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	0.22 1	0.17 4	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 10	0.20 14	0.49 19	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 111	0.31 78	0.31 2	0.22 1	0.15 84	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 4	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 10	0.22 39	0.41 7	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 88	0.32 88	0.30 1	0.24 14	0.15 84	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.14 44	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 65	0.26 128	0.24 9	0.24 67	0.33 2	0.26 16	0.21 1	0.27 26	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 89	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.16 247	0.13 7	0.13 71

mm1	0.24 4	0.19 23	0.37 16	0.37 33	0.24 79	0.25 10	0.20 14	0.41 7	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 129	0.21 8	0.45 51	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 5	0.21 29	0.54 36	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 144	0.34 107	0.37 11	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 4	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 5	0.20 14	0.50 27	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 144	0.35 115	0.37 11	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 9	0.38 33	0.36 18	0.28 185	0.20 4	0.23 52	0.36 5	0.23 8	0.28 20	0.35 57	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 235	0.14 271	0.20 283	0.20 370	0.17 161	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 168	0.39 42	0.34 5	0.24 79	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 77	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 56	0.20 334	0.18 435	0.18 203	0.16 247	0.18 210	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 4	0.21 73	0.36 10	0.38 54	0.22 43	0.32 38	0.22 39	0.39 6	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 53	0.33 96	0.34 5	0.26 56	0.16 125	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

derf	0.25 10	0.20 43	0.40 53	0.40 78	0.23 56	0.26 15	0.19 7	0.47 14	0.32 44	0.26 13	0.26 17	0.39 123	0.21 8	0.47 72	0.24 14	0.14 53	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.13 71

mm2	0.25 10	0.19 23	0.37 16	0.37 33	0.24 79	0.25 10	0.20 14	0.49 19	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 129	0.21 8	0.45 51	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LACA1	0.25 10	0.20 43	0.38 33	0.34 5	0.18 3	0.31 32	0.27 101	0.45 12	0.25 12	0.30 42	0.22 8	0.25 19	0.32 88	0.46 61	0.25 39	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.12 68	0.15 81	0.12 21

MCSU-Stereo	0.26 13	0.16 2	0.35 7	0.37 33	0.18 3	0.50 180	0.28 108	0.48 16	0.26 16	0.33 60	0.39 71	0.29 43	0.25 29	0.42 39	0.28 89	0.13 26	0.11 38	0.12 1	0.10 2	0.13 7	0.13 71

qqai	0.26 13	0.20 43	0.41 61	0.40 78	0.23 56	0.28 22	0.19 7	0.51 28	0.32 44	0.26 13	0.25 12	0.42 140	0.21 8	0.48 80	0.24 14	0.15 84	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.13 71

MGA	0.26 13	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.26 128	0.43 100	0.20 14	0.49 19	0.37 80	0.28 20	0.31 42	0.31 58	0.19 2	0.46 61	0.24 14	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.14 130

MSE-Stereo	0.26 13	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.25 108	0.39 66	0.20 14	0.52 29	0.36 73	0.28 20	0.33 48	0.29 43	0.19 2	0.46 61	0.24 14	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.13 71

GeoVLM	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 33	0.24 79	0.34 41	0.20 14	0.49 19	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 129	0.26 39	0.45 51	0.27 71	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.33 1	0.19 10	0.47 137	0.19 7	0.54 36	0.27 20	0.30 42	0.29 36	0.26 24	0.32 88	0.43 41	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.15 81	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.37 33	0.24 79	0.34 41	0.20 14	0.49 19	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 129	0.26 39	0.45 51	0.27 71	0.13 26	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.38 54	0.24 79	0.30 28	0.20 14	0.54 36	0.33 53	0.27 18	0.30 41	0.33 80	0.25 29	0.46 61	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

CSFM-Stereo	0.26 13	0.18 9	0.37 16	0.39 65	0.21 25	0.40 74	0.21 29	0.53 32	0.29 26	0.30 42	0.28 30	0.31 58	0.29 59	0.47 72	0.25 39	0.15 84	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 13	0.20 43	0.36 10	0.37 33	0.22 43	0.35 49	0.18 2	0.45 12	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 88	0.20 5	0.77 201	0.23 8	0.16 125	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.11 3

LGCAT	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.38 54	0.24 79	0.16 2	0.21 29	0.35 3	0.25 12	0.35 81	0.26 17	0.30 53	0.26 39	0.62 141	0.27 71	0.27 515	0.22 521	0.13 2	0.17 278	0.13 7	0.21 389

CAR	0.27 23	0.18 9	0.39 42	0.37 33	0.25 108	0.39 66	0.20 14	0.52 29	0.36 73	0.35 81	0.33 48	0.29 43	0.19 2	0.49 82	0.26 56	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.13 71

PointNet	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.39 65	0.23 56	0.39 66	0.26 91	0.54 36	0.34 62	0.24 9	0.31 42	0.38 120	0.21 8	0.49 82	0.26 56	0.15 84	0.12 101	0.17 155	0.12 68	0.15 81	0.11 3

LiteMatch*	0.27 23	0.19 23	0.49 129	0.38 54	0.27 158	0.31 32	0.23 52	0.49 19	0.38 88	0.29 31	0.28 30	0.36 98	0.29 59	0.46 61	0.24 14	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.13 71

LACA3	0.27 23	0.21 73	0.38 33	0.35 11	0.19 10	0.37 57	0.38 248	0.47 14	0.28 22	0.29 31	0.27 26	0.26 24	0.31 78	0.73 186	0.22 1	0.16 125	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.15 81	0.11 3

LACA2	0.27 23	0.21 73	0.44 84	0.35 11	0.18 3	0.39 66	0.39 265	0.56 48	0.27 20	0.29 31	0.33 48	0.36 98	0.26 39	0.45 51	0.22 1	0.15 84	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.16 118	0.11 3

Test_v1	0.27 23	0.20 43	0.37 16	0.34 5	0.25 108	0.31 32	0.30 130	0.59 57	0.37 80	0.29 31	0.33 48	0.25 19	0.25 29	0.48 80	0.24 14	0.15 84	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 23	0.22 106	0.40 53	0.41 97	0.24 79	0.29 25	0.19 7	0.59 57	0.46 130	0.31 48	0.33 48	0.22 4	0.25 29	0.40 28	0.29 101	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

Wavelet-MonSter	0.27 23	0.20 43	0.41 61	0.39 65	0.26 128	0.26 15	0.25 77	0.49 19	0.29 26	0.36 91	0.47 123	0.28 40	0.32 88	0.49 82	0.26 56	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.19 23	0.38 33	0.40 78	0.24 79	0.38 61	0.20 14	0.59 57	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 80	0.27 50	0.90 255	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LGtest1	0.27 23	0.21 73	0.44 84	0.41 97	0.21 25	0.42 91	0.19 7	0.56 48	0.26 16	0.29 31	0.24 11	0.29 43	0.29 59	0.55 104	0.25 39	0.18 235	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.14 44	0.13 71

dual_stereo	0.27 23	0.19 23	0.35 7	0.39 65	0.21 25	0.25 10	0.22 39	0.48 16	0.31 34	0.32 54	0.26 17	0.37 111	0.24 25	0.83 228	0.29 101	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

monster-pro	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 244	0.31 142	0.55 42	0.43 112	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 114	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

MatchStereo	0.28 35	0.21 73	0.39 42	0.33 1	0.18 3	0.22 8	0.23 52	0.65 97	0.48 138	0.27 18	0.47 123	0.25 19	0.24 25	0.49 82	0.31 147	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 35	0.18 9	0.36 10	0.37 33	0.24 79	0.31 32	0.20 14	0.57 53	0.57 185	0.28 20	0.32 47	0.33 80	0.29 59	0.54 98	0.30 120	0.14 53	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

MonStereo	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 244	0.31 142	0.55 42	0.43 112	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 114	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 244	0.31 142	0.55 42	0.43 112	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.56 109	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

IGEV	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.37 33	0.31 266	0.45 116	0.21 29	0.59 57	0.40 94	0.31 48	0.43 99	0.26 24	0.21 8	0.43 41	0.25 39	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 35	0.18 9	0.42 73	0.40 78	0.23 56	0.47 137	0.19 7	0.61 69	0.29 26	0.35 81	0.21 6	0.35 95	0.21 8	0.60 133	0.25 39	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

MonSter	0.28 35	0.18 9	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.55 244	0.31 142	0.55 42	0.43 112	0.28 20	0.29 36	0.23 6	0.21 8	0.56 109	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

depth_test_26	0.29 43	0.19 23	0.41 61	0.36 18	0.24 79	0.21 5	0.24 67	0.41 7	0.34 62	0.30 42	0.81 266	0.28 40	0.24 25	0.47 72	0.25 39	0.22 400	0.16 375	0.18 203	0.17 278	0.19 264	0.17 250

BridgeDepth	0.29 43	0.19 23	0.37 16	0.40 78	0.17 2	0.58 265	0.32 158	0.60 67	0.29 26	0.26 13	0.26 17	0.39 123	0.43 167	0.47 72	0.26 56	0.13 26	0.10 9	0.13 2	0.12 68	0.15 81	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 43	0.25 205	0.41 61	0.36 18	0.23 56	0.52 208	0.36 214	0.56 48	0.34 62	0.45 161	0.42 87	0.27 31	0.25 29	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 118	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 43	0.25 205	0.41 61	0.36 18	0.23 56	0.52 208	0.36 214	0.56 48	0.34 62	0.45 161	0.42 87	0.27 31	0.25 29	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 118	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 43	0.20 43	0.45 100	0.37 33	0.25 108	0.26 15	0.20 14	0.78 157	0.28 22	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 39	0.91 256	0.23 8	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 43	0.19 23	0.38 33	0.41 97	0.20 17	0.42 91	0.20 14	0.66 106	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 80	0.28 55	1.09 325	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Monster-pub-mixall	0.30 49	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.28 22	0.18 2	0.58 55	0.34 62	0.36 91	0.34 53	0.26 24	0.20 5	1.40 421	0.24 14	0.15 84	0.11 38	0.13 2	0.10 2	0.12 1	0.13 71

AdaDepth	0.30 49	0.22 106	0.49 129	0.44 170	0.27 158	0.44 112	0.24 67	0.52 29	0.30 30	0.31 48	0.37 63	0.26 24	0.32 88	0.79 213	0.25 39	0.12 9	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.15 176

asda	0.30 49	0.24 168	0.42 73	0.38 54	0.23 56	0.43 100	0.34 186	0.58 55	0.37 80	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.52 93	0.30 120	0.11 1	0.09 1	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

asd	0.30 49	0.21 73	0.41 61	0.39 65	0.24 79	0.47 137	0.30 130	0.69 120	0.30 30	0.41 133	0.39 71	0.28 40	0.33 96	0.62 141	0.27 71	0.13 26	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

4.25_new	0.30 49	0.26 238	0.44 84	0.38 54	0.26 128	0.49 164	0.40 280	0.59 57	0.31 34	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.46 61	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 49	0.26 238	0.44 84	0.38 54	0.26 128	0.49 164	0.40 280	0.59 57	0.31 34	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.46 61	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 49	0.26 238	0.44 84	0.38 54	0.26 128	0.49 164	0.40 280	0.59 57	0.32 44	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.46 61	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 49	0.24 168	0.44 84	0.37 33	0.23 56	0.46 123	0.27 101	0.63 80	0.31 34	0.41 133	0.44 108	0.27 31	0.36 126	0.59 121	0.30 120	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 49	0.20 43	0.44 84	0.37 33	0.26 128	0.29 25	0.21 29	0.66 106	0.26 16	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 364	0.23 8	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 49	0.20 43	0.40 53	0.46 207	0.30 237	0.33 39	0.22 39	0.75 147	0.45 124	0.32 54	0.41 84	0.32 67	0.48 219	0.38 14	0.27 71	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 59	0.20 43	0.57 227	0.40 78	0.22 43	0.36 54	0.33 171	0.73 138	0.31 34	0.37 102	0.40 77	0.31 58	0.44 178	0.50 88	0.26 56	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 59	0.22 106	0.48 121	0.41 97	0.26 128	0.41 81	0.26 91	0.76 150	0.33 53	0.33 60	0.43 99	0.29 43	0.46 193	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.18 281

Pro-Stereo	0.31 59	0.16 2	0.34 3	0.39 65	0.29 211	0.63 304	0.21 29	0.35 3	0.28 22	0.34 71	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 460	0.26 56	0.13 26	0.11 38	0.18 203	0.17 278	0.13 7	0.12 21

GEAStereo	0.31 59	0.21 73	0.43 79	0.43 135	0.31 266	0.46 123	0.36 214	0.74 144	0.33 53	0.34 71	0.38 64	0.32 67	0.33 96	0.43 41	0.26 56	0.21 369	0.12 101	0.17 155	0.12 68	0.17 161	0.14 130

2.5w	0.31 59	0.23 141	0.46 112	0.39 65	0.24 79	0.42 91	0.39 265	0.61 69	0.30 30	0.37 102	0.53 161	0.24 13	0.25 29	0.77 201	0.28 89	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

2.75w_new	0.31 59	0.23 141	0.43 79	0.35 11	0.23 56	0.42 91	0.42 304	0.54 36	0.35 70	0.47 173	0.43 99	0.24 13	0.30 68	0.66 160	0.33 178	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LG-G_1	0.31 59	0.20 43	0.44 84	0.42 118	0.20 17	0.64 308	0.18 2	0.70 125	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 98	0.35 115	0.87 246	0.24 14	0.16 125	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

LG-G	0.31 59	0.20 43	0.44 84	0.42 118	0.20 17	0.64 308	0.18 2	0.70 125	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 98	0.35 115	0.87 246	0.24 14	0.16 125	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

Anonymus	0.32 67	0.20 43	0.41 61	0.45 189	0.28 185	0.43 100	0.24 67	0.54 36	0.40 94	0.33 60	0.31 42	0.50 191	0.38 135	0.57 114	0.32 159	0.14 53	0.12 101	0.18 203	0.17 278	0.15 81	0.16 217

aanet-new-32k	0.32 67	0.22 106	0.53 174	0.43 135	0.24 79	0.54 229	0.23 52	0.72 132	0.31 34	0.37 102	0.38 64	0.43 144	0.54 281	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 67	0.22 106	0.53 174	0.43 135	0.24 79	0.54 229	0.23 52	0.72 132	0.31 34	0.37 102	0.38 64	0.43 144	0.54 281	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.13 71

aanet-new-28k	0.32 67	0.21 73	0.66 283	0.43 135	0.21 25	0.47 137	0.28 108	0.64 87	0.33 53	0.36 91	0.39 71	0.36 98	0.49 236	0.39 21	0.27 71	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.22 387	0.15 176

aanet-new-22k	0.32 67	0.21 73	0.54 187	0.43 135	0.22 43	0.47 137	0.23 52	0.67 114	0.50 148	0.35 81	0.46 119	0.33 80	0.50 245	0.44 48	0.29 101	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.13 129	0.16 118	0.13 71

aanet-new-16k	0.32 67	0.21 73	0.56 213	0.45 189	0.22 43	0.43 100	0.21 29	0.66 106	0.44 120	0.36 91	0.43 99	0.37 111	0.48 219	0.41 32	0.28 89	0.14 53	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 210	0.13 71

LiteMatch	0.32 67	0.24 168	0.37 16	0.45 189	0.25 108	0.34 41	0.31 142	0.49 19	0.32 44	0.29 31	0.27 26	0.40 129	0.48 219	0.45 51	0.66 440	0.21 369	0.12 101	0.19 231	0.16 247	0.18 210	0.19 328

qwe	0.32 67	0.21 73	0.40 53	0.37 33	0.26 128	0.49 164	0.29 120	0.64 87	0.39 90	0.49 190	0.48 130	0.26 24	0.27 50	0.80 216	0.34 193	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.15 81	0.12 21

2.25w	0.32 67	0.24 168	0.48 121	0.37 33	0.24 79	0.45 116	0.25 77	0.62 72	0.40 94	0.45 161	0.58 186	0.27 31	0.32 88	0.74 195	0.35 205	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.14 130

3.25w_new	0.32 67	0.21 73	0.45 100	0.38 54	0.23 56	0.52 208	0.34 186	0.65 97	0.39 90	0.47 173	0.45 114	0.32 67	0.35 115	0.61 139	0.27 71	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 67	0.21 73	0.45 100	0.37 33	0.23 56	0.52 208	0.34 186	0.65 97	0.39 90	0.47 173	0.45 114	0.32 67	0.35 115	0.61 139	0.27 71	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 67	0.23 141	0.44 84	0.37 33	0.29 211	0.62 299	0.36 214	0.59 57	0.32 44	0.41 133	0.47 123	0.25 19	0.34 107	0.64 146	0.26 56	0.12 9	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.12 21

2w_stereo	0.32 67	0.24 168	0.45 100	0.39 65	0.22 43	0.46 123	0.47 380	0.69 120	0.42 106	0.43 147	0.50 143	0.24 13	0.45 185	0.47 72	0.29 101	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

SGD-Stereo	0.32 67	0.20 43	0.40 53	0.38 54	0.19 10	0.43 100	0.22 39	0.64 87	0.33 53	0.42 140	0.34 53	0.27 31	0.35 115	1.15 341	0.30 120	0.20 334	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.17 161	0.13 71

GREAT-IGEV	0.32 67	0.20 43	0.42 73	0.37 33	0.29 211	0.36 54	0.28 108	0.56 48	0.58 189	0.28 20	0.50 143	0.29 43	0.29 59	0.84 233	0.27 71	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.17 161	0.14 130
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PhaseNet	0.33 82	0.23 141	0.44 84	0.43 135	0.28 185	0.57 259	0.24 67	0.62 72	0.42 106	0.30 42	0.39 71	0.54 218	0.30 68	0.55 104	0.37 229	0.15 84	0.13 204	0.20 283	0.19 331	0.17 161	0.17 250

aanet-new-40k	0.33 82	0.22 106	0.81 399	0.40 78	0.25 108	0.52 208	0.23 52	0.67 114	0.32 44	0.33 60	0.47 123	0.33 80	0.52 266	0.35 7	0.28 89	0.13 26	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 210	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 82	0.21 73	0.52 163	0.42 118	0.21 25	0.52 208	0.32 158	0.64 87	0.36 73	0.34 71	0.38 64	0.36 98	0.56 297	0.81 222	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

aanet-new-34k	0.33 82	0.22 106	0.65 273	0.40 78	0.20 17	0.34 41	0.30 130	0.80 173	0.42 106	0.34 71	0.53 161	0.34 88	0.57 310	0.38 14	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 82	0.23 141	0.55 202	0.43 135	0.23 56	0.50 180	0.32 158	0.55 42	0.36 73	0.34 71	0.42 87	0.36 98	0.55 289	0.77 201	0.24 14	0.16 125	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 264	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 82	0.21 73	0.51 150	0.42 118	0.23 56	0.53 219	0.30 130	0.62 72	0.37 80	0.40 130	0.61 191	0.34 88	0.48 219	0.44 48	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 82	0.23 141	0.77 379	0.48 258	0.21 25	0.48 147	0.25 77	0.80 173	0.44 120	0.38 117	0.29 36	0.32 67	0.48 219	0.39 21	0.29 101	0.14 53	0.10 9	0.17 155	0.13 129	0.19 264	0.15 176

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 82	0.20 43	0.45 100	0.44 170	0.30 237	0.40 74	0.34 186	0.73 138	0.43 112	0.37 102	0.61 191	0.41 137	0.51 258	0.36 10	0.27 71	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.16 118	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 82	0.20 43	0.45 100	0.40 78	0.26 128	0.43 100	0.39 265	0.86 203	0.51 159	0.36 91	0.48 130	0.34 88	0.45 185	0.35 7	0.26 56	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.12 21

DispViT+	0.33 82	0.19 23	0.37 16	0.36 18	0.56 538	0.30 28	0.23 52	0.72 132	0.55 180	0.33 60	0.34 53	0.30 53	0.25 29	1.12 335	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.13 7	0.12 21

GSStereo	0.33 82	0.21 73	0.43 79	0.45 189	0.31 266	0.46 123	0.36 214	0.92 230	0.47 134	0.37 102	0.38 64	0.32 67	0.33 96	0.43 41	0.26 56	0.19 289	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.15 176

3.5w_stereo	0.33 82	0.25 205	0.45 100	0.37 33	0.24 79	0.54 229	0.35 197	0.66 106	0.36 73	0.43 147	0.44 108	0.29 43	0.34 107	0.77 201	0.39 253	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.13 71

3w_stereo	0.33 82	0.25 205	0.52 163	0.40 78	0.21 25	0.53 219	0.54 441	0.65 97	0.46 130	0.44 153	0.48 130	0.23 6	0.45 185	0.46 61	0.29 101	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 176

DEFOM-Stereo	0.33 82	0.20 43	0.40 53	0.42 118	0.28 185	0.80 418	0.23 52	0.48 16	0.37 80	0.37 102	0.31 42	0.23 6	0.24 25	1.20 354	0.27 71	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.14 130

aanet-new-90k	0.34 96	0.21 73	0.77 379	0.41 97	0.23 56	0.43 100	0.36 214	0.64 87	0.30 30	0.28 20	0.40 77	0.31 58	0.50 245	0.97 281	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 264	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 96	0.21 73	0.76 371	0.42 118	0.22 43	0.58 265	0.31 142	0.71 130	0.33 53	0.33 60	0.39 71	0.40 129	0.43 167	0.77 201	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.17 161	0.12 21

gasm-f	0.34 96	0.22 106	0.42 73	0.43 135	0.31 266	0.39 66	0.44 341	0.74 144	0.33 53	0.34 71	0.64 203	0.32 67	0.46 193	0.55 104	0.28 89	0.21 369	0.12 101	0.17 155	0.12 68	0.18 210	0.14 130

Zero-FE251	0.34 96	0.23 141	0.51 150	0.45 189	0.29 211	0.58 265	0.24 67	0.82 188	0.34 62	0.49 190	0.38 64	0.52 205	0.42 158	0.47 72	0.27 71	0.18 235	0.14 271	0.17 155	0.12 68	0.14 44	0.13 71

1w_stereo	0.34 96	0.20 43	0.42 73	0.43 135	0.26 128	0.47 137	0.54 441	0.59 57	0.50 148	0.41 133	0.66 211	0.25 19	0.44 178	0.62 141	0.33 178	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

monsterstereo	0.34 96	0.20 43	0.44 84	0.45 189	0.35 342	0.27 21	0.29 120	0.53 32	0.51 159	0.44 153	0.61 191	0.26 24	0.25 29	1.19 352	0.27 71	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.10 1

monsters	0.34 96	0.20 43	0.41 61	0.39 65	0.36 359	0.34 41	0.27 101	0.66 106	0.43 112	0.47 173	0.40 77	0.22 4	0.23 23	1.33 389	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

111111	0.34 96	0.20 43	0.41 61	0.45 189	0.42 439	0.37 57	0.22 39	0.95 253	0.38 88	0.31 48	0.31 42	0.40 129	0.27 50	0.96 273	0.26 56	0.17 183	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.13 71

LG-Stereo	0.34 96	0.25 205	0.78 389	0.47 224	0.26 128	0.37 57	0.30 130	0.71 130	0.52 166	0.36 91	0.57 183	0.29 43	0.21 8	0.50 88	0.36 217	0.13 26	0.13 204	0.20 283	0.18 305	0.18 210	0.12 21

S2M2_L	0.34 96	0.28 302	0.45 100	0.40 78	0.30 237	0.31 32	0.16 1	0.60 67	0.64 214	0.31 48	0.48 130	0.47 169	0.34 107	0.38 14	0.32 159	0.25 475	0.22 521	0.20 283	0.22 445	0.25 447	0.22 412
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 96	0.23 141	0.45 100	0.50 293	0.36 359	0.38 61	0.23 52	0.78 157	0.52 166	0.34 71	0.51 149	0.46 162	0.38 135	0.51 91	0.27 71	0.20 334	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.14 130

RAStereo	0.34 96	0.21 73	0.66 283	0.47 224	0.27 158	0.26 15	0.29 120	0.69 120	0.63 209	0.32 54	0.42 87	0.45 158	0.31 78	0.45 51	0.34 193	0.17 183	0.15 336	0.19 231	0.15 199	0.18 210	0.13 71

aanet-new-70k	0.35 108	0.20 43	0.79 392	0.42 118	0.21 25	0.50 180	0.30 130	0.65 97	0.31 34	0.33 60	0.40 77	0.31 58	0.51 258	1.00 297	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 108	0.22 106	0.91 454	0.43 135	0.21 25	0.33 39	0.36 214	0.65 97	0.32 44	0.32 54	0.40 77	0.31 58	0.59 322	0.91 256	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 210	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 108	0.22 106	0.87 432	0.47 224	0.23 56	0.66 333	0.24 67	0.63 80	0.40 94	0.38 117	0.42 87	0.40 129	0.53 274	0.40 28	0.29 101	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.19 264	0.13 71

aanet-new-8k	0.35 108	0.23 141	0.50 140	0.45 189	0.25 108	0.54 229	0.36 214	0.68 117	0.49 141	0.35 81	0.42 87	0.32 67	0.62 343	0.68 167	0.28 89	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.13 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 108	0.21 73	0.52 163	0.48 258	0.27 158	0.75 383	0.38 248	0.63 80	0.43 112	0.37 102	0.50 143	0.35 95	0.50 245	0.43 41	0.30 120	0.15 84	0.11 38	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 108	0.20 43	0.50 140	0.42 118	0.37 379	0.58 265	0.30 130	0.68 117	0.42 106	0.37 102	0.53 161	0.47 169	0.60 326	0.39 21	0.34 193	0.15 84	0.10 9	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 108	0.22 106	0.53 174	0.41 97	0.36 359	0.48 147	0.42 304	0.63 80	0.57 185	0.54 217	0.64 203	0.32 67	0.26 39	0.41 32	0.31 147	0.17 183	0.12 101	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 108	0.22 106	0.54 187	0.42 118	0.35 342	0.46 123	0.40 280	0.62 72	0.54 177	0.56 228	0.67 218	0.36 98	0.27 50	0.49 82	0.28 89	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 108	0.22 106	0.54 187	0.41 97	0.37 379	0.49 164	0.41 298	0.64 87	0.59 199	0.54 217	0.66 211	0.31 58	0.26 39	0.41 32	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.14 169	0.15 81	0.13 71

Foundation-i1c-attn	0.35 108	0.17 4	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.51 201	0.48 393	0.96 261	0.37 80	0.42 140	0.43 99	0.52 205	0.49 236	0.66 160	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 108	0.22 106	0.56 213	0.42 118	0.35 342	0.50 180	0.45 362	0.62 72	0.49 141	0.54 217	0.66 211	0.32 67	0.30 68	0.38 14	0.28 89	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.14 169	0.14 44	0.13 71

VIP-Stereo	0.35 108	0.22 106	0.49 129	0.40 78	0.43 450	0.82 429	0.22 39	0.59 57	0.45 124	0.31 48	0.53 161	0.37 111	0.31 78	0.83 228	0.27 71	0.17 183	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.12 21

AIO_test	0.35 108	0.22 106	0.44 84	0.43 135	0.27 158	0.57 259	0.44 341	0.79 164	0.41 101	0.32 54	0.47 123	0.46 162	0.30 68	0.69 168	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 108	0.22 106	0.55 202	0.41 97	0.37 379	0.48 147	0.42 304	0.64 87	0.54 177	0.53 211	0.63 198	0.33 80	0.26 39	0.38 14	0.31 147	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

test_for_model	0.35 108	0.22 106	0.53 174	0.41 97	0.36 359	0.48 147	0.42 304	0.63 80	0.57 185	0.54 217	0.64 203	0.32 67	0.26 39	0.41 32	0.31 147	0.17 183	0.12 101	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

testlalala	0.35 108	0.22 106	0.55 202	0.41 97	0.37 379	0.48 147	0.42 304	0.64 87	0.54 177	0.53 211	0.63 198	0.33 80	0.26 39	0.38 14	0.31 147	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

