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	0.78 167	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 31	0.40 1	0.45 4	0.25 2	0.66 129	0.50 54	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 44	0.88 2	0.61 16	0.36 37	0.66 9	0.25 8	0.95 8	0.90 75	0.52 20	0.43 19	0.56 79	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 49

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 6	0.82 192	0.27 4	0.58 6	0.27 17	1.58 60	0.42 3	0.43 3	0.27 3	0.68 136	0.50 54	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 16	0.38 75	0.42 2	0.36 50	0.68 2	0.77 32	0.50 13	0.83 95	0.61 101	0.33 8	0.61 3	0.62 140	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 56	0.34 27	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 24	0.92 128	0.65 124	0.53 63	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 44	0.88 2	0.61 16	0.36 37	0.66 9	0.25 8	1.32 28	0.90 75	0.52 20	0.43 19	0.56 79	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 49

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 6	0.82 192	0.28 6	0.58 6	0.32 31	1.61 65	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 142	0.48 44	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	0.73 123	0.24 1	0.66 9	0.28 19	1.31 27	0.44 4	0.53 24	0.27 3	0.81 193	0.46 37	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 89	0.35 32	1.17 40	0.24 6	1.17 21	0.92 89	0.53 24	0.41 13	0.51 53	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 83	0.33 20	0.99 25	0.25 8	1.33 31	0.89 74	0.51 17	0.41 13	0.55 73	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 7	0.38 75	0.77 14	0.44 92	0.82 5	0.61 10	0.46 5	0.66 59	0.75 176	0.48 44	0.83 50	0.36 4	0.26 184	0.19 180	0.27 230	0.25 299	0.25 127	0.21 95

FoundationStereo	0.50 11	0.39 17	1.11 77	0.79 172	0.42 106	0.70 12	0.36 50	0.76 4	0.80 45	0.62 77	0.38 10	0.73 167	0.77 163	0.69 5	0.36 4	0.26 184	0.17 86	0.23 69	0.16 29	0.18 1	0.20 49

GeoVLM	0.52 13	0.42 44	0.88 2	0.62 25	0.36 37	1.62 106	0.25 8	0.96 9	0.90 75	0.61 70	0.43 19	0.57 86	0.53 63	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 44	0.89 6	0.61 16	0.36 37	1.64 109	0.25 8	0.96 9	0.91 81	0.62 77	0.42 16	0.56 79	0.53 63	0.71 9	0.45 49	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 49

BridgeDepth_RVC	0.53 15	0.41 32	1.03 26	0.55 5	0.37 58	0.99 25	0.23 3	1.38 37	0.67 13	0.56 35	0.52 34	0.50 51	0.82 191	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 44	1.05 32	0.58 9	0.25 2	1.30 62	0.36 50	1.53 54	0.86 67	0.56 35	0.37 9	0.57 86	0.65 114	0.87 61	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 99	0.37 58	0.63 8	0.34 43	0.94 7	0.80 45	0.42 1	1.40 280	0.69 142	0.53 63	0.75 22	0.40 17	0.31 351	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.26 160	0.24 168

LACA3	0.55 17	0.48 110	0.89 6	0.52 1	0.43 112	2.28 178	0.53 131	1.02 13	0.53 7	0.53 24	0.41 13	0.47 42	0.45 32	0.90 73	0.36 4	0.23 105	0.18 132	0.20 21	0.15 11	0.21 55	0.20 49

LGtest1	0.55 17	0.41 32	1.14 93	0.70 89	0.40 91	0.99 25	0.26 15	1.32 28	0.93 96	0.53 24	0.60 47	0.44 33	0.49 50	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 33	0.33 20	1.85 126	0.31 25	1.34 33	0.88 72	0.71 112	0.46 26	0.57 86	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 49

Wavelet-MonSter	0.57 21	0.47 100	1.13 87	0.66 65	0.78 335	1.60 101	0.30 24	1.17 21	0.68 14	0.58 50	0.69 62	0.39 15	0.48 44	0.99 103	0.46 59	0.15 1	0.16 50	0.20 21	0.16 29	0.20 33	0.19 15

MGA	0.59 22	0.40 21	1.04 27	0.72 114	0.80 342	1.74 119	0.41 73	0.98 12	0.99 113	0.60 67	0.54 36	0.54 64	0.29 2	1.06 118	0.42 29	0.20 50	0.17 86	0.21 37	0.17 48	0.21 55	0.21 95

MSE-Stereo	0.59 22	0.40 21	1.04 27	0.72 114	0.61 251	2.02 143	0.33 34	1.13 18	0.94 101	0.60 67	0.49 29	0.54 64	0.35 11	1.06 118	0.42 29	0.21 63	0.17 86	0.21 37	0.17 48	0.22 76	0.21 95

CAR	0.60 24	0.41 32	1.04 27	0.72 114	0.61 251	2.02 143	0.33 34	1.13 18	0.94 101	0.61 70	0.49 29	0.54 64	0.35 11	1.14 141	0.45 49	0.21 63	0.17 86	0.21 37	0.17 48	0.22 76	0.21 95

LACA1	0.60 24	0.43 53	0.92 13	0.53 2	0.32 16	3.20 302	0.33 34	1.48 47	0.48 5	0.57 44	0.39 11	0.41 24	0.59 89	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 15	0.32 16	2.66 221	0.31 25	1.44 43	0.77 32	0.72 116	0.51 32	0.55 73	0.51 58	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 10	1.12 80	0.59 12	0.57 231	2.19 171	0.31 25	1.68 81	0.56 8	0.49 12	0.51 32	0.56 79	0.33 8	0.96 93	0.54 109	0.21 63	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 43	0.39 81	2.67 222	0.25 8	1.59 63	0.91 81	0.59 58	0.44 23	0.52 59	0.50 54	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	0.47 100	1.10 69	0.73 123	0.49 172	1.72 114	0.33 34	1.95 119	0.65 11	0.56 35	0.40 12	0.40 17	0.43 25	1.40 221	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	0.53 159	0.97 18	0.74 131	0.41 98	1.55 95	0.31 25	1.19 25	0.93 96	0.74 124	0.62 50	0.65 124	0.56 77	0.97 96	0.86 252	0.21 63	0.18 132	0.28 266	0.23 248	0.24 100	0.26 217

monster-pro	0.62 30	0.43 53	1.07 42	0.66 65	0.82 358	1.14 39	0.39 58	2.57 236	0.92 89	0.58 50	0.64 53	0.36 4	0.36 14	0.91 78	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 21	0.17 48	0.21 55	0.19 15

LACA2	0.62 30	0.53 159	1.20 111	0.54 3	0.26 3	3.15 293	0.47 109	1.56 57	0.57 9	0.52 20	0.47 28	0.47 42	0.45 32	0.71 9	0.37 8	0.23 105	0.17 86	0.21 37	0.15 11	0.23 87	0.17 1

Test_v1	0.62 30	0.40 21	1.13 87	0.74 131	0.55 214	1.60 101	0.39 58	1.68 81	0.92 89	0.60 67	0.88 109	0.53 61	0.50 54	0.93 87	0.39 14	0.19 36	0.16 50	0.20 21	0.17 48	0.20 33	0.21 95

MonStereo	0.62 30	0.43 53	1.07 42	0.66 65	0.82 358	1.13 33	0.39 58	2.57 236	0.92 89	0.58 50	0.64 53	0.36 4	0.36 14	0.90 73	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 21	0.17 48	0.21 55	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 30	0.43 53	1.07 42	0.66 65	0.82 358	1.13 33	0.39 58	2.57 236	0.92 89	0.58 50	0.64 53	0.36 4	0.36 14	0.88 67	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 21	0.17 48	0.21 55	0.19 15

MonSter	0.62 30	0.43 53	1.07 42	0.66 65	0.82 358	1.13 33	0.39 58	2.57 236	0.92 89	0.58 50	0.64 53	0.36 4	0.35 11	0.95 89	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 21	0.17 48	0.21 55	0.19 15

LCMNet	0.63 37	0.40 21	0.95 16	0.58 9	0.39 81	3.11 287	0.27 17	1.58 60	0.84 62	0.56 35	0.58 45	0.52 59	0.53 63	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 76	1.15 95	0.70 89	0.43 112	2.32 182	0.28 19	1.86 103	0.68 14	0.56 35	0.42 16	0.37 9	0.45 32	1.36 213	0.40 17	0.23 105	0.18 132	0.22 53	0.18 93	0.21 55	0.20 49

PhaseNet	0.64 39	0.53 159	1.06 39	0.93 303	0.48 162	0.76 13	0.36 50	1.32 28	0.91 81	0.83 177	0.65 58	0.78 181	0.52 60	1.15 148	1.04 320	0.24 133	0.19 180	0.30 322	0.28 380	0.25 127	0.31 314

LGCAT	0.64 39	0.42 44	0.89 6	0.71 99	0.36 37	1.91 132	0.25 8	1.18 24	0.66 12	0.53 24	0.42 16	1.24 296	0.55 71	1.60 269	0.45 49	0.35 426	0.35 517	0.18 2	0.23 248	0.19 10	0.31 314

MCSU-Stereo	0.64 39	0.34 6	1.18 102	0.76 155	0.33 20	2.10 159	0.45 97	1.72 85	0.87 69	0.48 8	0.57 42	1.11 265	0.52 60	0.86 60	0.48 68	0.20 50	0.16 50	0.19 10	0.14 2	0.20 33	0.20 49

Monster-pub-mixall	0.64 39	0.42 44	1.00 22	0.83 205	0.48 162	1.39 71	0.32 31	1.45 44	0.82 55	0.88 193	0.85 101	0.39 15	0.36 14	1.99 338	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	0.55 187	1.07 42	0.89 259	0.54 205	1.08 30	0.20 1	1.16 20	1.37 174	0.59 58	0.81 90	0.86 207	0.47 40	0.70 6	0.65 156	0.31 351	0.33 498	0.27 230	0.27 351	0.36 382	0.31 314
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 44	0.41 32	1.06 39	0.85 231	0.31 12	2.44 196	0.46 103	1.09 15	0.69 17	0.84 181	0.52 34	0.55 73	0.53 63	1.49 246	0.46 59	0.31 351	0.14 11	0.25 151	0.18 93	0.23 87	0.20 49

aanet-new-34k	0.66 45	0.60 255	1.23 116	0.73 123	0.33 20	1.44 79	0.87 390	1.52 53	0.92 89	0.51 17	1.36 268	0.59 94	0.87 208	0.58 2	0.44 42	0.22 87	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.23 87	0.20 49

LiteMatch*	0.67 46	0.46 76	3.75 373	0.65 56	0.36 37	1.48 85	0.26 15	1.11 16	0.96 105	0.58 50	0.45 25	0.55 73	0.46 37	0.70 6	0.37 8	0.21 63	0.16 50	0.21 37	0.17 48	0.21 55	0.20 49

LiteMatch	0.67 46	0.84 464	0.89 6	0.80 175	0.39 81	1.60 101	0.68 227	0.96 9	0.91 81	0.62 77	0.43 19	0.56 79	1.40 388	0.71 9	1.10 333	0.28 255	0.16 50	0.29 292	0.22 224	0.29 225	0.37 401

4.5_new	0.67 46	0.46 76	1.11 77	0.63 33	0.78 335	1.97 138	0.51 121	2.18 151	0.78 37	0.73 119	0.90 120	0.42 26	0.49 50	0.81 43	0.49 78	0.21 63	0.14 11	0.26 196	0.19 138	0.22 76	0.20 49

4.5w-stereo	0.67 46	0.46 76	1.11 77	0.63 33	0.78 335	1.97 138	0.51 121	2.18 151	0.77 32	0.73 119	0.90 120	0.42 26	0.49 50	0.81 43	0.49 78	0.21 63	0.14 11	0.26 196	0.19 138	0.22 76	0.20 49

4w-stereo	0.67 46	0.49 120	1.07 42	0.63 33	0.75 323	1.63 108	0.44 92	2.23 163	0.77 32	0.56 35	0.92 128	0.40 17	0.82 191	1.08 122	0.53 103	0.18 25	0.13 1	0.25 151	0.18 93	0.19 10	0.20 49

Pro-Stereo	0.68 51	0.33 4	0.97 18	0.68 76	0.43 112	3.11 287	0.35 48	0.70 3	0.96 105	0.54 31	0.54 36	0.62 108	0.27 1	2.06 344	0.68 169	0.24 133	0.16 50	0.30 322	0.25 299	0.20 33	0.19 15

MatchStereo	0.68 51	0.46 76	1.93 225	0.67 73	0.28 6	0.98 23	0.33 34	2.01 126	1.69 347	0.48 8	1.02 151	0.47 42	0.59 89	0.91 78	0.58 128	0.21 63	0.17 86	0.21 37	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 43	0.37 58	0.84 18	0.34 43	3.40 364	1.03 120	0.50 13	0.46 26	0.58 89	0.40 19	1.85 325	0.49 78	0.23 105	0.17 86	0.21 37	0.16 29	0.20 33	0.19 15

testmc14	0.69 54	0.35 8	1.15 95	0.75 136	0.33 20	3.17 295	0.41 73	1.63 73	0.96 105	0.55 32	0.73 68	0.88 213	0.57 79	0.76 26	0.48 68	0.21 63	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.21 55	0.19 15

3.25w_new	0.69 54	0.46 76	1.10 69	0.61 16	0.61 251	2.23 174	0.51 121	2.45 206	0.90 75	0.63 85	0.78 82	0.47 42	0.71 133	0.78 33	0.50 85	0.17 11	0.14 11	0.20 21	0.17 48	0.20 33	0.20 49

3.25w	0.69 54	0.46 76	1.10 69	0.61 16	0.61 251	2.23 174	0.51 121	2.45 206	0.90 75	0.63 85	0.78 82	0.47 42	0.71 133	0.79 35	0.50 85	0.17 11	0.14 11	0.20 21	0.17 48	0.20 33	0.20 49

asd	0.70 57	0.45 64	1.10 69	0.67 73	0.90 401	2.88 245	0.43 87	1.64 76	0.79 41	0.68 101	0.88 109	0.43 28	0.74 147	0.85 58	0.49 78	0.19 36	0.13 1	0.24 110	0.17 48	0.22 76	0.20 49

IGEV	0.70 57	0.36 9	1.07 42	0.71 99	1.31 530	2.82 236	0.41 73	1.76 90	0.98 110	0.73 119	0.71 64	0.35 3	0.42 23	0.90 73	0.42 29	0.18 25	0.18 132	0.22 53	0.18 93	0.18 1	0.20 49

LG-G_1	0.70 57	0.40 21	1.12 80	0.71 99	0.30 9	2.80 232	0.40 66	2.21 158	0.78 37	0.59 58	0.55 38	0.51 53	0.58 84	1.24 178	0.49 78	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 99	0.30 9	2.80 232	0.40 66	2.21 158	0.78 37	0.59 58	0.55 38	0.51 53	0.58 84	1.24 178	0.49 78	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 76	1.13 87	0.72 114	0.48 162	3.40 344	0.44 92	0.90 6	0.77 32	0.86 189	0.58 45	0.45 37	0.43 25	1.76 305	0.43 36	0.24 133	0.18 132	0.22 53	0.16 29	0.21 55	0.20 49

3w_stereo	0.71 62	0.47 100	1.14 93	0.65 56	0.39 81	1.73 116	0.68 227	2.79 280	0.79 41	0.67 99	0.84 97	0.37 9	1.02 267	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 76	1.10 69	0.68 76	1.36 547	1.59 99	0.77 300	1.42 42	1.19 142	0.74 124	0.93 131	0.70 146	0.93 234	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 3	2.17 666	0.92 20	0.33 34	2.05 132	1.43 195	0.62 77	0.50 31	0.45 37	0.51 58	1.52 252	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 76	1.08 54	1.01 354	0.41 98	1.27 53	0.22 2	1.79 95	1.03 120	2.52 566	1.24 219	0.32 1	0.41 21	1.03 110	0.45 49	0.21 63	0.17 86	0.20 21	0.17 48	0.20 33	0.20 49

aanet-new-40k	0.73 66	0.59 238	1.25 123	0.75 136	1.49 577	1.42 75	0.96 452	1.95 119	0.84 62	0.52 20	1.06 173	0.51 53	0.76 158	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 59	1.48 176	0.61 16	0.35 32	1.71 113	0.43 87	1.30 26	1.40 184	0.84 181	1.07 176	0.92 229	0.73 141	1.26 185	0.73 198	0.24 133	0.23 335	0.24 110	0.18 93	0.24 100	0.24 168

4.25_new	0.73 66	0.46 76	1.08 54	0.71 99	0.97 421	2.52 204	0.58 160	2.28 174	0.93 96	0.57 44	0.94 135	0.40 17	0.65 114	0.87 61	0.50 85	0.17 11	0.13 1	0.25 151	0.17 48	0.19 10	0.20 49

4.5w_new	0.73 66	0.46 76	1.08 54	0.71 99	0.97 421	2.52 204	0.58 160	2.28 174	0.93 96	0.57 44	0.94 135	0.40 17	0.65 114	0.87 61	0.50 85	0.17 11	0.13 1	0.25 151	0.17 48	0.19 10	0.20 49

4.25w-stereo	0.73 66	0.46 76	1.08 54	0.71 99	0.97 421	2.52 204	0.58 160	2.28 174	0.93 96	0.57 44	0.94 135	0.40 17	0.65 114	0.87 61	0.50 85	0.17 11	0.13 1	0.25 151	0.17 48	0.19 10	0.20 49

aanet-new-16k	0.74 71	0.51 133	1.56 188	0.73 123	0.37 58	2.14 164	0.88 397	2.01 126	0.91 81	0.56 35	0.91 125	0.70 146	0.96 241	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 64	1.13 87	0.69 83	0.77 333	1.77 120	0.88 397	2.04 131	1.47 215	0.61 70	1.04 162	0.61 101	0.79 177	0.89 72	0.43 36	0.21 63	0.18 132	0.23 69	0.18 93	0.25 127	0.28 260

Foundation-i1c-attn	0.74 71	0.38 11	1.05 32	0.71 99	0.35 32	0.95 22	0.67 216	2.42 196	1.68 340	0.77 147	0.88 109	0.76 177	1.25 353	1.38 220	0.48 68	0.23 105	0.17 86	0.21 37	0.17 48	0.20 33	0.21 95

Foundation-i1b	0.74 71	0.38 11	1.05 32	0.69 83	0.43 112	0.94 21	0.66 212	2.52 221	1.67 337	0.83 177	0.81 90	1.03 253	1.08 302	1.13 137	0.48 68	0.23 105	0.16 50	0.21 37	0.18 93	0.20 33	0.19 15

GREAT-IGEV	0.74 71	0.54 177	1.86 217	1.10 411	0.44 123	2.44 196	0.34 43	1.37 36	1.51 244	0.48 8	0.86 105	0.51 53	0.60 95	1.07 121	0.45 49	0.22 87	0.17 86	0.21 37	0.17 48	0.23 87	0.25 184
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	0.60 255	1.18 102	0.82 192	0.58 240	2.29 180	0.66 212	1.38 37	0.80 45	1.03 226	0.76 76	0.63 115	0.49 50	0.84 56	0.91 281	0.31 351	0.27 434	0.40 507	0.48 585	0.31 272	0.30 303

qwe	0.75 76	0.45 64	1.10 69	0.67 73	1.06 457	2.49 201	0.45 97	2.57 236	0.90 75	0.71 112	0.83 95	0.43 28	0.48 44	1.10 126	0.64 147	0.17 11	0.14 11	0.24 110	0.16 29	0.21 55	0.20 49

2.25w	0.75 76	0.47 100	1.09 63	0.69 83	0.65 275	2.28 178	0.40 66	2.42 196	0.80 45	0.73 119	1.03 157	0.40 17	0.81 187	1.24 178	0.80 228	0.16 6	0.15 24	0.21 37	0.17 48	0.19 10	0.21 95

2.5w	0.75 76	0.44 59	1.06 39	0.66 65	0.69 302	2.39 189	0.56 146	2.77 272	0.82 55	0.63 85	0.88 109	0.37 9	0.75 150	1.36 213	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 64	1.10 69	0.65 56	0.62 260	2.45 198	0.56 146	2.75 269	0.74 28	0.78 151	0.73 68	0.38 13	0.92 231	1.04 116	0.66 160	0.17 11	0.14 11	0.22 53	0.17 48	0.18 1	0.19 15

3.75w	0.75 76	0.47 100	1.09 63	0.63 33	1.10 474	2.61 217	0.53 131	2.46 209	0.97 109	0.62 77	0.80 85	0.40 17	0.66 121	1.11 128	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 76	1.08 54	0.68 76	0.56 219	2.00 141	0.61 175	2.87 292	0.83 59	0.93 204	0.93 131	0.36 4	1.13 318	0.90 73	0.61 136	0.17 11	0.13 1	0.23 69	0.17 48	0.20 33	0.21 95

RAStereo	0.75 76	0.52 141	2.86 328	0.58 9	0.62 260	1.19 43	0.32 31	1.81 97	0.99 113	0.75 128	1.05 169	0.64 118	0.47 40	0.80 38	0.94 297	0.22 87	0.20 234	0.27 230	0.21 188	0.34 347	0.22 129

aanet-new-70k	0.76 84	0.59 238	1.16 97	0.70 89	0.39 81	2.40 191	0.79 315	2.39 189	0.71 20	0.59 58	0.84 97	0.48 48	0.81 187	1.61 275	0.53 103	0.19 36	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.24 100	0.20 49

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 84	0.51 133	2.13 257	0.72 114	0.38 75	2.35 185	0.99 468	1.82 98	0.80 45	0.68 101	0.88 109	0.56 79	0.64 106	0.87 61	0.55 114	0.23 105	0.16 50	0.25 151	0.20 164	0.24 100	0.20 49

aanet-new-22k	0.76 84	0.65 318	2.50 295	0.74 131	0.34 27	1.47 83	1.32 549	1.61 65	0.81 53	0.57 44	1.05 169	0.54 64	0.84 198	0.92 82	0.50 85	0.21 63	0.16 50	0.24 110	0.19 138	0.27 182	0.20 49

AdaDepth	0.76 84	0.45 64	1.41 165	0.70 89	1.27 523	3.12 289	0.43 87	1.02 13	0.94 101	0.63 85	0.91 125	0.43 28	0.58 84	1.41 226	0.48 68	0.18 25	0.21 273	0.23 69	0.19 138	0.25 127	0.26 217

MLG-Stereo_test2	0.76 84	0.40 21	1.07 42	0.64 43	0.82 358	3.49 368	0.23 3	1.69 83	2.14 451	0.62 77	0.32 7	0.67 134	0.33 8	1.14 141	0.37 8	0.23 105	0.19 180	0.23 69	0.16 29	0.19 10	0.20 49

AIO_test	0.76 84	0.47 100	1.31 138	0.81 179	0.70 306	1.36 68	0.88 397	1.40 40	1.45 201	0.55 32	0.95 140	1.81 395	0.58 84	1.16 152	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	0.47 100	1.28 133	0.82 192	0.54 205	1.51 89	0.80 326	2.09 140	1.18 138	0.63 85	0.84 97	0.59 94	0.55 71	1.80 311	0.85 245	0.19 36	0.18 132	0.27 230	0.20 164	0.26 160	0.24 168
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 84	0.64 305	1.40 164	0.86 240	0.61 251	1.12 32	0.57 151	1.63 73	1.20 144	0.72 116	1.43 286	0.70 146	0.62 99	1.56 257	0.58 128	0.25 160	0.18 132	0.26 196	0.21 188	0.29 225	0.31 314

AIO-Stereo	0.76 84	0.54 177	1.07 42	0.73 123	0.40 91	1.28 59	0.82 342	2.26 169	1.49 231	0.70 108	1.58 327	0.89 216	0.45 32	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	0.52 141	1.12 80	0.83 205	0.33 20	1.86 128	0.82 342	1.46 46	1.38 178	0.95 210	1.04 162	0.68 136	0.72 136	0.97 96	0.80 228	0.23 105	0.25 403	0.32 375	0.25 299	0.32 306	0.30 303

aanet-new-60k	0.77 94	0.64 305	1.98 233	0.73 123	0.49 172	2.10 159	0.87 390	2.24 165	0.85 65	0.56 35	0.77 79	0.61 101	0.66 121	1.20 169	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	0.54 177	1.39 159	0.72 114	0.32 16	2.92 253	0.60 170	2.21 158	0.87 69	0.55 32	1.12 186	0.56 79	0.87 208	0.98 99	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	0.58 228	2.64 313	0.78 167	0.39 81	1.97 138	1.05 492	1.72 85	0.79 41	0.58 50	1.10 182	0.54 64	0.78 172	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	0.50 124	1.32 142	0.81 179	0.37 58	1.73 116	1.01 476	2.24 165	0.80 45	0.79 155	1.30 241	0.46 39	1.29 359	1.03 110	0.57 123	0.21 63	0.16 50	0.24 110	0.18 93	0.28 204	0.22 129

asda	0.77 94	0.46 76	1.10 69	0.64 43	0.82 358	3.33 332	0.49 115	2.40 191	0.81 53	0.63 85	0.80 85	0.44 33	0.85 201	0.88 67	0.60 133	0.17 11	0.13 1	0.24 110	0.17 48	0.20 33	0.20 49

3.5w_stereo	0.77 94	0.53 159	1.09 63	0.65 56	0.72 311	2.52 204	0.51 121	2.43 201	0.80 45	0.76 142	1.20 204	0.43 28	0.66 121	1.23 175	0.73 198	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 43	0.41 98	3.01 270	0.31 25	1.89 107	2.92 602	0.47 6	0.29 6	0.66 129	0.47 40	1.35 211	0.39 14	0.20 50	0.18 132	0.24 110	0.16 29	0.19 10	0.20 49

mms	0.77 94	0.68 349	1.17 101	0.83 205	0.71 309	1.41 73	0.67 216	1.61 65	1.12 133	0.77 147	1.37 270	0.63 115	0.54 70	1.75 304	0.63 144	0.24 133	0.19 180	0.26 196	0.21 188	0.31 272	0.34 365

RSM++	0.77 94	0.51 133	1.08 54	0.95 313	0.42 106	1.52 93	0.71 250	2.11 142	1.40 184	0.80 159	1.23 216	0.90 221	0.59 89	1.14 141	0.69 180	0.24 133	0.19 180	0.25 151	0.21 188	0.28 204	0.20 49

aanet-new-24k	0.78 103	0.59 238	1.59 192	0.72 114	0.84 374	2.43 194	0.98 466	1.99 123	0.69 17	0.62 77	1.25 227	0.60 97	0.75 150	0.82 47	0.55 114	0.21 63	0.15 24	0.25 151	0.19 138	0.26 160	0.21 95

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 103	0.45 64	1.12 80	0.71 99	1.00 442	2.05 152	0.87 390	2.25 167	1.18 138	0.56 35	0.74 73	0.44 33	1.03 268	0.81 43	0.41 23	0.21 63	0.19 180	0.23 69	0.18 93	0.27 182	0.91 621

Foundation-i1a	0.78 103	0.38 11	1.07 42	0.71 99	0.33 20	0.91 19	0.63 195	2.42 196	1.93 401	0.93 204	0.73 68	0.95 239	1.22 344	1.66 287	0.57 123	0.24 133	0.17 86	0.20 21	0.17 48	0.19 10	0.22 129

water-stereo	0.78 103	0.45 64	1.94 226	0.79 172	0.48 162	2.36 186	0.47 109	1.53 54	1.09 131	0.88 193	1.04 162	0.82 194	0.75 150	0.72 16	0.78 221	0.22 87	0.23 335	0.25 151	0.23 248	0.24 100	0.29 273

AIO_rvc	0.78 103	0.55 187	1.25 123	0.75 136	0.65 275	1.46 82	0.99 468	2.13 144	1.52 256	0.57 44	1.15 193	1.09 260	0.55 71	1.15 148	0.53 103	0.24 133	0.17 86	0.24 110	0.17 48	0.25 127	0.21 95

CASnet	0.78 103	0.51 133	1.29 136	0.81 179	0.29 8	1.28 59	0.74 273	1.51 50	1.89 395	1.64 315	1.09 179	0.65 124	0.64 106	0.91 78	0.76 215	0.29 284	0.17 86	0.41 519	0.31 448	0.32 306	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 109	1.36 590	2.08 253	0.70 89	0.52 192	2.05 152	0.34 43	1.92 114	0.82 55	1.03 226	0.60 47	0.48 48	0.52 60	1.28 192	0.39 14	0.19 36	0.14 11	0.19 10	0.16 29	0.22 76	0.78 604

AEACV	0.79 109	0.54 177	1.35 151	0.97 325	0.63 264	1.13 33	0.92 432	2.02 130	0.91 81	0.76 142	0.79 84	0.80 188	1.61 454	1.28 192	0.61 136	0.22 87	0.18 132	0.26 196	0.23 248	0.27 182	0.23 150

