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	0.78 166	0.27 4	0.56 5	0.24 6	1.33 31	0.40 1	0.45 4	0.25 2	0.66 129	0.50 54	0.83 49	0.33 1	0.20 50	0.16 49	0.19 9	0.15 10	0.18 1	0.19 15

mm2	0.45 2	0.42 43	0.88 2	0.61 16	0.36 36	0.66 9	0.25 8	0.95 8	0.90 75	0.52 20	0.43 19	0.56 79	0.32 5	0.71 9	0.41 23	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 6	0.82 191	0.27 4	0.58 6	0.27 17	1.58 60	0.42 3	0.43 3	0.27 3	0.68 136	0.50 54	0.82 46	0.35 2	0.18 25	0.17 85	0.19 9	0.15 10	0.18 1	0.17 1

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 18	0.61 16	0.38 74	0.42 2	0.36 50	0.68 2	0.77 32	0.50 13	0.83 94	0.61 101	0.33 8	0.61 3	0.62 139	0.19 36	0.14 11	0.24 109	0.22 223	0.20 33	0.19 15

S2M2_XL	0.46 3	0.41 31	1.09 63	0.65 56	0.34 26	0.29 1	0.23 3	0.67 1	0.50 6	0.53 24	0.92 127	0.65 124	0.53 63	0.54 1	0.50 84	0.28 254	0.24 371	0.25 150	0.21 187	0.23 86	0.22 128
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 43	0.88 2	0.61 16	0.36 36	0.66 9	0.25 8	1.32 28	0.90 75	0.52 20	0.43 19	0.56 79	0.32 5	0.71 9	0.41 23	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 6	0.82 191	0.28 6	0.58 6	0.32 31	1.61 65	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 142	0.48 44	0.84 55	0.36 4	0.18 25	0.17 85	0.19 9	0.15 10	0.18 1	0.18 7

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 22	0.73 123	0.24 1	0.66 9	0.28 19	1.31 27	0.44 4	0.53 24	0.27 3	0.81 193	0.46 37	0.73 21	0.41 23	0.22 86	0.15 24	0.19 9	0.16 28	0.19 10	0.17 1

derf	0.49 9	0.40 20	0.90 12	0.70 89	0.35 31	1.17 40	0.24 6	1.17 21	0.92 89	0.53 24	0.41 13	0.51 53	0.29 2	0.77 30	0.37 8	0.18 25	0.18 131	0.19 9	0.17 47	0.18 1	0.21 94

qqai	0.49 9	0.41 31	0.92 13	0.69 83	0.33 20	0.99 25	0.25 8	1.33 31	0.89 74	0.51 17	0.41 13	0.55 73	0.29 2	0.78 32	0.38 13	0.19 36	0.17 85	0.19 9	0.17 47	0.18 1	0.21 94

DepthFocus	0.50 11	0.41 31	1.02 24	0.57 7	0.38 74	0.77 14	0.44 91	0.82 5	0.61 10	0.46 5	0.66 59	0.75 176	0.48 44	0.83 49	0.36 4	0.26 183	0.19 179	0.27 229	0.25 298	0.25 126	0.21 94

FoundationStereo	0.50 11	0.39 16	1.11 77	0.79 171	0.42 105	0.70 12	0.36 50	0.76 4	0.80 45	0.62 76	0.38 10	0.73 167	0.77 162	0.69 5	0.36 4	0.26 183	0.17 85	0.23 68	0.16 28	0.18 1	0.20 48

GeoVLM	0.52 13	0.42 43	0.88 2	0.62 25	0.36 36	1.62 106	0.25 8	0.96 9	0.90 75	0.61 69	0.43 19	0.57 86	0.53 63	0.71 9	0.45 49	0.16 6	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 15

MonSter++	0.52 13	0.42 43	0.89 6	0.61 16	0.36 36	1.64 109	0.25 8	0.96 9	0.91 81	0.62 76	0.42 16	0.56 79	0.53 63	0.71 9	0.45 49	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 48

BridgeDepth_RVC	0.53 15	0.41 31	1.03 26	0.55 5	0.37 57	0.99 25	0.23 3	1.38 37	0.67 13	0.56 34	0.52 34	0.50 51	0.82 190	0.83 49	0.47 64	0.29 283	0.16 49	0.23 68	0.18 92	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 43	1.05 32	0.58 9	0.25 2	1.30 62	0.36 50	1.53 54	0.86 67	0.56 34	0.37 9	0.57 86	0.65 113	0.87 60	0.40 17	0.20 50	0.15 24	0.19 9	0.16 28	0.22 75	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 31	1.12 80	0.71 99	0.37 57	0.63 8	0.34 43	0.94 7	0.80 45	0.42 1	1.40 279	0.69 142	0.53 63	0.75 22	0.40 17	0.31 350	0.23 334	0.27 229	0.22 223	0.26 159	0.24 166

LACA3	0.55 17	0.48 109	0.89 6	0.52 1	0.43 111	2.28 178	0.53 130	1.02 13	0.53 7	0.53 24	0.41 13	0.47 42	0.45 32	0.90 72	0.36 4	0.23 104	0.18 131	0.20 20	0.15 10	0.21 55	0.20 48

LGtest1	0.55 17	0.41 31	1.14 93	0.70 89	0.40 90	0.99 25	0.26 15	1.32 28	0.93 96	0.53 24	0.60 47	0.44 33	0.49 50	1.02 108	0.45 49	0.27 210	0.19 179	0.23 68	0.16 28	0.21 55	0.23 148

PointNet	0.56 20	0.41 31	0.92 13	0.63 33	0.33 20	1.85 126	0.31 25	1.34 33	0.88 72	0.71 111	0.46 26	0.57 86	0.32 5	0.80 37	0.45 49	0.18 25	0.16 49	0.23 68	0.18 92	0.20 33	0.20 48

Wavelet-MonSter	0.57 21	0.47 99	1.13 87	0.66 65	0.78 334	1.60 101	0.30 24	1.17 21	0.68 14	0.58 49	0.69 62	0.39 15	0.48 44	0.99 102	0.46 59	0.15 1	0.16 49	0.20 20	0.16 28	0.20 33	0.19 15

MGA	0.59 22	0.40 20	1.04 27	0.72 114	0.80 341	1.74 119	0.41 73	0.98 12	0.99 112	0.60 66	0.54 36	0.54 64	0.29 2	1.06 117	0.42 29	0.20 50	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.21 55	0.21 94

MSE-Stereo	0.59 22	0.40 20	1.04 27	0.72 114	0.61 250	2.02 143	0.33 34	1.13 18	0.94 101	0.60 66	0.49 29	0.54 64	0.35 11	1.06 117	0.42 29	0.21 63	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.22 75	0.21 94

CAR	0.60 24	0.41 31	1.04 27	0.72 114	0.61 250	2.02 143	0.33 34	1.13 18	0.94 101	0.61 69	0.49 29	0.54 64	0.35 11	1.14 140	0.45 49	0.21 63	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.22 75	0.21 94

LACA1	0.60 24	0.43 52	0.92 13	0.53 2	0.32 16	3.20 301	0.33 34	1.48 47	0.48 5	0.57 43	0.39 11	0.41 24	0.59 88	0.83 49	0.37 8	0.23 104	0.19 179	0.23 68	0.18 92	0.21 55	0.19 15

CSFM-Stereo	0.60 24	0.39 16	0.95 16	0.60 15	0.32 16	2.66 221	0.31 25	1.44 43	0.77 32	0.72 115	0.51 32	0.55 73	0.51 58	0.75 22	0.46 59	0.17 11	0.17 85	0.18 2	0.15 10	0.20 33	0.18 7

MLG-Stereo_test3	0.60 24	0.37 9	1.12 80	0.59 12	0.57 230	2.19 171	0.31 25	1.68 79	0.56 8	0.49 12	0.51 32	0.56 79	0.33 8	0.96 92	0.54 108	0.21 63	0.17 85	0.23 68	0.16 28	0.20 33	0.21 94

HiDET	0.61 28	0.41 31	0.88 2	0.64 43	0.39 80	2.67 222	0.25 8	1.59 63	0.91 81	0.59 57	0.44 23	0.52 59	0.50 54	0.76 26	0.54 108	0.17 11	0.15 24	0.18 2	0.15 10	0.19 10	0.21 94

LG-Stereo_L1	0.61 28	0.47 99	1.10 69	0.73 123	0.49 171	1.72 114	0.33 34	1.95 117	0.65 11	0.56 34	0.40 12	0.40 17	0.43 25	1.40 220	0.42 29	0.23 104	0.19 179	0.23 68	0.18 92	0.21 55	0.19 15

Anonymus	0.62 30	0.53 158	0.97 18	0.74 131	0.41 97	1.55 95	0.31 25	1.19 25	0.93 96	0.74 123	0.62 50	0.65 124	0.56 77	0.97 95	0.86 251	0.21 63	0.18 131	0.28 265	0.23 247	0.24 99	0.26 215

monster-pro	0.62 30	0.43 52	1.07 42	0.66 65	0.82 357	1.14 39	0.39 58	2.57 234	0.92 89	0.58 49	0.64 53	0.36 4	0.36 14	0.91 77	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

LACA2	0.62 30	0.53 158	1.20 110	0.54 3	0.26 3	3.15 293	0.47 108	1.56 57	0.57 9	0.52 20	0.47 28	0.47 42	0.45 32	0.71 9	0.37 8	0.23 104	0.17 85	0.21 36	0.15 10	0.23 86	0.17 1

Test_v1	0.62 30	0.40 20	1.13 87	0.74 131	0.55 213	1.60 101	0.39 58	1.68 79	0.92 89	0.60 66	0.88 108	0.53 61	0.50 54	0.93 86	0.39 14	0.19 36	0.16 49	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.21 94

MonStereo	0.62 30	0.43 52	1.07 42	0.66 65	0.82 357	1.13 33	0.39 58	2.57 234	0.92 89	0.58 49	0.64 53	0.36 4	0.36 14	0.90 72	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

Monster-pub-eth3d	0.62 30	0.43 52	1.07 42	0.66 65	0.82 357	1.13 33	0.39 58	2.57 234	0.92 89	0.58 49	0.64 53	0.36 4	0.36 14	0.88 66	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

MonSter	0.62 30	0.43 52	1.07 42	0.66 65	0.82 357	1.13 33	0.39 58	2.57 234	0.92 89	0.58 49	0.64 53	0.36 4	0.35 11	0.95 88	0.43 36	0.15 1	0.15 24	0.20 20	0.17 47	0.21 55	0.19 15

LCMNet	0.63 37	0.40 20	0.95 16	0.58 9	0.39 80	3.11 287	0.27 17	1.58 60	0.84 62	0.56 34	0.58 45	0.52 59	0.53 63	0.77 30	0.51 95	0.17 11	0.16 49	0.19 9	0.15 10	0.20 33	0.21 94

LG-Stereo_L2	0.63 37	0.46 75	1.15 95	0.70 89	0.43 111	2.32 182	0.28 19	1.86 101	0.68 14	0.56 34	0.42 16	0.37 9	0.45 32	1.36 212	0.40 17	0.23 104	0.18 131	0.22 52	0.18 92	0.21 55	0.20 48

PhaseNet	0.64 39	0.53 158	1.06 39	0.93 302	0.48 161	0.76 13	0.36 50	1.32 28	0.91 81	0.83 176	0.65 58	0.78 181	0.52 60	1.15 147	1.04 319	0.24 132	0.19 179	0.30 320	0.28 378	0.25 126	0.31 312

LGCAT	0.64 39	0.42 43	0.89 6	0.71 99	0.36 36	1.91 132	0.25 8	1.18 24	0.66 12	0.53 24	0.42 16	1.24 295	0.55 71	1.60 268	0.45 49	0.35 425	0.35 516	0.18 2	0.23 247	0.19 10	0.31 312

MCSU-Stereo	0.64 39	0.34 6	1.18 101	0.76 154	0.33 20	2.10 159	0.45 96	1.72 83	0.87 69	0.48 8	0.57 42	1.11 264	0.52 60	0.86 59	0.48 68	0.20 50	0.16 49	0.19 9	0.14 2	0.20 33	0.20 48

Monster-pub-mixall	0.64 39	0.42 43	1.00 22	0.83 204	0.48 161	1.39 71	0.32 31	1.45 44	0.82 55	0.88 192	0.85 100	0.39 15	0.36 14	1.99 337	0.47 64	0.20 50	0.16 49	0.17 1	0.15 10	0.18 1	0.21 94

S2M2_L	0.64 39	0.55 186	1.07 42	0.89 258	0.54 204	1.08 30	0.20 1	1.16 20	1.37 172	0.59 57	0.81 89	0.86 207	0.47 40	0.70 6	0.65 155	0.31 350	0.33 497	0.27 229	0.27 349	0.36 380	0.31 312
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.65 44	0.41 31	1.06 39	0.85 230	0.31 12	2.44 196	0.46 102	1.09 15	0.69 17	0.84 180	0.52 34	0.55 73	0.53 63	1.49 245	0.46 59	0.31 350	0.14 11	0.25 150	0.18 92	0.23 86	0.20 48

aanet-new-34k	0.66 45	0.60 254	1.23 115	0.73 123	0.33 20	1.44 79	0.87 388	1.52 53	0.92 89	0.51 17	1.36 267	0.59 94	0.87 207	0.58 2	0.44 42	0.22 86	0.16 49	0.25 150	0.17 47	0.23 86	0.20 48

LiteMatch*	0.67 46	0.46 75	3.75 371	0.65 56	0.36 36	1.48 85	0.26 15	1.11 16	0.96 105	0.58 49	0.45 25	0.55 73	0.46 37	0.70 6	0.37 8	0.21 63	0.16 49	0.21 36	0.17 47	0.21 55	0.20 48

LiteMatch	0.67 46	0.84 462	0.89 6	0.80 174	0.39 80	1.60 101	0.68 225	0.96 9	0.91 81	0.62 76	0.43 19	0.56 79	1.40 387	0.71 9	1.10 332	0.28 254	0.16 49	0.29 291	0.22 223	0.29 224	0.37 399

4.5_new	0.67 46	0.46 75	1.11 77	0.63 33	0.78 334	1.97 138	0.51 120	2.18 149	0.78 37	0.73 118	0.90 119	0.42 26	0.49 50	0.81 42	0.49 77	0.21 63	0.14 11	0.26 195	0.19 137	0.22 75	0.20 48

4.5w-stereo	0.67 46	0.46 75	1.11 77	0.63 33	0.78 334	1.97 138	0.51 120	2.18 149	0.77 32	0.73 118	0.90 119	0.42 26	0.49 50	0.81 42	0.49 77	0.21 63	0.14 11	0.26 195	0.19 137	0.22 75	0.20 48

4w-stereo	0.67 46	0.49 119	1.07 42	0.63 33	0.75 322	1.63 108	0.44 91	2.23 161	0.77 32	0.56 34	0.92 127	0.40 17	0.82 190	1.08 121	0.53 102	0.18 25	0.13 1	0.25 150	0.18 92	0.19 10	0.20 48

Pro-Stereo	0.68 51	0.33 4	0.97 18	0.68 76	0.43 111	3.11 287	0.35 48	0.70 3	0.96 105	0.54 31	0.54 36	0.62 108	0.27 1	2.06 343	0.68 168	0.24 132	0.16 49	0.30 320	0.25 298	0.20 33	0.19 15

MatchStereo	0.68 51	0.46 75	1.93 223	0.67 73	0.28 6	0.98 23	0.33 34	2.01 124	1.69 345	0.48 8	1.02 150	0.47 42	0.59 88	0.91 77	0.58 127	0.21 63	0.17 85	0.21 36	0.15 10	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 20	1.05 32	0.64 43	0.37 57	0.84 18	0.34 43	3.40 362	1.03 119	0.50 13	0.46 26	0.58 89	0.40 19	1.85 324	0.49 77	0.23 104	0.17 85	0.21 36	0.16 28	0.20 33	0.19 15

3.25w_new	0.69 54	0.46 75	1.10 69	0.61 16	0.61 250	2.23 174	0.51 120	2.45 204	0.90 75	0.63 84	0.78 81	0.47 42	0.71 132	0.78 32	0.50 84	0.17 11	0.14 11	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.20 48

3.25w	0.69 54	0.46 75	1.10 69	0.61 16	0.61 250	2.23 174	0.51 120	2.45 204	0.90 75	0.63 84	0.78 81	0.47 42	0.71 132	0.79 34	0.50 84	0.17 11	0.14 11	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.20 48

asd	0.70 56	0.45 63	1.10 69	0.67 73	0.90 399	2.88 245	0.43 86	1.64 75	0.79 41	0.68 100	0.88 108	0.43 28	0.74 146	0.85 57	0.49 77	0.19 36	0.13 1	0.24 109	0.17 47	0.22 75	0.20 48

IGEV	0.70 56	0.36 8	1.07 42	0.71 99	1.31 528	2.82 236	0.41 73	1.76 88	0.98 109	0.73 118	0.71 64	0.35 3	0.42 23	0.90 72	0.42 29	0.18 25	0.18 131	0.22 52	0.18 92	0.18 1	0.20 48

LG-G_1	0.70 56	0.40 20	1.12 80	0.71 99	0.30 9	2.80 232	0.40 66	2.21 156	0.78 37	0.59 57	0.55 38	0.51 53	0.58 83	1.24 177	0.49 77	0.24 132	0.18 131	0.23 68	0.15 10	0.21 55	0.21 94

LG-G	0.70 56	0.40 20	1.12 80	0.71 99	0.30 9	2.80 232	0.40 66	2.21 156	0.78 37	0.59 57	0.55 38	0.51 53	0.58 83	1.24 177	0.49 77	0.24 132	0.18 131	0.23 68	0.15 10	0.21 55	0.21 94

DEFOM-Stereo	0.70 56	0.46 75	1.13 87	0.72 114	0.48 161	3.40 343	0.44 91	0.90 6	0.77 32	0.86 188	0.58 45	0.45 37	0.43 25	1.76 304	0.43 36	0.24 132	0.18 131	0.22 52	0.16 28	0.21 55	0.20 48

3w_stereo	0.71 61	0.47 99	1.14 93	0.65 56	0.39 80	1.73 116	0.68 225	2.79 278	0.79 41	0.67 98	0.84 96	0.37 9	1.02 266	1.03 109	0.56 117	0.18 25	0.14 11	0.23 68	0.18 92	0.20 33	0.22 128

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 62	0.46 75	1.10 69	0.68 76	1.36 545	1.59 99	0.77 298	1.42 42	1.19 141	0.74 123	0.93 130	0.70 146	0.93 233	0.67 4	0.42 29	0.23 104	0.18 131	0.24 109	0.19 137	0.26 159	0.23 148

DispViT+	0.72 62	0.38 10	1.20 110	0.54 3	2.17 664	0.92 20	0.33 34	2.05 130	1.43 193	0.62 76	0.50 31	0.45 37	0.51 58	1.52 251	0.56 117	0.24 132	0.18 131	0.19 9	0.14 2	0.19 10	0.21 94

252Zero-FE	0.72 62	0.46 75	1.08 54	1.01 352	0.41 97	1.27 53	0.22 2	1.79 93	1.03 119	2.52 564	1.24 218	0.32 1	0.41 21	1.03 109	0.45 49	0.21 63	0.17 85	0.20 20	0.17 47	0.20 33	0.20 48

aanet-new-40k	0.73 65	0.59 237	1.25 122	0.75 136	1.49 575	1.42 75	0.96 450	1.95 117	0.84 62	0.52 20	1.06 172	0.51 53	0.76 157	0.85 57	0.47 64	0.18 25	0.15 24	0.24 109	0.18 92	0.26 159	0.22 128

VMStereo-Base	0.73 65	0.44 58	1.48 174	0.61 16	0.35 31	1.71 113	0.43 86	1.30 26	1.40 182	0.84 180	1.07 175	0.92 228	0.73 140	1.26 184	0.73 197	0.24 132	0.23 334	0.24 109	0.18 92	0.24 99	0.24 166

4.25_new	0.73 65	0.46 75	1.08 54	0.71 99	0.97 419	2.52 204	0.58 159	2.28 172	0.93 96	0.57 43	0.94 134	0.40 17	0.65 113	0.87 60	0.50 84	0.17 11	0.13 1	0.25 150	0.17 47	0.19 10	0.20 48

4.5w_new	0.73 65	0.46 75	1.08 54	0.71 99	0.97 419	2.52 204	0.58 159	2.28 172	0.93 96	0.57 43	0.94 134	0.40 17	0.65 113	0.87 60	0.50 84	0.17 11	0.13 1	0.25 150	0.17 47	0.19 10	0.20 48

4.25w-stereo	0.73 65	0.46 75	1.08 54	0.71 99	0.97 419	2.52 204	0.58 159	2.28 172	0.93 96	0.57 43	0.94 134	0.40 17	0.65 113	0.87 60	0.50 84	0.17 11	0.13 1	0.25 150	0.17 47	0.19 10	0.20 48

aanet-new-16k	0.74 70	0.51 132	1.56 186	0.73 123	0.37 57	2.14 164	0.88 395	2.01 124	0.91 81	0.56 34	0.91 124	0.70 146	0.96 240	0.76 26	0.54 108	0.20 50	0.15 24	0.23 68	0.18 92	0.26 159	0.21 94

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 70	0.45 63	1.13 87	0.69 83	0.77 332	1.77 120	0.88 395	2.04 129	1.47 213	0.61 69	1.04 161	0.61 101	0.79 176	0.89 71	0.43 36	0.21 63	0.18 131	0.23 68	0.18 92	0.25 126	0.28 258

Foundation-i1c-attn	0.74 70	0.38 10	1.05 32	0.71 99	0.35 31	0.95 22	0.67 214	2.42 194	1.68 338	0.77 146	0.88 108	0.76 177	1.25 352	1.38 219	0.48 68	0.23 104	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.20 33	0.21 94

Foundation-i1b	0.74 70	0.38 10	1.05 32	0.69 83	0.43 111	0.94 21	0.66 210	2.52 219	1.67 335	0.83 176	0.81 89	1.03 252	1.08 301	1.13 136	0.48 68	0.23 104	0.16 49	0.21 36	0.18 92	0.20 33	0.19 15

GREAT-IGEV	0.74 70	0.54 176	1.86 215	1.10 409	0.44 122	2.44 196	0.34 43	1.37 36	1.51 242	0.48 8	0.86 104	0.51 53	0.60 94	1.07 120	0.45 49	0.22 86	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.23 86	0.25 182
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 75	0.60 254	1.18 101	0.82 191	0.58 239	2.29 180	0.66 210	1.38 37	0.80 45	1.03 225	0.76 75	0.63 115	0.49 50	0.84 55	0.91 280	0.31 350	0.27 433	0.40 505	0.48 583	0.31 271	0.30 301

qwe	0.75 75	0.45 63	1.10 69	0.67 73	1.06 455	2.49 201	0.45 96	2.57 234	0.90 75	0.71 111	0.83 94	0.43 28	0.48 44	1.10 125	0.64 146	0.17 11	0.14 11	0.24 109	0.16 28	0.21 55	0.20 48

2.25w	0.75 75	0.47 99	1.09 63	0.69 83	0.65 274	2.28 178	0.40 66	2.42 194	0.80 45	0.73 118	1.03 156	0.40 17	0.81 186	1.24 177	0.80 227	0.16 6	0.15 24	0.21 36	0.17 47	0.19 10	0.21 94

2.5w	0.75 75	0.44 58	1.06 39	0.66 65	0.69 301	2.39 189	0.56 145	2.77 270	0.82 55	0.63 84	0.88 108	0.37 9	0.75 149	1.36 212	0.50 84	0.18 25	0.14 11	0.22 52	0.17 47	0.19 10	0.21 94

2.75w_new	0.75 75	0.45 63	1.10 69	0.65 56	0.62 259	2.45 198	0.56 145	2.75 267	0.74 28	0.78 150	0.73 68	0.38 13	0.92 230	1.04 115	0.66 159	0.17 11	0.14 11	0.22 52	0.17 47	0.18 1	0.19 15

3.75w	0.75 75	0.47 99	1.09 63	0.63 33	1.10 472	2.61 217	0.53 130	2.46 207	0.97 108	0.62 76	0.80 84	0.40 17	0.66 120	1.11 127	0.48 68	0.19 36	0.13 1	0.23 68	0.18 92	0.20 33	0.21 94

2w_stereo	0.75 75	0.46 75	1.08 54	0.68 76	0.56 218	2.00 141	0.61 173	2.87 290	0.83 59	0.93 203	0.93 130	0.36 4	1.13 317	0.90 72	0.61 135	0.17 11	0.13 1	0.23 68	0.17 47	0.20 33	0.21 94

RAStereo	0.75 75	0.52 140	2.86 326	0.58 9	0.62 259	1.19 43	0.32 31	1.81 95	0.99 112	0.75 127	1.05 168	0.64 118	0.47 40	0.80 37	0.94 296	0.22 86	0.20 233	0.27 229	0.21 187	0.34 345	0.22 128

aanet-new-70k	0.76 83	0.59 237	1.16 96	0.70 89	0.39 80	2.40 191	0.79 313	2.39 187	0.71 20	0.59 57	0.84 96	0.48 48	0.81 186	1.61 274	0.53 102	0.19 36	0.16 49	0.25 150	0.17 47	0.24 99	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 83	0.51 132	2.13 255	0.72 114	0.38 74	2.35 185	0.99 466	1.82 96	0.80 45	0.68 100	0.88 108	0.56 79	0.64 105	0.87 60	0.55 113	0.23 104	0.16 49	0.25 150	0.20 163	0.24 99	0.20 48

aanet-new-22k	0.76 83	0.65 317	2.50 293	0.74 131	0.34 26	1.47 83	1.32 547	1.61 65	0.81 53	0.57 43	1.05 168	0.54 64	0.84 197	0.92 81	0.50 84	0.21 63	0.16 49	0.24 109	0.19 137	0.27 181	0.20 48

AdaDepth	0.76 83	0.45 63	1.41 163	0.70 89	1.27 521	3.12 289	0.43 86	1.02 13	0.94 101	0.63 84	0.91 124	0.43 28	0.58 83	1.41 225	0.48 68	0.18 25	0.21 272	0.23 68	0.19 137	0.25 126	0.26 215

MLG-Stereo_test2	0.76 83	0.40 20	1.07 42	0.64 43	0.82 357	3.49 367	0.23 3	1.69 81	2.14 449	0.62 76	0.32 7	0.67 134	0.33 8	1.14 140	0.37 8	0.23 104	0.19 179	0.23 68	0.16 28	0.19 10	0.20 48

AIO_test	0.76 83	0.47 99	1.31 137	0.81 178	0.70 305	1.36 68	0.88 395	1.40 40	1.45 199	0.55 32	0.95 139	1.81 393	0.58 83	1.16 151	0.46 59	0.27 210	0.17 85	0.24 109	0.19 137	0.24 99	0.21 94

fffft	0.76 83	0.47 99	1.28 132	0.82 191	0.54 204	1.51 89	0.80 324	2.09 138	1.18 137	0.63 84	0.84 96	0.59 94	0.55 71	1.80 310	0.85 244	0.19 36	0.18 131	0.27 229	0.20 163	0.26 159	0.24 166
1: 1. 1
ours_stereo	0.76 83	0.64 304	1.40 162	0.86 239	0.61 250	1.12 32	0.57 150	1.63 73	1.20 143	0.72 115	1.43 285	0.70 146	0.62 98	1.56 256	0.58 127	0.25 159	0.18 131	0.26 195	0.21 187	0.29 224	0.31 312

AIO-Stereo	0.76 83	0.54 176	1.07 42	0.73 123	0.40 90	1.28 59	0.82 340	2.26 167	1.49 229	0.70 107	1.58 326	0.89 215	0.45 32	1.03 109	0.55 113	0.24 132	0.18 131	0.25 150	0.20 163	0.26 159	0.21 94

GLC_STEREO	0.76 83	0.52 140	1.12 80	0.83 204	0.33 20	1.86 128	0.82 340	1.46 46	1.38 176	0.95 209	1.04 161	0.68 136	0.72 135	0.97 95	0.80 227	0.23 104	0.25 402	0.32 373	0.25 298	0.32 304	0.30 301

aanet-new-60k	0.77 93	0.64 304	1.98 231	0.73 123	0.49 171	2.10 159	0.87 388	2.24 163	0.85 65	0.56 34	0.77 78	0.61 101	0.66 120	1.20 168	0.48 68	0.18 25	0.15 24	0.25 150	0.17 47	0.23 86	0.22 128

aanet-new-36k	0.77 93	0.54 176	1.39 158	0.72 114	0.32 16	2.92 253	0.60 168	2.21 156	0.87 69	0.55 32	1.12 185	0.56 79	0.87 207	0.98 98	0.48 68	0.19 36	0.15 24	0.25 150	0.17 47	0.26 159	0.21 94

aanet-new-28k	0.77 93	0.58 227	2.64 311	0.78 166	0.39 80	1.97 138	1.05 490	1.72 83	0.79 41	0.58 49	1.10 181	0.54 64	0.78 171	0.70 6	0.44 42	0.20 50	0.15 24	0.25 150	0.19 137	0.29 224	0.21 94

aanet-new-14k	0.77 93	0.50 123	1.32 141	0.81 178	0.37 57	1.73 116	1.01 474	2.24 163	0.80 45	0.79 154	1.30 240	0.46 39	1.29 358	1.03 109	0.57 122	0.21 63	0.16 49	0.24 109	0.18 92	0.28 203	0.22 128

asda	0.77 93	0.46 75	1.10 69	0.64 43	0.82 357	3.33 331	0.49 114	2.40 189	0.81 53	0.63 84	0.80 84	0.44 33	0.85 200	0.88 66	0.60 132	0.17 11	0.13 1	0.24 109	0.17 47	0.20 33	0.20 48

