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.

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

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 168	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 32	0.40 1	0.45 4	0.25 2	0.66 130	0.50 56	0.83 50	0.33 1	0.20 50	0.16 50	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.19 15

mm2	0.45 2	0.42 45	0.88 2	0.61 17	0.36 37	0.66 9	0.25 8	0.95 9	0.90 75	0.52 20	0.43 19	0.56 80	0.32 5	0.71 9	0.41 23	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 50

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 6	0.82 193	0.27 4	0.58 6	0.27 17	1.58 62	0.42 3	0.43 3	0.27 3	0.68 137	0.50 56	0.82 47	0.35 2	0.18 25	0.17 86	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 1

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 18	0.61 17	0.38 75	0.42 2	0.36 50	0.68 2	0.77 33	0.50 12	0.83 94	0.61 102	0.33 8	0.61 3	0.62 142	0.19 36	0.14 11	0.24 110	0.22 224	0.20 33	0.19 15

S2M2_XL	0.46 3	0.41 32	1.09 63	0.65 57	0.34 27	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 24	0.92 127	0.65 125	0.53 64	0.54 1	0.50 85	0.28 255	0.24 372	0.25 151	0.21 188	0.23 87	0.22 129
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm1	0.47 6	0.42 45	0.88 2	0.61 17	0.36 37	0.66 9	0.25 8	1.32 29	0.90 75	0.52 20	0.43 19	0.56 80	0.32 5	0.71 9	0.41 23	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 50

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 6	0.82 193	0.28 6	0.58 6	0.32 31	1.61 67	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 143	0.48 45	0.84 56	0.36 4	0.18 25	0.17 86	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 7

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 22	0.73 124	0.24 1	0.66 9	0.28 19	1.31 28	0.44 4	0.53 24	0.27 3	0.81 194	0.46 38	0.73 21	0.41 23	0.22 87	0.15 24	0.19 10	0.16 29	0.19 10	0.17 1

derf	0.49 9	0.40 21	0.90 12	0.70 90	0.35 32	1.17 40	0.24 6	1.17 22	0.92 89	0.53 24	0.41 13	0.51 54	0.29 2	0.77 31	0.37 8	0.18 25	0.18 132	0.19 10	0.17 48	0.18 1	0.21 95

qqai	0.49 9	0.41 32	0.92 13	0.69 84	0.33 21	0.99 25	0.25 8	1.33 32	0.89 74	0.51 16	0.41 13	0.55 74	0.29 2	0.78 33	0.38 13	0.19 36	0.17 86	0.19 10	0.17 48	0.18 1	0.21 95

DepthFocus	0.50 11	0.41 32	1.02 24	0.57 8	0.38 75	0.77 14	0.44 93	0.82 6	0.61 11	0.46 5	0.66 58	0.75 177	0.48 45	0.83 50	0.36 4	0.26 184	0.19 180	0.27 230	0.25 300	0.25 127	0.21 95

FoundationStereo	0.50 11	0.39 17	1.11 77	0.79 173	0.42 106	0.70 12	0.36 50	0.76 5	0.80 46	0.62 77	0.38 10	0.73 168	0.77 164	0.69 5	0.36 4	0.26 184	0.17 86	0.23 69	0.16 29	0.18 1	0.20 50

GeoVLM	0.52 13	0.42 45	0.88 2	0.62 26	0.36 37	1.62 107	0.25 8	0.96 10	0.90 75	0.61 70	0.43 19	0.57 87	0.53 64	0.71 9	0.45 49	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 15

MonSter++	0.52 13	0.42 45	0.89 6	0.61 17	0.36 37	1.64 110	0.25 8	0.96 10	0.91 81	0.62 77	0.42 16	0.56 80	0.53 64	0.71 9	0.45 49	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 50

BridgeDepth_RVC	0.53 15	0.41 32	1.03 26	0.55 6	0.37 58	0.99 25	0.23 3	1.38 38	0.67 14	0.56 35	0.52 34	0.50 52	0.82 192	0.83 50	0.47 64	0.29 284	0.16 50	0.23 69	0.18 93	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.54 16	0.42 45	1.05 32	0.58 10	0.25 2	1.30 63	0.36 50	1.53 56	0.86 68	0.56 35	0.37 9	0.57 87	0.65 115	0.87 60	0.40 17	0.20 50	0.15 24	0.19 10	0.16 29	0.22 76	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
depth_test_26	0.55 17	0.41 32	1.12 80	0.71 100	0.37 58	0.63 8	0.34 43	0.94 8	0.80 46	0.42 1	1.40 280	0.69 143	0.53 64	0.75 22	0.40 17	0.31 352	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.26 160	0.24 169

LACA3	0.55 17	0.48 111	0.89 6	0.52 2	0.43 112	2.28 179	0.53 132	1.02 14	0.53 7	0.53 24	0.41 13	0.47 43	0.45 33	0.90 72	0.36 4	0.23 105	0.18 132	0.20 20	0.15 11	0.21 55	0.20 50

LGtest1	0.55 17	0.41 32	1.14 93	0.70 90	0.40 91	0.99 25	0.26 15	1.32 29	0.93 96	0.53 24	0.60 46	0.44 34	0.49 52	1.02 109	0.45 49	0.27 211	0.19 180	0.23 69	0.16 29	0.21 55	0.23 150

PointNet	0.56 20	0.41 32	0.92 13	0.63 34	0.33 21	1.85 127	0.31 25	1.34 34	0.88 72	0.71 112	0.46 26	0.57 87	0.32 5	0.80 38	0.45 49	0.18 25	0.16 50	0.23 69	0.18 93	0.20 33	0.20 50

Wavelet-MonSter	0.57 21	0.47 101	1.13 87	0.66 66	0.78 336	1.60 102	0.30 24	1.17 22	0.68 15	0.58 50	0.69 61	0.39 16	0.48 45	0.99 102	0.46 59	0.15 1	0.16 50	0.20 20	0.16 29	0.20 33	0.19 15

MGA	0.59 22	0.40 21	1.04 27	0.72 115	0.80 343	1.74 120	0.41 74	0.98 13	0.99 113	0.60 67	0.54 36	0.54 65	0.29 2	1.06 118	0.42 29	0.20 50	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.21 55	0.21 95

MSE-Stereo	0.59 22	0.40 21	1.04 27	0.72 115	0.61 252	2.02 144	0.33 34	1.13 19	0.94 101	0.60 67	0.49 29	0.54 65	0.35 11	1.06 118	0.42 29	0.21 62	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.22 76	0.21 95

CAR	0.60 24	0.41 32	1.04 27	0.72 115	0.61 252	2.02 144	0.33 34	1.13 19	0.94 101	0.61 70	0.49 29	0.54 65	0.35 11	1.14 142	0.45 49	0.21 62	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.22 76	0.21 95

LACA1	0.60 24	0.43 54	0.92 13	0.53 3	0.32 17	3.20 303	0.33 34	1.48 49	0.48 5	0.57 44	0.39 11	0.41 25	0.59 90	0.83 50	0.37 8	0.23 105	0.19 180	0.23 69	0.18 93	0.21 55	0.19 15

CSFM-Stereo	0.60 24	0.39 17	0.95 16	0.60 16	0.32 17	2.66 222	0.31 25	1.44 45	0.77 33	0.72 116	0.51 32	0.55 74	0.51 60	0.75 22	0.46 59	0.17 11	0.17 86	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 24	0.37 9	1.12 80	0.59 13	0.57 232	2.19 172	0.31 25	1.68 83	0.56 8	0.49 11	0.51 32	0.56 80	0.33 8	0.96 92	0.54 109	0.21 62	0.17 86	0.23 69	0.16 29	0.20 33	0.21 95

HiDET	0.61 28	0.41 32	0.88 2	0.64 44	0.39 81	2.67 223	0.25 8	1.59 65	0.91 81	0.59 58	0.44 23	0.52 60	0.50 56	0.76 26	0.54 109	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 95

LG-Stereo_L1	0.61 28	0.47 101	1.10 69	0.73 124	0.49 173	1.72 115	0.33 34	1.95 121	0.65 12	0.56 35	0.40 12	0.40 18	0.43 26	1.40 222	0.42 29	0.23 105	0.19 180	0.23 69	0.18 93	0.21 55	0.19 15

Anonymus	0.62 30	0.53 160	0.97 18	0.74 132	0.41 98	1.55 96	0.31 25	1.19 26	0.93 96	0.74 124	0.62 49	0.65 125	0.56 78	0.97 95	0.86 254	0.21 62	0.18 132	0.28 266	0.23 249	0.24 100	0.26 218

monster-pro	0.62 30	0.43 54	1.07 42	0.66 66	0.82 359	1.14 39	0.39 58	2.57 238	0.92 89	0.58 50	0.64 52	0.36 5	0.36 14	0.91 77	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 48	0.21 55	0.19 15

LACA2	0.62 30	0.53 160	1.20 111	0.54 4	0.26 3	3.15 294	0.47 109	1.56 59	0.57 10	0.52 20	0.47 28	0.47 43	0.45 33	0.71 9	0.37 8	0.23 105	0.17 86	0.21 36	0.15 11	0.23 87	0.17 1

Test_v1	0.62 30	0.40 21	1.13 87	0.74 132	0.55 215	1.60 102	0.39 58	1.68 83	0.92 89	0.60 67	0.88 108	0.53 62	0.50 56	0.93 86	0.39 14	0.19 36	0.16 50	0.20 20	0.17 48	0.20 33	0.21 95

MonStereo	0.62 30	0.43 54	1.07 42	0.66 66	0.82 359	1.13 33	0.39 58	2.57 238	0.92 89	0.58 50	0.64 52	0.36 5	0.36 14	0.90 72	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 48	0.21 55	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 30	0.43 54	1.07 42	0.66 66	0.82 359	1.13 33	0.39 58	2.57 238	0.92 89	0.58 50	0.64 52	0.36 5	0.36 14	0.88 66	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 48	0.21 55	0.19 15

MonSter	0.62 30	0.43 54	1.07 42	0.66 66	0.82 359	1.13 33	0.39 58	2.57 238	0.92 89	0.58 50	0.64 52	0.36 5	0.35 11	0.95 88	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 48	0.21 55	0.19 15

LCMNet	0.63 37	0.40 21	0.95 16	0.58 10	0.39 81	3.11 288	0.27 17	1.58 62	0.84 63	0.56 35	0.58 44	0.52 60	0.53 64	0.77 31	0.51 96	0.17 11	0.16 50	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 95

LG-Stereo_L2	0.63 37	0.46 77	1.15 96	0.70 90	0.43 112	2.32 183	0.28 19	1.86 105	0.68 15	0.56 35	0.42 16	0.37 10	0.45 33	1.36 214	0.40 17	0.23 105	0.18 132	0.22 53	0.18 93	0.21 55	0.20 50

PhaseNet	0.64 39	0.53 160	1.06 39	0.93 304	0.48 163	0.76 13	0.36 50	1.32 29	0.91 81	0.83 178	0.65 57	0.78 182	0.52 62	1.15 149	1.04 322	0.24 133	0.19 180	0.30 322	0.28 381	0.25 127	0.31 315

LGCAT	0.64 39	0.42 45	0.89 6	0.71 100	0.36 37	1.91 133	0.25 8	1.18 25	0.66 13	0.53 24	0.42 16	1.24 297	0.55 72	1.60 270	0.45 49	0.35 427	0.35 518	0.18 2	0.23 249	0.19 10	0.31 315

Monster-pub-mixall	0.64 39	0.42 45	1.00 22	0.83 206	0.48 163	1.39 72	0.32 31	1.45 46	0.82 56	0.88 194	0.85 100	0.39 16	0.36 14	1.99 339	0.47 64	0.20 50	0.16 50	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 95

S2M2_L	0.64 39	0.55 188	1.07 42	0.89 260	0.54 206	1.08 30	0.20 1	1.16 21	1.37 176	0.59 58	0.81 89	0.86 208	0.47 41	0.70 6	0.65 158	0.31 352	0.33 499	0.27 230	0.27 352	0.36 383	0.31 315
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 43	0.41 32	1.06 39	0.85 232	0.31 13	2.44 197	0.46 103	1.09 16	0.69 18	0.84 182	0.52 34	0.55 74	0.53 64	1.49 247	0.46 59	0.31 352	0.14 11	0.25 151	0.18 93	0.23 87	0.20 50

aanet-new-34k	0.66 44	0.60 257	1.23 117	0.73 124	0.33 21	1.44 80	0.87 392	1.52 55	0.92 89	0.51 16	1.36 268	0.59 95	0.87 209	0.58 2	0.44 42	0.22 87	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.23 87	0.20 50

0shot-warping	0.67 45	0.41 32	1.14 93	0.47 1	0.44 123	2.10 160	0.39 58	0.69 3	0.56 8	0.51 16	1.83 430	0.26 1	0.48 45	1.07 121	0.49 77	0.30 326	0.38 544	0.48 562	0.49 591	0.41 442	0.44 473

LiteMatch*	0.67 45	0.46 77	3.75 375	0.65 57	0.36 37	1.48 86	0.26 15	1.11 17	0.96 105	0.58 50	0.45 25	0.55 74	0.46 38	0.70 6	0.37 8	0.21 62	0.16 50	0.21 36	0.17 48	0.21 55	0.20 50

LiteMatch	0.67 45	0.84 466	0.89 6	0.80 176	0.39 81	1.60 102	0.68 229	0.96 10	0.91 81	0.62 77	0.43 19	0.56 80	1.40 389	0.71 9	1.10 335	0.28 255	0.16 50	0.29 292	0.22 224	0.29 225	0.37 402

4.5_new	0.67 45	0.46 77	1.11 77	0.63 34	0.78 336	1.97 139	0.51 122	2.18 153	0.78 38	0.73 119	0.90 119	0.42 27	0.49 52	0.81 43	0.49 77	0.21 62	0.14 11	0.26 196	0.19 138	0.22 76	0.20 50

4.5w-stereo	0.67 45	0.46 77	1.11 77	0.63 34	0.78 336	1.97 139	0.51 122	2.18 153	0.77 33	0.73 119	0.90 119	0.42 27	0.49 52	0.81 43	0.49 77	0.21 62	0.14 11	0.26 196	0.19 138	0.22 76	0.20 50

4w-stereo	0.67 45	0.49 121	1.07 42	0.63 34	0.75 324	1.63 109	0.44 93	2.23 165	0.77 33	0.56 35	0.92 127	0.40 18	0.82 192	1.08 123	0.53 103	0.18 25	0.13 1	0.25 151	0.18 93	0.19 10	0.20 50

Pro-Stereo	0.68 51	0.33 4	0.97 18	0.68 77	0.43 112	3.11 288	0.35 48	0.70 4	0.96 105	0.54 31	0.54 36	0.62 109	0.27 1	2.06 345	0.68 171	0.24 133	0.16 50	0.30 322	0.25 300	0.20 33	0.19 15

MatchStereo	0.68 51	0.46 77	1.93 227	0.67 74	0.28 6	0.98 23	0.33 34	2.01 128	1.69 349	0.48 8	1.02 151	0.47 43	0.59 90	0.91 77	0.58 129	0.21 62	0.17 86	0.21 36	0.15 11	0.19 10	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
dual_stereo	0.68 51	0.40 21	1.05 32	0.64 44	0.37 58	0.84 18	0.34 43	3.40 366	1.03 120	0.50 12	0.46 26	0.58 90	0.40 19	1.85 326	0.49 77	0.23 105	0.17 86	0.21 36	0.16 29	0.20 33	0.19 15

testmc14	0.69 54	0.35 7	1.15 96	0.75 137	0.33 21	3.17 296	0.41 74	1.63 75	0.96 105	0.55 32	0.73 67	0.88 214	0.57 80	0.76 26	0.48 68	0.21 62	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.21 55	0.19 15

3.25w_new	0.69 54	0.46 77	1.10 69	0.61 17	0.61 252	2.23 175	0.51 122	2.45 208	0.90 75	0.63 85	0.78 81	0.47 43	0.71 134	0.78 33	0.50 85	0.17 11	0.14 11	0.20 20	0.17 48	0.20 33	0.20 50

3.25w	0.69 54	0.46 77	1.10 69	0.61 17	0.61 252	2.23 175	0.51 122	2.45 208	0.90 75	0.63 85	0.78 81	0.47 43	0.71 134	0.79 35	0.50 85	0.17 11	0.14 11	0.20 20	0.17 48	0.20 33	0.20 50

asd	0.70 57	0.45 65	1.10 69	0.67 74	0.90 402	2.88 246	0.43 88	1.64 78	0.79 42	0.68 101	0.88 108	0.43 29	0.74 148	0.85 58	0.49 77	0.19 36	0.13 1	0.24 110	0.17 48	0.22 76	0.20 50

IGEV	0.70 57	0.36 8	1.07 42	0.71 100	1.31 531	2.82 237	0.41 74	1.76 91	0.98 110	0.73 119	0.71 63	0.35 4	0.42 24	0.90 72	0.42 29	0.18 25	0.18 132	0.22 53	0.18 93	0.18 1	0.20 50

LG-G_1	0.70 57	0.40 21	1.12 80	0.71 100	0.30 9	2.80 233	0.40 67	2.21 160	0.78 38	0.59 58	0.55 38	0.51 54	0.58 85	1.24 179	0.49 77	0.24 133	0.18 132	0.23 69	0.15 11	0.21 55	0.21 95

LG-G	0.70 57	0.40 21	1.12 80	0.71 100	0.30 9	2.80 233	0.40 67	2.21 160	0.78 38	0.59 58	0.55 38	0.51 54	0.58 85	1.24 179	0.49 77	0.24 133	0.18 132	0.23 69	0.15 11	0.21 55	0.21 95

DEFOM-Stereo	0.70 57	0.46 77	1.13 87	0.72 115	0.48 163	3.40 345	0.44 93	0.90 7	0.77 33	0.86 190	0.58 44	0.45 38	0.43 26	1.76 306	0.43 36	0.24 133	0.18 132	0.22 53	0.16 29	0.21 55	0.20 50

3w_stereo	0.71 62	0.47 101	1.14 93	0.65 57	0.39 81	1.73 117	0.68 229	2.79 282	0.79 42	0.67 99	0.84 96	0.37 10	1.02 268	1.03 110	0.56 118	0.18 25	0.14 11	0.23 69	0.18 93	0.20 33	0.22 129

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 63	0.46 77	1.10 69	0.68 77	1.36 548	1.59 100	0.77 302	1.42 44	1.19 143	0.74 124	0.93 130	0.70 147	0.93 235	0.67 4	0.42 29	0.23 105	0.18 132	0.24 110	0.19 138	0.26 160	0.23 150

DispViT+	0.72 63	0.38 11	1.20 111	0.54 4	2.17 668	0.92 20	0.33 34	2.05 134	1.43 197	0.62 77	0.50 31	0.45 38	0.51 60	1.52 253	0.56 118	0.24 133	0.18 132	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 95

252Zero-FE	0.72 63	0.46 77	1.08 54	1.01 356	0.41 98	1.27 54	0.22 2	1.79 96	1.03 120	2.52 568	1.24 219	0.32 2	0.41 21	1.03 110	0.45 49	0.21 62	0.17 86	0.20 20	0.17 48	0.20 33	0.20 50

aanet-new-40k	0.73 66	0.59 240	1.25 124	0.75 137	1.49 578	1.42 76	0.96 454	1.95 121	0.84 63	0.52 20	1.06 173	0.51 54	0.76 159	0.85 58	0.47 64	0.18 25	0.15 24	0.24 110	0.18 93	0.26 160	0.22 129

VMStereo-Base	0.73 66	0.44 60	1.48 178	0.61 17	0.35 32	1.71 114	0.43 88	1.30 27	1.40 186	0.84 182	1.07 176	0.92 230	0.73 142	1.26 186	0.73 200	0.24 133	0.23 335	0.24 110	0.18 93	0.24 100	0.24 169

4.25_new	0.73 66	0.46 77	1.08 54	0.71 100	0.97 422	2.52 205	0.58 162	2.28 176	0.93 96	0.57 44	0.94 134	0.40 18	0.65 115	0.87 60	0.50 85	0.17 11	0.13 1	0.25 151	0.17 48	0.19 10	0.20 50

4.5w_new	0.73 66	0.46 77	1.08 54	0.71 100	0.97 422	2.52 205	0.58 162	2.28 176	0.93 96	0.57 44	0.94 134	0.40 18	0.65 115	0.87 60	0.50 85	0.17 11	0.13 1	0.25 151	0.17 48	0.19 10	0.20 50

4.25w-stereo	0.73 66	0.46 77	1.08 54	0.71 100	0.97 422	2.52 205	0.58 162	2.28 176	0.93 96	0.57 44	0.94 134	0.40 18	0.65 115	0.87 60	0.50 85	0.17 11	0.13 1	0.25 151	0.17 48	0.19 10	0.20 50

aanet-new-16k	0.74 71	0.51 134	1.56 190	0.73 124	0.37 58	2.14 165	0.88 399	2.01 128	0.91 81	0.56 35	0.91 124	0.70 147	0.96 242	0.76 26	0.54 109	0.20 50	0.15 24	0.23 69	0.18 93	0.26 160	0.21 95

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 71	0.45 65	1.13 87	0.69 84	0.77 334	1.77 121	0.88 399	2.04 133	1.47 217	0.61 70	1.04 162	0.61 102	0.79 178	0.89 71	0.43 36	0.21 62	0.18 132	0.23 69	0.18 93	0.25 127	0.28 261

Foundation-i1c-attn	0.74 71	0.38 11	1.05 32	0.71 100	0.35 32	0.95 22	0.67 218	2.42 198	1.68 342	0.77 147	0.88 108	0.76 178	1.25 354	1.38 221	0.48 68	0.23 105	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.20 33	0.21 95

Foundation-i1b	0.74 71	0.38 11	1.05 32	0.69 84	0.43 112	0.94 21	0.66 214	2.52 223	1.67 339	0.83 178	0.81 89	1.03 255	1.08 303	1.13 138	0.48 68	0.23 105	0.16 50	0.21 36	0.18 93	0.20 33	0.19 15

GREAT-IGEV	0.74 71	0.54 178	1.86 219	1.10 413	0.44 123	2.44 197	0.34 43	1.37 37	1.51 246	0.48 8	0.86 104	0.51 54	0.60 96	1.07 121	0.45 49	0.22 87	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.23 87	0.25 185
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FlowAnything_test	0.75 76	0.60 257	1.18 103	0.82 193	0.58 241	2.29 181	0.66 214	1.38 38	0.80 46	1.03 228	0.76 75	0.63 116	0.49 52	0.84 56	0.91 283	0.31 352	0.27 435	0.40 508	0.48 586	0.31 272	0.30 304

qwe	0.75 76	0.45 65	1.10 69	0.67 74	1.06 458	2.49 202	0.45 98	2.57 238	0.90 75	0.71 112	0.83 94	0.43 29	0.48 45	1.10 127	0.64 149	0.17 11	0.14 11	0.24 110	0.16 29	0.21 55	0.20 50

2.25w	0.75 76	0.47 101	1.09 63	0.69 84	0.65 276	2.28 179	0.40 67	2.42 198	0.80 46	0.73 119	1.03 157	0.40 18	0.81 188	1.24 179	0.80 230	0.16 6	0.15 24	0.21 36	0.17 48	0.19 10	0.21 95

2.5w	0.75 76	0.44 60	1.06 39	0.66 66	0.69 303	2.39 190	0.56 147	2.77 274	0.82 56	0.63 85	0.88 108	0.37 10	0.75 151	1.36 214	0.50 85	0.18 25	0.14 11	0.22 53	0.17 48	0.19 10	0.21 95

2.75w_new	0.75 76	0.45 65	1.10 69	0.65 57	0.62 261	2.45 199	0.56 147	2.75 271	0.74 29	0.78 151	0.73 67	0.38 14	0.92 232	1.04 116	0.66 162	0.17 11	0.14 11	0.22 53	0.17 48	0.18 1	0.19 15

3.75w	0.75 76	0.47 101	1.09 63	0.63 34	1.10 475	2.61 218	0.53 132	2.46 211	0.97 109	0.62 77	0.80 84	0.40 18	0.66 122	1.11 129	0.48 68	0.19 36	0.13 1	0.23 69	0.18 93	0.20 33	0.21 95

2w_stereo	0.75 76	0.46 77	1.08 54	0.68 77	0.56 220	2.00 142	0.61 177	2.87 294	0.83 60	0.93 205	0.93 130	0.36 5	1.13 319	0.90 72	0.61 138	0.17 11	0.13 1	0.23 69	0.17 48	0.20 33	0.21 95

RAStereo	0.75 76	0.52 142	2.86 330	0.58 10	0.62 261	1.19 43	0.32 31	1.81 98	0.99 113	0.75 128	1.05 169	0.64 119	0.47 41	0.80 38	0.94 299	0.22 87	0.20 234	0.27 230	0.21 188	0.34 348	0.22 129

aanet-new-70k	0.76 84	0.59 240	1.16 98	0.70 90	0.39 81	2.40 192	0.79 317	2.39 191	0.71 21	0.59 58	0.84 96	0.48 49	0.81 188	1.61 276	0.53 103	0.19 36	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.24 100	0.20 50

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 84	0.51 134	2.13 259	0.72 115	0.38 75	2.35 186	0.99 470	1.82 99	0.80 46	0.68 101	0.88 108	0.56 80	0.64 107	0.87 60	0.55 114	0.23 105	0.16 50	0.25 151	0.20 164	0.24 100	0.20 50

aanet-new-22k	0.76 84	0.65 320	2.50 297	0.74 132	0.34 27	1.47 84	1.32 551	1.61 67	0.81 54	0.57 44	1.05 169	0.54 65	0.84 199	0.92 81	0.50 85	0.21 62	0.16 50	0.24 110	0.19 138	0.27 182	0.20 50

AdaDepth	0.76 84	0.45 65	1.41 167	0.70 90	1.27 524	3.12 290	0.43 88	1.02 14	0.94 101	0.63 85	0.91 124	0.43 29	0.58 85	1.41 227	0.48 68	0.18 25	0.21 273	0.23 69	0.19 138	0.25 127	0.26 218

MLG-Stereo_test2	0.76 84	0.40 21	1.07 42	0.64 44	0.82 359	3.49 369	0.23 3	1.69 85	2.14 453	0.62 77	0.32 7	0.67 135	0.33 8	1.14 142	0.37 8	0.23 105	0.19 180	0.23 69	0.16 29	0.19 10	0.20 50

AIO_test	0.76 84	0.47 101	1.31 139	0.81 180	0.70 307	1.36 69	0.88 399	1.40 41	1.45 203	0.55 32	0.95 139	1.81 397	0.58 85	1.16 153	0.46 59	0.27 211	0.17 86	0.24 110	0.19 138	0.24 100	0.21 95

fffft	0.76 84	0.47 101	1.28 134	0.82 193	0.54 206	1.51 90	0.80 328	2.09 142	1.18 139	0.63 85	0.84 96	0.59 95	0.55 72	1.80 312	0.85 247	0.19 36	0.18 132	0.27 230	0.20 164	0.26 160	0.24 169
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 84	0.64 307	1.40 166	0.86 241	0.61 252	1.12 32	0.57 152	1.63 75	1.20 145	0.72 116	1.43 286	0.70 147	0.62 100	1.56 258	0.58 129	0.25 160	0.18 132	0.26 196	0.21 188	0.29 225	0.31 315

AIO-Stereo	0.76 84	0.54 178	1.07 42	0.73 124	0.40 91	1.28 60	0.82 344	2.26 171	1.49 233	0.70 108	1.58 327	0.89 217	0.45 33	1.03 110	0.55 114	0.24 133	0.18 132	0.25 151	0.20 164	0.26 160	0.21 95

GLC_STEREO	0.76 84	0.52 142	1.12 80	0.83 206	0.33 21	1.86 129	0.82 344	1.46 48	1.38 180	0.95 211	1.04 162	0.68 137	0.72 137	0.97 95	0.80 230	0.23 105	0.25 403	0.32 376	0.25 300	0.32 307	0.30 304

MCSU-Stereo	0.77 94	0.37 9	1.22 114	0.76 156	0.30 9	3.96 492	0.47 109	1.40 41	1.07 129	0.81 163	0.96 142	1.00 249	0.41 21	0.99 102	0.56 118	0.21 62	0.16 50	0.21 36	0.14 2	0.20 33	0.19 15

aanet-new-60k	0.77 94	0.64 307	1.98 235	0.73 124	0.49 173	2.10 160	0.87 392	2.24 167	0.85 66	0.56 35	0.77 78	0.61 102	0.66 122	1.20 170	0.48 68	0.18 25	0.15 24	0.25 151	0.17 48	0.23 87	0.22 129

aanet-new-36k	0.77 94	0.54 178	1.39 161	0.72 115	0.32 17	2.92 254	0.60 172	2.21 160	0.87 70	0.55 32	1.12 186	0.56 80	0.87 209	0.98 98	0.48 68	0.19 36	0.15 24	0.25 151	0.17 48	0.26 160	0.21 95

aanet-new-28k	0.77 94	0.58 230	2.64 315	0.78 168	0.39 81	1.97 139	1.05 494	1.72 87	0.79 42	0.58 50	1.10 182	0.54 65	0.78 173	0.70 6	0.44 42	0.20 50	0.15 24	0.25 151	0.19 138	0.29 225	0.21 95

aanet-new-14k	0.77 94	0.50 125	1.32 144	0.81 180	0.37 58	1.73 117	1.01 478	2.24 167	0.80 46	0.79 155	1.30 241	0.46 40	1.29 360	1.03 110	0.57 124	0.21 62	0.16 50	0.24 110	0.18 93	0.28 204	0.22 129

asda	0.77 94	0.46 77	1.10 69	0.64 44	0.82 359	3.33 333	0.49 116	2.40 193	0.81 54	0.63 85	0.80 84	0.44 34	0.85 202	0.88 66	0.60 134	0.17 11	0.13 1	0.24 110	0.17 48	0.20 33	0.20 50

