Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

mm1	0.09 1	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.14 6	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PipStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.15 11	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 11	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 141	0.09 34	0.12 5	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 6	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 32	0.14 6	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 143	0.13 1	0.16 25	0.07 2	0.15 56	0.12 32	0.15 11	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 52	0.09 55	0.09 1	0.14 107	0.10 1	0.14 43	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.12 20	0.13 72	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 34	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 104	0.07 2	0.16 96	0.13 72	0.16 16	0.12 17	0.10 35	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.17 52	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.17 24	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.18 104	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.16 16	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.10 124	0.15 56	0.10 8	0.18 36	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.09 55	0.14 38	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.09 55	0.14 38	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 52	0.08 24	0.13 27	0.12 32	0.24 141	0.19 138	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.17 52	0.09 55	0.15 56	0.14 107	0.17 24	0.14 43	0.08 2	0.11 48	0.12 121	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 143	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 96	0.14 107	0.14 6	0.13 25	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 79	0.16 98	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 119	0.15 6	0.11 181	0.10 12	0.13 72	0.15 11	0.08 1	0.12 90	0.10 36	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.06 103	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 223	0.20 107	0.16 25	0.07 2	0.16 96	0.13 72	0.17 24	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.09 55	0.13 27	0.13 72	0.22 99	0.16 70	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 52	0.10 124	0.17 133	0.13 72	0.11 2	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 236	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.08 320	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 96	0.10 8	0.20 65	0.14 43	0.09 16	0.10 36	0.09 27	0.12 152	0.13 12	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.19 46	0.15 60	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.18 36	0.19 138	0.10 35	0.10 36	0.11 92	0.10 79	0.15 70	0.13 169	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.08 24	0.16 96	0.13 72	0.21 81	0.11 9	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 87	0.14 8	0.19 162	0.07 2	0.16 96	0.12 32	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 173	0.13 200	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 52	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.24 141	0.19 138	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.18 104	0.10 124	0.13 27	0.12 32	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 52	0.08 24	0.13 27	0.12 32	0.24 141	0.19 138	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.11 14	0.09 2	0.20 65	0.12 17	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.23 246	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 145

S2M2_XL	0.10 9	0.09 87	0.21 119	0.14 2	0.10 124	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 48	0.09 27	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.08 269	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 9	0.10 143	0.15 23	0.17 52	0.10 124	0.16 96	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 143	0.15 23	0.17 52	0.09 55	0.15 56	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.08 4	0.11 118	0.16 98	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 40	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 20	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 98	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 40	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 20	0.13 72	0.17 24	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 116	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 40	0.16 48	0.17 52	0.08 24	0.16 96	0.12 32	0.17 24	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.17 52	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.18 104	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 116	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.18 104	0.07 2	0.15 56	0.11 20	0.17 24	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 144	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LGtest1	0.10 9	0.08 40	0.17 69	0.17 52	0.08 24	0.13 27	0.09 2	0.16 16	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

MonSter	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 52	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.24 141	0.19 138	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 52	0.08 24	0.09 1	0.13 72	0.24 141	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 144	0.12 113	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LGCAT	0.11 46	0.07 5	0.15 23	0.14 2	0.09 55	0.12 20	0.12 32	0.13 5	0.10 4	0.12 90	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 169	0.12 113	0.11 486	0.11 559	0.05 1	0.06 153	0.05 7	0.12 512

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 134	0.16 25	0.10 124	0.13 27	0.13 72	0.18 36	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 79	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 143	0.26 181	0.18 104	0.09 55	0.14 38	0.14 107	0.20 65	0.13 25	0.11 58	0.13 88	0.10 57	0.11 118	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 87	0.17 69	0.18 104	0.10 124	0.15 56	0.16 208	0.23 122	0.15 60	0.10 35	0.16 156	0.09 27	0.11 118	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 320	0.05 7	0.08 323

MatchStereo	0.11 46	0.08 40	0.23 147	0.16 25	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 65	0.17 98	0.10 35	0.15 137	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.11 46	0.09 87	0.20 107	0.20 236	0.10 124	0.19 196	0.13 72	0.16 16	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.09 27	0.09 34	0.19 169	0.12 113	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

asda	0.11 46	0.11 223	0.16 48	0.17 52	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.24 141	0.16 70	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 46	0.10 143	0.14 8	0.17 52	0.10 124	0.15 56	0.12 32	0.25 159	0.17 98	0.14 152	0.13 88	0.09 27	0.09 34	0.18 144	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 46	0.09 87	0.15 23	0.17 52	0.09 55	0.15 56	0.10 8	0.19 46	0.18 119	0.14 152	0.17 175	0.09 27	0.10 79	0.18 144	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 46	0.11 223	0.16 48	0.17 52	0.10 124	0.17 133	0.12 32	0.21 81	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 223	0.16 48	0.17 52	0.10 124	0.17 133	0.12 32	0.21 81	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 46	0.11 223	0.15 23	0.17 52	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.21 81	0.16 70	0.13 121	0.13 88	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 223	0.15 23	0.17 52	0.09 55	0.14 38	0.12 32	0.21 81	0.16 70	0.13 121	0.13 88	0.08 4	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 223	0.16 48	0.17 52	0.10 124	0.17 133	0.12 32	0.21 81	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 79	0.15 70	0.12 113	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 46	0.10 143	0.15 23	0.18 104	0.09 55	0.15 56	0.15 159	0.20 65	0.15 60	0.12 90	0.13 88	0.10 57	0.09 34	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 46	0.09 87	0.14 8	0.16 25	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.25 159	0.16 70	0.14 152	0.13 88	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 46	0.09 87	0.15 23	0.17 52	0.09 55	0.19 196	0.10 8	0.22 99	0.17 98	0.14 152	0.12 68	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 46	0.09 87	0.15 23	0.17 52	0.09 55	0.19 196	0.10 8	0.22 99	0.17 98	0.14 152	0.12 68	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 46	0.09 87	0.15 23	0.17 52	0.11 181	0.18 161	0.12 32	0.23 122	0.14 43	0.13 121	0.11 48	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 143	0.14 8	0.17 52	0.09 55	0.17 133	0.09 2	0.22 99	0.16 70	0.13 121	0.13 88	0.09 27	0.11 118	0.19 169	0.13 169	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 46	0.10 143	0.15 23	0.18 104	0.08 24	0.16 96	0.14 107	0.27 194	0.20 167	0.14 152	0.14 123	0.08 4	0.11 118	0.13 12	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 46	0.09 87	0.14 8	0.19 162	0.12 255	0.14 38	0.12 32	0.25 159	0.17 98	0.13 121	0.16 156	0.08 4	0.09 34	0.19 169	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 46	0.09 87	0.13 1	0.17 52	0.12 255	0.15 56	0.11 20	0.23 122	0.15 60	0.14 152	0.12 68	0.08 4	0.09 34	0.21 216	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 69	0.15 6	0.11 181	0.16 96	0.13 72	0.21 81	0.16 70	0.11 58	0.15 137	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 69	0.19 162	0.11 181	0.13 27	0.11 20	0.22 99	0.15 60	0.11 58	0.12 68	0.12 121	0.08 15	0.18 144	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 269	0.06 145

LG-G_1	0.11 46	0.08 40	0.18 83	0.18 104	0.07 2	0.21 271	0.09 2	0.19 46	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 169	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LG-G	0.11 46	0.08 40	0.18 83	0.18 104	0.07 2	0.21 271	0.09 2	0.19 46	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.19 169	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 40	0.17 69	0.17 52	0.07 2	0.17 133	0.13 72	0.18 36	0.16 70	0.11 58	0.13 88	0.11 92	0.12 152	0.18 144	0.11 42	0.08 293	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 40	0.17 69	0.17 52	0.09 55	0.22 303	0.14 107	0.14 6	0.16 70	0.11 58	0.10 36	0.09 27	0.08 15	0.21 216	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 40	0.15 23	0.19 162	0.11 181	0.14 38	0.10 8	0.22 99	0.18 119	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.11 118	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

Anonymus	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.19 162	0.10 124	0.16 96	0.15 159	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.09 16	0.14 173	0.12 152	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

TS12	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.21 290	0.09 55	0.19 196	0.14 107	0.23 122	0.16 70	0.14 152	0.19 206	0.12 121	0.13 200	0.17 116	0.15 239	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 76	0.11 223	0.28 211	0.20 236	0.09 55	0.15 56	0.14 107	0.22 99	0.16 70	0.09 16	0.11 48	0.09 27	0.12 152	0.20 191	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 76	0.11 223	0.32 259	0.20 236	0.08 24	0.16 96	0.13 72	0.19 46	0.17 98	0.11 58	0.12 68	0.11 92	0.11 118	0.19 169	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 76	0.10 143	0.27 193	0.19 162	0.08 24	0.16 96	0.14 107	0.21 81	0.15 60	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.12 152	0.20 191	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 76	0.11 223	0.27 193	0.19 162	0.11 181	0.16 96	0.14 107	0.19 46	0.14 43	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 118	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 76	0.12 282	0.28 211	0.19 162	0.08 24	0.17 133	0.15 159	0.22 99	0.18 119	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 76	0.11 223	0.26 181	0.19 162	0.07 2	0.14 38	0.14 107	0.21 81	0.18 119	0.12 90	0.15 137	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 76	0.13 349	0.28 211	0.20 236	0.09 55	0.16 96	0.15 159	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.14 123	0.09 27	0.13 200	0.18 144	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

aanet-new-32k	0.12 76	0.11 223	0.27 193	0.20 236	0.09 55	0.18 161	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 141	0.13 200	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 76	0.11 223	0.27 193	0.20 236	0.09 55	0.18 161	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 141	0.13 200	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 76	0.11 223	0.35 299	0.20 236	0.08 24	0.16 96	0.14 107	0.19 46	0.14 43	0.12 90	0.14 123	0.12 121	0.12 152	0.15 70	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.07 186	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 76	0.11 223	0.22 134	0.19 162	0.11 181	0.16 96	0.14 107	0.19 46	0.15 60	0.13 121	0.16 156	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 76	0.11 223	0.28 211	0.20 236	0.08 24	0.15 56	0.13 72	0.22 99	0.19 138	0.12 90	0.14 123	0.12 121	0.12 152	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 76	0.11 223	0.26 181	0.20 236	0.08 24	0.14 38	0.12 32	0.21 81	0.19 138	0.12 90	0.12 68	0.12 121	0.11 118	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 76	0.12 282	0.27 193	0.21 290	0.09 55	0.19 196	0.14 107	0.24 141	0.17 98	0.12 90	0.13 88	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 76	0.11 223	0.23 147	0.22 360	0.09 55	0.16 96	0.14 107	0.24 141	0.19 138	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.13 200	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 160	0.05 68	0.08 269	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 76	0.11 223	0.25 171	0.21 290	0.08 24	0.13 27	0.14 107	0.25 159	0.21 188	0.12 90	0.15 137	0.09 27	0.14 236	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 76	0.11 223	0.24 157	0.20 236	0.09 55	0.19 196	0.15 159	0.26 179	0.20 167	0.11 58	0.12 68	0.10 57	0.13 200	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 76	0.10 143	0.21 119	0.21 290	0.11 181	0.20 238	0.16 208	0.21 81	0.17 98	0.12 90	0.17 175	0.11 92	0.12 152	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 76	0.08 40	0.18 83	0.18 104	0.13 336	0.20 238	0.16 208	0.23 122	0.18 119	0.12 90	0.15 137	0.14 173	0.13 200	0.13 12	0.12 113	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 76	0.09 87	0.17 69	0.19 162	0.11 181	0.14 38	0.16 208	0.21 81	0.20 167	0.10 35	0.17 175	0.11 92	0.12 152	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 320	0.05 7	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 76	0.08 40	0.29 225	0.17 52	0.09 55	0.15 56	0.14 107	0.19 46	0.17 98	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 607

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 76	0.09 87	0.18 83	0.18 104	0.09 55	0.13 27	0.16 208	0.25 159	0.21 188	0.11 58	0.16 156	0.09 27	0.11 118	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.04 1	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.15 56	0.15 159	0.24 141	0.17 98	0.13 121	0.15 137	0.16 216	0.13 200	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.16 96	0.15 159	0.25 159	0.16 70	0.14 152	0.15 137	0.17 228	0.12 152	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 161	0.16 208	0.25 159	0.16 70	0.16 201	0.16 156	0.18 242	0.13 200	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 76	0.13 349	0.15 23	0.19 162	0.10 124	0.15 56	0.17 258	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 372	0.14 31	0.22 427	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 269	0.07 241

Selective-IGEV-i32	0.12 76	0.09 87	0.22 134	0.19 162	0.10 124	0.15 56	0.14 107	0.27 194	0.15 60	0.13 121	0.14 123	0.13 141	0.08 15	0.21 216	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 76	0.09 87	0.21 119	0.18 104	0.13 336	0.18 161	0.16 208	0.24 141	0.20 167	0.16 201	0.21 238	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 76	0.07 5	0.19 93	0.15 6	0.16 479	0.10 12	0.12 32	0.26 179	0.23 231	0.13 121	0.11 48	0.10 57	0.08 15	0.21 216	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

VIP-Stereo	0.12 76	0.12 282	0.21 119	0.18 104	0.11 181	0.24 348	0.12 32	0.19 46	0.18 119	0.10 35	0.13 88	0.11 92	0.09 34	0.19 169	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.18 104	0.12 255	0.19 196	0.16 208	0.20 65	0.14 43	0.12 90	0.15 137	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 269	0.08 323

GSStereo	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.17 52	0.12 255	0.19 196	0.16 208	0.26 179	0.18 119	0.13 121	0.15 137	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 269	0.08 323

gasm-f	0.12 76	0.09 87	0.19 93	0.18 104	0.12 255	0.18 161	0.18 307	0.20 65	0.14 43	0.12 90	0.19 206	0.10 57	0.11 118	0.16 98	0.11 42	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.09 358	0.08 323

Replicate-Monster	0.12 76	0.10 143	0.32 259	0.16 25	0.08 24	0.17 133	0.10 8	0.22 99	0.19 138	0.11 58	0.10 36	0.10 57	0.09 34	0.19 169	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.08 323

3w_stereo	0.12 76	0.11 223	0.18 83	0.18 104	0.08 24	0.16 96	0.15 159	0.27 194	0.19 138	0.12 90	0.12 68	0.07 1	0.12 152	0.15 70	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 76	0.08 40	0.14 8	0.18 104	0.09 55	0.16 96	0.15 159	0.25 159	0.21 188	0.13 121	0.16 156	0.08 4	0.12 152	0.16 98	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GREAT-IGEV	0.12 76	0.09 87	0.25 171	0.16 25	0.11 181	0.14 38	0.16 208	0.17 24	0.17 98	0.10 35	0.15 137	0.09 27	0.09 34	0.18 144	0.10 6	0.06 49	0.07 382	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.10 450
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_rvc	0.12 76	0.11 223	0.22 134	0.19 162	0.10 124	0.15 56	0.17 258	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.13 88	0.13 141	0.08 15	0.22 236	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

AIO_test	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.19 162	0.11 181	0.15 56	0.17 258	0.19 46	0.16 70	0.11 58	0.13 88	0.14 173	0.09 34	0.20 191	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

GIP-stereo	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.19 162	0.11 181	0.16 96	0.14 107	0.29 233	0.18 119	0.11 58	0.16 156	0.13 141	0.09 34	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.18 104	0.13 336	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 79	0.21 216	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.16 568	0.24 646

RSM++	0.12 76	0.09 87	0.19 93	0.20 236	0.09 55	0.17 133	0.15 159	0.21 81	0.19 138	0.12 90	0.12 68	0.14 173	0.09 34	0.20 191	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

RSM	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.20 236	0.09 55	0.16 96	0.15 159	0.23 122	0.18 119	0.13 121	0.13 88	0.15 195	0.09 34	0.21 216	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 76	0.08 40	0.29 225	0.17 52	0.09 55	0.15 56	0.14 107	0.19 46	0.17 98	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 152	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 607

Selective-IGEV	0.12 76	0.09 87	0.22 134	0.19 162	0.10 124	0.15 56	0.14 107	0.27 194	0.15 60	0.13 121	0.14 123	0.13 141	0.08 15	0.21 216	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

PhaseNet	0.13 123	0.09 87	0.19 93	0.18 104	0.11 181	0.16 96	0.14 107	0.24 141	0.17 98	0.11 58	0.12 68	0.16 216	0.12 152	0.19 169	0.16 266	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

DF	0.13 123	0.09 87	0.21 119	0.18 104	0.10 124	0.17 133	0.15 159	0.25 159	0.17 98	0.13 121	0.22 252	0.19 262	0.11 118	0.20 191	0.14 207	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

aanet-new-78k	0.13 123	0.11 223	0.44 427	0.21 290	0.08 24	0.14 38	0.14 107	0.21 81	0.16 70	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.13 200	0.18 144	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new	0.13 123	0.11 223	0.30 235	0.20 236	0.13 336	0.20 238	0.14 107	0.23 122	0.16 70	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.15 255	0.19 169	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 123	0.09 87	0.19 93	0.18 104	0.14 385	0.19 196	0.15 159	0.25 159	0.22 205	0.15 172	0.20 223	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 123	0.09 87	0.22 134	0.18 104	0.14 385	0.18 161	0.15 159	0.23 122	0.21 188	0.16 201	0.22 252	0.10 57	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 123	0.09 87	0.20 107	0.18 104	0.14 385	0.18 161	0.15 159	0.25 159	0.22 205	0.16 201	0.21 238	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 123	0.11 223	0.38 347	0.17 52	0.11 181	0.17 133	0.14 107	0.23 122	0.17 98	0.11 58	0.14 123	0.13 141	0.11 118	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 123	0.07 5	0.16 48	0.17 52	0.11 181	0.17 133	0.16 208	0.32 275	0.22 205	0.15 172	0.17 175	0.20 274	0.13 200	0.14 31	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

VMStereo-Base	0.13 123	0.08 40	0.22 134	0.15 6	0.09 55	0.18 161	0.13 72	0.24 141	0.25 262	0.14 152	0.22 252	0.17 228	0.12 152	0.19 169	0.13 169	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

BStereo	0.13 123	0.10 143	0.42 404	0.18 104	0.11 181	0.13 27	0.14 107	0.24 141	0.22 205	0.12 90	0.11 48	0.12 121	0.09 34	0.16 98	0.14 207	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 320	0.05 7	0.06 145

NLSM3	0.13 123	0.10 143	0.17 69	0.21 290	0.13 336	0.18 161	0.16 208	0.30 253	0.24 247	0.11 58	0.15 137	0.12 121	0.13 200	0.17 116	0.15 239	0.05 9	0.05 40	0.08 261	0.08 320	0.05 7	0.05 34

DDF-Stereo	0.13 123	0.08 40	0.19 93	0.19 162	0.16 479	0.12 20	0.15 159	0.18 36	0.18 119	0.11 58	0.10 36	0.13 141	0.12 152	0.23 246	0.19 357	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.21 619	0.06 145

GASTEREO	0.13 123	0.12 282	0.21 119	0.23 418	0.10 124	0.18 161	0.15 159	0.26 179	0.18 119	0.17 220	0.16 156	0.11 92	0.13 200	0.19 169	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

MSCF	0.13 123	0.12 282	0.21 119	0.22 360	0.10 124	0.16 96	0.15 159	0.26 179	0.18 119	0.17 220	0.16 156	0.11 92	0.13 200	0.18 144	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

water-stereo	0.13 123	0.08 40	0.20 107	0.19 162	0.10 124	0.17 133	0.14 107	0.25 159	0.19 138	0.17 220	0.23 261	0.15 195	0.15 255	0.12 5	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 123	0.09 87	0.24 157	0.20 236	0.10 124	0.15 56	0.14 107	0.22 99	0.16 70	0.12 90	0.19 206	0.15 195	0.11 118	0.13 12	0.17 296	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.06 145

LG-Stereo	0.13 123	0.10 143	0.24 157	0.20 236	0.09 55	0.16 96	0.18 307	0.21 81	0.18 119	0.11 58	0.17 175	0.09 27	0.09 34	0.15 70	0.14 207	0.05 9	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.05 34

S2M2_L	0.13 123	0.11 223	0.20 107	0.16 25	0.12 255	0.12 20	0.07 1	0.18 36	0.20 167	0.12 90	0.15 137	0.14 173	0.12 152	0.15 70	0.14 207	0.13 545	0.09 505	0.09 354	0.10 466	0.11 475	0.09 391
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 123	0.14 398	0.19 93	0.26 546	0.09 55	0.15 56	0.13 72	0.22 99	0.18 119	0.12 90	0.11 48	0.10 57	0.13 200	0.21 216	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 123	0.37 635	0.36 319	0.14 2	0.07 2	0.11 14	0.12 32	0.17 24	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 79	0.20 191	0.10 6	0.09 395	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.24 633	0.05 34

castereo++	0.13 123	0.10 143	0.18 83	0.18 104	0.10 124	0.27 401	0.13 72	0.23 122	0.23 231	0.11 58	0.13 88	0.16 216	0.10 79	0.18 144	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 123	0.09 87	0.24 157	0.19 162	0.10 124	0.17 133	0.19 354	0.22 99	0.16 70	0.14 152	0.11 48	0.13 141	0.10 79	0.24 262	0.18 323	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 123	0.10 143	0.22 134	0.19 162	0.10 124	0.19 196	0.17 258	0.19 46	0.19 138	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.11 118	0.24 262	0.16 266	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

mms	0.13 123	0.11 223	0.19 93	0.19 162	0.12 255	0.16 96	0.17 258	0.20 65	0.17 98	0.13 121	0.17 175	0.14 173	0.09 34	0.24 262	0.14 207	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

ours_stereo	0.13 123	0.11 223	0.23 147	0.20 236	0.11 181	0.17 133	0.18 307	0.20 65	0.19 138	0.13 121	0.18 196	0.14 173	0.10 79	0.23 246	0.14 207	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.05 34

RAStereo	0.13 123	0.12 282	0.27 193	0.22 360	0.11 181	0.15 56	0.18 307	0.23 122	0.23 231	0.13 121	0.17 175	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.13 169	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.05 34

Occ-G	0.13 123	0.08 40	0.21 119	0.17 52	0.10 124	0.15 56	0.19 354	0.22 99	0.19 138	0.13 121	0.19 206	0.21 286	0.11 118	0.17 116	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145

Pointernet	0.13 123	0.07 5	0.27 193	0.19 162	0.11 181	0.20 238	0.12 32	0.31 263	0.24 247	0.15 172	0.15 137	0.13 141	0.11 118	0.17 116	0.13 169	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 123	0.10 143	0.22 134	0.20 236	0.09 55	0.16 96	0.15 159	0.27 194	0.16 70	0.13 121	0.15 137	0.13 141	0.08 15	0.18 144	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

gcap-zeroshot	0.13 123	0.09 87	0.22 134	0.17 52	0.14 385	0.19 196	0.15 159	0.25 159	0.22 205	0.15 172	0.20 223	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 123	0.09 87	0.20 107	0.18 104	0.14 385	0.19 196	0.15 159	0.25 159	0.22 205	0.15 172	0.20 223	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 123	0.08 40	0.21 119	0.15 6	0.07 2	0.21 271	0.12 32	0.24 141	0.24 247	0.16 201	0.21 238	0.15 195	0.13 200	0.18 144	0.13 169	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

MoCha-V2	0.13 123	0.08 40	0.26 181	0.23 418	0.09 55	0.16 96	0.15 159	0.26 179	0.16 70	0.15 172	0.15 137	0.13 141	0.14 236	0.20 191	0.11 42	0.06 49	0.07 382	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

IGEV++	0.13 123	0.10 143	0.23 147	0.21 290	0.10 124	0.15 56	0.15 159	0.29 233	0.16 70	0.12 90	0.15 137	0.12 121	0.12 152	0.17 116	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

testlalala	0.13 123	0.09 87	0.22 134	0.17 52	0.14 385	0.19 196	0.15 159	0.25 159	0.22 205	0.15 172	0.20 223	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 123	0.09 87	0.23 147	0.18 104	0.19 552	0.19 196	0.16 208	0.23 122	0.14 43	0.13 121	0.17 175	0.13 141	0.16 279	0.16 98	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.08 320	0.07 186	0.06 145