3.5w_stereo	0.77 93	0.53 158	1.09 63	0.65 56	0.72 310	2.52 204	0.51 120	2.43 199	0.80 45	0.76 141	1.20 203	0.43 28	0.66 120	1.23 174	0.73 197	0.17 11	0.13 1	0.23 68	0.17 47	0.20 33	0.21 94

MLG-Stereo	0.77 93	0.39 16	1.04 27	0.64 43	0.41 97	3.01 270	0.31 25	1.89 105	2.92 600	0.47 6	0.29 6	0.66 129	0.47 40	1.35 210	0.39 14	0.20 50	0.18 131	0.24 109	0.16 28	0.19 10	0.20 48

mms	0.77 93	0.68 348	1.17 100	0.83 204	0.71 308	1.41 73	0.67 214	1.61 65	1.12 132	0.77 146	1.37 269	0.63 115	0.54 70	1.75 303	0.63 143	0.24 132	0.19 179	0.26 195	0.21 187	0.31 271	0.34 363

RSM++	0.77 93	0.51 132	1.08 54	0.95 311	0.42 105	1.52 93	0.71 248	2.11 140	1.40 182	0.80 158	1.23 215	0.90 220	0.59 88	1.14 140	0.69 179	0.24 132	0.19 179	0.25 150	0.21 187	0.28 203	0.20 48

aanet-new-24k	0.78 102	0.59 237	1.59 190	0.72 114	0.84 373	2.43 194	0.98 464	1.99 121	0.69 17	0.62 76	1.25 226	0.60 97	0.75 149	0.82 46	0.55 113	0.21 63	0.15 24	0.25 150	0.19 137	0.26 159	0.21 94

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 102	0.45 63	1.12 80	0.71 99	1.00 440	2.05 152	0.87 388	2.25 165	1.18 137	0.56 34	0.74 72	0.44 33	1.03 267	0.81 42	0.41 23	0.21 63	0.19 179	0.23 68	0.18 92	0.27 181	0.91 619

Foundation-i1a	0.78 102	0.38 10	1.07 42	0.71 99	0.33 20	0.91 19	0.63 193	2.42 194	1.93 399	0.93 203	0.73 68	0.95 238	1.22 343	1.66 286	0.57 122	0.24 132	0.17 85	0.20 20	0.17 47	0.19 10	0.22 128

water-stereo	0.78 102	0.45 63	1.94 224	0.79 171	0.48 161	2.36 186	0.47 108	1.53 54	1.09 130	0.88 192	1.04 161	0.82 194	0.75 149	0.72 16	0.78 220	0.22 86	0.23 334	0.25 150	0.23 247	0.24 99	0.29 271

AIO_rvc	0.78 102	0.55 186	1.25 122	0.75 136	0.65 274	1.46 82	0.99 466	2.13 142	1.52 254	0.57 43	1.15 192	1.09 259	0.55 71	1.15 147	0.53 102	0.24 132	0.17 85	0.24 109	0.17 47	0.25 126	0.21 94

CASnet	0.78 102	0.51 132	1.29 135	0.81 178	0.29 8	1.28 59	0.74 271	1.51 50	1.89 393	1.64 313	1.09 178	0.65 124	0.64 105	0.91 77	0.76 214	0.29 283	0.17 85	0.41 517	0.31 446	0.32 304	0.19 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Replicate-Monster	0.79 108	1.36 588	2.08 251	0.70 89	0.52 191	2.05 152	0.34 43	1.92 112	0.82 55	1.03 225	0.60 47	0.48 48	0.52 60	1.28 191	0.39 14	0.19 36	0.14 11	0.19 9	0.16 28	0.22 75	0.78 602

AEACV	0.79 108	0.54 176	1.35 150	0.97 323	0.63 263	1.13 33	0.92 430	2.02 128	0.91 81	0.76 141	0.79 83	0.80 188	1.61 452	1.28 191	0.61 135	0.22 86	0.18 131	0.26 195	0.23 247	0.27 181	0.23 148

TS12	0.80 110	0.43 52	1.08 54	0.55 5	0.30 9	3.40 343	0.41 73	2.20 153	1.37 172	0.69 104	1.15 192	0.54 64	0.69 127	1.27 189	0.57 122	0.21 63	0.18 131	0.22 52	0.17 47	0.22 75	0.26 215

aanet-new-12k	0.80 110	0.44 58	1.68 197	0.81 178	0.31 12	3.00 267	0.97 455	2.65 252	0.78 37	0.69 104	0.55 38	0.58 89	0.77 162	0.99 102	0.54 108	0.21 63	0.14 11	0.24 109	0.19 137	0.26 159	0.22 128

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 110	0.50 123	1.52 178	0.71 99	1.26 518	2.61 217	0.93 433	1.85 100	0.80 45	0.62 76	1.15 192	0.66 129	0.76 157	0.88 66	0.54 108	0.23 104	0.16 49	0.24 109	0.18 92	0.26 159	0.21 94

Selective-IGEV-i32	0.80 110	0.52 140	1.05 32	0.75 136	0.61 250	1.30 62	0.82 340	2.61 247	1.41 186	0.82 164	1.64 346	0.71 157	0.62 98	1.23 174	0.64 146	0.22 86	0.19 179	0.24 109	0.18 92	0.25 126	0.20 48

Zero-FE251	0.80 110	0.75 414	1.71 199	0.88 250	0.70 305	2.59 215	0.45 96	1.38 37	0.83 59	1.79 350	0.61 49	0.73 167	0.81 186	0.82 46	0.61 135	0.29 283	0.23 334	0.27 229	0.19 137	0.20 33	0.20 48

MLG-Stereo_test1	0.80 110	0.39 16	1.02 24	0.65 56	1.20 504	3.14 292	0.29 23	1.59 63	3.05 614	0.50 13	0.24 1	0.67 134	0.43 25	1.33 206	0.40 17	0.21 63	0.18 131	0.23 68	0.15 10	0.19 10	0.20 48

SMoEStereo_RVC	0.80 110	0.53 158	1.12 80	0.92 286	0.44 122	2.41 193	0.79 313	1.49 49	1.16 134	0.70 107	1.12 185	0.64 118	0.64 105	1.69 294	0.87 258	0.22 86	0.16 49	0.31 350	0.22 223	0.26 159	0.25 182

fffy	0.80 110	0.59 237	1.56 186	1.00 345	0.47 152	1.27 53	0.76 285	1.90 108	1.02 117	0.75 127	1.35 262	0.83 196	0.72 135	1.70 297	0.62 139	0.23 104	0.19 179	0.27 229	0.21 187	0.28 203	0.32 326

rvit_stereo_0081	0.80 110	0.63 291	1.19 103	0.91 279	0.64 266	1.27 53	0.61 173	2.05 130	1.71 351	0.82 164	0.73 68	0.85 203	0.75 149	1.30 202	0.80 227	0.31 350	0.26 421	0.27 229	0.25 298	0.38 399	0.27 235

rvit_stereo_0082	0.80 110	0.63 291	1.19 103	0.91 279	0.64 266	1.27 53	0.61 173	2.05 130	1.71 351	0.82 164	0.73 68	0.85 203	0.75 149	1.30 202	0.80 227	0.31 350	0.26 421	0.27 229	0.25 298	0.38 399	0.27 235

RSM	0.80 110	0.50 123	1.08 54	0.83 204	0.51 178	1.31 64	0.77 298	2.28 172	1.43 193	0.82 164	1.44 286	1.22 292	0.62 98	1.17 157	0.63 143	0.22 86	0.18 131	0.24 109	0.19 137	0.27 181	0.20 48

MGS-Stereo	0.80 110	0.56 200	1.53 180	0.93 302	0.39 80	1.26 52	0.73 259	1.45 44	1.30 161	1.01 218	2.26 539	0.80 188	0.56 77	1.16 151	0.65 155	0.27 210	0.23 334	0.26 195	0.22 223	0.27 181	0.25 182

Selective-IGEV	0.80 110	0.52 140	1.05 32	0.75 136	0.61 250	1.31 64	0.82 340	2.60 246	1.41 186	0.82 164	1.64 346	0.71 157	0.62 98	1.22 172	0.64 146	0.22 86	0.19 179	0.24 109	0.18 92	0.25 126	0.20 48

aanet-new-32k	0.81 123	0.64 304	3.94 375	0.70 89	0.97 419	1.43 76	0.96 450	1.36 34	0.72 22	0.61 69	1.02 150	0.62 108	0.87 207	0.72 16	0.44 42	0.20 50	0.16 49	0.25 150	0.17 47	0.25 126	0.22 128

aanet-new-30k	0.81 123	0.64 304	3.91 374	0.70 89	0.97 419	1.43 76	0.96 450	1.36 34	0.72 22	0.61 69	1.02 150	0.62 108	0.87 207	0.72 16	0.44 42	0.20 50	0.16 49	0.25 150	0.17 47	0.25 126	0.22 128

DilatedVolume-Stereo	0.81 123	0.60 254	1.51 177	1.01 352	0.59 242	1.34 66	0.51 120	1.56 57	1.08 129	1.26 257	1.24 218	0.77 180	0.87 207	1.79 309	0.72 194	0.23 104	0.24 371	0.22 52	0.21 187	0.25 126	0.23 148

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 123	1.13 542	1.23 115	0.97 323	0.57 230	0.81 17	0.43 86	3.49 371	0.84 62	0.73 118	0.95 139	0.44 33	1.17 334	1.45 237	0.60 132	0.26 183	0.18 131	0.24 109	0.17 47	0.30 251	0.19 15

rvit_stereo_0081_aga	0.81 123	0.75 414	1.84 214	0.72 114	0.73 315	1.21 44	0.63 193	1.92 112	1.39 178	0.87 191	0.80 84	0.79 186	0.69 127	1.27 189	0.69 179	0.35 425	0.29 459	0.26 195	0.25 298	0.40 415	0.27 235

aanet-new-10k	0.82 128	0.58 227	1.16 96	0.78 166	0.37 57	3.52 376	1.04 486	2.34 182	0.76 30	0.89 195	0.70 63	0.64 118	0.88 214	0.94 87	0.59 129	0.22 86	0.16 49	0.25 150	0.18 92	0.26 159	0.20 48

monsterstereo	0.82 128	0.50 123	1.26 124	0.77 160	1.41 563	2.54 211	0.40 66	3.14 318	0.71 20	0.70 107	1.11 183	0.41 24	0.39 18	1.50 246	0.50 84	0.19 36	0.16 49	0.22 52	0.16 28	0.21 55	0.17 1

monsters	0.82 128	0.58 227	1.16 96	0.76 154	1.52 582	2.92 253	0.40 66	2.66 255	0.72 22	0.66 95	0.84 96	0.38 13	0.41 21	1.84 318	0.48 68	0.20 50	0.16 49	0.20 20	0.16 28	0.19 10	0.19 15

castereo	0.82 128	0.70 362	1.04 27	0.85 230	0.50 176	1.29 61	0.91 416	3.22 328	1.20 143	0.83 176	1.24 218	0.72 160	0.91 226	1.00 104	0.67 164	0.26 183	0.16 49	0.25 150	0.20 163	0.24 99	0.21 94

MaDis-Stereo	0.82 128	0.66 329	1.53 180	0.65 56	1.87 647	1.24 49	0.36 50	2.13 142	1.27 156	0.67 98	0.75 73	0.88 213	0.70 130	1.15 147	1.07 325	0.29 283	0.23 334	0.26 195	0.20 163	0.31 271	0.22 128

UniTT-Stereo	0.82 128	0.47 99	2.63 309	0.96 316	1.19 496	0.78 16	0.39 58	1.12 17	1.54 270	1.19 249	1.26 228	0.51 53	0.64 105	1.13 136	1.03 316	0.30 325	0.20 233	0.24 109	0.21 187	0.40 415	0.25 182

ProNet	0.82 128	0.71 376	1.50 175	0.86 239	0.45 130	1.78 121	0.83 346	1.75 87	1.28 158	0.66 95	1.13 188	0.78 181	0.76 157	1.66 286	0.71 189	0.24 132	0.20 233	0.25 150	0.23 247	0.29 224	0.25 182

GEAStereo	0.84 135	0.48 109	1.09 63	0.85 230	0.45 130	4.54 620	0.83 346	1.88 102	0.91 81	0.75 127	0.89 115	0.53 61	0.80 183	0.92 81	0.53 102	0.30 325	0.19 179	0.27 229	0.19 137	0.28 203	0.19 15

aanet-new-90k	0.85 136	0.57 211	1.82 213	0.75 136	0.92 402	3.26 316	0.72 251	2.51 218	0.86 67	0.47 6	0.67 60	0.49 50	0.76 157	1.56 256	0.45 49	0.19 36	0.16 49	0.25 150	0.17 47	0.24 99	0.20 48

aanet-new-8k	0.85 136	0.52 140	1.68 197	0.77 160	0.37 57	3.21 302	1.02 479	2.57 234	0.85 65	0.59 57	0.94 134	0.54 64	1.05 281	0.90 72	0.67 164	0.22 86	0.17 85	0.23 68	0.18 92	0.24 99	0.21 94

VIP-Stereo	0.85 136	0.83 457	1.59 190	0.76 154	0.87 387	3.18 297	0.80 324	1.94 116	0.83 59	0.78 150	1.04 161	0.64 118	0.59 88	1.24 177	0.61 135	0.28 254	0.18 131	0.23 68	0.17 47	0.22 75	0.19 15

LG-Stereo	0.85 136	0.60 254	2.71 316	0.59 12	0.45 130	2.85 240	0.55 140	2.41 190	1.34 166	0.59 57	1.19 201	0.43 28	0.40 19	0.76 26	0.75 207	0.20 50	0.17 85	0.31 350	0.24 278	0.29 224	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 140	0.45 63	1.07 42	0.68 76	1.74 629	3.37 335	0.91 416	2.46 207	0.76 30	0.85 183	0.94 134	0.72 160	0.87 207	0.71 9	0.49 77	0.25 159	0.15 24	0.26 195	0.17 47	0.23 86	0.19 15

Foundation-i1	0.86 140	0.38 10	1.13 87	0.77 160	1.12 475	1.06 28	0.69 236	2.94 294	1.61 315	0.89 195	1.39 275	1.24 295	1.01 262	1.08 121	0.55 113	0.23 104	0.19 179	0.22 52	0.20 163	0.21 55	0.20 48

1w_stereo	0.86 140	0.42 43	1.07 42	0.72 114	0.81 347	3.00 267	0.67 214	3.28 339	0.75 29	0.74 123	1.32 251	0.37 9	1.37 379	0.92 81	0.68 168	0.16 6	0.14 11	0.20 20	0.16 28	0.19 10	0.22 128

rvit_stereo_0083	0.86 140	0.67 340	1.42 164	0.87 245	0.65 274	1.23 45	0.64 197	1.67 77	2.28 481	0.79 154	0.93 130	0.93 232	1.07 295	1.46 241	0.75 207	0.32 372	0.36 523	0.30 320	0.26 321	0.33 325	0.28 258

Occ-G	0.86 140	0.52 140	1.39 158	0.82 191	0.66 281	1.37 69	0.79 313	1.58 60	1.31 163	1.56 296	0.87 107	2.18 445	0.89 220	0.97 95	0.88 263	0.26 183	0.19 179	0.26 195	0.19 137	0.25 126	0.24 166

IGEVStereo-DCA	0.86 140	0.65 317	2.05 239	0.90 268	0.46 142	1.57 96	0.86 367	1.62 68	1.24 147	0.65 92	0.77 78	0.74 173	0.72 135	2.59 395	0.86 251	0.28 254	0.21 272	0.28 265	0.21 187	0.29 224	0.27 235

111111	0.87 146	0.50 123	1.13 87	0.66 65	1.08 465	3.37 335	0.33 34	2.33 181	1.47 213	0.74 123	1.50 303	0.61 101	0.59 88	1.40 220	0.48 68	0.24 132	0.19 179	0.22 52	0.16 28	0.24 99	0.19 15

MoCha-V2	0.87 146	0.48 109	1.87 216	0.88 250	0.32 16	1.37 69	0.55 140	2.71 261	1.42 189	0.92 201	1.75 383	0.65 124	1.17 334	1.45 237	0.57 122	0.21 63	0.21 272	0.20 20	0.19 137	0.24 99	0.23 148

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 148	0.45 63	1.31 137	0.63 33	1.63 604	3.91 460	0.66 210	2.28 172	1.02 117	1.10 238	0.98 146	0.60 97	0.46 37	0.83 49	0.47 64	0.26 183	0.18 131	0.29 291	0.23 247	0.24 99	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 148	0.80 440	1.43 166	0.68 76	1.19 496	3.73 420	0.92 430	2.05 130	0.96 105	0.71 111	0.85 100	0.80 188	0.81 186	0.72 16	0.56 117	0.23 104	0.19 179	0.26 195	0.18 92	0.23 86	0.36 383

BStereo	0.88 148	0.73 392	4.10 377	0.80 174	0.51 178	1.13 33	0.72 251	2.57 234	1.00 114	0.85 183	0.57 42	0.72 160	0.48 44	1.01 105	0.90 271	0.26 183	0.22 304	0.24 109	0.29 408	0.25 126	0.25 182

GIP-stereo	0.88 148	0.50 123	1.34 145	1.32 520	0.94 411	2.90 247	0.42 81	3.41 363	1.06 127	0.63 84	0.76 75	0.90 220	0.76 157	0.91 77	0.52 98	0.27 210	0.18 131	0.25 150	0.16 28	0.25 126	0.19 15

WCG-NET	0.88 148	0.49 119	1.26 124	0.90 268	0.37 57	1.48 85	1.07 495	1.73 85	2.30 485	1.63 310	1.49 302	0.92 228	0.97 245	0.95 88	0.76 214	0.22 86	0.16 49	0.23 68	0.20 163	0.25 126	0.21 94

Pointernet	0.88 148	0.44 58	2.26 270	0.84 216	0.37 57	2.29 180	0.38 56	3.06 311	1.46 208	0.66 95	1.39 275	0.91 222	0.73 140	1.01 105	0.72 194	0.23 104	0.19 179	0.20 20	0.18 92	0.19 10	0.20 48

aanet-32k-new	0.89 154	0.90 480	2.17 260	0.75 136	0.62 259	3.41 348	0.99 466	2.09 138	0.72 22	0.53 24	1.13 188	0.66 129	0.96 240	1.04 115	0.52 98	0.21 63	0.15 24	0.24 109	0.18 92	0.25 126	0.20 48

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 154	0.46 75	1.19 103	0.64 43	1.71 622	3.95 479	0.69 236	2.43 199	1.04 122	1.05 227	0.90 119	0.61 101	0.44 30	0.80 37	0.52 98	0.28 254	0.19 179	0.31 350	0.24 278	0.24 99	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 154	0.46 75	1.34 145	0.62 25	1.70 620	3.95 479	0.67 214	2.36 184	1.05 125	1.05 227	0.90 119	0.60 97	0.42 23	0.80 37	0.46 59	0.27 210	0.18 131	0.29 291	0.23 247	0.24 99	0.18 7

gcap_with_dpt	0.89 154	0.45 63	1.28 132	0.64 43	1.61 600	3.93 468	0.67 214	2.41 190	1.01 116	1.18 247	0.96 142	0.60 97	0.45 32	0.76 26	0.44 42	0.26 183	0.18 131	0.29 291	0.23 247	0.25 126	0.18 7

gasm-f	0.89 154	0.49 119	1.30 136	0.85 230	0.44 122	4.42 597	0.95 442	1.88 102	0.91 81	0.75 127	1.46 289	0.53 61	0.88 214	0.88 66	0.57 122	0.30 325	0.19 179	0.27 229	0.19 137	0.28 203	0.19 15

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 154	0.47 99	2.08 251	0.76 154	0.73 315	3.91 460	0.41 73	2.07 136	1.07 128	0.77 146	0.89 115	0.64 118	0.86 202	0.95 88	0.77 219	0.26 183	0.18 131	0.26 195	0.19 137	0.32 304	0.32 326

SCV_C0	0.89 154	0.59 237	1.96 230	0.83 204	0.44 122	1.24 49	0.64 197	3.33 354	1.66 333	0.82 164	1.20 203	0.73 167	0.66 120	1.62 276	0.66 159	0.32 372	0.21 272	0.24 109	0.20 163	0.28 203	0.23 148

CAS++	0.89 154	0.64 304	1.46 168	0.81 178	0.51 178	1.24 49	0.86 367	3.44 364	1.46 208	1.14 244	1.29 238	0.62 108	0.58 83	1.13 136	0.59 129	0.34 405	0.30 472	0.34 428	0.26 321	0.41 439	0.29 271
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
test_for_model	0.89 154	0.46 75	1.19 103	0.64 43	1.71 622	3.95 479	0.69 236	2.43 199	1.04 122	1.05 227	0.90 119	0.61 101	0.44 30	0.80 37	0.52 98	0.28 254	0.19 179	0.31 350	0.24 278	0.24 99	0.19 15

NLSM3	0.90 163	0.46 75	1.19 103	0.62 25	1.30 525	3.19 300	0.45 96	2.81 282	1.27 156	0.78 150	0.95 139	0.55 73	1.03 267	1.14 140	0.87 258	0.20 50	0.15 24	0.26 195	0.22 223	0.24 99	0.23 148

DDF-Stereo	0.90 163	0.53 158	1.16 96	0.88 250	1.31 528	1.59 99	0.86 367	2.26 167	0.79 41	0.48 8	0.63 52	0.54 64	0.73 140	2.97 414	1.03 316	0.39 476	0.17 85	0.24 109	0.18 92	1.06 635	0.29 271

IGEV-RUCA	0.90 163	0.53 158	1.05 32	0.81 178	0.74 320	3.89 457	0.80 324	1.92 112	1.41 186	0.96 214	0.71 64	0.70 146	0.73 140	1.30 202	0.68 168	0.29 283	0.20 233	0.25 150	0.19 137	0.43 468	0.34 363

gcap-zeroshot	0.90 163	0.46 75	1.36 152	0.64 43	1.71 622	3.95 479	0.68 225	2.49 211	0.98 109	1.05 227	0.85 100	0.62 108	0.43 25	0.79 34	0.51 95	0.27 210	0.19 179	0.30 320	0.24 278	0.24 99	0.19 15

IGEV++	0.90 163	0.58 227	1.32 141	0.94 308	0.45 130	1.27 53	1.00 471	3.32 348	1.55 278	0.82 164	1.34 259	0.86 207	1.09 304	1.16 151	0.89 267	0.33 392	0.18 131	0.23 68	0.19 137	0.29 224	0.22 128

testlalala	0.90 163	0.46 75	1.36 152	0.64 43	1.71 622	3.95 479	0.68 225	2.49 211	0.98 109	1.05 227	0.85 100	0.62 108	0.43 25	0.79 34	0.51 95	0.27 210	0.19 179	0.30 320	0.24 278	0.24 99	0.19 15

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 169	1.57 609	2.54 296	0.69 83	1.41 563	2.08 156	0.83 346	2.11 140	1.38 176	0.65 92	0.75 73	0.66 129	0.64 105	0.72 16	0.40 17	0.23 104	0.19 179	0.24 109	0.18 92	0.33 325	0.54 532

trnet	0.91 169	0.48 109	1.46 168	0.62 25	0.31 12	4.40 592	0.41 73	2.20 153	1.53 261	0.94 205	1.14 190	0.88 213	0.89 220	1.09 124	0.71 189	0.27 210	0.19 179	0.22 52	0.15 10	0.21 55	0.19 15

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 171	0.73 392	1.42 164	0.92 286	1.08 465	2.97 266	0.53 130	1.77 91	1.39 178	1.16 246	1.54 315	0.58 89	0.65 113	1.03 109	0.84 241	0.25 159	0.23 334	0.30 320	0.24 278	0.43 468	0.29 271

CREStereo	0.92 171	0.53 158	1.45 167	0.61 16	0.34 26	4.42 597	0.40 66	2.21 156	1.54 270	0.94 205	1.12 185	0.87 209	0.87 207	1.12 132	0.72 194	0.28 254	0.19 179	0.22 52	0.15 10	0.22 75	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	0.93 173	0.71 376	1.23 115	1.00 345	0.36 36	1.73 116	0.36 50	3.46 366	1.44 196	0.98 216	1.39 275	1.16 275	0.64 105	1.95 334	0.75 207	0.19 36	0.17 85	0.21 36	0.17 47	0.34 345	0.35 377

castereo++	0.93 173	0.56 200	1.26 124	0.92 286	0.73 315	2.48 199	1.00 471	2.99 300	1.03 119	0.68 100	1.41 282	1.92 409	0.59 88	1.26 184	0.44 42	0.25 159	0.19 179	0.28 265	0.19 137	0.23 86	0.23 148

IGEV-Stereo++	0.93 173	0.44 58	1.08 54	0.70 89	1.20 504	3.87 455	0.33 34	3.36 356	1.43 193	0.75 127	1.17 198	0.68 136	1.04 275	0.95 88	0.42 29	0.22 86	0.16 49	0.23 68	0.17 47	0.24 99	0.20 48

GCAP-Stereo	0.93 173	0.68 348	1.35 150	0.85 230	0.41 97	3.61 400	0.52 129	2.20 153	1.50 235	1.11 242	1.04 161	1.17 278	0.84 197	1.11 127	0.71 189	0.25 159	0.20 233	0.27 229	0.18 92	0.28 203	0.23 148

aanet-new	0.94 177	0.56 200	2.97 330	0.71 99	1.41 563	2.86 242	1.03 482	1.99 121	0.82 55	0.59 57	0.93 130	0.58 89	1.30 362	1.18 165	0.50 84	0.22 86	0.17 85	0.24 109	0.17 47	0.25 126	0.22 128

depthmonostereo	0.94 177	0.71 376	2.39 284	0.85 230	0.54 204	2.21 173	0.53 130	1.83 97	1.17 136	0.95 209	1.09 178	0.99 244	0.97 245	2.37 372	0.68 168	0.23 104	0.27 433	0.22 52	0.20 163	0.25 126	0.26 215

StereoAnything_RVC	0.94 177	2.66 652	2.20 261	0.76 154	0.34 26	1.18 42	0.39 58	2.31 177	0.69 17	0.51 17	0.34 8	0.32 1	0.89 220	1.57 260	0.35 2	0.32 372	0.16 49	0.23 68	0.15 10	3.31 679	0.18 7

rvit_stereo_0080	0.94 177	0.72 381	2.56 298	0.64 43	0.59 242	1.90 130	0.75 281	2.71 261	1.40 182	0.91 198	1.04 161	0.85 203	0.82 190	1.14 140	0.78 220	0.35 425	0.29 459	0.25 150	0.27 349	0.45 488	0.29 271

IGEV-Stereo+	0.94 177	0.47 99	1.19 103	0.86 239	2.02 659	1.40 72	0.39 58	1.17 21	0.88 72	0.61 69	0.44 23	0.47 42	0.79 176	2.14 354	0.42 29	0.27 210	0.19 179	0.22 52	0.17 47	2.26 672	2.41 676

whm_eth	0.94 177	0.72 381	2.56 298	0.64 43	0.59 242	1.90 130	0.75 281	2.71 261	1.40 182	0.91 198	1.04 161	0.85 203	0.82 190	1.14 140	0.78 220	0.35 425	0.29 459	0.25 150	0.27 349	0.45 488	0.29 271

LoS_RVC	0.94 177	1.30 576	1.31 137	0.84 216	1.63 604	2.02 143	0.59 165	1.51 50	1.36 171	0.81 162	1.33 253	0.84 198	0.88 214	1.36 212	0.73 197	0.21 63	0.17 85	0.20 20	0.14 2	0.20 33	1.45 653

LoS	0.94 177	0.52 140	1.88 217	0.86 239	0.36 36	4.15 535	0.51 120	2.18 149	1.45 199	0.97 215	0.88 108	0.62 108	0.79 176	1.59 266	0.86 251	0.26 183	0.19 179	0.24 109	0.16 28	0.21 55	0.20 48
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
zero-FE	0.95 185	0.52 140	2.63 309	0.86 239	1.27 521	1.41 73	0.86 367	2.27 169	0.73 27	0.50 13	0.64 53	0.54 64	0.78 171	2.70 403	1.02 314	0.35 425	0.17 85	0.24 109	0.18 92	1.03 632	0.29 271

SCV	0.95 185	0.63 291	1.38 156	1.70 619	0.41 97	1.23 45	0.89 403	3.53 382	1.57 291	0.61 69	1.54 315	0.93 232	0.77 162	1.66 286	0.66 159	0.36 439	0.20 233	0.25 150	0.19 137	0.29 224	0.25 182

WCG-NET（raft）	0.95 185	0.55 186	1.20 110	0.84 216	0.31 12	1.44 79	1.01 474	1.55 56	2.37 506	1.64 313	1.42 284	2.38 467	1.01 262	1.29 196	0.76 214	0.22 86	0.19 179	0.22 52	0.20 163	0.25 126	0.21 94

anonymousdsp	0.95 185	0.69 351	1.27 130	0.83 204	0.52 191	4.54 620	0.84 353	1.76 88	1.24 147	0.76 141	1.06 172	0.78 181	0.77 162	1.67 291	0.69 179	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.26 215

IGEV-Stereo	0.95 185	0.69 351	1.27 130	0.84 216	0.52 191	4.54 620	0.84 353	1.76 88	1.24 147	0.75 127	1.06 172	0.79 186	0.77 162	1.68 293	0.69 179	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.26 215
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GSStereo	0.96 190	0.48 109	1.09 63	0.97 323	0.45 130	4.54 620	0.83 346	3.32 348	1.37 172	0.75 127	0.89 115	0.76 177	0.80 183	0.92 81	0.53 102	0.26 183	0.18 131	0.26 195	0.20 163	0.28 203	0.21 94

tt45	0.96 190	0.48 109	1.19 103	0.89 258	0.66 281	3.91 460	0.76 285	1.90 108	1.26 155	0.70 107	1.30 240	0.71 157	0.63 102	2.59 395	0.74 204	0.22 86	0.17 85	0.28 265	0.23 247	0.27 181	0.27 235

