Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 18	0.61 17	0.38 75	0.42 2	0.36 50	0.68 2	0.77 33	0.50 12	0.83 94	0.61 102	0.33 8	0.61 3	0.62 141	0.19 36	0.14 11	0.24 110	0.22 224	0.20 33	0.19 15

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

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

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

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

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

DepthFocus	0.50 11	0.41 32	1.02 24	0.57 8	0.38 75	0.77 14	0.44 93	0.82 6	0.61 11	0.46 5	0.66 58	0.75 177	0.48 45	0.83 50	0.36 4	0.26 184	0.19 180	0.27 230	0.25 299	0.25 127	0.21 95

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

GeoVLM	0.52 13	0.42 45	0.88 2	0.62 26	0.36 37	1.62 106	0.25 8	0.96 10	0.90 75	0.61 70	0.43 19	0.57 87	0.53 64	0.71 9	0.45 49	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 15

MonSter++	0.52 13	0.42 45	0.89 6	0.61 17	0.36 37	1.64 109	0.25 8	0.96 10	0.91 81	0.62 77	0.42 16	0.56 80	0.53 64	0.71 9	0.45 49	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 50

BridgeDepth_RVC	0.53 15	0.41 32	1.03 26	0.55 6	0.37 58	0.99 25	0.23 3	1.38 38	0.67 14	0.56 35	0.52 34	0.50 52	0.82 192	0.83 50	0.47 64	0.29 284	0.16 50	0.23 69	0.18 93	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.54 16	0.42 45	1.05 32	0.58 10	0.25 2	1.30 62	0.36 50	1.53 56	0.86 68	0.56 35	0.37 9	0.57 87	0.65 115	0.87 60	0.40 17	0.20 50	0.15 24	0.19 10	0.16 29	0.22 76	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
depth_test_26	0.55 17	0.41 32	1.12 80	0.71 100	0.37 58	0.63 8	0.34 43	0.94 8	0.80 46	0.42 1	1.40 280	0.69 143	0.53 64	0.75 22	0.40 17	0.31 352	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.26 160	0.24 168

LACA3	0.55 17	0.48 111	0.89 6	0.52 2	0.43 112	2.28 178	0.53 132	1.02 14	0.53 7	0.53 24	0.41 13	0.47 43	0.45 33	0.90 72	0.36 4	0.23 105	0.18 132	0.20 20	0.15 11	0.21 55	0.20 50

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

PointNet	0.56 20	0.41 32	0.92 13	0.63 34	0.33 21	1.85 126	0.31 25	1.34 34	0.88 72	0.71 112	0.46 26	0.57 87	0.32 5	0.80 38	0.45 49	0.18 25	0.16 50	0.23 69	0.18 93	0.20 33	0.20 50

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

MGA	0.59 22	0.40 21	1.04 27	0.72 115	0.80 343	1.74 119	0.41 74	0.98 13	0.99 113	0.60 67	0.54 36	0.54 65	0.29 2	1.06 118	0.42 29	0.20 50	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.21 55	0.21 95

MSE-Stereo	0.59 22	0.40 21	1.04 27	0.72 115	0.61 252	2.02 143	0.33 34	1.13 19	0.94 101	0.60 67	0.49 29	0.54 65	0.35 11	1.06 118	0.42 29	0.21 62	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.22 76	0.21 95

CAR	0.60 24	0.41 32	1.04 27	0.72 115	0.61 252	2.02 143	0.33 34	1.13 19	0.94 101	0.61 70	0.49 29	0.54 65	0.35 11	1.14 142	0.45 49	0.21 62	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.22 76	0.21 95

LACA1	0.60 24	0.43 54	0.92 13	0.53 3	0.32 17	3.20 302	0.33 34	1.48 49	0.48 5	0.57 44	0.39 11	0.41 25	0.59 90	0.83 50	0.37 8	0.23 105	0.19 180	0.23 69	0.18 93	0.21 55	0.19 15

CSFM-Stereo	0.60 24	0.39 17	0.95 16	0.60 16	0.32 17	2.66 221	0.31 25	1.44 45	0.77 33	0.72 116	0.51 32	0.55 74	0.51 60	0.75 22	0.46 59	0.17 11	0.17 86	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 24	0.37 9	1.12 80	0.59 13	0.57 232	2.19 171	0.31 25	1.68 83	0.56 8	0.49 11	0.51 32	0.56 80	0.33 8	0.96 92	0.54 109	0.21 62	0.17 86	0.23 69	0.16 29	0.20 33	0.21 95

HiDET	0.61 28	0.41 32	0.88 2	0.64 44	0.39 81	2.67 222	0.25 8	1.59 65	0.91 81	0.59 58	0.44 23	0.52 60	0.50 56	0.76 26	0.54 109	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 95

LG-Stereo_L1	0.61 28	0.47 101	1.10 69	0.73 124	0.49 173	1.72 114	0.33 34	1.95 120	0.65 12	0.56 35	0.40 12	0.40 18	0.43 26	1.40 222	0.42 29	0.23 105	0.19 180	0.23 69	0.18 93	0.21 55	0.19 15

Anonymus	0.62 30	0.53 160	0.97 18	0.74 132	0.41 98	1.55 95	0.31 25	1.19 26	0.93 96	0.74 124	0.62 49	0.65 125	0.56 78	0.97 95	0.86 253	0.21 62	0.18 132	0.28 266	0.23 248	0.24 100	0.26 217

monster-pro	0.62 30	0.43 54	1.07 42	0.66 66	0.82 359	1.14 39	0.39 58	2.57 237	0.92 89	0.58 50	0.64 52	0.36 5	0.36 14	0.91 77	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 48	0.21 55	0.19 15

LACA2	0.62 30	0.53 160	1.20 111	0.54 4	0.26 3	3.15 293	0.47 109	1.56 59	0.57 10	0.52 20	0.47 28	0.47 43	0.45 33	0.71 9	0.37 8	0.23 105	0.17 86	0.21 36	0.15 11	0.23 87	0.17 1

Test_v1	0.62 30	0.40 21	1.13 87	0.74 132	0.55 215	1.60 101	0.39 58	1.68 83	0.92 89	0.60 67	0.88 108	0.53 62	0.50 56	0.93 86	0.39 14	0.19 36	0.16 50	0.20 20	0.17 48	0.20 33	0.21 95

MonStereo	0.62 30	0.43 54	1.07 42	0.66 66	0.82 359	1.13 33	0.39 58	2.57 237	0.92 89	0.58 50	0.64 52	0.36 5	0.36 14	0.90 72	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 48	0.21 55	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 30	0.43 54	1.07 42	0.66 66	0.82 359	1.13 33	0.39 58	2.57 237	0.92 89	0.58 50	0.64 52	0.36 5	0.36 14	0.88 66	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 48	0.21 55	0.19 15

MonSter	0.62 30	0.43 54	1.07 42	0.66 66	0.82 359	1.13 33	0.39 58	2.57 237	0.92 89	0.58 50	0.64 52	0.36 5	0.35 11	0.95 88	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 48	0.21 55	0.19 15

LCMNet	0.63 37	0.40 21	0.95 16	0.58 10	0.39 81	3.11 287	0.27 17	1.58 62	0.84 63	0.56 35	0.58 44	0.52 60	0.53 64	0.77 31	0.51 96	0.17 11	0.16 50	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 95

LG-Stereo_L2	0.63 37	0.46 77	1.15 96	0.70 90	0.43 112	2.32 182	0.28 19	1.86 104	0.68 15	0.56 35	0.42 16	0.37 10	0.45 33	1.36 214	0.40 17	0.23 105	0.18 132	0.22 53	0.18 93	0.21 55	0.20 50

PhaseNet	0.64 39	0.53 160	1.06 39	0.93 304	0.48 163	0.76 13	0.36 50	1.32 29	0.91 81	0.83 178	0.65 57	0.78 182	0.52 62	1.15 149	1.04 321	0.24 133	0.19 180	0.30 322	0.28 380	0.25 127	0.31 314

LGCAT	0.64 39	0.42 45	0.89 6	0.71 100	0.36 37	1.91 132	0.25 8	1.18 25	0.66 13	0.53 24	0.42 16	1.24 297	0.55 72	1.60 270	0.45 49	0.35 427	0.35 517	0.18 2	0.23 248	0.19 10	0.31 314

Monster-pub-mixall	0.64 39	0.42 45	1.00 22	0.83 206	0.48 163	1.39 71	0.32 31	1.45 46	0.82 56	0.88 194	0.85 100	0.39 16	0.36 14	1.99 339	0.47 64	0.20 50	0.16 50	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 95

S2M2_L	0.64 39	0.55 188	1.07 42	0.89 260	0.54 206	1.08 30	0.20 1	1.16 21	1.37 175	0.59 58	0.81 89	0.86 208	0.47 41	0.70 6	0.65 157	0.31 352	0.33 498	0.27 230	0.27 351	0.36 382	0.31 314
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 43	0.41 32	1.06 39	0.85 232	0.31 13	2.44 196	0.46 103	1.09 16	0.69 18	0.84 182	0.52 34	0.55 74	0.53 64	1.49 247	0.46 59	0.31 352	0.14 11	0.25 151	0.18 93	0.23 87	0.20 50

aanet-new-34k	0.66 44	0.60 256	1.23 117	0.73 124	0.33 21	1.44 79	0.87 391	1.52 55	0.92 89	0.51 16	1.36 268	0.59 95	0.87 209	0.58 2	0.44 42	0.22 87	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.23 87	0.20 50

0shot-warping	0.67 45	0.41 32	1.14 93	0.47 1	0.44 123	2.10 159	0.39 58	0.69 3	0.56 8	0.51 16	1.83 430	0.26 1	0.48 45	1.07 121	0.49 77	0.30 326	0.38 543	0.48 561	0.49 590	0.41 441	0.44 472

LiteMatch*	0.67 45	0.46 77	3.75 374	0.65 57	0.36 37	1.48 85	0.26 15	1.11 17	0.96 105	0.58 50	0.45 25	0.55 74	0.46 38	0.70 6	0.37 8	0.21 62	0.16 50	0.21 36	0.17 48	0.21 55	0.20 50

LiteMatch	0.67 45	0.84 465	0.89 6	0.80 176	0.39 81	1.60 101	0.68 228	0.96 10	0.91 81	0.62 77	0.43 19	0.56 80	1.40 389	0.71 9	1.10 334	0.28 255	0.16 50	0.29 292	0.22 224	0.29 225	0.37 401

4.5_new	0.67 45	0.46 77	1.11 77	0.63 34	0.78 336	1.97 138	0.51 122	2.18 152	0.78 38	0.73 119	0.90 119	0.42 27	0.49 52	0.81 43	0.49 77	0.21 62	0.14 11	0.26 196	0.19 138	0.22 76	0.20 50

4.5w-stereo	0.67 45	0.46 77	1.11 77	0.63 34	0.78 336	1.97 138	0.51 122	2.18 152	0.77 33	0.73 119	0.90 119	0.42 27	0.49 52	0.81 43	0.49 77	0.21 62	0.14 11	0.26 196	0.19 138	0.22 76	0.20 50

4w-stereo	0.67 45	0.49 121	1.07 42	0.63 34	0.75 324	1.63 108	0.44 93	2.23 164	0.77 33	0.56 35	0.92 127	0.40 18	0.82 192	1.08 123	0.53 103	0.18 25	0.13 1	0.25 151	0.18 93	0.19 10	0.20 50

Pro-Stereo	0.68 51	0.33 4	0.97 18	0.68 77	0.43 112	3.11 287	0.35 48	0.70 4	0.96 105	0.54 31	0.54 36	0.62 109	0.27 1	2.06 345	0.68 170	0.24 133	0.16 50	0.30 322	0.25 299	0.20 33	0.19 15

MatchStereo	0.68 51	0.46 77	1.93 226	0.67 74	0.28 6	0.98 23	0.33 34	2.01 127	1.69 348	0.48 8	1.02 151	0.47 43	0.59 90	0.91 77	0.58 129	0.21 62	0.17 86	0.21 36	0.15 11	0.19 10	0.19 15
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
dual_stereo	0.68 51	0.40 21	1.05 32	0.64 44	0.37 58	0.84 18	0.34 43	3.40 365	1.03 120	0.50 12	0.46 26	0.58 90	0.40 19	1.85 326	0.49 77	0.23 105	0.17 86	0.21 36	0.16 29	0.20 33	0.19 15

testmc14	0.69 54	0.35 7	1.15 96	0.75 137	0.33 21	3.17 295	0.41 74	1.63 75	0.96 105	0.55 32	0.73 67	0.88 214	0.57 80	0.76 26	0.48 68	0.21 62	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.21 55	0.19 15

3.25w_new	0.69 54	0.46 77	1.10 69	0.61 17	0.61 252	2.23 174	0.51 122	2.45 207	0.90 75	0.63 85	0.78 81	0.47 43	0.71 134	0.78 33	0.50 85	0.17 11	0.14 11	0.20 20	0.17 48	0.20 33	0.20 50

3.25w	0.69 54	0.46 77	1.10 69	0.61 17	0.61 252	2.23 174	0.51 122	2.45 207	0.90 75	0.63 85	0.78 81	0.47 43	0.71 134	0.79 35	0.50 85	0.17 11	0.14 11	0.20 20	0.17 48	0.20 33	0.20 50

asd	0.70 57	0.45 65	1.10 69	0.67 74	0.90 402	2.88 245	0.43 88	1.64 78	0.79 42	0.68 101	0.88 108	0.43 29	0.74 148	0.85 58	0.49 77	0.19 36	0.13 1	0.24 110	0.17 48	0.22 76	0.20 50

IGEV	0.70 57	0.36 8	1.07 42	0.71 100	1.31 531	2.82 236	0.41 74	1.76 91	0.98 110	0.73 119	0.71 63	0.35 4	0.42 24	0.90 72	0.42 29	0.18 25	0.18 132	0.22 53	0.18 93	0.18 1	0.20 50

LG-G_1	0.70 57	0.40 21	1.12 80	0.71 100	0.30 9	2.80 232	0.40 67	2.21 159	0.78 38	0.59 58	0.55 38	0.51 54	0.58 85	1.24 179	0.49 77	0.24 133	0.18 132	0.23 69	0.15 11	0.21 55	0.21 95

LG-G	0.70 57	0.40 21	1.12 80	0.71 100	0.30 9	2.80 232	0.40 67	2.21 159	0.78 38	0.59 58	0.55 38	0.51 54	0.58 85	1.24 179	0.49 77	0.24 133	0.18 132	0.23 69	0.15 11	0.21 55	0.21 95

DEFOM-Stereo	0.70 57	0.46 77	1.13 87	0.72 115	0.48 163	3.40 344	0.44 93	0.90 7	0.77 33	0.86 190	0.58 44	0.45 38	0.43 26	1.76 306	0.43 36	0.24 133	0.18 132	0.22 53	0.16 29	0.21 55	0.20 50

3w_stereo	0.71 62	0.47 101	1.14 93	0.65 57	0.39 81	1.73 116	0.68 228	2.79 281	0.79 42	0.67 99	0.84 96	0.37 10	1.02 268	1.03 110	0.56 118	0.18 25	0.14 11	0.23 69	0.18 93	0.20 33	0.22 129

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 63	0.46 77	1.10 69	0.68 77	1.36 548	1.59 99	0.77 301	1.42 44	1.19 143	0.74 124	0.93 130	0.70 147	0.93 235	0.67 4	0.42 29	0.23 105	0.18 132	0.24 110	0.19 138	0.26 160	0.23 150

DispViT+	0.72 63	0.38 11	1.20 111	0.54 4	2.17 667	0.92 20	0.33 34	2.05 133	1.43 196	0.62 77	0.50 31	0.45 38	0.51 60	1.52 253	0.56 118	0.24 133	0.18 132	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 95

252Zero-FE	0.72 63	0.46 77	1.08 54	1.01 355	0.41 98	1.27 53	0.22 2	1.79 96	1.03 120	2.52 567	1.24 219	0.32 2	0.41 21	1.03 110	0.45 49	0.21 62	0.17 86	0.20 20	0.17 48	0.20 33	0.20 50

aanet-new-40k	0.73 66	0.59 239	1.25 124	0.75 137	1.49 578	1.42 75	0.96 453	1.95 120	0.84 63	0.52 20	1.06 173	0.51 54	0.76 159	0.85 58	0.47 64	0.18 25	0.15 24	0.24 110	0.18 93	0.26 160	0.22 129

VMStereo-Base	0.73 66	0.44 60	1.48 177	0.61 17	0.35 32	1.71 113	0.43 88	1.30 27	1.40 185	0.84 182	1.07 176	0.92 230	0.73 142	1.26 186	0.73 199	0.24 133	0.23 335	0.24 110	0.18 93	0.24 100	0.24 168

4.25_new	0.73 66	0.46 77	1.08 54	0.71 100	0.97 422	2.52 204	0.58 161	2.28 175	0.93 96	0.57 44	0.94 134	0.40 18	0.65 115	0.87 60	0.50 85	0.17 11	0.13 1	0.25 151	0.17 48	0.19 10	0.20 50

4.5w_new	0.73 66	0.46 77	1.08 54	0.71 100	0.97 422	2.52 204	0.58 161	2.28 175	0.93 96	0.57 44	0.94 134	0.40 18	0.65 115	0.87 60	0.50 85	0.17 11	0.13 1	0.25 151	0.17 48	0.19 10	0.20 50

4.25w-stereo	0.73 66	0.46 77	1.08 54	0.71 100	0.97 422	2.52 204	0.58 161	2.28 175	0.93 96	0.57 44	0.94 134	0.40 18	0.65 115	0.87 60	0.50 85	0.17 11	0.13 1	0.25 151	0.17 48	0.19 10	0.20 50

aanet-new-16k	0.74 71	0.51 134	1.56 189	0.73 124	0.37 58	2.14 164	0.88 398	2.01 127	0.91 81	0.56 35	0.91 124	0.70 147	0.96 242	0.76 26	0.54 109	0.20 50	0.15 24	0.23 69	0.18 93	0.26 160	0.21 95

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 71	0.45 65	1.13 87	0.69 84	0.77 334	1.77 120	0.88 398	2.04 132	1.47 216	0.61 70	1.04 162	0.61 102	0.79 178	0.89 71	0.43 36	0.21 62	0.18 132	0.23 69	0.18 93	0.25 127	0.28 260

Foundation-i1c-attn	0.74 71	0.38 11	1.05 32	0.71 100	0.35 32	0.95 22	0.67 217	2.42 197	1.68 341	0.77 147	0.88 108	0.76 178	1.25 354	1.38 221	0.48 68	0.23 105	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.20 33	0.21 95

Foundation-i1b	0.74 71	0.38 11	1.05 32	0.69 84	0.43 112	0.94 21	0.66 213	2.52 222	1.67 338	0.83 178	0.81 89	1.03 255	1.08 303	1.13 138	0.48 68	0.23 105	0.16 50	0.21 36	0.18 93	0.20 33	0.19 15

GREAT-IGEV	0.74 71	0.54 178	1.86 218	1.10 412	0.44 123	2.44 196	0.34 43	1.37 37	1.51 245	0.48 8	0.86 104	0.51 54	0.60 96	1.07 121	0.45 49	0.22 87	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.23 87	0.25 184
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FlowAnything_test	0.75 76	0.60 256	1.18 103	0.82 193	0.58 241	2.29 180	0.66 213	1.38 38	0.80 46	1.03 227	0.76 75	0.63 116	0.49 52	0.84 56	0.91 282	0.31 352	0.27 434	0.40 507	0.48 585	0.31 272	0.30 303

qwe	0.75 76	0.45 65	1.10 69	0.67 74	1.06 458	2.49 201	0.45 98	2.57 237	0.90 75	0.71 112	0.83 94	0.43 29	0.48 45	1.10 127	0.64 148	0.17 11	0.14 11	0.24 110	0.16 29	0.21 55	0.20 50

2.25w	0.75 76	0.47 101	1.09 63	0.69 84	0.65 276	2.28 178	0.40 67	2.42 197	0.80 46	0.73 119	1.03 157	0.40 18	0.81 188	1.24 179	0.80 229	0.16 6	0.15 24	0.21 36	0.17 48	0.19 10	0.21 95

2.5w	0.75 76	0.44 60	1.06 39	0.66 66	0.69 303	2.39 189	0.56 147	2.77 273	0.82 56	0.63 85	0.88 108	0.37 10	0.75 151	1.36 214	0.50 85	0.18 25	0.14 11	0.22 53	0.17 48	0.19 10	0.21 95

2.75w_new	0.75 76	0.45 65	1.10 69	0.65 57	0.62 261	2.45 198	0.56 147	2.75 270	0.74 29	0.78 151	0.73 67	0.38 14	0.92 232	1.04 116	0.66 161	0.17 11	0.14 11	0.22 53	0.17 48	0.18 1	0.19 15

3.75w	0.75 76	0.47 101	1.09 63	0.63 34	1.10 475	2.61 217	0.53 132	2.46 210	0.97 109	0.62 77	0.80 84	0.40 18	0.66 122	1.11 129	0.48 68	0.19 36	0.13 1	0.23 69	0.18 93	0.20 33	0.21 95

2w_stereo	0.75 76	0.46 77	1.08 54	0.68 77	0.56 220	2.00 141	0.61 176	2.87 293	0.83 60	0.93 205	0.93 130	0.36 5	1.13 319	0.90 72	0.61 137	0.17 11	0.13 1	0.23 69	0.17 48	0.20 33	0.21 95

RAStereo	0.75 76	0.52 142	2.86 329	0.58 10	0.62 261	1.19 43	0.32 31	1.81 98	0.99 113	0.75 128	1.05 169	0.64 119	0.47 41	0.80 38	0.94 298	0.22 87	0.20 234	0.27 230	0.21 188	0.34 347	0.22 129

aanet-new-70k	0.76 84	0.59 239	1.16 98	0.70 90	0.39 81	2.40 191	0.79 316	2.39 190	0.71 21	0.59 58	0.84 96	0.48 49	0.81 188	1.61 276	0.53 103	0.19 36	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.24 100	0.20 50

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 84	0.51 134	2.13 258	0.72 115	0.38 75	2.35 185	0.99 469	1.82 99	0.80 46	0.68 101	0.88 108	0.56 80	0.64 107	0.87 60	0.55 114	0.23 105	0.16 50	0.25 151	0.20 164	0.24 100	0.20 50

aanet-new-22k	0.76 84	0.65 319	2.50 296	0.74 132	0.34 27	1.47 83	1.32 550	1.61 67	0.81 54	0.57 44	1.05 169	0.54 65	0.84 199	0.92 81	0.50 85	0.21 62	0.16 50	0.24 110	0.19 138	0.27 182	0.20 50

AdaDepth	0.76 84	0.45 65	1.41 166	0.70 90	1.27 524	3.12 289	0.43 88	1.02 14	0.94 101	0.63 85	0.91 124	0.43 29	0.58 85	1.41 227	0.48 68	0.18 25	0.21 273	0.23 69	0.19 138	0.25 127	0.26 217

MLG-Stereo_test2	0.76 84	0.40 21	1.07 42	0.64 44	0.82 359	3.49 368	0.23 3	1.69 85	2.14 452	0.62 77	0.32 7	0.67 135	0.33 8	1.14 142	0.37 8	0.23 105	0.19 180	0.23 69	0.16 29	0.19 10	0.20 50

AIO_test	0.76 84	0.47 101	1.31 139	0.81 180	0.70 307	1.36 68	0.88 398	1.40 41	1.45 202	0.55 32	0.95 139	1.81 396	0.58 85	1.16 153	0.46 59	0.27 211	0.17 86	0.24 110	0.19 138	0.24 100	0.21 95

fffft	0.76 84	0.47 101	1.28 134	0.82 193	0.54 206	1.51 89	0.80 327	2.09 141	1.18 139	0.63 85	0.84 96	0.59 95	0.55 72	1.80 312	0.85 246	0.19 36	0.18 132	0.27 230	0.20 164	0.26 160	0.24 168
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 84	0.64 306	1.40 165	0.86 241	0.61 252	1.12 32	0.57 152	1.63 75	1.20 145	0.72 116	1.43 286	0.70 147	0.62 100	1.56 258	0.58 129	0.25 160	0.18 132	0.26 196	0.21 188	0.29 225	0.31 314

AIO-Stereo	0.76 84	0.54 178	1.07 42	0.73 124	0.40 91	1.28 59	0.82 343	2.26 170	1.49 232	0.70 108	1.58 327	0.89 217	0.45 33	1.03 110	0.55 114	0.24 133	0.18 132	0.25 151	0.20 164	0.26 160	0.21 95

GLC_STEREO	0.76 84	0.52 142	1.12 80	0.83 206	0.33 21	1.86 128	0.82 343	1.46 48	1.38 179	0.95 211	1.04 162	0.68 137	0.72 137	0.97 95	0.80 229	0.23 105	0.25 403	0.32 375	0.25 299	0.32 306	0.30 303

MCSU-Stereo	0.77 94	0.37 9	1.22 114	0.76 156	0.30 9	3.96 491	0.47 109	1.40 41	1.07 129	0.81 163	0.96 142	1.00 249	0.41 21	0.99 102	0.56 118	0.21 62	0.16 50	0.21 36	0.14 2	0.20 33	0.19 15

aanet-new-60k	0.77 94	0.64 306	1.98 234	0.73 124	0.49 173	2.10 159	0.87 391	2.24 166	0.85 66	0.56 35	0.77 78	0.61 102	0.66 122	1.20 170	0.48 68	0.18 25	0.15 24	0.25 151	0.17 48	0.23 87	0.22 129

aanet-new-36k	0.77 94	0.54 178	1.39 160	0.72 115	0.32 17	2.92 253	0.60 171	2.21 159	0.87 70	0.55 32	1.12 186	0.56 80	0.87 209	0.98 98	0.48 68	0.19 36	0.15 24	0.25 151	0.17 48	0.26 160	0.21 95

aanet-new-28k	0.77 94	0.58 229	2.64 314	0.78 168	0.39 81	1.97 138	1.05 493	1.72 87	0.79 42	0.58 50	1.10 182	0.54 65	0.78 173	0.70 6	0.44 42	0.20 50	0.15 24	0.25 151	0.19 138	0.29 225	0.21 95

aanet-new-14k	0.77 94	0.50 125	1.32 143	0.81 180	0.37 58	1.73 116	1.01 477	2.24 166	0.80 46	0.79 155	1.30 241	0.46 40	1.29 360	1.03 110	0.57 124	0.21 62	0.16 50	0.24 110	0.18 93	0.28 204	0.22 129

asda	0.77 94	0.46 77	1.10 69	0.64 44	0.82 359	3.33 332	0.49 116	2.40 192	0.81 54	0.63 85	0.80 84	0.44 34	0.85 202	0.88 66	0.60 134	0.17 11	0.13 1	0.24 110	0.17 48	0.20 33	0.20 50

3.5w_stereo	0.77 94	0.53 160	1.09 63	0.65 57	0.72 312	2.52 204	0.51 122	2.43 202	0.80 46	0.76 142	1.20 204	0.43 29	0.66 122	1.23 176	0.73 199	0.17 11	0.13 1	0.23 69	0.17 48	0.20 33	0.21 95

MLG-Stereo	0.77 94	0.39 17	1.04 27	0.64 44	0.41 98	3.01 270	0.31 25	1.89 108	2.92 603	0.47 6	0.29 6	0.66 130	0.47 41	1.35 212	0.39 14	0.20 50	0.18 132	0.24 110	0.16 29	0.19 10	0.20 50

mms	0.77 94	0.68 350	1.17 102	0.83 206	0.71 310	1.41 73	0.67 217	1.61 67	1.12 134	0.77 147	1.37 270	0.63 116	0.54 71	1.75 305	0.63 145	0.24 133	0.19 180	0.26 196	0.21 188	0.31 272	0.34 365

RSM++	0.77 94	0.51 134	1.08 54	0.95 314	0.42 106	1.52 93	0.71 251	2.11 143	1.40 185	0.80 159	1.23 216	0.90 222	0.59 90	1.14 142	0.69 181	0.24 133	0.19 180	0.25 151	0.21 188	0.28 204	0.20 50

aanet-new-24k	0.78 104	0.59 239	1.59 193	0.72 115	0.84 375	2.43 194	0.98 467	1.99 124	0.69 18	0.62 77	1.25 227	0.60 98	0.75 151	0.82 47	0.55 114	0.21 62	0.15 24	0.25 151	0.19 138	0.26 160	0.21 95

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 104	0.45 65	1.12 80	0.71 100	1.00 443	2.05 152	0.87 391	2.25 168	1.18 139	0.56 35	0.74 72	0.44 34	1.03 269	0.81 43	0.41 23	0.21 62	0.19 180	0.23 69	0.18 93	0.27 182	0.91 622

Foundation-i1a	0.78 104	0.38 11	1.07 42	0.71 100	0.33 21	0.91 19	0.63 196	2.42 197	1.93 402	0.93 205	0.73 67	0.95 240	1.22 345	1.66 288	0.57 124	0.24 133	0.17 86	0.20 20	0.17 48	0.19 10	0.22 129

water-stereo	0.78 104	0.45 65	1.94 227	0.79 173	0.48 163	2.36 186	0.47 109	1.53 56	1.09 132	0.88 194	1.04 162	0.82 195	0.75 151	0.72 16	0.78 222	0.22 87	0.23 335	0.25 151	0.23 248	0.24 100	0.29 273