LoS_RVC	0.13 123	0.10 143	0.19 93	0.18 104	0.16 479	0.20 238	0.18 307	0.20 65	0.17 98	0.13 121	0.19 206	0.12 121	0.15 255	0.17 116	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.12 512

EGLCR-Stereo	0.13 123	0.08 40	0.20 107	0.18 104	0.09 55	0.21 271	0.13 72	0.27 194	0.21 188	0.13 121	0.10 36	0.15 195	0.09 34	0.20 191	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

CREStereo	0.13 123	0.08 40	0.21 119	0.14 2	0.08 24	0.22 303	0.15 159	0.25 159	0.24 247	0.16 201	0.21 238	0.14 173	0.13 200	0.18 144	0.13 169	0.09 395	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145
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
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 163	0.21 543	0.47 455	0.17 52	0.12 255	0.15 56	0.14 107	0.24 141	0.16 70	0.11 58	0.14 123	0.12 121	0.10 79	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.08 320	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 163	0.19 516	0.70 578	0.17 52	0.12 255	0.13 27	0.14 107	0.24 141	0.17 98	0.10 35	0.12 68	0.10 57	0.10 79	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.05 7	0.07 241

PSi22	0.14 163	0.13 349	0.29 225	0.19 162	0.09 55	0.17 133	0.12 32	0.28 217	0.23 231	0.13 121	0.14 123	0.22 297	0.13 200	0.29 363	0.14 207	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 186	0.06 145

Anonymus123	0.14 163	0.10 143	0.42 404	0.18 104	0.11 181	0.36 535	0.14 107	0.28 217	0.22 205	0.12 90	0.11 48	0.12 121	0.09 34	0.16 98	0.14 207	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 320	0.05 7	0.06 145

252Zero-FE	0.14 163	0.07 5	0.17 69	0.17 52	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.21 81	0.19 138	0.77 657	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

Zero-FE251	0.14 163	0.09 87	0.24 157	0.17 52	0.09 55	0.20 238	0.13 72	0.20 65	0.14 43	0.61 637	0.13 88	0.13 141	0.11 118	0.14 31	0.16 266	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 163	0.10 143	0.18 83	0.21 290	0.10 124	0.29 443	0.16 208	0.28 217	0.20 167	0.14 152	0.17 175	0.16 216	0.14 236	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

GGEV	0.14 163	0.10 143	0.18 83	0.21 290	0.10 124	0.29 443	0.16 208	0.28 217	0.20 167	0.14 152	0.17 175	0.16 216	0.14 236	0.17 116	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

FlowAnything_test	0.14 163	0.11 223	0.21 119	0.21 290	0.12 255	0.17 133	0.16 208	0.25 159	0.16 70	0.15 172	0.13 88	0.15 195	0.14 236	0.18 144	0.16 266	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.12 545	0.08 269	0.09 391

depthmonostereo	0.14 163	0.09 87	0.19 93	0.19 162	0.08 24	0.20 238	0.15 159	0.27 194	0.23 231	0.16 201	0.18 196	0.14 173	0.17 310	0.19 169	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 163	0.08 40	0.18 83	0.18 104	0.09 55	0.21 271	0.14 107	0.24 141	0.21 188	0.21 265	0.21 238	0.15 195	0.14 236	0.23 246	0.15 239	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

SCV_C0	0.14 163	0.11 223	0.25 171	0.19 162	0.12 255	0.15 56	0.16 208	0.30 253	0.22 205	0.13 121	0.15 137	0.13 141	0.09 34	0.24 262	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.09 358	0.06 145

SCV	0.14 163	0.14 398	0.24 157	0.21 290	0.11 181	0.15 56	0.16 208	0.31 263	0.18 119	0.11 58	0.15 137	0.13 141	0.10 79	0.23 246	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 358	0.06 145

castereo	0.14 163	0.10 143	0.19 93	0.18 104	0.10 124	0.20 238	0.19 354	0.30 253	0.27 285	0.13 121	0.18 196	0.16 216	0.16 279	0.15 70	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

tt45	0.14 163	0.09 87	0.22 134	0.19 162	0.11 181	0.23 326	0.18 307	0.22 99	0.17 98	0.15 172	0.13 88	0.14 173	0.10 79	0.30 379	0.14 207	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

999	0.14 163	0.08 40	0.24 157	0.19 162	0.11 181	0.20 238	0.17 258	0.24 141	0.18 119	0.13 121	0.16 156	0.14 173	0.11 118	0.36 425	0.15 239	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

fffy	0.14 163	0.11 223	0.24 157	0.20 236	0.10 124	0.19 196	0.18 307	0.22 99	0.19 138	0.13 121	0.16 156	0.15 195	0.13 200	0.25 292	0.14 207	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

WCG-NET	0.14 163	0.09 87	0.23 147	0.18 104	0.08 24	0.18 161	0.17 258	0.21 81	0.28 303	0.18 238	0.21 238	0.15 195	0.12 152	0.18 144	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

WCG-NET（raft）	0.14 163	0.09 87	0.23 147	0.17 52	0.08 24	0.19 196	0.16 208	0.23 122	0.26 274	0.18 238	0.19 206	0.20 274	0.12 152	0.21 216	0.12 113	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 163	0.11 223	0.32 259	0.19 162	0.11 181	0.18 161	0.17 258	0.20 65	0.22 205	0.14 152	0.24 275	0.15 195	0.10 79	0.18 144	0.12 113	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.10 427	0.06 145

ff7	0.14 163	0.12 282	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 271	0.18 307	0.27 194	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEVStereo-DCA	0.14 163	0.11 223	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.20 238	0.18 307	0.27 194	0.20 167	0.15 172	0.12 68	0.14 173	0.12 152	0.28 344	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

ffff	0.14 163	0.12 282	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 271	0.18 307	0.27 194	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

11t	0.14 163	0.12 282	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 271	0.18 307	0.27 194	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

MaDis-Stereo	0.14 163	0.13 349	0.26 181	0.19 162	0.14 385	0.16 96	0.13 72	0.25 159	0.21 188	0.13 121	0.14 123	0.14 173	0.11 118	0.17 116	0.17 296	0.08 293	0.07 382	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

UniTT-Stereo	0.14 163	0.10 143	0.30 235	0.21 290	0.13 336	0.17 133	0.13 72	0.19 46	0.18 119	0.15 172	0.20 223	0.10 57	0.11 118	0.18 144	0.16 266	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.08 269	0.06 145

CASnet	0.14 163	0.12 282	0.22 134	0.22 360	0.08 24	0.16 96	0.15 159	0.27 194	0.25 262	0.22 272	0.20 223	0.15 195	0.11 118	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.11 489	0.09 422	0.08 269	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 163	0.14 398	0.33 276	0.20 236	0.09 55	0.21 271	0.10 8	0.26 179	0.20 167	0.18 238	0.19 206	0.15 195	0.13 200	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.06 145

anonymousdsp	0.14 163	0.12 282	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 271	0.18 307	0.28 217	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 269	0.07 241

LoS	0.14 163	0.08 40	0.27 193	0.16 25	0.09 55	0.22 303	0.14 107	0.26 179	0.26 274	0.15 172	0.18 196	0.18 242	0.13 200	0.22 236	0.14 207	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 163	0.08 40	0.19 93	0.17 52	0.22 595	0.18 161	0.16 208	0.23 122	0.19 138	0.14 152	0.17 175	0.14 173	0.10 79	0.18 144	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 269	0.18 600

ProNet	0.14 163	0.12 282	0.25 171	0.19 162	0.11 181	0.19 196	0.19 354	0.27 194	0.20 167	0.14 152	0.13 88	0.13 141	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.07 241

MC-Stereo	0.14 163	0.09 87	0.25 171	0.21 290	0.09 55	0.18 161	0.16 208	0.23 122	0.19 138	0.18 238	0.23 261	0.16 216	0.13 200	0.22 236	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

ccc-4	0.14 163	0.12 282	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 271	0.18 307	0.27 194	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEV-Stereo	0.14 163	0.12 282	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 271	0.18 307	0.28 217	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 269	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.14 163	0.13 349	0.24 157	0.25 512	0.11 181	0.11 14	0.18 307	0.32 275	0.23 231	0.12 90	0.12 68	0.18 242	0.12 152	0.14 31	0.13 169	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145
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
quiztm	0.15 199	0.15 436	0.25 171	0.22 360	0.14 385	0.17 133	0.17 258	0.33 290	0.21 188	0.18 238	0.21 238	0.14 173	0.10 79	0.17 116	0.14 207	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 269	0.05 34

DN	0.15 199	0.08 40	0.27 193	0.19 162	0.14 385	0.21 271	0.18 307	0.28 217	0.24 247	0.14 152	0.16 156	0.18 242	0.10 79	0.21 216	0.13 169	0.11 486	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.08 269	0.10 450

RT-Monster	0.15 199	0.08 40	0.21 119	0.17 52	0.14 385	0.20 238	0.11 20	0.29 233	0.32 362	0.24 295	0.22 252	0.17 228	0.13 200	0.18 144	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

MM-Stereo_test2	0.15 199	0.10 143	0.44 427	0.23 418	0.11 181	0.21 271	0.21 437	0.27 194	0.22 205	0.15 172	0.16 156	0.13 141	0.11 118	0.20 191	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 358	0.05 34

HART	0.15 199	0.11 223	0.30 235	0.21 290	0.09 55	0.17 133	0.16 208	0.30 253	0.19 138	0.15 172	0.25 287	0.17 228	0.09 34	0.21 216	0.12 113	0.06 49	0.07 382	0.07 160	0.05 68	0.08 269	0.06 145

HUF	0.15 199	0.11 223	0.38 347	0.17 52	0.11 181	0.16 96	0.17 258	0.22 99	0.20 167	0.11 58	0.13 88	0.14 173	0.11 118	0.18 144	0.12 113	0.07 128	0.20 646	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.14 553

rvit_stereo_0080	0.15 199	0.13 349	0.25 171	0.19 162	0.13 336	0.15 56	0.20 406	0.28 217	0.24 247	0.15 172	0.17 175	0.19 262	0.13 200	0.19 169	0.15 239	0.11 486	0.08 470	0.08 261	0.08 320	0.10 427	0.07 241

RAFT-Stereo-weight	0.15 199	0.09 87	0.26 181	0.20 236	0.10 124	0.19 196	0.17 258	0.36 345	0.29 322	0.24 295	0.20 223	0.19 262	0.10 79	0.18 144	0.15 239	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

whm_eth	0.15 199	0.13 349	0.25 171	0.19 162	0.13 336	0.15 56	0.20 406	0.28 217	0.24 247	0.15 172	0.17 175	0.19 262	0.13 200	0.19 169	0.15 239	0.11 486	0.08 470	0.08 261	0.08 320	0.10 427	0.07 241

CAS	0.15 199	0.07 5	0.21 119	0.41 653	0.16 479	0.20 238	0.18 307	0.22 99	0.19 138	0.15 172	0.19 206	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.13 169	0.29 660	0.04 2	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.14 553

CroCo-Stereo Lap2	0.15 199	0.15 436	0.28 211	0.25 512	0.18 525	0.11 14	0.19 354	0.28 217	0.21 188	0.13 121	0.16 156	0.15 195	0.12 152	0.17 116	0.14 207	0.07 128	0.07 382	0.08 261	0.06 153	0.08 269	0.07 241

GLC_STEREO	0.15 199	0.10 143	0.24 157	0.21 290	0.09 55	0.17 133	0.15 159	0.23 122	0.27 285	0.17 220	0.20 223	0.17 228	0.11 118	0.23 246	0.16 266	0.07 128	0.09 505	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.06 145

CREStereo++_RVC	0.15 199	0.08 40	0.26 181	0.17 52	0.11 181	0.18 161	0.13 72	0.22 99	0.30 337	0.21 265	0.30 339	0.13 141	0.11 118	0.16 98	0.15 239	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 597	0.06 103	0.05 34
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
TANstereo	0.15 199	0.09 87	0.28 211	0.16 25	0.08 24	0.25 367	0.14 107	0.23 122	0.28 303	0.24 295	0.30 339	0.16 216	0.12 152	0.17 116	0.13 169	0.08 293	0.07 382	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

XX-TBD	0.15 199	0.18 500	0.28 211	0.22 360	0.10 124	0.22 303	0.15 159	0.22 99	0.27 285	0.22 272	0.26 297	0.14 173	0.12 152	0.16 98	0.13 169	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

PMTNet	0.15 199	0.08 40	0.23 147	0.15 6	0.09 55	0.23 326	0.16 208	0.25 159	0.23 231	0.17 220	0.21 238	0.16 216	0.14 236	0.22 236	0.13 169	0.29 660	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

FE-Mocha	0.16 215	0.10 143	0.33 276	0.19 162	0.13 336	0.19 196	0.15 159	0.35 326	0.22 205	0.24 295	0.24 275	0.20 274	0.14 236	0.17 116	0.17 296	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.06 145

zero-FE	0.16 215	0.08 40	0.81 604	0.19 162	0.18 525	0.12 20	0.15 159	0.19 46	0.19 138	0.10 35	0.10 36	0.13 141	0.12 152	0.21 216	0.19 357	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.19 607	0.06 145

xyz-stereo-finetune	0.16 215	0.12 282	0.23 147	0.16 25	0.08 24	0.23 326	0.20 406	0.29 233	0.31 351	0.19 245	0.22 252	0.19 262	0.15 255	0.29 363	0.20 380	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.06 145

Reg-Stereo(zero)	0.16 215	0.07 5	0.36 319	0.19 162	0.10 124	0.19 196	0.14 107	0.28 217	0.24 247	0.22 272	0.20 223	0.24 334	0.18 337	0.21 216	0.18 323	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

tg	0.16 215	0.11 223	0.25 171	0.21 290	0.11 181	0.23 326	0.15 159	0.34 302	0.24 247	0.20 252	0.25 287	0.19 262	0.12 152	0.24 262	0.15 239	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.09 422	0.08 269	0.07 241

rvit_stereo_0083	0.16 215	0.12 282	0.26 181	0.21 290	0.13 336	0.17 133	0.17 258	0.22 99	0.34 386	0.16 201	0.21 238	0.19 262	0.16 279	0.21 216	0.16 266	0.11 486	0.10 535	0.10 432	0.08 320	0.09 358	0.07 241

rvit_stereo_0081_aga	0.16 215	0.14 398	0.28 211	0.21 290	0.13 336	0.19 196	0.17 258	0.23 122	0.24 247	0.17 220	0.21 238	0.19 262	0.13 200	0.19 169	0.14 207	0.11 486	0.08 470	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.07 241

rvit_stereo_0081	0.16 215	0.11 223	0.24 157	0.21 290	0.12 255	0.16 96	0.17 258	0.22 99	0.33 376	0.16 201	0.18 196	0.18 242	0.14 236	0.20 191	0.16 266	0.11 486	0.08 470	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.07 241

rvit_stereo_0082	0.16 215	0.11 223	0.24 157	0.21 290	0.12 255	0.16 96	0.17 258	0.22 99	0.33 376	0.16 201	0.18 196	0.18 242	0.14 236	0.20 191	0.16 266	0.11 486	0.08 470	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.07 241

CAS++	0.16 215	0.12 282	0.27 193	0.18 104	0.12 255	0.17 133	0.15 159	0.42 416	0.24 247	0.19 245	0.18 196	0.13 141	0.10 79	0.21 216	0.12 113	0.12 526	0.10 535	0.11 489	0.08 320	0.10 427	0.09 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.16 215	0.12 282	0.26 181	0.22 360	0.14 385	0.25 367	0.23 490	0.29 233	0.21 188	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.13 200	0.25 292	0.13 169	0.07 128	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 269	0.08 323

MIF-Stereo (partial)	0.16 215	0.10 143	0.34 288	0.21 290	0.15 446	0.15 56	0.13 72	0.28 217	0.25 262	0.17 220	0.26 297	0.15 195	0.16 279	0.25 292	0.17 296	0.09 395	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.09 358	0.08 323

RCA-Stereo	0.16 215	0.09 87	0.25 171	0.20 236	0.10 124	0.19 196	0.17 258	0.36 345	0.35 402	0.20 252	0.25 287	0.17 228	0.17 310	0.18 144	0.14 207	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

test-3	0.16 215	0.09 87	0.31 250	0.21 290	0.11 181	0.18 161	0.16 208	0.30 253	0.27 285	0.26 316	0.16 156	0.22 297	0.12 152	0.26 310	0.18 323	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 320	0.06 103	0.06 145

test_1	0.16 215	0.09 87	0.31 250	0.21 290	0.11 181	0.18 161	0.16 208	0.30 253	0.27 285	0.25 304	0.16 156	0.22 297	0.12 152	0.26 310	0.18 323	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 320	0.06 103	0.06 145

iRaftStereo_RVC	0.16 215	0.12 282	0.26 181	0.21 290	0.11 181	0.20 238	0.17 258	0.32 275	0.23 231	0.20 252	0.25 287	0.18 242	0.12 152	0.20 191	0.15 239	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.09 422	0.08 269	0.07 241

raftrobust	0.16 215	0.13 349	0.29 225	0.22 360	0.15 446	0.19 196	0.13 72	0.32 275	0.26 274	0.26 316	0.20 223	0.19 262	0.17 310	0.21 216	0.15 239	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

test_xeample3	0.16 215	0.11 223	0.56 520	0.19 162	0.12 255	0.20 238	0.18 307	0.35 326	0.20 167	0.16 201	0.12 68	0.13 141	0.12 152	0.24 262	0.15 239	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 320	0.07 186	0.07 241

NLSM1	0.17 233	0.10 143	0.17 69	0.21 290	0.18 525	0.25 367	0.17 258	0.47 468	0.40 469	0.16 201	0.21 238	0.13 141	0.15 255	0.21 216	0.18 323	0.08 293	0.09 505	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.06 145

xyz-stereo-finetune2	0.17 233	0.11 223	0.26 181	0.16 25	0.09 55	0.27 401	0.19 354	0.27 194	0.20 167	0.22 272	0.28 311	0.21 286	0.22 388	0.37 428	0.22 427	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.07 241

MM-Stereo_test3	0.17 233	0.12 282	0.29 225	0.23 418	0.14 385	0.19 196	0.22 464	0.39 375	0.36 415	0.16 201	0.24 275	0.17 228	0.12 152	0.19 169	0.14 207	0.07 128	0.07 382	0.08 261	0.06 153	0.09 358	0.06 145

MM-Stereo_test1	0.17 233	0.10 143	0.39 363	0.23 418	0.11 181	0.20 238	0.22 464	0.33 290	0.29 322	0.22 272	0.21 238	0.15 195	0.14 236	0.23 246	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.06 145

model_zeroshot	0.17 233	0.11 223	0.39 363	0.20 236	0.12 255	0.24 348	0.15 159	0.34 302	0.22 205	0.30 400	0.20 223	0.22 297	0.12 152	0.24 262	0.14 207	0.08 293	0.07 382	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

rvit_stereo_ft	0.17 233	0.14 398	0.30 235	0.25 512	0.14 385	0.17 133	0.21 437	0.28 217	0.26 274	0.16 201	0.19 206	0.20 274	0.16 279	0.22 236	0.17 296	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.07 241

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 233	0.13 349	0.24 157	0.19 162	0.13 336	0.24 348	0.17 258	0.30 253	0.37 426	0.43 579	0.17 175	0.13 141	0.12 152	0.19 169	0.15 239	0.08 293	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.08 323

AE-Stereo	0.17 233	0.11 223	0.31 250	0.24 472	0.14 385	0.23 326	0.18 307	0.34 302	0.29 322	0.15 172	0.25 287	0.21 286	0.13 200	0.20 191	0.14 207	0.07 128	0.08 470	0.09 354	0.10 466	0.07 186	0.06 145

rrr	0.17 233	0.11 223	0.57 523	0.19 162	0.12 255	0.20 238	0.18 307	0.35 326	0.22 205	0.15 172	0.12 68	0.14 173	0.12 152	0.28 344	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

plain	0.17 233	0.13 349	0.43 417	0.21 290	0.13 336	0.16 96	0.17 258	0.27 194	0.22 205	0.16 201	0.26 297	0.13 141	0.16 279	0.27 330	0.16 266	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.07 237	0.10 427	0.07 241

MSKI-zero shot	0.17 233	0.09 87	0.43 417	0.20 236	0.11 181	0.21 271	0.15 159	0.32 275	0.21 188	0.23 280	0.24 275	0.23 319	0.10 79	0.31 386	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

Any-RAFT	0.17 233	0.08 40	0.31 250	0.19 162	0.10 124	0.29 443	0.16 208	0.42 416	0.30 337	0.24 295	0.27 305	0.27 376	0.16 279	0.21 216	0.12 113	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

RAFT-Test	0.17 233	0.10 143	0.38 347	0.19 162	0.12 255	0.25 367	0.17 258	0.33 290	0.23 231	0.23 280	0.29 324	0.27 376	0.14 236	0.20 191	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

4D-IteraStereo	0.17 233	0.16 465	0.50 482	0.21 290	0.14 385	0.19 196	0.17 258	0.28 217	0.28 303	0.23 280	0.20 223	0.20 274	0.11 118	0.19 169	0.14 207	0.06 49	0.04 2	0.10 432	0.08 320	0.08 269	0.06 145

anonymousdsp2	0.17 233	0.10 143	0.28 211	0.20 236	0.11 181	0.25 367	0.17 258	0.41 402	0.31 351	0.23 280	0.23 261	0.22 297	0.15 255	0.25 292	0.15 239	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 269	0.07 241

knoymous	0.17 233	0.09 87	0.32 259	0.17 52	0.11 181	0.21 271	0.17 258	0.32 275	0.23 231	0.23 280	0.28 311	0.27 376	0.16 279	0.23 246	0.16 266	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.06 153	0.09 358	0.09 391

Selective-RAFT	0.17 233	0.12 282	0.30 235	0.24 472	0.10 124	0.29 443	0.15 159	0.32 275	0.31 351	0.17 220	0.17 175	0.21 286	0.18 337	0.28 344	0.17 296	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.08 269	0.06 145

AnonymousM	0.17 233	0.19 516	0.24 157	0.18 104	0.10 124	0.18 161	0.17 258	0.30 253	0.23 231	0.26 316	0.20 223	0.18 242	0.14 236	0.19 169	0.14 207	0.09 395	0.06 245	0.38 665	0.15 597	0.06 103	0.05 34

cross-raft	0.17 233	0.12 282	0.41 394	0.23 418	0.10 124	0.20 238	0.24 512	0.33 290	0.23 231	0.23 280	0.28 311	0.29 403	0.15 255	0.17 116	0.15 239	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

test-1	0.17 233	0.11 223	0.40 371	0.23 418	0.13 336	0.22 303	0.23 490	0.34 302	0.26 274	0.20 252	0.24 275	0.22 297	0.14 236	0.16 98	0.20 380	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.08 323

s12784h	0.17 233	0.09 87	0.26 181	0.18 104	0.07 2	0.32 491	0.19 354	0.37 356	0.32 362	0.23 280	0.25 287	0.18 242	0.17 310	0.25 292	0.16 266	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 233	0.14 398	0.32 259	0.20 236	0.09 55	0.19 196	0.17 258	0.32 275	0.30 337	0.25 304	0.33 386	0.20 274	0.17 310	0.19 169	0.15 239	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 233	0.10 143	0.40 371	0.20 236	0.11 181	0.20 238	0.15 159	0.36 345	0.30 337	0.23 280	0.21 238	0.26 366	0.15 255	0.20 191	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 233	0.10 143	0.37 328	0.20 236	0.12 255	0.19 196	0.15 159	0.32 275	0.28 303	0.23 280	0.23 261	0.27 376	0.15 255	0.20 191	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

ManiGeoR	0.18 257	0.15 436	0.55 513	0.15 6	0.11 181	0.21 271	0.14 107	0.39 375	0.27 285	0.19 245	0.24 275	0.18 242	0.15 255	0.35 416	0.19 357	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 269	0.08 323

HLf10	0.18 257	0.15 436	0.55 513	0.15 6	0.11 181	0.21 271	0.14 107	0.39 375	0.27 285	0.19 245	0.24 275	0.18 242	0.15 255	0.35 416	0.19 357	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 269	0.08 323