DF	0.97 192	0.56 200	1.59 190	0.93 302	0.51 178	1.13 33	0.97 455	4.39 628	1.44 196	0.95 209	1.59 330	1.01 248	0.57 79	1.62 276	0.75 207	0.32 372	0.22 304	0.25 150	0.19 137	0.25 126	0.25 182

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 192	1.76 622	2.51 294	0.69 83	1.40 555	2.95 263	0.99 466	2.18 149	1.04 122	0.68 100	0.80 84	0.69 142	0.64 105	0.87 60	0.40 17	0.23 104	0.19 179	0.25 150	0.21 187	0.30 251	0.64 570

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 192	0.41 31	3.72 368	0.63 33	0.80 341	1.51 89	0.84 353	1.84 98	1.51 242	0.82 164	1.00 147	0.70 146	1.00 256	0.75 22	0.41 23	0.23 104	0.18 131	0.24 109	0.18 92	0.43 468	2.30 672

MSCF	0.97 192	0.82 453	1.26 124	0.88 250	0.40 90	3.17 295	0.88 395	2.79 278	1.39 178	1.32 261	1.19 201	0.58 89	1.33 367	1.28 191	0.64 146	0.25 159	0.19 179	0.25 150	0.25 298	0.28 203	0.32 326

999	0.97 192	0.48 109	1.24 121	1.03 371	0.64 266	3.25 314	0.92 430	1.40 40	1.39 178	0.71 111	1.68 360	0.70 146	0.66 120	3.03 416	0.89 267	0.23 104	0.19 179	0.25 150	0.21 187	0.25 126	0.29 271

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 192	0.41 31	3.70 367	0.63 33	0.80 341	1.51 89	0.84 353	1.84 98	1.51 242	0.82 164	1.00 147	0.70 146	1.00 256	0.75 22	0.41 23	0.23 104	0.18 131	0.24 109	0.18 92	0.43 468	2.30 672

DA	0.98 198	0.46 75	1.34 145	0.92 286	0.43 111	4.34 580	0.85 362	2.79 278	1.35 169	0.82 164	1.30 240	0.89 215	1.08 301	1.11 127	0.56 117	0.30 325	0.18 131	0.24 109	0.18 92	0.25 126	0.23 148

GGEV	0.98 198	0.46 75	1.34 145	0.92 286	0.43 111	4.34 580	0.85 362	2.79 278	1.35 169	0.82 164	1.30 240	0.89 215	1.08 301	1.11 127	0.56 117	0.30 325	0.18 131	0.24 109	0.18 92	0.25 126	0.23 148

ff7	0.98 198	0.69 351	2.05 239	0.84 216	0.52 191	4.55 625	0.86 367	1.62 68	1.24 147	0.75 127	1.03 156	0.70 146	0.77 162	1.84 318	0.68 168	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.27 235

ffff	0.98 198	0.69 351	2.05 239	0.84 216	0.52 191	4.55 625	0.86 367	1.62 68	1.24 147	0.75 127	1.03 156	0.70 146	0.77 162	1.84 318	0.68 168	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.27 235

11t	0.98 198	0.69 351	2.05 239	0.84 216	0.52 191	4.55 625	0.86 367	1.62 68	1.24 147	0.75 127	1.03 156	0.70 146	0.77 162	1.84 318	0.68 168	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.27 235

MIF-Stereo (partial)	0.98 198	0.55 186	2.83 323	0.71 99	1.03 446	1.08 30	0.49 114	2.55 230	1.66 333	0.79 154	1.20 203	0.80 188	0.90 223	1.61 274	1.56 457	0.36 439	0.24 371	0.33 409	0.25 298	0.40 415	0.28 258

ccc-4	0.98 198	0.69 351	2.05 239	0.84 216	0.52 191	4.55 625	0.86 367	1.62 68	1.24 147	0.75 127	1.03 156	0.70 146	0.77 162	1.84 318	0.68 168	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.21 187	0.31 271	0.27 235

CroCo-Stereo	0.98 198	0.87 474	3.44 353	0.87 245	0.53 202	0.49 3	0.50 116	3.99 498	1.49 229	0.81 162	1.25 226	1.00 247	0.75 149	1.10 125	1.09 331	0.24 132	0.21 272	0.24 109	0.19 137	0.35 366	0.27 235
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	0.99 206	0.89 478	2.55 297	0.99 337	1.80 640	0.54 4	0.46 102	3.10 315	1.24 147	1.07 233	1.21 208	1.05 257	0.78 171	1.26 184	1.08 328	0.27 210	0.23 334	0.27 229	0.21 187	0.43 468	0.34 363

PMTNet	0.99 206	0.48 109	1.73 201	0.62 25	0.56 218	4.20 562	0.43 86	1.88 102	1.58 295	1.00 217	1.05 168	0.78 181	0.98 252	1.50 246	0.85 244	1.21 659	0.20 233	0.23 68	0.15 10	0.22 75	0.19 15

GASTEREO	1.00 208	0.98 511	1.23 115	0.90 268	0.40 90	3.40 343	0.88 395	2.77 270	1.44 196	1.39 278	1.30 240	0.55 73	1.35 373	1.33 206	0.64 146	0.25 159	0.19 179	0.25 150	0.25 298	0.25 126	0.31 312

rvit_0105_6	1.00 208	0.93 492	2.21 263	0.92 286	0.55 213	1.52 93	0.79 313	2.41 190	2.96 603	0.76 141	0.72 67	1.02 250	0.75 149	1.42 228	0.81 232	0.40 484	0.43 574	0.34 428	0.31 446	0.43 468	0.34 363

rvit_stereo_ft	1.00 208	0.87 474	3.55 357	0.97 323	0.66 281	1.06 28	0.80 324	2.78 273	1.67 335	0.78 150	0.96 142	0.95 238	1.14 324	1.06 117	0.90 271	0.32 372	0.24 371	0.27 229	0.28 378	0.39 410	0.27 235

SMOE	1.01 211	0.55 186	1.47 173	0.81 178	0.47 152	2.40 191	1.30 544	1.89 105	1.31 163	1.36 269	1.73 376	1.05 257	1.36 376	1.23 174	1.13 343	0.43 516	0.24 371	0.59 611	0.29 408	0.32 304	0.32 326

MyStereo07	1.01 211	0.80 440	1.26 124	1.00 345	1.04 450	3.95 479	0.95 442	2.07 136	1.42 189	0.75 127	1.22 211	0.68 136	0.91 226	1.63 281	0.67 164	0.24 132	0.24 371	0.34 428	0.26 321	0.41 439	0.37 399

CES	1.01 211	0.55 186	1.74 204	0.92 286	2.15 663	2.15 165	0.50 116	2.01 124	1.45 199	0.76 141	1.02 150	0.61 101	0.47 40	1.29 196	0.79 226	0.22 86	0.17 85	0.24 109	0.14 2	0.63 564	2.29 671

TANstereo	1.01 211	0.55 186	1.73 201	0.76 154	0.36 36	4.04 508	0.38 56	1.48 47	1.62 321	2.03 426	2.10 506	0.84 198	0.93 233	0.98 98	0.62 139	0.28 254	0.36 523	0.23 68	0.20 163	0.25 126	0.46 487

GMStereo	1.01 211	1.00 515	2.86 326	0.83 204	0.45 130	1.47 83	0.57 150	1.89 105	2.11 443	1.52 291	1.24 218	0.87 209	0.74 146	1.58 261	0.94 296	0.40 484	0.21 272	0.30 320	0.30 430	0.47 504	0.36 383
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo++_RVC	1.02 216	0.49 119	1.54 183	0.83 204	0.55 213	4.01 502	0.31 25	1.63 73	1.99 407	1.63 310	2.13 516	0.84 198	0.65 113	0.88 66	0.70 185	0.27 210	0.15 24	0.23 68	1.22 669	0.24 99	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	1.03 217	0.85 468	3.13 338	0.84 216	0.38 74	1.17 40	0.42 81	3.54 383	1.47 213	1.08 234	2.17 523	1.48 335	0.57 79	1.37 218	0.74 204	0.23 104	0.18 131	0.28 265	0.21 187	0.32 304	0.24 166

XX-TBD	1.03 217	0.95 502	1.94 224	1.30 513	0.43 111	3.97 494	0.33 34	1.74 86	1.73 358	1.59 300	2.02 485	0.69 142	0.60 94	1.16 151	0.66 159	0.30 325	0.25 402	0.23 68	0.15 10	0.31 271	0.22 128

RT-Monster	1.05 219	0.53 158	2.62 307	0.83 204	1.40 555	2.96 264	0.47 108	2.81 282	1.83 383	1.21 253	1.22 211	0.93 232	0.83 195	1.36 212	0.60 132	0.21 63	0.20 233	0.23 68	0.18 92	0.21 55	0.29 271

xyz-stereo-finetune	1.05 219	0.62 283	1.46 168	0.59 12	0.36 36	3.48 364	0.81 336	2.69 259	1.74 364	0.94 205	1.21 208	0.91 222	0.78 171	2.53 390	1.28 393	0.24 132	0.24 371	0.26 195	0.23 247	0.30 251	0.23 148

FE-Mocha	1.06 221	0.74 403	2.45 290	0.97 323	0.69 301	1.57 96	0.40 66	2.92 292	1.47 213	1.82 354	1.81 420	1.62 353	0.88 214	1.36 212	0.78 220	0.29 283	0.20 233	0.35 448	0.31 446	0.26 159	0.33 347

EGLCR-Stereo	1.06 221	0.51 132	1.56 186	1.02 363	0.39 80	4.27 573	0.42 81	4.08 525	1.48 223	0.90 197	0.68 61	1.09 259	0.66 120	1.81 312	0.62 139	0.27 210	0.19 179	0.29 291	0.23 247	0.37 394	0.25 182

MC-Stereo	1.06 221	0.48 109	1.55 184	1.15 442	0.41 97	4.56 630	0.61 173	2.06 134	1.46 208	1.90 374	1.61 339	0.89 215	1.12 315	1.35 210	0.73 197	0.25 159	0.18 131	0.26 195	0.22 223	0.25 126	0.24 166

sCroCo_RVC	1.06 221	0.82 453	5.05 391	1.02 363	1.05 452	0.98 23	0.61 173	2.06 134	1.29 159	0.69 104	1.26 228	0.82 194	1.10 310	1.20 168	0.90 271	0.42 510	0.40 555	0.33 409	0.30 430	0.46 500	0.38 416

S0	1.07 225	0.59 237	1.52 178	0.91 279	0.93 408	2.53 208	0.95 442	2.15 146	1.05 125	1.26 257	2.11 510	1.11 264	1.45 409	1.15 147	1.11 337	0.94 645	0.31 481	0.37 478	0.33 467	0.33 325	0.31 312

SE	1.07 225	0.63 291	1.22 113	0.85 230	0.45 130	3.47 360	0.80 324	2.16 148	1.09 130	1.37 273	1.90 460	0.95 238	1.74 494	1.17 157	1.00 311	1.00 651	0.24 371	0.36 464	0.28 378	0.35 366	0.33 347

Anonymus123	1.07 225	0.73 392	4.10 377	0.80 174	0.51 178	4.91 669	0.72 251	2.50 215	1.00 114	0.85 183	0.57 42	0.72 160	0.48 44	1.01 105	0.90 271	0.26 183	0.22 304	0.24 109	0.29 408	0.25 126	0.25 182

rvit_0105_4	1.07 225	0.99 512	2.39 284	0.93 302	0.54 204	1.62 106	0.84 353	2.77 270	2.91 598	0.80 158	0.91 124	1.09 259	0.86 202	1.63 281	0.85 244	0.40 484	0.45 584	0.35 448	0.31 446	0.43 468	0.40 444

PStereo	1.08 229	1.10 536	1.37 155	0.73 123	0.52 191	1.69 112	0.97 455	1.91 110	1.14 133	1.23 254	0.55 38	0.63 115	1.81 509	1.44 232	1.19 360	0.88 642	0.90 661	0.53 591	0.49 588	1.06 635	1.54 656

DN	1.08 229	0.54 176	3.15 340	0.90 268	1.00 440	3.37 335	0.48 112	2.59 244	1.45 199	0.95 209	0.82 93	1.32 308	0.73 140	1.86 325	0.64 146	0.30 325	0.26 421	0.28 265	0.24 278	0.34 345	0.32 326

quiztm	1.09 231	0.79 435	1.33 144	0.77 160	1.50 578	2.48 199	0.76 285	3.65 400	1.55 278	1.65 317	1.80 407	1.18 282	0.64 105	1.17 157	1.07 325	0.30 325	0.17 85	0.23 68	0.20 163	0.36 380	0.28 258

MM-Stereo_test3	1.09 231	0.59 237	1.55 184	1.73 623	1.18 489	1.91 132	0.86 367	3.52 378	1.76 368	1.25 255	1.86 445	1.10 262	0.69 127	1.32 205	0.86 251	0.27 210	0.23 334	0.27 229	0.22 223	0.34 345	0.30 301

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 231	3.30 662	2.61 304	0.82 191	0.38 74	1.27 53	0.62 188	1.51 50	1.29 159	0.91 198	0.92 127	0.65 124	0.57 79	1.08 121	0.59 129	1.55 673	0.15 24	0.32 373	0.28 378	1.10 642	1.98 668

iRaftStereo_RVC	1.09 231	0.70 362	1.39 158	0.95 311	0.45 130	3.83 438	0.42 81	2.37 186	1.58 295	1.69 325	1.76 392	1.80 388	0.83 195	1.50 246	0.98 306	0.28 254	0.18 131	0.29 291	0.26 321	0.30 251	0.31 312

RAFT-Stereo-weight	1.11 235	0.48 109	1.22 113	0.99 337	0.42 105	4.17 550	0.80 324	3.60 391	1.50 235	1.97 396	1.50 303	1.30 306	0.65 113	1.24 177	0.85 244	0.25 159	0.19 179	0.26 195	0.22 223	0.27 181	0.23 148

11t1	1.11 235	0.53 158	1.80 210	1.55 597	0.65 274	2.20 172	0.60 168	3.66 404	1.49 229	1.60 301	1.26 228	1.03 252	1.35 373	1.72 299	0.97 303	0.28 254	0.31 481	0.29 291	0.23 247	0.30 251	0.34 363

rvit_0105_5	1.13 237	0.93 492	2.60 301	0.91 279	0.56 218	1.92 134	0.91 416	3.02 305	2.63 557	0.95 209	1.20 203	1.18 282	0.93 233	1.51 249	0.93 294	0.40 484	0.43 574	0.37 478	0.35 493	0.42 458	0.44 470

GMOStereo	1.13 237	0.70 362	2.26 270	0.75 136	0.44 122	3.05 274	0.91 416	2.78 273	1.45 199	2.37 540	1.52 306	1.53 339	1.05 281	1.17 157	0.92 285	0.25 159	0.19 179	0.35 448	0.28 378	0.34 345	0.26 215

error version	1.13 237	0.70 362	2.26 270	0.75 136	0.44 122	3.05 274	0.91 416	2.78 273	1.45 199	2.37 540	1.52 306	1.53 339	1.05 281	1.17 157	0.92 285	0.25 159	0.19 179	0.35 448	0.28 378	0.34 345	0.26 215

test-v	1.13 237	0.70 362	2.26 270	0.75 136	0.44 122	3.05 274	0.91 416	2.78 273	1.45 199	2.37 540	1.52 306	1.53 339	1.05 281	1.17 157	0.92 285	0.25 159	0.19 179	0.35 448	0.28 378	0.34 345	0.26 215

test-2	1.13 237	0.70 362	2.26 270	0.75 136	0.44 122	3.05 274	0.91 416	2.78 273	1.45 199	2.37 540	1.52 306	1.53 339	1.05 281	1.17 157	0.92 285	0.25 159	0.19 179	0.35 448	0.28 378	0.34 345	0.26 215

Lsterematch	1.15 242	0.84 462	4.02 376	0.80 174	0.39 80	1.68 111	0.68 225	2.01 124	2.02 414	1.58 299	2.02 485	1.35 313	1.40 387	1.41 225	1.10 332	0.28 254	0.16 49	0.29 291	0.22 223	0.29 224	0.37 399

HUF	1.15 242	0.64 304	8.62 432	0.90 268	0.35 31	1.35 67	0.78 305	1.97 119	1.50 235	0.63 84	1.52 306	0.83 196	0.66 120	1.28 191	0.63 143	0.29 283	0.23 334	0.26 195	0.17 47	0.23 86	0.25 182

tg	1.15 242	0.67 340	1.31 137	0.94 308	0.54 204	4.02 504	0.41 73	2.96 297	1.59 310	1.69 325	1.85 442	1.84 400	0.97 245	1.78 306	0.83 238	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.26 321	0.29 224	0.27 235

Selective-RAFT	1.15 242	0.46 75	1.64 194	0.99 337	0.45 130	4.17 550	0.51 120	3.21 326	1.69 345	1.12 243	1.34 259	1.45 332	1.40 387	2.08 346	0.94 296	0.41 499	0.20 233	0.24 109	0.23 247	0.27 181	0.25 182

x	1.15 242	0.57 211	1.53 180	1.44 569	0.67 288	1.94 135	0.97 455	3.87 454	1.57 291	1.61 306	1.28 236	1.58 347	1.22 343	1.93 331	1.04 319	0.28 254	0.30 472	0.34 428	0.29 408	0.32 304	0.31 312

xyz-stereo-finetune2	1.16 247	0.63 291	1.50 175	0.57 7	0.36 36	3.47 360	0.65 207	2.70 260	1.23 145	0.88 192	1.75 383	0.91 222	1.76 496	3.54 427	1.74 493	0.24 132	0.22 304	0.30 320	0.27 349	0.31 271	0.26 215

rvit_stereo_0075_2	1.18 248	0.74 403	2.66 313	0.90 268	1.27 521	2.51 203	0.69 236	2.25 165	2.06 427	1.40 280	1.86 445	1.46 334	0.84 197	1.42 228	0.94 296	0.46 541	0.40 555	0.48 559	0.38 528	0.46 500	0.51 519

AE-Stereo	1.18 248	0.60 254	2.05 239	1.10 409	0.60 245	4.39 588	0.72 251	3.74 424	1.62 321	1.10 238	1.90 460	1.01 248	0.92 230	1.45 237	0.82 234	0.28 254	0.22 304	0.28 265	0.28 378	0.26 159	0.22 128

S	1.19 250	0.55 186	1.36 152	0.68 76	1.06 455	4.10 524	0.80 324	2.39 187	1.30 161	1.69 325	2.19 527	1.36 315	1.73 492	1.17 157	1.03 316	0.45 532	0.28 448	0.47 550	0.45 572	0.36 380	0.33 347

test-3	1.19 250	0.52 140	2.00 233	1.01 352	0.42 105	1.95 136	0.91 416	4.35 617	1.47 213	2.24 504	1.16 196	2.06 435	0.79 176	2.68 401	0.76 214	0.27 210	0.18 131	0.28 265	0.26 321	0.26 159	0.25 182

test_1	1.19 250	0.52 140	2.00 233	1.01 352	0.42 105	1.95 136	0.90 408	4.36 622	1.47 213	2.17 476	1.16 196	2.06 435	0.78 171	2.68 401	0.76 214	0.27 210	0.18 131	0.28 265	0.26 321	0.26 159	0.25 182

test_3	1.19 250	0.51 132	2.08 251	0.99 337	0.41 97	2.05 152	0.87 388	4.40 631	1.42 189	1.99 403	1.18 199	2.03 429	0.79 176	2.70 403	0.75 207	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.29 408	0.30 251	0.27 235

raftrobust	1.19 250	0.72 381	2.30 275	1.26 491	1.31 528	3.55 386	0.68 225	2.75 267	1.47 213	2.21 495	1.38 273	1.17 278	1.22 343	1.20 168	1.11 337	0.28 254	0.24 371	0.21 36	0.19 137	0.25 126	0.28 258

RALCasStereoNet	1.19 250	1.02 517	2.06 248	1.12 420	1.14 480	3.08 281	0.70 246	2.99 300	1.73 358	1.34 264	1.68 360	1.18 282	0.91 226	2.16 356	1.00 311	0.30 325	0.26 421	0.24 109	0.21 187	0.29 224	0.30 301

MIM_Stereo	1.20 256	0.78 431	3.30 348	1.05 375	0.43 111	3.04 271	0.60 168	2.46 207	1.51 242	1.60 301	1.58 326	1.82 394	1.29 358	2.00 338	1.07 325	0.24 132	0.24 371	0.28 265	0.25 298	0.27 181	0.27 235

R-Stereo Train	1.20 256	0.58 227	1.81 211	0.99 337	0.67 288	3.78 428	0.90 408	4.09 527	1.51 242	2.16 472	1.71 371	1.13 269	0.94 236	1.40 220	0.91 280	0.30 325	0.24 371	0.26 195	0.21 187	0.26 159	0.25 182

RAFT-Stereo	1.20 256	0.58 227	1.81 211	0.99 337	0.67 288	3.78 428	0.90 408	4.09 527	1.51 242	2.16 472	1.71 371	1.13 269	0.94 236	1.40 220	0.91 280	0.30 325	0.24 371	0.26 195	0.21 187	0.26 159	0.25 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
model_zeroshot	1.21 259	0.60 254	3.55 357	1.05 375	0.57 230	3.46 357	0.63 193	2.73 264	1.55 278	2.05 431	1.38 273	1.50 338	0.82 190	1.69 294	0.87 258	0.29 283	0.23 334	0.30 320	0.23 247	0.27 181	0.32 326

RCA-Stereo	1.21 259	0.52 140	1.58 189	0.90 268	0.46 142	4.68 646	0.79 313	4.13 537	1.74 364	1.92 381	1.80 407	0.94 237	1.48 417	1.14 140	0.70 185	0.27 210	0.18 131	0.25 150	0.19 137	0.25 126	0.23 148

raft+_RVC	1.21 259	0.83 457	2.61 304	1.35 538	0.97 419	3.60 396	0.76 285	3.23 331	1.51 242	1.33 262	1.67 357	1.03 252	1.10 310	1.87 326	0.92 285	0.24 132	0.22 304	0.25 150	0.24 278	0.26 159	0.25 182

AnonymousM	1.22 262	1.32 582	0.97 18	0.88 250	0.56 218	4.03 506	0.69 236	2.41 190	1.68 338	1.48 287	1.31 249	1.15 274	1.00 256	1.18 165	0.73 197	0.32 372	0.40 555	2.07 678	1.70 680	0.24 99	0.22 128

LL-Strereo2	1.23 263	0.85 468	2.38 283	0.93 302	0.68 294	3.72 416	1.37 559	2.54 229	1.99 407	1.75 342	1.40 279	1.82 394	0.73 140	1.40 220	0.99 309	0.31 350	0.23 334	0.55 601	0.35 493	0.29 224	0.24 166

ROB_FTStereo_v2	1.23 263	0.66 329	2.02 235	0.75 136	0.37 57	4.67 645	0.76 285	2.53 220	1.58 295	1.99 403	1.46 289	1.78 378	1.14 324	2.08 346	0.88 263	0.48 555	0.22 304	0.32 373	0.27 349	0.40 415	0.29 271

CRE-IMP	1.23 263	0.61 274	2.14 256	0.82 191	0.39 80	4.54 620	0.83 346	2.63 250	1.55 278	1.95 391	1.46 289	1.87 405	0.96 240	1.48 243	1.33 404	0.45 532	0.21 272	0.31 350	0.26 321	0.41 439	0.31 312

RAFT	1.23 263	0.84 462	2.05 239	0.96 316	0.47 152	1.80 123	0.94 438	3.18 325	1.46 208	1.60 301	1.71 371	3.04 542	1.59 445	1.64 283	1.32 400	0.38 464	0.24 371	0.40 505	0.32 459	0.40 415	0.35 377

test-1	1.23 263	0.65 317	1.88 217	0.96 316	0.52 191	3.84 443	0.62 188	4.01 502	1.47 213	1.93 385	1.78 401	1.83 397	0.92 230	1.19 167	1.28 393	0.26 183	0.29 459	0.31 350	0.24 278	0.29 224	0.36 383

rvit_0105_3	1.24 268	0.93 492	2.84 324	0.97 323	0.58 239	2.38 187	1.08 500	3.26 336	2.53 542	1.18 247	1.40 279	1.24 295	1.04 275	1.73 300	0.97 303	0.44 523	0.44 579	0.40 505	0.42 561	0.42 458	0.50 511

PSM-adaLoss	1.24 268	0.65 317	2.03 236	0.75 136	0.37 57	4.68 646	0.73 259	2.53 220	1.58 295	1.99 403	1.47 294	1.78 378	1.13 317	2.18 360	0.87 258	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 415	0.29 271

rafts_anoy	1.24 268	0.80 440	3.61 363	1.17 452	1.20 504	3.00 267	0.61 173	3.17 323	1.58 295	1.37 273	1.26 228	1.19 287	1.12 315	1.78 306	1.25 382	0.32 372	0.23 334	0.32 373	0.32 459	0.31 271	0.30 301

DIP-Stereo	1.24 268	0.69 351	1.77 207	0.65 56	0.61 250	4.29 575	0.58 159	4.44 637	2.53 542	1.98 398	1.33 253	0.91 222	0.86 202	1.25 183	1.25 382	0.36 439	0.23 334	0.32 373	0.23 247	0.32 304	0.29 271
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	1.25 272	0.56 200	2.05 239	1.05 375	0.93 408	2.86 242	0.55 140	3.23 331	1.34 166	1.55 294	1.07 175	3.56 595	2.03 532	1.29 196	1.00 311	0.28 254	0.27 433	0.34 428	0.21 187	0.41 439	0.43 464

Patchmatch Stereo++	1.25 272	0.65 317	2.06 248	0.75 136	0.37 57	4.68 646	0.76 285	2.53 220	1.58 295	1.99 403	1.47 294	1.78 378	1.14 324	2.44 374	0.90 271	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 415	0.29 271
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	1.25 272	0.66 329	2.14 256	0.75 136	0.37 57	4.65 642	0.77 298	2.53 220	1.58 295	1.99 403	1.47 294	1.78 378	1.13 317	2.26 369	0.86 251	0.47 550	0.22 304	0.32 373	0.27 349	0.40 415	0.29 271

HUI-Stereo	1.25 272	0.66 329	2.33 278	0.75 136	0.37 57	4.68 646	0.78 305	2.53 220	1.58 295	1.99 403	1.46 289	1.79 385	1.13 317	2.17 358	0.85 244	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 415	0.29 271

iRAFT	1.25 272	0.65 317	2.06 248	0.75 136	0.37 57	4.68 646	0.76 285	2.53 220	1.58 295	1.99 403	1.47 294	1.78 378	1.14 324	2.44 374	0.90 271	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 415	0.29 271

RAFT-IKP	1.25 272	0.66 329	2.23 268	0.75 136	0.37 57	4.64 640	0.74 271	2.53 220	1.58 295	1.99 403	1.47 294	1.78 378	1.13 317	2.22 366	0.92 285	0.48 555	0.22 304	0.32 373	0.27 349	0.40 415	0.29 271

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 272	0.72 381	1.74 204	1.05 375	0.36 36	4.13 531	0.42 81	2.95 295	2.84 594	2.02 422	2.40 568	1.61 352	1.11 314	1.26 184	0.97 303	0.21 63	0.15 24	0.26 195	0.23 247	0.29 224	0.23 148

FACV-RUCA	1.26 279	0.65 317	2.21 263	1.06 381	1.50 578	2.69 224	1.15 517	3.05 308	1.87 387	1.36 269	1.99 480	1.03 252	1.15 332	1.36 212	1.10 332	0.41 499	0.41 564	0.73 644	0.41 554	0.61 558	0.41 450

CAS	1.26 279	0.40 20	1.46 168	2.97 677	1.61 600	4.13 531	0.73 259	1.78 92	1.49 229	0.83 176	1.10 181	0.59 94	0.53 63	1.26 184	0.80 227	2.99 682	0.13 1	0.21 36	0.13 1	0.31 271	1.72 661

anonymousdsp2	1.26 279	0.60 254	3.74 369	1.02 363	0.41 97	3.60 396	0.72 251	3.68 409	1.47 213	1.37 273	1.56 323	1.83 397	1.01 262	2.00 338	0.66 159	0.29 283	0.20 233	0.28 265	0.20 163	0.32 304	0.29 271

dd	1.26 279	1.15 548	2.47 291	0.92 286	0.49 171	4.35 583	0.75 281	1.92 112	2.11 443	1.44 284	1.24 218	1.19 287	1.05 281	1.78 306	1.70 485	0.57 594	0.34 510	0.35 448	0.33 467	0.60 553	0.46 487

iGMRVC	1.26 279	0.66 329	2.14 256	0.75 136	0.37 57	4.66 643	0.74 271	2.53 220	1.58 295	1.99 403	1.46 289	1.78 378	1.14 324	2.46 376	0.92 285	0.48 555	0.23 334	0.32 373	0.27 349	0.40 415	0.29 271

fast-iter	1.27 284	0.90 480	2.33 278	1.10 409	0.68 294	2.92 253	0.45 96	2.49 211	1.76 368	2.13 455	1.65 353	2.42 475	1.84 514	1.58 261	1.61 467	0.26 183	0.16 49	0.28 265	0.29 408	0.26 159	0.25 182

CoSv	1.27 284	0.90 480	2.33 278	1.10 409	0.68 294	2.92 253	0.45 96	2.49 211	1.76 368	2.13 455	1.65 353	2.42 475	1.84 514	1.58 261	1.61 467	0.26 183	0.16 49	0.28 265	0.29 408	0.26 159	0.25 182

mmm	1.27 284	0.58 227	2.20 261	1.41 562	0.68 294	2.39 189	0.85 362	3.90 465	1.63 324	2.20 486	1.84 434	1.28 301	1.50 424	1.91 330	0.89 267	0.31 350	0.27 433	0.45 540	0.37 515	0.38 399	0.34 363

