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 3	0.31 1	0.33 1	0.18 4	0.25 10	0.20 14	0.49 21	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 113	0.31 79	0.31 2	0.22 1	0.15 85	0.12 102	0.13 1	0.11 14	0.13 7	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 10	0.22 39	0.41 10	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 90	0.32 90	0.30 1	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.13 1	0.11 14	0.14 44	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 6	0.39 66	0.26 130	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 73

mm1	0.24 4	0.19 24	0.37 19	0.37 34	0.24 81	0.25 10	0.20 14	0.41 10	0.32 46	0.22 2	0.26 17	0.40 132	0.21 8	0.45 52	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 14	0.13 7	0.12 21

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 6	0.34 5	0.18 4	0.21 5	0.21 29	0.54 38	0.23 9	0.22 2	0.19 4	0.43 147	0.34 109	0.37 12	0.24 14	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.11 14	0.13 7	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 6	0.35 11	0.18 4	0.21 5	0.20 14	0.50 29	0.23 9	0.22 2	0.19 4	0.43 147	0.35 117	0.37 12	0.24 14	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.11 14	0.13 7	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 10	0.38 36	0.36 18	0.28 187	0.20 4	0.23 52	0.36 7	0.23 9	0.28 20	0.35 58	0.20 2	0.21 8	0.38 15	0.22 1	0.18 237	0.14 272	0.20 285	0.20 372	0.17 162	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 169	0.39 45	0.34 5	0.24 81	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 79	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 56	0.20 336	0.18 437	0.18 204	0.16 248	0.18 211	0.14 132
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 12	0.38 55	0.22 44	0.32 38	0.22 39	0.39 8	0.23 9	0.30 43	0.25 12	0.30 54	0.33 98	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 3	0.33 4	0.37 34	0.18 4	0.41 84	0.29 120	0.40 9	0.22 6	0.29 31	0.33 48	0.32 68	0.31 79	0.32 3	0.31 148	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 44	0.12 21

derf	0.25 10	0.20 44	0.40 56	0.40 80	0.23 57	0.26 15	0.19 7	0.47 17	0.32 46	0.26 13	0.26 17	0.39 126	0.21 8	0.47 74	0.24 14	0.14 53	0.13 205	0.14 18	0.11 14	0.12 1	0.13 73

mm2	0.25 10	0.19 24	0.37 19	0.37 34	0.24 81	0.25 10	0.20 14	0.49 21	0.32 46	0.22 2	0.26 17	0.40 132	0.21 8	0.45 52	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 14	0.13 7	0.12 21

LACA1	0.25 10	0.20 44	0.38 36	0.34 5	0.18 4	0.31 32	0.27 102	0.45 15	0.25 13	0.30 43	0.22 8	0.25 20	0.32 90	0.46 63	0.25 39	0.16 126	0.12 102	0.14 18	0.12 69	0.15 82	0.12 21

qqai	0.26 14	0.20 44	0.41 64	0.40 80	0.23 57	0.28 22	0.19 7	0.51 30	0.32 46	0.26 13	0.25 12	0.42 143	0.21 8	0.48 82	0.24 14	0.15 85	0.12 102	0.14 18	0.11 14	0.12 1	0.13 73

MGA	0.26 14	0.19 24	0.39 45	0.36 18	0.26 130	0.43 104	0.20 14	0.49 21	0.37 82	0.28 20	0.31 42	0.31 59	0.19 2	0.46 63	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.14 44	0.14 132

MSE-Stereo	0.26 14	0.19 24	0.39 45	0.36 18	0.25 110	0.39 69	0.20 14	0.52 31	0.36 75	0.28 20	0.33 48	0.29 45	0.19 2	0.46 63	0.24 14	0.14 53	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.14 44	0.13 73

GeoVLM	0.26 14	0.19 24	0.37 19	0.37 34	0.24 81	0.34 42	0.20 14	0.49 21	0.31 36	0.29 31	0.26 17	0.40 132	0.26 39	0.45 52	0.27 71	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 14	0.13 7	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 14	0.19 24	0.37 19	0.33 1	0.19 11	0.47 141	0.19 7	0.54 38	0.27 20	0.30 43	0.29 36	0.26 25	0.32 90	0.43 42	0.30 121	0.16 126	0.11 39	0.13 1	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 19	0.37 34	0.24 81	0.34 42	0.20 14	0.49 21	0.31 36	0.29 31	0.26 17	0.40 132	0.26 39	0.45 52	0.27 71	0.13 26	0.12 102	0.13 1	0.11 14	0.13 7	0.12 21

HiDET	0.26 14	0.18 10	0.37 19	0.38 55	0.24 81	0.30 28	0.20 14	0.54 38	0.33 55	0.27 18	0.30 41	0.33 82	0.25 30	0.46 63	0.30 121	0.14 53	0.12 102	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.13 73

CSFM-Stereo	0.26 14	0.18 10	0.37 19	0.39 66	0.21 26	0.40 77	0.21 29	0.53 34	0.29 26	0.30 43	0.28 30	0.31 59	0.29 60	0.47 74	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 12	0.37 34	0.22 44	0.35 51	0.18 2	0.45 15	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 90	0.20 5	0.77 203	0.23 8	0.16 126	0.11 39	0.15 53	0.11 14	0.13 7	0.11 3

LGCAT	0.27 23	0.19 24	0.37 19	0.38 55	0.24 81	0.16 2	0.21 29	0.35 3	0.25 13	0.35 83	0.26 17	0.30 54	0.26 39	0.62 143	0.27 71	0.27 518	0.22 524	0.13 1	0.17 279	0.13 7	0.21 392

CAR	0.27 23	0.18 10	0.39 45	0.37 34	0.25 110	0.39 69	0.20 14	0.52 31	0.36 75	0.35 83	0.33 48	0.29 45	0.19 2	0.49 84	0.26 56	0.14 53	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.14 44	0.13 73

PointNet	0.27 23	0.19 24	0.37 19	0.39 66	0.23 57	0.39 69	0.26 91	0.54 38	0.34 64	0.24 9	0.31 42	0.38 123	0.21 8	0.49 84	0.26 56	0.15 85	0.12 102	0.17 156	0.12 69	0.15 82	0.11 3

LiteMatch*	0.27 23	0.19 24	0.49 133	0.38 55	0.27 160	0.31 32	0.23 52	0.49 21	0.38 90	0.29 31	0.28 30	0.36 100	0.29 60	0.46 63	0.24 14	0.15 85	0.12 102	0.15 53	0.12 69	0.13 7	0.13 73

LACA3	0.27 23	0.21 74	0.38 36	0.35 11	0.19 11	0.37 60	0.38 250	0.47 17	0.28 22	0.29 31	0.27 26	0.26 25	0.31 79	0.73 188	0.22 1	0.16 126	0.12 102	0.13 1	0.10 2	0.15 82	0.11 3

LACA2	0.27 23	0.21 74	0.44 87	0.35 11	0.18 4	0.39 69	0.39 267	0.56 51	0.27 20	0.29 31	0.33 48	0.36 100	0.26 39	0.45 52	0.22 1	0.15 85	0.12 102	0.13 1	0.11 14	0.16 119	0.11 3

Test_v1	0.27 23	0.20 44	0.37 19	0.34 5	0.25 110	0.31 32	0.30 132	0.59 60	0.37 82	0.29 31	0.33 48	0.25 20	0.25 30	0.48 82	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 23	0.22 107	0.40 56	0.41 100	0.24 81	0.29 25	0.19 7	0.59 60	0.46 133	0.31 49	0.33 48	0.22 4	0.25 30	0.40 29	0.29 100	0.16 126	0.12 102	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.13 73

Wavelet-MonSter	0.27 23	0.20 44	0.41 64	0.39 66	0.26 130	0.26 15	0.25 77	0.49 21	0.29 26	0.36 93	0.47 126	0.28 41	0.32 90	0.49 84	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 23	0.19 24	0.38 36	0.40 80	0.24 81	0.38 64	0.20 14	0.59 60	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 82	0.27 50	0.90 258	0.25 39	0.14 53	0.11 39	0.16 104	0.11 14	0.13 7	0.12 21

LGtest1	0.27 23	0.21 74	0.44 87	0.41 100	0.21 26	0.42 95	0.19 7	0.56 51	0.26 17	0.29 31	0.24 11	0.29 45	0.29 60	0.55 106	0.25 39	0.18 237	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.14 44	0.13 73

dual_stereo	0.27 23	0.19 24	0.35 10	0.39 66	0.21 26	0.25 10	0.22 39	0.48 19	0.31 36	0.32 56	0.26 17	0.37 113	0.24 26	0.83 231	0.29 100	0.16 126	0.12 102	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.11 3

MCSU-Stereo	0.28 35	0.17 3	0.36 12	0.36 18	0.17 2	0.35 51	0.39 267	0.55 44	0.41 103	0.37 104	0.40 79	0.37 113	0.23 23	0.45 52	0.29 100	0.14 53	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

monster-pro	0.28 35	0.18 10	0.39 45	0.36 18	0.21 26	0.55 247	0.31 144	0.55 44	0.43 115	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 116	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.11 3

MatchStereo	0.28 35	0.21 74	0.39 45	0.33 1	0.18 4	0.22 8	0.23 52	0.65 100	0.48 141	0.27 18	0.47 126	0.25 20	0.24 26	0.49 84	0.31 148	0.16 126	0.12 102	0.14 18	0.10 2	0.13 7	0.13 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 35	0.18 10	0.36 12	0.37 34	0.24 81	0.31 32	0.20 14	0.57 56	0.57 188	0.28 20	0.32 47	0.33 82	0.29 60	0.54 100	0.30 121	0.14 53	0.13 205	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.13 73

MonStereo	0.28 35	0.18 10	0.39 45	0.36 18	0.21 26	0.55 247	0.31 144	0.55 44	0.43 115	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.57 116	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 35	0.18 10	0.39 45	0.36 18	0.21 26	0.55 247	0.31 144	0.55 44	0.43 115	0.28 20	0.28 30	0.23 6	0.21 8	0.56 111	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.11 3

IGEV	0.28 35	0.18 10	0.39 45	0.37 34	0.31 268	0.45 120	0.21 29	0.59 60	0.40 96	0.31 49	0.43 102	0.26 25	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 35	0.18 10	0.42 76	0.40 80	0.23 57	0.47 141	0.19 7	0.61 72	0.29 26	0.35 83	0.21 6	0.35 97	0.21 8	0.60 135	0.25 39	0.15 85	0.11 39	0.16 104	0.11 14	0.13 7	0.13 73

MonSter	0.28 35	0.18 10	0.39 45	0.36 18	0.21 26	0.55 247	0.31 144	0.55 44	0.43 115	0.28 20	0.29 36	0.23 6	0.21 8	0.56 111	0.25 39	0.11 1	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.11 3

ft-warping	0.29 44	0.31 400	0.32 2	0.39 66	0.23 57	0.34 42	0.29 120	0.35 3	0.29 26	0.33 62	0.38 66	0.28 41	0.27 50	0.41 33	0.29 100	0.17 184	0.15 337	0.31 546	0.22 447	0.28 495	0.16 219

depth_test_26	0.29 44	0.19 24	0.41 64	0.36 18	0.24 81	0.21 5	0.24 67	0.41 10	0.34 64	0.30 43	0.81 269	0.28 41	0.24 26	0.47 74	0.25 39	0.22 403	0.16 377	0.18 204	0.17 279	0.19 266	0.17 253

BridgeDepth	0.29 44	0.19 24	0.37 19	0.40 80	0.17 2	0.58 268	0.32 160	0.60 70	0.29 26	0.26 13	0.26 17	0.39 126	0.43 170	0.47 74	0.26 56	0.13 26	0.10 9	0.13 1	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 64	0.36 18	0.23 57	0.52 211	0.36 216	0.56 51	0.34 64	0.45 164	0.42 90	0.27 32	0.25 30	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 64	0.36 18	0.23 57	0.52 211	0.36 216	0.56 51	0.34 64	0.45 164	0.42 90	0.27 32	0.25 30	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	0.45 103	0.37 34	0.25 110	0.26 15	0.20 14	0.78 160	0.28 22	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 39	0.91 259	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 36	0.41 100	0.20 18	0.42 95	0.20 14	0.66 109	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 82	0.28 56	1.09 328	0.25 39	0.14 53	0.11 39	0.16 104	0.11 14	0.13 7	0.12 21

Monster-pub-mixall	0.30 51	0.19 24	0.39 45	0.36 18	0.21 26	0.28 22	0.18 2	0.58 58	0.34 64	0.36 93	0.34 54	0.26 25	0.20 5	1.40 425	0.24 14	0.15 85	0.11 39	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 73

AdaDepth	0.30 51	0.22 107	0.49 133	0.44 173	0.27 160	0.44 116	0.24 67	0.52 31	0.30 32	0.31 49	0.37 65	0.26 25	0.32 90	0.79 216	0.25 39	0.12 9	0.12 102	0.16 104	0.13 130	0.16 119	0.15 178

asda	0.30 51	0.24 169	0.42 76	0.38 55	0.23 57	0.43 104	0.34 188	0.58 58	0.37 82	0.38 120	0.42 90	0.27 32	0.34 109	0.52 95	0.30 121	0.11 1	0.09 1	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.12 21

asd	0.30 51	0.21 74	0.41 64	0.39 66	0.24 81	0.47 141	0.30 132	0.69 123	0.30 32	0.41 136	0.39 74	0.28 41	0.33 98	0.62 143	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 51	0.26 240	0.44 87	0.38 55	0.26 130	0.49 168	0.40 283	0.59 60	0.31 36	0.38 120	0.42 90	0.27 32	0.34 109	0.46 63	0.31 148	0.12 9	0.09 1	0.15 53	0.11 14	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 51	0.26 240	0.44 87	0.38 55	0.26 130	0.49 168	0.40 283	0.59 60	0.31 36	0.38 120	0.42 90	0.27 32	0.34 109	0.46 63	0.31 148	0.12 9	0.09 1	0.15 53	0.11 14	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 51	0.26 240	0.44 87	0.38 55	0.26 130	0.49 168	0.40 283	0.59 60	0.32 46	0.38 120	0.42 90	0.27 32	0.34 109	0.46 63	0.31 148	0.12 9	0.09 1	0.15 53	0.11 14	0.14 44	0.12 21

4w-stereo	0.30 51	0.24 169	0.44 87	0.37 34	0.23 57	0.46 127	0.27 102	0.63 83	0.31 36	0.41 136	0.44 111	0.27 32	0.36 129	0.59 123	0.30 121	0.11 1	0.09 1	0.15 53	0.12 69	0.13 7	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 51	0.20 44	0.44 87	0.37 34	0.26 130	0.29 25	0.21 29	0.66 109	0.26 17	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 368	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 51	0.20 44	0.40 56	0.46 211	0.30 239	0.33 40	0.22 39	0.75 150	0.45 127	0.32 56	0.41 87	0.32 68	0.48 222	0.38 15	0.27 71	0.15 85	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.15 82	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 61	0.20 44	0.57 231	0.40 80	0.22 44	0.36 57	0.33 173	0.73 141	0.31 36	0.37 104	0.40 79	0.31 59	0.44 181	0.50 90	0.26 56	0.13 26	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.16 119	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 61	0.22 107	0.48 124	0.41 100	0.26 130	0.41 84	0.26 91	0.76 153	0.33 55	0.33 62	0.43 102	0.29 45	0.46 196	0.35 8	0.24 14	0.13 26	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.17 162	0.18 284

Pro-Stereo	0.31 61	0.16 2	0.34 6	0.39 66	0.29 213	0.63 308	0.21 29	0.35 3	0.28 22	0.34 73	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 464	0.26 56	0.13 26	0.11 39	0.18 204	0.17 279	0.13 7	0.12 21

GEAStereo	0.31 61	0.21 74	0.43 82	0.43 138	0.31 268	0.46 127	0.36 216	0.74 147	0.33 55	0.34 73	0.38 66	0.32 68	0.33 98	0.43 42	0.26 56	0.21 371	0.12 102	0.17 156	0.12 69	0.17 162	0.14 132

2.5w	0.31 61	0.23 142	0.46 115	0.39 66	0.24 81	0.42 95	0.39 267	0.61 72	0.30 32	0.37 104	0.53 164	0.24 13	0.25 30	0.77 203	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 61	0.23 142	0.43 82	0.35 11	0.23 57	0.42 95	0.42 307	0.54 38	0.35 72	0.47 176	0.43 102	0.24 13	0.30 69	0.66 162	0.33 181	0.12 9	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.12 21

LG-G_1	0.31 61	0.20 44	0.44 87	0.42 121	0.20 18	0.64 312	0.18 2	0.70 128	0.25 13	0.29 31	0.29 36	0.36 100	0.35 117	0.87 249	0.24 14	0.16 126	0.12 102	0.16 104	0.11 14	0.13 7	0.13 73

LG-G	0.31 61	0.20 44	0.44 87	0.42 121	0.20 18	0.64 312	0.18 2	0.70 128	0.25 13	0.29 31	0.29 36	0.36 100	0.35 117	0.87 249	0.24 14	0.16 126	0.12 102	0.16 104	0.11 14	0.13 7	0.13 73

Anonymus	0.32 69	0.20 44	0.41 64	0.45 192	0.28 187	0.43 104	0.24 67	0.54 38	0.40 96	0.33 62	0.31 42	0.50 194	0.38 138	0.57 116	0.32 161	0.14 53	0.12 102	0.18 204	0.17 279	0.15 82	0.16 219

aanet-new-32k	0.32 69	0.22 107	0.53 178	0.43 138	0.24 81	0.54 232	0.23 52	0.72 135	0.31 36	0.37 104	0.38 66	0.43 147	0.54 284	0.41 33	0.24 14	0.14 53	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.17 162	0.13 73

aanet-new-30k	0.32 69	0.22 107	0.53 178	0.43 138	0.24 81	0.54 232	0.23 52	0.72 135	0.31 36	0.37 104	0.38 66	0.43 147	0.54 284	0.41 33	0.24 14	0.14 53	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.17 162	0.13 73

aanet-new-28k	0.32 69	0.21 74	0.66 287	0.43 138	0.21 26	0.47 141	0.28 109	0.64 90	0.33 55	0.36 93	0.39 74	0.36 100	0.49 239	0.39 22	0.27 71	0.15 85	0.11 39	0.16 104	0.13 130	0.22 389	0.15 178

aanet-new-22k	0.32 69	0.21 74	0.54 191	0.43 138	0.22 44	0.47 141	0.23 52	0.67 117	0.50 151	0.35 83	0.46 122	0.33 82	0.50 248	0.44 49	0.29 100	0.14 53	0.12 102	0.15 53	0.13 130	0.16 119	0.13 73

aanet-new-16k	0.32 69	0.21 74	0.56 217	0.45 192	0.22 44	0.43 104	0.21 29	0.66 109	0.44 123	0.36 93	0.43 102	0.37 113	0.48 222	0.41 33	0.28 89	0.14 53	0.10 9	0.16 104	0.12 69	0.18 211	0.13 73

LiteMatch	0.32 69	0.24 169	0.37 19	0.45 192	0.25 110	0.34 42	0.31 144	0.49 21	0.32 46	0.29 31	0.27 26	0.40 132	0.48 222	0.45 52	0.66 444	0.21 371	0.12 102	0.19 233	0.16 248	0.18 211	0.19 331

qwe	0.32 69	0.21 74	0.40 56	0.37 34	0.26 130	0.49 168	0.29 120	0.64 90	0.39 92	0.49 193	0.48 133	0.26 25	0.27 50	0.80 219	0.34 196	0.12 9	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.15 82	0.12 21

2.25w	0.32 69	0.24 169	0.48 124	0.37 34	0.24 81	0.45 120	0.25 77	0.62 75	0.40 96	0.45 164	0.58 189	0.27 32	0.32 90	0.74 197	0.35 208	0.12 9	0.10 9	0.14 18	0.12 69	0.13 7	0.14 132

3.25w_new	0.32 69	0.21 74	0.45 103	0.38 55	0.23 57	0.52 211	0.34 188	0.65 100	0.39 92	0.47 176	0.45 117	0.32 68	0.35 117	0.61 141	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 69	0.21 74	0.45 103	0.37 34	0.23 57	0.52 211	0.34 188	0.65 100	0.39 92	0.47 176	0.45 117	0.32 68	0.35 117	0.61 141	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 69	0.23 142	0.44 87	0.37 34	0.29 213	0.62 303	0.36 216	0.59 60	0.32 46	0.41 136	0.47 126	0.25 20	0.34 109	0.64 148	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 69	0.24 169	0.45 103	0.39 66	0.22 44	0.46 127	0.47 384	0.69 123	0.42 109	0.43 150	0.50 146	0.24 13	0.45 188	0.47 74	0.29 100	0.12 9	0.10 9	0.15 53	0.12 69	0.15 82	0.13 73

SGD-Stereo	0.32 69	0.20 44	0.40 56	0.38 55	0.19 11	0.43 104	0.22 39	0.64 90	0.33 55	0.42 143	0.34 54	0.27 32	0.35 117	1.15 344	0.30 121	0.20 336	0.10 9	0.15 53	0.13 130	0.17 162	0.13 73

GREAT-IGEV	0.32 69	0.20 44	0.42 76	0.37 34	0.29 213	0.36 57	0.28 109	0.56 51	0.58 193	0.28 20	0.50 146	0.29 45	0.29 60	0.84 236	0.27 71	0.14 53	0.11 39	0.15 53	0.11 14	0.17 162	0.14 132
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 84	0.23 142	0.44 87	0.43 138	0.28 187	0.57 262	0.24 67	0.62 75	0.42 109	0.30 43	0.39 74	0.54 221	0.30 69	0.55 106	0.37 232	0.15 85	0.13 205	0.20 285	0.19 333	0.17 162	0.17 253

aanet-new-40k	0.33 84	0.22 107	0.81 403	0.40 80	0.25 110	0.52 211	0.23 52	0.67 117	0.32 46	0.33 62	0.47 126	0.33 82	0.52 269	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 84	0.21 74	0.52 167	0.42 121	0.21 26	0.52 211	0.32 160	0.64 90	0.36 75	0.34 73	0.38 66	0.36 100	0.56 300	0.81 225	0.24 14	0.13 26	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.15 82	0.13 73

aanet-new-34k	0.33 84	0.22 107	0.65 277	0.40 80	0.20 18	0.34 42	0.30 132	0.80 176	0.42 109	0.34 73	0.53 164	0.34 90	0.57 313	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 84	0.23 142	0.55 206	0.43 138	0.23 57	0.50 184	0.32 160	0.55 44	0.36 75	0.34 73	0.42 90	0.36 100	0.55 292	0.77 203	0.24 14	0.16 126	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.19 266	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 84	0.21 74	0.51 154	0.42 121	0.23 57	0.53 222	0.30 132	0.62 75	0.37 82	0.40 133	0.61 194	0.34 90	0.48 222	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 84	0.23 142	0.77 383	0.48 262	0.21 26	0.48 151	0.25 77	0.80 176	0.44 123	0.38 120	0.29 36	0.32 68	0.48 222	0.39 22	0.29 100	0.14 53	0.10 9	0.17 156	0.13 130	0.19 266	0.15 178

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 84	0.20 44	0.45 103	0.44 173	0.30 239	0.40 77	0.34 188	0.73 141	0.43 115	0.37 104	0.61 194	0.41 140	0.51 261	0.36 11	0.27 71	0.14 53	0.11 39	0.15 53	0.11 14	0.16 119	0.14 132

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 84	0.20 44	0.45 103	0.40 80	0.26 130	0.43 104	0.39 267	0.86 206	0.51 162	0.36 93	0.48 133	0.34 90	0.45 188	0.35 8	0.26 56	0.14 53	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.15 82	0.12 21

DispViT+	0.33 84	0.19 24	0.37 19	0.36 18	0.56 542	0.30 28	0.23 52	0.72 135	0.55 183	0.33 62	0.34 54	0.30 54	0.25 30	1.12 338	0.29 100	0.15 85	0.12 102	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 21

GSStereo	0.33 84	0.21 74	0.43 82	0.45 192	0.31 268	0.46 127	0.36 216	0.92 233	0.47 137	0.37 104	0.38 66	0.32 68	0.33 98	0.43 42	0.26 56	0.19 291	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.17 162	0.15 178

3.5w_stereo	0.33 84	0.25 206	0.45 103	0.37 34	0.24 81	0.54 232	0.35 199	0.66 109	0.36 75	0.43 150	0.44 111	0.29 45	0.34 109	0.77 203	0.39 256	0.11 1	0.09 1	0.15 53	0.11 14	0.14 44	0.13 73

3w_stereo	0.33 84	0.25 206	0.52 167	0.40 80	0.21 26	0.53 222	0.54 445	0.65 100	0.46 133	0.44 156	0.48 133	0.23 6	0.45 188	0.46 63	0.29 100	0.12 9	0.10 9	0.15 53	0.12 69	0.15 82	0.15 178

DEFOM-Stereo	0.33 84	0.20 44	0.40 56	0.42 121	0.28 187	0.80 422	0.23 52	0.48 19	0.37 82	0.37 104	0.31 42	0.23 6	0.24 26	1.20 358	0.27 71	0.16 126	0.12 102	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.14 132

aanet-new-90k	0.34 98	0.21 74	0.77 383	0.41 100	0.23 57	0.43 104	0.36 216	0.64 90	0.30 32	0.28 20	0.40 79	0.31 59	0.50 248	0.97 284	0.22 1	0.13 26	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.19 266	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 98	0.21 74	0.76 375	0.42 121	0.22 44	0.58 268	0.31 144	0.71 133	0.33 55	0.33 62	0.39 74	0.40 132	0.43 170	0.77 203	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 98	0.22 107	0.42 76	0.43 138	0.31 268	0.39 69	0.44 345	0.74 147	0.33 55	0.34 73	0.64 206	0.32 68	0.46 196	0.55 106	0.28 89	0.21 371	0.12 102	0.17 156	0.12 69	0.18 211	0.14 132

Zero-FE251	0.34 98	0.23 142	0.51 154	0.45 192	0.29 213	0.58 268	0.24 67	0.82 191	0.34 64	0.49 193	0.38 66	0.52 208	0.42 161	0.47 74	0.27 71	0.18 237	0.14 272	0.17 156	0.12 69	0.14 44	0.13 73

1w_stereo	0.34 98	0.20 44	0.42 76	0.43 138	0.26 130	0.47 141	0.54 445	0.59 60	0.50 151	0.41 136	0.66 214	0.25 20	0.44 181	0.62 143	0.33 181	0.12 9	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.14 44	0.12 21

monsterstereo	0.34 98	0.20 44	0.44 87	0.45 192	0.35 345	0.27 21	0.29 120	0.53 34	0.51 162	0.44 156	0.61 194	0.26 25	0.25 30	1.19 355	0.27 71	0.13 26	0.11 39	0.15 53	0.12 69	0.15 82	0.10 1

monsters	0.34 98	0.20 44	0.41 64	0.39 66	0.36 362	0.34 42	0.27 102	0.66 109	0.43 115	0.47 176	0.40 79	0.22 4	0.23 23	1.33 393	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.13 73

111111	0.34 98	0.20 44	0.41 64	0.45 192	0.42 443	0.37 60	0.22 39	0.95 256	0.38 90	0.31 49	0.31 42	0.40 132	0.27 50	0.96 276	0.26 56	0.17 184	0.12 102	0.15 53	0.11 14	0.15 82	0.13 73

LG-Stereo	0.34 98	0.25 206	0.78 393	0.47 228	0.26 130	0.37 60	0.30 132	0.71 133	0.52 169	0.36 93	0.57 186	0.29 45	0.21 8	0.50 90	0.36 220	0.13 26	0.13 205	0.20 285	0.18 307	0.18 211	0.12 21

S2M2_L	0.34 98	0.28 304	0.45 103	0.40 80	0.30 239	0.31 32	0.16 1	0.60 70	0.64 218	0.31 49	0.48 133	0.47 172	0.34 109	0.38 15	0.32 161	0.25 478	0.22 524	0.20 285	0.22 447	0.25 449	0.22 415
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 98	0.23 142	0.45 103	0.50 297	0.36 362	0.38 64	0.23 52	0.78 160	0.52 169	0.34 73	0.51 152	0.46 165	0.38 138	0.51 93	0.27 71	0.20 336	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.16 119	0.14 132

RAStereo	0.34 98	0.21 74	0.66 287	0.47 228	0.27 160	0.26 15	0.29 120	0.69 123	0.63 213	0.32 56	0.42 90	0.45 161	0.31 79	0.45 52	0.34 196	0.17 184	0.15 337	0.19 233	0.15 200	0.18 211	0.13 73

