Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 169	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 33	0.40 1	0.45 4	0.25 2	0.66 131	0.50 56	0.83 51	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 18	0.36 38	0.66 9	0.25 8	0.95 10	0.90 75	0.52 20	0.43 19	0.56 81	0.32 5	0.71 9	0.41 23	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 50

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 6	0.82 194	0.27 4	0.58 6	0.27 17	1.58 63	0.42 3	0.43 3	0.27 3	0.68 138	0.50 56	0.82 48	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 18	0.38 76	0.42 2	0.36 50	0.68 4	0.77 33	0.50 13	0.83 95	0.61 103	0.33 8	0.61 3	0.62 143	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 58	0.34 28	0.29 1	0.23 3	0.67 3	0.50 6	0.53 24	0.92 128	0.65 126	0.53 64	0.54 1	0.50 86	0.28 256	0.24 373	0.25 151	0.21 188	0.23 87	0.22 130
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 18	0.36 38	0.66 9	0.25 8	1.32 30	0.90 75	0.52 20	0.43 19	0.56 81	0.32 5	0.71 9	0.41 23	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 50

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 6	0.82 194	0.28 6	0.58 6	0.32 31	1.61 68	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 144	0.48 46	0.84 57	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	0.73 125	0.24 1	0.66 9	0.28 19	1.31 29	0.44 4	0.53 24	0.27 3	0.81 195	0.46 39	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 91	0.35 33	1.17 42	0.24 6	1.17 23	0.92 89	0.53 24	0.41 13	0.51 55	0.29 2	0.77 32	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 85	0.33 22	0.99 27	0.25 8	1.33 33	0.89 74	0.51 17	0.41 13	0.55 75	0.29 2	0.78 34	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 9	0.38 76	0.77 14	0.44 92	0.82 7	0.61 10	0.46 5	0.66 59	0.75 178	0.48 46	0.83 51	0.36 4	0.26 185	0.19 181	0.27 230	0.25 300	0.25 127	0.21 95

FoundationStereo	0.50 11	0.39 17	1.11 77	0.79 174	0.42 107	0.70 12	0.36 50	0.76 6	0.80 46	0.62 78	0.38 10	0.73 169	0.77 165	0.69 5	0.36 4	0.26 185	0.17 86	0.23 69	0.16 29	0.18 1	0.20 50

GeoVLM	0.52 13	0.42 44	0.88 2	0.62 27	0.36 38	1.62 109	0.25 8	0.96 11	0.90 75	0.61 70	0.43 19	0.57 88	0.53 64	0.71 9	0.45 50	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 18	0.36 38	1.64 112	0.25 8	0.96 11	0.91 81	0.62 78	0.42 16	0.56 81	0.53 64	0.71 9	0.45 50	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 50

BridgeDepth_RVC	0.53 15	0.41 32	1.03 26	0.55 7	0.37 59	0.99 27	0.23 3	1.38 39	0.67 14	0.56 35	0.52 35	0.50 53	0.82 193	0.83 51	0.47 66	0.29 285	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 11	0.25 2	1.30 65	0.36 50	1.53 57	0.86 68	0.56 35	0.37 9	0.57 88	0.65 116	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	0.71 101	0.37 59	0.63 8	0.34 43	0.94 9	0.80 46	0.42 1	1.40 282	0.69 144	0.53 64	0.75 23	0.40 17	0.31 353	0.23 336	0.27 230	0.22 224	0.26 160	0.24 170

LACA3	0.55 17	0.48 112	0.89 6	0.52 2	0.43 113	2.28 180	0.53 132	1.02 15	0.53 7	0.53 24	0.41 13	0.47 43	0.45 34	0.90 73	0.36 4	0.23 105	0.18 132	0.20 20	0.15 11	0.21 55	0.20 50

LGtest1	0.55 17	0.41 32	1.14 93	0.70 91	0.40 92	0.99 27	0.26 15	1.32 30	0.93 96	0.53 24	0.60 47	0.44 34	0.49 52	1.02 110	0.45 50	0.27 212	0.19 181	0.23 69	0.16 29	0.21 55	0.23 151

WAFT-Stereo (FT)	0.56 20	0.42 44	1.14 93	0.52 2	0.45 132	0.88 19	0.46 102	0.56 1	0.62 11	0.47 6	0.50 31	0.36 4	0.56 78	1.31 207	0.44 42	0.29 285	0.40 559	0.53 595	0.51 603	0.42 461	0.44 474

PointNet	0.56 20	0.41 32	0.92 13	0.63 35	0.33 22	1.85 129	0.31 25	1.34 35	0.88 72	0.71 113	0.46 26	0.57 88	0.32 5	0.80 39	0.45 50	0.18 25	0.16 50	0.23 69	0.18 93	0.20 33	0.20 50

Wavelet-MonSter	0.57 22	0.47 102	1.13 87	0.66 67	0.78 337	1.60 104	0.30 24	1.17 23	0.68 15	0.58 50	0.69 62	0.39 16	0.48 46	0.99 103	0.46 60	0.15 1	0.16 50	0.20 20	0.16 29	0.20 33	0.19 15

MGA	0.59 23	0.40 21	1.04 27	0.72 116	0.80 344	1.74 122	0.41 73	0.98 14	0.99 113	0.60 67	0.54 37	0.54 66	0.29 2	1.06 119	0.42 29	0.20 50	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.21 55	0.21 95

MSE-Stereo	0.59 23	0.40 21	1.04 27	0.72 116	0.61 253	2.02 146	0.33 34	1.13 20	0.94 101	0.60 67	0.49 29	0.54 66	0.35 11	1.06 119	0.42 29	0.21 62	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.22 76	0.21 95

ft-warping	0.60 25	0.45 65	1.19 104	0.49 1	0.30 9	0.90 20	0.67 218	0.62 2	1.75 370	0.61 70	1.23 217	0.47 43	0.37 18	0.73 21	0.46 60	0.25 160	0.18 132	0.44 536	0.27 352	0.42 461	0.21 95

CAR	0.60 25	0.41 32	1.04 27	0.72 116	0.61 253	2.02 146	0.33 34	1.13 20	0.94 101	0.61 70	0.49 29	0.54 66	0.35 11	1.14 142	0.45 50	0.21 62	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.22 76	0.21 95

LACA1	0.60 25	0.43 54	0.92 13	0.53 4	0.32 18	3.20 304	0.33 34	1.48 50	0.48 5	0.57 44	0.39 11	0.41 25	0.59 91	0.83 51	0.37 8	0.23 105	0.19 181	0.23 69	0.18 93	0.21 55	0.19 15

CSFM-Stereo	0.60 25	0.39 17	0.95 16	0.60 17	0.32 18	2.66 223	0.31 25	1.44 46	0.77 33	0.72 117	0.51 33	0.55 75	0.51 60	0.75 23	0.46 60	0.17 11	0.17 86	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 25	0.37 9	1.12 80	0.59 14	0.57 233	2.19 173	0.31 25	1.68 84	0.56 8	0.49 12	0.51 33	0.56 81	0.33 8	0.96 93	0.54 110	0.21 62	0.17 86	0.23 69	0.16 29	0.20 33	0.21 95

HiDET	0.61 30	0.41 32	0.88 2	0.64 45	0.39 82	2.67 224	0.25 8	1.59 66	0.91 81	0.59 58	0.44 23	0.52 61	0.50 56	0.76 27	0.54 110	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 95

LG-Stereo_L1	0.61 30	0.47 102	1.10 69	0.73 125	0.49 174	1.72 117	0.33 34	1.95 122	0.65 12	0.56 35	0.40 12	0.40 18	0.43 27	1.40 223	0.42 29	0.23 105	0.19 181	0.23 69	0.18 93	0.21 55	0.19 15

Anonymus	0.62 32	0.53 161	0.97 18	0.74 133	0.41 99	1.55 98	0.31 25	1.19 27	0.93 96	0.74 125	0.62 50	0.65 126	0.56 78	0.97 96	0.86 255	0.21 62	0.18 132	0.28 266	0.23 249	0.24 100	0.26 219

monster-pro	0.62 32	0.43 54	1.07 42	0.66 67	0.82 360	1.14 41	0.39 58	2.57 239	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 20	0.17 48	0.21 55	0.19 15

LACA2	0.62 32	0.53 161	1.20 112	0.54 5	0.26 3	3.15 295	0.47 109	1.56 60	0.57 9	0.52 20	0.47 28	0.47 43	0.45 34	0.71 9	0.37 8	0.23 105	0.17 86	0.21 36	0.15 11	0.23 87	0.17 1

Test_v1	0.62 32	0.40 21	1.13 87	0.74 133	0.55 216	1.60 104	0.39 58	1.68 84	0.92 89	0.60 67	0.88 109	0.53 63	0.50 56	0.93 87	0.39 14	0.19 36	0.16 50	0.20 20	0.17 48	0.20 33	0.21 95

MonStereo	0.62 32	0.43 54	1.07 42	0.66 67	0.82 360	1.13 35	0.39 58	2.57 239	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 20	0.17 48	0.21 55	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 32	0.43 54	1.07 42	0.66 67	0.82 360	1.13 35	0.39 58	2.57 239	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 20	0.17 48	0.21 55	0.19 15

MonSter	0.62 32	0.43 54	1.07 42	0.66 67	0.82 360	1.13 35	0.39 58	2.57 239	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 20	0.17 48	0.21 55	0.19 15

LCMNet	0.63 39	0.40 21	0.95 16	0.58 11	0.39 82	3.11 289	0.27 17	1.58 63	0.84 63	0.56 35	0.58 45	0.52 61	0.53 64	0.77 32	0.51 97	0.17 11	0.16 50	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 95

LG-Stereo_L2	0.63 39	0.46 78	1.15 96	0.70 91	0.43 113	2.32 184	0.28 19	1.86 106	0.68 15	0.56 35	0.42 16	0.37 10	0.45 34	1.36 215	0.40 17	0.23 105	0.18 132	0.22 53	0.18 93	0.21 55	0.20 50

PhaseNet	0.64 41	0.53 161	1.06 39	0.93 305	0.48 164	0.76 13	0.36 50	1.32 30	0.91 81	0.83 179	0.65 58	0.78 183	0.52 62	1.15 149	1.04 323	0.24 133	0.19 181	0.30 322	0.28 382	0.25 127	0.31 316

LGCAT	0.64 41	0.42 44	0.89 6	0.71 101	0.36 38	1.91 135	0.25 8	1.18 26	0.66 13	0.53 24	0.42 16	1.24 298	0.55 72	1.60 271	0.45 50	0.35 428	0.35 519	0.18 2	0.23 249	0.19 10	0.31 316

Monster-pub-mixall	0.64 41	0.42 44	1.00 22	0.83 207	0.48 164	1.39 74	0.32 31	1.45 47	0.82 56	0.88 195	0.85 101	0.39 16	0.36 14	1.99 340	0.47 66	0.20 50	0.16 50	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 95

S2M2_L	0.64 41	0.55 189	1.07 42	0.89 261	0.54 207	1.08 32	0.20 1	1.16 22	1.37 176	0.59 58	0.81 90	0.86 209	0.47 42	0.70 6	0.65 159	0.31 353	0.33 500	0.27 230	0.27 352	0.36 383	0.31 316
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 45	0.41 32	1.06 39	0.85 233	0.31 14	2.44 198	0.46 102	1.09 17	0.69 18	0.84 183	0.52 35	0.55 75	0.53 64	1.49 248	0.46 60	0.31 353	0.14 11	0.25 151	0.18 93	0.23 87	0.20 50

aanet-new-34k	0.66 46	0.60 258	1.23 118	0.73 125	0.33 22	1.44 82	0.87 393	1.52 56	0.92 89	0.51 17	1.36 270	0.59 96	0.87 210	0.58 2	0.44 42	0.22 87	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.23 87	0.20 50

LiteMatch*	0.67 47	0.46 78	3.75 376	0.65 58	0.36 38	1.48 88	0.26 15	1.11 18	0.96 105	0.58 50	0.45 25	0.55 75	0.46 39	0.70 6	0.37 8	0.21 62	0.16 50	0.21 36	0.17 48	0.21 55	0.20 50

LiteMatch	0.67 47	0.84 467	0.89 6	0.80 177	0.39 82	1.60 104	0.68 230	0.96 11	0.91 81	0.62 78	0.43 19	0.56 81	1.40 390	0.71 9	1.10 336	0.28 256	0.16 50	0.29 292	0.22 224	0.29 225	0.37 403

4.5_new	0.67 47	0.46 78	1.11 77	0.63 35	0.78 337	1.97 141	0.51 122	2.18 154	0.78 38	0.73 120	0.90 120	0.42 27	0.49 52	0.81 44	0.49 79	0.21 62	0.14 11	0.26 196	0.19 138	0.22 76	0.20 50

4.5w-stereo	0.67 47	0.46 78	1.11 77	0.63 35	0.78 337	1.97 141	0.51 122	2.18 154	0.77 33	0.73 120	0.90 120	0.42 27	0.49 52	0.81 44	0.49 79	0.21 62	0.14 11	0.26 196	0.19 138	0.22 76	0.20 50

4w-stereo	0.67 47	0.49 122	1.07 42	0.63 35	0.75 325	1.63 111	0.44 92	2.23 166	0.77 33	0.56 35	0.92 128	0.40 18	0.82 193	1.08 123	0.53 104	0.18 25	0.13 1	0.25 151	0.18 93	0.19 10	0.20 50

Pro-Stereo	0.68 52	0.33 4	0.97 18	0.68 78	0.43 113	3.11 289	0.35 48	0.70 5	0.96 105	0.54 31	0.54 37	0.62 110	0.27 1	2.06 346	0.68 172	0.24 133	0.16 50	0.30 322	0.25 300	0.20 33	0.19 15

MatchStereo	0.68 52	0.46 78	1.93 228	0.67 75	0.28 6	0.98 25	0.33 34	2.01 129	1.69 349	0.48 9	1.02 152	0.47 43	0.59 91	0.91 78	0.58 130	0.21 62	0.17 86	0.21 36	0.15 11	0.19 10	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
dual_stereo	0.68 52	0.40 21	1.05 32	0.64 45	0.37 59	0.84 18	0.34 43	3.40 367	1.03 120	0.50 13	0.46 26	0.58 91	0.40 20	1.85 327	0.49 79	0.23 105	0.17 86	0.21 36	0.16 29	0.20 33	0.19 15

testmc14	0.69 55	0.35 7	1.15 96	0.75 138	0.33 22	3.17 297	0.41 73	1.63 76	0.96 105	0.55 32	0.73 68	0.88 215	0.57 81	0.76 27	0.48 70	0.21 62	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.21 55	0.19 15

3.25w_new	0.69 55	0.46 78	1.10 69	0.61 18	0.61 253	2.23 176	0.51 122	2.45 209	0.90 75	0.63 86	0.78 82	0.47 43	0.71 135	0.78 34	0.50 86	0.17 11	0.14 11	0.20 20	0.17 48	0.20 33	0.20 50

3.25w	0.69 55	0.46 78	1.10 69	0.61 18	0.61 253	2.23 176	0.51 122	2.45 209	0.90 75	0.63 86	0.78 82	0.47 43	0.71 135	0.79 36	0.50 86	0.17 11	0.14 11	0.20 20	0.17 48	0.20 33	0.20 50

asd	0.70 58	0.45 65	1.10 69	0.67 75	0.90 403	2.88 247	0.43 87	1.64 79	0.79 42	0.68 102	0.88 109	0.43 29	0.74 149	0.85 59	0.49 79	0.19 36	0.13 1	0.24 110	0.17 48	0.22 76	0.20 50

IGEV	0.70 58	0.36 8	1.07 42	0.71 101	1.31 532	2.82 238	0.41 73	1.76 92	0.98 110	0.73 120	0.71 64	0.35 3	0.42 25	0.90 73	0.42 29	0.18 25	0.18 132	0.22 53	0.18 93	0.18 1	0.20 50

LG-G_1	0.70 58	0.40 21	1.12 80	0.71 101	0.30 9	2.80 234	0.40 66	2.21 161	0.78 38	0.59 58	0.55 39	0.51 55	0.58 86	1.24 179	0.49 79	0.24 133	0.18 132	0.23 69	0.15 11	0.21 55	0.21 95

LG-G	0.70 58	0.40 21	1.12 80	0.71 101	0.30 9	2.80 234	0.40 66	2.21 161	0.78 38	0.59 58	0.55 39	0.51 55	0.58 86	1.24 179	0.49 79	0.24 133	0.18 132	0.23 69	0.15 11	0.21 55	0.21 95

DEFOM-Stereo	0.70 58	0.46 78	1.13 87	0.72 116	0.48 164	3.40 346	0.44 92	0.90 8	0.77 33	0.86 191	0.58 45	0.45 38	0.43 27	1.76 307	0.43 36	0.24 133	0.18 132	0.22 53	0.16 29	0.21 55	0.20 50

3w_stereo	0.71 63	0.47 102	1.14 93	0.65 58	0.39 82	1.73 119	0.68 230	2.79 283	0.79 42	0.67 100	0.84 97	0.37 10	1.02 269	1.03 111	0.56 119	0.18 25	0.14 11	0.23 69	0.18 93	0.20 33	0.22 130

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 64	0.46 78	1.10 69	0.68 78	1.36 549	1.59 102	0.77 303	1.42 45	1.19 143	0.74 125	0.93 131	0.70 148	0.93 236	0.67 4	0.42 29	0.23 105	0.18 132	0.24 110	0.19 138	0.26 160	0.23 151

DispViT+	0.72 64	0.38 11	1.20 112	0.54 5	2.17 669	0.92 22	0.33 34	2.05 135	1.43 197	0.62 78	0.50 31	0.45 38	0.51 60	1.52 254	0.56 119	0.24 133	0.18 132	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 95

252Zero-FE	0.72 64	0.46 78	1.08 54	1.01 357	0.41 99	1.27 56	0.22 2	1.79 97	1.03 120	2.52 569	1.24 221	0.32 1	0.41 22	1.03 111	0.45 50	0.21 62	0.17 86	0.20 20	0.17 48	0.20 33	0.20 50

aanet-new-40k	0.73 67	0.59 241	1.25 125	0.75 138	1.49 579	1.42 78	0.96 455	1.95 122	0.84 63	0.52 20	1.06 174	0.51 55	0.76 160	0.85 59	0.47 66	0.18 25	0.15 24	0.24 110	0.18 93	0.26 160	0.22 130

VMStereo-Base	0.73 67	0.44 60	1.48 179	0.61 18	0.35 33	1.71 116	0.43 87	1.30 28	1.40 186	0.84 183	1.07 177	0.92 231	0.73 143	1.26 186	0.73 201	0.24 133	0.23 336	0.24 110	0.18 93	0.24 100	0.24 170

4.25_new	0.73 67	0.46 78	1.08 54	0.71 101	0.97 423	2.52 206	0.58 162	2.28 177	0.93 96	0.57 44	0.94 135	0.40 18	0.65 116	0.87 61	0.50 86	0.17 11	0.13 1	0.25 151	0.17 48	0.19 10	0.20 50

4.5w_new	0.73 67	0.46 78	1.08 54	0.71 101	0.97 423	2.52 206	0.58 162	2.28 177	0.93 96	0.57 44	0.94 135	0.40 18	0.65 116	0.87 61	0.50 86	0.17 11	0.13 1	0.25 151	0.17 48	0.19 10	0.20 50

4.25w-stereo	0.73 67	0.46 78	1.08 54	0.71 101	0.97 423	2.52 206	0.58 162	2.28 177	0.93 96	0.57 44	0.94 135	0.40 18	0.65 116	0.87 61	0.50 86	0.17 11	0.13 1	0.25 151	0.17 48	0.19 10	0.20 50

aanet-new-16k	0.74 72	0.51 135	1.56 191	0.73 125	0.37 59	2.14 166	0.88 400	2.01 129	0.91 81	0.56 35	0.91 125	0.70 148	0.96 243	0.76 27	0.54 110	0.20 50	0.15 24	0.23 69	0.18 93	0.26 160	0.21 95

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 72	0.45 65	1.13 87	0.69 85	0.77 335	1.77 123	0.88 400	2.04 134	1.47 217	0.61 70	1.04 163	0.61 103	0.79 179	0.89 72	0.43 36	0.21 62	0.18 132	0.23 69	0.18 93	0.25 127	0.28 262

Foundation-i1c-attn	0.74 72	0.38 11	1.05 32	0.71 101	0.35 33	0.95 24	0.67 218	2.42 199	1.68 342	0.77 148	0.88 109	0.76 179	1.25 355	1.38 222	0.48 70	0.23 105	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.20 33	0.21 95

Foundation-i1b	0.74 72	0.38 11	1.05 32	0.69 85	0.43 113	0.94 23	0.66 214	2.52 224	1.67 339	0.83 179	0.81 90	1.03 256	1.08 304	1.13 138	0.48 70	0.23 105	0.16 50	0.21 36	0.18 93	0.20 33	0.19 15

GREAT-IGEV	0.74 72	0.54 179	1.86 220	1.10 414	0.44 124	2.44 198	0.34 43	1.37 38	1.51 246	0.48 9	0.86 105	0.51 55	0.60 97	1.07 122	0.45 50	0.22 87	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.23 87	0.25 186
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 77	0.60 258	1.18 103	0.82 194	0.58 242	2.29 182	0.66 214	1.38 39	0.80 46	1.03 229	0.76 76	0.63 117	0.49 52	0.84 57	0.91 284	0.31 353	0.27 436	0.40 508	0.48 587	0.31 272	0.30 305

qwe	0.75 77	0.45 65	1.10 69	0.67 75	1.06 459	2.49 203	0.45 97	2.57 239	0.90 75	0.71 113	0.83 95	0.43 29	0.48 46	1.10 127	0.64 150	0.17 11	0.14 11	0.24 110	0.16 29	0.21 55	0.20 50

2.25w	0.75 77	0.47 102	1.09 63	0.69 85	0.65 277	2.28 180	0.40 66	2.42 199	0.80 46	0.73 120	1.03 158	0.40 18	0.81 189	1.24 179	0.80 231	0.16 6	0.15 24	0.21 36	0.17 48	0.19 10	0.21 95

2.5w	0.75 77	0.44 60	1.06 39	0.66 67	0.69 304	2.39 191	0.56 147	2.77 275	0.82 56	0.63 86	0.88 109	0.37 10	0.75 152	1.36 215	0.50 86	0.18 25	0.14 11	0.22 53	0.17 48	0.19 10	0.21 95

2.75w_new	0.75 77	0.45 65	1.10 69	0.65 58	0.62 262	2.45 200	0.56 147	2.75 272	0.74 29	0.78 152	0.73 68	0.38 14	0.92 233	1.04 117	0.66 163	0.17 11	0.14 11	0.22 53	0.17 48	0.18 1	0.19 15

3.75w	0.75 77	0.47 102	1.09 63	0.63 35	1.10 476	2.61 219	0.53 132	2.46 212	0.97 109	0.62 78	0.80 85	0.40 18	0.66 123	1.11 129	0.48 70	0.19 36	0.13 1	0.23 69	0.18 93	0.20 33	0.21 95

2w_stereo	0.75 77	0.46 78	1.08 54	0.68 78	0.56 221	2.00 144	0.61 177	2.87 295	0.83 60	0.93 206	0.93 131	0.36 4	1.13 320	0.90 73	0.61 139	0.17 11	0.13 1	0.23 69	0.17 48	0.20 33	0.21 95

RAStereo	0.75 77	0.52 143	2.86 331	0.58 11	0.62 262	1.19 45	0.32 31	1.81 99	0.99 113	0.75 129	1.05 170	0.64 120	0.47 42	0.80 39	0.94 300	0.22 87	0.20 235	0.27 230	0.21 188	0.34 348	0.22 130

aanet-new-70k	0.76 85	0.59 241	1.16 98	0.70 91	0.39 82	2.40 193	0.79 318	2.39 192	0.71 21	0.59 58	0.84 97	0.48 50	0.81 189	1.61 277	0.53 104	0.19 36	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.24 100	0.20 50

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 85	0.51 135	2.13 260	0.72 116	0.38 76	2.35 187	0.99 471	1.82 100	0.80 46	0.68 102	0.88 109	0.56 81	0.64 108	0.87 61	0.55 115	0.23 105	0.16 50	0.25 151	0.20 164	0.24 100	0.20 50

aanet-new-22k	0.76 85	0.65 321	2.50 298	0.74 133	0.34 28	1.47 86	1.32 552	1.61 68	0.81 54	0.57 44	1.05 170	0.54 66	0.84 200	0.92 82	0.50 86	0.21 62	0.16 50	0.24 110	0.19 138	0.27 182	0.20 50

AdaDepth	0.76 85	0.45 65	1.41 168	0.70 91	1.27 525	3.12 291	0.43 87	1.02 15	0.94 101	0.63 86	0.91 125	0.43 29	0.58 86	1.41 228	0.48 70	0.18 25	0.21 274	0.23 69	0.19 138	0.25 127	0.26 219

MLG-Stereo_test2	0.76 85	0.40 21	1.07 42	0.64 45	0.82 360	3.49 370	0.23 3	1.69 86	2.14 454	0.62 78	0.32 7	0.67 136	0.33 8	1.14 142	0.37 8	0.23 105	0.19 181	0.23 69	0.16 29	0.19 10	0.20 50

AIO_test	0.76 85	0.47 102	1.31 140	0.81 181	0.70 308	1.36 71	0.88 400	1.40 42	1.45 203	0.55 32	0.95 140	1.81 398	0.58 86	1.16 153	0.46 60	0.27 212	0.17 86	0.24 110	0.19 138	0.24 100	0.21 95

fffft	0.76 85	0.47 102	1.28 135	0.82 194	0.54 207	1.51 92	0.80 329	2.09 143	1.18 139	0.63 86	0.84 97	0.59 96	0.55 72	1.80 313	0.85 248	0.19 36	0.18 132	0.27 230	0.20 164	0.26 160	0.24 170
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 85	0.64 308	1.40 167	0.86 242	0.61 253	1.12 34	0.57 152	1.63 76	1.20 145	0.72 117	1.43 288	0.70 148	0.62 101	1.56 259	0.58 130	0.25 160	0.18 132	0.26 196	0.21 188	0.29 225	0.31 316

AIO-Stereo	0.76 85	0.54 179	1.07 42	0.73 125	0.40 92	1.28 62	0.82 345	2.26 172	1.49 233	0.70 109	1.58 329	0.89 218	0.45 34	1.03 111	0.55 115	0.24 133	0.18 132	0.25 151	0.20 164	0.26 160	0.21 95

GLC_STEREO	0.76 85	0.52 143	1.12 80	0.83 207	0.33 22	1.86 131	0.82 345	1.46 49	1.38 180	0.95 212	1.04 163	0.68 138	0.72 138	0.97 96	0.80 231	0.23 105	0.25 404	0.32 376	0.25 300	0.32 307	0.30 305

MCSU-Stereo	0.77 95	0.37 9	1.22 115	0.76 157	0.30 9	3.96 493	0.47 109	1.40 42	1.07 129	0.81 164	0.96 143	1.00 250	0.41 22	0.99 103	0.56 119	0.21 62	0.16 50	0.21 36	0.14 2	0.20 33	0.19 15

aanet-new-60k	0.77 95	0.64 308	1.98 236	0.73 125	0.49 174	2.10 162	0.87 393	2.24 168	0.85 66	0.56 35	0.77 79	0.61 103	0.66 123	1.20 170	0.48 70	0.18 25	0.15 24	0.25 151	0.17 48	0.23 87	0.22 130

aanet-new-36k	0.77 95	0.54 179	1.39 162	0.72 116	0.32 18	2.92 255	0.60 172	2.21 161	0.87 70	0.55 32	1.12 187	0.56 81	0.87 210	0.98 99	0.48 70	0.19 36	0.15 24	0.25 151	0.17 48	0.26 160	0.21 95

aanet-new-28k	0.77 95	0.58 231	2.64 316	0.78 169	0.39 82	1.97 141	1.05 495	1.72 88	0.79 42	0.58 50	1.10 183	0.54 66	0.78 174	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 95	0.50 126	1.32 145	0.81 181	0.37 59	1.73 119	1.01 479	2.24 168	0.80 46	0.79 156	1.30 243	0.46 40	1.29 361	1.03 111	0.57 125	0.21 62	0.16 50	0.24 110	0.18 93	0.28 204	0.22 130

asda	0.77 95	0.46 78	1.10 69	0.64 45	0.82 360	3.33 334	0.49 116	2.40 194	0.81 54	0.63 86	0.80 85	0.44 34	0.85 203	0.88 67	0.60 135	0.17 11	0.13 1	0.24 110	0.17 48	0.20 33	0.20 50

3.5w_stereo	0.77 95	0.53 161	1.09 63	0.65 58	0.72 313	2.52 206	0.51 122	2.43 204	0.80 46	0.76 143	1.20 205	0.43 29	0.66 123	1.23 176	0.73 201	0.17 11	0.13 1	0.23 69	0.17 48	0.20 33	0.21 95

MLG-Stereo	0.77 95	0.39 17	1.04 27	0.64 45	0.41 99	3.01 272	0.31 25	1.89 110	2.92 605	0.47 6	0.29 6	0.66 131	0.47 42	1.35 213	0.39 14	0.20 50	0.18 132	0.24 110	0.16 29	0.19 10	0.20 50

mms	0.77 95	0.68 352	1.17 102	0.83 207	0.71 311	1.41 76	0.67 218	1.61 68	1.12 134	0.77 148	1.37 272	0.63 117	0.54 71	1.75 306	0.63 147	0.24 133	0.19 181	0.26 196	0.21 188	0.31 272	0.34 367