TestStereo_HL2	0.18 257	0.14 398	0.34 288	0.17 52	0.11 181	0.20 238	0.15 159	0.33 290	0.29 322	0.22 272	0.29 324	0.19 262	0.17 310	0.39 439	0.18 323	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 269	0.08 323

TestHL	0.18 257	0.14 398	0.33 276	0.17 52	0.10 124	0.20 238	0.16 208	0.33 290	0.31 351	0.22 272	0.28 311	0.19 262	0.16 279	0.38 434	0.17 296	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 269	0.08 323

TestStereo-Hl	0.18 257	0.11 223	0.31 250	0.17 52	0.10 124	0.22 303	0.16 208	0.36 345	0.29 322	0.23 280	0.26 297	0.22 297	0.19 353	0.38 434	0.17 296	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.07 241

Lsterematch	0.18 257	0.13 349	0.33 276	0.19 162	0.10 124	0.23 326	0.17 258	0.25 159	0.32 362	0.28 339	0.37 426	0.24 334	0.21 372	0.23 246	0.22 427	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 269	0.07 241

WQFJA1	0.18 257	0.10 143	0.16 48	0.22 360	0.18 525	0.25 367	0.19 354	0.51 519	0.51 578	0.15 172	0.17 175	0.15 195	0.16 279	0.20 191	0.20 380	0.07 128	0.09 505	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

WQFJX1	0.18 257	0.10 143	0.16 48	0.23 418	0.17 503	0.24 348	0.19 354	0.58 604	0.52 587	0.16 201	0.16 156	0.14 173	0.15 255	0.26 310	0.17 296	0.08 293	0.09 505	0.08 261	0.07 237	0.08 269	0.06 145

WQFJX	0.18 257	0.10 143	0.17 69	0.22 360	0.18 525	0.25 367	0.18 307	0.53 550	0.45 524	0.17 220	0.16 156	0.14 173	0.16 279	0.23 246	0.18 323	0.07 128	0.08 470	0.07 160	0.06 153	0.08 269	0.07 241

NLMM	0.18 257	0.10 143	0.16 48	0.22 360	0.18 525	0.25 367	0.19 354	0.51 519	0.51 578	0.15 172	0.17 175	0.15 195	0.16 279	0.20 191	0.20 380	0.07 128	0.09 505	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IGEV-FE	0.18 257	0.10 143	0.65 560	0.20 236	0.12 255	0.19 196	0.15 159	0.34 302	0.19 138	0.28 339	0.22 252	0.27 376	0.13 200	0.23 246	0.18 323	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.06 145

H2IRNET	0.18 257	0.13 349	0.35 299	0.21 290	0.12 255	0.20 238	0.15 159	0.27 194	0.30 337	0.17 220	0.31 354	0.25 344	0.20 364	0.24 262	0.18 323	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.10 466	0.09 358	0.06 145

ACVNet-DCA	0.18 257	0.14 398	0.38 347	0.23 418	0.11 181	0.31 479	0.19 354	0.41 402	0.27 285	0.17 220	0.19 206	0.13 141	0.18 337	0.28 344	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 358	0.09 391

cc1	0.18 257	0.14 398	0.38 347	0.23 418	0.11 181	0.31 479	0.19 354	0.35 326	0.47 547	0.17 220	0.19 206	0.13 141	0.18 337	0.28 344	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 269	0.08 323

11t1	0.18 257	0.10 143	0.30 235	0.20 236	0.11 181	0.27 401	0.17 258	0.35 326	0.23 231	0.25 304	0.23 261	0.23 319	0.23 402	0.25 292	0.18 323	0.09 395	0.07 382	0.07 160	0.06 153	0.09 358	0.09 391

tt1	0.18 257	0.14 398	0.35 299	0.23 418	0.11 181	0.30 463	0.19 354	0.35 326	0.44 512	0.17 220	0.19 206	0.13 141	0.16 279	0.27 330	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 269	0.08 323

IGEV_Zeroshot_test	0.18 257	0.10 143	0.65 560	0.20 236	0.12 255	0.19 196	0.15 159	0.34 302	0.19 138	0.28 339	0.22 252	0.27 376	0.13 200	0.23 246	0.18 323	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.06 145

MIM_Stereo	0.18 257	0.12 282	0.38 347	0.20 236	0.11 181	0.17 133	0.14 107	0.35 326	0.25 262	0.27 326	0.35 407	0.23 319	0.13 200	0.27 330	0.16 266	0.06 49	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.08 269	0.06 145

HH	0.18 257	0.12 282	0.55 513	0.22 360	0.12 255	0.18 161	0.18 307	0.34 302	0.19 138	0.20 252	0.24 275	0.34 456	0.18 337	0.29 363	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

HanStereo	0.18 257	0.12 282	0.55 513	0.22 360	0.12 255	0.18 161	0.18 307	0.34 302	0.19 138	0.20 252	0.24 275	0.34 456	0.18 337	0.29 363	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

LL-Strereo2	0.18 257	0.18 500	0.39 363	0.22 360	0.12 255	0.24 348	0.13 72	0.31 263	0.23 231	0.24 295	0.20 223	0.24 334	0.12 152	0.26 310	0.15 239	0.06 49	0.06 245	0.12 527	0.09 422	0.08 269	0.07 241

riskmin	0.18 257	0.09 87	0.34 288	0.18 104	0.12 255	0.24 348	0.16 208	0.34 302	0.28 303	0.21 265	0.23 261	0.33 447	0.24 420	0.23 246	0.17 296	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.06 153	0.10 427	0.10 450

test_4	0.18 257	0.12 282	0.34 288	0.23 418	0.12 255	0.18 161	0.22 464	0.26 179	0.24 247	0.24 295	0.47 544	0.22 297	0.13 200	0.24 262	0.16 266	0.06 49	0.05 40	0.09 354	0.09 422	0.07 186	0.05 34

GMOStereo	0.18 257	0.14 398	0.30 235	0.22 360	0.12 255	0.20 238	0.27 549	0.26 179	0.28 303	0.31 418	0.32 363	0.26 366	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.08 269	0.05 34

error version	0.18 257	0.14 398	0.30 235	0.22 360	0.12 255	0.20 238	0.27 549	0.26 179	0.28 303	0.31 418	0.32 363	0.26 366	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.08 269	0.05 34

test-v	0.18 257	0.14 398	0.30 235	0.22 360	0.12 255	0.20 238	0.27 549	0.26 179	0.28 303	0.31 418	0.32 363	0.26 366	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.08 269	0.05 34

test_3	0.18 257	0.11 223	0.32 259	0.24 472	0.11 181	0.22 303	0.25 529	0.31 263	0.31 351	0.25 304	0.18 196	0.23 319	0.13 200	0.25 292	0.19 357	0.06 49	0.05 40	0.09 354	0.10 466	0.07 186	0.06 145

Patchmatch Stereo++	0.18 257	0.12 282	0.37 328	0.22 360	0.10 124	0.18 161	0.14 107	0.29 233	0.22 205	0.28 339	0.29 324	0.25 344	0.17 310	0.26 310	0.16 266	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 323
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
NRIStereo	0.18 257	0.11 223	0.35 299	0.23 418	0.11 181	0.24 348	0.20 406	0.29 233	0.26 274	0.26 316	0.25 287	0.25 344	0.18 337	0.34 407	0.18 323	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.08 323

PSM-adaLoss	0.18 257	0.12 282	0.37 328	0.22 360	0.10 124	0.18 161	0.16 208	0.29 233	0.22 205	0.28 339	0.29 324	0.25 344	0.18 337	0.24 262	0.16 266	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 323

ROB_FTStereo_v2	0.18 257	0.12 282	0.37 328	0.22 360	0.10 124	0.18 161	0.16 208	0.29 233	0.22 205	0.28 339	0.29 324	0.25 344	0.17 310	0.24 262	0.16 266	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 323

ROB_FTStereo	0.18 257	0.12 282	0.37 328	0.22 360	0.10 124	0.18 161	0.14 107	0.29 233	0.22 205	0.28 339	0.28 311	0.25 344	0.17 310	0.24 262	0.16 266	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 323

HUI-Stereo	0.18 257	0.12 282	0.37 328	0.22 360	0.10 124	0.18 161	0.14 107	0.29 233	0.22 205	0.28 339	0.28 311	0.25 344	0.17 310	0.22 236	0.16 266	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 323

DeepStereo_RVC	0.18 257	0.11 223	0.40 371	0.21 290	0.11 181	0.19 196	0.16 208	0.28 217	0.22 205	0.27 326	0.27 305	0.23 319	0.28 488	0.24 262	0.18 323	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.10 450

iGMRVC	0.18 257	0.12 282	0.37 328	0.22 360	0.10 124	0.18 161	0.15 159	0.29 233	0.22 205	0.28 339	0.29 324	0.25 344	0.17 310	0.27 330	0.17 296	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 323

iRAFT	0.18 257	0.12 282	0.37 328	0.22 360	0.10 124	0.18 161	0.14 107	0.29 233	0.22 205	0.28 339	0.29 324	0.25 344	0.17 310	0.26 310	0.16 266	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 323

CRE-IMP	0.18 257	0.12 282	0.37 328	0.22 360	0.11 181	0.24 348	0.17 258	0.29 233	0.21 188	0.27 326	0.26 297	0.24 334	0.17 310	0.23 246	0.18 323	0.08 293	0.05 40	0.10 432	0.07 237	0.10 427	0.10 450

test-2	0.18 257	0.14 398	0.30 235	0.22 360	0.12 255	0.20 238	0.27 549	0.26 179	0.28 303	0.31 418	0.32 363	0.26 366	0.17 310	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.08 269	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 257	0.12 282	0.37 328	0.22 360	0.10 124	0.18 161	0.15 159	0.29 233	0.22 205	0.28 339	0.29 324	0.25 344	0.18 337	0.25 292	0.16 266	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 323

rafts_anoy	0.18 257	0.15 436	0.35 299	0.22 360	0.14 385	0.19 196	0.17 258	0.32 275	0.30 337	0.23 280	0.25 287	0.20 274	0.16 279	0.22 236	0.19 357	0.08 293	0.07 382	0.10 432	0.12 545	0.09 358	0.08 323

raft+_RVC	0.18 257	0.14 398	0.32 259	0.21 290	0.15 446	0.21 271	0.16 208	0.38 363	0.34 386	0.21 265	0.28 311	0.20 274	0.15 255	0.24 262	0.19 357	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 323

RALCasStereoNet	0.18 257	0.15 436	0.33 276	0.21 290	0.14 385	0.21 271	0.18 307	0.31 263	0.25 262	0.21 265	0.29 324	0.22 297	0.15 255	0.27 330	0.17 296	0.08 293	0.10 535	0.07 160	0.06 153	0.09 358	0.09 391

sCroCo_RVC	0.18 257	0.14 398	0.49 471	0.27 574	0.18 525	0.22 303	0.17 258	0.27 194	0.23 231	0.14 152	0.22 252	0.17 228	0.14 236	0.21 216	0.15 239	0.10 446	0.11 559	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.09 391

DCANet	0.18 257	0.13 349	0.40 371	0.19 162	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.34 302	0.39 451	0.29 368	0.31 354	0.18 242	0.23 402	0.20 191	0.19 357	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

AFF-stereo	0.18 257	0.15 436	0.32 259	0.21 290	0.10 124	0.18 161	0.18 307	0.33 290	0.27 285	0.25 304	0.37 426	0.25 344	0.17 310	0.24 262	0.15 239	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.05 34

DIP-Stereo	0.18 257	0.12 282	0.33 276	0.20 236	0.13 336	0.28 421	0.12 32	0.42 416	0.25 262	0.27 326	0.32 363	0.21 286	0.17 310	0.25 292	0.20 380	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.08 323
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.18 257	0.09 87	0.32 259	0.22 360	0.12 255	0.22 303	0.19 354	0.42 416	0.19 138	0.31 418	0.45 527	0.20 274	0.14 236	0.18 144	0.15 239	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 257	0.09 87	0.32 259	0.22 360	0.12 255	0.22 303	0.19 354	0.42 416	0.19 138	0.31 418	0.45 527	0.20 274	0.14 236	0.18 144	0.15 239	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HLF11	0.19 305	0.14 398	0.54 506	0.15 6	0.12 255	0.21 271	0.12 32	0.37 356	0.24 247	0.20 252	0.29 324	0.18 242	0.18 337	0.37 428	0.20 380	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 269	0.09 391

HLf8	0.19 305	0.16 465	0.55 513	0.15 6	0.12 255	0.24 348	0.14 107	0.40 388	0.31 351	0.20 252	0.26 297	0.18 242	0.15 255	0.35 416	0.17 296	0.10 446	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 358	0.09 391

TestStereo_HLe17	0.19 305	0.17 485	0.64 558	0.16 25	0.11 181	0.21 271	0.17 258	0.40 388	0.30 337	0.19 245	0.25 287	0.17 228	0.15 255	0.38 434	0.17 296	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 269	0.07 241

NLMM1	0.19 305	0.12 282	0.16 48	0.23 418	0.18 525	0.24 348	0.20 406	0.59 610	0.65 628	0.18 238	0.17 175	0.13 141	0.14 236	0.25 292	0.18 323	0.08 293	0.09 505	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NLCSM	0.19 305	0.12 282	0.18 83	0.24 472	0.19 552	0.24 348	0.21 437	0.42 416	0.40 469	0.19 245	0.18 196	0.14 173	0.16 279	0.47 469	0.19 357	0.08 293	0.09 505	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.07 241

AIO-test1	0.19 305	0.14 398	0.41 394	0.27 574	0.15 446	0.21 271	0.16 208	0.39 375	0.36 415	0.17 220	0.26 297	0.18 242	0.13 200	0.28 344	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.10 432	0.11 506	0.06 103	0.09 391

rvit_0105_6	0.19 305	0.14 398	0.34 288	0.23 418	0.14 385	0.18 161	0.20 406	0.29 233	0.37 426	0.18 238	0.22 252	0.23 319	0.17 310	0.26 310	0.17 296	0.15 585	0.13 590	0.13 548	0.11 506	0.11 475	0.08 323

1test111	0.19 305	0.14 398	0.38 347	0.23 418	0.11 181	0.31 479	0.19 354	0.41 402	0.27 285	0.17 220	0.19 206	0.13 141	0.18 337	0.34 407	0.22 427	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 358	0.09 391

DCANet-4	0.19 305	0.10 143	0.52 499	0.19 162	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.36 345	0.39 451	0.29 368	0.30 339	0.17 228	0.22 388	0.20 191	0.18 323	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

fff	0.19 305	0.13 349	0.40 371	0.18 104	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.35 326	0.43 497	0.29 368	0.30 339	0.18 242	0.28 488	0.20 191	0.18 323	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ADStereo(finetuned)	0.19 305	0.13 349	0.49 471	0.19 162	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.34 302	0.39 451	0.29 368	0.31 354	0.18 242	0.31 534	0.21 216	0.19 357	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

x	0.19 305	0.11 223	0.29 225	0.20 236	0.11 181	0.26 391	0.18 307	0.41 402	0.29 322	0.25 304	0.29 324	0.28 392	0.24 420	0.26 310	0.23 448	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.08 323

DisPM	0.19 305	0.10 143	0.35 299	0.23 418	0.13 336	0.18 161	0.20 406	0.29 233	0.29 322	0.33 453	0.34 396	0.23 319	0.16 279	0.33 400	0.16 266	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.11 488

iRaft-Stereo_20w	0.19 305	0.10 143	0.46 447	0.19 162	0.13 336	0.25 367	0.19 354	0.52 538	0.19 138	0.29 368	0.21 238	0.22 297	0.20 364	0.28 344	0.18 323	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 320	0.08 269	0.08 323

TRStereo	0.19 305	0.17 485	0.47 455	0.23 418	0.19 552	0.19 196	0.16 208	0.52 538	0.28 303	0.20 252	0.19 206	0.21 286	0.13 200	0.24 262	0.13 169	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.11 506	0.06 103	0.06 145

Pruner-Stereo	0.19 305	0.11 223	0.34 288	0.29 598	0.12 255	0.19 196	0.17 258	0.31 263	0.29 322	0.33 453	0.32 363	0.25 344	0.15 255	0.24 262	0.21 407	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 269	0.09 391

RALAANet	0.19 305	0.18 500	0.37 328	0.23 418	0.14 385	0.23 326	0.13 72	0.37 356	0.29 322	0.28 339	0.26 297	0.25 344	0.15 255	0.26 310	0.18 323	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.06 145

csc	0.19 305	0.13 349	0.40 371	0.18 104	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.35 326	0.43 497	0.29 368	0.30 339	0.18 242	0.28 488	0.20 191	0.18 323	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 305	0.13 349	0.40 371	0.18 104	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.35 326	0.43 497	0.29 368	0.30 339	0.18 242	0.28 488	0.20 191	0.18 323	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

GMStereo	0.19 305	0.25 575	0.40 371	0.21 290	0.12 255	0.22 303	0.19 354	0.29 233	0.40 469	0.25 304	0.23 261	0.16 216	0.15 255	0.25 292	0.19 357	0.09 395	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.10 427	0.08 323
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Hybrid-DGEV-03	0.20 325	0.14 398	0.31 250	0.22 360	0.12 255	0.26 391	0.16 208	0.31 263	0.27 285	0.32 440	0.58 596	0.23 319	0.15 255	0.23 246	0.17 296	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.07 237	0.08 269	0.06 145

fast-iter	0.20 325	0.13 349	0.33 276	0.18 104	0.15 446	0.17 133	0.16 208	0.34 302	0.21 188	0.37 514	0.39 455	0.36 475	0.24 420	0.29 363	0.21 407	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 422	0.09 358	0.07 241

CoSv	0.20 325	0.13 349	0.33 276	0.18 104	0.15 446	0.17 133	0.16 208	0.34 302	0.21 188	0.37 514	0.39 455	0.36 475	0.24 420	0.29 363	0.21 407	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 422	0.09 358	0.07 241

AIO-test2	0.20 325	0.20 529	0.36 319	0.26 546	0.15 446	0.22 303	0.16 208	0.42 416	0.42 489	0.16 201	0.29 324	0.15 195	0.11 118	0.26 310	0.13 169	0.18 623	0.06 245	0.10 432	0.11 506	0.07 186	0.07 241

rvit_0105_4	0.20 325	0.15 436	0.38 347	0.23 418	0.14 385	0.20 238	0.22 464	0.33 290	0.39 451	0.19 245	0.24 275	0.25 344	0.19 353	0.27 330	0.17 296	0.16 601	0.13 590	0.13 548	0.11 506	0.11 475	0.08 323

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 325	0.72 677	0.70 578	0.17 52	0.08 24	0.15 56	0.15 159	0.18 36	0.16 70	0.13 121	0.12 68	0.09 27	0.08 15	0.16 98	0.13 169	0.35 667	0.04 2	0.08 261	0.07 237	0.11 475	0.23 641

test_sample1	0.20 325	0.10 143	0.28 211	0.19 162	0.12 255	0.28 421	0.19 354	0.41 402	0.25 262	0.26 316	0.31 354	0.29 403	0.26 452	0.44 459	0.21 407	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.09 391

MyStereo06	0.20 325	0.12 282	0.57 523	0.21 290	0.14 385	0.25 367	0.23 490	0.40 388	0.21 188	0.30 400	0.24 275	0.31 429	0.18 337	0.22 236	0.18 323	0.07 128	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 269	0.08 323

xx1	0.20 325	0.14 398	0.38 347	0.23 418	0.11 181	0.31 479	0.19 354	0.35 326	0.47 547	0.17 220	0.19 206	0.28 392	0.24 420	0.28 344	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.10 432	0.09 422	0.09 358	0.09 391

GCAPDPT-zeroshot	0.20 325	0.08 40	1.14 656	0.29 598	0.43 661	0.16 96	0.15 159	0.27 194	0.25 262	0.14 152	0.17 175	0.15 195	0.11 118	0.20 191	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

DCRE	0.20 325	0.13 349	0.40 371	0.21 290	0.15 446	0.20 238	0.19 354	0.30 253	0.27 285	0.22 272	0.80 643	0.23 319	0.16 279	0.23 246	0.15 239	0.07 128	0.07 382	0.07 160	0.08 320	0.07 186	0.06 145

qqq	0.20 325	0.12 282	0.31 250	0.20 236	0.11 181	0.23 326	0.19 354	0.41 402	0.27 285	0.24 295	0.28 311	0.28 392	0.24 420	0.34 407	0.22 427	0.08 293	0.07 382	0.10 432	0.09 422	0.09 358	0.09 391

PFNet+	0.20 325	0.10 143	0.37 328	0.21 290	0.12 255	0.17 133	0.19 354	0.29 233	0.34 386	0.33 453	0.32 363	0.24 334	0.16 279	0.32 393	0.17 296	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.08 269	0.12 512

NF-Stereo	0.20 325	0.10 143	0.35 299	0.24 472	0.12 255	0.21 271	0.18 307	0.38 363	0.32 362	0.28 339	0.30 339	0.22 297	0.16 279	0.51 486	0.20 380	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 269	0.13 531

OCTAStereo	0.20 325	0.10 143	0.35 299	0.24 472	0.12 255	0.21 271	0.18 307	0.38 363	0.32 362	0.28 339	0.30 339	0.22 297	0.16 279	0.51 486	0.20 380	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 269	0.13 531

RE-Stereo	0.20 325	0.10 143	0.35 299	0.24 472	0.12 255	0.21 271	0.18 307	0.38 363	0.32 362	0.28 339	0.30 339	0.22 297	0.16 279	0.51 486	0.20 380	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 269	0.13 531

TVStereo	0.20 325	0.10 143	0.35 299	0.24 472	0.12 255	0.21 271	0.18 307	0.38 363	0.32 362	0.28 339	0.30 339	0.22 297	0.16 279	0.51 486	0.20 380	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 269	0.13 531

sAnonymous2	0.20 325	0.21 543	0.58 528	0.24 472	0.17 503	0.22 303	0.19 354	0.34 302	0.28 303	0.17 220	0.19 206	0.17 228	0.16 279	0.17 116	0.14 207	0.10 446	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.23 629	0.17 587

CroCo_RVC	0.20 325	0.21 543	0.58 528	0.24 472	0.17 503	0.22 303	0.19 354	0.34 302	0.28 303	0.17 220	0.19 206	0.17 228	0.16 279	0.17 116	0.14 207	0.10 446	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.23 629	0.17 587

111	0.20 325	0.17 485	0.40 371	0.18 104	0.09 55	0.24 348	0.17 258	0.41 402	0.45 524	0.23 280	0.29 324	0.29 403	0.21 372	0.24 262	0.18 323	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 323

HITNet	0.20 325	0.17 485	0.43 417	0.19 162	0.08 24	0.27 401	0.14 107	0.42 416	0.30 337	0.29 368	0.32 363	0.27 376	0.21 372	0.28 344	0.25 470	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 358	0.06 145
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
TestStereo_HL3	0.21 346	0.13 349	0.77 590	0.17 52	0.11 181	0.23 326	0.16 208	0.34 302	0.20 167	0.27 326	0.38 441	0.23 319	0.19 353	0.41 449	0.14 207	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 323

DNS	0.21 346	0.09 87	0.27 193	0.24 472	0.11 181	0.29 443	0.16 208	0.27 194	0.16 70	1.35 685	0.18 196	0.17 228	0.12 152	0.14 31	0.14 207	0.09 395	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.08 269	0.12 512

IGEV_i1	0.21 346	0.11 223	0.43 417	0.22 360	0.11 181	0.31 479	0.19 354	0.43 430	0.30 337	0.29 368	0.30 339	0.31 429	0.20 364	0.33 400	0.20 380	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.08 269	0.08 323

Selective-IGEV-i1	0.21 346	0.10 143	0.31 250	0.23 418	0.13 336	0.31 479	0.22 464	0.46 459	0.42 489	0.27 326	0.32 363	0.33 447	0.17 310	0.25 292	0.19 357	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.08 269	0.09 391

Hybrid-DGEV-2	0.21 346	0.15 436	0.34 288	0.24 472	0.13 336	0.28 421	0.14 107	0.48 481	0.44 512	0.27 326	0.24 275	0.25 344	0.25 442	0.28 344	0.19 357	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.07 241