WAFT-Stereo (FT)	0.35 110	0.29 339	0.33 4	0.40 80	0.31 268	0.32 38	0.26 91	0.35 3	0.29 26	0.31 49	0.36 61	0.24 13	0.35 117	0.78 210	0.39 256	0.21 371	0.29 591	0.43 625	0.39 624	0.31 526	0.33 554

aanet-new-70k	0.35 110	0.20 44	0.79 396	0.42 121	0.21 26	0.50 184	0.30 132	0.65 100	0.31 36	0.33 62	0.40 79	0.31 59	0.51 261	1.00 300	0.24 14	0.12 9	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.16 119	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 110	0.22 107	0.91 458	0.43 138	0.21 26	0.33 40	0.36 216	0.65 100	0.32 46	0.32 56	0.40 79	0.31 59	0.59 325	0.91 259	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 104	0.12 69	0.18 211	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 110	0.22 107	0.87 436	0.47 228	0.23 57	0.66 337	0.24 67	0.63 83	0.40 96	0.38 120	0.42 90	0.40 132	0.53 277	0.40 29	0.29 100	0.16 126	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.19 266	0.13 73

aanet-new-8k	0.35 110	0.23 142	0.50 144	0.45 192	0.25 110	0.54 232	0.36 216	0.68 120	0.49 144	0.35 83	0.42 90	0.32 68	0.62 346	0.68 169	0.28 89	0.14 53	0.11 39	0.16 104	0.13 130	0.15 82	0.13 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 110	0.21 74	0.52 167	0.48 262	0.27 160	0.75 387	0.38 250	0.63 83	0.43 115	0.37 104	0.50 146	0.35 97	0.50 248	0.43 42	0.30 121	0.15 85	0.11 39	0.17 156	0.13 130	0.16 119	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 110	0.20 44	0.50 144	0.42 121	0.37 382	0.58 268	0.30 132	0.68 120	0.42 109	0.37 104	0.53 164	0.47 172	0.60 329	0.39 22	0.34 196	0.15 85	0.10 9	0.17 156	0.13 130	0.16 119	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 110	0.22 107	0.53 178	0.41 100	0.36 362	0.48 151	0.42 307	0.63 83	0.57 188	0.54 220	0.64 206	0.32 68	0.26 39	0.41 33	0.31 148	0.17 184	0.12 102	0.19 233	0.15 200	0.14 44	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 110	0.22 107	0.54 191	0.42 121	0.35 345	0.46 127	0.40 283	0.62 75	0.54 180	0.56 231	0.67 221	0.36 100	0.27 50	0.49 84	0.28 89	0.16 126	0.11 39	0.19 233	0.15 200	0.14 44	0.13 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 110	0.22 107	0.54 191	0.41 100	0.37 382	0.49 168	0.41 301	0.64 90	0.59 203	0.54 220	0.66 214	0.31 59	0.26 39	0.41 33	0.30 121	0.16 126	0.11 39	0.19 233	0.14 170	0.15 82	0.13 73

Foundation-i1c-attn	0.35 110	0.17 3	0.36 12	0.35 11	0.19 11	0.51 204	0.48 397	0.96 264	0.37 82	0.42 143	0.43 102	0.52 208	0.49 239	0.66 162	0.29 100	0.15 85	0.12 102	0.15 53	0.11 14	0.13 7	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 110	0.22 107	0.56 217	0.42 121	0.35 345	0.50 184	0.45 366	0.62 75	0.49 144	0.54 220	0.66 214	0.32 68	0.30 69	0.38 15	0.28 89	0.16 126	0.11 39	0.19 233	0.14 170	0.14 44	0.13 73

VIP-Stereo	0.35 110	0.22 107	0.49 133	0.40 80	0.43 454	0.82 433	0.22 39	0.59 60	0.45 127	0.31 49	0.53 164	0.37 113	0.31 79	0.83 231	0.27 71	0.17 184	0.11 39	0.15 53	0.11 14	0.15 82	0.12 21

AIO_test	0.35 110	0.22 107	0.44 87	0.43 138	0.27 160	0.57 262	0.44 345	0.79 167	0.41 103	0.32 56	0.47 126	0.46 165	0.30 69	0.69 170	0.30 121	0.16 126	0.11 39	0.16 104	0.13 130	0.15 82	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 110	0.22 107	0.55 206	0.41 100	0.37 382	0.48 151	0.42 307	0.64 90	0.54 180	0.53 214	0.63 201	0.33 82	0.26 39	0.38 15	0.31 148	0.16 126	0.11 39	0.19 233	0.15 200	0.14 44	0.13 73

test_for_model	0.35 110	0.22 107	0.53 178	0.41 100	0.36 362	0.48 151	0.42 307	0.63 83	0.57 188	0.54 220	0.64 206	0.32 68	0.26 39	0.41 33	0.31 148	0.17 184	0.12 102	0.19 233	0.15 200	0.14 44	0.13 73

testlalala	0.35 110	0.22 107	0.55 206	0.41 100	0.37 382	0.48 151	0.42 307	0.64 90	0.54 180	0.53 214	0.63 201	0.33 82	0.26 39	0.38 15	0.31 148	0.16 126	0.11 39	0.19 233	0.15 200	0.14 44	0.13 73

TS12	0.36 127	0.20 44	0.40 56	0.43 138	0.20 18	0.58 268	0.31 144	0.89 219	0.41 103	0.40 133	0.73 243	0.36 100	0.40 149	0.73 188	0.37 232	0.14 53	0.12 102	0.15 53	0.12 69	0.16 119	0.14 132

aanet-new-14k	0.36 127	0.24 169	0.83 412	0.46 211	0.22 44	0.46 127	0.33 173	0.66 109	0.61 206	0.39 131	0.48 133	0.29 45	0.64 357	0.41 33	0.29 100	0.15 85	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.21 362	0.14 132

Foundation-i1b	0.36 127	0.18 10	0.36 12	0.35 11	0.19 11	0.53 222	0.49 409	1.00 279	0.35 72	0.47 176	0.43 102	0.56 241	0.53 277	0.66 162	0.28 89	0.16 126	0.11 39	0.14 18	0.13 130	0.14 44	0.12 21

NLSM3	0.36 127	0.21 74	0.43 82	0.45 192	0.36 362	0.43 104	0.32 160	0.69 123	0.58 193	0.41 136	0.68 224	0.39 126	0.43 170	0.60 135	0.35 208	0.14 53	0.12 102	0.19 233	0.17 279	0.16 119	0.13 73

zero-FE	0.36 127	0.22 107	0.47 119	0.45 192	0.43 454	0.30 28	0.24 67	0.61 72	0.33 55	0.33 62	0.41 87	0.37 113	0.50 248	0.64 148	0.32 161	0.22 403	0.11 39	0.18 204	0.12 69	0.83 661	0.16 219

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 127	0.23 142	0.54 191	0.50 297	0.28 187	0.36 57	0.22 39	1.02 289	0.39 92	0.42 143	0.64 206	0.36 100	0.51 261	0.39 22	0.29 100	0.18 237	0.12 102	0.17 156	0.13 130	0.18 211	0.18 284

AIO_rvc	0.36 127	0.23 142	0.49 133	0.43 138	0.27 160	0.59 279	0.38 250	0.94 250	0.45 127	0.33 62	0.46 122	0.49 188	0.22 21	0.84 236	0.30 121	0.16 126	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.15 82	0.13 73

HUF	0.36 127	0.23 142	0.52 167	0.40 80	0.22 44	0.54 232	0.47 384	0.82 191	0.43 115	0.36 93	0.43 102	0.50 194	0.42 161	0.64 148	0.29 100	0.17 184	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.15 82	0.14 132

MaDis-Stereo	0.36 127	0.25 206	0.58 240	0.44 173	0.34 338	0.30 28	0.30 132	0.72 135	0.50 151	0.37 104	0.36 61	0.58 254	0.49 239	0.52 95	0.36 220	0.19 291	0.16 377	0.19 233	0.15 200	0.18 211	0.14 132

UniTT-Stereo	0.36 127	0.23 142	0.59 246	0.48 262	0.36 362	0.40 77	0.32 160	0.53 34	0.49 144	0.54 220	0.55 177	0.36 100	0.31 79	0.58 121	0.51 371	0.20 336	0.15 337	0.17 156	0.15 200	0.19 266	0.15 178

Foundation-i1a	0.37 137	0.18 10	0.37 19	0.34 5	0.19 11	0.51 204	0.47 384	1.01 287	0.42 109	0.51 209	0.44 111	0.57 247	0.57 313	0.78 210	0.29 100	0.15 85	0.11 39	0.14 18	0.12 69	0.13 7	0.13 73

DDF-Stereo	0.37 137	0.22 107	0.47 119	0.48 262	0.42 443	0.31 32	0.24 67	0.53 34	0.33 55	0.33 62	0.40 79	0.37 113	0.48 222	0.91 259	0.32 161	0.23 431	0.11 39	0.18 204	0.12 69	0.86 663	0.16 219

IGEV-RUCA	0.37 137	0.23 142	0.48 124	0.49 284	0.36 362	0.60 287	0.23 52	0.64 90	0.49 144	0.39 131	0.49 143	0.44 153	0.31 79	0.85 242	0.30 121	0.24 450	0.13 205	0.16 104	0.12 69	0.20 316	0.19 331

Pointernet	0.37 137	0.20 44	0.57 231	0.43 138	0.28 187	0.51 204	0.27 102	0.93 244	0.61 206	0.47 176	0.63 201	0.49 188	0.38 138	0.49 84	0.33 181	0.17 184	0.13 205	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 137	0.25 206	0.51 154	0.47 228	0.23 57	0.45 120	0.39 267	1.07 324	0.52 169	0.41 136	0.48 133	0.52 208	0.25 30	0.72 183	0.30 121	0.16 126	0.12 102	0.17 156	0.13 130	0.16 119	0.13 73

AEACV	0.37 137	0.24 169	0.52 167	0.47 228	0.51 511	0.37 60	0.38 250	0.65 100	0.53 176	0.42 143	0.56 181	0.46 165	0.60 329	0.53 97	0.30 121	0.16 126	0.13 205	0.18 204	0.15 200	0.17 162	0.14 132

EGLCR-Stereo	0.37 137	0.22 107	0.51 154	0.43 138	0.26 130	0.44 116	0.22 39	0.99 275	0.48 141	0.42 143	0.42 90	0.67 297	0.29 60	0.86 246	0.33 181	0.17 184	0.12 102	0.19 233	0.17 279	0.17 162	0.15 178

DF	0.38 144	0.22 107	0.60 249	0.46 211	0.26 130	0.46 127	0.31 144	0.84 202	0.47 137	0.43 150	0.66 214	0.58 254	0.31 79	0.79 216	0.30 121	0.18 237	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.16 119	0.15 178

VMStereo-Base	0.38 144	0.23 142	0.44 87	0.36 18	0.22 44	0.39 69	0.34 188	0.70 128	0.86 304	0.43 150	0.69 229	0.60 265	0.33 98	0.73 188	0.35 208	0.17 184	0.14 272	0.15 53	0.12 69	0.17 162	0.17 253

BStereo	0.38 144	0.25 206	1.42 589	0.42 121	0.28 187	0.55 247	0.39 267	0.55 44	0.52 169	0.36 93	0.35 58	0.37 113	0.29 60	0.64 148	0.38 245	0.13 26	0.14 272	0.15 53	0.19 333	0.15 82	0.16 219

MSCF	0.38 144	0.25 206	0.52 167	0.47 228	0.25 110	0.62 303	0.37 242	0.81 183	0.47 137	0.50 202	0.71 237	0.32 68	0.65 365	0.54 100	0.28 89	0.19 291	0.12 102	0.17 156	0.14 170	0.17 162	0.14 132

castereo++	0.38 144	0.23 142	0.41 64	0.43 138	0.31 268	0.97 490	0.22 39	0.86 206	0.58 193	0.32 56	0.44 111	0.51 200	0.39 143	0.93 269	0.24 14	0.17 184	0.11 39	0.17 156	0.12 69	0.14 44	0.14 132

fffft	0.38 144	0.23 142	0.51 154	0.44 173	0.32 292	0.43 104	0.48 397	0.76 153	0.36 75	0.44 156	0.34 54	0.38 123	0.31 79	1.31 385	0.32 161	0.14 53	0.11 39	0.19 233	0.15 200	0.16 119	0.16 219
1: 1. 1
RSM++	0.38 144	0.24 169	0.51 154	0.47 228	0.26 130	0.50 184	0.41 301	0.79 167	0.45 127	0.37 104	0.45 117	0.60 265	0.35 117	1.02 305	0.30 121	0.15 85	0.13 205	0.17 156	0.14 170	0.18 211	0.13 73

DNS	0.39 151	0.27 274	0.57 231	0.47 228	0.28 187	0.49 168	0.25 77	0.90 227	0.50 151	0.59 243	0.55 177	0.66 291	0.39 143	0.43 42	0.27 71	0.23 431	0.14 272	0.15 53	0.14 170	0.21 362	0.20 368

aanet-new	0.39 151	0.25 206	0.54 191	0.47 228	0.37 382	0.74 381	0.28 109	0.62 75	0.34 64	0.37 104	0.50 146	0.36 100	0.74 395	0.98 287	0.30 121	0.17 184	0.11 39	0.17 156	0.13 130	0.19 266	0.14 132

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 151	0.52 573	1.32 572	0.44 173	0.38 404	0.38 64	0.23 52	0.95 256	0.41 103	0.36 93	0.43 102	0.41 140	0.42 161	0.45 52	0.29 100	0.14 53	0.13 205	0.16 104	0.13 130	0.15 82	0.14 132

Selective-IGEV-i32	0.39 151	0.24 169	0.50 144	0.44 173	0.25 110	0.46 127	0.33 173	1.25 397	0.40 96	0.35 83	0.45 117	0.52 208	0.30 69	1.07 321	0.30 121	0.14 53	0.12 102	0.17 156	0.13 130	0.16 119	0.13 73

FlowAnything_test	0.39 151	0.26 240	0.61 254	0.59 465	0.33 316	0.62 303	0.36 216	0.62 75	0.40 96	0.45 164	0.36 61	0.45 161	0.37 133	0.53 97	0.48 349	0.24 450	0.18 437	0.28 515	0.33 600	0.21 362	0.19 331

water-stereo	0.39 151	0.20 44	0.48 124	0.44 173	0.27 160	0.50 184	0.26 91	0.92 233	0.51 162	0.53 214	0.78 257	0.55 227	0.49 239	0.42 41	0.42 291	0.16 126	0.15 337	0.17 156	0.15 200	0.16 119	0.15 178

SMoEStereo_RVC	0.39 151	0.25 206	0.50 144	0.45 192	0.30 239	0.61 293	0.36 216	0.72 135	0.45 127	0.46 171	0.43 102	0.42 143	0.35 117	1.39 419	0.29 100	0.15 85	0.12 102	0.20 285	0.15 200	0.16 119	0.15 178

ours_stereo	0.39 151	0.28 304	0.51 154	0.46 211	0.30 239	0.40 77	0.44 345	0.73 141	0.56 186	0.35 83	0.56 181	0.46 165	0.33 98	1.11 334	0.32 161	0.16 126	0.13 205	0.19 233	0.15 200	0.19 266	0.14 132

GCAP-BAT	0.39 151	0.22 107	0.65 277	0.43 138	0.35 345	0.34 42	0.37 242	0.83 196	0.67 237	0.48 185	0.56 181	0.55 227	0.38 138	0.74 197	0.31 148	0.17 184	0.13 205	0.18 204	0.14 170	0.15 82	0.15 178

RSM	0.39 151	0.24 169	0.49 133	0.46 211	0.26 130	0.47 141	0.40 283	0.92 233	0.44 123	0.41 136	0.42 90	0.65 286	0.33 98	1.07 321	0.29 100	0.15 85	0.12 102	0.17 156	0.13 130	0.17 162	0.13 73

trnet	0.39 151	0.21 74	0.37 19	0.36 18	0.20 18	0.53 222	0.29 120	0.78 160	1.12 436	0.59 243	0.71 237	0.53 215	0.42 161	0.54 100	0.34 196	0.18 237	0.13 205	0.15 53	0.10 2	0.14 44	0.13 73

GCAPDPT-zeroshot	0.39 151	0.22 107	0.65 277	0.43 138	0.35 345	0.34 42	0.37 242	0.83 196	0.67 237	0.48 185	0.56 181	0.55 227	0.38 138	0.74 197	0.31 148	0.17 184	0.13 205	0.18 204	0.14 170	0.15 82	0.15 178

Selective-IGEV	0.39 151	0.24 169	0.50 144	0.44 173	0.25 110	0.46 127	0.33 173	1.25 397	0.40 96	0.35 83	0.45 117	0.52 208	0.30 69	1.07 321	0.30 121	0.14 53	0.12 102	0.17 156	0.13 130	0.16 119	0.13 73

GLC_STEREO	0.39 151	0.25 206	0.41 64	0.54 386	0.23 57	0.48 151	0.30 132	0.73 141	0.58 193	0.52 213	0.73 243	0.51 200	0.31 79	0.64 148	0.42 291	0.17 184	0.20 476	0.23 403	0.19 333	0.21 362	0.17 253

CREStereo	0.39 151	0.21 74	0.38 36	0.34 5	0.22 44	0.53 222	0.29 120	0.77 157	1.11 432	0.58 235	0.71 237	0.51 200	0.41 153	0.54 100	0.34 196	0.18 237	0.13 205	0.15 53	0.10 2	0.14 44	0.14 132
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	0.40 166	0.19 24	0.36 12	0.42 121	0.32 292	0.54 232	0.48 397	1.18 366	0.52 169	0.54 220	0.54 176	0.58 254	0.49 239	0.65 159	0.32 161	0.16 126	0.13 205	0.15 53	0.14 170	0.14 44	0.13 73

GASTEREO	0.40 166	0.25 206	0.51 154	0.48 262	0.25 110	0.65 328	0.36 216	0.81 183	0.49 144	0.51 209	0.82 270	0.30 54	0.66 369	0.62 143	0.28 89	0.19 291	0.12 102	0.16 104	0.14 170	0.16 119	0.14 132

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 166	0.67 618	0.42 76	0.64 522	0.29 213	0.48 151	0.25 77	0.85 204	0.44 123	0.38 120	0.36 61	0.30 54	0.70 382	1.15 344	0.29 100	0.16 126	0.11 39	0.16 104	0.11 14	0.18 211	0.12 21

mms	0.40 166	0.27 274	0.52 167	0.46 211	0.32 292	0.43 104	0.46 376	0.70 128	0.46 133	0.35 83	0.58 189	0.44 153	0.30 69	1.36 406	0.33 181	0.16 126	0.13 205	0.18 204	0.15 200	0.19 266	0.15 178

MoCha-V2	0.40 166	0.20 44	0.49 133	0.50 297	0.21 26	0.44 116	0.33 173	0.93 244	0.53 176	0.53 214	0.53 164	0.42 143	0.58 324	1.09 328	0.27 71	0.14 53	0.12 102	0.15 53	0.12 69	0.17 162	0.15 178

IGEV++	0.40 166	0.22 107	0.51 154	0.52 350	0.29 213	0.45 120	0.25 77	1.65 498	0.46 133	0.37 104	0.57 186	0.46 165	0.45 188	0.50 90	0.38 245	0.19 291	0.12 102	0.16 104	0.13 130	0.16 119	0.15 178

GCAP-Stereo	0.40 166	0.28 304	0.68 297	0.47 228	0.25 110	0.53 222	0.32 160	0.82 191	0.58 193	0.65 259	0.69 229	0.58 254	0.42 161	0.47 74	0.29 100	0.17 184	0.14 272	0.17 156	0.13 130	0.17 162	0.14 132

LoS	0.40 166	0.21 74	0.44 87	0.37 34	0.22 44	0.50 184	0.40 283	1.00 279	0.94 339	0.48 185	0.66 214	0.48 179	0.40 149	0.60 135	0.37 232	0.18 237	0.14 272	0.16 104	0.11 14	0.14 44	0.14 132
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 166	0.31 400	0.73 344	0.58 451	0.27 160	0.26 15	0.33 173	0.95 256	0.81 288	0.42 143	0.47 126	0.65 286	0.47 208	0.39 22	0.34 196	0.18 237	0.15 337	0.16 104	0.14 170	0.19 266	0.16 219
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	0.41 175	0.19 24	0.84 417	0.40 80	0.28 187	0.46 127	0.28 109	0.78 160	0.37 82	0.34 73	0.51 152	0.39 126	0.48 222	0.39 22	0.23 8	0.14 53	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.17 162	1.46 685

Replicate-Monster	0.41 175	0.26 240	2.03 639	0.36 18	0.21 26	0.46 127	0.23 52	0.67 117	0.48 141	0.42 143	0.27 26	0.31 59	0.30 69	0.98 287	0.24 14	0.14 53	0.10 9	0.14 18	0.11 14	0.13 7	0.28 511

depthmonostereo	0.41 175	0.23 142	0.53 178	0.47 228	0.23 57	0.61 293	0.35 199	1.00 279	0.76 271	0.48 185	0.65 213	0.47 172	0.49 239	0.67 166	0.37 232	0.16 126	0.15 337	0.16 104	0.14 170	0.16 119	0.15 178

castereo	0.41 175	0.22 107	0.46 115	0.44 173	0.30 239	0.61 293	0.56 471	0.97 268	0.80 284	0.38 120	0.69 229	0.45 161	0.69 377	0.51 93	0.30 121	0.16 126	0.11 39	0.16 104	0.13 130	0.16 119	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 175	0.19 24	0.83 412	0.40 80	0.28 187	0.46 127	0.28 109	0.78 160	0.37 82	0.34 73	0.51 152	0.39 126	0.48 222	0.39 22	0.23 8	0.14 53	0.12 102	0.16 104	0.12 69	0.17 162	1.46 685

CASnet	0.41 175	0.25 206	0.48 124	0.50 297	0.20 18	0.50 184	0.36 216	0.81 183	0.80 284	0.83 309	0.68 224	0.48 179	0.31 79	0.54 100	0.32 161	0.18 237	0.12 102	0.27 500	0.22 447	0.23 418	0.14 132
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 181	0.24 169	0.49 133	0.47 228	0.41 437	0.58 268	0.32 160	0.81 183	0.84 300	0.45 164	0.52 157	0.77 328	0.35 117	0.64 148	0.33 181	0.24 450	0.17 412	0.19 233	0.16 248	0.20 316	0.21 392

fffy	0.42 181	0.27 274	0.57 231	0.46 211	0.29 213	0.48 151	0.35 199	0.91 230	0.55 183	0.40 133	0.58 189	0.55 227	0.41 153	1.26 372	0.36 220	0.15 85	0.13 205	0.19 233	0.16 248	0.18 211	0.14 132

WCG-NET	0.42 181	0.21 74	0.54 191	0.40 80	0.25 110	0.47 141	0.32 160	0.73 141	1.15 465	0.76 280	0.73 243	0.58 254	0.45 188	0.60 135	0.34 196	0.15 85	0.11 39	0.16 104	0.14 170	0.15 82	0.13 73

Occ-G	0.42 181	0.21 74	0.48 124	0.41 100	0.26 130	0.42 95	0.62 507	0.77 157	0.49 144	0.43 150	0.66 214	1.02 438	0.46 196	0.78 210	0.41 277	0.16 126	0.13 205	0.18 204	0.13 130	0.16 119	0.16 219

MGS-Stereo	0.42 181	0.26 240	0.58 240	0.44 173	0.28 187	0.50 184	0.34 188	0.57 56	0.83 296	0.46 171	1.31 474	0.52 208	0.33 98	0.65 159	0.36 220	0.19 291	0.16 377	0.18 204	0.15 200	0.17 162	0.16 219

LoS_RVC	0.42 181	0.26 240	0.40 56	0.44 173	0.82 637	0.51 204	0.44 345	0.64 90	0.41 103	0.44 156	0.78 257	0.44 153	0.47 208	0.56 111	0.36 220	0.13 26	0.12 102	0.14 18	0.10 2	0.13 7	0.84 667

test_xeample3	0.42 181	0.28 304	0.69 309	0.43 138	0.33 316	0.56 257	0.38 250	0.79 167	0.45 127	0.53 214	0.46 122	0.44 153	0.44 181	1.38 412	0.31 148	0.18 237	0.14 272	0.19 233	0.15 200	0.17 162	0.16 219

PSi22	0.43 188	0.25 206	0.45 103	0.45 192	0.24 81	0.46 127	0.22 39	0.63 83	0.99 368	0.45 164	0.64 206	0.80 338	0.52 269	1.44 432	0.30 121	0.14 53	0.12 102	0.14 18	0.11 14	0.19 266	0.15 178

DA	0.43 188	0.23 142	0.49 133	0.50 297	0.25 110	1.08 518	0.44 345	1.18 366	0.58 193	0.46 171	0.64 206	0.54 221	0.47 208	0.46 63	0.32 161	0.19 291	0.13 205	0.19 233	0.13 130	0.18 211	0.14 132

GGEV	0.43 188	0.23 142	0.49 133	0.50 297	0.25 110	1.08 518	0.44 345	1.18 366	0.58 193	0.46 171	0.64 206	0.54 221	0.47 208	0.46 63	0.32 161	0.19 291	0.13 205	0.19 233	0.13 130	0.18 211	0.14 132

DilatedVolume-Stereo	0.43 188	0.21 74	0.55 206	0.43 138	0.32 292	0.72 371	0.29 120	0.80 176	0.51 162	0.77 286	0.73 243	0.48 179	0.40 149	1.13 341	0.39 256	0.15 85	0.14 272	0.15 53	0.14 170	0.16 119	0.14 132

MM-Stereo_test2	0.43 188	0.24 169	0.67 293	0.51 329	0.32 292	0.55 247	0.45 366	0.97 268	0.77 275	0.59 243	0.51 152	0.49 188	0.42 161	0.80 219	0.30 121	0.15 85	0.13 205	0.18 204	0.14 170	0.19 266	0.14 132

SCV_C0	0.43 188	0.26 240	0.65 277	0.43 138	0.29 213	0.47 141	0.31 144	1.34 413	0.73 260	0.38 120	0.49 143	0.54 221	0.29 60	1.24 368	0.30 121	0.17 184	0.13 205	0.16 104	0.13 130	0.20 316	0.15 178

ff7	0.43 188	0.27 274	0.56 217	0.44 173	0.33 316	0.50 184	0.42 307	0.87 209	0.50 151	0.49 193	0.53 164	0.44 153	0.48 222	1.38 412	0.33 181	0.17 184	0.12 102	0.21 326	0.15 200	0.18 211	0.18 284

ffff	0.43 188	0.27 274	0.56 217	0.44 173	0.33 316	0.50 184	0.42 307	0.87 209	0.50 151	0.49 193	0.53 164	0.44 153	0.48 222	1.38 412	0.33 181	0.17 184	0.12 102	0.21 326	0.15 200	0.18 211	0.18 284

11t	0.43 188	0.27 274	0.56 217	0.44 173	0.33 316	0.50 184	0.42 307	0.87 209	0.50 151	0.49 193	0.53 164	0.44 153	0.48 222	1.38 412	0.33 181	0.17 184	0.12 102	0.21 326	0.15 200	0.18 211	0.18 284

anonymousdsp	0.43 188	0.27 274	0.53 178	0.44 173	0.32 292	0.50 184	0.42 307	0.89 219	0.51 162	0.49 193	0.53 164	0.47 172	0.47 208	1.33 393	0.33 181	0.17 184	0.12 102	0.21 326	0.15 200	0.18 211	0.18 284

ProNet	0.43 188	0.28 304	0.58 240	0.43 138	0.30 239	0.56 257	0.52 430	1.00 279	0.58 193	0.44 156	0.49 143	0.43 147	0.43 170	1.28 378	0.36 220	0.15 85	0.13 205	0.19 233	0.16 248	0.17 162	0.16 219

MC-Stereo	0.43 188	0.23 142	0.48 124	0.51 329	0.28 187	0.39 69	0.32 160	0.88 218	0.68 243	0.60 247	0.84 274	0.56 241	0.61 340	1.03 306	0.31 148	0.17 184	0.11 39	0.17 156	0.15 200	0.16 119	0.13 73

ccc-4	0.43 188	0.27 274	0.56 217	0.44 173	0.33 316	0.50 184	0.42 307	0.87 209	0.50 151	0.49 193	0.53 164	0.44 153	0.48 222	1.38 412	0.33 181	0.17 184	0.12 102	0.21 326	0.15 200	0.18 211	0.18 284

IGEV-Stereo	0.43 188	0.27 274	0.54 191	0.45 192	0.32 292	0.50 184	0.42 307	0.90 227	0.51 162	0.49 193	0.53 164	0.47 172	0.47 208	1.32 389	0.33 181	0.17 184	0.12 102	0.21 326	0.15 200	0.18 211	0.18 284
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 202	1.50 687	1.55 609	0.37 34	0.33 316	0.41 84	0.26 91	0.79 167	0.35 72	0.34 73	0.46 122	0.41 140	0.41 153	0.45 52	0.24 14	0.15 85	0.13 205	0.15 53	0.12 69	0.15 82	0.18 284

Reg-Stereo(zero)	0.44 202	0.22 107	0.45 103	0.43 138	0.23 57	0.38 64	0.25 77	0.76 153	1.08 414	0.90 327	0.78 257	0.90 387	0.47 208	0.70 174	0.36 220	0.15 85	0.12 102	0.15 53	0.12 69	0.15 82	0.15 178

rvit_stereo_0081_aga	0.44 202	0.34 465	0.73 344	0.51 329	0.41 437	0.50 184	0.40 283	0.81 183	0.57 188	0.58 235	0.56 181	0.53 215	0.43 170	0.66 162	0.40 267	0.26 502	0.21 502	0.22 362	0.20 372	0.26 462	0.18 284

rvit_stereo_0081	0.44 202	0.33 440	0.64 270	0.54 386	0.35 345	0.41 84	0.44 345	0.66 109	0.95 341	0.48 185	0.52 157	0.50 194	0.46 196	0.82 229	0.44 305	0.25 478	0.20 476	0.22 362	0.19 333	0.25 449	0.17 253

rvit_stereo_0082	0.44 202	0.33 440	0.64 270	0.54 386	0.35 345	0.41 84	0.44 345	0.66 109	0.95 341	0.48 185	0.52 157	0.50 194	0.46 196	0.82 229	0.44 305	0.25 478	0.20 476	0.22 362	0.19 333	0.25 449	0.17 253

rvit_stereo_0080	0.44 202	0.32 417	0.71 326	0.47 228	0.36 362	0.42 95	0.55 463	0.82 191	0.68 243	0.50 202	0.60 192	0.55 227	0.47 208	0.59 123	0.44 305	0.26 502	0.21 502	0.20 285	0.20 372	0.31 526	0.19 331

whm_eth	0.44 202	0.32 417	0.71 326	0.47 228	0.36 362	0.42 95	0.55 463	0.82 191	0.68 243	0.50 202	0.60 192	0.55 227	0.47 208	0.59 123	0.44 305	0.26 502	0.21 502	0.20 285	0.20 372	0.31 526	0.19 331