NRIStereo	1.28 287	0.61 274	1.67 195	1.15 442	0.38 74	4.73 659	0.90 408	2.42 194	1.50 235	1.93 385	1.33 253	1.75 372	1.22 343	2.96 413	1.33 404	0.46 541	0.22 304	0.29 291	0.26 321	0.30 251	0.28 258

RALAANet	1.28 287	1.08 532	3.21 342	1.25 484	0.94 411	1.44 79	0.69 236	3.15 320	2.57 550	2.01 417	1.80 407	1.29 304	1.05 281	2.00 338	1.48 436	0.27 210	0.20 233	0.27 229	0.24 278	0.40 415	0.27 235

CASS	1.29 289	0.66 329	2.62 307	0.95 311	0.66 281	2.84 238	0.69 236	3.00 302	1.79 373	2.57 573	1.95 469	1.39 322	1.55 441	1.59 266	1.06 322	0.50 571	0.28 448	0.34 428	0.28 378	0.46 500	0.63 566
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	1.30 290	0.60 254	5.57 400	0.88 250	0.75 322	3.04 271	0.90 408	2.68 257	1.33 165	1.48 287	1.07 175	2.78 520	0.88 214	1.29 196	0.85 244	0.31 350	0.22 304	0.35 448	0.20 163	0.45 488	0.37 399

qqq	1.30 290	0.57 211	1.67 195	1.15 442	0.51 178	2.18 168	0.91 416	3.98 494	1.53 261	1.50 290	1.24 218	1.79 385	1.34 370	4.66 456	0.98 306	0.28 254	0.31 481	0.33 409	0.33 467	0.33 325	0.32 326

test_4	1.30 290	0.50 123	6.16 404	0.84 216	0.45 130	1.61 104	1.12 511	2.14 144	1.42 189	1.52 291	2.31 558	1.84 400	0.79 176	2.52 388	1.19 360	0.27 210	0.17 85	0.29 291	0.29 408	0.29 224	0.25 182

s12784h	1.31 293	0.45 63	2.41 287	0.71 99	0.35 31	4.42 597	0.50 116	4.22 562	2.73 569	2.01 417	2.48 574	0.91 222	0.96 240	2.01 341	0.70 185	0.29 283	0.18 131	0.24 109	0.16 28	0.27 181	0.18 7

AFF-stereo	1.31 293	0.77 424	1.46 168	1.10 409	0.45 130	3.93 468	0.48 112	2.92 292	2.92 600	1.90 374	2.21 532	2.11 442	1.52 430	1.93 331	1.12 341	0.21 63	0.16 49	0.25 150	0.25 298	0.29 224	0.20 48

Pruner-Stereo	1.32 295	0.59 237	2.11 254	1.79 633	0.47 152	4.73 659	0.79 313	2.53 220	1.72 356	2.47 555	1.58 326	1.48 335	1.03 267	1.66 286	1.47 433	0.44 523	0.21 272	0.34 428	0.30 430	0.30 251	0.39 423

Hybrid-DGEV-03	1.34 296	0.70 362	2.74 321	1.00 345	0.52 191	3.99 497	0.99 466	3.22 328	1.64 326	2.15 466	3.31 635	1.37 320	1.07 295	1.29 196	1.22 372	0.26 183	0.18 131	0.32 373	0.24 278	0.28 203	0.24 166

ToySt	1.35 297	0.72 381	3.65 365	1.01 352	0.50 176	3.31 329	1.01 474	3.46 366	1.73 358	1.30 259	1.55 319	2.07 438	1.47 415	1.88 327	1.40 414	0.27 210	0.27 433	0.30 320	0.32 459	0.42 458	0.39 423

DisPM	1.36 298	0.55 186	2.39 284	1.54 592	0.51 178	4.59 633	0.79 313	2.50 215	1.88 389	2.50 558	1.83 429	1.45 332	1.01 262	2.71 405	0.93 294	0.46 541	0.20 233	0.32 373	0.31 446	0.31 271	0.44 470

sAnonymous2	1.37 299	1.22 565	9.79 446	0.92 286	0.88 391	1.23 45	0.61 173	2.56 232	1.69 345	0.85 183	1.02 150	0.73 167	1.23 348	0.98 98	0.78 220	0.29 283	0.25 402	0.31 350	0.30 430	1.06 635	0.71 584

CroCo_RVC	1.37 299	1.22 565	9.79 446	0.92 286	0.88 391	1.23 45	0.61 173	2.56 232	1.69 345	0.85 183	1.02 150	0.73 167	1.23 348	0.98 98	0.78 220	0.29 283	0.25 402	0.31 350	0.30 430	1.06 635	0.71 584

GES	1.38 301	0.64 304	2.61 304	1.09 399	0.57 230	4.30 577	1.02 479	3.86 451	1.51 242	1.72 335	1.74 379	1.28 301	1.77 498	1.62 276	1.61 467	0.39 476	0.27 433	0.33 409	0.30 430	0.41 439	0.47 492

Any-RAFT	1.40 302	0.53 158	2.78 322	1.09 399	0.64 266	4.41 595	0.81 336	3.97 491	2.78 576	1.99 403	1.34 259	2.36 464	1.56 444	1.56 256	0.75 207	0.27 210	0.20 233	0.25 150	0.18 92	0.25 126	0.28 258

UDGNet	1.40 302	1.52 606	2.22 266	1.38 556	0.62 259	4.39 588	0.68 225	1.80 94	2.18 457	1.34 264	1.18 199	0.99 244	1.00 256	2.16 356	1.19 360	1.09 653	0.34 510	1.30 668	0.98 656	1.10 642	0.58 551

GMStereo_Zeroshot	1.41 304	1.21 559	3.33 350	1.29 506	0.72 310	3.35 333	0.53 130	2.58 243	1.68 338	2.35 536	1.56 323	2.42 475	0.96 240	2.50 380	1.16 351	0.45 532	0.23 334	0.40 505	0.24 278	0.79 611	0.33 347

TestStereo_HL2	1.42 305	0.76 420	3.87 373	1.08 392	0.63 263	2.59 215	0.62 188	3.27 338	2.22 461	1.34 264	1.33 253	1.14 273	0.91 226	5.97 486	1.24 378	0.25 159	0.20 233	0.23 68	0.19 137	0.27 181	0.24 166

GGDA	1.42 305	0.77 424	2.96 329	1.09 399	0.54 204	3.04 271	0.58 159	3.26 336	2.25 471	1.34 264	1.35 262	1.13 269	0.98 252	6.44 500	1.15 346	0.24 132	0.19 179	0.24 109	0.20 163	0.29 224	0.25 182

TestStereo-Hl	1.43 307	0.66 329	2.69 315	1.02 363	0.48 161	3.12 289	0.75 281	3.60 391	2.23 465	1.66 319	1.31 249	1.33 309	1.15 332	6.24 496	0.88 263	0.25 159	0.20 233	0.26 195	0.21 187	0.28 203	0.25 182

Selective-IGEV-i1	1.43 307	0.59 237	2.42 289	1.15 442	1.07 462	3.82 437	1.09 504	3.79 433	2.11 443	1.62 308	1.91 462	2.65 502	1.22 343	1.80 310	1.12 341	0.32 372	0.27 433	0.46 546	0.54 608	0.31 271	0.39 423

rvit_105_1	1.43 307	0.90 480	3.27 346	1.08 392	0.68 294	2.79 231	1.27 539	3.52 378	2.35 497	1.38 277	1.54 315	1.28 301	1.14 324	2.91 409	1.40 414	0.54 588	0.47 598	0.45 540	0.59 620	0.44 479	0.58 551

RAFT-Test	1.44 310	0.59 237	6.10 403	1.01 352	0.69 301	2.90 247	0.80 324	3.68 409	1.70 350	1.85 358	1.68 360	3.15 552	1.03 267	1.20 168	0.99 309	0.27 210	0.22 304	0.25 150	0.23 247	0.27 181	0.25 182

DCRE	1.44 310	0.74 403	3.50 356	1.13 428	0.72 310	1.78 121	0.67 214	2.14 144	1.56 285	1.99 403	8.09 674	1.73 370	1.07 295	1.24 177	0.83 238	0.23 104	0.25 402	0.26 195	0.26 321	0.28 203	0.30 301

AdaStereo	1.45 312	0.83 457	2.34 281	1.28 502	0.81 347	3.21 302	1.14 516	4.20 553	2.46 530	2.05 431	1.77 398	2.48 485	1.18 336	1.71 298	1.44 423	0.43 516	0.25 402	0.43 528	0.28 378	0.44 479	0.34 363
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	1.46 313	0.57 211	14.51 516	0.74 131	0.34 26	3.31 329	0.68 225	2.34 182	0.72 22	0.58 49	0.88 108	0.50 51	1.06 290	1.42 228	0.45 49	0.19 36	0.15 24	0.25 150	0.17 47	0.24 99	0.20 48

BSDual-CNN	1.46 313	0.59 237	1.94 224	0.87 245	0.85 377	4.16 545	1.16 519	4.48 643	1.88 389	2.93 614	1.83 429	2.60 496	1.31 364	1.60 268	1.21 369	0.34 405	0.25 402	0.31 350	0.28 378	0.35 366	0.33 347

PFNet+	1.46 313	0.57 211	2.84 324	0.92 286	0.47 152	4.64 640	0.84 353	2.46 207	1.99 407	2.14 458	1.64 346	1.34 311	1.03 267	4.68 458	1.23 376	0.45 532	0.33 497	0.37 478	0.39 536	0.32 304	0.49 504

ACVNet	1.46 313	0.64 304	3.56 359	0.93 302	0.85 377	4.22 563	0.80 324	2.85 285	2.08 430	1.78 346	1.88 449	3.10 547	1.46 413	1.33 206	1.89 511	0.29 283	0.26 421	0.30 320	0.26 321	0.39 410	0.27 235

psmg	1.47 317	0.59 237	1.94 224	0.92 286	0.85 377	4.30 577	1.42 571	4.10 534	1.88 389	2.64 590	2.09 505	2.60 496	1.31 364	1.60 268	1.21 369	0.34 405	0.27 433	0.33 409	0.34 477	0.36 380	0.34 363

BUS	1.49 318	0.59 237	1.94 224	0.87 245	0.85 377	4.50 613	0.76 285	4.48 643	1.88 389	2.93 614	1.83 429	3.63 598	0.97 245	1.60 268	1.17 355	0.34 405	0.25 402	0.31 350	0.28 378	0.35 366	0.33 347

Hybrid-DGEV-2	1.55 319	1.43 598	3.19 341	1.16 449	0.51 178	4.15 535	0.54 139	4.28 590	2.22 461	2.06 436	1.37 269	2.37 465	1.61 452	3.24 419	1.15 346	0.25 159	0.24 371	0.30 320	0.26 321	0.29 224	0.28 258

plain	1.55 319	0.69 351	13.59 494	0.65 56	0.73 315	1.66 110	0.57 150	3.17 323	1.94 401	0.77 146	1.24 218	0.80 188	0.86 202	1.60 268	0.96 302	0.33 392	0.21 272	0.32 373	0.25 298	0.42 458	0.28 258

LCNet	1.55 319	0.54 176	1.88 217	0.99 337	0.55 213	3.60 396	1.21 533	2.86 288	1.53 261	2.18 478	1.74 379	1.43 331	4.17 638	3.62 430	0.87 258	0.29 283	0.20 233	0.28 265	0.77 641	0.47 504	1.85 664

DeepStereo_RVC	1.55 319	0.63 291	3.32 349	0.77 160	0.42 105	4.49 610	0.72 251	2.50 215	1.58 295	2.02 422	1.81 420	1.54 343	6.38 674	1.73 300	1.19 360	0.46 541	0.22 304	0.29 291	0.28 378	0.35 366	0.38 416

acv_ft	1.55 319	0.64 304	3.29 347	1.14 429	2.01 656	2.93 258	0.97 455	3.81 438	2.08 430	2.22 497	1.88 449	3.10 547	1.66 476	1.33 206	2.22 552	0.29 283	0.26 421	0.30 320	0.26 321	0.39 410	0.27 235

TestStereo1	1.56 324	0.81 446	2.32 276	1.61 607	0.64 266	4.13 531	1.36 554	3.79 433	3.20 631	1.60 301	2.57 586	1.39 322	2.15 544	2.51 383	1.30 397	0.29 283	0.20 233	0.34 428	0.25 298	0.40 415	0.36 383

SA-5K	1.56 324	0.81 446	2.32 276	1.61 607	0.64 266	4.13 531	1.36 554	3.79 433	3.20 631	1.60 301	2.57 586	1.39 322	2.15 544	2.51 383	1.30 397	0.29 283	0.20 233	0.34 428	0.25 298	0.40 415	0.36 383

UCFNet_RVC	1.57 326	0.84 462	3.25 344	1.36 544	1.40 555	4.07 516	1.01 474	2.68 257	1.50 235	2.11 448	1.88 449	2.37 465	1.50 424	3.41 424	1.42 420	0.36 439	0.28 448	0.52 586	0.40 547	0.53 527	0.43 464

NF-Stereo	1.58 327	0.61 274	2.66 313	2.26 660	0.47 152	4.68 646	0.67 214	3.31 343	1.48 223	2.11 448	1.59 330	1.36 315	1.09 304	6.08 492	1.20 365	0.40 484	0.20 233	0.36 464	0.34 477	0.31 271	0.36 383

OCTAStereo	1.58 327	0.61 274	2.72 317	2.27 663	0.46 142	4.68 646	0.67 214	3.30 342	1.48 223	2.11 448	1.59 330	1.36 315	1.09 304	6.02 489	1.21 369	0.41 499	0.20 233	0.36 464	0.34 477	0.31 271	0.37 399

RE-Stereo	1.58 327	0.61 274	2.72 317	2.26 660	0.46 142	4.68 646	0.68 225	3.31 343	1.48 223	2.11 448	1.59 330	1.36 315	1.09 304	6.01 487	1.22 372	0.41 499	0.20 233	0.36 464	0.34 477	0.31 271	0.37 399

TVStereo	1.58 327	0.61 274	2.72 317	2.26 660	0.46 142	4.68 646	0.68 225	3.31 343	1.48 223	2.11 448	1.59 330	1.36 315	1.09 304	6.01 487	1.22 372	0.41 499	0.20 233	0.36 464	0.34 477	0.31 271	0.37 399

Gwc-CoAtRS	1.58 327	0.57 211	11.69 473	1.01 352	0.60 245	2.53 208	0.64 197	2.36 184	1.56 285	1.80 351	1.47 294	2.74 510	1.18 336	1.12 132	0.90 271	0.27 210	0.21 272	0.25 150	0.22 223	0.27 181	0.23 148

KYRaft	1.59 332	0.52 140	1.73 201	0.95 311	0.49 171	4.38 586	1.79 607	2.43 199	1.51 242	2.49 557	2.98 614	2.00 425	3.41 618	2.14 354	0.82 234	0.30 325	0.21 272	0.33 409	0.46 575	0.35 366	2.45 679

Reg-Stereo(zero)	1.60 333	0.42 43	10.69 460	0.89 258	0.68 294	3.27 319	0.47 108	2.27 169	1.54 270	1.48 287	1.24 218	2.55 491	2.68 583	1.48 243	1.10 332	0.19 36	0.19 179	0.22 52	0.18 92	0.24 99	0.26 215

HCRNet	1.60 333	0.56 200	2.47 291	0.78 166	1.36 545	4.11 526	0.71 248	3.57 387	2.79 578	1.75 342	1.61 339	1.58 347	1.41 394	5.79 482	1.56 457	0.34 405	0.28 448	0.36 464	0.29 408	0.33 325	0.37 399

AIO-test2	1.61 335	1.30 576	3.40 352	1.16 449	1.31 528	3.18 297	0.74 271	4.06 519	1.52 254	1.72 335	2.21 532	0.78 181	0.74 146	3.64 432	0.95 301	3.64 690	0.26 421	0.35 448	0.42 561	0.37 394	0.33 347

Prome-Stereo	1.61 335	0.55 186	1.71 199	0.98 331	0.60 245	4.41 595	1.82 611	3.03 306	1.53 261	2.18 478	3.45 639	1.72 369	3.49 624	2.23 367	1.08 328	0.29 283	0.20 233	0.26 195	0.25 298	0.34 345	2.16 670

test_sample1	1.62 337	0.55 186	1.88 217	1.44 569	0.79 338	2.27 177	0.64 197	4.00 500	1.82 376	1.87 364	1.35 262	1.57 345	1.62 456	9.55 574	1.24 378	0.30 325	0.27 433	0.31 350	0.28 378	0.32 304	0.32 326

RAFT+CT+SA	1.62 337	0.72 381	7.42 415	0.97 323	1.42 567	4.04 508	0.94 438	3.90 465	1.61 315	1.61 306	1.63 344	1.33 309	1.18 336	2.73 407	1.10 332	0.27 210	0.19 179	0.31 350	0.34 477	0.33 325	0.33 347

SA	1.62 337	0.75 414	3.78 372	1.07 384	0.43 111	4.26 568	1.36 554	4.45 640	3.12 620	1.63 310	1.97 475	1.68 360	2.26 556	2.55 391	1.27 389	0.27 210	0.22 304	0.37 478	0.37 515	0.35 366	0.30 301

Sa-1000	1.63 340	0.79 435	3.56 359	1.11 416	0.48 161	4.06 511	1.41 569	4.49 646	2.75 573	2.00 415	2.80 606	1.84 400	1.43 402	2.64 400	1.50 442	0.27 210	0.19 179	0.36 464	0.33 467	0.36 380	0.30 301

PSMNet-RUCA	1.64 341	1.50 605	2.57 300	1.50 585	1.38 551	3.05 274	1.36 554	3.31 343	2.24 468	1.36 269	2.07 502	1.40 327	1.09 304	1.83 315	1.55 455	1.15 657	0.69 649	1.26 667	0.96 654	1.64 664	0.94 624

test_sample7	1.65 342	0.70 362	2.60 301	1.48 580	0.76 326	2.38 187	1.07 495	4.35 617	2.11 443	2.14 458	1.75 383	1.75 372	1.67 478	6.26 497	1.26 385	0.44 523	0.48 604	0.43 528	0.40 547	0.46 500	0.43 464

StereoVision	1.65 342	0.75 414	7.47 417	1.01 352	1.80 640	2.61 217	0.61 173	3.06 311	1.96 402	1.25 255	3.46 640	1.85 403	0.88 214	2.07 344	1.93 517	0.43 516	0.36 523	0.37 478	0.36 503	0.48 507	0.33 347

dad	1.65 342	1.19 556	3.04 335	0.98 331	0.56 218	4.22 563	0.84 353	1.99 121	2.48 531	2.14 458	1.68 360	1.62 353	1.13 317	3.85 437	2.04 532	1.03 652	0.40 555	2.04 677	0.48 583	0.75 605	0.53 526

PSM-softLoss	1.66 345	0.59 237	5.15 393	2.25 658	0.48 161	4.68 646	0.69 236	2.57 234	1.52 254	2.14 458	1.45 287	1.42 329	0.99 254	6.04 490	1.20 365	0.41 499	0.23 334	0.37 478	0.39 536	0.32 304	0.31 312

KMStereo	1.66 345	0.59 237	5.15 393	2.25 658	0.48 161	4.68 646	0.69 236	2.57 234	1.52 254	2.14 458	1.45 287	1.42 329	0.99 254	6.04 490	1.20 365	0.41 499	0.23 334	0.37 478	0.39 536	0.32 304	0.31 312

DDVS	1.68 347	0.79 435	2.52 295	1.26 491	1.16 487	3.17 295	0.78 305	3.12 317	1.82 376	1.86 362	1.91 462	2.92 533	1.43 402	6.20 494	1.63 475	0.45 532	0.65 641	0.34 428	0.38 528	0.48 507	0.79 606

ISRNet	1.69 348	0.76 420	5.69 401	1.27 499	1.36 545	2.85 240	0.61 173	3.60 391	1.91 397	2.13 455	2.12 514	2.90 528	1.41 394	2.51 383	1.71 486	0.49 567	0.50 610	0.56 603	0.47 578	0.49 513	0.57 546

IER	1.69 348	0.65 317	7.19 413	0.94 308	1.15 482	3.28 323	0.89 403	3.48 368	1.97 404	2.10 444	1.98 477	2.28 450	2.12 540	2.25 368	1.75 496	0.29 283	0.23 334	0.36 464	0.30 430	0.32 304	0.34 363

RAFT_R40	1.70 350	0.59 237	2.99 332	1.46 575	0.46 142	4.74 662	0.98 464	2.23 161	1.56 285	2.02 422	2.35 566	2.71 508	2.56 577	6.71 513	0.90 271	0.40 484	0.19 179	0.30 320	0.27 349	0.33 325	0.26 215

ffm	1.72 351	0.60 254	5.21 395	1.14 429	0.99 431	3.62 401	0.86 367	4.22 562	3.37 644	2.20 486	2.30 552	3.48 580	1.62 456	2.21 364	0.65 155	0.29 283	0.16 49	0.48 559	0.37 515	0.30 251	0.29 271

Anonymous3	1.72 351	0.76 420	11.61 472	0.83 204	0.84 373	4.46 602	0.84 353	3.57 387	1.16 134	1.34 264	1.37 269	1.11 264	1.03 267	1.58 261	1.13 343	0.70 626	0.58 629	0.33 409	0.35 493	0.47 504	0.42 454

DMCA	1.72 351	0.74 403	6.63 406	1.14 429	0.96 415	3.98 496	0.90 408	3.75 425	2.76 574	2.83 609	1.58 326	2.35 462	1.18 336	1.58 261	1.98 527	0.40 484	0.27 433	0.42 524	0.26 321	0.36 380	0.38 416

fff	1.74 354	0.70 362	9.08 436	0.81 178	0.36 36	4.15 535	0.57 150	4.23 566	2.09 433	2.30 518	1.80 407	1.19 287	3.02 598	1.44 232	1.46 428	0.29 283	0.23 334	0.23 68	0.18 92	0.24 99	0.42 454

DCANet	1.74 354	0.73 392	9.08 436	0.82 191	0.40 90	4.18 553	0.59 165	4.25 576	2.97 604	2.35 536	1.84 434	1.18 282	1.63 469	1.51 249	1.55 455	0.29 283	0.24 371	0.23 68	0.18 92	0.30 251	0.53 526

csc	1.74 354	0.70 362	9.08 436	0.81 178	0.36 36	4.15 535	0.57 150	4.23 566	2.09 433	2.30 518	1.80 407	1.19 287	3.02 598	1.44 232	1.46 428	0.29 283	0.23 334	0.23 68	0.18 92	0.24 99	0.42 454

cscssc	1.74 354	0.70 362	9.08 436	0.81 178	0.36 36	4.15 535	0.57 150	4.23 566	2.09 433	2.30 518	1.80 407	1.19 287	3.02 598	1.44 232	1.46 428	0.29 283	0.23 334	0.23 68	0.18 92	0.24 99	0.42 454

test_sample2	1.75 358	0.56 200	2.25 269	1.41 562	0.80 341	2.91 250	0.86 367	4.05 515	2.04 422	1.91 379	1.39 275	1.57 345	1.55 441	10.65 614	1.06 322	0.32 372	0.28 448	0.32 373	0.30 430	0.36 380	0.33 347

anonymity	1.76 359	1.26 572	2.73 320	1.66 613	1.32 535	1.84 125	1.07 495	3.49 371	2.30 485	2.11 448	2.11 510	1.71 368	3.90 632	1.82 314	1.48 436	1.10 654	1.09 667	1.08 661	1.08 662	1.05 634	1.09 634

SST-Stereo	1.76 359	0.58 227	3.10 336	1.44 569	0.46 142	4.71 658	0.76 285	2.22 160	2.79 578	2.07 440	2.18 525	2.43 478	3.22 611	6.66 509	0.84 241	0.42 510	0.19 179	0.30 320	0.27 349	0.35 366	0.26 215

StereoDRNet-Refined	1.77 361	0.81 446	2.22 266	1.21 471	0.76 326	3.26 316	0.71 248	3.82 441	2.05 425	2.29 514	2.05 497	2.98 537	1.44 405	7.15 520	2.27 556	0.30 325	0.23 334	0.42 524	0.33 467	0.45 488	0.64 570
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SME	1.78 362	1.35 586	1.95 229	1.62 609	1.19 496	2.00 141	1.06 492	3.44 364	1.63 324	2.19 482	2.01 484	1.37 320	1.55 441	10.23 601	1.92 516	0.32 372	0.25 402	0.34 428	0.33 467	0.45 488	0.32 326

CSP-Net	1.78 362	1.32 582	1.92 222	1.16 449	1.03 446	3.38 339	1.31 546	3.52 378	1.75 366	1.96 394	1.93 468	2.40 468	1.48 417	8.58 548	1.58 460	0.46 541	0.34 510	0.27 229	0.26 321	0.41 439	0.50 511

MM-Stereo_test2	1.79 364	0.53 158	20.16 633	1.43 566	0.47 152	2.57 212	0.73 259	1.67 77	1.47 213	0.94 205	0.96 142	0.84 198	0.79 176	1.16 151	0.68 168	0.24 132	0.17 85	0.25 150	0.22 223	0.30 251	0.22 128

tt1	1.79 364	0.73 392	10.41 457	1.75 625	0.36 36	4.55 625	0.79 313	4.22 562	3.37 644	1.08 234	1.80 407	0.74 173	1.48 417	2.21 364	0.65 155	0.29 283	0.16 49	0.31 350	0.22 223	0.30 251	0.29 271

RAFT_CTSACE	1.80 366	1.06 528	10.00 449	1.71 620	1.39 553	3.49 367	1.06 492	3.05 308	1.62 321	1.70 330	2.04 491	2.51 488	1.80 506	1.98 336	0.94 296	0.25 159	0.22 304	0.28 265	0.30 430	0.30 251	0.26 215

UPFNet	1.81 367	0.63 291	6.71 407	1.25 484	1.44 568	3.50 371	1.35 552	4.02 506	1.85 385	2.40 547	1.52 306	2.41 472	1.40 387	3.62 430	1.88 510	0.34 405	0.33 497	0.37 478	0.31 446	0.41 439	0.39 423

IGEV_i1	1.83 368	0.60 254	10.98 465	1.30 513	0.53 202	3.09 282	0.86 367	3.70 419	1.57 291	1.67 322	1.76 392	2.33 459	1.35 373	3.23 417	1.16 351	0.35 425	0.27 433	0.53 591	0.58 617	0.34 345	0.40 444

AACVNet	1.83 368	1.02 517	2.41 287	1.45 573	0.87 387	3.21 302	0.73 259	3.16 321	1.61 315	2.01 417	1.82 428	2.28 450	1.33 367	10.98 629	1.49 441	0.39 476	0.32 490	0.38 495	0.32 459	0.43 468	0.44 470

111	1.83 368	0.92 488	9.08 436	0.81 178	0.36 36	4.25 567	0.91 416	4.44 637	2.70 566	2.39 545	1.96 470	2.30 456	1.64 472	1.28 191	1.82 503	0.28 254	0.22 304	0.24 109	0.20 163	0.31 271	0.54 532

ACVNet-DCA	1.85 371	0.74 403	13.77 497	1.78 628	0.36 36	4.48 604	0.74 271	3.98 494	1.53 261	1.01 218	1.81 420	0.72 160	1.62 456	2.13 351	0.64 146	0.29 283	0.17 85	0.32 373	0.21 187	0.33 325	0.32 326

NLSM1	1.86 372	0.53 158	1.39 158	0.73 123	1.89 649	3.09 282	0.64 197	8.41 692	12.10 697	0.79 154	1.21 208	0.73 167	0.86 202	1.67 291	1.45 427	0.26 183	0.24 371	0.29 291	0.24 278	0.31 271	0.27 235

ITSA-stereo	1.86 372	0.72 381	3.74 369	1.20 465	0.66 281	4.09 518	0.91 416	4.24 574	2.53 542	1.93 385	1.77 398	1.59 349	2.15 544	6.12 493	2.44 571	0.40 484	0.38 541	0.40 505	0.40 547	0.50 515	0.98 628

test_5	1.87 374	0.75 414	10.23 454	1.14 429	1.40 555	3.85 451	1.27 539	3.91 470	1.93 399	1.69 325	1.78 401	1.67 358	1.79 501	2.99 415	1.17 355	0.30 325	0.18 131	0.35 448	0.33 467	0.34 345	0.33 347

NINENet	1.87 374	0.74 403	2.60 301	1.12 420	1.06 455	4.50 613	0.76 285	4.41 632	2.24 468	2.16 472	1.86 445	3.63 598	0.97 245	8.00 538	1.17 355	0.41 499	0.30 472	0.41 517	0.30 430	0.41 439	0.36 383

IRAFT_RVC	1.87 374	0.60 254	4.33 381	2.40 667	0.66 281	4.59 633	1.59 591	2.96 297	1.51 242	2.23 501	1.75 383	2.09 439	2.63 580	6.70 510	1.50 442	0.33 392	0.21 272	0.33 409	0.29 408	0.32 304	0.32 326

MLCV	1.87 374	0.91 486	8.59 430	1.10 409	0.57 230	3.59 394	0.53 130	3.70 419	2.20 460	2.80 606	2.25 538	2.00 425	1.42 399	4.13 446	1.86 508	0.30 325	0.20 233	0.32 373	0.21 187	0.33 325	0.36 383

iRaft-Stereo_20w	1.88 378	0.62 283	10.58 459	0.90 268	0.83 365	2.96 264	0.78 305	4.90 668	1.58 295	2.29 514	1.60 335	1.25 298	4.51 646	2.28 370	0.90 271	0.29 283	0.21 272	0.26 195	0.24 278	0.41 439	0.31 312