AIO_rvc	0.78 104	0.55 188	1.25 124	0.75 137	0.65 276	1.46 82	0.99 469	2.13 145	1.52 257	0.57 44	1.15 193	1.09 262	0.55 72	1.15 149	0.53 103	0.24 133	0.17 86	0.24 110	0.17 48	0.25 127	0.21 95

CASnet	0.78 104	0.51 134	1.29 137	0.81 180	0.29 8	1.28 59	0.74 274	1.51 52	1.89 396	1.64 316	1.09 179	0.65 125	0.64 107	0.91 77	0.76 216	0.29 284	0.17 86	0.41 519	0.31 448	0.32 306	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 110	1.36 591	2.08 254	0.70 90	0.52 193	2.05 152	0.34 43	1.92 115	0.82 56	1.03 227	0.60 46	0.48 49	0.52 62	1.28 193	0.39 14	0.19 36	0.14 11	0.19 10	0.16 29	0.22 76	0.78 605

AEACV	0.79 110	0.54 178	1.35 152	0.97 326	0.63 265	1.13 33	0.92 433	2.02 131	0.91 81	0.76 142	0.79 83	0.80 189	1.61 455	1.28 193	0.61 137	0.22 87	0.18 132	0.26 196	0.23 248	0.27 182	0.23 150

TS12	0.80 112	0.43 54	1.08 54	0.55 6	0.30 9	3.40 344	0.41 74	2.20 156	1.37 175	0.69 105	1.15 193	0.54 65	0.69 129	1.27 191	0.57 124	0.21 62	0.18 132	0.22 53	0.17 48	0.22 76	0.26 217

aanet-new-12k	0.80 112	0.44 60	1.68 200	0.81 180	0.31 13	3.00 267	0.97 458	2.65 255	0.78 38	0.69 105	0.55 38	0.58 90	0.77 164	0.99 102	0.54 109	0.21 62	0.14 11	0.24 110	0.19 138	0.26 160	0.22 129

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 112	0.50 125	1.52 181	0.71 100	1.26 521	2.61 217	0.93 436	1.85 103	0.80 46	0.62 77	1.15 193	0.66 130	0.76 159	0.88 66	0.54 109	0.23 105	0.16 50	0.24 110	0.18 93	0.26 160	0.21 95

Selective-IGEV-i32	0.80 112	0.52 142	1.05 32	0.75 137	0.61 252	1.30 62	0.82 343	2.61 250	1.41 189	0.82 166	1.64 347	0.71 158	0.62 100	1.23 176	0.64 148	0.22 87	0.19 180	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.20 50

Zero-FE251	0.80 112	0.75 416	1.71 202	0.88 252	0.70 307	2.59 215	0.45 98	1.38 38	0.83 60	1.79 353	0.61 48	0.73 168	0.81 188	0.82 47	0.61 137	0.29 284	0.23 335	0.27 230	0.19 138	0.20 33	0.20 50

MLG-Stereo_test1	0.80 112	0.39 17	1.02 24	0.65 57	1.20 507	3.14 292	0.29 23	1.59 65	3.05 617	0.50 12	0.24 1	0.67 135	0.43 26	1.33 208	0.40 17	0.21 62	0.18 132	0.23 69	0.15 11	0.19 10	0.20 50

SMoEStereo_RVC	0.80 112	0.53 160	1.12 80	0.92 288	0.44 123	2.41 193	0.79 316	1.49 51	1.16 136	0.70 108	1.12 186	0.64 119	0.64 107	1.69 296	0.87 260	0.22 87	0.16 50	0.31 352	0.22 224	0.26 160	0.25 184

fffy	0.80 112	0.59 239	1.56 189	1.00 348	0.47 154	1.27 53	0.76 288	1.90 111	1.02 118	0.75 128	1.35 263	0.83 197	0.72 137	1.70 299	0.62 141	0.23 105	0.19 180	0.27 230	0.21 188	0.28 204	0.32 328

rvit_stereo_0081	0.80 112	0.63 293	1.19 104	0.91 281	0.64 268	1.27 53	0.61 176	2.05 133	1.71 354	0.82 166	0.73 67	0.85 204	0.75 151	1.30 204	0.80 229	0.31 352	0.26 422	0.27 230	0.25 299	0.38 401	0.27 237

rvit_stereo_0082	0.80 112	0.63 293	1.19 104	0.91 281	0.64 268	1.27 53	0.61 176	2.05 133	1.71 354	0.82 166	0.73 67	0.85 204	0.75 151	1.30 204	0.80 229	0.31 352	0.26 422	0.27 230	0.25 299	0.38 401	0.27 237

RSM	0.80 112	0.50 125	1.08 54	0.83 206	0.51 180	1.31 64	0.77 301	2.28 175	1.43 196	0.82 166	1.44 287	1.22 294	0.62 100	1.17 159	0.63 145	0.22 87	0.18 132	0.24 110	0.19 138	0.27 182	0.20 50

MGS-Stereo	0.80 112	0.56 202	1.53 183	0.93 304	0.39 81	1.26 52	0.73 262	1.45 46	1.30 164	1.01 220	2.26 541	0.80 189	0.56 78	1.16 153	0.65 157	0.27 211	0.23 335	0.26 196	0.22 224	0.27 182	0.25 184

Selective-IGEV	0.80 112	0.52 142	1.05 32	0.75 137	0.61 252	1.31 64	0.82 343	2.60 249	1.41 189	0.82 166	1.64 347	0.71 158	0.62 100	1.22 174	0.64 148	0.22 87	0.19 180	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.20 50

aanet-new-32k	0.81 125	0.64 306	3.94 378	0.70 90	0.97 422	1.43 76	0.96 453	1.36 35	0.72 23	0.61 70	1.02 151	0.62 109	0.87 209	0.72 16	0.44 42	0.20 50	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.25 127	0.22 129

aanet-new-30k	0.81 125	0.64 306	3.91 377	0.70 90	0.97 422	1.43 76	0.96 453	1.36 35	0.72 23	0.61 70	1.02 151	0.62 109	0.87 209	0.72 16	0.44 42	0.20 50	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.25 127	0.22 129

DilatedVolume-Stereo	0.81 125	0.60 256	1.51 180	1.01 355	0.59 244	1.34 66	0.51 122	1.56 59	1.08 131	1.26 260	1.24 219	0.77 181	0.87 209	1.79 311	0.72 196	0.23 105	0.24 372	0.22 53	0.21 188	0.25 127	0.23 150

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 125	1.13 545	1.23 117	0.97 326	0.57 232	0.81 17	0.43 88	3.49 374	0.84 63	0.73 119	0.95 139	0.44 34	1.17 336	1.45 239	0.60 134	0.26 184	0.18 132	0.24 110	0.17 48	0.30 252	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 125	0.75 416	1.84 217	0.72 115	0.73 317	1.21 44	0.63 196	1.92 115	1.39 181	0.87 193	0.80 84	0.79 187	0.69 129	1.27 191	0.69 181	0.35 427	0.29 460	0.26 196	0.25 299	0.40 417	0.27 237

aanet-new-10k	0.82 130	0.58 229	1.16 98	0.78 168	0.37 58	3.52 377	1.04 489	2.34 185	0.76 31	0.89 197	0.70 62	0.64 119	0.88 216	0.94 87	0.59 131	0.22 87	0.16 50	0.25 151	0.18 93	0.26 160	0.20 50

monsterstereo	0.82 130	0.50 125	1.26 126	0.77 162	1.41 566	2.54 211	0.40 67	3.14 321	0.71 21	0.70 108	1.11 184	0.41 25	0.39 18	1.50 248	0.50 85	0.19 36	0.16 50	0.22 53	0.16 29	0.21 55	0.17 1

monsters	0.82 130	0.58 229	1.16 98	0.76 156	1.52 585	2.92 253	0.40 67	2.66 258	0.72 23	0.66 96	0.84 96	0.38 14	0.41 21	1.84 320	0.48 68	0.20 50	0.16 50	0.20 20	0.16 29	0.19 10	0.19 15

castereo	0.82 130	0.70 364	1.04 27	0.85 232	0.50 178	1.29 61	0.91 419	3.22 331	1.20 145	0.83 178	1.24 219	0.72 161	0.91 228	1.00 105	0.67 166	0.26 184	0.16 50	0.25 151	0.20 164	0.24 100	0.21 95

MaDis-Stereo	0.82 130	0.66 331	1.53 183	0.65 57	1.87 650	1.24 49	0.36 50	2.13 145	1.27 159	0.67 99	0.75 73	0.88 214	0.70 132	1.15 149	1.07 327	0.29 284	0.23 335	0.26 196	0.20 164	0.31 272	0.22 129

UniTT-Stereo	0.82 130	0.47 101	2.63 312	0.96 319	1.19 499	0.78 16	0.39 58	1.12 18	1.54 273	1.19 252	1.26 229	0.51 54	0.64 107	1.13 138	1.03 318	0.30 326	0.20 234	0.24 110	0.21 188	0.40 417	0.25 184

ProNet	0.82 130	0.71 378	1.50 178	0.86 241	0.45 132	1.78 121	0.83 349	1.75 90	1.28 161	0.66 96	1.13 189	0.78 182	0.76 159	1.66 288	0.71 191	0.24 133	0.20 234	0.25 151	0.23 248	0.29 225	0.25 184

GEAStereo	0.84 137	0.48 111	1.09 63	0.85 232	0.45 132	4.54 623	0.83 349	1.88 105	0.91 81	0.75 128	0.89 115	0.53 62	0.80 185	0.92 81	0.53 103	0.30 326	0.19 180	0.27 230	0.19 138	0.28 204	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 138	0.57 213	1.82 216	0.75 137	0.92 405	3.26 317	0.72 254	2.51 221	0.86 68	0.47 6	0.67 59	0.49 51	0.76 159	1.56 258	0.45 49	0.19 36	0.16 50	0.25 151	0.17 48	0.24 100	0.20 50

aanet-new-8k	0.85 138	0.52 142	1.68 200	0.77 162	0.37 58	3.21 303	1.02 482	2.57 237	0.85 66	0.59 58	0.94 134	0.54 65	1.05 283	0.90 72	0.67 166	0.22 87	0.17 86	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.21 95

VIP-Stereo	0.85 138	0.83 459	1.59 193	0.76 156	0.87 390	3.18 298	0.80 327	1.94 119	0.83 60	0.78 151	1.04 162	0.64 119	0.59 90	1.24 179	0.61 137	0.28 255	0.18 132	0.23 69	0.17 48	0.22 76	0.19 15

LG-Stereo	0.85 138	0.60 256	2.71 319	0.59 13	0.45 132	2.85 240	0.55 142	2.41 193	1.34 169	0.59 58	1.19 202	0.43 29	0.40 19	0.76 26	0.75 209	0.20 50	0.17 86	0.31 352	0.24 279	0.29 225	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 142	0.45 65	1.07 42	0.68 77	1.74 632	3.37 336	0.91 419	2.46 210	0.76 31	0.85 185	0.94 134	0.72 161	0.87 209	0.71 9	0.49 77	0.25 160	0.15 24	0.26 196	0.17 48	0.23 87	0.19 15

Foundation-i1	0.86 142	0.38 11	1.13 87	0.77 162	1.12 478	1.06 28	0.69 239	2.94 297	1.61 318	0.89 197	1.39 276	1.24 297	1.01 264	1.08 123	0.55 114	0.23 105	0.19 180	0.22 53	0.20 164	0.21 55	0.20 50

1w_stereo	0.86 142	0.42 45	1.07 42	0.72 115	0.81 349	3.00 267	0.67 217	3.28 342	0.75 30	0.74 124	1.32 252	0.37 10	1.37 381	0.92 81	0.68 170	0.16 6	0.14 11	0.20 20	0.16 29	0.19 10	0.22 129

rvit_stereo_0083	0.86 142	0.67 342	1.42 167	0.87 247	0.65 276	1.23 45	0.64 200	1.67 80	2.28 484	0.79 155	0.93 130	0.93 234	1.07 297	1.46 243	0.75 209	0.32 374	0.36 524	0.30 322	0.26 323	0.33 327	0.28 260

Occ-G	0.86 142	0.52 142	1.39 160	0.82 193	0.66 283	1.37 69	0.79 316	1.58 62	1.31 166	1.56 299	0.87 107	2.18 448	0.89 222	0.97 95	0.88 265	0.26 184	0.19 180	0.26 196	0.19 138	0.25 127	0.24 168

IGEVStereo-DCA	0.86 142	0.65 319	2.05 242	0.90 270	0.46 144	1.57 96	0.86 370	1.62 70	1.24 150	0.65 93	0.77 78	0.74 174	0.72 137	2.59 397	0.86 253	0.28 255	0.21 273	0.28 266	0.21 188	0.29 225	0.27 237

111111	0.87 148	0.50 125	1.13 87	0.66 66	1.08 468	3.37 336	0.33 34	2.33 184	1.47 216	0.74 124	1.50 304	0.61 102	0.59 90	1.40 222	0.48 68	0.24 133	0.19 180	0.22 53	0.16 29	0.24 100	0.19 15

MoCha-V2	0.87 148	0.48 111	1.87 219	0.88 252	0.32 17	1.37 69	0.55 142	2.71 264	1.42 192	0.92 203	1.75 384	0.65 125	1.17 336	1.45 239	0.57 124	0.21 62	0.21 273	0.20 20	0.19 138	0.24 100	0.23 150

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 150	0.45 65	1.31 139	0.63 34	1.63 607	3.91 461	0.66 213	2.28 175	1.02 118	1.10 240	0.98 147	0.60 98	0.46 38	0.83 50	0.47 64	0.26 184	0.18 132	0.29 292	0.23 248	0.24 100	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 150	0.80 442	1.43 169	0.68 77	1.19 499	3.73 421	0.92 433	2.05 133	0.96 105	0.71 112	0.85 100	0.80 189	0.81 188	0.72 16	0.56 118	0.23 105	0.19 180	0.26 196	0.18 93	0.23 87	0.36 385

BStereo	0.88 150	0.73 394	4.10 380	0.80 176	0.51 180	1.13 33	0.72 254	2.57 237	1.00 115	0.85 185	0.57 42	0.72 161	0.48 45	1.01 106	0.90 273	0.26 184	0.22 305	0.24 110	0.29 410	0.25 127	0.25 184

GIP-stereo	0.88 150	0.50 125	1.34 147	1.32 523	0.94 414	2.90 247	0.42 83	3.41 366	1.06 128	0.63 85	0.76 75	0.90 222	0.76 159	0.91 77	0.52 99	0.27 211	0.18 132	0.25 151	0.16 29	0.25 127	0.19 15

WCG-NET	0.88 150	0.49 121	1.26 126	0.90 270	0.37 58	1.48 85	1.07 498	1.73 88	2.30 488	1.63 313	1.49 303	0.92 230	0.97 247	0.95 88	0.76 216	0.22 87	0.16 50	0.23 69	0.20 164	0.25 127	0.21 95

Pointernet	0.88 150	0.44 60	2.26 273	0.84 218	0.37 58	2.29 180	0.38 56	3.06 314	1.46 211	0.66 96	1.39 276	0.91 224	0.73 142	1.01 106	0.72 196	0.23 105	0.19 180	0.20 20	0.18 93	0.19 10	0.20 50

aanet-32k-new	0.89 156	0.90 483	2.17 263	0.75 137	0.62 261	3.41 349	0.99 469	2.09 141	0.72 23	0.53 24	1.13 189	0.66 130	0.96 242	1.04 116	0.52 99	0.21 62	0.15 24	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.20 50

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 156	0.46 77	1.19 104	0.64 44	1.71 625	3.95 481	0.69 239	2.43 202	1.04 123	1.05 229	0.90 119	0.61 102	0.44 31	0.80 38	0.52 99	0.28 255	0.19 180	0.31 352	0.24 279	0.24 100	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 156	0.46 77	1.34 147	0.62 26	1.70 623	3.95 481	0.67 217	2.36 187	1.05 126	1.05 229	0.90 119	0.60 98	0.42 24	0.80 38	0.46 59	0.27 211	0.18 132	0.29 292	0.23 248	0.24 100	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 156	0.45 65	1.28 134	0.64 44	1.61 603	3.93 469	0.67 217	2.41 193	1.01 117	1.18 250	0.96 142	0.60 98	0.45 33	0.76 26	0.44 42	0.26 184	0.18 132	0.29 292	0.23 248	0.25 127	0.18 7

gasm-f	0.89 156	0.49 121	1.30 138	0.85 232	0.44 123	4.42 600	0.95 445	1.88 105	0.91 81	0.75 128	1.46 290	0.53 62	0.88 216	0.88 66	0.57 124	0.30 326	0.19 180	0.27 230	0.19 138	0.28 204	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 156	0.47 101	2.08 254	0.76 156	0.73 317	3.91 461	0.41 74	2.07 139	1.07 129	0.77 147	0.89 115	0.64 119	0.86 204	0.95 88	0.77 221	0.26 184	0.18 132	0.26 196	0.19 138	0.32 306	0.32 328

SCV_C0	0.89 156	0.59 239	1.96 233	0.83 206	0.44 123	1.24 49	0.64 200	3.33 357	1.66 336	0.82 166	1.20 204	0.73 168	0.66 122	1.62 278	0.66 161	0.32 374	0.21 273	0.24 110	0.20 164	0.28 204	0.23 150

CAS++	0.89 156	0.64 306	1.46 171	0.81 180	0.51 180	1.24 49	0.86 370	3.44 367	1.46 211	1.14 247	1.29 239	0.62 109	0.58 85	1.13 138	0.59 131	0.34 407	0.30 473	0.34 430	0.26 323	0.41 441	0.29 273
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 156	0.46 77	1.19 104	0.64 44	1.71 625	3.95 481	0.69 239	2.43 202	1.04 123	1.05 229	0.90 119	0.61 102	0.44 31	0.80 38	0.52 99	0.28 255	0.19 180	0.31 352	0.24 279	0.24 100	0.19 15

NLSM3	0.90 165	0.46 77	1.19 104	0.62 26	1.30 528	3.19 301	0.45 98	2.81 285	1.27 159	0.78 151	0.95 139	0.55 74	1.03 269	1.14 142	0.87 260	0.20 50	0.15 24	0.26 196	0.22 224	0.24 100	0.23 150

DDF-Stereo	0.90 165	0.53 160	1.16 98	0.88 252	1.31 531	1.59 99	0.86 370	2.26 170	0.79 42	0.48 8	0.63 51	0.54 65	0.73 142	2.97 417	1.03 318	0.39 478	0.17 86	0.24 110	0.18 93	1.06 638	0.29 273

IGEV-RUCA	0.90 165	0.53 160	1.05 32	0.81 180	0.74 322	3.89 458	0.80 327	1.92 115	1.41 189	0.96 216	0.71 63	0.70 147	0.73 142	1.30 204	0.68 170	0.29 284	0.20 234	0.25 151	0.19 138	0.43 471	0.34 365

gcap-zeroshot	0.90 165	0.46 77	1.36 154	0.64 44	1.71 625	3.95 481	0.68 228	2.49 214	0.98 110	1.05 229	0.85 100	0.62 109	0.43 26	0.79 35	0.51 96	0.27 211	0.19 180	0.30 322	0.24 279	0.24 100	0.19 15

IGEV++	0.90 165	0.58 229	1.32 143	0.94 311	0.45 132	1.27 53	1.00 474	3.32 351	1.55 281	0.82 166	1.34 260	0.86 208	1.09 306	1.16 153	0.89 269	0.33 394	0.18 132	0.23 69	0.19 138	0.29 225	0.22 129

testlalala	0.90 165	0.46 77	1.36 154	0.64 44	1.71 625	3.95 481	0.68 228	2.49 214	0.98 110	1.05 229	0.85 100	0.62 109	0.43 26	0.79 35	0.51 96	0.27 211	0.19 180	0.30 322	0.24 279	0.24 100	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 171	1.57 612	2.54 299	0.69 84	1.41 566	2.08 156	0.83 349	2.11 143	1.38 179	0.65 93	0.75 73	0.66 130	0.64 107	0.72 16	0.40 17	0.23 105	0.19 180	0.24 110	0.18 93	0.33 327	0.54 535

trnet	0.91 171	0.48 111	1.46 171	0.62 26	0.31 13	4.40 595	0.41 74	2.20 156	1.53 264	0.94 207	1.14 191	0.88 214	0.89 222	1.09 126	0.71 191	0.27 211	0.19 180	0.22 53	0.15 11	0.21 55	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 173	0.73 394	1.42 167	0.92 288	1.08 468	2.97 266	0.53 132	1.77 94	1.39 181	1.16 249	1.54 316	0.58 90	0.65 115	1.03 110	0.84 243	0.25 160	0.23 335	0.30 322	0.24 279	0.43 471	0.29 273

CREStereo	0.92 173	0.53 160	1.45 170	0.61 17	0.34 27	4.42 600	0.40 67	2.21 159	1.54 273	0.94 207	1.12 186	0.87 210	0.87 209	1.12 134	0.72 196	0.28 255	0.19 180	0.22 53	0.15 11	0.22 76	0.19 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PSi22	0.93 175	0.71 378	1.23 117	1.00 348	0.36 37	1.73 116	0.36 50	3.46 369	1.44 199	0.98 218	1.39 276	1.16 277	0.64 107	1.95 336	0.75 209	0.19 36	0.17 86	0.21 36	0.17 48	0.34 347	0.35 379

castereo++	0.93 175	0.56 202	1.26 126	0.92 288	0.73 317	2.48 199	1.00 474	2.99 303	1.03 120	0.68 101	1.41 283	1.92 412	0.59 90	1.26 186	0.44 42	0.25 160	0.19 180	0.28 266	0.19 138	0.23 87	0.23 150

IGEV-Stereo++	0.93 175	0.44 60	1.08 54	0.70 90	1.20 507	3.87 456	0.33 34	3.36 359	1.43 196	0.75 128	1.17 199	0.68 137	1.04 277	0.95 88	0.42 29	0.22 87	0.16 50	0.23 69	0.17 48	0.24 100	0.20 50

GCAP-Stereo	0.93 175	0.68 350	1.35 152	0.85 232	0.41 98	3.61 401	0.52 131	2.20 156	1.50 238	1.11 244	1.04 162	1.17 280	0.84 199	1.11 129	0.71 191	0.25 160	0.20 234	0.27 230	0.18 93	0.28 204	0.23 150

aanet-new	0.94 179	0.56 202	2.97 333	0.71 100	1.41 566	2.86 242	1.03 485	1.99 124	0.82 56	0.59 58	0.93 130	0.58 90	1.30 364	1.18 167	0.50 85	0.22 87	0.17 86	0.24 110	0.17 48	0.25 127	0.22 129

depthmonostereo	0.94 179	0.71 378	2.39 287	0.85 232	0.54 206	2.21 173	0.53 132	1.83 100	1.17 138	0.95 211	1.09 179	0.99 246	0.97 247	2.37 374	0.68 170	0.23 105	0.27 434	0.22 53	0.20 164	0.25 127	0.26 217

StereoAnything_RVC	0.94 179	2.66 655	2.20 264	0.76 156	0.34 27	1.18 42	0.39 58	2.31 180	0.69 18	0.51 16	0.34 8	0.32 2	0.89 222	1.57 262	0.35 2	0.32 374	0.16 50	0.23 69	0.15 11	3.31 682	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 179	0.72 383	2.56 301	0.64 44	0.59 244	1.90 130	0.75 284	2.71 264	1.40 185	0.91 200	1.04 162	0.85 204	0.82 192	1.14 142	0.78 222	0.35 427	0.29 460	0.25 151	0.27 351	0.45 491	0.29 273

IGEV-Stereo+	0.94 179	0.47 101	1.19 104	0.86 241	2.02 662	1.40 72	0.39 58	1.17 22	0.88 72	0.61 70	0.44 23	0.47 43	0.79 178	2.14 356	0.42 29	0.27 211	0.19 180	0.22 53	0.17 48	2.26 675	2.41 679

whm_eth	0.94 179	0.72 383	2.56 301	0.64 44	0.59 244	1.90 130	0.75 284	2.71 264	1.40 185	0.91 200	1.04 162	0.85 204	0.82 192	1.14 142	0.78 222	0.35 427	0.29 460	0.25 151	0.27 351	0.45 491	0.29 273

LoS_RVC	0.94 179	1.30 579	1.31 139	0.84 218	1.63 607	2.02 143	0.59 167	1.51 52	1.36 174	0.81 163	1.33 254	0.84 199	0.88 216	1.36 214	0.73 199	0.21 62	0.17 86	0.20 20	0.14 2	0.20 33	1.45 656

LoS	0.94 179	0.52 142	1.88 220	0.86 241	0.36 37	4.15 538	0.51 122	2.18 152	1.45 202	0.97 217	0.88 108	0.62 109	0.79 178	1.59 268	0.86 253	0.26 184	0.19 180	0.24 110	0.16 29	0.21 55	0.20 50
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 187	0.52 142	2.63 312	0.86 241	1.27 524	1.41 73	0.86 370	2.27 172	0.73 28	0.50 12	0.64 52	0.54 65	0.78 173	2.70 405	1.02 316	0.35 427	0.17 86	0.24 110	0.18 93	1.03 635	0.29 273

SCV	0.95 187	0.63 293	1.38 158	1.70 622	0.41 98	1.23 45	0.89 406	3.53 385	1.57 294	0.61 70	1.54 316	0.93 234	0.77 164	1.66 288	0.66 161	0.36 441	0.20 234	0.25 151	0.19 138	0.29 225	0.25 184

WCG-NET（raft）	0.95 187	0.55 188	1.20 111	0.84 218	0.31 13	1.44 79	1.01 477	1.55 58	2.37 509	1.64 316	1.42 285	2.38 470	1.01 264	1.29 198	0.76 216	0.22 87	0.19 180	0.22 53	0.20 164	0.25 127	0.21 95

anonymousdsp	0.95 187	0.69 353	1.27 132	0.83 206	0.52 193	4.54 623	0.84 356	1.76 91	1.24 150	0.76 142	1.06 173	0.78 182	0.77 164	1.67 293	0.69 181	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.26 217

IGEV-Stereo	0.95 187	0.69 353	1.27 132	0.84 218	0.52 193	4.54 623	0.84 356	1.76 91	1.24 150	0.75 128	1.06 173	0.79 187	0.77 164	1.68 295	0.69 181	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.26 217
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 192	0.48 111	1.09 63	0.97 326	0.45 132	4.54 623	0.83 349	3.32 351	1.37 175	0.75 128	0.89 115	0.76 178	0.80 185	0.92 81	0.53 103	0.26 184	0.18 132	0.26 196	0.20 164	0.28 204	0.21 95

tt45	0.96 192	0.48 111	1.19 104	0.89 260	0.66 283	3.91 461	0.76 288	1.90 111	1.26 158	0.70 108	1.30 241	0.71 158	0.63 104	2.59 397	0.74 206	0.22 87	0.17 86	0.28 266	0.23 248	0.27 182	0.27 237

DF	0.97 194	0.56 202	1.59 193	0.93 304	0.51 180	1.13 33	0.97 458	4.39 631	1.44 199	0.95 211	1.59 331	1.01 251	0.57 80	1.62 278	0.75 209	0.32 374	0.22 305	0.25 151	0.19 138	0.25 127	0.25 184

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 194	1.76 625	2.51 297	0.69 84	1.40 558	2.95 263	0.99 469	2.18 152	1.04 123	0.68 101	0.80 84	0.69 143	0.64 107	0.87 60	0.40 17	0.23 105	0.19 180	0.25 151	0.21 188	0.30 252	0.64 573

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 194	0.41 32	3.72 371	0.63 34	0.80 343	1.51 89	0.84 356	1.84 101	1.51 245	0.82 166	1.00 148	0.70 147	1.00 258	0.75 22	0.41 23	0.23 105	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.43 471	2.30 675

MSCF	0.97 194	0.82 455	1.26 126	0.88 252	0.40 91	3.17 295	0.88 398	2.79 281	1.39 181	1.32 264	1.19 202	0.58 90	1.33 369	1.28 193	0.64 148	0.25 160	0.19 180	0.25 151	0.25 299	0.28 204	0.32 328

999	0.97 194	0.48 111	1.24 123	1.03 374	0.64 268	3.25 315	0.92 433	1.40 41	1.39 181	0.71 112	1.68 361	0.70 147	0.66 122	3.03 419	0.89 269	0.23 105	0.19 180	0.25 151	0.21 188	0.25 127	0.29 273

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 194	0.41 32	3.70 370	0.63 34	0.80 343	1.51 89	0.84 356	1.84 101	1.51 245	0.82 166	1.00 148	0.70 147	1.00 258	0.75 22	0.41 23	0.23 105	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.43 471	2.30 675

DA	0.98 200	0.46 77	1.34 147	0.92 288	0.43 112	4.34 583	0.85 365	2.79 281	1.35 172	0.82 166	1.30 241	0.89 217	1.08 303	1.11 129	0.56 118	0.30 326	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.23 150

