Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.22 1	0.17 4	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 10	0.20 14	0.49 20	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 112	0.31 78	0.31 2	0.22 1	0.15 85	0.12 102	0.13 2	0.11 14	0.13 7	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 4	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 10	0.22 39	0.41 8	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 89	0.32 89	0.30 1	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.13 2	0.11 14	0.14 44	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 4	0.39 66	0.26 129	0.24 9	0.24 67	0.33 2	0.26 17	0.21 1	0.27 26	0.21 3	0.20 5	0.34 6	0.28 89	0.12 9	0.10 9	0.16 104	0.16 248	0.13 7	0.13 72

mm1	0.24 4	0.19 24	0.37 17	0.37 33	0.24 80	0.25 10	0.20 14	0.41 8	0.32 45	0.22 2	0.26 17	0.40 130	0.21 8	0.45 52	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.13 2	0.11 14	0.13 7	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 4	0.34 4	0.34 5	0.18 3	0.21 5	0.21 29	0.54 37	0.23 9	0.22 2	0.19 4	0.43 145	0.34 108	0.37 12	0.24 14	0.14 54	0.11 39	0.13 2	0.11 14	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 4	0.34 4	0.35 11	0.18 3	0.21 5	0.20 14	0.50 28	0.23 9	0.22 2	0.19 4	0.43 145	0.35 116	0.37 12	0.24 14	0.14 54	0.11 39	0.13 2	0.11 14	0.13 7	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 34	0.36 18	0.28 186	0.20 4	0.23 52	0.36 5	0.23 9	0.28 20	0.35 58	0.20 2	0.21 8	0.38 15	0.22 1	0.18 236	0.14 272	0.20 284	0.20 371	0.17 162	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 169	0.39 43	0.34 5	0.24 80	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 78	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 56	0.20 335	0.18 436	0.18 204	0.16 248	0.18 211	0.14 131
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 74	0.36 11	0.38 55	0.22 44	0.32 38	0.22 39	0.39 6	0.23 9	0.30 43	0.25 12	0.30 53	0.33 97	0.34 6	0.26 56	0.16 126	0.12 102	0.15 53	0.11 14	0.13 7	0.12 21

testmc14	0.25 10	0.17 4	0.33 3	0.37 33	0.18 3	0.41 81	0.29 120	0.40 7	0.22 6	0.29 31	0.33 48	0.32 67	0.31 78	0.32 3	0.31 147	0.13 26	0.10 9	0.13 2	0.10 2	0.14 44	0.12 21

derf	0.25 10	0.20 44	0.40 54	0.40 79	0.23 57	0.26 15	0.19 7	0.47 15	0.32 45	0.26 13	0.26 17	0.39 124	0.21 8	0.47 73	0.24 14	0.14 54	0.13 205	0.14 18	0.11 14	0.12 1	0.13 72

mm2	0.25 10	0.19 24	0.37 17	0.37 33	0.24 80	0.25 10	0.20 14	0.49 20	0.32 45	0.22 2	0.26 17	0.40 130	0.21 8	0.45 52	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.13 2	0.11 14	0.13 7	0.12 21

LACA1	0.25 10	0.20 44	0.38 34	0.34 5	0.18 3	0.31 32	0.27 101	0.45 13	0.25 13	0.30 43	0.22 8	0.25 19	0.32 89	0.46 62	0.25 39	0.16 126	0.12 102	0.14 18	0.12 69	0.15 82	0.12 21

MCSU-Stereo	0.26 14	0.16 2	0.35 8	0.37 33	0.18 3	0.50 181	0.28 108	0.48 17	0.26 17	0.33 61	0.39 72	0.29 43	0.25 29	0.42 40	0.28 89	0.13 26	0.11 39	0.12 1	0.10 2	0.13 7	0.13 72

qqai	0.26 14	0.20 44	0.41 62	0.40 79	0.23 57	0.28 22	0.19 7	0.51 29	0.32 45	0.26 13	0.25 12	0.42 141	0.21 8	0.48 81	0.24 14	0.15 85	0.12 102	0.14 18	0.11 14	0.12 1	0.13 72

MGA	0.26 14	0.19 24	0.39 43	0.36 18	0.26 129	0.43 101	0.20 14	0.49 20	0.37 81	0.28 20	0.31 42	0.31 58	0.19 2	0.46 62	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.14 44	0.14 131

MSE-Stereo	0.26 14	0.19 24	0.39 43	0.36 18	0.25 109	0.39 66	0.20 14	0.52 30	0.36 74	0.28 20	0.33 48	0.29 43	0.19 2	0.46 62	0.24 14	0.14 54	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.14 44	0.13 72

GeoVLM	0.26 14	0.19 24	0.37 17	0.37 33	0.24 80	0.34 41	0.20 14	0.49 20	0.31 35	0.29 31	0.26 17	0.40 130	0.26 39	0.45 52	0.27 71	0.13 26	0.12 102	0.13 2	0.11 14	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 14	0.19 24	0.37 17	0.33 1	0.19 11	0.47 138	0.19 7	0.54 37	0.27 21	0.30 43	0.29 36	0.26 24	0.32 89	0.43 42	0.30 120	0.16 126	0.11 39	0.13 2	0.11 14	0.15 82	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 14	0.19 24	0.37 17	0.37 33	0.24 80	0.34 41	0.20 14	0.49 20	0.31 35	0.29 31	0.26 17	0.40 130	0.26 39	0.45 52	0.27 71	0.13 26	0.12 102	0.13 2	0.11 14	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 14	0.18 10	0.37 17	0.38 55	0.24 80	0.30 28	0.20 14	0.54 37	0.33 54	0.27 18	0.30 41	0.33 81	0.25 29	0.46 62	0.30 120	0.14 54	0.12 102	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.13 72

CSFM-Stereo	0.26 14	0.18 10	0.37 17	0.39 66	0.21 26	0.40 74	0.21 29	0.53 33	0.29 27	0.30 43	0.28 30	0.31 58	0.29 59	0.47 73	0.25 39	0.15 85	0.13 205	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 14	0.20 44	0.36 11	0.37 33	0.22 44	0.35 49	0.18 2	0.45 13	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 89	0.20 5	0.77 202	0.23 8	0.16 126	0.11 39	0.15 53	0.11 14	0.13 7	0.11 3

LGCAT	0.27 24	0.19 24	0.37 17	0.38 55	0.24 80	0.16 2	0.21 29	0.35 3	0.25 13	0.35 82	0.26 17	0.30 53	0.26 39	0.62 142	0.27 71	0.27 516	0.22 522	0.13 2	0.17 279	0.13 7	0.21 390

CAR	0.27 24	0.18 10	0.39 43	0.37 33	0.25 109	0.39 66	0.20 14	0.52 30	0.36 74	0.35 82	0.33 48	0.29 43	0.19 2	0.49 83	0.26 56	0.14 54	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.14 44	0.13 72

PointNet	0.27 24	0.19 24	0.37 17	0.39 66	0.23 57	0.39 66	0.26 91	0.54 37	0.34 63	0.24 9	0.31 42	0.38 121	0.21 8	0.49 83	0.26 56	0.15 85	0.12 102	0.17 156	0.12 69	0.15 82	0.11 3

LiteMatch*	0.27 24	0.19 24	0.49 130	0.38 55	0.27 159	0.31 32	0.23 52	0.49 20	0.38 89	0.29 31	0.28 30	0.36 99	0.29 59	0.46 62	0.24 14	0.15 85	0.12 102	0.15 53	0.12 69	0.13 7	0.13 72

LACA3	0.27 24	0.21 74	0.38 34	0.35 11	0.19 11	0.37 57	0.38 249	0.47 15	0.28 23	0.29 31	0.27 26	0.26 24	0.31 78	0.73 187	0.22 1	0.16 126	0.12 102	0.13 2	0.10 2	0.15 82	0.11 3

LACA2	0.27 24	0.21 74	0.44 85	0.35 11	0.18 3	0.39 66	0.39 266	0.56 49	0.27 21	0.29 31	0.33 48	0.36 99	0.26 39	0.45 52	0.22 1	0.15 85	0.12 102	0.13 2	0.11 14	0.16 119	0.11 3

Test_v1	0.27 24	0.20 44	0.37 17	0.34 5	0.25 109	0.31 32	0.30 131	0.59 58	0.37 81	0.29 31	0.33 48	0.25 19	0.25 29	0.48 81	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.14 18	0.12 69	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 24	0.22 107	0.40 54	0.41 98	0.24 80	0.29 25	0.19 7	0.59 58	0.46 131	0.31 49	0.33 48	0.22 4	0.25 29	0.40 29	0.29 101	0.16 126	0.12 102	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.13 72

Wavelet-MonSter	0.27 24	0.20 44	0.41 62	0.39 66	0.26 129	0.26 15	0.25 77	0.49 20	0.29 27	0.36 92	0.47 124	0.28 40	0.32 89	0.49 83	0.26 56	0.11 1	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 24	0.19 24	0.38 34	0.40 79	0.24 80	0.38 61	0.20 14	0.59 58	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 81	0.27 50	0.90 256	0.25 39	0.14 54	0.11 39	0.16 104	0.11 14	0.13 7	0.12 21

LGtest1	0.27 24	0.21 74	0.44 85	0.41 98	0.21 26	0.42 92	0.19 7	0.56 49	0.26 17	0.29 31	0.24 11	0.29 43	0.29 59	0.55 105	0.25 39	0.18 236	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.14 44	0.13 72

dual_stereo	0.27 24	0.19 24	0.35 8	0.39 66	0.21 26	0.25 10	0.22 39	0.48 17	0.31 35	0.32 55	0.26 17	0.37 112	0.24 25	0.83 229	0.29 101	0.16 126	0.12 102	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.11 3

monster-pro	0.28 36	0.18 10	0.39 43	0.36 18	0.21 26	0.55 245	0.31 143	0.55 43	0.43 113	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 115	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.11 3

MatchStereo	0.28 36	0.21 74	0.39 43	0.33 1	0.18 3	0.22 8	0.23 52	0.65 98	0.48 139	0.27 18	0.47 124	0.25 19	0.24 25	0.49 83	0.31 147	0.16 126	0.12 102	0.14 18	0.10 2	0.13 7	0.13 72
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 36	0.18 10	0.36 11	0.37 33	0.24 80	0.31 32	0.20 14	0.57 54	0.57 186	0.28 20	0.32 47	0.33 81	0.29 59	0.54 99	0.30 120	0.14 54	0.13 205	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.13 72

MonStereo	0.28 36	0.18 10	0.39 43	0.36 18	0.21 26	0.55 245	0.31 143	0.55 43	0.43 113	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 115	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 36	0.18 10	0.39 43	0.36 18	0.21 26	0.55 245	0.31 143	0.55 43	0.43 113	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.56 110	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.11 3

IGEV	0.28 36	0.18 10	0.39 43	0.37 33	0.31 267	0.45 117	0.21 29	0.59 58	0.40 95	0.31 49	0.43 100	0.26 24	0.21 8	0.43 42	0.25 39	0.13 26	0.12 102	0.16 104	0.13 130	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 36	0.18 10	0.42 74	0.40 79	0.23 57	0.47 138	0.19 7	0.61 70	0.29 27	0.35 82	0.21 6	0.35 96	0.21 8	0.60 134	0.25 39	0.15 85	0.11 39	0.16 104	0.11 14	0.13 7	0.13 72

MonSter	0.28 36	0.18 10	0.39 43	0.36 18	0.21 26	0.55 245	0.31 143	0.55 43	0.43 113	0.28 20	0.29 36	0.23 6	0.21 8	0.56 110	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.11 3

depth_test_26	0.29 44	0.19 24	0.41 62	0.36 18	0.24 80	0.21 5	0.24 67	0.41 8	0.34 63	0.30 43	0.81 267	0.28 40	0.24 25	0.47 73	0.25 39	0.22 401	0.16 376	0.18 204	0.17 279	0.19 265	0.17 251

BridgeDepth	0.29 44	0.19 24	0.37 17	0.40 79	0.17 2	0.58 266	0.32 159	0.60 68	0.29 27	0.26 13	0.26 17	0.39 124	0.43 168	0.47 73	0.26 56	0.13 26	0.10 9	0.13 2	0.12 69	0.15 82	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 44	0.25 206	0.41 62	0.36 18	0.23 57	0.52 209	0.36 215	0.56 49	0.34 63	0.45 162	0.42 88	0.27 31	0.25 29	0.40 29	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 53	0.13 130	0.16 119	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 44	0.25 206	0.41 62	0.36 18	0.23 57	0.52 209	0.36 215	0.56 49	0.34 63	0.45 162	0.42 88	0.27 31	0.25 29	0.40 29	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 53	0.13 130	0.16 119	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 44	0.20 44	0.45 101	0.37 33	0.25 109	0.26 15	0.20 14	0.78 158	0.28 23	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 39	0.91 257	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.14 44	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 44	0.19 24	0.38 34	0.41 98	0.20 18	0.42 92	0.20 14	0.66 107	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 81	0.28 55	1.09 326	0.25 39	0.14 54	0.11 39	0.16 104	0.11 14	0.13 7	0.12 21

Monster-pub-mixall	0.30 50	0.19 24	0.39 43	0.36 18	0.21 26	0.28 22	0.18 2	0.58 56	0.34 63	0.36 92	0.34 54	0.26 24	0.20 5	1.40 422	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.13 2	0.10 2	0.12 1	0.13 72

AdaDepth	0.30 50	0.22 107	0.49 130	0.44 171	0.27 159	0.44 113	0.24 67	0.52 30	0.30 31	0.31 49	0.37 64	0.26 24	0.32 89	0.79 214	0.25 39	0.12 9	0.12 102	0.16 104	0.13 130	0.16 119	0.15 177

asda	0.30 50	0.24 169	0.42 74	0.38 55	0.23 57	0.43 101	0.34 187	0.58 56	0.37 81	0.38 118	0.42 88	0.27 31	0.34 108	0.52 94	0.30 120	0.11 1	0.09 1	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.12 21

asd	0.30 50	0.21 74	0.41 62	0.39 66	0.24 80	0.47 138	0.30 131	0.69 121	0.30 31	0.41 134	0.39 72	0.28 40	0.33 97	0.62 142	0.27 71	0.13 26	0.09 1	0.14 18	0.12 69	0.14 44	0.12 21

4.25_new	0.30 50	0.26 239	0.44 85	0.38 55	0.26 129	0.49 165	0.40 281	0.59 58	0.31 35	0.38 118	0.42 88	0.27 31	0.34 108	0.46 62	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 53	0.11 14	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 50	0.26 239	0.44 85	0.38 55	0.26 129	0.49 165	0.40 281	0.59 58	0.31 35	0.38 118	0.42 88	0.27 31	0.34 108	0.46 62	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 53	0.11 14	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 50	0.26 239	0.44 85	0.38 55	0.26 129	0.49 165	0.40 281	0.59 58	0.32 45	0.38 118	0.42 88	0.27 31	0.34 108	0.46 62	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 53	0.11 14	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 50	0.24 169	0.44 85	0.37 33	0.23 57	0.46 124	0.27 101	0.63 81	0.31 35	0.41 134	0.44 109	0.27 31	0.36 127	0.59 122	0.30 120	0.11 1	0.09 1	0.15 53	0.12 69	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 50	0.20 44	0.44 85	0.37 33	0.26 129	0.29 25	0.21 29	0.66 107	0.26 17	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 365	0.23 8	0.15 85	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.14 44	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 50	0.20 44	0.40 54	0.46 208	0.30 238	0.33 39	0.22 39	0.75 148	0.45 125	0.32 55	0.41 85	0.32 67	0.48 220	0.38 15	0.27 71	0.15 85	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.15 82	0.13 72

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 60	0.20 44	0.57 228	0.40 79	0.22 44	0.36 54	0.33 172	0.73 139	0.31 35	0.37 103	0.40 78	0.31 58	0.44 179	0.50 89	0.26 56	0.13 26	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.16 119	0.13 72

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 60	0.22 107	0.48 122	0.41 98	0.26 129	0.41 81	0.26 91	0.76 151	0.33 54	0.33 61	0.43 100	0.29 43	0.46 194	0.35 8	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.17 162	0.18 282

Pro-Stereo	0.31 60	0.16 2	0.34 4	0.39 66	0.29 212	0.63 305	0.21 29	0.35 3	0.28 23	0.34 72	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 461	0.26 56	0.13 26	0.11 39	0.18 204	0.17 279	0.13 7	0.12 21

GEAStereo	0.31 60	0.21 74	0.43 80	0.43 136	0.31 267	0.46 124	0.36 215	0.74 145	0.33 54	0.34 72	0.38 65	0.32 67	0.33 97	0.43 42	0.26 56	0.21 370	0.12 102	0.17 156	0.12 69	0.17 162	0.14 131

2.5w	0.31 60	0.23 142	0.46 113	0.39 66	0.24 80	0.42 92	0.39 266	0.61 70	0.30 31	0.37 103	0.53 162	0.24 13	0.25 29	0.77 202	0.28 89	0.12 9	0.10 9	0.14 18	0.12 69	0.14 44	0.12 21

2.75w_new	0.31 60	0.23 142	0.43 80	0.35 11	0.23 57	0.42 92	0.42 305	0.54 37	0.35 71	0.47 174	0.43 100	0.24 13	0.30 68	0.66 161	0.33 179	0.12 9	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.12 21

LG-G_1	0.31 60	0.20 44	0.44 85	0.42 119	0.20 18	0.64 309	0.18 2	0.70 126	0.25 13	0.29 31	0.29 36	0.36 99	0.35 116	0.87 247	0.24 14	0.16 126	0.12 102	0.16 104	0.11 14	0.13 7	0.13 72

LG-G	0.31 60	0.20 44	0.44 85	0.42 119	0.20 18	0.64 309	0.18 2	0.70 126	0.25 13	0.29 31	0.29 36	0.36 99	0.35 116	0.87 247	0.24 14	0.16 126	0.12 102	0.16 104	0.11 14	0.13 7	0.13 72

Anonymus	0.32 68	0.20 44	0.41 62	0.45 190	0.28 186	0.43 101	0.24 67	0.54 37	0.40 95	0.33 61	0.31 42	0.50 192	0.38 136	0.57 115	0.32 160	0.14 54	0.12 102	0.18 204	0.17 279	0.15 82	0.16 218

aanet-new-32k	0.32 68	0.22 107	0.53 175	0.43 136	0.24 80	0.54 230	0.23 52	0.72 133	0.31 35	0.37 103	0.38 65	0.43 145	0.54 282	0.41 33	0.24 14	0.14 54	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.17 162	0.13 72

aanet-new-30k	0.32 68	0.22 107	0.53 175	0.43 136	0.24 80	0.54 230	0.23 52	0.72 133	0.31 35	0.37 103	0.38 65	0.43 145	0.54 282	0.41 33	0.24 14	0.14 54	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.17 162	0.13 72

aanet-new-28k	0.32 68	0.21 74	0.66 284	0.43 136	0.21 26	0.47 138	0.28 108	0.64 88	0.33 54	0.36 92	0.39 72	0.36 99	0.49 237	0.39 22	0.27 71	0.15 85	0.11 39	0.16 104	0.13 130	0.22 388	0.15 177

aanet-new-22k	0.32 68	0.21 74	0.54 188	0.43 136	0.22 44	0.47 138	0.23 52	0.67 115	0.50 149	0.35 82	0.46 120	0.33 81	0.50 246	0.44 49	0.29 101	0.14 54	0.12 102	0.15 53	0.13 130	0.16 119	0.13 72

aanet-new-16k	0.32 68	0.21 74	0.56 214	0.45 190	0.22 44	0.43 101	0.21 29	0.66 107	0.44 121	0.36 92	0.43 100	0.37 112	0.48 220	0.41 33	0.28 89	0.14 54	0.10 9	0.16 104	0.12 69	0.18 211	0.13 72

LiteMatch	0.32 68	0.24 169	0.37 17	0.45 190	0.25 109	0.34 41	0.31 143	0.49 20	0.32 45	0.29 31	0.27 26	0.40 130	0.48 220	0.45 52	0.66 441	0.21 370	0.12 102	0.19 232	0.16 248	0.18 211	0.19 329

qwe	0.32 68	0.21 74	0.40 54	0.37 33	0.26 129	0.49 165	0.29 120	0.64 88	0.39 91	0.49 191	0.48 131	0.26 24	0.27 50	0.80 217	0.34 194	0.12 9	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.15 82	0.12 21

2.25w	0.32 68	0.24 169	0.48 122	0.37 33	0.24 80	0.45 117	0.25 77	0.62 73	0.40 95	0.45 162	0.58 187	0.27 31	0.32 89	0.74 196	0.35 206	0.12 9	0.10 9	0.14 18	0.12 69	0.13 7	0.14 131

3.25w_new	0.32 68	0.21 74	0.45 101	0.38 55	0.23 57	0.52 209	0.34 187	0.65 98	0.39 91	0.47 174	0.45 115	0.32 67	0.35 116	0.61 140	0.27 71	0.12 9	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 68	0.21 74	0.45 101	0.37 33	0.23 57	0.52 209	0.34 187	0.65 98	0.39 91	0.47 174	0.45 115	0.32 67	0.35 116	0.61 140	0.27 71	0.12 9	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 68	0.23 142	0.44 85	0.37 33	0.29 212	0.62 300	0.36 215	0.59 58	0.32 45	0.41 134	0.47 124	0.25 19	0.34 108	0.64 147	0.26 56	0.12 9	0.09 1	0.14 18	0.12 69	0.13 7	0.12 21

2w_stereo	0.32 68	0.24 169	0.45 101	0.39 66	0.22 44	0.46 124	0.47 381	0.69 121	0.42 107	0.43 148	0.50 144	0.24 13	0.45 186	0.47 73	0.29 101	0.12 9	0.10 9	0.15 53	0.12 69	0.15 82	0.13 72

SGD-Stereo	0.32 68	0.20 44	0.40 54	0.38 55	0.19 11	0.43 101	0.22 39	0.64 88	0.33 54	0.42 141	0.34 54	0.27 31	0.35 116	1.15 342	0.30 120	0.20 335	0.10 9	0.15 53	0.13 130	0.17 162	0.13 72

GREAT-IGEV	0.32 68	0.20 44	0.42 74	0.37 33	0.29 212	0.36 54	0.28 108	0.56 49	0.58 190	0.28 20	0.50 144	0.29 43	0.29 59	0.84 234	0.27 71	0.14 54	0.11 39	0.15 53	0.11 14	0.17 162	0.14 131
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 83	0.23 142	0.44 85	0.43 136	0.28 186	0.57 260	0.24 67	0.62 73	0.42 107	0.30 43	0.39 72	0.54 219	0.30 68	0.55 105	0.37 230	0.15 85	0.13 205	0.20 284	0.19 332	0.17 162	0.17 251

aanet-new-40k	0.33 83	0.22 107	0.81 400	0.40 79	0.25 109	0.52 209	0.23 52	0.67 115	0.32 45	0.33 61	0.47 124	0.33 81	0.52 267	0.35 8	0.28 89	0.13 26	0.10 9	0.16 104	0.12 69	0.18 211	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 83	0.21 74	0.52 164	0.42 119	0.21 26	0.52 209	0.32 159	0.64 88	0.36 74	0.34 72	0.38 65	0.36 99	0.56 298	0.81 223	0.24 14	0.13 26	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.15 82	0.13 72

aanet-new-34k	0.33 83	0.22 107	0.65 274	0.40 79	0.20 18	0.34 41	0.30 131	0.80 174	0.42 107	0.34 72	0.53 162	0.34 89	0.57 311	0.38 15	0.25 39	0.13 26	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.15 82	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 83	0.23 142	0.55 203	0.43 136	0.23 57	0.50 181	0.32 159	0.55 43	0.36 74	0.34 72	0.42 88	0.36 99	0.55 290	0.77 202	0.24 14	0.16 126	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.19 265	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 83	0.21 74	0.51 151	0.42 119	0.23 57	0.53 220	0.30 131	0.62 73	0.37 81	0.40 131	0.61 192	0.34 89	0.48 220	0.44 49	0.25 39	0.13 26	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.17 162	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 83	0.23 142	0.77 380	0.48 259	0.21 26	0.48 148	0.25 77	0.80 174	0.44 121	0.38 118	0.29 36	0.32 67	0.48 220	0.39 22	0.29 101	0.14 54	0.10 9	0.17 156	0.13 130	0.19 265	0.15 177

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 83	0.20 44	0.45 101	0.44 171	0.30 238	0.40 74	0.34 187	0.73 139	0.43 113	0.37 103	0.61 192	0.41 138	0.51 259	0.36 11	0.27 71	0.14 54	0.11 39	0.15 53	0.11 14	0.16 119	0.14 131

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 83	0.20 44	0.45 101	0.40 79	0.26 129	0.43 101	0.39 266	0.86 204	0.51 160	0.36 92	0.48 131	0.34 89	0.45 186	0.35 8	0.26 56	0.14 54	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.15 82	0.12 21

DispViT+	0.33 83	0.19 24	0.37 17	0.36 18	0.56 539	0.30 28	0.23 52	0.72 133	0.55 181	0.33 61	0.34 54	0.30 53	0.25 29	1.12 336	0.29 101	0.15 85	0.12 102	0.13 2	0.10 2	0.13 7	0.12 21

GSStereo	0.33 83	0.21 74	0.43 80	0.45 190	0.31 267	0.46 124	0.36 215	0.92 231	0.47 135	0.37 103	0.38 65	0.32 67	0.33 97	0.43 42	0.26 56	0.19 290	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.17 162	0.15 177

3.5w_stereo	0.33 83	0.25 206	0.45 101	0.37 33	0.24 80	0.54 230	0.35 198	0.66 107	0.36 74	0.43 148	0.44 109	0.29 43	0.34 108	0.77 202	0.39 254	0.11 1	0.09 1	0.15 53	0.11 14	0.14 44	0.13 72

3w_stereo	0.33 83	0.25 206	0.52 164	0.40 79	0.21 26	0.53 220	0.54 442	0.65 98	0.46 131	0.44 154	0.48 131	0.23 6	0.45 186	0.46 62	0.29 101	0.12 9	0.10 9	0.15 53	0.12 69	0.15 82	0.15 177

DEFOM-Stereo	0.33 83	0.20 44	0.40 54	0.42 119	0.28 186	0.80 419	0.23 52	0.48 17	0.37 81	0.37 103	0.31 42	0.23 6	0.24 25	1.20 355	0.27 71	0.16 126	0.12 102	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.14 131

aanet-new-90k	0.34 97	0.21 74	0.77 380	0.41 98	0.23 57	0.43 101	0.36 215	0.64 88	0.30 31	0.28 20	0.40 78	0.31 58	0.50 246	0.97 282	0.22 1	0.13 26	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.19 265	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 97	0.21 74	0.76 372	0.42 119	0.22 44	0.58 266	0.31 143	0.71 131	0.33 54	0.33 61	0.39 72	0.40 130	0.43 168	0.77 202	0.23 8	0.13 26	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.17 162	0.12 21

gasm-f	0.34 97	0.22 107	0.42 74	0.43 136	0.31 267	0.39 66	0.44 342	0.74 145	0.33 54	0.34 72	0.64 204	0.32 67	0.46 194	0.55 105	0.28 89	0.21 370	0.12 102	0.17 156	0.12 69	0.18 211	0.14 131

Zero-FE251	0.34 97	0.23 142	0.51 151	0.45 190	0.29 212	0.58 266	0.24 67	0.82 189	0.34 63	0.49 191	0.38 65	0.52 206	0.42 159	0.47 73	0.27 71	0.18 236	0.14 272	0.17 156	0.12 69	0.14 44	0.13 72

1w_stereo	0.34 97	0.20 44	0.42 74	0.43 136	0.26 129	0.47 138	0.54 442	0.59 58	0.50 149	0.41 134	0.66 212	0.25 19	0.44 179	0.62 142	0.33 179	0.12 9	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.12 21

monsterstereo	0.34 97	0.20 44	0.44 85	0.45 190	0.35 343	0.27 21	0.29 120	0.53 33	0.51 160	0.44 154	0.61 192	0.26 24	0.25 29	1.19 353	0.27 71	0.13 26	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.15 82	0.10 1

monsters	0.34 97	0.20 44	0.41 62	0.39 66	0.36 360	0.34 41	0.27 101	0.66 107	0.43 113	0.47 174	0.40 78	0.22 4	0.23 23	1.33 390	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.13 72

111111	0.34 97	0.20 44	0.41 62	0.45 190	0.42 440	0.37 57	0.22 39	0.95 254	0.38 89	0.31 49	0.31 42	0.40 130	0.27 50	0.96 274	0.26 56	0.17 184	0.12 102	0.15 53	0.11 14	0.15 82	0.13 72

LG-Stereo	0.34 97	0.25 206	0.78 390	0.47 225	0.26 129	0.37 57	0.30 131	0.71 131	0.52 167	0.36 92	0.57 184	0.29 43	0.21 8	0.50 89	0.36 218	0.13 26	0.13 205	0.20 284	0.18 306	0.18 211	0.12 21

S2M2_L	0.34 97	0.28 303	0.45 101	0.40 79	0.30 238	0.31 32	0.16 1	0.60 68	0.64 215	0.31 49	0.48 131	0.47 170	0.34 108	0.38 15	0.32 160	0.25 476	0.22 522	0.20 284	0.22 446	0.25 448	0.22 413
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 97	0.23 142	0.45 101	0.50 294	0.36 360	0.38 61	0.23 52	0.78 158	0.52 167	0.34 72	0.51 150	0.46 163	0.38 136	0.51 92	0.27 71	0.20 335	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.16 119	0.14 131

