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 9	0.20 14	0.49 18	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 110	0.31 77	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 9	0.22 39	0.41 7	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 87	0.32 87	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	0.26 124	0.24 8	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 88	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.16 248	0.13 7	0.13 71

mm1	0.24 4	0.19 23	0.37 16	0.37 32	0.24 78	0.25 9	0.20 14	0.41 7	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 128	0.21 8	0.45 50	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 35	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 143	0.34 106	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 26	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 143	0.35 114	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	0.28 181	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	0.14 272	0.20 282	0.20 366	0.17 163	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 167	0.39 42	0.34 5	0.24 78	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 55	0.20 332	0.18 432	0.18 203	0.16 248	0.18 211	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 72	0.36 10	0.38 53	0.22 43	0.32 37	0.22 39	0.39 6	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 52	0.33 95	0.34 5	0.26 55	0.16 125	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

derf	0.25 10	0.20 42	0.40 53	0.40 79	0.23 55	0.26 14	0.19 7	0.47 13	0.32 44	0.26 13	0.26 17	0.39 122	0.21 8	0.47 71	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 32	0.24 78	0.25 9	0.20 14	0.49 18	0.32 44	0.22 2	0.26 17	0.40 128	0.21 8	0.45 50	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 42	0.38 33	0.34 5	0.18 3	0.31 31	0.27 100	0.45 11	0.25 12	0.30 42	0.22 8	0.25 19	0.32 87	0.46 60	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 32	0.18 3	0.50 180	0.28 107	0.48 15	0.26 16	0.33 59	0.39 71	0.29 42	0.25 28	0.42 39	0.28 88	0.13 26	0.11 38	0.12 1	0.10 2	0.13 7	0.13 71

qqai	0.26 13	0.20 42	0.41 61	0.40 79	0.23 55	0.28 21	0.19 7	0.51 27	0.32 44	0.26 13	0.25 12	0.42 139	0.21 8	0.48 78	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	0.26 124	0.43 99	0.20 14	0.49 18	0.37 79	0.28 20	0.31 42	0.31 57	0.19 2	0.46 60	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	0.25 106	0.39 65	0.20 14	0.52 28	0.36 72	0.28 20	0.33 48	0.29 42	0.19 2	0.46 60	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 32	0.24 78	0.34 40	0.20 14	0.49 18	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 128	0.26 38	0.45 50	0.27 70	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 35	0.27 20	0.30 42	0.29 36	0.26 24	0.32 87	0.43 41	0.30 119	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 32	0.24 78	0.34 40	0.20 14	0.49 18	0.31 34	0.29 31	0.26 17	0.40 128	0.26 38	0.45 50	0.27 70	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 53	0.24 78	0.30 27	0.20 14	0.54 35	0.33 53	0.27 18	0.30 41	0.33 79	0.25 28	0.46 60	0.30 119	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 73	0.21 29	0.53 31	0.29 26	0.30 42	0.28 30	0.31 57	0.29 58	0.47 71	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 42	0.36 10	0.37 32	0.22 43	0.35 48	0.18 2	0.45 11	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 87	0.20 5	0.77 196	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 53	0.24 78	0.16 2	0.21 29	0.35 3	0.25 12	0.35 80	0.26 17	0.30 52	0.26 38	0.62 137	0.27 70	0.27 511	0.22 516	0.13 2	0.17 278	0.13 7	0.21 384

CAR	0.27 23	0.18 9	0.39 42	0.37 32	0.25 106	0.39 65	0.20 14	0.52 28	0.36 72	0.35 80	0.33 48	0.29 42	0.19 2	0.49 80	0.26 55	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 55	0.39 65	0.26 90	0.54 35	0.34 62	0.24 9	0.31 42	0.38 119	0.21 8	0.49 80	0.26 55	0.15 84	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.15 81	0.11 3

LiteMatch*	0.27 23	0.19 23	0.49 127	0.38 53	0.27 154	0.31 31	0.23 52	0.49 18	0.38 87	0.29 31	0.28 30	0.36 97	0.29 58	0.46 60	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 72	0.38 33	0.35 11	0.19 10	0.37 56	0.38 249	0.47 13	0.28 22	0.29 31	0.27 26	0.26 24	0.31 77	0.73 181	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 72	0.44 83	0.35 11	0.18 3	0.39 65	0.39 266	0.56 47	0.27 20	0.29 31	0.33 48	0.36 97	0.26 38	0.45 50	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 42	0.37 16	0.34 5	0.25 106	0.31 31	0.30 129	0.59 56	0.37 79	0.29 31	0.33 48	0.25 19	0.25 28	0.48 78	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	0.22 105	0.40 53	0.41 100	0.24 78	0.29 24	0.19 7	0.59 56	0.46 129	0.31 47	0.33 48	0.22 4	0.25 28	0.40 28	0.29 100	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 42	0.41 61	0.39 65	0.26 124	0.26 14	0.25 76	0.49 18	0.29 26	0.36 90	0.47 122	0.28 40	0.32 87	0.49 80	0.26 55	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 79	0.24 78	0.38 60	0.20 14	0.59 56	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 79	0.27 49	0.90 250	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 72	0.44 83	0.41 100	0.21 25	0.42 90	0.19 7	0.56 47	0.26 16	0.29 31	0.24 11	0.29 42	0.29 58	0.55 102	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 9	0.22 39	0.48 15	0.31 34	0.32 53	0.26 17	0.37 110	0.24 25	0.83 223	0.29 100	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	0.55 246	0.31 141	0.55 41	0.43 111	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 111	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 72	0.39 42	0.33 1	0.18 3	0.22 7	0.23 52	0.65 96	0.48 137	0.27 18	0.47 122	0.25 19	0.24 25	0.49 80	0.31 146	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 32	0.24 78	0.31 31	0.20 14	0.57 52	0.57 184	0.28 20	0.32 47	0.33 79	0.29 58	0.54 96	0.30 119	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	0.55 246	0.31 141	0.55 41	0.43 111	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 111	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	0.55 246	0.31 141	0.55 41	0.43 111	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.56 106	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 32	0.31 261	0.45 115	0.21 29	0.59 56	0.40 93	0.31 47	0.43 98	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 72	0.40 79	0.23 55	0.47 137	0.19 7	0.61 68	0.29 26	0.35 80	0.21 6	0.35 94	0.21 8	0.60 130	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	0.55 246	0.31 141	0.55 41	0.43 111	0.28 20	0.29 36	0.23 6	0.21 8	0.56 106	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

BridgeDepth	0.29 43	0.19 23	0.37 16	0.40 79	0.17 2	0.58 265	0.32 157	0.60 66	0.29 26	0.26 13	0.26 17	0.39 122	0.43 166	0.47 71	0.26 55	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	0.25 207	0.41 61	0.36 18	0.23 55	0.52 208	0.36 214	0.56 47	0.34 62	0.45 160	0.42 86	0.27 31	0.25 28	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	0.25 207	0.41 61	0.36 18	0.23 55	0.52 208	0.36 214	0.56 47	0.34 62	0.45 160	0.42 86	0.27 31	0.25 28	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 42	0.45 99	0.37 32	0.25 106	0.26 14	0.20 14	0.78 155	0.28 22	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 38	0.91 251	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	0.41 100	0.20 17	0.42 90	0.20 14	0.66 104	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 79	0.28 54	1.09 318	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 48	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.28 21	0.18 2	0.58 54	0.34 62	0.36 90	0.34 53	0.26 24	0.20 5	1.40 414	0.24 14	0.15 84	0.11 38	0.13 2	0.10 2	0.12 1	0.13 71

AdaDepth	0.30 48	0.22 105	0.49 127	0.44 169	0.27 154	0.44 111	0.24 67	0.52 28	0.30 30	0.31 47	0.37 63	0.26 24	0.32 87	0.79 208	0.25 39	0.12 9	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.15 175

asda	0.30 48	0.24 167	0.42 72	0.38 53	0.23 55	0.43 99	0.34 185	0.58 54	0.37 79	0.38 116	0.42 86	0.27 31	0.34 106	0.52 91	0.30 119	0.11 1	0.09 1	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

asd	0.30 48	0.21 72	0.41 61	0.39 65	0.24 78	0.47 137	0.30 129	0.69 118	0.30 30	0.41 132	0.39 71	0.28 40	0.33 95	0.62 137	0.27 70	0.13 26	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

4.25_new	0.30 48	0.26 237	0.44 83	0.38 53	0.26 124	0.49 164	0.40 281	0.59 56	0.31 34	0.38 116	0.42 86	0.27 31	0.34 106	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 48	0.26 237	0.44 83	0.38 53	0.26 124	0.49 164	0.40 281	0.59 56	0.31 34	0.38 116	0.42 86	0.27 31	0.34 106	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 48	0.26 237	0.44 83	0.38 53	0.26 124	0.49 164	0.40 281	0.59 56	0.32 44	0.38 116	0.42 86	0.27 31	0.34 106	0.46 60	0.31 146	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 48	0.24 167	0.44 83	0.37 32	0.23 55	0.46 122	0.27 100	0.63 79	0.31 34	0.41 132	0.44 107	0.27 31	0.36 125	0.59 118	0.30 119	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 48	0.20 42	0.44 83	0.37 32	0.26 124	0.29 24	0.21 29	0.66 104	0.26 16	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 357	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 48	0.20 42	0.40 53	0.46 204	0.30 231	0.33 38	0.22 39	0.75 145	0.45 123	0.32 53	0.41 84	0.32 66	0.48 218	0.38 14	0.27 70	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 58	0.20 42	0.57 217	0.40 79	0.22 43	0.36 53	0.33 170	0.73 136	0.31 34	0.37 101	0.40 77	0.31 57	0.44 177	0.50 86	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 58	0.22 105	0.48 119	0.41 100	0.26 124	0.41 80	0.26 90	0.76 148	0.33 53	0.33 59	0.43 98	0.29 42	0.46 192	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 163	0.18 277

Pro-Stereo	0.31 58	0.16 2	0.34 3	0.39 65	0.29 207	0.63 304	0.21 29	0.35 3	0.28 22	0.34 70	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 450	0.26 55	0.13 26	0.11 38	0.18 203	0.17 278	0.13 7	0.12 21

GEAStereo	0.31 58	0.21 72	0.43 78	0.43 134	0.31 261	0.46 122	0.36 214	0.74 142	0.33 53	0.34 70	0.38 64	0.32 66	0.33 95	0.43 41	0.26 55	0.21 367	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.17 163	0.14 130

2.5w	0.31 58	0.23 140	0.46 111	0.39 65	0.24 78	0.42 90	0.39 266	0.61 68	0.30 30	0.37 101	0.53 160	0.24 13	0.25 28	0.77 196	0.28 88	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

2.75w_new	0.31 58	0.23 140	0.43 78	0.35 11	0.23 55	0.42 90	0.42 304	0.54 35	0.35 69	0.47 172	0.43 98	0.24 13	0.30 67	0.66 156	0.33 177	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LG-G_1	0.31 58	0.20 42	0.44 83	0.42 118	0.20 17	0.64 308	0.18 2	0.70 123	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 97	0.35 114	0.87 241	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 58	0.20 42	0.44 83	0.42 118	0.20 17	0.64 308	0.18 2	0.70 123	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 97	0.35 114	0.87 241	0.24 14	0.16 125	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

Anonymus	0.32 66	0.20 42	0.41 61	0.45 187	0.28 181	0.43 99	0.24 67	0.54 35	0.40 93	0.33 59	0.31 42	0.50 190	0.38 134	0.57 111	0.32 158	0.14 53	0.12 101	0.18 203	0.17 278	0.15 81	0.16 216

aanet-new-32k	0.32 66	0.22 105	0.53 168	0.43 134	0.24 78	0.54 231	0.23 52	0.72 130	0.31 34	0.37 101	0.38 64	0.43 143	0.54 281	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 163	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 66	0.22 105	0.53 168	0.43 134	0.24 78	0.54 231	0.23 52	0.72 130	0.31 34	0.37 101	0.38 64	0.43 143	0.54 281	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 163	0.13 71

aanet-new-28k	0.32 66	0.21 72	0.66 272	0.43 134	0.21 25	0.47 137	0.28 107	0.64 86	0.33 53	0.36 90	0.39 71	0.36 97	0.49 235	0.39 21	0.27 70	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.22 384	0.15 175

aanet-new-22k	0.32 66	0.21 72	0.54 180	0.43 134	0.22 43	0.47 137	0.23 52	0.67 112	0.50 147	0.35 80	0.46 118	0.33 79	0.50 247	0.44 48	0.29 100	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.13 129	0.16 118	0.13 71

aanet-new-16k	0.32 66	0.21 72	0.56 204	0.45 187	0.22 43	0.43 99	0.21 29	0.66 104	0.44 119	0.36 90	0.43 98	0.37 110	0.48 218	0.41 32	0.28 88	0.14 53	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 211	0.13 71

LiteMatch	0.32 66	0.24 167	0.37 16	0.45 187	0.25 106	0.34 40	0.31 141	0.49 18	0.32 44	0.29 31	0.27 26	0.40 128	0.48 218	0.45 50	0.66 432	0.21 367	0.12 101	0.19 230	0.16 248	0.18 211	0.19 323

qwe	0.32 66	0.21 72	0.40 53	0.37 32	0.26 124	0.49 164	0.29 119	0.64 86	0.39 89	0.49 189	0.48 129	0.26 24	0.27 49	0.80 211	0.34 192	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.15 81	0.12 21

2.25w	0.32 66	0.24 167	0.48 119	0.37 32	0.24 78	0.45 115	0.25 76	0.62 71	0.40 93	0.45 160	0.58 185	0.27 31	0.32 87	0.74 190	0.35 203	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.14 130

3.25w_new	0.32 66	0.21 72	0.45 99	0.38 53	0.23 55	0.52 208	0.34 185	0.65 96	0.39 89	0.47 172	0.45 113	0.32 66	0.35 114	0.61 135	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 66	0.21 72	0.45 99	0.37 32	0.23 55	0.52 208	0.34 185	0.65 96	0.39 89	0.47 172	0.45 113	0.32 66	0.35 114	0.61 135	0.27 70	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 66	0.23 140	0.44 83	0.37 32	0.29 207	0.62 299	0.36 214	0.59 56	0.32 44	0.41 132	0.47 122	0.25 19	0.34 106	0.64 142	0.26 55	0.12 9	0.09 1	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.12 21

2w_stereo	0.32 66	0.24 167	0.45 99	0.39 65	0.22 43	0.46 122	0.47 378	0.69 118	0.42 105	0.43 146	0.50 142	0.24 13	0.45 184	0.47 71	0.29 100	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

SGD-Stereo	0.32 66	0.20 42	0.40 53	0.38 53	0.19 10	0.43 99	0.22 39	0.64 86	0.33 53	0.42 139	0.34 53	0.27 31	0.35 114	1.15 334	0.30 119	0.20 332	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.17 163	0.13 71

GREAT-IGEV	0.32 66	0.20 42	0.42 72	0.37 32	0.29 207	0.36 53	0.28 107	0.56 47	0.58 188	0.28 20	0.50 142	0.29 42	0.29 58	0.84 228	0.27 70	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.17 163	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 81	0.23 140	0.44 83	0.43 134	0.28 181	0.57 261	0.24 67	0.62 71	0.42 105	0.30 42	0.39 71	0.54 216	0.30 67	0.55 102	0.37 227	0.15 84	0.13 204	0.20 282	0.19 329	0.17 163	0.17 249

aanet-new-40k	0.33 81	0.22 105	0.81 388	0.40 79	0.25 106	0.52 208	0.23 52	0.67 112	0.32 44	0.33 59	0.47 122	0.33 79	0.52 266	0.35 7	0.28 88	0.13 26	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 211	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 81	0.21 72	0.52 158	0.42 118	0.21 25	0.52 208	0.32 157	0.64 86	0.36 72	0.34 70	0.38 64	0.36 97	0.56 296	0.81 217	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 81	0.22 105	0.65 262	0.40 79	0.20 17	0.34 40	0.30 129	0.80 171	0.42 105	0.34 70	0.53 160	0.34 87	0.57 308	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 81	0.23 140	0.55 195	0.43 134	0.23 55	0.50 180	0.32 157	0.55 41	0.36 72	0.34 70	0.42 86	0.36 97	0.55 289	0.77 196	0.24 14	0.16 125	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 263	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 81	0.21 72	0.51 148	0.42 118	0.23 55	0.53 219	0.30 129	0.62 71	0.37 79	0.40 129	0.61 190	0.34 87	0.48 218	0.44 48	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 163	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 81	0.23 140	0.77 368	0.48 252	0.21 25	0.48 147	0.25 76	0.80 171	0.44 119	0.38 116	0.29 36	0.32 66	0.48 218	0.39 21	0.29 100	0.14 53	0.10 9	0.17 154	0.13 129	0.19 263	0.15 175

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 81	0.20 42	0.45 99	0.44 169	0.30 231	0.40 73	0.34 185	0.73 136	0.43 111	0.37 101	0.61 190	0.41 136	0.51 259	0.36 10	0.27 70	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.16 118	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 81	0.20 42	0.45 99	0.40 79	0.26 124	0.43 99	0.39 266	0.86 201	0.51 158	0.36 90	0.48 129	0.34 87	0.45 184	0.35 7	0.26 55	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.12 21

DispViT+	0.33 81	0.19 23	0.37 16	0.36 18	0.56 530	0.30 27	0.23 52	0.72 130	0.55 179	0.33 59	0.34 53	0.30 52	0.25 28	1.12 328	0.29 100	0.15 84	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.13 7	0.12 21

GSStereo	0.33 81	0.21 72	0.43 78	0.45 187	0.31 261	0.46 122	0.36 214	0.92 226	0.47 133	0.37 101	0.38 64	0.32 66	0.33 95	0.43 41	0.26 55	0.19 289	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 163	0.15 175

3.5w_stereo	0.33 81	0.25 207	0.45 99	0.37 32	0.24 78	0.54 231	0.35 197	0.66 104	0.36 72	0.43 146	0.44 107	0.29 42	0.34 106	0.77 196	0.39 251	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.13 71

3w_stereo	0.33 81	0.25 207	0.52 158	0.40 79	0.21 25	0.53 219	0.54 437	0.65 96	0.46 129	0.44 152	0.48 129	0.23 6	0.45 184	0.46 60	0.29 100	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

DEFOM-Stereo	0.33 81	0.20 42	0.40 53	0.42 118	0.28 181	0.80 416	0.23 52	0.48 15	0.37 79	0.37 101	0.31 42	0.23 6	0.24 25	1.20 347	0.27 70	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.14 130

aanet-new-90k	0.34 95	0.21 72	0.77 368	0.41 100	0.23 55	0.43 99	0.36 214	0.64 86	0.30 30	0.28 20	0.40 77	0.31 57	0.50 247	0.97 276	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 263	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 95	0.21 72	0.76 360	0.42 118	0.22 43	0.58 265	0.31 141	0.71 128	0.33 53	0.33 59	0.39 71	0.40 128	0.43 166	0.77 196	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.17 163	0.12 21

gasm-f	0.34 95	0.22 105	0.42 72	0.43 134	0.31 261	0.39 65	0.44 341	0.74 142	0.33 53	0.34 70	0.64 202	0.32 66	0.46 192	0.55 102	0.28 88	0.21 367	0.12 101	0.17 154	0.12 68	0.18 211	0.14 130

Zero-FE251	0.34 95	0.23 140	0.51 148	0.45 187	0.29 207	0.58 265	0.24 67	0.82 186	0.34 62	0.49 189	0.38 64	0.52 203	0.42 157	0.47 71	0.27 70	0.18 235	0.14 272	0.17 154	0.12 68	0.14 44	0.13 71

1w_stereo	0.34 95	0.20 42	0.42 72	0.43 134	0.26 124	0.47 137	0.54 437	0.59 56	0.50 147	0.41 132	0.66 210	0.25 19	0.44 177	0.62 137	0.33 177	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

monsterstereo	0.34 95	0.20 42	0.44 83	0.45 187	0.35 336	0.27 20	0.29 119	0.53 31	0.51 158	0.44 152	0.61 190	0.26 24	0.25 28	1.19 345	0.27 70	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.10 1

monsters	0.34 95	0.20 42	0.41 61	0.39 65	0.36 352	0.34 40	0.27 100	0.66 104	0.43 111	0.47 172	0.40 77	0.22 4	0.23 23	1.33 382	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

111111	0.34 95	0.20 42	0.41 61	0.45 187	0.42 432	0.37 56	0.22 39	0.95 246	0.38 87	0.31 47	0.31 42	0.40 128	0.27 49	0.96 268	0.26 55	0.17 184	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.13 71

LG-Stereo	0.34 95	0.25 207	0.78 378	0.47 220	0.26 124	0.37 56	0.30 129	0.71 128	0.52 165	0.36 90	0.57 182	0.29 42	0.21 8	0.50 86	0.36 215	0.13 26	0.13 204	0.20 282	0.18 304	0.18 211	0.12 21

S2M2_L	0.34 95	0.28 297	0.45 99	0.40 79	0.30 231	0.31 31	0.16 1	0.60 66	0.64 211	0.31 47	0.48 129	0.47 168	0.34 106	0.38 14	0.32 158	0.25 472	0.22 516	0.20 282	0.22 441	0.25 440	0.22 406
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 95	0.23 140	0.45 99	0.50 286	0.36 352	0.38 60	0.23 52	0.78 155	0.52 165	0.34 70	0.51 148	0.46 161	0.38 134	0.51 89	0.27 70	0.20 332	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.14 130

RAStereo	0.34 95	0.21 72	0.66 272	0.47 220	0.27 154	0.26 14	0.29 119	0.69 118	0.63 206	0.32 53	0.42 86	0.45 157	0.31 77	0.45 50	0.34 192	0.17 184	0.15 336	0.19 230	0.15 202	0.18 211	0.13 71

aanet-new-70k	0.35 107	0.20 42	0.79 381	0.42 118	0.21 25	0.50 180	0.30 129	0.65 96	0.31 34	0.33 59	0.40 77	0.31 57	0.51 259	1.00 292	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 107	0.22 105	0.91 443	0.43 134	0.21 25	0.33 38	0.36 214	0.65 96	0.32 44	0.32 53	0.40 77	0.31 57	0.59 320	0.91 251	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 211	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 107	0.22 105	0.87 421	0.47 220	0.23 55	0.66 333	0.24 67	0.63 79	0.40 93	0.38 116	0.42 86	0.40 128	0.53 274	0.40 28	0.29 100	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.19 263	0.13 71

aanet-new-8k	0.35 107	0.23 140	0.50 138	0.45 187	0.25 106	0.54 231	0.36 214	0.68 115	0.49 140	0.35 80	0.42 86	0.32 66	0.62 341	0.68 163	0.28 88	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.13 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 107	0.21 72	0.52 158	0.48 252	0.27 154	0.75 381	0.38 249	0.63 79	0.43 111	0.37 101	0.50 142	0.35 94	0.50 247	0.43 41	0.30 119	0.15 84	0.11 38	0.17 154	0.13 129	0.16 118	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 107	0.20 42	0.50 138	0.42 118	0.37 372	0.58 265	0.30 129	0.68 115	0.42 105	0.37 101	0.53 160	0.47 168	0.60 324	0.39 21	0.34 192	0.15 84	0.10 9	0.17 154	0.13 129	0.16 118	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 107	0.22 105	0.53 168	0.41 100	0.36 352	0.48 147	0.42 304	0.63 79	0.57 184	0.54 216	0.64 202	0.32 66	0.26 38	0.41 32	0.31 146	0.17 184	0.12 101	0.19 230	0.15 202	0.14 44	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 107	0.22 105	0.54 180	0.42 118	0.35 336	0.46 122	0.40 281	0.62 71	0.54 176	0.56 227	0.67 217	0.36 97	0.27 49	0.49 80	0.28 88	0.16 125	0.11 38	0.19 230	0.15 202	0.14 44	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 107	0.22 105	0.54 180	0.41 100	0.37 372	0.49 164	0.41 298	0.64 86	0.59 197	0.54 216	0.66 210	0.31 57	0.26 38	0.41 32	0.30 119	0.16 125	0.11 38	0.19 230	0.14 171	0.15 81	0.13 71

Foundation-i1c-attn	0.35 107	0.17 4	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.51 201	0.48 391	0.96 254	0.37 79	0.42 139	0.43 98	0.52 203	0.49 235	0.66 156	0.29 100	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 107	0.22 105	0.56 204	0.42 118	0.35 336	0.50 180	0.45 361	0.62 71	0.49 140	0.54 216	0.66 210	0.32 66	0.30 67	0.38 14	0.28 88	0.16 125	0.11 38	0.19 230	0.14 171	0.14 44	0.13 71

VIP-Stereo	0.35 107	0.22 105	0.49 127	0.40 79	0.43 443	0.82 427	0.22 39	0.59 56	0.45 123	0.31 47	0.53 160	0.37 110	0.31 77	0.83 223	0.27 70	0.17 184	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.12 21

AIO_test	0.35 107	0.22 105	0.44 83	0.43 134	0.27 154	0.57 261	0.44 341	0.79 162	0.41 100	0.32 53	0.47 122	0.46 161	0.30 67	0.69 164	0.30 119	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 107	0.22 105	0.55 195	0.41 100	0.37 372	0.48 147	0.42 304	0.64 86	0.54 176	0.53 210	0.63 197	0.33 79	0.26 38	0.38 14	0.31 146	0.16 125	0.11 38	0.19 230	0.15 202	0.14 44	0.13 71

test_for_model	0.35 107	0.22 105	0.53 168	0.41 100	0.36 352	0.48 147	0.42 304	0.63 79	0.57 184	0.54 216	0.64 202	0.32 66	0.26 38	0.41 32	0.31 146	0.17 184	0.12 101	0.19 230	0.15 202	0.14 44	0.13 71

testlalala	0.35 107	0.22 105	0.55 195	0.41 100	0.37 372	0.48 147	0.42 304	0.64 86	0.54 176	0.53 210	0.63 197	0.33 79	0.26 38	0.38 14	0.31 146	0.16 125	0.11 38	0.19 230	0.15 202	0.14 44	0.13 71

TS12	0.36 123	0.20 42	0.40 53	0.43 134	0.20 17	0.58 265	0.31 141	0.89 213	0.41 100	0.40 129	0.73 239	0.36 97	0.40 145	0.73 181	0.37 227	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.16 118	0.14 130

aanet-new-14k	0.36 123	0.24 167	0.83 397	0.46 204	0.22 43	0.46 122	0.33 170	0.66 104	0.61 200	0.39 127	0.48 129	0.29 42	0.64 351	0.41 32	0.29 100	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.21 357	0.14 130

Foundation-i1b	0.36 123	0.18 9	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.53 219	0.49 403	1.00 267	0.35 69	0.47 172	0.43 98	0.56 237	0.53 274	0.66 156	0.28 88	0.16 125	0.11 38	0.14 17	0.13 129	0.14 44	0.12 21

NLSM3	0.36 123	0.21 72	0.43 78	0.45 187	0.36 352	0.43 99	0.32 157	0.69 118	0.58 188	0.41 132	0.68 220	0.39 122	0.43 166	0.60 130	0.35 203	0.14 53	0.12 101	0.19 230	0.17 278	0.16 118	0.13 71

zero-FE	0.36 123	0.22 105	0.47 114	0.45 187	0.43 443	0.30 27	0.24 67	0.61 68	0.33 53	0.33 59	0.41 84	0.37 110	0.50 247	0.64 142	0.32 158	0.22 398	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.83 649	0.16 216

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 123	0.23 140	0.54 180	0.50 286	0.28 181	0.36 53	0.22 39	1.02 276	0.39 89	0.42 139	0.64 202	0.36 97	0.51 259	0.39 21	0.29 100	0.18 235	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.18 211	0.18 277

