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

3.75w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.11 183	0.18 162	0.12 33	0.23 123	0.14 43	0.13 122	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.16 100	0.11 43	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 105	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.16 16	0.12 17	0.10 35	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monster-pro	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 124	0.11 224	0.44 432	0.21 292	0.08 24	0.14 39	0.14 108	0.21 82	0.16 71	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.13 201	0.18 146	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	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-32k-new	0.12 77	0.13 352	0.28 215	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.14 123	0.09 27	0.13 201	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

aanet-new-12k	0.12 77	0.11 224	0.23 151	0.22 363	0.09 55	0.16 97	0.14 108	0.24 142	0.19 139	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.13 201	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.04 2	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 77	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.13 340	0.20 239	0.16 209	0.23 123	0.18 120	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.13 201	0.13 12	0.12 114	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.09 55	0.09 1	0.14 108	0.10 1	0.14 43	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.07 2	0.16 97	0.12 33	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 174	0.13 201	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 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asda	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 9	0.10 144	0.15 23	0.17 53	0.10 126	0.16 97	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.10 80	0.16 100	0.11 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 46	0.10 144	0.14 8	0.17 53	0.10 126	0.15 57	0.12 33	0.25 160	0.17 99	0.14 153	0.13 88	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.12 114	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 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.10 8	0.19 47	0.18 120	0.14 153	0.17 176	0.09 27	0.10 80	0.18 146	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 46	0.11 224	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.08 4	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 224	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.08 4	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 144	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.08 4	0.11 119	0.16 100	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 46	0.10 144	0.15 23	0.18 105	0.09 55	0.15 57	0.15 160	0.20 66	0.15 60	0.12 90	0.13 88	0.10 57	0.09 35	0.17 118	0.11 43	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 88	0.14 8	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.25 160	0.16 71	0.14 153	0.13 88	0.08 4	0.10 80	0.16 100	0.13 170	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 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.19 197	0.10 8	0.22 100	0.17 99	0.14 153	0.12 68	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.12 114	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 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.19 197	0.10 8	0.22 100	0.17 99	0.14 153	0.12 68	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 144	0.14 8	0.17 53	0.09 55	0.17 134	0.09 2	0.22 100	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.09 27	0.11 119	0.19 173	0.13 170	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 77	0.11 224	0.18 83	0.18 105	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.07 1	0.12 153	0.15 71	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2w_stereo	0.11 46	0.10 144	0.15 23	0.18 105	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.27 195	0.20 168	0.14 153	0.14 123	0.08 4	0.11 119	0.13 12	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 77	0.08 41	0.14 8	0.18 105	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.25 160	0.21 190	0.13 122	0.16 156	0.08 4	0.12 153	0.16 100	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsters	0.11 46	0.09 88	0.13 1	0.17 53	0.12 259	0.15 57	0.11 20	0.23 123	0.15 60	0.14 153	0.12 68	0.08 4	0.09 35	0.21 220	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.07 2	0.17 134	0.13 73	0.18 37	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.11 92	0.12 153	0.18 146	0.11 43	0.08 293	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.04 1

MonSter	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 329	0.72 682	0.70 583	0.17 53	0.08 24	0.15 57	0.15 160	0.18 37	0.16 71	0.13 122	0.12 68	0.09 27	0.08 15	0.16 100	0.13 170	0.35 672	0.04 2	0.08 261	0.07 237	0.11 476	0.23 646

4D-IteraStereo	0.17 235	0.16 469	0.50 487	0.21 292	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.28 218	0.28 307	0.23 283	0.20 224	0.20 277	0.11 119	0.19 173	0.14 208	0.06 49	0.04 2	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.06 145

CAS	0.15 200	0.07 5	0.21 121	0.41 658	0.16 484	0.20 239	0.18 310	0.22 100	0.19 139	0.15 173	0.19 207	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.13 170	0.29 665	0.04 2	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.14 558

test-3	0.16 216	0.09 88	0.31 255	0.21 292	0.11 183	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.27 288	0.26 321	0.16 156	0.22 302	0.12 153	0.26 314	0.18 327	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.06 145

test_1	0.16 216	0.09 88	0.31 255	0.21 292	0.11 183	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.27 288	0.25 308	0.16 156	0.22 302	0.12 153	0.26 314	0.18 327	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.06 145

CREStereo++_RVC	0.15 200	0.08 41	0.26 185	0.17 53	0.11 183	0.18 162	0.13 73	0.22 100	0.30 342	0.21 267	0.30 343	0.13 142	0.11 119	0.16 100	0.15 241	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 601	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
Anonymus	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.19 163	0.10 126	0.16 97	0.15 160	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.09 16	0.14 174	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

PhaseNet	0.13 124	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.11 58	0.12 68	0.16 218	0.12 153	0.19 173	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

ManiGeoR	0.18 260	0.15 440	0.55 518	0.15 6	0.11 183	0.21 272	0.14 108	0.39 380	0.27 288	0.19 246	0.24 276	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.08 324

HLf10	0.18 260	0.15 440	0.55 518	0.15 6	0.11 183	0.21 272	0.14 108	0.39 380	0.27 288	0.19 246	0.24 276	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.08 324

TestStereo_HLe17	0.19 308	0.17 489	0.64 563	0.16 25	0.11 183	0.21 272	0.17 260	0.40 393	0.30 342	0.19 246	0.25 288	0.17 230	0.15 256	0.38 438	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

TestStereo_HL2	0.18 260	0.14 401	0.34 293	0.17 53	0.11 183	0.20 239	0.15 160	0.33 294	0.29 326	0.22 275	0.29 328	0.19 264	0.17 311	0.39 443	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.08 324

GGDA	0.18 260	0.14 401	0.33 281	0.17 53	0.10 126	0.20 239	0.16 209	0.33 294	0.31 356	0.22 275	0.28 314	0.19 264	0.16 280	0.38 438	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.08 324

TestStereo-Hl	0.18 260	0.11 224	0.31 255	0.17 53	0.10 126	0.22 304	0.16 209	0.36 349	0.29 326	0.23 283	0.26 298	0.22 302	0.19 356	0.38 438	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.07 241

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

quiztm	0.15 200	0.15 440	0.25 175	0.22 363	0.14 390	0.17 134	0.17 260	0.33 294	0.21 190	0.18 239	0.21 239	0.14 174	0.10 80	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.10 126	0.15 57	0.10 8	0.18 37	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 71	0.11 43	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 39	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 71	0.11 43	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 39	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PointNet	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.17 25	0.14 43	0.08 2	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

TS12	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.21 292	0.09 55	0.19 197	0.14 108	0.23 123	0.16 71	0.14 153	0.19 207	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DF	0.13 124	0.09 88	0.21 121	0.18 105	0.10 126	0.17 134	0.15 160	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.22 253	0.19 264	0.11 119	0.20 195	0.14 208	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 137	0.16 25	0.10 126	0.13 28	0.13 73	0.18 37	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

aanet-new-90k	0.12 77	0.11 224	0.28 215	0.20 237	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.22 100	0.16 71	0.09 16	0.11 48	0.09 27	0.12 153	0.20 195	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 77	0.11 224	0.32 264	0.20 237	0.08 24	0.16 97	0.13 73	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.12 68	0.11 92	0.11 119	0.19 173	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 77	0.10 144	0.27 197	0.19 163	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.21 82	0.15 60	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.12 153	0.20 195	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-36k	0.12 77	0.12 284	0.28 215	0.19 163	0.08 24	0.17 134	0.15 160	0.22 100	0.18 120	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	0.17 118	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 77	0.11 224	0.26 185	0.19 163	0.07 2	0.14 39	0.14 108	0.21 82	0.18 120	0.12 90	0.15 137	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.20 237	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 142	0.13 201	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 77	0.11 224	0.27 197	0.20 237	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 142	0.13 201	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 77	0.11 224	0.35 304	0.20 237	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.12 90	0.14 123	0.12 122	0.12 153	0.15 71	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.07 186	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 144	0.26 185	0.18 105	0.09 55	0.14 39	0.14 108	0.20 66	0.13 25	0.11 58	0.13 88	0.10 57	0.11 119	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 77	0.11 224	0.22 137	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.15 60	0.13 122	0.16 156	0.11 92	0.12 153	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 77	0.11 224	0.28 215	0.20 237	0.08 24	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.19 139	0.12 90	0.14 123	0.12 122	0.12 153	0.15 71	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 77	0.11 224	0.26 185	0.20 237	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.12 122	0.11 119	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 77	0.12 284	0.27 197	0.21 292	0.09 55	0.19 197	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.12 90	0.13 88	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 77	0.11 224	0.25 175	0.21 292	0.08 24	0.13 28	0.14 108	0.25 160	0.21 190	0.12 90	0.15 137	0.09 27	0.14 237	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 77	0.11 224	0.24 161	0.20 237	0.09 55	0.19 197	0.15 160	0.26 180	0.20 168	0.11 58	0.12 68	0.10 57	0.13 201	0.17 118	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new	0.13 124	0.11 224	0.30 240	0.20 237	0.13 340	0.20 239	0.14 108	0.23 123	0.16 71	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.15 256	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 77	0.10 144	0.21 121	0.21 292	0.11 183	0.20 239	0.16 209	0.21 82	0.17 99	0.12 90	0.17 176	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 77	0.09 88	0.17 69	0.19 163	0.11 183	0.14 39	0.16 209	0.21 82	0.20 168	0.10 35	0.17 176	0.11 92	0.12 153	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 77	0.08 41	0.29 229	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 612

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 88	0.17 69	0.18 105	0.10 126	0.15 57	0.16 209	0.23 123	0.15 60	0.10 35	0.16 156	0.09 27	0.11 119	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.08 324

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 124	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.18 105	0.14 390	0.18 162	0.15 160	0.23 123	0.21 190	0.16 202	0.22 253	0.10 57	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 124	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.14 390	0.18 162	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.16 202	0.21 239	0.09 27	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 164	0.19 520	0.70 583	0.17 53	0.12 259	0.13 28	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.10 35	0.12 68	0.10 57	0.10 80	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 77	0.09 88	0.18 83	0.18 105	0.09 55	0.13 28	0.16 209	0.25 160	0.21 190	0.11 58	0.16 156	0.09 27	0.11 119	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.04 1	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 124	0.11 224	0.38 352	0.17 53	0.11 183	0.17 134	0.14 108	0.23 123	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.13 142	0.11 119	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	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 33	0.15 11	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.12 5	0.11 43	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	0.13 142	0.09 35	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

LACA3	0.10 9	0.10 144	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 97	0.14 108	0.14 6	0.13 25	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 80	0.16 100	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PSi22	0.14 164	0.13 352	0.29 229	0.19 163	0.09 55	0.17 134	0.12 33	0.28 218	0.23 233	0.13 122	0.14 123	0.22 302	0.13 201	0.29 367	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 186	0.06 145

Foundation-i1c-attn	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.15 160	0.24 142	0.17 99	0.13 122	0.15 137	0.16 218	0.13 201	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.15 160	0.25 160	0.16 71	0.14 153	0.15 137	0.17 230	0.12 153	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 162	0.16 209	0.25 160	0.16 71	0.16 202	0.16 156	0.18 244	0.13 201	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LiteMatch	0.12 77	0.13 352	0.15 23	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.17 260	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 376	0.14 31	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

Lsterematch	0.18 260	0.13 352	0.33 281	0.19 163	0.10 126	0.23 327	0.17 260	0.25 160	0.32 367	0.28 344	0.37 431	0.24 339	0.21 376	0.23 250	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

Foundation-i1	0.13 124	0.07 5	0.16 48	0.17 53	0.11 183	0.17 134	0.16 209	0.32 279	0.22 207	0.15 173	0.17 176	0.20 277	0.13 201	0.14 31	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	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 33	0.14 6	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i32	0.12 77	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.27 195	0.15 60	0.13 122	0.14 123	0.13 142	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 9	0.11 224	0.20 109	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.17 25	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 144	0.13 1	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 80	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	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 28	0.13 73	0.22 100	0.16 71	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

gcap_with_dpt	0.12 77	0.09 88	0.21 121	0.18 105	0.13 340	0.18 162	0.16 209	0.24 142	0.20 168	0.16 202	0.21 239	0.09 27	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

Hybrid-DGEV-03	0.20 329	0.14 401	0.31 255	0.22 363	0.12 259	0.26 393	0.16 209	0.31 267	0.27 288	0.32 445	0.58 601	0.23 324	0.15 256	0.23 250	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.06 145

DispViT+	0.12 77	0.07 5	0.19 93	0.15 6	0.16 484	0.10 13	0.12 33	0.26 180	0.23 233	0.13 122	0.11 48	0.10 57	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.13 73	0.11 2	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 240	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.08 322	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 617	0.07 5	0.63 555	0.18 105	0.13 340	0.15 57	0.11 20	0.20 66	0.11 9	2.05 707	0.12 68	0.23 324	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	4.20 719	0.07 241

MatchStereo	0.11 46	0.08 41	0.23 151	0.16 25	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.20 66	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 114	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
BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 97	0.10 8	0.20 66	0.14 43	0.09 16	0.10 36	0.09 27	0.12 153	0.13 12	0.12 114	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
NLSM3	0.13 124	0.10 144	0.17 69	0.21 292	0.13 340	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.24 250	0.11 58	0.15 137	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	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 39	0.12 33	0.19 47	0.15 60	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VIP-Stereo	0.12 77	0.12 284	0.21 121	0.18 105	0.11 183	0.24 350	0.12 33	0.19 47	0.18 120	0.10 35	0.13 88	0.11 92	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GSStereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.17 53	0.12 259	0.19 197	0.16 209	0.26 180	0.18 120	0.13 122	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