RSM++	0.77 95	0.51 135	1.08 54	0.95 315	0.42 107	1.52 96	0.71 253	2.11 145	1.40 186	0.80 160	1.23 217	0.90 223	0.59 91	1.14 142	0.69 183	0.24 133	0.19 181	0.25 151	0.21 188	0.28 204	0.20 50

aanet-new-24k	0.78 105	0.59 241	1.59 195	0.72 116	0.84 376	2.43 196	0.98 469	1.99 126	0.69 18	0.62 78	1.25 229	0.60 99	0.75 152	0.82 48	0.55 115	0.21 62	0.15 24	0.25 151	0.19 138	0.26 160	0.21 95

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 105	0.45 65	1.12 80	0.71 101	1.00 444	2.05 155	0.87 393	2.25 170	1.18 139	0.56 35	0.74 73	0.44 34	1.03 270	0.81 44	0.41 23	0.21 62	0.19 181	0.23 69	0.18 93	0.27 182	0.91 624

Foundation-i1a	0.78 105	0.38 11	1.07 42	0.71 101	0.33 22	0.91 21	0.63 197	2.42 199	1.93 404	0.93 206	0.73 68	0.95 241	1.22 346	1.66 289	0.57 125	0.24 133	0.17 86	0.20 20	0.17 48	0.19 10	0.22 130

water-stereo	0.78 105	0.45 65	1.94 229	0.79 174	0.48 164	2.36 188	0.47 109	1.53 57	1.09 132	0.88 195	1.04 163	0.82 196	0.75 152	0.72 16	0.78 224	0.22 87	0.23 336	0.25 151	0.23 249	0.24 100	0.29 275

AIO_rvc	0.78 105	0.55 189	1.25 125	0.75 138	0.65 277	1.46 85	0.99 471	2.13 147	1.52 258	0.57 44	1.15 194	1.09 263	0.55 72	1.15 149	0.53 104	0.24 133	0.17 86	0.24 110	0.17 48	0.25 127	0.21 95

CASnet	0.78 105	0.51 135	1.29 138	0.81 181	0.29 8	1.28 62	0.74 276	1.51 53	1.89 398	1.64 318	1.09 180	0.65 126	0.64 108	0.91 78	0.76 218	0.29 285	0.17 86	0.41 520	0.31 450	0.32 307	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 111	1.36 593	2.08 256	0.70 91	0.52 194	2.05 155	0.34 43	1.92 117	0.82 56	1.03 229	0.60 47	0.48 50	0.52 62	1.28 193	0.39 14	0.19 36	0.14 11	0.19 10	0.16 29	0.22 76	0.78 607

AEACV	0.79 111	0.54 179	1.35 154	0.97 327	0.63 266	1.13 35	0.92 435	2.02 133	0.91 81	0.76 143	0.79 84	0.80 190	1.61 457	1.28 193	0.61 139	0.22 87	0.18 132	0.26 196	0.23 249	0.27 182	0.23 151

TS12	0.80 113	0.43 54	1.08 54	0.55 7	0.30 9	3.40 346	0.41 73	2.20 158	1.37 176	0.69 106	1.15 194	0.54 66	0.69 130	1.27 191	0.57 125	0.21 62	0.18 132	0.22 53	0.17 48	0.22 76	0.26 219

aanet-new-12k	0.80 113	0.44 60	1.68 202	0.81 181	0.31 14	3.00 269	0.97 460	2.65 257	0.78 38	0.69 106	0.55 39	0.58 91	0.77 165	0.99 103	0.54 110	0.21 62	0.14 11	0.24 110	0.19 138	0.26 160	0.22 130

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 113	0.50 126	1.52 183	0.71 101	1.26 522	2.61 219	0.93 438	1.85 104	0.80 46	0.62 78	1.15 194	0.66 131	0.76 160	0.88 67	0.54 110	0.23 105	0.16 50	0.24 110	0.18 93	0.26 160	0.21 95

Selective-IGEV-i32	0.80 113	0.52 143	1.05 32	0.75 138	0.61 253	1.30 65	0.82 345	2.61 252	1.41 190	0.82 167	1.64 349	0.71 159	0.62 101	1.23 176	0.64 150	0.22 87	0.19 181	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.20 50

Zero-FE251	0.80 113	0.75 418	1.71 204	0.88 253	0.70 308	2.59 217	0.45 97	1.38 39	0.83 60	1.79 355	0.61 49	0.73 169	0.81 189	0.82 48	0.61 139	0.29 285	0.23 336	0.27 230	0.19 138	0.20 33	0.20 50

MLG-Stereo_test1	0.80 113	0.39 17	1.02 24	0.65 58	1.20 508	3.14 294	0.29 23	1.59 66	3.05 619	0.50 13	0.24 1	0.67 136	0.43 27	1.33 209	0.40 17	0.21 62	0.18 132	0.23 69	0.15 11	0.19 10	0.20 50

SMoEStereo_RVC	0.80 113	0.53 161	1.12 80	0.92 289	0.44 124	2.41 195	0.79 318	1.49 52	1.16 136	0.70 109	1.12 187	0.64 120	0.64 108	1.69 297	0.87 262	0.22 87	0.16 50	0.31 353	0.22 224	0.26 160	0.25 186

fffy	0.80 113	0.59 241	1.56 191	1.00 350	0.47 155	1.27 56	0.76 290	1.90 113	1.02 118	0.75 129	1.35 265	0.83 198	0.72 138	1.70 300	0.62 143	0.23 105	0.19 181	0.27 230	0.21 188	0.28 204	0.32 330

rvit_stereo_0081	0.80 113	0.63 295	1.19 104	0.91 282	0.64 269	1.27 56	0.61 177	2.05 135	1.71 355	0.82 167	0.73 68	0.85 205	0.75 152	1.30 204	0.80 231	0.31 353	0.26 424	0.27 230	0.25 300	0.38 402	0.27 239

rvit_stereo_0082	0.80 113	0.63 295	1.19 104	0.91 282	0.64 269	1.27 56	0.61 177	2.05 135	1.71 355	0.82 167	0.73 68	0.85 205	0.75 152	1.30 204	0.80 231	0.31 353	0.26 424	0.27 230	0.25 300	0.38 402	0.27 239

RSM	0.80 113	0.50 126	1.08 54	0.83 207	0.51 181	1.31 67	0.77 303	2.28 177	1.43 197	0.82 167	1.44 289	1.22 295	0.62 101	1.17 159	0.63 147	0.22 87	0.18 132	0.24 110	0.19 138	0.27 182	0.20 50

MGS-Stereo	0.80 113	0.56 203	1.53 185	0.93 305	0.39 82	1.26 54	0.73 264	1.45 47	1.30 164	1.01 222	2.26 542	0.80 190	0.56 78	1.16 153	0.65 159	0.27 212	0.23 336	0.26 196	0.22 224	0.27 182	0.25 186

Selective-IGEV	0.80 113	0.52 143	1.05 32	0.75 138	0.61 253	1.31 67	0.82 345	2.60 251	1.41 190	0.82 167	1.64 349	0.71 159	0.62 101	1.22 174	0.64 150	0.22 87	0.19 181	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.20 50

aanet-new-32k	0.81 126	0.64 308	3.94 380	0.70 91	0.97 423	1.43 79	0.96 455	1.36 36	0.72 23	0.61 70	1.02 152	0.62 110	0.87 210	0.72 16	0.44 42	0.20 50	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.25 127	0.22 130

aanet-new-30k	0.81 126	0.64 308	3.91 379	0.70 91	0.97 423	1.43 79	0.96 455	1.36 36	0.72 23	0.61 70	1.02 152	0.62 110	0.87 210	0.72 16	0.44 42	0.20 50	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.25 127	0.22 130

DilatedVolume-Stereo	0.81 126	0.60 258	1.51 182	1.01 357	0.59 245	1.34 69	0.51 122	1.56 60	1.08 131	1.26 262	1.24 221	0.77 182	0.87 210	1.79 312	0.72 198	0.23 105	0.24 373	0.22 53	0.21 188	0.25 127	0.23 151

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 126	1.13 547	1.23 118	0.97 327	0.57 233	0.81 17	0.43 87	3.49 376	0.84 63	0.73 120	0.95 140	0.44 34	1.17 337	1.45 240	0.60 135	0.26 185	0.18 132	0.24 110	0.17 48	0.30 252	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 126	0.75 418	1.84 219	0.72 116	0.73 318	1.21 46	0.63 197	1.92 117	1.39 182	0.87 194	0.80 85	0.79 188	0.69 130	1.27 191	0.69 183	0.35 428	0.29 462	0.26 196	0.25 300	0.40 418	0.27 239

aanet-new-10k	0.82 131	0.58 231	1.16 98	0.78 169	0.37 59	3.52 379	1.04 491	2.34 187	0.76 31	0.89 198	0.70 63	0.64 120	0.88 217	0.94 88	0.59 132	0.22 87	0.16 50	0.25 151	0.18 93	0.26 160	0.20 50

monsterstereo	0.82 131	0.50 126	1.26 127	0.77 163	1.41 567	2.54 213	0.40 66	3.14 323	0.71 21	0.70 109	1.11 185	0.41 25	0.39 19	1.50 249	0.50 86	0.19 36	0.16 50	0.22 53	0.16 29	0.21 55	0.17 1

monsters	0.82 131	0.58 231	1.16 98	0.76 157	1.52 587	2.92 255	0.40 66	2.66 260	0.72 23	0.66 97	0.84 97	0.38 14	0.41 22	1.84 321	0.48 70	0.20 50	0.16 50	0.20 20	0.16 29	0.19 10	0.19 15

castereo	0.82 131	0.70 366	1.04 27	0.85 233	0.50 179	1.29 64	0.91 421	3.22 333	1.20 145	0.83 179	1.24 221	0.72 162	0.91 229	1.00 106	0.67 168	0.26 185	0.16 50	0.25 151	0.20 164	0.24 100	0.21 95

MaDis-Stereo	0.82 131	0.66 333	1.53 185	0.65 58	1.87 652	1.24 51	0.36 50	2.13 147	1.27 159	0.67 100	0.75 74	0.88 215	0.70 133	1.15 149	1.07 329	0.29 285	0.23 336	0.26 196	0.20 164	0.31 272	0.22 130

UniTT-Stereo	0.82 131	0.47 102	2.63 314	0.96 320	1.19 500	0.78 16	0.39 58	1.12 19	1.54 274	1.19 254	1.26 231	0.51 55	0.64 108	1.13 138	1.03 320	0.30 328	0.20 235	0.24 110	0.21 188	0.40 418	0.25 186

ProNet	0.82 131	0.71 380	1.50 180	0.86 242	0.45 132	1.78 124	0.83 351	1.75 91	1.28 161	0.66 97	1.13 190	0.78 183	0.76 160	1.66 289	0.71 193	0.24 133	0.20 235	0.25 151	0.23 249	0.29 225	0.25 186

GEAStereo	0.84 138	0.48 112	1.09 63	0.85 233	0.45 132	4.54 625	0.83 351	1.88 107	0.91 81	0.75 129	0.89 116	0.53 63	0.80 186	0.92 82	0.53 104	0.30 328	0.19 181	0.27 230	0.19 138	0.28 204	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 139	0.57 215	1.82 218	0.75 138	0.92 406	3.26 319	0.72 256	2.51 223	0.86 68	0.47 6	0.67 60	0.49 52	0.76 160	1.56 259	0.45 50	0.19 36	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.24 100	0.20 50

aanet-new-8k	0.85 139	0.52 143	1.68 202	0.77 163	0.37 59	3.21 305	1.02 484	2.57 239	0.85 66	0.59 58	0.94 135	0.54 66	1.05 284	0.90 73	0.67 168	0.22 87	0.17 86	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.21 95

VIP-Stereo	0.85 139	0.83 461	1.59 195	0.76 157	0.87 391	3.18 300	0.80 329	1.94 121	0.83 60	0.78 152	1.04 163	0.64 120	0.59 91	1.24 179	0.61 139	0.28 256	0.18 132	0.23 69	0.17 48	0.22 76	0.19 15

LG-Stereo	0.85 139	0.60 258	2.71 321	0.59 14	0.45 132	2.85 242	0.55 142	2.41 195	1.34 169	0.59 58	1.19 203	0.43 29	0.40 20	0.76 27	0.75 211	0.20 50	0.17 86	0.31 353	0.24 280	0.29 225	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 143	0.45 65	1.07 42	0.68 78	1.74 634	3.37 338	0.91 421	2.46 212	0.76 31	0.85 186	0.94 135	0.72 162	0.87 210	0.71 9	0.49 79	0.25 160	0.15 24	0.26 196	0.17 48	0.23 87	0.19 15

Foundation-i1	0.86 143	0.38 11	1.13 87	0.77 163	1.12 479	1.06 30	0.69 241	2.94 299	1.61 319	0.89 198	1.39 278	1.24 298	1.01 265	1.08 123	0.55 115	0.23 105	0.19 181	0.22 53	0.20 164	0.21 55	0.20 50

1w_stereo	0.86 143	0.42 44	1.07 42	0.72 116	0.81 350	3.00 269	0.67 218	3.28 344	0.75 30	0.74 125	1.32 254	0.37 10	1.37 382	0.92 82	0.68 172	0.16 6	0.14 11	0.20 20	0.16 29	0.19 10	0.22 130

rvit_stereo_0083	0.86 143	0.67 344	1.42 169	0.87 248	0.65 277	1.23 47	0.64 201	1.67 81	2.28 486	0.79 156	0.93 131	0.93 235	1.07 298	1.46 244	0.75 211	0.32 375	0.36 526	0.30 322	0.26 324	0.33 328	0.28 262

Occ-G	0.86 143	0.52 143	1.39 162	0.82 194	0.66 284	1.37 72	0.79 318	1.58 63	1.31 166	1.56 301	0.87 108	2.18 450	0.89 223	0.97 96	0.88 267	0.26 185	0.19 181	0.26 196	0.19 138	0.25 127	0.24 170

IGEVStereo-DCA	0.86 143	0.65 321	2.05 244	0.90 271	0.46 145	1.57 99	0.86 372	1.62 71	1.24 150	0.65 94	0.77 79	0.74 175	0.72 138	2.59 399	0.86 255	0.28 256	0.21 274	0.28 266	0.21 188	0.29 225	0.27 239

111111	0.87 149	0.50 126	1.13 87	0.66 67	1.08 469	3.37 338	0.33 34	2.33 186	1.47 217	0.74 125	1.50 306	0.61 103	0.59 91	1.40 223	0.48 70	0.24 133	0.19 181	0.22 53	0.16 29	0.24 100	0.19 15

MoCha-V2	0.87 149	0.48 112	1.87 221	0.88 253	0.32 18	1.37 72	0.55 142	2.71 266	1.42 193	0.92 204	1.75 386	0.65 126	1.17 337	1.45 240	0.57 125	0.21 62	0.21 274	0.20 20	0.19 138	0.24 100	0.23 151

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 151	0.45 65	1.31 140	0.63 35	1.63 609	3.91 463	0.66 214	2.28 177	1.02 118	1.10 242	0.98 148	0.60 99	0.46 39	0.83 51	0.47 66	0.26 185	0.18 132	0.29 292	0.23 249	0.24 100	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 151	0.80 444	1.43 171	0.68 78	1.19 500	3.73 423	0.92 435	2.05 135	0.96 105	0.71 113	0.85 101	0.80 190	0.81 189	0.72 16	0.56 119	0.23 105	0.19 181	0.26 196	0.18 93	0.23 87	0.36 387

BStereo	0.88 151	0.73 396	4.10 382	0.80 177	0.51 181	1.13 35	0.72 256	2.57 239	1.00 115	0.85 186	0.57 43	0.72 162	0.48 46	1.01 107	0.90 275	0.26 185	0.22 306	0.24 110	0.29 412	0.25 127	0.25 186

GIP-stereo	0.88 151	0.50 126	1.34 149	1.32 525	0.94 415	2.90 249	0.42 82	3.41 368	1.06 128	0.63 86	0.76 76	0.90 223	0.76 160	0.91 78	0.52 100	0.27 212	0.18 132	0.25 151	0.16 29	0.25 127	0.19 15

WCG-NET	0.88 151	0.49 122	1.26 127	0.90 271	0.37 59	1.48 88	1.07 500	1.73 89	2.30 490	1.63 315	1.49 305	0.92 231	0.97 248	0.95 89	0.76 218	0.22 87	0.16 50	0.23 69	0.20 164	0.25 127	0.21 95

Pointernet	0.88 151	0.44 60	2.26 275	0.84 219	0.37 59	2.29 182	0.38 56	3.06 316	1.46 212	0.66 97	1.39 278	0.91 225	0.73 143	1.01 107	0.72 198	0.23 105	0.19 181	0.20 20	0.18 93	0.19 10	0.20 50

aanet-32k-new	0.89 157	0.90 485	2.17 265	0.75 138	0.62 262	3.41 351	0.99 471	2.09 143	0.72 23	0.53 24	1.13 190	0.66 131	0.96 243	1.04 117	0.52 100	0.21 62	0.15 24	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.20 50

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 157	0.46 78	1.19 104	0.64 45	1.71 627	3.95 483	0.69 241	2.43 204	1.04 123	1.05 231	0.90 120	0.61 103	0.44 32	0.80 39	0.52 100	0.28 256	0.19 181	0.31 353	0.24 280	0.24 100	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 157	0.46 78	1.34 149	0.62 27	1.70 625	3.95 483	0.67 218	2.36 189	1.05 126	1.05 231	0.90 120	0.60 99	0.42 25	0.80 39	0.46 60	0.27 212	0.18 132	0.29 292	0.23 249	0.24 100	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 157	0.45 65	1.28 135	0.64 45	1.61 605	3.93 471	0.67 218	2.41 195	1.01 117	1.18 252	0.96 143	0.60 99	0.45 34	0.76 27	0.44 42	0.26 185	0.18 132	0.29 292	0.23 249	0.25 127	0.18 7

gasm-f	0.89 157	0.49 122	1.30 139	0.85 233	0.44 124	4.42 602	0.95 447	1.88 107	0.91 81	0.75 129	1.46 292	0.53 63	0.88 217	0.88 67	0.57 125	0.30 328	0.19 181	0.27 230	0.19 138	0.28 204	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 157	0.47 102	2.08 256	0.76 157	0.73 318	3.91 463	0.41 73	2.07 141	1.07 129	0.77 148	0.89 116	0.64 120	0.86 205	0.95 89	0.77 223	0.26 185	0.18 132	0.26 196	0.19 138	0.32 307	0.32 330

SCV_C0	0.89 157	0.59 241	1.96 235	0.83 207	0.44 124	1.24 51	0.64 201	3.33 359	1.66 337	0.82 167	1.20 205	0.73 169	0.66 123	1.62 279	0.66 163	0.32 375	0.21 274	0.24 110	0.20 164	0.28 204	0.23 151

CAS++	0.89 157	0.64 308	1.46 173	0.81 181	0.51 181	1.24 51	0.86 372	3.44 369	1.46 212	1.14 249	1.29 241	0.62 110	0.58 86	1.13 138	0.59 132	0.34 408	0.30 475	0.34 431	0.26 324	0.41 442	0.29 275
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 157	0.46 78	1.19 104	0.64 45	1.71 627	3.95 483	0.69 241	2.43 204	1.04 123	1.05 231	0.90 120	0.61 103	0.44 32	0.80 39	0.52 100	0.28 256	0.19 181	0.31 353	0.24 280	0.24 100	0.19 15

NLSM3	0.90 166	0.46 78	1.19 104	0.62 27	1.30 529	3.19 303	0.45 97	2.81 287	1.27 159	0.78 152	0.95 140	0.55 75	1.03 270	1.14 142	0.87 262	0.20 50	0.15 24	0.26 196	0.22 224	0.24 100	0.23 151

DDF-Stereo	0.90 166	0.53 161	1.16 98	0.88 253	1.31 532	1.59 102	0.86 372	2.26 172	0.79 42	0.48 9	0.63 52	0.54 66	0.73 143	2.97 419	1.03 320	0.39 479	0.17 86	0.24 110	0.18 93	1.06 640	0.29 275

IGEV-RUCA	0.90 166	0.53 161	1.05 32	0.81 181	0.74 323	3.89 460	0.80 329	1.92 117	1.41 190	0.96 217	0.71 64	0.70 148	0.73 143	1.30 204	0.68 172	0.29 285	0.20 235	0.25 151	0.19 138	0.43 473	0.34 367

gcap-zeroshot	0.90 166	0.46 78	1.36 156	0.64 45	1.71 627	3.95 483	0.68 230	2.49 216	0.98 110	1.05 231	0.85 101	0.62 110	0.43 27	0.79 36	0.51 97	0.27 212	0.19 181	0.30 322	0.24 280	0.24 100	0.19 15

IGEV++	0.90 166	0.58 231	1.32 145	0.94 312	0.45 132	1.27 56	1.00 476	3.32 353	1.55 282	0.82 167	1.34 262	0.86 209	1.09 307	1.16 153	0.89 271	0.33 395	0.18 132	0.23 69	0.19 138	0.29 225	0.22 130

testlalala	0.90 166	0.46 78	1.36 156	0.64 45	1.71 627	3.95 483	0.68 230	2.49 216	0.98 110	1.05 231	0.85 101	0.62 110	0.43 27	0.79 36	0.51 97	0.27 212	0.19 181	0.30 322	0.24 280	0.24 100	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 172	1.57 614	2.54 301	0.69 85	1.41 567	2.08 159	0.83 351	2.11 145	1.38 180	0.65 94	0.75 74	0.66 131	0.64 108	0.72 16	0.40 17	0.23 105	0.19 181	0.24 110	0.18 93	0.33 328	0.54 537

trnet	0.91 172	0.48 112	1.46 173	0.62 27	0.31 14	4.40 597	0.41 73	2.20 158	1.53 265	0.94 208	1.14 192	0.88 215	0.89 223	1.09 126	0.71 193	0.27 212	0.19 181	0.22 53	0.15 11	0.21 55	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 174	0.73 396	1.42 169	0.92 289	1.08 469	2.97 268	0.53 132	1.77 95	1.39 182	1.16 251	1.54 318	0.58 91	0.65 116	1.03 111	0.84 245	0.25 160	0.23 336	0.30 322	0.24 280	0.43 473	0.29 275

CREStereo	0.92 174	0.53 161	1.45 172	0.61 18	0.34 28	4.42 602	0.40 66	2.21 161	1.54 274	0.94 208	1.12 187	0.87 211	0.87 210	1.12 134	0.72 198	0.28 256	0.19 181	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	0.93 176	0.71 380	1.23 118	1.00 350	0.36 38	1.73 119	0.36 50	3.46 371	1.44 200	0.98 219	1.39 278	1.16 278	0.64 108	1.95 337	0.75 211	0.19 36	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.34 348	0.35 381

castereo++	0.93 176	0.56 203	1.26 127	0.92 289	0.73 318	2.48 201	1.00 476	2.99 305	1.03 120	0.68 102	1.41 285	1.92 414	0.59 91	1.26 186	0.44 42	0.25 160	0.19 181	0.28 266	0.19 138	0.23 87	0.23 151

IGEV-Stereo++	0.93 176	0.44 60	1.08 54	0.70 91	1.20 508	3.87 458	0.33 34	3.36 361	1.43 197	0.75 129	1.17 200	0.68 138	1.04 278	0.95 89	0.42 29	0.22 87	0.16 50	0.23 69	0.17 48	0.24 100	0.20 50

GCAP-Stereo	0.93 176	0.68 352	1.35 154	0.85 233	0.41 99	3.61 403	0.52 131	2.20 158	1.50 239	1.11 246	1.04 163	1.17 281	0.84 200	1.11 129	0.71 193	0.25 160	0.20 235	0.27 230	0.18 93	0.28 204	0.23 151

aanet-new	0.94 180	0.56 203	2.97 335	0.71 101	1.41 567	2.86 244	1.03 487	1.99 126	0.82 56	0.59 58	0.93 131	0.58 91	1.30 365	1.18 167	0.50 86	0.22 87	0.17 86	0.24 110	0.17 48	0.25 127	0.22 130

depthmonostereo	0.94 180	0.71 380	2.39 289	0.85 233	0.54 207	2.21 175	0.53 132	1.83 101	1.17 138	0.95 212	1.09 180	0.99 247	0.97 248	2.37 375	0.68 172	0.23 105	0.27 436	0.22 53	0.20 164	0.25 127	0.26 219

StereoAnything_RVC	0.94 180	2.66 657	2.20 266	0.76 157	0.34 28	1.18 44	0.39 58	2.31 182	0.69 18	0.51 17	0.34 8	0.32 1	0.89 223	1.57 263	0.35 2	0.32 375	0.16 50	0.23 69	0.15 11	3.31 684	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 180	0.72 385	2.56 303	0.64 45	0.59 245	1.90 133	0.75 286	2.71 266	1.40 186	0.91 201	1.04 163	0.85 205	0.82 193	1.14 142	0.78 224	0.35 428	0.29 462	0.25 151	0.27 352	0.45 493	0.29 275

IGEV-Stereo+	0.94 180	0.47 102	1.19 104	0.86 242	2.02 664	1.40 75	0.39 58	1.17 23	0.88 72	0.61 70	0.44 23	0.47 43	0.79 179	2.14 357	0.42 29	0.27 212	0.19 181	0.22 53	0.17 48	2.26 677	2.41 681

whm_eth	0.94 180	0.72 385	2.56 303	0.64 45	0.59 245	1.90 133	0.75 286	2.71 266	1.40 186	0.91 201	1.04 163	0.85 205	0.82 193	1.14 142	0.78 224	0.35 428	0.29 462	0.25 151	0.27 352	0.45 493	0.29 275

LoS_RVC	0.94 180	1.30 581	1.31 140	0.84 219	1.63 609	2.02 146	0.59 168	1.51 53	1.36 175	0.81 164	1.33 256	0.84 200	0.88 217	1.36 215	0.73 201	0.21 62	0.17 86	0.20 20	0.14 2	0.20 33	1.45 658

LoS	0.94 180	0.52 143	1.88 222	0.86 242	0.36 38	4.15 540	0.51 122	2.18 154	1.45 203	0.97 218	0.88 109	0.62 110	0.79 179	1.59 269	0.86 255	0.26 185	0.19 181	0.24 110	0.16 29	0.21 55	0.20 50
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 188	0.52 143	2.63 314	0.86 242	1.27 525	1.41 76	0.86 372	2.27 174	0.73 28	0.50 13	0.64 53	0.54 66	0.78 174	2.70 407	1.02 318	0.35 428	0.17 86	0.24 110	0.18 93	1.03 637	0.29 275

SCV	0.95 188	0.63 295	1.38 160	1.70 624	0.41 99	1.23 47	0.89 408	3.53 387	1.57 295	0.61 70	1.54 318	0.93 235	0.77 165	1.66 289	0.66 163	0.36 442	0.20 235	0.25 151	0.19 138	0.29 225	0.25 186

WCG-NET（raft）	0.95 188	0.55 189	1.20 112	0.84 219	0.31 14	1.44 82	1.01 479	1.55 59	2.37 511	1.64 318	1.42 287	2.38 472	1.01 265	1.29 198	0.76 218	0.22 87	0.19 181	0.22 53	0.20 164	0.25 127	0.21 95

anonymousdsp	0.95 188	0.69 355	1.27 133	0.83 207	0.52 194	4.54 625	0.84 358	1.76 92	1.24 150	0.76 143	1.06 174	0.78 183	0.77 165	1.67 294	0.69 183	0.27 212	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.26 219

IGEV-Stereo	0.95 188	0.69 355	1.27 133	0.84 219	0.52 194	4.54 625	0.84 358	1.76 92	1.24 150	0.75 129	1.06 174	0.79 188	0.77 165	1.68 296	0.69 183	0.27 212	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.26 219
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 193	0.48 112	1.09 63	0.97 327	0.45 132	4.54 625	0.83 351	3.32 353	1.37 176	0.75 129	0.89 116	0.76 179	0.80 186	0.92 82	0.53 104	0.26 185	0.18 132	0.26 196	0.20 164	0.28 204	0.21 95

tt45	0.96 193	0.48 112	1.19 104	0.89 261	0.66 284	3.91 463	0.76 290	1.90 113	1.26 158	0.70 109	1.30 243	0.71 159	0.63 105	2.59 399	0.74 208	0.22 87	0.17 86	0.28 266	0.23 249	0.27 182	0.27 239

DF	0.97 195	0.56 203	1.59 195	0.93 305	0.51 181	1.13 35	0.97 460	4.39 633	1.44 200	0.95 212	1.59 333	1.01 252	0.57 81	1.62 279	0.75 211	0.32 375	0.22 306	0.25 151	0.19 138	0.25 127	0.25 186

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 195	1.76 627	2.51 299	0.69 85	1.40 559	2.95 265	0.99 471	2.18 154	1.04 123	0.68 102	0.80 85	0.69 144	0.64 108	0.87 61	0.40 17	0.23 105	0.19 181	0.25 151	0.21 188	0.30 252	0.64 575

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 195	0.41 32	3.72 373	0.63 35	0.80 344	1.51 92	0.84 358	1.84 102	1.51 246	0.82 167	1.00 149	0.70 148	1.00 259	0.75 23	0.41 23	0.23 105	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.43 473	2.30 677

MSCF	0.97 195	0.82 457	1.26 127	0.88 253	0.40 92	3.17 297	0.88 400	2.79 283	1.39 182	1.32 266	1.19 203	0.58 91	1.33 370	1.28 193	0.64 150	0.25 160	0.19 181	0.25 151	0.25 300	0.28 204	0.32 330