TS12	0.80 111	0.43 53	1.08 54	0.55 5	0.30 9	3.40 344	0.41 73	2.20 155	1.37 174	0.69 105	1.15 193	0.54 64	0.69 128	1.27 190	0.57 123	0.21 63	0.18 132	0.22 53	0.17 48	0.22 76	0.26 217

aanet-new-12k	0.80 111	0.44 59	1.68 199	0.81 179	0.31 12	3.00 267	0.97 457	2.65 254	0.78 37	0.69 105	0.55 38	0.58 89	0.77 163	0.99 103	0.54 109	0.21 63	0.14 11	0.24 110	0.19 138	0.26 160	0.22 129

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 111	0.50 124	1.52 180	0.71 99	1.26 520	2.61 217	0.93 435	1.85 102	0.80 45	0.62 77	1.15 193	0.66 129	0.76 158	0.88 67	0.54 109	0.23 105	0.16 50	0.24 110	0.18 93	0.26 160	0.21 95

Selective-IGEV-i32	0.80 111	0.52 141	1.05 32	0.75 136	0.61 251	1.30 62	0.82 342	2.61 249	1.41 188	0.82 165	1.64 347	0.71 157	0.62 99	1.23 175	0.64 147	0.22 87	0.19 180	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.20 49

Zero-FE251	0.80 111	0.75 415	1.71 201	0.88 251	0.70 306	2.59 215	0.45 97	1.38 37	0.83 59	1.79 352	0.61 49	0.73 167	0.81 187	0.82 47	0.61 136	0.29 284	0.23 335	0.27 230	0.19 138	0.20 33	0.20 49

MLG-Stereo_test1	0.80 111	0.39 17	1.02 24	0.65 56	1.20 506	3.14 292	0.29 23	1.59 63	3.05 616	0.50 13	0.24 1	0.67 134	0.43 25	1.33 207	0.40 17	0.21 63	0.18 132	0.23 69	0.15 11	0.19 10	0.20 49

SMoEStereo_RVC	0.80 111	0.53 159	1.12 80	0.92 287	0.44 123	2.41 193	0.79 315	1.49 49	1.16 135	0.70 108	1.12 186	0.64 118	0.64 106	1.69 295	0.87 259	0.22 87	0.16 50	0.31 352	0.22 224	0.26 160	0.25 184

fffy	0.80 111	0.59 238	1.56 188	1.00 347	0.47 153	1.27 53	0.76 287	1.90 110	1.02 118	0.75 128	1.35 263	0.83 196	0.72 136	1.70 298	0.62 140	0.23 105	0.19 180	0.27 230	0.21 188	0.28 204	0.32 328

rvit_stereo_0081	0.80 111	0.63 292	1.19 104	0.91 280	0.64 267	1.27 53	0.61 175	2.05 132	1.71 353	0.82 165	0.73 68	0.85 203	0.75 150	1.30 203	0.80 228	0.31 351	0.26 422	0.27 230	0.25 299	0.38 401	0.27 237

rvit_stereo_0082	0.80 111	0.63 292	1.19 104	0.91 280	0.64 267	1.27 53	0.61 175	2.05 132	1.71 353	0.82 165	0.73 68	0.85 203	0.75 150	1.30 203	0.80 228	0.31 351	0.26 422	0.27 230	0.25 299	0.38 401	0.27 237

RSM	0.80 111	0.50 124	1.08 54	0.83 205	0.51 179	1.31 64	0.77 300	2.28 174	1.43 195	0.82 165	1.44 287	1.22 293	0.62 99	1.17 158	0.63 144	0.22 87	0.18 132	0.24 110	0.19 138	0.27 182	0.20 49

MGS-Stereo	0.80 111	0.56 201	1.53 182	0.93 303	0.39 81	1.26 52	0.73 261	1.45 44	1.30 163	1.01 219	2.26 540	0.80 188	0.56 77	1.16 152	0.65 156	0.27 211	0.23 335	0.26 196	0.22 224	0.27 182	0.25 184

Selective-IGEV	0.80 111	0.52 141	1.05 32	0.75 136	0.61 251	1.31 64	0.82 342	2.60 248	1.41 188	0.82 165	1.64 347	0.71 157	0.62 99	1.22 173	0.64 147	0.22 87	0.19 180	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.20 49

aanet-new-32k	0.81 124	0.64 305	3.94 377	0.70 89	0.97 421	1.43 76	0.96 452	1.36 34	0.72 22	0.61 70	1.02 151	0.62 108	0.87 208	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	0.81 124	0.64 305	3.91 376	0.70 89	0.97 421	1.43 76	0.96 452	1.36 34	0.72 22	0.61 70	1.02 151	0.62 108	0.87 208	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	0.81 124	0.60 255	1.51 179	1.01 354	0.59 243	1.34 66	0.51 121	1.56 57	1.08 130	1.26 259	1.24 219	0.77 180	0.87 208	1.79 310	0.72 195	0.23 105	0.24 372	0.22 53	0.21 188	0.25 127	0.23 150

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 124	1.13 544	1.23 116	0.97 325	0.57 231	0.81 17	0.43 87	3.49 373	0.84 62	0.73 119	0.95 140	0.44 33	1.17 335	1.45 238	0.60 133	0.26 184	0.18 132	0.24 110	0.17 48	0.30 252	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 124	0.75 415	1.84 216	0.72 114	0.73 316	1.21 44	0.63 195	1.92 114	1.39 180	0.87 192	0.80 85	0.79 186	0.69 128	1.27 190	0.69 180	0.35 426	0.29 460	0.26 196	0.25 299	0.40 417	0.27 237

aanet-new-10k	0.82 129	0.58 228	1.16 97	0.78 167	0.37 58	3.52 377	1.04 488	2.34 184	0.76 30	0.89 196	0.70 63	0.64 118	0.88 215	0.94 88	0.59 130	0.22 87	0.16 50	0.25 151	0.18 93	0.26 160	0.20 49

monsterstereo	0.82 129	0.50 124	1.26 125	0.77 161	1.41 565	2.54 211	0.40 66	3.14 320	0.71 20	0.70 108	1.11 184	0.41 24	0.39 18	1.50 247	0.50 85	0.19 36	0.16 50	0.22 53	0.16 29	0.21 55	0.17 1

monsters	0.82 129	0.58 228	1.16 97	0.76 155	1.52 584	2.92 253	0.40 66	2.66 257	0.72 22	0.66 96	0.84 97	0.38 13	0.41 21	1.84 319	0.48 68	0.20 50	0.16 50	0.20 21	0.16 29	0.19 10	0.19 15

castereo	0.82 129	0.70 363	1.04 27	0.85 231	0.50 177	1.29 61	0.91 418	3.22 330	1.20 144	0.83 177	1.24 219	0.72 160	0.91 227	1.00 105	0.67 165	0.26 184	0.16 50	0.25 151	0.20 164	0.24 100	0.21 95

MaDis-Stereo	0.82 129	0.66 330	1.53 182	0.65 56	1.87 649	1.24 49	0.36 50	2.13 144	1.27 158	0.67 99	0.75 74	0.88 213	0.70 131	1.15 148	1.07 326	0.29 284	0.23 335	0.26 196	0.20 164	0.31 272	0.22 129

UniTT-Stereo	0.82 129	0.47 100	2.63 311	0.96 318	1.19 498	0.78 16	0.39 58	1.12 17	1.54 272	1.19 251	1.26 229	0.51 53	0.64 106	1.13 137	1.03 317	0.30 326	0.20 234	0.24 110	0.21 188	0.40 417	0.25 184

ProNet	0.82 129	0.71 377	1.50 177	0.86 240	0.45 131	1.78 121	0.83 348	1.75 89	1.28 160	0.66 96	1.13 189	0.78 181	0.76 158	1.66 287	0.71 190	0.24 133	0.20 234	0.25 151	0.23 248	0.29 225	0.25 184

GEAStereo	0.84 136	0.48 110	1.09 63	0.85 231	0.45 131	4.54 622	0.83 348	1.88 104	0.91 81	0.75 128	0.89 116	0.53 61	0.80 184	0.92 82	0.53 103	0.30 326	0.19 180	0.27 230	0.19 138	0.28 204	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 137	0.57 212	1.82 215	0.75 136	0.92 404	3.26 317	0.72 253	2.51 220	0.86 67	0.47 6	0.67 60	0.49 50	0.76 158	1.56 257	0.45 49	0.19 36	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.24 100	0.20 49

aanet-new-8k	0.85 137	0.52 141	1.68 199	0.77 161	0.37 58	3.21 303	1.02 481	2.57 236	0.85 65	0.59 58	0.94 135	0.54 64	1.05 282	0.90 73	0.67 165	0.22 87	0.17 86	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.21 95

VIP-Stereo	0.85 137	0.83 458	1.59 192	0.76 155	0.87 389	3.18 298	0.80 326	1.94 118	0.83 59	0.78 151	1.04 162	0.64 118	0.59 89	1.24 178	0.61 136	0.28 255	0.18 132	0.23 69	0.17 48	0.22 76	0.19 15

LG-Stereo	0.85 137	0.60 255	2.71 318	0.59 12	0.45 131	2.85 240	0.55 141	2.41 192	1.34 168	0.59 58	1.19 202	0.43 28	0.40 19	0.76 26	0.75 208	0.20 50	0.17 86	0.31 352	0.24 279	0.29 225	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 141	0.45 64	1.07 42	0.68 76	1.74 631	3.37 336	0.91 418	2.46 209	0.76 30	0.85 184	0.94 135	0.72 160	0.87 208	0.71 9	0.49 78	0.25 160	0.15 24	0.26 196	0.17 48	0.23 87	0.19 15

Foundation-i1	0.86 141	0.38 11	1.13 87	0.77 161	1.12 477	1.06 28	0.69 238	2.94 296	1.61 317	0.89 196	1.39 276	1.24 296	1.01 263	1.08 122	0.55 114	0.23 105	0.19 180	0.22 53	0.20 164	0.21 55	0.20 49

1w_stereo	0.86 141	0.42 44	1.07 42	0.72 114	0.81 348	3.00 267	0.67 216	3.28 341	0.75 29	0.74 124	1.32 252	0.37 9	1.37 380	0.92 82	0.68 169	0.16 6	0.14 11	0.20 21	0.16 29	0.19 10	0.22 129

rvit_stereo_0083	0.86 141	0.67 341	1.42 166	0.87 246	0.65 275	1.23 45	0.64 199	1.67 78	2.28 483	0.79 155	0.93 131	0.93 233	1.07 296	1.46 242	0.75 208	0.32 373	0.36 524	0.30 322	0.26 323	0.33 327	0.28 260

Occ-G	0.86 141	0.52 141	1.39 159	0.82 192	0.66 282	1.37 69	0.79 315	1.58 60	1.31 165	1.56 298	0.87 108	2.18 447	0.89 221	0.97 96	0.88 264	0.26 184	0.19 180	0.26 196	0.19 138	0.25 127	0.24 168

IGEVStereo-DCA	0.86 141	0.65 318	2.05 241	0.90 269	0.46 143	1.57 96	0.86 369	1.62 68	1.24 149	0.65 93	0.77 79	0.74 173	0.72 136	2.59 396	0.86 252	0.28 255	0.21 273	0.28 266	0.21 188	0.29 225	0.27 237

111111	0.87 147	0.50 124	1.13 87	0.66 65	1.08 467	3.37 336	0.33 34	2.33 183	1.47 215	0.74 124	1.50 304	0.61 101	0.59 89	1.40 221	0.48 68	0.24 133	0.19 180	0.22 53	0.16 29	0.24 100	0.19 15

MoCha-V2	0.87 147	0.48 110	1.87 218	0.88 251	0.32 16	1.37 69	0.55 141	2.71 263	1.42 191	0.92 202	1.75 384	0.65 124	1.17 335	1.45 238	0.57 123	0.21 63	0.21 273	0.20 21	0.19 138	0.24 100	0.23 150

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 149	0.45 64	1.31 138	0.63 33	1.63 606	3.91 461	0.66 212	2.28 174	1.02 118	1.10 239	0.98 147	0.60 97	0.46 37	0.83 50	0.47 64	0.26 184	0.18 132	0.29 292	0.23 248	0.24 100	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 149	0.80 441	1.43 168	0.68 76	1.19 498	3.73 421	0.92 432	2.05 132	0.96 105	0.71 112	0.85 101	0.80 188	0.81 187	0.72 16	0.56 118	0.23 105	0.19 180	0.26 196	0.18 93	0.23 87	0.36 385

BStereo	0.88 149	0.73 393	4.10 379	0.80 175	0.51 179	1.13 33	0.72 253	2.57 236	1.00 115	0.85 184	0.57 42	0.72 160	0.48 44	1.01 106	0.90 272	0.26 184	0.22 305	0.24 110	0.29 410	0.25 127	0.25 184

GIP-stereo	0.88 149	0.50 124	1.34 146	1.32 522	0.94 413	2.90 247	0.42 82	3.41 365	1.06 128	0.63 85	0.76 76	0.90 221	0.76 158	0.91 78	0.52 99	0.27 211	0.18 132	0.25 151	0.16 29	0.25 127	0.19 15

WCG-NET	0.88 149	0.49 120	1.26 125	0.90 269	0.37 58	1.48 85	1.07 497	1.73 87	2.30 487	1.63 312	1.49 303	0.92 229	0.97 246	0.95 89	0.76 215	0.22 87	0.16 50	0.23 69	0.20 164	0.25 127	0.21 95

Pointernet	0.88 149	0.44 59	2.26 272	0.84 217	0.37 58	2.29 180	0.38 56	3.06 313	1.46 210	0.66 96	1.39 276	0.91 223	0.73 141	1.01 106	0.72 195	0.23 105	0.19 180	0.20 21	0.18 93	0.19 10	0.20 49

aanet-32k-new	0.89 155	0.90 482	2.17 262	0.75 136	0.62 260	3.41 349	0.99 468	2.09 140	0.72 22	0.53 24	1.13 189	0.66 129	0.96 241	1.04 116	0.52 99	0.21 63	0.15 24	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.20 49

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 155	0.46 76	1.19 104	0.64 43	1.71 624	3.95 481	0.69 238	2.43 201	1.04 123	1.05 228	0.90 120	0.61 101	0.44 30	0.80 38	0.52 99	0.28 255	0.19 180	0.31 352	0.24 279	0.24 100	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 155	0.46 76	1.34 146	0.62 25	1.70 622	3.95 481	0.67 216	2.36 186	1.05 126	1.05 228	0.90 120	0.60 97	0.42 23	0.80 38	0.46 59	0.27 211	0.18 132	0.29 292	0.23 248	0.24 100	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 155	0.45 64	1.28 133	0.64 43	1.61 602	3.93 469	0.67 216	2.41 192	1.01 117	1.18 249	0.96 143	0.60 97	0.45 32	0.76 26	0.44 42	0.26 184	0.18 132	0.29 292	0.23 248	0.25 127	0.18 7

gasm-f	0.89 155	0.49 120	1.30 137	0.85 231	0.44 123	4.42 599	0.95 444	1.88 104	0.91 81	0.75 128	1.46 290	0.53 61	0.88 215	0.88 67	0.57 123	0.30 326	0.19 180	0.27 230	0.19 138	0.28 204	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 155	0.47 100	2.08 253	0.76 155	0.73 316	3.91 461	0.41 73	2.07 138	1.07 129	0.77 147	0.89 116	0.64 118	0.86 203	0.95 89	0.77 220	0.26 184	0.18 132	0.26 196	0.19 138	0.32 306	0.32 328

SCV_C0	0.89 155	0.59 238	1.96 232	0.83 205	0.44 123	1.24 49	0.64 199	3.33 356	1.66 335	0.82 165	1.20 204	0.73 167	0.66 121	1.62 277	0.66 160	0.32 373	0.21 273	0.24 110	0.20 164	0.28 204	0.23 150

CAS++	0.89 155	0.64 305	1.46 170	0.81 179	0.51 179	1.24 49	0.86 369	3.44 366	1.46 210	1.14 246	1.29 239	0.62 108	0.58 84	1.13 137	0.59 130	0.34 406	0.30 473	0.34 430	0.26 323	0.41 441	0.29 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 155	0.46 76	1.19 104	0.64 43	1.71 624	3.95 481	0.69 238	2.43 201	1.04 123	1.05 228	0.90 120	0.61 101	0.44 30	0.80 38	0.52 99	0.28 255	0.19 180	0.31 352	0.24 279	0.24 100	0.19 15

NLSM3	0.90 164	0.46 76	1.19 104	0.62 25	1.30 527	3.19 301	0.45 97	2.81 284	1.27 158	0.78 151	0.95 140	0.55 73	1.03 268	1.14 141	0.87 259	0.20 50	0.15 24	0.26 196	0.22 224	0.24 100	0.23 150

DDF-Stereo	0.90 164	0.53 159	1.16 97	0.88 251	1.31 530	1.59 99	0.86 369	2.26 169	0.79 41	0.48 8	0.63 52	0.54 64	0.73 141	2.97 416	1.03 317	0.39 477	0.17 86	0.24 110	0.18 93	1.06 637	0.29 273

IGEV-RUCA	0.90 164	0.53 159	1.05 32	0.81 179	0.74 321	3.89 458	0.80 326	1.92 114	1.41 188	0.96 215	0.71 64	0.70 146	0.73 141	1.30 203	0.68 169	0.29 284	0.20 234	0.25 151	0.19 138	0.43 470	0.34 365

gcap-zeroshot	0.90 164	0.46 76	1.36 153	0.64 43	1.71 624	3.95 481	0.68 227	2.49 213	0.98 110	1.05 228	0.85 101	0.62 108	0.43 25	0.79 35	0.51 96	0.27 211	0.19 180	0.30 322	0.24 279	0.24 100	0.19 15

IGEV++	0.90 164	0.58 228	1.32 142	0.94 310	0.45 131	1.27 53	1.00 473	3.32 350	1.55 280	0.82 165	1.34 260	0.86 207	1.09 305	1.16 152	0.89 268	0.33 393	0.18 132	0.23 69	0.19 138	0.29 225	0.22 129

testlalala	0.90 164	0.46 76	1.36 153	0.64 43	1.71 624	3.95 481	0.68 227	2.49 213	0.98 110	1.05 228	0.85 101	0.62 108	0.43 25	0.79 35	0.51 96	0.27 211	0.19 180	0.30 322	0.24 279	0.24 100	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 170	1.57 611	2.54 298	0.69 83	1.41 565	2.08 156	0.83 348	2.11 142	1.38 178	0.65 93	0.75 74	0.66 129	0.64 106	0.72 16	0.40 17	0.23 105	0.19 180	0.24 110	0.18 93	0.33 327	0.54 534

trnet	0.91 170	0.48 110	1.46 170	0.62 25	0.31 12	4.40 594	0.41 73	2.20 155	1.53 263	0.94 206	1.14 191	0.88 213	0.89 221	1.09 125	0.71 190	0.27 211	0.19 180	0.22 53	0.15 11	0.21 55	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 172	0.73 393	1.42 166	0.92 287	1.08 467	2.97 266	0.53 131	1.77 93	1.39 180	1.16 248	1.54 316	0.58 89	0.65 114	1.03 110	0.84 242	0.25 160	0.23 335	0.30 322	0.24 279	0.43 470	0.29 273

CREStereo	0.92 172	0.53 159	1.45 169	0.61 16	0.34 27	4.42 599	0.40 66	2.21 158	1.54 272	0.94 206	1.12 186	0.87 209	0.87 208	1.12 133	0.72 195	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	0.93 174	0.71 377	1.23 116	1.00 347	0.36 37	1.73 116	0.36 50	3.46 368	1.44 198	0.98 217	1.39 276	1.16 276	0.64 106	1.95 335	0.75 208	0.19 36	0.17 86	0.21 37	0.17 48	0.34 347	0.35 379

castereo++	0.93 174	0.56 201	1.26 125	0.92 287	0.73 316	2.48 199	1.00 473	2.99 302	1.03 120	0.68 101	1.41 283	1.92 411	0.59 89	1.26 185	0.44 42	0.25 160	0.19 180	0.28 266	0.19 138	0.23 87	0.23 150

IGEV-Stereo++	0.93 174	0.44 59	1.08 54	0.70 89	1.20 506	3.87 456	0.33 34	3.36 358	1.43 195	0.75 128	1.17 199	0.68 136	1.04 276	0.95 89	0.42 29	0.22 87	0.16 50	0.23 69	0.17 48	0.24 100	0.20 49

GCAP-Stereo	0.93 174	0.68 349	1.35 151	0.85 231	0.41 98	3.61 401	0.52 130	2.20 155	1.50 237	1.11 243	1.04 162	1.17 279	0.84 198	1.11 128	0.71 190	0.25 160	0.20 234	0.27 230	0.18 93	0.28 204	0.23 150

aanet-new	0.94 178	0.56 201	2.97 332	0.71 99	1.41 565	2.86 242	1.03 484	1.99 123	0.82 55	0.59 58	0.93 131	0.58 89	1.30 363	1.18 166	0.50 85	0.22 87	0.17 86	0.24 110	0.17 48	0.25 127	0.22 129

depthmonostereo	0.94 178	0.71 377	2.39 286	0.85 231	0.54 205	2.21 173	0.53 131	1.83 99	1.17 137	0.95 210	1.09 179	0.99 245	0.97 246	2.37 373	0.68 169	0.23 105	0.27 434	0.22 53	0.20 164	0.25 127	0.26 217

StereoAnything_RVC	0.94 178	2.66 654	2.20 263	0.76 155	0.34 27	1.18 42	0.39 58	2.31 179	0.69 17	0.51 17	0.34 8	0.32 1	0.89 221	1.57 261	0.35 2	0.32 373	0.16 50	0.23 69	0.15 11	3.31 681	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 178	0.72 382	2.56 300	0.64 43	0.59 243	1.90 130	0.75 283	2.71 263	1.40 184	0.91 199	1.04 162	0.85 203	0.82 191	1.14 141	0.78 221	0.35 426	0.29 460	0.25 151	0.27 351	0.45 490	0.29 273

IGEV-Stereo+	0.94 178	0.47 100	1.19 104	0.86 240	2.02 661	1.40 72	0.39 58	1.17 21	0.88 72	0.61 70	0.44 23	0.47 42	0.79 177	2.14 355	0.42 29	0.27 211	0.19 180	0.22 53	0.17 48	2.26 674	2.41 678

whm_eth	0.94 178	0.72 382	2.56 300	0.64 43	0.59 243	1.90 130	0.75 283	2.71 263	1.40 184	0.91 199	1.04 162	0.85 203	0.82 191	1.14 141	0.78 221	0.35 426	0.29 460	0.25 151	0.27 351	0.45 490	0.29 273

LoS_RVC	0.94 178	1.30 578	1.31 138	0.84 217	1.63 606	2.02 143	0.59 166	1.51 50	1.36 173	0.81 163	1.33 254	0.84 198	0.88 215	1.36 213	0.73 198	0.21 63	0.17 86	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 655

LoS	0.94 178	0.52 141	1.88 219	0.86 240	0.36 37	4.15 537	0.51 121	2.18 151	1.45 201	0.97 216	0.88 109	0.62 108	0.79 177	1.59 267	0.86 252	0.26 184	0.19 180	0.24 110	0.16 29	0.21 55	0.20 49
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 186	0.52 141	2.63 311	0.86 240	1.27 523	1.41 73	0.86 369	2.27 171	0.73 27	0.50 13	0.64 53	0.54 64	0.78 172	2.70 404	1.02 315	0.35 426	0.17 86	0.24 110	0.18 93	1.03 634	0.29 273

SCV	0.95 186	0.63 292	1.38 157	1.70 621	0.41 98	1.23 45	0.89 405	3.53 384	1.57 293	0.61 70	1.54 316	0.93 233	0.77 163	1.66 287	0.66 160	0.36 440	0.20 234	0.25 151	0.19 138	0.29 225	0.25 184

WCG-NET（raft）	0.95 186	0.55 187	1.20 111	0.84 217	0.31 12	1.44 79	1.01 476	1.55 56	2.37 508	1.64 315	1.42 285	2.38 469	1.01 263	1.29 197	0.76 215	0.22 87	0.19 180	0.22 53	0.20 164	0.25 127	0.21 95

anonymousdsp	0.95 186	0.69 352	1.27 131	0.83 205	0.52 192	4.54 622	0.84 355	1.76 90	1.24 149	0.76 142	1.06 173	0.78 181	0.77 163	1.67 292	0.69 180	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.26 217

IGEV-Stereo	0.95 186	0.69 352	1.27 131	0.84 217	0.52 192	4.54 622	0.84 355	1.76 90	1.24 149	0.75 128	1.06 173	0.79 186	0.77 163	1.68 294	0.69 180	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.26 217
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 191	0.48 110	1.09 63	0.97 325	0.45 131	4.54 622	0.83 348	3.32 350	1.37 174	0.75 128	0.89 116	0.76 177	0.80 184	0.92 82	0.53 103	0.26 184	0.18 132	0.26 196	0.20 164	0.28 204	0.21 95

tt45	0.96 191	0.48 110	1.19 104	0.89 259	0.66 282	3.91 461	0.76 287	1.90 110	1.26 157	0.70 108	1.30 241	0.71 157	0.63 103	2.59 396	0.74 205	0.22 87	0.17 86	0.28 266	0.23 248	0.27 182	0.27 237

DF	0.97 193	0.56 201	1.59 192	0.93 303	0.51 179	1.13 33	0.97 457	4.39 630	1.44 198	0.95 210	1.59 331	1.01 249	0.57 79	1.62 277	0.75 208	0.32 373	0.22 305	0.25 151	0.19 138	0.25 127	0.25 184

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 193	1.76 624	2.51 296	0.69 83	1.40 557	2.95 263	0.99 468	2.18 151	1.04 123	0.68 101	0.80 85	0.69 142	0.64 106	0.87 61	0.40 17	0.23 105	0.19 180	0.25 151	0.21 188	0.30 252	0.64 572

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 193	0.41 32	3.72 370	0.63 33	0.80 342	1.51 89	0.84 355	1.84 100	1.51 244	0.82 165	1.00 148	0.70 146	1.00 257	0.75 22	0.41 23	0.23 105	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.43 470	2.30 674

MSCF	0.97 193	0.82 454	1.26 125	0.88 251	0.40 91	3.17 295	0.88 397	2.79 280	1.39 180	1.32 263	1.19 202	0.58 89	1.33 368	1.28 192	0.64 147	0.25 160	0.19 180	0.25 151	0.25 299	0.28 204	0.32 328

999	0.97 193	0.48 110	1.24 122	1.03 373	0.64 267	3.25 315	0.92 432	1.40 40	1.39 180	0.71 112	1.68 361	0.70 146	0.66 121	3.03 418	0.89 268	0.23 105	0.19 180	0.25 151	0.21 188	0.25 127	0.29 273

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 193	0.41 32	3.70 369	0.63 33	0.80 342	1.51 89	0.84 355	1.84 100	1.51 244	0.82 165	1.00 148	0.70 146	1.00 257	0.75 22	0.41 23	0.23 105	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.43 470	2.30 674

DA	0.98 199	0.46 76	1.34 146	0.92 287	0.43 112	4.34 582	0.85 364	2.79 280	1.35 171	0.82 165	1.30 241	0.89 216	1.08 302	1.11 128	0.56 118	0.30 326	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.23 150

GGEV	0.98 199	0.46 76	1.34 146	0.92 287	0.43 112	4.34 582	0.85 364	2.79 280	1.35 171	0.82 165	1.30 241	0.89 216	1.08 302	1.11 128	0.56 118	0.30 326	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.23 150

ff7	0.98 199	0.69 352	2.05 241	0.84 217	0.52 192	4.55 627	0.86 369	1.62 68	1.24 149	0.75 128	1.03 157	0.70 146	0.77 163	1.84 319	0.68 169	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 237

ffff	0.98 199	0.69 352	2.05 241	0.84 217	0.52 192	4.55 627	0.86 369	1.62 68	1.24 149	0.75 128	1.03 157	0.70 146	0.77 163	1.84 319	0.68 169	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 237

11t	0.98 199	0.69 352	2.05 241	0.84 217	0.52 192	4.55 627	0.86 369	1.62 68	1.24 149	0.75 128	1.03 157	0.70 146	0.77 163	1.84 319	0.68 169	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 237

MIF-Stereo (partial)	0.98 199	0.55 187	2.83 325	0.71 99	1.03 448	1.08 30	0.49 115	2.55 232	1.66 335	0.79 155	1.20 204	0.80 188	0.90 224	1.61 275	1.56 459	0.36 440	0.24 372	0.33 411	0.25 299	0.40 417	0.28 260

ccc-4	0.98 199	0.69 352	2.05 241	0.84 217	0.52 192	4.55 627	0.86 369	1.62 68	1.24 149	0.75 128	1.03 157	0.70 146	0.77 163	1.84 319	0.68 169	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 237

CroCo-Stereo	0.98 199	0.87 476	3.44 355	0.87 246	0.53 203	0.49 3	0.50 117	3.99 500	1.49 231	0.81 163	1.25 227	1.00 248	0.75 150	1.10 126	1.09 332	0.24 133	0.21 273	0.24 110	0.19 138	0.35 368	0.27 237
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	0.99 207	0.89 480	2.55 299	0.99 339	1.80 642	0.54 4	0.46 103	3.10 317	1.24 149	1.07 234	1.21 209	1.05 258	0.78 172	1.26 185	1.08 329	0.27 211	0.23 335	0.27 230	0.21 188	0.43 470	0.34 365