GS-Stereo							0.16 209	0.26 180	0.18 120	0.13 122	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

FE-Mocha	0.16 216	0.10 144	0.33 281	0.19 163	0.13 340	0.19 197	0.15 160	0.35 330	0.22 207	0.24 298	0.24 276	0.20 277	0.14 237	0.17 118	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

DDF-Stereo	0.13 124	0.08 41	0.19 93	0.19 163	0.16 484	0.12 21	0.15 160	0.18 37	0.18 120	0.11 58	0.10 36	0.13 142	0.12 153	0.23 250	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.21 624	0.06 145

252Zero-FE	0.14 164	0.07 5	0.17 69	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.21 82	0.19 139	0.77 662	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

Zero-FE251	0.14 164	0.09 88	0.24 161	0.17 53	0.09 55	0.20 239	0.13 73	0.20 66	0.14 43	0.61 642	0.13 88	0.13 142	0.11 119	0.14 31	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.18 105	0.10 126	0.13 28	0.12 33	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DA	0.14 164	0.10 144	0.18 83	0.21 292	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.14 153	0.17 176	0.16 218	0.14 237	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.11 15	0.09 2	0.20 66	0.12 17	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.23 250	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 145

Replicate-Monster	0.12 77	0.10 144	0.32 264	0.16 25	0.08 24	0.17 134	0.10 8	0.22 100	0.19 139	0.11 58	0.10 36	0.10 57	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.08 324

zero-FE	0.16 216	0.08 41	0.81 609	0.19 163	0.18 530	0.12 21	0.15 160	0.19 47	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.13 142	0.12 153	0.21 220	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.19 612	0.06 145

GGEV	0.14 164	0.10 144	0.18 83	0.21 292	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.14 153	0.17 176	0.16 218	0.14 237	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

AdaDepth	0.11 46	0.09 88	0.20 109	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.13 73	0.16 16	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.09 27	0.09 35	0.19 173	0.12 114	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GASTEREO	0.13 124	0.12 284	0.21 121	0.23 422	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.26 180	0.18 120	0.17 221	0.16 156	0.11 92	0.13 201	0.19 173	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

MSCF	0.13 124	0.12 284	0.21 121	0.22 363	0.10 126	0.16 97	0.15 160	0.26 180	0.18 120	0.17 221	0.16 156	0.11 92	0.13 201	0.18 146	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

monsterstereo	0.11 46	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.12 259	0.14 39	0.12 33	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.16 156	0.08 4	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 69	0.15 6	0.11 183	0.16 97	0.13 73	0.21 82	0.16 71	0.11 58	0.15 137	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

xyz-stereo-finetune2	0.17 235	0.11 224	0.26 185	0.16 25	0.09 55	0.27 404	0.19 357	0.27 195	0.20 168	0.22 275	0.28 314	0.21 290	0.22 393	0.37 432	0.22 432	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.07 241

xyz-stereo	1.40 692	0.10 144	17.09 729	0.18 105	0.07 2	4.78 711	0.18 310	0.29 235	0.34 391	0.36 511	2.81 709	0.40 521	0.29 508	0.56 523	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.06 153	0.06 103	0.05 34

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 69	0.19 163	0.11 183	0.13 28	0.11 20	0.22 100	0.15 60	0.11 58	0.12 68	0.12 122	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 270	0.06 145

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 100	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 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 118	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 41	0.16 48	0.17 53	0.08 24	0.16 97	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 43	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 41	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 71	0.11 43	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 41	0.15 23	0.18 105	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 118	0.11 43	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 41	0.15 23	0.18 105	0.07 2	0.15 57	0.11 20	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 46	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	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 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LGtest1	0.10 9	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.09 2	0.16 16	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 124	0.09 88	0.24 161	0.20 237	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.22 100	0.16 71	0.12 90	0.19 207	0.15 196	0.11 119	0.13 12	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.06 145

MM-Stereo_test2	0.15 200	0.10 144	0.44 432	0.23 422	0.11 183	0.21 272	0.21 440	0.27 195	0.22 207	0.15 173	0.16 156	0.13 142	0.11 119	0.20 195	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.05 34

Reg-Stereo(zero)	0.16 216	0.07 5	0.36 324	0.19 163	0.10 126	0.19 197	0.14 108	0.28 218	0.24 250	0.22 275	0.20 224	0.24 339	0.18 340	0.21 220	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

fast-iter	0.20 329	0.13 352	0.33 281	0.18 105	0.15 451	0.17 134	0.16 209	0.34 306	0.21 190	0.37 519	0.39 460	0.36 480	0.24 425	0.29 367	0.21 411	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.07 241

CoSv	0.20 329	0.13 352	0.33 281	0.18 105	0.15 451	0.17 134	0.16 209	0.34 306	0.21 190	0.37 519	0.39 460	0.36 480	0.24 425	0.29 367	0.21 411	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.07 241

SCV_C0	0.14 164	0.11 224	0.25 175	0.19 163	0.12 259	0.15 57	0.16 209	0.30 255	0.22 207	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.09 35	0.24 266	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.06 145

SCV	0.14 164	0.14 401	0.24 161	0.21 292	0.11 183	0.15 57	0.16 209	0.31 267	0.18 120	0.11 58	0.15 137	0.13 142	0.10 80	0.23 250	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.06 145

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 124	0.14 401	0.19 93	0.26 551	0.09 55	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.18 120	0.12 90	0.11 48	0.10 57	0.13 201	0.21 220	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.12 21	0.13 73	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 35	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 124	0.37 640	0.36 324	0.14 2	0.07 2	0.11 15	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 80	0.20 195	0.10 6	0.09 396	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.24 638	0.05 34

AIO_rvc	0.12 77	0.11 224	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.17 260	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.13 142	0.08 15	0.22 240	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

AIO_test	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.19 163	0.11 183	0.15 57	0.17 260	0.19 47	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.14 174	0.09 35	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

castereo++	0.13 124	0.10 144	0.18 83	0.18 105	0.10 126	0.27 404	0.13 73	0.23 123	0.23 233	0.11 58	0.13 88	0.16 218	0.10 80	0.18 146	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 164	0.10 144	0.19 93	0.18 105	0.10 126	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.13 122	0.18 197	0.16 218	0.16 280	0.15 71	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

GIP-stereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.29 235	0.18 120	0.11 58	0.16 156	0.13 142	0.09 35	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

fffft	0.13 124	0.09 88	0.24 161	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.19 357	0.22 100	0.16 71	0.14 153	0.11 48	0.13 142	0.10 80	0.24 266	0.18 327	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.14 6	0.16 71	0.11 58	0.10 36	0.09 27	0.08 15	0.21 220	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

SMoEStereo_RVC	0.13 124	0.10 144	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.19 47	0.19 139	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.11 119	0.24 266	0.16 268	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

tt45	0.14 164	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.11 183	0.23 327	0.18 310	0.22 100	0.17 99	0.15 173	0.13 88	0.14 174	0.10 80	0.30 383	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

999	0.14 164	0.08 41	0.24 161	0.19 163	0.11 183	0.20 239	0.17 260	0.24 142	0.18 120	0.13 122	0.16 156	0.14 174	0.11 119	0.36 429	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

mms	0.13 124	0.11 224	0.19 93	0.19 163	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.20 66	0.17 99	0.13 122	0.17 176	0.14 174	0.09 35	0.24 266	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

ours_stereo	0.13 124	0.11 224	0.23 151	0.20 237	0.11 183	0.17 134	0.18 310	0.20 66	0.19 139	0.13 122	0.18 197	0.14 174	0.10 80	0.23 250	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.05 34

tg	0.16 216	0.11 224	0.25 175	0.21 292	0.11 183	0.23 327	0.15 160	0.34 306	0.24 250	0.20 253	0.25 288	0.19 264	0.12 153	0.24 266	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.08 270	0.07 241

WCG-NET	0.14 164	0.09 88	0.23 151	0.18 105	0.08 24	0.18 162	0.17 260	0.21 82	0.28 307	0.18 239	0.21 239	0.15 196	0.12 153	0.18 146	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

GCAP-BAT	0.21 350	0.08 41	1.22 666	0.29 603	0.43 666	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 41	0.15 23	0.19 163	0.11 183	0.14 39	0.10 8	0.22 100	0.18 120	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.11 119	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

Pointernet	0.13 124	0.07 5	0.27 197	0.19 163	0.11 183	0.20 239	0.12 33	0.31 267	0.24 250	0.15 173	0.15 137	0.13 142	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

U	1.00 681	0.09 88	0.21 121	0.21 292	3.68 713	6.12 716	0.14 108	0.21 82	0.21 190	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.07 128	0.05 40	5.42 723	2.90 721	0.07 186	0.06 145

IGEV-Stereo+	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.18 105	0.13 340	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 80	0.21 220	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.16 573	0.24 651

AIO-Stereo	0.13 124	0.10 144	0.22 137	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.16 71	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

RSM++	0.12 77	0.09 88	0.19 93	0.20 237	0.09 55	0.17 134	0.15 160	0.21 82	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.14 174	0.09 35	0.20 195	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

RSM	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.23 123	0.18 120	0.13 122	0.13 88	0.15 196	0.09 35	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 200	0.09 88	0.26 185	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.36 349	0.29 326	0.24 298	0.20 224	0.19 264	0.10 80	0.18 146	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.17 53	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 124	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

trnet	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.15 6	0.07 2	0.21 272	0.12 33	0.24 142	0.24 250	0.16 202	0.21 239	0.15 196	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 77	0.08 41	0.29 229	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 612

ACVNet-DCA	0.18 260	0.14 401	0.38 352	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.09 395

xx1	0.20 329	0.14 401	0.38 352	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.35 330	0.47 552	0.17 221	0.19 207	0.28 397	0.24 425	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.09 425	0.09 359	0.09 395

1test111	0.19 308	0.14 401	0.38 352	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.34 411	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.09 395

cc1	0.18 260	0.14 401	0.38 352	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.35 330	0.47 552	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.08 324

ff7	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

ffff	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

ffm	0.22 387	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.35 330	0.44 517	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.27 334	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.08 324

ff1	0.29 521	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.35 330	0.44 517	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 670	0.08 293	0.05 40	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.08 324

11t	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

tt1	0.18 260	0.14 401	0.35 304	0.23 422	0.11 183	0.30 466	0.19 357	0.35 330	0.44 517	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.16 280	0.27 334	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.08 324

CASnet	0.14 164	0.12 284	0.22 137	0.22 363	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.22 275	0.20 224	0.15 196	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.11 492	0.09 425	0.08 270	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.17 53	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot	0.20 329	0.08 41	1.14 661	0.29 603	0.43 666	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

AEACV	0.13 124	0.09 88	0.23 151	0.18 105	0.19 557	0.19 197	0.16 209	0.23 123	0.14 43	0.13 122	0.17 176	0.13 142	0.16 280	0.16 100	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

Any-RAFT	0.17 235	0.08 41	0.31 255	0.19 163	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.42 421	0.30 342	0.24 298	0.27 306	0.27 381	0.16 280	0.21 220	0.12 114	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

HH	0.18 260	0.12 284	0.55 518	0.22 363	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.34 306	0.19 139	0.20 253	0.24 276	0.34 461	0.18 340	0.29 367	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

HanStereo	0.18 260	0.12 284	0.55 518	0.22 363	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.34 306	0.19 139	0.20 253	0.24 276	0.34 461	0.18 340	0.29 367	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

LoS_RVC	0.13 124	0.10 144	0.19 93	0.18 105	0.16 484	0.20 239	0.18 310	0.20 66	0.17 99	0.13 122	0.19 207	0.12 122	0.15 256	0.17 118	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.12 516

anonymousdsp2	0.17 235	0.10 144	0.28 215	0.20 237	0.11 183	0.25 369	0.17 260	0.41 407	0.31 356	0.23 283	0.23 262	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.07 241

anonymousdsp	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241

CES	0.14 164	0.08 41	0.19 93	0.17 53	0.22 600	0.18 162	0.16 209	0.23 123	0.19 139	0.14 153	0.17 176	0.14 174	0.10 80	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 270	0.18 605

Selective-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.27 195	0.15 60	0.13 122	0.14 123	0.13 142	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

EGLCR-Stereo	0.13 124	0.08 41	0.20 109	0.18 105	0.09 55	0.21 272	0.13 73	0.27 195	0.21 190	0.13 122	0.10 36	0.15 196	0.09 35	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

ProNet	0.14 164	0.12 284	0.25 175	0.19 163	0.11 183	0.19 197	0.19 357	0.27 195	0.20 168	0.14 153	0.13 88	0.13 142	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.07 241

MC-Stereo	0.14 164	0.09 88	0.25 175	0.21 292	0.09 55	0.18 162	0.16 209	0.23 123	0.19 139	0.18 239	0.23 262	0.16 218	0.13 201	0.22 240	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

RCA-Stereo	0.16 216	0.09 88	0.25 175	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.36 349	0.35 407	0.20 253	0.25 288	0.17 230	0.17 311	0.18 146	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