999	0.97 195	0.48 112	1.24 124	1.03 376	0.64 269	3.25 317	0.92 435	1.40 42	1.39 182	0.71 113	1.68 363	0.70 148	0.66 123	3.03 421	0.89 271	0.23 105	0.19 181	0.25 151	0.21 188	0.25 127	0.29 275

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 195	0.41 32	3.70 372	0.63 35	0.80 344	1.51 92	0.84 358	1.84 102	1.51 246	0.82 167	1.00 149	0.70 148	1.00 259	0.75 23	0.41 23	0.23 105	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.43 473	2.30 677

DA	0.98 201	0.46 78	1.34 149	0.92 289	0.43 113	4.34 585	0.85 367	2.79 283	1.35 172	0.82 167	1.30 243	0.89 218	1.08 304	1.11 129	0.56 119	0.30 328	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.23 151

GGEV	0.98 201	0.46 78	1.34 149	0.92 289	0.43 113	4.34 585	0.85 367	2.79 283	1.35 172	0.82 167	1.30 243	0.89 218	1.08 304	1.11 129	0.56 119	0.30 328	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.23 151

ff7	0.98 201	0.69 355	2.05 244	0.84 219	0.52 194	4.55 630	0.86 372	1.62 71	1.24 150	0.75 129	1.03 158	0.70 148	0.77 165	1.84 321	0.68 172	0.27 212	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 239

ffff	0.98 201	0.69 355	2.05 244	0.84 219	0.52 194	4.55 630	0.86 372	1.62 71	1.24 150	0.75 129	1.03 158	0.70 148	0.77 165	1.84 321	0.68 172	0.27 212	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 239

11t	0.98 201	0.69 355	2.05 244	0.84 219	0.52 194	4.55 630	0.86 372	1.62 71	1.24 150	0.75 129	1.03 158	0.70 148	0.77 165	1.84 321	0.68 172	0.27 212	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 239

MIF-Stereo (partial)	0.98 201	0.55 189	2.83 328	0.71 101	1.03 450	1.08 32	0.49 116	2.55 235	1.66 337	0.79 156	1.20 205	0.80 190	0.90 226	1.61 277	1.56 462	0.36 442	0.24 373	0.33 412	0.25 300	0.40 418	0.28 262

ccc-4	0.98 201	0.69 355	2.05 244	0.84 219	0.52 194	4.55 630	0.86 372	1.62 71	1.24 150	0.75 129	1.03 158	0.70 148	0.77 165	1.84 321	0.68 172	0.27 212	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 239

CroCo-Stereo	0.98 201	0.87 479	3.44 358	0.87 248	0.53 205	0.49 3	0.50 118	3.99 503	1.49 233	0.81 164	1.25 229	1.00 250	0.75 152	1.10 127	1.09 335	0.24 133	0.21 274	0.24 110	0.19 138	0.35 369	0.27 239
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	0.99 209	0.89 483	2.55 302	0.99 341	1.80 645	0.54 4	0.46 102	3.10 320	1.24 150	1.07 237	1.21 210	1.05 261	0.78 174	1.26 186	1.08 332	0.27 212	0.23 336	0.27 230	0.21 188	0.43 473	0.34 367

PMTNet	0.99 209	0.48 112	1.73 206	0.62 27	0.56 221	4.20 567	0.43 87	1.88 107	1.58 299	1.00 221	1.05 170	0.78 183	0.98 255	1.50 249	0.85 248	1.21 663	0.20 235	0.23 69	0.15 11	0.22 76	0.19 15

GASTEREO	1.00 211	0.98 516	1.23 118	0.90 271	0.40 92	3.40 346	0.88 400	2.77 275	1.44 200	1.39 283	1.30 243	0.55 75	1.35 376	1.33 209	0.64 150	0.25 160	0.19 181	0.25 151	0.25 300	0.25 127	0.31 316

rvit_0105_6	1.00 211	0.93 497	2.21 268	0.92 289	0.55 216	1.52 96	0.79 318	2.41 195	2.96 608	0.76 143	0.72 67	1.02 254	0.75 152	1.42 231	0.81 236	0.40 487	0.43 579	0.34 431	0.31 450	0.43 473	0.34 367

rvit_stereo_ft	1.00 211	0.87 479	3.55 362	0.97 327	0.66 284	1.06 30	0.80 329	2.78 278	1.67 339	0.78 152	0.96 143	0.95 241	1.14 327	1.06 119	0.90 275	0.32 375	0.24 373	0.27 230	0.28 382	0.39 413	0.27 239

SMOE	1.01 214	0.55 189	1.47 178	0.81 181	0.47 155	2.40 193	1.30 549	1.89 110	1.31 166	1.36 274	1.73 379	1.05 261	1.36 379	1.23 176	1.13 347	0.43 519	0.24 373	0.59 616	0.29 412	0.32 307	0.32 330

MyStereo07	1.01 214	0.80 444	1.26 127	1.00 350	1.04 454	3.95 483	0.95 447	2.07 141	1.42 193	0.75 129	1.22 213	0.68 138	0.91 229	1.63 284	0.67 168	0.24 133	0.24 373	0.34 431	0.26 324	0.41 442	0.37 403

CES	1.01 214	0.55 189	1.74 209	0.92 289	2.15 668	2.15 167	0.50 118	2.01 129	1.45 203	0.76 143	1.02 152	0.61 103	0.47 42	1.29 198	0.79 230	0.22 87	0.17 86	0.24 110	0.14 2	0.63 569	2.29 676

TANstereo	1.01 214	0.55 189	1.73 206	0.76 157	0.36 38	4.04 513	0.38 56	1.48 50	1.62 325	2.03 431	2.10 509	0.84 200	0.93 236	0.98 99	0.62 143	0.28 256	0.36 526	0.23 69	0.20 164	0.25 127	0.46 492

GMStereo	1.01 214	1.00 520	2.86 331	0.83 207	0.45 132	1.47 86	0.57 152	1.89 110	2.11 448	1.52 296	1.24 221	0.87 211	0.74 149	1.58 264	0.94 300	0.40 487	0.21 274	0.30 322	0.30 434	0.47 509	0.36 387
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 219	0.49 122	1.54 188	0.83 207	0.55 216	4.01 507	0.31 25	1.63 76	1.99 412	1.63 315	2.13 519	0.84 200	0.65 116	0.88 67	0.70 189	0.27 212	0.15 24	0.23 69	1.22 674	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	1.03 220	0.85 473	3.13 343	0.84 219	0.38 76	1.17 42	0.42 82	3.54 388	1.47 217	1.08 238	2.17 526	1.48 339	0.57 81	1.37 221	0.74 208	0.23 105	0.18 132	0.28 266	0.21 188	0.32 307	0.24 170

XX-TBD	1.03 220	0.95 507	1.94 229	1.30 518	0.43 113	3.97 499	0.33 34	1.74 90	1.73 362	1.59 305	2.02 488	0.69 144	0.60 97	1.16 153	0.66 163	0.30 328	0.25 404	0.23 69	0.15 11	0.31 272	0.22 130

RT-Monster	1.05 222	0.53 161	2.62 312	0.83 207	1.40 559	2.96 266	0.47 109	2.81 287	1.83 388	1.21 258	1.22 213	0.93 235	0.83 198	1.36 215	0.60 135	0.21 62	0.20 235	0.23 69	0.18 93	0.21 55	0.29 275

xyz-stereo-finetune	1.05 222	0.62 287	1.46 173	0.59 14	0.36 38	3.48 367	0.81 341	2.69 264	1.74 368	0.94 208	1.21 210	0.91 225	0.78 174	2.53 394	1.28 397	0.24 133	0.24 373	0.26 196	0.23 249	0.30 252	0.23 151

FE-Mocha	1.06 224	0.74 407	2.45 295	0.97 327	0.69 304	1.57 99	0.40 66	2.92 297	1.47 217	1.82 359	1.81 423	1.62 357	0.88 217	1.36 215	0.78 224	0.29 285	0.20 235	0.35 451	0.31 450	0.26 160	0.33 351

EGLCR-Stereo	1.06 224	0.51 135	1.56 191	1.02 368	0.39 82	4.27 578	0.42 82	4.08 530	1.48 227	0.90 200	0.68 61	1.09 263	0.66 123	1.81 315	0.62 143	0.27 212	0.19 181	0.29 292	0.23 249	0.37 397	0.25 186

MC-Stereo	1.06 224	0.48 112	1.55 189	1.15 447	0.41 99	4.56 635	0.61 177	2.06 139	1.46 212	1.90 379	1.61 342	0.89 218	1.12 318	1.35 213	0.73 201	0.25 160	0.18 132	0.26 196	0.22 224	0.25 127	0.24 170

sCroCo_RVC	1.06 224	0.82 457	5.05 396	1.02 368	1.05 456	0.98 25	0.61 177	2.06 139	1.29 162	0.69 106	1.26 231	0.82 196	1.10 313	1.20 170	0.90 275	0.42 513	0.40 559	0.33 412	0.30 434	0.46 505	0.38 420

S0	1.07 228	0.59 241	1.52 183	0.91 282	0.93 412	2.53 210	0.95 447	2.15 151	1.05 126	1.26 262	2.11 513	1.11 268	1.45 413	1.15 149	1.11 341	0.94 649	0.31 484	0.37 481	0.33 471	0.33 328	0.31 316

SE	1.07 228	0.63 295	1.22 115	0.85 233	0.45 132	3.47 363	0.80 329	2.16 153	1.09 132	1.37 278	1.90 463	0.95 241	1.74 499	1.17 159	1.00 315	1.00 655	0.24 373	0.36 467	0.28 382	0.35 369	0.33 351

Anonymus123	1.07 228	0.73 396	4.10 382	0.80 177	0.51 181	4.91 674	0.72 256	2.50 220	1.00 115	0.85 186	0.57 43	0.72 162	0.48 46	1.01 107	0.90 275	0.26 185	0.22 306	0.24 110	0.29 412	0.25 127	0.25 186

rvit_0105_4	1.07 228	0.99 517	2.39 289	0.93 305	0.54 207	1.62 109	0.84 358	2.77 275	2.91 603	0.80 160	0.91 125	1.09 263	0.86 205	1.63 284	0.85 248	0.40 487	0.45 589	0.35 451	0.31 450	0.43 473	0.40 448

PStereo	1.08 232	1.10 541	1.37 159	0.73 125	0.52 194	1.69 115	0.97 460	1.91 115	1.14 135	1.23 259	0.55 39	0.63 117	1.81 514	1.44 235	1.19 364	0.88 646	0.90 666	0.53 595	0.49 592	1.06 640	1.54 661

DN	1.08 232	0.54 179	3.15 345	0.90 271	1.00 444	3.37 338	0.48 114	2.59 249	1.45 203	0.95 212	0.82 94	1.32 312	0.73 143	1.86 328	0.64 150	0.30 328	0.26 424	0.28 266	0.24 280	0.34 348	0.32 330

quiztm	1.09 234	0.79 439	1.33 148	0.77 163	1.50 582	2.48 201	0.76 290	3.65 405	1.55 282	1.65 322	1.80 410	1.18 285	0.64 108	1.17 159	1.07 329	0.30 328	0.17 86	0.23 69	0.20 164	0.36 383	0.28 262

MM-Stereo_test3	1.09 234	0.59 241	1.55 189	1.73 628	1.18 493	1.91 135	0.86 372	3.52 383	1.76 373	1.25 260	1.86 448	1.10 266	0.69 130	1.32 208	0.86 255	0.27 212	0.23 336	0.27 230	0.22 224	0.34 348	0.30 305

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 234	3.30 667	2.61 309	0.82 194	0.38 76	1.27 56	0.62 192	1.51 53	1.29 162	0.91 201	0.92 128	0.65 126	0.57 81	1.08 123	0.59 132	1.55 677	0.15 24	0.32 376	0.28 382	1.10 647	1.98 673

iRaftStereo_RVC	1.09 234	0.70 366	1.39 162	0.95 315	0.45 132	3.83 441	0.42 82	2.37 191	1.58 299	1.69 330	1.76 395	1.80 393	0.83 198	1.50 249	0.98 310	0.28 256	0.18 132	0.29 292	0.26 324	0.30 252	0.31 316

RAFT-Stereo-weight	1.11 238	0.48 112	1.22 115	0.99 341	0.42 107	4.17 555	0.80 329	3.60 396	1.50 239	1.97 401	1.50 306	1.30 310	0.65 116	1.24 179	0.85 248	0.25 160	0.19 181	0.26 196	0.22 224	0.27 182	0.23 151

11t1	1.11 238	0.53 161	1.80 215	1.55 602	0.65 277	2.20 174	0.60 172	3.66 409	1.49 233	1.60 306	1.26 231	1.03 256	1.35 376	1.72 302	0.97 307	0.28 256	0.31 484	0.29 292	0.23 249	0.30 252	0.34 367

rvit_0105_5	1.13 240	0.93 497	2.60 306	0.91 282	0.56 221	1.92 137	0.91 421	3.02 310	2.63 562	0.95 212	1.20 205	1.18 285	0.93 236	1.51 252	0.93 298	0.40 487	0.43 579	0.37 481	0.35 497	0.42 461	0.44 474

GMOStereo	1.13 240	0.70 366	2.26 275	0.75 138	0.44 124	3.05 276	0.91 421	2.78 278	1.45 203	2.37 545	1.52 309	1.53 343	1.05 284	1.17 159	0.92 289	0.25 160	0.19 181	0.35 451	0.28 382	0.34 348	0.26 219

error version	1.13 240	0.70 366	2.26 275	0.75 138	0.44 124	3.05 276	0.91 421	2.78 278	1.45 203	2.37 545	1.52 309	1.53 343	1.05 284	1.17 159	0.92 289	0.25 160	0.19 181	0.35 451	0.28 382	0.34 348	0.26 219

test-v	1.13 240	0.70 366	2.26 275	0.75 138	0.44 124	3.05 276	0.91 421	2.78 278	1.45 203	2.37 545	1.52 309	1.53 343	1.05 284	1.17 159	0.92 289	0.25 160	0.19 181	0.35 451	0.28 382	0.34 348	0.26 219

test-2	1.13 240	0.70 366	2.26 275	0.75 138	0.44 124	3.05 276	0.91 421	2.78 278	1.45 203	2.37 545	1.52 309	1.53 343	1.05 284	1.17 159	0.92 289	0.25 160	0.19 181	0.35 451	0.28 382	0.34 348	0.26 219

Lsterematch	1.15 245	0.84 467	4.02 381	0.80 177	0.39 82	1.68 114	0.68 230	2.01 129	2.02 419	1.58 304	2.02 488	1.35 317	1.40 390	1.41 228	1.10 336	0.28 256	0.16 50	0.29 292	0.22 224	0.29 225	0.37 403

HUF	1.15 245	0.64 308	8.62 437	0.90 271	0.35 33	1.35 70	0.78 310	1.97 124	1.50 239	0.63 86	1.52 309	0.83 198	0.66 123	1.28 193	0.63 147	0.29 285	0.23 336	0.26 196	0.17 48	0.23 87	0.25 186

tg	1.15 245	0.67 344	1.31 140	0.94 312	0.54 207	4.02 509	0.41 73	2.96 302	1.59 314	1.69 330	1.85 445	1.84 405	0.97 248	1.78 309	0.83 242	0.27 212	0.17 86	0.29 292	0.26 324	0.29 225	0.27 239

Selective-RAFT	1.15 245	0.46 78	1.64 199	0.99 341	0.45 132	4.17 555	0.51 122	3.21 331	1.69 349	1.12 247	1.34 262	1.45 336	1.40 390	2.08 349	0.94 300	0.41 502	0.20 235	0.24 110	0.23 249	0.27 182	0.25 186

x	1.15 245	0.57 215	1.53 185	1.44 574	0.67 291	1.94 138	0.97 460	3.87 459	1.57 295	1.61 311	1.28 239	1.58 351	1.22 346	1.93 334	1.04 323	0.28 256	0.30 475	0.34 431	0.29 412	0.32 307	0.31 316

xyz-stereo-finetune2	1.16 250	0.63 295	1.50 180	0.57 9	0.36 38	3.47 363	0.65 211	2.70 265	1.23 148	0.88 195	1.75 386	0.91 225	1.76 501	3.54 432	1.74 498	0.24 133	0.22 306	0.30 322	0.27 352	0.31 272	0.26 219

rvit_stereo_0075_2	1.18 251	0.74 407	2.66 318	0.90 271	1.27 525	2.51 205	0.69 241	2.25 170	2.06 432	1.40 285	1.86 448	1.46 338	0.84 200	1.42 231	0.94 300	0.46 545	0.40 559	0.48 563	0.38 532	0.46 505	0.51 524

AE-Stereo	1.18 251	0.60 258	2.05 244	1.10 414	0.60 248	4.39 593	0.72 256	3.74 429	1.62 325	1.10 242	1.90 463	1.01 252	0.92 233	1.45 240	0.82 238	0.28 256	0.22 306	0.28 266	0.28 382	0.26 160	0.22 130

S	1.19 253	0.55 189	1.36 156	0.68 78	1.06 459	4.10 529	0.80 329	2.39 192	1.30 164	1.69 330	2.19 530	1.36 319	1.73 497	1.17 159	1.03 320	0.45 536	0.28 451	0.47 554	0.45 576	0.36 383	0.33 351

test-3	1.19 253	0.52 143	2.00 238	1.01 357	0.42 107	1.95 139	0.91 421	4.35 622	1.47 217	2.24 509	1.16 198	2.06 440	0.79 179	2.68 405	0.76 218	0.27 212	0.18 132	0.28 266	0.26 324	0.26 160	0.25 186

test_1	1.19 253	0.52 143	2.00 238	1.01 357	0.42 107	1.95 139	0.90 413	4.36 627	1.47 217	2.17 481	1.16 198	2.06 440	0.78 174	2.68 405	0.76 218	0.27 212	0.18 132	0.28 266	0.26 324	0.26 160	0.25 186

test_3	1.19 253	0.51 135	2.08 256	0.99 341	0.41 99	2.05 155	0.87 393	4.40 636	1.42 193	1.99 408	1.18 201	2.03 434	0.79 179	2.70 407	0.75 211	0.27 212	0.17 86	0.29 292	0.29 412	0.30 252	0.27 239

raftrobust	1.19 253	0.72 385	2.30 280	1.26 496	1.31 532	3.55 389	0.68 230	2.75 272	1.47 217	2.21 500	1.38 276	1.17 281	1.22 346	1.20 170	1.11 341	0.28 256	0.24 373	0.21 36	0.19 138	0.25 127	0.28 262

RALCasStereoNet	1.19 253	1.02 522	2.06 253	1.12 425	1.14 484	3.08 283	0.70 251	2.99 305	1.73 362	1.34 269	1.68 363	1.18 285	0.91 229	2.16 359	1.00 315	0.30 328	0.26 424	0.24 110	0.21 188	0.29 225	0.30 305

MIM_Stereo	1.20 259	0.78 435	3.30 353	1.05 380	0.43 113	3.04 273	0.60 172	2.46 212	1.51 246	1.60 306	1.58 329	1.82 399	1.29 361	2.00 341	1.07 329	0.24 133	0.24 373	0.28 266	0.25 300	0.27 182	0.27 239

R-Stereo Train	1.20 259	0.58 231	1.81 216	0.99 341	0.67 291	3.78 431	0.90 413	4.09 532	1.51 246	2.16 477	1.71 374	1.13 272	0.94 239	1.40 223	0.91 284	0.30 328	0.24 373	0.26 196	0.21 188	0.26 160	0.25 186

RAFT-Stereo	1.20 259	0.58 231	1.81 216	0.99 341	0.67 291	3.78 431	0.90 413	4.09 532	1.51 246	2.16 477	1.71 374	1.13 272	0.94 239	1.40 223	0.91 284	0.30 328	0.24 373	0.26 196	0.21 188	0.26 160	0.25 186
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Weightmod_eth	1.21 262	0.56 203	1.31 140	0.99 341	1.50 582	1.26 54	0.57 152	1.85 104	1.35 172	0.99 220	3.16 631	1.24 298	1.50 428	2.50 383	0.60 135	3.48 692	0.25 404	0.30 322	0.22 224	0.31 272	0.23 151

model_zeroshot	1.21 262	0.60 258	3.55 362	1.05 380	0.57 233	3.46 360	0.63 197	2.73 269	1.55 282	2.05 436	1.38 276	1.50 342	0.82 193	1.69 297	0.87 262	0.29 285	0.23 336	0.30 322	0.23 249	0.27 182	0.32 330

RCA-Stereo	1.21 262	0.52 143	1.58 194	0.90 271	0.46 145	4.68 651	0.79 318	4.13 542	1.74 368	1.92 386	1.80 410	0.94 240	1.48 421	1.14 142	0.70 189	0.27 212	0.18 132	0.25 151	0.19 138	0.25 127	0.23 151

raft+_RVC	1.21 262	0.83 461	2.61 309	1.35 543	0.97 423	3.60 399	0.76 290	3.23 336	1.51 246	1.33 267	1.67 360	1.03 256	1.10 313	1.87 329	0.92 289	0.24 133	0.22 306	0.25 151	0.24 280	0.26 160	0.25 186

AnonymousM	1.22 266	1.32 587	0.97 18	0.88 253	0.56 221	4.03 511	0.69 241	2.41 195	1.68 342	1.48 292	1.31 252	1.15 277	1.00 259	1.18 167	0.73 201	0.32 375	0.40 559	2.07 683	1.70 685	0.24 100	0.22 130

LL-Strereo2	1.23 267	0.85 473	2.38 288	0.93 305	0.68 297	3.72 419	1.37 564	2.54 234	1.99 412	1.75 347	1.40 282	1.82 399	0.73 143	1.40 223	0.99 313	0.31 353	0.23 336	0.55 606	0.35 497	0.29 225	0.24 170

ROB_FTStereo_v2	1.23 267	0.66 333	2.02 240	0.75 138	0.37 59	4.67 650	0.76 290	2.53 225	1.58 299	1.99 408	1.46 292	1.78 383	1.14 327	2.08 349	0.88 267	0.48 559	0.22 306	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 275

CRE-IMP	1.23 267	0.61 278	2.14 261	0.82 194	0.39 82	4.54 625	0.83 351	2.63 255	1.55 282	1.95 396	1.46 292	1.87 410	0.96 243	1.48 246	1.33 408	0.45 536	0.21 274	0.31 353	0.26 324	0.41 442	0.31 316

RAFT	1.23 267	0.84 467	2.05 244	0.96 320	0.47 155	1.80 126	0.94 443	3.18 330	1.46 212	1.60 306	1.71 374	3.04 547	1.59 450	1.64 286	1.32 404	0.38 467	0.24 373	0.40 508	0.32 463	0.40 418	0.35 381

test-1	1.23 267	0.65 321	1.88 222	0.96 320	0.52 194	3.84 446	0.62 192	4.01 507	1.47 217	1.93 390	1.78 404	1.83 402	0.92 233	1.19 169	1.28 397	0.26 185	0.29 462	0.31 353	0.24 280	0.29 225	0.36 387

rvit_0105_3	1.24 272	0.93 497	2.84 329	0.97 327	0.58 242	2.38 189	1.08 505	3.26 341	2.53 547	1.18 252	1.40 282	1.24 298	1.04 278	1.73 303	0.97 307	0.44 526	0.44 584	0.40 508	0.42 565	0.42 461	0.50 516

PSM-adaLoss	1.24 272	0.65 321	2.03 241	0.75 138	0.37 59	4.68 651	0.73 264	2.53 225	1.58 299	1.99 408	1.47 297	1.78 383	1.13 320	2.18 363	0.87 262	0.48 559	0.23 336	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 275

rafts_anoy	1.24 272	0.80 444	3.61 368	1.17 457	1.20 508	3.00 269	0.61 177	3.17 328	1.58 299	1.37 278	1.26 231	1.19 290	1.12 318	1.78 309	1.25 386	0.32 375	0.23 336	0.32 376	0.32 463	0.31 272	0.30 305

DIP-Stereo	1.24 272	0.69 355	1.77 212	0.65 58	0.61 253	4.29 580	0.58 162	4.44 642	2.53 547	1.98 403	1.33 256	0.91 225	0.86 205	1.25 185	1.25 386	0.36 442	0.23 336	0.32 376	0.23 249	0.32 307	0.29 275
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	1.25 276	0.56 203	2.05 244	1.05 380	0.93 412	2.86 244	0.55 142	3.23 336	1.34 169	1.55 299	1.07 177	3.56 600	2.03 537	1.29 198	1.00 315	0.28 256	0.27 436	0.34 431	0.21 188	0.41 442	0.43 468

Patchmatch Stereo++	1.25 276	0.65 321	2.06 253	0.75 138	0.37 59	4.68 651	0.76 290	2.53 225	1.58 299	1.99 408	1.47 297	1.78 383	1.14 327	2.44 377	0.90 275	0.48 559	0.23 336	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 275
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	1.25 276	0.66 333	2.14 261	0.75 138	0.37 59	4.65 647	0.77 303	2.53 225	1.58 299	1.99 408	1.47 297	1.78 383	1.13 320	2.26 372	0.86 255	0.47 554	0.22 306	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 275

HUI-Stereo	1.25 276	0.66 333	2.33 283	0.75 138	0.37 59	4.68 651	0.78 310	2.53 225	1.58 299	1.99 408	1.46 292	1.79 390	1.13 320	2.17 361	0.85 248	0.48 559	0.23 336	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 275

iRAFT	1.25 276	0.65 321	2.06 253	0.75 138	0.37 59	4.68 651	0.76 290	2.53 225	1.58 299	1.99 408	1.47 297	1.78 383	1.14 327	2.44 377	0.90 275	0.48 559	0.23 336	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 275

RAFT-IKP	1.25 276	0.66 333	2.23 273	0.75 138	0.37 59	4.64 645	0.74 276	2.53 225	1.58 299	1.99 408	1.47 297	1.78 383	1.13 320	2.22 369	0.92 289	0.48 559	0.22 306	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 275

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 276	0.72 385	1.74 209	1.05 380	0.36 38	4.13 536	0.42 82	2.95 300	2.84 599	2.02 427	2.40 571	1.61 356	1.11 317	1.26 186	0.97 307	0.21 62	0.15 24	0.26 196	0.23 249	0.29 225	0.23 151

FACV-RUCA	1.26 283	0.65 321	2.21 268	1.06 386	1.50 582	2.69 226	1.15 522	3.05 313	1.87 392	1.36 274	1.99 483	1.03 256	1.15 335	1.36 215	1.10 336	0.41 502	0.41 569	0.73 649	0.41 558	0.61 563	0.41 454

CAS	1.26 283	0.40 21	1.46 173	2.97 682	1.61 605	4.13 536	0.73 264	1.78 96	1.49 233	0.83 179	1.10 183	0.59 96	0.53 64	1.26 186	0.80 231	2.99 686	0.13 1	0.21 36	0.13 1	0.31 272	1.72 666

anonymousdsp2	1.26 283	0.60 258	3.74 374	1.02 368	0.41 99	3.60 399	0.72 256	3.68 414	1.47 217	1.37 278	1.56 326	1.83 402	1.01 265	2.00 341	0.66 163	0.29 285	0.20 235	0.28 266	0.20 164	0.32 307	0.29 275

dd	1.26 283	1.15 553	2.47 296	0.92 289	0.49 174	4.35 588	0.75 286	1.92 117	2.11 448	1.44 289	1.24 221	1.19 290	1.05 284	1.78 309	1.70 490	0.57 598	0.34 513	0.35 451	0.33 471	0.60 558	0.46 492

iGMRVC	1.26 283	0.66 333	2.14 261	0.75 138	0.37 59	4.66 648	0.74 276	2.53 225	1.58 299	1.99 408	1.46 292	1.78 383	1.14 327	2.46 379	0.92 289	0.48 559	0.23 336	0.32 376	0.27 352	0.40 418	0.29 275

Weightmod	1.27 288	0.83 461	1.39 162	0.93 305	0.85 380	3.94 477	0.59 168	1.67 81	1.22 147	1.12 247	3.44 643	1.65 360	1.40 390	2.94 417	1.48 440	0.44 526	0.37 538	0.29 292	0.25 300	0.31 272	0.22 130

fast-iter	1.27 288	0.90 485	2.33 283	1.10 414	0.68 297	2.92 255	0.45 97	2.49 216	1.76 373	2.13 460	1.65 356	2.42 480	1.84 519	1.58 264	1.61 472	0.26 185	0.16 50	0.28 266	0.29 412	0.26 160	0.25 186

CoSv	1.27 288	0.90 485	2.33 283	1.10 414	0.68 297	2.92 255	0.45 97	2.49 216	1.76 373	2.13 460	1.65 356	2.42 480	1.84 519	1.58 264	1.61 472	0.26 185	0.16 50	0.28 266	0.29 412	0.26 160	0.25 186

mmm	1.27 288	0.58 231	2.20 266	1.41 567	0.68 297	2.39 191	0.85 367	3.90 470	1.63 328	2.20 491	1.84 437	1.28 305	1.50 428	1.91 333	0.89 271	0.31 353	0.27 436	0.45 544	0.37 519	0.38 402	0.34 367

NRIStereo	1.28 292	0.61 278	1.67 200	1.15 447	0.38 76	4.73 664	0.90 413	2.42 199	1.50 239	1.93 390	1.33 256	1.75 377	1.22 346	2.96 418	1.33 408	0.46 545	0.22 306	0.29 292	0.26 324	0.30 252	0.28 262

RALAANet	1.28 292	1.08 537	3.21 347	1.25 489	0.94 415	1.44 82	0.69 241	3.15 325	2.57 555	2.01 422	1.80 410	1.29 308	1.05 284	2.00 341	1.48 440	0.27 212	0.20 235	0.27 230	0.24 280	0.40 418	0.27 239