GGEV	0.98 200	0.46 77	1.34 147	0.92 288	0.43 112	4.34 583	0.85 365	2.79 281	1.35 172	0.82 166	1.30 241	0.89 217	1.08 303	1.11 129	0.56 118	0.30 326	0.18 132	0.24 110	0.18 93	0.25 127	0.23 150

ff7	0.98 200	0.69 353	2.05 242	0.84 218	0.52 193	4.55 628	0.86 370	1.62 70	1.24 150	0.75 128	1.03 157	0.70 147	0.77 164	1.84 320	0.68 170	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 237

ffff	0.98 200	0.69 353	2.05 242	0.84 218	0.52 193	4.55 628	0.86 370	1.62 70	1.24 150	0.75 128	1.03 157	0.70 147	0.77 164	1.84 320	0.68 170	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 237

11t	0.98 200	0.69 353	2.05 242	0.84 218	0.52 193	4.55 628	0.86 370	1.62 70	1.24 150	0.75 128	1.03 157	0.70 147	0.77 164	1.84 320	0.68 170	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 237

MIF-Stereo (partial)	0.98 200	0.55 188	2.83 326	0.71 100	1.03 449	1.08 30	0.49 116	2.55 233	1.66 336	0.79 155	1.20 204	0.80 189	0.90 225	1.61 276	1.56 460	0.36 441	0.24 372	0.33 411	0.25 299	0.40 417	0.28 260

ccc-4	0.98 200	0.69 353	2.05 242	0.84 218	0.52 193	4.55 628	0.86 370	1.62 70	1.24 150	0.75 128	1.03 157	0.70 147	0.77 164	1.84 320	0.68 170	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.21 188	0.31 272	0.27 237

CroCo-Stereo	0.98 200	0.87 477	3.44 356	0.87 247	0.53 204	0.49 3	0.50 118	3.99 501	1.49 232	0.81 163	1.25 227	1.00 249	0.75 151	1.10 127	1.09 333	0.24 133	0.21 273	0.24 110	0.19 138	0.35 368	0.27 237
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.99 208	0.89 481	2.55 300	0.99 340	1.80 643	0.54 4	0.46 103	3.10 318	1.24 150	1.07 235	1.21 209	1.05 260	0.78 173	1.26 186	1.08 330	0.27 211	0.23 335	0.27 230	0.21 188	0.43 471	0.34 365

PMTNet	0.99 208	0.48 111	1.73 204	0.62 26	0.56 220	4.20 565	0.43 88	1.88 105	1.58 298	1.00 219	1.05 169	0.78 182	0.98 254	1.50 248	0.85 246	1.21 662	0.20 234	0.23 69	0.15 11	0.22 76	0.19 15

GASTEREO	1.00 210	0.98 514	1.23 117	0.90 270	0.40 91	3.40 344	0.88 398	2.77 273	1.44 199	1.39 281	1.30 241	0.55 74	1.35 375	1.33 208	0.64 148	0.25 160	0.19 180	0.25 151	0.25 299	0.25 127	0.31 314

rvit_0105_6	1.00 210	0.93 495	2.21 266	0.92 288	0.55 215	1.52 93	0.79 316	2.41 193	2.96 606	0.76 142	0.72 66	1.02 253	0.75 151	1.42 230	0.81 234	0.40 486	0.43 577	0.34 430	0.31 448	0.43 471	0.34 365

rvit_stereo_ft	1.00 210	0.87 477	3.55 360	0.97 326	0.66 283	1.06 28	0.80 327	2.78 276	1.67 338	0.78 151	0.96 142	0.95 240	1.14 326	1.06 118	0.90 273	0.32 374	0.24 372	0.27 230	0.28 380	0.39 412	0.27 237

SMOE	1.01 213	0.55 188	1.47 176	0.81 180	0.47 154	2.40 191	1.30 547	1.89 108	1.31 166	1.36 272	1.73 377	1.05 260	1.36 378	1.23 176	1.13 345	0.43 518	0.24 372	0.59 614	0.29 410	0.32 306	0.32 328

MyStereo07	1.01 213	0.80 442	1.26 126	1.00 348	1.04 453	3.95 481	0.95 445	2.07 139	1.42 192	0.75 128	1.22 212	0.68 137	0.91 228	1.63 283	0.67 166	0.24 133	0.24 372	0.34 430	0.26 323	0.41 441	0.37 401

CES	1.01 213	0.55 188	1.74 207	0.92 288	2.15 666	2.15 165	0.50 118	2.01 127	1.45 202	0.76 142	1.02 151	0.61 102	0.47 41	1.29 198	0.79 228	0.22 87	0.17 86	0.24 110	0.14 2	0.63 567	2.29 674

TANstereo	1.01 213	0.55 188	1.73 204	0.76 156	0.36 37	4.04 511	0.38 56	1.48 49	1.62 324	2.03 429	2.10 508	0.84 199	0.93 235	0.98 98	0.62 141	0.28 255	0.36 524	0.23 69	0.20 164	0.25 127	0.46 490

GMStereo	1.01 213	1.00 518	2.86 329	0.83 206	0.45 132	1.47 83	0.57 152	1.89 108	2.11 446	1.52 294	1.24 219	0.87 210	0.74 148	1.58 263	0.94 298	0.40 486	0.21 273	0.30 322	0.30 432	0.47 507	0.36 385
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 218	0.49 121	1.54 186	0.83 206	0.55 215	4.01 505	0.31 25	1.63 75	1.99 410	1.63 313	2.13 518	0.84 199	0.65 115	0.88 66	0.70 187	0.27 211	0.15 24	0.23 69	1.22 672	0.24 100	0.17 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
HART	1.03 219	0.85 471	3.13 341	0.84 218	0.38 75	1.17 40	0.42 83	3.54 386	1.47 216	1.08 236	2.17 525	1.48 337	0.57 80	1.37 220	0.74 206	0.23 105	0.18 132	0.28 266	0.21 188	0.32 306	0.24 168

XX-TBD	1.03 219	0.95 505	1.94 227	1.30 516	0.43 112	3.97 497	0.33 34	1.74 89	1.73 361	1.59 303	2.02 487	0.69 143	0.60 96	1.16 153	0.66 161	0.30 326	0.25 403	0.23 69	0.15 11	0.31 272	0.22 129

RT-Monster	1.05 221	0.53 160	2.62 310	0.83 206	1.40 558	2.96 264	0.47 109	2.81 285	1.83 386	1.21 256	1.22 212	0.93 234	0.83 197	1.36 214	0.60 134	0.21 62	0.20 234	0.23 69	0.18 93	0.21 55	0.29 273

xyz-stereo-finetune	1.05 221	0.62 285	1.46 171	0.59 13	0.36 37	3.48 365	0.81 339	2.69 262	1.74 367	0.94 207	1.21 209	0.91 224	0.78 173	2.53 392	1.28 395	0.24 133	0.24 372	0.26 196	0.23 248	0.30 252	0.23 150

FE-Mocha	1.06 223	0.74 405	2.45 293	0.97 326	0.69 303	1.57 96	0.40 67	2.92 295	1.47 216	1.82 357	1.81 421	1.62 355	0.88 216	1.36 214	0.78 222	0.29 284	0.20 234	0.35 450	0.31 448	0.26 160	0.33 349

EGLCR-Stereo	1.06 223	0.51 134	1.56 189	1.02 366	0.39 81	4.27 576	0.42 83	4.08 528	1.48 226	0.90 199	0.68 60	1.09 262	0.66 122	1.81 314	0.62 141	0.27 211	0.19 180	0.29 292	0.23 248	0.37 396	0.25 184

MC-Stereo	1.06 223	0.48 111	1.55 187	1.15 445	0.41 98	4.56 633	0.61 176	2.06 137	1.46 211	1.90 377	1.61 340	0.89 217	1.12 317	1.35 212	0.73 199	0.25 160	0.18 132	0.26 196	0.22 224	0.25 127	0.24 168

sCroCo_RVC	1.06 223	0.82 455	5.05 394	1.02 366	1.05 455	0.98 23	0.61 176	2.06 137	1.29 162	0.69 105	1.26 229	0.82 195	1.10 312	1.20 170	0.90 273	0.42 512	0.40 558	0.33 411	0.30 432	0.46 503	0.38 418

S0	1.07 227	0.59 239	1.52 181	0.91 281	0.93 411	2.53 208	0.95 445	2.15 149	1.05 126	1.26 260	2.11 512	1.11 267	1.45 412	1.15 149	1.11 339	0.94 648	0.31 482	0.37 480	0.33 469	0.33 327	0.31 314

SE	1.07 227	0.63 293	1.22 114	0.85 232	0.45 132	3.47 361	0.80 327	2.16 151	1.09 132	1.37 276	1.90 462	0.95 240	1.74 497	1.17 159	1.00 313	1.00 654	0.24 372	0.36 466	0.28 380	0.35 368	0.33 349

Anonymus123	1.07 227	0.73 394	4.10 380	0.80 176	0.51 180	4.91 672	0.72 254	2.50 218	1.00 115	0.85 185	0.57 42	0.72 161	0.48 45	1.01 106	0.90 273	0.26 184	0.22 305	0.24 110	0.29 410	0.25 127	0.25 184

rvit_0105_4	1.07 227	0.99 515	2.39 287	0.93 304	0.54 206	1.62 106	0.84 356	2.77 273	2.91 601	0.80 159	0.91 124	1.09 262	0.86 204	1.63 283	0.85 246	0.40 486	0.45 587	0.35 450	0.31 448	0.43 471	0.40 446

PStereo	1.08 231	1.10 539	1.37 157	0.73 124	0.52 193	1.69 112	0.97 458	1.91 113	1.14 135	1.23 257	0.55 38	0.63 116	1.81 512	1.44 234	1.19 362	0.88 645	0.90 664	0.53 594	0.49 590	1.06 638	1.54 659

DN	1.08 231	0.54 178	3.15 343	0.90 270	1.00 443	3.37 336	0.48 114	2.59 247	1.45 202	0.95 211	0.82 93	1.32 310	0.73 142	1.86 327	0.64 148	0.30 326	0.26 422	0.28 266	0.24 279	0.34 347	0.32 328

quiztm	1.09 233	0.79 437	1.33 146	0.77 162	1.50 581	2.48 199	0.76 288	3.65 403	1.55 281	1.65 320	1.80 408	1.18 284	0.64 107	1.17 159	1.07 327	0.30 326	0.17 86	0.23 69	0.20 164	0.36 382	0.28 260

MM-Stereo_test3	1.09 233	0.59 239	1.55 187	1.73 626	1.18 492	1.91 132	0.86 370	3.52 381	1.76 371	1.25 258	1.86 447	1.10 265	0.69 129	1.32 207	0.86 253	0.27 211	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.34 347	0.30 303

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 233	3.30 665	2.61 307	0.82 193	0.38 75	1.27 53	0.62 191	1.51 52	1.29 162	0.91 200	0.92 127	0.65 125	0.57 80	1.08 123	0.59 131	1.55 676	0.15 24	0.32 375	0.28 380	1.10 645	1.98 671

iRaftStereo_RVC	1.09 233	0.70 364	1.39 160	0.95 314	0.45 132	3.83 439	0.42 83	2.37 189	1.58 298	1.69 328	1.76 393	1.80 391	0.83 197	1.50 248	0.98 308	0.28 255	0.18 132	0.29 292	0.26 323	0.30 252	0.31 314

RAFT-Stereo-weight	1.11 237	0.48 111	1.22 114	0.99 340	0.42 106	4.17 553	0.80 327	3.60 394	1.50 238	1.97 399	1.50 304	1.30 308	0.65 115	1.24 179	0.85 246	0.25 160	0.19 180	0.26 196	0.22 224	0.27 182	0.23 150

11t1	1.11 237	0.53 160	1.80 213	1.55 600	0.65 276	2.20 172	0.60 171	3.66 407	1.49 232	1.60 304	1.26 229	1.03 255	1.35 375	1.72 301	0.97 305	0.28 255	0.31 482	0.29 292	0.23 248	0.30 252	0.34 365

rvit_0105_5	1.13 239	0.93 495	2.60 304	0.91 281	0.56 220	1.92 134	0.91 419	3.02 308	2.63 560	0.95 211	1.20 204	1.18 284	0.93 235	1.51 251	0.93 296	0.40 486	0.43 577	0.37 480	0.35 495	0.42 461	0.44 472

GMOStereo	1.13 239	0.70 364	2.26 273	0.75 137	0.44 123	3.05 274	0.91 419	2.78 276	1.45 202	2.37 543	1.52 307	1.53 341	1.05 283	1.17 159	0.92 287	0.25 160	0.19 180	0.35 450	0.28 380	0.34 347	0.26 217

error version	1.13 239	0.70 364	2.26 273	0.75 137	0.44 123	3.05 274	0.91 419	2.78 276	1.45 202	2.37 543	1.52 307	1.53 341	1.05 283	1.17 159	0.92 287	0.25 160	0.19 180	0.35 450	0.28 380	0.34 347	0.26 217

test-v	1.13 239	0.70 364	2.26 273	0.75 137	0.44 123	3.05 274	0.91 419	2.78 276	1.45 202	2.37 543	1.52 307	1.53 341	1.05 283	1.17 159	0.92 287	0.25 160	0.19 180	0.35 450	0.28 380	0.34 347	0.26 217

test-2	1.13 239	0.70 364	2.26 273	0.75 137	0.44 123	3.05 274	0.91 419	2.78 276	1.45 202	2.37 543	1.52 307	1.53 341	1.05 283	1.17 159	0.92 287	0.25 160	0.19 180	0.35 450	0.28 380	0.34 347	0.26 217

Lsterematch	1.15 244	0.84 465	4.02 379	0.80 176	0.39 81	1.68 111	0.68 228	2.01 127	2.02 417	1.58 302	2.02 487	1.35 315	1.40 389	1.41 227	1.10 334	0.28 255	0.16 50	0.29 292	0.22 224	0.29 225	0.37 401

HUF	1.15 244	0.64 306	8.62 435	0.90 270	0.35 32	1.35 67	0.78 308	1.97 122	1.50 238	0.63 85	1.52 307	0.83 197	0.66 122	1.28 193	0.63 145	0.29 284	0.23 335	0.26 196	0.17 48	0.23 87	0.25 184

tg	1.15 244	0.67 342	1.31 139	0.94 311	0.54 206	4.02 507	0.41 74	2.96 300	1.59 313	1.69 328	1.85 444	1.84 403	0.97 247	1.78 308	0.83 240	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.26 323	0.29 225	0.27 237

Selective-RAFT	1.15 244	0.46 77	1.64 197	0.99 340	0.45 132	4.17 553	0.51 122	3.21 329	1.69 348	1.12 245	1.34 260	1.45 334	1.40 389	2.08 348	0.94 298	0.41 501	0.20 234	0.24 110	0.23 248	0.27 182	0.25 184

x	1.15 244	0.57 213	1.53 183	1.44 572	0.67 290	1.94 135	0.97 458	3.87 457	1.57 294	1.61 309	1.28 237	1.58 349	1.22 345	1.93 333	1.04 321	0.28 255	0.30 473	0.34 430	0.29 410	0.32 306	0.31 314

xyz-stereo-finetune2	1.16 249	0.63 293	1.50 178	0.57 8	0.36 37	3.47 361	0.65 210	2.70 263	1.23 148	0.88 194	1.75 384	0.91 224	1.76 499	3.54 430	1.74 496	0.24 133	0.22 305	0.30 322	0.27 351	0.31 272	0.26 217

rvit_stereo_0075_2	1.18 250	0.74 405	2.66 316	0.90 270	1.27 524	2.51 203	0.69 239	2.25 168	2.06 430	1.40 283	1.86 447	1.46 336	0.84 199	1.42 230	0.94 298	0.46 544	0.40 558	0.48 561	0.38 530	0.46 503	0.51 522

AE-Stereo	1.18 250	0.60 256	2.05 242	1.10 412	0.60 247	4.39 591	0.72 254	3.74 427	1.62 324	1.10 240	1.90 462	1.01 251	0.92 232	1.45 239	0.82 236	0.28 255	0.22 305	0.28 266	0.28 380	0.26 160	0.22 129

S	1.19 252	0.55 188	1.36 154	0.68 77	1.06 458	4.10 527	0.80 327	2.39 190	1.30 164	1.69 328	2.19 529	1.36 317	1.73 495	1.17 159	1.03 318	0.45 535	0.28 449	0.47 552	0.45 574	0.36 382	0.33 349

test-3	1.19 252	0.52 142	2.00 236	1.01 355	0.42 106	1.95 136	0.91 419	4.35 620	1.47 216	2.24 507	1.16 197	2.06 438	0.79 178	2.68 403	0.76 216	0.27 211	0.18 132	0.28 266	0.26 323	0.26 160	0.25 184

test_1	1.19 252	0.52 142	2.00 236	1.01 355	0.42 106	1.95 136	0.90 411	4.36 625	1.47 216	2.17 479	1.16 197	2.06 438	0.78 173	2.68 403	0.76 216	0.27 211	0.18 132	0.28 266	0.26 323	0.26 160	0.25 184

test_3	1.19 252	0.51 134	2.08 254	0.99 340	0.41 98	2.05 152	0.87 391	4.40 634	1.42 192	1.99 406	1.18 200	2.03 432	0.79 178	2.70 405	0.75 209	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.29 410	0.30 252	0.27 237

raftrobust	1.19 252	0.72 383	2.30 278	1.26 494	1.31 531	3.55 387	0.68 228	2.75 270	1.47 216	2.21 498	1.38 274	1.17 280	1.22 345	1.20 170	1.11 339	0.28 255	0.24 372	0.21 36	0.19 138	0.25 127	0.28 260

RALCasStereoNet	1.19 252	1.02 520	2.06 251	1.12 423	1.14 483	3.08 281	0.70 249	2.99 303	1.73 361	1.34 267	1.68 361	1.18 284	0.91 228	2.16 358	1.00 313	0.30 326	0.26 422	0.24 110	0.21 188	0.29 225	0.30 303

MIM_Stereo	1.20 258	0.78 433	3.30 351	1.05 378	0.43 112	3.04 271	0.60 171	2.46 210	1.51 245	1.60 304	1.58 327	1.82 397	1.29 360	2.00 340	1.07 327	0.24 133	0.24 372	0.28 266	0.25 299	0.27 182	0.27 237

R-Stereo Train	1.20 258	0.58 229	1.81 214	0.99 340	0.67 290	3.78 429	0.90 411	4.09 530	1.51 245	2.16 475	1.71 372	1.13 271	0.94 238	1.40 222	0.91 282	0.30 326	0.24 372	0.26 196	0.21 188	0.26 160	0.25 184

RAFT-Stereo	1.20 258	0.58 229	1.81 214	0.99 340	0.67 290	3.78 429	0.90 411	4.09 530	1.51 245	2.16 475	1.71 372	1.13 271	0.94 238	1.40 222	0.91 282	0.30 326	0.24 372	0.26 196	0.21 188	0.26 160	0.25 184
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 261	0.60 256	3.55 360	1.05 378	0.57 232	3.46 358	0.63 196	2.73 267	1.55 281	2.05 434	1.38 274	1.50 340	0.82 192	1.69 296	0.87 260	0.29 284	0.23 335	0.30 322	0.23 248	0.27 182	0.32 328

RCA-Stereo	1.21 261	0.52 142	1.58 192	0.90 270	0.46 144	4.68 649	0.79 316	4.13 540	1.74 367	1.92 384	1.80 408	0.94 239	1.48 420	1.14 142	0.70 187	0.27 211	0.18 132	0.25 151	0.19 138	0.25 127	0.23 150

raft+_RVC	1.21 261	0.83 459	2.61 307	1.35 541	0.97 422	3.60 397	0.76 288	3.23 334	1.51 245	1.33 265	1.67 358	1.03 255	1.10 312	1.87 328	0.92 287	0.24 133	0.22 305	0.25 151	0.24 279	0.26 160	0.25 184

AnonymousM	1.22 264	1.32 585	0.97 18	0.88 252	0.56 220	4.03 509	0.69 239	2.41 193	1.68 341	1.48 290	1.31 250	1.15 276	1.00 258	1.18 167	0.73 199	0.32 374	0.40 558	2.07 681	1.70 683	0.24 100	0.22 129

LL-Strereo2	1.23 265	0.85 471	2.38 286	0.93 304	0.68 296	3.72 417	1.37 562	2.54 232	1.99 410	1.75 345	1.40 280	1.82 397	0.73 142	1.40 222	0.99 311	0.31 352	0.23 335	0.55 604	0.35 495	0.29 225	0.24 168

ROB_FTStereo_v2	1.23 265	0.66 331	2.02 238	0.75 137	0.37 58	4.67 648	0.76 288	2.53 223	1.58 298	1.99 406	1.46 290	1.78 381	1.14 326	2.08 348	0.88 265	0.48 558	0.22 305	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273

CRE-IMP	1.23 265	0.61 276	2.14 259	0.82 193	0.39 81	4.54 623	0.83 349	2.63 253	1.55 281	1.95 394	1.46 290	1.87 408	0.96 242	1.48 245	1.33 406	0.45 535	0.21 273	0.31 352	0.26 323	0.41 441	0.31 314

RAFT	1.23 265	0.84 465	2.05 242	0.96 319	0.47 154	1.80 123	0.94 441	3.18 328	1.46 211	1.60 304	1.71 372	3.04 545	1.59 448	1.64 285	1.32 402	0.38 466	0.24 372	0.40 507	0.32 461	0.40 417	0.35 379

test-1	1.23 265	0.65 319	1.88 220	0.96 319	0.52 193	3.84 444	0.62 191	4.01 505	1.47 216	1.93 388	1.78 402	1.83 400	0.92 232	1.19 169	1.28 395	0.26 184	0.29 460	0.31 352	0.24 279	0.29 225	0.36 385

rvit_0105_3	1.24 270	0.93 495	2.84 327	0.97 326	0.58 241	2.38 187	1.08 503	3.26 339	2.53 545	1.18 250	1.40 280	1.24 297	1.04 277	1.73 302	0.97 305	0.44 525	0.44 582	0.40 507	0.42 563	0.42 461	0.50 514

PSM-adaLoss	1.24 270	0.65 319	2.03 239	0.75 137	0.37 58	4.68 649	0.73 262	2.53 223	1.58 298	1.99 406	1.47 295	1.78 381	1.13 319	2.18 362	0.87 260	0.48 558	0.23 335	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273

rafts_anoy	1.24 270	0.80 442	3.61 366	1.17 455	1.20 507	3.00 267	0.61 176	3.17 326	1.58 298	1.37 276	1.26 229	1.19 289	1.12 317	1.78 308	1.25 384	0.32 374	0.23 335	0.32 375	0.32 461	0.31 272	0.30 303

DIP-Stereo	1.24 270	0.69 353	1.77 210	0.65 57	0.61 252	4.29 578	0.58 161	4.44 640	2.53 545	1.98 401	1.33 254	0.91 224	0.86 204	1.25 185	1.25 384	0.36 441	0.23 335	0.32 375	0.23 248	0.32 306	0.29 273
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
riskmin	1.25 274	0.56 202	2.05 242	1.05 378	0.93 411	2.86 242	0.55 142	3.23 334	1.34 169	1.55 297	1.07 176	3.56 598	2.03 535	1.29 198	1.00 313	0.28 255	0.27 434	0.34 430	0.21 188	0.41 441	0.43 466

Patchmatch Stereo++	1.25 274	0.65 319	2.06 251	0.75 137	0.37 58	4.68 649	0.76 288	2.53 223	1.58 298	1.99 406	1.47 295	1.78 381	1.14 326	2.44 376	0.90 273	0.48 558	0.23 335	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	1.25 274	0.66 331	2.14 259	0.75 137	0.37 58	4.65 645	0.77 301	2.53 223	1.58 298	1.99 406	1.47 295	1.78 381	1.13 319	2.26 371	0.86 253	0.47 553	0.22 305	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273

HUI-Stereo	1.25 274	0.66 331	2.33 281	0.75 137	0.37 58	4.68 649	0.78 308	2.53 223	1.58 298	1.99 406	1.46 290	1.79 388	1.13 319	2.17 360	0.85 246	0.48 558	0.23 335	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273

iRAFT	1.25 274	0.65 319	2.06 251	0.75 137	0.37 58	4.68 649	0.76 288	2.53 223	1.58 298	1.99 406	1.47 295	1.78 381	1.14 326	2.44 376	0.90 273	0.48 558	0.23 335	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273

RAFT-IKP	1.25 274	0.66 331	2.23 271	0.75 137	0.37 58	4.64 643	0.74 274	2.53 223	1.58 298	1.99 406	1.47 295	1.78 381	1.13 319	2.22 368	0.92 287	0.48 558	0.22 305	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 274	0.72 383	1.74 207	1.05 378	0.36 37	4.13 534	0.42 83	2.95 298	2.84 597	2.02 425	2.40 570	1.61 354	1.11 316	1.26 186	0.97 305	0.21 62	0.15 24	0.26 196	0.23 248	0.29 225	0.23 150

FACV-RUCA	1.26 281	0.65 319	2.21 266	1.06 384	1.50 581	2.69 224	1.15 520	3.05 311	1.87 390	1.36 272	1.99 482	1.03 255	1.15 334	1.36 214	1.10 334	0.41 501	0.41 567	0.73 647	0.41 556	0.61 561	0.41 452

CAS	1.26 281	0.40 21	1.46 171	2.97 680	1.61 603	4.13 534	0.73 262	1.78 95	1.49 232	0.83 178	1.10 182	0.59 95	0.53 64	1.26 186	0.80 229	2.99 685	0.13 1	0.21 36	0.13 1	0.31 272	1.72 664

anonymousdsp2	1.26 281	0.60 256	3.74 372	1.02 366	0.41 98	3.60 397	0.72 254	3.68 412	1.47 216	1.37 276	1.56 324	1.83 400	1.01 264	2.00 340	0.66 161	0.29 284	0.20 234	0.28 266	0.20 164	0.32 306	0.29 273

dd	1.26 281	1.15 551	2.47 294	0.92 288	0.49 173	4.35 586	0.75 284	1.92 115	2.11 446	1.44 287	1.24 219	1.19 289	1.05 283	1.78 308	1.70 488	0.57 597	0.34 511	0.35 450	0.33 469	0.60 556	0.46 490

iGMRVC	1.26 281	0.66 331	2.14 259	0.75 137	0.37 58	4.66 646	0.74 274	2.53 223	1.58 298	1.99 406	1.46 290	1.78 381	1.14 326	2.46 378	0.92 287	0.48 558	0.23 335	0.32 375	0.27 351	0.40 417	0.29 273

Weightmod	1.27 286	0.83 459	1.39 160	0.93 304	0.85 379	3.94 475	0.59 167	1.67 80	1.22 147	1.12 245	3.44 641	1.65 358	1.40 389	2.94 415	1.48 438	0.44 525	0.37 536	0.29 292	0.25 299	0.31 272	0.22 129

fast-iter	1.27 286	0.90 483	2.33 281	1.10 412	0.68 296	2.92 253	0.45 98	2.49 214	1.76 371	2.13 458	1.65 354	2.42 478	1.84 517	1.58 263	1.61 470	0.26 184	0.16 50	0.28 266	0.29 410	0.26 160	0.25 184

CoSv	1.27 286	0.90 483	2.33 281	1.10 412	0.68 296	2.92 253	0.45 98	2.49 214	1.76 371	2.13 458	1.65 354	2.42 478	1.84 517	1.58 263	1.61 470	0.26 184	0.16 50	0.28 266	0.29 410	0.26 160	0.25 184

mmm	1.27 286	0.58 229	2.20 264	1.41 565	0.68 296	2.39 189	0.85 365	3.90 468	1.63 327	2.20 489	1.84 436	1.28 303	1.50 427	1.91 332	0.89 269	0.31 352	0.27 434	0.45 542	0.37 517	0.38 401	0.34 365

NRIStereo	1.28 290	0.61 276	1.67 198	1.15 445	0.38 75	4.73 662	0.90 411	2.42 197	1.50 238	1.93 388	1.33 254	1.75 375	1.22 345	2.96 416	1.33 406	0.46 544	0.22 305	0.29 292	0.26 323	0.30 252	0.28 260

RALAANet	1.28 290	1.08 535	3.21 345	1.25 487	0.94 414	1.44 79	0.69 239	3.15 323	2.57 553	2.01 420	1.80 408	1.29 306	1.05 283	2.00 340	1.48 438	0.27 211	0.20 234	0.27 230	0.24 279	0.40 417	0.27 237

CASS	1.29 292	0.66 331	2.62 310	0.95 314	0.66 283	2.84 238	0.69 239	3.00 305	1.79 376	2.57 576	1.95 471	1.39 324	1.55 444	1.59 268	1.06 324	0.50 574	0.28 449	0.34 430	0.28 380	0.46 503	0.63 569
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 293	0.60 256	5.57 403	0.88 252	0.75 324	3.04 271	0.90 411	2.68 260	1.33 168	1.48 290	1.07 176	2.78 523	0.88 216	1.29 198	0.85 246	0.31 352	0.22 305	0.35 450	0.20 164	0.45 491	0.37 401

qqq	1.30 293	0.57 213	1.67 198	1.15 445	0.51 180	2.18 168	0.91 419	3.98 497	1.53 264	1.50 293	1.24 219	1.79 388	1.34 372	4.66 459	0.98 308	0.28 255	0.31 482	0.33 411	0.33 469	0.33 327	0.32 328

test_4	1.30 293	0.50 125	6.16 407	0.84 218	0.45 132	1.61 104	1.12 514	2.14 147	1.42 192	1.52 294	2.31 560	1.84 403	0.79 178	2.52 390	1.19 362	0.27 211	0.17 86	0.29 292	0.29 410	0.29 225	0.25 184

s12784h	1.31 296	0.45 65	2.41 290	0.71 100	0.35 32	4.42 600	0.50 118	4.22 565	2.73 572	2.01 420	2.48 576	0.91 224	0.96 242	2.01 343	0.70 187	0.29 284	0.18 132	0.24 110	0.16 29	0.27 182	0.18 7