DCANet-4	0.19 308	0.10 144	0.52 504	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.36 349	0.39 456	0.29 373	0.30 343	0.17 230	0.22 393	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ccc-4	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

fff	0.19 308	0.13 352	0.40 376	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ADStereo(finetuned)	0.19 308	0.13 352	0.49 476	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.34 306	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.18 244	0.31 539	0.21 220	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

RAFT+CT+SA	0.21 350	0.18 504	0.33 281	0.25 517	0.18 530	0.23 327	0.29 577	0.40 393	0.36 420	0.24 298	0.38 446	0.18 244	0.16 280	0.32 397	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.12 549	0.09 359	0.09 395

test_5	0.23 404	0.19 520	0.38 352	0.26 551	0.18 530	0.25 369	0.29 577	0.40 393	0.37 431	0.29 373	0.40 471	0.25 349	0.22 393	0.34 411	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.10 454

test_4	0.18 260	0.12 284	0.34 293	0.23 422	0.12 259	0.18 162	0.22 468	0.26 180	0.24 250	0.24 298	0.47 549	0.22 302	0.13 201	0.24 266	0.16 268	0.06 49	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.07 186	0.05 34

IGEV-Stereo	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.21 350	0.15 440	0.53 508	0.21 292	0.12 259	0.28 424	0.17 260	0.42 421	0.30 342	0.33 458	0.32 368	0.15 196	0.17 311	0.50 485	0.21 411	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

MIPNet	0.21 350	0.15 440	0.52 504	0.21 292	0.12 259	0.27 404	0.20 409	0.45 453	0.37 431	0.30 405	0.23 262	0.19 264	0.24 425	0.27 334	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

test_3	0.18 260	0.11 224	0.32 264	0.24 477	0.11 183	0.22 304	0.25 534	0.31 267	0.31 356	0.25 308	0.18 197	0.23 324	0.13 201	0.25 296	0.19 361	0.06 49	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.07 186	0.06 145

LCNet	0.21 350	0.11 224	0.29 229	0.25 517	0.12 259	0.23 327	0.19 357	0.34 306	0.26 277	0.28 344	0.35 412	0.26 371	0.30 522	0.35 420	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.13 533	0.22 639

HHNet	0.22 387	0.12 284	0.52 504	0.18 105	0.18 530	0.20 239	0.20 409	0.34 306	0.31 356	0.32 445	0.59 604	0.20 277	0.21 376	0.24 266	0.31 528	0.08 293	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.11 492

AAGNet	0.33 553	0.11 224	0.37 333	0.25 517	0.16 484	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.35 495	0.35 412	0.27 381	0.30 522	0.44 463	2.66 709	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.08 270	0.06 145

STrans-v2	0.24 435	0.13 352	0.54 511	0.21 292	0.12 259	0.23 327	0.21 440	0.47 473	0.28 307	0.31 423	0.42 496	0.36 480	0.35 563	0.62 559	0.23 453	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

TransformOpticalFlow	0.24 435	0.13 352	0.56 525	0.23 422	0.11 183	0.21 272	0.19 357	0.40 393	0.32 367	0.30 405	0.43 509	0.36 480	0.31 539	0.61 551	0.20 384	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.07 241

KYRaft	0.22 387	0.10 144	0.30 240	0.23 422	0.12 259	0.23 327	0.23 495	0.35 330	0.24 250	0.35 495	0.54 585	0.34 461	0.26 457	0.29 367	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.08 270	0.31 664

SST-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.37 333	0.24 477	0.13 340	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.24 250	0.34 478	0.33 391	0.29 408	0.25 447	0.56 523	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.07 241

RAFT_R40	0.21 350	0.10 144	0.37 333	0.24 477	0.13 340	0.18 162	0.18 310	0.31 267	0.29 326	0.33 458	0.33 391	0.30 425	0.24 425	0.55 512	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.07 241

PFNet	0.23 404	0.10 144	0.57 528	0.24 477	0.14 390	0.22 304	0.19 357	0.39 380	0.33 381	0.35 495	0.32 368	0.27 381	0.19 356	0.64 568	0.22 432	0.09 396	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.07 241

RAFT-RH_RVC	0.25 463	0.11 224	0.45 444	0.21 292	0.12 259	0.25 369	0.14 108	0.27 195	0.27 288	0.38 534	1.15 673	0.23 324	0.17 311	0.57 527	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.06 103	0.07 241

CRE-IMP	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.11 183	0.24 350	0.17 260	0.29 235	0.21 190	0.27 331	0.26 298	0.24 339	0.17 311	0.23 250	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.10 428	0.10 454

cross-raft	0.17 235	0.12 284	0.41 399	0.23 422	0.10 126	0.20 239	0.24 517	0.33 294	0.23 233	0.23 283	0.28 314	0.29 408	0.15 256	0.17 118	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

GMM-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.43 422	0.23 422	0.13 340	0.24 350	0.25 534	0.37 360	0.27 288	0.30 405	0.45 532	0.27 381	0.21 376	0.31 390	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.19 612

Prome-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.30 240	0.24 477	0.12 259	0.23 327	0.23 495	0.36 349	0.25 265	0.33 458	0.59 604	0.24 339	0.28 493	0.29 367	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.20 624

iRaftStereo_RVC	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.21 292	0.11 183	0.20 239	0.17 260	0.32 279	0.23 233	0.20 253	0.25 288	0.18 244	0.12 153	0.20 195	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.08 270	0.07 241

s12784h	0.17 235	0.09 88	0.26 185	0.18 105	0.07 2	0.32 495	0.19 357	0.37 360	0.32 367	0.23 283	0.25 288	0.18 244	0.17 311	0.25 296	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

XX-TBD	0.15 200	0.18 504	0.28 215	0.22 363	0.10 126	0.22 304	0.15 160	0.22 100	0.27 288	0.22 275	0.26 298	0.14 174	0.12 153	0.16 100	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

DCANet	0.18 260	0.13 352	0.40 376	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.34 306	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.18 244	0.23 407	0.20 195	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

csc	0.19 308	0.13 352	0.40 376	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 308	0.13 352	0.40 376	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

111	0.20 329	0.17 489	0.40 376	0.18 105	0.09 55	0.24 350	0.17 260	0.41 407	0.45 529	0.23 283	0.29 328	0.29 408	0.21 376	0.24 266	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 324

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 235	0.14 401	0.32 264	0.20 237	0.09 55	0.19 197	0.17 260	0.32 279	0.30 342	0.25 308	0.33 391	0.20 277	0.17 311	0.19 173	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

AFF-stereo	0.18 260	0.15 440	0.32 264	0.21 292	0.10 126	0.18 162	0.18 310	0.33 294	0.27 288	0.25 308	0.37 431	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

CFNet-RSSM	0.17 235	0.10 144	0.40 376	0.20 237	0.11 183	0.20 239	0.15 160	0.36 349	0.30 342	0.23 283	0.21 239	0.26 371	0.15 256	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 235	0.10 144	0.37 333	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.32 279	0.28 307	0.23 283	0.23 262	0.27 381	0.15 256	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

CREStereo	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.14 2	0.08 24	0.22 304	0.15 160	0.25 160	0.24 250	0.16 202	0.21 239	0.14 174	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.09 396	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
PMTNet	0.15 200	0.08 41	0.23 151	0.15 6	0.09 55	0.23 327	0.16 209	0.25 160	0.23 233	0.17 221	0.21 239	0.16 218	0.14 237	0.22 240	0.13 170	0.29 665	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

HITNet	0.20 329	0.17 489	0.43 422	0.19 163	0.08 24	0.27 404	0.14 108	0.42 421	0.30 342	0.29 373	0.32 368	0.27 381	0.21 376	0.28 348	0.25 475	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	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
MLCV	0.22 387	0.16 469	0.44 432	0.21 292	0.08 24	0.29 446	0.19 357	0.38 368	0.37 431	0.38 534	0.44 520	0.31 434	0.21 376	0.41 453	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

iResNet	0.24 435	0.18 504	0.61 544	0.25 517	0.11 183	0.29 446	0.21 440	0.42 421	0.43 502	0.33 458	0.43 509	0.27 381	0.22 393	0.34 411	0.26 489	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

SE	0.16 216	0.14 401	0.19 93	0.21 292	0.11 183	0.23 327	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.20 253	0.27 306	0.15 196	0.17 311	0.15 71	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.08 324

SMOE	0.17 235	0.11 224	0.21 121	0.20 237	0.09 55	0.26 393	0.21 440	0.30 255	0.23 233	0.21 267	0.27 306	0.21 290	0.17 311	0.18 146	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.12 530	0.07 237	0.11 476	0.07 241

HLF11	0.19 308	0.14 401	0.54 511	0.15 6	0.12 259	0.21 272	0.12 33	0.37 360	0.24 250	0.20 253	0.29 328	0.18 244	0.18 340	0.37 432	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.09 395

HLf8	0.19 308	0.16 469	0.55 518	0.15 6	0.12 259	0.24 350	0.14 108	0.40 393	0.31 356	0.20 253	0.26 298	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.17 299	0.10 449	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

TestStereo_HL3	0.21 350	0.13 352	0.77 595	0.17 53	0.11 183	0.23 327	0.16 209	0.34 306	0.20 168	0.27 331	0.38 446	0.23 324	0.19 356	0.41 453	0.14 208	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 324

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.11 15	0.12 33	0.17 25	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DNS	0.21 350	0.09 88	0.27 197	0.24 477	0.11 183	0.29 446	0.16 209	0.27 195	0.16 71	1.35 690	0.18 197	0.17 230	0.12 153	0.14 31	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.12 516

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.18 105	0.09 55	0.11 15	0.12 33	0.16 16	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 164	0.21 548	0.47 460	0.17 53	0.12 259	0.15 57	0.14 108	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.14 123	0.12 122	0.10 80	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.07 241

IGEV_i1	0.21 350	0.11 224	0.43 422	0.22 363	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.43 435	0.30 342	0.29 373	0.30 343	0.31 434	0.20 367	0.33 404	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.08 324

RT-Monster	0.15 200	0.08 41	0.21 121	0.17 53	0.14 390	0.20 239	0.11 20	0.29 235	0.32 367	0.24 298	0.22 253	0.17 230	0.13 201	0.18 146	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 121	0.15 6	0.11 183	0.10 13	0.13 73	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	0.08 322	0.06 103	0.05 34

Selective-IGEV-i1	0.21 350	0.10 144	0.31 255	0.23 422	0.13 340	0.31 482	0.22 468	0.46 464	0.42 494	0.27 331	0.32 368	0.33 452	0.17 311	0.25 296	0.19 361	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.09 395

VMStereo-Base	0.13 124	0.08 41	0.22 137	0.15 6	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.24 142	0.25 265	0.14 153	0.22 253	0.17 230	0.12 153	0.19 173	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

Hybrid-DGEV-2	0.21 350	0.15 440	0.34 293	0.24 477	0.13 340	0.28 424	0.14 108	0.48 486	0.44 517	0.27 331	0.24 276	0.25 349	0.25 447	0.28 348	0.19 361	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.07 241

BStereo	0.13 124	0.10 144	0.42 409	0.18 105	0.11 183	0.13 28	0.14 108	0.24 142	0.22 207	0.12 90	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.16 100	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

Anonymus123	0.14 164	0.10 144	0.42 409	0.18 105	0.11 183	0.36 539	0.14 108	0.28 218	0.22 207	0.12 90	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.16 100	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.18 37	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.11 92	0.10 80	0.15 71	0.13 170	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 97	0.13 73	0.21 82	0.11 9	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.12 259	0.19 197	0.16 209	0.20 66	0.14 43	0.12 90	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

gasm-f	0.12 77	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.20 66	0.14 43	0.12 90	0.19 207	0.10 57	0.11 119	0.16 100	0.11 43	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.09 359	0.08 324

DLNR-FE	10.45 720	12.13 729	19.94 732	106.10 745	23.12 739	0.14 39	0.13 73	3.28 715	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 390	0.15 241	2.41 716	0.06 245	0.07 160	0.07 237	40.22 745	0.06 145

IGEV-FE	0.18 260	0.10 144	0.65 565	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.34 306	0.19 139	0.28 344	0.22 253	0.27 381	0.13 201	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

MultiAttention	1.02 685	0.13 352	0.43 422	0.35 643	0.43 666	5.36 712	1.71 713	0.69 660	0.53 597	0.36 511	0.63 622	0.55 608	0.22 393	7.60 720	0.43 586	0.09 396	0.06 245	0.14 579	0.24 650	0.26 647	0.30 661

z-ln-s-r	0.32 544	0.21 548	0.82 613	0.23 422	0.14 390	0.30 466	0.26 548	0.43 435	0.50 579	0.32 445	0.60 609	0.39 506	0.29 508	0.73 600	0.66 639	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.08 324

water-stereo	0.13 124	0.08 41	0.20 109	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.14 108	0.25 160	0.19 139	0.17 221	0.23 262	0.15 196	0.15 256	0.12 5	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

depthmonostereo	0.14 164	0.09 88	0.19 93	0.19 163	0.08 24	0.20 239	0.15 160	0.27 195	0.23 233	0.16 202	0.18 197	0.14 174	0.17 311	0.19 173	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 164	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.09 55	0.21 272	0.14 108	0.24 142	0.21 190	0.21 267	0.21 239	0.15 196	0.14 237	0.23 250	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