CASS	1.29 294	0.66 333	2.62 312	0.95 315	0.66 284	2.84 240	0.69 241	3.00 307	1.79 378	2.57 578	1.95 472	1.39 326	1.55 446	1.59 269	1.06 326	0.50 575	0.28 451	0.34 431	0.28 382	0.46 505	0.63 571
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 295	0.60 258	5.57 405	0.88 253	0.75 325	3.04 273	0.90 413	2.68 262	1.33 168	1.48 292	1.07 177	2.78 525	0.88 217	1.29 198	0.85 248	0.31 353	0.22 306	0.35 451	0.20 164	0.45 493	0.37 403

qqq	1.30 295	0.57 215	1.67 200	1.15 447	0.51 181	2.18 170	0.91 421	3.98 499	1.53 265	1.50 295	1.24 221	1.79 390	1.34 373	4.66 461	0.98 310	0.28 256	0.31 484	0.33 412	0.33 471	0.33 328	0.32 330

test_4	1.30 295	0.50 126	6.16 409	0.84 219	0.45 132	1.61 107	1.12 516	2.14 149	1.42 193	1.52 296	2.31 561	1.84 405	0.79 179	2.52 392	1.19 364	0.27 212	0.17 86	0.29 292	0.29 412	0.29 225	0.25 186

s12784h	1.31 298	0.45 65	2.41 292	0.71 101	0.35 33	4.42 602	0.50 118	4.22 567	2.73 574	2.01 422	2.48 577	0.91 225	0.96 243	2.01 344	0.70 189	0.29 285	0.18 132	0.24 110	0.16 29	0.27 182	0.18 7

AFF-stereo	1.31 298	0.77 428	1.46 173	1.10 414	0.45 132	3.93 471	0.48 114	2.92 297	2.92 605	1.90 379	2.21 535	2.11 447	1.52 435	1.93 334	1.12 345	0.21 62	0.16 50	0.25 151	0.25 300	0.29 225	0.20 50

Pruner-Stereo	1.32 300	0.59 241	2.11 259	1.79 638	0.47 155	4.73 664	0.79 318	2.53 225	1.72 360	2.47 560	1.58 329	1.48 339	1.03 270	1.66 289	1.47 437	0.44 526	0.21 274	0.34 431	0.30 434	0.30 252	0.39 427

Hybrid-DGEV-03	1.34 301	0.70 366	2.74 326	1.00 350	0.52 194	3.99 502	0.99 471	3.22 333	1.64 330	2.15 471	3.31 639	1.37 324	1.07 298	1.29 198	1.22 376	0.26 185	0.18 132	0.32 376	0.24 280	0.28 204	0.24 170

ToySt	1.35 302	0.72 385	3.65 370	1.01 357	0.50 179	3.31 332	1.01 479	3.46 371	1.73 362	1.30 264	1.55 322	2.07 443	1.47 419	1.88 330	1.40 418	0.27 212	0.27 436	0.30 322	0.32 463	0.42 461	0.39 427

DisPM	1.36 303	0.55 189	2.39 289	1.54 597	0.51 181	4.59 638	0.79 318	2.50 220	1.88 394	2.50 563	1.83 432	1.45 336	1.01 265	2.71 409	0.93 298	0.46 545	0.20 235	0.32 376	0.31 450	0.31 272	0.44 474

sAnonymous2	1.37 304	1.22 570	9.79 451	0.92 289	0.88 395	1.23 47	0.61 177	2.56 237	1.69 349	0.85 186	1.02 152	0.73 169	1.23 351	0.98 99	0.78 224	0.29 285	0.25 404	0.31 353	0.30 434	1.06 640	0.71 589

CroCo_RVC	1.37 304	1.22 570	9.79 451	0.92 289	0.88 395	1.23 47	0.61 177	2.56 237	1.69 349	0.85 186	1.02 152	0.73 169	1.23 351	0.98 99	0.78 224	0.29 285	0.25 404	0.31 353	0.30 434	1.06 640	0.71 589

GES	1.38 306	0.64 308	2.61 309	1.09 404	0.57 233	4.30 582	1.02 484	3.86 456	1.51 246	1.72 340	1.74 382	1.28 305	1.77 503	1.62 279	1.61 472	0.39 479	0.27 436	0.33 412	0.30 434	0.41 442	0.47 497

Any-RAFT	1.40 307	0.53 161	2.78 327	1.09 404	0.64 269	4.41 600	0.81 341	3.97 496	2.78 581	1.99 408	1.34 262	2.36 469	1.56 449	1.56 259	0.75 211	0.27 212	0.20 235	0.25 151	0.18 93	0.25 127	0.28 262

UDGNet	1.40 307	1.52 611	2.22 271	1.38 561	0.62 262	4.39 593	0.68 230	1.80 98	2.18 462	1.34 269	1.18 201	0.99 247	1.00 259	2.16 359	1.19 364	1.09 657	0.34 513	1.30 673	0.98 661	1.10 647	0.58 556

GMStereo_Zeroshot	1.41 309	1.21 564	3.33 355	1.29 511	0.72 313	3.35 336	0.53 132	2.58 248	1.68 342	2.35 541	1.56 326	2.42 480	0.96 243	2.50 383	1.16 355	0.45 536	0.23 336	0.40 508	0.24 280	0.79 616	0.33 351

TestStereo_HL2	1.42 310	0.76 424	3.87 378	1.08 397	0.63 266	2.59 217	0.62 192	3.27 343	2.22 466	1.34 269	1.33 256	1.14 276	0.91 229	5.97 491	1.24 382	0.25 160	0.20 235	0.23 69	0.19 138	0.27 182	0.24 170

GGDA	1.42 310	0.77 428	2.96 334	1.09 404	0.54 207	3.04 273	0.58 162	3.26 341	2.25 476	1.34 269	1.35 265	1.13 272	0.98 255	6.44 505	1.15 350	0.24 133	0.19 181	0.24 110	0.20 164	0.29 225	0.25 186

TestStereo-Hl	1.43 312	0.66 333	2.69 320	1.02 368	0.48 164	3.12 291	0.75 286	3.60 396	2.23 470	1.66 324	1.31 252	1.33 313	1.15 335	6.24 501	0.88 267	0.25 160	0.20 235	0.26 196	0.21 188	0.28 204	0.25 186

Selective-IGEV-i1	1.43 312	0.59 241	2.42 294	1.15 447	1.07 466	3.82 440	1.09 509	3.79 438	2.11 448	1.62 313	1.91 465	2.65 507	1.22 346	1.80 313	1.12 345	0.32 375	0.27 436	0.46 550	0.54 613	0.31 272	0.39 427

rvit_105_1	1.43 312	0.90 485	3.27 351	1.08 397	0.68 297	2.79 233	1.27 544	3.52 383	2.35 502	1.38 282	1.54 318	1.28 305	1.14 327	2.91 413	1.40 418	0.54 592	0.47 603	0.45 544	0.59 625	0.44 484	0.58 556

RAFT-Test	1.44 315	0.59 241	6.10 408	1.01 357	0.69 304	2.90 249	0.80 329	3.68 414	1.70 354	1.85 363	1.68 363	3.15 557	1.03 270	1.20 170	0.99 313	0.27 212	0.22 306	0.25 151	0.23 249	0.27 182	0.25 186

DCRE	1.44 315	0.74 407	3.50 361	1.13 433	0.72 313	1.78 124	0.67 218	2.14 149	1.56 289	1.99 408	8.09 679	1.73 375	1.07 298	1.24 179	0.83 242	0.23 105	0.25 404	0.26 196	0.26 324	0.28 204	0.30 305

AdaStereo	1.45 317	0.83 461	2.34 286	1.28 507	0.81 350	3.21 305	1.14 521	4.20 558	2.46 535	2.05 436	1.77 401	2.48 490	1.18 339	1.71 301	1.44 427	0.43 519	0.25 404	0.43 531	0.28 382	0.44 484	0.34 367
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	1.46 318	0.57 215	14.51 521	0.74 133	0.34 28	3.31 332	0.68 230	2.34 187	0.72 23	0.58 50	0.88 109	0.50 53	1.06 293	1.42 231	0.45 50	0.19 36	0.15 24	0.25 151	0.17 48	0.24 100	0.20 50

BSDual-CNN	1.46 318	0.59 241	1.94 229	0.87 248	0.85 380	4.16 550	1.16 524	4.48 648	1.88 394	2.93 619	1.83 432	2.60 501	1.31 367	1.60 271	1.21 373	0.34 408	0.25 404	0.31 353	0.28 382	0.35 369	0.33 351

PFNet+	1.46 318	0.57 215	2.84 329	0.92 289	0.47 155	4.64 645	0.84 358	2.46 212	1.99 412	2.14 463	1.64 349	1.34 315	1.03 270	4.68 463	1.23 380	0.45 536	0.33 500	0.37 481	0.39 540	0.32 307	0.49 509

ACVNet	1.46 318	0.64 308	3.56 364	0.93 305	0.85 380	4.22 568	0.80 329	2.85 290	2.08 435	1.78 351	1.88 452	3.10 552	1.46 417	1.33 209	1.89 516	0.29 285	0.26 424	0.30 322	0.26 324	0.39 413	0.27 239

psmg	1.47 322	0.59 241	1.94 229	0.92 289	0.85 380	4.30 582	1.42 576	4.10 539	1.88 394	2.64 595	2.09 508	2.60 501	1.31 367	1.60 271	1.21 373	0.34 408	0.27 436	0.33 412	0.34 481	0.36 383	0.34 367

BUS	1.49 323	0.59 241	1.94 229	0.87 248	0.85 380	4.50 618	0.76 290	4.48 648	1.88 394	2.93 619	1.83 432	3.63 603	0.97 248	1.60 271	1.17 359	0.34 408	0.25 404	0.31 353	0.28 382	0.35 369	0.33 351

Hybrid-DGEV-2	1.55 324	1.43 603	3.19 346	1.16 454	0.51 181	4.15 540	0.54 141	4.28 595	2.22 466	2.06 441	1.37 272	2.37 470	1.61 457	3.24 424	1.15 350	0.25 160	0.24 373	0.30 322	0.26 324	0.29 225	0.28 262

plain	1.55 324	0.69 355	13.59 499	0.65 58	0.73 318	1.66 113	0.57 152	3.17 328	1.94 406	0.77 148	1.24 221	0.80 190	0.86 205	1.60 271	0.96 306	0.33 395	0.21 274	0.32 376	0.25 300	0.42 461	0.28 262

LCNet	1.55 324	0.54 179	1.88 222	0.99 341	0.55 216	3.60 399	1.21 538	2.86 293	1.53 265	2.18 483	1.74 382	1.43 335	4.17 643	3.62 435	0.87 262	0.29 285	0.20 235	0.28 266	0.77 646	0.47 509	1.85 669

DeepStereo_RVC	1.55 324	0.63 295	3.32 354	0.77 163	0.42 107	4.49 615	0.72 256	2.50 220	1.58 299	2.02 427	1.81 423	1.54 347	6.38 679	1.73 303	1.19 364	0.46 545	0.22 306	0.29 292	0.28 382	0.35 369	0.38 420

acv_ft	1.55 324	0.64 308	3.29 352	1.14 434	2.01 661	2.93 260	0.97 460	3.81 443	2.08 435	2.22 502	1.88 452	3.10 552	1.66 481	1.33 209	2.22 557	0.29 285	0.26 424	0.30 322	0.26 324	0.39 413	0.27 239

TestStereo1	1.56 329	0.81 450	2.32 281	1.61 612	0.64 269	4.13 536	1.36 559	3.79 438	3.20 636	1.60 306	2.57 589	1.39 326	2.15 549	2.51 387	1.30 401	0.29 285	0.20 235	0.34 431	0.25 300	0.40 418	0.36 387

SA-5K	1.56 329	0.81 450	2.32 281	1.61 612	0.64 269	4.13 536	1.36 559	3.79 438	3.20 636	1.60 306	2.57 589	1.39 326	2.15 549	2.51 387	1.30 401	0.29 285	0.20 235	0.34 431	0.25 300	0.40 418	0.36 387

UCFNet_RVC	1.57 331	0.84 467	3.25 349	1.36 549	1.40 559	4.07 521	1.01 479	2.68 262	1.50 239	2.11 453	1.88 452	2.37 470	1.50 428	3.41 429	1.42 424	0.36 442	0.28 451	0.52 590	0.40 551	0.53 532	0.43 468

NF-Stereo	1.58 332	0.61 278	2.66 318	2.26 665	0.47 155	4.68 651	0.67 218	3.31 348	1.48 227	2.11 453	1.59 333	1.36 319	1.09 307	6.08 497	1.20 369	0.40 487	0.20 235	0.36 467	0.34 481	0.31 272	0.36 387

OCTAStereo	1.58 332	0.61 278	2.72 322	2.27 668	0.46 145	4.68 651	0.67 218	3.30 347	1.48 227	2.11 453	1.59 333	1.36 319	1.09 307	6.02 494	1.21 373	0.41 502	0.20 235	0.36 467	0.34 481	0.31 272	0.37 403

RE-Stereo	1.58 332	0.61 278	2.72 322	2.26 665	0.46 145	4.68 651	0.68 230	3.31 348	1.48 227	2.11 453	1.59 333	1.36 319	1.09 307	6.01 492	1.22 376	0.41 502	0.20 235	0.36 467	0.34 481	0.31 272	0.37 403

TVStereo	1.58 332	0.61 278	2.72 322	2.26 665	0.46 145	4.68 651	0.68 230	3.31 348	1.48 227	2.11 453	1.59 333	1.36 319	1.09 307	6.01 492	1.22 376	0.41 502	0.20 235	0.36 467	0.34 481	0.31 272	0.37 403

Gwc-CoAtRS	1.58 332	0.57 215	11.69 478	1.01 357	0.60 248	2.53 210	0.64 201	2.36 189	1.56 289	1.80 356	1.47 297	2.74 515	1.18 339	1.12 134	0.90 275	0.27 212	0.21 274	0.25 151	0.22 224	0.27 182	0.23 151

KYRaft	1.59 337	0.52 143	1.73 206	0.95 315	0.49 174	4.38 591	1.79 612	2.43 204	1.51 246	2.49 562	2.98 617	2.00 430	3.41 623	2.14 357	0.82 238	0.30 328	0.21 274	0.33 412	0.46 579	0.35 369	2.45 684

Reg-Stereo(zero)	1.60 338	0.42 44	10.69 465	0.89 261	0.68 297	3.27 322	0.47 109	2.27 174	1.54 274	1.48 292	1.24 221	2.55 496	2.68 588	1.48 246	1.10 336	0.19 36	0.19 181	0.22 53	0.18 93	0.24 100	0.26 219

HCRNet	1.60 338	0.56 203	2.47 296	0.78 169	1.36 549	4.11 531	0.71 253	3.57 392	2.79 583	1.75 347	1.61 342	1.58 351	1.41 398	5.79 487	1.56 462	0.34 408	0.28 451	0.36 467	0.29 412	0.33 328	0.37 403

AIO-test2	1.61 340	1.30 581	3.40 357	1.16 454	1.31 532	3.18 300	0.74 276	4.06 524	1.52 258	1.72 340	2.21 535	0.78 183	0.74 149	3.64 437	0.95 305	3.64 695	0.26 424	0.35 451	0.42 565	0.37 397	0.33 351

Prome-Stereo	1.61 340	0.55 189	1.71 204	0.98 335	0.60 248	4.41 600	1.82 616	3.03 311	1.53 265	2.18 483	3.45 644	1.72 374	3.49 629	2.23 370	1.08 332	0.29 285	0.20 235	0.26 196	0.25 300	0.34 348	2.16 675

test_sample1	1.62 342	0.55 189	1.88 222	1.44 574	0.79 341	2.27 179	0.64 201	4.00 505	1.82 381	1.87 369	1.35 265	1.57 349	1.62 461	9.55 579	1.24 382	0.30 328	0.27 436	0.31 353	0.28 382	0.32 307	0.32 330

RAFT+CT+SA	1.62 342	0.72 385	7.42 420	0.97 327	1.42 571	4.04 513	0.94 443	3.90 470	1.61 319	1.61 311	1.63 347	1.33 313	1.18 339	2.73 411	1.10 336	0.27 212	0.19 181	0.31 353	0.34 481	0.33 328	0.33 351

SA	1.62 342	0.75 418	3.78 377	1.07 389	0.43 113	4.26 573	1.36 559	4.45 645	3.12 625	1.63 315	1.97 478	1.68 365	2.26 561	2.55 395	1.27 393	0.27 212	0.22 306	0.37 481	0.37 519	0.35 369	0.30 305

Sa-1000	1.63 345	0.79 439	3.56 364	1.11 421	0.48 164	4.06 516	1.41 574	4.49 651	2.75 578	2.00 420	2.80 609	1.84 405	1.43 406	2.64 404	1.50 447	0.27 212	0.19 181	0.36 467	0.33 471	0.36 383	0.30 305

PSMNet-RUCA	1.64 346	1.50 610	2.57 305	1.50 590	1.38 555	3.05 276	1.36 559	3.31 348	2.24 473	1.36 274	2.07 505	1.40 331	1.09 307	1.83 318	1.55 460	1.15 661	0.69 654	1.26 672	0.96 659	1.64 669	0.94 629

test_sample7	1.65 347	0.70 366	2.60 306	1.48 585	0.76 329	2.38 189	1.07 500	4.35 622	2.11 448	2.14 463	1.75 386	1.75 377	1.67 483	6.26 502	1.26 389	0.44 526	0.48 609	0.43 531	0.40 551	0.46 505	0.43 468

StereoVision	1.65 347	0.75 418	7.47 422	1.01 357	1.80 645	2.61 219	0.61 177	3.06 316	1.96 407	1.25 260	3.46 645	1.85 408	0.88 217	2.07 347	1.93 522	0.43 519	0.36 526	0.37 481	0.36 507	0.48 512	0.33 351

dad	1.65 347	1.19 561	3.04 340	0.98 335	0.56 221	4.22 568	0.84 358	1.99 126	2.48 536	2.14 463	1.68 363	1.62 357	1.13 320	3.85 442	2.04 537	1.03 656	0.40 559	2.04 682	0.48 587	0.75 610	0.53 531

PSM-softLoss	1.66 350	0.59 241	5.15 398	2.25 663	0.48 164	4.68 651	0.69 241	2.57 239	1.52 258	2.14 463	1.45 290	1.42 333	0.99 257	6.04 495	1.20 369	0.41 502	0.23 336	0.37 481	0.39 540	0.32 307	0.31 316

KMStereo	1.66 350	0.59 241	5.15 398	2.25 663	0.48 164	4.68 651	0.69 241	2.57 239	1.52 258	2.14 463	1.45 290	1.42 333	0.99 257	6.04 495	1.20 369	0.41 502	0.23 336	0.37 481	0.39 540	0.32 307	0.31 316

DDVS	1.68 352	0.79 439	2.52 300	1.26 496	1.16 491	3.17 297	0.78 310	3.12 322	1.82 381	1.86 367	1.91 465	2.92 538	1.43 406	6.20 499	1.63 480	0.45 536	0.65 646	0.34 431	0.38 532	0.48 512	0.79 611

ISRNet	1.69 353	0.76 424	5.69 406	1.27 504	1.36 549	2.85 242	0.61 177	3.60 396	1.91 402	2.13 460	2.12 517	2.90 533	1.41 398	2.51 387	1.71 491	0.49 571	0.50 615	0.56 608	0.47 582	0.49 518	0.57 551

IER	1.69 353	0.65 321	7.19 418	0.94 312	1.15 486	3.28 326	0.89 408	3.48 373	1.97 409	2.10 449	1.98 480	2.28 455	2.12 545	2.25 371	1.75 501	0.29 285	0.23 336	0.36 467	0.30 434	0.32 307	0.34 367

RAFT_R40	1.70 355	0.59 241	2.99 337	1.46 580	0.46 145	4.74 667	0.98 469	2.23 166	1.56 289	2.02 427	2.35 569	2.71 513	2.56 582	6.71 518	0.90 275	0.40 487	0.19 181	0.30 322	0.27 352	0.33 328	0.26 219

ffm	1.72 356	0.60 258	5.21 400	1.14 434	0.99 435	3.62 404	0.86 372	4.22 567	3.37 649	2.20 491	2.30 555	3.48 585	1.62 461	2.21 367	0.65 159	0.29 285	0.16 50	0.48 563	0.37 519	0.30 252	0.29 275

Anonymous3	1.72 356	0.76 424	11.61 477	0.83 207	0.84 376	4.46 607	0.84 358	3.57 392	1.16 136	1.34 269	1.37 272	1.11 268	1.03 270	1.58 264	1.13 347	0.70 630	0.58 634	0.33 412	0.35 497	0.47 509	0.42 458

DMCA	1.72 356	0.74 407	6.63 411	1.14 434	0.96 419	3.98 501	0.90 413	3.75 430	2.76 579	2.83 614	1.58 329	2.35 467	1.18 339	1.58 264	1.98 532	0.40 487	0.27 436	0.42 527	0.26 324	0.36 383	0.38 420

fff	1.74 359	0.70 366	9.08 441	0.81 181	0.36 38	4.15 540	0.57 152	4.23 571	2.09 438	2.30 523	1.80 410	1.19 290	3.02 603	1.44 235	1.46 432	0.29 285	0.23 336	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 458

DCANet	1.74 359	0.73 396	9.08 441	0.82 194	0.40 92	4.18 558	0.59 168	4.25 581	2.97 609	2.35 541	1.84 437	1.18 285	1.63 474	1.51 252	1.55 460	0.29 285	0.24 373	0.23 69	0.18 93	0.30 252	0.53 531

csc	1.74 359	0.70 366	9.08 441	0.81 181	0.36 38	4.15 540	0.57 152	4.23 571	2.09 438	2.30 523	1.80 410	1.19 290	3.02 603	1.44 235	1.46 432	0.29 285	0.23 336	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 458

cscssc	1.74 359	0.70 366	9.08 441	0.81 181	0.36 38	4.15 540	0.57 152	4.23 571	2.09 438	2.30 523	1.80 410	1.19 290	3.02 603	1.44 235	1.46 432	0.29 285	0.23 336	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 458

test_sample2	1.75 363	0.56 203	2.25 274	1.41 567	0.80 344	2.91 252	0.86 372	4.05 520	2.04 427	1.91 384	1.39 278	1.57 349	1.55 446	10.65 619	1.06 326	0.32 375	0.28 451	0.32 376	0.30 434	0.36 383	0.33 351

anonymity	1.76 364	1.26 577	2.73 325	1.66 618	1.32 539	1.84 128	1.07 500	3.49 376	2.30 490	2.11 453	2.11 513	1.71 373	3.90 637	1.82 317	1.48 440	1.10 658	1.09 672	1.08 666	1.08 667	1.05 639	1.09 639

SST-Stereo	1.76 364	0.58 231	3.10 341	1.44 574	0.46 145	4.71 663	0.76 290	2.22 165	2.79 583	2.07 445	2.18 528	2.43 483	3.22 616	6.66 514	0.84 245	0.42 513	0.19 181	0.30 322	0.27 352	0.35 369	0.26 219

StereoDRNet-Refined	1.77 366	0.81 450	2.22 271	1.21 476	0.76 329	3.26 319	0.71 253	3.82 446	2.05 430	2.29 519	2.05 500	2.98 542	1.44 409	7.15 525	2.27 561	0.30 328	0.23 336	0.42 527	0.33 471	0.45 493	0.64 575
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SME	1.78 367	1.35 591	1.95 234	1.62 614	1.19 500	2.00 144	1.06 497	3.44 369	1.63 328	2.19 487	2.01 487	1.37 324	1.55 446	10.23 606	1.92 521	0.32 375	0.25 404	0.34 431	0.33 471	0.45 493	0.32 330

CSP-Net	1.78 367	1.32 587	1.92 227	1.16 454	1.03 450	3.38 342	1.31 551	3.52 383	1.75 370	1.96 399	1.93 471	2.40 473	1.48 421	8.58 553	1.58 465	0.46 545	0.34 513	0.27 230	0.26 324	0.41 442	0.50 516

MM-Stereo_test2	1.79 369	0.53 161	20.16 638	1.43 571	0.47 155	2.57 214	0.73 264	1.67 81	1.47 217	0.94 208	0.96 143	0.84 200	0.79 179	1.16 153	0.68 172	0.24 133	0.17 86	0.25 151	0.22 224	0.30 252	0.22 130

tt1	1.79 369	0.73 396	10.41 462	1.75 630	0.36 38	4.55 630	0.79 318	4.22 567	3.37 649	1.08 238	1.80 410	0.74 175	1.48 421	2.21 367	0.65 159	0.29 285	0.16 50	0.31 353	0.22 224	0.30 252	0.29 275

RAFT_CTSACE	1.80 371	1.06 533	10.00 454	1.71 625	1.39 557	3.49 370	1.06 497	3.05 313	1.62 325	1.70 335	2.04 494	2.51 493	1.80 511	1.98 339	0.94 300	0.25 160	0.22 306	0.28 266	0.30 434	0.30 252	0.26 219

UPFNet	1.81 372	0.63 295	6.71 412	1.25 489	1.44 572	3.50 374	1.35 557	4.02 511	1.85 390	2.40 552	1.52 309	2.41 477	1.40 390	3.62 435	1.88 515	0.34 408	0.33 500	0.37 481	0.31 450	0.41 442	0.39 427

IGEV_i1	1.83 373	0.60 258	10.98 470	1.30 518	0.53 205	3.09 284	0.86 372	3.70 424	1.57 295	1.67 327	1.76 395	2.33 464	1.35 376	3.23 422	1.16 355	0.35 428	0.27 436	0.53 595	0.58 622	0.34 348	0.40 448

AACVNet	1.83 373	1.02 522	2.41 292	1.45 578	0.87 391	3.21 305	0.73 264	3.16 326	1.61 319	2.01 422	1.82 431	2.28 455	1.33 370	10.98 634	1.49 446	0.39 479	0.32 493	0.38 498	0.32 463	0.43 473	0.44 474

111	1.83 373	0.92 493	9.08 441	0.81 181	0.36 38	4.25 572	0.91 421	4.44 642	2.70 571	2.39 550	1.96 473	2.30 461	1.64 477	1.28 193	1.82 508	0.28 256	0.22 306	0.24 110	0.20 164	0.31 272	0.54 537

ACVNet-DCA	1.85 376	0.74 407	13.77 502	1.78 633	0.36 38	4.48 609	0.74 276	3.98 499	1.53 265	1.01 222	1.81 423	0.72 162	1.62 461	2.13 354	0.64 150	0.29 285	0.17 86	0.32 376	0.21 188	0.33 328	0.32 330

NLSM1	1.86 377	0.53 161	1.39 162	0.73 125	1.89 654	3.09 284	0.64 201	8.41 697	12.10 702	0.79 156	1.21 210	0.73 169	0.86 205	1.67 294	1.45 431	0.26 185	0.24 373	0.29 292	0.24 280	0.31 272	0.27 239

ITSA-stereo	1.86 377	0.72 385	3.74 374	1.20 470	0.66 284	4.09 523	0.91 421	4.24 579	2.53 547	1.93 390	1.77 401	1.59 353	2.15 549	6.12 498	2.44 576	0.40 487	0.38 545	0.40 508	0.40 551	0.50 520	0.98 633

test_5	1.87 379	0.75 418	10.23 459	1.14 434	1.40 559	3.85 454	1.27 544	3.91 475	1.93 404	1.69 330	1.78 404	1.67 363	1.79 506	2.99 420	1.17 359	0.30 328	0.18 132	0.35 451	0.33 471	0.34 348	0.33 351

NINENet	1.87 379	0.74 407	2.60 306	1.12 425	1.06 459	4.50 618	0.76 290	4.41 637	2.24 473	2.16 477	1.86 448	3.63 603	0.97 248	8.00 543	1.17 359	0.41 502	0.30 475	0.41 520	0.30 434	0.41 442	0.36 387

IRAFT_RVC	1.87 379	0.60 258	4.33 386	2.40 672	0.66 284	4.59 638	1.59 596	2.96 302	1.51 246	2.23 506	1.75 386	2.09 444	2.63 585	6.70 515	1.50 447	0.33 395	0.21 274	0.33 412	0.29 412	0.32 307	0.32 330

MLCV	1.87 379	0.91 491	8.59 435	1.10 414	0.57 233	3.59 397	0.53 132	3.70 424	2.20 465	2.80 611	2.25 541	2.00 430	1.42 403	4.13 451	1.86 513	0.30 328	0.20 235	0.32 376	0.21 188	0.33 328	0.36 387

iRaft-Stereo_20w	1.88 383	0.62 287	10.58 464	0.90 271	0.83 368	2.96 266	0.78 310	4.90 673	1.58 299	2.29 519	1.60 338	1.25 302	4.51 651	2.28 373	0.90 275	0.29 285	0.21 274	0.26 196	0.24 280	0.41 442	0.31 316

DSFCA	1.89 384	0.69 355	3.14 344	1.10 414	1.18 493	3.99 502	1.79 612	3.50 379	2.16 458	3.10 632	1.64 349	2.91 536	2.50 578	5.38 474	2.26 559	0.43 519	0.38 545	0.37 481	0.36 507	0.50 520	0.42 458

iResNet_ROB	1.89 384	1.02 522	8.60 436	1.39 563	0.98 432	3.72 419	0.66 214	3.84 450	2.65 565	1.88 372	2.05 500	1.98 427	1.27 356	4.52 457	1.67 487	0.30 328	0.20 235	0.28 266	0.18 93	0.31 272	0.40 448

