	0.21 324	0.42 312	0.35 172	0.22 205	0.62 456	0.29 234	0.69 338	0.43 223	0.60 314	0.53 255	0.53 322	0.48 392	0.56 297	0.40 399	0.18 405	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.17 366	0.17 401

DRaft	0.49 458	0.17 146	0.47 382	0.37 227	0.25 327	0.58 426	0.40 462	0.65 298	0.85 465	1.02 585	1.75 642	0.50 306	0.82 582	0.63 388	0.40 399	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.16 348	0.14 202	0.15 324

raft+_RVC	0.38 322	0.19 232	0.35 198	0.37 227	0.25 327	0.45 346	0.37 406	0.78 407	0.89 498	0.51 280	0.78 364	0.50 306	0.29 202	0.53 270	0.40 399	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.12 193

ManiGeoR	0.33 240	0.17 146	0.43 327	0.31 49	0.22 205	0.40 296	0.27 195	0.73 380	0.49 264	0.40 229	0.63 290	0.40 233	0.32 244	0.62 375	0.41 405	0.16 316	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.16 374

HLf10	0.33 240	0.17 146	0.43 327	0.31 49	0.22 205	0.40 296	0.27 195	0.73 380	0.49 264	0.40 229	0.63 290	0.40 233	0.32 244	0.62 375	0.41 405	0.16 316	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.16 374

IGEV_i1	0.43 382	0.22 365	0.50 430	0.39 298	0.22 205	0.64 476	0.40 462	0.96 480	0.61 310	0.68 380	0.69 319	0.75 459	0.45 374	0.72 466	0.41 405	0.15 257	0.13 372	0.16 256	0.13 235	0.17 366	0.16 374

NLCSM	0.34 252	0.21 324	0.34 181	0.44 466	0.29 465	0.54 393	0.36 389	0.52 203	0.47 252	0.46 259	0.37 175	0.34 172	0.34 274	0.71 460	0.41 405	0.16 316	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.17 366	0.16 374

CASS	0.45 401	0.27 486	0.42 312	0.48 528	0.22 205	0.61 448	0.34 342	0.97 484	0.62 314	0.71 401	0.85 412	0.61 376	0.55 438	0.57 309	0.41 405	0.29 587	0.16 476	0.22 490	0.18 432	0.22 498	0.28 565
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 440	0.77 656	0.50 430	0.48 528	0.31 506	0.41 316	0.34 342	0.70 354	0.92 513	0.65 356	0.60 281	0.58 349	0.43 358	0.63 388	0.41 405	0.32 610	0.15 444	0.66 668	0.19 463	0.36 608	0.21 501

GANet-ADL	0.42 372	0.25 451	0.45 352	0.43 446	0.29 465	0.54 393	0.35 367	0.89 450	0.86 470	0.63 335	0.72 326	0.68 417	0.42 352	0.52 261	0.41 405	0.21 482	0.14 412	0.15 217	0.13 235	0.18 395	0.19 456

GMStereo	0.39 339	0.37 561	0.54 463	0.40 342	0.26 375	0.42 323	0.36 389	0.59 248	1.04 570	0.55 299	0.51 239	0.37 201	0.35 280	0.54 277	0.41 405	0.19 439	0.13 372	0.16 256	0.17 404	0.24 528	0.18 421
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJA1	0.32 221	0.19 232	0.34 181	0.39 298	0.26 375	0.62 456	0.30 254	0.56 225	0.47 252	0.37 195	0.39 184	0.38 210	0.33 262	0.50 246	0.42 413	0.14 179	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 242

NLMM	0.32 221	0.19 232	0.34 181	0.39 298	0.26 375	0.62 456	0.30 254	0.56 225	0.47 252	0.37 195	0.39 184	0.38 210	0.33 262	0.49 238	0.42 413	0.14 179	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 242

MyStereo05	0.44 390	0.21 324	0.45 352	0.41 379	0.28 435	0.41 316	0.50 540	0.93 464	1.09 591	0.76 432	0.61 286	0.51 312	0.57 447	0.73 473	0.42 413	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.15 324

IER	0.46 412	0.23 387	0.50 430	0.38 266	0.28 435	0.69 498	0.35 367	0.80 415	0.66 342	0.83 483	0.94 450	0.75 459	0.77 566	0.60 356	0.42 413	0.17 370	0.14 412	0.17 303	0.17 404	0.17 366	0.15 324

DEmStereo	0.48 440	0.17 146	0.50 430	0.38 266	0.25 327	0.59 438	0.34 342	0.63 282	0.74 390	0.89 523	1.66 635	0.58 349	1.06 629	0.60 356	0.42 413	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.16 348	0.14 202	0.15 324

THIR-Stereo	0.50 474	0.18 189	0.45 352	0.38 266	0.23 260	0.75 524	0.67 609	0.66 309	0.87 479	1.02 585	1.40 606	0.72 440	0.76 559	0.62 375	0.42 413	0.15 257	0.11 227	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.15 324

CCAANet	0.47 427	0.20 280	0.47 382	0.41 379	0.28 435	0.67 493	0.31 282	0.99 489	0.75 395	0.63 335	1.22 570	0.69 422	0.52 415	0.79 510	0.42 413	0.14 179	0.13 372	0.19 400	0.19 463	0.15 268	0.19 456

DIP-Stereo	0.39 339	0.21 324	0.50 430	0.41 379	0.28 435	0.62 456	0.27 195	0.77 401	0.40 204	0.64 347	0.86 415	0.52 318	0.33 262	0.66 419	0.42 413	0.15 257	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.15 324
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
LiteMatch	0.24 104	0.17 146	0.24 16	0.37 227	0.20 142	0.27 105	0.27 195	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.40 342	0.29 29	0.43 421	0.16 316	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.14 290

Lsterematch	0.38 322	0.17 146	0.38 244	0.37 227	0.20 142	0.42 323	0.27 195	0.57 233	0.71 372	0.66 369	1.02 498	0.49 300	0.40 342	0.57 309	0.43 421	0.16 316	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.14 290

rvit_stereo_0075_2	0.47 427	0.37 561	0.70 540	0.53 596	0.46 622	0.43 328	0.36 389	0.81 419	0.67 347	0.55 299	0.74 340	0.59 364	0.43 358	0.63 388	0.43 421	0.32 610	0.23 578	0.35 617	0.25 572	0.30 572	0.25 542

test_sample5	0.47 427	0.26 468	0.49 416	0.36 201	0.22 205	0.64 476	0.39 450	1.13 553	0.81 442	0.77 438	0.94 450	0.64 391	0.54 432	0.65 410	0.43 421	0.21 482	0.16 476	0.22 490	0.20 490	0.22 498	0.20 481

H2IRNET	0.37 306	0.20 280	0.33 159	0.38 266	0.25 327	0.27 105	0.23 118	0.59 248	0.72 374	0.39 220	0.90 439	0.74 457	0.55 438	0.52 261	0.43 421	0.15 257	0.13 372	0.18 356	0.20 490	0.16 326	0.13 242

DualNet	0.48 440	0.26 468	0.49 416	0.36 201	0.22 205	0.64 476	0.39 450	1.13 553	0.81 442	0.80 449	1.03 503	0.64 391	0.54 432	0.65 410	0.43 421	0.21 482	0.16 476	0.22 490	0.20 490	0.22 498	0.20 481

GMStereo_Zeroshot	0.49 458	0.44 597	0.74 559	0.49 543	0.27 410	0.56 414	0.29 234	0.73 380	0.76 404	0.86 501	0.94 450	0.91 522	0.36 308	0.74 480	0.43 421	0.26 559	0.14 412	0.26 560	0.15 311	0.36 608	0.18 421

PCWNet_CMD	0.48 440	0.24 425	0.52 451	0.39 298	0.27 410	0.63 468	0.30 254	0.95 476	0.96 533	0.86 501	1.07 523	0.79 476	0.44 369	0.57 309	0.43 421	0.17 370	0.12 299	0.21 475	0.16 348	0.24 528	0.19 456

CFNet_ucs	0.50 474	0.24 425	0.55 468	0.38 266	0.31 506	0.58 426	0.33 324	0.98 487	0.93 519	0.88 519	1.19 567	0.80 485	0.49 396	0.63 388	0.43 421	0.21 482	0.15 444	0.26 560	0.18 432	0.26 544	0.22 519

anonymousa	0.49 458	0.20 280	0.42 312	0.38 266	0.23 260	0.91 571	0.35 367	0.75 391	0.62 314	0.85 494	1.54 628	1.06 568	0.66 512	0.51 254	0.43 421	0.16 316	0.13 372	0.19 400	0.21 513	0.16 326	0.14 290

BSDual-CNN	0.46 412	0.25 451	0.43 327	0.45 491	0.28 435	0.77 531	0.40 462	0.94 469	0.76 404	0.75 425	0.80 377	0.76 466	0.54 432	0.64 403	0.43 421	0.20 465	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 395	0.18 421

psmg	0.49 458	0.25 451	0.43 327	0.41 379	0.28 435	0.85 563	0.43 497	0.99 489	0.76 404	0.91 536	0.94 450	0.76 466	0.54 432	0.64 403	0.43 421	0.20 465	0.15 444	0.20 433	0.20 490	0.18 395	0.18 421

DAS	0.51 482	0.25 451	0.60 489	0.48 528	0.31 506	0.58 426	0.41 478	0.83 426	0.97 536	0.89 523	1.12 536	0.70 427	0.75 556	0.82 518	0.43 421	0.17 370	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.20 450	0.18 421

SepStereo	0.51 482	0.25 451	0.60 489	0.48 528	0.31 506	0.58 426	0.41 478	0.83 426	0.97 536	0.89 523	1.12 536	0.70 427	0.75 556	0.93 571	0.43 421	0.17 370	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.20 450	0.18 421

GES	0.44 390	0.23 387	0.57 478	0.40 342	0.30 484	0.59 438	0.36 389	0.96 480	0.68 353	0.74 423	0.83 396	0.47 289	0.48 392	0.67 430	0.43 421	0.22 509	0.16 476	0.17 303	0.16 348	0.18 395	0.23 526

MSMDNet	0.48 440	0.24 425	0.52 451	0.39 298	0.27 410	0.63 468	0.30 254	0.96 480	0.96 533	0.86 501	1.07 523	0.79 476	0.44 369	0.57 309	0.43 421	0.17 370	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.23 515	0.19 456

HITNet	0.41 364	0.26 468	0.45 352	0.33 97	0.17 38	0.63 468	0.30 254	0.93 464	0.64 333	0.71 401	0.82 390	0.64 391	0.52 415	0.59 350	0.43 421	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.19 431	0.12 193
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.52 490	0.21 324	0.53 458	0.37 227	0.21 173	0.61 448	0.29 234	1.51 659	1.32 635	0.90 531	1.02 498	0.80 485	0.62 481	0.76 490	0.43 421	0.16 316	0.12 299	0.13 108	0.09 13	0.15 268	0.18 421

xyz-stereo-finetune2	0.36 289	0.19 232	0.38 244	0.32 77	0.19 98	0.82 556	0.29 234	0.52 203	0.32 124	0.51 280	0.78 364	0.43 265	0.45 374	0.69 447	0.44 439	0.13 117	0.12 299	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.13 242

test_sample4	0.47 427	0.26 468	0.50 430	0.35 172	0.22 205	0.69 498	0.38 428	1.15 566	0.81 442	0.78 442	0.82 390	0.62 383	0.53 420	0.63 388	0.44 439	0.21 482	0.15 444	0.21 475	0.19 463	0.21 474	0.19 456

test_sample1	0.42 372	0.22 365	0.46 369	0.34 127	0.23 260	0.58 426	0.35 367	0.99 489	0.49 264	0.62 326	0.75 342	0.69 422	0.61 474	0.58 332	0.44 439	0.18 405	0.14 412	0.17 303	0.15 311	0.17 366	0.17 401

MyStereo04	0.44 390	0.22 365	0.44 339	0.42 425	0.28 435	0.40 296	0.50 540	1.00 494	1.08 589	0.62 326	0.58 278	0.55 331	0.57 447	0.71 460	0.44 439	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.16 374

CIPLG	0.41 364	0.21 324	0.63 504	0.45 491	0.33 535	0.52 378	0.33 324	0.65 298	0.60 309	0.82 471	0.96 463	0.46 286	0.32 244	0.55 284	0.44 439	0.16 316	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 290

CFNet_pseudo	0.46 412	0.24 425	0.52 451	0.37 227	0.27 410	0.58 426	0.30 254	0.86 436	0.88 483	0.82 471	1.03 503	0.75 459	0.47 387	0.58 332	0.44 439	0.17 370	0.12 299	0.24 528	0.16 348	0.24 528	0.19 456

FENet	0.42 372	0.22 365	0.38 244	0.39 298	0.24 294	0.55 399	0.32 312	0.79 411	0.70 361	0.71 401	0.72 326	0.63 385	0.57 447	0.62 375	0.44 439	0.19 439	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.18 395	0.19 456

GANet-RSSM	0.47 427	0.21 324	0.37 231	0.38 266	0.25 327	0.58 426	0.36 389	1.07 528	0.78 423	0.68 380	1.01 489	0.86 500	0.67 515	0.62 375	0.44 439	0.21 482	0.15 444	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.17 401

ccs_rob	0.46 412	0.24 425	0.52 451	0.37 227	0.27 410	0.58 426	0.31 282	0.86 436	0.88 483	0.82 471	1.02 498	0.75 459	0.47 387	0.58 332	0.44 439	0.17 370	0.12 299	0.24 528	0.16 348	0.24 528	0.19 456