FACV-RUCA	0.21 346	0.15 436	0.32 259	0.23 418	0.23 608	0.26 391	0.19 354	0.39 375	0.34 386	0.25 304	0.32 363	0.21 286	0.24 420	0.24 262	0.19 357	0.10 446	0.07 382	0.15 590	0.08 320	0.16 568	0.13 531

IGEV-RUCA	0.21 346	0.08 40	0.23 147	0.19 162	0.19 552	0.28 421	0.24 512	0.23 122	0.21 188	0.20 252	0.23 261	0.28 392	0.49 623	0.26 310	0.18 323	0.09 395	0.08 470	0.18 616	0.13 573	0.17 585	0.17 587

rvit_0105_5	0.21 346	0.15 436	0.38 347	0.23 418	0.13 336	0.22 303	0.24 512	0.36 345	0.39 451	0.21 265	0.23 261	0.26 366	0.19 353	0.26 310	0.19 357	0.15 585	0.13 590	0.12 527	0.12 545	0.10 427	0.09 391

GCAP-BAT	0.21 346	0.08 40	1.22 661	0.29 598	0.43 661	0.16 96	0.15 159	0.27 194	0.25 262	0.14 152	0.17 175	0.15 195	0.11 118	0.20 191	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

test_sample2	0.21 346	0.10 143	0.28 211	0.19 162	0.11 181	0.27 401	0.21 437	0.43 430	0.29 322	0.26 316	0.31 354	0.30 420	0.24 420	0.45 462	0.18 323	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.09 391

mmm	0.21 346	0.12 282	0.31 250	0.22 360	0.12 255	0.28 421	0.21 437	0.41 402	0.27 285	0.29 368	0.38 441	0.29 403	0.24 420	0.29 363	0.22 427	0.09 395	0.07 382	0.11 489	0.09 422	0.10 427	0.09 391

CASS	0.21 346	0.15 436	0.32 259	0.26 546	0.11 181	0.28 421	0.19 354	0.39 375	0.30 337	0.32 440	0.34 396	0.25 344	0.24 420	0.25 292	0.20 380	0.13 545	0.08 470	0.11 489	0.09 422	0.11 475	0.11 488
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
TestStereo1	0.21 346	0.16 465	0.32 259	0.26 546	0.13 336	0.26 391	0.27 549	0.40 388	0.36 415	0.29 368	0.39 455	0.22 297	0.21 372	0.33 400	0.17 296	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 269	0.07 241

RAFT_CTSACE	0.21 346	0.16 465	0.41 394	0.25 512	0.15 446	0.22 303	0.24 512	0.32 275	0.28 303	0.33 453	0.51 562	0.29 403	0.17 310	0.32 393	0.13 169	0.06 49	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 269	0.06 145

RAFT+CT+SA	0.21 346	0.18 500	0.33 276	0.25 512	0.18 525	0.23 326	0.29 572	0.40 388	0.36 415	0.24 295	0.38 441	0.18 242	0.16 279	0.32 393	0.16 266	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.12 545	0.09 358	0.09 391

SA-5K	0.21 346	0.16 465	0.32 259	0.26 546	0.13 336	0.26 391	0.27 549	0.40 388	0.36 415	0.29 368	0.39 455	0.22 297	0.21 372	0.33 400	0.17 296	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 269	0.07 241

CIPLG	0.21 346	0.21 543	0.55 513	0.23 418	0.15 446	0.25 367	0.20 406	0.35 326	0.29 322	0.31 418	0.33 386	0.22 297	0.15 255	0.26 310	0.20 380	0.08 293	0.07 382	0.07 160	0.07 237	0.08 269	0.08 323

IPLG	0.21 346	0.15 436	0.53 503	0.21 290	0.12 255	0.28 421	0.17 258	0.42 416	0.30 337	0.33 453	0.32 363	0.15 195	0.17 310	0.50 481	0.21 407	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IPLGR_C	0.21 346	0.22 557	0.60 536	0.23 418	0.15 446	0.24 348	0.20 406	0.35 326	0.29 322	0.31 418	0.32 363	0.22 297	0.15 255	0.25 292	0.20 380	0.08 293	0.07 382	0.07 160	0.07 237	0.08 269	0.08 323

MIPNet	0.21 346	0.15 436	0.52 499	0.21 290	0.12 255	0.27 401	0.20 406	0.45 448	0.37 426	0.30 400	0.23 261	0.19 262	0.24 420	0.27 330	0.19 357	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IPLGR	0.21 346	0.13 349	0.61 539	0.21 290	0.11 181	0.25 367	0.18 307	0.41 402	0.37 426	0.28 339	0.27 305	0.21 286	0.19 353	0.37 428	0.18 323	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

ACRE	0.21 346	0.20 529	0.62 547	0.23 418	0.15 446	0.24 348	0.20 406	0.35 326	0.28 303	0.31 418	0.32 363	0.22 297	0.15 255	0.25 292	0.20 380	0.08 293	0.07 382	0.07 160	0.07 237	0.08 269	0.08 323

GANet-ADL	0.21 346	0.12 282	0.45 439	0.23 418	0.14 385	0.29 443	0.19 354	0.46 459	0.35 402	0.25 304	0.32 363	0.32 439	0.19 353	0.24 262	0.20 380	0.10 446	0.07 382	0.07 160	0.06 153	0.09 358	0.10 450

LCNet	0.21 346	0.11 223	0.29 225	0.25 512	0.12 255	0.23 326	0.19 354	0.34 302	0.26 274	0.28 339	0.35 407	0.26 366	0.30 517	0.35 416	0.17 296	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.10 466	0.13 528	0.22 634

PSM-softLoss	0.21 346	0.10 143	0.39 363	0.24 472	0.12 255	0.20 238	0.18 307	0.38 363	0.26 274	0.29 368	0.32 363	0.24 334	0.16 279	0.52 492	0.20 380	0.09 395	0.06 245	0.10 432	0.09 422	0.08 269	0.12 512

KMStereo	0.21 346	0.10 143	0.39 363	0.24 472	0.12 255	0.20 238	0.18 307	0.38 363	0.26 274	0.29 368	0.32 363	0.24 334	0.16 279	0.52 492	0.20 380	0.09 395	0.06 245	0.10 432	0.09 422	0.08 269	0.12 512

SST-Stereo	0.21 346	0.10 143	0.37 328	0.24 472	0.13 336	0.19 196	0.17 258	0.31 263	0.24 247	0.34 473	0.33 386	0.29 403	0.25 442	0.56 518	0.17 296	0.08 293	0.05 40	0.10 432	0.08 320	0.09 358	0.07 241

RAFT_R40	0.21 346	0.10 143	0.37 328	0.24 472	0.13 336	0.18 161	0.18 307	0.31 263	0.29 322	0.33 453	0.33 386	0.30 420	0.24 420	0.55 507	0.18 323	0.08 293	0.05 40	0.10 432	0.08 320	0.08 269	0.07 241

RAFT-345	0.21 346	0.10 143	0.46 447	0.22 360	0.11 181	0.20 238	0.16 208	0.26 179	0.25 262	0.27 326	0.66 622	0.21 286	0.16 279	0.55 507	0.21 407	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

RAFT	0.21 346	0.17 485	0.32 259	0.24 472	0.12 255	0.25 367	0.27 549	0.35 326	0.28 303	0.33 453	0.33 386	0.38 489	0.22 388	0.29 363	0.17 296	0.08 293	0.08 470	0.11 489	0.10 466	0.10 427	0.06 145

GMM-Stereo	0.21 346	0.10 143	0.43 417	0.23 418	0.13 336	0.24 348	0.25 529	0.37 356	0.27 285	0.30 400	0.45 527	0.27 376	0.21 372	0.31 386	0.17 296	0.07 128	0.05 40	0.10 432	0.09 422	0.08 269	0.19 607

Prome-Stereo	0.21 346	0.10 143	0.30 235	0.24 472	0.12 255	0.23 326	0.23 490	0.36 345	0.25 262	0.33 453	0.59 599	0.24 334	0.28 488	0.29 363	0.16 266	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 269	0.20 619

TestStereo	0.21 346	0.19 516	0.40 371	0.25 512	0.10 124	0.22 303	0.21 437	0.31 263	0.31 351	0.23 280	0.34 396	0.22 297	0.18 337	0.62 554	0.18 323	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.07 237	0.11 475	0.06 145

XX-Stereo	0.21 346	0.10 143	0.83 611	0.26 546	0.17 503	0.23 326	0.13 72	0.40 388	0.18 119	0.20 252	0.41 474	0.31 429	0.10 79	0.32 393	0.12 113	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 346	0.10 143	0.33 276	0.21 290	0.12 255	0.30 463	0.46 651	0.46 459	0.20 167	0.25 304	0.50 556	0.17 228	0.16 279	0.24 262	0.23 448	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.10 466	0.06 103	0.07 241

FENet	0.21 346	0.11 223	0.45 439	0.21 290	0.12 255	0.26 391	0.17 258	0.41 402	0.35 402	0.30 400	0.31 354	0.29 403	0.23 402	0.26 310	0.23 448	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.09 391

MyStereo8	0.22 382	0.15 436	0.63 550	0.21 290	0.17 503	0.31 479	0.16 208	0.36 345	0.32 362	0.28 339	0.36 417	0.25 344	0.18 337	0.25 292	0.28 495	0.08 293	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.10 427	0.12 512

ffm	0.22 382	0.12 282	0.42 404	0.20 236	0.13 336	0.28 421	0.20 406	0.35 326	0.44 512	0.30 400	0.42 491	0.34 456	0.23 402	0.27 330	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.11 489	0.10 466	0.08 269	0.08 323

StereoVision	0.22 382	0.18 500	0.37 328	0.27 574	0.17 503	0.23 326	0.22 464	0.38 363	0.31 351	0.20 252	0.51 562	0.22 297	0.16 279	0.28 344	0.18 323	0.11 486	0.12 578	0.13 548	0.13 573	0.10 427	0.07 241

raft_robust	0.22 382	0.17 485	0.30 235	0.22 360	0.12 255	0.23 326	0.22 464	0.49 491	0.48 557	0.32 440	0.32 363	0.26 366	0.23 402	0.53 499	0.15 239	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.10 466	0.08 269	0.06 145

Sa-1000	0.22 382	0.15 436	0.35 299	0.23 418	0.13 336	0.28 421	0.23 490	0.47 468	0.39 451	0.30 400	0.50 556	0.26 366	0.19 353	0.33 400	0.16 266	0.07 128	0.06 245	0.10 432	0.11 506	0.08 269	0.06 145

SA	0.22 382	0.16 465	0.36 319	0.23 418	0.13 336	0.24 348	0.23 490	0.45 448	0.40 469	0.27 326	0.44 515	0.23 319	0.23 402	0.33 400	0.17 296	0.07 128	0.06 245	0.10 432	0.11 506	0.08 269	0.06 145

dd	0.22 382	0.26 586	0.40 371	0.22 360	0.12 255	0.25 367	0.21 437	0.32 275	0.44 512	0.29 368	0.28 311	0.25 344	0.16 279	0.30 379	0.25 470	0.12 526	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.11 475	0.09 391

GwcNet-ADL	0.22 382	0.14 398	0.58 528	0.24 472	0.13 336	0.22 303	0.23 490	0.49 491	0.40 469	0.27 326	0.29 324	0.30 420	0.20 364	0.26 310	0.23 448	0.09 395	0.07 382	0.07 160	0.07 237	0.09 358	0.09 391

HHNet	0.22 382	0.12 282	0.52 499	0.18 104	0.18 525	0.20 238	0.20 406	0.34 302	0.31 351	0.32 440	0.59 599	0.20 274	0.21 372	0.24 262	0.31 523	0.08 293	0.05 40	0.09 354	0.07 237	0.08 269	0.11 488

KYRaft	0.22 382	0.10 143	0.30 235	0.23 418	0.12 255	0.23 326	0.23 490	0.35 326	0.24 247	0.35 490	0.54 580	0.34 456	0.26 452	0.29 363	0.15 239	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.10 466	0.08 269	0.31 659

IRAFT_RVC	0.22 382	0.12 282	0.39 363	0.26 546	0.11 181	0.18 161	0.24 512	0.40 388	0.37 426	0.31 418	0.30 339	0.29 403	0.24 420	0.55 507	0.22 427	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.08 269	0.07 241

GES	0.22 382	0.12 282	0.42 404	0.20 236	0.14 385	0.27 401	0.19 354	0.49 491	0.33 376	0.30 400	0.36 417	0.25 344	0.23 402	0.29 363	0.22 427	0.10 446	0.08 470	0.08 261	0.07 237	0.10 427	0.11 488

SFCPSM	0.22 382	0.10 143	0.51 492	0.21 290	0.14 385	0.34 515	0.22 464	0.55 569	0.39 451	0.29 368	0.32 363	0.23 319	0.21 372	0.27 330	0.19 357	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.08 323

DMCA	0.22 382	0.14 398	0.36 319	0.22 360	0.14 385	0.27 401	0.20 406	0.43 430	0.38 441	0.31 418	0.32 363	0.33 447	0.24 420	0.24 262	0.28 495	0.11 486	0.08 470	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.11 488

BEATNet_4x	0.22 382	0.18 500	0.47 455	0.22 360	0.10 124	0.28 421	0.14 107	0.46 459	0.32 362	0.31 418	0.34 396	0.31 429	0.25 442	0.31 386	0.29 507	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.10 427	0.08 323

MLCV	0.22 382	0.16 465	0.44 427	0.21 290	0.08 24	0.29 443	0.19 354	0.38 363	0.37 426	0.38 529	0.44 515	0.31 429	0.21 372	0.41 449	0.24 460	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

DN-CSS_ROB	0.22 382	0.25 575	0.47 455	0.24 472	0.14 385	0.25 367	0.12 32	0.40 388	0.33 376	0.29 368	0.42 491	0.22 297	0.20 364	0.33 400	0.19 357	0.07 128	0.06 245	0.11 489	0.11 506	0.11 475	0.07 241

Select-FE	0.23 399	0.14 398	0.78 591	0.22 360	0.18 525	0.22 303	0.13 72	0.43 430	0.26 274	0.28 339	0.33 386	0.39 501	0.29 503	0.27 330	0.19 357	0.08 293	0.07 382	0.08 261	0.13 573	0.08 269	0.12 512

G2L-ROB	0.23 399	0.15 436	0.41 394	0.19 162	0.12 255	0.27 401	0.21 437	0.47 468	0.33 376	0.34 473	0.31 354	0.41 523	0.22 388	0.49 477	0.26 484	0.09 395	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 358	0.10 450

DFGA-Net	0.23 399	0.24 570	0.49 471	0.22 360	0.15 446	0.25 367	0.17 258	0.39 375	0.39 451	0.29 368	0.31 354	0.21 286	0.17 310	0.59 535	0.28 495	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.08 323

PAM_32	0.23 399	0.10 143	0.63 550	0.21 290	0.14 385	0.33 502	0.19 354	0.36 345	0.23 231	0.29 368	0.28 311	0.56 607	0.28 488	0.27 330	0.18 323	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.09 422	0.07 186	0.09 391

PAM	0.23 399	0.10 143	0.63 550	0.22 360	0.15 446	0.34 515	0.21 437	0.37 356	0.22 205	0.31 418	0.27 305	0.55 603	0.26 452	0.26 310	0.17 296	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.09 422	0.07 186	0.09 391

rvit_0105_3	0.23 399	0.17 485	0.40 371	0.25 512	0.15 446	0.24 348	0.28 565	0.38 363	0.41 481	0.25 304	0.25 287	0.28 392	0.21 372	0.28 344	0.20 380	0.15 585	0.13 590	0.14 575	0.15 597	0.10 427	0.09 391

UGAM-zero	0.23 399	0.10 143	0.54 506	0.19 162	0.13 336	0.21 271	0.14 107	0.44 438	0.22 205	0.28 339	0.28 311	0.51 586	0.33 544	0.65 570	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 320	0.06 103	0.07 241

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 399	0.13 349	0.83 611	0.20 236	0.21 579	0.23 326	0.17 258	0.48 481	0.27 285	0.23 280	0.29 324	0.39 501	0.23 402	0.25 292	0.15 239	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.11 506	0.11 475	0.10 450

test_sample3	0.23 399	0.12 282	0.43 417	0.19 162	0.12 255	0.32 491	0.20 406	0.50 502	0.34 386	0.31 418	0.33 386	0.29 403	0.22 388	0.53 499	0.22 427	0.10 446	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.10 427	0.10 450

MyStereo05	0.23 399	0.12 282	0.57 523	0.21 290	0.14 385	0.25 367	0.23 490	0.48 481	0.52 587	0.31 418	0.23 261	0.25 344	0.22 388	0.30 379	0.21 407	0.07 128	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 269	0.08 323

MyStereo04	0.23 399	0.12 282	0.55 513	0.22 360	0.14 385	0.25 367	0.23 490	0.49 491	0.52 587	0.28 339	0.23 261	0.27 376	0.23 402	0.30 379	0.22 427	0.07 128	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 269	0.08 323

CoDeX	0.23 399	0.12 282	0.46 447	0.21 290	0.14 385	0.29 443	0.21 437	0.53 550	0.41 481	0.29 368	0.35 407	0.29 403	0.22 388	0.48 472	0.19 357	0.09 395	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 269	0.07 241

PCWNet_CMD	0.23 399	0.13 349	0.48 465	0.20 236	0.13 336	0.28 421	0.16 208	0.46 459	0.46 542	0.29 368	0.36 417	0.37 481	0.24 420	0.28 344	0.20 380	0.09 395	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.11 475	0.09 391

anonymousa	0.23 399	0.11 223	0.50 482	0.21 290	0.16 479	0.31 479	0.20 406	0.36 345	0.35 402	0.32 440	0.50 556	0.39 501	0.26 452	0.22 236	0.20 380	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.11 506	0.07 186	0.08 323

BUS	0.23 399	0.12 282	0.28 211	0.25 512	0.14 385	0.43 584	0.17 258	0.56 585	0.34 386	0.34 473	0.35 407	0.32 439	0.20 364	0.26 310	0.21 407	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.09 358	0.09 391

IER	0.23 399	0.12 282	0.39 363	0.20 236	0.14 385	0.31 479	0.19 354	0.42 416	0.36 415	0.33 453	0.40 466	0.32 439	0.33 544	0.29 363	0.22 427	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.09 358	0.08 323

test_5	0.23 399	0.19 516	0.38 347	0.26 546	0.18 525	0.25 367	0.29 572	0.40 388	0.37 426	0.29 368	0.40 466	0.25 344	0.22 388	0.34 407	0.18 323	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.10 450

BSDual-CNN	0.23 399	0.12 282	0.28 211	0.25 512	0.14 385	0.35 530	0.21 437	0.56 585	0.34 386	0.34 473	0.35 407	0.38 489	0.24 420	0.26 310	0.21 407	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.09 358	0.09 391

iRaft-Stereo_5w	0.23 399	0.18 500	0.44 427	0.22 360	0.13 336	0.19 196	0.19 354	0.37 356	0.32 362	0.28 339	0.37 426	0.34 456	0.23 402	0.65 570	0.27 490	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.08 323

psmg	0.23 399	0.12 282	0.28 211	0.21 290	0.14 385	0.35 530	0.23 490	0.51 519	0.34 386	0.35 490	0.38 441	0.38 489	0.24 420	0.26 310	0.21 407	0.10 446	0.08 470	0.10 432	0.10 466	0.09 358	0.08 323

UDGNet	0.23 399	0.31 617	0.38 347	0.24 472	0.14 385	0.24 348	0.18 307	0.32 275	0.43 497	0.29 368	0.28 311	0.24 334	0.19 353	0.29 363	0.20 380	0.15 585	0.07 382	0.21 630	0.11 506	0.14 546	0.10 450

OMP-Stereo	0.23 399	0.14 398	0.35 299	0.29 598	0.13 336	0.21 271	0.16 208	0.37 356	0.33 376	0.34 473	0.30 339	0.34 456	0.19 353	0.70 584	0.24 460	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IIG-Stereo	0.23 399	0.13 349	0.35 299	0.29 598	0.12 255	0.23 326	0.14 107	0.38 363	0.31 351	0.34 473	0.37 426	0.33 447	0.21 372	0.70 584	0.26 484	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.07 237	0.07 186	0.06 145

ASMatch	0.23 399	0.11 223	0.51 492	0.24 472	0.14 385	0.19 196	0.17 258	0.31 263	0.28 303	0.28 339	0.68 626	0.27 376	0.26 452	0.50 481	0.22 427	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.11 488

PFNet	0.23 399	0.10 143	0.57 523	0.24 472	0.14 385	0.22 303	0.19 354	0.39 375	0.33 376	0.35 490	0.32 363	0.27 376	0.19 353	0.64 563	0.22 427	0.09 395	0.05 40	0.09 354	0.07 237	0.08 269	0.07 241

ICVP	0.23 399	0.13 349	0.44 427	0.26 546	0.14 385	0.29 443	0.25 529	0.45 448	0.33 376	0.29 368	0.43 504	0.35 470	0.25 442	0.26 310	0.23 448	0.12 526	0.09 505	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.10 450
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.23 399	0.18 500	0.63 550	0.27 574	0.18 525	0.41 568	0.23 490	0.43 430	0.35 402	0.23 280	0.27 305	0.20 274	0.18 337	0.27 330	0.18 323	0.12 526	0.11 559	0.10 432	0.10 466	0.11 475	0.12 512

CFNet_pseudo	0.23 399	0.13 349	0.47 455	0.19 162	0.13 336	0.26 391	0.16 208	0.44 438	0.44 512	0.29 368	0.37 426	0.38 489	0.23 402	0.29 363	0.21 407	0.09 395	0.06 245	0.11 489	0.08 320	0.11 475	0.09 391

ACVNet	0.23 399	0.13 349	0.35 299	0.18 104	0.15 446	0.27 401	0.23 490	0.39 375	0.44 512	0.28 339	0.41 474	0.38 489	0.26 452	0.27 330	0.32 528	0.08 293	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.10 427	0.07 241

MSMDNet	0.23 399	0.13 349	0.48 465	0.20 236	0.13 336	0.28 421	0.16 208	0.46 459	0.46 542	0.29 368	0.36 417	0.37 481	0.24 420	0.28 344	0.20 380	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.11 475	0.09 391

ccs_rob	0.23 399	0.13 349	0.47 455	0.20 236	0.13 336	0.26 391	0.17 258	0.44 438	0.44 512	0.29 368	0.37 426	0.38 489	0.23 402	0.29 363	0.21 407	0.09 395	0.06 245	0.11 489	0.08 320	0.11 475	0.09 391

G2L-Stereo_test	0.24 430	0.16 465	0.38 347	0.19 162	0.13 336	0.27 401	0.24 512	0.49 491	0.38 441	0.37 514	0.37 426	0.40 516	0.24 420	0.52 492	0.28 495	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.09 358	0.08 323

DCVSM-stereo	0.24 430	0.13 349	0.52 499	0.20 236	0.14 385	0.26 391	0.13 72	0.34 302	0.34 386	0.41 563	0.33 386	0.47 562	0.29 503	0.30 379	0.22 427	0.10 446	0.10 535	0.11 489	0.10 466	0.12 512	0.15 565

rvit_stereo_0075_2	0.24 430	0.17 485	0.50 482	0.26 546	0.22 595	0.22 303	0.15 159	0.40 388	0.35 402	0.27 326	0.37 426	0.29 403	0.20 364	0.28 344	0.19 357	0.17 612	0.12 578	0.19 624	0.12 545	0.13 528	0.13 531

test_sample5	0.24 430	0.13 349	0.42 404	0.21 290	0.12 255	0.30 463	0.21 437	0.50 502	0.34 386	0.32 440	0.41 474	0.29 403	0.23 402	0.55 507	0.21 407	0.10 446	0.07 382	0.10 432	0.09 422	0.11 475	0.10 450

test_sample4	0.24 430	0.13 349	0.43 417	0.20 236	0.12 255	0.32 491	0.21 437	0.51 519	0.34 386	0.31 418	0.37 426	0.28 392	0.23 402	0.53 499	0.21 407	0.10 446	0.07 382	0.10 432	0.09 422	0.11 475	0.10 450

tta	0.24 430	0.12 282	0.40 371	0.19 162	0.10 124	0.27 401	0.19 354	0.51 519	0.45 524	0.34 473	0.41 474	0.31 429	0.26 452	0.58 529	0.28 495	0.10 446	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.08 269	0.07 241

qqq1	0.24 430	0.12 282	0.40 371	0.19 162	0.10 124	0.27 401	0.19 354	0.51 519	0.45 524	0.34 473	0.41 474	0.31 429	0.26 452	0.58 529	0.16 266	0.10 446	0.07 382	0.07 160	0.06 153	0.08 269	0.07 241

fff1	0.24 430	0.12 282	0.40 371	0.19 162	0.10 124	0.27 401	0.19 354	0.51 519	0.45 524	0.34 473	0.41 474	0.31 429	0.26 452	0.58 529	0.16 266	0.10 446	0.07 382	0.07 160	0.06 153	0.08 269	0.07 241