PMTNet	0.99 207	0.48 110	1.73 203	0.62 25	0.56 219	4.20 564	0.43 87	1.88 104	1.58 297	1.00 218	1.05 169	0.78 181	0.98 253	1.50 247	0.85 245	1.21 661	0.20 234	0.23 69	0.15 11	0.22 76	0.19 15

GASTEREO	1.00 209	0.98 513	1.23 116	0.90 269	0.40 91	3.40 344	0.88 397	2.77 272	1.44 198	1.39 280	1.30 241	0.55 73	1.35 374	1.33 207	0.64 147	0.25 160	0.19 180	0.25 151	0.25 299	0.25 127	0.31 314

rvit_0105_6	1.00 209	0.93 494	2.21 265	0.92 287	0.55 214	1.52 93	0.79 315	2.41 192	2.96 605	0.76 142	0.72 67	1.02 251	0.75 150	1.42 229	0.81 233	0.40 485	0.43 576	0.34 430	0.31 448	0.43 470	0.34 365

rvit_stereo_ft	1.00 209	0.87 476	3.55 359	0.97 325	0.66 282	1.06 28	0.80 326	2.78 275	1.67 337	0.78 151	0.96 143	0.95 239	1.14 325	1.06 118	0.90 272	0.32 373	0.24 372	0.27 230	0.28 380	0.39 412	0.27 237

SMOE	1.01 212	0.55 187	1.47 175	0.81 179	0.47 153	2.40 191	1.30 546	1.89 107	1.31 165	1.36 271	1.73 377	1.05 258	1.36 377	1.23 175	1.13 344	0.43 517	0.24 372	0.59 613	0.29 410	0.32 306	0.32 328

MyStereo07	1.01 212	0.80 441	1.26 125	1.00 347	1.04 452	3.95 481	0.95 444	2.07 138	1.42 191	0.75 128	1.22 212	0.68 136	0.91 227	1.63 282	0.67 165	0.24 133	0.24 372	0.34 430	0.26 323	0.41 441	0.37 401

CES	1.01 212	0.55 187	1.74 206	0.92 287	2.15 665	2.15 165	0.50 117	2.01 126	1.45 201	0.76 142	1.02 151	0.61 101	0.47 40	1.29 197	0.79 227	0.22 87	0.17 86	0.24 110	0.14 2	0.63 566	2.29 673

TANstereo	1.01 212	0.55 187	1.73 203	0.76 155	0.36 37	4.04 510	0.38 56	1.48 47	1.62 323	2.03 428	2.10 507	0.84 198	0.93 234	0.98 99	0.62 140	0.28 255	0.36 524	0.23 69	0.20 164	0.25 127	0.46 489

GMStereo	1.01 212	1.00 517	2.86 328	0.83 205	0.45 131	1.47 83	0.57 151	1.89 107	2.11 445	1.52 293	1.24 219	0.87 209	0.74 147	1.58 262	0.94 297	0.40 485	0.21 273	0.30 322	0.30 432	0.47 506	0.36 385
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 217	0.49 120	1.54 185	0.83 205	0.55 214	4.01 504	0.31 25	1.63 73	1.99 409	1.63 312	2.13 517	0.84 198	0.65 114	0.88 67	0.70 186	0.27 211	0.15 24	0.23 69	1.22 671	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	1.03 218	0.85 470	3.13 340	0.84 217	0.38 75	1.17 40	0.42 82	3.54 385	1.47 215	1.08 235	2.17 524	1.48 336	0.57 79	1.37 219	0.74 205	0.23 105	0.18 132	0.28 266	0.21 188	0.32 306	0.24 168

XX-TBD	1.03 218	0.95 504	1.94 226	1.30 515	0.43 112	3.97 496	0.33 34	1.74 88	1.73 360	1.59 302	2.02 486	0.69 142	0.60 95	1.16 152	0.66 160	0.30 326	0.25 403	0.23 69	0.15 11	0.31 272	0.22 129

RT-Monster	1.05 220	0.53 159	2.62 309	0.83 205	1.40 557	2.96 264	0.47 109	2.81 284	1.83 385	1.21 255	1.22 212	0.93 233	0.83 196	1.36 213	0.60 133	0.21 63	0.20 234	0.23 69	0.18 93	0.21 55	0.29 273

xyz-stereo-finetune	1.05 220	0.62 284	1.46 170	0.59 12	0.36 37	3.48 365	0.81 338	2.69 261	1.74 366	0.94 206	1.21 209	0.91 223	0.78 172	2.53 391	1.28 394	0.24 133	0.24 372	0.26 196	0.23 248	0.30 252	0.23 150

FE-Mocha	1.06 222	0.74 404	2.45 292	0.97 325	0.69 302	1.57 96	0.40 66	2.92 294	1.47 215	1.82 356	1.81 421	1.62 354	0.88 215	1.36 213	0.78 221	0.29 284	0.20 234	0.35 450	0.31 448	0.26 160	0.33 349

EGLCR-Stereo	1.06 222	0.51 133	1.56 188	1.02 365	0.39 81	4.27 575	0.42 82	4.08 527	1.48 225	0.90 198	0.68 61	1.09 260	0.66 121	1.81 313	0.62 140	0.27 211	0.19 180	0.29 292	0.23 248	0.37 396	0.25 184

MC-Stereo	1.06 222	0.48 110	1.55 186	1.15 444	0.41 98	4.56 632	0.61 175	2.06 136	1.46 210	1.90 376	1.61 340	0.89 216	1.12 316	1.35 211	0.73 198	0.25 160	0.18 132	0.26 196	0.22 224	0.25 127	0.24 168

sCroCo_RVC	1.06 222	0.82 454	5.05 393	1.02 365	1.05 454	0.98 23	0.61 175	2.06 136	1.29 161	0.69 105	1.26 229	0.82 194	1.10 311	1.20 169	0.90 272	0.42 511	0.40 557	0.33 411	0.30 432	0.46 502	0.38 418

S0	1.07 226	0.59 238	1.52 180	0.91 280	0.93 410	2.53 208	0.95 444	2.15 148	1.05 126	1.26 259	2.11 511	1.11 265	1.45 411	1.15 148	1.11 338	0.94 647	0.31 482	0.37 480	0.33 469	0.33 327	0.31 314

SE	1.07 226	0.63 292	1.22 114	0.85 231	0.45 131	3.47 361	0.80 326	2.16 150	1.09 131	1.37 275	1.90 461	0.95 239	1.74 496	1.17 158	1.00 312	1.00 653	0.24 372	0.36 466	0.28 380	0.35 368	0.33 349

Anonymus123	1.07 226	0.73 393	4.10 379	0.80 175	0.51 179	4.91 671	0.72 253	2.50 217	1.00 115	0.85 184	0.57 42	0.72 160	0.48 44	1.01 106	0.90 272	0.26 184	0.22 305	0.24 110	0.29 410	0.25 127	0.25 184

rvit_0105_4	1.07 226	0.99 514	2.39 286	0.93 303	0.54 205	1.62 106	0.84 355	2.77 272	2.91 600	0.80 159	0.91 125	1.09 260	0.86 203	1.63 282	0.85 245	0.40 485	0.45 586	0.35 450	0.31 448	0.43 470	0.40 446

PStereo	1.08 230	1.10 538	1.37 156	0.73 123	0.52 192	1.69 112	0.97 457	1.91 112	1.14 134	1.23 256	0.55 38	0.63 115	1.81 511	1.44 233	1.19 361	0.88 644	0.90 663	0.53 593	0.49 590	1.06 637	1.54 658

DN	1.08 230	0.54 177	3.15 342	0.90 269	1.00 442	3.37 336	0.48 113	2.59 246	1.45 201	0.95 210	0.82 94	1.32 309	0.73 141	1.86 326	0.64 147	0.30 326	0.26 422	0.28 266	0.24 279	0.34 347	0.32 328

quiztm	1.09 232	0.79 436	1.33 145	0.77 161	1.50 580	2.48 199	0.76 287	3.65 402	1.55 280	1.65 319	1.80 408	1.18 283	0.64 106	1.17 158	1.07 326	0.30 326	0.17 86	0.23 69	0.20 164	0.36 382	0.28 260

MM-Stereo_test3	1.09 232	0.59 238	1.55 186	1.73 625	1.18 491	1.91 132	0.86 369	3.52 380	1.76 370	1.25 257	1.86 446	1.10 263	0.69 128	1.32 206	0.86 252	0.27 211	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.34 347	0.30 303

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 232	3.30 664	2.61 306	0.82 192	0.38 75	1.27 53	0.62 190	1.51 50	1.29 161	0.91 199	0.92 128	0.65 124	0.57 79	1.08 122	0.59 130	1.55 675	0.15 24	0.32 375	0.28 380	1.10 644	1.98 670

iRaftStereo_RVC	1.09 232	0.70 363	1.39 159	0.95 313	0.45 131	3.83 439	0.42 82	2.37 188	1.58 297	1.69 327	1.76 393	1.80 390	0.83 196	1.50 247	0.98 307	0.28 255	0.18 132	0.29 292	0.26 323	0.30 252	0.31 314

RAFT-Stereo-weight	1.11 236	0.48 110	1.22 114	0.99 339	0.42 106	4.17 552	0.80 326	3.60 393	1.50 237	1.97 398	1.50 304	1.30 307	0.65 114	1.24 178	0.85 245	0.25 160	0.19 180	0.26 196	0.22 224	0.27 182	0.23 150

11t1	1.11 236	0.53 159	1.80 212	1.55 599	0.65 275	2.20 172	0.60 170	3.66 406	1.49 231	1.60 303	1.26 229	1.03 253	1.35 374	1.72 300	0.97 304	0.28 255	0.31 482	0.29 292	0.23 248	0.30 252	0.34 365

rvit_0105_5	1.13 238	0.93 494	2.60 303	0.91 280	0.56 219	1.92 134	0.91 418	3.02 307	2.63 559	0.95 210	1.20 204	1.18 283	0.93 234	1.51 250	0.93 295	0.40 485	0.43 576	0.37 480	0.35 495	0.42 460	0.44 472

GMOStereo	1.13 238	0.70 363	2.26 272	0.75 136	0.44 123	3.05 274	0.91 418	2.78 275	1.45 201	2.37 542	1.52 307	1.53 340	1.05 282	1.17 158	0.92 286	0.25 160	0.19 180	0.35 450	0.28 380	0.34 347	0.26 217

error version	1.13 238	0.70 363	2.26 272	0.75 136	0.44 123	3.05 274	0.91 418	2.78 275	1.45 201	2.37 542	1.52 307	1.53 340	1.05 282	1.17 158	0.92 286	0.25 160	0.19 180	0.35 450	0.28 380	0.34 347	0.26 217

test-v	1.13 238	0.70 363	2.26 272	0.75 136	0.44 123	3.05 274	0.91 418	2.78 275	1.45 201	2.37 542	1.52 307	1.53 340	1.05 282	1.17 158	0.92 286	0.25 160	0.19 180	0.35 450	0.28 380	0.34 347	0.26 217

test-2	1.13 238	0.70 363	2.26 272	0.75 136	0.44 123	3.05 274	0.91 418	2.78 275	1.45 201	2.37 542	1.52 307	1.53 340	1.05 282	1.17 158	0.92 286	0.25 160	0.19 180	0.35 450	0.28 380	0.34 347	0.26 217

Lsterematch	1.15 243	0.84 464	4.02 378	0.80 175	0.39 81	1.68 111	0.68 227	2.01 126	2.02 416	1.58 301	2.02 486	1.35 314	1.40 388	1.41 226	1.10 333	0.28 255	0.16 50	0.29 292	0.22 224	0.29 225	0.37 401

HUF	1.15 243	0.64 305	8.62 434	0.90 269	0.35 32	1.35 67	0.78 307	1.97 121	1.50 237	0.63 85	1.52 307	0.83 196	0.66 121	1.28 192	0.63 144	0.29 284	0.23 335	0.26 196	0.17 48	0.23 87	0.25 184

tg	1.15 243	0.67 341	1.31 138	0.94 310	0.54 205	4.02 506	0.41 73	2.96 299	1.59 312	1.69 327	1.85 443	1.84 402	0.97 246	1.78 307	0.83 239	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.26 323	0.29 225	0.27 237

Selective-RAFT	1.15 243	0.46 76	1.64 196	0.99 339	0.45 131	4.17 552	0.51 121	3.21 328	1.69 347	1.12 244	1.34 260	1.45 333	1.40 388	2.08 347	0.94 297	0.41 500	0.20 234	0.24 110	0.23 248	0.27 182	0.25 184

x	1.15 243	0.57 212	1.53 182	1.44 571	0.67 289	1.94 135	0.97 457	3.87 456	1.57 293	1.61 308	1.28 237	1.58 348	1.22 344	1.93 332	1.04 320	0.28 255	0.30 473	0.34 430	0.29 410	0.32 306	0.31 314

xyz-stereo-finetune2	1.16 248	0.63 292	1.50 177	0.57 7	0.36 37	3.47 361	0.65 209	2.70 262	1.23 147	0.88 193	1.75 384	0.91 223	1.76 498	3.54 429	1.74 495	0.24 133	0.22 305	0.30 322	0.27 351	0.31 272	0.26 217

rvit_stereo_0075_2	1.18 249	0.74 404	2.66 315	0.90 269	1.27 523	2.51 203	0.69 238	2.25 167	2.06 429	1.40 282	1.86 446	1.46 335	0.84 198	1.42 229	0.94 297	0.46 543	0.40 557	0.48 561	0.38 530	0.46 502	0.51 521

AE-Stereo	1.18 249	0.60 255	2.05 241	1.10 411	0.60 246	4.39 590	0.72 253	3.74 426	1.62 323	1.10 239	1.90 461	1.01 249	0.92 231	1.45 238	0.82 235	0.28 255	0.22 305	0.28 266	0.28 380	0.26 160	0.22 129

S	1.19 251	0.55 187	1.36 153	0.68 76	1.06 457	4.10 526	0.80 326	2.39 189	1.30 163	1.69 327	2.19 528	1.36 316	1.73 494	1.17 158	1.03 317	0.45 534	0.28 449	0.47 552	0.45 574	0.36 382	0.33 349

test-3	1.19 251	0.52 141	2.00 235	1.01 354	0.42 106	1.95 136	0.91 418	4.35 619	1.47 215	2.24 506	1.16 197	2.06 437	0.79 177	2.68 402	0.76 215	0.27 211	0.18 132	0.28 266	0.26 323	0.26 160	0.25 184

test_1	1.19 251	0.52 141	2.00 235	1.01 354	0.42 106	1.95 136	0.90 410	4.36 624	1.47 215	2.17 478	1.16 197	2.06 437	0.78 172	2.68 402	0.76 215	0.27 211	0.18 132	0.28 266	0.26 323	0.26 160	0.25 184

test_3	1.19 251	0.51 133	2.08 253	0.99 339	0.41 98	2.05 152	0.87 390	4.40 633	1.42 191	1.99 405	1.18 200	2.03 431	0.79 177	2.70 404	0.75 208	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.29 410	0.30 252	0.27 237

raftrobust	1.19 251	0.72 382	2.30 277	1.26 493	1.31 530	3.55 387	0.68 227	2.75 269	1.47 215	2.21 497	1.38 274	1.17 279	1.22 344	1.20 169	1.11 338	0.28 255	0.24 372	0.21 37	0.19 138	0.25 127	0.28 260

RALCasStereoNet	1.19 251	1.02 519	2.06 250	1.12 422	1.14 482	3.08 281	0.70 248	2.99 302	1.73 360	1.34 266	1.68 361	1.18 283	0.91 227	2.16 357	1.00 312	0.30 326	0.26 422	0.24 110	0.21 188	0.29 225	0.30 303

MIM_Stereo	1.20 257	0.78 432	3.30 350	1.05 377	0.43 112	3.04 271	0.60 170	2.46 209	1.51 244	1.60 303	1.58 327	1.82 396	1.29 359	2.00 339	1.07 326	0.24 133	0.24 372	0.28 266	0.25 299	0.27 182	0.27 237

R-Stereo Train	1.20 257	0.58 228	1.81 213	0.99 339	0.67 289	3.78 429	0.90 410	4.09 529	1.51 244	2.16 474	1.71 372	1.13 270	0.94 237	1.40 221	0.91 281	0.30 326	0.24 372	0.26 196	0.21 188	0.26 160	0.25 184

RAFT-Stereo	1.20 257	0.58 228	1.81 213	0.99 339	0.67 289	3.78 429	0.90 410	4.09 529	1.51 244	2.16 474	1.71 372	1.13 270	0.94 237	1.40 221	0.91 281	0.30 326	0.24 372	0.26 196	0.21 188	0.26 160	0.25 184
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 260	0.60 255	3.55 359	1.05 377	0.57 231	3.46 358	0.63 195	2.73 266	1.55 280	2.05 433	1.38 274	1.50 339	0.82 191	1.69 295	0.87 259	0.29 284	0.23 335	0.30 322	0.23 248	0.27 182	0.32 328

RCA-Stereo	1.21 260	0.52 141	1.58 191	0.90 269	0.46 143	4.68 648	0.79 315	4.13 539	1.74 366	1.92 383	1.80 408	0.94 238	1.48 419	1.14 141	0.70 186	0.27 211	0.18 132	0.25 151	0.19 138	0.25 127	0.23 150

raft+_RVC	1.21 260	0.83 458	2.61 306	1.35 540	0.97 421	3.60 397	0.76 287	3.23 333	1.51 244	1.33 264	1.67 358	1.03 253	1.10 311	1.87 327	0.92 286	0.24 133	0.22 305	0.25 151	0.24 279	0.26 160	0.25 184

AnonymousM	1.22 263	1.32 584	0.97 18	0.88 251	0.56 219	4.03 508	0.69 238	2.41 192	1.68 340	1.48 289	1.31 250	1.15 275	1.00 257	1.18 166	0.73 198	0.32 373	0.40 557	2.07 680	1.70 682	0.24 100	0.22 129

LL-Strereo2	1.23 264	0.85 470	2.38 285	0.93 303	0.68 295	3.72 417	1.37 561	2.54 231	1.99 409	1.75 344	1.40 280	1.82 396	0.73 141	1.40 221	0.99 310	0.31 351	0.23 335	0.55 603	0.35 495	0.29 225	0.24 168

ROB_FTStereo_v2	1.23 264	0.66 330	2.02 237	0.75 136	0.37 58	4.67 647	0.76 287	2.53 222	1.58 297	1.99 405	1.46 290	1.78 380	1.14 325	2.08 347	0.88 264	0.48 557	0.22 305	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273

CRE-IMP	1.23 264	0.61 275	2.14 258	0.82 192	0.39 81	4.54 622	0.83 348	2.63 252	1.55 280	1.95 393	1.46 290	1.87 407	0.96 241	1.48 244	1.33 405	0.45 534	0.21 273	0.31 352	0.26 323	0.41 441	0.31 314

RAFT	1.23 264	0.84 464	2.05 241	0.96 318	0.47 153	1.80 123	0.94 440	3.18 327	1.46 210	1.60 303	1.71 372	3.04 544	1.59 447	1.64 284	1.32 401	0.38 465	0.24 372	0.40 507	0.32 461	0.40 417	0.35 379

test-1	1.23 264	0.65 318	1.88 219	0.96 318	0.52 192	3.84 444	0.62 190	4.01 504	1.47 215	1.93 387	1.78 402	1.83 399	0.92 231	1.19 168	1.28 394	0.26 184	0.29 460	0.31 352	0.24 279	0.29 225	0.36 385

rvit_0105_3	1.24 269	0.93 494	2.84 326	0.97 325	0.58 240	2.38 187	1.08 502	3.26 338	2.53 544	1.18 249	1.40 280	1.24 296	1.04 276	1.73 301	0.97 304	0.44 524	0.44 581	0.40 507	0.42 563	0.42 460	0.50 513

PSM-adaLoss	1.24 269	0.65 318	2.03 238	0.75 136	0.37 58	4.68 648	0.73 261	2.53 222	1.58 297	1.99 405	1.47 295	1.78 380	1.13 318	2.18 361	0.87 259	0.48 557	0.23 335	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273

rafts_anoy	1.24 269	0.80 441	3.61 365	1.17 454	1.20 506	3.00 267	0.61 175	3.17 325	1.58 297	1.37 275	1.26 229	1.19 288	1.12 316	1.78 307	1.25 383	0.32 373	0.23 335	0.32 375	0.32 461	0.31 272	0.30 303

DIP-Stereo	1.24 269	0.69 352	1.77 209	0.65 56	0.61 251	4.29 577	0.58 160	4.44 639	2.53 544	1.98 400	1.33 254	0.91 223	0.86 203	1.25 184	1.25 383	0.36 440	0.23 335	0.32 375	0.23 248	0.32 306	0.29 273
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	1.25 273	0.56 201	2.05 241	1.05 377	0.93 410	2.86 242	0.55 141	3.23 333	1.34 168	1.55 296	1.07 176	3.56 597	2.03 534	1.29 197	1.00 312	0.28 255	0.27 434	0.34 430	0.21 188	0.41 441	0.43 466

Patchmatch Stereo++	1.25 273	0.65 318	2.06 250	0.75 136	0.37 58	4.68 648	0.76 287	2.53 222	1.58 297	1.99 405	1.47 295	1.78 380	1.14 325	2.44 375	0.90 272	0.48 557	0.23 335	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273
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	1.25 273	0.66 330	2.14 258	0.75 136	0.37 58	4.65 644	0.77 300	2.53 222	1.58 297	1.99 405	1.47 295	1.78 380	1.13 318	2.26 370	0.86 252	0.47 552	0.22 305	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273

HUI-Stereo	1.25 273	0.66 330	2.33 280	0.75 136	0.37 58	4.68 648	0.78 307	2.53 222	1.58 297	1.99 405	1.46 290	1.79 387	1.13 318	2.17 359	0.85 245	0.48 557	0.23 335	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273

iRAFT	1.25 273	0.65 318	2.06 250	0.75 136	0.37 58	4.68 648	0.76 287	2.53 222	1.58 297	1.99 405	1.47 295	1.78 380	1.14 325	2.44 375	0.90 272	0.48 557	0.23 335	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273

RAFT-IKP	1.25 273	0.66 330	2.23 270	0.75 136	0.37 58	4.64 642	0.74 273	2.53 222	1.58 297	1.99 405	1.47 295	1.78 380	1.13 318	2.22 367	0.92 286	0.48 557	0.22 305	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 273	0.72 382	1.74 206	1.05 377	0.36 37	4.13 533	0.42 82	2.95 297	2.84 596	2.02 424	2.40 569	1.61 353	1.11 315	1.26 185	0.97 304	0.21 63	0.15 24	0.26 196	0.23 248	0.29 225	0.23 150

FACV-RUCA	1.26 280	0.65 318	2.21 265	1.06 383	1.50 580	2.69 224	1.15 519	3.05 310	1.87 389	1.36 271	1.99 481	1.03 253	1.15 333	1.36 213	1.10 333	0.41 500	0.41 566	0.73 646	0.41 556	0.61 560	0.41 452

CAS	1.26 280	0.40 21	1.46 170	2.97 679	1.61 602	4.13 533	0.73 261	1.78 94	1.49 231	0.83 177	1.10 182	0.59 94	0.53 63	1.26 185	0.80 228	2.99 684	0.13 1	0.21 37	0.13 1	0.31 272	1.72 663

anonymousdsp2	1.26 280	0.60 255	3.74 371	1.02 365	0.41 98	3.60 397	0.72 253	3.68 411	1.47 215	1.37 275	1.56 324	1.83 399	1.01 263	2.00 339	0.66 160	0.29 284	0.20 234	0.28 266	0.20 164	0.32 306	0.29 273

dd	1.26 280	1.15 550	2.47 293	0.92 287	0.49 172	4.35 585	0.75 283	1.92 114	2.11 445	1.44 286	1.24 219	1.19 288	1.05 282	1.78 307	1.70 487	0.57 596	0.34 511	0.35 450	0.33 469	0.60 555	0.46 489

iGMRVC	1.26 280	0.66 330	2.14 258	0.75 136	0.37 58	4.66 645	0.74 273	2.53 222	1.58 297	1.99 405	1.46 290	1.78 380	1.14 325	2.46 377	0.92 286	0.48 557	0.23 335	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273

Weightmod	1.27 285	0.83 458	1.39 159	0.93 303	0.85 378	3.94 475	0.59 166	1.67 78	1.22 146	1.12 244	3.44 640	1.65 357	1.40 388	2.94 414	1.48 437	0.44 524	0.37 536	0.29 292	0.25 299	0.31 272	0.22 129

fast-iter	1.27 285	0.90 482	2.33 280	1.10 411	0.68 295	2.92 253	0.45 97	2.49 213	1.76 370	2.13 457	1.65 354	2.42 477	1.84 516	1.58 262	1.61 469	0.26 184	0.16 50	0.28 266	0.29 410	0.26 160	0.25 184

CoSv	1.27 285	0.90 482	2.33 280	1.10 411	0.68 295	2.92 253	0.45 97	2.49 213	1.76 370	2.13 457	1.65 354	2.42 477	1.84 516	1.58 262	1.61 469	0.26 184	0.16 50	0.28 266	0.29 410	0.26 160	0.25 184

mmm	1.27 285	0.58 228	2.20 263	1.41 564	0.68 295	2.39 189	0.85 364	3.90 467	1.63 326	2.20 488	1.84 435	1.28 302	1.50 426	1.91 331	0.89 268	0.31 351	0.27 434	0.45 542	0.37 517	0.38 401	0.34 365

NRIStereo	1.28 289	0.61 275	1.67 197	1.15 444	0.38 75	4.73 661	0.90 410	2.42 196	1.50 237	1.93 387	1.33 254	1.75 374	1.22 344	2.96 415	1.33 405	0.46 543	0.22 305	0.29 292	0.26 323	0.30 252	0.28 260

RALAANet	1.28 289	1.08 534	3.21 344	1.25 486	0.94 413	1.44 79	0.69 238	3.15 322	2.57 552	2.01 419	1.80 408	1.29 305	1.05 282	2.00 339	1.48 437	0.27 211	0.20 234	0.27 230	0.24 279	0.40 417	0.27 237

CASS	1.29 291	0.66 330	2.62 309	0.95 313	0.66 282	2.84 238	0.69 238	3.00 304	1.79 375	2.57 575	1.95 470	1.39 323	1.55 443	1.59 267	1.06 323	0.50 573	0.28 449	0.34 430	0.28 380	0.46 502	0.63 568
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 292	0.60 255	5.57 402	0.88 251	0.75 323	3.04 271	0.90 410	2.68 259	1.33 167	1.48 289	1.07 176	2.78 522	0.88 215	1.29 197	0.85 245	0.31 351	0.22 305	0.35 450	0.20 164	0.45 490	0.37 401

qqq	1.30 292	0.57 212	1.67 197	1.15 444	0.51 179	2.18 168	0.91 418	3.98 496	1.53 263	1.50 292	1.24 219	1.79 387	1.34 371	4.66 458	0.98 307	0.28 255	0.31 482	0.33 411	0.33 469	0.33 327	0.32 328

test_4	1.30 292	0.50 124	6.16 406	0.84 217	0.45 131	1.61 104	1.12 513	2.14 146	1.42 191	1.52 293	2.31 559	1.84 402	0.79 177	2.52 389	1.19 361	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.29 410	0.29 225	0.25 184

s12784h	1.31 295	0.45 64	2.41 289	0.71 99	0.35 32	4.42 599	0.50 117	4.22 564	2.73 571	2.01 419	2.48 575	0.91 223	0.96 241	2.01 342	0.70 186	0.29 284	0.18 132	0.24 110	0.16 29	0.27 182	0.18 7

AFF-stereo	1.31 295	0.77 425	1.46 170	1.10 411	0.45 131	3.93 469	0.48 113	2.92 294	2.92 602	1.90 376	2.21 533	2.11 444	1.52 432	1.93 332	1.12 342	0.21 63	0.16 50	0.25 151	0.25 299	0.29 225	0.20 49

Pruner-Stereo	1.32 297	0.59 238	2.11 256	1.79 635	0.47 153	4.73 661	0.79 315	2.53 222	1.72 358	2.47 557	1.58 327	1.48 336	1.03 268	1.66 287	1.47 434	0.44 524	0.21 273	0.34 430	0.30 432	0.30 252	0.39 425

Hybrid-DGEV-03	1.34 298	0.70 363	2.74 323	1.00 347	0.52 192	3.99 499	0.99 468	3.22 330	1.64 328	2.15 468	3.31 636	1.37 321	1.07 296	1.29 197	1.22 373	0.26 184	0.18 132	0.32 375	0.24 279	0.28 204	0.24 168