HLF11	0.34 252	0.17 146	0.42 312	0.30 24	0.23 260	0.36 252	0.22 90	0.69 338	0.48 260	0.49 271	0.66 306	0.43 265	0.37 317	0.70 454	0.45 448	0.15 257	0.12 299	0.13 108	0.11 148	0.15 268	0.17 401

1test111	0.36 289	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.85 432	0.54 286	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 396	0.55 284	0.45 448	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.18 395	0.17 401

mmm	0.44 390	0.27 486	0.46 369	0.38 266	0.24 294	0.61 448	0.35 367	0.94 469	0.53 282	0.72 412	1.05 513	0.63 385	0.50 406	0.57 309	0.45 448	0.18 405	0.15 444	0.23 511	0.20 490	0.20 450	0.18 421

qqq	0.40 351	0.26 468	0.44 339	0.36 201	0.22 205	0.46 351	0.36 389	0.85 432	0.54 286	0.56 302	0.69 319	0.65 404	0.53 420	0.55 284	0.45 448	0.17 370	0.16 476	0.20 433	0.19 463	0.18 395	0.17 401

hknet	0.49 458	0.25 451	0.51 445	0.45 491	0.29 465	0.77 531	0.40 462	0.94 469	0.83 452	0.75 425	0.80 377	0.97 539	0.61 474	0.73 473	0.45 448	0.18 405	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 395	0.18 421

IPLG	0.39 339	0.20 280	0.59 483	0.40 342	0.24 294	0.54 393	0.27 195	0.75 391	0.63 325	0.84 490	0.81 384	0.32 154	0.32 244	0.60 356	0.45 448	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.12 193

ACRE	0.40 351	0.21 324	0.65 515	0.45 491	0.33 535	0.51 372	0.33 324	0.66 309	0.63 325	0.80 449	0.92 446	0.45 278	0.32 244	0.52 261	0.45 448	0.16 316	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 290

CrosDoStereo	0.50 474	0.18 189	0.45 352	0.38 266	0.24 294	0.40 296	1.18 674	0.67 319	0.86 470	0.94 551	1.37 600	0.63 385	0.77 566	0.65 410	0.45 448	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.14 290

DeepStereo_LL	0.50 474	0.18 189	0.45 352	0.38 266	0.24 294	0.40 296	1.18 674	0.67 319	0.86 470	0.94 551	1.37 600	0.63 385	0.77 566	0.65 410	0.45 448	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.14 290

FADNet-RVC-Resample	0.56 522	0.33 538	1.16 624	0.49 543	0.34 544	0.71 508	0.43 497	1.01 504	0.93 519	0.82 471	0.87 423	0.74 457	0.67 515	0.73 473	0.45 448	0.18 405	0.18 520	0.26 560	0.27 594	0.26 544	0.27 558

UCFNet_RVC	0.49 458	0.26 468	0.35 198	0.39 298	0.26 375	0.64 476	0.36 389	1.15 566	0.84 457	0.67 374	0.88 431	0.88 511	0.59 464	0.58 332	0.45 448	0.24 539	0.17 496	0.27 573	0.27 594	0.25 537	0.23 526

test_sample6	0.49 458	0.26 468	0.50 430	0.37 227	0.22 205	0.63 468	0.40 462	1.12 551	0.83 452	0.80 449	1.03 503	0.66 409	0.55 438	0.67 430	0.46 459	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.22 531	0.23 515	0.21 501

test_sample3	0.46 412	0.25 451	0.50 430	0.35 172	0.23 260	0.69 498	0.37 406	1.15 566	0.81 442	0.75 425	0.79 374	0.66 409	0.49 396	0.63 388	0.46 459	0.21 482	0.15 444	0.20 433	0.19 463	0.21 474	0.19 456

DispNO	0.47 427	0.23 387	0.71 545	0.39 298	0.31 506	0.60 445	0.38 428	0.89 450	0.77 413	0.75 425	0.84 402	0.72 440	0.54 432	0.73 473	0.46 459	0.19 439	0.14 412	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.17 401

x	0.39 339	0.24 425	0.41 291	0.34 127	0.23 260	0.52 378	0.32 312	0.86 436	0.52 278	0.57 306	0.70 323	0.59 364	0.50 406	0.49 238	0.46 459	0.17 370	0.15 444	0.17 303	0.15 311	0.17 366	0.16 374

IPLGR_C	0.40 351	0.21 324	0.64 509	0.45 491	0.33 535	0.52 378	0.34 342	0.66 309	0.62 314	0.82 471	0.92 446	0.45 278	0.32 244	0.52 261	0.46 459	0.17 370	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 290

AdaStereo	0.50 474	0.32 530	0.47 382	0.48 528	0.25 327	0.67 493	0.32 312	1.17 579	0.88 483	0.75 425	0.99 483	0.75 459	0.49 396	0.67 430	0.46 459	0.27 569	0.12 299	0.28 581	0.18 432	0.23 515	0.18 421
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
HSM	0.51 482	0.24 425	0.41 291	0.39 298	0.24 294	0.75 524	0.40 462	1.22 598	0.75 395	0.81 462	0.91 442	1.21 600	0.69 525	0.87 544	0.46 459	0.17 370	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.17 366	0.17 401

DCVSM-stereo	0.49 458	0.27 486	0.53 458	0.39 298	0.29 465	0.51 372	0.26 172	0.75 391	0.75 395	1.11 613	0.75 342	1.05 566	0.72 546	0.60 356	0.47 466	0.20 465	0.19 539	0.24 528	0.20 490	0.25 537	0.30 581

RAFT + AFF	0.53 497	0.29 512	0.75 565	0.51 573	0.32 523	0.63 468	0.60 589	1.00 494	0.91 508	0.78 442	0.87 423	0.83 490	0.58 457	0.80 512	0.47 466	0.17 370	0.20 551	0.23 511	0.22 531	0.18 395	0.18 421

PSMNet-RSSM	0.48 440	0.22 365	0.38 244	0.42 425	0.25 327	0.50 367	0.37 406	1.10 539	0.77 413	0.70 394	1.06 520	0.84 493	0.64 498	0.62 375	0.47 466	0.23 526	0.15 444	0.23 511	0.25 572	0.20 450	0.19 456

NOSS_ROB	0.57 530	0.39 579	0.39 266	0.44 466	0.30 484	0.73 517	0.54 568	1.03 512	1.08 589	0.67 374	0.87 423	0.76 466	0.57 447	0.77 498	0.47 466	0.38 637	0.38 656	0.44 643	0.42 653	0.37 613	0.34 608

DStereoRT	0.74 580	0.19 232	0.50 430	0.51 573	0.33 535	1.10 612	0.34 342	0.82 421	0.76 404	0.78 442	1.05 513	0.51 312	0.73 549	0.76 490	0.48 470	0.16 316	0.13 372	3.96 718	1.37 708	0.19 431	0.14 290

pcwnet_v2	0.58 537	0.28 500	0.84 582	0.45 491	0.35 551	0.61 448	0.35 367	1.27 618	1.21 613	0.99 572	1.27 582	0.72 440	0.58 457	0.67 430	0.48 470	0.27 569	0.21 561	0.24 528	0.23 547	0.29 563	0.29 572

HSM-Net_RVC	0.53 497	0.22 365	0.35 198	0.37 227	0.21 173	0.85 563	0.37 406	1.23 603	0.93 519	0.90 531	1.15 554	1.26 605	0.63 487	0.72 466	0.48 470	0.17 370	0.13 372	0.16 256	0.15 311	0.17 366	0.15 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FSD					0.46 622	0.48 360	0.52 559	0.53 215	0.48 260	0.48 269	0.48 221	0.49 300	0.48 392	0.51 254	0.49 473	0.45 651	0.42 665	0.47 648	0.46 655	0.46 639

LL-Strereo	0.57 530	0.27 486	0.68 530	0.48 528	0.34 544	0.39 290	0.48 529	0.94 469	0.97 536	0.83 483	0.78 364	1.10 582	1.18 641	1.33 636	0.49 473	0.17 370	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.16 326	0.17 401

DualNet (step1)	0.57 530	0.36 554	0.72 550	0.38 266	0.30 484	0.71 508	0.43 497	1.06 524	0.88 483	0.92 544	0.86 415	0.85 495	0.69 525	0.68 441	0.50 475	0.41 644	0.20 551	0.40 635	0.41 649	0.36 608	0.33 600

test_sample7	0.52 490	0.29 512	0.50 430	0.36 201	0.27 410	0.62 456	0.41 478	1.06 524	0.88 483	0.92 544	0.86 415	0.85 495	0.69 525	0.68 441	0.50 475	0.26 559	0.20 551	0.27 573	0.26 587	0.27 555	0.24 535

gwcnet-sp	0.48 440	0.23 387	0.70 540	0.40 342	0.26 375	0.81 548	0.41 478	0.89 450	0.84 457	0.91 536	0.76 348	0.66 409	0.61 474	0.66 419	0.50 475	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.18 421

scenet	0.48 440	0.23 387	0.70 540	0.40 342	0.26 375	0.81 548	0.41 478	0.89 450	0.84 457	0.91 536	0.76 348	0.66 409	0.61 474	0.66 419	0.50 475	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.18 421

ssnet	0.48 440	0.23 387	0.70 540	0.40 342	0.26 375	0.81 548	0.41 478	0.89 450	0.84 457	0.91 536	0.76 348	0.66 409	0.61 474	0.66 419	0.50 475	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.18 421

dd	0.43 382	0.38 571	0.55 468	0.44 466	0.25 327	0.47 357	0.38 428	0.70 354	1.05 574	0.59 310	0.65 299	0.42 256	0.39 336	0.66 419	0.50 475	0.24 539	0.15 444	0.21 475	0.15 311	0.22 498	0.18 421

dad	0.58 537	0.50 612	0.64 509	0.43 446	0.30 484	0.59 438	0.36 389	0.78 407	1.25 624	1.01 582	1.17 561	1.15 596	0.53 420	0.68 441	0.50 475	0.35 629	0.23 578	0.37 627	0.21 513	0.29 563	0.20 481

GwcNet-ADL	0.44 390	0.22 365	0.48 403	0.45 491	0.30 484	0.40 296	0.37 406	0.92 462	0.97 536	0.71 401	0.78 364	0.61 376	0.42 352	0.62 375	0.50 475	0.19 439	0.14 412	0.15 217	0.14 278	0.18 395	0.18 421

FADNet	0.61 549	0.51 616	1.10 617	0.45 491	0.44 610	0.65 486	0.41 478	1.19 583	1.05 574	0.70 394	0.84 402	0.98 543	0.66 512	0.82 518	0.50 475	0.29 587	0.30 625	0.27 573	0.30 609	0.46 639	0.35 613

CBMV_ROB	0.59 544	0.37 561	0.38 244	0.39 298	0.28 435	0.74 518	0.28 225	1.00 494	0.98 540	0.94 551	1.25 579	0.81 488	0.78 571	0.87 544	0.50 475	0.36 633	0.37 654	0.43 641	0.40 644	0.33 591	0.30 581

MyStereo8	0.40 351	0.20 280	0.54 463	0.41 379	0.29 465	0.53 386	0.29 234	0.65 298	0.49 264	0.71 401	0.98 478	0.58 349	0.43 358	0.50 246	0.51 485	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.19 431	0.19 456

BUS	0.45 401	0.25 451	0.43 327	0.45 491	0.28 435	0.70 503	0.34 342	0.94 469	0.76 404	0.75 425	0.80 377	0.65 404	0.49 396	0.64 403	0.51 485	0.20 465	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 395	0.18 421

NINENet	0.50 474	0.29 512	0.51 445	0.45 491	0.32 523	0.70 503	0.34 342	1.10 539	0.88 483	0.80 449	0.94 450	0.65 404	0.49 396	0.73 473	0.51 485	0.22 509	0.20 551	0.25 541	0.18 432	0.22 498	0.21 501

SACVNet	0.58 537	0.34 543	0.55 468	0.55 610	0.36 556	0.63 468	0.48 529	1.13 553	0.77 413	1.02 585	1.06 520	1.02 558	0.74 552	0.90 555	0.51 485	0.27 569	0.21 561	0.25 541	0.24 563	0.29 563	0.36 615

DeepPruner_ROB	0.53 497	0.34 543	0.59 483	0.41 379	0.30 484	0.50 367	0.43 497	1.19 583	0.70 361	0.85 494	1.05 513	0.86 500	0.55 438	0.84 531	0.51 485	0.29 587	0.23 578	0.22 490	0.22 531	0.26 544	0.25 542

MLCV	0.47 427	0.24 425	0.61 491	0.37 227	0.17 38	0.61 448	0.33 324	0.80 415	0.87 479	0.94 551	1.13 543	0.72 440	0.43 358	0.89 553	0.51 485	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 202	0.12 193

iResNet	0.49 458	0.29 512	0.79 577	0.42 425	0.21 173	0.61 448	0.40 462	0.82 421	0.99 545	0.87 509	1.12 536	0.69 422	0.53 420	0.78 503	0.51 485	0.15 257	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.17 366	0.15 324

HBP-ISP	0.59 544	0.45 601	0.43 327	0.45 491	0.33 535	0.70 503	0.28 225	1.11 545	1.00 552	0.83 483	1.18 563	0.65 404	0.68 521	0.88 547	0.52 492	0.35 629	0.38 656	0.47 648	0.41 649	0.38 617	0.31 591

CFNet	0.51 482	0.29 512	0.46 369	0.41 379	0.27 410	0.70 503	0.32 312	1.13 553	1.00 552	0.72 412	1.07 523	0.85 495	0.60 468	0.76 490	0.52 492	0.19 439	0.14 412	0.23 511	0.23 547	0.21 474	0.16 374