DSFCA	1.89 379	0.69 351	3.14 339	1.10 409	1.18 489	3.99 497	1.79 607	3.50 374	2.16 453	3.10 627	1.64 346	2.91 531	2.50 573	5.38 469	2.26 554	0.43 516	0.38 541	0.37 478	0.36 503	0.50 515	0.42 454

iResNet_ROB	1.89 379	1.02 517	8.60 431	1.39 558	0.98 428	3.72 416	0.66 210	3.84 445	2.65 560	1.88 367	2.05 497	1.98 422	1.27 353	4.52 452	1.67 482	0.30 325	0.20 233	0.28 265	0.18 92	0.31 271	0.40 444

MM-Stereo_test1	1.90 381	0.53 158	19.85 619	1.39 558	0.48 161	1.81 124	0.79 313	3.00 302	1.82 376	1.69 325	1.09 178	0.87 209	0.97 245	1.45 237	0.74 204	0.24 132	0.21 272	0.27 229	0.24 278	0.35 366	0.24 166

H2IRNET	1.90 381	0.53 158	14.29 513	1.14 429	0.60 245	4.48 604	0.44 91	2.65 252	1.81 375	1.05 227	2.30 552	1.67 358	1.40 387	2.17 358	1.50 442	0.36 439	0.21 272	0.33 409	0.37 515	0.34 345	0.29 271

CFNet-ft	1.90 381	0.95 502	3.56 359	1.07 384	1.54 585	4.09 518	0.90 408	2.85 285	1.82 376	1.78 346	1.70 367	2.75 512	1.48 417	9.33 567	1.72 488	0.33 392	0.30 472	0.61 620	0.36 503	0.52 521	0.39 423

CFNet_RVC	1.90 381	0.95 502	3.56 359	1.07 384	1.54 585	4.09 518	0.90 408	2.85 285	1.82 376	1.78 346	1.70 367	2.75 512	1.48 417	9.33 567	1.72 488	0.33 392	0.30 472	0.61 620	0.36 503	0.52 521	0.39 423

PSMNet-ADL	1.91 385	0.72 381	1.78 209	1.09 399	0.86 382	4.18 553	0.78 305	3.77 429	2.10 441	1.72 335	1.85 442	2.91 531	1.82 512	10.38 607	1.91 514	0.48 555	0.46 593	0.28 265	0.29 408	0.38 399	0.51 519

GEStereo_RVC	1.91 385	0.80 440	6.57 405	1.20 465	1.06 455	4.02 504	1.43 573	4.13 537	1.89 393	2.03 426	1.80 407	2.34 460	1.86 519	4.94 461	1.77 497	0.48 555	0.38 541	0.32 373	0.28 378	0.42 458	0.50 511

DN-CSS_ROB	1.91 385	1.55 608	11.13 467	1.82 635	0.88 391	3.99 497	0.61 173	4.01 502	1.67 335	1.64 313	1.89 455	1.39 322	1.06 290	3.23 417	1.50 442	0.31 350	0.19 179	0.44 533	0.29 408	0.37 394	0.31 312

qqq1	1.92 388	0.57 211	4.46 382	1.36 544	0.57 230	2.03 146	0.73 259	4.25 576	2.80 582	2.32 528	2.31 558	1.95 413	1.52 430	10.99 630	0.71 189	0.34 405	0.32 490	0.30 320	0.23 247	0.29 224	0.29 271

fff1	1.92 388	0.57 211	4.46 382	1.36 544	0.57 230	2.03 146	0.73 259	4.25 576	2.80 582	2.32 528	2.31 558	1.95 413	1.52 430	10.99 630	0.71 189	0.34 405	0.32 490	0.30 320	0.23 247	0.29 224	0.29 271

raft_robust	1.92 388	1.15 548	3.34 351	1.02 363	0.43 111	3.84 443	0.46 102	4.42 633	2.52 540	1.67 322	1.36 267	2.17 444	6.37 672	6.78 515	1.04 319	0.28 254	0.24 371	0.30 320	0.35 493	0.31 271	0.32 326

delet	1.92 388	0.76 420	5.14 392	1.01 352	1.65 611	3.44 351	2.03 623	3.76 427	2.48 531	2.01 417	2.05 497	2.63 500	1.90 525	5.34 468	2.12 542	0.28 254	0.29 459	0.40 505	0.31 446	0.41 439	0.45 476

BEATNet_4x	1.92 388	1.36 588	8.75 434	1.20 465	0.56 218	3.46 357	1.03 482	4.00 500	2.43 522	2.25 507	1.70 367	2.10 440	1.59 445	2.57 394	3.05 600	0.37 447	0.22 304	0.47 550	0.29 408	0.60 553	0.40 444

IIG-Stereo	1.95 393	0.79 435	2.14 256	2.78 674	0.66 281	4.62 637	0.76 285	4.27 585	1.53 261	2.63 589	3.14 627	3.35 569	1.61 452	7.65 533	1.41 418	0.39 476	0.20 233	0.31 350	0.25 298	0.33 325	0.22 128

LALA_ROB	1.95 393	1.48 603	3.11 337	1.05 375	0.98 428	3.99 497	1.82 611	4.44 637	2.28 481	3.31 637	1.85 442	2.76 518	1.67 478	4.04 445	3.23 603	0.46 541	0.41 564	0.55 601	0.52 602	0.60 553	0.57 546

DCANet-4	1.96 395	0.51 132	14.31 514	0.82 191	0.40 90	4.16 545	0.57 150	4.29 594	2.98 607	2.30 518	1.80 407	1.03 252	1.54 440	1.44 232	1.44 423	0.29 283	0.23 334	0.23 68	0.18 92	0.24 99	0.42 454

PSMNet-RSSM	1.96 395	0.77 424	3.26 345	1.29 506	1.31 528	4.19 557	0.96 450	3.68 409	1.89 393	2.05 431	1.80 407	2.60 496	1.70 485	9.84 582	1.81 501	0.35 425	0.29 459	0.35 448	0.37 515	0.42 458	0.35 377

4D-IteraStereo	1.97 397	0.84 462	20.43 650	0.78 166	1.56 592	2.09 158	1.05 490	2.43 199	1.56 285	1.41 282	1.00 147	1.94 411	0.61 97	1.22 172	1.06 322	0.27 210	0.18 131	0.31 350	0.26 321	0.27 181	0.23 148

OMP-Stereo	1.97 397	0.93 492	1.88 217	2.76 673	0.67 288	4.58 632	1.48 576	4.31 605	1.54 270	3.15 632	2.76 602	3.25 560	1.38 380	7.66 534	1.35 408	0.40 484	0.20 233	0.33 409	0.26 321	0.33 325	0.24 166

cc1	1.98 399	0.74 403	13.77 497	1.78 628	0.36 36	4.48 604	0.74 271	4.23 566	3.95 662	1.01 218	1.81 420	0.72 160	1.62 456	2.13 351	0.64 146	0.29 283	0.17 85	0.32 373	0.21 187	0.31 271	0.29 271

hknet	1.98 399	0.64 304	8.70 433	0.87 245	1.07 462	4.16 545	1.16 519	4.48 643	1.73 358	2.93 614	1.83 429	3.48 580	1.30 362	3.91 441	1.51 448	0.31 350	0.25 402	0.31 350	0.28 378	0.35 366	0.33 347

GANet-RSSM	1.98 399	0.62 283	3.49 354	1.69 616	1.23 511	4.22 563	0.91 416	3.31 343	1.86 386	1.81 352	1.74 379	2.34 460	1.82 512	10.92 627	1.73 492	0.34 405	0.29 459	0.31 350	0.28 378	0.39 410	0.40 444

1test111	1.99 402	0.74 403	13.77 497	1.78 628	0.36 36	4.48 604	0.74 271	3.98 494	1.53 261	1.01 218	1.81 420	0.72 160	1.62 456	4.66 456	0.98 306	0.29 283	0.17 85	0.32 373	0.21 187	0.33 325	0.32 326

SMFormer	2.00 403	0.57 211	4.46 382	1.36 544	0.57 230	2.03 146	0.73 259	4.25 576	2.80 582	2.32 528	2.31 558	1.95 413	1.52 430	10.99 630	2.13 545	0.34 405	0.32 490	0.36 464	0.31 446	0.38 399	0.36 383

tta	2.00 403	0.57 211	4.46 382	1.36 544	0.57 230	2.03 146	0.73 259	4.25 576	2.80 582	2.32 528	2.31 558	1.95 413	1.52 430	10.99 630	2.13 545	0.34 405	0.32 490	0.36 464	0.31 446	0.29 224	0.29 271

TestStereo	2.00 403	1.02 517	12.25 477	0.70 89	0.61 250	1.88 129	0.55 140	2.31 177	1.52 254	1.41 282	1.33 253	1.27 300	0.90 223	11.62 657	0.81 232	0.34 405	0.19 179	0.33 409	0.24 278	0.44 479	0.24 166

cross-raft	2.01 406	0.57 211	19.01 595	1.03 371	0.56 218	2.11 162	0.72 251	3.63 398	1.57 291	1.77 344	1.51 305	3.17 554	1.13 317	1.16 151	0.85 244	0.23 104	0.21 272	0.26 195	0.23 247	0.28 203	0.25 182

MMNet	2.02 407	0.81 446	10.76 461	1.12 420	1.23 511	3.53 378	0.89 403	3.79 433	2.08 430	2.15 466	1.76 392	2.15 443	2.12 540	3.69 433	2.32 559	0.31 350	0.29 459	0.34 428	0.27 349	0.38 399	0.42 454

xx1	2.03 408	0.74 403	13.77 497	1.78 628	0.36 36	4.48 604	0.74 271	4.23 566	3.95 662	1.01 218	1.81 420	1.79 385	1.34 370	2.13 351	0.64 146	0.29 283	0.17 85	0.33 409	0.33 467	0.33 325	0.32 326

HGLStereo	2.03 408	0.74 403	7.50 418	1.23 480	1.56 592	3.62 401	0.95 442	3.78 432	1.89 393	2.03 426	2.20 530	3.12 550	2.14 543	5.68 478	2.04 532	0.37 447	0.31 481	0.32 373	0.29 408	0.40 415	0.45 476

ssnet_v2	2.04 410	0.88 477	7.87 419	1.20 465	0.87 387	3.86 453	1.64 597	4.01 502	2.60 555	2.61 584	1.96 470	3.79 604	1.71 487	2.20 362	2.96 596	0.41 499	0.35 516	0.42 524	0.37 515	0.55 533	0.52 524

ADStereo(finetuned)	2.04 410	0.73 392	13.28 488	0.82 191	0.40 90	4.16 545	0.59 165	4.25 576	2.97 604	2.35 536	1.84 434	1.18 282	3.40 617	1.52 251	1.54 454	0.29 283	0.24 371	0.23 68	0.18 92	0.30 251	0.51 519

CBFPSM	2.05 412	0.95 502	10.12 453	1.07 384	1.05 452	2.84 238	1.20 530	3.28 339	1.73 358	1.82 354	1.30 240	4.56 645	4.06 635	2.34 371	2.34 561	0.25 159	0.38 541	0.32 373	0.27 349	0.37 394	0.79 606

DeepPruner_ROB	2.05 412	1.09 535	10.50 458	1.01 352	1.20 504	4.39 588	0.91 416	3.14 318	1.72 356	2.60 582	1.54 315	2.78 520	1.27 353	4.52 452	1.72 488	0.51 577	0.40 555	0.37 478	0.34 477	0.48 507	0.52 524

DLCB_ROB	2.05 412	0.95 502	2.37 282	1.24 482	1.02 445	2.92 253	1.30 544	3.68 409	2.30 485	2.91 612	2.17 523	3.32 567	1.52 430	10.37 605	2.50 576	0.40 484	0.33 497	0.40 505	0.36 503	0.41 439	0.47 492

NLCSM	2.07 415	0.57 211	1.26 124	0.68 76	1.83 642	3.24 310	0.69 236	8.40 691	9.75 691	0.92 201	1.30 240	0.87 209	1.06 290	7.60 530	1.57 459	0.28 254	0.25 402	0.29 291	0.25 298	0.36 380	0.27 235

HITNet	2.07 415	0.82 453	14.77 519	1.34 533	0.56 218	3.47 360	0.80 324	4.07 521	2.35 497	2.16 472	1.61 339	1.64 355	1.44 405	2.09 349	2.56 583	0.26 183	0.18 131	0.41 517	0.26 321	0.45 488	0.25 182
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	2.07 415	1.40 594	3.01 334	1.09 399	0.92 402	3.94 474	1.53 583	4.25 576	2.23 465	3.31 637	2.06 501	2.35 462	1.52 430	8.74 550	2.07 538	0.44 523	0.36 523	0.51 580	0.48 583	0.54 530	0.62 562

CFNet-RSSM	2.08 418	0.52 140	20.06 627	1.01 352	0.56 218	3.39 340	0.64 197	3.67 405	1.55 278	1.72 335	1.37 269	2.57 493	1.19 340	1.11 127	0.86 251	0.27 210	0.20 233	0.25 150	0.23 247	0.27 181	0.23 148

HLF11	2.10 419	0.80 440	18.68 588	0.88 250	0.83 365	2.11 162	0.58 159	3.39 361	2.56 549	1.33 262	1.30 240	0.98 242	1.00 256	4.75 460	1.51 448	0.25 159	0.21 272	0.24 109	0.18 92	0.23 86	0.27 235

NLMM	2.10 419	0.53 158	1.23 115	0.63 33	1.86 644	2.81 234	0.61 173	11.68 700	14.99 703	0.80 158	0.86 104	0.92 228	1.03 267	1.12 132	1.48 436	0.26 183	0.25 402	0.27 229	0.22 223	0.31 271	0.24 166

coex_refinement	2.10 419	0.85 468	3.67 366	1.31 517	1.13 479	3.21 302	0.85 362	3.86 451	2.31 489	2.51 562	1.92 465	3.49 586	1.69 483	11.08 637	2.13 545	0.37 447	0.25 402	0.27 229	0.31 446	0.41 439	0.37 399

iRaft-Stereo_5w	2.10 419	0.83 457	8.57 429	0.81 178	0.76 326	3.21 302	0.84 353	3.71 421	1.65 331	1.56 296	2.50 576	2.20 446	2.23 554	9.13 562	2.01 530	0.38 464	0.19 179	0.35 448	0.27 349	0.45 488	0.39 423

ManiGeoR	2.11 423	0.93 492	18.17 574	0.84 216	0.84 373	2.72 228	0.56 145	3.67 405	2.82 590	1.08 234	1.23 215	1.12 267	1.07 295	4.60 454	1.17 355	0.25 159	0.20 233	0.30 320	0.20 163	0.23 86	0.26 215

HLf10	2.11 423	0.93 492	18.17 574	0.84 216	0.84 373	2.72 228	0.56 145	3.67 405	2.82 590	1.08 234	1.23 215	1.12 267	1.07 295	4.60 454	1.17 355	0.25 159	0.20 233	0.30 320	0.20 163	0.23 86	0.26 215

WQFJA1	2.11 423	0.52 140	1.23 115	0.63 33	1.87 647	2.81 234	0.61 173	11.67 699	15.01 704	0.80 158	0.86 104	0.92 228	1.03 267	1.13 136	1.48 436	0.26 183	0.25 402	0.27 229	0.22 223	0.31 271	0.24 166

DFGA-Net	2.11 423	3.00 657	7.43 416	1.11 416	0.76 326	3.72 416	0.60 168	2.63 250	1.91 397	2.01 417	2.07 502	1.22 292	1.04 275	10.26 603	2.26 554	0.27 210	0.22 304	0.34 428	0.34 477	0.61 558	0.48 497

G2L-Stereo_test	2.11 423	0.86 471	7.12 412	1.65 612	1.19 496	3.54 382	1.02 479	3.57 387	2.01 413	2.50 558	1.68 360	3.15 552	1.50 424	9.21 565	1.62 472	0.28 254	0.19 179	0.23 68	0.22 223	0.27 181	0.31 312

CFNet_pseudo	2.12 428	0.67 340	15.14 530	0.85 230	0.74 320	3.95 479	0.64 197	3.95 483	1.78 371	1.90 374	1.79 404	3.27 562	1.62 456	2.51 383	1.16 351	0.31 350	0.36 523	0.53 591	0.27 349	0.63 564	0.44 470

test_xeample3	2.12 428	0.63 291	21.55 687	0.91 279	0.47 152	1.85 126	0.94 438	7.96 688	1.23 145	0.75 127	0.76 75	0.64 118	0.70 130	1.77 305	0.83 238	0.30 325	0.21 272	0.27 229	0.21 187	0.27 181	0.24 166

G2L-ROB	2.13 430	0.78 431	10.06 450	1.19 461	1.06 455	3.84 443	0.93 433	3.32 348	2.27 477	2.20 486	1.47 294	2.65 502	1.20 342	8.38 544	1.81 501	0.28 254	0.19 179	0.23 68	0.22 223	0.28 203	0.32 326

ccs_rob	2.13 430	0.67 340	15.11 529	0.84 216	0.75 322	3.96 489	0.65 207	3.95 483	1.78 371	1.88 367	1.79 404	3.26 561	1.64 472	2.51 383	1.16 351	0.31 350	0.36 523	0.54 600	0.27 349	0.65 575	0.45 476

WQFJX	2.14 432	0.54 176	1.28 132	0.61 16	1.85 643	2.87 244	0.77 298	11.60 698	14.62 702	0.82 164	1.15 192	0.89 215	1.10 310	1.69 294	1.39 411	0.28 254	0.25 402	0.25 150	0.21 187	0.32 304	0.25 182

SepStereo	2.15 433	0.67 340	4.79 389	1.14 429	1.64 607	2.93 258	2.13 628	4.09 527	2.74 570	4.17 661	2.52 579	2.46 483	1.79 501	8.36 542	1.63 475	0.37 447	0.22 304	0.39 499	0.25 298	0.41 439	0.34 363

IGEV-FE	2.16 434	0.69 351	20.56 654	1.22 474	0.54 204	2.18 168	0.53 130	3.38 358	1.61 315	1.93 385	1.55 319	3.74 601	1.06 290	1.56 256	0.91 280	0.29 283	0.20 233	0.27 229	0.29 408	0.40 415	0.32 326

IGEV_Zeroshot_test	2.16 434	0.69 351	20.60 658	1.22 474	0.54 204	2.18 168	0.53 130	3.38 358	1.61 315	1.93 385	1.55 319	3.76 603	1.05 281	1.55 255	0.91 280	0.29 283	0.20 233	0.27 229	0.29 408	0.40 415	0.32 326

anonymousa	2.16 434	0.67 340	19.19 596	1.04 374	1.67 615	2.06 155	0.79 313	2.86 288	1.96 402	1.85 358	2.14 518	3.23 559	1.81 509	1.12 132	1.15 346	0.26 183	0.26 421	0.34 428	0.32 459	0.30 251	0.28 258

HLf8	2.17 437	0.96 508	17.42 562	0.83 204	0.81 347	3.37 335	0.55 140	3.88 457	2.99 610	1.19 249	1.20 203	1.22 292	1.00 256	5.68 478	0.82 234	0.26 183	0.20 233	0.29 291	0.20 163	0.25 126	0.27 235

NLMM1	2.18 438	0.55 186	1.34 145	0.62 25	1.86 644	3.30 328	0.62 188	11.92 701	15.07 705	0.86 188	0.96 142	0.84 198	0.90 223	1.83 315	1.35 408	0.27 210	0.27 433	0.27 229	0.24 278	0.31 271	0.28 258

AIO-test1	2.18 438	0.66 329	18.95 593	0.89 258	1.48 574	3.40 343	0.97 455	4.19 552	1.68 338	0.86 188	1.35 262	0.99 244	0.75 149	4.47 451	1.27 389	0.23 104	0.23 334	0.28 265	0.33 467	0.31 271	0.35 377

SFCPSM	2.18 438	0.63 291	17.03 554	0.88 250	0.98 428	3.74 422	1.28 541	4.09 527	2.16 453	1.85 358	1.83 429	1.65 356	1.39 383	2.50 380	1.50 442	0.33 392	0.27 433	0.39 499	0.36 503	0.34 345	0.37 399

WQFJX1	2.20 441	0.52 140	1.38 156	0.62 25	1.78 636	3.07 279	0.67 214	12.26 704	15.24 706	0.84 180	1.05 168	0.91 222	0.97 245	1.88 327	1.26 385	0.27 210	0.25 402	0.28 265	0.21 187	0.36 380	0.25 182

GANet-ADL	2.20 441	0.73 392	20.11 632	1.25 484	0.69 301	3.83 438	0.76 285	3.49 371	1.71 351	1.65 317	1.99 480	2.10 440	1.10 310	1.42 228	1.26 385	0.38 464	0.33 497	0.25 150	0.22 223	0.42 458	0.36 383

TestStereo_HLe17	2.22 443	1.13 542	17.87 569	0.85 230	0.79 338	3.54 382	0.62 188	3.97 491	3.06 617	1.15 245	1.14 190	1.16 275	1.05 281	5.89 484	0.73 197	0.25 159	0.19 179	0.29 291	0.22 223	0.25 126	0.25 182

MSKI-zero shot	2.22 443	0.64 304	20.09 631	0.96 316	0.56 218	4.04 508	0.70 246	3.91 470	1.50 235	1.92 381	2.28 544	1.92 409	0.71 132	2.93 411	0.67 164	0.26 183	0.23 334	0.26 195	0.21 187	0.28 203	0.26 215

PS-NSSS	2.22 443	1.33 585	2.90 328	0.97 323	1.53 584	4.11 526	1.08 500	4.55 654	2.65 560	2.10 444	2.32 563	1.77 377	1.40 387	11.79 670	1.61 467	0.68 621	0.45 584	0.96 655	0.43 565	0.95 625	0.92 621

PCWNet_CMD	2.23 446	0.65 317	17.36 559	0.83 204	0.76 326	3.51 373	0.64 197	3.60 391	1.97 404	1.70 330	1.63 344	3.22 557	3.05 602	2.09 349	1.11 337	0.31 350	0.36 523	0.47 550	0.26 321	0.64 572	0.47 492

HH	2.23 446	0.86 471	21.59 688	0.98 331	0.51 178	1.49 87	0.82 340	2.74 265	1.54 270	1.10 238	1.69 365	4.62 648	1.86 519	2.55 391	0.69 179	0.26 183	0.22 304	0.29 291	0.23 247	0.34 345	0.27 235

HanStereo	2.23 446	0.86 471	21.59 688	0.98 331	0.51 178	1.49 87	0.82 340	2.74 265	1.54 270	1.10 238	1.69 365	4.62 648	1.86 519	2.55 391	0.69 179	0.26 183	0.22 304	0.29 291	0.23 247	0.34 345	0.27 235

MSMDNet	2.23 446	0.64 304	17.32 555	0.84 216	0.75 322	3.53 378	0.64 197	3.61 395	1.98 406	1.71 334	1.64 346	3.22 557	2.99 595	2.08 346	1.11 337	0.31 350	0.37 535	0.45 540	0.26 321	0.62 562	0.45 476

Select-FE	2.25 450	0.87 474	17.36 559	1.06 381	0.99 431	2.04 151	0.46 102	3.79 433	1.61 315	2.52 564	1.81 420	4.41 637	3.15 605	1.83 315	0.92 285	0.32 372	0.35 516	0.30 320	0.41 554	0.32 304	0.55 538

FENet	2.25 450	0.50 123	20.29 643	1.35 538	0.67 288	4.01 502	0.60 168	3.95 483	1.99 407	1.96 394	1.11 183	2.43 478	1.43 402	1.60 268	1.39 411	0.32 372	0.22 304	0.33 409	0.26 321	0.29 224	0.39 423

DISCO	2.25 450	0.73 392	10.06 450	1.76 626	1.12 475	3.47 360	1.25 538	3.24 333	2.26 475	2.65 594	1.96 470	4.53 643	1.92 527	4.17 448	3.61 607	0.32 372	0.25 402	0.31 350	0.29 408	0.66 580	0.41 450

iinet-f	2.26 453	1.18 554	13.71 495	1.14 429	1.11 474	3.77 426	1.10 507	4.14 543	2.17 455	2.06 436	1.76 392	2.99 538	2.99 595	2.50 380	2.49 575	0.35 425	0.39 550	0.27 229	0.28 378	0.45 488	0.39 423

ICVP	2.26 453	0.66 329	21.18 678	0.99 337	0.88 391	4.28 574	0.95 442	3.32 348	1.60 311	1.66 319	1.76 392	1.34 311	1.14 324	1.62 276	1.32 400	0.53 586	0.35 516	0.33 409	0.29 408	0.40 415	0.51 519
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rrr	2.27 455	0.65 317	23.82 706	0.90 268	0.46 142	1.57 96	0.96 450	7.98 689	1.19 141	0.65 92	0.77 78	0.74 173	0.72 135	2.59 395	0.86 251	0.28 254	0.21 272	0.28 265	0.21 187	0.29 224	0.25 182

CIPLG	2.27 455	1.18 554	19.24 597	0.92 286	1.34 541	3.95 479	0.89 403	4.23 566	1.82 376	2.31 524	2.67 595	1.17 278	1.06 290	1.53 254	1.32 400	0.37 447	0.23 334	0.27 229	0.22 223	0.31 271	0.45 476

ACRE	2.27 455	1.11 540	19.45 605	0.91 279	1.30 525	3.94 474	0.87 388	4.21 558	1.80 374	2.28 512	2.62 590	1.17 278	1.04 275	1.52 251	1.30 397	0.37 447	0.23 334	0.27 229	0.22 223	0.31 271	0.46 487

NOSS_ROB	2.27 455	0.73 392	3.00 333	1.71 620	1.00 440	3.90 459	0.97 455	4.29 594	2.81 588	2.94 618	2.19 527	3.88 608	1.19 340	11.77 669	1.62 472	0.59 597	0.54 616	0.56 603	0.52 602	0.56 539	0.54 532

XPNet_ROB	2.27 455	1.11 540	4.10 377	1.36 544	0.97 419	3.94 474	1.63 595	4.07 521	2.14 449	2.82 608	2.00 482	2.32 458	1.73 492	10.81 622	3.39 604	0.51 577	0.47 598	0.48 559	0.40 547	0.51 517	0.56 542

IPLGR_C	2.28 460	1.31 580	19.46 606	0.92 286	1.32 535	3.93 468	0.89 403	4.20 553	1.82 376	2.30 518	2.63 592	1.16 275	1.07 295	1.41 225	1.29 396	0.37 447	0.23 334	0.27 229	0.22 223	0.31 271	0.45 476

DRaft	2.28 460	0.56 200	2.64 311	0.74 131	0.46 142	3.94 474	1.23 535	2.32 179	1.55 278	2.64 590	2.80 606	1.60 350	5.34 659	6.96 519	10.99 667	0.34 405	0.22 304	0.27 229	0.27 349	0.29 224	0.37 399

psm_up	2.28 460	0.81 446	5.45 399	1.26 491	1.50 578	3.84 443	1.23 535	4.23 566	2.03 418	2.55 569	1.80 407	2.44 482	1.65 474	12.90 688	1.58 460	0.37 447	0.38 541	0.41 517	0.34 477	0.43 468	0.39 423

MyStereo04	2.29 463	0.80 440	18.77 589	1.00 345	1.04 450	3.95 479	0.95 442	3.91 470	2.54 546	1.99 403	1.27 235	2.31 457	1.65 474	2.02 342	1.77 497	0.24 132	0.24 371	0.34 428	0.26 321	0.41 439	0.37 399

ADLNet	2.29 463	0.83 457	3.62 364	1.35 538	1.60 598	3.67 409	1.24 537	3.95 483	2.98 607	2.58 577	2.29 547	4.01 615	1.79 501	11.23 643	2.09 540	0.37 447	0.38 541	0.36 464	0.34 477	0.45 488	0.71 584

TDLM	2.29 463	1.08 532	4.61 388	1.29 506	1.01 443	4.26 568	2.17 630	3.75 425	2.79 578	2.31 524	1.98 477	2.06 435	1.59 445	12.45 683	1.72 488	0.51 577	0.28 448	0.52 586	0.35 493	0.56 539	0.50 511

TestStereo_HL3	2.30 466	0.54 176	20.47 652	1.03 371	0.70 305	2.70 225	0.78 305	3.61 395	1.71 351	1.82 354	1.53 312	1.29 304	0.95 239	6.56 504	0.70 185	0.25 159	0.24 371	0.25 150	0.22 223	0.26 159	0.30 301

Wz-Net-LNSev	2.30 466	1.67 618	14.88 522	1.18 458	1.65 611	3.49 367	1.54 586	3.63 398	2.03 418	1.88 367	1.64 346	3.29 563	2.06 536	2.71 405	2.02 531	0.40 484	0.33 497	0.32 373	0.31 446	0.53 527	0.49 504

DCVSM-stereo	2.31 468	0.66 329	20.69 660	1.11 416	0.93 408	2.58 214	0.73 259	2.61 247	1.60 311	2.57 573	1.53 312	3.30 565	1.72 489	2.19 361	1.23 376	0.34 405	0.53 614	0.41 517	0.32 459	0.45 488	0.62 562

gwcnet-sp	2.31 468	1.21 559	17.34 556	1.08 392	0.92 402	3.56 388	1.04 486	3.69 414	2.09 433	2.55 569	1.60 335	1.80 388	1.62 456	3.87 438	1.95 522	0.29 283	0.29 459	0.30 320	0.28 378	0.38 399	0.39 423

scenet	2.31 468	1.21 559	17.34 556	1.08 392	0.92 402	3.56 388	1.04 486	3.69 414	2.09 433	2.55 569	1.60 335	1.80 388	1.62 456	3.87 438	1.95 522	0.29 283	0.29 459	0.30 320	0.28 378	0.38 399	0.39 423

ssnet	2.31 468	1.21 559	17.34 556	1.08 392	0.92 402	3.56 388	1.04 486	3.69 414	2.09 433	2.55 569	1.60 335	1.80 388	1.62 456	3.87 438	1.95 522	0.29 283	0.29 459	0.30 320	0.28 378	0.38 399	0.39 423