3.5w_stereo	0.77 94	0.53 160	1.09 63	0.65 57	0.72 312	2.52 205	0.51 122	2.43 203	0.80 46	0.76 142	1.20 204	0.43 29	0.66 122	1.23 176	0.73 200	0.17 11	0.13 1	0.23 69	0.17 48	0.20 33	0.21 95

MLG-Stereo	0.77 94	0.39 17	1.04 27	0.64 44	0.41 98	3.01 271	0.31 25	1.89 109	2.92 604	0.47 6	0.29 6	0.66 130	0.47 41	1.35 212	0.39 14	0.20 50	0.18 132	0.24 110	0.16 29	0.19 10	0.20 50

mms	0.77 94	0.68 351	1.17 102	0.83 206	0.71 310	1.41 74	0.67 218	1.61 67	1.12 134	0.77 147	1.37 270	0.63 116	0.54 71	1.75 305	0.63 146	0.24 133	0.19 180	0.26 196	0.21 188	0.31 272	0.34 366

RSM++	0.77 94	0.51 134	1.08 54	0.95 314	0.42 106	1.52 94	0.71 252	2.11 144	1.40 186	0.80 159	1.23 216	0.90 222	0.59 90	1.14 142	0.69 182	0.24 133	0.19 180	0.25 151	0.21 188	0.28 204	0.20 50

aanet-new-24k	0.78 104	0.59 240	1.59 194	0.72 115	0.84 375	2.43 195	0.98 468	1.99 125	0.69 18	0.62 77	1.25 227	0.60 98	0.75 151	0.82 47	0.55 114	0.21 62	0.15 24	0.25 151	0.19 138	0.26 160	0.21 95

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 104	0.45 65	1.12 80	0.71 100	1.00 443	2.05 153	0.87 392	2.25 169	1.18 139	0.56 35	0.74 72	0.44 34	1.03 269	0.81 43	0.41 23	0.21 62	0.19 180	0.23 69	0.18 93	0.27 182	0.91 623

Foundation-i1a	0.78 104	0.38 11	1.07 42	0.71 100	0.33 21	0.91 19	0.63 197	2.42 198	1.93 403	0.93 205	0.73 67	0.95 240	1.22 345	1.66 288	0.57 124	0.24 133	0.17 86	0.20 20	0.17 48	0.19 10	0.22 129

water-stereo	0.78 104	0.45 65	1.94 228	0.79 173	0.48 163	2.36 187	0.47 109	1.53 56	1.09 132	0.88 194	1.04 162	0.82 195	0.75 151	0.72 16	0.78 223	0.22 87	0.23 335	0.25 151	0.23 249	0.24 100	0.29 274

AIO_rvc	0.78 104	0.55 188	1.25 124	0.75 137	0.65 276	1.46 83	0.99 470	2.13 146	1.52 258	0.57 44	1.15 193	1.09 262	0.55 72	1.15 149	0.53 103	0.24 133	0.17 86	0.24 110	0.17 48	0.25 127	0.21 95

CASnet	0.78 104	0.51 134	1.29 137	0.81 180	0.29 8	1.28 60	0.74 275	1.51 52	1.89 397	1.64 317	1.09 179	0.65 125	0.64 107	0.91 77	0.76 217	0.29 284	0.17 86	0.41 520	0.31 449	0.32 307	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 110	1.36 592	2.08 255	0.70 90	0.52 193	2.05 153	0.34 43	1.92 116	0.82 56	1.03 228	0.60 46	0.48 49	0.52 62	1.28 193	0.39 14	0.19 36	0.14 11	0.19 10	0.16 29	0.22 76	0.78 606

AEACV	0.79 110	0.54 178	1.35 153	0.97 326	0.63 265	1.13 33	0.92 434	2.02 132	0.91 81	0.76 142	0.79 83	0.80 189	1.61 456	1.28 193	0.61 138	0.22 87	0.18 132	0.26 196	0.23 249	0.27 182	0.23 150

TS12	0.80 112	0.43 54	1.08 54	0.55 6	0.30 9	3.40 345	0.41 74	2.20 157	1.37 176	0.69 105	1.15 193	0.54 65	0.69 129	1.27 191	0.57 124	0.21 62	0.18 132	0.22 53	0.17 48	0.22 76	0.26 218

aanet-new-12k	0.80 112	0.44 60	1.68 201	0.81 180	0.31 13	3.00 268	0.97 459	2.65 256	0.78 38	0.69 105	0.55 38	0.58 90	0.77 164	0.99 102	0.54 109	0.21 62	0.14 11	0.24 110	0.19 138	0.26 160	0.22 129

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 112	0.50 125	1.52 182	0.71 100	1.26 521	2.61 218	0.93 437	1.85 103	0.80 46	0.62 77	1.15 193	0.66 130	0.76 159	0.88 66	0.54 109	0.23 105	0.16 50	0.24 110	0.18 93	0.26 160	0.21 95

Selective-IGEV-i32	0.80 112	0.52 142	1.05 32	0.75 137	0.61 252	1.30 63	0.82 344	2.61 251	1.41 190	0.82 166	1.64 347	0.71 158	0.62 100	1.23 176	0.64 149	0.22 87	0.19 180	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.20 50

Zero-FE251	0.80 112	0.75 417	1.71 203	0.88 252	0.70 307	2.59 216	0.45 98	1.38 38	0.83 60	1.79 354	0.61 48	0.73 168	0.81 188	0.82 47	0.61 138	0.29 284	0.23 335	0.27 230	0.19 138	0.20 33	0.20 50

MLG-Stereo_test1	0.80 112	0.39 17	1.02 24	0.65 57	1.20 507	3.14 293	0.29 23	1.59 65	3.05 618	0.50 12	0.24 1	0.67 135	0.43 26	1.33 208	0.40 17	0.21 62	0.18 132	0.23 69	0.15 11	0.19 10	0.20 50

SMoEStereo_RVC	0.80 112	0.53 160	1.12 80	0.92 288	0.44 123	2.41 194	0.79 317	1.49 51	1.16 136	0.70 108	1.12 186	0.64 119	0.64 107	1.69 296	0.87 261	0.22 87	0.16 50	0.31 353	0.22 224	0.26 160	0.25 185

fffy	0.80 112	0.59 240	1.56 190	1.00 349	0.47 154	1.27 54	0.76 289	1.90 112	1.02 118	0.75 128	1.35 263	0.83 197	0.72 137	1.70 299	0.62 142	0.23 105	0.19 180	0.27 230	0.21 188	0.28 204	0.32 329

rvit_stereo_0081	0.80 112	0.63 294	1.19 104	0.91 281	0.64 268	1.27 54	0.61 177	2.05 134	1.71 355	0.82 166	0.73 67	0.85 204	0.75 151	1.30 204	0.80 230	0.31 352	0.26 423	0.27 230	0.25 300	0.38 402	0.27 238

rvit_stereo_0082	0.80 112	0.63 294	1.19 104	0.91 281	0.64 268	1.27 54	0.61 177	2.05 134	1.71 355	0.82 166	0.73 67	0.85 204	0.75 151	1.30 204	0.80 230	0.31 352	0.26 423	0.27 230	0.25 300	0.38 402	0.27 238

RSM	0.80 112	0.50 125	1.08 54	0.83 206	0.51 180	1.31 65	0.77 302	2.28 176	1.43 197	0.82 166	1.44 287	1.22 294	0.62 100	1.17 159	0.63 146	0.22 87	0.18 132	0.24 110	0.19 138	0.27 182	0.20 50

MGS-Stereo	0.80 112	0.56 202	1.53 184	0.93 304	0.39 81	1.26 52	0.73 263	1.45 46	1.30 164	1.01 221	2.26 541	0.80 189	0.56 78	1.16 153	0.65 158	0.27 211	0.23 335	0.26 196	0.22 224	0.27 182	0.25 185

Selective-IGEV	0.80 112	0.52 142	1.05 32	0.75 137	0.61 252	1.31 65	0.82 344	2.60 250	1.41 190	0.82 166	1.64 347	0.71 158	0.62 100	1.22 174	0.64 149	0.22 87	0.19 180	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.20 50

aanet-new-32k	0.81 125	0.64 307	3.94 379	0.70 90	0.97 422	1.43 77	0.96 454	1.36 35	0.72 23	0.61 70	1.02 151	0.62 109	0.87 209	0.72 16	0.44 42	0.20 50	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.25 127	0.22 129

aanet-new-30k	0.81 125	0.64 307	3.91 378	0.70 90	0.97 422	1.43 77	0.96 454	1.36 35	0.72 23	0.61 70	1.02 151	0.62 109	0.87 209	0.72 16	0.44 42	0.20 50	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.25 127	0.22 129

DilatedVolume-Stereo	0.81 125	0.60 257	1.51 181	1.01 356	0.59 244	1.34 67	0.51 122	1.56 59	1.08 131	1.26 261	1.24 219	0.77 181	0.87 209	1.79 311	0.72 197	0.23 105	0.24 372	0.22 53	0.21 188	0.25 127	0.23 150

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 125	1.13 546	1.23 117	0.97 326	0.57 232	0.81 17	0.43 88	3.49 375	0.84 63	0.73 119	0.95 139	0.44 34	1.17 336	1.45 239	0.60 134	0.26 184	0.18 132	0.24 110	0.17 48	0.30 252	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 125	0.75 417	1.84 218	0.72 115	0.73 317	1.21 44	0.63 197	1.92 116	1.39 182	0.87 193	0.80 84	0.79 187	0.69 129	1.27 191	0.69 182	0.35 427	0.29 461	0.26 196	0.25 300	0.40 418	0.27 238

aanet-new-10k	0.82 130	0.58 230	1.16 98	0.78 168	0.37 58	3.52 378	1.04 490	2.34 186	0.76 31	0.89 197	0.70 62	0.64 119	0.88 216	0.94 87	0.59 131	0.22 87	0.16 50	0.25 151	0.18 93	0.26 160	0.20 50

monsterstereo	0.82 130	0.50 125	1.26 126	0.77 162	1.41 566	2.54 212	0.40 67	3.14 322	0.71 21	0.70 108	1.11 184	0.41 25	0.39 18	1.50 248	0.50 85	0.19 36	0.16 50	0.22 53	0.16 29	0.21 55	0.17 1

monsters	0.82 130	0.58 230	1.16 98	0.76 156	1.52 586	2.92 254	0.40 67	2.66 259	0.72 23	0.66 96	0.84 96	0.38 14	0.41 21	1.84 320	0.48 68	0.20 50	0.16 50	0.20 20	0.16 29	0.19 10	0.19 15

castereo	0.82 130	0.70 365	1.04 27	0.85 232	0.50 178	1.29 62	0.91 420	3.22 332	1.20 145	0.83 178	1.24 219	0.72 161	0.91 228	1.00 105	0.67 167	0.26 184	0.16 50	0.25 151	0.20 164	0.24 100	0.21 95

MaDis-Stereo	0.82 130	0.66 332	1.53 184	0.65 57	1.87 651	1.24 49	0.36 50	2.13 146	1.27 159	0.67 99	0.75 73	0.88 214	0.70 132	1.15 149	1.07 328	0.29 284	0.23 335	0.26 196	0.20 164	0.31 272	0.22 129

UniTT-Stereo	0.82 130	0.47 101	2.63 313	0.96 319	1.19 499	0.78 16	0.39 58	1.12 18	1.54 274	1.19 253	1.26 229	0.51 54	0.64 107	1.13 138	1.03 319	0.30 326	0.20 234	0.24 110	0.21 188	0.40 418	0.25 185

ProNet	0.82 130	0.71 379	1.50 179	0.86 241	0.45 132	1.78 122	0.83 350	1.75 90	1.28 161	0.66 96	1.13 189	0.78 182	0.76 159	1.66 288	0.71 192	0.24 133	0.20 234	0.25 151	0.23 249	0.29 225	0.25 185

GEAStereo	0.84 137	0.48 111	1.09 63	0.85 232	0.45 132	4.54 624	0.83 350	1.88 106	0.91 81	0.75 128	0.89 115	0.53 62	0.80 185	0.92 81	0.53 103	0.30 326	0.19 180	0.27 230	0.19 138	0.28 204	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 138	0.57 214	1.82 217	0.75 137	0.92 405	3.26 318	0.72 255	2.51 222	0.86 68	0.47 6	0.67 59	0.49 51	0.76 159	1.56 258	0.45 49	0.19 36	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.24 100	0.20 50

aanet-new-8k	0.85 138	0.52 142	1.68 201	0.77 162	0.37 58	3.21 304	1.02 483	2.57 238	0.85 66	0.59 58	0.94 134	0.54 65	1.05 283	0.90 72	0.67 167	0.22 87	0.17 86	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.21 95

VIP-Stereo	0.85 138	0.83 460	1.59 194	0.76 156	0.87 390	3.18 299	0.80 328	1.94 120	0.83 60	0.78 151	1.04 162	0.64 119	0.59 90	1.24 179	0.61 138	0.28 255	0.18 132	0.23 69	0.17 48	0.22 76	0.19 15

LG-Stereo	0.85 138	0.60 257	2.71 320	0.59 13	0.45 132	2.85 241	0.55 142	2.41 194	1.34 169	0.59 58	1.19 202	0.43 29	0.40 19	0.76 26	0.75 210	0.20 50	0.17 86	0.31 353	0.24 280	0.29 225	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 142	0.45 65	1.07 42	0.68 77	1.74 633	3.37 337	0.91 420	2.46 211	0.76 31	0.85 185	0.94 134	0.72 161	0.87 209	0.71 9	0.49 77	0.25 160	0.15 24	0.26 196	0.17 48	0.23 87	0.19 15

Foundation-i1	0.86 142	0.38 11	1.13 87	0.77 162	1.12 478	1.06 28	0.69 240	2.94 298	1.61 319	0.89 197	1.39 276	1.24 297	1.01 264	1.08 123	0.55 114	0.23 105	0.19 180	0.22 53	0.20 164	0.21 55	0.20 50

1w_stereo	0.86 142	0.42 45	1.07 42	0.72 115	0.81 349	3.00 268	0.67 218	3.28 343	0.75 30	0.74 124	1.32 252	0.37 10	1.37 381	0.92 81	0.68 171	0.16 6	0.14 11	0.20 20	0.16 29	0.19 10	0.22 129

rvit_stereo_0083	0.86 142	0.67 343	1.42 168	0.87 247	0.65 276	1.23 45	0.64 201	1.67 80	2.28 485	0.79 155	0.93 130	0.93 234	1.07 297	1.46 243	0.75 210	0.32 374	0.36 525	0.30 322	0.26 324	0.33 328	0.28 261

Occ-G	0.86 142	0.52 142	1.39 161	0.82 193	0.66 283	1.37 70	0.79 317	1.58 62	1.31 166	1.56 300	0.87 107	2.18 449	0.89 222	0.97 95	0.88 266	0.26 184	0.19 180	0.26 196	0.19 138	0.25 127	0.24 169

IGEVStereo-DCA	0.86 142	0.65 320	2.05 243	0.90 270	0.46 144	1.57 97	0.86 371	1.62 70	1.24 150	0.65 93	0.77 78	0.74 174	0.72 137	2.59 398	0.86 254	0.28 255	0.21 273	0.28 266	0.21 188	0.29 225	0.27 238

111111	0.87 148	0.50 125	1.13 87	0.66 66	1.08 468	3.37 337	0.33 34	2.33 185	1.47 217	0.74 124	1.50 304	0.61 102	0.59 90	1.40 222	0.48 68	0.24 133	0.19 180	0.22 53	0.16 29	0.24 100	0.19 15

MoCha-V2	0.87 148	0.48 111	1.87 220	0.88 252	0.32 17	1.37 70	0.55 142	2.71 265	1.42 193	0.92 203	1.75 384	0.65 125	1.17 336	1.45 239	0.57 124	0.21 62	0.21 273	0.20 20	0.19 138	0.24 100	0.23 150

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 150	0.45 65	1.31 139	0.63 34	1.63 608	3.91 462	0.66 214	2.28 176	1.02 118	1.10 241	0.98 147	0.60 98	0.46 38	0.83 50	0.47 64	0.26 184	0.18 132	0.29 292	0.23 249	0.24 100	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 150	0.80 443	1.43 170	0.68 77	1.19 499	3.73 422	0.92 434	2.05 134	0.96 105	0.71 112	0.85 100	0.80 189	0.81 188	0.72 16	0.56 118	0.23 105	0.19 180	0.26 196	0.18 93	0.23 87	0.36 386

BStereo	0.88 150	0.73 395	4.10 381	0.80 176	0.51 180	1.13 33	0.72 255	2.57 238	1.00 115	0.85 185	0.57 42	0.72 161	0.48 45	1.01 106	0.90 274	0.26 184	0.22 305	0.24 110	0.29 411	0.25 127	0.25 185

GIP-stereo	0.88 150	0.50 125	1.34 148	1.32 524	0.94 414	2.90 248	0.42 83	3.41 367	1.06 128	0.63 85	0.76 75	0.90 222	0.76 159	0.91 77	0.52 99	0.27 211	0.18 132	0.25 151	0.16 29	0.25 127	0.19 15

WCG-NET	0.88 150	0.49 121	1.26 126	0.90 270	0.37 58	1.48 86	1.07 499	1.73 88	2.30 489	1.63 314	1.49 303	0.92 230	0.97 247	0.95 88	0.76 217	0.22 87	0.16 50	0.23 69	0.20 164	0.25 127	0.21 95

Pointernet	0.88 150	0.44 60	2.26 274	0.84 218	0.37 58	2.29 181	0.38 56	3.06 315	1.46 212	0.66 96	1.39 276	0.91 224	0.73 142	1.01 106	0.72 197	0.23 105	0.19 180	0.20 20	0.18 93	0.19 10	0.20 50

aanet-32k-new	0.89 156	0.90 484	2.17 264	0.75 137	0.62 261	3.41 350	0.99 470	2.09 142	0.72 23	0.53 24	1.13 189	0.66 130	0.96 242	1.04 116	0.52 99	0.21 62	0.15 24	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.20 50

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 156	0.46 77	1.19 104	0.64 44	1.71 626	3.95 482	0.69 240	2.43 203	1.04 123	1.05 230	0.90 119	0.61 102	0.44 31	0.80 38	0.52 99	0.28 255	0.19 180	0.31 353	0.24 280	0.24 100	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 156	0.46 77	1.34 148	0.62 26	1.70 624	3.95 482	0.67 218	2.36 188	1.05 126	1.05 230	0.90 119	0.60 98	0.42 24	0.80 38	0.46 59	0.27 211	0.18 132	0.29 292	0.23 249	0.24 100	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 156	0.45 65	1.28 134	0.64 44	1.61 604	3.93 470	0.67 218	2.41 194	1.01 117	1.18 251	0.96 142	0.60 98	0.45 33	0.76 26	0.44 42	0.26 184	0.18 132	0.29 292	0.23 249	0.25 127	0.18 7

gasm-f	0.89 156	0.49 121	1.30 138	0.85 232	0.44 123	4.42 601	0.95 446	1.88 106	0.91 81	0.75 128	1.46 290	0.53 62	0.88 216	0.88 66	0.57 124	0.30 326	0.19 180	0.27 230	0.19 138	0.28 204	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 156	0.47 101	2.08 255	0.76 156	0.73 317	3.91 462	0.41 74	2.07 140	1.07 129	0.77 147	0.89 115	0.64 119	0.86 204	0.95 88	0.77 222	0.26 184	0.18 132	0.26 196	0.19 138	0.32 307	0.32 329

SCV_C0	0.89 156	0.59 240	1.96 234	0.83 206	0.44 123	1.24 49	0.64 201	3.33 358	1.66 337	0.82 166	1.20 204	0.73 168	0.66 122	1.62 278	0.66 162	0.32 374	0.21 273	0.24 110	0.20 164	0.28 204	0.23 150

CAS++	0.89 156	0.64 307	1.46 172	0.81 180	0.51 180	1.24 49	0.86 371	3.44 368	1.46 212	1.14 248	1.29 239	0.62 109	0.58 85	1.13 138	0.59 131	0.34 407	0.30 474	0.34 431	0.26 324	0.41 442	0.29 274
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 156	0.46 77	1.19 104	0.64 44	1.71 626	3.95 482	0.69 240	2.43 203	1.04 123	1.05 230	0.90 119	0.61 102	0.44 31	0.80 38	0.52 99	0.28 255	0.19 180	0.31 353	0.24 280	0.24 100	0.19 15

NLSM3	0.90 165	0.46 77	1.19 104	0.62 26	1.30 528	3.19 302	0.45 98	2.81 286	1.27 159	0.78 151	0.95 139	0.55 74	1.03 269	1.14 142	0.87 261	0.20 50	0.15 24	0.26 196	0.22 224	0.24 100	0.23 150

DDF-Stereo	0.90 165	0.53 160	1.16 98	0.88 252	1.31 531	1.59 100	0.86 371	2.26 171	0.79 42	0.48 8	0.63 51	0.54 65	0.73 142	2.97 418	1.03 319	0.39 478	0.17 86	0.24 110	0.18 93	1.06 639	0.29 274

IGEV-RUCA	0.90 165	0.53 160	1.05 32	0.81 180	0.74 322	3.89 459	0.80 328	1.92 116	1.41 190	0.96 216	0.71 63	0.70 147	0.73 142	1.30 204	0.68 171	0.29 284	0.20 234	0.25 151	0.19 138	0.43 472	0.34 366

gcap-zeroshot	0.90 165	0.46 77	1.36 155	0.64 44	1.71 626	3.95 482	0.68 229	2.49 215	0.98 110	1.05 230	0.85 100	0.62 109	0.43 26	0.79 35	0.51 96	0.27 211	0.19 180	0.30 322	0.24 280	0.24 100	0.19 15

IGEV++	0.90 165	0.58 230	1.32 144	0.94 311	0.45 132	1.27 54	1.00 475	3.32 352	1.55 282	0.82 166	1.34 260	0.86 208	1.09 306	1.16 153	0.89 270	0.33 394	0.18 132	0.23 69	0.19 138	0.29 225	0.22 129

testlalala	0.90 165	0.46 77	1.36 155	0.64 44	1.71 626	3.95 482	0.68 229	2.49 215	0.98 110	1.05 230	0.85 100	0.62 109	0.43 26	0.79 35	0.51 96	0.27 211	0.19 180	0.30 322	0.24 280	0.24 100	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 171	1.57 613	2.54 300	0.69 84	1.41 566	2.08 157	0.83 350	2.11 144	1.38 180	0.65 93	0.75 73	0.66 130	0.64 107	0.72 16	0.40 17	0.23 105	0.19 180	0.24 110	0.18 93	0.33 328	0.54 536

trnet	0.91 171	0.48 111	1.46 172	0.62 26	0.31 13	4.40 596	0.41 74	2.20 157	1.53 265	0.94 207	1.14 191	0.88 214	0.89 222	1.09 126	0.71 192	0.27 211	0.19 180	0.22 53	0.15 11	0.21 55	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 173	0.73 395	1.42 168	0.92 288	1.08 468	2.97 267	0.53 132	1.77 94	1.39 182	1.16 250	1.54 316	0.58 90	0.65 115	1.03 110	0.84 244	0.25 160	0.23 335	0.30 322	0.24 280	0.43 472	0.29 274

CREStereo	0.92 173	0.53 160	1.45 171	0.61 17	0.34 27	4.42 601	0.40 67	2.21 160	1.54 274	0.94 207	1.12 186	0.87 210	0.87 209	1.12 134	0.72 197	0.28 255	0.19 180	0.22 53	0.15 11	0.22 76	0.19 15
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
PSi22	0.93 175	0.71 379	1.23 117	1.00 349	0.36 37	1.73 117	0.36 50	3.46 370	1.44 200	0.98 218	1.39 276	1.16 277	0.64 107	1.95 336	0.75 210	0.19 36	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.34 348	0.35 380

castereo++	0.93 175	0.56 202	1.26 126	0.92 288	0.73 317	2.48 200	1.00 475	2.99 304	1.03 120	0.68 101	1.41 283	1.92 413	0.59 90	1.26 186	0.44 42	0.25 160	0.19 180	0.28 266	0.19 138	0.23 87	0.23 150

IGEV-Stereo++	0.93 175	0.44 60	1.08 54	0.70 90	1.20 507	3.87 457	0.33 34	3.36 360	1.43 197	0.75 128	1.17 199	0.68 137	1.04 277	0.95 88	0.42 29	0.22 87	0.16 50	0.23 69	0.17 48	0.24 100	0.20 50

GCAP-Stereo	0.93 175	0.68 351	1.35 153	0.85 232	0.41 98	3.61 402	0.52 131	2.20 157	1.50 239	1.11 245	1.04 162	1.17 280	0.84 199	1.11 129	0.71 192	0.25 160	0.20 234	0.27 230	0.18 93	0.28 204	0.23 150

aanet-new	0.94 179	0.56 202	2.97 334	0.71 100	1.41 566	2.86 243	1.03 486	1.99 125	0.82 56	0.59 58	0.93 130	0.58 90	1.30 364	1.18 167	0.50 85	0.22 87	0.17 86	0.24 110	0.17 48	0.25 127	0.22 129

depthmonostereo	0.94 179	0.71 379	2.39 288	0.85 232	0.54 206	2.21 174	0.53 132	1.83 100	1.17 138	0.95 211	1.09 179	0.99 246	0.97 247	2.37 374	0.68 171	0.23 105	0.27 435	0.22 53	0.20 164	0.25 127	0.26 218

StereoAnything_RVC	0.94 179	2.66 656	2.20 265	0.76 156	0.34 27	1.18 42	0.39 58	2.31 181	0.69 18	0.51 16	0.34 8	0.32 2	0.89 222	1.57 262	0.35 2	0.32 374	0.16 50	0.23 69	0.15 11	3.31 683	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 179	0.72 384	2.56 302	0.64 44	0.59 244	1.90 131	0.75 285	2.71 265	1.40 186	0.91 200	1.04 162	0.85 204	0.82 192	1.14 142	0.78 223	0.35 427	0.29 461	0.25 151	0.27 352	0.45 492	0.29 274

IGEV-Stereo+	0.94 179	0.47 101	1.19 104	0.86 241	2.02 663	1.40 73	0.39 58	1.17 22	0.88 72	0.61 70	0.44 23	0.47 43	0.79 178	2.14 356	0.42 29	0.27 211	0.19 180	0.22 53	0.17 48	2.26 676	2.41 680

whm_eth	0.94 179	0.72 384	2.56 302	0.64 44	0.59 244	1.90 131	0.75 285	2.71 265	1.40 186	0.91 200	1.04 162	0.85 204	0.82 192	1.14 142	0.78 223	0.35 427	0.29 461	0.25 151	0.27 352	0.45 492	0.29 274

LoS_RVC	0.94 179	1.30 580	1.31 139	0.84 218	1.63 608	2.02 144	0.59 168	1.51 52	1.36 175	0.81 163	1.33 254	0.84 199	0.88 216	1.36 214	0.73 200	0.21 62	0.17 86	0.20 20	0.14 2	0.20 33	1.45 657

LoS	0.94 179	0.52 142	1.88 221	0.86 241	0.36 37	4.15 539	0.51 122	2.18 153	1.45 203	0.97 217	0.88 108	0.62 109	0.79 178	1.59 268	0.86 254	0.26 184	0.19 180	0.24 110	0.16 29	0.21 55	0.20 50
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 187	0.52 142	2.63 313	0.86 241	1.27 524	1.41 74	0.86 371	2.27 173	0.73 28	0.50 12	0.64 52	0.54 65	0.78 173	2.70 406	1.02 317	0.35 427	0.17 86	0.24 110	0.18 93	1.03 636	0.29 274

SCV	0.95 187	0.63 294	1.38 159	1.70 623	0.41 98	1.23 45	0.89 407	3.53 386	1.57 295	0.61 70	1.54 316	0.93 234	0.77 164	1.66 288	0.66 162	0.36 441	0.20 234	0.25 151	0.19 138	0.29 225	0.25 185

WCG-NET（raft）	0.95 187	0.55 188	1.20 111	0.84 218	0.31 13	1.44 80	1.01 478	1.55 58	2.37 510	1.64 317	1.42 285	2.38 471	1.01 264	1.29 198	0.76 217	0.22 87	0.19 180	0.22 53	0.20 164	0.25 127	0.21 95

anonymousdsp	0.95 187	0.69 354	1.27 132	0.83 206	0.52 193	4.54 624	0.84 357	1.76 91	1.24 150	0.76 142	1.06 173	0.78 182	0.77 164	1.67 293	0.69 182	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.26 218

IGEV-Stereo	0.95 187	0.69 354	1.27 132	0.84 218	0.52 193	4.54 624	0.84 357	1.76 91	1.24 150	0.75 128	1.06 173	0.79 187	0.77 164	1.68 295	0.69 182	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.26 218
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 192	0.48 111	1.09 63	0.97 326	0.45 132	4.54 624	0.83 350	3.32 352	1.37 176	0.75 128	0.89 115	0.76 178	0.80 185	0.92 81	0.53 103	0.26 184	0.18 132	0.26 196	0.20 164	0.28 204	0.21 95

tt45	0.96 192	0.48 111	1.19 104	0.89 260	0.66 283	3.91 462	0.76 289	1.90 112	1.26 158	0.70 108	1.30 241	0.71 158	0.63 104	2.59 398	0.74 207	0.22 87	0.17 86	0.28 266	0.23 249	0.27 182	0.27 238