ToySt	1.35 299	0.72 382	3.65 367	1.01 354	0.50 177	3.31 330	1.01 476	3.46 368	1.73 360	1.30 261	1.55 320	2.07 440	1.47 417	1.88 328	1.40 415	0.27 211	0.27 434	0.30 322	0.32 461	0.42 460	0.39 425

DisPM	1.36 300	0.55 187	2.39 286	1.54 594	0.51 179	4.59 635	0.79 315	2.50 217	1.88 391	2.50 560	1.83 430	1.45 333	1.01 263	2.71 406	0.93 295	0.46 543	0.20 234	0.32 375	0.31 448	0.31 272	0.44 472

sAnonymous2	1.37 301	1.22 567	9.79 448	0.92 287	0.88 393	1.23 45	0.61 175	2.56 234	1.69 347	0.85 184	1.02 151	0.73 167	1.23 349	0.98 99	0.78 221	0.29 284	0.25 403	0.31 352	0.30 432	1.06 637	0.71 586

CroCo_RVC	1.37 301	1.22 567	9.79 448	0.92 287	0.88 393	1.23 45	0.61 175	2.56 234	1.69 347	0.85 184	1.02 151	0.73 167	1.23 349	0.98 99	0.78 221	0.29 284	0.25 403	0.31 352	0.30 432	1.06 637	0.71 586

GES	1.38 303	0.64 305	2.61 306	1.09 401	0.57 231	4.30 579	1.02 481	3.86 453	1.51 244	1.72 337	1.74 380	1.28 302	1.77 500	1.62 277	1.61 469	0.39 477	0.27 434	0.33 411	0.30 432	0.41 441	0.47 494

Any-RAFT	1.40 304	0.53 159	2.78 324	1.09 401	0.64 267	4.41 597	0.81 338	3.97 493	2.78 578	1.99 405	1.34 260	2.36 466	1.56 446	1.56 257	0.75 208	0.27 211	0.20 234	0.25 151	0.18 93	0.25 127	0.28 260

UDGNet	1.40 304	1.52 608	2.22 268	1.38 558	0.62 260	4.39 590	0.68 227	1.80 96	2.18 459	1.34 266	1.18 200	0.99 245	1.00 257	2.16 357	1.19 361	1.09 655	0.34 511	1.30 670	0.98 658	1.10 644	0.58 553

GMStereo_Zeroshot	1.41 306	1.21 561	3.33 352	1.29 508	0.72 311	3.35 334	0.53 131	2.58 245	1.68 340	2.35 538	1.56 324	2.42 477	0.96 241	2.50 381	1.16 352	0.45 534	0.23 335	0.40 507	0.24 279	0.79 613	0.33 349

TestStereo_HL2	1.42 307	0.76 421	3.87 375	1.08 394	0.63 264	2.59 215	0.62 190	3.27 340	2.22 463	1.34 266	1.33 254	1.14 274	0.91 227	5.97 488	1.24 379	0.25 160	0.20 234	0.23 69	0.19 138	0.27 182	0.24 168

GGDA	1.42 307	0.77 425	2.96 331	1.09 401	0.54 205	3.04 271	0.58 160	3.26 338	2.25 473	1.34 266	1.35 263	1.13 270	0.98 253	6.44 502	1.15 347	0.24 133	0.19 180	0.24 110	0.20 164	0.29 225	0.25 184

TestStereo-Hl	1.43 309	0.66 330	2.69 317	1.02 365	0.48 162	3.12 289	0.75 283	3.60 393	2.23 467	1.66 321	1.31 250	1.33 310	1.15 333	6.24 498	0.88 264	0.25 160	0.20 234	0.26 196	0.21 188	0.28 204	0.25 184

Selective-IGEV-i1	1.43 309	0.59 238	2.42 291	1.15 444	1.07 464	3.82 438	1.09 506	3.79 435	2.11 445	1.62 310	1.91 463	2.65 504	1.22 344	1.80 311	1.12 342	0.32 373	0.27 434	0.46 548	0.54 610	0.31 272	0.39 425

rvit_105_1	1.43 309	0.90 482	3.27 348	1.08 394	0.68 295	2.79 231	1.27 541	3.52 380	2.35 499	1.38 279	1.54 316	1.28 302	1.14 325	2.91 410	1.40 415	0.54 590	0.47 600	0.45 542	0.59 622	0.44 481	0.58 553

RAFT-Test	1.44 312	0.59 238	6.10 405	1.01 354	0.69 302	2.90 247	0.80 326	3.68 411	1.70 352	1.85 360	1.68 361	3.15 554	1.03 268	1.20 169	0.99 310	0.27 211	0.22 305	0.25 151	0.23 248	0.27 182	0.25 184

DCRE	1.44 312	0.74 404	3.50 358	1.13 430	0.72 311	1.78 121	0.67 216	2.14 146	1.56 287	1.99 405	8.09 676	1.73 372	1.07 296	1.24 178	0.83 239	0.23 105	0.25 403	0.26 196	0.26 323	0.28 204	0.30 303

AdaStereo	1.45 314	0.83 458	2.34 283	1.28 504	0.81 348	3.21 303	1.14 518	4.20 555	2.46 532	2.05 433	1.77 399	2.48 487	1.18 337	1.71 299	1.44 424	0.43 517	0.25 403	0.43 530	0.28 380	0.44 481	0.34 365
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	1.46 315	0.57 212	14.51 518	0.74 131	0.34 27	3.31 330	0.68 227	2.34 184	0.72 22	0.58 50	0.88 109	0.50 51	1.06 291	1.42 229	0.45 49	0.19 36	0.15 24	0.25 151	0.17 48	0.24 100	0.20 49

BSDual-CNN	1.46 315	0.59 238	1.94 226	0.87 246	0.85 378	4.16 547	1.16 521	4.48 645	1.88 391	2.93 616	1.83 430	2.60 498	1.31 365	1.60 269	1.21 370	0.34 406	0.25 403	0.31 352	0.28 380	0.35 368	0.33 349

PFNet+	1.46 315	0.57 212	2.84 326	0.92 287	0.47 153	4.64 642	0.84 355	2.46 209	1.99 409	2.14 460	1.64 347	1.34 312	1.03 268	4.68 460	1.23 377	0.45 534	0.33 498	0.37 480	0.39 538	0.32 306	0.49 506

ACVNet	1.46 315	0.64 305	3.56 361	0.93 303	0.85 378	4.22 565	0.80 326	2.85 287	2.08 432	1.78 348	1.88 450	3.10 549	1.46 415	1.33 207	1.89 513	0.29 284	0.26 422	0.30 322	0.26 323	0.39 412	0.27 237

psmg	1.47 319	0.59 238	1.94 226	0.92 287	0.85 378	4.30 579	1.42 573	4.10 536	1.88 391	2.64 592	2.09 506	2.60 498	1.31 365	1.60 269	1.21 370	0.34 406	0.27 434	0.33 411	0.34 479	0.36 382	0.34 365

BUS	1.49 320	0.59 238	1.94 226	0.87 246	0.85 378	4.50 615	0.76 287	4.48 645	1.88 391	2.93 616	1.83 430	3.63 600	0.97 246	1.60 269	1.17 356	0.34 406	0.25 403	0.31 352	0.28 380	0.35 368	0.33 349

Hybrid-DGEV-2	1.55 321	1.43 600	3.19 343	1.16 451	0.51 179	4.15 537	0.54 140	4.28 592	2.22 463	2.06 438	1.37 270	2.37 467	1.61 454	3.24 421	1.15 347	0.25 160	0.24 372	0.30 322	0.26 323	0.29 225	0.28 260

plain	1.55 321	0.69 352	13.59 496	0.65 56	0.73 316	1.66 110	0.57 151	3.17 325	1.94 403	0.77 147	1.24 219	0.80 188	0.86 203	1.60 269	0.96 303	0.33 393	0.21 273	0.32 375	0.25 299	0.42 460	0.28 260

LCNet	1.55 321	0.54 177	1.88 219	0.99 339	0.55 214	3.60 397	1.21 535	2.86 290	1.53 263	2.18 480	1.74 380	1.43 332	4.17 640	3.62 432	0.87 259	0.29 284	0.20 234	0.28 266	0.77 643	0.47 506	1.85 666

DeepStereo_RVC	1.55 321	0.63 292	3.32 351	0.77 161	0.42 106	4.49 612	0.72 253	2.50 217	1.58 297	2.02 424	1.81 421	1.54 344	6.38 676	1.73 301	1.19 361	0.46 543	0.22 305	0.29 292	0.28 380	0.35 368	0.38 418

acv_ft	1.55 321	0.64 305	3.29 349	1.14 431	2.01 658	2.93 258	0.97 457	3.81 440	2.08 432	2.22 499	1.88 450	3.10 549	1.66 478	1.33 207	2.22 554	0.29 284	0.26 422	0.30 322	0.26 323	0.39 412	0.27 237

TestStereo1	1.56 326	0.81 447	2.32 278	1.61 609	0.64 267	4.13 533	1.36 556	3.79 435	3.20 633	1.60 303	2.57 587	1.39 323	2.15 546	2.51 384	1.30 398	0.29 284	0.20 234	0.34 430	0.25 299	0.40 417	0.36 385

SA-5K	1.56 326	0.81 447	2.32 278	1.61 609	0.64 267	4.13 533	1.36 556	3.79 435	3.20 633	1.60 303	2.57 587	1.39 323	2.15 546	2.51 384	1.30 398	0.29 284	0.20 234	0.34 430	0.25 299	0.40 417	0.36 385

UCFNet_RVC	1.57 328	0.84 464	3.25 346	1.36 546	1.40 557	4.07 518	1.01 476	2.68 259	1.50 237	2.11 450	1.88 450	2.37 467	1.50 426	3.41 426	1.42 421	0.36 440	0.28 449	0.52 588	0.40 549	0.53 529	0.43 466

NF-Stereo	1.58 329	0.61 275	2.66 315	2.26 662	0.47 153	4.68 648	0.67 216	3.31 345	1.48 225	2.11 450	1.59 331	1.36 316	1.09 305	6.08 494	1.20 366	0.40 485	0.20 234	0.36 466	0.34 479	0.31 272	0.36 385

OCTAStereo	1.58 329	0.61 275	2.72 319	2.27 665	0.46 143	4.68 648	0.67 216	3.30 344	1.48 225	2.11 450	1.59 331	1.36 316	1.09 305	6.02 491	1.21 370	0.41 500	0.20 234	0.36 466	0.34 479	0.31 272	0.37 401

RE-Stereo	1.58 329	0.61 275	2.72 319	2.26 662	0.46 143	4.68 648	0.68 227	3.31 345	1.48 225	2.11 450	1.59 331	1.36 316	1.09 305	6.01 489	1.22 373	0.41 500	0.20 234	0.36 466	0.34 479	0.31 272	0.37 401

TVStereo	1.58 329	0.61 275	2.72 319	2.26 662	0.46 143	4.68 648	0.68 227	3.31 345	1.48 225	2.11 450	1.59 331	1.36 316	1.09 305	6.01 489	1.22 373	0.41 500	0.20 234	0.36 466	0.34 479	0.31 272	0.37 401

Gwc-CoAtRS	1.58 329	0.57 212	11.69 475	1.01 354	0.60 246	2.53 208	0.64 199	2.36 186	1.56 287	1.80 353	1.47 295	2.74 512	1.18 337	1.12 133	0.90 272	0.27 211	0.21 273	0.25 151	0.22 224	0.27 182	0.23 150

KYRaft	1.59 334	0.52 141	1.73 203	0.95 313	0.49 172	4.38 588	1.79 609	2.43 201	1.51 244	2.49 559	2.98 615	2.00 427	3.41 620	2.14 355	0.82 235	0.30 326	0.21 273	0.33 411	0.46 577	0.35 368	2.45 681

Reg-Stereo(zero)	1.60 335	0.42 44	10.69 462	0.89 259	0.68 295	3.27 320	0.47 109	2.27 171	1.54 272	1.48 289	1.24 219	2.55 493	2.68 585	1.48 244	1.10 333	0.19 36	0.19 180	0.22 53	0.18 93	0.24 100	0.26 217

HCRNet	1.60 335	0.56 201	2.47 293	0.78 167	1.36 547	4.11 528	0.71 250	3.57 389	2.79 580	1.75 344	1.61 340	1.58 348	1.41 396	5.79 484	1.56 459	0.34 406	0.28 449	0.36 466	0.29 410	0.33 327	0.37 401

AIO-test2	1.61 337	1.30 578	3.40 354	1.16 451	1.31 530	3.18 298	0.74 273	4.06 521	1.52 256	1.72 337	2.21 533	0.78 181	0.74 147	3.64 434	0.95 302	3.64 692	0.26 422	0.35 450	0.42 563	0.37 396	0.33 349

Prome-Stereo	1.61 337	0.55 187	1.71 201	0.98 333	0.60 246	4.41 597	1.82 613	3.03 308	1.53 263	2.18 480	3.45 641	1.72 371	3.49 626	2.23 368	1.08 329	0.29 284	0.20 234	0.26 196	0.25 299	0.34 347	2.16 672

test_sample1	1.62 339	0.55 187	1.88 219	1.44 571	0.79 339	2.27 177	0.64 199	4.00 502	1.82 378	1.87 366	1.35 263	1.57 346	1.62 458	9.55 576	1.24 379	0.30 326	0.27 434	0.31 352	0.28 380	0.32 306	0.32 328

RAFT+CT+SA	1.62 339	0.72 382	7.42 417	0.97 325	1.42 569	4.04 510	0.94 440	3.90 467	1.61 317	1.61 308	1.63 345	1.33 310	1.18 337	2.73 408	1.10 333	0.27 211	0.19 180	0.31 352	0.34 479	0.33 327	0.33 349

SA	1.62 339	0.75 415	3.78 374	1.07 386	0.43 112	4.26 570	1.36 556	4.45 642	3.12 622	1.63 312	1.97 476	1.68 362	2.26 558	2.55 392	1.27 390	0.27 211	0.22 305	0.37 480	0.37 517	0.35 368	0.30 303

Sa-1000	1.63 342	0.79 436	3.56 361	1.11 418	0.48 162	4.06 513	1.41 571	4.49 648	2.75 575	2.00 417	2.80 607	1.84 402	1.43 404	2.64 401	1.50 444	0.27 211	0.19 180	0.36 466	0.33 469	0.36 382	0.30 303

PSMNet-RUCA	1.64 343	1.50 607	2.57 302	1.50 587	1.38 553	3.05 274	1.36 556	3.31 345	2.24 470	1.36 271	2.07 503	1.40 328	1.09 305	1.83 316	1.55 457	1.15 659	0.69 651	1.26 669	0.96 656	1.64 666	0.94 626

test_sample7	1.65 344	0.70 363	2.60 303	1.48 582	0.76 327	2.38 187	1.07 497	4.35 619	2.11 445	2.14 460	1.75 384	1.75 374	1.67 480	6.26 499	1.26 386	0.44 524	0.48 606	0.43 530	0.40 549	0.46 502	0.43 466

StereoVision	1.65 344	0.75 415	7.47 419	1.01 354	1.80 642	2.61 217	0.61 175	3.06 313	1.96 404	1.25 257	3.46 642	1.85 405	0.88 215	2.07 345	1.93 519	0.43 517	0.36 524	0.37 480	0.36 505	0.48 509	0.33 349

dad	1.65 344	1.19 558	3.04 337	0.98 333	0.56 219	4.22 565	0.84 355	1.99 123	2.48 533	2.14 460	1.68 361	1.62 354	1.13 318	3.85 439	2.04 534	1.03 654	0.40 557	2.04 679	0.48 585	0.75 607	0.53 528

PSM-softLoss	1.66 347	0.59 238	5.15 395	2.25 660	0.48 162	4.68 648	0.69 238	2.57 236	1.52 256	2.14 460	1.45 288	1.42 330	0.99 255	6.04 492	1.20 366	0.41 500	0.23 335	0.37 480	0.39 538	0.32 306	0.31 314

KMStereo	1.66 347	0.59 238	5.15 395	2.25 660	0.48 162	4.68 648	0.69 238	2.57 236	1.52 256	2.14 460	1.45 288	1.42 330	0.99 255	6.04 492	1.20 366	0.41 500	0.23 335	0.37 480	0.39 538	0.32 306	0.31 314

DDVS	1.68 349	0.79 436	2.52 297	1.26 493	1.16 489	3.17 295	0.78 307	3.12 319	1.82 378	1.86 364	1.91 463	2.92 535	1.43 404	6.20 496	1.63 477	0.45 534	0.65 643	0.34 430	0.38 530	0.48 509	0.79 608

ISRNet	1.69 350	0.76 421	5.69 403	1.27 501	1.36 547	2.85 240	0.61 175	3.60 393	1.91 399	2.13 457	2.12 515	2.90 530	1.41 396	2.51 384	1.71 488	0.49 569	0.50 612	0.56 605	0.47 580	0.49 515	0.57 548

IER	1.69 350	0.65 318	7.19 415	0.94 310	1.15 484	3.28 324	0.89 405	3.48 370	1.97 406	2.10 446	1.98 478	2.28 452	2.12 542	2.25 369	1.75 498	0.29 284	0.23 335	0.36 466	0.30 432	0.32 306	0.34 365

RAFT_R40	1.70 352	0.59 238	2.99 334	1.46 577	0.46 143	4.74 664	0.98 466	2.23 163	1.56 287	2.02 424	2.35 567	2.71 510	2.56 579	6.71 515	0.90 272	0.40 485	0.19 180	0.30 322	0.27 351	0.33 327	0.26 217

ffm	1.72 353	0.60 255	5.21 397	1.14 431	0.99 433	3.62 402	0.86 369	4.22 564	3.37 646	2.20 488	2.30 553	3.48 582	1.62 458	2.21 365	0.65 156	0.29 284	0.16 50	0.48 561	0.37 517	0.30 252	0.29 273

Anonymous3	1.72 353	0.76 421	11.61 474	0.83 205	0.84 374	4.46 604	0.84 355	3.57 389	1.16 135	1.34 266	1.37 270	1.11 265	1.03 268	1.58 262	1.13 344	0.70 628	0.58 631	0.33 411	0.35 495	0.47 506	0.42 456

DMCA	1.72 353	0.74 404	6.63 408	1.14 431	0.96 417	3.98 498	0.90 410	3.75 427	2.76 576	2.83 611	1.58 327	2.35 464	1.18 337	1.58 262	1.98 529	0.40 485	0.27 434	0.42 526	0.26 323	0.36 382	0.38 418

fff	1.74 356	0.70 363	9.08 438	0.81 179	0.36 37	4.15 537	0.57 151	4.23 568	2.09 435	2.30 520	1.80 408	1.19 288	3.02 600	1.44 233	1.46 429	0.29 284	0.23 335	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 456

DCANet	1.74 356	0.73 393	9.08 438	0.82 192	0.40 91	4.18 555	0.59 166	4.25 578	2.97 606	2.35 538	1.84 435	1.18 283	1.63 471	1.51 250	1.55 457	0.29 284	0.24 372	0.23 69	0.18 93	0.30 252	0.53 528

csc	1.74 356	0.70 363	9.08 438	0.81 179	0.36 37	4.15 537	0.57 151	4.23 568	2.09 435	2.30 520	1.80 408	1.19 288	3.02 600	1.44 233	1.46 429	0.29 284	0.23 335	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 456

cscssc	1.74 356	0.70 363	9.08 438	0.81 179	0.36 37	4.15 537	0.57 151	4.23 568	2.09 435	2.30 520	1.80 408	1.19 288	3.02 600	1.44 233	1.46 429	0.29 284	0.23 335	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 456

test_sample2	1.75 360	0.56 201	2.25 271	1.41 564	0.80 342	2.91 250	0.86 369	4.05 517	2.04 424	1.91 381	1.39 276	1.57 346	1.55 443	10.65 616	1.06 323	0.32 373	0.28 449	0.32 375	0.30 432	0.36 382	0.33 349

anonymity	1.76 361	1.26 574	2.73 322	1.66 615	1.32 537	1.84 125	1.07 497	3.49 373	2.30 487	2.11 450	2.11 511	1.71 370	3.90 634	1.82 315	1.48 437	1.10 656	1.09 669	1.08 663	1.08 664	1.05 636	1.09 636

SST-Stereo	1.76 361	0.58 228	3.10 338	1.44 571	0.46 143	4.71 660	0.76 287	2.22 162	2.79 580	2.07 442	2.18 526	2.43 480	3.22 613	6.66 511	0.84 242	0.42 511	0.19 180	0.30 322	0.27 351	0.35 368	0.26 217

StereoDRNet-Refined	1.77 363	0.81 447	2.22 268	1.21 473	0.76 327	3.26 317	0.71 250	3.82 443	2.05 427	2.29 516	2.05 498	2.98 539	1.44 407	7.15 522	2.27 558	0.30 326	0.23 335	0.42 526	0.33 469	0.45 490	0.64 572
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SME	1.78 364	1.35 588	1.95 231	1.62 611	1.19 498	2.00 141	1.06 494	3.44 366	1.63 326	2.19 484	2.01 485	1.37 321	1.55 443	10.23 603	1.92 518	0.32 373	0.25 403	0.34 430	0.33 469	0.45 490	0.32 328

CSP-Net	1.78 364	1.32 584	1.92 224	1.16 451	1.03 448	3.38 340	1.31 548	3.52 380	1.75 368	1.96 396	1.93 469	2.40 470	1.48 419	8.58 550	1.58 462	0.46 543	0.34 511	0.27 230	0.26 323	0.41 441	0.50 513

MM-Stereo_test2	1.79 366	0.53 159	20.16 635	1.43 568	0.47 153	2.57 212	0.73 261	1.67 78	1.47 215	0.94 206	0.96 143	0.84 198	0.79 177	1.16 152	0.68 169	0.24 133	0.17 86	0.25 151	0.22 224	0.30 252	0.22 129

tt1	1.79 366	0.73 393	10.41 459	1.75 627	0.36 37	4.55 627	0.79 315	4.22 564	3.37 646	1.08 235	1.80 408	0.74 173	1.48 419	2.21 365	0.65 156	0.29 284	0.16 50	0.31 352	0.22 224	0.30 252	0.29 273

RAFT_CTSACE	1.80 368	1.06 530	10.00 451	1.71 622	1.39 555	3.49 368	1.06 494	3.05 310	1.62 323	1.70 332	2.04 492	2.51 490	1.80 508	1.98 337	0.94 297	0.25 160	0.22 305	0.28 266	0.30 432	0.30 252	0.26 217

UPFNet	1.81 369	0.63 292	6.71 409	1.25 486	1.44 570	3.50 372	1.35 554	4.02 508	1.85 387	2.40 549	1.52 307	2.41 474	1.40 388	3.62 432	1.88 512	0.34 406	0.33 498	0.37 480	0.31 448	0.41 441	0.39 425

IGEV_i1	1.83 370	0.60 255	10.98 467	1.30 515	0.53 203	3.09 282	0.86 369	3.70 421	1.57 293	1.67 324	1.76 393	2.33 461	1.35 374	3.23 419	1.16 352	0.35 426	0.27 434	0.53 593	0.58 619	0.34 347	0.40 446

AACVNet	1.83 370	1.02 519	2.41 289	1.45 575	0.87 389	3.21 303	0.73 261	3.16 323	1.61 317	2.01 419	1.82 429	2.28 452	1.33 368	10.98 631	1.49 443	0.39 477	0.32 491	0.38 497	0.32 461	0.43 470	0.44 472

111	1.83 370	0.92 490	9.08 438	0.81 179	0.36 37	4.25 569	0.91 418	4.44 639	2.70 568	2.39 547	1.96 471	2.30 458	1.64 474	1.28 192	1.82 505	0.28 255	0.22 305	0.24 110	0.20 164	0.31 272	0.54 534

ACVNet-DCA	1.85 373	0.74 404	13.77 499	1.78 630	0.36 37	4.48 606	0.74 273	3.98 496	1.53 263	1.01 219	1.81 421	0.72 160	1.62 458	2.13 352	0.64 147	0.29 284	0.17 86	0.32 375	0.21 188	0.33 327	0.32 328

NLSM1	1.86 374	0.53 159	1.39 159	0.73 123	1.89 651	3.09 282	0.64 199	8.41 694	12.10 699	0.79 155	1.21 209	0.73 167	0.86 203	1.67 292	1.45 428	0.26 184	0.24 372	0.29 292	0.24 279	0.31 272	0.27 237

ITSA-stereo	1.86 374	0.72 382	3.74 371	1.20 467	0.66 282	4.09 520	0.91 418	4.24 576	2.53 544	1.93 387	1.77 399	1.59 350	2.15 546	6.12 495	2.44 573	0.40 485	0.38 543	0.40 507	0.40 549	0.50 517	0.98 630

test_5	1.87 376	0.75 415	10.23 456	1.14 431	1.40 557	3.85 452	1.27 541	3.91 472	1.93 401	1.69 327	1.78 402	1.67 360	1.79 503	2.99 417	1.17 356	0.30 326	0.18 132	0.35 450	0.33 469	0.34 347	0.33 349

NINENet	1.87 376	0.74 404	2.60 303	1.12 422	1.06 457	4.50 615	0.76 287	4.41 634	2.24 470	2.16 474	1.86 446	3.63 600	0.97 246	8.00 540	1.17 356	0.41 500	0.30 473	0.41 519	0.30 432	0.41 441	0.36 385

IRAFT_RVC	1.87 376	0.60 255	4.33 383	2.40 669	0.66 282	4.59 635	1.59 593	2.96 299	1.51 244	2.23 503	1.75 384	2.09 441	2.63 582	6.70 512	1.50 444	0.33 393	0.21 273	0.33 411	0.29 410	0.32 306	0.32 328

MLCV	1.87 376	0.91 488	8.59 432	1.10 411	0.57 231	3.59 395	0.53 131	3.70 421	2.20 462	2.80 608	2.25 539	2.00 427	1.42 401	4.13 448	1.86 510	0.30 326	0.20 234	0.32 375	0.21 188	0.33 327	0.36 385

iRaft-Stereo_20w	1.88 380	0.62 284	10.58 461	0.90 269	0.83 366	2.96 264	0.78 307	4.90 670	1.58 297	2.29 516	1.60 336	1.25 299	4.51 648	2.28 371	0.90 272	0.29 284	0.21 273	0.26 196	0.24 279	0.41 441	0.31 314

DSFCA	1.89 381	0.69 352	3.14 341	1.10 411	1.18 491	3.99 499	1.79 609	3.50 376	2.16 455	3.10 629	1.64 347	2.91 533	2.50 575	5.38 471	2.26 556	0.43 517	0.38 543	0.37 480	0.36 505	0.50 517	0.42 456

iResNet_ROB	1.89 381	1.02 519	8.60 433	1.39 560	0.98 430	3.72 417	0.66 212	3.84 447	2.65 562	1.88 369	2.05 498	1.98 424	1.27 354	4.52 454	1.67 484	0.30 326	0.20 234	0.28 266	0.18 93	0.31 272	0.40 446

MM-Stereo_test1	1.90 383	0.53 159	19.85 621	1.39 560	0.48 162	1.81 124	0.79 315	3.00 304	1.82 378	1.69 327	1.09 179	0.87 209	0.97 246	1.45 238	0.74 205	0.24 133	0.21 273	0.27 230	0.24 279	0.35 368	0.24 168

H2IRNET	1.90 383	0.53 159	14.29 515	1.14 431	0.60 246	4.48 606	0.44 92	2.65 254	1.81 377	1.05 228	2.30 553	1.67 360	1.40 388	2.17 359	1.50 444	0.36 440	0.21 273	0.33 411	0.37 517	0.34 347	0.29 273

CFNet-ft	1.90 383	0.95 504	3.56 361	1.07 386	1.54 587	4.09 520	0.90 410	2.85 287	1.82 378	1.78 348	1.70 368	2.75 514	1.48 419	9.33 569	1.72 490	0.33 393	0.30 473	0.61 622	0.36 505	0.52 523	0.39 425

CFNet_RVC	1.90 383	0.95 504	3.56 361	1.07 386	1.54 587	4.09 520	0.90 410	2.85 287	1.82 378	1.78 348	1.70 368	2.75 514	1.48 419	9.33 569	1.72 490	0.33 393	0.30 473	0.61 622	0.36 505	0.52 523	0.39 425

PSMNet-ADL	1.91 387	0.72 382	1.78 211	1.09 401	0.86 384	4.18 555	0.78 307	3.77 431	2.10 443	1.72 337	1.85 443	2.91 533	1.82 514	10.38 609	1.91 516	0.48 557	0.46 595	0.28 266	0.29 410	0.38 401	0.51 521

GEStereo_RVC	1.91 387	0.80 441	6.57 407	1.20 467	1.06 457	4.02 506	1.43 575	4.13 539	1.89 395	2.03 428	1.80 408	2.34 462	1.86 521	4.94 463	1.77 499	0.48 557	0.38 543	0.32 375	0.28 380	0.42 460	0.50 513