MM-Stereo_test1	1.90 386	0.53 161	19.85 624	1.39 563	0.48 164	1.81 127	0.79 318	3.00 307	1.82 381	1.69 330	1.09 180	0.87 211	0.97 248	1.45 240	0.74 208	0.24 133	0.21 274	0.27 230	0.24 280	0.35 369	0.24 170

H2IRNET	1.90 386	0.53 161	14.29 518	1.14 434	0.60 248	4.48 609	0.44 92	2.65 257	1.81 380	1.05 231	2.30 555	1.67 363	1.40 390	2.17 361	1.50 447	0.36 442	0.21 274	0.33 412	0.37 519	0.34 348	0.29 275

CFNet-ft	1.90 386	0.95 507	3.56 364	1.07 389	1.54 590	4.09 523	0.90 413	2.85 290	1.82 381	1.78 351	1.70 370	2.75 517	1.48 421	9.33 572	1.72 493	0.33 395	0.30 475	0.61 625	0.36 507	0.52 526	0.39 427

CFNet_RVC	1.90 386	0.95 507	3.56 364	1.07 389	1.54 590	4.09 523	0.90 413	2.85 290	1.82 381	1.78 351	1.70 370	2.75 517	1.48 421	9.33 572	1.72 493	0.33 395	0.30 475	0.61 625	0.36 507	0.52 526	0.39 427

PSMNet-ADL	1.91 390	0.72 385	1.78 214	1.09 404	0.86 386	4.18 558	0.78 310	3.77 434	2.10 446	1.72 340	1.85 445	2.91 536	1.82 517	10.38 612	1.91 519	0.48 559	0.46 598	0.28 266	0.29 412	0.38 402	0.51 524

GEStereo_RVC	1.91 390	0.80 444	6.57 410	1.20 470	1.06 459	4.02 509	1.43 578	4.13 542	1.89 398	2.03 431	1.80 410	2.34 465	1.86 524	4.94 466	1.77 502	0.48 559	0.38 545	0.32 376	0.28 382	0.42 461	0.50 516

DN-CSS_ROB	1.91 390	1.55 613	11.13 472	1.82 640	0.88 395	3.99 502	0.61 177	4.01 507	1.67 339	1.64 318	1.89 458	1.39 326	1.06 293	3.23 422	1.50 447	0.31 353	0.19 181	0.44 536	0.29 412	0.37 397	0.31 316

qqq1	1.92 393	0.57 215	4.46 387	1.36 549	0.57 233	2.03 149	0.73 264	4.25 581	2.80 587	2.32 533	2.31 561	1.95 418	1.52 435	10.99 635	0.71 193	0.34 408	0.32 493	0.30 322	0.23 249	0.29 225	0.29 275

fff1	1.92 393	0.57 215	4.46 387	1.36 549	0.57 233	2.03 149	0.73 264	4.25 581	2.80 587	2.32 533	2.31 561	1.95 418	1.52 435	10.99 635	0.71 193	0.34 408	0.32 493	0.30 322	0.23 249	0.29 225	0.29 275

raft_robust	1.92 393	1.15 553	3.34 356	1.02 368	0.43 113	3.84 446	0.46 102	4.42 638	2.52 545	1.67 327	1.36 270	2.17 449	6.37 677	6.78 520	1.04 323	0.28 256	0.24 373	0.30 322	0.35 497	0.31 272	0.32 330

delet	1.92 393	0.76 424	5.14 397	1.01 357	1.65 616	3.44 354	2.03 628	3.76 432	2.48 536	2.01 422	2.05 500	2.63 505	1.90 530	5.34 473	2.12 547	0.28 256	0.29 462	0.40 508	0.31 450	0.41 442	0.45 481

BEATNet_4x	1.92 393	1.36 593	8.75 439	1.20 470	0.56 221	3.46 360	1.03 487	4.00 505	2.43 527	2.25 512	1.70 370	2.10 445	1.59 450	2.57 398	3.05 605	0.37 450	0.22 306	0.47 554	0.29 412	0.60 558	0.40 448

IIG-Stereo	1.95 398	0.79 439	2.14 261	2.78 679	0.66 284	4.62 642	0.76 290	4.27 590	1.53 265	2.63 594	3.14 630	3.35 574	1.61 457	7.65 538	1.41 422	0.39 479	0.20 235	0.31 353	0.25 300	0.33 328	0.22 130

LALA_ROB	1.95 398	1.48 608	3.11 342	1.05 380	0.98 432	3.99 502	1.82 616	4.44 642	2.28 486	3.31 642	1.85 445	2.76 523	1.67 483	4.04 450	3.23 608	0.46 545	0.41 569	0.55 606	0.52 607	0.60 558	0.57 551

DCANet-4	1.96 400	0.51 135	14.31 519	0.82 194	0.40 92	4.16 550	0.57 152	4.29 599	2.98 612	2.30 523	1.80 410	1.03 256	1.54 445	1.44 235	1.44 427	0.29 285	0.23 336	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 458

PSMNet-RSSM	1.96 400	0.77 428	3.26 350	1.29 511	1.31 532	4.19 562	0.96 455	3.68 414	1.89 398	2.05 436	1.80 410	2.60 501	1.70 490	9.84 587	1.81 506	0.35 428	0.29 462	0.35 451	0.37 519	0.42 461	0.35 381

4D-IteraStereo	1.97 402	0.84 467	20.43 655	0.78 169	1.56 597	2.09 161	1.05 495	2.43 204	1.56 289	1.41 287	1.00 149	1.94 416	0.61 100	1.22 174	1.06 326	0.27 212	0.18 132	0.31 353	0.26 324	0.27 182	0.23 151

OMP-Stereo	1.97 402	0.93 497	1.88 222	2.76 678	0.67 291	4.58 637	1.48 581	4.31 610	1.54 274	3.15 637	2.76 605	3.25 565	1.38 383	7.66 539	1.35 412	0.40 487	0.20 235	0.33 412	0.26 324	0.33 328	0.24 170

cc1	1.98 404	0.74 407	13.77 502	1.78 633	0.36 38	4.48 609	0.74 276	4.23 571	3.95 667	1.01 222	1.81 423	0.72 162	1.62 461	2.13 354	0.64 150	0.29 285	0.17 86	0.32 376	0.21 188	0.31 272	0.29 275

hknet	1.98 404	0.64 308	8.70 438	0.87 248	1.07 466	4.16 550	1.16 524	4.48 648	1.73 362	2.93 619	1.83 432	3.48 585	1.30 365	3.91 446	1.51 453	0.31 353	0.25 404	0.31 353	0.28 382	0.35 369	0.33 351

GANet-RSSM	1.98 404	0.62 287	3.49 359	1.69 621	1.23 515	4.22 568	0.91 421	3.31 348	1.86 391	1.81 357	1.74 382	2.34 465	1.82 517	10.92 632	1.73 497	0.34 408	0.29 462	0.31 353	0.28 382	0.39 413	0.40 448

1test111	1.99 407	0.74 407	13.77 502	1.78 633	0.36 38	4.48 609	0.74 276	3.98 499	1.53 265	1.01 222	1.81 423	0.72 162	1.62 461	4.66 461	0.98 310	0.29 285	0.17 86	0.32 376	0.21 188	0.33 328	0.32 330

SMFormer	2.00 408	0.57 215	4.46 387	1.36 549	0.57 233	2.03 149	0.73 264	4.25 581	2.80 587	2.32 533	2.31 561	1.95 418	1.52 435	10.99 635	2.13 550	0.34 408	0.32 493	0.36 467	0.31 450	0.38 402	0.36 387

tta	2.00 408	0.57 215	4.46 387	1.36 549	0.57 233	2.03 149	0.73 264	4.25 581	2.80 587	2.32 533	2.31 561	1.95 418	1.52 435	10.99 635	2.13 550	0.34 408	0.32 493	0.36 467	0.31 450	0.29 225	0.29 275

TestStereo	2.00 408	1.02 522	12.25 482	0.70 91	0.61 253	1.88 132	0.55 142	2.31 182	1.52 258	1.41 287	1.33 256	1.27 304	0.90 226	11.62 662	0.81 236	0.34 408	0.19 181	0.33 412	0.24 280	0.44 484	0.24 170

cross-raft	2.01 411	0.57 215	19.01 600	1.03 376	0.56 221	2.11 164	0.72 256	3.63 403	1.57 295	1.77 349	1.51 308	3.17 559	1.13 320	1.16 153	0.85 248	0.23 105	0.21 274	0.26 196	0.23 249	0.28 204	0.25 186

MMNet	2.02 412	0.81 450	10.76 466	1.12 425	1.23 515	3.53 381	0.89 408	3.79 438	2.08 435	2.15 471	1.76 395	2.15 448	2.12 545	3.69 438	2.32 564	0.31 353	0.29 462	0.34 431	0.27 352	0.38 402	0.42 458

xx1	2.03 413	0.74 407	13.77 502	1.78 633	0.36 38	4.48 609	0.74 276	4.23 571	3.95 667	1.01 222	1.81 423	1.79 390	1.34 373	2.13 354	0.64 150	0.29 285	0.17 86	0.33 412	0.33 471	0.33 328	0.32 330

HGLStereo	2.03 413	0.74 407	7.50 423	1.23 485	1.56 597	3.62 404	0.95 447	3.78 437	1.89 398	2.03 431	2.20 533	3.12 555	2.14 548	5.68 483	2.04 537	0.37 450	0.31 484	0.32 376	0.29 412	0.40 418	0.45 481

ssnet_v2	2.04 415	0.88 482	7.87 424	1.20 470	0.87 391	3.86 456	1.64 602	4.01 507	2.60 560	2.61 589	1.96 473	3.79 609	1.71 492	2.20 365	2.96 601	0.41 502	0.35 519	0.42 527	0.37 519	0.55 538	0.52 529

ADStereo(finetuned)	2.04 415	0.73 396	13.28 493	0.82 194	0.40 92	4.16 550	0.59 168	4.25 581	2.97 609	2.35 541	1.84 437	1.18 285	3.40 622	1.52 254	1.54 459	0.29 285	0.24 373	0.23 69	0.18 93	0.30 252	0.51 524

CBFPSM	2.05 417	0.95 507	10.12 458	1.07 389	1.05 456	2.84 240	1.20 535	3.28 344	1.73 362	1.82 359	1.30 243	4.56 650	4.06 640	2.34 374	2.34 566	0.25 160	0.38 545	0.32 376	0.27 352	0.37 397	0.79 611

DeepPruner_ROB	2.05 417	1.09 540	10.50 463	1.01 357	1.20 508	4.39 593	0.91 421	3.14 323	1.72 360	2.60 587	1.54 318	2.78 525	1.27 356	4.52 457	1.72 493	0.51 581	0.40 559	0.37 481	0.34 481	0.48 512	0.52 529

DLCB_ROB	2.05 417	0.95 507	2.37 287	1.24 487	1.02 449	2.92 255	1.30 549	3.68 414	2.30 490	2.91 617	2.17 526	3.32 572	1.52 435	10.37 610	2.50 581	0.40 487	0.33 500	0.40 508	0.36 507	0.41 442	0.47 497

NLCSM	2.07 420	0.57 215	1.26 127	0.68 78	1.83 647	3.24 313	0.69 241	8.40 696	9.75 696	0.92 204	1.30 243	0.87 211	1.06 293	7.60 535	1.57 464	0.28 256	0.25 404	0.29 292	0.25 300	0.36 383	0.27 239

HITNet	2.07 420	0.82 457	14.77 524	1.34 538	0.56 221	3.47 363	0.80 329	4.07 526	2.35 502	2.16 477	1.61 342	1.64 359	1.44 409	2.09 352	2.56 588	0.26 185	0.18 132	0.41 520	0.26 324	0.45 493	0.25 186
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	2.07 420	1.40 599	3.01 339	1.09 404	0.92 406	3.94 477	1.53 588	4.25 581	2.23 470	3.31 642	2.06 504	2.35 467	1.52 435	8.74 555	2.07 543	0.44 526	0.36 526	0.51 584	0.48 587	0.54 535	0.62 567

CFNet-RSSM	2.08 423	0.52 143	20.06 632	1.01 357	0.56 221	3.39 343	0.64 201	3.67 410	1.55 282	1.72 340	1.37 272	2.57 498	1.19 343	1.11 129	0.86 255	0.27 212	0.20 235	0.25 151	0.23 249	0.27 182	0.23 151

HLF11	2.10 424	0.80 444	18.68 593	0.88 253	0.83 368	2.11 164	0.58 162	3.39 366	2.56 554	1.33 267	1.30 243	0.98 245	1.00 259	4.75 465	1.51 453	0.25 160	0.21 274	0.24 110	0.18 93	0.23 87	0.27 239

NLMM	2.10 424	0.53 161	1.23 118	0.63 35	1.86 649	2.81 236	0.61 177	11.68 705	14.99 708	0.80 160	0.86 105	0.92 231	1.03 270	1.12 134	1.48 440	0.26 185	0.25 404	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.24 170

coex_refinement	2.10 424	0.85 473	3.67 371	1.31 522	1.13 483	3.21 305	0.85 367	3.86 456	2.31 494	2.51 567	1.92 468	3.49 591	1.69 488	11.08 642	2.13 550	0.37 450	0.25 404	0.27 230	0.31 450	0.41 442	0.37 403

iRaft-Stereo_5w	2.10 424	0.83 461	8.57 434	0.81 181	0.76 329	3.21 305	0.84 358	3.71 426	1.65 335	1.56 301	2.50 579	2.20 451	2.23 559	9.13 567	2.01 535	0.38 467	0.19 181	0.35 451	0.27 352	0.45 493	0.39 427

ManiGeoR	2.11 428	0.93 497	18.17 579	0.84 219	0.84 376	2.72 230	0.56 147	3.67 410	2.82 595	1.08 238	1.23 217	1.12 270	1.07 298	4.60 459	1.17 359	0.25 160	0.20 235	0.30 322	0.20 164	0.23 87	0.26 219

HLf10	2.11 428	0.93 497	18.17 579	0.84 219	0.84 376	2.72 230	0.56 147	3.67 410	2.82 595	1.08 238	1.23 217	1.12 270	1.07 298	4.60 459	1.17 359	0.25 160	0.20 235	0.30 322	0.20 164	0.23 87	0.26 219

WQFJA1	2.11 428	0.52 143	1.23 118	0.63 35	1.87 652	2.81 236	0.61 177	11.67 704	15.01 709	0.80 160	0.86 105	0.92 231	1.03 270	1.13 138	1.48 440	0.26 185	0.25 404	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.24 170

DFGA-Net	2.11 428	3.00 662	7.43 421	1.11 421	0.76 329	3.72 419	0.60 172	2.63 255	1.91 402	2.01 422	2.07 505	1.22 295	1.04 278	10.26 608	2.26 559	0.27 212	0.22 306	0.34 431	0.34 481	0.61 563	0.48 502

G2L-Stereo_test	2.11 428	0.86 476	7.12 417	1.65 617	1.19 500	3.54 385	1.02 484	3.57 392	2.01 418	2.50 563	1.68 363	3.15 557	1.50 428	9.21 570	1.62 477	0.28 256	0.19 181	0.23 69	0.22 224	0.27 182	0.31 316

CFNet_pseudo	2.12 433	0.67 344	15.14 535	0.85 233	0.74 323	3.95 483	0.64 201	3.95 488	1.78 376	1.90 379	1.79 407	3.27 567	1.62 461	2.51 387	1.16 355	0.31 353	0.36 526	0.53 595	0.27 352	0.63 569	0.44 474

test_xeample3	2.12 433	0.63 295	21.55 692	0.91 282	0.47 155	1.85 129	0.94 443	7.96 693	1.23 148	0.75 129	0.76 76	0.64 120	0.70 133	1.77 308	0.83 242	0.30 328	0.21 274	0.27 230	0.21 188	0.27 182	0.24 170

G2L-ROB	2.13 435	0.78 435	10.06 455	1.19 466	1.06 459	3.84 446	0.93 438	3.32 353	2.27 482	2.20 491	1.47 297	2.65 507	1.20 345	8.38 549	1.81 506	0.28 256	0.19 181	0.23 69	0.22 224	0.28 204	0.32 330

ccs_rob	2.13 435	0.67 344	15.11 534	0.84 219	0.75 325	3.96 493	0.65 211	3.95 488	1.78 376	1.88 372	1.79 407	3.26 566	1.64 477	2.51 387	1.16 355	0.31 353	0.36 526	0.54 605	0.27 352	0.65 580	0.45 481

WQFJX	2.14 437	0.54 179	1.28 135	0.61 18	1.85 648	2.87 246	0.77 303	11.60 703	14.62 707	0.82 167	1.15 194	0.89 218	1.10 313	1.69 297	1.39 415	0.28 256	0.25 404	0.25 151	0.21 188	0.32 307	0.25 186

SepStereo	2.15 438	0.67 344	4.79 394	1.14 434	1.64 612	2.93 260	2.13 633	4.09 532	2.74 575	4.17 666	2.52 582	2.46 488	1.79 506	8.36 547	1.63 480	0.37 450	0.22 306	0.39 502	0.25 300	0.41 442	0.34 367

IGEV-FE	2.16 439	0.69 355	20.56 659	1.22 479	0.54 207	2.18 170	0.53 132	3.38 363	1.61 319	1.93 390	1.55 322	3.74 606	1.06 293	1.56 259	0.91 284	0.29 285	0.20 235	0.27 230	0.29 412	0.40 418	0.32 330

IGEV_Zeroshot_test	2.16 439	0.69 355	20.60 663	1.22 479	0.54 207	2.18 170	0.53 132	3.38 363	1.61 319	1.93 390	1.55 322	3.76 608	1.05 284	1.55 258	0.91 284	0.29 285	0.20 235	0.27 230	0.29 412	0.40 418	0.32 330

anonymousa	2.16 439	0.67 344	19.19 601	1.04 379	1.67 620	2.06 158	0.79 318	2.86 293	1.96 407	1.85 363	2.14 521	3.23 564	1.81 514	1.12 134	1.15 350	0.26 185	0.26 424	0.34 431	0.32 463	0.30 252	0.28 262

HLf8	2.17 442	0.96 513	17.42 567	0.83 207	0.81 350	3.37 338	0.55 142	3.88 462	2.99 615	1.19 254	1.20 205	1.22 295	1.00 259	5.68 483	0.82 238	0.26 185	0.20 235	0.29 292	0.20 164	0.25 127	0.27 239

NLMM1	2.18 443	0.55 189	1.34 149	0.62 27	1.86 649	3.30 331	0.62 192	11.92 706	15.07 710	0.86 191	0.96 143	0.84 200	0.90 226	1.83 318	1.35 412	0.27 212	0.27 436	0.27 230	0.24 280	0.31 272	0.28 262

AIO-test1	2.18 443	0.66 333	18.95 598	0.89 261	1.48 578	3.40 346	0.97 460	4.19 557	1.68 342	0.86 191	1.35 265	0.99 247	0.75 152	4.47 456	1.27 393	0.23 105	0.23 336	0.28 266	0.33 471	0.31 272	0.35 381

SFCPSM	2.18 443	0.63 295	17.03 559	0.88 253	0.98 432	3.74 425	1.28 546	4.09 532	2.16 458	1.85 363	1.83 432	1.65 360	1.39 386	2.50 383	1.50 447	0.33 395	0.27 436	0.39 502	0.36 507	0.34 348	0.37 403

WQFJX1	2.20 446	0.52 143	1.38 160	0.62 27	1.78 641	3.07 281	0.67 218	12.26 709	15.24 711	0.84 183	1.05 170	0.91 225	0.97 248	1.88 330	1.26 389	0.27 212	0.25 404	0.28 266	0.21 188	0.36 383	0.25 186

GANet-ADL	2.20 446	0.73 396	20.11 637	1.25 489	0.69 304	3.83 441	0.76 290	3.49 376	1.71 355	1.65 322	1.99 483	2.10 445	1.10 313	1.42 231	1.26 389	0.38 467	0.33 500	0.25 151	0.22 224	0.42 461	0.36 387

TestStereo_HLe17	2.22 448	1.13 547	17.87 574	0.85 233	0.79 341	3.54 385	0.62 192	3.97 496	3.06 622	1.15 250	1.14 192	1.16 278	1.05 284	5.89 489	0.73 201	0.25 160	0.19 181	0.29 292	0.22 224	0.25 127	0.25 186

MSKI-zero shot	2.22 448	0.64 308	20.09 636	0.96 320	0.56 221	4.04 513	0.70 251	3.91 475	1.50 239	1.92 386	2.28 547	1.92 414	0.71 135	2.93 415	0.67 168	0.26 185	0.23 336	0.26 196	0.21 188	0.28 204	0.26 219

PS-NSSS	2.22 448	1.33 590	2.90 333	0.97 327	1.53 589	4.11 531	1.08 505	4.55 659	2.65 565	2.10 449	2.32 566	1.77 382	1.40 390	11.79 675	1.61 472	0.68 625	0.45 589	0.96 660	0.43 569	0.95 630	0.92 626

PCWNet_CMD	2.23 451	0.65 321	17.36 564	0.83 207	0.76 329	3.51 376	0.64 201	3.60 396	1.97 409	1.70 335	1.63 347	3.22 562	3.05 607	2.09 352	1.11 341	0.31 353	0.36 526	0.47 554	0.26 324	0.64 577	0.47 497

HH	2.23 451	0.86 476	21.59 693	0.98 335	0.51 181	1.49 90	0.82 345	2.74 270	1.54 274	1.10 242	1.69 368	4.62 653	1.86 524	2.55 395	0.69 183	0.26 185	0.22 306	0.29 292	0.23 249	0.34 348	0.27 239

HanStereo	2.23 451	0.86 476	21.59 693	0.98 335	0.51 181	1.49 90	0.82 345	2.74 270	1.54 274	1.10 242	1.69 368	4.62 653	1.86 524	2.55 395	0.69 183	0.26 185	0.22 306	0.29 292	0.23 249	0.34 348	0.27 239

MSMDNet	2.23 451	0.64 308	17.32 560	0.84 219	0.75 325	3.53 381	0.64 201	3.61 400	1.98 411	1.71 339	1.64 349	3.22 562	2.99 600	2.08 349	1.11 341	0.31 353	0.37 538	0.45 544	0.26 324	0.62 567	0.45 481

Select-FE	2.25 455	0.87 479	17.36 564	1.06 386	0.99 435	2.04 154	0.46 102	3.79 438	1.61 319	2.52 569	1.81 423	4.41 642	3.15 610	1.83 318	0.92 289	0.32 375	0.35 519	0.30 322	0.41 558	0.32 307	0.55 543

FENet	2.25 455	0.50 126	20.29 648	1.35 543	0.67 291	4.01 507	0.60 172	3.95 488	1.99 412	1.96 399	1.11 185	2.43 483	1.43 406	1.60 271	1.39 415	0.32 375	0.22 306	0.33 412	0.26 324	0.29 225	0.39 427

DISCO	2.25 455	0.73 396	10.06 455	1.76 631	1.12 479	3.47 363	1.25 543	3.24 338	2.26 480	2.65 599	1.96 473	4.53 648	1.92 532	4.17 453	3.61 612	0.32 375	0.25 404	0.31 353	0.29 412	0.66 585	0.41 454

iinet-f	2.26 458	1.18 559	13.71 500	1.14 434	1.11 478	3.77 429	1.10 512	4.14 548	2.17 460	2.06 441	1.76 395	2.99 543	2.99 600	2.50 383	2.49 580	0.35 428	0.39 554	0.27 230	0.28 382	0.45 493	0.39 427

ICVP	2.26 458	0.66 333	21.18 683	0.99 341	0.88 395	4.28 579	0.95 447	3.32 353	1.60 315	1.66 324	1.76 395	1.34 315	1.14 327	1.62 279	1.32 404	0.53 590	0.35 519	0.33 412	0.29 412	0.40 418	0.51 524
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 460	0.65 321	23.82 711	0.90 271	0.46 145	1.57 99	0.96 455	7.98 694	1.19 143	0.65 94	0.77 79	0.74 175	0.72 138	2.59 399	0.86 255	0.28 256	0.21 274	0.28 266	0.21 188	0.29 225	0.25 186

CIPLG	2.27 460	1.18 559	19.24 602	0.92 289	1.34 545	3.95 483	0.89 408	4.23 571	1.82 381	2.31 529	2.67 598	1.17 281	1.06 293	1.53 257	1.32 404	0.37 450	0.23 336	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.45 481

ACRE	2.27 460	1.11 545	19.45 610	0.91 282	1.30 529	3.94 477	0.87 393	4.21 563	1.80 379	2.28 517	2.62 593	1.17 281	1.04 278	1.52 254	1.30 401	0.37 450	0.23 336	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.46 492

NOSS_ROB	2.27 460	0.73 396	3.00 338	1.71 625	1.00 444	3.90 462	0.97 460	4.29 599	2.81 593	2.94 623	2.19 530	3.88 613	1.19 343	11.77 674	1.62 477	0.59 601	0.54 621	0.56 608	0.52 607	0.56 544	0.54 537

XPNet_ROB	2.27 460	1.11 545	4.10 382	1.36 549	0.97 423	3.94 477	1.63 600	4.07 526	2.14 454	2.82 613	2.00 485	2.32 463	1.73 497	10.81 627	3.39 609	0.51 581	0.47 603	0.48 563	0.40 551	0.51 522	0.56 547

IPLGR_C	2.28 465	1.31 585	19.46 611	0.92 289	1.32 539	3.93 471	0.89 408	4.20 558	1.82 381	2.30 523	2.63 595	1.16 278	1.07 298	1.41 228	1.29 400	0.37 450	0.23 336	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.45 481

DRaft	2.28 465	0.56 203	2.64 316	0.74 133	0.46 145	3.94 477	1.23 540	2.32 184	1.55 282	2.64 595	2.80 609	1.60 354	5.34 664	6.96 524	10.99 672	0.34 408	0.22 306	0.27 230	0.27 352	0.29 225	0.37 403

psm_up	2.28 465	0.81 450	5.45 404	1.26 496	1.50 582	3.84 446	1.23 540	4.23 571	2.03 423	2.55 574	1.80 410	2.44 487	1.65 479	12.90 693	1.58 465	0.37 450	0.38 545	0.41 520	0.34 481	0.43 473	0.39 427

MyStereo04	2.29 468	0.80 444	18.77 594	1.00 350	1.04 454	3.95 483	0.95 447	3.91 475	2.54 551	1.99 408	1.27 238	2.31 462	1.65 479	2.02 345	1.77 502	0.24 133	0.24 373	0.34 431	0.26 324	0.41 442	0.37 403

ADLNet	2.29 468	0.83 461	3.62 369	1.35 543	1.60 603	3.67 412	1.24 542	3.95 488	2.98 612	2.58 582	2.29 550	4.01 620	1.79 506	11.23 648	2.09 545	0.37 450	0.38 545	0.36 467	0.34 481	0.45 493	0.71 589

TDLM	2.29 468	1.08 537	4.61 393	1.29 511	1.01 447	4.26 573	2.17 635	3.75 430	2.79 583	2.31 529	1.98 480	2.06 440	1.59 450	12.45 688	1.72 493	0.51 581	0.28 451	0.52 590	0.35 497	0.56 544	0.50 516

TestStereo_HL3	2.30 471	0.54 179	20.47 657	1.03 376	0.70 308	2.70 227	0.78 310	3.61 400	1.71 355	1.82 359	1.53 315	1.29 308	0.95 242	6.56 509	0.70 189	0.25 160	0.24 373	0.25 151	0.22 224	0.26 160	0.30 305

Wz-Net-LNSev	2.30 471	1.67 623	14.88 527	1.18 463	1.65 616	3.49 370	1.54 591	3.63 403	2.03 423	1.88 372	1.64 349	3.29 568	2.06 541	2.71 409	2.02 536	0.40 487	0.33 500	0.32 376	0.31 450	0.53 532	0.49 509

DCVSM-stereo	2.31 473	0.66 333	20.69 665	1.11 421	0.93 412	2.58 216	0.73 264	2.61 252	1.60 315	2.57 578	1.53 315	3.30 570	1.72 494	2.19 364	1.23 380	0.34 408	0.53 619	0.41 520	0.32 463	0.45 493	0.62 567

gwcnet-sp	2.31 473	1.21 564	17.34 561	1.08 397	0.92 406	3.56 391	1.04 491	3.69 419	2.09 438	2.55 574	1.60 338	1.80 393	1.62 461	3.87 443	1.95 527	0.29 285	0.29 462	0.30 322	0.28 382	0.38 402	0.39 427

scenet	2.31 473	1.21 564	17.34 561	1.08 397	0.92 406	3.56 391	1.04 491	3.69 419	2.09 438	2.55 574	1.60 338	1.80 393	1.62 461	3.87 443	1.95 527	0.29 285	0.29 462	0.30 322	0.28 382	0.38 402	0.39 427

ssnet	2.31 473	1.21 564	17.34 561	1.08 397	0.92 406	3.56 391	1.04 491	3.69 419	2.09 438	2.55 574	1.60 338	1.80 393	1.62 461	3.87 443	1.95 527	0.29 285	0.29 462	0.30 322	0.28 382	0.38 402	0.39 427

DAS	2.31 473	0.67 344	4.79 394	1.14 434	1.64 612	2.93 260	2.13 633	4.09 532	2.74 575	4.17 666	2.52 582	2.46 488	1.79 506	11.55 659	1.63 480	0.37 450	0.22 306	0.39 502	0.25 300	0.41 442	0.34 367