DF	0.97 194	0.56 202	1.59 194	0.93 304	0.51 180	1.13 33	0.97 459	4.39 632	1.44 200	0.95 211	1.59 331	1.01 251	0.57 80	1.62 278	0.75 210	0.32 374	0.22 305	0.25 151	0.19 138	0.25 127	0.25 185

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 194	1.76 626	2.51 298	0.69 84	1.40 558	2.95 264	0.99 470	2.18 153	1.04 123	0.68 101	0.80 84	0.69 143	0.64 107	0.87 60	0.40 17	0.23 105	0.19 180	0.25 151	0.21 188	0.30 252	0.64 574

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 194	0.41 32	3.72 372	0.63 34	0.80 343	1.51 90	0.84 357	1.84 101	1.51 246	0.82 166	1.00 148	0.70 147	1.00 258	0.75 22	0.41 23	0.23 105	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.43 472	2.30 676

MSCF	0.97 194	0.82 456	1.26 126	0.88 252	0.40 91	3.17 296	0.88 399	2.79 282	1.39 182	1.32 265	1.19 202	0.58 90	1.33 369	1.28 193	0.64 149	0.25 160	0.19 180	0.25 151	0.25 300	0.28 204	0.32 329

999	0.97 194	0.48 111	1.24 123	1.03 375	0.64 268	3.25 316	0.92 434	1.40 41	1.39 182	0.71 112	1.68 361	0.70 147	0.66 122	3.03 420	0.89 270	0.23 105	0.19 180	0.25 151	0.21 188	0.25 127	0.29 274

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 194	0.41 32	3.70 371	0.63 34	0.80 343	1.51 90	0.84 357	1.84 101	1.51 246	0.82 166	1.00 148	0.70 147	1.00 258	0.75 22	0.41 23	0.23 105	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.43 472	2.30 676

DA	0.98 200	0.46 77	1.34 148	0.92 288	0.43 112	4.34 584	0.85 366	2.79 282	1.35 172	0.82 166	1.30 241	0.89 217	1.08 303	1.11 129	0.56 118	0.30 326	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.23 150

GGEV	0.98 200	0.46 77	1.34 148	0.92 288	0.43 112	4.34 584	0.85 366	2.79 282	1.35 172	0.82 166	1.30 241	0.89 217	1.08 303	1.11 129	0.56 118	0.30 326	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.23 150

ff7	0.98 200	0.69 354	2.05 243	0.84 218	0.52 193	4.55 629	0.86 371	1.62 70	1.24 150	0.75 128	1.03 157	0.70 147	0.77 164	1.84 320	0.68 171	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 238

ffff	0.98 200	0.69 354	2.05 243	0.84 218	0.52 193	4.55 629	0.86 371	1.62 70	1.24 150	0.75 128	1.03 157	0.70 147	0.77 164	1.84 320	0.68 171	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 238

11t	0.98 200	0.69 354	2.05 243	0.84 218	0.52 193	4.55 629	0.86 371	1.62 70	1.24 150	0.75 128	1.03 157	0.70 147	0.77 164	1.84 320	0.68 171	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 238

MIF-Stereo (partial)	0.98 200	0.55 188	2.83 327	0.71 100	1.03 449	1.08 30	0.49 116	2.55 234	1.66 337	0.79 155	1.20 204	0.80 189	0.90 225	1.61 276	1.56 461	0.36 441	0.24 372	0.33 412	0.25 300	0.40 418	0.28 261

ccc-4	0.98 200	0.69 354	2.05 243	0.84 218	0.52 193	4.55 629	0.86 371	1.62 70	1.24 150	0.75 128	1.03 157	0.70 147	0.77 164	1.84 320	0.68 171	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 238

CroCo-Stereo	0.98 200	0.87 478	3.44 357	0.87 247	0.53 204	0.49 3	0.50 118	3.99 502	1.49 233	0.81 163	1.25 227	1.00 249	0.75 151	1.10 127	1.09 334	0.24 133	0.21 273	0.24 110	0.19 138	0.35 369	0.27 238
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
CroCo-Stereo Lap2	0.99 208	0.89 482	2.55 301	0.99 340	1.80 644	0.54 4	0.46 103	3.10 319	1.24 150	1.07 236	1.21 209	1.05 260	0.78 173	1.26 186	1.08 331	0.27 211	0.23 335	0.27 230	0.21 188	0.43 472	0.34 366

PMTNet	0.99 208	0.48 111	1.73 205	0.62 26	0.56 220	4.20 566	0.43 88	1.88 106	1.58 299	1.00 220	1.05 169	0.78 182	0.98 254	1.50 248	0.85 247	1.21 662	0.20 234	0.23 69	0.15 11	0.22 76	0.19 15

GASTEREO	1.00 210	0.98 515	1.23 117	0.90 270	0.40 91	3.40 345	0.88 399	2.77 274	1.44 200	1.39 282	1.30 241	0.55 74	1.35 375	1.33 208	0.64 149	0.25 160	0.19 180	0.25 151	0.25 300	0.25 127	0.31 315

rvit_0105_6	1.00 210	0.93 496	2.21 267	0.92 288	0.55 215	1.52 94	0.79 317	2.41 194	2.96 607	0.76 142	0.72 66	1.02 253	0.75 151	1.42 230	0.81 235	0.40 486	0.43 578	0.34 431	0.31 449	0.43 472	0.34 366

rvit_stereo_ft	1.00 210	0.87 478	3.55 361	0.97 326	0.66 283	1.06 28	0.80 328	2.78 277	1.67 339	0.78 151	0.96 142	0.95 240	1.14 326	1.06 118	0.90 274	0.32 374	0.24 372	0.27 230	0.28 381	0.39 413	0.27 238

SMOE	1.01 213	0.55 188	1.47 177	0.81 180	0.47 154	2.40 192	1.30 548	1.89 109	1.31 166	1.36 273	1.73 377	1.05 260	1.36 378	1.23 176	1.13 346	0.43 518	0.24 372	0.59 615	0.29 411	0.32 307	0.32 329

MyStereo07	1.01 213	0.80 443	1.26 126	1.00 349	1.04 453	3.95 482	0.95 446	2.07 140	1.42 193	0.75 128	1.22 212	0.68 137	0.91 228	1.63 283	0.67 167	0.24 133	0.24 372	0.34 431	0.26 324	0.41 442	0.37 402

CES	1.01 213	0.55 188	1.74 208	0.92 288	2.15 667	2.15 166	0.50 118	2.01 128	1.45 203	0.76 142	1.02 151	0.61 102	0.47 41	1.29 198	0.79 229	0.22 87	0.17 86	0.24 110	0.14 2	0.63 568	2.29 675

TANstereo	1.01 213	0.55 188	1.73 205	0.76 156	0.36 37	4.04 512	0.38 56	1.48 49	1.62 325	2.03 430	2.10 508	0.84 199	0.93 235	0.98 98	0.62 142	0.28 255	0.36 525	0.23 69	0.20 164	0.25 127	0.46 491

GMStereo	1.01 213	1.00 519	2.86 330	0.83 206	0.45 132	1.47 84	0.57 152	1.89 109	2.11 447	1.52 295	1.24 219	0.87 210	0.74 148	1.58 263	0.94 299	0.40 486	0.21 273	0.30 322	0.30 433	0.47 508	0.36 386
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 218	0.49 121	1.54 187	0.83 206	0.55 215	4.01 506	0.31 25	1.63 75	1.99 411	1.63 314	2.13 518	0.84 199	0.65 115	0.88 66	0.70 188	0.27 211	0.15 24	0.23 69	1.22 673	0.24 100	0.17 1
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
HART	1.03 219	0.85 472	3.13 342	0.84 218	0.38 75	1.17 40	0.42 83	3.54 387	1.47 217	1.08 237	2.17 525	1.48 338	0.57 80	1.37 220	0.74 207	0.23 105	0.18 132	0.28 266	0.21 188	0.32 307	0.24 169

XX-TBD	1.03 219	0.95 506	1.94 228	1.30 517	0.43 112	3.97 498	0.33 34	1.74 89	1.73 362	1.59 304	2.02 487	0.69 143	0.60 96	1.16 153	0.66 162	0.30 326	0.25 403	0.23 69	0.15 11	0.31 272	0.22 129

RT-Monster	1.05 221	0.53 160	2.62 311	0.83 206	1.40 558	2.96 265	0.47 109	2.81 286	1.83 387	1.21 257	1.22 212	0.93 234	0.83 197	1.36 214	0.60 134	0.21 62	0.20 234	0.23 69	0.18 93	0.21 55	0.29 274

xyz-stereo-finetune	1.05 221	0.62 286	1.46 172	0.59 13	0.36 37	3.48 366	0.81 340	2.69 263	1.74 368	0.94 207	1.21 209	0.91 224	0.78 173	2.53 393	1.28 396	0.24 133	0.24 372	0.26 196	0.23 249	0.30 252	0.23 150

FE-Mocha	1.06 223	0.74 406	2.45 294	0.97 326	0.69 303	1.57 97	0.40 67	2.92 296	1.47 217	1.82 358	1.81 421	1.62 356	0.88 216	1.36 214	0.78 223	0.29 284	0.20 234	0.35 451	0.31 449	0.26 160	0.33 350

EGLCR-Stereo	1.06 223	0.51 134	1.56 190	1.02 367	0.39 81	4.27 577	0.42 83	4.08 529	1.48 227	0.90 199	0.68 60	1.09 262	0.66 122	1.81 314	0.62 142	0.27 211	0.19 180	0.29 292	0.23 249	0.37 397	0.25 185

MC-Stereo	1.06 223	0.48 111	1.55 188	1.15 446	0.41 98	4.56 634	0.61 177	2.06 138	1.46 212	1.90 378	1.61 340	0.89 217	1.12 317	1.35 212	0.73 200	0.25 160	0.18 132	0.26 196	0.22 224	0.25 127	0.24 169

sCroCo_RVC	1.06 223	0.82 456	5.05 395	1.02 367	1.05 455	0.98 23	0.61 177	2.06 138	1.29 162	0.69 105	1.26 229	0.82 195	1.10 312	1.20 170	0.90 274	0.42 512	0.40 559	0.33 412	0.30 433	0.46 504	0.38 419

S0	1.07 227	0.59 240	1.52 182	0.91 281	0.93 411	2.53 209	0.95 446	2.15 150	1.05 126	1.26 261	2.11 512	1.11 267	1.45 412	1.15 149	1.11 340	0.94 648	0.31 483	0.37 481	0.33 470	0.33 328	0.31 315

SE	1.07 227	0.63 294	1.22 114	0.85 232	0.45 132	3.47 362	0.80 328	2.16 152	1.09 132	1.37 277	1.90 462	0.95 240	1.74 498	1.17 159	1.00 314	1.00 654	0.24 372	0.36 467	0.28 381	0.35 369	0.33 350

Anonymus123	1.07 227	0.73 395	4.10 381	0.80 176	0.51 180	4.91 673	0.72 255	2.50 219	1.00 115	0.85 185	0.57 42	0.72 161	0.48 45	1.01 106	0.90 274	0.26 184	0.22 305	0.24 110	0.29 411	0.25 127	0.25 185

rvit_0105_4	1.07 227	0.99 516	2.39 288	0.93 304	0.54 206	1.62 107	0.84 357	2.77 274	2.91 602	0.80 159	0.91 124	1.09 262	0.86 204	1.63 283	0.85 247	0.40 486	0.45 588	0.35 451	0.31 449	0.43 472	0.40 447

PStereo	1.08 231	1.10 540	1.37 158	0.73 124	0.52 193	1.69 113	0.97 459	1.91 114	1.14 135	1.23 258	0.55 38	0.63 116	1.81 513	1.44 234	1.19 363	0.88 645	0.90 665	0.53 595	0.49 591	1.06 639	1.54 660

DN	1.08 231	0.54 178	3.15 344	0.90 270	1.00 443	3.37 337	0.48 114	2.59 248	1.45 203	0.95 211	0.82 93	1.32 311	0.73 142	1.86 327	0.64 149	0.30 326	0.26 423	0.28 266	0.24 280	0.34 348	0.32 329

quiztm	1.09 233	0.79 438	1.33 147	0.77 162	1.50 581	2.48 200	0.76 289	3.65 404	1.55 282	1.65 321	1.80 408	1.18 284	0.64 107	1.17 159	1.07 328	0.30 326	0.17 86	0.23 69	0.20 164	0.36 383	0.28 261

MM-Stereo_test3	1.09 233	0.59 240	1.55 188	1.73 627	1.18 492	1.91 133	0.86 371	3.52 382	1.76 372	1.25 259	1.86 447	1.10 265	0.69 129	1.32 207	0.86 254	0.27 211	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.34 348	0.30 304

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 233	3.30 666	2.61 308	0.82 193	0.38 75	1.27 54	0.62 192	1.51 52	1.29 162	0.91 200	0.92 127	0.65 125	0.57 80	1.08 123	0.59 131	1.55 676	0.15 24	0.32 376	0.28 381	1.10 646	1.98 672

iRaftStereo_RVC	1.09 233	0.70 365	1.39 161	0.95 314	0.45 132	3.83 440	0.42 83	2.37 190	1.58 299	1.69 329	1.76 393	1.80 392	0.83 197	1.50 248	0.98 309	0.28 255	0.18 132	0.29 292	0.26 324	0.30 252	0.31 315

RAFT-Stereo-weight	1.11 237	0.48 111	1.22 114	0.99 340	0.42 106	4.17 554	0.80 328	3.60 395	1.50 239	1.97 400	1.50 304	1.30 309	0.65 115	1.24 179	0.85 247	0.25 160	0.19 180	0.26 196	0.22 224	0.27 182	0.23 150

11t1	1.11 237	0.53 160	1.80 214	1.55 601	0.65 276	2.20 173	0.60 172	3.66 408	1.49 233	1.60 305	1.26 229	1.03 255	1.35 375	1.72 301	0.97 306	0.28 255	0.31 483	0.29 292	0.23 249	0.30 252	0.34 366

rvit_0105_5	1.13 239	0.93 496	2.60 305	0.91 281	0.56 220	1.92 135	0.91 420	3.02 309	2.63 561	0.95 211	1.20 204	1.18 284	0.93 235	1.51 251	0.93 297	0.40 486	0.43 578	0.37 481	0.35 496	0.42 462	0.44 473

GMOStereo	1.13 239	0.70 365	2.26 274	0.75 137	0.44 123	3.05 275	0.91 420	2.78 277	1.45 203	2.37 544	1.52 307	1.53 342	1.05 283	1.17 159	0.92 288	0.25 160	0.19 180	0.35 451	0.28 381	0.34 348	0.26 218

error version	1.13 239	0.70 365	2.26 274	0.75 137	0.44 123	3.05 275	0.91 420	2.78 277	1.45 203	2.37 544	1.52 307	1.53 342	1.05 283	1.17 159	0.92 288	0.25 160	0.19 180	0.35 451	0.28 381	0.34 348	0.26 218

test-v	1.13 239	0.70 365	2.26 274	0.75 137	0.44 123	3.05 275	0.91 420	2.78 277	1.45 203	2.37 544	1.52 307	1.53 342	1.05 283	1.17 159	0.92 288	0.25 160	0.19 180	0.35 451	0.28 381	0.34 348	0.26 218

test-2	1.13 239	0.70 365	2.26 274	0.75 137	0.44 123	3.05 275	0.91 420	2.78 277	1.45 203	2.37 544	1.52 307	1.53 342	1.05 283	1.17 159	0.92 288	0.25 160	0.19 180	0.35 451	0.28 381	0.34 348	0.26 218

Lsterematch	1.15 244	0.84 466	4.02 380	0.80 176	0.39 81	1.68 112	0.68 229	2.01 128	2.02 418	1.58 303	2.02 487	1.35 316	1.40 389	1.41 227	1.10 335	0.28 255	0.16 50	0.29 292	0.22 224	0.29 225	0.37 402

HUF	1.15 244	0.64 307	8.62 436	0.90 270	0.35 32	1.35 68	0.78 309	1.97 123	1.50 239	0.63 85	1.52 307	0.83 197	0.66 122	1.28 193	0.63 146	0.29 284	0.23 335	0.26 196	0.17 48	0.23 87	0.25 185

tg	1.15 244	0.67 343	1.31 139	0.94 311	0.54 206	4.02 508	0.41 74	2.96 301	1.59 314	1.69 329	1.85 444	1.84 404	0.97 247	1.78 308	0.83 241	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.26 324	0.29 225	0.27 238

Selective-RAFT	1.15 244	0.46 77	1.64 198	0.99 340	0.45 132	4.17 554	0.51 122	3.21 330	1.69 349	1.12 246	1.34 260	1.45 335	1.40 389	2.08 348	0.94 299	0.41 501	0.20 234	0.24 110	0.23 249	0.27 182	0.25 185

x	1.15 244	0.57 214	1.53 184	1.44 573	0.67 290	1.94 136	0.97 459	3.87 458	1.57 295	1.61 310	1.28 237	1.58 350	1.22 345	1.93 333	1.04 322	0.28 255	0.30 474	0.34 431	0.29 411	0.32 307	0.31 315

xyz-stereo-finetune2	1.16 249	0.63 294	1.50 179	0.57 8	0.36 37	3.47 362	0.65 211	2.70 264	1.23 148	0.88 194	1.75 384	0.91 224	1.76 500	3.54 431	1.74 497	0.24 133	0.22 305	0.30 322	0.27 352	0.31 272	0.26 218

rvit_stereo_0075_2	1.18 250	0.74 406	2.66 317	0.90 270	1.27 524	2.51 204	0.69 240	2.25 169	2.06 431	1.40 284	1.86 447	1.46 337	0.84 199	1.42 230	0.94 299	0.46 544	0.40 559	0.48 562	0.38 531	0.46 504	0.51 523

AE-Stereo	1.18 250	0.60 257	2.05 243	1.10 413	0.60 247	4.39 592	0.72 255	3.74 428	1.62 325	1.10 241	1.90 462	1.01 251	0.92 232	1.45 239	0.82 237	0.28 255	0.22 305	0.28 266	0.28 381	0.26 160	0.22 129

S	1.19 252	0.55 188	1.36 155	0.68 77	1.06 458	4.10 528	0.80 328	2.39 191	1.30 164	1.69 329	2.19 529	1.36 318	1.73 496	1.17 159	1.03 319	0.45 535	0.28 450	0.47 553	0.45 575	0.36 383	0.33 350

test-3	1.19 252	0.52 142	2.00 237	1.01 356	0.42 106	1.95 137	0.91 420	4.35 621	1.47 217	2.24 508	1.16 197	2.06 439	0.79 178	2.68 404	0.76 217	0.27 211	0.18 132	0.28 266	0.26 324	0.26 160	0.25 185

test_1	1.19 252	0.52 142	2.00 237	1.01 356	0.42 106	1.95 137	0.90 412	4.36 626	1.47 217	2.17 480	1.16 197	2.06 439	0.78 173	2.68 404	0.76 217	0.27 211	0.18 132	0.28 266	0.26 324	0.26 160	0.25 185

test_3	1.19 252	0.51 134	2.08 255	0.99 340	0.41 98	2.05 153	0.87 392	4.40 635	1.42 193	1.99 407	1.18 200	2.03 433	0.79 178	2.70 406	0.75 210	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.29 411	0.30 252	0.27 238

raftrobust	1.19 252	0.72 384	2.30 279	1.26 495	1.31 531	3.55 388	0.68 229	2.75 271	1.47 217	2.21 499	1.38 274	1.17 280	1.22 345	1.20 170	1.11 340	0.28 255	0.24 372	0.21 36	0.19 138	0.25 127	0.28 261

RALCasStereoNet	1.19 252	1.02 521	2.06 252	1.12 424	1.14 483	3.08 282	0.70 250	2.99 304	1.73 362	1.34 268	1.68 361	1.18 284	0.91 228	2.16 358	1.00 314	0.30 326	0.26 423	0.24 110	0.21 188	0.29 225	0.30 304

MIM_Stereo	1.20 258	0.78 434	3.30 352	1.05 379	0.43 112	3.04 272	0.60 172	2.46 211	1.51 246	1.60 305	1.58 327	1.82 398	1.29 360	2.00 340	1.07 328	0.24 133	0.24 372	0.28 266	0.25 300	0.27 182	0.27 238

R-Stereo Train	1.20 258	0.58 230	1.81 215	0.99 340	0.67 290	3.78 430	0.90 412	4.09 531	1.51 246	2.16 476	1.71 372	1.13 271	0.94 238	1.40 222	0.91 283	0.30 326	0.24 372	0.26 196	0.21 188	0.26 160	0.25 185

RAFT-Stereo	1.20 258	0.58 230	1.81 215	0.99 340	0.67 290	3.78 430	0.90 412	4.09 531	1.51 246	2.16 476	1.71 372	1.13 271	0.94 238	1.40 222	0.91 283	0.30 326	0.24 372	0.26 196	0.21 188	0.26 160	0.25 185
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Weightmod_eth	1.21 261	0.56 202	1.31 139	0.99 340	1.50 581	1.26 52	0.57 152	1.85 103	1.35 172	0.99 219	3.16 630	1.24 297	1.50 427	2.50 382	0.60 134	3.48 691	0.25 403	0.30 322	0.22 224	0.31 272	0.23 150

model_zeroshot	1.21 261	0.60 257	3.55 361	1.05 379	0.57 232	3.46 359	0.63 197	2.73 268	1.55 282	2.05 435	1.38 274	1.50 341	0.82 192	1.69 296	0.87 261	0.29 284	0.23 335	0.30 322	0.23 249	0.27 182	0.32 329

RCA-Stereo	1.21 261	0.52 142	1.58 193	0.90 270	0.46 144	4.68 650	0.79 317	4.13 541	1.74 368	1.92 385	1.80 408	0.94 239	1.48 420	1.14 142	0.70 188	0.27 211	0.18 132	0.25 151	0.19 138	0.25 127	0.23 150

raft+_RVC	1.21 261	0.83 460	2.61 308	1.35 542	0.97 422	3.60 398	0.76 289	3.23 335	1.51 246	1.33 266	1.67 358	1.03 255	1.10 312	1.87 328	0.92 288	0.24 133	0.22 305	0.25 151	0.24 280	0.26 160	0.25 185

AnonymousM	1.22 265	1.32 586	0.97 18	0.88 252	0.56 220	4.03 510	0.69 240	2.41 194	1.68 342	1.48 291	1.31 250	1.15 276	1.00 258	1.18 167	0.73 200	0.32 374	0.40 559	2.07 682	1.70 684	0.24 100	0.22 129

LL-Strereo2	1.23 266	0.85 472	2.38 287	0.93 304	0.68 296	3.72 418	1.37 563	2.54 233	1.99 411	1.75 346	1.40 280	1.82 398	0.73 142	1.40 222	0.99 312	0.31 352	0.23 335	0.55 605	0.35 496	0.29 225	0.24 169

ROB_FTStereo_v2	1.23 266	0.66 332	2.02 239	0.75 137	0.37 58	4.67 649	0.76 289	2.53 224	1.58 299	1.99 407	1.46 290	1.78 382	1.14 326	2.08 348	0.88 266	0.48 558	0.22 305	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 274

CRE-IMP	1.23 266	0.61 277	2.14 260	0.82 193	0.39 81	4.54 624	0.83 350	2.63 254	1.55 282	1.95 395	1.46 290	1.87 409	0.96 242	1.48 245	1.33 407	0.45 535	0.21 273	0.31 353	0.26 324	0.41 442	0.31 315

RAFT	1.23 266	0.84 466	2.05 243	0.96 319	0.47 154	1.80 124	0.94 442	3.18 329	1.46 212	1.60 305	1.71 372	3.04 546	1.59 449	1.64 285	1.32 403	0.38 466	0.24 372	0.40 508	0.32 462	0.40 418	0.35 380

test-1	1.23 266	0.65 320	1.88 221	0.96 319	0.52 193	3.84 445	0.62 192	4.01 506	1.47 217	1.93 389	1.78 402	1.83 401	0.92 232	1.19 169	1.28 396	0.26 184	0.29 461	0.31 353	0.24 280	0.29 225	0.36 386

rvit_0105_3	1.24 271	0.93 496	2.84 328	0.97 326	0.58 241	2.38 188	1.08 504	3.26 340	2.53 546	1.18 251	1.40 280	1.24 297	1.04 277	1.73 302	0.97 306	0.44 525	0.44 583	0.40 508	0.42 564	0.42 462	0.50 515

PSM-adaLoss	1.24 271	0.65 320	2.03 240	0.75 137	0.37 58	4.68 650	0.73 263	2.53 224	1.58 299	1.99 407	1.47 295	1.78 382	1.13 319	2.18 362	0.87 261	0.48 558	0.23 335	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 274

rafts_anoy	1.24 271	0.80 443	3.61 367	1.17 456	1.20 507	3.00 268	0.61 177	3.17 327	1.58 299	1.37 277	1.26 229	1.19 289	1.12 317	1.78 308	1.25 385	0.32 374	0.23 335	0.32 376	0.32 462	0.31 272	0.30 304

DIP-Stereo	1.24 271	0.69 354	1.77 211	0.65 57	0.61 252	4.29 579	0.58 162	4.44 641	2.53 546	1.98 402	1.33 254	0.91 224	0.86 204	1.25 185	1.25 385	0.36 441	0.23 335	0.32 376	0.23 249	0.32 307	0.29 274
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
riskmin	1.25 275	0.56 202	2.05 243	1.05 379	0.93 411	2.86 243	0.55 142	3.23 335	1.34 169	1.55 298	1.07 176	3.56 599	2.03 536	1.29 198	1.00 314	0.28 255	0.27 435	0.34 431	0.21 188	0.41 442	0.43 467

Patchmatch Stereo++	1.25 275	0.65 320	2.06 252	0.75 137	0.37 58	4.68 650	0.76 289	2.53 224	1.58 299	1.99 407	1.47 295	1.78 382	1.14 326	2.44 376	0.90 274	0.48 558	0.23 335	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 274
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	1.25 275	0.66 332	2.14 260	0.75 137	0.37 58	4.65 646	0.77 302	2.53 224	1.58 299	1.99 407	1.47 295	1.78 382	1.13 319	2.26 371	0.86 254	0.47 553	0.22 305	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 274

HUI-Stereo	1.25 275	0.66 332	2.33 282	0.75 137	0.37 58	4.68 650	0.78 309	2.53 224	1.58 299	1.99 407	1.46 290	1.79 389	1.13 319	2.17 360	0.85 247	0.48 558	0.23 335	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 274

iRAFT	1.25 275	0.65 320	2.06 252	0.75 137	0.37 58	4.68 650	0.76 289	2.53 224	1.58 299	1.99 407	1.47 295	1.78 382	1.14 326	2.44 376	0.90 274	0.48 558	0.23 335	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 274

RAFT-IKP	1.25 275	0.66 332	2.23 272	0.75 137	0.37 58	4.64 644	0.74 275	2.53 224	1.58 299	1.99 407	1.47 295	1.78 382	1.13 319	2.22 368	0.92 288	0.48 558	0.22 305	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 274

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 275	0.72 384	1.74 208	1.05 379	0.36 37	4.13 535	0.42 83	2.95 299	2.84 598	2.02 426	2.40 570	1.61 355	1.11 316	1.26 186	0.97 306	0.21 62	0.15 24	0.26 196	0.23 249	0.29 225	0.23 150

FACV-RUCA	1.26 282	0.65 320	2.21 267	1.06 385	1.50 581	2.69 225	1.15 521	3.05 312	1.87 391	1.36 273	1.99 482	1.03 255	1.15 334	1.36 214	1.10 335	0.41 501	0.41 568	0.73 648	0.41 557	0.61 562	0.41 453

CAS	1.26 282	0.40 21	1.46 172	2.97 681	1.61 604	4.13 535	0.73 263	1.78 95	1.49 233	0.83 178	1.10 182	0.59 95	0.53 64	1.26 186	0.80 230	2.99 685	0.13 1	0.21 36	0.13 1	0.31 272	1.72 665

anonymousdsp2	1.26 282	0.60 257	3.74 373	1.02 367	0.41 98	3.60 398	0.72 255	3.68 413	1.47 217	1.37 277	1.56 324	1.83 401	1.01 264	2.00 340	0.66 162	0.29 284	0.20 234	0.28 266	0.20 164	0.32 307	0.29 274

dd	1.26 282	1.15 552	2.47 295	0.92 288	0.49 173	4.35 587	0.75 285	1.92 116	2.11 447	1.44 288	1.24 219	1.19 289	1.05 283	1.78 308	1.70 489	0.57 597	0.34 512	0.35 451	0.33 470	0.60 557	0.46 491

iGMRVC	1.26 282	0.66 332	2.14 260	0.75 137	0.37 58	4.66 647	0.74 275	2.53 224	1.58 299	1.99 407	1.46 290	1.78 382	1.14 326	2.46 378	0.92 288	0.48 558	0.23 335	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 274

Weightmod	1.27 287	0.83 460	1.39 161	0.93 304	0.85 379	3.94 476	0.59 168	1.67 80	1.22 147	1.12 246	3.44 642	1.65 359	1.40 389	2.94 416	1.48 439	0.44 525	0.37 537	0.29 292	0.25 300	0.31 272	0.22 129

fast-iter	1.27 287	0.90 484	2.33 282	1.10 413	0.68 296	2.92 254	0.45 98	2.49 215	1.76 372	2.13 459	1.65 354	2.42 479	1.84 518	1.58 263	1.61 471	0.26 184	0.16 50	0.28 266	0.29 411	0.26 160	0.25 185

CoSv	1.27 287	0.90 484	2.33 282	1.10 413	0.68 296	2.92 254	0.45 98	2.49 215	1.76 372	2.13 459	1.65 354	2.42 479	1.84 518	1.58 263	1.61 471	0.26 184	0.16 50	0.28 266	0.29 411	0.26 160	0.25 185

mmm	1.27 287	0.58 230	2.20 265	1.41 566	0.68 296	2.39 190	0.85 366	3.90 469	1.63 328	2.20 490	1.84 436	1.28 304	1.50 427	1.91 332	0.89 270	0.31 352	0.27 435	0.45 543	0.37 518	0.38 402	0.34 366