TS12	0.36 124	0.20 43	0.40 53	0.43 135	0.20 17	0.58 265	0.31 142	0.89 216	0.41 101	0.40 130	0.73 240	0.36 98	0.40 146	0.73 186	0.37 229	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.16 118	0.14 130

aanet-new-14k	0.36 124	0.24 168	0.83 408	0.46 207	0.22 43	0.46 123	0.33 171	0.66 106	0.61 202	0.39 128	0.48 130	0.29 43	0.64 354	0.41 32	0.29 101	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.21 360	0.14 130

Foundation-i1b	0.36 124	0.18 9	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.53 219	0.49 405	1.00 275	0.35 70	0.47 173	0.43 99	0.56 238	0.53 274	0.66 160	0.28 89	0.16 125	0.11 38	0.14 17	0.13 129	0.14 44	0.12 21

NLSM3	0.36 124	0.21 73	0.43 79	0.45 189	0.36 359	0.43 100	0.32 158	0.69 120	0.58 189	0.41 133	0.68 221	0.39 123	0.43 167	0.60 133	0.35 205	0.14 53	0.12 101	0.19 231	0.17 278	0.16 118	0.13 71

zero-FE	0.36 124	0.22 106	0.47 116	0.45 189	0.43 450	0.30 28	0.24 67	0.61 69	0.33 53	0.33 60	0.41 84	0.37 111	0.50 245	0.64 146	0.32 159	0.22 400	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.83 657	0.16 217

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 124	0.23 141	0.54 187	0.50 293	0.28 185	0.36 54	0.22 39	1.02 285	0.39 90	0.42 140	0.64 203	0.36 98	0.51 258	0.39 21	0.29 101	0.18 235	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.18 210	0.18 281

AIO_rvc	0.36 124	0.23 141	0.49 129	0.43 135	0.27 158	0.59 276	0.38 248	0.94 247	0.45 124	0.33 60	0.46 119	0.49 185	0.22 21	0.84 233	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

HUF	0.36 124	0.23 141	0.52 163	0.40 78	0.22 43	0.54 229	0.47 380	0.82 188	0.43 112	0.36 91	0.43 99	0.50 191	0.42 158	0.64 146	0.29 101	0.17 183	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.14 130

MaDis-Stereo	0.36 124	0.25 205	0.58 236	0.44 170	0.34 335	0.30 28	0.30 130	0.72 132	0.50 148	0.37 102	0.36 60	0.58 251	0.49 236	0.52 93	0.36 217	0.19 289	0.16 375	0.19 231	0.15 199	0.18 210	0.14 130

UniTT-Stereo	0.36 124	0.23 141	0.59 242	0.48 258	0.36 359	0.40 74	0.32 158	0.53 32	0.49 141	0.54 217	0.55 174	0.36 98	0.31 78	0.58 119	0.51 367	0.20 334	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.19 264	0.15 176

Foundation-i1a	0.37 134	0.18 9	0.37 16	0.34 5	0.19 10	0.51 201	0.47 380	1.01 283	0.42 106	0.51 206	0.44 108	0.57 244	0.57 310	0.78 208	0.29 101	0.15 84	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.13 71

DDF-Stereo	0.37 134	0.22 106	0.47 116	0.48 258	0.42 439	0.31 32	0.24 67	0.53 32	0.33 53	0.33 60	0.40 77	0.37 111	0.48 219	0.91 256	0.32 159	0.23 428	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.86 659	0.16 217

IGEV-RUCA	0.37 134	0.23 141	0.48 121	0.49 280	0.36 359	0.60 283	0.23 52	0.64 87	0.49 141	0.39 128	0.49 140	0.44 150	0.31 78	0.85 239	0.30 120	0.24 447	0.13 204	0.16 103	0.12 68	0.20 314	0.19 328

Pointernet	0.37 134	0.20 43	0.57 227	0.43 135	0.28 185	0.51 201	0.27 101	0.93 241	0.61 202	0.47 173	0.63 198	0.49 185	0.38 135	0.49 82	0.33 178	0.17 183	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 134	0.25 205	0.51 150	0.47 224	0.23 56	0.45 116	0.39 265	1.07 320	0.52 166	0.41 133	0.48 130	0.52 205	0.25 29	0.72 181	0.30 120	0.16 125	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

AEACV	0.37 134	0.24 168	0.52 163	0.47 224	0.51 507	0.37 57	0.38 248	0.65 97	0.53 173	0.42 140	0.56 178	0.46 162	0.60 326	0.53 95	0.30 120	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 199	0.17 161	0.14 130

EGLCR-Stereo	0.37 134	0.22 106	0.51 150	0.43 135	0.26 128	0.44 112	0.22 39	0.99 271	0.48 138	0.42 140	0.42 87	0.67 293	0.29 59	0.86 243	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.19 231	0.17 278	0.17 161	0.15 176

DF	0.38 141	0.22 106	0.60 245	0.46 207	0.26 128	0.46 123	0.31 142	0.84 199	0.47 134	0.43 147	0.66 211	0.58 251	0.31 78	0.79 213	0.30 120	0.18 235	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.15 176

VMStereo-Base	0.38 141	0.23 141	0.44 84	0.36 18	0.22 43	0.39 66	0.34 186	0.70 125	0.86 300	0.43 147	0.69 226	0.60 262	0.33 96	0.73 186	0.35 205	0.17 183	0.14 271	0.15 52	0.12 68	0.17 161	0.17 250

BStereo	0.38 141	0.25 205	1.42 585	0.42 118	0.28 185	0.55 244	0.39 265	0.55 42	0.52 166	0.36 91	0.35 57	0.37 111	0.29 59	0.64 146	0.38 242	0.13 26	0.14 271	0.15 52	0.19 331	0.15 81	0.16 217

MSCF	0.38 141	0.25 205	0.52 163	0.47 224	0.25 108	0.62 299	0.37 240	0.81 180	0.47 134	0.50 199	0.71 234	0.32 67	0.65 362	0.54 98	0.28 89	0.19 289	0.12 101	0.17 155	0.14 169	0.17 161	0.14 130

castereo++	0.38 141	0.23 141	0.41 61	0.43 135	0.31 266	0.97 486	0.22 39	0.86 203	0.58 189	0.32 54	0.44 108	0.51 197	0.39 140	0.93 266	0.24 14	0.17 183	0.11 38	0.17 155	0.12 68	0.14 44	0.14 130

fffft	0.38 141	0.23 141	0.51 150	0.44 170	0.32 289	0.43 100	0.48 393	0.76 150	0.36 73	0.44 153	0.34 53	0.38 120	0.31 78	1.31 381	0.32 159	0.14 53	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.16 217
1: 1. 1
RSM++	0.38 141	0.24 168	0.51 150	0.47 224	0.26 128	0.50 180	0.41 298	0.79 164	0.45 124	0.37 102	0.45 114	0.60 262	0.35 115	1.02 302	0.30 120	0.15 84	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.18 210	0.13 71

DNS	0.39 148	0.27 272	0.57 227	0.47 224	0.28 185	0.49 164	0.25 77	0.90 224	0.50 148	0.59 240	0.55 174	0.66 288	0.39 140	0.43 41	0.27 71	0.23 428	0.14 271	0.15 52	0.14 169	0.21 360	0.20 365

aanet-new	0.39 148	0.25 205	0.54 187	0.47 224	0.37 379	0.74 377	0.28 108	0.62 72	0.34 62	0.37 102	0.50 143	0.36 98	0.74 392	0.98 284	0.30 120	0.17 183	0.11 38	0.17 155	0.13 129	0.19 264	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 148	0.52 569	1.32 568	0.44 170	0.38 401	0.38 61	0.23 52	0.95 253	0.41 101	0.36 91	0.43 99	0.41 137	0.42 158	0.45 51	0.29 101	0.14 53	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.14 130

Selective-IGEV-i32	0.39 148	0.24 168	0.50 140	0.44 170	0.25 108	0.46 123	0.33 171	1.25 393	0.40 94	0.35 81	0.45 114	0.52 205	0.30 68	1.07 318	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

FlowAnything_test	0.39 148	0.26 238	0.61 250	0.59 461	0.33 313	0.62 299	0.36 214	0.62 72	0.40 94	0.45 161	0.36 60	0.45 158	0.37 130	0.53 95	0.48 345	0.24 447	0.18 435	0.28 513	0.33 597	0.21 360	0.19 328

water-stereo	0.39 148	0.20 43	0.48 121	0.44 170	0.27 158	0.50 180	0.26 91	0.92 230	0.51 159	0.53 211	0.78 254	0.55 224	0.49 236	0.42 39	0.42 287	0.16 125	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.15 176

SMoEStereo_RVC	0.39 148	0.25 205	0.50 140	0.45 189	0.30 237	0.61 289	0.36 214	0.72 132	0.45 124	0.46 168	0.43 99	0.42 140	0.35 115	1.39 415	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.20 283	0.15 199	0.16 118	0.15 176

ours_stereo	0.39 148	0.28 302	0.51 150	0.46 207	0.30 237	0.40 74	0.44 341	0.73 138	0.56 183	0.35 81	0.56 178	0.46 162	0.33 96	1.11 331	0.32 159	0.16 125	0.13 204	0.19 231	0.15 199	0.19 264	0.14 130

GCAP-BAT	0.39 148	0.22 106	0.65 273	0.43 135	0.35 342	0.34 41	0.37 240	0.83 193	0.67 233	0.48 182	0.56 178	0.55 224	0.38 135	0.74 195	0.31 147	0.17 183	0.13 204	0.18 203	0.14 169	0.15 81	0.15 176

RSM	0.39 148	0.24 168	0.49 129	0.46 207	0.26 128	0.47 137	0.40 280	0.92 230	0.44 120	0.41 133	0.42 87	0.65 283	0.33 96	1.07 318	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.17 161	0.13 71

trnet	0.39 148	0.21 73	0.37 16	0.36 18	0.20 17	0.53 219	0.29 120	0.78 157	1.12 432	0.59 240	0.71 234	0.53 212	0.42 158	0.54 98	0.34 193	0.18 235	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.13 71

GCAPDPT-zeroshot	0.39 148	0.22 106	0.65 273	0.43 135	0.35 342	0.34 41	0.37 240	0.83 193	0.67 233	0.48 182	0.56 178	0.55 224	0.38 135	0.74 195	0.31 147	0.17 183	0.13 204	0.18 203	0.14 169	0.15 81	0.15 176

Selective-IGEV	0.39 148	0.24 168	0.50 140	0.44 170	0.25 108	0.46 123	0.33 171	1.25 393	0.40 94	0.35 81	0.45 114	0.52 205	0.30 68	1.07 318	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

GLC_STEREO	0.39 148	0.25 205	0.41 61	0.54 382	0.23 56	0.48 147	0.30 130	0.73 138	0.58 189	0.52 210	0.73 240	0.51 197	0.31 78	0.64 146	0.42 287	0.17 183	0.20 473	0.23 401	0.19 331	0.21 360	0.17 250

CREStereo	0.39 148	0.21 73	0.38 33	0.34 5	0.22 43	0.53 219	0.29 120	0.77 154	1.11 428	0.58 232	0.71 234	0.51 197	0.41 150	0.54 98	0.34 193	0.18 235	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.14 130
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
Foundation-i1	0.40 163	0.19 23	0.36 10	0.42 118	0.32 289	0.54 229	0.48 393	1.18 362	0.52 166	0.54 217	0.54 173	0.58 251	0.49 236	0.65 157	0.32 159	0.16 125	0.13 204	0.15 52	0.14 169	0.14 44	0.13 71

GASTEREO	0.40 163	0.25 205	0.51 150	0.48 258	0.25 108	0.65 324	0.36 214	0.81 180	0.49 141	0.51 206	0.82 267	0.30 53	0.66 366	0.62 141	0.28 89	0.19 289	0.12 101	0.16 103	0.14 169	0.16 118	0.14 130

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 163	0.67 614	0.42 73	0.64 518	0.29 211	0.48 147	0.25 77	0.85 201	0.44 120	0.38 117	0.36 60	0.30 53	0.70 379	1.15 341	0.29 101	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.18 210	0.12 21

mms	0.40 163	0.27 272	0.52 163	0.46 207	0.32 289	0.43 100	0.46 372	0.70 125	0.46 130	0.35 81	0.58 186	0.44 150	0.30 68	1.36 402	0.33 178	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 199	0.19 264	0.15 176

MoCha-V2	0.40 163	0.20 43	0.49 129	0.50 293	0.21 25	0.44 112	0.33 171	0.93 241	0.53 173	0.53 211	0.53 161	0.42 140	0.58 321	1.09 325	0.27 71	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.17 161	0.15 176

IGEV++	0.40 163	0.22 106	0.51 150	0.52 346	0.29 211	0.45 116	0.25 77	1.65 494	0.46 130	0.37 102	0.57 183	0.46 162	0.45 185	0.50 88	0.38 242	0.19 289	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.15 176

GCAP-Stereo	0.40 163	0.28 302	0.68 293	0.47 224	0.25 108	0.53 219	0.32 158	0.82 188	0.58 189	0.65 256	0.69 226	0.58 251	0.42 158	0.47 72	0.29 101	0.17 183	0.14 271	0.17 155	0.13 129	0.17 161	0.14 130

LoS	0.40 163	0.21 73	0.44 84	0.37 33	0.22 43	0.50 180	0.40 280	1.00 275	0.94 335	0.48 182	0.66 211	0.48 176	0.40 146	0.60 133	0.37 229	0.18 235	0.14 271	0.16 103	0.11 13	0.14 44	0.14 130
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 163	0.31 397	0.73 340	0.58 447	0.27 158	0.26 15	0.33 171	0.95 253	0.81 284	0.42 140	0.47 123	0.65 283	0.47 205	0.39 21	0.34 193	0.18 235	0.15 336	0.16 103	0.14 169	0.19 264	0.16 217
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
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 172	0.19 23	0.84 413	0.40 78	0.28 185	0.46 123	0.28 108	0.78 157	0.37 80	0.34 71	0.51 149	0.39 123	0.48 219	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	1.46 681

Replicate-Monster	0.41 172	0.26 238	2.03 635	0.36 18	0.21 25	0.46 123	0.23 52	0.67 114	0.48 138	0.42 140	0.27 26	0.31 58	0.30 68	0.98 284	0.24 14	0.14 53	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.28 508

depthmonostereo	0.41 172	0.23 141	0.53 174	0.47 224	0.23 56	0.61 289	0.35 197	1.00 275	0.76 267	0.48 182	0.65 210	0.47 169	0.49 236	0.67 164	0.37 229	0.16 125	0.15 336	0.16 103	0.14 169	0.16 118	0.15 176

castereo	0.41 172	0.22 106	0.46 112	0.44 170	0.30 237	0.61 289	0.56 467	0.97 264	0.80 280	0.38 117	0.69 226	0.45 158	0.69 374	0.51 91	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 172	0.19 23	0.83 408	0.40 78	0.28 185	0.46 123	0.28 108	0.78 157	0.37 80	0.34 71	0.51 149	0.39 123	0.48 219	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	1.46 681

CASnet	0.41 172	0.25 205	0.48 121	0.50 293	0.20 17	0.50 180	0.36 214	0.81 180	0.80 280	0.83 305	0.68 221	0.48 176	0.31 78	0.54 98	0.32 159	0.18 235	0.12 101	0.27 498	0.22 445	0.23 416	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 178	0.24 168	0.49 129	0.47 224	0.41 433	0.58 265	0.32 158	0.81 180	0.84 296	0.45 161	0.52 154	0.77 324	0.35 115	0.64 146	0.33 178	0.24 447	0.17 410	0.19 231	0.16 247	0.20 314	0.21 389

fffy	0.42 178	0.27 272	0.57 227	0.46 207	0.29 211	0.48 147	0.35 197	0.91 227	0.55 180	0.40 130	0.58 186	0.55 224	0.41 150	1.26 368	0.36 217	0.15 84	0.13 204	0.19 231	0.16 247	0.18 210	0.14 130

WCG-NET	0.42 178	0.21 73	0.54 187	0.40 78	0.25 108	0.47 137	0.32 158	0.73 138	1.15 461	0.76 276	0.73 240	0.58 251	0.45 185	0.60 133	0.34 193	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.14 169	0.15 81	0.13 71

Occ-G	0.42 178	0.21 73	0.48 121	0.41 97	0.26 128	0.42 91	0.62 503	0.77 154	0.49 141	0.43 147	0.66 211	1.02 434	0.46 193	0.78 208	0.41 273	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.13 129	0.16 118	0.16 217

MGS-Stereo	0.42 178	0.26 238	0.58 236	0.44 170	0.28 185	0.50 180	0.34 186	0.57 53	0.83 292	0.46 168	1.31 471	0.52 205	0.33 96	0.65 157	0.36 217	0.19 289	0.16 375	0.18 203	0.15 199	0.17 161	0.16 217

LoS_RVC	0.42 178	0.26 238	0.40 53	0.44 170	0.82 633	0.51 201	0.44 341	0.64 87	0.41 101	0.44 153	0.78 254	0.44 150	0.47 205	0.56 109	0.36 217	0.13 26	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.84 663

test_xeample3	0.42 178	0.28 302	0.69 305	0.43 135	0.33 313	0.56 254	0.38 248	0.79 164	0.45 124	0.53 211	0.46 119	0.44 150	0.44 178	1.38 408	0.31 147	0.18 235	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.17 161	0.16 217

PSi22	0.43 185	0.25 205	0.45 100	0.45 189	0.24 79	0.46 123	0.22 39	0.63 80	0.99 364	0.45 161	0.64 203	0.80 334	0.52 266	1.44 428	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.19 264	0.15 176

DA	0.43 185	0.23 141	0.49 129	0.50 293	0.25 108	1.08 514	0.44 341	1.18 362	0.58 189	0.46 168	0.64 203	0.54 218	0.47 205	0.46 61	0.32 159	0.19 289	0.13 204	0.19 231	0.13 129	0.18 210	0.14 130

GGEV	0.43 185	0.23 141	0.49 129	0.50 293	0.25 108	1.08 514	0.44 341	1.18 362	0.58 189	0.46 168	0.64 203	0.54 218	0.47 205	0.46 61	0.32 159	0.19 289	0.13 204	0.19 231	0.13 129	0.18 210	0.14 130

DilatedVolume-Stereo	0.43 185	0.21 73	0.55 202	0.43 135	0.32 289	0.72 367	0.29 120	0.80 173	0.51 159	0.77 282	0.73 240	0.48 176	0.40 146	1.13 338	0.39 253	0.15 84	0.14 271	0.15 52	0.14 169	0.16 118	0.14 130

MM-Stereo_test2	0.43 185	0.24 168	0.67 289	0.51 325	0.32 289	0.55 244	0.45 362	0.97 264	0.77 271	0.59 240	0.51 149	0.49 185	0.42 158	0.80 216	0.30 120	0.15 84	0.13 204	0.18 203	0.14 169	0.19 264	0.14 130

SCV_C0	0.43 185	0.26 238	0.65 273	0.43 135	0.29 211	0.47 137	0.31 142	1.34 409	0.73 256	0.38 117	0.49 140	0.54 218	0.29 59	1.24 364	0.30 120	0.17 183	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.20 314	0.15 176

ff7	0.43 185	0.27 272	0.56 213	0.44 170	0.33 313	0.50 180	0.42 304	0.87 206	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 408	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 324	0.15 199	0.18 210	0.18 281

ffff	0.43 185	0.27 272	0.56 213	0.44 170	0.33 313	0.50 180	0.42 304	0.87 206	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 408	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 324	0.15 199	0.18 210	0.18 281

11t	0.43 185	0.27 272	0.56 213	0.44 170	0.33 313	0.50 180	0.42 304	0.87 206	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 408	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 324	0.15 199	0.18 210	0.18 281

anonymousdsp	0.43 185	0.27 272	0.53 174	0.44 170	0.32 289	0.50 180	0.42 304	0.89 216	0.51 159	0.49 190	0.53 161	0.47 169	0.47 205	1.33 389	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 324	0.15 199	0.18 210	0.18 281

ProNet	0.43 185	0.28 302	0.58 236	0.43 135	0.30 237	0.56 254	0.52 426	1.00 275	0.58 189	0.44 153	0.49 140	0.43 144	0.43 167	1.28 374	0.36 217	0.15 84	0.13 204	0.19 231	0.16 247	0.17 161	0.16 217

MC-Stereo	0.43 185	0.23 141	0.48 121	0.51 325	0.28 185	0.39 66	0.32 158	0.88 215	0.68 239	0.60 244	0.84 271	0.56 238	0.61 337	1.03 303	0.31 147	0.17 183	0.11 38	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.13 71

ccc-4	0.43 185	0.27 272	0.56 213	0.44 170	0.33 313	0.50 180	0.42 304	0.87 206	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 408	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 324	0.15 199	0.18 210	0.18 281

IGEV-Stereo	0.43 185	0.27 272	0.54 187	0.45 189	0.32 289	0.50 180	0.42 304	0.90 224	0.51 159	0.49 190	0.53 161	0.47 169	0.47 205	1.32 385	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 324	0.15 199	0.18 210	0.18 281
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 199	1.50 683	1.55 605	0.37 33	0.33 313	0.41 81	0.26 91	0.79 164	0.35 70	0.34 71	0.46 119	0.41 137	0.41 150	0.45 51	0.24 14	0.15 84	0.13 204	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.18 281

Reg-Stereo(zero)	0.44 199	0.22 106	0.45 100	0.43 135	0.23 56	0.38 61	0.25 77	0.76 150	1.08 410	0.90 323	0.78 254	0.90 383	0.47 205	0.70 172	0.36 217	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 176

rvit_stereo_0081_aga	0.44 199	0.34 461	0.73 340	0.51 325	0.41 433	0.50 180	0.40 280	0.81 180	0.57 185	0.58 232	0.56 178	0.53 212	0.43 167	0.66 160	0.40 263	0.26 499	0.21 499	0.22 360	0.20 370	0.26 460	0.18 281

rvit_stereo_0081	0.44 199	0.33 436	0.64 266	0.54 382	0.35 342	0.41 81	0.44 341	0.66 106	0.95 337	0.48 182	0.52 154	0.50 191	0.46 193	0.82 226	0.44 301	0.25 475	0.20 473	0.22 360	0.19 331	0.25 447	0.17 250

rvit_stereo_0082	0.44 199	0.33 436	0.64 266	0.54 382	0.35 342	0.41 81	0.44 341	0.66 106	0.95 337	0.48 182	0.52 154	0.50 191	0.46 193	0.82 226	0.44 301	0.25 475	0.20 473	0.22 360	0.19 331	0.25 447	0.17 250

rvit_stereo_0080	0.44 199	0.32 413	0.71 322	0.47 224	0.36 359	0.42 91	0.55 459	0.82 188	0.68 239	0.50 199	0.60 189	0.55 224	0.47 205	0.59 121	0.44 301	0.26 499	0.21 499	0.20 283	0.20 370	0.31 523	0.19 328

whm_eth	0.44 199	0.32 413	0.71 322	0.47 224	0.36 359	0.42 91	0.55 459	0.82 188	0.68 239	0.50 199	0.60 189	0.55 224	0.47 205	0.59 121	0.44 301	0.26 499	0.21 499	0.20 283	0.20 370	0.31 523	0.19 328

CroCo-Stereo Lap2	0.44 199	0.34 461	0.77 379	0.61 488	0.79 624	0.28 22	0.35 197	0.75 147	0.71 249	0.38 117	0.50 143	0.72 310	0.55 289	0.57 114	0.47 339	0.17 183	0.18 435	0.19 231	0.16 247	0.21 360	0.20 365

TANstereo	0.44 199	0.21 73	0.44 84	0.41 97	0.21 25	0.65 324	0.26 91	0.79 164	0.83 292	0.93 330	0.98 315	0.51 197	0.46 193	0.54 98	0.35 205	0.18 235	0.24 544	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.26 484

RT-Monster	0.45 208	0.23 141	0.47 116	0.44 170	0.40 423	0.51 201	0.25 77	0.87 206	1.01 373	0.87 317	0.86 278	0.68 295	0.41 150	0.67 164	0.40 263	0.16 125	0.14 271	0.15 52	0.13 129	0.14 44	0.17 250

Anonymus123	0.45 208	0.25 205	1.42 585	0.42 118	0.28 185	1.78 618	0.39 265	0.72 132	0.52 166	0.36 91	0.35 57	0.37 111	0.29 59	0.64 146	0.38 242	0.13 26	0.14 271	0.15 52	0.19 331	0.15 81	0.16 217

HART	0.45 208	0.22 106	0.54 187	0.50 293	0.26 128	0.41 81	0.29 120	1.03 290	0.50 148	0.58 232	1.45 526	0.61 267	0.35 115	1.08 323	0.30 120	0.15 84	0.13 204	0.19 231	0.14 169	0.19 264	0.14 130

StereoAnything_RVC	0.45 208	1.43 677	0.48 121	0.35 11	0.20 17	0.26 15	0.21 29	0.43 10	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 126	1.27 372	0.22 1	0.21 369	0.11 38	0.14 17	0.10 2	2.37 687	0.11 3

tt45	0.45 208	0.23 141	0.46 112	0.45 189	0.33 313	0.79 409	0.32 158	0.78 157	0.41 101	0.51 206	0.44 108	0.49 185	0.37 130	2.14 534	0.34 193	0.16 125	0.13 204	0.19 231	0.16 247	0.17 161	0.18 281

IGEV-Stereo+	0.45 208	0.21 73	0.43 79	0.41 97	0.39 412	0.15 1	0.19 7	0.44 11	0.36 73	0.26 13	0.25 12	0.31 58	0.41 150	1.43 424	0.30 120	0.17 183	0.12 101	0.15 52	0.11 13	1.16 672	1.70 687

WCG-NET（raft）	0.45 208	0.21 73	0.55 202	0.40 78	0.24 79	0.50 180	0.36 214	0.73 138	1.09 418	0.71 267	0.76 249	0.92 394	0.51 258	0.84 233	0.34 193	0.16 125	0.12 101	0.15 52	0.14 169	0.14 44	0.14 130

MIF-Stereo (partial)	0.45 208	0.25 205	0.70 311	0.50 293	0.52 520	0.35 49	0.26 91	0.91 227	0.59 199	0.45 161	0.71 234	0.51 197	0.51 258	1.11 331	0.45 316	0.20 334	0.16 375	0.23 401	0.20 370	0.24 432	0.18 281

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 216	1.22 667	2.46 654	0.39 65	0.30 237	0.29 25	0.28 108	0.81 180	0.34 62	0.33 60	0.47 123	0.38 120	0.44 178	0.37 11	0.25 39	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.16 118	0.16 217

SCV	0.46 216	0.26 238	0.55 202	0.47 224	0.25 108	0.39 66	0.38 248	1.98 598	0.60 201	0.35 81	0.48 130	0.55 224	0.36 126	1.28 374	0.32 159	0.24 447	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.18 210	0.14 130

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 216	0.36 491	0.71 322	0.47 224	0.36 359	0.67 339	0.35 197	0.78 157	1.12 432	0.61 245	0.62 195	0.39 123	0.39 140	0.71 177	0.39 253	0.20 334	0.17 410	0.22 360	0.18 305	0.23 416	0.19 328

IGEVStereo-DCA	0.46 216	0.28 302	0.56 213	0.43 135	0.33 313	0.49 164	0.42 304	0.87 206	0.50 148	0.47 173	0.48 130	0.48 176	0.46 193	2.03 524	0.30 120	0.19 289	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.18 281

rrr	0.46 216	0.28 302	0.73 340	0.43 135	0.33 313	0.49 164	0.38 248	0.76 150	0.50 148	0.47 173	0.48 130	0.48 176	0.46 193	2.03 524	0.30 120	0.19 289	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.16 217

plain	0.46 216	0.27 272	1.01 495	0.50 293	0.40 423	0.35 49	0.37 240	0.87 206	0.56 183	0.43 147	0.76 249	0.42 140	0.40 146	1.13 338	0.45 316	0.21 369	0.15 336	0.24 423	0.19 331	0.24 432	0.16 217