TRStereo	2.31 473	1.87 632	19.74 620	1.53 595	1.16 491	4.26 573	1.08 505	4.73 668	1.45 203	1.55 299	1.28 239	1.75 377	0.85 203	1.81 315	1.20 369	0.36 442	0.26 424	0.32 376	0.36 507	0.34 348	0.33 351

test_sample5	2.33 479	0.62 287	11.29 473	1.29 511	0.83 368	3.09 284	0.74 276	4.28 595	2.31 494	2.20 491	1.97 478	1.68 365	1.39 386	11.19 646	1.47 437	0.37 450	0.31 484	0.37 481	0.37 519	0.41 442	0.39 427

MyStereo8	2.33 479	1.13 547	19.26 605	1.22 479	1.62 607	4.16 550	0.57 152	3.50 379	2.36 505	2.15 471	1.75 386	2.28 455	1.14 327	1.46 244	2.20 556	0.24 133	0.21 274	0.32 376	0.27 352	0.36 383	0.43 468

DualNet	2.33 479	0.62 287	11.29 473	1.29 511	0.83 368	3.09 284	0.74 276	4.28 595	2.31 494	2.26 515	2.04 494	1.68 365	1.39 386	11.19 646	1.47 437	0.37 450	0.31 484	0.37 481	0.37 519	0.41 442	0.39 427

MIPNet	2.33 479	0.71 380	19.82 622	0.89 261	0.56 221	4.76 669	0.61 177	4.32 615	2.37 511	1.83 362	1.48 304	1.48 339	1.98 536	2.63 402	1.44 427	0.29 285	0.20 235	0.26 196	0.23 249	0.30 252	0.39 427

DualNet (step1)	2.34 483	1.05 528	7.87 424	1.07 389	0.86 386	3.93 471	1.19 531	4.35 622	2.11 448	2.14 463	1.75 386	1.75 377	1.67 483	6.26 502	1.26 389	1.23 665	0.48 609	4.27 712	2.09 696	0.70 593	0.69 585

test_sample4	2.34 483	0.63 295	11.59 476	1.30 518	0.83 368	3.07 281	0.72 256	4.27 590	2.30 490	2.30 523	1.88 452	1.73 375	1.42 403	11.14 645	1.46 432	0.35 428	0.29 462	0.35 451	0.36 507	0.40 418	0.38 420

test_sample3	2.34 483	0.61 278	11.94 480	1.33 530	0.85 380	3.10 288	0.73 264	4.24 579	2.19 463	2.21 500	1.75 386	1.80 393	1.41 398	11.11 644	1.46 432	0.35 428	0.29 462	0.34 431	0.35 497	0.39 413	0.37 403

STTStereo	2.34 483	0.95 507	14.93 530	1.43 571	1.54 590	3.86 456	0.86 372	3.65 405	2.44 531	2.15 471	1.55 322	2.49 492	1.59 450	5.14 470	1.44 427	0.38 467	0.39 554	0.47 554	0.51 603	0.52 526	0.51 524

CFNet	2.34 483	1.10 541	8.96 440	1.34 538	1.24 517	4.09 523	0.73 264	4.04 516	2.77 580	1.62 313	1.87 451	2.27 454	1.45 413	11.41 652	1.82 508	0.31 353	0.24 373	0.43 531	0.36 507	0.43 473	0.33 351

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 488	0.99 517	19.62 616	1.09 404	0.96 419	1.51 92	0.44 92	4.05 520	1.64 330	1.31 265	1.67 360	4.93 660	2.45 575	2.52 392	1.40 418	0.30 328	0.20 235	0.31 353	0.50 599	0.57 549	0.60 561

test_sample6	2.35 488	0.62 287	10.78 467	1.33 530	0.83 368	3.15 295	0.79 318	4.36 627	2.43 527	2.26 515	2.04 494	1.69 369	1.39 386	11.48 657	1.61 472	0.38 467	0.32 493	0.37 481	0.39 540	0.41 442	0.42 458

EAI-Stereo	2.35 488	0.63 295	2.97 335	0.95 315	0.65 277	3.84 446	14.27 714	5.04 676	2.19 463	2.06 441	7.25 672	1.10 266	0.94 239	1.65 288	1.37 414	0.31 353	0.22 306	0.27 230	0.60 627	0.27 182	0.32 330

ac_64	2.35 488	0.62 287	9.77 450	1.32 525	1.71 627	3.27 322	0.93 438	3.48 373	2.50 541	1.74 345	1.73 379	3.91 614	1.77 503	10.21 604	1.86 513	0.40 487	0.31 484	0.33 412	0.30 434	0.34 348	0.39 427

HSM	2.35 488	0.81 450	2.21 268	1.14 434	1.55 594	3.44 354	1.03 487	3.99 503	2.25 476	2.29 519	2.11 513	8.04 689	3.05 607	11.60 660	1.71 491	0.33 395	0.22 306	0.28 266	0.23 249	0.32 307	0.35 381

CFNet_ucs	2.36 493	0.68 352	18.42 589	0.89 261	0.81 350	3.85 454	0.68 230	4.29 599	2.37 511	2.09 446	2.04 494	3.31 571	1.24 353	2.63 402	1.14 349	0.36 442	0.45 589	0.56 608	0.29 412	0.66 585	0.49 509

RT-IGEV	2.37 494	0.60 258	15.33 539	1.49 588	0.78 337	2.10 162	1.28 546	4.25 581	1.69 349	2.58 582	3.19 633	3.60 602	4.94 656	2.49 382	1.19 364	0.35 428	0.24 373	0.31 353	0.26 324	0.33 328	0.42 458

MyStereo05	2.37 494	0.72 385	19.94 627	1.02 368	0.99 435	4.26 573	0.86 372	4.01 507	2.62 561	2.14 463	1.26 231	2.28 455	1.63 474	2.07 347	1.68 488	0.24 133	0.23 336	0.34 431	0.26 324	0.42 461	0.36 387

hitnet-ft	2.37 494	0.73 396	8.34 431	0.96 320	0.89 400	3.77 429	0.80 329	3.55 390	2.58 556	2.24 509	2.04 494	3.65 605	1.49 427	11.71 672	1.89 516	0.44 526	0.53 619	0.44 536	0.35 497	0.52 526	0.48 502

YMNet	2.40 497	1.41 601	13.46 496	1.36 549	1.67 620	3.96 493	0.97 460	3.81 443	2.37 511	2.64 595	2.57 589	3.35 574	1.53 442	3.28 426	2.42 572	0.48 559	0.54 621	0.52 590	0.49 592	0.70 593	0.54 537

YMNet_1	2.40 497	1.41 601	13.46 496	1.36 549	1.67 620	3.96 493	0.97 460	3.81 443	2.37 511	2.64 595	2.57 589	3.35 574	1.53 442	3.28 426	2.42 572	0.48 559	0.54 621	0.52 590	0.49 592	0.70 593	0.54 537

CoDeX	2.40 497	0.78 435	13.21 492	1.00 350	1.18 493	3.24 313	1.32 552	4.14 548	2.41 523	1.74 345	1.84 437	2.05 438	1.47 419	10.03 597	1.60 469	0.34 408	0.28 451	0.32 376	0.27 352	0.32 307	0.39 427

LMCR-Stereo	2.40 497	1.31 585	18.61 592	1.59 607	0.86 386	3.87 458	1.15 522	4.32 615	1.60 315	2.25 512	2.27 543	1.13 272	2.43 573	2.48 381	1.60 469	0.88 646	0.24 373	0.29 292	0.24 280	0.56 544	0.30 305

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 501	1.47 607	14.14 513	1.30 518	1.35 546	3.51 376	1.64 602	4.04 516	2.10 446	2.46 558	1.88 452	2.28 455	2.51 579	4.73 464	3.17 607	0.38 467	0.19 181	0.35 451	0.20 164	0.40 418	0.36 387

PAM	2.43 502	0.61 278	20.86 670	1.07 389	0.73 318	2.93 260	0.53 132	3.24 338	1.53 265	1.89 378	2.43 572	5.29 673	2.76 590	1.84 321	1.02 318	0.27 212	0.24 373	0.26 196	0.25 300	0.40 418	0.50 516

PSM-AAD	2.43 502	0.54 179	1.32 145	0.92 289	0.54 207	4.48 609	7.47 700	2.96 302	1.55 282	2.31 529	2.56 587	1.26 303	16.23 711	2.46 379	0.89 271	0.28 256	0.21 274	0.58 613	0.41 558	0.34 348	1.32 652

AASNet	2.44 504	0.92 493	19.79 621	1.35 543	1.49 579	3.81 438	1.07 500	3.85 453	2.93 607	1.95 396	2.29 550	1.96 423	1.29 361	1.73 303	1.93 522	0.39 479	0.33 500	0.45 544	0.30 434	0.55 538	0.45 481

PAM_32	2.45 505	0.63 295	20.74 666	1.05 380	0.65 277	2.83 239	0.46 102	2.91 296	1.54 274	1.95 396	2.66 597	4.99 663	3.78 633	1.96 338	0.92 289	0.27 212	0.22 306	0.27 230	0.25 300	0.36 383	0.48 502

GMM-Stereo	2.45 505	0.52 143	20.38 651	0.89 261	0.82 360	4.18 558	1.91 621	2.45 209	1.48 227	2.48 561	2.30 555	1.69 369	1.86 524	2.93 415	1.08 332	0.28 256	0.18 132	0.33 412	0.48 587	0.35 369	2.41 681

DMCA-RVC	2.45 505	1.22 570	18.29 584	1.23 485	1.14 484	2.49 203	0.85 367	3.29 346	1.68 342	3.02 626	1.41 285	2.00 430	1.53 442	6.39 504	2.00 533	0.38 467	0.30 475	0.44 536	0.35 497	0.45 493	0.44 474

MyStereo06	2.46 508	0.72 385	19.97 629	1.02 368	0.99 435	4.26 573	0.86 372	3.51 382	1.68 342	1.92 386	1.73 379	4.01 620	4.22 644	1.62 279	0.88 267	0.24 133	0.23 336	0.34 431	0.26 324	0.42 461	0.36 387

SACVNet	2.46 508	1.14 552	9.47 448	1.44 574	1.18 493	4.06 516	1.49 585	3.84 450	2.24 473	2.62 591	1.89 458	2.57 498	1.28 358	11.35 650	1.64 483	0.50 575	0.39 554	0.48 563	0.41 558	0.55 538	0.75 601

RAFT-345	2.46 508	0.55 189	19.69 619	1.02 368	0.49 174	4.43 605	0.78 310	1.64 79	2.34 500	2.09 446	3.12 628	1.96 423	1.31 367	6.65 513	1.43 425	0.36 442	0.23 336	0.32 376	0.25 300	0.28 204	0.25 186

GwcNet-ADL	2.47 511	0.67 344	21.48 691	0.96 320	0.72 313	4.61 641	0.95 447	4.42 638	2.36 505	1.98 403	1.80 410	2.55 496	1.24 353	1.90 332	1.41 422	0.40 487	0.46 598	0.24 110	0.27 352	0.41 442	0.49 509

PFNet	2.47 511	0.60 258	16.95 558	2.15 662	0.81 350	4.63 644	0.91 421	2.55 235	1.52 258	2.40 552	2.79 607	1.83 402	1.42 403	7.54 532	1.34 411	0.33 395	0.21 274	0.36 467	0.27 352	0.32 307	0.39 427

IPLG	2.48 513	0.65 321	19.63 617	0.91 282	0.79 341	4.60 640	0.56 147	4.31 610	1.84 389	1.91 384	2.00 485	1.31 311	1.38 383	6.61 511	1.53 458	0.27 212	0.20 235	0.27 230	0.23 249	0.31 272	0.36 387

HHNet	2.48 513	0.71 380	20.52 658	0.64 45	0.64 269	4.07 521	0.93 438	3.76 432	1.56 289	2.15 471	4.92 663	0.98 245	3.37 621	1.66 289	1.79 505	0.32 375	0.20 235	0.31 353	0.27 352	0.36 383	0.42 458

G2L-Stereo	2.49 515	0.94 505	14.54 522	1.15 447	1.35 546	3.57 395	0.95 447	3.62 402	2.00 416	2.11 453	1.61 342	3.20 560	1.34 373	9.54 577	1.91 519	0.34 408	0.27 436	0.35 451	0.28 382	0.30 252	0.35 381

CRFU-Net	2.49 515	0.78 435	10.36 460	2.30 669	1.08 469	3.91 463	1.41 574	3.85 453	1.65 335	2.15 471	1.76 395	3.34 573	7.95 693	5.56 480	1.48 440	0.47 554	0.35 519	0.30 322	0.28 382	0.37 397	0.43 468

FADNet	2.49 515	1.76 627	13.17 491	1.17 457	0.95 418	3.27 322	0.88 400	3.94 486	2.27 482	1.40 285	1.29 241	2.51 493	2.06 541	9.93 592	1.94 525	0.43 519	0.45 589	0.40 508	0.43 569	1.06 640	0.53 531

RAFT + AFF	2.51 518	2.66 657	4.48 391	1.15 447	1.95 658	4.15 540	2.01 627	4.46 646	3.30 646	2.19 487	2.51 581	2.22 452	4.87 655	8.91 560	2.06 540	0.30 328	0.60 639	0.48 563	0.38 532	0.77 612	0.69 585

UNet	2.51 518	0.74 407	20.17 639	1.14 434	1.44 572	3.48 367	0.76 290	3.77 434	1.87 392	2.05 436	1.57 328	2.75 517	2.39 570	3.51 431	2.51 582	0.32 375	0.26 424	0.41 520	0.26 324	0.38 402	0.39 427

FADNet-RVC	2.51 518	2.27 647	14.03 511	1.09 404	0.81 350	3.54 385	1.10 512	4.13 542	2.48 536	1.39 283	1.22 213	1.85 408	1.77 503	9.78 585	2.06 540	0.38 467	0.37 538	0.40 508	0.40 551	0.67 587	0.48 502

iResNet	2.52 521	0.94 505	21.17 682	1.84 642	0.72 313	3.75 426	0.81 341	4.14 548	2.55 553	2.33 539	2.03 491	1.35 317	1.44 409	3.27 425	2.16 554	0.35 428	0.23 336	0.28 266	0.22 224	0.44 484	0.45 481

IPLGR	2.53 522	0.58 231	20.46 656	0.82 194	0.52 194	4.56 635	0.50 118	4.30 607	2.38 516	1.87 369	1.53 315	1.68 365	1.72 494	6.95 523	1.15 350	0.28 256	0.21 274	0.27 230	0.23 249	0.33 328	0.32 330

NCCL2	2.53 522	1.35 591	10.90 469	1.15 447	0.97 423	3.53 381	2.56 649	3.65 405	2.23 470	2.76 607	1.80 410	2.41 477	1.66 481	10.35 609	2.07 543	0.44 526	0.40 559	0.57 611	0.53 611	0.59 554	0.65 578

fast-acv-ft	2.54 524	1.19 561	20.08 635	1.41 567	1.40 559	3.18 300	1.17 527	3.37 362	2.28 486	1.90 379	2.15 523	2.69 510	2.17 554	2.91 413	2.31 563	0.37 450	0.39 554	0.45 544	0.39 540	0.57 549	0.45 481

XX-Stereo	2.54 524	0.61 278	20.21 640	1.78 633	1.19 500	4.30 582	0.46 102	4.39 633	1.58 299	2.32 533	1.89 458	4.64 655	0.60 97	4.16 452	0.82 238	0.31 353	0.21 274	0.28 266	0.27 352	0.51 522	0.26 219

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 524	1.04 527	16.73 554	1.53 595	2.00 660	3.96 493	0.87 393	3.87 459	2.31 494	2.54 573	1.67 360	2.85 530	1.63 474	5.55 479	1.62 477	0.46 545	0.33 500	0.38 498	0.38 532	0.53 532	0.62 567
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	2.54 524	0.90 485	11.10 471	1.32 525	1.47 577	3.58 396	1.38 567	4.13 542	2.45 532	1.90 379	1.71 374	2.86 531	1.76 501	10.86 628	1.66 486	0.60 603	0.43 579	0.53 595	0.41 558	0.78 614	0.94 629

CVANet_RVC	2.55 528	1.10 541	9.13 446	1.46 580	1.15 486	3.96 493	1.53 588	3.91 475	2.50 541	3.04 628	2.04 494	2.60 501	1.72 494	12.46 689	1.50 447	0.49 571	0.30 475	0.51 584	0.41 558	0.63 569	0.50 516

GCST	2.56 529	1.79 630	18.02 578	1.92 648	1.33 543	1.72 117	0.51 122	3.67 410	2.03 423	1.70 335	1.61 342	1.55 348	1.29 361	5.06 468	1.24 382	2.06 679	0.77 661	1.45 678	0.97 660	1.14 651	1.34 653

ARAFT	2.56 529	1.13 547	19.50 613	0.89 261	0.48 164	4.15 540	1.40 571	4.36 627	2.82 595	2.36 544	1.88 452	1.70 371	1.04 278	6.45 506	1.22 376	0.29 285	0.18 132	0.37 481	0.35 497	0.35 369	0.25 186

RASNet	2.56 529	0.70 366	10.06 455	1.60 609	2.25 673	3.67 412	1.00 476	3.38 363	3.14 628	1.81 357	2.11 513	4.60 651	2.30 563	10.25 607	2.61 590	0.37 450	0.24 373	0.25 151	0.24 280	0.28 204	0.26 219

cf-r	2.57 532	0.79 439	16.09 545	1.48 585	1.35 546	4.19 562	0.93 438	3.68 414	2.36 505	1.97 401	1.81 423	3.42 581	1.45 413	8.24 546	1.83 510	0.32 375	0.26 424	0.33 412	0.30 434	0.34 348	0.37 403

UGAM	2.58 533	0.56 203	18.55 591	0.89 261	0.71 311	3.23 310	1.03 487	2.75 272	1.75 370	1.36 274	2.77 606	2.69 510	1.28 358	10.75 623	1.40 418	0.28 256	0.24 373	0.40 508	0.31 450	0.35 369	0.30 305

GrayStereo	2.58 533	0.53 161	1.63 198	1.58 606	0.89 400	4.17 555	8.17 704	3.03 311	1.52 258	2.80 611	2.50 579	1.70 371	17.10 712	2.83 412	1.15 350	0.33 395	0.21 274	0.27 230	0.32 463	0.28 204	0.53 531

ASMatch	2.62 535	0.60 258	20.65 664	1.37 559	0.64 269	4.39 593	0.78 310	1.97 124	1.58 299	1.70 335	3.89 653	1.94 416	3.79 634	5.46 476	1.64 483	0.31 353	0.24 373	0.34 431	0.28 382	0.33 328	0.50 516

RAFT-RH_RVC	2.63 536	0.55 189	19.97 629	1.26 496	0.47 155	4.46 607	0.57 152	1.71 87	1.64 330	3.06 631	5.51 667	2.03 434	1.28 358	6.70 515	1.52 457	0.42 513	0.22 306	0.37 481	0.34 481	0.28 204	0.29 275

DANet	2.63 536	1.07 535	8.10 430	1.83 641	1.70 625	3.25 317	1.16 524	4.31 610	2.38 516	3.40 648	2.18 528	4.08 624	1.80 511	9.77 583	3.89 617	0.52 587	0.55 626	0.59 616	0.44 572	0.63 569	0.86 619
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CCAANet	2.64 538	0.63 295	19.43 609	1.12 425	1.03 450	2.65 222	0.88 400	3.95 488	1.71 355	1.37 278	1.66 358	2.40 473	1.36 379	10.70 622	1.93 522	0.33 395	0.25 404	0.36 467	0.31 450	0.31 272	0.33 351

FADNet_RVC	2.65 539	2.28 649	16.51 551	0.98 335	0.92 406	4.09 523	0.83 351	4.26 589	1.73 362	1.46 290	1.78 404	1.60 354	1.50 428	8.88 558	2.39 567	0.47 554	0.38 545	0.44 536	0.58 622	0.89 625	0.97 631

iResNetv2_ROB	2.65 539	5.00 676	19.28 607	2.06 658	1.09 474	3.83 441	1.13 519	4.14 548	2.09 438	1.85 363	2.03 491	2.01 433	1.51 433	3.58 433	1.58 465	0.34 408	0.21 274	0.32 376	0.21 188	0.44 484	0.29 275

ccnet	2.66 541	0.97 515	8.01 429	1.54 597	1.24 517	3.75 426	2.18 636	4.07 526	2.41 523	2.66 600	3.25 635	2.87 532	2.31 566	9.89 589	3.50 610	0.78 635	0.75 660	0.71 642	0.67 635	0.76 611	0.81 613

GwcNet-RSSM	2.66 541	1.05 528	15.91 543	1.22 479	1.19 500	4.12 533	1.12 516	3.84 450	2.02 419	1.93 390	1.79 407	3.12 555	1.46 417	10.37 610	2.05 539	0.33 395	0.27 436	0.35 451	0.30 434	0.40 418	0.36 387

z-ln-s-r	2.67 543	1.16 556	12.43 484	1.34 538	1.26 522	3.70 415	1.21 538	4.20 558	2.38 516	2.04 434	1.92 468	2.43 483	1.60 456	10.58 615	5.19 636	0.29 285	0.20 235	0.32 376	0.24 280	0.51 522	0.38 420

xxxx	2.67 543	0.54 179	2.03 241	1.22 479	0.81 350	3.49 370	0.63 197	4.49 651	2.49 540	2.22 502	2.23 538	2.05 438	1.38 383	10.05 598	17.91 703	0.32 375	0.32 493	0.30 322	0.27 352	0.33 328	0.34 367

test_xeample	2.67 543	0.56 203	2.05 244	1.09 404	0.81 350	3.24 313	0.80 329	4.55 659	2.70 571	2.42 555	2.27 543	1.39 326	1.40 390	10.75 623	17.51 702	0.30 328	0.30 475	0.32 376	0.28 382	0.34 348	0.33 351

PASM	2.67 543	2.05 641	9.71 449	1.73 628	1.37 552	2.53 210	1.52 586	3.10 320	2.17 460	2.79 610	1.84 437	2.90 533	1.85 523	11.89 679	2.19 555	0.81 640	0.85 664	0.87 657	1.01 663	1.14 651	1.05 636

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 547	1.26 577	22.01 700	1.08 397	0.99 435	1.61 107	0.86 372	3.69 419	1.64 330	1.52 296	5.62 669	3.35 574	3.44 627	2.20 365	1.33 408	0.26 185	0.21 274	0.30 322	0.62 631	0.93 629	0.67 580

222	2.68 547	0.57 215	2.03 241	1.11 421	0.81 350	3.23 310	0.65 211	4.52 656	2.45 532	2.34 540	2.29 550	1.41 332	1.44 409	10.50 613	18.47 707	0.32 375	0.30 475	0.32 376	0.27 352	0.32 307	0.34 367

PWC_ROB	2.69 549	2.01 638	8.36 432	1.33 530	1.90 656	3.23 310	1.18 528	4.33 618	3.25 640	3.11 633	3.41 642	2.71 513	2.18 556	9.15 568	4.48 621	0.56 596	0.31 484	0.61 625	0.36 507	0.69 592	0.74 598

pcwnet_v2	2.70 550	0.65 321	22.48 703	1.08 397	1.03 450	3.56 391	0.81 341	4.29 599	3.14 628	2.29 519	2.29 550	3.01 545	1.71 492	3.32 428	1.43 425	0.43 519	0.50 615	0.41 520	0.34 481	0.61 563	0.56 547

Wz-Net-MNSev	2.71 551	2.54 655	13.91 509	1.52 593	1.37 552	3.28 326	2.47 643	4.03 512	2.32 498	2.57 578	2.07 505	2.29 460	3.01 602	7.55 533	2.74 595	0.38 467	0.36 526	0.36 467	0.37 519	0.57 549	0.47 497

w-ln-seven-2	2.73 552	2.13 642	12.47 486	1.18 463	1.01 447	3.54 385	1.58 595	3.93 482	3.26 641	2.43 557	2.02 488	2.63 505	2.28 562	7.93 542	5.45 639	0.40 487	0.40 559	0.44 536	0.34 481	0.62 567	0.47 497

UGAM-zero	2.79 553	0.57 215	20.87 672	0.98 335	0.77 335	2.08 159	0.35 48	3.88 462	1.51 246	2.05 436	1.64 349	5.07 667	3.42 626	9.83 586	1.24 382	0.28 256	0.21 274	0.27 230	0.29 412	0.29 225	0.28 262

RP	2.79 553	1.20 563	10.36 460	1.54 597	1.93 657	3.44 354	1.97 624	4.05 520	2.34 500	2.66 600	2.79 607	3.98 618	2.58 583	10.21 604	2.61 590	0.95 651	0.47 603	0.71 642	0.57 621	0.71 602	0.68 583

SHD	2.82 555	2.04 640	13.80 506	1.69 621	1.79 642	2.73 232	1.07 500	3.85 453	3.18 632	4.63 674	2.74 602	3.38 579	2.77 591	5.48 478	3.66 613	0.62 609	0.47 603	0.51 584	0.55 616	0.65 580	0.74 598

FADNet-RVC-Resample	2.83 556	2.02 639	21.07 677	1.12 425	0.91 405	3.53 381	1.37 564	4.08 530	2.09 438	1.68 329	1.33 256	2.03 434	1.51 433	9.54 577	1.69 489	0.38 467	0.37 538	0.42 527	0.44 572	0.56 544	0.56 547

Selective-IGEV-i16pc	2.84 557	0.70 366	20.78 667	1.27 504	0.56 221	4.35 588	2.77 655	4.32 615	2.02 419	1.57 303	1.84 437	2.40 473	1.33 370	8.80 556	1.39 415	0.60 603	0.46 598	0.33 412	0.38 532	0.43 473	0.45 481

StereoDRNet	2.84 557	1.49 609	14.48 520	1.33 530	1.57 601	3.44 354	2.06 629	3.69 419	2.36 505	3.26 641	1.84 437	2.79 527	1.80 511	10.88 629	3.16 606	0.41 502	0.33 500	0.39 502	0.36 507	0.59 554	0.58 556

w-ln-seven	2.86 559	3.06 663	14.02 510	1.27 504	1.32 539	4.10 529	1.59 596	3.90 470	2.59 559	3.03 627	2.27 543	3.42 581	2.25 560	6.70 515	4.81 629	0.39 479	0.34 513	0.48 563	0.40 551	0.74 607	0.55 543

AAGNet	2.86 559	0.60 258	1.77 212	2.05 657	0.46 145	4.76 669	1.09 509	2.27 174	1.56 289	2.17 481	1.84 437	2.41 477	4.00 639	6.23 500	24.22 719	0.46 545	0.19 181	0.30 322	0.29 412	0.32 307	0.24 170

Consistency-Raft	2.86 559	1.66 621	19.61 615	1.40 566	1.75 636	3.84 446	1.32 552	4.07 526	2.25 476	1.78 351	2.67 598	1.82 399	4.41 648	1.94 336	2.06 540	0.83 643	0.94 669	1.03 662	1.12 668	1.70 671	1.09 639

PDISCO_ROB	2.86 559	1.53 612	14.27 517	1.98 654	2.19 670	4.52 624	1.35 557	4.65 664	3.19 633	2.09 446	2.16 524	3.53 596	2.45 575	5.32 472	2.12 547	1.30 673	0.78 662	0.72 646	0.59 625	1.24 660	1.28 648

AF-Net	2.87 563	1.30 581	16.24 546	1.33 530	1.75 636	3.26 319	1.59 596	4.09 532	2.43 527	2.69 602	2.94 615	4.51 646	3.20 615	5.84 488	2.75 596	0.76 634	0.36 526	0.72 646	0.49 592	0.70 593	0.56 547

HSM-Net_RVC	2.87 563	0.57 215	17.46 570	0.92 289	0.90 403	3.70 415	1.20 535	5.64 688	2.51 544	3.22 640	2.43 572	2.54 495	1.59 450	11.41 652	1.65 485	0.34 408	0.25 404	0.26 196	0.23 249	0.30 252	0.29 275
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 565	1.16 556	18.30 585	1.35 543	1.68 623	3.52 379	1.18 528	3.90 470	2.06 432	2.52 569	2.82 612	3.82 611	2.34 567	6.78 520	2.55 587	0.86 645	0.40 559	0.59 616	0.67 635	0.57 549	0.55 543

DDUNet	2.91 566	2.78 659	6.94 416	3.53 690	2.26 674	3.28 326	1.36 559	3.77 434	2.04 427	2.62 591	2.49 578	4.18 631	1.69 488	5.38 474	1.85 512	2.21 681	1.77 689	2.61 692	2.43 702	2.60 678	2.34 680

MFMNet_re	2.91 566	1.91 633	18.25 582	3.06 683	1.89 654	3.13 293	1.67 607	3.52 383	2.97 609	3.14 635	2.87 614	2.26 453	2.41 571	2.42 376	2.00 533	1.10 658	1.05 671	0.94 659	0.90 655	1.28 661	1.46 660

ACV-stereo	2.92 568	0.92 493	20.27 646	1.33 530	1.05 456	4.68 651	1.10 512	2.66 260	1.64 330	1.46 290	1.32 254	5.41 675	4.24 645	7.83 540	1.90 518	0.44 526	0.52 618	0.32 376	0.29 412	0.45 493	0.63 571

GANet	2.93 569	1.05 528	11.29 473	1.64 615	0.96 419	3.91 463	2.52 646	3.72 427	2.41 523	2.95 624	3.00 618	3.21 561	2.03 537	12.42 687	4.72 626	0.51 581	0.41 569	0.46 550	0.39 540	0.60 558	0.50 516