AFF-stereo	1.31 296	0.77 426	1.46 171	1.10 412	0.45 132	3.93 469	0.48 114	2.92 295	2.92 603	1.90 377	2.21 534	2.11 445	1.52 433	1.93 333	1.12 343	0.21 62	0.16 50	0.25 151	0.25 299	0.29 225	0.20 50

Pruner-Stereo	1.32 298	0.59 239	2.11 257	1.79 636	0.47 154	4.73 662	0.79 316	2.53 223	1.72 359	2.47 558	1.58 327	1.48 337	1.03 269	1.66 288	1.47 435	0.44 525	0.21 273	0.34 430	0.30 432	0.30 252	0.39 425

Hybrid-DGEV-03	1.34 299	0.70 364	2.74 324	1.00 348	0.52 193	3.99 500	0.99 469	3.22 331	1.64 329	2.15 469	3.31 637	1.37 322	1.07 297	1.29 198	1.22 374	0.26 184	0.18 132	0.32 375	0.24 279	0.28 204	0.24 168

ToySt	1.35 300	0.72 383	3.65 368	1.01 355	0.50 178	3.31 330	1.01 477	3.46 369	1.73 361	1.30 262	1.55 320	2.07 441	1.47 418	1.88 329	1.40 416	0.27 211	0.27 434	0.30 322	0.32 461	0.42 461	0.39 425

DisPM	1.36 301	0.55 188	2.39 287	1.54 595	0.51 180	4.59 636	0.79 316	2.50 218	1.88 392	2.50 561	1.83 430	1.45 334	1.01 264	2.71 407	0.93 296	0.46 544	0.20 234	0.32 375	0.31 448	0.31 272	0.44 472

sAnonymous2	1.37 302	1.22 568	9.79 449	0.92 288	0.88 394	1.23 45	0.61 176	2.56 235	1.69 348	0.85 185	1.02 151	0.73 168	1.23 350	0.98 98	0.78 222	0.29 284	0.25 403	0.31 352	0.30 432	1.06 638	0.71 587

CroCo_RVC	1.37 302	1.22 568	9.79 449	0.92 288	0.88 394	1.23 45	0.61 176	2.56 235	1.69 348	0.85 185	1.02 151	0.73 168	1.23 350	0.98 98	0.78 222	0.29 284	0.25 403	0.31 352	0.30 432	1.06 638	0.71 587

GES	1.38 304	0.64 306	2.61 307	1.09 402	0.57 232	4.30 580	1.02 482	3.86 454	1.51 245	1.72 338	1.74 380	1.28 303	1.77 501	1.62 278	1.61 470	0.39 478	0.27 434	0.33 411	0.30 432	0.41 441	0.47 495

Any-RAFT	1.40 305	0.53 160	2.78 325	1.09 402	0.64 268	4.41 598	0.81 339	3.97 494	2.78 579	1.99 406	1.34 260	2.36 467	1.56 447	1.56 258	0.75 209	0.27 211	0.20 234	0.25 151	0.18 93	0.25 127	0.28 260

UDGNet	1.40 305	1.52 609	2.22 269	1.38 559	0.62 261	4.39 591	0.68 228	1.80 97	2.18 460	1.34 267	1.18 200	0.99 246	1.00 258	2.16 358	1.19 362	1.09 656	0.34 511	1.30 671	0.98 659	1.10 645	0.58 554

GMStereo_Zeroshot	1.41 307	1.21 562	3.33 353	1.29 509	0.72 312	3.35 334	0.53 132	2.58 246	1.68 341	2.35 539	1.56 324	2.42 478	0.96 242	2.50 382	1.16 353	0.45 535	0.23 335	0.40 507	0.24 279	0.79 614	0.33 349

TestStereo_HL2	1.42 308	0.76 422	3.87 376	1.08 395	0.63 265	2.59 215	0.62 191	3.27 341	2.22 464	1.34 267	1.33 254	1.14 275	0.91 228	5.97 489	1.24 380	0.25 160	0.20 234	0.23 69	0.19 138	0.27 182	0.24 168

GGDA	1.42 308	0.77 426	2.96 332	1.09 402	0.54 206	3.04 271	0.58 161	3.26 339	2.25 474	1.34 267	1.35 263	1.13 271	0.98 254	6.44 503	1.15 348	0.24 133	0.19 180	0.24 110	0.20 164	0.29 225	0.25 184

TestStereo-Hl	1.43 310	0.66 331	2.69 318	1.02 366	0.48 163	3.12 289	0.75 284	3.60 394	2.23 468	1.66 322	1.31 250	1.33 311	1.15 334	6.24 499	0.88 265	0.25 160	0.20 234	0.26 196	0.21 188	0.28 204	0.25 184

Selective-IGEV-i1	1.43 310	0.59 239	2.42 292	1.15 445	1.07 465	3.82 438	1.09 507	3.79 436	2.11 446	1.62 311	1.91 464	2.65 505	1.22 345	1.80 312	1.12 343	0.32 374	0.27 434	0.46 548	0.54 611	0.31 272	0.39 425

rvit_105_1	1.43 310	0.90 483	3.27 349	1.08 395	0.68 296	2.79 231	1.27 542	3.52 381	2.35 500	1.38 280	1.54 316	1.28 303	1.14 326	2.91 411	1.40 416	0.54 591	0.47 601	0.45 542	0.59 623	0.44 482	0.58 554

RAFT-Test	1.44 313	0.59 239	6.10 406	1.01 355	0.69 303	2.90 247	0.80 327	3.68 412	1.70 353	1.85 361	1.68 361	3.15 555	1.03 269	1.20 170	0.99 311	0.27 211	0.22 305	0.25 151	0.23 248	0.27 182	0.25 184

DCRE	1.44 313	0.74 405	3.50 359	1.13 431	0.72 312	1.78 121	0.67 217	2.14 147	1.56 288	1.99 406	8.09 677	1.73 373	1.07 297	1.24 179	0.83 240	0.23 105	0.25 403	0.26 196	0.26 323	0.28 204	0.30 303

AdaStereo	1.45 315	0.83 459	2.34 284	1.28 505	0.81 349	3.21 303	1.14 519	4.20 556	2.46 533	2.05 434	1.77 399	2.48 488	1.18 338	1.71 300	1.44 425	0.43 518	0.25 403	0.43 530	0.28 380	0.44 482	0.34 365
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
aanet-new-78k	1.46 316	0.57 213	14.51 519	0.74 132	0.34 27	3.31 330	0.68 228	2.34 185	0.72 23	0.58 50	0.88 108	0.50 52	1.06 292	1.42 230	0.45 49	0.19 36	0.15 24	0.25 151	0.17 48	0.24 100	0.20 50

BSDual-CNN	1.46 316	0.59 239	1.94 227	0.87 247	0.85 379	4.16 548	1.16 522	4.48 646	1.88 392	2.93 617	1.83 430	2.60 499	1.31 366	1.60 270	1.21 371	0.34 407	0.25 403	0.31 352	0.28 380	0.35 368	0.33 349

PFNet+	1.46 316	0.57 213	2.84 327	0.92 288	0.47 154	4.64 643	0.84 356	2.46 210	1.99 410	2.14 461	1.64 347	1.34 313	1.03 269	4.68 461	1.23 378	0.45 535	0.33 498	0.37 480	0.39 538	0.32 306	0.49 507

ACVNet	1.46 316	0.64 306	3.56 362	0.93 304	0.85 379	4.22 566	0.80 327	2.85 288	2.08 433	1.78 349	1.88 451	3.10 550	1.46 416	1.33 208	1.89 514	0.29 284	0.26 422	0.30 322	0.26 323	0.39 412	0.27 237

psmg	1.47 320	0.59 239	1.94 227	0.92 288	0.85 379	4.30 580	1.42 574	4.10 537	1.88 392	2.64 593	2.09 507	2.60 499	1.31 366	1.60 270	1.21 371	0.34 407	0.27 434	0.33 411	0.34 479	0.36 382	0.34 365

BUS	1.49 321	0.59 239	1.94 227	0.87 247	0.85 379	4.50 616	0.76 288	4.48 646	1.88 392	2.93 617	1.83 430	3.63 601	0.97 247	1.60 270	1.17 357	0.34 407	0.25 403	0.31 352	0.28 380	0.35 368	0.33 349

Hybrid-DGEV-2	1.55 322	1.43 601	3.19 344	1.16 452	0.51 180	4.15 538	0.54 141	4.28 593	2.22 464	2.06 439	1.37 270	2.37 468	1.61 455	3.24 422	1.15 348	0.25 160	0.24 372	0.30 322	0.26 323	0.29 225	0.28 260

plain	1.55 322	0.69 353	13.59 497	0.65 57	0.73 317	1.66 110	0.57 152	3.17 326	1.94 404	0.77 147	1.24 219	0.80 189	0.86 204	1.60 270	0.96 304	0.33 394	0.21 273	0.32 375	0.25 299	0.42 461	0.28 260

LCNet	1.55 322	0.54 178	1.88 220	0.99 340	0.55 215	3.60 397	1.21 536	2.86 291	1.53 264	2.18 481	1.74 380	1.43 333	4.17 641	3.62 433	0.87 260	0.29 284	0.20 234	0.28 266	0.77 644	0.47 507	1.85 667

DeepStereo_RVC	1.55 322	0.63 293	3.32 352	0.77 162	0.42 106	4.49 613	0.72 254	2.50 218	1.58 298	2.02 425	1.81 421	1.54 345	6.38 677	1.73 302	1.19 362	0.46 544	0.22 305	0.29 292	0.28 380	0.35 368	0.38 418

acv_ft	1.55 322	0.64 306	3.29 350	1.14 432	2.01 659	2.93 258	0.97 458	3.81 441	2.08 433	2.22 500	1.88 451	3.10 550	1.66 479	1.33 208	2.22 555	0.29 284	0.26 422	0.30 322	0.26 323	0.39 412	0.27 237

TestStereo1	1.56 327	0.81 448	2.32 279	1.61 610	0.64 268	4.13 534	1.36 557	3.79 436	3.20 634	1.60 304	2.57 588	1.39 324	2.15 547	2.51 385	1.30 399	0.29 284	0.20 234	0.34 430	0.25 299	0.40 417	0.36 385

SA-5K	1.56 327	0.81 448	2.32 279	1.61 610	0.64 268	4.13 534	1.36 557	3.79 436	3.20 634	1.60 304	2.57 588	1.39 324	2.15 547	2.51 385	1.30 399	0.29 284	0.20 234	0.34 430	0.25 299	0.40 417	0.36 385

UCFNet_RVC	1.57 329	0.84 465	3.25 347	1.36 547	1.40 558	4.07 519	1.01 477	2.68 260	1.50 238	2.11 451	1.88 451	2.37 468	1.50 427	3.41 427	1.42 422	0.36 441	0.28 449	0.52 589	0.40 549	0.53 530	0.43 466

NF-Stereo	1.58 330	0.61 276	2.66 316	2.26 663	0.47 154	4.68 649	0.67 217	3.31 346	1.48 226	2.11 451	1.59 331	1.36 317	1.09 306	6.08 495	1.20 367	0.40 486	0.20 234	0.36 466	0.34 479	0.31 272	0.36 385

OCTAStereo	1.58 330	0.61 276	2.72 320	2.27 666	0.46 144	4.68 649	0.67 217	3.30 345	1.48 226	2.11 451	1.59 331	1.36 317	1.09 306	6.02 492	1.21 371	0.41 501	0.20 234	0.36 466	0.34 479	0.31 272	0.37 401

RE-Stereo	1.58 330	0.61 276	2.72 320	2.26 663	0.46 144	4.68 649	0.68 228	3.31 346	1.48 226	2.11 451	1.59 331	1.36 317	1.09 306	6.01 490	1.22 374	0.41 501	0.20 234	0.36 466	0.34 479	0.31 272	0.37 401

TVStereo	1.58 330	0.61 276	2.72 320	2.26 663	0.46 144	4.68 649	0.68 228	3.31 346	1.48 226	2.11 451	1.59 331	1.36 317	1.09 306	6.01 490	1.22 374	0.41 501	0.20 234	0.36 466	0.34 479	0.31 272	0.37 401

Gwc-CoAtRS	1.58 330	0.57 213	11.69 476	1.01 355	0.60 247	2.53 208	0.64 200	2.36 187	1.56 288	1.80 354	1.47 295	2.74 513	1.18 338	1.12 134	0.90 273	0.27 211	0.21 273	0.25 151	0.22 224	0.27 182	0.23 150

KYRaft	1.59 335	0.52 142	1.73 204	0.95 314	0.49 173	4.38 589	1.79 610	2.43 202	1.51 245	2.49 560	2.98 616	2.00 428	3.41 621	2.14 356	0.82 236	0.30 326	0.21 273	0.33 411	0.46 577	0.35 368	2.45 682

Reg-Stereo(zero)	1.60 336	0.42 45	10.69 463	0.89 260	0.68 296	3.27 320	0.47 109	2.27 172	1.54 273	1.48 290	1.24 219	2.55 494	2.68 586	1.48 245	1.10 334	0.19 36	0.19 180	0.22 53	0.18 93	0.24 100	0.26 217

HCRNet	1.60 336	0.56 202	2.47 294	0.78 168	1.36 548	4.11 529	0.71 251	3.57 390	2.79 581	1.75 345	1.61 340	1.58 349	1.41 397	5.79 485	1.56 460	0.34 407	0.28 449	0.36 466	0.29 410	0.33 327	0.37 401

AIO-test2	1.61 338	1.30 579	3.40 355	1.16 452	1.31 531	3.18 298	0.74 274	4.06 522	1.52 257	1.72 338	2.21 534	0.78 182	0.74 148	3.64 435	0.95 303	3.64 693	0.26 422	0.35 450	0.42 563	0.37 396	0.33 349

Prome-Stereo	1.61 338	0.55 188	1.71 202	0.98 334	0.60 247	4.41 598	1.82 614	3.03 309	1.53 264	2.18 481	3.45 642	1.72 372	3.49 627	2.23 369	1.08 330	0.29 284	0.20 234	0.26 196	0.25 299	0.34 347	2.16 673

test_sample1	1.62 340	0.55 188	1.88 220	1.44 572	0.79 340	2.27 177	0.64 200	4.00 503	1.82 379	1.87 367	1.35 263	1.57 347	1.62 459	9.55 577	1.24 380	0.30 326	0.27 434	0.31 352	0.28 380	0.32 306	0.32 328

RAFT+CT+SA	1.62 340	0.72 383	7.42 418	0.97 326	1.42 570	4.04 511	0.94 441	3.90 468	1.61 318	1.61 309	1.63 345	1.33 311	1.18 338	2.73 409	1.10 334	0.27 211	0.19 180	0.31 352	0.34 479	0.33 327	0.33 349

SA	1.62 340	0.75 416	3.78 375	1.07 387	0.43 112	4.26 571	1.36 557	4.45 643	3.12 623	1.63 313	1.97 477	1.68 363	2.26 559	2.55 393	1.27 391	0.27 211	0.22 305	0.37 480	0.37 517	0.35 368	0.30 303

Sa-1000	1.63 343	0.79 437	3.56 362	1.11 419	0.48 163	4.06 514	1.41 572	4.49 649	2.75 576	2.00 418	2.80 608	1.84 403	1.43 405	2.64 402	1.50 445	0.27 211	0.19 180	0.36 466	0.33 469	0.36 382	0.30 303

PSMNet-RUCA	1.64 344	1.50 608	2.57 303	1.50 588	1.38 554	3.05 274	1.36 557	3.31 346	2.24 471	1.36 272	2.07 504	1.40 329	1.09 306	1.83 317	1.55 458	1.15 660	0.69 652	1.26 670	0.96 657	1.64 667	0.94 627

test_sample7	1.65 345	0.70 364	2.60 304	1.48 583	0.76 328	2.38 187	1.07 498	4.35 620	2.11 446	2.14 461	1.75 384	1.75 375	1.67 481	6.26 500	1.26 387	0.44 525	0.48 607	0.43 530	0.40 549	0.46 503	0.43 466

StereoVision	1.65 345	0.75 416	7.47 420	1.01 355	1.80 643	2.61 217	0.61 176	3.06 314	1.96 405	1.25 258	3.46 643	1.85 406	0.88 216	2.07 346	1.93 520	0.43 518	0.36 524	0.37 480	0.36 505	0.48 510	0.33 349

dad	1.65 345	1.19 559	3.04 338	0.98 334	0.56 220	4.22 566	0.84 356	1.99 124	2.48 534	2.14 461	1.68 361	1.62 355	1.13 319	3.85 440	2.04 535	1.03 655	0.40 558	2.04 680	0.48 585	0.75 608	0.53 529

PSM-softLoss	1.66 348	0.59 239	5.15 396	2.25 661	0.48 163	4.68 649	0.69 239	2.57 237	1.52 257	2.14 461	1.45 288	1.42 331	0.99 256	6.04 493	1.20 367	0.41 501	0.23 335	0.37 480	0.39 538	0.32 306	0.31 314

KMStereo	1.66 348	0.59 239	5.15 396	2.25 661	0.48 163	4.68 649	0.69 239	2.57 237	1.52 257	2.14 461	1.45 288	1.42 331	0.99 256	6.04 493	1.20 367	0.41 501	0.23 335	0.37 480	0.39 538	0.32 306	0.31 314

DDVS	1.68 350	0.79 437	2.52 298	1.26 494	1.16 490	3.17 295	0.78 308	3.12 320	1.82 379	1.86 365	1.91 464	2.92 536	1.43 405	6.20 497	1.63 478	0.45 535	0.65 644	0.34 430	0.38 530	0.48 510	0.79 609

ISRNet	1.69 351	0.76 422	5.69 404	1.27 502	1.36 548	2.85 240	0.61 176	3.60 394	1.91 400	2.13 458	2.12 516	2.90 531	1.41 397	2.51 385	1.71 489	0.49 570	0.50 613	0.56 606	0.47 580	0.49 516	0.57 549

IER	1.69 351	0.65 319	7.19 416	0.94 311	1.15 485	3.28 324	0.89 406	3.48 371	1.97 407	2.10 447	1.98 479	2.28 453	2.12 543	2.25 370	1.75 499	0.29 284	0.23 335	0.36 466	0.30 432	0.32 306	0.34 365

RAFT_R40	1.70 353	0.59 239	2.99 335	1.46 578	0.46 144	4.74 665	0.98 467	2.23 164	1.56 288	2.02 425	2.35 568	2.71 511	2.56 580	6.71 516	0.90 273	0.40 486	0.19 180	0.30 322	0.27 351	0.33 327	0.26 217

ffm	1.72 354	0.60 256	5.21 398	1.14 432	0.99 434	3.62 402	0.86 370	4.22 565	3.37 647	2.20 489	2.30 554	3.48 583	1.62 459	2.21 366	0.65 157	0.29 284	0.16 50	0.48 561	0.37 517	0.30 252	0.29 273

Anonymous3	1.72 354	0.76 422	11.61 475	0.83 206	0.84 375	4.46 605	0.84 356	3.57 390	1.16 136	1.34 267	1.37 270	1.11 267	1.03 269	1.58 263	1.13 345	0.70 629	0.58 632	0.33 411	0.35 495	0.47 507	0.42 456

DMCA	1.72 354	0.74 405	6.63 409	1.14 432	0.96 418	3.98 499	0.90 411	3.75 428	2.76 577	2.83 612	1.58 327	2.35 465	1.18 338	1.58 263	1.98 530	0.40 486	0.27 434	0.42 526	0.26 323	0.36 382	0.38 418

fff	1.74 357	0.70 364	9.08 439	0.81 180	0.36 37	4.15 538	0.57 152	4.23 569	2.09 436	2.30 521	1.80 408	1.19 289	3.02 601	1.44 234	1.46 430	0.29 284	0.23 335	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 456

DCANet	1.74 357	0.73 394	9.08 439	0.82 193	0.40 91	4.18 556	0.59 167	4.25 579	2.97 607	2.35 539	1.84 436	1.18 284	1.63 472	1.51 251	1.55 458	0.29 284	0.24 372	0.23 69	0.18 93	0.30 252	0.53 529

csc	1.74 357	0.70 364	9.08 439	0.81 180	0.36 37	4.15 538	0.57 152	4.23 569	2.09 436	2.30 521	1.80 408	1.19 289	3.02 601	1.44 234	1.46 430	0.29 284	0.23 335	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 456

cscssc	1.74 357	0.70 364	9.08 439	0.81 180	0.36 37	4.15 538	0.57 152	4.23 569	2.09 436	2.30 521	1.80 408	1.19 289	3.02 601	1.44 234	1.46 430	0.29 284	0.23 335	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 456

test_sample2	1.75 361	0.56 202	2.25 272	1.41 565	0.80 343	2.91 250	0.86 370	4.05 518	2.04 425	1.91 382	1.39 276	1.57 347	1.55 444	10.65 617	1.06 324	0.32 374	0.28 449	0.32 375	0.30 432	0.36 382	0.33 349

anonymity	1.76 362	1.26 575	2.73 323	1.66 616	1.32 538	1.84 125	1.07 498	3.49 374	2.30 488	2.11 451	2.11 512	1.71 371	3.90 635	1.82 316	1.48 438	1.10 657	1.09 670	1.08 664	1.08 665	1.05 637	1.09 637

SST-Stereo	1.76 362	0.58 229	3.10 339	1.44 572	0.46 144	4.71 661	0.76 288	2.22 163	2.79 581	2.07 443	2.18 527	2.43 481	3.22 614	6.66 512	0.84 243	0.42 512	0.19 180	0.30 322	0.27 351	0.35 368	0.26 217

StereoDRNet-Refined	1.77 364	0.81 448	2.22 269	1.21 474	0.76 328	3.26 317	0.71 251	3.82 444	2.05 428	2.29 517	2.05 499	2.98 540	1.44 408	7.15 523	2.27 559	0.30 326	0.23 335	0.42 526	0.33 469	0.45 491	0.64 573
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SME	1.78 365	1.35 589	1.95 232	1.62 612	1.19 499	2.00 141	1.06 495	3.44 367	1.63 327	2.19 485	2.01 486	1.37 322	1.55 444	10.23 604	1.92 519	0.32 374	0.25 403	0.34 430	0.33 469	0.45 491	0.32 328

CSP-Net	1.78 365	1.32 585	1.92 225	1.16 452	1.03 449	3.38 340	1.31 549	3.52 381	1.75 369	1.96 397	1.93 470	2.40 471	1.48 420	8.58 551	1.58 463	0.46 544	0.34 511	0.27 230	0.26 323	0.41 441	0.50 514

MM-Stereo_test2	1.79 367	0.53 160	20.16 636	1.43 569	0.47 154	2.57 212	0.73 262	1.67 80	1.47 216	0.94 207	0.96 142	0.84 199	0.79 178	1.16 153	0.68 170	0.24 133	0.17 86	0.25 151	0.22 224	0.30 252	0.22 129

tt1	1.79 367	0.73 394	10.41 460	1.75 628	0.36 37	4.55 628	0.79 316	4.22 565	3.37 647	1.08 236	1.80 408	0.74 174	1.48 420	2.21 366	0.65 157	0.29 284	0.16 50	0.31 352	0.22 224	0.30 252	0.29 273

RAFT_CTSACE	1.80 369	1.06 531	10.00 452	1.71 623	1.39 556	3.49 368	1.06 495	3.05 311	1.62 324	1.70 333	2.04 493	2.51 491	1.80 509	1.98 338	0.94 298	0.25 160	0.22 305	0.28 266	0.30 432	0.30 252	0.26 217

UPFNet	1.81 370	0.63 293	6.71 410	1.25 487	1.44 571	3.50 372	1.35 555	4.02 509	1.85 388	2.40 550	1.52 307	2.41 475	1.40 389	3.62 433	1.88 513	0.34 407	0.33 498	0.37 480	0.31 448	0.41 441	0.39 425

IGEV_i1	1.83 371	0.60 256	10.98 468	1.30 516	0.53 204	3.09 282	0.86 370	3.70 422	1.57 294	1.67 325	1.76 393	2.33 462	1.35 375	3.23 420	1.16 353	0.35 427	0.27 434	0.53 594	0.58 620	0.34 347	0.40 446

AACVNet	1.83 371	1.02 520	2.41 290	1.45 576	0.87 390	3.21 303	0.73 262	3.16 324	1.61 318	2.01 420	1.82 429	2.28 453	1.33 369	10.98 632	1.49 444	0.39 478	0.32 491	0.38 497	0.32 461	0.43 471	0.44 472

111	1.83 371	0.92 491	9.08 439	0.81 180	0.36 37	4.25 570	0.91 419	4.44 640	2.70 569	2.39 548	1.96 472	2.30 459	1.64 475	1.28 193	1.82 506	0.28 255	0.22 305	0.24 110	0.20 164	0.31 272	0.54 535

ACVNet-DCA	1.85 374	0.74 405	13.77 500	1.78 631	0.36 37	4.48 607	0.74 274	3.98 497	1.53 264	1.01 220	1.81 421	0.72 161	1.62 459	2.13 353	0.64 148	0.29 284	0.17 86	0.32 375	0.21 188	0.33 327	0.32 328

NLSM1	1.86 375	0.53 160	1.39 160	0.73 124	1.89 652	3.09 282	0.64 200	8.41 695	12.10 700	0.79 155	1.21 209	0.73 168	0.86 204	1.67 293	1.45 429	0.26 184	0.24 372	0.29 292	0.24 279	0.31 272	0.27 237

ITSA-stereo	1.86 375	0.72 383	3.74 372	1.20 468	0.66 283	4.09 521	0.91 419	4.24 577	2.53 545	1.93 388	1.77 399	1.59 351	2.15 547	6.12 496	2.44 574	0.40 486	0.38 543	0.40 507	0.40 549	0.50 518	0.98 631

test_5	1.87 377	0.75 416	10.23 457	1.14 432	1.40 558	3.85 452	1.27 542	3.91 473	1.93 402	1.69 328	1.78 402	1.67 361	1.79 504	2.99 418	1.17 357	0.30 326	0.18 132	0.35 450	0.33 469	0.34 347	0.33 349

NINENet	1.87 377	0.74 405	2.60 304	1.12 423	1.06 458	4.50 616	0.76 288	4.41 635	2.24 471	2.16 475	1.86 447	3.63 601	0.97 247	8.00 541	1.17 357	0.41 501	0.30 473	0.41 519	0.30 432	0.41 441	0.36 385

IRAFT_RVC	1.87 377	0.60 256	4.33 384	2.40 670	0.66 283	4.59 636	1.59 594	2.96 300	1.51 245	2.23 504	1.75 384	2.09 442	2.63 583	6.70 513	1.50 445	0.33 394	0.21 273	0.33 411	0.29 410	0.32 306	0.32 328

MLCV	1.87 377	0.91 489	8.59 433	1.10 412	0.57 232	3.59 395	0.53 132	3.70 422	2.20 463	2.80 609	2.25 540	2.00 428	1.42 402	4.13 449	1.86 511	0.30 326	0.20 234	0.32 375	0.21 188	0.33 327	0.36 385

iRaft-Stereo_20w	1.88 381	0.62 285	10.58 462	0.90 270	0.83 367	2.96 264	0.78 308	4.90 671	1.58 298	2.29 517	1.60 336	1.25 300	4.51 649	2.28 372	0.90 273	0.29 284	0.21 273	0.26 196	0.24 279	0.41 441	0.31 314

DSFCA	1.89 382	0.69 353	3.14 342	1.10 412	1.18 492	3.99 500	1.79 610	3.50 377	2.16 456	3.10 630	1.64 347	2.91 534	2.50 576	5.38 472	2.26 557	0.43 518	0.38 543	0.37 480	0.36 505	0.50 518	0.42 456

iResNet_ROB	1.89 382	1.02 520	8.60 434	1.39 561	0.98 431	3.72 417	0.66 213	3.84 448	2.65 563	1.88 370	2.05 499	1.98 425	1.27 355	4.52 455	1.67 485	0.30 326	0.20 234	0.28 266	0.18 93	0.31 272	0.40 446

MM-Stereo_test1	1.90 384	0.53 160	19.85 622	1.39 561	0.48 163	1.81 124	0.79 316	3.00 305	1.82 379	1.69 328	1.09 179	0.87 210	0.97 247	1.45 239	0.74 206	0.24 133	0.21 273	0.27 230	0.24 279	0.35 368	0.24 168

H2IRNET	1.90 384	0.53 160	14.29 516	1.14 432	0.60 247	4.48 607	0.44 93	2.65 255	1.81 378	1.05 229	2.30 554	1.67 361	1.40 389	2.17 360	1.50 445	0.36 441	0.21 273	0.33 411	0.37 517	0.34 347	0.29 273

CFNet-ft	1.90 384	0.95 505	3.56 362	1.07 387	1.54 588	4.09 521	0.90 411	2.85 288	1.82 379	1.78 349	1.70 368	2.75 515	1.48 420	9.33 570	1.72 491	0.33 394	0.30 473	0.61 623	0.36 505	0.52 524	0.39 425