DualNet	0.24 430	0.13 349	0.42 404	0.21 290	0.12 255	0.30 463	0.21 437	0.50 502	0.34 386	0.33 453	0.43 504	0.29 403	0.23 402	0.55 507	0.21 407	0.10 446	0.07 382	0.10 432	0.09 422	0.11 475	0.10 450

GMStereo_Zeroshot	0.24 430	0.21 543	0.45 439	0.26 546	0.13 336	0.28 421	0.15 159	0.39 375	0.35 402	0.37 514	0.43 504	0.40 516	0.17 310	0.34 407	0.20 380	0.12 526	0.07 382	0.13 548	0.07 237	0.16 568	0.09 391

CFNet_ucs	0.24 430	0.13 349	0.50 482	0.20 236	0.15 446	0.28 421	0.17 258	0.49 491	0.45 524	0.32 440	0.42 491	0.39 501	0.22 388	0.31 386	0.21 407	0.11 486	0.08 470	0.12 527	0.09 422	0.12 512	0.11 488

gwcnet-sp	0.24 430	0.13 349	0.63 550	0.22 360	0.14 385	0.34 515	0.22 464	0.44 438	0.39 451	0.35 490	0.34 396	0.27 376	0.27 471	0.35 416	0.25 470	0.09 395	0.08 470	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.09 391

scenet	0.24 430	0.13 349	0.63 550	0.22 360	0.14 385	0.34 515	0.22 464	0.44 438	0.39 451	0.35 490	0.34 396	0.27 376	0.27 471	0.35 416	0.25 470	0.09 395	0.08 470	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.09 391

ToySt	0.24 430	0.16 465	0.48 465	0.21 290	0.13 336	0.29 443	0.29 572	0.39 375	0.39 451	0.27 326	0.35 407	0.39 501	0.31 534	0.31 386	0.29 507	0.08 293	0.09 505	0.10 432	0.11 506	0.11 475	0.10 450

ssnet	0.24 430	0.13 349	0.63 550	0.22 360	0.14 385	0.34 515	0.22 464	0.44 438	0.39 451	0.35 490	0.34 396	0.27 376	0.27 471	0.35 416	0.25 470	0.09 395	0.08 470	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.09 391

STrans-v2	0.24 430	0.13 349	0.54 506	0.21 290	0.12 255	0.23 326	0.21 437	0.47 468	0.28 303	0.31 418	0.42 491	0.36 475	0.35 558	0.62 554	0.23 448	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

TransformOpticalFlow	0.24 430	0.13 349	0.56 520	0.23 418	0.11 181	0.21 271	0.19 354	0.40 388	0.32 362	0.30 400	0.43 504	0.36 475	0.31 534	0.61 546	0.20 380	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.07 241

DRaft	0.24 430	0.10 143	0.34 288	0.18 104	0.12 255	0.28 421	0.23 490	0.33 290	0.39 451	0.38 529	0.61 611	0.21 286	0.41 590	0.48 472	0.42 580	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.08 323

HCRNet	0.24 430	0.25 575	0.33 276	0.34 629	0.16 479	0.27 401	0.18 307	0.43 430	0.35 402	0.30 400	0.35 407	0.32 439	0.22 388	0.44 459	0.20 380	0.13 545	0.08 470	0.13 548	0.11 506	0.10 427	0.09 391

ARAFT	0.24 430	0.21 543	0.78 591	0.22 360	0.12 255	0.29 443	0.24 512	0.43 430	0.32 362	0.33 453	0.28 311	0.28 392	0.19 353	0.49 477	0.18 323	0.07 128	0.06 245	0.12 527	0.11 506	0.09 358	0.06 145

cf-r	0.24 430	0.15 436	0.44 427	0.21 290	0.14 385	0.27 401	0.22 464	0.42 416	0.40 469	0.30 400	0.42 491	0.42 532	0.26 452	0.43 455	0.25 470	0.11 486	0.06 245	0.08 261	0.10 466	0.08 269	0.08 323

GANet-RSSM	0.24 430	0.14 398	0.36 319	0.21 290	0.14 385	0.27 401	0.21 437	0.45 448	0.33 376	0.29 368	0.39 455	0.39 501	0.28 488	0.58 529	0.23 448	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.09 391

PSMNet-RSSM	0.24 430	0.15 436	0.36 319	0.21 290	0.14 385	0.25 367	0.20 406	0.48 481	0.37 426	0.30 400	0.44 515	0.38 489	0.26 452	0.52 492	0.22 427	0.12 526	0.07 382	0.11 489	0.13 573	0.10 427	0.09 391

CFNet-ft	0.24 430	0.15 436	0.35 299	0.18 104	0.15 446	0.30 463	0.21 437	0.39 375	0.36 415	0.28 339	0.40 466	0.43 536	0.25 442	0.47 469	0.24 460	0.12 526	0.07 382	0.12 527	0.11 506	0.12 512	0.09 391

CFNet_RVC	0.24 430	0.15 436	0.35 299	0.18 104	0.15 446	0.30 463	0.21 437	0.39 375	0.36 415	0.28 339	0.40 466	0.43 536	0.25 442	0.47 469	0.24 460	0.12 526	0.07 382	0.12 527	0.11 506	0.12 512	0.09 391

UCFNet_RVC	0.24 430	0.16 465	0.34 288	0.18 104	0.15 446	0.33 502	0.16 208	0.46 459	0.35 402	0.29 368	0.35 407	0.39 501	0.25 442	0.34 407	0.22 427	0.13 545	0.08 470	0.13 548	0.14 588	0.13 528	0.12 512

AdaStereo	0.24 430	0.16 465	0.37 328	0.24 472	0.12 255	0.32 491	0.17 258	0.54 559	0.42 489	0.33 453	0.38 441	0.35 470	0.21 372	0.30 379	0.22 427	0.14 570	0.06 245	0.13 548	0.08 320	0.11 475	0.08 323
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.
iResNet	0.24 430	0.18 500	0.61 539	0.25 512	0.11 181	0.29 443	0.21 437	0.42 416	0.43 497	0.33 453	0.43 504	0.27 376	0.22 388	0.34 407	0.26 484	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 269	0.07 241

RT-IGEV	0.25 458	0.10 143	0.48 465	0.22 360	0.14 385	0.31 479	0.28 565	0.53 550	0.39 451	0.36 506	0.41 474	0.44 547	0.30 517	0.28 344	0.27 490	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.09 422	0.09 358	0.10 450

G2L-Stereo	0.25 458	0.16 465	0.47 455	0.22 360	0.14 385	0.25 367	0.18 307	0.46 459	0.35 402	0.33 453	0.37 426	0.40 516	0.22 388	0.60 539	0.30 515	0.10 446	0.09 505	0.10 432	0.08 320	0.09 358	0.09 391

DDVS	0.25 458	0.15 436	0.39 363	0.24 472	0.17 503	0.34 515	0.21 437	0.41 402	0.30 337	0.33 453	0.41 474	0.48 568	0.21 372	0.52 492	0.27 490	0.11 486	0.09 505	0.11 489	0.09 422	0.13 528	0.14 553

ITSA-stereo	0.25 458	0.15 436	0.33 276	0.23 418	0.11 181	0.27 401	0.18 307	0.56 585	0.59 612	0.31 418	0.32 363	0.33 447	0.28 488	0.49 477	0.30 515	0.11 486	0.08 470	0.11 489	0.10 466	0.11 475	0.13 531

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 458	0.14 398	0.95 634	0.21 290	0.27 630	0.20 238	0.19 354	0.48 481	0.25 262	0.26 316	0.55 584	0.34 456	0.18 337	0.25 292	0.17 296	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.12 545	0.12 512	0.12 512

test_sample7	0.25 458	0.15 436	0.35 299	0.20 236	0.14 385	0.28 421	0.21 437	0.51 519	0.38 441	0.37 514	0.34 396	0.37 481	0.30 517	0.39 439	0.23 448	0.14 570	0.09 505	0.13 548	0.12 545	0.13 528	0.12 512

test_sample6	0.25 458	0.13 349	0.41 394	0.21 290	0.11 181	0.30 463	0.22 464	0.51 519	0.35 402	0.33 453	0.43 504	0.30 420	0.24 420	0.57 522	0.22 427	0.10 446	0.07 382	0.10 432	0.10 466	0.11 475	0.10 450

SMFormer	0.25 458	0.12 282	0.40 371	0.19 162	0.10 124	0.27 401	0.19 354	0.51 519	0.45 524	0.34 473	0.41 474	0.31 429	0.26 452	0.58 529	0.28 495	0.10 446	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.09 358	0.09 391

NINENet	0.25 458	0.15 436	0.37 328	0.23 418	0.16 479	0.43 584	0.17 258	0.60 619	0.46 542	0.32 440	0.37 426	0.32 439	0.20 364	0.42 453	0.21 407	0.10 446	0.10 535	0.12 527	0.08 320	0.11 475	0.10 450

hknet	0.25 458	0.14 398	0.40 371	0.25 512	0.15 446	0.35 530	0.21 437	0.56 585	0.37 426	0.34 473	0.35 407	0.43 536	0.27 471	0.37 428	0.21 407	0.09 395	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.09 358	0.09 391

PSMNet-ADL	0.25 458	0.15 436	0.32 259	0.26 546	0.14 385	0.31 479	0.22 464	0.44 438	0.36 415	0.27 326	0.33 386	0.41 523	0.28 488	0.61 546	0.29 507	0.11 486	0.09 505	0.09 354	0.11 506	0.10 427	0.10 450

PSM-AAD	0.25 458	0.10 143	0.30 235	0.24 472	0.12 255	0.26 391	0.38 628	0.34 302	0.28 303	0.35 490	0.39 455	0.28 392	0.79 664	0.30 379	0.16 266	0.07 128	0.06 245	0.12 527	0.11 506	0.08 269	0.21 628

GrayStereo	0.25 458	0.09 87	0.32 259	0.26 546	0.13 336	0.23 326	0.47 655	0.34 302	0.30 337	0.39 544	0.47 544	0.30 420	0.79 664	0.29 363	0.16 266	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 422	0.07 186	0.13 531

RAFT-RH_RVC	0.25 458	0.11 223	0.45 439	0.21 290	0.12 255	0.25 367	0.14 107	0.27 194	0.27 285	0.38 529	1.15 668	0.23 319	0.17 310	0.57 522	0.24 460	0.07 128	0.05 40	0.10 432	0.07 237	0.06 103	0.07 241

UPFNet	0.25 458	0.12 282	0.38 347	0.24 472	0.19 552	0.37 541	0.28 565	0.48 481	0.38 441	0.34 473	0.37 426	0.37 481	0.28 488	0.39 439	0.33 535	0.10 446	0.09 505	0.10 432	0.10 466	0.10 427	0.08 323

acv_ft	0.25 458	0.13 349	0.40 371	0.23 418	0.19 552	0.34 515	0.21 437	0.45 448	0.44 512	0.38 529	0.41 474	0.38 489	0.27 471	0.27 330	0.35 544	0.08 293	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.11 475	0.07 241

CCAANet	0.25 458	0.13 349	0.51 492	0.22 360	0.15 446	0.29 443	0.17 258	0.49 491	0.37 426	0.26 316	0.49 552	0.32 439	0.24 420	0.62 554	0.23 448	0.07 128	0.06 245	0.10 432	0.10 466	0.08 269	0.10 450

iResNet_ROB	0.25 458	0.19 516	0.40 371	0.20 236	0.12 255	0.30 463	0.16 208	0.55 569	0.53 592	0.38 529	0.43 504	0.37 481	0.26 452	0.38 434	0.22 427	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.09 358	0.09 391

PStereo	0.26 476	0.37 635	0.34 288	0.21 290	0.13 336	0.25 367	0.25 529	0.33 290	0.47 547	0.26 316	0.17 175	0.29 403	0.34 553	0.35 416	0.37 551	0.23 637	0.15 615	0.17 607	0.13 573	0.23 629	0.21 628

coex_refinement	0.26 476	0.16 465	0.36 319	0.23 418	0.15 446	0.31 479	0.20 406	0.49 491	0.42 489	0.35 490	0.42 491	0.45 552	0.27 471	0.55 507	0.33 535	0.10 446	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.10 427	0.10 450

UGAM	0.26 476	0.14 398	0.45 439	0.25 512	0.12 255	0.23 326	0.25 529	0.32 275	0.41 481	0.31 418	0.42 491	0.41 523	0.22 388	0.92 646	0.22 427	0.08 293	0.06 245	0.14 575	0.12 545	0.10 427	0.07 241

SepStereo	0.26 476	0.12 282	0.42 404	0.24 472	0.18 525	0.29 443	0.24 512	0.45 448	0.45 524	0.41 563	0.44 515	0.34 456	0.29 503	0.64 563	0.21 407	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.09 391

AACVNet	0.26 476	0.16 465	0.37 328	0.22 360	0.14 385	0.29 443	0.19 354	0.41 402	0.31 351	0.38 529	0.42 491	0.43 536	0.28 488	0.73 595	0.25 470	0.11 486	0.08 470	0.11 489	0.09 422	0.13 528	0.11 488

DEmStereo	0.26 476	0.09 87	0.47 455	0.19 162	0.12 255	0.30 463	0.25 529	0.28 217	0.36 415	0.36 506	0.58 596	0.25 344	0.48 622	0.53 499	0.44 586	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.06 103	0.07 241

LMCR-Stereo	0.26 476	0.18 500	0.49 471	0.28 595	0.14 385	0.36 535	0.23 490	0.54 559	0.34 386	0.39 544	0.40 466	0.29 403	0.29 503	0.37 428	0.27 490	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.13 528	0.09 391

GwcNet-RSSM	0.26 476	0.17 485	0.46 447	0.21 290	0.13 336	0.28 421	0.23 490	0.44 438	0.42 489	0.31 418	0.45 527	0.40 516	0.26 452	0.55 507	0.28 495	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.10 466	0.09 358	0.08 323

DeepPruner_ROB	0.26 476	0.19 516	0.44 427	0.21 290	0.16 479	0.30 463	0.21 437	0.52 538	0.32 362	0.35 490	0.38 441	0.39 501	0.26 452	0.42 453	0.24 460	0.15 585	0.11 559	0.11 489	0.11 506	0.14 546	0.13 531

ISRNet	0.27 485	0.13 349	0.45 439	0.26 546	0.19 552	0.24 348	0.14 107	0.45 448	0.43 497	0.39 544	0.48 550	0.42 532	0.27 471	0.32 393	0.29 507	0.20 632	0.12 578	0.17 607	0.16 609	0.16 568	0.20 619

rvit_105_1	0.27 485	0.19 516	0.46 447	0.27 574	0.19 552	0.30 463	0.35 613	0.44 438	0.51 578	0.31 418	0.31 354	0.31 429	0.26 452	0.35 416	0.25 470	0.15 585	0.14 600	0.15 590	0.17 618	0.11 475	0.10 450

DispNO	0.27 485	0.18 500	0.62 547	0.23 418	0.17 503	0.25 367	0.22 464	0.45 448	0.41 481	0.32 440	0.39 455	0.38 489	0.27 471	0.77 615	0.27 490	0.09 395	0.07 382	0.10 432	0.10 466	0.08 269	0.08 323

CBFPSM	0.27 485	0.16 465	0.67 566	0.20 236	0.14 385	0.38 549	0.25 529	0.40 388	0.36 415	0.33 453	0.36 417	0.56 607	0.38 575	0.32 393	0.38 554	0.08 293	0.08 470	0.07 160	0.08 320	0.09 358	0.11 488

CSP-Net	0.27 485	0.15 436	0.30 235	0.21 290	0.14 385	0.44 586	0.24 512	0.50 502	0.40 469	0.41 563	0.43 504	0.42 532	0.26 452	0.66 574	0.28 495	0.12 526	0.08 470	0.08 261	0.08 320	0.10 427	0.09 391

DAS	0.27 485	0.12 282	0.42 404	0.24 472	0.18 525	0.29 443	0.24 512	0.45 448	0.45 524	0.41 563	0.44 515	0.34 456	0.29 503	0.75 604	0.21 407	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.09 391

AASNet	0.27 485	0.19 516	0.49 471	0.26 546	0.17 503	0.34 515	0.20 406	0.62 631	0.48 557	0.35 490	0.40 466	0.32 439	0.25 442	0.28 344	0.34 540	0.11 486	0.09 505	0.10 432	0.08 320	0.13 528	0.11 488

GEStereo_RVC	0.27 485	0.20 529	0.44 427	0.27 574	0.16 479	0.33 502	0.25 529	0.56 585	0.54 596	0.34 473	0.38 441	0.34 456	0.25 442	0.51 486	0.28 495	0.12 526	0.08 470	0.09 354	0.08 320	0.11 475	0.11 488

RAFT + AFF	0.27 485	0.23 566	0.50 482	0.25 512	0.17 503	0.30 463	0.33 607	0.52 538	0.40 469	0.28 339	0.30 339	0.30 420	0.31 534	0.62 554	0.24 460	0.09 395	0.10 535	0.11 489	0.10 466	0.11 475	0.11 488

MMNet	0.27 485	0.14 398	0.49 471	0.24 472	0.17 503	0.47 600	0.22 464	0.45 448	0.51 578	0.39 544	0.41 474	0.36 475	0.33 544	0.39 439	0.34 540	0.08 293	0.07 382	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.08 323

delet	0.27 485	0.14 398	0.40 371	0.23 418	0.19 552	0.41 568	0.29 572	0.49 491	0.48 557	0.33 453	0.41 474	0.37 481	0.30 517	0.48 472	0.34 540	0.09 395	0.09 505	0.11 489	0.12 545	0.08 269	0.08 323

ac_64	0.27 485	0.13 349	0.41 394	0.24 472	0.17 503	0.36 535	0.22 464	0.46 459	0.33 376	0.35 490	0.36 417	0.52 592	0.30 517	0.62 554	0.32 528	0.11 486	0.09 505	0.10 432	0.10 466	0.09 358	0.08 323

HGLStereo	0.27 485	0.14 398	0.46 447	0.24 472	0.21 579	0.33 502	0.23 490	0.50 502	0.42 489	0.35 490	0.48 550	0.41 523	0.33 544	0.45 462	0.33 535	0.11 486	0.10 535	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.12 512

DSFCA	0.27 485	0.13 349	0.36 319	0.20 236	0.17 503	0.38 549	0.31 588	0.47 468	0.43 497	0.43 579	0.37 426	0.39 501	0.29 503	0.52 492	0.32 528	0.12 526	0.10 535	0.10 432	0.11 506	0.11 475	0.10 450

DMCA-RVC	0.27 485	0.21 543	0.61 539	0.28 595	0.17 503	0.29 443	0.21 437	0.42 416	0.35 402	0.40 554	0.37 426	0.39 501	0.36 562	0.43 455	0.30 515	0.13 545	0.10 535	0.15 590	0.11 506	0.13 528	0.10 450

HSM-Net_RVC	0.27 485	0.11 223	0.42 404	0.19 162	0.11 181	0.34 515	0.20 406	0.62 631	0.43 497	0.40 554	0.43 504	0.50 582	0.26 452	0.76 609	0.22 427	0.08 293	0.07 382	0.07 160	0.07 237	0.08 269	0.08 323
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 485	0.20 529	0.44 427	0.22 360	0.14 385	0.33 502	0.14 107	0.51 519	0.45 524	0.30 400	0.40 466	0.38 489	0.27 471	0.76 609	0.25 470	0.09 395	0.07 382	0.11 489	0.11 506	0.11 475	0.08 323

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 485	0.21 543	0.59 534	0.25 512	0.18 525	0.29 443	0.22 464	0.50 502	0.40 469	0.38 529	0.41 474	0.43 536	0.27 471	0.43 455	0.29 507	0.11 486	0.08 470	0.10 432	0.10 466	0.10 427	0.11 488
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNetv2_ROB	0.27 485	0.26 586	0.72 583	0.23 418	0.13 336	0.29 443	0.18 307	0.52 538	0.49 566	0.37 514	0.45 527	0.39 501	0.25 442	0.34 407	0.20 380	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.12 512	0.09 391

StereoDRNet-Refined	0.27 485	0.17 485	0.35 299	0.25 512	0.14 385	0.37 541	0.21 437	0.47 468	0.41 481	0.44 586	0.51 562	0.41 523	0.28 488	0.45 462	0.37 551	0.09 395	0.06 245	0.11 489	0.11 506	0.10 427	0.10 450
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DualNet (step1)	0.28 505	0.19 516	0.50 482	0.18 104	0.16 479	0.34 515	0.20 406	0.51 519	0.38 441	0.37 514	0.34 396	0.37 481	0.30 517	0.39 439	0.23 448	0.23 637	0.09 505	0.28 650	0.24 645	0.18 599	0.16 574

ssnet_v2	0.28 505	0.16 465	0.44 427	0.22 360	0.15 446	0.40 564	0.30 583	0.57 595	0.46 542	0.38 529	0.36 417	0.47 562	0.29 503	0.38 434	0.39 562	0.13 545	0.11 559	0.11 489	0.11 506	0.11 475	0.11 488

CRFU-Net	0.28 505	0.14 398	0.45 439	0.25 512	0.15 446	0.45 592	0.23 490	0.50 502	0.30 337	0.43 579	0.41 474	0.48 568	0.46 613	0.43 455	0.29 507	0.11 486	0.10 535	0.09 354	0.08 320	0.10 427	0.10 450

dad	0.28 505	0.31 617	0.44 427	0.21 290	0.14 385	0.30 463	0.20 406	0.33 290	0.49 566	0.44 586	0.44 515	0.45 552	0.21 372	0.41 449	0.26 484	0.20 632	0.11 559	0.20 628	0.11 506	0.14 546	0.10 450

FTStereo	0.28 505	0.10 143	0.43 417	0.23 418	0.13 336	0.21 271	0.53 665	0.34 302	0.26 274	0.38 529	0.95 657	0.30 420	0.56 635	0.32 393	0.18 323	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.19 607

ADLNet	0.28 505	0.15 436	0.42 404	0.23 418	0.19 552	0.34 515	0.23 490	0.53 550	0.43 497	0.42 573	0.41 474	0.44 547	0.27 471	0.55 507	0.35 544	0.11 486	0.08 470	0.11 489	0.11 506	0.11 475	0.12 512

UNet	0.28 505	0.14 398	0.69 572	0.23 418	0.20 571	0.44 586	0.22 464	0.50 502	0.40 469	0.34 473	0.39 455	0.43 536	0.33 544	0.40 447	0.31 523	0.09 395	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 323

STTStereo	0.28 505	0.20 529	0.61 539	0.25 512	0.17 503	0.29 443	0.24 512	0.47 468	0.39 451	0.39 544	0.41 474	0.44 547	0.28 488	0.40 447	0.28 495	0.13 545	0.12 578	0.13 548	0.16 609	0.12 512	0.11 488

RASNet	0.28 505	0.14 398	0.44 427	0.22 360	0.18 525	0.32 491	0.19 354	0.48 481	0.38 441	0.29 368	0.43 504	0.47 562	0.37 571	0.79 619	0.36 550	0.09 395	0.07 382	0.07 160	0.09 422	0.07 186	0.07 241

HSM	0.28 505	0.16 465	0.35 299	0.20 236	0.15 446	0.33 502	0.19 354	0.53 550	0.37 426	0.36 506	0.38 441	0.67 642	0.31 534	0.89 641	0.23 448	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 269	0.08 323