RTSC	2.95 570	2.51 651	15.49 541	1.54 597	1.30 529	3.51 376	0.86 372	3.89 465	2.48 536	3.64 651	3.12 628	3.04 547	2.30 563	5.70 485	6.67 643	0.55 594	0.35 519	0.37 481	0.39 540	0.70 593	0.60 561

PWCDC_ROB	2.95 570	3.26 665	14.06 512	1.59 607	1.56 597	4.19 562	0.86 372	4.30 607	4.08 669	2.06 441	7.37 673	2.75 517	2.42 572	3.59 434	2.67 593	1.34 675	0.36 526	0.39 502	0.34 481	1.13 650	0.62 567

PSMNet_ROB	2.95 570	1.38 596	18.46 590	1.19 466	1.20 508	3.80 436	1.65 605	3.54 388	2.35 502	1.98 403	1.71 374	2.75 517	1.79 506	11.43 654	2.78 597	0.42 513	0.36 526	0.50 580	0.60 627	0.59 554	0.49 509

ff1	2.96 573	0.60 258	5.21 400	1.14 434	0.99 435	3.62 404	0.86 372	4.22 567	3.37 649	2.20 491	2.30 555	3.48 585	1.62 461	11.62 662	16.09 692	0.29 285	0.16 50	0.48 563	0.37 519	0.30 252	0.29 275

FINET	2.96 573	1.07 535	23.18 709	1.29 511	1.86 649	2.03 149	1.52 586	4.30 607	4.71 675	2.23 506	2.34 568	1.65 360	1.48 421	5.89 489	2.81 599	0.51 581	0.47 603	0.49 577	0.40 551	0.59 554	0.49 509

XQC	2.96 573	2.42 650	14.85 525	1.36 549	1.32 539	3.29 330	1.53 588	4.28 595	2.78 581	3.21 639	2.46 574	3.53 596	2.92 598	6.58 510	4.67 623	0.70 630	0.41 569	0.59 616	0.56 618	0.96 634	0.83 618

SGM-Forest	2.96 573	0.62 287	3.49 359	1.09 404	0.80 344	4.06 516	3.30 672	4.37 630	3.09 624	4.18 669	3.27 637	4.67 657	3.86 636	11.69 671	7.91 658	0.51 581	0.46 598	0.49 577	0.39 540	0.48 512	0.49 509
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 577	0.58 231	13.42 495	0.79 174	0.51 181	3.84 446	1.84 619	2.42 199	1.60 315	2.25 512	2.74 602	2.03 434	6.04 671	6.79 522	12.80 682	0.35 428	0.26 424	0.26 196	0.27 352	0.27 182	0.37 403

RYNet	2.97 577	0.93 497	15.09 533	1.12 425	1.38 555	3.66 411	1.42 576	4.03 512	2.29 489	2.10 449	1.70 370	3.79 609	2.16 552	13.64 703	3.02 604	0.37 450	0.41 569	0.48 563	0.34 481	0.81 619	0.75 601

TCMNet	2.98 579	1.30 581	18.26 583	1.47 583	2.09 666	3.84 446	1.08 505	3.96 494	2.39 520	2.53 572	2.29 550	2.43 483	1.75 500	10.09 601	2.39 567	0.52 587	0.45 589	0.61 625	0.50 599	0.80 618	0.78 607

mmx	2.98 579	0.60 258	5.21 400	1.14 434	0.99 435	3.62 404	0.86 372	4.49 651	3.05 619	2.20 491	2.30 555	3.48 585	1.62 461	11.62 662	16.09 692	0.33 395	0.28 451	0.48 563	0.37 519	0.44 484	0.37 403

xxx	2.98 579	0.60 258	5.21 400	1.14 434	0.99 435	3.62 404	0.86 372	4.49 651	3.05 619	2.20 491	2.30 555	3.48 585	1.62 461	11.62 662	16.09 692	0.33 395	0.28 451	0.48 563	0.37 519	0.44 484	0.37 403

Wz-Net-SNSev	2.98 579	4.36 672	15.98 544	1.57 605	1.19 500	3.28 326	1.80 614	3.96 494	2.40 521	2.32 533	2.28 547	3.48 585	2.05 540	7.84 541	3.82 616	0.47 554	0.39 554	0.53 595	0.49 592	0.71 602	0.60 561

DispNO	3.00 583	0.75 418	18.92 597	1.17 457	1.10 476	3.72 419	0.94 443	4.29 599	2.54 551	2.24 509	2.28 547	4.51 646	2.12 545	11.40 651	2.09 545	0.31 353	0.28 451	0.31 353	0.28 382	0.36 383	0.39 427

GwcNet	3.00 583	1.63 617	19.83 623	1.32 525	2.04 665	3.27 322	1.55 592	3.65 405	2.33 499	2.00 420	2.12 517	3.56 600	1.68 487	9.47 575	2.45 577	0.44 526	0.45 589	0.46 550	0.38 532	0.60 558	0.76 603

LL-Strereo	3.01 585	1.81 631	17.59 573	1.12 425	2.10 667	2.90 249	1.09 509	4.33 618	2.00 416	3.12 634	2.24 539	3.29 568	3.15 610	11.31 649	1.84 511	0.30 328	0.28 451	0.46 550	0.34 481	0.49 518	0.45 481

Anonymous_2	3.01 585	0.89 483	4.53 392	1.06 386	1.18 493	2.93 260	0.87 393	3.24 338	1.46 212	1.86 367	1.35 265	4.11 626	2.35 568	1.64 286	1.28 397	0.82 641	0.90 666	8.71 724	15.84 730	4.44 702	0.74 598

STrans-v2	3.03 587	0.77 428	20.91 673	0.81 181	0.63 266	3.89 460	1.01 479	4.27 590	2.64 564	2.28 517	3.70 649	4.13 627	5.20 660	7.33 527	1.27 393	0.31 353	0.18 132	0.29 292	0.25 300	0.29 225	0.41 454

TransformOpticalFlow	3.03 587	0.77 428	20.99 676	1.00 350	0.55 216	4.18 558	0.64 201	4.33 618	3.02 617	2.18 483	3.09 626	4.35 639	5.07 658	7.36 530	1.27 393	0.32 375	0.18 132	0.32 376	0.26 324	0.28 204	0.46 492

AANet_RVC	3.03 587	1.72 624	12.78 489	1.17 457	1.12 479	3.79 435	1.10 512	3.86 456	3.13 626	2.62 591	4.26 656	3.96 617	1.41 398	11.43 654	5.23 637	0.94 649	0.47 603	0.34 431	0.23 249	0.40 418	0.55 543

DRN-Test	3.03 587	0.99 517	18.18 581	1.35 543	1.60 603	3.59 397	1.48 581	4.13 542	2.45 532	3.47 650	1.92 468	2.58 500	2.53 580	10.88 629	2.80 598	0.39 479	0.36 526	0.44 536	0.41 558	0.55 538	0.57 551

Syn2CoEx	3.08 591	2.55 656	19.88 625	1.34 538	1.18 493	2.43 196	1.65 605	3.91 475	2.40 521	2.39 550	2.27 543	2.90 533	3.17 614	9.57 580	2.54 586	0.50 575	0.45 589	0.53 595	0.39 540	0.74 607	0.72 596

stereogan	3.09 592	0.93 497	16.43 549	1.37 559	1.66 619	3.70 415	1.67 607	3.87 459	3.15 630	3.04 628	2.70 601	5.04 666	2.79 592	9.96 593	1.78 504	0.63 610	0.49 614	0.69 639	0.47 582	0.83 622	0.68 583

PA-Net	3.09 592	1.24 575	18.84 595	1.38 561	1.19 500	3.42 352	1.75 610	3.89 465	3.27 645	1.88 372	2.10 509	3.03 546	1.88 528	11.60 660	2.88 600	0.40 487	0.54 621	0.44 536	0.62 631	0.52 526	1.02 634
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 594	1.45 606	14.90 528	1.46 580	1.79 642	3.33 334	1.39 569	4.04 516	2.26 480	2.77 608	3.26 636	4.00 619	2.71 589	11.63 667	2.62 592	0.82 641	0.46 598	0.79 652	0.79 650	0.71 602	0.78 607

PVD	3.12 595	1.97 637	12.80 490	1.79 638	1.63 609	3.83 441	1.34 556	3.48 373	3.88 664	5.77 683	3.56 646	3.45 584	3.29 618	5.58 482	5.30 638	0.71 632	0.69 654	0.74 650	0.77 646	0.79 616	1.13 642

1111x	3.13 596	0.57 215	8.38 433	1.20 470	0.76 329	3.80 436	0.88 400	4.61 663	2.63 562	2.31 529	2.16 524	1.95 418	1.81 514	11.54 658	18.13 705	0.32 375	0.31 484	0.32 376	0.30 434	0.35 369	0.34 367

APVNet	3.13 596	1.25 576	21.14 679	1.31 522	1.52 587	3.94 477	1.13 519	3.32 353	2.14 454	2.20 491	2.03 491	3.05 550	1.96 534	11.79 675	2.53 584	0.42 513	0.45 589	0.64 633	0.46 579	0.67 587	0.57 551

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 596	1.43 603	9.93 453	2.50 674	1.62 607	4.29 580	1.68 609	3.95 488	2.43 527	1.66 324	1.91 465	3.04 547	1.41 398	13.26 695	1.58 465	3.82 699	1.59 685	1.12 668	0.46 579	2.21 676	2.74 690

AANet	3.15 599	2.93 661	15.16 536	1.41 567	1.08 469	2.23 176	1.37 564	2.95 300	3.65 658	4.12 664	4.40 658	4.13 627	5.32 663	6.55 508	3.76 615	0.60 603	0.42 578	0.50 580	0.42 565	0.99 635	0.93 628

zh-mn7	3.15 599	9.61 701	12.45 485	1.26 496	0.99 435	2.91 252	1.32 552	4.12 540	2.74 575	3.33 644	3.07 622	2.84 529	1.89 529	8.91 560	4.69 625	0.49 571	0.40 559	0.38 498	0.38 532	0.56 544	0.63 571

ADLNet2	3.15 599	0.92 493	20.06 632	1.20 470	1.79 642	3.83 441	1.48 581	3.94 486	3.59 656	2.19 487	2.47 576	4.65 656	1.93 533	10.69 621	1.96 530	0.39 479	0.37 538	0.28 266	0.30 434	0.48 512	0.43 468

NCC-stereo	3.16 602	1.28 579	18.31 586	1.25 489	1.75 636	4.06 516	1.40 571	3.89 465	2.22 466	2.72 604	2.55 585	3.49 591	2.65 586	9.91 590	2.99 602	1.29 671	0.65 646	0.64 633	0.86 653	0.65 580	0.71 589

Abc-Net	3.16 602	1.28 579	18.31 586	1.25 489	1.75 636	4.06 516	1.40 571	3.89 465	2.22 466	2.72 604	2.55 585	3.49 591	2.65 586	9.91 590	2.99 602	1.29 671	0.65 646	0.64 633	0.86 653	0.65 580	0.71 589
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	3.20 604	1.93 634	18.84 595	1.51 592	0.80 344	4.12 533	1.82 616	4.16 553	2.91 603	1.87 369	1.74 382	2.48 490	1.84 519	13.18 694	1.74 498	0.80 638	0.57 629	0.79 652	0.74 642	1.20 659	0.86 619
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	3.23 605	0.73 396	21.29 685	1.22 479	0.68 297	3.99 502	3.38 675	4.52 656	2.52 545	1.72 340	3.60 647	2.92 538	2.21 558	10.07 599	2.59 589	0.68 625	0.50 615	0.37 481	0.48 587	0.54 535	0.54 537

GASNet	3.24 606	5.55 680	20.58 662	1.56 604	1.25 520	2.32 184	1.12 516	4.04 516	2.67 568	1.88 372	2.10 509	3.00 544	2.16 552	10.59 616	2.43 574	0.65 616	0.37 538	0.61 625	0.45 576	0.87 624	0.58 556

FBW_ROB	3.24 606	1.02 522	9.21 447	1.49 588	1.07 466	3.78 431	1.48 581	4.31 610	3.08 623	2.46 558	2.32 566	4.20 634	2.08 543	15.19 709	7.16 653	0.84 644	0.62 642	1.33 674	0.92 656	0.99 635	1.31 650

HBP-ISP	3.25 608	1.10 541	20.86 670	1.54 597	1.15 486	4.50 618	2.89 661	4.43 641	2.38 516	4.14 665	1.96 473	1.90 412	2.04 539	11.08 642	1.32 404	0.66 618	0.57 629	0.66 636	0.61 630	0.64 577	0.61 564

DStereoRT	3.28 609	1.06 533	14.58 523	1.33 530	1.12 479	4.51 622	1.29 548	4.21 563	3.48 654	2.50 563	2.13 519	1.89 411	7.69 691	7.57 534	2.43 574	0.66 618	0.33 500	4.46 716	2.84 710	0.38 402	1.12 641

aanetorigin	3.30 610	1.66 621	17.52 572	1.18 463	1.58 602	2.57 214	3.80 687	2.65 257	2.03 423	6.12 688	4.30 657	2.82 528	5.70 667	5.47 477	4.67 623	0.50 575	0.44 584	0.43 531	0.47 582	1.17 656	0.92 626

ADCRef	3.30 610	1.23 574	14.90 528	1.17 457	1.41 567	3.95 483	1.64 602	3.88 462	2.36 505	3.05 630	2.21 535	2.40 473	2.81 594	5.04 467	16.63 697	0.46 545	0.34 513	0.63 630	0.62 631	0.54 535	0.67 580

CBMV	3.32 612	0.96 513	21.16 681	1.32 525	0.83 368	3.81 438	3.91 690	4.47 647	2.53 547	3.34 645	2.24 539	4.45 643	2.58 583	10.07 599	1.96 530	0.45 536	0.43 579	0.48 563	0.38 532	0.52 526	0.53 531
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 613	0.81 450	20.05 631	1.25 489	1.20 508	3.44 354	1.99 626	4.23 571	2.67 568	3.14 635	3.82 652	3.51 594	3.32 620	11.68 670	1.94 525	0.64 613	0.67 650	0.48 563	0.52 607	0.61 563	0.81 613

CC-Net-ROB	3.35 614	1.76 627	13.89 508	2.33 671	1.65 616	4.49 615	1.62 599	4.73 668	2.90 602	1.92 386	2.05 500	1.99 429	1.61 457	12.57 692	1.60 469	2.46 682	2.18 693	2.68 694	1.04 666	2.11 674	1.38 656

z-mn7	3.36 615	9.42 699	14.16 514	1.28 507	1.22 514	3.78 431	1.43 578	3.92 480	3.35 648	2.85 615	3.36 640	3.06 551	1.97 535	9.66 581	5.16 633	0.42 513	0.35 519	0.43 531	0.33 471	0.63 569	0.48 502

edge stereo	3.37 616	1.01 521	21.99 699	1.28 507	1.37 552	2.67 224	1.39 569	3.98 499	2.87 600	2.93 619	3.27 637	4.35 639	2.43 573	11.62 662	2.39 567	0.60 603	0.63 644	0.79 652	0.55 616	0.68 590	0.67 580

DNS	3.43 617	0.50 126	1.75 211	0.77 163	0.67 291	2.16 168	0.41 73	2.32 184	1.51 246	51.54 736	1.30 243	0.97 244	1.04 278	1.03 111	0.75 211	0.45 536	0.24 373	0.21 36	0.20 164	0.44 484	0.36 387

DPSNet	3.43 617	1.37 595	12.19 481	1.39 563	1.24 517	4.15 540	2.06 629	4.51 655	3.34 647	2.69 602	1.96 473	3.52 595	5.56 666	10.68 620	9.68 666	0.93 648	0.73 658	0.40 508	0.37 519	1.06 640	0.86 619

S-Stereo	3.48 619	0.91 491	22.06 702	1.36 549	1.50 582	3.55 389	2.53 648	4.21 563	2.81 593	2.37 545	3.81 651	3.75 607	1.84 519	11.90 680	2.51 582	0.63 610	0.71 656	0.48 563	0.76 644	0.67 587	1.19 645

UDG	3.55 620	2.81 660	17.45 569	2.69 676	1.98 659	3.97 499	1.19 531	4.35 622	2.02 419	2.42 555	2.53 584	4.50 645	2.46 577	6.53 507	2.41 571	2.12 680	1.77 689	2.63 693	2.57 704	2.64 679	1.95 671

SAMSARA	3.55 620	2.16 645	14.18 515	1.86 645	1.49 579	4.62 642	2.65 653	3.58 395	2.80 587	7.05 693	3.05 621	5.16 672	4.07 641	9.18 569	4.80 628	0.64 613	0.67 650	0.59 616	0.68 638	0.89 625	0.91 624

WZ-Net	3.62 622	4.87 675	16.77 556	1.43 571	1.40 559	3.75 426	2.29 639	4.12 540	2.50 541	2.74 606	2.19 530	4.06 623	5.29 662	10.19 603	7.36 654	0.54 592	0.37 538	0.47 554	0.49 592	0.77 612	0.73 597

CBMV_ROB	3.62 622	0.70 366	21.42 690	1.21 476	0.89 400	4.43 605	1.76 611	4.39 633	2.79 583	5.88 685	3.38 641	4.18 631	5.12 659	10.75 623	2.32 564	0.56 596	0.55 626	0.53 595	0.51 603	0.55 538	0.46 492

GCAPDPT-zeroshot	3.67 624	0.52 143	56.80 741	0.90 271	1.06 459	2.70 227	0.77 303	3.08 318	1.18 139	1.20 256	0.81 90	0.68 138	0.55 72	0.96 93	0.68 172	0.27 212	0.21 274	0.28 266	0.20 164	0.27 182	0.25 186

Wz-Net-TNSev	3.67 624	8.83 690	13.47 498	1.48 585	1.18 493	3.60 399	2.49 645	4.27 590	3.13 626	2.18 483	1.89 458	4.21 635	2.80 593	12.10 682	7.58 657	0.57 598	0.55 626	0.47 554	0.54 613	0.91 628	1.05 636

SQANet	3.70 626	9.34 698	18.41 588	2.75 677	2.74 680	3.40 346	1.47 580	3.50 379	1.68 342	2.60 587	1.75 386	2.69 510	1.91 531	6.72 519	1.74 498	2.96 685	1.41 683	1.85 681	1.12 668	3.17 683	2.70 689

DeepPrunerF	3.70 626	1.72 624	14.87 526	1.33 530	1.74 634	3.70 415	1.55 592	4.20 558	14.00 704	2.02 427	1.77 401	2.74 515	2.30 563	10.88 629	6.88 649	0.68 625	0.60 639	0.78 651	0.78 649	0.81 619	0.71 589

FTStereo	3.71 628	0.53 161	20.37 650	0.96 320	0.65 277	4.34 585	11.29 708	2.62 254	1.50 239	2.58 582	5.04 664	1.90 412	13.84 706	3.71 439	1.25 386	0.38 467	0.24 373	0.31 353	0.32 463	0.30 252	2.10 674

ADCP+	3.74 629	1.96 636	16.90 557	1.09 404	1.55 594	4.35 588	3.65 685	3.93 482	2.98 612	2.22 502	1.66 358	3.95 615	4.83 654	3.41 429	18.87 710	0.38 467	0.41 569	0.63 630	0.53 611	0.64 577	0.81 613

test_sample9	3.79 630	1.05 528	7.87 424	1.07 389	0.86 386	3.93 471	1.19 531	4.35 622	2.11 448	2.14 463	1.75 386	1.75 377	1.67 483	11.06 639	11.61 677	1.23 665	14.45 730	4.27 712	2.09 696	0.70 593	0.69 585

zh-sn7	3.81 631	11.43 709	15.78 542	1.25 489	1.15 486	3.68 414	2.58 651	4.15 552	2.42 526	2.61 589	3.10 627	3.38 579	3.03 606	11.43 654	6.88 649	0.45 536	0.48 609	0.45 544	0.43 569	0.72 605	0.71 589

MFN_U_SF_RVC	3.81 631	10.78 706	15.01 531	1.84 642	1.39 557	3.73 423	1.63 600	4.05 520	3.26 641	2.91 617	2.38 570	4.36 641	3.65 631	8.43 550	4.91 631	1.11 660	1.04 670	0.99 661	1.31 676	1.58 667	1.75 668

GCAP-BAT	3.82 633	0.52 143	59.75 742	0.90 271	1.06 459	2.70 227	0.77 303	3.08 318	1.18 139	1.20 256	0.81 90	0.68 138	0.55 72	0.96 93	0.68 172	0.27 212	0.21 274	0.28 266	0.21 188	0.27 182	0.25 186

ADCPNet	3.89 634	1.63 617	20.25 645	1.28 507	1.27 525	6.43 688	2.65 653	3.93 482	2.70 571	2.78 609	2.20 533	4.28 637	6.16 675	5.56 480	10.27 669	0.65 616	1.18 675	0.71 642	1.70 685	0.84 623	1.37 654

DStereoO	3.90 635	2.13 642	7.90 428	4.43 704	2.84 683	4.40 597	5.30 694	4.31 610	3.21 638	2.41 554	3.08 623	2.93 540	7.14 687	4.20 454	11.12 673	4.11 702	1.30 681	1.33 674	1.63 682	3.09 681	1.26 646

RTS	3.90 635	7.04 684	17.94 576	1.92 648	2.19 670	5.00 676	2.96 663	4.29 599	3.19 633	4.05 661	3.08 623	4.94 661	3.16 612	7.64 536	6.72 644	0.66 618	0.44 584	0.51 584	0.47 582	0.95 630	0.76 603

RTSA	3.90 635	7.04 684	17.94 576	1.92 648	2.19 670	5.00 676	2.96 663	4.29 599	3.19 633	4.05 661	3.08 623	4.94 661	3.16 612	7.64 536	6.72 644	0.66 618	0.44 584	0.51 584	0.47 582	0.95 630	0.76 603

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 638	10.88 707	12.30 483	1.26 496	1.55 594	5.19 679	3.33 674	4.42 638	2.82 595	2.58 582	2.62 593	5.00 664	2.11 544	14.03 707	2.73 594	1.28 670	2.34 699	0.67 638	1.83 690	0.81 619	1.03 635

ADCMid	3.96 639	3.27 666	15.48 540	1.26 496	1.40 559	4.66 648	2.28 638	4.06 524	3.54 655	3.94 658	3.02 619	3.85 612	3.67 632	4.03 449	18.65 708	0.68 625	0.61 641	1.09 667	1.18 672	1.38 664	1.08 638

SDNR	3.97 640	1.93 634	20.28 647	1.31 522	0.94 415	5.16 678	0.67 218	4.33 618	2.58 556	4.82 678	5.94 670	5.01 665	1.45 413	17.52 711	2.53 584	0.79 636	0.72 657	0.59 616	0.45 576	1.15 654	1.17 643

MADNet+	3.97 640	9.54 700	13.83 507	1.87 646	1.69 624	4.19 562	2.87 660	4.80 672	4.10 670	2.51 567	2.67 598	4.55 649	3.41 623	8.72 554	6.92 651	1.25 668	1.27 679	1.04 663	0.93 657	1.39 665	1.85 669

SPS-STEREO	3.97 640	1.44 605	20.85 669	1.72 627	1.71 627	3.24 313	2.30 640	3.55 390	2.68 570	4.79 677	3.66 648	5.44 676	2.97 599	9.11 566	9.35 665	1.15 661	1.10 673	1.06 665	1.02 665	1.16 655	1.18 644
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 643	1.13 547	16.64 552	1.12 425	1.25 520	3.50 374	3.05 667	4.29 599	3.26 641	3.64 651	2.56 587	2.97 541	4.79 653	13.33 697	16.91 698	0.37 450	0.41 569	0.38 498	0.39 540	0.48 512	0.81 613

G-Net	4.11 644	1.21 564	19.47 612	2.31 670	2.94 684	4.74 667	2.95 662	3.33 359	2.14 454	4.44 672	9.43 689	6.93 684	3.84 635	9.01 564	4.92 632	0.79 636	0.80 663	0.70 641	0.50 599	0.95 630	0.87 622

THIR-Stereo	4.14 645	0.82 457	10.85 468	0.86 242	0.43 113	2.16 168	16.77 716	3.22 333	1.54 274	2.04 434	12.05 702	2.68 509	7.53 689	7.30 526	12.62 681	0.30 328	0.21 274	0.29 292	0.28 382	0.33 328	0.41 454

AnyNet_C32	4.17 646	5.75 681	12.62 487	1.60 609	1.54 590	5.51 682	4.09 691	3.90 470	3.23 639	4.22 670	3.03 620	3.10 552	3.41 623	8.01 545	18.85 709	0.53 590	0.58 634	0.53 595	0.74 642	1.19 658	0.97 631

Ntro	4.21 647	8.94 694	19.89 626	3.22 685	2.96 685	4.15 540	1.89 620	3.92 480	2.36 505	1.77 349	2.14 521	3.35 574	2.17 554	9.48 576	2.24 558	3.52 694	1.76 688	2.13 684	1.31 676	3.83 693	3.09 691

ADCS	4.22 648	5.33 677	16.32 547	1.64 615	1.31 532	3.91 463	3.64 684	4.21 563	2.89 601	5.11 679	2.81 611	4.46 644	3.06 609	5.21 471	19.50 711	0.63 610	0.64 645	0.69 639	0.69 640	1.12 649	1.26 646

ADCL	4.35 649	1.63 617	14.21 516	1.29 511	1.26 522	5.56 683	11.16 707	3.97 496	3.37 649	6.07 686	4.67 660	4.30 638	5.72 668	5.08 469	14.51 686	0.50 575	0.48 609	0.89 658	0.77 646	0.78 614	0.76 603

AnyNet_C01	4.37 650	7.80 686	16.40 548	1.98 654	1.40 559	6.37 687	6.47 699	4.09 532	5.03 680	4.06 663	3.78 650	4.16 630	3.31 619	6.62 512	10.00 667	0.61 607	0.67 650	0.63 630	0.67 635	2.01 672	1.31 650

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 651	10.62 704	15.18 537	1.55 602	1.45 576	6.16 685	3.54 682	5.41 686	3.68 661	2.59 586	2.74 602	4.81 658	2.20 557	13.79 704	4.40 620	2.04 678	3.36 712	1.05 664	1.20 673	2.09 673	1.72 666

RainbowNet	4.56 652	8.28 687	20.07 634	3.64 694	3.23 693	4.15 540	2.99 665	4.18 554	3.03 618	2.20 491	2.65 596	4.26 636	2.90 597	9.77 583	2.12 547	3.88 700	2.27 696	2.71 697	1.72 687	3.78 692	3.31 699

SGM_RVC	4.57 653	0.72 385	17.46 570	1.84 642	0.58 242	4.23 571	3.45 677	4.66 665	3.66 660	7.99 698	8.82 687	7.56 687	8.74 698	12.30 684	6.84 648	0.43 519	0.38 545	0.39 502	0.35 497	0.51 522	0.48 502
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 654	8.93 693	19.95 628	3.11 684	2.67 678	3.91 463	2.57 650	3.82 446	2.25 476	2.22 502	9.72 691	4.08 624	2.35 568	8.57 552	2.13 550	3.51 693	1.65 687	2.15 685	1.17 671	3.69 690	3.15 693

DispFullNet	4.64 655	3.48 668	23.95 712	3.99 696	3.03 686	3.35 336	1.06 497	4.18 554	2.80 587	6.33 690	2.94 615	4.04 622	7.81 692	3.92 447	5.16 633	2.75 683	1.61 686	3.10 702	2.68 707	3.32 685	3.31 699

CSAN	4.71 656	1.39 598	20.23 641	1.19 466	0.87 391	3.65 410	3.50 679	4.57 661	3.87 663	3.89 657	7.82 676	3.54 599	6.16 675	23.47 722	6.82 647	0.52 587	0.45 589	0.49 577	0.52 607	0.63 569	0.66 579

test_sample8	4.76 657	1.05 528	7.87 424	1.07 389	0.86 386	3.93 471	1.19 531	4.38 631	2.05 430	5.49 681	1.89 458	12.98 701	6.37 677	11.06 639	11.61 677	1.23 665	14.45 730	4.27 712	2.09 696	0.70 593	0.69 585

SuperB	4.79 658	4.41 673	21.08 678	1.45 578	1.08 469	3.91 463	3.08 669	4.18 554	3.01 616	2.50 563	2.10 509	2.75 517	3.49 629	8.80 556	19.60 712	0.44 526	0.33 500	0.53 595	0.39 540	12.01 722	0.64 575

IMH-64-1	4.84 659	2.53 653	6.83 413	4.30 701	3.74 697	4.81 671	6.05 696	5.30 681	3.92 665	3.95 659	8.33 680	5.08 668	6.06 672	8.96 562	6.30 641	4.57 710	2.96 706	3.04 699	2.12 699	4.28 698	3.62 702

IMH-64	4.84 659	2.53 653	6.83 413	4.30 701	3.74 697	4.81 671	6.05 696	5.30 681	3.92 665	3.95 659	8.33 680	5.08 668	6.06 672	8.96 562	6.30 641	4.57 710	2.96 706	3.04 699	2.12 699	4.28 698	3.62 702

NVStereoNet_ROB	4.91 661	1.40 599	16.46 550	1.47 583	1.72 633	3.46 360	1.96 623	3.89 465	3.61 657	2.90 616	24.61 722	4.81 658	4.49 650	13.57 701	4.87 630	1.33 674	1.29 680	1.70 680	1.68 683	1.41 666	1.66 663
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	5.12 662	0.90 485	21.33 686	1.50 590	1.33 543	4.09 523	3.49 678	4.03 512	4.59 674	6.57 691	10.95 696	12.92 700	8.41 697	9.86 588	8.78 663	0.75 633	0.58 634	0.51 584	0.50 599	0.68 590	0.57 551