DAS	2.31 468	0.67 340	4.79 389	1.14 429	1.64 607	2.93 258	2.13 628	4.09 527	2.74 570	4.17 661	2.52 579	2.46 483	1.79 501	11.55 654	1.63 475	0.37 447	0.22 304	0.39 499	0.25 298	0.41 439	0.34 363

TRStereo	2.31 468	1.87 627	19.74 615	1.53 590	1.16 487	4.26 568	1.08 500	4.73 663	1.45 199	1.55 294	1.28 236	1.75 372	0.85 200	1.81 312	1.20 365	0.36 439	0.26 421	0.32 373	0.36 503	0.34 345	0.33 347

test_sample5	2.33 474	0.62 283	11.29 468	1.29 506	0.83 365	3.09 282	0.74 271	4.28 590	2.31 489	2.20 486	1.97 475	1.68 360	1.39 383	11.19 641	1.47 433	0.37 447	0.31 481	0.37 478	0.37 515	0.41 439	0.39 423

MyStereo8	2.33 474	1.13 542	19.26 600	1.22 474	1.62 602	4.16 545	0.57 150	3.50 374	2.36 500	2.15 466	1.75 383	2.28 450	1.14 324	1.46 241	2.20 551	0.24 132	0.21 272	0.32 373	0.27 349	0.36 380	0.43 464

DualNet	2.33 474	0.62 283	11.29 468	1.29 506	0.83 365	3.09 282	0.74 271	4.28 590	2.31 489	2.26 510	2.04 491	1.68 360	1.39 383	11.19 641	1.47 433	0.37 447	0.31 481	0.37 478	0.37 515	0.41 439	0.39 423

MIPNet	2.33 474	0.71 376	19.82 617	0.89 258	0.56 218	4.76 664	0.61 173	4.32 610	2.37 506	1.83 357	1.48 301	1.48 335	1.98 531	2.63 398	1.44 423	0.29 283	0.20 233	0.26 195	0.23 247	0.30 251	0.39 423

DualNet (step1)	2.34 478	1.05 523	7.87 419	1.07 384	0.86 382	3.93 468	1.19 526	4.35 617	2.11 443	2.14 458	1.75 383	1.75 372	1.67 478	6.26 497	1.26 385	1.23 661	0.48 604	4.27 707	2.09 691	0.70 588	0.69 580

test_sample4	2.34 478	0.63 291	11.59 471	1.30 513	0.83 365	3.07 279	0.72 251	4.27 585	2.30 485	2.30 518	1.88 449	1.73 370	1.42 399	11.14 640	1.46 428	0.35 425	0.29 459	0.35 448	0.36 503	0.40 415	0.38 416

test_sample3	2.34 478	0.61 274	11.94 475	1.33 525	0.85 377	3.10 286	0.73 259	4.24 574	2.19 458	2.21 495	1.75 383	1.80 388	1.41 394	11.11 639	1.46 428	0.35 425	0.29 459	0.34 428	0.35 493	0.39 410	0.37 399

STTStereo	2.34 478	0.95 502	14.93 525	1.43 566	1.54 585	3.86 453	0.86 367	3.65 400	2.44 526	2.15 466	1.55 319	2.49 487	1.59 445	5.14 465	1.44 423	0.38 464	0.39 550	0.47 550	0.51 599	0.52 521	0.51 519

CFNet	2.34 478	1.10 536	8.96 435	1.34 533	1.24 513	4.09 518	0.73 259	4.04 511	2.77 575	1.62 308	1.87 448	2.27 449	1.45 409	11.41 647	1.82 503	0.31 350	0.24 371	0.43 528	0.36 503	0.43 468	0.33 347

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 483	0.99 512	19.62 611	1.09 399	0.96 415	1.51 89	0.44 91	4.05 515	1.64 326	1.31 260	1.67 357	4.93 655	2.45 570	2.52 388	1.40 414	0.30 325	0.20 233	0.31 350	0.50 595	0.57 544	0.60 556

test_sample6	2.35 483	0.62 283	10.78 462	1.33 525	0.83 365	3.15 293	0.79 313	4.36 622	2.43 522	2.26 510	2.04 491	1.69 364	1.39 383	11.48 652	1.61 467	0.38 464	0.32 490	0.37 478	0.39 536	0.41 439	0.42 454

EAI-Stereo	2.35 483	0.63 291	2.97 330	0.95 311	0.65 274	3.84 443	14.27 709	5.04 671	2.19 458	2.06 436	7.25 667	1.10 262	0.94 236	1.65 285	1.37 410	0.31 350	0.22 304	0.27 229	0.60 622	0.27 181	0.32 326

ac_64	2.35 483	0.62 283	9.77 445	1.32 520	1.71 622	3.27 319	0.93 433	3.48 368	2.50 536	1.74 340	1.73 376	3.91 609	1.77 498	10.21 599	1.86 508	0.40 484	0.31 481	0.33 409	0.30 430	0.34 345	0.39 423

HSM	2.35 483	0.81 446	2.21 263	1.14 429	1.55 589	3.44 351	1.03 482	3.99 498	2.25 471	2.29 514	2.11 510	8.04 684	3.05 602	11.60 655	1.71 486	0.33 392	0.22 304	0.28 265	0.23 247	0.32 304	0.35 377

CFNet_ucs	2.36 488	0.68 348	18.42 584	0.89 258	0.81 347	3.85 451	0.68 225	4.29 594	2.37 506	2.09 441	2.04 491	3.31 566	1.24 350	2.63 398	1.14 345	0.36 439	0.45 584	0.56 603	0.29 408	0.66 580	0.49 504

RT-IGEV	2.37 489	0.60 254	15.33 534	1.49 583	0.78 334	2.10 159	1.28 541	4.25 576	1.69 345	2.58 577	3.19 629	3.60 597	4.94 651	2.49 379	1.19 360	0.35 425	0.24 371	0.31 350	0.26 321	0.33 325	0.42 454

MyStereo05	2.37 489	0.72 381	19.94 622	1.02 363	0.99 431	4.26 568	0.86 367	4.01 502	2.62 556	2.14 458	1.26 228	2.28 450	1.63 469	2.07 344	1.68 483	0.24 132	0.23 334	0.34 428	0.26 321	0.42 458	0.36 383

hitnet-ft	2.37 489	0.73 392	8.34 426	0.96 316	0.89 396	3.77 426	0.80 324	3.55 385	2.58 551	2.24 504	2.04 491	3.65 600	1.49 423	11.71 667	1.89 511	0.44 523	0.53 614	0.44 533	0.35 493	0.52 521	0.48 497

YMNet	2.40 492	1.41 596	13.46 491	1.36 544	1.67 615	3.96 489	0.97 455	3.81 438	2.37 506	2.64 590	2.57 586	3.35 569	1.53 437	3.28 421	2.42 567	0.48 555	0.54 616	0.52 586	0.49 588	0.70 588	0.54 532

YMNet_1	2.40 492	1.41 596	13.46 491	1.36 544	1.67 615	3.96 489	0.97 455	3.81 438	2.37 506	2.64 590	2.57 586	3.35 569	1.53 437	3.28 421	2.42 567	0.48 555	0.54 616	0.52 586	0.49 588	0.70 588	0.54 532

CoDeX	2.40 492	0.78 431	13.21 487	1.00 345	1.18 489	3.24 310	1.32 547	4.14 543	2.41 518	1.74 340	1.84 434	2.05 433	1.47 415	10.03 592	1.60 464	0.34 405	0.28 448	0.32 373	0.27 349	0.32 304	0.39 423

LMCR-Stereo	2.40 492	1.31 580	18.61 587	1.59 602	0.86 382	3.87 455	1.15 517	4.32 610	1.60 311	2.25 507	2.27 540	1.13 269	2.43 568	2.48 378	1.60 464	0.88 642	0.24 371	0.29 291	0.24 278	0.56 539	0.30 301

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 496	1.47 602	14.14 508	1.30 513	1.35 542	3.51 373	1.64 597	4.04 511	2.10 441	2.46 553	1.88 449	2.28 450	2.51 574	4.73 459	3.17 602	0.38 464	0.19 179	0.35 448	0.20 163	0.40 415	0.36 383

PAM	2.43 497	0.61 274	20.86 665	1.07 384	0.73 315	2.93 258	0.53 130	3.24 333	1.53 261	1.89 373	2.43 569	5.29 668	2.76 585	1.84 318	1.02 314	0.27 210	0.24 371	0.26 195	0.25 298	0.40 415	0.50 511

PSM-AAD	2.43 497	0.54 176	1.32 141	0.92 286	0.54 204	4.48 604	7.47 695	2.96 297	1.55 278	2.31 524	2.56 584	1.26 299	16.23 706	2.46 376	0.89 267	0.28 254	0.21 272	0.58 608	0.41 554	0.34 345	1.32 647

AASNet	2.44 499	0.92 488	19.79 616	1.35 538	1.49 575	3.81 435	1.07 495	3.85 448	2.93 602	1.95 391	2.29 547	1.96 418	1.29 358	1.73 300	1.93 517	0.39 476	0.33 497	0.45 540	0.30 430	0.55 533	0.45 476

PAM_32	2.45 500	0.63 291	20.74 661	1.05 375	0.65 274	2.83 237	0.46 102	2.91 291	1.54 270	1.95 391	2.66 594	4.99 658	3.78 628	1.96 335	0.92 285	0.27 210	0.22 304	0.27 229	0.25 298	0.36 380	0.48 497

GMM-Stereo	2.45 500	0.52 140	20.38 646	0.89 258	0.82 357	4.18 553	1.91 616	2.45 204	1.48 223	2.48 556	2.30 552	1.69 364	1.86 519	2.93 411	1.08 328	0.28 254	0.18 131	0.33 409	0.48 583	0.35 366	2.41 676

DMCA-RVC	2.45 500	1.22 565	18.29 579	1.23 480	1.14 480	2.49 201	0.85 362	3.29 341	1.68 338	3.02 621	1.41 282	2.00 425	1.53 437	6.39 499	2.00 528	0.38 464	0.30 472	0.44 533	0.35 493	0.45 488	0.44 470

MyStereo06	2.46 503	0.72 381	19.97 624	1.02 363	0.99 431	4.26 568	0.86 367	3.51 377	1.68 338	1.92 381	1.73 376	4.01 615	4.22 639	1.62 276	0.88 263	0.24 132	0.23 334	0.34 428	0.26 321	0.42 458	0.36 383

SACVNet	2.46 503	1.14 547	9.47 443	1.44 569	1.18 489	4.06 511	1.49 580	3.84 445	2.24 468	2.62 586	1.89 455	2.57 493	1.28 355	11.35 645	1.64 478	0.50 571	0.39 550	0.48 559	0.41 554	0.55 533	0.75 596

RAFT-345	2.46 503	0.55 186	19.69 614	1.02 363	0.49 171	4.43 600	0.78 305	1.64 75	2.34 495	2.09 441	3.12 625	1.96 418	1.31 364	6.65 508	1.43 421	0.36 439	0.23 334	0.32 373	0.25 298	0.28 203	0.25 182

GwcNet-ADL	2.47 506	0.67 340	21.48 686	0.96 316	0.72 310	4.61 636	0.95 442	4.42 633	2.36 500	1.98 398	1.80 407	2.55 491	1.24 350	1.90 329	1.41 418	0.40 484	0.46 593	0.24 109	0.27 349	0.41 439	0.49 504

PFNet	2.47 506	0.60 254	16.95 553	2.15 657	0.81 347	4.63 639	0.91 416	2.55 230	1.52 254	2.40 547	2.79 604	1.83 397	1.42 399	7.54 527	1.34 407	0.33 392	0.21 272	0.36 464	0.27 349	0.32 304	0.39 423

IPLG	2.48 508	0.65 317	19.63 612	0.91 279	0.79 338	4.60 635	0.56 145	4.31 605	1.84 384	1.91 379	2.00 482	1.31 307	1.38 380	6.61 506	1.53 453	0.27 210	0.20 233	0.27 229	0.23 247	0.31 271	0.36 383

HHNet	2.48 508	0.71 376	20.52 653	0.64 43	0.64 266	4.07 516	0.93 433	3.76 427	1.56 285	2.15 466	4.92 658	0.98 242	3.37 616	1.66 286	1.79 500	0.32 372	0.20 233	0.31 350	0.27 349	0.36 380	0.42 454

G2L-Stereo	2.49 510	0.94 500	14.54 517	1.15 442	1.35 542	3.57 392	0.95 442	3.62 397	2.00 411	2.11 448	1.61 339	3.20 555	1.34 370	9.54 572	1.91 514	0.34 405	0.27 433	0.35 448	0.28 378	0.30 251	0.35 377

CRFU-Net	2.49 510	0.78 431	10.36 455	2.30 664	1.08 465	3.91 460	1.41 569	3.85 448	1.65 331	2.15 466	1.76 392	3.34 568	7.95 688	5.56 475	1.48 436	0.47 550	0.35 516	0.30 320	0.28 378	0.37 394	0.43 464

FADNet	2.49 510	1.76 622	13.17 486	1.17 452	0.95 414	3.27 319	0.88 395	3.94 481	2.27 477	1.40 280	1.29 238	2.51 488	2.06 536	9.93 587	1.94 520	0.43 516	0.45 584	0.40 505	0.43 565	1.06 635	0.53 526

RAFT + AFF	2.51 513	2.66 652	4.48 386	1.15 442	1.95 653	4.15 535	2.01 622	4.46 641	3.30 641	2.19 482	2.51 578	2.22 447	4.87 650	8.91 555	2.06 535	0.30 325	0.60 634	0.48 559	0.38 528	0.77 607	0.69 580

UNet	2.51 513	0.74 403	20.17 634	1.14 429	1.44 568	3.48 364	0.76 285	3.77 429	1.87 387	2.05 431	1.57 325	2.75 512	2.39 565	3.51 426	2.51 577	0.32 372	0.26 421	0.41 517	0.26 321	0.38 399	0.39 423

FADNet-RVC	2.51 513	2.27 642	14.03 506	1.09 399	0.81 347	3.54 382	1.10 507	4.13 537	2.48 531	1.39 278	1.22 211	1.85 403	1.77 498	9.78 580	2.06 535	0.38 464	0.37 535	0.40 505	0.40 547	0.67 582	0.48 497

iResNet	2.52 516	0.94 500	21.17 677	1.84 637	0.72 310	3.75 423	0.81 336	4.14 543	2.55 548	2.33 534	2.03 488	1.35 313	1.44 405	3.27 420	2.16 549	0.35 425	0.23 334	0.28 265	0.22 223	0.44 479	0.45 476

IPLGR	2.53 517	0.58 227	20.46 651	0.82 191	0.52 191	4.56 630	0.50 116	4.30 602	2.38 511	1.87 364	1.53 312	1.68 360	1.72 489	6.95 518	1.15 346	0.28 254	0.21 272	0.27 229	0.23 247	0.33 325	0.32 326

NCCL2	2.53 517	1.35 586	10.90 464	1.15 442	0.97 419	3.53 378	2.56 644	3.65 400	2.23 465	2.76 602	1.80 407	2.41 472	1.66 476	10.35 604	2.07 538	0.44 523	0.40 555	0.57 606	0.53 606	0.59 549	0.65 573

fast-acv-ft	2.54 519	1.19 556	20.08 630	1.41 562	1.40 555	3.18 297	1.17 522	3.37 357	2.28 481	1.90 374	2.15 520	2.69 505	2.17 549	2.91 409	2.31 558	0.37 447	0.39 550	0.45 540	0.39 536	0.57 544	0.45 476

XX-Stereo	2.54 519	0.61 274	20.21 635	1.78 628	1.19 496	4.30 577	0.46 102	4.39 628	1.58 295	2.32 528	1.89 455	4.64 650	0.60 94	4.16 447	0.82 234	0.31 350	0.21 272	0.28 265	0.27 349	0.51 517	0.26 215

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 519	1.04 522	16.73 549	1.53 590	2.00 655	3.96 489	0.87 388	3.87 454	2.31 489	2.54 568	1.67 357	2.85 525	1.63 469	5.55 474	1.62 472	0.46 541	0.33 497	0.38 495	0.38 528	0.53 527	0.62 562
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	2.54 519	0.90 480	11.10 466	1.32 520	1.47 573	3.58 393	1.38 562	4.13 537	2.45 527	1.90 374	1.71 371	2.86 526	1.76 496	10.86 623	1.66 481	0.60 599	0.43 574	0.53 591	0.41 554	0.78 609	0.94 624

CVANet_RVC	2.55 523	1.10 536	9.13 441	1.46 575	1.15 482	3.96 489	1.53 583	3.91 470	2.50 536	3.04 623	2.04 491	2.60 496	1.72 489	12.46 684	1.50 442	0.49 567	0.30 472	0.51 580	0.41 554	0.63 564	0.50 511

GCST	2.56 524	1.79 625	18.02 573	1.92 643	1.33 539	1.72 114	0.51 120	3.67 405	2.03 418	1.70 330	1.61 339	1.55 344	1.29 358	5.06 463	1.24 378	2.06 675	0.77 656	1.45 673	0.97 655	1.14 646	1.34 648

ARAFT	2.56 524	1.13 542	19.50 608	0.89 258	0.48 161	4.15 535	1.40 566	4.36 622	2.82 590	2.36 539	1.88 449	1.70 366	1.04 275	6.45 501	1.22 372	0.29 283	0.18 131	0.37 478	0.35 493	0.35 366	0.25 182

RASNet	2.56 524	0.70 362	10.06 450	1.60 604	2.25 668	3.67 409	1.00 471	3.38 358	3.14 623	1.81 352	2.11 510	4.60 646	2.30 558	10.25 602	2.61 585	0.37 447	0.24 371	0.25 150	0.24 278	0.28 203	0.26 215

cf-r	2.57 527	0.79 435	16.09 540	1.48 580	1.35 542	4.19 557	0.93 433	3.68 409	2.36 500	1.97 396	1.81 420	3.42 576	1.45 409	8.24 541	1.83 505	0.32 372	0.26 421	0.33 409	0.30 430	0.34 345	0.37 399

UGAM	2.58 528	0.56 200	18.55 586	0.89 258	0.71 308	3.23 307	1.03 482	2.75 267	1.75 366	1.36 269	2.77 603	2.69 505	1.28 355	10.75 618	1.40 414	0.28 254	0.24 371	0.40 505	0.31 446	0.35 366	0.30 301

GrayStereo	2.58 528	0.53 158	1.63 193	1.58 601	0.89 396	4.17 550	8.17 699	3.03 306	1.52 254	2.80 606	2.50 576	1.70 366	17.10 707	2.83 408	1.15 346	0.33 392	0.21 272	0.27 229	0.32 459	0.28 203	0.53 526

ASMatch	2.62 530	0.60 254	20.65 659	1.37 554	0.64 266	4.39 588	0.78 305	1.97 119	1.58 295	1.70 330	3.89 648	1.94 411	3.79 629	5.46 471	1.64 478	0.31 350	0.24 371	0.34 428	0.28 378	0.33 325	0.50 511

RAFT-RH_RVC	2.63 531	0.55 186	19.97 624	1.26 491	0.47 152	4.46 602	0.57 150	1.71 82	1.64 326	3.06 626	5.51 662	2.03 429	1.28 355	6.70 510	1.52 452	0.42 510	0.22 304	0.37 478	0.34 477	0.28 203	0.29 271

DANet	2.63 531	1.07 530	8.10 425	1.83 636	1.70 620	3.25 314	1.16 519	4.31 605	2.38 511	3.40 643	2.18 525	4.08 619	1.80 506	9.77 578	3.89 612	0.52 583	0.55 621	0.59 611	0.44 568	0.63 564	0.86 614
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CCAANet	2.64 533	0.63 291	19.43 604	1.12 420	1.03 446	2.65 220	0.88 395	3.95 483	1.71 351	1.37 273	1.66 355	2.40 468	1.36 376	10.70 617	1.93 517	0.33 392	0.25 402	0.36 464	0.31 446	0.31 271	0.33 347

FADNet_RVC	2.65 534	2.28 644	16.51 546	0.98 331	0.92 402	4.09 518	0.83 346	4.26 584	1.73 358	1.46 285	1.78 401	1.60 350	1.50 424	8.88 553	2.39 562	0.47 550	0.38 541	0.44 533	0.58 617	0.89 620	0.97 626

iResNetv2_ROB	2.65 534	5.00 671	19.28 602	2.06 653	1.09 470	3.83 438	1.13 514	4.14 543	2.09 433	1.85 358	2.03 488	2.01 428	1.51 428	3.58 428	1.58 460	0.34 405	0.21 272	0.32 373	0.21 187	0.44 479	0.29 271

ccnet	2.66 536	0.97 510	8.01 424	1.54 592	1.24 513	3.75 423	2.18 631	4.07 521	2.41 518	2.66 595	3.25 631	2.87 527	2.31 561	9.89 584	3.50 605	0.78 631	0.75 655	0.71 637	0.67 630	0.76 606	0.81 608

GwcNet-RSSM	2.66 536	1.05 523	15.91 538	1.22 474	1.19 496	4.12 528	1.12 511	3.84 445	2.02 414	1.93 385	1.79 404	3.12 550	1.46 413	10.37 605	2.05 534	0.33 392	0.27 433	0.35 448	0.30 430	0.40 415	0.36 383

z-ln-s-r	2.67 538	1.16 551	12.43 479	1.34 533	1.26 518	3.70 412	1.21 533	4.20 553	2.38 511	2.04 429	1.92 465	2.43 478	1.60 451	10.58 610	5.19 631	0.29 283	0.20 233	0.32 373	0.24 278	0.51 517	0.38 416

xxxx	2.67 538	0.54 176	2.03 236	1.22 474	0.81 347	3.49 367	0.63 193	4.49 646	2.49 535	2.22 497	2.23 535	2.05 433	1.38 380	10.05 593	17.91 698	0.32 372	0.32 490	0.30 320	0.27 349	0.33 325	0.34 363

test_xeample	2.67 538	0.56 200	2.05 239	1.09 399	0.81 347	3.24 310	0.80 324	4.55 654	2.70 566	2.42 550	2.27 540	1.39 322	1.40 387	10.75 618	17.51 697	0.30 325	0.30 472	0.32 373	0.28 378	0.34 345	0.33 347

PASM	2.67 538	2.05 636	9.71 444	1.73 623	1.37 548	2.53 208	1.52 581	3.10 315	2.17 455	2.79 605	1.84 434	2.90 528	1.85 518	11.89 674	2.19 550	0.81 636	0.85 659	0.87 652	1.01 658	1.14 646	1.05 631

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 542	1.26 572	22.01 695	1.08 392	0.99 431	1.61 104	0.86 367	3.69 414	1.64 326	1.52 291	5.62 664	3.35 569	3.44 622	2.20 362	1.33 404	0.26 183	0.21 272	0.30 320	0.62 626	0.93 624	0.67 575

222	2.68 542	0.57 211	2.03 236	1.11 416	0.81 347	3.23 307	0.65 207	4.52 651	2.45 527	2.34 535	2.29 547	1.41 328	1.44 405	10.50 608	18.47 702	0.32 372	0.30 472	0.32 373	0.27 349	0.32 304	0.34 363

PWC_ROB	2.69 544	2.01 633	8.36 427	1.33 525	1.90 651	3.23 307	1.18 523	4.33 613	3.25 635	3.11 628	3.41 638	2.71 508	2.18 551	9.15 563	4.48 616	0.56 592	0.31 481	0.61 620	0.36 503	0.69 587	0.74 593

pcwnet_v2	2.70 545	0.65 317	22.48 698	1.08 392	1.03 446	3.56 388	0.81 336	4.29 594	3.14 623	2.29 514	2.29 547	3.01 540	1.71 487	3.32 423	1.43 421	0.43 516	0.50 610	0.41 517	0.34 477	0.61 558	0.56 542

Wz-Net-MNSev	2.71 546	2.54 650	13.91 504	1.52 588	1.37 548	3.28 323	2.47 638	4.03 507	2.32 493	2.57 573	2.07 502	2.29 455	3.01 597	7.55 528	2.74 590	0.38 464	0.36 523	0.36 464	0.37 515	0.57 544	0.47 492

w-ln-seven-2	2.73 547	2.13 637	12.47 481	1.18 458	1.01 443	3.54 382	1.58 590	3.93 477	3.26 636	2.43 552	2.02 485	2.63 500	2.28 557	7.93 537	5.45 634	0.40 484	0.40 555	0.44 533	0.34 477	0.62 562	0.47 492

UGAM-zero	2.79 548	0.57 211	20.87 667	0.98 331	0.77 332	2.08 156	0.35 48	3.88 457	1.51 242	2.05 431	1.64 346	5.07 662	3.42 621	9.83 581	1.24 378	0.28 254	0.21 272	0.27 229	0.29 408	0.29 224	0.28 258

RP	2.79 548	1.20 558	10.36 455	1.54 592	1.93 652	3.44 351	1.97 619	4.05 515	2.34 495	2.66 595	2.79 604	3.98 613	2.58 578	10.21 599	2.61 585	0.95 647	0.47 598	0.71 637	0.57 616	0.71 597	0.68 578

SHD	2.82 550	2.04 635	13.80 501	1.69 616	1.79 637	2.73 230	1.07 495	3.85 448	3.18 627	4.63 669	2.74 599	3.38 574	2.77 586	5.48 473	3.66 608	0.62 605	0.47 598	0.51 580	0.55 611	0.65 575	0.74 593

FADNet-RVC-Resample	2.83 551	2.02 634	21.07 672	1.12 420	0.91 401	3.53 378	1.37 559	4.08 525	2.09 433	1.68 324	1.33 253	2.03 429	1.51 428	9.54 572	1.69 484	0.38 464	0.37 535	0.42 524	0.44 568	0.56 539	0.56 542

Selective-IGEV-i16pc	2.84 552	0.70 362	20.78 662	1.27 499	0.56 218	4.35 583	2.77 650	4.32 610	2.02 414	1.57 298	1.84 434	2.40 468	1.33 367	8.80 551	1.39 411	0.60 599	0.46 593	0.33 409	0.38 528	0.43 468	0.45 476

StereoDRNet	2.84 552	1.49 604	14.48 515	1.33 525	1.57 596	3.44 351	2.06 624	3.69 414	2.36 500	3.26 636	1.84 434	2.79 522	1.80 506	10.88 624	3.16 601	0.41 499	0.33 497	0.39 499	0.36 503	0.59 549	0.58 551

w-ln-seven	2.86 554	3.06 658	14.02 505	1.27 499	1.32 535	4.10 524	1.59 591	3.90 465	2.59 554	3.03 622	2.27 540	3.42 576	2.25 555	6.70 510	4.81 624	0.39 476	0.34 510	0.48 559	0.40 547	0.74 602	0.55 538

AAGNet	2.86 554	0.60 254	1.77 207	2.05 652	0.46 142	4.76 664	1.09 504	2.27 169	1.56 285	2.17 476	1.84 434	2.41 472	4.00 634	6.23 495	24.22 714	0.46 541	0.19 179	0.30 320	0.29 408	0.32 304	0.24 166

Consistency-Raft	2.86 554	1.66 616	19.61 610	1.40 561	1.75 631	3.84 443	1.32 547	4.07 521	2.25 471	1.78 346	2.67 595	1.82 394	4.41 643	1.94 333	2.06 535	0.83 639	0.94 664	1.03 657	1.12 663	1.70 666	1.09 634

PDISCO_ROB	2.86 554	1.53 607	14.27 512	1.98 649	2.19 665	4.52 619	1.35 552	4.65 659	3.19 628	2.09 441	2.16 521	3.53 591	2.45 570	5.32 467	2.12 542	1.30 669	0.78 657	0.72 641	0.59 620	1.24 655	1.28 643

AF-Net	2.87 558	1.30 576	16.24 541	1.33 525	1.75 631	3.26 316	1.59 591	4.09 527	2.43 522	2.69 597	2.94 612	4.51 641	3.20 610	5.84 483	2.75 591	0.76 630	0.36 523	0.72 641	0.49 588	0.70 588	0.56 542

HSM-Net_RVC	2.87 558	0.57 211	17.46 565	0.92 286	0.90 399	3.70 412	1.20 530	5.64 683	2.51 539	3.22 635	2.43 569	2.54 490	1.59 445	11.41 647	1.65 480	0.34 405	0.25 402	0.26 195	0.23 247	0.30 251	0.29 271
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Nwc_Net	2.88 560	1.16 551	18.30 580	1.35 538	1.68 618	3.52 376	1.18 523	3.90 465	2.06 427	2.52 564	2.82 609	3.82 606	2.34 562	6.78 515	2.55 582	0.86 641	0.40 555	0.59 611	0.67 630	0.57 544	0.55 538

DDUNet	2.91 561	2.78 654	6.94 411	3.53 685	2.26 669	3.28 323	1.36 554	3.77 429	2.04 422	2.62 586	2.49 575	4.18 626	1.69 483	5.38 469	1.85 507	2.21 677	1.77 684	2.61 687	2.43 697	2.60 673	2.34 675

MFMNet_re	2.91 561	1.91 628	18.25 577	3.06 678	1.89 649	3.13 291	1.67 602	3.52 378	2.97 604	3.14 630	2.87 611	2.26 448	2.41 566	2.42 373	2.00 528	1.10 654	1.05 666	0.94 654	0.90 650	1.28 656	1.46 655