AIO_rvc	0.36 123	0.23 140	0.49 127	0.43 134	0.27 154	0.59 276	0.38 249	0.94 241	0.45 123	0.33 59	0.46 118	0.49 184	0.22 21	0.84 228	0.30 119	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

HUF	0.36 123	0.23 140	0.52 158	0.40 79	0.22 43	0.54 231	0.47 378	0.82 186	0.43 111	0.36 90	0.43 98	0.50 190	0.42 157	0.64 142	0.29 100	0.17 184	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.14 130

MaDis-Stereo	0.36 123	0.25 207	0.58 225	0.44 169	0.34 329	0.30 27	0.30 129	0.72 130	0.50 147	0.37 101	0.36 60	0.58 249	0.49 235	0.52 91	0.36 215	0.19 289	0.16 374	0.19 230	0.15 202	0.18 211	0.14 130

UniTT-Stereo	0.36 123	0.23 140	0.59 231	0.48 252	0.36 352	0.40 73	0.32 157	0.53 31	0.49 140	0.54 216	0.55 173	0.36 97	0.31 77	0.58 116	0.51 358	0.20 332	0.15 336	0.17 154	0.15 202	0.19 263	0.15 175

Foundation-i1a	0.37 133	0.18 9	0.37 16	0.34 5	0.19 10	0.51 201	0.47 378	1.01 274	0.42 105	0.51 205	0.44 107	0.57 242	0.57 308	0.78 203	0.29 100	0.15 84	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.13 71

DDF-Stereo	0.37 133	0.22 105	0.47 114	0.48 252	0.42 432	0.31 31	0.24 67	0.53 31	0.33 53	0.33 59	0.40 77	0.37 110	0.48 218	0.91 251	0.32 158	0.23 425	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.86 651	0.16 216

IGEV-RUCA	0.37 133	0.23 140	0.48 119	0.49 274	0.36 352	0.60 283	0.23 52	0.64 86	0.49 140	0.39 127	0.49 139	0.44 149	0.31 77	0.85 234	0.30 119	0.24 444	0.13 204	0.16 103	0.12 68	0.20 312	0.19 323

Pointernet	0.37 133	0.20 42	0.57 217	0.43 134	0.28 181	0.51 201	0.27 100	0.93 235	0.61 200	0.47 172	0.63 197	0.49 184	0.38 134	0.49 80	0.33 177	0.17 184	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 133	0.25 207	0.51 148	0.47 220	0.23 55	0.45 115	0.39 266	1.07 310	0.52 165	0.41 132	0.48 129	0.52 203	0.25 28	0.72 176	0.30 119	0.16 125	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 118	0.13 71

AEACV	0.37 133	0.24 167	0.52 158	0.47 220	0.51 500	0.37 56	0.38 249	0.65 96	0.53 172	0.42 139	0.56 177	0.46 161	0.60 324	0.53 93	0.30 119	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 202	0.17 163	0.14 130

EGLCR-Stereo	0.37 133	0.22 105	0.51 148	0.43 134	0.26 124	0.44 111	0.22 39	0.99 263	0.48 137	0.42 139	0.42 86	0.67 289	0.29 58	0.86 238	0.33 177	0.17 184	0.12 101	0.19 230	0.17 278	0.17 163	0.15 175

DF	0.38 140	0.22 105	0.60 234	0.46 204	0.26 124	0.46 122	0.31 141	0.84 197	0.47 133	0.43 146	0.66 210	0.58 249	0.31 77	0.79 208	0.30 119	0.18 235	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.15 175

VMStereo-Base	0.38 140	0.23 140	0.44 83	0.36 18	0.22 43	0.39 65	0.34 185	0.70 123	0.86 293	0.43 146	0.69 225	0.60 260	0.33 95	0.73 181	0.35 203	0.17 184	0.14 272	0.15 52	0.12 68	0.17 163	0.17 249

BStereo	0.38 140	0.25 207	1.42 576	0.42 118	0.28 181	0.55 246	0.39 266	0.55 41	0.52 165	0.36 90	0.35 57	0.37 110	0.29 58	0.64 142	0.38 240	0.13 26	0.14 272	0.15 52	0.19 329	0.15 81	0.16 216

MSCF	0.38 140	0.25 207	0.52 158	0.47 220	0.25 106	0.62 299	0.37 241	0.81 178	0.47 133	0.50 198	0.71 233	0.32 66	0.65 359	0.54 96	0.28 88	0.19 289	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.17 163	0.14 130

castereo++	0.38 140	0.23 140	0.41 61	0.43 134	0.31 261	0.97 482	0.22 39	0.86 201	0.58 188	0.32 53	0.44 107	0.51 195	0.39 139	0.93 261	0.24 14	0.17 184	0.11 38	0.17 154	0.12 68	0.14 44	0.14 130

fffft	0.38 140	0.23 140	0.51 148	0.44 169	0.32 283	0.43 99	0.48 391	0.76 148	0.36 72	0.44 152	0.34 53	0.38 119	0.31 77	1.31 373	0.32 158	0.14 53	0.11 38	0.19 230	0.15 202	0.16 118	0.16 216
1: 1. 1
RSM++	0.38 140	0.24 167	0.51 148	0.47 220	0.26 124	0.50 180	0.41 298	0.79 162	0.45 123	0.37 101	0.45 113	0.60 260	0.35 114	1.02 296	0.30 119	0.15 84	0.13 204	0.17 154	0.14 171	0.18 211	0.13 71

DNS	0.39 147	0.27 270	0.57 217	0.47 220	0.28 181	0.49 164	0.25 76	0.90 221	0.50 147	0.59 240	0.55 173	0.66 285	0.39 139	0.43 41	0.27 70	0.23 425	0.14 272	0.15 52	0.14 171	0.21 357	0.20 361

aanet-new	0.39 147	0.25 207	0.54 180	0.47 220	0.37 372	0.74 375	0.28 107	0.62 71	0.34 62	0.37 101	0.50 142	0.36 97	0.74 385	0.98 279	0.30 119	0.17 184	0.11 38	0.17 154	0.13 129	0.19 263	0.14 130

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 147	0.52 562	1.32 560	0.44 169	0.38 394	0.38 60	0.23 52	0.95 246	0.41 100	0.36 90	0.43 98	0.41 136	0.42 157	0.45 50	0.29 100	0.14 53	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.14 130

Selective-IGEV-i32	0.39 147	0.24 167	0.50 138	0.44 169	0.25 106	0.46 122	0.33 170	1.25 385	0.40 93	0.35 80	0.45 113	0.52 203	0.30 67	1.07 312	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 118	0.13 71

FlowAnything_test	0.39 147	0.26 237	0.61 239	0.59 454	0.33 307	0.62 299	0.36 214	0.62 71	0.40 93	0.45 160	0.36 60	0.45 157	0.37 129	0.53 93	0.48 336	0.24 444	0.18 432	0.28 509	0.33 591	0.21 357	0.19 323

water-stereo	0.39 147	0.20 42	0.48 119	0.44 169	0.27 154	0.50 180	0.26 90	0.92 226	0.51 158	0.53 210	0.78 253	0.55 224	0.49 235	0.42 39	0.42 280	0.16 125	0.15 336	0.17 154	0.15 202	0.16 118	0.15 175

SMoEStereo_RVC	0.39 147	0.25 207	0.50 138	0.45 187	0.30 231	0.61 289	0.36 214	0.72 130	0.45 123	0.46 167	0.43 98	0.42 139	0.35 114	1.39 408	0.29 100	0.15 84	0.12 101	0.20 282	0.15 202	0.16 118	0.15 175

ours_stereo	0.39 147	0.28 297	0.51 148	0.46 204	0.30 231	0.40 73	0.44 341	0.73 136	0.56 182	0.35 80	0.56 177	0.46 161	0.33 95	1.11 324	0.32 158	0.16 125	0.13 204	0.19 230	0.15 202	0.19 263	0.14 130

GCAP-BAT	0.39 147	0.22 105	0.65 262	0.43 134	0.35 336	0.34 40	0.37 241	0.83 191	0.67 230	0.48 181	0.56 177	0.55 224	0.38 134	0.74 190	0.31 146	0.17 184	0.13 204	0.18 203	0.14 171	0.15 81	0.15 175

RSM	0.39 147	0.24 167	0.49 127	0.46 204	0.26 124	0.47 137	0.40 281	0.92 226	0.44 119	0.41 132	0.42 86	0.65 281	0.33 95	1.07 312	0.29 100	0.15 84	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.17 163	0.13 71

trnet	0.39 147	0.21 72	0.37 16	0.36 18	0.20 17	0.53 219	0.29 119	0.78 155	1.12 425	0.59 240	0.71 233	0.53 210	0.42 157	0.54 96	0.34 192	0.18 235	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.13 71

GCAPDPT-zeroshot	0.39 147	0.22 105	0.65 262	0.43 134	0.35 336	0.34 40	0.37 241	0.83 191	0.67 230	0.48 181	0.56 177	0.55 224	0.38 134	0.74 190	0.31 146	0.17 184	0.13 204	0.18 203	0.14 171	0.15 81	0.15 175

Selective-IGEV	0.39 147	0.24 167	0.50 138	0.44 169	0.25 106	0.46 122	0.33 170	1.25 385	0.40 93	0.35 80	0.45 113	0.52 203	0.30 67	1.07 312	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 118	0.13 71

GLC_STEREO	0.39 147	0.25 207	0.41 61	0.54 375	0.23 55	0.48 147	0.30 129	0.73 136	0.58 188	0.52 209	0.73 239	0.51 195	0.31 77	0.64 142	0.42 280	0.17 184	0.20 470	0.23 399	0.19 329	0.21 357	0.17 249

CREStereo	0.39 147	0.21 72	0.38 33	0.34 5	0.22 43	0.53 219	0.29 119	0.77 152	1.11 421	0.58 232	0.71 233	0.51 195	0.41 149	0.54 96	0.34 192	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	0.40 162	0.19 23	0.36 10	0.42 118	0.32 283	0.54 231	0.48 391	1.18 352	0.52 165	0.54 216	0.54 172	0.58 249	0.49 235	0.65 153	0.32 158	0.16 125	0.13 204	0.15 52	0.14 171	0.14 44	0.13 71

GASTEREO	0.40 162	0.25 207	0.51 148	0.48 252	0.25 106	0.65 324	0.36 214	0.81 178	0.49 140	0.51 205	0.82 266	0.30 52	0.66 362	0.62 137	0.28 88	0.19 289	0.12 101	0.16 103	0.14 171	0.16 118	0.14 130

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 162	0.67 607	0.42 72	0.64 510	0.29 207	0.48 147	0.25 76	0.85 199	0.44 119	0.38 116	0.36 60	0.30 52	0.70 373	1.15 334	0.29 100	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.18 211	0.12 21

mms	0.40 162	0.27 270	0.52 158	0.46 204	0.32 283	0.43 99	0.46 370	0.70 123	0.46 129	0.35 80	0.58 185	0.44 149	0.30 67	1.36 394	0.33 177	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 202	0.19 263	0.15 175

MoCha-V2	0.40 162	0.20 42	0.49 127	0.50 286	0.21 25	0.44 111	0.33 170	0.93 235	0.53 172	0.53 210	0.53 160	0.42 139	0.58 319	1.09 318	0.27 70	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.17 163	0.15 175

IGEV++	0.40 162	0.22 105	0.51 148	0.52 339	0.29 207	0.45 115	0.25 76	1.65 486	0.46 129	0.37 101	0.57 182	0.46 161	0.45 184	0.50 86	0.38 240	0.19 289	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.15 175

GCAP-Stereo	0.40 162	0.28 297	0.68 282	0.47 220	0.25 106	0.53 219	0.32 157	0.82 186	0.58 188	0.65 259	0.69 225	0.58 249	0.42 157	0.47 71	0.29 100	0.17 184	0.14 272	0.17 154	0.13 129	0.17 163	0.14 130

LoS	0.40 162	0.21 72	0.44 83	0.37 32	0.22 43	0.50 180	0.40 281	1.00 267	0.94 326	0.48 181	0.66 210	0.48 175	0.40 145	0.60 130	0.37 227	0.18 235	0.14 272	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	0.40 162	0.31 390	0.73 329	0.58 440	0.27 154	0.26 14	0.33 170	0.95 246	0.81 279	0.42 139	0.47 122	0.65 281	0.47 204	0.39 21	0.34 192	0.18 235	0.15 336	0.16 103	0.14 171	0.19 263	0.16 216
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	0.41 171	0.19 23	0.84 402	0.40 79	0.28 181	0.46 122	0.28 107	0.78 155	0.37 79	0.34 70	0.51 148	0.39 122	0.48 218	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 163	1.46 673

Replicate-Monster	0.41 171	0.26 237	2.03 627	0.36 18	0.21 25	0.46 122	0.23 52	0.67 112	0.48 137	0.42 139	0.27 26	0.31 57	0.30 67	0.98 279	0.24 14	0.14 53	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.28 501

depthmonostereo	0.41 171	0.23 140	0.53 168	0.47 220	0.23 55	0.61 289	0.35 197	1.00 267	0.76 263	0.48 181	0.65 209	0.47 168	0.49 235	0.67 160	0.37 227	0.16 125	0.15 336	0.16 103	0.14 171	0.16 118	0.15 175

castereo	0.41 171	0.22 105	0.46 111	0.44 169	0.30 231	0.61 289	0.56 463	0.97 257	0.80 276	0.38 116	0.69 225	0.45 157	0.69 368	0.51 89	0.30 119	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 171	0.19 23	0.83 397	0.40 79	0.28 181	0.46 122	0.28 107	0.78 155	0.37 79	0.34 70	0.51 148	0.39 122	0.48 218	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 163	1.46 673

CASnet	0.41 171	0.25 207	0.48 119	0.50 286	0.20 17	0.50 180	0.36 214	0.81 178	0.80 276	0.83 301	0.68 220	0.48 175	0.31 77	0.54 96	0.32 158	0.18 235	0.12 101	0.27 494	0.22 441	0.23 412	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 177	0.24 167	0.49 127	0.47 220	0.41 426	0.58 265	0.32 157	0.81 178	0.84 290	0.45 160	0.52 153	0.77 317	0.35 114	0.64 142	0.33 177	0.24 444	0.17 407	0.19 230	0.16 248	0.20 312	0.21 384

fffy	0.42 177	0.27 270	0.57 217	0.46 204	0.29 207	0.48 147	0.35 197	0.91 223	0.55 179	0.40 129	0.58 185	0.55 224	0.41 149	1.26 361	0.36 215	0.15 84	0.13 204	0.19 230	0.16 248	0.18 211	0.14 130

WCG-NET	0.42 177	0.21 72	0.54 180	0.40 79	0.25 106	0.47 137	0.32 157	0.73 136	1.15 453	0.76 276	0.73 239	0.58 249	0.45 184	0.60 130	0.34 192	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.14 171	0.15 81	0.13 71

Occ-G	0.42 177	0.21 72	0.48 119	0.41 100	0.26 124	0.42 90	0.62 498	0.77 152	0.49 140	0.43 146	0.66 210	1.02 426	0.46 192	0.78 203	0.41 269	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.13 129	0.16 118	0.16 216

MGS-Stereo	0.42 177	0.26 237	0.58 225	0.44 169	0.28 181	0.50 180	0.34 185	0.57 52	0.83 286	0.46 167	1.31 466	0.52 203	0.33 95	0.65 153	0.36 215	0.19 289	0.16 374	0.18 203	0.15 202	0.17 163	0.16 216

LoS_RVC	0.42 177	0.26 237	0.40 53	0.44 169	0.82 625	0.51 201	0.44 341	0.64 86	0.41 100	0.44 152	0.78 253	0.44 149	0.47 204	0.56 106	0.36 215	0.13 26	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.84 655

test_xeample3	0.42 177	0.28 297	0.69 294	0.43 134	0.33 307	0.56 256	0.38 249	0.79 162	0.45 123	0.53 210	0.46 118	0.44 149	0.44 177	1.38 401	0.31 146	0.18 235	0.14 272	0.19 230	0.15 202	0.17 163	0.16 216

PSi22	0.43 184	0.25 207	0.45 99	0.45 187	0.24 78	0.46 122	0.22 39	0.63 79	0.99 354	0.45 160	0.64 202	0.80 327	0.52 266	1.44 421	0.30 119	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.19 263	0.15 175

DA	0.43 184	0.23 140	0.49 127	0.50 286	0.25 106	1.08 508	0.44 341	1.18 352	0.58 188	0.46 167	0.64 202	0.54 216	0.47 204	0.46 60	0.32 158	0.19 289	0.13 204	0.19 230	0.13 129	0.18 211	0.14 130

GGEV	0.43 184	0.23 140	0.49 127	0.50 286	0.25 106	1.08 508	0.44 341	1.18 352	0.58 188	0.46 167	0.64 202	0.54 216	0.47 204	0.46 60	0.32 158	0.19 289	0.13 204	0.19 230	0.13 129	0.18 211	0.14 130

DilatedVolume-Stereo	0.43 184	0.21 72	0.55 195	0.43 134	0.32 283	0.72 365	0.29 119	0.80 171	0.51 158	0.77 281	0.73 239	0.48 175	0.40 145	1.13 331	0.39 251	0.15 84	0.14 272	0.15 52	0.14 171	0.16 118	0.14 130

MM-Stereo_test2	0.43 184	0.24 167	0.67 278	0.51 318	0.32 283	0.55 246	0.45 361	0.97 257	0.77 267	0.59 240	0.51 148	0.49 184	0.42 157	0.80 211	0.30 119	0.15 84	0.13 204	0.18 203	0.14 171	0.19 263	0.14 130

SCV_C0	0.43 184	0.26 237	0.65 262	0.43 134	0.29 207	0.47 137	0.31 141	1.34 401	0.73 252	0.38 116	0.49 139	0.54 216	0.29 58	1.24 357	0.30 119	0.17 184	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.20 312	0.15 175

ff7	0.43 184	0.27 270	0.56 204	0.44 169	0.33 307	0.50 180	0.42 304	0.87 203	0.50 147	0.49 189	0.53 160	0.44 149	0.48 218	1.38 401	0.33 177	0.17 184	0.12 101	0.21 322	0.15 202	0.18 211	0.18 277

ffff	0.43 184	0.27 270	0.56 204	0.44 169	0.33 307	0.50 180	0.42 304	0.87 203	0.50 147	0.49 189	0.53 160	0.44 149	0.48 218	1.38 401	0.33 177	0.17 184	0.12 101	0.21 322	0.15 202	0.18 211	0.18 277

11t	0.43 184	0.27 270	0.56 204	0.44 169	0.33 307	0.50 180	0.42 304	0.87 203	0.50 147	0.49 189	0.53 160	0.44 149	0.48 218	1.38 401	0.33 177	0.17 184	0.12 101	0.21 322	0.15 202	0.18 211	0.18 277

anonymousdsp	0.43 184	0.27 270	0.53 168	0.44 169	0.32 283	0.50 180	0.42 304	0.89 213	0.51 158	0.49 189	0.53 160	0.47 168	0.47 204	1.33 382	0.33 177	0.17 184	0.12 101	0.21 322	0.15 202	0.18 211	0.18 277

ProNet	0.43 184	0.28 297	0.58 225	0.43 134	0.30 231	0.56 256	0.52 423	1.00 267	0.58 188	0.44 152	0.49 139	0.43 143	0.43 166	1.28 366	0.36 215	0.15 84	0.13 204	0.19 230	0.16 248	0.17 163	0.16 216

MC-Stereo	0.43 184	0.23 140	0.48 119	0.51 318	0.28 181	0.39 65	0.32 157	0.88 212	0.68 236	0.60 244	0.84 270	0.56 237	0.61 335	1.03 297	0.31 146	0.17 184	0.11 38	0.17 154	0.15 202	0.16 118	0.13 71

ccc-4	0.43 184	0.27 270	0.56 204	0.44 169	0.33 307	0.50 180	0.42 304	0.87 203	0.50 147	0.49 189	0.53 160	0.44 149	0.48 218	1.38 401	0.33 177	0.17 184	0.12 101	0.21 322	0.15 202	0.18 211	0.18 277

IGEV-Stereo	0.43 184	0.27 270	0.54 180	0.45 187	0.32 283	0.50 180	0.42 304	0.90 221	0.51 158	0.49 189	0.53 160	0.47 168	0.47 204	1.32 377	0.33 177	0.17 184	0.12 101	0.21 322	0.15 202	0.18 211	0.18 277
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 198	1.50 675	1.55 597	0.37 32	0.33 307	0.41 80	0.26 90	0.79 162	0.35 69	0.34 70	0.46 118	0.41 136	0.41 149	0.45 50	0.24 14	0.15 84	0.13 204	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.18 277

Reg-Stereo(zero)	0.44 198	0.22 105	0.45 99	0.43 134	0.23 55	0.38 60	0.25 76	0.76 148	1.08 403	0.90 317	0.78 253	0.90 375	0.47 204	0.70 168	0.36 215	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

rvit_stereo_0081_aga	0.44 198	0.34 454	0.73 329	0.51 318	0.41 426	0.50 180	0.40 281	0.81 178	0.57 184	0.58 232	0.56 177	0.53 210	0.43 166	0.66 156	0.40 259	0.26 495	0.21 494	0.22 358	0.20 366	0.26 453	0.18 277

rvit_stereo_0081	0.44 198	0.33 429	0.64 255	0.54 375	0.35 336	0.41 80	0.44 341	0.66 104	0.95 328	0.48 181	0.52 153	0.50 190	0.46 192	0.82 221	0.44 293	0.25 472	0.20 470	0.22 358	0.19 329	0.25 440	0.17 249

rvit_stereo_0082	0.44 198	0.33 429	0.64 255	0.54 375	0.35 336	0.41 80	0.44 341	0.66 104	0.95 328	0.48 181	0.52 153	0.50 190	0.46 192	0.82 221	0.44 293	0.25 472	0.20 470	0.22 358	0.19 329	0.25 440	0.17 249

rvit_stereo_0080	0.44 198	0.32 406	0.71 311	0.47 220	0.36 352	0.42 90	0.55 455	0.82 186	0.68 236	0.50 198	0.60 188	0.55 224	0.47 204	0.59 118	0.44 293	0.26 495	0.21 494	0.20 282	0.20 366	0.31 516	0.19 323

whm_eth	0.44 198	0.32 406	0.71 311	0.47 220	0.36 352	0.42 90	0.55 455	0.82 186	0.68 236	0.50 198	0.60 188	0.55 224	0.47 204	0.59 118	0.44 293	0.26 495	0.21 494	0.20 282	0.20 366	0.31 516	0.19 323

CroCo-Stereo Lap2	0.44 198	0.34 454	0.77 368	0.61 481	0.79 616	0.28 21	0.35 197	0.75 145	0.71 246	0.38 116	0.50 142	0.72 305	0.55 289	0.57 111	0.47 331	0.17 184	0.18 432	0.19 230	0.16 248	0.21 357	0.20 361

TANstereo	0.44 198	0.21 72	0.44 83	0.41 100	0.21 25	0.65 324	0.26 90	0.79 162	0.83 286	0.93 324	0.98 314	0.51 195	0.46 192	0.54 96	0.35 203	0.18 235	0.24 539	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.26 478

RT-Monster	0.45 207	0.23 140	0.47 114	0.44 169	0.40 416	0.51 201	0.25 76	0.87 203	1.01 363	0.87 313	0.86 277	0.68 291	0.41 149	0.67 160	0.40 259	0.16 125	0.14 272	0.15 52	0.13 129	0.14 44	0.17 249

Anonymus123	0.45 207	0.25 207	1.42 576	0.42 118	0.28 181	1.78 610	0.39 266	0.72 130	0.52 165	0.36 90	0.35 57	0.37 110	0.29 58	0.64 142	0.38 240	0.13 26	0.14 272	0.15 52	0.19 329	0.15 81	0.16 216

HART	0.45 207	0.22 105	0.54 180	0.50 286	0.26 124	0.41 80	0.29 119	1.03 281	0.50 147	0.58 232	1.45 518	0.61 265	0.35 114	1.08 317	0.30 119	0.15 84	0.13 204	0.19 230	0.14 171	0.19 263	0.14 130

StereoAnything_RVC	0.45 207	1.43 669	0.48 119	0.35 11	0.20 17	0.26 14	0.21 29	0.43 9	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 125	1.27 364	0.22 1	0.21 367	0.11 38	0.14 17	0.10 2	2.37 679	0.11 3

tt45	0.45 207	0.23 140	0.46 111	0.45 187	0.33 307	0.79 407	0.32 157	0.78 155	0.41 100	0.51 205	0.44 107	0.49 184	0.37 129	2.14 524	0.34 192	0.16 125	0.13 204	0.19 230	0.16 248	0.17 163	0.18 277

IGEV-Stereo+	0.45 207	0.21 72	0.43 78	0.41 100	0.39 405	0.15 1	0.19 7	0.44 10	0.36 72	0.26 13	0.25 12	0.31 57	0.41 149	1.43 417	0.30 119	0.17 184	0.12 101	0.15 52	0.11 13	1.16 664	1.70 679

WCG-NET（raft）	0.45 207	0.21 72	0.55 195	0.40 79	0.24 78	0.50 180	0.36 214	0.73 136	1.09 411	0.71 269	0.76 248	0.92 386	0.51 259	0.84 228	0.34 192	0.16 125	0.12 101	0.15 52	0.14 171	0.14 44	0.14 130

MIF-Stereo (partial)	0.45 207	0.25 207	0.70 300	0.50 286	0.52 513	0.35 48	0.26 90	0.91 223	0.59 197	0.45 160	0.71 233	0.51 195	0.51 259	1.11 324	0.45 308	0.20 332	0.16 374	0.23 399	0.20 366	0.24 427	0.18 277

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 215	1.22 659	2.46 646	0.39 65	0.30 231	0.29 24	0.28 107	0.81 178	0.34 62	0.33 59	0.47 122	0.38 119	0.44 177	0.37 11	0.25 39	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.16 118	0.16 216

SCV	0.46 215	0.26 237	0.55 195	0.47 220	0.25 106	0.39 65	0.38 249	1.98 590	0.60 199	0.35 80	0.48 129	0.55 224	0.36 125	1.28 366	0.32 158	0.24 444	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.18 211	0.14 130

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 215	0.36 484	0.71 311	0.47 220	0.36 352	0.67 338	0.35 197	0.78 155	1.12 425	0.61 246	0.62 194	0.39 122	0.39 139	0.71 172	0.39 251	0.20 332	0.17 407	0.22 358	0.18 304	0.23 412	0.19 323

IGEVStereo-DCA	0.46 215	0.28 297	0.56 204	0.43 134	0.33 307	0.49 164	0.42 304	0.87 203	0.50 147	0.47 172	0.48 129	0.48 175	0.46 192	2.03 514	0.30 119	0.19 289	0.14 272	0.19 230	0.15 202	0.16 118	0.18 277

rrr	0.46 215	0.28 297	0.73 329	0.43 134	0.33 307	0.49 164	0.38 249	0.76 148	0.50 147	0.47 172	0.48 129	0.48 175	0.46 192	2.03 514	0.30 119	0.19 289	0.14 272	0.19 230	0.15 202	0.16 118	0.16 216

plain	0.46 215	0.27 270	1.01 484	0.50 286	0.40 416	0.35 48	0.37 241	0.87 203	0.56 182	0.43 146	0.76 248	0.42 139	0.40 145	1.13 331	0.45 308	0.21 367	0.15 336	0.24 419	0.19 329	0.24 427	0.16 216

XX-TBD	0.46 215	0.70 614	0.35 7	0.79 603	0.25 106	0.58 265	0.26 90	0.69 118	1.27 522	0.76 276	1.00 320	0.45 157	0.33 95	0.47 71	0.37 227	0.19 289	0.15 336	0.15 52	0.11 13	0.17 163	0.14 130