G2L-ROB	0.23 404	0.15 440	0.41 399	0.19 163	0.12 259	0.27 404	0.21 440	0.47 473	0.33 381	0.34 478	0.31 358	0.41 528	0.22 393	0.49 481	0.26 489	0.09 396	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.10 454

xyz-stereo-finetune	0.16 216	0.12 284	0.23 151	0.16 25	0.08 24	0.23 327	0.20 409	0.29 235	0.31 356	0.19 246	0.22 253	0.19 264	0.15 256	0.29 367	0.20 384	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.06 145

DFGA-Net	0.23 404	0.24 575	0.49 476	0.22 363	0.15 451	0.25 369	0.17 260	0.39 380	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.21 290	0.17 311	0.59 540	0.28 500	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.08 324

G2L-Stereo_test	0.24 435	0.16 469	0.38 352	0.19 163	0.13 340	0.27 404	0.24 517	0.49 496	0.38 446	0.37 519	0.37 431	0.40 521	0.24 425	0.52 496	0.28 500	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.08 324

coex_refinement	0.26 481	0.16 469	0.36 324	0.23 422	0.15 451	0.31 482	0.20 409	0.49 496	0.42 494	0.35 495	0.42 496	0.45 557	0.27 476	0.55 512	0.33 540	0.10 449	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.10 428	0.10 454

LG-Stereo	0.13 124	0.10 144	0.24 161	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.18 310	0.21 82	0.18 120	0.11 58	0.17 176	0.09 27	0.09 35	0.15 71	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 235	0.10 144	0.39 368	0.23 422	0.11 183	0.20 239	0.22 468	0.33 294	0.29 326	0.22 275	0.21 239	0.15 196	0.14 237	0.23 250	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.06 145

AIO-test2	0.20 329	0.20 533	0.36 324	0.26 551	0.15 451	0.22 304	0.16 209	0.42 421	0.42 494	0.16 202	0.29 328	0.15 196	0.11 119	0.26 314	0.13 170	0.18 628	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.07 186	0.07 241

AIO-test1	0.19 308	0.14 401	0.41 399	0.27 579	0.15 451	0.21 272	0.16 209	0.39 380	0.36 420	0.17 221	0.26 298	0.18 244	0.13 201	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.06 103	0.09 395

fffy	0.14 164	0.11 224	0.24 161	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.18 310	0.22 100	0.19 139	0.13 122	0.16 156	0.15 196	0.13 201	0.25 296	0.14 208	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

PAM_32	0.23 404	0.10 144	0.63 555	0.21 292	0.14 390	0.33 506	0.19 357	0.36 349	0.23 233	0.29 373	0.28 314	0.56 612	0.28 493	0.27 334	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.09 395

PAM	0.23 404	0.10 144	0.63 555	0.22 363	0.15 451	0.34 519	0.21 440	0.37 360	0.22 207	0.31 423	0.27 306	0.55 608	0.26 457	0.26 314	0.17 299	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.09 425	0.07 186	0.09 395

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.08 24	0.09 1	0.13 73	0.24 142	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

UGAM-zero	0.23 404	0.10 144	0.54 511	0.19 163	0.13 340	0.21 272	0.14 108	0.44 443	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.51 591	0.33 549	0.65 575	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.06 103	0.07 241

UGAM	0.26 481	0.14 401	0.45 444	0.25 517	0.12 259	0.23 327	0.25 534	0.32 279	0.41 486	0.31 423	0.42 496	0.41 528	0.22 393	0.92 651	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.14 579	0.12 549	0.10 428	0.07 241

RAStereo	0.13 124	0.12 284	0.27 197	0.22 363	0.11 183	0.15 57	0.18 310	0.23 123	0.23 233	0.13 122	0.17 176	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.05 34

Occ-G	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.17 53	0.10 126	0.15 57	0.19 357	0.22 100	0.19 139	0.13 122	0.19 207	0.21 290	0.11 119	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 463	0.14 401	0.95 639	0.21 292	0.27 635	0.20 239	0.19 357	0.48 486	0.25 265	0.26 321	0.55 589	0.34 461	0.18 340	0.25 296	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.12 549	0.12 517	0.12 516

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 404	0.13 352	0.83 616	0.20 237	0.21 584	0.23 327	0.17 260	0.48 486	0.27 288	0.23 283	0.29 328	0.39 506	0.23 407	0.25 296	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.11 510	0.11 476	0.10 454

WCG-NET（raft）	0.14 164	0.09 88	0.23 151	0.17 53	0.08 24	0.19 197	0.16 209	0.23 123	0.26 277	0.18 239	0.19 207	0.20 277	0.12 153	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

H2IRNET	0.18 260	0.13 352	0.35 304	0.21 292	0.12 259	0.20 239	0.15 160	0.27 195	0.30 342	0.17 221	0.31 358	0.25 349	0.20 367	0.24 266	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.06 145

MGS-Stereo	0.14 164	0.11 224	0.32 264	0.19 163	0.11 183	0.18 162	0.17 260	0.20 66	0.22 207	0.14 153	0.24 276	0.15 196	0.10 80	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.10 428	0.06 145

IGEV++	0.13 124	0.10 144	0.23 151	0.21 292	0.10 126	0.15 57	0.15 160	0.29 235	0.16 71	0.12 90	0.15 137	0.12 122	0.12 153	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

CoDeX	0.23 404	0.12 284	0.46 452	0.21 292	0.14 390	0.29 446	0.21 440	0.53 555	0.41 486	0.29 373	0.35 412	0.29 408	0.22 393	0.48 476	0.19 361	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241

IGEVStereo-DCA	0.14 164	0.11 224	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.12 68	0.14 174	0.12 153	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

rrr	0.17 235	0.11 224	0.57 528	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.35 330	0.22 207	0.15 173	0.12 68	0.14 174	0.12 153	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

plain	0.17 235	0.13 352	0.43 422	0.21 292	0.13 340	0.16 97	0.17 260	0.27 195	0.22 207	0.16 202	0.26 298	0.13 142	0.16 280	0.27 334	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.07 237	0.10 428	0.07 241

IGEV_Zeroshot_test	0.18 260	0.10 144	0.65 565	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.34 306	0.19 139	0.28 344	0.22 253	0.27 381	0.13 201	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

MSKI-zero shot	0.17 235	0.09 88	0.43 422	0.20 237	0.11 183	0.21 272	0.15 160	0.32 279	0.21 190	0.23 283	0.24 276	0.23 324	0.10 80	0.31 390	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

MIF-Stereo (partial)	0.16 216	0.10 144	0.34 293	0.21 292	0.15 451	0.15 57	0.13 73	0.28 218	0.25 265	0.17 221	0.26 298	0.15 196	0.16 280	0.25 296	0.17 299	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.08 324

UniTT-Stereo	0.14 164	0.10 144	0.30 240	0.21 292	0.13 340	0.17 134	0.13 73	0.19 47	0.18 120	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.11 119	0.18 146	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.06 145

DLNR_Zeroshot_test	10.44 719	12.10 728	19.93 731	106.08 744	23.66 740	0.14 39	0.13 73	3.22 714	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 390	0.15 241	2.36 715	0.06 245	0.07 160	0.07 237	39.70 744	0.06 145

PCWNet_CMD	0.23 404	0.13 352	0.48 470	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.16 209	0.46 464	0.46 547	0.29 373	0.36 422	0.37 486	0.24 425	0.28 348	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.11 476	0.09 395

GCAP-Stereo	0.14 164	0.14 401	0.33 281	0.20 237	0.09 55	0.21 272	0.10 8	0.26 180	0.20 168	0.18 239	0.19 207	0.15 196	0.13 201	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.06 145

RAFT-Test	0.17 235	0.10 144	0.38 352	0.19 163	0.12 259	0.25 369	0.17 260	0.33 294	0.23 233	0.23 283	0.29 328	0.27 381	0.14 237	0.20 195	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

LL-Strereo2	0.18 260	0.18 504	0.39 368	0.22 363	0.12 259	0.24 350	0.13 73	0.31 267	0.23 233	0.24 298	0.20 224	0.24 339	0.12 153	0.26 314	0.15 241	0.06 49	0.06 245	0.12 530	0.09 425	0.08 270	0.07 241

LoS	0.14 164	0.08 41	0.27 197	0.16 25	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.26 180	0.26 277	0.15 173	0.18 197	0.18 244	0.13 201	0.22 240	0.14 208	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.
knoymous	0.17 235	0.09 88	0.32 264	0.17 53	0.11 183	0.21 272	0.17 260	0.32 279	0.23 233	0.23 283	0.28 314	0.27 381	0.16 280	0.23 250	0.16 268	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.06 153	0.09 359	0.09 395

anonymousa	0.23 404	0.11 224	0.50 487	0.21 292	0.16 484	0.31 482	0.20 409	0.36 349	0.35 407	0.32 445	0.50 561	0.39 506	0.26 457	0.22 240	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.11 510	0.07 186	0.08 324

riskmin	0.18 260	0.09 88	0.34 293	0.18 105	0.12 259	0.24 350	0.16 209	0.34 306	0.28 307	0.21 267	0.23 262	0.33 452	0.24 425	0.23 250	0.17 299	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.06 153	0.10 428	0.10 454

Selective-RAFT	0.17 235	0.12 284	0.30 240	0.24 477	0.10 126	0.29 446	0.15 160	0.32 279	0.31 356	0.17 221	0.17 176	0.21 290	0.18 340	0.28 348	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.06 145

TestStereo1	0.21 350	0.16 469	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.26 393	0.27 554	0.40 393	0.36 420	0.29 373	0.39 460	0.22 302	0.21 376	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.07 241

DisPM	0.19 308	0.10 144	0.35 304	0.23 422	0.13 340	0.18 162	0.20 409	0.29 235	0.29 326	0.33 458	0.34 401	0.23 324	0.16 280	0.33 404	0.16 268	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.11 492

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 528	0.20 533	0.70 583	0.21 292	0.17 508	0.46 599	0.27 554	0.50 507	0.49 571	0.42 578	0.55 589	0.43 541	0.30 522	0.46 469	0.38 559	0.09 396	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.11 476	0.10 454

raft_robust	0.22 387	0.17 489	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.23 327	0.22 468	0.49 496	0.48 562	0.32 445	0.32 368	0.26 371	0.23 407	0.53 503	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.10 469	0.08 270	0.06 145

SA-5K	0.21 350	0.16 469	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.26 393	0.27 554	0.40 393	0.36 420	0.29 373	0.39 460	0.22 302	0.21 376	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.07 241

Sa-1000	0.22 387	0.15 440	0.35 304	0.23 422	0.13 340	0.28 424	0.23 495	0.47 473	0.39 456	0.30 405	0.50 561	0.26 371	0.19 356	0.33 404	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.08 270	0.06 145

SA	0.22 387	0.16 469	0.36 324	0.23 422	0.13 340	0.24 350	0.23 495	0.45 453	0.40 474	0.27 331	0.44 520	0.23 324	0.23 407	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.08 270	0.06 145

iRaft-Stereo_5w	0.23 404	0.18 504	0.44 432	0.22 363	0.13 340	0.19 197	0.19 357	0.37 360	0.32 367	0.28 344	0.37 431	0.34 461	0.23 407	0.65 575	0.27 495	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.08 324

iRaft-Stereo_20w	0.19 308	0.10 144	0.46 452	0.19 163	0.13 340	0.25 369	0.19 357	0.52 543	0.19 139	0.29 373	0.21 239	0.22 302	0.20 367	0.28 348	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.08 270	0.08 324

IPLGR	0.21 350	0.13 352	0.61 544	0.21 292	0.11 183	0.25 369	0.18 310	0.41 407	0.37 431	0.28 344	0.27 306	0.21 290	0.19 356	0.37 432	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

CrosDoStereo	0.31 535	0.10 144	0.49 476	0.18 105	0.12 259	0.22 304	1.11 707	0.34 306	0.37 431	0.38 534	0.61 616	0.28 397	0.46 618	0.61 551	0.57 618	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

TRStereo	0.19 308	0.17 489	0.47 460	0.23 422	0.19 557	0.19 197	0.16 209	0.52 543	0.28 307	0.20 253	0.19 207	0.21 290	0.13 201	0.24 266	0.13 170	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.11 510	0.06 103	0.06 145

Patchmatch Stereo++	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.26 314	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324
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
OMP-Stereo	0.23 404	0.14 401	0.35 304	0.29 603	0.13 340	0.21 272	0.16 209	0.37 360	0.33 381	0.34 478	0.30 343	0.34 461	0.19 356	0.70 589	0.24 465	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IIG-Stereo	0.23 404	0.13 352	0.35 304	0.29 603	0.12 259	0.23 327	0.14 108	0.38 368	0.31 356	0.34 478	0.37 431	0.33 452	0.21 376	0.70 589	0.26 489	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NF-Stereo	0.20 329	0.10 144	0.35 304	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

OCTAStereo	0.20 329	0.10 144	0.35 304	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

PSM-softLoss	0.21 350	0.10 144	0.39 368	0.24 477	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.38 368	0.26 277	0.29 373	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.52 496	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.12 516

KMStereo	0.21 350	0.10 144	0.39 368	0.24 477	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.38 368	0.26 277	0.29 373	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.52 496	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.12 516

NRIStereo	0.18 260	0.11 224	0.35 304	0.23 422	0.11 183	0.24 350	0.20 409	0.29 235	0.26 277	0.26 321	0.25 288	0.25 349	0.18 340	0.34 411	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.08 324

PSM-adaLoss	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.18 340	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