DN-CSS_ROB	1.91 387	1.55 610	11.13 469	1.82 637	0.88 393	3.99 499	0.61 175	4.01 504	1.67 337	1.64 315	1.89 456	1.39 323	1.06 291	3.23 419	1.50 444	0.31 351	0.19 180	0.44 535	0.29 410	0.37 396	0.31 314

qqq1	1.92 390	0.57 212	4.46 384	1.36 546	0.57 231	2.03 146	0.73 261	4.25 578	2.80 584	2.32 530	2.31 559	1.95 415	1.52 432	10.99 632	0.71 190	0.34 406	0.32 491	0.30 322	0.23 248	0.29 225	0.29 273

fff1	1.92 390	0.57 212	4.46 384	1.36 546	0.57 231	2.03 146	0.73 261	4.25 578	2.80 584	2.32 530	2.31 559	1.95 415	1.52 432	10.99 632	0.71 190	0.34 406	0.32 491	0.30 322	0.23 248	0.29 225	0.29 273

raft_robust	1.92 390	1.15 550	3.34 353	1.02 365	0.43 112	3.84 444	0.46 103	4.42 635	2.52 542	1.67 324	1.36 268	2.17 446	6.37 674	6.78 517	1.04 320	0.28 255	0.24 372	0.30 322	0.35 495	0.31 272	0.32 328

delet	1.92 390	0.76 421	5.14 394	1.01 354	1.65 613	3.44 352	2.03 625	3.76 429	2.48 533	2.01 419	2.05 498	2.63 502	1.90 527	5.34 470	2.12 544	0.28 255	0.29 460	0.40 507	0.31 448	0.41 441	0.45 478

BEATNet_4x	1.92 390	1.36 590	8.75 436	1.20 467	0.56 219	3.46 358	1.03 484	4.00 502	2.43 524	2.25 509	1.70 368	2.10 442	1.59 447	2.57 395	3.05 602	0.37 448	0.22 305	0.47 552	0.29 410	0.60 555	0.40 446

IIG-Stereo	1.95 395	0.79 436	2.14 258	2.78 676	0.66 282	4.62 639	0.76 287	4.27 587	1.53 263	2.63 591	3.14 628	3.35 571	1.61 454	7.65 535	1.41 419	0.39 477	0.20 234	0.31 352	0.25 299	0.33 327	0.22 129

LALA_ROB	1.95 395	1.48 605	3.11 339	1.05 377	0.98 430	3.99 499	1.82 613	4.44 639	2.28 483	3.31 639	1.85 443	2.76 520	1.67 480	4.04 447	3.23 605	0.46 543	0.41 566	0.55 603	0.52 604	0.60 555	0.57 548

DCANet-4	1.96 397	0.51 133	14.31 516	0.82 192	0.40 91	4.16 547	0.57 151	4.29 596	2.98 609	2.30 520	1.80 408	1.03 253	1.54 442	1.44 233	1.44 424	0.29 284	0.23 335	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 456

PSMNet-RSSM	1.96 397	0.77 425	3.26 347	1.29 508	1.31 530	4.19 559	0.96 452	3.68 411	1.89 395	2.05 433	1.80 408	2.60 498	1.70 487	9.84 584	1.81 503	0.35 426	0.29 460	0.35 450	0.37 517	0.42 460	0.35 379

4D-IteraStereo	1.97 399	0.84 464	20.43 652	0.78 167	1.56 594	2.09 158	1.05 492	2.43 201	1.56 287	1.41 284	1.00 148	1.94 413	0.61 98	1.22 173	1.06 323	0.27 211	0.18 132	0.31 352	0.26 323	0.27 182	0.23 150

OMP-Stereo	1.97 399	0.93 494	1.88 219	2.76 675	0.67 289	4.58 634	1.48 578	4.31 607	1.54 272	3.15 634	2.76 603	3.25 562	1.38 381	7.66 536	1.35 409	0.40 485	0.20 234	0.33 411	0.26 323	0.33 327	0.24 168

cc1	1.98 401	0.74 404	13.77 499	1.78 630	0.36 37	4.48 606	0.74 273	4.23 568	3.95 664	1.01 219	1.81 421	0.72 160	1.62 458	2.13 352	0.64 147	0.29 284	0.17 86	0.32 375	0.21 188	0.31 272	0.29 273

hknet	1.98 401	0.64 305	8.70 435	0.87 246	1.07 464	4.16 547	1.16 521	4.48 645	1.73 360	2.93 616	1.83 430	3.48 582	1.30 363	3.91 443	1.51 450	0.31 351	0.25 403	0.31 352	0.28 380	0.35 368	0.33 349

GANet-RSSM	1.98 401	0.62 284	3.49 356	1.69 618	1.23 513	4.22 565	0.91 418	3.31 345	1.86 388	1.81 354	1.74 380	2.34 462	1.82 514	10.92 629	1.73 494	0.34 406	0.29 460	0.31 352	0.28 380	0.39 412	0.40 446

1test111	1.99 404	0.74 404	13.77 499	1.78 630	0.36 37	4.48 606	0.74 273	3.98 496	1.53 263	1.01 219	1.81 421	0.72 160	1.62 458	4.66 458	0.98 307	0.29 284	0.17 86	0.32 375	0.21 188	0.33 327	0.32 328

SMFormer	2.00 405	0.57 212	4.46 384	1.36 546	0.57 231	2.03 146	0.73 261	4.25 578	2.80 584	2.32 530	2.31 559	1.95 415	1.52 432	10.99 632	2.13 547	0.34 406	0.32 491	0.36 466	0.31 448	0.38 401	0.36 385

tta	2.00 405	0.57 212	4.46 384	1.36 546	0.57 231	2.03 146	0.73 261	4.25 578	2.80 584	2.32 530	2.31 559	1.95 415	1.52 432	10.99 632	2.13 547	0.34 406	0.32 491	0.36 466	0.31 448	0.29 225	0.29 273

TestStereo	2.00 405	1.02 519	12.25 479	0.70 89	0.61 251	1.88 129	0.55 141	2.31 179	1.52 256	1.41 284	1.33 254	1.27 301	0.90 224	11.62 659	0.81 233	0.34 406	0.19 180	0.33 411	0.24 279	0.44 481	0.24 168

cross-raft	2.01 408	0.57 212	19.01 597	1.03 373	0.56 219	2.11 162	0.72 253	3.63 400	1.57 293	1.77 346	1.51 306	3.17 556	1.13 318	1.16 152	0.85 245	0.23 105	0.21 273	0.26 196	0.23 248	0.28 204	0.25 184

MMNet	2.02 409	0.81 447	10.76 463	1.12 422	1.23 513	3.53 379	0.89 405	3.79 435	2.08 432	2.15 468	1.76 393	2.15 445	2.12 542	3.69 435	2.32 561	0.31 351	0.29 460	0.34 430	0.27 351	0.38 401	0.42 456

xx1	2.03 410	0.74 404	13.77 499	1.78 630	0.36 37	4.48 606	0.74 273	4.23 568	3.95 664	1.01 219	1.81 421	1.79 387	1.34 371	2.13 352	0.64 147	0.29 284	0.17 86	0.33 411	0.33 469	0.33 327	0.32 328

HGLStereo	2.03 410	0.74 404	7.50 420	1.23 482	1.56 594	3.62 402	0.95 444	3.78 434	1.89 395	2.03 428	2.20 531	3.12 552	2.14 545	5.68 480	2.04 534	0.37 448	0.31 482	0.32 375	0.29 410	0.40 417	0.45 478

ssnet_v2	2.04 412	0.88 479	7.87 421	1.20 467	0.87 389	3.86 454	1.64 599	4.01 504	2.60 557	2.61 586	1.96 471	3.79 606	1.71 489	2.20 363	2.96 598	0.41 500	0.35 517	0.42 526	0.37 517	0.55 535	0.52 526

ADStereo(finetuned)	2.04 412	0.73 393	13.28 490	0.82 192	0.40 91	4.16 547	0.59 166	4.25 578	2.97 606	2.35 538	1.84 435	1.18 283	3.40 619	1.52 252	1.54 456	0.29 284	0.24 372	0.23 69	0.18 93	0.30 252	0.51 521

CBFPSM	2.05 414	0.95 504	10.12 455	1.07 386	1.05 454	2.84 238	1.20 532	3.28 341	1.73 360	1.82 356	1.30 241	4.56 647	4.06 637	2.34 372	2.34 563	0.25 160	0.38 543	0.32 375	0.27 351	0.37 396	0.79 608

DeepPruner_ROB	2.05 414	1.09 537	10.50 460	1.01 354	1.20 506	4.39 590	0.91 418	3.14 320	1.72 358	2.60 584	1.54 316	2.78 522	1.27 354	4.52 454	1.72 490	0.51 579	0.40 557	0.37 480	0.34 479	0.48 509	0.52 526

DLCB_ROB	2.05 414	0.95 504	2.37 284	1.24 484	1.02 447	2.92 253	1.30 546	3.68 411	2.30 487	2.91 614	2.17 524	3.32 569	1.52 432	10.37 607	2.50 578	0.40 485	0.33 498	0.40 507	0.36 505	0.41 441	0.47 494

NLCSM	2.07 417	0.57 212	1.26 125	0.68 76	1.83 644	3.24 311	0.69 238	8.40 693	9.75 693	0.92 202	1.30 241	0.87 209	1.06 291	7.60 532	1.57 461	0.28 255	0.25 403	0.29 292	0.25 299	0.36 382	0.27 237

HITNet	2.07 417	0.82 454	14.77 521	1.34 535	0.56 219	3.47 361	0.80 326	4.07 523	2.35 499	2.16 474	1.61 340	1.64 356	1.44 407	2.09 350	2.56 585	0.26 184	0.18 132	0.41 519	0.26 323	0.45 490	0.25 184
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	2.07 417	1.40 596	3.01 336	1.09 401	0.92 404	3.94 475	1.53 585	4.25 578	2.23 467	3.31 639	2.06 502	2.35 464	1.52 432	8.74 552	2.07 540	0.44 524	0.36 524	0.51 582	0.48 585	0.54 532	0.62 564

CFNet-RSSM	2.08 420	0.52 141	20.06 629	1.01 354	0.56 219	3.39 341	0.64 199	3.67 407	1.55 280	1.72 337	1.37 270	2.57 495	1.19 341	1.11 128	0.86 252	0.27 211	0.20 234	0.25 151	0.23 248	0.27 182	0.23 150

HLF11	2.10 421	0.80 441	18.68 590	0.88 251	0.83 366	2.11 162	0.58 160	3.39 363	2.56 551	1.33 264	1.30 241	0.98 243	1.00 257	4.75 462	1.51 450	0.25 160	0.21 273	0.24 110	0.18 93	0.23 87	0.27 237

NLMM	2.10 421	0.53 159	1.23 116	0.63 33	1.86 646	2.81 234	0.61 175	11.68 702	14.99 705	0.80 159	0.86 105	0.92 229	1.03 268	1.12 133	1.48 437	0.26 184	0.25 403	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.24 168

coex_refinement	2.10 421	0.85 470	3.67 368	1.31 519	1.13 481	3.21 303	0.85 364	3.86 453	2.31 491	2.51 564	1.92 466	3.49 588	1.69 485	11.08 639	2.13 547	0.37 448	0.25 403	0.27 230	0.31 448	0.41 441	0.37 401

iRaft-Stereo_5w	2.10 421	0.83 458	8.57 431	0.81 179	0.76 327	3.21 303	0.84 355	3.71 423	1.65 333	1.56 298	2.50 577	2.20 448	2.23 556	9.13 564	2.01 532	0.38 465	0.19 180	0.35 450	0.27 351	0.45 490	0.39 425

ManiGeoR	2.11 425	0.93 494	18.17 576	0.84 217	0.84 374	2.72 228	0.56 146	3.67 407	2.82 592	1.08 235	1.23 216	1.12 268	1.07 296	4.60 456	1.17 356	0.25 160	0.20 234	0.30 322	0.20 164	0.23 87	0.26 217

HLf10	2.11 425	0.93 494	18.17 576	0.84 217	0.84 374	2.72 228	0.56 146	3.67 407	2.82 592	1.08 235	1.23 216	1.12 268	1.07 296	4.60 456	1.17 356	0.25 160	0.20 234	0.30 322	0.20 164	0.23 87	0.26 217

WQFJA1	2.11 425	0.52 141	1.23 116	0.63 33	1.87 649	2.81 234	0.61 175	11.67 701	15.01 706	0.80 159	0.86 105	0.92 229	1.03 268	1.13 137	1.48 437	0.26 184	0.25 403	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.24 168

DFGA-Net	2.11 425	3.00 659	7.43 418	1.11 418	0.76 327	3.72 417	0.60 170	2.63 252	1.91 399	2.01 419	2.07 503	1.22 293	1.04 276	10.26 605	2.26 556	0.27 211	0.22 305	0.34 430	0.34 479	0.61 560	0.48 499

G2L-Stereo_test	2.11 425	0.86 473	7.12 414	1.65 614	1.19 498	3.54 383	1.02 481	3.57 389	2.01 415	2.50 560	1.68 361	3.15 554	1.50 426	9.21 567	1.62 474	0.28 255	0.19 180	0.23 69	0.22 224	0.27 182	0.31 314

CFNet_pseudo	2.12 430	0.67 341	15.14 532	0.85 231	0.74 321	3.95 481	0.64 199	3.95 485	1.78 373	1.90 376	1.79 405	3.27 564	1.62 458	2.51 384	1.16 352	0.31 351	0.36 524	0.53 593	0.27 351	0.63 566	0.44 472

test_xeample3	2.12 430	0.63 292	21.55 689	0.91 280	0.47 153	1.85 126	0.94 440	7.96 690	1.23 147	0.75 128	0.76 76	0.64 118	0.70 131	1.77 306	0.83 239	0.30 326	0.21 273	0.27 230	0.21 188	0.27 182	0.24 168

G2L-ROB	2.13 432	0.78 432	10.06 452	1.19 463	1.06 457	3.84 444	0.93 435	3.32 350	2.27 479	2.20 488	1.47 295	2.65 504	1.20 343	8.38 546	1.81 503	0.28 255	0.19 180	0.23 69	0.22 224	0.28 204	0.32 328

ccs_rob	2.13 432	0.67 341	15.11 531	0.84 217	0.75 323	3.96 491	0.65 209	3.95 485	1.78 373	1.88 369	1.79 405	3.26 563	1.64 474	2.51 384	1.16 352	0.31 351	0.36 524	0.54 602	0.27 351	0.65 577	0.45 478

WQFJX	2.14 434	0.54 177	1.28 133	0.61 16	1.85 645	2.87 244	0.77 300	11.60 700	14.62 704	0.82 165	1.15 193	0.89 216	1.10 311	1.69 295	1.39 412	0.28 255	0.25 403	0.25 151	0.21 188	0.32 306	0.25 184

SepStereo	2.15 435	0.67 341	4.79 391	1.14 431	1.64 609	2.93 258	2.13 630	4.09 529	2.74 572	4.17 663	2.52 580	2.46 485	1.79 503	8.36 544	1.63 477	0.37 448	0.22 305	0.39 501	0.25 299	0.41 441	0.34 365

IGEV-FE	2.16 436	0.69 352	20.56 656	1.22 476	0.54 205	2.18 168	0.53 131	3.38 360	1.61 317	1.93 387	1.55 320	3.74 603	1.06 291	1.56 257	0.91 281	0.29 284	0.20 234	0.27 230	0.29 410	0.40 417	0.32 328

IGEV_Zeroshot_test	2.16 436	0.69 352	20.60 660	1.22 476	0.54 205	2.18 168	0.53 131	3.38 360	1.61 317	1.93 387	1.55 320	3.76 605	1.05 282	1.55 256	0.91 281	0.29 284	0.20 234	0.27 230	0.29 410	0.40 417	0.32 328

anonymousa	2.16 436	0.67 341	19.19 598	1.04 376	1.67 617	2.06 155	0.79 315	2.86 290	1.96 404	1.85 360	2.14 519	3.23 561	1.81 511	1.12 133	1.15 347	0.26 184	0.26 422	0.34 430	0.32 461	0.30 252	0.28 260

HLf8	2.17 439	0.96 510	17.42 564	0.83 205	0.81 348	3.37 336	0.55 141	3.88 459	2.99 612	1.19 251	1.20 204	1.22 293	1.00 257	5.68 480	0.82 235	0.26 184	0.20 234	0.29 292	0.20 164	0.25 127	0.27 237

NLMM1	2.18 440	0.55 187	1.34 146	0.62 25	1.86 646	3.30 329	0.62 190	11.92 703	15.07 707	0.86 189	0.96 143	0.84 198	0.90 224	1.83 316	1.35 409	0.27 211	0.27 434	0.27 230	0.24 279	0.31 272	0.28 260

AIO-test1	2.18 440	0.66 330	18.95 595	0.89 259	1.48 576	3.40 344	0.97 457	4.19 554	1.68 340	0.86 189	1.35 263	0.99 245	0.75 150	4.47 453	1.27 390	0.23 105	0.23 335	0.28 266	0.33 469	0.31 272	0.35 379

SFCPSM	2.18 440	0.63 292	17.03 556	0.88 251	0.98 430	3.74 423	1.28 543	4.09 529	2.16 455	1.85 360	1.83 430	1.65 357	1.39 384	2.50 381	1.50 444	0.33 393	0.27 434	0.39 501	0.36 505	0.34 347	0.37 401

WQFJX1	2.20 443	0.52 141	1.38 157	0.62 25	1.78 638	3.07 279	0.67 216	12.26 706	15.24 708	0.84 181	1.05 169	0.91 223	0.97 246	1.88 328	1.26 386	0.27 211	0.25 403	0.28 266	0.21 188	0.36 382	0.25 184

GANet-ADL	2.20 443	0.73 393	20.11 634	1.25 486	0.69 302	3.83 439	0.76 287	3.49 373	1.71 353	1.65 319	1.99 481	2.10 442	1.10 311	1.42 229	1.26 386	0.38 465	0.33 498	0.25 151	0.22 224	0.42 460	0.36 385

TestStereo_HLe17	2.22 445	1.13 544	17.87 571	0.85 231	0.79 339	3.54 383	0.62 190	3.97 493	3.06 619	1.15 247	1.14 191	1.16 276	1.05 282	5.89 486	0.73 198	0.25 160	0.19 180	0.29 292	0.22 224	0.25 127	0.25 184

MSKI-zero shot	2.22 445	0.64 305	20.09 633	0.96 318	0.56 219	4.04 510	0.70 248	3.91 472	1.50 237	1.92 383	2.28 545	1.92 411	0.71 133	2.93 412	0.67 165	0.26 184	0.23 335	0.26 196	0.21 188	0.28 204	0.26 217

PS-NSSS	2.22 445	1.33 587	2.90 330	0.97 325	1.53 586	4.11 528	1.08 502	4.55 656	2.65 562	2.10 446	2.32 564	1.77 379	1.40 388	11.79 672	1.61 469	0.68 623	0.45 586	0.96 657	0.43 567	0.95 627	0.92 623

PCWNet_CMD	2.23 448	0.65 318	17.36 561	0.83 205	0.76 327	3.51 374	0.64 199	3.60 393	1.97 406	1.70 332	1.63 345	3.22 559	3.05 604	2.09 350	1.11 338	0.31 351	0.36 524	0.47 552	0.26 323	0.64 574	0.47 494

HH	2.23 448	0.86 473	21.59 690	0.98 333	0.51 179	1.49 87	0.82 342	2.74 267	1.54 272	1.10 239	1.69 366	4.62 650	1.86 521	2.55 392	0.69 180	0.26 184	0.22 305	0.29 292	0.23 248	0.34 347	0.27 237

HanStereo	2.23 448	0.86 473	21.59 690	0.98 333	0.51 179	1.49 87	0.82 342	2.74 267	1.54 272	1.10 239	1.69 366	4.62 650	1.86 521	2.55 392	0.69 180	0.26 184	0.22 305	0.29 292	0.23 248	0.34 347	0.27 237

MSMDNet	2.23 448	0.64 305	17.32 557	0.84 217	0.75 323	3.53 379	0.64 199	3.61 397	1.98 408	1.71 336	1.64 347	3.22 559	2.99 597	2.08 347	1.11 338	0.31 351	0.37 536	0.45 542	0.26 323	0.62 564	0.45 478

Select-FE	2.25 452	0.87 476	17.36 561	1.06 383	0.99 433	2.04 151	0.46 103	3.79 435	1.61 317	2.52 566	1.81 421	4.41 639	3.15 607	1.83 316	0.92 286	0.32 373	0.35 517	0.30 322	0.41 556	0.32 306	0.55 540

FENet	2.25 452	0.50 124	20.29 645	1.35 540	0.67 289	4.01 504	0.60 170	3.95 485	1.99 409	1.96 396	1.11 184	2.43 480	1.43 404	1.60 269	1.39 412	0.32 373	0.22 305	0.33 411	0.26 323	0.29 225	0.39 425

DISCO	2.25 452	0.73 393	10.06 452	1.76 628	1.12 477	3.47 361	1.25 540	3.24 335	2.26 477	2.65 596	1.96 471	4.53 645	1.92 529	4.17 450	3.61 609	0.32 373	0.25 403	0.31 352	0.29 410	0.66 582	0.41 452

iinet-f	2.26 455	1.18 556	13.71 497	1.14 431	1.11 476	3.77 427	1.10 509	4.14 545	2.17 457	2.06 438	1.76 393	2.99 540	2.99 597	2.50 381	2.49 577	0.35 426	0.39 552	0.27 230	0.28 380	0.45 490	0.39 425

ICVP	2.26 455	0.66 330	21.18 680	0.99 339	0.88 393	4.28 576	0.95 444	3.32 350	1.60 313	1.66 321	1.76 393	1.34 312	1.14 325	1.62 277	1.32 401	0.53 588	0.35 517	0.33 411	0.29 410	0.40 417	0.51 521
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 457	0.65 318	23.82 708	0.90 269	0.46 143	1.57 96	0.96 452	7.98 691	1.19 142	0.65 93	0.77 79	0.74 173	0.72 136	2.59 396	0.86 252	0.28 255	0.21 273	0.28 266	0.21 188	0.29 225	0.25 184

CIPLG	2.27 457	1.18 556	19.24 599	0.92 287	1.34 543	3.95 481	0.89 405	4.23 568	1.82 378	2.31 526	2.67 596	1.17 279	1.06 291	1.53 255	1.32 401	0.37 448	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.45 478

ACRE	2.27 457	1.11 542	19.45 607	0.91 280	1.30 527	3.94 475	0.87 390	4.21 560	1.80 376	2.28 514	2.62 591	1.17 279	1.04 276	1.52 252	1.30 398	0.37 448	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.46 489

NOSS_ROB	2.27 457	0.73 393	3.00 335	1.71 622	1.00 442	3.90 460	0.97 457	4.29 596	2.81 590	2.94 620	2.19 528	3.88 610	1.19 341	11.77 671	1.62 474	0.59 599	0.54 618	0.56 605	0.52 604	0.56 541	0.54 534

XPNet_ROB	2.27 457	1.11 542	4.10 379	1.36 546	0.97 421	3.94 475	1.63 597	4.07 523	2.14 451	2.82 610	2.00 483	2.32 460	1.73 494	10.81 624	3.39 606	0.51 579	0.47 600	0.48 561	0.40 549	0.51 519	0.56 544

IPLGR_C	2.28 462	1.31 582	19.46 608	0.92 287	1.32 537	3.93 469	0.89 405	4.20 555	1.82 378	2.30 520	2.63 593	1.16 276	1.07 296	1.41 226	1.29 397	0.37 448	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.45 478

DRaft	2.28 462	0.56 201	2.64 313	0.74 131	0.46 143	3.94 475	1.23 537	2.32 181	1.55 280	2.64 592	2.80 607	1.60 351	5.34 661	6.96 521	10.99 669	0.34 406	0.22 305	0.27 230	0.27 351	0.29 225	0.37 401

psm_up	2.28 462	0.81 447	5.45 401	1.26 493	1.50 580	3.84 444	1.23 537	4.23 568	2.03 420	2.55 571	1.80 408	2.44 484	1.65 476	12.90 690	1.58 462	0.37 448	0.38 543	0.41 519	0.34 479	0.43 470	0.39 425

MyStereo04	2.29 465	0.80 441	18.77 591	1.00 347	1.04 452	3.95 481	0.95 444	3.91 472	2.54 548	1.99 405	1.27 236	2.31 459	1.65 476	2.02 343	1.77 499	0.24 133	0.24 372	0.34 430	0.26 323	0.41 441	0.37 401

ADLNet	2.29 465	0.83 458	3.62 366	1.35 540	1.60 600	3.67 410	1.24 539	3.95 485	2.98 609	2.58 579	2.29 548	4.01 617	1.79 503	11.23 645	2.09 542	0.37 448	0.38 543	0.36 466	0.34 479	0.45 490	0.71 586

TDLM	2.29 465	1.08 534	4.61 390	1.29 508	1.01 445	4.26 570	2.17 632	3.75 427	2.79 580	2.31 526	1.98 478	2.06 437	1.59 447	12.45 685	1.72 490	0.51 579	0.28 449	0.52 588	0.35 495	0.56 541	0.50 513

TestStereo_HL3	2.30 468	0.54 177	20.47 654	1.03 373	0.70 306	2.70 225	0.78 307	3.61 397	1.71 353	1.82 356	1.53 313	1.29 305	0.95 240	6.56 506	0.70 186	0.25 160	0.24 372	0.25 151	0.22 224	0.26 160	0.30 303

Wz-Net-LNSev	2.30 468	1.67 620	14.88 524	1.18 460	1.65 613	3.49 368	1.54 588	3.63 400	2.03 420	1.88 369	1.64 347	3.29 565	2.06 538	2.71 406	2.02 533	0.40 485	0.33 498	0.32 375	0.31 448	0.53 529	0.49 506

DCVSM-stereo	2.31 470	0.66 330	20.69 662	1.11 418	0.93 410	2.58 214	0.73 261	2.61 249	1.60 313	2.57 575	1.53 313	3.30 567	1.72 491	2.19 362	1.23 377	0.34 406	0.53 616	0.41 519	0.32 461	0.45 490	0.62 564

gwcnet-sp	2.31 470	1.21 561	17.34 558	1.08 394	0.92 404	3.56 389	1.04 488	3.69 416	2.09 435	2.55 571	1.60 336	1.80 390	1.62 458	3.87 440	1.95 524	0.29 284	0.29 460	0.30 322	0.28 380	0.38 401	0.39 425

scenet	2.31 470	1.21 561	17.34 558	1.08 394	0.92 404	3.56 389	1.04 488	3.69 416	2.09 435	2.55 571	1.60 336	1.80 390	1.62 458	3.87 440	1.95 524	0.29 284	0.29 460	0.30 322	0.28 380	0.38 401	0.39 425

ssnet	2.31 470	1.21 561	17.34 558	1.08 394	0.92 404	3.56 389	1.04 488	3.69 416	2.09 435	2.55 571	1.60 336	1.80 390	1.62 458	3.87 440	1.95 524	0.29 284	0.29 460	0.30 322	0.28 380	0.38 401	0.39 425

DAS	2.31 470	0.67 341	4.79 391	1.14 431	1.64 609	2.93 258	2.13 630	4.09 529	2.74 572	4.17 663	2.52 580	2.46 485	1.79 503	11.55 656	1.63 477	0.37 448	0.22 305	0.39 501	0.25 299	0.41 441	0.34 365

TRStereo	2.31 470	1.87 629	19.74 617	1.53 592	1.16 489	4.26 570	1.08 502	4.73 665	1.45 201	1.55 296	1.28 237	1.75 374	0.85 201	1.81 313	1.20 366	0.36 440	0.26 422	0.32 375	0.36 505	0.34 347	0.33 349

test_sample5	2.33 476	0.62 284	11.29 470	1.29 508	0.83 366	3.09 282	0.74 273	4.28 592	2.31 491	2.20 488	1.97 476	1.68 362	1.39 384	11.19 643	1.47 434	0.37 448	0.31 482	0.37 480	0.37 517	0.41 441	0.39 425

MyStereo8	2.33 476	1.13 544	19.26 602	1.22 476	1.62 604	4.16 547	0.57 151	3.50 376	2.36 502	2.15 468	1.75 384	2.28 452	1.14 325	1.46 242	2.20 553	0.24 133	0.21 273	0.32 375	0.27 351	0.36 382	0.43 466

DualNet	2.33 476	0.62 284	11.29 470	1.29 508	0.83 366	3.09 282	0.74 273	4.28 592	2.31 491	2.26 512	2.04 492	1.68 362	1.39 384	11.19 643	1.47 434	0.37 448	0.31 482	0.37 480	0.37 517	0.41 441	0.39 425

MIPNet	2.33 476	0.71 377	19.82 619	0.89 259	0.56 219	4.76 666	0.61 175	4.32 612	2.37 508	1.83 359	1.48 302	1.48 336	1.98 533	2.63 399	1.44 424	0.29 284	0.20 234	0.26 196	0.23 248	0.30 252	0.39 425

