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

Pro-Stereo	0.31 59	0.16 2	0.34 3	0.39 65	0.29 211	0.63 304	0.21 29	0.35 3	0.28 22	0.34 71	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 458	0.26 56	0.13 26	0.11 38	0.18 203	0.17 278	0.13 7	0.12 21

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

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

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

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

Monster-pub-mixall	0.30 49	0.19 23	0.39 42	0.36 18	0.21 25	0.28 22	0.18 2	0.58 55	0.34 62	0.36 91	0.34 53	0.26 24	0.20 5	1.40 420	0.24 14	0.15 84	0.11 38	0.13 2	0.10 2	0.12 1	0.13 71

MLG-Stereo_test2	0.26 13	0.20 43	0.36 10	0.37 33	0.22 43	0.35 49	0.18 2	0.45 12	0.21 4	0.26 13	0.23 10	0.34 88	0.20 5	0.77 200	0.23 8	0.16 125	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.11 3

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

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

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

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

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

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

DepthFocus	0.24 4	0.18 9	0.38 33	0.36 18	0.28 185	0.20 4	0.23 52	0.36 5	0.23 8	0.28 20	0.35 57	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 235	0.14 271	0.20 283	0.20 369	0.17 161	0.12 21

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

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

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

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

LG-Stereo	0.34 96	0.25 204	0.78 387	0.47 223	0.26 128	0.37 57	0.30 130	0.71 130	0.52 166	0.36 91	0.57 183	0.29 43	0.21 8	0.50 88	0.36 217	0.13 26	0.13 204	0.20 283	0.18 305	0.18 209	0.12 21

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

LG-Stereo_L1	0.30 49	0.20 43	0.44 84	0.37 33	0.26 128	0.29 25	0.21 29	0.66 106	0.26 16	0.25 11	0.25 12	0.24 13	0.22 21	1.24 363	0.23 8	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

AIO_rvc	0.36 124	0.23 141	0.49 128	0.43 134	0.27 158	0.59 276	0.38 248	0.94 245	0.45 124	0.33 60	0.46 119	0.49 185	0.22 21	0.84 232	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

S2M2_XL	0.24 4	0.24 168	0.39 42	0.34 5	0.24 79	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 31	0.40 77	0.24 13	0.23 23	0.32 3	0.26 56	0.20 333	0.18 435	0.18 203	0.16 247	0.18 209	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
monsters	0.34 96	0.20 43	0.41 61	0.39 65	0.36 357	0.34 41	0.27 101	0.66 106	0.43 112	0.47 173	0.40 77	0.22 4	0.23 23	1.33 388	0.25 39	0.13 26	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

depth_test_26	0.29 43	0.19 23	0.41 61	0.36 18	0.24 79	0.21 5	0.24 67	0.41 7	0.34 62	0.30 42	0.81 266	0.28 40	0.24 25	0.47 72	0.25 39	0.22 399	0.16 375	0.18 203	0.17 278	0.19 263	0.17 249

MatchStereo	0.28 35	0.21 73	0.39 42	0.33 1	0.18 3	0.22 8	0.23 52	0.65 97	0.48 138	0.27 18	0.47 123	0.25 19	0.24 25	0.49 82	0.31 147	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.13 71
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DEFOM-Stereo	0.33 82	0.20 43	0.40 53	0.42 117	0.28 185	0.80 418	0.23 52	0.48 16	0.37 80	0.37 102	0.31 42	0.23 6	0.24 25	1.20 353	0.27 71	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.14 130

dual_stereo	0.27 23	0.19 23	0.35 7	0.39 65	0.21 25	0.25 10	0.22 39	0.48 16	0.31 34	0.32 54	0.26 17	0.37 111	0.24 25	0.83 227	0.29 101	0.16 125	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.11 3

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

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

DispViT+	0.33 82	0.19 23	0.37 16	0.36 18	0.56 536	0.30 28	0.23 52	0.72 132	0.55 180	0.33 60	0.34 53	0.30 53	0.25 29	1.12 334	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.13 7	0.12 21

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

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

4.5_new	0.29 43	0.25 204	0.41 61	0.36 18	0.23 56	0.52 208	0.36 214	0.56 48	0.34 62	0.45 161	0.42 87	0.27 31	0.25 29	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 118	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 43	0.25 204	0.41 61	0.36 18	0.23 56	0.52 208	0.36 214	0.56 48	0.34 62	0.45 161	0.42 87	0.27 31	0.25 29	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.16 118	0.12 21

2.5w	0.31 59	0.23 141	0.46 112	0.39 65	0.24 79	0.42 91	0.39 265	0.61 69	0.30 30	0.37 102	0.53 161	0.24 13	0.25 29	0.77 200	0.28 89	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.14 44	0.12 21

monsterstereo	0.34 96	0.20 43	0.44 84	0.45 188	0.35 340	0.27 21	0.29 120	0.53 32	0.51 159	0.44 153	0.61 191	0.26 24	0.25 29	1.19 351	0.27 71	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.10 1

AIO-Stereo	0.37 134	0.25 204	0.51 149	0.47 223	0.23 56	0.45 116	0.39 265	1.07 318	0.52 166	0.41 133	0.48 130	0.52 205	0.25 29	0.72 180	0.30 120	0.16 125	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

LGCAT	0.27 23	0.19 23	0.37 16	0.38 54	0.24 79	0.16 2	0.21 29	0.35 3	0.25 12	0.35 81	0.26 17	0.30 53	0.26 39	0.62 141	0.27 71	0.27 514	0.22 521	0.13 2	0.17 278	0.13 7	0.21 387

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 108	0.22 106	0.53 172	0.41 97	0.36 357	0.48 147	0.42 303	0.63 80	0.57 185	0.54 217	0.64 203	0.32 67	0.26 39	0.41 32	0.31 147	0.17 183	0.12 101	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 108	0.22 106	0.54 185	0.41 97	0.37 377	0.49 164	0.41 297	0.64 87	0.59 198	0.54 217	0.66 211	0.31 58	0.26 39	0.41 32	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.14 169	0.15 81	0.13 71

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

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

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

LG-Stereo_L2	0.29 43	0.20 43	0.45 100	0.37 33	0.25 108	0.26 15	0.20 14	0.78 157	0.28 22	0.28 20	0.26 17	0.24 13	0.26 39	0.91 255	0.23 8	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.14 44	0.11 3

gcap-zeroshot	0.35 108	0.22 106	0.55 200	0.41 97	0.37 377	0.48 147	0.42 303	0.64 87	0.54 177	0.53 211	0.63 198	0.33 80	0.26 39	0.38 14	0.31 147	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

test_for_model	0.35 108	0.22 106	0.53 172	0.41 97	0.36 357	0.48 147	0.42 303	0.63 80	0.57 185	0.54 217	0.64 203	0.32 67	0.26 39	0.41 32	0.31 147	0.17 183	0.12 101	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

testlalala	0.35 108	0.22 106	0.55 200	0.41 97	0.37 377	0.48 147	0.42 303	0.64 87	0.54 177	0.53 211	0.63 198	0.33 80	0.26 39	0.38 14	0.31 147	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

CAS	0.63 352	0.18 9	0.37 16	2.27 686	0.84 633	0.57 259	0.54 440	0.79 164	0.62 204	0.48 182	0.70 231	0.36 98	0.26 39	0.45 51	0.35 205	2.24 689	0.10 9	0.14 17	0.09 1	0.15 81	1.06 673

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 108	0.22 106	0.54 185	0.42 117	0.35 340	0.46 123	0.40 280	0.62 72	0.54 177	0.56 228	0.67 218	0.36 98	0.27 50	0.49 82	0.28 89	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.14 44	0.13 71

qwe	0.32 67	0.21 73	0.40 53	0.37 33	0.26 128	0.49 164	0.29 120	0.64 87	0.39 90	0.49 190	0.48 130	0.26 24	0.27 50	0.80 215	0.34 193	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.15 81	0.12 21

111111	0.34 96	0.20 43	0.41 61	0.45 188	0.42 437	0.37 57	0.22 39	0.95 251	0.38 88	0.31 48	0.31 42	0.40 129	0.27 50	0.96 272	0.26 56	0.17 183	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.13 71

MLG-Stereo_test1	0.27 23	0.19 23	0.38 33	0.40 78	0.24 79	0.38 61	0.20 14	0.59 57	0.19 2	0.24 9	0.17 3	0.33 80	0.27 50	0.90 254	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

CES	0.48 230	0.20 43	0.37 16	0.39 65	1.39 678	0.55 244	0.35 197	0.98 266	0.66 229	0.44 153	0.66 211	0.35 95	0.27 50	0.56 109	0.33 178	0.15 84	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.19 263	1.46 679

MLG-Stereo	0.29 43	0.19 23	0.38 33	0.41 97	0.20 17	0.42 91	0.20 14	0.66 106	0.21 4	0.25 11	0.22 8	0.33 80	0.28 55	1.09 324	0.25 39	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.12 21

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 403	3.18 708	2.55 655	0.39 65	0.23 56	0.44 112	0.23 52	0.63 80	0.42 106	0.44 153	0.44 108	0.34 88	0.28 55	0.56 109	0.29 101	1.35 682	0.10 9	0.22 359	0.19 330	0.46 605	1.31 677

RAFT-Stereo-weight	0.47 224	0.24 168	0.53 172	0.48 257	0.27 158	0.60 283	0.35 197	1.02 283	1.07 401	0.99 351	0.78 254	0.76 320	0.28 55	0.76 197	0.36 217	0.16 125	0.12 101	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.15 175

CAS++	0.47 224	0.31 395	0.56 211	0.47 223	0.32 288	0.42 91	0.28 108	1.76 527	0.72 249	0.71 267	0.72 238	0.37 111	0.28 55	0.69 168	0.33 178	0.27 514	0.22 521	0.26 481	0.21 415	0.29 502	0.19 326
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LiteMatch*	0.27 23	0.19 23	0.49 128	0.38 54	0.27 158	0.31 32	0.23 52	0.49 19	0.38 88	0.29 31	0.28 30	0.36 98	0.29 59	0.46 61	0.24 14	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.13 7	0.13 71

BStereo	0.38 141	0.25 204	1.42 583	0.42 117	0.28 185	0.55 244	0.39 265	0.55 42	0.52 166	0.36 91	0.35 57	0.37 111	0.29 59	0.64 146	0.38 242	0.13 26	0.14 271	0.15 52	0.19 330	0.15 81	0.16 216

Anonymus123	0.45 208	0.25 204	1.42 583	0.42 117	0.28 185	1.78 616	0.39 265	0.72 132	0.52 166	0.36 91	0.35 57	0.37 111	0.29 59	0.64 146	0.38 242	0.13 26	0.14 271	0.15 52	0.19 330	0.15 81	0.16 216

LCMNet	0.28 35	0.18 9	0.36 10	0.37 33	0.24 79	0.31 32	0.20 14	0.57 53	0.57 185	0.28 20	0.32 47	0.33 80	0.29 59	0.54 98	0.30 120	0.14 53	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.13 71

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

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

GREAT-IGEV	0.32 67	0.20 43	0.42 73	0.37 33	0.29 211	0.36 54	0.28 108	0.56 48	0.58 189	0.28 20	0.50 143	0.29 43	0.29 59	0.84 232	0.27 71	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.17 161	0.14 130
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.43 185	0.26 236	0.65 271	0.43 134	0.29 211	0.47 137	0.31 142	1.34 407	0.73 254	0.38 117	0.49 140	0.54 218	0.29 59	1.24 363	0.30 120	0.17 183	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.20 313	0.15 175

EGLCR-Stereo	0.37 134	0.22 106	0.51 149	0.43 134	0.26 128	0.44 112	0.22 39	0.99 269	0.48 138	0.42 140	0.42 87	0.67 292	0.29 59	0.86 242	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.19 231	0.17 278	0.17 161	0.15 175

PhaseNet	0.33 82	0.23 141	0.44 84	0.43 134	0.28 185	0.57 259	0.24 67	0.62 72	0.42 106	0.30 42	0.39 71	0.54 218	0.30 68	0.55 104	0.37 229	0.15 84	0.13 204	0.20 283	0.19 330	0.17 161	0.17 249

Selective-IGEV-i32	0.39 148	0.24 168	0.50 139	0.44 169	0.25 108	0.46 123	0.33 171	1.25 391	0.40 94	0.35 81	0.45 114	0.52 205	0.30 68	1.07 317	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

gcap_with_dpt	0.35 108	0.22 106	0.56 211	0.42 117	0.35 340	0.50 180	0.45 361	0.62 72	0.49 141	0.54 217	0.66 211	0.32 67	0.30 68	0.38 14	0.28 89	0.16 125	0.11 38	0.19 231	0.14 169	0.14 44	0.13 71

DLNR-FE	23.17 723	48.55 742	42.94 728	176.85 744	78.48 738	0.35 49	0.21 29	23.51 722	0.75 256	0.66 259	0.86 278	0.59 260	0.30 68	1.55 450	0.44 299	9.85 724	0.12 101	0.18 203	0.14 169	76.92 742	0.16 216

Replicate-Monster	0.41 172	0.26 236	2.03 633	0.36 18	0.21 25	0.46 123	0.23 52	0.67 114	0.48 138	0.42 140	0.27 26	0.31 58	0.30 68	0.98 283	0.24 14	0.14 53	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.28 506

2.75w_new	0.31 59	0.23 141	0.43 79	0.35 11	0.23 56	0.42 91	0.42 303	0.54 36	0.35 70	0.47 173	0.43 99	0.24 13	0.30 68	0.66 160	0.33 178	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

AIO_test	0.35 108	0.22 106	0.44 84	0.43 134	0.27 158	0.57 259	0.44 340	0.79 164	0.41 101	0.32 54	0.47 123	0.46 162	0.30 68	0.69 168	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.12 21

mms	0.40 163	0.27 270	0.52 162	0.46 206	0.32 288	0.43 100	0.46 371	0.70 125	0.46 130	0.35 81	0.58 186	0.44 150	0.30 68	1.36 401	0.33 178	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 199	0.19 263	0.15 175

DLNR_Zeroshot_test	23.17 723	48.52 741	43.29 729	176.68 743	78.69 739	0.35 49	0.21 29	23.41 721	0.75 256	0.66 259	0.86 278	0.59 260	0.30 68	1.56 455	0.44 299	9.57 720	0.12 101	0.18 203	0.14 169	76.92 742	0.16 216

Selective-IGEV	0.39 148	0.24 168	0.50 139	0.44 169	0.25 108	0.46 123	0.33 171	1.25 391	0.40 94	0.35 81	0.45 114	0.52 205	0.30 68	1.07 317	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

DF	0.38 141	0.22 106	0.60 243	0.46 206	0.26 128	0.46 123	0.31 142	0.84 199	0.47 134	0.43 147	0.66 211	0.58 251	0.31 78	0.79 212	0.30 120	0.18 235	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.15 175

PSi22a	0.22 1	0.17 4	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 10	0.20 14	0.49 19	0.19 2	0.23 8	0.16 1	0.37 111	0.31 78	0.31 2	0.22 1	0.15 84	0.12 101	0.13 2	0.11 13	0.13 7	0.12 21

LACA3	0.27 23	0.21 73	0.38 33	0.35 11	0.19 10	0.37 57	0.38 248	0.47 14	0.28 22	0.29 31	0.27 26	0.26 24	0.31 78	0.73 185	0.22 1	0.16 125	0.12 101	0.13 2	0.10 2	0.15 81	0.11 3

VIP-Stereo	0.35 108	0.22 106	0.49 128	0.40 78	0.43 448	0.82 429	0.22 39	0.59 57	0.45 124	0.31 48	0.53 161	0.37 111	0.31 78	0.83 227	0.27 71	0.17 183	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.15 81	0.12 21

IGEV-RUCA	0.37 134	0.23 141	0.48 120	0.49 279	0.36 357	0.60 283	0.23 52	0.64 87	0.49 141	0.39 128	0.49 140	0.44 150	0.31 78	0.85 238	0.30 120	0.24 446	0.13 204	0.16 103	0.12 68	0.20 313	0.19 326

fffft	0.38 141	0.23 141	0.51 149	0.44 169	0.32 288	0.43 100	0.48 392	0.76 150	0.36 73	0.44 153	0.34 53	0.38 120	0.31 78	1.31 380	0.32 159	0.14 53	0.11 38	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.16 216
1: 1. 1
RAStereo	0.34 96	0.21 73	0.66 281	0.47 223	0.27 158	0.26 15	0.29 120	0.69 120	0.63 207	0.32 54	0.42 87	0.45 158	0.31 78	0.45 51	0.34 193	0.17 183	0.15 336	0.19 231	0.15 199	0.18 209	0.13 71

UniTT-Stereo	0.36 124	0.23 141	0.59 240	0.48 257	0.36 357	0.40 74	0.32 158	0.53 32	0.49 141	0.54 217	0.55 174	0.36 98	0.31 78	0.58 119	0.51 365	0.20 333	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.19 263	0.15 175

CASnet	0.41 172	0.25 204	0.48 120	0.50 291	0.20 17	0.50 180	0.36 214	0.81 180	0.80 278	0.83 303	0.68 221	0.48 176	0.31 78	0.54 98	0.32 159	0.18 235	0.12 101	0.27 497	0.22 444	0.23 414	0.14 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.39 148	0.25 204	0.41 61	0.54 380	0.23 56	0.48 147	0.30 130	0.73 138	0.58 189	0.52 210	0.73 240	0.51 197	0.31 78	0.64 146	0.42 285	0.17 183	0.20 473	0.23 400	0.19 330	0.21 358	0.17 249

quiztm	0.48 230	0.26 236	0.52 162	0.49 279	0.55 532	0.45 116	0.42 303	1.45 436	0.81 282	0.79 286	1.14 396	0.57 244	0.32 88	0.58 119	0.36 217	0.17 183	0.12 101	0.17 155	0.14 169	0.18 209	0.15 175

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

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

BridgeDepth_RVC	0.26 13	0.19 23	0.37 16	0.33 1	0.19 10	0.47 137	0.19 7	0.54 36	0.27 20	0.30 42	0.29 36	0.26 24	0.32 88	0.43 41	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.13 2	0.11 13	0.15 81	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.27 23	0.20 43	0.41 61	0.39 65	0.26 128	0.26 15	0.25 77	0.49 19	0.29 26	0.36 91	0.47 123	0.28 40	0.32 88	0.49 82	0.26 56	0.11 1	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

AdaDepth	0.30 49	0.22 106	0.49 128	0.44 169	0.27 158	0.44 112	0.24 67	0.52 29	0.30 30	0.31 48	0.37 63	0.26 24	0.32 88	0.79 212	0.25 39	0.12 9	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.15 175

2.25w	0.32 67	0.24 168	0.48 120	0.37 33	0.24 79	0.45 116	0.25 77	0.62 72	0.40 94	0.45 161	0.58 186	0.27 31	0.32 88	0.74 194	0.35 205	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.14 130

4D-IteraStereo	0.48 230	0.24 168	0.76 369	0.50 291	0.44 457	0.66 333	0.31 142	0.87 205	1.02 375	1.03 370	0.72 238	0.78 326	0.32 88	0.64 146	0.37 229	0.17 183	0.11 38	0.23 400	0.19 330	0.19 263	0.13 71

VMStereo-Base	0.38 141	0.23 141	0.44 84	0.36 18	0.22 43	0.39 66	0.34 186	0.70 125	0.86 298	0.43 147	0.69 226	0.60 262	0.33 96	0.73 185	0.35 205	0.17 183	0.14 271	0.15 52	0.12 68	0.17 161	0.17 249

GEAStereo	0.31 59	0.21 73	0.43 79	0.43 134	0.31 266	0.46 123	0.36 214	0.74 144	0.33 53	0.34 71	0.38 64	0.32 67	0.33 96	0.43 41	0.26 56	0.21 368	0.12 101	0.17 155	0.12 68	0.17 161	0.14 130

GSStereo	0.33 82	0.21 73	0.43 79	0.45 188	0.31 266	0.46 123	0.36 214	0.92 228	0.47 134	0.37 102	0.38 64	0.32 67	0.33 96	0.43 41	0.26 56	0.19 288	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.15 175

GS-Stereo							0.36 214	0.92 228	0.47 134	0.37 102	0.38 64	0.32 67	0.33 96	0.43 41	0.26 56	0.19 288	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.15 175

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

FoundationStereo	0.24 4	0.21 73	0.36 10	0.38 54	0.22 43	0.32 38	0.22 39	0.39 6	0.23 8	0.30 42	0.25 12	0.30 53	0.33 96	0.34 5	0.26 56	0.16 125	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

ours_stereo	0.39 148	0.28 300	0.51 149	0.46 206	0.30 237	0.40 74	0.44 340	0.73 138	0.56 183	0.35 81	0.56 178	0.46 162	0.33 96	1.11 330	0.32 159	0.16 125	0.13 204	0.19 231	0.15 199	0.19 263	0.14 130

RSM	0.39 148	0.24 168	0.49 128	0.46 206	0.26 128	0.47 137	0.40 280	0.92 228	0.44 120	0.41 133	0.42 87	0.65 283	0.33 96	1.07 317	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.17 161	0.13 71

MGS-Stereo	0.42 178	0.26 236	0.58 234	0.44 169	0.28 185	0.50 180	0.34 186	0.57 53	0.83 290	0.46 168	1.31 471	0.52 205	0.33 96	0.65 157	0.36 217	0.19 288	0.16 375	0.18 203	0.15 199	0.17 161	0.16 216

MSKI-zero shot	0.55 300	0.26 236	0.57 225	0.51 323	0.26 128	0.69 353	0.28 108	1.18 360	0.64 212	0.91 325	1.32 478	0.82 343	0.33 96	1.92 510	0.32 159	0.17 183	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.16 216

XX-TBD	0.46 216	0.70 619	0.35 7	0.79 609	0.25 108	0.58 265	0.26 91	0.69 120	1.27 528	0.76 275	1.00 322	0.45 158	0.33 96	0.47 72	0.37 229	0.19 288	0.15 336	0.15 52	0.11 13	0.17 161	0.14 130

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

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

4.25_new	0.30 49	0.26 236	0.44 84	0.38 54	0.26 128	0.49 164	0.40 280	0.59 57	0.31 34	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.46 61	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.5w_new	0.30 49	0.26 236	0.44 84	0.38 54	0.26 128	0.49 164	0.40 280	0.59 57	0.31 34	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.46 61	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 49	0.26 236	0.44 84	0.38 54	0.26 128	0.49 164	0.40 280	0.59 57	0.32 44	0.38 117	0.42 87	0.27 31	0.34 107	0.46 61	0.31 147	0.12 9	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.12 21

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

3.5w_stereo	0.33 82	0.25 204	0.45 100	0.37 33	0.24 79	0.54 229	0.35 197	0.66 106	0.36 73	0.43 147	0.44 108	0.29 43	0.34 107	0.77 200	0.39 253	0.11 1	0.09 1	0.15 52	0.11 13	0.14 44	0.13 71

S2M2_L	0.34 96	0.28 300	0.45 100	0.40 78	0.30 237	0.31 32	0.16 1	0.60 67	0.64 212	0.31 48	0.48 130	0.47 169	0.34 107	0.38 14	0.32 159	0.25 474	0.22 521	0.20 283	0.22 444	0.25 445	0.22 410
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DN	0.42 178	0.24 168	0.49 128	0.47 223	0.41 431	0.58 265	0.32 158	0.81 180	0.84 294	0.45 161	0.52 154	0.77 322	0.35 115	0.64 146	0.33 178	0.24 446	0.17 410	0.19 231	0.16 247	0.20 313	0.21 387

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

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

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

LG-G_1	0.31 59	0.20 43	0.44 84	0.42 117	0.20 17	0.64 308	0.18 2	0.70 125	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 98	0.35 115	0.87 245	0.24 14	0.16 125	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

LG-G	0.31 59	0.20 43	0.44 84	0.42 117	0.20 17	0.64 308	0.18 2	0.70 125	0.25 12	0.29 31	0.29 36	0.36 98	0.35 115	0.87 245	0.24 14	0.16 125	0.12 101	0.16 103	0.11 13	0.13 7	0.13 71

SGD-Stereo	0.32 67	0.20 43	0.40 53	0.38 54	0.19 10	0.43 100	0.22 39	0.64 87	0.33 53	0.42 140	0.34 53	0.27 31	0.35 115	1.15 340	0.30 120	0.20 333	0.10 9	0.15 52	0.13 129	0.17 161	0.13 71

HART	0.45 208	0.22 106	0.54 185	0.50 291	0.26 128	0.41 81	0.29 120	1.03 288	0.50 148	0.58 232	1.45 524	0.61 267	0.35 115	1.08 322	0.30 120	0.15 84	0.13 204	0.19 231	0.14 169	0.19 263	0.14 130

SMoEStereo_RVC	0.39 148	0.25 204	0.50 139	0.45 188	0.30 237	0.61 289	0.36 214	0.72 132	0.45 124	0.46 168	0.43 99	0.42 140	0.35 115	1.39 414	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.20 283	0.15 199	0.16 118	0.15 175

U	9.45 707	0.21 73	0.58 234	0.47 223	53.11 736	61.27 741	0.24 67	0.70 125	0.52 166	0.36 91	0.28 30	0.29 43	0.35 115	0.33 4	0.26 56	0.19 288	0.11 38	60.50 740	8.88 721	0.17 161	0.13 71

RSM++	0.38 141	0.24 168	0.51 149	0.47 223	0.26 128	0.50 180	0.41 297	0.79 164	0.45 124	0.37 102	0.45 114	0.60 262	0.35 115	1.02 301	0.30 120	0.15 84	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.18 209	0.13 71

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

SCV	0.46 216	0.26 236	0.55 200	0.47 223	0.25 108	0.39 66	0.38 248	1.98 596	0.60 200	0.35 81	0.48 130	0.55 224	0.36 126	1.28 373	0.32 159	0.24 446	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.18 209	0.14 130

StereoAnything_RVC	0.45 208	1.43 675	0.48 120	0.35 11	0.20 17	0.26 15	0.21 29	0.43 10	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 126	1.27 371	0.22 1	0.21 368	0.11 38	0.14 17	0.10 2	2.37 685	0.11 3

999	0.48 230	0.22 106	0.49 128	0.48 257	0.34 333	0.75 383	0.31 142	0.85 201	0.55 180	0.37 102	0.48 130	0.50 191	0.36 126	2.45 559	0.39 253	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 199	0.16 118	0.19 326

FlowAnything_test	0.39 148	0.26 236	0.61 248	0.59 459	0.33 311	0.62 299	0.36 214	0.62 72	0.40 94	0.45 161	0.36 60	0.45 158	0.37 130	0.53 95	0.48 343	0.24 446	0.18 435	0.28 512	0.33 595	0.21 358	0.19 326

tt45	0.45 208	0.23 141	0.46 112	0.45 188	0.33 311	0.79 409	0.32 158	0.78 157	0.41 101	0.51 206	0.44 108	0.49 185	0.37 130	2.14 532	0.34 193	0.16 125	0.13 204	0.19 231	0.16 247	0.17 161	0.18 279

model_zeroshot	0.48 230	0.29 335	0.86 418	0.51 323	0.36 357	0.69 353	0.37 240	1.12 338	0.62 204	0.85 311	0.84 271	0.66 287	0.37 130	0.73 185	0.34 193	0.20 333	0.16 375	0.19 231	0.16 247	0.17 161	0.16 216

iRaftStereo_RVC	0.47 224	0.26 236	0.64 264	0.50 291	0.29 211	0.53 219	0.33 171	1.05 302	0.77 269	0.84 306	1.00 322	0.55 224	0.37 130	0.81 221	0.40 262	0.17 183	0.12 101	0.22 359	0.20 369	0.19 263	0.15 175