CroCo-Stereo Lap2	0.44 202	0.34 465	0.77 383	0.61 492	0.79 628	0.28 22	0.35 199	0.75 150	0.71 253	0.38 120	0.50 146	0.72 314	0.55 292	0.57 116	0.47 343	0.17 184	0.18 437	0.19 233	0.16 248	0.21 362	0.20 368

TANstereo	0.44 202	0.21 74	0.44 87	0.41 100	0.21 26	0.65 328	0.26 91	0.79 167	0.83 296	0.93 334	0.98 318	0.51 200	0.46 196	0.54 100	0.35 208	0.18 237	0.24 547	0.16 104	0.13 130	0.16 119	0.26 487

RT-Monster	0.45 211	0.23 142	0.47 119	0.44 173	0.40 427	0.51 204	0.25 77	0.87 209	1.01 377	0.87 321	0.86 281	0.68 299	0.41 153	0.67 166	0.40 267	0.16 126	0.14 272	0.15 53	0.13 130	0.14 44	0.17 253

Anonymus123	0.45 211	0.25 206	1.42 589	0.42 121	0.28 187	1.78 622	0.39 267	0.72 135	0.52 169	0.36 93	0.35 58	0.37 113	0.29 60	0.64 148	0.38 245	0.13 26	0.14 272	0.15 53	0.19 333	0.15 82	0.16 219

HART	0.45 211	0.22 107	0.54 191	0.50 297	0.26 130	0.41 84	0.29 120	1.03 294	0.50 151	0.58 235	1.45 529	0.61 270	0.35 117	1.08 326	0.30 121	0.15 85	0.13 205	0.19 233	0.14 170	0.19 266	0.14 132

StereoAnything_RVC	0.45 211	1.43 681	0.48 124	0.35 11	0.20 18	0.26 15	0.21 29	0.43 13	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 129	1.27 376	0.22 1	0.21 371	0.11 39	0.14 18	0.10 2	2.37 691	0.11 3

tt45	0.45 211	0.23 142	0.46 115	0.45 192	0.33 316	0.79 413	0.32 160	0.78 160	0.41 103	0.51 209	0.44 111	0.49 188	0.37 133	2.14 538	0.34 196	0.16 126	0.13 205	0.19 233	0.16 248	0.17 162	0.18 284

IGEV-Stereo+	0.45 211	0.21 74	0.43 82	0.41 100	0.39 415	0.15 1	0.19 7	0.44 14	0.36 75	0.26 13	0.25 12	0.31 59	0.41 153	1.43 428	0.30 121	0.17 184	0.12 102	0.15 53	0.11 14	1.16 676	1.70 691

WCG-NET（raft）	0.45 211	0.21 74	0.55 206	0.40 80	0.24 81	0.50 184	0.36 216	0.73 141	1.09 422	0.71 271	0.76 252	0.92 398	0.51 261	0.84 236	0.34 196	0.16 126	0.12 102	0.15 53	0.14 170	0.14 44	0.14 132

MIF-Stereo (partial)	0.45 211	0.25 206	0.70 315	0.50 297	0.52 524	0.35 51	0.26 91	0.91 230	0.59 203	0.45 164	0.71 237	0.51 200	0.51 261	1.11 334	0.45 320	0.20 336	0.16 377	0.23 403	0.20 372	0.24 434	0.18 284

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 219	1.22 671	2.46 658	0.39 66	0.30 239	0.29 25	0.28 109	0.81 183	0.34 64	0.33 62	0.47 126	0.38 123	0.44 181	0.37 12	0.25 39	0.15 85	0.12 102	0.15 53	0.11 14	0.16 119	0.16 219

SCV	0.46 219	0.26 240	0.55 206	0.47 228	0.25 110	0.39 69	0.38 250	1.98 602	0.60 205	0.35 83	0.48 133	0.55 227	0.36 129	1.28 378	0.32 161	0.24 450	0.12 102	0.17 156	0.13 130	0.18 211	0.14 132

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 219	0.36 495	0.71 326	0.47 228	0.36 362	0.67 343	0.35 199	0.78 160	1.12 436	0.61 248	0.62 198	0.39 126	0.39 143	0.71 179	0.39 256	0.20 336	0.17 412	0.22 362	0.18 307	0.23 418	0.19 331

IGEVStereo-DCA	0.46 219	0.28 304	0.56 217	0.43 138	0.33 316	0.49 168	0.42 307	0.87 209	0.50 151	0.47 176	0.48 133	0.48 179	0.46 196	2.03 528	0.30 121	0.19 291	0.14 272	0.19 233	0.15 200	0.16 119	0.18 284

rrr	0.46 219	0.28 304	0.73 344	0.43 138	0.33 316	0.49 168	0.38 250	0.76 153	0.50 151	0.47 176	0.48 133	0.48 179	0.46 196	2.03 528	0.30 121	0.19 291	0.14 272	0.19 233	0.15 200	0.16 119	0.16 219

plain	0.46 219	0.27 274	1.01 499	0.50 297	0.40 427	0.35 51	0.37 242	0.87 209	0.56 186	0.43 150	0.76 252	0.42 143	0.40 149	1.13 341	0.45 320	0.21 371	0.15 337	0.24 425	0.19 333	0.24 434	0.16 219

XX-TBD	0.46 219	0.70 625	0.35 10	0.79 615	0.25 110	0.58 268	0.26 91	0.69 123	1.27 534	0.76 280	1.00 325	0.45 161	0.33 98	0.47 74	0.37 232	0.19 291	0.15 337	0.15 53	0.11 14	0.17 162	0.14 132

PMTNet	0.46 219	0.21 74	0.38 36	0.37 34	0.23 57	0.71 368	0.27 102	0.74 147	1.04 390	0.64 256	0.70 234	0.55 227	0.47 208	0.86 246	0.35 208	1.00 677	0.13 205	0.15 53	0.10 2	0.15 82	0.13 73

rvit_stereo_0083	0.47 227	0.33 440	0.81 403	0.56 427	0.36 362	0.50 184	0.44 345	0.68 120	0.95 341	0.49 193	0.57 186	0.55 227	0.49 239	0.88 251	0.46 335	0.25 478	0.25 556	0.24 425	0.20 372	0.24 434	0.17 253

rvit_stereo_ft	0.47 227	0.35 485	0.87 436	0.67 554	0.42 443	0.40 77	0.59 496	0.81 183	0.74 261	0.46 171	0.55 177	0.57 247	0.49 239	0.65 159	0.50 366	0.25 478	0.17 412	0.22 362	0.22 447	0.24 434	0.17 253

RAFT-Stereo-weight	0.47 227	0.24 169	0.53 178	0.48 262	0.27 160	0.60 287	0.35 199	1.02 289	1.07 407	0.99 357	0.78 257	0.76 326	0.28 56	0.76 200	0.36 220	0.16 126	0.12 102	0.17 156	0.15 200	0.16 119	0.15 178

CAS++	0.47 227	0.31 400	0.56 217	0.47 228	0.32 292	0.42 95	0.28 109	1.76 533	0.72 255	0.71 271	0.72 241	0.37 113	0.28 56	0.69 170	0.33 181	0.27 518	0.22 524	0.26 484	0.21 418	0.29 507	0.19 331
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 227	0.26 240	0.64 270	0.50 297	0.29 213	0.53 222	0.33 173	1.05 308	0.77 275	0.84 312	1.00 325	0.55 227	0.37 133	0.81 225	0.40 267	0.17 184	0.12 102	0.22 362	0.20 372	0.19 266	0.15 178

CREStereo++_RVC	0.47 227	0.21 74	0.38 36	0.45 192	0.38 404	0.45 120	0.25 77	0.75 150	1.29 544	0.80 295	1.21 433	0.47 172	0.37 133	0.53 97	0.44 305	0.16 126	0.11 39	0.15 53	0.80 678	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	0.48 233	0.30 363	0.51 154	0.45 192	0.25 110	0.66 337	0.49 409	1.10 334	0.72 255	0.81 300	1.17 416	0.50 194	0.56 300	0.44 49	0.34 196	0.25 478	0.16 377	0.23 403	0.19 333	0.24 434	0.26 487

quiztm	0.48 233	0.26 240	0.52 167	0.49 284	0.55 538	0.45 120	0.42 307	1.45 442	0.81 288	0.79 292	1.14 399	0.57 247	0.32 90	0.58 121	0.36 220	0.17 184	0.12 102	0.17 156	0.14 170	0.18 211	0.15 178

WQFJA1	0.48 233	0.27 274	0.53 178	0.46 211	0.85 642	0.79 413	0.39 267	1.11 341	0.75 262	0.50 202	0.52 157	0.53 215	0.50 248	0.71 179	0.65 439	0.17 184	0.21 502	0.19 233	0.16 248	0.19 266	0.16 219

NLMM	0.48 233	0.27 274	0.53 178	0.46 211	0.85 642	0.79 413	0.39 267	1.12 344	0.75 262	0.50 202	0.52 157	0.53 215	0.50 248	0.72 183	0.65 439	0.17 184	0.21 502	0.19 233	0.16 248	0.19 266	0.16 219

xyz-stereo-finetune	0.48 233	0.25 206	0.54 191	0.42 121	0.23 57	0.80 422	0.42 307	0.80 176	0.80 284	0.61 248	0.62 198	0.54 221	0.43 170	1.70 488	0.58 410	0.15 85	0.15 337	0.19 233	0.15 200	0.16 119	0.15 178

999	0.48 233	0.22 107	0.49 133	0.48 262	0.34 338	0.75 387	0.31 144	0.85 204	0.55 183	0.37 104	0.48 133	0.50 194	0.36 129	2.45 565	0.39 256	0.16 126	0.13 205	0.18 204	0.15 200	0.16 119	0.19 331

model_zeroshot	0.48 233	0.29 339	0.86 424	0.51 329	0.36 362	0.69 357	0.37 242	1.12 344	0.62 210	0.85 317	0.84 274	0.66 291	0.37 133	0.73 188	0.34 196	0.20 336	0.16 377	0.19 233	0.16 248	0.17 162	0.16 219

MyStereo07	0.48 233	0.29 339	0.50 144	0.55 411	0.45 470	0.59 279	0.79 562	1.05 308	0.51 162	0.48 185	0.53 164	0.43 147	0.55 292	1.30 384	0.34 196	0.17 184	0.16 377	0.24 425	0.20 372	0.23 418	0.20 368

4D-IteraStereo	0.48 233	0.24 169	0.76 375	0.50 297	0.44 463	0.66 337	0.31 144	0.87 209	1.02 381	1.03 376	0.72 241	0.78 332	0.32 90	0.64 148	0.37 232	0.17 184	0.11 39	0.23 403	0.19 333	0.19 266	0.13 73

CES	0.48 233	0.20 44	0.37 19	0.39 66	1.39 684	0.55 247	0.35 199	0.98 272	0.66 235	0.44 156	0.66 214	0.35 97	0.27 50	0.56 111	0.33 181	0.15 85	0.13 205	0.15 53	0.10 2	0.19 266	1.46 685

GGDA	0.49 243	0.25 206	0.53 178	0.41 100	0.29 213	0.57 262	0.33 173	0.98 272	0.97 355	0.81 300	0.89 295	0.61 270	0.51 261	1.26 372	0.47 343	0.18 237	0.13 205	0.16 104	0.15 200	0.18 211	0.18 284

NLSM1	0.49 243	0.25 206	0.55 206	0.48 262	1.08 665	0.83 439	0.31 144	0.83 196	0.66 235	0.51 209	0.76 252	0.47 172	0.48 222	0.98 287	0.55 397	0.18 237	0.19 455	0.21 326	0.18 307	0.20 316	0.15 178

FE-Mocha	0.49 243	0.30 363	0.87 436	0.48 262	0.36 362	0.45 120	0.22 39	1.58 480	0.49 144	1.00 362	1.09 370	0.74 319	0.41 153	0.55 106	0.30 121	0.18 237	0.12 102	0.21 326	0.20 372	0.17 162	0.15 178

MM-Stereo_test1	0.49 243	0.24 169	0.56 217	0.51 329	0.30 239	0.50 184	0.54 445	0.91 230	1.03 385	0.84 312	0.69 229	0.54 221	0.60 329	1.16 348	0.33 181	0.18 237	0.16 377	0.20 285	0.17 279	0.19 266	0.15 178

AE-Stereo	0.49 243	0.27 274	0.67 293	0.60 477	0.39 415	0.67 343	0.46 376	1.18 366	1.09 422	0.47 176	0.75 250	0.69 305	0.47 208	0.59 123	0.40 267	0.16 126	0.15 337	0.21 326	0.20 372	0.19 266	0.15 178

sCroCo_RVC	0.49 243	0.40 521	1.02 506	0.65 536	0.60 566	0.52 211	0.40 283	0.83 196	0.61 206	0.44 156	0.74 248	0.49 188	0.50 248	0.63 147	0.48 349	0.26 502	0.27 571	0.23 403	0.22 447	0.29 507	0.25 463

MM-Stereo_test3	0.50 249	0.24 169	0.54 191	0.54 386	0.74 610	0.49 168	0.53 438	1.09 331	1.05 395	0.62 253	0.95 305	0.61 270	0.42 161	0.77 203	0.38 245	0.20 336	0.17 412	0.20 285	0.16 248	0.18 211	0.18 284

RCA-Stereo	0.50 249	0.23 142	0.58 240	0.48 262	0.33 316	0.55 247	0.45 366	0.97 268	1.38 586	0.68 266	1.05 354	0.63 280	0.80 429	0.59 123	0.32 161	0.17 184	0.12 102	0.17 156	0.14 170	0.16 119	0.14 132

HLf8	0.51 251	0.25 206	0.96 480	0.40 80	0.33 316	0.62 303	0.36 216	1.17 358	1.07 407	0.61 248	0.83 271	0.56 241	0.44 181	0.99 294	0.46 335	0.20 336	0.13 205	0.17 156	0.14 170	0.19 266	0.21 392

TestStereo_HL2	0.51 251	0.27 274	0.56 217	0.42 121	0.32 292	0.57 262	0.34 188	1.00 279	0.91 326	0.82 306	0.87 287	0.61 270	0.50 248	1.55 455	0.48 349	0.19 291	0.13 205	0.16 104	0.14 170	0.18 211	0.19 331

TestStereo-Hl	0.51 251	0.27 274	0.55 206	0.41 100	0.29 213	0.55 247	0.45 366	1.05 308	0.90 320	0.87 321	0.85 278	0.72 314	0.65 365	1.33 393	0.43 301	0.17 184	0.13 205	0.17 156	0.15 200	0.18 211	0.18 284

WQFJX	0.51 251	0.27 274	0.52 167	0.46 211	0.87 648	0.75 387	0.39 267	1.29 405	0.77 275	0.53 214	0.52 157	0.55 227	0.55 292	0.95 275	0.60 421	0.17 184	0.19 455	0.19 233	0.16 248	0.19 266	0.18 284

knoymous	0.51 251	0.29 339	0.47 119	0.43 138	0.30 239	0.55 247	0.55 463	1.02 289	0.77 275	0.98 354	0.85 278	0.94 403	0.56 300	0.85 242	0.45 320	0.20 336	0.14 272	0.26 484	0.14 170	0.23 418	0.23 435

Weightmod_eth	0.52 256	0.25 206	0.48 124	0.45 192	0.39 415	0.59 279	0.43 330	0.96 264	0.57 188	0.65 259	1.50 546	0.66 291	0.76 407	1.19 355	0.32 161	0.33 574	0.19 455	0.18 204	0.17 279	0.18 211	0.13 73

SMOE	0.52 256	0.25 206	0.55 206	0.47 228	0.22 44	0.92 470	0.65 517	0.92 233	0.81 288	0.71 271	1.21 433	0.69 305	0.67 372	0.55 106	0.41 277	0.28 534	0.15 337	0.38 605	0.19 333	0.23 418	0.18 284

ManiGeoR	0.52 256	0.24 169	0.97 483	0.41 100	0.34 338	0.54 232	0.35 199	1.16 354	1.05 395	0.54 220	0.84 274	0.55 227	0.50 248	1.38 412	0.55 397	0.18 237	0.13 205	0.17 156	0.14 170	0.17 162	0.19 331

HLf10	0.52 256	0.24 169	0.97 483	0.41 100	0.34 338	0.54 232	0.35 199	1.16 354	1.05 395	0.54 220	0.84 274	0.55 227	0.50 248	1.38 412	0.55 397	0.18 237	0.13 205	0.17 156	0.14 170	0.17 162	0.19 331

Lsterematch	0.52 256	0.24 169	0.64 270	0.45 192	0.25 110	0.71 368	0.31 144	0.81 183	1.05 395	0.96 344	1.28 463	0.69 305	0.48 222	0.84 236	0.66 444	0.21 371	0.12 102	0.19 233	0.16 248	0.18 211	0.19 331

NLCSM	0.52 256	0.28 304	0.55 206	0.52 350	0.74 610	0.72 371	0.46 376	0.96 264	0.65 232	0.63 254	0.51 152	0.48 179	0.61 340	1.32 389	0.70 457	0.19 291	0.20 476	0.21 326	0.18 307	0.22 389	0.20 368

tg	0.52 256	0.24 169	0.61 254	0.49 284	0.30 239	0.90 459	0.29 120	1.07 324	0.83 296	0.83 309	1.02 338	0.62 277	0.43 170	1.35 401	0.41 277	0.17 184	0.12 102	0.22 362	0.20 372	0.17 162	0.15 178

11t1	0.52 256	0.28 304	0.68 297	0.51 329	0.28 187	0.83 439	0.39 267	1.22 388	0.63 213	0.84 312	0.74 248	0.68 299	0.68 373	0.91 259	0.57 406	0.21 371	0.18 437	0.19 233	0.16 248	0.20 316	0.21 392

LL-Strereo2	0.52 256	0.33 440	0.69 309	0.52 350	0.37 382	0.70 364	0.30 132	1.13 348	0.67 237	0.94 339	0.78 257	0.91 390	0.42 161	1.05 315	0.42 291	0.17 184	0.16 377	0.29 526	0.25 501	0.21 362	0.16 219

Selective-RAFT	0.52 256	0.28 304	0.79 396	0.55 411	0.27 160	0.91 463	0.33 173	0.80 176	0.88 313	0.58 235	0.63 201	0.81 344	0.77 411	1.29 382	0.48 349	0.19 291	0.14 272	0.17 156	0.15 200	0.19 266	0.17 253

HUI-Stereo	0.52 256	0.30 363	0.73 344	0.50 297	0.27 160	0.65 328	0.30 132	1.04 300	0.64 218	1.12 407	0.96 308	0.83 356	0.60 329	0.79 216	0.45 320	0.22 403	0.14 272	0.24 425	0.20 372	0.26 462	0.18 284

test-1	0.52 256	0.26 240	1.04 515	0.56 427	0.32 292	0.61 293	0.38 250	1.10 334	0.91 326	0.78 289	1.01 330	0.77 328	0.52 269	0.60 135	0.42 291	0.17 184	0.14 272	0.20 285	0.17 279	0.20 316	0.23 435

rafts_anoy	0.52 256	0.29 339	0.59 246	0.59 465	0.50 499	0.53 222	0.40 283	1.11 341	1.03 385	0.84 312	0.83 271	0.68 299	0.54 284	0.72 183	0.51 371	0.19 291	0.14 272	0.24 425	0.26 519	0.21 362	0.18 284

s12784h	0.52 256	0.20 44	0.38 36	0.41 100	0.19 11	0.96 486	0.34 188	1.17 358	1.25 523	0.81 300	0.90 296	0.63 280	0.50 248	1.45 433	0.42 291	0.14 53	0.12 102	0.17 156	0.11 14	0.18 211	0.11 3

raftrobust	0.52 256	0.25 206	0.56 217	0.65 536	0.52 524	0.49 168	0.34 188	0.98 272	0.91 326	1.30 514	0.87 287	0.63 280	0.81 433	0.78 210	0.41 277	0.19 291	0.15 337	0.16 104	0.14 170	0.15 82	0.16 219

Gwc-CoAtRS	0.52 256	0.24 169	0.68 297	0.48 262	0.29 213	0.64 312	0.25 77	1.16 354	1.08 414	1.01 368	1.00 325	1.12 474	0.56 300	0.69 170	0.37 232	0.16 126	0.13 205	0.17 156	0.15 200	0.15 82	0.15 178

Weightmod	0.53 272	0.25 206	0.46 115	0.41 100	0.31 268	0.85 451	0.40 283	0.86 206	0.61 206	0.71 271	1.39 510	0.73 317	0.60 329	1.56 460	0.41 277	0.18 237	0.28 579	0.20 285	0.18 307	0.17 162	0.14 132

S0	0.53 272	0.24 169	0.52 167	0.49 284	0.32 292	1.14 530	0.68 531	0.90 227	0.58 193	0.76 280	1.32 481	0.65 286	0.55 292	0.70 174	0.39 256	0.27 518	0.25 556	0.29 526	0.26 519	0.20 316	0.17 253

HLF11	0.53 272	0.25 206	1.02 506	0.41 100	0.35 345	0.47 141	0.28 109	1.17 358	0.96 347	0.64 256	0.87 287	0.61 270	0.50 248	1.51 446	0.63 433	0.18 237	0.14 272	0.16 104	0.13 130	0.17 162	0.20 368

IGEV-FE	0.53 272	0.30 363	0.99 489	0.56 427	0.35 345	0.41 84	0.32 160	1.37 418	0.63 213	1.00 362	1.09 370	0.94 403	0.41 153	0.83 231	0.39 256	0.18 237	0.12 102	0.19 233	0.18 307	0.19 266	0.17 253

rvit_0105_6	0.53 272	0.37 502	0.98 488	0.65 536	0.38 404	0.51 204	0.51 419	0.77 157	1.20 499	0.54 220	0.55 177	0.65 286	0.53 277	0.94 272	0.44 305	0.32 565	0.32 611	0.28 515	0.24 487	0.28 495	0.21 392

IGEV_Zeroshot_test	0.53 272	0.30 363	0.99 489	0.56 427	0.35 345	0.41 84	0.32 160	1.37 418	0.63 213	1.00 362	1.09 370	0.95 412	0.41 153	0.83 231	0.39 256	0.18 237	0.12 102	0.19 233	0.18 307	0.19 266	0.17 253

EKT-Stereo	0.53 272	0.30 363	0.73 344	0.58 451	0.60 566	0.51 204	0.48 397	0.94 250	0.90 320	0.71 271	0.88 291	0.77 328	0.43 170	1.07 321	0.40 267	0.22 403	0.16 377	0.21 326	0.18 307	0.20 316	0.22 415

Any-RAFT	0.53 272	0.24 169	0.47 119	0.47 228	0.27 160	1.00 498	0.25 77	1.58 480	1.05 395	0.85 317	0.99 320	1.06 448	0.47 208	0.70 174	0.32 161	0.18 237	0.13 205	0.16 104	0.13 130	0.16 119	0.16 219

anonymousdsp2	0.53 272	0.27 274	0.74 361	0.48 262	0.29 213	0.76 395	0.47 384	1.61 489	0.82 295	0.77 286	0.77 255	0.75 322	0.47 208	1.03 306	0.40 267	0.18 237	0.13 205	0.18 204	0.13 130	0.19 266	0.18 284

fff	0.53 272	0.24 169	0.70 315	0.43 138	0.24 81	0.48 151	0.36 216	1.07 324	1.25 523	1.10 399	1.02 338	0.57 247	1.06 550	0.73 188	0.52 379	0.16 126	0.13 205	0.17 156	0.13 130	0.15 82	0.19 331

test_4	0.53 272	0.22 107	0.56 217	0.54 386	0.32 292	0.64 312	0.39 267	0.80 176	0.62 210	0.92 333	1.87 617	0.68 299	0.42 161	1.16 348	0.37 232	0.15 85	0.13 205	0.20 285	0.22 447	0.20 316	0.15 178

GMOStereo	0.53 272	0.26 240	0.65 277	0.50 297	0.29 213	0.52 211	0.43 330	0.89 219	0.96 347	1.41 564	1.14 399	0.85 366	0.56 300	0.59 123	0.38 245	0.16 126	0.14 272	0.24 425	0.21 418	0.20 316	0.15 178

error version	0.53 272	0.26 240	0.65 277	0.50 297	0.29 213	0.52 211	0.43 330	0.89 219	0.96 347	1.41 564	1.14 399	0.85 366	0.56 300	0.59 123	0.38 245	0.16 126	0.14 272	0.24 425	0.21 418	0.20 316	0.15 178

test-v	0.53 272	0.26 240	0.65 277	0.50 297	0.29 213	0.52 211	0.43 330	0.89 219	0.96 347	1.41 564	1.14 399	0.85 366	0.56 300	0.59 123	0.38 245	0.16 126	0.14 272	0.24 425	0.21 418	0.20 316	0.15 178

test-2	0.53 272	0.26 240	0.65 277	0.50 297	0.29 213	0.52 211	0.43 330	0.89 219	0.96 347	1.41 564	1.14 399	0.85 366	0.56 300	0.59 123	0.38 245	0.16 126	0.14 272	0.24 425	0.21 418	0.20 316	0.15 178

raft+_RVC	0.53 272	0.26 240	0.54 191	0.60 477	0.47 487	0.54 232	0.54 445	1.27 400	0.99 368	0.76 280	1.03 348	0.70 310	0.56 300	0.93 269	0.47 343	0.18 237	0.14 272	0.19 233	0.18 307	0.18 211	0.15 178

csc	0.53 272	0.24 169	0.70 315	0.43 138	0.24 81	0.48 151	0.36 216	1.07 324	1.25 523	1.10 399	1.02 338	0.57 247	1.06 550	0.73 188	0.52 379	0.16 126	0.13 205	0.17 156	0.13 130	0.15 82	0.19 331

cscssc	0.53 272	0.24 169	0.70 315	0.43 138	0.24 81	0.48 151	0.36 216	1.07 324	1.25 523	1.10 399	1.02 338	0.57 247	1.06 550	0.73 188	0.52 379	0.16 126	0.13 205	0.17 156	0.13 130	0.15 82	0.19 331

TestStereo_HLe17	0.54 290	0.24 169	1.22 554	0.41 100	0.30 239	0.61 293	0.41 301	1.22 388	1.09 422	0.61 248	0.86 281	0.53 215	0.46 196	1.33 393	0.45 320	0.19 291	0.12 102	0.18 204	0.16 248	0.18 211	0.18 284

1test111	0.54 290	0.31 400	0.50 144	0.54 386	0.26 130	1.18 542	0.51 419	1.42 430	0.78 279	0.58 235	0.79 263	0.48 179	0.88 471	0.88 251	0.59 413	0.20 336	0.12 102	0.25 465	0.15 200	0.22 389	0.21 392

RAFT-Test	0.54 290	0.25 206	0.64 270	0.47 228	0.30 239	0.97 490	0.27 102	1.24 395	0.81 288	0.96 344	1.12 389	1.28 516	0.48 222	0.71 179	0.36 220	0.17 184	0.13 205	0.17 156	0.14 170	0.16 119	0.16 219

DCANet-4	0.54 290	0.26 240	1.07 525	0.42 121	0.24 81	0.48 151	0.36 216	0.99 275	1.30 550	1.10 399	1.02 338	0.56 241	0.75 399	0.73 188	0.52 379	0.16 126	0.13 205	0.17 156	0.13 130	0.15 82	0.19 331

x	0.54 290	0.31 400	0.61 254	0.47 228	0.30 239	0.67 343	0.47 384	1.53 468	0.79 283	0.81 300	0.83 271	0.78 332	0.70 382	0.70 174	0.62 428	0.21 371	0.19 455	0.22 362	0.19 333	0.21 362	0.20 368

test-3	0.54 290	0.22 107	0.68 297	0.47 228	0.27 160	0.58 268	0.35 199	0.92 233	1.00 374	1.32 528	0.69 229	0.87 374	0.45 188	1.68 486	0.37 232	0.16 126	0.11 39	0.20 285	0.16 248	0.17 162	0.13 73

test_1	0.54 290	0.22 107	0.68 297	0.47 228	0.27 160	0.58 268	0.35 199	0.92 233	1.00 374	1.28 499	0.68 224	0.87 374	0.45 188	1.67 481	0.37 232	0.16 126	0.11 39	0.20 285	0.16 248	0.17 162	0.13 73

PSM-adaLoss	0.54 290	0.30 363	0.73 344	0.50 297	0.27 160	0.65 328	0.41 301	1.04 300	0.64 218	1.12 407	0.96 308	0.82 349	0.61 340	1.06 317	0.45 320	0.22 403	0.14 272	0.24 425	0.20 372	0.26 462	0.18 284