CFNet_RVC	1.90 384	0.95 505	3.56 362	1.07 387	1.54 588	4.09 521	0.90 411	2.85 288	1.82 379	1.78 349	1.70 368	2.75 515	1.48 420	9.33 570	1.72 491	0.33 394	0.30 473	0.61 623	0.36 505	0.52 524	0.39 425

PSMNet-ADL	1.91 388	0.72 383	1.78 212	1.09 402	0.86 385	4.18 556	0.78 308	3.77 432	2.10 444	1.72 338	1.85 444	2.91 534	1.82 515	10.38 610	1.91 517	0.48 558	0.46 596	0.28 266	0.29 410	0.38 401	0.51 522

GEStereo_RVC	1.91 388	0.80 442	6.57 408	1.20 468	1.06 458	4.02 507	1.43 576	4.13 540	1.89 396	2.03 429	1.80 408	2.34 463	1.86 522	4.94 464	1.77 500	0.48 558	0.38 543	0.32 375	0.28 380	0.42 461	0.50 514

DN-CSS_ROB	1.91 388	1.55 611	11.13 470	1.82 638	0.88 394	3.99 500	0.61 176	4.01 505	1.67 338	1.64 316	1.89 457	1.39 324	1.06 292	3.23 420	1.50 445	0.31 352	0.19 180	0.44 535	0.29 410	0.37 396	0.31 314

qqq1	1.92 391	0.57 213	4.46 385	1.36 547	0.57 232	2.03 146	0.73 262	4.25 579	2.80 585	2.32 531	2.31 560	1.95 416	1.52 433	10.99 633	0.71 191	0.34 407	0.32 491	0.30 322	0.23 248	0.29 225	0.29 273

fff1	1.92 391	0.57 213	4.46 385	1.36 547	0.57 232	2.03 146	0.73 262	4.25 579	2.80 585	2.32 531	2.31 560	1.95 416	1.52 433	10.99 633	0.71 191	0.34 407	0.32 491	0.30 322	0.23 248	0.29 225	0.29 273

raft_robust	1.92 391	1.15 551	3.34 354	1.02 366	0.43 112	3.84 444	0.46 103	4.42 636	2.52 543	1.67 325	1.36 268	2.17 447	6.37 675	6.78 518	1.04 321	0.28 255	0.24 372	0.30 322	0.35 495	0.31 272	0.32 328

delet	1.92 391	0.76 422	5.14 395	1.01 355	1.65 614	3.44 352	2.03 626	3.76 430	2.48 534	2.01 420	2.05 499	2.63 503	1.90 528	5.34 471	2.12 545	0.28 255	0.29 460	0.40 507	0.31 448	0.41 441	0.45 479

BEATNet_4x	1.92 391	1.36 591	8.75 437	1.20 468	0.56 220	3.46 358	1.03 485	4.00 503	2.43 525	2.25 510	1.70 368	2.10 443	1.59 448	2.57 396	3.05 603	0.37 449	0.22 305	0.47 552	0.29 410	0.60 556	0.40 446

IIG-Stereo	1.95 396	0.79 437	2.14 259	2.78 677	0.66 283	4.62 640	0.76 288	4.27 588	1.53 264	2.63 592	3.14 629	3.35 572	1.61 455	7.65 536	1.41 420	0.39 478	0.20 234	0.31 352	0.25 299	0.33 327	0.22 129

LALA_ROB	1.95 396	1.48 606	3.11 340	1.05 378	0.98 431	3.99 500	1.82 614	4.44 640	2.28 484	3.31 640	1.85 444	2.76 521	1.67 481	4.04 448	3.23 606	0.46 544	0.41 567	0.55 604	0.52 605	0.60 556	0.57 549

DCANet-4	1.96 398	0.51 134	14.31 517	0.82 193	0.40 91	4.16 548	0.57 152	4.29 597	2.98 610	2.30 521	1.80 408	1.03 255	1.54 443	1.44 234	1.44 425	0.29 284	0.23 335	0.23 69	0.18 93	0.24 100	0.42 456

PSMNet-RSSM	1.96 398	0.77 426	3.26 348	1.29 509	1.31 531	4.19 560	0.96 453	3.68 412	1.89 396	2.05 434	1.80 408	2.60 499	1.70 488	9.84 585	1.81 504	0.35 427	0.29 460	0.35 450	0.37 517	0.42 461	0.35 379

4D-IteraStereo	1.97 400	0.84 465	20.43 653	0.78 168	1.56 595	2.09 158	1.05 493	2.43 202	1.56 288	1.41 285	1.00 148	1.94 414	0.61 99	1.22 174	1.06 324	0.27 211	0.18 132	0.31 352	0.26 323	0.27 182	0.23 150

OMP-Stereo	1.97 400	0.93 495	1.88 220	2.76 676	0.67 290	4.58 635	1.48 579	4.31 608	1.54 273	3.15 635	2.76 604	3.25 563	1.38 382	7.66 537	1.35 410	0.40 486	0.20 234	0.33 411	0.26 323	0.33 327	0.24 168

cc1	1.98 402	0.74 405	13.77 500	1.78 631	0.36 37	4.48 607	0.74 274	4.23 569	3.95 665	1.01 220	1.81 421	0.72 161	1.62 459	2.13 353	0.64 148	0.29 284	0.17 86	0.32 375	0.21 188	0.31 272	0.29 273

hknet	1.98 402	0.64 306	8.70 436	0.87 247	1.07 465	4.16 548	1.16 522	4.48 646	1.73 361	2.93 617	1.83 430	3.48 583	1.30 364	3.91 444	1.51 451	0.31 352	0.25 403	0.31 352	0.28 380	0.35 368	0.33 349

GANet-RSSM	1.98 402	0.62 285	3.49 357	1.69 619	1.23 514	4.22 566	0.91 419	3.31 346	1.86 389	1.81 355	1.74 380	2.34 463	1.82 515	10.92 630	1.73 495	0.34 407	0.29 460	0.31 352	0.28 380	0.39 412	0.40 446

1test111	1.99 405	0.74 405	13.77 500	1.78 631	0.36 37	4.48 607	0.74 274	3.98 497	1.53 264	1.01 220	1.81 421	0.72 161	1.62 459	4.66 459	0.98 308	0.29 284	0.17 86	0.32 375	0.21 188	0.33 327	0.32 328

SMFormer	2.00 406	0.57 213	4.46 385	1.36 547	0.57 232	2.03 146	0.73 262	4.25 579	2.80 585	2.32 531	2.31 560	1.95 416	1.52 433	10.99 633	2.13 548	0.34 407	0.32 491	0.36 466	0.31 448	0.38 401	0.36 385

tta	2.00 406	0.57 213	4.46 385	1.36 547	0.57 232	2.03 146	0.73 262	4.25 579	2.80 585	2.32 531	2.31 560	1.95 416	1.52 433	10.99 633	2.13 548	0.34 407	0.32 491	0.36 466	0.31 448	0.29 225	0.29 273

TestStereo	2.00 406	1.02 520	12.25 480	0.70 90	0.61 252	1.88 129	0.55 142	2.31 180	1.52 257	1.41 285	1.33 254	1.27 302	0.90 225	11.62 660	0.81 234	0.34 407	0.19 180	0.33 411	0.24 279	0.44 482	0.24 168

cross-raft	2.01 409	0.57 213	19.01 598	1.03 374	0.56 220	2.11 162	0.72 254	3.63 401	1.57 294	1.77 347	1.51 306	3.17 557	1.13 319	1.16 153	0.85 246	0.23 105	0.21 273	0.26 196	0.23 248	0.28 204	0.25 184

MMNet	2.02 410	0.81 448	10.76 464	1.12 423	1.23 514	3.53 379	0.89 406	3.79 436	2.08 433	2.15 469	1.76 393	2.15 446	2.12 543	3.69 436	2.32 562	0.31 352	0.29 460	0.34 430	0.27 351	0.38 401	0.42 456

xx1	2.03 411	0.74 405	13.77 500	1.78 631	0.36 37	4.48 607	0.74 274	4.23 569	3.95 665	1.01 220	1.81 421	1.79 388	1.34 372	2.13 353	0.64 148	0.29 284	0.17 86	0.33 411	0.33 469	0.33 327	0.32 328

HGLStereo	2.03 411	0.74 405	7.50 421	1.23 483	1.56 595	3.62 402	0.95 445	3.78 435	1.89 396	2.03 429	2.20 532	3.12 553	2.14 546	5.68 481	2.04 535	0.37 449	0.31 482	0.32 375	0.29 410	0.40 417	0.45 479

ssnet_v2	2.04 413	0.88 480	7.87 422	1.20 468	0.87 390	3.86 454	1.64 600	4.01 505	2.60 558	2.61 587	1.96 472	3.79 607	1.71 490	2.20 364	2.96 599	0.41 501	0.35 517	0.42 526	0.37 517	0.55 536	0.52 527

ADStereo(finetuned)	2.04 413	0.73 394	13.28 491	0.82 193	0.40 91	4.16 548	0.59 167	4.25 579	2.97 607	2.35 539	1.84 436	1.18 284	3.40 620	1.52 253	1.54 457	0.29 284	0.24 372	0.23 69	0.18 93	0.30 252	0.51 522

CBFPSM	2.05 415	0.95 505	10.12 456	1.07 387	1.05 455	2.84 238	1.20 533	3.28 342	1.73 361	1.82 357	1.30 241	4.56 648	4.06 638	2.34 373	2.34 564	0.25 160	0.38 543	0.32 375	0.27 351	0.37 396	0.79 609

DeepPruner_ROB	2.05 415	1.09 538	10.50 461	1.01 355	1.20 507	4.39 591	0.91 419	3.14 321	1.72 359	2.60 585	1.54 316	2.78 523	1.27 355	4.52 455	1.72 491	0.51 580	0.40 558	0.37 480	0.34 479	0.48 510	0.52 527

DLCB_ROB	2.05 415	0.95 505	2.37 285	1.24 485	1.02 448	2.92 253	1.30 547	3.68 412	2.30 488	2.91 615	2.17 525	3.32 570	1.52 433	10.37 608	2.50 579	0.40 486	0.33 498	0.40 507	0.36 505	0.41 441	0.47 495

NLCSM	2.07 418	0.57 213	1.26 126	0.68 77	1.83 645	3.24 311	0.69 239	8.40 694	9.75 694	0.92 203	1.30 241	0.87 210	1.06 292	7.60 533	1.57 462	0.28 255	0.25 403	0.29 292	0.25 299	0.36 382	0.27 237

HITNet	2.07 418	0.82 455	14.77 522	1.34 536	0.56 220	3.47 361	0.80 327	4.07 524	2.35 500	2.16 475	1.61 340	1.64 357	1.44 408	2.09 351	2.56 586	0.26 184	0.18 132	0.41 519	0.26 323	0.45 491	0.25 184
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
ETE_ROB	2.07 418	1.40 597	3.01 337	1.09 402	0.92 405	3.94 475	1.53 586	4.25 579	2.23 468	3.31 640	2.06 503	2.35 465	1.52 433	8.74 553	2.07 541	0.44 525	0.36 524	0.51 583	0.48 585	0.54 533	0.62 565

CFNet-RSSM	2.08 421	0.52 142	20.06 630	1.01 355	0.56 220	3.39 341	0.64 200	3.67 408	1.55 281	1.72 338	1.37 270	2.57 496	1.19 342	1.11 129	0.86 253	0.27 211	0.20 234	0.25 151	0.23 248	0.27 182	0.23 150

HLF11	2.10 422	0.80 442	18.68 591	0.88 252	0.83 367	2.11 162	0.58 161	3.39 364	2.56 552	1.33 265	1.30 241	0.98 244	1.00 258	4.75 463	1.51 451	0.25 160	0.21 273	0.24 110	0.18 93	0.23 87	0.27 237

NLMM	2.10 422	0.53 160	1.23 117	0.63 34	1.86 647	2.81 234	0.61 176	11.68 703	14.99 706	0.80 159	0.86 104	0.92 230	1.03 269	1.12 134	1.48 438	0.26 184	0.25 403	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.24 168

coex_refinement	2.10 422	0.85 471	3.67 369	1.31 520	1.13 482	3.21 303	0.85 365	3.86 454	2.31 492	2.51 565	1.92 467	3.49 589	1.69 486	11.08 640	2.13 548	0.37 449	0.25 403	0.27 230	0.31 448	0.41 441	0.37 401

iRaft-Stereo_5w	2.10 422	0.83 459	8.57 432	0.81 180	0.76 328	3.21 303	0.84 356	3.71 424	1.65 334	1.56 299	2.50 578	2.20 449	2.23 557	9.13 565	2.01 533	0.38 466	0.19 180	0.35 450	0.27 351	0.45 491	0.39 425

ManiGeoR	2.11 426	0.93 495	18.17 577	0.84 218	0.84 375	2.72 228	0.56 147	3.67 408	2.82 593	1.08 236	1.23 216	1.12 269	1.07 297	4.60 457	1.17 357	0.25 160	0.20 234	0.30 322	0.20 164	0.23 87	0.26 217

HLf10	2.11 426	0.93 495	18.17 577	0.84 218	0.84 375	2.72 228	0.56 147	3.67 408	2.82 593	1.08 236	1.23 216	1.12 269	1.07 297	4.60 457	1.17 357	0.25 160	0.20 234	0.30 322	0.20 164	0.23 87	0.26 217

WQFJA1	2.11 426	0.52 142	1.23 117	0.63 34	1.87 650	2.81 234	0.61 176	11.67 702	15.01 707	0.80 159	0.86 104	0.92 230	1.03 269	1.13 138	1.48 438	0.26 184	0.25 403	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.24 168

DFGA-Net	2.11 426	3.00 660	7.43 419	1.11 419	0.76 328	3.72 417	0.60 171	2.63 253	1.91 400	2.01 420	2.07 504	1.22 294	1.04 277	10.26 606	2.26 557	0.27 211	0.22 305	0.34 430	0.34 479	0.61 561	0.48 500

G2L-Stereo_test	2.11 426	0.86 474	7.12 415	1.65 615	1.19 499	3.54 383	1.02 482	3.57 390	2.01 416	2.50 561	1.68 361	3.15 555	1.50 427	9.21 568	1.62 475	0.28 255	0.19 180	0.23 69	0.22 224	0.27 182	0.31 314

CFNet_pseudo	2.12 431	0.67 342	15.14 533	0.85 232	0.74 322	3.95 481	0.64 200	3.95 486	1.78 374	1.90 377	1.79 405	3.27 565	1.62 459	2.51 385	1.16 353	0.31 352	0.36 524	0.53 594	0.27 351	0.63 567	0.44 472

test_xeample3	2.12 431	0.63 293	21.55 690	0.91 281	0.47 154	1.85 126	0.94 441	7.96 691	1.23 148	0.75 128	0.76 75	0.64 119	0.70 132	1.77 307	0.83 240	0.30 326	0.21 273	0.27 230	0.21 188	0.27 182	0.24 168

G2L-ROB	2.13 433	0.78 433	10.06 453	1.19 464	1.06 458	3.84 444	0.93 436	3.32 351	2.27 480	2.20 489	1.47 295	2.65 505	1.20 344	8.38 547	1.81 504	0.28 255	0.19 180	0.23 69	0.22 224	0.28 204	0.32 328

ccs_rob	2.13 433	0.67 342	15.11 532	0.84 218	0.75 324	3.96 491	0.65 210	3.95 486	1.78 374	1.88 370	1.79 405	3.26 564	1.64 475	2.51 385	1.16 353	0.31 352	0.36 524	0.54 603	0.27 351	0.65 578	0.45 479

WQFJX	2.14 435	0.54 178	1.28 134	0.61 17	1.85 646	2.87 244	0.77 301	11.60 701	14.62 705	0.82 166	1.15 193	0.89 217	1.10 312	1.69 296	1.39 413	0.28 255	0.25 403	0.25 151	0.21 188	0.32 306	0.25 184

SepStereo	2.15 436	0.67 342	4.79 392	1.14 432	1.64 610	2.93 258	2.13 631	4.09 530	2.74 573	4.17 664	2.52 581	2.46 486	1.79 504	8.36 545	1.63 478	0.37 449	0.22 305	0.39 501	0.25 299	0.41 441	0.34 365

IGEV-FE	2.16 437	0.69 353	20.56 657	1.22 477	0.54 206	2.18 168	0.53 132	3.38 361	1.61 318	1.93 388	1.55 320	3.74 604	1.06 292	1.56 258	0.91 282	0.29 284	0.20 234	0.27 230	0.29 410	0.40 417	0.32 328

IGEV_Zeroshot_test	2.16 437	0.69 353	20.60 661	1.22 477	0.54 206	2.18 168	0.53 132	3.38 361	1.61 318	1.93 388	1.55 320	3.76 606	1.05 283	1.55 257	0.91 282	0.29 284	0.20 234	0.27 230	0.29 410	0.40 417	0.32 328

anonymousa	2.16 437	0.67 342	19.19 599	1.04 377	1.67 618	2.06 155	0.79 316	2.86 291	1.96 405	1.85 361	2.14 520	3.23 562	1.81 512	1.12 134	1.15 348	0.26 184	0.26 422	0.34 430	0.32 461	0.30 252	0.28 260

HLf8	2.17 440	0.96 511	17.42 565	0.83 206	0.81 349	3.37 336	0.55 142	3.88 460	2.99 613	1.19 252	1.20 204	1.22 294	1.00 258	5.68 481	0.82 236	0.26 184	0.20 234	0.29 292	0.20 164	0.25 127	0.27 237

NLMM1	2.18 441	0.55 188	1.34 147	0.62 26	1.86 647	3.30 329	0.62 191	11.92 704	15.07 708	0.86 190	0.96 142	0.84 199	0.90 225	1.83 317	1.35 410	0.27 211	0.27 434	0.27 230	0.24 279	0.31 272	0.28 260

AIO-test1	2.18 441	0.66 331	18.95 596	0.89 260	1.48 577	3.40 344	0.97 458	4.19 555	1.68 341	0.86 190	1.35 263	0.99 246	0.75 151	4.47 454	1.27 391	0.23 105	0.23 335	0.28 266	0.33 469	0.31 272	0.35 379

SFCPSM	2.18 441	0.63 293	17.03 557	0.88 252	0.98 431	3.74 423	1.28 544	4.09 530	2.16 456	1.85 361	1.83 430	1.65 358	1.39 385	2.50 382	1.50 445	0.33 394	0.27 434	0.39 501	0.36 505	0.34 347	0.37 401

WQFJX1	2.20 444	0.52 142	1.38 158	0.62 26	1.78 639	3.07 279	0.67 217	12.26 707	15.24 709	0.84 182	1.05 169	0.91 224	0.97 247	1.88 329	1.26 387	0.27 211	0.25 403	0.28 266	0.21 188	0.36 382	0.25 184

GANet-ADL	2.20 444	0.73 394	20.11 635	1.25 487	0.69 303	3.83 439	0.76 288	3.49 374	1.71 354	1.65 320	1.99 482	2.10 443	1.10 312	1.42 230	1.26 387	0.38 466	0.33 498	0.25 151	0.22 224	0.42 461	0.36 385

TestStereo_HLe17	2.22 446	1.13 545	17.87 572	0.85 232	0.79 340	3.54 383	0.62 191	3.97 494	3.06 620	1.15 248	1.14 191	1.16 277	1.05 283	5.89 487	0.73 199	0.25 160	0.19 180	0.29 292	0.22 224	0.25 127	0.25 184

MSKI-zero shot	2.22 446	0.64 306	20.09 634	0.96 319	0.56 220	4.04 511	0.70 249	3.91 473	1.50 238	1.92 384	2.28 546	1.92 412	0.71 134	2.93 413	0.67 166	0.26 184	0.23 335	0.26 196	0.21 188	0.28 204	0.26 217

PS-NSSS	2.22 446	1.33 588	2.90 331	0.97 326	1.53 587	4.11 529	1.08 503	4.55 657	2.65 563	2.10 447	2.32 565	1.77 380	1.40 389	11.79 673	1.61 470	0.68 624	0.45 587	0.96 658	0.43 567	0.95 628	0.92 624

PCWNet_CMD	2.23 449	0.65 319	17.36 562	0.83 206	0.76 328	3.51 374	0.64 200	3.60 394	1.97 407	1.70 333	1.63 345	3.22 560	3.05 605	2.09 351	1.11 339	0.31 352	0.36 524	0.47 552	0.26 323	0.64 575	0.47 495

HH	2.23 449	0.86 474	21.59 691	0.98 334	0.51 180	1.49 87	0.82 343	2.74 268	1.54 273	1.10 240	1.69 366	4.62 651	1.86 522	2.55 393	0.69 181	0.26 184	0.22 305	0.29 292	0.23 248	0.34 347	0.27 237

HanStereo	2.23 449	0.86 474	21.59 691	0.98 334	0.51 180	1.49 87	0.82 343	2.74 268	1.54 273	1.10 240	1.69 366	4.62 651	1.86 522	2.55 393	0.69 181	0.26 184	0.22 305	0.29 292	0.23 248	0.34 347	0.27 237

MSMDNet	2.23 449	0.64 306	17.32 558	0.84 218	0.75 324	3.53 379	0.64 200	3.61 398	1.98 409	1.71 337	1.64 347	3.22 560	2.99 598	2.08 348	1.11 339	0.31 352	0.37 536	0.45 542	0.26 323	0.62 565	0.45 479

Select-FE	2.25 453	0.87 477	17.36 562	1.06 384	0.99 434	2.04 151	0.46 103	3.79 436	1.61 318	2.52 567	1.81 421	4.41 640	3.15 608	1.83 317	0.92 287	0.32 374	0.35 517	0.30 322	0.41 556	0.32 306	0.55 541

FENet	2.25 453	0.50 125	20.29 646	1.35 541	0.67 290	4.01 505	0.60 171	3.95 486	1.99 410	1.96 397	1.11 184	2.43 481	1.43 405	1.60 270	1.39 413	0.32 374	0.22 305	0.33 411	0.26 323	0.29 225	0.39 425

DISCO	2.25 453	0.73 394	10.06 453	1.76 629	1.12 478	3.47 361	1.25 541	3.24 336	2.26 478	2.65 597	1.96 472	4.53 646	1.92 530	4.17 451	3.61 610	0.32 374	0.25 403	0.31 352	0.29 410	0.66 583	0.41 452

iinet-f	2.26 456	1.18 557	13.71 498	1.14 432	1.11 477	3.77 427	1.10 510	4.14 546	2.17 458	2.06 439	1.76 393	2.99 541	2.99 598	2.50 382	2.49 578	0.35 427	0.39 553	0.27 230	0.28 380	0.45 491	0.39 425

ICVP	2.26 456	0.66 331	21.18 681	0.99 340	0.88 394	4.28 577	0.95 445	3.32 351	1.60 314	1.66 322	1.76 393	1.34 313	1.14 326	1.62 278	1.32 402	0.53 589	0.35 517	0.33 411	0.29 410	0.40 417	0.51 522
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 458	0.65 319	23.82 709	0.90 270	0.46 144	1.57 96	0.96 453	7.98 692	1.19 143	0.65 93	0.77 78	0.74 174	0.72 137	2.59 397	0.86 253	0.28 255	0.21 273	0.28 266	0.21 188	0.29 225	0.25 184

CIPLG	2.27 458	1.18 557	19.24 600	0.92 288	1.34 544	3.95 481	0.89 406	4.23 569	1.82 379	2.31 527	2.67 597	1.17 280	1.06 292	1.53 256	1.32 402	0.37 449	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.45 479

ACRE	2.27 458	1.11 543	19.45 608	0.91 281	1.30 528	3.94 475	0.87 391	4.21 561	1.80 377	2.28 515	2.62 592	1.17 280	1.04 277	1.52 253	1.30 399	0.37 449	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.46 490

NOSS_ROB	2.27 458	0.73 394	3.00 336	1.71 623	1.00 443	3.90 460	0.97 458	4.29 597	2.81 591	2.94 621	2.19 529	3.88 611	1.19 342	11.77 672	1.62 475	0.59 600	0.54 619	0.56 606	0.52 605	0.56 542	0.54 535

XPNet_ROB	2.27 458	1.11 543	4.10 380	1.36 547	0.97 422	3.94 475	1.63 598	4.07 524	2.14 452	2.82 611	2.00 484	2.32 461	1.73 495	10.81 625	3.39 607	0.51 580	0.47 601	0.48 561	0.40 549	0.51 520	0.56 545

IPLGR_C	2.28 463	1.31 583	19.46 609	0.92 288	1.32 538	3.93 469	0.89 406	4.20 556	1.82 379	2.30 521	2.63 594	1.16 277	1.07 297	1.41 227	1.29 398	0.37 449	0.23 335	0.27 230	0.22 224	0.31 272	0.45 479

DRaft	2.28 463	0.56 202	2.64 314	0.74 132	0.46 144	3.94 475	1.23 538	2.32 182	1.55 281	2.64 593	2.80 608	1.60 352	5.34 662	6.96 522	10.99 670	0.34 407	0.22 305	0.27 230	0.27 351	0.29 225	0.37 401

psm_up	2.28 463	0.81 448	5.45 402	1.26 494	1.50 581	3.84 444	1.23 538	4.23 569	2.03 421	2.55 572	1.80 408	2.44 485	1.65 477	12.90 691	1.58 463	0.37 449	0.38 543	0.41 519	0.34 479	0.43 471	0.39 425

MyStereo04	2.29 466	0.80 442	18.77 592	1.00 348	1.04 453	3.95 481	0.95 445	3.91 473	2.54 549	1.99 406	1.27 236	2.31 460	1.65 477	2.02 344	1.77 500	0.24 133	0.24 372	0.34 430	0.26 323	0.41 441	0.37 401

ADLNet	2.29 466	0.83 459	3.62 367	1.35 541	1.60 601	3.67 410	1.24 540	3.95 486	2.98 610	2.58 580	2.29 549	4.01 618	1.79 504	11.23 646	2.09 543	0.37 449	0.38 543	0.36 466	0.34 479	0.45 491	0.71 587

TDLM	2.29 466	1.08 535	4.61 391	1.29 509	1.01 446	4.26 571	2.17 633	3.75 428	2.79 581	2.31 527	1.98 479	2.06 438	1.59 448	12.45 686	1.72 491	0.51 580	0.28 449	0.52 589	0.35 495	0.56 542	0.50 514

TestStereo_HL3	2.30 469	0.54 178	20.47 655	1.03 374	0.70 307	2.70 225	0.78 308	3.61 398	1.71 354	1.82 357	1.53 313	1.29 306	0.95 241	6.56 507	0.70 187	0.25 160	0.24 372	0.25 151	0.22 224	0.26 160	0.30 303

Wz-Net-LNSev	2.30 469	1.67 621	14.88 525	1.18 461	1.65 614	3.49 368	1.54 589	3.63 401	2.03 421	1.88 370	1.64 347	3.29 566	2.06 539	2.71 407	2.02 534	0.40 486	0.33 498	0.32 375	0.31 448	0.53 530	0.49 507

DCVSM-stereo	2.31 471	0.66 331	20.69 663	1.11 419	0.93 411	2.58 214	0.73 262	2.61 250	1.60 314	2.57 576	1.53 313	3.30 568	1.72 492	2.19 363	1.23 378	0.34 407	0.53 617	0.41 519	0.32 461	0.45 491	0.62 565

gwcnet-sp	2.31 471	1.21 562	17.34 559	1.08 395	0.92 405	3.56 389	1.04 489	3.69 417	2.09 436	2.55 572	1.60 336	1.80 391	1.62 459	3.87 441	1.95 525	0.29 284	0.29 460	0.30 322	0.28 380	0.38 401	0.39 425

scenet	2.31 471	1.21 562	17.34 559	1.08 395	0.92 405	3.56 389	1.04 489	3.69 417	2.09 436	2.55 572	1.60 336	1.80 391	1.62 459	3.87 441	1.95 525	0.29 284	0.29 460	0.30 322	0.28 380	0.38 401	0.39 425

ssnet	2.31 471	1.21 562	17.34 559	1.08 395	0.92 405	3.56 389	1.04 489	3.69 417	2.09 436	2.55 572	1.60 336	1.80 391	1.62 459	3.87 441	1.95 525	0.29 284	0.29 460	0.30 322	0.28 380	0.38 401	0.39 425

DAS	2.31 471	0.67 342	4.79 392	1.14 432	1.64 610	2.93 258	2.13 631	4.09 530	2.74 573	4.17 664	2.52 581	2.46 486	1.79 504	11.55 657	1.63 478	0.37 449	0.22 305	0.39 501	0.25 299	0.41 441	0.34 365

TRStereo	2.31 471	1.87 630	19.74 618	1.53 593	1.16 490	4.26 571	1.08 503	4.73 666	1.45 202	1.55 297	1.28 237	1.75 375	0.85 202	1.81 314	1.20 367	0.36 441	0.26 422	0.32 375	0.36 505	0.34 347	0.33 349

test_sample5	2.33 477	0.62 285	11.29 471	1.29 509	0.83 367	3.09 282	0.74 274	4.28 593	2.31 492	2.20 489	1.97 477	1.68 363	1.39 385	11.19 644	1.47 435	0.37 449	0.31 482	0.37 480	0.37 517	0.41 441	0.39 425

MyStereo8	2.33 477	1.13 545	19.26 603	1.22 477	1.62 605	4.16 548	0.57 152	3.50 377	2.36 503	2.15 469	1.75 384	2.28 453	1.14 326	1.46 243	2.20 554	0.24 133	0.21 273	0.32 375	0.27 351	0.36 382	0.43 466