CVANet_RVC	0.57 530	0.33 538	0.44 339	0.47 520	0.32 523	0.67 493	0.61 594	1.05 520	0.93 519	0.85 494	1.04 509	1.01 553	0.73 549	0.83 526	0.52 492	0.29 587	0.19 539	0.27 573	0.25 572	0.31 578	0.21 501

G2L-ROB	0.47 427	0.19 232	0.42 312	0.35 172	0.22 205	0.57 420	0.42 489	1.14 562	0.71 372	0.84 490	0.75 342	1.09 578	0.53 420	0.74 480	0.53 495	0.17 370	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.17 366	0.19 456

UGAM	0.52 490	0.22 365	0.46 369	0.45 491	0.25 327	0.41 316	0.52 559	0.62 273	1.16 603	0.76 432	1.13 543	1.32 618	0.57 447	1.00 584	0.53 495	0.17 370	0.14 412	0.25 541	0.21 513	0.15 268	0.13 242

CFNet-ft	0.48 440	0.23 387	0.36 213	0.40 342	0.26 375	0.64 476	0.37 406	0.87 443	0.85 465	0.64 347	1.00 486	1.01 553	0.64 498	0.61 365	0.53 495	0.23 526	0.15 444	0.24 528	0.21 513	0.23 515	0.18 421

BEATNet_4x	0.46 412	0.32 530	0.56 474	0.37 227	0.19 98	0.63 468	0.35 367	1.01 504	0.72 374	0.77 438	0.83 396	0.70 427	0.59 464	0.68 441	0.53 495	0.16 316	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.24 528	0.16 374

CFNet_RVC	0.48 440	0.23 387	0.36 213	0.40 342	0.26 375	0.64 476	0.37 406	0.87 443	0.85 465	0.64 347	1.00 486	1.01 553	0.64 498	0.61 365	0.53 495	0.23 526	0.15 444	0.24 528	0.21 513	0.23 515	0.18 421

rvit_105_1	0.54 509	0.40 584	0.76 570	0.58 621	0.37 563	0.59 438	0.68 614	0.70 354	0.94 526	0.82 471	0.69 319	0.73 451	0.58 457	0.78 503	0.54 500	0.32 610	0.29 620	0.31 601	0.34 630	0.23 515	0.20 481

AACVNet	0.50 474	0.23 387	0.49 416	0.46 512	0.29 465	0.52 378	0.38 428	0.90 455	0.55 293	0.81 462	1.03 503	1.00 549	0.70 538	0.83 526	0.54 500	0.21 482	0.18 520	0.24 528	0.18 432	0.23 515	0.20 481

ICVP	0.46 412	0.25 451	0.38 244	0.48 528	0.28 435	0.58 426	0.43 497	1.00 494	0.70 361	0.67 374	0.95 459	0.75 459	0.55 438	0.53 270	0.54 500	0.23 526	0.17 496	0.19 400	0.17 404	0.19 431	0.20 481
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
cf-r	0.47 427	0.23 387	0.41 291	0.39 298	0.23 260	0.59 438	0.37 406	0.88 448	0.85 465	0.72 412	1.05 513	0.94 532	0.62 481	0.56 297	0.54 500	0.21 482	0.14 412	0.17 303	0.19 463	0.15 268	0.15 324

DMCA	0.45 401	0.26 468	0.50 430	0.38 266	0.28 435	0.51 372	0.34 342	0.93 464	0.68 353	0.75 425	0.83 396	0.79 476	0.53 420	0.51 254	0.54 500	0.21 482	0.16 476	0.21 475	0.16 348	0.19 431	0.21 501

SMFormer	0.51 482	0.23 387	0.62 494	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.55 505	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.18 395	0.18 421

tta	0.51 482	0.23 387	0.62 494	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.55 505	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.14 290

fast-iter	0.45 401	0.21 324	0.36 213	0.34 127	0.35 551	0.28 127	0.31 282	0.72 369	0.46 245	0.87 509	1.13 543	1.09 578	0.76 559	0.69 447	0.56 507	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.17 404	0.17 366	0.15 324

CoSv	0.45 401	0.21 324	0.36 213	0.34 127	0.35 551	0.28 127	0.31 282	0.72 369	0.46 245	0.87 509	1.13 543	1.09 578	0.76 559	0.69 447	0.56 507	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.17 404	0.17 366	0.15 324

ToySt	0.49 458	0.27 486	0.75 565	0.40 342	0.27 410	0.64 476	0.49 535	0.84 429	0.77 413	0.60 314	0.83 396	0.88 511	0.66 512	0.70 454	0.56 507	0.16 316	0.17 496	0.21 475	0.20 490	0.21 474	0.19 456

ISRNet	0.56 522	0.24 425	0.66 521	0.56 613	0.36 556	0.44 337	0.25 150	0.82 421	0.84 457	1.07 603	1.25 579	0.91 522	0.60 468	0.66 419	0.58 510	0.35 629	0.26 602	0.36 622	0.33 628	0.30 572	0.42 636

Anonymous_2	0.82 597	0.44 597	0.63 504	0.40 342	0.43 603	0.80 543	0.52 559	0.72 369	0.77 413	0.71 401	0.60 281	0.87 506	0.76 559	0.75 486	0.58 510	0.52 664	0.54 678	0.54 661	4.82 720	0.56 657	0.40 632

DSFCA	0.55 511	0.25 451	0.62 494	0.40 342	0.36 556	0.74 518	0.52 559	1.04 515	0.82 447	1.06 600	0.84 402	0.89 515	0.63 487	0.99 581	0.58 510	0.25 549	0.21 561	0.21 475	0.21 513	0.21 474	0.19 456

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 562	0.81 659	0.73 554	0.53 596	0.37 563	1.40 642	0.53 564	1.04 515	0.79 432	0.88 519	0.94 450	0.95 534	0.53 420	0.93 571	0.58 510	0.39 639	0.30 625	0.57 663	0.31 617	0.53 653	0.30 581

TDLM	0.57 530	0.33 538	0.49 416	0.51 573	0.30 484	0.66 488	0.73 634	1.03 512	1.01 556	0.82 471	1.10 531	0.84 493	0.70 538	0.86 542	0.58 510	0.28 580	0.17 496	0.25 541	0.22 531	0.26 544	0.19 456

DMCA-RVC	0.51 482	0.30 521	0.59 483	0.50 557	0.32 523	0.54 393	0.38 428	0.86 436	0.68 353	0.94 551	0.86 415	0.91 522	0.68 521	0.70 454	0.59 515	0.23 526	0.18 520	0.31 601	0.23 547	0.26 544	0.19 456

PS-NSSS	0.58 537	0.44 597	0.62 494	0.42 425	0.33 535	0.66 488	0.58 583	1.02 508	0.86 470	0.77 438	1.28 584	0.72 440	0.64 498	0.82 518	0.59 515	0.31 598	0.26 602	0.40 635	0.27 594	0.33 591	0.26 548

DFGA-Net	0.45 401	0.29 512	0.80 579	0.42 425	0.32 523	0.53 386	0.35 367	0.78 407	0.89 498	0.66 369	0.75 342	0.48 294	0.39 336	0.74 480	0.60 517	0.15 257	0.13 372	0.19 400	0.18 432	0.20 450	0.17 401

G2L-Stereo_test	0.48 440	0.20 280	0.40 280	0.34 127	0.23 260	0.57 420	0.58 583	1.10 539	0.77 413	0.86 501	0.94 450	0.95 534	0.54 432	0.68 441	0.60 517	0.16 316	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.15 324

DDVS	0.52 490	0.30 521	0.56 474	0.41 379	0.31 506	0.71 508	0.34 342	0.91 460	0.67 347	0.85 494	0.89 435	1.12 586	0.46 381	0.86 542	0.60 517	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.18 432	0.25 537	0.26 548

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 497	0.32 530	0.64 509	0.44 466	0.30 484	0.66 488	0.44 506	1.04 515	0.88 483	0.91 536	0.91 442	0.99 545	0.60 468	0.68 441	0.60 517	0.21 482	0.17 496	0.22 490	0.22 531	0.21 474	0.21 501
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MultiAttention	3.58 699	0.24 425	0.62 494	0.54 603	0.34 544	22.90 721	2.72 713	1.60 667	1.13 598	0.80 449	1.81 644	1.14 595	0.43 358	35.29 733	0.61 521	0.17 370	0.12 299	0.23 511	0.23 547	0.34 597	0.29 572

psm_up	0.55 511	0.26 468	0.47 382	0.49 543	0.32 523	0.65 486	0.56 579	1.04 515	0.82 447	0.82 471	0.88 431	1.01 553	0.94 613	0.74 480	0.61 521	0.21 482	0.25 595	0.26 560	0.23 547	0.21 474	0.20 481

STTStereo	0.55 511	0.37 561	0.76 570	0.44 466	0.31 506	0.60 445	0.44 506	0.96 480	0.86 470	0.99 572	0.90 439	0.96 537	0.58 457	0.71 460	0.61 521	0.25 549	0.23 578	0.26 560	0.32 625	0.24 528	0.23 526

Selective-IGEV-i16pb	1.07 637	0.24 425	9.45 704	0.41 379	0.32 523	1.76 667	0.59 586	1.00 494	1.54 655	0.66 369	1.20 568	0.98 543	0.57 447	0.78 503	0.62 524	0.27 569	0.17 496	0.18 356	0.20 490	0.21 474	0.23 526

CSP-Net	0.56 522	0.27 486	0.49 416	0.41 379	0.28 435	1.22 630	0.50 540	1.23 603	0.72 374	0.95 559	0.95 459	0.89 515	0.62 481	0.83 526	0.62 524	0.26 559	0.17 496	0.17 303	0.17 404	0.18 395	0.17 401

UNet	0.54 509	0.26 468	0.66 521	0.44 466	0.40 584	0.99 590	0.41 478	0.98 487	0.75 395	0.83 483	0.89 435	1.04 562	0.72 546	0.73 473	0.62 524	0.19 439	0.14 412	0.20 433	0.17 404	0.20 450	0.17 401

SGM-Forest	0.62 550	0.32 530	0.39 266	0.43 446	0.30 484	1.02 594	0.55 573	1.09 536	1.05 574	1.06 600	1.18 563	1.10 582	0.67 515	0.88 547	0.62 524	0.31 598	0.33 646	0.33 613	0.30 609	0.30 572	0.28 565
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.76 583	0.75 652	1.08 616	1.01 674	0.90 671	0.69 498	0.50 540	1.11 545	1.03 564	0.78 442	1.11 532	0.80 485	0.72 546	0.88 547	0.63 528	0.53 668	0.27 611	0.76 671	0.46 655	0.66 666	0.47 653

PSMNet-ADL	0.48 440	0.27 486	0.40 280	0.48 528	0.30 484	0.68 496	0.37 406	0.90 455	0.80 434	0.61 322	0.80 377	0.92 527	0.62 481	0.72 466	0.63 528	0.23 526	0.18 520	0.18 356	0.20 490	0.22 498	0.20 481

CBMV	0.64 553	0.35 549	0.41 291	0.42 425	0.25 327	1.01 592	0.77 638	1.13 553	1.09 591	1.17 619	1.22 570	1.04 562	0.75 556	0.88 547	0.63 528	0.28 580	0.30 625	0.34 615	0.30 609	0.26 544	0.26 548
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.62 550	0.34 543	1.00 606	0.43 446	0.31 506	1.20 628	0.40 462	0.75 391	0.83 452	0.64 347	0.77 352	2.10 666	1.03 626	0.81 515	0.64 531	0.21 482	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.21 474	0.21 501

SQANet	0.82 597	0.74 651	0.67 525	1.13 678	0.98 679	1.11 613	0.47 521	1.07 528	0.83 452	0.91 536	1.05 513	1.03 560	0.74 552	1.01 585	0.64 531	0.61 671	0.24 587	1.03 681	0.35 633	1.18 684	0.58 667

ITSA-stereo	0.53 497	0.28 500	0.52 451	0.40 342	0.23 260	0.56 414	0.34 342	1.24 610	1.24 618	0.80 449	0.81 384	0.72 440	0.58 457	0.82 518	0.65 533	0.21 482	0.17 496	0.23 511	0.21 513	0.22 498	0.26 548

GEStereo_RVC	0.55 511	0.29 512	0.63 504	0.49 543	0.31 506	0.70 503	0.54 568	1.22 598	0.92 513	0.82 471	0.85 412	0.85 495	0.63 487	0.90 555	0.65 533	0.24 539	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.21 474	0.22 519

NVstereo2D	0.60 547	0.30 521	0.75 565	0.48 528	0.43 603	0.89 568	0.48 529	1.05 520	1.15 602	0.66 369	0.86 415	0.88 511	0.70 538	0.99 581	0.65 533	0.32 610	0.15 444	0.28 581	0.20 490	0.40 620	0.36 615

iRaft-Stereo_5w	0.45 401	0.21 324	0.48 403	0.42 425	0.28 435	0.31 178	0.54 568	0.63 282	0.62 314	0.62 326	0.89 435	1.01 553	0.69 525	0.75 486	0.66 536	0.13 117	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.15 324

GwcNet-RSSM	0.49 458	0.24 425	0.42 312	0.40 342	0.23 260	0.55 399	0.38 428	0.93 464	0.93 519	0.71 401	1.16 559	0.86 500	0.60 468	0.62 375	0.66 536	0.21 482	0.14 412	0.19 400	0.20 490	0.16 326	0.15 324