ROB_FTStereo_v2	0.54 290	0.30 363	0.73 344	0.50 297	0.27 160	0.64 312	0.42 307	1.05 308	0.64 218	1.12 407	0.96 308	0.83 356	0.60 329	1.12 338	0.46 335	0.22 403	0.14 272	0.24 425	0.20 372	0.26 462	0.18 284

ROB_FTStereo	0.54 290	0.30 363	0.73 344	0.50 297	0.27 160	0.64 312	0.25 77	1.05 308	0.64 218	1.12 407	0.95 305	0.82 349	0.61 340	1.15 344	0.45 320	0.22 403	0.14 272	0.24 425	0.20 372	0.26 462	0.18 284

cross-raft	0.54 290	0.25 206	0.61 254	0.52 350	0.29 213	0.68 351	0.37 242	1.46 444	0.76 271	1.01 368	1.06 356	1.28 516	0.46 196	0.71 179	0.35 208	0.15 85	0.12 102	0.18 204	0.16 248	0.19 266	0.14 132

RAFT-IKP	0.54 290	0.30 363	0.73 344	0.50 297	0.27 160	0.59 279	0.36 216	1.04 300	0.64 218	1.12 407	0.96 308	0.83 356	0.61 340	1.22 361	0.45 320	0.22 403	0.14 272	0.24 425	0.20 372	0.26 462	0.18 284

RALCasStereoNet	0.54 290	0.30 363	0.66 287	0.59 465	0.51 511	0.61 293	0.52 430	0.94 250	0.93 335	0.70 269	1.01 330	0.78 332	0.44 181	1.33 393	0.47 343	0.20 336	0.16 377	0.18 204	0.16 248	0.20 316	0.19 331

DCANet	0.54 290	0.24 169	0.70 315	0.43 138	0.24 81	0.49 168	0.36 216	1.05 308	1.30 550	1.12 407	1.03 348	0.58 254	0.92 484	0.81 225	0.52 379	0.16 126	0.13 205	0.17 156	0.13 130	0.18 211	0.19 331

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 290	0.25 206	0.68 297	0.43 138	0.24 81	0.40 77	0.34 188	1.04 300	1.09 422	1.32 528	1.60 572	0.80 338	0.68 373	0.67 166	0.39 256	0.13 26	0.10 9	0.18 204	0.17 279	0.17 162	0.13 73

CFNet-RSSM	0.54 290	0.24 169	0.70 315	0.48 262	0.28 187	0.60 287	0.27 102	1.49 450	1.14 453	1.06 381	0.93 302	1.08 455	0.54 284	0.70 174	0.35 208	0.16 126	0.12 102	0.17 156	0.15 200	0.16 119	0.14 132

MSKI-zero shot	0.55 306	0.26 240	0.57 231	0.51 329	0.26 130	0.69 357	0.28 109	1.18 366	0.64 218	0.91 331	1.32 481	0.82 349	0.33 98	1.92 516	0.32 161	0.17 184	0.12 102	0.17 156	0.13 130	0.16 119	0.16 219

test_3	0.55 306	0.23 142	0.71 326	0.53 369	0.28 187	0.61 293	0.40 283	0.92 233	1.05 395	1.19 459	0.68 224	0.93 400	0.44 181	1.67 481	0.39 256	0.15 85	0.12 102	0.22 362	0.19 333	0.21 362	0.14 132

Patchmatch Stereo++	0.55 306	0.30 363	0.73 344	0.50 297	0.27 160	0.65 328	0.29 120	1.05 308	0.64 218	1.12 407	0.96 308	0.83 356	0.60 329	1.37 408	0.45 320	0.22 403	0.14 272	0.24 425	0.20 372	0.26 462	0.18 284
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	0.55 306	0.29 339	0.72 332	0.51 329	0.30 239	0.59 279	0.33 173	1.03 294	0.70 249	1.16 441	0.93 302	0.83 356	0.94 498	0.96 276	0.54 392	0.21 371	0.14 272	0.21 326	0.19 333	0.24 434	0.24 451

iRAFT	0.55 306	0.30 363	0.73 344	0.50 297	0.27 160	0.65 328	0.29 120	1.05 308	0.64 218	1.12 407	0.96 308	0.83 356	0.60 329	1.37 408	0.45 320	0.22 403	0.14 272	0.24 425	0.20 372	0.26 462	0.18 284

CRE-IMP	0.55 306	0.30 363	0.74 361	0.52 350	0.29 213	0.79 413	0.25 77	1.04 300	0.72 255	1.09 391	0.95 305	0.81 344	0.57 313	1.10 331	0.50 366	0.21 371	0.14 272	0.23 403	0.19 333	0.28 495	0.22 415

sAnonymous2	0.55 306	0.56 588	1.46 599	0.60 477	0.51 511	0.48 151	0.52 430	0.79 167	0.68 243	0.50 202	0.67 221	0.46 165	0.62 346	0.59 123	0.40 267	0.22 403	0.17 412	0.22 362	0.21 418	0.86 663	0.56 636

CroCo_RVC	0.55 306	0.56 588	1.46 599	0.60 477	0.51 511	0.48 151	0.52 430	0.79 167	0.68 243	0.50 202	0.67 221	0.46 165	0.62 346	0.59 123	0.40 267	0.22 403	0.17 412	0.22 362	0.21 418	0.86 663	0.56 636

GMStereo	0.55 306	0.45 545	0.94 470	0.50 297	0.32 292	0.64 312	0.43 330	1.00 279	1.40 596	0.82 306	0.73 243	0.51 200	0.45 188	0.85 242	0.55 397	0.24 450	0.15 337	0.20 285	0.21 418	0.31 526	0.24 451
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HL3	0.56 315	0.26 240	1.40 581	0.44 173	0.34 338	0.67 343	0.53 438	0.92 233	0.84 300	0.96 344	0.99 320	0.80 338	0.62 346	1.08 326	0.39 256	0.18 237	0.14 272	0.17 156	0.16 248	0.17 162	0.21 392

NLMM1	0.56 315	0.27 274	0.60 249	0.47 228	0.74 610	0.68 351	0.43 330	1.83 559	1.04 390	0.59 243	0.62 198	0.51 200	0.47 208	1.33 393	0.57 406	0.18 237	0.21 502	0.20 285	0.17 279	0.20 316	0.15 178

AIO-test1	0.56 315	0.25 206	0.55 206	0.64 522	0.78 625	0.80 422	0.36 216	1.18 366	1.34 565	0.57 233	0.88 291	0.61 270	0.50 248	1.12 338	0.35 208	0.17 184	0.17 412	0.22 362	0.24 487	0.18 211	0.23 435

rvit_0105_4	0.56 315	0.38 509	1.06 520	0.66 542	0.38 404	0.53 222	0.53 438	0.84 202	1.17 478	0.56 231	0.61 194	0.72 314	0.59 325	0.98 287	0.45 320	0.32 565	0.33 616	0.29 526	0.25 501	0.29 507	0.23 435

H2IRNET	0.56 315	0.26 240	0.66 287	0.47 228	0.35 345	0.41 84	0.26 91	0.92 233	1.17 478	0.61 248	1.28 463	1.08 455	0.86 461	0.99 294	0.63 433	0.19 291	0.16 377	0.22 362	0.25 501	0.21 362	0.18 284

ACVNet-DCA	0.56 315	0.31 400	0.50 144	0.54 386	0.26 130	1.18 542	0.51 419	1.42 430	0.78 279	0.58 235	0.79 263	0.48 179	0.88 471	1.46 435	0.32 161	0.20 336	0.12 102	0.25 465	0.15 200	0.22 389	0.21 392

riskmin	0.56 315	0.27 274	0.60 249	0.43 138	0.31 268	0.83 439	0.42 307	1.14 350	1.04 390	0.73 279	0.75 250	1.11 473	1.01 532	0.81 225	0.51 371	0.20 336	0.14 272	0.24 425	0.15 200	0.24 434	0.25 463

MIPNet	0.56 315	0.28 304	0.94 470	0.49 284	0.33 316	0.66 337	0.38 250	1.35 415	1.08 414	1.06 381	0.92 299	0.60 265	0.79 423	0.73 188	0.52 379	0.17 184	0.14 272	0.19 233	0.16 248	0.18 211	0.17 253

iGMRVC	0.56 315	0.30 363	0.73 344	0.50 297	0.27 160	0.65 328	0.38 250	1.05 308	0.64 218	1.12 407	0.96 308	0.83 356	0.60 329	1.52 447	0.46 335	0.22 403	0.14 272	0.24 425	0.20 372	0.26 462	0.18 284

WQFJX1	0.57 324	0.26 240	0.54 191	0.48 262	0.72 602	0.68 351	0.47 384	2.46 673	0.71 253	0.54 220	0.50 146	0.53 215	0.51 261	1.36 406	0.60 421	0.18 237	0.20 476	0.20 285	0.16 248	0.20 316	0.20 368

AIO-test2	0.57 324	0.28 304	0.63 263	0.61 492	0.58 555	0.79 413	0.51 419	1.18 366	1.40 596	0.63 254	1.15 408	0.51 200	0.43 170	1.09 328	0.35 208	0.21 371	0.17 412	0.26 484	0.30 574	0.20 316	0.19 331

MIM_Stereo	0.57 324	0.24 169	0.92 463	0.46 211	0.30 239	0.54 232	0.28 109	1.27 400	0.75 262	1.00 362	1.16 413	0.93 400	0.53 277	1.45 433	0.61 425	0.16 126	0.16 377	0.20 285	0.19 333	0.17 162	0.14 132

qqq	0.57 324	0.34 465	0.71 326	0.47 228	0.27 160	0.64 312	0.62 507	1.42 430	0.78 279	0.80 295	0.92 299	0.95 412	0.77 411	0.88 251	0.59 413	0.21 371	0.20 476	0.24 425	0.23 471	0.22 389	0.21 392

ADStereo(finetuned)	0.57 324	0.24 169	1.06 520	0.43 138	0.24 81	0.49 168	0.35 199	1.05 308	1.30 550	1.12 407	1.03 348	0.58 254	1.20 582	0.84 236	0.51 371	0.16 126	0.13 205	0.17 156	0.13 130	0.18 211	0.19 331

R-Stereo Train	0.57 324	0.26 240	0.63 263	0.54 386	0.36 362	0.69 357	0.54 445	1.22 388	0.72 255	1.61 608	1.50 546	0.75 322	0.53 277	0.64 148	0.44 305	0.18 237	0.15 337	0.17 156	0.15 200	0.17 162	0.17 253

RAFT-Stereo	0.57 324	0.26 240	0.63 263	0.54 386	0.36 362	0.69 357	0.54 445	1.22 388	0.72 255	1.61 608	1.50 546	0.75 322	0.53 277	0.64 148	0.44 305	0.18 237	0.15 337	0.17 156	0.15 200	0.17 162	0.17 253
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
S	0.58 331	0.27 274	0.57 231	0.46 211	0.54 531	1.03 506	0.58 486	0.94 250	0.80 284	0.95 341	1.42 516	0.56 241	0.71 387	0.60 135	0.41 277	0.38 605	0.20 476	0.37 601	0.36 616	0.22 389	0.17 253

xyz-stereo-finetune2	0.58 331	0.27 274	0.57 231	0.40 80	0.24 81	1.09 524	0.32 160	0.79 167	0.53 176	0.65 259	1.07 360	0.58 254	0.80 429	2.47 570	0.80 499	0.16 126	0.15 337	0.21 326	0.17 279	0.16 119	0.17 253

rvit_0105_5	0.58 331	0.39 514	1.05 516	0.66 542	0.37 382	0.58 268	0.56 471	0.94 250	1.18 485	0.64 256	0.68 224	0.75 322	0.63 353	0.88 251	0.50 366	0.32 565	0.32 611	0.30 540	0.27 532	0.28 495	0.25 463

RAFT+CT+SA	0.58 331	0.29 339	0.60 249	0.66 542	0.37 382	0.42 95	0.55 463	1.27 400	1.03 385	0.70 269	1.22 437	0.60 265	0.70 382	1.64 475	0.41 277	0.18 237	0.13 205	0.22 362	0.22 447	0.21 362	0.18 284

IPLGR	0.58 331	0.27 274	1.14 545	0.48 262	0.28 187	0.65 328	0.33 173	1.22 388	1.13 450	1.18 455	1.05 354	0.69 305	0.66 369	0.96 276	0.52 379	0.17 184	0.15 337	0.20 285	0.17 279	0.20 316	0.18 284

AFF-stereo	0.58 331	0.25 206	0.64 270	0.46 211	0.29 213	0.34 42	0.38 250	1.15 352	1.14 453	1.17 450	1.60 572	1.10 468	0.71 387	0.97 284	0.43 301	0.13 26	0.11 39	0.19 233	0.19 333	0.17 162	0.14 132

dd	0.59 337	0.48 556	0.97 483	0.55 411	0.32 292	0.64 312	0.47 384	1.02 289	1.34 565	0.78 289	0.86 281	0.58 254	0.54 284	1.01 302	0.86 516	0.28 534	0.18 437	0.26 484	0.19 333	0.32 536	0.24 451

PFNet+	0.59 337	0.28 304	0.77 383	0.53 369	0.30 239	0.59 279	0.31 144	0.92 233	1.14 453	1.33 537	1.10 376	0.79 336	0.57 313	1.31 385	0.49 359	0.25 478	0.17 412	0.28 515	0.26 519	0.21 362	0.25 463

AnonymousM	0.59 337	1.11 663	0.41 64	0.44 173	0.32 292	0.43 104	0.47 384	1.05 308	0.64 218	0.98 354	0.63 201	0.67 297	0.43 170	0.59 123	0.41 277	0.20 336	0.15 337	1.84 692	0.84 680	0.14 44	0.13 73

GANet-ADL	0.60 340	0.35 485	0.72 332	0.64 522	0.40 427	0.68 351	0.51 419	1.49 450	1.12 436	0.95 341	1.08 365	0.91 390	0.57 313	0.76 200	0.55 397	0.26 502	0.18 437	0.18 204	0.16 248	0.23 418	0.25 463

TRStereo	0.60 340	0.60 606	0.97 483	0.74 601	0.67 589	0.46 127	0.38 250	1.85 564	0.89 316	0.79 292	0.80 268	0.88 378	0.39 143	1.10 331	0.41 277	0.23 431	0.15 337	0.23 403	0.24 487	0.17 162	0.15 178

NRIStereo	0.60 340	0.29 339	0.69 309	0.53 369	0.28 187	0.63 308	0.33 173	1.08 330	0.87 309	1.14 425	0.87 287	0.91 390	0.59 325	2.24 549	0.49 359	0.20 336	0.14 272	0.21 326	0.19 333	0.21 362	0.17 253

RALAANet	0.60 340	0.33 440	0.87 436	0.62 504	0.50 499	0.69 357	0.31 144	1.21 380	1.06 402	1.09 391	1.16 413	0.88 378	0.46 196	1.22 361	0.42 291	0.19 291	0.15 337	0.21 326	0.17 279	0.27 476	0.17 253

111	0.60 340	0.23 142	0.70 315	0.43 138	0.24 81	0.72 371	0.42 307	1.18 366	1.41 602	0.80 295	1.38 506	1.10 468	0.79 423	0.96 276	0.58 410	0.18 237	0.13 205	0.17 156	0.15 200	0.17 162	0.19 331

FENet	0.60 340	0.28 304	0.63 263	0.54 386	0.33 316	0.83 439	0.38 250	1.27 400	1.07 407	1.00 362	0.86 281	0.99 428	0.85 453	0.96 276	0.68 453	0.22 403	0.15 337	0.23 403	0.20 372	0.22 389	0.23 435

test_sample1	0.61 346	0.29 339	0.75 365	0.50 297	0.31 268	0.76 395	0.48 397	1.59 482	0.84 300	0.90 327	0.94 304	0.88 378	0.95 503	1.16 348	0.67 449	0.22 403	0.18 437	0.20 285	0.19 333	0.21 362	0.21 392

MyStereo06	0.61 346	0.28 304	0.95 474	0.56 427	0.46 482	0.61 293	0.73 545	1.78 541	0.67 237	1.03 376	1.12 389	1.13 479	0.56 300	0.78 210	0.41 277	0.17 184	0.16 377	0.23 403	0.20 372	0.22 389	0.20 368

ACRE	0.61 346	0.33 440	1.01 499	0.58 451	0.49 492	0.75 387	0.47 384	1.06 322	0.95 341	1.37 549	1.55 558	0.62 277	0.46 196	0.83 231	0.70 457	0.23 431	0.15 337	0.19 233	0.16 248	0.18 211	0.21 392

Anonymous3	0.61 346	0.44 538	1.11 537	0.59 465	0.49 492	0.93 476	0.65 517	0.93 244	0.81 288	0.72 278	0.88 291	0.65 286	0.69 377	1.06 317	0.53 386	0.35 592	0.30 597	0.26 484	0.26 519	0.31 526	0.27 499

SME	0.62 350	0.29 339	0.51 154	0.61 492	0.25 110	1.23 553	0.44 345	1.17 358	1.12 436	0.89 325	1.12 389	0.66 291	0.74 395	1.55 455	0.51 371	0.19 291	0.20 476	0.23 403	0.23 471	0.24 434	0.20 368

test_sample2	0.62 350	0.29 339	0.74 361	0.50 297	0.28 187	0.80 422	0.61 504	1.61 489	1.00 374	0.88 323	0.99 320	0.94 403	0.83 446	1.16 348	0.51 371	0.23 431	0.18 437	0.22 362	0.21 418	0.23 418	0.22 415

tt1	0.62 350	0.32 417	0.51 154	0.54 386	0.26 130	1.16 539	0.48 397	0.95 256	2.47 673	0.57 233	0.77 255	0.49 188	0.81 433	1.55 455	0.32 161	0.20 336	0.12 102	0.24 425	0.15 200	0.19 266	0.20 368

CIPLG	0.62 350	0.33 440	0.96 480	0.58 451	0.50 499	0.75 387	0.48 397	1.05 308	0.96 347	1.40 562	1.57 566	0.64 283	0.48 222	0.89 256	0.70 457	0.23 431	0.15 337	0.19 233	0.16 248	0.19 266	0.21 392

IPLGR_C	0.62 350	0.33 440	0.99 489	0.58 451	0.49 492	0.76 395	0.48 397	1.10 334	0.96 347	1.40 562	1.56 562	0.62 277	0.48 222	0.80 219	0.71 463	0.23 431	0.15 337	0.19 233	0.16 248	0.19 266	0.21 392

HHNet	0.62 350	0.26 240	0.63 263	0.43 138	0.45 470	0.50 184	0.58 486	1.07 324	1.01 377	1.25 490	2.23 641	0.70 310	0.61 340	1.07 321	0.47 343	0.20 336	0.13 205	0.23 403	0.19 333	0.19 266	0.30 531

Pruner-Stereo	0.62 350	0.29 339	0.70 315	0.61 492	0.31 268	0.63 308	0.43 330	1.17 358	0.99 368	1.53 590	1.08 365	0.95 412	0.55 292	1.35 401	0.51 371	0.23 431	0.14 272	0.24 425	0.21 418	0.21 362	0.23 435

DIP-Stereo	0.62 350	0.30 363	0.83 412	0.48 262	0.36 362	0.95 480	0.33 173	2.37 666	0.67 237	1.25 490	1.00 325	0.68 299	0.51 261	0.91 259	0.61 425	0.18 237	0.15 337	0.21 326	0.17 279	0.19 266	0.19 331
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	0.63 358	0.99 653	0.51 154	0.47 228	0.35 345	1.07 516	0.63 512	0.65 100	0.95 341	0.66 263	0.41 87	0.55 227	0.66 369	1.00 300	0.76 478	0.62 663	0.27 571	0.38 605	0.33 600	0.74 659	0.68 657

FACV-RUCA	0.63 358	0.34 465	0.82 407	0.62 504	0.65 581	0.81 431	0.41 301	1.44 437	1.07 407	0.86 320	1.14 399	0.61 270	0.69 377	0.80 219	0.53 386	0.28 534	0.19 455	0.47 636	0.21 418	0.35 552	0.25 463

rvit_0105_3	0.63 358	0.44 538	1.08 529	0.72 589	0.40 427	0.64 312	0.71 541	1.03 294	1.17 478	0.82 306	0.70 234	0.80 338	0.70 382	0.91 259	0.56 403	0.35 592	0.34 617	0.34 581	0.32 590	0.27 476	0.28 511

mmm	0.63 358	0.35 485	0.72 332	0.51 329	0.30 239	0.86 453	0.54 445	1.59 482	0.86 304	1.07 384	1.38 506	0.79 336	0.75 399	0.91 259	0.58 410	0.22 403	0.18 437	0.29 526	0.25 501	0.25 449	0.23 435

HH	0.63 358	0.30 363	0.77 383	0.50 297	0.32 292	0.49 168	0.46 376	1.65 498	0.64 218	0.69 267	1.09 370	1.63 586	0.85 453	1.90 514	0.37 232	0.18 237	0.13 205	0.19 233	0.17 279	0.19 266	0.16 219

HanStereo	0.63 358	0.30 363	0.77 383	0.50 297	0.32 292	0.49 168	0.46 376	1.65 498	0.64 218	0.69 267	1.09 370	1.63 586	0.85 453	1.90 514	0.37 232	0.18 237	0.13 205	0.19 233	0.17 279	0.19 266	0.16 219

CAS	0.63 358	0.18 10	0.37 19	2.27 692	0.84 639	0.57 262	0.54 445	0.79 167	0.62 210	0.48 185	0.70 234	0.36 100	0.26 39	0.45 52	0.35 208	2.24 695	0.10 9	0.14 18	0.09 1	0.15 82	1.06 679

TestStereo1	0.63 358	0.28 304	0.75 365	0.76 608	0.31 268	0.48 151	0.43 330	1.30 406	1.21 505	0.97 349	1.31 474	0.64 283	0.77 411	1.75 496	0.42 291	0.20 336	0.15 337	0.22 362	0.18 307	0.21 362	0.17 253

RAFT_CTSACE	0.63 358	0.26 240	0.88 445	0.55 411	0.51 511	0.71 368	0.44 345	0.80 176	0.97 355	0.97 349	1.84 612	1.18 487	0.68 373	1.47 439	0.36 220	0.16 126	0.15 337	0.21 326	0.20 372	0.20 316	0.14 132

SA-5K	0.63 358	0.28 304	0.75 365	0.76 608	0.31 268	0.48 151	0.43 330	1.30 406	1.21 505	0.97 349	1.31 474	0.64 283	0.77 411	1.75 496	0.42 291	0.20 336	0.15 337	0.22 362	0.18 307	0.21 362	0.17 253

ICVP	0.63 358	0.33 440	0.57 231	0.61 492	0.40 427	0.80 422	0.58 486	1.61 489	0.89 316	0.90 327	1.24 443	0.88 378	0.73 393	0.72 183	0.88 518	0.29 546	0.21 502	0.22 362	0.21 418	0.24 434	0.27 499
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 358	0.26 240	1.90 635	0.81 621	0.67 589	0.43 104	0.23 52	1.03 294	0.58 193	0.65 259	1.56 562	1.41 541	0.39 143	1.28 378	0.35 208	0.20 336	0.14 272	0.20 285	0.19 333	0.18 211	0.14 132

ACVNet	0.63 358	0.31 400	0.54 191	0.54 386	0.36 362	0.80 422	0.46 376	1.37 418	1.07 407	0.93 334	1.30 468	1.08 455	0.85 453	0.80 219	0.94 530	0.21 371	0.19 455	0.21 326	0.18 307	0.22 389	0.18 284

fast-iter	0.64 371	0.32 417	0.68 297	0.47 228	0.51 511	0.41 84	0.36 216	1.04 300	0.75 262	1.31 524	1.43 521	1.62 581	1.12 563	0.94 272	0.88 518	0.15 85	0.12 102	0.20 285	0.20 372	0.20 316	0.18 284

CoSv	0.64 371	0.32 417	0.68 297	0.47 228	0.51 511	0.41 84	0.36 216	1.04 300	0.75 262	1.31 524	1.43 521	1.62 581	1.12 563	0.94 272	0.88 518	0.15 85	0.12 102	0.20 285	0.20 372	0.20 316	0.18 284

rvit_stereo_0075_2	0.64 371	0.46 547	1.05 516	0.66 542	0.66 585	0.53 222	0.48 397	1.20 379	1.12 436	0.76 280	0.92 299	0.78 332	0.53 277	1.03 306	0.59 413	0.37 600	0.28 579	0.40 618	0.31 582	0.37 563	0.32 548

cc1	0.64 371	0.31 400	0.50 144	0.54 386	0.26 130	1.18 542	0.51 419	0.93 244	3.05 687	0.58 235	0.79 263	0.48 179	0.88 471	1.46 435	0.32 161	0.20 336	0.12 102	0.25 465	0.15 200	0.19 266	0.19 331

GwcNet-ADL	0.64 371	0.31 400	0.79 396	0.56 427	0.41 437	0.60 287	0.58 486	1.41 428	1.26 528	1.08 385	1.13 395	0.91 390	0.60 329	1.04 312	0.78 487	0.27 518	0.18 437	0.18 204	0.18 307	0.25 449	0.29 518

RAFT	0.64 371	0.30 363	0.73 344	0.59 465	0.33 316	0.68 351	0.58 486	1.04 300	0.76 271	1.08 385	1.19 426	1.65 592	0.93 493	1.06 317	0.56 403	0.21 371	0.18 437	0.27 500	0.24 487	0.22 389	0.17 253

TestStereo	0.64 371	0.39 514	0.71 326	0.51 329	0.27 160	0.56 257	0.42 307	1.03 294	0.91 326	0.80 295	1.00 325	0.68 299	0.52 269	3.25 601	0.45 320	0.22 403	0.15 337	0.24 425	0.18 307	0.27 476	0.16 219

DN-CSS_ROB	0.64 371	0.32 417	1.05 516	0.55 411	0.40 427	0.54 232	0.45 366	1.21 380	0.93 335	1.03 376	1.47 536	0.69 305	0.63 353	1.76 501	0.49 359	0.18 237	0.14 272	0.25 465	0.22 447	0.22 389	0.20 368

Hybrid-DGEV-03	0.65 379	0.26 240	0.56 217	0.53 369	0.36 362	0.73 376	0.39 267	0.89 219	1.15 465	1.73 623	2.52 656	0.84 365	0.56 300	0.97 284	0.44 305	0.18 237	0.12 102	0.22 362	0.19 333	0.17 162	0.14 132

Hybrid-DGEV-2	0.65 379	0.31 400	0.73 344	0.60 477	0.37 382	1.08 518	0.28 109	1.45 442	1.40 596	1.32 528	0.85 278	1.03 442	1.01 532	1.05 315	0.48 349	0.18 237	0.15 337	0.22 362	0.19 333	0.17 162	0.15 178

MyStereo8	0.65 379	0.29 339	1.00 495	0.58 451	0.49 492	0.91 463	0.35 199	1.18 366	1.31 554	1.16 441	1.27 457	0.90 387	0.64 357	0.72 183	0.95 534	0.18 237	0.14 272	0.20 285	0.18 307	0.22 389	0.26 487

StereoVision	0.65 379	0.34 465	0.86 424	0.59 465	0.40 427	0.50 184	0.41 301	1.09 331	0.93 335	0.71 271	2.50 655	0.82 349	0.57 313	1.03 306	0.49 359	0.25 478	0.28 579	0.29 526	0.28 553	0.36 559	0.20 368

CASS	0.65 379	0.34 465	0.72 332	0.56 427	0.27 160	0.78 407	0.42 307	1.59 482	0.86 304	1.30 514	1.25 447	0.87 374	0.84 450	0.84 236	0.54 392	0.35 592	0.19 455	0.26 484	0.21 418	0.28 495	0.42 595
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 379	0.30 363	0.75 365	0.67 554	0.50 499	0.92 470	0.52 430	1.39 425	1.12 436	0.76 280	1.11 382	1.00 429	0.90 478	1.53 451	0.45 320	0.18 237	0.13 205	0.23 403	0.22 447	0.21 362	0.19 331

iRaft-Stereo_20w	0.65 379	0.31 400	1.00 495	0.47 228	0.34 338	0.73 376	0.30 132	2.96 684	0.70 249	1.15 431	1.14 399	0.76 326	0.65 365	1.11 334	0.38 245	0.17 184	0.13 205	0.18 204	0.16 248	0.19 266	0.18 284

EAI-Stereo	0.65 379	0.28 304	0.69 309	0.53 369	0.27 160	0.60 287	0.40 283	2.28 657	0.64 218	0.71 271	3.18 669	0.57 247	0.43 170	1.06 317	0.41 277	0.18 237	0.13 205	0.17 156	0.17 279	0.17 162	0.17 253

HITNet	0.65 379	0.40 521	0.77 383	0.48 262	0.24 81	1.05 511	0.49 409	1.76 533	1.02 381	1.18 455	1.18 419	0.89 386	0.80 429	0.85 242	0.79 494	0.17 184	0.12 102	0.21 326	0.17 279	0.29 507	0.15 178
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	0.66 388	0.29 339	0.89 451	0.55 411	0.28 187	0.92 470	0.60 500	1.98 602	0.83 296	1.00 362	1.04 351	1.09 465	0.68 373	1.29 382	0.62 428	0.20 336	0.17 412	0.21 326	0.17 279	0.21 362	0.21 392