PMTNet	0.46 215	0.21 72	0.38 33	0.37 32	0.23 55	0.71 362	0.27 100	0.74 142	1.04 378	0.64 255	0.70 230	0.55 224	0.47 204	0.86 238	0.35 203	1.00 665	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.15 81	0.13 71

rvit_stereo_0083	0.47 223	0.33 429	0.81 388	0.56 416	0.36 352	0.50 180	0.44 341	0.68 115	0.95 328	0.49 189	0.57 182	0.55 224	0.49 235	0.88 243	0.46 323	0.25 472	0.25 548	0.24 419	0.20 366	0.24 427	0.17 249

rvit_stereo_ft	0.47 223	0.35 474	0.87 421	0.67 542	0.42 432	0.40 73	0.59 487	0.81 178	0.74 253	0.46 167	0.55 173	0.57 242	0.49 235	0.65 153	0.50 352	0.25 472	0.17 407	0.22 358	0.22 441	0.24 427	0.17 249

RAFT-Stereo-weight	0.47 223	0.24 167	0.53 168	0.48 252	0.27 154	0.60 283	0.35 197	1.02 276	1.07 396	0.99 345	0.78 253	0.76 315	0.28 54	0.76 193	0.36 215	0.16 125	0.12 101	0.17 154	0.15 202	0.16 118	0.15 175

CAS++	0.47 223	0.31 390	0.56 204	0.47 220	0.32 283	0.42 90	0.28 107	1.76 521	0.72 248	0.71 269	0.72 237	0.37 110	0.28 54	0.69 164	0.33 177	0.27 511	0.22 516	0.26 478	0.21 412	0.29 497	0.19 323
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 223	0.26 237	0.64 255	0.50 286	0.29 207	0.53 219	0.33 170	1.05 295	0.77 267	0.84 304	1.00 320	0.55 224	0.37 129	0.81 217	0.40 259	0.17 184	0.12 101	0.22 358	0.20 366	0.19 263	0.15 175

CREStereo++_RVC	0.47 223	0.21 72	0.38 33	0.45 187	0.38 394	0.45 115	0.25 76	0.75 145	1.29 532	0.80 290	1.21 426	0.47 168	0.37 129	0.53 93	0.44 293	0.16 125	0.11 38	0.15 52	0.80 666	0.18 211	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
quiztm	0.48 229	0.26 237	0.52 158	0.49 274	0.55 526	0.45 115	0.42 304	1.45 430	0.81 279	0.79 287	1.14 393	0.57 242	0.32 87	0.58 116	0.36 215	0.17 184	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.18 211	0.15 175

WQFJA1	0.48 229	0.27 270	0.53 168	0.46 204	0.85 630	0.79 407	0.39 266	1.11 327	0.75 254	0.50 198	0.52 153	0.53 210	0.50 247	0.71 172	0.65 427	0.17 184	0.21 494	0.19 230	0.16 248	0.19 263	0.16 216

NLMM	0.48 229	0.27 270	0.53 168	0.46 204	0.85 630	0.79 407	0.39 266	1.12 331	0.75 254	0.50 198	0.52 153	0.53 210	0.50 247	0.72 176	0.65 427	0.17 184	0.21 494	0.19 230	0.16 248	0.19 263	0.16 216

xyz-stereo-finetune	0.48 229	0.25 207	0.54 180	0.42 118	0.23 55	0.80 416	0.42 304	0.80 171	0.80 276	0.61 246	0.62 194	0.54 216	0.43 166	1.70 474	0.58 398	0.15 84	0.15 336	0.19 230	0.15 202	0.16 118	0.15 175

999	0.48 229	0.22 105	0.49 127	0.48 252	0.34 329	0.75 381	0.31 141	0.85 199	0.55 179	0.37 101	0.48 129	0.50 190	0.36 125	2.45 551	0.39 251	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 202	0.16 118	0.19 323

model_zeroshot	0.48 229	0.29 332	0.86 409	0.51 318	0.36 352	0.69 351	0.37 241	1.12 331	0.62 203	0.85 309	0.84 270	0.66 285	0.37 129	0.73 181	0.34 192	0.20 332	0.16 374	0.19 230	0.16 248	0.17 163	0.16 216

MyStereo07	0.48 229	0.29 332	0.50 138	0.55 400	0.45 459	0.59 276	0.79 550	1.05 295	0.51 158	0.48 181	0.53 160	0.43 143	0.55 289	1.30 372	0.34 192	0.17 184	0.16 374	0.24 419	0.20 366	0.23 412	0.20 361

4D-IteraStereo	0.48 229	0.24 167	0.76 360	0.50 286	0.44 452	0.66 333	0.31 141	0.87 203	1.02 368	1.03 364	0.72 237	0.78 321	0.32 87	0.64 142	0.37 227	0.17 184	0.11 38	0.23 399	0.19 329	0.19 263	0.13 71

CES	0.48 229	0.20 42	0.37 16	0.39 65	1.39 672	0.55 246	0.35 197	0.98 261	0.66 228	0.44 152	0.66 210	0.35 94	0.27 49	0.56 106	0.33 177	0.15 84	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.19 263	1.46 673

NLSM1	0.49 238	0.25 207	0.55 195	0.48 252	1.08 653	0.83 433	0.31 141	0.83 191	0.66 228	0.51 205	0.76 248	0.47 168	0.48 218	0.98 279	0.55 384	0.18 235	0.19 450	0.21 322	0.18 304	0.20 312	0.15 175

FE-Mocha	0.49 238	0.30 354	0.87 421	0.48 252	0.36 352	0.45 115	0.22 39	1.58 468	0.49 140	1.00 350	1.09 365	0.74 308	0.41 149	0.55 102	0.30 119	0.18 235	0.12 101	0.21 322	0.20 366	0.17 163	0.15 175

MM-Stereo_test1	0.49 238	0.24 167	0.56 204	0.51 318	0.30 231	0.50 180	0.54 437	0.91 223	1.03 372	0.84 304	0.69 225	0.54 216	0.60 324	1.16 338	0.33 177	0.18 235	0.16 374	0.20 282	0.17 278	0.19 263	0.15 175

AE-Stereo	0.49 238	0.27 270	0.67 278	0.60 466	0.39 405	0.67 338	0.46 370	1.18 352	1.09 411	0.47 172	0.75 246	0.69 297	0.47 204	0.59 118	0.40 259	0.16 125	0.15 336	0.21 322	0.20 366	0.19 263	0.15 175

sCroCo_RVC	0.49 238	0.40 510	1.02 491	0.65 524	0.60 554	0.52 208	0.40 281	0.83 191	0.61 200	0.44 152	0.74 244	0.49 184	0.50 247	0.63 141	0.48 336	0.26 495	0.27 562	0.23 399	0.22 441	0.29 497	0.25 454

MM-Stereo_test3	0.50 243	0.24 167	0.54 180	0.54 375	0.74 598	0.49 164	0.53 431	1.09 318	1.05 384	0.62 251	0.95 301	0.61 265	0.42 157	0.77 196	0.38 240	0.20 332	0.17 407	0.20 282	0.16 248	0.18 211	0.18 277

RCA-Stereo	0.50 243	0.23 140	0.58 225	0.48 252	0.33 307	0.55 246	0.45 361	0.97 257	1.38 574	0.68 264	1.05 349	0.63 275	0.80 417	0.59 118	0.32 158	0.17 184	0.12 101	0.17 154	0.14 171	0.16 118	0.14 130

HLf8	0.51 245	0.25 207	0.96 465	0.40 79	0.33 307	0.62 299	0.36 214	1.17 345	1.07 396	0.61 246	0.83 267	0.56 237	0.44 177	0.99 286	0.46 323	0.20 332	0.13 204	0.17 154	0.14 171	0.19 263	0.21 384

WQFJX	0.51 245	0.27 270	0.52 158	0.46 204	0.87 636	0.75 381	0.39 266	1.29 393	0.77 267	0.53 210	0.52 153	0.55 224	0.55 289	0.95 267	0.60 409	0.17 184	0.19 450	0.19 230	0.16 248	0.19 263	0.18 277

knoymous	0.51 245	0.29 332	0.47 114	0.43 134	0.30 231	0.55 246	0.55 455	1.02 276	0.77 267	0.98 342	0.85 275	0.94 391	0.56 296	0.85 234	0.45 308	0.20 332	0.14 272	0.26 478	0.14 171	0.23 412	0.23 426

ManiGeoR	0.52 248	0.24 167	0.97 468	0.41 100	0.34 329	0.54 231	0.35 197	1.16 341	1.05 384	0.54 216	0.84 270	0.55 224	0.50 247	1.38 401	0.55 384	0.18 235	0.13 204	0.17 154	0.14 171	0.17 163	0.19 323

HLf10	0.52 248	0.24 167	0.97 468	0.41 100	0.34 329	0.54 231	0.35 197	1.16 341	1.05 384	0.54 216	0.84 270	0.55 224	0.50 247	1.38 401	0.55 384	0.18 235	0.13 204	0.17 154	0.14 171	0.17 163	0.19 323

Lsterematch	0.52 248	0.24 167	0.64 255	0.45 187	0.25 106	0.71 362	0.31 141	0.81 178	1.05 384	0.96 333	1.28 455	0.69 297	0.48 218	0.84 228	0.66 432	0.21 367	0.12 101	0.19 230	0.16 248	0.18 211	0.19 323

NLCSM	0.52 248	0.28 297	0.55 195	0.52 339	0.74 598	0.72 365	0.46 370	0.96 254	0.65 225	0.63 252	0.51 148	0.48 175	0.61 335	1.32 377	0.70 445	0.19 289	0.20 470	0.21 322	0.18 304	0.22 384	0.20 361

tg	0.52 248	0.24 167	0.61 239	0.49 274	0.30 231	0.90 452	0.29 119	1.07 310	0.83 286	0.83 301	1.02 333	0.62 272	0.43 166	1.35 389	0.41 269	0.17 184	0.12 101	0.22 358	0.20 366	0.17 163	0.15 175

11t1	0.52 248	0.28 297	0.68 282	0.51 318	0.28 181	0.83 433	0.39 266	1.22 374	0.63 206	0.84 304	0.74 244	0.68 291	0.68 364	0.91 251	0.57 394	0.21 367	0.18 432	0.19 230	0.16 248	0.20 312	0.21 384

LL-Strereo2	0.52 248	0.33 429	0.69 294	0.52 339	0.37 372	0.70 358	0.30 129	1.13 335	0.67 230	0.94 329	0.78 253	0.91 378	0.42 157	1.05 306	0.42 280	0.17 184	0.16 374	0.29 520	0.25 493	0.21 357	0.16 216

Selective-RAFT	0.52 248	0.28 297	0.79 381	0.55 400	0.27 154	0.91 456	0.33 170	0.80 171	0.88 302	0.58 232	0.63 197	0.81 332	0.77 399	1.29 370	0.48 336	0.19 289	0.14 272	0.17 154	0.15 202	0.19 263	0.17 249

HUI-Stereo	0.52 248	0.30 354	0.73 329	0.50 286	0.27 154	0.65 324	0.30 129	1.04 287	0.64 211	1.12 395	0.96 304	0.83 344	0.60 324	0.79 208	0.45 308	0.22 398	0.14 272	0.24 419	0.20 366	0.26 453	0.18 277

test-1	0.52 248	0.26 237	1.04 500	0.56 416	0.32 283	0.61 289	0.38 249	1.10 321	0.91 314	0.78 284	1.01 325	0.77 317	0.52 266	0.60 130	0.42 280	0.17 184	0.14 272	0.20 282	0.17 278	0.20 312	0.23 426

rafts_anoy	0.52 248	0.29 332	0.59 231	0.59 454	0.50 488	0.53 219	0.40 281	1.11 327	1.03 372	0.84 304	0.83 267	0.68 291	0.54 281	0.72 176	0.51 358	0.19 289	0.14 272	0.24 419	0.26 511	0.21 357	0.18 277

s12784h	0.52 248	0.20 42	0.38 33	0.41 100	0.19 10	0.96 478	0.34 185	1.17 345	1.25 511	0.81 295	0.90 291	0.63 275	0.50 247	1.45 422	0.42 280	0.14 53	0.12 101	0.17 154	0.11 13	0.18 211	0.11 3

raftrobust	0.52 248	0.25 207	0.56 204	0.65 524	0.52 513	0.49 164	0.34 185	0.98 261	0.91 314	1.30 502	0.87 283	0.63 275	0.81 421	0.78 203	0.41 269	0.19 289	0.15 336	0.16 103	0.14 171	0.15 81	0.16 216

Gwc-CoAtRS	0.52 248	0.24 167	0.68 282	0.48 252	0.29 207	0.64 308	0.25 76	1.16 341	1.08 403	1.01 356	1.00 320	1.12 462	0.56 296	0.69 164	0.37 227	0.16 125	0.13 204	0.17 154	0.15 202	0.15 81	0.15 175

HLF11	0.53 262	0.25 207	1.02 491	0.41 100	0.35 336	0.47 137	0.28 107	1.17 345	0.96 334	0.64 255	0.87 283	0.61 265	0.50 247	1.51 435	0.63 421	0.18 235	0.14 272	0.16 103	0.13 129	0.17 163	0.20 361

TestStereo_HL1	0.53 262	0.24 167	1.05 501	0.40 79	0.34 329	0.53 219	0.34 185	1.24 382	1.04 378	0.64 255	0.87 283	0.54 216	0.49 235	1.36 394	0.53 372	0.18 235	0.13 204	0.17 154	0.14 171	0.17 163	0.19 323

IGEV-FE	0.53 262	0.30 354	0.99 474	0.56 416	0.35 336	0.41 80	0.32 157	1.37 406	0.63 206	1.00 350	1.09 365	0.94 391	0.41 149	0.83 223	0.39 251	0.18 235	0.12 101	0.19 230	0.18 304	0.19 263	0.17 249

rvit_0105_6	0.53 262	0.37 491	0.98 473	0.65 524	0.38 394	0.51 201	0.51 412	0.77 152	1.20 487	0.54 216	0.55 173	0.65 281	0.53 274	0.94 264	0.44 293	0.32 556	0.32 599	0.28 509	0.24 479	0.28 486	0.21 384

IGEV_Zeroshot_test	0.53 262	0.30 354	0.99 474	0.56 416	0.35 336	0.41 80	0.32 157	1.37 406	0.63 206	1.00 350	1.09 365	0.95 400	0.41 149	0.83 223	0.39 251	0.18 235	0.12 101	0.19 230	0.18 304	0.19 263	0.17 249

EKT-Stereo	0.53 262	0.30 354	0.73 329	0.58 440	0.60 554	0.51 201	0.48 391	0.94 241	0.90 309	0.71 269	0.88 287	0.77 317	0.43 166	1.07 312	0.40 259	0.22 398	0.16 374	0.21 322	0.18 304	0.20 312	0.22 406

Any-RAFT	0.53 262	0.24 167	0.47 114	0.47 220	0.27 154	1.00 490	0.25 76	1.58 468	1.05 384	0.85 309	0.99 316	1.06 436	0.47 204	0.70 168	0.32 158	0.18 235	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.16 216

anonymousdsp2	0.53 262	0.27 270	0.74 346	0.48 252	0.29 207	0.76 389	0.47 378	1.61 477	0.82 285	0.77 281	0.77 251	0.75 311	0.47 204	1.03 297	0.40 259	0.18 235	0.13 204	0.18 203	0.13 129	0.19 263	0.18 277

fff	0.53 262	0.24 167	0.70 300	0.43 134	0.24 78	0.48 147	0.36 214	1.07 310	1.25 511	1.10 387	1.02 333	0.57 242	1.06 538	0.73 181	0.52 365	0.16 125	0.13 204	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 323

test_4	0.53 262	0.22 105	0.56 204	0.54 375	0.32 283	0.64 308	0.39 266	0.80 171	0.62 203	0.92 323	1.87 605	0.68 291	0.42 157	1.16 338	0.37 227	0.15 84	0.13 204	0.20 282	0.22 441	0.20 312	0.15 175

GMOStereo	0.53 262	0.26 237	0.65 262	0.50 286	0.29 207	0.52 208	0.43 327	0.89 213	0.96 334	1.41 552	1.14 393	0.85 354	0.56 296	0.59 118	0.38 240	0.16 125	0.14 272	0.24 419	0.21 412	0.20 312	0.15 175

error version	0.53 262	0.26 237	0.65 262	0.50 286	0.29 207	0.52 208	0.43 327	0.89 213	0.96 334	1.41 552	1.14 393	0.85 354	0.56 296	0.59 118	0.38 240	0.16 125	0.14 272	0.24 419	0.21 412	0.20 312	0.15 175

test-v	0.53 262	0.26 237	0.65 262	0.50 286	0.29 207	0.52 208	0.43 327	0.89 213	0.96 334	1.41 552	1.14 393	0.85 354	0.56 296	0.59 118	0.38 240	0.16 125	0.14 272	0.24 419	0.21 412	0.20 312	0.15 175

test-2	0.53 262	0.26 237	0.65 262	0.50 286	0.29 207	0.52 208	0.43 327	0.89 213	0.96 334	1.41 552	1.14 393	0.85 354	0.56 296	0.59 118	0.38 240	0.16 125	0.14 272	0.24 419	0.21 412	0.20 312	0.15 175

raft+_RVC	0.53 262	0.26 237	0.54 180	0.60 466	0.47 476	0.54 231	0.54 437	1.27 388	0.99 354	0.76 276	1.03 343	0.70 301	0.56 296	0.93 261	0.47 331	0.18 235	0.14 272	0.19 230	0.18 304	0.18 211	0.15 175

csc	0.53 262	0.24 167	0.70 300	0.43 134	0.24 78	0.48 147	0.36 214	1.07 310	1.25 511	1.10 387	1.02 333	0.57 242	1.06 538	0.73 181	0.52 365	0.16 125	0.13 204	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 323

cscssc	0.53 262	0.24 167	0.70 300	0.43 134	0.24 78	0.48 147	0.36 214	1.07 310	1.25 511	1.10 387	1.02 333	0.57 242	1.06 538	0.73 181	0.52 365	0.16 125	0.13 204	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 323

TestStereo_HLe17	0.54 279	0.24 167	1.22 542	0.41 100	0.30 231	0.61 289	0.41 298	1.22 374	1.09 411	0.61 246	0.86 277	0.53 210	0.46 192	1.33 382	0.45 308	0.19 289	0.12 101	0.18 203	0.16 248	0.18 211	0.18 277

TestStereo-Hl	0.54 279	0.24 167	1.16 534	0.40 79	0.32 283	0.55 246	0.36 214	1.23 381	1.03 372	0.63 252	0.92 294	0.54 216	0.49 235	1.32 377	0.50 352	0.18 235	0.13 204	0.17 154	0.14 171	0.18 211	0.19 323

1test111	0.54 279	0.31 390	0.50 138	0.54 375	0.26 124	1.18 531	0.51 412	1.42 418	0.78 271	0.58 232	0.79 259	0.48 175	0.88 459	0.88 243	0.59 401	0.20 332	0.12 101	0.25 459	0.15 202	0.22 384	0.21 384

RAFT-Test	0.54 279	0.25 207	0.64 255	0.47 220	0.30 231	0.97 482	0.27 100	1.24 382	0.81 279	0.96 333	1.12 384	1.28 504	0.48 218	0.71 172	0.36 215	0.17 184	0.13 204	0.17 154	0.14 171	0.16 118	0.16 216

DCANet-4	0.54 279	0.26 237	1.07 511	0.42 118	0.24 78	0.48 147	0.36 214	0.99 263	1.30 538	1.10 387	1.02 333	0.56 237	0.75 388	0.73 181	0.52 365	0.16 125	0.13 204	0.17 154	0.13 129	0.15 81	0.19 323

x	0.54 279	0.31 390	0.61 239	0.47 220	0.30 231	0.67 338	0.47 378	1.53 456	0.79 275	0.81 295	0.83 267	0.78 321	0.70 373	0.70 168	0.62 416	0.21 367	0.19 450	0.22 358	0.19 329	0.21 357	0.20 361

test-3	0.54 279	0.22 105	0.68 282	0.47 220	0.27 154	0.58 265	0.35 197	0.92 226	1.00 360	1.32 516	0.69 225	0.87 362	0.45 184	1.68 472	0.37 227	0.16 125	0.11 38	0.20 282	0.16 248	0.17 163	0.13 71

test_1	0.54 279	0.22 105	0.68 282	0.47 220	0.27 154	0.58 265	0.35 197	0.92 226	1.00 360	1.28 487	0.68 220	0.87 362	0.45 184	1.67 467	0.37 227	0.16 125	0.11 38	0.20 282	0.16 248	0.17 163	0.13 71

PSM-adaLoss	0.54 279	0.30 354	0.73 329	0.50 286	0.27 154	0.65 324	0.41 298	1.04 287	0.64 211	1.12 395	0.96 304	0.82 337	0.61 335	1.06 308	0.45 308	0.22 398	0.14 272	0.24 419	0.20 366	0.26 453	0.18 277

ROB_FTStereo_v2	0.54 279	0.30 354	0.73 329	0.50 286	0.27 154	0.64 308	0.42 304	1.05 295	0.64 211	1.12 395	0.96 304	0.83 344	0.60 324	1.12 328	0.46 323	0.22 398	0.14 272	0.24 419	0.20 366	0.26 453	0.18 277

ROB_FTStereo	0.54 279	0.30 354	0.73 329	0.50 286	0.27 154	0.64 308	0.25 76	1.05 295	0.64 211	1.12 395	0.95 301	0.82 337	0.61 335	1.15 334	0.45 308	0.22 398	0.14 272	0.24 419	0.20 366	0.26 453	0.18 277

cross-raft	0.54 279	0.25 207	0.61 239	0.52 339	0.29 207	0.68 345	0.37 241	1.46 432	0.76 263	1.01 356	1.06 351	1.28 504	0.46 192	0.71 172	0.35 203	0.15 84	0.12 101	0.18 203	0.16 248	0.19 263	0.14 130

RAFT-IKP	0.54 279	0.30 354	0.73 329	0.50 286	0.27 154	0.59 276	0.36 214	1.04 287	0.64 211	1.12 395	0.96 304	0.83 344	0.61 335	1.22 350	0.45 308	0.22 398	0.14 272	0.24 419	0.20 366	0.26 453	0.18 277

RALCasStereoNet	0.54 279	0.30 354	0.66 272	0.59 454	0.51 500	0.61 289	0.52 423	0.94 241	0.93 322	0.70 267	1.01 325	0.78 321	0.44 177	1.33 382	0.47 331	0.20 332	0.16 374	0.18 203	0.16 248	0.20 312	0.19 323

DCANet	0.54 279	0.24 167	0.70 300	0.43 134	0.24 78	0.49 164	0.36 214	1.05 295	1.30 538	1.12 395	1.03 343	0.58 249	0.92 472	0.81 217	0.52 365	0.16 125	0.13 204	0.17 154	0.13 129	0.18 211	0.19 323

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 279	0.25 207	0.68 282	0.43 134	0.24 78	0.40 73	0.34 185	1.04 287	1.09 411	1.32 516	1.60 560	0.80 327	0.68 364	0.67 160	0.39 251	0.13 26	0.10 9	0.18 203	0.17 278	0.17 163	0.13 71

CFNet-RSSM	0.54 279	0.24 167	0.70 300	0.48 252	0.28 181	0.60 283	0.27 100	1.49 438	1.14 441	1.06 369	0.93 298	1.08 443	0.54 281	0.70 168	0.35 203	0.16 125	0.12 101	0.17 154	0.15 202	0.16 118	0.14 130

MSKI-zero shot	0.55 296	0.26 237	0.57 217	0.51 318	0.26 124	0.69 351	0.28 107	1.18 352	0.64 211	0.91 321	1.32 473	0.82 337	0.33 95	1.92 502	0.32 158	0.17 184	0.12 101	0.17 154	0.13 129	0.16 118	0.16 216

test_3	0.55 296	0.23 140	0.71 311	0.53 358	0.28 181	0.61 289	0.40 281	0.92 226	1.05 384	1.19 447	0.68 220	0.93 388	0.44 177	1.67 467	0.39 251	0.15 84	0.12 101	0.22 358	0.19 329	0.21 357	0.14 130

Patchmatch Stereo++	0.55 296	0.30 354	0.73 329	0.50 286	0.27 154	0.65 324	0.29 119	1.05 295	0.64 211	1.12 395	0.96 304	0.83 344	0.60 324	1.37 397	0.45 308	0.22 398	0.14 272	0.24 419	0.20 366	0.26 453	0.18 277
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	0.55 296	0.29 332	0.72 317	0.51 318	0.30 231	0.59 276	0.33 170	1.03 281	0.70 242	1.16 429	0.93 298	0.83 344	0.94 486	0.96 268	0.54 379	0.21 367	0.14 272	0.21 322	0.19 329	0.24 427	0.24 442

iRAFT	0.55 296	0.30 354	0.73 329	0.50 286	0.27 154	0.65 324	0.29 119	1.05 295	0.64 211	1.12 395	0.96 304	0.83 344	0.60 324	1.37 397	0.45 308	0.22 398	0.14 272	0.24 419	0.20 366	0.26 453	0.18 277

CRE-IMP	0.55 296	0.30 354	0.74 346	0.52 339	0.29 207	0.79 407	0.25 76	1.04 287	0.72 248	1.09 379	0.95 301	0.81 332	0.57 308	1.10 321	0.50 352	0.21 367	0.14 272	0.23 399	0.19 329	0.28 486	0.22 406

sAnonymous2	0.55 296	0.56 577	1.46 586	0.60 466	0.51 500	0.48 147	0.52 423	0.79 162	0.68 236	0.50 198	0.67 217	0.46 161	0.62 341	0.59 118	0.40 259	0.22 398	0.17 407	0.22 358	0.21 412	0.86 651	0.56 625

CroCo_RVC	0.55 296	0.56 577	1.46 586	0.60 466	0.51 500	0.48 147	0.52 423	0.79 162	0.68 236	0.50 198	0.67 217	0.46 161	0.62 341	0.59 118	0.40 259	0.22 398	0.17 407	0.22 358	0.21 412	0.86 651	0.56 625

GMStereo	0.55 296	0.45 534	0.94 455	0.50 286	0.32 283	0.64 308	0.43 327	1.00 267	1.40 584	0.82 299	0.73 239	0.51 195	0.45 184	0.85 234	0.55 384	0.24 444	0.15 336	0.20 282	0.21 412	0.31 516	0.24 442
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 305	0.27 270	0.60 234	0.47 220	0.74 598	0.68 345	0.43 327	1.83 547	1.04 378	0.59 240	0.62 194	0.51 195	0.47 204	1.33 382	0.57 394	0.18 235	0.21 494	0.20 282	0.17 278	0.20 312	0.15 175

AIO-test1	0.56 305	0.25 207	0.55 195	0.64 510	0.78 613	0.80 416	0.36 214	1.18 352	1.34 553	0.57 229	0.88 287	0.61 265	0.50 247	1.12 328	0.35 203	0.17 184	0.17 407	0.22 358	0.24 479	0.18 211	0.23 426

rvit_0105_4	0.56 305	0.38 498	1.06 506	0.66 530	0.38 394	0.53 219	0.53 431	0.84 197	1.17 466	0.56 227	0.61 190	0.72 305	0.59 320	0.98 279	0.45 308	0.32 556	0.33 604	0.29 520	0.25 493	0.29 497	0.23 426

H2IRNET	0.56 305	0.26 237	0.66 272	0.47 220	0.35 336	0.41 80	0.26 90	0.92 226	1.17 466	0.61 246	1.28 455	1.08 443	0.86 449	0.99 286	0.63 421	0.19 289	0.16 374	0.22 358	0.25 493	0.21 357	0.18 277