GANet	0.70 569	0.37 561	0.55 468	0.51 573	0.34 544	0.94 577	0.96 661	1.08 532	0.94 526	1.04 594	1.98 654	1.13 592	0.88 599	1.12 608	0.66 536	0.25 549	0.26 602	0.27 573	0.22 531	0.31 578	0.22 519

PStereo	0.50 474	0.75 652	0.42 312	0.37 227	0.28 435	0.55 399	0.46 513	0.54 218	0.88 483	0.53 290	0.33 140	0.51 312	0.51 411	0.78 503	0.67 539	0.51 662	0.25 595	0.30 600	0.27 594	0.59 662	0.49 659

LMCR-Stereo	0.53 497	0.30 521	0.53 458	0.58 621	0.30 484	0.83 559	0.36 389	1.19 583	0.76 404	0.88 519	1.04 509	0.56 334	0.62 481	0.82 518	0.67 539	0.19 439	0.15 444	0.19 400	0.14 278	0.23 515	0.17 401

ACVNet	0.46 412	0.23 387	0.36 213	0.39 298	0.28 435	0.58 426	0.40 462	0.87 443	0.80 434	0.64 347	0.96 463	0.79 476	0.60 468	0.63 388	0.67 539	0.17 370	0.15 444	0.16 256	0.15 311	0.18 395	0.15 324

hitnet-ft	0.55 511	0.27 486	0.39 266	0.41 379	0.28 435	0.78 535	0.40 462	0.92 462	0.90 501	0.82 471	1.01 489	1.13 592	0.70 538	0.78 503	0.67 539	0.28 580	0.20 551	0.28 581	0.22 531	0.29 563	0.26 548

NaN_ROB	0.69 567	0.44 597	0.69 536	0.51 573	0.33 535	0.97 585	1.06 668	1.22 598	1.19 609	1.24 633	0.96 463	1.08 575	0.78 571	1.20 618	0.67 539	0.24 539	0.30 625	0.23 511	0.24 563	0.23 515	0.25 542

FADNet-RVC	0.60 547	0.53 627	1.14 623	0.46 512	0.39 579	0.61 448	0.39 450	1.12 551	0.87 479	0.70 394	0.84 402	1.04 562	0.55 438	0.94 578	0.69 544	0.26 559	0.25 595	0.28 581	0.28 601	0.31 578	0.31 591

CC-Net-ROB	0.82 597	0.96 671	0.85 583	0.58 621	0.45 614	1.27 636	0.70 624	1.17 579	1.02 559	0.83 483	1.23 575	0.90 520	0.77 566	1.06 595	0.69 544	0.46 653	0.34 648	1.71 689	0.38 638	0.59 662	0.36 615

DLCB_ROB	0.58 537	0.28 500	0.47 382	0.49 543	0.32 523	0.77 531	0.50 540	0.99 489	0.92 513	1.04 594	1.14 548	1.21 600	0.69 525	0.88 547	0.69 544	0.20 465	0.20 551	0.22 490	0.22 531	0.21 474	0.18 421

G2L-Stereo	0.49 458	0.23 387	0.48 403	0.43 446	0.26 375	0.47 357	0.42 489	0.93 464	0.78 423	0.84 490	0.86 415	0.91 522	0.52 415	0.78 503	0.70 547	0.20 465	0.17 496	0.22 490	0.18 432	0.17 366	0.21 501

SDNR	0.86 605	0.37 561	1.47 659	0.40 342	0.38 573	3.38 698	0.33 324	0.90 455	0.98 540	0.99 572	2.09 659	0.59 364	0.71 542	1.29 631	0.70 547	0.51 662	0.56 680	0.36 622	0.26 587	0.43 631	0.46 648

FINET	0.67 562	0.42 590	1.00 606	0.46 512	0.43 603	0.83 559	0.89 653	1.08 532	1.50 651	0.87 509	1.14 548	0.71 431	0.68 521	0.92 565	0.70 547	0.36 633	0.30 625	0.26 560	0.24 563	0.35 602	0.33 600

ac_64	0.52 490	0.22 365	0.50 430	0.45 491	0.28 435	0.80 543	0.45 509	1.02 508	0.61 310	0.91 536	0.83 396	1.07 573	0.68 521	0.74 480	0.70 547	0.21 482	0.18 520	0.20 433	0.19 463	0.18 395	0.15 324

FADNet_RVC	0.55 511	0.37 561	1.17 628	0.44 466	0.31 506	0.56 414	0.34 342	1.06 524	0.88 483	0.67 374	0.90 439	0.61 376	0.65 504	0.93 571	0.70 547	0.21 482	0.18 520	0.26 560	0.23 547	0.31 578	0.28 565

CRFU-Net	0.57 530	0.27 486	0.57 478	0.46 512	0.30 484	1.20 628	0.52 559	1.10 539	0.56 301	1.00 577	0.98 478	1.06 568	0.79 573	0.81 515	0.71 552	0.21 482	0.19 539	0.18 356	0.16 348	0.18 395	0.19 456

UPFNet	0.53 497	0.24 425	0.51 445	0.45 491	0.38 573	0.84 562	0.49 535	0.99 489	0.75 395	0.87 509	0.88 431	0.86 500	0.64 498	0.80 512	0.71 552	0.20 465	0.20 551	0.20 433	0.20 490	0.19 431	0.15 324

DDUNet	1.06 635	2.56 709	0.68 530	1.21 680	1.26 687	1.03 597	0.69 619	1.11 545	0.94 526	0.96 560	1.22 570	1.27 607	0.82 582	0.93 571	0.72 554	0.84 679	0.38 656	1.99 693	0.60 676	1.10 683	0.85 677

ADLNet2	0.55 511	0.25 451	0.65 515	0.47 520	0.30 484	0.83 559	0.50 540	1.05 520	0.95 532	0.80 449	0.98 478	0.99 545	0.69 525	0.77 498	0.73 555	0.20 465	0.16 476	0.17 303	0.18 432	0.21 474	0.21 501

HGLStereo	0.56 522	0.28 500	0.57 478	0.50 557	0.37 563	0.80 543	0.45 509	1.02 508	0.78 423	0.86 501	1.14 548	0.89 515	0.82 582	0.76 490	0.73 555	0.21 482	0.20 551	0.19 400	0.18 432	0.19 431	0.21 501

MDST_ROB	0.91 614	0.27 486	0.85 583	0.63 639	0.41 591	2.53 681	0.71 630	1.60 667	1.13 598	2.83 693	1.73 639	0.97 539	0.69 525	1.61 654	0.73 555	0.25 549	0.22 568	0.32 608	0.28 601	0.25 537	0.24 535

delet	0.55 511	0.24 425	0.55 468	0.44 466	0.33 535	1.07 604	0.50 540	1.00 494	0.86 470	0.85 494	0.96 463	0.90 520	0.63 487	0.83 526	0.74 558	0.18 405	0.18 520	0.20 433	0.21 513	0.16 326	0.15 324

AANet_RVC	0.57 530	0.32 530	0.54 463	0.45 491	0.27 410	0.57 420	0.48 529	1.00 494	1.28 630	0.86 501	1.33 595	0.87 506	0.58 457	1.07 598	0.75 559	0.18 405	0.12 299	0.15 217	0.13 235	0.18 395	0.18 421

otaku	1.04 630	0.93 668	0.88 590	1.33 684	1.05 684	1.66 661	0.70 624	1.40 645	1.18 607	1.08 607	1.32 594	1.33 621	0.91 602	1.23 625	0.76 560	0.72 675	0.46 675	1.24 684	0.50 669	1.40 685	0.75 671

CBFPSM	0.59 544	0.22 365	1.31 644	0.38 266	0.27 410	1.12 616	0.65 603	0.79 411	0.82 447	0.80 449	0.81 384	1.35 627	0.87 595	0.67 430	0.76 560	0.16 316	0.15 444	0.15 217	0.16 348	0.17 366	0.22 519

MMNet	0.55 511	0.25 451	0.61 491	0.43 446	0.34 544	1.07 604	0.39 450	0.87 443	0.91 508	0.91 536	0.93 449	0.86 500	0.76 559	0.81 515	0.76 560	0.15 257	0.14 412	0.18 356	0.19 463	0.20 450	0.16 374

GANetREF_RVC	0.80 593	0.75 652	0.86 588	0.66 648	0.42 597	1.15 620	0.98 662	1.14 562	1.19 609	1.01 582	1.02 498	1.10 582	0.90 601	1.15 610	0.76 560	0.48 657	0.39 660	0.57 663	0.38 638	0.63 664	0.46 648
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
ACVNet-4b	1.35 660	1.31 685	1.10 617	1.90 695	1.59 690	1.92 670	0.77 638	1.52 662	1.62 664	1.05 596	1.60 632	2.11 667	0.94 613	1.64 658	0.77 564	1.30 694	0.35 650	2.03 697	0.67 680	1.88 698	0.84 676

AASNet	0.53 497	0.25 451	0.52 451	0.49 543	0.32 523	0.74 518	0.40 462	1.50 656	0.86 470	0.86 501	0.92 446	0.64 391	0.59 464	0.59 350	0.79 565	0.23 526	0.19 539	0.20 433	0.16 348	0.21 474	0.19 456

NCCL2	0.72 577	0.41 588	0.65 515	0.64 640	0.44 610	0.98 589	1.20 676	1.11 545	1.00 552	0.98 570	0.96 463	1.49 641	0.87 595	0.90 555	0.79 565	0.31 598	0.26 602	0.39 632	0.39 642	0.32 584	0.32 595

GASNet	0.67 562	0.72 649	0.96 601	0.70 657	0.48 627	0.62 456	0.47 521	1.08 532	1.03 564	0.94 551	0.82 390	0.93 530	0.83 587	1.33 636	0.80 567	0.31 598	0.22 568	0.29 591	0.28 601	0.44 632	0.24 535

Syn2CoEx	0.71 573	0.51 616	0.95 599	0.64 640	0.45 614	0.91 571	0.53 564	1.48 653	1.13 598	0.93 548	1.35 596	1.02 558	0.99 621	0.92 565	0.80 567	0.30 594	0.27 611	0.28 581	0.24 563	0.23 515	0.24 535

ETE_ROB	0.70 569	0.49 608	0.73 554	0.56 613	0.36 556	0.79 538	0.87 652	1.14 562	0.93 519	1.19 623	1.18 563	1.39 630	0.82 582	0.99 581	0.80 567	0.26 559	0.21 561	0.31 601	0.26 587	0.33 591	0.34 608

coex_refinement	0.53 497	0.21 324	0.39 266	0.44 466	0.30 484	0.76 530	0.39 450	1.09 536	0.90 501	0.85 494	1.12 536	1.00 549	0.56 445	0.63 388	0.81 570	0.21 482	0.13 372	0.16 256	0.16 348	0.20 450	0.21 501

fast-acv-ft	0.64 553	0.30 521	0.73 554	0.45 491	0.34 544	1.17 624	0.49 535	0.86 436	0.98 540	1.02 585	1.36 597	1.29 610	0.85 590	0.76 490	0.81 570	0.21 482	0.23 578	0.23 511	0.23 547	0.21 474	0.20 481

ADLNet	0.55 511	0.27 486	0.51 445	0.44 466	0.35 551	0.78 535	0.46 513	1.08 532	0.86 470	0.99 572	0.98 478	0.92 527	0.63 487	0.69 447	0.81 570	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.22 531	0.21 474	0.21 501

DGSMNet	0.76 583	0.55 629	1.29 642	0.58 621	0.62 656	0.94 577	0.70 624	1.26 616	1.11 593	0.83 483	1.24 577	1.00 549	0.71 542	1.03 592	0.81 570	0.34 625	0.29 620	0.41 639	0.40 644	0.57 659	0.55 666

MSMD_ROB	1.21 652	0.49 608	0.62 494	0.59 625	0.50 631	1.62 660	0.67 609	1.23 603	1.24 618	2.45 687	3.77 692	3.09 685	2.98 699	1.32 635	0.81 570	0.45 651	0.41 663	0.49 656	0.51 671	0.47 642	0.44 643

Ntro	1.09 641	0.97 674	0.91 597	1.44 685	1.19 686	1.69 664	0.80 643	1.35 635	1.25 624	1.00 577	1.29 588	1.31 613	0.97 619	1.26 628	0.84 575	0.84 679	0.43 670	1.36 685	0.50 669	1.56 687	0.78 673

UDG	0.88 608	0.82 662	0.67 525	1.00 673	0.96 676	1.02 594	0.57 582	1.13 553	0.99 545	0.90 531	0.97 476	1.31 613	0.99 621	0.85 537	0.84 575	0.54 669	0.32 640	1.77 690	0.40 644	0.94 675	0.66 669

RP	0.76 583	0.36 554	0.63 504	0.66 648	0.58 652	0.80 543	0.55 573	1.14 562	1.22 615	0.97 565	1.65 633	1.43 635	1.32 651	1.01 585	0.84 575	0.33 619	0.30 625	0.36 622	0.30 609	0.34 597	0.34 608

stereogan	0.80 593	0.31 526	0.71 545	0.59 625	0.50 631	1.72 665	0.48 529	1.35 635	1.37 638	1.00 577	1.46 621	1.56 648	0.95 616	1.29 631	0.84 575	0.28 580	0.29 620	0.29 591	0.25 572	0.38 617	0.38 626

edge stereo	0.76 583	0.38 571	0.74 559	0.52 586	0.43 603	0.80 543	0.53 564	1.28 621	1.06 580	1.28 636	1.38 605	1.81 656	1.11 634	1.08 601	0.85 579	0.33 619	0.32 640	0.41 639	0.28 601	0.32 584	0.36 615