NRIStereo	1.28 291	0.61 277	1.67 199	1.15 446	0.38 75	4.73 663	0.90 412	2.42 198	1.50 239	1.93 389	1.33 254	1.75 376	1.22 345	2.96 417	1.33 407	0.46 544	0.22 305	0.29 292	0.26 324	0.30 252	0.28 261

RALAANet	1.28 291	1.08 536	3.21 346	1.25 488	0.94 414	1.44 80	0.69 240	3.15 324	2.57 554	2.01 421	1.80 408	1.29 307	1.05 283	2.00 340	1.48 439	0.27 211	0.20 234	0.27 230	0.24 280	0.40 418	0.27 238

CASS	1.29 293	0.66 332	2.62 311	0.95 314	0.66 283	2.84 239	0.69 240	3.00 306	1.79 377	2.57 577	1.95 471	1.39 325	1.55 445	1.59 268	1.06 325	0.50 574	0.28 450	0.34 431	0.28 381	0.46 504	0.63 570
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 294	0.60 257	5.57 404	0.88 252	0.75 324	3.04 272	0.90 412	2.68 261	1.33 168	1.48 291	1.07 176	2.78 524	0.88 216	1.29 198	0.85 247	0.31 352	0.22 305	0.35 451	0.20 164	0.45 492	0.37 402

qqq	1.30 294	0.57 214	1.67 199	1.15 446	0.51 180	2.18 169	0.91 420	3.98 498	1.53 265	1.50 294	1.24 219	1.79 389	1.34 372	4.66 460	0.98 309	0.28 255	0.31 483	0.33 412	0.33 470	0.33 328	0.32 329

test_4	1.30 294	0.50 125	6.16 408	0.84 218	0.45 132	1.61 105	1.12 515	2.14 148	1.42 193	1.52 295	2.31 560	1.84 404	0.79 178	2.52 391	1.19 363	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.29 411	0.29 225	0.25 185

s12784h	1.31 297	0.45 65	2.41 291	0.71 100	0.35 32	4.42 601	0.50 118	4.22 566	2.73 573	2.01 421	2.48 576	0.91 224	0.96 242	2.01 343	0.70 188	0.29 284	0.18 132	0.24 110	0.16 29	0.27 182	0.18 7

AFF-stereo	1.31 297	0.77 427	1.46 172	1.10 413	0.45 132	3.93 470	0.48 114	2.92 296	2.92 604	1.90 378	2.21 534	2.11 446	1.52 434	1.93 333	1.12 344	0.21 62	0.16 50	0.25 151	0.25 300	0.29 225	0.20 50

Pruner-Stereo	1.32 299	0.59 240	2.11 258	1.79 637	0.47 154	4.73 663	0.79 317	2.53 224	1.72 360	2.47 559	1.58 327	1.48 338	1.03 269	1.66 288	1.47 436	0.44 525	0.21 273	0.34 431	0.30 433	0.30 252	0.39 426

Hybrid-DGEV-03	1.34 300	0.70 365	2.74 325	1.00 349	0.52 193	3.99 501	0.99 470	3.22 332	1.64 330	2.15 470	3.31 638	1.37 323	1.07 297	1.29 198	1.22 375	0.26 184	0.18 132	0.32 376	0.24 280	0.28 204	0.24 169

ToySt	1.35 301	0.72 384	3.65 369	1.01 356	0.50 178	3.31 331	1.01 478	3.46 370	1.73 362	1.30 263	1.55 320	2.07 442	1.47 418	1.88 329	1.40 417	0.27 211	0.27 435	0.30 322	0.32 462	0.42 462	0.39 426

DisPM	1.36 302	0.55 188	2.39 288	1.54 596	0.51 180	4.59 637	0.79 317	2.50 219	1.88 393	2.50 562	1.83 430	1.45 335	1.01 264	2.71 408	0.93 297	0.46 544	0.20 234	0.32 376	0.31 449	0.31 272	0.44 473

sAnonymous2	1.37 303	1.22 569	9.79 450	0.92 288	0.88 394	1.23 45	0.61 177	2.56 236	1.69 349	0.85 185	1.02 151	0.73 168	1.23 350	0.98 98	0.78 223	0.29 284	0.25 403	0.31 353	0.30 433	1.06 639	0.71 588

CroCo_RVC	1.37 303	1.22 569	9.79 450	0.92 288	0.88 394	1.23 45	0.61 177	2.56 236	1.69 349	0.85 185	1.02 151	0.73 168	1.23 350	0.98 98	0.78 223	0.29 284	0.25 403	0.31 353	0.30 433	1.06 639	0.71 588

GES	1.38 305	0.64 307	2.61 308	1.09 403	0.57 232	4.30 581	1.02 483	3.86 455	1.51 246	1.72 339	1.74 380	1.28 304	1.77 502	1.62 278	1.61 471	0.39 478	0.27 435	0.33 412	0.30 433	0.41 442	0.47 496

Any-RAFT	1.40 306	0.53 160	2.78 326	1.09 403	0.64 268	4.41 599	0.81 340	3.97 495	2.78 580	1.99 407	1.34 260	2.36 468	1.56 448	1.56 258	0.75 210	0.27 211	0.20 234	0.25 151	0.18 93	0.25 127	0.28 261

UDGNet	1.40 306	1.52 610	2.22 270	1.38 560	0.62 261	4.39 592	0.68 229	1.80 97	2.18 461	1.34 268	1.18 200	0.99 246	1.00 258	2.16 358	1.19 363	1.09 656	0.34 512	1.30 672	0.98 660	1.10 646	0.58 555

GMStereo_Zeroshot	1.41 308	1.21 563	3.33 354	1.29 510	0.72 312	3.35 335	0.53 132	2.58 247	1.68 342	2.35 540	1.56 324	2.42 479	0.96 242	2.50 382	1.16 354	0.45 535	0.23 335	0.40 508	0.24 280	0.79 615	0.33 350

TestStereo_HL2	1.42 309	0.76 423	3.87 377	1.08 396	0.63 265	2.59 216	0.62 192	3.27 342	2.22 465	1.34 268	1.33 254	1.14 275	0.91 228	5.97 490	1.24 381	0.25 160	0.20 234	0.23 69	0.19 138	0.27 182	0.24 169

GGDA	1.42 309	0.77 427	2.96 333	1.09 403	0.54 206	3.04 272	0.58 162	3.26 340	2.25 475	1.34 268	1.35 263	1.13 271	0.98 254	6.44 504	1.15 349	0.24 133	0.19 180	0.24 110	0.20 164	0.29 225	0.25 185

TestStereo-Hl	1.43 311	0.66 332	2.69 319	1.02 367	0.48 163	3.12 290	0.75 285	3.60 395	2.23 469	1.66 323	1.31 250	1.33 312	1.15 334	6.24 500	0.88 266	0.25 160	0.20 234	0.26 196	0.21 188	0.28 204	0.25 185

Selective-IGEV-i1	1.43 311	0.59 240	2.42 293	1.15 446	1.07 465	3.82 439	1.09 508	3.79 437	2.11 447	1.62 312	1.91 464	2.65 506	1.22 345	1.80 312	1.12 344	0.32 374	0.27 435	0.46 549	0.54 612	0.31 272	0.39 426

rvit_105_1	1.43 311	0.90 484	3.27 350	1.08 396	0.68 296	2.79 232	1.27 543	3.52 382	2.35 501	1.38 281	1.54 316	1.28 304	1.14 326	2.91 412	1.40 417	0.54 591	0.47 602	0.45 543	0.59 624	0.44 483	0.58 555

RAFT-Test	1.44 314	0.59 240	6.10 407	1.01 356	0.69 303	2.90 248	0.80 328	3.68 413	1.70 354	1.85 362	1.68 361	3.15 556	1.03 269	1.20 170	0.99 312	0.27 211	0.22 305	0.25 151	0.23 249	0.27 182	0.25 185

DCRE	1.44 314	0.74 406	3.50 360	1.13 432	0.72 312	1.78 122	0.67 218	2.14 148	1.56 289	1.99 407	8.09 678	1.73 374	1.07 297	1.24 179	0.83 241	0.23 105	0.25 403	0.26 196	0.26 324	0.28 204	0.30 304

AdaStereo	1.45 316	0.83 460	2.34 285	1.28 506	0.81 349	3.21 304	1.14 520	4.20 557	2.46 534	2.05 435	1.77 399	2.48 489	1.18 338	1.71 300	1.44 426	0.43 518	0.25 403	0.43 531	0.28 381	0.44 483	0.34 366
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.
aanet-new-78k	1.46 317	0.57 214	14.51 520	0.74 132	0.34 27	3.31 331	0.68 229	2.34 186	0.72 23	0.58 50	0.88 108	0.50 52	1.06 292	1.42 230	0.45 49	0.19 36	0.15 24	0.25 151	0.17 48	0.24 100	0.20 50

BSDual-CNN	1.46 317	0.59 240	1.94 228	0.87 247	0.85 379	4.16 549	1.16 523	4.48 647	1.88 393	2.93 618	1.83 430	2.60 500	1.31 366	1.60 270	1.21 372	0.34 407	0.25 403	0.31 353	0.28 381	0.35 369	0.33 350

PFNet+	1.46 317	0.57 214	2.84 328	0.92 288	0.47 154	4.64 644	0.84 357	2.46 211	1.99 411	2.14 462	1.64 347	1.34 314	1.03 269	4.68 462	1.23 379	0.45 535	0.33 499	0.37 481	0.39 539	0.32 307	0.49 508

ACVNet	1.46 317	0.64 307	3.56 363	0.93 304	0.85 379	4.22 567	0.80 328	2.85 289	2.08 434	1.78 350	1.88 451	3.10 551	1.46 416	1.33 208	1.89 515	0.29 284	0.26 423	0.30 322	0.26 324	0.39 413	0.27 238

psmg	1.47 321	0.59 240	1.94 228	0.92 288	0.85 379	4.30 581	1.42 575	4.10 538	1.88 393	2.64 594	2.09 507	2.60 500	1.31 366	1.60 270	1.21 372	0.34 407	0.27 435	0.33 412	0.34 480	0.36 383	0.34 366

BUS	1.49 322	0.59 240	1.94 228	0.87 247	0.85 379	4.50 617	0.76 289	4.48 647	1.88 393	2.93 618	1.83 430	3.63 602	0.97 247	1.60 270	1.17 358	0.34 407	0.25 403	0.31 353	0.28 381	0.35 369	0.33 350

Hybrid-DGEV-2	1.55 323	1.43 602	3.19 345	1.16 453	0.51 180	4.15 539	0.54 141	4.28 594	2.22 465	2.06 440	1.37 270	2.37 469	1.61 456	3.24 423	1.15 349	0.25 160	0.24 372	0.30 322	0.26 324	0.29 225	0.28 261

plain	1.55 323	0.69 354	13.59 498	0.65 57	0.73 317	1.66 111	0.57 152	3.17 327	1.94 405	0.77 147	1.24 219	0.80 189	0.86 204	1.60 270	0.96 305	0.33 394	0.21 273	0.32 376	0.25 300	0.42 462	0.28 261

LCNet	1.55 323	0.54 178	1.88 221	0.99 340	0.55 215	3.60 398	1.21 537	2.86 292	1.53 265	2.18 482	1.74 380	1.43 334	4.17 642	3.62 434	0.87 261	0.29 284	0.20 234	0.28 266	0.77 645	0.47 508	1.85 668

DeepStereo_RVC	1.55 323	0.63 294	3.32 353	0.77 162	0.42 106	4.49 614	0.72 255	2.50 219	1.58 299	2.02 426	1.81 421	1.54 346	6.38 678	1.73 302	1.19 363	0.46 544	0.22 305	0.29 292	0.28 381	0.35 369	0.38 419

acv_ft	1.55 323	0.64 307	3.29 351	1.14 433	2.01 660	2.93 259	0.97 459	3.81 442	2.08 434	2.22 501	1.88 451	3.10 551	1.66 480	1.33 208	2.22 556	0.29 284	0.26 423	0.30 322	0.26 324	0.39 413	0.27 238

TestStereo1	1.56 328	0.81 449	2.32 280	1.61 611	0.64 268	4.13 535	1.36 558	3.79 437	3.20 635	1.60 305	2.57 588	1.39 325	2.15 548	2.51 386	1.30 400	0.29 284	0.20 234	0.34 431	0.25 300	0.40 418	0.36 386

SA-5K	1.56 328	0.81 449	2.32 280	1.61 611	0.64 268	4.13 535	1.36 558	3.79 437	3.20 635	1.60 305	2.57 588	1.39 325	2.15 548	2.51 386	1.30 400	0.29 284	0.20 234	0.34 431	0.25 300	0.40 418	0.36 386

UCFNet_RVC	1.57 330	0.84 466	3.25 348	1.36 548	1.40 558	4.07 520	1.01 478	2.68 261	1.50 239	2.11 452	1.88 451	2.37 469	1.50 427	3.41 428	1.42 423	0.36 441	0.28 450	0.52 590	0.40 550	0.53 531	0.43 467

NF-Stereo	1.58 331	0.61 277	2.66 317	2.26 664	0.47 154	4.68 650	0.67 218	3.31 347	1.48 227	2.11 452	1.59 331	1.36 318	1.09 306	6.08 496	1.20 368	0.40 486	0.20 234	0.36 467	0.34 480	0.31 272	0.36 386

OCTAStereo	1.58 331	0.61 277	2.72 321	2.27 667	0.46 144	4.68 650	0.67 218	3.30 346	1.48 227	2.11 452	1.59 331	1.36 318	1.09 306	6.02 493	1.21 372	0.41 501	0.20 234	0.36 467	0.34 480	0.31 272	0.37 402

RE-Stereo	1.58 331	0.61 277	2.72 321	2.26 664	0.46 144	4.68 650	0.68 229	3.31 347	1.48 227	2.11 452	1.59 331	1.36 318	1.09 306	6.01 491	1.22 375	0.41 501	0.20 234	0.36 467	0.34 480	0.31 272	0.37 402

TVStereo	1.58 331	0.61 277	2.72 321	2.26 664	0.46 144	4.68 650	0.68 229	3.31 347	1.48 227	2.11 452	1.59 331	1.36 318	1.09 306	6.01 491	1.22 375	0.41 501	0.20 234	0.36 467	0.34 480	0.31 272	0.37 402

Gwc-CoAtRS	1.58 331	0.57 214	11.69 477	1.01 356	0.60 247	2.53 209	0.64 201	2.36 188	1.56 289	1.80 355	1.47 295	2.74 514	1.18 338	1.12 134	0.90 274	0.27 211	0.21 273	0.25 151	0.22 224	0.27 182	0.23 150

KYRaft	1.59 336	0.52 142	1.73 205	0.95 314	0.49 173	4.38 590	1.79 611	2.43 203	1.51 246	2.49 561	2.98 616	2.00 429	3.41 622	2.14 356	0.82 237	0.30 326	0.21 273	0.33 412	0.46 578	0.35 369	2.45 683

Reg-Stereo(zero)	1.60 337	0.42 45	10.69 464	0.89 260	0.68 296	3.27 321	0.47 109	2.27 173	1.54 274	1.48 291	1.24 219	2.55 495	2.68 587	1.48 245	1.10 335	0.19 36	0.19 180	0.22 53	0.18 93	0.24 100	0.26 218

HCRNet	1.60 337	0.56 202	2.47 295	0.78 168	1.36 548	4.11 530	0.71 252	3.57 391	2.79 582	1.75 346	1.61 340	1.58 350	1.41 397	5.79 486	1.56 461	0.34 407	0.28 450	0.36 467	0.29 411	0.33 328	0.37 402

AIO-test2	1.61 339	1.30 580	3.40 356	1.16 453	1.31 531	3.18 299	0.74 275	4.06 523	1.52 258	1.72 339	2.21 534	0.78 182	0.74 148	3.64 436	0.95 304	3.64 694	0.26 423	0.35 451	0.42 564	0.37 397	0.33 350

Prome-Stereo	1.61 339	0.55 188	1.71 203	0.98 334	0.60 247	4.41 599	1.82 615	3.03 310	1.53 265	2.18 482	3.45 643	1.72 373	3.49 628	2.23 369	1.08 331	0.29 284	0.20 234	0.26 196	0.25 300	0.34 348	2.16 674

test_sample1	1.62 341	0.55 188	1.88 221	1.44 573	0.79 340	2.27 178	0.64 201	4.00 504	1.82 380	1.87 368	1.35 263	1.57 348	1.62 460	9.55 578	1.24 381	0.30 326	0.27 435	0.31 353	0.28 381	0.32 307	0.32 329

RAFT+CT+SA	1.62 341	0.72 384	7.42 419	0.97 326	1.42 570	4.04 512	0.94 442	3.90 469	1.61 319	1.61 310	1.63 345	1.33 312	1.18 338	2.73 410	1.10 335	0.27 211	0.19 180	0.31 353	0.34 480	0.33 328	0.33 350

SA	1.62 341	0.75 417	3.78 376	1.07 388	0.43 112	4.26 572	1.36 558	4.45 644	3.12 624	1.63 314	1.97 477	1.68 364	2.26 560	2.55 394	1.27 392	0.27 211	0.22 305	0.37 481	0.37 518	0.35 369	0.30 304

Sa-1000	1.63 344	0.79 438	3.56 363	1.11 420	0.48 163	4.06 515	1.41 573	4.49 650	2.75 577	2.00 419	2.80 608	1.84 404	1.43 405	2.64 403	1.50 446	0.27 211	0.19 180	0.36 467	0.33 470	0.36 383	0.30 304

PSMNet-RUCA	1.64 345	1.50 609	2.57 304	1.50 589	1.38 554	3.05 275	1.36 558	3.31 347	2.24 472	1.36 273	2.07 504	1.40 330	1.09 306	1.83 317	1.55 459	1.15 660	0.69 653	1.26 671	0.96 658	1.64 668	0.94 628

test_sample7	1.65 346	0.70 365	2.60 305	1.48 584	0.76 328	2.38 188	1.07 499	4.35 621	2.11 447	2.14 462	1.75 384	1.75 376	1.67 482	6.26 501	1.26 388	0.44 525	0.48 608	0.43 531	0.40 550	0.46 504	0.43 467

StereoVision	1.65 346	0.75 417	7.47 421	1.01 356	1.80 644	2.61 218	0.61 177	3.06 315	1.96 406	1.25 259	3.46 644	1.85 407	0.88 216	2.07 346	1.93 521	0.43 518	0.36 525	0.37 481	0.36 506	0.48 511	0.33 350

dad	1.65 346	1.19 560	3.04 339	0.98 334	0.56 220	4.22 567	0.84 357	1.99 125	2.48 535	2.14 462	1.68 361	1.62 356	1.13 319	3.85 441	2.04 536	1.03 655	0.40 559	2.04 681	0.48 586	0.75 609	0.53 530

PSM-softLoss	1.66 349	0.59 240	5.15 397	2.25 662	0.48 163	4.68 650	0.69 240	2.57 238	1.52 258	2.14 462	1.45 288	1.42 332	0.99 256	6.04 494	1.20 368	0.41 501	0.23 335	0.37 481	0.39 539	0.32 307	0.31 315

KMStereo	1.66 349	0.59 240	5.15 397	2.25 662	0.48 163	4.68 650	0.69 240	2.57 238	1.52 258	2.14 462	1.45 288	1.42 332	0.99 256	6.04 494	1.20 368	0.41 501	0.23 335	0.37 481	0.39 539	0.32 307	0.31 315

DDVS	1.68 351	0.79 438	2.52 299	1.26 495	1.16 490	3.17 296	0.78 309	3.12 321	1.82 380	1.86 366	1.91 464	2.92 537	1.43 405	6.20 498	1.63 479	0.45 535	0.65 645	0.34 431	0.38 531	0.48 511	0.79 610

ISRNet	1.69 352	0.76 423	5.69 405	1.27 503	1.36 548	2.85 241	0.61 177	3.60 395	1.91 401	2.13 459	2.12 516	2.90 532	1.41 397	2.51 386	1.71 490	0.49 570	0.50 614	0.56 607	0.47 581	0.49 517	0.57 550

IER	1.69 352	0.65 320	7.19 417	0.94 311	1.15 485	3.28 325	0.89 407	3.48 372	1.97 408	2.10 448	1.98 479	2.28 454	2.12 544	2.25 370	1.75 500	0.29 284	0.23 335	0.36 467	0.30 433	0.32 307	0.34 366

RAFT_R40	1.70 354	0.59 240	2.99 336	1.46 579	0.46 144	4.74 666	0.98 468	2.23 165	1.56 289	2.02 426	2.35 568	2.71 512	2.56 581	6.71 517	0.90 274	0.40 486	0.19 180	0.30 322	0.27 352	0.33 328	0.26 218

ffm	1.72 355	0.60 257	5.21 399	1.14 433	0.99 434	3.62 403	0.86 371	4.22 566	3.37 648	2.20 490	2.30 554	3.48 584	1.62 460	2.21 366	0.65 158	0.29 284	0.16 50	0.48 562	0.37 518	0.30 252	0.29 274

Anonymous3	1.72 355	0.76 423	11.61 476	0.83 206	0.84 375	4.46 606	0.84 357	3.57 391	1.16 136	1.34 268	1.37 270	1.11 267	1.03 269	1.58 263	1.13 346	0.70 629	0.58 633	0.33 412	0.35 496	0.47 508	0.42 457

DMCA	1.72 355	0.74 406	6.63 410	1.14 433	0.96 418	3.98 500	0.90 412	3.75 429	2.76 578	2.83 613	1.58 327	2.35 466	1.18 338	1.58 263	1.98 531	0.40 486	0.27 435	0.42 527	0.26 324	0.36 383	0.38 419

fff	1.74 358	0.70 365	9.08 440	0.81 180	0.36 37	4.15 539	0.57 152	4.23 570	2.09 437	2.30 522	1.80 408	1.19 289	3.02 602	1.44 234	1.46 431	0.29 284	0.23 335	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 457

DCANet	1.74 358	0.73 395	9.08 440	0.82 193	0.40 91	4.18 557	0.59 168	4.25 580	2.97 608	2.35 540	1.84 436	1.18 284	1.63 473	1.51 251	1.55 459	0.29 284	0.24 372	0.23 69	0.18 93	0.30 252	0.53 530

csc	1.74 358	0.70 365	9.08 440	0.81 180	0.36 37	4.15 539	0.57 152	4.23 570	2.09 437	2.30 522	1.80 408	1.19 289	3.02 602	1.44 234	1.46 431	0.29 284	0.23 335	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 457

cscssc	1.74 358	0.70 365	9.08 440	0.81 180	0.36 37	4.15 539	0.57 152	4.23 570	2.09 437	2.30 522	1.80 408	1.19 289	3.02 602	1.44 234	1.46 431	0.29 284	0.23 335	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 457

test_sample2	1.75 362	0.56 202	2.25 273	1.41 566	0.80 343	2.91 251	0.86 371	4.05 519	2.04 426	1.91 383	1.39 276	1.57 348	1.55 445	10.65 618	1.06 325	0.32 374	0.28 450	0.32 376	0.30 433	0.36 383	0.33 350

anonymity	1.76 363	1.26 576	2.73 324	1.66 617	1.32 538	1.84 126	1.07 499	3.49 375	2.30 489	2.11 452	2.11 512	1.71 372	3.90 636	1.82 316	1.48 439	1.10 657	1.09 671	1.08 665	1.08 666	1.05 638	1.09 638

SST-Stereo	1.76 363	0.58 230	3.10 340	1.44 573	0.46 144	4.71 662	0.76 289	2.22 164	2.79 582	2.07 444	2.18 527	2.43 482	3.22 615	6.66 513	0.84 244	0.42 512	0.19 180	0.30 322	0.27 352	0.35 369	0.26 218

StereoDRNet-Refined	1.77 365	0.81 449	2.22 270	1.21 475	0.76 328	3.26 318	0.71 252	3.82 445	2.05 429	2.29 518	2.05 499	2.98 541	1.44 408	7.15 524	2.27 560	0.30 326	0.23 335	0.42 527	0.33 470	0.45 492	0.64 574
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SME	1.78 366	1.35 590	1.95 233	1.62 613	1.19 499	2.00 142	1.06 496	3.44 368	1.63 328	2.19 486	2.01 486	1.37 323	1.55 445	10.23 605	1.92 520	0.32 374	0.25 403	0.34 431	0.33 470	0.45 492	0.32 329

CSP-Net	1.78 366	1.32 586	1.92 226	1.16 453	1.03 449	3.38 341	1.31 550	3.52 382	1.75 370	1.96 398	1.93 470	2.40 472	1.48 420	8.58 552	1.58 464	0.46 544	0.34 512	0.27 230	0.26 324	0.41 442	0.50 515

MM-Stereo_test2	1.79 368	0.53 160	20.16 637	1.43 570	0.47 154	2.57 213	0.73 263	1.67 80	1.47 217	0.94 207	0.96 142	0.84 199	0.79 178	1.16 153	0.68 171	0.24 133	0.17 86	0.25 151	0.22 224	0.30 252	0.22 129

tt1	1.79 368	0.73 395	10.41 461	1.75 629	0.36 37	4.55 629	0.79 317	4.22 566	3.37 648	1.08 237	1.80 408	0.74 174	1.48 420	2.21 366	0.65 158	0.29 284	0.16 50	0.31 353	0.22 224	0.30 252	0.29 274

RAFT_CTSACE	1.80 370	1.06 532	10.00 453	1.71 624	1.39 556	3.49 369	1.06 496	3.05 312	1.62 325	1.70 334	2.04 493	2.51 492	1.80 510	1.98 338	0.94 299	0.25 160	0.22 305	0.28 266	0.30 433	0.30 252	0.26 218

UPFNet	1.81 371	0.63 294	6.71 411	1.25 488	1.44 571	3.50 373	1.35 556	4.02 510	1.85 389	2.40 551	1.52 307	2.41 476	1.40 389	3.62 434	1.88 514	0.34 407	0.33 499	0.37 481	0.31 449	0.41 442	0.39 426

IGEV_i1	1.83 372	0.60 257	10.98 469	1.30 517	0.53 204	3.09 283	0.86 371	3.70 423	1.57 295	1.67 326	1.76 393	2.33 463	1.35 375	3.23 421	1.16 354	0.35 427	0.27 435	0.53 595	0.58 621	0.34 348	0.40 447

AACVNet	1.83 372	1.02 521	2.41 291	1.45 577	0.87 390	3.21 304	0.73 263	3.16 325	1.61 319	2.01 421	1.82 429	2.28 454	1.33 369	10.98 633	1.49 445	0.39 478	0.32 492	0.38 498	0.32 462	0.43 472	0.44 473

111	1.83 372	0.92 492	9.08 440	0.81 180	0.36 37	4.25 571	0.91 420	4.44 641	2.70 570	2.39 549	1.96 472	2.30 460	1.64 476	1.28 193	1.82 507	0.28 255	0.22 305	0.24 110	0.20 164	0.31 272	0.54 536

ACVNet-DCA	1.85 375	0.74 406	13.77 501	1.78 632	0.36 37	4.48 608	0.74 275	3.98 498	1.53 265	1.01 221	1.81 421	0.72 161	1.62 460	2.13 353	0.64 149	0.29 284	0.17 86	0.32 376	0.21 188	0.33 328	0.32 329

NLSM1	1.86 376	0.53 160	1.39 161	0.73 124	1.89 653	3.09 283	0.64 201	8.41 696	12.10 701	0.79 155	1.21 209	0.73 168	0.86 204	1.67 293	1.45 430	0.26 184	0.24 372	0.29 292	0.24 280	0.31 272	0.27 238

ITSA-stereo	1.86 376	0.72 384	3.74 373	1.20 469	0.66 283	4.09 522	0.91 420	4.24 578	2.53 546	1.93 389	1.77 399	1.59 352	2.15 548	6.12 497	2.44 575	0.40 486	0.38 544	0.40 508	0.40 550	0.50 519	0.98 632

test_5	1.87 378	0.75 417	10.23 458	1.14 433	1.40 558	3.85 453	1.27 543	3.91 474	1.93 403	1.69 329	1.78 402	1.67 362	1.79 505	2.99 419	1.17 358	0.30 326	0.18 132	0.35 451	0.33 470	0.34 348	0.33 350

NINENet	1.87 378	0.74 406	2.60 305	1.12 424	1.06 458	4.50 617	0.76 289	4.41 636	2.24 472	2.16 476	1.86 447	3.63 602	0.97 247	8.00 542	1.17 358	0.41 501	0.30 474	0.41 520	0.30 433	0.41 442	0.36 386

IRAFT_RVC	1.87 378	0.60 257	4.33 385	2.40 671	0.66 283	4.59 637	1.59 595	2.96 301	1.51 246	2.23 505	1.75 384	2.09 443	2.63 584	6.70 514	1.50 446	0.33 394	0.21 273	0.33 412	0.29 411	0.32 307	0.32 329

MLCV	1.87 378	0.91 490	8.59 434	1.10 413	0.57 232	3.59 396	0.53 132	3.70 423	2.20 464	2.80 610	2.25 540	2.00 429	1.42 402	4.13 450	1.86 512	0.30 326	0.20 234	0.32 376	0.21 188	0.33 328	0.36 386

iRaft-Stereo_20w	1.88 382	0.62 286	10.58 463	0.90 270	0.83 367	2.96 265	0.78 309	4.90 672	1.58 299	2.29 518	1.60 336	1.25 301	4.51 650	2.28 372	0.90 274	0.29 284	0.21 273	0.26 196	0.24 280	0.41 442	0.31 315