RAStereo	0.34 97	0.21 74	0.66 284	0.47 225	0.27 159	0.26 15	0.29 120	0.69 121	0.63 210	0.32 55	0.42 88	0.45 159	0.31 78	0.45 52	0.34 194	0.17 184	0.15 337	0.19 232	0.15 200	0.18 211	0.13 72

aanet-new-70k	0.35 109	0.20 44	0.79 393	0.42 119	0.21 26	0.50 181	0.30 131	0.65 98	0.31 35	0.33 61	0.40 78	0.31 58	0.51 259	1.00 298	0.24 14	0.12 9	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.16 119	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 109	0.22 107	0.91 455	0.43 136	0.21 26	0.33 39	0.36 215	0.65 98	0.32 45	0.32 55	0.40 78	0.31 58	0.59 323	0.91 257	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 104	0.12 69	0.18 211	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 109	0.22 107	0.87 433	0.47 225	0.23 57	0.66 334	0.24 67	0.63 81	0.40 95	0.38 118	0.42 88	0.40 130	0.53 275	0.40 29	0.29 101	0.16 126	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.19 265	0.13 72

aanet-new-8k	0.35 109	0.23 142	0.50 141	0.45 190	0.25 109	0.54 230	0.36 215	0.68 118	0.49 142	0.35 82	0.42 88	0.32 67	0.62 344	0.68 168	0.28 89	0.14 54	0.11 39	0.16 104	0.13 130	0.15 82	0.13 72

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 109	0.21 74	0.52 164	0.48 259	0.27 159	0.75 384	0.38 249	0.63 81	0.43 113	0.37 103	0.50 144	0.35 96	0.50 246	0.43 42	0.30 120	0.15 85	0.11 39	0.17 156	0.13 130	0.16 119	0.13 72

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 109	0.20 44	0.50 141	0.42 119	0.37 380	0.58 266	0.30 131	0.68 118	0.42 107	0.37 103	0.53 162	0.47 170	0.60 327	0.39 22	0.34 194	0.15 85	0.10 9	0.17 156	0.13 130	0.16 119	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 109	0.22 107	0.53 175	0.41 98	0.36 360	0.48 148	0.42 305	0.63 81	0.57 186	0.54 218	0.64 204	0.32 67	0.26 39	0.41 33	0.31 147	0.17 184	0.12 102	0.19 232	0.15 200	0.14 44	0.13 72

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 109	0.22 107	0.54 188	0.42 119	0.35 343	0.46 124	0.40 281	0.62 73	0.54 178	0.56 229	0.67 219	0.36 99	0.27 50	0.49 83	0.28 89	0.16 126	0.11 39	0.19 232	0.15 200	0.14 44	0.13 72

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 109	0.22 107	0.54 188	0.41 98	0.37 380	0.49 165	0.41 299	0.64 88	0.59 200	0.54 218	0.66 212	0.31 58	0.26 39	0.41 33	0.30 120	0.16 126	0.11 39	0.19 232	0.14 170	0.15 82	0.13 72

Foundation-i1c-attn	0.35 109	0.17 4	0.36 11	0.35 11	0.19 11	0.51 202	0.48 394	0.96 262	0.37 81	0.42 141	0.43 100	0.52 206	0.49 237	0.66 161	0.29 101	0.15 85	0.12 102	0.15 53	0.11 14	0.13 7	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 109	0.22 107	0.56 214	0.42 119	0.35 343	0.50 181	0.45 363	0.62 73	0.49 142	0.54 218	0.66 212	0.32 67	0.30 68	0.38 15	0.28 89	0.16 126	0.11 39	0.19 232	0.14 170	0.14 44	0.13 72

VIP-Stereo	0.35 109	0.22 107	0.49 130	0.40 79	0.43 451	0.82 430	0.22 39	0.59 58	0.45 125	0.31 49	0.53 162	0.37 112	0.31 78	0.83 229	0.27 71	0.17 184	0.11 39	0.15 53	0.11 14	0.15 82	0.12 21

AIO_test	0.35 109	0.22 107	0.44 85	0.43 136	0.27 159	0.57 260	0.44 342	0.79 165	0.41 102	0.32 55	0.47 124	0.46 163	0.30 68	0.69 169	0.30 120	0.16 126	0.11 39	0.16 104	0.13 130	0.15 82	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 109	0.22 107	0.55 203	0.41 98	0.37 380	0.48 148	0.42 305	0.64 88	0.54 178	0.53 212	0.63 199	0.33 81	0.26 39	0.38 15	0.31 147	0.16 126	0.11 39	0.19 232	0.15 200	0.14 44	0.13 72

test_for_model	0.35 109	0.22 107	0.53 175	0.41 98	0.36 360	0.48 148	0.42 305	0.63 81	0.57 186	0.54 218	0.64 204	0.32 67	0.26 39	0.41 33	0.31 147	0.17 184	0.12 102	0.19 232	0.15 200	0.14 44	0.13 72

testlalala	0.35 109	0.22 107	0.55 203	0.41 98	0.37 380	0.48 148	0.42 305	0.64 88	0.54 178	0.53 212	0.63 199	0.33 81	0.26 39	0.38 15	0.31 147	0.16 126	0.11 39	0.19 232	0.15 200	0.14 44	0.13 72

TS12	0.36 125	0.20 44	0.40 54	0.43 136	0.20 18	0.58 266	0.31 143	0.89 217	0.41 102	0.40 131	0.73 241	0.36 99	0.40 147	0.73 187	0.37 230	0.14 54	0.12 102	0.15 53	0.12 69	0.16 119	0.14 131

aanet-new-14k	0.36 125	0.24 169	0.83 409	0.46 208	0.22 44	0.46 124	0.33 172	0.66 107	0.61 203	0.39 129	0.48 131	0.29 43	0.64 355	0.41 33	0.29 101	0.15 85	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.21 361	0.14 131

Foundation-i1b	0.36 125	0.18 10	0.36 11	0.35 11	0.19 11	0.53 220	0.49 406	1.00 276	0.35 71	0.47 174	0.43 100	0.56 239	0.53 275	0.66 161	0.28 89	0.16 126	0.11 39	0.14 18	0.13 130	0.14 44	0.12 21

NLSM3	0.36 125	0.21 74	0.43 80	0.45 190	0.36 360	0.43 101	0.32 159	0.69 121	0.58 190	0.41 134	0.68 222	0.39 124	0.43 168	0.60 134	0.35 206	0.14 54	0.12 102	0.19 232	0.17 279	0.16 119	0.13 72

zero-FE	0.36 125	0.22 107	0.47 117	0.45 190	0.43 451	0.30 28	0.24 67	0.61 70	0.33 54	0.33 61	0.41 85	0.37 112	0.50 246	0.64 147	0.32 160	0.22 401	0.11 39	0.18 204	0.12 69	0.83 658	0.16 218

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 125	0.23 142	0.54 188	0.50 294	0.28 186	0.36 54	0.22 39	1.02 286	0.39 91	0.42 141	0.64 204	0.36 99	0.51 259	0.39 22	0.29 101	0.18 236	0.12 102	0.17 156	0.13 130	0.18 211	0.18 282

AIO_rvc	0.36 125	0.23 142	0.49 130	0.43 136	0.27 159	0.59 277	0.38 249	0.94 248	0.45 125	0.33 61	0.46 120	0.49 186	0.22 21	0.84 234	0.30 120	0.16 126	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.15 82	0.13 72

HUF	0.36 125	0.23 142	0.52 164	0.40 79	0.22 44	0.54 230	0.47 381	0.82 189	0.43 113	0.36 92	0.43 100	0.50 192	0.42 159	0.64 147	0.29 101	0.17 184	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.15 82	0.14 131

MaDis-Stereo	0.36 125	0.25 206	0.58 237	0.44 171	0.34 336	0.30 28	0.30 131	0.72 133	0.50 149	0.37 103	0.36 61	0.58 252	0.49 237	0.52 94	0.36 218	0.19 290	0.16 376	0.19 232	0.15 200	0.18 211	0.14 131

UniTT-Stereo	0.36 125	0.23 142	0.59 243	0.48 259	0.36 360	0.40 74	0.32 159	0.53 33	0.49 142	0.54 218	0.55 175	0.36 99	0.31 78	0.58 120	0.51 368	0.20 335	0.15 337	0.17 156	0.15 200	0.19 265	0.15 177

Foundation-i1a	0.37 135	0.18 10	0.37 17	0.34 5	0.19 11	0.51 202	0.47 381	1.01 284	0.42 107	0.51 207	0.44 109	0.57 245	0.57 311	0.78 209	0.29 101	0.15 85	0.11 39	0.14 18	0.12 69	0.13 7	0.13 72

DDF-Stereo	0.37 135	0.22 107	0.47 117	0.48 259	0.42 440	0.31 32	0.24 67	0.53 33	0.33 54	0.33 61	0.40 78	0.37 112	0.48 220	0.91 257	0.32 160	0.23 429	0.11 39	0.18 204	0.12 69	0.86 660	0.16 218

IGEV-RUCA	0.37 135	0.23 142	0.48 122	0.49 281	0.36 360	0.60 284	0.23 52	0.64 88	0.49 142	0.39 129	0.49 141	0.44 151	0.31 78	0.85 240	0.30 120	0.24 448	0.13 205	0.16 104	0.12 69	0.20 315	0.19 329

Pointernet	0.37 135	0.20 44	0.57 228	0.43 136	0.28 186	0.51 202	0.27 101	0.93 242	0.61 203	0.47 174	0.63 199	0.49 186	0.38 136	0.49 83	0.33 179	0.17 184	0.13 205	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 135	0.25 206	0.51 151	0.47 225	0.23 57	0.45 117	0.39 266	1.07 321	0.52 167	0.41 134	0.48 131	0.52 206	0.25 29	0.72 182	0.30 120	0.16 126	0.12 102	0.17 156	0.13 130	0.16 119	0.13 72

AEACV	0.37 135	0.24 169	0.52 164	0.47 225	0.51 508	0.37 57	0.38 249	0.65 98	0.53 174	0.42 141	0.56 179	0.46 163	0.60 327	0.53 96	0.30 120	0.16 126	0.13 205	0.18 204	0.15 200	0.17 162	0.14 131

EGLCR-Stereo	0.37 135	0.22 107	0.51 151	0.43 136	0.26 129	0.44 113	0.22 39	0.99 272	0.48 139	0.42 141	0.42 88	0.67 294	0.29 59	0.86 244	0.33 179	0.17 184	0.12 102	0.19 232	0.17 279	0.17 162	0.15 177

DF	0.38 142	0.22 107	0.60 246	0.46 208	0.26 129	0.46 124	0.31 143	0.84 200	0.47 135	0.43 148	0.66 212	0.58 252	0.31 78	0.79 214	0.30 120	0.18 236	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.16 119	0.15 177

VMStereo-Base	0.38 142	0.23 142	0.44 85	0.36 18	0.22 44	0.39 66	0.34 187	0.70 126	0.86 301	0.43 148	0.69 227	0.60 263	0.33 97	0.73 187	0.35 206	0.17 184	0.14 272	0.15 53	0.12 69	0.17 162	0.17 251

BStereo	0.38 142	0.25 206	1.42 586	0.42 119	0.28 186	0.55 245	0.39 266	0.55 43	0.52 167	0.36 92	0.35 58	0.37 112	0.29 59	0.64 147	0.38 243	0.13 26	0.14 272	0.15 53	0.19 332	0.15 82	0.16 218

MSCF	0.38 142	0.25 206	0.52 164	0.47 225	0.25 109	0.62 300	0.37 241	0.81 181	0.47 135	0.50 200	0.71 235	0.32 67	0.65 363	0.54 99	0.28 89	0.19 290	0.12 102	0.17 156	0.14 170	0.17 162	0.14 131

castereo++	0.38 142	0.23 142	0.41 62	0.43 136	0.31 267	0.97 487	0.22 39	0.86 204	0.58 190	0.32 55	0.44 109	0.51 198	0.39 141	0.93 267	0.24 14	0.17 184	0.11 39	0.17 156	0.12 69	0.14 44	0.14 131

fffft	0.38 142	0.23 142	0.51 151	0.44 171	0.32 290	0.43 101	0.48 394	0.76 151	0.36 74	0.44 154	0.34 54	0.38 121	0.31 78	1.31 382	0.32 160	0.14 54	0.11 39	0.19 232	0.15 200	0.16 119	0.16 218
1: 1. 1
RSM++	0.38 142	0.24 169	0.51 151	0.47 225	0.26 129	0.50 181	0.41 299	0.79 165	0.45 125	0.37 103	0.45 115	0.60 263	0.35 116	1.02 303	0.30 120	0.15 85	0.13 205	0.17 156	0.14 170	0.18 211	0.13 72

DNS	0.39 149	0.27 273	0.57 228	0.47 225	0.28 186	0.49 165	0.25 77	0.90 225	0.50 149	0.59 241	0.55 175	0.66 289	0.39 141	0.43 42	0.27 71	0.23 429	0.14 272	0.15 53	0.14 170	0.21 361	0.20 366

aanet-new	0.39 149	0.25 206	0.54 188	0.47 225	0.37 380	0.74 378	0.28 108	0.62 73	0.34 63	0.37 103	0.50 144	0.36 99	0.74 393	0.98 285	0.30 120	0.17 184	0.11 39	0.17 156	0.13 130	0.19 265	0.14 131

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 149	0.52 570	1.32 569	0.44 171	0.38 402	0.38 61	0.23 52	0.95 254	0.41 102	0.36 92	0.43 100	0.41 138	0.42 159	0.45 52	0.29 101	0.14 54	0.13 205	0.16 104	0.13 130	0.15 82	0.14 131

Selective-IGEV-i32	0.39 149	0.24 169	0.50 141	0.44 171	0.25 109	0.46 124	0.33 172	1.25 394	0.40 95	0.35 82	0.45 115	0.52 206	0.30 68	1.07 319	0.30 120	0.14 54	0.12 102	0.17 156	0.13 130	0.16 119	0.13 72

FlowAnything_test	0.39 149	0.26 239	0.61 251	0.59 462	0.33 314	0.62 300	0.36 215	0.62 73	0.40 95	0.45 162	0.36 61	0.45 159	0.37 131	0.53 96	0.48 346	0.24 448	0.18 436	0.28 514	0.33 598	0.21 361	0.19 329

water-stereo	0.39 149	0.20 44	0.48 122	0.44 171	0.27 159	0.50 181	0.26 91	0.92 231	0.51 160	0.53 212	0.78 255	0.55 225	0.49 237	0.42 40	0.42 288	0.16 126	0.15 337	0.17 156	0.15 200	0.16 119	0.15 177

SMoEStereo_RVC	0.39 149	0.25 206	0.50 141	0.45 190	0.30 238	0.61 290	0.36 215	0.72 133	0.45 125	0.46 169	0.43 100	0.42 141	0.35 116	1.39 416	0.29 101	0.15 85	0.12 102	0.20 284	0.15 200	0.16 119	0.15 177

ours_stereo	0.39 149	0.28 303	0.51 151	0.46 208	0.30 238	0.40 74	0.44 342	0.73 139	0.56 184	0.35 82	0.56 179	0.46 163	0.33 97	1.11 332	0.32 160	0.16 126	0.13 205	0.19 232	0.15 200	0.19 265	0.14 131

GCAP-BAT	0.39 149	0.22 107	0.65 274	0.43 136	0.35 343	0.34 41	0.37 241	0.83 194	0.67 234	0.48 183	0.56 179	0.55 225	0.38 136	0.74 196	0.31 147	0.17 184	0.13 205	0.18 204	0.14 170	0.15 82	0.15 177

RSM	0.39 149	0.24 169	0.49 130	0.46 208	0.26 129	0.47 138	0.40 281	0.92 231	0.44 121	0.41 134	0.42 88	0.65 284	0.33 97	1.07 319	0.29 101	0.15 85	0.12 102	0.17 156	0.13 130	0.17 162	0.13 72

trnet	0.39 149	0.21 74	0.37 17	0.36 18	0.20 18	0.53 220	0.29 120	0.78 158	1.12 433	0.59 241	0.71 235	0.53 213	0.42 159	0.54 99	0.34 194	0.18 236	0.13 205	0.15 53	0.10 2	0.14 44	0.13 72

GCAPDPT-zeroshot	0.39 149	0.22 107	0.65 274	0.43 136	0.35 343	0.34 41	0.37 241	0.83 194	0.67 234	0.48 183	0.56 179	0.55 225	0.38 136	0.74 196	0.31 147	0.17 184	0.13 205	0.18 204	0.14 170	0.15 82	0.15 177

Selective-IGEV	0.39 149	0.24 169	0.50 141	0.44 171	0.25 109	0.46 124	0.33 172	1.25 394	0.40 95	0.35 82	0.45 115	0.52 206	0.30 68	1.07 319	0.30 120	0.14 54	0.12 102	0.17 156	0.13 130	0.16 119	0.13 72

GLC_STEREO	0.39 149	0.25 206	0.41 62	0.54 383	0.23 57	0.48 148	0.30 131	0.73 139	0.58 190	0.52 211	0.73 241	0.51 198	0.31 78	0.64 147	0.42 288	0.17 184	0.20 474	0.23 402	0.19 332	0.21 361	0.17 251

CREStereo	0.39 149	0.21 74	0.38 34	0.34 5	0.22 44	0.53 220	0.29 120	0.77 155	1.11 429	0.58 233	0.71 235	0.51 198	0.41 151	0.54 99	0.34 194	0.18 236	0.13 205	0.15 53	0.10 2	0.14 44	0.14 131
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	0.40 164	0.19 24	0.36 11	0.42 119	0.32 290	0.54 230	0.48 394	1.18 363	0.52 167	0.54 218	0.54 174	0.58 252	0.49 237	0.65 158	0.32 160	0.16 126	0.13 205	0.15 53	0.14 170	0.14 44	0.13 72

GASTEREO	0.40 164	0.25 206	0.51 151	0.48 259	0.25 109	0.65 325	0.36 215	0.81 181	0.49 142	0.51 207	0.82 268	0.30 53	0.66 367	0.62 142	0.28 89	0.19 290	0.12 102	0.16 104	0.14 170	0.16 119	0.14 131

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 164	0.67 615	0.42 74	0.64 519	0.29 212	0.48 148	0.25 77	0.85 202	0.44 121	0.38 118	0.36 61	0.30 53	0.70 380	1.15 342	0.29 101	0.16 126	0.11 39	0.16 104	0.11 14	0.18 211	0.12 21

mms	0.40 164	0.27 273	0.52 164	0.46 208	0.32 290	0.43 101	0.46 373	0.70 126	0.46 131	0.35 82	0.58 187	0.44 151	0.30 68	1.36 403	0.33 179	0.16 126	0.13 205	0.18 204	0.15 200	0.19 265	0.15 177

MoCha-V2	0.40 164	0.20 44	0.49 130	0.50 294	0.21 26	0.44 113	0.33 172	0.93 242	0.53 174	0.53 212	0.53 162	0.42 141	0.58 322	1.09 326	0.27 71	0.14 54	0.12 102	0.15 53	0.12 69	0.17 162	0.15 177

IGEV++	0.40 164	0.22 107	0.51 151	0.52 347	0.29 212	0.45 117	0.25 77	1.65 495	0.46 131	0.37 103	0.57 184	0.46 163	0.45 186	0.50 89	0.38 243	0.19 290	0.12 102	0.16 104	0.13 130	0.16 119	0.15 177

GCAP-Stereo	0.40 164	0.28 303	0.68 294	0.47 225	0.25 109	0.53 220	0.32 159	0.82 189	0.58 190	0.65 257	0.69 227	0.58 252	0.42 159	0.47 73	0.29 101	0.17 184	0.14 272	0.17 156	0.13 130	0.17 162	0.14 131

LoS	0.40 164	0.21 74	0.44 85	0.37 33	0.22 44	0.50 181	0.40 281	1.00 276	0.94 336	0.48 183	0.66 212	0.48 177	0.40 147	0.60 134	0.37 230	0.18 236	0.14 272	0.16 104	0.11 14	0.14 44	0.14 131
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 164	0.31 398	0.73 341	0.58 448	0.27 159	0.26 15	0.33 172	0.95 254	0.81 285	0.42 141	0.47 124	0.65 284	0.47 206	0.39 22	0.34 194	0.18 236	0.15 337	0.16 104	0.14 170	0.19 265	0.16 218
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	0.41 173	0.19 24	0.84 414	0.40 79	0.28 186	0.46 124	0.28 108	0.78 158	0.37 81	0.34 72	0.51 150	0.39 124	0.48 220	0.39 22	0.23 8	0.14 54	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.17 162	1.46 682

Replicate-Monster	0.41 173	0.26 239	2.03 636	0.36 18	0.21 26	0.46 124	0.23 52	0.67 115	0.48 139	0.42 141	0.27 26	0.31 58	0.30 68	0.98 285	0.24 14	0.14 54	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.28 509

depthmonostereo	0.41 173	0.23 142	0.53 175	0.47 225	0.23 57	0.61 290	0.35 198	1.00 276	0.76 268	0.48 183	0.65 211	0.47 170	0.49 237	0.67 165	0.37 230	0.16 126	0.15 337	0.16 104	0.14 170	0.16 119	0.15 177

castereo	0.41 173	0.22 107	0.46 113	0.44 171	0.30 238	0.61 290	0.56 468	0.97 265	0.80 281	0.38 118	0.69 227	0.45 159	0.69 375	0.51 92	0.30 120	0.16 126	0.11 39	0.16 104	0.13 130	0.16 119	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 173	0.19 24	0.83 409	0.40 79	0.28 186	0.46 124	0.28 108	0.78 158	0.37 81	0.34 72	0.51 150	0.39 124	0.48 220	0.39 22	0.23 8	0.14 54	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.17 162	1.46 682

CASnet	0.41 173	0.25 206	0.48 122	0.50 294	0.20 18	0.50 181	0.36 215	0.81 181	0.80 281	0.83 306	0.68 222	0.48 177	0.31 78	0.54 99	0.32 160	0.18 236	0.12 102	0.27 499	0.22 446	0.23 417	0.14 131
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 179	0.24 169	0.49 130	0.47 225	0.41 434	0.58 266	0.32 159	0.81 181	0.84 297	0.45 162	0.52 155	0.77 325	0.35 116	0.64 147	0.33 179	0.24 448	0.17 411	0.19 232	0.16 248	0.20 315	0.21 390

fffy	0.42 179	0.27 273	0.57 228	0.46 208	0.29 212	0.48 148	0.35 198	0.91 228	0.55 181	0.40 131	0.58 187	0.55 225	0.41 151	1.26 369	0.36 218	0.15 85	0.13 205	0.19 232	0.16 248	0.18 211	0.14 131

WCG-NET	0.42 179	0.21 74	0.54 188	0.40 79	0.25 109	0.47 138	0.32 159	0.73 139	1.15 462	0.76 277	0.73 241	0.58 252	0.45 186	0.60 134	0.34 194	0.15 85	0.11 39	0.16 104	0.14 170	0.15 82	0.13 72

Occ-G	0.42 179	0.21 74	0.48 122	0.41 98	0.26 129	0.42 92	0.62 504	0.77 155	0.49 142	0.43 148	0.66 212	1.02 435	0.46 194	0.78 209	0.41 274	0.16 126	0.13 205	0.18 204	0.13 130	0.16 119	0.16 218

MGS-Stereo	0.42 179	0.26 239	0.58 237	0.44 171	0.28 186	0.50 181	0.34 187	0.57 54	0.83 293	0.46 169	1.31 472	0.52 206	0.33 97	0.65 158	0.36 218	0.19 290	0.16 376	0.18 204	0.15 200	0.17 162	0.16 218

LoS_RVC	0.42 179	0.26 239	0.40 54	0.44 171	0.82 634	0.51 202	0.44 342	0.64 88	0.41 102	0.44 154	0.78 255	0.44 151	0.47 206	0.56 110	0.36 218	0.13 26	0.12 102	0.14 18	0.10 2	0.13 7	0.84 664

test_xeample3	0.42 179	0.28 303	0.69 306	0.43 136	0.33 314	0.56 255	0.38 249	0.79 165	0.45 125	0.53 212	0.46 120	0.44 151	0.44 179	1.38 409	0.31 147	0.18 236	0.14 272	0.19 232	0.15 200	0.17 162	0.16 218

PSi22	0.43 186	0.25 206	0.45 101	0.45 190	0.24 80	0.46 124	0.22 39	0.63 81	0.99 365	0.45 162	0.64 204	0.80 335	0.52 267	1.44 429	0.30 120	0.14 54	0.12 102	0.14 18	0.11 14	0.19 265	0.15 177

DA	0.43 186	0.23 142	0.49 130	0.50 294	0.25 109	1.08 515	0.44 342	1.18 363	0.58 190	0.46 169	0.64 204	0.54 219	0.47 206	0.46 62	0.32 160	0.19 290	0.13 205	0.19 232	0.13 130	0.18 211	0.14 131

GGEV	0.43 186	0.23 142	0.49 130	0.50 294	0.25 109	1.08 515	0.44 342	1.18 363	0.58 190	0.46 169	0.64 204	0.54 219	0.47 206	0.46 62	0.32 160	0.19 290	0.13 205	0.19 232	0.13 130	0.18 211	0.14 131

DilatedVolume-Stereo	0.43 186	0.21 74	0.55 203	0.43 136	0.32 290	0.72 368	0.29 120	0.80 174	0.51 160	0.77 283	0.73 241	0.48 177	0.40 147	1.13 339	0.39 254	0.15 85	0.14 272	0.15 53	0.14 170	0.16 119	0.14 131

MM-Stereo_test2	0.43 186	0.24 169	0.67 290	0.51 326	0.32 290	0.55 245	0.45 363	0.97 265	0.77 272	0.59 241	0.51 150	0.49 186	0.42 159	0.80 217	0.30 120	0.15 85	0.13 205	0.18 204	0.14 170	0.19 265	0.14 131

SCV_C0	0.43 186	0.26 239	0.65 274	0.43 136	0.29 212	0.47 138	0.31 143	1.34 410	0.73 257	0.38 118	0.49 141	0.54 219	0.29 59	1.24 365	0.30 120	0.17 184	0.13 205	0.16 104	0.13 130	0.20 315	0.15 177

ff7	0.43 186	0.27 273	0.56 214	0.44 171	0.33 314	0.50 181	0.42 305	0.87 207	0.50 149	0.49 191	0.53 162	0.44 151	0.48 220	1.38 409	0.33 179	0.17 184	0.12 102	0.21 325	0.15 200	0.18 211	0.18 282

ffff	0.43 186	0.27 273	0.56 214	0.44 171	0.33 314	0.50 181	0.42 305	0.87 207	0.50 149	0.49 191	0.53 162	0.44 151	0.48 220	1.38 409	0.33 179	0.17 184	0.12 102	0.21 325	0.15 200	0.18 211	0.18 282

11t	0.43 186	0.27 273	0.56 214	0.44 171	0.33 314	0.50 181	0.42 305	0.87 207	0.50 149	0.49 191	0.53 162	0.44 151	0.48 220	1.38 409	0.33 179	0.17 184	0.12 102	0.21 325	0.15 200	0.18 211	0.18 282

anonymousdsp	0.43 186	0.27 273	0.53 175	0.44 171	0.32 290	0.50 181	0.42 305	0.89 217	0.51 160	0.49 191	0.53 162	0.47 170	0.47 206	1.33 390	0.33 179	0.17 184	0.12 102	0.21 325	0.15 200	0.18 211	0.18 282

ProNet	0.43 186	0.28 303	0.58 237	0.43 136	0.30 238	0.56 255	0.52 427	1.00 276	0.58 190	0.44 154	0.49 141	0.43 145	0.43 168	1.28 375	0.36 218	0.15 85	0.13 205	0.19 232	0.16 248	0.17 162	0.16 218

MC-Stereo	0.43 186	0.23 142	0.48 122	0.51 326	0.28 186	0.39 66	0.32 159	0.88 216	0.68 240	0.60 245	0.84 272	0.56 239	0.61 338	1.03 304	0.31 147	0.17 184	0.11 39	0.17 156	0.15 200	0.16 119	0.13 72

ccc-4	0.43 186	0.27 273	0.56 214	0.44 171	0.33 314	0.50 181	0.42 305	0.87 207	0.50 149	0.49 191	0.53 162	0.44 151	0.48 220	1.38 409	0.33 179	0.17 184	0.12 102	0.21 325	0.15 200	0.18 211	0.18 282

IGEV-Stereo	0.43 186	0.27 273	0.54 188	0.45 190	0.32 290	0.50 181	0.42 305	0.90 225	0.51 160	0.49 191	0.53 162	0.47 170	0.47 206	1.32 386	0.33 179	0.17 184	0.12 102	0.21 325	0.15 200	0.18 211	0.18 282
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 200	1.50 684	1.55 606	0.37 33	0.33 314	0.41 81	0.26 91	0.79 165	0.35 71	0.34 72	0.46 120	0.41 138	0.41 151	0.45 52	0.24 14	0.15 85	0.13 205	0.15 53	0.12 69	0.15 82	0.18 282