CREStereo++_RVC	0.47 224	0.21 73	0.38 33	0.45 188	0.38 399	0.45 116	0.25 77	0.75 147	1.29 538	0.80 289	1.21 430	0.47 169	0.37 130	0.53 95	0.44 299	0.16 125	0.11 38	0.15 52	0.80 672	0.18 209	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
Anonymus	0.32 67	0.20 43	0.41 61	0.45 188	0.28 185	0.43 100	0.24 67	0.54 36	0.40 94	0.33 60	0.31 42	0.50 191	0.38 135	0.57 114	0.32 159	0.14 53	0.12 101	0.18 203	0.17 278	0.15 81	0.16 216

GIP-stereo	0.34 96	0.23 141	0.45 100	0.50 291	0.36 357	0.38 61	0.23 52	0.78 157	0.52 166	0.34 71	0.51 149	0.46 162	0.38 135	0.51 91	0.27 71	0.20 333	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.14 130

GCAP-BAT	0.39 148	0.22 106	0.65 271	0.43 134	0.35 340	0.34 41	0.37 240	0.83 193	0.67 231	0.48 182	0.56 178	0.55 224	0.38 135	0.74 194	0.31 147	0.17 183	0.13 204	0.18 203	0.14 169	0.15 81	0.15 175

Pointernet	0.37 134	0.20 43	0.57 225	0.43 134	0.28 185	0.51 201	0.27 101	0.93 239	0.61 201	0.47 173	0.63 198	0.49 185	0.38 135	0.49 82	0.33 178	0.17 183	0.13 204	0.14 17	0.11 13	0.13 7	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot	0.39 148	0.22 106	0.65 271	0.43 134	0.35 340	0.34 41	0.37 240	0.83 193	0.67 231	0.48 182	0.56 178	0.55 224	0.38 135	0.74 194	0.31 147	0.17 183	0.13 204	0.18 203	0.14 169	0.15 81	0.15 175

DNS	0.39 148	0.27 270	0.57 225	0.47 223	0.28 185	0.49 164	0.25 77	0.90 223	0.50 148	0.59 240	0.55 174	0.66 287	0.39 140	0.43 41	0.27 71	0.23 427	0.14 271	0.15 52	0.14 169	0.21 358	0.20 363

WQFJA1++	1.55 617	0.22 106	0.45 100	0.38 54	0.28 185	0.38 61	0.20 14	0.62 72	0.28 22	0.38 117	0.39 71	0.34 88	0.39 140	0.64 146	0.27 71	0.19 288	0.12 101	0.16 103	0.12 68	25.04 726	0.14 130

castereo++	0.38 141	0.23 141	0.41 61	0.43 134	0.31 266	0.97 485	0.22 39	0.86 203	0.58 189	0.32 54	0.44 108	0.51 197	0.39 140	0.93 265	0.24 14	0.17 183	0.11 38	0.17 155	0.12 68	0.14 44	0.14 130

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 216	0.36 489	0.71 320	0.47 223	0.36 357	0.67 339	0.35 197	0.78 157	1.12 430	0.61 245	0.62 195	0.39 123	0.39 140	0.71 176	0.39 253	0.20 333	0.17 410	0.22 359	0.18 305	0.23 414	0.19 326

TRStereo	0.60 334	0.60 600	0.97 477	0.74 595	0.67 583	0.46 123	0.38 248	1.85 558	0.89 310	0.79 286	0.80 265	0.88 372	0.39 140	1.10 327	0.41 272	0.23 427	0.15 336	0.23 400	0.24 483	0.17 161	0.15 175

XX-Stereo	0.63 352	0.26 236	1.90 629	0.81 615	0.67 583	0.43 100	0.23 52	1.03 288	0.58 189	0.65 256	1.56 556	1.41 535	0.39 140	1.28 373	0.35 205	0.20 333	0.14 271	0.20 283	0.19 330	0.18 209	0.14 130

TS12	0.36 124	0.20 43	0.40 53	0.43 134	0.20 17	0.58 265	0.31 142	0.89 215	0.41 101	0.40 130	0.73 240	0.36 98	0.40 146	0.73 185	0.37 229	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.16 118	0.14 130

DilatedVolume-Stereo	0.43 185	0.21 73	0.55 200	0.43 134	0.32 288	0.72 367	0.29 120	0.80 173	0.51 159	0.77 280	0.73 240	0.48 176	0.40 146	1.13 337	0.39 253	0.15 84	0.14 271	0.15 52	0.14 169	0.16 118	0.14 130

plain	0.46 216	0.27 270	1.01 493	0.50 291	0.40 421	0.35 49	0.37 240	0.87 205	0.56 183	0.43 147	0.76 249	0.42 140	0.40 146	1.13 337	0.45 314	0.21 368	0.15 336	0.24 422	0.19 330	0.24 430	0.16 216

LoS	0.40 163	0.21 73	0.44 84	0.37 33	0.22 43	0.50 180	0.40 280	1.00 273	0.94 333	0.48 182	0.66 211	0.48 176	0.40 146	0.60 133	0.37 229	0.18 235	0.14 271	0.16 103	0.11 13	0.14 44	0.14 130
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 199	1.50 681	1.55 603	0.37 33	0.33 311	0.41 81	0.26 91	0.79 164	0.35 70	0.34 71	0.46 119	0.41 137	0.41 150	0.45 51	0.24 14	0.15 84	0.13 204	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.18 279

RT-Monster	0.45 208	0.23 141	0.47 115	0.44 169	0.40 421	0.51 201	0.25 77	0.87 205	1.01 371	0.87 315	0.86 278	0.68 294	0.41 150	0.67 164	0.40 262	0.16 125	0.14 271	0.15 52	0.13 129	0.14 44	0.17 249

FE-Mocha	0.49 240	0.30 358	0.87 430	0.48 257	0.36 357	0.45 116	0.22 39	1.58 474	0.49 141	1.00 356	1.09 367	0.74 313	0.41 150	0.55 104	0.30 120	0.18 235	0.12 101	0.21 323	0.20 369	0.17 161	0.15 175

IGEV-FE	0.53 268	0.30 358	0.99 483	0.56 421	0.35 340	0.41 81	0.32 158	1.37 412	0.63 207	1.00 356	1.09 367	0.94 397	0.41 150	0.83 227	0.39 253	0.18 235	0.12 101	0.19 231	0.18 305	0.19 263	0.17 249

fffy	0.42 178	0.27 270	0.57 225	0.46 206	0.29 211	0.48 147	0.35 197	0.91 225	0.55 180	0.40 130	0.58 186	0.55 224	0.41 150	1.26 367	0.36 217	0.15 84	0.13 204	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.14 130

IGEV-Stereo+	0.45 208	0.21 73	0.43 79	0.41 97	0.39 410	0.15 1	0.19 7	0.44 11	0.36 73	0.26 13	0.25 12	0.31 58	0.41 150	1.43 423	0.30 120	0.17 183	0.12 101	0.15 52	0.11 13	1.16 670	1.70 685

IGEV_Zeroshot_test	0.53 268	0.30 358	0.99 483	0.56 421	0.35 340	0.41 81	0.32 158	1.37 412	0.63 207	1.00 356	1.09 367	0.95 406	0.41 150	0.83 227	0.39 253	0.18 235	0.12 101	0.19 231	0.18 305	0.19 263	0.17 249

CREStereo	0.39 148	0.21 73	0.38 33	0.34 5	0.22 43	0.53 219	0.29 120	0.77 154	1.11 426	0.58 232	0.71 234	0.51 197	0.41 150	0.54 98	0.34 193	0.18 235	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.14 130
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 148	0.52 567	1.32 566	0.44 169	0.38 399	0.38 61	0.23 52	0.95 251	0.41 101	0.36 91	0.43 99	0.41 137	0.42 158	0.45 51	0.29 101	0.14 53	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.14 130

Zero-FE251	0.34 96	0.23 141	0.51 149	0.45 188	0.29 211	0.58 265	0.24 67	0.82 188	0.34 62	0.49 190	0.38 64	0.52 205	0.42 158	0.47 72	0.27 71	0.18 235	0.14 271	0.17 155	0.12 68	0.14 44	0.13 71

MM-Stereo_test3	0.50 246	0.24 168	0.54 185	0.54 380	0.74 604	0.49 164	0.53 433	1.09 325	1.05 389	0.62 250	0.95 302	0.61 267	0.42 158	0.77 200	0.38 242	0.20 333	0.17 410	0.20 283	0.16 247	0.18 209	0.18 279

MM-Stereo_test2	0.43 185	0.24 168	0.67 287	0.51 323	0.32 288	0.55 244	0.45 361	0.97 262	0.77 269	0.59 240	0.51 149	0.49 185	0.42 158	0.80 215	0.30 120	0.15 84	0.13 204	0.18 203	0.14 169	0.19 263	0.14 130

HUF	0.36 124	0.23 141	0.52 162	0.40 78	0.22 43	0.54 229	0.47 379	0.82 188	0.43 112	0.36 91	0.43 99	0.50 191	0.42 158	0.64 146	0.29 101	0.17 183	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.14 130

trnet	0.39 148	0.21 73	0.37 16	0.36 18	0.20 17	0.53 219	0.29 120	0.78 157	1.12 430	0.59 240	0.71 234	0.53 212	0.42 158	0.54 98	0.34 193	0.18 235	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.14 44	0.13 71

GCAP-Stereo	0.40 163	0.28 300	0.68 291	0.47 223	0.25 108	0.53 219	0.32 158	0.82 188	0.58 189	0.65 256	0.69 226	0.58 251	0.42 158	0.47 72	0.29 101	0.17 183	0.14 271	0.17 155	0.13 129	0.17 161	0.14 130

LL-Strereo2	0.52 253	0.33 434	0.69 303	0.52 344	0.37 377	0.70 360	0.30 130	1.13 342	0.67 231	0.94 333	0.78 254	0.91 384	0.42 158	1.05 311	0.42 285	0.17 183	0.16 375	0.29 523	0.25 497	0.21 358	0.16 216

test_4	0.53 268	0.22 106	0.56 211	0.54 380	0.32 288	0.64 308	0.39 265	0.80 173	0.62 204	0.92 327	1.87 611	0.68 294	0.42 158	1.16 344	0.37 229	0.15 84	0.13 204	0.20 283	0.22 444	0.20 313	0.15 175

aanet-new-60k	0.34 96	0.21 73	0.76 369	0.42 117	0.22 43	0.58 265	0.31 142	0.71 130	0.33 53	0.33 60	0.39 71	0.40 129	0.43 167	0.77 200	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.17 161	0.12 21

NLSM3	0.36 124	0.21 73	0.43 79	0.45 188	0.36 357	0.43 100	0.32 158	0.69 120	0.58 189	0.41 133	0.68 221	0.39 123	0.43 167	0.60 133	0.35 205	0.14 53	0.12 101	0.19 231	0.17 278	0.16 118	0.13 71

BridgeDepth	0.29 43	0.19 23	0.37 16	0.40 78	0.17 2	0.58 265	0.32 158	0.60 67	0.29 26	0.26 13	0.26 17	0.39 123	0.43 167	0.47 72	0.26 56	0.13 26	0.10 9	0.13 2	0.12 68	0.15 81	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
xyz-stereo-finetune	0.48 230	0.25 204	0.54 185	0.42 117	0.23 56	0.80 418	0.42 303	0.80 173	0.80 278	0.61 245	0.62 195	0.54 218	0.43 167	1.70 482	0.58 404	0.15 84	0.15 336	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.15 175

AIO-test2	0.57 318	0.28 300	0.63 257	0.61 486	0.58 549	0.79 409	0.51 414	1.18 360	1.40 590	0.63 251	1.15 405	0.51 197	0.43 167	1.09 324	0.35 205	0.21 368	0.17 410	0.26 481	0.30 569	0.20 313	0.19 326

tg	0.52 253	0.24 168	0.61 248	0.49 279	0.30 237	0.90 454	0.29 120	1.07 318	0.83 290	0.83 303	1.02 335	0.62 274	0.43 167	1.35 396	0.41 272	0.17 183	0.12 101	0.22 359	0.20 369	0.17 161	0.15 175

rvit_stereo_0081_aga	0.44 199	0.34 459	0.73 338	0.51 323	0.41 431	0.50 180	0.40 280	0.81 180	0.57 185	0.58 232	0.56 178	0.53 212	0.43 167	0.66 160	0.40 262	0.26 498	0.21 499	0.22 359	0.20 369	0.26 458	0.18 279

EKT-Stereo	0.53 268	0.30 358	0.73 338	0.58 445	0.60 560	0.51 201	0.48 392	0.94 245	0.90 314	0.71 267	0.88 288	0.77 322	0.43 167	1.07 317	0.40 262	0.22 399	0.16 375	0.21 323	0.18 305	0.20 313	0.22 410

ProNet	0.43 185	0.28 300	0.58 234	0.43 134	0.30 237	0.56 254	0.52 425	1.00 273	0.58 189	0.44 153	0.49 140	0.43 144	0.43 167	1.28 373	0.36 217	0.15 84	0.13 204	0.19 231	0.16 247	0.17 161	0.16 216

AnonymousM	0.59 331	1.11 657	0.41 61	0.44 169	0.32 288	0.43 100	0.47 379	1.05 302	0.64 212	0.98 348	0.63 198	0.67 292	0.43 167	0.59 121	0.41 272	0.20 333	0.15 336	1.84 686	0.84 674	0.14 44	0.13 71

EAI-Stereo	0.65 373	0.28 300	0.69 303	0.53 363	0.27 158	0.60 283	0.40 280	2.28 651	0.64 212	0.71 267	3.18 663	0.57 244	0.43 167	1.06 313	0.41 272	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.17 278	0.17 161	0.17 249

HLf8	0.51 248	0.25 204	0.96 474	0.40 78	0.33 311	0.62 299	0.36 214	1.17 352	1.07 401	0.61 245	0.83 268	0.56 238	0.44 178	0.99 290	0.46 329	0.20 333	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.19 263	0.21 387

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 59	0.20 43	0.57 225	0.40 78	0.22 43	0.36 54	0.33 171	0.73 138	0.31 34	0.37 102	0.40 77	0.31 58	0.44 178	0.50 88	0.26 56	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.13 71

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 216	1.22 665	2.46 652	0.39 65	0.30 237	0.29 25	0.28 108	0.81 180	0.34 62	0.33 60	0.47 123	0.38 120	0.44 178	0.37 11	0.25 39	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.16 118	0.16 216

1w_stereo	0.34 96	0.20 43	0.42 73	0.43 134	0.26 128	0.47 137	0.54 440	0.59 57	0.50 148	0.41 133	0.66 211	0.25 19	0.44 178	0.62 141	0.33 178	0.12 9	0.10 9	0.14 17	0.11 13	0.14 44	0.12 21

test_3	0.55 300	0.23 141	0.71 320	0.53 363	0.28 185	0.61 289	0.40 280	0.92 228	1.05 389	1.19 453	0.68 221	0.93 394	0.44 178	1.67 475	0.39 253	0.15 84	0.12 101	0.22 359	0.19 330	0.21 358	0.14 130

RALCasStereoNet	0.54 284	0.30 358	0.66 281	0.59 459	0.51 505	0.61 289	0.52 425	0.94 245	0.93 329	0.70 265	1.01 327	0.78 326	0.44 178	1.33 388	0.47 337	0.20 333	0.16 375	0.18 203	0.16 247	0.20 313	0.19 326

test_xeample3	0.42 178	0.28 300	0.69 303	0.43 134	0.33 311	0.56 254	0.38 248	0.79 164	0.45 124	0.53 211	0.46 119	0.44 150	0.44 178	1.38 407	0.31 147	0.18 235	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.17 161	0.16 216

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

3w_stereo	0.33 82	0.25 204	0.52 162	0.40 78	0.21 25	0.53 219	0.54 440	0.65 97	0.46 130	0.44 153	0.48 130	0.23 6	0.45 185	0.46 61	0.29 101	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

2w_stereo	0.32 67	0.24 168	0.45 100	0.39 65	0.22 43	0.46 123	0.47 379	0.69 120	0.42 106	0.43 147	0.50 143	0.24 13	0.45 185	0.47 72	0.29 101	0.12 9	0.10 9	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

WCG-NET	0.42 178	0.21 73	0.54 185	0.40 78	0.25 108	0.47 137	0.32 158	0.73 138	1.15 459	0.76 275	0.73 240	0.58 251	0.45 185	0.60 133	0.34 193	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.14 169	0.15 81	0.13 71

IGEV++	0.40 163	0.22 106	0.51 149	0.52 344	0.29 211	0.45 116	0.25 77	1.65 492	0.46 130	0.37 102	0.57 183	0.46 162	0.45 185	0.50 88	0.38 242	0.19 288	0.12 101	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.15 175

test-3	0.54 284	0.22 106	0.68 291	0.47 223	0.27 158	0.58 265	0.35 197	0.92 228	1.00 368	1.32 522	0.69 226	0.87 368	0.45 185	1.68 480	0.37 229	0.16 125	0.11 38	0.20 283	0.16 247	0.17 161	0.13 71

test_1	0.54 284	0.22 106	0.68 291	0.47 223	0.27 158	0.58 265	0.35 197	0.92 228	1.00 368	1.28 493	0.68 221	0.87 368	0.45 185	1.67 475	0.37 229	0.16 125	0.11 38	0.20 283	0.16 247	0.17 161	0.13 71

GMStereo	0.55 300	0.45 539	0.94 464	0.50 291	0.32 288	0.64 308	0.43 326	1.00 273	1.40 590	0.82 300	0.73 240	0.51 197	0.45 185	0.85 238	0.55 391	0.24 446	0.15 336	0.20 283	0.21 415	0.31 521	0.24 446
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TestStereo_HLe17	0.54 284	0.24 168	1.22 548	0.41 97	0.30 237	0.61 289	0.41 297	1.22 382	1.09 416	0.61 245	0.86 278	0.53 212	0.46 193	1.33 388	0.45 314	0.19 288	0.12 101	0.18 203	0.16 247	0.18 209	0.18 279

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 59	0.22 106	0.48 120	0.41 97	0.26 128	0.41 81	0.26 91	0.76 150	0.33 53	0.33 60	0.43 99	0.29 43	0.46 193	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.18 279

gasm-f	0.34 96	0.22 106	0.42 73	0.43 134	0.31 266	0.39 66	0.44 340	0.74 144	0.33 53	0.34 71	0.64 203	0.32 67	0.46 193	0.55 104	0.28 89	0.21 368	0.12 101	0.17 155	0.12 68	0.18 209	0.14 130

rvit_stereo_0081	0.44 199	0.33 434	0.64 264	0.54 380	0.35 340	0.41 81	0.44 340	0.66 106	0.95 335	0.48 182	0.52 154	0.50 191	0.46 193	0.82 225	0.44 299	0.25 474	0.20 473	0.22 359	0.19 330	0.25 445	0.17 249

rvit_stereo_0082	0.44 199	0.33 434	0.64 264	0.54 380	0.35 340	0.41 81	0.44 340	0.66 106	0.95 335	0.48 182	0.52 154	0.50 191	0.46 193	0.82 225	0.44 299	0.25 474	0.20 473	0.22 359	0.19 330	0.25 445	0.17 249

Occ-G	0.42 178	0.21 73	0.48 120	0.41 97	0.26 128	0.42 91	0.62 502	0.77 154	0.49 141	0.43 147	0.66 211	1.02 432	0.46 193	0.78 207	0.41 272	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.13 129	0.16 118	0.16 216

IGEVStereo-DCA	0.46 216	0.28 300	0.56 211	0.43 134	0.33 311	0.49 164	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.47 173	0.48 130	0.48 176	0.46 193	2.03 522	0.30 120	0.19 288	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.18 279

rrr	0.46 216	0.28 300	0.73 338	0.43 134	0.33 311	0.49 164	0.38 248	0.76 150	0.50 148	0.47 173	0.48 130	0.48 176	0.46 193	2.03 522	0.30 120	0.19 288	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.16 216

ACRE	0.61 340	0.33 434	1.01 493	0.58 445	0.49 486	0.75 383	0.47 379	1.06 316	0.95 335	1.37 543	1.55 552	0.62 274	0.46 193	0.83 227	0.70 451	0.23 427	0.15 336	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.21 387

cross-raft	0.54 284	0.25 204	0.61 248	0.52 344	0.29 211	0.68 347	0.37 240	1.46 438	0.76 265	1.01 362	1.06 353	1.28 510	0.46 193	0.71 176	0.35 205	0.15 84	0.12 101	0.18 203	0.16 247	0.19 263	0.14 130

TANstereo	0.44 199	0.21 73	0.44 84	0.41 97	0.21 25	0.65 324	0.26 91	0.79 164	0.83 290	0.93 328	0.98 315	0.51 197	0.46 193	0.54 98	0.35 205	0.18 235	0.24 544	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.26 482

RALAANet	0.60 334	0.33 434	0.87 430	0.62 498	0.50 493	0.69 353	0.31 142	1.21 374	1.06 396	1.09 385	1.16 410	0.88 372	0.46 193	1.22 356	0.42 285	0.19 288	0.15 336	0.21 323	0.17 278	0.27 472	0.17 249

NLMM1	0.56 309	0.27 270	0.60 243	0.47 223	0.74 604	0.68 347	0.43 326	1.83 553	1.04 384	0.59 240	0.62 195	0.51 197	0.47 205	1.33 388	0.57 400	0.18 235	0.21 499	0.20 283	0.17 278	0.20 313	0.15 175

DA	0.43 185	0.23 141	0.49 128	0.50 291	0.25 108	1.08 513	0.44 340	1.18 360	0.58 189	0.46 168	0.64 203	0.54 218	0.47 205	0.46 61	0.32 159	0.19 288	0.13 204	0.19 231	0.13 129	0.18 209	0.14 130

GGEV	0.43 185	0.23 141	0.49 128	0.50 291	0.25 108	1.08 513	0.44 340	1.18 360	0.58 189	0.46 168	0.64 203	0.54 218	0.47 205	0.46 61	0.32 159	0.19 288	0.13 204	0.19 231	0.13 129	0.18 209	0.14 130

Reg-Stereo(zero)	0.44 199	0.22 106	0.45 100	0.43 134	0.23 56	0.38 61	0.25 77	0.76 150	1.08 408	0.90 321	0.78 254	0.90 381	0.47 205	0.70 172	0.36 217	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.15 175

rvit_stereo_0080	0.44 199	0.32 411	0.71 320	0.47 223	0.36 357	0.42 91	0.55 458	0.82 188	0.68 237	0.50 199	0.60 189	0.55 224	0.47 205	0.59 121	0.44 299	0.26 498	0.21 499	0.20 283	0.20 369	0.31 521	0.19 326

AE-Stereo	0.49 240	0.27 270	0.67 287	0.60 471	0.39 410	0.67 339	0.46 371	1.18 360	1.09 416	0.47 173	0.75 247	0.69 300	0.47 205	0.59 121	0.40 262	0.16 125	0.15 336	0.21 323	0.20 369	0.19 263	0.15 175

whm_eth	0.44 199	0.32 411	0.71 320	0.47 223	0.36 357	0.42 91	0.55 458	0.82 188	0.68 237	0.50 199	0.60 189	0.55 224	0.47 205	0.59 121	0.44 299	0.26 498	0.21 499	0.20 283	0.20 369	0.31 521	0.19 326

Any-RAFT	0.53 268	0.24 168	0.47 115	0.47 223	0.27 158	1.00 493	0.25 77	1.58 474	1.05 389	0.85 311	0.99 317	1.06 442	0.47 205	0.70 172	0.32 159	0.18 235	0.13 204	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.16 216

LoS_RVC	0.42 178	0.26 236	0.40 53	0.44 169	0.82 631	0.51 201	0.44 340	0.64 87	0.41 101	0.44 153	0.78 254	0.44 150	0.47 205	0.56 109	0.36 217	0.13 26	0.12 101	0.14 17	0.10 2	0.13 7	0.84 661

anonymousdsp2	0.53 268	0.27 270	0.74 355	0.48 257	0.29 211	0.76 391	0.47 379	1.61 483	0.82 289	0.77 280	0.77 252	0.75 316	0.47 205	1.03 302	0.40 262	0.18 235	0.13 204	0.18 203	0.13 129	0.19 263	0.18 279

anonymousdsp	0.43 185	0.27 270	0.53 172	0.44 169	0.32 288	0.50 180	0.42 303	0.89 215	0.51 159	0.49 190	0.53 161	0.47 169	0.47 205	1.33 388	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

IGEV-Stereo	0.43 185	0.27 270	0.54 185	0.45 188	0.32 288	0.50 180	0.42 303	0.90 223	0.51 159	0.49 190	0.53 161	0.47 169	0.47 205	1.32 384	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.40 163	0.31 395	0.73 338	0.58 445	0.27 158	0.26 15	0.33 171	0.95 251	0.81 282	0.42 140	0.47 123	0.65 283	0.47 205	0.39 21	0.34 193	0.18 235	0.15 336	0.16 103	0.14 169	0.19 263	0.16 216
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
PMTNet	0.46 216	0.21 73	0.38 33	0.37 33	0.23 56	0.71 364	0.27 101	0.74 144	1.04 384	0.64 253	0.70 231	0.55 224	0.47 205	0.86 242	0.35 205	1.00 671	0.13 204	0.15 52	0.10 2	0.15 81	0.13 71

aanet-new-24k	0.33 82	0.21 73	0.51 149	0.42 117	0.23 56	0.53 219	0.30 130	0.62 72	0.37 80	0.40 130	0.61 191	0.34 88	0.48 219	0.44 48	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.12 21

aanet-new-16k	0.32 67	0.21 73	0.56 211	0.45 188	0.22 43	0.43 100	0.21 29	0.66 106	0.44 120	0.36 91	0.43 99	0.37 111	0.48 219	0.41 32	0.28 89	0.14 53	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.13 71

aanet-new-12k	0.33 82	0.23 141	0.77 377	0.48 257	0.21 25	0.48 147	0.25 77	0.80 173	0.44 120	0.38 117	0.29 36	0.32 67	0.48 219	0.39 21	0.29 101	0.14 53	0.10 9	0.17 155	0.13 129	0.19 263	0.15 175

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 172	0.19 23	0.84 411	0.40 78	0.28 185	0.46 123	0.28 108	0.78 157	0.37 80	0.34 71	0.51 149	0.39 123	0.48 219	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	1.46 679

LiteMatch	0.32 67	0.24 168	0.37 16	0.45 188	0.25 108	0.34 41	0.31 142	0.49 19	0.32 44	0.29 31	0.27 26	0.40 129	0.48 219	0.45 51	0.66 438	0.21 368	0.12 101	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.19 326

Lsterematch	0.52 253	0.24 168	0.64 264	0.45 188	0.25 108	0.71 364	0.31 142	0.81 180	1.05 389	0.96 338	1.28 460	0.69 300	0.48 219	0.84 232	0.66 438	0.21 368	0.12 101	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.19 326