ACV-stereo	2.92 563	0.92 488	20.27 641	1.33 525	1.05 452	4.68 646	1.10 507	2.66 255	1.64 326	1.46 285	1.32 251	5.41 670	4.24 640	7.83 535	1.90 513	0.44 523	0.52 613	0.32 373	0.29 408	0.45 488	0.63 566

GANet	2.93 564	1.05 523	11.29 468	1.64 610	0.96 415	3.91 460	2.52 641	3.72 422	2.41 518	2.95 619	3.00 615	3.21 556	2.03 532	12.42 682	4.72 621	0.51 577	0.41 564	0.46 546	0.39 536	0.60 553	0.50 511

RTSC	2.95 565	2.51 646	15.49 536	1.54 592	1.30 525	3.51 373	0.86 367	3.89 460	2.48 531	3.64 646	3.12 625	3.04 542	2.30 558	5.70 480	6.67 638	0.55 590	0.35 516	0.37 478	0.39 536	0.70 588	0.60 556

PWCDC_ROB	2.95 565	3.26 660	14.06 507	1.59 602	1.56 592	4.19 557	0.86 367	4.30 602	4.08 664	2.06 436	7.37 668	2.75 512	2.42 567	3.59 429	2.67 588	1.34 671	0.36 523	0.39 499	0.34 477	1.13 645	0.62 562

PSMNet_ROB	2.95 565	1.38 591	18.46 585	1.19 461	1.20 504	3.80 433	1.65 600	3.54 383	2.35 497	1.98 398	1.71 371	2.75 512	1.79 501	11.43 649	2.78 592	0.42 510	0.36 523	0.50 576	0.60 622	0.59 549	0.49 504

ff1	2.96 568	0.60 254	5.21 395	1.14 429	0.99 431	3.62 401	0.86 367	4.22 562	3.37 644	2.20 486	2.30 552	3.48 580	1.62 456	11.62 657	16.09 687	0.29 283	0.16 49	0.48 559	0.37 515	0.30 251	0.29 271

FINET	2.96 568	1.07 530	23.18 704	1.29 506	1.86 644	2.03 146	1.52 581	4.30 602	4.71 670	2.23 501	2.34 565	1.65 356	1.48 417	5.89 484	2.81 594	0.51 577	0.47 598	0.49 573	0.40 547	0.59 549	0.49 504

XQC	2.96 568	2.42 645	14.85 520	1.36 544	1.32 535	3.29 327	1.53 583	4.28 590	2.78 576	3.21 634	2.46 571	3.53 591	2.92 593	6.58 505	4.67 618	0.70 626	0.41 564	0.59 611	0.56 613	0.96 629	0.83 613

SGM-Forest	2.96 568	0.62 283	3.49 354	1.09 399	0.80 341	4.06 511	3.30 667	4.37 625	3.09 619	4.18 664	3.27 633	4.67 652	3.86 631	11.69 666	7.91 653	0.51 577	0.46 593	0.49 573	0.39 536	0.48 507	0.49 504
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DEmStereo	2.97 572	0.58 227	13.42 490	0.79 171	0.51 178	3.84 443	1.84 614	2.42 194	1.60 311	2.25 507	2.74 599	2.03 429	6.04 666	6.79 517	12.80 677	0.35 425	0.26 421	0.26 195	0.27 349	0.27 181	0.37 399

RYNet	2.97 572	0.93 492	15.09 528	1.12 420	1.38 551	3.66 408	1.42 571	4.03 507	2.29 484	2.10 444	1.70 367	3.79 604	2.16 547	13.64 698	3.02 599	0.37 447	0.41 564	0.48 559	0.34 477	0.81 614	0.75 596

TCMNet	2.98 574	1.30 576	18.26 578	1.47 578	2.09 661	3.84 443	1.08 500	3.96 489	2.39 515	2.53 567	2.29 547	2.43 478	1.75 495	10.09 596	2.39 562	0.52 583	0.45 584	0.61 620	0.50 595	0.80 613	0.78 602

mmx	2.98 574	0.60 254	5.21 395	1.14 429	0.99 431	3.62 401	0.86 367	4.49 646	3.05 614	2.20 486	2.30 552	3.48 580	1.62 456	11.62 657	16.09 687	0.33 392	0.28 448	0.48 559	0.37 515	0.44 479	0.37 399

xxx	2.98 574	0.60 254	5.21 395	1.14 429	0.99 431	3.62 401	0.86 367	4.49 646	3.05 614	2.20 486	2.30 552	3.48 580	1.62 456	11.62 657	16.09 687	0.33 392	0.28 448	0.48 559	0.37 515	0.44 479	0.37 399

Wz-Net-SNSev	2.98 574	4.36 667	15.98 539	1.57 600	1.19 496	3.28 323	1.80 609	3.96 489	2.40 516	2.32 528	2.28 544	3.48 580	2.05 535	7.84 536	3.82 611	0.47 550	0.39 550	0.53 591	0.49 588	0.71 597	0.60 556

DispNO	3.00 578	0.75 414	18.92 592	1.17 452	1.10 472	3.72 416	0.94 438	4.29 594	2.54 546	2.24 504	2.28 544	4.51 641	2.12 540	11.40 646	2.09 540	0.31 350	0.28 448	0.31 350	0.28 378	0.36 380	0.39 423

GwcNet	3.00 578	1.63 612	19.83 618	1.32 520	2.04 660	3.27 319	1.55 587	3.65 400	2.33 494	2.00 415	2.12 514	3.56 595	1.68 482	9.47 570	2.45 572	0.44 523	0.45 584	0.46 546	0.38 528	0.60 553	0.76 598

LL-Strereo	3.01 580	1.81 626	17.59 568	1.12 420	2.10 662	2.90 247	1.09 504	4.33 613	2.00 411	3.12 629	2.24 536	3.29 563	3.15 605	11.31 644	1.84 506	0.30 325	0.28 448	0.46 546	0.34 477	0.49 513	0.45 476

Anonymous_2	3.01 580	0.89 478	4.53 387	1.06 381	1.18 489	2.93 258	0.87 388	3.24 333	1.46 208	1.86 362	1.35 262	4.11 621	2.35 563	1.64 283	1.28 393	0.82 637	0.90 661	8.71 719	15.84 725	4.44 697	0.74 593

STrans-v2	3.03 582	0.77 424	20.91 668	0.81 178	0.63 263	3.89 457	1.01 474	4.27 585	2.64 559	2.28 512	3.70 644	4.13 622	5.20 655	7.33 522	1.27 389	0.31 350	0.18 131	0.29 291	0.25 298	0.29 224	0.41 450

TransformOpticalFlow	3.03 582	0.77 424	20.99 671	1.00 345	0.55 213	4.18 553	0.64 197	4.33 613	3.02 612	2.18 478	3.09 623	4.35 634	5.07 653	7.36 525	1.27 389	0.32 372	0.18 131	0.32 373	0.26 321	0.28 203	0.46 487

AANet_RVC	3.03 582	1.72 619	12.78 484	1.17 452	1.12 475	3.79 432	1.10 507	3.86 451	3.13 621	2.62 586	4.26 651	3.96 612	1.41 394	11.43 649	5.23 632	0.94 645	0.47 598	0.34 428	0.23 247	0.40 415	0.55 538

DRN-Test	3.03 582	0.99 512	18.18 576	1.35 538	1.60 598	3.59 394	1.48 576	4.13 537	2.45 527	3.47 645	1.92 465	2.58 495	2.53 575	10.88 624	2.80 593	0.39 476	0.36 523	0.44 533	0.41 554	0.55 533	0.57 546

Syn2CoEx	3.08 586	2.55 651	19.88 620	1.34 533	1.18 489	2.43 194	1.65 600	3.91 470	2.40 516	2.39 545	2.27 540	2.90 528	3.17 609	9.57 575	2.54 581	0.50 571	0.45 584	0.53 591	0.39 536	0.74 602	0.72 591

stereogan	3.09 587	0.93 492	16.43 544	1.37 554	1.66 614	3.70 412	1.67 602	3.87 454	3.15 625	3.04 623	2.70 598	5.04 661	2.79 587	9.96 588	1.78 499	0.63 606	0.49 609	0.69 634	0.47 578	0.83 617	0.68 578

PA-Net	3.09 587	1.24 570	18.84 590	1.38 556	1.19 496	3.42 349	1.75 605	3.89 460	3.27 640	1.88 367	2.10 506	3.03 541	1.88 523	11.60 655	2.88 595	0.40 484	0.54 616	0.44 533	0.62 626	0.52 521	1.02 629
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RGC	3.10 589	1.45 601	14.90 523	1.46 575	1.79 637	3.33 331	1.39 564	4.04 511	2.26 475	2.77 603	3.26 632	4.00 614	2.71 584	11.63 662	2.62 587	0.82 637	0.46 593	0.79 647	0.79 645	0.71 597	0.78 602

PVD	3.12 590	1.97 632	12.80 485	1.79 633	1.63 604	3.83 438	1.34 551	3.48 368	3.88 659	5.77 678	3.56 641	3.45 579	3.29 613	5.58 477	5.30 633	0.71 628	0.69 649	0.74 645	0.77 641	0.79 611	1.13 637

1111x	3.13 591	0.57 211	8.38 428	1.20 465	0.76 326	3.80 433	0.88 395	4.61 658	2.63 557	2.31 524	2.16 521	1.95 413	1.81 509	11.54 653	18.13 700	0.32 372	0.31 481	0.32 373	0.30 430	0.35 366	0.34 363

APVNet	3.13 591	1.25 571	21.14 674	1.31 517	1.52 582	3.94 474	1.13 514	3.32 348	2.14 449	2.20 486	2.03 488	3.05 545	1.96 529	11.79 670	2.53 579	0.42 510	0.45 584	0.64 628	0.46 575	0.67 582	0.57 546

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 591	1.43 598	9.93 448	2.50 669	1.62 602	4.29 575	1.68 604	3.95 483	2.43 522	1.66 319	1.91 462	3.04 542	1.41 394	13.26 690	1.58 460	3.82 694	1.59 680	1.12 663	0.46 575	2.21 671	2.74 685

AANet	3.15 594	2.93 656	15.16 531	1.41 562	1.08 465	2.23 174	1.37 559	2.95 295	3.65 653	4.12 659	4.40 653	4.13 622	5.32 658	6.55 503	3.76 610	0.60 599	0.42 573	0.50 576	0.42 561	0.99 630	0.93 623

zh-mn7	3.15 594	9.61 696	12.45 480	1.26 491	0.99 431	2.91 250	1.32 547	4.12 535	2.74 570	3.33 639	3.07 619	2.84 524	1.89 524	8.91 555	4.69 620	0.49 567	0.40 555	0.38 495	0.38 528	0.56 539	0.63 566

ADLNet2	3.15 594	0.92 488	20.06 627	1.20 465	1.79 637	3.83 438	1.48 576	3.94 481	3.59 651	2.19 482	2.47 573	4.65 651	1.93 528	10.69 616	1.96 525	0.39 476	0.37 535	0.28 265	0.30 430	0.48 507	0.43 464

NCC-stereo	3.16 597	1.28 574	18.31 581	1.25 484	1.75 631	4.06 511	1.40 566	3.89 460	2.22 461	2.72 599	2.55 582	3.49 586	2.65 581	9.91 585	2.99 597	1.29 667	0.65 641	0.64 628	0.86 648	0.65 575	0.71 584

Abc-Net	3.16 597	1.28 574	18.31 581	1.25 484	1.75 631	4.06 511	1.40 566	3.89 460	2.22 461	2.72 599	2.55 582	3.49 586	2.65 581	9.91 585	2.99 597	1.29 667	0.65 641	0.64 628	0.86 648	0.65 575	0.71 584
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	3.20 599	1.93 629	18.84 590	1.51 587	0.80 341	4.12 528	1.82 611	4.16 548	2.91 598	1.87 364	1.74 379	2.48 485	1.84 514	13.18 689	1.74 493	0.80 634	0.57 624	0.79 647	0.74 637	1.20 654	0.86 614
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	3.23 600	0.73 392	21.29 680	1.22 474	0.68 294	3.99 497	3.38 670	4.52 651	2.52 540	1.72 335	3.60 642	2.92 533	2.21 553	10.07 594	2.59 584	0.68 621	0.50 610	0.37 478	0.48 583	0.54 530	0.54 532

GASNet	3.24 601	5.55 675	20.58 657	1.56 599	1.25 516	2.32 182	1.12 511	4.04 511	2.67 563	1.88 367	2.10 506	3.00 539	2.16 547	10.59 611	2.43 569	0.65 612	0.37 535	0.61 620	0.45 572	0.87 619	0.58 551

FBW_ROB	3.24 601	1.02 517	9.21 442	1.49 583	1.07 462	3.78 428	1.48 576	4.31 605	3.08 618	2.46 553	2.32 563	4.20 629	2.08 538	15.19 704	7.16 648	0.84 640	0.62 637	1.33 669	0.92 651	0.99 630	1.31 645

HBP-ISP	3.25 603	1.10 536	20.86 665	1.54 592	1.15 482	4.50 613	2.89 656	4.43 636	2.38 511	4.14 660	1.96 470	1.90 407	2.04 534	11.08 637	1.32 400	0.66 614	0.57 624	0.66 631	0.61 625	0.64 572	0.61 559

DStereoRT	3.28 604	1.06 528	14.58 518	1.33 525	1.12 475	4.51 617	1.29 543	4.21 558	3.48 649	2.50 558	2.13 516	1.89 406	7.69 686	7.57 529	2.43 569	0.66 614	0.33 497	4.46 711	2.84 705	0.38 399	1.12 636

aanetorigin	3.30 605	1.66 616	17.52 567	1.18 458	1.58 597	2.57 212	3.80 682	2.65 252	2.03 418	6.12 683	4.30 652	2.82 523	5.70 662	5.47 472	4.67 618	0.50 571	0.44 579	0.43 528	0.47 578	1.17 651	0.92 621

ADCRef	3.30 605	1.23 569	14.90 523	1.17 452	1.41 563	3.95 479	1.64 597	3.88 457	2.36 500	3.05 625	2.21 532	2.40 468	2.81 589	5.04 462	16.63 692	0.46 541	0.34 510	0.63 625	0.62 626	0.54 530	0.67 575

CBMV	3.32 607	0.96 508	21.16 676	1.32 520	0.83 365	3.81 435	3.91 685	4.47 642	2.53 542	3.34 640	2.24 536	4.45 638	2.58 578	10.07 594	1.96 525	0.45 532	0.43 574	0.48 559	0.38 528	0.52 521	0.53 526
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	3.34 608	0.81 446	20.05 626	1.25 484	1.20 504	3.44 351	1.99 621	4.23 566	2.67 563	3.14 630	3.82 647	3.51 589	3.32 615	11.68 665	1.94 520	0.64 609	0.67 645	0.48 559	0.52 602	0.61 558	0.81 608

CC-Net-ROB	3.35 609	1.76 622	13.89 503	2.33 666	1.65 611	4.49 610	1.62 594	4.73 663	2.90 597	1.92 381	2.05 497	1.99 424	1.61 452	12.57 687	1.60 464	2.46 678	2.18 688	2.68 689	1.04 661	2.11 669	1.38 651

z-mn7	3.36 610	9.42 694	14.16 509	1.28 502	1.22 510	3.78 428	1.43 573	3.92 475	3.35 643	2.85 610	3.36 636	3.06 546	1.97 530	9.66 576	5.16 628	0.42 510	0.35 516	0.43 528	0.33 467	0.63 564	0.48 497

edge stereo	3.37 611	1.01 516	21.99 694	1.28 502	1.37 548	2.67 222	1.39 564	3.98 494	2.87 595	2.93 614	3.27 633	4.35 634	2.43 568	11.62 657	2.39 562	0.60 599	0.63 639	0.79 647	0.55 611	0.68 585	0.67 575

DNS	3.43 612	0.50 123	1.75 206	0.77 160	0.67 288	2.16 166	0.41 73	2.32 179	1.51 242	51.54 731	1.30 240	0.97 241	1.04 275	1.03 109	0.75 207	0.45 532	0.24 371	0.21 36	0.20 163	0.44 479	0.36 383

DPSNet	3.43 612	1.37 590	12.19 476	1.39 558	1.24 513	4.15 535	2.06 624	4.51 650	3.34 642	2.69 597	1.96 470	3.52 590	5.56 661	10.68 615	9.68 661	0.93 644	0.73 653	0.40 505	0.37 515	1.06 635	0.86 614

S-Stereo	3.48 614	0.91 486	22.06 697	1.36 544	1.50 578	3.55 386	2.53 643	4.21 558	2.81 588	2.37 540	3.81 646	3.75 602	1.84 514	11.90 675	2.51 577	0.63 606	0.71 651	0.48 559	0.76 639	0.67 582	1.19 640

UDG	3.55 615	2.81 655	17.45 564	2.69 671	1.98 654	3.97 494	1.19 526	4.35 617	2.02 414	2.42 550	2.53 581	4.50 640	2.46 572	6.53 502	2.41 566	2.12 676	1.77 684	2.63 688	2.57 699	2.64 674	1.95 666

SAMSARA	3.55 615	2.16 640	14.18 510	1.86 640	1.49 575	4.62 637	2.65 648	3.58 390	2.80 582	7.05 688	3.05 618	5.16 667	4.07 636	9.18 564	4.80 623	0.64 609	0.67 645	0.59 611	0.68 633	0.89 620	0.91 619

WZ-Net	3.62 617	4.87 670	16.77 551	1.43 566	1.40 555	3.75 423	2.29 634	4.12 535	2.50 536	2.74 601	2.19 527	4.06 618	5.29 657	10.19 598	7.36 649	0.54 588	0.37 535	0.47 550	0.49 588	0.77 607	0.73 592

CBMV_ROB	3.62 617	0.70 362	21.42 685	1.21 471	0.89 396	4.43 600	1.76 606	4.39 628	2.79 578	5.88 680	3.38 637	4.18 626	5.12 654	10.75 618	2.32 559	0.56 592	0.55 621	0.53 591	0.51 599	0.55 533	0.46 487

GCAPDPT-zeroshot	3.67 619	0.52 140	56.80 736	0.90 268	1.06 455	2.70 225	0.77 298	3.08 313	1.18 137	1.20 251	0.81 89	0.68 136	0.55 71	0.96 92	0.68 168	0.27 210	0.21 272	0.28 265	0.20 163	0.27 181	0.25 182

Wz-Net-TNSev	3.67 619	8.83 685	13.47 493	1.48 580	1.18 489	3.60 396	2.49 640	4.27 585	3.13 621	2.18 478	1.89 455	4.21 630	2.80 588	12.10 677	7.58 652	0.57 594	0.55 621	0.47 550	0.54 608	0.91 623	1.05 631

SQANet	3.70 621	9.34 693	18.41 583	2.75 672	2.74 675	3.40 343	1.47 575	3.50 374	1.68 338	2.60 582	1.75 383	2.69 505	1.91 526	6.72 514	1.74 493	2.96 681	1.41 678	1.85 676	1.12 663	3.17 678	2.70 684

DeepPrunerF	3.70 621	1.72 619	14.87 521	1.33 525	1.74 629	3.70 412	1.55 587	4.20 553	14.00 699	2.02 422	1.77 398	2.74 510	2.30 558	10.88 624	6.88 644	0.68 621	0.60 634	0.78 646	0.78 644	0.81 614	0.71 584

FTStereo	3.71 623	0.53 158	20.37 645	0.96 316	0.65 274	4.34 580	11.29 703	2.62 249	1.50 235	2.58 577	5.04 659	1.90 407	13.84 701	3.71 434	1.25 382	0.38 464	0.24 371	0.31 350	0.32 459	0.30 251	2.10 669

ADCP+	3.74 624	1.96 631	16.90 552	1.09 399	1.55 589	4.35 583	3.65 680	3.93 477	2.98 607	2.22 497	1.66 355	3.95 610	4.83 649	3.41 424	18.87 705	0.38 464	0.41 564	0.63 625	0.53 606	0.64 572	0.81 608

test_sample9	3.79 625	1.05 523	7.87 419	1.07 384	0.86 382	3.93 468	1.19 526	4.35 617	2.11 443	2.14 458	1.75 383	1.75 372	1.67 478	11.06 634	11.61 672	1.23 661	14.45 725	4.27 707	2.09 691	0.70 588	0.69 580

zh-sn7	3.81 626	11.43 704	15.78 537	1.25 484	1.15 482	3.68 411	2.58 646	4.15 547	2.42 521	2.61 584	3.10 624	3.38 574	3.03 601	11.43 649	6.88 644	0.45 532	0.48 604	0.45 540	0.43 565	0.72 600	0.71 584

MFN_U_SF_RVC	3.81 626	10.78 701	15.01 526	1.84 637	1.39 553	3.73 420	1.63 595	4.05 515	3.26 636	2.91 612	2.38 567	4.36 636	3.65 626	8.43 545	4.91 626	1.11 656	1.04 665	0.99 656	1.31 671	1.58 662	1.75 663

GCAP-BAT	3.82 628	0.52 140	59.75 737	0.90 268	1.06 455	2.70 225	0.77 298	3.08 313	1.18 137	1.20 251	0.81 89	0.68 136	0.55 71	0.96 92	0.68 168	0.27 210	0.21 272	0.28 265	0.21 187	0.27 181	0.25 182

ADCPNet	3.89 629	1.63 612	20.25 640	1.28 502	1.27 521	6.43 683	2.65 648	3.93 477	2.70 566	2.78 604	2.20 530	4.28 632	6.16 670	5.56 475	10.27 664	0.65 612	1.18 670	0.71 637	1.70 680	0.84 618	1.37 649

DStereoO	3.90 630	2.13 637	7.90 423	4.43 699	2.84 678	4.40 592	5.30 689	4.31 605	3.21 633	2.41 549	3.08 620	2.93 535	7.14 682	4.20 449	11.12 668	4.11 697	1.30 676	1.33 669	1.63 677	3.09 676	1.26 641

RTS	3.90 630	7.04 679	17.94 571	1.92 643	2.19 665	5.00 671	2.96 658	4.29 594	3.19 628	4.05 656	3.08 620	4.94 656	3.16 607	7.64 531	6.72 639	0.66 614	0.44 579	0.51 580	0.47 578	0.95 625	0.76 598

RTSA	3.90 630	7.04 679	17.94 571	1.92 643	2.19 665	5.00 671	2.96 658	4.29 594	3.19 628	4.05 656	3.08 620	4.94 656	3.16 607	7.64 531	6.72 639	0.66 614	0.44 579	0.51 580	0.47 578	0.95 625	0.76 598

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 633	10.88 702	12.30 478	1.26 491	1.55 589	5.19 674	3.33 669	4.42 633	2.82 590	2.58 577	2.62 590	5.00 659	2.11 539	14.03 702	2.73 589	1.28 666	2.34 694	0.67 633	1.83 685	0.81 614	1.03 630

ADCMid	3.96 634	3.27 661	15.48 535	1.26 491	1.40 555	4.66 643	2.28 633	4.06 519	3.54 650	3.94 653	3.02 616	3.85 607	3.67 627	4.03 444	18.65 703	0.68 621	0.61 636	1.09 662	1.18 667	1.38 659	1.08 633

SDNR	3.97 635	1.93 629	20.28 642	1.31 517	0.94 411	5.16 673	0.67 214	4.33 613	2.58 551	4.82 673	5.94 665	5.01 660	1.45 409	17.52 706	2.53 579	0.79 632	0.72 652	0.59 611	0.45 572	1.15 649	1.17 638

MADNet+	3.97 635	9.54 695	13.83 502	1.87 641	1.69 619	4.19 557	2.87 655	4.80 667	4.10 665	2.51 562	2.67 595	4.55 644	3.41 618	8.72 549	6.92 646	1.25 664	1.27 674	1.04 658	0.93 652	1.39 660	1.85 664

SPS-STEREO	3.97 635	1.44 600	20.85 664	1.72 622	1.71 622	3.24 310	2.30 635	3.55 385	2.68 565	4.79 672	3.66 643	5.44 671	2.97 594	9.11 561	9.35 660	1.15 657	1.10 668	1.06 660	1.02 660	1.16 650	1.18 639
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NaN_ROB	4.06 638	1.13 542	16.64 547	1.12 420	1.25 516	3.50 371	3.05 662	4.29 594	3.26 636	3.64 646	2.56 584	2.97 536	4.79 648	13.33 692	16.91 693	0.37 447	0.41 564	0.38 495	0.39 536	0.48 507	0.81 608

G-Net	4.11 639	1.21 559	19.47 607	2.31 665	2.94 679	4.74 662	2.95 657	3.33 354	2.14 449	4.44 667	9.43 684	6.93 679	3.84 630	9.01 559	4.92 627	0.79 632	0.80 658	0.70 636	0.50 595	0.95 625	0.87 617

THIR-Stereo	4.14 640	0.82 453	10.85 463	0.86 239	0.43 111	2.16 166	16.77 711	3.22 328	1.54 270	2.04 429	12.05 697	2.68 504	7.53 684	7.30 521	12.62 676	0.30 325	0.21 272	0.29 291	0.28 378	0.33 325	0.41 450

AnyNet_C32	4.17 641	5.75 676	12.62 482	1.60 604	1.54 585	5.51 677	4.09 686	3.90 465	3.23 634	4.22 665	3.03 617	3.10 547	3.41 618	8.01 540	18.85 704	0.53 586	0.58 629	0.53 591	0.74 637	1.19 653	0.97 626

Ntro	4.21 642	8.94 689	19.89 621	3.22 680	2.96 680	4.15 535	1.89 615	3.92 475	2.36 500	1.77 344	2.14 518	3.35 569	2.17 549	9.48 571	2.24 553	3.52 689	1.76 683	2.13 679	1.31 671	3.83 688	3.09 686

ADCS	4.22 643	5.33 672	16.32 542	1.64 610	1.31 528	3.91 460	3.64 679	4.21 558	2.89 596	5.11 674	2.81 608	4.46 639	3.06 604	5.21 466	19.50 706	0.63 606	0.64 640	0.69 634	0.69 635	1.12 644	1.26 641

ADCL	4.35 644	1.63 612	14.21 511	1.29 506	1.26 518	5.56 678	11.16 702	3.97 491	3.37 644	6.07 681	4.67 655	4.30 633	5.72 663	5.08 464	14.51 681	0.50 571	0.48 604	0.89 653	0.77 641	0.78 609	0.76 598

AnyNet_C01	4.37 645	7.80 681	16.40 543	1.98 649	1.40 555	6.37 682	6.47 694	4.09 527	5.03 675	4.06 658	3.78 645	4.16 625	3.31 614	6.62 507	10.00 662	0.61 603	0.67 645	0.63 625	0.67 630	2.01 667	1.31 645

MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 646	10.62 699	15.18 532	1.55 597	1.45 572	6.16 680	3.54 677	5.41 681	3.68 656	2.59 581	2.74 599	4.81 653	2.20 552	13.79 699	4.40 615	2.04 674	3.36 707	1.05 659	1.20 668	2.09 668	1.72 661

RainbowNet	4.56 647	8.28 682	20.07 629	3.64 689	3.23 688	4.15 535	2.99 660	4.18 549	3.03 613	2.20 486	2.65 593	4.26 631	2.90 592	9.77 578	2.12 542	3.88 695	2.27 691	2.71 692	1.72 682	3.78 687	3.31 694

SGM_RVC	4.57 648	0.72 381	17.46 565	1.84 637	0.58 239	4.23 566	3.45 672	4.66 660	3.66 655	7.99 693	8.82 682	7.56 682	8.74 693	12.30 679	6.84 643	0.43 516	0.38 541	0.39 499	0.35 493	0.51 517	0.48 497
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
otaku	4.58 649	8.93 688	19.95 623	3.11 679	2.67 673	3.91 460	2.57 645	3.82 441	2.25 471	2.22 497	9.72 686	4.08 619	2.35 563	8.57 547	2.13 545	3.51 688	1.65 682	2.15 680	1.17 666	3.69 685	3.15 688

DispFullNet	4.64 650	3.48 663	23.95 707	3.99 691	3.03 681	3.35 333	1.06 492	4.18 549	2.80 582	6.33 685	2.94 612	4.04 617	7.81 687	3.92 442	5.16 628	2.75 679	1.61 681	3.10 697	2.68 702	3.32 680	3.31 694

CSAN	4.71 651	1.39 593	20.23 636	1.19 461	0.87 387	3.65 407	3.50 674	4.57 656	3.87 658	3.89 652	7.82 671	3.54 594	6.16 670	23.47 717	6.82 642	0.52 583	0.45 584	0.49 573	0.52 602	0.63 564	0.66 574

test_sample8	4.76 652	1.05 523	7.87 419	1.07 384	0.86 382	3.93 468	1.19 526	4.38 626	2.05 425	5.49 676	1.89 455	12.98 696	6.37 672	11.06 634	11.61 672	1.23 661	14.45 725	4.27 707	2.09 691	0.70 588	0.69 580

SuperB	4.79 653	4.41 668	21.08 673	1.45 573	1.08 465	3.91 460	3.08 664	4.18 549	3.01 611	2.50 558	2.10 506	2.75 512	3.49 624	8.80 551	19.60 707	0.44 523	0.33 497	0.53 591	0.39 536	12.01 717	0.64 570

IMH-64-1	4.84 654	2.53 648	6.83 408	4.30 696	3.74 692	4.81 666	6.05 691	5.30 676	3.92 660	3.95 654	8.33 675	5.08 663	6.06 667	8.96 557	6.30 636	4.57 705	2.96 701	3.04 694	2.12 694	4.28 693	3.62 697

IMH-64	4.84 654	2.53 648	6.83 408	4.30 696	3.74 692	4.81 666	6.05 691	5.30 676	3.92 660	3.95 654	8.33 675	5.08 663	6.06 667	8.96 557	6.30 636	4.57 705	2.96 701	3.04 694	2.12 694	4.28 693	3.62 697