ACVNet-DCA	0.56 305	0.31 390	0.50 138	0.54 375	0.26 124	1.18 531	0.51 412	1.42 418	0.78 271	0.58 232	0.79 259	0.48 175	0.88 459	1.46 424	0.32 158	0.20 332	0.12 101	0.25 459	0.15 202	0.22 384	0.21 384

riskmin	0.56 305	0.27 270	0.60 234	0.43 134	0.31 261	0.83 433	0.42 304	1.14 337	1.04 378	0.73 275	0.75 246	1.11 461	1.01 520	0.81 217	0.51 358	0.20 332	0.14 272	0.24 419	0.15 202	0.24 427	0.25 454

MIPNet	0.56 305	0.28 297	0.94 455	0.49 274	0.33 307	0.66 333	0.38 249	1.35 403	1.08 403	1.06 369	0.92 294	0.60 260	0.79 411	0.73 181	0.52 365	0.17 184	0.14 272	0.19 230	0.16 248	0.18 211	0.17 249

iGMRVC	0.56 305	0.30 354	0.73 329	0.50 286	0.27 154	0.65 324	0.38 249	1.05 295	0.64 211	1.12 395	0.96 304	0.83 344	0.60 324	1.52 436	0.46 323	0.22 398	0.14 272	0.24 419	0.20 366	0.26 453	0.18 277

WQFJX1	0.57 313	0.26 237	0.54 180	0.48 252	0.72 590	0.68 345	0.47 378	2.46 661	0.71 246	0.54 216	0.50 142	0.53 210	0.51 259	1.36 394	0.60 409	0.18 235	0.20 470	0.20 282	0.16 248	0.20 312	0.20 361

AIO-test2	0.57 313	0.28 297	0.63 248	0.61 481	0.58 543	0.79 407	0.51 412	1.18 352	1.40 584	0.63 252	1.15 402	0.51 195	0.43 166	1.09 318	0.35 203	0.21 367	0.17 407	0.26 478	0.30 565	0.20 312	0.19 323

MIM_Stereo	0.57 313	0.24 167	0.92 448	0.46 204	0.30 231	0.54 231	0.28 107	1.27 388	0.75 254	1.00 350	1.16 407	0.93 388	0.53 274	1.45 422	0.61 413	0.16 125	0.16 374	0.20 282	0.19 329	0.17 163	0.14 130

qqq	0.57 313	0.34 454	0.71 311	0.47 220	0.27 154	0.64 308	0.62 498	1.42 418	0.78 271	0.80 290	0.92 294	0.95 400	0.77 399	0.88 243	0.59 401	0.21 367	0.20 470	0.24 419	0.23 464	0.22 384	0.21 384

ADStereo(finetuned)	0.57 313	0.24 167	1.06 506	0.43 134	0.24 78	0.49 164	0.35 197	1.05 295	1.30 538	1.12 395	1.03 343	0.58 249	1.20 570	0.84 228	0.51 358	0.16 125	0.13 204	0.17 154	0.13 129	0.18 211	0.19 323

R-Stereo Train	0.57 313	0.26 237	0.63 248	0.54 375	0.36 352	0.69 351	0.54 437	1.22 374	0.72 248	1.61 596	1.50 535	0.75 311	0.53 274	0.64 142	0.44 293	0.18 235	0.15 336	0.17 154	0.15 202	0.17 163	0.17 249

RAFT-Stereo	0.57 313	0.26 237	0.63 248	0.54 375	0.36 352	0.69 351	0.54 437	1.22 374	0.72 248	1.61 596	1.50 535	0.75 311	0.53 274	0.64 142	0.44 293	0.18 235	0.15 336	0.17 154	0.15 202	0.17 163	0.17 249
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 320	0.27 270	0.57 217	0.40 79	0.24 78	1.09 514	0.32 157	0.79 162	0.53 172	0.65 259	1.07 355	0.58 249	0.80 417	2.47 556	0.80 487	0.16 125	0.15 336	0.21 322	0.17 278	0.16 118	0.17 249

rvit_0105_5	0.58 320	0.39 503	1.05 501	0.66 530	0.37 372	0.58 265	0.56 463	0.94 241	1.18 473	0.64 255	0.68 220	0.75 311	0.63 347	0.88 243	0.50 352	0.32 556	0.32 599	0.30 533	0.27 523	0.28 486	0.25 454

RAFT+CT+SA	0.58 320	0.29 332	0.60 234	0.66 530	0.37 372	0.42 90	0.55 455	1.27 388	1.03 372	0.70 267	1.22 429	0.60 260	0.70 373	1.64 461	0.41 269	0.18 235	0.13 204	0.22 358	0.22 441	0.21 357	0.18 277

IPLGR	0.58 320	0.27 270	1.14 532	0.48 252	0.28 181	0.65 324	0.33 170	1.22 374	1.13 438	1.18 443	1.05 349	0.69 297	0.66 362	0.96 268	0.52 365	0.17 184	0.15 336	0.20 282	0.17 278	0.20 312	0.18 277

AFF-stereo	0.58 320	0.25 207	0.64 255	0.46 204	0.29 207	0.34 40	0.38 249	1.15 339	1.14 441	1.17 438	1.60 560	1.10 456	0.71 378	0.97 276	0.43 290	0.13 26	0.11 38	0.19 230	0.19 329	0.17 163	0.14 130

dd	0.59 325	0.48 545	0.97 468	0.55 400	0.32 283	0.64 308	0.47 378	1.02 276	1.34 553	0.78 284	0.86 277	0.58 249	0.54 281	1.01 293	0.86 504	0.28 526	0.18 432	0.26 478	0.19 329	0.32 525	0.24 442

PFNet+	0.59 325	0.28 297	0.77 368	0.53 358	0.30 231	0.59 276	0.31 141	0.92 226	1.14 441	1.33 525	1.10 371	0.79 325	0.57 308	1.31 373	0.49 345	0.25 472	0.17 407	0.28 509	0.26 511	0.21 357	0.25 454

AnonymousM	0.59 325	1.11 651	0.41 61	0.44 169	0.32 283	0.43 99	0.47 378	1.05 295	0.64 211	0.98 342	0.63 197	0.67 289	0.43 166	0.59 118	0.41 269	0.20 332	0.15 336	1.84 680	0.84 668	0.14 44	0.13 71

GANet-ADL	0.60 328	0.35 474	0.72 317	0.64 510	0.40 416	0.68 345	0.51 412	1.49 438	1.12 425	0.95 331	1.08 360	0.91 378	0.57 308	0.76 193	0.55 384	0.26 495	0.18 432	0.18 203	0.16 248	0.23 412	0.25 454

TRStereo	0.60 328	0.60 595	0.97 468	0.74 589	0.67 577	0.46 122	0.38 249	1.85 552	0.89 305	0.79 287	0.80 265	0.88 366	0.39 139	1.10 321	0.41 269	0.23 425	0.15 336	0.23 399	0.24 479	0.17 163	0.15 175

NRIStereo	0.60 328	0.29 332	0.69 294	0.53 358	0.28 181	0.63 304	0.33 170	1.08 317	0.87 298	1.14 413	0.87 283	0.91 378	0.59 320	2.24 535	0.49 345	0.20 332	0.14 272	0.21 322	0.19 329	0.21 357	0.17 249

RALAANet	0.60 328	0.33 429	0.87 421	0.62 492	0.50 488	0.69 351	0.31 141	1.21 366	1.06 391	1.09 379	1.16 407	0.88 366	0.46 192	1.22 350	0.42 280	0.19 289	0.15 336	0.21 322	0.17 278	0.27 467	0.17 249

111	0.60 328	0.23 140	0.70 300	0.43 134	0.24 78	0.72 365	0.42 304	1.18 352	1.41 590	0.80 290	1.38 497	1.10 456	0.79 411	0.96 268	0.58 398	0.18 235	0.13 204	0.17 154	0.15 202	0.17 163	0.19 323

FENet	0.60 328	0.28 297	0.63 248	0.54 375	0.33 307	0.83 433	0.38 249	1.27 388	1.07 396	1.00 350	0.86 277	0.99 416	0.85 441	0.96 268	0.68 441	0.22 398	0.15 336	0.23 399	0.20 366	0.22 384	0.23 426

TestStereo_HL2	0.61 334	0.24 167	1.08 515	0.39 65	0.32 283	0.53 219	0.34 185	1.11 327	1.01 363	0.57 229	0.84 270	0.61 265	0.60 324	3.04 579	0.55 384	0.18 235	0.13 204	0.17 154	0.13 129	0.16 118	0.18 277

test_sample1	0.61 334	0.29 332	0.75 350	0.50 286	0.31 261	0.76 389	0.48 391	1.59 470	0.84 290	0.90 317	0.94 300	0.88 366	0.95 491	1.16 338	0.67 437	0.22 398	0.18 432	0.20 282	0.19 329	0.21 357	0.21 384

MyStereo06	0.61 334	0.28 297	0.95 459	0.56 416	0.46 471	0.61 289	0.73 533	1.78 529	0.67 230	1.03 364	1.12 384	1.13 467	0.56 296	0.78 203	0.41 269	0.17 184	0.16 374	0.23 399	0.20 366	0.22 384	0.20 361

ACRE	0.61 334	0.33 429	1.01 484	0.58 440	0.49 481	0.75 381	0.47 378	1.06 308	0.95 328	1.37 537	1.55 546	0.62 272	0.46 192	0.83 223	0.70 445	0.23 425	0.15 336	0.19 230	0.16 248	0.18 211	0.21 384

Anonymous3	0.61 334	0.44 527	1.11 524	0.59 454	0.49 481	0.93 468	0.65 507	0.93 235	0.81 279	0.72 274	0.88 287	0.65 281	0.69 368	1.06 308	0.53 372	0.35 582	0.30 585	0.26 478	0.26 511	0.31 516	0.27 489

test_sample2	0.62 339	0.29 332	0.74 346	0.50 286	0.28 181	0.80 416	0.61 495	1.61 477	1.00 360	0.88 314	0.99 316	0.94 391	0.83 434	1.16 338	0.51 358	0.23 425	0.18 432	0.22 358	0.21 412	0.23 412	0.22 406

tt1	0.62 339	0.32 406	0.51 148	0.54 375	0.26 124	1.16 528	0.48 391	0.95 246	2.47 661	0.57 229	0.77 251	0.49 184	0.81 421	1.55 444	0.32 158	0.20 332	0.12 101	0.24 419	0.15 202	0.19 263	0.20 361

CIPLG	0.62 339	0.33 429	0.96 465	0.58 440	0.50 488	0.75 381	0.48 391	1.05 295	0.96 334	1.40 550	1.57 554	0.64 278	0.48 218	0.89 248	0.70 445	0.23 425	0.15 336	0.19 230	0.16 248	0.19 263	0.21 384

IPLGR_C	0.62 339	0.33 429	0.99 474	0.58 440	0.49 481	0.76 389	0.48 391	1.10 321	0.96 334	1.40 550	1.56 550	0.62 272	0.48 218	0.80 211	0.71 451	0.23 425	0.15 336	0.19 230	0.16 248	0.19 263	0.21 384

HHNet	0.62 339	0.26 237	0.63 248	0.43 134	0.45 459	0.50 180	0.58 478	1.07 310	1.01 363	1.25 478	2.23 629	0.70 301	0.61 335	1.07 312	0.47 331	0.20 332	0.13 204	0.23 399	0.19 329	0.19 263	0.30 521

Pruner-Stereo	0.62 339	0.29 332	0.70 300	0.61 481	0.31 261	0.63 304	0.43 327	1.17 345	0.99 354	1.53 578	1.08 360	0.95 400	0.55 289	1.35 389	0.51 358	0.23 425	0.14 272	0.24 419	0.21 412	0.21 357	0.23 426

DIP-Stereo	0.62 339	0.30 354	0.83 397	0.48 252	0.36 352	0.95 472	0.33 170	2.37 654	0.67 230	1.25 478	1.00 320	0.68 291	0.51 259	0.91 251	0.61 413	0.18 235	0.15 336	0.21 322	0.17 278	0.19 263	0.19 323
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 346	0.34 454	0.82 392	0.62 492	0.65 569	0.81 425	0.41 298	1.44 425	1.07 396	0.86 312	1.14 393	0.61 265	0.69 368	0.80 211	0.53 372	0.28 526	0.19 450	0.47 624	0.21 412	0.35 541	0.25 454

rvit_0105_3	0.63 346	0.44 527	1.08 515	0.72 577	0.40 416	0.64 308	0.71 529	1.03 281	1.17 466	0.82 299	0.70 230	0.80 327	0.70 373	0.91 251	0.56 391	0.35 582	0.34 605	0.34 573	0.32 581	0.27 467	0.28 501

mmm	0.63 346	0.35 474	0.72 317	0.51 318	0.30 231	0.86 446	0.54 437	1.59 470	0.86 293	1.07 372	1.38 497	0.79 325	0.75 388	0.91 251	0.58 398	0.22 398	0.18 432	0.29 520	0.25 493	0.25 440	0.23 426

HH	0.63 346	0.30 354	0.77 368	0.50 286	0.32 283	0.49 164	0.46 370	1.65 486	0.64 211	0.69 265	1.09 365	1.63 574	0.85 441	1.90 500	0.37 227	0.18 235	0.13 204	0.19 230	0.17 278	0.19 263	0.16 216

HanStereo	0.63 346	0.30 354	0.77 368	0.50 286	0.32 283	0.49 164	0.46 370	1.65 486	0.64 211	0.69 265	1.09 365	1.63 574	0.85 441	1.90 500	0.37 227	0.18 235	0.13 204	0.19 230	0.17 278	0.19 263	0.16 216

CAS	0.63 346	0.18 9	0.37 16	2.27 680	0.84 627	0.57 261	0.54 437	0.79 162	0.62 203	0.48 181	0.70 230	0.36 97	0.26 38	0.45 50	0.35 203	2.24 683	0.10 9	0.14 17	0.09 1	0.15 81	1.06 667

TestStereo1	0.63 346	0.28 297	0.75 350	0.76 596	0.31 261	0.48 147	0.43 327	1.30 394	1.21 493	0.97 337	1.31 466	0.64 278	0.77 399	1.75 482	0.42 280	0.20 332	0.15 336	0.22 358	0.18 304	0.21 357	0.17 249

RAFT_CTSACE	0.63 346	0.26 237	0.88 430	0.55 400	0.51 500	0.71 362	0.44 341	0.80 171	0.97 342	0.97 337	1.84 600	1.18 475	0.68 364	1.47 428	0.36 215	0.16 125	0.15 336	0.21 322	0.20 366	0.20 312	0.14 130

SA-5K	0.63 346	0.28 297	0.75 350	0.76 596	0.31 261	0.48 147	0.43 327	1.30 394	1.21 493	0.97 337	1.31 466	0.64 278	0.77 399	1.75 482	0.42 280	0.20 332	0.15 336	0.22 358	0.18 304	0.21 357	0.17 249

ICVP	0.63 346	0.33 429	0.57 217	0.61 481	0.40 416	0.80 416	0.58 478	1.61 477	0.89 305	0.90 317	1.24 435	0.88 366	0.73 383	0.72 176	0.88 506	0.29 537	0.21 494	0.22 358	0.21 412	0.24 427	0.27 489
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 346	0.26 237	1.90 623	0.81 609	0.67 577	0.43 99	0.23 52	1.03 281	0.58 188	0.65 259	1.56 550	1.41 529	0.39 139	1.28 366	0.35 203	0.20 332	0.14 272	0.20 282	0.19 329	0.18 211	0.14 130

ACVNet	0.63 346	0.31 390	0.54 180	0.54 375	0.36 352	0.80 416	0.46 370	1.37 406	1.07 396	0.93 324	1.30 460	1.08 443	0.85 441	0.80 211	0.94 518	0.21 367	0.19 450	0.21 322	0.18 304	0.22 384	0.18 277

TestStereo_HL3	0.64 358	0.24 167	1.46 586	0.38 53	0.30 231	0.46 122	0.33 170	1.07 310	0.95 328	0.60 244	0.79 259	0.61 265	0.49 235	3.47 598	0.75 463	0.16 125	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.18 277

fast-iter	0.64 358	0.32 406	0.68 282	0.47 220	0.51 500	0.41 80	0.36 214	1.04 287	0.75 254	1.31 512	1.43 510	1.62 569	1.12 551	0.94 264	0.88 506	0.15 84	0.12 101	0.20 282	0.20 366	0.20 312	0.18 277

CoSv	0.64 358	0.32 406	0.68 282	0.47 220	0.51 500	0.41 80	0.36 214	1.04 287	0.75 254	1.31 512	1.43 510	1.62 569	1.12 551	0.94 264	0.88 506	0.15 84	0.12 101	0.20 282	0.20 366	0.20 312	0.18 277

rvit_stereo_0075_2	0.64 358	0.46 536	1.05 501	0.66 530	0.66 573	0.53 219	0.48 391	1.20 365	1.12 425	0.76 276	0.92 294	0.78 321	0.53 274	1.03 297	0.59 401	0.37 590	0.28 569	0.40 607	0.31 573	0.37 552	0.32 538

cc1	0.64 358	0.31 390	0.50 138	0.54 375	0.26 124	1.18 531	0.51 412	0.93 235	3.05 675	0.58 232	0.79 259	0.48 175	0.88 459	1.46 424	0.32 158	0.20 332	0.12 101	0.25 459	0.15 202	0.19 263	0.19 323

GwcNet-ADL	0.64 358	0.31 390	0.79 381	0.56 416	0.41 426	0.60 283	0.58 478	1.41 416	1.26 516	1.08 373	1.13 389	0.91 378	0.60 324	1.04 303	0.78 475	0.27 511	0.18 432	0.18 203	0.18 304	0.25 440	0.29 508

RAFT	0.64 358	0.30 354	0.73 329	0.59 454	0.33 307	0.68 345	0.58 478	1.04 287	0.76 263	1.08 373	1.19 419	1.65 580	0.93 481	1.06 308	0.56 391	0.21 367	0.18 432	0.27 494	0.24 479	0.22 384	0.17 249

TestStereo	0.64 358	0.39 503	0.71 311	0.51 318	0.27 154	0.56 256	0.42 304	1.03 281	0.91 314	0.80 290	1.00 320	0.68 291	0.52 266	3.25 588	0.45 308	0.22 398	0.15 336	0.24 419	0.18 304	0.27 467	0.16 216

DN-CSS_ROB	0.64 358	0.32 406	1.05 501	0.55 400	0.40 416	0.54 231	0.45 361	1.21 366	0.93 322	1.03 364	1.47 525	0.69 297	0.63 347	1.76 487	0.49 345	0.18 235	0.14 272	0.25 459	0.22 441	0.22 384	0.20 361

Hybrid-DGEV-03	0.65 367	0.26 237	0.56 204	0.53 358	0.36 352	0.73 370	0.39 266	0.89 213	1.15 453	1.73 611	2.52 644	0.84 353	0.56 296	0.97 276	0.44 293	0.18 235	0.12 101	0.22 358	0.19 329	0.17 163	0.14 130

Hybrid-DGEV-2	0.65 367	0.31 390	0.73 329	0.60 466	0.37 372	1.08 508	0.28 107	1.45 430	1.40 584	1.32 516	0.85 275	1.03 430	1.01 520	1.05 306	0.48 336	0.18 235	0.15 336	0.22 358	0.19 329	0.17 163	0.15 175

MyStereo8	0.65 367	0.29 332	1.00 480	0.58 440	0.49 481	0.91 456	0.35 197	1.18 352	1.31 542	1.16 429	1.27 449	0.90 375	0.64 351	0.72 176	0.95 522	0.18 235	0.14 272	0.20 282	0.18 304	0.22 384	0.26 478

StereoVision	0.65 367	0.34 454	0.86 409	0.59 454	0.40 416	0.50 180	0.41 298	1.09 318	0.93 322	0.71 269	2.50 643	0.82 337	0.57 308	1.03 297	0.49 345	0.25 472	0.28 569	0.29 520	0.28 544	0.36 548	0.20 361

CASS	0.65 367	0.34 454	0.72 317	0.56 416	0.27 154	0.78 401	0.42 304	1.59 470	0.86 293	1.30 502	1.25 439	0.87 362	0.84 438	0.84 228	0.54 379	0.35 582	0.19 450	0.26 478	0.21 412	0.28 486	0.42 584
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 367	0.30 354	0.75 350	0.67 542	0.50 488	0.92 463	0.52 423	1.39 413	1.12 425	0.76 276	1.11 377	1.00 417	0.90 466	1.53 440	0.45 308	0.18 235	0.13 204	0.23 399	0.22 441	0.21 357	0.19 323

iRaft-Stereo_20w	0.65 367	0.31 390	1.00 480	0.47 220	0.34 329	0.73 370	0.30 129	2.96 672	0.70 242	1.15 419	1.14 393	0.76 315	0.65 359	1.11 324	0.38 240	0.17 184	0.13 204	0.18 203	0.16 248	0.19 263	0.18 277

EAI-Stereo	0.65 367	0.28 297	0.69 294	0.53 358	0.27 154	0.60 283	0.40 281	2.28 645	0.64 211	0.71 269	3.18 657	0.57 242	0.43 166	1.06 308	0.41 269	0.18 235	0.13 204	0.17 154	0.17 278	0.17 163	0.17 249

HITNet	0.65 367	0.40 510	0.77 368	0.48 252	0.24 78	1.05 502	0.49 403	1.76 521	1.02 368	1.18 443	1.18 412	0.89 374	0.80 417	0.85 234	0.79 482	0.17 184	0.12 101	0.21 322	0.17 278	0.29 497	0.15 175
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	0.66 376	0.29 332	0.89 436	0.55 400	0.28 181	0.92 463	0.60 491	1.98 590	0.83 286	1.00 350	1.04 346	1.09 453	0.68 364	1.29 370	0.62 416	0.20 332	0.17 407	0.21 322	0.17 278	0.21 357	0.21 384

Selective-IGEV-i1	0.66 376	0.27 270	0.86 409	0.54 375	0.33 307	1.01 491	0.78 546	1.75 514	1.18 473	0.88 314	1.19 419	1.19 476	0.56 296	0.98 279	0.54 379	0.19 289	0.16 374	0.20 282	0.17 278	0.19 263	0.20 361

MyStereo05	0.66 376	0.28 297	1.07 511	0.56 416	0.46 471	0.61 289	0.73 533	1.34 401	1.41 590	1.15 419	0.91 292	0.77 317	0.80 417	1.41 416	0.63 421	0.17 184	0.16 374	0.23 399	0.20 366	0.22 384	0.20 361

PCWNet_CMD	0.66 376	0.32 406	0.88 430	0.49 274	0.37 372	0.78 401	0.40 281	1.42 418	1.31 542	1.16 429	1.31 466	1.25 493	0.62 341	0.89 248	0.57 394	0.20 332	0.16 374	0.27 494	0.19 329	0.40 569	0.25 454

ToySt	0.66 376	0.33 429	1.23 544	0.51 318	0.33 307	0.86 446	0.68 520	1.10 321	0.97 342	0.84 304	1.08 360	1.25 493	0.94 486	1.01 293	0.74 458	0.19 289	0.19 450	0.24 419	0.24 479	0.27 467	0.23 426

DisPM	0.66 376	0.28 297	0.72 317	0.61 481	0.35 336	0.62 299	0.45 361	1.02 276	0.99 354	1.56 588	1.10 371	0.80 327	0.59 320	2.37 546	0.41 269	0.23 425	0.14 272	0.23 399	0.21 412	0.20 312	0.25 454

SA	0.66 376	0.30 354	0.82 392	0.61 481	0.30 231	0.58 265	0.38 249	1.44 425	1.30 538	0.96 333	1.36 490	0.66 285	0.95 491	1.85 497	0.42 280	0.19 289	0.15 336	0.25 459	0.23 464	0.21 357	0.17 249

CFNet_pseudo	0.66 376	0.32 406	0.86 409	0.48 252	0.39 405	0.70 358	0.40 281	1.33 396	1.22 499	1.16 429	1.34 482	1.24 489	0.64 351	0.98 279	0.59 401	0.21 367	0.16 374	0.33 563	0.19 329	0.36 548	0.25 454

GES	0.66 376	0.34 454	0.90 440	0.59 454	0.38 394	0.94 469	0.57 474	2.11 616	0.86 293	1.02 360	1.11 377	0.66 285	0.79 411	0.99 286	0.61 413	0.27 511	0.19 450	0.20 282	0.20 366	0.21 357	0.30 521

MSMDNet	0.66 376	0.32 406	0.87 421	0.49 274	0.37 372	0.79 407	0.40 281	1.43 424	1.31 542	1.15 419	1.31 466	1.24 489	0.63 347	0.88 243	0.57 394	0.21 367	0.16 374	0.26 478	0.19 329	0.39 565	0.24 442

ccs_rob	0.66 376	0.33 429	0.86 409	0.48 252	0.39 405	0.70 358	0.40 281	1.33 396	1.22 499	1.16 429	1.34 482	1.23 487	0.64 351	0.98 279	0.59 401	0.21 367	0.16 374	0.35 582	0.20 366	0.37 552	0.25 454

MyStereo04	0.67 387	0.29 332	1.07 511	0.55 400	0.45 459	0.59 276	0.79 550	1.50 442	1.40 584	0.91 321	0.91 292	0.74 308	0.86 449	1.52 436	0.62 416	0.17 184	0.16 374	0.24 419	0.20 366	0.23 412	0.20 361

xx1	0.67 387	0.31 390	0.50 138	0.54 375	0.26 124	1.18 531	0.51 412	0.93 235	3.05 675	0.58 232	0.79 259	0.95 400	0.77 399	1.46 424	0.32 158	0.20 332	0.12 101	0.24 419	0.23 464	0.22 384	0.21 384

GMStereo_Zeroshot	0.67 387	0.61 597	1.01 484	0.64 510	0.37 372	0.84 442	0.35 197	1.05 295	1.12 425	1.12 395	1.06 351	1.27 501	0.54 281	1.19 345	0.59 401	0.32 556	0.17 407	0.31 539	0.18 304	0.52 617	0.22 406

DMCA	0.67 387	0.34 454	0.90 440	0.51 318	0.44 452	0.86 446	0.47 378	1.42 418	1.02 368	1.17 438	1.12 384	1.23 487	0.75 388	0.78 203	0.95 522	0.25 472	0.19 450	0.27 494	0.19 329	0.24 427	0.27 489

test_sample3	0.68 391	0.32 406	0.88 430	0.52 339	0.30 231	0.97 482	0.52 423	1.86 555	1.15 453	1.08 373	1.11 377	0.88 366	0.71 378	1.17 342	0.68 441	0.25 472	0.20 470	0.25 459	0.25 493	0.25 440	0.25 454

raft_robust	0.68 391	0.30 354	0.64 255	0.52 339	0.26 124	0.54 231	0.35 197	1.33 396	1.24 508	1.16 429	1.07 355	0.60 260	0.54 281	3.58 599	0.37 227	0.18 235	0.14 272	0.20 282	0.22 441	0.20 312	0.16 216

test_sample5	0.69 393	0.34 454	0.87 421	0.52 339	0.30 231	0.84 442	0.54 437	1.83 547	1.14 441	1.11 393	1.25 439	0.88 366	0.78 407	1.23 352	0.65 427	0.26 495	0.20 470	0.27 494	0.27 523	0.27 467	0.26 478

test_sample4	0.69 393	0.33 429	0.91 443	0.51 318	0.30 231	0.92 463	0.52 423	1.87 558	1.15 453	1.14 413	1.18 412	0.87 362	0.75 388	1.18 344	0.68 441	0.25 472	0.20 470	0.26 478	0.26 511	0.26 453	0.25 454

IPLG	0.69 393	0.27 270	0.97 468	0.51 318	0.43 443	0.79 407	0.33 170	1.21 366	1.06 391	1.30 502	1.10 371	0.52 203	0.55 289	3.16 586	0.63 421	0.16 125	0.14 272	0.19 230	0.16 248	0.18 211	0.17 249