DSFCA	1.89 383	0.69 354	3.14 343	1.10 413	1.18 492	3.99 501	1.79 611	3.50 378	2.16 457	3.10 631	1.64 347	2.91 535	2.50 577	5.38 473	2.26 558	0.43 518	0.38 544	0.37 481	0.36 506	0.50 519	0.42 457

iResNet_ROB	1.89 383	1.02 521	8.60 435	1.39 562	0.98 431	3.72 418	0.66 214	3.84 449	2.65 564	1.88 371	2.05 499	1.98 426	1.27 355	4.52 456	1.67 486	0.30 326	0.20 234	0.28 266	0.18 93	0.31 272	0.40 447

MM-Stereo_test1	1.90 385	0.53 160	19.85 623	1.39 562	0.48 163	1.81 125	0.79 317	3.00 306	1.82 380	1.69 329	1.09 179	0.87 210	0.97 247	1.45 239	0.74 207	0.24 133	0.21 273	0.27 230	0.24 280	0.35 369	0.24 169

H2IRNET	1.90 385	0.53 160	14.29 517	1.14 433	0.60 247	4.48 608	0.44 93	2.65 256	1.81 379	1.05 230	2.30 554	1.67 362	1.40 389	2.17 360	1.50 446	0.36 441	0.21 273	0.33 412	0.37 518	0.34 348	0.29 274

CFNet-ft	1.90 385	0.95 506	3.56 363	1.07 388	1.54 589	4.09 522	0.90 412	2.85 289	1.82 380	1.78 350	1.70 368	2.75 516	1.48 420	9.33 571	1.72 492	0.33 394	0.30 474	0.61 624	0.36 506	0.52 525	0.39 426

CFNet_RVC	1.90 385	0.95 506	3.56 363	1.07 388	1.54 589	4.09 522	0.90 412	2.85 289	1.82 380	1.78 350	1.70 368	2.75 516	1.48 420	9.33 571	1.72 492	0.33 394	0.30 474	0.61 624	0.36 506	0.52 525	0.39 426

PSMNet-ADL	1.91 389	0.72 384	1.78 213	1.09 403	0.86 385	4.18 557	0.78 309	3.77 433	2.10 445	1.72 339	1.85 444	2.91 535	1.82 516	10.38 611	1.91 518	0.48 558	0.46 597	0.28 266	0.29 411	0.38 402	0.51 523

GEStereo_RVC	1.91 389	0.80 443	6.57 409	1.20 469	1.06 458	4.02 508	1.43 577	4.13 541	1.89 397	2.03 430	1.80 408	2.34 464	1.86 523	4.94 465	1.77 501	0.48 558	0.38 544	0.32 376	0.28 381	0.42 462	0.50 515

DN-CSS_ROB	1.91 389	1.55 612	11.13 471	1.82 639	0.88 394	3.99 501	0.61 177	4.01 506	1.67 339	1.64 317	1.89 457	1.39 325	1.06 292	3.23 421	1.50 446	0.31 352	0.19 180	0.44 536	0.29 411	0.37 397	0.31 315

qqq1	1.92 392	0.57 214	4.46 386	1.36 548	0.57 232	2.03 147	0.73 263	4.25 580	2.80 586	2.32 532	2.31 560	1.95 417	1.52 434	10.99 634	0.71 192	0.34 407	0.32 492	0.30 322	0.23 249	0.29 225	0.29 274

fff1	1.92 392	0.57 214	4.46 386	1.36 548	0.57 232	2.03 147	0.73 263	4.25 580	2.80 586	2.32 532	2.31 560	1.95 417	1.52 434	10.99 634	0.71 192	0.34 407	0.32 492	0.30 322	0.23 249	0.29 225	0.29 274

raft_robust	1.92 392	1.15 552	3.34 355	1.02 367	0.43 112	3.84 445	0.46 103	4.42 637	2.52 544	1.67 326	1.36 268	2.17 448	6.37 676	6.78 519	1.04 322	0.28 255	0.24 372	0.30 322	0.35 496	0.31 272	0.32 329

delet	1.92 392	0.76 423	5.14 396	1.01 356	1.65 615	3.44 353	2.03 627	3.76 431	2.48 535	2.01 421	2.05 499	2.63 504	1.90 529	5.34 472	2.12 546	0.28 255	0.29 461	0.40 508	0.31 449	0.41 442	0.45 480

BEATNet_4x	1.92 392	1.36 592	8.75 438	1.20 469	0.56 220	3.46 359	1.03 486	4.00 504	2.43 526	2.25 511	1.70 368	2.10 444	1.59 449	2.57 397	3.05 604	0.37 449	0.22 305	0.47 553	0.29 411	0.60 557	0.40 447

IIG-Stereo	1.95 397	0.79 438	2.14 260	2.78 678	0.66 283	4.62 641	0.76 289	4.27 589	1.53 265	2.63 593	3.14 629	3.35 573	1.61 456	7.65 537	1.41 421	0.39 478	0.20 234	0.31 353	0.25 300	0.33 328	0.22 129

LALA_ROB	1.95 397	1.48 607	3.11 341	1.05 379	0.98 431	3.99 501	1.82 615	4.44 641	2.28 485	3.31 641	1.85 444	2.76 522	1.67 482	4.04 449	3.23 607	0.46 544	0.41 568	0.55 605	0.52 606	0.60 557	0.57 550

DCANet-4	1.96 399	0.51 134	14.31 518	0.82 193	0.40 91	4.16 549	0.57 152	4.29 598	2.98 611	2.30 522	1.80 408	1.03 255	1.54 444	1.44 234	1.44 426	0.29 284	0.23 335	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 457

PSMNet-RSSM	1.96 399	0.77 427	3.26 349	1.29 510	1.31 531	4.19 561	0.96 454	3.68 413	1.89 397	2.05 435	1.80 408	2.60 500	1.70 489	9.84 586	1.81 505	0.35 427	0.29 461	0.35 451	0.37 518	0.42 462	0.35 380

4D-IteraStereo	1.97 401	0.84 466	20.43 654	0.78 168	1.56 596	2.09 159	1.05 494	2.43 203	1.56 289	1.41 286	1.00 148	1.94 415	0.61 99	1.22 174	1.06 325	0.27 211	0.18 132	0.31 353	0.26 324	0.27 182	0.23 150

OMP-Stereo	1.97 401	0.93 496	1.88 221	2.76 677	0.67 290	4.58 636	1.48 580	4.31 609	1.54 274	3.15 636	2.76 604	3.25 564	1.38 382	7.66 538	1.35 411	0.40 486	0.20 234	0.33 412	0.26 324	0.33 328	0.24 169

cc1	1.98 403	0.74 406	13.77 501	1.78 632	0.36 37	4.48 608	0.74 275	4.23 570	3.95 666	1.01 221	1.81 421	0.72 161	1.62 460	2.13 353	0.64 149	0.29 284	0.17 86	0.32 376	0.21 188	0.31 272	0.29 274

hknet	1.98 403	0.64 307	8.70 437	0.87 247	1.07 465	4.16 549	1.16 523	4.48 647	1.73 362	2.93 618	1.83 430	3.48 584	1.30 364	3.91 445	1.51 452	0.31 352	0.25 403	0.31 353	0.28 381	0.35 369	0.33 350

GANet-RSSM	1.98 403	0.62 286	3.49 358	1.69 620	1.23 514	4.22 567	0.91 420	3.31 347	1.86 390	1.81 356	1.74 380	2.34 464	1.82 516	10.92 631	1.73 496	0.34 407	0.29 461	0.31 353	0.28 381	0.39 413	0.40 447

1test111	1.99 406	0.74 406	13.77 501	1.78 632	0.36 37	4.48 608	0.74 275	3.98 498	1.53 265	1.01 221	1.81 421	0.72 161	1.62 460	4.66 460	0.98 309	0.29 284	0.17 86	0.32 376	0.21 188	0.33 328	0.32 329

SMFormer	2.00 407	0.57 214	4.46 386	1.36 548	0.57 232	2.03 147	0.73 263	4.25 580	2.80 586	2.32 532	2.31 560	1.95 417	1.52 434	10.99 634	2.13 549	0.34 407	0.32 492	0.36 467	0.31 449	0.38 402	0.36 386

tta	2.00 407	0.57 214	4.46 386	1.36 548	0.57 232	2.03 147	0.73 263	4.25 580	2.80 586	2.32 532	2.31 560	1.95 417	1.52 434	10.99 634	2.13 549	0.34 407	0.32 492	0.36 467	0.31 449	0.29 225	0.29 274

TestStereo	2.00 407	1.02 521	12.25 481	0.70 90	0.61 252	1.88 130	0.55 142	2.31 181	1.52 258	1.41 286	1.33 254	1.27 303	0.90 225	11.62 661	0.81 235	0.34 407	0.19 180	0.33 412	0.24 280	0.44 483	0.24 169

cross-raft	2.01 410	0.57 214	19.01 599	1.03 375	0.56 220	2.11 163	0.72 255	3.63 402	1.57 295	1.77 348	1.51 306	3.17 558	1.13 319	1.16 153	0.85 247	0.23 105	0.21 273	0.26 196	0.23 249	0.28 204	0.25 185

MMNet	2.02 411	0.81 449	10.76 465	1.12 424	1.23 514	3.53 380	0.89 407	3.79 437	2.08 434	2.15 470	1.76 393	2.15 447	2.12 544	3.69 437	2.32 563	0.31 352	0.29 461	0.34 431	0.27 352	0.38 402	0.42 457

xx1	2.03 412	0.74 406	13.77 501	1.78 632	0.36 37	4.48 608	0.74 275	4.23 570	3.95 666	1.01 221	1.81 421	1.79 389	1.34 372	2.13 353	0.64 149	0.29 284	0.17 86	0.33 412	0.33 470	0.33 328	0.32 329

HGLStereo	2.03 412	0.74 406	7.50 422	1.23 484	1.56 596	3.62 403	0.95 446	3.78 436	1.89 397	2.03 430	2.20 532	3.12 554	2.14 547	5.68 482	2.04 536	0.37 449	0.31 483	0.32 376	0.29 411	0.40 418	0.45 480

ssnet_v2	2.04 414	0.88 481	7.87 423	1.20 469	0.87 390	3.86 455	1.64 601	4.01 506	2.60 559	2.61 588	1.96 472	3.79 608	1.71 491	2.20 364	2.96 600	0.41 501	0.35 518	0.42 527	0.37 518	0.55 537	0.52 528

ADStereo(finetuned)	2.04 414	0.73 395	13.28 492	0.82 193	0.40 91	4.16 549	0.59 168	4.25 580	2.97 608	2.35 540	1.84 436	1.18 284	3.40 621	1.52 253	1.54 458	0.29 284	0.24 372	0.23 69	0.18 93	0.30 252	0.51 523

CBFPSM	2.05 416	0.95 506	10.12 457	1.07 388	1.05 455	2.84 239	1.20 534	3.28 343	1.73 362	1.82 358	1.30 241	4.56 649	4.06 639	2.34 373	2.34 565	0.25 160	0.38 544	0.32 376	0.27 352	0.37 397	0.79 610

DeepPruner_ROB	2.05 416	1.09 539	10.50 462	1.01 356	1.20 507	4.39 592	0.91 420	3.14 322	1.72 360	2.60 586	1.54 316	2.78 524	1.27 355	4.52 456	1.72 492	0.51 580	0.40 559	0.37 481	0.34 480	0.48 511	0.52 528

DLCB_ROB	2.05 416	0.95 506	2.37 286	1.24 486	1.02 448	2.92 254	1.30 548	3.68 413	2.30 489	2.91 616	2.17 525	3.32 571	1.52 434	10.37 609	2.50 580	0.40 486	0.33 499	0.40 508	0.36 506	0.41 442	0.47 496

NLCSM	2.07 419	0.57 214	1.26 126	0.68 77	1.83 646	3.24 312	0.69 240	8.40 695	9.75 695	0.92 203	1.30 241	0.87 210	1.06 292	7.60 534	1.57 463	0.28 255	0.25 403	0.29 292	0.25 300	0.36 383	0.27 238

HITNet	2.07 419	0.82 456	14.77 523	1.34 537	0.56 220	3.47 362	0.80 328	4.07 525	2.35 501	2.16 476	1.61 340	1.64 358	1.44 408	2.09 351	2.56 587	0.26 184	0.18 132	0.41 520	0.26 324	0.45 492	0.25 185
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
ETE_ROB	2.07 419	1.40 598	3.01 338	1.09 403	0.92 405	3.94 476	1.53 587	4.25 580	2.23 469	3.31 641	2.06 503	2.35 466	1.52 434	8.74 554	2.07 542	0.44 525	0.36 525	0.51 584	0.48 586	0.54 534	0.62 566

CFNet-RSSM	2.08 422	0.52 142	20.06 631	1.01 356	0.56 220	3.39 342	0.64 201	3.67 409	1.55 282	1.72 339	1.37 270	2.57 497	1.19 342	1.11 129	0.86 254	0.27 211	0.20 234	0.25 151	0.23 249	0.27 182	0.23 150

HLF11	2.10 423	0.80 443	18.68 592	0.88 252	0.83 367	2.11 163	0.58 162	3.39 365	2.56 553	1.33 266	1.30 241	0.98 244	1.00 258	4.75 464	1.51 452	0.25 160	0.21 273	0.24 110	0.18 93	0.23 87	0.27 238

NLMM	2.10 423	0.53 160	1.23 117	0.63 34	1.86 648	2.81 235	0.61 177	11.68 704	14.99 707	0.80 159	0.86 104	0.92 230	1.03 269	1.12 134	1.48 439	0.26 184	0.25 403	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.24 169

coex_refinement	2.10 423	0.85 472	3.67 370	1.31 521	1.13 482	3.21 304	0.85 366	3.86 455	2.31 493	2.51 566	1.92 467	3.49 590	1.69 487	11.08 641	2.13 549	0.37 449	0.25 403	0.27 230	0.31 449	0.41 442	0.37 402

iRaft-Stereo_5w	2.10 423	0.83 460	8.57 433	0.81 180	0.76 328	3.21 304	0.84 357	3.71 425	1.65 335	1.56 300	2.50 578	2.20 450	2.23 558	9.13 566	2.01 534	0.38 466	0.19 180	0.35 451	0.27 352	0.45 492	0.39 426

ManiGeoR	2.11 427	0.93 496	18.17 578	0.84 218	0.84 375	2.72 229	0.56 147	3.67 409	2.82 594	1.08 237	1.23 216	1.12 269	1.07 297	4.60 458	1.17 358	0.25 160	0.20 234	0.30 322	0.20 164	0.23 87	0.26 218

HLf10	2.11 427	0.93 496	18.17 578	0.84 218	0.84 375	2.72 229	0.56 147	3.67 409	2.82 594	1.08 237	1.23 216	1.12 269	1.07 297	4.60 458	1.17 358	0.25 160	0.20 234	0.30 322	0.20 164	0.23 87	0.26 218

WQFJA1	2.11 427	0.52 142	1.23 117	0.63 34	1.87 651	2.81 235	0.61 177	11.67 703	15.01 708	0.80 159	0.86 104	0.92 230	1.03 269	1.13 138	1.48 439	0.26 184	0.25 403	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.24 169

DFGA-Net	2.11 427	3.00 661	7.43 420	1.11 420	0.76 328	3.72 418	0.60 172	2.63 254	1.91 401	2.01 421	2.07 504	1.22 294	1.04 277	10.26 607	2.26 558	0.27 211	0.22 305	0.34 431	0.34 480	0.61 562	0.48 501

G2L-Stereo_test	2.11 427	0.86 475	7.12 416	1.65 616	1.19 499	3.54 384	1.02 483	3.57 391	2.01 417	2.50 562	1.68 361	3.15 556	1.50 427	9.21 569	1.62 476	0.28 255	0.19 180	0.23 69	0.22 224	0.27 182	0.31 315

CFNet_pseudo	2.12 432	0.67 343	15.14 534	0.85 232	0.74 322	3.95 482	0.64 201	3.95 487	1.78 375	1.90 378	1.79 405	3.27 566	1.62 460	2.51 386	1.16 354	0.31 352	0.36 525	0.53 595	0.27 352	0.63 568	0.44 473

test_xeample3	2.12 432	0.63 294	21.55 691	0.91 281	0.47 154	1.85 127	0.94 442	7.96 692	1.23 148	0.75 128	0.76 75	0.64 119	0.70 132	1.77 307	0.83 241	0.30 326	0.21 273	0.27 230	0.21 188	0.27 182	0.24 169

G2L-ROB	2.13 434	0.78 434	10.06 454	1.19 465	1.06 458	3.84 445	0.93 437	3.32 352	2.27 481	2.20 490	1.47 295	2.65 506	1.20 344	8.38 548	1.81 505	0.28 255	0.19 180	0.23 69	0.22 224	0.28 204	0.32 329

ccs_rob	2.13 434	0.67 343	15.11 533	0.84 218	0.75 324	3.96 492	0.65 211	3.95 487	1.78 375	1.88 371	1.79 405	3.26 565	1.64 476	2.51 386	1.16 354	0.31 352	0.36 525	0.54 604	0.27 352	0.65 579	0.45 480

WQFJX	2.14 436	0.54 178	1.28 134	0.61 17	1.85 647	2.87 245	0.77 302	11.60 702	14.62 706	0.82 166	1.15 193	0.89 217	1.10 312	1.69 296	1.39 414	0.28 255	0.25 403	0.25 151	0.21 188	0.32 307	0.25 185

SepStereo	2.15 437	0.67 343	4.79 393	1.14 433	1.64 611	2.93 259	2.13 632	4.09 531	2.74 574	4.17 665	2.52 581	2.46 487	1.79 505	8.36 546	1.63 479	0.37 449	0.22 305	0.39 502	0.25 300	0.41 442	0.34 366

IGEV-FE	2.16 438	0.69 354	20.56 658	1.22 478	0.54 206	2.18 169	0.53 132	3.38 362	1.61 319	1.93 389	1.55 320	3.74 605	1.06 292	1.56 258	0.91 283	0.29 284	0.20 234	0.27 230	0.29 411	0.40 418	0.32 329

IGEV_Zeroshot_test	2.16 438	0.69 354	20.60 662	1.22 478	0.54 206	2.18 169	0.53 132	3.38 362	1.61 319	1.93 389	1.55 320	3.76 607	1.05 283	1.55 257	0.91 283	0.29 284	0.20 234	0.27 230	0.29 411	0.40 418	0.32 329

anonymousa	2.16 438	0.67 343	19.19 600	1.04 378	1.67 619	2.06 156	0.79 317	2.86 292	1.96 406	1.85 362	2.14 520	3.23 563	1.81 513	1.12 134	1.15 349	0.26 184	0.26 423	0.34 431	0.32 462	0.30 252	0.28 261

HLf8	2.17 441	0.96 512	17.42 566	0.83 206	0.81 349	3.37 337	0.55 142	3.88 461	2.99 614	1.19 253	1.20 204	1.22 294	1.00 258	5.68 482	0.82 237	0.26 184	0.20 234	0.29 292	0.20 164	0.25 127	0.27 238

NLMM1	2.18 442	0.55 188	1.34 148	0.62 26	1.86 648	3.30 330	0.62 192	11.92 705	15.07 709	0.86 190	0.96 142	0.84 199	0.90 225	1.83 317	1.35 411	0.27 211	0.27 435	0.27 230	0.24 280	0.31 272	0.28 261

AIO-test1	2.18 442	0.66 332	18.95 597	0.89 260	1.48 577	3.40 345	0.97 459	4.19 556	1.68 342	0.86 190	1.35 263	0.99 246	0.75 151	4.47 455	1.27 392	0.23 105	0.23 335	0.28 266	0.33 470	0.31 272	0.35 380

SFCPSM	2.18 442	0.63 294	17.03 558	0.88 252	0.98 431	3.74 424	1.28 545	4.09 531	2.16 457	1.85 362	1.83 430	1.65 359	1.39 385	2.50 382	1.50 446	0.33 394	0.27 435	0.39 502	0.36 506	0.34 348	0.37 402

WQFJX1	2.20 445	0.52 142	1.38 159	0.62 26	1.78 640	3.07 280	0.67 218	12.26 708	15.24 710	0.84 182	1.05 169	0.91 224	0.97 247	1.88 329	1.26 388	0.27 211	0.25 403	0.28 266	0.21 188	0.36 383	0.25 185

GANet-ADL	2.20 445	0.73 395	20.11 636	1.25 488	0.69 303	3.83 440	0.76 289	3.49 375	1.71 355	1.65 321	1.99 482	2.10 444	1.10 312	1.42 230	1.26 388	0.38 466	0.33 499	0.25 151	0.22 224	0.42 462	0.36 386

TestStereo_HLe17	2.22 447	1.13 546	17.87 573	0.85 232	0.79 340	3.54 384	0.62 192	3.97 495	3.06 621	1.15 249	1.14 191	1.16 277	1.05 283	5.89 488	0.73 200	0.25 160	0.19 180	0.29 292	0.22 224	0.25 127	0.25 185

MSKI-zero shot	2.22 447	0.64 307	20.09 635	0.96 319	0.56 220	4.04 512	0.70 250	3.91 474	1.50 239	1.92 385	2.28 546	1.92 413	0.71 134	2.93 414	0.67 167	0.26 184	0.23 335	0.26 196	0.21 188	0.28 204	0.26 218

PS-NSSS	2.22 447	1.33 589	2.90 332	0.97 326	1.53 588	4.11 530	1.08 504	4.55 658	2.65 564	2.10 448	2.32 565	1.77 381	1.40 389	11.79 674	1.61 471	0.68 624	0.45 588	0.96 659	0.43 568	0.95 629	0.92 625

PCWNet_CMD	2.23 450	0.65 320	17.36 563	0.83 206	0.76 328	3.51 375	0.64 201	3.60 395	1.97 408	1.70 334	1.63 345	3.22 561	3.05 606	2.09 351	1.11 340	0.31 352	0.36 525	0.47 553	0.26 324	0.64 576	0.47 496

HH	2.23 450	0.86 475	21.59 692	0.98 334	0.51 180	1.49 88	0.82 344	2.74 269	1.54 274	1.10 241	1.69 366	4.62 652	1.86 523	2.55 394	0.69 182	0.26 184	0.22 305	0.29 292	0.23 249	0.34 348	0.27 238

HanStereo	2.23 450	0.86 475	21.59 692	0.98 334	0.51 180	1.49 88	0.82 344	2.74 269	1.54 274	1.10 241	1.69 366	4.62 652	1.86 523	2.55 394	0.69 182	0.26 184	0.22 305	0.29 292	0.23 249	0.34 348	0.27 238

MSMDNet	2.23 450	0.64 307	17.32 559	0.84 218	0.75 324	3.53 380	0.64 201	3.61 399	1.98 410	1.71 338	1.64 347	3.22 561	2.99 599	2.08 348	1.11 340	0.31 352	0.37 537	0.45 543	0.26 324	0.62 566	0.45 480

Select-FE	2.25 454	0.87 478	17.36 563	1.06 385	0.99 434	2.04 152	0.46 103	3.79 437	1.61 319	2.52 568	1.81 421	4.41 641	3.15 609	1.83 317	0.92 288	0.32 374	0.35 518	0.30 322	0.41 557	0.32 307	0.55 542

FENet	2.25 454	0.50 125	20.29 647	1.35 542	0.67 290	4.01 506	0.60 172	3.95 487	1.99 411	1.96 398	1.11 184	2.43 482	1.43 405	1.60 270	1.39 414	0.32 374	0.22 305	0.33 412	0.26 324	0.29 225	0.39 426

DISCO	2.25 454	0.73 395	10.06 454	1.76 630	1.12 478	3.47 362	1.25 542	3.24 337	2.26 479	2.65 598	1.96 472	4.53 647	1.92 531	4.17 452	3.61 611	0.32 374	0.25 403	0.31 353	0.29 411	0.66 584	0.41 453

iinet-f	2.26 457	1.18 558	13.71 499	1.14 433	1.11 477	3.77 428	1.10 511	4.14 547	2.17 459	2.06 440	1.76 393	2.99 542	2.99 599	2.50 382	2.49 579	0.35 427	0.39 554	0.27 230	0.28 381	0.45 492	0.39 426

ICVP	2.26 457	0.66 332	21.18 682	0.99 340	0.88 394	4.28 578	0.95 446	3.32 352	1.60 315	1.66 323	1.76 393	1.34 314	1.14 326	1.62 278	1.32 403	0.53 589	0.35 518	0.33 412	0.29 411	0.40 418	0.51 523
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 459	0.65 320	23.82 710	0.90 270	0.46 144	1.57 97	0.96 454	7.98 693	1.19 143	0.65 93	0.77 78	0.74 174	0.72 137	2.59 398	0.86 254	0.28 255	0.21 273	0.28 266	0.21 188	0.29 225	0.25 185

CIPLG	2.27 459	1.18 558	19.24 601	0.92 288	1.34 544	3.95 482	0.89 407	4.23 570	1.82 380	2.31 528	2.67 597	1.17 280	1.06 292	1.53 256	1.32 403	0.37 449	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.45 480

ACRE	2.27 459	1.11 544	19.45 609	0.91 281	1.30 528	3.94 476	0.87 392	4.21 562	1.80 378	2.28 516	2.62 592	1.17 280	1.04 277	1.52 253	1.30 400	0.37 449	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.46 491

NOSS_ROB	2.27 459	0.73 395	3.00 337	1.71 624	1.00 443	3.90 461	0.97 459	4.29 598	2.81 592	2.94 622	2.19 529	3.88 612	1.19 342	11.77 673	1.62 476	0.59 600	0.54 620	0.56 607	0.52 606	0.56 543	0.54 536

XPNet_ROB	2.27 459	1.11 544	4.10 381	1.36 548	0.97 422	3.94 476	1.63 599	4.07 525	2.14 453	2.82 612	2.00 484	2.32 462	1.73 496	10.81 626	3.39 608	0.51 580	0.47 602	0.48 562	0.40 550	0.51 521	0.56 546

IPLGR_C	2.28 464	1.31 584	19.46 610	0.92 288	1.32 538	3.93 470	0.89 407	4.20 557	1.82 380	2.30 522	2.63 594	1.16 277	1.07 297	1.41 227	1.29 399	0.37 449	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.45 480

DRaft	2.28 464	0.56 202	2.64 315	0.74 132	0.46 144	3.94 476	1.23 539	2.32 183	1.55 282	2.64 594	2.80 608	1.60 353	5.34 663	6.96 523	10.99 671	0.34 407	0.22 305	0.27 230	0.27 352	0.29 225	0.37 402

psm_up	2.28 464	0.81 449	5.45 403	1.26 495	1.50 581	3.84 445	1.23 539	4.23 570	2.03 422	2.55 573	1.80 408	2.44 486	1.65 478	12.90 692	1.58 464	0.37 449	0.38 544	0.41 520	0.34 480	0.43 472	0.39 426

MyStereo04	2.29 467	0.80 443	18.77 593	1.00 349	1.04 453	3.95 482	0.95 446	3.91 474	2.54 550	1.99 407	1.27 236	2.31 461	1.65 478	2.02 344	1.77 501	0.24 133	0.24 372	0.34 431	0.26 324	0.41 442	0.37 402

ADLNet	2.29 467	0.83 460	3.62 368	1.35 542	1.60 602	3.67 411	1.24 541	3.95 487	2.98 611	2.58 581	2.29 549	4.01 619	1.79 505	11.23 647	2.09 544	0.37 449	0.38 544	0.36 467	0.34 480	0.45 492	0.71 588

TDLM	2.29 467	1.08 536	4.61 392	1.29 510	1.01 446	4.26 572	2.17 634	3.75 429	2.79 582	2.31 528	1.98 479	2.06 439	1.59 449	12.45 687	1.72 492	0.51 580	0.28 450	0.52 590	0.35 496	0.56 543	0.50 515

TestStereo_HL3	2.30 470	0.54 178	20.47 656	1.03 375	0.70 307	2.70 226	0.78 309	3.61 399	1.71 355	1.82 358	1.53 313	1.29 307	0.95 241	6.56 508	0.70 188	0.25 160	0.24 372	0.25 151	0.22 224	0.26 160	0.30 304

Wz-Net-LNSev	2.30 470	1.67 622	14.88 526	1.18 462	1.65 615	3.49 369	1.54 590	3.63 402	2.03 422	1.88 371	1.64 347	3.29 567	2.06 540	2.71 408	2.02 535	0.40 486	0.33 499	0.32 376	0.31 449	0.53 531	0.49 508

DCVSM-stereo	2.31 472	0.66 332	20.69 664	1.11 420	0.93 411	2.58 215	0.73 263	2.61 251	1.60 315	2.57 577	1.53 313	3.30 569	1.72 493	2.19 363	1.23 379	0.34 407	0.53 618	0.41 520	0.32 462	0.45 492	0.62 566

gwcnet-sp	2.31 472	1.21 563	17.34 560	1.08 396	0.92 405	3.56 390	1.04 490	3.69 418	2.09 437	2.55 573	1.60 336	1.80 392	1.62 460	3.87 442	1.95 526	0.29 284	0.29 461	0.30 322	0.28 381	0.38 402	0.39 426

scenet	2.31 472	1.21 563	17.34 560	1.08 396	0.92 405	3.56 390	1.04 490	3.69 418	2.09 437	2.55 573	1.60 336	1.80 392	1.62 460	3.87 442	1.95 526	0.29 284	0.29 461	0.30 322	0.28 381	0.38 402	0.39 426

ssnet	2.31 472	1.21 563	17.34 560	1.08 396	0.92 405	3.56 390	1.04 490	3.69 418	2.09 437	2.55 573	1.60 336	1.80 392	1.62 460	3.87 442	1.95 526	0.29 284	0.29 461	0.30 322	0.28 381	0.38 402	0.39 426