DLCB_ROB	0.28 505	0.16 465	0.34 288	0.27 574	0.16 479	0.38 549	0.25 529	0.48 481	0.43 497	0.46 594	0.46 537	0.51 586	0.33 544	0.53 499	0.33 535	0.10 446	0.10 535	0.11 489	0.11 506	0.10 427	0.09 391

ACV-stereo	0.29 516	0.18 500	0.79 598	0.23 418	0.16 479	0.47 600	0.19 354	0.36 345	0.34 386	0.29 368	0.33 386	0.67 642	0.42 599	0.54 505	0.30 515	0.10 446	0.09 505	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.11 488

ff1	0.29 516	0.12 282	0.42 404	0.20 236	0.13 336	0.28 421	0.20 406	0.35 326	0.44 512	0.30 400	0.42 491	0.34 456	0.23 402	0.81 627	1.08 665	0.08 293	0.05 40	0.11 489	0.10 466	0.08 269	0.08 323

LL-Strereo	0.29 516	0.25 575	0.58 528	0.25 512	0.21 579	0.23 326	0.24 512	0.55 569	0.42 489	0.34 473	0.32 363	0.41 523	0.40 586	0.94 650	0.23 448	0.08 293	0.07 382	0.11 489	0.09 422	0.09 358	0.09 391

THIR-Stereo	0.29 516	0.12 282	0.41 394	0.19 162	0.11 181	0.28 421	0.72 679	0.32 275	0.35 402	0.37 514	0.65 620	0.34 456	0.50 625	0.57 522	0.45 589	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 422	0.07 186	0.07 241

psm_up	0.29 516	0.16 465	0.41 394	0.26 546	0.17 503	0.32 491	0.26 543	0.55 569	0.43 497	0.36 506	0.40 466	0.45 552	0.37 571	0.58 529	0.30 515	0.11 486	0.12 578	0.13 548	0.12 545	0.10 427	0.10 450

hitnet-ft	0.29 516	0.17 485	0.40 371	0.19 162	0.14 385	0.39 558	0.23 490	0.44 438	0.41 481	0.36 506	0.46 537	0.53 597	0.34 553	0.76 609	0.32 528	0.14 570	0.10 535	0.13 548	0.10 466	0.15 560	0.13 531

FADNet-RVC-Resample	0.29 516	0.25 575	0.93 631	0.26 546	0.16 479	0.32 491	0.21 437	0.47 468	0.39 451	0.35 490	0.38 441	0.33 447	0.27 471	0.53 499	0.24 460	0.10 446	0.10 535	0.14 575	0.13 573	0.13 528	0.16 574

iinet-f	0.30 523	0.18 500	1.03 645	0.20 236	0.15 446	0.44 586	0.22 464	0.45 448	0.37 426	0.35 490	0.44 515	0.41 523	0.34 553	0.34 407	0.40 569	0.10 446	0.09 505	0.08 261	0.08 320	0.13 528	0.11 488

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 523	0.20 529	0.70 578	0.21 290	0.17 503	0.46 594	0.27 549	0.50 502	0.49 566	0.42 573	0.55 584	0.43 536	0.30 517	0.46 465	0.38 554	0.09 395	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.11 475	0.10 450

SACVNet	0.30 523	0.20 529	0.41 394	0.25 512	0.18 525	0.34 515	0.25 529	0.52 538	0.40 469	0.41 563	0.44 515	0.46 560	0.32 541	0.71 587	0.25 470	0.13 545	0.10 535	0.12 527	0.12 545	0.16 568	0.17 587

ADLNet2	0.30 523	0.17 485	0.72 583	0.23 418	0.17 503	0.36 535	0.24 512	0.52 538	0.51 578	0.32 440	0.38 441	0.45 552	0.30 517	0.69 581	0.35 544	0.10 446	0.08 470	0.09 354	0.09 422	0.12 512	0.10 450

FADNet_RVC	0.30 523	0.28 596	0.83 611	0.23 418	0.15 446	0.30 463	0.17 258	0.49 491	0.37 426	0.30 400	0.38 441	0.30 420	0.27 471	0.52 492	0.31 523	0.14 570	0.14 600	0.14 575	0.16 609	0.21 619	0.23 641

TDLM	0.30 523	0.21 543	0.38 347	0.28 595	0.15 446	0.33 502	0.32 596	0.52 538	0.47 547	0.38 529	0.43 504	0.39 501	0.29 503	0.91 645	0.28 495	0.14 570	0.08 470	0.13 548	0.11 506	0.12 512	0.10 450

CVANet_RVC	0.30 523	0.19 516	0.41 394	0.26 546	0.16 479	0.33 502	0.26 543	0.52 538	0.47 547	0.40 554	0.46 537	0.43 536	0.31 534	0.89 641	0.26 484	0.14 570	0.09 505	0.14 575	0.13 573	0.14 546	0.10 450

mmx	0.31 530	0.12 282	0.42 404	0.20 236	0.13 336	0.28 421	0.20 406	0.55 569	0.45 524	0.30 400	0.42 491	0.34 456	0.23 402	0.81 627	1.08 665	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.11 475	0.10 450

xxx	0.31 530	0.12 282	0.42 404	0.20 236	0.13 336	0.28 421	0.20 406	0.55 569	0.45 524	0.30 400	0.42 491	0.34 456	0.23 402	0.81 627	1.08 665	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.11 475	0.10 450

fast-acv-ft	0.31 530	0.20 529	0.81 604	0.24 472	0.18 525	0.46 594	0.27 549	0.41 402	0.49 566	0.39 544	0.55 584	0.49 574	0.35 558	0.37 428	0.38 554	0.11 486	0.11 559	0.11 489	0.12 545	0.12 512	0.09 391

CrosDoStereo	0.31 530	0.10 143	0.49 471	0.18 104	0.12 255	0.22 303	1.11 702	0.34 302	0.37 426	0.38 529	0.61 611	0.28 392	0.46 613	0.61 546	0.57 613	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.07 241

DeepStereo_LL	0.31 530	0.10 143	0.49 471	0.18 104	0.12 255	0.22 303	1.11 702	0.34 302	0.37 426	0.38 529	0.61 611	0.28 392	0.46 613	0.61 546	0.57 613	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.07 241

FADNet-RVC	0.31 530	0.35 627	0.78 591	0.25 512	0.20 571	0.33 502	0.20 406	0.49 491	0.40 469	0.34 473	0.39 455	0.41 523	0.29 503	0.63 561	0.31 523	0.13 545	0.14 600	0.14 575	0.15 597	0.19 607	0.19 607

AANet_RVC	0.31 530	0.22 557	0.50 482	0.23 418	0.14 385	0.30 463	0.24 512	0.47 468	0.54 596	0.38 529	0.60 604	0.43 536	0.29 503	0.87 636	0.40 569	0.11 486	0.07 382	0.07 160	0.07 237	0.09 358	0.09 391

NVstereo2D	0.31 530	0.16 465	0.54 506	0.24 472	0.22 595	0.42 575	0.28 565	0.58 604	0.56 605	0.28 339	0.38 441	0.40 516	0.30 517	0.71 587	0.28 495	0.13 545	0.08 470	0.13 548	0.10 466	0.19 607	0.16 574

NOSS_ROB	0.31 530	0.20 529	0.35 299	0.24 472	0.16 479	0.32 491	0.19 354	0.52 538	0.48 557	0.33 453	0.36 417	0.42 532	0.28 488	0.93 648	0.24 460	0.19 629	0.20 646	0.24 639	0.22 641	0.17 585	0.17 587

z-ln-s-r	0.32 539	0.21 543	0.82 608	0.23 418	0.14 385	0.30 463	0.26 543	0.43 430	0.50 574	0.32 440	0.60 604	0.39 501	0.29 503	0.73 595	0.66 634	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.10 427	0.08 323

YMNet	0.32 539	0.22 557	0.58 528	0.27 574	0.23 608	0.48 606	0.27 549	0.51 519	0.45 524	0.48 605	0.56 591	0.51 586	0.30 517	0.39 439	0.40 569	0.13 545	0.16 623	0.13 548	0.12 545	0.13 528	0.12 512

YMNet_1	0.32 539	0.22 557	0.58 528	0.27 574	0.23 608	0.48 606	0.27 549	0.51 519	0.45 524	0.48 605	0.56 591	0.51 586	0.30 517	0.39 439	0.40 569	0.13 545	0.16 623	0.13 548	0.12 545	0.13 528	0.12 512

1111x	0.32 539	0.11 223	0.40 371	0.22 360	0.11 181	0.32 491	0.26 543	0.59 610	0.43 497	0.31 418	0.41 474	0.39 501	0.28 488	0.76 609	1.37 683	0.09 395	0.08 470	0.09 354	0.10 466	0.09 358	0.08 323

pcwnet_v2	0.32 539	0.15 436	1.26 665	0.23 418	0.18 525	0.32 491	0.18 307	0.59 610	0.60 616	0.36 506	0.45 527	0.35 470	0.29 503	0.36 425	0.25 470	0.14 570	0.11 559	0.12 527	0.11 506	0.14 546	0.15 565

FADNet	0.32 539	0.36 630	0.74 588	0.23 418	0.22 595	0.37 541	0.19 354	0.53 550	0.48 557	0.32 440	0.36 417	0.43 536	0.32 541	0.64 563	0.25 470	0.16 601	0.16 623	0.14 575	0.16 609	0.24 633	0.19 607

PS-NSSS	0.32 539	0.30 610	0.46 447	0.23 418	0.17 503	0.33 502	0.24 512	0.57 595	0.41 481	0.37 514	0.52 570	0.35 470	0.30 517	0.80 623	0.30 515	0.17 612	0.14 600	0.21 630	0.15 597	0.15 560	0.13 531

StereoDRNet	0.32 539	0.22 557	0.61 539	0.27 574	0.21 579	0.42 575	0.30 583	0.61 623	0.48 557	0.46 594	0.39 455	0.48 568	0.30 517	0.57 522	0.40 569	0.11 486	0.09 505	0.12 527	0.11 506	0.12 512	0.10 450

DISCO	0.32 539	0.13 349	0.51 492	0.25 512	0.16 479	0.48 606	0.25 529	0.50 502	0.57 608	0.37 514	0.45 527	0.62 626	0.36 562	0.64 563	0.49 600	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.12 512	0.11 488

Selective-IGEV-i16pc	0.33 548	0.10 143	1.71 683	0.21 290	0.14 385	0.74 653	0.31 588	0.42 416	0.41 481	0.21 265	0.32 363	0.26 366	0.14 236	0.71 587	0.19 357	0.14 570	0.10 535	0.08 261	0.09 422	0.11 475	0.11 488

TCMNet	0.33 548	0.23 566	0.72 583	0.29 598	0.30 644	0.40 564	0.28 565	0.50 502	0.47 547	0.37 514	0.45 527	0.40 516	0.29 503	0.60 539	0.39 562	0.14 570	0.13 590	0.15 590	0.14 588	0.17 585	0.15 565

HBP-ISP	0.33 548	0.30 610	0.72 583	0.22 360	0.16 479	0.32 491	0.22 464	0.54 559	0.44 512	0.41 563	0.49 552	0.33 447	0.38 575	0.73 595	0.25 470	0.18 623	0.19 641	0.24 639	0.20 630	0.16 568	0.13 531

AAGNet	0.33 548	0.11 223	0.37 328	0.25 512	0.16 479	0.20 238	0.19 354	0.30 253	0.27 285	0.35 490	0.35 407	0.27 376	0.30 517	0.44 459	2.66 704	0.08 293	0.05 40	0.10 432	0.07 237	0.08 269	0.06 145

DRN-Test	0.33 548	0.17 485	0.61 539	0.27 574	0.19 552	0.46 594	0.29 572	0.65 640	0.51 578	0.47 601	0.46 537	0.44 547	0.34 553	0.62 554	0.41 577	0.12 526	0.08 470	0.13 548	0.12 545	0.12 512	0.10 450

CBMV_ROB	0.33 548	0.18 500	0.53 503	0.21 290	0.14 385	0.33 502	0.20 406	0.51 519	0.45 524	0.51 613	0.55 584	0.45 552	0.42 599	0.71 587	0.32 528	0.18 623	0.19 641	0.23 637	0.21 633	0.14 546	0.15 565

XPNet_ROB	0.33 548	0.20 529	0.43 417	0.27 574	0.18 525	0.37 541	0.31 588	0.55 569	0.50 574	0.51 613	0.53 577	0.58 615	0.37 571	0.63 561	0.45 589	0.17 612	0.12 578	0.13 548	0.12 545	0.15 560	0.14 553

PSMNet_ROB	0.33 548	0.24 570	0.54 506	0.31 615	0.21 579	0.42 575	0.43 644	0.59 610	0.47 547	0.37 514	0.44 515	0.49 574	0.31 534	0.64 563	0.43 581	0.14 570	0.10 535	0.15 590	0.14 588	0.13 528	0.11 488

CBMV	0.33 548	0.21 543	0.54 506	0.23 418	0.13 336	0.42 575	0.33 607	0.53 550	0.48 557	0.52 619	0.49 552	0.50 582	0.41 590	0.56 518	0.31 523	0.15 585	0.16 623	0.18 616	0.16 609	0.13 528	0.13 531
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-LNSev	0.34 557	0.29 603	0.91 627	0.26 546	0.21 579	0.47 600	0.31 588	0.54 559	0.54 596	0.44 586	0.52 570	0.50 582	0.35 558	0.39 439	0.39 562	0.11 486	0.11 559	0.10 432	0.09 422	0.14 546	0.13 531

xxxx	0.34 557	0.10 143	0.29 225	0.19 162	0.11 181	0.37 541	0.20 406	0.58 604	0.38 441	0.29 368	0.42 491	0.38 489	0.24 420	0.46 465	2.20 700	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.09 391

test_xeample	0.34 557	0.10 143	0.29 225	0.19 162	0.11 181	0.33 502	0.23 490	0.55 569	0.38 441	0.32 440	0.45 527	0.29 403	0.26 452	0.57 522	2.24 702	0.10 446	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.09 391

FINET	0.34 557	0.27 593	0.80 601	0.24 472	0.24 616	0.36 535	0.34 609	0.54 559	0.72 643	0.39 544	0.47 544	0.32 439	0.30 517	0.51 486	0.32 528	0.19 629	0.17 630	0.13 548	0.12 545	0.18 599	0.16 574

ETE_ROB	0.34 557	0.26 586	0.45 439	0.29 598	0.18 525	0.40 564	0.37 622	0.57 595	0.47 547	0.50 608	0.50 556	0.62 626	0.36 562	0.55 507	0.38 554	0.13 545	0.10 535	0.14 575	0.12 545	0.16 568	0.16 574

DStereoRT	0.35 562	0.13 349	0.51 492	0.25 512	0.16 479	0.42 575	0.19 354	0.48 481	0.39 451	0.30 400	0.39 455	0.24 334	0.39 581	0.64 563	0.30 515	0.08 293	0.07 382	1.54 707	0.41 674	0.08 269	0.11 488

GwcNet	0.35 562	0.23 566	0.88 623	0.25 512	0.24 616	0.48 606	0.27 549	0.55 569	0.57 608	0.38 529	0.52 570	0.51 586	0.32 541	0.60 539	0.41 577	0.13 545	0.11 559	0.12 527	0.11 506	0.13 528	0.14 553

RP	0.35 562	0.22 557	0.51 492	0.31 615	0.24 616	0.37 541	0.28 565	0.50 502	0.58 611	0.40 554	0.63 617	0.61 624	0.47 616	0.61 546	0.39 562	0.16 601	0.15 615	0.17 607	0.15 597	0.17 585	0.17 587

DANet	0.35 562	0.23 566	0.60 536	0.36 640	0.22 595	0.39 558	0.25 529	0.48 481	0.43 497	0.52 619	0.50 556	0.59 617	0.41 590	0.76 609	0.49 600	0.13 545	0.11 559	0.14 575	0.12 545	0.17 585	0.15 565
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.35 562	0.26 586	0.49 471	0.36 640	0.22 595	0.41 568	0.41 639	0.53 550	0.42 489	0.47 601	0.46 537	0.61 624	0.39 581	0.55 507	0.37 551	0.16 601	0.13 590	0.21 630	0.21 633	0.16 568	0.16 574

w-ln-seven-2	0.36 567	0.29 603	1.06 647	0.27 574	0.18 525	0.37 541	0.30 583	0.50 502	0.54 596	0.45 590	0.55 584	0.45 552	0.41 590	0.62 554	0.49 600	0.10 446	0.10 535	0.12 527	0.11 506	0.14 546	0.11 488

GASNet	0.36 567	0.46 651	0.88 623	0.34 629	0.23 608	0.35 530	0.22 464	0.60 619	0.53 592	0.40 554	0.37 426	0.45 552	0.30 517	0.79 619	0.35 544	0.15 585	0.10 535	0.14 575	0.14 588	0.22 626	0.12 512

Wz-Net-MNSev	0.36 567	0.26 586	0.79 598	0.26 546	0.21 579	0.59 634	0.38 628	0.55 569	0.56 605	0.48 605	0.54 580	0.53 597	0.36 562	0.60 539	0.44 586	0.11 486	0.09 505	0.11 489	0.11 506	0.15 560	0.13 531

APVNet	0.36 567	0.20 529	0.70 578	0.26 546	0.22 595	0.52 624	0.35 613	0.61 623	0.44 512	0.38 529	0.52 570	0.48 568	0.38 575	0.84 632	0.46 595	0.13 545	0.14 600	0.15 590	0.16 609	0.16 568	0.15 565

Syn2CoEx	0.36 567	0.31 617	0.78 591	0.34 629	0.21 579	0.41 568	0.28 565	0.61 623	0.49 566	0.42 573	0.56 591	0.45 552	0.44 604	0.69 581	0.38 554	0.17 612	0.14 600	0.15 590	0.12 545	0.13 528	0.12 512

FAT-Stereo	0.36 567	0.18 500	0.73 587	0.26 546	0.18 525	0.33 502	0.29 572	0.60 619	0.59 612	0.46 594	0.60 604	0.60 620	0.50 625	0.61 546	0.34 540	0.13 545	0.14 600	0.13 548	0.12 545	0.14 546	0.18 600

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 567	0.36 630	0.53 503	0.34 629	0.19 552	0.51 615	0.24 512	0.55 569	0.38 441	0.41 563	0.47 544	0.47 562	0.27 471	0.73 595	0.30 515	0.36 668	0.19 641	0.27 642	0.17 618	0.26 642	0.23 641

GANet	0.36 567	0.22 557	0.49 471	0.29 598	0.17 503	0.41 568	0.38 628	0.57 595	0.45 524	0.46 594	0.75 637	0.55 603	0.40 586	0.94 650	0.41 577	0.13 545	0.13 590	0.13 548	0.11 506	0.14 546	0.11 488

LALA_ROB	0.36 567	0.25 575	0.46 447	0.30 609	0.21 579	0.47 600	0.39 633	0.61 623	0.51 578	0.52 619	0.51 562	0.69 648	0.36 562	0.50 481	0.43 581	0.17 612	0.11 559	0.16 601	0.14 588	0.17 585	0.15 565

SGM-Forest	0.36 567	0.17 485	0.47 455	0.23 418	0.16 479	0.45 592	0.41 639	0.55 569	0.48 557	0.52 619	0.60 604	0.52 592	0.41 590	0.85 633	0.50 606	0.17 612	0.17 630	0.17 607	0.15 597	0.15 560	0.15 565
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.37 577	0.41 646	0.66 565	0.46 660	0.41 658	0.34 515	0.25 529	0.57 595	0.45 524	0.39 544	0.52 570	0.43 536	0.33 544	0.41 449	0.29 507	0.25 648	0.14 600	0.33 662	0.21 633	0.31 655	0.22 634

Anonymous_2	0.37 577	0.21 543	0.47 455	0.20 236	0.21 579	0.42 575	0.26 543	0.38 363	0.29 322	0.33 453	0.30 339	0.44 547	0.38 575	0.36 425	0.29 507	0.26 649	0.29 667	0.44 670	1.41 708	0.34 659	0.21 628

AF-Net	0.37 577	0.26 586	0.56 520	0.32 621	0.23 608	0.41 568	0.29 572	0.61 623	0.64 627	0.42 573	0.68 626	0.65 637	0.49 623	0.57 522	0.44 586	0.15 585	0.11 559	0.19 624	0.14 588	0.15 560	0.13 531

stereogan	0.37 577	0.17 485	0.65 560	0.27 574	0.22 595	0.62 640	0.26 543	0.59 610	0.63 626	0.43 579	0.60 604	0.67 642	0.42 599	0.68 579	0.35 544	0.13 545	0.14 600	0.14 575	0.12 545	0.19 607	0.17 587

Nwc_Net	0.37 577	0.25 575	0.68 571	0.31 615	0.24 616	0.44 586	0.30 583	0.65 640	0.50 574	0.37 514	0.69 630	0.58 615	0.45 607	0.60 539	0.40 569	0.15 585	0.12 578	0.19 624	0.21 633	0.14 546	0.13 531

RYNet	0.37 577	0.18 500	0.59 534	0.25 512	0.28 635	0.61 638	0.32 596	0.59 610	0.59 612	0.41 563	0.38 441	0.57 612	0.39 581	0.87 636	0.53 611	0.11 486	0.08 470	0.12 527	0.11 506	0.18 599	0.18 600

PA-Net	0.37 577	0.28 596	0.83 611	0.31 615	0.28 635	0.39 558	0.42 642	0.51 519	0.55 602	0.34 473	0.42 491	0.41 523	0.36 562	0.79 619	0.49 600	0.12 526	0.23 657	0.16 601	0.23 643	0.12 512	0.18 600
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EKT-Stereo	0.38 584	0.12 282	0.38 347	0.42 654	3.88 710	0.21 271	0.17 258	0.35 326	0.28 303	0.20 252	0.20 223	0.23 319	0.15 255	0.28 344	0.16 266	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.09 391

S-Stereo	0.38 584	0.20 529	1.05 646	0.27 574	0.22 595	0.38 549	0.32 596	0.55 569	0.66 630	0.39 544	0.59 599	0.49 574	0.41 590	0.75 604	0.40 569	0.12 526	0.15 615	0.13 548	0.13 573	0.16 568	0.21 628

ADCRef	0.38 584	0.24 570	0.88 623	0.26 546	0.21 579	0.49 611	0.27 549	0.52 538	0.48 557	0.50 608	0.58 596	0.35 470	0.47 616	0.48 472	1.29 682	0.09 395	0.08 470	0.12 527	0.12 545	0.11 475	0.11 488

PWC_ROB	0.38 584	0.29 603	0.69 572	0.25 512	0.20 571	0.38 549	0.19 354	0.58 604	0.67 633	0.57 632	0.85 649	0.51 586	0.40 586	0.71 587	0.52 609	0.13 545	0.09 505	0.14 575	0.10 466	0.17 585	0.14 553

PWCDC_ROB	0.38 584	0.30 610	0.60 536	0.33 627	0.20 571	0.42 575	0.19 354	0.58 604	0.89 664	0.42 573	1.26 672	0.36 475	0.34 553	0.50 481	0.38 554	0.18 623	0.11 559	0.11 489	0.09 422	0.19 607	0.13 531

Selective-IGEV-i16pb	0.39 589	0.12 282	2.18 687	0.21 290	0.15 446	0.68 647	0.32 596	0.56 585	0.57 608	0.25 304	0.44 515	0.33 447	0.21 372	0.80 623	0.25 470	0.14 570	0.10 535	0.09 354	0.10 466	0.12 512	0.13 531

aanetorigin	0.39 589	0.29 603	1.09 650	0.24 472	0.19 552	0.28 421	0.37 622	0.33 290	0.47 547	0.94 668	0.82 646	0.52 592	0.54 631	0.49 477	0.50 606	0.11 486	0.09 505	0.10 432	0.10 466	0.16 568	0.15 565

RGC	0.39 589	0.32 622	0.64 558	0.34 629	0.27 630	0.40 564	0.29 572	0.57 595	0.53 592	0.45 590	0.64 619	0.62 626	0.45 607	0.72 593	0.39 562	0.15 585	0.15 615	0.21 630	0.20 630	0.18 599	0.19 607