PSM-AAD	0.25 463	0.10 144	0.30 240	0.24 477	0.12 259	0.26 393	0.38 633	0.34 306	0.28 307	0.35 495	0.39 460	0.28 397	0.79 669	0.30 383	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.12 530	0.11 510	0.08 270	0.21 633

FTStereo	0.28 510	0.10 144	0.43 422	0.23 422	0.13 340	0.21 272	0.53 670	0.34 306	0.26 277	0.38 534	0.95 662	0.30 425	0.56 640	0.32 397	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.19 612

ROB_FTStereo_v2	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

ROB_FTStereo	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

HUI-Stereo	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.25 349	0.17 311	0.22 240	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

ASMatch	0.23 404	0.11 224	0.51 497	0.24 477	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.28 307	0.28 344	0.68 631	0.27 381	0.26 457	0.50 485	0.22 432	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.11 492

DeepStereo_LL	0.31 535	0.10 144	0.49 476	0.18 105	0.12 259	0.22 304	1.11 707	0.34 306	0.37 431	0.38 534	0.61 616	0.28 397	0.46 618	0.61 551	0.57 618	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

DEmStereo	0.26 481	0.09 88	0.47 460	0.19 163	0.12 259	0.30 466	0.25 534	0.28 218	0.36 420	0.36 511	0.58 601	0.25 349	0.48 627	0.53 503	0.44 591	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.07 241

THIR-Stereo	0.29 521	0.12 284	0.41 399	0.19 163	0.11 183	0.28 424	0.72 684	0.32 279	0.35 407	0.37 519	0.65 625	0.34 461	0.50 630	0.57 527	0.45 594	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.07 241

DRaft	0.24 435	0.10 144	0.34 293	0.18 105	0.12 259	0.28 424	0.23 495	0.33 294	0.39 456	0.38 534	0.61 616	0.21 290	0.41 595	0.48 476	0.42 585	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.08 324

GrayStereo	0.25 463	0.09 88	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.23 327	0.47 660	0.34 306	0.30 342	0.39 549	0.47 549	0.30 425	0.79 669	0.29 367	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.13 536

RE-Stereo	0.20 329	0.10 144	0.35 304	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

Pruner-Stereo	0.19 308	0.11 224	0.34 293	0.29 603	0.12 259	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.29 326	0.33 458	0.32 368	0.25 349	0.15 256	0.24 266	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.09 395

TVStereo	0.20 329	0.10 144	0.35 304	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

DeepStereo_RVC	0.18 260	0.11 224	0.40 376	0.21 292	0.11 183	0.19 197	0.16 209	0.28 218	0.22 207	0.27 331	0.27 306	0.23 324	0.28 493	0.24 266	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.10 454

iGMRVC	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.27 334	0.17 299	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

IRAFT_RVC	0.22 387	0.12 284	0.39 368	0.26 551	0.11 183	0.18 162	0.24 517	0.40 393	0.37 431	0.31 423	0.30 343	0.29 408	0.24 425	0.55 512	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.07 241

RAFT-345	0.21 350	0.10 144	0.46 452	0.22 363	0.11 183	0.20 239	0.16 209	0.26 180	0.25 265	0.27 331	0.66 627	0.21 290	0.16 280	0.55 512	0.21 411	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

iRAFT	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.26 314	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

AnonymousM	0.17 235	0.19 520	0.24 161	0.18 105	0.10 126	0.18 162	0.17 260	0.30 255	0.23 233	0.26 321	0.20 224	0.18 244	0.14 237	0.19 173	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.38 670	0.15 601	0.06 103	0.05 34

CroCo-Stereo	0.14 164	0.13 352	0.24 161	0.25 517	0.11 183	0.11 15	0.18 310	0.32 279	0.23 233	0.12 90	0.12 68	0.18 244	0.12 153	0.14 31	0.13 170	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
test-1	0.17 235	0.11 224	0.40 376	0.23 422	0.13 340	0.22 304	0.23 495	0.34 306	0.26 277	0.20 253	0.24 276	0.22 302	0.14 237	0.16 100	0.20 384	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.08 324

RAFT-IKP	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.18 340	0.25 296	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

TestStereo	0.21 350	0.19 520	0.40 376	0.25 517	0.10 126	0.22 304	0.21 440	0.31 267	0.31 356	0.23 283	0.34 401	0.22 302	0.18 340	0.62 559	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.07 237	0.11 476	0.06 145

raft+_RVC	0.18 260	0.14 401	0.32 264	0.21 292	0.15 451	0.21 272	0.16 209	0.38 368	0.34 391	0.21 267	0.28 314	0.20 277	0.15 256	0.24 266	0.19 361	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 324

raftrobust	0.16 216	0.13 352	0.29 229	0.22 363	0.15 451	0.19 197	0.13 73	0.32 279	0.26 277	0.26 321	0.20 224	0.19 264	0.17 311	0.21 220	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

CFNet_pseudo	0.23 404	0.13 352	0.47 460	0.19 163	0.13 340	0.26 393	0.16 209	0.44 443	0.44 517	0.29 373	0.37 431	0.38 494	0.23 407	0.29 367	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.08 322	0.11 476	0.09 395

RALAANet	0.19 308	0.18 504	0.37 333	0.23 422	0.14 390	0.23 327	0.13 73	0.37 360	0.29 326	0.28 344	0.26 298	0.25 349	0.15 256	0.26 314	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.06 145

XX-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.83 616	0.26 551	0.17 508	0.23 327	0.13 73	0.40 393	0.18 120	0.20 253	0.41 479	0.31 434	0.10 80	0.32 397	0.12 114	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

test_xeample3	0.16 216	0.11 224	0.56 525	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.35 330	0.20 168	0.16 202	0.12 68	0.13 142	0.12 153	0.24 266	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.07 241

ARAFT	0.24 435	0.21 548	0.78 596	0.22 363	0.12 259	0.29 446	0.24 517	0.43 435	0.32 367	0.33 458	0.28 314	0.28 397	0.19 356	0.49 481	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.12 530	0.11 510	0.09 359	0.06 145

GMStereo	0.19 308	0.25 580	0.40 376	0.21 292	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.29 235	0.40 474	0.25 308	0.23 262	0.16 218	0.15 256	0.25 296	0.19 361	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.08 324
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.33 281	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.46 656	0.46 464	0.20 168	0.25 308	0.50 561	0.17 230	0.16 280	0.24 266	0.23 453	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.10 469	0.06 103	0.07 241

FENet	0.21 350	0.11 224	0.45 444	0.21 292	0.12 259	0.26 393	0.17 260	0.41 407	0.35 407	0.30 405	0.31 358	0.29 408	0.23 407	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

cf-r	0.24 435	0.15 440	0.44 432	0.21 292	0.14 390	0.27 404	0.22 468	0.42 421	0.40 474	0.30 405	0.42 496	0.42 537	0.26 457	0.43 459	0.25 475	0.11 490	0.06 245	0.08 261	0.10 469	0.08 270	0.08 324

CCAANet	0.25 463	0.13 352	0.51 497	0.22 363	0.15 451	0.29 446	0.17 260	0.49 496	0.37 431	0.26 321	0.49 557	0.32 444	0.24 425	0.62 559	0.23 453	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.10 469	0.08 270	0.10 454

DIP-Stereo	0.18 260	0.12 284	0.33 281	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.12 33	0.42 421	0.25 265	0.27 331	0.32 368	0.21 290	0.17 311	0.25 296	0.20 384	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.08 324
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 387	0.18 504	0.47 460	0.22 363	0.10 126	0.28 424	0.14 108	0.46 464	0.32 367	0.31 423	0.34 401	0.31 434	0.25 447	0.31 390	0.29 512	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.10 428	0.08 324

R-Stereo Train	0.18 260	0.09 88	0.32 264	0.22 363	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.42 421	0.19 139	0.31 423	0.45 532	0.20 277	0.14 237	0.18 146	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 260	0.09 88	0.32 264	0.22 363	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.42 421	0.19 139	0.31 423	0.45 532	0.20 277	0.14 237	0.18 146	0.15 241	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
MSMDNet	0.23 404	0.13 352	0.48 470	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.16 209	0.46 464	0.46 547	0.29 373	0.36 422	0.37 486	0.24 425	0.28 348	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.09 395

ccs_rob	0.23 404	0.13 352	0.47 460	0.20 237	0.13 340	0.26 393	0.17 260	0.44 443	0.44 517	0.29 373	0.37 431	0.38 494	0.23 407	0.29 367	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.08 322	0.11 476	0.09 395

AdaStereo	0.24 435	0.16 469	0.37 333	0.24 477	0.12 259	0.32 495	0.17 260	0.54 564	0.42 494	0.33 458	0.38 446	0.35 475	0.21 376	0.30 383	0.22 432	0.14 575	0.06 245	0.13 552	0.08 322	0.11 476	0.08 324
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.
iResNetv2_ROB	0.27 490	0.26 591	0.72 588	0.23 422	0.13 340	0.29 446	0.18 310	0.52 543	0.49 571	0.37 519	0.45 532	0.39 506	0.25 447	0.34 411	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.12 517	0.09 395

HSM	0.28 510	0.16 469	0.35 304	0.20 237	0.15 451	0.33 506	0.19 357	0.53 555	0.37 431	0.36 511	0.38 446	0.67 647	0.31 539	0.89 646	0.23 453	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.08 324

StereoDRNet-Refined	0.27 490	0.17 489	0.35 304	0.25 517	0.14 390	0.37 546	0.21 440	0.47 473	0.41 486	0.44 591	0.51 567	0.41 528	0.28 493	0.45 466	0.37 556	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.11 510	0.10 428	0.10 454
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.25 463	0.19 520	0.40 376	0.20 237	0.12 259	0.30 466	0.16 209	0.55 574	0.53 597	0.38 534	0.43 509	0.37 486	0.26 457	0.38 438	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.09 359	0.09 395

DN-CSS_ROB	0.22 387	0.25 580	0.47 460	0.24 477	0.14 390	0.25 369	0.12 33	0.40 393	0.33 381	0.29 373	0.42 496	0.22 302	0.20 367	0.33 404	0.19 361	0.07 128	0.06 245	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.07 241

pmcnn	0.50 635	0.20 533	0.78 596	0.24 477	0.26 633	0.39 563	0.30 588	0.51 524	0.50 579	0.54 632	1.23 676	2.52 704	0.37 576	0.77 620	0.95 663	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.10 428	0.08 324

depth_test_26	0.11 46	0.07 5	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.12 90	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.10 6	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 324

DN	0.15 200	0.08 41	0.27 197	0.19 163	0.14 390	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.24 250	0.14 153	0.16 156	0.18 244	0.10 80	0.21 220	0.13 170	0.11 490	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.10 454

RT-IGEV	0.25 463	0.10 144	0.48 470	0.22 363	0.14 390	0.31 482	0.28 570	0.53 555	0.39 456	0.36 511	0.41 479	0.44 552	0.30 522	0.28 348	0.27 495	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.10 454

DStereoRT	0.35 567	0.13 352	0.51 497	0.25 517	0.16 484	0.42 580	0.19 357	0.48 486	0.39 456	0.30 405	0.39 460	0.24 339	0.39 586	0.64 568	0.30 520	0.08 293	0.07 384	1.54 712	0.41 679	0.08 270	0.11 492

Select-FE	0.23 404	0.14 401	0.78 596	0.22 363	0.18 530	0.22 304	0.13 73	0.43 435	0.26 277	0.28 344	0.33 391	0.39 506	0.29 508	0.27 334	0.19 361	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.13 577	0.08 270	0.12 516

FlowAnything_test	0.14 164	0.11 224	0.21 121	0.21 292	0.12 259	0.17 134	0.16 209	0.25 160	0.16 71	0.15 173	0.13 88	0.15 196	0.14 237	0.18 146	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.12 549	0.08 270	0.09 395

MSAF-DinoV2	0.76 671	0.44 654	1.98 690	0.49 670	0.16 484	0.58 636	0.31 593	0.81 677	0.83 664	0.41 568	0.52 575	0.98 672	0.58 644	4.97 716	1.03 667	0.11 490	0.07 384	0.10 434	0.24 650	0.27 652	0.26 655

S2M2_XL	0.10 9	0.09 88	0.21 121	0.14 2	0.10 126	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 48	0.09 27	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.17 235	0.12 284	0.29 229	0.23 422	0.14 390	0.19 197	0.22 468	0.39 380	0.36 420	0.16 202	0.24 276	0.17 230	0.12 153	0.19 173	0.14 208	0.07 128	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.06 145

HART	0.15 200	0.11 224	0.30 240	0.21 292	0.09 55	0.17 134	0.16 209	0.30 255	0.19 139	0.15 173	0.25 288	0.17 230	0.09 35	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.07 384	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.06 145