DAS	2.31 472	0.67 343	4.79 393	1.14 433	1.64 611	2.93 259	2.13 632	4.09 531	2.74 574	4.17 665	2.52 581	2.46 487	1.79 505	11.55 658	1.63 479	0.37 449	0.22 305	0.39 502	0.25 300	0.41 442	0.34 366

TRStereo	2.31 472	1.87 631	19.74 619	1.53 594	1.16 490	4.26 572	1.08 504	4.73 667	1.45 203	1.55 298	1.28 237	1.75 376	0.85 202	1.81 314	1.20 368	0.36 441	0.26 423	0.32 376	0.36 506	0.34 348	0.33 350

test_sample5	2.33 478	0.62 286	11.29 472	1.29 510	0.83 367	3.09 283	0.74 275	4.28 594	2.31 493	2.20 490	1.97 477	1.68 364	1.39 385	11.19 645	1.47 436	0.37 449	0.31 483	0.37 481	0.37 518	0.41 442	0.39 426

MyStereo8	2.33 478	1.13 546	19.26 604	1.22 478	1.62 606	4.16 549	0.57 152	3.50 378	2.36 504	2.15 470	1.75 384	2.28 454	1.14 326	1.46 243	2.20 555	0.24 133	0.21 273	0.32 376	0.27 352	0.36 383	0.43 467

DualNet	2.33 478	0.62 286	11.29 472	1.29 510	0.83 367	3.09 283	0.74 275	4.28 594	2.31 493	2.26 514	2.04 493	1.68 364	1.39 385	11.19 645	1.47 436	0.37 449	0.31 483	0.37 481	0.37 518	0.41 442	0.39 426

MIPNet	2.33 478	0.71 379	19.82 621	0.89 260	0.56 220	4.76 668	0.61 177	4.32 614	2.37 510	1.83 361	1.48 302	1.48 338	1.98 535	2.63 401	1.44 426	0.29 284	0.20 234	0.26 196	0.23 249	0.30 252	0.39 426

DualNet (step1)	2.34 482	1.05 527	7.87 423	1.07 388	0.86 385	3.93 470	1.19 530	4.35 621	2.11 447	2.14 462	1.75 384	1.75 376	1.67 482	6.26 501	1.26 388	1.23 664	0.48 608	4.27 711	2.09 695	0.70 592	0.69 584

test_sample4	2.34 482	0.63 294	11.59 475	1.30 517	0.83 367	3.07 280	0.72 255	4.27 589	2.30 489	2.30 522	1.88 451	1.73 374	1.42 402	11.14 644	1.46 431	0.35 427	0.29 461	0.35 451	0.36 506	0.40 418	0.38 419

test_sample3	2.34 482	0.61 277	11.94 479	1.33 529	0.85 379	3.10 287	0.73 263	4.24 578	2.19 462	2.21 499	1.75 384	1.80 392	1.41 397	11.11 643	1.46 431	0.35 427	0.29 461	0.34 431	0.35 496	0.39 413	0.37 402

STTStereo	2.34 482	0.95 506	14.93 529	1.43 570	1.54 589	3.86 455	0.86 371	3.65 404	2.44 530	2.15 470	1.55 320	2.49 491	1.59 449	5.14 469	1.44 426	0.38 466	0.39 554	0.47 553	0.51 603	0.52 525	0.51 523

CFNet	2.34 482	1.10 540	8.96 439	1.34 537	1.24 516	4.09 522	0.73 263	4.04 515	2.77 579	1.62 312	1.87 450	2.27 453	1.45 412	11.41 651	1.82 507	0.31 352	0.24 372	0.43 531	0.36 506	0.43 472	0.33 350

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 487	0.99 516	19.62 615	1.09 403	0.96 418	1.51 90	0.44 93	4.05 519	1.64 330	1.31 264	1.67 358	4.93 659	2.45 574	2.52 391	1.40 417	0.30 326	0.20 234	0.31 353	0.50 599	0.57 548	0.60 560

test_sample6	2.35 487	0.62 286	10.78 466	1.33 529	0.83 367	3.15 294	0.79 317	4.36 626	2.43 526	2.26 514	2.04 493	1.69 368	1.39 385	11.48 656	1.61 471	0.38 466	0.32 492	0.37 481	0.39 539	0.41 442	0.42 457

EAI-Stereo	2.35 487	0.63 294	2.97 334	0.95 314	0.65 276	3.84 445	14.27 713	5.04 675	2.19 462	2.06 440	7.25 671	1.10 265	0.94 238	1.65 287	1.37 413	0.31 352	0.22 305	0.27 230	0.60 626	0.27 182	0.32 329

ac_64	2.35 487	0.62 286	9.77 449	1.32 524	1.71 626	3.27 321	0.93 437	3.48 372	2.50 540	1.74 344	1.73 377	3.91 613	1.77 502	10.21 603	1.86 512	0.40 486	0.31 483	0.33 412	0.30 433	0.34 348	0.39 426

HSM	2.35 487	0.81 449	2.21 267	1.14 433	1.55 593	3.44 353	1.03 486	3.99 502	2.25 475	2.29 518	2.11 512	8.04 688	3.05 606	11.60 659	1.71 490	0.33 394	0.22 305	0.28 266	0.23 249	0.32 307	0.35 380

CFNet_ucs	2.36 492	0.68 351	18.42 588	0.89 260	0.81 349	3.85 453	0.68 229	4.29 598	2.37 510	2.09 445	2.04 493	3.31 570	1.24 352	2.63 401	1.14 348	0.36 441	0.45 588	0.56 607	0.29 411	0.66 584	0.49 508

RT-IGEV	2.37 493	0.60 257	15.33 538	1.49 587	0.78 336	2.10 160	1.28 545	4.25 580	1.69 349	2.58 581	3.19 632	3.60 601	4.94 655	2.49 381	1.19 363	0.35 427	0.24 372	0.31 353	0.26 324	0.33 328	0.42 457

MyStereo05	2.37 493	0.72 384	19.94 626	1.02 367	0.99 434	4.26 572	0.86 371	4.01 506	2.62 560	2.14 462	1.26 229	2.28 454	1.63 473	2.07 346	1.68 487	0.24 133	0.23 335	0.34 431	0.26 324	0.42 462	0.36 386

hitnet-ft	2.37 493	0.73 395	8.34 430	0.96 319	0.89 399	3.77 428	0.80 328	3.55 389	2.58 555	2.24 508	2.04 493	3.65 604	1.49 426	11.71 671	1.89 515	0.44 525	0.53 618	0.44 536	0.35 496	0.52 525	0.48 501

YMNet	2.40 496	1.41 600	13.46 495	1.36 548	1.67 619	3.96 492	0.97 459	3.81 442	2.37 510	2.64 594	2.57 588	3.35 573	1.53 441	3.28 425	2.42 571	0.48 558	0.54 620	0.52 590	0.49 591	0.70 592	0.54 536

YMNet_1	2.40 496	1.41 600	13.46 495	1.36 548	1.67 619	3.96 492	0.97 459	3.81 442	2.37 510	2.64 594	2.57 588	3.35 573	1.53 441	3.28 425	2.42 571	0.48 558	0.54 620	0.52 590	0.49 591	0.70 592	0.54 536

CoDeX	2.40 496	0.78 434	13.21 491	1.00 349	1.18 492	3.24 312	1.32 551	4.14 547	2.41 522	1.74 344	1.84 436	2.05 437	1.47 418	10.03 596	1.60 468	0.34 407	0.28 450	0.32 376	0.27 352	0.32 307	0.39 426

LMCR-Stereo	2.40 496	1.31 584	18.61 591	1.59 606	0.86 385	3.87 457	1.15 521	4.32 614	1.60 315	2.25 511	2.27 542	1.13 271	2.43 572	2.48 380	1.60 468	0.88 645	0.24 372	0.29 292	0.24 280	0.56 543	0.30 304

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 500	1.47 606	14.14 512	1.30 517	1.35 545	3.51 375	1.64 601	4.04 515	2.10 445	2.46 557	1.88 451	2.28 454	2.51 578	4.73 463	3.17 606	0.38 466	0.19 180	0.35 451	0.20 164	0.40 418	0.36 386

PAM	2.43 501	0.61 277	20.86 669	1.07 388	0.73 317	2.93 259	0.53 132	3.24 337	1.53 265	1.89 377	2.43 571	5.29 672	2.76 589	1.84 320	1.02 317	0.27 211	0.24 372	0.26 196	0.25 300	0.40 418	0.50 515

PSM-AAD	2.43 501	0.54 178	1.32 144	0.92 288	0.54 206	4.48 608	7.47 699	2.96 301	1.55 282	2.31 528	2.56 586	1.26 302	16.23 710	2.46 378	0.89 270	0.28 255	0.21 273	0.58 612	0.41 557	0.34 348	1.32 651

AASNet	2.44 503	0.92 492	19.79 620	1.35 542	1.49 578	3.81 437	1.07 499	3.85 452	2.93 606	1.95 395	2.29 549	1.96 422	1.29 360	1.73 302	1.93 521	0.39 478	0.33 499	0.45 543	0.30 433	0.55 537	0.45 480

PAM_32	2.45 504	0.63 294	20.74 665	1.05 379	0.65 276	2.83 238	0.46 103	2.91 295	1.54 274	1.95 395	2.66 596	4.99 662	3.78 632	1.96 337	0.92 288	0.27 211	0.22 305	0.27 230	0.25 300	0.36 383	0.48 501

GMM-Stereo	2.45 504	0.52 142	20.38 650	0.89 260	0.82 359	4.18 557	1.91 620	2.45 208	1.48 227	2.48 560	2.30 554	1.69 368	1.86 523	2.93 414	1.08 331	0.28 255	0.18 132	0.33 412	0.48 586	0.35 369	2.41 680

DMCA-RVC	2.45 504	1.22 569	18.29 583	1.23 484	1.14 483	2.49 202	0.85 366	3.29 345	1.68 342	3.02 625	1.41 283	2.00 429	1.53 441	6.39 503	2.00 532	0.38 466	0.30 474	0.44 536	0.35 496	0.45 492	0.44 473

MyStereo06	2.46 507	0.72 384	19.97 628	1.02 367	0.99 434	4.26 572	0.86 371	3.51 381	1.68 342	1.92 385	1.73 377	4.01 619	4.22 643	1.62 278	0.88 266	0.24 133	0.23 335	0.34 431	0.26 324	0.42 462	0.36 386

SACVNet	2.46 507	1.14 551	9.47 447	1.44 573	1.18 492	4.06 515	1.49 584	3.84 449	2.24 472	2.62 590	1.89 457	2.57 497	1.28 357	11.35 649	1.64 482	0.50 574	0.39 554	0.48 562	0.41 557	0.55 537	0.75 600

RAFT-345	2.46 507	0.55 188	19.69 618	1.02 367	0.49 173	4.43 604	0.78 309	1.64 78	2.34 499	2.09 445	3.12 627	1.96 422	1.31 366	6.65 512	1.43 424	0.36 441	0.23 335	0.32 376	0.25 300	0.28 204	0.25 185

GwcNet-ADL	2.47 510	0.67 343	21.48 690	0.96 319	0.72 312	4.61 640	0.95 446	4.42 637	2.36 504	1.98 402	1.80 408	2.55 495	1.24 352	1.90 331	1.41 421	0.40 486	0.46 597	0.24 110	0.27 352	0.41 442	0.49 508

PFNet	2.47 510	0.60 257	16.95 557	2.15 661	0.81 349	4.63 643	0.91 420	2.55 234	1.52 258	2.40 551	2.79 606	1.83 401	1.42 402	7.54 531	1.34 410	0.33 394	0.21 273	0.36 467	0.27 352	0.32 307	0.39 426

IPLG	2.48 512	0.65 320	19.63 616	0.91 281	0.79 340	4.60 639	0.56 147	4.31 609	1.84 388	1.91 383	2.00 484	1.31 310	1.38 382	6.61 510	1.53 457	0.27 211	0.20 234	0.27 230	0.23 249	0.31 272	0.36 386

HHNet	2.48 512	0.71 379	20.52 657	0.64 44	0.64 268	4.07 520	0.93 437	3.76 431	1.56 289	2.15 470	4.92 662	0.98 244	3.37 620	1.66 288	1.79 504	0.32 374	0.20 234	0.31 353	0.27 352	0.36 383	0.42 457

G2L-Stereo	2.49 514	0.94 504	14.54 521	1.15 446	1.35 545	3.57 394	0.95 446	3.62 401	2.00 415	2.11 452	1.61 340	3.20 559	1.34 372	9.54 576	1.91 518	0.34 407	0.27 435	0.35 451	0.28 381	0.30 252	0.35 380

CRFU-Net	2.49 514	0.78 434	10.36 459	2.30 668	1.08 468	3.91 462	1.41 573	3.85 452	1.65 335	2.15 470	1.76 393	3.34 572	7.95 692	5.56 479	1.48 439	0.47 553	0.35 518	0.30 322	0.28 381	0.37 397	0.43 467

FADNet	2.49 514	1.76 626	13.17 490	1.17 456	0.95 417	3.27 321	0.88 399	3.94 485	2.27 481	1.40 284	1.29 239	2.51 492	2.06 540	9.93 591	1.94 524	0.43 518	0.45 588	0.40 508	0.43 568	1.06 639	0.53 530

RAFT + AFF	2.51 517	2.66 656	4.48 390	1.15 446	1.95 657	4.15 539	2.01 626	4.46 645	3.30 645	2.19 486	2.51 580	2.22 451	4.87 654	8.91 559	2.06 539	0.30 326	0.60 638	0.48 562	0.38 531	0.77 611	0.69 584

UNet	2.51 517	0.74 406	20.17 638	1.14 433	1.44 571	3.48 366	0.76 289	3.77 433	1.87 391	2.05 435	1.57 326	2.75 516	2.39 569	3.51 430	2.51 581	0.32 374	0.26 423	0.41 520	0.26 324	0.38 402	0.39 426

FADNet-RVC	2.51 517	2.27 646	14.03 510	1.09 403	0.81 349	3.54 384	1.10 511	4.13 541	2.48 535	1.39 282	1.22 212	1.85 407	1.77 502	9.78 584	2.06 539	0.38 466	0.37 537	0.40 508	0.40 550	0.67 586	0.48 501

iResNet	2.52 520	0.94 504	21.17 681	1.84 641	0.72 312	3.75 425	0.81 340	4.14 547	2.55 552	2.33 538	2.03 490	1.35 316	1.44 408	3.27 424	2.16 553	0.35 427	0.23 335	0.28 266	0.22 224	0.44 483	0.45 480

IPLGR	2.53 521	0.58 230	20.46 655	0.82 193	0.52 193	4.56 634	0.50 118	4.30 606	2.38 515	1.87 368	1.53 313	1.68 364	1.72 493	6.95 522	1.15 349	0.28 255	0.21 273	0.27 230	0.23 249	0.33 328	0.32 329

NCCL2	2.53 521	1.35 590	10.90 468	1.15 446	0.97 422	3.53 380	2.56 648	3.65 404	2.23 469	2.76 606	1.80 408	2.41 476	1.66 480	10.35 608	2.07 542	0.44 525	0.40 559	0.57 610	0.53 610	0.59 553	0.65 577

fast-acv-ft	2.54 523	1.19 560	20.08 634	1.41 566	1.40 558	3.18 299	1.17 526	3.37 361	2.28 485	1.90 378	2.15 522	2.69 509	2.17 553	2.91 412	2.31 562	0.37 449	0.39 554	0.45 543	0.39 539	0.57 548	0.45 480

XX-Stereo	2.54 523	0.61 277	20.21 639	1.78 632	1.19 499	4.30 581	0.46 103	4.39 632	1.58 299	2.32 532	1.89 457	4.64 654	0.60 96	4.16 451	0.82 237	0.31 352	0.21 273	0.28 266	0.27 352	0.51 521	0.26 218

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 523	1.04 526	16.73 553	1.53 594	2.00 659	3.96 492	0.87 392	3.87 458	2.31 493	2.54 572	1.67 358	2.85 529	1.63 473	5.55 478	1.62 476	0.46 544	0.33 499	0.38 498	0.38 531	0.53 531	0.62 566
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	2.54 523	0.90 484	11.10 470	1.32 524	1.47 576	3.58 395	1.38 566	4.13 541	2.45 531	1.90 378	1.71 372	2.86 530	1.76 500	10.86 627	1.66 485	0.60 602	0.43 578	0.53 595	0.41 557	0.78 613	0.94 628

CVANet_RVC	2.55 527	1.10 540	9.13 445	1.46 579	1.15 485	3.96 492	1.53 587	3.91 474	2.50 540	3.04 627	2.04 493	2.60 500	1.72 493	12.46 688	1.50 446	0.49 570	0.30 474	0.51 584	0.41 557	0.63 568	0.50 515

GCST	2.56 528	1.79 629	18.02 577	1.92 647	1.33 542	1.72 115	0.51 122	3.67 409	2.03 422	1.70 334	1.61 340	1.55 347	1.29 360	5.06 467	1.24 381	2.06 678	0.77 660	1.45 677	0.97 659	1.14 650	1.34 652

ARAFT	2.56 528	1.13 546	19.50 612	0.89 260	0.48 163	4.15 539	1.40 570	4.36 626	2.82 594	2.36 543	1.88 451	1.70 370	1.04 277	6.45 505	1.22 375	0.29 284	0.18 132	0.37 481	0.35 496	0.35 369	0.25 185

RASNet	2.56 528	0.70 365	10.06 454	1.60 608	2.25 672	3.67 411	1.00 475	3.38 362	3.14 627	1.81 356	2.11 512	4.60 650	2.30 562	10.25 606	2.61 589	0.37 449	0.24 372	0.25 151	0.24 280	0.28 204	0.26 218

cf-r	2.57 531	0.79 438	16.09 544	1.48 584	1.35 545	4.19 561	0.93 437	3.68 413	2.36 504	1.97 400	1.81 421	3.42 580	1.45 412	8.24 545	1.83 509	0.32 374	0.26 423	0.33 412	0.30 433	0.34 348	0.37 402

UGAM	2.58 532	0.56 202	18.55 590	0.89 260	0.71 310	3.23 309	1.03 486	2.75 271	1.75 370	1.36 273	2.77 605	2.69 509	1.28 357	10.75 622	1.40 417	0.28 255	0.24 372	0.40 508	0.31 449	0.35 369	0.30 304

GrayStereo	2.58 532	0.53 160	1.63 197	1.58 605	0.89 399	4.17 554	8.17 703	3.03 310	1.52 258	2.80 610	2.50 578	1.70 370	17.10 711	2.83 411	1.15 349	0.33 394	0.21 273	0.27 230	0.32 462	0.28 204	0.53 530

ASMatch	2.62 534	0.60 257	20.65 663	1.37 558	0.64 268	4.39 592	0.78 309	1.97 123	1.58 299	1.70 334	3.89 652	1.94 415	3.79 633	5.46 475	1.64 482	0.31 352	0.24 372	0.34 431	0.28 381	0.33 328	0.50 515

RAFT-RH_RVC	2.63 535	0.55 188	19.97 628	1.26 495	0.47 154	4.46 606	0.57 152	1.71 86	1.64 330	3.06 630	5.51 666	2.03 433	1.28 357	6.70 514	1.52 456	0.42 512	0.22 305	0.37 481	0.34 480	0.28 204	0.29 274

DANet	2.63 535	1.07 534	8.10 429	1.83 640	1.70 624	3.25 316	1.16 523	4.31 609	2.38 515	3.40 647	2.18 527	4.08 623	1.80 510	9.77 582	3.89 616	0.52 586	0.55 625	0.59 615	0.44 571	0.63 568	0.86 618
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CCAANet	2.64 537	0.63 294	19.43 608	1.12 424	1.03 449	2.65 221	0.88 399	3.95 487	1.71 355	1.37 277	1.66 356	2.40 472	1.36 378	10.70 621	1.93 521	0.33 394	0.25 403	0.36 467	0.31 449	0.31 272	0.33 350

FADNet_RVC	2.65 538	2.28 648	16.51 550	0.98 334	0.92 405	4.09 522	0.83 350	4.26 588	1.73 362	1.46 289	1.78 402	1.60 353	1.50 427	8.88 557	2.39 566	0.47 553	0.38 544	0.44 536	0.58 621	0.89 624	0.97 630

iResNetv2_ROB	2.65 538	5.00 675	19.28 606	2.06 657	1.09 473	3.83 440	1.13 518	4.14 547	2.09 437	1.85 362	2.03 490	2.01 432	1.51 432	3.58 432	1.58 464	0.34 407	0.21 273	0.32 376	0.21 188	0.44 483	0.29 274

ccnet	2.66 540	0.97 514	8.01 428	1.54 596	1.24 516	3.75 425	2.18 635	4.07 525	2.41 522	2.66 599	3.25 634	2.87 531	2.31 565	9.89 588	3.50 609	0.78 634	0.75 659	0.71 641	0.67 634	0.76 610	0.81 612

GwcNet-RSSM	2.66 540	1.05 527	15.91 542	1.22 478	1.19 499	4.12 532	1.12 515	3.84 449	2.02 418	1.93 389	1.79 405	3.12 554	1.46 416	10.37 609	2.05 538	0.33 394	0.27 435	0.35 451	0.30 433	0.40 418	0.36 386

z-ln-s-r	2.67 542	1.16 555	12.43 483	1.34 537	1.26 521	3.70 414	1.21 537	4.20 557	2.38 515	2.04 433	1.92 467	2.43 482	1.60 455	10.58 614	5.19 635	0.29 284	0.20 234	0.32 376	0.24 280	0.51 521	0.38 419

xxxx	2.67 542	0.54 178	2.03 240	1.22 478	0.81 349	3.49 369	0.63 197	4.49 650	2.49 539	2.22 501	2.23 537	2.05 437	1.38 382	10.05 597	17.91 702	0.32 374	0.32 492	0.30 322	0.27 352	0.33 328	0.34 366

test_xeample	2.67 542	0.56 202	2.05 243	1.09 403	0.81 349	3.24 312	0.80 328	4.55 658	2.70 570	2.42 554	2.27 542	1.39 325	1.40 389	10.75 622	17.51 701	0.30 326	0.30 474	0.32 376	0.28 381	0.34 348	0.33 350

PASM	2.67 542	2.05 640	9.71 448	1.73 627	1.37 551	2.53 209	1.52 585	3.10 319	2.17 459	2.79 609	1.84 436	2.90 532	1.85 522	11.89 678	2.19 554	0.81 639	0.85 663	0.87 656	1.01 662	1.14 650	1.05 635

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 546	1.26 576	22.01 699	1.08 396	0.99 434	1.61 105	0.86 371	3.69 418	1.64 330	1.52 295	5.62 668	3.35 573	3.44 626	2.20 364	1.33 407	0.26 184	0.21 273	0.30 322	0.62 630	0.93 628	0.67 579

222	2.68 546	0.57 214	2.03 240	1.11 420	0.81 349	3.23 309	0.65 211	4.52 655	2.45 531	2.34 539	2.29 549	1.41 331	1.44 408	10.50 612	18.47 706	0.32 374	0.30 474	0.32 376	0.27 352	0.32 307	0.34 366

PWC_ROB	2.69 548	2.01 637	8.36 431	1.33 529	1.90 655	3.23 309	1.18 527	4.33 617	3.25 639	3.11 632	3.41 641	2.71 512	2.18 555	9.15 567	4.48 620	0.56 595	0.31 483	0.61 624	0.36 506	0.69 591	0.74 597

pcwnet_v2	2.70 549	0.65 320	22.48 702	1.08 396	1.03 449	3.56 390	0.81 340	4.29 598	3.14 627	2.29 518	2.29 549	3.01 544	1.71 491	3.32 427	1.43 424	0.43 518	0.50 614	0.41 520	0.34 480	0.61 562	0.56 546

Wz-Net-MNSev	2.71 550	2.54 654	13.91 508	1.52 592	1.37 551	3.28 325	2.47 642	4.03 511	2.32 497	2.57 577	2.07 504	2.29 459	3.01 601	7.55 532	2.74 594	0.38 466	0.36 525	0.36 467	0.37 518	0.57 548	0.47 496

w-ln-seven-2	2.73 551	2.13 641	12.47 485	1.18 462	1.01 446	3.54 384	1.58 594	3.93 481	3.26 640	2.43 556	2.02 487	2.63 504	2.28 561	7.93 541	5.45 638	0.40 486	0.40 559	0.44 536	0.34 480	0.62 566	0.47 496

UGAM-zero	2.79 552	0.57 214	20.87 671	0.98 334	0.77 334	2.08 157	0.35 48	3.88 461	1.51 246	2.05 435	1.64 347	5.07 666	3.42 625	9.83 585	1.24 381	0.28 255	0.21 273	0.27 230	0.29 411	0.29 225	0.28 261

RP	2.79 552	1.20 562	10.36 459	1.54 596	1.93 656	3.44 353	1.97 623	4.05 519	2.34 499	2.66 599	2.79 606	3.98 617	2.58 582	10.21 603	2.61 589	0.95 650	0.47 602	0.71 641	0.57 620	0.71 601	0.68 582

SHD	2.82 554	2.04 639	13.80 505	1.69 620	1.79 641	2.73 231	1.07 499	3.85 452	3.18 631	4.63 673	2.74 601	3.38 578	2.77 590	5.48 477	3.66 612	0.62 608	0.47 602	0.51 584	0.55 615	0.65 579	0.74 597

FADNet-RVC-Resample	2.83 555	2.02 638	21.07 676	1.12 424	0.91 404	3.53 380	1.37 563	4.08 529	2.09 437	1.68 328	1.33 254	2.03 433	1.51 432	9.54 576	1.69 488	0.38 466	0.37 537	0.42 527	0.44 571	0.56 543	0.56 546

Selective-IGEV-i16pc	2.84 556	0.70 365	20.78 666	1.27 503	0.56 220	4.35 587	2.77 654	4.32 614	2.02 418	1.57 302	1.84 436	2.40 472	1.33 369	8.80 555	1.39 414	0.60 602	0.46 597	0.33 412	0.38 531	0.43 472	0.45 480

StereoDRNet	2.84 556	1.49 608	14.48 519	1.33 529	1.57 600	3.44 353	2.06 628	3.69 418	2.36 504	3.26 640	1.84 436	2.79 526	1.80 510	10.88 628	3.16 605	0.41 501	0.33 499	0.39 502	0.36 506	0.59 553	0.58 555

w-ln-seven	2.86 558	3.06 662	14.02 509	1.27 503	1.32 538	4.10 528	1.59 595	3.90 469	2.59 558	3.03 626	2.27 542	3.42 580	2.25 559	6.70 514	4.81 628	0.39 478	0.34 512	0.48 562	0.40 550	0.74 606	0.55 542

AAGNet	2.86 558	0.60 257	1.77 211	2.05 656	0.46 144	4.76 668	1.09 508	2.27 173	1.56 289	2.17 480	1.84 436	2.41 476	4.00 638	6.23 499	24.22 718	0.46 544	0.19 180	0.30 322	0.29 411	0.32 307	0.24 169

Consistency-Raft	2.86 558	1.66 620	19.61 614	1.40 565	1.75 635	3.84 445	1.32 551	4.07 525	2.25 475	1.78 350	2.67 597	1.82 398	4.41 647	1.94 335	2.06 539	0.83 642	0.94 668	1.03 661	1.12 667	1.70 670	1.09 638

PDISCO_ROB	2.86 558	1.53 611	14.27 516	1.98 653	2.19 669	4.52 623	1.35 556	4.65 663	3.19 632	2.09 445	2.16 523	3.53 595	2.45 574	5.32 471	2.12 546	1.30 672	0.78 661	0.72 645	0.59 624	1.24 659	1.28 647

AF-Net	2.87 562	1.30 580	16.24 545	1.33 529	1.75 635	3.26 318	1.59 595	4.09 531	2.43 526	2.69 601	2.94 614	4.51 645	3.20 614	5.84 487	2.75 595	0.76 633	0.36 525	0.72 645	0.49 591	0.70 592	0.56 546

HSM-Net_RVC	2.87 562	0.57 214	17.46 569	0.92 288	0.90 402	3.70 414	1.20 534	5.64 687	2.51 543	3.22 639	2.43 571	2.54 494	1.59 449	11.41 651	1.65 484	0.34 407	0.25 403	0.26 196	0.23 249	0.30 252	0.29 274
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 564	1.16 555	18.30 584	1.35 542	1.68 622	3.52 378	1.18 527	3.90 469	2.06 431	2.52 568	2.82 611	3.82 610	2.34 566	6.78 519	2.55 586	0.86 644	0.40 559	0.59 615	0.67 634	0.57 548	0.55 542

DDUNet	2.91 565	2.78 658	6.94 415	3.53 689	2.26 673	3.28 325	1.36 558	3.77 433	2.04 426	2.62 590	2.49 577	4.18 630	1.69 487	5.38 473	1.85 511	2.21 680	1.77 688	2.61 691	2.43 701	2.60 677	2.34 679

MFMNet_re	2.91 565	1.91 632	18.25 581	3.06 682	1.89 653	3.13 292	1.67 606	3.52 382	2.97 608	3.14 634	2.87 613	2.26 452	2.41 570	2.42 375	2.00 532	1.10 657	1.05 670	0.94 658	0.90 654	1.28 660	1.46 659

ACV-stereo	2.92 567	0.92 492	20.27 645	1.33 529	1.05 455	4.68 650	1.10 511	2.66 259	1.64 330	1.46 289	1.32 252	5.41 674	4.24 644	7.83 539	1.90 517	0.44 525	0.52 617	0.32 376	0.29 411	0.45 492	0.63 570