Selective-IGEV-i1	0.66 388	0.27 274	0.86 424	0.54 386	0.33 316	1.01 499	0.78 558	1.75 526	1.18 485	0.88 323	1.19 426	1.19 488	0.56 300	0.98 287	0.54 392	0.19 291	0.16 377	0.20 285	0.17 279	0.19 266	0.20 368

MyStereo05	0.66 388	0.28 304	1.07 525	0.56 427	0.46 482	0.61 293	0.73 545	1.34 413	1.41 602	1.15 431	0.91 297	0.77 328	0.80 429	1.41 427	0.63 433	0.17 184	0.16 377	0.23 403	0.20 372	0.22 389	0.20 368

PCWNet_CMD	0.66 388	0.32 417	0.88 445	0.49 284	0.37 382	0.78 407	0.40 283	1.42 430	1.31 554	1.16 441	1.31 474	1.25 505	0.62 346	0.89 256	0.57 406	0.20 336	0.16 377	0.27 500	0.19 333	0.40 580	0.25 463

ToySt	0.66 388	0.33 440	1.23 556	0.51 329	0.33 316	0.86 453	0.68 531	1.10 334	0.97 355	0.84 312	1.08 365	1.25 505	0.94 498	1.01 302	0.74 470	0.19 291	0.19 455	0.24 425	0.24 487	0.27 476	0.23 435

DisPM	0.66 388	0.28 304	0.72 332	0.61 492	0.35 345	0.62 303	0.45 366	1.02 289	0.99 368	1.56 600	1.10 376	0.80 338	0.59 325	2.37 560	0.41 277	0.23 431	0.14 272	0.23 403	0.21 418	0.20 316	0.25 463

SA	0.66 388	0.30 363	0.82 407	0.61 492	0.30 239	0.58 268	0.38 250	1.44 437	1.30 550	0.96 344	1.36 499	0.66 291	0.95 503	1.85 511	0.42 291	0.19 291	0.15 337	0.25 465	0.23 471	0.21 362	0.17 253

CFNet_pseudo	0.66 388	0.32 417	0.86 424	0.48 262	0.39 415	0.70 364	0.40 283	1.33 408	1.22 511	1.16 441	1.34 491	1.24 501	0.64 357	0.98 287	0.59 413	0.21 371	0.16 377	0.33 571	0.19 333	0.36 559	0.25 463

GES	0.66 388	0.34 465	0.90 455	0.59 465	0.38 404	0.94 477	0.57 482	2.11 628	0.86 304	1.02 372	1.11 382	0.66 291	0.79 423	0.99 294	0.61 425	0.27 518	0.19 455	0.20 285	0.20 372	0.21 362	0.30 531

MSMDNet	0.66 388	0.32 417	0.87 436	0.49 284	0.37 382	0.79 413	0.40 283	1.43 436	1.31 554	1.15 431	1.31 474	1.24 501	0.63 353	0.88 251	0.57 406	0.21 371	0.16 377	0.26 484	0.19 333	0.39 576	0.24 451

ccs_rob	0.66 388	0.33 440	0.86 424	0.48 262	0.39 415	0.70 364	0.40 283	1.33 408	1.22 511	1.16 441	1.34 491	1.23 499	0.64 357	0.98 287	0.59 413	0.21 371	0.16 377	0.35 590	0.20 372	0.37 563	0.25 463

MyStereo04	0.67 399	0.29 339	1.07 525	0.55 411	0.45 470	0.59 279	0.79 562	1.50 454	1.40 596	0.91 331	0.91 297	0.74 319	0.86 461	1.52 447	0.62 428	0.17 184	0.16 377	0.24 425	0.20 372	0.23 418	0.20 368

xx1	0.67 399	0.31 400	0.50 144	0.54 386	0.26 130	1.18 542	0.51 419	0.93 244	3.05 687	0.58 235	0.79 263	0.95 412	0.77 411	1.46 435	0.32 161	0.20 336	0.12 102	0.24 425	0.23 471	0.22 389	0.21 392

GMStereo_Zeroshot	0.67 399	0.61 608	1.01 499	0.64 522	0.37 382	0.84 448	0.35 199	1.05 308	1.12 436	1.12 407	1.06 356	1.27 513	0.54 284	1.19 355	0.59 413	0.32 565	0.17 412	0.31 546	0.18 307	0.52 628	0.22 415

DMCA	0.67 399	0.34 465	0.90 455	0.51 329	0.44 463	0.86 453	0.47 384	1.42 430	1.02 381	1.17 450	1.12 389	1.23 499	0.75 399	0.78 210	0.95 534	0.25 478	0.19 455	0.27 500	0.19 333	0.24 434	0.27 499

test_sample3	0.68 403	0.32 417	0.88 445	0.52 350	0.30 239	0.97 490	0.52 430	1.86 567	1.15 465	1.08 385	1.11 382	0.88 378	0.71 387	1.17 352	0.68 453	0.25 478	0.20 476	0.25 465	0.25 501	0.25 449	0.25 463

raft_robust	0.68 403	0.30 363	0.64 270	0.52 350	0.26 130	0.54 232	0.35 199	1.33 408	1.24 520	1.16 441	1.07 360	0.60 265	0.54 284	3.58 611	0.37 232	0.18 237	0.14 272	0.20 285	0.22 447	0.20 316	0.16 219

test_sample5	0.69 405	0.34 465	0.87 436	0.52 350	0.30 239	0.84 448	0.54 445	1.83 559	1.14 453	1.11 405	1.25 447	0.88 378	0.78 419	1.23 363	0.65 439	0.26 502	0.20 476	0.27 500	0.27 532	0.27 476	0.26 487

test_sample4	0.69 405	0.33 440	0.91 458	0.51 329	0.30 239	0.92 470	0.52 430	1.87 570	1.15 465	1.14 425	1.18 419	0.87 374	0.75 399	1.18 354	0.68 453	0.25 478	0.20 476	0.26 484	0.26 519	0.26 462	0.25 463

IPLG	0.69 405	0.27 274	0.97 483	0.51 329	0.43 454	0.79 413	0.33 173	1.21 380	1.06 402	1.30 514	1.10 376	0.52 208	0.55 292	3.16 599	0.63 433	0.16 126	0.14 272	0.19 233	0.16 248	0.18 211	0.17 253

UCFNet_RVC	0.69 405	0.35 485	0.49 133	0.64 522	0.39 415	0.85 451	0.58 486	1.75 526	1.14 453	0.97 349	1.19 426	1.17 484	0.93 493	0.99 294	0.62 428	0.28 534	0.20 476	0.34 581	0.31 582	0.32 536	0.27 499

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 409	3.18 714	2.55 661	0.39 66	0.23 57	0.44 116	0.23 52	0.63 83	0.42 109	0.44 156	0.44 111	0.34 90	0.28 56	0.56 111	0.29 100	1.35 688	0.10 9	0.22 362	0.19 333	0.46 611	1.31 683

DualNet	0.70 409	0.34 465	0.87 436	0.52 350	0.30 239	0.84 448	0.54 445	1.83 559	1.14 453	1.14 425	1.33 484	0.88 378	0.78 419	1.23 363	0.65 439	0.26 502	0.20 476	0.27 500	0.27 532	0.27 476	0.26 487

CFNet_ucs	0.70 409	0.33 440	0.88 445	0.50 297	0.43 454	0.74 381	0.44 345	1.60 486	1.29 544	1.22 472	1.54 556	1.09 465	0.63 353	0.99 294	0.59 413	0.25 478	0.20 476	0.37 601	0.21 418	0.40 580	0.28 511

IER	0.70 409	0.31 400	1.02 506	0.48 262	0.52 524	1.34 571	0.51 419	1.17 358	0.99 368	1.23 478	1.34 491	1.12 474	1.11 560	0.99 294	0.71 463	0.20 336	0.16 377	0.21 326	0.21 418	0.20 316	0.19 331

HCRNet	0.70 409	0.39 514	0.73 344	0.60 477	0.59 563	0.76 395	0.35 199	1.22 388	1.13 450	1.02 372	0.99 320	1.02 438	0.76 407	2.19 546	0.70 457	0.28 534	0.19 455	0.28 515	0.23 471	0.25 449	0.23 435

SFCPSM	0.70 409	0.28 304	1.02 506	0.51 329	0.38 404	1.37 574	0.66 523	2.00 606	1.03 385	1.17 450	1.21 433	0.82 349	0.78 419	1.03 306	0.53 386	0.21 371	0.17 412	0.22 362	0.24 487	0.21 362	0.19 331

AdaStereo	0.70 409	0.43 535	0.75 365	0.73 597	0.37 382	0.92 470	0.53 438	1.85 564	1.18 485	1.12 407	1.23 441	1.07 454	0.65 365	0.96 276	0.63 433	0.31 558	0.15 337	0.32 562	0.21 418	0.29 507	0.22 415
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	0.71 416	0.34 465	0.87 436	0.52 350	0.30 239	0.82 433	0.58 486	1.79 547	1.15 465	1.14 425	1.33 484	0.91 390	0.79 423	1.31 385	0.74 470	0.27 518	0.21 502	0.27 500	0.29 565	0.28 495	0.27 499

BSDual-CNN	0.71 416	0.32 417	0.68 297	0.54 386	0.44 463	1.27 559	0.65 517	2.16 638	0.98 361	1.20 463	1.11 382	1.12 474	0.74 395	0.91 259	0.66 444	0.24 450	0.17 412	0.25 465	0.22 447	0.22 389	0.22 415

DFGA-Net	0.72 418	0.40 521	1.40 581	0.52 350	0.45 470	0.83 439	0.44 345	1.28 404	1.08 414	0.99 357	1.19 426	0.70 310	0.55 292	2.14 538	1.16 568	0.18 237	0.16 377	0.24 425	0.23 471	0.27 476	0.25 463

rvit_105_1	0.72 418	0.52 573	1.01 499	0.78 613	0.49 492	0.75 387	0.87 587	1.12 344	1.18 485	0.99 357	0.79 263	0.90 387	0.77 411	1.26 372	0.75 475	0.41 617	0.36 633	0.36 598	0.41 630	0.30 517	0.33 554

DCVSM-stereo	0.72 418	0.35 485	0.76 375	0.55 411	0.42 443	0.73 376	0.38 250	1.21 380	1.02 381	1.79 631	1.04 351	1.62 581	1.03 541	1.04 312	0.79 494	0.24 450	0.27 571	0.29 526	0.24 487	0.30 517	0.36 571

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 418	0.35 485	1.70 620	0.49 284	0.56 542	0.63 308	0.38 250	2.41 669	0.65 232	0.77 286	1.07 360	1.82 614	0.95 503	0.93 269	0.43 301	0.20 336	0.13 205	0.21 326	0.25 501	0.28 495	0.26 487

qqq1	0.72 418	0.30 363	0.86 424	0.46 211	0.26 130	0.82 433	0.43 330	2.05 618	1.39 591	1.23 478	1.47 536	0.98 422	0.95 503	1.71 490	0.44 305	0.24 450	0.20 476	0.18 204	0.15 200	0.18 211	0.18 284

fff1	0.72 418	0.30 363	0.86 424	0.46 211	0.26 130	0.82 433	0.43 330	2.05 618	1.39 591	1.23 478	1.47 536	0.98 422	0.95 503	1.71 490	0.44 305	0.24 450	0.20 476	0.18 204	0.15 200	0.18 211	0.18 284

ffm	0.72 418	0.33 440	0.85 418	0.53 369	0.37 382	0.74 381	0.56 471	0.95 256	2.47 673	1.15 431	1.45 529	1.06 448	0.82 438	1.55 455	0.32 161	0.20 336	0.12 102	0.31 546	0.27 532	0.19 266	0.20 368

anonymousa	0.72 418	0.27 274	0.75 365	0.47 228	0.63 576	1.43 588	0.45 366	1.24 395	0.89 316	1.28 499	1.75 602	1.62 581	1.13 567	0.69 170	0.59 413	0.19 291	0.16 377	0.23 403	0.25 501	0.20 316	0.18 284

Sa-1000	0.72 418	0.29 339	0.76 375	0.59 465	0.30 239	0.73 376	0.37 242	1.62 493	1.33 562	1.28 499	2.04 632	0.86 370	0.75 399	1.84 508	0.38 245	0.19 291	0.14 272	0.25 465	0.23 471	0.20 316	0.16 219

psmg	0.72 418	0.32 417	0.68 297	0.50 297	0.44 463	1.48 592	0.75 550	1.94 593	0.98 361	1.21 467	1.33 484	1.12 474	0.74 395	0.91 259	0.66 444	0.24 450	0.19 455	0.25 465	0.25 501	0.23 418	0.22 415

UDGNet	0.72 418	1.17 669	0.80 402	0.77 611	0.41 437	0.77 402	0.38 250	0.97 268	1.34 565	0.81 300	0.88 291	0.71 313	0.60 329	1.21 360	0.54 392	0.52 647	0.19 455	1.02 682	0.26 519	0.71 657	0.31 541

PSMNet-ADL	0.72 418	0.35 485	0.62 260	0.69 571	0.46 482	1.14 530	0.44 345	1.37 418	1.01 377	0.83 309	1.17 416	1.33 527	0.96 510	1.43 428	0.95 534	0.33 574	0.22 524	0.21 326	0.23 471	0.27 476	0.29 518

LCNet	0.72 418	0.28 304	0.52 167	0.55 411	0.31 268	0.69 357	0.54 445	1.00 279	0.88 313	1.19 459	1.34 491	0.97 420	1.34 605	2.56 574	0.45 320	0.18 237	0.13 205	0.21 326	0.25 501	0.27 476	0.73 662

GANet-RSSM	0.72 418	0.28 304	0.63 263	0.64 522	0.58 555	0.80 422	0.58 486	1.89 576	1.08 414	1.04 379	1.25 447	1.15 482	1.04 543	1.49 441	0.62 428	0.25 478	0.19 455	0.22 362	0.22 447	0.22 389	0.21 392

PSMNet-RSSM	0.72 418	0.30 363	0.61 254	0.63 513	0.42 443	0.73 376	0.56 471	1.92 586	1.10 430	1.09 391	1.37 501	1.22 494	0.98 520	1.28 378	0.72 466	0.27 518	0.19 455	0.27 500	0.29 565	0.24 434	0.24 451

CFNet-ft	0.72 418	0.32 417	0.54 191	0.66 542	0.54 531	0.83 439	0.55 463	1.37 418	1.15 465	0.93 334	1.28 463	1.57 573	0.97 513	1.35 401	0.81 501	0.26 502	0.20 476	0.33 571	0.25 501	0.30 517	0.23 435

CFNet_RVC	0.72 418	0.32 417	0.54 191	0.66 542	0.54 531	0.83 439	0.55 463	1.37 418	1.15 465	0.93 334	1.28 463	1.57 573	0.97 513	1.35 401	0.81 501	0.26 502	0.20 476	0.33 571	0.25 501	0.30 517	0.23 435

MLCV	0.72 418	0.34 465	1.10 535	0.51 329	0.23 57	0.91 463	0.39 267	1.33 408	1.23 514	1.46 575	1.55 558	1.01 436	0.64 357	1.95 521	0.80 499	0.18 237	0.12 102	0.18 204	0.14 170	0.19 266	0.17 253

G2L-ROB	0.73 436	0.25 206	0.76 375	0.54 386	0.39 415	0.95 480	0.66 523	1.66 503	1.09 422	1.24 485	1.02 338	1.64 589	0.71 387	1.63 473	1.02 546	0.20 336	0.14 272	0.17 156	0.15 200	0.20 316	0.22 415

G2L-Stereo_test	0.73 436	0.27 274	0.74 361	0.49 284	0.40 427	0.90 459	0.81 571	1.53 468	1.14 453	1.28 499	1.27 457	1.52 567	0.72 391	1.62 471	0.94 530	0.19 291	0.14 272	0.16 104	0.15 200	0.18 211	0.19 331

CoDeX	0.73 436	0.29 339	0.93 465	0.54 386	0.36 362	1.14 530	0.61 504	2.34 663	1.17 478	1.16 441	1.25 447	0.91 390	0.87 466	1.33 393	0.64 438	0.20 336	0.16 377	0.21 326	0.18 307	0.20 316	0.18 284

cf-r	0.73 436	0.30 363	0.77 383	0.55 411	0.63 576	0.78 407	0.48 397	1.79 547	1.15 465	1.13 422	1.26 454	1.43 543	0.87 466	1.40 425	0.85 514	0.25 478	0.18 437	0.22 362	0.23 471	0.19 266	0.19 331

BEATNet_4x	0.73 436	0.49 559	1.17 549	0.53 369	0.26 130	1.03 506	0.55 463	1.82 554	1.06 402	1.21 467	1.22 437	0.96 418	0.91 481	1.01 302	1.06 550	0.21 371	0.14 272	0.24 425	0.19 333	0.37 563	0.21 392

Select-FE	0.74 441	0.39 514	1.56 610	0.55 411	0.46 482	0.40 77	0.22 39	1.86 567	0.68 243	1.05 380	1.31 474	1.82 614	1.74 642	1.11 334	0.38 245	0.21 371	0.16 377	0.21 326	0.25 501	0.19 266	0.31 541

test_sample7	0.74 441	0.37 502	0.76 375	0.52 350	0.35 345	0.91 463	0.67 527	1.78 541	1.21 505	1.22 472	1.18 419	1.08 455	0.92 484	1.23 363	0.67 449	0.31 558	0.28 579	0.32 562	0.31 582	0.33 545	0.29 518

gwcnet-sp	0.74 441	0.33 440	1.44 592	0.57 445	0.45 470	1.40 581	0.54 445	1.50 454	1.14 453	1.30 514	1.02 338	0.94 403	0.82 438	1.39 419	0.76 478	0.21 371	0.21 502	0.22 362	0.21 418	0.22 389	0.22 415

scenet	0.74 441	0.33 440	1.44 592	0.57 445	0.45 470	1.40 581	0.54 445	1.50 454	1.14 453	1.30 514	1.02 338	0.94 403	0.82 438	1.39 419	0.76 478	0.21 371	0.21 502	0.22 362	0.21 418	0.22 389	0.22 415

ssnet	0.74 441	0.33 440	1.44 592	0.57 445	0.45 470	1.40 581	0.54 445	1.50 454	1.14 453	1.30 514	1.02 338	0.94 403	0.82 438	1.39 419	0.76 478	0.21 371	0.21 502	0.22 362	0.21 418	0.22 389	0.22 415

BUS	0.74 441	0.32 417	0.68 297	0.54 386	0.44 463	2.34 658	0.42 307	2.16 638	0.98 361	1.20 463	1.11 382	1.03 442	0.62 346	0.91 259	0.70 457	0.24 450	0.17 412	0.25 465	0.22 447	0.22 389	0.22 415

GMM-Stereo	0.74 441	0.25 206	0.59 246	0.54 386	0.34 338	0.72 371	0.99 616	1.01 287	0.87 309	1.36 546	1.78 605	1.12 474	0.81 433	2.09 534	0.46 335	0.18 237	0.12 102	0.25 465	0.25 501	0.20 316	0.85 668

DMCA-RVC	0.74 441	0.40 521	1.27 565	0.66 542	0.49 492	0.77 402	0.47 384	1.35 415	1.01 377	1.53 590	1.01 330	1.29 519	0.82 438	1.31 385	0.78 487	0.27 518	0.21 502	0.35 590	0.27 532	0.32 536	0.24 451

DeepPruner_ROB	0.74 441	0.48 556	0.87 436	0.57 445	0.44 463	0.79 413	0.54 445	1.73 518	0.96 347	1.38 555	1.27 457	1.24 501	0.73 393	1.43 428	0.73 469	0.34 585	0.28 579	0.27 500	0.26 519	0.31 526	0.31 541

SMFormer	0.75 450	0.30 363	0.86 424	0.46 211	0.26 130	0.82 433	0.43 330	2.05 618	1.39 591	1.23 478	1.47 536	0.98 422	0.95 503	1.71 490	0.82 506	0.24 450	0.20 476	0.22 362	0.21 418	0.23 418	0.24 451

tta	0.75 450	0.30 363	0.86 424	0.46 211	0.26 130	0.82 433	0.43 330	2.05 618	1.39 591	1.23 478	1.47 536	0.98 422	0.95 503	1.71 490	0.82 506	0.24 450	0.20 476	0.22 362	0.21 418	0.18 211	0.18 284

KYRaft	0.75 450	0.28 304	0.62 260	0.56 427	0.29 213	0.67 343	0.86 585	0.94 250	0.84 300	1.62 612	2.21 640	1.16 483	1.02 539	1.57 462	0.40 267	0.20 336	0.13 205	0.22 362	0.28 553	0.20 316	1.02 674

Prome-Stereo	0.75 450	0.27 274	0.53 178	0.55 411	0.32 292	0.59 279	0.97 611	0.89 219	0.88 313	1.45 573	2.46 653	0.91 390	1.41 610	1.58 464	0.44 305	0.18 237	0.13 205	0.19 233	0.17 279	0.20 316	0.92 670

acv_ft	0.75 450	0.31 400	0.95 474	0.70 577	0.86 646	1.24 555	0.53 438	1.44 437	1.07 407	1.24 485	1.30 468	1.08 455	0.92 484	0.80 219	1.34 590	0.21 371	0.19 455	0.21 326	0.18 307	0.21 362	0.18 284

iResNet	0.75 450	0.40 521	1.36 579	0.67 554	0.29 213	0.92 470	0.59 496	1.52 462	1.25 523	1.28 499	1.48 541	0.94 403	0.76 407	1.62 471	0.78 487	0.18 237	0.14 272	0.18 204	0.15 200	0.22 389	0.23 435

PAM	0.76 456	0.29 339	1.08 529	0.52 350	0.33 316	1.38 577	0.39 267	2.01 610	0.67 237	1.06 381	0.96 308	2.89 671	1.43 612	0.86 246	0.35 208	0.19 291	0.12 102	0.19 233	0.17 279	0.19 266	0.20 368

AASNet	0.76 456	0.35 485	0.91 458	0.79 615	0.81 635	1.14 530	0.56 471	2.02 614	1.08 414	1.22 472	1.24 443	0.93 400	0.76 407	0.77 203	1.16 568	0.27 518	0.23 538	0.24 425	0.20 372	0.28 495	0.24 451

RT-IGEV	0.77 458	0.28 304	0.93 465	0.55 411	0.33 316	1.01 499	0.83 576	2.03 617	0.93 335	1.28 499	1.58 569	1.77 607	1.17 571	1.04 312	0.49 359	0.23 431	0.16 377	0.21 326	0.17 279	0.19 266	0.26 487

PAM_32	0.77 458	0.28 304	1.03 511	0.52 350	0.30 239	1.32 567	0.35 199	1.97 600	0.65 232	1.02 372	1.06 356	3.05 673	1.49 622	0.96 276	0.36 220	0.19 291	0.13 205	0.20 285	0.18 307	0.19 266	0.19 331

NINENet	0.77 458	0.37 502	0.78 393	0.62 504	0.51 511	2.34 658	0.42 307	1.83 559	1.04 390	1.14 425	1.23 441	1.03 442	0.62 346	1.24 368	0.70 457	0.28 534	0.23 538	0.31 546	0.21 418	0.26 462	0.25 463

hknet	0.77 458	0.32 417	0.95 474	0.54 386	0.38 404	1.27 559	0.65 517	2.16 638	1.07 407	1.20 463	1.11 382	1.59 577	0.81 433	1.37 408	0.66 444	0.22 403	0.17 412	0.25 465	0.22 447	0.22 389	0.22 415

ARAFT	0.77 458	0.36 495	1.49 606	0.51 329	0.31 268	0.90 459	0.82 573	1.90 579	1.06 402	1.62 612	1.24 443	1.02 438	0.64 357	1.84 508	0.50 366	0.18 237	0.14 272	0.28 515	0.27 532	0.17 162	0.16 219

psm_up	0.77 458	0.34 465	0.70 315	0.66 542	0.58 555	1.05 511	0.92 599	1.52 462	1.12 436	1.26 494	1.16 413	1.31 524	1.23 587	1.20 358	0.81 501	0.25 478	0.29 591	0.31 546	0.27 532	0.27 476	0.25 463

GwcNet-RSSM	0.77 458	0.32 417	1.01 499	0.62 504	0.54 531	0.78 407	0.51 419	1.73 518	1.20 499	1.09 391	1.37 501	1.46 553	0.85 453	1.53 451	1.09 556	0.25 478	0.18 437	0.23 403	0.24 487	0.20 316	0.19 331

iResNet_ROB	0.77 458	0.30 363	0.99 489	0.57 445	0.36 362	0.83 439	0.36 216	2.33 660	1.58 625	1.27 497	1.30 468	1.25 505	0.84 450	1.65 476	0.79 494	0.20 336	0.14 272	0.17 156	0.12 69	0.18 211	0.27 499

DDVS	0.78 466	0.41 528	0.94 470	0.60 477	0.43 454	1.30 564	0.43 330	1.40 427	0.91 326	1.20 463	1.15 408	1.43 543	0.64 357	2.18 544	0.89 521	0.28 534	0.22 524	0.26 484	0.23 471	0.31 526	0.33 554

PSM-softLoss	0.78 466	0.31 400	0.77 383	0.58 451	0.32 292	0.56 257	0.40 283	1.18 366	0.70 249	1.24 485	1.07 360	0.83 356	0.52 269	5.36 643	0.53 386	0.24 450	0.15 337	0.25 465	0.22 447	0.20 316	0.25 463

KMStereo	0.78 466	0.31 400	0.77 383	0.58 451	0.32 292	0.56 257	0.40 283	1.18 366	0.70 249	1.24 485	1.07 360	0.83 356	0.52 269	5.36 643	0.53 386	0.24 450	0.15 337	0.25 465	0.22 447	0.20 316	0.25 463

CCAANet	0.78 466	0.30 363	0.83 412	0.58 451	0.51 511	1.04 509	0.45 366	1.68 506	1.12 436	0.85 317	1.35 497	1.10 468	0.77 411	3.04 593	0.78 487	0.17 184	0.16 377	0.24 425	0.23 471	0.19 266	0.23 435

STTStereo	0.78 466	0.50 566	1.22 554	0.64 522	0.54 531	0.89 456	0.54 445	1.44 437	1.11 432	1.38 555	1.09 370	1.27 513	0.85 453	1.43 428	0.83 508	0.29 546	0.27 571	0.33 571	0.39 624	0.32 536	0.30 531

PSM-AAD	0.79 471	0.27 274	0.53 178	0.55 411	0.28 187	0.77 402	1.24 644	0.99 275	0.91 326	1.66 617	1.57 566	0.81 344	2.19 672	1.65 476	0.44 305	0.19 291	0.14 272	0.38 605	0.32 590	0.21 362	0.70 659

hitnet-ft	0.79 471	0.35 485	0.57 231	0.58 451	0.42 443	0.96 486	0.46 376	1.47 446	1.33 562	1.19 459	1.22 437	1.81 611	0.98 520	1.66 480	0.94 530	0.33 574	0.28 579	0.34 581	0.27 532	0.35 552	0.31 541

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 471	0.43 535	1.05 516	0.64 522	0.58 555	0.95 480	0.53 438	1.53 468	1.18 485	1.37 549	1.15 408	1.43 543	0.88 471	1.61 470	0.84 511	0.25 478	0.22 524	0.27 500	0.27 532	0.29 507	0.29 518
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	0.80 474	0.28 304	0.73 344	0.70 577	0.51 511	0.95 480	0.60 500	1.78 541	1.23 514	1.36 546	1.37 501	1.82 614	0.81 433	1.32 389	1.13 565	0.26 502	0.17 412	0.19 233	0.20 372	0.24 434	0.25 463

G2L-Stereo	0.80 474	0.32 417	0.95 474	0.60 477	0.42 443	0.78 407	0.69 536	1.50 454	1.09 422	1.33 537	1.14 399	1.45 550	0.72 391	2.45 565	1.10 559	0.25 478	0.20 476	0.26 484	0.21 418	0.20 316	0.26 487

ISRNet	0.80 474	0.33 440	1.07 525	0.81 621	0.66 585	0.60 287	0.34 188	1.19 377	1.13 450	1.59 607	1.53 551	1.35 532	0.77 411	1.27 376	0.94 530	0.39 609	0.34 617	0.43 625	0.38 622	0.34 549	0.49 622

NF-Stereo	0.80 474	0.30 363	0.75 365	0.60 477	0.31 268	0.64 312	0.44 345	1.21 380	0.90 320	1.29 506	1.02 338	0.82 349	0.57 313	5.40 648	0.48 349	0.23 431	0.14 272	0.24 425	0.20 372	0.20 316	0.30 531

OCTAStereo	0.80 474	0.30 363	0.75 365	0.60 477	0.31 268	0.64 312	0.44 345	1.21 380	0.90 320	1.29 506	1.01 330	0.82 349	0.57 313	5.35 642	0.48 349	0.24 450	0.14 272	0.24 425	0.20 372	0.20 316	0.30 531

DRaft	0.80 474	0.24 169	0.70 315	0.45 192	0.30 239	0.97 490	0.53 438	1.05 308	0.97 355	1.78 628	2.02 631	0.80 338	1.74 642	2.73 582	0.72 466	0.17 184	0.14 272	0.20 285	0.20 372	0.18 211	0.21 392