Reg-Stereo(zero)	0.44 200	0.22 107	0.45 101	0.43 136	0.23 57	0.38 61	0.25 77	0.76 151	1.08 411	0.90 324	0.78 255	0.90 384	0.47 206	0.70 173	0.36 218	0.15 85	0.12 102	0.15 53	0.12 69	0.15 82	0.15 177

rvit_stereo_0081_aga	0.44 200	0.34 462	0.73 341	0.51 326	0.41 434	0.50 181	0.40 281	0.81 181	0.57 186	0.58 233	0.56 179	0.53 213	0.43 168	0.66 161	0.40 264	0.26 500	0.21 500	0.22 361	0.20 371	0.26 461	0.18 282

rvit_stereo_0081	0.44 200	0.33 437	0.64 267	0.54 383	0.35 343	0.41 81	0.44 342	0.66 107	0.95 338	0.48 183	0.52 155	0.50 192	0.46 194	0.82 227	0.44 302	0.25 476	0.20 474	0.22 361	0.19 332	0.25 448	0.17 251

rvit_stereo_0082	0.44 200	0.33 437	0.64 267	0.54 383	0.35 343	0.41 81	0.44 342	0.66 107	0.95 338	0.48 183	0.52 155	0.50 192	0.46 194	0.82 227	0.44 302	0.25 476	0.20 474	0.22 361	0.19 332	0.25 448	0.17 251

rvit_stereo_0080	0.44 200	0.32 414	0.71 323	0.47 225	0.36 360	0.42 92	0.55 460	0.82 189	0.68 240	0.50 200	0.60 190	0.55 225	0.47 206	0.59 122	0.44 302	0.26 500	0.21 500	0.20 284	0.20 371	0.31 524	0.19 329

whm_eth	0.44 200	0.32 414	0.71 323	0.47 225	0.36 360	0.42 92	0.55 460	0.82 189	0.68 240	0.50 200	0.60 190	0.55 225	0.47 206	0.59 122	0.44 302	0.26 500	0.21 500	0.20 284	0.20 371	0.31 524	0.19 329

CroCo-Stereo Lap2	0.44 200	0.34 462	0.77 380	0.61 489	0.79 625	0.28 22	0.35 198	0.75 148	0.71 250	0.38 118	0.50 144	0.72 311	0.55 290	0.57 115	0.47 340	0.17 184	0.18 436	0.19 232	0.16 248	0.21 361	0.20 366

TANstereo	0.44 200	0.21 74	0.44 85	0.41 98	0.21 26	0.65 325	0.26 91	0.79 165	0.83 293	0.93 331	0.98 316	0.51 198	0.46 194	0.54 99	0.35 206	0.18 236	0.24 545	0.16 104	0.13 130	0.16 119	0.26 485

RT-Monster	0.45 209	0.23 142	0.47 117	0.44 171	0.40 424	0.51 202	0.25 77	0.87 207	1.01 374	0.87 318	0.86 279	0.68 296	0.41 151	0.67 165	0.40 264	0.16 126	0.14 272	0.15 53	0.13 130	0.14 44	0.17 251

Anonymus123	0.45 209	0.25 206	1.42 586	0.42 119	0.28 186	1.78 619	0.39 266	0.72 133	0.52 167	0.36 92	0.35 58	0.37 112	0.29 59	0.64 147	0.38 243	0.13 26	0.14 272	0.15 53	0.19 332	0.15 82	0.16 218

HART	0.45 209	0.22 107	0.54 188	0.50 294	0.26 129	0.41 81	0.29 120	1.03 291	0.50 149	0.58 233	1.45 527	0.61 268	0.35 116	1.08 324	0.30 120	0.15 85	0.13 205	0.19 232	0.14 170	0.19 265	0.14 131

StereoAnything_RVC	0.45 209	1.43 678	0.48 122	0.35 11	0.20 18	0.26 15	0.21 29	0.43 11	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 127	1.27 373	0.22 1	0.21 370	0.11 39	0.14 18	0.10 2	2.37 688	0.11 3

tt45	0.45 209	0.23 142	0.46 113	0.45 190	0.33 314	0.79 410	0.32 159	0.78 158	0.41 102	0.51 207	0.44 109	0.49 186	0.37 131	2.14 535	0.34 194	0.16 126	0.13 205	0.19 232	0.16 248	0.17 162	0.18 282

IGEV-Stereo+	0.45 209	0.21 74	0.43 80	0.41 98	0.39 413	0.15 1	0.19 7	0.44 12	0.36 74	0.26 13	0.25 12	0.31 58	0.41 151	1.43 425	0.30 120	0.17 184	0.12 102	0.15 53	0.11 14	1.16 673	1.70 688

WCG-NET（raft）	0.45 209	0.21 74	0.55 203	0.40 79	0.24 80	0.50 181	0.36 215	0.73 139	1.09 419	0.71 268	0.76 250	0.92 395	0.51 259	0.84 234	0.34 194	0.16 126	0.12 102	0.15 53	0.14 170	0.14 44	0.14 131

MIF-Stereo (partial)	0.45 209	0.25 206	0.70 312	0.50 294	0.52 521	0.35 49	0.26 91	0.91 228	0.59 200	0.45 162	0.71 235	0.51 198	0.51 259	1.11 332	0.45 317	0.20 335	0.16 376	0.23 402	0.20 371	0.24 433	0.18 282

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 217	1.22 668	2.46 655	0.39 66	0.30 238	0.29 25	0.28 108	0.81 181	0.34 63	0.33 61	0.47 124	0.38 121	0.44 179	0.37 12	0.25 39	0.15 85	0.12 102	0.15 53	0.11 14	0.16 119	0.16 218

SCV	0.46 217	0.26 239	0.55 203	0.47 225	0.25 109	0.39 66	0.38 249	1.98 599	0.60 202	0.35 82	0.48 131	0.55 225	0.36 127	1.28 375	0.32 160	0.24 448	0.12 102	0.17 156	0.13 130	0.18 211	0.14 131

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 217	0.36 492	0.71 323	0.47 225	0.36 360	0.67 340	0.35 198	0.78 158	1.12 433	0.61 246	0.62 196	0.39 124	0.39 141	0.71 178	0.39 254	0.20 335	0.17 411	0.22 361	0.18 306	0.23 417	0.19 329

IGEVStereo-DCA	0.46 217	0.28 303	0.56 214	0.43 136	0.33 314	0.49 165	0.42 305	0.87 207	0.50 149	0.47 174	0.48 131	0.48 177	0.46 194	2.03 525	0.30 120	0.19 290	0.14 272	0.19 232	0.15 200	0.16 119	0.18 282

rrr	0.46 217	0.28 303	0.73 341	0.43 136	0.33 314	0.49 165	0.38 249	0.76 151	0.50 149	0.47 174	0.48 131	0.48 177	0.46 194	2.03 525	0.30 120	0.19 290	0.14 272	0.19 232	0.15 200	0.16 119	0.16 218

plain	0.46 217	0.27 273	1.01 496	0.50 294	0.40 424	0.35 49	0.37 241	0.87 207	0.56 184	0.43 148	0.76 250	0.42 141	0.40 147	1.13 339	0.45 317	0.21 370	0.15 337	0.24 424	0.19 332	0.24 433	0.16 218

XX-TBD	0.46 217	0.70 622	0.35 8	0.79 612	0.25 109	0.58 266	0.26 91	0.69 121	1.27 531	0.76 277	1.00 323	0.45 159	0.33 97	0.47 73	0.37 230	0.19 290	0.15 337	0.15 53	0.11 14	0.17 162	0.14 131

PMTNet	0.46 217	0.21 74	0.38 34	0.37 33	0.23 57	0.71 365	0.27 101	0.74 145	1.04 387	0.64 254	0.70 232	0.55 225	0.47 206	0.86 244	0.35 206	1.00 674	0.13 205	0.15 53	0.10 2	0.15 82	0.13 72

rvit_stereo_0083	0.47 225	0.33 437	0.81 400	0.56 424	0.36 360	0.50 181	0.44 342	0.68 118	0.95 338	0.49 191	0.57 184	0.55 225	0.49 237	0.88 249	0.46 332	0.25 476	0.25 554	0.24 424	0.20 371	0.24 433	0.17 251

rvit_stereo_ft	0.47 225	0.35 482	0.87 433	0.67 551	0.42 440	0.40 74	0.59 493	0.81 181	0.74 258	0.46 169	0.55 175	0.57 245	0.49 237	0.65 158	0.50 363	0.25 476	0.17 411	0.22 361	0.22 446	0.24 433	0.17 251

RAFT-Stereo-weight	0.47 225	0.24 169	0.53 175	0.48 259	0.27 159	0.60 284	0.35 198	1.02 286	1.07 404	0.99 354	0.78 255	0.76 323	0.28 55	0.76 199	0.36 218	0.16 126	0.12 102	0.17 156	0.15 200	0.16 119	0.15 177

CAS++	0.47 225	0.31 398	0.56 214	0.47 225	0.32 290	0.42 92	0.28 108	1.76 530	0.72 252	0.71 268	0.72 239	0.37 112	0.28 55	0.69 169	0.33 179	0.27 516	0.22 522	0.26 483	0.21 417	0.29 505	0.19 329
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 225	0.26 239	0.64 267	0.50 294	0.29 212	0.53 220	0.33 172	1.05 305	0.77 272	0.84 309	1.00 323	0.55 225	0.37 131	0.81 223	0.40 264	0.17 184	0.12 102	0.22 361	0.20 371	0.19 265	0.15 177

CREStereo++_RVC	0.47 225	0.21 74	0.38 34	0.45 190	0.38 402	0.45 117	0.25 77	0.75 148	1.29 541	0.80 292	1.21 431	0.47 170	0.37 131	0.53 96	0.44 302	0.16 126	0.11 39	0.15 53	0.80 675	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
SE	0.48 231	0.30 361	0.51 151	0.45 190	0.25 109	0.66 334	0.49 406	1.10 331	0.72 252	0.81 297	1.17 414	0.50 192	0.56 298	0.44 49	0.34 194	0.25 476	0.16 376	0.23 402	0.19 332	0.24 433	0.26 485

quiztm	0.48 231	0.26 239	0.52 164	0.49 281	0.55 535	0.45 117	0.42 305	1.45 439	0.81 285	0.79 289	1.14 397	0.57 245	0.32 89	0.58 120	0.36 218	0.17 184	0.12 102	0.17 156	0.14 170	0.18 211	0.15 177

WQFJA1	0.48 231	0.27 273	0.53 175	0.46 208	0.85 639	0.79 410	0.39 266	1.11 338	0.75 259	0.50 200	0.52 155	0.53 213	0.50 246	0.71 178	0.65 436	0.17 184	0.21 500	0.19 232	0.16 248	0.19 265	0.16 218

NLMM	0.48 231	0.27 273	0.53 175	0.46 208	0.85 639	0.79 410	0.39 266	1.12 341	0.75 259	0.50 200	0.52 155	0.53 213	0.50 246	0.72 182	0.65 436	0.17 184	0.21 500	0.19 232	0.16 248	0.19 265	0.16 218

xyz-stereo-finetune	0.48 231	0.25 206	0.54 188	0.42 119	0.23 57	0.80 419	0.42 305	0.80 174	0.80 281	0.61 246	0.62 196	0.54 219	0.43 168	1.70 485	0.58 407	0.15 85	0.15 337	0.19 232	0.15 200	0.16 119	0.15 177

999	0.48 231	0.22 107	0.49 130	0.48 259	0.34 336	0.75 384	0.31 143	0.85 202	0.55 181	0.37 103	0.48 131	0.50 192	0.36 127	2.45 562	0.39 254	0.16 126	0.13 205	0.18 204	0.15 200	0.16 119	0.19 329

model_zeroshot	0.48 231	0.29 338	0.86 421	0.51 326	0.36 360	0.69 354	0.37 241	1.12 341	0.62 207	0.85 314	0.84 272	0.66 289	0.37 131	0.73 187	0.34 194	0.20 335	0.16 376	0.19 232	0.16 248	0.17 162	0.16 218

MyStereo07	0.48 231	0.29 338	0.50 141	0.55 408	0.45 467	0.59 277	0.79 559	1.05 305	0.51 160	0.48 183	0.53 162	0.43 145	0.55 290	1.30 381	0.34 194	0.17 184	0.16 376	0.24 424	0.20 371	0.23 417	0.20 366

4D-IteraStereo	0.48 231	0.24 169	0.76 372	0.50 294	0.44 460	0.66 334	0.31 143	0.87 207	1.02 378	1.03 373	0.72 239	0.78 329	0.32 89	0.64 147	0.37 230	0.17 184	0.11 39	0.23 402	0.19 332	0.19 265	0.13 72

CES	0.48 231	0.20 44	0.37 17	0.39 66	1.39 681	0.55 245	0.35 198	0.98 269	0.66 232	0.44 154	0.66 212	0.35 96	0.27 50	0.56 110	0.33 179	0.15 85	0.13 205	0.15 53	0.10 2	0.19 265	1.46 682

GGDA	0.49 241	0.25 206	0.53 175	0.41 98	0.29 212	0.57 260	0.33 172	0.98 269	0.97 352	0.81 297	0.89 293	0.61 268	0.51 259	1.26 369	0.47 340	0.18 236	0.13 205	0.16 104	0.15 200	0.18 211	0.18 282

NLSM1	0.49 241	0.25 206	0.55 203	0.48 259	1.08 662	0.83 436	0.31 143	0.83 194	0.66 232	0.51 207	0.76 250	0.47 170	0.48 220	0.98 285	0.55 394	0.18 236	0.19 454	0.21 325	0.18 306	0.20 315	0.15 177

FE-Mocha	0.49 241	0.30 361	0.87 433	0.48 259	0.36 360	0.45 117	0.22 39	1.58 477	0.49 142	1.00 359	1.09 368	0.74 316	0.41 151	0.55 105	0.30 120	0.18 236	0.12 102	0.21 325	0.20 371	0.17 162	0.15 177

MM-Stereo_test1	0.49 241	0.24 169	0.56 214	0.51 326	0.30 238	0.50 181	0.54 442	0.91 228	1.03 382	0.84 309	0.69 227	0.54 219	0.60 327	1.16 346	0.33 179	0.18 236	0.16 376	0.20 284	0.17 279	0.19 265	0.15 177

AE-Stereo	0.49 241	0.27 273	0.67 290	0.60 474	0.39 413	0.67 340	0.46 373	1.18 363	1.09 419	0.47 174	0.75 248	0.69 302	0.47 206	0.59 122	0.40 264	0.16 126	0.15 337	0.21 325	0.20 371	0.19 265	0.15 177

sCroCo_RVC	0.49 241	0.40 518	1.02 503	0.65 533	0.60 563	0.52 209	0.40 281	0.83 194	0.61 203	0.44 154	0.74 246	0.49 186	0.50 246	0.63 146	0.48 346	0.26 500	0.27 569	0.23 402	0.22 446	0.29 505	0.25 461

MM-Stereo_test3	0.50 247	0.24 169	0.54 188	0.54 383	0.74 607	0.49 165	0.53 435	1.09 328	1.05 392	0.62 251	0.95 303	0.61 268	0.42 159	0.77 202	0.38 243	0.20 335	0.17 411	0.20 284	0.16 248	0.18 211	0.18 282

RCA-Stereo	0.50 247	0.23 142	0.58 237	0.48 259	0.33 314	0.55 245	0.45 363	0.97 265	1.38 583	0.68 263	1.05 352	0.63 278	0.80 426	0.59 122	0.32 160	0.17 184	0.12 102	0.17 156	0.14 170	0.16 119	0.14 131

HLf8	0.51 249	0.25 206	0.96 477	0.40 79	0.33 314	0.62 300	0.36 215	1.17 355	1.07 404	0.61 246	0.83 269	0.56 239	0.44 179	0.99 292	0.46 332	0.20 335	0.13 205	0.17 156	0.14 170	0.19 265	0.21 390

TestStereo_HL2	0.51 249	0.27 273	0.56 214	0.42 119	0.32 290	0.57 260	0.34 187	1.00 276	0.91 323	0.82 303	0.87 285	0.61 268	0.50 246	1.55 452	0.48 346	0.19 290	0.13 205	0.16 104	0.14 170	0.18 211	0.19 329

TestStereo-Hl	0.51 249	0.27 273	0.55 203	0.41 98	0.29 212	0.55 245	0.45 363	1.05 305	0.90 317	0.87 318	0.85 276	0.72 311	0.65 363	1.33 390	0.43 298	0.17 184	0.13 205	0.17 156	0.15 200	0.18 211	0.18 282

WQFJX	0.51 249	0.27 273	0.52 164	0.46 208	0.87 645	0.75 384	0.39 266	1.29 402	0.77 272	0.53 212	0.52 155	0.55 225	0.55 290	0.95 273	0.60 418	0.17 184	0.19 454	0.19 232	0.16 248	0.19 265	0.18 282

knoymous	0.51 249	0.29 338	0.47 117	0.43 136	0.30 238	0.55 245	0.55 460	1.02 286	0.77 272	0.98 351	0.85 276	0.94 400	0.56 298	0.85 240	0.45 317	0.20 335	0.14 272	0.26 483	0.14 170	0.23 417	0.23 433

SMOE	0.52 254	0.25 206	0.55 203	0.47 225	0.22 44	0.92 467	0.65 514	0.92 231	0.81 285	0.71 268	1.21 431	0.69 302	0.67 370	0.55 105	0.41 274	0.28 532	0.15 337	0.38 603	0.19 332	0.23 417	0.18 282

ManiGeoR	0.52 254	0.24 169	0.97 480	0.41 98	0.34 336	0.54 230	0.35 198	1.16 351	1.05 392	0.54 218	0.84 272	0.55 225	0.50 246	1.38 409	0.55 394	0.18 236	0.13 205	0.17 156	0.14 170	0.17 162	0.19 329

HLf10	0.52 254	0.24 169	0.97 480	0.41 98	0.34 336	0.54 230	0.35 198	1.16 351	1.05 392	0.54 218	0.84 272	0.55 225	0.50 246	1.38 409	0.55 394	0.18 236	0.13 205	0.17 156	0.14 170	0.17 162	0.19 329

Lsterematch	0.52 254	0.24 169	0.64 267	0.45 190	0.25 109	0.71 365	0.31 143	0.81 181	1.05 392	0.96 341	1.28 461	0.69 302	0.48 220	0.84 234	0.66 441	0.21 370	0.12 102	0.19 232	0.16 248	0.18 211	0.19 329

NLCSM	0.52 254	0.28 303	0.55 203	0.52 347	0.74 607	0.72 368	0.46 373	0.96 262	0.65 229	0.63 252	0.51 150	0.48 177	0.61 338	1.32 386	0.70 454	0.19 290	0.20 474	0.21 325	0.18 306	0.22 388	0.20 366

tg	0.52 254	0.24 169	0.61 251	0.49 281	0.30 238	0.90 456	0.29 120	1.07 321	0.83 293	0.83 306	1.02 336	0.62 275	0.43 168	1.35 398	0.41 274	0.17 184	0.12 102	0.22 361	0.20 371	0.17 162	0.15 177

11t1	0.52 254	0.28 303	0.68 294	0.51 326	0.28 186	0.83 436	0.39 266	1.22 385	0.63 210	0.84 309	0.74 246	0.68 296	0.68 371	0.91 257	0.57 403	0.21 370	0.18 436	0.19 232	0.16 248	0.20 315	0.21 390

LL-Strereo2	0.52 254	0.33 437	0.69 306	0.52 347	0.37 380	0.70 361	0.30 131	1.13 345	0.67 234	0.94 336	0.78 255	0.91 387	0.42 159	1.05 313	0.42 288	0.17 184	0.16 376	0.29 525	0.25 499	0.21 361	0.16 218

Selective-RAFT	0.52 254	0.28 303	0.79 393	0.55 408	0.27 159	0.91 460	0.33 172	0.80 174	0.88 310	0.58 233	0.63 199	0.81 341	0.77 408	1.29 379	0.48 346	0.19 290	0.14 272	0.17 156	0.15 200	0.19 265	0.17 251

HUI-Stereo	0.52 254	0.30 361	0.73 341	0.50 294	0.27 159	0.65 325	0.30 131	1.04 297	0.64 215	1.12 404	0.96 306	0.83 353	0.60 327	0.79 214	0.45 317	0.22 401	0.14 272	0.24 424	0.20 371	0.26 461	0.18 282

test-1	0.52 254	0.26 239	1.04 512	0.56 424	0.32 290	0.61 290	0.38 249	1.10 331	0.91 323	0.78 286	1.01 328	0.77 325	0.52 267	0.60 134	0.42 288	0.17 184	0.14 272	0.20 284	0.17 279	0.20 315	0.23 433

rafts_anoy	0.52 254	0.29 338	0.59 243	0.59 462	0.50 496	0.53 220	0.40 281	1.11 338	1.03 382	0.84 309	0.83 269	0.68 296	0.54 282	0.72 182	0.51 368	0.19 290	0.14 272	0.24 424	0.26 517	0.21 361	0.18 282

s12784h	0.52 254	0.20 44	0.38 34	0.41 98	0.19 11	0.96 483	0.34 187	1.17 355	1.25 520	0.81 297	0.90 294	0.63 278	0.50 246	1.45 430	0.42 288	0.14 54	0.12 102	0.17 156	0.11 14	0.18 211	0.11 3

raftrobust	0.52 254	0.25 206	0.56 214	0.65 533	0.52 521	0.49 165	0.34 187	0.98 269	0.91 323	1.30 511	0.87 285	0.63 278	0.81 430	0.78 209	0.41 274	0.19 290	0.15 337	0.16 104	0.14 170	0.15 82	0.16 218

Gwc-CoAtRS	0.52 254	0.24 169	0.68 294	0.48 259	0.29 212	0.64 309	0.25 77	1.16 351	1.08 411	1.01 365	1.00 323	1.12 471	0.56 298	0.69 169	0.37 230	0.16 126	0.13 205	0.17 156	0.15 200	0.15 82	0.15 177

Weightmod	0.53 269	0.25 206	0.46 113	0.41 98	0.31 267	0.85 448	0.40 281	0.86 204	0.61 203	0.71 268	1.39 508	0.73 314	0.60 327	1.56 457	0.41 274	0.18 236	0.28 577	0.20 284	0.18 306	0.17 162	0.14 131

S0	0.53 269	0.24 169	0.52 164	0.49 281	0.32 290	1.14 527	0.68 528	0.90 225	0.58 190	0.76 277	1.32 479	0.65 284	0.55 290	0.70 173	0.39 254	0.27 516	0.25 554	0.29 525	0.26 517	0.20 315	0.17 251

HLF11	0.53 269	0.25 206	1.02 503	0.41 98	0.35 343	0.47 138	0.28 108	1.17 355	0.96 344	0.64 254	0.87 285	0.61 268	0.50 246	1.51 443	0.63 430	0.18 236	0.14 272	0.16 104	0.13 130	0.17 162	0.20 366

IGEV-FE	0.53 269	0.30 361	0.99 486	0.56 424	0.35 343	0.41 81	0.32 159	1.37 415	0.63 210	1.00 359	1.09 368	0.94 400	0.41 151	0.83 229	0.39 254	0.18 236	0.12 102	0.19 232	0.18 306	0.19 265	0.17 251

rvit_0105_6	0.53 269	0.37 499	0.98 485	0.65 533	0.38 402	0.51 202	0.51 416	0.77 155	1.20 496	0.54 218	0.55 175	0.65 284	0.53 275	0.94 270	0.44 302	0.32 563	0.32 608	0.28 514	0.24 485	0.28 494	0.21 390

IGEV_Zeroshot_test	0.53 269	0.30 361	0.99 486	0.56 424	0.35 343	0.41 81	0.32 159	1.37 415	0.63 210	1.00 359	1.09 368	0.95 409	0.41 151	0.83 229	0.39 254	0.18 236	0.12 102	0.19 232	0.18 306	0.19 265	0.17 251

EKT-Stereo	0.53 269	0.30 361	0.73 341	0.58 448	0.60 563	0.51 202	0.48 394	0.94 248	0.90 317	0.71 268	0.88 289	0.77 325	0.43 168	1.07 319	0.40 264	0.22 401	0.16 376	0.21 325	0.18 306	0.20 315	0.22 413

Any-RAFT	0.53 269	0.24 169	0.47 117	0.47 225	0.27 159	1.00 495	0.25 77	1.58 477	1.05 392	0.85 314	0.99 318	1.06 445	0.47 206	0.70 173	0.32 160	0.18 236	0.13 205	0.16 104	0.13 130	0.16 119	0.16 218

anonymousdsp2	0.53 269	0.27 273	0.74 358	0.48 259	0.29 212	0.76 392	0.47 381	1.61 486	0.82 292	0.77 283	0.77 253	0.75 319	0.47 206	1.03 304	0.40 264	0.18 236	0.13 205	0.18 204	0.13 130	0.19 265	0.18 282

fff	0.53 269	0.24 169	0.70 312	0.43 136	0.24 80	0.48 148	0.36 215	1.07 321	1.25 520	1.10 396	1.02 336	0.57 245	1.06 547	0.73 187	0.52 376	0.16 126	0.13 205	0.17 156	0.13 130	0.15 82	0.19 329

test_4	0.53 269	0.22 107	0.56 214	0.54 383	0.32 290	0.64 309	0.39 266	0.80 174	0.62 207	0.92 330	1.87 614	0.68 296	0.42 159	1.16 346	0.37 230	0.15 85	0.13 205	0.20 284	0.22 446	0.20 315	0.15 177

GMOStereo	0.53 269	0.26 239	0.65 274	0.50 294	0.29 212	0.52 209	0.43 328	0.89 217	0.96 344	1.41 561	1.14 397	0.85 363	0.56 298	0.59 122	0.38 243	0.16 126	0.14 272	0.24 424	0.21 417	0.20 315	0.15 177

error version	0.53 269	0.26 239	0.65 274	0.50 294	0.29 212	0.52 209	0.43 328	0.89 217	0.96 344	1.41 561	1.14 397	0.85 363	0.56 298	0.59 122	0.38 243	0.16 126	0.14 272	0.24 424	0.21 417	0.20 315	0.15 177

test-v	0.53 269	0.26 239	0.65 274	0.50 294	0.29 212	0.52 209	0.43 328	0.89 217	0.96 344	1.41 561	1.14 397	0.85 363	0.56 298	0.59 122	0.38 243	0.16 126	0.14 272	0.24 424	0.21 417	0.20 315	0.15 177

test-2	0.53 269	0.26 239	0.65 274	0.50 294	0.29 212	0.52 209	0.43 328	0.89 217	0.96 344	1.41 561	1.14 397	0.85 363	0.56 298	0.59 122	0.38 243	0.16 126	0.14 272	0.24 424	0.21 417	0.20 315	0.15 177

raft+_RVC	0.53 269	0.26 239	0.54 188	0.60 474	0.47 484	0.54 230	0.54 442	1.27 397	0.99 365	0.76 277	1.03 346	0.70 307	0.56 298	0.93 267	0.47 340	0.18 236	0.14 272	0.19 232	0.18 306	0.18 211	0.15 177

csc	0.53 269	0.24 169	0.70 312	0.43 136	0.24 80	0.48 148	0.36 215	1.07 321	1.25 520	1.10 396	1.02 336	0.57 245	1.06 547	0.73 187	0.52 376	0.16 126	0.13 205	0.17 156	0.13 130	0.15 82	0.19 329

cscssc	0.53 269	0.24 169	0.70 312	0.43 136	0.24 80	0.48 148	0.36 215	1.07 321	1.25 520	1.10 396	1.02 336	0.57 245	1.06 547	0.73 187	0.52 376	0.16 126	0.13 205	0.17 156	0.13 130	0.15 82	0.19 329

TestStereo_HLe17	0.54 287	0.24 169	1.22 551	0.41 98	0.30 238	0.61 290	0.41 299	1.22 385	1.09 419	0.61 246	0.86 279	0.53 213	0.46 194	1.33 390	0.45 317	0.19 290	0.12 102	0.18 204	0.16 248	0.18 211	0.18 282

1test111	0.54 287	0.31 398	0.50 141	0.54 383	0.26 129	1.18 539	0.51 416	1.42 427	0.78 276	0.58 233	0.79 261	0.48 177	0.88 468	0.88 249	0.59 410	0.20 335	0.12 102	0.25 464	0.15 200	0.22 388	0.21 390

RAFT-Test	0.54 287	0.25 206	0.64 267	0.47 225	0.30 238	0.97 487	0.27 101	1.24 392	0.81 285	0.96 341	1.12 387	1.28 513	0.48 220	0.71 178	0.36 218	0.17 184	0.13 205	0.17 156	0.14 170	0.16 119	0.16 218

DCANet-4	0.54 287	0.26 239	1.07 522	0.42 119	0.24 80	0.48 148	0.36 215	0.99 272	1.30 547	1.10 396	1.02 336	0.56 239	0.75 397	0.73 187	0.52 376	0.16 126	0.13 205	0.17 156	0.13 130	0.15 82	0.19 329

x	0.54 287	0.31 398	0.61 251	0.47 225	0.30 238	0.67 340	0.47 381	1.53 465	0.79 280	0.81 297	0.83 269	0.78 329	0.70 380	0.70 173	0.62 425	0.21 370	0.19 454	0.22 361	0.19 332	0.21 361	0.20 366

test-3	0.54 287	0.22 107	0.68 294	0.47 225	0.27 159	0.58 266	0.35 198	0.92 231	1.00 371	1.32 525	0.69 227	0.87 371	0.45 186	1.68 483	0.37 230	0.16 126	0.11 39	0.20 284	0.16 248	0.17 162	0.13 72

test_1	0.54 287	0.22 107	0.68 294	0.47 225	0.27 159	0.58 266	0.35 198	0.92 231	1.00 371	1.28 496	0.68 222	0.87 371	0.45 186	1.67 478	0.37 230	0.16 126	0.11 39	0.20 284	0.16 248	0.17 162	0.13 72