NLSM1	0.49 240	0.25 204	0.55 200	0.48 257	1.08 659	0.83 435	0.31 142	0.83 193	0.66 229	0.51 206	0.76 249	0.47 169	0.48 219	0.98 283	0.55 391	0.18 235	0.19 453	0.21 323	0.18 305	0.20 313	0.15 175

DDF-Stereo	0.37 134	0.22 106	0.47 115	0.48 257	0.42 437	0.31 32	0.24 67	0.53 32	0.33 53	0.33 60	0.40 77	0.37 111	0.48 219	0.91 255	0.32 159	0.23 427	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.86 657	0.16 216

IGEV-Stereo++	0.30 49	0.20 43	0.40 53	0.46 206	0.30 237	0.33 39	0.22 39	0.75 147	0.45 124	0.32 54	0.41 84	0.32 67	0.48 219	0.38 14	0.27 71	0.15 84	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.15 81	0.13 71

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 172	0.19 23	0.83 406	0.40 78	0.28 185	0.46 123	0.28 108	0.78 157	0.37 80	0.34 71	0.51 149	0.39 123	0.48 219	0.39 21	0.23 8	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	1.46 679

ff7	0.43 185	0.27 270	0.56 211	0.44 169	0.33 311	0.50 180	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 407	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

ffff	0.43 185	0.27 270	0.56 211	0.44 169	0.33 311	0.50 180	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 407	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

11t	0.43 185	0.27 270	0.56 211	0.44 169	0.33 311	0.50 180	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 407	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

RAFT-Test	0.54 284	0.25 204	0.64 264	0.47 223	0.30 237	0.97 485	0.27 101	1.24 389	0.81 282	0.96 338	1.12 386	1.28 510	0.48 219	0.71 176	0.36 217	0.17 183	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.16 118	0.16 216

ccc-4	0.43 185	0.27 270	0.56 211	0.44 169	0.33 311	0.50 180	0.42 303	0.87 205	0.50 148	0.49 190	0.53 161	0.44 150	0.48 219	1.38 407	0.33 178	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.15 199	0.18 209	0.18 279

CIPLG	0.62 344	0.33 434	0.96 474	0.58 445	0.50 493	0.75 383	0.48 392	1.05 302	0.96 341	1.40 556	1.57 560	0.64 280	0.48 219	0.89 252	0.70 451	0.23 427	0.15 336	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.21 387

IPLGR_C	0.62 344	0.33 434	0.99 483	0.58 445	0.49 486	0.76 391	0.48 392	1.10 328	0.96 341	1.40 556	1.56 556	0.62 274	0.48 219	0.80 215	0.71 457	0.23 427	0.15 336	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.21 387

aanet-new-28k	0.32 67	0.21 73	0.66 281	0.43 134	0.21 25	0.47 137	0.28 108	0.64 87	0.33 53	0.36 91	0.39 71	0.36 98	0.49 236	0.39 21	0.27 71	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.22 385	0.15 175

Foundation-i1c-attn	0.35 108	0.17 4	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.51 201	0.48 392	0.96 259	0.37 80	0.42 140	0.43 99	0.52 205	0.49 236	0.66 160	0.29 101	0.15 84	0.12 101	0.15 52	0.11 13	0.13 7	0.12 21

Foundation-i1	0.40 163	0.19 23	0.36 10	0.42 117	0.32 288	0.54 229	0.48 392	1.18 360	0.52 166	0.54 217	0.54 173	0.58 251	0.49 236	0.65 157	0.32 159	0.16 125	0.13 204	0.15 52	0.14 169	0.14 44	0.13 71

water-stereo	0.39 148	0.20 43	0.48 120	0.44 169	0.27 158	0.50 180	0.26 91	0.92 228	0.51 159	0.53 211	0.78 254	0.55 224	0.49 236	0.42 39	0.42 285	0.16 125	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.15 175

depthmonostereo	0.41 172	0.23 141	0.53 172	0.47 223	0.23 56	0.61 289	0.35 197	1.00 273	0.76 265	0.48 182	0.65 210	0.47 169	0.49 236	0.67 164	0.37 229	0.16 125	0.15 336	0.16 103	0.14 169	0.16 118	0.15 175

rvit_stereo_0083	0.47 224	0.33 434	0.81 397	0.56 421	0.36 357	0.50 180	0.44 340	0.68 117	0.95 335	0.49 190	0.57 183	0.55 224	0.49 236	0.88 247	0.46 329	0.25 474	0.25 553	0.24 422	0.20 369	0.24 430	0.17 249

rvit_stereo_ft	0.47 224	0.35 479	0.87 430	0.67 548	0.42 437	0.40 74	0.59 491	0.81 180	0.74 255	0.46 168	0.55 174	0.57 244	0.49 236	0.65 157	0.50 360	0.25 474	0.17 410	0.22 359	0.22 444	0.24 430	0.17 249

GCST	1.08 560	1.47 678	0.93 459	1.73 681	1.14 667	1.30 558	0.31 142	1.33 402	1.16 469	1.29 500	0.97 314	0.98 416	0.49 236	2.08 527	0.46 329	1.19 681	0.70 681	1.30 681	0.85 676	1.02 666	0.89 663

MaDis-Stereo	0.36 124	0.25 204	0.58 234	0.44 169	0.34 333	0.30 28	0.30 130	0.72 132	0.50 148	0.37 102	0.36 60	0.58 251	0.49 236	0.52 93	0.36 217	0.19 288	0.16 375	0.19 231	0.15 199	0.18 209	0.14 130

ManiGeoR	0.52 253	0.24 168	0.97 477	0.41 97	0.34 333	0.54 229	0.35 197	1.16 348	1.05 389	0.54 217	0.84 271	0.55 224	0.50 245	1.38 407	0.55 391	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.17 161	0.19 326

HLF11	0.53 268	0.25 204	1.02 500	0.41 97	0.35 340	0.47 137	0.28 108	1.17 352	0.96 341	0.64 253	0.87 284	0.61 267	0.50 245	1.51 441	0.63 427	0.18 235	0.14 271	0.16 103	0.13 129	0.17 161	0.20 363

HLf10	0.52 253	0.24 168	0.97 477	0.41 97	0.34 333	0.54 229	0.35 197	1.16 348	1.05 389	0.54 217	0.84 271	0.55 224	0.50 245	1.38 407	0.55 391	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.14 169	0.17 161	0.19 326

TestStereo_HL2	0.51 248	0.27 270	0.56 211	0.42 117	0.32 288	0.57 259	0.34 186	1.00 273	0.91 320	0.82 300	0.87 284	0.61 267	0.50 245	1.55 450	0.48 343	0.19 288	0.13 204	0.16 103	0.14 169	0.18 209	0.19 326

aanet-new-90k	0.34 96	0.21 73	0.77 377	0.41 97	0.23 56	0.43 100	0.36 214	0.64 87	0.30 30	0.28 20	0.40 77	0.31 58	0.50 245	0.97 280	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 263	0.11 3

aanet-new-22k	0.32 67	0.21 73	0.54 185	0.43 134	0.22 43	0.47 137	0.23 52	0.67 114	0.50 148	0.35 81	0.46 119	0.33 80	0.50 245	0.44 48	0.29 101	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.13 129	0.16 118	0.13 71

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 108	0.21 73	0.52 162	0.48 257	0.27 158	0.75 383	0.38 248	0.63 80	0.43 112	0.37 102	0.50 143	0.35 95	0.50 245	0.43 41	0.30 120	0.15 84	0.11 38	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.13 71

WQFJA1	0.48 230	0.27 270	0.53 172	0.46 206	0.85 636	0.79 409	0.39 265	1.11 335	0.75 256	0.50 199	0.52 154	0.53 212	0.50 245	0.71 176	0.65 433	0.17 183	0.21 499	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.16 216

NLMM	0.48 230	0.27 270	0.53 172	0.46 206	0.85 636	0.79 409	0.39 265	1.12 338	0.75 256	0.50 199	0.52 154	0.53 212	0.50 245	0.72 180	0.65 433	0.17 183	0.21 499	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.16 216

zero-FE	0.36 124	0.22 106	0.47 115	0.45 188	0.43 448	0.30 28	0.24 67	0.61 69	0.33 53	0.33 60	0.41 84	0.37 111	0.50 245	0.64 146	0.32 159	0.22 399	0.11 38	0.18 203	0.12 68	0.83 655	0.16 216

AIO-test1	0.56 309	0.25 204	0.55 200	0.64 516	0.78 619	0.80 418	0.36 214	1.18 360	1.34 559	0.57 230	0.88 288	0.61 267	0.50 245	1.12 334	0.35 205	0.17 183	0.17 410	0.22 359	0.24 483	0.18 209	0.23 430

s12784h	0.52 253	0.20 43	0.38 33	0.41 97	0.19 10	0.96 481	0.34 186	1.17 352	1.25 517	0.81 294	0.90 293	0.63 277	0.50 245	1.45 428	0.42 285	0.14 53	0.12 101	0.17 155	0.11 13	0.18 209	0.11 3

sCroCo_RVC	0.49 240	0.40 515	1.02 500	0.65 530	0.60 560	0.52 208	0.40 280	0.83 193	0.61 201	0.44 153	0.74 245	0.49 185	0.50 245	0.63 145	0.48 343	0.26 498	0.27 567	0.23 400	0.22 444	0.29 502	0.25 458

GGDA	0.49 240	0.25 204	0.53 172	0.41 97	0.29 211	0.57 259	0.33 171	0.98 266	0.97 349	0.81 294	0.89 292	0.61 267	0.51 258	1.26 367	0.47 337	0.18 235	0.13 204	0.16 103	0.15 199	0.18 209	0.18 279

aanet-new-70k	0.35 108	0.20 43	0.79 390	0.42 117	0.21 25	0.50 180	0.30 130	0.65 97	0.31 34	0.33 60	0.40 77	0.31 58	0.51 258	1.00 296	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.16 118	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 82	0.20 43	0.45 100	0.44 169	0.30 237	0.40 74	0.34 186	0.73 138	0.43 112	0.37 102	0.61 191	0.41 137	0.51 258	0.36 10	0.27 71	0.14 53	0.11 38	0.15 52	0.11 13	0.16 118	0.14 130

WQFJX1	0.57 318	0.26 236	0.54 185	0.48 257	0.72 596	0.68 347	0.47 379	2.46 667	0.71 247	0.54 217	0.50 143	0.53 212	0.51 258	1.36 401	0.60 415	0.18 235	0.20 473	0.20 283	0.16 247	0.20 313	0.20 363

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 124	0.23 141	0.54 185	0.50 291	0.28 185	0.36 54	0.22 39	1.02 283	0.39 90	0.42 140	0.64 203	0.36 98	0.51 258	0.39 21	0.29 101	0.18 235	0.12 101	0.17 155	0.13 129	0.18 209	0.18 279

WCG-NET（raft）	0.45 208	0.21 73	0.55 200	0.40 78	0.24 79	0.50 180	0.36 214	0.73 138	1.09 416	0.71 267	0.76 249	0.92 392	0.51 258	0.84 232	0.34 193	0.16 125	0.12 101	0.15 52	0.14 169	0.14 44	0.14 130

MIF-Stereo (partial)	0.45 208	0.25 204	0.70 309	0.50 291	0.52 518	0.35 49	0.26 91	0.91 225	0.59 198	0.45 161	0.71 234	0.51 197	0.51 258	1.11 330	0.45 314	0.20 333	0.16 375	0.23 400	0.20 369	0.24 430	0.18 279

DIP-Stereo	0.62 344	0.30 358	0.83 406	0.48 257	0.36 357	0.95 475	0.33 171	2.37 660	0.67 231	1.25 484	1.00 322	0.68 294	0.51 258	0.91 255	0.61 419	0.18 235	0.15 336	0.21 323	0.17 278	0.19 263	0.19 326
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-new-40k	0.33 82	0.22 106	0.81 397	0.40 78	0.25 108	0.52 208	0.23 52	0.67 114	0.32 44	0.33 60	0.47 123	0.33 80	0.52 266	0.35 7	0.28 89	0.13 26	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.12 21

PSi22	0.43 185	0.25 204	0.45 100	0.45 188	0.24 79	0.46 123	0.22 39	0.63 80	0.99 362	0.45 161	0.64 203	0.80 332	0.52 266	1.44 427	0.30 120	0.14 53	0.12 101	0.14 17	0.11 13	0.19 263	0.15 175

FSD					0.50 493	0.54 229	0.58 481	0.65 97	0.53 173	0.54 217	0.52 154	0.56 238	0.52 266	0.57 114	0.55 391	0.51 640	0.47 657	0.50 635	0.49 644	0.50 615

DCRE	0.82 479	0.26 236	0.70 309	0.58 445	0.44 457	0.54 229	0.48 392	0.95 251	0.78 273	0.78 283	7.33 697	0.86 364	0.52 266	0.76 197	0.41 272	0.16 125	0.16 375	0.19 231	0.17 278	0.18 209	0.17 249

PSM-softLoss	0.78 460	0.31 395	0.77 377	0.58 445	0.32 288	0.56 254	0.40 280	1.18 360	0.70 243	1.24 479	1.07 357	0.83 350	0.52 266	5.36 637	0.53 380	0.24 446	0.15 336	0.25 462	0.22 444	0.20 313	0.25 458

KMStereo	0.78 460	0.31 395	0.77 377	0.58 445	0.32 288	0.56 254	0.40 280	1.18 360	0.70 243	1.24 479	1.07 357	0.83 350	0.52 266	5.36 637	0.53 380	0.24 446	0.15 336	0.25 462	0.22 444	0.20 313	0.25 458

test-1	0.52 253	0.26 236	1.04 509	0.56 421	0.32 288	0.61 289	0.38 248	1.10 328	0.91 320	0.78 283	1.01 327	0.77 322	0.52 266	0.60 133	0.42 285	0.17 183	0.14 271	0.20 283	0.17 278	0.20 313	0.23 430

TestStereo	0.64 365	0.39 508	0.71 320	0.51 323	0.27 158	0.56 254	0.42 303	1.03 288	0.91 320	0.80 289	1.00 322	0.68 294	0.52 266	3.25 595	0.45 314	0.22 399	0.15 336	0.24 422	0.18 305	0.27 472	0.16 216

aanet-new-10k	0.35 108	0.22 106	0.87 430	0.47 223	0.23 56	0.66 333	0.24 67	0.63 80	0.40 94	0.38 117	0.42 87	0.40 129	0.53 274	0.40 28	0.29 101	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.19 263	0.13 71

Foundation-i1b	0.36 124	0.18 9	0.36 10	0.35 11	0.19 10	0.53 219	0.49 404	1.00 273	0.35 70	0.47 173	0.43 99	0.56 238	0.53 274	0.66 160	0.28 89	0.16 125	0.11 38	0.14 17	0.13 129	0.14 44	0.12 21

rvit_0105_6	0.53 268	0.37 496	0.98 482	0.65 530	0.38 399	0.51 201	0.51 414	0.77 154	1.20 493	0.54 217	0.55 174	0.65 283	0.53 274	0.94 268	0.44 299	0.32 560	0.32 605	0.28 512	0.24 483	0.28 491	0.21 387

rvit_stereo_0075_2	0.64 365	0.46 541	1.05 510	0.66 536	0.66 579	0.53 219	0.48 392	1.20 373	1.12 430	0.76 275	0.92 296	0.78 326	0.53 274	1.03 302	0.59 407	0.37 594	0.28 575	0.40 613	0.31 577	0.37 557	0.32 543

MIM_Stereo	0.57 318	0.24 168	0.92 457	0.46 206	0.30 237	0.54 229	0.28 108	1.27 394	0.75 256	1.00 356	1.16 410	0.93 394	0.53 274	1.45 428	0.61 419	0.16 125	0.16 375	0.20 283	0.19 330	0.17 161	0.14 130

R-Stereo Train	0.57 318	0.26 236	0.63 257	0.54 380	0.36 357	0.69 353	0.54 440	1.22 382	0.72 249	1.61 602	1.50 541	0.75 316	0.53 274	0.64 146	0.44 299	0.18 235	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.17 161	0.17 249

RAFT-Stereo	0.57 318	0.26 236	0.63 257	0.54 380	0.36 357	0.69 353	0.54 440	1.22 382	0.72 249	1.61 602	1.50 541	0.75 316	0.53 274	0.64 146	0.44 299	0.18 235	0.15 336	0.17 155	0.15 199	0.17 161	0.17 249
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-32k	0.32 67	0.22 106	0.53 172	0.43 134	0.24 79	0.54 229	0.23 52	0.72 132	0.31 34	0.37 102	0.38 64	0.43 144	0.54 281	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.13 71

aanet-new-30k	0.32 67	0.22 106	0.53 172	0.43 134	0.24 79	0.54 229	0.23 52	0.72 132	0.31 34	0.37 102	0.38 64	0.43 144	0.54 281	0.41 32	0.24 14	0.14 53	0.12 101	0.16 103	0.12 68	0.17 161	0.13 71

GMStereo_Zeroshot	0.67 393	0.61 602	1.01 493	0.64 516	0.37 377	0.84 444	0.35 197	1.05 302	1.12 430	1.12 401	1.06 353	1.27 507	0.54 281	1.19 351	0.59 407	0.32 560	0.17 410	0.31 542	0.18 305	0.52 622	0.22 410

raft_robust	0.68 397	0.30 358	0.64 264	0.52 344	0.26 128	0.54 229	0.35 197	1.33 402	1.24 514	1.16 435	1.07 357	0.60 262	0.54 281	3.58 605	0.37 229	0.18 235	0.14 271	0.20 283	0.22 444	0.20 313	0.16 216

dd	0.59 331	0.48 550	0.97 477	0.55 405	0.32 288	0.64 308	0.47 379	1.02 283	1.34 559	0.78 283	0.86 278	0.58 251	0.54 281	1.01 298	0.86 510	0.28 529	0.18 435	0.26 481	0.19 330	0.32 530	0.24 446

RAFT-345	0.84 490	0.25 204	0.66 281	0.50 291	0.27 158	0.54 229	0.42 303	0.83 193	1.11 426	1.32 522	2.34 640	0.86 364	0.54 281	5.72 649	0.47 337	0.18 235	0.13 204	0.22 359	0.17 278	0.17 161	0.16 216

rafts_anoy	0.52 253	0.29 335	0.59 240	0.59 459	0.50 493	0.53 219	0.40 280	1.11 335	1.03 379	0.84 306	0.83 268	0.68 294	0.54 281	0.72 180	0.51 365	0.19 288	0.14 271	0.24 422	0.26 515	0.21 358	0.18 279

CFNet-RSSM	0.54 284	0.24 168	0.70 309	0.48 257	0.28 185	0.60 283	0.27 101	1.49 444	1.14 447	1.06 375	0.93 299	1.08 449	0.54 281	0.70 172	0.35 205	0.16 125	0.12 101	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.14 130

aanet-32k-new	0.33 82	0.23 141	0.55 200	0.43 134	0.23 56	0.50 180	0.32 158	0.55 42	0.36 73	0.34 71	0.42 87	0.36 98	0.55 289	0.77 200	0.24 14	0.16 125	0.11 38	0.15 52	0.12 68	0.19 263	0.12 21

WQFJX	0.51 248	0.27 270	0.52 162	0.46 206	0.87 642	0.75 383	0.39 265	1.29 399	0.77 269	0.53 211	0.52 154	0.55 224	0.55 289	0.95 271	0.60 415	0.17 183	0.19 453	0.19 231	0.16 247	0.19 263	0.18 279

DFGA-Net	0.72 412	0.40 515	1.40 575	0.52 344	0.45 464	0.83 435	0.44 340	1.28 398	1.08 408	0.99 351	1.19 423	0.70 305	0.55 289	2.14 532	1.16 562	0.18 235	0.16 375	0.24 422	0.23 467	0.27 472	0.25 458

MyStereo07	0.48 230	0.29 335	0.50 139	0.55 405	0.45 464	0.59 276	0.79 556	1.05 302	0.51 159	0.48 182	0.53 161	0.43 144	0.55 289	1.30 379	0.34 193	0.17 183	0.16 375	0.24 422	0.20 369	0.23 414	0.20 363

CroCo-Stereo Lap2	0.44 199	0.34 459	0.77 377	0.61 486	0.79 622	0.28 22	0.35 197	0.75 147	0.71 247	0.38 117	0.50 143	0.72 309	0.55 289	0.57 114	0.47 337	0.17 183	0.18 435	0.19 231	0.16 247	0.21 358	0.20 363

IPLG	0.69 399	0.27 270	0.97 477	0.51 323	0.43 448	0.79 409	0.33 171	1.21 374	1.06 396	1.30 508	1.10 373	0.52 205	0.55 289	3.16 593	0.63 427	0.16 125	0.14 271	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.17 249

Pruner-Stereo	0.62 344	0.29 335	0.70 309	0.61 486	0.31 266	0.63 304	0.43 326	1.17 352	0.99 362	1.53 584	1.08 362	0.95 406	0.55 289	1.35 396	0.51 365	0.23 427	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.21 358	0.23 430

SE	0.48 230	0.30 358	0.51 149	0.45 188	0.25 108	0.66 333	0.49 404	1.10 328	0.72 249	0.81 294	1.17 413	0.50 191	0.56 296	0.44 48	0.34 193	0.25 474	0.16 375	0.23 400	0.19 330	0.24 430	0.26 482

aanet-new-36k	0.33 82	0.21 73	0.52 162	0.42 117	0.21 25	0.52 208	0.32 158	0.64 87	0.36 73	0.34 71	0.38 64	0.36 98	0.56 296	0.81 221	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.13 71

Selective-IGEV-i1	0.66 382	0.27 270	0.86 418	0.54 380	0.33 311	1.01 494	0.78 552	1.75 520	1.18 479	0.88 317	1.19 423	1.19 482	0.56 296	0.98 283	0.54 386	0.19 288	0.16 375	0.20 283	0.17 278	0.19 263	0.20 363

Hybrid-DGEV-03	0.65 373	0.26 236	0.56 211	0.53 363	0.36 357	0.73 372	0.39 265	0.89 215	1.15 459	1.73 617	2.52 650	0.84 359	0.56 296	0.97 280	0.44 299	0.18 235	0.12 101	0.22 359	0.19 330	0.17 161	0.14 130

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 532	0.39 508	3.21 664	0.50 291	0.63 570	0.64 308	0.39 265	2.36 658	0.75 256	0.95 335	4.63 680	1.81 605	0.56 296	0.96 272	0.41 272	0.18 235	0.13 204	0.21 323	0.26 515	0.32 530	0.35 559

MyStereo06	0.61 340	0.28 300	0.95 468	0.56 421	0.46 476	0.61 289	0.73 539	1.78 535	0.67 231	1.03 370	1.12 386	1.13 473	0.56 296	0.78 207	0.41 272	0.17 183	0.16 375	0.23 400	0.20 369	0.22 385	0.20 363

knoymous	0.51 248	0.29 335	0.47 115	0.43 134	0.30 237	0.55 244	0.55 458	1.02 283	0.77 269	0.98 348	0.85 275	0.94 397	0.56 296	0.85 238	0.45 314	0.20 333	0.14 271	0.26 481	0.14 169	0.23 414	0.23 430

GMOStereo	0.53 268	0.26 236	0.65 271	0.50 291	0.29 211	0.52 208	0.43 326	0.89 215	0.96 341	1.41 558	1.14 396	0.85 360	0.56 296	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.20 313	0.15 175

error version	0.53 268	0.26 236	0.65 271	0.50 291	0.29 211	0.52 208	0.43 326	0.89 215	0.96 341	1.41 558	1.14 396	0.85 360	0.56 296	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.20 313	0.15 175

test-v	0.53 268	0.26 236	0.65 271	0.50 291	0.29 211	0.52 208	0.43 326	0.89 215	0.96 341	1.41 558	1.14 396	0.85 360	0.56 296	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.20 313	0.15 175

test-2	0.53 268	0.26 236	0.65 271	0.50 291	0.29 211	0.52 208	0.43 326	0.89 215	0.96 341	1.41 558	1.14 396	0.85 360	0.56 296	0.59 121	0.38 242	0.16 125	0.14 271	0.24 422	0.21 415	0.20 313	0.15 175

raft+_RVC	0.53 268	0.26 236	0.54 185	0.60 471	0.47 481	0.54 229	0.54 440	1.27 394	0.99 362	0.76 275	1.03 345	0.70 305	0.56 296	0.93 265	0.47 337	0.18 235	0.14 271	0.19 231	0.18 305	0.18 209	0.15 175

Gwc-CoAtRS	0.52 253	0.24 168	0.68 291	0.48 257	0.29 211	0.64 308	0.25 77	1.16 348	1.08 408	1.01 362	1.00 322	1.12 468	0.56 296	0.69 168	0.37 229	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.15 199	0.15 81	0.15 175

aanet-new-34k	0.33 82	0.22 106	0.65 271	0.40 78	0.20 17	0.34 41	0.30 130	0.80 173	0.42 106	0.34 71	0.53 161	0.34 88	0.57 309	0.38 14	0.25 39	0.13 26	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.15 81	0.12 21

Foundation-i1a	0.37 134	0.18 9	0.37 16	0.34 5	0.19 10	0.51 201	0.47 379	1.01 281	0.42 106	0.51 206	0.44 108	0.57 244	0.57 309	0.78 207	0.29 101	0.15 84	0.11 38	0.14 17	0.12 68	0.13 7	0.13 71

StereoVision	0.65 373	0.34 459	0.86 418	0.59 459	0.40 421	0.50 180	0.41 297	1.09 325	0.93 329	0.71 267	2.50 649	0.82 343	0.57 309	1.03 302	0.49 353	0.25 474	0.28 575	0.29 523	0.28 548	0.36 553	0.20 363

GANet-ADL	0.60 334	0.35 479	0.72 326	0.64 516	0.40 421	0.68 347	0.51 414	1.49 444	1.12 430	0.95 335	1.08 362	0.91 384	0.57 309	0.76 197	0.55 391	0.26 498	0.18 435	0.18 203	0.16 247	0.23 414	0.25 458

PFNet+	0.59 331	0.28 300	0.77 377	0.53 363	0.30 237	0.59 276	0.31 142	0.92 228	1.14 447	1.33 531	1.10 373	0.79 330	0.57 309	1.31 380	0.49 353	0.25 474	0.17 410	0.28 512	0.26 515	0.21 358	0.25 458

NF-Stereo	0.80 468	0.30 358	0.75 359	0.60 471	0.31 266	0.64 308	0.44 340	1.21 374	0.90 314	1.29 500	1.02 335	0.82 343	0.57 309	5.40 642	0.48 343	0.23 427	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.20 313	0.30 526

OCTAStereo	0.80 468	0.30 358	0.75 359	0.60 471	0.31 266	0.64 308	0.44 340	1.21 374	0.90 314	1.29 500	1.01 327	0.82 343	0.57 309	5.35 636	0.48 343	0.24 446	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.20 313	0.30 526

RE-Stereo	0.80 468	0.30 358	0.75 359	0.60 471	0.31 266	0.64 308	0.44 340	1.21 374	0.90 314	1.29 500	1.01 327	0.81 338	0.57 309	5.37 639	0.48 343	0.24 446	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.20 313	0.30 526

TVStereo	0.80 468	0.30 358	0.75 359	0.60 471	0.31 266	0.64 308	0.44 340	1.21 374	0.90 314	1.29 500	1.01 327	0.81 338	0.57 309	5.37 639	0.48 343	0.24 446	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.20 313	0.30 526