XX-TBD	0.46 216	0.70 621	0.35 7	0.79 611	0.25 108	0.58 265	0.26 91	0.69 120	1.27 530	0.76 276	1.00 322	0.45 158	0.33 96	0.47 72	0.37 229	0.19 289	0.15 336	0.15 52	0.11 13	0.17 161	0.14 130

PMTNet	0.46 216	0.21 73	0.38 33	0.37 33	0.23 56	0.71 364	0.27 101	0.74 144	1.04 386	0.64 253	0.70 231	0.55 224	0.47 205	0.86 243	0.35 205	1.00 673	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.15 81	0.13 71

rvit_stereo_0083	0.47 224	0.33 436	0.81 399	0.56 423	0.36 359	0.50 180	0.44 341	0.68 117	0.95 337	0.49 190	0.57 183	0.55 224	0.49 236	0.88 248	0.46 331	0.25 475	0.25 553	0.24 423	0.20 370	0.24 432	0.17 250

rvit_stereo_ft	0.47 224	0.35 481	0.87 432	0.67 550	0.42 439	0.40 74	0.59 492	0.81 180	0.74 257	0.46 168	0.55 174	0.57 244	0.49 236	0.65 157	0.50 362	0.25 475	0.17 410	0.22 360	0.22 445	0.24 432	0.17 250

RAFT-Stereo-weight	0.47 224	0.24 168	0.53 174	0.48 258	0.27 158	0.60 283	0.35 197	1.02 285	1.07 403	0.99 353	0.78 254	0.76 322	0.28 55	0.76 198	0.36 217	0.16 125	0.12 101	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.15 176

CAS++	0.47 224	0.31 397	0.56 213	0.47 224	0.32 289	0.42 91	0.28 108	1.76 529	0.72 251	0.71 267	0.72 238	0.37 111	0.28 55	0.69 168	0.33 178	0.27 515	0.22 521	0.26 482	0.21 416	0.29 504	0.19 328
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 224	0.26 238	0.64 266	0.50 293	0.29 211	0.53 219	0.33 171	1.05 304	0.77 271	0.84 308	1.00 322	0.55 224	0.37 130	0.81 222	0.40 263	0.17 183	0.12 101	0.22 360	0.20 370	0.19 264	0.15 176

CREStereo++_RVC	0.47 224	0.21 73	0.38 33	0.45 189	0.38 401	0.45 116	0.25 77	0.75 147	1.29 540	0.80 291	1.21 430	0.47 169	0.37 130	0.53 95	0.44 301	0.16 125	0.11 38	0.15 52	0.80 674	0.18 210	0.11 3
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
SE	0.48 230	0.30 360	0.51 150	0.45 189	0.25 108	0.66 333	0.49 405	1.10 330	0.72 251	0.81 296	1.17 413	0.50 191	0.56 297	0.44 48	0.34 193	0.25 475	0.16 375	0.23 401	0.19 331	0.24 432	0.26 484

quiztm	0.48 230	0.26 238	0.52 163	0.49 280	0.55 534	0.45 116	0.42 304	1.45 438	0.81 284	0.79 288	1.14 396	0.57 244	0.32 88	0.58 119	0.36 217	0.17 183	0.12 101	0.17 155	0.14 169	0.18 210	0.15 176

WQFJA1	0.48 230	0.27 272	0.53 174	0.46 207	0.85 638	0.79 409	0.39 265	1.11 337	0.75 258	0.50 199	0.52 154	0.53 212	0.50 245	0.71 177	0.65 435	0.17 183	0.21 499	0.19 231	0.16 247	0.19 264	0.16 217

NLMM	0.48 230	0.27 272	0.53 174	0.46 207	0.85 638	0.79 409	0.39 265	1.12 340	0.75 258	0.50 199	0.52 154	0.53 212	0.50 245	0.72 181	0.65 435	0.17 183	0.21 499	0.19 231	0.16 247	0.19 264	0.16 217

xyz-stereo-finetune	0.48 230	0.25 205	0.54 187	0.42 118	0.23 56	0.80 418	0.42 304	0.80 173	0.80 280	0.61 245	0.62 195	0.54 218	0.43 167	1.70 484	0.58 406	0.15 84	0.15 336	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.15 176

999	0.48 230	0.22 106	0.49 129	0.48 258	0.34 335	0.75 383	0.31 142	0.85 201	0.55 180	0.37 102	0.48 130	0.50 191	0.36 126	2.45 561	0.39 253	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 199	0.16 118	0.19 328

model_zeroshot	0.48 230	0.29 337	0.86 420	0.51 325	0.36 359	0.69 353	0.37 240	1.12 340	0.62 206	0.85 313	0.84 271	0.66 288	0.37 130	0.73 186	0.34 193	0.20 334	0.16 375	0.19 231	0.16 247	0.17 161	0.16 217

MyStereo07	0.48 230	0.29 337	0.50 140	0.55 407	0.45 466	0.59 276	0.79 558	1.05 304	0.51 159	0.48 182	0.53 161	0.43 144	0.55 289	1.30 380	0.34 193	0.17 183	0.16 375	0.24 423	0.20 370	0.23 416	0.20 365

4D-IteraStereo	0.48 230	0.24 168	0.76 371	0.50 293	0.44 459	0.66 333	0.31 142	0.87 206	1.02 377	1.03 372	0.72 238	0.78 328	0.32 88	0.64 146	0.37 229	0.17 183	0.11 38	0.23 401	0.19 331	0.19 264	0.13 71

CES	0.48 230	0.20 43	0.37 16	0.39 65	1.39 680	0.55 244	0.35 197	0.98 268	0.66 231	0.44 153	0.66 211	0.35 95	0.27 50	0.56 109	0.33 178	0.15 84	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.19 264	1.46 681

GGDA	0.49 240	0.25 205	0.53 174	0.41 97	0.29 211	0.57 259	0.33 171	0.98 268	0.97 351	0.81 296	0.89 292	0.61 267	0.51 258	1.26 368	0.47 339	0.18 235	0.13 204	0.16 103	0.15 199	0.18 210	0.18 281

NLSM1	0.49 240	0.25 205	0.55 202	0.48 258	1.08 661	0.83 435	0.31 142	0.83 193	0.66 231	0.51 206	0.76 249	0.47 169	0.48 219	0.98 284	0.55 393	0.18 235	0.19 453	0.21 324	0.18 305	0.20 314	0.15 176

FE-Mocha	0.49 240	0.30 360	0.87 432	0.48 258	0.36 359	0.45 116	0.22 39	1.58 476	0.49 141	1.00 358	1.09 367	0.74 315	0.41 150	0.55 104	0.30 120	0.18 235	0.12 101	0.21 324	0.20 370	0.17 161	0.15 176

MM-Stereo_test1	0.49 240	0.24 168	0.56 213	0.51 325	0.30 237	0.50 180	0.54 441	0.91 227	1.03 381	0.84 308	0.69 226	0.54 218	0.60 326	1.16 345	0.33 178	0.18 235	0.16 375	0.20 283	0.17 278	0.19 264	0.15 176

AE-Stereo	0.49 240	0.27 272	0.67 289	0.60 473	0.39 412	0.67 339	0.46 372	1.18 362	1.09 418	0.47 173	0.75 247	0.69 301	0.47 205	0.59 121	0.40 263	0.16 125	0.15 336	0.21 324	0.20 370	0.19 264	0.15 176

sCroCo_RVC	0.49 240	0.40 517	1.02 502	0.65 532	0.60 562	0.52 208	0.40 280	0.83 193	0.61 202	0.44 153	0.74 245	0.49 185	0.50 245	0.63 145	0.48 345	0.26 499	0.27 568	0.23 401	0.22 445	0.29 504	0.25 460

MM-Stereo_test3	0.50 246	0.24 168	0.54 187	0.54 382	0.74 606	0.49 164	0.53 434	1.09 327	1.05 391	0.62 250	0.95 302	0.61 267	0.42 158	0.77 201	0.38 242	0.20 334	0.17 410	0.20 283	0.16 247	0.18 210	0.18 281

RCA-Stereo	0.50 246	0.23 141	0.58 236	0.48 258	0.33 313	0.55 244	0.45 362	0.97 264	1.38 582	0.68 262	1.05 351	0.63 277	0.80 425	0.59 121	0.32 159	0.17 183	0.12 101	0.17 155	0.14 169	0.16 118	0.14 130

HLf8	0.51 248	0.25 205	0.96 476	0.40 78	0.33 313	0.62 299	0.36 214	1.17 354	1.07 403	0.61 245	0.83 268	0.56 238	0.44 178	0.99 291	0.46 331	0.20 334	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.19 264	0.21 389

TestStereo_HL2	0.51 248	0.27 272	0.56 213	0.42 118	0.32 289	0.57 259	0.34 186	1.00 275	0.91 322	0.82 302	0.87 284	0.61 267	0.50 245	1.55 451	0.48 345	0.19 289	0.13 204	0.16 103	0.14 169	0.18 210	0.19 328

TestStereo-Hl	0.51 248	0.27 272	0.55 202	0.41 97	0.29 211	0.55 244	0.45 362	1.05 304	0.90 316	0.87 317	0.85 275	0.72 310	0.65 362	1.33 389	0.43 297	0.17 183	0.13 204	0.17 155	0.15 199	0.18 210	0.18 281

WQFJX	0.51 248	0.27 272	0.52 163	0.46 207	0.87 644	0.75 383	0.39 265	1.29 401	0.77 271	0.53 211	0.52 154	0.55 224	0.55 289	0.95 272	0.60 417	0.17 183	0.19 453	0.19 231	0.16 247	0.19 264	0.18 281

knoymous	0.51 248	0.29 337	0.47 116	0.43 135	0.30 237	0.55 244	0.55 459	1.02 285	0.77 271	0.98 350	0.85 275	0.94 399	0.56 297	0.85 239	0.45 316	0.20 334	0.14 271	0.26 482	0.14 169	0.23 416	0.23 432

SMOE	0.52 253	0.25 205	0.55 202	0.47 224	0.22 43	0.92 466	0.65 513	0.92 230	0.81 284	0.71 267	1.21 430	0.69 301	0.67 369	0.55 104	0.41 273	0.28 531	0.15 336	0.38 602	0.19 331	0.23 416	0.18 281

ManiGeoR	0.52 253	0.24 168	0.97 479	0.41 97	0.34 335	0.54 229	0.35 197	1.16 350	1.05 391	0.54 217	0.84 271	0.55 224	0.50 245	1.38 408	0.55 393	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.17 161	0.19 328

HLf10	0.52 253	0.24 168	0.97 479	0.41 97	0.34 335	0.54 229	0.35 197	1.16 350	1.05 391	0.54 217	0.84 271	0.55 224	0.50 245	1.38 408	0.55 393	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.17 161	0.19 328

Lsterematch	0.52 253	0.24 168	0.64 266	0.45 189	0.25 108	0.71 364	0.31 142	0.81 180	1.05 391	0.96 340	1.28 460	0.69 301	0.48 219	0.84 233	0.66 440	0.21 369	0.12 101	0.19 231	0.16 247	0.18 210	0.19 328

NLCSM	0.52 253	0.28 302	0.55 202	0.52 346	0.74 606	0.72 367	0.46 372	0.96 261	0.65 228	0.63 251	0.51 149	0.48 176	0.61 337	1.32 385	0.70 453	0.19 289	0.20 473	0.21 324	0.18 305	0.22 387	0.20 365

tg	0.52 253	0.24 168	0.61 250	0.49 280	0.30 237	0.90 455	0.29 120	1.07 320	0.83 292	0.83 305	1.02 335	0.62 274	0.43 167	1.35 397	0.41 273	0.17 183	0.12 101	0.22 360	0.20 370	0.17 161	0.15 176

11t1	0.52 253	0.28 302	0.68 293	0.51 325	0.28 185	0.83 435	0.39 265	1.22 384	0.63 209	0.84 308	0.74 245	0.68 295	0.68 370	0.91 256	0.57 402	0.21 369	0.18 435	0.19 231	0.16 247	0.20 314	0.21 389

LL-Strereo2	0.52 253	0.33 436	0.69 305	0.52 346	0.37 379	0.70 360	0.30 130	1.13 344	0.67 233	0.94 335	0.78 254	0.91 386	0.42 158	1.05 312	0.42 287	0.17 183	0.16 375	0.29 524	0.25 498	0.21 360	0.16 217

Selective-RAFT	0.52 253	0.28 302	0.79 392	0.55 407	0.27 158	0.91 459	0.33 171	0.80 173	0.88 309	0.58 232	0.63 198	0.81 340	0.77 407	1.29 378	0.48 345	0.19 289	0.14 271	0.17 155	0.15 199	0.19 264	0.17 250

HUI-Stereo	0.52 253	0.30 360	0.73 340	0.50 293	0.27 158	0.65 324	0.30 130	1.04 296	0.64 214	1.12 403	0.96 305	0.83 352	0.60 326	0.79 213	0.45 316	0.22 400	0.14 271	0.24 423	0.20 370	0.26 460	0.18 281

test-1	0.52 253	0.26 238	1.04 511	0.56 423	0.32 289	0.61 289	0.38 248	1.10 330	0.91 322	0.78 285	1.01 327	0.77 324	0.52 266	0.60 133	0.42 287	0.17 183	0.14 271	0.20 283	0.17 278	0.20 314	0.23 432

rafts_anoy	0.52 253	0.29 337	0.59 242	0.59 461	0.50 495	0.53 219	0.40 280	1.11 337	1.03 381	0.84 308	0.83 268	0.68 295	0.54 281	0.72 181	0.51 367	0.19 289	0.14 271	0.24 423	0.26 516	0.21 360	0.18 281

s12784h	0.52 253	0.20 43	0.38 33	0.41 97	0.19 10	0.96 482	0.34 186	1.17 354	1.25 519	0.81 296	0.90 293	0.63 277	0.50 245	1.45 429	0.42 287	0.14 53	0.12 101	0.17 155	0.11 13	0.18 210	0.11 3

raftrobust	0.52 253	0.25 205	0.56 213	0.65 532	0.52 520	0.49 164	0.34 186	0.98 268	0.91 322	1.30 510	0.87 284	0.63 277	0.81 429	0.78 208	0.41 273	0.19 289	0.15 336	0.16 103	0.14 169	0.15 81	0.16 217

Gwc-CoAtRS	0.52 253	0.24 168	0.68 293	0.48 258	0.29 211	0.64 308	0.25 77	1.16 350	1.08 410	1.01 364	1.00 322	1.12 470	0.56 297	0.69 168	0.37 229	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.15 199	0.15 81	0.15 176

Weightmod	0.53 268	0.25 205	0.46 112	0.41 97	0.31 266	0.85 447	0.40 280	0.86 203	0.61 202	0.71 267	1.39 507	0.73 313	0.60 326	1.56 456	0.41 273	0.18 235	0.28 576	0.20 283	0.18 305	0.17 161	0.14 130

S0	0.53 268	0.24 168	0.52 163	0.49 280	0.32 289	1.14 526	0.68 527	0.90 224	0.58 189	0.76 276	1.32 478	0.65 283	0.55 289	0.70 172	0.39 253	0.27 515	0.25 553	0.29 524	0.26 516	0.20 314	0.17 250

HLF11	0.53 268	0.25 205	1.02 502	0.41 97	0.35 342	0.47 137	0.28 108	1.17 354	0.96 343	0.64 253	0.87 284	0.61 267	0.50 245	1.51 442	0.63 429	0.18 235	0.14 271	0.16 103	0.13 129	0.17 161	0.20 365

IGEV-FE	0.53 268	0.30 360	0.99 485	0.56 423	0.35 342	0.41 81	0.32 158	1.37 414	0.63 209	1.00 358	1.09 367	0.94 399	0.41 150	0.83 228	0.39 253	0.18 235	0.12 101	0.19 231	0.18 305	0.19 264	0.17 250

rvit_0105_6	0.53 268	0.37 498	0.98 484	0.65 532	0.38 401	0.51 201	0.51 415	0.77 154	1.20 495	0.54 217	0.55 174	0.65 283	0.53 274	0.94 269	0.44 301	0.32 562	0.32 607	0.28 513	0.24 484	0.28 493	0.21 389

IGEV_Zeroshot_test	0.53 268	0.30 360	0.99 485	0.56 423	0.35 342	0.41 81	0.32 158	1.37 414	0.63 209	1.00 358	1.09 367	0.95 408	0.41 150	0.83 228	0.39 253	0.18 235	0.12 101	0.19 231	0.18 305	0.19 264	0.17 250

EKT-Stereo	0.53 268	0.30 360	0.73 340	0.58 447	0.60 562	0.51 201	0.48 393	0.94 247	0.90 316	0.71 267	0.88 288	0.77 324	0.43 167	1.07 318	0.40 263	0.22 400	0.16 375	0.21 324	0.18 305	0.20 314	0.22 412

Any-RAFT	0.53 268	0.24 168	0.47 116	0.47 224	0.27 158	1.00 494	0.25 77	1.58 476	1.05 391	0.85 313	0.99 317	1.06 444	0.47 205	0.70 172	0.32 159	0.18 235	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.16 217

anonymousdsp2	0.53 268	0.27 272	0.74 357	0.48 258	0.29 211	0.76 391	0.47 380	1.61 485	0.82 291	0.77 282	0.77 252	0.75 318	0.47 205	1.03 303	0.40 263	0.18 235	0.13 204	0.18 203	0.13 129	0.19 264	0.18 281

fff	0.53 268	0.24 168	0.70 311	0.43 135	0.24 79	0.48 147	0.36 214	1.07 320	1.25 519	1.10 395	1.02 335	0.57 244	1.06 546	0.73 186	0.52 375	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 328

test_4	0.53 268	0.22 106	0.56 213	0.54 382	0.32 289	0.64 308	0.39 265	0.80 173	0.62 206	0.92 329	1.87 613	0.68 295	0.42 158	1.16 345	0.37 229	0.15 84	0.13 204	0.20 283	0.22 445	0.20 314	0.15 176

GMOStereo	0.53 268	0.26 238	0.65 273	0.50 293	0.29 211	0.52 208	0.43 327	0.89 216	0.96 343	1.41 560	1.14 396	0.85 362	0.56 297	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 423	0.21 416	0.20 314	0.15 176

error version	0.53 268	0.26 238	0.65 273	0.50 293	0.29 211	0.52 208	0.43 327	0.89 216	0.96 343	1.41 560	1.14 396	0.85 362	0.56 297	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 423	0.21 416	0.20 314	0.15 176

test-v	0.53 268	0.26 238	0.65 273	0.50 293	0.29 211	0.52 208	0.43 327	0.89 216	0.96 343	1.41 560	1.14 396	0.85 362	0.56 297	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 423	0.21 416	0.20 314	0.15 176

test-2	0.53 268	0.26 238	0.65 273	0.50 293	0.29 211	0.52 208	0.43 327	0.89 216	0.96 343	1.41 560	1.14 396	0.85 362	0.56 297	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 423	0.21 416	0.20 314	0.15 176

raft+_RVC	0.53 268	0.26 238	0.54 187	0.60 473	0.47 483	0.54 229	0.54 441	1.27 396	0.99 364	0.76 276	1.03 345	0.70 306	0.56 297	0.93 266	0.47 339	0.18 235	0.14 271	0.19 231	0.18 305	0.18 210	0.15 176

csc	0.53 268	0.24 168	0.70 311	0.43 135	0.24 79	0.48 147	0.36 214	1.07 320	1.25 519	1.10 395	1.02 335	0.57 244	1.06 546	0.73 186	0.52 375	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 328

cscssc	0.53 268	0.24 168	0.70 311	0.43 135	0.24 79	0.48 147	0.36 214	1.07 320	1.25 519	1.10 395	1.02 335	0.57 244	1.06 546	0.73 186	0.52 375	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 328

TestStereo_HLe17	0.54 286	0.24 168	1.22 550	0.41 97	0.30 237	0.61 289	0.41 298	1.22 384	1.09 418	0.61 245	0.86 278	0.53 212	0.46 193	1.33 389	0.45 316	0.19 289	0.12 101	0.18 203	0.16 247	0.18 210	0.18 281

1test111	0.54 286	0.31 397	0.50 140	0.54 382	0.26 128	1.18 538	0.51 415	1.42 426	0.78 275	0.58 232	0.79 260	0.48 176	0.88 467	0.88 248	0.59 409	0.20 334	0.12 101	0.25 463	0.15 199	0.22 387	0.21 389

RAFT-Test	0.54 286	0.25 205	0.64 266	0.47 224	0.30 237	0.97 486	0.27 101	1.24 391	0.81 284	0.96 340	1.12 386	1.28 512	0.48 219	0.71 177	0.36 217	0.17 183	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.16 118	0.16 217

DCANet-4	0.54 286	0.26 238	1.07 521	0.42 118	0.24 79	0.48 147	0.36 214	0.99 271	1.30 546	1.10 395	1.02 335	0.56 238	0.75 396	0.73 186	0.52 375	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 328

x	0.54 286	0.31 397	0.61 250	0.47 224	0.30 237	0.67 339	0.47 380	1.53 464	0.79 279	0.81 296	0.83 268	0.78 328	0.70 379	0.70 172	0.62 424	0.21 369	0.19 453	0.22 360	0.19 331	0.21 360	0.20 365

test-3	0.54 286	0.22 106	0.68 293	0.47 224	0.27 158	0.58 265	0.35 197	0.92 230	1.00 370	1.32 524	0.69 226	0.87 370	0.45 185	1.68 482	0.37 229	0.16 125	0.11 38	0.20 283	0.16 247	0.17 161	0.13 71

test_1	0.54 286	0.22 106	0.68 293	0.47 224	0.27 158	0.58 265	0.35 197	0.92 230	1.00 370	1.28 495	0.68 221	0.87 370	0.45 185	1.67 477	0.37 229	0.16 125	0.11 38	0.20 283	0.16 247	0.17 161	0.13 71

PSM-adaLoss	0.54 286	0.30 360	0.73 340	0.50 293	0.27 158	0.65 324	0.41 298	1.04 296	0.64 214	1.12 403	0.96 305	0.82 345	0.61 337	1.06 314	0.45 316	0.22 400	0.14 271	0.24 423	0.20 370	0.26 460	0.18 281

ROB_FTStereo_v2	0.54 286	0.30 360	0.73 340	0.50 293	0.27 158	0.64 308	0.42 304	1.05 304	0.64 214	1.12 403	0.96 305	0.83 352	0.60 326	1.12 335	0.46 331	0.22 400	0.14 271	0.24 423	0.20 370	0.26 460	0.18 281

ROB_FTStereo	0.54 286	0.30 360	0.73 340	0.50 293	0.27 158	0.64 308	0.25 77	1.05 304	0.64 214	1.12 403	0.95 302	0.82 345	0.61 337	1.15 341	0.45 316	0.22 400	0.14 271	0.24 423	0.20 370	0.26 460	0.18 281

cross-raft	0.54 286	0.25 205	0.61 250	0.52 346	0.29 211	0.68 347	0.37 240	1.46 440	0.76 267	1.01 364	1.06 353	1.28 512	0.46 193	0.71 177	0.35 205	0.15 84	0.12 101	0.18 203	0.16 247	0.19 264	0.14 130

RAFT-IKP	0.54 286	0.30 360	0.73 340	0.50 293	0.27 158	0.59 276	0.36 214	1.04 296	0.64 214	1.12 403	0.96 305	0.83 352	0.61 337	1.22 357	0.45 316	0.22 400	0.14 271	0.24 423	0.20 370	0.26 460	0.18 281

RALCasStereoNet	0.54 286	0.30 360	0.66 283	0.59 461	0.51 507	0.61 289	0.52 426	0.94 247	0.93 331	0.70 265	1.01 327	0.78 328	0.44 178	1.33 389	0.47 339	0.20 334	0.16 375	0.18 203	0.16 247	0.20 314	0.19 328

DCANet	0.54 286	0.24 168	0.70 311	0.43 135	0.24 79	0.49 164	0.36 214	1.05 304	1.30 546	1.12 403	1.03 345	0.58 251	0.92 480	0.81 222	0.52 375	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.18 210	0.19 328

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 286	0.25 205	0.68 293	0.43 135	0.24 79	0.40 74	0.34 186	1.04 296	1.09 418	1.32 524	1.60 568	0.80 334	0.68 370	0.67 164	0.39 253	0.13 26	0.10 9	0.18 203	0.17 278	0.17 161	0.13 71

CFNet-RSSM	0.54 286	0.24 168	0.70 311	0.48 258	0.28 185	0.60 283	0.27 101	1.49 446	1.14 449	1.06 377	0.93 299	1.08 451	0.54 281	0.70 172	0.35 205	0.16 125	0.12 101	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.14 130

MSKI-zero shot	0.55 302	0.26 238	0.57 227	0.51 325	0.26 128	0.69 353	0.28 108	1.18 362	0.64 214	0.91 327	1.32 478	0.82 345	0.33 96	1.92 512	0.32 159	0.17 183	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.16 217

test_3	0.55 302	0.23 141	0.71 322	0.53 365	0.28 185	0.61 289	0.40 280	0.92 230	1.05 391	1.19 455	0.68 221	0.93 396	0.44 178	1.67 477	0.39 253	0.15 84	0.12 101	0.22 360	0.19 331	0.21 360	0.14 130

Patchmatch Stereo++	0.55 302	0.30 360	0.73 340	0.50 293	0.27 158	0.65 324	0.29 120	1.05 304	0.64 214	1.12 403	0.96 305	0.83 352	0.60 326	1.37 404	0.45 316	0.22 400	0.14 271	0.24 423	0.20 370	0.26 460	0.18 281
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
DeepStereo_RVC	0.55 302	0.29 337	0.72 328	0.51 325	0.30 237	0.59 276	0.33 171	1.03 290	0.70 245	1.16 437	0.93 299	0.83 352	0.94 494	0.96 273	0.54 388	0.21 369	0.14 271	0.21 324	0.19 331	0.24 432	0.24 448

iRAFT	0.55 302	0.30 360	0.73 340	0.50 293	0.27 158	0.65 324	0.29 120	1.05 304	0.64 214	1.12 403	0.96 305	0.83 352	0.60 326	1.37 404	0.45 316	0.22 400	0.14 271	0.24 423	0.20 370	0.26 460	0.18 281

CRE-IMP	0.55 302	0.30 360	0.74 357	0.52 346	0.29 211	0.79 409	0.25 77	1.04 296	0.72 251	1.09 387	0.95 302	0.81 340	0.57 310	1.10 328	0.50 362	0.21 369	0.14 271	0.23 401	0.19 331	0.28 493	0.22 412

sAnonymous2	0.55 302	0.56 584	1.46 595	0.60 473	0.51 507	0.48 147	0.52 426	0.79 164	0.68 239	0.50 199	0.67 218	0.46 162	0.62 343	0.59 121	0.40 263	0.22 400	0.17 410	0.22 360	0.21 416	0.86 659	0.56 632

CroCo_RVC	0.55 302	0.56 584	1.46 595	0.60 473	0.51 507	0.48 147	0.52 426	0.79 164	0.68 239	0.50 199	0.67 218	0.46 162	0.62 343	0.59 121	0.40 263	0.22 400	0.17 410	0.22 360	0.21 416	0.86 659	0.56 632

GMStereo	0.55 302	0.45 541	0.94 466	0.50 293	0.32 289	0.64 308	0.43 327	1.00 275	1.40 592	0.82 302	0.73 240	0.51 197	0.45 185	0.85 239	0.55 393	0.24 447	0.15 336	0.20 283	0.21 416	0.31 523	0.24 448
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.56 311	0.26 238	1.40 577	0.44 170	0.34 335	0.67 339	0.53 434	0.92 230	0.84 296	0.96 340	0.99 317	0.80 334	0.62 343	1.08 323	0.39 253	0.18 235	0.14 271	0.17 155	0.16 247	0.17 161	0.21 389

NLMM1	0.56 311	0.27 272	0.60 245	0.47 224	0.74 606	0.68 347	0.43 327	1.83 555	1.04 386	0.59 240	0.62 195	0.51 197	0.47 205	1.33 389	0.57 402	0.18 235	0.21 499	0.20 283	0.17 278	0.20 314	0.15 176