UCFNet_RVC	0.69 393	0.35 474	0.49 127	0.64 510	0.39 405	0.85 445	0.58 478	1.75 514	1.14 441	0.97 337	1.19 419	1.17 472	0.93 481	0.99 286	0.62 416	0.28 526	0.20 470	0.34 573	0.31 573	0.32 525	0.27 489

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 397	3.18 702	2.55 649	0.39 65	0.23 55	0.44 111	0.23 52	0.63 79	0.42 105	0.44 152	0.44 107	0.34 87	0.28 54	0.56 106	0.29 100	1.35 676	0.10 9	0.22 358	0.19 329	0.46 600	1.31 671

DualNet	0.70 397	0.34 454	0.87 421	0.52 339	0.30 231	0.84 442	0.54 437	1.83 547	1.14 441	1.14 413	1.33 475	0.88 366	0.78 407	1.23 352	0.65 427	0.26 495	0.20 470	0.27 494	0.27 523	0.27 467	0.26 478

CFNet_ucs	0.70 397	0.33 429	0.88 430	0.50 286	0.43 443	0.74 375	0.44 341	1.60 474	1.29 532	1.22 460	1.54 544	1.09 453	0.63 347	0.99 286	0.59 401	0.25 472	0.20 470	0.37 593	0.21 412	0.40 569	0.28 501

IER	0.70 397	0.31 390	1.02 491	0.48 252	0.52 513	1.34 559	0.51 412	1.17 345	0.99 354	1.23 466	1.34 482	1.12 462	1.11 548	0.99 286	0.71 451	0.20 332	0.16 374	0.21 322	0.21 412	0.20 312	0.19 323

HCRNet	0.70 397	0.39 503	0.73 329	0.60 466	0.59 551	0.76 389	0.35 197	1.22 374	1.13 438	1.02 360	0.99 316	1.02 426	0.76 396	2.19 532	0.70 445	0.28 526	0.19 450	0.28 509	0.23 464	0.25 440	0.23 426

SFCPSM	0.70 397	0.28 297	1.02 491	0.51 318	0.38 394	1.37 562	0.66 512	2.00 594	1.03 372	1.17 438	1.21 426	0.82 337	0.78 407	1.03 297	0.53 372	0.21 367	0.17 407	0.22 358	0.24 479	0.21 357	0.19 323

AdaStereo	0.70 397	0.43 524	0.75 350	0.73 585	0.37 372	0.92 463	0.53 431	1.85 552	1.18 473	1.12 395	1.23 433	1.07 442	0.65 359	0.96 268	0.63 421	0.31 549	0.15 336	0.32 554	0.21 412	0.29 497	0.22 406
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	0.71 404	0.34 454	0.87 421	0.52 339	0.30 231	0.82 427	0.58 478	1.79 535	1.15 453	1.14 413	1.33 475	0.91 378	0.79 411	1.31 373	0.74 458	0.27 511	0.21 494	0.27 494	0.29 556	0.28 486	0.27 489

BSDual-CNN	0.71 404	0.32 406	0.68 282	0.54 375	0.44 452	1.27 547	0.65 507	2.16 626	0.98 347	1.20 451	1.11 377	1.12 462	0.74 385	0.91 251	0.66 432	0.24 444	0.17 407	0.25 459	0.22 441	0.22 384	0.22 406

DFGA-Net	0.72 406	0.40 510	1.40 569	0.52 339	0.45 459	0.83 433	0.44 341	1.28 392	1.08 403	0.99 345	1.19 419	0.70 301	0.55 289	2.14 524	1.16 556	0.18 235	0.16 374	0.24 419	0.23 464	0.27 467	0.25 454

rvit_105_1	0.72 406	0.52 562	1.01 484	0.78 601	0.49 481	0.75 381	0.87 575	1.12 331	1.18 473	0.99 345	0.79 259	0.90 375	0.77 399	1.26 361	0.75 463	0.41 606	0.36 621	0.36 590	0.41 618	0.30 507	0.33 544

DCVSM-stereo	0.72 406	0.35 474	0.76 360	0.55 400	0.42 432	0.73 370	0.38 249	1.21 366	1.02 368	1.79 619	1.04 346	1.62 569	1.03 529	1.04 303	0.79 482	0.24 444	0.27 562	0.29 520	0.24 479	0.30 507	0.36 560

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 406	0.35 474	1.70 608	0.49 274	0.56 530	0.63 304	0.38 249	2.41 657	0.65 225	0.77 281	1.07 355	1.82 602	0.95 491	0.93 261	0.43 290	0.20 332	0.13 204	0.21 322	0.25 493	0.28 486	0.26 478

qqq1	0.72 406	0.30 354	0.86 409	0.46 204	0.26 124	0.82 427	0.43 327	2.05 606	1.39 579	1.23 466	1.47 525	0.98 410	0.95 491	1.71 476	0.44 293	0.24 444	0.20 470	0.18 203	0.15 202	0.18 211	0.18 277

fff1	0.72 406	0.30 354	0.86 409	0.46 204	0.26 124	0.82 427	0.43 327	2.05 606	1.39 579	1.23 466	1.47 525	0.98 410	0.95 491	1.71 476	0.44 293	0.24 444	0.20 470	0.18 203	0.15 202	0.18 211	0.18 277

ffm	0.72 406	0.33 429	0.85 403	0.53 358	0.37 372	0.74 375	0.56 463	0.95 246	2.47 661	1.15 419	1.45 518	1.06 436	0.82 426	1.55 444	0.32 158	0.20 332	0.12 101	0.31 539	0.27 523	0.19 263	0.20 361

anonymousa	0.72 406	0.27 270	0.75 350	0.47 220	0.63 564	1.43 576	0.45 361	1.24 382	0.89 305	1.28 487	1.75 590	1.62 569	1.13 555	0.69 164	0.59 401	0.19 289	0.16 374	0.23 399	0.25 493	0.20 312	0.18 277

Sa-1000	0.72 406	0.29 332	0.76 360	0.59 454	0.30 231	0.73 370	0.37 241	1.62 481	1.33 550	1.28 487	2.04 620	0.86 358	0.75 388	1.84 494	0.38 240	0.19 289	0.14 272	0.25 459	0.23 464	0.20 312	0.16 216

psmg	0.72 406	0.32 406	0.68 282	0.50 286	0.44 452	1.48 580	0.75 538	1.94 581	0.98 347	1.21 455	1.33 475	1.12 462	0.74 385	0.91 251	0.66 432	0.24 444	0.19 450	0.25 459	0.25 493	0.23 412	0.22 406

UDGNet	0.72 406	1.17 657	0.80 387	0.77 599	0.41 426	0.77 396	0.38 249	0.97 257	1.34 553	0.81 295	0.88 287	0.71 304	0.60 324	1.21 349	0.54 379	0.52 636	0.19 450	1.02 670	0.26 511	0.71 646	0.31 531

PSMNet-ADL	0.72 406	0.35 474	0.62 245	0.69 559	0.46 471	1.14 520	0.44 341	1.37 406	1.01 363	0.83 301	1.17 410	1.33 515	0.96 498	1.43 417	0.95 522	0.33 565	0.22 516	0.21 322	0.23 464	0.27 467	0.29 508

LCNet	0.72 406	0.28 297	0.52 158	0.55 400	0.31 261	0.69 351	0.54 437	1.00 267	0.88 302	1.19 447	1.34 482	0.97 408	1.34 593	2.56 560	0.45 308	0.18 235	0.13 204	0.21 322	0.25 493	0.27 467	0.73 650

GANet-RSSM	0.72 406	0.28 297	0.63 248	0.64 510	0.58 543	0.80 416	0.58 478	1.89 564	1.08 403	1.04 367	1.25 439	1.15 470	1.04 531	1.49 430	0.62 416	0.25 472	0.19 450	0.22 358	0.22 441	0.22 384	0.21 384

PSMNet-RSSM	0.72 406	0.30 354	0.61 239	0.63 501	0.42 432	0.73 370	0.56 463	1.92 574	1.10 419	1.09 379	1.37 492	1.22 482	0.98 508	1.28 366	0.72 454	0.27 511	0.19 450	0.27 494	0.29 556	0.24 427	0.24 442

CFNet-ft	0.72 406	0.32 406	0.54 180	0.66 530	0.54 520	0.83 433	0.55 455	1.37 406	1.15 453	0.93 324	1.28 455	1.57 561	0.97 501	1.35 389	0.81 489	0.26 495	0.20 470	0.33 563	0.25 493	0.30 507	0.23 426

CFNet_RVC	0.72 406	0.32 406	0.54 180	0.66 530	0.54 520	0.83 433	0.55 455	1.37 406	1.15 453	0.93 324	1.28 455	1.57 561	0.97 501	1.35 389	0.81 489	0.26 495	0.20 470	0.33 563	0.25 493	0.30 507	0.23 426

MLCV	0.72 406	0.34 454	1.10 522	0.51 318	0.23 55	0.91 456	0.39 266	1.33 396	1.23 502	1.46 563	1.55 546	1.01 424	0.64 351	1.95 507	0.80 487	0.18 235	0.12 101	0.18 203	0.14 171	0.19 263	0.17 249

G2L-ROB	0.73 424	0.25 207	0.76 360	0.54 375	0.39 405	0.95 472	0.66 512	1.66 491	1.09 411	1.24 473	1.02 333	1.64 577	0.71 378	1.63 459	1.02 534	0.20 332	0.14 272	0.17 154	0.15 202	0.20 312	0.22 406

G2L-Stereo_test	0.73 424	0.27 270	0.74 346	0.49 274	0.40 416	0.90 452	0.81 559	1.53 456	1.14 441	1.28 487	1.27 449	1.52 555	0.72 381	1.62 457	0.94 518	0.19 289	0.14 272	0.16 103	0.15 202	0.18 211	0.19 323

CoDeX	0.73 424	0.29 332	0.93 450	0.54 375	0.36 352	1.14 520	0.61 495	2.34 651	1.17 466	1.16 429	1.25 439	0.91 378	0.87 454	1.33 382	0.64 426	0.20 332	0.16 374	0.21 322	0.18 304	0.20 312	0.18 277

cf-r	0.73 424	0.30 354	0.77 368	0.55 400	0.63 564	0.78 401	0.48 391	1.79 535	1.15 453	1.13 410	1.26 446	1.43 531	0.87 454	1.40 414	0.85 502	0.25 472	0.18 432	0.22 358	0.23 464	0.19 263	0.19 323

BEATNet_4x	0.73 424	0.49 548	1.17 537	0.53 358	0.26 124	1.03 498	0.55 455	1.82 542	1.06 391	1.21 455	1.22 429	0.96 406	0.91 469	1.01 293	1.06 538	0.21 367	0.14 272	0.24 419	0.19 329	0.37 552	0.21 384

Select-FE	0.74 429	0.39 503	1.56 598	0.55 400	0.46 471	0.40 73	0.22 39	1.86 555	0.68 236	1.05 368	1.31 466	1.82 602	1.74 630	1.11 324	0.38 240	0.21 367	0.16 374	0.21 322	0.25 493	0.19 263	0.31 531

test_sample7	0.74 429	0.37 491	0.76 360	0.52 339	0.35 336	0.91 456	0.67 516	1.78 529	1.21 493	1.22 460	1.18 412	1.08 443	0.92 472	1.23 352	0.67 437	0.31 549	0.28 569	0.32 554	0.31 573	0.33 534	0.29 508

gwcnet-sp	0.74 429	0.33 429	1.44 579	0.57 434	0.45 459	1.40 569	0.54 437	1.50 442	1.14 441	1.30 502	1.02 333	0.94 391	0.82 426	1.39 408	0.76 467	0.21 367	0.21 494	0.22 358	0.21 412	0.22 384	0.22 406

scenet	0.74 429	0.33 429	1.44 579	0.57 434	0.45 459	1.40 569	0.54 437	1.50 442	1.14 441	1.30 502	1.02 333	0.94 391	0.82 426	1.39 408	0.76 467	0.21 367	0.21 494	0.22 358	0.21 412	0.22 384	0.22 406

ssnet	0.74 429	0.33 429	1.44 579	0.57 434	0.45 459	1.40 569	0.54 437	1.50 442	1.14 441	1.30 502	1.02 333	0.94 391	0.82 426	1.39 408	0.76 467	0.21 367	0.21 494	0.22 358	0.21 412	0.22 384	0.22 406

BUS	0.74 429	0.32 406	0.68 282	0.54 375	0.44 452	2.34 646	0.42 304	2.16 626	0.98 347	1.20 451	1.11 377	1.03 430	0.62 341	0.91 251	0.70 445	0.24 444	0.17 407	0.25 459	0.22 441	0.22 384	0.22 406

GMM-Stereo	0.74 429	0.25 207	0.59 231	0.54 375	0.34 329	0.72 365	0.99 604	1.01 274	0.87 298	1.36 534	1.78 593	1.12 462	0.81 421	2.09 520	0.46 323	0.18 235	0.12 101	0.25 459	0.25 493	0.20 312	0.85 656

DMCA-RVC	0.74 429	0.40 510	1.27 553	0.66 530	0.49 481	0.77 396	0.47 378	1.35 403	1.01 363	1.53 578	1.01 325	1.29 507	0.82 426	1.31 373	0.78 475	0.27 511	0.21 494	0.35 582	0.27 523	0.32 525	0.24 442

DeepPruner_ROB	0.74 429	0.48 545	0.87 421	0.57 434	0.44 452	0.79 407	0.54 437	1.73 506	0.96 334	1.38 543	1.27 449	1.24 489	0.73 383	1.43 417	0.73 457	0.34 575	0.28 569	0.27 494	0.26 511	0.31 516	0.31 531

SMFormer	0.75 438	0.30 354	0.86 409	0.46 204	0.26 124	0.82 427	0.43 327	2.05 606	1.39 579	1.23 466	1.47 525	0.98 410	0.95 491	1.71 476	0.82 494	0.24 444	0.20 470	0.22 358	0.21 412	0.23 412	0.24 442

tta	0.75 438	0.30 354	0.86 409	0.46 204	0.26 124	0.82 427	0.43 327	2.05 606	1.39 579	1.23 466	1.47 525	0.98 410	0.95 491	1.71 476	0.82 494	0.24 444	0.20 470	0.22 358	0.21 412	0.18 211	0.18 277

KYRaft	0.75 438	0.28 297	0.62 245	0.56 416	0.29 207	0.67 338	0.86 573	0.94 241	0.84 290	1.62 600	2.21 628	1.16 471	1.02 527	1.57 448	0.40 259	0.20 332	0.13 204	0.22 358	0.28 544	0.20 312	1.02 662

Prome-Stereo	0.75 438	0.27 270	0.53 168	0.55 400	0.32 283	0.59 276	0.97 599	0.89 213	0.88 302	1.45 561	2.46 641	0.91 378	1.41 598	1.58 450	0.44 293	0.18 235	0.13 204	0.19 230	0.17 278	0.20 312	0.92 658

acv_ft	0.75 438	0.31 390	0.95 459	0.70 565	0.86 634	1.24 543	0.53 431	1.44 425	1.07 396	1.24 473	1.30 460	1.08 443	0.92 472	0.80 211	1.34 578	0.21 367	0.19 450	0.21 322	0.18 304	0.21 357	0.18 277

iResNet	0.75 438	0.40 510	1.36 567	0.67 542	0.29 207	0.92 463	0.59 487	1.52 450	1.25 511	1.28 487	1.48 530	0.94 391	0.76 396	1.62 457	0.78 475	0.18 235	0.14 272	0.18 203	0.15 202	0.22 384	0.23 426

PAM	0.76 444	0.29 332	1.08 515	0.52 339	0.33 307	1.38 565	0.39 266	2.01 598	0.67 230	1.06 369	0.96 304	2.89 659	1.43 600	0.86 238	0.35 203	0.19 289	0.12 101	0.19 230	0.17 278	0.19 263	0.20 361

AASNet	0.76 444	0.35 474	0.91 443	0.79 603	0.81 623	1.14 520	0.56 463	2.02 602	1.08 403	1.22 460	1.24 435	0.93 388	0.76 396	0.77 196	1.16 556	0.27 511	0.23 530	0.24 419	0.20 366	0.28 486	0.24 442

RT-IGEV	0.77 446	0.28 297	0.93 450	0.55 400	0.33 307	1.01 491	0.83 564	2.03 605	0.93 322	1.28 487	1.58 557	1.77 595	1.17 559	1.04 303	0.49 345	0.23 425	0.16 374	0.21 322	0.17 278	0.19 263	0.26 478

PAM_32	0.77 446	0.28 297	1.03 496	0.52 339	0.30 231	1.32 555	0.35 197	1.97 588	0.65 225	1.02 360	1.06 351	3.05 661	1.49 610	0.96 268	0.36 215	0.19 289	0.13 204	0.20 282	0.18 304	0.19 263	0.19 323

NINENet	0.77 446	0.37 491	0.78 378	0.62 492	0.51 500	2.34 646	0.42 304	1.83 547	1.04 378	1.14 413	1.23 433	1.03 430	0.62 341	1.24 357	0.70 445	0.28 526	0.23 530	0.31 539	0.21 412	0.26 453	0.25 454

hknet	0.77 446	0.32 406	0.95 459	0.54 375	0.38 394	1.27 547	0.65 507	2.16 626	1.07 396	1.20 451	1.11 377	1.59 565	0.81 421	1.37 397	0.66 432	0.22 398	0.17 407	0.25 459	0.22 441	0.22 384	0.22 406

ARAFT	0.77 446	0.36 484	1.49 594	0.51 318	0.31 261	0.90 452	0.82 561	1.90 567	1.06 391	1.62 600	1.24 435	1.02 426	0.64 351	1.84 494	0.50 352	0.18 235	0.14 272	0.28 509	0.27 523	0.17 163	0.16 216

psm_up	0.77 446	0.34 454	0.70 300	0.66 530	0.58 543	1.05 502	0.92 587	1.52 450	1.12 425	1.26 482	1.16 407	1.31 512	1.23 575	1.20 347	0.81 489	0.25 472	0.29 580	0.31 539	0.27 523	0.27 467	0.25 454

GwcNet-RSSM	0.77 446	0.32 406	1.01 484	0.62 492	0.54 520	0.78 401	0.51 412	1.73 506	1.20 487	1.09 379	1.37 492	1.46 541	0.85 441	1.53 440	1.09 544	0.25 472	0.18 432	0.23 399	0.24 479	0.20 312	0.19 323

iResNet_ROB	0.77 446	0.30 354	0.99 474	0.57 434	0.36 352	0.83 433	0.36 214	2.33 648	1.58 613	1.27 485	1.30 460	1.25 493	0.84 438	1.65 462	0.79 482	0.20 332	0.14 272	0.17 154	0.12 68	0.18 211	0.27 489

DDVS	0.78 454	0.41 517	0.94 455	0.60 466	0.43 443	1.30 552	0.43 327	1.40 415	0.91 314	1.20 451	1.15 402	1.43 531	0.64 351	2.18 530	0.89 509	0.28 526	0.22 516	0.26 478	0.23 464	0.31 516	0.33 544

PSM-softLoss	0.78 454	0.31 390	0.77 368	0.58 440	0.32 283	0.56 256	0.40 281	1.18 352	0.70 242	1.24 473	1.07 355	0.83 344	0.52 266	5.36 631	0.53 372	0.24 444	0.15 336	0.25 459	0.22 441	0.20 312	0.25 454

KMStereo	0.78 454	0.31 390	0.77 368	0.58 440	0.32 283	0.56 256	0.40 281	1.18 352	0.70 242	1.24 473	1.07 355	0.83 344	0.52 266	5.36 631	0.53 372	0.24 444	0.15 336	0.25 459	0.22 441	0.20 312	0.25 454

CCAANet	0.78 454	0.30 354	0.83 397	0.58 440	0.51 500	1.04 500	0.45 361	1.68 494	1.12 425	0.85 309	1.35 488	1.10 456	0.77 399	3.04 579	0.78 475	0.17 184	0.16 374	0.24 419	0.23 464	0.19 263	0.23 426

STTStereo	0.78 454	0.50 555	1.22 542	0.64 510	0.54 520	0.89 449	0.54 437	1.44 425	1.11 421	1.38 543	1.09 365	1.27 501	0.85 441	1.43 417	0.83 496	0.29 537	0.27 562	0.33 563	0.39 613	0.32 525	0.30 521

PSM-AAD	0.79 459	0.27 270	0.53 168	0.55 400	0.28 181	0.77 396	1.24 632	0.99 263	0.91 314	1.66 605	1.57 554	0.81 332	2.19 660	1.65 462	0.44 293	0.19 289	0.14 272	0.38 596	0.32 581	0.21 357	0.70 647

hitnet-ft	0.79 459	0.35 474	0.57 217	0.58 440	0.42 432	0.96 478	0.46 370	1.47 434	1.33 550	1.19 447	1.22 429	1.81 599	0.98 508	1.66 466	0.94 518	0.33 565	0.28 569	0.34 573	0.27 523	0.35 541	0.31 531

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 459	0.43 524	1.05 501	0.64 510	0.58 543	0.95 472	0.53 431	1.53 456	1.18 473	1.37 537	1.15 402	1.43 531	0.88 459	1.61 456	0.84 499	0.25 472	0.22 516	0.27 494	0.27 523	0.29 497	0.29 508
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	0.80 462	0.28 297	0.73 329	0.70 565	0.51 500	0.95 472	0.60 491	1.78 529	1.23 502	1.36 534	1.37 492	1.82 602	0.81 421	1.32 377	1.13 553	0.26 495	0.17 407	0.19 230	0.20 366	0.24 427	0.25 454

G2L-Stereo	0.80 462	0.32 406	0.95 459	0.60 466	0.42 432	0.78 401	0.69 524	1.50 442	1.09 411	1.33 525	1.14 393	1.45 538	0.72 381	2.45 551	1.10 547	0.25 472	0.20 470	0.26 478	0.21 412	0.20 312	0.26 478

ISRNet	0.80 462	0.33 429	1.07 511	0.81 609	0.66 573	0.60 283	0.34 185	1.19 363	1.13 438	1.59 595	1.53 539	1.35 520	0.77 399	1.27 364	0.94 518	0.39 598	0.34 605	0.43 614	0.38 611	0.34 538	0.49 611

NF-Stereo	0.80 462	0.30 354	0.75 350	0.60 466	0.31 261	0.64 308	0.44 341	1.21 366	0.90 309	1.29 494	1.02 333	0.82 337	0.57 308	5.40 636	0.48 336	0.23 425	0.14 272	0.24 419	0.20 366	0.20 312	0.30 521

OCTAStereo	0.80 462	0.30 354	0.75 350	0.60 466	0.31 261	0.64 308	0.44 341	1.21 366	0.90 309	1.29 494	1.01 325	0.82 337	0.57 308	5.35 630	0.48 336	0.24 444	0.14 272	0.24 419	0.20 366	0.20 312	0.30 521

DRaft	0.80 462	0.24 167	0.70 300	0.45 187	0.30 231	0.97 482	0.53 431	1.05 295	0.97 342	1.78 616	2.02 619	0.80 327	1.74 630	2.73 568	0.72 454	0.17 184	0.14 272	0.20 282	0.20 366	0.18 211	0.21 384

RE-Stereo	0.80 462	0.30 354	0.75 350	0.60 466	0.31 261	0.64 308	0.44 341	1.21 366	0.90 309	1.29 494	1.01 325	0.81 332	0.57 308	5.37 633	0.48 336	0.24 444	0.14 272	0.24 419	0.20 366	0.20 312	0.30 521

TVStereo	0.80 462	0.30 354	0.75 350	0.60 466	0.31 261	0.64 308	0.44 341	1.21 366	0.90 309	1.29 494	1.01 325	0.81 332	0.57 308	5.37 633	0.48 336	0.24 444	0.14 272	0.24 419	0.20 366	0.20 312	0.30 521

UPFNet	0.80 462	0.32 406	0.90 440	0.59 454	0.74 598	1.26 546	0.80 556	1.52 450	1.10 419	1.30 502	1.12 384	1.30 508	0.84 438	1.67 467	1.09 544	0.24 444	0.24 539	0.24 419	0.23 464	0.25 440	0.18 277

iResNetv2_ROB	0.80 462	0.37 491	1.71 610	0.56 416	0.37 372	0.94 469	0.64 505	1.73 506	1.34 553	1.23 466	1.42 506	1.26 497	0.92 472	1.85 497	0.56 391	0.23 425	0.15 336	0.19 230	0.14 171	0.24 427	0.19 323

StereoDRNet-Refined	0.80 462	0.41 517	0.88 430	0.62 492	0.42 432	1.33 557	0.48 391	1.52 450	1.17 466	1.45 561	1.44 515	1.44 536	0.90 466	1.26 361	1.24 565	0.20 332	0.16 374	0.27 494	0.24 479	0.25 440	0.28 501
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 473	0.36 484	0.82 392	0.54 375	0.31 261	0.80 416	0.47 378	2.17 632	1.67 620	1.13 410	1.13 389	0.94 391	0.86 449	2.46 554	1.00 532	0.26 495	0.23 530	0.28 509	0.27 523	0.28 486	0.36 560

DCRE	0.82 473	0.26 237	0.70 300	0.58 440	0.44 452	0.54 231	0.48 391	0.95 246	0.78 271	0.78 284	7.33 691	0.86 358	0.52 266	0.76 193	0.41 269	0.16 125	0.16 374	0.19 230	0.17 278	0.18 211	0.17 249

SepStereo	0.82 473	0.34 454	1.03 496	0.64 510	0.69 585	0.77 396	0.63 503	1.54 459	1.20 487	1.79 619	1.55 546	0.95 400	1.04 531	2.30 541	0.60 409	0.21 367	0.16 374	0.25 459	0.18 304	0.27 467	0.22 406

GrayStereo	0.82 473	0.26 237	0.58 225	0.63 501	0.37 372	0.76 389	1.86 670	1.11 327	0.87 298	1.99 636	1.89 607	1.08 443	1.82 639	1.39 408	0.48 336	0.19 289	0.14 272	0.19 230	0.21 412	0.18 211	0.39 574

LMCR-Stereo	0.82 473	0.46 536	0.88 430	0.75 593	0.43 443	1.33 557	0.56 463	2.43 659	0.98 347	1.53 578	1.49 532	0.74 308	1.00 518	1.63 459	0.89 509	0.28 526	0.17 407	0.22 358	0.17 278	0.29 497	0.20 361

ac_64	0.82 473	0.29 332	0.81 388	0.71 573	0.60 554	1.05 502	0.54 437	1.99 593	0.92 320	1.18 443	1.06 351	1.99 622	1.08 543	1.94 506	0.97 527	0.27 511	0.22 516	0.24 419	0.23 464	0.22 384	0.19 323

DualNet (step1)	0.83 479	0.49 548	1.13 528	0.56 416	0.39 405	1.02 495	0.73 533	1.78 529	1.21 493	1.22 460	1.18 412	1.08 443	0.92 472	1.23 352	0.67 437	0.57 645	0.28 569	0.62 651	0.67 659	0.45 593	0.42 584

SST-Stereo	0.83 479	0.28 297	0.72 317	0.59 454	0.31 261	0.72 365	0.26 90	1.09 318	0.86 293	1.47 564	1.10 371	1.00 417	0.87 454	5.73 644	0.45 308	0.22 398	0.13 204	0.23 399	0.19 329	0.23 412	0.18 277

RAFT_R40	0.83 479	0.28 297	0.73 329	0.59 454	0.31 261	0.69 351	0.44 341	1.10 321	0.95 328	1.47 564	1.10 371	1.00 417	0.85 441	5.53 638	0.46 323	0.22 398	0.13 204	0.23 399	0.20 366	0.23 412	0.18 277

UNet	0.83 479	0.34 454	1.31 557	0.58 440	0.74 598	1.58 589	0.49 403	1.41 416	1.04 378	1.21 455	1.08 360	1.54 557	1.12 551	1.65 462	1.09 544	0.23 425	0.17 407	0.25 459	0.20 366	0.25 440	0.22 406