RAFT-RH_RVC	1.03 551	0.24 168	0.67 287	0.49 279	0.28 185	0.81 427	0.33 171	0.83 193	1.08 408	2.05 646	4.65 682	1.04 440	0.57 309	5.98 657	0.50 360	0.18 235	0.13 204	0.26 481	0.20 369	0.16 118	0.17 249

CRE-IMP	0.55 300	0.30 358	0.74 355	0.52 344	0.29 211	0.79 409	0.25 77	1.04 294	0.72 249	1.09 385	0.95 302	0.81 338	0.57 309	1.10 327	0.50 360	0.21 368	0.14 271	0.23 400	0.19 330	0.28 491	0.22 410

MoCha-V2	0.40 163	0.20 43	0.49 128	0.50 291	0.21 25	0.44 112	0.33 171	0.93 239	0.53 173	0.53 211	0.53 161	0.42 140	0.58 320	1.09 324	0.27 71	0.14 53	0.12 101	0.15 52	0.12 68	0.17 161	0.15 175

aanet-new-78k	0.35 108	0.22 106	0.91 452	0.43 134	0.21 25	0.33 39	0.36 214	0.65 97	0.32 44	0.32 54	0.40 77	0.31 58	0.59 321	0.91 255	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 103	0.12 68	0.18 209	0.12 21

rvit_0105_4	0.56 309	0.38 503	1.06 514	0.66 536	0.38 399	0.53 219	0.53 433	0.84 199	1.17 472	0.56 228	0.61 191	0.72 309	0.59 321	0.98 283	0.45 314	0.32 560	0.33 610	0.29 523	0.25 497	0.29 502	0.23 430

DisPM	0.66 382	0.28 300	0.72 326	0.61 486	0.35 340	0.62 299	0.45 361	1.02 283	0.99 362	1.56 594	1.10 373	0.80 332	0.59 321	2.37 554	0.41 272	0.23 427	0.14 271	0.23 400	0.21 415	0.20 313	0.25 458

NRIStereo	0.60 334	0.29 335	0.69 303	0.53 363	0.28 185	0.63 304	0.33 171	1.08 324	0.87 303	1.14 419	0.87 284	0.91 384	0.59 321	2.24 543	0.49 353	0.20 333	0.14 271	0.21 323	0.19 330	0.21 358	0.17 249

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 108	0.20 43	0.50 139	0.42 117	0.37 377	0.58 265	0.30 130	0.68 117	0.42 106	0.37 102	0.53 161	0.47 169	0.60 325	0.39 21	0.34 193	0.15 84	0.10 9	0.17 155	0.13 129	0.16 118	0.12 21

MM-Stereo_test1	0.49 240	0.24 168	0.56 211	0.51 323	0.30 237	0.50 180	0.54 440	0.91 225	1.03 379	0.84 306	0.69 226	0.54 218	0.60 325	1.16 344	0.33 178	0.18 235	0.16 375	0.20 283	0.17 278	0.19 263	0.15 175

AEACV	0.37 134	0.24 168	0.52 162	0.47 223	0.51 505	0.37 57	0.38 248	0.65 97	0.53 173	0.42 140	0.56 178	0.46 162	0.60 325	0.53 95	0.30 120	0.16 125	0.13 204	0.18 203	0.15 199	0.17 161	0.14 130

UDGNet	0.72 412	1.17 663	0.80 396	0.77 605	0.41 431	0.77 398	0.38 248	0.97 262	1.34 559	0.81 294	0.88 288	0.71 308	0.60 325	1.21 355	0.54 386	0.52 641	0.19 453	1.02 676	0.26 515	0.71 651	0.31 536

GwcNet-ADL	0.64 365	0.31 395	0.79 390	0.56 421	0.41 431	0.60 283	0.58 481	1.41 422	1.26 522	1.08 379	1.13 392	0.91 384	0.60 325	1.04 308	0.78 481	0.27 514	0.18 435	0.18 203	0.18 305	0.25 445	0.29 513

Patchmatch Stereo++	0.55 300	0.30 358	0.73 338	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.29 120	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	1.37 403	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279
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
ROB_FTStereo_v2	0.54 284	0.30 358	0.73 338	0.50 291	0.27 158	0.64 308	0.42 303	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	1.12 334	0.46 329	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

HUI-Stereo	0.52 253	0.30 358	0.73 338	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.30 130	1.04 294	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	0.79 212	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

iGMRVC	0.56 309	0.30 358	0.73 338	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.38 248	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	1.52 442	0.46 329	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

iRAFT	0.55 300	0.30 358	0.73 338	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.29 120	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.60 325	1.37 403	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

NLCSM	0.52 253	0.28 300	0.55 200	0.52 344	0.74 604	0.72 367	0.46 371	0.96 259	0.65 226	0.63 251	0.51 149	0.48 176	0.61 335	1.32 384	0.70 451	0.19 288	0.20 473	0.21 323	0.18 305	0.22 385	0.20 363

MC-Stereo	0.43 185	0.23 141	0.48 120	0.51 323	0.28 185	0.39 66	0.32 158	0.88 214	0.68 237	0.60 244	0.84 271	0.56 238	0.61 335	1.03 302	0.31 147	0.17 183	0.11 38	0.17 155	0.15 199	0.16 118	0.13 71

HHNet	0.62 344	0.26 236	0.63 257	0.43 134	0.45 464	0.50 180	0.58 481	1.07 318	1.01 371	1.25 484	2.23 635	0.70 305	0.61 335	1.07 317	0.47 337	0.20 333	0.13 204	0.23 400	0.19 330	0.19 263	0.30 526

PSM-adaLoss	0.54 284	0.30 358	0.73 338	0.50 291	0.27 158	0.65 324	0.41 297	1.04 294	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.82 343	0.61 335	1.06 313	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

ROB_FTStereo	0.54 284	0.30 358	0.73 338	0.50 291	0.27 158	0.64 308	0.25 77	1.05 302	0.64 212	1.12 401	0.95 302	0.82 343	0.61 335	1.15 340	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

RAFT-IKP	0.54 284	0.30 358	0.73 338	0.50 291	0.27 158	0.59 276	0.36 214	1.04 294	0.64 212	1.12 401	0.96 305	0.83 350	0.61 335	1.22 356	0.45 314	0.22 399	0.14 271	0.24 422	0.20 369	0.26 458	0.18 279

TestStereo_HL3	0.56 309	0.26 236	1.40 575	0.44 169	0.34 333	0.67 339	0.53 433	0.92 228	0.84 294	0.96 338	0.99 317	0.80 332	0.62 341	1.08 322	0.39 253	0.18 235	0.14 271	0.17 155	0.16 247	0.17 161	0.21 387

aanet-new-8k	0.35 108	0.23 141	0.50 139	0.45 188	0.25 108	0.54 229	0.36 214	0.68 117	0.49 141	0.35 81	0.42 87	0.32 67	0.62 341	0.68 167	0.28 89	0.14 53	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.15 81	0.13 71

PCWNet_CMD	0.66 382	0.32 411	0.88 439	0.49 279	0.37 377	0.78 403	0.40 280	1.42 424	1.31 548	1.16 435	1.31 471	1.25 499	0.62 341	0.89 252	0.57 400	0.20 333	0.16 375	0.27 497	0.19 330	0.40 574	0.25 458

BUS	0.74 435	0.32 411	0.68 291	0.54 380	0.44 457	2.34 652	0.42 303	2.16 632	0.98 355	1.20 457	1.11 379	1.03 436	0.62 341	0.91 255	0.70 451	0.24 446	0.17 410	0.25 462	0.22 444	0.22 385	0.22 410

NINENet	0.77 452	0.37 496	0.78 387	0.62 498	0.51 505	2.34 652	0.42 303	1.83 553	1.04 384	1.14 419	1.23 438	1.03 436	0.62 341	1.24 363	0.70 451	0.28 529	0.23 535	0.31 542	0.21 415	0.26 458	0.25 458

sAnonymous2	0.55 300	0.56 582	1.46 593	0.60 471	0.51 505	0.48 147	0.52 425	0.79 164	0.68 237	0.50 199	0.67 218	0.46 162	0.62 341	0.59 121	0.40 262	0.22 399	0.17 410	0.22 359	0.21 415	0.86 657	0.56 630

CroCo_RVC	0.55 300	0.56 582	1.46 593	0.60 471	0.51 505	0.48 147	0.52 425	0.79 164	0.68 237	0.50 199	0.67 218	0.46 162	0.62 341	0.59 121	0.40 262	0.22 399	0.17 410	0.22 359	0.21 415	0.86 657	0.56 630

rvit_0105_5	0.58 325	0.39 508	1.05 510	0.66 536	0.37 377	0.58 265	0.56 466	0.94 245	1.18 479	0.64 253	0.68 221	0.75 316	0.63 348	0.88 247	0.50 360	0.32 560	0.32 605	0.30 536	0.27 527	0.28 491	0.25 458

CFNet_ucs	0.70 403	0.33 434	0.88 439	0.50 291	0.43 448	0.74 377	0.44 340	1.60 480	1.29 538	1.22 466	1.54 550	1.09 459	0.63 348	0.99 290	0.59 407	0.25 474	0.20 473	0.37 596	0.21 415	0.40 574	0.28 506

MSMDNet	0.66 382	0.32 411	0.87 430	0.49 279	0.37 377	0.79 409	0.40 280	1.43 430	1.31 548	1.15 425	1.31 471	1.24 495	0.63 348	0.88 247	0.57 400	0.21 368	0.16 375	0.26 481	0.19 330	0.39 570	0.24 446

DN-CSS_ROB	0.64 365	0.32 411	1.05 510	0.55 405	0.40 421	0.54 229	0.45 361	1.21 374	0.93 329	1.03 370	1.47 531	0.69 300	0.63 348	1.76 495	0.49 353	0.18 235	0.14 271	0.25 462	0.22 444	0.22 385	0.20 363

aanet-new-14k	0.36 124	0.24 168	0.83 406	0.46 206	0.22 43	0.46 123	0.33 171	0.66 106	0.61 201	0.39 128	0.48 130	0.29 43	0.64 352	0.41 32	0.29 101	0.15 84	0.11 38	0.16 103	0.12 68	0.21 358	0.14 130

Selective-IGEV-i16pc	2.07 654	0.29 335	19.83 708	0.53 363	0.39 410	2.74 667	1.51 656	1.13 342	1.28 533	0.80 289	1.21 430	1.06 442	0.64 352	7.77 690	0.79 488	0.40 606	0.22 521	0.21 323	0.23 467	0.22 385	0.23 430

DDVS	0.78 460	0.41 522	0.94 464	0.60 471	0.43 448	1.30 558	0.43 326	1.40 421	0.91 320	1.20 457	1.15 405	1.43 537	0.64 352	2.18 538	0.89 515	0.28 529	0.22 521	0.26 481	0.23 467	0.31 521	0.33 549

MyStereo8	0.65 373	0.29 335	1.00 489	0.58 445	0.49 486	0.91 458	0.35 197	1.18 360	1.31 548	1.16 435	1.27 454	0.90 381	0.64 352	0.72 180	0.95 528	0.18 235	0.14 271	0.20 283	0.18 305	0.22 385	0.26 482

CFNet_pseudo	0.66 382	0.32 411	0.86 418	0.48 257	0.39 410	0.70 360	0.40 280	1.33 402	1.22 505	1.16 435	1.34 487	1.24 495	0.64 352	0.98 283	0.59 407	0.21 368	0.16 375	0.33 566	0.19 330	0.36 553	0.25 458

ARAFT	0.77 452	0.36 489	1.49 600	0.51 323	0.31 266	0.90 454	0.82 567	1.90 573	1.06 396	1.62 606	1.24 440	1.02 432	0.64 352	1.84 502	0.50 360	0.18 235	0.14 271	0.28 512	0.27 527	0.17 161	0.16 216

ccs_rob	0.66 382	0.33 434	0.86 418	0.48 257	0.39 410	0.70 360	0.40 280	1.33 402	1.22 505	1.16 435	1.34 487	1.23 493	0.64 352	0.98 283	0.59 407	0.21 368	0.16 375	0.35 585	0.20 369	0.37 557	0.25 458

MLCV	0.72 412	0.34 459	1.10 529	0.51 323	0.23 56	0.91 458	0.39 265	1.33 402	1.23 508	1.46 569	1.55 552	1.01 430	0.64 352	1.95 515	0.80 493	0.18 235	0.12 101	0.18 203	0.14 169	0.19 263	0.17 249

TestStereo-Hl	0.51 248	0.27 270	0.55 200	0.41 97	0.29 211	0.55 244	0.45 361	1.05 302	0.90 314	0.87 315	0.85 275	0.72 309	0.65 360	1.33 388	0.43 295	0.17 183	0.13 204	0.17 155	0.15 199	0.18 209	0.18 279

MSCF	0.38 141	0.25 204	0.52 162	0.47 223	0.25 108	0.62 299	0.37 240	0.81 180	0.47 134	0.50 199	0.71 234	0.32 67	0.65 360	0.54 98	0.28 89	0.19 288	0.12 101	0.17 155	0.14 169	0.17 161	0.14 130

iRaft-Stereo_20w	0.65 373	0.31 395	1.00 489	0.47 223	0.34 333	0.73 372	0.30 130	2.96 678	0.70 243	1.15 425	1.14 396	0.76 320	0.65 360	1.11 330	0.38 242	0.17 183	0.13 204	0.18 203	0.16 247	0.19 263	0.18 279

AdaStereo	0.70 403	0.43 529	0.75 359	0.73 591	0.37 377	0.92 465	0.53 433	1.85 558	1.18 479	1.12 401	1.23 438	1.07 448	0.65 360	0.96 272	0.63 427	0.31 553	0.15 336	0.32 557	0.21 415	0.29 502	0.22 410
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.
PStereo	0.63 352	0.99 647	0.51 149	0.47 223	0.35 340	1.07 511	0.63 507	0.65 97	0.95 335	0.66 259	0.41 84	0.55 224	0.66 364	1.00 296	0.76 472	0.62 657	0.27 567	0.38 600	0.33 595	0.74 653	0.68 651

GASTEREO	0.40 163	0.25 204	0.51 149	0.48 257	0.25 108	0.65 324	0.36 214	0.81 180	0.49 141	0.51 206	0.82 267	0.30 53	0.66 364	0.62 141	0.28 89	0.19 288	0.12 101	0.16 103	0.14 169	0.16 118	0.14 130

IPLGR	0.58 325	0.27 270	1.14 539	0.48 257	0.28 185	0.65 324	0.33 171	1.22 382	1.13 444	1.18 449	1.05 351	0.69 300	0.66 364	0.96 272	0.52 373	0.17 183	0.15 336	0.20 283	0.17 278	0.20 313	0.18 279

SMOE	0.52 253	0.25 204	0.55 200	0.47 223	0.22 43	0.92 465	0.65 512	0.92 228	0.81 282	0.71 267	1.21 430	0.69 300	0.67 367	0.55 104	0.41 272	0.28 529	0.15 336	0.38 600	0.19 330	0.23 414	0.18 279

IGEV_i1	0.66 382	0.29 335	0.89 445	0.55 405	0.28 185	0.92 465	0.60 495	1.98 596	0.83 290	1.00 356	1.04 348	1.09 459	0.68 368	1.29 377	0.62 422	0.20 333	0.17 410	0.21 323	0.17 278	0.21 358	0.21 387

11t1	0.52 253	0.28 300	0.68 291	0.51 323	0.28 185	0.83 435	0.39 265	1.22 382	0.63 207	0.84 306	0.74 245	0.68 294	0.68 368	0.91 255	0.57 400	0.21 368	0.18 435	0.19 231	0.16 247	0.20 313	0.21 387

RAFT_CTSACE	0.63 352	0.26 236	0.88 439	0.55 405	0.51 505	0.71 364	0.44 340	0.80 173	0.97 349	0.97 343	1.84 606	1.18 481	0.68 368	1.47 434	0.36 217	0.16 125	0.15 336	0.21 323	0.20 369	0.20 313	0.14 130

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 284	0.25 204	0.68 291	0.43 134	0.24 79	0.40 74	0.34 186	1.04 294	1.09 416	1.32 522	1.60 566	0.80 332	0.68 368	0.67 164	0.39 253	0.13 26	0.10 9	0.18 203	0.17 278	0.17 161	0.13 71

FACV-RUCA	0.63 352	0.34 459	0.82 401	0.62 498	0.65 575	0.81 427	0.41 297	1.44 431	1.07 401	0.86 314	1.14 396	0.61 267	0.69 372	0.80 215	0.53 380	0.28 529	0.19 453	0.47 630	0.21 415	0.35 546	0.25 458

castereo	0.41 172	0.22 106	0.46 112	0.44 169	0.30 237	0.61 289	0.56 466	0.97 262	0.80 278	0.38 117	0.69 226	0.45 158	0.69 372	0.51 91	0.30 120	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.13 129	0.16 118	0.12 21

OMP-Stereo	0.94 519	0.33 434	0.72 326	0.90 646	0.31 266	0.49 164	0.36 214	1.16 348	1.06 396	1.58 600	1.12 386	1.46 547	0.69 372	6.94 674	0.49 353	0.19 288	0.14 271	0.24 422	0.18 305	0.20 313	0.14 130

PFNet	0.91 512	0.26 236	1.10 529	0.63 507	0.32 288	0.64 308	0.56 466	1.17 352	0.99 362	1.47 570	1.08 362	0.98 416	0.69 372	6.62 666	0.54 386	0.20 333	0.12 101	0.24 422	0.19 330	0.20 313	0.17 249

Anonymous3	0.61 340	0.44 532	1.11 531	0.59 459	0.49 486	0.93 471	0.65 512	0.93 239	0.81 282	0.72 273	0.88 288	0.65 283	0.69 372	1.06 313	0.53 380	0.35 586	0.30 591	0.26 481	0.26 515	0.31 521	0.27 494

MultiAttention	4.51 692	0.33 434	0.82 401	0.73 591	0.45 464	30.98 727	4.50 710	2.18 640	1.40 590	1.61 602	2.41 644	2.43 651	0.70 377	38.42 731	1.36 588	0.22 399	0.15 336	0.29 523	0.30 569	0.47 606	0.43 596

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 163	0.67 612	0.42 73	0.64 516	0.29 211	0.48 147	0.25 77	0.85 201	0.44 120	0.38 117	0.36 60	0.30 53	0.70 377	1.15 340	0.29 101	0.16 125	0.11 38	0.16 103	0.11 13	0.18 209	0.12 21

rvit_0105_3	0.63 352	0.44 532	1.08 523	0.72 583	0.40 421	0.64 308	0.71 535	1.03 288	1.17 472	0.82 300	0.70 231	0.80 332	0.70 377	0.91 255	0.56 397	0.35 586	0.34 611	0.34 576	0.32 585	0.27 472	0.28 506

x	0.54 284	0.31 395	0.61 248	0.47 223	0.30 237	0.67 339	0.47 379	1.53 462	0.79 277	0.81 294	0.83 268	0.78 326	0.70 377	0.70 172	0.62 422	0.21 368	0.19 453	0.22 359	0.19 330	0.21 358	0.20 363

RAFT+CT+SA	0.58 325	0.29 335	0.60 243	0.66 536	0.37 377	0.42 91	0.55 458	1.27 394	1.03 379	0.70 265	1.22 434	0.60 262	0.70 377	1.64 469	0.41 272	0.18 235	0.13 204	0.22 359	0.22 444	0.21 358	0.18 279

S	0.58 325	0.27 270	0.57 225	0.46 206	0.54 525	1.03 501	0.58 481	0.94 245	0.80 278	0.95 335	1.42 511	0.56 238	0.71 382	0.60 133	0.41 272	0.38 599	0.20 473	0.37 596	0.36 611	0.22 385	0.17 249

G2L-ROB	0.73 430	0.25 204	0.76 369	0.54 380	0.39 410	0.95 475	0.66 518	1.66 497	1.09 416	1.24 479	1.02 335	1.64 583	0.71 382	1.63 467	1.02 540	0.20 333	0.14 271	0.17 155	0.15 199	0.20 313	0.22 410

test_sample3	0.68 397	0.32 411	0.88 439	0.52 344	0.30 237	0.97 485	0.52 425	1.86 561	1.15 459	1.08 379	1.11 379	0.88 372	0.71 382	1.17 348	0.68 447	0.25 474	0.20 473	0.25 462	0.25 497	0.25 445	0.25 458

AFF-stereo	0.58 325	0.25 204	0.64 264	0.46 206	0.29 211	0.34 41	0.38 248	1.15 346	1.14 447	1.17 444	1.60 566	1.10 462	0.71 382	0.97 280	0.43 295	0.13 26	0.11 38	0.19 231	0.19 330	0.17 161	0.14 130

G2L-Stereo_test	0.73 430	0.27 270	0.74 355	0.49 279	0.40 421	0.90 454	0.81 565	1.53 462	1.14 447	1.28 493	1.27 454	1.52 561	0.72 386	1.62 465	0.94 524	0.19 288	0.14 271	0.16 103	0.15 199	0.18 209	0.19 326

G2L-Stereo	0.80 468	0.32 411	0.95 468	0.60 471	0.42 437	0.78 403	0.69 530	1.50 448	1.09 416	1.33 531	1.14 396	1.45 544	0.72 386	2.45 559	1.10 553	0.25 474	0.20 473	0.26 481	0.21 415	0.20 313	0.26 482

ICVP	0.63 352	0.33 434	0.57 225	0.61 486	0.40 421	0.80 418	0.58 481	1.61 483	0.89 310	0.90 321	1.24 440	0.88 372	0.73 388	0.72 180	0.88 512	0.29 541	0.21 499	0.22 359	0.21 415	0.24 430	0.27 494
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DeepPruner_ROB	0.74 435	0.48 550	0.87 430	0.57 439	0.44 457	0.79 409	0.54 440	1.73 512	0.96 341	1.38 549	1.27 454	1.24 495	0.73 388	1.43 423	0.73 463	0.34 579	0.28 575	0.27 497	0.26 515	0.31 521	0.31 536

SME	0.62 344	0.29 335	0.51 149	0.61 486	0.25 108	1.23 547	0.44 340	1.17 352	1.12 430	0.89 319	1.12 386	0.66 287	0.74 390	1.55 450	0.51 365	0.19 288	0.20 473	0.23 400	0.23 467	0.24 430	0.20 363

aanet-new	0.39 148	0.25 204	0.54 185	0.47 223	0.37 377	0.74 377	0.28 108	0.62 72	0.34 62	0.37 102	0.50 143	0.36 98	0.74 390	0.98 283	0.30 120	0.17 183	0.11 38	0.17 155	0.13 129	0.19 263	0.14 130

BSDual-CNN	0.71 410	0.32 411	0.68 291	0.54 380	0.44 457	1.27 553	0.65 512	2.16 632	0.98 355	1.20 457	1.11 379	1.12 468	0.74 390	0.91 255	0.66 438	0.24 446	0.17 410	0.25 462	0.22 444	0.22 385	0.22 410

psmg	0.72 412	0.32 411	0.68 291	0.50 291	0.44 457	1.48 586	0.75 544	1.94 587	0.98 355	1.21 461	1.33 480	1.12 468	0.74 390	0.91 255	0.66 438	0.24 446	0.19 453	0.25 462	0.25 497	0.23 414	0.22 410

test_sample4	0.69 399	0.33 434	0.91 452	0.51 323	0.30 237	0.92 465	0.52 425	1.87 564	1.15 459	1.14 419	1.18 416	0.87 368	0.75 394	1.18 350	0.68 447	0.25 474	0.20 473	0.26 481	0.26 515	0.26 458	0.25 458

mmm	0.63 352	0.35 479	0.72 326	0.51 323	0.30 237	0.86 448	0.54 440	1.59 476	0.86 298	1.07 378	1.38 502	0.79 330	0.75 394	0.91 255	0.58 404	0.22 399	0.18 435	0.29 523	0.25 497	0.25 445	0.23 430

DCANet-4	0.54 284	0.26 236	1.07 519	0.42 117	0.24 79	0.48 147	0.36 214	0.99 269	1.30 544	1.10 393	1.02 335	0.56 238	0.75 394	0.73 185	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 326

Sa-1000	0.72 412	0.29 335	0.76 369	0.59 459	0.30 237	0.73 372	0.37 240	1.62 487	1.33 556	1.28 493	2.04 626	0.86 364	0.75 394	1.84 502	0.38 242	0.19 288	0.14 271	0.25 462	0.23 467	0.20 313	0.16 216

dad	0.86 499	0.66 611	1.06 514	0.56 421	0.37 377	0.76 391	0.44 340	1.17 352	1.50 609	1.44 565	1.27 454	1.34 525	0.75 394	2.52 567	0.84 505	0.42 615	0.27 567	0.83 666	0.26 515	0.41 577	0.29 513

IIG-Stereo	0.96 522	0.31 395	0.72 326	0.88 642	0.33 311	0.61 289	0.26 91	1.19 371	1.03 379	1.69 614	1.37 497	1.46 547	0.75 394	6.96 676	0.51 365	0.19 288	0.14 271	0.23 400	0.18 305	0.20 313	0.14 130

DMCA	0.67 393	0.34 459	0.90 449	0.51 323	0.44 457	0.86 448	0.47 379	1.42 424	1.02 375	1.17 444	1.12 386	1.23 493	0.75 394	0.78 207	0.95 528	0.25 474	0.19 453	0.27 497	0.19 330	0.24 430	0.27 494

NOSS_ROB	1.26 589	0.46 541	0.62 254	0.56 421	0.38 399	1.06 509	0.78 552	1.73 512	1.40 590	1.01 362	1.43 516	1.10 462	0.75 394	10.62 711	0.65 433	0.45 627	0.43 645	0.48 632	0.45 634	0.44 594	0.41 585

AASNet	0.76 450	0.35 479	0.91 452	0.79 609	0.81 629	1.14 525	0.56 466	2.02 608	1.08 408	1.22 466	1.24 440	0.93 394	0.76 402	0.77 200	1.16 562	0.27 514	0.23 535	0.24 422	0.20 369	0.28 491	0.24 446

HCRNet	0.70 403	0.39 508	0.73 338	0.60 471	0.59 557	0.76 391	0.35 197	1.22 382	1.13 444	1.02 366	0.99 317	1.02 432	0.76 402	2.19 540	0.70 451	0.28 529	0.19 453	0.28 512	0.23 467	0.25 445	0.23 430

iResNet	0.75 444	0.40 515	1.36 573	0.67 548	0.29 211	0.92 465	0.59 491	1.52 456	1.25 517	1.28 493	1.48 536	0.94 397	0.76 402	1.62 465	0.78 481	0.18 235	0.14 271	0.18 203	0.15 199	0.22 385	0.23 430

ISRNet	0.80 468	0.33 434	1.07 519	0.81 615	0.66 579	0.60 283	0.34 186	1.19 371	1.13 444	1.59 601	1.53 545	1.35 526	0.77 405	1.27 371	0.94 524	0.39 603	0.34 611	0.43 620	0.38 617	0.34 543	0.49 616

rvit_105_1	0.72 412	0.52 567	1.01 493	0.78 607	0.49 486	0.75 383	0.87 581	1.12 338	1.18 479	0.99 351	0.79 260	0.90 381	0.77 405	1.26 367	0.75 469	0.41 611	0.36 627	0.36 593	0.41 624	0.30 512	0.33 549

xx1	0.67 393	0.31 395	0.50 139	0.54 380	0.26 128	1.18 536	0.51 414	0.93 239	3.05 681	0.58 232	0.79 260	0.95 406	0.77 405	1.46 430	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.24 422	0.23 467	0.22 385	0.21 387