NVStereoNet_ROB	4.91 656	1.40 594	16.46 545	1.47 578	1.72 628	3.46 357	1.96 618	3.89 460	3.61 652	2.90 611	24.61 717	4.81 653	4.49 645	13.57 696	4.87 625	1.33 670	1.29 675	1.70 675	1.68 678	1.41 661	1.66 658
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	5.12 657	0.90 480	21.33 681	1.50 585	1.33 539	4.09 518	3.49 673	4.03 507	4.59 669	6.57 686	10.95 691	12.92 695	8.41 692	9.86 583	8.78 658	0.75 629	0.58 629	0.51 580	0.50 595	0.68 585	0.57 546

WAO-7	5.16 658	3.21 659	18.98 594	1.88 642	1.44 568	5.34 675	3.09 665	4.91 669	5.81 682	4.35 666	8.92 683	6.55 676	6.06 667	13.40 694	10.81 666	1.34 671	1.20 673	1.48 674	1.35 674	1.60 663	1.45 653

CrosDoStereo	5.24 659	0.60 254	20.23 636	0.82 191	0.51 178	3.39 340	18.11 713	3.82 441	2.27 477	1.98 398	8.74 679	1.96 418	6.96 678	7.35 523	26.35 718	0.30 325	0.22 304	0.30 320	0.28 378	0.33 325	0.38 416

DeepStereo_LL	5.24 659	0.60 254	20.23 636	0.82 191	0.51 178	3.39 340	18.11 713	3.82 441	2.27 477	1.98 398	8.74 679	1.96 418	6.96 678	7.35 523	26.35 718	0.30 325	0.22 304	0.30 320	0.28 378	0.33 325	0.38 416

MeshStereo	5.35 661	1.32 582	21.34 682	1.34 533	1.15 482	4.40 592	3.90 684	5.18 673	4.55 667	10.14 703	11.82 696	11.47 690	5.84 664	13.84 700	7.03 647	0.61 603	0.58 629	0.60 617	0.58 617	0.72 600	0.59 555
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	5.41 662	12.60 705	20.42 649	3.27 682	3.15 686	4.50 613	3.02 661	4.66 660	3.73 657	3.35 642	5.36 661	7.86 683	2.88 590	12.33 681	4.76 622	3.12 684	2.22 689	2.70 691	1.69 679	3.49 681	3.10 687

pmcnn	5.45 663	1.22 565	17.40 561	1.60 604	2.41 672	3.48 364	2.12 627	4.52 651	3.26 636	3.67 648	13.15 700	22.10 709	3.46 623	11.92 676	17.16 695	0.34 405	0.21 272	0.23 68	0.19 137	0.36 380	0.28 258

MDST_ROB	5.53 664	0.59 237	23.11 702	2.55 670	2.69 674	21.20 712	1.98 620	4.77 666	2.65 560	9.36 698	4.25 650	4.14 624	4.45 644	22.57 712	3.68 609	0.48 555	0.33 497	0.47 550	0.44 568	0.44 479	0.44 470

EDNetEfficient	5.61 665	2.14 639	16.75 550	1.67 614	3.64 691	4.12 528	7.51 696	3.05 308	5.63 681	11.57 709	4.83 657	3.95 610	12.72 697	8.44 546	20.78 709	0.41 499	0.43 574	0.47 550	1.01 658	1.66 665	1.39 652

MSMD_ROB	5.61 665	1.08 532	16.68 548	1.21 471	0.83 365	10.14 696	2.07 626	3.93 477	6.22 684	10.37 704	8.03 673	22.22 710	9.45 694	11.66 663	4.52 617	0.66 614	0.58 629	0.66 631	0.68 633	0.65 575	0.63 566

SANet	5.65 667	1.72 619	20.94 669	1.26 491	0.88 391	7.20 687	3.81 683	4.60 657	11.23 692	4.56 668	8.78 681	7.49 681	6.95 677	11.85 673	18.11 699	0.49 567	0.44 579	0.50 576	0.42 561	0.90 622	0.82 612

ELAS_RVC	5.72 668	1.64 615	20.40 647	2.09 655	2.01 656	4.95 670	11.47 705	4.66 660	6.31 686	8.09 694	8.01 672	8.06 686	11.65 696	8.36 542	10.22 663	0.99 650	1.17 669	0.81 650	0.76 639	1.14 646	1.58 657
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	5.85 669	9.95 697	15.22 533	2.90 675	1.56 592	5.66 679	7.69 697	5.27 675	4.74 672	3.88 651	7.51 669	8.04 684	5.28 656	15.18 703	8.40 656	3.08 683	1.51 679	2.24 681	1.37 675	5.55 701	1.96 667

WAO-6	5.87 670	2.27 642	15.05 527	2.96 676	2.77 676	12.01 699	3.58 678	5.37 680	11.91 696	3.34 640	9.69 685	6.78 678	5.84 664	11.82 672	8.89 659	2.87 680	2.35 695	2.50 683	1.84 686	2.85 675	2.67 681

ELAS	5.99 671	1.62 610	20.29 643	1.96 648	2.01 656	15.09 705	8.38 700	5.23 674	5.54 679	9.02 697	8.61 678	6.74 677	9.75 695	7.48 526	11.40 671	0.96 648	1.18 670	0.72 641	0.93 652	1.30 657	1.67 659
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	6.04 672	13.97 712	21.36 683	3.58 687	3.14 685	4.73 659	2.48 639	4.20 553	3.17 626	2.98 620	2.83 610	23.31 713	4.34 642	11.06 634	2.45 572	3.68 691	2.33 693	2.60 686	1.79 684	3.69 685	3.19 690

FCDSN-DC	6.04 672	0.84 462	19.25 598	1.24 482	1.09 470	4.38 586	2.62 647	4.38 626	4.71 670	9.59 701	11.22 692	19.19 705	17.40 708	12.30 679	8.55 657	0.69 625	0.57 624	0.60 617	0.60 622	0.70 588	0.78 602
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
JetBlue	6.27 674	9.15 691	13.76 496	1.94 647	4.60 703	11.91 698	12.00 706	5.12 672	3.45 648	3.79 650	4.52 654	9.54 688	6.56 676	9.40 569	13.48 679	1.26 665	1.37 677	1.17 665	1.34 673	7.06 710	3.95 701

psmorigin	6.59 675	1.15 548	88.11 741	1.52 588	0.97 419	2.88 245	1.20 530	3.21 326	2.04 422	3.73 649	2.46 571	5.15 666	2.55 576	10.60 612	2.47 574	0.55 590	0.68 648	0.48 559	0.51 599	0.70 588	0.88 618

FC-DCNN	6.64 676	0.77 424	19.26 600	1.68 615	1.64 607	8.27 692	2.35 636	6.35 685	9.23 689	10.85 706	11.27 693	19.89 706	13.33 698	12.51 685	11.79 674	0.66 614	0.57 624	0.58 608	0.56 613	0.63 564	0.61 559

ACVNet-4b	6.73 677	13.67 710	21.87 693	3.54 686	3.07 682	4.19 557	2.25 632	4.03 507	3.65 653	1.64 313	3.98 649	5.88 673	2.89 591	10.01 591	16.98 694	23.29 731	2.24 690	2.53 684	1.78 683	3.87 689	3.21 691

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IMH	6.81 679	13.66 709	20.41 648	4.33 698	3.74 692	5.50 676	3.06 663	5.49 682	6.22 684	4.64 670	10.35 688	9.30 687	8.03 690	13.61 697	6.81 641	4.80 708	2.99 704	3.09 696	2.12 694	4.36 695	3.61 696

LVE	6.88 680	9.31 692	21.14 674	3.61 688	3.18 687	4.49 610	2.79 651	10.21 696	11.69 694	3.16 633	11.53 694	18.33 702	4.31 641	11.66 663	3.52 606	4.45 703	2.93 699	2.56 685	1.91 688	3.62 682	3.16 689

FC-DCNN v2	6.91 681	0.77 424	19.25 598	1.69 616	1.64 607	9.13 694	2.40 637	7.20 687	9.47 690	11.07 708	11.62 695	20.05 708	15.79 705	12.55 686	11.99 675	0.66 614	0.57 624	0.58 608	0.56 613	0.63 564	0.61 559

tt	7.19 682	0.51 132	6.83 408	4.03 692	2.30 671	12.05 700	20.19 717	15.46 713	6.58 687	3.42 644	3.22 630	5.37 669	6.39 675	4.20 449	7.46 650	9.81 717	11.53 724	7.05 715	7.46 716	6.31 704	3.71 699

Dean	7.52 683	9.08 690	21.41 684	3.74 690	3.53 689	4.81 666	3.53 675	5.33 679	5.25 676	4.17 661	26.53 718	25.62 719	4.09 637	10.97 628	4.32 614	3.69 692	2.30 692	2.91 693	1.87 687	4.03 691	3.24 692

DGSMNet	7.55 684	1.62 610	17.42 562	1.92 643	12.73 709	7.45 690	42.99 731	4.13 537	2.07 429	2.10 444	3.16 628	3.42 576	1.70 485	9.24 566	2.30 557	3.70 693	10.89 723	11.80 725	5.54 712	4.24 692	2.66 680

MADNet++	7.57 685	5.80 677	13.28 488	6.38 710	5.26 705	7.18 686	7.77 698	5.32 678	5.62 680	6.11 682	7.78 670	6.02 675	8.01 689	11.74 668	16.36 691	9.36 716	4.95 711	8.57 718	5.66 713	4.83 699	5.34 707

MonStereo1	8.07 686	2.24 641	5.83 402	4.68 703	3.60 690	18.80 710	2.52 641	5.89 684	5.86 683	4.76 671	13.98 705	7.41 680	50.63 736	13.28 691	5.16 628	4.40 701	0.90 661	2.69 690	1.55 676	3.92 690	3.30 693

SGM+DAISY	8.36 687	3.82 665	24.83 708	2.02 651	1.75 631	14.80 704	17.22 712	4.27 585	11.79 695	13.88 710	14.38 706	11.74 694	13.83 700	10.56 609	15.12 682	1.21 659	1.19 672	1.14 664	1.13 665	1.17 651	1.37 649

MultiAttention	8.74 688	0.56 200	7.25 414	2.07 654	22.74 719	35.86 724	8.44 701	4.97 670	2.58 551	2.57 573	5.11 660	5.55 672	1.59 445	52.70 738	7.50 651	0.47 550	0.24 371	0.52 586	1.00 657	6.84 708	6.30 711

UNDER WATER-64	9.33 689	5.37 673	22.60 700	5.22 708	4.86 704	10.75 697	4.61 688	11.45 697	17.30 712	7.59 689	9.80 687	15.99 701	17.90 710	10.63 613	15.72 686	4.36 699	2.87 698	4.39 710	2.86 706	7.01 709	5.36 708

TorneroNet-64	10.12 690	8.74 684	20.95 670	4.27 694	3.76 695	13.86 703	2.85 654	15.05 711	23.15 721	10.07 702	23.84 716	13.47 697	8.24 691	13.96 701	17.21 696	3.96 696	2.72 696	3.23 698	2.48 698	6.29 703	4.27 704

DStereoSA	10.13 691	4.62 669	12.76 483	4.78 705	13.35 710	9.97 695	22.80 718	4.74 665	16.44 707	5.11 674	15.31 708	4.61 647	13.82 699	8.00 538	27.60 722	6.51 713	8.86 715	1.43 672	8.28 717	3.16 677	10.38 713

UNDER WATER	10.47 692	3.95 666	22.62 701	5.07 707	4.51 702	7.78 691	3.77 681	12.56 705	21.72 720	7.84 692	10.78 689	23.96 715	31.66 721	10.78 621	16.19 690	4.44 702	2.93 699	4.24 706	2.86 706	6.33 705	5.47 709

JetRed	10.48 693	27.10 721	35.70 717	4.27 694	4.09 699	15.55 708	12.83 708	12.16 702	5.50 678	5.83 679	5.56 663	10.14 689	7.43 683	8.88 553	26.39 720	3.32 685	3.81 708	3.51 701	2.96 708	7.85 711	6.69 712

notaker	10.50 694	8.60 683	20.23 636	4.54 702	3.95 696	6.27 681	3.44 671	8.07 690	4.75 673	8.73 695	46.45 729	13.86 700	27.86 720	13.49 695	13.61 680	4.56 704	3.18 705	3.52 702	2.68 702	8.13 713	4.05 702

WQFJA1++	10.56 695	0.40 20	3.21 342	0.89 258	0.82 357	1.43 76	0.41 73	2.15 146	0.87 69	96.02 743	0.71 64	0.46 39	0.55 71	1.29 196	0.50 84	0.27 210	0.17 85	0.21 36	0.18 92	100.47 741	0.22 128

xyz-stereo	10.85 696	0.45 63	79.01 740	0.62 25	0.45 130	83.70 739	0.77 298	2.59 244	1.34 166	2.19 482	32.02 727	2.76 518	1.62 456	5.75 481	2.39 562	0.25 159	0.17 85	0.33 409	0.21 187	0.25 126	0.19 15

DStereoFS	11.11 697	13.81 711	11.82 474	5.73 709	11.05 708	20.81 711	11.36 704	8.68 693	16.52 710	14.90 713	15.81 712	11.63 693	13.85 702	9.05 560	15.60 685	7.57 714	8.88 716	2.41 682	5.29 711	2.16 670	15.30 719

MANE	11.39 698	1.38 591	23.16 703	4.82 706	2.79 677	22.02 713	14.51 710	25.81 717	26.28 722	10.93 707	13.17 701	19.90 707	18.03 711	15.69 705	20.41 708	0.96 648	0.74 654	1.42 671	3.24 709	0.74 602	1.71 660

SGM-ForestM	11.55 699	1.16 551	21.62 690	2.14 656	0.81 347	22.25 714	19.08 715	16.50 715	11.34 693	15.94 716	14.44 707	27.12 720	22.61 719	24.76 718	28.39 725	0.50 571	0.48 604	0.47 550	0.44 568	0.55 533	0.53 526

WAO-8	11.95 700	13.02 706	20.56 654	3.50 683	3.08 683	15.11 706	2.80 652	12.91 706	19.11 718	7.69 690	13.12 698	11.62 691	7.01 680	84.40 740	7.91 653	3.42 686	1.92 686	3.54 703	1.93 689	3.68 683	2.69 682

Venus	11.95 700	13.02 706	20.56 654	3.50 683	3.08 683	15.11 706	2.80 652	12.91 706	19.11 718	7.69 690	13.12 698	11.62 691	7.01 680	84.40 740	7.91 653	3.42 686	1.92 686	3.54 703	1.93 689	3.68 683	2.69 682

TCMNet-wrong-test	12.32 702	14.13 713	19.38 603	22.38 720	19.85 714	15.99 709	12.34 707	22.95 716	4.56 668	6.24 684	6.27 666	18.40 704	15.71 704	10.10 597	10.72 665	9.06 715	4.78 709	5.35 712	3.95 710	12.28 718	11.97 715

EDNetEfficientorigin	12.35 703	2.51 646	179.47 745	1.19 461	0.96 415	2.91 250	1.81 610	3.00 302	5.35 677	8.91 696	4.79 656	4.18 626	4.64 647	9.98 589	11.30 669	0.37 447	0.38 541	0.60 617	0.85 647	1.32 658	2.43 678

LSM	12.71 704	3.52 664	20.79 663	55.63 735	84.76 735	3.63 406	6.30 693	3.73 423	4.93 674	5.55 677	13.92 704	3.53 591	3.25 612	9.72 577	4.12 613	0.64 609	0.85 659	0.71 637	0.81 646	1.03 632	26.84 724

U	12.82 705	0.38 10	1.99 232	0.66 65	58.94 734	63.38 737	0.34 43	1.91 110	0.94 101	0.59 57	0.80 84	0.46 39	0.57 79	0.83 49	0.44 42	0.29 283	0.17 85	63.35 739	59.81 738	0.29 224	0.20 48

MSAF-DinoV2	13.69 706	13.09 708	22.03 696	2.41 668	1.44 568	4.03 506	1.38 562	9.07 694	9.20 688	2.23 501	1.98 477	5.08 663	5.06 652	177.66 746	5.46 635	0.45 532	0.34 510	0.40 505	0.62 626	6.09 702	5.80 710

DGTPSM_ROB	15.31 707	8.85 686	28.14 714	9.90 714	18.89 712	12.44 701	33.21 721	13.48 708	17.86 716	9.50 699	22.89 714	13.78 698	19.67 712	21.26 708	23.68 712	5.08 710	8.84 713	5.62 713	11.50 720	6.72 706	14.87 717

DPSMNet_ROB	15.52 708	8.89 687	31.44 715	10.07 716	18.91 713	12.44 701	33.22 722	13.51 709	17.94 717	9.58 700	22.91 715	13.79 699	19.67 712	21.43 709	23.73 713	5.17 711	8.84 713	5.63 714	11.52 723	6.79 707	14.90 718

USTest	15.98 709	15.58 714	22.56 699	18.49 717	16.99 711	26.43 715	36.08 725	27.68 720	12.77 698	10.69 705	10.80 690	18.35 703	15.09 703	18.62 707	23.37 711	4.85 709	5.34 712	7.38 716	7.43 715	9.90 715	11.23 714

KSHMR	16.96 710	5.37 673	21.64 692	4.46 700	4.50 701	8.30 693	3.32 668	15.58 714	76.24 740	6.62 687	61.47 735	56.53 735	5.43 660	35.17 724	11.37 670	4.39 700	2.97 703	3.63 705	2.74 704	5.10 700	4.34 705

LE_ROB	18.58 711	1.21 559	48.38 723	8.60 713	23.00 720	7.32 689	19.74 716	9.94 695	38.69 732	43.53 727	21.91 713	28.40 721	40.92 726	23.18 714	54.71 732	0.34 405	0.33 497	0.32 373	0.36 503	0.42 458	0.40 444

coex-ft	18.59 712	6.62 678	113.53 743	1.17 452	1.31 528	2.33 184	1.93 617	2.81 282	14.00 699	124.82 746	8.45 677	5.90 674	51.74 737	9.99 590	22.69 710	0.57 594	0.62 637	0.50 576	0.49 588	1.08 641	1.28 643

iinet-test	19.59 713	18.93 716	25.29 709	22.27 718	21.21 715	29.32 716	37.73 726	31.61 723	16.48 708	14.41 711	13.76 702	22.91 711	19.69 714	21.98 710	26.21 716	10.17 718	8.89 717	11.03 721	10.88 718	13.66 719	15.45 720

IINet	19.59 713	18.93 716	25.29 709	22.27 718	21.21 715	29.32 716	37.73 726	31.61 723	16.48 708	14.41 711	13.76 702	22.91 711	19.69 714	21.98 710	26.21 716	10.17 718	8.89 717	11.03 721	10.88 718	13.66 719	15.45 720

DPSM_ROB	20.78 715	20.03 719	26.57 712	23.62 722	22.46 717	31.10 719	39.97 729	33.52 725	17.41 714	15.25 714	15.80 710	24.06 716	20.71 717	23.30 715	27.62 723	10.78 720	9.41 720	11.69 723	11.50 720	14.49 721	16.36 722

DPSM	20.78 715	20.03 719	26.57 712	23.62 722	22.46 717	31.10 719	39.97 729	33.52 725	17.41 714	15.25 714	15.80 710	24.06 716	20.71 717	23.30 715	27.62 723	10.78 720	9.41 720	11.69 723	11.50 720	14.49 721	16.36 722

ktn	21.74 717	10.34 698	19.68 613	4.53 701	4.00 697	6.53 684	4.51 687	6.79 686	78.82 742	84.69 741	100.86 744	58.49 736	7.57 685	12.11 678	13.35 678	4.58 707	3.24 706	3.49 700	2.62 700	4.65 698	3.84 700

LRCNet_RVC	25.52 718	33.45 722	23.21 705	31.79 724	32.78 721	6.74 685	1.18 523	25.88 718	4.46 666	28.94 717	30.89 719	24.91 718	17.57 709	27.66 719	24.34 715	35.26 735	25.60 736	35.91 735	33.81 734	31.90 734	34.10 735

TorneroNet	25.88 719	11.28 703	21.62 690	4.20 693	4.07 698	55.25 729	3.15 666	15.16 712	76.94 741	58.09 735	82.72 741	86.88 740	41.15 727	13.35 693	18.13 700	4.32 698	2.85 697	3.45 699	2.62 700	8.33 714	4.14 703

DLNR_Zeroshot_test	28.62 720	55.50 736	49.94 726	183.62 741	115.05 741	3.43 350	0.28 19	29.49 721	1.49 229	1.01 218	1.26 228	0.93 232	0.63 102	3.92 442	1.51 448	29.81 732	0.41 564	0.26 195	0.23 247	93.28 738	0.32 326

DLNR-FE	28.68 721	56.10 737	49.61 724	183.75 742	105.98 737	3.44 351	0.28 19	29.58 722	1.49 229	1.01 218	1.26 228	0.93 232	0.63 102	3.81 435	1.51 448	33.14 734	0.41 564	0.26 195	0.23 247	99.94 740	0.32 326

Selective-IGEV-i1pa	29.93 722	36.60 723	34.97 716	9.92 715	7.41 707	38.91 725	35.81 724	43.96 729	35.07 730	30.01 718	53.53 734	41.78 722	35.42 722	40.57 726	33.93 727	30.94 733	15.47 727	23.33 726	13.36 724	10.61 716	27.01 725

HanzoNet	31.60 723	17.23 715	21.22 679	7.32 711	5.84 706	7.25 688	3.53 675	13.82 710	14.20 701	50.38 730	47.01 730	44.45 724	56.61 738	36.61 725	32.00 726	63.89 739	56.57 740	7.97 717	89.20 743	28.69 724	28.25 727

light-stereo	41.45 724	10.64 700	54.16 735	59.84 736	45.61 732	131.14 744	1.57 589	37.33 728	17.30 712	76.21 740	120.65 745	118.18 745	3.98 633	89.11 743	15.46 683	5.48 712	9.68 722	1.25 666	1.28 670	17.93 723	12.24 716

fast-reg	41.74 725	39.55 724	52.36 727	48.35 734	53.83 733	63.99 738	80.62 738	67.13 733	34.76 726	30.46 720	31.71 722	46.30 726	38.94 723	45.39 729	53.82 731	20.51 723	18.78 728	23.33 726	22.88 726	29.12 726	32.91 728

Hybrid-DGEV	41.74 725	40.15 727	53.21 730	47.72 728	45.04 726	62.46 731	80.71 740	67.23 735	34.70 723	30.38 719	31.64 721	48.32 733	41.44 728	46.71 736	55.65 739	21.63 728	18.85 729	23.50 733	23.21 730	29.18 729	33.09 734

FlowAnything	41.75 727	39.90 725	53.36 732	47.83 733	45.06 727	62.45 730	80.51 737	67.34 739	34.89 728	30.56 724	31.52 720	48.18 729	42.05 733	46.66 735	55.24 734	21.71 730	18.88 731	23.49 732	23.13 727	29.12 726	33.04 729

Selective-RAFT-Error	41.77 728	40.16 728	53.34 731	47.73 729	45.25 731	62.51 732	80.64 739	67.22 734	34.93 729	30.64 725	31.81 723	48.11 728	42.11 734	46.57 730	54.95 733	21.61 725	18.87 730	23.48 728	23.15 729	29.16 728	33.08 733

RAFT-FEzeroshot	41.78 729	40.21 730	53.07 728	47.74 731	45.19 729	62.51 732	80.73 742	67.30 737	34.75 724	30.51 722	31.88 724	48.27 731	41.88 731	46.64 733	55.54 736	21.62 726	18.89 733	23.48 728	23.22 731	29.20 731	33.05 730

RAFT-FE	41.78 729	40.21 730	53.07 728	47.74 731	45.19 729	62.51 732	80.73 742	67.30 737	34.75 724	30.51 722	31.88 724	48.27 731	41.88 731	46.64 733	55.54 736	21.62 726	18.89 733	23.48 728	23.22 731	29.20 731	33.05 730

CasAABBNet	41.80 731	40.20 729	53.41 733	47.73 729	45.18 728	62.51 732	80.71 740	67.26 736	34.80 727	30.49 721	31.88 724	48.24 730	41.81 730	46.63 732	55.64 738	21.60 724	18.88 731	23.48 728	23.22 731	29.19 730	33.05 730

HaxPig	43.25 732	43.65 732	45.00 721	33.85 725	35.61 723	32.69 721	30.52 719	45.09 730	42.97 733	48.77 728	48.17 731	43.00 723	40.26 725	44.58 727	43.61 728	47.18 736	49.30 737	51.54 737	50.25 736	43.73 735	45.29 736

AVERAGE_ROB	44.46 733	45.91 733	46.59 722	40.59 727	38.66 724	32.99 722	30.52 719	46.19 731	43.26 734	49.59 729	48.97 732	44.62 725	39.89 724	45.04 728	43.94 729	48.74 737	50.69 738	50.80 736	49.79 735	45.54 736	46.97 737

MEDIAN_ROB	47.37 734	49.08 734	49.92 725	40.32 726	39.97 725	34.95 723	33.43 723	49.17 732	46.39 736	53.06 732	52.65 733	47.65 727	42.23 735	48.35 737	47.29 730	52.10 738	54.04 739	54.28 738	53.48 737	48.76 737	50.33 738

LSM0	49.58 735	40.04 726	53.62 734	97.15 737	128.68 742	62.75 736	79.89 736	67.63 740	35.11 731	33.02 726	32.61 728	48.43 734	41.60 729	46.60 731	55.43 735	21.63 728	18.99 735	23.62 734	23.13 727	29.47 733	52.26 739

BEATNet-Init1	49.72 736	64.32 738	97.77 742	4.68 703	4.28 700	84.75 740	60.42 732	73.38 741	68.59 739	88.29 742	88.51 743	91.94 741	97.99 742	85.26 742	70.96 743	0.80 634	0.65 641	0.85 651	0.70 636	7.96 712	2.33 674

Anonymous_1	57.11 737	19.68 718	26.15 711	23.10 721	142.31 743	30.84 718	39.75 728	33.86 727	16.98 711	70.53 739	15.42 709	23.46 714	19.75 716	23.04 713	27.23 721	164.73 746	9.02 719	130.38 742	137.40 744	161.27 747	27.24 726

PML	64.32 738	53.22 735	17.88 570	8.10 712	32.94 722	148.46 745	247.79 748	12.18 703	45.42 735	111.41 744	288.92 748	101.47 742	101.31 743	31.67 720	15.55 684	14.03 722	4.83 710	10.98 720	6.18 714	28.82 725	5.17 706

DPSimNet_ROB	102.30 739	119.72 745	143.59 744	109.42 738	94.10 736	127.22 743	127.15 744	26.62 719	102.36 746	149.58 747	83.99 742	139.34 746	137.54 746	64.62 739	82.36 744	105.18 740	66.15 741	120.15 741	69.61 740	99.58 739	77.72 740

RSGM-EC	108.14 740	104.44 742	68.66 738	115.42 739	109.31 739	116.48 741	139.19 745	127.02 745	55.95 737	55.27 733	71.01 736	116.54 743	111.76 744	176.57 744	175.06 745	117.34 744	71.64 742	140.65 743	83.55 741	123.96 742	82.91 741

acva	108.14 740	104.44 742	68.66 738	115.42 739	109.31 739	116.48 741	139.19 745	127.02 745	55.95 737	55.27 733	71.01 736	116.54 743	111.76 744	176.57 744	175.06 745	117.34 744	71.64 742	140.65 743	83.55 741	123.96 742	82.91 741

xxxxx1	112.33 742	88.53 739	37.76 718	227.84 744	157.23 744	39.05 726	61.41 733	93.76 742	79.29 743	62.45 736	74.79 738	78.32 737	70.96 739	33.47 721	70.69 740	114.00 741	130.36 745	259.31 746	274.34 746	145.54 744	147.50 743

tt_ll	112.33 742	88.53 739	37.76 718	227.84 744	157.23 744	39.05 726	61.41 733	93.76 742	79.29 743	62.45 736	74.79 738	78.32 737	70.96 739	33.47 721	70.69 740	114.00 741	130.36 745	259.31 746	274.34 746	145.54 744	147.50 743

ff	112.33 742	88.53 739	37.76 718	227.84 744	157.23 744	39.05 726	61.41 733	93.76 742	79.29 743	62.45 736	74.79 738	78.32 737	70.96 739	33.47 721	70.69 740	114.00 741	130.36 745	259.31 746	274.34 746	145.54 744	147.50 743

Selective-IGEV-i16pa	129.35 745	164.95 746	19.57 609	3.26 681	2.26 669	202.88 747	5.86 690	236.38 748	207.45 748	116.27 745	209.82 746	153.71 747	219.30 748	258.04 748	190.96 747	192.94 747	94.03 744	90.21 740	64.92 739	4.40 696	149.67 746

test_example2	212.63 746	219.92 747	221.87 746	213.67 743	221.17 747	199.47 746	200.74 747	185.30 747	141.66 747	209.52 748	213.45 747	210.82 748	205.48 747	221.27 747	216.64 748	236.83 748	242.07 748	213.93 745	217.01 745	235.69 748	226.10 747

GS-Stereo							0.83 346	3.32 348	1.37 172	0.75 127	0.89 115	0.76 177	0.80 183	0.92 81	0.53 102	0.26 183	0.18 131	0.26 195	0.20 163	0.28 203	0.21 94

FSD					0.60 245	0.77 14	0.67 214	1.57 59	0.68 14	0.72 115	0.62 50	1.02 250	0.72 135	0.81 42	0.73 197	0.59 597	0.54 616	0.57 606	0.54 608	0.57 544

ccccc		629.75 748		567.84 747	570.84 748	582.44 748		613.82 749		614.58 749		555.57 749		666.94 749		781.57 749	507.24 749	391.36 749	342.44 749	689.82 749

ASD4		113.98 744

Low-res two-view benchmark