PSM-adaLoss	0.54 287	0.30 361	0.73 341	0.50 294	0.27 159	0.65 325	0.41 299	1.04 297	0.64 215	1.12 404	0.96 306	0.82 346	0.61 338	1.06 315	0.45 317	0.22 401	0.14 272	0.24 424	0.20 371	0.26 461	0.18 282

ROB_FTStereo_v2	0.54 287	0.30 361	0.73 341	0.50 294	0.27 159	0.64 309	0.42 305	1.05 305	0.64 215	1.12 404	0.96 306	0.83 353	0.60 327	1.12 336	0.46 332	0.22 401	0.14 272	0.24 424	0.20 371	0.26 461	0.18 282

ROB_FTStereo	0.54 287	0.30 361	0.73 341	0.50 294	0.27 159	0.64 309	0.25 77	1.05 305	0.64 215	1.12 404	0.95 303	0.82 346	0.61 338	1.15 342	0.45 317	0.22 401	0.14 272	0.24 424	0.20 371	0.26 461	0.18 282

cross-raft	0.54 287	0.25 206	0.61 251	0.52 347	0.29 212	0.68 348	0.37 241	1.46 441	0.76 268	1.01 365	1.06 354	1.28 513	0.46 194	0.71 178	0.35 206	0.15 85	0.12 102	0.18 204	0.16 248	0.19 265	0.14 131

RAFT-IKP	0.54 287	0.30 361	0.73 341	0.50 294	0.27 159	0.59 277	0.36 215	1.04 297	0.64 215	1.12 404	0.96 306	0.83 353	0.61 338	1.22 358	0.45 317	0.22 401	0.14 272	0.24 424	0.20 371	0.26 461	0.18 282

RALCasStereoNet	0.54 287	0.30 361	0.66 284	0.59 462	0.51 508	0.61 290	0.52 427	0.94 248	0.93 332	0.70 266	1.01 328	0.78 329	0.44 179	1.33 390	0.47 340	0.20 335	0.16 376	0.18 204	0.16 248	0.20 315	0.19 329

DCANet	0.54 287	0.24 169	0.70 312	0.43 136	0.24 80	0.49 165	0.36 215	1.05 305	1.30 547	1.12 404	1.03 346	0.58 252	0.92 481	0.81 223	0.52 376	0.16 126	0.13 205	0.17 156	0.13 130	0.18 211	0.19 329

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 287	0.25 206	0.68 294	0.43 136	0.24 80	0.40 74	0.34 187	1.04 297	1.09 419	1.32 525	1.60 569	0.80 335	0.68 371	0.67 165	0.39 254	0.13 26	0.10 9	0.18 204	0.17 279	0.17 162	0.13 72

CFNet-RSSM	0.54 287	0.24 169	0.70 312	0.48 259	0.28 186	0.60 284	0.27 101	1.49 447	1.14 450	1.06 378	0.93 300	1.08 452	0.54 282	0.70 173	0.35 206	0.16 126	0.12 102	0.17 156	0.15 200	0.16 119	0.14 131

MSKI-zero shot	0.55 303	0.26 239	0.57 228	0.51 326	0.26 129	0.69 354	0.28 108	1.18 363	0.64 215	0.91 328	1.32 479	0.82 346	0.33 97	1.92 513	0.32 160	0.17 184	0.12 102	0.17 156	0.13 130	0.16 119	0.16 218

test_3	0.55 303	0.23 142	0.71 323	0.53 366	0.28 186	0.61 290	0.40 281	0.92 231	1.05 392	1.19 456	0.68 222	0.93 397	0.44 179	1.67 478	0.39 254	0.15 85	0.12 102	0.22 361	0.19 332	0.21 361	0.14 131

Patchmatch Stereo++	0.55 303	0.30 361	0.73 341	0.50 294	0.27 159	0.65 325	0.29 120	1.05 305	0.64 215	1.12 404	0.96 306	0.83 353	0.60 327	1.37 405	0.45 317	0.22 401	0.14 272	0.24 424	0.20 371	0.26 461	0.18 282
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	0.55 303	0.29 338	0.72 329	0.51 326	0.30 238	0.59 277	0.33 172	1.03 291	0.70 246	1.16 438	0.93 300	0.83 353	0.94 495	0.96 274	0.54 389	0.21 370	0.14 272	0.21 325	0.19 332	0.24 433	0.24 449

iRAFT	0.55 303	0.30 361	0.73 341	0.50 294	0.27 159	0.65 325	0.29 120	1.05 305	0.64 215	1.12 404	0.96 306	0.83 353	0.60 327	1.37 405	0.45 317	0.22 401	0.14 272	0.24 424	0.20 371	0.26 461	0.18 282

CRE-IMP	0.55 303	0.30 361	0.74 358	0.52 347	0.29 212	0.79 410	0.25 77	1.04 297	0.72 252	1.09 388	0.95 303	0.81 341	0.57 311	1.10 329	0.50 363	0.21 370	0.14 272	0.23 402	0.19 332	0.28 494	0.22 413

sAnonymous2	0.55 303	0.56 585	1.46 596	0.60 474	0.51 508	0.48 148	0.52 427	0.79 165	0.68 240	0.50 200	0.67 219	0.46 163	0.62 344	0.59 122	0.40 264	0.22 401	0.17 411	0.22 361	0.21 417	0.86 660	0.56 633

CroCo_RVC	0.55 303	0.56 585	1.46 596	0.60 474	0.51 508	0.48 148	0.52 427	0.79 165	0.68 240	0.50 200	0.67 219	0.46 163	0.62 344	0.59 122	0.40 264	0.22 401	0.17 411	0.22 361	0.21 417	0.86 660	0.56 633

GMStereo	0.55 303	0.45 542	0.94 467	0.50 294	0.32 290	0.64 309	0.43 328	1.00 276	1.40 593	0.82 303	0.73 241	0.51 198	0.45 186	0.85 240	0.55 394	0.24 448	0.15 337	0.20 284	0.21 417	0.31 524	0.24 449
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.56 312	0.26 239	1.40 578	0.44 171	0.34 336	0.67 340	0.53 435	0.92 231	0.84 297	0.96 341	0.99 318	0.80 335	0.62 344	1.08 324	0.39 254	0.18 236	0.14 272	0.17 156	0.16 248	0.17 162	0.21 390

NLMM1	0.56 312	0.27 273	0.60 246	0.47 225	0.74 607	0.68 348	0.43 328	1.83 556	1.04 387	0.59 241	0.62 196	0.51 198	0.47 206	1.33 390	0.57 403	0.18 236	0.21 500	0.20 284	0.17 279	0.20 315	0.15 177

AIO-test1	0.56 312	0.25 206	0.55 203	0.64 519	0.78 622	0.80 419	0.36 215	1.18 363	1.34 562	0.57 231	0.88 289	0.61 268	0.50 246	1.12 336	0.35 206	0.17 184	0.17 411	0.22 361	0.24 485	0.18 211	0.23 433

rvit_0105_4	0.56 312	0.38 506	1.06 517	0.66 539	0.38 402	0.53 220	0.53 435	0.84 200	1.17 475	0.56 229	0.61 192	0.72 311	0.59 323	0.98 285	0.45 317	0.32 563	0.33 613	0.29 525	0.25 499	0.29 505	0.23 433

H2IRNET	0.56 312	0.26 239	0.66 284	0.47 225	0.35 343	0.41 81	0.26 91	0.92 231	1.17 475	0.61 246	1.28 461	1.08 452	0.86 458	0.99 292	0.63 430	0.19 290	0.16 376	0.22 361	0.25 499	0.21 361	0.18 282

ACVNet-DCA	0.56 312	0.31 398	0.50 141	0.54 383	0.26 129	1.18 539	0.51 416	1.42 427	0.78 276	0.58 233	0.79 261	0.48 177	0.88 468	1.46 432	0.32 160	0.20 335	0.12 102	0.25 464	0.15 200	0.22 388	0.21 390

riskmin	0.56 312	0.27 273	0.60 246	0.43 136	0.31 267	0.83 436	0.42 305	1.14 347	1.04 387	0.73 276	0.75 248	1.11 470	1.01 529	0.81 223	0.51 368	0.20 335	0.14 272	0.24 424	0.15 200	0.24 433	0.25 461

MIPNet	0.56 312	0.28 303	0.94 467	0.49 281	0.33 314	0.66 334	0.38 249	1.35 412	1.08 411	1.06 378	0.92 297	0.60 263	0.79 420	0.73 187	0.52 376	0.17 184	0.14 272	0.19 232	0.16 248	0.18 211	0.17 251

iGMRVC	0.56 312	0.30 361	0.73 341	0.50 294	0.27 159	0.65 325	0.38 249	1.05 305	0.64 215	1.12 404	0.96 306	0.83 353	0.60 327	1.52 444	0.46 332	0.22 401	0.14 272	0.24 424	0.20 371	0.26 461	0.18 282

WQFJX1	0.57 321	0.26 239	0.54 188	0.48 259	0.72 599	0.68 348	0.47 381	2.46 670	0.71 250	0.54 218	0.50 144	0.53 213	0.51 259	1.36 403	0.60 418	0.18 236	0.20 474	0.20 284	0.16 248	0.20 315	0.20 366

AIO-test2	0.57 321	0.28 303	0.63 260	0.61 489	0.58 552	0.79 410	0.51 416	1.18 363	1.40 593	0.63 252	1.15 406	0.51 198	0.43 168	1.09 326	0.35 206	0.21 370	0.17 411	0.26 483	0.30 572	0.20 315	0.19 329

MIM_Stereo	0.57 321	0.24 169	0.92 460	0.46 208	0.30 238	0.54 230	0.28 108	1.27 397	0.75 259	1.00 359	1.16 411	0.93 397	0.53 275	1.45 430	0.61 422	0.16 126	0.16 376	0.20 284	0.19 332	0.17 162	0.14 131

qqq	0.57 321	0.34 462	0.71 323	0.47 225	0.27 159	0.64 309	0.62 504	1.42 427	0.78 276	0.80 292	0.92 297	0.95 409	0.77 408	0.88 249	0.59 410	0.21 370	0.20 474	0.24 424	0.23 469	0.22 388	0.21 390

ADStereo(finetuned)	0.57 321	0.24 169	1.06 517	0.43 136	0.24 80	0.49 165	0.35 198	1.05 305	1.30 547	1.12 404	1.03 346	0.58 252	1.20 579	0.84 234	0.51 368	0.16 126	0.13 205	0.17 156	0.13 130	0.18 211	0.19 329

R-Stereo Train	0.57 321	0.26 239	0.63 260	0.54 383	0.36 360	0.69 354	0.54 442	1.22 385	0.72 252	1.61 605	1.50 544	0.75 319	0.53 275	0.64 147	0.44 302	0.18 236	0.15 337	0.17 156	0.15 200	0.17 162	0.17 251

RAFT-Stereo	0.57 321	0.26 239	0.63 260	0.54 383	0.36 360	0.69 354	0.54 442	1.22 385	0.72 252	1.61 605	1.50 544	0.75 319	0.53 275	0.64 147	0.44 302	0.18 236	0.15 337	0.17 156	0.15 200	0.17 162	0.17 251
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.58 328	0.27 273	0.57 228	0.46 208	0.54 528	1.03 503	0.58 483	0.94 248	0.80 281	0.95 338	1.42 514	0.56 239	0.71 385	0.60 134	0.41 274	0.38 602	0.20 474	0.37 599	0.36 614	0.22 388	0.17 251

xyz-stereo-finetune2	0.58 328	0.27 273	0.57 228	0.40 79	0.24 80	1.09 521	0.32 159	0.79 165	0.53 174	0.65 257	1.07 358	0.58 252	0.80 426	2.47 567	0.80 496	0.16 126	0.15 337	0.21 325	0.17 279	0.16 119	0.17 251

rvit_0105_5	0.58 328	0.39 511	1.05 513	0.66 539	0.37 380	0.58 266	0.56 468	0.94 248	1.18 482	0.64 254	0.68 222	0.75 319	0.63 351	0.88 249	0.50 363	0.32 563	0.32 608	0.30 539	0.27 530	0.28 494	0.25 461

RAFT+CT+SA	0.58 328	0.29 338	0.60 246	0.66 539	0.37 380	0.42 92	0.55 460	1.27 397	1.03 382	0.70 266	1.22 435	0.60 263	0.70 380	1.64 472	0.41 274	0.18 236	0.13 205	0.22 361	0.22 446	0.21 361	0.18 282

IPLGR	0.58 328	0.27 273	1.14 542	0.48 259	0.28 186	0.65 325	0.33 172	1.22 385	1.13 447	1.18 452	1.05 352	0.69 302	0.66 367	0.96 274	0.52 376	0.17 184	0.15 337	0.20 284	0.17 279	0.20 315	0.18 282

AFF-stereo	0.58 328	0.25 206	0.64 267	0.46 208	0.29 212	0.34 41	0.38 249	1.15 349	1.14 450	1.17 447	1.60 569	1.10 465	0.71 385	0.97 282	0.43 298	0.13 26	0.11 39	0.19 232	0.19 332	0.17 162	0.14 131

dd	0.59 334	0.48 553	0.97 480	0.55 408	0.32 290	0.64 309	0.47 381	1.02 286	1.34 562	0.78 286	0.86 279	0.58 252	0.54 282	1.01 300	0.86 513	0.28 532	0.18 436	0.26 483	0.19 332	0.32 533	0.24 449

PFNet+	0.59 334	0.28 303	0.77 380	0.53 366	0.30 238	0.59 277	0.31 143	0.92 231	1.14 450	1.33 534	1.10 374	0.79 333	0.57 311	1.31 382	0.49 356	0.25 476	0.17 411	0.28 514	0.26 517	0.21 361	0.25 461

AnonymousM	0.59 334	1.11 660	0.41 62	0.44 171	0.32 290	0.43 101	0.47 381	1.05 305	0.64 215	0.98 351	0.63 199	0.67 294	0.43 168	0.59 122	0.41 274	0.20 335	0.15 337	1.84 689	0.84 677	0.14 44	0.13 72

GANet-ADL	0.60 337	0.35 482	0.72 329	0.64 519	0.40 424	0.68 348	0.51 416	1.49 447	1.12 433	0.95 338	1.08 363	0.91 387	0.57 311	0.76 199	0.55 394	0.26 500	0.18 436	0.18 204	0.16 248	0.23 417	0.25 461

TRStereo	0.60 337	0.60 603	0.97 480	0.74 598	0.67 586	0.46 124	0.38 249	1.85 561	0.89 313	0.79 289	0.80 266	0.88 375	0.39 141	1.10 329	0.41 274	0.23 429	0.15 337	0.23 402	0.24 485	0.17 162	0.15 177

NRIStereo	0.60 337	0.29 338	0.69 306	0.53 366	0.28 186	0.63 305	0.33 172	1.08 327	0.87 306	1.14 422	0.87 285	0.91 387	0.59 323	2.24 546	0.49 356	0.20 335	0.14 272	0.21 325	0.19 332	0.21 361	0.17 251

RALAANet	0.60 337	0.33 437	0.87 433	0.62 501	0.50 496	0.69 354	0.31 143	1.21 377	1.06 399	1.09 388	1.16 411	0.88 375	0.46 194	1.22 358	0.42 288	0.19 290	0.15 337	0.21 325	0.17 279	0.27 475	0.17 251

111	0.60 337	0.23 142	0.70 312	0.43 136	0.24 80	0.72 368	0.42 305	1.18 363	1.41 599	0.80 292	1.38 504	1.10 465	0.79 420	0.96 274	0.58 407	0.18 236	0.13 205	0.17 156	0.15 200	0.17 162	0.19 329

FENet	0.60 337	0.28 303	0.63 260	0.54 383	0.33 314	0.83 436	0.38 249	1.27 397	1.07 404	1.00 359	0.86 279	0.99 425	0.85 450	0.96 274	0.68 450	0.22 401	0.15 337	0.23 402	0.20 371	0.22 388	0.23 433

test_sample1	0.61 343	0.29 338	0.75 362	0.50 294	0.31 267	0.76 392	0.48 394	1.59 479	0.84 297	0.90 324	0.94 302	0.88 375	0.95 500	1.16 346	0.67 446	0.22 401	0.18 436	0.20 284	0.19 332	0.21 361	0.21 390

MyStereo06	0.61 343	0.28 303	0.95 471	0.56 424	0.46 479	0.61 290	0.73 542	1.78 538	0.67 234	1.03 373	1.12 387	1.13 476	0.56 298	0.78 209	0.41 274	0.17 184	0.16 376	0.23 402	0.20 371	0.22 388	0.20 366

ACRE	0.61 343	0.33 437	1.01 496	0.58 448	0.49 489	0.75 384	0.47 381	1.06 319	0.95 338	1.37 546	1.55 555	0.62 275	0.46 194	0.83 229	0.70 454	0.23 429	0.15 337	0.19 232	0.16 248	0.18 211	0.21 390

Anonymous3	0.61 343	0.44 535	1.11 534	0.59 462	0.49 489	0.93 473	0.65 514	0.93 242	0.81 285	0.72 275	0.88 289	0.65 284	0.69 375	1.06 315	0.53 383	0.35 589	0.30 594	0.26 483	0.26 517	0.31 524	0.27 497

SME	0.62 347	0.29 338	0.51 151	0.61 489	0.25 109	1.23 550	0.44 342	1.17 355	1.12 433	0.89 322	1.12 387	0.66 289	0.74 393	1.55 452	0.51 368	0.19 290	0.20 474	0.23 402	0.23 469	0.24 433	0.20 366

test_sample2	0.62 347	0.29 338	0.74 358	0.50 294	0.28 186	0.80 419	0.61 501	1.61 486	1.00 371	0.88 320	0.99 318	0.94 400	0.83 443	1.16 346	0.51 368	0.23 429	0.18 436	0.22 361	0.21 417	0.23 417	0.22 413

tt1	0.62 347	0.32 414	0.51 151	0.54 383	0.26 129	1.16 536	0.48 394	0.95 254	2.47 670	0.57 231	0.77 253	0.49 186	0.81 430	1.55 452	0.32 160	0.20 335	0.12 102	0.24 424	0.15 200	0.19 265	0.20 366

CIPLG	0.62 347	0.33 437	0.96 477	0.58 448	0.50 496	0.75 384	0.48 394	1.05 305	0.96 344	1.40 559	1.57 563	0.64 281	0.48 220	0.89 254	0.70 454	0.23 429	0.15 337	0.19 232	0.16 248	0.19 265	0.21 390

IPLGR_C	0.62 347	0.33 437	0.99 486	0.58 448	0.49 489	0.76 392	0.48 394	1.10 331	0.96 344	1.40 559	1.56 559	0.62 275	0.48 220	0.80 217	0.71 460	0.23 429	0.15 337	0.19 232	0.16 248	0.19 265	0.21 390

HHNet	0.62 347	0.26 239	0.63 260	0.43 136	0.45 467	0.50 181	0.58 483	1.07 321	1.01 374	1.25 487	2.23 638	0.70 307	0.61 338	1.07 319	0.47 340	0.20 335	0.13 205	0.23 402	0.19 332	0.19 265	0.30 529

Pruner-Stereo	0.62 347	0.29 338	0.70 312	0.61 489	0.31 267	0.63 305	0.43 328	1.17 355	0.99 365	1.53 587	1.08 363	0.95 409	0.55 290	1.35 398	0.51 368	0.23 429	0.14 272	0.24 424	0.21 417	0.21 361	0.23 433

DIP-Stereo	0.62 347	0.30 361	0.83 409	0.48 259	0.36 360	0.95 477	0.33 172	2.37 663	0.67 234	1.25 487	1.00 323	0.68 296	0.51 259	0.91 257	0.61 422	0.18 236	0.15 337	0.21 325	0.17 279	0.19 265	0.19 329
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.63 355	0.99 650	0.51 151	0.47 225	0.35 343	1.07 513	0.63 509	0.65 98	0.95 338	0.66 260	0.41 85	0.55 225	0.66 367	1.00 298	0.76 475	0.62 660	0.27 569	0.38 603	0.33 598	0.74 656	0.68 654

FACV-RUCA	0.63 355	0.34 462	0.82 404	0.62 501	0.65 578	0.81 428	0.41 299	1.44 434	1.07 404	0.86 317	1.14 397	0.61 268	0.69 375	0.80 217	0.53 383	0.28 532	0.19 454	0.47 633	0.21 417	0.35 549	0.25 461

rvit_0105_3	0.63 355	0.44 535	1.08 526	0.72 586	0.40 424	0.64 309	0.71 538	1.03 291	1.17 475	0.82 303	0.70 232	0.80 335	0.70 380	0.91 257	0.56 400	0.35 589	0.34 614	0.34 579	0.32 588	0.27 475	0.28 509

mmm	0.63 355	0.35 482	0.72 329	0.51 326	0.30 238	0.86 450	0.54 442	1.59 479	0.86 301	1.07 381	1.38 504	0.79 333	0.75 397	0.91 257	0.58 407	0.22 401	0.18 436	0.29 525	0.25 499	0.25 448	0.23 433

HH	0.63 355	0.30 361	0.77 380	0.50 294	0.32 290	0.49 165	0.46 373	1.65 495	0.64 215	0.69 264	1.09 368	1.63 583	0.85 450	1.90 511	0.37 230	0.18 236	0.13 205	0.19 232	0.17 279	0.19 265	0.16 218

HanStereo	0.63 355	0.30 361	0.77 380	0.50 294	0.32 290	0.49 165	0.46 373	1.65 495	0.64 215	0.69 264	1.09 368	1.63 583	0.85 450	1.90 511	0.37 230	0.18 236	0.13 205	0.19 232	0.17 279	0.19 265	0.16 218

CAS	0.63 355	0.18 10	0.37 17	2.27 689	0.84 636	0.57 260	0.54 442	0.79 165	0.62 207	0.48 183	0.70 232	0.36 99	0.26 39	0.45 52	0.35 206	2.24 692	0.10 9	0.14 18	0.09 1	0.15 82	1.06 676

TestStereo1	0.63 355	0.28 303	0.75 362	0.76 605	0.31 267	0.48 148	0.43 328	1.30 403	1.21 502	0.97 346	1.31 472	0.64 281	0.77 408	1.75 493	0.42 288	0.20 335	0.15 337	0.22 361	0.18 306	0.21 361	0.17 251

RAFT_CTSACE	0.63 355	0.26 239	0.88 442	0.55 408	0.51 508	0.71 365	0.44 342	0.80 174	0.97 352	0.97 346	1.84 609	1.18 484	0.68 371	1.47 436	0.36 218	0.16 126	0.15 337	0.21 325	0.20 371	0.20 315	0.14 131

SA-5K	0.63 355	0.28 303	0.75 362	0.76 605	0.31 267	0.48 148	0.43 328	1.30 403	1.21 502	0.97 346	1.31 472	0.64 281	0.77 408	1.75 493	0.42 288	0.20 335	0.15 337	0.22 361	0.18 306	0.21 361	0.17 251

ICVP	0.63 355	0.33 437	0.57 228	0.61 489	0.40 424	0.80 419	0.58 483	1.61 486	0.89 313	0.90 324	1.24 441	0.88 375	0.73 391	0.72 182	0.88 515	0.29 544	0.21 500	0.22 361	0.21 417	0.24 433	0.27 497
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 355	0.26 239	1.90 632	0.81 618	0.67 586	0.43 101	0.23 52	1.03 291	0.58 190	0.65 257	1.56 559	1.41 538	0.39 141	1.28 375	0.35 206	0.20 335	0.14 272	0.20 284	0.19 332	0.18 211	0.14 131

ACVNet	0.63 355	0.31 398	0.54 188	0.54 383	0.36 360	0.80 419	0.46 373	1.37 415	1.07 404	0.93 331	1.30 466	1.08 452	0.85 450	0.80 217	0.94 527	0.21 370	0.19 454	0.21 325	0.18 306	0.22 388	0.18 282

fast-iter	0.64 368	0.32 414	0.68 294	0.47 225	0.51 508	0.41 81	0.36 215	1.04 297	0.75 259	1.31 521	1.43 519	1.62 578	1.12 560	0.94 270	0.88 515	0.15 85	0.12 102	0.20 284	0.20 371	0.20 315	0.18 282

CoSv	0.64 368	0.32 414	0.68 294	0.47 225	0.51 508	0.41 81	0.36 215	1.04 297	0.75 259	1.31 521	1.43 519	1.62 578	1.12 560	0.94 270	0.88 515	0.15 85	0.12 102	0.20 284	0.20 371	0.20 315	0.18 282

rvit_stereo_0075_2	0.64 368	0.46 544	1.05 513	0.66 539	0.66 582	0.53 220	0.48 394	1.20 376	1.12 433	0.76 277	0.92 297	0.78 329	0.53 275	1.03 304	0.59 410	0.37 597	0.28 577	0.40 616	0.31 580	0.37 560	0.32 546

cc1	0.64 368	0.31 398	0.50 141	0.54 383	0.26 129	1.18 539	0.51 416	0.93 242	3.05 684	0.58 233	0.79 261	0.48 177	0.88 468	1.46 432	0.32 160	0.20 335	0.12 102	0.25 464	0.15 200	0.19 265	0.19 329

GwcNet-ADL	0.64 368	0.31 398	0.79 393	0.56 424	0.41 434	0.60 284	0.58 483	1.41 425	1.26 525	1.08 382	1.13 393	0.91 387	0.60 327	1.04 310	0.78 484	0.27 516	0.18 436	0.18 204	0.18 306	0.25 448	0.29 516

RAFT	0.64 368	0.30 361	0.73 341	0.59 462	0.33 314	0.68 348	0.58 483	1.04 297	0.76 268	1.08 382	1.19 424	1.65 589	0.93 490	1.06 315	0.56 400	0.21 370	0.18 436	0.27 499	0.24 485	0.22 388	0.17 251

TestStereo	0.64 368	0.39 511	0.71 323	0.51 326	0.27 159	0.56 255	0.42 305	1.03 291	0.91 323	0.80 292	1.00 323	0.68 296	0.52 267	3.25 598	0.45 317	0.22 401	0.15 337	0.24 424	0.18 306	0.27 475	0.16 218

DN-CSS_ROB	0.64 368	0.32 414	1.05 513	0.55 408	0.40 424	0.54 230	0.45 363	1.21 377	0.93 332	1.03 373	1.47 534	0.69 302	0.63 351	1.76 498	0.49 356	0.18 236	0.14 272	0.25 464	0.22 446	0.22 388	0.20 366

Hybrid-DGEV-03	0.65 376	0.26 239	0.56 214	0.53 366	0.36 360	0.73 373	0.39 266	0.89 217	1.15 462	1.73 620	2.52 653	0.84 362	0.56 298	0.97 282	0.44 302	0.18 236	0.12 102	0.22 361	0.19 332	0.17 162	0.14 131

Hybrid-DGEV-2	0.65 376	0.31 398	0.73 341	0.60 474	0.37 380	1.08 515	0.28 108	1.45 439	1.40 593	1.32 525	0.85 276	1.03 439	1.01 529	1.05 313	0.48 346	0.18 236	0.15 337	0.22 361	0.19 332	0.17 162	0.15 177

MyStereo8	0.65 376	0.29 338	1.00 492	0.58 448	0.49 489	0.91 460	0.35 198	1.18 363	1.31 551	1.16 438	1.27 455	0.90 384	0.64 355	0.72 182	0.95 531	0.18 236	0.14 272	0.20 284	0.18 306	0.22 388	0.26 485

StereoVision	0.65 376	0.34 462	0.86 421	0.59 462	0.40 424	0.50 181	0.41 299	1.09 328	0.93 332	0.71 268	2.50 652	0.82 346	0.57 311	1.03 304	0.49 356	0.25 476	0.28 577	0.29 525	0.28 551	0.36 556	0.20 366

CASS	0.65 376	0.34 462	0.72 329	0.56 424	0.27 159	0.78 404	0.42 305	1.59 479	0.86 301	1.30 511	1.25 445	0.87 371	0.84 447	0.84 234	0.54 389	0.35 589	0.19 454	0.26 483	0.21 417	0.28 494	0.42 592
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 376	0.30 361	0.75 362	0.67 551	0.50 496	0.92 467	0.52 427	1.39 422	1.12 433	0.76 277	1.11 380	1.00 426	0.90 475	1.53 448	0.45 317	0.18 236	0.13 205	0.23 402	0.22 446	0.21 361	0.19 329

iRaft-Stereo_20w	0.65 376	0.31 398	1.00 492	0.47 225	0.34 336	0.73 373	0.30 131	2.96 681	0.70 246	1.15 428	1.14 397	0.76 323	0.65 363	1.11 332	0.38 243	0.17 184	0.13 205	0.18 204	0.16 248	0.19 265	0.18 282

EAI-Stereo	0.65 376	0.28 303	0.69 306	0.53 366	0.27 159	0.60 284	0.40 281	2.28 654	0.64 215	0.71 268	3.18 666	0.57 245	0.43 168	1.06 315	0.41 274	0.18 236	0.13 205	0.17 156	0.17 279	0.17 162	0.17 251