FADNet_RVC	0.83 479	0.51 558	1.83 621	0.54 375	0.42 432	1.19 535	0.46 370	1.51 448	1.09 411	0.89 316	1.24 435	0.91 378	0.87 454	2.11 522	1.11 550	0.27 511	0.22 516	0.31 539	0.28 544	0.43 583	0.38 571

DAS	0.84 484	0.34 454	1.03 496	0.64 510	0.69 585	0.77 396	0.63 503	1.54 459	1.20 487	1.79 619	1.55 546	0.95 400	1.04 531	2.83 570	0.60 409	0.21 367	0.16 374	0.25 459	0.18 304	0.27 467	0.22 406

RAFT-345	0.84 484	0.25 207	0.66 272	0.50 286	0.27 154	0.54 231	0.42 304	0.83 191	1.11 421	1.32 516	2.34 634	0.86 358	0.54 281	5.72 643	0.47 331	0.18 235	0.13 204	0.22 358	0.17 278	0.17 163	0.16 216

MMNet	0.84 484	0.32 406	1.09 519	0.60 466	0.59 551	1.85 618	0.49 403	1.51 448	1.27 522	1.37 537	1.15 402	1.26 497	1.18 564	1.67 467	1.22 563	0.19 289	0.18 432	0.23 399	0.22 441	0.25 440	0.21 384

FADNet-RVC-Resample	0.84 484	0.47 541	2.10 631	0.61 481	0.45 459	1.07 507	0.61 495	1.59 470	1.20 487	1.08 373	0.98 314	1.03 430	0.98 508	2.17 527	0.72 454	0.23 425	0.22 516	0.30 533	0.32 581	0.35 541	0.34 549

iRaft-Stereo_5w	0.85 488	0.29 332	0.91 443	0.53 358	0.43 443	0.49 164	0.68 520	0.99 263	0.87 298	0.79 287	1.34 482	1.46 541	0.91 469	5.11 625	1.11 550	0.17 184	0.14 272	0.22 358	0.18 304	0.20 312	0.20 361

SACVNet	0.85 488	0.46 536	0.85 403	0.81 609	0.56 530	0.80 416	0.79 550	1.68 494	1.12 425	1.34 529	1.33 475	1.25 493	0.94 486	2.39 548	0.76 467	0.34 575	0.26 554	0.31 539	0.29 556	0.35 541	0.44 594

ADLNet	0.85 488	0.36 484	0.89 436	0.85 626	0.72 590	1.24 543	0.76 541	1.82 542	1.36 566	1.52 576	1.35 488	1.27 501	0.99 516	1.23 352	1.15 555	0.27 511	0.20 470	0.26 478	0.25 493	0.28 486	0.30 521

delet	0.85 488	0.32 406	0.95 459	0.65 524	0.66 573	1.64 595	0.84 565	1.75 514	1.35 562	1.32 516	1.30 460	1.30 508	0.88 459	1.68 472	1.10 547	0.21 367	0.21 494	0.24 419	0.24 479	0.21 357	0.21 384

HGLStereo	0.85 488	0.38 498	0.94 455	0.80 606	1.03 649	1.17 530	0.58 478	1.52 450	1.20 487	1.19 447	1.62 566	1.13 467	1.20 570	1.80 491	1.06 538	0.24 444	0.24 539	0.24 419	0.21 412	0.23 412	0.27 489

CRFU-Net	0.86 493	0.39 503	1.00 480	0.65 524	0.57 534	1.78 610	0.86 573	2.15 623	0.81 279	1.38 543	1.18 412	1.64 577	1.19 567	1.35 389	0.90 512	0.26 495	0.22 516	0.21 322	0.19 329	0.23 412	0.24 442

dad	0.86 493	0.66 606	1.06 506	0.56 416	0.37 372	0.76 389	0.44 341	1.17 345	1.50 603	1.44 559	1.27 449	1.34 519	0.75 388	2.52 559	0.84 499	0.42 610	0.27 562	0.83 660	0.26 511	0.41 572	0.29 508

AACVNet	0.86 493	0.35 474	0.79 381	0.82 617	0.39 405	0.76 389	0.49 403	1.61 477	0.81 279	1.08 373	1.33 475	1.30 508	0.93 481	4.34 610	0.74 458	0.25 472	0.21 494	0.28 509	0.22 441	0.29 497	0.25 454

DLCB_ROB	0.86 493	0.40 510	0.78 378	0.68 555	0.54 520	1.11 515	0.84 565	1.49 438	1.23 502	1.64 604	1.65 573	1.70 586	0.91 469	1.70 474	1.05 536	0.25 472	0.24 539	0.26 478	0.27 523	0.27 467	0.24 442

HSM-Net_RVC	0.87 497	0.29 332	0.53 168	0.53 358	0.30 231	1.15 526	0.55 455	3.57 681	1.28 527	1.53 578	1.74 587	1.68 583	0.93 481	1.49 430	0.77 473	0.22 398	0.17 407	0.19 230	0.18 304	0.20 312	0.19 323
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 498	0.36 484	1.02 491	0.62 492	0.38 394	1.32 555	0.97 599	2.07 612	1.34 553	1.37 537	1.18 412	1.54 557	0.92 472	1.10 321	1.65 613	0.30 542	0.27 562	0.30 533	0.28 544	0.27 467	0.26 478

ADLNet2	0.88 498	0.34 454	1.17 537	0.77 599	0.64 567	1.12 518	0.76 541	1.74 511	1.24 508	1.21 455	1.65 573	1.71 587	1.05 535	1.67 467	1.17 559	0.24 444	0.21 494	0.21 322	0.22 441	0.26 453	0.29 508

ASMatch	0.88 498	0.26 237	0.69 294	0.51 318	0.35 336	0.48 147	0.37 241	1.12 331	0.92 320	1.10 387	3.28 659	0.96 406	0.98 508	4.90 622	0.49 345	0.19 289	0.16 374	0.22 358	0.19 329	0.19 263	0.27 489

IRAFT_RVC	0.88 498	0.28 297	0.76 360	0.63 501	0.31 261	0.65 324	1.02 609	1.22 374	0.94 326	1.22 460	1.04 346	1.01 424	0.98 508	5.82 646	0.53 372	0.22 398	0.12 101	0.25 459	0.20 366	0.20 312	0.19 323

FADNet-RVC	0.88 498	0.67 607	1.93 625	0.60 466	0.48 477	0.91 456	0.60 491	1.71 504	1.18 473	0.90 317	0.96 304	1.36 521	0.92 472	2.25 537	1.17 559	0.30 542	0.29 580	0.32 554	0.32 581	0.41 572	0.35 554

GEStereo_RVC	0.90 503	0.37 491	0.99 474	0.64 510	0.50 488	0.95 472	0.79 550	2.42 658	1.17 466	1.16 429	1.11 377	1.26 497	0.92 472	3.24 587	0.90 512	0.29 537	0.19 450	0.23 399	0.20 366	0.27 467	0.29 508

CBMV_ROB	0.90 503	0.44 527	0.63 248	0.51 318	0.37 372	1.25 545	0.49 403	1.77 525	1.27 522	1.41 552	2.00 616	1.33 515	1.08 543	2.17 527	0.76 467	0.43 616	0.42 638	0.47 624	0.44 626	0.41 572	0.36 560

PSMNet_ROB	0.90 503	0.52 562	1.17 537	0.72 577	0.61 557	1.27 547	1.12 621	1.76 521	1.12 425	1.09 379	1.28 455	1.45 538	0.89 465	1.65 462	1.42 596	0.33 565	0.25 548	0.37 593	0.39 613	0.35 541	0.29 508

FTStereo	0.91 506	0.26 237	0.56 204	0.54 375	0.33 307	0.66 333	1.87 671	1.00 267	0.75 254	1.75 613	4.15 669	1.04 434	1.65 623	1.57 448	0.46 323	0.19 289	0.16 374	0.23 399	0.21 412	0.18 211	0.63 638

PFNet	0.91 506	0.26 237	1.10 522	0.63 501	0.32 283	0.64 308	0.56 463	1.17 345	0.99 354	1.47 564	1.08 360	0.98 410	0.69 368	6.62 660	0.54 379	0.20 332	0.12 101	0.24 419	0.19 329	0.20 312	0.17 249

CBFPSM	0.92 508	0.33 429	1.86 622	0.49 274	0.38 394	1.75 603	0.84 565	1.39 413	1.12 425	1.09 379	0.99 316	2.37 641	1.66 627	1.32 377	1.42 596	0.19 289	0.18 432	0.20 282	0.20 366	0.21 357	0.33 544

FADNet	0.92 508	0.61 597	1.81 617	0.62 492	0.55 526	0.96 478	0.57 474	1.78 529	1.33 550	0.93 324	1.01 325	1.36 521	1.01 520	2.71 567	0.75 463	0.33 565	0.34 605	0.31 539	0.34 597	0.59 630	0.40 575

NVstereo2D	0.92 508	0.41 517	1.48 592	0.72 577	0.72 590	1.20 537	0.87 575	1.75 514	1.38 574	0.99 345	1.13 389	1.26 497	0.98 508	2.21 534	0.89 509	0.43 616	0.20 470	0.38 596	0.24 479	0.57 626	0.63 638

DispNO	0.93 511	0.30 354	1.34 566	0.55 400	0.55 526	0.89 449	0.49 403	1.48 436	1.21 493	1.17 438	1.27 449	1.19 476	0.90 466	5.23 628	0.74 458	0.22 398	0.17 407	0.24 419	0.21 412	0.19 263	0.20 361

DSFCA	0.93 511	0.34 454	1.06 506	0.52 339	0.65 569	1.55 587	0.93 591	1.49 438	1.19 482	1.56 588	1.15 402	1.50 550	0.96 498	3.07 581	1.02 534	0.30 542	0.26 554	0.25 459	0.25 493	0.28 486	0.24 442

fast-acv-ft	0.94 513	0.44 527	1.40 569	0.58 440	0.51 500	1.77 608	0.69 524	1.36 405	1.42 593	1.29 494	1.86 603	1.74 591	1.25 579	1.52 436	1.38 584	0.26 495	0.28 569	0.28 509	0.28 544	0.27 467	0.26 478

OMP-Stereo	0.94 513	0.33 429	0.72 317	0.90 640	0.31 261	0.49 164	0.36 214	1.16 341	1.06 391	1.58 594	1.12 384	1.46 541	0.69 368	6.94 668	0.49 345	0.19 289	0.14 272	0.24 419	0.18 304	0.20 312	0.14 130

CBMV	0.95 515	0.44 527	0.66 272	0.53 358	0.35 336	1.53 585	1.63 661	1.69 497	1.42 593	2.00 639	1.60 560	1.43 531	1.17 559	1.59 453	0.99 531	0.34 575	0.34 605	0.39 602	0.33 591	0.33 534	0.32 538
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 516	0.58 584	0.72 317	0.61 481	0.46 471	1.64 595	0.76 541	1.86 555	1.28 527	1.30 502	1.53 539	0.86 358	0.94 486	3.27 589	0.69 444	0.45 622	0.44 642	0.54 639	0.48 635	0.47 601	0.40 575

TransformOpticalFlow	0.96 516	0.28 297	0.89 436	0.52 339	0.31 261	0.66 333	0.54 437	1.75 514	1.12 425	1.09 379	1.44 515	1.37 524	1.01 520	6.70 665	0.42 280	0.19 289	0.12 101	0.20 282	0.19 329	0.18 211	0.19 323

IIG-Stereo	0.96 516	0.31 390	0.72 317	0.88 636	0.33 307	0.61 289	0.26 90	1.19 363	1.03 372	1.69 608	1.37 492	1.46 541	0.75 388	6.96 670	0.51 358	0.19 289	0.14 272	0.23 399	0.18 304	0.20 312	0.14 130

CFNet	0.96 516	0.36 484	1.01 484	0.62 492	0.42 432	0.99 488	0.47 378	1.90 567	1.32 546	0.99 345	1.39 501	1.10 456	0.86 449	5.58 641	0.79 482	0.23 425	0.17 407	0.28 509	0.27 523	0.26 453	0.21 384

XPNet_ROB	0.96 516	0.49 548	1.09 519	0.72 577	0.57 534	1.11 515	1.14 623	1.66 491	1.23 502	1.85 626	1.39 501	1.64 577	1.11 548	1.80 491	1.42 596	0.38 595	0.30 585	0.33 563	0.29 556	0.37 552	0.34 549

ETE_ROB	0.96 516	0.64 604	1.16 534	0.69 559	0.48 477	1.14 520	1.13 622	1.77 525	1.19 482	1.91 633	1.45 518	1.73 589	1.05 535	1.60 454	1.14 554	0.32 556	0.26 554	0.38 596	0.34 597	0.39 565	0.41 580

CSP-Net	0.97 522	0.38 498	0.83 397	0.53 358	0.41 426	1.63 593	0.77 544	2.00 594	1.05 384	1.25 478	1.20 424	1.33 515	0.83 434	4.93 624	0.85 502	0.32 556	0.22 516	0.20 282	0.20 366	0.23 412	0.25 454

DEmStereo	0.97 522	0.23 140	0.79 381	0.47 220	0.32 283	1.04 500	0.56 463	0.93 235	0.89 305	1.39 549	2.14 626	1.02 426	2.07 655	5.64 642	0.77 473	0.17 184	0.15 336	0.20 282	0.20 366	0.18 211	0.20 361

pcwnet_v2	0.97 522	0.37 491	4.33 666	0.62 492	0.54 520	0.79 407	0.45 361	2.02 602	1.58 613	1.42 558	1.64 571	1.09 453	0.79 411	1.24 357	0.67 437	0.32 556	0.25 548	0.29 520	0.27 523	0.37 552	0.35 554

FINET	0.97 522	0.54 568	1.60 602	0.63 501	0.79 616	1.08 508	1.07 616	1.56 466	2.20 654	1.15 419	1.49 532	0.94 391	0.88 459	2.32 542	1.05 536	0.42 610	0.35 616	0.32 554	0.28 544	0.43 583	0.38 571

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 526	0.39 503	3.21 658	0.50 286	0.63 564	0.64 308	0.39 266	2.36 652	0.75 254	0.95 331	4.63 674	1.81 599	0.56 296	0.96 268	0.41 269	0.18 235	0.13 204	0.21 322	0.26 511	0.32 525	0.35 554

StereoDRNet	0.98 526	0.47 541	1.70 608	0.76 596	0.94 643	1.51 583	0.91 585	1.92 574	1.32 546	1.61 596	1.13 389	1.47 546	0.97 501	1.75 482	1.46 603	0.28 526	0.23 530	0.29 520	0.27 523	0.35 541	0.27 489

ACV-stereo	0.99 528	0.51 558	1.41 574	0.56 416	0.41 426	2.43 650	0.57 474	1.15 339	1.18 473	0.81 295	1.01 325	3.39 667	2.14 658	1.60 454	1.07 541	0.27 511	0.22 516	0.22 358	0.22 441	0.28 486	0.32 538

iinet-f	0.99 528	0.45 534	3.71 663	0.55 400	0.43 443	1.81 613	0.68 520	1.14 337	1.14 441	1.18 443	1.42 506	1.58 564	1.44 602	1.34 388	1.59 612	0.24 444	0.23 530	0.20 282	0.19 329	0.26 453	0.25 454

GASNet	0.99 528	0.97 639	1.72 611	0.98 649	0.68 583	0.83 433	0.67 516	1.60 474	1.28 527	1.31 512	1.22 429	1.22 482	1.21 573	2.41 549	1.41 592	0.43 616	0.26 554	0.36 590	0.34 597	0.55 623	0.31 531

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 528	0.40 510	1.82 619	0.66 530	0.62 563	2.05 632	0.78 546	1.91 571	1.29 532	1.54 584	1.42 506	1.51 552	1.23 575	1.99 510	1.33 576	0.23 425	0.14 272	0.20 282	0.15 202	0.27 467	0.26 478

PS-NSSS	0.99 528	0.58 584	0.93 450	0.58 440	0.57 534	0.91 456	0.80 556	1.81 541	1.14 441	1.14 413	1.67 578	1.00 417	0.83 434	4.62 615	0.78 475	0.37 590	0.31 591	0.52 633	0.32 581	0.45 593	0.38 571

YMNet	1.00 533	0.54 568	1.40 569	0.81 609	0.85 630	1.87 620	0.62 498	1.55 463	1.18 473	1.63 602	1.99 614	1.77 595	0.97 501	1.50 432	1.45 600	0.33 565	0.37 623	0.31 539	0.32 581	0.32 525	0.29 508

YMNet_1	1.00 533	0.54 568	1.40 569	0.81 609	0.85 630	1.87 620	0.62 498	1.55 463	1.18 473	1.63 602	1.99 614	1.77 595	0.97 501	1.50 432	1.45 600	0.33 565	0.37 623	0.31 539	0.32 581	0.32 525	0.29 508

UGAM-zero	1.00 533	0.30 354	0.93 450	0.47 220	0.30 231	0.57 261	0.25 76	2.25 642	0.63 206	1.01 356	1.10 371	2.73 655	1.85 640	6.26 652	0.40 259	0.17 184	0.14 272	0.19 230	0.15 202	0.16 118	0.17 249

RAFT + AFF	1.00 533	0.42 521	1.09 519	0.67 542	0.50 488	1.22 541	1.24 632	2.24 641	1.19 482	1.30 502	1.56 550	1.17 472	1.49 610	3.44 595	0.83 496	0.21 367	0.25 548	0.30 533	0.26 511	0.27 467	0.27 489

DRN-Test	1.00 533	0.44 527	1.13 528	0.70 565	0.81 623	1.62 592	0.79 550	2.14 621	1.44 596	1.78 616	1.33 475	1.43 531	1.05 535	2.18 530	1.53 609	0.27 511	0.21 494	0.31 539	0.30 565	0.32 525	0.28 501

NCCL2	1.00 533	0.56 577	1.06 506	0.75 593	0.57 534	1.31 554	1.72 662	1.77 525	1.36 566	1.50 573	1.17 410	1.91 611	1.17 559	1.54 442	1.29 573	0.35 582	0.31 591	0.45 619	0.44 626	0.40 569	0.40 575

TCMNet	1.01 539	0.60 595	2.10 631	0.86 628	1.33 671	1.14 520	0.67 516	1.69 497	1.23 502	1.11 393	1.57 554	1.30 508	0.97 501	2.01 512	1.50 607	0.31 549	0.31 591	0.38 596	0.34 597	0.42 577	0.36 560

PA-Net	1.01 539	0.57 581	1.29 555	0.64 510	0.74 598	1.19 535	0.84 565	1.69 497	1.43 595	1.16 429	1.19 419	1.32 513	1.19 567	3.42 593	1.25 566	0.29 537	0.45 646	0.33 563	0.49 638	0.32 525	0.47 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 539	0.59 587	1.16 534	0.67 542	0.51 500	1.63 593	1.26 636	1.69 497	1.38 574	1.81 623	1.37 492	1.94 616	1.02 527	1.58 450	1.38 584	0.37 590	0.27 562	0.43 614	0.37 609	0.43 583	0.37 565

z-ln-s-r	1.02 542	0.55 573	2.09 630	0.52 339	0.55 526	0.78 401	0.87 575	1.47 434	1.34 553	1.12 395	1.62 566	1.37 524	1.06 538	2.62 564	3.32 660	0.19 289	0.14 272	0.21 322	0.17 278	0.27 467	0.21 384

PSMNet-RUCA	1.02 542	0.97 639	1.44 579	1.23 664	1.10 654	1.40 569	0.62 498	1.69 497	1.38 574	0.94 329	1.53 539	0.97 408	0.83 434	1.17 342	0.93 516	0.69 658	0.34 605	0.99 668	0.60 655	0.97 656	0.64 642

THIR-Stereo	1.02 542	0.27 270	0.69 294	0.49 274	0.28 181	0.95 472	1.34 641	1.03 281	0.97 342	1.34 529	1.90 608	1.17 472	1.58 616	6.44 657	0.78 475	0.19 289	0.14 272	0.21 322	0.22 441	0.19 263	0.20 361

Wz-Net-LNSev	1.03 545	0.67 607	2.71 654	0.64 510	0.84 627	1.75 603	1.00 606	1.80 538	1.32 546	1.28 487	1.25 439	1.65 580	1.22 574	1.39 408	1.40 588	0.28 526	0.26 554	0.24 419	0.23 464	0.33 534	0.32 538

RAFT-RH_RVC	1.03 545	0.24 167	0.67 278	0.49 274	0.28 181	0.81 425	0.33 170	0.83 191	1.08 403	2.05 640	4.65 676	1.04 434	0.57 308	5.98 651	0.50 352	0.18 235	0.13 204	0.26 478	0.20 366	0.16 118	0.17 249

DISCO	1.03 545	0.34 454	1.11 524	0.69 559	0.45 459	2.07 633	0.84 565	2.13 617	1.50 603	1.15 419	1.33 475	2.40 643	1.07 542	2.60 562	1.51 608	0.23 425	0.18 432	0.22 358	0.20 366	0.31 516	0.27 489

STrans-v2	1.04 548	0.28 297	0.96 465	0.49 274	0.32 283	0.68 345	0.79 550	2.47 662	1.12 425	1.12 395	1.46 524	1.40 527	1.46 605	6.70 665	0.43 290	0.18 235	0.13 204	0.20 282	0.18 304	0.18 211	0.18 277

APVNet	1.06 549	0.53 567	1.42 576	0.84 621	0.79 616	1.92 623	0.82 561	1.90 567	1.08 403	1.08 373	1.43 510	1.56 560	1.13 555	3.07 581	1.58 610	0.31 549	0.34 605	0.42 612	0.36 606	0.36 548	0.37 565

TDLM	1.06 549	0.44 527	0.79 381	0.63 501	0.50 488	0.89 449	1.44 646	1.48 436	1.26 516	1.12 395	1.40 503	1.08 443	0.98 508	6.65 661	0.78 475	0.33 565	0.21 494	0.33 563	0.26 511	0.37 552	0.24 442

FAT-Stereo	1.07 551	0.41 517	1.32 560	0.72 577	0.58 543	1.08 508	0.89 580	1.96 584	1.65 618	1.75 613	1.98 613	2.03 627	1.48 608	2.02 513	1.18 562	0.42 610	0.35 616	0.34 573	0.29 556	0.35 541	0.53 619

GANetREF_RVC	1.07 551	0.86 632	1.31 557	0.82 617	0.53 516	1.41 574	1.31 639	1.76 521	1.52 606	1.27 485	1.31 466	1.46 541	1.24 578	2.03 514	0.96 526	0.56 644	0.45 646	0.67 654	0.50 641	0.88 654	0.59 632
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	1.07 551	0.43 524	0.76 360	0.60 466	0.50 488	0.90 452	0.97 599	1.52 450	1.26 516	1.33 525	1.38 497	1.24 489	1.18 564	6.75 667	0.75 463	0.34 575	0.23 530	0.34 573	0.29 556	0.42 577	0.27 489

GCST	1.08 554	1.47 672	0.93 450	1.73 675	1.14 661	1.30 552	0.31 141	1.33 396	1.16 463	1.29 494	0.97 313	0.98 410	0.49 235	2.08 519	0.46 323	1.19 675	0.70 675	1.30 675	0.85 670	1.02 660	0.89 657

GwcNet	1.08 554	0.51 558	2.33 642	0.79 603	1.18 664	1.76 605	0.70 527	1.68 494	1.47 599	1.41 552	1.64 571	1.74 591	1.04 531	2.20 533	1.41 592	0.30 542	0.29 580	0.29 520	0.27 523	0.30 507	0.35 554

DANet	1.08 554	0.61 597	1.32 560	0.85 626	0.72 590	1.37 562	0.51 412	1.54 459	1.15 453	1.78 616	1.54 544	2.01 624	1.11 548	2.90 573	2.00 630	0.33 565	0.30 585	0.40 607	0.30 565	0.44 589	0.45 596
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 557	0.50 555	1.12 526	0.90 640	1.04 650	1.11 515	0.84 565	1.80 538	1.62 615	1.55 587	2.00 616	1.90 610	1.78 634	1.84 494	1.25 566	0.52 636	0.36 621	0.48 626	0.36 606	0.45 593	0.43 591

Nwc_Net	1.09 557	0.49 548	1.33 563	0.89 639	0.80 621	1.49 582	0.66 512	2.19 635	1.27 522	1.32 516	2.26 630	1.96 619	1.54 613	1.92 502	1.34 578	0.40 601	0.30 585	0.43 614	0.45 628	0.38 561	0.37 565

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 559	1.02 644	1.00 480	0.82 617	0.67 577	1.93 624	0.93 591	1.62 481	1.11 421	1.15 419	1.25 439	1.50 550	0.79 411	1.96 508	0.76 467	1.89 679	0.34 605	0.79 659	0.36 606	1.25 668	0.83 654

NCC-stereo	1.10 559	0.54 568	1.24 547	0.84 621	0.94 643	1.29 550	0.89 580	2.01 598	1.34 553	1.32 516	1.74 587	1.88 606	1.74 630	2.35 544	1.25 566	0.45 622	0.37 623	0.45 619	0.58 651	0.42 577	0.42 584

Abc-Net	1.10 559	0.54 568	1.24 547	0.84 621	0.94 643	1.29 550	0.89 580	2.01 598	1.34 553	1.32 516	1.74 587	1.88 606	1.74 630	2.35 544	1.25 566	0.45 622	0.37 623	0.45 619	0.58 651	0.42 577	0.42 584
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	1.11 562	0.58 584	2.23 640	0.66 530	0.71 588	1.95 626	1.46 647	1.98 590	1.45 597	1.79 619	1.43 510	1.49 549	1.33 592	1.97 509	1.42 596	0.27 511	0.23 530	0.28 509	0.28 544	0.34 538	0.31 531

edge stereo	1.11 562	0.50 555	1.30 556	0.71 573	0.65 569	1.14 520	0.75 538	1.93 579	1.37 570	1.71 609	1.83 598	2.54 648	1.44 602	2.43 550	1.23 564	0.42 610	0.41 636	0.54 639	0.35 602	0.42 577	0.46 600

anonymity	1.12 564	0.97 639	1.21 540	1.07 657	1.12 658	1.08 508	0.89 580	1.95 583	1.16 463	1.29 494	1.26 446	1.22 482	1.09 546	1.15 334	1.01 533	1.02 668	1.00 691	0.97 665	0.97 677	0.98 657	0.99 661

ccnet	1.12 564	0.67 607	1.01 484	0.78 601	0.73 597	1.72 601	0.99 604	1.84 551	1.26 516	1.47 564	1.85 602	1.75 594	1.29 584	1.75 482	1.88 624	0.57 645	0.53 661	0.57 648	0.55 648	0.59 630	0.54 621

RASNet	1.12 564	0.30 354	0.91 443	0.66 530	0.77 611	0.97 482	0.57 474	1.37 406	1.35 562	1.02 360	1.34 482	2.11 631	1.43 600	7.09 672	1.39 587	0.19 289	0.17 407	0.17 154	0.19 329	0.18 211	0.16 216

AF-Net	1.13 567	0.52 562	1.33 563	0.86 628	0.91 639	1.38 565	0.71 529	2.16 626	1.62 615	1.56 588	2.40 637	1.99 622	1.65 623	1.81 493	1.48 605	0.48 630	0.28 569	0.49 628	0.33 591	0.39 565	0.32 538

NaN_ROB	1.13 567	0.55 573	1.15 533	0.64 510	0.48 477	1.61 591	2.03 679	1.72 505	1.48 600	2.09 642	1.27 449	1.40 527	1.08 543	3.94 602	1.30 574	0.28 526	0.34 605	0.28 509	0.28 544	0.30 507	0.33 544