RE-Stereo	0.80 474	0.30 363	0.75 365	0.60 477	0.31 268	0.64 312	0.44 345	1.21 380	0.90 320	1.29 506	1.01 330	0.81 344	0.57 313	5.37 645	0.48 349	0.24 450	0.14 272	0.24 425	0.20 372	0.20 316	0.30 531

TVStereo	0.80 474	0.30 363	0.75 365	0.60 477	0.31 268	0.64 312	0.44 345	1.21 380	0.90 320	1.29 506	1.01 330	0.81 344	0.57 313	5.37 645	0.48 349	0.24 450	0.14 272	0.24 425	0.20 372	0.20 316	0.30 531

UPFNet	0.80 474	0.32 417	0.90 455	0.59 465	0.74 610	1.26 558	0.80 568	1.52 462	1.10 430	1.30 514	1.12 389	1.30 520	0.84 450	1.67 481	1.09 556	0.24 450	0.24 547	0.24 425	0.23 471	0.25 449	0.18 284

iResNetv2_ROB	0.80 474	0.37 502	1.71 622	0.56 427	0.37 382	0.94 477	0.64 515	1.73 518	1.34 565	1.23 478	1.42 516	1.26 509	0.92 484	1.85 511	0.56 403	0.23 431	0.15 337	0.19 233	0.14 170	0.24 434	0.19 331

StereoDRNet-Refined	0.80 474	0.41 528	0.88 445	0.62 504	0.42 443	1.33 569	0.48 397	1.52 462	1.17 478	1.45 573	1.44 526	1.44 548	0.90 478	1.26 372	1.24 577	0.20 336	0.16 377	0.27 500	0.24 487	0.25 449	0.28 511
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 485	0.36 495	0.82 407	0.54 386	0.31 268	0.80 422	0.47 384	2.17 644	1.67 632	1.13 422	1.13 395	0.94 403	0.86 461	2.46 568	1.00 544	0.26 502	0.23 538	0.28 515	0.27 532	0.28 495	0.36 571

DCRE	0.82 485	0.26 240	0.70 315	0.58 451	0.44 463	0.54 232	0.48 397	0.95 256	0.78 279	0.78 289	7.33 703	0.86 370	0.52 269	0.76 200	0.41 277	0.16 126	0.16 377	0.19 233	0.17 279	0.18 211	0.17 253

SepStereo	0.82 485	0.34 465	1.03 511	0.64 522	0.69 597	0.77 402	0.63 512	1.54 471	1.20 499	1.79 631	1.55 558	0.95 412	1.04 543	2.30 555	0.60 421	0.21 371	0.16 377	0.25 465	0.18 307	0.27 476	0.22 415

GrayStereo	0.82 485	0.26 240	0.58 240	0.63 513	0.37 382	0.76 395	1.86 682	1.11 341	0.87 309	1.99 648	1.89 619	1.08 455	1.82 651	1.39 419	0.48 349	0.19 291	0.14 272	0.19 233	0.21 418	0.18 211	0.39 585

LMCR-Stereo	0.82 485	0.46 547	0.88 445	0.75 605	0.43 454	1.33 569	0.56 471	2.43 671	0.98 361	1.53 590	1.49 543	0.74 319	1.00 530	1.63 473	0.89 521	0.28 534	0.17 412	0.22 362	0.17 279	0.29 507	0.20 368

ac_64	0.82 485	0.29 339	0.81 403	0.71 585	0.60 566	1.05 511	0.54 445	1.99 605	0.92 333	1.18 455	1.06 356	1.99 634	1.08 555	1.94 520	0.97 539	0.27 518	0.22 524	0.24 425	0.23 471	0.22 389	0.19 331

DualNet (step1)	0.83 491	0.49 559	1.13 541	0.56 427	0.39 415	1.02 503	0.73 545	1.78 541	1.21 505	1.22 472	1.18 419	1.08 455	0.92 484	1.23 363	0.67 449	0.57 656	0.28 579	0.62 663	0.67 671	0.45 604	0.42 595

SST-Stereo	0.83 491	0.28 304	0.72 332	0.59 465	0.31 268	0.72 371	0.26 91	1.09 331	0.86 304	1.47 576	1.10 376	1.00 429	0.87 466	5.73 656	0.45 320	0.22 403	0.13 205	0.23 403	0.19 333	0.23 418	0.18 284

RAFT_R40	0.83 491	0.28 304	0.73 344	0.59 465	0.31 268	0.69 357	0.44 345	1.10 334	0.95 341	1.47 576	1.10 376	1.00 429	0.85 453	5.53 650	0.46 335	0.22 403	0.13 205	0.23 403	0.20 372	0.23 418	0.18 284

UNet	0.83 491	0.34 465	1.31 569	0.58 451	0.74 610	1.58 601	0.49 409	1.41 428	1.04 390	1.21 467	1.08 365	1.54 569	1.12 563	1.65 476	1.09 556	0.23 431	0.17 412	0.25 465	0.20 372	0.25 449	0.22 415

FADNet_RVC	0.83 491	0.51 569	1.83 633	0.54 386	0.42 443	1.19 546	0.46 376	1.51 460	1.09 422	0.89 325	1.24 443	0.91 390	0.87 466	2.11 536	1.11 562	0.27 518	0.22 524	0.31 546	0.28 553	0.43 594	0.38 582

DAS	0.84 496	0.34 465	1.03 511	0.64 522	0.69 597	0.77 402	0.63 512	1.54 471	1.20 499	1.79 631	1.55 558	0.95 412	1.04 543	2.83 584	0.60 421	0.21 371	0.16 377	0.25 465	0.18 307	0.27 476	0.22 415

RAFT-345	0.84 496	0.25 206	0.66 287	0.50 297	0.27 160	0.54 232	0.42 307	0.83 196	1.11 432	1.32 528	2.34 646	0.86 370	0.54 284	5.72 655	0.47 343	0.18 237	0.13 205	0.22 362	0.17 279	0.17 162	0.16 219

MMNet	0.84 496	0.32 417	1.09 532	0.60 477	0.59 563	1.85 630	0.49 409	1.51 460	1.27 534	1.37 549	1.15 408	1.26 509	1.18 576	1.67 481	1.22 575	0.19 291	0.18 437	0.23 403	0.22 447	0.25 449	0.21 392

FADNet-RVC-Resample	0.84 496	0.47 552	2.10 643	0.61 492	0.45 470	1.07 516	0.61 504	1.59 482	1.20 499	1.08 385	0.98 318	1.03 442	0.98 520	2.17 541	0.72 466	0.23 431	0.22 524	0.30 540	0.32 590	0.35 552	0.34 560

iRaft-Stereo_5w	0.85 500	0.29 339	0.91 458	0.53 369	0.43 454	0.49 168	0.68 531	0.99 275	0.87 309	0.79 292	1.34 491	1.46 553	0.91 481	5.11 637	1.11 562	0.17 184	0.14 272	0.22 362	0.18 307	0.20 316	0.20 368

SACVNet	0.85 500	0.46 547	0.85 418	0.81 621	0.56 542	0.80 422	0.79 562	1.68 506	1.12 436	1.34 541	1.33 484	1.25 505	0.94 498	2.39 562	0.76 478	0.34 585	0.26 563	0.31 546	0.29 565	0.35 552	0.44 605

ADLNet	0.85 500	0.36 495	0.89 451	0.85 638	0.72 602	1.24 555	0.76 553	1.82 554	1.36 578	1.52 588	1.35 497	1.27 513	0.99 528	1.23 363	1.15 567	0.27 518	0.20 476	0.26 484	0.25 501	0.28 495	0.30 531

delet	0.85 500	0.32 417	0.95 474	0.65 536	0.66 585	1.64 607	0.84 577	1.75 526	1.35 574	1.32 528	1.30 468	1.30 520	0.88 471	1.68 486	1.10 559	0.21 371	0.21 502	0.24 425	0.24 487	0.21 362	0.21 392

HGLStereo	0.85 500	0.38 509	0.94 470	0.80 618	1.03 661	1.17 541	0.58 486	1.52 462	1.20 499	1.19 459	1.62 578	1.13 479	1.20 582	1.80 505	1.06 550	0.24 450	0.24 547	0.24 425	0.21 418	0.23 418	0.27 499

CRFU-Net	0.86 505	0.39 514	1.00 495	0.65 536	0.57 546	1.78 622	0.86 585	2.15 635	0.81 288	1.38 555	1.18 419	1.64 589	1.19 579	1.35 401	0.90 524	0.26 502	0.22 524	0.21 326	0.19 333	0.23 418	0.24 451

dad	0.86 505	0.66 617	1.06 520	0.56 427	0.37 382	0.76 395	0.44 345	1.17 358	1.50 615	1.44 571	1.27 457	1.34 531	0.75 399	2.52 573	0.84 511	0.42 621	0.27 571	0.83 672	0.26 519	0.41 583	0.29 518

AACVNet	0.86 505	0.35 485	0.79 396	0.82 629	0.39 415	0.76 395	0.49 409	1.61 489	0.81 288	1.08 385	1.33 484	1.30 520	0.93 493	4.34 622	0.74 470	0.25 478	0.21 502	0.28 515	0.22 447	0.29 507	0.25 463

DLCB_ROB	0.86 505	0.40 521	0.78 393	0.68 567	0.54 531	1.11 525	0.84 577	1.49 450	1.23 514	1.64 616	1.65 585	1.70 598	0.91 481	1.70 488	1.05 548	0.25 478	0.24 547	0.26 484	0.27 532	0.27 476	0.24 451

HSM-Net_RVC	0.87 509	0.29 339	0.53 178	0.53 369	0.30 239	1.15 537	0.55 463	3.57 693	1.28 539	1.53 590	1.74 599	1.68 595	0.93 493	1.49 441	0.77 485	0.22 403	0.17 412	0.19 233	0.18 307	0.20 316	0.19 331
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 510	0.36 495	1.02 506	0.62 504	0.38 404	1.32 567	0.97 611	2.07 624	1.34 565	1.37 549	1.18 419	1.54 569	0.92 484	1.10 331	1.65 625	0.30 551	0.27 571	0.30 540	0.28 553	0.27 476	0.26 487

ADLNet2	0.88 510	0.34 465	1.17 549	0.77 611	0.64 579	1.12 528	0.76 553	1.74 523	1.24 520	1.21 467	1.65 585	1.71 599	1.05 547	1.67 481	1.17 571	0.24 450	0.21 502	0.21 326	0.22 447	0.26 462	0.29 518

ASMatch	0.88 510	0.26 240	0.69 309	0.51 329	0.35 345	0.48 151	0.37 242	1.12 344	0.92 333	1.10 399	3.28 671	0.96 418	0.98 520	4.90 634	0.49 359	0.19 291	0.16 377	0.22 362	0.19 333	0.19 266	0.27 499

IRAFT_RVC	0.88 510	0.28 304	0.76 375	0.63 513	0.31 268	0.65 328	1.02 621	1.22 388	0.94 339	1.22 472	1.04 351	1.01 436	0.98 520	5.82 658	0.53 386	0.22 403	0.12 102	0.25 465	0.20 372	0.20 316	0.19 331

FADNet-RVC	0.88 510	0.67 618	1.93 637	0.60 477	0.48 488	0.91 463	0.60 500	1.71 516	1.18 485	0.90 327	0.96 308	1.36 533	0.92 484	2.25 551	1.17 571	0.30 551	0.29 591	0.32 562	0.32 590	0.41 583	0.35 565

GEStereo_RVC	0.90 515	0.37 502	0.99 489	0.64 522	0.50 499	0.95 480	0.79 562	2.42 670	1.17 478	1.16 441	1.11 382	1.26 509	0.92 484	3.24 600	0.90 524	0.29 546	0.19 455	0.23 403	0.20 372	0.27 476	0.29 518

CBMV_ROB	0.90 515	0.44 538	0.63 263	0.51 329	0.37 382	1.25 557	0.49 409	1.77 537	1.27 534	1.41 564	2.00 628	1.33 527	1.08 555	2.17 541	0.76 478	0.43 627	0.42 650	0.47 636	0.44 638	0.41 583	0.36 571

PSMNet_ROB	0.90 515	0.52 573	1.17 549	0.72 589	0.61 569	1.27 559	1.12 633	1.76 533	1.12 436	1.09 391	1.28 463	1.45 550	0.89 477	1.65 476	1.42 608	0.33 574	0.25 556	0.37 601	0.39 624	0.35 552	0.29 518

FTStereo	0.91 518	0.26 240	0.56 217	0.54 386	0.33 316	0.66 337	1.87 683	1.00 279	0.75 262	1.75 625	4.15 681	1.04 446	1.65 635	1.57 462	0.46 335	0.19 291	0.16 377	0.23 403	0.21 418	0.18 211	0.63 649

PFNet	0.91 518	0.26 240	1.10 535	0.63 513	0.32 292	0.64 312	0.56 471	1.17 358	0.99 368	1.47 576	1.08 365	0.98 422	0.69 377	6.62 672	0.54 392	0.20 336	0.12 102	0.24 425	0.19 333	0.20 316	0.17 253

CBFPSM	0.92 520	0.33 440	1.86 634	0.49 284	0.38 404	1.75 615	0.84 577	1.39 425	1.12 436	1.09 391	0.99 320	2.37 653	1.66 639	1.32 389	1.42 608	0.19 291	0.18 437	0.20 285	0.20 372	0.21 362	0.33 554

FADNet	0.92 520	0.61 608	1.81 629	0.62 504	0.55 538	0.96 486	0.57 482	1.78 541	1.33 562	0.93 334	1.01 330	1.36 533	1.01 532	2.71 581	0.75 475	0.33 574	0.34 617	0.31 546	0.34 607	0.59 641	0.40 586

NVstereo2D	0.92 520	0.41 528	1.48 604	0.72 589	0.72 602	1.20 548	0.87 587	1.75 526	1.38 586	0.99 357	1.13 395	1.26 509	0.98 520	2.21 548	0.89 521	0.43 627	0.20 476	0.38 605	0.24 487	0.57 637	0.63 649

DispNO	0.93 523	0.30 363	1.34 578	0.55 411	0.55 538	0.89 456	0.49 409	1.48 448	1.21 505	1.17 450	1.27 457	1.19 488	0.90 478	5.23 640	0.74 470	0.22 403	0.17 412	0.24 425	0.21 418	0.19 266	0.20 368

DSFCA	0.93 523	0.34 465	1.06 520	0.52 350	0.65 581	1.55 599	0.93 603	1.49 450	1.19 494	1.56 600	1.15 408	1.50 562	0.96 510	3.07 594	1.02 546	0.30 551	0.26 563	0.25 465	0.25 501	0.28 495	0.24 451

fast-acv-ft	0.94 525	0.44 538	1.40 581	0.58 451	0.51 511	1.77 620	0.69 536	1.36 417	1.42 605	1.29 506	1.86 615	1.74 603	1.25 591	1.52 447	1.38 596	0.26 502	0.28 579	0.28 515	0.28 553	0.27 476	0.26 487

OMP-Stereo	0.94 525	0.33 440	0.72 332	0.90 652	0.31 268	0.49 168	0.36 216	1.16 354	1.06 402	1.58 606	1.12 389	1.46 553	0.69 377	6.94 680	0.49 359	0.19 291	0.14 272	0.24 425	0.18 307	0.20 316	0.14 132

CBMV	0.95 527	0.44 538	0.66 287	0.53 369	0.35 345	1.53 597	1.63 673	1.69 509	1.42 605	2.00 651	1.60 572	1.43 543	1.17 571	1.59 467	0.99 543	0.34 585	0.34 617	0.39 613	0.33 600	0.33 545	0.32 548
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 528	0.58 595	0.72 332	0.61 492	0.46 482	1.64 607	0.76 553	1.86 567	1.28 539	1.30 514	1.53 551	0.86 370	0.94 498	3.27 602	0.69 456	0.45 633	0.44 654	0.54 651	0.48 647	0.47 612	0.40 586

TransformOpticalFlow	0.96 528	0.28 304	0.89 451	0.52 350	0.31 268	0.66 337	0.54 445	1.75 526	1.12 436	1.09 391	1.44 526	1.37 536	1.01 532	6.70 677	0.42 291	0.19 291	0.12 102	0.20 285	0.19 333	0.18 211	0.19 331

IIG-Stereo	0.96 528	0.31 400	0.72 332	0.88 648	0.33 316	0.61 293	0.26 91	1.19 377	1.03 385	1.69 620	1.37 501	1.46 553	0.75 399	6.96 682	0.51 371	0.19 291	0.14 272	0.23 403	0.18 307	0.20 316	0.14 132

CFNet	0.96 528	0.36 495	1.01 499	0.62 504	0.42 443	0.99 496	0.47 384	1.90 579	1.32 558	0.99 357	1.39 510	1.10 468	0.86 461	5.58 653	0.79 494	0.23 431	0.17 412	0.28 515	0.27 532	0.26 462	0.21 392

XPNet_ROB	0.96 528	0.49 559	1.09 532	0.72 589	0.57 546	1.11 525	1.14 635	1.66 503	1.23 514	1.85 638	1.39 510	1.64 589	1.11 560	1.80 505	1.42 608	0.38 605	0.30 597	0.33 571	0.29 565	0.37 563	0.34 560

ETE_ROB	0.96 528	0.64 615	1.16 547	0.69 571	0.48 488	1.14 530	1.13 634	1.77 537	1.19 494	1.91 645	1.45 529	1.73 601	1.05 547	1.60 468	1.14 566	0.32 565	0.26 563	0.38 605	0.34 607	0.39 576	0.41 591

CSP-Net	0.97 534	0.38 509	0.83 412	0.53 369	0.41 437	1.63 605	0.77 556	2.00 606	1.05 395	1.25 490	1.20 431	1.33 527	0.83 446	4.93 636	0.85 514	0.32 565	0.22 524	0.20 285	0.20 372	0.23 418	0.25 463

DEmStereo	0.97 534	0.23 142	0.79 396	0.47 228	0.32 292	1.04 509	0.56 471	0.93 244	0.89 316	1.39 561	2.14 638	1.02 438	2.07 667	5.64 654	0.77 485	0.17 184	0.15 337	0.20 285	0.20 372	0.18 211	0.20 368

pcwnet_v2	0.97 534	0.37 502	4.33 678	0.62 504	0.54 531	0.79 413	0.45 366	2.02 614	1.58 625	1.42 570	1.64 583	1.09 465	0.79 423	1.24 368	0.67 449	0.32 565	0.25 556	0.29 526	0.27 532	0.37 563	0.35 565

FINET	0.97 534	0.54 579	1.60 614	0.63 513	0.79 628	1.08 518	1.07 628	1.56 478	2.20 666	1.15 431	1.49 543	0.94 403	0.88 471	2.32 556	1.05 548	0.42 621	0.35 628	0.32 562	0.28 553	0.43 594	0.38 582

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 538	0.39 514	3.21 670	0.50 297	0.63 576	0.64 312	0.39 267	2.36 664	0.75 262	0.95 341	4.63 686	1.81 611	0.56 300	0.96 276	0.41 277	0.18 237	0.13 205	0.21 326	0.26 519	0.32 536	0.35 565

StereoDRNet	0.98 538	0.47 552	1.70 620	0.76 608	0.94 655	1.51 595	0.91 597	1.92 586	1.32 558	1.61 608	1.13 395	1.47 558	0.97 513	1.75 496	1.46 615	0.28 534	0.23 538	0.29 526	0.27 532	0.35 552	0.27 499

ACV-stereo	0.99 540	0.51 569	1.41 587	0.56 427	0.41 437	2.43 662	0.57 482	1.15 352	1.18 485	0.81 300	1.01 330	3.39 679	2.14 670	1.60 468	1.07 553	0.27 518	0.22 524	0.22 362	0.22 447	0.28 495	0.32 548

iinet-f	0.99 540	0.45 545	3.71 675	0.55 411	0.43 454	1.81 625	0.68 531	1.14 350	1.14 453	1.18 455	1.42 516	1.58 576	1.44 614	1.34 400	1.59 624	0.24 450	0.23 538	0.20 285	0.19 333	0.26 462	0.25 463

GASNet	0.99 540	0.97 650	1.72 623	0.98 661	0.68 595	0.83 439	0.67 527	1.60 486	1.28 539	1.31 524	1.22 437	1.22 494	1.21 585	2.41 563	1.41 604	0.43 627	0.26 563	0.36 598	0.34 607	0.55 634	0.31 541

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 540	0.40 521	1.82 631	0.66 542	0.62 575	2.05 644	0.78 558	1.91 583	1.29 544	1.54 596	1.42 516	1.51 564	1.23 587	1.99 524	1.33 588	0.23 431	0.14 272	0.20 285	0.15 200	0.27 476	0.26 487

PS-NSSS	0.99 540	0.58 595	0.93 465	0.58 451	0.57 546	0.91 463	0.80 568	1.81 553	1.14 453	1.14 425	1.67 590	1.00 429	0.83 446	4.62 627	0.78 487	0.37 600	0.31 603	0.52 645	0.32 590	0.45 604	0.38 582

YMNet	1.00 545	0.54 579	1.40 581	0.81 621	0.85 642	1.87 632	0.62 507	1.55 475	1.18 485	1.63 614	1.99 626	1.77 607	0.97 513	1.50 443	1.45 612	0.33 574	0.37 635	0.31 546	0.32 590	0.32 536	0.29 518

YMNet_1	1.00 545	0.54 579	1.40 581	0.81 621	0.85 642	1.87 632	0.62 507	1.55 475	1.18 485	1.63 614	1.99 626	1.77 607	0.97 513	1.50 443	1.45 612	0.33 574	0.37 635	0.31 546	0.32 590	0.32 536	0.29 518

UGAM-zero	1.00 545	0.30 363	0.93 465	0.47 228	0.30 239	0.57 262	0.25 77	2.25 654	0.63 213	1.01 368	1.10 376	2.73 667	1.85 652	6.26 664	0.40 267	0.17 184	0.14 272	0.19 233	0.15 200	0.16 119	0.17 253

RAFT + AFF	1.00 545	0.42 532	1.09 532	0.67 554	0.50 499	1.22 552	1.24 644	2.24 653	1.19 494	1.30 514	1.56 562	1.17 484	1.49 622	3.44 608	0.83 508	0.21 371	0.25 556	0.30 540	0.26 519	0.27 476	0.27 499

DRN-Test	1.00 545	0.44 538	1.13 541	0.70 577	0.81 635	1.62 604	0.79 562	2.14 633	1.44 608	1.78 628	1.33 484	1.43 543	1.05 547	2.18 544	1.53 621	0.27 518	0.21 502	0.31 546	0.30 574	0.32 536	0.28 511

NCCL2	1.00 545	0.56 588	1.06 520	0.75 605	0.57 546	1.31 566	1.72 674	1.77 537	1.36 578	1.50 585	1.17 416	1.91 623	1.17 571	1.54 453	1.29 585	0.35 592	0.31 603	0.45 631	0.44 638	0.40 580	0.40 586

TCMNet	1.01 551	0.60 606	2.10 643	0.86 640	1.33 683	1.14 530	0.67 527	1.69 509	1.23 514	1.11 405	1.57 566	1.30 520	0.97 513	2.01 526	1.50 619	0.31 558	0.31 603	0.38 605	0.34 607	0.42 588	0.36 571

PA-Net	1.01 551	0.57 592	1.29 567	0.64 522	0.74 610	1.19 546	0.84 577	1.69 509	1.43 607	1.16 441	1.19 426	1.32 525	1.19 579	3.42 606	1.25 578	0.29 546	0.45 658	0.33 571	0.49 650	0.32 536	0.47 615
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 551	0.59 598	1.16 547	0.67 554	0.51 511	1.63 605	1.26 648	1.69 509	1.38 586	1.81 635	1.37 501	1.94 628	1.02 539	1.58 464	1.38 596	0.37 600	0.27 571	0.43 625	0.37 620	0.43 594	0.37 576

z-ln-s-r	1.02 554	0.55 584	2.09 642	0.52 350	0.55 538	0.78 407	0.87 587	1.47 446	1.34 565	1.12 407	1.62 578	1.37 536	1.06 550	2.62 578	3.32 672	0.19 291	0.14 272	0.21 326	0.17 279	0.27 476	0.21 392

PSMNet-RUCA	1.02 554	0.97 650	1.44 592	1.23 676	1.10 666	1.40 581	0.62 507	1.69 509	1.38 586	0.94 339	1.53 551	0.97 420	0.83 446	1.17 352	0.93 528	0.69 670	0.34 617	0.99 680	0.60 667	0.97 668	0.64 653

THIR-Stereo	1.02 554	0.27 274	0.69 309	0.49 284	0.28 187	0.95 480	1.34 653	1.03 294	0.97 355	1.34 541	1.90 620	1.17 484	1.58 628	6.44 669	0.78 487	0.19 291	0.14 272	0.21 326	0.22 447	0.19 266	0.20 368

Wz-Net-LNSev	1.03 557	0.67 618	2.71 666	0.64 522	0.84 639	1.75 615	1.00 618	1.80 550	1.32 558	1.28 499	1.25 447	1.65 592	1.22 586	1.39 419	1.40 600	0.28 534	0.26 563	0.24 425	0.23 471	0.33 545	0.32 548

RAFT-RH_RVC	1.03 557	0.24 169	0.67 293	0.49 284	0.28 187	0.81 431	0.33 173	0.83 196	1.08 414	2.05 652	4.65 688	1.04 446	0.57 313	5.98 663	0.50 366	0.18 237	0.13 205	0.26 484	0.20 372	0.16 119	0.17 253

DISCO	1.03 557	0.34 465	1.11 537	0.69 571	0.45 470	2.07 645	0.84 577	2.13 629	1.50 615	1.15 431	1.33 484	2.40 655	1.07 554	2.60 576	1.51 620	0.23 431	0.18 437	0.22 362	0.20 372	0.31 526	0.27 499

STrans-v2	1.04 560	0.28 304	0.96 480	0.49 284	0.32 292	0.68 351	0.79 562	2.47 674	1.12 436	1.12 407	1.46 535	1.40 539	1.46 617	6.70 677	0.43 301	0.18 237	0.13 205	0.20 285	0.18 307	0.18 211	0.18 284

APVNet	1.06 561	0.53 578	1.42 589	0.84 633	0.79 628	1.92 635	0.82 573	1.90 579	1.08 414	1.08 385	1.43 521	1.56 572	1.13 567	3.07 594	1.58 622	0.31 558	0.34 617	0.42 623	0.36 616	0.36 559	0.37 576

TDLM	1.06 561	0.44 538	0.79 396	0.63 513	0.50 499	0.89 456	1.44 658	1.48 448	1.26 528	1.12 407	1.40 513	1.08 455	0.98 520	6.65 673	0.78 487	0.33 574	0.21 502	0.33 571	0.26 519	0.37 563	0.24 451

FAT-Stereo	1.07 563	0.41 528	1.32 572	0.72 589	0.58 555	1.08 518	0.89 592	1.96 596	1.65 630	1.75 625	1.98 625	2.03 639	1.48 620	2.02 527	1.18 574	0.42 621	0.35 628	0.34 581	0.29 565	0.35 552	0.53 630

GANetREF_RVC	1.07 563	0.86 643	1.31 569	0.82 629	0.53 527	1.41 586	1.31 651	1.76 533	1.52 618	1.27 497	1.31 474	1.46 553	1.24 590	2.03 528	0.96 538	0.56 655	0.45 658	0.67 666	0.50 653	0.88 666	0.59 643
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	1.07 563	0.43 535	0.76 375	0.60 477	0.50 499	0.90 459	0.97 611	1.52 462	1.26 528	1.33 537	1.38 506	1.24 501	1.18 576	6.75 679	0.75 475	0.34 585	0.23 538	0.34 581	0.29 565	0.42 588	0.27 499

GCST	1.08 566	1.47 684	0.93 465	1.73 687	1.14 673	1.30 564	0.31 144	1.33 408	1.16 475	1.29 506	0.97 317	0.98 422	0.49 239	2.08 533	0.46 335	1.19 687	0.70 687	1.30 687	0.85 682	1.02 672	0.89 669

GwcNet	1.08 566	0.51 569	2.33 654	0.79 615	1.18 676	1.76 617	0.70 539	1.68 506	1.47 611	1.41 564	1.64 583	1.74 603	1.04 543	2.20 547	1.41 604	0.30 551	0.29 591	0.29 526	0.27 532	0.30 517	0.35 565

DANet	1.08 566	0.61 608	1.32 572	0.85 638	0.72 602	1.37 574	0.51 419	1.54 471	1.15 465	1.78 628	1.54 556	2.01 636	1.11 560	2.90 587	2.00 642	0.33 574	0.30 597	0.40 618	0.30 574	0.44 600	0.45 607
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 569	0.50 566	1.12 539	0.90 652	1.04 662	1.11 525	0.84 577	1.80 550	1.62 627	1.55 599	2.00 628	1.90 622	1.78 646	1.84 508	1.25 578	0.52 647	0.36 633	0.48 638	0.36 616	0.45 604	0.43 602

Nwc_Net	1.09 569	0.49 559	1.33 575	0.89 651	0.80 633	1.49 594	0.66 523	2.19 647	1.27 534	1.32 528	2.26 642	1.96 631	1.54 625	1.92 516	1.34 590	0.40 612	0.30 597	0.43 625	0.45 640	0.38 572	0.37 576

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 571	1.02 656	1.00 495	0.82 629	0.67 589	1.93 636	0.93 603	1.62 493	1.11 432	1.15 431	1.25 447	1.50 562	0.79 423	1.96 522	0.76 478	1.89 691	0.34 617	0.79 671	0.36 616	1.25 680	0.83 666