HITNet	0.65 376	0.40 518	0.77 380	0.48 259	0.24 80	1.05 508	0.49 406	1.76 530	1.02 378	1.18 452	1.18 417	0.89 383	0.80 426	0.85 240	0.79 491	0.17 184	0.12 102	0.21 325	0.17 279	0.29 505	0.15 177
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	0.66 385	0.29 338	0.89 448	0.55 408	0.28 186	0.92 467	0.60 497	1.98 599	0.83 293	1.00 359	1.04 349	1.09 462	0.68 371	1.29 379	0.62 425	0.20 335	0.17 411	0.21 325	0.17 279	0.21 361	0.21 390

Selective-IGEV-i1	0.66 385	0.27 273	0.86 421	0.54 383	0.33 314	1.01 496	0.78 555	1.75 523	1.18 482	0.88 320	1.19 424	1.19 485	0.56 298	0.98 285	0.54 389	0.19 290	0.16 376	0.20 284	0.17 279	0.19 265	0.20 366

MyStereo05	0.66 385	0.28 303	1.07 522	0.56 424	0.46 479	0.61 290	0.73 542	1.34 410	1.41 599	1.15 428	0.91 295	0.77 325	0.80 426	1.41 424	0.63 430	0.17 184	0.16 376	0.23 402	0.20 371	0.22 388	0.20 366

PCWNet_CMD	0.66 385	0.32 414	0.88 442	0.49 281	0.37 380	0.78 404	0.40 281	1.42 427	1.31 551	1.16 438	1.31 472	1.25 502	0.62 344	0.89 254	0.57 403	0.20 335	0.16 376	0.27 499	0.19 332	0.40 577	0.25 461

ToySt	0.66 385	0.33 437	1.23 553	0.51 326	0.33 314	0.86 450	0.68 528	1.10 331	0.97 352	0.84 309	1.08 363	1.25 502	0.94 495	1.01 300	0.74 467	0.19 290	0.19 454	0.24 424	0.24 485	0.27 475	0.23 433

DisPM	0.66 385	0.28 303	0.72 329	0.61 489	0.35 343	0.62 300	0.45 363	1.02 286	0.99 365	1.56 597	1.10 374	0.80 335	0.59 323	2.37 557	0.41 274	0.23 429	0.14 272	0.23 402	0.21 417	0.20 315	0.25 461

SA	0.66 385	0.30 361	0.82 404	0.61 489	0.30 238	0.58 266	0.38 249	1.44 434	1.30 547	0.96 341	1.36 497	0.66 289	0.95 500	1.85 508	0.42 288	0.19 290	0.15 337	0.25 464	0.23 469	0.21 361	0.17 251

CFNet_pseudo	0.66 385	0.32 414	0.86 421	0.48 259	0.39 413	0.70 361	0.40 281	1.33 405	1.22 508	1.16 438	1.34 489	1.24 498	0.64 355	0.98 285	0.59 410	0.21 370	0.16 376	0.33 569	0.19 332	0.36 556	0.25 461

GES	0.66 385	0.34 462	0.90 452	0.59 462	0.38 402	0.94 474	0.57 479	2.11 625	0.86 301	1.02 369	1.11 380	0.66 289	0.79 420	0.99 292	0.61 422	0.27 516	0.19 454	0.20 284	0.20 371	0.21 361	0.30 529

MSMDNet	0.66 385	0.32 414	0.87 433	0.49 281	0.37 380	0.79 410	0.40 281	1.43 433	1.31 551	1.15 428	1.31 472	1.24 498	0.63 351	0.88 249	0.57 403	0.21 370	0.16 376	0.26 483	0.19 332	0.39 573	0.24 449

ccs_rob	0.66 385	0.33 437	0.86 421	0.48 259	0.39 413	0.70 361	0.40 281	1.33 405	1.22 508	1.16 438	1.34 489	1.23 496	0.64 355	0.98 285	0.59 410	0.21 370	0.16 376	0.35 588	0.20 371	0.37 560	0.25 461

MyStereo04	0.67 396	0.29 338	1.07 522	0.55 408	0.45 467	0.59 277	0.79 559	1.50 451	1.40 593	0.91 328	0.91 295	0.74 316	0.86 458	1.52 444	0.62 425	0.17 184	0.16 376	0.24 424	0.20 371	0.23 417	0.20 366

xx1	0.67 396	0.31 398	0.50 141	0.54 383	0.26 129	1.18 539	0.51 416	0.93 242	3.05 684	0.58 233	0.79 261	0.95 409	0.77 408	1.46 432	0.32 160	0.20 335	0.12 102	0.24 424	0.23 469	0.22 388	0.21 390

GMStereo_Zeroshot	0.67 396	0.61 605	1.01 496	0.64 519	0.37 380	0.84 445	0.35 198	1.05 305	1.12 433	1.12 404	1.06 354	1.27 510	0.54 282	1.19 353	0.59 410	0.32 563	0.17 411	0.31 545	0.18 306	0.52 625	0.22 413

DMCA	0.67 396	0.34 462	0.90 452	0.51 326	0.44 460	0.86 450	0.47 381	1.42 427	1.02 378	1.17 447	1.12 387	1.23 496	0.75 397	0.78 209	0.95 531	0.25 476	0.19 454	0.27 499	0.19 332	0.24 433	0.27 497

test_sample3	0.68 400	0.32 414	0.88 442	0.52 347	0.30 238	0.97 487	0.52 427	1.86 564	1.15 462	1.08 382	1.11 380	0.88 375	0.71 385	1.17 350	0.68 450	0.25 476	0.20 474	0.25 464	0.25 499	0.25 448	0.25 461

raft_robust	0.68 400	0.30 361	0.64 267	0.52 347	0.26 129	0.54 230	0.35 198	1.33 405	1.24 517	1.16 438	1.07 358	0.60 263	0.54 282	3.58 608	0.37 230	0.18 236	0.14 272	0.20 284	0.22 446	0.20 315	0.16 218

test_sample5	0.69 402	0.34 462	0.87 433	0.52 347	0.30 238	0.84 445	0.54 442	1.83 556	1.14 450	1.11 402	1.25 445	0.88 375	0.78 416	1.23 360	0.65 436	0.26 500	0.20 474	0.27 499	0.27 530	0.27 475	0.26 485

test_sample4	0.69 402	0.33 437	0.91 455	0.51 326	0.30 238	0.92 467	0.52 427	1.87 567	1.15 462	1.14 422	1.18 417	0.87 371	0.75 397	1.18 352	0.68 450	0.25 476	0.20 474	0.26 483	0.26 517	0.26 461	0.25 461

IPLG	0.69 402	0.27 273	0.97 480	0.51 326	0.43 451	0.79 410	0.33 172	1.21 377	1.06 399	1.30 511	1.10 374	0.52 206	0.55 290	3.16 596	0.63 430	0.16 126	0.14 272	0.19 232	0.16 248	0.18 211	0.17 251

UCFNet_RVC	0.69 402	0.35 482	0.49 130	0.64 519	0.39 413	0.85 448	0.58 483	1.75 523	1.14 450	0.97 346	1.19 424	1.17 481	0.93 490	0.99 292	0.62 425	0.28 532	0.20 474	0.34 579	0.31 580	0.32 533	0.27 497

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 406	3.18 711	2.55 658	0.39 66	0.23 57	0.44 113	0.23 52	0.63 81	0.42 107	0.44 154	0.44 109	0.34 89	0.28 55	0.56 110	0.29 101	1.35 685	0.10 9	0.22 361	0.19 332	0.46 608	1.31 680

DualNet	0.70 406	0.34 462	0.87 433	0.52 347	0.30 238	0.84 445	0.54 442	1.83 556	1.14 450	1.14 422	1.33 482	0.88 375	0.78 416	1.23 360	0.65 436	0.26 500	0.20 474	0.27 499	0.27 530	0.27 475	0.26 485

CFNet_ucs	0.70 406	0.33 437	0.88 442	0.50 294	0.43 451	0.74 378	0.44 342	1.60 483	1.29 541	1.22 469	1.54 553	1.09 462	0.63 351	0.99 292	0.59 410	0.25 476	0.20 474	0.37 599	0.21 417	0.40 577	0.28 509

IER	0.70 406	0.31 398	1.02 503	0.48 259	0.52 521	1.34 568	0.51 416	1.17 355	0.99 365	1.23 475	1.34 489	1.12 471	1.11 557	0.99 292	0.71 460	0.20 335	0.16 376	0.21 325	0.21 417	0.20 315	0.19 329

HCRNet	0.70 406	0.39 511	0.73 341	0.60 474	0.59 560	0.76 392	0.35 198	1.22 385	1.13 447	1.02 369	0.99 318	1.02 435	0.76 405	2.19 543	0.70 454	0.28 532	0.19 454	0.28 514	0.23 469	0.25 448	0.23 433

SFCPSM	0.70 406	0.28 303	1.02 503	0.51 326	0.38 402	1.37 571	0.66 520	2.00 603	1.03 382	1.17 447	1.21 431	0.82 346	0.78 416	1.03 304	0.53 383	0.21 370	0.17 411	0.22 361	0.24 485	0.21 361	0.19 329

AdaStereo	0.70 406	0.43 532	0.75 362	0.73 594	0.37 380	0.92 467	0.53 435	1.85 561	1.18 482	1.12 404	1.23 439	1.07 451	0.65 363	0.96 274	0.63 430	0.31 556	0.15 337	0.32 560	0.21 417	0.29 505	0.22 413
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	0.71 413	0.34 462	0.87 433	0.52 347	0.30 238	0.82 430	0.58 483	1.79 544	1.15 462	1.14 422	1.33 482	0.91 387	0.79 420	1.31 382	0.74 467	0.27 516	0.21 500	0.27 499	0.29 563	0.28 494	0.27 497

BSDual-CNN	0.71 413	0.32 414	0.68 294	0.54 383	0.44 460	1.27 556	0.65 514	2.16 635	0.98 358	1.20 460	1.11 380	1.12 471	0.74 393	0.91 257	0.66 441	0.24 448	0.17 411	0.25 464	0.22 446	0.22 388	0.22 413

DFGA-Net	0.72 415	0.40 518	1.40 578	0.52 347	0.45 467	0.83 436	0.44 342	1.28 401	1.08 411	0.99 354	1.19 424	0.70 307	0.55 290	2.14 535	1.16 565	0.18 236	0.16 376	0.24 424	0.23 469	0.27 475	0.25 461

rvit_105_1	0.72 415	0.52 570	1.01 496	0.78 610	0.49 489	0.75 384	0.87 584	1.12 341	1.18 482	0.99 354	0.79 261	0.90 384	0.77 408	1.26 369	0.75 472	0.41 614	0.36 630	0.36 596	0.41 627	0.30 515	0.33 552

DCVSM-stereo	0.72 415	0.35 482	0.76 372	0.55 408	0.42 440	0.73 373	0.38 249	1.21 377	1.02 378	1.79 628	1.04 349	1.62 578	1.03 538	1.04 310	0.79 491	0.24 448	0.27 569	0.29 525	0.24 485	0.30 515	0.36 568

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 415	0.35 482	1.70 617	0.49 281	0.56 539	0.63 305	0.38 249	2.41 666	0.65 229	0.77 283	1.07 358	1.82 611	0.95 500	0.93 267	0.43 298	0.20 335	0.13 205	0.21 325	0.25 499	0.28 494	0.26 485

qqq1	0.72 415	0.30 361	0.86 421	0.46 208	0.26 129	0.82 430	0.43 328	2.05 615	1.39 588	1.23 475	1.47 534	0.98 419	0.95 500	1.71 487	0.44 302	0.24 448	0.20 474	0.18 204	0.15 200	0.18 211	0.18 282

fff1	0.72 415	0.30 361	0.86 421	0.46 208	0.26 129	0.82 430	0.43 328	2.05 615	1.39 588	1.23 475	1.47 534	0.98 419	0.95 500	1.71 487	0.44 302	0.24 448	0.20 474	0.18 204	0.15 200	0.18 211	0.18 282

ffm	0.72 415	0.33 437	0.85 415	0.53 366	0.37 380	0.74 378	0.56 468	0.95 254	2.47 670	1.15 428	1.45 527	1.06 445	0.82 435	1.55 452	0.32 160	0.20 335	0.12 102	0.31 545	0.27 530	0.19 265	0.20 366

anonymousa	0.72 415	0.27 273	0.75 362	0.47 225	0.63 573	1.43 585	0.45 363	1.24 392	0.89 313	1.28 496	1.75 599	1.62 578	1.13 564	0.69 169	0.59 410	0.19 290	0.16 376	0.23 402	0.25 499	0.20 315	0.18 282

Sa-1000	0.72 415	0.29 338	0.76 372	0.59 462	0.30 238	0.73 373	0.37 241	1.62 490	1.33 559	1.28 496	2.04 629	0.86 367	0.75 397	1.84 505	0.38 243	0.19 290	0.14 272	0.25 464	0.23 469	0.20 315	0.16 218

psmg	0.72 415	0.32 414	0.68 294	0.50 294	0.44 460	1.48 589	0.75 547	1.94 590	0.98 358	1.21 464	1.33 482	1.12 471	0.74 393	0.91 257	0.66 441	0.24 448	0.19 454	0.25 464	0.25 499	0.23 417	0.22 413

UDGNet	0.72 415	1.17 666	0.80 399	0.77 608	0.41 434	0.77 399	0.38 249	0.97 265	1.34 562	0.81 297	0.88 289	0.71 310	0.60 327	1.21 357	0.54 389	0.52 644	0.19 454	1.02 679	0.26 517	0.71 654	0.31 539

PSMNet-ADL	0.72 415	0.35 482	0.62 257	0.69 568	0.46 479	1.14 527	0.44 342	1.37 415	1.01 374	0.83 306	1.17 414	1.33 524	0.96 507	1.43 425	0.95 531	0.33 572	0.22 522	0.21 325	0.23 469	0.27 475	0.29 516

LCNet	0.72 415	0.28 303	0.52 164	0.55 408	0.31 267	0.69 354	0.54 442	1.00 276	0.88 310	1.19 456	1.34 489	0.97 417	1.34 602	2.56 571	0.45 317	0.18 236	0.13 205	0.21 325	0.25 499	0.27 475	0.73 659

GANet-RSSM	0.72 415	0.28 303	0.63 260	0.64 519	0.58 552	0.80 419	0.58 483	1.89 573	1.08 411	1.04 376	1.25 445	1.15 479	1.04 540	1.49 438	0.62 425	0.25 476	0.19 454	0.22 361	0.22 446	0.22 388	0.21 390

PSMNet-RSSM	0.72 415	0.30 361	0.61 251	0.63 510	0.42 440	0.73 373	0.56 468	1.92 583	1.10 427	1.09 388	1.37 499	1.22 491	0.98 517	1.28 375	0.72 463	0.27 516	0.19 454	0.27 499	0.29 563	0.24 433	0.24 449

CFNet-ft	0.72 415	0.32 414	0.54 188	0.66 539	0.54 528	0.83 436	0.55 460	1.37 415	1.15 462	0.93 331	1.28 461	1.57 570	0.97 510	1.35 398	0.81 498	0.26 500	0.20 474	0.33 569	0.25 499	0.30 515	0.23 433

CFNet_RVC	0.72 415	0.32 414	0.54 188	0.66 539	0.54 528	0.83 436	0.55 460	1.37 415	1.15 462	0.93 331	1.28 461	1.57 570	0.97 510	1.35 398	0.81 498	0.26 500	0.20 474	0.33 569	0.25 499	0.30 515	0.23 433

MLCV	0.72 415	0.34 462	1.10 532	0.51 326	0.23 57	0.91 460	0.39 266	1.33 405	1.23 511	1.46 572	1.55 555	1.01 433	0.64 355	1.95 518	0.80 496	0.18 236	0.12 102	0.18 204	0.14 170	0.19 265	0.17 251

G2L-ROB	0.73 433	0.25 206	0.76 372	0.54 383	0.39 413	0.95 477	0.66 520	1.66 500	1.09 419	1.24 482	1.02 336	1.64 586	0.71 385	1.63 470	1.02 543	0.20 335	0.14 272	0.17 156	0.15 200	0.20 315	0.22 413

G2L-Stereo_test	0.73 433	0.27 273	0.74 358	0.49 281	0.40 424	0.90 456	0.81 568	1.53 465	1.14 450	1.28 496	1.27 455	1.52 564	0.72 389	1.62 468	0.94 527	0.19 290	0.14 272	0.16 104	0.15 200	0.18 211	0.19 329

CoDeX	0.73 433	0.29 338	0.93 462	0.54 383	0.36 360	1.14 527	0.61 501	2.34 660	1.17 475	1.16 438	1.25 445	0.91 387	0.87 463	1.33 390	0.64 435	0.20 335	0.16 376	0.21 325	0.18 306	0.20 315	0.18 282

cf-r	0.73 433	0.30 361	0.77 380	0.55 408	0.63 573	0.78 404	0.48 394	1.79 544	1.15 462	1.13 419	1.26 452	1.43 540	0.87 463	1.40 422	0.85 511	0.25 476	0.18 436	0.22 361	0.23 469	0.19 265	0.19 329

BEATNet_4x	0.73 433	0.49 556	1.17 546	0.53 366	0.26 129	1.03 503	0.55 460	1.82 551	1.06 399	1.21 464	1.22 435	0.96 415	0.91 478	1.01 300	1.06 547	0.21 370	0.14 272	0.24 424	0.19 332	0.37 560	0.21 390

Select-FE	0.74 438	0.39 511	1.56 607	0.55 408	0.46 479	0.40 74	0.22 39	1.86 564	0.68 240	1.05 377	1.31 472	1.82 611	1.74 639	1.11 332	0.38 243	0.21 370	0.16 376	0.21 325	0.25 499	0.19 265	0.31 539

test_sample7	0.74 438	0.37 499	0.76 372	0.52 347	0.35 343	0.91 460	0.67 524	1.78 538	1.21 502	1.22 469	1.18 417	1.08 452	0.92 481	1.23 360	0.67 446	0.31 556	0.28 577	0.32 560	0.31 580	0.33 542	0.29 516

gwcnet-sp	0.74 438	0.33 437	1.44 589	0.57 442	0.45 467	1.40 578	0.54 442	1.50 451	1.14 450	1.30 511	1.02 336	0.94 400	0.82 435	1.39 416	0.76 475	0.21 370	0.21 500	0.22 361	0.21 417	0.22 388	0.22 413

scenet	0.74 438	0.33 437	1.44 589	0.57 442	0.45 467	1.40 578	0.54 442	1.50 451	1.14 450	1.30 511	1.02 336	0.94 400	0.82 435	1.39 416	0.76 475	0.21 370	0.21 500	0.22 361	0.21 417	0.22 388	0.22 413

ssnet	0.74 438	0.33 437	1.44 589	0.57 442	0.45 467	1.40 578	0.54 442	1.50 451	1.14 450	1.30 511	1.02 336	0.94 400	0.82 435	1.39 416	0.76 475	0.21 370	0.21 500	0.22 361	0.21 417	0.22 388	0.22 413

BUS	0.74 438	0.32 414	0.68 294	0.54 383	0.44 460	2.34 655	0.42 305	2.16 635	0.98 358	1.20 460	1.11 380	1.03 439	0.62 344	0.91 257	0.70 454	0.24 448	0.17 411	0.25 464	0.22 446	0.22 388	0.22 413

GMM-Stereo	0.74 438	0.25 206	0.59 243	0.54 383	0.34 336	0.72 368	0.99 613	1.01 284	0.87 306	1.36 543	1.78 602	1.12 471	0.81 430	2.09 531	0.46 332	0.18 236	0.12 102	0.25 464	0.25 499	0.20 315	0.85 665

DMCA-RVC	0.74 438	0.40 518	1.27 562	0.66 539	0.49 489	0.77 399	0.47 381	1.35 412	1.01 374	1.53 587	1.01 328	1.29 516	0.82 435	1.31 382	0.78 484	0.27 516	0.21 500	0.35 588	0.27 530	0.32 533	0.24 449

DeepPruner_ROB	0.74 438	0.48 553	0.87 433	0.57 442	0.44 460	0.79 410	0.54 442	1.73 515	0.96 344	1.38 552	1.27 455	1.24 498	0.73 391	1.43 425	0.73 466	0.34 582	0.28 577	0.27 499	0.26 517	0.31 524	0.31 539

SMFormer	0.75 447	0.30 361	0.86 421	0.46 208	0.26 129	0.82 430	0.43 328	2.05 615	1.39 588	1.23 475	1.47 534	0.98 419	0.95 500	1.71 487	0.82 503	0.24 448	0.20 474	0.22 361	0.21 417	0.23 417	0.24 449

tta	0.75 447	0.30 361	0.86 421	0.46 208	0.26 129	0.82 430	0.43 328	2.05 615	1.39 588	1.23 475	1.47 534	0.98 419	0.95 500	1.71 487	0.82 503	0.24 448	0.20 474	0.22 361	0.21 417	0.18 211	0.18 282

KYRaft	0.75 447	0.28 303	0.62 257	0.56 424	0.29 212	0.67 340	0.86 582	0.94 248	0.84 297	1.62 609	2.21 637	1.16 480	1.02 536	1.57 459	0.40 264	0.20 335	0.13 205	0.22 361	0.28 551	0.20 315	1.02 671

Prome-Stereo	0.75 447	0.27 273	0.53 175	0.55 408	0.32 290	0.59 277	0.97 608	0.89 217	0.88 310	1.45 570	2.46 650	0.91 387	1.41 607	1.58 461	0.44 302	0.18 236	0.13 205	0.19 232	0.17 279	0.20 315	0.92 667

acv_ft	0.75 447	0.31 398	0.95 471	0.70 574	0.86 643	1.24 552	0.53 435	1.44 434	1.07 404	1.24 482	1.30 466	1.08 452	0.92 481	0.80 217	1.34 587	0.21 370	0.19 454	0.21 325	0.18 306	0.21 361	0.18 282

iResNet	0.75 447	0.40 518	1.36 576	0.67 551	0.29 212	0.92 467	0.59 493	1.52 459	1.25 520	1.28 496	1.48 539	0.94 400	0.76 405	1.62 468	0.78 484	0.18 236	0.14 272	0.18 204	0.15 200	0.22 388	0.23 433

PAM	0.76 453	0.29 338	1.08 526	0.52 347	0.33 314	1.38 574	0.39 266	2.01 607	0.67 234	1.06 378	0.96 306	2.89 668	1.43 609	0.86 244	0.35 206	0.19 290	0.12 102	0.19 232	0.17 279	0.19 265	0.20 366

AASNet	0.76 453	0.35 482	0.91 455	0.79 612	0.81 632	1.14 527	0.56 468	2.02 611	1.08 411	1.22 469	1.24 441	0.93 397	0.76 405	0.77 202	1.16 565	0.27 516	0.23 536	0.24 424	0.20 371	0.28 494	0.24 449

RT-IGEV	0.77 455	0.28 303	0.93 462	0.55 408	0.33 314	1.01 496	0.83 573	2.03 614	0.93 332	1.28 496	1.58 566	1.77 604	1.17 568	1.04 310	0.49 356	0.23 429	0.16 376	0.21 325	0.17 279	0.19 265	0.26 485

PAM_32	0.77 455	0.28 303	1.03 508	0.52 347	0.30 238	1.32 564	0.35 198	1.97 597	0.65 229	1.02 369	1.06 354	3.05 670	1.49 619	0.96 274	0.36 218	0.19 290	0.13 205	0.20 284	0.18 306	0.19 265	0.19 329

NINENet	0.77 455	0.37 499	0.78 390	0.62 501	0.51 508	2.34 655	0.42 305	1.83 556	1.04 387	1.14 422	1.23 439	1.03 439	0.62 344	1.24 365	0.70 454	0.28 532	0.23 536	0.31 545	0.21 417	0.26 461	0.25 461

hknet	0.77 455	0.32 414	0.95 471	0.54 383	0.38 402	1.27 556	0.65 514	2.16 635	1.07 404	1.20 460	1.11 380	1.59 574	0.81 430	1.37 405	0.66 441	0.22 401	0.17 411	0.25 464	0.22 446	0.22 388	0.22 413

ARAFT	0.77 455	0.36 492	1.49 603	0.51 326	0.31 267	0.90 456	0.82 570	1.90 576	1.06 399	1.62 609	1.24 441	1.02 435	0.64 355	1.84 505	0.50 363	0.18 236	0.14 272	0.28 514	0.27 530	0.17 162	0.16 218

psm_up	0.77 455	0.34 462	0.70 312	0.66 539	0.58 552	1.05 508	0.92 596	1.52 459	1.12 433	1.26 491	1.16 411	1.31 521	1.23 584	1.20 355	0.81 498	0.25 476	0.29 589	0.31 545	0.27 530	0.27 475	0.25 461

GwcNet-RSSM	0.77 455	0.32 414	1.01 496	0.62 501	0.54 528	0.78 404	0.51 416	1.73 515	1.20 496	1.09 388	1.37 499	1.46 550	0.85 450	1.53 448	1.09 553	0.25 476	0.18 436	0.23 402	0.24 485	0.20 315	0.19 329

iResNet_ROB	0.77 455	0.30 361	0.99 486	0.57 442	0.36 360	0.83 436	0.36 215	2.33 657	1.58 622	1.27 494	1.30 466	1.25 502	0.84 447	1.65 473	0.79 491	0.20 335	0.14 272	0.17 156	0.12 69	0.18 211	0.27 497

DDVS	0.78 463	0.41 525	0.94 467	0.60 474	0.43 451	1.30 561	0.43 328	1.40 424	0.91 323	1.20 460	1.15 406	1.43 540	0.64 355	2.18 541	0.89 518	0.28 532	0.22 522	0.26 483	0.23 469	0.31 524	0.33 552

PSM-softLoss	0.78 463	0.31 398	0.77 380	0.58 448	0.32 290	0.56 255	0.40 281	1.18 363	0.70 246	1.24 482	1.07 358	0.83 353	0.52 267	5.36 640	0.53 383	0.24 448	0.15 337	0.25 464	0.22 446	0.20 315	0.25 461

KMStereo	0.78 463	0.31 398	0.77 380	0.58 448	0.32 290	0.56 255	0.40 281	1.18 363	0.70 246	1.24 482	1.07 358	0.83 353	0.52 267	5.36 640	0.53 383	0.24 448	0.15 337	0.25 464	0.22 446	0.20 315	0.25 461

CCAANet	0.78 463	0.30 361	0.83 409	0.58 448	0.51 508	1.04 506	0.45 363	1.68 503	1.12 433	0.85 314	1.35 495	1.10 465	0.77 408	3.04 590	0.78 484	0.17 184	0.16 376	0.24 424	0.23 469	0.19 265	0.23 433

STTStereo	0.78 463	0.50 563	1.22 551	0.64 519	0.54 528	0.89 453	0.54 442	1.44 434	1.11 429	1.38 552	1.09 368	1.27 510	0.85 450	1.43 425	0.83 505	0.29 544	0.27 569	0.33 569	0.39 622	0.32 533	0.30 529

PSM-AAD	0.79 468	0.27 273	0.53 175	0.55 408	0.28 186	0.77 399	1.24 641	0.99 272	0.91 323	1.66 614	1.57 563	0.81 341	2.19 669	1.65 473	0.44 302	0.19 290	0.14 272	0.38 603	0.32 588	0.21 361	0.70 656

hitnet-ft	0.79 468	0.35 482	0.57 228	0.58 448	0.42 440	0.96 483	0.46 373	1.47 443	1.33 559	1.19 456	1.22 435	1.81 608	0.98 517	1.66 477	0.94 527	0.33 572	0.28 577	0.34 579	0.27 530	0.35 549	0.31 539

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 468	0.43 532	1.05 513	0.64 519	0.58 552	0.95 477	0.53 435	1.53 465	1.18 482	1.37 546	1.15 406	1.43 540	0.88 468	1.61 467	0.84 508	0.25 476	0.22 522	0.27 499	0.27 530	0.29 505	0.29 516
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	0.80 471	0.28 303	0.73 341	0.70 574	0.51 508	0.95 477	0.60 497	1.78 538	1.23 511	1.36 543	1.37 499	1.82 611	0.81 430	1.32 386	1.13 562	0.26 500	0.17 411	0.19 232	0.20 371	0.24 433	0.25 461

G2L-Stereo	0.80 471	0.32 414	0.95 471	0.60 474	0.42 440	0.78 404	0.69 533	1.50 451	1.09 419	1.33 534	1.14 397	1.45 547	0.72 389	2.45 562	1.10 556	0.25 476	0.20 474	0.26 483	0.21 417	0.20 315	0.26 485

ISRNet	0.80 471	0.33 437	1.07 522	0.81 618	0.66 582	0.60 284	0.34 187	1.19 374	1.13 447	1.59 604	1.53 548	1.35 529	0.77 408	1.27 373	0.94 527	0.39 606	0.34 614	0.43 623	0.38 620	0.34 546	0.49 619

NF-Stereo	0.80 471	0.30 361	0.75 362	0.60 474	0.31 267	0.64 309	0.44 342	1.21 377	0.90 317	1.29 503	1.02 336	0.82 346	0.57 311	5.40 645	0.48 346	0.23 429	0.14 272	0.24 424	0.20 371	0.20 315	0.30 529

OCTAStereo	0.80 471	0.30 361	0.75 362	0.60 474	0.31 267	0.64 309	0.44 342	1.21 377	0.90 317	1.29 503	1.01 328	0.82 346	0.57 311	5.35 639	0.48 346	0.24 448	0.14 272	0.24 424	0.20 371	0.20 315	0.30 529