Selective-RAFT	0.52 253	0.28 300	0.79 390	0.55 405	0.27 158	0.91 458	0.33 171	0.80 173	0.88 307	0.58 232	0.63 198	0.81 338	0.77 405	1.29 377	0.48 343	0.19 288	0.14 271	0.17 155	0.15 199	0.19 263	0.17 249

TestStereo1	0.63 352	0.28 300	0.75 359	0.76 602	0.31 266	0.48 147	0.43 326	1.30 400	1.21 499	0.97 343	1.31 471	0.64 280	0.77 405	1.75 490	0.42 285	0.20 333	0.15 336	0.22 359	0.18 305	0.21 358	0.17 249

qqq	0.57 318	0.34 459	0.71 320	0.47 223	0.27 158	0.64 308	0.62 502	1.42 424	0.78 273	0.80 289	0.92 296	0.95 406	0.77 405	0.88 247	0.59 407	0.21 368	0.20 473	0.24 422	0.23 467	0.22 385	0.21 387

SA-5K	0.63 352	0.28 300	0.75 359	0.76 602	0.31 266	0.48 147	0.43 326	1.30 400	1.21 499	0.97 343	1.31 471	0.64 280	0.77 405	1.75 490	0.42 285	0.20 333	0.15 336	0.22 359	0.18 305	0.21 358	0.17 249

CCAANet	0.78 460	0.30 358	0.83 406	0.58 445	0.51 505	1.04 504	0.45 361	1.68 500	1.12 430	0.85 311	1.35 493	1.10 462	0.77 405	3.04 587	0.78 481	0.17 183	0.16 375	0.24 422	0.23 467	0.19 263	0.23 430

test_sample5	0.69 399	0.34 459	0.87 430	0.52 344	0.30 237	0.84 444	0.54 440	1.83 553	1.14 447	1.11 399	1.25 444	0.88 372	0.78 413	1.23 358	0.65 433	0.26 498	0.20 473	0.27 497	0.27 527	0.27 472	0.26 482

DualNet	0.70 403	0.34 459	0.87 430	0.52 344	0.30 237	0.84 444	0.54 440	1.83 553	1.14 447	1.14 419	1.33 480	0.88 372	0.78 413	1.23 358	0.65 433	0.26 498	0.20 473	0.27 497	0.27 527	0.27 472	0.26 482

SFCPSM	0.70 403	0.28 300	1.02 500	0.51 323	0.38 399	1.37 568	0.66 518	2.00 600	1.03 379	1.17 444	1.21 430	0.82 343	0.78 413	1.03 302	0.53 380	0.21 368	0.17 410	0.22 359	0.24 483	0.21 358	0.19 326

AANet_RVC	1.16 581	0.52 567	1.49 600	0.65 530	0.45 464	0.75 383	0.69 530	1.42 424	1.55 617	1.34 535	1.87 611	1.53 562	0.78 413	7.43 684	1.38 590	0.25 474	0.17 410	0.19 231	0.16 247	0.22 385	0.26 482

test_sample6	0.71 410	0.34 459	0.87 430	0.52 344	0.30 237	0.82 429	0.58 481	1.79 541	1.15 459	1.14 419	1.33 480	0.91 384	0.79 417	1.31 380	0.74 464	0.27 514	0.21 499	0.27 497	0.29 560	0.28 491	0.27 494

MIPNet	0.56 309	0.28 300	0.94 464	0.49 279	0.33 311	0.66 333	0.38 248	1.35 409	1.08 408	1.06 375	0.92 296	0.60 262	0.79 417	0.73 185	0.52 373	0.17 183	0.14 271	0.19 231	0.16 247	0.18 209	0.17 249

pcwnet_v2	0.97 528	0.37 496	4.33 672	0.62 498	0.54 525	0.79 409	0.45 361	2.02 608	1.58 619	1.42 564	1.64 577	1.09 459	0.79 417	1.24 363	0.67 443	0.32 560	0.25 553	0.29 523	0.27 527	0.37 557	0.35 559

GES	0.66 382	0.34 459	0.90 449	0.59 459	0.38 399	0.94 472	0.57 477	2.11 622	0.86 298	1.02 366	1.11 379	0.66 287	0.79 417	0.99 290	0.61 419	0.27 514	0.19 453	0.20 283	0.20 369	0.21 358	0.30 526

111	0.60 334	0.23 141	0.70 309	0.43 134	0.24 79	0.72 367	0.42 303	1.18 360	1.41 596	0.80 289	1.38 502	1.10 462	0.79 417	0.96 272	0.58 404	0.18 235	0.13 204	0.17 155	0.15 199	0.17 161	0.19 326

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 565	1.02 650	1.00 489	0.82 623	0.67 583	1.93 630	0.93 597	1.62 487	1.11 426	1.15 425	1.25 444	1.50 556	0.79 417	1.96 516	0.76 472	1.89 685	0.34 611	0.79 665	0.36 611	1.25 674	0.83 660

xyz-stereo-finetune2	0.58 325	0.27 270	0.57 225	0.40 78	0.24 79	1.09 519	0.32 158	0.79 164	0.53 173	0.65 256	1.07 357	0.58 251	0.80 423	2.47 564	0.80 493	0.16 125	0.15 336	0.21 323	0.17 278	0.16 118	0.17 249

MyStereo05	0.66 382	0.28 300	1.07 519	0.56 421	0.46 476	0.61 289	0.73 539	1.34 407	1.41 596	1.15 425	0.91 294	0.77 322	0.80 423	1.41 422	0.63 427	0.17 183	0.16 375	0.23 400	0.20 369	0.22 385	0.20 363

RCA-Stereo	0.50 246	0.23 141	0.58 234	0.48 257	0.33 311	0.55 244	0.45 361	0.97 262	1.38 580	0.68 262	1.05 351	0.63 277	0.80 423	0.59 121	0.32 159	0.17 183	0.12 101	0.17 155	0.14 169	0.16 118	0.14 130

HITNet	0.65 373	0.40 515	0.77 377	0.48 257	0.24 79	1.05 506	0.49 404	1.76 527	1.02 375	1.18 449	1.18 416	0.89 380	0.80 423	0.85 238	0.79 488	0.17 183	0.12 101	0.21 323	0.17 278	0.29 502	0.15 175
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
coex_refinement	0.80 468	0.28 300	0.73 338	0.70 571	0.51 505	0.95 475	0.60 495	1.78 535	1.23 508	1.36 540	1.37 497	1.82 608	0.81 427	1.32 384	1.13 559	0.26 498	0.17 410	0.19 231	0.20 369	0.24 430	0.25 458

tt1	0.62 344	0.32 411	0.51 149	0.54 380	0.26 128	1.16 533	0.48 392	0.95 251	2.47 667	0.57 230	0.77 252	0.49 185	0.81 427	1.55 450	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.24 422	0.15 199	0.19 263	0.20 363

hknet	0.77 452	0.32 411	0.95 468	0.54 380	0.38 399	1.27 553	0.65 512	2.16 632	1.07 401	1.20 457	1.11 379	1.59 571	0.81 427	1.37 403	0.66 438	0.22 399	0.17 410	0.25 462	0.22 444	0.22 385	0.22 410

GMM-Stereo	0.74 435	0.25 204	0.59 240	0.54 380	0.34 333	0.72 367	0.99 610	1.01 281	0.87 303	1.36 540	1.78 599	1.12 468	0.81 427	2.09 528	0.46 329	0.18 235	0.12 101	0.25 462	0.25 497	0.20 313	0.85 662

raftrobust	0.52 253	0.25 204	0.56 211	0.65 530	0.52 518	0.49 164	0.34 186	0.98 266	0.91 320	1.30 508	0.87 284	0.63 277	0.81 427	0.78 207	0.41 272	0.19 288	0.15 336	0.16 103	0.14 169	0.15 81	0.16 216

ffm	0.72 412	0.33 434	0.85 412	0.53 363	0.37 377	0.74 377	0.56 466	0.95 251	2.47 667	1.15 425	1.45 524	1.06 442	0.82 432	1.55 450	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.31 542	0.27 527	0.19 263	0.20 363

ff1	1.37 601	0.33 434	0.85 412	0.53 363	0.37 377	0.74 377	0.56 466	0.95 251	2.47 667	1.15 425	1.45 524	1.06 442	0.82 432	7.22 679	7.61 690	0.20 333	0.12 101	0.31 542	0.27 527	0.19 263	0.20 363

mmx	1.39 604	0.33 434	0.85 412	0.53 363	0.37 377	0.74 377	0.56 466	2.13 623	1.37 576	1.15 425	1.45 524	1.06 442	0.82 432	7.22 679	7.61 690	0.24 446	0.19 453	0.31 542	0.27 527	0.30 512	0.25 458

xxx	1.39 604	0.33 434	0.85 412	0.53 363	0.37 377	0.74 377	0.56 466	2.13 623	1.37 576	1.15 425	1.45 524	1.06 442	0.82 432	7.22 679	7.61 690	0.24 446	0.19 453	0.31 542	0.27 527	0.30 512	0.25 458

gwcnet-sp	0.74 435	0.33 434	1.44 586	0.57 439	0.45 464	1.40 575	0.54 440	1.50 448	1.14 447	1.30 508	1.02 335	0.94 397	0.82 432	1.39 414	0.76 472	0.21 368	0.21 499	0.22 359	0.21 415	0.22 385	0.22 410

scenet	0.74 435	0.33 434	1.44 586	0.57 439	0.45 464	1.40 575	0.54 440	1.50 448	1.14 447	1.30 508	1.02 335	0.94 397	0.82 432	1.39 414	0.76 472	0.21 368	0.21 499	0.22 359	0.21 415	0.22 385	0.22 410

ssnet	0.74 435	0.33 434	1.44 586	0.57 439	0.45 464	1.40 575	0.54 440	1.50 448	1.14 447	1.30 508	1.02 335	0.94 397	0.82 432	1.39 414	0.76 472	0.21 368	0.21 499	0.22 359	0.21 415	0.22 385	0.22 410

DMCA-RVC	0.74 435	0.40 515	1.27 559	0.66 536	0.49 486	0.77 398	0.47 379	1.35 409	1.01 371	1.53 584	1.01 327	1.29 513	0.82 432	1.31 380	0.78 481	0.27 514	0.21 499	0.35 585	0.27 527	0.32 530	0.24 446

PSMNet-RUCA	1.02 548	0.97 644	1.44 586	1.23 670	1.10 660	1.40 575	0.62 502	1.69 503	1.38 580	0.94 333	1.53 545	0.97 414	0.83 440	1.17 348	0.93 522	0.69 664	0.34 611	0.99 674	0.60 661	0.97 662	0.64 647

test_sample2	0.62 344	0.29 335	0.74 355	0.50 291	0.28 185	0.80 418	0.61 499	1.61 483	1.00 368	0.88 317	0.99 317	0.94 397	0.83 440	1.16 344	0.51 365	0.23 427	0.18 435	0.22 359	0.21 415	0.23 414	0.22 410

CSP-Net	0.97 528	0.38 503	0.83 406	0.53 363	0.41 431	1.63 599	0.77 550	2.00 600	1.05 389	1.25 484	1.20 428	1.33 521	0.83 440	4.93 630	0.85 508	0.32 560	0.22 521	0.20 283	0.20 369	0.23 414	0.25 458

PS-NSSS	0.99 534	0.58 589	0.93 459	0.58 445	0.57 540	0.91 458	0.80 562	1.81 547	1.14 447	1.14 419	1.67 584	1.00 423	0.83 440	4.62 621	0.78 481	0.37 594	0.31 597	0.52 639	0.32 585	0.45 598	0.38 576

CASS	0.65 373	0.34 459	0.72 326	0.56 421	0.27 158	0.78 403	0.42 303	1.59 476	0.86 298	1.30 508	1.25 444	0.87 368	0.84 444	0.84 232	0.54 386	0.35 586	0.19 453	0.26 481	0.21 415	0.28 491	0.42 589
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UPFNet	0.80 468	0.32 411	0.90 449	0.59 459	0.74 604	1.26 552	0.80 562	1.52 456	1.10 424	1.30 508	1.12 386	1.30 514	0.84 444	1.67 475	1.09 550	0.24 446	0.24 544	0.24 422	0.23 467	0.25 445	0.18 279

iResNet_ROB	0.77 452	0.30 358	0.99 483	0.57 439	0.36 357	0.83 435	0.36 214	2.33 654	1.58 619	1.27 491	1.30 465	1.25 499	0.84 444	1.65 470	0.79 488	0.20 333	0.14 271	0.17 155	0.12 68	0.18 209	0.27 494

HH	0.63 352	0.30 358	0.77 377	0.50 291	0.32 288	0.49 164	0.46 371	1.65 492	0.64 212	0.69 263	1.09 367	1.63 580	0.85 447	1.90 508	0.37 229	0.18 235	0.13 204	0.19 231	0.17 278	0.19 263	0.16 216

HanStereo	0.63 352	0.30 358	0.77 377	0.50 291	0.32 288	0.49 164	0.46 371	1.65 492	0.64 212	0.69 263	1.09 367	1.63 580	0.85 447	1.90 508	0.37 229	0.18 235	0.13 204	0.19 231	0.17 278	0.19 263	0.16 216

RAFT_R40	0.83 485	0.28 300	0.73 338	0.59 459	0.31 266	0.69 353	0.44 340	1.10 328	0.95 335	1.47 570	1.10 373	1.00 423	0.85 447	5.53 644	0.46 329	0.22 399	0.13 204	0.23 400	0.20 369	0.23 414	0.18 279

xxxx	1.51 614	0.28 300	0.68 291	0.54 380	0.28 185	1.16 533	0.44 340	2.19 641	1.29 538	1.09 385	1.36 495	1.22 488	0.85 447	1.79 498	15.70 714	0.24 446	0.21 499	0.21 323	0.20 369	0.22 385	0.23 430

FENet	0.60 334	0.28 300	0.63 257	0.54 380	0.33 311	0.83 435	0.38 248	1.27 394	1.07 401	1.00 356	0.86 278	0.99 422	0.85 447	0.96 272	0.68 447	0.22 399	0.15 336	0.23 400	0.20 369	0.22 385	0.23 430

ACVNet	0.63 352	0.31 395	0.54 185	0.54 380	0.36 357	0.80 418	0.46 371	1.37 412	1.07 401	0.93 328	1.30 465	1.08 449	0.85 447	0.80 215	0.94 524	0.21 368	0.19 453	0.21 323	0.18 305	0.22 385	0.18 279

GwcNet-RSSM	0.77 452	0.32 411	1.01 493	0.62 498	0.54 525	0.78 403	0.51 414	1.73 512	1.20 493	1.09 385	1.37 497	1.46 547	0.85 447	1.53 446	1.09 550	0.25 474	0.18 435	0.23 400	0.24 483	0.20 313	0.19 326

STTStereo	0.78 460	0.50 560	1.22 548	0.64 516	0.54 525	0.89 451	0.54 440	1.44 431	1.11 426	1.38 549	1.09 367	1.27 507	0.85 447	1.43 423	0.83 502	0.29 541	0.27 567	0.33 566	0.39 619	0.32 530	0.30 526

ITSA-stereo	0.82 479	0.36 489	0.82 401	0.54 380	0.31 266	0.80 418	0.47 379	2.17 638	1.67 626	1.13 416	1.13 392	0.94 397	0.86 455	2.46 562	1.00 538	0.26 498	0.23 535	0.28 512	0.27 527	0.28 491	0.36 565

H2IRNET	0.56 309	0.26 236	0.66 281	0.47 223	0.35 340	0.41 81	0.26 91	0.92 228	1.17 472	0.61 245	1.28 460	1.08 449	0.86 455	0.99 290	0.63 427	0.19 288	0.16 375	0.22 359	0.25 497	0.21 358	0.18 279

MyStereo04	0.67 393	0.29 335	1.07 519	0.55 405	0.45 464	0.59 276	0.79 556	1.50 448	1.40 590	0.91 325	0.91 294	0.74 313	0.86 455	1.52 442	0.62 422	0.17 183	0.16 375	0.24 422	0.20 369	0.23 414	0.20 363

test_xeample	1.45 610	0.28 300	0.65 271	0.51 323	0.28 185	0.94 472	0.59 491	2.14 627	1.29 538	1.24 479	1.51 543	0.88 372	0.86 455	1.46 430	15.10 711	0.22 399	0.20 473	0.22 359	0.20 369	0.22 385	0.22 410

CFNet	0.96 522	0.36 489	1.01 493	0.62 498	0.42 437	0.99 491	0.47 379	1.90 573	1.32 552	0.99 351	1.39 506	1.10 462	0.86 455	5.58 647	0.79 488	0.23 427	0.17 410	0.28 512	0.27 527	0.26 458	0.21 387

UGAM	1.14 575	0.27 270	0.95 468	0.53 363	0.42 437	0.70 360	0.72 538	0.95 251	1.32 552	0.98 348	1.48 536	1.78 604	0.87 460	9.65 707	0.87 511	0.21 368	0.18 435	0.30 536	0.24 483	0.19 263	0.16 216

CoDeX	0.73 430	0.29 335	0.93 459	0.54 380	0.36 357	1.14 525	0.61 499	2.34 657	1.17 472	1.16 435	1.25 444	0.91 384	0.87 460	1.33 388	0.64 432	0.20 333	0.16 375	0.21 323	0.18 305	0.20 313	0.18 279

SST-Stereo	0.83 485	0.28 300	0.72 326	0.59 459	0.31 266	0.72 367	0.26 91	1.09 325	0.86 298	1.47 570	1.10 373	1.00 423	0.87 460	5.73 650	0.45 314	0.22 399	0.13 204	0.23 400	0.19 330	0.23 414	0.18 279

cf-r	0.73 430	0.30 358	0.77 377	0.55 405	0.63 570	0.78 403	0.48 392	1.79 541	1.15 459	1.13 416	1.26 451	1.43 537	0.87 460	1.40 420	0.85 508	0.25 474	0.18 435	0.22 359	0.23 467	0.19 263	0.19 326

FADNet_RVC	0.83 485	0.51 563	1.83 627	0.54 380	0.42 437	1.19 540	0.46 371	1.51 454	1.09 416	0.89 319	1.24 440	0.91 384	0.87 460	2.11 530	1.11 556	0.27 514	0.22 521	0.31 542	0.28 548	0.43 588	0.38 576

ACVNet-DCA	0.56 309	0.31 395	0.50 139	0.54 380	0.26 128	1.18 536	0.51 414	1.42 424	0.78 273	0.58 232	0.79 260	0.48 176	0.88 465	1.46 430	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.25 462	0.15 199	0.22 385	0.21 387

1test111	0.54 284	0.31 395	0.50 139	0.54 380	0.26 128	1.18 536	0.51 414	1.42 424	0.78 273	0.58 232	0.79 260	0.48 176	0.88 465	0.88 247	0.59 407	0.20 333	0.12 101	0.25 462	0.15 199	0.22 385	0.21 387

cc1	0.64 365	0.31 395	0.50 139	0.54 380	0.26 128	1.18 536	0.51 414	0.93 239	3.05 681	0.58 232	0.79 260	0.48 176	0.88 465	1.46 430	0.32 159	0.20 333	0.12 101	0.25 462	0.15 199	0.19 263	0.19 326

FINET	0.97 528	0.54 573	1.60 608	0.63 507	0.79 622	1.08 513	1.07 622	1.56 472	2.20 660	1.15 425	1.49 538	0.94 397	0.88 465	2.32 550	1.05 542	0.42 615	0.35 622	0.32 557	0.28 548	0.43 588	0.38 576

delet	0.85 494	0.32 411	0.95 468	0.65 530	0.66 579	1.64 601	0.84 571	1.75 520	1.35 568	1.32 522	1.30 465	1.30 514	0.88 465	1.68 480	1.10 553	0.21 368	0.21 499	0.24 422	0.24 483	0.21 358	0.21 387

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 465	0.43 529	1.05 510	0.64 516	0.58 549	0.95 475	0.53 433	1.53 462	1.18 479	1.37 543	1.15 405	1.43 537	0.88 465	1.61 464	0.84 505	0.25 474	0.22 521	0.27 497	0.27 527	0.29 502	0.29 513
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.90 509	0.52 567	1.17 543	0.72 583	0.61 563	1.27 553	1.12 627	1.76 527	1.12 430	1.09 385	1.28 460	1.45 544	0.89 471	1.65 470	1.42 602	0.33 569	0.25 553	0.37 596	0.39 619	0.35 546	0.29 513

DispNO	0.93 517	0.30 358	1.34 572	0.55 405	0.55 532	0.89 451	0.49 404	1.48 442	1.21 499	1.17 444	1.27 454	1.19 482	0.90 472	5.23 634	0.74 464	0.22 399	0.17 410	0.24 422	0.21 415	0.19 263	0.20 363

test_5	0.65 373	0.30 358	0.75 359	0.67 548	0.50 493	0.92 465	0.52 425	1.39 419	1.12 430	0.76 275	1.11 379	1.00 423	0.90 472	1.53 446	0.45 314	0.18 235	0.13 204	0.23 400	0.22 444	0.21 358	0.19 326

StereoDRNet-Refined	0.80 468	0.41 522	0.88 439	0.62 498	0.42 437	1.33 563	0.48 392	1.52 456	1.17 472	1.45 567	1.44 521	1.44 542	0.90 472	1.26 367	1.24 571	0.20 333	0.16 375	0.27 497	0.24 483	0.25 445	0.28 506
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iRaft-Stereo_5w	0.85 494	0.29 335	0.91 452	0.53 363	0.43 448	0.49 164	0.68 526	0.99 269	0.87 303	0.79 286	1.34 487	1.46 547	0.91 475	5.11 631	1.11 556	0.17 183	0.14 271	0.22 359	0.18 305	0.20 313	0.20 363

BEATNet_4x	0.73 430	0.49 553	1.17 543	0.53 363	0.26 128	1.03 501	0.55 458	1.82 548	1.06 396	1.21 461	1.22 434	0.96 412	0.91 475	1.01 298	1.06 544	0.21 368	0.14 271	0.24 422	0.19 330	0.37 557	0.21 387

DLCB_ROB	0.86 499	0.40 515	0.78 387	0.68 561	0.54 525	1.11 520	0.84 571	1.49 444	1.23 508	1.64 610	1.65 579	1.70 592	0.91 475	1.70 482	1.05 542	0.25 474	0.24 544	0.26 481	0.27 527	0.27 472	0.24 446

DualNet (step1)	0.83 485	0.49 553	1.13 535	0.56 421	0.39 410	1.02 498	0.73 539	1.78 535	1.21 499	1.22 466	1.18 416	1.08 449	0.92 478	1.23 358	0.67 443	0.57 650	0.28 575	0.62 657	0.67 665	0.45 598	0.42 589

test_sample9	1.86 643	0.49 553	1.13 535	0.56 421	0.39 410	1.02 498	0.73 539	1.78 535	1.21 499	1.22 466	1.18 416	1.08 449	0.92 478	2.27 547	7.92 694	0.57 650	12.61 727	0.62 657	0.67 665	0.45 598	0.42 589

test_sample7	0.74 435	0.37 496	0.76 369	0.52 344	0.35 340	0.91 458	0.67 522	1.78 535	1.21 499	1.22 466	1.18 416	1.08 449	0.92 478	1.23 358	0.67 443	0.31 553	0.28 575	0.32 557	0.31 577	0.33 539	0.29 513

ssnet_v2	0.88 504	0.36 489	1.02 500	0.62 498	0.38 399	1.32 561	0.97 605	2.07 618	1.34 559	1.37 543	1.18 416	1.54 563	0.92 478	1.10 327	1.65 619	0.30 546	0.27 567	0.30 536	0.28 548	0.27 472	0.26 482

GEStereo_RVC	0.90 509	0.37 496	0.99 483	0.64 516	0.50 493	0.95 475	0.79 556	2.42 664	1.17 472	1.16 435	1.11 379	1.26 503	0.92 478	3.24 594	0.90 518	0.29 541	0.19 453	0.23 400	0.20 369	0.27 472	0.29 513

DCANet	0.54 284	0.24 168	0.70 309	0.43 134	0.24 79	0.49 164	0.36 214	1.05 302	1.30 544	1.12 401	1.03 345	0.58 251	0.92 478	0.81 221	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.18 209	0.19 326

acv_ft	0.75 444	0.31 395	0.95 468	0.70 571	0.86 640	1.24 549	0.53 433	1.44 431	1.07 401	1.24 479	1.30 465	1.08 449	0.92 478	0.80 215	1.34 584	0.21 368	0.19 453	0.21 323	0.18 305	0.21 358	0.18 279

FADNet-RVC	0.88 504	0.67 612	1.93 631	0.60 471	0.48 482	0.91 458	0.60 495	1.71 510	1.18 479	0.90 321	0.96 305	1.36 527	0.92 478	2.25 545	1.17 565	0.30 546	0.29 586	0.32 557	0.32 585	0.41 577	0.35 559

iResNetv2_ROB	0.80 468	0.37 496	1.71 616	0.56 421	0.37 377	0.94 472	0.64 510	1.73 512	1.34 559	1.23 472	1.42 511	1.26 503	0.92 478	1.85 505	0.56 397	0.23 427	0.15 336	0.19 231	0.14 169	0.24 430	0.19 326

AACVNet	0.86 499	0.35 479	0.79 390	0.82 623	0.39 410	0.76 391	0.49 404	1.61 483	0.81 282	1.08 379	1.33 480	1.30 514	0.93 487	4.34 616	0.74 464	0.25 474	0.21 499	0.28 512	0.22 444	0.29 502	0.25 458

RAFT	0.64 365	0.30 358	0.73 338	0.59 459	0.33 311	0.68 347	0.58 481	1.04 294	0.76 265	1.08 379	1.19 423	1.65 586	0.93 487	1.06 313	0.56 397	0.21 368	0.18 435	0.27 497	0.24 483	0.22 385	0.17 249

HSM-Net_RVC	0.87 503	0.29 335	0.53 172	0.53 363	0.30 237	1.15 531	0.55 458	3.57 687	1.28 533	1.53 584	1.74 593	1.68 589	0.93 487	1.49 436	0.77 479	0.22 399	0.17 410	0.19 231	0.18 305	0.20 313	0.19 326
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.69 399	0.35 479	0.49 128	0.64 516	0.39 410	0.85 447	0.58 481	1.75 520	1.14 447	0.97 343	1.19 423	1.17 478	0.93 487	0.99 290	0.62 422	0.28 529	0.20 473	0.34 576	0.31 577	0.32 530	0.27 494

SGM-Forest	1.24 586	0.38 503	0.60 243	0.52 344	0.37 377	1.56 594	1.30 644	1.65 492	1.36 572	2.11 649	1.79 600	1.63 580	0.93 487	7.48 686	0.95 528	0.36 590	0.37 629	0.39 608	0.34 602	0.37 557	0.32 543
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ToySt	0.66 382	0.33 434	1.23 550	0.51 323	0.33 311	0.86 448	0.68 526	1.10 328	0.97 349	0.84 306	1.08 362	1.25 499	0.94 492	1.01 298	0.74 464	0.19 288	0.19 453	0.24 422	0.24 483	0.27 472	0.23 430