GREAT-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.25 175	0.16 25	0.11 183	0.14 39	0.16 209	0.17 25	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.10 454
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FACV-RUCA	0.21 350	0.15 440	0.32 264	0.23 422	0.23 613	0.26 393	0.19 357	0.39 380	0.34 391	0.25 308	0.32 368	0.21 290	0.24 425	0.24 266	0.19 361	0.10 449	0.07 384	0.15 594	0.08 322	0.16 573	0.13 536

model_zeroshot	0.17 235	0.11 224	0.39 368	0.20 237	0.12 259	0.24 350	0.15 160	0.34 306	0.22 207	0.30 405	0.20 224	0.22 302	0.12 153	0.24 266	0.14 208	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

rvit_stereo_ft	0.17 235	0.14 401	0.30 240	0.25 517	0.14 390	0.17 134	0.21 440	0.28 218	0.26 277	0.16 202	0.19 207	0.20 277	0.16 280	0.22 240	0.17 299	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.07 241

test_sample6	0.25 463	0.13 352	0.41 399	0.21 292	0.11 183	0.30 466	0.22 468	0.51 524	0.35 407	0.33 458	0.43 509	0.30 425	0.24 425	0.57 527	0.22 432	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.10 454

test_sample5	0.24 435	0.13 352	0.42 409	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.21 440	0.50 507	0.34 391	0.32 445	0.41 479	0.29 408	0.23 407	0.55 512	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

test_sample4	0.24 435	0.13 352	0.43 422	0.20 237	0.12 259	0.32 495	0.21 440	0.51 524	0.34 391	0.31 423	0.37 431	0.28 397	0.23 407	0.53 503	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

test_sample3	0.23 404	0.12 284	0.43 422	0.19 163	0.12 259	0.32 495	0.20 409	0.50 507	0.34 391	0.31 423	0.33 391	0.29 408	0.22 393	0.53 503	0.22 432	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.10 428	0.10 454

test_sample2	0.21 350	0.10 144	0.28 215	0.19 163	0.11 183	0.27 404	0.21 440	0.43 435	0.29 326	0.26 321	0.31 358	0.30 425	0.24 425	0.45 466	0.18 327	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.09 395

test_sample1	0.20 329	0.10 144	0.28 215	0.19 163	0.12 259	0.28 424	0.19 357	0.41 407	0.25 265	0.26 321	0.31 358	0.29 408	0.26 457	0.44 463	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.09 395

MoCha-V2	0.13 124	0.08 41	0.26 185	0.23 422	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.26 180	0.16 71	0.15 173	0.15 137	0.13 142	0.14 237	0.20 195	0.11 43	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

DispNO	0.27 490	0.18 504	0.62 552	0.23 422	0.17 508	0.25 369	0.22 468	0.45 453	0.41 486	0.32 445	0.39 460	0.38 494	0.27 476	0.77 620	0.27 495	0.09 396	0.07 384	0.10 434	0.10 469	0.08 270	0.08 324

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 235	0.13 352	0.24 161	0.19 163	0.13 340	0.24 350	0.17 260	0.30 255	0.37 431	0.43 584	0.17 176	0.13 142	0.12 153	0.19 173	0.15 241	0.08 293	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.08 324

MyStereo8	0.22 387	0.15 440	0.63 555	0.21 292	0.17 508	0.31 482	0.16 209	0.36 349	0.32 367	0.28 344	0.36 422	0.25 349	0.18 340	0.25 296	0.28 500	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.12 516

SMFormer	0.25 463	0.12 284	0.40 376	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.28 500	0.10 449	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 395

tta	0.24 435	0.12 284	0.40 376	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.28 500	0.10 449	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.07 241

qqq1	0.24 435	0.12 284	0.40 376	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

fff1	0.24 435	0.12 284	0.40 376	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

MyStereo07	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.29 235	0.21 190	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.13 201	0.25 296	0.13 170	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

MyStereo06	0.20 329	0.12 284	0.57 528	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.40 393	0.21 190	0.30 405	0.24 276	0.31 434	0.18 340	0.22 240	0.18 327	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

MyStereo05	0.23 404	0.12 284	0.57 528	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.48 486	0.52 592	0.31 423	0.23 262	0.25 349	0.22 393	0.30 383	0.21 411	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

MyStereo04	0.23 404	0.12 284	0.55 518	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.49 496	0.52 592	0.28 344	0.23 262	0.27 381	0.23 407	0.30 383	0.22 432	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

mmm	0.21 350	0.12 284	0.31 255	0.22 363	0.12 259	0.28 424	0.21 440	0.41 407	0.27 288	0.29 373	0.38 446	0.29 408	0.24 425	0.29 367	0.22 432	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.09 425	0.10 428	0.09 395

11t1	0.18 260	0.10 144	0.30 240	0.20 237	0.11 183	0.27 404	0.17 260	0.35 330	0.23 233	0.25 308	0.23 262	0.23 324	0.23 407	0.25 296	0.18 327	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

DualNet	0.24 435	0.13 352	0.42 409	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.21 440	0.50 507	0.34 391	0.33 458	0.43 509	0.29 408	0.23 407	0.55 512	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

mmx	0.31 535	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.55 574	0.45 529	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 670	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.10 454

xxx	0.31 535	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.55 574	0.45 529	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 670	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.10 454

GMStereo_Zeroshot	0.24 435	0.21 548	0.45 444	0.26 551	0.13 340	0.28 424	0.15 160	0.39 380	0.35 407	0.37 519	0.43 509	0.40 521	0.17 311	0.34 411	0.20 384	0.12 530	0.07 384	0.13 552	0.07 237	0.16 573	0.09 395

MaDis-Stereo	0.14 164	0.13 352	0.26 185	0.19 163	0.14 390	0.16 97	0.13 73	0.25 160	0.21 190	0.13 122	0.14 123	0.14 174	0.11 119	0.17 118	0.17 299	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

EKT-Stereo	0.38 589	0.12 284	0.38 352	0.42 659	3.88 715	0.21 272	0.17 260	0.35 330	0.28 307	0.20 253	0.20 224	0.23 324	0.15 256	0.28 348	0.16 268	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

MIM_Stereo	0.18 260	0.12 284	0.38 352	0.20 237	0.11 183	0.17 134	0.14 108	0.35 330	0.25 265	0.27 331	0.35 412	0.23 324	0.13 201	0.27 334	0.16 268	0.06 49	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.06 145

LL-Strereo	0.29 521	0.25 580	0.58 533	0.25 517	0.21 584	0.23 327	0.24 517	0.55 574	0.42 494	0.34 478	0.32 368	0.41 528	0.40 591	0.94 655	0.23 453	0.08 293	0.07 384	0.11 492	0.09 425	0.09 359	0.09 395

DCRE	0.20 329	0.13 352	0.40 376	0.21 292	0.15 451	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.22 275	0.80 648	0.23 324	0.16 280	0.23 250	0.15 241	0.07 128	0.07 384	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

CroCo-Stereo Lap2	0.15 200	0.15 440	0.28 215	0.25 517	0.18 530	0.11 15	0.19 357	0.28 218	0.21 190	0.13 122	0.16 156	0.15 196	0.12 153	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

qqq	0.20 329	0.12 284	0.31 255	0.20 237	0.11 183	0.23 327	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.24 298	0.28 314	0.28 397	0.24 425	0.34 411	0.22 432	0.08 293	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.09 359	0.09 395

x	0.19 308	0.11 224	0.29 229	0.20 237	0.11 183	0.26 393	0.18 310	0.41 407	0.29 326	0.25 308	0.29 328	0.28 397	0.24 425	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.08 324

BUS	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.25 517	0.14 390	0.43 589	0.17 260	0.56 590	0.34 391	0.34 478	0.35 412	0.32 444	0.20 367	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

IER	0.23 404	0.12 284	0.39 368	0.20 237	0.14 390	0.31 482	0.19 357	0.42 421	0.36 420	0.33 458	0.40 471	0.32 444	0.33 549	0.29 367	0.22 432	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.08 324

RAFT_CTSACE	0.21 350	0.16 469	0.41 399	0.25 517	0.15 451	0.22 304	0.24 517	0.32 279	0.28 307	0.33 458	0.51 567	0.29 408	0.17 311	0.32 397	0.13 170	0.06 49	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.06 145

BSDual-CNN	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.25 517	0.14 390	0.35 534	0.21 440	0.56 590	0.34 391	0.34 478	0.35 412	0.38 494	0.24 425	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

hknet	0.25 463	0.14 401	0.40 376	0.25 517	0.15 451	0.35 534	0.21 440	0.56 590	0.37 431	0.34 478	0.35 412	0.43 541	0.27 476	0.37 432	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

CIPLG	0.21 350	0.21 548	0.55 518	0.23 422	0.15 451	0.25 369	0.20 409	0.35 330	0.29 326	0.31 423	0.33 391	0.22 302	0.15 256	0.26 314	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

UDGNet	0.23 404	0.31 622	0.38 352	0.24 477	0.14 390	0.24 350	0.18 310	0.32 279	0.43 502	0.29 373	0.28 314	0.24 339	0.19 356	0.29 367	0.20 384	0.15 590	0.07 384	0.21 635	0.11 510	0.14 551	0.10 454

dd	0.22 387	0.26 591	0.40 376	0.22 363	0.12 259	0.25 369	0.21 440	0.32 279	0.44 517	0.29 373	0.28 314	0.25 349	0.16 280	0.30 383	0.25 475	0.12 530	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.11 476	0.09 395

DAS	0.27 490	0.12 284	0.42 409	0.24 477	0.18 530	0.29 446	0.24 517	0.45 453	0.45 529	0.41 568	0.44 520	0.34 461	0.29 508	0.75 609	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

SepStereo	0.26 481	0.12 284	0.42 409	0.24 477	0.18 530	0.29 446	0.24 517	0.45 453	0.45 529	0.41 568	0.44 520	0.34 461	0.29 508	0.64 568	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

IPLGR_C	0.21 350	0.22 562	0.60 541	0.23 422	0.15 451	0.24 350	0.20 409	0.35 330	0.29 326	0.31 423	0.32 368	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

GMOStereo	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

error version	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

test-v	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

ACRE	0.21 350	0.20 533	0.62 552	0.23 422	0.15 451	0.24 350	0.20 409	0.35 330	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

GwcNet-ADL	0.22 387	0.14 401	0.58 533	0.24 477	0.13 340	0.22 304	0.23 495	0.49 496	0.40 474	0.27 331	0.29 328	0.30 425	0.20 367	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 395

GANet-ADL	0.21 350	0.12 284	0.45 444	0.23 422	0.14 390	0.29 446	0.19 357	0.46 464	0.35 407	0.25 308	0.32 368	0.32 444	0.19 356	0.24 266	0.20 384	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.10 454

PFNet+	0.20 329	0.10 144	0.37 333	0.21 292	0.12 259	0.17 134	0.19 357	0.29 235	0.34 391	0.33 458	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.32 397	0.17 299	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.12 516

test-2	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

LMCR-Stereo	0.26 481	0.18 504	0.49 476	0.28 600	0.14 390	0.36 539	0.23 495	0.54 564	0.34 391	0.39 549	0.40 471	0.29 408	0.29 508	0.37 432	0.27 495	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.13 533	0.09 395

rafts_anoy	0.18 260	0.15 440	0.35 304	0.22 363	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.32 279	0.30 342	0.23 283	0.25 288	0.20 277	0.16 280	0.22 240	0.19 361	0.08 293	0.07 384	0.10 434	0.12 549	0.09 359	0.08 324

TANstereo	0.15 200	0.09 88	0.28 215	0.16 25	0.08 24	0.25 369	0.14 108	0.23 123	0.28 307	0.24 298	0.30 343	0.16 218	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

sAnonymous2	0.20 329	0.21 548	0.58 533	0.24 477	0.17 508	0.22 304	0.19 357	0.34 306	0.28 307	0.17 221	0.19 207	0.17 230	0.16 280	0.17 118	0.14 208	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.23 634	0.17 592

CroCo_RVC	0.20 329	0.21 548	0.58 533	0.24 477	0.17 508	0.22 304	0.19 357	0.34 306	0.28 307	0.17 221	0.19 207	0.17 230	0.16 280	0.17 118	0.14 208	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.23 634	0.17 592

222	0.41 603	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.36 539	0.20 409	0.57 600	0.39 456	0.35 495	0.44 520	0.30 425	0.27 476	0.55 512	3.56 712	0.11 490	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 395

xxxx	0.34 562	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.37 546	0.20 409	0.58 609	0.38 446	0.29 373	0.42 496	0.38 494	0.24 425	0.46 469	2.20 705	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.09 395

test_xeample	0.34 562	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.33 506	0.23 495	0.55 574	0.38 446	0.32 445	0.45 532	0.29 408	0.26 457	0.57 527	2.24 707	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.09 395

SFCPSM	0.22 387	0.10 144	0.51 497	0.21 292	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.55 574	0.39 456	0.29 373	0.32 368	0.23 324	0.21 376	0.27 334	0.19 361	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.08 324

MMNet	0.27 490	0.14 401	0.49 476	0.24 477	0.17 508	0.47 605	0.22 468	0.45 453	0.51 583	0.39 549	0.41 479	0.36 480	0.33 549	0.39 443	0.34 545	0.08 293	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.08 324

UNet	0.28 510	0.14 401	0.69 577	0.23 422	0.20 576	0.44 591	0.22 468	0.50 507	0.40 474	0.34 478	0.39 460	0.43 541	0.33 549	0.40 451	0.31 528	0.09 396	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

ACVNet	0.23 404	0.13 352	0.35 304	0.18 105	0.15 451	0.27 404	0.23 495	0.39 380	0.44 517	0.28 344	0.41 479	0.38 494	0.26 457	0.27 334	0.32 533	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.07 241

acv_ft	0.25 463	0.13 352	0.40 376	0.23 422	0.19 557	0.34 519	0.21 440	0.45 453	0.44 517	0.38 534	0.41 479	0.38 494	0.27 476	0.27 334	0.35 549	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.11 476	0.07 241