DRaft	0.80 471	0.24 169	0.70 312	0.45 190	0.30 238	0.97 487	0.53 435	1.05 305	0.97 352	1.78 625	2.02 628	0.80 335	1.74 639	2.73 579	0.72 463	0.17 184	0.14 272	0.20 284	0.20 371	0.18 211	0.21 390

RE-Stereo	0.80 471	0.30 361	0.75 362	0.60 474	0.31 267	0.64 309	0.44 342	1.21 377	0.90 317	1.29 503	1.01 328	0.81 341	0.57 311	5.37 642	0.48 346	0.24 448	0.14 272	0.24 424	0.20 371	0.20 315	0.30 529

TVStereo	0.80 471	0.30 361	0.75 362	0.60 474	0.31 267	0.64 309	0.44 342	1.21 377	0.90 317	1.29 503	1.01 328	0.81 341	0.57 311	5.37 642	0.48 346	0.24 448	0.14 272	0.24 424	0.20 371	0.20 315	0.30 529

UPFNet	0.80 471	0.32 414	0.90 452	0.59 462	0.74 607	1.26 555	0.80 565	1.52 459	1.10 427	1.30 511	1.12 387	1.30 517	0.84 447	1.67 478	1.09 553	0.24 448	0.24 545	0.24 424	0.23 469	0.25 448	0.18 282

iResNetv2_ROB	0.80 471	0.37 499	1.71 619	0.56 424	0.37 380	0.94 474	0.64 512	1.73 515	1.34 562	1.23 475	1.42 514	1.26 506	0.92 481	1.85 508	0.56 400	0.23 429	0.15 337	0.19 232	0.14 170	0.24 433	0.19 329

StereoDRNet-Refined	0.80 471	0.41 525	0.88 442	0.62 501	0.42 440	1.33 566	0.48 394	1.52 459	1.17 475	1.45 570	1.44 524	1.44 545	0.90 475	1.26 369	1.24 574	0.20 335	0.16 376	0.27 499	0.24 485	0.25 448	0.28 509
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 482	0.36 492	0.82 404	0.54 383	0.31 267	0.80 419	0.47 381	2.17 641	1.67 629	1.13 419	1.13 393	0.94 400	0.86 458	2.46 565	1.00 541	0.26 500	0.23 536	0.28 514	0.27 530	0.28 494	0.36 568

DCRE	0.82 482	0.26 239	0.70 312	0.58 448	0.44 460	0.54 230	0.48 394	0.95 254	0.78 276	0.78 286	7.33 700	0.86 367	0.52 267	0.76 199	0.41 274	0.16 126	0.16 376	0.19 232	0.17 279	0.18 211	0.17 251

SepStereo	0.82 482	0.34 462	1.03 508	0.64 519	0.69 594	0.77 399	0.63 509	1.54 468	1.20 496	1.79 628	1.55 555	0.95 409	1.04 540	2.30 552	0.60 418	0.21 370	0.16 376	0.25 464	0.18 306	0.27 475	0.22 413

GrayStereo	0.82 482	0.26 239	0.58 237	0.63 510	0.37 380	0.76 392	1.86 679	1.11 338	0.87 306	1.99 645	1.89 616	1.08 452	1.82 648	1.39 416	0.48 346	0.19 290	0.14 272	0.19 232	0.21 417	0.18 211	0.39 582

LMCR-Stereo	0.82 482	0.46 544	0.88 442	0.75 602	0.43 451	1.33 566	0.56 468	2.43 668	0.98 358	1.53 587	1.49 541	0.74 316	1.00 527	1.63 470	0.89 518	0.28 532	0.17 411	0.22 361	0.17 279	0.29 505	0.20 366

ac_64	0.82 482	0.29 338	0.81 400	0.71 582	0.60 563	1.05 508	0.54 442	1.99 602	0.92 330	1.18 452	1.06 354	1.99 631	1.08 552	1.94 517	0.97 536	0.27 516	0.22 522	0.24 424	0.23 469	0.22 388	0.19 329

DualNet (step1)	0.83 488	0.49 556	1.13 538	0.56 424	0.39 413	1.02 500	0.73 542	1.78 538	1.21 502	1.22 469	1.18 417	1.08 452	0.92 481	1.23 360	0.67 446	0.57 653	0.28 577	0.62 660	0.67 668	0.45 601	0.42 592

SST-Stereo	0.83 488	0.28 303	0.72 329	0.59 462	0.31 267	0.72 368	0.26 91	1.09 328	0.86 301	1.47 573	1.10 374	1.00 426	0.87 463	5.73 653	0.45 317	0.22 401	0.13 205	0.23 402	0.19 332	0.23 417	0.18 282

RAFT_R40	0.83 488	0.28 303	0.73 341	0.59 462	0.31 267	0.69 354	0.44 342	1.10 331	0.95 338	1.47 573	1.10 374	1.00 426	0.85 450	5.53 647	0.46 332	0.22 401	0.13 205	0.23 402	0.20 371	0.23 417	0.18 282

UNet	0.83 488	0.34 462	1.31 566	0.58 448	0.74 607	1.58 598	0.49 406	1.41 425	1.04 387	1.21 464	1.08 363	1.54 566	1.12 560	1.65 473	1.09 553	0.23 429	0.17 411	0.25 464	0.20 371	0.25 448	0.22 413

FADNet_RVC	0.83 488	0.51 566	1.83 630	0.54 383	0.42 440	1.19 543	0.46 373	1.51 457	1.09 419	0.89 322	1.24 441	0.91 387	0.87 463	2.11 533	1.11 559	0.27 516	0.22 522	0.31 545	0.28 551	0.43 591	0.38 579

DAS	0.84 493	0.34 462	1.03 508	0.64 519	0.69 594	0.77 399	0.63 509	1.54 468	1.20 496	1.79 628	1.55 555	0.95 409	1.04 540	2.83 581	0.60 418	0.21 370	0.16 376	0.25 464	0.18 306	0.27 475	0.22 413

RAFT-345	0.84 493	0.25 206	0.66 284	0.50 294	0.27 159	0.54 230	0.42 305	0.83 194	1.11 429	1.32 525	2.34 643	0.86 367	0.54 282	5.72 652	0.47 340	0.18 236	0.13 205	0.22 361	0.17 279	0.17 162	0.16 218

MMNet	0.84 493	0.32 414	1.09 529	0.60 474	0.59 560	1.85 627	0.49 406	1.51 457	1.27 531	1.37 546	1.15 406	1.26 506	1.18 573	1.67 478	1.22 572	0.19 290	0.18 436	0.23 402	0.22 446	0.25 448	0.21 390

FADNet-RVC-Resample	0.84 493	0.47 549	2.10 640	0.61 489	0.45 467	1.07 513	0.61 501	1.59 479	1.20 496	1.08 382	0.98 316	1.03 439	0.98 517	2.17 538	0.72 463	0.23 429	0.22 522	0.30 539	0.32 588	0.35 549	0.34 557

iRaft-Stereo_5w	0.85 497	0.29 338	0.91 455	0.53 366	0.43 451	0.49 165	0.68 528	0.99 272	0.87 306	0.79 289	1.34 489	1.46 550	0.91 478	5.11 634	1.11 559	0.17 184	0.14 272	0.22 361	0.18 306	0.20 315	0.20 366

SACVNet	0.85 497	0.46 544	0.85 415	0.81 618	0.56 539	0.80 419	0.79 559	1.68 503	1.12 433	1.34 538	1.33 482	1.25 502	0.94 495	2.39 559	0.76 475	0.34 582	0.26 561	0.31 545	0.29 563	0.35 549	0.44 602

ADLNet	0.85 497	0.36 492	0.89 448	0.85 635	0.72 599	1.24 552	0.76 550	1.82 551	1.36 575	1.52 585	1.35 495	1.27 510	0.99 525	1.23 360	1.15 564	0.27 516	0.20 474	0.26 483	0.25 499	0.28 494	0.30 529

delet	0.85 497	0.32 414	0.95 471	0.65 533	0.66 582	1.64 604	0.84 574	1.75 523	1.35 571	1.32 525	1.30 466	1.30 517	0.88 468	1.68 483	1.10 556	0.21 370	0.21 500	0.24 424	0.24 485	0.21 361	0.21 390

HGLStereo	0.85 497	0.38 506	0.94 467	0.80 615	1.03 658	1.17 538	0.58 483	1.52 459	1.20 496	1.19 456	1.62 575	1.13 476	1.20 579	1.80 502	1.06 547	0.24 448	0.24 545	0.24 424	0.21 417	0.23 417	0.27 497

CRFU-Net	0.86 502	0.39 511	1.00 492	0.65 533	0.57 543	1.78 619	0.86 582	2.15 632	0.81 285	1.38 552	1.18 417	1.64 586	1.19 576	1.35 398	0.90 521	0.26 500	0.22 522	0.21 325	0.19 332	0.23 417	0.24 449

dad	0.86 502	0.66 614	1.06 517	0.56 424	0.37 380	0.76 392	0.44 342	1.17 355	1.50 612	1.44 568	1.27 455	1.34 528	0.75 397	2.52 570	0.84 508	0.42 618	0.27 569	0.83 669	0.26 517	0.41 580	0.29 516

AACVNet	0.86 502	0.35 482	0.79 393	0.82 626	0.39 413	0.76 392	0.49 406	1.61 486	0.81 285	1.08 382	1.33 482	1.30 517	0.93 490	4.34 619	0.74 467	0.25 476	0.21 500	0.28 514	0.22 446	0.29 505	0.25 461

DLCB_ROB	0.86 502	0.40 518	0.78 390	0.68 564	0.54 528	1.11 522	0.84 574	1.49 447	1.23 511	1.64 613	1.65 582	1.70 595	0.91 478	1.70 485	1.05 545	0.25 476	0.24 545	0.26 483	0.27 530	0.27 475	0.24 449

HSM-Net_RVC	0.87 506	0.29 338	0.53 175	0.53 366	0.30 238	1.15 534	0.55 460	3.57 690	1.28 536	1.53 587	1.74 596	1.68 592	0.93 490	1.49 438	0.77 482	0.22 401	0.17 411	0.19 232	0.18 306	0.20 315	0.19 329
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 507	0.36 492	1.02 503	0.62 501	0.38 402	1.32 564	0.97 608	2.07 621	1.34 562	1.37 546	1.18 417	1.54 566	0.92 481	1.10 329	1.65 622	0.30 549	0.27 569	0.30 539	0.28 551	0.27 475	0.26 485

ADLNet2	0.88 507	0.34 462	1.17 546	0.77 608	0.64 576	1.12 525	0.76 550	1.74 520	1.24 517	1.21 464	1.65 582	1.71 596	1.05 544	1.67 478	1.17 568	0.24 448	0.21 500	0.21 325	0.22 446	0.26 461	0.29 516

ASMatch	0.88 507	0.26 239	0.69 306	0.51 326	0.35 343	0.48 148	0.37 241	1.12 341	0.92 330	1.10 396	3.28 668	0.96 415	0.98 517	4.90 631	0.49 356	0.19 290	0.16 376	0.22 361	0.19 332	0.19 265	0.27 497

IRAFT_RVC	0.88 507	0.28 303	0.76 372	0.63 510	0.31 267	0.65 325	1.02 618	1.22 385	0.94 336	1.22 469	1.04 349	1.01 433	0.98 517	5.82 655	0.53 383	0.22 401	0.12 102	0.25 464	0.20 371	0.20 315	0.19 329

FADNet-RVC	0.88 507	0.67 615	1.93 634	0.60 474	0.48 485	0.91 460	0.60 497	1.71 513	1.18 482	0.90 324	0.96 306	1.36 530	0.92 481	2.25 548	1.17 568	0.30 549	0.29 589	0.32 560	0.32 588	0.41 580	0.35 562

GEStereo_RVC	0.90 512	0.37 499	0.99 486	0.64 519	0.50 496	0.95 477	0.79 559	2.42 667	1.17 475	1.16 438	1.11 380	1.26 506	0.92 481	3.24 597	0.90 521	0.29 544	0.19 454	0.23 402	0.20 371	0.27 475	0.29 516

CBMV_ROB	0.90 512	0.44 535	0.63 260	0.51 326	0.37 380	1.25 554	0.49 406	1.77 534	1.27 531	1.41 561	2.00 625	1.33 524	1.08 552	2.17 538	0.76 475	0.43 624	0.42 647	0.47 633	0.44 635	0.41 580	0.36 568

PSMNet_ROB	0.90 512	0.52 570	1.17 546	0.72 586	0.61 566	1.27 556	1.12 630	1.76 530	1.12 433	1.09 388	1.28 461	1.45 547	0.89 474	1.65 473	1.42 605	0.33 572	0.25 554	0.37 599	0.39 622	0.35 549	0.29 516

FTStereo	0.91 515	0.26 239	0.56 214	0.54 383	0.33 314	0.66 334	1.87 680	1.00 276	0.75 259	1.75 622	4.15 678	1.04 443	1.65 632	1.57 459	0.46 332	0.19 290	0.16 376	0.23 402	0.21 417	0.18 211	0.63 646

PFNet	0.91 515	0.26 239	1.10 532	0.63 510	0.32 290	0.64 309	0.56 468	1.17 355	0.99 365	1.47 573	1.08 363	0.98 419	0.69 375	6.62 669	0.54 389	0.20 335	0.12 102	0.24 424	0.19 332	0.20 315	0.17 251

CBFPSM	0.92 517	0.33 437	1.86 631	0.49 281	0.38 402	1.75 612	0.84 574	1.39 422	1.12 433	1.09 388	0.99 318	2.37 650	1.66 636	1.32 386	1.42 605	0.19 290	0.18 436	0.20 284	0.20 371	0.21 361	0.33 552

FADNet	0.92 517	0.61 605	1.81 626	0.62 501	0.55 535	0.96 483	0.57 479	1.78 538	1.33 559	0.93 331	1.01 328	1.36 530	1.01 529	2.71 578	0.75 472	0.33 572	0.34 614	0.31 545	0.34 605	0.59 638	0.40 583

NVstereo2D	0.92 517	0.41 525	1.48 601	0.72 586	0.72 599	1.20 545	0.87 584	1.75 523	1.38 583	0.99 354	1.13 393	1.26 506	0.98 517	2.21 545	0.89 518	0.43 624	0.20 474	0.38 603	0.24 485	0.57 634	0.63 646

DispNO	0.93 520	0.30 361	1.34 575	0.55 408	0.55 535	0.89 453	0.49 406	1.48 445	1.21 502	1.17 447	1.27 455	1.19 485	0.90 475	5.23 637	0.74 467	0.22 401	0.17 411	0.24 424	0.21 417	0.19 265	0.20 366

DSFCA	0.93 520	0.34 462	1.06 517	0.52 347	0.65 578	1.55 596	0.93 600	1.49 447	1.19 491	1.56 597	1.15 406	1.50 559	0.96 507	3.07 591	1.02 543	0.30 549	0.26 561	0.25 464	0.25 499	0.28 494	0.24 449

fast-acv-ft	0.94 522	0.44 535	1.40 578	0.58 448	0.51 508	1.77 617	0.69 533	1.36 414	1.42 602	1.29 503	1.86 612	1.74 600	1.25 588	1.52 444	1.38 593	0.26 500	0.28 577	0.28 514	0.28 551	0.27 475	0.26 485

OMP-Stereo	0.94 522	0.33 437	0.72 329	0.90 649	0.31 267	0.49 165	0.36 215	1.16 351	1.06 399	1.58 603	1.12 387	1.46 550	0.69 375	6.94 677	0.49 356	0.19 290	0.14 272	0.24 424	0.18 306	0.20 315	0.14 131

CBMV	0.95 524	0.44 535	0.66 284	0.53 366	0.35 343	1.53 594	1.63 670	1.69 506	1.42 602	2.00 648	1.60 569	1.43 540	1.17 568	1.59 464	0.99 540	0.34 582	0.34 614	0.39 611	0.33 598	0.33 542	0.32 546
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 525	0.58 592	0.72 329	0.61 489	0.46 479	1.64 604	0.76 550	1.86 564	1.28 536	1.30 511	1.53 548	0.86 367	0.94 495	3.27 599	0.69 453	0.45 630	0.44 651	0.54 648	0.48 644	0.47 609	0.40 583

TransformOpticalFlow	0.96 525	0.28 303	0.89 448	0.52 347	0.31 267	0.66 334	0.54 442	1.75 523	1.12 433	1.09 388	1.44 524	1.37 533	1.01 529	6.70 674	0.42 288	0.19 290	0.12 102	0.20 284	0.19 332	0.18 211	0.19 329

IIG-Stereo	0.96 525	0.31 398	0.72 329	0.88 645	0.33 314	0.61 290	0.26 91	1.19 374	1.03 382	1.69 617	1.37 499	1.46 550	0.75 397	6.96 679	0.51 368	0.19 290	0.14 272	0.23 402	0.18 306	0.20 315	0.14 131

CFNet	0.96 525	0.36 492	1.01 496	0.62 501	0.42 440	0.99 493	0.47 381	1.90 576	1.32 555	0.99 354	1.39 508	1.10 465	0.86 458	5.58 650	0.79 491	0.23 429	0.17 411	0.28 514	0.27 530	0.26 461	0.21 390

XPNet_ROB	0.96 525	0.49 556	1.09 529	0.72 586	0.57 543	1.11 522	1.14 632	1.66 500	1.23 511	1.85 635	1.39 508	1.64 586	1.11 557	1.80 502	1.42 605	0.38 602	0.30 594	0.33 569	0.29 563	0.37 560	0.34 557

ETE_ROB	0.96 525	0.64 612	1.16 544	0.69 568	0.48 485	1.14 527	1.13 631	1.77 534	1.19 491	1.91 642	1.45 527	1.73 598	1.05 544	1.60 465	1.14 563	0.32 563	0.26 561	0.38 603	0.34 605	0.39 573	0.41 588

CSP-Net	0.97 531	0.38 506	0.83 409	0.53 366	0.41 434	1.63 602	0.77 553	2.00 603	1.05 392	1.25 487	1.20 429	1.33 524	0.83 443	4.93 633	0.85 511	0.32 563	0.22 522	0.20 284	0.20 371	0.23 417	0.25 461

DEmStereo	0.97 531	0.23 142	0.79 393	0.47 225	0.32 290	1.04 506	0.56 468	0.93 242	0.89 313	1.39 558	2.14 635	1.02 435	2.07 664	5.64 651	0.77 482	0.17 184	0.15 337	0.20 284	0.20 371	0.18 211	0.20 366

pcwnet_v2	0.97 531	0.37 499	4.33 675	0.62 501	0.54 528	0.79 410	0.45 363	2.02 611	1.58 622	1.42 567	1.64 580	1.09 462	0.79 420	1.24 365	0.67 446	0.32 563	0.25 554	0.29 525	0.27 530	0.37 560	0.35 562

FINET	0.97 531	0.54 576	1.60 611	0.63 510	0.79 625	1.08 515	1.07 625	1.56 475	2.20 663	1.15 428	1.49 541	0.94 400	0.88 468	2.32 553	1.05 545	0.42 618	0.35 625	0.32 560	0.28 551	0.43 591	0.38 579

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 535	0.39 511	3.21 667	0.50 294	0.63 573	0.64 309	0.39 266	2.36 661	0.75 259	0.95 338	4.63 683	1.81 608	0.56 298	0.96 274	0.41 274	0.18 236	0.13 205	0.21 325	0.26 517	0.32 533	0.35 562

StereoDRNet	0.98 535	0.47 549	1.70 617	0.76 605	0.94 652	1.51 592	0.91 594	1.92 583	1.32 555	1.61 605	1.13 393	1.47 555	0.97 510	1.75 493	1.46 612	0.28 532	0.23 536	0.29 525	0.27 530	0.35 549	0.27 497

ACV-stereo	0.99 537	0.51 566	1.41 584	0.56 424	0.41 434	2.43 659	0.57 479	1.15 349	1.18 482	0.81 297	1.01 328	3.39 676	2.14 667	1.60 465	1.07 550	0.27 516	0.22 522	0.22 361	0.22 446	0.28 494	0.32 546

iinet-f	0.99 537	0.45 542	3.71 672	0.55 408	0.43 451	1.81 622	0.68 528	1.14 347	1.14 450	1.18 452	1.42 514	1.58 573	1.44 611	1.34 397	1.59 621	0.24 448	0.23 536	0.20 284	0.19 332	0.26 461	0.25 461

GASNet	0.99 537	0.97 647	1.72 620	0.98 658	0.68 592	0.83 436	0.67 524	1.60 483	1.28 536	1.31 521	1.22 435	1.22 491	1.21 582	2.41 560	1.41 601	0.43 624	0.26 561	0.36 596	0.34 605	0.55 631	0.31 539

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 537	0.40 518	1.82 628	0.66 539	0.62 572	2.05 641	0.78 555	1.91 580	1.29 541	1.54 593	1.42 514	1.51 561	1.23 584	1.99 521	1.33 585	0.23 429	0.14 272	0.20 284	0.15 200	0.27 475	0.26 485

PS-NSSS	0.99 537	0.58 592	0.93 462	0.58 448	0.57 543	0.91 460	0.80 565	1.81 550	1.14 450	1.14 422	1.67 587	1.00 426	0.83 443	4.62 624	0.78 484	0.37 597	0.31 600	0.52 642	0.32 588	0.45 601	0.38 579

YMNet	1.00 542	0.54 576	1.40 578	0.81 618	0.85 639	1.87 629	0.62 504	1.55 472	1.18 482	1.63 611	1.99 623	1.77 604	0.97 510	1.50 440	1.45 609	0.33 572	0.37 632	0.31 545	0.32 588	0.32 533	0.29 516

YMNet_1	1.00 542	0.54 576	1.40 578	0.81 618	0.85 639	1.87 629	0.62 504	1.55 472	1.18 482	1.63 611	1.99 623	1.77 604	0.97 510	1.50 440	1.45 609	0.33 572	0.37 632	0.31 545	0.32 588	0.32 533	0.29 516

UGAM-zero	1.00 542	0.30 361	0.93 462	0.47 225	0.30 238	0.57 260	0.25 77	2.25 651	0.63 210	1.01 365	1.10 374	2.73 664	1.85 649	6.26 661	0.40 264	0.17 184	0.14 272	0.19 232	0.15 200	0.16 119	0.17 251

RAFT + AFF	1.00 542	0.42 529	1.09 529	0.67 551	0.50 496	1.22 549	1.24 641	2.24 650	1.19 491	1.30 511	1.56 559	1.17 481	1.49 619	3.44 605	0.83 505	0.21 370	0.25 554	0.30 539	0.26 517	0.27 475	0.27 497

DRN-Test	1.00 542	0.44 535	1.13 538	0.70 574	0.81 632	1.62 601	0.79 559	2.14 630	1.44 605	1.78 625	1.33 482	1.43 540	1.05 544	2.18 541	1.53 618	0.27 516	0.21 500	0.31 545	0.30 572	0.32 533	0.28 509

NCCL2	1.00 542	0.56 585	1.06 517	0.75 602	0.57 543	1.31 563	1.72 671	1.77 534	1.36 575	1.50 582	1.17 414	1.91 620	1.17 568	1.54 450	1.29 582	0.35 589	0.31 600	0.45 628	0.44 635	0.40 577	0.40 583

TCMNet	1.01 548	0.60 603	2.10 640	0.86 637	1.33 680	1.14 527	0.67 524	1.69 506	1.23 511	1.11 402	1.57 563	1.30 517	0.97 510	2.01 523	1.50 616	0.31 556	0.31 600	0.38 603	0.34 605	0.42 585	0.36 568

PA-Net	1.01 548	0.57 589	1.29 564	0.64 519	0.74 607	1.19 543	0.84 574	1.69 506	1.43 604	1.16 438	1.19 424	1.32 522	1.19 576	3.42 603	1.25 575	0.29 544	0.45 655	0.33 569	0.49 647	0.32 533	0.47 612
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 548	0.59 595	1.16 544	0.67 551	0.51 508	1.63 602	1.26 645	1.69 506	1.38 583	1.81 632	1.37 499	1.94 625	1.02 536	1.58 461	1.38 593	0.37 597	0.27 569	0.43 623	0.37 618	0.43 591	0.37 573

z-ln-s-r	1.02 551	0.55 581	2.09 639	0.52 347	0.55 535	0.78 404	0.87 584	1.47 443	1.34 562	1.12 404	1.62 575	1.37 533	1.06 547	2.62 575	3.32 669	0.19 290	0.14 272	0.21 325	0.17 279	0.27 475	0.21 390

PSMNet-RUCA	1.02 551	0.97 647	1.44 589	1.23 673	1.10 663	1.40 578	0.62 504	1.69 506	1.38 583	0.94 336	1.53 548	0.97 417	0.83 443	1.17 350	0.93 525	0.69 667	0.34 614	0.99 677	0.60 664	0.97 665	0.64 650

THIR-Stereo	1.02 551	0.27 273	0.69 306	0.49 281	0.28 186	0.95 477	1.34 650	1.03 291	0.97 352	1.34 538	1.90 617	1.17 481	1.58 625	6.44 666	0.78 484	0.19 290	0.14 272	0.21 325	0.22 446	0.19 265	0.20 366

Wz-Net-LNSev	1.03 554	0.67 615	2.71 663	0.64 519	0.84 636	1.75 612	1.00 615	1.80 547	1.32 555	1.28 496	1.25 445	1.65 589	1.22 583	1.39 416	1.40 597	0.28 532	0.26 561	0.24 424	0.23 469	0.33 542	0.32 546

RAFT-RH_RVC	1.03 554	0.24 169	0.67 290	0.49 281	0.28 186	0.81 428	0.33 172	0.83 194	1.08 411	2.05 649	4.65 685	1.04 443	0.57 311	5.98 660	0.50 363	0.18 236	0.13 205	0.26 483	0.20 371	0.16 119	0.17 251

DISCO	1.03 554	0.34 462	1.11 534	0.69 568	0.45 467	2.07 642	0.84 574	2.13 626	1.50 612	1.15 428	1.33 482	2.40 652	1.07 551	2.60 573	1.51 617	0.23 429	0.18 436	0.22 361	0.20 371	0.31 524	0.27 497

STrans-v2	1.04 557	0.28 303	0.96 477	0.49 281	0.32 290	0.68 348	0.79 559	2.47 671	1.12 433	1.12 404	1.46 533	1.40 536	1.46 614	6.70 674	0.43 298	0.18 236	0.13 205	0.20 284	0.18 306	0.18 211	0.18 282

APVNet	1.06 558	0.53 575	1.42 586	0.84 630	0.79 625	1.92 632	0.82 570	1.90 576	1.08 411	1.08 382	1.43 519	1.56 569	1.13 564	3.07 591	1.58 619	0.31 556	0.34 614	0.42 621	0.36 614	0.36 556	0.37 573

TDLM	1.06 558	0.44 535	0.79 393	0.63 510	0.50 496	0.89 453	1.44 655	1.48 445	1.26 525	1.12 404	1.40 511	1.08 452	0.98 517	6.65 670	0.78 484	0.33 572	0.21 500	0.33 569	0.26 517	0.37 560	0.24 449

FAT-Stereo	1.07 560	0.41 525	1.32 569	0.72 586	0.58 552	1.08 515	0.89 589	1.96 593	1.65 627	1.75 622	1.98 622	2.03 636	1.48 617	2.02 524	1.18 571	0.42 618	0.35 625	0.34 579	0.29 563	0.35 549	0.53 627

GANetREF_RVC	1.07 560	0.86 640	1.31 566	0.82 626	0.53 524	1.41 583	1.31 648	1.76 530	1.52 615	1.27 494	1.31 472	1.46 550	1.24 587	2.03 525	0.96 535	0.56 652	0.45 655	0.67 663	0.50 650	0.88 663	0.59 640
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	1.07 560	0.43 532	0.76 372	0.60 474	0.50 496	0.90 456	0.97 608	1.52 459	1.26 525	1.33 534	1.38 504	1.24 498	1.18 573	6.75 676	0.75 472	0.34 582	0.23 536	0.34 579	0.29 563	0.42 585	0.27 497

GCST	1.08 563	1.47 681	0.93 462	1.73 684	1.14 670	1.30 561	0.31 143	1.33 405	1.16 472	1.29 503	0.97 315	0.98 419	0.49 237	2.08 530	0.46 332	1.19 684	0.70 684	1.30 684	0.85 679	1.02 669	0.89 666

GwcNet	1.08 563	0.51 566	2.33 651	0.79 612	1.18 673	1.76 614	0.70 536	1.68 503	1.47 608	1.41 561	1.64 580	1.74 600	1.04 540	2.20 544	1.41 601	0.30 549	0.29 589	0.29 525	0.27 530	0.30 515	0.35 562

DANet	1.08 563	0.61 605	1.32 569	0.85 635	0.72 599	1.37 571	0.51 416	1.54 468	1.15 462	1.78 625	1.54 553	2.01 633	1.11 557	2.90 584	2.00 639	0.33 572	0.30 594	0.40 616	0.30 572	0.44 597	0.45 604
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 566	0.50 563	1.12 536	0.90 649	1.04 659	1.11 522	0.84 574	1.80 547	1.62 624	1.55 596	2.00 625	1.90 619	1.78 643	1.84 505	1.25 575	0.52 644	0.36 630	0.48 635	0.36 614	0.45 601	0.43 599

Nwc_Net	1.09 566	0.49 556	1.33 572	0.89 648	0.80 630	1.49 591	0.66 520	2.19 644	1.27 531	1.32 525	2.26 639	1.96 628	1.54 622	1.92 513	1.34 587	0.40 609	0.30 594	0.43 623	0.45 637	0.38 569	0.37 573