YMNet	0.66 557	0.38 571	0.90 595	0.52 586	0.46 622	1.08 608	0.49 535	1.00 494	0.77 413	1.18 621	1.29 588	1.12 586	0.74 552	0.85 537	0.86 580	0.27 569	0.31 634	0.25 541	0.25 572	0.24 528	0.23 526

YMNet_1	0.66 557	0.38 571	0.90 595	0.52 586	0.46 622	1.08 608	0.49 535	1.00 494	0.77 413	1.18 621	1.29 588	1.12 586	0.74 552	0.85 537	0.86 580	0.27 569	0.31 634	0.25 541	0.25 572	0.24 528	0.23 526

FAT-Stereo	0.73 579	0.33 538	0.75 565	0.49 543	0.37 563	0.71 508	0.59 586	1.36 638	1.30 633	1.03 593	1.40 606	1.59 651	1.15 637	0.87 544	0.86 580	0.28 580	0.28 615	0.28 581	0.23 547	0.28 559	0.38 626

RASNet	0.53 497	0.22 365	0.52 451	0.38 266	0.22 205	0.68 496	0.38 428	0.97 484	0.88 483	0.73 418	1.04 509	1.03 560	0.92 607	0.90 555	0.86 580	0.16 316	0.14 412	0.14 165	0.17 404	0.15 268	0.13 242

CSAN	0.83 602	0.49 608	0.77 575	0.60 631	0.41 591	1.14 618	1.06 668	1.19 583	1.46 649	1.32 638	1.43 613	1.37 628	1.19 643	1.27 630	0.86 580	0.39 639	0.31 634	0.36 622	0.37 635	0.35 602	0.34 608

LALA_ROB	0.74 580	0.43 592	0.69 536	0.54 603	0.40 584	1.01 592	0.95 660	1.21 590	1.07 586	1.22 630	1.12 536	1.56 648	0.79 573	1.04 594	0.86 580	0.33 619	0.22 568	0.35 617	0.30 609	0.35 602	0.31 591

w-ln-seven-2	0.76 583	0.43 592	2.32 677	0.52 586	0.38 573	0.90 570	0.65 603	1.11 545	1.12 597	1.19 623	1.28 584	1.09 578	0.99 621	1.07 598	0.87 586	0.20 465	0.19 539	0.23 511	0.22 531	0.26 544	0.22 519

acv_ft	0.51 482	0.23 387	0.56 474	0.44 466	0.28 435	0.86 566	0.39 450	0.91 460	0.80 434	0.97 565	0.96 463	0.79 476	0.59 464	0.63 388	0.87 586	0.17 370	0.15 444	0.16 256	0.15 311	0.17 366	0.15 324

Nwc_Net	0.78 589	0.38 571	0.73 554	0.60 631	0.55 644	1.05 602	0.55 573	1.67 673	1.05 574	0.88 519	1.86 648	1.40 632	1.09 632	1.10 605	0.87 586	0.30 594	0.25 595	0.36 622	0.38 638	0.29 563	0.29 572

ff1	0.49 458	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	0.68 329	1.04 570	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	1.01 585	0.88 589	0.16 316	0.10 95	0.25 541	0.21 513	0.16 326	0.16 374

mmx	0.53 497	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	1.16 574	1.03 564	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	1.01 585	0.88 589	0.20 465	0.15 444	0.25 541	0.21 513	0.22 498	0.20 481

xxx	0.53 497	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	1.16 574	1.03 564	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	1.01 585	0.88 589	0.20 465	0.15 444	0.25 541	0.21 513	0.22 498	0.20 481

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 628	0.57 632	1.51 661	0.67 651	0.50 631	2.57 682	1.66 698	1.20 588	1.43 644	1.38 642	1.57 630	1.33 621	0.92 607	1.64 658	0.88 589	0.37 636	0.39 660	0.46 647	0.60 676	0.41 626	0.40 632

RGC	0.79 592	0.59 634	0.71 545	0.65 645	0.65 659	0.92 576	0.58 583	1.29 622	1.05 574	1.07 603	1.45 619	1.47 639	1.03 626	1.21 622	0.88 589	0.32 610	0.30 625	0.48 653	0.40 644	0.37 613	0.37 620

NCC-stereo	0.78 589	0.40 584	0.76 570	0.61 633	0.67 661	0.81 548	0.69 619	1.54 664	1.11 593	0.90 531	1.36 597	1.33 621	1.16 638	1.19 616	0.88 589	0.31 598	0.30 625	0.37 627	0.48 664	0.33 591	0.33 600

Abc-Net	0.78 589	0.40 584	0.76 570	0.61 633	0.67 661	0.81 548	0.69 619	1.54 664	1.11 593	0.90 531	1.36 597	1.33 621	1.16 638	1.19 616	0.88 589	0.31 598	0.30 625	0.37 627	0.48 664	0.33 591	0.33 600
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.67 562	0.43 592	0.83 581	0.50 557	0.53 640	0.94 577	0.68 614	1.10 539	1.14 601	0.80 449	0.88 431	0.87 506	0.77 566	1.02 590	0.88 589	0.24 539	0.41 663	0.29 591	0.44 654	0.26 544	0.34 608
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	0.64 553	0.33 538	0.68 530	0.51 573	0.43 603	1.03 597	0.53 564	1.47 652	0.99 545	1.10 611	0.87 423	1.07 573	0.71 542	0.82 518	0.88 589	0.23 526	0.19 539	0.25 541	0.23 547	0.27 555	0.19 456

pmcnn	1.23 653	0.29 512	0.96 601	0.40 342	0.23 260	0.95 580	0.69 619	1.16 574	1.28 630	1.67 662	2.33 662	11.15 716	0.86 592	0.93 571	0.88 589	0.15 257	0.12 299	0.12 50	0.10 83	0.15 268	0.15 324

Wz-Net-LNSev	0.71 573	0.51 616	1.36 653	0.50 557	0.41 591	1.15 620	0.69 619	1.21 590	1.07 586	1.02 585	1.12 536	1.08 575	0.87 595	0.89 553	0.89 599	0.24 539	0.22 568	0.21 475	0.19 463	0.26 544	0.26 548

StereoDRNet-Refined	0.58 537	0.32 530	0.54 463	0.46 512	0.30 484	0.96 583	0.40 462	1.00 494	0.94 526	1.12 614	1.08 526	0.96 537	0.67 515	0.90 555	0.89 599	0.17 370	0.13 372	0.22 490	0.21 513	0.20 450	0.19 456
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.70 569	0.35 549	0.68 530	0.52 586	0.40 584	0.79 538	0.85 651	1.16 574	0.94 526	1.33 640	1.15 554	1.38 629	0.83 587	1.03 592	0.90 601	0.32 610	0.25 595	0.26 560	0.24 563	0.31 578	0.28 565

PWCDC_ROB	0.89 610	0.49 608	0.80 579	0.74 661	0.40 584	1.03 597	0.39 450	1.33 629	2.35 686	1.02 585	3.77 692	0.81 488	0.92 607	1.20 618	0.90 601	0.34 625	0.22 568	0.24 528	0.20 490	0.34 597	0.29 572

PSMNet_ROB	0.64 553	0.37 561	0.65 515	0.56 613	0.42 597	0.97 585	0.83 645	1.21 590	0.92 513	0.79 447	1.02 498	1.08 575	0.63 487	0.82 518	0.91 603	0.29 587	0.20 551	0.31 601	0.31 617	0.26 544	0.23 526

anonymity	0.97 621	0.89 666	1.05 611	0.92 669	1.03 682	0.97 585	0.81 644	1.29 622	0.91 508	1.07 603	0.98 478	1.00 549	0.95 616	1.02 590	0.92 604	0.96 682	0.95 704	0.90 678	0.91 694	0.92 674	0.94 681

ssnet_v2	0.58 537	0.28 500	0.56 474	0.43 446	0.29 465	0.95 580	0.59 586	1.13 553	0.99 545	0.93 548	0.80 377	0.99 545	0.64 498	0.82 518	0.94 605	0.25 549	0.22 568	0.23 511	0.24 563	0.20 450	0.19 456

GwcNet	0.69 567	0.36 554	1.10 617	0.51 573	0.42 597	1.08 608	0.50 540	1.21 590	1.16 603	1.00 577	1.37 600	1.06 568	0.79 573	0.92 565	0.94 605	0.25 549	0.24 587	0.24 528	0.22 531	0.23 515	0.26 548

DRN-Test	0.66 557	0.32 530	0.66 521	0.50 557	0.39 579	1.15 620	0.61 594	1.49 655	1.01 556	1.12 614	1.08 526	1.06 568	0.69 525	0.77 498	0.94 605	0.23 526	0.17 496	0.26 560	0.25 572	0.25 537	0.21 501

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 552	0.28 500	0.99 605	0.40 342	0.30 484	1.03 597	0.56 579	1.10 539	0.99 545	0.97 565	1.22 570	1.06 568	0.69 525	1.07 598	0.95 608	0.19 439	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.22 498	0.21 501

DeepPrunerF	0.89 610	0.52 624	3.43 689	0.68 654	0.81 668	0.72 516	0.72 632	1.22 598	1.99 675	0.93 548	1.01 489	0.87 506	0.86 592	1.08 601	0.95 608	0.34 625	0.28 615	0.43 641	0.39 642	0.30 572	0.32 595

G-Net	0.95 618	0.46 603	1.04 610	0.64 640	0.48 627	2.12 677	0.64 601	1.01 504	0.87 479	1.75 665	2.82 681	1.30 612	1.64 672	1.06 595	0.96 610	0.36 633	0.29 620	0.35 617	0.25 572	0.45 636	0.42 636

RainbowNet	1.35 660	1.49 690	1.19 630	1.88 694	1.45 688	1.48 650	1.07 670	1.61 669	1.55 656	1.20 628	1.59 631	1.54 646	1.13 635	1.34 638	0.97 611	1.36 697	0.70 685	1.82 691	0.79 686	1.71 690	1.07 690

psmorigin	0.82 597	0.51 616	2.09 673	0.49 543	0.41 591	0.85 563	0.50 540	1.04 515	0.88 483	1.45 645	1.43 613	1.50 642	1.06 629	1.22 624	0.97 611	0.31 598	0.32 640	0.27 573	0.27 594	0.33 591	0.42 636

PDISCO_ROB	0.91 614	0.48 604	1.06 612	0.99 671	0.97 677	1.67 663	0.63 598	1.64 671	1.59 660	1.06 600	1.18 563	1.31 613	0.79 573	1.55 649	0.97 611	0.49 659	0.22 568	0.45 644	0.40 644	0.45 636	0.37 620

FBW_ROB	0.88 608	0.50 612	0.85 583	0.55 610	0.40 584	1.17 624	0.78 640	1.50 656	1.37 638	1.33 640	1.27 582	1.48 640	1.00 624	2.57 691	0.98 614	0.25 549	0.32 640	0.45 644	0.30 609	0.34 597	0.28 565

DStereoO	0.96 619	0.70 648	0.72 550	0.62 637	0.45 614	0.74 518	0.92 658	1.09 536	1.29 632	1.19 623	1.23 575	0.99 545	1.71 674	1.29 631	0.99 615	2.01 705	0.35 650	0.77 672	0.30 609	1.42 686	0.38 626

AF-Net	0.81 596	0.39 579	0.68 530	0.64 640	0.54 642	0.91 571	0.51 556	1.61 669	1.31 634	0.96 560	2.02 656	1.46 636	1.26 649	1.11 607	0.99 615	0.32 610	0.24 587	0.39 632	0.27 594	0.30 572	0.25 542

MFMNet_re	1.14 645	0.97 674	1.19 630	0.99 671	0.95 675	1.25 634	1.22 679	1.39 642	1.55 656	1.69 663	1.67 637	1.21 600	1.53 662	1.12 608	0.99 615	0.87 681	0.75 692	0.79 674	0.75 683	0.90 672	0.94 681

WCMA_ROB	1.14 645	0.36 554	0.76 570	0.49 543	0.44 610	1.23 632	0.67 609	1.11 545	1.23 616	2.84 694	3.95 698	3.28 688	1.83 679	1.25 627	0.99 615	0.44 649	0.34 648	0.34 615	0.37 635	0.41 626	0.40 632

Wz-Net-MNSev	0.76 583	0.40 584	1.34 648	0.50 557	0.40 584	1.44 648	0.83 645	1.15 566	1.16 603	1.25 635	1.20 568	1.13 592	0.81 578	1.16 612	1.00 619	0.22 509	0.19 539	0.24 528	0.23 547	0.28 559	0.26 548

TCMNet	0.66 557	0.39 579	0.98 604	0.59 625	0.61 655	0.96 583	0.55 573	1.05 520	0.90 501	0.84 490	1.14 548	0.89 515	0.65 504	0.85 537	1.01 620	0.26 559	0.26 602	0.31 601	0.28 601	0.32 584	0.29 572

FCDSN-DC	1.39 663	0.56 630	0.65 515	0.74 661	0.59 653	1.38 641	0.63 598	1.35 635	1.39 641	3.26 701	4.50 704	4.61 696	2.63 694	1.58 653	1.03 621	0.46 653	0.42 665	0.48 653	0.47 662	0.50 647	0.50 661
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.90 613	0.64 642	1.69 664	0.69 656	0.69 664	0.78 535	0.84 648	1.03 512	1.26 627	1.19 623	1.15 554	1.31 613	0.98 620	1.24 626	1.03 621	0.52 664	0.56 680	0.59 666	0.66 679	0.56 657	0.54 665