GANet-RSSM	0.24 435	0.14 401	0.36 324	0.21 292	0.14 390	0.27 404	0.21 440	0.45 453	0.33 381	0.29 373	0.39 460	0.39 506	0.28 493	0.58 534	0.23 453	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.09 395

PSMNet-RSSM	0.24 435	0.15 440	0.36 324	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.20 409	0.48 486	0.37 431	0.30 405	0.44 520	0.38 494	0.26 457	0.52 496	0.22 432	0.12 530	0.07 384	0.11 492	0.13 577	0.10 428	0.09 395

GwcNet-RSSM	0.26 481	0.17 489	0.46 452	0.21 292	0.13 340	0.28 424	0.23 495	0.44 443	0.42 494	0.31 423	0.45 532	0.40 521	0.26 457	0.55 512	0.28 500	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.08 324

CFNet-ft	0.24 435	0.15 440	0.35 304	0.18 105	0.15 451	0.30 466	0.21 440	0.39 380	0.36 420	0.28 344	0.40 471	0.43 541	0.25 447	0.47 473	0.24 465	0.12 530	0.07 384	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.09 395

SuperB	0.49 631	0.28 601	2.23 693	0.23 422	0.15 451	0.41 573	0.32 601	0.47 473	0.82 660	0.43 584	0.50 561	0.33 452	0.45 612	0.68 584	1.08 670	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.98 703	0.14 558

RASNet	0.28 510	0.14 401	0.44 432	0.22 363	0.18 530	0.32 495	0.19 357	0.48 486	0.38 446	0.29 373	0.43 509	0.47 567	0.37 576	0.79 624	0.36 555	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.09 425	0.07 186	0.07 241

HSM-Net_RVC	0.27 490	0.11 224	0.42 409	0.19 163	0.11 183	0.34 519	0.20 409	0.62 636	0.43 502	0.40 559	0.43 509	0.50 587	0.26 457	0.76 614	0.22 432	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.27 490	0.20 533	0.44 432	0.22 363	0.14 390	0.33 506	0.14 108	0.51 524	0.45 529	0.30 405	0.40 471	0.38 494	0.27 476	0.76 614	0.25 475	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.08 324

CFNet_RVC	0.24 435	0.15 440	0.35 304	0.18 105	0.15 451	0.30 466	0.21 440	0.39 380	0.36 420	0.28 344	0.40 471	0.43 541	0.25 447	0.47 473	0.24 465	0.12 530	0.07 384	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.09 395

AANet_RVC	0.31 535	0.22 562	0.50 487	0.23 422	0.14 390	0.30 466	0.24 517	0.47 473	0.54 601	0.38 534	0.60 609	0.43 541	0.29 508	0.87 641	0.40 574	0.11 490	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 395

DISCO	0.32 544	0.13 352	0.51 497	0.25 517	0.16 484	0.48 611	0.25 534	0.50 507	0.57 613	0.37 519	0.45 532	0.62 631	0.36 567	0.64 568	0.49 605	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.12 517	0.11 492

SME	0.21 350	0.20 533	0.29 229	0.23 422	0.11 183	0.36 539	0.17 260	0.37 360	0.29 326	0.24 298	0.28 314	0.19 264	0.21 376	0.53 503	0.21 411	0.10 449	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.08 324

WQFJX	0.18 260	0.10 144	0.17 69	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.18 310	0.53 555	0.45 529	0.17 221	0.16 156	0.14 174	0.16 280	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.08 473	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

IGEV-RUCA	0.21 350	0.08 41	0.23 151	0.19 163	0.19 557	0.28 424	0.24 517	0.23 123	0.21 190	0.20 253	0.23 262	0.28 397	0.49 628	0.26 314	0.18 327	0.09 396	0.08 473	0.18 621	0.13 577	0.17 590	0.17 592

rvit_stereo_0081_aga	0.16 216	0.14 401	0.28 215	0.21 292	0.13 340	0.19 197	0.17 260	0.23 123	0.24 250	0.17 221	0.21 239	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.14 208	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0081	0.16 216	0.11 224	0.24 161	0.21 292	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.33 381	0.16 202	0.18 197	0.18 244	0.14 237	0.20 195	0.16 268	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

ITSA-stereo	0.25 463	0.15 440	0.33 281	0.23 422	0.11 183	0.27 404	0.18 310	0.56 590	0.59 617	0.31 423	0.32 368	0.33 452	0.28 493	0.49 481	0.30 520	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.13 536

rvit_stereo_0082	0.16 216	0.11 224	0.24 161	0.21 292	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.33 381	0.16 202	0.18 197	0.18 244	0.14 237	0.20 195	0.16 268	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0080	0.15 200	0.13 352	0.25 175	0.19 163	0.13 340	0.15 57	0.20 409	0.28 218	0.24 250	0.15 173	0.17 176	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.15 241	0.11 490	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.07 241

AE-Stereo	0.17 235	0.11 224	0.31 255	0.24 477	0.14 390	0.23 327	0.18 310	0.34 306	0.29 326	0.15 173	0.25 288	0.21 290	0.13 201	0.20 195	0.14 208	0.07 128	0.08 473	0.09 355	0.10 469	0.07 186	0.06 145

1111x	0.32 544	0.11 224	0.40 376	0.22 363	0.11 183	0.32 495	0.26 548	0.59 615	0.43 502	0.31 423	0.41 479	0.39 506	0.28 493	0.76 614	1.37 688	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.08 324

whm_eth	0.15 200	0.13 352	0.25 175	0.19 163	0.13 340	0.15 57	0.20 409	0.28 218	0.24 250	0.15 173	0.17 176	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.15 241	0.11 490	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.07 241

CFNet_ucs	0.24 435	0.13 352	0.50 487	0.20 237	0.15 451	0.28 424	0.17 260	0.49 496	0.45 529	0.32 445	0.42 496	0.39 506	0.22 393	0.31 390	0.21 411	0.11 490	0.08 473	0.12 530	0.09 425	0.12 517	0.11 492

CBFPSM	0.27 490	0.16 469	0.67 571	0.20 237	0.14 390	0.38 554	0.25 534	0.40 393	0.36 420	0.33 458	0.36 422	0.56 612	0.38 580	0.32 397	0.38 559	0.08 293	0.08 473	0.07 160	0.08 322	0.09 359	0.11 492

gwcnet-sp	0.24 435	0.13 352	0.63 555	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

scenet	0.24 435	0.13 352	0.63 555	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

CASS	0.21 350	0.15 440	0.32 264	0.26 551	0.11 183	0.28 424	0.19 357	0.39 380	0.30 342	0.32 445	0.34 401	0.25 349	0.24 425	0.25 296	0.20 384	0.13 550	0.08 473	0.11 492	0.09 425	0.11 476	0.11 492
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 435	0.13 352	0.63 555	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

psmg	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.21 292	0.14 390	0.35 534	0.23 495	0.51 524	0.34 391	0.35 495	0.38 446	0.38 494	0.24 425	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.09 359	0.08 324

CSP-Net	0.27 490	0.15 440	0.30 240	0.21 292	0.14 390	0.44 591	0.24 517	0.50 507	0.40 474	0.41 568	0.43 509	0.42 537	0.26 457	0.66 579	0.28 500	0.12 530	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.09 395

AACVNet	0.26 481	0.16 469	0.37 333	0.22 363	0.14 390	0.29 446	0.19 357	0.41 407	0.31 356	0.38 534	0.42 496	0.43 541	0.28 493	0.73 600	0.25 475	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.09 425	0.13 533	0.11 492

ADLNet2	0.30 528	0.17 489	0.72 588	0.23 422	0.17 508	0.36 539	0.24 517	0.52 543	0.51 583	0.32 445	0.38 446	0.45 557	0.30 522	0.69 586	0.35 549	0.10 449	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.12 517	0.10 454

RAFT	0.21 350	0.17 489	0.32 264	0.24 477	0.12 259	0.25 369	0.27 554	0.35 330	0.28 307	0.33 458	0.33 391	0.38 494	0.22 393	0.29 367	0.17 299	0.08 293	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.10 428	0.06 145

GEStereo_RVC	0.27 490	0.20 533	0.44 432	0.27 579	0.16 484	0.33 506	0.25 534	0.56 590	0.54 601	0.34 478	0.38 446	0.34 461	0.25 447	0.51 490	0.28 500	0.12 530	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.11 492

ADLNet	0.28 510	0.15 440	0.42 409	0.23 422	0.19 557	0.34 519	0.23 495	0.53 555	0.43 502	0.42 578	0.41 479	0.44 552	0.27 476	0.55 512	0.35 549	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.12 516

GES	0.22 387	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.14 390	0.27 404	0.19 357	0.49 496	0.33 381	0.30 405	0.36 422	0.25 349	0.23 407	0.29 367	0.22 432	0.10 449	0.08 473	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.11 492

HCRNet	0.24 435	0.25 580	0.33 281	0.34 634	0.16 484	0.27 404	0.18 310	0.43 435	0.35 407	0.30 405	0.35 412	0.32 444	0.22 393	0.44 463	0.20 384	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.11 510	0.10 428	0.09 395

DMCA	0.22 387	0.14 401	0.36 324	0.22 363	0.14 390	0.27 404	0.20 409	0.43 435	0.38 446	0.31 423	0.32 368	0.33 452	0.24 425	0.24 266	0.28 500	0.11 490	0.08 473	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.11 492

ADCRef	0.38 589	0.24 575	0.88 628	0.26 551	0.21 584	0.49 616	0.27 554	0.52 543	0.48 562	0.50 613	0.58 601	0.35 475	0.47 621	0.48 476	1.29 687	0.09 396	0.08 473	0.12 530	0.12 549	0.11 476	0.11 492

ADCP+	0.45 620	0.24 575	1.15 662	0.25 517	0.22 600	0.56 632	0.39 638	0.54 564	0.51 583	0.44 591	0.51 567	0.46 565	0.52 635	0.56 523	1.89 701	0.10 449	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.14 551	0.13 536

RYNet	0.37 582	0.18 504	0.59 539	0.25 517	0.28 640	0.61 643	0.32 601	0.59 615	0.59 617	0.41 568	0.38 446	0.57 617	0.39 586	0.87 641	0.53 616	0.11 490	0.08 473	0.12 530	0.11 510	0.18 604	0.18 605

TDLM	0.30 528	0.21 548	0.38 352	0.28 600	0.15 451	0.33 506	0.32 601	0.52 543	0.47 552	0.38 534	0.43 509	0.39 506	0.29 508	0.91 650	0.28 500	0.14 575	0.08 473	0.13 552	0.11 510	0.12 517	0.10 454

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 490	0.21 548	0.59 539	0.25 517	0.18 530	0.29 446	0.22 468	0.50 507	0.40 474	0.38 534	0.41 479	0.43 541	0.27 476	0.43 459	0.29 512	0.11 490	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.10 428	0.11 492
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.24 435	0.16 469	0.34 293	0.18 105	0.15 451	0.33 506	0.16 209	0.46 464	0.35 407	0.29 373	0.35 412	0.39 506	0.25 447	0.34 411	0.22 432	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.14 592	0.13 533	0.12 516

NVstereo2D	0.31 535	0.16 469	0.54 511	0.24 477	0.22 600	0.42 580	0.28 570	0.58 609	0.56 610	0.28 344	0.38 446	0.40 521	0.30 522	0.71 592	0.28 500	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.10 469	0.19 612	0.16 579

DRN-Test	0.33 553	0.17 489	0.61 544	0.27 579	0.19 557	0.46 599	0.29 577	0.65 645	0.51 583	0.47 606	0.46 542	0.44 552	0.34 558	0.62 559	0.41 582	0.12 530	0.08 473	0.13 552	0.12 549	0.12 517	0.10 454

LE_ROB	1.76 701	0.20 533	2.68 701	0.48 667	0.52 678	0.78 665	0.96 700	0.84 680	6.61 718	7.40 721	2.08 703	2.08 696	4.83 714	1.27 683	3.79 713	0.10 449	0.08 473	0.12 530	0.11 510	0.11 476	0.10 454

S	0.19 308	0.12 284	0.22 137	0.22 363	0.13 340	0.31 482	0.22 468	0.30 255	0.27 288	0.25 308	0.31 358	0.20 277	0.20 367	0.18 146	0.17 299	0.12 530	0.09 509	0.15 594	0.16 613	0.11 476	0.12 516

WQFJA1	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.19 357	0.51 524	0.51 583	0.15 173	0.17 176	0.15 196	0.16 280	0.20 195	0.20 384	0.07 128	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

WQFJX1	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.23 422	0.17 508	0.24 350	0.19 357	0.58 609	0.52 592	0.16 202	0.16 156	0.14 174	0.15 256	0.26 314	0.17 299	0.08 293	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.06 145

NLMM1	0.19 308	0.12 284	0.16 48	0.23 422	0.18 530	0.24 350	0.20 409	0.59 615	0.65 633	0.18 239	0.17 176	0.13 142	0.14 237	0.25 296	0.18 327	0.08 293	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NLMM	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.19 357	0.51 524	0.51 583	0.15 173	0.17 176	0.15 196	0.16 280	0.20 195	0.20 384	0.07 128	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NLSM1	0.17 235	0.10 144	0.17 69	0.21 292	0.18 530	0.25 369	0.17 260	0.47 473	0.40 474	0.16 202	0.21 239	0.13 142	0.15 256	0.21 220	0.18 327	0.08 293	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.06 145