AIO-test1	0.56 311	0.25 205	0.55 202	0.64 518	0.78 621	0.80 418	0.36 214	1.18 362	1.34 561	0.57 230	0.88 288	0.61 267	0.50 245	1.12 335	0.35 205	0.17 183	0.17 410	0.22 360	0.24 484	0.18 210	0.23 432

rvit_0105_4	0.56 311	0.38 505	1.06 516	0.66 538	0.38 401	0.53 219	0.53 434	0.84 199	1.17 474	0.56 228	0.61 191	0.72 310	0.59 322	0.98 284	0.45 316	0.32 562	0.33 612	0.29 524	0.25 498	0.29 504	0.23 432

H2IRNET	0.56 311	0.26 238	0.66 283	0.47 224	0.35 342	0.41 81	0.26 91	0.92 230	1.17 474	0.61 245	1.28 460	1.08 451	0.86 457	0.99 291	0.63 429	0.19 289	0.16 375	0.22 360	0.25 498	0.21 360	0.18 281

ACVNet-DCA	0.56 311	0.31 397	0.50 140	0.54 382	0.26 128	1.18 538	0.51 415	1.42 426	0.78 275	0.58 232	0.79 260	0.48 176	0.88 467	1.46 431	0.32 159	0.20 334	0.12 101	0.25 463	0.15 199	0.22 387	0.21 389

riskmin	0.56 311	0.27 272	0.60 245	0.43 135	0.31 266	0.83 435	0.42 304	1.14 346	1.04 386	0.73 275	0.75 247	1.11 469	1.01 528	0.81 222	0.51 367	0.20 334	0.14 271	0.24 423	0.15 199	0.24 432	0.25 460

MIPNet	0.56 311	0.28 302	0.94 466	0.49 280	0.33 313	0.66 333	0.38 248	1.35 411	1.08 410	1.06 377	0.92 296	0.60 262	0.79 419	0.73 186	0.52 375	0.17 183	0.14 271	0.19 231	0.16 247	0.18 210	0.17 250

iGMRVC	0.56 311	0.30 360	0.73 340	0.50 293	0.27 158	0.65 324	0.38 248	1.05 304	0.64 214	1.12 403	0.96 305	0.83 352	0.60 326	1.52 443	0.46 331	0.22 400	0.14 271	0.24 423	0.20 370	0.26 460	0.18 281

WQFJX1	0.57 320	0.26 238	0.54 187	0.48 258	0.72 598	0.68 347	0.47 380	2.46 669	0.71 249	0.54 217	0.50 143	0.53 212	0.51 258	1.36 402	0.60 417	0.18 235	0.20 473	0.20 283	0.16 247	0.20 314	0.20 365

AIO-test2	0.57 320	0.28 302	0.63 259	0.61 488	0.58 551	0.79 409	0.51 415	1.18 362	1.40 592	0.63 251	1.15 405	0.51 197	0.43 167	1.09 325	0.35 205	0.21 369	0.17 410	0.26 482	0.30 571	0.20 314	0.19 328

MIM_Stereo	0.57 320	0.24 168	0.92 459	0.46 207	0.30 237	0.54 229	0.28 108	1.27 396	0.75 258	1.00 358	1.16 410	0.93 396	0.53 274	1.45 429	0.61 421	0.16 125	0.16 375	0.20 283	0.19 331	0.17 161	0.14 130

qqq	0.57 320	0.34 461	0.71 322	0.47 224	0.27 158	0.64 308	0.62 503	1.42 426	0.78 275	0.80 291	0.92 296	0.95 408	0.77 407	0.88 248	0.59 409	0.21 369	0.20 473	0.24 423	0.23 468	0.22 387	0.21 389

ADStereo(finetuned)	0.57 320	0.24 168	1.06 516	0.43 135	0.24 79	0.49 164	0.35 197	1.05 304	1.30 546	1.12 403	1.03 345	0.58 251	1.20 578	0.84 233	0.51 367	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.18 210	0.19 328

R-Stereo Train	0.57 320	0.26 238	0.63 259	0.54 382	0.36 359	0.69 353	0.54 441	1.22 384	0.72 251	1.61 604	1.50 543	0.75 318	0.53 274	0.64 146	0.44 301	0.18 235	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.17 161	0.17 250

RAFT-Stereo	0.57 320	0.26 238	0.63 259	0.54 382	0.36 359	0.69 353	0.54 441	1.22 384	0.72 251	1.61 604	1.50 543	0.75 318	0.53 274	0.64 146	0.44 301	0.18 235	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.17 161	0.17 250
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.58 327	0.27 272	0.57 227	0.46 207	0.54 527	1.03 502	0.58 482	0.94 247	0.80 280	0.95 337	1.42 513	0.56 238	0.71 384	0.60 133	0.41 273	0.38 601	0.20 473	0.37 598	0.36 613	0.22 387	0.17 250

xyz-stereo-finetune2	0.58 327	0.27 272	0.57 227	0.40 78	0.24 79	1.09 520	0.32 158	0.79 164	0.53 173	0.65 256	1.07 357	0.58 251	0.80 425	2.47 566	0.80 495	0.16 125	0.15 336	0.21 324	0.17 278	0.16 118	0.17 250

rvit_0105_5	0.58 327	0.39 510	1.05 512	0.66 538	0.37 379	0.58 265	0.56 467	0.94 247	1.18 481	0.64 253	0.68 221	0.75 318	0.63 350	0.88 248	0.50 362	0.32 562	0.32 607	0.30 538	0.27 529	0.28 493	0.25 460

RAFT+CT+SA	0.58 327	0.29 337	0.60 245	0.66 538	0.37 379	0.42 91	0.55 459	1.27 396	1.03 381	0.70 265	1.22 434	0.60 262	0.70 379	1.64 471	0.41 273	0.18 235	0.13 204	0.22 360	0.22 445	0.21 360	0.18 281

IPLGR	0.58 327	0.27 272	1.14 541	0.48 258	0.28 185	0.65 324	0.33 171	1.22 384	1.13 446	1.18 451	1.05 351	0.69 301	0.66 366	0.96 273	0.52 375	0.17 183	0.15 336	0.20 283	0.17 278	0.20 314	0.18 281

AFF-stereo	0.58 327	0.25 205	0.64 266	0.46 207	0.29 211	0.34 41	0.38 248	1.15 348	1.14 449	1.17 446	1.60 568	1.10 464	0.71 384	0.97 281	0.43 297	0.13 26	0.11 38	0.19 231	0.19 331	0.17 161	0.14 130

dd	0.59 333	0.48 552	0.97 479	0.55 407	0.32 289	0.64 308	0.47 380	1.02 285	1.34 561	0.78 285	0.86 278	0.58 251	0.54 281	1.01 299	0.86 512	0.28 531	0.18 435	0.26 482	0.19 331	0.32 532	0.24 448

PFNet+	0.59 333	0.28 302	0.77 379	0.53 365	0.30 237	0.59 276	0.31 142	0.92 230	1.14 449	1.33 533	1.10 373	0.79 332	0.57 310	1.31 381	0.49 355	0.25 475	0.17 410	0.28 513	0.26 516	0.21 360	0.25 460

AnonymousM	0.59 333	1.11 659	0.41 61	0.44 170	0.32 289	0.43 100	0.47 380	1.05 304	0.64 214	0.98 350	0.63 198	0.67 293	0.43 167	0.59 121	0.41 273	0.20 334	0.15 336	1.84 688	0.84 676	0.14 44	0.13 71

GANet-ADL	0.60 336	0.35 481	0.72 328	0.64 518	0.40 423	0.68 347	0.51 415	1.49 446	1.12 432	0.95 337	1.08 362	0.91 386	0.57 310	0.76 198	0.55 393	0.26 499	0.18 435	0.18 203	0.16 247	0.23 416	0.25 460

TRStereo	0.60 336	0.60 602	0.97 479	0.74 597	0.67 585	0.46 123	0.38 248	1.85 560	0.89 312	0.79 288	0.80 265	0.88 374	0.39 140	1.10 328	0.41 273	0.23 428	0.15 336	0.23 401	0.24 484	0.17 161	0.15 176

NRIStereo	0.60 336	0.29 337	0.69 305	0.53 365	0.28 185	0.63 304	0.33 171	1.08 326	0.87 305	1.14 421	0.87 284	0.91 386	0.59 322	2.24 545	0.49 355	0.20 334	0.14 271	0.21 324	0.19 331	0.21 360	0.17 250

RALAANet	0.60 336	0.33 436	0.87 432	0.62 500	0.50 495	0.69 353	0.31 142	1.21 376	1.06 398	1.09 387	1.16 410	0.88 374	0.46 193	1.22 357	0.42 287	0.19 289	0.15 336	0.21 324	0.17 278	0.27 474	0.17 250

111	0.60 336	0.23 141	0.70 311	0.43 135	0.24 79	0.72 367	0.42 304	1.18 362	1.41 598	0.80 291	1.38 503	1.10 464	0.79 419	0.96 273	0.58 406	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.15 199	0.17 161	0.19 328

FENet	0.60 336	0.28 302	0.63 259	0.54 382	0.33 313	0.83 435	0.38 248	1.27 396	1.07 403	1.00 358	0.86 278	0.99 424	0.85 449	0.96 273	0.68 449	0.22 400	0.15 336	0.23 401	0.20 370	0.22 387	0.23 432

test_sample1	0.61 342	0.29 337	0.75 361	0.50 293	0.31 266	0.76 391	0.48 393	1.59 478	0.84 296	0.90 323	0.94 301	0.88 374	0.95 499	1.16 345	0.67 445	0.22 400	0.18 435	0.20 283	0.19 331	0.21 360	0.21 389

MyStereo06	0.61 342	0.28 302	0.95 470	0.56 423	0.46 478	0.61 289	0.73 541	1.78 537	0.67 233	1.03 372	1.12 386	1.13 475	0.56 297	0.78 208	0.41 273	0.17 183	0.16 375	0.23 401	0.20 370	0.22 387	0.20 365

ACRE	0.61 342	0.33 436	1.01 495	0.58 447	0.49 488	0.75 383	0.47 380	1.06 318	0.95 337	1.37 545	1.55 554	0.62 274	0.46 193	0.83 228	0.70 453	0.23 428	0.15 336	0.19 231	0.16 247	0.18 210	0.21 389

Anonymous3	0.61 342	0.44 534	1.11 533	0.59 461	0.49 488	0.93 472	0.65 513	0.93 241	0.81 284	0.72 274	0.88 288	0.65 283	0.69 374	1.06 314	0.53 382	0.35 588	0.30 593	0.26 482	0.26 516	0.31 523	0.27 496

SME	0.62 346	0.29 337	0.51 150	0.61 488	0.25 108	1.23 549	0.44 341	1.17 354	1.12 432	0.89 321	1.12 386	0.66 288	0.74 392	1.55 451	0.51 367	0.19 289	0.20 473	0.23 401	0.23 468	0.24 432	0.20 365

test_sample2	0.62 346	0.29 337	0.74 357	0.50 293	0.28 185	0.80 418	0.61 500	1.61 485	1.00 370	0.88 319	0.99 317	0.94 399	0.83 442	1.16 345	0.51 367	0.23 428	0.18 435	0.22 360	0.21 416	0.23 416	0.22 412

tt1	0.62 346	0.32 413	0.51 150	0.54 382	0.26 128	1.16 535	0.48 393	0.95 253	2.47 669	0.57 230	0.77 252	0.49 185	0.81 429	1.55 451	0.32 159	0.20 334	0.12 101	0.24 423	0.15 199	0.19 264	0.20 365

CIPLG	0.62 346	0.33 436	0.96 476	0.58 447	0.50 495	0.75 383	0.48 393	1.05 304	0.96 343	1.40 558	1.57 562	0.64 280	0.48 219	0.89 253	0.70 453	0.23 428	0.15 336	0.19 231	0.16 247	0.19 264	0.21 389

IPLGR_C	0.62 346	0.33 436	0.99 485	0.58 447	0.49 488	0.76 391	0.48 393	1.10 330	0.96 343	1.40 558	1.56 558	0.62 274	0.48 219	0.80 216	0.71 459	0.23 428	0.15 336	0.19 231	0.16 247	0.19 264	0.21 389

HHNet	0.62 346	0.26 238	0.63 259	0.43 135	0.45 466	0.50 180	0.58 482	1.07 320	1.01 373	1.25 486	2.23 637	0.70 306	0.61 337	1.07 318	0.47 339	0.20 334	0.13 204	0.23 401	0.19 331	0.19 264	0.30 528

Pruner-Stereo	0.62 346	0.29 337	0.70 311	0.61 488	0.31 266	0.63 304	0.43 327	1.17 354	0.99 364	1.53 586	1.08 362	0.95 408	0.55 289	1.35 397	0.51 367	0.23 428	0.14 271	0.24 423	0.21 416	0.21 360	0.23 432

DIP-Stereo	0.62 346	0.30 360	0.83 408	0.48 258	0.36 359	0.95 476	0.33 171	2.37 662	0.67 233	1.25 486	1.00 322	0.68 295	0.51 258	0.91 256	0.61 421	0.18 235	0.15 336	0.21 324	0.17 278	0.19 264	0.19 328
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.63 354	0.99 649	0.51 150	0.47 224	0.35 342	1.07 512	0.63 508	0.65 97	0.95 337	0.66 259	0.41 84	0.55 224	0.66 366	1.00 297	0.76 474	0.62 659	0.27 568	0.38 602	0.33 597	0.74 655	0.68 653

FACV-RUCA	0.63 354	0.34 461	0.82 403	0.62 500	0.65 577	0.81 427	0.41 298	1.44 433	1.07 403	0.86 316	1.14 396	0.61 267	0.69 374	0.80 216	0.53 382	0.28 531	0.19 453	0.47 632	0.21 416	0.35 548	0.25 460

rvit_0105_3	0.63 354	0.44 534	1.08 525	0.72 585	0.40 423	0.64 308	0.71 537	1.03 290	1.17 474	0.82 302	0.70 231	0.80 334	0.70 379	0.91 256	0.56 399	0.35 588	0.34 613	0.34 578	0.32 587	0.27 474	0.28 508

mmm	0.63 354	0.35 481	0.72 328	0.51 325	0.30 237	0.86 449	0.54 441	1.59 478	0.86 300	1.07 380	1.38 503	0.79 332	0.75 396	0.91 256	0.58 406	0.22 400	0.18 435	0.29 524	0.25 498	0.25 447	0.23 432

HH	0.63 354	0.30 360	0.77 379	0.50 293	0.32 289	0.49 164	0.46 372	1.65 494	0.64 214	0.69 263	1.09 367	1.63 582	0.85 449	1.90 510	0.37 229	0.18 235	0.13 204	0.19 231	0.17 278	0.19 264	0.16 217

HanStereo	0.63 354	0.30 360	0.77 379	0.50 293	0.32 289	0.49 164	0.46 372	1.65 494	0.64 214	0.69 263	1.09 367	1.63 582	0.85 449	1.90 510	0.37 229	0.18 235	0.13 204	0.19 231	0.17 278	0.19 264	0.16 217

CAS	0.63 354	0.18 9	0.37 16	2.27 688	0.84 635	0.57 259	0.54 441	0.79 164	0.62 206	0.48 182	0.70 231	0.36 98	0.26 39	0.45 51	0.35 205	2.24 691	0.10 9	0.14 17	0.09 1	0.15 81	1.06 675

TestStereo1	0.63 354	0.28 302	0.75 361	0.76 604	0.31 266	0.48 147	0.43 327	1.30 402	1.21 501	0.97 345	1.31 471	0.64 280	0.77 407	1.75 492	0.42 287	0.20 334	0.15 336	0.22 360	0.18 305	0.21 360	0.17 250

RAFT_CTSACE	0.63 354	0.26 238	0.88 441	0.55 407	0.51 507	0.71 364	0.44 341	0.80 173	0.97 351	0.97 345	1.84 608	1.18 483	0.68 370	1.47 435	0.36 217	0.16 125	0.15 336	0.21 324	0.20 370	0.20 314	0.14 130

SA-5K	0.63 354	0.28 302	0.75 361	0.76 604	0.31 266	0.48 147	0.43 327	1.30 402	1.21 501	0.97 345	1.31 471	0.64 280	0.77 407	1.75 492	0.42 287	0.20 334	0.15 336	0.22 360	0.18 305	0.21 360	0.17 250

ICVP	0.63 354	0.33 436	0.57 227	0.61 488	0.40 423	0.80 418	0.58 482	1.61 485	0.89 312	0.90 323	1.24 440	0.88 374	0.73 390	0.72 181	0.88 514	0.29 543	0.21 499	0.22 360	0.21 416	0.24 432	0.27 496
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 354	0.26 238	1.90 631	0.81 617	0.67 585	0.43 100	0.23 52	1.03 290	0.58 189	0.65 256	1.56 558	1.41 537	0.39 140	1.28 374	0.35 205	0.20 334	0.14 271	0.20 283	0.19 331	0.18 210	0.14 130

ACVNet	0.63 354	0.31 397	0.54 187	0.54 382	0.36 359	0.80 418	0.46 372	1.37 414	1.07 403	0.93 330	1.30 465	1.08 451	0.85 449	0.80 216	0.94 526	0.21 369	0.19 453	0.21 324	0.18 305	0.22 387	0.18 281

fast-iter	0.64 367	0.32 413	0.68 293	0.47 224	0.51 507	0.41 81	0.36 214	1.04 296	0.75 258	1.31 520	1.43 518	1.62 577	1.12 559	0.94 269	0.88 514	0.15 84	0.12 101	0.20 283	0.20 370	0.20 314	0.18 281

CoSv	0.64 367	0.32 413	0.68 293	0.47 224	0.51 507	0.41 81	0.36 214	1.04 296	0.75 258	1.31 520	1.43 518	1.62 577	1.12 559	0.94 269	0.88 514	0.15 84	0.12 101	0.20 283	0.20 370	0.20 314	0.18 281

rvit_stereo_0075_2	0.64 367	0.46 543	1.05 512	0.66 538	0.66 581	0.53 219	0.48 393	1.20 375	1.12 432	0.76 276	0.92 296	0.78 328	0.53 274	1.03 303	0.59 409	0.37 596	0.28 576	0.40 615	0.31 579	0.37 559	0.32 545

cc1	0.64 367	0.31 397	0.50 140	0.54 382	0.26 128	1.18 538	0.51 415	0.93 241	3.05 683	0.58 232	0.79 260	0.48 176	0.88 467	1.46 431	0.32 159	0.20 334	0.12 101	0.25 463	0.15 199	0.19 264	0.19 328

GwcNet-ADL	0.64 367	0.31 397	0.79 392	0.56 423	0.41 433	0.60 283	0.58 482	1.41 424	1.26 524	1.08 381	1.13 392	0.91 386	0.60 326	1.04 309	0.78 483	0.27 515	0.18 435	0.18 203	0.18 305	0.25 447	0.29 515

RAFT	0.64 367	0.30 360	0.73 340	0.59 461	0.33 313	0.68 347	0.58 482	1.04 296	0.76 267	1.08 381	1.19 423	1.65 588	0.93 489	1.06 314	0.56 399	0.21 369	0.18 435	0.27 498	0.24 484	0.22 387	0.17 250

TestStereo	0.64 367	0.39 510	0.71 322	0.51 325	0.27 158	0.56 254	0.42 304	1.03 290	0.91 322	0.80 291	1.00 322	0.68 295	0.52 266	3.25 597	0.45 316	0.22 400	0.15 336	0.24 423	0.18 305	0.27 474	0.16 217

DN-CSS_ROB	0.64 367	0.32 413	1.05 512	0.55 407	0.40 423	0.54 229	0.45 362	1.21 376	0.93 331	1.03 372	1.47 533	0.69 301	0.63 350	1.76 497	0.49 355	0.18 235	0.14 271	0.25 463	0.22 445	0.22 387	0.20 365

Hybrid-DGEV-03	0.65 375	0.26 238	0.56 213	0.53 365	0.36 359	0.73 372	0.39 265	0.89 216	1.15 461	1.73 619	2.52 652	0.84 361	0.56 297	0.97 281	0.44 301	0.18 235	0.12 101	0.22 360	0.19 331	0.17 161	0.14 130

Hybrid-DGEV-2	0.65 375	0.31 397	0.73 340	0.60 473	0.37 379	1.08 514	0.28 108	1.45 438	1.40 592	1.32 524	0.85 275	1.03 438	1.01 528	1.05 312	0.48 345	0.18 235	0.15 336	0.22 360	0.19 331	0.17 161	0.15 176

MyStereo8	0.65 375	0.29 337	1.00 491	0.58 447	0.49 488	0.91 459	0.35 197	1.18 362	1.31 550	1.16 437	1.27 454	0.90 383	0.64 354	0.72 181	0.95 530	0.18 235	0.14 271	0.20 283	0.18 305	0.22 387	0.26 484

StereoVision	0.65 375	0.34 461	0.86 420	0.59 461	0.40 423	0.50 180	0.41 298	1.09 327	0.93 331	0.71 267	2.50 651	0.82 345	0.57 310	1.03 303	0.49 355	0.25 475	0.28 576	0.29 524	0.28 550	0.36 555	0.20 365

CASS	0.65 375	0.34 461	0.72 328	0.56 423	0.27 158	0.78 403	0.42 304	1.59 478	0.86 300	1.30 510	1.25 444	0.87 370	0.84 446	0.84 233	0.54 388	0.35 588	0.19 453	0.26 482	0.21 416	0.28 493	0.42 591
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 375	0.30 360	0.75 361	0.67 550	0.50 495	0.92 466	0.52 426	1.39 421	1.12 432	0.76 276	1.11 379	1.00 425	0.90 474	1.53 447	0.45 316	0.18 235	0.13 204	0.23 401	0.22 445	0.21 360	0.19 328

iRaft-Stereo_20w	0.65 375	0.31 397	1.00 491	0.47 224	0.34 335	0.73 372	0.30 130	2.96 680	0.70 245	1.15 427	1.14 396	0.76 322	0.65 362	1.11 331	0.38 242	0.17 183	0.13 204	0.18 203	0.16 247	0.19 264	0.18 281

EAI-Stereo	0.65 375	0.28 302	0.69 305	0.53 365	0.27 158	0.60 283	0.40 280	2.28 653	0.64 214	0.71 267	3.18 665	0.57 244	0.43 167	1.06 314	0.41 273	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.17 278	0.17 161	0.17 250

HITNet	0.65 375	0.40 517	0.77 379	0.48 258	0.24 79	1.05 507	0.49 405	1.76 529	1.02 377	1.18 451	1.18 416	0.89 382	0.80 425	0.85 239	0.79 490	0.17 183	0.12 101	0.21 324	0.17 278	0.29 504	0.15 176
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
IGEV_i1	0.66 384	0.29 337	0.89 447	0.55 407	0.28 185	0.92 466	0.60 496	1.98 598	0.83 292	1.00 358	1.04 348	1.09 461	0.68 370	1.29 378	0.62 424	0.20 334	0.17 410	0.21 324	0.17 278	0.21 360	0.21 389

Selective-IGEV-i1	0.66 384	0.27 272	0.86 420	0.54 382	0.33 313	1.01 495	0.78 554	1.75 522	1.18 481	0.88 319	1.19 423	1.19 484	0.56 297	0.98 284	0.54 388	0.19 289	0.16 375	0.20 283	0.17 278	0.19 264	0.20 365

MyStereo05	0.66 384	0.28 302	1.07 521	0.56 423	0.46 478	0.61 289	0.73 541	1.34 409	1.41 598	1.15 427	0.91 294	0.77 324	0.80 425	1.41 423	0.63 429	0.17 183	0.16 375	0.23 401	0.20 370	0.22 387	0.20 365

PCWNet_CMD	0.66 384	0.32 413	0.88 441	0.49 280	0.37 379	0.78 403	0.40 280	1.42 426	1.31 550	1.16 437	1.31 471	1.25 501	0.62 343	0.89 253	0.57 402	0.20 334	0.16 375	0.27 498	0.19 331	0.40 576	0.25 460

ToySt	0.66 384	0.33 436	1.23 552	0.51 325	0.33 313	0.86 449	0.68 527	1.10 330	0.97 351	0.84 308	1.08 362	1.25 501	0.94 494	1.01 299	0.74 466	0.19 289	0.19 453	0.24 423	0.24 484	0.27 474	0.23 432

DisPM	0.66 384	0.28 302	0.72 328	0.61 488	0.35 342	0.62 299	0.45 362	1.02 285	0.99 364	1.56 596	1.10 373	0.80 334	0.59 322	2.37 556	0.41 273	0.23 428	0.14 271	0.23 401	0.21 416	0.20 314	0.25 460

SA	0.66 384	0.30 360	0.82 403	0.61 488	0.30 237	0.58 265	0.38 248	1.44 433	1.30 546	0.96 340	1.36 496	0.66 288	0.95 499	1.85 507	0.42 287	0.19 289	0.15 336	0.25 463	0.23 468	0.21 360	0.17 250

CFNet_pseudo	0.66 384	0.32 413	0.86 420	0.48 258	0.39 412	0.70 360	0.40 280	1.33 404	1.22 507	1.16 437	1.34 488	1.24 497	0.64 354	0.98 284	0.59 409	0.21 369	0.16 375	0.33 568	0.19 331	0.36 555	0.25 460

GES	0.66 384	0.34 461	0.90 451	0.59 461	0.38 401	0.94 473	0.57 478	2.11 624	0.86 300	1.02 368	1.11 379	0.66 288	0.79 419	0.99 291	0.61 421	0.27 515	0.19 453	0.20 283	0.20 370	0.21 360	0.30 528

MSMDNet	0.66 384	0.32 413	0.87 432	0.49 280	0.37 379	0.79 409	0.40 280	1.43 432	1.31 550	1.15 427	1.31 471	1.24 497	0.63 350	0.88 248	0.57 402	0.21 369	0.16 375	0.26 482	0.19 331	0.39 572	0.24 448

ccs_rob	0.66 384	0.33 436	0.86 420	0.48 258	0.39 412	0.70 360	0.40 280	1.33 404	1.22 507	1.16 437	1.34 488	1.23 495	0.64 354	0.98 284	0.59 409	0.21 369	0.16 375	0.35 587	0.20 370	0.37 559	0.25 460

MyStereo04	0.67 395	0.29 337	1.07 521	0.55 407	0.45 466	0.59 276	0.79 558	1.50 450	1.40 592	0.91 327	0.91 294	0.74 315	0.86 457	1.52 443	0.62 424	0.17 183	0.16 375	0.24 423	0.20 370	0.23 416	0.20 365

xx1	0.67 395	0.31 397	0.50 140	0.54 382	0.26 128	1.18 538	0.51 415	0.93 241	3.05 683	0.58 232	0.79 260	0.95 408	0.77 407	1.46 431	0.32 159	0.20 334	0.12 101	0.24 423	0.23 468	0.22 387	0.21 389

GMStereo_Zeroshot	0.67 395	0.61 604	1.01 495	0.64 518	0.37 379	0.84 444	0.35 197	1.05 304	1.12 432	1.12 403	1.06 353	1.27 509	0.54 281	1.19 352	0.59 409	0.32 562	0.17 410	0.31 544	0.18 305	0.52 624	0.22 412

DMCA	0.67 395	0.34 461	0.90 451	0.51 325	0.44 459	0.86 449	0.47 380	1.42 426	1.02 377	1.17 446	1.12 386	1.23 495	0.75 396	0.78 208	0.95 530	0.25 475	0.19 453	0.27 498	0.19 331	0.24 432	0.27 496

test_sample3	0.68 399	0.32 413	0.88 441	0.52 346	0.30 237	0.97 486	0.52 426	1.86 563	1.15 461	1.08 381	1.11 379	0.88 374	0.71 384	1.17 349	0.68 449	0.25 475	0.20 473	0.25 463	0.25 498	0.25 447	0.25 460

raft_robust	0.68 399	0.30 360	0.64 266	0.52 346	0.26 128	0.54 229	0.35 197	1.33 404	1.24 516	1.16 437	1.07 357	0.60 262	0.54 281	3.58 607	0.37 229	0.18 235	0.14 271	0.20 283	0.22 445	0.20 314	0.16 217

test_sample5	0.69 401	0.34 461	0.87 432	0.52 346	0.30 237	0.84 444	0.54 441	1.83 555	1.14 449	1.11 401	1.25 444	0.88 374	0.78 415	1.23 359	0.65 435	0.26 499	0.20 473	0.27 498	0.27 529	0.27 474	0.26 484

test_sample4	0.69 401	0.33 436	0.91 454	0.51 325	0.30 237	0.92 466	0.52 426	1.87 566	1.15 461	1.14 421	1.18 416	0.87 370	0.75 396	1.18 351	0.68 449	0.25 475	0.20 473	0.26 482	0.26 516	0.26 460	0.25 460