NCC-stereo	1.10 571	0.54 579	1.24 559	0.84 633	0.94 655	1.29 562	0.89 592	2.01 610	1.34 565	1.32 528	1.74 599	1.88 618	1.74 642	2.35 558	1.25 578	0.45 633	0.37 635	0.45 631	0.58 663	0.42 588	0.42 595

Abc-Net	1.10 571	0.54 579	1.24 559	0.84 633	0.94 655	1.29 562	0.89 592	2.01 610	1.34 565	1.32 528	1.74 599	1.88 618	1.74 642	2.35 558	1.25 578	0.45 633	0.37 635	0.45 631	0.58 663	0.42 588	0.42 595
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	1.11 574	0.58 595	2.23 652	0.66 542	0.71 600	1.95 638	1.46 659	1.98 602	1.45 609	1.79 631	1.43 521	1.49 561	1.33 604	1.97 523	1.42 608	0.27 518	0.23 538	0.28 515	0.28 553	0.34 549	0.31 541

edge stereo	1.11 574	0.50 566	1.30 568	0.71 585	0.65 581	1.14 530	0.75 550	1.93 591	1.37 582	1.71 621	1.83 610	2.54 660	1.44 614	2.43 564	1.23 576	0.42 621	0.41 648	0.54 651	0.35 612	0.42 588	0.46 611

anonymity	1.12 576	0.97 650	1.21 552	1.07 669	1.12 670	1.08 518	0.89 592	1.95 595	1.16 475	1.29 506	1.26 454	1.22 494	1.09 558	1.15 344	1.01 545	1.02 680	1.00 703	0.97 677	0.97 689	0.98 669	0.99 673

ccnet	1.12 576	0.67 618	1.01 499	0.78 613	0.73 609	1.72 613	0.99 616	1.84 563	1.26 528	1.47 576	1.85 614	1.75 606	1.29 596	1.75 496	1.88 636	0.57 656	0.53 673	0.57 660	0.55 660	0.59 641	0.54 632

RASNet	1.12 576	0.30 363	0.91 458	0.66 542	0.77 623	0.97 490	0.57 482	1.37 418	1.35 574	1.02 372	1.34 491	2.11 643	1.43 612	7.09 684	1.39 599	0.19 291	0.17 412	0.17 156	0.19 333	0.18 211	0.16 219

AF-Net	1.13 579	0.52 573	1.33 575	0.86 640	0.91 651	1.38 577	0.71 541	2.16 638	1.62 627	1.56 600	2.40 649	1.99 634	1.65 635	1.81 507	1.48 617	0.48 641	0.28 579	0.49 640	0.33 600	0.39 576	0.32 548

NaN_ROB	1.13 579	0.55 584	1.15 546	0.64 522	0.48 488	1.61 603	2.03 691	1.72 517	1.48 612	2.09 654	1.27 457	1.40 539	1.08 555	3.94 614	1.30 586	0.28 534	0.34 617	0.28 515	0.28 553	0.30 517	0.33 554

UGAM	1.14 581	0.27 274	0.95 474	0.53 369	0.42 443	0.70 364	0.72 544	0.95 256	1.32 558	0.98 354	1.48 541	1.78 610	0.87 466	9.65 713	0.87 517	0.21 371	0.18 437	0.30 540	0.24 487	0.19 266	0.16 219

DGSMNet	1.14 581	0.76 634	2.49 660	0.81 621	0.86 646	1.39 579	1.39 655	2.13 629	1.35 574	1.26 494	1.63 582	1.48 560	0.98 520	1.75 496	1.10 559	0.45 633	0.43 651	0.55 655	0.49 650	0.75 660	0.70 659

Syn2CoEx	1.14 581	0.69 622	1.66 617	0.80 618	0.67 589	1.40 581	0.88 590	2.06 623	1.54 621	1.25 490	1.58 569	1.42 542	1.50 624	4.09 616	1.40 600	0.36 596	0.32 611	0.34 581	0.29 565	0.29 507	0.34 560

RGC	1.14 581	0.79 636	1.26 562	0.91 655	0.96 658	1.52 596	0.77 556	1.92 586	1.26 528	1.54 596	1.93 622	2.02 638	1.54 625	2.25 551	1.31 587	0.44 632	0.35 628	0.58 661	0.48 647	0.47 612	0.46 611

S-Stereo	1.15 585	0.46 547	2.17 648	0.81 621	0.80 633	1.21 550	1.19 641	1.93 591	2.02 659	1.47 576	2.11 635	1.57 573	1.17 571	2.05 531	1.41 604	0.40 612	0.40 646	0.35 590	0.31 582	0.44 600	0.70 659

stereogan	1.15 585	0.42 532	1.40 581	0.86 640	0.84 639	2.38 660	0.71 541	1.88 573	1.73 639	1.72 622	1.94 624	2.31 650	1.29 596	2.07 532	1.08 554	0.36 596	0.35 628	0.39 613	0.31 582	0.51 626	0.46 611

AANet_RVC	1.16 587	0.52 573	1.49 606	0.65 536	0.45 470	0.75 387	0.69 536	1.42 430	1.55 623	1.34 541	1.87 617	1.53 568	0.78 419	7.43 690	1.38 596	0.25 478	0.17 412	0.19 233	0.16 248	0.22 389	0.26 487

RYNet	1.17 588	0.49 559	1.24 559	0.70 577	0.97 659	1.71 611	0.92 599	1.91 583	1.46 610	1.38 555	1.14 399	1.88 618	1.30 600	4.24 618	1.87 634	0.26 502	0.21 502	0.35 590	0.27 532	0.55 634	0.54 632

w-ln-seven-2	1.18 589	0.61 608	4.25 677	0.68 567	0.61 569	1.20 548	0.93 603	1.63 495	1.35 574	1.66 617	1.53 551	1.47 558	1.37 608	3.00 592	1.74 629	0.25 478	0.24 547	0.29 526	0.26 519	0.33 545	0.28 511

HSM	1.19 590	0.32 417	0.65 277	0.57 445	0.38 404	1.23 553	0.59 496	2.25 654	1.19 494	1.30 514	1.25 447	1.94 628	1.03 541	9.32 708	0.71 463	0.22 403	0.16 377	0.20 285	0.16 248	0.21 362	0.21 392

aanetorigin	1.23 591	0.79 636	2.78 668	0.70 577	0.79 628	0.99 496	1.06 627	1.06 322	1.37 582	3.52 692	2.61 658	1.72 600	1.63 633	1.99 524	1.78 631	0.25 478	0.24 547	0.26 484	0.25 501	0.38 572	0.45 607

PWC_ROB	1.24 592	0.76 634	2.46 658	0.72 589	0.78 625	1.15 537	0.49 409	1.75 526	1.92 653	2.31 660	3.07 667	1.59 577	1.40 609	2.46 568	2.10 646	0.33 574	0.22 524	0.35 590	0.24 487	0.38 572	0.41 591

SGM-Forest	1.24 592	0.38 509	0.60 249	0.52 350	0.37 382	1.56 600	1.30 650	1.65 498	1.36 578	2.11 655	1.79 606	1.63 586	0.93 493	7.48 692	0.95 534	0.36 596	0.37 635	0.39 613	0.34 607	0.37 563	0.32 548
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 594	0.99 653	1.93 637	1.02 665	1.21 678	0.96 486	1.01 620	1.75 526	1.92 653	1.36 546	2.12 636	1.44 548	1.01 532	1.14 343	1.40 600	0.72 671	0.82 690	0.89 675	0.98 691	1.31 682	0.95 671

NOSS_ROB	1.26 595	0.46 547	0.62 260	0.56 427	0.38 404	1.06 514	0.78 558	1.73 518	1.40 596	1.01 368	1.43 521	1.10 468	0.75 399	10.62 717	0.65 439	0.45 633	0.43 651	0.48 638	0.45 640	0.44 600	0.41 591

RTSC	1.29 596	0.73 628	2.44 657	0.83 632	0.57 546	1.85 630	0.65 517	1.88 573	2.00 658	2.20 657	1.66 588	1.60 579	1.26 593	2.33 557	3.92 678	0.32 565	0.23 538	0.27 500	0.29 565	0.37 563	0.37 576

PWCDC_ROB	1.29 596	0.75 633	1.33 575	1.05 666	0.88 650	1.73 614	0.52 430	1.89 576	3.28 689	1.29 506	4.88 691	1.22 494	1.46 617	1.77 503	1.45 612	0.60 661	0.26 563	0.29 526	0.25 501	0.52 628	0.37 576

Anonymous_2	1.30 598	0.55 584	0.82 407	0.52 350	0.58 555	1.01 499	0.64 515	1.25 397	0.97 355	0.96 344	0.78 257	1.33 527	1.29 596	1.03 306	0.74 470	0.62 663	0.64 683	1.06 683	9.63 728	1.16 676	0.49 622

SQANet	1.31 599	0.88 646	1.08 529	1.83 689	1.44 685	1.44 589	0.75 550	1.74 523	1.09 422	1.32 528	1.26 454	1.28 516	1.01 532	1.50 443	0.83 508	2.50 698	0.34 617	1.47 688	0.55 660	2.32 690	1.57 688

SHD	1.31 599	0.71 627	2.34 655	0.86 640	0.75 619	1.77 620	0.65 517	2.22 651	2.50 676	2.40 667	1.71 595	1.91 623	1.60 631	1.93 519	2.37 653	0.38 605	0.31 603	0.38 605	0.40 629	0.48 617	0.50 624

PDISCO_ROB	1.32 601	0.65 616	1.44 592	1.36 678	1.46 686	2.55 665	0.92 599	2.45 672	2.07 662	1.37 549	1.49 543	1.65 592	1.00 530	2.82 583	1.35 593	1.01 678	0.27 571	0.54 651	0.47 645	0.71 657	0.73 662

LL-Strereo	1.33 602	0.39 514	1.38 580	0.61 492	0.61 569	0.75 387	0.66 523	1.63 495	1.17 478	1.56 600	1.60 572	2.03 639	2.12 669	9.72 714	0.97 539	0.21 371	0.18 437	0.27 500	0.23 471	0.22 389	0.25 463

PASM	1.34 603	0.92 647	2.62 664	0.86 640	0.87 648	1.03 506	1.08 629	1.50 454	1.51 617	1.82 636	1.41 515	1.68 595	1.26 593	4.87 633	1.34 590	0.61 662	0.65 685	0.68 667	0.78 677	0.69 655	0.68 657

ADCRef	1.35 604	0.55 584	2.37 656	0.72 589	0.77 623	1.94 637	0.78 558	1.91 583	1.27 534	1.57 604	1.59 571	1.36 533	1.41 610	1.54 453	7.53 695	0.23 431	0.20 476	0.32 562	0.30 574	0.29 507	0.29 518

DStereoRT	1.36 605	0.32 417	1.41 587	0.67 554	0.50 499	2.07 645	0.60 500	1.44 437	0.91 326	1.37 549	1.44 526	0.73 317	1.30 600	6.39 668	0.90 524	0.23 431	0.17 412	4.29 720	1.94 710	0.24 434	0.20 368

GANet	1.36 605	0.47 552	0.86 424	0.67 554	0.45 470	1.34 571	1.73 675	1.64 497	1.24 520	1.49 584	2.38 647	1.55 571	1.20 582	9.30 707	0.93 528	0.30 551	0.31 603	0.33 571	0.28 553	0.39 576	0.30 531

ff1	1.37 607	0.33 440	0.85 418	0.53 369	0.37 382	0.74 381	0.56 471	0.95 256	2.47 673	1.15 431	1.45 529	1.06 448	0.82 438	7.22 685	7.61 696	0.20 336	0.12 102	0.31 546	0.27 532	0.19 266	0.20 368

XQC	1.37 607	0.87 644	2.56 662	0.84 633	0.69 597	1.83 628	0.89 592	2.07 624	1.88 649	1.88 641	1.53 551	1.91 623	1.55 627	2.85 586	3.05 664	0.48 641	0.29 591	0.44 630	0.39 624	0.69 655	0.60 646

w-ln-seven	1.38 609	0.70 625	3.91 676	0.75 605	0.72 602	2.69 672	0.95 608	2.02 614	1.99 657	1.99 648	1.73 597	1.82 614	1.17 571	2.45 565	2.84 661	0.28 534	0.25 556	0.31 546	0.30 574	0.41 583	0.33 554

mmx	1.39 610	0.33 440	0.85 418	0.53 369	0.37 382	0.74 381	0.56 471	2.13 629	1.37 582	1.15 431	1.45 529	1.06 448	0.82 438	7.22 685	7.61 696	0.24 450	0.19 455	0.31 546	0.27 532	0.30 517	0.25 463

xxx	1.39 610	0.33 440	0.85 418	0.53 369	0.37 382	0.74 381	0.56 471	2.13 629	1.37 582	1.15 431	1.45 529	1.06 448	0.82 438	7.22 685	7.61 696	0.24 450	0.19 455	0.31 546	0.27 532	0.30 517	0.25 463

MFMNet_re	1.40 612	1.14 666	1.68 618	1.39 680	1.07 663	1.48 592	1.43 657	1.87 570	1.82 646	2.26 658	2.19 639	1.51 564	1.86 653	1.52 447	1.25 578	0.93 676	0.83 691	0.84 673	0.80 678	0.99 671	1.05 678

UDG	1.41 613	2.65 710	0.99 489	1.44 683	1.64 689	1.34 571	0.80 568	1.60 486	1.23 514	1.23 478	1.71 595	2.01 636	1.34 605	1.47 439	1.41 604	0.90 675	0.54 676	2.29 696	0.75 675	1.84 685	1.04 676

CSAN	1.41 613	0.59 598	1.26 562	0.70 577	0.50 499	1.76 617	1.78 676	1.77 537	1.90 652	2.35 663	2.32 644	1.92 626	1.94 659	5.56 652	1.49 618	0.43 627	0.35 628	0.40 618	0.41 630	0.43 594	0.41 591

DStereoO	1.44 615	1.11 663	1.69 619	1.16 672	0.72 602	1.21 550	1.56 666	1.74 523	1.63 629	1.52 588	1.67 590	1.51 564	3.16 691	1.73 494	1.72 628	2.35 697	0.45 658	0.97 677	0.42 633	2.01 687	0.53 630

test_xeample	1.45 616	0.28 304	0.65 277	0.51 329	0.28 187	0.94 477	0.59 496	2.14 633	1.29 544	1.24 485	1.51 549	0.88 378	0.86 461	1.46 435	15.10 717	0.22 403	0.20 476	0.22 362	0.20 372	0.22 389	0.22 415

Wz-Net-SNSev	1.49 617	1.23 672	6.27 690	0.68 567	0.67 589	1.37 574	1.41 656	2.00 606	1.39 591	1.48 582	1.61 576	2.29 648	1.32 603	3.93 613	2.14 648	0.31 558	0.28 579	0.31 546	0.33 600	0.42 588	0.36 571

CC-Net-ROB	1.49 617	1.26 673	1.27 565	0.88 648	0.79 628	1.76 617	1.00 618	1.79 547	1.26 528	1.10 399	1.61 576	1.21 492	0.99 528	8.13 700	0.84 511	1.09 684	0.41 648	2.20 694	0.46 643	1.20 679	0.48 618

DDUNet	1.50 619	2.69 711	1.12 539	1.77 688	1.88 691	1.84 629	0.92 599	1.70 514	1.16 475	1.38 555	1.79 606	1.60 579	1.12 563	1.37 408	1.08 554	1.10 685	0.76 688	2.37 698	0.94 687	2.00 686	1.37 684

xxxx	1.51 620	0.28 304	0.68 297	0.54 386	0.28 187	1.16 539	0.44 345	2.19 647	1.29 544	1.09 391	1.36 499	1.22 494	0.85 453	1.79 504	15.70 720	0.24 450	0.21 502	0.21 326	0.20 372	0.22 389	0.23 435

psmorigin	1.52 621	0.69 622	10.52 704	0.68 567	0.59 563	1.13 529	0.70 539	1.57 479	1.19 494	1.99 648	1.79 606	2.26 647	1.47 619	2.09 534	1.36 594	0.39 609	0.40 646	0.34 581	0.33 600	0.43 594	0.56 636

MFN_U_SF_RVC	1.52 621	0.84 639	3.42 671	0.87 647	0.66 585	2.56 666	0.95 608	2.36 664	1.70 635	1.98 647	1.86 615	2.45 658	1.79 647	2.95 588	2.58 656	0.52 647	0.48 665	0.55 655	0.59 666	0.59 641	0.61 647

WQFJA1++	1.55 623	0.22 107	0.45 103	0.38 55	0.28 187	0.38 64	0.20 14	0.62 75	0.28 22	0.38 120	0.39 74	0.34 90	0.39 143	0.64 148	0.27 71	0.19 291	0.12 102	0.16 104	0.12 69	25.04 732	0.14 132

SAMSARA	1.55 623	0.84 639	2.61 663	1.22 675	1.07 663	2.50 664	1.93 686	2.05 618	1.89 650	2.75 677	1.66 588	2.81 668	1.69 640	3.08 596	1.97 641	0.46 639	0.51 671	0.42 623	0.46 643	0.58 639	0.59 643

z-mn7	1.56 625	0.84 639	4.36 680	0.71 585	0.51 511	2.60 667	1.04 623	1.73 518	2.70 682	1.53 590	2.99 666	1.94 628	1.34 605	4.78 631	2.41 654	0.29 546	0.24 547	0.27 500	0.24 487	0.34 549	0.31 541

CrosDoStereo	1.58 626	0.24 169	0.72 332	0.48 262	0.29 213	0.67 343	12.49 721	1.10 334	0.98 361	1.34 541	1.75 602	1.00 429	1.89 655	6.65 673	0.81 501	0.19 291	0.15 337	0.20 285	0.22 447	0.18 211	0.19 331

DeepStereo_LL	1.58 626	0.24 169	0.72 332	0.48 262	0.29 213	0.67 343	12.49 721	1.10 334	0.98 361	1.34 541	1.75 602	1.00 429	1.89 655	6.65 673	0.81 501	0.19 291	0.15 337	0.20 285	0.22 447	0.18 211	0.19 331

otaku	1.60 628	1.11 663	1.21 552	2.20 691	1.56 687	1.97 639	1.24 644	2.07 624	1.36 578	1.44 571	1.62 578	1.73 601	1.19 579	1.73 494	0.98 542	2.89 702	0.57 678	1.74 689	0.60 667	2.78 697	1.94 694

DeepPrunerF	1.60 628	0.73 628	5.81 688	0.88 648	1.19 677	0.91 463	0.95 608	2.19 647	5.24 706	1.17 450	1.30 468	1.19 488	1.30 600	4.90 634	1.66 627	0.42 621	0.34 617	0.52 645	0.47 645	0.41 583	0.40 586

222	1.61 630	0.29 339	0.67 293	0.56 427	0.29 213	1.06 514	0.42 307	2.17 644	1.31 554	1.31 524	1.52 550	0.92 398	0.94 498	1.76 501	17.65 721	0.24 450	0.20 476	0.21 326	0.19 333	0.22 389	0.23 435

SDNR	1.62 631	0.51 569	2.17 648	0.53 369	0.56 542	3.80 692	0.45 366	1.54 471	1.29 544	1.33 537	2.41 650	1.08 455	0.96 510	11.18 718	1.16 568	0.66 668	0.63 682	0.43 625	0.32 590	0.64 648	0.67 655

AANet	1.64 632	1.27 674	5.08 683	0.67 554	0.65 581	1.41 586	0.84 577	1.92 586	2.90 685	3.11 690	3.20 670	2.91 672	2.06 666	2.49 571	2.10 646	0.42 621	0.29 591	0.34 581	0.30 574	0.45 604	0.45 607

Ntro	1.64 632	1.15 667	1.23 556	2.48 697	1.83 690	2.09 647	1.16 638	1.96 596	1.38 586	1.21 467	1.62 578	1.62 581	1.29 596	1.87 513	1.11 562	3.04 703	0.56 677	1.82 691	0.64 669	2.80 698	2.05 696

G-Net	1.66 634	0.63 613	1.56 610	1.11 671	0.74 610	2.98 681	0.91 597	1.55 475	1.22 511	2.76 678	8.18 710	2.32 651	2.53 683	1.92 516	1.87 634	0.48 641	0.44 654	0.45 631	0.31 582	0.60 645	0.57 640

MDST_ROB	1.67 635	0.34 465	1.58 613	0.92 657	0.58 555	4.26 698	1.11 631	2.83 681	1.41 602	4.49 703	2.55 657	1.45 550	0.97 513	7.79 697	1.17 571	0.31 558	0.25 556	0.37 601	0.33 600	0.31 526	0.30 531

SPS-STEREO	1.67 635	1.04 657	1.23 556	1.21 674	1.13 672	1.82 627	1.11 631	2.16 638	1.52 618	3.07 688	2.32 644	2.82 669	1.80 648	4.11 617	2.04 643	1.03 681	0.99 702	0.97 677	0.94 687	1.03 674	1.02 674
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 637	0.36 495	0.61 254	0.59 465	0.29 213	2.25 653	1.18 640	2.38 667	1.68 634	3.60 693	2.67 660	3.69 683	2.42 679	8.13 700	1.90 637	0.31 558	0.31 603	0.30 540	0.28 553	0.30 517	0.29 518
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 638	0.59 598	4.33 678	0.70 577	0.57 546	2.02 643	1.62 672	3.35 690	1.78 642	1.48 582	1.38 506	2.17 644	2.84 686	4.77 630	3.66 675	0.48 641	0.31 603	0.29 526	0.25 501	0.64 648	0.48 618

zh-mn7	1.70 639	1.21 670	8.30 698	0.69 571	0.53 527	1.45 590	0.84 577	1.70 514	2.09 663	2.41 668	2.67 660	1.68 595	1.23 587	4.49 623	2.87 662	0.30 551	0.26 563	0.27 500	0.27 532	0.31 526	0.35 565

1111x	1.70 639	0.29 339	0.86 424	0.51 329	0.27 160	1.01 499	0.68 531	2.22 651	1.28 539	1.13 422	1.40 513	1.21 492	1.10 559	5.53 650	15.20 718	0.22 403	0.21 502	0.22 362	0.22 447	0.24 434	0.22 415

PVD	1.70 639	0.84 639	2.26 653	0.94 660	0.83 638	2.48 663	0.97 611	2.59 678	3.35 690	3.01 686	2.77 662	2.34 652	2.47 681	2.67 580	3.14 667	0.47 640	0.45 658	0.59 662	0.48 647	0.59 641	0.75 664

FBW_ROB	1.71 642	0.62 612	1.45 597	0.67 554	0.61 569	1.81 625	1.08 629	2.52 675	1.70 635	1.77 627	1.73 597	1.98 633	1.25 591	12.57 720	1.84 633	0.34 585	0.37 635	0.56 658	0.38 622	0.45 604	0.43 602

ADCL	1.72 643	0.57 592	3.66 673	0.67 554	0.61 569	2.61 669	1.85 681	1.96 596	1.67 632	1.90 644	1.83 610	2.06 642	1.90 657	2.13 537	9.15 704	0.26 502	0.24 547	0.34 581	0.32 590	0.38 572	0.35 565

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 644	0.87 644	3.56 672	0.80 618	0.75 619	3.72 689	2.44 704	1.82 554	1.82 646	1.74 624	1.91 621	1.92 626	1.26 593	7.69 695	1.28 584	0.45 633	0.47 663	0.52 645	0.77 676	0.50 621	0.50 624

zh-sn7	1.76 645	1.38 675	6.58 691	0.74 601	0.72 602	1.78 622	1.31 651	1.88 573	1.56 624	1.86 640	2.47 654	1.81 611	2.08 668	5.12 638	3.80 677	0.32 565	0.32 611	0.32 562	0.32 590	0.44 600	0.40 586

AAGNet	1.83 646	0.28 304	0.72 332	0.61 492	0.32 292	0.67 343	0.51 419	0.96 264	0.98 361	1.47 576	1.20 431	1.00 429	1.18 576	2.83 584	22.77 728	0.22 403	0.13 205	0.22 362	0.19 333	0.23 418	0.15 178

WCMA_ROB	1.84 647	0.47 552	1.31 569	0.69 571	0.57 546	2.11 648	1.14 635	1.87 570	1.73 639	4.04 697	6.43 697	5.62 700	3.61 696	2.59 575	1.94 639	0.52 647	0.44 654	0.39 613	0.42 633	0.48 617	0.47 615

ADCPNet	1.85 648	0.69 622	8.07 695	0.71 585	0.58 555	2.79 676	1.22 643	1.94 593	1.54 621	1.88 641	1.69 593	2.46 659	2.04 663	2.37 560	6.48 690	0.38 605	0.37 635	0.38 605	0.43 636	0.47 612	0.45 607

test_sample9	1.86 649	0.49 559	1.13 541	0.56 427	0.39 415	1.02 503	0.73 545	1.78 541	1.21 505	1.22 472	1.18 419	1.08 455	0.92 484	2.27 553	7.92 700	0.57 656	12.61 733	0.62 663	0.67 671	0.45 604	0.42 595

Wz-Net-TNSev	1.88 650	2.08 704	7.66 693	0.67 554	0.64 579	2.42 661	1.83 680	2.33 660	1.74 641	1.57 604	1.56 562	2.58 661	1.90 657	4.86 632	3.12 666	0.39 609	0.37 635	0.33 571	0.37 620	0.53 630	0.58 641

NVStereoNet_ROB	1.88 650	1.07 658	1.45 597	1.07 669	1.17 674	1.47 591	1.48 661	1.89 576	1.93 655	1.94 646	4.67 689	3.08 676	1.80 648	6.51 670	1.65 625	1.06 683	0.86 697	1.08 684	1.32 697	0.93 667	1.26 682
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	1.88 650	0.57 592	2.18 650	0.63 513	0.40 427	2.80 677	1.57 669	2.39 668	5.88 709	2.36 665	3.57 675	3.72 684	2.97 688	4.74 629	1.76 630	0.34 585	0.30 597	0.32 562	0.29 565	0.48 617	0.37 576

ADCMid	1.89 653	0.73 628	5.06 682	0.72 589	0.67 589	2.00 642	1.14 635	1.97 600	1.48 612	2.86 681	1.81 609	2.37 653	2.05 665	2.24 549	10.39 709	0.33 574	0.31 603	0.39 613	0.43 636	0.50 621	0.44 605

WZ-Net	1.95 654	0.95 649	10.10 700	0.86 640	0.78 625	1.69 610	1.60 671	2.20 650	1.98 656	2.08 653	1.93 622	2.30 649	1.97 660	5.30 641	3.17 669	0.34 585	0.26 563	0.29 526	0.31 582	0.51 626	0.47 615

AnyNet_C32	1.96 655	1.10 660	5.17 684	0.90 652	1.11 668	2.12 649	2.37 702	1.85 564	1.48 612	2.45 669	1.70 594	2.05 641	1.64 634	2.50 572	10.28 708	0.37 600	0.34 617	0.35 590	0.41 630	0.49 620	0.54 632

MSAF-DinoV2	1.97 656	0.80 638	10.38 703	0.86 640	0.48 488	1.39 579	0.97 611	2.55 677	1.72 638	1.53 590	1.65 585	3.59 681	2.20 673	5.39 647	3.94 679	0.27 518	0.17 412	0.26 484	0.28 553	0.47 612	0.46 611

RainbowNet	1.97 656	1.76 692	1.57 612	2.81 700	2.21 695	1.98 641	1.81 678	2.54 676	1.89 650	1.50 585	1.84 612	1.96 631	1.65 635	2.14 538	1.25 578	3.33 709	0.85 695	2.39 701	0.98 691	2.82 700	2.22 697

ADCP+	1.99 658	0.48 556	7.73 694	0.66 542	0.91 651	2.30 656	1.05 625	1.82 554	1.34 565	1.54 596	1.32 481	1.74 603	1.61 632	2.17 541	13.37 713	0.24 450	0.21 502	0.32 562	0.28 553	0.37 563	0.29 518

MSMD_ROB	1.99 658	0.59 598	0.89 451	0.70 577	0.61 569	3.95 694	0.94 606	1.80 550	1.79 643	4.41 701	4.43 682	8.17 709	3.66 697	3.40 604	1.33 588	0.52 647	0.48 665	0.54 651	0.58 663	0.53 630	0.50 624

Selective-IGEV-i16pc	2.07 660	0.29 339	19.83 714	0.53 369	0.39 415	2.74 673	1.51 662	1.13 348	1.28 539	0.80 295	1.21 433	1.06 448	0.64 357	7.77 696	0.79 494	0.40 612	0.22 524	0.21 326	0.23 471	0.22 389	0.23 435

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 661	1.15 667	3.10 669	1.05 666	0.76 622	5.03 704	2.40 703	2.16 638	2.62 679	1.89 643	2.28 643	2.69 665	1.65 635	9.35 709	2.04 643	0.64 667	0.51 671	0.68 667	0.71 674	1.09 675	0.67 655

ACVNet-4b	2.15 662	1.41 679	1.64 615	2.80 699	2.31 699	2.31 657	1.24 644	2.32 659	2.14 664	1.26 494	2.39 648	2.66 664	1.48 620	5.95 662	1.06 550	3.20 707	0.45 658	2.37 698	0.89 683	2.83 701	2.37 701