UGAM	1.14 569	0.27 270	0.95 459	0.53 358	0.42 432	0.70 358	0.72 532	0.95 246	1.32 546	0.98 342	1.48 530	1.78 598	0.87 454	9.65 701	0.87 505	0.21 367	0.18 432	0.30 533	0.24 479	0.19 263	0.16 216

DGSMNet	1.14 569	0.76 623	2.49 648	0.81 609	0.86 634	1.39 567	1.39 643	2.13 617	1.35 562	1.26 482	1.63 570	1.48 548	0.98 508	1.75 482	1.10 547	0.45 622	0.43 639	0.55 643	0.49 638	0.75 648	0.70 647

Syn2CoEx	1.14 569	0.69 611	1.66 605	0.80 606	0.67 577	1.40 569	0.88 578	2.06 611	1.54 609	1.25 478	1.58 557	1.42 530	1.50 612	4.09 604	1.40 588	0.36 586	0.32 599	0.34 573	0.29 556	0.29 497	0.34 549

RGC	1.14 569	0.79 625	1.26 550	0.91 643	0.96 646	1.52 584	0.77 544	1.92 574	1.26 516	1.54 584	1.93 610	2.02 626	1.54 613	2.25 537	1.31 575	0.44 621	0.35 616	0.58 649	0.48 635	0.47 601	0.46 600

S-Stereo	1.15 573	0.46 536	2.17 636	0.81 609	0.80 621	1.21 539	1.19 629	1.93 579	2.02 647	1.47 564	2.11 623	1.57 561	1.17 559	2.05 517	1.41 592	0.40 601	0.40 634	0.35 582	0.31 573	0.44 589	0.70 647

stereogan	1.15 573	0.42 521	1.40 569	0.86 628	0.84 627	2.38 648	0.71 529	1.88 561	1.73 627	1.72 610	1.94 612	2.31 638	1.29 584	2.07 518	1.08 542	0.36 586	0.35 616	0.39 602	0.31 573	0.51 615	0.46 600

AANet_RVC	1.16 575	0.52 562	1.49 594	0.65 524	0.45 459	0.75 381	0.69 524	1.42 418	1.55 611	1.34 529	1.87 605	1.53 556	0.78 407	7.43 678	1.38 584	0.25 472	0.17 407	0.19 230	0.16 248	0.22 384	0.26 478

RYNet	1.17 576	0.49 548	1.24 547	0.70 565	0.97 647	1.71 599	0.92 587	1.91 571	1.46 598	1.38 543	1.14 393	1.88 606	1.30 588	4.24 606	1.87 622	0.26 495	0.21 494	0.35 582	0.27 523	0.55 623	0.54 621

w-ln-seven-2	1.18 577	0.61 597	4.25 665	0.68 555	0.61 557	1.20 537	0.93 591	1.63 483	1.35 562	1.66 605	1.53 539	1.47 546	1.37 596	3.00 578	1.74 617	0.25 472	0.24 539	0.29 520	0.26 511	0.33 534	0.28 501

HSM	1.19 578	0.32 406	0.65 262	0.57 434	0.38 394	1.23 542	0.59 487	2.25 642	1.19 482	1.30 502	1.25 439	1.94 616	1.03 529	9.32 696	0.71 451	0.22 398	0.16 374	0.20 282	0.16 248	0.21 357	0.21 384

aanetorigin	1.23 579	0.79 625	2.78 656	0.70 565	0.79 616	0.99 488	1.06 615	1.06 308	1.37 570	3.52 680	2.61 646	1.72 588	1.63 621	1.99 510	1.78 619	0.25 472	0.24 539	0.26 478	0.25 493	0.38 561	0.45 596

PWC_ROB	1.24 580	0.76 623	2.46 646	0.72 577	0.78 613	1.15 526	0.49 403	1.75 514	1.92 641	2.31 648	3.07 655	1.59 565	1.40 597	2.46 554	2.10 634	0.33 565	0.22 516	0.35 582	0.24 479	0.38 561	0.41 580

SGM-Forest	1.24 580	0.38 498	0.60 234	0.52 339	0.37 372	1.56 588	1.30 638	1.65 486	1.36 566	2.11 643	1.79 594	1.63 574	0.93 481	7.48 680	0.95 522	0.36 586	0.37 623	0.39 602	0.34 597	0.37 552	0.32 538
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 582	0.99 642	1.93 625	1.02 653	1.21 666	0.96 478	1.01 608	1.75 514	1.92 641	1.36 534	2.12 624	1.44 536	1.01 520	1.14 333	1.40 588	0.72 659	0.82 678	0.89 663	0.98 679	1.31 670	0.95 659

NOSS_ROB	1.26 583	0.46 536	0.62 245	0.56 416	0.38 394	1.06 505	0.78 546	1.73 506	1.40 584	1.01 356	1.43 510	1.10 456	0.75 388	10.62 705	0.65 427	0.45 622	0.43 639	0.48 626	0.45 628	0.44 589	0.41 580

RTSC	1.29 584	0.73 617	2.44 645	0.83 620	0.57 534	1.85 618	0.65 507	1.88 561	2.00 646	2.20 645	1.66 576	1.60 567	1.26 581	2.33 543	3.92 666	0.32 556	0.23 530	0.27 494	0.29 556	0.37 552	0.37 565

PWCDC_ROB	1.29 584	0.75 622	1.33 563	1.05 654	0.88 638	1.73 602	0.52 423	1.89 564	3.28 677	1.29 494	4.88 679	1.22 482	1.46 605	1.77 489	1.45 600	0.60 650	0.26 554	0.29 520	0.25 493	0.52 617	0.37 565

Anonymous_2	1.30 586	0.55 573	0.82 392	0.52 339	0.58 543	1.01 491	0.64 505	1.25 385	0.97 342	0.96 333	0.78 253	1.33 515	1.29 584	1.03 297	0.74 458	0.62 652	0.64 671	1.06 671	9.63 716	1.16 664	0.49 611

SQANet	1.31 587	0.88 635	1.08 515	1.83 677	1.44 673	1.44 577	0.75 538	1.74 511	1.09 411	1.32 516	1.26 446	1.28 504	1.01 520	1.50 432	0.83 496	2.50 686	0.34 605	1.47 676	0.55 648	2.32 678	1.57 676

SHD	1.31 587	0.71 616	2.34 643	0.86 628	0.75 607	1.77 608	0.65 507	2.22 639	2.50 664	2.40 655	1.71 583	1.91 611	1.60 619	1.93 505	2.37 641	0.38 595	0.31 591	0.38 596	0.40 617	0.48 606	0.50 613

PDISCO_ROB	1.32 589	0.65 605	1.44 579	1.36 666	1.46 674	2.55 653	0.92 587	2.45 660	2.07 650	1.37 537	1.49 532	1.65 580	1.00 518	2.82 569	1.35 581	1.01 666	0.27 562	0.54 639	0.47 633	0.71 646	0.73 650

LL-Strereo	1.33 590	0.39 503	1.38 568	0.61 481	0.61 557	0.75 381	0.66 512	1.63 483	1.17 466	1.56 588	1.60 560	2.03 627	2.12 657	9.72 702	0.97 527	0.21 367	0.18 432	0.27 494	0.23 464	0.22 384	0.25 454

PASM	1.34 591	0.92 636	2.62 652	0.86 628	0.87 636	1.03 498	1.08 617	1.50 442	1.51 605	1.82 624	1.41 505	1.68 583	1.26 581	4.87 621	1.34 578	0.61 651	0.65 673	0.68 655	0.78 665	0.69 644	0.68 646

ADCRef	1.35 592	0.55 573	2.37 644	0.72 577	0.77 611	1.94 625	0.78 546	1.91 571	1.27 522	1.57 592	1.59 559	1.36 521	1.41 598	1.54 442	7.53 683	0.23 425	0.20 470	0.32 554	0.30 565	0.29 497	0.29 508

DStereoRT	1.36 593	0.32 406	1.41 574	0.67 542	0.50 488	2.07 633	0.60 491	1.44 425	0.91 314	1.37 537	1.44 515	0.73 307	1.30 588	6.39 656	0.90 512	0.23 425	0.17 407	4.29 708	1.94 698	0.24 427	0.20 361

GANet	1.36 593	0.47 541	0.86 409	0.67 542	0.45 459	1.34 559	1.73 663	1.64 485	1.24 508	1.49 572	2.38 635	1.55 559	1.20 570	9.30 695	0.93 516	0.30 542	0.31 591	0.33 563	0.28 544	0.39 565	0.30 521

ff1	1.37 595	0.33 429	0.85 403	0.53 358	0.37 372	0.74 375	0.56 463	0.95 246	2.47 661	1.15 419	1.45 518	1.06 436	0.82 426	7.22 673	7.61 684	0.20 332	0.12 101	0.31 539	0.27 523	0.19 263	0.20 361

XQC	1.37 595	0.87 633	2.56 650	0.84 621	0.69 585	1.83 616	0.89 580	2.07 612	1.88 637	1.88 629	1.53 539	1.91 611	1.55 615	2.85 572	3.05 652	0.48 630	0.29 580	0.44 618	0.39 613	0.69 644	0.60 635

w-ln-seven	1.38 597	0.70 614	3.91 664	0.75 593	0.72 590	2.69 660	0.95 596	2.02 602	1.99 645	1.99 636	1.73 585	1.82 602	1.17 559	2.45 551	2.84 649	0.28 526	0.25 548	0.31 539	0.30 565	0.41 572	0.33 544

mmx	1.39 598	0.33 429	0.85 403	0.53 358	0.37 372	0.74 375	0.56 463	2.13 617	1.37 570	1.15 419	1.45 518	1.06 436	0.82 426	7.22 673	7.61 684	0.24 444	0.19 450	0.31 539	0.27 523	0.30 507	0.25 454

xxx	1.39 598	0.33 429	0.85 403	0.53 358	0.37 372	0.74 375	0.56 463	2.13 617	1.37 570	1.15 419	1.45 518	1.06 436	0.82 426	7.22 673	7.61 684	0.24 444	0.19 450	0.31 539	0.27 523	0.30 507	0.25 454

MFMNet_re	1.40 600	1.14 654	1.68 606	1.39 668	1.07 651	1.48 580	1.43 645	1.87 558	1.82 634	2.26 646	2.19 627	1.51 552	1.86 641	1.52 436	1.25 566	0.93 664	0.83 679	0.84 661	0.80 666	0.99 659	1.05 666

UDG	1.41 601	2.65 698	0.99 474	1.44 671	1.64 677	1.34 559	0.80 556	1.60 474	1.23 502	1.23 466	1.71 583	2.01 624	1.34 593	1.47 428	1.41 592	0.90 663	0.54 664	2.29 684	0.75 663	1.84 673	1.04 664

CSAN	1.41 601	0.59 587	1.26 550	0.70 565	0.50 488	1.76 605	1.78 664	1.77 525	1.90 640	2.35 651	2.32 632	1.92 614	1.94 647	5.56 640	1.49 606	0.43 616	0.35 616	0.40 607	0.41 618	0.43 583	0.41 580

DStereoO	1.44 603	1.11 651	1.69 607	1.16 660	0.72 590	1.21 539	1.56 654	1.74 511	1.63 617	1.52 576	1.67 578	1.51 552	3.16 679	1.73 480	1.72 616	2.35 685	0.45 646	0.97 665	0.42 621	2.01 675	0.53 619

test_xeample	1.45 604	0.28 297	0.65 262	0.51 318	0.28 181	0.94 469	0.59 487	2.14 621	1.29 532	1.24 473	1.51 537	0.88 366	0.86 449	1.46 424	15.10 705	0.22 398	0.20 470	0.22 358	0.20 366	0.22 384	0.22 406

Wz-Net-SNSev	1.49 605	1.23 660	6.27 678	0.68 555	0.67 577	1.37 562	1.41 644	2.00 594	1.39 579	1.48 570	1.61 564	2.29 636	1.32 591	3.93 601	2.14 636	0.31 549	0.28 569	0.31 539	0.33 591	0.42 577	0.36 560

CC-Net-ROB	1.49 605	1.26 661	1.27 553	0.88 636	0.79 616	1.76 605	1.00 606	1.79 535	1.26 516	1.10 387	1.61 564	1.21 480	0.99 516	8.13 688	0.84 499	1.09 672	0.41 636	2.20 682	0.46 631	1.20 667	0.48 607

DDUNet	1.50 607	2.69 699	1.12 526	1.77 676	1.88 679	1.84 617	0.92 587	1.70 502	1.16 463	1.38 543	1.79 594	1.60 567	1.12 551	1.37 397	1.08 542	1.10 673	0.76 676	2.37 686	0.94 675	2.00 674	1.37 672

xxxx	1.51 608	0.28 297	0.68 282	0.54 375	0.28 181	1.16 528	0.44 341	2.19 635	1.29 532	1.09 379	1.36 490	1.22 482	0.85 441	1.79 490	15.70 708	0.24 444	0.21 494	0.21 322	0.20 366	0.22 384	0.23 426

psmorigin	1.52 609	0.69 611	10.52 692	0.68 555	0.59 551	1.13 519	0.70 527	1.57 467	1.19 482	1.99 636	1.79 594	2.26 635	1.47 607	2.09 520	1.36 582	0.39 598	0.40 634	0.34 573	0.33 591	0.43 583	0.56 625

MFN_U_SF_RVC	1.52 609	0.84 628	3.42 659	0.87 635	0.66 573	2.56 654	0.95 596	2.36 652	1.70 623	1.98 635	1.86 603	2.45 646	1.79 635	2.95 574	2.58 644	0.52 636	0.48 653	0.55 643	0.59 654	0.59 630	0.61 636

WQFJA1++	1.55 611	0.22 105	0.45 99	0.38 53	0.28 181	0.38 60	0.20 14	0.62 71	0.28 22	0.38 116	0.39 71	0.34 87	0.39 139	0.64 142	0.27 70	0.19 289	0.12 101	0.16 103	0.12 68	25.04 720	0.14 130

SAMSARA	1.55 611	0.84 628	2.61 651	1.22 663	1.07 651	2.50 652	1.93 674	2.05 606	1.89 638	2.75 665	1.66 576	2.81 656	1.69 628	3.08 583	1.97 629	0.46 628	0.51 659	0.42 612	0.46 631	0.58 628	0.59 632

z-mn7	1.56 613	0.84 628	4.36 668	0.71 573	0.51 500	2.60 655	1.04 611	1.73 506	2.70 670	1.53 578	2.99 654	1.94 616	1.34 593	4.78 619	2.41 642	0.29 537	0.24 539	0.27 494	0.24 479	0.34 538	0.31 531

CrosDoStereo	1.58 614	0.24 167	0.72 317	0.48 252	0.29 207	0.67 338	12.49 709	1.10 321	0.98 347	1.34 529	1.75 590	1.00 417	1.89 643	6.65 661	0.81 489	0.19 289	0.15 336	0.20 282	0.22 441	0.18 211	0.19 323

DeepStereo_LL	1.58 614	0.24 167	0.72 317	0.48 252	0.29 207	0.67 338	12.49 709	1.10 321	0.98 347	1.34 529	1.75 590	1.00 417	1.89 643	6.65 661	0.81 489	0.19 289	0.15 336	0.20 282	0.22 441	0.18 211	0.19 323

otaku	1.60 616	1.11 651	1.21 540	2.20 679	1.56 675	1.97 627	1.24 632	2.07 612	1.36 566	1.44 559	1.62 566	1.73 589	1.19 567	1.73 480	0.98 530	2.89 690	0.57 666	1.74 677	0.60 655	2.78 685	1.94 682

DeepPrunerF	1.60 616	0.73 617	5.81 676	0.88 636	1.19 665	0.91 456	0.95 596	2.19 635	5.24 694	1.17 438	1.30 460	1.19 476	1.30 588	4.90 622	1.66 615	0.42 610	0.34 605	0.52 633	0.47 633	0.41 572	0.40 575

222	1.61 618	0.29 332	0.67 278	0.56 416	0.29 207	1.06 505	0.42 304	2.17 632	1.31 542	1.31 512	1.52 538	0.92 386	0.94 486	1.76 487	17.65 709	0.24 444	0.20 470	0.21 322	0.19 329	0.22 384	0.23 426

SDNR	1.62 619	0.51 558	2.17 636	0.53 358	0.56 530	3.80 680	0.45 361	1.54 459	1.29 532	1.33 525	2.41 638	1.08 443	0.96 498	11.18 706	1.16 556	0.66 656	0.63 670	0.43 614	0.32 581	0.64 637	0.67 644

AANet	1.64 620	1.27 662	5.08 671	0.67 542	0.65 569	1.41 574	0.84 565	1.92 574	2.90 673	3.11 678	3.20 658	2.91 660	2.06 654	2.49 557	2.10 634	0.42 610	0.29 580	0.34 573	0.30 565	0.45 593	0.45 596

Ntro	1.64 620	1.15 655	1.23 544	2.48 685	1.83 678	2.09 635	1.16 626	1.96 584	1.38 574	1.21 455	1.62 566	1.62 569	1.29 584	1.87 499	1.11 550	3.04 691	0.56 665	1.82 679	0.64 657	2.80 686	2.05 684

G-Net	1.66 622	0.63 602	1.56 598	1.11 659	0.74 598	2.98 669	0.91 585	1.55 463	1.22 499	2.76 666	8.18 698	2.32 639	2.53 671	1.92 502	1.87 622	0.48 630	0.44 642	0.45 619	0.31 573	0.60 634	0.57 629

MDST_ROB	1.67 623	0.34 454	1.58 601	0.92 645	0.58 543	4.26 686	1.11 619	2.83 669	1.41 590	4.49 691	2.55 645	1.45 538	0.97 501	7.79 685	1.17 559	0.31 549	0.25 548	0.37 593	0.33 591	0.31 516	0.30 521

SPS-STEREO	1.67 623	1.04 645	1.23 544	1.21 662	1.13 660	1.82 615	1.11 619	2.16 626	1.52 606	3.07 676	2.32 632	2.82 657	1.80 636	4.11 605	2.04 631	1.03 669	0.99 690	0.97 665	0.94 675	1.03 662	1.02 662
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 625	0.36 484	0.61 239	0.59 454	0.29 207	2.25 641	1.18 628	2.38 655	1.68 622	3.60 681	2.67 648	3.69 671	2.42 667	8.13 688	1.90 625	0.31 549	0.31 591	0.30 533	0.28 544	0.30 507	0.29 508
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 626	0.59 587	4.33 666	0.70 565	0.57 534	2.02 631	1.62 660	3.35 678	1.78 630	1.48 570	1.38 497	2.17 632	2.84 674	4.77 618	3.66 663	0.48 630	0.31 591	0.29 520	0.25 493	0.64 637	0.48 607

zh-mn7	1.70 627	1.21 658	8.30 686	0.69 559	0.53 516	1.45 578	0.84 565	1.70 502	2.09 651	2.41 656	2.67 648	1.68 583	1.23 575	4.49 611	2.87 650	0.30 542	0.26 554	0.27 494	0.27 523	0.31 516	0.35 554

1111x	1.70 627	0.29 332	0.86 409	0.51 318	0.27 154	1.01 491	0.68 520	2.22 639	1.28 527	1.13 410	1.40 503	1.21 480	1.10 547	5.53 638	15.20 706	0.22 398	0.21 494	0.22 358	0.22 441	0.24 427	0.22 406

PVD	1.70 627	0.84 628	2.26 641	0.94 648	0.83 626	2.48 651	0.97 599	2.59 666	3.35 678	3.01 674	2.77 650	2.34 640	2.47 669	2.67 566	3.14 655	0.47 629	0.45 646	0.59 650	0.48 635	0.59 630	0.75 652

FBW_ROB	1.71 630	0.62 601	1.45 584	0.67 542	0.61 557	1.81 613	1.08 617	2.52 663	1.70 623	1.77 615	1.73 585	1.98 621	1.25 579	12.57 708	1.84 621	0.34 575	0.37 623	0.56 646	0.38 611	0.45 593	0.43 591

ADCL	1.72 631	0.57 581	3.66 661	0.67 542	0.61 557	2.61 657	1.85 669	1.96 584	1.67 620	1.90 632	1.83 598	2.06 630	1.90 645	2.13 523	9.15 692	0.26 495	0.24 539	0.34 573	0.32 581	0.38 561	0.35 554

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 632	0.87 633	3.56 660	0.80 606	0.75 607	3.72 677	2.44 692	1.82 542	1.82 634	1.74 612	1.91 609	1.92 614	1.26 581	7.69 683	1.28 572	0.45 622	0.47 651	0.52 633	0.77 664	0.50 610	0.50 613

zh-sn7	1.76 633	1.38 663	6.58 679	0.74 589	0.72 590	1.78 610	1.31 639	1.88 561	1.56 612	1.86 628	2.47 642	1.81 599	2.08 656	5.12 626	3.80 665	0.32 556	0.32 599	0.32 554	0.32 581	0.44 589	0.40 575

AAGNet	1.83 634	0.28 297	0.72 317	0.61 481	0.32 283	0.67 338	0.51 412	0.96 254	0.98 347	1.47 564	1.20 424	1.00 417	1.18 564	2.83 570	22.77 716	0.22 398	0.13 204	0.22 358	0.19 329	0.23 412	0.15 175

WCMA_ROB	1.84 635	0.47 541	1.31 557	0.69 559	0.57 534	2.11 636	1.14 623	1.87 558	1.73 627	4.04 685	6.43 685	5.62 688	3.61 684	2.59 561	1.94 627	0.52 636	0.44 642	0.39 602	0.42 621	0.48 606	0.47 604

ADCPNet	1.85 636	0.69 611	8.07 683	0.71 573	0.58 543	2.79 664	1.22 631	1.94 581	1.54 609	1.88 629	1.69 581	2.46 647	2.04 651	2.37 546	6.48 678	0.38 595	0.37 623	0.38 596	0.43 624	0.47 601	0.45 596

test_sample9	1.86 637	0.49 548	1.13 528	0.56 416	0.39 405	1.02 495	0.73 533	1.78 529	1.21 493	1.22 460	1.18 412	1.08 443	0.92 472	2.27 539	7.92 688	0.57 645	12.61 721	0.62 651	0.67 659	0.45 593	0.42 584

Wz-Net-TNSev	1.88 638	2.08 692	7.66 681	0.67 542	0.64 567	2.42 649	1.83 668	2.33 648	1.74 629	1.57 592	1.56 550	2.58 649	1.90 645	4.86 620	3.12 654	0.39 598	0.37 623	0.33 563	0.37 609	0.53 619	0.58 630

NVStereoNet_ROB	1.88 638	1.07 646	1.45 584	1.07 657	1.17 662	1.47 579	1.48 649	1.89 564	1.93 643	1.94 634	4.67 677	3.08 664	1.80 636	6.51 658	1.65 613	1.06 671	0.86 685	1.08 672	1.32 685	0.93 655	1.26 670
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	1.88 638	0.57 581	2.18 638	0.63 501	0.40 416	2.80 665	1.57 657	2.39 656	5.88 697	2.36 653	3.57 663	3.72 672	2.97 676	4.74 617	1.76 618	0.34 575	0.30 585	0.32 554	0.29 556	0.48 606	0.37 565

ADCMid	1.89 641	0.73 617	5.06 670	0.72 577	0.67 577	2.00 630	1.14 623	1.97 588	1.48 600	2.86 669	1.81 597	2.37 641	2.05 653	2.24 535	10.39 697	0.33 565	0.31 591	0.39 602	0.43 624	0.50 610	0.44 594

WZ-Net	1.95 642	0.95 638	10.10 688	0.86 628	0.78 613	1.69 598	1.60 659	2.20 638	1.98 644	2.08 641	1.93 610	2.30 637	1.97 648	5.30 629	3.17 657	0.34 575	0.26 554	0.29 520	0.31 573	0.51 615	0.47 604

AnyNet_C32	1.96 643	1.10 648	5.17 672	0.90 640	1.11 656	2.12 637	2.37 690	1.85 552	1.48 600	2.45 657	1.70 582	2.05 629	1.64 622	2.50 558	10.28 696	0.37 590	0.34 605	0.35 582	0.41 618	0.49 609	0.54 621

MSAF-DinoV2	1.97 644	0.80 627	10.38 691	0.86 628	0.48 477	1.39 567	0.97 599	2.55 665	1.72 626	1.53 578	1.65 573	3.59 669	2.20 661	5.39 635	3.94 667	0.27 511	0.17 407	0.26 478	0.28 544	0.47 601	0.46 600

RainbowNet	1.97 644	1.76 680	1.57 600	2.81 688	2.21 683	1.98 629	1.81 666	2.54 664	1.89 638	1.50 573	1.84 600	1.96 619	1.65 623	2.14 524	1.25 566	3.33 697	0.85 683	2.39 689	0.98 679	2.82 688	2.22 685

ADCP+	1.99 646	0.48 545	7.73 682	0.66 530	0.91 639	2.30 644	1.05 613	1.82 542	1.34 553	1.54 584	1.32 473	1.74 591	1.61 620	2.17 527	13.37 701	0.24 444	0.21 494	0.32 554	0.28 544	0.37 552	0.29 508

MSMD_ROB	1.99 646	0.59 587	0.89 436	0.70 565	0.61 557	3.95 682	0.94 594	1.80 538	1.79 631	4.41 689	4.43 670	8.17 697	3.66 685	3.40 591	1.33 576	0.52 636	0.48 653	0.54 639	0.58 651	0.53 619	0.50 613

Selective-IGEV-i16pc	2.07 648	0.29 332	19.83 702	0.53 358	0.39 405	2.74 661	1.51 650	1.13 335	1.28 527	0.80 290	1.21 426	1.06 436	0.64 351	7.77 684	0.79 482	0.40 601	0.22 516	0.21 322	0.23 464	0.22 384	0.23 426

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 649	1.15 655	3.10 657	1.05 654	0.76 610	5.03 692	2.40 691	2.16 626	2.62 667	1.89 631	2.28 631	2.69 653	1.65 623	9.35 697	2.04 631	0.64 655	0.51 659	0.68 655	0.71 662	1.09 663	0.67 644

ACVNet-4b	2.15 650	1.41 667	1.64 603	2.80 687	2.31 687	2.31 645	1.24 632	2.32 647	2.14 652	1.26 482	2.39 636	2.66 652	1.48 608	5.95 650	1.06 538	3.20 695	0.45 646	2.37 686	0.89 671	2.83 689	2.37 689

ACVNet_1	2.18 651	1.45 670	1.72 611	2.85 689	2.33 689	2.28 642	1.46 647	3.08 674	2.22 655	1.82 624	2.05 621	3.56 668	1.98 649	3.09 584	1.40 588	3.17 692	0.60 668	2.40 690	0.92 673	2.91 692	2.37 689

test_sample8	2.19 652	0.49 548	1.13 528	0.56 416	0.39 405	1.02 495	0.73 533	1.82 542	1.15 453	2.26 646	1.30 460	4.94 683	2.52 670	2.27 539	7.92 688	0.57 645	12.61 721	0.62 651	0.67 659	0.45 593	0.42 584

ADCS	2.25 653	0.99 642	5.55 673	0.81 609	0.74 598	2.19 639	1.80 665	2.27 644	2.14 652	2.80 668	2.13 625	2.40 643	2.03 650	2.64 565	13.69 702	0.41 606	0.39 632	0.40 607	0.45 628	0.58 628	0.56 625

AnyNet_C01	2.26 654	1.78 681	10.22 690	0.93 646	0.74 598	2.92 667	2.20 685	2.29 646	1.80 632	2.53 659	2.41 638	2.71 654	1.73 629	3.41 592	6.72 680	0.41 606	0.39 632	0.40 607	0.42 621	0.67 642	0.63 638