IPLG	0.69 401	0.27 272	0.97 479	0.51 325	0.43 450	0.79 409	0.33 171	1.21 376	1.06 398	1.30 510	1.10 373	0.52 205	0.55 289	3.16 595	0.63 429	0.16 125	0.14 271	0.19 231	0.16 247	0.18 210	0.17 250

UCFNet_RVC	0.69 401	0.35 481	0.49 129	0.64 518	0.39 412	0.85 447	0.58 482	1.75 522	1.14 449	0.97 345	1.19 423	1.17 480	0.93 489	0.99 291	0.62 424	0.28 531	0.20 473	0.34 578	0.31 579	0.32 532	0.27 496

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 405	3.18 710	2.55 657	0.39 65	0.23 56	0.44 112	0.23 52	0.63 80	0.42 106	0.44 153	0.44 108	0.34 88	0.28 55	0.56 109	0.29 101	1.35 684	0.10 9	0.22 360	0.19 331	0.46 607	1.31 679

DualNet	0.70 405	0.34 461	0.87 432	0.52 346	0.30 237	0.84 444	0.54 441	1.83 555	1.14 449	1.14 421	1.33 481	0.88 374	0.78 415	1.23 359	0.65 435	0.26 499	0.20 473	0.27 498	0.27 529	0.27 474	0.26 484

CFNet_ucs	0.70 405	0.33 436	0.88 441	0.50 293	0.43 450	0.74 377	0.44 341	1.60 482	1.29 540	1.22 468	1.54 552	1.09 461	0.63 350	0.99 291	0.59 409	0.25 475	0.20 473	0.37 598	0.21 416	0.40 576	0.28 508

IER	0.70 405	0.31 397	1.02 502	0.48 258	0.52 520	1.34 567	0.51 415	1.17 354	0.99 364	1.23 474	1.34 488	1.12 470	1.11 556	0.99 291	0.71 459	0.20 334	0.16 375	0.21 324	0.21 416	0.20 314	0.19 328

HCRNet	0.70 405	0.39 510	0.73 340	0.60 473	0.59 559	0.76 391	0.35 197	1.22 384	1.13 446	1.02 368	0.99 317	1.02 434	0.76 404	2.19 542	0.70 453	0.28 531	0.19 453	0.28 513	0.23 468	0.25 447	0.23 432

SFCPSM	0.70 405	0.28 302	1.02 502	0.51 325	0.38 401	1.37 570	0.66 519	2.00 602	1.03 381	1.17 446	1.21 430	0.82 345	0.78 415	1.03 303	0.53 382	0.21 369	0.17 410	0.22 360	0.24 484	0.21 360	0.19 328

AdaStereo	0.70 405	0.43 531	0.75 361	0.73 593	0.37 379	0.92 466	0.53 434	1.85 560	1.18 481	1.12 403	1.23 438	1.07 450	0.65 362	0.96 273	0.63 429	0.31 555	0.15 336	0.32 559	0.21 416	0.29 504	0.22 412
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.
test_sample6	0.71 412	0.34 461	0.87 432	0.52 346	0.30 237	0.82 429	0.58 482	1.79 543	1.15 461	1.14 421	1.33 481	0.91 386	0.79 419	1.31 381	0.74 466	0.27 515	0.21 499	0.27 498	0.29 562	0.28 493	0.27 496

BSDual-CNN	0.71 412	0.32 413	0.68 293	0.54 382	0.44 459	1.27 555	0.65 513	2.16 634	0.98 357	1.20 459	1.11 379	1.12 470	0.74 392	0.91 256	0.66 440	0.24 447	0.17 410	0.25 463	0.22 445	0.22 387	0.22 412

DFGA-Net	0.72 414	0.40 517	1.40 577	0.52 346	0.45 466	0.83 435	0.44 341	1.28 400	1.08 410	0.99 353	1.19 423	0.70 306	0.55 289	2.14 534	1.16 564	0.18 235	0.16 375	0.24 423	0.23 468	0.27 474	0.25 460

rvit_105_1	0.72 414	0.52 569	1.01 495	0.78 609	0.49 488	0.75 383	0.87 583	1.12 340	1.18 481	0.99 353	0.79 260	0.90 383	0.77 407	1.26 368	0.75 471	0.41 613	0.36 629	0.36 595	0.41 626	0.30 514	0.33 551

DCVSM-stereo	0.72 414	0.35 481	0.76 371	0.55 407	0.42 439	0.73 372	0.38 248	1.21 376	1.02 377	1.79 627	1.04 348	1.62 577	1.03 537	1.04 309	0.79 490	0.24 447	0.27 568	0.29 524	0.24 484	0.30 514	0.36 567

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 414	0.35 481	1.70 616	0.49 280	0.56 538	0.63 304	0.38 248	2.41 665	0.65 228	0.77 282	1.07 357	1.82 610	0.95 499	0.93 266	0.43 297	0.20 334	0.13 204	0.21 324	0.25 498	0.28 493	0.26 484

qqq1	0.72 414	0.30 360	0.86 420	0.46 207	0.26 128	0.82 429	0.43 327	2.05 614	1.39 587	1.23 474	1.47 533	0.98 418	0.95 499	1.71 486	0.44 301	0.24 447	0.20 473	0.18 203	0.15 199	0.18 210	0.18 281

fff1	0.72 414	0.30 360	0.86 420	0.46 207	0.26 128	0.82 429	0.43 327	2.05 614	1.39 587	1.23 474	1.47 533	0.98 418	0.95 499	1.71 486	0.44 301	0.24 447	0.20 473	0.18 203	0.15 199	0.18 210	0.18 281

ffm	0.72 414	0.33 436	0.85 414	0.53 365	0.37 379	0.74 377	0.56 467	0.95 253	2.47 669	1.15 427	1.45 526	1.06 444	0.82 434	1.55 451	0.32 159	0.20 334	0.12 101	0.31 544	0.27 529	0.19 264	0.20 365

anonymousa	0.72 414	0.27 272	0.75 361	0.47 224	0.63 572	1.43 584	0.45 362	1.24 391	0.89 312	1.28 495	1.75 598	1.62 577	1.13 563	0.69 168	0.59 409	0.19 289	0.16 375	0.23 401	0.25 498	0.20 314	0.18 281

Sa-1000	0.72 414	0.29 337	0.76 371	0.59 461	0.30 237	0.73 372	0.37 240	1.62 489	1.33 558	1.28 495	2.04 628	0.86 366	0.75 396	1.84 504	0.38 242	0.19 289	0.14 271	0.25 463	0.23 468	0.20 314	0.16 217

psmg	0.72 414	0.32 413	0.68 293	0.50 293	0.44 459	1.48 588	0.75 546	1.94 589	0.98 357	1.21 463	1.33 481	1.12 470	0.74 392	0.91 256	0.66 440	0.24 447	0.19 453	0.25 463	0.25 498	0.23 416	0.22 412

UDGNet	0.72 414	1.17 665	0.80 398	0.77 607	0.41 433	0.77 398	0.38 248	0.97 264	1.34 561	0.81 296	0.88 288	0.71 309	0.60 326	1.21 356	0.54 388	0.52 643	0.19 453	1.02 678	0.26 516	0.71 653	0.31 538

PSMNet-ADL	0.72 414	0.35 481	0.62 256	0.69 567	0.46 478	1.14 526	0.44 341	1.37 414	1.01 373	0.83 305	1.17 413	1.33 523	0.96 506	1.43 424	0.95 530	0.33 571	0.22 521	0.21 324	0.23 468	0.27 474	0.29 515

LCNet	0.72 414	0.28 302	0.52 163	0.55 407	0.31 266	0.69 353	0.54 441	1.00 275	0.88 309	1.19 455	1.34 488	0.97 416	1.34 601	2.56 570	0.45 316	0.18 235	0.13 204	0.21 324	0.25 498	0.27 474	0.73 658

GANet-RSSM	0.72 414	0.28 302	0.63 259	0.64 518	0.58 551	0.80 418	0.58 482	1.89 572	1.08 410	1.04 375	1.25 444	1.15 478	1.04 539	1.49 437	0.62 424	0.25 475	0.19 453	0.22 360	0.22 445	0.22 387	0.21 389

PSMNet-RSSM	0.72 414	0.30 360	0.61 250	0.63 509	0.42 439	0.73 372	0.56 467	1.92 582	1.10 426	1.09 387	1.37 498	1.22 490	0.98 516	1.28 374	0.72 462	0.27 515	0.19 453	0.27 498	0.29 562	0.24 432	0.24 448

CFNet-ft	0.72 414	0.32 413	0.54 187	0.66 538	0.54 527	0.83 435	0.55 459	1.37 414	1.15 461	0.93 330	1.28 460	1.57 569	0.97 509	1.35 397	0.81 497	0.26 499	0.20 473	0.33 568	0.25 498	0.30 514	0.23 432

CFNet_RVC	0.72 414	0.32 413	0.54 187	0.66 538	0.54 527	0.83 435	0.55 459	1.37 414	1.15 461	0.93 330	1.28 460	1.57 569	0.97 509	1.35 397	0.81 497	0.26 499	0.20 473	0.33 568	0.25 498	0.30 514	0.23 432

MLCV	0.72 414	0.34 461	1.10 531	0.51 325	0.23 56	0.91 459	0.39 265	1.33 404	1.23 510	1.46 571	1.55 554	1.01 432	0.64 354	1.95 517	0.80 495	0.18 235	0.12 101	0.18 203	0.14 169	0.19 264	0.17 250

G2L-ROB	0.73 432	0.25 205	0.76 371	0.54 382	0.39 412	0.95 476	0.66 519	1.66 499	1.09 418	1.24 481	1.02 335	1.64 585	0.71 384	1.63 469	1.02 542	0.20 334	0.14 271	0.17 155	0.15 199	0.20 314	0.22 412

G2L-Stereo_test	0.73 432	0.27 272	0.74 357	0.49 280	0.40 423	0.90 455	0.81 567	1.53 464	1.14 449	1.28 495	1.27 454	1.52 563	0.72 388	1.62 467	0.94 526	0.19 289	0.14 271	0.16 103	0.15 199	0.18 210	0.19 328

CoDeX	0.73 432	0.29 337	0.93 461	0.54 382	0.36 359	1.14 526	0.61 500	2.34 659	1.17 474	1.16 437	1.25 444	0.91 386	0.87 462	1.33 389	0.64 434	0.20 334	0.16 375	0.21 324	0.18 305	0.20 314	0.18 281

cf-r	0.73 432	0.30 360	0.77 379	0.55 407	0.63 572	0.78 403	0.48 393	1.79 543	1.15 461	1.13 418	1.26 451	1.43 539	0.87 462	1.40 421	0.85 510	0.25 475	0.18 435	0.22 360	0.23 468	0.19 264	0.19 328

BEATNet_4x	0.73 432	0.49 555	1.17 545	0.53 365	0.26 128	1.03 502	0.55 459	1.82 550	1.06 398	1.21 463	1.22 434	0.96 414	0.91 477	1.01 299	1.06 546	0.21 369	0.14 271	0.24 423	0.19 331	0.37 559	0.21 389

Select-FE	0.74 437	0.39 510	1.56 606	0.55 407	0.46 478	0.40 74	0.22 39	1.86 563	0.68 239	1.05 376	1.31 471	1.82 610	1.74 638	1.11 331	0.38 242	0.21 369	0.16 375	0.21 324	0.25 498	0.19 264	0.31 538

test_sample7	0.74 437	0.37 498	0.76 371	0.52 346	0.35 342	0.91 459	0.67 523	1.78 537	1.21 501	1.22 468	1.18 416	1.08 451	0.92 480	1.23 359	0.67 445	0.31 555	0.28 576	0.32 559	0.31 579	0.33 541	0.29 515

gwcnet-sp	0.74 437	0.33 436	1.44 588	0.57 441	0.45 466	1.40 577	0.54 441	1.50 450	1.14 449	1.30 510	1.02 335	0.94 399	0.82 434	1.39 415	0.76 474	0.21 369	0.21 499	0.22 360	0.21 416	0.22 387	0.22 412

scenet	0.74 437	0.33 436	1.44 588	0.57 441	0.45 466	1.40 577	0.54 441	1.50 450	1.14 449	1.30 510	1.02 335	0.94 399	0.82 434	1.39 415	0.76 474	0.21 369	0.21 499	0.22 360	0.21 416	0.22 387	0.22 412

ssnet	0.74 437	0.33 436	1.44 588	0.57 441	0.45 466	1.40 577	0.54 441	1.50 450	1.14 449	1.30 510	1.02 335	0.94 399	0.82 434	1.39 415	0.76 474	0.21 369	0.21 499	0.22 360	0.21 416	0.22 387	0.22 412

BUS	0.74 437	0.32 413	0.68 293	0.54 382	0.44 459	2.34 654	0.42 304	2.16 634	0.98 357	1.20 459	1.11 379	1.03 438	0.62 343	0.91 256	0.70 453	0.24 447	0.17 410	0.25 463	0.22 445	0.22 387	0.22 412

GMM-Stereo	0.74 437	0.25 205	0.59 242	0.54 382	0.34 335	0.72 367	0.99 612	1.01 283	0.87 305	1.36 542	1.78 601	1.12 470	0.81 429	2.09 530	0.46 331	0.18 235	0.12 101	0.25 463	0.25 498	0.20 314	0.85 664

DMCA-RVC	0.74 437	0.40 517	1.27 561	0.66 538	0.49 488	0.77 398	0.47 380	1.35 411	1.01 373	1.53 586	1.01 327	1.29 515	0.82 434	1.31 381	0.78 483	0.27 515	0.21 499	0.35 587	0.27 529	0.32 532	0.24 448

DeepPruner_ROB	0.74 437	0.48 552	0.87 432	0.57 441	0.44 459	0.79 409	0.54 441	1.73 514	0.96 343	1.38 551	1.27 454	1.24 497	0.73 390	1.43 424	0.73 465	0.34 581	0.28 576	0.27 498	0.26 516	0.31 523	0.31 538

SMFormer	0.75 446	0.30 360	0.86 420	0.46 207	0.26 128	0.82 429	0.43 327	2.05 614	1.39 587	1.23 474	1.47 533	0.98 418	0.95 499	1.71 486	0.82 502	0.24 447	0.20 473	0.22 360	0.21 416	0.23 416	0.24 448

tta	0.75 446	0.30 360	0.86 420	0.46 207	0.26 128	0.82 429	0.43 327	2.05 614	1.39 587	1.23 474	1.47 533	0.98 418	0.95 499	1.71 486	0.82 502	0.24 447	0.20 473	0.22 360	0.21 416	0.18 210	0.18 281

KYRaft	0.75 446	0.28 302	0.62 256	0.56 423	0.29 211	0.67 339	0.86 581	0.94 247	0.84 296	1.62 608	2.21 636	1.16 479	1.02 535	1.57 458	0.40 263	0.20 334	0.13 204	0.22 360	0.28 550	0.20 314	1.02 670

Prome-Stereo	0.75 446	0.27 272	0.53 174	0.55 407	0.32 289	0.59 276	0.97 607	0.89 216	0.88 309	1.45 569	2.46 649	0.91 386	1.41 606	1.58 460	0.44 301	0.18 235	0.13 204	0.19 231	0.17 278	0.20 314	0.92 666

acv_ft	0.75 446	0.31 397	0.95 470	0.70 573	0.86 642	1.24 551	0.53 434	1.44 433	1.07 403	1.24 481	1.30 465	1.08 451	0.92 480	0.80 216	1.34 586	0.21 369	0.19 453	0.21 324	0.18 305	0.21 360	0.18 281

iResNet	0.75 446	0.40 517	1.36 575	0.67 550	0.29 211	0.92 466	0.59 492	1.52 458	1.25 519	1.28 495	1.48 538	0.94 399	0.76 404	1.62 467	0.78 483	0.18 235	0.14 271	0.18 203	0.15 199	0.22 387	0.23 432

PAM	0.76 452	0.29 337	1.08 525	0.52 346	0.33 313	1.38 573	0.39 265	2.01 606	0.67 233	1.06 377	0.96 305	2.89 667	1.43 608	0.86 243	0.35 205	0.19 289	0.12 101	0.19 231	0.17 278	0.19 264	0.20 365

AASNet	0.76 452	0.35 481	0.91 454	0.79 611	0.81 631	1.14 526	0.56 467	2.02 610	1.08 410	1.22 468	1.24 440	0.93 396	0.76 404	0.77 201	1.16 564	0.27 515	0.23 535	0.24 423	0.20 370	0.28 493	0.24 448

RT-IGEV	0.77 454	0.28 302	0.93 461	0.55 407	0.33 313	1.01 495	0.83 572	2.03 613	0.93 331	1.28 495	1.58 565	1.77 603	1.17 567	1.04 309	0.49 355	0.23 428	0.16 375	0.21 324	0.17 278	0.19 264	0.26 484

PAM_32	0.77 454	0.28 302	1.03 507	0.52 346	0.30 237	1.32 563	0.35 197	1.97 596	0.65 228	1.02 368	1.06 353	3.05 669	1.49 618	0.96 273	0.36 217	0.19 289	0.13 204	0.20 283	0.18 305	0.19 264	0.19 328

NINENet	0.77 454	0.37 498	0.78 389	0.62 500	0.51 507	2.34 654	0.42 304	1.83 555	1.04 386	1.14 421	1.23 438	1.03 438	0.62 343	1.24 364	0.70 453	0.28 531	0.23 535	0.31 544	0.21 416	0.26 460	0.25 460

hknet	0.77 454	0.32 413	0.95 470	0.54 382	0.38 401	1.27 555	0.65 513	2.16 634	1.07 403	1.20 459	1.11 379	1.59 573	0.81 429	1.37 404	0.66 440	0.22 400	0.17 410	0.25 463	0.22 445	0.22 387	0.22 412

ARAFT	0.77 454	0.36 491	1.49 602	0.51 325	0.31 266	0.90 455	0.82 569	1.90 575	1.06 398	1.62 608	1.24 440	1.02 434	0.64 354	1.84 504	0.50 362	0.18 235	0.14 271	0.28 513	0.27 529	0.17 161	0.16 217

psm_up	0.77 454	0.34 461	0.70 311	0.66 538	0.58 551	1.05 507	0.92 595	1.52 458	1.12 432	1.26 490	1.16 410	1.31 520	1.23 583	1.20 354	0.81 497	0.25 475	0.29 588	0.31 544	0.27 529	0.27 474	0.25 460

GwcNet-RSSM	0.77 454	0.32 413	1.01 495	0.62 500	0.54 527	0.78 403	0.51 415	1.73 514	1.20 495	1.09 387	1.37 498	1.46 549	0.85 449	1.53 447	1.09 552	0.25 475	0.18 435	0.23 401	0.24 484	0.20 314	0.19 328

iResNet_ROB	0.77 454	0.30 360	0.99 485	0.57 441	0.36 359	0.83 435	0.36 214	2.33 656	1.58 621	1.27 493	1.30 465	1.25 501	0.84 446	1.65 472	0.79 490	0.20 334	0.14 271	0.17 155	0.12 68	0.18 210	0.27 496

DDVS	0.78 462	0.41 524	0.94 466	0.60 473	0.43 450	1.30 560	0.43 327	1.40 423	0.91 322	1.20 459	1.15 405	1.43 539	0.64 354	2.18 540	0.89 517	0.28 531	0.22 521	0.26 482	0.23 468	0.31 523	0.33 551

PSM-softLoss	0.78 462	0.31 397	0.77 379	0.58 447	0.32 289	0.56 254	0.40 280	1.18 362	0.70 245	1.24 481	1.07 357	0.83 352	0.52 266	5.36 639	0.53 382	0.24 447	0.15 336	0.25 463	0.22 445	0.20 314	0.25 460

KMStereo	0.78 462	0.31 397	0.77 379	0.58 447	0.32 289	0.56 254	0.40 280	1.18 362	0.70 245	1.24 481	1.07 357	0.83 352	0.52 266	5.36 639	0.53 382	0.24 447	0.15 336	0.25 463	0.22 445	0.20 314	0.25 460

CCAANet	0.78 462	0.30 360	0.83 408	0.58 447	0.51 507	1.04 505	0.45 362	1.68 502	1.12 432	0.85 313	1.35 494	1.10 464	0.77 407	3.04 589	0.78 483	0.17 183	0.16 375	0.24 423	0.23 468	0.19 264	0.23 432

STTStereo	0.78 462	0.50 562	1.22 550	0.64 518	0.54 527	0.89 452	0.54 441	1.44 433	1.11 428	1.38 551	1.09 367	1.27 509	0.85 449	1.43 424	0.83 504	0.29 543	0.27 568	0.33 568	0.39 621	0.32 532	0.30 528

PSM-AAD	0.79 467	0.27 272	0.53 174	0.55 407	0.28 185	0.77 398	1.24 640	0.99 271	0.91 322	1.66 613	1.57 562	0.81 340	2.19 668	1.65 472	0.44 301	0.19 289	0.14 271	0.38 602	0.32 587	0.21 360	0.70 655

hitnet-ft	0.79 467	0.35 481	0.57 227	0.58 447	0.42 439	0.96 482	0.46 372	1.47 442	1.33 558	1.19 455	1.22 434	1.81 607	0.98 516	1.66 476	0.94 526	0.33 571	0.28 576	0.34 578	0.27 529	0.35 548	0.31 538

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 467	0.43 531	1.05 512	0.64 518	0.58 551	0.95 476	0.53 434	1.53 464	1.18 481	1.37 545	1.15 405	1.43 539	0.88 467	1.61 466	0.84 507	0.25 475	0.22 521	0.27 498	0.27 529	0.29 504	0.29 515
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 470	0.28 302	0.73 340	0.70 573	0.51 507	0.95 476	0.60 496	1.78 537	1.23 510	1.36 542	1.37 498	1.82 610	0.81 429	1.32 385	1.13 561	0.26 499	0.17 410	0.19 231	0.20 370	0.24 432	0.25 460

G2L-Stereo	0.80 470	0.32 413	0.95 470	0.60 473	0.42 439	0.78 403	0.69 532	1.50 450	1.09 418	1.33 533	1.14 396	1.45 546	0.72 388	2.45 561	1.10 555	0.25 475	0.20 473	0.26 482	0.21 416	0.20 314	0.26 484

ISRNet	0.80 470	0.33 436	1.07 521	0.81 617	0.66 581	0.60 283	0.34 186	1.19 373	1.13 446	1.59 603	1.53 547	1.35 528	0.77 407	1.27 372	0.94 526	0.39 605	0.34 613	0.43 622	0.38 619	0.34 545	0.49 618

NF-Stereo	0.80 470	0.30 360	0.75 361	0.60 473	0.31 266	0.64 308	0.44 341	1.21 376	0.90 316	1.29 502	1.02 335	0.82 345	0.57 310	5.40 644	0.48 345	0.23 428	0.14 271	0.24 423	0.20 370	0.20 314	0.30 528

OCTAStereo	0.80 470	0.30 360	0.75 361	0.60 473	0.31 266	0.64 308	0.44 341	1.21 376	0.90 316	1.29 502	1.01 327	0.82 345	0.57 310	5.35 638	0.48 345	0.24 447	0.14 271	0.24 423	0.20 370	0.20 314	0.30 528

DRaft	0.80 470	0.24 168	0.70 311	0.45 189	0.30 237	0.97 486	0.53 434	1.05 304	0.97 351	1.78 624	2.02 627	0.80 334	1.74 638	2.73 578	0.72 462	0.17 183	0.14 271	0.20 283	0.20 370	0.18 210	0.21 389

RE-Stereo	0.80 470	0.30 360	0.75 361	0.60 473	0.31 266	0.64 308	0.44 341	1.21 376	0.90 316	1.29 502	1.01 327	0.81 340	0.57 310	5.37 641	0.48 345	0.24 447	0.14 271	0.24 423	0.20 370	0.20 314	0.30 528

TVStereo	0.80 470	0.30 360	0.75 361	0.60 473	0.31 266	0.64 308	0.44 341	1.21 376	0.90 316	1.29 502	1.01 327	0.81 340	0.57 310	5.37 641	0.48 345	0.24 447	0.14 271	0.24 423	0.20 370	0.20 314	0.30 528

UPFNet	0.80 470	0.32 413	0.90 451	0.59 461	0.74 606	1.26 554	0.80 564	1.52 458	1.10 426	1.30 510	1.12 386	1.30 516	0.84 446	1.67 477	1.09 552	0.24 447	0.24 544	0.24 423	0.23 468	0.25 447	0.18 281

iResNetv2_ROB	0.80 470	0.37 498	1.71 618	0.56 423	0.37 379	0.94 473	0.64 511	1.73 514	1.34 561	1.23 474	1.42 513	1.26 505	0.92 480	1.85 507	0.56 399	0.23 428	0.15 336	0.19 231	0.14 169	0.24 432	0.19 328

StereoDRNet-Refined	0.80 470	0.41 524	0.88 441	0.62 500	0.42 439	1.33 565	0.48 393	1.52 458	1.17 474	1.45 569	1.44 523	1.44 544	0.90 474	1.26 368	1.24 573	0.20 334	0.16 375	0.27 498	0.24 484	0.25 447	0.28 508
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 481	0.36 491	0.82 403	0.54 382	0.31 266	0.80 418	0.47 380	2.17 640	1.67 628	1.13 418	1.13 392	0.94 399	0.86 457	2.46 564	1.00 540	0.26 499	0.23 535	0.28 513	0.27 529	0.28 493	0.36 567

DCRE	0.82 481	0.26 238	0.70 311	0.58 447	0.44 459	0.54 229	0.48 393	0.95 253	0.78 275	0.78 285	7.33 699	0.86 366	0.52 266	0.76 198	0.41 273	0.16 125	0.16 375	0.19 231	0.17 278	0.18 210	0.17 250

SepStereo	0.82 481	0.34 461	1.03 507	0.64 518	0.69 593	0.77 398	0.63 508	1.54 467	1.20 495	1.79 627	1.55 554	0.95 408	1.04 539	2.30 551	0.60 417	0.21 369	0.16 375	0.25 463	0.18 305	0.27 474	0.22 412

GrayStereo	0.82 481	0.26 238	0.58 236	0.63 509	0.37 379	0.76 391	1.86 678	1.11 337	0.87 305	1.99 644	1.89 615	1.08 451	1.82 647	1.39 415	0.48 345	0.19 289	0.14 271	0.19 231	0.21 416	0.18 210	0.39 581

LMCR-Stereo	0.82 481	0.46 543	0.88 441	0.75 601	0.43 450	1.33 565	0.56 467	2.43 667	0.98 357	1.53 586	1.49 540	0.74 315	1.00 526	1.63 469	0.89 517	0.28 531	0.17 410	0.22 360	0.17 278	0.29 504	0.20 365

ac_64	0.82 481	0.29 337	0.81 399	0.71 581	0.60 562	1.05 507	0.54 441	1.99 601	0.92 329	1.18 451	1.06 353	1.99 630	1.08 551	1.94 516	0.97 535	0.27 515	0.22 521	0.24 423	0.23 468	0.22 387	0.19 328

DualNet (step1)	0.83 487	0.49 555	1.13 537	0.56 423	0.39 412	1.02 499	0.73 541	1.78 537	1.21 501	1.22 468	1.18 416	1.08 451	0.92 480	1.23 359	0.67 445	0.57 652	0.28 576	0.62 659	0.67 667	0.45 600	0.42 591