ACVNet_1	2.18 663	1.45 682	1.72 623	2.85 701	2.33 701	2.28 654	1.46 659	3.08 686	2.22 667	1.82 636	2.05 633	3.56 680	1.98 661	3.09 597	1.40 600	3.17 704	0.60 680	2.40 702	0.92 685	2.91 704	2.37 701

test_sample8	2.19 664	0.49 559	1.13 541	0.56 427	0.39 415	1.02 503	0.73 545	1.82 554	1.15 465	2.26 658	1.30 468	4.94 695	2.52 682	2.27 553	7.92 700	0.57 656	12.61 733	0.62 663	0.67 671	0.45 604	0.42 595

ADCS	2.25 665	0.99 653	5.55 685	0.81 621	0.74 610	2.19 651	1.80 677	2.27 656	2.14 664	2.80 680	2.13 637	2.40 655	2.03 662	2.64 579	13.69 714	0.41 617	0.39 644	0.40 618	0.45 640	0.58 639	0.56 636

AnyNet_C01	2.26 666	1.78 693	10.22 702	0.93 658	0.74 610	2.92 679	2.20 697	2.29 658	1.80 644	2.53 671	2.41 650	2.71 666	1.73 641	3.41 605	6.72 692	0.41 617	0.39 644	0.40 618	0.42 633	0.67 653	0.63 649

MeshStereo	2.26 666	0.56 588	0.92 463	0.61 492	0.49 492	2.60 667	1.02 621	3.18 687	2.05 661	7.40 718	4.98 692	7.58 706	2.98 689	6.37 667	1.96 640	0.43 627	0.43 651	0.45 631	0.39 624	0.43 594	0.42 595
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Selective-IGEV-i16pb	2.29 668	0.33 440	20.08 715	0.56 427	0.40 427	2.61 669	1.54 665	2.60 679	1.87 648	0.97 349	1.68 592	1.38 538	1.01 532	8.19 703	0.92 527	0.37 600	0.21 502	0.22 362	0.26 519	0.25 449	0.28 511

FCDSN-DC	2.32 669	0.63 613	0.81 403	0.84 633	0.75 619	2.23 652	0.94 606	2.09 627	1.80 644	5.45 711	7.72 707	7.77 708	6.93 714	3.39 603	1.80 632	0.52 647	0.48 665	0.52 645	0.51 656	0.57 637	0.58 641
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 670	2.85 712	3.66 673	3.08 707	2.27 697	1.97 639	0.67 527	2.00 606	1.70 635	2.52 670	2.00 628	2.23 645	5.86 707	3.44 608	1.58 622	1.01 678	0.32 611	2.64 707	1.94 710	2.85 702	2.24 698

EDNetEfficient	2.37 671	1.10 660	8.08 696	0.74 601	0.71 600	0.98 495	1.56 666	1.46 444	4.06 698	4.90 706	2.82 663	2.25 646	3.48 695	2.95 588	9.97 705	0.26 502	0.24 547	0.26 484	0.30 574	0.68 654	0.61 647

pmcnn	2.37 671	0.42 532	2.71 666	0.63 513	0.43 454	1.54 598	1.19 641	2.01 610	1.53 620	2.64 674	7.60 704	18.07 723	1.45 616	3.44 608	2.78 660	0.18 237	0.15 337	0.15 53	0.12 69	0.20 316	0.18 284

ELAS	2.37 671	0.74 631	1.54 608	0.99 662	0.92 653	4.78 701	2.33 701	3.33 689	3.37 691	5.05 709	4.77 690	3.67 682	4.53 704	3.42 606	4.50 682	0.62 663	0.53 673	0.55 655	0.53 658	0.63 646	0.64 653
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 674	1.07 658	2.14 647	1.18 673	1.10 666	2.14 650	1.36 654	1.96 596	1.66 631	5.46 712	7.07 701	4.95 696	4.32 703	5.50 649	2.26 650	1.04 682	1.02 705	0.99 680	0.97 689	1.02 672	1.04 676

ACVNet_2	2.43 675	1.41 679	2.04 640	2.62 698	2.24 696	2.63 671	1.88 684	3.31 688	3.01 686	2.19 656	3.45 674	4.62 688	2.04 663	4.50 625	1.47 616	2.55 699	0.64 683	2.22 695	0.84 680	2.69 696	2.29 699

ELAS_RVC	2.48 676	0.74 631	1.90 635	1.05 666	0.92 653	2.76 674	4.01 714	2.76 680	4.11 699	4.69 704	4.63 686	4.62 688	5.96 709	3.97 615	3.96 680	0.63 666	0.53 673	0.56 658	0.52 657	0.64 648	0.63 649
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 677	0.59 598	18.45 713	0.69 571	0.50 499	1.87 632	0.88 590	1.67 505	2.39 670	1.50 585	1.42 516	1.14 481	1.15 569	4.28 621	5.07 685	0.24 450	0.19 455	0.22 362	0.19 333	7.86 724	0.34 560

WAO-7	2.66 678	1.40 678	1.73 625	1.39 680	1.17 674	3.93 693	1.94 687	4.11 699	3.88 697	2.92 682	5.50 693	4.18 686	3.00 690	7.63 694	3.71 676	1.13 686	1.00 703	1.17 685	1.13 696	1.18 678	1.09 680

RTS	2.67 679	1.38 675	15.28 709	0.99 662	1.26 680	3.78 690	1.96 688	2.15 635	2.62 679	2.61 672	2.85 664	2.60 662	1.59 629	6.27 665	5.71 688	0.40 612	0.28 579	0.35 590	0.35 612	0.50 621	0.48 618

RTSA	2.67 679	1.38 675	15.28 709	0.99 662	1.26 680	3.78 690	1.96 688	2.15 635	2.62 679	2.61 672	2.85 664	2.60 662	1.59 629	6.27 665	5.71 688	0.40 612	0.28 579	0.35 590	0.35 612	0.50 621	0.48 618

MADNet+	2.69 681	3.22 715	11.53 705	1.44 683	1.12 670	3.19 683	1.81 678	2.85 682	2.37 669	1.68 619	2.07 634	2.85 670	2.18 671	7.41 689	5.23 686	0.79 673	0.76 688	0.69 669	0.65 670	0.98 669	0.95 671

IMH-64-1	2.70 682	1.79 694	1.46 599	3.26 709	2.66 705	3.23 685	2.10 692	4.08 697	2.75 683	2.34 661	3.81 678	3.06 674	2.22 674	4.25 619	2.59 657	3.75 713	0.84 692	2.75 708	1.35 698	3.15 706	2.60 708

IMH-64	2.70 682	1.79 694	1.46 599	3.26 709	2.66 705	3.23 685	2.10 692	4.08 697	2.75 683	2.34 661	3.81 678	3.06 674	2.22 674	4.25 619	2.59 657	3.75 713	0.84 692	2.75 708	1.35 698	3.15 706	2.60 708

FC-DCNN	2.72 684	0.59 598	0.86 424	0.73 597	0.57 546	2.91 678	1.04 623	3.01 685	2.60 677	6.83 713	7.64 705	9.92 713	6.33 712	5.21 639	3.14 667	0.53 653	0.48 665	0.51 643	0.50 653	0.53 630	0.51 628

FC-DCNN v2	2.81 685	0.59 598	0.85 418	0.73 597	0.57 546	2.97 680	1.05 625	3.39 691	2.61 678	6.98 714	7.67 706	10.38 716	6.31 711	5.75 657	3.37 673	0.53 653	0.48 665	0.51 643	0.50 653	0.53 630	0.51 628

WAO-6	2.81 685	1.60 689	1.46 599	2.36 695	2.28 698	3.55 687	2.29 700	4.21 700	4.56 703	2.36 665	4.51 683	4.88 694	2.66 684	4.60 626	4.07 681	1.72 690	1.15 709	2.31 697	1.46 703	2.31 689	1.85 692

PWCK	2.88 687	2.05 702	5.72 687	2.08 690	1.11 668	3.55 687	3.90 713	2.86 683	3.54 695	3.03 687	3.63 676	3.10 677	2.31 676	8.15 702	3.09 665	2.12 694	0.91 700	1.75 690	0.98 691	2.57 695	1.18 681

Dean	2.91 688	1.53 688	2.07 641	2.96 706	2.51 703	3.15 682	2.14 695	4.75 704	4.41 702	2.76 678	6.10 696	5.53 699	2.37 677	2.97 590	1.92 638	3.18 705	0.85 695	2.51 705	1.04 694	2.88 703	2.47 705

MonStereo1	3.14 689	1.66 690	1.81 629	2.43 696	2.32 700	5.80 707	1.58 670	3.52 692	4.70 704	3.09 689	8.22 711	4.76 692	3.36 693	6.52 671	2.29 652	2.33 696	0.61 681	1.91 693	1.05 695	2.44 692	2.34 700

IMH	3.21 690	1.85 698	1.48 604	3.25 708	2.69 707	4.07 696	2.02 690	4.41 702	3.80 696	2.72 675	7.11 702	4.75 691	2.92 687	5.92 660	2.55 655	3.85 717	0.88 698	2.78 710	1.36 700	3.19 708	2.59 707

LVE	3.31 691	1.67 691	1.64 615	2.85 701	2.42 702	3.20 684	2.26 699	4.78 705	5.05 705	2.35 663	6.91 699	6.02 701	2.37 677	9.15 705	2.17 649	3.19 706	1.08 708	2.38 700	1.47 704	2.81 699	2.40 703

DStereoFS	3.67 692	1.49 686	2.18 650	1.32 677	1.32 682	4.41 699	1.26 648	3.75 696	9.27 713	3.36 691	6.80 698	4.81 693	13.54 720	6.95 681	4.76 684	0.73 672	0.69 686	1.17 685	2.40 716	1.27 681	1.95 695

JetBlue	3.97 693	2.01 699	10.19 701	1.38 679	2.84 709	10.53 713	9.54 718	3.60 694	2.41 671	2.73 676	3.39 673	4.54 687	4.31 702	7.85 699	6.84 693	0.88 674	0.93 701	0.89 675	0.91 684	1.74 684	1.91 693

notaker	3.98 694	2.40 709	2.68 665	3.82 716	3.27 714	3.97 695	2.14 695	4.78 705	3.45 693	4.12 700	6.94 700	7.65 707	3.26 692	7.82 698	5.30 687	4.04 718	1.41 711	3.36 717	2.10 713	3.88 714	3.31 714

WAO-8	4.40 695	1.82 696	1.79 627	2.34 693	2.20 693	9.19 710	1.53 663	6.09 711	16.46 723	3.94 695	7.84 708	7.32 703	3.72 699	9.41 711	3.31 670	2.00 692	1.07 706	2.44 703	1.37 701	2.50 693	1.68 689

Venus	4.40 695	1.82 696	1.79 627	2.34 693	2.20 693	9.19 710	1.53 663	6.09 711	16.46 723	3.94 695	7.84 708	7.32 703	3.72 699	9.41 711	3.31 670	2.00 692	1.07 706	2.44 703	1.37 701	2.50 693	1.68 689

DStereoSA	4.44 697	0.92 647	6.79 692	1.58 686	2.54 704	2.29 655	14.04 723	2.33 660	2.31 668	1.85 638	10.58 716	1.32 525	13.05 718	7.07 683	11.18 711	0.67 669	1.97 715	0.88 674	3.29 717	1.69 683	2.44 704

MultiAttention	4.51 698	0.33 440	0.82 407	0.73 597	0.45 470	30.98 733	4.50 716	2.18 646	1.40 596	1.61 608	2.41 650	2.43 657	0.70 382	38.42 737	1.36 594	0.22 403	0.15 337	0.29 526	0.30 574	0.47 612	0.43 602

ktn	4.70 699	2.38 708	2.12 646	3.76 714	3.24 712	4.85 702	2.95 710	5.52 707	7.37 712	4.07 699	19.32 727	7.46 705	3.47 694	7.39 688	2.95 663	4.04 718	1.85 714	3.26 716	2.22 714	3.08 705	2.65 710

MADNet++	5.01 700	3.14 713	4.91 681	4.55 720	3.94 718	5.20 705	4.41 715	4.40 701	4.13 700	4.95 707	6.08 695	4.74 690	5.37 705	9.40 710	10.67 710	4.65 720	4.15 721	3.97 719	3.34 719	4.09 716	4.08 720

UNDER WATER	5.08 701	2.33 707	5.55 685	3.94 718	3.51 715	5.20 705	2.72 707	5.61 709	16.52 725	3.84 694	4.60 685	9.21 711	5.89 708	5.90 659	8.66 703	3.75 713	1.34 710	3.18 715	1.88 708	4.33 719	3.61 716

UNDER WATER-64	5.27 702	2.32 706	8.78 699	3.93 717	3.54 716	7.61 708	3.03 711	5.84 710	14.19 717	4.04 697	4.04 680	9.39 712	6.26 710	5.93 661	8.48 702	3.60 712	1.51 712	3.13 713	1.88 708	4.29 718	3.61 716

TorneroNet-64	5.30 703	2.03 700	1.74 626	3.43 711	2.81 708	10.09 712	2.12 694	9.10 718	17.12 728	4.96 708	9.27 714	10.72 718	3.70 698	9.20 706	4.55 683	3.31 708	0.84 692	2.88 711	1.55 705	3.49 711	3.04 711

MANE	6.19 704	0.59 598	1.03 511	0.93 658	1.22 679	13.38 718	2.69 705	12.81 722	17.94 729	8.21 719	10.82 717	14.72 719	11.68 716	11.39 719	11.90 712	0.59 660	0.50 670	0.52 645	1.76 707	0.55 634	0.54 632

LSM	6.33 705	1.10 660	13.19 706	1.41 682	68.17 743	1.64 607	1.90 685	1.92 586	2.46 672	2.99 684	3.11 668	1.88 618	1.80 648	2.61 577	2.06 645	0.41 617	0.58 679	0.50 641	0.57 662	0.64 648	17.66 732

SGM-ForestM	6.52 706	0.38 509	1.26 562	0.63 513	0.35 345	13.59 719	5.32 717	6.32 714	6.70 711	11.14 721	9.18 713	22.51 733	13.93 721	16.89 722	20.07 723	0.36 596	0.37 635	0.36 598	0.35 612	0.36 559	0.34 560

tt	6.58 707	0.26 240	6.10 689	3.77 715	2.16 692	11.55 715	19.63 725	13.33 723	5.74 708	2.96 683	2.65 659	4.97 697	6.33 712	3.81 612	7.24 694	9.15 725	11.32 732	5.89 725	6.24 726	6.03 720	2.55 706

JetRed	6.91 708	8.80 720	25.96 727	2.85 701	3.25 713	13.98 721	11.87 720	6.25 713	4.28 701	4.45 702	4.56 684	6.69 702	5.46 706	7.46 691	14.05 715	2.59 700	3.31 718	2.59 706	2.29 715	4.20 717	3.36 715

xyz-stereo	7.16 709	0.22 107	69.90 747	0.42 121	0.21 26	32.92 736	0.49 409	0.87 209	0.76 271	1.38 555	27.04 730	1.19 488	1.16 570	4.69 628	0.97 539	0.16 126	0.12 102	0.20 285	0.14 170	0.16 119	0.12 21

LE_ROB	8.05 710	0.37 502	23.53 721	0.74 601	0.33 316	2.77 675	2.87 709	3.71 695	27.24 734	25.39 734	8.87 712	8.46 710	26.71 733	6.65 673	21.99 724	0.21 371	0.19 455	0.20 285	0.21 418	0.25 449	0.22 415

coex-ft	8.13 711	2.13 705	98.04 749	0.67 554	0.53 527	1.71 611	1.56 666	1.65 498	11.11 715	18.17 732	3.75 677	3.88 685	7.61 715	2.98 591	6.49 691	0.30 551	0.30 597	0.32 562	0.31 582	0.66 652	0.50 624

KSHMR	8.75 712	2.06 703	2.11 645	3.53 713	3.11 711	4.13 697	2.69 705	5.60 708	61.37 750	3.00 685	55.83 748	4.98 698	2.45 680	4.49 623	2.61 659	3.46 710	1.55 713	3.14 714	1.94 710	3.72 713	3.18 713

U	9.45 713	0.21 74	0.58 240	0.47 228	53.11 742	61.27 747	0.24 67	0.70 128	0.52 169	0.36 93	0.28 30	0.29 45	0.35 117	0.33 5	0.26 56	0.19 291	0.11 39	60.50 746	8.88 727	0.17 162	0.13 73

TCMNet-wrong-test	10.31 714	11.40 722	14.84 708	20.96 728	18.45 723	13.80 720	10.76 719	15.78 724	3.53 694	5.20 710	5.52 694	16.26 721	12.61 717	7.51 693	10.15 706	7.43 723	2.37 716	4.31 721	3.43 720	11.36 726	10.61 724

EDNetEfficientorigin	10.57 715	1.47 684	177.42 750	0.67 554	0.53 527	1.58 601	1.16 638	1.90 579	3.37 691	4.71 705	3.38 672	3.10 677	2.69 685	3.13 598	3.58 674	0.25 478	0.23 538	0.33 571	0.27 532	0.83 661	0.81 665

TorneroNet	10.70 716	2.03 700	1.82 631	3.43 711	3.01 710	43.83 737	2.22 698	8.87 717	67.47 751	7.17 717	27.36 731	10.68 717	3.85 701	8.67 704	7.65 699	3.59 711	0.88 698	3.04 712	1.57 706	3.71 712	3.17 712

HanzoNet	11.04 717	3.62 716	8.10 697	4.08 719	3.55 717	4.90 703	2.73 708	7.19 715	10.10 714	31.86 744	28.92 733	21.96 732	36.36 737	18.08 724	10.17 707	7.94 724	3.32 719	3.47 718	3.31 718	7.06 723	4.04 719

DPSimNet_ROB	11.20 718	4.98 717	35.43 731	2.90 704	4.52 719	7.89 709	17.09 724	4.66 703	6.06 710	14.89 727	10.93 718	17.29 722	36.81 739	13.18 721	15.68 719	2.86 701	6.29 724	5.75 724	5.09 724	3.91 715	7.70 722

light-stereo	12.42 719	1.45 682	18.02 712	17.94 725	23.64 729	11.13 714	0.82 573	9.91 719	5.73 707	15.42 728	42.83 743	55.24 747	1.88 654	28.77 735	2.26 650	1.61 689	3.00 717	0.78 670	0.93 686	3.48 710	3.62 718

DGTPSM_ROB	13.01 720	8.23 718	21.87 717	9.51 722	18.10 721	11.56 716	32.01 731	10.63 720	16.20 721	7.03 715	19.48 728	10.15 714	16.66 723	9.83 715	22.42 725	4.75 721	8.68 725	5.37 722	10.25 731	6.16 721	11.36 725

DPSMNet_ROB	13.02 721	8.23 718	21.91 718	9.53 723	18.11 722	11.56 716	32.02 732	10.64 721	16.23 722	7.05 716	19.49 729	10.16 715	16.66 723	9.85 716	22.43 726	4.77 722	8.68 725	5.38 723	10.26 732	6.17 722	11.36 725

USTest	14.33 722	14.94 724	21.04 716	17.44 724	16.05 720	23.26 722	33.84 733	21.73 725	11.80 716	9.36 720	10.14 715	15.97 720	13.20 719	17.28 723	22.43 726	3.78 716	5.01 722	6.17 726	6.16 725	9.25 725	7.72 723

iinet-test	17.98 723	18.06 725	23.82 723	20.87 726	19.70 724	26.55 723	35.70 734	25.04 729	15.93 718	13.33 722	13.25 719	20.58 724	17.79 725	20.62 725	25.11 729	9.58 727	8.78 727	9.88 728	9.85 729	13.23 727	11.95 727

IINet	17.98 723	18.06 725	23.81 722	20.87 726	19.70 724	26.55 723	35.70 734	25.04 729	15.93 718	13.33 722	13.25 719	20.58 724	17.79 725	20.62 725	25.11 729	9.58 727	8.78 727	9.88 728	9.85 729	13.23 727	11.95 727

DPSM_ROB	19.08 725	19.14 728	25.17 725	22.15 730	20.85 727	28.17 726	37.82 737	26.56 731	16.85 726	14.14 724	14.84 722	21.70 727	18.75 728	21.87 728	26.55 733	10.16 731	9.30 730	10.47 730	10.42 733	14.03 729	12.61 730

DPSM	19.08 725	19.14 728	25.17 725	22.15 730	20.85 727	28.17 726	37.82 737	26.56 731	16.85 726	14.14 724	14.84 722	21.70 727	18.75 728	21.87 728	26.55 733	10.16 731	9.30 730	10.47 730	10.42 733	14.03 729	12.61 730

Selective-IGEV-i1pa	19.94 727	26.52 733	23.52 720	2.94 705	1.59 688	31.97 735	20.54 726	30.88 735	25.25 730	23.87 733	27.58 732	33.01 735	26.91 734	32.38 736	25.47 731	20.69 741	5.85 723	12.49 732	4.43 722	3.35 709	19.48 733

LRCNet_RVC	22.74 728	32.10 734	21.97 719	29.84 732	26.23 730	4.42 700	0.81 571	22.66 726	2.02 659	26.93 735	29.26 734	23.06 734	15.59 722	23.84 730	18.88 722	31.75 742	19.90 744	34.65 742	32.13 743	30.54 741	28.32 741

DLNR-FE	23.17 729	48.55 748	42.94 734	176.85 750	78.48 744	0.35 51	0.21 29	23.51 728	0.75 262	0.66 263	0.86 281	0.59 263	0.30 69	1.55 455	0.44 305	9.85 730	0.12 102	0.18 204	0.14 170	76.92 748	0.16 219

DLNR_Zeroshot_test	23.17 729	48.52 747	43.29 735	176.68 749	78.69 745	0.35 51	0.21 29	23.41 727	0.75 262	0.66 263	0.86 281	0.59 263	0.30 69	1.56 460	0.44 305	9.57 726	0.12 102	0.18 204	0.14 170	76.92 748	0.16 219

BEATNet-Init1	26.87 731	13.43 723	70.68 748	0.91 655	0.68 595	57.02 745	21.06 727	32.82 739	32.67 736	52.12 750	53.61 747	66.05 748	49.56 748	48.79 749	34.71 738	0.49 645	0.44 654	0.53 650	0.53 658	0.63 646	0.59 643

fast-reg	37.99 732	38.31 736	50.02 737	45.00 742	43.04 740	57.29 746	76.35 744	53.18 742	33.49 737	28.15 736	29.55 738	41.27 739	35.82 736	42.63 740	52.86 742	19.57 733	18.63 737	20.88 733	20.79 735	28.20 733	24.79 734

RAFT-FEzeroshot	38.32 733	38.45 738	50.28 738	44.74 737	41.87 735	56.68 740	76.38 747	53.24 744	33.76 739	28.29 738	29.37 735	43.69 744	37.66 741	43.83 742	53.41 746	20.32 735	18.70 739	21.07 735	21.07 738	28.25 736	25.35 738

RAFT-FE	38.32 733	38.45 738	50.28 738	44.74 737	41.87 735	56.68 740	76.38 747	53.24 744	33.76 739	28.29 738	29.37 735	43.69 744	37.66 741	43.83 742	53.41 746	20.32 735	18.70 739	21.07 735	21.07 738	28.25 736	25.35 738

CasAABBNet	38.33 735	38.46 740	50.35 741	44.75 739	41.84 734	56.68 740	76.37 746	53.22 743	33.83 742	28.31 741	29.54 737	43.62 743	37.71 743	43.84 745	53.41 746	20.30 734	18.70 739	21.07 735	21.07 738	28.24 735	25.34 736

Hybrid-DGEV	38.35 736	38.46 740	50.28 738	44.82 741	41.90 737	56.66 739	76.35 744	53.24 744	33.80 741	28.29 738	29.84 740	43.58 740	37.86 745	43.84 745	53.39 745	20.34 737	18.69 738	21.06 734	21.00 736	28.25 736	25.34 736

FlowAnything	38.37 737	38.41 737	50.38 742	44.76 740	41.94 738	56.64 738	76.34 743	53.28 748	34.23 744	28.25 737	29.72 739	43.60 741	37.79 744	43.83 742	53.38 744	20.39 739	18.71 743	21.07 735	21.14 742	28.23 734	25.29 735

Selective-RAFT-Error	38.39 738	38.47 742	50.44 743	44.73 736	41.97 739	56.68 740	76.38 747	53.24 744	33.92 743	28.34 742	29.85 741	43.60 741	38.20 746	43.75 741	53.34 743	20.38 738	18.70 739	21.09 739	21.05 737	28.30 739	25.43 740

HaxPig	38.92 739	41.40 744	41.64 732	29.95 733	32.27 731	28.90 728	27.60 728	29.73 734	37.71 745	43.82 745	43.87 744	33.17 736	35.56 735	41.53 738	40.37 740	43.94 746	47.51 749	45.82 743	47.08 745	42.38 742	44.15 744

AVERAGE_ROB	40.43 740	42.37 745	42.73 733	36.96 735	35.58 733	30.50 729	27.61 729	36.71 741	38.39 746	44.91 746	44.36 745	37.45 738	36.70 738	41.88 739	40.35 739	45.43 747	46.81 748	47.11 744	46.35 744	42.51 743	43.87 743

MEDIAN_ROB	42.00 741	44.40 746	44.29 736	35.15 734	34.95 732	31.28 734	29.60 730	35.88 740	40.02 747	47.20 749	46.64 746	37.37 737	38.48 747	44.35 748	42.45 741	48.03 748	49.39 750	49.71 745	49.03 746	45.14 744	46.65 745

LSM0	42.82 742	38.75 743	50.81 744	47.07 743	109.38 751	57.00 744	76.02 742	53.74 749	33.71 738	29.02 743	30.41 742	43.87 746	37.22 740	43.91 747	53.54 749	20.52 740	18.62 736	21.10 740	21.11 741	28.41 740	42.22 742

Anonymous_1	43.04 743	18.73 727	24.79 724	21.81 729	46.26 741	27.80 725	37.60 736	28.08 733	16.14 720	14.66 726	14.30 721	20.65 726	17.88 727	21.56 727	25.94 732	117.93 751	8.92 729	100.65 747	126.50 749	158.64 752	12.08 729

PML	51.67 744	36.25 735	13.28 707	7.46 721	20.81 726	108.69 750	232.22 753	8.72 716	27.82 735	87.01 751	269.67 753	69.67 749	61.95 749	24.76 734	14.20 716	9.74 729	3.40 720	9.62 727	4.70 723	18.74 731	4.72 721

xxxxx1	54.10 745	25.67 730	27.13 728	113.43 746	96.96 746	30.69 730	47.44 739	32.38 736	25.60 731	17.75 729	17.27 724	21.81 729	21.02 730	24.43 731	33.82 735	33.37 743	40.54 745	157.71 750	175.86 750	66.16 745	72.93 748

tt_ll	54.10 745	25.67 730	27.13 728	113.43 746	96.96 746	30.69 730	47.44 739	32.38 736	25.60 731	17.75 729	17.27 724	21.81 729	21.02 730	24.43 731	33.82 735	33.37 743	40.54 745	157.71 750	175.86 750	66.16 745	72.93 748

ff	54.10 745	25.67 730	27.13 728	113.43 746	96.96 746	30.69 730	47.44 739	32.38 736	25.60 731	17.75 729	17.27 724	21.81 729	21.02 730	24.43 731	33.82 735	33.37 743	40.54 745	157.71 750	175.86 750	66.16 745	72.93 748

RSGM-EC	88.84 748	82.86 749	51.22 745	105.38 744	99.51 749	94.51 748	125.67 750	90.02 750	46.43 748	45.14 747	57.50 749	101.22 750	88.55 750	154.40 750	153.26 751	105.54 749	59.55 751	113.88 748	53.02 747	92.89 750	56.17 746

acva	88.84 748	82.86 749	51.22 745	105.38 744	99.51 749	94.51 748	125.67 750	90.02 750	46.43 748	45.14 747	57.50 749	101.22 750	88.55 750	154.40 750	153.26 751	105.54 749	59.55 751	113.88 748	53.02 747	92.89 750	56.17 746

Selective-IGEV-i16pa	97.29 750	136.83 751	17.95 711	1.52 685	1.00 660	188.16 752	3.63 712	183.02 753	169.43 753	88.01 752	178.60 751	119.35 752	191.45 753	226.33 753	135.51 750	131.38 752	17.89 735	32.25 741	3.46 721	2.02 688	117.94 751

test_example2	192.40 751	210.76 752	206.48 751	199.83 751	204.73 752	172.94 751	183.52 752	133.93 752	133.41 752	191.38 753	196.19 752	187.13 753	178.77 752	205.33 752	208.00 753	222.09 753	238.72 753	186.54 753	190.54 753	227.34 753	170.31 752

GS-Stereo							0.36 216	0.92 233	0.47 137	0.37 104	0.38 66	0.32 68	0.33 98	0.43 42	0.26 56	0.19 291	0.11 39	0.16 104	0.12 69	0.17 162	0.15 178

FSD					0.50 499	0.54 232	0.58 486	0.65 100	0.53 176	0.54 220	0.52 157	0.56 241	0.52 269	0.57 116	0.55 397	0.51 646	0.47 663	0.50 641	0.49 650	0.50 621

ccccc		492.34 753		530.87 752	530.37 753	478.08 753		491.76 754		448.18 754		476.12 754		541.64 754		663.49 754	459.54 754	353.94 754	309.79 754	586.66 754

ASD4		10.99 721

Low-res two-view benchmark