GANet	2.93 568	1.05 527	11.29 472	1.64 614	0.96 418	3.91 462	2.52 645	3.72 426	2.41 522	2.95 623	3.00 617	3.21 560	2.03 536	12.42 686	4.72 625	0.51 580	0.41 568	0.46 549	0.39 539	0.60 557	0.50 515

RTSC	2.95 569	2.51 650	15.49 540	1.54 596	1.30 528	3.51 375	0.86 371	3.89 464	2.48 535	3.64 650	3.12 627	3.04 546	2.30 562	5.70 484	6.67 642	0.55 593	0.35 518	0.37 481	0.39 539	0.70 592	0.60 560

PWCDC_ROB	2.95 569	3.26 664	14.06 511	1.59 606	1.56 596	4.19 561	0.86 371	4.30 606	4.08 668	2.06 440	7.37 672	2.75 516	2.42 571	3.59 433	2.67 592	1.34 674	0.36 525	0.39 502	0.34 480	1.13 649	0.62 566

PSMNet_ROB	2.95 569	1.38 595	18.46 589	1.19 465	1.20 507	3.80 435	1.65 604	3.54 387	2.35 501	1.98 402	1.71 372	2.75 516	1.79 505	11.43 653	2.78 596	0.42 512	0.36 525	0.50 580	0.60 626	0.59 553	0.49 508

ff1	2.96 572	0.60 257	5.21 399	1.14 433	0.99 434	3.62 403	0.86 371	4.22 566	3.37 648	2.20 490	2.30 554	3.48 584	1.62 460	11.62 661	16.09 691	0.29 284	0.16 50	0.48 562	0.37 518	0.30 252	0.29 274

FINET	2.96 572	1.07 534	23.18 708	1.29 510	1.86 648	2.03 147	1.52 585	4.30 606	4.71 674	2.23 505	2.34 567	1.65 359	1.48 420	5.89 488	2.81 598	0.51 580	0.47 602	0.49 577	0.40 550	0.59 553	0.49 508

XQC	2.96 572	2.42 649	14.85 524	1.36 548	1.32 538	3.29 329	1.53 587	4.28 594	2.78 580	3.21 638	2.46 573	3.53 595	2.92 597	6.58 509	4.67 622	0.70 629	0.41 568	0.59 615	0.56 617	0.96 633	0.83 617

SGM-Forest	2.96 572	0.62 286	3.49 358	1.09 403	0.80 343	4.06 515	3.30 671	4.37 629	3.09 623	4.18 668	3.27 636	4.67 656	3.86 635	11.69 670	7.91 657	0.51 580	0.46 597	0.49 577	0.39 539	0.48 511	0.49 508
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 576	0.58 230	13.42 494	0.79 173	0.51 180	3.84 445	1.84 618	2.42 198	1.60 315	2.25 511	2.74 601	2.03 433	6.04 670	6.79 521	12.80 681	0.35 427	0.26 423	0.26 196	0.27 352	0.27 182	0.37 402

RYNet	2.97 576	0.93 496	15.09 532	1.12 424	1.38 554	3.66 410	1.42 575	4.03 511	2.29 488	2.10 448	1.70 368	3.79 608	2.16 551	13.64 702	3.02 603	0.37 449	0.41 568	0.48 562	0.34 480	0.81 618	0.75 600

TCMNet	2.98 578	1.30 580	18.26 582	1.47 582	2.09 665	3.84 445	1.08 504	3.96 493	2.39 519	2.53 571	2.29 549	2.43 482	1.75 499	10.09 600	2.39 566	0.52 586	0.45 588	0.61 624	0.50 599	0.80 617	0.78 606

mmx	2.98 578	0.60 257	5.21 399	1.14 433	0.99 434	3.62 403	0.86 371	4.49 650	3.05 618	2.20 490	2.30 554	3.48 584	1.62 460	11.62 661	16.09 691	0.33 394	0.28 450	0.48 562	0.37 518	0.44 483	0.37 402

xxx	2.98 578	0.60 257	5.21 399	1.14 433	0.99 434	3.62 403	0.86 371	4.49 650	3.05 618	2.20 490	2.30 554	3.48 584	1.62 460	11.62 661	16.09 691	0.33 394	0.28 450	0.48 562	0.37 518	0.44 483	0.37 402

Wz-Net-SNSev	2.98 578	4.36 671	15.98 543	1.57 604	1.19 499	3.28 325	1.80 613	3.96 493	2.40 520	2.32 532	2.28 546	3.48 584	2.05 539	7.84 540	3.82 615	0.47 553	0.39 554	0.53 595	0.49 591	0.71 601	0.60 560

DispNO	3.00 582	0.75 417	18.92 596	1.17 456	1.10 475	3.72 418	0.94 442	4.29 598	2.54 550	2.24 508	2.28 546	4.51 645	2.12 544	11.40 650	2.09 544	0.31 352	0.28 450	0.31 353	0.28 381	0.36 383	0.39 426

GwcNet	3.00 582	1.63 616	19.83 622	1.32 524	2.04 664	3.27 321	1.55 591	3.65 404	2.33 498	2.00 419	2.12 516	3.56 599	1.68 486	9.47 574	2.45 576	0.44 525	0.45 588	0.46 549	0.38 531	0.60 557	0.76 602

LL-Strereo	3.01 584	1.81 630	17.59 572	1.12 424	2.10 666	2.90 248	1.09 508	4.33 617	2.00 415	3.12 633	2.24 538	3.29 567	3.15 609	11.31 648	1.84 510	0.30 326	0.28 450	0.46 549	0.34 480	0.49 517	0.45 480

Anonymous_2	3.01 584	0.89 482	4.53 391	1.06 385	1.18 492	2.93 259	0.87 392	3.24 337	1.46 212	1.86 366	1.35 263	4.11 625	2.35 567	1.64 285	1.28 396	0.82 640	0.90 665	8.71 723	15.84 729	4.44 701	0.74 597

STrans-v2	3.03 586	0.77 427	20.91 672	0.81 180	0.63 265	3.89 459	1.01 478	4.27 589	2.64 563	2.28 516	3.70 648	4.13 626	5.20 659	7.33 526	1.27 392	0.31 352	0.18 132	0.29 292	0.25 300	0.29 225	0.41 453

TransformOpticalFlow	3.03 586	0.77 427	20.99 675	1.00 349	0.55 215	4.18 557	0.64 201	4.33 617	3.02 616	2.18 482	3.09 625	4.35 638	5.07 657	7.36 529	1.27 392	0.32 374	0.18 132	0.32 376	0.26 324	0.28 204	0.46 491

AANet_RVC	3.03 586	1.72 623	12.78 488	1.17 456	1.12 478	3.79 434	1.10 511	3.86 455	3.13 625	2.62 590	4.26 655	3.96 616	1.41 397	11.43 653	5.23 636	0.94 648	0.47 602	0.34 431	0.23 249	0.40 418	0.55 542

DRN-Test	3.03 586	0.99 516	18.18 580	1.35 542	1.60 602	3.59 396	1.48 580	4.13 541	2.45 531	3.47 649	1.92 467	2.58 499	2.53 579	10.88 628	2.80 597	0.39 478	0.36 525	0.44 536	0.41 557	0.55 537	0.57 550

Syn2CoEx	3.08 590	2.55 655	19.88 624	1.34 537	1.18 492	2.43 195	1.65 604	3.91 474	2.40 520	2.39 549	2.27 542	2.90 532	3.17 613	9.57 579	2.54 585	0.50 574	0.45 588	0.53 595	0.39 539	0.74 606	0.72 595

stereogan	3.09 591	0.93 496	16.43 548	1.37 558	1.66 618	3.70 414	1.67 606	3.87 458	3.15 629	3.04 627	2.70 600	5.04 665	2.79 591	9.96 592	1.78 503	0.63 609	0.49 613	0.69 638	0.47 581	0.83 621	0.68 582

PA-Net	3.09 591	1.24 574	18.84 594	1.38 560	1.19 499	3.42 351	1.75 609	3.89 464	3.27 644	1.88 371	2.10 508	3.03 545	1.88 527	11.60 659	2.88 599	0.40 486	0.54 620	0.44 536	0.62 630	0.52 525	1.02 633
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 593	1.45 605	14.90 527	1.46 579	1.79 641	3.33 333	1.39 568	4.04 515	2.26 479	2.77 607	3.26 635	4.00 618	2.71 588	11.63 666	2.62 591	0.82 640	0.46 597	0.79 651	0.79 649	0.71 601	0.78 606

PVD	3.12 594	1.97 636	12.80 489	1.79 637	1.63 608	3.83 440	1.34 555	3.48 372	3.88 663	5.77 682	3.56 645	3.45 583	3.29 617	5.58 481	5.30 637	0.71 631	0.69 653	0.74 649	0.77 645	0.79 615	1.13 641

1111x	3.13 595	0.57 214	8.38 432	1.20 469	0.76 328	3.80 435	0.88 399	4.61 662	2.63 561	2.31 528	2.16 523	1.95 417	1.81 513	11.54 657	18.13 704	0.32 374	0.31 483	0.32 376	0.30 433	0.35 369	0.34 366

APVNet	3.13 595	1.25 575	21.14 678	1.31 521	1.52 586	3.94 476	1.13 518	3.32 352	2.14 453	2.20 490	2.03 490	3.05 549	1.96 533	11.79 674	2.53 583	0.42 512	0.45 588	0.64 632	0.46 578	0.67 586	0.57 550

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 595	1.43 602	9.93 452	2.50 673	1.62 606	4.29 579	1.68 608	3.95 487	2.43 526	1.66 323	1.91 464	3.04 546	1.41 397	13.26 694	1.58 464	3.82 698	1.59 684	1.12 667	0.46 578	2.21 675	2.74 689

AANet	3.15 598	2.93 660	15.16 535	1.41 566	1.08 468	2.23 175	1.37 563	2.95 299	3.65 657	4.12 663	4.40 657	4.13 626	5.32 662	6.55 507	3.76 614	0.60 602	0.42 577	0.50 580	0.42 564	0.99 634	0.93 627

zh-mn7	3.15 598	9.61 700	12.45 484	1.26 495	0.99 434	2.91 251	1.32 551	4.12 539	2.74 574	3.33 643	3.07 621	2.84 528	1.89 528	8.91 559	4.69 624	0.49 570	0.40 559	0.38 498	0.38 531	0.56 543	0.63 570

ADLNet2	3.15 598	0.92 492	20.06 631	1.20 469	1.79 641	3.83 440	1.48 580	3.94 485	3.59 655	2.19 486	2.47 575	4.65 655	1.93 532	10.69 620	1.96 529	0.39 478	0.37 537	0.28 266	0.30 433	0.48 511	0.43 467

NCC-stereo	3.16 601	1.28 578	18.31 585	1.25 488	1.75 635	4.06 515	1.40 570	3.89 464	2.22 465	2.72 603	2.55 584	3.49 590	2.65 585	9.91 589	2.99 601	1.29 670	0.65 645	0.64 632	0.86 652	0.65 579	0.71 588

Abc-Net	3.16 601	1.28 578	18.31 585	1.25 488	1.75 635	4.06 515	1.40 570	3.89 464	2.22 465	2.72 603	2.55 584	3.49 590	2.65 585	9.91 589	2.99 601	1.29 670	0.65 645	0.64 632	0.86 652	0.65 579	0.71 588
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	3.20 603	1.93 633	18.84 594	1.51 591	0.80 343	4.12 532	1.82 615	4.16 552	2.91 602	1.87 368	1.74 380	2.48 489	1.84 518	13.18 693	1.74 497	0.80 637	0.57 628	0.79 651	0.74 641	1.20 658	0.86 618
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
Selective-IGEV-i16pb	3.23 604	0.73 395	21.29 684	1.22 478	0.68 296	3.99 501	3.38 674	4.52 655	2.52 544	1.72 339	3.60 646	2.92 537	2.21 557	10.07 598	2.59 588	0.68 624	0.50 614	0.37 481	0.48 586	0.54 534	0.54 536

GASNet	3.24 605	5.55 679	20.58 661	1.56 603	1.25 519	2.32 183	1.12 515	4.04 515	2.67 567	1.88 371	2.10 508	3.00 543	2.16 551	10.59 615	2.43 573	0.65 615	0.37 537	0.61 624	0.45 575	0.87 623	0.58 555

FBW_ROB	3.24 605	1.02 521	9.21 446	1.49 587	1.07 465	3.78 430	1.48 580	4.31 609	3.08 622	2.46 557	2.32 565	4.20 633	2.08 542	15.19 708	7.16 652	0.84 643	0.62 641	1.33 673	0.92 655	0.99 634	1.31 649

HBP-ISP	3.25 607	1.10 540	20.86 669	1.54 596	1.15 485	4.50 617	2.89 660	4.43 640	2.38 515	4.14 664	1.96 472	1.90 411	2.04 538	11.08 641	1.32 403	0.66 617	0.57 628	0.66 635	0.61 629	0.64 576	0.61 563

DStereoRT	3.28 608	1.06 532	14.58 522	1.33 529	1.12 478	4.51 621	1.29 547	4.21 562	3.48 653	2.50 562	2.13 518	1.89 410	7.69 690	7.57 533	2.43 573	0.66 617	0.33 499	4.46 715	2.84 709	0.38 402	1.12 640

aanetorigin	3.30 609	1.66 620	17.52 571	1.18 462	1.58 601	2.57 213	3.80 686	2.65 256	2.03 422	6.12 687	4.30 656	2.82 527	5.70 666	5.47 476	4.67 622	0.50 574	0.44 583	0.43 531	0.47 581	1.17 655	0.92 625

ADCRef	3.30 609	1.23 573	14.90 527	1.17 456	1.41 566	3.95 482	1.64 601	3.88 461	2.36 504	3.05 629	2.21 534	2.40 472	2.81 593	5.04 466	16.63 696	0.46 544	0.34 512	0.63 629	0.62 630	0.54 534	0.67 579

CBMV	3.32 611	0.96 512	21.16 680	1.32 524	0.83 367	3.81 437	3.91 689	4.47 646	2.53 546	3.34 644	2.24 538	4.45 642	2.58 582	10.07 598	1.96 529	0.45 535	0.43 578	0.48 562	0.38 531	0.52 525	0.53 530
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 612	0.81 449	20.05 630	1.25 488	1.20 507	3.44 353	1.99 625	4.23 570	2.67 567	3.14 634	3.82 651	3.51 593	3.32 619	11.68 669	1.94 524	0.64 612	0.67 649	0.48 562	0.52 606	0.61 562	0.81 612

CC-Net-ROB	3.35 613	1.76 626	13.89 507	2.33 670	1.65 615	4.49 614	1.62 598	4.73 667	2.90 601	1.92 385	2.05 499	1.99 428	1.61 456	12.57 691	1.60 468	2.46 681	2.18 692	2.68 693	1.04 665	2.11 673	1.38 655

z-mn7	3.36 614	9.42 698	14.16 513	1.28 506	1.22 513	3.78 430	1.43 577	3.92 479	3.35 647	2.85 614	3.36 639	3.06 550	1.97 534	9.66 580	5.16 632	0.42 512	0.35 518	0.43 531	0.33 470	0.63 568	0.48 501

edge stereo	3.37 615	1.01 520	21.99 698	1.28 506	1.37 551	2.67 223	1.39 568	3.98 498	2.87 599	2.93 618	3.27 636	4.35 638	2.43 572	11.62 661	2.39 566	0.60 602	0.63 643	0.79 651	0.55 615	0.68 589	0.67 579

DNS	3.43 616	0.50 125	1.75 210	0.77 162	0.67 290	2.16 167	0.41 74	2.32 183	1.51 246	51.54 735	1.30 241	0.97 243	1.04 277	1.03 110	0.75 210	0.45 535	0.24 372	0.21 36	0.20 164	0.44 483	0.36 386

DPSNet	3.43 616	1.37 594	12.19 480	1.39 562	1.24 516	4.15 539	2.06 628	4.51 654	3.34 646	2.69 601	1.96 472	3.52 594	5.56 665	10.68 619	9.68 665	0.93 647	0.73 657	0.40 508	0.37 518	1.06 639	0.86 618

S-Stereo	3.48 618	0.91 490	22.06 701	1.36 548	1.50 581	3.55 388	2.53 647	4.21 562	2.81 592	2.37 544	3.81 650	3.75 606	1.84 518	11.90 679	2.51 581	0.63 609	0.71 655	0.48 562	0.76 643	0.67 586	1.19 644

UDG	3.55 619	2.81 659	17.45 568	2.69 675	1.98 658	3.97 498	1.19 530	4.35 621	2.02 418	2.42 554	2.53 583	4.50 644	2.46 576	6.53 506	2.41 570	2.12 679	1.77 688	2.63 692	2.57 703	2.64 678	1.95 670

SAMSARA	3.55 619	2.16 644	14.18 514	1.86 644	1.49 578	4.62 641	2.65 652	3.58 394	2.80 586	7.05 692	3.05 620	5.16 671	4.07 640	9.18 568	4.80 627	0.64 612	0.67 649	0.59 615	0.68 637	0.89 624	0.91 623

WZ-Net	3.62 621	4.87 674	16.77 555	1.43 570	1.40 558	3.75 425	2.29 638	4.12 539	2.50 540	2.74 605	2.19 529	4.06 622	5.29 661	10.19 602	7.36 653	0.54 591	0.37 537	0.47 553	0.49 591	0.77 611	0.73 596

CBMV_ROB	3.62 621	0.70 365	21.42 689	1.21 475	0.89 399	4.43 604	1.76 610	4.39 632	2.79 582	5.88 684	3.38 640	4.18 630	5.12 658	10.75 622	2.32 563	0.56 595	0.55 625	0.53 595	0.51 603	0.55 537	0.46 491

GCAPDPT-zeroshot	3.67 623	0.52 142	56.80 740	0.90 270	1.06 458	2.70 226	0.77 302	3.08 317	1.18 139	1.20 255	0.81 89	0.68 137	0.55 72	0.96 92	0.68 171	0.27 211	0.21 273	0.28 266	0.20 164	0.27 182	0.25 185

Wz-Net-TNSev	3.67 623	8.83 689	13.47 497	1.48 584	1.18 492	3.60 398	2.49 644	4.27 589	3.13 625	2.18 482	1.89 457	4.21 634	2.80 592	12.10 681	7.58 656	0.57 597	0.55 625	0.47 553	0.54 612	0.91 627	1.05 635

SQANet	3.70 625	9.34 697	18.41 587	2.75 676	2.74 679	3.40 345	1.47 579	3.50 378	1.68 342	2.60 586	1.75 384	2.69 509	1.91 530	6.72 518	1.74 497	2.96 684	1.41 682	1.85 680	1.12 667	3.17 682	2.70 688

DeepPrunerF	3.70 625	1.72 623	14.87 525	1.33 529	1.74 633	3.70 414	1.55 591	4.20 557	14.00 703	2.02 426	1.77 399	2.74 514	2.30 562	10.88 628	6.88 648	0.68 624	0.60 638	0.78 650	0.78 648	0.81 618	0.71 588

FTStereo	3.71 627	0.53 160	20.37 649	0.96 319	0.65 276	4.34 584	11.29 707	2.62 253	1.50 239	2.58 581	5.04 663	1.90 411	13.84 705	3.71 438	1.25 385	0.38 466	0.24 372	0.31 353	0.32 462	0.30 252	2.10 673

ADCP+	3.74 628	1.96 635	16.90 556	1.09 403	1.55 593	4.35 587	3.65 684	3.93 481	2.98 611	2.22 501	1.66 356	3.95 614	4.83 653	3.41 428	18.87 709	0.38 466	0.41 568	0.63 629	0.53 610	0.64 576	0.81 612

test_sample9	3.79 629	1.05 527	7.87 423	1.07 388	0.86 385	3.93 470	1.19 530	4.35 621	2.11 447	2.14 462	1.75 384	1.75 376	1.67 482	11.06 638	11.61 676	1.23 664	14.45 729	4.27 711	2.09 695	0.70 592	0.69 584

zh-sn7	3.81 630	11.43 708	15.78 541	1.25 488	1.15 485	3.68 413	2.58 650	4.15 551	2.42 525	2.61 588	3.10 626	3.38 578	3.03 605	11.43 653	6.88 648	0.45 535	0.48 608	0.45 543	0.43 568	0.72 604	0.71 588

MFN_U_SF_RVC	3.81 630	10.78 705	15.01 530	1.84 641	1.39 556	3.73 422	1.63 599	4.05 519	3.26 640	2.91 616	2.38 569	4.36 640	3.65 630	8.43 549	4.91 630	1.11 659	1.04 669	0.99 660	1.31 675	1.58 666	1.75 667

GCAP-BAT	3.82 632	0.52 142	59.75 741	0.90 270	1.06 458	2.70 226	0.77 302	3.08 317	1.18 139	1.20 255	0.81 89	0.68 137	0.55 72	0.96 92	0.68 171	0.27 211	0.21 273	0.28 266	0.21 188	0.27 182	0.25 185

ADCPNet	3.89 633	1.63 616	20.25 644	1.28 506	1.27 524	6.43 687	2.65 652	3.93 481	2.70 570	2.78 608	2.20 532	4.28 636	6.16 674	5.56 479	10.27 668	0.65 615	1.18 674	0.71 641	1.70 684	0.84 622	1.37 653

DStereoO	3.90 634	2.13 641	7.90 427	4.43 703	2.84 682	4.40 596	5.30 693	4.31 609	3.21 637	2.41 553	3.08 622	2.93 539	7.14 686	4.20 453	11.12 672	4.11 701	1.30 680	1.33 673	1.63 681	3.09 680	1.26 645

RTS	3.90 634	7.04 683	17.94 575	1.92 647	2.19 669	5.00 675	2.96 662	4.29 598	3.19 632	4.05 660	3.08 622	4.94 660	3.16 611	7.64 535	6.72 643	0.66 617	0.44 583	0.51 584	0.47 581	0.95 629	0.76 602

RTSA	3.90 634	7.04 683	17.94 575	1.92 647	2.19 669	5.00 675	2.96 662	4.29 598	3.19 632	4.05 660	3.08 622	4.94 660	3.16 611	7.64 535	6.72 643	0.66 617	0.44 583	0.51 584	0.47 581	0.95 629	0.76 602

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 637	10.88 706	12.30 482	1.26 495	1.55 593	5.19 678	3.33 673	4.42 637	2.82 594	2.58 581	2.62 592	5.00 663	2.11 543	14.03 706	2.73 593	1.28 669	2.34 698	0.67 637	1.83 689	0.81 618	1.03 634

ADCMid	3.96 638	3.27 665	15.48 539	1.26 495	1.40 558	4.66 647	2.28 637	4.06 523	3.54 654	3.94 657	3.02 618	3.85 611	3.67 631	4.03 448	18.65 707	0.68 624	0.61 640	1.09 666	1.18 671	1.38 663	1.08 637

SDNR	3.97 639	1.93 633	20.28 646	1.31 521	0.94 414	5.16 677	0.67 218	4.33 617	2.58 555	4.82 677	5.94 669	5.01 664	1.45 412	17.52 710	2.53 583	0.79 635	0.72 656	0.59 615	0.45 575	1.15 653	1.17 642

MADNet+	3.97 639	9.54 699	13.83 506	1.87 645	1.69 623	4.19 561	2.87 659	4.80 671	4.10 669	2.51 566	2.67 597	4.55 648	3.41 622	8.72 553	6.92 650	1.25 667	1.27 678	1.04 662	0.93 656	1.39 664	1.85 668

SPS-STEREO	3.97 639	1.44 604	20.85 668	1.72 626	1.71 626	3.24 312	2.30 639	3.55 389	2.68 569	4.79 676	3.66 647	5.44 675	2.97 598	9.11 565	9.35 664	1.15 660	1.10 672	1.06 664	1.02 664	1.16 654	1.18 643
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 642	1.13 546	16.64 551	1.12 424	1.25 519	3.50 373	3.05 666	4.29 598	3.26 640	3.64 650	2.56 586	2.97 540	4.79 652	13.33 696	16.91 697	0.37 449	0.41 568	0.38 498	0.39 539	0.48 511	0.81 612

G-Net	4.11 643	1.21 563	19.47 611	2.31 669	2.94 683	4.74 666	2.95 661	3.33 358	2.14 453	4.44 671	9.43 688	6.93 683	3.84 634	9.01 563	4.92 631	0.79 635	0.80 662	0.70 640	0.50 599	0.95 629	0.87 621

THIR-Stereo	4.14 644	0.82 456	10.85 467	0.86 241	0.43 112	2.16 167	16.77 715	3.22 332	1.54 274	2.04 433	12.05 701	2.68 508	7.53 688	7.30 525	12.62 680	0.30 326	0.21 273	0.29 292	0.28 381	0.33 328	0.41 453

AnyNet_C32	4.17 645	5.75 680	12.62 486	1.60 608	1.54 589	5.51 681	4.09 690	3.90 469	3.23 638	4.22 669	3.03 619	3.10 551	3.41 622	8.01 544	18.85 708	0.53 589	0.58 633	0.53 595	0.74 641	1.19 657	0.97 630

Ntro	4.21 646	8.94 693	19.89 625	3.22 684	2.96 684	4.15 539	1.89 619	3.92 479	2.36 504	1.77 348	2.14 520	3.35 573	2.17 553	9.48 575	2.24 557	3.52 693	1.76 687	2.13 683	1.31 675	3.83 692	3.09 690

ADCS	4.22 647	5.33 676	16.32 546	1.64 614	1.31 531	3.91 462	3.64 683	4.21 562	2.89 600	5.11 678	2.81 610	4.46 643	3.06 608	5.21 470	19.50 710	0.63 609	0.64 644	0.69 638	0.69 639	1.12 648	1.26 645

ADCL	4.35 648	1.63 616	14.21 515	1.29 510	1.26 521	5.56 682	11.16 706	3.97 495	3.37 648	6.07 685	4.67 659	4.30 637	5.72 667	5.08 468	14.51 685	0.50 574	0.48 608	0.89 657	0.77 645	0.78 613	0.76 602

AnyNet_C01	4.37 649	7.80 685	16.40 547	1.98 653	1.40 558	6.37 686	6.47 698	4.09 531	5.03 679	4.06 662	3.78 649	4.16 629	3.31 618	6.62 511	10.00 666	0.61 606	0.67 649	0.63 629	0.67 634	2.01 671	1.31 649

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 650	10.62 703	15.18 536	1.55 601	1.45 575	6.16 684	3.54 681	5.41 685	3.68 660	2.59 585	2.74 601	4.81 657	2.20 556	13.79 703	4.40 619	2.04 677	3.36 711	1.05 663	1.20 672	2.09 672	1.72 665

RainbowNet	4.56 651	8.28 686	20.07 633	3.64 693	3.23 692	4.15 539	2.99 664	4.18 553	3.03 617	2.20 490	2.65 595	4.26 635	2.90 596	9.77 582	2.12 546	3.88 699	2.27 695	2.71 696	1.72 686	3.78 691	3.31 698

SGM_RVC	4.57 652	0.72 384	17.46 569	1.84 641	0.58 241	4.23 570	3.45 676	4.66 664	3.66 659	7.99 697	8.82 686	7.56 686	8.74 697	12.30 683	6.84 647	0.43 518	0.38 544	0.39 502	0.35 496	0.51 521	0.48 501
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 653	8.93 692	19.95 627	3.11 683	2.67 677	3.91 462	2.57 649	3.82 445	2.25 475	2.22 501	9.72 690	4.08 623	2.35 567	8.57 551	2.13 549	3.51 692	1.65 686	2.15 684	1.17 670	3.69 689	3.15 692

DispFullNet	4.64 654	3.48 667	23.95 711	3.99 695	3.03 685	3.35 335	1.06 496	4.18 553	2.80 586	6.33 689	2.94 614	4.04 621	7.81 691	3.92 446	5.16 632	2.75 682	1.61 685	3.10 701	2.68 706	3.32 684	3.31 698

CSAN	4.71 655	1.39 597	20.23 640	1.19 465	0.87 390	3.65 409	3.50 678	4.57 660	3.87 662	3.89 656	7.82 675	3.54 598	6.16 674	23.47 721	6.82 646	0.52 586	0.45 588	0.49 577	0.52 606	0.63 568	0.66 578

test_sample8	4.76 656	1.05 527	7.87 423	1.07 388	0.86 385	3.93 470	1.19 530	4.38 630	2.05 429	5.49 680	1.89 457	12.98 700	6.37 676	11.06 638	11.61 676	1.23 664	14.45 729	4.27 711	2.09 695	0.70 592	0.69 584

SuperB	4.79 657	4.41 672	21.08 677	1.45 577	1.08 468	3.91 462	3.08 668	4.18 553	3.01 615	2.50 562	2.10 508	2.75 516	3.49 628	8.80 555	19.60 711	0.44 525	0.33 499	0.53 595	0.39 539	12.01 721	0.64 574

IMH-64-1	4.84 658	2.53 652	6.83 412	4.30 700	3.74 696	4.81 670	6.05 695	5.30 680	3.92 664	3.95 658	8.33 679	5.08 667	6.06 671	8.96 561	6.30 640	4.57 709	2.96 705	3.04 698	2.12 698	4.28 697	3.62 701

IMH-64	4.84 658	2.53 652	6.83 412	4.30 700	3.74 696	4.81 670	6.05 695	5.30 680	3.92 664	3.95 658	8.33 679	5.08 667	6.06 671	8.96 561	6.30 640	4.57 709	2.96 705	3.04 698	2.12 698	4.28 697	3.62 701

NVStereoNet_ROB	4.91 660	1.40 598	16.46 549	1.47 582	1.72 632	3.46 359	1.96 622	3.89 464	3.61 656	2.90 615	24.61 721	4.81 657	4.49 649	13.57 700	4.87 629	1.33 673	1.29 679	1.70 679	1.68 682	1.41 665	1.66 662
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WCMA_ROB	5.12 661	0.90 484	21.33 685	1.50 589	1.33 542	4.09 522	3.49 677	4.03 511	4.59 673	6.57 690	10.95 695	12.92 699	8.41 696	9.86 587	8.78 662	0.75 632	0.58 633	0.51 584	0.50 599	0.68 589	0.57 550