DualNet	2.33 477	0.62 285	11.29 471	1.29 509	0.83 367	3.09 282	0.74 274	4.28 593	2.31 492	2.26 513	2.04 493	1.68 363	1.39 385	11.19 644	1.47 435	0.37 449	0.31 482	0.37 480	0.37 517	0.41 441	0.39 425

MIPNet	2.33 477	0.71 378	19.82 620	0.89 260	0.56 220	4.76 667	0.61 176	4.32 613	2.37 509	1.83 360	1.48 302	1.48 337	1.98 534	2.63 400	1.44 425	0.29 284	0.20 234	0.26 196	0.23 248	0.30 252	0.39 425

DualNet (step1)	2.34 481	1.05 526	7.87 422	1.07 387	0.86 385	3.93 469	1.19 529	4.35 620	2.11 446	2.14 461	1.75 384	1.75 375	1.67 481	6.26 500	1.26 387	1.23 664	0.48 607	4.27 710	2.09 694	0.70 591	0.69 583

test_sample4	2.34 481	0.63 293	11.59 474	1.30 516	0.83 367	3.07 279	0.72 254	4.27 588	2.30 488	2.30 521	1.88 451	1.73 373	1.42 402	11.14 643	1.46 430	0.35 427	0.29 460	0.35 450	0.36 505	0.40 417	0.38 418

test_sample3	2.34 481	0.61 276	11.94 478	1.33 528	0.85 379	3.10 286	0.73 262	4.24 577	2.19 461	2.21 498	1.75 384	1.80 391	1.41 397	11.11 642	1.46 430	0.35 427	0.29 460	0.34 430	0.35 495	0.39 412	0.37 401

STTStereo	2.34 481	0.95 505	14.93 528	1.43 569	1.54 588	3.86 454	0.86 370	3.65 403	2.44 529	2.15 469	1.55 320	2.49 490	1.59 448	5.14 468	1.44 425	0.38 466	0.39 553	0.47 552	0.51 602	0.52 524	0.51 522

CFNet	2.34 481	1.10 539	8.96 438	1.34 536	1.24 516	4.09 521	0.73 262	4.04 514	2.77 578	1.62 311	1.87 450	2.27 452	1.45 412	11.41 650	1.82 506	0.31 352	0.24 372	0.43 530	0.36 505	0.43 471	0.33 349

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 486	0.99 515	19.62 614	1.09 402	0.96 418	1.51 89	0.44 93	4.05 518	1.64 329	1.31 263	1.67 358	4.93 658	2.45 573	2.52 390	1.40 416	0.30 326	0.20 234	0.31 352	0.50 598	0.57 547	0.60 559

test_sample6	2.35 486	0.62 285	10.78 465	1.33 528	0.83 367	3.15 293	0.79 316	4.36 625	2.43 525	2.26 513	2.04 493	1.69 367	1.39 385	11.48 655	1.61 470	0.38 466	0.32 491	0.37 480	0.39 538	0.41 441	0.42 456

EAI-Stereo	2.35 486	0.63 293	2.97 333	0.95 314	0.65 276	3.84 444	14.27 712	5.04 674	2.19 461	2.06 439	7.25 670	1.10 265	0.94 238	1.65 287	1.37 412	0.31 352	0.22 305	0.27 230	0.60 625	0.27 182	0.32 328

ac_64	2.35 486	0.62 285	9.77 448	1.32 523	1.71 625	3.27 320	0.93 436	3.48 371	2.50 539	1.74 343	1.73 377	3.91 612	1.77 501	10.21 602	1.86 511	0.40 486	0.31 482	0.33 411	0.30 432	0.34 347	0.39 425

HSM	2.35 486	0.81 448	2.21 266	1.14 432	1.55 592	3.44 352	1.03 485	3.99 501	2.25 474	2.29 517	2.11 512	8.04 687	3.05 605	11.60 658	1.71 489	0.33 394	0.22 305	0.28 266	0.23 248	0.32 306	0.35 379

CFNet_ucs	2.36 491	0.68 350	18.42 587	0.89 260	0.81 349	3.85 452	0.68 228	4.29 597	2.37 509	2.09 444	2.04 493	3.31 569	1.24 352	2.63 400	1.14 347	0.36 441	0.45 587	0.56 606	0.29 410	0.66 583	0.49 507

RT-IGEV	2.37 492	0.60 256	15.33 537	1.49 586	0.78 336	2.10 159	1.28 544	4.25 579	1.69 348	2.58 580	3.19 631	3.60 600	4.94 654	2.49 381	1.19 362	0.35 427	0.24 372	0.31 352	0.26 323	0.33 327	0.42 456

MyStereo05	2.37 492	0.72 383	19.94 625	1.02 366	0.99 434	4.26 571	0.86 370	4.01 505	2.62 559	2.14 461	1.26 229	2.28 453	1.63 472	2.07 346	1.68 486	0.24 133	0.23 335	0.34 430	0.26 323	0.42 461	0.36 385

hitnet-ft	2.37 492	0.73 394	8.34 429	0.96 319	0.89 399	3.77 427	0.80 327	3.55 388	2.58 554	2.24 507	2.04 493	3.65 603	1.49 426	11.71 670	1.89 514	0.44 525	0.53 617	0.44 535	0.35 495	0.52 524	0.48 500

YMNet	2.40 495	1.41 599	13.46 494	1.36 547	1.67 618	3.96 491	0.97 458	3.81 441	2.37 509	2.64 593	2.57 588	3.35 572	1.53 440	3.28 424	2.42 570	0.48 558	0.54 619	0.52 589	0.49 590	0.70 591	0.54 535

YMNet_1	2.40 495	1.41 599	13.46 494	1.36 547	1.67 618	3.96 491	0.97 458	3.81 441	2.37 509	2.64 593	2.57 588	3.35 572	1.53 440	3.28 424	2.42 570	0.48 558	0.54 619	0.52 589	0.49 590	0.70 591	0.54 535

CoDeX	2.40 495	0.78 433	13.21 490	1.00 348	1.18 492	3.24 311	1.32 550	4.14 546	2.41 521	1.74 343	1.84 436	2.05 436	1.47 418	10.03 595	1.60 467	0.34 407	0.28 449	0.32 375	0.27 351	0.32 306	0.39 425

LMCR-Stereo	2.40 495	1.31 583	18.61 590	1.59 605	0.86 385	3.87 456	1.15 520	4.32 613	1.60 314	2.25 510	2.27 542	1.13 271	2.43 571	2.48 380	1.60 467	0.88 645	0.24 372	0.29 292	0.24 279	0.56 542	0.30 303

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 499	1.47 605	14.14 511	1.30 516	1.35 545	3.51 374	1.64 600	4.04 514	2.10 444	2.46 556	1.88 451	2.28 453	2.51 577	4.73 462	3.17 605	0.38 466	0.19 180	0.35 450	0.20 164	0.40 417	0.36 385

PAM	2.43 500	0.61 276	20.86 668	1.07 387	0.73 317	2.93 258	0.53 132	3.24 336	1.53 264	1.89 376	2.43 571	5.29 671	2.76 588	1.84 320	1.02 316	0.27 211	0.24 372	0.26 196	0.25 299	0.40 417	0.50 514

PSM-AAD	2.43 500	0.54 178	1.32 143	0.92 288	0.54 206	4.48 607	7.47 698	2.96 300	1.55 281	2.31 527	2.56 586	1.26 301	16.23 709	2.46 378	0.89 269	0.28 255	0.21 273	0.58 611	0.41 556	0.34 347	1.32 650

AASNet	2.44 502	0.92 491	19.79 619	1.35 541	1.49 578	3.81 436	1.07 498	3.85 451	2.93 605	1.95 394	2.29 549	1.96 421	1.29 360	1.73 302	1.93 520	0.39 478	0.33 498	0.45 542	0.30 432	0.55 536	0.45 479

PAM_32	2.45 503	0.63 293	20.74 664	1.05 378	0.65 276	2.83 237	0.46 103	2.91 294	1.54 273	1.95 394	2.66 596	4.99 661	3.78 631	1.96 337	0.92 287	0.27 211	0.22 305	0.27 230	0.25 299	0.36 382	0.48 500

GMM-Stereo	2.45 503	0.52 142	20.38 649	0.89 260	0.82 359	4.18 556	1.91 619	2.45 207	1.48 226	2.48 559	2.30 554	1.69 367	1.86 522	2.93 413	1.08 330	0.28 255	0.18 132	0.33 411	0.48 585	0.35 368	2.41 679

DMCA-RVC	2.45 503	1.22 568	18.29 582	1.23 483	1.14 483	2.49 201	0.85 365	3.29 344	1.68 341	3.02 624	1.41 283	2.00 428	1.53 440	6.39 502	2.00 531	0.38 466	0.30 473	0.44 535	0.35 495	0.45 491	0.44 472

MyStereo06	2.46 506	0.72 383	19.97 627	1.02 366	0.99 434	4.26 571	0.86 370	3.51 380	1.68 341	1.92 384	1.73 377	4.01 618	4.22 642	1.62 278	0.88 265	0.24 133	0.23 335	0.34 430	0.26 323	0.42 461	0.36 385

SACVNet	2.46 506	1.14 550	9.47 446	1.44 572	1.18 492	4.06 514	1.49 583	3.84 448	2.24 471	2.62 589	1.89 457	2.57 496	1.28 357	11.35 648	1.64 481	0.50 574	0.39 553	0.48 561	0.41 556	0.55 536	0.75 599

RAFT-345	2.46 506	0.55 188	19.69 617	1.02 366	0.49 173	4.43 603	0.78 308	1.64 78	2.34 498	2.09 444	3.12 627	1.96 421	1.31 366	6.65 511	1.43 423	0.36 441	0.23 335	0.32 375	0.25 299	0.28 204	0.25 184

GwcNet-ADL	2.47 509	0.67 342	21.48 689	0.96 319	0.72 312	4.61 639	0.95 445	4.42 636	2.36 503	1.98 401	1.80 408	2.55 494	1.24 352	1.90 331	1.41 420	0.40 486	0.46 596	0.24 110	0.27 351	0.41 441	0.49 507

PFNet	2.47 509	0.60 256	16.95 556	2.15 660	0.81 349	4.63 642	0.91 419	2.55 233	1.52 257	2.40 550	2.79 606	1.83 400	1.42 402	7.54 530	1.34 409	0.33 394	0.21 273	0.36 466	0.27 351	0.32 306	0.39 425

IPLG	2.48 511	0.65 319	19.63 615	0.91 281	0.79 340	4.60 638	0.56 147	4.31 608	1.84 387	1.91 382	2.00 484	1.31 309	1.38 382	6.61 509	1.53 456	0.27 211	0.20 234	0.27 230	0.23 248	0.31 272	0.36 385

HHNet	2.48 511	0.71 378	20.52 656	0.64 44	0.64 268	4.07 519	0.93 436	3.76 430	1.56 288	2.15 469	4.92 661	0.98 244	3.37 619	1.66 288	1.79 503	0.32 374	0.20 234	0.31 352	0.27 351	0.36 382	0.42 456

G2L-Stereo	2.49 513	0.94 503	14.54 520	1.15 445	1.35 545	3.57 393	0.95 445	3.62 400	2.00 414	2.11 451	1.61 340	3.20 558	1.34 372	9.54 575	1.91 517	0.34 407	0.27 434	0.35 450	0.28 380	0.30 252	0.35 379

CRFU-Net	2.49 513	0.78 433	10.36 458	2.30 667	1.08 468	3.91 461	1.41 572	3.85 451	1.65 334	2.15 469	1.76 393	3.34 571	7.95 691	5.56 478	1.48 438	0.47 553	0.35 517	0.30 322	0.28 380	0.37 396	0.43 466

FADNet	2.49 513	1.76 625	13.17 489	1.17 455	0.95 417	3.27 320	0.88 398	3.94 484	2.27 480	1.40 283	1.29 239	2.51 491	2.06 539	9.93 590	1.94 523	0.43 518	0.45 587	0.40 507	0.43 567	1.06 638	0.53 529

RAFT + AFF	2.51 516	2.66 655	4.48 389	1.15 445	1.95 656	4.15 538	2.01 625	4.46 644	3.30 644	2.19 485	2.51 580	2.22 450	4.87 653	8.91 558	2.06 538	0.30 326	0.60 637	0.48 561	0.38 530	0.77 610	0.69 583

UNet	2.51 516	0.74 405	20.17 637	1.14 432	1.44 571	3.48 365	0.76 288	3.77 432	1.87 390	2.05 434	1.57 326	2.75 515	2.39 568	3.51 429	2.51 580	0.32 374	0.26 422	0.41 519	0.26 323	0.38 401	0.39 425

FADNet-RVC	2.51 516	2.27 645	14.03 509	1.09 402	0.81 349	3.54 383	1.10 510	4.13 540	2.48 534	1.39 281	1.22 212	1.85 406	1.77 501	9.78 583	2.06 538	0.38 466	0.37 536	0.40 507	0.40 549	0.67 585	0.48 500

iResNet	2.52 519	0.94 503	21.17 680	1.84 640	0.72 312	3.75 424	0.81 339	4.14 546	2.55 551	2.33 537	2.03 490	1.35 315	1.44 408	3.27 423	2.16 552	0.35 427	0.23 335	0.28 266	0.22 224	0.44 482	0.45 479

IPLGR	2.53 520	0.58 229	20.46 654	0.82 193	0.52 193	4.56 633	0.50 118	4.30 605	2.38 514	1.87 367	1.53 313	1.68 363	1.72 492	6.95 521	1.15 348	0.28 255	0.21 273	0.27 230	0.23 248	0.33 327	0.32 328

NCCL2	2.53 520	1.35 589	10.90 467	1.15 445	0.97 422	3.53 379	2.56 647	3.65 403	2.23 468	2.76 605	1.80 408	2.41 475	1.66 479	10.35 607	2.07 541	0.44 525	0.40 558	0.57 609	0.53 609	0.59 552	0.65 576

fast-acv-ft	2.54 522	1.19 559	20.08 633	1.41 565	1.40 558	3.18 298	1.17 525	3.37 360	2.28 484	1.90 377	2.15 522	2.69 508	2.17 552	2.91 411	2.31 561	0.37 449	0.39 553	0.45 542	0.39 538	0.57 547	0.45 479

XX-Stereo	2.54 522	0.61 276	20.21 638	1.78 631	1.19 499	4.30 580	0.46 103	4.39 631	1.58 298	2.32 531	1.89 457	4.64 653	0.60 96	4.16 450	0.82 236	0.31 352	0.21 273	0.28 266	0.27 351	0.51 520	0.26 217

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 522	1.04 525	16.73 552	1.53 593	2.00 658	3.96 491	0.87 391	3.87 457	2.31 492	2.54 571	1.67 358	2.85 528	1.63 472	5.55 477	1.62 475	0.46 544	0.33 498	0.38 497	0.38 530	0.53 530	0.62 565
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	2.54 522	0.90 483	11.10 469	1.32 523	1.47 576	3.58 394	1.38 565	4.13 540	2.45 530	1.90 377	1.71 372	2.86 529	1.76 499	10.86 626	1.66 484	0.60 602	0.43 577	0.53 594	0.41 556	0.78 612	0.94 627

CVANet_RVC	2.55 526	1.10 539	9.13 444	1.46 578	1.15 485	3.96 491	1.53 586	3.91 473	2.50 539	3.04 626	2.04 493	2.60 499	1.72 492	12.46 687	1.50 445	0.49 570	0.30 473	0.51 583	0.41 556	0.63 567	0.50 514

GCST	2.56 527	1.79 628	18.02 576	1.92 646	1.33 542	1.72 114	0.51 122	3.67 408	2.03 421	1.70 333	1.61 340	1.55 346	1.29 360	5.06 466	1.24 380	2.06 678	0.77 659	1.45 676	0.97 658	1.14 649	1.34 651

ARAFT	2.56 527	1.13 545	19.50 611	0.89 260	0.48 163	4.15 538	1.40 569	4.36 625	2.82 593	2.36 542	1.88 451	1.70 369	1.04 277	6.45 504	1.22 374	0.29 284	0.18 132	0.37 480	0.35 495	0.35 368	0.25 184

RASNet	2.56 527	0.70 364	10.06 453	1.60 607	2.25 671	3.67 410	1.00 474	3.38 361	3.14 626	1.81 355	2.11 512	4.60 649	2.30 561	10.25 605	2.61 588	0.37 449	0.24 372	0.25 151	0.24 279	0.28 204	0.26 217

cf-r	2.57 530	0.79 437	16.09 543	1.48 583	1.35 545	4.19 560	0.93 436	3.68 412	2.36 503	1.97 399	1.81 421	3.42 579	1.45 412	8.24 544	1.83 508	0.32 374	0.26 422	0.33 411	0.30 432	0.34 347	0.37 401

UGAM	2.58 531	0.56 202	18.55 589	0.89 260	0.71 310	3.23 308	1.03 485	2.75 270	1.75 369	1.36 272	2.77 605	2.69 508	1.28 357	10.75 621	1.40 416	0.28 255	0.24 372	0.40 507	0.31 448	0.35 368	0.30 303

GrayStereo	2.58 531	0.53 160	1.63 196	1.58 604	0.89 399	4.17 553	8.17 702	3.03 309	1.52 257	2.80 609	2.50 578	1.70 369	17.10 710	2.83 410	1.15 348	0.33 394	0.21 273	0.27 230	0.32 461	0.28 204	0.53 529

ASMatch	2.62 533	0.60 256	20.65 662	1.37 557	0.64 268	4.39 591	0.78 308	1.97 122	1.58 298	1.70 333	3.89 651	1.94 414	3.79 632	5.46 474	1.64 481	0.31 352	0.24 372	0.34 430	0.28 380	0.33 327	0.50 514

RAFT-RH_RVC	2.63 534	0.55 188	19.97 627	1.26 494	0.47 154	4.46 605	0.57 152	1.71 86	1.64 329	3.06 629	5.51 665	2.03 432	1.28 357	6.70 513	1.52 455	0.42 512	0.22 305	0.37 480	0.34 479	0.28 204	0.29 273

DANet	2.63 534	1.07 533	8.10 428	1.83 639	1.70 623	3.25 315	1.16 522	4.31 608	2.38 514	3.40 646	2.18 527	4.08 622	1.80 509	9.77 581	3.89 615	0.52 586	0.55 624	0.59 614	0.44 570	0.63 567	0.86 617
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CCAANet	2.64 536	0.63 293	19.43 607	1.12 423	1.03 449	2.65 220	0.88 398	3.95 486	1.71 354	1.37 276	1.66 356	2.40 471	1.36 378	10.70 620	1.93 520	0.33 394	0.25 403	0.36 466	0.31 448	0.31 272	0.33 349

FADNet_RVC	2.65 537	2.28 647	16.51 549	0.98 334	0.92 405	4.09 521	0.83 349	4.26 587	1.73 361	1.46 288	1.78 402	1.60 352	1.50 427	8.88 556	2.39 565	0.47 553	0.38 543	0.44 535	0.58 620	0.89 623	0.97 629

iResNetv2_ROB	2.65 537	5.00 674	19.28 605	2.06 656	1.09 473	3.83 439	1.13 517	4.14 546	2.09 436	1.85 361	2.03 490	2.01 431	1.51 431	3.58 431	1.58 463	0.34 407	0.21 273	0.32 375	0.21 188	0.44 482	0.29 273

ccnet	2.66 539	0.97 513	8.01 427	1.54 595	1.24 516	3.75 424	2.18 634	4.07 524	2.41 521	2.66 598	3.25 633	2.87 530	2.31 564	9.89 587	3.50 608	0.78 634	0.75 658	0.71 640	0.67 633	0.76 609	0.81 611

GwcNet-RSSM	2.66 539	1.05 526	15.91 541	1.22 477	1.19 499	4.12 531	1.12 514	3.84 448	2.02 417	1.93 388	1.79 405	3.12 553	1.46 416	10.37 608	2.05 537	0.33 394	0.27 434	0.35 450	0.30 432	0.40 417	0.36 385

z-ln-s-r	2.67 541	1.16 554	12.43 482	1.34 536	1.26 521	3.70 413	1.21 536	4.20 556	2.38 514	2.04 432	1.92 467	2.43 481	1.60 454	10.58 613	5.19 634	0.29 284	0.20 234	0.32 375	0.24 279	0.51 520	0.38 418

xxxx	2.67 541	0.54 178	2.03 239	1.22 477	0.81 349	3.49 368	0.63 196	4.49 649	2.49 538	2.22 500	2.23 537	2.05 436	1.38 382	10.05 596	17.91 701	0.32 374	0.32 491	0.30 322	0.27 351	0.33 327	0.34 365

test_xeample	2.67 541	0.56 202	2.05 242	1.09 402	0.81 349	3.24 311	0.80 327	4.55 657	2.70 569	2.42 553	2.27 542	1.39 324	1.40 389	10.75 621	17.51 700	0.30 326	0.30 473	0.32 375	0.28 380	0.34 347	0.33 349

PASM	2.67 541	2.05 639	9.71 447	1.73 626	1.37 551	2.53 208	1.52 584	3.10 318	2.17 458	2.79 608	1.84 436	2.90 531	1.85 521	11.89 677	2.19 553	0.81 639	0.85 662	0.87 655	1.01 661	1.14 649	1.05 634

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 545	1.26 575	22.01 698	1.08 395	0.99 434	1.61 104	0.86 370	3.69 417	1.64 329	1.52 294	5.62 667	3.35 572	3.44 625	2.20 364	1.33 406	0.26 184	0.21 273	0.30 322	0.62 629	0.93 627	0.67 578

222	2.68 545	0.57 213	2.03 239	1.11 419	0.81 349	3.23 308	0.65 210	4.52 654	2.45 530	2.34 538	2.29 549	1.41 330	1.44 408	10.50 611	18.47 705	0.32 374	0.30 473	0.32 375	0.27 351	0.32 306	0.34 365

PWC_ROB	2.69 547	2.01 636	8.36 430	1.33 528	1.90 654	3.23 308	1.18 526	4.33 616	3.25 638	3.11 631	3.41 640	2.71 511	2.18 554	9.15 566	4.48 619	0.56 595	0.31 482	0.61 623	0.36 505	0.69 590	0.74 596

pcwnet_v2	2.70 548	0.65 319	22.48 701	1.08 395	1.03 449	3.56 389	0.81 339	4.29 597	3.14 626	2.29 517	2.29 549	3.01 543	1.71 490	3.32 426	1.43 423	0.43 518	0.50 613	0.41 519	0.34 479	0.61 561	0.56 545

Wz-Net-MNSev	2.71 549	2.54 653	13.91 507	1.52 591	1.37 551	3.28 324	2.47 641	4.03 510	2.32 496	2.57 576	2.07 504	2.29 458	3.01 600	7.55 531	2.74 593	0.38 466	0.36 524	0.36 466	0.37 517	0.57 547	0.47 495

w-ln-seven-2	2.73 550	2.13 640	12.47 484	1.18 461	1.01 446	3.54 383	1.58 593	3.93 480	3.26 639	2.43 555	2.02 487	2.63 503	2.28 560	7.93 540	5.45 637	0.40 486	0.40 558	0.44 535	0.34 479	0.62 565	0.47 495

UGAM-zero	2.79 551	0.57 213	20.87 670	0.98 334	0.77 334	2.08 156	0.35 48	3.88 460	1.51 245	2.05 434	1.64 347	5.07 665	3.42 624	9.83 584	1.24 380	0.28 255	0.21 273	0.27 230	0.29 410	0.29 225	0.28 260

RP	2.79 551	1.20 561	10.36 458	1.54 595	1.93 655	3.44 352	1.97 622	4.05 518	2.34 498	2.66 598	2.79 606	3.98 616	2.58 581	10.21 602	2.61 588	0.95 650	0.47 601	0.71 640	0.57 619	0.71 600	0.68 581

SHD	2.82 553	2.04 638	13.80 504	1.69 619	1.79 640	2.73 230	1.07 498	3.85 451	3.18 630	4.63 672	2.74 601	3.38 577	2.77 589	5.48 476	3.66 611	0.62 608	0.47 601	0.51 583	0.55 614	0.65 578	0.74 596

FADNet-RVC-Resample	2.83 554	2.02 637	21.07 675	1.12 423	0.91 404	3.53 379	1.37 562	4.08 528	2.09 436	1.68 327	1.33 254	2.03 432	1.51 431	9.54 575	1.69 487	0.38 466	0.37 536	0.42 526	0.44 570	0.56 542	0.56 545

Selective-IGEV-i16pc	2.84 555	0.70 364	20.78 665	1.27 502	0.56 220	4.35 586	2.77 653	4.32 613	2.02 417	1.57 301	1.84 436	2.40 471	1.33 369	8.80 554	1.39 413	0.60 602	0.46 596	0.33 411	0.38 530	0.43 471	0.45 479

StereoDRNet	2.84 555	1.49 607	14.48 518	1.33 528	1.57 599	3.44 352	2.06 627	3.69 417	2.36 503	3.26 639	1.84 436	2.79 525	1.80 509	10.88 627	3.16 604	0.41 501	0.33 498	0.39 501	0.36 505	0.59 552	0.58 554

w-ln-seven	2.86 557	3.06 661	14.02 508	1.27 502	1.32 538	4.10 527	1.59 594	3.90 468	2.59 557	3.03 625	2.27 542	3.42 579	2.25 558	6.70 513	4.81 627	0.39 478	0.34 511	0.48 561	0.40 549	0.74 605	0.55 541

AAGNet	2.86 557	0.60 256	1.77 210	2.05 655	0.46 144	4.76 667	1.09 507	2.27 172	1.56 288	2.17 479	1.84 436	2.41 475	4.00 637	6.23 498	24.22 717	0.46 544	0.19 180	0.30 322	0.29 410	0.32 306	0.24 168

Consistency-Raft	2.86 557	1.66 619	19.61 613	1.40 564	1.75 634	3.84 444	1.32 550	4.07 524	2.25 474	1.78 349	2.67 597	1.82 397	4.41 646	1.94 335	2.06 538	0.83 642	0.94 667	1.03 660	1.12 666	1.70 669	1.09 637

PDISCO_ROB	2.86 557	1.53 610	14.27 515	1.98 652	2.19 668	4.52 622	1.35 555	4.65 662	3.19 631	2.09 444	2.16 523	3.53 594	2.45 573	5.32 470	2.12 545	1.30 672	0.78 660	0.72 644	0.59 623	1.24 658	1.28 646

AF-Net	2.87 561	1.30 579	16.24 544	1.33 528	1.75 634	3.26 317	1.59 594	4.09 530	2.43 525	2.69 600	2.94 614	4.51 644	3.20 613	5.84 486	2.75 594	0.76 633	0.36 524	0.72 644	0.49 590	0.70 591	0.56 545

HSM-Net_RVC	2.87 561	0.57 213	17.46 568	0.92 288	0.90 402	3.70 413	1.20 533	5.64 686	2.51 542	3.22 638	2.43 571	2.54 493	1.59 448	11.41 650	1.65 483	0.34 407	0.25 403	0.26 196	0.23 248	0.30 252	0.29 273
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 563	1.16 554	18.30 583	1.35 541	1.68 621	3.52 377	1.18 526	3.90 468	2.06 430	2.52 567	2.82 611	3.82 609	2.34 565	6.78 518	2.55 585	0.86 644	0.40 558	0.59 614	0.67 633	0.57 547	0.55 541

DDUNet	2.91 564	2.78 657	6.94 414	3.53 688	2.26 672	3.28 324	1.36 557	3.77 432	2.04 425	2.62 589	2.49 577	4.18 629	1.69 486	5.38 472	1.85 510	2.21 680	1.77 687	2.61 690	2.43 700	2.60 676	2.34 678

MFMNet_re	2.91 564	1.91 631	18.25 580	3.06 681	1.89 652	3.13 291	1.67 605	3.52 381	2.97 607	3.14 633	2.87 613	2.26 451	2.41 569	2.42 375	2.00 531	1.10 657	1.05 669	0.94 657	0.90 653	1.28 659	1.46 658

ACV-stereo	2.92 566	0.92 491	20.27 644	1.33 528	1.05 455	4.68 649	1.10 510	2.66 258	1.64 329	1.46 288	1.32 252	5.41 673	4.24 643	7.83 538	1.90 516	0.44 525	0.52 616	0.32 375	0.29 410	0.45 491	0.63 569

GANet	2.93 567	1.05 526	11.29 471	1.64 613	0.96 418	3.91 461	2.52 644	3.72 425	2.41 521	2.95 622	3.00 617	3.21 559	2.03 535	12.42 685	4.72 624	0.51 580	0.41 567	0.46 548	0.39 538	0.60 556	0.50 514

RTSC	2.95 568	2.51 649	15.49 539	1.54 595	1.30 528	3.51 374	0.86 370	3.89 463	2.48 534	3.64 649	3.12 627	3.04 545	2.30 561	5.70 483	6.67 641	0.55 593	0.35 517	0.37 480	0.39 538	0.70 591	0.60 559

PWCDC_ROB	2.95 568	3.26 663	14.06 510	1.59 605	1.56 595	4.19 560	0.86 370	4.30 605	4.08 667	2.06 439	7.37 671	2.75 515	2.42 570	3.59 432	2.67 591	1.34 674	0.36 524	0.39 501	0.34 479	1.13 648	0.62 565