HBP-ISP	0.96 522	0.58 589	0.72 326	0.61 486	0.46 476	1.64 601	0.76 547	1.86 561	1.28 533	1.30 508	1.53 545	0.86 364	0.94 492	3.27 596	0.69 450	0.45 627	0.44 648	0.54 645	0.48 641	0.47 606	0.40 580

SACVNet	0.85 494	0.46 541	0.85 412	0.81 615	0.56 536	0.80 418	0.79 556	1.68 500	1.12 430	1.34 535	1.33 480	1.25 499	0.94 492	2.39 556	0.76 472	0.34 579	0.26 559	0.31 542	0.29 560	0.35 546	0.44 599

DeepStereo_RVC	0.55 300	0.29 335	0.72 326	0.51 323	0.30 237	0.59 276	0.33 171	1.03 288	0.70 243	1.16 435	0.93 299	0.83 350	0.94 492	0.96 272	0.54 386	0.21 368	0.14 271	0.21 323	0.19 330	0.24 430	0.24 446

222	1.61 624	0.29 335	0.67 287	0.56 421	0.29 211	1.06 509	0.42 303	2.17 638	1.31 548	1.31 518	1.52 544	0.92 392	0.94 492	1.76 495	17.65 715	0.24 446	0.20 473	0.21 323	0.19 330	0.22 385	0.23 430

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 412	0.35 479	1.70 614	0.49 279	0.56 536	0.63 304	0.38 248	2.41 663	0.65 226	0.77 280	1.07 357	1.82 608	0.95 497	0.93 265	0.43 295	0.20 333	0.13 204	0.21 323	0.25 497	0.28 491	0.26 482

test_sample1	0.61 340	0.29 335	0.75 359	0.50 291	0.31 266	0.76 391	0.48 392	1.59 476	0.84 294	0.90 321	0.94 301	0.88 372	0.95 497	1.16 344	0.67 443	0.22 399	0.18 435	0.20 283	0.19 330	0.21 358	0.21 387

SMFormer	0.75 444	0.30 358	0.86 418	0.46 206	0.26 128	0.82 429	0.43 326	2.05 612	1.39 585	1.23 472	1.47 531	0.98 416	0.95 497	1.71 484	0.82 500	0.24 446	0.20 473	0.22 359	0.21 415	0.23 414	0.24 446

tta	0.75 444	0.30 358	0.86 418	0.46 206	0.26 128	0.82 429	0.43 326	2.05 612	1.39 585	1.23 472	1.47 531	0.98 416	0.95 497	1.71 484	0.82 500	0.24 446	0.20 473	0.22 359	0.21 415	0.18 209	0.18 279

qqq1	0.72 412	0.30 358	0.86 418	0.46 206	0.26 128	0.82 429	0.43 326	2.05 612	1.39 585	1.23 472	1.47 531	0.98 416	0.95 497	1.71 484	0.44 299	0.24 446	0.20 473	0.18 203	0.15 199	0.18 209	0.18 279

fff1	0.72 412	0.30 358	0.86 418	0.46 206	0.26 128	0.82 429	0.43 326	2.05 612	1.39 585	1.23 472	1.47 531	0.98 416	0.95 497	1.71 484	0.44 299	0.24 446	0.20 473	0.18 203	0.15 199	0.18 209	0.18 279

SA	0.66 382	0.30 358	0.82 401	0.61 486	0.30 237	0.58 265	0.38 248	1.44 431	1.30 544	0.96 338	1.36 495	0.66 287	0.95 497	1.85 505	0.42 285	0.19 288	0.15 336	0.25 462	0.23 467	0.21 358	0.17 249

SDNR	1.62 625	0.51 563	2.17 642	0.53 363	0.56 536	3.80 686	0.45 361	1.54 465	1.29 538	1.33 531	2.41 644	1.08 449	0.96 504	11.18 712	1.16 562	0.66 662	0.63 676	0.43 620	0.32 585	0.64 642	0.67 649

PSMNet-ADL	0.72 412	0.35 479	0.62 254	0.69 565	0.46 476	1.14 525	0.44 340	1.37 412	1.01 371	0.83 303	1.17 413	1.33 521	0.96 504	1.43 423	0.95 528	0.33 569	0.22 521	0.21 323	0.23 467	0.27 472	0.29 513

DSFCA	0.93 517	0.34 459	1.06 514	0.52 344	0.65 575	1.55 593	0.93 597	1.49 444	1.19 488	1.56 594	1.15 405	1.50 556	0.96 504	3.07 588	1.02 540	0.30 546	0.26 559	0.25 462	0.25 497	0.28 491	0.24 446

TCMNet	1.01 545	0.60 600	2.10 637	0.86 634	1.33 677	1.14 525	0.67 522	1.69 503	1.23 508	1.11 399	1.57 560	1.30 514	0.97 507	2.01 520	1.50 613	0.31 553	0.31 597	0.38 600	0.34 602	0.42 582	0.36 565

YMNet	1.00 539	0.54 573	1.40 575	0.81 615	0.85 636	1.87 626	0.62 502	1.55 469	1.18 479	1.63 608	1.99 620	1.77 601	0.97 507	1.50 438	1.45 606	0.33 569	0.37 629	0.31 542	0.32 585	0.32 530	0.29 513

YMNet_1	1.00 539	0.54 573	1.40 575	0.81 615	0.85 636	1.87 626	0.62 502	1.55 469	1.18 479	1.63 608	1.99 620	1.77 601	0.97 507	1.50 438	1.45 606	0.33 569	0.37 629	0.31 542	0.32 585	0.32 530	0.29 513

CFNet-ft	0.72 412	0.32 411	0.54 185	0.66 536	0.54 525	0.83 435	0.55 458	1.37 412	1.15 459	0.93 328	1.28 460	1.57 567	0.97 507	1.35 396	0.81 495	0.26 498	0.20 473	0.33 566	0.25 497	0.30 512	0.23 430

CFNet_RVC	0.72 412	0.32 411	0.54 185	0.66 536	0.54 525	0.83 435	0.55 458	1.37 412	1.15 459	0.93 328	1.28 460	1.57 567	0.97 507	1.35 396	0.81 495	0.26 498	0.20 473	0.33 566	0.25 497	0.30 512	0.23 430

StereoDRNet	0.98 532	0.47 546	1.70 614	0.76 602	0.94 649	1.51 589	0.91 591	1.92 580	1.32 552	1.61 602	1.13 392	1.47 552	0.97 507	1.75 490	1.46 609	0.28 529	0.23 535	0.29 523	0.27 527	0.35 546	0.27 494

MDST_ROB	1.67 629	0.34 459	1.58 607	0.92 651	0.58 549	4.26 692	1.11 625	2.83 675	1.41 596	4.49 697	2.55 651	1.45 544	0.97 507	7.79 691	1.17 565	0.31 553	0.25 553	0.37 596	0.33 595	0.31 521	0.30 526

ASMatch	0.88 504	0.26 236	0.69 303	0.51 323	0.35 340	0.48 147	0.37 240	1.12 338	0.92 327	1.10 393	3.28 665	0.96 412	0.98 514	4.90 628	0.49 353	0.19 288	0.16 375	0.22 359	0.19 330	0.19 263	0.27 494

IRAFT_RVC	0.88 504	0.28 300	0.76 369	0.63 507	0.31 266	0.65 324	1.02 615	1.22 382	0.94 333	1.22 466	1.04 348	1.01 430	0.98 514	5.82 652	0.53 380	0.22 399	0.12 101	0.25 462	0.20 369	0.20 313	0.19 326

DGSMNet	1.14 575	0.76 628	2.49 654	0.81 615	0.86 640	1.39 573	1.39 649	2.13 623	1.35 568	1.26 488	1.63 576	1.48 554	0.98 514	1.75 490	1.10 553	0.45 627	0.43 645	0.55 649	0.49 644	0.75 654	0.70 653

hitnet-ft	0.79 465	0.35 479	0.57 225	0.58 445	0.42 437	0.96 481	0.46 371	1.47 440	1.33 556	1.19 453	1.22 434	1.81 605	0.98 514	1.66 474	0.94 524	0.33 569	0.28 575	0.34 576	0.27 527	0.35 546	0.31 536

PSMNet-RSSM	0.72 412	0.30 358	0.61 248	0.63 507	0.42 437	0.73 372	0.56 466	1.92 580	1.10 424	1.09 385	1.37 497	1.22 488	0.98 514	1.28 373	0.72 460	0.27 514	0.19 453	0.27 497	0.29 560	0.24 430	0.24 446

FADNet-RVC-Resample	0.84 490	0.47 546	2.10 637	0.61 486	0.45 464	1.07 511	0.61 499	1.59 476	1.20 493	1.08 379	0.98 315	1.03 436	0.98 514	2.17 535	0.72 460	0.23 427	0.22 521	0.30 536	0.32 585	0.35 546	0.34 554

TDLM	1.06 555	0.44 532	0.79 390	0.63 507	0.50 493	0.89 451	1.44 652	1.48 442	1.26 522	1.12 401	1.40 508	1.08 449	0.98 514	6.65 667	0.78 481	0.33 569	0.21 499	0.33 566	0.26 515	0.37 557	0.24 446

NVstereo2D	0.92 514	0.41 522	1.48 598	0.72 583	0.72 596	1.20 542	0.87 581	1.75 520	1.38 580	0.99 351	1.13 392	1.26 503	0.98 514	2.21 542	0.89 515	0.43 621	0.20 473	0.38 600	0.24 483	0.57 631	0.63 643

ADLNet	0.85 494	0.36 489	0.89 445	0.85 632	0.72 596	1.24 549	0.76 547	1.82 548	1.36 572	1.52 582	1.35 493	1.27 507	0.99 522	1.23 358	1.15 561	0.27 514	0.20 473	0.26 481	0.25 497	0.28 491	0.30 526

CC-Net-ROB	1.49 611	1.26 667	1.27 559	0.88 642	0.79 622	1.76 611	1.00 612	1.79 541	1.26 522	1.10 393	1.61 570	1.21 486	0.99 522	8.13 694	0.84 505	1.09 678	0.41 642	2.20 688	0.46 637	1.20 673	0.48 612

LMCR-Stereo	0.82 479	0.46 541	0.88 439	0.75 599	0.43 448	1.33 563	0.56 466	2.43 665	0.98 355	1.53 584	1.49 538	0.74 313	1.00 524	1.63 467	0.89 515	0.28 529	0.17 410	0.22 359	0.17 278	0.29 502	0.20 363

PDISCO_ROB	1.32 595	0.65 610	1.44 586	1.36 672	1.46 680	2.55 659	0.92 593	2.45 666	2.07 656	1.37 543	1.49 538	1.65 586	1.00 524	2.82 577	1.35 587	1.01 672	0.27 567	0.54 645	0.47 639	0.71 651	0.73 656

Selective-IGEV-i16pb	2.29 662	0.33 434	20.08 709	0.56 421	0.40 421	2.61 663	1.54 659	2.60 673	1.87 642	0.97 343	1.68 586	1.38 532	1.01 526	8.19 697	0.92 521	0.37 594	0.21 499	0.22 359	0.26 515	0.25 445	0.28 506

Hybrid-DGEV-2	0.65 373	0.31 395	0.73 338	0.60 471	0.37 377	1.08 513	0.28 108	1.45 436	1.40 590	1.32 522	0.85 275	1.03 436	1.01 526	1.05 311	0.48 343	0.18 235	0.15 336	0.22 359	0.19 330	0.17 161	0.15 175

SQANet	1.31 593	0.88 640	1.08 523	1.83 683	1.44 679	1.44 583	0.75 544	1.74 517	1.09 416	1.32 522	1.26 451	1.28 510	1.01 526	1.50 438	0.83 502	2.50 692	0.34 611	1.47 682	0.55 654	2.32 684	1.57 682

riskmin	0.56 309	0.27 270	0.60 243	0.43 134	0.31 266	0.83 435	0.42 303	1.14 344	1.04 384	0.73 274	0.75 247	1.11 467	1.01 526	0.81 221	0.51 365	0.20 333	0.14 271	0.24 422	0.15 199	0.24 430	0.25 458

TransformOpticalFlow	0.96 522	0.28 300	0.89 445	0.52 344	0.31 266	0.66 333	0.54 440	1.75 520	1.12 430	1.09 385	1.44 521	1.37 530	1.01 526	6.70 671	0.42 285	0.19 288	0.12 101	0.20 283	0.19 330	0.18 209	0.19 326

Consistency-Raft	1.25 588	0.99 647	1.93 631	1.02 659	1.21 672	0.96 481	1.01 614	1.75 520	1.92 647	1.36 540	2.12 630	1.44 542	1.01 526	1.14 339	1.40 594	0.72 665	0.82 684	0.89 669	0.98 685	1.31 676	0.95 665

FADNet	0.92 514	0.61 602	1.81 623	0.62 498	0.55 532	0.96 481	0.57 477	1.78 535	1.33 556	0.93 328	1.01 327	1.36 527	1.01 526	2.71 575	0.75 469	0.33 569	0.34 611	0.31 542	0.34 602	0.59 635	0.40 580

KYRaft	0.75 444	0.28 300	0.62 254	0.56 421	0.29 211	0.67 339	0.86 579	0.94 245	0.84 294	1.62 606	2.21 634	1.16 477	1.02 533	1.57 456	0.40 262	0.20 333	0.13 204	0.22 359	0.28 548	0.20 313	1.02 668

LALA_ROB	1.01 545	0.59 592	1.16 541	0.67 548	0.51 505	1.63 599	1.26 642	1.69 503	1.38 580	1.81 629	1.37 497	1.94 622	1.02 533	1.58 458	1.38 590	0.37 594	0.27 567	0.43 620	0.37 615	0.43 588	0.37 570

DCVSM-stereo	0.72 412	0.35 479	0.76 369	0.55 405	0.42 437	0.73 372	0.38 248	1.21 374	1.02 375	1.79 625	1.04 348	1.62 575	1.03 535	1.04 308	0.79 488	0.24 446	0.27 567	0.29 523	0.24 483	0.30 512	0.36 565

HSM	1.19 584	0.32 411	0.65 271	0.57 439	0.38 399	1.23 547	0.59 491	2.25 648	1.19 488	1.30 508	1.25 444	1.94 622	1.03 535	9.32 702	0.71 457	0.22 399	0.16 375	0.20 283	0.16 247	0.21 358	0.21 387

DAS	0.84 490	0.34 459	1.03 505	0.64 516	0.69 591	0.77 398	0.63 507	1.54 465	1.20 493	1.79 625	1.55 552	0.95 406	1.04 537	2.83 578	0.60 415	0.21 368	0.16 375	0.25 462	0.18 305	0.27 472	0.22 410

SepStereo	0.82 479	0.34 459	1.03 505	0.64 516	0.69 591	0.77 398	0.63 507	1.54 465	1.20 493	1.79 625	1.55 552	0.95 406	1.04 537	2.30 549	0.60 415	0.21 368	0.16 375	0.25 462	0.18 305	0.27 472	0.22 410

GwcNet	1.08 560	0.51 563	2.33 648	0.79 609	1.18 670	1.76 611	0.70 533	1.68 500	1.47 605	1.41 558	1.64 577	1.74 597	1.04 537	2.20 541	1.41 598	0.30 546	0.29 586	0.29 523	0.27 527	0.30 512	0.35 559

GANet-RSSM	0.72 412	0.28 300	0.63 257	0.64 516	0.58 549	0.80 418	0.58 481	1.89 570	1.08 408	1.04 373	1.25 444	1.15 476	1.04 537	1.49 436	0.62 422	0.25 474	0.19 453	0.22 359	0.22 444	0.22 385	0.21 387

ADLNet2	0.88 504	0.34 459	1.17 543	0.77 605	0.64 573	1.12 523	0.76 547	1.74 517	1.24 514	1.21 461	1.65 579	1.71 593	1.05 541	1.67 475	1.17 565	0.24 446	0.21 499	0.21 323	0.22 444	0.26 458	0.29 513

DRN-Test	1.00 539	0.44 532	1.13 535	0.70 571	0.81 629	1.62 598	0.79 556	2.14 627	1.44 602	1.78 622	1.33 480	1.43 537	1.05 541	2.18 538	1.53 615	0.27 514	0.21 499	0.31 542	0.30 569	0.32 530	0.28 506

ETE_ROB	0.96 522	0.64 609	1.16 541	0.69 565	0.48 482	1.14 525	1.13 628	1.77 531	1.19 488	1.91 639	1.45 524	1.73 595	1.05 541	1.60 462	1.14 560	0.32 560	0.26 559	0.38 600	0.34 602	0.39 570	0.41 585

z-ln-s-r	1.02 548	0.55 578	2.09 636	0.52 344	0.55 532	0.78 403	0.87 581	1.47 440	1.34 559	1.12 401	1.62 572	1.37 530	1.06 544	2.62 572	3.32 666	0.19 288	0.14 271	0.21 323	0.17 278	0.27 472	0.21 387

fff	0.53 268	0.24 168	0.70 309	0.43 134	0.24 79	0.48 147	0.36 214	1.07 318	1.25 517	1.10 393	1.02 335	0.57 244	1.06 544	0.73 185	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 326

csc	0.53 268	0.24 168	0.70 309	0.43 134	0.24 79	0.48 147	0.36 214	1.07 318	1.25 517	1.10 393	1.02 335	0.57 244	1.06 544	0.73 185	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 326

cscssc	0.53 268	0.24 168	0.70 309	0.43 134	0.24 79	0.48 147	0.36 214	1.07 318	1.25 517	1.10 393	1.02 335	0.57 244	1.06 544	0.73 185	0.52 373	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.15 81	0.19 326

DISCO	1.03 551	0.34 459	1.11 531	0.69 565	0.45 464	2.07 639	0.84 571	2.13 623	1.50 609	1.15 425	1.33 480	2.40 649	1.07 548	2.60 570	1.51 614	0.23 427	0.18 435	0.22 359	0.20 369	0.31 521	0.27 494

ac_64	0.82 479	0.29 335	0.81 397	0.71 579	0.60 560	1.05 506	0.54 440	1.99 599	0.92 327	1.18 449	1.06 353	1.99 628	1.08 549	1.94 514	0.97 533	0.27 514	0.22 521	0.24 422	0.23 467	0.22 385	0.19 326

NaN_ROB	1.13 573	0.55 578	1.15 540	0.64 516	0.48 482	1.61 597	2.03 685	1.72 511	1.48 606	2.09 648	1.27 454	1.40 533	1.08 549	3.94 608	1.30 580	0.28 529	0.34 611	0.28 512	0.28 548	0.30 512	0.33 549

CBMV_ROB	0.90 509	0.44 532	0.63 257	0.51 323	0.37 377	1.25 551	0.49 404	1.77 531	1.27 528	1.41 558	2.00 622	1.33 521	1.08 549	2.17 535	0.76 472	0.43 621	0.42 644	0.47 630	0.44 632	0.41 577	0.36 565

anonymity	1.12 570	0.97 644	1.21 546	1.07 663	1.12 664	1.08 513	0.89 586	1.95 589	1.16 469	1.29 500	1.26 451	1.22 488	1.09 552	1.15 340	1.01 539	1.02 674	1.00 697	0.97 671	0.97 683	0.98 663	0.99 667

1111x	1.70 633	0.29 335	0.86 418	0.51 323	0.27 158	1.01 494	0.68 526	2.22 645	1.28 533	1.13 416	1.40 508	1.21 486	1.10 553	5.53 644	15.20 712	0.22 399	0.21 499	0.22 359	0.22 444	0.24 430	0.22 410

IER	0.70 403	0.31 395	1.02 500	0.48 257	0.52 518	1.34 565	0.51 414	1.17 352	0.99 362	1.23 472	1.34 487	1.12 468	1.11 554	0.99 290	0.71 457	0.20 333	0.16 375	0.21 323	0.21 415	0.20 313	0.19 326

DANet	1.08 560	0.61 602	1.32 566	0.85 632	0.72 596	1.37 568	0.51 414	1.54 465	1.15 459	1.78 622	1.54 550	2.01 630	1.11 554	2.90 581	2.00 636	0.33 569	0.30 591	0.40 613	0.30 569	0.44 594	0.45 601
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	0.96 522	0.49 553	1.09 526	0.72 583	0.57 540	1.11 520	1.14 629	1.66 497	1.23 508	1.85 632	1.39 506	1.64 583	1.11 554	1.80 499	1.42 602	0.38 599	0.30 591	0.33 566	0.29 560	0.37 557	0.34 554

fast-iter	0.64 365	0.32 411	0.68 291	0.47 223	0.51 505	0.41 81	0.36 214	1.04 294	0.75 256	1.31 518	1.43 516	1.62 575	1.12 557	0.94 268	0.88 512	0.15 84	0.12 101	0.20 283	0.20 369	0.20 313	0.18 279

CoSv	0.64 365	0.32 411	0.68 291	0.47 223	0.51 505	0.41 81	0.36 214	1.04 294	0.75 256	1.31 518	1.43 516	1.62 575	1.12 557	0.94 268	0.88 512	0.15 84	0.12 101	0.20 283	0.20 369	0.20 313	0.18 279

DDUNet	1.50 613	2.69 705	1.12 533	1.77 682	1.88 685	1.84 623	0.92 593	1.70 508	1.16 469	1.38 549	1.79 600	1.60 573	1.12 557	1.37 403	1.08 548	1.10 679	0.76 682	2.37 692	0.94 681	2.00 680	1.37 678

UNet	0.83 485	0.34 459	1.31 563	0.58 445	0.74 604	1.58 595	0.49 404	1.41 422	1.04 384	1.21 461	1.08 362	1.54 563	1.12 557	1.65 470	1.09 550	0.23 427	0.17 410	0.25 462	0.20 369	0.25 445	0.22 410

anonymousa	0.72 412	0.27 270	0.75 359	0.47 223	0.63 570	1.43 582	0.45 361	1.24 389	0.89 310	1.28 493	1.75 596	1.62 575	1.13 561	0.69 168	0.59 407	0.19 288	0.16 375	0.23 400	0.25 497	0.20 313	0.18 279

APVNet	1.06 555	0.53 572	1.42 583	0.84 627	0.79 622	1.92 629	0.82 567	1.90 573	1.08 408	1.08 379	1.43 516	1.56 566	1.13 561	3.07 588	1.58 616	0.31 553	0.34 611	0.42 618	0.36 611	0.36 553	0.37 570

SuperB	2.53 671	0.59 592	18.45 707	0.69 565	0.50 493	1.87 626	0.88 584	1.67 499	2.39 664	1.50 579	1.42 511	1.14 475	1.15 563	4.28 615	5.07 679	0.24 446	0.19 453	0.22 359	0.19 330	7.86 718	0.34 554

xyz-stereo	7.16 703	0.22 106	69.90 741	0.42 117	0.21 25	32.92 730	0.49 404	0.87 205	0.76 265	1.38 549	27.04 724	1.19 482	1.16 564	4.69 622	0.97 533	0.16 125	0.12 101	0.20 283	0.14 169	0.16 118	0.12 21

RT-IGEV	0.77 452	0.28 300	0.93 459	0.55 405	0.33 311	1.01 494	0.83 570	2.03 611	0.93 329	1.28 493	1.58 563	1.77 601	1.17 565	1.04 308	0.49 353	0.23 427	0.16 375	0.21 323	0.17 278	0.19 263	0.26 482

w-ln-seven	1.38 603	0.70 619	3.91 670	0.75 599	0.72 596	2.69 666	0.95 602	2.02 608	1.99 651	1.99 642	1.73 591	1.82 608	1.17 565	2.45 559	2.84 655	0.28 529	0.25 553	0.31 542	0.30 569	0.41 577	0.33 549

S-Stereo	1.15 579	0.46 541	2.17 642	0.81 615	0.80 627	1.21 544	1.19 635	1.93 585	2.02 653	1.47 570	2.11 629	1.57 567	1.17 565	2.05 525	1.41 598	0.40 606	0.40 640	0.35 585	0.31 577	0.44 594	0.70 653

NCCL2	1.00 539	0.56 582	1.06 514	0.75 599	0.57 540	1.31 560	1.72 668	1.77 531	1.36 572	1.50 579	1.17 413	1.91 617	1.17 565	1.54 448	1.29 579	0.35 586	0.31 597	0.45 625	0.44 632	0.40 574	0.40 580

CBMV	0.95 521	0.44 532	0.66 281	0.53 363	0.35 340	1.53 591	1.63 667	1.69 503	1.42 599	2.00 645	1.60 566	1.43 537	1.17 565	1.59 461	0.99 537	0.34 579	0.34 611	0.39 608	0.33 595	0.33 539	0.32 543
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AAGNet	1.83 640	0.28 300	0.72 326	0.61 486	0.32 288	0.67 339	0.51 414	0.96 259	0.98 355	1.47 570	1.20 428	1.00 423	1.18 570	2.83 578	22.77 722	0.22 399	0.13 204	0.22 359	0.19 330	0.23 414	0.15 175

MMNet	0.84 490	0.32 411	1.09 526	0.60 471	0.59 557	1.85 624	0.49 404	1.51 454	1.27 528	1.37 543	1.15 405	1.26 503	1.18 570	1.67 475	1.22 569	0.19 288	0.18 435	0.23 400	0.22 444	0.25 445	0.21 387

CVANet_RVC	1.07 557	0.43 529	0.76 369	0.60 471	0.50 493	0.90 454	0.97 605	1.52 456	1.26 522	1.33 531	1.38 502	1.24 495	1.18 570	6.75 673	0.75 469	0.34 579	0.23 535	0.34 576	0.29 560	0.42 582	0.27 494

otaku	1.60 622	1.11 657	1.21 546	2.20 685	1.56 681	1.97 633	1.24 638	2.07 618	1.36 572	1.44 565	1.62 572	1.73 595	1.19 573	1.73 488	0.98 536	2.89 696	0.57 672	1.74 683	0.60 661	2.78 691	1.94 688

CRFU-Net	0.86 499	0.39 508	1.00 489	0.65 530	0.57 540	1.78 616	0.86 579	2.15 629	0.81 282	1.38 549	1.18 416	1.64 583	1.19 573	1.35 396	0.90 518	0.26 498	0.22 521	0.21 323	0.19 330	0.23 414	0.24 446

PA-Net	1.01 545	0.57 586	1.29 561	0.64 516	0.74 604	1.19 540	0.84 571	1.69 503	1.43 601	1.16 435	1.19 423	1.32 519	1.19 573	3.42 600	1.25 572	0.29 541	0.45 652	0.33 566	0.49 644	0.32 530	0.47 609
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADStereo(finetuned)	0.57 318	0.24 168	1.06 514	0.43 134	0.24 79	0.49 164	0.35 197	1.05 302	1.30 544	1.12 401	1.03 345	0.58 251	1.20 576	0.84 232	0.51 365	0.16 125	0.13 204	0.17 155	0.13 129	0.18 209	0.19 326

HGLStereo	0.85 494	0.38 503	0.94 464	0.80 612	1.03 655	1.17 535	0.58 481	1.52 456	1.20 493	1.19 453	1.62 572	1.13 473	1.20 576	1.80 499	1.06 544	0.24 446	0.24 544	0.24 422	0.21 415	0.23 414	0.27 494

GANet	1.36 599	0.47 546	0.86 418	0.67 548	0.45 464	1.34 565	1.73 669	1.64 491	1.24 514	1.49 578	2.38 641	1.55 565	1.20 576	9.30 701	0.93 522	0.30 546	0.31 597	0.33 566	0.28 548	0.39 570	0.30 526