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 568	1.02 653	1.00 492	0.82 626	0.67 586	1.93 633	0.93 600	1.62 490	1.11 429	1.15 428	1.25 445	1.50 559	0.79 420	1.96 519	0.76 475	1.89 688	0.34 614	0.79 668	0.36 614	1.25 677	0.83 663

NCC-stereo	1.10 568	0.54 576	1.24 556	0.84 630	0.94 652	1.29 559	0.89 589	2.01 607	1.34 562	1.32 525	1.74 596	1.88 615	1.74 639	2.35 555	1.25 575	0.45 630	0.37 632	0.45 628	0.58 660	0.42 585	0.42 592

Abc-Net	1.10 568	0.54 576	1.24 556	0.84 630	0.94 652	1.29 559	0.89 589	2.01 607	1.34 562	1.32 525	1.74 596	1.88 615	1.74 639	2.35 555	1.25 575	0.45 630	0.37 632	0.45 628	0.58 660	0.42 585	0.42 592
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	1.11 571	0.58 592	2.23 649	0.66 539	0.71 597	1.95 635	1.46 656	1.98 599	1.45 606	1.79 628	1.43 519	1.49 558	1.33 601	1.97 520	1.42 605	0.27 516	0.23 536	0.28 514	0.28 551	0.34 546	0.31 539

edge stereo	1.11 571	0.50 563	1.30 565	0.71 582	0.65 578	1.14 527	0.75 547	1.93 588	1.37 579	1.71 618	1.83 607	2.54 657	1.44 611	2.43 561	1.23 573	0.42 618	0.41 645	0.54 648	0.35 610	0.42 585	0.46 608

anonymity	1.12 573	0.97 647	1.21 549	1.07 666	1.12 667	1.08 515	0.89 589	1.95 592	1.16 472	1.29 503	1.26 452	1.22 491	1.09 555	1.15 342	1.01 542	1.02 677	1.00 700	0.97 674	0.97 686	0.98 666	0.99 670

ccnet	1.12 573	0.67 615	1.01 496	0.78 610	0.73 606	1.72 610	0.99 613	1.84 560	1.26 525	1.47 573	1.85 611	1.75 603	1.29 593	1.75 493	1.88 633	0.57 653	0.53 670	0.57 657	0.55 657	0.59 638	0.54 629

RASNet	1.12 573	0.30 361	0.91 455	0.66 539	0.77 620	0.97 487	0.57 479	1.37 415	1.35 571	1.02 369	1.34 489	2.11 640	1.43 609	7.09 681	1.39 596	0.19 290	0.17 411	0.17 156	0.19 332	0.18 211	0.16 218

AF-Net	1.13 576	0.52 570	1.33 572	0.86 637	0.91 648	1.38 574	0.71 538	2.16 635	1.62 624	1.56 597	2.40 646	1.99 631	1.65 632	1.81 504	1.48 614	0.48 638	0.28 577	0.49 637	0.33 598	0.39 573	0.32 546

NaN_ROB	1.13 576	0.55 581	1.15 543	0.64 519	0.48 485	1.61 600	2.03 688	1.72 514	1.48 609	2.09 651	1.27 455	1.40 536	1.08 552	3.94 611	1.30 583	0.28 532	0.34 614	0.28 514	0.28 551	0.30 515	0.33 552

UGAM	1.14 578	0.27 273	0.95 471	0.53 366	0.42 440	0.70 361	0.72 541	0.95 254	1.32 555	0.98 351	1.48 539	1.78 607	0.87 463	9.65 710	0.87 514	0.21 370	0.18 436	0.30 539	0.24 485	0.19 265	0.16 218

DGSMNet	1.14 578	0.76 631	2.49 657	0.81 618	0.86 643	1.39 576	1.39 652	2.13 626	1.35 571	1.26 491	1.63 579	1.48 557	0.98 517	1.75 493	1.10 556	0.45 630	0.43 648	0.55 652	0.49 647	0.75 657	0.70 656

Syn2CoEx	1.14 578	0.69 619	1.66 614	0.80 615	0.67 586	1.40 578	0.88 587	2.06 620	1.54 618	1.25 487	1.58 566	1.42 539	1.50 621	4.09 613	1.40 597	0.36 593	0.32 608	0.34 579	0.29 563	0.29 505	0.34 557

RGC	1.14 578	0.79 633	1.26 559	0.91 652	0.96 655	1.52 593	0.77 553	1.92 583	1.26 525	1.54 593	1.93 619	2.02 635	1.54 622	2.25 548	1.31 584	0.44 629	0.35 625	0.58 658	0.48 644	0.47 609	0.46 608

S-Stereo	1.15 582	0.46 544	2.17 645	0.81 618	0.80 630	1.21 547	1.19 638	1.93 588	2.02 656	1.47 573	2.11 632	1.57 570	1.17 568	2.05 528	1.41 601	0.40 609	0.40 643	0.35 588	0.31 580	0.44 597	0.70 656

stereogan	1.15 582	0.42 529	1.40 578	0.86 637	0.84 636	2.38 657	0.71 538	1.88 570	1.73 636	1.72 619	1.94 621	2.31 647	1.29 593	2.07 529	1.08 551	0.36 593	0.35 625	0.39 611	0.31 580	0.51 623	0.46 608

AANet_RVC	1.16 584	0.52 570	1.49 603	0.65 533	0.45 467	0.75 384	0.69 533	1.42 427	1.55 620	1.34 538	1.87 614	1.53 565	0.78 416	7.43 687	1.38 593	0.25 476	0.17 411	0.19 232	0.16 248	0.22 388	0.26 485

RYNet	1.17 585	0.49 556	1.24 556	0.70 574	0.97 656	1.71 608	0.92 596	1.91 580	1.46 607	1.38 552	1.14 397	1.88 615	1.30 597	4.24 615	1.87 631	0.26 500	0.21 500	0.35 588	0.27 530	0.55 631	0.54 629

w-ln-seven-2	1.18 586	0.61 605	4.25 674	0.68 564	0.61 566	1.20 545	0.93 600	1.63 492	1.35 571	1.66 614	1.53 548	1.47 555	1.37 605	3.00 589	1.74 626	0.25 476	0.24 545	0.29 525	0.26 517	0.33 542	0.28 509

HSM	1.19 587	0.32 414	0.65 274	0.57 442	0.38 402	1.23 550	0.59 493	2.25 651	1.19 491	1.30 511	1.25 445	1.94 625	1.03 538	9.32 705	0.71 460	0.22 401	0.16 376	0.20 284	0.16 248	0.21 361	0.21 390

aanetorigin	1.23 588	0.79 633	2.78 665	0.70 574	0.79 625	0.99 493	1.06 624	1.06 319	1.37 579	3.52 689	2.61 655	1.72 597	1.63 630	1.99 521	1.78 628	0.25 476	0.24 545	0.26 483	0.25 499	0.38 569	0.45 604

PWC_ROB	1.24 589	0.76 631	2.46 655	0.72 586	0.78 622	1.15 534	0.49 406	1.75 523	1.92 650	2.31 657	3.07 664	1.59 574	1.40 606	2.46 565	2.10 643	0.33 572	0.22 522	0.35 588	0.24 485	0.38 569	0.41 588

SGM-Forest	1.24 589	0.38 506	0.60 246	0.52 347	0.37 380	1.56 597	1.30 647	1.65 495	1.36 575	2.11 652	1.79 603	1.63 583	0.93 490	7.48 689	0.95 531	0.36 593	0.37 632	0.39 611	0.34 605	0.37 560	0.32 546
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 591	0.99 650	1.93 634	1.02 662	1.21 675	0.96 483	1.01 617	1.75 523	1.92 650	1.36 543	2.12 633	1.44 545	1.01 529	1.14 341	1.40 597	0.72 668	0.82 687	0.89 672	0.98 688	1.31 679	0.95 668

NOSS_ROB	1.26 592	0.46 544	0.62 257	0.56 424	0.38 402	1.06 511	0.78 555	1.73 515	1.40 593	1.01 365	1.43 519	1.10 465	0.75 397	10.62 714	0.65 436	0.45 630	0.43 648	0.48 635	0.45 637	0.44 597	0.41 588

RTSC	1.29 593	0.73 625	2.44 654	0.83 629	0.57 543	1.85 627	0.65 514	1.88 570	2.00 655	2.20 654	1.66 585	1.60 576	1.26 590	2.33 554	3.92 675	0.32 563	0.23 536	0.27 499	0.29 563	0.37 560	0.37 573

PWCDC_ROB	1.29 593	0.75 630	1.33 572	1.05 663	0.88 647	1.73 611	0.52 427	1.89 573	3.28 686	1.29 503	4.88 688	1.22 491	1.46 614	1.77 500	1.45 609	0.60 658	0.26 561	0.29 525	0.25 499	0.52 625	0.37 573

Anonymous_2	1.30 595	0.55 581	0.82 404	0.52 347	0.58 552	1.01 496	0.64 512	1.25 394	0.97 352	0.96 341	0.78 255	1.33 524	1.29 593	1.03 304	0.74 467	0.62 660	0.64 680	1.06 680	9.63 725	1.16 673	0.49 619

SQANet	1.31 596	0.88 643	1.08 526	1.83 686	1.44 682	1.44 586	0.75 547	1.74 520	1.09 419	1.32 525	1.26 452	1.28 513	1.01 529	1.50 440	0.83 505	2.50 695	0.34 614	1.47 685	0.55 657	2.32 687	1.57 685

SHD	1.31 596	0.71 624	2.34 652	0.86 637	0.75 616	1.77 617	0.65 514	2.22 648	2.50 673	2.40 664	1.71 592	1.91 620	1.60 628	1.93 516	2.37 650	0.38 602	0.31 600	0.38 603	0.40 626	0.48 614	0.50 621

PDISCO_ROB	1.32 598	0.65 613	1.44 589	1.36 675	1.46 683	2.55 662	0.92 596	2.45 669	2.07 659	1.37 546	1.49 541	1.65 589	1.00 527	2.82 580	1.35 590	1.01 675	0.27 569	0.54 648	0.47 642	0.71 654	0.73 659

LL-Strereo	1.33 599	0.39 511	1.38 577	0.61 489	0.61 566	0.75 384	0.66 520	1.63 492	1.17 475	1.56 597	1.60 569	2.03 636	2.12 666	9.72 711	0.97 536	0.21 370	0.18 436	0.27 499	0.23 469	0.22 388	0.25 461

PASM	1.34 600	0.92 644	2.62 661	0.86 637	0.87 645	1.03 503	1.08 626	1.50 451	1.51 614	1.82 633	1.41 513	1.68 592	1.26 590	4.87 630	1.34 587	0.61 659	0.65 682	0.68 664	0.78 674	0.69 652	0.68 654

ADCRef	1.35 601	0.55 581	2.37 653	0.72 586	0.77 620	1.94 634	0.78 555	1.91 580	1.27 531	1.57 601	1.59 568	1.36 530	1.41 607	1.54 450	7.53 692	0.23 429	0.20 474	0.32 560	0.30 572	0.29 505	0.29 516

DStereoRT	1.36 602	0.32 414	1.41 584	0.67 551	0.50 496	2.07 642	0.60 497	1.44 434	0.91 323	1.37 546	1.44 524	0.73 314	1.30 597	6.39 665	0.90 521	0.23 429	0.17 411	4.29 717	1.94 707	0.24 433	0.20 366

GANet	1.36 602	0.47 549	0.86 421	0.67 551	0.45 467	1.34 568	1.73 672	1.64 494	1.24 517	1.49 581	2.38 644	1.55 568	1.20 579	9.30 704	0.93 525	0.30 549	0.31 600	0.33 569	0.28 551	0.39 573	0.30 529

ff1	1.37 604	0.33 437	0.85 415	0.53 366	0.37 380	0.74 378	0.56 468	0.95 254	2.47 670	1.15 428	1.45 527	1.06 445	0.82 435	7.22 682	7.61 693	0.20 335	0.12 102	0.31 545	0.27 530	0.19 265	0.20 366

XQC	1.37 604	0.87 641	2.56 659	0.84 630	0.69 594	1.83 625	0.89 589	2.07 621	1.88 646	1.88 638	1.53 548	1.91 620	1.55 624	2.85 583	3.05 661	0.48 638	0.29 589	0.44 627	0.39 622	0.69 652	0.60 643

w-ln-seven	1.38 606	0.70 622	3.91 673	0.75 602	0.72 599	2.69 669	0.95 605	2.02 611	1.99 654	1.99 645	1.73 594	1.82 611	1.17 568	2.45 562	2.84 658	0.28 532	0.25 554	0.31 545	0.30 572	0.41 580	0.33 552

mmx	1.39 607	0.33 437	0.85 415	0.53 366	0.37 380	0.74 378	0.56 468	2.13 626	1.37 579	1.15 428	1.45 527	1.06 445	0.82 435	7.22 682	7.61 693	0.24 448	0.19 454	0.31 545	0.27 530	0.30 515	0.25 461

xxx	1.39 607	0.33 437	0.85 415	0.53 366	0.37 380	0.74 378	0.56 468	2.13 626	1.37 579	1.15 428	1.45 527	1.06 445	0.82 435	7.22 682	7.61 693	0.24 448	0.19 454	0.31 545	0.27 530	0.30 515	0.25 461

MFMNet_re	1.40 609	1.14 663	1.68 615	1.39 677	1.07 660	1.48 589	1.43 654	1.87 567	1.82 643	2.26 655	2.19 636	1.51 561	1.86 650	1.52 444	1.25 575	0.93 673	0.83 688	0.84 670	0.80 675	0.99 668	1.05 675

UDG	1.41 610	2.65 707	0.99 486	1.44 680	1.64 686	1.34 568	0.80 565	1.60 483	1.23 511	1.23 475	1.71 592	2.01 633	1.34 602	1.47 436	1.41 601	0.90 672	0.54 673	2.29 693	0.75 672	1.84 682	1.04 673

CSAN	1.41 610	0.59 595	1.26 559	0.70 574	0.50 496	1.76 614	1.78 673	1.77 534	1.90 649	2.35 660	2.32 641	1.92 623	1.94 656	5.56 649	1.49 615	0.43 624	0.35 625	0.40 616	0.41 627	0.43 591	0.41 588

DStereoO	1.44 612	1.11 660	1.69 616	1.16 669	0.72 599	1.21 547	1.56 663	1.74 520	1.63 626	1.52 585	1.67 587	1.51 561	3.16 688	1.73 491	1.72 625	2.35 694	0.45 655	0.97 674	0.42 630	2.01 684	0.53 627

test_xeample	1.45 613	0.28 303	0.65 274	0.51 326	0.28 186	0.94 474	0.59 493	2.14 630	1.29 541	1.24 482	1.51 546	0.88 375	0.86 458	1.46 432	15.10 714	0.22 401	0.20 474	0.22 361	0.20 371	0.22 388	0.22 413

Wz-Net-SNSev	1.49 614	1.23 669	6.27 687	0.68 564	0.67 586	1.37 571	1.41 653	2.00 603	1.39 588	1.48 579	1.61 573	2.29 645	1.32 600	3.93 610	2.14 645	0.31 556	0.28 577	0.31 545	0.33 598	0.42 585	0.36 568

CC-Net-ROB	1.49 614	1.26 670	1.27 562	0.88 645	0.79 625	1.76 614	1.00 615	1.79 544	1.26 525	1.10 396	1.61 573	1.21 489	0.99 525	8.13 697	0.84 508	1.09 681	0.41 645	2.20 691	0.46 640	1.20 676	0.48 615

DDUNet	1.50 616	2.69 708	1.12 536	1.77 685	1.88 688	1.84 626	0.92 596	1.70 511	1.16 472	1.38 552	1.79 603	1.60 576	1.12 560	1.37 405	1.08 551	1.10 682	0.76 685	2.37 695	0.94 684	2.00 683	1.37 681

xxxx	1.51 617	0.28 303	0.68 294	0.54 383	0.28 186	1.16 536	0.44 342	2.19 644	1.29 541	1.09 388	1.36 497	1.22 491	0.85 450	1.79 501	15.70 717	0.24 448	0.21 500	0.21 325	0.20 371	0.22 388	0.23 433

psmorigin	1.52 618	0.69 619	10.52 701	0.68 564	0.59 560	1.13 526	0.70 536	1.57 476	1.19 491	1.99 645	1.79 603	2.26 644	1.47 616	2.09 531	1.36 591	0.39 606	0.40 643	0.34 579	0.33 598	0.43 591	0.56 633

MFN_U_SF_RVC	1.52 618	0.84 636	3.42 668	0.87 644	0.66 582	2.56 663	0.95 605	2.36 661	1.70 632	1.98 644	1.86 612	2.45 655	1.79 644	2.95 585	2.58 653	0.52 644	0.48 662	0.55 652	0.59 663	0.59 638	0.61 644

WQFJA1++	1.55 620	0.22 107	0.45 101	0.38 55	0.28 186	0.38 61	0.20 14	0.62 73	0.28 23	0.38 118	0.39 72	0.34 89	0.39 141	0.64 147	0.27 71	0.19 290	0.12 102	0.16 104	0.12 69	25.04 729	0.14 131

SAMSARA	1.55 620	0.84 636	2.61 660	1.22 672	1.07 660	2.50 661	1.93 683	2.05 615	1.89 647	2.75 674	1.66 585	2.81 665	1.69 637	3.08 593	1.97 638	0.46 636	0.51 668	0.42 621	0.46 640	0.58 636	0.59 640

z-mn7	1.56 622	0.84 636	4.36 677	0.71 582	0.51 508	2.60 664	1.04 620	1.73 515	2.70 679	1.53 587	2.99 663	1.94 625	1.34 602	4.78 628	2.41 651	0.29 544	0.24 545	0.27 499	0.24 485	0.34 546	0.31 539

CrosDoStereo	1.58 623	0.24 169	0.72 329	0.48 259	0.29 212	0.67 340	12.49 718	1.10 331	0.98 358	1.34 538	1.75 599	1.00 426	1.89 652	6.65 670	0.81 498	0.19 290	0.15 337	0.20 284	0.22 446	0.18 211	0.19 329

DeepStereo_LL	1.58 623	0.24 169	0.72 329	0.48 259	0.29 212	0.67 340	12.49 718	1.10 331	0.98 358	1.34 538	1.75 599	1.00 426	1.89 652	6.65 670	0.81 498	0.19 290	0.15 337	0.20 284	0.22 446	0.18 211	0.19 329

otaku	1.60 625	1.11 660	1.21 549	2.20 688	1.56 684	1.97 636	1.24 641	2.07 621	1.36 575	1.44 568	1.62 575	1.73 598	1.19 576	1.73 491	0.98 539	2.89 699	0.57 675	1.74 686	0.60 664	2.78 694	1.94 691

DeepPrunerF	1.60 625	0.73 625	5.81 685	0.88 645	1.19 674	0.91 460	0.95 605	2.19 644	5.24 703	1.17 447	1.30 466	1.19 485	1.30 597	4.90 631	1.66 624	0.42 618	0.34 614	0.52 642	0.47 642	0.41 580	0.40 583

222	1.61 627	0.29 338	0.67 290	0.56 424	0.29 212	1.06 511	0.42 305	2.17 641	1.31 551	1.31 521	1.52 547	0.92 395	0.94 495	1.76 498	17.65 718	0.24 448	0.20 474	0.21 325	0.19 332	0.22 388	0.23 433

SDNR	1.62 628	0.51 566	2.17 645	0.53 366	0.56 539	3.80 689	0.45 363	1.54 468	1.29 541	1.33 534	2.41 647	1.08 452	0.96 507	11.18 715	1.16 565	0.66 665	0.63 679	0.43 623	0.32 588	0.64 645	0.67 652

AANet	1.64 629	1.27 671	5.08 680	0.67 551	0.65 578	1.41 583	0.84 574	1.92 583	2.90 682	3.11 687	3.20 667	2.91 669	2.06 663	2.49 568	2.10 643	0.42 618	0.29 589	0.34 579	0.30 572	0.45 601	0.45 604

Ntro	1.64 629	1.15 664	1.23 553	2.48 694	1.83 687	2.09 644	1.16 635	1.96 593	1.38 583	1.21 464	1.62 575	1.62 578	1.29 593	1.87 510	1.11 559	3.04 700	0.56 674	1.82 688	0.64 666	2.80 695	2.05 693

G-Net	1.66 631	0.63 610	1.56 607	1.11 668	0.74 607	2.98 678	0.91 594	1.55 472	1.22 508	2.76 675	8.18 707	2.32 648	2.53 680	1.92 513	1.87 631	0.48 638	0.44 651	0.45 628	0.31 580	0.60 642	0.57 637

MDST_ROB	1.67 632	0.34 462	1.58 610	0.92 654	0.58 552	4.26 695	1.11 628	2.83 678	1.41 599	4.49 700	2.55 654	1.45 547	0.97 510	7.79 694	1.17 568	0.31 556	0.25 554	0.37 599	0.33 598	0.31 524	0.30 529

SPS-STEREO	1.67 632	1.04 654	1.23 553	1.21 671	1.13 669	1.82 624	1.11 628	2.16 635	1.52 615	3.07 685	2.32 641	2.82 666	1.80 645	4.11 614	2.04 640	1.03 678	0.99 699	0.97 674	0.94 684	1.03 671	1.02 671
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 634	0.36 492	0.61 251	0.59 462	0.29 212	2.25 650	1.18 637	2.38 664	1.68 631	3.60 690	2.67 657	3.69 680	2.42 676	8.13 697	1.90 634	0.31 556	0.31 600	0.30 539	0.28 551	0.30 515	0.29 516
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 635	0.59 595	4.33 675	0.70 574	0.57 543	2.02 640	1.62 669	3.35 687	1.78 639	1.48 579	1.38 504	2.17 641	2.84 683	4.77 627	3.66 672	0.48 638	0.31 600	0.29 525	0.25 499	0.64 645	0.48 615

zh-mn7	1.70 636	1.21 667	8.30 695	0.69 568	0.53 524	1.45 587	0.84 574	1.70 511	2.09 660	2.41 665	2.67 657	1.68 592	1.23 584	4.49 620	2.87 659	0.30 549	0.26 561	0.27 499	0.27 530	0.31 524	0.35 562

1111x	1.70 636	0.29 338	0.86 421	0.51 326	0.27 159	1.01 496	0.68 528	2.22 648	1.28 536	1.13 419	1.40 511	1.21 489	1.10 556	5.53 647	15.20 715	0.22 401	0.21 500	0.22 361	0.22 446	0.24 433	0.22 413

PVD	1.70 636	0.84 636	2.26 650	0.94 657	0.83 635	2.48 660	0.97 608	2.59 675	3.35 687	3.01 683	2.77 659	2.34 649	2.47 678	2.67 577	3.14 664	0.47 637	0.45 655	0.59 659	0.48 644	0.59 638	0.75 661

FBW_ROB	1.71 639	0.62 609	1.45 594	0.67 551	0.61 566	1.81 622	1.08 626	2.52 672	1.70 632	1.77 624	1.73 594	1.98 630	1.25 588	12.57 717	1.84 630	0.34 582	0.37 632	0.56 655	0.38 620	0.45 601	0.43 599

ADCL	1.72 640	0.57 589	3.66 670	0.67 551	0.61 566	2.61 666	1.85 678	1.96 593	1.67 629	1.90 641	1.83 607	2.06 639	1.90 654	2.13 534	9.15 701	0.26 500	0.24 545	0.34 579	0.32 588	0.38 569	0.35 562

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 641	0.87 641	3.56 669	0.80 615	0.75 616	3.72 686	2.44 701	1.82 551	1.82 643	1.74 621	1.91 618	1.92 623	1.26 590	7.69 692	1.28 581	0.45 630	0.47 660	0.52 642	0.77 673	0.50 618	0.50 621

zh-sn7	1.76 642	1.38 672	6.58 688	0.74 598	0.72 599	1.78 619	1.31 648	1.88 570	1.56 621	1.86 637	2.47 651	1.81 608	2.08 665	5.12 635	3.80 674	0.32 563	0.32 608	0.32 560	0.32 588	0.44 597	0.40 583

AAGNet	1.83 643	0.28 303	0.72 329	0.61 489	0.32 290	0.67 340	0.51 416	0.96 262	0.98 358	1.47 573	1.20 429	1.00 426	1.18 573	2.83 581	22.77 725	0.22 401	0.13 205	0.22 361	0.19 332	0.23 417	0.15 177

WCMA_ROB	1.84 644	0.47 549	1.31 566	0.69 568	0.57 543	2.11 645	1.14 632	1.87 567	1.73 636	4.04 694	6.43 694	5.62 697	3.61 693	2.59 572	1.94 636	0.52 644	0.44 651	0.39 611	0.42 630	0.48 614	0.47 612

ADCPNet	1.85 645	0.69 619	8.07 692	0.71 582	0.58 552	2.79 673	1.22 640	1.94 590	1.54 618	1.88 638	1.69 590	2.46 656	2.04 660	2.37 557	6.48 687	0.38 602	0.37 632	0.38 603	0.43 633	0.47 609	0.45 604

test_sample9	1.86 646	0.49 556	1.13 538	0.56 424	0.39 413	1.02 500	0.73 542	1.78 538	1.21 502	1.22 469	1.18 417	1.08 452	0.92 481	2.27 550	7.92 697	0.57 653	12.61 730	0.62 660	0.67 668	0.45 601	0.42 592

Wz-Net-TNSev	1.88 647	2.08 701	7.66 690	0.67 551	0.64 576	2.42 658	1.83 677	2.33 657	1.74 638	1.57 601	1.56 559	2.58 658	1.90 654	4.86 629	3.12 663	0.39 606	0.37 632	0.33 569	0.37 618	0.53 627	0.58 638

NVStereoNet_ROB	1.88 647	1.07 655	1.45 594	1.07 666	1.17 671	1.47 588	1.48 658	1.89 573	1.93 652	1.94 643	4.67 686	3.08 673	1.80 645	6.51 667	1.65 622	1.06 680	0.86 694	1.08 681	1.32 694	0.93 664	1.26 679
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 647	0.57 589	2.18 647	0.63 510	0.40 424	2.80 674	1.57 666	2.39 665	5.88 706	2.36 662	3.57 672	3.72 681	2.97 685	4.74 626	1.76 627	0.34 582	0.30 594	0.32 560	0.29 563	0.48 614	0.37 573

ADCMid	1.89 650	0.73 625	5.06 679	0.72 586	0.67 586	2.00 639	1.14 632	1.97 597	1.48 609	2.86 678	1.81 606	2.37 650	2.05 662	2.24 546	10.39 706	0.33 572	0.31 600	0.39 611	0.43 633	0.50 618	0.44 602

WZ-Net	1.95 651	0.95 646	10.10 697	0.86 637	0.78 622	1.69 607	1.60 668	2.20 647	1.98 653	2.08 650	1.93 619	2.30 646	1.97 657	5.30 638	3.17 666	0.34 582	0.26 561	0.29 525	0.31 580	0.51 623	0.47 612

AnyNet_C32	1.96 652	1.10 657	5.17 681	0.90 649	1.11 665	2.12 646	2.37 699	1.85 561	1.48 609	2.45 666	1.70 591	2.05 638	1.64 631	2.50 569	10.28 705	0.37 597	0.34 614	0.35 588	0.41 627	0.49 617	0.54 629

MSAF-DinoV2	1.97 653	0.80 635	10.38 700	0.86 637	0.48 485	1.39 576	0.97 608	2.55 674	1.72 635	1.53 587	1.65 582	3.59 678	2.20 670	5.39 644	3.94 676	0.27 516	0.17 411	0.26 483	0.28 551	0.47 609	0.46 608

RainbowNet	1.97 653	1.76 689	1.57 609	2.81 697	2.21 692	1.98 638	1.81 675	2.54 673	1.89 647	1.50 582	1.84 609	1.96 628	1.65 632	2.14 535	1.25 575	3.33 706	0.85 692	2.39 698	0.98 688	2.82 697	2.22 694

ADCP+	1.99 655	0.48 553	7.73 691	0.66 539	0.91 648	2.30 653	1.05 622	1.82 551	1.34 562	1.54 593	1.32 479	1.74 600	1.61 629	2.17 538	13.37 710	0.24 448	0.21 500	0.32 560	0.28 551	0.37 560	0.29 516

MSMD_ROB	1.99 655	0.59 595	0.89 448	0.70 574	0.61 566	3.95 691	0.94 603	1.80 547	1.79 640	4.41 698	4.43 679	8.17 706	3.66 694	3.40 601	1.33 585	0.52 644	0.48 662	0.54 648	0.58 660	0.53 627	0.50 621

Selective-IGEV-i16pc	2.07 657	0.29 338	19.83 711	0.53 366	0.39 413	2.74 670	1.51 659	1.13 345	1.28 536	0.80 292	1.21 431	1.06 445	0.64 355	7.77 693	0.79 491	0.40 609	0.22 522	0.21 325	0.23 469	0.22 388	0.23 433

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 658	1.15 664	3.10 666	1.05 663	0.76 619	5.03 701	2.40 700	2.16 635	2.62 676	1.89 640	2.28 640	2.69 662	1.65 632	9.35 706	2.04 640	0.64 664	0.51 668	0.68 664	0.71 671	1.09 672	0.67 652

ACVNet-4b	2.15 659	1.41 676	1.64 612	2.80 696	2.31 696	2.31 654	1.24 641	2.32 656	2.14 661	1.26 491	2.39 645	2.66 661	1.48 617	5.95 659	1.06 547	3.20 704	0.45 655	2.37 695	0.89 680	2.83 698	2.37 698