SST-Stereo	0.83 487	0.28 302	0.72 328	0.59 461	0.31 266	0.72 367	0.26 91	1.09 327	0.86 300	1.47 572	1.10 373	1.00 425	0.87 462	5.73 652	0.45 316	0.22 400	0.13 204	0.23 401	0.19 331	0.23 416	0.18 281

RAFT_R40	0.83 487	0.28 302	0.73 340	0.59 461	0.31 266	0.69 353	0.44 341	1.10 330	0.95 337	1.47 572	1.10 373	1.00 425	0.85 449	5.53 646	0.46 331	0.22 400	0.13 204	0.23 401	0.20 370	0.23 416	0.18 281

UNet	0.83 487	0.34 461	1.31 565	0.58 447	0.74 606	1.58 597	0.49 405	1.41 424	1.04 386	1.21 463	1.08 362	1.54 565	1.12 559	1.65 472	1.09 552	0.23 428	0.17 410	0.25 463	0.20 370	0.25 447	0.22 412

FADNet_RVC	0.83 487	0.51 565	1.83 629	0.54 382	0.42 439	1.19 542	0.46 372	1.51 456	1.09 418	0.89 321	1.24 440	0.91 386	0.87 462	2.11 532	1.11 558	0.27 515	0.22 521	0.31 544	0.28 550	0.43 590	0.38 578

DAS	0.84 492	0.34 461	1.03 507	0.64 518	0.69 593	0.77 398	0.63 508	1.54 467	1.20 495	1.79 627	1.55 554	0.95 408	1.04 539	2.83 580	0.60 417	0.21 369	0.16 375	0.25 463	0.18 305	0.27 474	0.22 412

RAFT-345	0.84 492	0.25 205	0.66 283	0.50 293	0.27 158	0.54 229	0.42 304	0.83 193	1.11 428	1.32 524	2.34 642	0.86 366	0.54 281	5.72 651	0.47 339	0.18 235	0.13 204	0.22 360	0.17 278	0.17 161	0.16 217

MMNet	0.84 492	0.32 413	1.09 528	0.60 473	0.59 559	1.85 626	0.49 405	1.51 456	1.27 530	1.37 545	1.15 405	1.26 505	1.18 572	1.67 477	1.22 571	0.19 289	0.18 435	0.23 401	0.22 445	0.25 447	0.21 389

FADNet-RVC-Resample	0.84 492	0.47 548	2.10 639	0.61 488	0.45 466	1.07 512	0.61 500	1.59 478	1.20 495	1.08 381	0.98 315	1.03 438	0.98 516	2.17 537	0.72 462	0.23 428	0.22 521	0.30 538	0.32 587	0.35 548	0.34 556

iRaft-Stereo_5w	0.85 496	0.29 337	0.91 454	0.53 365	0.43 450	0.49 164	0.68 527	0.99 271	0.87 305	0.79 288	1.34 488	1.46 549	0.91 477	5.11 633	1.11 558	0.17 183	0.14 271	0.22 360	0.18 305	0.20 314	0.20 365

SACVNet	0.85 496	0.46 543	0.85 414	0.81 617	0.56 538	0.80 418	0.79 558	1.68 502	1.12 432	1.34 537	1.33 481	1.25 501	0.94 494	2.39 558	0.76 474	0.34 581	0.26 560	0.31 544	0.29 562	0.35 548	0.44 601

ADLNet	0.85 496	0.36 491	0.89 447	0.85 634	0.72 598	1.24 551	0.76 549	1.82 550	1.36 574	1.52 584	1.35 494	1.27 509	0.99 524	1.23 359	1.15 563	0.27 515	0.20 473	0.26 482	0.25 498	0.28 493	0.30 528

delet	0.85 496	0.32 413	0.95 470	0.65 532	0.66 581	1.64 603	0.84 573	1.75 522	1.35 570	1.32 524	1.30 465	1.30 516	0.88 467	1.68 482	1.10 555	0.21 369	0.21 499	0.24 423	0.24 484	0.21 360	0.21 389

HGLStereo	0.85 496	0.38 505	0.94 466	0.80 614	1.03 657	1.17 537	0.58 482	1.52 458	1.20 495	1.19 455	1.62 574	1.13 475	1.20 578	1.80 501	1.06 546	0.24 447	0.24 544	0.24 423	0.21 416	0.23 416	0.27 496

CRFU-Net	0.86 501	0.39 510	1.00 491	0.65 532	0.57 542	1.78 618	0.86 581	2.15 631	0.81 284	1.38 551	1.18 416	1.64 585	1.19 575	1.35 397	0.90 520	0.26 499	0.22 521	0.21 324	0.19 331	0.23 416	0.24 448

dad	0.86 501	0.66 613	1.06 516	0.56 423	0.37 379	0.76 391	0.44 341	1.17 354	1.50 611	1.44 567	1.27 454	1.34 527	0.75 396	2.52 569	0.84 507	0.42 617	0.27 568	0.83 668	0.26 516	0.41 579	0.29 515

AACVNet	0.86 501	0.35 481	0.79 392	0.82 625	0.39 412	0.76 391	0.49 405	1.61 485	0.81 284	1.08 381	1.33 481	1.30 516	0.93 489	4.34 618	0.74 466	0.25 475	0.21 499	0.28 513	0.22 445	0.29 504	0.25 460

DLCB_ROB	0.86 501	0.40 517	0.78 389	0.68 563	0.54 527	1.11 521	0.84 573	1.49 446	1.23 510	1.64 612	1.65 581	1.70 594	0.91 477	1.70 484	1.05 544	0.25 475	0.24 544	0.26 482	0.27 529	0.27 474	0.24 448

HSM-Net_RVC	0.87 505	0.29 337	0.53 174	0.53 365	0.30 237	1.15 533	0.55 459	3.57 689	1.28 535	1.53 586	1.74 595	1.68 591	0.93 489	1.49 437	0.77 481	0.22 400	0.17 410	0.19 231	0.18 305	0.20 314	0.19 328
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 506	0.36 491	1.02 502	0.62 500	0.38 401	1.32 563	0.97 607	2.07 620	1.34 561	1.37 545	1.18 416	1.54 565	0.92 480	1.10 328	1.65 621	0.30 548	0.27 568	0.30 538	0.28 550	0.27 474	0.26 484

ADLNet2	0.88 506	0.34 461	1.17 545	0.77 607	0.64 575	1.12 524	0.76 549	1.74 519	1.24 516	1.21 463	1.65 581	1.71 595	1.05 543	1.67 477	1.17 567	0.24 447	0.21 499	0.21 324	0.22 445	0.26 460	0.29 515

ASMatch	0.88 506	0.26 238	0.69 305	0.51 325	0.35 342	0.48 147	0.37 240	1.12 340	0.92 329	1.10 395	3.28 667	0.96 414	0.98 516	4.90 630	0.49 355	0.19 289	0.16 375	0.22 360	0.19 331	0.19 264	0.27 496

IRAFT_RVC	0.88 506	0.28 302	0.76 371	0.63 509	0.31 266	0.65 324	1.02 617	1.22 384	0.94 335	1.22 468	1.04 348	1.01 432	0.98 516	5.82 654	0.53 382	0.22 400	0.12 101	0.25 463	0.20 370	0.20 314	0.19 328

FADNet-RVC	0.88 506	0.67 614	1.93 633	0.60 473	0.48 484	0.91 459	0.60 496	1.71 512	1.18 481	0.90 323	0.96 305	1.36 529	0.92 480	2.25 547	1.17 567	0.30 548	0.29 588	0.32 559	0.32 587	0.41 579	0.35 561

GEStereo_RVC	0.90 511	0.37 498	0.99 485	0.64 518	0.50 495	0.95 476	0.79 558	2.42 666	1.17 474	1.16 437	1.11 379	1.26 505	0.92 480	3.24 596	0.90 520	0.29 543	0.19 453	0.23 401	0.20 370	0.27 474	0.29 515

CBMV_ROB	0.90 511	0.44 534	0.63 259	0.51 325	0.37 379	1.25 553	0.49 405	1.77 533	1.27 530	1.41 560	2.00 624	1.33 523	1.08 551	2.17 537	0.76 474	0.43 623	0.42 646	0.47 632	0.44 634	0.41 579	0.36 567

PSMNet_ROB	0.90 511	0.52 569	1.17 545	0.72 585	0.61 565	1.27 555	1.12 629	1.76 529	1.12 432	1.09 387	1.28 460	1.45 546	0.89 473	1.65 472	1.42 604	0.33 571	0.25 553	0.37 598	0.39 621	0.35 548	0.29 515

FTStereo	0.91 514	0.26 238	0.56 213	0.54 382	0.33 313	0.66 333	1.87 679	1.00 275	0.75 258	1.75 621	4.15 677	1.04 442	1.65 631	1.57 458	0.46 331	0.19 289	0.16 375	0.23 401	0.21 416	0.18 210	0.63 645

PFNet	0.91 514	0.26 238	1.10 531	0.63 509	0.32 289	0.64 308	0.56 467	1.17 354	0.99 364	1.47 572	1.08 362	0.98 418	0.69 374	6.62 668	0.54 388	0.20 334	0.12 101	0.24 423	0.19 331	0.20 314	0.17 250

CBFPSM	0.92 516	0.33 436	1.86 630	0.49 280	0.38 401	1.75 611	0.84 573	1.39 421	1.12 432	1.09 387	0.99 317	2.37 649	1.66 635	1.32 385	1.42 604	0.19 289	0.18 435	0.20 283	0.20 370	0.21 360	0.33 551

FADNet	0.92 516	0.61 604	1.81 625	0.62 500	0.55 534	0.96 482	0.57 478	1.78 537	1.33 558	0.93 330	1.01 327	1.36 529	1.01 528	2.71 577	0.75 471	0.33 571	0.34 613	0.31 544	0.34 604	0.59 637	0.40 582

NVstereo2D	0.92 516	0.41 524	1.48 600	0.72 585	0.72 598	1.20 544	0.87 583	1.75 522	1.38 582	0.99 353	1.13 392	1.26 505	0.98 516	2.21 544	0.89 517	0.43 623	0.20 473	0.38 602	0.24 484	0.57 633	0.63 645

DispNO	0.93 519	0.30 360	1.34 574	0.55 407	0.55 534	0.89 452	0.49 405	1.48 444	1.21 501	1.17 446	1.27 454	1.19 484	0.90 474	5.23 636	0.74 466	0.22 400	0.17 410	0.24 423	0.21 416	0.19 264	0.20 365

DSFCA	0.93 519	0.34 461	1.06 516	0.52 346	0.65 577	1.55 595	0.93 599	1.49 446	1.19 490	1.56 596	1.15 405	1.50 558	0.96 506	3.07 590	1.02 542	0.30 548	0.26 560	0.25 463	0.25 498	0.28 493	0.24 448

fast-acv-ft	0.94 521	0.44 534	1.40 577	0.58 447	0.51 507	1.77 616	0.69 532	1.36 413	1.42 601	1.29 502	1.86 611	1.74 599	1.25 587	1.52 443	1.38 592	0.26 499	0.28 576	0.28 513	0.28 550	0.27 474	0.26 484

OMP-Stereo	0.94 521	0.33 436	0.72 328	0.90 648	0.31 266	0.49 164	0.36 214	1.16 350	1.06 398	1.58 602	1.12 386	1.46 549	0.69 374	6.94 676	0.49 355	0.19 289	0.14 271	0.24 423	0.18 305	0.20 314	0.14 130

CBMV	0.95 523	0.44 534	0.66 283	0.53 365	0.35 342	1.53 593	1.63 669	1.69 505	1.42 601	2.00 647	1.60 568	1.43 539	1.17 567	1.59 463	0.99 539	0.34 581	0.34 613	0.39 610	0.33 597	0.33 541	0.32 545
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 524	0.58 591	0.72 328	0.61 488	0.46 478	1.64 603	0.76 549	1.86 563	1.28 535	1.30 510	1.53 547	0.86 366	0.94 494	3.27 598	0.69 452	0.45 629	0.44 650	0.54 647	0.48 643	0.47 608	0.40 582

TransformOpticalFlow	0.96 524	0.28 302	0.89 447	0.52 346	0.31 266	0.66 333	0.54 441	1.75 522	1.12 432	1.09 387	1.44 523	1.37 532	1.01 528	6.70 673	0.42 287	0.19 289	0.12 101	0.20 283	0.19 331	0.18 210	0.19 328

IIG-Stereo	0.96 524	0.31 397	0.72 328	0.88 644	0.33 313	0.61 289	0.26 91	1.19 373	1.03 381	1.69 616	1.37 498	1.46 549	0.75 396	6.96 678	0.51 367	0.19 289	0.14 271	0.23 401	0.18 305	0.20 314	0.14 130

CFNet	0.96 524	0.36 491	1.01 495	0.62 500	0.42 439	0.99 492	0.47 380	1.90 575	1.32 554	0.99 353	1.39 507	1.10 464	0.86 457	5.58 649	0.79 490	0.23 428	0.17 410	0.28 513	0.27 529	0.26 460	0.21 389

XPNet_ROB	0.96 524	0.49 555	1.09 528	0.72 585	0.57 542	1.11 521	1.14 631	1.66 499	1.23 510	1.85 634	1.39 507	1.64 585	1.11 556	1.80 501	1.42 604	0.38 601	0.30 593	0.33 568	0.29 562	0.37 559	0.34 556

ETE_ROB	0.96 524	0.64 611	1.16 543	0.69 567	0.48 484	1.14 526	1.13 630	1.77 533	1.19 490	1.91 641	1.45 526	1.73 597	1.05 543	1.60 464	1.14 562	0.32 562	0.26 560	0.38 602	0.34 604	0.39 572	0.41 587

CSP-Net	0.97 530	0.38 505	0.83 408	0.53 365	0.41 433	1.63 601	0.77 552	2.00 602	1.05 391	1.25 486	1.20 428	1.33 523	0.83 442	4.93 632	0.85 510	0.32 562	0.22 521	0.20 283	0.20 370	0.23 416	0.25 460

DEmStereo	0.97 530	0.23 141	0.79 392	0.47 224	0.32 289	1.04 505	0.56 467	0.93 241	0.89 312	1.39 557	2.14 634	1.02 434	2.07 663	5.64 650	0.77 481	0.17 183	0.15 336	0.20 283	0.20 370	0.18 210	0.20 365

pcwnet_v2	0.97 530	0.37 498	4.33 674	0.62 500	0.54 527	0.79 409	0.45 362	2.02 610	1.58 621	1.42 566	1.64 579	1.09 461	0.79 419	1.24 364	0.67 445	0.32 562	0.25 553	0.29 524	0.27 529	0.37 559	0.35 561

FINET	0.97 530	0.54 575	1.60 610	0.63 509	0.79 624	1.08 514	1.07 624	1.56 474	2.20 662	1.15 427	1.49 540	0.94 399	0.88 467	2.32 552	1.05 544	0.42 617	0.35 624	0.32 559	0.28 550	0.43 590	0.38 578

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 534	0.39 510	3.21 666	0.50 293	0.63 572	0.64 308	0.39 265	2.36 660	0.75 258	0.95 337	4.63 682	1.81 607	0.56 297	0.96 273	0.41 273	0.18 235	0.13 204	0.21 324	0.26 516	0.32 532	0.35 561

StereoDRNet	0.98 534	0.47 548	1.70 616	0.76 604	0.94 651	1.51 591	0.91 593	1.92 582	1.32 554	1.61 604	1.13 392	1.47 554	0.97 509	1.75 492	1.46 611	0.28 531	0.23 535	0.29 524	0.27 529	0.35 548	0.27 496

ACV-stereo	0.99 536	0.51 565	1.41 583	0.56 423	0.41 433	2.43 658	0.57 478	1.15 348	1.18 481	0.81 296	1.01 327	3.39 675	2.14 666	1.60 464	1.07 549	0.27 515	0.22 521	0.22 360	0.22 445	0.28 493	0.32 545

iinet-f	0.99 536	0.45 541	3.71 671	0.55 407	0.43 450	1.81 621	0.68 527	1.14 346	1.14 449	1.18 451	1.42 513	1.58 572	1.44 610	1.34 396	1.59 620	0.24 447	0.23 535	0.20 283	0.19 331	0.26 460	0.25 460

GASNet	0.99 536	0.97 646	1.72 619	0.98 657	0.68 591	0.83 435	0.67 523	1.60 482	1.28 535	1.31 520	1.22 434	1.22 490	1.21 581	2.41 559	1.41 600	0.43 623	0.26 560	0.36 595	0.34 604	0.55 630	0.31 538

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 536	0.40 517	1.82 627	0.66 538	0.62 571	2.05 640	0.78 554	1.91 579	1.29 540	1.54 592	1.42 513	1.51 560	1.23 583	1.99 520	1.33 584	0.23 428	0.14 271	0.20 283	0.15 199	0.27 474	0.26 484

PS-NSSS	0.99 536	0.58 591	0.93 461	0.58 447	0.57 542	0.91 459	0.80 564	1.81 549	1.14 449	1.14 421	1.67 586	1.00 425	0.83 442	4.62 623	0.78 483	0.37 596	0.31 599	0.52 641	0.32 587	0.45 600	0.38 578

YMNet	1.00 541	0.54 575	1.40 577	0.81 617	0.85 638	1.87 628	0.62 503	1.55 471	1.18 481	1.63 610	1.99 622	1.77 603	0.97 509	1.50 439	1.45 608	0.33 571	0.37 631	0.31 544	0.32 587	0.32 532	0.29 515

YMNet_1	1.00 541	0.54 575	1.40 577	0.81 617	0.85 638	1.87 628	0.62 503	1.55 471	1.18 481	1.63 610	1.99 622	1.77 603	0.97 509	1.50 439	1.45 608	0.33 571	0.37 631	0.31 544	0.32 587	0.32 532	0.29 515

UGAM-zero	1.00 541	0.30 360	0.93 461	0.47 224	0.30 237	0.57 259	0.25 77	2.25 650	0.63 209	1.01 364	1.10 373	2.73 663	1.85 648	6.26 660	0.40 263	0.17 183	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.17 250

RAFT + AFF	1.00 541	0.42 528	1.09 528	0.67 550	0.50 495	1.22 548	1.24 640	2.24 649	1.19 490	1.30 510	1.56 558	1.17 480	1.49 618	3.44 604	0.83 504	0.21 369	0.25 553	0.30 538	0.26 516	0.27 474	0.27 496

DRN-Test	1.00 541	0.44 534	1.13 537	0.70 573	0.81 631	1.62 600	0.79 558	2.14 629	1.44 604	1.78 624	1.33 481	1.43 539	1.05 543	2.18 540	1.53 617	0.27 515	0.21 499	0.31 544	0.30 571	0.32 532	0.28 508

NCCL2	1.00 541	0.56 584	1.06 516	0.75 601	0.57 542	1.31 562	1.72 670	1.77 533	1.36 574	1.50 581	1.17 413	1.91 619	1.17 567	1.54 449	1.29 581	0.35 588	0.31 599	0.45 627	0.44 634	0.40 576	0.40 582

TCMNet	1.01 547	0.60 602	2.10 639	0.86 636	1.33 679	1.14 526	0.67 523	1.69 505	1.23 510	1.11 401	1.57 562	1.30 516	0.97 509	2.01 522	1.50 615	0.31 555	0.31 599	0.38 602	0.34 604	0.42 584	0.36 567

PA-Net	1.01 547	0.57 588	1.29 563	0.64 518	0.74 606	1.19 542	0.84 573	1.69 505	1.43 603	1.16 437	1.19 423	1.32 521	1.19 575	3.42 602	1.25 574	0.29 543	0.45 654	0.33 568	0.49 646	0.32 532	0.47 611
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 547	0.59 594	1.16 543	0.67 550	0.51 507	1.63 601	1.26 644	1.69 505	1.38 582	1.81 631	1.37 498	1.94 624	1.02 535	1.58 460	1.38 592	0.37 596	0.27 568	0.43 622	0.37 617	0.43 590	0.37 572

z-ln-s-r	1.02 550	0.55 580	2.09 638	0.52 346	0.55 534	0.78 403	0.87 583	1.47 442	1.34 561	1.12 403	1.62 574	1.37 532	1.06 546	2.62 574	3.32 668	0.19 289	0.14 271	0.21 324	0.17 278	0.27 474	0.21 389

PSMNet-RUCA	1.02 550	0.97 646	1.44 588	1.23 672	1.10 662	1.40 577	0.62 503	1.69 505	1.38 582	0.94 335	1.53 547	0.97 416	0.83 442	1.17 349	0.93 524	0.69 666	0.34 613	0.99 676	0.60 663	0.97 664	0.64 649

THIR-Stereo	1.02 550	0.27 272	0.69 305	0.49 280	0.28 185	0.95 476	1.34 649	1.03 290	0.97 351	1.34 537	1.90 616	1.17 480	1.58 624	6.44 665	0.78 483	0.19 289	0.14 271	0.21 324	0.22 445	0.19 264	0.20 365

Wz-Net-LNSev	1.03 553	0.67 614	2.71 662	0.64 518	0.84 635	1.75 611	1.00 614	1.80 546	1.32 554	1.28 495	1.25 444	1.65 588	1.22 582	1.39 415	1.40 596	0.28 531	0.26 560	0.24 423	0.23 468	0.33 541	0.32 545

RAFT-RH_RVC	1.03 553	0.24 168	0.67 289	0.49 280	0.28 185	0.81 427	0.33 171	0.83 193	1.08 410	2.05 648	4.65 684	1.04 442	0.57 310	5.98 659	0.50 362	0.18 235	0.13 204	0.26 482	0.20 370	0.16 118	0.17 250

DISCO	1.03 553	0.34 461	1.11 533	0.69 567	0.45 466	2.07 641	0.84 573	2.13 625	1.50 611	1.15 427	1.33 481	2.40 651	1.07 550	2.60 572	1.51 616	0.23 428	0.18 435	0.22 360	0.20 370	0.31 523	0.27 496

STrans-v2	1.04 556	0.28 302	0.96 476	0.49 280	0.32 289	0.68 347	0.79 558	2.47 670	1.12 432	1.12 403	1.46 532	1.40 535	1.46 613	6.70 673	0.43 297	0.18 235	0.13 204	0.20 283	0.18 305	0.18 210	0.18 281

APVNet	1.06 557	0.53 574	1.42 585	0.84 629	0.79 624	1.92 631	0.82 569	1.90 575	1.08 410	1.08 381	1.43 518	1.56 568	1.13 563	3.07 590	1.58 618	0.31 555	0.34 613	0.42 620	0.36 613	0.36 555	0.37 572

TDLM	1.06 557	0.44 534	0.79 392	0.63 509	0.50 495	0.89 452	1.44 654	1.48 444	1.26 524	1.12 403	1.40 510	1.08 451	0.98 516	6.65 669	0.78 483	0.33 571	0.21 499	0.33 568	0.26 516	0.37 559	0.24 448

FAT-Stereo	1.07 559	0.41 524	1.32 568	0.72 585	0.58 551	1.08 514	0.89 588	1.96 592	1.65 626	1.75 621	1.98 621	2.03 635	1.48 616	2.02 523	1.18 570	0.42 617	0.35 624	0.34 578	0.29 562	0.35 548	0.53 626

GANetREF_RVC	1.07 559	0.86 639	1.31 565	0.82 625	0.53 523	1.41 582	1.31 647	1.76 529	1.52 614	1.27 493	1.31 471	1.46 549	1.24 586	2.03 524	0.96 534	0.56 651	0.45 654	0.67 662	0.50 649	0.88 662	0.59 639
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
CVANet_RVC	1.07 559	0.43 531	0.76 371	0.60 473	0.50 495	0.90 455	0.97 607	1.52 458	1.26 524	1.33 533	1.38 503	1.24 497	1.18 572	6.75 675	0.75 471	0.34 581	0.23 535	0.34 578	0.29 562	0.42 584	0.27 496

GCST	1.08 562	1.47 680	0.93 461	1.73 683	1.14 669	1.30 560	0.31 142	1.33 404	1.16 471	1.29 502	0.97 314	0.98 418	0.49 236	2.08 529	0.46 331	1.19 683	0.70 683	1.30 683	0.85 678	1.02 668	0.89 665

GwcNet	1.08 562	0.51 565	2.33 650	0.79 611	1.18 672	1.76 613	0.70 535	1.68 502	1.47 607	1.41 560	1.64 579	1.74 599	1.04 539	2.20 543	1.41 600	0.30 548	0.29 588	0.29 524	0.27 529	0.30 514	0.35 561

DANet	1.08 562	0.61 604	1.32 568	0.85 634	0.72 598	1.37 570	0.51 415	1.54 467	1.15 461	1.78 624	1.54 552	2.01 632	1.11 556	2.90 583	2.00 638	0.33 571	0.30 593	0.40 615	0.30 571	0.44 596	0.45 603
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 565	0.50 562	1.12 535	0.90 648	1.04 658	1.11 521	0.84 573	1.80 546	1.62 623	1.55 595	2.00 624	1.90 618	1.78 642	1.84 504	1.25 574	0.52 643	0.36 629	0.48 634	0.36 613	0.45 600	0.43 598

Nwc_Net	1.09 565	0.49 555	1.33 571	0.89 647	0.80 629	1.49 590	0.66 519	2.19 643	1.27 530	1.32 524	2.26 638	1.96 627	1.54 621	1.92 512	1.34 586	0.40 608	0.30 593	0.43 622	0.45 636	0.38 568	0.37 572

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 567	1.02 652	1.00 491	0.82 625	0.67 585	1.93 632	0.93 599	1.62 489	1.11 428	1.15 427	1.25 444	1.50 558	0.79 419	1.96 518	0.76 474	1.89 687	0.34 613	0.79 667	0.36 613	1.25 676	0.83 662

NCC-stereo	1.10 567	0.54 575	1.24 555	0.84 629	0.94 651	1.29 558	0.89 588	2.01 606	1.34 561	1.32 524	1.74 595	1.88 614	1.74 638	2.35 554	1.25 574	0.45 629	0.37 631	0.45 627	0.58 659	0.42 584	0.42 591

Abc-Net	1.10 567	0.54 575	1.24 555	0.84 629	0.94 651	1.29 558	0.89 588	2.01 606	1.34 561	1.32 524	1.74 595	1.88 614	1.74 638	2.35 554	1.25 574	0.45 629	0.37 631	0.45 627	0.58 659	0.42 584	0.42 591
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 570	0.58 591	2.23 648	0.66 538	0.71 596	1.95 634	1.46 655	1.98 598	1.45 605	1.79 627	1.43 518	1.49 557	1.33 600	1.97 519	1.42 604	0.27 515	0.23 535	0.28 513	0.28 550	0.34 545	0.31 538

edge stereo	1.11 570	0.50 562	1.30 564	0.71 581	0.65 577	1.14 526	0.75 546	1.93 587	1.37 578	1.71 617	1.83 606	2.54 656	1.44 610	2.43 560	1.23 572	0.42 617	0.41 644	0.54 647	0.35 609	0.42 584	0.46 607

anonymity	1.12 572	0.97 646	1.21 548	1.07 665	1.12 666	1.08 514	0.89 588	1.95 591	1.16 471	1.29 502	1.26 451	1.22 490	1.09 554	1.15 341	1.01 541	1.02 676	1.00 699	0.97 673	0.97 685	0.98 665	0.99 669

ccnet	1.12 572	0.67 614	1.01 495	0.78 609	0.73 605	1.72 609	0.99 612	1.84 559	1.26 524	1.47 572	1.85 610	1.75 602	1.29 592	1.75 492	1.88 632	0.57 652	0.53 669	0.57 656	0.55 656	0.59 637	0.54 628

RASNet	1.12 572	0.30 360	0.91 454	0.66 538	0.77 619	0.97 486	0.57 478	1.37 414	1.35 570	1.02 368	1.34 488	2.11 639	1.43 608	7.09 680	1.39 595	0.19 289	0.17 410	0.17 155	0.19 331	0.18 210	0.16 217

AF-Net	1.13 575	0.52 569	1.33 571	0.86 636	0.91 647	1.38 573	0.71 537	2.16 634	1.62 623	1.56 596	2.40 645	1.99 630	1.65 631	1.81 503	1.48 613	0.48 637	0.28 576	0.49 636	0.33 597	0.39 572	0.32 545