DISCO	0.70 569	0.26 468	0.68 530	0.44 466	0.31 506	1.14 618	0.51 556	1.23 603	1.23 616	0.81 462	1.05 513	1.50 642	0.85 590	1.82 667	1.03 621	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.24 528	0.23 526

S-Stereo	0.74 580	0.35 549	0.96 601	0.56 613	0.45 614	0.82 556	0.60 589	1.24 610	1.60 663	0.96 560	1.41 608	1.12 586	0.94 613	0.80 512	1.04 624	0.26 559	0.31 634	0.28 581	0.25 572	0.32 584	0.47 653

DispFullNet	1.60 670	2.63 710	2.75 683	2.56 705	1.79 698	1.24 633	0.47 521	1.37 640	1.45 648	1.87 668	1.50 623	1.55 647	2.46 689	2.04 677	1.04 624	0.59 670	0.18 520	2.32 702	0.68 681	2.29 704	1.14 692

SANet	1.07 637	0.41 588	1.06 612	0.48 528	0.30 484	1.41 644	0.94 659	1.42 647	3.36 698	1.58 653	2.43 667	2.33 673	1.70 673	1.34 638	1.07 626	0.28 580	0.24 587	0.26 560	0.23 547	0.34 597	0.30 581

1111x	0.55 511	0.22 365	0.46 369	0.38 266	0.20 142	0.66 488	0.43 497	1.23 603	0.99 545	0.71 401	0.99 483	0.95 534	0.69 525	0.90 555	1.08 627	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.19 463	0.20 450	0.18 421

LSM	4.74 707	0.77 656	10.16 705	0.70 657	56.56 737	1.02 594	1.00 666	1.24 610	1.62 664	2.04 674	2.34 663	1.33 621	1.17 640	1.38 645	1.09 628	0.33 619	0.49 676	0.39 632	0.46 655	0.51 648	10.09 719

FC-DCNN v2	1.65 673	0.51 616	0.65 515	0.61 633	0.49 629	1.61 658	0.70 624	1.75 678	1.56 659	4.74 711	4.91 707	6.46 709	3.31 701	1.91 670	1.11 629	0.46 653	0.42 665	0.47 648	0.46 655	0.48 643	0.46 648

ACVNet_1	1.46 665	1.33 686	1.12 620	1.91 696	1.62 691	1.83 669	0.98 662	2.00 683	1.85 672	1.39 643	1.53 627	2.32 672	1.53 662	1.34 638	1.11 629	1.30 694	0.50 677	2.06 699	0.58 675	1.93 700	0.95 683

Consistency-Raft	1.01 625	0.81 659	1.24 636	0.84 666	0.97 677	0.81 548	0.84 648	1.30 625	1.59 660	1.05 596	1.68 638	1.12 586	0.91 602	0.92 565	1.11 629	0.65 672	0.74 688	0.79 674	0.90 691	1.06 682	0.79 675

FC-DCNN	1.59 669	0.51 616	0.66 521	0.61 633	0.49 629	1.56 655	0.70 624	1.66 672	1.53 653	4.64 708	4.62 705	5.85 705	3.34 703	1.84 668	1.11 629	0.46 653	0.42 665	0.47 648	0.46 655	0.48 643	0.46 648

ACVNet_2	1.65 673	1.27 684	1.41 656	1.75 690	1.62 691	2.22 678	1.20 676	2.30 687	2.62 688	1.78 666	2.56 671	3.03 682	1.61 669	1.54 648	1.12 633	1.06 687	0.58 682	1.82 691	0.70 682	1.82 694	0.96 684

aanetorigin	0.83 602	0.56 630	1.87 670	0.49 543	0.38 573	0.56 414	0.66 606	0.70 354	1.00 552	2.42 686	2.02 656	1.31 613	1.18 641	0.93 571	1.13 634	0.20 465	0.18 520	0.20 433	0.19 463	0.27 555	0.30 581

APVNet	0.71 573	0.37 561	0.89 594	0.56 613	0.45 614	1.18 626	0.68 614	1.41 646	0.85 465	0.81 462	1.15 554	1.04 562	0.81 578	1.10 605	1.17 635	0.26 559	0.28 615	0.32 608	0.31 617	0.29 563	0.30 581

MeshStereo	1.34 658	0.43 592	0.54 463	0.44 466	0.34 544	1.66 661	0.60 589	1.94 680	1.37 638	4.47 707	3.25 683	4.71 698	1.94 682	1.92 671	1.17 635	0.35 629	0.35 650	0.37 627	0.31 617	0.32 584	0.32 595
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
SGM_RVC	0.97 621	0.28 500	0.41 291	0.39 298	0.22 205	1.55 654	0.73 634	1.51 659	1.25 624	2.25 682	1.92 650	2.58 678	1.56 666	2.02 676	1.19 637	0.27 569	0.27 611	0.27 573	0.25 572	0.25 537	0.25 542
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.67 562	0.26 468	2.15 675	0.39 298	0.31 506	1.19 627	0.56 579	0.84 429	0.84 457	0.80 449	1.17 561	1.05 566	0.84 589	0.71 460	1.21 638	0.20 465	0.18 520	0.17 303	0.15 311	0.20 450	0.20 481

ccnet	0.82 597	0.57 632	0.75 565	0.54 603	0.59 653	1.09 611	0.66 606	1.38 641	0.94 526	1.12 614	1.44 616	1.29 610	0.92 607	0.95 580	1.24 639	0.49 659	0.42 665	0.50 658	0.47 662	0.51 648	0.46 648

DANet	0.71 573	0.45 601	0.91 597	0.59 625	0.40 584	0.81 548	0.40 462	0.97 484	0.84 457	1.20 628	1.22 570	1.33 621	0.88 599	1.16 612	1.24 639	0.27 569	0.23 578	0.31 601	0.25 572	0.35 602	0.32 595
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.99 623	0.42 590	1.88 671	0.53 596	0.41 591	1.59 657	1.26 682	2.21 686	1.43 644	1.10 611	1.11 532	1.46 636	1.95 683	1.34 638	1.26 641	0.34 625	0.25 595	0.25 541	0.21 513	0.46 639	0.37 620

SGM+DAISY	1.35 660	0.94 670	1.25 637	0.96 670	1.00 680	1.52 653	1.02 667	1.34 631	1.21 613	2.64 689	2.65 676	2.44 675	1.56 666	1.64 658	1.26 641	0.97 684	0.95 704	0.90 678	0.90 691	0.94 675	0.96 684

RYNet	0.72 577	0.35 549	0.64 509	0.53 596	0.67 661	1.31 638	0.67 609	1.20 588	1.18 607	1.05 596	0.87 423	1.27 607	0.93 612	0.93 571	1.27 643	0.22 509	0.16 476	0.26 560	0.23 547	0.40 620	0.39 629

NVStereoNet_ROB	1.24 654	0.90 667	1.13 621	0.86 667	0.88 670	1.11 613	0.99 664	1.42 647	1.53 653	1.59 655	2.48 668	2.24 670	1.53 662	1.96 674	1.30 644	0.76 677	0.70 685	0.78 673	1.00 697	0.71 669	0.88 679
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SAMSARA	1.07 637	0.65 643	1.19 630	1.06 677	0.90 671	1.76 667	1.76 702	1.46 651	1.44 647	1.51 649	1.16 559	2.00 665	1.14 636	1.48 647	1.31 645	0.39 639	0.44 672	0.35 617	0.38 638	0.49 645	0.49 659

light-stereo	3.53 697	1.05 677	10.69 706	9.45 718	6.82 715	2.10 676	0.64 601	3.71 704	2.70 691	4.77 712	4.98 708	6.83 710	1.32 651	6.71 710	1.35 646	1.20 690	1.29 710	0.66 668	0.77 685	1.79 693	1.85 706

test_sample9	1.05 634	0.36 554	0.72 550	0.38 266	0.30 484	0.71 508	0.43 497	1.06 524	0.88 483	0.92 544	0.86 415	0.85 495	0.69 525	1.20 618	1.36 647	0.41 644	8.41 720	0.40 635	0.41 649	0.36 608	0.33 600

test_sample8	1.25 655	0.36 554	0.72 550	0.38 266	0.30 484	0.71 508	0.43 497	1.13 553	0.75 395	1.50 648	0.95 459	3.29 689	1.59 668	1.20 618	1.36 647	0.41 644	8.41 720	0.40 635	0.41 649	0.36 608	0.33 600

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 658	0.87 665	1.76 668	0.86 667	0.56 647	4.29 703	1.79 703	1.50 656	1.98 674	1.61 656	1.85 647	1.84 658	1.41 656	1.89 669	1.36 647	0.48 657	0.40 662	0.56 662	0.57 674	0.69 667	0.48 656

SPS-STEREO	1.25 655	0.93 668	1.06 612	1.04 675	1.03 682	1.41 644	0.91 657	1.51 659	1.19 609	2.09 676	1.83 645	1.94 663	1.39 655	1.62 655	1.39 650	0.97 684	0.94 703	0.90 678	0.89 690	0.96 677	0.96 684
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWC_ROB	0.87 606	0.52 624	1.28 639	0.50 557	0.32 523	0.91 571	0.37 406	1.36 638	1.46 649	1.61 656	2.59 674	1.16 597	1.01 625	1.34 638	1.40 651	0.25 549	0.18 520	0.28 581	0.20 490	0.29 563	0.28 565

AANet	1.13 644	1.01 676	2.99 685	0.44 466	0.37 563	0.91 571	0.54 568	1.27 618	2.31 684	2.35 684	2.37 666	2.22 668	1.53 662	1.18 615	1.43 652	0.32 610	0.23 578	0.28 581	0.25 572	0.35 602	0.33 600

Wz-Net-SNSev	0.91 614	0.73 650	2.13 674	0.56 613	0.45 614	0.95 580	1.13 673	1.34 631	1.24 618	1.02 585	1.30 591	1.46 636	0.86 592	1.81 666	1.50 653	0.25 549	0.23 578	0.25 541	0.26 587	0.32 584	0.29 572

z-mn7	1.00 624	0.50 612	1.70 666	0.53 596	0.36 556	1.75 666	0.71 630	1.22 598	2.28 681	0.96 560	2.54 670	1.42 633	0.95 616	2.19 683	1.54 654	0.22 509	0.19 539	0.21 475	0.20 490	0.27 555	0.25 542

MonStereo1	1.98 681	1.48 689	1.43 658	1.81 693	1.69 696	2.88 692	0.78 640	2.47 689	3.47 699	2.20 680	4.36 703	3.39 691	2.50 691	2.18 682	1.58 655	1.19 689	0.54 678	1.65 688	0.87 689	1.78 692	1.29 701

SHD	0.93 617	0.50 612	1.18 629	0.59 625	0.46 622	0.97 585	0.48 529	1.70 675	2.15 677	1.58 653	1.37 600	1.42 633	1.19 643	1.31 634	1.60 656	0.31 598	0.26 602	0.32 608	0.33 628	0.40 620	0.42 636

Dean	1.98 681	1.36 687	1.36 653	2.12 698	1.81 699	2.74 684	1.36 689	3.37 701	3.80 703	2.08 675	3.32 687	3.21 687	1.82 677	1.71 663	1.67 657	1.27 691	0.77 694	1.99 693	0.90 691	1.86 695	1.03 689

Wz-Net-TNSev	1.14 645	1.06 679	4.32 696	0.49 543	0.42 597	1.51 652	1.11 672	1.48 653	1.40 643	1.22 630	1.26 581	1.58 650	1.43 658	1.76 664	1.70 658	0.32 610	0.31 634	0.26 560	0.30 609	0.41 626	0.41 635

MFN_U_SF_RVC	1.09 641	0.59 634	1.97 672	0.67 651	0.44 610	1.93 671	0.60 589	1.85 679	1.36 636	1.61 656	1.54 628	1.95 664	1.37 654	1.64 658	1.73 659	0.40 643	0.37 654	0.45 644	0.48 664	0.44 632	0.44 643

DStereoFS	1.87 678	0.85 664	1.03 609	0.75 664	0.62 656	2.04 675	0.65 603	1.74 677	1.55 656	1.52 651	1.90 649	2.36 674	12.92 716	3.85 702	1.74 660	0.44 649	0.31 634	0.82 676	0.46 655	0.84 671	1.10 691

LVE	2.12 687	1.44 688	1.36 653	1.99 697	1.78 697	2.75 685	1.79 703	2.82 691	3.95 704	1.90 671	4.33 702	3.52 693	1.81 676	2.24 684	1.74 660	1.74 702	0.87 697	2.06 699	1.13 703	1.91 699	1.35 702

SuperB	1.04 630	0.37 561	4.81 697	0.43 446	0.31 506	0.99 590	0.46 513	1.02 508	2.09 676	1.09 609	1.09 529	0.75 459	0.81 578	1.06 595	1.76 662	0.19 439	0.15 444	0.17 303	0.15 311	2.82 711	0.26 548

zh-mn7	1.08 640	0.65 643	4.00 693	0.52 586	0.38 573	1.16 623	0.62 596	1.15 566	1.77 668	1.74 664	2.31 660	1.17 598	0.91 602	2.10 678	1.77 663	0.24 539	0.21 561	0.22 490	0.22 531	0.25 537	0.28 565

XQC	0.89 610	0.65 643	1.31 644	0.67 651	0.52 639	1.22 630	0.68 614	1.26 616	1.52 652	1.14 617	1.11 532	1.28 609	1.04 628	1.40 646	1.77 663	0.38 637	0.24 587	0.37 627	0.31 617	0.53 653	0.47 653