NCC-stereo	0.39 589	0.25 575	0.69 572	0.32 621	0.28 635	0.46 594	0.36 618	0.65 640	0.52 587	0.40 554	0.57 594	0.56 607	0.47 616	0.73 595	0.45 589	0.17 612	0.14 600	0.18 616	0.25 650	0.16 568	0.16 574

edge stereo	0.39 589	0.22 557	0.81 604	0.27 574	0.22 595	0.37 541	0.24 512	0.56 585	0.54 596	0.53 625	0.60 604	0.71 651	0.50 625	0.78 617	0.40 569	0.16 601	0.14 600	0.19 624	0.14 588	0.16 568	0.17 587

Abc-Net	0.39 589	0.25 575	0.69 572	0.32 621	0.28 635	0.46 594	0.36 618	0.65 640	0.52 587	0.40 554	0.57 594	0.56 607	0.47 616	0.73 595	0.45 589	0.17 612	0.14 600	0.18 616	0.25 650	0.16 568	0.16 574
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.39 589	0.28 596	0.78 591	0.27 574	0.18 525	0.49 611	0.22 464	0.59 610	0.84 662	0.55 629	0.53 577	0.49 574	0.36 562	0.67 578	0.82 648	0.13 545	0.10 535	0.11 489	0.12 545	0.17 585	0.17 587

SQANet	0.40 596	0.48 655	0.67 566	0.48 662	0.39 655	0.48 606	0.22 464	0.51 519	0.43 497	0.40 554	0.47 544	0.47 562	0.33 544	0.54 505	0.32 528	0.36 668	0.15 615	0.40 668	0.21 633	0.45 668	0.31 659

UDG	0.40 596	0.46 651	0.49 471	0.40 652	0.35 652	0.47 600	0.27 549	0.54 559	0.47 547	0.39 544	0.45 527	0.59 617	0.44 604	0.46 465	0.39 562	0.26 649	0.19 641	0.48 672	0.22 641	0.34 659	0.26 650

DDUNet	0.41 598	0.50 660	0.48 465	0.44 657	0.39 655	0.46 594	0.32 596	0.50 502	0.43 497	0.45 590	0.52 570	0.57 612	0.36 562	0.48 472	0.33 535	0.33 665	0.21 648	0.55 676	0.25 650	0.37 663	0.32 662

222	0.41 598	0.10 143	0.29 225	0.19 162	0.11 181	0.36 535	0.20 406	0.57 595	0.39 451	0.35 490	0.44 515	0.30 420	0.27 471	0.55 507	3.56 707	0.11 486	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.09 358	0.09 391

NaN_ROB	0.41 598	0.28 596	0.62 547	0.30 609	0.19 552	0.51 615	0.47 655	0.58 604	0.59 612	0.56 630	0.47 544	0.49 574	0.41 590	1.21 674	0.64 631	0.12 526	0.18 636	0.12 527	0.13 573	0.11 475	0.14 553

w-ln-seven	0.42 601	0.30 610	1.18 658	0.26 546	0.22 595	0.58 631	0.31 588	0.62 631	0.81 654	0.58 633	0.61 611	0.53 597	0.36 562	0.57 522	0.65 633	0.11 486	0.10 535	0.13 548	0.12 545	0.15 560	0.13 531

test_sample9	0.42 601	0.19 516	0.50 482	0.18 104	0.16 479	0.34 515	0.20 406	0.51 519	0.38 441	0.37 514	0.34 396	0.37 481	0.30 517	0.66 574	0.91 655	0.23 637	1.82 709	0.28 650	0.24 645	0.18 599	0.16 574

SDNR	0.42 601	0.21 543	0.82 608	0.21 290	0.18 525	1.27 685	0.17 258	0.50 502	0.49 566	0.42 573	0.81 644	0.38 489	0.27 471	1.19 671	0.38 554	0.23 637	0.24 659	0.17 607	0.13 573	0.17 585	0.20 619

ccnet	0.42 601	0.31 617	0.48 465	0.27 574	0.32 648	0.60 637	0.32 596	0.65 640	0.46 542	0.53 625	0.66 622	0.56 607	0.45 607	0.72 593	0.61 624	0.26 649	0.19 641	0.24 639	0.21 633	0.26 642	0.22 634

SHD	0.42 601	0.27 593	0.81 604	0.31 615	0.25 624	0.42 575	0.22 464	0.66 646	0.94 673	0.63 640	0.60 604	0.59 617	0.47 616	0.59 535	0.58 618	0.15 585	0.13 590	0.16 601	0.16 609	0.20 616	0.22 634

Wz-Net-SNSev	0.43 606	0.41 646	1.27 666	0.30 609	0.21 579	0.44 586	0.41 639	0.61 623	0.65 628	0.46 594	0.65 620	0.62 626	0.39 581	0.74 603	0.59 619	0.12 526	0.11 559	0.12 527	0.13 573	0.16 568	0.14 553

XQC	0.43 606	0.37 635	0.96 636	0.34 629	0.25 624	0.53 625	0.34 609	0.60 619	0.73 646	0.51 613	0.46 537	0.57 612	0.47 616	0.70 584	0.72 639	0.17 612	0.12 578	0.18 616	0.15 597	0.25 635	0.23 641

CC-Net-ROB	0.43 606	0.47 653	0.65 560	0.37 646	0.23 608	0.51 615	0.29 572	0.66 646	0.49 566	0.46 594	0.51 562	0.48 568	0.38 575	0.96 654	0.35 544	0.34 666	0.23 657	0.55 676	0.25 650	0.31 655	0.20 619

GANetREF_RVC	0.43 606	0.47 653	0.69 572	0.38 648	0.20 571	0.51 615	0.48 659	0.66 646	0.66 630	0.46 594	0.46 537	0.50 582	0.44 604	0.90 644	0.39 562	0.27 654	0.21 648	0.32 659	0.18 624	0.27 647	0.22 634
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
FBW_ROB	0.43 606	0.26 586	0.54 506	0.31 615	0.20 571	0.51 615	0.32 596	0.70 657	0.60 616	0.59 634	0.55 584	0.65 637	0.41 590	1.40 684	0.51 608	0.13 545	0.17 630	0.21 630	0.16 609	0.17 585	0.18 600

PDISCO_ROB	0.43 606	0.30 610	0.67 566	0.43 655	0.36 653	0.67 645	0.32 596	0.72 660	0.76 648	0.43 579	0.53 577	0.63 634	0.40 586	0.66 574	0.47 597	0.21 634	0.12 578	0.21 630	0.19 628	0.25 635	0.20 619

WQFJA1++	0.44 612	0.07 5	0.63 550	0.18 104	0.13 336	0.15 56	0.11 20	0.20 65	0.11 9	2.05 702	0.12 68	0.23 319	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	4.20 714	0.07 241

z-mn7	0.44 612	0.40 642	1.09 650	0.25 512	0.18 525	0.61 638	0.34 609	0.56 585	0.93 671	0.43 579	0.96 658	0.53 597	0.39 581	0.94 650	0.59 619	0.10 446	0.09 505	0.10 432	0.10 466	0.14 546	0.13 531

DeepPrunerF	0.44 612	0.29 603	1.29 668	0.33 627	0.30 644	0.35 530	0.36 618	0.62 631	1.15 684	0.40 554	0.44 515	0.39 501	0.41 590	0.80 623	0.52 609	0.18 623	0.14 600	0.23 637	0.21 633	0.17 585	0.17 587

ADCP+	0.45 615	0.24 570	1.15 657	0.25 512	0.22 595	0.56 627	0.39 633	0.54 559	0.51 578	0.44 586	0.51 562	0.46 560	0.52 630	0.56 518	1.89 696	0.10 446	0.08 470	0.11 489	0.10 466	0.14 546	0.13 531

PASM	0.45 615	0.35 627	0.90 626	0.35 638	0.33 649	0.39 558	0.38 628	0.50 502	0.61 620	0.52 619	0.51 562	0.62 626	0.45 607	0.93 648	0.48 598	0.26 649	0.29 667	0.29 654	0.33 663	0.29 653	0.26 650

DStereoO	0.46 617	0.32 622	0.51 492	0.36 640	0.29 643	0.38 549	0.45 648	0.55 569	0.60 616	0.47 601	0.49 552	0.48 568	0.73 661	0.59 535	0.69 637	0.81 692	0.18 636	0.38 665	0.19 628	0.46 669	0.20 619

zh-mn7	0.46 617	0.45 650	1.48 674	0.25 512	0.19 552	0.44 586	0.29 572	0.56 585	0.82 655	0.65 644	0.96 658	0.49 574	0.38 575	0.88 639	0.63 629	0.12 526	0.10 535	0.11 489	0.11 506	0.13 528	0.14 553

G-Net	0.46 617	0.25 575	0.86 620	0.34 629	0.28 635	0.90 669	0.35 613	0.47 468	0.45 524	0.68 647	1.22 670	0.64 636	0.60 642	0.61 546	0.57 613	0.16 601	0.14 600	0.17 607	0.13 573	0.22 626	0.19 607

GCST	0.47 620	0.60 669	0.57 523	1.04 694	0.48 668	0.38 549	0.11 20	0.40 388	0.32 362	0.41 563	0.34 396	0.29 403	0.17 310	0.46 465	0.19 357	0.69 684	0.42 679	0.79 689	0.62 692	0.62 677	0.46 674

ADCL	0.47 620	0.22 557	1.00 640	0.27 574	0.19 552	0.74 653	0.64 674	0.54 559	0.69 638	0.56 630	0.71 631	0.55 603	0.60 642	0.60 539	1.43 684	0.11 486	0.09 505	0.13 548	0.13 573	0.14 546	0.14 553

DPSNet	0.47 620	0.24 570	0.93 631	0.27 574	0.20 571	0.75 656	0.57 668	0.84 675	0.79 652	0.47 601	0.51 562	0.60 620	0.69 657	0.87 636	0.71 638	0.16 601	0.13 590	0.12 527	0.10 466	0.25 635	0.21 628

zh-sn7	0.48 623	0.51 662	1.43 673	0.29 598	0.20 571	0.47 600	0.39 633	0.57 595	0.62 622	0.52 619	0.81 644	0.52 592	0.56 635	1.05 663	0.87 652	0.12 526	0.13 590	0.13 548	0.13 573	0.17 585	0.16 574

ADCPNet	0.48 623	0.29 603	1.60 679	0.27 574	0.23 608	0.70 651	0.38 628	0.53 550	0.51 578	0.51 613	0.59 599	0.67 642	0.56 635	0.60 539	1.14 670	0.15 585	0.18 636	0.14 575	0.23 643	0.19 607	0.19 607

MDST_ROB	0.48 623	0.14 398	0.95 634	0.30 609	0.21 579	1.33 688	0.32 596	0.77 665	0.56 605	1.06 676	0.71 631	0.49 574	0.35 558	1.26 677	0.38 554	0.13 545	0.11 559	0.16 601	0.13 573	0.12 512	0.12 512

AANet	0.49 626	0.42 648	1.56 677	0.22 360	0.19 552	0.39 558	0.25 529	0.52 538	0.92 668	0.92 665	0.93 656	0.84 658	0.67 654	0.59 535	0.59 619	0.15 585	0.11 559	0.13 548	0.12 545	0.18 599	0.16 574

test_sample8	0.49 626	0.19 516	0.50 482	0.18 104	0.16 479	0.34 515	0.20 406	0.55 569	0.34 386	0.62 638	0.38 441	1.15 673	0.67 654	0.66 574	0.91 655	0.23 637	1.82 709	0.28 650	0.24 645	0.18 599	0.16 574

SuperB	0.49 626	0.28 596	2.23 688	0.23 418	0.15 446	0.41 568	0.32 596	0.47 468	0.82 655	0.43 579	0.50 556	0.33 447	0.45 607	0.68 579	1.08 665	0.10 446	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.98 698	0.14 553

ADCMid	0.49 626	0.34 625	1.13 655	0.26 546	0.21 579	0.51 615	0.37 622	0.57 595	0.54 596	0.75 655	0.66 622	0.62 626	0.64 653	0.64 563	1.68 689	0.13 545	0.12 578	0.17 607	0.17 618	0.20 616	0.17 587

psmorigin	0.50 630	0.25 575	3.03 697	0.24 472	0.19 552	0.38 549	0.22 464	0.50 502	0.44 512	0.64 642	0.68 626	0.71 651	0.51 628	0.85 633	0.45 589	0.14 570	0.17 630	0.13 548	0.14 588	0.16 568	0.21 628

CSAN	0.50 630	0.35 627	0.78 591	0.36 640	0.23 608	0.56 627	0.59 671	0.61 623	0.70 640	0.64 642	0.78 641	0.65 637	0.60 642	1.38 683	0.62 626	0.21 634	0.17 630	0.20 628	0.20 630	0.18 599	0.18 600

SGM_RVC	0.50 630	0.19 516	0.50 482	0.25 512	0.15 446	0.69 648	0.39 633	0.68 654	0.82 655	0.95 670	0.84 648	1.13 670	0.76 662	1.16 670	0.60 623	0.16 601	0.16 623	0.16 601	0.16 609	0.16 568	0.17 587
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
pmcnn	0.50 630	0.20 529	0.78 591	0.24 472	0.26 628	0.39 558	0.30 583	0.51 519	0.50 574	0.54 627	1.23 671	2.52 699	0.37 571	0.77 615	0.95 658	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.10 427	0.08 323

Wz-Net-TNSev	0.51 634	0.58 667	1.61 681	0.25 512	0.21 579	0.65 642	0.45 648	0.63 638	0.69 638	0.51 613	0.54 580	0.71 651	0.60 642	1.00 659	0.77 643	0.15 585	0.15 615	0.13 548	0.15 597	0.21 619	0.20 619

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 634	0.50 660	0.86 620	0.39 650	0.24 616	0.84 664	0.55 666	0.56 585	0.62 622	0.60 635	0.68 626	0.62 626	0.42 599	1.13 669	0.43 581	0.23 637	0.27 663	0.27 642	0.35 665	0.25 635	0.29 655

AnyNet_C32	0.51 634	0.40 642	1.10 654	0.29 598	0.28 635	0.59 634	0.58 669	0.54 559	0.60 616	0.62 638	0.66 622	0.54 601	0.54 631	0.78 617	1.74 693	0.15 585	0.14 600	0.15 590	0.17 618	0.20 616	0.20 619

WCMA_ROB	0.51 634	0.21 543	0.65 560	0.25 512	0.21 579	0.58 631	0.32 596	0.54 559	0.55 602	0.95 670	1.40 677	1.28 677	0.81 667	0.73 595	0.62 626	0.18 623	0.15 615	0.15 590	0.15 597	0.19 607	0.19 607

WZ-Net	0.52 638	0.38 640	1.90 684	0.30 609	0.24 616	0.57 630	0.48 659	0.62 631	0.78 651	0.50 608	0.71 631	0.68 646	0.54 631	0.98 658	0.84 649	0.13 545	0.10 535	0.11 489	0.12 545	0.19 607	0.20 619

SANet	0.53 639	0.28 596	0.96 636	0.26 546	0.15 446	0.69 648	0.44 647	0.67 651	1.34 688	0.67 646	0.98 661	0.94 663	0.71 659	0.89 641	0.76 640	0.14 570	0.12 578	0.12 527	0.11 506	0.17 585	0.16 574

Consistency-Raft	0.55 640	0.48 655	1.02 643	0.45 658	0.49 669	0.49 611	0.47 655	0.72 660	0.72 643	0.45 590	0.82 646	0.47 562	0.60 642	0.50 481	0.63 629	0.39 672	0.39 677	0.44 670	0.51 682	0.52 671	0.37 665

anonymity	0.56 641	0.54 665	0.70 578	0.47 661	0.61 679	0.56 627	0.43 644	0.69 655	0.49 566	0.63 640	0.55 584	0.54 601	0.60 642	0.61 546	0.57 613	0.55 677	0.53 688	0.50 673	0.54 686	0.51 670	0.56 679

MFN_U_SF_RVC	0.56 641	0.51 662	1.19 659	0.38 648	0.22 595	0.69 648	0.27 549	0.80 670	0.67 633	0.73 651	0.74 636	0.87 659	0.61 651	0.81 627	0.76 640	0.29 660	0.27 663	0.32 659	0.37 669	0.32 658	0.31 659

SAMSARA	0.56 641	0.39 641	0.80 601	0.60 674	0.46 666	1.00 673	1.23 705	0.67 651	0.68 636	0.71 650	0.54 580	0.89 662	0.57 638	0.81 627	0.62 626	0.19 629	0.22 652	0.18 616	0.18 624	0.27 647	0.25 648

otaku	0.57 644	0.62 671	0.87 622	0.63 676	0.44 664	0.73 652	0.37 622	0.65 640	0.66 630	0.51 613	0.75 637	0.66 641	0.45 607	0.69 581	0.46 595	0.53 674	0.34 673	0.55 676	0.35 665	0.60 676	0.45 671

Ntro	0.58 645	0.64 672	0.92 629	0.66 677	0.50 670	0.77 657	0.36 618	0.66 646	0.70 640	0.50 608	0.59 599	0.65 637	0.51 628	0.75 604	0.45 589	0.56 678	0.32 671	0.56 679	0.34 664	0.63 678	0.46 674

PVD	0.58 645	0.34 625	0.84 616	0.39 650	0.31 647	0.59 634	0.47 655	0.80 670	1.25 685	0.92 665	1.09 664	0.79 655	0.82 668	0.85 633	0.76 640	0.21 634	0.18 636	0.22 636	0.18 624	0.27 647	0.35 664

ADCS	0.58 645	0.40 642	1.35 671	0.29 598	0.24 616	0.55 626	0.45 648	0.67 651	0.83 659	0.76 656	0.71 631	0.68 646	0.60 642	0.76 609	2.23 701	0.16 601	0.16 623	0.16 601	0.17 618	0.22 626	0.22 634

MeshStereo	0.58 645	0.27 593	0.67 566	0.22 360	0.17 503	0.66 644	0.37 622	0.78 666	0.61 620	1.47 698	1.30 673	1.65 685	0.79 664	1.12 668	0.59 619	0.17 612	0.17 630	0.17 607	0.14 588	0.17 585	0.14 553
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
MSMD_ROB	0.60 649	0.33 624	0.61 539	0.30 609	0.25 624	0.86 666	0.35 613	0.55 569	0.67 633	1.10 678	1.49 682	1.76 688	0.97 678	0.88 639	0.49 600	0.23 637	0.21 648	0.27 642	0.27 658	0.25 635	0.24 646

DGSMNet	0.61 650	0.29 603	0.91 627	0.51 667	0.70 684	0.62 640	1.38 706	0.59 610	0.55 602	0.37 514	0.61 611	0.52 592	0.33 544	0.65 570	0.43 581	0.53 674	0.60 695	0.67 681	0.61 691	0.63 678	0.61 689

FCDSN-DC	0.63 651	0.31 617	0.61 539	0.36 640	0.30 644	0.65 642	0.37 622	0.66 646	0.68 636	1.14 680	1.54 685	1.71 687	1.26 687	0.92 646	0.64 631	0.24 645	0.22 652	0.27 642	0.26 654	0.27 647	0.27 654
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	0.63 651	0.37 635	2.40 692	0.26 546	0.25 624	0.38 549	0.49 661	0.41 402	1.06 678	1.38 687	0.87 653	0.62 626	0.95 675	0.65 570	1.65 688	0.11 486	0.09 505	0.10 432	0.11 506	0.19 607	0.17 587

AnyNet_C01	0.65 653	0.58 667	2.60 695	0.32 621	0.26 628	0.88 667	0.61 672	0.63 638	0.62 622	0.68 647	0.96 658	0.76 654	0.60 642	0.96 654	1.43 684	0.16 601	0.16 623	0.17 607	0.17 618	0.23 629	0.23 641

DispFullNet	0.66 654	0.89 686	1.59 678	0.77 682	1.21 701	0.51 615	0.23 490	0.59 610	0.72 643	0.69 649	0.61 611	0.69 648	0.91 674	0.79 619	0.48 598	0.27 654	0.12 578	0.73 684	0.30 662	0.65 681	0.40 668

NVStereoNet_ROB	0.67 655	0.49 659	0.83 611	0.48 662	0.40 657	0.51 615	0.46 651	0.70 657	0.77 650	0.84 660	1.72 690	1.02 668	0.83 669	1.23 675	0.79 646	0.32 664	0.38 676	0.40 668	0.46 676	0.36 662	0.41 669
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 656	0.64 672	1.06 647	0.45 658	0.27 630	1.40 692	0.58 669	0.78 666	0.92 668	0.84 660	0.86 650	0.88 661	0.68 656	1.33 682	0.68 636	0.37 670	0.29 667	0.34 663	0.36 668	0.43 666	0.37 665

SPS-STEREO	0.69 657	0.61 670	0.98 638	0.52 670	0.57 676	0.74 653	0.50 662	0.78 666	0.62 622	0.95 670	0.86 650	0.94 663	0.70 658	1.01 660	0.87 652	0.58 680	0.51 685	0.50 673	0.50 681	0.55 673	0.58 682
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FC-DCNN	0.70 658	0.30 610	0.69 572	0.32 621	0.27 630	0.81 663	0.39 633	0.79 669	0.82 655	1.41 690	1.58 687	1.98 690	1.26 687	1.02 661	0.77 643	0.24 645	0.22 652	0.27 642	0.26 654	0.26 642	0.26 650

FC-DCNN v2	0.71 659	0.30 610	0.67 566	0.32 621	0.27 630	0.84 664	0.39 633	0.84 675	0.85 663	1.44 694	1.64 688	2.09 692	1.28 689	1.06 664	0.80 647	0.24 645	0.22 652	0.27 642	0.26 654	0.26 642	0.25 648

RainbowNet	0.72 660	0.89 686	1.02 643	0.82 684	0.63 681	0.78 660	0.52 663	0.81 672	0.93 671	0.60 635	0.79 642	0.80 656	0.60 642	0.80 623	0.57 613	0.78 690	0.55 691	0.78 687	0.49 679	0.76 688	0.58 682

ACVNet_1	0.72 660	0.81 681	1.37 672	0.72 680	0.53 674	0.77 657	0.42 642	0.85 678	0.90 666	0.74 654	0.75 637	1.32 679	0.72 660	1.02 661	0.55 612	0.54 676	0.31 670	0.71 683	0.35 665	0.64 680	0.45 671

ACVNet-4b	0.72 660	0.81 681	1.33 670	0.72 680	0.50 670	0.80 662	0.31 588	0.71 659	0.80 653	0.50 608	0.72 635	0.95 665	0.43 603	0.96 654	1.20 678	1.13 704	0.21 648	0.76 686	0.45 675	0.65 681	0.46 674

MFMNet_re	0.72 660	0.76 679	0.99 639	0.62 675	0.70 684	0.77 657	0.67 675	0.75 663	0.83 659	0.78 658	0.86 650	0.69 648	0.78 663	0.71 587	0.61 624	0.66 683	0.59 694	0.61 680	0.58 690	0.68 684	0.71 693

ELAS_RVC	0.74 664	0.36 630	1.00 640	0.37 646	0.33 649	0.88 667	0.93 694	0.83 674	1.08 680	1.35 685	1.33 676	1.24 675	1.33 691	1.06 664	0.95 658	0.27 654	0.25 661	0.29 654	0.27 658	0.30 654	0.30 656
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 664	0.36 630	0.85 619	0.36 640	0.33 649	1.36 689	0.77 685	0.93 679	0.92 668	1.41 690	1.53 684	1.16 674	1.17 683	0.95 653	1.03 662	0.26 649	0.25 661	0.28 650	0.28 661	0.31 655	0.30 656
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSAF-DinoV2	0.76 666	0.44 649	1.98 685	0.49 665	0.16 479	0.58 631	0.31 588	0.81 672	0.83 659	0.41 563	0.52 570	0.98 667	0.58 639	4.97 711	1.03 662	0.11 486	0.07 382	0.10 432	0.24 645	0.27 647	0.26 650

RTS	0.78 667	0.48 655	4.68 702	0.34 629	0.28 635	1.12 677	0.46 651	0.62 631	1.03 675	0.73 651	0.89 654	0.60 620	0.59 640	1.61 687	1.16 674	0.14 570	0.11 559	0.15 590	0.15 597	0.21 619	0.19 607