WAO-7	5.16 662	3.21 663	18.98 598	1.88 646	1.44 571	5.34 679	3.09 669	4.91 673	5.81 686	4.35 670	8.92 687	6.55 680	6.06 671	13.40 698	10.81 670	1.34 674	1.20 677	1.48 678	1.35 678	1.60 667	1.45 657

CrosDoStereo	5.24 663	0.60 257	20.23 640	0.82 193	0.51 180	3.39 342	18.11 717	3.82 445	2.27 481	1.98 402	8.74 683	1.96 422	6.96 682	7.35 527	26.35 722	0.30 326	0.22 305	0.30 322	0.28 381	0.33 328	0.38 419

DeepStereo_LL	5.24 663	0.60 257	20.23 640	0.82 193	0.51 180	3.39 342	18.11 717	3.82 445	2.27 481	1.98 402	8.74 683	1.96 422	6.96 682	7.35 527	26.35 722	0.30 326	0.22 305	0.30 322	0.28 381	0.33 328	0.38 419

MeshStereo	5.35 665	1.32 586	21.34 686	1.34 537	1.15 485	4.40 596	3.90 688	5.18 677	4.55 671	10.14 707	11.82 700	11.47 694	5.84 668	13.84 704	7.03 651	0.61 606	0.58 633	0.60 621	0.58 621	0.72 604	0.59 559
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
ACVNet_2	5.41 666	12.60 709	20.42 653	3.27 686	3.15 690	4.50 617	3.02 665	4.66 664	3.73 661	3.35 646	5.36 665	7.86 687	2.88 594	12.33 685	4.76 626	3.12 687	2.22 693	2.70 695	1.69 683	3.49 685	3.10 691

pmcnn	5.45 667	1.22 569	17.40 565	1.60 608	2.41 676	3.48 366	2.12 631	4.52 655	3.26 640	3.67 652	13.15 704	22.10 713	3.46 627	11.92 680	17.16 699	0.34 407	0.21 273	0.23 69	0.19 138	0.36 383	0.28 261

MDST_ROB	5.53 668	0.59 240	23.11 706	2.55 674	2.69 678	21.20 716	1.98 624	4.77 670	2.65 564	9.36 702	4.25 654	4.14 628	4.45 648	22.57 716	3.68 613	0.48 558	0.33 499	0.47 553	0.44 571	0.44 483	0.44 473

EDNetEfficient	5.61 669	2.14 643	16.75 554	1.67 618	3.64 695	4.12 532	7.51 700	3.05 312	5.63 685	11.57 713	4.83 661	3.95 614	12.72 701	8.44 550	20.78 713	0.41 501	0.43 578	0.47 553	1.01 662	1.66 669	1.39 656

MSMD_ROB	5.61 669	1.08 536	16.68 552	1.21 475	0.83 367	10.14 700	2.07 630	3.93 481	6.22 688	10.37 708	8.03 677	22.22 714	9.45 698	11.66 667	4.52 621	0.66 617	0.58 633	0.66 635	0.68 637	0.65 579	0.63 570

SANet	5.65 671	1.72 623	20.94 673	1.26 495	0.88 394	7.20 691	3.81 687	4.60 661	11.23 696	4.56 672	8.78 685	7.49 685	6.95 681	11.85 677	18.11 703	0.49 570	0.44 583	0.50 580	0.42 564	0.90 626	0.82 616

ELAS_RVC	5.72 672	1.64 619	20.40 651	2.09 659	2.01 660	4.95 674	11.47 709	4.66 664	6.31 690	8.09 698	8.01 676	8.06 690	11.65 700	8.36 546	10.22 667	0.99 653	1.17 673	0.81 654	0.76 643	1.14 650	1.58 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 673	9.95 701	15.22 537	2.90 679	1.56 596	5.66 683	7.69 701	5.27 679	4.74 676	3.88 655	7.51 673	8.04 688	5.28 660	15.18 707	8.40 660	3.08 686	1.51 683	2.24 685	1.37 679	5.55 705	1.96 671

WAO-6	5.87 674	2.27 646	15.05 531	2.96 680	2.77 680	12.01 703	3.58 682	5.37 684	11.91 700	3.34 644	9.69 689	6.78 682	5.84 668	11.82 676	8.89 663	2.87 683	2.35 699	2.50 687	1.84 690	2.85 679	2.67 685

ELAS	5.99 675	1.62 614	20.29 647	1.96 652	2.01 660	15.09 709	8.38 704	5.23 678	5.54 683	9.02 701	8.61 682	6.74 681	9.75 699	7.48 530	11.40 675	0.96 651	1.18 674	0.72 645	0.93 656	1.30 661	1.67 663
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 676	13.97 716	21.36 687	3.58 691	3.14 689	4.73 663	2.48 643	4.20 557	3.17 630	2.98 624	2.83 612	23.31 717	4.34 646	11.06 638	2.45 576	3.68 695	2.33 697	2.60 690	1.79 688	3.69 689	3.19 694

FCDSN-DC	6.04 676	0.84 466	19.25 602	1.24 486	1.09 473	4.38 590	2.62 651	4.38 630	4.71 674	9.59 705	11.22 696	19.19 709	17.40 712	12.30 683	8.55 661	0.69 628	0.57 628	0.60 621	0.60 626	0.70 592	0.78 606
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 678	9.15 695	13.76 500	1.94 651	4.60 707	11.91 702	12.00 710	5.12 676	3.45 652	3.79 654	4.52 658	9.54 692	6.56 680	9.40 573	13.48 683	1.26 668	1.37 681	1.17 669	1.34 677	7.06 714	3.95 705

psmorigin	6.59 679	1.15 552	88.11 745	1.52 592	0.97 422	2.88 246	1.20 534	3.21 330	2.04 426	3.73 653	2.46 573	5.15 670	2.55 580	10.60 616	2.47 578	0.55 593	0.68 652	0.48 562	0.51 603	0.70 592	0.88 622

FC-DCNN	6.64 680	0.77 427	19.26 604	1.68 619	1.64 611	8.27 696	2.35 640	6.35 689	9.23 693	10.85 710	11.27 697	19.89 710	13.33 702	12.51 689	11.79 678	0.66 617	0.57 628	0.58 612	0.56 617	0.63 568	0.61 563

ACVNet-4b	6.73 681	13.67 714	21.87 697	3.54 690	3.07 686	4.19 561	2.25 636	4.03 511	3.65 657	1.64 317	3.98 653	5.88 677	2.89 595	10.01 595	16.98 698	23.29 735	2.24 694	2.53 688	1.78 687	3.87 693	3.21 695

EKT-Stereo	6.79 682	0.64 307	4.24 384	1.77 631	106.39 742	4.51 621	0.61 177	3.16 325	1.53 265	1.88 371	1.22 212	1.98 426	1.36 378	3.81 439	0.84 244	0.35 427	0.24 372	0.29 292	0.26 324	0.34 348	0.48 501

IMH	6.81 683	13.66 713	20.41 652	4.33 702	3.74 696	5.50 680	3.06 667	5.49 686	6.22 688	4.64 674	10.35 692	9.30 691	8.03 694	13.61 701	6.81 645	4.80 712	2.99 708	3.09 700	2.12 698	4.36 699	3.61 700

LVE	6.88 684	9.31 696	21.14 678	3.61 692	3.18 691	4.49 614	2.79 655	10.21 700	11.69 698	3.16 637	11.53 698	18.33 706	4.31 645	11.66 667	3.52 610	4.45 707	2.93 703	2.56 689	1.91 692	3.62 686	3.16 693

FC-DCNN v2	6.91 685	0.77 427	19.25 602	1.69 620	1.64 611	9.13 698	2.40 641	7.20 691	9.47 694	11.07 712	11.62 699	20.05 712	15.79 709	12.55 690	11.99 679	0.66 617	0.57 628	0.58 612	0.56 617	0.63 568	0.61 563

tt	7.19 686	0.51 134	6.83 412	4.03 696	2.30 675	12.05 704	20.19 721	15.46 717	6.58 691	3.42 648	3.22 633	5.37 673	6.39 679	4.20 453	7.46 654	9.81 721	11.53 728	7.05 719	7.46 720	6.31 708	3.71 703

Dean	7.52 687	9.08 694	21.41 688	3.74 694	3.53 693	4.81 670	3.53 679	5.33 683	5.25 680	4.17 665	26.53 722	25.62 723	4.09 641	10.97 632	4.32 618	3.69 696	2.30 696	2.91 697	1.87 691	4.03 695	3.24 696

DGSMNet	7.55 688	1.62 614	17.42 566	1.92 647	12.73 713	7.45 694	42.99 735	4.13 541	2.07 433	2.10 448	3.16 630	3.42 580	1.70 489	9.24 570	2.30 561	3.70 697	10.89 727	11.80 729	5.54 716	4.24 696	2.66 684

MADNet++	7.57 689	5.80 681	13.28 492	6.38 714	5.26 709	7.18 690	7.77 702	5.32 682	5.62 684	6.11 686	7.78 674	6.02 679	8.01 693	11.74 672	16.36 695	9.36 720	4.95 715	8.57 722	5.66 717	4.83 703	5.34 711

MonStereo1	8.07 690	2.24 645	5.83 406	4.68 707	3.60 694	18.80 714	2.52 645	5.89 688	5.86 687	4.76 675	13.98 709	7.41 684	50.63 740	13.28 695	5.16 632	4.40 705	0.90 665	2.69 694	1.55 680	3.92 694	3.30 697

SGM+DAISY	8.36 691	3.82 669	24.83 712	2.02 655	1.75 635	14.80 708	17.22 716	4.27 589	11.79 699	13.88 714	14.38 710	11.74 698	13.83 704	10.56 613	15.12 686	1.21 662	1.19 676	1.14 668	1.13 669	1.17 655	1.37 653

MultiAttention	8.74 692	0.56 202	7.25 418	2.07 658	22.74 723	35.86 728	8.44 705	4.97 674	2.58 555	2.57 577	5.11 664	5.55 676	1.59 449	52.70 742	7.50 655	0.47 553	0.24 372	0.52 590	1.00 661	6.84 712	6.30 715

UNDER WATER-64	9.33 693	5.37 677	22.60 704	5.22 712	4.86 708	10.75 701	4.61 692	11.45 701	17.30 716	7.59 693	9.80 691	15.99 705	17.90 714	10.63 617	15.72 690	4.36 703	2.87 702	4.39 714	2.86 710	7.01 713	5.36 712

TorneroNet-64	10.12 694	8.74 688	20.95 674	4.27 698	3.76 699	13.86 707	2.85 658	15.05 715	23.15 725	10.07 706	23.84 720	13.47 701	8.24 695	13.96 705	17.21 700	3.96 700	2.72 700	3.23 702	2.48 702	6.29 707	4.27 708

DStereoSA	10.13 695	4.62 673	12.76 487	4.78 709	13.35 714	9.97 699	22.80 722	4.74 669	16.44 711	5.11 678	15.31 712	4.61 651	13.82 703	8.00 542	27.60 726	6.51 717	8.86 719	1.43 676	8.28 721	3.16 681	10.38 717

UNDER WATER	10.47 696	3.95 670	22.62 705	5.07 711	4.51 706	7.78 695	3.77 685	12.56 709	21.72 724	7.84 696	10.78 693	23.96 719	31.66 725	10.78 625	16.19 694	4.44 706	2.93 703	4.24 710	2.86 710	6.33 709	5.47 713

JetRed	10.48 697	27.10 725	35.70 721	4.27 698	4.09 703	15.55 712	12.83 712	12.16 706	5.50 682	5.83 683	5.56 667	10.14 693	7.43 687	8.88 557	26.39 724	3.32 688	3.81 712	3.51 705	2.96 712	7.85 715	6.69 716

notaker	10.50 698	8.60 687	20.23 640	4.54 706	3.95 700	6.27 685	3.44 675	8.07 694	4.75 677	8.73 699	46.45 733	13.86 704	27.86 724	13.49 699	13.61 684	4.56 708	3.18 709	3.52 706	2.68 706	8.13 717	4.05 706

WQFJA1++	10.56 699	0.40 21	3.21 346	0.89 260	0.82 359	1.43 77	0.41 74	2.15 150	0.87 70	96.02 747	0.71 63	0.46 40	0.55 72	1.29 198	0.50 85	0.27 211	0.17 86	0.21 36	0.18 93	100.47 745	0.22 129

xyz-stereo	10.85 700	0.45 65	79.01 744	0.62 26	0.45 132	83.70 743	0.77 302	2.59 248	1.34 169	2.19 486	32.02 731	2.76 522	1.62 460	5.75 485	2.39 566	0.25 160	0.17 86	0.33 412	0.21 188	0.25 127	0.19 15

DStereoFS	11.11 701	13.81 715	11.82 478	5.73 713	11.05 712	20.81 715	11.36 708	8.68 697	16.52 714	14.90 717	15.81 716	11.63 697	13.85 706	9.05 564	15.60 689	7.57 718	8.88 720	2.41 686	5.29 715	2.16 674	15.30 723

MANE	11.39 702	1.38 595	23.16 707	4.82 710	2.79 681	22.02 717	14.51 714	25.81 721	26.28 726	10.93 711	13.17 705	19.90 711	18.03 715	15.69 709	20.41 712	0.96 651	0.74 658	1.42 675	3.24 713	0.74 606	1.71 664

SGM-ForestM	11.55 703	1.16 555	21.62 694	2.14 660	0.81 349	22.25 718	19.08 719	16.50 719	11.34 697	15.94 720	14.44 711	27.12 724	22.61 723	24.76 722	28.39 729	0.50 574	0.48 608	0.47 553	0.44 571	0.55 537	0.53 530

WAO-8	11.95 704	13.02 710	20.56 658	3.50 687	3.08 687	15.11 710	2.80 656	12.91 710	19.11 722	7.69 694	13.12 702	11.62 695	7.01 684	84.40 744	7.91 657	3.42 689	1.92 690	3.54 707	1.93 693	3.68 687	2.69 686

Venus	11.95 704	13.02 710	20.56 658	3.50 687	3.08 687	15.11 710	2.80 656	12.91 710	19.11 722	7.69 694	13.12 702	11.62 695	7.01 684	84.40 744	7.91 657	3.42 689	1.92 690	3.54 707	1.93 693	3.68 687	2.69 686

TCMNet-wrong-test	12.32 706	14.13 717	19.38 607	22.38 724	19.85 718	15.99 713	12.34 711	22.95 720	4.56 672	6.24 688	6.27 670	18.40 708	15.71 708	10.10 601	10.72 669	9.06 719	4.78 713	5.35 716	3.95 714	12.28 722	11.97 719

EDNetEfficientorigin	12.35 707	2.51 650	179.47 749	1.19 465	0.96 418	2.91 251	1.81 614	3.00 306	5.35 681	8.91 700	4.79 660	4.18 630	4.64 651	9.98 593	11.30 673	0.37 449	0.38 544	0.60 621	0.85 651	1.32 662	2.43 682

LSM	12.71 708	3.52 668	20.79 667	55.63 739	84.76 739	3.63 408	6.30 697	3.73 427	4.93 678	5.55 681	13.92 708	3.53 595	3.25 616	9.72 581	4.12 617	0.64 612	0.85 663	0.71 641	0.81 650	1.03 636	26.84 728

U	12.82 709	0.38 11	1.99 236	0.66 66	58.94 738	63.38 741	0.34 43	1.91 114	0.94 101	0.59 58	0.80 84	0.46 40	0.57 80	0.83 50	0.44 42	0.29 284	0.17 86	63.35 743	59.81 742	0.29 225	0.20 50

MSAF-DinoV2	13.69 710	13.09 712	22.03 700	2.41 672	1.44 571	4.03 510	1.38 566	9.07 698	9.20 692	2.23 505	1.98 479	5.08 667	5.06 656	177.66 750	5.46 639	0.45 535	0.34 512	0.40 508	0.62 630	6.09 706	5.80 714

DGTPSM_ROB	15.31 711	8.85 690	28.14 718	9.90 718	18.89 716	12.44 705	33.21 725	13.48 712	17.86 720	9.50 703	22.89 718	13.78 702	19.67 716	21.26 712	23.68 716	5.08 714	8.84 717	5.62 717	11.50 724	6.72 710	14.87 721

DPSMNet_ROB	15.52 712	8.89 691	31.44 719	10.07 720	18.91 717	12.44 705	33.22 726	13.51 713	17.94 721	9.58 704	22.91 719	13.79 703	19.67 716	21.43 713	23.73 717	5.17 715	8.84 717	5.63 718	11.52 727	6.79 711	14.90 722

USTest	15.98 713	15.58 718	22.56 703	18.49 721	16.99 715	26.43 719	36.08 729	27.68 724	12.77 702	10.69 709	10.80 694	18.35 707	15.09 707	18.62 711	23.37 715	4.85 713	5.34 716	7.38 720	7.43 719	9.90 719	11.23 718

KSHMR	16.96 714	5.37 677	21.64 696	4.46 704	4.50 705	8.30 697	3.32 672	15.58 718	76.24 744	6.62 691	61.47 739	56.53 739	5.43 664	35.17 728	11.37 674	4.39 704	2.97 707	3.63 709	2.74 708	5.10 704	4.34 709

LE_ROB	18.58 715	1.21 563	48.38 727	8.60 717	23.00 724	7.32 693	19.74 720	9.94 699	38.69 736	43.53 731	21.91 717	28.40 725	40.92 730	23.18 718	54.71 736	0.34 407	0.33 499	0.32 376	0.36 506	0.42 462	0.40 447

coex-ft	18.59 716	6.62 682	113.53 747	1.17 456	1.31 531	2.33 185	1.93 621	2.81 286	14.00 703	124.82 750	8.45 681	5.90 678	51.74 741	9.99 594	22.69 714	0.57 597	0.62 641	0.50 580	0.49 591	1.08 645	1.28 647

iinet-test	19.59 717	18.93 720	25.29 713	22.27 722	21.21 719	29.32 720	37.73 730	31.61 727	16.48 712	14.41 715	13.76 706	22.91 715	19.69 718	21.98 714	26.21 720	10.17 722	8.89 721	11.03 725	10.88 722	13.66 723	15.45 724

IINet	19.59 717	18.93 720	25.29 713	22.27 722	21.21 719	29.32 720	37.73 730	31.61 727	16.48 712	14.41 715	13.76 706	22.91 715	19.69 718	21.98 714	26.21 720	10.17 722	8.89 721	11.03 725	10.88 722	13.66 723	15.45 724

DPSM_ROB	20.78 719	20.03 723	26.57 716	23.62 726	22.46 721	31.10 723	39.97 733	33.52 729	17.41 718	15.25 718	15.80 714	24.06 720	20.71 721	23.30 719	27.62 727	10.78 724	9.41 724	11.69 727	11.50 724	14.49 725	16.36 726

DPSM	20.78 719	20.03 723	26.57 716	23.62 726	22.46 721	31.10 723	39.97 733	33.52 729	17.41 718	15.25 718	15.80 714	24.06 720	20.71 721	23.30 719	27.62 727	10.78 724	9.41 724	11.69 727	11.50 724	14.49 725	16.36 726

ktn	21.74 721	10.34 702	19.68 617	4.53 705	4.00 701	6.53 688	4.51 691	6.79 690	78.82 746	84.69 745	100.86 748	58.49 740	7.57 689	12.11 682	13.35 682	4.58 711	3.24 710	3.49 704	2.62 704	4.65 702	3.84 704

LRCNet_RVC	25.52 722	33.45 726	23.21 709	31.79 728	32.78 725	6.74 689	1.18 527	25.88 722	4.46 670	28.94 721	30.89 723	24.91 722	17.57 713	27.66 723	24.34 719	35.26 739	25.60 740	35.91 739	33.81 738	31.90 738	34.10 739

TorneroNet	25.88 723	11.28 707	21.62 694	4.20 697	4.07 702	55.25 733	3.15 670	15.16 716	76.94 745	58.09 739	82.72 745	86.88 744	41.15 731	13.35 697	18.13 704	4.32 702	2.85 701	3.45 703	2.62 704	8.33 718	4.14 707

DLNR_Zeroshot_test	28.62 724	55.50 740	49.94 730	183.62 745	115.05 745	3.43 352	0.28 19	29.49 725	1.49 233	1.01 221	1.26 229	0.93 234	0.63 104	3.92 446	1.51 452	29.81 736	0.41 568	0.26 196	0.23 249	93.28 742	0.32 329

DLNR-FE	28.68 725	56.10 741	49.61 728	183.75 746	105.98 741	3.44 353	0.28 19	29.58 726	1.49 233	1.01 221	1.26 229	0.93 234	0.63 104	3.81 439	1.51 452	33.14 738	0.41 568	0.26 196	0.23 249	99.94 744	0.32 329

Selective-IGEV-i1pa	29.93 726	36.60 727	34.97 720	9.92 719	7.41 711	38.91 729	35.81 728	43.96 733	35.07 734	30.01 722	53.53 738	41.78 726	35.42 726	40.57 730	33.93 731	30.94 737	15.47 731	23.33 730	13.36 728	10.61 720	27.01 729

HanzoNet	31.60 727	17.23 719	21.22 683	7.32 715	5.84 710	7.25 692	3.53 679	13.82 714	14.20 705	50.38 734	47.01 734	44.45 728	56.61 742	36.61 729	32.00 730	63.89 743	56.57 744	7.97 721	89.20 747	28.69 728	28.25 731

light-stereo	41.45 728	10.64 704	54.16 739	59.84 740	45.61 736	131.14 748	1.57 593	37.33 732	17.30 716	76.21 744	120.65 749	118.18 749	3.98 637	89.11 747	15.46 687	5.48 716	9.68 726	1.25 670	1.28 674	17.93 727	12.24 720

fast-reg	41.74 729	39.55 728	52.36 731	48.35 738	53.83 737	63.99 742	80.62 742	67.13 737	34.76 730	30.46 724	31.71 726	46.30 730	38.94 727	45.39 733	53.82 735	20.51 727	18.78 732	23.33 730	22.88 730	29.12 730	32.91 732

Hybrid-DGEV	41.74 729	40.15 731	53.21 734	47.72 732	45.04 730	62.46 735	80.71 744	67.23 739	34.70 727	30.38 723	31.64 725	48.32 737	41.44 732	46.71 740	55.65 743	21.63 732	18.85 733	23.50 737	23.21 734	29.18 733	33.09 738

FlowAnything	41.75 731	39.90 729	53.36 736	47.83 737	45.06 731	62.45 734	80.51 741	67.34 743	34.89 732	30.56 728	31.52 724	48.18 733	42.05 737	46.66 739	55.24 738	21.71 734	18.88 735	23.49 736	23.13 731	29.12 730	33.04 733

Selective-RAFT-Error	41.77 732	40.16 732	53.34 735	47.73 733	45.25 735	62.51 736	80.64 743	67.22 738	34.93 733	30.64 729	31.81 727	48.11 732	42.11 738	46.57 734	54.95 737	21.61 729	18.87 734	23.48 732	23.15 733	29.16 732	33.08 737

RAFT-FEzeroshot	41.78 733	40.21 734	53.07 732	47.74 735	45.19 733	62.51 736	80.73 746	67.30 741	34.75 728	30.51 726	31.88 728	48.27 735	41.88 735	46.64 737	55.54 740	21.62 730	18.89 737	23.48 732	23.22 735	29.20 735	33.05 734

RAFT-FE	41.78 733	40.21 734	53.07 732	47.74 735	45.19 733	62.51 736	80.73 746	67.30 741	34.75 728	30.51 726	31.88 728	48.27 735	41.88 735	46.64 737	55.54 740	21.62 730	18.89 737	23.48 732	23.22 735	29.20 735	33.05 734

CasAABBNet	41.80 735	40.20 733	53.41 737	47.73 733	45.18 732	62.51 736	80.71 744	67.26 740	34.80 731	30.49 725	31.88 728	48.24 734	41.81 734	46.63 736	55.64 742	21.60 728	18.88 735	23.48 732	23.22 735	29.19 734	33.05 734

HaxPig	43.25 736	43.65 736	45.00 725	33.85 729	35.61 727	32.69 725	30.52 723	45.09 734	42.97 737	48.77 732	48.17 735	43.00 727	40.26 729	44.58 731	43.61 732	47.18 740	49.30 741	51.54 741	50.25 740	43.73 739	45.29 740

AVERAGE_ROB	44.46 737	45.91 737	46.59 726	40.59 731	38.66 728	32.99 726	30.52 723	46.19 735	43.26 738	49.59 733	48.97 736	44.62 729	39.89 728	45.04 732	43.94 733	48.74 741	50.69 742	50.80 740	49.79 739	45.54 740	46.97 741

MEDIAN_ROB	47.37 738	49.08 738	49.92 729	40.32 730	39.97 729	34.95 727	33.43 727	49.17 736	46.39 740	53.06 736	52.65 737	47.65 731	42.23 739	48.35 741	47.29 734	52.10 742	54.04 743	54.28 742	53.48 741	48.76 741	50.33 742

LSM0	49.58 739	40.04 730	53.62 738	97.15 741	128.68 746	62.75 740	79.89 740	67.63 744	35.11 735	33.02 730	32.61 732	48.43 738	41.60 733	46.60 735	55.43 739	21.63 732	18.99 739	23.62 738	23.13 731	29.47 737	52.26 743

BEATNet-Init1	49.72 740	64.32 742	97.77 746	4.68 707	4.28 704	84.75 744	60.42 736	73.38 745	68.59 743	88.29 746	88.51 747	91.94 745	97.99 746	85.26 746	70.96 747	0.80 637	0.65 645	0.85 655	0.70 640	7.96 716	2.33 678

Anonymous_1	57.11 741	19.68 722	26.15 715	23.10 725	142.31 747	30.84 722	39.75 732	33.86 731	16.98 715	70.53 743	15.42 713	23.46 718	19.75 720	23.04 717	27.23 725	164.73 750	9.02 723	130.38 746	137.40 748	161.27 751	27.24 730

PML	64.32 742	53.22 739	17.88 574	8.10 716	32.94 726	148.46 749	247.79 752	12.18 707	45.42 739	111.41 748	288.92 752	101.47 746	101.31 747	31.67 724	15.55 688	14.03 726	4.83 714	10.98 724	6.18 718	28.82 729	5.17 710

DPSimNet_ROB	102.30 743	119.72 749	143.59 748	109.42 742	94.10 740	127.22 747	127.15 748	26.62 723	102.36 750	149.58 751	83.99 746	139.34 750	137.54 750	64.62 743	82.36 748	105.18 744	66.15 745	120.15 745	69.61 744	99.58 743	77.72 744

RSGM-EC	108.14 744	104.44 746	68.66 742	115.42 743	109.31 743	116.48 745	139.19 749	127.02 749	55.95 741	55.27 737	71.01 740	116.54 747	111.76 748	176.57 748	175.06 749	117.34 748	71.64 746	140.65 747	83.55 745	123.96 746	82.91 745

acva	108.14 744	104.44 746	68.66 742	115.42 743	109.31 743	116.48 745	139.19 749	127.02 749	55.95 741	55.27 737	71.01 740	116.54 747	111.76 748	176.57 748	175.06 749	117.34 748	71.64 746	140.65 747	83.55 745	123.96 746	82.91 745

xxxxx1	112.33 746	88.53 743	37.76 722	227.84 748	157.23 748	39.05 730	61.41 737	93.76 746	79.29 747	62.45 740	74.79 742	78.32 741	70.96 743	33.47 725	70.69 744	114.00 745	130.36 749	259.31 750	274.34 750	145.54 748	147.50 747

tt_ll	112.33 746	88.53 743	37.76 722	227.84 748	157.23 748	39.05 730	61.41 737	93.76 746	79.29 747	62.45 740	74.79 742	78.32 741	70.96 743	33.47 725	70.69 744	114.00 745	130.36 749	259.31 750	274.34 750	145.54 748	147.50 747

ff	112.33 746	88.53 743	37.76 722	227.84 748	157.23 748	39.05 730	61.41 737	93.76 746	79.29 747	62.45 740	74.79 742	78.32 741	70.96 743	33.47 725	70.69 744	114.00 745	130.36 749	259.31 750	274.34 750	145.54 748	147.50 747

Selective-IGEV-i16pa	129.35 749	164.95 750	19.57 613	3.26 685	2.26 673	202.88 751	5.86 694	236.38 752	207.45 752	116.27 749	209.82 750	153.71 751	219.30 752	258.04 752	190.96 751	192.94 751	94.03 748	90.21 744	64.92 743	4.40 700	149.67 750

test_example2	212.63 750	219.92 751	221.87 750	213.67 747	221.17 751	199.47 750	200.74 751	185.30 751	141.66 751	209.52 752	213.45 751	210.82 752	205.48 751	221.27 751	216.64 752	236.83 752	242.07 752	213.93 749	217.01 749	235.69 752	226.10 751

GS-Stereo							0.83 350	3.32 352	1.37 176	0.75 128	0.89 115	0.76 178	0.80 185	0.92 81	0.53 103	0.26 184	0.18 132	0.26 196	0.20 164	0.28 204	0.21 95

FSD					0.60 247	0.77 14	0.67 218	1.57 61	0.68 15	0.72 116	0.62 49	1.02 253	0.72 137	0.81 43	0.73 200	0.59 600	0.54 620	0.57 610	0.54 612	0.57 548

ccccc		629.75 752		567.84 751	570.84 752	582.44 752		613.82 753		614.58 753		555.57 753		666.94 753		781.57 753	507.24 753	391.36 753	342.44 753	689.82 753

ASD4		113.98 748

Low-res two-view benchmark