Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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_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_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

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

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

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
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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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