PSMNet_ROB	2.95 568	1.38 594	18.46 588	1.19 464	1.20 507	3.80 434	1.65 603	3.54 386	2.35 500	1.98 401	1.71 372	2.75 515	1.79 504	11.43 652	2.78 595	0.42 512	0.36 524	0.50 579	0.60 625	0.59 552	0.49 507

ff1	2.96 571	0.60 256	5.21 398	1.14 432	0.99 434	3.62 402	0.86 370	4.22 565	3.37 647	2.20 489	2.30 554	3.48 583	1.62 459	11.62 660	16.09 690	0.29 284	0.16 50	0.48 561	0.37 517	0.30 252	0.29 273

FINET	2.96 571	1.07 533	23.18 707	1.29 509	1.86 647	2.03 146	1.52 584	4.30 605	4.71 673	2.23 504	2.34 567	1.65 358	1.48 420	5.89 487	2.81 597	0.51 580	0.47 601	0.49 576	0.40 549	0.59 552	0.49 507

XQC	2.96 571	2.42 648	14.85 523	1.36 547	1.32 538	3.29 328	1.53 586	4.28 593	2.78 579	3.21 637	2.46 573	3.53 594	2.92 596	6.58 508	4.67 621	0.70 629	0.41 567	0.59 614	0.56 616	0.96 632	0.83 616

SGM-Forest	2.96 571	0.62 285	3.49 357	1.09 402	0.80 343	4.06 514	3.30 670	4.37 628	3.09 622	4.18 667	3.27 635	4.67 655	3.86 634	11.69 669	7.91 656	0.51 580	0.46 596	0.49 576	0.39 538	0.48 510	0.49 507
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 575	0.58 229	13.42 493	0.79 173	0.51 180	3.84 444	1.84 617	2.42 197	1.60 314	2.25 510	2.74 601	2.03 432	6.04 669	6.79 520	12.80 680	0.35 427	0.26 422	0.26 196	0.27 351	0.27 182	0.37 401

RYNet	2.97 575	0.93 495	15.09 531	1.12 423	1.38 554	3.66 409	1.42 574	4.03 510	2.29 487	2.10 447	1.70 368	3.79 607	2.16 550	13.64 701	3.02 602	0.37 449	0.41 567	0.48 561	0.34 479	0.81 617	0.75 599

TCMNet	2.98 577	1.30 579	18.26 581	1.47 581	2.09 664	3.84 444	1.08 503	3.96 492	2.39 518	2.53 570	2.29 549	2.43 481	1.75 498	10.09 599	2.39 565	0.52 586	0.45 587	0.61 623	0.50 598	0.80 616	0.78 605

mmx	2.98 577	0.60 256	5.21 398	1.14 432	0.99 434	3.62 402	0.86 370	4.49 649	3.05 617	2.20 489	2.30 554	3.48 583	1.62 459	11.62 660	16.09 690	0.33 394	0.28 449	0.48 561	0.37 517	0.44 482	0.37 401

xxx	2.98 577	0.60 256	5.21 398	1.14 432	0.99 434	3.62 402	0.86 370	4.49 649	3.05 617	2.20 489	2.30 554	3.48 583	1.62 459	11.62 660	16.09 690	0.33 394	0.28 449	0.48 561	0.37 517	0.44 482	0.37 401

Wz-Net-SNSev	2.98 577	4.36 670	15.98 542	1.57 603	1.19 499	3.28 324	1.80 612	3.96 492	2.40 519	2.32 531	2.28 546	3.48 583	2.05 538	7.84 539	3.82 614	0.47 553	0.39 553	0.53 594	0.49 590	0.71 600	0.60 559

DispNO	3.00 581	0.75 416	18.92 595	1.17 455	1.10 475	3.72 417	0.94 441	4.29 597	2.54 549	2.24 507	2.28 546	4.51 644	2.12 543	11.40 649	2.09 543	0.31 352	0.28 449	0.31 352	0.28 380	0.36 382	0.39 425

GwcNet	3.00 581	1.63 615	19.83 621	1.32 523	2.04 663	3.27 320	1.55 590	3.65 403	2.33 497	2.00 418	2.12 516	3.56 598	1.68 485	9.47 573	2.45 575	0.44 525	0.45 587	0.46 548	0.38 530	0.60 556	0.76 601

LL-Strereo	3.01 583	1.81 629	17.59 571	1.12 423	2.10 665	2.90 247	1.09 507	4.33 616	2.00 414	3.12 632	2.24 538	3.29 566	3.15 608	11.31 647	1.84 509	0.30 326	0.28 449	0.46 548	0.34 479	0.49 516	0.45 479

Anonymous_2	3.01 583	0.89 481	4.53 390	1.06 384	1.18 492	2.93 258	0.87 391	3.24 336	1.46 211	1.86 365	1.35 263	4.11 624	2.35 566	1.64 285	1.28 395	0.82 640	0.90 664	8.71 722	15.84 728	4.44 700	0.74 596

STrans-v2	3.03 585	0.77 426	20.91 671	0.81 180	0.63 265	3.89 458	1.01 477	4.27 588	2.64 562	2.28 515	3.70 647	4.13 625	5.20 658	7.33 525	1.27 391	0.31 352	0.18 132	0.29 292	0.25 299	0.29 225	0.41 452

TransformOpticalFlow	3.03 585	0.77 426	20.99 674	1.00 348	0.55 215	4.18 556	0.64 200	4.33 616	3.02 615	2.18 481	3.09 625	4.35 637	5.07 656	7.36 528	1.27 391	0.32 374	0.18 132	0.32 375	0.26 323	0.28 204	0.46 490

AANet_RVC	3.03 585	1.72 622	12.78 487	1.17 455	1.12 478	3.79 433	1.10 510	3.86 454	3.13 624	2.62 589	4.26 654	3.96 615	1.41 397	11.43 652	5.23 635	0.94 648	0.47 601	0.34 430	0.23 248	0.40 417	0.55 541

DRN-Test	3.03 585	0.99 515	18.18 579	1.35 541	1.60 601	3.59 395	1.48 579	4.13 540	2.45 530	3.47 648	1.92 467	2.58 498	2.53 578	10.88 627	2.80 596	0.39 478	0.36 524	0.44 535	0.41 556	0.55 536	0.57 549

Syn2CoEx	3.08 589	2.55 654	19.88 623	1.34 536	1.18 492	2.43 194	1.65 603	3.91 473	2.40 519	2.39 548	2.27 542	2.90 531	3.17 612	9.57 578	2.54 584	0.50 574	0.45 587	0.53 594	0.39 538	0.74 605	0.72 594

stereogan	3.09 590	0.93 495	16.43 547	1.37 557	1.66 617	3.70 413	1.67 605	3.87 457	3.15 628	3.04 626	2.70 600	5.04 664	2.79 590	9.96 591	1.78 502	0.63 609	0.49 612	0.69 637	0.47 580	0.83 620	0.68 581

PA-Net	3.09 590	1.24 573	18.84 593	1.38 559	1.19 499	3.42 350	1.75 608	3.89 463	3.27 643	1.88 370	2.10 508	3.03 544	1.88 526	11.60 658	2.88 598	0.40 486	0.54 619	0.44 535	0.62 629	0.52 524	1.02 632
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 592	1.45 604	14.90 526	1.46 578	1.79 640	3.33 332	1.39 567	4.04 514	2.26 478	2.77 606	3.26 634	4.00 617	2.71 587	11.63 665	2.62 590	0.82 640	0.46 596	0.79 650	0.79 648	0.71 600	0.78 605

PVD	3.12 593	1.97 635	12.80 488	1.79 636	1.63 607	3.83 439	1.34 554	3.48 371	3.88 662	5.77 681	3.56 644	3.45 582	3.29 616	5.58 480	5.30 636	0.71 631	0.69 652	0.74 648	0.77 644	0.79 614	1.13 640

1111x	3.13 594	0.57 213	8.38 431	1.20 468	0.76 328	3.80 434	0.88 398	4.61 661	2.63 560	2.31 527	2.16 523	1.95 416	1.81 512	11.54 656	18.13 703	0.32 374	0.31 482	0.32 375	0.30 432	0.35 368	0.34 365

APVNet	3.13 594	1.25 574	21.14 677	1.31 520	1.52 585	3.94 475	1.13 517	3.32 351	2.14 452	2.20 489	2.03 490	3.05 548	1.96 532	11.79 673	2.53 582	0.42 512	0.45 587	0.64 631	0.46 577	0.67 585	0.57 549

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 594	1.43 601	9.93 451	2.50 672	1.62 605	4.29 578	1.68 607	3.95 486	2.43 525	1.66 322	1.91 464	3.04 545	1.41 397	13.26 693	1.58 463	3.82 697	1.59 683	1.12 666	0.46 577	2.21 674	2.74 688

AANet	3.15 597	2.93 659	15.16 534	1.41 565	1.08 468	2.23 174	1.37 562	2.95 298	3.65 656	4.12 662	4.40 656	4.13 625	5.32 661	6.55 506	3.76 613	0.60 602	0.42 576	0.50 579	0.42 563	0.99 633	0.93 626

zh-mn7	3.15 597	9.61 699	12.45 483	1.26 494	0.99 434	2.91 250	1.32 550	4.12 538	2.74 573	3.33 642	3.07 621	2.84 527	1.89 527	8.91 558	4.69 623	0.49 570	0.40 558	0.38 497	0.38 530	0.56 542	0.63 569

ADLNet2	3.15 597	0.92 491	20.06 630	1.20 468	1.79 640	3.83 439	1.48 579	3.94 484	3.59 654	2.19 485	2.47 575	4.65 654	1.93 531	10.69 619	1.96 528	0.39 478	0.37 536	0.28 266	0.30 432	0.48 510	0.43 466

NCC-stereo	3.16 600	1.28 577	18.31 584	1.25 487	1.75 634	4.06 514	1.40 569	3.89 463	2.22 464	2.72 602	2.55 584	3.49 589	2.65 584	9.91 588	2.99 600	1.29 670	0.65 644	0.64 631	0.86 651	0.65 578	0.71 587

Abc-Net	3.16 600	1.28 577	18.31 584	1.25 487	1.75 634	4.06 514	1.40 569	3.89 463	2.22 464	2.72 602	2.55 584	3.49 589	2.65 584	9.91 588	2.99 600	1.29 670	0.65 644	0.64 631	0.86 651	0.65 578	0.71 587
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	3.20 602	1.93 632	18.84 593	1.51 590	0.80 343	4.12 531	1.82 614	4.16 551	2.91 601	1.87 367	1.74 380	2.48 488	1.84 517	13.18 692	1.74 496	0.80 637	0.57 627	0.79 650	0.74 640	1.20 657	0.86 617
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	3.23 603	0.73 394	21.29 683	1.22 477	0.68 296	3.99 500	3.38 673	4.52 654	2.52 543	1.72 338	3.60 645	2.92 536	2.21 556	10.07 597	2.59 587	0.68 624	0.50 613	0.37 480	0.48 585	0.54 533	0.54 535

GASNet	3.24 604	5.55 678	20.58 660	1.56 602	1.25 519	2.32 182	1.12 514	4.04 514	2.67 566	1.88 370	2.10 508	3.00 542	2.16 550	10.59 614	2.43 572	0.65 615	0.37 536	0.61 623	0.45 574	0.87 622	0.58 554

FBW_ROB	3.24 604	1.02 520	9.21 445	1.49 586	1.07 465	3.78 429	1.48 579	4.31 608	3.08 621	2.46 556	2.32 565	4.20 632	2.08 541	15.19 707	7.16 651	0.84 643	0.62 640	1.33 672	0.92 654	0.99 633	1.31 648

HBP-ISP	3.25 606	1.10 539	20.86 668	1.54 595	1.15 485	4.50 616	2.89 659	4.43 639	2.38 514	4.14 663	1.96 472	1.90 410	2.04 537	11.08 640	1.32 402	0.66 617	0.57 627	0.66 634	0.61 628	0.64 575	0.61 562

DStereoRT	3.28 607	1.06 531	14.58 521	1.33 528	1.12 478	4.51 620	1.29 546	4.21 561	3.48 652	2.50 561	2.13 518	1.89 409	7.69 689	7.57 532	2.43 572	0.66 617	0.33 498	4.46 714	2.84 708	0.38 401	1.12 639

aanetorigin	3.30 608	1.66 619	17.52 570	1.18 461	1.58 600	2.57 212	3.80 685	2.65 255	2.03 421	6.12 686	4.30 655	2.82 526	5.70 665	5.47 475	4.67 621	0.50 574	0.44 582	0.43 530	0.47 580	1.17 654	0.92 624

ADCRef	3.30 608	1.23 572	14.90 526	1.17 455	1.41 566	3.95 481	1.64 600	3.88 460	2.36 503	3.05 628	2.21 534	2.40 471	2.81 592	5.04 465	16.63 695	0.46 544	0.34 511	0.63 628	0.62 629	0.54 533	0.67 578

CBMV	3.32 610	0.96 511	21.16 679	1.32 523	0.83 367	3.81 436	3.91 688	4.47 645	2.53 545	3.34 643	2.24 538	4.45 641	2.58 581	10.07 597	1.96 528	0.45 535	0.43 577	0.48 561	0.38 530	0.52 524	0.53 529
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 611	0.81 448	20.05 629	1.25 487	1.20 507	3.44 352	1.99 624	4.23 569	2.67 566	3.14 633	3.82 650	3.51 592	3.32 618	11.68 668	1.94 523	0.64 612	0.67 648	0.48 561	0.52 605	0.61 561	0.81 611

CC-Net-ROB	3.35 612	1.76 625	13.89 506	2.33 669	1.65 614	4.49 613	1.62 597	4.73 666	2.90 600	1.92 384	2.05 499	1.99 427	1.61 455	12.57 690	1.60 467	2.46 681	2.18 691	2.68 692	1.04 664	2.11 672	1.38 654

z-mn7	3.36 613	9.42 697	14.16 512	1.28 505	1.22 513	3.78 429	1.43 576	3.92 478	3.35 646	2.85 613	3.36 638	3.06 549	1.97 533	9.66 579	5.16 631	0.42 512	0.35 517	0.43 530	0.33 469	0.63 567	0.48 500

edge stereo	3.37 614	1.01 519	21.99 697	1.28 505	1.37 551	2.67 222	1.39 567	3.98 497	2.87 598	2.93 617	3.27 635	4.35 637	2.43 571	11.62 660	2.39 565	0.60 602	0.63 642	0.79 650	0.55 614	0.68 588	0.67 578

DNS	3.43 615	0.50 125	1.75 209	0.77 162	0.67 290	2.16 166	0.41 74	2.32 182	1.51 245	51.54 734	1.30 241	0.97 243	1.04 277	1.03 110	0.75 209	0.45 535	0.24 372	0.21 36	0.20 164	0.44 482	0.36 385

DPSNet	3.43 615	1.37 593	12.19 479	1.39 561	1.24 516	4.15 538	2.06 627	4.51 653	3.34 645	2.69 600	1.96 472	3.52 593	5.56 664	10.68 618	9.68 664	0.93 647	0.73 656	0.40 507	0.37 517	1.06 638	0.86 617

S-Stereo	3.48 617	0.91 489	22.06 700	1.36 547	1.50 581	3.55 387	2.53 646	4.21 561	2.81 591	2.37 543	3.81 649	3.75 605	1.84 517	11.90 678	2.51 580	0.63 609	0.71 654	0.48 561	0.76 642	0.67 585	1.19 643

UDG	3.55 618	2.81 658	17.45 567	2.69 674	1.98 657	3.97 497	1.19 529	4.35 620	2.02 417	2.42 553	2.53 583	4.50 643	2.46 575	6.53 505	2.41 569	2.12 679	1.77 687	2.63 691	2.57 702	2.64 677	1.95 669

SAMSARA	3.55 618	2.16 643	14.18 513	1.86 643	1.49 578	4.62 640	2.65 651	3.58 393	2.80 585	7.05 691	3.05 620	5.16 670	4.07 639	9.18 567	4.80 626	0.64 612	0.67 648	0.59 614	0.68 636	0.89 623	0.91 622

WZ-Net	3.62 620	4.87 673	16.77 554	1.43 569	1.40 558	3.75 424	2.29 637	4.12 538	2.50 539	2.74 604	2.19 529	4.06 621	5.29 660	10.19 601	7.36 652	0.54 591	0.37 536	0.47 552	0.49 590	0.77 610	0.73 595

CBMV_ROB	3.62 620	0.70 364	21.42 688	1.21 474	0.89 399	4.43 603	1.76 609	4.39 631	2.79 581	5.88 683	3.38 639	4.18 629	5.12 657	10.75 621	2.32 562	0.56 595	0.55 624	0.53 594	0.51 602	0.55 536	0.46 490

GCAPDPT-zeroshot	3.67 622	0.52 142	56.80 739	0.90 270	1.06 458	2.70 225	0.77 301	3.08 316	1.18 139	1.20 254	0.81 89	0.68 137	0.55 72	0.96 92	0.68 170	0.27 211	0.21 273	0.28 266	0.20 164	0.27 182	0.25 184

Wz-Net-TNSev	3.67 622	8.83 688	13.47 496	1.48 583	1.18 492	3.60 397	2.49 643	4.27 588	3.13 624	2.18 481	1.89 457	4.21 633	2.80 591	12.10 680	7.58 655	0.57 597	0.55 624	0.47 552	0.54 611	0.91 626	1.05 634

SQANet	3.70 624	9.34 696	18.41 586	2.75 675	2.74 678	3.40 344	1.47 578	3.50 377	1.68 341	2.60 585	1.75 384	2.69 508	1.91 529	6.72 517	1.74 496	2.96 684	1.41 681	1.85 679	1.12 666	3.17 681	2.70 687

DeepPrunerF	3.70 624	1.72 622	14.87 524	1.33 528	1.74 632	3.70 413	1.55 590	4.20 556	14.00 702	2.02 425	1.77 399	2.74 513	2.30 561	10.88 627	6.88 647	0.68 624	0.60 637	0.78 649	0.78 647	0.81 617	0.71 587

FTStereo	3.71 626	0.53 160	20.37 648	0.96 319	0.65 276	4.34 583	11.29 706	2.62 252	1.50 238	2.58 580	5.04 662	1.90 410	13.84 704	3.71 437	1.25 384	0.38 466	0.24 372	0.31 352	0.32 461	0.30 252	2.10 672

ADCP+	3.74 627	1.96 634	16.90 555	1.09 402	1.55 592	4.35 586	3.65 683	3.93 480	2.98 610	2.22 500	1.66 356	3.95 613	4.83 652	3.41 427	18.87 708	0.38 466	0.41 567	0.63 628	0.53 609	0.64 575	0.81 611

test_sample9	3.79 628	1.05 526	7.87 422	1.07 387	0.86 385	3.93 469	1.19 529	4.35 620	2.11 446	2.14 461	1.75 384	1.75 375	1.67 481	11.06 637	11.61 675	1.23 664	14.45 728	4.27 710	2.09 694	0.70 591	0.69 583

zh-sn7	3.81 629	11.43 707	15.78 540	1.25 487	1.15 485	3.68 412	2.58 649	4.15 550	2.42 524	2.61 587	3.10 626	3.38 577	3.03 604	11.43 652	6.88 647	0.45 535	0.48 607	0.45 542	0.43 567	0.72 603	0.71 587

MFN_U_SF_RVC	3.81 629	10.78 704	15.01 529	1.84 640	1.39 556	3.73 421	1.63 598	4.05 518	3.26 639	2.91 615	2.38 569	4.36 639	3.65 629	8.43 548	4.91 629	1.11 659	1.04 668	0.99 659	1.31 674	1.58 665	1.75 666

GCAP-BAT	3.82 631	0.52 142	59.75 740	0.90 270	1.06 458	2.70 225	0.77 301	3.08 316	1.18 139	1.20 254	0.81 89	0.68 137	0.55 72	0.96 92	0.68 170	0.27 211	0.21 273	0.28 266	0.21 188	0.27 182	0.25 184

ADCPNet	3.89 632	1.63 615	20.25 643	1.28 505	1.27 524	6.43 686	2.65 651	3.93 480	2.70 569	2.78 607	2.20 532	4.28 635	6.16 673	5.56 478	10.27 667	0.65 615	1.18 673	0.71 640	1.70 683	0.84 621	1.37 652

DStereoO	3.90 633	2.13 640	7.90 426	4.43 702	2.84 681	4.40 595	5.30 692	4.31 608	3.21 636	2.41 552	3.08 622	2.93 538	7.14 685	4.20 452	11.12 671	4.11 700	1.30 679	1.33 672	1.63 680	3.09 679	1.26 644

RTS	3.90 633	7.04 682	17.94 574	1.92 646	2.19 668	5.00 674	2.96 661	4.29 597	3.19 631	4.05 659	3.08 622	4.94 659	3.16 610	7.64 534	6.72 642	0.66 617	0.44 582	0.51 583	0.47 580	0.95 628	0.76 601

RTSA	3.90 633	7.04 682	17.94 574	1.92 646	2.19 668	5.00 674	2.96 661	4.29 597	3.19 631	4.05 659	3.08 622	4.94 659	3.16 610	7.64 534	6.72 642	0.66 617	0.44 582	0.51 583	0.47 580	0.95 628	0.76 601

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 636	10.88 705	12.30 481	1.26 494	1.55 592	5.19 677	3.33 672	4.42 636	2.82 593	2.58 580	2.62 592	5.00 662	2.11 542	14.03 705	2.73 592	1.28 669	2.34 697	0.67 636	1.83 688	0.81 617	1.03 633

ADCMid	3.96 637	3.27 664	15.48 538	1.26 494	1.40 558	4.66 646	2.28 636	4.06 522	3.54 653	3.94 656	3.02 618	3.85 610	3.67 630	4.03 447	18.65 706	0.68 624	0.61 639	1.09 665	1.18 670	1.38 662	1.08 636

SDNR	3.97 638	1.93 632	20.28 645	1.31 520	0.94 414	5.16 676	0.67 217	4.33 616	2.58 554	4.82 676	5.94 668	5.01 663	1.45 412	17.52 709	2.53 582	0.79 635	0.72 655	0.59 614	0.45 574	1.15 652	1.17 641

MADNet+	3.97 638	9.54 698	13.83 505	1.87 644	1.69 622	4.19 560	2.87 658	4.80 670	4.10 668	2.51 565	2.67 597	4.55 647	3.41 621	8.72 552	6.92 649	1.25 667	1.27 677	1.04 661	0.93 655	1.39 663	1.85 667

SPS-STEREO	3.97 638	1.44 603	20.85 667	1.72 625	1.71 625	3.24 311	2.30 638	3.55 388	2.68 568	4.79 675	3.66 646	5.44 674	2.97 597	9.11 564	9.35 663	1.15 660	1.10 671	1.06 663	1.02 663	1.16 653	1.18 642
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 641	1.13 545	16.64 550	1.12 423	1.25 519	3.50 372	3.05 665	4.29 597	3.26 639	3.64 649	2.56 586	2.97 539	4.79 651	13.33 695	16.91 696	0.37 449	0.41 567	0.38 497	0.39 538	0.48 510	0.81 611

G-Net	4.11 642	1.21 562	19.47 610	2.31 668	2.94 682	4.74 665	2.95 660	3.33 357	2.14 452	4.44 670	9.43 687	6.93 682	3.84 633	9.01 562	4.92 630	0.79 635	0.80 661	0.70 639	0.50 598	0.95 628	0.87 620

THIR-Stereo	4.14 643	0.82 455	10.85 466	0.86 241	0.43 112	2.16 166	16.77 714	3.22 331	1.54 273	2.04 432	12.05 700	2.68 507	7.53 687	7.30 524	12.62 679	0.30 326	0.21 273	0.29 292	0.28 380	0.33 327	0.41 452

AnyNet_C32	4.17 644	5.75 679	12.62 485	1.60 607	1.54 588	5.51 680	4.09 689	3.90 468	3.23 637	4.22 668	3.03 619	3.10 550	3.41 621	8.01 543	18.85 707	0.53 589	0.58 632	0.53 594	0.74 640	1.19 656	0.97 629

Ntro	4.21 645	8.94 692	19.89 624	3.22 683	2.96 683	4.15 538	1.89 618	3.92 478	2.36 503	1.77 347	2.14 520	3.35 572	2.17 552	9.48 574	2.24 556	3.52 692	1.76 686	2.13 682	1.31 674	3.83 691	3.09 689

ADCS	4.22 646	5.33 675	16.32 545	1.64 613	1.31 531	3.91 461	3.64 682	4.21 561	2.89 599	5.11 677	2.81 610	4.46 642	3.06 607	5.21 469	19.50 709	0.63 609	0.64 643	0.69 637	0.69 638	1.12 647	1.26 644

ADCL	4.35 647	1.63 615	14.21 514	1.29 509	1.26 521	5.56 681	11.16 705	3.97 494	3.37 647	6.07 684	4.67 658	4.30 636	5.72 666	5.08 467	14.51 684	0.50 574	0.48 607	0.89 656	0.77 644	0.78 612	0.76 601

AnyNet_C01	4.37 648	7.80 684	16.40 546	1.98 652	1.40 558	6.37 685	6.47 697	4.09 530	5.03 678	4.06 661	3.78 648	4.16 628	3.31 617	6.62 510	10.00 665	0.61 606	0.67 648	0.63 628	0.67 633	2.01 670	1.31 648

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 649	10.62 702	15.18 535	1.55 600	1.45 575	6.16 683	3.54 680	5.41 684	3.68 659	2.59 584	2.74 601	4.81 656	2.20 555	13.79 702	4.40 618	2.04 677	3.36 710	1.05 662	1.20 671	2.09 671	1.72 664

RainbowNet	4.56 650	8.28 685	20.07 632	3.64 692	3.23 691	4.15 538	2.99 663	4.18 552	3.03 616	2.20 489	2.65 595	4.26 634	2.90 595	9.77 581	2.12 545	3.88 698	2.27 694	2.71 695	1.72 685	3.78 690	3.31 697

SGM_RVC	4.57 651	0.72 383	17.46 568	1.84 640	0.58 241	4.23 569	3.45 675	4.66 663	3.66 658	7.99 696	8.82 685	7.56 685	8.74 696	12.30 682	6.84 646	0.43 518	0.38 543	0.39 501	0.35 495	0.51 520	0.48 500
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 652	8.93 691	19.95 626	3.11 682	2.67 676	3.91 461	2.57 648	3.82 444	2.25 474	2.22 500	9.72 689	4.08 622	2.35 566	8.57 550	2.13 548	3.51 691	1.65 685	2.15 683	1.17 669	3.69 688	3.15 691

DispFullNet	4.64 653	3.48 666	23.95 710	3.99 694	3.03 684	3.35 334	1.06 495	4.18 552	2.80 585	6.33 688	2.94 614	4.04 620	7.81 690	3.92 445	5.16 631	2.75 682	1.61 684	3.10 700	2.68 705	3.32 683	3.31 697

CSAN	4.71 654	1.39 596	20.23 639	1.19 464	0.87 390	3.65 408	3.50 677	4.57 659	3.87 661	3.89 655	7.82 674	3.54 597	6.16 673	23.47 720	6.82 645	0.52 586	0.45 587	0.49 576	0.52 605	0.63 567	0.66 577

test_sample8	4.76 655	1.05 526	7.87 422	1.07 387	0.86 385	3.93 469	1.19 529	4.38 629	2.05 428	5.49 679	1.89 457	12.98 699	6.37 675	11.06 637	11.61 675	1.23 664	14.45 728	4.27 710	2.09 694	0.70 591	0.69 583

SuperB	4.79 656	4.41 671	21.08 676	1.45 576	1.08 468	3.91 461	3.08 667	4.18 552	3.01 614	2.50 561	2.10 508	2.75 515	3.49 627	8.80 554	19.60 710	0.44 525	0.33 498	0.53 594	0.39 538	12.01 720	0.64 573

IMH-64-1	4.84 657	2.53 651	6.83 411	4.30 699	3.74 695	4.81 669	6.05 694	5.30 679	3.92 663	3.95 657	8.33 678	5.08 666	6.06 670	8.96 560	6.30 639	4.57 708	2.96 704	3.04 697	2.12 697	4.28 696	3.62 700

IMH-64	4.84 657	2.53 651	6.83 411	4.30 699	3.74 695	4.81 669	6.05 694	5.30 679	3.92 663	3.95 657	8.33 678	5.08 666	6.06 670	8.96 560	6.30 639	4.57 708	2.96 704	3.04 697	2.12 697	4.28 696	3.62 700

NVStereoNet_ROB	4.91 659	1.40 597	16.46 548	1.47 581	1.72 631	3.46 358	1.96 621	3.89 463	3.61 655	2.90 614	24.61 720	4.81 656	4.49 648	13.57 699	4.87 628	1.33 673	1.29 678	1.70 678	1.68 681	1.41 664	1.66 661
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	5.12 660	0.90 483	21.33 684	1.50 588	1.33 542	4.09 521	3.49 676	4.03 510	4.59 672	6.57 689	10.95 694	12.92 698	8.41 695	9.86 586	8.78 661	0.75 632	0.58 632	0.51 583	0.50 598	0.68 588	0.57 549