NaN_ROB	1.13 575	0.55 580	1.15 542	0.64 518	0.48 484	1.61 599	2.03 687	1.72 513	1.48 608	2.09 650	1.27 454	1.40 535	1.08 551	3.94 610	1.30 582	0.28 531	0.34 613	0.28 513	0.28 550	0.30 514	0.33 551

UGAM	1.14 577	0.27 272	0.95 470	0.53 365	0.42 439	0.70 360	0.72 540	0.95 253	1.32 554	0.98 350	1.48 538	1.78 606	0.87 462	9.65 709	0.87 513	0.21 369	0.18 435	0.30 538	0.24 484	0.19 264	0.16 217

DGSMNet	1.14 577	0.76 630	2.49 656	0.81 617	0.86 642	1.39 575	1.39 651	2.13 625	1.35 570	1.26 490	1.63 578	1.48 556	0.98 516	1.75 492	1.10 555	0.45 629	0.43 647	0.55 651	0.49 646	0.75 656	0.70 655

Syn2CoEx	1.14 577	0.69 618	1.66 613	0.80 614	0.67 585	1.40 577	0.88 586	2.06 619	1.54 617	1.25 486	1.58 565	1.42 538	1.50 620	4.09 612	1.40 596	0.36 592	0.32 607	0.34 578	0.29 562	0.29 504	0.34 556

RGC	1.14 577	0.79 632	1.26 558	0.91 651	0.96 654	1.52 592	0.77 552	1.92 582	1.26 524	1.54 592	1.93 618	2.02 634	1.54 621	2.25 547	1.31 583	0.44 628	0.35 624	0.58 657	0.48 643	0.47 608	0.46 607

S-Stereo	1.15 581	0.46 543	2.17 644	0.81 617	0.80 629	1.21 546	1.19 637	1.93 587	2.02 655	1.47 572	2.11 631	1.57 569	1.17 567	2.05 527	1.41 600	0.40 608	0.40 642	0.35 587	0.31 579	0.44 596	0.70 655

stereogan	1.15 581	0.42 528	1.40 577	0.86 636	0.84 635	2.38 656	0.71 537	1.88 569	1.73 635	1.72 618	1.94 620	2.31 646	1.29 592	2.07 528	1.08 550	0.36 592	0.35 624	0.39 610	0.31 579	0.51 622	0.46 607

AANet_RVC	1.16 583	0.52 569	1.49 602	0.65 532	0.45 466	0.75 383	0.69 532	1.42 426	1.55 619	1.34 537	1.87 613	1.53 564	0.78 415	7.43 686	1.38 592	0.25 475	0.17 410	0.19 231	0.16 247	0.22 387	0.26 484

RYNet	1.17 584	0.49 555	1.24 555	0.70 573	0.97 655	1.71 607	0.92 595	1.91 579	1.46 606	1.38 551	1.14 396	1.88 614	1.30 596	4.24 614	1.87 630	0.26 499	0.21 499	0.35 587	0.27 529	0.55 630	0.54 628

w-ln-seven-2	1.18 585	0.61 604	4.25 673	0.68 563	0.61 565	1.20 544	0.93 599	1.63 491	1.35 570	1.66 613	1.53 547	1.47 554	1.37 604	3.00 588	1.74 625	0.25 475	0.24 544	0.29 524	0.26 516	0.33 541	0.28 508

HSM	1.19 586	0.32 413	0.65 273	0.57 441	0.38 401	1.23 549	0.59 492	2.25 650	1.19 490	1.30 510	1.25 444	1.94 624	1.03 537	9.32 704	0.71 459	0.22 400	0.16 375	0.20 283	0.16 247	0.21 360	0.21 389

aanetorigin	1.23 587	0.79 632	2.78 664	0.70 573	0.79 624	0.99 492	1.06 623	1.06 318	1.37 578	3.52 688	2.61 654	1.72 596	1.63 629	1.99 520	1.78 627	0.25 475	0.24 544	0.26 482	0.25 498	0.38 568	0.45 603

PWC_ROB	1.24 588	0.76 630	2.46 654	0.72 585	0.78 621	1.15 533	0.49 405	1.75 522	1.92 649	2.31 656	3.07 663	1.59 573	1.40 605	2.46 564	2.10 642	0.33 571	0.22 521	0.35 587	0.24 484	0.38 568	0.41 587

SGM-Forest	1.24 588	0.38 505	0.60 245	0.52 346	0.37 379	1.56 596	1.30 646	1.65 494	1.36 574	2.11 651	1.79 602	1.63 582	0.93 489	7.48 688	0.95 530	0.36 592	0.37 631	0.39 610	0.34 604	0.37 559	0.32 545
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 590	0.99 649	1.93 633	1.02 661	1.21 674	0.96 482	1.01 616	1.75 522	1.92 649	1.36 542	2.12 632	1.44 544	1.01 528	1.14 340	1.40 596	0.72 667	0.82 686	0.89 671	0.98 687	1.31 678	0.95 667

NOSS_ROB	1.26 591	0.46 543	0.62 256	0.56 423	0.38 401	1.06 510	0.78 554	1.73 514	1.40 592	1.01 364	1.43 518	1.10 464	0.75 396	10.62 713	0.65 435	0.45 629	0.43 647	0.48 634	0.45 636	0.44 596	0.41 587

RTSC	1.29 592	0.73 624	2.44 653	0.83 628	0.57 542	1.85 626	0.65 513	1.88 569	2.00 654	2.20 653	1.66 584	1.60 575	1.26 589	2.33 553	3.92 674	0.32 562	0.23 535	0.27 498	0.29 562	0.37 559	0.37 572

PWCDC_ROB	1.29 592	0.75 629	1.33 571	1.05 662	0.88 646	1.73 610	0.52 426	1.89 572	3.28 685	1.29 502	4.88 687	1.22 490	1.46 613	1.77 499	1.45 608	0.60 657	0.26 560	0.29 524	0.25 498	0.52 624	0.37 572

Anonymous_2	1.30 594	0.55 580	0.82 403	0.52 346	0.58 551	1.01 495	0.64 511	1.25 393	0.97 351	0.96 340	0.78 254	1.33 523	1.29 592	1.03 303	0.74 466	0.62 659	0.64 679	1.06 679	9.63 724	1.16 672	0.49 618

SQANet	1.31 595	0.88 642	1.08 525	1.83 685	1.44 681	1.44 585	0.75 546	1.74 519	1.09 418	1.32 524	1.26 451	1.28 512	1.01 528	1.50 439	0.83 504	2.50 694	0.34 613	1.47 684	0.55 656	2.32 686	1.57 684

SHD	1.31 595	0.71 623	2.34 651	0.86 636	0.75 615	1.77 616	0.65 513	2.22 647	2.50 672	2.40 663	1.71 591	1.91 619	1.60 627	1.93 515	2.37 649	0.38 601	0.31 599	0.38 602	0.40 625	0.48 613	0.50 620

PDISCO_ROB	1.32 597	0.65 612	1.44 588	1.36 674	1.46 682	2.55 661	0.92 595	2.45 668	2.07 658	1.37 545	1.49 540	1.65 588	1.00 526	2.82 579	1.35 589	1.01 674	0.27 568	0.54 647	0.47 641	0.71 653	0.73 658

LL-Strereo	1.33 598	0.39 510	1.38 576	0.61 488	0.61 565	0.75 383	0.66 519	1.63 491	1.17 474	1.56 596	1.60 568	2.03 635	2.12 665	9.72 710	0.97 535	0.21 369	0.18 435	0.27 498	0.23 468	0.22 387	0.25 460

PASM	1.34 599	0.92 643	2.62 660	0.86 636	0.87 644	1.03 502	1.08 625	1.50 450	1.51 613	1.82 632	1.41 512	1.68 591	1.26 589	4.87 629	1.34 586	0.61 658	0.65 681	0.68 663	0.78 673	0.69 651	0.68 653

ADCRef	1.35 600	0.55 580	2.37 652	0.72 585	0.77 619	1.94 633	0.78 554	1.91 579	1.27 530	1.57 600	1.59 567	1.36 529	1.41 606	1.54 449	7.53 691	0.23 428	0.20 473	0.32 559	0.30 571	0.29 504	0.29 515

DStereoRT	1.36 601	0.32 413	1.41 583	0.67 550	0.50 495	2.07 641	0.60 496	1.44 433	0.91 322	1.37 545	1.44 523	0.73 313	1.30 596	6.39 664	0.90 520	0.23 428	0.17 410	4.29 716	1.94 706	0.24 432	0.20 365

GANet	1.36 601	0.47 548	0.86 420	0.67 550	0.45 466	1.34 567	1.73 671	1.64 493	1.24 516	1.49 580	2.38 643	1.55 567	1.20 578	9.30 703	0.93 524	0.30 548	0.31 599	0.33 568	0.28 550	0.39 572	0.30 528

ff1	1.37 603	0.33 436	0.85 414	0.53 365	0.37 379	0.74 377	0.56 467	0.95 253	2.47 669	1.15 427	1.45 526	1.06 444	0.82 434	7.22 681	7.61 692	0.20 334	0.12 101	0.31 544	0.27 529	0.19 264	0.20 365

XQC	1.37 603	0.87 640	2.56 658	0.84 629	0.69 593	1.83 624	0.89 588	2.07 620	1.88 645	1.88 637	1.53 547	1.91 619	1.55 623	2.85 582	3.05 660	0.48 637	0.29 588	0.44 626	0.39 621	0.69 651	0.60 642

w-ln-seven	1.38 605	0.70 621	3.91 672	0.75 601	0.72 598	2.69 668	0.95 604	2.02 610	1.99 653	1.99 644	1.73 593	1.82 610	1.17 567	2.45 561	2.84 657	0.28 531	0.25 553	0.31 544	0.30 571	0.41 579	0.33 551

mmx	1.39 606	0.33 436	0.85 414	0.53 365	0.37 379	0.74 377	0.56 467	2.13 625	1.37 578	1.15 427	1.45 526	1.06 444	0.82 434	7.22 681	7.61 692	0.24 447	0.19 453	0.31 544	0.27 529	0.30 514	0.25 460

xxx	1.39 606	0.33 436	0.85 414	0.53 365	0.37 379	0.74 377	0.56 467	2.13 625	1.37 578	1.15 427	1.45 526	1.06 444	0.82 434	7.22 681	7.61 692	0.24 447	0.19 453	0.31 544	0.27 529	0.30 514	0.25 460

MFMNet_re	1.40 608	1.14 662	1.68 614	1.39 676	1.07 659	1.48 588	1.43 653	1.87 566	1.82 642	2.26 654	2.19 635	1.51 560	1.86 649	1.52 443	1.25 574	0.93 672	0.83 687	0.84 669	0.80 674	0.99 667	1.05 674

UDG	1.41 609	2.65 706	0.99 485	1.44 679	1.64 685	1.34 567	0.80 564	1.60 482	1.23 510	1.23 474	1.71 591	2.01 632	1.34 601	1.47 435	1.41 600	0.90 671	0.54 672	2.29 692	0.75 671	1.84 681	1.04 672

CSAN	1.41 609	0.59 594	1.26 558	0.70 573	0.50 495	1.76 613	1.78 672	1.77 533	1.90 648	2.35 659	2.32 640	1.92 622	1.94 655	5.56 648	1.49 614	0.43 623	0.35 624	0.40 615	0.41 626	0.43 590	0.41 587

DStereoO	1.44 611	1.11 659	1.69 615	1.16 668	0.72 598	1.21 546	1.56 662	1.74 519	1.63 625	1.52 584	1.67 586	1.51 560	3.16 687	1.73 490	1.72 624	2.35 693	0.45 654	0.97 673	0.42 629	2.01 683	0.53 626

test_xeample	1.45 612	0.28 302	0.65 273	0.51 325	0.28 185	0.94 473	0.59 492	2.14 629	1.29 540	1.24 481	1.51 545	0.88 374	0.86 457	1.46 431	15.10 713	0.22 400	0.20 473	0.22 360	0.20 370	0.22 387	0.22 412

Wz-Net-SNSev	1.49 613	1.23 668	6.27 686	0.68 563	0.67 585	1.37 570	1.41 652	2.00 602	1.39 587	1.48 578	1.61 572	2.29 644	1.32 599	3.93 609	2.14 644	0.31 555	0.28 576	0.31 544	0.33 597	0.42 584	0.36 567

CC-Net-ROB	1.49 613	1.26 669	1.27 561	0.88 644	0.79 624	1.76 613	1.00 614	1.79 543	1.26 524	1.10 395	1.61 572	1.21 488	0.99 524	8.13 696	0.84 507	1.09 680	0.41 644	2.20 690	0.46 639	1.20 675	0.48 614

DDUNet	1.50 615	2.69 707	1.12 535	1.77 684	1.88 687	1.84 625	0.92 595	1.70 510	1.16 471	1.38 551	1.79 602	1.60 575	1.12 559	1.37 404	1.08 550	1.10 681	0.76 684	2.37 694	0.94 683	2.00 682	1.37 680

xxxx	1.51 616	0.28 302	0.68 293	0.54 382	0.28 185	1.16 535	0.44 341	2.19 643	1.29 540	1.09 387	1.36 496	1.22 490	0.85 449	1.79 500	15.70 716	0.24 447	0.21 499	0.21 324	0.20 370	0.22 387	0.23 432

psmorigin	1.52 617	0.69 618	10.52 700	0.68 563	0.59 559	1.13 525	0.70 535	1.57 475	1.19 490	1.99 644	1.79 602	2.26 643	1.47 615	2.09 530	1.36 590	0.39 605	0.40 642	0.34 578	0.33 597	0.43 590	0.56 632

MFN_U_SF_RVC	1.52 617	0.84 635	3.42 667	0.87 643	0.66 581	2.56 662	0.95 604	2.36 660	1.70 631	1.98 643	1.86 611	2.45 654	1.79 643	2.95 584	2.58 652	0.52 643	0.48 661	0.55 651	0.59 662	0.59 637	0.61 643

WQFJA1++	1.55 619	0.22 106	0.45 100	0.38 54	0.28 185	0.38 61	0.20 14	0.62 72	0.28 22	0.38 117	0.39 71	0.34 88	0.39 140	0.64 146	0.27 71	0.19 289	0.12 101	0.16 103	0.12 68	25.04 728	0.14 130

SAMSARA	1.55 619	0.84 635	2.61 659	1.22 671	1.07 659	2.50 660	1.93 682	2.05 614	1.89 646	2.75 673	1.66 584	2.81 664	1.69 636	3.08 592	1.97 637	0.46 635	0.51 667	0.42 620	0.46 639	0.58 635	0.59 639

z-mn7	1.56 621	0.84 635	4.36 676	0.71 581	0.51 507	2.60 663	1.04 619	1.73 514	2.70 678	1.53 586	2.99 662	1.94 624	1.34 601	4.78 627	2.41 650	0.29 543	0.24 544	0.27 498	0.24 484	0.34 545	0.31 538

CrosDoStereo	1.58 622	0.24 168	0.72 328	0.48 258	0.29 211	0.67 339	12.49 717	1.10 330	0.98 357	1.34 537	1.75 598	1.00 425	1.89 651	6.65 669	0.81 497	0.19 289	0.15 336	0.20 283	0.22 445	0.18 210	0.19 328

DeepStereo_LL	1.58 622	0.24 168	0.72 328	0.48 258	0.29 211	0.67 339	12.49 717	1.10 330	0.98 357	1.34 537	1.75 598	1.00 425	1.89 651	6.65 669	0.81 497	0.19 289	0.15 336	0.20 283	0.22 445	0.18 210	0.19 328

otaku	1.60 624	1.11 659	1.21 548	2.20 687	1.56 683	1.97 635	1.24 640	2.07 620	1.36 574	1.44 567	1.62 574	1.73 597	1.19 575	1.73 490	0.98 538	2.89 698	0.57 674	1.74 685	0.60 663	2.78 693	1.94 690

DeepPrunerF	1.60 624	0.73 624	5.81 684	0.88 644	1.19 673	0.91 459	0.95 604	2.19 643	5.24 702	1.17 446	1.30 465	1.19 484	1.30 596	4.90 630	1.66 623	0.42 617	0.34 613	0.52 641	0.47 641	0.41 579	0.40 582

222	1.61 626	0.29 337	0.67 289	0.56 423	0.29 211	1.06 510	0.42 304	2.17 640	1.31 550	1.31 520	1.52 546	0.92 394	0.94 494	1.76 497	17.65 717	0.24 447	0.20 473	0.21 324	0.19 331	0.22 387	0.23 432

SDNR	1.62 627	0.51 565	2.17 644	0.53 365	0.56 538	3.80 688	0.45 362	1.54 467	1.29 540	1.33 533	2.41 646	1.08 451	0.96 506	11.18 714	1.16 564	0.66 664	0.63 678	0.43 622	0.32 587	0.64 644	0.67 651

AANet	1.64 628	1.27 670	5.08 679	0.67 550	0.65 577	1.41 582	0.84 573	1.92 582	2.90 681	3.11 686	3.20 666	2.91 668	2.06 662	2.49 567	2.10 642	0.42 617	0.29 588	0.34 578	0.30 571	0.45 600	0.45 603

Ntro	1.64 628	1.15 663	1.23 552	2.48 693	1.83 686	2.09 643	1.16 634	1.96 592	1.38 582	1.21 463	1.62 574	1.62 577	1.29 592	1.87 509	1.11 558	3.04 699	0.56 673	1.82 687	0.64 665	2.80 694	2.05 692

G-Net	1.66 630	0.63 609	1.56 606	1.11 667	0.74 606	2.98 677	0.91 593	1.55 471	1.22 507	2.76 674	8.18 706	2.32 647	2.53 679	1.92 512	1.87 630	0.48 637	0.44 650	0.45 627	0.31 579	0.60 641	0.57 636

MDST_ROB	1.67 631	0.34 461	1.58 609	0.92 653	0.58 551	4.26 694	1.11 627	2.83 677	1.41 598	4.49 699	2.55 653	1.45 546	0.97 509	7.79 693	1.17 567	0.31 555	0.25 553	0.37 598	0.33 597	0.31 523	0.30 528

SPS-STEREO	1.67 631	1.04 653	1.23 552	1.21 670	1.13 668	1.82 623	1.11 627	2.16 634	1.52 614	3.07 684	2.32 640	2.82 665	1.80 644	4.11 613	2.04 639	1.03 677	0.99 698	0.97 673	0.94 683	1.03 670	1.02 670
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 633	0.36 491	0.61 250	0.59 461	0.29 211	2.25 649	1.18 636	2.38 663	1.68 630	3.60 689	2.67 656	3.69 679	2.42 675	8.13 696	1.90 633	0.31 555	0.31 599	0.30 538	0.28 550	0.30 514	0.29 515
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 634	0.59 594	4.33 674	0.70 573	0.57 542	2.02 639	1.62 668	3.35 686	1.78 638	1.48 578	1.38 503	2.17 640	2.84 682	4.77 626	3.66 671	0.48 637	0.31 599	0.29 524	0.25 498	0.64 644	0.48 614

zh-mn7	1.70 635	1.21 666	8.30 694	0.69 567	0.53 523	1.45 586	0.84 573	1.70 510	2.09 659	2.41 664	2.67 656	1.68 591	1.23 583	4.49 619	2.87 658	0.30 548	0.26 560	0.27 498	0.27 529	0.31 523	0.35 561

1111x	1.70 635	0.29 337	0.86 420	0.51 325	0.27 158	1.01 495	0.68 527	2.22 647	1.28 535	1.13 418	1.40 510	1.21 488	1.10 555	5.53 646	15.20 714	0.22 400	0.21 499	0.22 360	0.22 445	0.24 432	0.22 412

PVD	1.70 635	0.84 635	2.26 649	0.94 656	0.83 634	2.48 659	0.97 607	2.59 674	3.35 686	3.01 682	2.77 658	2.34 648	2.47 677	2.67 576	3.14 663	0.47 636	0.45 654	0.59 658	0.48 643	0.59 637	0.75 660

FBW_ROB	1.71 638	0.62 608	1.45 593	0.67 550	0.61 565	1.81 621	1.08 625	2.52 671	1.70 631	1.77 623	1.73 593	1.98 629	1.25 587	12.57 716	1.84 629	0.34 581	0.37 631	0.56 654	0.38 619	0.45 600	0.43 598

ADCL	1.72 639	0.57 588	3.66 669	0.67 550	0.61 565	2.61 665	1.85 677	1.96 592	1.67 628	1.90 640	1.83 606	2.06 638	1.90 653	2.13 533	9.15 700	0.26 499	0.24 544	0.34 578	0.32 587	0.38 568	0.35 561

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 640	0.87 640	3.56 668	0.80 614	0.75 615	3.72 685	2.44 700	1.82 550	1.82 642	1.74 620	1.91 617	1.92 622	1.26 589	7.69 691	1.28 580	0.45 629	0.47 659	0.52 641	0.77 672	0.50 617	0.50 620

zh-sn7	1.76 641	1.38 671	6.58 687	0.74 597	0.72 598	1.78 618	1.31 647	1.88 569	1.56 620	1.86 636	2.47 650	1.81 607	2.08 664	5.12 634	3.80 673	0.32 562	0.32 607	0.32 559	0.32 587	0.44 596	0.40 582

AAGNet	1.83 642	0.28 302	0.72 328	0.61 488	0.32 289	0.67 339	0.51 415	0.96 261	0.98 357	1.47 572	1.20 428	1.00 425	1.18 572	2.83 580	22.77 724	0.22 400	0.13 204	0.22 360	0.19 331	0.23 416	0.15 176

WCMA_ROB	1.84 643	0.47 548	1.31 565	0.69 567	0.57 542	2.11 644	1.14 631	1.87 566	1.73 635	4.04 693	6.43 693	5.62 696	3.61 692	2.59 571	1.94 635	0.52 643	0.44 650	0.39 610	0.42 629	0.48 613	0.47 611

ADCPNet	1.85 644	0.69 618	8.07 691	0.71 581	0.58 551	2.79 672	1.22 639	1.94 589	1.54 617	1.88 637	1.69 589	2.46 655	2.04 659	2.37 556	6.48 686	0.38 601	0.37 631	0.38 602	0.43 632	0.47 608	0.45 603

test_sample9	1.86 645	0.49 555	1.13 537	0.56 423	0.39 412	1.02 499	0.73 541	1.78 537	1.21 501	1.22 468	1.18 416	1.08 451	0.92 480	2.27 549	7.92 696	0.57 652	12.61 729	0.62 659	0.67 667	0.45 600	0.42 591

Wz-Net-TNSev	1.88 646	2.08 700	7.66 689	0.67 550	0.64 575	2.42 657	1.83 676	2.33 656	1.74 637	1.57 600	1.56 558	2.58 657	1.90 653	4.86 628	3.12 662	0.39 605	0.37 631	0.33 568	0.37 617	0.53 626	0.58 637

NVStereoNet_ROB	1.88 646	1.07 654	1.45 593	1.07 665	1.17 670	1.47 587	1.48 657	1.89 572	1.93 651	1.94 642	4.67 685	3.08 672	1.80 644	6.51 666	1.65 621	1.06 679	0.86 693	1.08 680	1.32 693	0.93 663	1.26 678
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 646	0.57 588	2.18 646	0.63 509	0.40 423	2.80 673	1.57 665	2.39 664	5.88 705	2.36 661	3.57 671	3.72 680	2.97 684	4.74 625	1.76 626	0.34 581	0.30 593	0.32 559	0.29 562	0.48 613	0.37 572

ADCMid	1.89 649	0.73 624	5.06 678	0.72 585	0.67 585	2.00 638	1.14 631	1.97 596	1.48 608	2.86 677	1.81 605	2.37 649	2.05 661	2.24 545	10.39 705	0.33 571	0.31 599	0.39 610	0.43 632	0.50 617	0.44 601

WZ-Net	1.95 650	0.95 645	10.10 696	0.86 636	0.78 621	1.69 606	1.60 667	2.20 646	1.98 652	2.08 649	1.93 618	2.30 645	1.97 656	5.30 637	3.17 665	0.34 581	0.26 560	0.29 524	0.31 579	0.51 622	0.47 611

AnyNet_C32	1.96 651	1.10 656	5.17 680	0.90 648	1.11 664	2.12 645	2.37 698	1.85 560	1.48 608	2.45 665	1.70 590	2.05 637	1.64 630	2.50 568	10.28 704	0.37 596	0.34 613	0.35 587	0.41 626	0.49 616	0.54 628

MSAF-DinoV2	1.97 652	0.80 634	10.38 699	0.86 636	0.48 484	1.39 575	0.97 607	2.55 673	1.72 634	1.53 586	1.65 581	3.59 677	2.20 669	5.39 643	3.94 675	0.27 515	0.17 410	0.26 482	0.28 550	0.47 608	0.46 607

RainbowNet	1.97 652	1.76 688	1.57 608	2.81 696	2.21 691	1.98 637	1.81 674	2.54 672	1.89 646	1.50 581	1.84 608	1.96 627	1.65 631	2.14 534	1.25 574	3.33 705	0.85 691	2.39 697	0.98 687	2.82 696	2.22 693

ADCP+	1.99 654	0.48 552	7.73 690	0.66 538	0.91 647	2.30 652	1.05 621	1.82 550	1.34 561	1.54 592	1.32 478	1.74 599	1.61 628	2.17 537	13.37 709	0.24 447	0.21 499	0.32 559	0.28 550	0.37 559	0.29 515

MSMD_ROB	1.99 654	0.59 594	0.89 447	0.70 573	0.61 565	3.95 690	0.94 602	1.80 546	1.79 639	4.41 697	4.43 678	8.17 705	3.66 693	3.40 600	1.33 584	0.52 643	0.48 661	0.54 647	0.58 659	0.53 626	0.50 620

Selective-IGEV-i16pc	2.07 656	0.29 337	19.83 710	0.53 365	0.39 412	2.74 669	1.51 658	1.13 344	1.28 535	0.80 291	1.21 430	1.06 444	0.64 354	7.77 692	0.79 490	0.40 608	0.22 521	0.21 324	0.23 468	0.22 387	0.23 432

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 657	1.15 663	3.10 665	1.05 662	0.76 618	5.03 700	2.40 699	2.16 634	2.62 675	1.89 639	2.28 639	2.69 661	1.65 631	9.35 705	2.04 639	0.64 663	0.51 667	0.68 663	0.71 670	1.09 671	0.67 651

ACVNet-4b	2.15 658	1.41 675	1.64 611	2.80 695	2.31 695	2.31 653	1.24 640	2.32 655	2.14 660	1.26 490	2.39 644	2.66 660	1.48 616	5.95 658	1.06 546	3.20 703	0.45 654	2.37 694	0.89 679	2.83 697	2.37 697

ACVNet_1	2.18 659	1.45 678	1.72 619	2.85 697	2.33 697	2.28 650	1.46 655	3.08 682	2.22 663	1.82 632	2.05 629	3.56 676	1.98 657	3.09 593	1.40 596	3.17 700	0.60 676	2.40 698	0.92 681	2.91 700	2.37 697

test_sample8	2.19 660	0.49 555	1.13 537	0.56 423	0.39 412	1.02 499	0.73 541	1.82 550	1.15 461	2.26 654	1.30 465	4.94 691	2.52 678	2.27 549	7.92 696	0.57 652	12.61 729	0.62 659	0.67 667	0.45 600	0.42 591

ADCS	2.25 661	0.99 649	5.55 681	0.81 617	0.74 606	2.19 647	1.80 673	2.27 652	2.14 660	2.80 676	2.13 633	2.40 651	2.03 658	2.64 575	13.69 710	0.41 613	0.39 640	0.40 615	0.45 636	0.58 635	0.56 632

AnyNet_C01	2.26 662	1.78 689	10.22 698	0.93 654	0.74 606	2.92 675	2.20 693	2.29 654	1.80 640	2.53 667	2.41 646	2.71 662	1.73 637	3.41 601	6.72 688	0.41 613	0.39 640	0.40 615	0.42 629	0.67 649	0.63 645