GASNet	0.99 534	0.97 644	1.72 617	0.98 655	0.68 589	0.83 435	0.67 522	1.60 480	1.28 533	1.31 518	1.22 434	1.22 488	1.21 579	2.41 557	1.41 598	0.43 621	0.26 559	0.36 593	0.34 602	0.55 628	0.31 536

Wz-Net-LNSev	1.03 551	0.67 612	2.71 660	0.64 516	0.84 633	1.75 609	1.00 612	1.80 544	1.32 552	1.28 493	1.25 444	1.65 586	1.22 580	1.39 414	1.40 594	0.28 529	0.26 559	0.24 422	0.23 467	0.33 539	0.32 543

zh-mn7	1.70 633	1.21 664	8.30 692	0.69 565	0.53 521	1.45 584	0.84 571	1.70 508	2.09 657	2.41 662	2.67 654	1.68 589	1.23 581	4.49 617	2.87 656	0.30 546	0.26 559	0.27 497	0.27 527	0.31 521	0.35 559

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 534	0.40 515	1.82 625	0.66 536	0.62 569	2.05 638	0.78 552	1.91 577	1.29 538	1.54 590	1.42 511	1.51 558	1.23 581	1.99 518	1.33 582	0.23 427	0.14 271	0.20 283	0.15 199	0.27 472	0.26 482

psm_up	0.77 452	0.34 459	0.70 309	0.66 536	0.58 549	1.05 506	0.92 593	1.52 456	1.12 430	1.26 488	1.16 410	1.31 518	1.23 581	1.20 353	0.81 495	0.25 474	0.29 586	0.31 542	0.27 527	0.27 472	0.25 458

GANetREF_RVC	1.07 557	0.86 637	1.31 563	0.82 623	0.53 521	1.41 580	1.31 645	1.76 527	1.52 612	1.27 491	1.31 471	1.46 547	1.24 584	2.03 522	0.96 532	0.56 649	0.45 652	0.67 660	0.50 647	0.88 660	0.59 637
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
fast-acv-ft	0.94 519	0.44 532	1.40 575	0.58 445	0.51 505	1.77 614	0.69 530	1.36 411	1.42 599	1.29 500	1.86 609	1.74 597	1.25 585	1.52 442	1.38 590	0.26 498	0.28 575	0.28 512	0.28 548	0.27 472	0.26 482

FBW_ROB	1.71 636	0.62 606	1.45 591	0.67 548	0.61 563	1.81 619	1.08 623	2.52 669	1.70 629	1.77 621	1.73 591	1.98 627	1.25 585	12.57 714	1.84 627	0.34 579	0.37 629	0.56 652	0.38 617	0.45 598	0.43 596

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 638	0.87 638	3.56 666	0.80 612	0.75 613	3.72 683	2.44 698	1.82 548	1.82 640	1.74 618	1.91 615	1.92 620	1.26 587	7.69 689	1.28 578	0.45 627	0.47 657	0.52 639	0.77 670	0.50 615	0.50 618

RTSC	1.29 590	0.73 622	2.44 651	0.83 626	0.57 540	1.85 624	0.65 512	1.88 567	2.00 652	2.20 651	1.66 582	1.60 573	1.26 587	2.33 551	3.92 672	0.32 560	0.23 535	0.27 497	0.29 560	0.37 557	0.37 570

PASM	1.34 597	0.92 641	2.62 658	0.86 634	0.87 642	1.03 501	1.08 623	1.50 448	1.51 611	1.82 630	1.41 510	1.68 589	1.26 587	4.87 627	1.34 584	0.61 656	0.65 679	0.68 661	0.78 671	0.69 649	0.68 651

Ntro	1.64 626	1.15 661	1.23 550	2.48 691	1.83 684	2.09 641	1.16 632	1.96 590	1.38 580	1.21 461	1.62 572	1.62 575	1.29 590	1.87 507	1.11 556	3.04 697	0.56 671	1.82 685	0.64 663	2.80 692	2.05 690

Anonymous_2	1.30 592	0.55 578	0.82 401	0.52 344	0.58 549	1.01 494	0.64 510	1.25 391	0.97 349	0.96 338	0.78 254	1.33 521	1.29 590	1.03 302	0.74 464	0.62 657	0.64 677	1.06 677	9.63 722	1.16 670	0.49 616

ccnet	1.12 570	0.67 612	1.01 493	0.78 607	0.73 603	1.72 607	0.99 610	1.84 557	1.26 522	1.47 570	1.85 608	1.75 600	1.29 590	1.75 490	1.88 630	0.57 650	0.53 667	0.57 654	0.55 654	0.59 635	0.54 626

stereogan	1.15 579	0.42 526	1.40 575	0.86 634	0.84 633	2.38 654	0.71 535	1.88 567	1.73 633	1.72 616	1.94 618	2.31 644	1.29 590	2.07 526	1.08 548	0.36 590	0.35 622	0.39 608	0.31 577	0.51 620	0.46 605

DStereoRT	1.36 599	0.32 411	1.41 581	0.67 548	0.50 493	2.07 639	0.60 495	1.44 431	0.91 320	1.37 543	1.44 521	0.73 312	1.30 594	6.39 662	0.90 518	0.23 427	0.17 410	4.29 714	1.94 704	0.24 430	0.20 363

DeepPrunerF	1.60 622	0.73 622	5.81 682	0.88 642	1.19 671	0.91 458	0.95 602	2.19 641	5.24 700	1.17 444	1.30 465	1.19 482	1.30 594	4.90 628	1.66 621	0.42 615	0.34 611	0.52 639	0.47 639	0.41 577	0.40 580

RYNet	1.17 582	0.49 553	1.24 553	0.70 571	0.97 653	1.71 605	0.92 593	1.91 577	1.46 604	1.38 549	1.14 396	1.88 612	1.30 594	4.24 612	1.87 628	0.26 498	0.21 499	0.35 585	0.27 527	0.55 628	0.54 626

Wz-Net-SNSev	1.49 611	1.23 666	6.27 684	0.68 561	0.67 583	1.37 568	1.41 650	2.00 600	1.39 585	1.48 576	1.61 570	2.29 642	1.32 597	3.93 607	2.14 642	0.31 553	0.28 575	0.31 542	0.33 595	0.42 582	0.36 565

Wz-Net-MNSev	1.11 568	0.58 589	2.23 646	0.66 536	0.71 594	1.95 632	1.46 653	1.98 596	1.45 603	1.79 625	1.43 516	1.49 555	1.33 598	1.97 517	1.42 602	0.27 514	0.23 535	0.28 512	0.28 548	0.34 543	0.31 536

z-mn7	1.56 619	0.84 633	4.36 674	0.71 579	0.51 505	2.60 661	1.04 617	1.73 512	2.70 676	1.53 584	2.99 660	1.94 622	1.34 599	4.78 625	2.41 648	0.29 541	0.24 544	0.27 497	0.24 483	0.34 543	0.31 536

UDG	1.41 607	2.65 704	0.99 483	1.44 677	1.64 683	1.34 565	0.80 562	1.60 480	1.23 508	1.23 472	1.71 589	2.01 630	1.34 599	1.47 434	1.41 598	0.90 669	0.54 670	2.29 690	0.75 669	1.84 679	1.04 670

LCNet	0.72 412	0.28 300	0.52 162	0.55 405	0.31 266	0.69 353	0.54 440	1.00 273	0.88 307	1.19 453	1.34 487	0.97 414	1.34 599	2.56 568	0.45 314	0.18 235	0.13 204	0.21 323	0.25 497	0.27 472	0.73 656

w-ln-seven-2	1.18 583	0.61 602	4.25 671	0.68 561	0.61 563	1.20 542	0.93 597	1.63 489	1.35 568	1.66 611	1.53 545	1.47 552	1.37 602	3.00 586	1.74 623	0.25 474	0.24 544	0.29 523	0.26 515	0.33 539	0.28 506

PWC_ROB	1.24 586	0.76 628	2.46 652	0.72 583	0.78 619	1.15 531	0.49 404	1.75 520	1.92 647	2.31 654	3.07 661	1.59 571	1.40 603	2.46 562	2.10 640	0.33 569	0.22 521	0.35 585	0.24 483	0.38 566	0.41 585

Prome-Stereo	0.75 444	0.27 270	0.53 172	0.55 405	0.32 288	0.59 276	0.97 605	0.89 215	0.88 307	1.45 567	2.46 647	0.91 384	1.41 604	1.58 458	0.44 299	0.18 235	0.13 204	0.19 231	0.17 278	0.20 313	0.92 664

ADCRef	1.35 598	0.55 578	2.37 650	0.72 583	0.77 617	1.94 631	0.78 552	1.91 577	1.27 528	1.57 598	1.59 565	1.36 527	1.41 604	1.54 448	7.53 689	0.23 427	0.20 473	0.32 557	0.30 569	0.29 502	0.29 513

PAM	0.76 450	0.29 335	1.08 523	0.52 344	0.33 311	1.38 571	0.39 265	2.01 604	0.67 231	1.06 375	0.96 305	2.89 665	1.43 606	0.86 242	0.35 205	0.19 288	0.12 101	0.19 231	0.17 278	0.19 263	0.20 363

RASNet	1.12 570	0.30 358	0.91 452	0.66 536	0.77 617	0.97 485	0.57 477	1.37 412	1.35 568	1.02 366	1.34 487	2.11 637	1.43 606	7.09 678	1.39 593	0.19 288	0.17 410	0.17 155	0.19 330	0.18 209	0.16 216

iinet-f	0.99 534	0.45 539	3.71 669	0.55 405	0.43 448	1.81 619	0.68 526	1.14 344	1.14 447	1.18 449	1.42 511	1.58 570	1.44 608	1.34 395	1.59 618	0.24 446	0.23 535	0.20 283	0.19 330	0.26 458	0.25 458

edge stereo	1.11 568	0.50 560	1.30 562	0.71 579	0.65 575	1.14 525	0.75 544	1.93 585	1.37 576	1.71 615	1.83 604	2.54 654	1.44 608	2.43 558	1.23 570	0.42 615	0.41 642	0.54 645	0.35 607	0.42 582	0.46 605

pmcnn	2.37 665	0.42 526	2.71 660	0.63 507	0.43 448	1.54 592	1.19 635	2.01 604	1.53 614	2.64 668	7.60 698	18.07 717	1.45 610	3.44 602	2.78 654	0.18 235	0.15 336	0.15 52	0.12 68	0.20 313	0.18 279

STrans-v2	1.04 554	0.28 300	0.96 474	0.49 279	0.32 288	0.68 347	0.79 556	2.47 668	1.12 430	1.12 401	1.46 530	1.40 533	1.46 611	6.70 671	0.43 295	0.18 235	0.13 204	0.20 283	0.18 305	0.18 209	0.18 279

PWCDC_ROB	1.29 590	0.75 627	1.33 569	1.05 660	0.88 644	1.73 608	0.52 425	1.89 570	3.28 683	1.29 500	4.88 685	1.22 488	1.46 611	1.77 497	1.45 606	0.60 655	0.26 559	0.29 523	0.25 497	0.52 622	0.37 570

psmorigin	1.52 615	0.69 616	10.52 698	0.68 561	0.59 557	1.13 524	0.70 533	1.57 473	1.19 488	1.99 642	1.79 600	2.26 641	1.47 613	2.09 528	1.36 588	0.39 603	0.40 640	0.34 576	0.33 595	0.43 588	0.56 630

ACVNet-4b	2.15 656	1.41 673	1.64 609	2.80 693	2.31 693	2.31 651	1.24 638	2.32 653	2.14 658	1.26 488	2.39 642	2.66 658	1.48 614	5.95 656	1.06 544	3.20 701	0.45 652	2.37 692	0.89 677	2.83 695	2.37 695

FAT-Stereo	1.07 557	0.41 522	1.32 566	0.72 583	0.58 549	1.08 513	0.89 586	1.96 590	1.65 624	1.75 619	1.98 619	2.03 633	1.48 614	2.02 521	1.18 568	0.42 615	0.35 622	0.34 576	0.29 560	0.35 546	0.53 624

PAM_32	0.77 452	0.28 300	1.03 505	0.52 344	0.30 237	1.32 561	0.35 197	1.97 594	0.65 226	1.02 366	1.06 353	3.05 667	1.49 616	0.96 272	0.36 217	0.19 288	0.13 204	0.20 283	0.18 305	0.19 263	0.19 326

RAFT + AFF	1.00 539	0.42 526	1.09 526	0.67 548	0.50 493	1.22 546	1.24 638	2.24 647	1.19 488	1.30 508	1.56 556	1.17 478	1.49 616	3.44 602	0.83 502	0.21 368	0.25 553	0.30 536	0.26 515	0.27 472	0.27 494

Syn2CoEx	1.14 575	0.69 616	1.66 611	0.80 612	0.67 583	1.40 575	0.88 584	2.06 617	1.54 615	1.25 484	1.58 563	1.42 536	1.50 618	4.09 610	1.40 594	0.36 590	0.32 605	0.34 576	0.29 560	0.29 502	0.34 554

RGC	1.14 575	0.79 630	1.26 556	0.91 649	0.96 652	1.52 590	0.77 550	1.92 580	1.26 522	1.54 590	1.93 616	2.02 632	1.54 619	2.25 545	1.31 581	0.44 626	0.35 622	0.58 655	0.48 641	0.47 606	0.46 605

Nwc_Net	1.09 563	0.49 553	1.33 569	0.89 645	0.80 627	1.49 588	0.66 518	2.19 641	1.27 528	1.32 522	2.26 636	1.96 625	1.54 619	1.92 510	1.34 584	0.40 606	0.30 591	0.43 620	0.45 634	0.38 566	0.37 570

XQC	1.37 601	0.87 638	2.56 656	0.84 627	0.69 591	1.83 622	0.89 586	2.07 618	1.88 643	1.88 635	1.53 545	1.91 617	1.55 621	2.85 580	3.05 658	0.48 635	0.29 586	0.44 624	0.39 619	0.69 649	0.60 640

THIR-Stereo	1.02 548	0.27 270	0.69 303	0.49 279	0.28 185	0.95 475	1.34 647	1.03 288	0.97 349	1.34 535	1.90 614	1.17 478	1.58 622	6.44 663	0.78 481	0.19 288	0.14 271	0.21 323	0.22 444	0.19 263	0.20 363

RTS	2.67 673	1.38 669	15.28 703	0.99 656	1.26 674	3.78 684	1.96 682	2.15 629	2.62 673	2.61 666	2.85 658	2.60 656	1.59 623	6.27 659	5.71 682	0.40 606	0.28 575	0.35 585	0.35 607	0.50 615	0.48 612

RTSA	2.67 673	1.38 669	15.28 703	0.99 656	1.26 674	3.78 684	1.96 682	2.15 629	2.62 673	2.61 666	2.85 658	2.60 656	1.59 623	6.27 659	5.71 682	0.40 606	0.28 575	0.35 585	0.35 607	0.50 615	0.48 612

SHD	1.31 593	0.71 621	2.34 649	0.86 634	0.75 613	1.77 614	0.65 512	2.22 645	2.50 670	2.40 661	1.71 589	1.91 617	1.60 625	1.93 513	2.37 647	0.38 599	0.31 597	0.38 600	0.40 623	0.48 611	0.50 618

ADCP+	1.99 652	0.48 550	7.73 688	0.66 536	0.91 645	2.30 650	1.05 619	1.82 548	1.34 559	1.54 590	1.32 478	1.74 597	1.61 626	2.17 535	13.37 707	0.24 446	0.21 499	0.32 557	0.28 548	0.37 557	0.29 513

aanetorigin	1.23 585	0.79 630	2.78 662	0.70 571	0.79 622	0.99 491	1.06 621	1.06 316	1.37 576	3.52 686	2.61 652	1.72 594	1.63 627	1.99 518	1.78 625	0.25 474	0.24 544	0.26 481	0.25 497	0.38 566	0.45 601

AnyNet_C32	1.96 649	1.10 654	5.17 678	0.90 646	1.11 662	2.12 643	2.37 696	1.85 558	1.48 606	2.45 663	1.70 588	2.05 635	1.64 628	2.50 566	10.28 702	0.37 594	0.34 611	0.35 585	0.41 624	0.49 614	0.54 626

RainbowNet	1.97 650	1.76 686	1.57 606	2.81 694	2.21 689	1.98 635	1.81 672	2.54 670	1.89 644	1.50 579	1.84 606	1.96 625	1.65 629	2.14 532	1.25 572	3.33 703	0.85 689	2.39 695	0.98 685	2.82 694	2.22 691

FTStereo	0.91 512	0.26 236	0.56 211	0.54 380	0.33 311	0.66 333	1.87 677	1.00 273	0.75 256	1.75 619	4.15 675	1.04 440	1.65 629	1.57 456	0.46 329	0.19 288	0.16 375	0.23 400	0.21 415	0.18 209	0.63 643

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 655	1.15 661	3.10 663	1.05 660	0.76 616	5.03 698	2.40 697	2.16 632	2.62 673	1.89 637	2.28 637	2.69 659	1.65 629	9.35 703	2.04 637	0.64 661	0.51 665	0.68 661	0.71 668	1.09 669	0.67 649

AF-Net	1.13 573	0.52 567	1.33 569	0.86 634	0.91 645	1.38 571	0.71 535	2.16 632	1.62 621	1.56 594	2.40 643	1.99 628	1.65 629	1.81 501	1.48 611	0.48 635	0.28 575	0.49 634	0.33 595	0.39 570	0.32 543

CBFPSM	0.92 514	0.33 434	1.86 628	0.49 279	0.38 399	1.75 609	0.84 571	1.39 419	1.12 430	1.09 385	0.99 317	2.37 647	1.66 633	1.32 384	1.42 602	0.19 288	0.18 435	0.20 283	0.20 369	0.21 358	0.33 549

SAMSARA	1.55 617	0.84 633	2.61 657	1.22 669	1.07 657	2.50 658	1.93 680	2.05 612	1.89 644	2.75 671	1.66 582	2.81 662	1.69 634	3.08 590	1.97 635	0.46 633	0.51 665	0.42 618	0.46 637	0.58 633	0.59 637

AnyNet_C01	2.26 660	1.78 687	10.22 696	0.93 652	0.74 604	2.92 673	2.20 691	2.29 652	1.80 638	2.53 665	2.41 644	2.71 660	1.73 635	3.41 599	6.72 686	0.41 611	0.39 638	0.40 613	0.42 627	0.67 647	0.63 643

Select-FE	0.74 435	0.39 508	1.56 604	0.55 405	0.46 476	0.40 74	0.22 39	1.86 561	0.68 237	1.05 374	1.31 471	1.82 608	1.74 636	1.11 330	0.38 242	0.21 368	0.16 375	0.21 323	0.25 497	0.19 263	0.31 536

DRaft	0.80 468	0.24 168	0.70 309	0.45 188	0.30 237	0.97 485	0.53 433	1.05 302	0.97 349	1.78 622	2.02 625	0.80 332	1.74 636	2.73 576	0.72 460	0.17 183	0.14 271	0.20 283	0.20 369	0.18 209	0.21 387

NCC-stereo	1.10 565	0.54 573	1.24 553	0.84 627	0.94 649	1.29 556	0.89 586	2.01 604	1.34 559	1.32 522	1.74 593	1.88 612	1.74 636	2.35 552	1.25 572	0.45 627	0.37 629	0.45 625	0.58 657	0.42 582	0.42 589

Abc-Net	1.10 565	0.54 573	1.24 553	0.84 627	0.94 649	1.29 556	0.89 586	2.01 604	1.34 559	1.32 522	1.74 593	1.88 612	1.74 636	2.35 552	1.25 572	0.45 627	0.37 629	0.45 625	0.58 657	0.42 582	0.42 589
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	1.09 563	0.50 560	1.12 533	0.90 646	1.04 656	1.11 520	0.84 571	1.80 544	1.62 621	1.55 593	2.00 622	1.90 616	1.78 640	1.84 502	1.25 572	0.52 641	0.36 627	0.48 632	0.36 611	0.45 598	0.43 596

MFN_U_SF_RVC	1.52 615	0.84 633	3.42 665	0.87 641	0.66 579	2.56 660	0.95 602	2.36 658	1.70 629	1.98 641	1.86 609	2.45 652	1.79 641	2.95 582	2.58 650	0.52 641	0.48 659	0.55 649	0.59 660	0.59 635	0.61 641

LSM	6.33 699	1.10 654	13.19 700	1.41 676	68.17 737	1.64 601	1.90 679	1.92 580	2.46 666	2.99 678	3.11 662	1.88 612	1.80 642	2.61 571	2.06 639	0.41 611	0.58 673	0.50 635	0.57 656	0.64 642	17.66 726

NVStereoNet_ROB	1.88 644	1.07 652	1.45 591	1.07 663	1.17 668	1.47 585	1.48 655	1.89 570	1.93 649	1.94 640	4.67 683	3.08 670	1.80 642	6.51 664	1.65 619	1.06 677	0.86 691	1.08 678	1.32 691	0.93 661	1.26 676
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	1.67 629	1.04 651	1.23 550	1.21 668	1.13 666	1.82 621	1.11 625	2.16 632	1.52 612	3.07 682	2.32 638	2.82 663	1.80 642	4.11 611	2.04 637	1.03 675	0.99 696	0.97 671	0.94 681	1.03 668	1.02 668
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GrayStereo	0.82 479	0.26 236	0.58 234	0.63 507	0.37 377	0.76 391	1.86 676	1.11 335	0.87 303	1.99 642	1.89 613	1.08 449	1.82 645	1.39 414	0.48 343	0.19 288	0.14 271	0.19 231	0.21 415	0.18 209	0.39 579

UGAM-zero	1.00 539	0.30 358	0.93 459	0.47 223	0.30 237	0.57 259	0.25 77	2.25 648	0.63 207	1.01 362	1.10 373	2.73 661	1.85 646	6.26 658	0.40 262	0.17 183	0.14 271	0.19 231	0.15 199	0.16 118	0.17 249

MFMNet_re	1.40 606	1.14 660	1.68 612	1.39 674	1.07 657	1.48 586	1.43 651	1.87 564	1.82 640	2.26 652	2.19 633	1.51 558	1.86 647	1.52 442	1.25 572	0.93 670	0.83 685	0.84 667	0.80 672	0.99 665	1.05 672

light-stereo	12.42 713	1.45 676	18.02 706	17.94 719	23.64 723	11.13 708	0.82 567	9.91 713	5.73 701	15.42 722	42.83 737	55.24 741	1.88 648	28.77 729	2.26 644	1.61 683	3.00 711	0.78 664	0.93 680	3.48 704	3.62 712

CrosDoStereo	1.58 620	0.24 168	0.72 326	0.48 257	0.29 211	0.67 339	12.49 715	1.10 328	0.98 355	1.34 535	1.75 596	1.00 423	1.89 649	6.65 667	0.81 495	0.19 288	0.15 336	0.20 283	0.22 444	0.18 209	0.19 326

DeepStereo_LL	1.58 620	0.24 168	0.72 326	0.48 257	0.29 211	0.67 339	12.49 715	1.10 328	0.98 355	1.34 535	1.75 596	1.00 423	1.89 649	6.65 667	0.81 495	0.19 288	0.15 336	0.20 283	0.22 444	0.18 209	0.19 326

Wz-Net-TNSev	1.88 644	2.08 698	7.66 687	0.67 548	0.64 573	2.42 655	1.83 674	2.33 654	1.74 635	1.57 598	1.56 556	2.58 655	1.90 651	4.86 626	3.12 660	0.39 603	0.37 629	0.33 566	0.37 615	0.53 624	0.58 635

ADCL	1.72 637	0.57 586	3.66 667	0.67 548	0.61 563	2.61 663	1.85 675	1.96 590	1.67 626	1.90 638	1.83 604	2.06 636	1.90 651	2.13 531	9.15 698	0.26 498	0.24 544	0.34 576	0.32 585	0.38 566	0.35 559

CSAN	1.41 607	0.59 592	1.26 556	0.70 571	0.50 493	1.76 611	1.78 670	1.77 531	1.90 646	2.35 657	2.32 638	1.92 620	1.94 653	5.56 646	1.49 612	0.43 621	0.35 622	0.40 613	0.41 624	0.43 588	0.41 585

WZ-Net	1.95 648	0.95 643	10.10 694	0.86 634	0.78 619	1.69 604	1.60 665	2.20 644	1.98 650	2.08 647	1.93 616	2.30 643	1.97 654	5.30 635	3.17 663	0.34 579	0.26 559	0.29 523	0.31 577	0.51 620	0.47 609

ACVNet_1	2.18 657	1.45 676	1.72 617	2.85 695	2.33 695	2.28 648	1.46 653	3.08 680	2.22 661	1.82 630	2.05 627	3.56 674	1.98 655	3.09 591	1.40 594	3.17 698	0.60 674	2.40 696	0.92 679	2.91 698	2.37 695

ADCS	2.25 659	0.99 647	5.55 679	0.81 615	0.74 604	2.19 645	1.80 671	2.27 650	2.14 658	2.80 674	2.13 631	2.40 649	2.03 656	2.64 573	13.69 708	0.41 611	0.39 638	0.40 613	0.45 634	0.58 633	0.56 630

ACVNet_2	2.43 669	1.41 673	2.04 634	2.62 692	2.24 690	2.63 665	1.88 678	3.31 682	3.01 680	2.19 650	3.45 668	4.62 682	2.04 657	4.50 619	1.47 610	2.55 693	0.64 677	2.22 689	0.84 674	2.69 690	2.29 693

ADCPNet	1.85 642	0.69 616	8.07 689	0.71 579	0.58 549	2.79 670	1.22 637	1.94 587	1.54 615	1.88 635	1.69 587	2.46 653	2.04 657	2.37 554	6.48 684	0.38 599	0.37 629	0.38 600	0.43 630	0.47 606	0.45 601

ADCMid	1.89 647	0.73 622	5.06 676	0.72 583	0.67 583	2.00 636	1.14 629	1.97 594	1.48 606	2.86 675	1.81 603	2.37 647	2.05 659	2.24 543	10.39 703	0.33 569	0.31 597	0.39 608	0.43 630	0.50 615	0.44 599

AANet	1.64 626	1.27 668	5.08 677	0.67 548	0.65 575	1.41 580	0.84 571	1.92 580	2.90 679	3.11 684	3.20 664	2.91 666	2.06 660	2.49 565	2.10 640	0.42 615	0.29 586	0.34 576	0.30 569	0.45 598	0.45 601

DEmStereo	0.97 528	0.23 141	0.79 390	0.47 223	0.32 288	1.04 504	0.56 466	0.93 239	0.89 310	1.39 555	2.14 632	1.02 432	2.07 661	5.64 648	0.77 479	0.17 183	0.15 336	0.20 283	0.20 369	0.18 209	0.20 363

zh-sn7	1.76 639	1.38 669	6.58 685	0.74 595	0.72 596	1.78 616	1.31 645	1.88 567	1.56 618	1.86 634	2.47 648	1.81 605	2.08 662	5.12 632	3.80 671	0.32 560	0.32 605	0.32 557	0.32 585	0.44 594	0.40 580

LL-Strereo	1.33 596	0.39 508	1.38 574	0.61 486	0.61 563	0.75 383	0.66 518	1.63 489	1.17 472	1.56 594	1.60 566	2.03 633	2.12 663	9.72 708	0.97 533	0.21 368	0.18 435	0.27 497	0.23 467	0.22 385	0.25 458