WAO-7	5.16 661	3.21 662	18.98 597	1.88 645	1.44 571	5.34 678	3.09 668	4.91 672	5.81 685	4.35 669	8.92 686	6.55 679	6.06 670	13.40 697	10.81 669	1.34 674	1.20 676	1.48 677	1.35 677	1.60 666	1.45 656

CrosDoStereo	5.24 662	0.60 256	20.23 639	0.82 193	0.51 180	3.39 341	18.11 716	3.82 444	2.27 480	1.98 401	8.74 682	1.96 421	6.96 681	7.35 526	26.35 721	0.30 326	0.22 305	0.30 322	0.28 380	0.33 327	0.38 418

DeepStereo_LL	5.24 662	0.60 256	20.23 639	0.82 193	0.51 180	3.39 341	18.11 716	3.82 444	2.27 480	1.98 401	8.74 682	1.96 421	6.96 681	7.35 526	26.35 721	0.30 326	0.22 305	0.30 322	0.28 380	0.33 327	0.38 418

MeshStereo	5.35 664	1.32 585	21.34 685	1.34 536	1.15 485	4.40 595	3.90 687	5.18 676	4.55 670	10.14 706	11.82 699	11.47 693	5.84 667	13.84 703	7.03 650	0.61 606	0.58 632	0.60 620	0.58 620	0.72 603	0.59 558
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	5.41 665	12.60 708	20.42 652	3.27 685	3.15 689	4.50 616	3.02 664	4.66 663	3.73 660	3.35 645	5.36 664	7.86 686	2.88 593	12.33 684	4.76 625	3.12 687	2.22 692	2.70 694	1.69 682	3.49 684	3.10 690

pmcnn	5.45 666	1.22 568	17.40 564	1.60 607	2.41 675	3.48 365	2.12 630	4.52 654	3.26 639	3.67 651	13.15 703	22.10 712	3.46 626	11.92 679	17.16 698	0.34 407	0.21 273	0.23 69	0.19 138	0.36 382	0.28 260

MDST_ROB	5.53 667	0.59 239	23.11 705	2.55 673	2.69 677	21.20 715	1.98 623	4.77 669	2.65 563	9.36 701	4.25 653	4.14 627	4.45 647	22.57 715	3.68 612	0.48 558	0.33 498	0.47 552	0.44 570	0.44 482	0.44 472

EDNetEfficient	5.61 668	2.14 642	16.75 553	1.67 617	3.64 694	4.12 531	7.51 699	3.05 311	5.63 684	11.57 712	4.83 660	3.95 613	12.72 700	8.44 549	20.78 712	0.41 501	0.43 577	0.47 552	1.01 661	1.66 668	1.39 655

MSMD_ROB	5.61 668	1.08 535	16.68 551	1.21 474	0.83 367	10.14 699	2.07 629	3.93 480	6.22 687	10.37 707	8.03 676	22.22 713	9.45 697	11.66 666	4.52 620	0.66 617	0.58 632	0.66 634	0.68 636	0.65 578	0.63 569

SANet	5.65 670	1.72 622	20.94 672	1.26 494	0.88 394	7.20 690	3.81 686	4.60 660	11.23 695	4.56 671	8.78 684	7.49 684	6.95 680	11.85 676	18.11 702	0.49 570	0.44 582	0.50 579	0.42 563	0.90 625	0.82 615

ELAS_RVC	5.72 671	1.64 618	20.40 650	2.09 658	2.01 659	4.95 673	11.47 708	4.66 663	6.31 689	8.09 697	8.01 675	8.06 689	11.65 699	8.36 545	10.22 666	0.99 653	1.17 672	0.81 653	0.76 642	1.14 649	1.58 660
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 672	9.95 700	15.22 536	2.90 678	1.56 595	5.66 682	7.69 700	5.27 678	4.74 675	3.88 654	7.51 672	8.04 687	5.28 659	15.18 706	8.40 659	3.08 686	1.51 682	2.24 684	1.37 678	5.55 704	1.96 670

WAO-6	5.87 673	2.27 645	15.05 530	2.96 679	2.77 679	12.01 702	3.58 681	5.37 683	11.91 699	3.34 643	9.69 688	6.78 681	5.84 667	11.82 675	8.89 662	2.87 683	2.35 698	2.50 686	1.84 689	2.85 678	2.67 684

ELAS	5.99 674	1.62 613	20.29 646	1.96 651	2.01 659	15.09 708	8.38 703	5.23 677	5.54 682	9.02 700	8.61 681	6.74 680	9.75 698	7.48 529	11.40 674	0.96 651	1.18 673	0.72 644	0.93 655	1.30 660	1.67 662
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 675	13.97 715	21.36 686	3.58 690	3.14 688	4.73 662	2.48 642	4.20 556	3.17 629	2.98 623	2.83 612	23.31 716	4.34 645	11.06 637	2.45 575	3.68 694	2.33 696	2.60 689	1.79 687	3.69 688	3.19 693

FCDSN-DC	6.04 675	0.84 465	19.25 601	1.24 485	1.09 473	4.38 589	2.62 650	4.38 629	4.71 673	9.59 704	11.22 695	19.19 708	17.40 711	12.30 682	8.55 660	0.69 628	0.57 627	0.60 620	0.60 625	0.70 591	0.78 605
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 677	9.15 694	13.76 499	1.94 650	4.60 706	11.91 701	12.00 709	5.12 675	3.45 651	3.79 653	4.52 657	9.54 691	6.56 679	9.40 572	13.48 682	1.26 668	1.37 680	1.17 668	1.34 676	7.06 713	3.95 704

psmorigin	6.59 678	1.15 551	88.11 744	1.52 591	0.97 422	2.88 245	1.20 533	3.21 329	2.04 425	3.73 652	2.46 573	5.15 669	2.55 579	10.60 615	2.47 577	0.55 593	0.68 651	0.48 561	0.51 602	0.70 591	0.88 621

FC-DCNN	6.64 679	0.77 426	19.26 603	1.68 618	1.64 610	8.27 695	2.35 639	6.35 688	9.23 692	10.85 709	11.27 696	19.89 709	13.33 701	12.51 688	11.79 677	0.66 617	0.57 627	0.58 611	0.56 616	0.63 567	0.61 562

ACVNet-4b	6.73 680	13.67 713	21.87 696	3.54 689	3.07 685	4.19 560	2.25 635	4.03 510	3.65 656	1.64 316	3.98 652	5.88 676	2.89 594	10.01 594	16.98 697	23.29 734	2.24 693	2.53 687	1.78 686	3.87 692	3.21 694

EKT-Stereo	6.79 681	0.64 306	4.24 383	1.77 630	106.39 741	4.51 620	0.61 176	3.16 324	1.53 264	1.88 370	1.22 212	1.98 425	1.36 378	3.81 438	0.84 243	0.35 427	0.24 372	0.29 292	0.26 323	0.34 347	0.48 500

IMH	6.81 682	13.66 712	20.41 651	4.33 701	3.74 695	5.50 679	3.06 666	5.49 685	6.22 687	4.64 673	10.35 691	9.30 690	8.03 693	13.61 700	6.81 644	4.80 711	2.99 707	3.09 699	2.12 697	4.36 698	3.61 699

LVE	6.88 683	9.31 695	21.14 677	3.61 691	3.18 690	4.49 613	2.79 654	10.21 699	11.69 697	3.16 636	11.53 697	18.33 705	4.31 644	11.66 666	3.52 609	4.45 706	2.93 702	2.56 688	1.91 691	3.62 685	3.16 692

FC-DCNN v2	6.91 684	0.77 426	19.25 601	1.69 619	1.64 610	9.13 697	2.40 640	7.20 690	9.47 693	11.07 711	11.62 698	20.05 711	15.79 708	12.55 689	11.99 678	0.66 617	0.57 627	0.58 611	0.56 616	0.63 567	0.61 562

tt	7.19 685	0.51 134	6.83 411	4.03 695	2.30 674	12.05 703	20.19 720	15.46 716	6.58 690	3.42 647	3.22 632	5.37 672	6.39 678	4.20 452	7.46 653	9.81 720	11.53 727	7.05 718	7.46 719	6.31 707	3.71 702

Dean	7.52 686	9.08 693	21.41 687	3.74 693	3.53 692	4.81 669	3.53 678	5.33 682	5.25 679	4.17 664	26.53 721	25.62 722	4.09 640	10.97 631	4.32 617	3.69 695	2.30 695	2.91 696	1.87 690	4.03 694	3.24 695

DGSMNet	7.55 687	1.62 613	17.42 565	1.92 646	12.73 712	7.45 693	42.99 734	4.13 540	2.07 432	2.10 447	3.16 630	3.42 579	1.70 488	9.24 569	2.30 560	3.70 696	10.89 726	11.80 728	5.54 715	4.24 695	2.66 683

MADNet++	7.57 688	5.80 680	13.28 491	6.38 713	5.26 708	7.18 689	7.77 701	5.32 681	5.62 683	6.11 685	7.78 673	6.02 678	8.01 692	11.74 671	16.36 694	9.36 719	4.95 714	8.57 721	5.66 716	4.83 702	5.34 710

MonStereo1	8.07 689	2.24 644	5.83 405	4.68 706	3.60 693	18.80 713	2.52 644	5.89 687	5.86 686	4.76 674	13.98 708	7.41 683	50.63 739	13.28 694	5.16 631	4.40 704	0.90 664	2.69 693	1.55 679	3.92 693	3.30 696

SGM+DAISY	8.36 690	3.82 668	24.83 711	2.02 654	1.75 634	14.80 707	17.22 715	4.27 588	11.79 698	13.88 713	14.38 709	11.74 697	13.83 703	10.56 612	15.12 685	1.21 662	1.19 675	1.14 667	1.13 668	1.17 654	1.37 652

MultiAttention	8.74 691	0.56 202	7.25 417	2.07 657	22.74 722	35.86 727	8.44 704	4.97 673	2.58 554	2.57 576	5.11 663	5.55 675	1.59 448	52.70 741	7.50 654	0.47 553	0.24 372	0.52 589	1.00 660	6.84 711	6.30 714

UNDER WATER-64	9.33 692	5.37 676	22.60 703	5.22 711	4.86 707	10.75 700	4.61 691	11.45 700	17.30 715	7.59 692	9.80 690	15.99 704	17.90 713	10.63 616	15.72 689	4.36 702	2.87 701	4.39 713	2.86 709	7.01 712	5.36 711

TorneroNet-64	10.12 693	8.74 687	20.95 673	4.27 697	3.76 698	13.86 706	2.85 657	15.05 714	23.15 724	10.07 705	23.84 719	13.47 700	8.24 694	13.96 704	17.21 699	3.96 699	2.72 699	3.23 701	2.48 701	6.29 706	4.27 707

DStereoSA	10.13 694	4.62 672	12.76 486	4.78 708	13.35 713	9.97 698	22.80 721	4.74 668	16.44 710	5.11 677	15.31 711	4.61 650	13.82 702	8.00 541	27.60 725	6.51 716	8.86 718	1.43 675	8.28 720	3.16 680	10.38 716

UNDER WATER	10.47 695	3.95 669	22.62 704	5.07 710	4.51 705	7.78 694	3.77 684	12.56 708	21.72 723	7.84 695	10.78 692	23.96 718	31.66 724	10.78 624	16.19 693	4.44 705	2.93 702	4.24 709	2.86 709	6.33 708	5.47 712

JetRed	10.48 696	27.10 724	35.70 720	4.27 697	4.09 702	15.55 711	12.83 711	12.16 705	5.50 681	5.83 682	5.56 666	10.14 692	7.43 686	8.88 556	26.39 723	3.32 688	3.81 711	3.51 704	2.96 711	7.85 714	6.69 715

notaker	10.50 697	8.60 686	20.23 639	4.54 705	3.95 699	6.27 684	3.44 674	8.07 693	4.75 676	8.73 698	46.45 732	13.86 703	27.86 723	13.49 698	13.61 683	4.56 707	3.18 708	3.52 705	2.68 705	8.13 716	4.05 705

WQFJA1++	10.56 698	0.40 21	3.21 345	0.89 260	0.82 359	1.43 76	0.41 74	2.15 149	0.87 70	96.02 746	0.71 63	0.46 40	0.55 72	1.29 198	0.50 85	0.27 211	0.17 86	0.21 36	0.18 93	100.47 744	0.22 129

xyz-stereo	10.85 699	0.45 65	79.01 743	0.62 26	0.45 132	83.70 742	0.77 301	2.59 247	1.34 169	2.19 485	32.02 730	2.76 521	1.62 459	5.75 484	2.39 565	0.25 160	0.17 86	0.33 411	0.21 188	0.25 127	0.19 15

DStereoFS	11.11 700	13.81 714	11.82 477	5.73 712	11.05 711	20.81 714	11.36 707	8.68 696	16.52 713	14.90 716	15.81 715	11.63 696	13.85 705	9.05 563	15.60 688	7.57 717	8.88 719	2.41 685	5.29 714	2.16 673	15.30 722

MANE	11.39 701	1.38 594	23.16 706	4.82 709	2.79 680	22.02 716	14.51 713	25.81 720	26.28 725	10.93 710	13.17 704	19.90 710	18.03 714	15.69 708	20.41 711	0.96 651	0.74 657	1.42 674	3.24 712	0.74 605	1.71 663

SGM-ForestM	11.55 702	1.16 554	21.62 693	2.14 659	0.81 349	22.25 717	19.08 718	16.50 718	11.34 696	15.94 719	14.44 710	27.12 723	22.61 722	24.76 721	28.39 728	0.50 574	0.48 607	0.47 552	0.44 570	0.55 536	0.53 529

WAO-8	11.95 703	13.02 709	20.56 657	3.50 686	3.08 686	15.11 709	2.80 655	12.91 709	19.11 721	7.69 693	13.12 701	11.62 694	7.01 683	84.40 743	7.91 656	3.42 689	1.92 689	3.54 706	1.93 692	3.68 686	2.69 685

Venus	11.95 703	13.02 709	20.56 657	3.50 686	3.08 686	15.11 709	2.80 655	12.91 709	19.11 721	7.69 693	13.12 701	11.62 694	7.01 683	84.40 743	7.91 656	3.42 689	1.92 689	3.54 706	1.93 692	3.68 686	2.69 685

TCMNet-wrong-test	12.32 705	14.13 716	19.38 606	22.38 723	19.85 717	15.99 712	12.34 710	22.95 719	4.56 671	6.24 687	6.27 669	18.40 707	15.71 707	10.10 600	10.72 668	9.06 718	4.78 712	5.35 715	3.95 713	12.28 721	11.97 718

EDNetEfficientorigin	12.35 706	2.51 649	179.47 748	1.19 464	0.96 418	2.91 250	1.81 613	3.00 305	5.35 680	8.91 699	4.79 659	4.18 629	4.64 650	9.98 592	11.30 672	0.37 449	0.38 543	0.60 620	0.85 650	1.32 661	2.43 681

LSM	12.71 707	3.52 667	20.79 666	55.63 738	84.76 738	3.63 407	6.30 696	3.73 426	4.93 677	5.55 680	13.92 707	3.53 594	3.25 615	9.72 580	4.12 616	0.64 612	0.85 662	0.71 640	0.81 649	1.03 635	26.84 727

U	12.82 708	0.38 11	1.99 235	0.66 66	58.94 737	63.38 740	0.34 43	1.91 113	0.94 101	0.59 58	0.80 84	0.46 40	0.57 80	0.83 50	0.44 42	0.29 284	0.17 86	63.35 742	59.81 741	0.29 225	0.20 50

MSAF-DinoV2	13.69 709	13.09 711	22.03 699	2.41 671	1.44 571	4.03 509	1.38 565	9.07 697	9.20 691	2.23 504	1.98 479	5.08 666	5.06 655	177.66 749	5.46 638	0.45 535	0.34 511	0.40 507	0.62 629	6.09 705	5.80 713

DGTPSM_ROB	15.31 710	8.85 689	28.14 717	9.90 717	18.89 715	12.44 704	33.21 724	13.48 711	17.86 719	9.50 702	22.89 717	13.78 701	19.67 715	21.26 711	23.68 715	5.08 713	8.84 716	5.62 716	11.50 723	6.72 709	14.87 720

DPSMNet_ROB	15.52 711	8.89 690	31.44 718	10.07 719	18.91 716	12.44 704	33.22 725	13.51 712	17.94 720	9.58 703	22.91 718	13.79 702	19.67 715	21.43 712	23.73 716	5.17 714	8.84 716	5.63 717	11.52 726	6.79 710	14.90 721

USTest	15.98 712	15.58 717	22.56 702	18.49 720	16.99 714	26.43 718	36.08 728	27.68 723	12.77 701	10.69 708	10.80 693	18.35 706	15.09 706	18.62 710	23.37 714	4.85 712	5.34 715	7.38 719	7.43 718	9.90 718	11.23 717

KSHMR	16.96 713	5.37 676	21.64 695	4.46 703	4.50 704	8.30 696	3.32 671	15.58 717	76.24 743	6.62 690	61.47 738	56.53 738	5.43 663	35.17 727	11.37 673	4.39 703	2.97 706	3.63 708	2.74 707	5.10 703	4.34 708

LE_ROB	18.58 714	1.21 562	48.38 726	8.60 716	23.00 723	7.32 692	19.74 719	9.94 698	38.69 735	43.53 730	21.91 716	28.40 724	40.92 729	23.18 717	54.71 735	0.34 407	0.33 498	0.32 375	0.36 505	0.42 461	0.40 446

coex-ft	18.59 715	6.62 681	113.53 746	1.17 455	1.31 531	2.33 184	1.93 620	2.81 285	14.00 702	124.82 749	8.45 680	5.90 677	51.74 740	9.99 593	22.69 713	0.57 597	0.62 640	0.50 579	0.49 590	1.08 644	1.28 646

iinet-test	19.59 716	18.93 719	25.29 712	22.27 721	21.21 718	29.32 719	37.73 729	31.61 726	16.48 711	14.41 714	13.76 705	22.91 714	19.69 717	21.98 713	26.21 719	10.17 721	8.89 720	11.03 724	10.88 721	13.66 722	15.45 723

IINet	19.59 716	18.93 719	25.29 712	22.27 721	21.21 718	29.32 719	37.73 729	31.61 726	16.48 711	14.41 714	13.76 705	22.91 714	19.69 717	21.98 713	26.21 719	10.17 721	8.89 720	11.03 724	10.88 721	13.66 722	15.45 723

DPSM_ROB	20.78 718	20.03 722	26.57 715	23.62 725	22.46 720	31.10 722	39.97 732	33.52 728	17.41 717	15.25 717	15.80 713	24.06 719	20.71 720	23.30 718	27.62 726	10.78 723	9.41 723	11.69 726	11.50 723	14.49 724	16.36 725

DPSM	20.78 718	20.03 722	26.57 715	23.62 725	22.46 720	31.10 722	39.97 732	33.52 728	17.41 717	15.25 717	15.80 713	24.06 719	20.71 720	23.30 718	27.62 726	10.78 723	9.41 723	11.69 726	11.50 723	14.49 724	16.36 725

ktn	21.74 720	10.34 701	19.68 616	4.53 704	4.00 700	6.53 687	4.51 690	6.79 689	78.82 745	84.69 744	100.86 747	58.49 739	7.57 688	12.11 681	13.35 681	4.58 710	3.24 709	3.49 703	2.62 703	4.65 701	3.84 703

LRCNet_RVC	25.52 721	33.45 725	23.21 708	31.79 727	32.78 724	6.74 688	1.18 526	25.88 721	4.46 669	28.94 720	30.89 722	24.91 721	17.57 712	27.66 722	24.34 718	35.26 738	25.60 739	35.91 738	33.81 737	31.90 737	34.10 738

TorneroNet	25.88 722	11.28 706	21.62 693	4.20 696	4.07 701	55.25 732	3.15 669	15.16 715	76.94 744	58.09 738	82.72 744	86.88 743	41.15 730	13.35 696	18.13 703	4.32 701	2.85 700	3.45 702	2.62 703	8.33 717	4.14 706

DLNR_Zeroshot_test	28.62 723	55.50 739	49.94 729	183.62 744	115.05 744	3.43 351	0.28 19	29.49 724	1.49 232	1.01 220	1.26 229	0.93 234	0.63 104	3.92 445	1.51 451	29.81 735	0.41 567	0.26 196	0.23 248	93.28 741	0.32 328

DLNR-FE	28.68 724	56.10 740	49.61 727	183.75 745	105.98 740	3.44 352	0.28 19	29.58 725	1.49 232	1.01 220	1.26 229	0.93 234	0.63 104	3.81 438	1.51 451	33.14 737	0.41 567	0.26 196	0.23 248	99.94 743	0.32 328

Selective-IGEV-i1pa	29.93 725	36.60 726	34.97 719	9.92 718	7.41 710	38.91 728	35.81 727	43.96 732	35.07 733	30.01 721	53.53 737	41.78 725	35.42 725	40.57 729	33.93 730	30.94 736	15.47 730	23.33 729	13.36 727	10.61 719	27.01 728

HanzoNet	31.60 726	17.23 718	21.22 682	7.32 714	5.84 709	7.25 691	3.53 678	13.82 713	14.20 704	50.38 733	47.01 733	44.45 727	56.61 741	36.61 728	32.00 729	63.89 742	56.57 743	7.97 720	89.20 746	28.69 727	28.25 730

light-stereo	41.45 727	10.64 703	54.16 738	59.84 739	45.61 735	131.14 747	1.57 592	37.33 731	17.30 715	76.21 743	120.65 748	118.18 748	3.98 636	89.11 746	15.46 686	5.48 715	9.68 725	1.25 669	1.28 673	17.93 726	12.24 719

fast-reg	41.74 728	39.55 727	52.36 730	48.35 737	53.83 736	63.99 741	80.62 741	67.13 736	34.76 729	30.46 723	31.71 725	46.30 729	38.94 726	45.39 732	53.82 734	20.51 726	18.78 731	23.33 729	22.88 729	29.12 729	32.91 731

Hybrid-DGEV	41.74 728	40.15 730	53.21 733	47.72 731	45.04 729	62.46 734	80.71 743	67.23 738	34.70 726	30.38 722	31.64 724	48.32 736	41.44 731	46.71 739	55.65 742	21.63 731	18.85 732	23.50 736	23.21 733	29.18 732	33.09 737

FlowAnything	41.75 730	39.90 728	53.36 735	47.83 736	45.06 730	62.45 733	80.51 740	67.34 742	34.89 731	30.56 727	31.52 723	48.18 732	42.05 736	46.66 738	55.24 737	21.71 733	18.88 734	23.49 735	23.13 730	29.12 729	33.04 732

Selective-RAFT-Error	41.77 731	40.16 731	53.34 734	47.73 732	45.25 734	62.51 735	80.64 742	67.22 737	34.93 732	30.64 728	31.81 726	48.11 731	42.11 737	46.57 733	54.95 736	21.61 728	18.87 733	23.48 731	23.15 732	29.16 731	33.08 736

RAFT-FEzeroshot	41.78 732	40.21 733	53.07 731	47.74 734	45.19 732	62.51 735	80.73 745	67.30 740	34.75 727	30.51 725	31.88 727	48.27 734	41.88 734	46.64 736	55.54 739	21.62 729	18.89 736	23.48 731	23.22 734	29.20 734	33.05 733

RAFT-FE	41.78 732	40.21 733	53.07 731	47.74 734	45.19 732	62.51 735	80.73 745	67.30 740	34.75 727	30.51 725	31.88 727	48.27 734	41.88 734	46.64 736	55.54 739	21.62 729	18.89 736	23.48 731	23.22 734	29.20 734	33.05 733

CasAABBNet	41.80 734	40.20 732	53.41 736	47.73 732	45.18 731	62.51 735	80.71 743	67.26 739	34.80 730	30.49 724	31.88 727	48.24 733	41.81 733	46.63 735	55.64 741	21.60 727	18.88 734	23.48 731	23.22 734	29.19 733	33.05 733

HaxPig	43.25 735	43.65 735	45.00 724	33.85 728	35.61 726	32.69 724	30.52 722	45.09 733	42.97 736	48.77 731	48.17 734	43.00 726	40.26 728	44.58 730	43.61 731	47.18 739	49.30 740	51.54 740	50.25 739	43.73 738	45.29 739

AVERAGE_ROB	44.46 736	45.91 736	46.59 725	40.59 730	38.66 727	32.99 725	30.52 722	46.19 734	43.26 737	49.59 732	48.97 735	44.62 728	39.89 727	45.04 731	43.94 732	48.74 740	50.69 741	50.80 739	49.79 738	45.54 739	46.97 740

MEDIAN_ROB	47.37 737	49.08 737	49.92 728	40.32 729	39.97 728	34.95 726	33.43 726	49.17 735	46.39 739	53.06 735	52.65 736	47.65 730	42.23 738	48.35 740	47.29 733	52.10 741	54.04 742	54.28 741	53.48 740	48.76 740	50.33 741

LSM0	49.58 738	40.04 729	53.62 737	97.15 740	128.68 745	62.75 739	79.89 739	67.63 743	35.11 734	33.02 729	32.61 731	48.43 737	41.60 732	46.60 734	55.43 738	21.63 731	18.99 738	23.62 737	23.13 730	29.47 736	52.26 742

BEATNet-Init1	49.72 739	64.32 741	97.77 745	4.68 706	4.28 703	84.75 743	60.42 735	73.38 744	68.59 742	88.29 745	88.51 746	91.94 744	97.99 745	85.26 745	70.96 746	0.80 637	0.65 644	0.85 654	0.70 639	7.96 715	2.33 677

Anonymous_1	57.11 740	19.68 721	26.15 714	23.10 724	142.31 746	30.84 721	39.75 731	33.86 730	16.98 714	70.53 742	15.42 712	23.46 717	19.75 719	23.04 716	27.23 724	164.73 749	9.02 722	130.38 745	137.40 747	161.27 750	27.24 729

PML	64.32 741	53.22 738	17.88 573	8.10 715	32.94 725	148.46 748	247.79 751	12.18 706	45.42 738	111.41 747	288.92 751	101.47 745	101.31 746	31.67 723	15.55 687	14.03 725	4.83 713	10.98 723	6.18 717	28.82 728	5.17 709

DPSimNet_ROB	102.30 742	119.72 748	143.59 747	109.42 741	94.10 739	127.22 746	127.15 747	26.62 722	102.36 749	149.58 750	83.99 745	139.34 749	137.54 749	64.62 742	82.36 747	105.18 743	66.15 744	120.15 744	69.61 743	99.58 742	77.72 743

RSGM-EC	108.14 743	104.44 745	68.66 741	115.42 742	109.31 742	116.48 744	139.19 748	127.02 748	55.95 740	55.27 736	71.01 739	116.54 746	111.76 747	176.57 747	175.06 748	117.34 747	71.64 745	140.65 746	83.55 744	123.96 745	82.91 744

acva	108.14 743	104.44 745	68.66 741	115.42 742	109.31 742	116.48 744	139.19 748	127.02 748	55.95 740	55.27 736	71.01 739	116.54 746	111.76 747	176.57 747	175.06 748	117.34 747	71.64 745	140.65 746	83.55 744	123.96 745	82.91 744

xxxxx1	112.33 745	88.53 742	37.76 721	227.84 747	157.23 747	39.05 729	61.41 736	93.76 745	79.29 746	62.45 739	74.79 741	78.32 740	70.96 742	33.47 724	70.69 743	114.00 744	130.36 748	259.31 749	274.34 749	145.54 747	147.50 746

tt_ll	112.33 745	88.53 742	37.76 721	227.84 747	157.23 747	39.05 729	61.41 736	93.76 745	79.29 746	62.45 739	74.79 741	78.32 740	70.96 742	33.47 724	70.69 743	114.00 744	130.36 748	259.31 749	274.34 749	145.54 747	147.50 746

ff	112.33 745	88.53 742	37.76 721	227.84 747	157.23 747	39.05 729	61.41 736	93.76 745	79.29 746	62.45 739	74.79 741	78.32 740	70.96 742	33.47 724	70.69 743	114.00 744	130.36 748	259.31 749	274.34 749	145.54 747	147.50 746

Selective-IGEV-i16pa	129.35 748	164.95 749	19.57 612	3.26 684	2.26 672	202.88 750	5.86 693	236.38 751	207.45 751	116.27 748	209.82 749	153.71 750	219.30 751	258.04 751	190.96 750	192.94 750	94.03 747	90.21 743	64.92 742	4.40 699	149.67 749

test_example2	212.63 749	219.92 750	221.87 749	213.67 746	221.17 750	199.47 749	200.74 750	185.30 750	141.66 750	209.52 751	213.45 750	210.82 751	205.48 750	221.27 750	216.64 751	236.83 751	242.07 751	213.93 748	217.01 748	235.69 751	226.10 750

GS-Stereo							0.83 349	3.32 351	1.37 175	0.75 128	0.89 115	0.76 178	0.80 185	0.92 81	0.53 103	0.26 184	0.18 132	0.26 196	0.20 164	0.28 204	0.21 95

FSD					0.60 247	0.77 14	0.67 217	1.57 61	0.68 15	0.72 116	0.62 49	1.02 253	0.72 137	0.81 43	0.73 199	0.59 600	0.54 619	0.57 609	0.54 611	0.57 547

ccccc		629.75 751		567.84 750	570.84 751	582.44 751		613.82 752		614.58 752		555.57 752		666.94 752		781.57 752	507.24 752	391.36 752	342.44 752	689.82 752

ASD4		113.98 747

Low-res two-view benchmark