MeshStereo	2.26 662	0.56 584	0.92 459	0.61 488	0.49 488	2.60 663	1.02 617	3.18 683	2.05 657	7.40 714	4.98 688	7.58 702	2.98 685	6.37 663	1.96 636	0.43 623	0.43 647	0.45 627	0.39 621	0.43 590	0.42 591
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
Selective-IGEV-i16pb	2.29 664	0.33 436	20.08 711	0.56 423	0.40 423	2.61 665	1.54 661	2.60 675	1.87 644	0.97 345	1.68 588	1.38 534	1.01 528	8.19 699	0.92 523	0.37 596	0.21 499	0.22 360	0.26 516	0.25 447	0.28 508

FCDSN-DC	2.32 665	0.63 609	0.81 399	0.84 629	0.75 615	2.23 648	0.94 602	2.09 623	1.80 640	5.45 707	7.72 703	7.77 704	6.93 710	3.39 599	1.80 628	0.52 643	0.48 661	0.52 641	0.51 652	0.57 633	0.58 637
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 666	2.85 708	3.66 669	3.08 703	2.27 693	1.97 635	0.67 523	2.00 602	1.70 631	2.52 666	2.00 624	2.23 641	5.86 703	3.44 604	1.58 618	1.01 674	0.32 607	2.64 703	1.94 706	2.85 698	2.24 694

EDNetEfficient	2.37 667	1.10 656	8.08 692	0.74 597	0.71 596	0.98 491	1.56 662	1.46 440	4.06 694	4.90 702	2.82 659	2.25 642	3.48 691	2.95 584	9.97 701	0.26 499	0.24 544	0.26 482	0.30 571	0.68 650	0.61 643

pmcnn	2.37 667	0.42 528	2.71 662	0.63 509	0.43 450	1.54 594	1.19 637	2.01 606	1.53 616	2.64 670	7.60 700	18.07 719	1.45 612	3.44 604	2.78 656	0.18 235	0.15 336	0.15 52	0.12 68	0.20 314	0.18 281

ELAS	2.37 667	0.74 627	1.54 604	0.99 658	0.92 649	4.78 697	2.33 697	3.33 685	3.37 687	5.05 705	4.77 686	3.67 678	4.53 700	3.42 602	4.50 678	0.62 659	0.53 669	0.55 651	0.53 654	0.63 642	0.64 649
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 670	1.07 654	2.14 643	1.18 669	1.10 662	2.14 646	1.36 650	1.96 592	1.66 627	5.46 708	7.07 697	4.95 692	4.32 699	5.50 645	2.26 646	1.04 678	1.02 701	0.99 676	0.97 685	1.02 668	1.04 672

ACVNet_2	2.43 671	1.41 675	2.04 636	2.62 694	2.24 692	2.63 667	1.88 680	3.31 684	3.01 682	2.19 652	3.45 670	4.62 684	2.04 659	4.50 621	1.47 612	2.55 695	0.64 679	2.22 691	0.84 676	2.69 692	2.29 695

ELAS_RVC	2.48 672	0.74 627	1.90 631	1.05 662	0.92 649	2.76 670	4.01 710	2.76 676	4.11 695	4.69 700	4.63 682	4.62 684	5.96 705	3.97 611	3.96 676	0.63 662	0.53 669	0.56 654	0.52 653	0.64 644	0.63 645
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 673	0.59 594	18.45 709	0.69 567	0.50 495	1.87 628	0.88 586	1.67 501	2.39 666	1.50 581	1.42 513	1.14 477	1.15 565	4.28 617	5.07 681	0.24 447	0.19 453	0.22 360	0.19 331	7.86 720	0.34 556

WAO-7	2.66 674	1.40 674	1.73 621	1.39 676	1.17 670	3.93 689	1.94 683	4.11 695	3.88 693	2.92 678	5.50 689	4.18 682	3.00 686	7.63 690	3.71 672	1.13 682	1.00 699	1.17 681	1.13 692	1.18 674	1.09 676

RTS	2.67 675	1.38 671	15.28 705	0.99 658	1.26 676	3.78 686	1.96 684	2.15 631	2.62 675	2.61 668	2.85 660	2.60 658	1.59 625	6.27 661	5.71 684	0.40 608	0.28 576	0.35 587	0.35 609	0.50 617	0.48 614

RTSA	2.67 675	1.38 671	15.28 705	0.99 658	1.26 676	3.78 686	1.96 684	2.15 631	2.62 675	2.61 668	2.85 660	2.60 658	1.59 625	6.27 661	5.71 684	0.40 608	0.28 576	0.35 587	0.35 609	0.50 617	0.48 614

MADNet+	2.69 677	3.22 711	11.53 701	1.44 679	1.12 666	3.19 679	1.81 674	2.85 678	2.37 665	1.68 615	2.07 630	2.85 666	2.18 667	7.41 685	5.23 682	0.79 669	0.76 684	0.69 665	0.65 666	0.98 665	0.95 667

IMH-64-1	2.70 678	1.79 690	1.46 595	3.26 705	2.66 701	3.23 681	2.10 688	4.08 693	2.75 679	2.34 657	3.81 674	3.06 670	2.22 670	4.25 615	2.59 653	3.75 709	0.84 688	2.75 704	1.35 694	3.15 702	2.60 704

IMH-64	2.70 678	1.79 690	1.46 595	3.26 705	2.66 701	3.23 681	2.10 688	4.08 693	2.75 679	2.34 657	3.81 674	3.06 670	2.22 670	4.25 615	2.59 653	3.75 709	0.84 688	2.75 704	1.35 694	3.15 702	2.60 704

FC-DCNN	2.72 680	0.59 594	0.86 420	0.73 593	0.57 542	2.91 674	1.04 619	3.01 681	2.60 673	6.83 709	7.64 701	9.92 709	6.33 708	5.21 635	3.14 663	0.53 649	0.48 661	0.51 639	0.50 649	0.53 626	0.51 624

FC-DCNN v2	2.81 681	0.59 594	0.85 414	0.73 593	0.57 542	2.97 676	1.05 621	3.39 687	2.61 674	6.98 710	7.67 702	10.38 712	6.31 707	5.75 653	3.37 669	0.53 649	0.48 661	0.51 639	0.50 649	0.53 626	0.51 624

WAO-6	2.81 681	1.60 685	1.46 595	2.36 691	2.28 694	3.55 683	2.29 696	4.21 696	4.56 699	2.36 661	4.51 679	4.88 690	2.66 680	4.60 622	4.07 677	1.72 686	1.15 705	2.31 693	1.46 699	2.31 685	1.85 688

PWCK	2.88 683	2.05 698	5.72 683	2.08 686	1.11 664	3.55 683	3.90 709	2.86 679	3.54 691	3.03 683	3.63 672	3.10 673	2.31 672	8.15 698	3.09 661	2.12 690	0.91 696	1.75 686	0.98 687	2.57 691	1.18 677

Dean	2.91 684	1.53 684	2.07 637	2.96 702	2.51 699	3.15 678	2.14 691	4.75 700	4.41 698	2.76 674	6.10 692	5.53 695	2.37 673	2.97 586	1.92 634	3.18 701	0.85 691	2.51 701	1.04 690	2.88 699	2.47 701

MonStereo1	3.14 685	1.66 686	1.81 625	2.43 692	2.32 696	5.80 703	1.58 666	3.52 688	4.70 700	3.09 685	8.22 707	4.76 688	3.36 689	6.52 667	2.29 648	2.33 692	0.61 677	1.91 689	1.05 691	2.44 688	2.34 696

IMH	3.21 686	1.85 694	1.48 600	3.25 704	2.69 703	4.07 692	2.02 686	4.41 698	3.80 692	2.72 671	7.11 698	4.75 687	2.92 683	5.92 656	2.55 651	3.85 713	0.88 694	2.78 706	1.36 696	3.19 704	2.59 703

LVE	3.31 687	1.67 687	1.64 611	2.85 697	2.42 698	3.20 680	2.26 695	4.78 701	5.05 701	2.35 659	6.91 695	6.02 697	2.37 673	9.15 701	2.17 645	3.19 702	1.08 704	2.38 696	1.47 700	2.81 695	2.40 699

DStereoFS	3.67 688	1.49 682	2.18 646	1.32 673	1.32 678	4.41 695	1.26 644	3.75 692	9.27 709	3.36 687	6.80 694	4.81 689	13.54 716	6.95 677	4.76 680	0.73 668	0.69 682	1.17 681	2.40 712	1.27 677	1.95 691

JetBlue	3.97 689	2.01 695	10.19 697	1.38 675	2.84 705	10.53 709	9.54 714	3.60 690	2.41 667	2.73 672	3.39 669	4.54 683	4.31 698	7.85 695	6.84 689	0.88 670	0.93 697	0.89 671	0.91 680	1.74 680	1.91 689

notaker	3.98 690	2.40 705	2.68 661	3.82 712	3.27 710	3.97 691	2.14 691	4.78 701	3.45 689	4.12 696	6.94 696	7.65 703	3.26 688	7.82 694	5.30 683	4.04 714	1.41 707	3.36 713	2.10 709	3.88 710	3.31 710

WAO-8	4.40 691	1.82 692	1.79 623	2.34 689	2.20 689	9.19 706	1.53 659	6.09 707	16.46 719	3.94 691	7.84 704	7.32 699	3.72 695	9.41 707	3.31 666	2.00 688	1.07 702	2.44 699	1.37 697	2.50 689	1.68 685

Venus	4.40 691	1.82 692	1.79 623	2.34 689	2.20 689	9.19 706	1.53 659	6.09 707	16.46 719	3.94 691	7.84 704	7.32 699	3.72 695	9.41 707	3.31 666	2.00 688	1.07 702	2.44 699	1.37 697	2.50 689	1.68 685

DStereoSA	4.44 693	0.92 643	6.79 688	1.58 682	2.54 700	2.29 651	14.04 719	2.33 656	2.31 664	1.85 634	10.58 712	1.32 521	13.05 714	7.07 679	11.18 707	0.67 665	1.97 711	0.88 670	3.29 713	1.69 679	2.44 700

MultiAttention	4.51 694	0.33 436	0.82 403	0.73 593	0.45 466	30.98 729	4.50 712	2.18 642	1.40 592	1.61 604	2.41 646	2.43 653	0.70 379	38.42 733	1.36 590	0.22 400	0.15 336	0.29 524	0.30 571	0.47 608	0.43 598

ktn	4.70 695	2.38 704	2.12 642	3.76 710	3.24 708	4.85 698	2.95 706	5.52 703	7.37 708	4.07 695	19.32 723	7.46 701	3.47 690	7.39 684	2.95 659	4.04 714	1.85 710	3.26 712	2.22 710	3.08 701	2.65 706

MADNet++	5.01 696	3.14 709	4.91 677	4.55 716	3.94 714	5.20 701	4.41 711	4.40 697	4.13 696	4.95 703	6.08 691	4.74 686	5.37 701	9.40 706	10.67 706	4.65 716	4.15 717	3.97 715	3.34 715	4.09 712	4.08 716

UNDER WATER	5.08 697	2.33 703	5.55 681	3.94 714	3.51 711	5.20 701	2.72 703	5.61 705	16.52 721	3.84 690	4.60 681	9.21 707	5.89 704	5.90 655	8.66 699	3.75 709	1.34 706	3.18 711	1.88 704	4.33 715	3.61 712

UNDER WATER-64	5.27 698	2.32 702	8.78 695	3.93 713	3.54 712	7.61 704	3.03 707	5.84 706	14.19 713	4.04 693	4.04 676	9.39 708	6.26 706	5.93 657	8.48 698	3.60 708	1.51 708	3.13 709	1.88 704	4.29 714	3.61 712

TorneroNet-64	5.30 699	2.03 696	1.74 622	3.43 707	2.81 704	10.09 708	2.12 690	9.10 714	17.12 724	4.96 704	9.27 710	10.72 714	3.70 694	9.20 702	4.55 679	3.31 704	0.84 688	2.88 707	1.55 701	3.49 707	3.04 707

MANE	6.19 700	0.59 594	1.03 507	0.93 654	1.22 675	13.38 714	2.69 701	12.81 718	17.94 725	8.21 715	10.82 713	14.72 715	11.68 712	11.39 715	11.90 708	0.59 656	0.50 666	0.52 641	1.76 703	0.55 630	0.54 628

LSM	6.33 701	1.10 656	13.19 702	1.41 678	68.17 739	1.64 603	1.90 681	1.92 582	2.46 668	2.99 680	3.11 664	1.88 614	1.80 644	2.61 573	2.06 641	0.41 613	0.58 675	0.50 637	0.57 658	0.64 644	17.66 728

SGM-ForestM	6.52 702	0.38 505	1.26 558	0.63 509	0.35 342	13.59 715	5.32 713	6.32 710	6.70 707	11.14 717	9.18 709	22.51 729	13.93 717	16.89 718	20.07 719	0.36 592	0.37 631	0.36 595	0.35 609	0.36 555	0.34 556

tt	6.58 703	0.26 238	6.10 685	3.77 711	2.16 688	11.55 711	19.63 721	13.33 719	5.74 704	2.96 679	2.65 655	4.97 693	6.33 708	3.81 608	7.24 690	9.15 721	11.32 728	5.89 721	6.24 722	6.03 716	2.55 702

JetRed	6.91 704	8.80 716	25.96 723	2.85 697	3.25 709	13.98 717	11.87 716	6.25 709	4.28 697	4.45 698	4.56 680	6.69 698	5.46 702	7.46 687	14.05 711	2.59 696	3.31 714	2.59 702	2.29 711	4.20 713	3.36 711

xyz-stereo	7.16 705	0.22 106	69.90 743	0.42 118	0.21 25	32.92 732	0.49 405	0.87 206	0.76 267	1.38 551	27.04 726	1.19 484	1.16 566	4.69 624	0.97 535	0.16 125	0.12 101	0.20 283	0.14 169	0.16 118	0.12 21

LE_ROB	8.05 706	0.37 498	23.53 717	0.74 597	0.33 313	2.77 671	2.87 705	3.71 691	27.24 730	25.39 730	8.87 708	8.46 706	26.71 729	6.65 669	21.99 720	0.21 369	0.19 453	0.20 283	0.21 416	0.25 447	0.22 412

coex-ft	8.13 707	2.13 701	98.04 745	0.67 550	0.53 523	1.71 607	1.56 662	1.65 494	11.11 711	18.17 728	3.75 673	3.88 681	7.61 711	2.98 587	6.49 687	0.30 548	0.30 593	0.32 559	0.31 579	0.66 648	0.50 620

KSHMR	8.75 708	2.06 699	2.11 641	3.53 709	3.11 707	4.13 693	2.69 701	5.60 704	61.37 746	3.00 681	55.83 744	4.98 694	2.45 676	4.49 619	2.61 655	3.46 706	1.55 709	3.14 710	1.94 706	3.72 709	3.18 709

U	9.45 709	0.21 73	0.58 236	0.47 224	53.11 738	61.27 743	0.24 67	0.70 125	0.52 166	0.36 91	0.28 30	0.29 43	0.35 115	0.33 4	0.26 56	0.19 289	0.11 38	60.50 742	8.88 723	0.17 161	0.13 71

TCMNet-wrong-test	10.31 710	11.40 718	14.84 704	20.96 724	18.45 719	13.80 716	10.76 715	15.78 720	3.53 690	5.20 706	5.52 690	16.26 717	12.61 713	7.51 689	10.15 702	7.43 719	2.37 712	4.31 717	3.43 716	11.36 722	10.61 720

EDNetEfficientorigin	10.57 711	1.47 680	177.42 746	0.67 550	0.53 523	1.58 597	1.16 634	1.90 575	3.37 687	4.71 701	3.38 668	3.10 673	2.69 681	3.13 594	3.58 670	0.25 475	0.23 535	0.33 568	0.27 529	0.83 657	0.81 661

TorneroNet	10.70 712	2.03 696	1.82 627	3.43 707	3.01 706	43.83 733	2.22 694	8.87 713	67.47 747	7.17 713	27.36 727	10.68 713	3.85 697	8.67 700	7.65 695	3.59 707	0.88 694	3.04 708	1.57 702	3.71 708	3.17 708

HanzoNet	11.04 713	3.62 712	8.10 693	4.08 715	3.55 713	4.90 699	2.73 704	7.19 711	10.10 710	31.86 740	28.92 729	21.96 728	36.36 733	18.08 720	10.17 703	7.94 720	3.32 715	3.47 714	3.31 714	7.06 719	4.04 715

DPSimNet_ROB	11.20 714	4.98 713	35.43 727	2.90 700	4.52 715	7.89 705	17.09 720	4.66 699	6.06 706	14.89 723	10.93 714	17.29 718	36.81 735	13.18 717	15.68 715	2.86 697	6.29 720	5.75 720	5.09 720	3.91 711	7.70 718

light-stereo	12.42 715	1.45 678	18.02 708	17.94 721	23.64 725	11.13 710	0.82 569	9.91 715	5.73 703	15.42 724	42.83 739	55.24 743	1.88 650	28.77 731	2.26 646	1.61 685	3.00 713	0.78 666	0.93 682	3.48 706	3.62 714

DGTPSM_ROB	13.01 716	8.23 714	21.87 713	9.51 718	18.10 717	11.56 712	32.01 727	10.63 716	16.20 717	7.03 711	19.48 724	10.15 710	16.66 719	9.83 711	22.42 721	4.75 717	8.68 721	5.37 718	10.25 727	6.16 717	11.36 721

DPSMNet_ROB	13.02 717	8.23 714	21.91 714	9.53 719	18.11 718	11.56 712	32.02 728	10.64 717	16.23 718	7.05 712	19.49 725	10.16 711	16.66 719	9.85 712	22.43 722	4.77 718	8.68 721	5.38 719	10.26 728	6.17 718	11.36 721

USTest	14.33 718	14.94 720	21.04 712	17.44 720	16.05 716	23.26 718	33.84 729	21.73 721	11.80 712	9.36 716	10.14 711	15.97 716	13.20 715	17.28 719	22.43 722	3.78 712	5.01 718	6.17 722	6.16 721	9.25 721	7.72 719

iinet-test	17.98 719	18.06 721	23.82 719	20.87 722	19.70 720	26.55 719	35.70 730	25.04 725	15.93 714	13.33 718	13.25 715	20.58 720	17.79 721	20.62 721	25.11 725	9.58 723	8.78 723	9.88 724	9.85 725	13.23 723	11.95 723

IINet	17.98 719	18.06 721	23.81 718	20.87 722	19.70 720	26.55 719	35.70 730	25.04 725	15.93 714	13.33 718	13.25 715	20.58 720	17.79 721	20.62 721	25.11 725	9.58 723	8.78 723	9.88 724	9.85 725	13.23 723	11.95 723

DPSM_ROB	19.08 721	19.14 724	25.17 721	22.15 726	20.85 723	28.17 722	37.82 733	26.56 727	16.85 722	14.14 720	14.84 718	21.70 723	18.75 724	21.87 724	26.55 729	10.16 727	9.30 726	10.47 726	10.42 729	14.03 725	12.61 726

DPSM	19.08 721	19.14 724	25.17 721	22.15 726	20.85 723	28.17 722	37.82 733	26.56 727	16.85 722	14.14 720	14.84 718	21.70 723	18.75 724	21.87 724	26.55 729	10.16 727	9.30 726	10.47 726	10.42 729	14.03 725	12.61 726

Selective-IGEV-i1pa	19.94 723	26.52 729	23.52 716	2.94 701	1.59 684	31.97 731	20.54 722	30.88 731	25.25 726	23.87 729	27.58 728	33.01 731	26.91 730	32.38 732	25.47 727	20.69 737	5.85 719	12.49 728	4.43 718	3.35 705	19.48 729

LRCNet_RVC	22.74 724	32.10 730	21.97 715	29.84 728	26.23 726	4.42 696	0.81 567	22.66 722	2.02 655	26.93 731	29.26 730	23.06 730	15.59 718	23.84 726	18.88 718	31.75 738	19.90 740	34.65 738	32.13 739	30.54 737	28.32 737

DLNR-FE	23.17 725	48.55 744	42.94 730	176.85 746	78.48 740	0.35 49	0.21 29	23.51 724	0.75 258	0.66 259	0.86 278	0.59 260	0.30 68	1.55 451	0.44 301	9.85 726	0.12 101	0.18 203	0.14 169	76.92 744	0.16 217

DLNR_Zeroshot_test	23.17 725	48.52 743	43.29 731	176.68 745	78.69 741	0.35 49	0.21 29	23.41 723	0.75 258	0.66 259	0.86 278	0.59 260	0.30 68	1.56 456	0.44 301	9.57 722	0.12 101	0.18 203	0.14 169	76.92 744	0.16 217

BEATNet-Init1	26.87 727	13.43 719	70.68 744	0.91 651	0.68 591	57.02 741	21.06 723	32.82 735	32.67 732	52.12 746	53.61 743	66.05 744	49.56 744	48.79 745	34.71 734	0.49 641	0.44 650	0.53 646	0.53 654	0.63 642	0.59 639

fast-reg	37.99 728	38.31 732	50.02 733	45.00 738	43.04 736	57.29 742	76.35 740	53.18 738	33.49 733	28.15 732	29.55 734	41.27 735	35.82 732	42.63 736	52.86 738	19.57 729	18.63 733	20.88 729	20.79 731	28.20 729	24.79 730

RAFT-FEzeroshot	38.32 729	38.45 734	50.28 734	44.74 733	41.87 731	56.68 736	76.38 743	53.24 740	33.76 735	28.29 734	29.37 731	43.69 740	37.66 737	43.83 738	53.41 742	20.32 731	18.70 735	21.07 731	21.07 734	28.25 732	25.35 734

RAFT-FE	38.32 729	38.45 734	50.28 734	44.74 733	41.87 731	56.68 736	76.38 743	53.24 740	33.76 735	28.29 734	29.37 731	43.69 740	37.66 737	43.83 738	53.41 742	20.32 731	18.70 735	21.07 731	21.07 734	28.25 732	25.35 734

CasAABBNet	38.33 731	38.46 736	50.35 737	44.75 735	41.84 730	56.68 736	76.37 742	53.22 739	33.83 738	28.31 737	29.54 733	43.62 739	37.71 739	43.84 741	53.41 742	20.30 730	18.70 735	21.07 731	21.07 734	28.24 731	25.34 732

Hybrid-DGEV	38.35 732	38.46 736	50.28 734	44.82 737	41.90 733	56.66 735	76.35 740	53.24 740	33.80 737	28.29 734	29.84 736	43.58 736	37.86 741	43.84 741	53.39 741	20.34 733	18.69 734	21.06 730	21.00 732	28.25 732	25.34 732

FlowAnything	38.37 733	38.41 733	50.38 738	44.76 736	41.94 734	56.64 734	76.34 739	53.28 744	34.23 740	28.25 733	29.72 735	43.60 737	37.79 740	43.83 738	53.38 740	20.39 735	18.71 739	21.07 731	21.14 738	28.23 730	25.29 731

Selective-RAFT-Error	38.39 734	38.47 738	50.44 739	44.73 732	41.97 735	56.68 736	76.38 743	53.24 740	33.92 739	28.34 738	29.85 737	43.60 737	38.20 742	43.75 737	53.34 739	20.38 734	18.70 735	21.09 735	21.05 733	28.30 735	25.43 736

HaxPig	38.92 735	41.40 740	41.64 728	29.95 729	32.27 727	28.90 724	27.60 724	29.73 730	37.71 741	43.82 741	43.87 740	33.17 732	35.56 731	41.53 734	40.37 736	43.94 742	47.51 745	45.82 739	47.08 741	42.38 738	44.15 740

AVERAGE_ROB	40.43 736	42.37 741	42.73 729	36.96 731	35.58 729	30.50 725	27.61 725	36.71 737	38.39 742	44.91 742	44.36 741	37.45 734	36.70 734	41.88 735	40.35 735	45.43 743	46.81 744	47.11 740	46.35 740	42.51 739	43.87 739

MEDIAN_ROB	42.00 737	44.40 742	44.29 732	35.15 730	34.95 728	31.28 730	29.60 726	35.88 736	40.02 743	47.20 745	46.64 742	37.37 733	38.48 743	44.35 744	42.45 737	48.03 744	49.39 746	49.71 741	49.03 742	45.14 740	46.65 741

LSM0	42.82 738	38.75 739	50.81 740	47.07 739	109.38 747	57.00 740	76.02 738	53.74 745	33.71 734	29.02 739	30.41 738	43.87 742	37.22 736	43.91 743	53.54 745	20.52 736	18.62 732	21.10 736	21.11 737	28.41 736	42.22 738

Anonymous_1	43.04 739	18.73 723	24.79 720	21.81 725	46.26 737	27.80 721	37.60 732	28.08 729	16.14 716	14.66 722	14.30 717	20.65 722	17.88 723	21.56 723	25.94 728	117.93 747	8.92 725	100.65 743	126.50 745	158.64 748	12.08 725

PML	51.67 740	36.25 731	13.28 703	7.46 717	20.81 722	108.69 746	232.22 749	8.72 712	27.82 731	87.01 747	269.67 749	69.67 745	61.95 745	24.76 730	14.20 712	9.74 725	3.40 716	9.62 723	4.70 719	18.74 727	4.72 717

xxxxx1	54.10 741	25.67 726	27.13 724	113.43 742	96.96 742	30.69 726	47.44 735	32.38 732	25.60 727	17.75 725	17.27 720	21.81 725	21.02 726	24.43 727	33.82 731	33.37 739	40.54 741	157.71 746	175.86 746	66.16 741	72.93 744

tt_ll	54.10 741	25.67 726	27.13 724	113.43 742	96.96 742	30.69 726	47.44 735	32.38 732	25.60 727	17.75 725	17.27 720	21.81 725	21.02 726	24.43 727	33.82 731	33.37 739	40.54 741	157.71 746	175.86 746	66.16 741	72.93 744

ff	54.10 741	25.67 726	27.13 724	113.43 742	96.96 742	30.69 726	47.44 735	32.38 732	25.60 727	17.75 725	17.27 720	21.81 725	21.02 726	24.43 727	33.82 731	33.37 739	40.54 741	157.71 746	175.86 746	66.16 741	72.93 744

RSGM-EC	88.84 744	82.86 745	51.22 741	105.38 740	99.51 745	94.51 744	125.67 746	90.02 746	46.43 744	45.14 743	57.50 745	101.22 746	88.55 746	154.40 746	153.26 747	105.54 745	59.55 747	113.88 744	53.02 743	92.89 746	56.17 742

acva	88.84 744	82.86 745	51.22 741	105.38 740	99.51 745	94.51 744	125.67 746	90.02 746	46.43 744	45.14 743	57.50 745	101.22 746	88.55 746	154.40 746	153.26 747	105.54 745	59.55 747	113.88 744	53.02 743	92.89 746	56.17 742

Selective-IGEV-i16pa	97.29 746	136.83 747	17.95 707	1.52 681	1.00 656	188.16 748	3.63 708	183.02 749	169.43 749	88.01 748	178.60 747	119.35 748	191.45 749	226.33 749	135.51 746	131.38 748	17.89 731	32.25 737	3.46 717	2.02 684	117.94 747

test_example2	192.40 747	210.76 748	206.48 747	199.83 747	204.73 748	172.94 747	183.52 748	133.93 748	133.41 748	191.38 749	196.19 748	187.13 749	178.77 748	205.33 748	208.00 749	222.09 749	238.72 749	186.54 749	190.54 749	227.34 749	170.31 748

GS-Stereo							0.36 214	0.92 230	0.47 134	0.37 102	0.38 64	0.32 67	0.33 96	0.43 41	0.26 56	0.19 289	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.15 176

FSD					0.50 495	0.54 229	0.58 482	0.65 97	0.53 173	0.54 217	0.52 154	0.56 238	0.52 266	0.57 114	0.55 393	0.51 642	0.47 659	0.50 637	0.49 646	0.50 617

ccccc		492.34 749		530.87 748	530.37 749	478.08 749		491.76 750		448.18 750		476.12 750		541.64 750		663.49 750	459.54 750	353.94 750	309.79 750	586.66 750

ASD4		10.99 717

Low-res two-view benchmark