MeshStereo	2.26 654	0.56 577	0.92 448	0.61 481	0.49 481	2.60 655	1.02 609	3.18 675	2.05 649	7.40 706	4.98 680	7.58 694	2.98 677	6.37 655	1.96 628	0.43 616	0.43 639	0.45 619	0.39 613	0.43 583	0.42 584
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	2.29 656	0.33 429	20.08 703	0.56 416	0.40 416	2.61 657	1.54 653	2.60 667	1.87 636	0.97 337	1.68 580	1.38 526	1.01 520	8.19 691	0.92 515	0.37 590	0.21 494	0.22 358	0.26 511	0.25 440	0.28 501

FCDSN-DC	2.32 657	0.63 602	0.81 388	0.84 621	0.75 607	2.23 640	0.94 594	2.09 615	1.80 632	5.45 699	7.72 695	7.77 696	6.93 702	3.39 590	1.80 620	0.52 636	0.48 653	0.52 633	0.51 644	0.57 626	0.58 630
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 658	2.85 700	3.66 661	3.08 695	2.27 685	1.97 627	0.67 516	2.00 594	1.70 623	2.52 658	2.00 616	2.23 633	5.86 695	3.44 595	1.58 610	1.01 666	0.32 599	2.64 695	1.94 698	2.85 690	2.24 686

EDNetEfficient	2.37 659	1.10 648	8.08 684	0.74 589	0.71 588	0.98 487	1.56 654	1.46 432	4.06 686	4.90 694	2.82 651	2.25 634	3.48 683	2.95 574	9.97 693	0.26 495	0.24 539	0.26 478	0.30 565	0.68 643	0.61 636

pmcnn	2.37 659	0.42 521	2.71 654	0.63 501	0.43 443	1.54 586	1.19 629	2.01 598	1.53 608	2.64 662	7.60 692	18.07 711	1.45 604	3.44 595	2.78 648	0.18 235	0.15 336	0.15 52	0.12 68	0.20 312	0.18 277

ELAS	2.37 659	0.74 620	1.54 596	0.99 650	0.92 641	4.78 689	2.33 689	3.33 677	3.37 679	5.05 697	4.77 678	3.67 670	4.53 692	3.42 593	4.50 670	0.62 652	0.53 661	0.55 643	0.53 646	0.63 635	0.64 642
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 662	1.07 646	2.14 635	1.18 661	1.10 654	2.14 638	1.36 642	1.96 584	1.66 619	5.46 700	7.07 689	4.95 684	4.32 691	5.50 637	2.26 638	1.04 670	1.02 693	0.99 668	0.97 677	1.02 660	1.04 664

ACVNet_2	2.43 663	1.41 667	2.04 628	2.62 686	2.24 684	2.63 659	1.88 672	3.31 676	3.01 674	2.19 644	3.45 662	4.62 676	2.04 651	4.50 613	1.47 604	2.55 687	0.64 671	2.22 683	0.84 668	2.69 684	2.29 687

ELAS_RVC	2.48 664	0.74 620	1.90 623	1.05 654	0.92 641	2.76 662	4.01 702	2.76 668	4.11 687	4.69 692	4.63 674	4.62 676	5.96 697	3.97 603	3.96 668	0.63 654	0.53 661	0.56 646	0.52 645	0.64 637	0.63 638
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 665	0.59 587	18.45 701	0.69 559	0.50 488	1.87 620	0.88 578	1.67 493	2.39 658	1.50 573	1.42 506	1.14 469	1.15 557	4.28 609	5.07 673	0.24 444	0.19 450	0.22 358	0.19 329	7.86 712	0.34 549

WAO-7	2.66 666	1.40 666	1.73 613	1.39 668	1.17 662	3.93 681	1.94 675	4.11 687	3.88 685	2.92 670	5.50 681	4.18 674	3.00 678	7.63 682	3.71 664	1.13 674	1.00 691	1.17 673	1.13 684	1.18 666	1.09 668

RTS	2.67 667	1.38 663	15.28 697	0.99 650	1.26 668	3.78 678	1.96 676	2.15 623	2.62 667	2.61 660	2.85 652	2.60 650	1.59 617	6.27 653	5.71 676	0.40 601	0.28 569	0.35 582	0.35 602	0.50 610	0.48 607

RTSA	2.67 667	1.38 663	15.28 697	0.99 650	1.26 668	3.78 678	1.96 676	2.15 623	2.62 667	2.61 660	2.85 652	2.60 650	1.59 617	6.27 653	5.71 676	0.40 601	0.28 569	0.35 582	0.35 602	0.50 610	0.48 607

MADNet+	2.69 669	3.22 703	11.53 693	1.44 671	1.12 658	3.19 671	1.81 666	2.85 670	2.37 657	1.68 607	2.07 622	2.85 658	2.18 659	7.41 677	5.23 674	0.79 661	0.76 676	0.69 657	0.65 658	0.98 657	0.95 659

IMH-64-1	2.70 670	1.79 682	1.46 586	3.26 697	2.66 693	3.23 673	2.10 680	4.08 685	2.75 671	2.34 649	3.81 666	3.06 662	2.22 662	4.25 607	2.59 645	3.75 701	0.84 680	2.75 696	1.35 686	3.15 694	2.60 696

IMH-64	2.70 670	1.79 682	1.46 586	3.26 697	2.66 693	3.23 673	2.10 680	4.08 685	2.75 671	2.34 649	3.81 666	3.06 662	2.22 662	4.25 607	2.59 645	3.75 701	0.84 680	2.75 696	1.35 686	3.15 694	2.60 696

FC-DCNN	2.72 672	0.59 587	0.86 409	0.73 585	0.57 534	2.91 666	1.04 611	3.01 673	2.60 665	6.83 701	7.64 693	9.92 701	6.33 700	5.21 627	3.14 655	0.53 642	0.48 653	0.51 631	0.50 641	0.53 619	0.51 617

FC-DCNN v2	2.81 673	0.59 587	0.85 403	0.73 585	0.57 534	2.97 668	1.05 613	3.39 679	2.61 666	6.98 702	7.67 694	10.38 704	6.31 699	5.75 645	3.37 661	0.53 642	0.48 653	0.51 631	0.50 641	0.53 619	0.51 617

WAO-6	2.81 673	1.60 677	1.46 586	2.36 683	2.28 686	3.55 675	2.29 688	4.21 688	4.56 691	2.36 653	4.51 671	4.88 682	2.66 672	4.60 614	4.07 669	1.72 678	1.15 697	2.31 685	1.46 691	2.31 677	1.85 680

PWCK	2.88 675	2.05 690	5.72 675	2.08 678	1.11 656	3.55 675	3.90 701	2.86 671	3.54 683	3.03 675	3.63 664	3.10 665	2.31 664	8.15 690	3.09 653	2.12 682	0.91 688	1.75 678	0.98 679	2.57 683	1.18 669

Dean	2.91 676	1.53 676	2.07 629	2.96 694	2.51 691	3.15 670	2.14 683	4.75 692	4.41 690	2.76 666	6.10 684	5.53 687	2.37 665	2.97 576	1.92 626	3.18 693	0.85 683	2.51 693	1.04 682	2.88 691	2.47 693

MonStereo1	3.14 677	1.66 678	1.81 617	2.43 684	2.32 688	5.80 695	1.58 658	3.52 680	4.70 692	3.09 677	8.22 699	4.76 680	3.36 681	6.52 659	2.29 640	2.33 684	0.61 669	1.91 681	1.05 683	2.44 680	2.34 688

IMH	3.21 678	1.85 686	1.48 592	3.25 696	2.69 695	4.07 684	2.02 678	4.41 690	3.80 684	2.72 663	7.11 690	4.75 679	2.92 675	5.92 648	2.55 643	3.85 705	0.88 686	2.78 698	1.36 688	3.19 696	2.59 695

LVE	3.31 679	1.67 679	1.64 603	2.85 689	2.42 690	3.20 672	2.26 687	4.78 693	5.05 693	2.35 651	6.91 687	6.02 689	2.37 665	9.15 693	2.17 637	3.19 694	1.08 696	2.38 688	1.47 692	2.81 687	2.40 691

DStereoFS	3.67 680	1.49 674	2.18 638	1.32 665	1.32 670	4.41 687	1.26 636	3.75 684	9.27 701	3.36 679	6.80 686	4.81 681	13.54 708	6.95 669	4.76 672	0.73 660	0.69 674	1.17 673	2.40 704	1.27 669	1.95 683

JetBlue	3.97 681	2.01 687	10.19 689	1.38 667	2.84 697	10.53 701	9.54 706	3.60 682	2.41 659	2.73 664	3.39 661	4.54 675	4.31 690	7.85 687	6.84 681	0.88 662	0.93 689	0.89 663	0.91 672	1.74 672	1.91 681

notaker	3.98 682	2.40 697	2.68 653	3.82 704	3.27 702	3.97 683	2.14 683	4.78 693	3.45 681	4.12 688	6.94 688	7.65 695	3.26 680	7.82 686	5.30 675	4.04 706	1.41 699	3.36 705	2.10 701	3.88 702	3.31 702

WAO-8	4.40 683	1.82 684	1.79 615	2.34 681	2.20 681	9.19 698	1.53 651	6.09 699	16.46 711	3.94 683	7.84 696	7.32 691	3.72 687	9.41 699	3.31 658	2.00 680	1.07 694	2.44 691	1.37 689	2.50 681	1.68 677

Venus	4.40 683	1.82 684	1.79 615	2.34 681	2.20 681	9.19 698	1.53 651	6.09 699	16.46 711	3.94 683	7.84 696	7.32 691	3.72 687	9.41 699	3.31 658	2.00 680	1.07 694	2.44 691	1.37 689	2.50 681	1.68 677

DStereoSA	4.44 685	0.92 636	6.79 680	1.58 674	2.54 692	2.29 643	14.04 711	2.33 648	2.31 656	1.85 626	10.58 704	1.32 513	13.05 706	7.07 671	11.18 699	0.67 657	1.97 703	0.88 662	3.29 705	1.69 671	2.44 692

MultiAttention	4.51 686	0.33 429	0.82 392	0.73 585	0.45 459	30.98 721	4.50 704	2.18 634	1.40 584	1.61 596	2.41 638	2.43 645	0.70 373	38.42 725	1.36 582	0.22 398	0.15 336	0.29 520	0.30 565	0.47 601	0.43 591

ktn	4.70 687	2.38 696	2.12 634	3.76 702	3.24 700	4.85 690	2.95 698	5.52 695	7.37 700	4.07 687	19.32 715	7.46 693	3.47 682	7.39 676	2.95 651	4.04 706	1.85 702	3.26 704	2.22 702	3.08 693	2.65 698

MADNet++	5.01 688	3.14 701	4.91 669	4.55 708	3.94 706	5.20 693	4.41 703	4.40 689	4.13 688	4.95 695	6.08 683	4.74 678	5.37 693	9.40 698	10.67 698	4.65 708	4.15 709	3.97 707	3.34 707	4.09 704	4.08 708

UNDER WATER	5.08 689	2.33 695	5.55 673	3.94 706	3.51 703	5.20 693	2.72 695	5.61 697	16.52 713	3.84 682	4.60 673	9.21 699	5.89 696	5.90 647	8.66 691	3.75 701	1.34 698	3.18 703	1.88 696	4.33 707	3.61 704

UNDER WATER-64	5.27 690	2.32 694	8.78 687	3.93 705	3.54 704	7.61 696	3.03 699	5.84 698	14.19 705	4.04 685	4.04 668	9.39 700	6.26 698	5.93 649	8.48 690	3.60 700	1.51 700	3.13 701	1.88 696	4.29 706	3.61 704

TorneroNet-64	5.30 691	2.03 688	1.74 614	3.43 699	2.81 696	10.09 700	2.12 682	9.10 706	17.12 716	4.96 696	9.27 702	10.72 706	3.70 686	9.20 694	4.55 671	3.31 696	0.84 680	2.88 699	1.55 693	3.49 699	3.04 699

MANE	6.19 692	0.59 587	1.03 496	0.93 646	1.22 667	13.38 706	2.69 693	12.81 710	17.94 717	8.21 707	10.82 705	14.72 707	11.68 704	11.39 707	11.90 700	0.59 649	0.50 658	0.52 633	1.76 695	0.55 623	0.54 621

LSM	6.33 693	1.10 648	13.19 694	1.41 670	68.17 731	1.64 595	1.90 673	1.92 574	2.46 660	2.99 672	3.11 656	1.88 606	1.80 636	2.61 563	2.06 633	0.41 606	0.58 667	0.50 629	0.57 650	0.64 637	17.66 720

SGM-ForestM	6.52 694	0.38 498	1.26 550	0.63 501	0.35 336	13.59 707	5.32 705	6.32 702	6.70 699	11.14 709	9.18 701	22.51 721	13.93 709	16.89 710	20.07 711	0.36 586	0.37 623	0.36 590	0.35 602	0.36 548	0.34 549

tt	6.58 695	0.26 237	6.10 677	3.77 703	2.16 680	11.55 703	19.63 713	13.33 711	5.74 696	2.96 671	2.65 647	4.97 685	6.33 700	3.81 600	7.24 682	9.15 713	11.32 720	5.89 713	6.24 714	6.03 708	2.55 694

JetRed	6.91 696	8.80 708	25.96 715	2.85 689	3.25 701	13.98 709	11.87 708	6.25 701	4.28 689	4.45 690	4.56 672	6.69 690	5.46 694	7.46 679	14.05 703	2.59 688	3.31 706	2.59 694	2.29 703	4.20 705	3.36 703

xyz-stereo	7.16 697	0.22 105	69.90 735	0.42 118	0.21 25	32.92 724	0.49 403	0.87 203	0.76 263	1.38 543	27.04 718	1.19 476	1.16 558	4.69 616	0.97 527	0.16 125	0.12 101	0.20 282	0.14 171	0.16 118	0.12 21

LE_ROB	8.05 698	0.37 491	23.53 709	0.74 589	0.33 307	2.77 663	2.87 697	3.71 683	27.24 722	25.39 722	8.87 700	8.46 698	26.71 721	6.65 661	21.99 712	0.21 367	0.19 450	0.20 282	0.21 412	0.25 440	0.22 406

coex-ft	8.13 699	2.13 693	98.04 737	0.67 542	0.53 516	1.71 599	1.56 654	1.65 486	11.11 703	18.17 720	3.75 665	3.88 673	7.61 703	2.98 577	6.49 679	0.30 542	0.30 585	0.32 554	0.31 573	0.66 641	0.50 613

KSHMR	8.75 700	2.06 691	2.11 633	3.53 701	3.11 699	4.13 685	2.69 693	5.60 696	61.37 738	3.00 673	55.83 736	4.98 686	2.45 668	4.49 611	2.61 647	3.46 698	1.55 701	3.14 702	1.94 698	3.72 701	3.18 701

U	9.45 701	0.21 72	0.58 225	0.47 220	53.11 730	61.27 735	0.24 67	0.70 123	0.52 165	0.36 90	0.28 30	0.29 42	0.35 114	0.33 4	0.26 55	0.19 289	0.11 38	60.50 734	8.88 715	0.17 163	0.13 71

TCMNet-wrong-test	10.31 702	11.40 710	14.84 696	20.96 716	18.45 711	13.80 708	10.76 707	15.78 712	3.53 682	5.20 698	5.52 682	16.26 709	12.61 705	7.51 681	10.15 694	7.43 711	2.37 704	4.31 709	3.43 708	11.36 714	10.61 712

EDNetEfficientorigin	10.57 703	1.47 672	177.42 738	0.67 542	0.53 516	1.58 589	1.16 626	1.90 567	3.37 679	4.71 693	3.38 660	3.10 665	2.69 673	3.13 585	3.58 662	0.25 472	0.23 530	0.33 563	0.27 523	0.83 649	0.81 653

TorneroNet	10.70 704	2.03 688	1.82 619	3.43 699	3.01 698	43.83 725	2.22 686	8.87 705	67.47 739	7.17 705	27.36 719	10.68 705	3.85 689	8.67 692	7.65 687	3.59 699	0.88 686	3.04 700	1.57 694	3.71 700	3.17 700

HanzoNet	11.04 705	3.62 704	8.10 685	4.08 707	3.55 705	4.90 691	2.73 696	7.19 703	10.10 702	31.86 732	28.92 721	21.96 720	36.36 725	18.08 712	10.17 695	7.94 712	3.32 707	3.47 706	3.31 706	7.06 711	4.04 707

DPSimNet_ROB	11.20 706	4.98 705	35.43 719	2.90 692	4.52 707	7.89 697	17.09 712	4.66 691	6.06 698	14.89 715	10.93 706	17.29 710	36.81 727	13.18 709	15.68 707	2.86 689	6.29 712	5.75 712	5.09 712	3.91 703	7.70 710

light-stereo	12.42 707	1.45 670	18.02 700	17.94 713	23.64 717	11.13 702	0.82 561	9.91 707	5.73 695	15.42 716	42.83 731	55.24 735	1.88 642	28.77 723	2.26 638	1.61 677	3.00 705	0.78 658	0.93 674	3.48 698	3.62 706

DGTPSM_ROB	13.01 708	8.23 706	21.87 705	9.51 710	18.10 709	11.56 704	32.01 719	10.63 708	16.20 709	7.03 703	19.48 716	10.15 702	16.66 711	9.83 703	22.42 713	4.75 709	8.68 713	5.37 710	10.25 719	6.16 709	11.36 713

DPSMNet_ROB	13.02 709	8.23 706	21.91 706	9.53 711	18.11 710	11.56 704	32.02 720	10.64 709	16.23 710	7.05 704	19.49 717	10.16 703	16.66 711	9.85 704	22.43 714	4.77 710	8.68 713	5.38 711	10.26 720	6.17 710	11.36 713

USTest	14.33 710	14.94 712	21.04 704	17.44 712	16.05 708	23.26 710	33.84 721	21.73 713	11.80 704	9.36 708	10.14 703	15.97 708	13.20 707	17.28 711	22.43 714	3.78 704	5.01 710	6.17 714	6.16 713	9.25 713	7.72 711

iinet-test	17.98 711	18.06 713	23.82 711	20.87 714	19.70 712	26.55 711	35.70 722	25.04 717	15.93 706	13.33 710	13.25 707	20.58 712	17.79 713	20.62 713	25.11 717	9.58 715	8.78 715	9.88 716	9.85 717	13.23 715	11.95 715

IINet	17.98 711	18.06 713	23.81 710	20.87 714	19.70 712	26.55 711	35.70 722	25.04 717	15.93 706	13.33 710	13.25 707	20.58 712	17.79 713	20.62 713	25.11 717	9.58 715	8.78 715	9.88 716	9.85 717	13.23 715	11.95 715

DPSM_ROB	19.08 713	19.14 716	25.17 713	22.15 718	20.85 715	28.17 714	37.82 725	26.56 719	16.85 714	14.14 712	14.84 710	21.70 715	18.75 716	21.87 716	26.55 721	10.16 719	9.30 718	10.47 718	10.42 721	14.03 717	12.61 718

DPSM	19.08 713	19.14 716	25.17 713	22.15 718	20.85 715	28.17 714	37.82 725	26.56 719	16.85 714	14.14 712	14.84 710	21.70 715	18.75 716	21.87 716	26.55 721	10.16 719	9.30 718	10.47 718	10.42 721	14.03 717	12.61 718

Selective-IGEV-i1pa	19.94 715	26.52 721	23.52 708	2.94 693	1.59 676	31.97 723	20.54 714	30.88 723	25.25 718	23.87 721	27.58 720	33.01 723	26.91 722	32.38 724	25.47 719	20.69 729	5.85 711	12.49 720	4.43 710	3.35 697	19.48 721

LRCNet_RVC	22.74 716	32.10 722	21.97 707	29.84 720	26.23 718	4.42 688	0.81 559	22.66 714	2.02 647	26.93 723	29.26 722	23.06 722	15.59 710	23.84 718	18.88 710	31.75 730	19.90 732	34.65 730	32.13 731	30.54 729	28.32 729

DLNR-FE	23.17 717	48.55 736	42.94 722	176.85 738	78.48 732	0.35 48	0.21 29	23.51 716	0.75 254	0.66 262	0.86 277	0.59 258	0.30 67	1.55 444	0.44 293	9.85 718	0.12 101	0.18 203	0.14 171	76.92 736	0.16 216

DLNR_Zeroshot_test	23.17 717	48.52 735	43.29 723	176.68 737	78.69 733	0.35 48	0.21 29	23.41 715	0.75 254	0.66 262	0.86 277	0.59 258	0.30 67	1.56 447	0.44 293	9.57 714	0.12 101	0.18 203	0.14 171	76.92 736	0.16 216

BEATNet-Init1	26.87 719	13.43 711	70.68 736	0.91 643	0.68 583	57.02 733	21.06 715	32.82 727	32.67 724	52.12 738	53.61 735	66.05 736	49.56 736	48.79 737	34.71 726	0.49 634	0.44 642	0.53 638	0.53 646	0.63 635	0.59 632

fast-reg	37.99 720	38.31 724	50.02 725	45.00 730	43.04 728	57.29 734	76.35 732	53.18 730	33.49 725	28.15 724	29.55 726	41.27 727	35.82 724	42.63 728	52.86 730	19.57 721	18.63 725	20.88 721	20.79 723	28.20 721	24.79 722

RAFT-FEzeroshot	38.32 721	38.45 726	50.28 726	44.74 725	41.87 723	56.68 728	76.38 735	53.24 732	33.76 727	28.29 726	29.37 723	43.69 732	37.66 729	43.83 730	53.41 734	20.32 723	18.70 727	21.07 723	21.07 726	28.25 724	25.35 726

RAFT-FE	38.32 721	38.45 726	50.28 726	44.74 725	41.87 723	56.68 728	76.38 735	53.24 732	33.76 727	28.29 726	29.37 723	43.69 732	37.66 729	43.83 730	53.41 734	20.32 723	18.70 727	21.07 723	21.07 726	28.25 724	25.35 726

CasAABBNet	38.33 723	38.46 728	50.35 729	44.75 727	41.84 722	56.68 728	76.37 734	53.22 731	33.83 730	28.31 729	29.54 725	43.62 731	37.71 731	43.84 733	53.41 734	20.30 722	18.70 727	21.07 723	21.07 726	28.24 723	25.34 724

Hybrid-DGEV	38.35 724	38.46 728	50.28 726	44.82 729	41.90 725	56.66 727	76.35 732	53.24 732	33.80 729	28.29 726	29.84 728	43.58 728	37.86 733	43.84 733	53.39 733	20.34 725	18.69 726	21.06 722	21.00 724	28.25 724	25.34 724

FlowAnything	38.37 725	38.41 725	50.38 730	44.76 728	41.94 726	56.64 726	76.34 731	53.28 736	34.23 732	28.25 725	29.72 727	43.60 729	37.79 732	43.83 730	53.38 732	20.39 727	18.71 731	21.07 723	21.14 730	28.23 722	25.29 723

Selective-RAFT-Error	38.39 726	38.47 730	50.44 731	44.73 724	41.97 727	56.68 728	76.38 735	53.24 732	33.92 731	28.34 730	29.85 729	43.60 729	38.20 734	43.75 729	53.34 731	20.38 726	18.70 727	21.09 727	21.05 725	28.30 727	25.43 728

HaxPig	38.92 727	41.40 732	41.64 720	29.95 721	32.27 719	28.90 716	27.60 716	29.73 722	37.71 733	43.82 733	43.87 732	33.17 724	35.56 723	41.53 726	40.37 728	43.94 734	47.51 737	45.82 731	47.08 733	42.38 730	44.15 732

AVERAGE_ROB	40.43 728	42.37 733	42.73 721	36.96 723	35.58 721	30.50 717	27.61 717	36.71 729	38.39 734	44.91 734	44.36 733	37.45 726	36.70 726	41.88 727	40.35 727	45.43 735	46.81 736	47.11 732	46.35 732	42.51 731	43.87 731

MEDIAN_ROB	42.00 729	44.40 734	44.29 724	35.15 722	34.95 720	31.28 722	29.60 718	35.88 728	40.02 735	47.20 737	46.64 734	37.37 725	38.48 735	44.35 736	42.45 729	48.03 736	49.39 738	49.71 733	49.03 734	45.14 732	46.65 733

LSM0	42.82 730	38.75 731	50.81 732	47.07 731	109.38 739	57.00 732	76.02 730	53.74 737	33.71 726	29.02 731	30.41 730	43.87 734	37.22 728	43.91 735	53.54 737	20.52 728	18.62 724	21.10 728	21.11 729	28.41 728	42.22 730

Anonymous_1	43.04 731	18.73 715	24.79 712	21.81 717	46.26 729	27.80 713	37.60 724	28.08 721	16.14 708	14.66 714	14.30 709	20.65 714	17.88 715	21.56 715	25.94 720	117.93 739	8.92 717	100.65 735	126.50 737	158.64 740	12.08 717

PML	51.67 732	36.25 723	13.28 695	7.46 709	20.81 714	108.69 738	232.22 741	8.72 704	27.82 723	87.01 739	269.67 741	69.67 737	61.95 737	24.76 722	14.20 704	9.74 717	3.40 708	9.62 715	4.70 711	18.74 719	4.72 709

xxxxx1	54.10 733	25.67 718	27.13 716	113.43 734	96.96 734	30.69 718	47.44 727	32.38 724	25.60 719	17.75 717	17.27 712	21.81 717	21.02 718	24.43 719	33.82 723	33.37 731	40.54 733	157.71 738	175.86 738	66.16 733	72.93 736

tt_ll	54.10 733	25.67 718	27.13 716	113.43 734	96.96 734	30.69 718	47.44 727	32.38 724	25.60 719	17.75 717	17.27 712	21.81 717	21.02 718	24.43 719	33.82 723	33.37 731	40.54 733	157.71 738	175.86 738	66.16 733	72.93 736

ff	54.10 733	25.67 718	27.13 716	113.43 734	96.96 734	30.69 718	47.44 727	32.38 724	25.60 719	17.75 717	17.27 712	21.81 717	21.02 718	24.43 719	33.82 723	33.37 731	40.54 733	157.71 738	175.86 738	66.16 733	72.93 736

RSGM-EC	88.84 736	82.86 737	51.22 733	105.38 732	99.51 737	94.51 736	125.67 738	90.02 738	46.43 736	45.14 735	57.50 737	101.22 738	88.55 738	154.40 738	153.26 739	105.54 737	59.55 739	113.88 736	53.02 735	92.89 738	56.17 734

acva	88.84 736	82.86 737	51.22 733	105.38 732	99.51 737	94.51 736	125.67 738	90.02 738	46.43 736	45.14 735	57.50 737	101.22 738	88.55 738	154.40 738	153.26 739	105.54 737	59.55 739	113.88 736	53.02 735	92.89 738	56.17 734

Selective-IGEV-i16pa	97.29 738	136.83 739	17.95 699	1.52 673	1.00 648	188.16 740	3.63 700	183.02 741	169.43 741	88.01 740	178.60 739	119.35 740	191.45 741	226.33 741	135.51 738	131.38 740	17.89 723	32.25 729	3.46 709	2.02 676	117.94 739

test_example2	192.40 739	210.76 740	206.48 739	199.83 739	204.73 740	172.94 739	183.52 740	133.93 740	133.41 740	191.38 741	196.19 740	187.13 741	178.77 740	205.33 740	208.00 741	222.09 741	238.72 741	186.54 741	190.54 741	227.34 741	170.31 740

GS-Stereo							0.36 214	0.92 226	0.47 133	0.37 101	0.38 64	0.32 66	0.33 95	0.43 41	0.26 55	0.19 289	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 163	0.15 175

FSD					0.50 488	0.54 231	0.58 478	0.65 96	0.53 172	0.54 216	0.52 153	0.56 237	0.52 266	0.57 111	0.55 384	0.51 635	0.47 651	0.50 629	0.49 638	0.50 610

ccccc		492.34 741		530.87 740	530.37 741	478.08 741		491.76 742		448.18 742		476.12 742		541.64 742		663.49 742	459.54 742	353.94 742	309.79 742	586.66 742

ASD4		10.99 709

Low-res two-view benchmark