ACV-stereo	0.99 534	0.51 563	1.41 581	0.56 421	0.41 431	2.43 656	0.57 477	1.15 346	1.18 479	0.81 294	1.01 327	3.39 673	2.14 664	1.60 462	1.07 547	0.27 514	0.22 521	0.22 359	0.22 444	0.28 491	0.32 543

MADNet+	2.69 675	3.22 709	11.53 699	1.44 677	1.12 664	3.19 677	1.81 672	2.85 676	2.37 663	1.68 613	2.07 628	2.85 664	2.18 665	7.41 683	5.23 680	0.79 667	0.76 682	0.69 663	0.65 664	0.98 663	0.95 665

PSM-AAD	0.79 465	0.27 270	0.53 172	0.55 405	0.28 185	0.77 398	1.24 638	0.99 269	0.91 320	1.66 611	1.57 560	0.81 338	2.19 666	1.65 470	0.44 299	0.19 288	0.14 271	0.38 600	0.32 585	0.21 358	0.70 653

MSAF-DinoV2	1.97 650	0.80 632	10.38 697	0.86 634	0.48 482	1.39 573	0.97 605	2.55 671	1.72 632	1.53 584	1.65 579	3.59 675	2.20 667	5.39 641	3.94 673	0.27 514	0.17 410	0.26 481	0.28 548	0.47 606	0.46 605

IMH-64-1	2.70 676	1.79 688	1.46 593	3.26 703	2.66 699	3.23 679	2.10 686	4.08 691	2.75 677	2.34 655	3.81 672	3.06 668	2.22 668	4.25 613	2.59 651	3.75 707	0.84 686	2.75 702	1.35 692	3.15 700	2.60 702

IMH-64	2.70 676	1.79 688	1.46 593	3.26 703	2.66 699	3.23 679	2.10 686	4.08 691	2.75 677	2.34 655	3.81 672	3.06 668	2.22 668	4.25 613	2.59 651	3.75 707	0.84 686	2.75 702	1.35 692	3.15 700	2.60 702

PWCK	2.88 681	2.05 696	5.72 681	2.08 684	1.11 662	3.55 681	3.90 707	2.86 677	3.54 689	3.03 681	3.63 670	3.10 671	2.31 670	8.15 696	3.09 659	2.12 688	0.91 694	1.75 684	0.98 685	2.57 689	1.18 675

LVE	3.31 685	1.67 685	1.64 609	2.85 695	2.42 696	3.20 678	2.26 693	4.78 699	5.05 699	2.35 657	6.91 693	6.02 695	2.37 671	9.15 699	2.17 643	3.19 700	1.08 702	2.38 694	1.47 698	2.81 693	2.40 697

Dean	2.91 682	1.53 682	2.07 635	2.96 700	2.51 697	3.15 676	2.14 689	4.75 698	4.41 696	2.76 672	6.10 690	5.53 693	2.37 671	2.97 584	1.92 632	3.18 699	0.85 689	2.51 699	1.04 688	2.88 697	2.47 699

SGM_RVC	1.68 631	0.36 489	0.61 248	0.59 459	0.29 211	2.25 647	1.18 634	2.38 661	1.68 628	3.60 687	2.67 654	3.69 677	2.42 673	8.13 694	1.90 631	0.31 553	0.31 597	0.30 536	0.28 548	0.30 512	0.29 513
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
KSHMR	8.75 706	2.06 697	2.11 639	3.53 707	3.11 705	4.13 691	2.69 699	5.60 702	61.37 744	3.00 679	55.83 742	4.98 692	2.45 674	4.49 617	2.61 653	3.46 704	1.55 707	3.14 708	1.94 704	3.72 707	3.18 707

PVD	1.70 633	0.84 633	2.26 647	0.94 654	0.83 632	2.48 657	0.97 605	2.59 672	3.35 684	3.01 680	2.77 656	2.34 646	2.47 675	2.67 574	3.14 661	0.47 634	0.45 652	0.59 656	0.48 641	0.59 635	0.75 658

test_sample8	2.19 658	0.49 553	1.13 535	0.56 421	0.39 410	1.02 498	0.73 539	1.82 548	1.15 459	2.26 652	1.30 465	4.94 689	2.52 676	2.27 547	7.92 694	0.57 650	12.61 727	0.62 657	0.67 665	0.45 598	0.42 589

G-Net	1.66 628	0.63 607	1.56 604	1.11 665	0.74 604	2.98 675	0.91 591	1.55 469	1.22 505	2.76 672	8.18 704	2.32 645	2.53 677	1.92 510	1.87 628	0.48 635	0.44 648	0.45 625	0.31 577	0.60 639	0.57 634

WAO-6	2.81 679	1.60 683	1.46 593	2.36 689	2.28 692	3.55 681	2.29 694	4.21 694	4.56 697	2.36 659	4.51 677	4.88 688	2.66 678	4.60 620	4.07 675	1.72 684	1.15 703	2.31 691	1.46 697	2.31 683	1.85 686

EDNetEfficientorigin	10.57 709	1.47 678	177.42 744	0.67 548	0.53 521	1.58 595	1.16 632	1.90 573	3.37 685	4.71 699	3.38 666	3.10 671	2.69 679	3.13 592	3.58 668	0.25 474	0.23 535	0.33 566	0.27 527	0.83 655	0.81 659

DPSNet	1.69 632	0.59 592	4.33 672	0.70 571	0.57 540	2.02 637	1.62 666	3.35 684	1.78 636	1.48 576	1.38 502	2.17 638	2.84 680	4.77 624	3.66 669	0.48 635	0.31 597	0.29 523	0.25 497	0.64 642	0.48 612

IMH	3.21 684	1.85 692	1.48 598	3.25 702	2.69 701	4.07 690	2.02 684	4.41 696	3.80 690	2.72 669	7.11 696	4.75 685	2.92 681	5.92 654	2.55 649	3.85 711	0.88 692	2.78 704	1.36 694	3.19 702	2.59 701

SANet	1.88 644	0.57 586	2.18 644	0.63 507	0.40 421	2.80 671	1.57 663	2.39 662	5.88 703	2.36 659	3.57 669	3.72 678	2.97 682	4.74 623	1.76 624	0.34 579	0.30 591	0.32 557	0.29 560	0.48 611	0.37 570

MeshStereo	2.26 660	0.56 582	0.92 457	0.61 486	0.49 486	2.60 661	1.02 615	3.18 681	2.05 655	7.40 712	4.98 686	7.58 700	2.98 683	6.37 661	1.96 634	0.43 621	0.43 645	0.45 625	0.39 619	0.43 588	0.42 589
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
WAO-7	2.66 672	1.40 672	1.73 619	1.39 674	1.17 668	3.93 687	1.94 681	4.11 693	3.88 691	2.92 676	5.50 687	4.18 680	3.00 684	7.63 688	3.71 670	1.13 680	1.00 697	1.17 679	1.13 690	1.18 672	1.09 674

DStereoO	1.44 609	1.11 657	1.69 613	1.16 666	0.72 596	1.21 544	1.56 660	1.74 517	1.63 623	1.52 582	1.67 584	1.51 558	3.16 685	1.73 488	1.72 622	2.35 691	0.45 652	0.97 671	0.42 627	2.01 681	0.53 624

notaker	3.98 688	2.40 703	2.68 659	3.82 710	3.27 708	3.97 689	2.14 689	4.78 699	3.45 687	4.12 694	6.94 694	7.65 701	3.26 686	7.82 692	5.30 681	4.04 712	1.41 705	3.36 711	2.10 707	3.88 708	3.31 708

MonStereo1	3.14 683	1.66 684	1.81 623	2.43 690	2.32 694	5.80 701	1.58 664	3.52 686	4.70 698	3.09 683	8.22 705	4.76 686	3.36 687	6.52 665	2.29 646	2.33 690	0.61 675	1.91 687	1.05 689	2.44 686	2.34 694

ktn	4.70 693	2.38 702	2.12 640	3.76 708	3.24 706	4.85 696	2.95 704	5.52 701	7.37 706	4.07 693	19.32 721	7.46 699	3.47 688	7.39 682	2.95 657	4.04 712	1.85 708	3.26 710	2.22 708	3.08 699	2.65 704

EDNetEfficient	2.37 665	1.10 654	8.08 690	0.74 595	0.71 594	0.98 490	1.56 660	1.46 438	4.06 692	4.90 700	2.82 657	2.25 640	3.48 689	2.95 582	9.97 699	0.26 498	0.24 544	0.26 481	0.30 569	0.68 648	0.61 641

WCMA_ROB	1.84 641	0.47 546	1.31 563	0.69 565	0.57 540	2.11 642	1.14 629	1.87 564	1.73 633	4.04 691	6.43 691	5.62 694	3.61 690	2.59 569	1.94 633	0.52 641	0.44 648	0.39 608	0.42 627	0.48 611	0.47 609

MSMD_ROB	1.99 652	0.59 592	0.89 445	0.70 571	0.61 563	3.95 688	0.94 600	1.80 544	1.79 637	4.41 695	4.43 676	8.17 703	3.66 691	3.40 598	1.33 582	0.52 641	0.48 659	0.54 645	0.58 657	0.53 624	0.50 618

TorneroNet-64	5.30 697	2.03 694	1.74 620	3.43 705	2.81 702	10.09 706	2.12 688	9.10 712	17.12 722	4.96 702	9.27 708	10.72 712	3.70 692	9.20 700	4.55 677	3.31 702	0.84 686	2.88 705	1.55 699	3.49 705	3.04 705

WAO-8	4.40 689	1.82 690	1.79 621	2.34 687	2.20 687	9.19 704	1.53 657	6.09 705	16.46 717	3.94 689	7.84 702	7.32 697	3.72 693	9.41 705	3.31 664	2.00 686	1.07 700	2.44 697	1.37 695	2.50 687	1.68 683

Venus	4.40 689	1.82 690	1.79 621	2.34 687	2.20 687	9.19 704	1.53 657	6.09 705	16.46 717	3.94 689	7.84 702	7.32 697	3.72 693	9.41 705	3.31 664	2.00 686	1.07 700	2.44 697	1.37 695	2.50 687	1.68 683

TorneroNet	10.70 710	2.03 694	1.82 625	3.43 705	3.01 704	43.83 731	2.22 692	8.87 711	67.47 745	7.17 711	27.36 725	10.68 711	3.85 695	8.67 698	7.65 693	3.59 705	0.88 692	3.04 706	1.57 700	3.71 706	3.17 706

JetBlue	3.97 687	2.01 693	10.19 695	1.38 673	2.84 703	10.53 707	9.54 712	3.60 688	2.41 665	2.73 670	3.39 667	4.54 681	4.31 696	7.85 693	6.84 687	0.88 668	0.93 695	0.89 669	0.91 678	1.74 678	1.91 687

SGM+DAISY	2.41 668	1.07 652	2.14 641	1.18 667	1.10 660	2.14 644	1.36 648	1.96 590	1.66 625	5.46 706	7.07 695	4.95 690	4.32 697	5.50 643	2.26 644	1.04 676	1.02 699	0.99 674	0.97 683	1.02 666	1.04 670

ELAS	2.37 665	0.74 625	1.54 602	0.99 656	0.92 647	4.78 695	2.33 695	3.33 683	3.37 685	5.05 703	4.77 684	3.67 676	4.53 698	3.42 600	4.50 676	0.62 657	0.53 667	0.55 649	0.53 652	0.63 640	0.64 647
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 694	3.14 707	4.91 675	4.55 714	3.94 712	5.20 699	4.41 709	4.40 695	4.13 694	4.95 701	6.08 689	4.74 684	5.37 699	9.40 704	10.67 704	4.65 714	4.15 715	3.97 713	3.34 713	4.09 710	4.08 714

JetRed	6.91 702	8.80 714	25.96 721	2.85 695	3.25 707	13.98 715	11.87 714	6.25 707	4.28 695	4.45 696	4.56 678	6.69 696	5.46 700	7.46 685	14.05 709	2.59 694	3.31 712	2.59 700	2.29 709	4.20 711	3.36 709

DispFullNet	2.34 664	2.85 706	3.66 667	3.08 701	2.27 691	1.97 633	0.67 522	2.00 600	1.70 629	2.52 664	2.00 622	2.23 639	5.86 701	3.44 602	1.58 616	1.01 672	0.32 605	2.64 701	1.94 704	2.85 696	2.24 692

UNDER WATER	5.08 695	2.33 701	5.55 679	3.94 712	3.51 709	5.20 699	2.72 701	5.61 703	16.52 719	3.84 688	4.60 679	9.21 705	5.89 702	5.90 653	8.66 697	3.75 707	1.34 704	3.18 709	1.88 702	4.33 713	3.61 710

ELAS_RVC	2.48 670	0.74 625	1.90 629	1.05 660	0.92 647	2.76 668	4.01 708	2.76 674	4.11 693	4.69 698	4.63 680	4.62 682	5.96 703	3.97 609	3.96 674	0.63 660	0.53 667	0.56 652	0.52 651	0.64 642	0.63 643
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	5.27 696	2.32 700	8.78 693	3.93 711	3.54 710	7.61 702	3.03 705	5.84 704	14.19 711	4.04 691	4.04 674	9.39 706	6.26 704	5.93 655	8.48 696	3.60 706	1.51 706	3.13 707	1.88 702	4.29 712	3.61 710

FC-DCNN v2	2.81 679	0.59 592	0.85 412	0.73 591	0.57 540	2.97 674	1.05 619	3.39 685	2.61 672	6.98 708	7.67 700	10.38 710	6.31 705	5.75 651	3.37 667	0.53 647	0.48 659	0.51 637	0.50 647	0.53 624	0.51 622

tt	6.58 701	0.26 236	6.10 683	3.77 709	2.16 686	11.55 709	19.63 719	13.33 717	5.74 702	2.96 677	2.65 653	4.97 691	6.33 706	3.81 606	7.24 688	9.15 719	11.32 726	5.89 719	6.24 720	6.03 714	2.55 700

FC-DCNN	2.72 678	0.59 592	0.86 418	0.73 591	0.57 540	2.91 672	1.04 617	3.01 679	2.60 671	6.83 707	7.64 699	9.92 707	6.33 706	5.21 633	3.14 661	0.53 647	0.48 659	0.51 637	0.50 647	0.53 624	0.51 622

FCDSN-DC	2.32 663	0.63 607	0.81 397	0.84 627	0.75 613	2.23 646	0.94 600	2.09 621	1.80 638	5.45 705	7.72 701	7.77 702	6.93 708	3.39 597	1.80 626	0.52 641	0.48 659	0.52 639	0.51 650	0.57 631	0.58 635
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
coex-ft	8.13 705	2.13 699	98.04 743	0.67 548	0.53 521	1.71 605	1.56 660	1.65 492	11.11 709	18.17 726	3.75 671	3.88 679	7.61 709	2.98 585	6.49 685	0.30 546	0.30 591	0.32 557	0.31 577	0.66 646	0.50 618

MANE	6.19 698	0.59 592	1.03 505	0.93 652	1.22 673	13.38 712	2.69 699	12.81 716	17.94 723	8.21 713	10.82 711	14.72 713	11.68 710	11.39 713	11.90 706	0.59 654	0.50 664	0.52 639	1.76 701	0.55 628	0.54 626

TCMNet-wrong-test	10.31 708	11.40 716	14.84 702	20.96 722	18.45 717	13.80 714	10.76 713	15.78 718	3.53 688	5.20 704	5.52 688	16.26 715	12.61 711	7.51 687	10.15 700	7.43 717	2.37 710	4.31 715	3.43 714	11.36 720	10.61 718

DStereoSA	4.44 691	0.92 641	6.79 686	1.58 680	2.54 698	2.29 649	14.04 717	2.33 654	2.31 662	1.85 632	10.58 710	1.32 519	13.05 712	7.07 677	11.18 705	0.67 663	1.97 709	0.88 668	3.29 711	1.69 677	2.44 698

USTest	14.33 716	14.94 718	21.04 710	17.44 718	16.05 714	23.26 716	33.84 727	21.73 719	11.80 710	9.36 714	10.14 709	15.97 714	13.20 713	17.28 717	22.43 720	3.78 710	5.01 716	6.17 720	6.16 719	9.25 719	7.72 717

DStereoFS	3.67 686	1.49 680	2.18 644	1.32 671	1.32 676	4.41 693	1.26 642	3.75 690	9.27 707	3.36 685	6.80 692	4.81 687	13.54 714	6.95 675	4.76 678	0.73 666	0.69 680	1.17 679	2.40 710	1.27 675	1.95 689

SGM-ForestM	6.52 700	0.38 503	1.26 556	0.63 507	0.35 340	13.59 713	5.32 711	6.32 708	6.70 705	11.14 715	9.18 707	22.51 727	13.93 715	16.89 716	20.07 717	0.36 590	0.37 629	0.36 593	0.35 607	0.36 553	0.34 554

LRCNet_RVC	22.74 722	32.10 728	21.97 713	29.84 726	26.23 724	4.42 694	0.81 565	22.66 720	2.02 653	26.93 729	29.26 728	23.06 728	15.59 716	23.84 724	18.88 716	31.75 736	19.90 738	34.65 736	32.13 737	30.54 735	28.32 735

DPSMNet_ROB	13.02 715	8.23 712	21.91 712	9.53 717	18.11 716	11.56 710	32.02 726	10.64 715	16.23 716	7.05 710	19.49 723	10.16 709	16.66 717	9.85 710	22.43 720	4.77 716	8.68 719	5.38 717	10.26 726	6.17 716	11.36 719

DGTPSM_ROB	13.01 714	8.23 712	21.87 711	9.51 716	18.10 715	11.56 710	32.01 725	10.63 714	16.20 715	7.03 709	19.48 722	10.15 708	16.66 717	9.83 709	22.42 719	4.75 715	8.68 719	5.37 716	10.25 725	6.16 715	11.36 719

iinet-test	17.98 717	18.06 719	23.82 717	20.87 720	19.70 718	26.55 717	35.70 728	25.04 723	15.93 712	13.33 716	13.25 713	20.58 718	17.79 719	20.62 719	25.11 723	9.58 721	8.78 721	9.88 722	9.85 723	13.23 721	11.95 721

IINet	17.98 717	18.06 719	23.81 716	20.87 720	19.70 718	26.55 717	35.70 728	25.04 723	15.93 712	13.33 716	13.25 713	20.58 718	17.79 719	20.62 719	25.11 723	9.58 721	8.78 721	9.88 722	9.85 723	13.23 721	11.95 721

Anonymous_1	43.04 737	18.73 721	24.79 718	21.81 723	46.26 735	27.80 719	37.60 730	28.08 727	16.14 714	14.66 720	14.30 715	20.65 720	17.88 721	21.56 721	25.94 726	117.93 745	8.92 723	100.65 741	126.50 743	158.64 746	12.08 723

DPSM_ROB	19.08 719	19.14 722	25.17 719	22.15 724	20.85 721	28.17 720	37.82 731	26.56 725	16.85 720	14.14 718	14.84 716	21.70 721	18.75 722	21.87 722	26.55 727	10.16 725	9.30 724	10.47 724	10.42 727	14.03 723	12.61 724

DPSM	19.08 719	19.14 722	25.17 719	22.15 724	20.85 721	28.17 720	37.82 731	26.56 725	16.85 720	14.14 718	14.84 716	21.70 721	18.75 722	21.87 722	26.55 727	10.16 725	9.30 724	10.47 724	10.42 727	14.03 723	12.61 724

xxxxx1	54.10 739	25.67 724	27.13 722	113.43 740	96.96 740	30.69 724	47.44 733	32.38 730	25.60 725	17.75 723	17.27 718	21.81 723	21.02 724	24.43 725	33.82 729	33.37 737	40.54 739	157.71 744	175.86 744	66.16 739	72.93 742

tt_ll	54.10 739	25.67 724	27.13 722	113.43 740	96.96 740	30.69 724	47.44 733	32.38 730	25.60 725	17.75 723	17.27 718	21.81 723	21.02 724	24.43 725	33.82 729	33.37 737	40.54 739	157.71 744	175.86 744	66.16 739	72.93 742

ff	54.10 739	25.67 724	27.13 722	113.43 740	96.96 740	30.69 724	47.44 733	32.38 730	25.60 725	17.75 723	17.27 718	21.81 723	21.02 724	24.43 725	33.82 729	33.37 737	40.54 739	157.71 744	175.86 744	66.16 739	72.93 742

LE_ROB	8.05 704	0.37 496	23.53 715	0.74 595	0.33 311	2.77 669	2.87 703	3.71 689	27.24 728	25.39 728	8.87 706	8.46 704	26.71 727	6.65 667	21.99 718	0.21 368	0.19 453	0.20 283	0.21 415	0.25 445	0.22 410

Selective-IGEV-i1pa	19.94 721	26.52 727	23.52 714	2.94 699	1.59 682	31.97 729	20.54 720	30.88 729	25.25 724	23.87 727	27.58 726	33.01 729	26.91 728	32.38 730	25.47 725	20.69 735	5.85 717	12.49 726	4.43 716	3.35 703	19.48 727

HaxPig	38.92 733	41.40 738	41.64 726	29.95 727	32.27 725	28.90 722	27.60 722	29.73 728	37.71 739	43.82 739	43.87 738	33.17 730	35.56 729	41.53 732	40.37 734	43.94 740	47.51 743	45.82 737	47.08 739	42.38 736	44.15 738

fast-reg	37.99 726	38.31 730	50.02 731	45.00 736	43.04 734	57.29 740	76.35 738	53.18 736	33.49 731	28.15 730	29.55 732	41.27 733	35.82 730	42.63 734	52.86 736	19.57 727	18.63 731	20.88 727	20.79 729	28.20 727	24.79 728

HanzoNet	11.04 711	3.62 710	8.10 691	4.08 713	3.55 711	4.90 697	2.73 702	7.19 709	10.10 708	31.86 738	28.92 727	21.96 726	36.36 731	18.08 718	10.17 701	7.94 718	3.32 713	3.47 712	3.31 712	7.06 717	4.04 713

AVERAGE_ROB	40.43 734	42.37 739	42.73 727	36.96 729	35.58 727	30.50 723	27.61 723	36.71 735	38.39 740	44.91 740	44.36 739	37.45 732	36.70 732	41.88 733	40.35 733	45.43 741	46.81 742	47.11 738	46.35 738	42.51 737	43.87 737

DPSimNet_ROB	11.20 712	4.98 711	35.43 725	2.90 698	4.52 713	7.89 703	17.09 718	4.66 697	6.06 704	14.89 721	10.93 712	17.29 716	36.81 733	13.18 715	15.68 713	2.86 695	6.29 718	5.75 718	5.09 718	3.91 709	7.70 716

LSM0	42.82 736	38.75 737	50.81 738	47.07 737	109.38 745	57.00 738	76.02 736	53.74 743	33.71 732	29.02 737	30.41 736	43.87 740	37.22 734	43.91 741	53.54 743	20.52 734	18.62 730	21.10 734	21.11 735	28.41 734	42.22 736

RAFT-FEzeroshot	38.32 727	38.45 732	50.28 732	44.74 731	41.87 729	56.68 734	76.38 741	53.24 738	33.76 733	28.29 732	29.37 729	43.69 738	37.66 735	43.83 736	53.41 740	20.32 729	18.70 733	21.07 729	21.07 732	28.25 730	25.35 732

RAFT-FE	38.32 727	38.45 732	50.28 732	44.74 731	41.87 729	56.68 734	76.38 741	53.24 738	33.76 733	28.29 732	29.37 729	43.69 738	37.66 735	43.83 736	53.41 740	20.32 729	18.70 733	21.07 729	21.07 732	28.25 730	25.35 732

CasAABBNet	38.33 729	38.46 734	50.35 735	44.75 733	41.84 728	56.68 734	76.37 740	53.22 737	33.83 736	28.31 735	29.54 731	43.62 737	37.71 737	43.84 739	53.41 740	20.30 728	18.70 733	21.07 729	21.07 732	28.24 729	25.34 730

FlowAnything	38.37 731	38.41 731	50.38 736	44.76 734	41.94 732	56.64 732	76.34 737	53.28 742	34.23 738	28.25 731	29.72 733	43.60 735	37.79 738	43.83 736	53.38 738	20.39 733	18.71 737	21.07 729	21.14 736	28.23 728	25.29 729

Hybrid-DGEV	38.35 730	38.46 734	50.28 732	44.82 735	41.90 731	56.66 733	76.35 738	53.24 738	33.80 735	28.29 732	29.84 734	43.58 734	37.86 739	43.84 739	53.39 739	20.34 731	18.69 732	21.06 728	21.00 730	28.25 730	25.34 730

Selective-RAFT-Error	38.39 732	38.47 736	50.44 737	44.73 730	41.97 733	56.68 734	76.38 741	53.24 738	33.92 737	28.34 736	29.85 735	43.60 735	38.20 740	43.75 735	53.34 737	20.38 732	18.70 733	21.09 733	21.05 731	28.30 733	25.43 734

MEDIAN_ROB	42.00 735	44.40 740	44.29 730	35.15 728	34.95 726	31.28 728	29.60 724	35.88 734	40.02 741	47.20 743	46.64 740	37.37 731	38.48 741	44.35 742	42.45 735	48.03 742	49.39 744	49.71 739	49.03 740	45.14 738	46.65 739

BEATNet-Init1	26.87 725	13.43 717	70.68 742	0.91 649	0.68 589	57.02 739	21.06 721	32.82 733	32.67 730	52.12 744	53.61 741	66.05 742	49.56 742	48.79 743	34.71 732	0.49 639	0.44 648	0.53 644	0.53 652	0.63 640	0.59 637

PML	51.67 738	36.25 729	13.28 701	7.46 715	20.81 720	108.69 744	232.22 747	8.72 710	27.82 729	87.01 745	269.67 747	69.67 743	61.95 743	24.76 728	14.20 710	9.74 723	3.40 714	9.62 721	4.70 717	18.74 725	4.72 715

RSGM-EC	88.84 742	82.86 743	51.22 739	105.38 738	99.51 743	94.51 742	125.67 744	90.02 744	46.43 742	45.14 741	57.50 743	101.22 744	88.55 744	154.40 744	153.26 745	105.54 743	59.55 745	113.88 742	53.02 741	92.89 744	56.17 740

acva	88.84 742	82.86 743	51.22 739	105.38 738	99.51 743	94.51 742	125.67 744	90.02 744	46.43 742	45.14 741	57.50 743	101.22 744	88.55 744	154.40 744	153.26 745	105.54 743	59.55 745	113.88 742	53.02 741	92.89 744	56.17 740

test_example2	192.40 745	210.76 746	206.48 745	199.83 745	204.73 746	172.94 745	183.52 746	133.93 746	133.41 746	191.38 747	196.19 746	187.13 747	178.77 746	205.33 746	208.00 747	222.09 747	238.72 747	186.54 747	190.54 747	227.34 747	170.31 746

Selective-IGEV-i16pa	97.29 744	136.83 745	17.95 705	1.52 679	1.00 654	188.16 746	3.63 706	183.02 747	169.43 747	88.01 746	178.60 745	119.35 746	191.45 747	226.33 747	135.51 744	131.38 746	17.89 729	32.25 735	3.46 715	2.02 682	117.94 745

ccccc		492.34 747		530.87 746	530.37 747	478.08 747		491.76 748		448.18 748		476.12 748		541.64 748		663.49 748	459.54 748	353.94 748	309.79 748	586.66 748

ASD4		10.99 715

Low-res two-view benchmark