DualNet (step1)	2.34 480	1.05 525	7.87 421	1.07 386	0.86 384	3.93 469	1.19 528	4.35 619	2.11 445	2.14 460	1.75 384	1.75 374	1.67 480	6.26 499	1.26 386	1.23 663	0.48 606	4.27 709	2.09 693	0.70 590	0.69 582

test_sample4	2.34 480	0.63 292	11.59 473	1.30 515	0.83 366	3.07 279	0.72 253	4.27 587	2.30 487	2.30 520	1.88 450	1.73 372	1.42 401	11.14 642	1.46 429	0.35 426	0.29 460	0.35 450	0.36 505	0.40 417	0.38 418

test_sample3	2.34 480	0.61 275	11.94 477	1.33 527	0.85 378	3.10 286	0.73 261	4.24 576	2.19 460	2.21 497	1.75 384	1.80 390	1.41 396	11.11 641	1.46 429	0.35 426	0.29 460	0.34 430	0.35 495	0.39 412	0.37 401

STTStereo	2.34 480	0.95 504	14.93 527	1.43 568	1.54 587	3.86 454	0.86 369	3.65 402	2.44 528	2.15 468	1.55 320	2.49 489	1.59 447	5.14 467	1.44 424	0.38 465	0.39 552	0.47 552	0.51 601	0.52 523	0.51 521

CFNet	2.34 480	1.10 538	8.96 437	1.34 535	1.24 515	4.09 520	0.73 261	4.04 513	2.77 577	1.62 310	1.87 449	2.27 451	1.45 411	11.41 649	1.82 505	0.31 351	0.24 372	0.43 530	0.36 505	0.43 470	0.33 349

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 485	0.99 514	19.62 613	1.09 401	0.96 417	1.51 89	0.44 92	4.05 517	1.64 328	1.31 262	1.67 358	4.93 657	2.45 572	2.52 389	1.40 415	0.30 326	0.20 234	0.31 352	0.50 597	0.57 546	0.60 558

test_sample6	2.35 485	0.62 284	10.78 464	1.33 527	0.83 366	3.15 293	0.79 315	4.36 624	2.43 524	2.26 512	2.04 492	1.69 366	1.39 384	11.48 654	1.61 469	0.38 465	0.32 491	0.37 480	0.39 538	0.41 441	0.42 456

EAI-Stereo	2.35 485	0.63 292	2.97 332	0.95 313	0.65 275	3.84 444	14.27 711	5.04 673	2.19 460	2.06 438	7.25 669	1.10 263	0.94 237	1.65 286	1.37 411	0.31 351	0.22 305	0.27 230	0.60 624	0.27 182	0.32 328

ac_64	2.35 485	0.62 284	9.77 447	1.32 522	1.71 624	3.27 320	0.93 435	3.48 370	2.50 538	1.74 342	1.73 377	3.91 611	1.77 500	10.21 601	1.86 510	0.40 485	0.31 482	0.33 411	0.30 432	0.34 347	0.39 425

HSM	2.35 485	0.81 447	2.21 265	1.14 431	1.55 591	3.44 352	1.03 484	3.99 500	2.25 473	2.29 516	2.11 511	8.04 686	3.05 604	11.60 657	1.71 488	0.33 393	0.22 305	0.28 266	0.23 248	0.32 306	0.35 379

CFNet_ucs	2.36 490	0.68 349	18.42 586	0.89 259	0.81 348	3.85 452	0.68 227	4.29 596	2.37 508	2.09 443	2.04 492	3.31 568	1.24 351	2.63 399	1.14 346	0.36 440	0.45 586	0.56 605	0.29 410	0.66 582	0.49 506

RT-IGEV	2.37 491	0.60 255	15.33 536	1.49 585	0.78 335	2.10 159	1.28 543	4.25 578	1.69 347	2.58 579	3.19 630	3.60 599	4.94 653	2.49 380	1.19 361	0.35 426	0.24 372	0.31 352	0.26 323	0.33 327	0.42 456

MyStereo05	2.37 491	0.72 382	19.94 624	1.02 365	0.99 433	4.26 570	0.86 369	4.01 504	2.62 558	2.14 460	1.26 229	2.28 452	1.63 471	2.07 345	1.68 485	0.24 133	0.23 335	0.34 430	0.26 323	0.42 460	0.36 385

hitnet-ft	2.37 491	0.73 393	8.34 428	0.96 318	0.89 398	3.77 427	0.80 326	3.55 387	2.58 553	2.24 506	2.04 492	3.65 602	1.49 425	11.71 669	1.89 513	0.44 524	0.53 616	0.44 535	0.35 495	0.52 523	0.48 499

YMNet	2.40 494	1.41 598	13.46 493	1.36 546	1.67 617	3.96 491	0.97 457	3.81 440	2.37 508	2.64 592	2.57 587	3.35 571	1.53 439	3.28 423	2.42 569	0.48 557	0.54 618	0.52 588	0.49 590	0.70 590	0.54 534

YMNet_1	2.40 494	1.41 598	13.46 493	1.36 546	1.67 617	3.96 491	0.97 457	3.81 440	2.37 508	2.64 592	2.57 587	3.35 571	1.53 439	3.28 423	2.42 569	0.48 557	0.54 618	0.52 588	0.49 590	0.70 590	0.54 534

CoDeX	2.40 494	0.78 432	13.21 489	1.00 347	1.18 491	3.24 311	1.32 549	4.14 545	2.41 520	1.74 342	1.84 435	2.05 435	1.47 417	10.03 594	1.60 466	0.34 406	0.28 449	0.32 375	0.27 351	0.32 306	0.39 425

LMCR-Stereo	2.40 494	1.31 582	18.61 589	1.59 604	0.86 384	3.87 456	1.15 519	4.32 612	1.60 313	2.25 509	2.27 541	1.13 270	2.43 570	2.48 379	1.60 466	0.88 644	0.24 372	0.29 292	0.24 279	0.56 541	0.30 303

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 498	1.47 604	14.14 510	1.30 515	1.35 544	3.51 374	1.64 599	4.04 513	2.10 443	2.46 555	1.88 450	2.28 452	2.51 576	4.73 461	3.17 604	0.38 465	0.19 180	0.35 450	0.20 164	0.40 417	0.36 385

PAM	2.43 499	0.61 275	20.86 667	1.07 386	0.73 316	2.93 258	0.53 131	3.24 335	1.53 263	1.89 375	2.43 570	5.29 670	2.76 587	1.84 319	1.02 315	0.27 211	0.24 372	0.26 196	0.25 299	0.40 417	0.50 513

PSM-AAD	2.43 499	0.54 177	1.32 142	0.92 287	0.54 205	4.48 606	7.47 697	2.96 299	1.55 280	2.31 526	2.56 585	1.26 300	16.23 708	2.46 377	0.89 268	0.28 255	0.21 273	0.58 610	0.41 556	0.34 347	1.32 649

AASNet	2.44 501	0.92 490	19.79 618	1.35 540	1.49 577	3.81 436	1.07 497	3.85 450	2.93 604	1.95 393	2.29 548	1.96 420	1.29 359	1.73 301	1.93 519	0.39 477	0.33 498	0.45 542	0.30 432	0.55 535	0.45 478

PAM_32	2.45 502	0.63 292	20.74 663	1.05 377	0.65 275	2.83 237	0.46 103	2.91 293	1.54 272	1.95 393	2.66 595	4.99 660	3.78 630	1.96 336	0.92 286	0.27 211	0.22 305	0.27 230	0.25 299	0.36 382	0.48 499

GMM-Stereo	2.45 502	0.52 141	20.38 648	0.89 259	0.82 358	4.18 555	1.91 618	2.45 206	1.48 225	2.48 558	2.30 553	1.69 366	1.86 521	2.93 412	1.08 329	0.28 255	0.18 132	0.33 411	0.48 585	0.35 368	2.41 678

DMCA-RVC	2.45 502	1.22 567	18.29 581	1.23 482	1.14 482	2.49 201	0.85 364	3.29 343	1.68 340	3.02 623	1.41 283	2.00 427	1.53 439	6.39 501	2.00 530	0.38 465	0.30 473	0.44 535	0.35 495	0.45 490	0.44 472

MyStereo06	2.46 505	0.72 382	19.97 626	1.02 365	0.99 433	4.26 570	0.86 369	3.51 379	1.68 340	1.92 383	1.73 377	4.01 617	4.22 641	1.62 277	0.88 264	0.24 133	0.23 335	0.34 430	0.26 323	0.42 460	0.36 385

SACVNet	2.46 505	1.14 549	9.47 445	1.44 571	1.18 491	4.06 513	1.49 582	3.84 447	2.24 470	2.62 588	1.89 456	2.57 495	1.28 356	11.35 647	1.64 480	0.50 573	0.39 552	0.48 561	0.41 556	0.55 535	0.75 598

RAFT-345	2.46 505	0.55 187	19.69 616	1.02 365	0.49 172	4.43 602	0.78 307	1.64 76	2.34 497	2.09 443	3.12 626	1.96 420	1.31 365	6.65 510	1.43 422	0.36 440	0.23 335	0.32 375	0.25 299	0.28 204	0.25 184

GwcNet-ADL	2.47 508	0.67 341	21.48 688	0.96 318	0.72 311	4.61 638	0.95 444	4.42 635	2.36 502	1.98 400	1.80 408	2.55 493	1.24 351	1.90 330	1.41 419	0.40 485	0.46 595	0.24 110	0.27 351	0.41 441	0.49 506

PFNet	2.47 508	0.60 255	16.95 555	2.15 659	0.81 348	4.63 641	0.91 418	2.55 232	1.52 256	2.40 549	2.79 605	1.83 399	1.42 401	7.54 529	1.34 408	0.33 393	0.21 273	0.36 466	0.27 351	0.32 306	0.39 425

IPLG	2.48 510	0.65 318	19.63 614	0.91 280	0.79 339	4.60 637	0.56 146	4.31 607	1.84 386	1.91 381	2.00 483	1.31 308	1.38 381	6.61 508	1.53 455	0.27 211	0.20 234	0.27 230	0.23 248	0.31 272	0.36 385

HHNet	2.48 510	0.71 377	20.52 655	0.64 43	0.64 267	4.07 518	0.93 435	3.76 429	1.56 287	2.15 468	4.92 660	0.98 243	3.37 618	1.66 287	1.79 502	0.32 373	0.20 234	0.31 352	0.27 351	0.36 382	0.42 456

G2L-Stereo	2.49 512	0.94 502	14.54 519	1.15 444	1.35 544	3.57 393	0.95 444	3.62 399	2.00 413	2.11 450	1.61 340	3.20 557	1.34 371	9.54 574	1.91 516	0.34 406	0.27 434	0.35 450	0.28 380	0.30 252	0.35 379

CRFU-Net	2.49 512	0.78 432	10.36 457	2.30 666	1.08 467	3.91 461	1.41 571	3.85 450	1.65 333	2.15 468	1.76 393	3.34 570	7.95 690	5.56 477	1.48 437	0.47 552	0.35 517	0.30 322	0.28 380	0.37 396	0.43 466

FADNet	2.49 512	1.76 624	13.17 488	1.17 454	0.95 416	3.27 320	0.88 397	3.94 483	2.27 479	1.40 282	1.29 239	2.51 490	2.06 538	9.93 589	1.94 522	0.43 517	0.45 586	0.40 507	0.43 567	1.06 637	0.53 528

RAFT + AFF	2.51 515	2.66 654	4.48 388	1.15 444	1.95 655	4.15 537	2.01 624	4.46 643	3.30 643	2.19 484	2.51 579	2.22 449	4.87 652	8.91 557	2.06 537	0.30 326	0.60 636	0.48 561	0.38 530	0.77 609	0.69 582

UNet	2.51 515	0.74 404	20.17 636	1.14 431	1.44 570	3.48 365	0.76 287	3.77 431	1.87 389	2.05 433	1.57 326	2.75 514	2.39 567	3.51 428	2.51 579	0.32 373	0.26 422	0.41 519	0.26 323	0.38 401	0.39 425

FADNet-RVC	2.51 515	2.27 644	14.03 508	1.09 401	0.81 348	3.54 383	1.10 509	4.13 539	2.48 533	1.39 280	1.22 212	1.85 405	1.77 500	9.78 582	2.06 537	0.38 465	0.37 536	0.40 507	0.40 549	0.67 584	0.48 499

iResNet	2.52 518	0.94 502	21.17 679	1.84 639	0.72 311	3.75 424	0.81 338	4.14 545	2.55 550	2.33 536	2.03 489	1.35 314	1.44 407	3.27 422	2.16 551	0.35 426	0.23 335	0.28 266	0.22 224	0.44 481	0.45 478

IPLGR	2.53 519	0.58 228	20.46 653	0.82 192	0.52 192	4.56 632	0.50 117	4.30 604	2.38 513	1.87 366	1.53 313	1.68 362	1.72 491	6.95 520	1.15 347	0.28 255	0.21 273	0.27 230	0.23 248	0.33 327	0.32 328

NCCL2	2.53 519	1.35 588	10.90 466	1.15 444	0.97 421	3.53 379	2.56 646	3.65 402	2.23 467	2.76 604	1.80 408	2.41 474	1.66 478	10.35 606	2.07 540	0.44 524	0.40 557	0.57 608	0.53 608	0.59 551	0.65 575

fast-acv-ft	2.54 521	1.19 558	20.08 632	1.41 564	1.40 557	3.18 298	1.17 524	3.37 359	2.28 483	1.90 376	2.15 521	2.69 507	2.17 551	2.91 410	2.31 560	0.37 448	0.39 552	0.45 542	0.39 538	0.57 546	0.45 478

XX-Stereo	2.54 521	0.61 275	20.21 637	1.78 630	1.19 498	4.30 579	0.46 103	4.39 630	1.58 297	2.32 530	1.89 456	4.64 652	0.60 95	4.16 449	0.82 235	0.31 351	0.21 273	0.28 266	0.27 351	0.51 519	0.26 217

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 521	1.04 524	16.73 551	1.53 592	2.00 657	3.96 491	0.87 390	3.87 456	2.31 491	2.54 570	1.67 358	2.85 527	1.63 471	5.55 476	1.62 474	0.46 543	0.33 498	0.38 497	0.38 530	0.53 529	0.62 564
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	2.54 521	0.90 482	11.10 468	1.32 522	1.47 575	3.58 394	1.38 564	4.13 539	2.45 529	1.90 376	1.71 372	2.86 528	1.76 498	10.86 625	1.66 483	0.60 601	0.43 576	0.53 593	0.41 556	0.78 611	0.94 626

CVANet_RVC	2.55 525	1.10 538	9.13 443	1.46 577	1.15 484	3.96 491	1.53 585	3.91 472	2.50 538	3.04 625	2.04 492	2.60 498	1.72 491	12.46 686	1.50 444	0.49 569	0.30 473	0.51 582	0.41 556	0.63 566	0.50 513

GCST	2.56 526	1.79 627	18.02 575	1.92 645	1.33 541	1.72 114	0.51 121	3.67 407	2.03 420	1.70 332	1.61 340	1.55 345	1.29 359	5.06 465	1.24 379	2.06 677	0.77 658	1.45 675	0.97 657	1.14 648	1.34 650

ARAFT	2.56 526	1.13 544	19.50 610	0.89 259	0.48 162	4.15 537	1.40 568	4.36 624	2.82 592	2.36 541	1.88 450	1.70 368	1.04 276	6.45 503	1.22 373	0.29 284	0.18 132	0.37 480	0.35 495	0.35 368	0.25 184

RASNet	2.56 526	0.70 363	10.06 452	1.60 606	2.25 670	3.67 410	1.00 473	3.38 360	3.14 625	1.81 354	2.11 511	4.60 648	2.30 560	10.25 604	2.61 587	0.37 448	0.24 372	0.25 151	0.24 279	0.28 204	0.26 217

cf-r	2.57 529	0.79 436	16.09 542	1.48 582	1.35 544	4.19 559	0.93 435	3.68 411	2.36 502	1.97 398	1.81 421	3.42 578	1.45 411	8.24 543	1.83 507	0.32 373	0.26 422	0.33 411	0.30 432	0.34 347	0.37 401

UGAM	2.58 530	0.56 201	18.55 588	0.89 259	0.71 309	3.23 308	1.03 484	2.75 269	1.75 368	1.36 271	2.77 604	2.69 507	1.28 356	10.75 620	1.40 415	0.28 255	0.24 372	0.40 507	0.31 448	0.35 368	0.30 303

GrayStereo	2.58 530	0.53 159	1.63 195	1.58 603	0.89 398	4.17 552	8.17 701	3.03 308	1.52 256	2.80 608	2.50 577	1.70 368	17.10 709	2.83 409	1.15 347	0.33 393	0.21 273	0.27 230	0.32 461	0.28 204	0.53 528

ASMatch	2.62 532	0.60 255	20.65 661	1.37 556	0.64 267	4.39 590	0.78 307	1.97 121	1.58 297	1.70 332	3.89 650	1.94 413	3.79 631	5.46 473	1.64 480	0.31 351	0.24 372	0.34 430	0.28 380	0.33 327	0.50 513

RAFT-RH_RVC	2.63 533	0.55 187	19.97 626	1.26 493	0.47 153	4.46 604	0.57 151	1.71 84	1.64 328	3.06 628	5.51 664	2.03 431	1.28 356	6.70 512	1.52 454	0.42 511	0.22 305	0.37 480	0.34 479	0.28 204	0.29 273

DANet	2.63 533	1.07 532	8.10 427	1.83 638	1.70 622	3.25 315	1.16 521	4.31 607	2.38 513	3.40 645	2.18 526	4.08 621	1.80 508	9.77 580	3.89 614	0.52 585	0.55 623	0.59 613	0.44 570	0.63 566	0.86 616
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CCAANet	2.64 535	0.63 292	19.43 606	1.12 422	1.03 448	2.65 220	0.88 397	3.95 485	1.71 353	1.37 275	1.66 356	2.40 470	1.36 377	10.70 619	1.93 519	0.33 393	0.25 403	0.36 466	0.31 448	0.31 272	0.33 349

FADNet_RVC	2.65 536	2.28 646	16.51 548	0.98 333	0.92 404	4.09 520	0.83 348	4.26 586	1.73 360	1.46 287	1.78 402	1.60 351	1.50 426	8.88 555	2.39 564	0.47 552	0.38 543	0.44 535	0.58 619	0.89 622	0.97 628

iResNetv2_ROB	2.65 536	5.00 673	19.28 604	2.06 655	1.09 472	3.83 439	1.13 516	4.14 545	2.09 435	1.85 360	2.03 489	2.01 430	1.51 430	3.58 430	1.58 462	0.34 406	0.21 273	0.32 375	0.21 188	0.44 481	0.29 273

ccnet	2.66 538	0.97 512	8.01 426	1.54 594	1.24 515	3.75 424	2.18 633	4.07 523	2.41 520	2.66 597	3.25 632	2.87 529	2.31 563	9.89 586	3.50 607	0.78 633	0.75 657	0.71 639	0.67 632	0.76 608	0.81 610

GwcNet-RSSM	2.66 538	1.05 525	15.91 540	1.22 476	1.19 498	4.12 530	1.12 513	3.84 447	2.02 416	1.93 387	1.79 405	3.12 552	1.46 415	10.37 607	2.05 536	0.33 393	0.27 434	0.35 450	0.30 432	0.40 417	0.36 385

z-ln-s-r	2.67 540	1.16 553	12.43 481	1.34 535	1.26 520	3.70 413	1.21 535	4.20 555	2.38 513	2.04 431	1.92 466	2.43 480	1.60 453	10.58 612	5.19 633	0.29 284	0.20 234	0.32 375	0.24 279	0.51 519	0.38 418

xxxx	2.67 540	0.54 177	2.03 238	1.22 476	0.81 348	3.49 368	0.63 195	4.49 648	2.49 537	2.22 499	2.23 536	2.05 435	1.38 381	10.05 595	17.91 700	0.32 373	0.32 491	0.30 322	0.27 351	0.33 327	0.34 365

test_xeample	2.67 540	0.56 201	2.05 241	1.09 401	0.81 348	3.24 311	0.80 326	4.55 656	2.70 568	2.42 552	2.27 541	1.39 323	1.40 388	10.75 620	17.51 699	0.30 326	0.30 473	0.32 375	0.28 380	0.34 347	0.33 349

PASM	2.67 540	2.05 638	9.71 446	1.73 625	1.37 550	2.53 208	1.52 583	3.10 317	2.17 457	2.79 607	1.84 435	2.90 530	1.85 520	11.89 676	2.19 552	0.81 638	0.85 661	0.87 654	1.01 660	1.14 648	1.05 633

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 544	1.26 574	22.01 697	1.08 394	0.99 433	1.61 104	0.86 369	3.69 416	1.64 328	1.52 293	5.62 666	3.35 571	3.44 624	2.20 363	1.33 405	0.26 184	0.21 273	0.30 322	0.62 628	0.93 626	0.67 577

222	2.68 544	0.57 212	2.03 238	1.11 418	0.81 348	3.23 308	0.65 209	4.52 653	2.45 529	2.34 537	2.29 548	1.41 329	1.44 407	10.50 610	18.47 704	0.32 373	0.30 473	0.32 375	0.27 351	0.32 306	0.34 365

PWC_ROB	2.69 546	2.01 635	8.36 429	1.33 527	1.90 653	3.23 308	1.18 525	4.33 615	3.25 637	3.11 630	3.41 639	2.71 510	2.18 553	9.15 565	4.48 618	0.56 594	0.31 482	0.61 622	0.36 505	0.69 589	0.74 595

pcwnet_v2	2.70 547	0.65 318	22.48 700	1.08 394	1.03 448	3.56 389	0.81 338	4.29 596	3.14 625	2.29 516	2.29 548	3.01 542	1.71 489	3.32 425	1.43 422	0.43 517	0.50 612	0.41 519	0.34 479	0.61 560	0.56 544

Wz-Net-MNSev	2.71 548	2.54 652	13.91 506	1.52 590	1.37 550	3.28 324	2.47 640	4.03 509	2.32 495	2.57 575	2.07 503	2.29 457	3.01 599	7.55 530	2.74 592	0.38 465	0.36 524	0.36 466	0.37 517	0.57 546	0.47 494

w-ln-seven-2	2.73 549	2.13 639	12.47 483	1.18 460	1.01 445	3.54 383	1.58 592	3.93 479	3.26 638	2.43 554	2.02 486	2.63 502	2.28 559	7.93 539	5.45 636	0.40 485	0.40 557	0.44 535	0.34 479	0.62 564	0.47 494

UGAM-zero	2.79 550	0.57 212	20.87 669	0.98 333	0.77 333	2.08 156	0.35 48	3.88 459	1.51 244	2.05 433	1.64 347	5.07 664	3.42 623	9.83 583	1.24 379	0.28 255	0.21 273	0.27 230	0.29 410	0.29 225	0.28 260

RP	2.79 550	1.20 560	10.36 457	1.54 594	1.93 654	3.44 352	1.97 621	4.05 517	2.34 497	2.66 597	2.79 605	3.98 615	2.58 580	10.21 601	2.61 587	0.95 649	0.47 600	0.71 639	0.57 618	0.71 599	0.68 580

SHD	2.82 552	2.04 637	13.80 503	1.69 618	1.79 639	2.73 230	1.07 497	3.85 450	3.18 629	4.63 671	2.74 600	3.38 576	2.77 588	5.48 475	3.66 610	0.62 607	0.47 600	0.51 582	0.55 613	0.65 577	0.74 595

FADNet-RVC-Resample	2.83 553	2.02 636	21.07 674	1.12 422	0.91 403	3.53 379	1.37 561	4.08 527	2.09 435	1.68 326	1.33 254	2.03 431	1.51 430	9.54 574	1.69 486	0.38 465	0.37 536	0.42 526	0.44 570	0.56 541	0.56 544

Selective-IGEV-i16pc	2.84 554	0.70 363	20.78 664	1.27 501	0.56 219	4.35 585	2.77 652	4.32 612	2.02 416	1.57 300	1.84 435	2.40 470	1.33 368	8.80 553	1.39 412	0.60 601	0.46 595	0.33 411	0.38 530	0.43 470	0.45 478

StereoDRNet	2.84 554	1.49 606	14.48 517	1.33 527	1.57 598	3.44 352	2.06 626	3.69 416	2.36 502	3.26 638	1.84 435	2.79 524	1.80 508	10.88 626	3.16 603	0.41 500	0.33 498	0.39 501	0.36 505	0.59 551	0.58 553

w-ln-seven	2.86 556	3.06 660	14.02 507	1.27 501	1.32 537	4.10 526	1.59 593	3.90 467	2.59 556	3.03 624	2.27 541	3.42 578	2.25 557	6.70 512	4.81 626	0.39 477	0.34 511	0.48 561	0.40 549	0.74 604	0.55 540

AAGNet	2.86 556	0.60 255	1.77 209	2.05 654	0.46 143	4.76 666	1.09 506	2.27 171	1.56 287	2.17 478	1.84 435	2.41 474	4.00 636	6.23 497	24.22 716	0.46 543	0.19 180	0.30 322	0.29 410	0.32 306	0.24 168

Consistency-Raft	2.86 556	1.66 618	19.61 612	1.40 563	1.75 633	3.84 444	1.32 549	4.07 523	2.25 473	1.78 348	2.67 596	1.82 396	4.41 645	1.94 334	2.06 537	0.83 641	0.94 666	1.03 659	1.12 665	1.70 668	1.09 636

PDISCO_ROB	2.86 556	1.53 609	14.27 514	1.98 651	2.19 667	4.52 621	1.35 554	4.65 661	3.19 630	2.09 443	2.16 522	3.53 593	2.45 572	5.32 469	2.12 544	1.30 671	0.78 659	0.72 643	0.59 622	1.24 657	1.28 645

AF-Net	2.87 560	1.30 578	16.24 543	1.33 527	1.75 633	3.26 317	1.59 593	4.09 529	2.43 524	2.69 599	2.94 613	4.51 643	3.20 612	5.84 485	2.75 593	0.76 632	0.36 524	0.72 643	0.49 590	0.70 590	0.56 544

HSM-Net_RVC	2.87 560	0.57 212	17.46 567	0.92 287	0.90 401	3.70 413	1.20 532	5.64 685	2.51 541	3.22 637	2.43 570	2.54 492	1.59 447	11.41 649	1.65 482	0.34 406	0.25 403	0.26 196	0.23 248	0.30 252	0.29 273
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 562	1.16 553	18.30 582	1.35 540	1.68 620	3.52 377	1.18 525	3.90 467	2.06 429	2.52 566	2.82 610	3.82 608	2.34 564	6.78 517	2.55 584	0.86 643	0.40 557	0.59 613	0.67 632	0.57 546	0.55 540

DDUNet	2.91 563	2.78 656	6.94 413	3.53 687	2.26 671	3.28 324	1.36 556	3.77 431	2.04 424	2.62 588	2.49 576	4.18 628	1.69 485	5.38 471	1.85 509	2.21 679	1.77 686	2.61 689	2.43 699	2.60 675	2.34 677

MFMNet_re	2.91 563	1.91 630	18.25 579	3.06 680	1.89 651	3.13 291	1.67 604	3.52 380	2.97 606	3.14 632	2.87 612	2.26 450	2.41 568	2.42 374	2.00 530	1.10 656	1.05 668	0.94 656	0.90 652	1.28 658	1.46 657

ACV-stereo	2.92 565	0.92 490	20.27 643	1.33 527	1.05 454	4.68 648	1.10 509	2.66 257	1.64 328	1.46 287	1.32 252	5.41 672	4.24 642	7.83 537	1.90 515	0.44 524	0.52 615	0.32 375	0.29 410	0.45 490	0.63 568

GANet	2.93 566	1.05 525	11.29 470	1.64 612	0.96 417	3.91 461	2.52 643	3.72 424	2.41 520	2.95 621	3.00 616	3.21 558	2.03 534	12.42 684	4.72 623	0.51 579	0.41 566	0.46 548	0.39 538	0.60 555	0.50 513

RTSC	2.95 567	2.51 648	15.49 538	1.54 594	1.30 527	3.51 374	0.86 369	3.89 462	2.48 533	3.64 648	3.12 626	3.04 544	2.30 560	5.70 482	6.67 640	0.55 592	0.35 517	0.37 480	0.39 538	0.70 590	0.60 558

PWCDC_ROB	2.95 567	3.26 662	14.06 509	1.59 604	1.56 594	4.19 559	0.86 369	4.30 604	4.08 666	2.06 438	7.37 670	2.75 514	2.42 569	3.59 431	2.67 590	1.34 673	0.36 524	0.39 501	0.34 479	1.13 647	0.62 564

PSMNet_ROB	2.95 567	1.38 593	18.46 587	1.19 463	1.20 506	3.80 434	1.65 602	3.54 385	2.35 499	1.98 400	1.71 372	2.75 514	1.79 503	11.43 651	2.78 594	0.42 511	0.36 524	0.50 578	0.60 624	0.59 551	0.49 506

ff1	2.96 570	0.60 255	5.21 397	1.14 431	0.99 433	3.62 402	0.86 369	4.22 564	3.37 646	2.20 488	2.30 553	3.48 582	1.62 458	11.62 659	16.09 689	0.29 284	0.16 50	0.48 561	0.37 517	0.30 252	0.29 273