IMH-64-1	1.86 676	1.62 695	1.16 624	2.20 699	1.89 700	2.33 679	1.30 683	2.89 692	2.29 682	1.66 660	2.80 679	2.49 676	1.61 669	2.10 678	1.78 665	1.60 698	0.74 688	2.43 703	1.02 698	2.12 701	1.17 695

IMH-64	1.86 676	1.62 695	1.16 624	2.20 699	1.89 700	2.33 679	1.30 683	2.89 692	2.29 682	1.66 660	2.80 679	2.49 676	1.61 669	2.10 678	1.78 665	1.60 698	0.74 688	2.43 703	1.02 698	2.12 701	1.17 695

w-ln-seven	0.96 619	0.48 604	2.41 680	0.54 603	0.50 631	1.41 644	0.70 624	1.67 673	1.81 670	1.49 646	1.50 623	1.26 605	0.87 595	1.15 610	1.80 667	0.23 526	0.21 561	0.25 541	0.25 572	0.31 578	0.26 548

IMH	2.04 685	1.62 695	1.20 633	2.20 699	1.89 700	2.91 695	1.30 683	3.11 695	3.03 694	1.81 667	3.35 689	3.03 682	1.90 680	2.48 688	1.80 667	1.66 701	0.77 694	2.45 705	1.04 701	2.15 703	1.19 699

z-ln-s-r	0.66 557	0.36 554	1.30 643	0.39 298	0.26 375	0.57 420	0.63 598	0.80 415	1.03 564	0.80 449	1.43 613	0.91 522	0.76 559	1.08 601	1.87 669	0.16 316	0.12 299	0.17 303	0.14 278	0.20 450	0.16 374

KSHMR	2.57 689	1.93 701	1.69 664	2.63 707	2.42 707	2.86 691	2.07 706	3.27 699	6.50 708	2.49 688	3.36 690	3.41 692	1.92 681	2.49 689	1.94 670	2.13 708	1.40 711	2.79 713	1.50 711	2.73 709	1.77 705

PVD	1.28 657	0.67 646	1.28 639	0.74 661	0.62 656	1.50 651	0.84 648	1.99 682	2.96 693	2.18 679	2.36 665	1.85 660	1.95 683	1.92 671	1.94 670	0.39 639	0.36 653	0.49 656	0.37 635	0.51 648	0.64 668

WZ-Net	1.19 651	0.59 634	4.07 694	0.62 637	0.51 635	1.34 639	1.31 687	1.32 627	1.74 667	1.53 652	1.65 633	1.74 655	1.28 650	2.25 685	2.01 672	0.27 569	0.21 561	0.23 511	0.25 572	0.40 620	0.39 629

PWCK	1.92 680	1.66 698	3.12 686	1.65 687	0.91 673	2.84 689	2.26 709	2.10 684	2.41 687	2.36 685	2.31 660	2.22 668	1.82 677	3.43 696	2.03 673	1.61 700	0.71 687	1.51 686	0.82 688	1.69 689	0.91 680

ELAS_RVC	1.60 670	0.61 637	1.01 608	0.70 657	0.56 647	2.00 673	1.89 705	1.96 681	2.65 689	3.33 702	3.26 684	3.03 682	3.41 704	2.49 689	2.09 674	0.52 664	0.45 673	0.50 658	0.48 664	0.54 655	0.52 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTSC	0.87 606	0.48 604	1.23 635	0.52 586	0.37 563	1.13 617	0.50 540	1.34 631	1.79 669	1.51 649	1.24 577	1.12 586	0.81 578	1.62 655	2.16 675	0.25 549	0.19 539	0.23 511	0.24 563	0.30 572	0.31 591

WAO-7	1.90 679	1.20 681	1.35 649	1.27 682	1.06 685	2.84 689	1.56 697	3.23 697	3.06 696	2.23 681	3.33 688	3.17 686	2.28 688	3.12 693	2.21 676	1.02 686	0.91 699	1.06 682	1.03 700	1.04 680	0.97 687

EDNetEfficientorigin	9.93 713	1.15 680	175.16 744	0.48 528	0.36 556	1.04 601	0.68 614	1.24 610	2.69 690	3.17 700	2.50 669	2.30 671	2.07 686	1.76 664	2.21 676	0.20 465	0.18 520	0.24 528	0.19 463	0.51 648	0.50 661

WAO-6	2.04 685	1.50 691	1.16 624	1.70 688	1.67 695	2.69 683	1.44 694	3.06 694	3.63 702	1.98 673	3.27 685	3.54 694	2.07 686	2.36 686	2.22 678	1.31 696	0.91 699	2.04 698	1.22 707	1.73 691	1.27 700

WAO-8	2.92 692	1.55 693	1.35 649	1.79 691	1.63 693	5.23 705	1.22 679	4.58 708	12.56 715	2.84 694	4.07 700	4.83 699	2.72 696	3.49 697	2.25 679	1.27 691	0.91 699	1.99 693	1.15 705	1.86 695	1.15 693

Venus	2.92 692	1.55 693	1.35 649	1.79 691	1.63 693	5.23 705	1.22 679	4.58 708	12.56 715	2.84 694	4.06 699	4.83 699	2.72 696	3.49 697	2.25 679	1.27 691	0.91 699	1.99 693	1.15 705	1.86 695	1.15 693

ELAS	1.63 672	0.61 637	0.95 599	0.68 654	0.55 644	3.01 696	1.55 696	2.39 688	2.33 685	3.64 704	3.89 696	2.75 679	2.90 698	2.15 681	2.27 681	0.52 664	0.45 673	0.50 658	0.48 664	0.54 655	0.52 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	1.73 675	0.63 641	1.57 663	0.80 665	0.79 667	1.26 635	1.30 683	1.34 631	1.43 644	1.24 633	7.52 714	0.92 527	7.68 711	1.65 662	2.29 682	0.41 644	0.29 620	0.63 667	0.60 676	1.04 680	1.18 697

ktn	2.98 694	2.25 704	1.73 667	2.84 708	2.53 710	3.76 702	2.15 707	3.70 703	5.47 707	2.75 691	5.17 711	5.94 706	2.48 690	3.23 694	2.46 683	2.34 712	1.44 712	2.78 712	2.03 714	2.45 707	2.01 709

zh-sn7	1.09 641	0.75 652	3.23 687	0.57 619	0.42 597	1.11 613	0.89 653	1.19 583	1.27 628	1.41 644	1.98 654	1.25 604	1.47 660	1.99 675	2.62 684	0.26 559	0.26 602	0.26 560	0.27 594	0.35 602	0.30 581

TorneroNet-64	3.44 695	1.86 699	1.42 657	2.58 706	2.28 705	6.87 708	1.68 699	4.70 710	12.03 712	2.31 683	5.59 712	8.25 712	2.55 693	3.97 703	2.73 685	1.81 703	0.74 688	2.57 707	1.07 702	2.35 705	1.44 703

notaker	2.76 690	2.29 705	1.80 669	2.96 709	2.58 711	2.90 694	1.75 701	3.24 698	3.05 695	2.78 692	4.24 701	6.15 708	2.51 692	3.34 695	2.75 686	2.31 710	1.18 707	3.00 714	1.65 712	2.84 712	1.97 707

MSAF-DinoV2	1.04 630	0.38 571	1.32 646	0.54 603	0.29 465	0.89 568	0.72 632	1.52 662	1.24 618	1.05 596	1.41 608	2.98 681	1.49 661	2.74 692	2.83 687	0.22 509	0.14 412	0.20 433	0.22 531	0.32 584	0.32 595

coex-ft	6.43 710	1.51 692	87.33 743	0.49 543	0.38 573	1.34 639	1.21 678	1.16 574	8.09 710	12.12 718	2.79 678	2.77 680	3.31 701	1.16 612	3.15 688	0.24 539	0.23 578	0.27 573	0.24 563	0.45 636	0.37 620

ADCRef	0.80 593	0.43 592	1.32 646	0.50 557	0.45 614	1.07 604	0.51 556	1.07 528	0.98 540	1.17 619	1.42 610	0.87 506	0.91 602	0.85 537	3.19 689	0.18 405	0.16 476	0.23 511	0.23 547	0.22 498	0.21 501

UNDER WATER-64	3.53 697	2.01 702	3.94 692	3.22 712	2.49 709	5.41 707	2.60 712	3.43 702	12.41 714	3.03 699	2.68 677	6.07 707	4.04 706	3.79 701	3.33 690	2.02 706	1.24 709	2.63 708	1.46 710	2.78 710	2.08 710

JetBlue	2.78 691	1.26 683	7.04 700	1.16 679	1.48 689	8.00 711	6.02 716	2.60 690	1.92 673	2.12 677	2.64 675	3.34 690	3.05 700	6.49 709	3.39 691	0.78 678	0.76 693	0.75 670	0.76 684	0.97 679	1.18 697

TorneroNet	4.53 706	1.89 700	1.48 660	2.55 704	2.27 704	13.78 718	1.69 700	4.84 712	23.73 732	2.89 697	7.70 715	7.06 711	2.69 695	4.26 705	3.42 692	1.84 704	0.77 694	2.68 709	1.13 703	2.42 706	1.47 704

ADCPNet	1.03 629	0.48 604	2.70 682	0.54 603	0.42 597	1.40 642	0.75 636	1.13 553	1.07 586	1.22 630	1.42 610	1.68 653	1.09 632	1.36 643	3.45 693	0.30 594	0.28 615	0.29 591	0.32 625	0.37 613	0.35 613

UNDER WATER	3.46 696	2.07 703	3.64 691	3.09 710	2.48 708	3.75 701	2.42 711	3.31 700	13.77 717	2.90 698	2.95 682	5.84 704	3.69 705	3.69 699	3.48 694	2.07 707	1.11 706	2.70 711	1.40 709	2.84 712	1.98 708

AnyNet_C01	1.56 668	1.05 677	7.45 701	0.64 640	0.54 642	1.99 672	1.38 690	1.43 649	1.36 636	1.63 659	1.92 650	1.84 658	1.33 653	2.40 687	4.03 695	0.33 619	0.32 640	0.32 608	0.34 630	0.44 632	0.45 647

RTS	1.98 681	0.96 671	11.36 708	0.65 645	0.57 650	2.77 687	1.40 691	1.39 642	2.26 679	1.89 669	2.56 671	1.32 618	1.25 647	5.20 706	4.05 696	0.31 598	0.22 568	0.29 591	0.29 607	0.40 620	0.37 620

RTSA	1.98 681	0.96 671	11.36 708	0.65 645	0.57 650	2.77 687	1.40 691	1.39 642	2.26 679	1.89 669	2.56 671	1.32 618	1.25 647	5.20 706	4.05 696	0.31 598	0.22 568	0.29 591	0.29 607	0.40 620	0.37 620

EDNetEfficient	1.46 665	0.80 658	6.12 699	0.47 520	0.39 579	0.69 498	0.83 645	0.90 455	2.77 692	3.50 703	1.96 653	1.66 652	2.03 685	1.26 628	4.18 698	0.21 482	0.18 520	0.21 475	0.20 490	0.41 626	0.39 629

MADNet+	2.23 688	2.43 706	10.85 707	1.22 681	0.91 673	2.76 686	1.40 691	2.12 685	1.67 666	1.32 638	1.74 641	1.86 661	1.74 675	6.25 708	4.41 699	0.65 672	0.64 683	0.58 665	0.54 673	0.80 670	0.76 672

AnyNet_C32	1.16 649	0.62 640	2.40 679	0.57 619	0.55 644	1.41 644	1.34 688	1.18 582	1.24 618	1.49 646	1.42 610	1.39 630	1.20 645	1.55 649	4.82 700	0.29 587	0.28 615	0.29 591	0.34 630	0.38 617	0.42 636

ADCL	1.04 630	0.38 571	1.35 649	0.50 557	0.39 579	1.61 658	0.89 653	1.29 622	1.39 641	1.29 637	1.50 623	1.24 603	1.24 646	1.37 644	4.87 701	0.21 482	0.19 539	0.25 541	0.25 572	0.29 563	0.27 558

ADCMid	1.14 645	0.52 624	2.23 676	0.53 596	0.43 603	1.07 604	0.75 636	1.23 603	1.05 574	2.15 678	1.44 616	1.50 642	1.43 658	1.56 651	5.01 702	0.26 559	0.24 587	0.29 591	0.31 617	0.37 613	0.33 600

DPSimNet_ROB	3.58 699	2.45 707	8.57 702	2.53 703	2.37 706	2.88 692	3.77 715	3.14 696	3.23 697	4.71 710	3.86 695	4.68 697	4.87 709	4.07 704	5.62 703	2.33 711	2.33 714	2.47 706	2.52 715	2.51 708	2.64 712

MADNet++	4.03 701	2.70 711	3.44 690	3.72 714	3.44 714	4.44 704	3.52 714	3.95 706	3.61 701	4.46 706	4.98 708	4.10 695	4.58 708	7.00 712	5.89 704	3.74 714	3.67 718	3.27 716	2.71 717	3.70 716	3.66 715

HanzoNet	6.76 711	2.45 707	4.22 695	3.19 711	2.94 713	3.62 700	2.28 710	4.79 711	7.20 709	14.00 724	13.19 723	17.49 722	22.30 729	13.25 718	6.19 705	4.20 715	1.93 713	3.10 715	2.56 716	3.35 714	2.88 714

MANE	4.13 703	0.51 616	0.64 509	0.66 648	0.56 647	6.89 709	0.99 664	7.55 713	12.04 713	6.68 715	8.57 716	10.69 715	9.45 713	7.59 714	6.39 706	0.49 659	0.43 670	0.48 653	0.98 695	0.49 645	0.48 656