WAO-7	5.16 663	3.21 664	18.98 599	1.88 647	1.44 572	5.34 680	3.09 670	4.91 674	5.81 687	4.35 671	8.92 688	6.55 681	6.06 672	13.40 699	10.81 671	1.34 675	1.20 678	1.48 679	1.35 679	1.60 668	1.45 658

CrosDoStereo	5.24 664	0.60 258	20.23 641	0.82 194	0.51 181	3.39 343	18.11 718	3.82 446	2.27 482	1.98 403	8.74 684	1.96 423	6.96 683	7.35 528	26.35 723	0.30 328	0.22 306	0.30 322	0.28 382	0.33 328	0.38 420

DeepStereo_LL	5.24 664	0.60 258	20.23 641	0.82 194	0.51 181	3.39 343	18.11 718	3.82 446	2.27 482	1.98 403	8.74 684	1.96 423	6.96 683	7.35 528	26.35 723	0.30 328	0.22 306	0.30 322	0.28 382	0.33 328	0.38 420

MeshStereo	5.35 666	1.32 587	21.34 687	1.34 538	1.15 486	4.40 597	3.90 689	5.18 678	4.55 672	10.14 708	11.82 701	11.47 695	5.84 669	13.84 705	7.03 652	0.61 607	0.58 634	0.60 622	0.58 622	0.72 605	0.59 560
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	5.41 667	12.60 710	20.42 654	3.27 687	3.15 691	4.50 618	3.02 666	4.66 665	3.73 662	3.35 647	5.36 666	7.86 688	2.88 595	12.33 686	4.76 627	3.12 688	2.22 694	2.70 696	1.69 684	3.49 686	3.10 692

pmcnn	5.45 668	1.22 570	17.40 566	1.60 609	2.41 677	3.48 367	2.12 632	4.52 656	3.26 641	3.67 653	13.15 705	22.10 714	3.46 628	11.92 681	17.16 700	0.34 408	0.21 274	0.23 69	0.19 138	0.36 383	0.28 262

MDST_ROB	5.53 669	0.59 241	23.11 707	2.55 675	2.69 679	21.20 717	1.98 625	4.77 671	2.65 565	9.36 703	4.25 655	4.14 629	4.45 649	22.57 717	3.68 614	0.48 559	0.33 500	0.47 554	0.44 572	0.44 484	0.44 474

EDNetEfficient	5.61 670	2.14 644	16.75 555	1.67 619	3.64 696	4.12 533	7.51 701	3.05 313	5.63 686	11.57 714	4.83 662	3.95 615	12.72 702	8.44 551	20.78 714	0.41 502	0.43 579	0.47 554	1.01 663	1.66 670	1.39 657

MSMD_ROB	5.61 670	1.08 537	16.68 553	1.21 476	0.83 368	10.14 701	2.07 631	3.93 482	6.22 689	10.37 709	8.03 678	22.22 715	9.45 699	11.66 668	4.52 622	0.66 618	0.58 634	0.66 636	0.68 638	0.65 580	0.63 571

SANet	5.65 672	1.72 624	20.94 674	1.26 496	0.88 395	7.20 692	3.81 688	4.60 662	11.23 697	4.56 673	8.78 686	7.49 686	6.95 682	11.85 678	18.11 704	0.49 571	0.44 584	0.50 580	0.42 565	0.90 627	0.82 617

ELAS_RVC	5.72 673	1.64 620	20.40 652	2.09 660	2.01 661	4.95 675	11.47 710	4.66 665	6.31 691	8.09 699	8.01 677	8.06 691	11.65 701	8.36 547	10.22 668	0.99 654	1.17 674	0.81 655	0.76 644	1.14 651	1.58 662
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 674	9.95 702	15.22 538	2.90 680	1.56 597	5.66 684	7.69 702	5.27 680	4.74 677	3.88 656	7.51 674	8.04 689	5.28 661	15.18 708	8.40 661	3.08 687	1.51 684	2.24 686	1.37 680	5.55 706	1.96 672

WAO-6	5.87 675	2.27 647	15.05 532	2.96 681	2.77 681	12.01 704	3.58 683	5.37 685	11.91 701	3.34 645	9.69 690	6.78 683	5.84 669	11.82 677	8.89 664	2.87 684	2.35 700	2.50 688	1.84 691	2.85 680	2.67 686

ELAS	5.99 676	1.62 615	20.29 648	1.96 653	2.01 661	15.09 710	8.38 705	5.23 679	5.54 684	9.02 702	8.61 683	6.74 682	9.75 700	7.48 531	11.40 676	0.96 652	1.18 675	0.72 646	0.93 657	1.30 662	1.67 664
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 677	13.97 717	21.36 688	3.58 692	3.14 690	4.73 664	2.48 644	4.20 558	3.17 631	2.98 625	2.83 613	23.31 718	4.34 647	11.06 639	2.45 577	3.68 696	2.33 698	2.60 691	1.79 689	3.69 690	3.19 695

FCDSN-DC	6.04 677	0.84 467	19.25 603	1.24 487	1.09 474	4.38 591	2.62 652	4.38 631	4.71 675	9.59 706	11.22 697	19.19 710	17.40 713	12.30 684	8.55 662	0.69 629	0.57 629	0.60 622	0.60 627	0.70 593	0.78 607
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 679	9.15 696	13.76 501	1.94 652	4.60 708	11.91 703	12.00 711	5.12 677	3.45 653	3.79 655	4.52 659	9.54 693	6.56 681	9.40 574	13.48 684	1.26 669	1.37 682	1.17 670	1.34 678	7.06 715	3.95 706

psmorigin	6.59 680	1.15 553	88.11 746	1.52 593	0.97 423	2.88 247	1.20 535	3.21 331	2.04 427	3.73 654	2.46 574	5.15 671	2.55 581	10.60 617	2.47 579	0.55 594	0.68 653	0.48 563	0.51 603	0.70 593	0.88 623

FC-DCNN	6.64 681	0.77 428	19.26 605	1.68 620	1.64 612	8.27 697	2.35 641	6.35 690	9.23 694	10.85 711	11.27 698	19.89 711	13.33 703	12.51 690	11.79 679	0.66 618	0.57 629	0.58 613	0.56 618	0.63 569	0.61 564

ACVNet-4b	6.73 682	13.67 715	21.87 698	3.54 691	3.07 687	4.19 562	2.25 637	4.03 512	3.65 658	1.64 318	3.98 654	5.88 678	2.89 596	10.01 596	16.98 699	23.29 736	2.24 695	2.53 689	1.78 688	3.87 694	3.21 696

EKT-Stereo	6.79 683	0.64 308	4.24 385	1.77 632	106.39 743	4.51 622	0.61 177	3.16 326	1.53 265	1.88 372	1.22 213	1.98 427	1.36 379	3.81 440	0.84 245	0.35 428	0.24 373	0.29 292	0.26 324	0.34 348	0.48 502

IMH	6.81 684	13.66 714	20.41 653	4.33 703	3.74 697	5.50 681	3.06 668	5.49 687	6.22 689	4.64 675	10.35 693	9.30 692	8.03 695	13.61 702	6.81 646	4.80 713	2.99 709	3.09 701	2.12 699	4.36 700	3.61 701

LVE	6.88 685	9.31 697	21.14 679	3.61 693	3.18 692	4.49 615	2.79 656	10.21 701	11.69 699	3.16 638	11.53 699	18.33 707	4.31 646	11.66 668	3.52 611	4.45 708	2.93 704	2.56 690	1.91 693	3.62 687	3.16 694

FC-DCNN v2	6.91 686	0.77 428	19.25 603	1.69 621	1.64 612	9.13 699	2.40 642	7.20 692	9.47 695	11.07 713	11.62 700	20.05 713	15.79 710	12.55 691	11.99 680	0.66 618	0.57 629	0.58 613	0.56 618	0.63 569	0.61 564

tt	7.19 687	0.51 135	6.83 413	4.03 697	2.30 676	12.05 705	20.19 722	15.46 718	6.58 692	3.42 649	3.22 634	5.37 674	6.39 680	4.20 454	7.46 655	9.81 722	11.53 729	7.05 720	7.46 721	6.31 709	3.71 704

Dean	7.52 688	9.08 695	21.41 689	3.74 695	3.53 694	4.81 671	3.53 680	5.33 684	5.25 681	4.17 666	26.53 723	25.62 724	4.09 642	10.97 633	4.32 619	3.69 697	2.30 697	2.91 698	1.87 692	4.03 696	3.24 697

DGSMNet	7.55 689	1.62 615	17.42 567	1.92 648	12.73 714	7.45 695	42.99 736	4.13 542	2.07 434	2.10 449	3.16 631	3.42 581	1.70 490	9.24 571	2.30 562	3.70 698	10.89 728	11.80 730	5.54 717	4.24 697	2.66 685

MADNet++	7.57 690	5.80 682	13.28 493	6.38 715	5.26 710	7.18 691	7.77 703	5.32 683	5.62 685	6.11 687	7.78 675	6.02 680	8.01 694	11.74 673	16.36 696	9.36 721	4.95 716	8.57 723	5.66 718	4.83 704	5.34 712

MonStereo1	8.07 691	2.24 646	5.83 407	4.68 708	3.60 695	18.80 715	2.52 646	5.89 689	5.86 688	4.76 676	13.98 710	7.41 685	50.63 741	13.28 696	5.16 633	4.40 706	0.90 666	2.69 695	1.55 681	3.92 695	3.30 698

SGM+DAISY	8.36 692	3.82 670	24.83 713	2.02 656	1.75 636	14.80 709	17.22 717	4.27 590	11.79 700	13.88 715	14.38 711	11.74 699	13.83 705	10.56 614	15.12 687	1.21 663	1.19 677	1.14 669	1.13 670	1.17 656	1.37 654

MultiAttention	8.74 693	0.56 203	7.25 419	2.07 659	22.74 724	35.86 729	8.44 706	4.97 675	2.58 556	2.57 578	5.11 665	5.55 677	1.59 450	52.70 743	7.50 656	0.47 554	0.24 373	0.52 590	1.00 662	6.84 713	6.30 716

UNDER WATER-64	9.33 694	5.37 678	22.60 705	5.22 713	4.86 709	10.75 702	4.61 693	11.45 702	17.30 717	7.59 694	9.80 692	15.99 706	17.90 715	10.63 618	15.72 691	4.36 704	2.87 703	4.39 715	2.86 711	7.01 714	5.36 713

TorneroNet-64	10.12 695	8.74 689	20.95 675	4.27 699	3.76 700	13.86 708	2.85 659	15.05 716	23.15 726	10.07 707	23.84 721	13.47 702	8.24 696	13.96 706	17.21 701	3.96 701	2.72 701	3.23 703	2.48 703	6.29 708	4.27 709

DStereoSA	10.13 696	4.62 674	12.76 488	4.78 710	13.35 715	9.97 700	22.80 723	4.74 670	16.44 712	5.11 679	15.31 713	4.61 652	13.82 704	8.00 543	27.60 727	6.51 718	8.86 720	1.43 677	8.28 722	3.16 682	10.38 718

UNDER WATER	10.47 697	3.95 671	22.62 706	5.07 712	4.51 707	7.78 696	3.77 686	12.56 710	21.72 725	7.84 697	10.78 694	23.96 720	31.66 726	10.78 626	16.19 695	4.44 707	2.93 704	4.24 711	2.86 711	6.33 710	5.47 714

JetRed	10.48 698	27.10 726	35.70 722	4.27 699	4.09 704	15.55 713	12.83 713	12.16 707	5.50 683	5.83 684	5.56 668	10.14 694	7.43 688	8.88 558	26.39 725	3.32 689	3.81 713	3.51 706	2.96 713	7.85 716	6.69 717

notaker	10.50 699	8.60 688	20.23 641	4.54 707	3.95 701	6.27 686	3.44 676	8.07 695	4.75 678	8.73 700	46.45 734	13.86 705	27.86 725	13.49 700	13.61 685	4.56 709	3.18 710	3.52 707	2.68 707	8.13 718	4.05 707

WQFJA1++	10.56 700	0.40 21	3.21 347	0.89 261	0.82 360	1.43 79	0.41 73	2.15 151	0.87 70	96.02 748	0.71 64	0.46 40	0.55 72	1.29 198	0.50 86	0.27 212	0.17 86	0.21 36	0.18 93	100.47 746	0.22 130

xyz-stereo	10.85 701	0.45 65	79.01 745	0.62 27	0.45 132	83.70 744	0.77 303	2.59 249	1.34 169	2.19 487	32.02 732	2.76 523	1.62 461	5.75 486	2.39 567	0.25 160	0.17 86	0.33 412	0.21 188	0.25 127	0.19 15

DStereoFS	11.11 702	13.81 716	11.82 479	5.73 714	11.05 713	20.81 716	11.36 709	8.68 698	16.52 715	14.90 718	15.81 717	11.63 698	13.85 707	9.05 565	15.60 690	7.57 719	8.88 721	2.41 687	5.29 716	2.16 675	15.30 724

MANE	11.39 703	1.38 596	23.16 708	4.82 711	2.79 682	22.02 718	14.51 715	25.81 722	26.28 727	10.93 712	13.17 706	19.90 712	18.03 716	15.69 710	20.41 713	0.96 652	0.74 659	1.42 676	3.24 714	0.74 607	1.71 665

SGM-ForestM	11.55 704	1.16 556	21.62 695	2.14 661	0.81 350	22.25 719	19.08 720	16.50 720	11.34 698	15.94 721	14.44 712	27.12 725	22.61 724	24.76 723	28.39 730	0.50 575	0.48 609	0.47 554	0.44 572	0.55 538	0.53 531

WAO-8	11.95 705	13.02 711	20.56 659	3.50 688	3.08 688	15.11 711	2.80 657	12.91 711	19.11 723	7.69 695	13.12 703	11.62 696	7.01 685	84.40 745	7.91 658	3.42 690	1.92 691	3.54 708	1.93 694	3.68 688	2.69 687

Venus	11.95 705	13.02 711	20.56 659	3.50 688	3.08 688	15.11 711	2.80 657	12.91 711	19.11 723	7.69 695	13.12 703	11.62 696	7.01 685	84.40 745	7.91 658	3.42 690	1.92 691	3.54 708	1.93 694	3.68 688	2.69 687

TCMNet-wrong-test	12.32 707	14.13 718	19.38 608	22.38 725	19.85 719	15.99 714	12.34 712	22.95 721	4.56 673	6.24 689	6.27 671	18.40 709	15.71 709	10.10 602	10.72 670	9.06 720	4.78 714	5.35 717	3.95 715	12.28 723	11.97 720

EDNetEfficientorigin	12.35 708	2.51 651	179.47 750	1.19 466	0.96 419	2.91 252	1.81 615	3.00 307	5.35 682	8.91 701	4.79 661	4.18 631	4.64 652	9.98 594	11.30 674	0.37 450	0.38 545	0.60 622	0.85 652	1.32 663	2.43 683

LSM	12.71 709	3.52 669	20.79 668	55.63 740	84.76 740	3.63 409	6.30 698	3.73 428	4.93 679	5.55 682	13.92 709	3.53 596	3.25 617	9.72 582	4.12 618	0.64 613	0.85 664	0.71 642	0.81 651	1.03 637	26.84 729

U	12.82 710	0.38 11	1.99 237	0.66 67	58.94 739	63.38 742	0.34 43	1.91 115	0.94 101	0.59 58	0.80 85	0.46 40	0.57 81	0.83 51	0.44 42	0.29 285	0.17 86	63.35 744	59.81 743	0.29 225	0.20 50

MSAF-DinoV2	13.69 711	13.09 713	22.03 701	2.41 673	1.44 572	4.03 511	1.38 567	9.07 699	9.20 693	2.23 506	1.98 480	5.08 668	5.06 657	177.66 751	5.46 640	0.45 536	0.34 513	0.40 508	0.62 631	6.09 707	5.80 715

DGTPSM_ROB	15.31 712	8.85 691	28.14 719	9.90 719	18.89 717	12.44 706	33.21 726	13.48 713	17.86 721	9.50 704	22.89 719	13.78 703	19.67 717	21.26 713	23.68 717	5.08 715	8.84 718	5.62 718	11.50 725	6.72 711	14.87 722

DPSMNet_ROB	15.52 713	8.89 692	31.44 720	10.07 721	18.91 718	12.44 706	33.22 727	13.51 714	17.94 722	9.58 705	22.91 720	13.79 704	19.67 717	21.43 714	23.73 718	5.17 716	8.84 718	5.63 719	11.52 728	6.79 712	14.90 723

USTest	15.98 714	15.58 719	22.56 704	18.49 722	16.99 716	26.43 720	36.08 730	27.68 725	12.77 703	10.69 710	10.80 695	18.35 708	15.09 708	18.62 712	23.37 716	4.85 714	5.34 717	7.38 721	7.43 720	9.90 720	11.23 719

KSHMR	16.96 715	5.37 678	21.64 697	4.46 705	4.50 706	8.30 698	3.32 673	15.58 719	76.24 745	6.62 692	61.47 740	56.53 740	5.43 665	35.17 729	11.37 675	4.39 705	2.97 708	3.63 710	2.74 709	5.10 705	4.34 710

LE_ROB	18.58 716	1.21 564	48.38 728	8.60 718	23.00 725	7.32 694	19.74 721	9.94 700	38.69 737	43.53 732	21.91 718	28.40 726	40.92 731	23.18 719	54.71 737	0.34 408	0.33 500	0.32 376	0.36 507	0.42 461	0.40 448

coex-ft	18.59 717	6.62 683	113.53 748	1.17 457	1.31 532	2.33 186	1.93 622	2.81 287	14.00 704	124.82 751	8.45 682	5.90 679	51.74 742	9.99 595	22.69 715	0.57 598	0.62 642	0.50 580	0.49 592	1.08 646	1.28 648

iinet-test	19.59 718	18.93 721	25.29 714	22.27 723	21.21 720	29.32 721	37.73 731	31.61 728	16.48 713	14.41 716	13.76 707	22.91 716	19.69 719	21.98 715	26.21 721	10.17 723	8.89 722	11.03 726	10.88 723	13.66 724	15.45 725

IINet	19.59 718	18.93 721	25.29 714	22.27 723	21.21 720	29.32 721	37.73 731	31.61 728	16.48 713	14.41 716	13.76 707	22.91 716	19.69 719	21.98 715	26.21 721	10.17 723	8.89 722	11.03 726	10.88 723	13.66 724	15.45 725

DPSM_ROB	20.78 720	20.03 724	26.57 717	23.62 727	22.46 722	31.10 724	39.97 734	33.52 730	17.41 719	15.25 719	15.80 715	24.06 721	20.71 722	23.30 720	27.62 728	10.78 725	9.41 725	11.69 728	11.50 725	14.49 726	16.36 727

DPSM	20.78 720	20.03 724	26.57 717	23.62 727	22.46 722	31.10 724	39.97 734	33.52 730	17.41 719	15.25 719	15.80 715	24.06 721	20.71 722	23.30 720	27.62 728	10.78 725	9.41 725	11.69 728	11.50 725	14.49 726	16.36 727

ktn	21.74 722	10.34 703	19.68 618	4.53 706	4.00 702	6.53 689	4.51 692	6.79 691	78.82 747	84.69 746	100.86 749	58.49 741	7.57 690	12.11 683	13.35 683	4.58 712	3.24 711	3.49 705	2.62 705	4.65 703	3.84 705

LRCNet_RVC	25.52 723	33.45 727	23.21 710	31.79 729	32.78 726	6.74 690	1.18 528	25.88 723	4.46 671	28.94 722	30.89 724	24.91 723	17.57 714	27.66 724	24.34 720	35.26 740	25.60 741	35.91 740	33.81 739	31.90 739	34.10 740

TorneroNet	25.88 724	11.28 708	21.62 695	4.20 698	4.07 703	55.25 734	3.15 671	15.16 717	76.94 746	58.09 740	82.72 746	86.88 745	41.15 732	13.35 698	18.13 705	4.32 703	2.85 702	3.45 704	2.62 705	8.33 719	4.14 708

DLNR_Zeroshot_test	28.62 725	55.50 741	49.94 731	183.62 746	115.05 746	3.43 353	0.28 19	29.49 726	1.49 233	1.01 222	1.26 231	0.93 235	0.63 105	3.92 447	1.51 453	29.81 737	0.41 569	0.26 196	0.23 249	93.28 743	0.32 330

DLNR-FE	28.68 726	56.10 742	49.61 729	183.75 747	105.98 742	3.44 354	0.28 19	29.58 727	1.49 233	1.01 222	1.26 231	0.93 235	0.63 105	3.81 440	1.51 453	33.14 739	0.41 569	0.26 196	0.23 249	99.94 745	0.32 330

Selective-IGEV-i1pa	29.93 727	36.60 728	34.97 721	9.92 720	7.41 712	38.91 730	35.81 729	43.96 734	35.07 735	30.01 723	53.53 739	41.78 727	35.42 727	40.57 731	33.93 732	30.94 738	15.47 732	23.33 731	13.36 729	10.61 721	27.01 730

HanzoNet	31.60 728	17.23 720	21.22 684	7.32 716	5.84 711	7.25 693	3.53 680	13.82 715	14.20 706	50.38 735	47.01 735	44.45 729	56.61 743	36.61 730	32.00 731	63.89 744	56.57 745	7.97 722	89.20 748	28.69 729	28.25 732

light-stereo	41.45 729	10.64 705	54.16 740	59.84 741	45.61 737	131.14 749	1.57 594	37.33 733	17.30 717	76.21 745	120.65 750	118.18 750	3.98 638	89.11 748	15.46 688	5.48 717	9.68 727	1.25 671	1.28 675	17.93 728	12.24 721

fast-reg	41.74 730	39.55 729	52.36 732	48.35 739	53.83 738	63.99 743	80.62 743	67.13 738	34.76 731	30.46 725	31.71 727	46.30 731	38.94 728	45.39 734	53.82 736	20.51 728	18.78 733	23.33 731	22.88 731	29.12 731	32.91 733

Hybrid-DGEV	41.74 730	40.15 732	53.21 735	47.72 733	45.04 731	62.46 736	80.71 745	67.23 740	34.70 728	30.38 724	31.64 726	48.32 738	41.44 733	46.71 741	55.65 744	21.63 733	18.85 734	23.50 738	23.21 735	29.18 734	33.09 739

FlowAnything	41.75 732	39.90 730	53.36 737	47.83 738	45.06 732	62.45 735	80.51 742	67.34 744	34.89 733	30.56 729	31.52 725	48.18 734	42.05 738	46.66 740	55.24 739	21.71 735	18.88 736	23.49 737	23.13 732	29.12 731	33.04 734

Selective-RAFT-Error	41.77 733	40.16 733	53.34 736	47.73 734	45.25 736	62.51 737	80.64 744	67.22 739	34.93 734	30.64 730	31.81 728	48.11 733	42.11 739	46.57 735	54.95 738	21.61 730	18.87 735	23.48 733	23.15 734	29.16 733	33.08 738

RAFT-FEzeroshot	41.78 734	40.21 735	53.07 733	47.74 736	45.19 734	62.51 737	80.73 747	67.30 742	34.75 729	30.51 727	31.88 729	48.27 736	41.88 736	46.64 738	55.54 741	21.62 731	18.89 738	23.48 733	23.22 736	29.20 736	33.05 735

RAFT-FE	41.78 734	40.21 735	53.07 733	47.74 736	45.19 734	62.51 737	80.73 747	67.30 742	34.75 729	30.51 727	31.88 729	48.27 736	41.88 736	46.64 738	55.54 741	21.62 731	18.89 738	23.48 733	23.22 736	29.20 736	33.05 735

CasAABBNet	41.80 736	40.20 734	53.41 738	47.73 734	45.18 733	62.51 737	80.71 745	67.26 741	34.80 732	30.49 726	31.88 729	48.24 735	41.81 735	46.63 737	55.64 743	21.60 729	18.88 736	23.48 733	23.22 736	29.19 735	33.05 735

HaxPig	43.25 737	43.65 737	45.00 726	33.85 730	35.61 728	32.69 726	30.52 724	45.09 735	42.97 738	48.77 733	48.17 736	43.00 728	40.26 730	44.58 732	43.61 733	47.18 741	49.30 742	51.54 742	50.25 741	43.73 740	45.29 741

AVERAGE_ROB	44.46 738	45.91 738	46.59 727	40.59 732	38.66 729	32.99 727	30.52 724	46.19 736	43.26 739	49.59 734	48.97 737	44.62 730	39.89 729	45.04 733	43.94 734	48.74 742	50.69 743	50.80 741	49.79 740	45.54 741	46.97 742

MEDIAN_ROB	47.37 739	49.08 739	49.92 730	40.32 731	39.97 730	34.95 728	33.43 728	49.17 737	46.39 741	53.06 737	52.65 738	47.65 732	42.23 740	48.35 742	47.29 735	52.10 743	54.04 744	54.28 743	53.48 742	48.76 742	50.33 743

LSM0	49.58 740	40.04 731	53.62 739	97.15 742	128.68 747	62.75 741	79.89 741	67.63 745	35.11 736	33.02 731	32.61 733	48.43 739	41.60 734	46.60 736	55.43 740	21.63 733	18.99 740	23.62 739	23.13 732	29.47 738	52.26 744

BEATNet-Init1	49.72 741	64.32 743	97.77 747	4.68 708	4.28 705	84.75 745	60.42 737	73.38 746	68.59 744	88.29 747	88.51 748	91.94 746	97.99 747	85.26 747	70.96 748	0.80 638	0.65 646	0.85 656	0.70 641	7.96 717	2.33 679

Anonymous_1	57.11 742	19.68 723	26.15 716	23.10 726	142.31 748	30.84 723	39.75 733	33.86 732	16.98 716	70.53 744	15.42 714	23.46 719	19.75 721	23.04 718	27.23 726	164.73 751	9.02 724	130.38 747	137.40 749	161.27 752	27.24 731

PML	64.32 743	53.22 740	17.88 575	8.10 717	32.94 727	148.46 750	247.79 753	12.18 708	45.42 740	111.41 749	288.92 753	101.47 747	101.31 748	31.67 725	15.55 689	14.03 727	4.83 715	10.98 725	6.18 719	28.82 730	5.17 711

DPSimNet_ROB	102.30 744	119.72 750	143.59 749	109.42 743	94.10 741	127.22 748	127.15 749	26.62 724	102.36 751	149.58 752	83.99 747	139.34 751	137.54 751	64.62 744	82.36 749	105.18 745	66.15 746	120.15 746	69.61 745	99.58 744	77.72 745

RSGM-EC	108.14 745	104.44 747	68.66 743	115.42 744	109.31 744	116.48 746	139.19 750	127.02 750	55.95 742	55.27 738	71.01 741	116.54 748	111.76 749	176.57 749	175.06 750	117.34 749	71.64 747	140.65 748	83.55 746	123.96 747	82.91 746

acva	108.14 745	104.44 747	68.66 743	115.42 744	109.31 744	116.48 746	139.19 750	127.02 750	55.95 742	55.27 738	71.01 741	116.54 748	111.76 749	176.57 749	175.06 750	117.34 749	71.64 747	140.65 748	83.55 746	123.96 747	82.91 746

xxxxx1	112.33 747	88.53 744	37.76 723	227.84 749	157.23 749	39.05 731	61.41 738	93.76 747	79.29 748	62.45 741	74.79 743	78.32 742	70.96 744	33.47 726	70.69 745	114.00 746	130.36 750	259.31 751	274.34 751	145.54 749	147.50 748

tt_ll	112.33 747	88.53 744	37.76 723	227.84 749	157.23 749	39.05 731	61.41 738	93.76 747	79.29 748	62.45 741	74.79 743	78.32 742	70.96 744	33.47 726	70.69 745	114.00 746	130.36 750	259.31 751	274.34 751	145.54 749	147.50 748

ff	112.33 747	88.53 744	37.76 723	227.84 749	157.23 749	39.05 731	61.41 738	93.76 747	79.29 748	62.45 741	74.79 743	78.32 742	70.96 744	33.47 726	70.69 745	114.00 746	130.36 750	259.31 751	274.34 751	145.54 749	147.50 748

Selective-IGEV-i16pa	129.35 750	164.95 751	19.57 614	3.26 686	2.26 674	202.88 752	5.86 695	236.38 753	207.45 753	116.27 750	209.82 751	153.71 752	219.30 753	258.04 753	190.96 752	192.94 752	94.03 749	90.21 745	64.92 744	4.40 701	149.67 751

test_example2	212.63 751	219.92 752	221.87 751	213.67 748	221.17 752	199.47 751	200.74 752	185.30 752	141.66 752	209.52 753	213.45 752	210.82 753	205.48 752	221.27 752	216.64 753	236.83 753	242.07 753	213.93 750	217.01 750	235.69 753	226.10 752

GS-Stereo							0.83 351	3.32 353	1.37 176	0.75 129	0.89 116	0.76 179	0.80 186	0.92 82	0.53 104	0.26 185	0.18 132	0.26 196	0.20 164	0.28 204	0.21 95

FSD					0.60 248	0.77 14	0.67 218	1.57 62	0.68 15	0.72 117	0.62 50	1.02 254	0.72 138	0.81 44	0.73 201	0.59 601	0.54 621	0.57 611	0.54 613	0.57 549

ccccc		629.75 753		567.84 752	570.84 753	582.44 753		613.82 754		614.58 754		555.57 754		666.94 754		781.57 754	507.24 754	391.36 754	342.44 754	689.82 754

ASD4		113.98 749

Low-res two-view benchmark