FINET	2.96 570	1.07 532	23.18 706	1.29 508	1.86 646	2.03 146	1.52 583	4.30 604	4.71 672	2.23 503	2.34 566	1.65 357	1.48 419	5.89 486	2.81 596	0.51 579	0.47 600	0.49 575	0.40 549	0.59 551	0.49 506

XQC	2.96 570	2.42 647	14.85 522	1.36 546	1.32 537	3.29 328	1.53 585	4.28 592	2.78 578	3.21 636	2.46 572	3.53 593	2.92 595	6.58 507	4.67 620	0.70 628	0.41 566	0.59 613	0.56 615	0.96 631	0.83 615

SGM-Forest	2.96 570	0.62 284	3.49 356	1.09 401	0.80 342	4.06 513	3.30 669	4.37 627	3.09 621	4.18 666	3.27 634	4.67 654	3.86 633	11.69 668	7.91 655	0.51 579	0.46 595	0.49 575	0.39 538	0.48 509	0.49 506
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 574	0.58 228	13.42 492	0.79 172	0.51 179	3.84 444	1.84 616	2.42 196	1.60 313	2.25 509	2.74 600	2.03 431	6.04 668	6.79 519	12.80 679	0.35 426	0.26 422	0.26 196	0.27 351	0.27 182	0.37 401

RYNet	2.97 574	0.93 494	15.09 530	1.12 422	1.38 553	3.66 409	1.42 573	4.03 509	2.29 486	2.10 446	1.70 368	3.79 606	2.16 549	13.64 700	3.02 601	0.37 448	0.41 566	0.48 561	0.34 479	0.81 616	0.75 598

TCMNet	2.98 576	1.30 578	18.26 580	1.47 580	2.09 663	3.84 444	1.08 502	3.96 491	2.39 517	2.53 569	2.29 548	2.43 480	1.75 497	10.09 598	2.39 564	0.52 585	0.45 586	0.61 622	0.50 597	0.80 615	0.78 604

mmx	2.98 576	0.60 255	5.21 397	1.14 431	0.99 433	3.62 402	0.86 369	4.49 648	3.05 616	2.20 488	2.30 553	3.48 582	1.62 458	11.62 659	16.09 689	0.33 393	0.28 449	0.48 561	0.37 517	0.44 481	0.37 401

xxx	2.98 576	0.60 255	5.21 397	1.14 431	0.99 433	3.62 402	0.86 369	4.49 648	3.05 616	2.20 488	2.30 553	3.48 582	1.62 458	11.62 659	16.09 689	0.33 393	0.28 449	0.48 561	0.37 517	0.44 481	0.37 401

Wz-Net-SNSev	2.98 576	4.36 669	15.98 541	1.57 602	1.19 498	3.28 324	1.80 611	3.96 491	2.40 518	2.32 530	2.28 545	3.48 582	2.05 537	7.84 538	3.82 613	0.47 552	0.39 552	0.53 593	0.49 590	0.71 599	0.60 558

DispNO	3.00 580	0.75 415	18.92 594	1.17 454	1.10 474	3.72 417	0.94 440	4.29 596	2.54 548	2.24 506	2.28 545	4.51 643	2.12 542	11.40 648	2.09 542	0.31 351	0.28 449	0.31 352	0.28 380	0.36 382	0.39 425

GwcNet	3.00 580	1.63 614	19.83 620	1.32 522	2.04 662	3.27 320	1.55 589	3.65 402	2.33 496	2.00 417	2.12 515	3.56 597	1.68 484	9.47 572	2.45 574	0.44 524	0.45 586	0.46 548	0.38 530	0.60 555	0.76 600

LL-Strereo	3.01 582	1.81 628	17.59 570	1.12 422	2.10 664	2.90 247	1.09 506	4.33 615	2.00 413	3.12 631	2.24 537	3.29 565	3.15 607	11.31 646	1.84 508	0.30 326	0.28 449	0.46 548	0.34 479	0.49 515	0.45 478

Anonymous_2	3.01 582	0.89 480	4.53 389	1.06 383	1.18 491	2.93 258	0.87 390	3.24 335	1.46 210	1.86 364	1.35 263	4.11 623	2.35 565	1.64 284	1.28 394	0.82 639	0.90 663	8.71 721	15.84 727	4.44 699	0.74 595

STrans-v2	3.03 584	0.77 425	20.91 670	0.81 179	0.63 264	3.89 458	1.01 476	4.27 587	2.64 561	2.28 514	3.70 646	4.13 624	5.20 657	7.33 524	1.27 390	0.31 351	0.18 132	0.29 292	0.25 299	0.29 225	0.41 452

TransformOpticalFlow	3.03 584	0.77 425	20.99 673	1.00 347	0.55 214	4.18 555	0.64 199	4.33 615	3.02 614	2.18 480	3.09 624	4.35 636	5.07 655	7.36 527	1.27 390	0.32 373	0.18 132	0.32 375	0.26 323	0.28 204	0.46 489

AANet_RVC	3.03 584	1.72 621	12.78 486	1.17 454	1.12 477	3.79 433	1.10 509	3.86 453	3.13 623	2.62 588	4.26 653	3.96 614	1.41 396	11.43 651	5.23 634	0.94 647	0.47 600	0.34 430	0.23 248	0.40 417	0.55 540

DRN-Test	3.03 584	0.99 514	18.18 578	1.35 540	1.60 600	3.59 395	1.48 578	4.13 539	2.45 529	3.47 647	1.92 466	2.58 497	2.53 577	10.88 626	2.80 595	0.39 477	0.36 524	0.44 535	0.41 556	0.55 535	0.57 548

Syn2CoEx	3.08 588	2.55 653	19.88 622	1.34 535	1.18 491	2.43 194	1.65 602	3.91 472	2.40 518	2.39 547	2.27 541	2.90 530	3.17 611	9.57 577	2.54 583	0.50 573	0.45 586	0.53 593	0.39 538	0.74 604	0.72 593

stereogan	3.09 589	0.93 494	16.43 546	1.37 556	1.66 616	3.70 413	1.67 604	3.87 456	3.15 627	3.04 625	2.70 599	5.04 663	2.79 589	9.96 590	1.78 501	0.63 608	0.49 611	0.69 636	0.47 580	0.83 619	0.68 580

PA-Net	3.09 589	1.24 572	18.84 592	1.38 558	1.19 498	3.42 350	1.75 607	3.89 462	3.27 642	1.88 369	2.10 507	3.03 543	1.88 525	11.60 657	2.88 597	0.40 485	0.54 618	0.44 535	0.62 628	0.52 523	1.02 631
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 591	1.45 603	14.90 525	1.46 577	1.79 639	3.33 332	1.39 566	4.04 513	2.26 477	2.77 605	3.26 633	4.00 616	2.71 586	11.63 664	2.62 589	0.82 639	0.46 595	0.79 649	0.79 647	0.71 599	0.78 604

PVD	3.12 592	1.97 634	12.80 487	1.79 635	1.63 606	3.83 439	1.34 553	3.48 370	3.88 661	5.77 680	3.56 643	3.45 581	3.29 615	5.58 479	5.30 635	0.71 630	0.69 651	0.74 647	0.77 643	0.79 613	1.13 639

1111x	3.13 593	0.57 212	8.38 430	1.20 467	0.76 327	3.80 434	0.88 397	4.61 660	2.63 559	2.31 526	2.16 522	1.95 415	1.81 511	11.54 655	18.13 702	0.32 373	0.31 482	0.32 375	0.30 432	0.35 368	0.34 365

APVNet	3.13 593	1.25 573	21.14 676	1.31 519	1.52 584	3.94 475	1.13 516	3.32 350	2.14 451	2.20 488	2.03 489	3.05 547	1.96 531	11.79 672	2.53 581	0.42 511	0.45 586	0.64 630	0.46 577	0.67 584	0.57 548

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 593	1.43 600	9.93 450	2.50 671	1.62 604	4.29 577	1.68 606	3.95 485	2.43 524	1.66 321	1.91 463	3.04 544	1.41 396	13.26 692	1.58 462	3.82 696	1.59 682	1.12 665	0.46 577	2.21 673	2.74 687

AANet	3.15 596	2.93 658	15.16 533	1.41 564	1.08 467	2.23 174	1.37 561	2.95 297	3.65 655	4.12 661	4.40 655	4.13 624	5.32 660	6.55 505	3.76 612	0.60 601	0.42 575	0.50 578	0.42 563	0.99 632	0.93 625

zh-mn7	3.15 596	9.61 698	12.45 482	1.26 493	0.99 433	2.91 250	1.32 549	4.12 537	2.74 572	3.33 641	3.07 620	2.84 526	1.89 526	8.91 557	4.69 622	0.49 569	0.40 557	0.38 497	0.38 530	0.56 541	0.63 568

ADLNet2	3.15 596	0.92 490	20.06 629	1.20 467	1.79 639	3.83 439	1.48 578	3.94 483	3.59 653	2.19 484	2.47 574	4.65 653	1.93 530	10.69 618	1.96 527	0.39 477	0.37 536	0.28 266	0.30 432	0.48 509	0.43 466

NCC-stereo	3.16 599	1.28 576	18.31 583	1.25 486	1.75 633	4.06 513	1.40 568	3.89 462	2.22 463	2.72 601	2.55 583	3.49 588	2.65 583	9.91 587	2.99 599	1.29 669	0.65 643	0.64 630	0.86 650	0.65 577	0.71 586

Abc-Net	3.16 599	1.28 576	18.31 583	1.25 486	1.75 633	4.06 513	1.40 568	3.89 462	2.22 463	2.72 601	2.55 583	3.49 588	2.65 583	9.91 587	2.99 599	1.29 669	0.65 643	0.64 630	0.86 650	0.65 577	0.71 586
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	3.20 601	1.93 631	18.84 592	1.51 589	0.80 342	4.12 530	1.82 613	4.16 550	2.91 600	1.87 366	1.74 380	2.48 487	1.84 516	13.18 691	1.74 495	0.80 636	0.57 626	0.79 649	0.74 639	1.20 656	0.86 616
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	3.23 602	0.73 393	21.29 682	1.22 476	0.68 295	3.99 499	3.38 672	4.52 653	2.52 542	1.72 337	3.60 644	2.92 535	2.21 555	10.07 596	2.59 586	0.68 623	0.50 612	0.37 480	0.48 585	0.54 532	0.54 534

GASNet	3.24 603	5.55 677	20.58 659	1.56 601	1.25 518	2.32 182	1.12 513	4.04 513	2.67 565	1.88 369	2.10 507	3.00 541	2.16 549	10.59 613	2.43 571	0.65 614	0.37 536	0.61 622	0.45 574	0.87 621	0.58 553

FBW_ROB	3.24 603	1.02 519	9.21 444	1.49 585	1.07 464	3.78 429	1.48 578	4.31 607	3.08 620	2.46 555	2.32 564	4.20 631	2.08 540	15.19 706	7.16 650	0.84 642	0.62 639	1.33 671	0.92 653	0.99 632	1.31 647

HBP-ISP	3.25 605	1.10 538	20.86 667	1.54 594	1.15 484	4.50 615	2.89 658	4.43 638	2.38 513	4.14 662	1.96 471	1.90 409	2.04 536	11.08 639	1.32 401	0.66 616	0.57 626	0.66 633	0.61 627	0.64 574	0.61 561

DStereoRT	3.28 606	1.06 530	14.58 520	1.33 527	1.12 477	4.51 619	1.29 545	4.21 560	3.48 651	2.50 560	2.13 517	1.89 408	7.69 688	7.57 531	2.43 571	0.66 616	0.33 498	4.46 713	2.84 707	0.38 401	1.12 638

aanetorigin	3.30 607	1.66 618	17.52 569	1.18 460	1.58 599	2.57 212	3.80 684	2.65 254	2.03 420	6.12 685	4.30 654	2.82 525	5.70 664	5.47 474	4.67 620	0.50 573	0.44 581	0.43 530	0.47 580	1.17 653	0.92 623

ADCRef	3.30 607	1.23 571	14.90 525	1.17 454	1.41 565	3.95 481	1.64 599	3.88 459	2.36 502	3.05 627	2.21 533	2.40 470	2.81 591	5.04 464	16.63 694	0.46 543	0.34 511	0.63 627	0.62 628	0.54 532	0.67 577

CBMV	3.32 609	0.96 510	21.16 678	1.32 522	0.83 366	3.81 436	3.91 687	4.47 644	2.53 544	3.34 642	2.24 537	4.45 640	2.58 580	10.07 596	1.96 527	0.45 534	0.43 576	0.48 561	0.38 530	0.52 523	0.53 528
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 610	0.81 447	20.05 628	1.25 486	1.20 506	3.44 352	1.99 623	4.23 568	2.67 565	3.14 632	3.82 649	3.51 591	3.32 617	11.68 667	1.94 522	0.64 611	0.67 647	0.48 561	0.52 604	0.61 560	0.81 610

CC-Net-ROB	3.35 611	1.76 624	13.89 505	2.33 668	1.65 613	4.49 612	1.62 596	4.73 665	2.90 599	1.92 383	2.05 498	1.99 426	1.61 454	12.57 689	1.60 466	2.46 680	2.18 690	2.68 691	1.04 663	2.11 671	1.38 653

z-mn7	3.36 612	9.42 696	14.16 511	1.28 504	1.22 512	3.78 429	1.43 575	3.92 477	3.35 645	2.85 612	3.36 637	3.06 548	1.97 532	9.66 578	5.16 630	0.42 511	0.35 517	0.43 530	0.33 469	0.63 566	0.48 499

edge stereo	3.37 613	1.01 518	21.99 696	1.28 504	1.37 550	2.67 222	1.39 566	3.98 496	2.87 597	2.93 616	3.27 634	4.35 636	2.43 570	11.62 659	2.39 564	0.60 601	0.63 641	0.79 649	0.55 613	0.68 587	0.67 577

DNS	3.43 614	0.50 124	1.75 208	0.77 161	0.67 289	2.16 166	0.41 73	2.32 181	1.51 244	51.54 733	1.30 241	0.97 242	1.04 276	1.03 110	0.75 208	0.45 534	0.24 372	0.21 37	0.20 164	0.44 481	0.36 385

DPSNet	3.43 614	1.37 592	12.19 478	1.39 560	1.24 515	4.15 537	2.06 626	4.51 652	3.34 644	2.69 599	1.96 471	3.52 592	5.56 663	10.68 617	9.68 663	0.93 646	0.73 655	0.40 507	0.37 517	1.06 637	0.86 616

S-Stereo	3.48 616	0.91 488	22.06 699	1.36 546	1.50 580	3.55 387	2.53 645	4.21 560	2.81 590	2.37 542	3.81 648	3.75 604	1.84 516	11.90 677	2.51 579	0.63 608	0.71 653	0.48 561	0.76 641	0.67 584	1.19 642

UDG	3.55 617	2.81 657	17.45 566	2.69 673	1.98 656	3.97 496	1.19 528	4.35 619	2.02 416	2.42 552	2.53 582	4.50 642	2.46 574	6.53 504	2.41 568	2.12 678	1.77 686	2.63 690	2.57 701	2.64 676	1.95 668

SAMSARA	3.55 617	2.16 642	14.18 512	1.86 642	1.49 577	4.62 639	2.65 650	3.58 392	2.80 584	7.05 690	3.05 619	5.16 669	4.07 638	9.18 566	4.80 625	0.64 611	0.67 647	0.59 613	0.68 635	0.89 622	0.91 621

WZ-Net	3.62 619	4.87 672	16.77 553	1.43 568	1.40 557	3.75 424	2.29 636	4.12 537	2.50 538	2.74 603	2.19 528	4.06 620	5.29 659	10.19 600	7.36 651	0.54 590	0.37 536	0.47 552	0.49 590	0.77 609	0.73 594

CBMV_ROB	3.62 619	0.70 363	21.42 687	1.21 473	0.89 398	4.43 602	1.76 608	4.39 630	2.79 580	5.88 682	3.38 638	4.18 628	5.12 656	10.75 620	2.32 561	0.56 594	0.55 623	0.53 593	0.51 601	0.55 535	0.46 489

GCAPDPT-zeroshot	3.67 621	0.52 141	56.80 738	0.90 269	1.06 457	2.70 225	0.77 300	3.08 315	1.18 138	1.20 253	0.81 90	0.68 136	0.55 71	0.96 93	0.68 169	0.27 211	0.21 273	0.28 266	0.20 164	0.27 182	0.25 184

Wz-Net-TNSev	3.67 621	8.83 687	13.47 495	1.48 582	1.18 491	3.60 397	2.49 642	4.27 587	3.13 623	2.18 480	1.89 456	4.21 632	2.80 590	12.10 679	7.58 654	0.57 596	0.55 623	0.47 552	0.54 610	0.91 625	1.05 633

SQANet	3.70 623	9.34 695	18.41 585	2.75 674	2.74 677	3.40 344	1.47 577	3.50 376	1.68 340	2.60 584	1.75 384	2.69 507	1.91 528	6.72 516	1.74 495	2.96 683	1.41 680	1.85 678	1.12 665	3.17 680	2.70 686

DeepPrunerF	3.70 623	1.72 621	14.87 523	1.33 527	1.74 631	3.70 413	1.55 589	4.20 555	14.00 701	2.02 424	1.77 399	2.74 512	2.30 560	10.88 626	6.88 646	0.68 623	0.60 636	0.78 648	0.78 646	0.81 616	0.71 586

FTStereo	3.71 625	0.53 159	20.37 647	0.96 318	0.65 275	4.34 582	11.29 705	2.62 251	1.50 237	2.58 579	5.04 661	1.90 409	13.84 703	3.71 436	1.25 383	0.38 465	0.24 372	0.31 352	0.32 461	0.30 252	2.10 671

ADCP+	3.74 626	1.96 633	16.90 554	1.09 401	1.55 591	4.35 585	3.65 682	3.93 479	2.98 609	2.22 499	1.66 356	3.95 612	4.83 651	3.41 426	18.87 707	0.38 465	0.41 566	0.63 627	0.53 608	0.64 574	0.81 610

test_sample9	3.79 627	1.05 525	7.87 421	1.07 386	0.86 384	3.93 469	1.19 528	4.35 619	2.11 445	2.14 460	1.75 384	1.75 374	1.67 480	11.06 636	11.61 674	1.23 663	14.45 727	4.27 709	2.09 693	0.70 590	0.69 582

zh-sn7	3.81 628	11.43 706	15.78 539	1.25 486	1.15 484	3.68 412	2.58 648	4.15 549	2.42 523	2.61 586	3.10 625	3.38 576	3.03 603	11.43 651	6.88 646	0.45 534	0.48 606	0.45 542	0.43 567	0.72 602	0.71 586

MFN_U_SF_RVC	3.81 628	10.78 703	15.01 528	1.84 639	1.39 555	3.73 421	1.63 597	4.05 517	3.26 638	2.91 614	2.38 568	4.36 638	3.65 628	8.43 547	4.91 628	1.11 658	1.04 667	0.99 658	1.31 673	1.58 664	1.75 665

GCAP-BAT	3.82 630	0.52 141	59.75 739	0.90 269	1.06 457	2.70 225	0.77 300	3.08 315	1.18 138	1.20 253	0.81 90	0.68 136	0.55 71	0.96 93	0.68 169	0.27 211	0.21 273	0.28 266	0.21 188	0.27 182	0.25 184

ADCPNet	3.89 631	1.63 614	20.25 642	1.28 504	1.27 523	6.43 685	2.65 650	3.93 479	2.70 568	2.78 606	2.20 531	4.28 634	6.16 672	5.56 477	10.27 666	0.65 614	1.18 672	0.71 639	1.70 682	0.84 620	1.37 651

DStereoO	3.90 632	2.13 639	7.90 425	4.43 701	2.84 680	4.40 594	5.30 691	4.31 607	3.21 635	2.41 551	3.08 621	2.93 537	7.14 684	4.20 451	11.12 670	4.11 699	1.30 678	1.33 671	1.63 679	3.09 678	1.26 643

RTS	3.90 632	7.04 681	17.94 573	1.92 645	2.19 667	5.00 673	2.96 660	4.29 596	3.19 630	4.05 658	3.08 621	4.94 658	3.16 609	7.64 533	6.72 641	0.66 616	0.44 581	0.51 582	0.47 580	0.95 627	0.76 600

RTSA	3.90 632	7.04 681	17.94 573	1.92 645	2.19 667	5.00 673	2.96 660	4.29 596	3.19 630	4.05 658	3.08 621	4.94 658	3.16 609	7.64 533	6.72 641	0.66 616	0.44 581	0.51 582	0.47 580	0.95 627	0.76 600

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 635	10.88 704	12.30 480	1.26 493	1.55 591	5.19 676	3.33 671	4.42 635	2.82 592	2.58 579	2.62 591	5.00 661	2.11 541	14.03 704	2.73 591	1.28 668	2.34 696	0.67 635	1.83 687	0.81 616	1.03 632

ADCMid	3.96 636	3.27 663	15.48 537	1.26 493	1.40 557	4.66 645	2.28 635	4.06 521	3.54 652	3.94 655	3.02 617	3.85 609	3.67 629	4.03 446	18.65 705	0.68 623	0.61 638	1.09 664	1.18 669	1.38 661	1.08 635

SDNR	3.97 637	1.93 631	20.28 644	1.31 519	0.94 413	5.16 675	0.67 216	4.33 615	2.58 553	4.82 675	5.94 667	5.01 662	1.45 411	17.52 708	2.53 581	0.79 634	0.72 654	0.59 613	0.45 574	1.15 651	1.17 640

MADNet+	3.97 637	9.54 697	13.83 504	1.87 643	1.69 621	4.19 559	2.87 657	4.80 669	4.10 667	2.51 564	2.67 596	4.55 646	3.41 620	8.72 551	6.92 648	1.25 666	1.27 676	1.04 660	0.93 654	1.39 662	1.85 666

SPS-STEREO	3.97 637	1.44 602	20.85 666	1.72 624	1.71 624	3.24 311	2.30 637	3.55 387	2.68 567	4.79 674	3.66 645	5.44 673	2.97 596	9.11 563	9.35 662	1.15 659	1.10 670	1.06 662	1.02 662	1.16 652	1.18 641
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 640	1.13 544	16.64 549	1.12 422	1.25 518	3.50 372	3.05 664	4.29 596	3.26 638	3.64 648	2.56 585	2.97 538	4.79 650	13.33 694	16.91 695	0.37 448	0.41 566	0.38 497	0.39 538	0.48 509	0.81 610

G-Net	4.11 641	1.21 561	19.47 609	2.31 667	2.94 681	4.74 664	2.95 659	3.33 356	2.14 451	4.44 669	9.43 686	6.93 681	3.84 632	9.01 561	4.92 629	0.79 634	0.80 660	0.70 638	0.50 597	0.95 627	0.87 619

THIR-Stereo	4.14 642	0.82 454	10.85 465	0.86 240	0.43 112	2.16 166	16.77 713	3.22 330	1.54 272	2.04 431	12.05 699	2.68 506	7.53 686	7.30 523	12.62 678	0.30 326	0.21 273	0.29 292	0.28 380	0.33 327	0.41 452

AnyNet_C32	4.17 643	5.75 678	12.62 484	1.60 606	1.54 587	5.51 679	4.09 688	3.90 467	3.23 636	4.22 667	3.03 618	3.10 549	3.41 620	8.01 542	18.85 706	0.53 588	0.58 631	0.53 593	0.74 639	1.19 655	0.97 628

Ntro	4.21 644	8.94 691	19.89 623	3.22 682	2.96 682	4.15 537	1.89 617	3.92 477	2.36 502	1.77 346	2.14 519	3.35 571	2.17 551	9.48 573	2.24 555	3.52 691	1.76 685	2.13 681	1.31 673	3.83 690	3.09 688

ADCS	4.22 645	5.33 674	16.32 544	1.64 612	1.31 530	3.91 461	3.64 681	4.21 560	2.89 598	5.11 676	2.81 609	4.46 641	3.06 606	5.21 468	19.50 708	0.63 608	0.64 642	0.69 636	0.69 637	1.12 646	1.26 643

ADCL	4.35 646	1.63 614	14.21 513	1.29 508	1.26 520	5.56 680	11.16 704	3.97 493	3.37 646	6.07 683	4.67 657	4.30 635	5.72 665	5.08 466	14.51 683	0.50 573	0.48 606	0.89 655	0.77 643	0.78 611	0.76 600

AnyNet_C01	4.37 647	7.80 683	16.40 545	1.98 651	1.40 557	6.37 684	6.47 696	4.09 529	5.03 677	4.06 660	3.78 647	4.16 627	3.31 616	6.62 509	10.00 664	0.61 605	0.67 647	0.63 627	0.67 632	2.01 669	1.31 647

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 648	10.62 701	15.18 534	1.55 599	1.45 574	6.16 682	3.54 679	5.41 683	3.68 658	2.59 583	2.74 600	4.81 655	2.20 554	13.79 701	4.40 617	2.04 676	3.36 709	1.05 661	1.20 670	2.09 670	1.72 663

RainbowNet	4.56 649	8.28 684	20.07 631	3.64 691	3.23 690	4.15 537	2.99 662	4.18 551	3.03 615	2.20 488	2.65 594	4.26 633	2.90 594	9.77 580	2.12 544	3.88 697	2.27 693	2.71 694	1.72 684	3.78 689	3.31 696

SGM_RVC	4.57 650	0.72 382	17.46 567	1.84 639	0.58 240	4.23 568	3.45 674	4.66 662	3.66 657	7.99 695	8.82 684	7.56 684	8.74 695	12.30 681	6.84 645	0.43 517	0.38 543	0.39 501	0.35 495	0.51 519	0.48 499
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 651	8.93 690	19.95 625	3.11 681	2.67 675	3.91 461	2.57 647	3.82 443	2.25 473	2.22 499	9.72 688	4.08 621	2.35 565	8.57 549	2.13 547	3.51 690	1.65 684	2.15 682	1.17 668	3.69 687	3.15 690

DispFullNet	4.64 652	3.48 665	23.95 709	3.99 693	3.03 683	3.35 334	1.06 494	4.18 551	2.80 584	6.33 687	2.94 613	4.04 619	7.81 689	3.92 444	5.16 630	2.75 681	1.61 683	3.10 699	2.68 704	3.32 682	3.31 696

CSAN	4.71 653	1.39 595	20.23 638	1.19 463	0.87 389	3.65 408	3.50 676	4.57 658	3.87 660	3.89 654	7.82 673	3.54 596	6.16 672	23.47 719	6.82 644	0.52 585	0.45 586	0.49 575	0.52 604	0.63 566	0.66 576

test_sample8	4.76 654	1.05 525	7.87 421	1.07 386	0.86 384	3.93 469	1.19 528	4.38 628	2.05 427	5.49 678	1.89 456	12.98 698	6.37 674	11.06 636	11.61 674	1.23 663	14.45 727	4.27 709	2.09 693	0.70 590	0.69 582

SuperB	4.79 655	4.41 670	21.08 675	1.45 575	1.08 467	3.91 461	3.08 666	4.18 551	3.01 613	2.50 560	2.10 507	2.75 514	3.49 626	8.80 553	19.60 709	0.44 524	0.33 498	0.53 593	0.39 538	12.01 719	0.64 572

IMH-64-1	4.84 656	2.53 650	6.83 410	4.30 698	3.74 694	4.81 668	6.05 693	5.30 678	3.92 662	3.95 656	8.33 677	5.08 665	6.06 669	8.96 559	6.30 638	4.57 707	2.96 703	3.04 696	2.12 696	4.28 695	3.62 699

IMH-64	4.84 656	2.53 650	6.83 410	4.30 698	3.74 694	4.81 668	6.05 693	5.30 678	3.92 662	3.95 656	8.33 677	5.08 665	6.06 669	8.96 559	6.30 638	4.57 707	2.96 703	3.04 696	2.12 696	4.28 695	3.62 699

NVStereoNet_ROB	4.91 658	1.40 596	16.46 547	1.47 580	1.72 630	3.46 358	1.96 620	3.89 462	3.61 654	2.90 613	24.61 719	4.81 655	4.49 647	13.57 698	4.87 627	1.33 672	1.29 677	1.70 677	1.68 680	1.41 663	1.66 660
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	5.12 659	0.90 482	21.33 683	1.50 587	1.33 541	4.09 520	3.49 675	4.03 509	4.59 671	6.57 688	10.95 693	12.92 697	8.41 694	9.86 585	8.78 660	0.75 631	0.58 631	0.51 582	0.50 597	0.68 587	0.57 548

WAO-7	5.16 660	3.21 661	18.98 596	1.88 644	1.44 570	5.34 677	3.09 667	4.91 671	5.81 684	4.35 668	8.92 685	6.55 678	6.06 669	13.40 696	10.81 668	1.34 673	1.20 675	1.48 676	1.35 676	1.60 665	1.45 655