RTSA	0.78 667	0.48 655	4.68 702	0.34 629	0.28 635	1.12 677	0.46 651	0.62 631	1.03 675	0.73 651	0.89 654	0.60 620	0.59 640	1.61 687	1.16 674	0.14 570	0.11 559	0.15 590	0.15 597	0.21 619	0.19 607

DStereoSA	0.81 669	0.37 635	1.08 649	0.51 667	0.65 682	0.67 645	1.44 707	0.74 662	1.06 678	0.54 627	1.67 689	0.49 574	1.78 697	0.96 654	1.69 691	0.28 657	0.43 680	0.27 642	0.51 682	0.40 665	0.58 682

DStereoFS	0.84 670	0.66 674	0.80 601	0.53 671	0.50 670	1.23 683	0.55 666	0.94 680	1.32 687	0.89 662	1.32 674	1.04 669	2.32 704	1.29 680	1.14 670	0.31 663	0.35 674	0.30 656	0.39 672	0.34 659	0.60 685

SGM+DAISY	0.87 671	0.66 674	1.30 669	0.51 667	0.60 678	1.03 674	0.84 691	0.76 664	0.73 646	1.39 688	1.51 683	1.31 678	1.22 685	1.11 666	1.08 665	0.57 679	0.53 688	0.51 675	0.51 682	0.54 672	0.61 689

ACVNet_2	0.89 672	0.87 685	1.25 664	0.82 684	0.62 680	0.97 672	0.62 673	1.14 685	1.42 690	1.00 673	1.40 677	1.47 682	0.84 670	1.11 666	0.66 634	0.61 681	0.43 680	0.78 687	0.49 679	0.75 687	0.52 677

IMH-64-1	0.91 673	0.86 683	0.84 616	0.97 689	0.75 686	0.92 670	0.71 677	1.27 686	1.10 681	0.89 662	1.45 679	1.14 671	0.96 676	1.19 671	0.84 649	0.74 687	0.51 685	0.97 692	0.55 687	0.84 690	0.60 685

IMH-64	0.91 673	0.86 683	0.84 616	0.97 689	0.75 686	0.92 670	0.71 677	1.27 686	1.10 681	0.89 662	1.45 679	1.14 671	0.96 676	1.19 671	0.84 649	0.74 687	0.51 685	0.97 692	0.55 687	0.84 690	0.60 685

MonStereo1	0.93 675	0.56 666	0.82 608	0.69 678	0.58 677	1.37 690	0.35 613	0.94 680	1.25 685	0.93 667	1.90 693	1.52 683	2.10 701	1.27 678	0.77 643	0.69 684	0.33 672	0.75 685	0.47 678	0.70 685	0.57 681

U	1.00 676	0.09 87	0.21 119	0.21 290	3.68 708	6.12 711	0.14 107	0.21 81	0.21 188	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	5.42 718	2.90 716	0.07 186	0.06 145

PWCK	1.00 676	1.17 698	1.70 682	0.91 687	0.41 658	1.19 681	0.92 693	1.10 683	1.14 683	1.16 681	1.14 667	1.25 676	0.88 673	1.75 693	1.04 664	0.87 695	0.50 683	0.87 690	0.53 685	0.96 697	0.52 677

WAO-7	1.01 678	0.89 686	0.93 631	0.83 686	0.66 683	1.18 679	0.81 689	1.40 690	1.57 694	1.11 679	1.76 692	1.45 681	1.19 684	1.50 686	1.14 670	0.61 681	0.62 698	0.70 682	0.68 694	0.66 683	0.60 685

MADNet+	1.01 678	1.16 697	4.72 704	0.70 679	0.47 667	1.24 684	0.96 695	0.97 682	0.89 664	0.65 644	0.77 640	0.87 659	0.85 672	2.09 697	1.68 689	0.38 671	0.39 677	0.31 658	0.27 658	0.43 666	0.39 667

MultiAttention	1.02 680	0.13 349	0.43 417	0.35 638	0.43 661	5.36 707	1.71 708	0.69 655	0.53 592	0.36 506	0.63 617	0.55 603	0.22 388	7.60 715	0.43 581	0.09 395	0.06 245	0.14 575	0.24 645	0.26 642	0.30 656

IMH	1.05 681	0.95 690	1.00 640	1.01 691	0.78 689	1.11 676	0.68 676	1.38 689	1.43 691	1.00 673	1.72 690	1.43 680	1.14 680	1.73 692	0.89 654	1.09 701	0.55 691	0.99 694	0.57 689	0.87 692	0.62 691

WAO-6	1.07 682	0.93 689	0.92 629	0.96 688	0.78 689	1.28 686	0.75 682	1.34 688	2.00 698	1.02 675	1.54 685	1.59 684	1.22 685	1.31 681	1.14 670	0.78 690	0.55 691	1.02 696	0.75 699	0.83 689	0.69 692

LVE	1.13 683	1.02 691	1.28 667	1.01 691	0.80 692	1.29 687	0.81 689	1.47 693	1.96 696	1.07 677	1.90 693	1.90 689	1.01 679	1.48 685	0.91 655	0.93 698	0.61 697	0.94 691	0.69 695	0.87 692	0.75 697

JetBlue	1.14 684	0.76 679	2.36 690	0.59 673	0.75 686	3.04 703	1.78 709	1.11 684	0.90 666	0.94 668	1.10 665	1.66 686	1.28 689	2.09 697	1.72 692	0.43 673	0.36 675	0.38 665	0.38 671	0.58 675	0.56 679

Dean	1.17 685	1.04 693	1.49 676	1.03 693	0.78 689	1.20 682	0.77 685	1.48 694	1.96 696	1.28 683	1.99 696	2.15 693	1.14 680	1.25 676	1.00 661	0.81 692	0.60 695	1.01 695	0.69 695	0.92 696	0.74 696

SGM-ForestM	1.36 686	0.28 596	0.79 598	0.26 546	0.16 479	2.26 700	1.00 697	1.42 691	1.46 693	2.38 704	2.05 697	5.95 712	2.66 706	2.95 702	2.46 703	0.17 612	0.18 636	0.18 616	0.18 624	0.15 560	0.18 600

xyz-stereo	1.40 687	0.10 143	17.09 724	0.18 104	0.07 2	4.78 706	0.18 307	0.29 233	0.34 386	0.36 506	2.81 704	0.40 516	0.29 503	0.56 518	0.24 460	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.06 153	0.06 103	0.05 34

MANE	1.41 688	0.36 630	0.74 588	0.43 655	0.41 658	2.16 699	0.80 687	2.39 707	3.38 703	2.22 703	3.06 705	3.54 705	2.73 707	2.15 699	1.94 698	0.28 657	0.27 663	0.30 656	0.46 676	0.28 652	0.34 663

TorneroNet-64	1.43 689	1.03 692	1.20 660	1.10 695	0.86 695	2.26 700	0.73 680	1.84 699	3.84 708	1.25 682	2.25 701	2.69 701	1.42 692	1.76 694	1.43 684	0.76 689	0.50 683	1.09 697	0.66 693	1.23 702	0.76 698

notaker	1.45 690	1.34 701	1.48 674	1.40 702	1.07 699	1.18 679	0.85 692	1.48 694	1.40 689	1.51 699	3.46 706	2.40 698	1.81 698	1.76 694	1.45 687	1.11 702	0.69 703	1.38 704	0.87 702	1.31 704	0.97 702

WAO-8	1.46 691	1.10 695	1.09 650	1.10 695	0.84 693	2.06 696	0.75 682	1.84 699	3.83 706	1.44 694	2.21 699	2.15 693	1.43 693	3.17 703	1.19 676	0.91 696	0.65 700	1.09 697	0.79 700	0.90 694	0.71 693

Venus	1.46 691	1.10 695	1.09 650	1.10 695	0.84 693	2.06 696	0.75 682	1.84 699	3.83 706	1.44 694	2.21 699	2.15 693	1.43 693	3.17 703	1.19 676	0.91 696	0.65 700	1.09 697	0.79 700	0.90 694	0.71 693

UNDER WATER-64	1.55 693	1.19 699	2.52 693	1.31 700	0.95 697	2.12 698	1.21 704	1.45 692	3.19 702	1.43 693	1.32 674	2.64 700	2.04 700	1.63 689	1.83 694	1.11 702	0.67 702	1.28 702	0.92 703	1.19 699	1.02 703

UNDER WATER	1.59 694	1.22 700	2.36 690	1.38 701	1.03 698	1.67 695	1.10 701	1.54 697	3.63 704	1.44 694	1.47 681	2.85 702	2.25 703	1.67 690	1.94 698	1.06 700	0.62 698	1.31 703	0.93 704	1.21 701	1.02 703

LSM	1.64 695	0.40 642	2.56 694	2.02 706	17.61 723	0.51 615	0.52 663	0.61 623	0.76 648	0.82 659	1.11 666	0.63 634	0.54 631	0.75 604	0.49 600	0.16 601	0.24 659	0.18 616	0.21 633	0.25 635	2.42 710

LE_ROB	1.76 696	0.20 529	2.68 696	0.48 662	0.52 673	0.78 660	0.96 695	0.84 675	6.61 713	7.40 716	2.08 698	2.08 691	4.83 709	1.27 678	3.79 708	0.10 446	0.08 470	0.12 527	0.11 506	0.11 475	0.10 450

ktn	1.77 697	1.36 702	1.22 661	1.43 703	1.14 700	1.52 693	1.08 700	1.51 696	3.96 709	2.77 707	4.69 708	3.35 704	1.46 695	1.69 691	1.25 680	1.43 706	0.77 705	1.45 705	0.99 705	1.32 705	0.96 700

KSHMR	1.89 698	1.36 702	1.60 679	1.47 704	1.22 702	1.38 691	1.06 699	1.79 698	5.97 712	1.42 692	5.65 711	2.98 703	1.14 680	2.23 700	1.20 678	1.27 705	1.12 707	1.46 706	1.10 707	1.32 705	1.15 705

TorneroNet	2.22 699	1.08 694	1.24 663	1.14 699	0.90 696	5.58 708	0.80 687	2.12 704	8.69 715	2.58 705	5.42 710	3.88 706	1.97 699	1.78 696	1.87 695	0.86 694	0.54 690	1.15 701	0.74 698	1.23 702	0.85 699

MADNet++	2.26 700	1.80 705	2.06 686	2.13 708	1.97 706	2.61 702	1.79 710	2.38 706	2.16 699	2.75 706	2.65 703	2.38 697	2.43 705	3.17 703	3.21 705	2.17 709	1.95 711	1.94 710	1.63 709	2.06 708	2.01 709

JetRed	2.30 701	2.64 707	6.12 707	1.12 698	1.38 704	5.85 710	3.29 711	1.99 702	1.67 695	1.98 701	1.95 695	2.16 696	1.60 696	2.48 701	4.10 709	1.05 699	1.60 708	1.09 697	1.01 706	1.67 707	1.28 706

light-stereo	2.37 702	0.69 676	3.61 698	3.84 710	3.41 707	4.04 704	0.31 588	2.13 705	1.45 692	3.61 708	6.33 712	6.90 715	0.63 652	4.83 710	1.28 681	0.71 686	0.74 704	0.32 659	0.39 672	1.20 700	0.96 700

HanzoNet	2.97 703	1.69 704	2.29 689	1.74 705	1.33 703	1.53 694	1.03 698	1.99 702	2.64 701	5.51 712	5.16 709	5.90 711	6.82 714	4.32 709	3.29 706	3.16 712	2.02 713	1.92 708	2.87 715	2.24 709	1.89 708

coex-ft	3.44 704	0.73 678	48.55 738	0.24 472	0.19 552	0.50 614	0.43 644	0.47 468	2.40 700	7.03 715	1.20 669	0.97 666	2.23 702	0.73 595	1.92 697	0.12 526	0.15 615	0.14 575	0.12 545	0.21 619	0.43 670

TCMNet-wrong-test	4.29 705	5.57 712	4.65 701	11.33 720	10.39 716	5.73 709	4.48 714	4.13 711	1.02 674	1.91 700	2.39 702	6.16 713	3.62 708	3.84 708	4.50 711	1.99 708	0.47 682	1.97 711	1.69 710	5.69 716	4.31 715

DPSimNet_ROB	4.34 706	4.23 708	6.89 709	3.67 709	3.68 708	4.75 705	5.21 715	2.67 708	3.68 705	5.82 713	3.95 707	5.57 708	6.72 713	3.46 707	4.48 710	4.05 716	2.88 714	4.68 717	3.12 717	3.69 711	3.62 714

tt	4.71 707	0.10 143	3.94 699	2.06 707	1.53 705	10.14 716	16.88 719	9.27 719	4.98 710	1.39 688	1.02 662	4.68 707	4.90 710	3.35 706	5.86 714	5.76 717	9.15 725	2.24 713	2.53 713	3.10 710	1.32 707

BEATNet-Init1	4.73 708	2.61 706	13.29 723	0.58 672	0.53 674	10.12 715	3.33 712	4.83 712	5.01 711	8.75 717	8.51 714	14.08 726	7.60 716	7.70 716	5.34 712	0.28 657	0.28 666	0.34 663	0.37 669	0.57 674	0.45 671

Selective-IGEV-i1pa	5.57 709	7.99 714	4.76 705	0.80 683	0.45 665	12.99 717	3.60 713	9.25 718	7.43 714	6.97 714	9.87 718	8.94 716	7.26 715	14.66 727	5.65 713	3.55 713	1.08 706	1.93 709	0.72 697	0.73 686	2.79 712

USTest	6.88 710	5.23 711	5.63 706	7.22 714	7.29 711	14.34 719	22.76 720	8.48 716	9.32 716	5.42 711	6.39 713	6.29 714	6.64 712	6.92 714	8.62 717	1.94 707	3.29 715	2.16 712	2.55 714	3.85 712	3.29 713

EDNetEfficientorigin	7.51 711	0.52 664	140.47 740	0.25 512	0.17 503	0.42 575	0.29 572	0.47 468	1.03 675	1.28 683	1.02 662	0.83 657	0.84 670	0.75 604	0.99 660	0.10 446	0.09 505	0.12 527	0.10 466	0.21 619	0.22 634

DGTPSM_ROB	8.34 712	5.10 709	10.37 721	5.31 712	10.18 714	8.33 712	23.60 724	6.06 714	13.41 724	4.90 709	10.87 722	5.65 709	10.44 717	6.17 712	12.59 718	3.74 714	7.55 718	3.69 714	7.26 722	4.14 713	7.46 718

DPSMNet_ROB	8.40 713	5.11 710	10.49 722	5.58 713	10.25 715	8.34 713	23.62 725	6.07 715	13.45 725	4.93 710	10.88 723	5.66 710	10.44 717	6.24 713	12.64 719	3.98 715	7.61 719	3.76 715	7.30 723	4.20 714	7.51 719

DLNR_Zeroshot_test	10.44 714	12.10 723	19.93 726	106.08 739	23.66 735	0.14 38	0.13 72	3.22 709	0.17 98	0.16 201	0.23 261	0.16 216	0.10 79	0.31 386	0.15 239	2.36 710	0.06 245	0.07 160	0.07 237	39.70 739	0.06 145

DLNR-FE	10.45 715	12.13 724	19.94 727	106.10 740	23.12 734	0.14 38	0.13 72	3.28 710	0.17 98	0.16 201	0.23 261	0.16 216	0.10 79	0.31 386	0.15 239	2.41 711	0.06 245	0.07 160	0.07 237	40.22 740	0.06 145

iinet-test	10.78 716	9.29 715	9.70 711	10.48 715	10.68 717	17.98 724	25.98 726	12.57 723	13.39 722	9.64 721	10.10 719	10.06 718	10.61 720	11.22 723	12.70 720	6.40 719	7.74 720	5.68 719	6.69 718	7.47 717	7.30 716

IINet	10.78 716	9.29 715	9.70 711	10.48 715	10.68 717	17.98 724	25.98 726	12.57 723	13.39 722	9.64 721	10.10 719	10.06 718	10.61 720	11.22 723	12.70 720	6.40 719	7.74 720	5.68 719	6.69 718	7.47 717	7.30 716

LRCNet_RVC	10.90 718	14.34 726	9.35 710	15.35 721	8.04 713	1.08 675	0.34 609	8.78 717	0.70 640	12.63 726	16.05 726	9.85 717	6.54 711	8.57 717	6.34 715	20.27 736	5.40 717	23.70 734	21.88 735	14.87 725	13.83 726

DPSM_ROB	11.49 719	9.87 721	10.35 719	11.13 718	11.31 719	19.11 727	27.51 729	13.37 726	14.21 727	10.31 723	11.06 724	10.96 724	11.27 725	11.96 725	13.59 723	6.78 721	8.19 723	6.03 721	7.09 720	7.93 719	7.73 721

DPSM	11.49 719	9.87 721	10.35 719	11.13 718	11.31 719	19.11 727	27.51 729	13.37 726	14.21 727	10.31 723	11.06 724	10.96 724	11.27 725	11.96 725	13.59 723	6.78 721	8.19 723	6.03 721	7.09 720	7.93 719	7.73 721

xxxxx1	15.27 721	9.54 718	10.31 716	20.13 724	18.88 724	17.08 720	23.03 721	10.36 720	10.99 718	9.21 718	9.62 715	10.74 721	10.61 720	10.72 719	13.89 725	7.97 723	9.20 726	31.85 737	44.72 739	12.84 722	13.69 723

tt_ll	15.27 721	9.54 718	10.31 716	20.13 724	18.88 724	17.08 720	23.03 721	10.36 720	10.99 718	9.21 718	9.62 715	10.74 721	10.61 720	10.72 719	13.89 725	7.97 723	9.20 726	31.85 737	44.72 739	12.84 722	13.69 723

ff	15.27 721	9.54 718	10.31 716	20.13 724	18.88 724	17.08 720	23.03 721	10.36 720	10.99 718	9.21 718	9.62 715	10.74 721	10.61 720	10.72 719	13.89 725	7.97 723	9.20 726	31.85 737	44.72 739	12.84 722	13.69 723

PML	16.10 724	12.82 725	6.78 708	5.23 711	7.76 712	33.92 731	66.56 741	5.30 713	10.28 717	26.12 740	68.59 741	20.51 728	13.49 727	10.06 718	6.78 716	5.96 718	2.00 712	6.04 723	2.18 712	8.96 721	2.60 711

Anonymous_1	16.62 725	9.35 717	9.84 713	10.66 717	14.64 721	18.66 726	27.12 728	12.64 725	13.51 726	10.76 725	10.30 721	10.13 720	10.60 719	11.06 722	12.74 722	15.87 734	7.74 720	16.92 732	43.48 738	58.66 741	7.68 720

HaxPig	17.72 726	20.22 736	19.73 725	16.53 722	16.51 722	9.27 714	9.33 716	14.34 728	13.27 721	18.65 728	18.70 727	17.35 727	16.77 728	17.04 728	16.45 728	22.05 737	20.89 737	22.27 733	21.53 734	21.29 734	22.13 738

MEDIAN_ROB	21.21 727	24.62 738	23.47 736	19.58 723	19.65 727	13.22 718	10.96 717	17.88 729	17.00 729	22.14 739	22.02 730	20.86 729	20.36 729	21.06 729	19.71 729	25.63 738	24.13 738	26.21 735	25.20 736	25.17 735	25.38 739

RAFT-FEzeroshot	23.10 728	19.88 731	20.56 728	22.49 728	22.75 730	38.38 732	55.50 737	26.84 733	28.66 734	20.60 734	22.10 731	22.05 732	22.74 732	24.00 732	27.37 736	13.59 726	16.48 731	12.14 724	14.28 726	15.96 728	15.54 730

RAFT-FE	23.10 728	19.88 731	20.56 728	22.49 728	22.75 730	38.38 732	55.50 737	26.84 733	28.66 734	20.60 734	22.10 731	22.05 732	22.74 732	24.00 732	27.37 736	13.59 726	16.48 731	12.14 724	14.28 726	15.96 728	15.54 730

CasAABBNet	23.10 728	19.86 729	20.64 730	22.47 727	22.73 728	38.41 735	55.50 737	26.89 736	28.70 736	20.61 736	22.15 733	22.08 735	22.75 734	23.99 730	27.36 734	13.59 726	16.48 731	12.14 724	14.27 725	15.95 726	15.53 729

FlowAnything	23.14 731	19.87 730	20.79 731	22.50 731	22.74 729	38.39 734	55.46 734	26.89 736	28.72 737	20.77 738	22.29 736	22.07 734	22.72 731	23.99 730	27.41 738	13.60 729	16.55 736	12.15 728	14.36 730	15.97 730	15.52 728

Hybrid-DGEV	23.16 732	19.94 734	20.96 733	22.49 728	22.75 730	38.51 737	55.52 740	27.09 740	28.90 740	20.58 733	22.25 734	22.00 731	22.80 736	24.11 735	27.33 733	13.60 729	16.47 730	12.14 724	14.30 729	15.95 726	15.54 730

Selective-RAFT-Error	23.16 732	19.93 733	20.87 732	22.54 732	22.81 733	38.52 738	55.47 735	27.01 739	28.83 738	20.66 737	22.25 734	22.09 736	22.80 736	24.09 734	27.36 734	13.61 731	16.48 731	12.15 728	14.28 726	15.99 731	15.57 733

fast-reg	23.64 734	20.51 737	23.42 735	23.22 733	24.75 737	38.73 739	55.47 735	26.85 735	28.86 739	20.12 731	21.73 728	21.64 730	22.22 730	24.30 737	27.54 739	13.91 733	16.52 735	14.85 731	15.62 731	16.91 733	15.71 734

LSM0	24.24 735	19.98 735	22.32 734	24.22 734	40.14 740	38.48 736	55.20 733	26.95 738	28.57 733	20.49 732	21.83 729	22.26 737	22.75 734	24.22 736	27.30 732	13.66 732	16.32 729	12.19 730	14.15 724	16.10 732	17.66 735

AVERAGE_ROB	25.43 736	29.06 739	27.24 737	24.63 735	24.20 736	17.73 723	12.61 718	22.29 732	21.39 732	26.79 741	26.16 739	25.20 738	24.64 740	25.07 738	23.53 730	29.96 739	28.40 739	30.60 736	29.58 737	29.72 736	29.84 740

RSGM-EC	29.65 737	17.75 727	10.04 714	35.31 736	33.15 738	26.42 729	46.65 731	19.89 730	17.74 730	18.92 729	23.36 737	30.14 739	23.59 738	41.87 739	45.99 740	59.56 740	34.38 740	33.25 740	20.37 732	34.97 737	19.60 736

acva	29.65 737	17.75 727	10.04 714	35.31 736	33.15 738	26.42 729	46.65 731	19.89 730	17.74 730	18.92 729	23.36 737	30.14 739	23.59 738	41.87 739	45.99 740	59.56 740	34.38 740	33.25 740	20.37 732	34.97 737	19.60 736

Selective-IGEV-i16pa	30.47 739	41.93 740	4.02 700	0.49 665	0.37 654	96.94 741	0.74 681	60.26 742	58.76 741	17.24 727	64.39 740	38.26 741	49.53 741	106.11 742	26.15 731	19.96 735	3.42 716	4.39 716	1.81 711	0.39 664	14.22 727

test_example2	101.33 740	108.28 741	68.15 739	98.43 738	106.93 741	89.75 740	102.43 742	36.80 741	97.65 742	129.04 742	130.15 742	65.26 742	66.62 742	92.11 741	80.24 742	144.10 742	199.48 742	81.81 742	103.01 742	125.01 742	101.27 741

GS-Stereo							0.16 208	0.26 179	0.18 119	0.13 121	0.15 137	0.10 57	0.09 34	0.16 98	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 269	0.08 323

FSD					0.24 616	0.27 401	0.27 549	0.31 263	0.29 322	0.26 316	0.27 305	0.28 392	0.27 471	0.28 344	0.26 484	0.23 637	0.22 652	0.27 642	0.26 654	0.25 635

ccccc		256.29 742		354.40 741	364.36 742	149.10 742		152.89 743		153.93 743		164.00 743		268.02 743		390.55 743	349.22 743	244.59 743	219.82 743	412.30 743

ASD4		6.65 713

Low-res two-view benchmark