ACVNet_1	2.18 660	1.45 679	1.72 620	2.85 698	2.33 698	2.28 651	1.46 656	3.08 683	2.22 664	1.82 633	2.05 630	3.56 677	1.98 658	3.09 594	1.40 597	3.17 701	0.60 677	2.40 699	0.92 682	2.91 701	2.37 698

test_sample8	2.19 661	0.49 556	1.13 538	0.56 424	0.39 413	1.02 500	0.73 542	1.82 551	1.15 462	2.26 655	1.30 466	4.94 692	2.52 679	2.27 550	7.92 697	0.57 653	12.61 730	0.62 660	0.67 668	0.45 601	0.42 592

ADCS	2.25 662	0.99 650	5.55 682	0.81 618	0.74 607	2.19 648	1.80 674	2.27 653	2.14 661	2.80 677	2.13 634	2.40 652	2.03 659	2.64 576	13.69 711	0.41 614	0.39 641	0.40 616	0.45 637	0.58 636	0.56 633

AnyNet_C01	2.26 663	1.78 690	10.22 699	0.93 655	0.74 607	2.92 676	2.20 694	2.29 655	1.80 641	2.53 668	2.41 647	2.71 663	1.73 638	3.41 602	6.72 689	0.41 614	0.39 641	0.40 616	0.42 630	0.67 650	0.63 646

MeshStereo	2.26 663	0.56 585	0.92 460	0.61 489	0.49 489	2.60 664	1.02 618	3.18 684	2.05 658	7.40 715	4.98 689	7.58 703	2.98 686	6.37 664	1.96 637	0.43 624	0.43 648	0.45 628	0.39 622	0.43 591	0.42 592
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	2.29 665	0.33 437	20.08 712	0.56 424	0.40 424	2.61 666	1.54 662	2.60 676	1.87 645	0.97 346	1.68 589	1.38 535	1.01 529	8.19 700	0.92 524	0.37 597	0.21 500	0.22 361	0.26 517	0.25 448	0.28 509

FCDSN-DC	2.32 666	0.63 610	0.81 400	0.84 630	0.75 616	2.23 649	0.94 603	2.09 624	1.80 641	5.45 708	7.72 704	7.77 705	6.93 711	3.39 600	1.80 629	0.52 644	0.48 662	0.52 642	0.51 653	0.57 634	0.58 638
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 667	2.85 709	3.66 670	3.08 704	2.27 694	1.97 636	0.67 524	2.00 603	1.70 632	2.52 667	2.00 625	2.23 642	5.86 704	3.44 605	1.58 619	1.01 675	0.32 608	2.64 704	1.94 707	2.85 699	2.24 695

EDNetEfficient	2.37 668	1.10 657	8.08 693	0.74 598	0.71 597	0.98 492	1.56 663	1.46 441	4.06 695	4.90 703	2.82 660	2.25 643	3.48 692	2.95 585	9.97 702	0.26 500	0.24 545	0.26 483	0.30 572	0.68 651	0.61 644

pmcnn	2.37 668	0.42 529	2.71 663	0.63 510	0.43 451	1.54 595	1.19 638	2.01 607	1.53 617	2.64 671	7.60 701	18.07 720	1.45 613	3.44 605	2.78 657	0.18 236	0.15 337	0.15 53	0.12 69	0.20 315	0.18 282

ELAS	2.37 668	0.74 628	1.54 605	0.99 659	0.92 650	4.78 698	2.33 698	3.33 686	3.37 688	5.05 706	4.77 687	3.67 679	4.53 701	3.42 603	4.50 679	0.62 660	0.53 670	0.55 652	0.53 655	0.63 643	0.64 650
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 671	1.07 655	2.14 644	1.18 670	1.10 663	2.14 647	1.36 651	1.96 593	1.66 628	5.46 709	7.07 698	4.95 693	4.32 700	5.50 646	2.26 647	1.04 679	1.02 702	0.99 677	0.97 686	1.02 669	1.04 673

ACVNet_2	2.43 672	1.41 676	2.04 637	2.62 695	2.24 693	2.63 668	1.88 681	3.31 685	3.01 683	2.19 653	3.45 671	4.62 685	2.04 660	4.50 622	1.47 613	2.55 696	0.64 680	2.22 692	0.84 677	2.69 693	2.29 696

ELAS_RVC	2.48 673	0.74 628	1.90 632	1.05 663	0.92 650	2.76 671	4.01 711	2.76 677	4.11 696	4.69 701	4.63 683	4.62 685	5.96 706	3.97 612	3.96 677	0.63 663	0.53 670	0.56 655	0.52 654	0.64 645	0.63 646
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 674	0.59 595	18.45 710	0.69 568	0.50 496	1.87 629	0.88 587	1.67 502	2.39 667	1.50 582	1.42 514	1.14 478	1.15 566	4.28 618	5.07 682	0.24 448	0.19 454	0.22 361	0.19 332	7.86 721	0.34 557

WAO-7	2.66 675	1.40 675	1.73 622	1.39 677	1.17 671	3.93 690	1.94 684	4.11 696	3.88 694	2.92 679	5.50 690	4.18 683	3.00 687	7.63 691	3.71 673	1.13 683	1.00 700	1.17 682	1.13 693	1.18 675	1.09 677

RTS	2.67 676	1.38 672	15.28 706	0.99 659	1.26 677	3.78 687	1.96 685	2.15 632	2.62 676	2.61 669	2.85 661	2.60 659	1.59 626	6.27 662	5.71 685	0.40 609	0.28 577	0.35 588	0.35 610	0.50 618	0.48 615

RTSA	2.67 676	1.38 672	15.28 706	0.99 659	1.26 677	3.78 687	1.96 685	2.15 632	2.62 676	2.61 669	2.85 661	2.60 659	1.59 626	6.27 662	5.71 685	0.40 609	0.28 577	0.35 588	0.35 610	0.50 618	0.48 615

MADNet+	2.69 678	3.22 712	11.53 702	1.44 680	1.12 667	3.19 680	1.81 675	2.85 679	2.37 666	1.68 616	2.07 631	2.85 667	2.18 668	7.41 686	5.23 683	0.79 670	0.76 685	0.69 666	0.65 667	0.98 666	0.95 668

IMH-64-1	2.70 679	1.79 691	1.46 596	3.26 706	2.66 702	3.23 682	2.10 689	4.08 694	2.75 680	2.34 658	3.81 675	3.06 671	2.22 671	4.25 616	2.59 654	3.75 710	0.84 689	2.75 705	1.35 695	3.15 703	2.60 705

IMH-64	2.70 679	1.79 691	1.46 596	3.26 706	2.66 702	3.23 682	2.10 689	4.08 694	2.75 680	2.34 658	3.81 675	3.06 671	2.22 671	4.25 616	2.59 654	3.75 710	0.84 689	2.75 705	1.35 695	3.15 703	2.60 705

FC-DCNN	2.72 681	0.59 595	0.86 421	0.73 594	0.57 543	2.91 675	1.04 620	3.01 682	2.60 674	6.83 710	7.64 702	9.92 710	6.33 709	5.21 636	3.14 664	0.53 650	0.48 662	0.51 640	0.50 650	0.53 627	0.51 625

FC-DCNN v2	2.81 682	0.59 595	0.85 415	0.73 594	0.57 543	2.97 677	1.05 622	3.39 688	2.61 675	6.98 711	7.67 703	10.38 713	6.31 708	5.75 654	3.37 670	0.53 650	0.48 662	0.51 640	0.50 650	0.53 627	0.51 625

WAO-6	2.81 682	1.60 686	1.46 596	2.36 692	2.28 695	3.55 684	2.29 697	4.21 697	4.56 700	2.36 662	4.51 680	4.88 691	2.66 681	4.60 623	4.07 678	1.72 687	1.15 706	2.31 694	1.46 700	2.31 686	1.85 689

PWCK	2.88 684	2.05 699	5.72 684	2.08 687	1.11 665	3.55 684	3.90 710	2.86 680	3.54 692	3.03 684	3.63 673	3.10 674	2.31 673	8.15 699	3.09 662	2.12 691	0.91 697	1.75 687	0.98 688	2.57 692	1.18 678

Dean	2.91 685	1.53 685	2.07 638	2.96 703	2.51 700	3.15 679	2.14 692	4.75 701	4.41 699	2.76 675	6.10 693	5.53 696	2.37 674	2.97 587	1.92 635	3.18 702	0.85 692	2.51 702	1.04 691	2.88 700	2.47 702

MonStereo1	3.14 686	1.66 687	1.81 626	2.43 693	2.32 697	5.80 704	1.58 667	3.52 689	4.70 701	3.09 686	8.22 708	4.76 689	3.36 690	6.52 668	2.29 649	2.33 693	0.61 678	1.91 690	1.05 692	2.44 689	2.34 697

IMH	3.21 687	1.85 695	1.48 601	3.25 705	2.69 704	4.07 693	2.02 687	4.41 699	3.80 693	2.72 672	7.11 699	4.75 688	2.92 684	5.92 657	2.55 652	3.85 714	0.88 695	2.78 707	1.36 697	3.19 705	2.59 704

LVE	3.31 688	1.67 688	1.64 612	2.85 698	2.42 699	3.20 681	2.26 696	4.78 702	5.05 702	2.35 660	6.91 696	6.02 698	2.37 674	9.15 702	2.17 646	3.19 703	1.08 705	2.38 697	1.47 701	2.81 696	2.40 700

DStereoFS	3.67 689	1.49 683	2.18 647	1.32 674	1.32 679	4.41 696	1.26 645	3.75 693	9.27 710	3.36 688	6.80 695	4.81 690	13.54 717	6.95 678	4.76 681	0.73 669	0.69 683	1.17 682	2.40 713	1.27 678	1.95 692

JetBlue	3.97 690	2.01 696	10.19 698	1.38 676	2.84 706	10.53 710	9.54 715	3.60 691	2.41 668	2.73 673	3.39 670	4.54 684	4.31 699	7.85 696	6.84 690	0.88 671	0.93 698	0.89 672	0.91 681	1.74 681	1.91 690

notaker	3.98 691	2.40 706	2.68 662	3.82 713	3.27 711	3.97 692	2.14 692	4.78 702	3.45 690	4.12 697	6.94 697	7.65 704	3.26 689	7.82 695	5.30 684	4.04 715	1.41 708	3.36 714	2.10 710	3.88 711	3.31 711

WAO-8	4.40 692	1.82 693	1.79 624	2.34 690	2.20 690	9.19 707	1.53 660	6.09 708	16.46 720	3.94 692	7.84 705	7.32 700	3.72 696	9.41 708	3.31 667	2.00 689	1.07 703	2.44 700	1.37 698	2.50 690	1.68 686

Venus	4.40 692	1.82 693	1.79 624	2.34 690	2.20 690	9.19 707	1.53 660	6.09 708	16.46 720	3.94 692	7.84 705	7.32 700	3.72 696	9.41 708	3.31 667	2.00 689	1.07 703	2.44 700	1.37 698	2.50 690	1.68 686

DStereoSA	4.44 694	0.92 644	6.79 689	1.58 683	2.54 701	2.29 652	14.04 720	2.33 657	2.31 665	1.85 635	10.58 713	1.32 522	13.05 715	7.07 680	11.18 708	0.67 666	1.97 712	0.88 671	3.29 714	1.69 680	2.44 701

MultiAttention	4.51 695	0.33 437	0.82 404	0.73 594	0.45 467	30.98 730	4.50 713	2.18 643	1.40 593	1.61 605	2.41 647	2.43 654	0.70 380	38.42 734	1.36 591	0.22 401	0.15 337	0.29 525	0.30 572	0.47 609	0.43 599

ktn	4.70 696	2.38 705	2.12 643	3.76 711	3.24 709	4.85 699	2.95 707	5.52 704	7.37 709	4.07 696	19.32 724	7.46 702	3.47 691	7.39 685	2.95 660	4.04 715	1.85 711	3.26 713	2.22 711	3.08 702	2.65 707

MADNet++	5.01 697	3.14 710	4.91 678	4.55 717	3.94 715	5.20 702	4.41 712	4.40 698	4.13 697	4.95 704	6.08 692	4.74 687	5.37 702	9.40 707	10.67 707	4.65 717	4.15 718	3.97 716	3.34 716	4.09 713	4.08 717

UNDER WATER	5.08 698	2.33 704	5.55 682	3.94 715	3.51 712	5.20 702	2.72 704	5.61 706	16.52 722	3.84 691	4.60 682	9.21 708	5.89 705	5.90 656	8.66 700	3.75 710	1.34 707	3.18 712	1.88 705	4.33 716	3.61 713

UNDER WATER-64	5.27 699	2.32 703	8.78 696	3.93 714	3.54 713	7.61 705	3.03 708	5.84 707	14.19 714	4.04 694	4.04 677	9.39 709	6.26 707	5.93 658	8.48 699	3.60 709	1.51 709	3.13 710	1.88 705	4.29 715	3.61 713

TorneroNet-64	5.30 700	2.03 697	1.74 623	3.43 708	2.81 705	10.09 709	2.12 691	9.10 715	17.12 725	4.96 705	9.27 711	10.72 715	3.70 695	9.20 703	4.55 680	3.31 705	0.84 689	2.88 708	1.55 702	3.49 708	3.04 708

MANE	6.19 701	0.59 595	1.03 508	0.93 655	1.22 676	13.38 715	2.69 702	12.81 719	17.94 726	8.21 716	10.82 714	14.72 716	11.68 713	11.39 716	11.90 709	0.59 657	0.50 667	0.52 642	1.76 704	0.55 631	0.54 629

LSM	6.33 702	1.10 657	13.19 703	1.41 679	68.17 740	1.64 604	1.90 682	1.92 583	2.46 669	2.99 681	3.11 665	1.88 615	1.80 645	2.61 574	2.06 642	0.41 614	0.58 676	0.50 638	0.57 659	0.64 645	17.66 729

SGM-ForestM	6.52 703	0.38 506	1.26 559	0.63 510	0.35 343	13.59 716	5.32 714	6.32 711	6.70 708	11.14 718	9.18 710	22.51 730	13.93 718	16.89 719	20.07 720	0.36 593	0.37 632	0.36 596	0.35 610	0.36 556	0.34 557

tt	6.58 704	0.26 239	6.10 686	3.77 712	2.16 689	11.55 712	19.63 722	13.33 720	5.74 705	2.96 680	2.65 656	4.97 694	6.33 709	3.81 609	7.24 691	9.15 722	11.32 729	5.89 722	6.24 723	6.03 717	2.55 703

JetRed	6.91 705	8.80 717	25.96 724	2.85 698	3.25 710	13.98 718	11.87 717	6.25 710	4.28 698	4.45 699	4.56 681	6.69 699	5.46 703	7.46 688	14.05 712	2.59 697	3.31 715	2.59 703	2.29 712	4.20 714	3.36 712

xyz-stereo	7.16 706	0.22 107	69.90 744	0.42 119	0.21 26	32.92 733	0.49 406	0.87 207	0.76 268	1.38 552	27.04 727	1.19 485	1.16 567	4.69 625	0.97 536	0.16 126	0.12 102	0.20 284	0.14 170	0.16 119	0.12 21

LE_ROB	8.05 707	0.37 499	23.53 718	0.74 598	0.33 314	2.77 672	2.87 706	3.71 692	27.24 731	25.39 731	8.87 709	8.46 707	26.71 730	6.65 670	21.99 721	0.21 370	0.19 454	0.20 284	0.21 417	0.25 448	0.22 413

coex-ft	8.13 708	2.13 702	98.04 746	0.67 551	0.53 524	1.71 608	1.56 663	1.65 495	11.11 712	18.17 729	3.75 674	3.88 682	7.61 712	2.98 588	6.49 688	0.30 549	0.30 594	0.32 560	0.31 580	0.66 649	0.50 621

KSHMR	8.75 709	2.06 700	2.11 642	3.53 710	3.11 708	4.13 694	2.69 702	5.60 705	61.37 747	3.00 682	55.83 745	4.98 695	2.45 677	4.49 620	2.61 656	3.46 707	1.55 710	3.14 711	1.94 707	3.72 710	3.18 710

U	9.45 710	0.21 74	0.58 237	0.47 225	53.11 739	61.27 744	0.24 67	0.70 126	0.52 167	0.36 92	0.28 30	0.29 43	0.35 116	0.33 5	0.26 56	0.19 290	0.11 39	60.50 743	8.88 724	0.17 162	0.13 72

TCMNet-wrong-test	10.31 711	11.40 719	14.84 705	20.96 725	18.45 720	13.80 717	10.76 716	15.78 721	3.53 691	5.20 707	5.52 691	16.26 718	12.61 714	7.51 690	10.15 703	7.43 720	2.37 713	4.31 718	3.43 717	11.36 723	10.61 721

EDNetEfficientorigin	10.57 712	1.47 681	177.42 747	0.67 551	0.53 524	1.58 598	1.16 635	1.90 576	3.37 688	4.71 702	3.38 669	3.10 674	2.69 682	3.13 595	3.58 671	0.25 476	0.23 536	0.33 569	0.27 530	0.83 658	0.81 662

TorneroNet	10.70 713	2.03 697	1.82 628	3.43 708	3.01 707	43.83 734	2.22 695	8.87 714	67.47 748	7.17 714	27.36 728	10.68 714	3.85 698	8.67 701	7.65 696	3.59 708	0.88 695	3.04 709	1.57 703	3.71 709	3.17 709

HanzoNet	11.04 714	3.62 713	8.10 694	4.08 716	3.55 714	4.90 700	2.73 705	7.19 712	10.10 711	31.86 741	28.92 730	21.96 729	36.36 734	18.08 721	10.17 704	7.94 721	3.32 716	3.47 715	3.31 715	7.06 720	4.04 716

DPSimNet_ROB	11.20 715	4.98 714	35.43 728	2.90 701	4.52 716	7.89 706	17.09 721	4.66 700	6.06 707	14.89 724	10.93 715	17.29 719	36.81 736	13.18 718	15.68 716	2.86 698	6.29 721	5.75 721	5.09 721	3.91 712	7.70 719

light-stereo	12.42 716	1.45 679	18.02 709	17.94 722	23.64 726	11.13 711	0.82 570	9.91 716	5.73 704	15.42 725	42.83 740	55.24 744	1.88 651	28.77 732	2.26 647	1.61 686	3.00 714	0.78 667	0.93 683	3.48 707	3.62 715

DGTPSM_ROB	13.01 717	8.23 715	21.87 714	9.51 719	18.10 718	11.56 713	32.01 728	10.63 717	16.20 718	7.03 712	19.48 725	10.15 711	16.66 720	9.83 712	22.42 722	4.75 718	8.68 722	5.37 719	10.25 728	6.16 718	11.36 722

DPSMNet_ROB	13.02 718	8.23 715	21.91 715	9.53 720	18.11 719	11.56 713	32.02 729	10.64 718	16.23 719	7.05 713	19.49 726	10.16 712	16.66 720	9.85 713	22.43 723	4.77 719	8.68 722	5.38 720	10.26 729	6.17 719	11.36 722

USTest	14.33 719	14.94 721	21.04 713	17.44 721	16.05 717	23.26 719	33.84 730	21.73 722	11.80 713	9.36 717	10.14 712	15.97 717	13.20 716	17.28 720	22.43 723	3.78 713	5.01 719	6.17 723	6.16 722	9.25 722	7.72 720

iinet-test	17.98 720	18.06 722	23.82 720	20.87 723	19.70 721	26.55 720	35.70 731	25.04 726	15.93 715	13.33 719	13.25 716	20.58 721	17.79 722	20.62 722	25.11 726	9.58 724	8.78 724	9.88 725	9.85 726	13.23 724	11.95 724

IINet	17.98 720	18.06 722	23.81 719	20.87 723	19.70 721	26.55 720	35.70 731	25.04 726	15.93 715	13.33 719	13.25 716	20.58 721	17.79 722	20.62 722	25.11 726	9.58 724	8.78 724	9.88 725	9.85 726	13.23 724	11.95 724

DPSM_ROB	19.08 722	19.14 725	25.17 722	22.15 727	20.85 724	28.17 723	37.82 734	26.56 728	16.85 723	14.14 721	14.84 719	21.70 724	18.75 725	21.87 725	26.55 730	10.16 728	9.30 727	10.47 727	10.42 730	14.03 726	12.61 727

DPSM	19.08 722	19.14 725	25.17 722	22.15 727	20.85 724	28.17 723	37.82 734	26.56 728	16.85 723	14.14 721	14.84 719	21.70 724	18.75 725	21.87 725	26.55 730	10.16 728	9.30 727	10.47 727	10.42 730	14.03 726	12.61 727

Selective-IGEV-i1pa	19.94 724	26.52 730	23.52 717	2.94 702	1.59 685	31.97 732	20.54 723	30.88 732	25.25 727	23.87 730	27.58 729	33.01 732	26.91 731	32.38 733	25.47 728	20.69 738	5.85 720	12.49 729	4.43 719	3.35 706	19.48 730

LRCNet_RVC	22.74 725	32.10 731	21.97 716	29.84 729	26.23 727	4.42 697	0.81 568	22.66 723	2.02 656	26.93 732	29.26 731	23.06 731	15.59 719	23.84 727	18.88 719	31.75 739	19.90 741	34.65 739	32.13 740	30.54 738	28.32 738

DLNR-FE	23.17 726	48.55 745	42.94 731	176.85 747	78.48 741	0.35 49	0.21 29	23.51 725	0.75 259	0.66 260	0.86 279	0.59 261	0.30 68	1.55 452	0.44 302	9.85 727	0.12 102	0.18 204	0.14 170	76.92 745	0.16 218

DLNR_Zeroshot_test	23.17 726	48.52 744	43.29 732	176.68 746	78.69 742	0.35 49	0.21 29	23.41 724	0.75 259	0.66 260	0.86 279	0.59 261	0.30 68	1.56 457	0.44 302	9.57 723	0.12 102	0.18 204	0.14 170	76.92 745	0.16 218

BEATNet-Init1	26.87 728	13.43 720	70.68 745	0.91 652	0.68 592	57.02 742	21.06 724	32.82 736	32.67 733	52.12 747	53.61 744	66.05 745	49.56 745	48.79 746	34.71 735	0.49 642	0.44 651	0.53 647	0.53 655	0.63 643	0.59 640

fast-reg	37.99 729	38.31 733	50.02 734	45.00 739	43.04 737	57.29 743	76.35 741	53.18 739	33.49 734	28.15 733	29.55 735	41.27 736	35.82 733	42.63 737	52.86 739	19.57 730	18.63 734	20.88 730	20.79 732	28.20 730	24.79 731

RAFT-FEzeroshot	38.32 730	38.45 735	50.28 735	44.74 734	41.87 732	56.68 737	76.38 744	53.24 741	33.76 736	28.29 735	29.37 732	43.69 741	37.66 738	43.83 739	53.41 743	20.32 732	18.70 736	21.07 732	21.07 735	28.25 733	25.35 735

RAFT-FE	38.32 730	38.45 735	50.28 735	44.74 734	41.87 732	56.68 737	76.38 744	53.24 741	33.76 736	28.29 735	29.37 732	43.69 741	37.66 738	43.83 739	53.41 743	20.32 732	18.70 736	21.07 732	21.07 735	28.25 733	25.35 735

CasAABBNet	38.33 732	38.46 737	50.35 738	44.75 736	41.84 731	56.68 737	76.37 743	53.22 740	33.83 739	28.31 738	29.54 734	43.62 740	37.71 740	43.84 742	53.41 743	20.30 731	18.70 736	21.07 732	21.07 735	28.24 732	25.34 733

Hybrid-DGEV	38.35 733	38.46 737	50.28 735	44.82 738	41.90 734	56.66 736	76.35 741	53.24 741	33.80 738	28.29 735	29.84 737	43.58 737	37.86 742	43.84 742	53.39 742	20.34 734	18.69 735	21.06 731	21.00 733	28.25 733	25.34 733

FlowAnything	38.37 734	38.41 734	50.38 739	44.76 737	41.94 735	56.64 735	76.34 740	53.28 745	34.23 741	28.25 734	29.72 736	43.60 738	37.79 741	43.83 739	53.38 741	20.39 736	18.71 740	21.07 732	21.14 739	28.23 731	25.29 732

Selective-RAFT-Error	38.39 735	38.47 739	50.44 740	44.73 733	41.97 736	56.68 737	76.38 744	53.24 741	33.92 740	28.34 739	29.85 738	43.60 738	38.20 743	43.75 738	53.34 740	20.38 735	18.70 736	21.09 736	21.05 734	28.30 736	25.43 737

HaxPig	38.92 736	41.40 741	41.64 729	29.95 730	32.27 728	28.90 725	27.60 725	29.73 731	37.71 742	43.82 742	43.87 741	33.17 733	35.56 732	41.53 735	40.37 737	43.94 743	47.51 746	45.82 740	47.08 742	42.38 739	44.15 741

AVERAGE_ROB	40.43 737	42.37 742	42.73 730	36.96 732	35.58 730	30.50 726	27.61 726	36.71 738	38.39 743	44.91 743	44.36 742	37.45 735	36.70 735	41.88 736	40.35 736	45.43 744	46.81 745	47.11 741	46.35 741	42.51 740	43.87 740

MEDIAN_ROB	42.00 738	44.40 743	44.29 733	35.15 731	34.95 729	31.28 731	29.60 727	35.88 737	40.02 744	47.20 746	46.64 743	37.37 734	38.48 744	44.35 745	42.45 738	48.03 745	49.39 747	49.71 742	49.03 743	45.14 741	46.65 742

LSM0	42.82 739	38.75 740	50.81 741	47.07 740	109.38 748	57.00 741	76.02 739	53.74 746	33.71 735	29.02 740	30.41 739	43.87 743	37.22 737	43.91 744	53.54 746	20.52 737	18.62 733	21.10 737	21.11 738	28.41 737	42.22 739

Anonymous_1	43.04 740	18.73 724	24.79 721	21.81 726	46.26 738	27.80 722	37.60 733	28.08 730	16.14 717	14.66 723	14.30 718	20.65 723	17.88 724	21.56 724	25.94 729	117.93 748	8.92 726	100.65 744	126.50 746	158.64 749	12.08 726

PML	51.67 741	36.25 732	13.28 704	7.46 718	20.81 723	108.69 747	232.22 750	8.72 713	27.82 732	87.01 748	269.67 750	69.67 746	61.95 746	24.76 731	14.20 713	9.74 726	3.40 717	9.62 724	4.70 720	18.74 728	4.72 718

xxxxx1	54.10 742	25.67 727	27.13 725	113.43 743	96.96 743	30.69 727	47.44 736	32.38 733	25.60 728	17.75 726	17.27 721	21.81 726	21.02 727	24.43 728	33.82 732	33.37 740	40.54 742	157.71 747	175.86 747	66.16 742	72.93 745

tt_ll	54.10 742	25.67 727	27.13 725	113.43 743	96.96 743	30.69 727	47.44 736	32.38 733	25.60 728	17.75 726	17.27 721	21.81 726	21.02 727	24.43 728	33.82 732	33.37 740	40.54 742	157.71 747	175.86 747	66.16 742	72.93 745

ff	54.10 742	25.67 727	27.13 725	113.43 743	96.96 743	30.69 727	47.44 736	32.38 733	25.60 728	17.75 726	17.27 721	21.81 726	21.02 727	24.43 728	33.82 732	33.37 740	40.54 742	157.71 747	175.86 747	66.16 742	72.93 745

RSGM-EC	88.84 745	82.86 746	51.22 742	105.38 741	99.51 746	94.51 745	125.67 747	90.02 747	46.43 745	45.14 744	57.50 746	101.22 747	88.55 747	154.40 747	153.26 748	105.54 746	59.55 748	113.88 745	53.02 744	92.89 747	56.17 743

acva	88.84 745	82.86 746	51.22 742	105.38 741	99.51 746	94.51 745	125.67 747	90.02 747	46.43 745	45.14 744	57.50 746	101.22 747	88.55 747	154.40 747	153.26 748	105.54 746	59.55 748	113.88 745	53.02 744	92.89 747	56.17 743

Selective-IGEV-i16pa	97.29 747	136.83 748	17.95 708	1.52 682	1.00 657	188.16 749	3.63 709	183.02 750	169.43 750	88.01 749	178.60 748	119.35 749	191.45 750	226.33 750	135.51 747	131.38 749	17.89 732	32.25 738	3.46 718	2.02 685	117.94 748

test_example2	192.40 748	210.76 749	206.48 748	199.83 748	204.73 749	172.94 748	183.52 749	133.93 749	133.41 749	191.38 750	196.19 749	187.13 750	178.77 749	205.33 749	208.00 750	222.09 750	238.72 750	186.54 750	190.54 750	227.34 750	170.31 749

GS-Stereo							0.36 215	0.92 231	0.47 135	0.37 103	0.38 65	0.32 67	0.33 97	0.43 42	0.26 56	0.19 290	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.17 162	0.15 177

FSD					0.50 496	0.54 230	0.58 483	0.65 98	0.53 174	0.54 218	0.52 155	0.56 239	0.52 267	0.57 115	0.55 394	0.51 643	0.47 660	0.50 638	0.49 647	0.50 618

ccccc		492.34 750		530.87 749	530.37 750	478.08 750		491.76 751		448.18 751		476.12 751		541.64 751		663.49 751	459.54 751	353.94 751	309.79 751	586.66 751

ASD4		10.99 718

Low-res two-view benchmark