CrosDoStereo	5.24 661	0.60 255	20.23 638	0.82 192	0.51 179	3.39 341	18.11 715	3.82 443	2.27 479	1.98 400	8.74 681	1.96 420	6.96 680	7.35 525	26.35 720	0.30 326	0.22 305	0.30 322	0.28 380	0.33 327	0.38 418

DeepStereo_LL	5.24 661	0.60 255	20.23 638	0.82 192	0.51 179	3.39 341	18.11 715	3.82 443	2.27 479	1.98 400	8.74 681	1.96 420	6.96 680	7.35 525	26.35 720	0.30 326	0.22 305	0.30 322	0.28 380	0.33 327	0.38 418

MeshStereo	5.35 663	1.32 584	21.34 684	1.34 535	1.15 484	4.40 594	3.90 686	5.18 675	4.55 669	10.14 705	11.82 698	11.47 692	5.84 666	13.84 702	7.03 649	0.61 605	0.58 631	0.60 619	0.58 619	0.72 602	0.59 557
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	5.41 664	12.60 707	20.42 651	3.27 684	3.15 688	4.50 615	3.02 663	4.66 662	3.73 659	3.35 644	5.36 663	7.86 685	2.88 592	12.33 683	4.76 624	3.12 686	2.22 691	2.70 693	1.69 681	3.49 683	3.10 689

pmcnn	5.45 665	1.22 567	17.40 563	1.60 606	2.41 674	3.48 365	2.12 629	4.52 653	3.26 638	3.67 650	13.15 702	22.10 711	3.46 625	11.92 678	17.16 697	0.34 406	0.21 273	0.23 69	0.19 138	0.36 382	0.28 260

MDST_ROB	5.53 666	0.59 238	23.11 704	2.55 672	2.69 676	21.20 714	1.98 622	4.77 668	2.65 562	9.36 700	4.25 652	4.14 626	4.45 646	22.57 714	3.68 611	0.48 557	0.33 498	0.47 552	0.44 570	0.44 481	0.44 472

EDNetEfficient	5.61 667	2.14 641	16.75 552	1.67 616	3.64 693	4.12 530	7.51 698	3.05 310	5.63 683	11.57 711	4.83 659	3.95 612	12.72 699	8.44 548	20.78 711	0.41 500	0.43 576	0.47 552	1.01 660	1.66 667	1.39 654

MSMD_ROB	5.61 667	1.08 534	16.68 550	1.21 473	0.83 366	10.14 698	2.07 628	3.93 479	6.22 686	10.37 706	8.03 675	22.22 712	9.45 696	11.66 665	4.52 619	0.66 616	0.58 631	0.66 633	0.68 635	0.65 577	0.63 568

SANet	5.65 669	1.72 621	20.94 671	1.26 493	0.88 393	7.20 689	3.81 685	4.60 659	11.23 694	4.56 670	8.78 683	7.49 683	6.95 679	11.85 675	18.11 701	0.49 569	0.44 581	0.50 578	0.42 563	0.90 624	0.82 614

ELAS_RVC	5.72 670	1.64 617	20.40 649	2.09 657	2.01 658	4.95 672	11.47 707	4.66 662	6.31 688	8.09 696	8.01 674	8.06 688	11.65 698	8.36 544	10.22 665	0.99 652	1.17 671	0.81 652	0.76 641	1.14 648	1.58 659
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 671	9.95 699	15.22 535	2.90 677	1.56 594	5.66 681	7.69 699	5.27 677	4.74 674	3.88 653	7.51 671	8.04 686	5.28 658	15.18 705	8.40 658	3.08 685	1.51 681	2.24 683	1.37 677	5.55 703	1.96 669

WAO-6	5.87 672	2.27 644	15.05 529	2.96 678	2.77 678	12.01 701	3.58 680	5.37 682	11.91 698	3.34 642	9.69 687	6.78 680	5.84 666	11.82 674	8.89 661	2.87 682	2.35 697	2.50 685	1.84 688	2.85 677	2.67 683

ELAS	5.99 673	1.62 612	20.29 645	1.96 650	2.01 658	15.09 707	8.38 702	5.23 676	5.54 681	9.02 699	8.61 680	6.74 679	9.75 697	7.48 528	11.40 673	0.96 650	1.18 672	0.72 643	0.93 654	1.30 659	1.67 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 674	13.97 714	21.36 685	3.58 689	3.14 687	4.73 661	2.48 641	4.20 555	3.17 628	2.98 622	2.83 611	23.31 715	4.34 644	11.06 636	2.45 574	3.68 693	2.33 695	2.60 688	1.79 686	3.69 687	3.19 692

FCDSN-DC	6.04 674	0.84 464	19.25 600	1.24 484	1.09 472	4.38 588	2.62 649	4.38 628	4.71 672	9.59 703	11.22 694	19.19 707	17.40 710	12.30 681	8.55 659	0.69 627	0.57 626	0.60 619	0.60 624	0.70 590	0.78 604
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 676	9.15 693	13.76 498	1.94 649	4.60 705	11.91 700	12.00 708	5.12 674	3.45 650	3.79 652	4.52 656	9.54 690	6.56 678	9.40 571	13.48 681	1.26 667	1.37 679	1.17 667	1.34 675	7.06 712	3.95 703

psmorigin	6.59 677	1.15 550	88.11 743	1.52 590	0.97 421	2.88 245	1.20 532	3.21 328	2.04 424	3.73 651	2.46 572	5.15 668	2.55 578	10.60 614	2.47 576	0.55 592	0.68 650	0.48 561	0.51 601	0.70 590	0.88 620

FC-DCNN	6.64 678	0.77 425	19.26 602	1.68 617	1.64 609	8.27 694	2.35 638	6.35 687	9.23 691	10.85 708	11.27 695	19.89 708	13.33 700	12.51 687	11.79 676	0.66 616	0.57 626	0.58 610	0.56 615	0.63 566	0.61 561

ACVNet-4b	6.73 679	13.67 712	21.87 695	3.54 688	3.07 684	4.19 559	2.25 634	4.03 509	3.65 655	1.64 315	3.98 651	5.88 675	2.89 593	10.01 593	16.98 696	23.29 733	2.24 692	2.53 686	1.78 685	3.87 691	3.21 693

EKT-Stereo	6.79 680	0.64 305	4.24 382	1.77 629	106.39 740	4.51 619	0.61 175	3.16 323	1.53 263	1.88 369	1.22 212	1.98 424	1.36 377	3.81 437	0.84 242	0.35 426	0.24 372	0.29 292	0.26 323	0.34 347	0.48 499

IMH	6.81 681	13.66 711	20.41 650	4.33 700	3.74 694	5.50 678	3.06 665	5.49 684	6.22 686	4.64 672	10.35 690	9.30 689	8.03 692	13.61 699	6.81 643	4.80 710	2.99 706	3.09 698	2.12 696	4.36 697	3.61 698

LVE	6.88 682	9.31 694	21.14 676	3.61 690	3.18 689	4.49 612	2.79 653	10.21 698	11.69 696	3.16 635	11.53 696	18.33 704	4.31 643	11.66 665	3.52 608	4.45 705	2.93 701	2.56 687	1.91 690	3.62 684	3.16 691

FC-DCNN v2	6.91 683	0.77 425	19.25 600	1.69 618	1.64 609	9.13 696	2.40 639	7.20 689	9.47 692	11.07 710	11.62 697	20.05 710	15.79 707	12.55 688	11.99 677	0.66 616	0.57 626	0.58 610	0.56 615	0.63 566	0.61 561

tt	7.19 684	0.51 133	6.83 410	4.03 694	2.30 673	12.05 702	20.19 719	15.46 715	6.58 689	3.42 646	3.22 631	5.37 671	6.39 677	4.20 451	7.46 652	9.81 719	11.53 726	7.05 717	7.46 718	6.31 706	3.71 701

Dean	7.52 685	9.08 692	21.41 686	3.74 692	3.53 691	4.81 668	3.53 677	5.33 681	5.25 678	4.17 663	26.53 720	25.62 721	4.09 639	10.97 630	4.32 616	3.69 694	2.30 694	2.91 695	1.87 689	4.03 693	3.24 694

DGSMNet	7.55 686	1.62 612	17.42 564	1.92 645	12.73 711	7.45 692	42.99 733	4.13 539	2.07 431	2.10 446	3.16 629	3.42 578	1.70 487	9.24 568	2.30 559	3.70 695	10.89 725	11.80 727	5.54 714	4.24 694	2.66 682

MADNet++	7.57 687	5.80 679	13.28 490	6.38 712	5.26 707	7.18 688	7.77 700	5.32 680	5.62 682	6.11 684	7.78 672	6.02 677	8.01 691	11.74 670	16.36 693	9.36 718	4.95 713	8.57 720	5.66 715	4.83 701	5.34 709

MonStereo1	8.07 688	2.24 643	5.83 404	4.68 705	3.60 692	18.80 712	2.52 643	5.89 686	5.86 685	4.76 673	13.98 707	7.41 682	50.63 738	13.28 693	5.16 630	4.40 703	0.90 663	2.69 692	1.55 678	3.92 692	3.30 695

SGM+DAISY	8.36 689	3.82 667	24.83 710	2.02 653	1.75 633	14.80 706	17.22 714	4.27 587	11.79 697	13.88 712	14.38 708	11.74 696	13.83 702	10.56 611	15.12 684	1.21 661	1.19 674	1.14 666	1.13 667	1.17 653	1.37 651

MultiAttention	8.74 690	0.56 201	7.25 416	2.07 656	22.74 721	35.86 726	8.44 703	4.97 672	2.58 553	2.57 575	5.11 662	5.55 674	1.59 447	52.70 740	7.50 653	0.47 552	0.24 372	0.52 588	1.00 659	6.84 710	6.30 713

UNDER WATER-64	9.33 691	5.37 675	22.60 702	5.22 710	4.86 706	10.75 699	4.61 690	11.45 699	17.30 714	7.59 691	9.80 689	15.99 703	17.90 712	10.63 615	15.72 688	4.36 701	2.87 700	4.39 712	2.86 708	7.01 711	5.36 710

TorneroNet-64	10.12 692	8.74 686	20.95 672	4.27 696	3.76 697	13.86 705	2.85 656	15.05 713	23.15 723	10.07 704	23.84 718	13.47 699	8.24 693	13.96 703	17.21 698	3.96 698	2.72 698	3.23 700	2.48 700	6.29 705	4.27 706

DStereoSA	10.13 693	4.62 671	12.76 485	4.78 707	13.35 712	9.97 697	22.80 720	4.74 667	16.44 709	5.11 676	15.31 710	4.61 649	13.82 701	8.00 540	27.60 724	6.51 715	8.86 717	1.43 674	8.28 719	3.16 679	10.38 715

UNDER WATER	10.47 694	3.95 668	22.62 703	5.07 709	4.51 704	7.78 693	3.77 683	12.56 707	21.72 722	7.84 694	10.78 691	23.96 717	31.66 723	10.78 623	16.19 692	4.44 704	2.93 701	4.24 708	2.86 708	6.33 707	5.47 711

JetRed	10.48 695	27.10 723	35.70 719	4.27 696	4.09 701	15.55 710	12.83 710	12.16 704	5.50 680	5.83 681	5.56 665	10.14 691	7.43 685	8.88 555	26.39 722	3.32 687	3.81 710	3.51 703	2.96 710	7.85 713	6.69 714

notaker	10.50 696	8.60 685	20.23 638	4.54 704	3.95 698	6.27 683	3.44 673	8.07 692	4.75 675	8.73 697	46.45 731	13.86 702	27.86 722	13.49 697	13.61 682	4.56 706	3.18 707	3.52 704	2.68 704	8.13 715	4.05 704

WQFJA1++	10.56 697	0.40 21	3.21 344	0.89 259	0.82 358	1.43 76	0.41 73	2.15 148	0.87 69	96.02 745	0.71 64	0.46 39	0.55 71	1.29 197	0.50 85	0.27 211	0.17 86	0.21 37	0.18 93	100.47 743	0.22 129

xyz-stereo	10.85 698	0.45 64	79.01 742	0.62 25	0.45 131	83.70 741	0.77 300	2.59 246	1.34 168	2.19 484	32.02 729	2.76 520	1.62 458	5.75 483	2.39 564	0.25 160	0.17 86	0.33 411	0.21 188	0.25 127	0.19 15

DStereoFS	11.11 699	13.81 713	11.82 476	5.73 711	11.05 710	20.81 713	11.36 706	8.68 695	16.52 712	14.90 715	15.81 714	11.63 695	13.85 704	9.05 562	15.60 687	7.57 716	8.88 718	2.41 684	5.29 713	2.16 672	15.30 721

MANE	11.39 700	1.38 593	23.16 705	4.82 708	2.79 679	22.02 715	14.51 712	25.81 719	26.28 724	10.93 709	13.17 703	19.90 709	18.03 713	15.69 707	20.41 710	0.96 650	0.74 656	1.42 673	3.24 711	0.74 604	1.71 662

SGM-ForestM	11.55 701	1.16 553	21.62 692	2.14 658	0.81 348	22.25 716	19.08 717	16.50 717	11.34 695	15.94 718	14.44 709	27.12 722	22.61 721	24.76 720	28.39 727	0.50 573	0.48 606	0.47 552	0.44 570	0.55 535	0.53 528

WAO-8	11.95 702	13.02 708	20.56 656	3.50 685	3.08 685	15.11 708	2.80 654	12.91 708	19.11 720	7.69 692	13.12 700	11.62 693	7.01 682	84.40 742	7.91 655	3.42 688	1.92 688	3.54 705	1.93 691	3.68 685	2.69 684

Venus	11.95 702	13.02 708	20.56 656	3.50 685	3.08 685	15.11 708	2.80 654	12.91 708	19.11 720	7.69 692	13.12 700	11.62 693	7.01 682	84.40 742	7.91 655	3.42 688	1.92 688	3.54 705	1.93 691	3.68 685	2.69 684

TCMNet-wrong-test	12.32 704	14.13 715	19.38 605	22.38 722	19.85 716	15.99 711	12.34 709	22.95 718	4.56 670	6.24 686	6.27 668	18.40 706	15.71 706	10.10 599	10.72 667	9.06 717	4.78 711	5.35 714	3.95 712	12.28 720	11.97 717

EDNetEfficientorigin	12.35 705	2.51 648	179.47 747	1.19 463	0.96 417	2.91 250	1.81 612	3.00 304	5.35 679	8.91 698	4.79 658	4.18 628	4.64 649	9.98 591	11.30 671	0.37 448	0.38 543	0.60 619	0.85 649	1.32 660	2.43 680

LSM	12.71 706	3.52 666	20.79 665	55.63 737	84.76 737	3.63 407	6.30 695	3.73 425	4.93 676	5.55 679	13.92 706	3.53 593	3.25 614	9.72 579	4.12 615	0.64 611	0.85 661	0.71 639	0.81 648	1.03 634	26.84 726

U	12.82 707	0.38 11	1.99 234	0.66 65	58.94 736	63.38 739	0.34 43	1.91 112	0.94 101	0.59 58	0.80 85	0.46 39	0.57 79	0.83 50	0.44 42	0.29 284	0.17 86	63.35 741	59.81 740	0.29 225	0.20 49

MSAF-DinoV2	13.69 708	13.09 710	22.03 698	2.41 670	1.44 570	4.03 508	1.38 564	9.07 696	9.20 690	2.23 503	1.98 478	5.08 665	5.06 654	177.66 748	5.46 637	0.45 534	0.34 511	0.40 507	0.62 628	6.09 704	5.80 712

DGTPSM_ROB	15.31 709	8.85 688	28.14 716	9.90 716	18.89 714	12.44 703	33.21 723	13.48 710	17.86 718	9.50 701	22.89 716	13.78 700	19.67 714	21.26 710	23.68 714	5.08 712	8.84 715	5.62 715	11.50 722	6.72 708	14.87 719

DPSMNet_ROB	15.52 710	8.89 689	31.44 717	10.07 718	18.91 715	12.44 703	33.22 724	13.51 711	17.94 719	9.58 702	22.91 717	13.79 701	19.67 714	21.43 711	23.73 715	5.17 713	8.84 715	5.63 716	11.52 725	6.79 709	14.90 720

USTest	15.98 711	15.58 716	22.56 701	18.49 719	16.99 713	26.43 717	36.08 727	27.68 722	12.77 700	10.69 707	10.80 692	18.35 705	15.09 705	18.62 709	23.37 713	4.85 711	5.34 714	7.38 718	7.43 717	9.90 717	11.23 716

KSHMR	16.96 712	5.37 675	21.64 694	4.46 702	4.50 703	8.30 695	3.32 670	15.58 716	76.24 742	6.62 689	61.47 737	56.53 737	5.43 662	35.17 726	11.37 672	4.39 702	2.97 705	3.63 707	2.74 706	5.10 702	4.34 707

LE_ROB	18.58 713	1.21 561	48.38 725	8.60 715	23.00 722	7.32 691	19.74 718	9.94 697	38.69 734	43.53 729	21.91 715	28.40 723	40.92 728	23.18 716	54.71 734	0.34 406	0.33 498	0.32 375	0.36 505	0.42 460	0.40 446

coex-ft	18.59 714	6.62 680	113.53 745	1.17 454	1.31 530	2.33 184	1.93 619	2.81 284	14.00 701	124.82 748	8.45 679	5.90 676	51.74 739	9.99 592	22.69 712	0.57 596	0.62 639	0.50 578	0.49 590	1.08 643	1.28 645

iinet-test	19.59 715	18.93 718	25.29 711	22.27 720	21.21 717	29.32 718	37.73 728	31.61 725	16.48 710	14.41 713	13.76 704	22.91 713	19.69 716	21.98 712	26.21 718	10.17 720	8.89 719	11.03 723	10.88 720	13.66 721	15.45 722

IINet	19.59 715	18.93 718	25.29 711	22.27 720	21.21 717	29.32 718	37.73 728	31.61 725	16.48 710	14.41 713	13.76 704	22.91 713	19.69 716	21.98 712	26.21 718	10.17 720	8.89 719	11.03 723	10.88 720	13.66 721	15.45 722

DPSM_ROB	20.78 717	20.03 721	26.57 714	23.62 724	22.46 719	31.10 721	39.97 731	33.52 727	17.41 716	15.25 716	15.80 712	24.06 718	20.71 719	23.30 717	27.62 725	10.78 722	9.41 722	11.69 725	11.50 722	14.49 723	16.36 724

DPSM	20.78 717	20.03 721	26.57 714	23.62 724	22.46 719	31.10 721	39.97 731	33.52 727	17.41 716	15.25 716	15.80 712	24.06 718	20.71 719	23.30 717	27.62 725	10.78 722	9.41 722	11.69 725	11.50 722	14.49 723	16.36 724

ktn	21.74 719	10.34 700	19.68 615	4.53 703	4.00 699	6.53 686	4.51 689	6.79 688	78.82 744	84.69 743	100.86 746	58.49 738	7.57 687	12.11 680	13.35 680	4.58 709	3.24 708	3.49 702	2.62 702	4.65 700	3.84 702

LRCNet_RVC	25.52 720	33.45 724	23.21 707	31.79 726	32.78 723	6.74 687	1.18 525	25.88 720	4.46 668	28.94 719	30.89 721	24.91 720	17.57 711	27.66 721	24.34 717	35.26 737	25.60 738	35.91 737	33.81 736	31.90 736	34.10 737

TorneroNet	25.88 721	11.28 705	21.62 692	4.20 695	4.07 700	55.25 731	3.15 668	15.16 714	76.94 743	58.09 737	82.72 743	86.88 742	41.15 729	13.35 695	18.13 702	4.32 700	2.85 699	3.45 701	2.62 702	8.33 716	4.14 705

DLNR_Zeroshot_test	28.62 722	55.50 738	49.94 728	183.62 743	115.05 743	3.43 351	0.28 19	29.49 723	1.49 231	1.01 219	1.26 229	0.93 233	0.63 103	3.92 444	1.51 450	29.81 734	0.41 566	0.26 196	0.23 248	93.28 740	0.32 328

DLNR-FE	28.68 723	56.10 739	49.61 726	183.75 744	105.98 739	3.44 352	0.28 19	29.58 724	1.49 231	1.01 219	1.26 229	0.93 233	0.63 103	3.81 437	1.51 450	33.14 736	0.41 566	0.26 196	0.23 248	99.94 742	0.32 328

Selective-IGEV-i1pa	29.93 724	36.60 725	34.97 718	9.92 717	7.41 709	38.91 727	35.81 726	43.96 731	35.07 732	30.01 720	53.53 736	41.78 724	35.42 724	40.57 728	33.93 729	30.94 735	15.47 729	23.33 728	13.36 726	10.61 718	27.01 727

HanzoNet	31.60 725	17.23 717	21.22 681	7.32 713	5.84 708	7.25 690	3.53 677	13.82 712	14.20 703	50.38 732	47.01 732	44.45 726	56.61 740	36.61 727	32.00 728	63.89 741	56.57 742	7.97 719	89.20 745	28.69 726	28.25 729

light-stereo	41.45 726	10.64 702	54.16 737	59.84 738	45.61 734	131.14 746	1.57 591	37.33 730	17.30 714	76.21 742	120.65 747	118.18 747	3.98 635	89.11 745	15.46 685	5.48 714	9.68 724	1.25 668	1.28 672	17.93 725	12.24 718

fast-reg	41.74 727	39.55 726	52.36 729	48.35 736	53.83 735	63.99 740	80.62 740	67.13 735	34.76 728	30.46 722	31.71 724	46.30 728	38.94 725	45.39 731	53.82 733	20.51 725	18.78 730	23.33 728	22.88 728	29.12 728	32.91 730

Hybrid-DGEV	41.74 727	40.15 729	53.21 732	47.72 730	45.04 728	62.46 733	80.71 742	67.23 737	34.70 725	30.38 721	31.64 723	48.32 735	41.44 730	46.71 738	55.65 741	21.63 730	18.85 731	23.50 735	23.21 732	29.18 731	33.09 736

FlowAnything	41.75 729	39.90 727	53.36 734	47.83 735	45.06 729	62.45 732	80.51 739	67.34 741	34.89 730	30.56 726	31.52 722	48.18 731	42.05 735	46.66 737	55.24 736	21.71 732	18.88 733	23.49 734	23.13 729	29.12 728	33.04 731

Selective-RAFT-Error	41.77 730	40.16 730	53.34 733	47.73 731	45.25 733	62.51 734	80.64 741	67.22 736	34.93 731	30.64 727	31.81 725	48.11 730	42.11 736	46.57 732	54.95 735	21.61 727	18.87 732	23.48 730	23.15 731	29.16 730	33.08 735

RAFT-FEzeroshot	41.78 731	40.21 732	53.07 730	47.74 733	45.19 731	62.51 734	80.73 744	67.30 739	34.75 726	30.51 724	31.88 726	48.27 733	41.88 733	46.64 735	55.54 738	21.62 728	18.89 735	23.48 730	23.22 733	29.20 733	33.05 732

RAFT-FE	41.78 731	40.21 732	53.07 730	47.74 733	45.19 731	62.51 734	80.73 744	67.30 739	34.75 726	30.51 724	31.88 726	48.27 733	41.88 733	46.64 735	55.54 738	21.62 728	18.89 735	23.48 730	23.22 733	29.20 733	33.05 732

CasAABBNet	41.80 733	40.20 731	53.41 735	47.73 731	45.18 730	62.51 734	80.71 742	67.26 738	34.80 729	30.49 723	31.88 726	48.24 732	41.81 732	46.63 734	55.64 740	21.60 726	18.88 733	23.48 730	23.22 733	29.19 732	33.05 732

HaxPig	43.25 734	43.65 734	45.00 723	33.85 727	35.61 725	32.69 723	30.52 721	45.09 732	42.97 735	48.77 730	48.17 733	43.00 725	40.26 727	44.58 729	43.61 730	47.18 738	49.30 739	51.54 739	50.25 738	43.73 737	45.29 738

AVERAGE_ROB	44.46 735	45.91 735	46.59 724	40.59 729	38.66 726	32.99 724	30.52 721	46.19 733	43.26 736	49.59 731	48.97 734	44.62 727	39.89 726	45.04 730	43.94 731	48.74 739	50.69 740	50.80 738	49.79 737	45.54 738	46.97 739

MEDIAN_ROB	47.37 736	49.08 736	49.92 727	40.32 728	39.97 727	34.95 725	33.43 725	49.17 734	46.39 738	53.06 734	52.65 735	47.65 729	42.23 737	48.35 739	47.29 732	52.10 740	54.04 741	54.28 740	53.48 739	48.76 739	50.33 740

LSM0	49.58 737	40.04 728	53.62 736	97.15 739	128.68 744	62.75 738	79.89 738	67.63 742	35.11 733	33.02 728	32.61 730	48.43 736	41.60 731	46.60 733	55.43 737	21.63 730	18.99 737	23.62 736	23.13 729	29.47 735	52.26 741

BEATNet-Init1	49.72 738	64.32 740	97.77 744	4.68 705	4.28 702	84.75 742	60.42 734	73.38 743	68.59 741	88.29 744	88.51 745	91.94 743	97.99 744	85.26 744	70.96 745	0.80 636	0.65 643	0.85 653	0.70 638	7.96 714	2.33 676

Anonymous_1	57.11 739	19.68 720	26.15 713	23.10 723	142.31 745	30.84 720	39.75 730	33.86 729	16.98 713	70.53 741	15.42 711	23.46 716	19.75 718	23.04 715	27.23 723	164.73 748	9.02 721	130.38 744	137.40 746	161.27 749	27.24 728

PML	64.32 740	53.22 737	17.88 572	8.10 714	32.94 724	148.46 747	247.79 750	12.18 705	45.42 737	111.41 746	288.92 750	101.47 744	101.31 745	31.67 722	15.55 686	14.03 724	4.83 712	10.98 722	6.18 716	28.82 727	5.17 708

DPSimNet_ROB	102.30 741	119.72 747	143.59 746	109.42 740	94.10 738	127.22 745	127.15 746	26.62 721	102.36 748	149.58 749	83.99 744	139.34 748	137.54 748	64.62 741	82.36 746	105.18 742	66.15 743	120.15 743	69.61 742	99.58 741	77.72 742

RSGM-EC	108.14 742	104.44 744	68.66 740	115.42 741	109.31 741	116.48 743	139.19 747	127.02 747	55.95 739	55.27 735	71.01 738	116.54 745	111.76 746	176.57 746	175.06 747	117.34 746	71.64 744	140.65 745	83.55 743	123.96 744	82.91 743

acva	108.14 742	104.44 744	68.66 740	115.42 741	109.31 741	116.48 743	139.19 747	127.02 747	55.95 739	55.27 735	71.01 738	116.54 745	111.76 746	176.57 746	175.06 747	117.34 746	71.64 744	140.65 745	83.55 743	123.96 744	82.91 743

xxxxx1	112.33 744	88.53 741	37.76 720	227.84 746	157.23 746	39.05 728	61.41 735	93.76 744	79.29 745	62.45 738	74.79 740	78.32 739	70.96 741	33.47 723	70.69 742	114.00 743	130.36 747	259.31 748	274.34 748	145.54 746	147.50 745

tt_ll	112.33 744	88.53 741	37.76 720	227.84 746	157.23 746	39.05 728	61.41 735	93.76 744	79.29 745	62.45 738	74.79 740	78.32 739	70.96 741	33.47 723	70.69 742	114.00 743	130.36 747	259.31 748	274.34 748	145.54 746	147.50 745

ff	112.33 744	88.53 741	37.76 720	227.84 746	157.23 746	39.05 728	61.41 735	93.76 744	79.29 745	62.45 738	74.79 740	78.32 739	70.96 741	33.47 723	70.69 742	114.00 743	130.36 747	259.31 748	274.34 748	145.54 746	147.50 745

Selective-IGEV-i16pa	129.35 747	164.95 748	19.57 611	3.26 683	2.26 671	202.88 749	5.86 692	236.38 750	207.45 750	116.27 747	209.82 748	153.71 749	219.30 750	258.04 750	190.96 749	192.94 749	94.03 746	90.21 742	64.92 741	4.40 698	149.67 748

test_example2	212.63 748	219.92 749	221.87 748	213.67 745	221.17 749	199.47 748	200.74 749	185.30 749	141.66 749	209.52 750	213.45 749	210.82 750	205.48 749	221.27 749	216.64 750	236.83 750	242.07 750	213.93 747	217.01 747	235.69 750	226.10 749

GS-Stereo							0.83 348	3.32 350	1.37 174	0.75 128	0.89 116	0.76 177	0.80 184	0.92 82	0.53 103	0.26 184	0.18 132	0.26 196	0.20 164	0.28 204	0.21 95

FSD					0.60 246	0.77 14	0.67 216	1.57 59	0.68 14	0.72 116	0.62 50	1.02 251	0.72 136	0.81 43	0.73 198	0.59 599	0.54 618	0.57 608	0.54 610	0.57 546

ccccc		629.75 750		567.84 749	570.84 750	582.44 750		613.82 751		614.58 751		555.57 751		666.94 751		781.57 751	507.24 751	391.36 751	342.44 751	689.82 751

ASD4		113.98 746

Low-res two-view benchmark