SGM-ForestM	4.04 702	0.32 530	0.46 369	0.43 446	0.27 410	7.50 710	1.45 695	3.84 705	4.24 705	8.19 716	6.76 713	19.00 726	9.08 712	10.74 717	6.62 707	0.31 598	0.33 646	0.32 608	0.32 625	0.29 563	0.29 572

ADCP+	1.06 635	0.35 549	1.51 661	0.49 543	0.51 635	1.45 649	0.55 573	1.25 614	1.03 564	1.16 618	1.15 554	1.10 582	1.07 631	1.56 651	6.75 708	0.19 439	0.16 476	0.23 511	0.21 513	0.28 559	0.21 501

tt	6.20 709	0.20 280	5.89 698	3.55 713	2.07 703	11.26 714	19.21 721	11.74 717	5.46 706	2.69 690	2.04 658	4.87 702	6.25 710	3.70 700	7.09 709	8.32 721	11.17 729	4.93 719	5.41 722	5.74 717	2.37 711

ADCS	1.51 667	0.61 637	3.42 688	0.59 625	0.51 635	1.27 636	1.08 671	1.59 666	1.81 670	1.91 672	1.66 635	1.51 645	1.42 657	1.94 673	8.60 710	0.33 619	0.32 640	0.33 613	0.36 634	0.44 632	0.42 636

TCMNet-wrong-test	8.97 712	10.42 717	8.74 703	19.56 720	17.61 720	12.53 717	9.01 718	13.59 719	2.18 678	4.64 708	5.11 710	14.63 718	11.09 715	7.19 713	9.73 711	5.56 720	0.89 698	3.77 717	3.11 718	10.34 721	9.80 718

xxxx	1.01 625	0.22 365	0.43 327	0.36 201	0.21 173	0.82 556	0.36 389	1.32 627	0.88 483	0.71 401	0.94 450	0.97 539	0.63 487	0.64 403	10.58 712	0.20 465	0.16 476	0.18 356	0.17 404	0.19 431	0.19 456

test_xeample	1.01 625	0.21 324	0.42 312	0.35 172	0.21 173	0.71 508	0.39 450	1.23 603	0.86 470	0.81 462	1.04 509	0.69 422	0.61 474	0.69 447	10.93 713	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.17 404	0.18 395	0.17 401

JetRed	5.27 708	5.84 713	12.81 711	2.36 702	2.83 712	12.23 716	10.50 719	4.46 707	3.60 700	3.86 705	3.83 694	4.85 701	4.18 707	6.78 711	11.96 714	2.17 709	2.96 717	2.18 701	1.97 713	3.38 715	2.68 713

PML	40.80 741	29.24 728	11.87 710	7.20 715	14.47 716	92.13 744	213.69 747	7.63 714	23.35 731	74.72 746	190.14 747	50.17 743	26.15 732	21.39 725	12.70 715	8.76 722	2.92 716	8.45 724	3.25 719	13.26 724	4.42 716

222	1.18 650	0.22 365	0.44 339	0.37 227	0.22 205	0.79 538	0.37 406	1.31 626	0.89 498	0.92 544	1.08 526	0.72 440	0.71 542	0.66 419	13.89 716	0.20 465	0.15 444	0.17 303	0.16 348	0.18 395	0.19 456

LE_ROB	4.42 705	0.24 425	2.75 683	0.42 425	0.23 260	1.57 656	0.90 656	1.71 676	17.88 726	16.56 728	4.88 706	5.17 703	18.85 728	1.63 657	14.62 717	0.17 370	0.14 412	0.16 256	0.16 348	0.19 431	0.17 401

LRCNet_RVC	21.24 725	31.15 729	21.41 717	28.98 727	23.82 726	3.13 697	0.60 589	20.96 729	1.59 660	25.58 730	28.15 735	21.99 729	14.79 717	21.94 729	16.41 718	28.89 740	14.87 730	33.53 737	31.28 737	29.51 738	26.16 735

Selective-IGEV-i1pa	15.35 718	22.27 727	18.31 713	1.71 689	0.87 669	28.61 732	12.26 720	25.48 733	20.48 730	19.78 729	22.75 729	28.20 731	22.64 730	29.07 731	17.31 719	12.88 727	2.88 715	6.84 723	0.99 696	1.67 688	12.03 727

BEATNet-Init1	15.13 717	0.82 662	50.86 741	0.72 660	0.53 640	38.10 733	7.03 717	11.83 718	14.25 718	29.78 739	30.17 739	48.21 742	22.64 730	26.78 730	18.11 720	0.42 648	0.38 656	0.47 648	0.46 655	0.51 648	0.48 656

AAGNet	1.43 664	0.20 280	0.48 403	0.44 466	0.25 327	0.29 139	0.31 282	0.65 298	0.68 353	0.97 565	0.86 415	0.67 416	0.62 481	0.64 403	20.63 721	0.16 316	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.19 431	0.12 193

USTest	12.99 716	14.18 718	20.00 714	16.24 719	14.97 717	20.80 720	31.95 727	16.20 722	10.91 711	8.79 717	9.48 717	13.94 717	10.50 714	16.11 719	21.44 722	3.17 713	4.82 719	5.08 720	5.36 721	8.81 720	7.13 717

DPSMNet_ROB	12.08 715	8.00 714	21.00 716	8.97 717	16.79 719	10.67 712	30.89 726	9.02 716	15.17 720	6.51 714	15.41 727	9.04 713	14.85 718	9.27 716	21.67 723	4.58 717	8.57 722	5.09 722	9.29 726	5.90 718	10.95 720

DGTPSM_ROB	12.07 714	8.00 714	20.99 715	8.93 716	16.78 718	10.67 712	30.87 725	9.01 715	15.16 719	6.50 713	15.41 727	9.04 713	14.85 718	9.25 715	21.67 723	4.57 716	8.57 722	5.08 720	9.28 723	5.90 718	10.95 720

iinet-test	16.76 719	17.57 719	22.97 718	19.69 721	18.39 721	24.48 722	34.18 728	20.02 723	15.35 721	12.55 719	12.85 718	18.13 724	15.39 721	19.59 720	24.25 725	8.86 723	8.72 724	8.95 725	9.28 723	12.74 722	11.26 723

IINet	16.76 719	17.57 719	22.97 718	19.69 721	18.39 721	24.48 722	34.18 728	20.02 723	15.35 721	12.55 719	12.85 718	18.13 724	15.39 721	19.59 720	24.25 725	8.86 723	8.72 724	8.95 725	9.28 723	12.74 722	11.26 723

Anonymous_1	33.25 727	18.26 721	23.92 720	20.54 723	21.28 725	25.59 724	35.94 730	22.01 732	15.57 723	13.33 721	13.49 724	18.08 723	15.29 720	20.36 722	24.60 727	16.28 731	8.84 726	66.59 741	118.00 743	155.73 746	11.23 722

DPSM_ROB	17.78 721	18.63 722	24.31 724	20.90 724	19.47 723	25.97 725	36.21 731	21.23 730	16.24 724	13.38 722	14.06 725	19.18 727	16.30 723	20.78 723	25.67 728	9.38 725	9.23 727	9.49 727	9.82 727	13.51 725	11.91 725

DPSM	17.78 721	18.63 722	24.31 724	20.90 724	19.47 723	25.97 725	36.21 731	21.23 730	16.24 724	13.38 722	14.06 725	19.18 727	16.30 723	20.78 723	25.67 728	9.38 725	9.23 727	9.49 727	9.82 727	13.51 725	11.91 725

xxxxx1	36.64 735	19.51 724	24.21 721	61.66 738	64.63 740	27.28 728	40.10 733	20.25 725	18.63 727	14.07 725	12.97 720	17.26 719	17.36 725	21.70 726	27.93 730	13.18 728	18.50 732	111.26 744	133.37 744	29.24 735	39.73 737

tt_ll	36.64 735	19.51 724	24.21 721	61.66 738	64.63 740	27.28 728	40.10 733	20.25 725	18.63 727	14.07 725	12.97 720	17.26 719	17.36 725	21.70 726	27.93 730	13.18 728	18.50 732	111.26 744	133.37 744	29.24 735	39.73 737

ff	36.64 735	19.51 724	24.21 721	61.66 738	64.63 740	27.28 728	40.10 733	20.25 725	18.63 727	14.07 725	12.97 720	17.26 719	17.36 725	21.70 726	27.93 730	13.18 728	18.50 732	111.26 744	133.37 744	29.24 735	39.73 737

HaxPig	31.96 726	37.24 732	34.27 726	24.37 726	24.88 727	18.26 719	19.86 722	20.64 728	28.52 733	35.97 740	38.75 740	25.57 730	28.72 733	33.88 732	34.39 733	35.94 741	38.87 742	37.80 738	40.48 740	39.68 739	41.15 740

MEDIAN_ROB	37.38 738	40.85 742	40.60 730	32.31 728	31.85 728	27.20 727	24.55 723	29.10 734	33.19 742	42.09 744	41.76 742	33.35 732	34.39 742	39.78 735	37.07 734	43.64 743	44.10 744	44.12 740	43.40 742	41.51 741	42.76 742

AVERAGE_ROB	37.58 739	40.13 741	40.15 729	34.81 729	33.82 729	28.55 731	25.10 724	32.02 735	34.06 743	41.28 743	40.66 741	34.46 733	34.81 743	39.18 734	37.57 735	42.78 742	43.44 743	43.82 739	43.03 741	40.47 740	41.51 741

fast-reg	35.48 728	37.51 738	48.70 736	42.44 736	40.46 736	52.73 741	73.11 739	42.56 736	32.38 734	26.19 731	27.27 730	36.81 734	30.62 734	41.02 736	51.32 736	18.30 732	18.53 735	19.10 729	19.67 730	27.14 727	23.66 728

Hybrid-DGEV	35.78 732	37.50 737	48.96 740	42.25 734	39.20 730	52.33 739	73.10 738	42.63 741	32.52 735	26.62 732	28.31 738	38.50 735	32.87 738	41.67 738	51.55 737	18.77 737	18.56 736	19.18 735	19.83 735	27.20 729	23.97 730

Selective-RAFT-Error	35.84 734	37.49 736	48.83 739	42.26 735	39.24 735	52.30 738	73.09 737	42.66 742	32.61 738	26.80 737	28.30 736	38.84 741	33.51 741	41.68 740	51.59 738	18.82 738	18.58 738	19.17 734	19.80 734	27.28 733	24.05 734

FlowAnything	35.81 733	37.53 739	48.80 738	42.20 730	39.22 732	52.25 735	73.16 743	42.56 736	32.89 741	26.76 735	28.30 736	38.69 740	33.09 740	41.63 737	51.62 739	18.76 736	18.59 741	19.21 736	19.92 736	27.16 728	23.91 729

CasAABBNet	35.74 731	37.43 733	48.72 737	42.22 731	39.20 730	52.24 734	73.12 740	42.61 738	32.62 739	26.78 736	27.95 733	38.58 738	32.60 737	41.67 738	51.65 740	18.74 733	18.57 737	19.15 731	19.77 731	27.20 729	23.98 731

RAFT-FEzeroshot	35.73 729	37.45 734	48.67 734	42.23 732	39.22 732	52.25 735	73.13 741	42.62 739	32.59 736	26.71 733	27.70 731	38.57 736	32.57 735	41.68 740	51.67 741	18.75 734	18.58 738	19.15 731	19.78 732	27.21 731	23.98 731

RAFT-FE	35.73 729	37.45 734	48.67 734	42.23 732	39.22 732	52.25 735	73.13 741	42.62 739	32.59 736	26.71 733	27.70 731	38.57 736	32.57 735	41.68 740	51.67 741	18.75 734	18.58 738	19.15 731	19.78 732	27.21 731	23.98 731

LSM0	38.95 740	37.60 740	48.58 733	43.57 737	91.06 743	52.57 740	72.57 736	43.17 743	32.63 740	26.97 738	27.97 734	38.65 739	32.94 739	41.86 743	51.78 743	18.89 739	18.41 731	19.13 730	19.63 729	27.29 734	33.77 736

Selective-IGEV-i16pa	78.59 744	120.99 745	16.46 712	1.04 675	0.66 660	181.07 746	2.17 708	153.90 747	139.75 747	56.45 745	153.05 745	107.32 746	157.92 747	200.46 747	96.57 744	94.09 746	1.23 708	2.69 710	0.31 617	0.96 677	84.68 745

RSGM-EC	74.81 742	63.03 743	41.60 731	97.74 741	92.11 744	74.93 742	114.81 744	53.77 744	38.96 744	39.88 741	48.98 743	90.73 744	64.81 744	139.63 744	128.53 745	93.27 744	53.96 745	95.12 742	38.31 738	81.45 744	44.63 743

acva	74.81 742	63.03 743	41.60 731	97.74 741	92.11 744	74.93 742	114.81 744	53.77 744	38.96 744	39.88 741	48.98 743	90.73 744	64.81 744	139.63 744	128.53 745	93.27 744	53.96 745	95.12 742	38.31 738	81.45 744	44.63 743

test_example2	176.61 745	205.14 746	198.86 745	188.60 745	190.98 746	152.67 745	170.61 746	94.86 746	123.55 746	178.88 747	179.48 746	158.94 747	141.34 746	192.61 746	198.96 747	203.76 747	236.37 747	164.13 747	173.55 747	218.58 747	160.41 746

ccccc		429.19 747		507.10 746	501.20 747	356.95 747		380.82 748		334.51 748		372.86 748		499.17 748		561.44 748	431.22 748	334.28 748	290.86 748	540.88 748

ASD4		8.86 716

Low-res two-view benchmark