NLCSM	0.19 308	0.12 284	0.18 83	0.24 477	0.19 557	0.24 350	0.21 440	0.42 421	0.40 474	0.19 246	0.18 197	0.14 174	0.16 280	0.47 473	0.19 361	0.08 293	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

z-mn7	0.44 617	0.40 647	1.09 655	0.25 517	0.18 530	0.61 643	0.34 614	0.56 590	0.93 676	0.43 584	0.96 663	0.53 602	0.39 586	0.94 655	0.59 624	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.14 551	0.13 536

S2M2_L	0.13 124	0.11 224	0.20 109	0.16 25	0.12 259	0.12 21	0.07 1	0.18 37	0.20 168	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.12 153	0.15 71	0.14 208	0.13 550	0.09 509	0.09 355	0.10 469	0.11 476	0.09 395
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo	0.25 463	0.16 469	0.47 460	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.18 310	0.46 464	0.35 407	0.33 458	0.37 431	0.40 521	0.22 393	0.60 544	0.30 520	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.09 395

DDVS	0.25 463	0.15 440	0.39 368	0.24 477	0.17 508	0.34 519	0.21 440	0.41 407	0.30 342	0.33 458	0.41 479	0.48 573	0.21 376	0.52 496	0.27 495	0.11 490	0.09 509	0.11 492	0.09 425	0.13 533	0.14 558

ACV-stereo	0.29 521	0.18 504	0.79 603	0.23 422	0.16 484	0.47 605	0.19 357	0.36 349	0.34 391	0.29 373	0.33 391	0.67 647	0.42 604	0.54 510	0.30 520	0.10 449	0.09 509	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.11 492

DualNet (step1)	0.28 510	0.19 520	0.50 487	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.39 443	0.23 453	0.23 642	0.09 509	0.28 655	0.24 650	0.18 604	0.16 579

test_sample7	0.25 463	0.15 440	0.35 304	0.20 237	0.14 390	0.28 424	0.21 440	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.39 443	0.23 453	0.14 575	0.09 509	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

iinet-f	0.30 528	0.18 504	1.03 650	0.20 237	0.15 451	0.44 591	0.22 468	0.45 453	0.37 431	0.35 495	0.44 520	0.41 528	0.34 558	0.34 411	0.40 574	0.10 449	0.09 509	0.08 261	0.08 322	0.13 533	0.11 492

ToySt	0.24 435	0.16 469	0.48 470	0.21 292	0.13 340	0.29 446	0.29 577	0.39 380	0.39 456	0.27 331	0.35 412	0.39 506	0.31 539	0.31 390	0.29 512	0.08 293	0.09 509	0.10 434	0.11 510	0.11 476	0.10 454

Wz-Net-MNSev	0.36 572	0.26 591	0.79 603	0.26 551	0.21 584	0.59 639	0.38 633	0.55 574	0.56 610	0.48 610	0.54 585	0.53 602	0.36 567	0.60 544	0.44 591	0.11 490	0.09 509	0.11 492	0.11 510	0.15 565	0.13 536

GLC_STEREO	0.15 200	0.10 144	0.24 161	0.21 292	0.09 55	0.17 134	0.15 160	0.23 123	0.27 288	0.17 221	0.20 224	0.17 230	0.11 119	0.23 250	0.16 268	0.07 128	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.06 145

AASNet	0.27 490	0.19 520	0.49 476	0.26 551	0.17 508	0.34 519	0.20 409	0.62 636	0.48 562	0.35 495	0.40 471	0.32 444	0.25 447	0.28 348	0.34 545	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.08 322	0.13 533	0.11 492

PSMNet-ADL	0.25 463	0.15 440	0.32 264	0.26 551	0.14 390	0.31 482	0.22 468	0.44 443	0.36 420	0.27 331	0.33 391	0.41 528	0.28 493	0.61 551	0.29 512	0.11 490	0.09 509	0.09 355	0.11 510	0.10 428	0.10 454

ICVP	0.23 404	0.13 352	0.44 432	0.26 551	0.14 390	0.29 446	0.25 534	0.45 453	0.33 381	0.29 373	0.43 509	0.35 475	0.25 447	0.26 314	0.23 453	0.12 530	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.10 454
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
delet	0.27 490	0.14 401	0.40 376	0.23 422	0.19 557	0.41 573	0.29 577	0.49 496	0.48 562	0.33 458	0.41 479	0.37 486	0.30 522	0.48 476	0.34 545	0.09 396	0.09 509	0.11 492	0.12 549	0.08 270	0.08 324

UPFNet	0.25 463	0.12 284	0.38 352	0.24 477	0.19 557	0.37 546	0.28 570	0.48 486	0.38 446	0.34 478	0.37 431	0.37 486	0.28 493	0.39 443	0.33 540	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.10 428	0.08 324

aanetorigin	0.39 594	0.29 608	1.09 655	0.24 477	0.19 557	0.28 424	0.37 627	0.33 294	0.47 552	0.94 673	0.82 651	0.52 597	0.54 636	0.49 481	0.50 611	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.16 573	0.15 570

EDNetEfficientorigin	7.51 716	0.52 669	140.47 745	0.25 517	0.17 508	0.42 580	0.29 577	0.47 473	1.03 680	1.28 688	1.02 667	0.83 662	0.84 675	0.75 609	0.99 665	0.10 449	0.09 509	0.12 530	0.10 469	0.21 624	0.22 639

EDNetEfficient	0.63 656	0.37 640	2.40 697	0.26 551	0.25 629	0.38 554	0.49 666	0.41 407	1.06 683	1.38 692	0.87 658	0.62 631	0.95 680	0.65 575	1.65 693	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.11 510	0.19 612	0.17 592

ac_64	0.27 490	0.13 352	0.41 399	0.24 477	0.17 508	0.36 539	0.22 468	0.46 464	0.33 381	0.35 495	0.36 422	0.52 597	0.30 522	0.62 559	0.32 533	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.09 359	0.08 324

ADCL	0.47 625	0.22 562	1.00 645	0.27 579	0.19 557	0.74 658	0.64 679	0.54 564	0.69 643	0.56 635	0.71 636	0.55 608	0.60 647	0.60 544	1.43 689	0.11 490	0.09 509	0.13 552	0.13 577	0.14 551	0.14 558

CVANet_RVC	0.30 528	0.19 520	0.41 399	0.26 551	0.16 484	0.33 506	0.26 548	0.52 543	0.47 552	0.40 559	0.46 542	0.43 541	0.31 539	0.89 646	0.26 489	0.14 575	0.09 509	0.14 579	0.13 577	0.14 551	0.10 454

StereoDRNet	0.32 544	0.22 562	0.61 544	0.27 579	0.21 584	0.42 580	0.30 588	0.61 628	0.48 562	0.46 599	0.39 460	0.48 573	0.30 522	0.57 527	0.40 574	0.11 490	0.09 509	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.10 454

PWC_ROB	0.38 589	0.29 608	0.69 577	0.25 517	0.20 576	0.38 554	0.19 357	0.58 609	0.67 638	0.57 637	0.85 654	0.51 591	0.40 591	0.71 592	0.52 614	0.13 550	0.09 509	0.14 579	0.10 469	0.17 590	0.14 558

Selective-IGEV-i16pc	0.33 553	0.10 144	1.71 688	0.21 292	0.14 390	0.74 658	0.31 593	0.42 421	0.41 486	0.21 267	0.32 368	0.26 371	0.14 237	0.71 592	0.19 361	0.14 575	0.10 540	0.08 261	0.09 425	0.11 476	0.11 492

Selective-IGEV-i16pb	0.39 594	0.12 284	2.18 692	0.21 292	0.15 451	0.68 652	0.32 601	0.56 590	0.57 613	0.25 308	0.44 520	0.33 452	0.21 376	0.80 628	0.25 475	0.14 575	0.10 540	0.09 355	0.10 469	0.12 517	0.13 536

zh-mn7	0.46 622	0.45 655	1.48 679	0.25 517	0.19 557	0.44 591	0.29 577	0.56 590	0.82 660	0.65 649	0.96 663	0.49 579	0.38 580	0.88 644	0.63 634	0.12 530	0.10 540	0.11 492	0.11 510	0.13 533	0.14 558

w-ln-seven-2	0.36 572	0.29 608	1.06 652	0.27 579	0.18 530	0.37 546	0.30 588	0.50 507	0.54 601	0.45 595	0.55 589	0.45 557	0.41 595	0.62 559	0.49 605	0.10 449	0.10 540	0.12 530	0.11 510	0.14 551	0.11 492

w-ln-seven	0.42 606	0.30 615	1.18 663	0.26 551	0.22 600	0.58 636	0.31 593	0.62 636	0.81 659	0.58 638	0.61 616	0.53 602	0.36 567	0.57 527	0.65 638	0.11 490	0.10 540	0.13 552	0.12 549	0.15 565	0.13 536

rvit_stereo_0083	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.21 292	0.13 340	0.17 134	0.17 260	0.22 100	0.34 391	0.16 202	0.21 239	0.19 264	0.16 280	0.21 220	0.16 268	0.11 490	0.10 540	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.07 241

DCVSM-stereo	0.24 435	0.13 352	0.52 504	0.20 237	0.14 390	0.26 393	0.13 73	0.34 306	0.34 391	0.41 568	0.33 391	0.47 567	0.29 508	0.30 383	0.22 432	0.10 449	0.10 540	0.11 492	0.10 469	0.12 517	0.15 570

CAS++	0.16 216	0.12 284	0.27 197	0.18 105	0.12 259	0.17 134	0.15 160	0.42 421	0.24 250	0.19 246	0.18 197	0.13 142	0.10 80	0.21 220	0.12 114	0.12 530	0.10 540	0.11 492	0.08 322	0.10 428	0.09 395
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GASNet	0.36 572	0.46 656	0.88 628	0.34 634	0.23 613	0.35 534	0.22 468	0.60 624	0.53 597	0.40 559	0.37 431	0.45 557	0.30 522	0.79 624	0.35 549	0.15 590	0.10 540	0.14 579	0.14 592	0.22 631	0.12 516

CRFU-Net	0.28 510	0.14 401	0.45 444	0.25 517	0.15 451	0.45 597	0.23 495	0.50 507	0.30 342	0.43 584	0.41 479	0.48 573	0.46 618	0.43 459	0.29 512	0.11 490	0.10 540	0.09 355	0.08 322	0.10 428	0.10 454

NINENet	0.25 463	0.15 440	0.37 333	0.23 422	0.16 484	0.43 589	0.17 260	0.60 624	0.46 547	0.32 445	0.37 431	0.32 444	0.20 367	0.42 457	0.21 411	0.10 449	0.10 540	0.12 530	0.08 322	0.11 476	0.10 454

WZ-Net	0.52 643	0.38 645	1.90 689	0.30 614	0.24 621	0.57 635	0.48 664	0.62 636	0.78 656	0.50 613	0.71 636	0.68 651	0.54 636	0.98 663	0.84 654	0.13 550	0.10 540	0.11 492	0.12 549	0.19 612	0.20 624

SACVNet	0.30 528	0.20 533	0.41 399	0.25 517	0.18 530	0.34 519	0.25 534	0.52 543	0.40 474	0.41 568	0.44 520	0.46 565	0.32 546	0.71 592	0.25 475	0.13 550	0.10 540	0.12 530	0.12 549	0.16 573	0.17 592

RALCasStereoNet	0.18 260	0.15 440	0.33 281	0.21 292	0.14 390	0.21 272	0.18 310	0.31 267	0.25 265	0.21 267	0.29 328	0.22 302	0.15 256	0.27 334	0.17 299	0.08 293	0.10 540	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

RAFT + AFF	0.27 490	0.23 571	0.50 487	0.25 517	0.17 508	0.30 466	0.33 612	0.52 543	0.40 474	0.28 344	0.30 343	0.30 425	0.31 539	0.62 559	0.24 465	0.09 396	0.10 540	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.11 492

HGLStereo	0.27 490	0.14 401	0.46 452	0.24 477	0.21 584	0.33 506	0.23 495	0.50 507	0.42 494	0.35 495	0.48 555	0.41 528	0.33 549	0.45 466	0.33 540	0.11 490	0.10 540	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.12 516

hitnet-ft	0.29 521	0.17 489	0.40 376	0.19 163	0.14 390	0.39 563	0.23 495	0.44 443	0.41 486	0.36 511	0.46 542	0.53 602	0.34 558	0.76 614	0.32 533	0.14 575	0.10 540	0.13 552	0.10 469	0.15 565	0.13 536

DSFCA	0.27 490	0.13 352	0.36 324	0.20 237	0.17 508	0.38 554	0.31 593	0.47 473	0.43 502	0.43 584	0.37 431	0.39 506	0.29 508	0.52 496	0.32 533	0.12 530	0.10 540	0.10 434	0.11 510	0.11 476	0.10 454

DMCA-RVC	0.27 490	0.21 548	0.61 544	0.28 600	0.17 508	0.29 446	0.21 440	0.42 421	0.35 407	0.40 559	0.37 431	0.39 506	0.36 567	0.43 459	0.30 520	0.13 550	0.10 540	0.15 594	0.11 510	0.13 533	0.10 454

FADNet-RVC-Resample	0.29 521	0.25 580	0.93 636	0.26 551	0.16 484	0.32 495	0.21 440	0.47 473	0.39 456	0.35 495	0.38 446	0.33 452	0.27 476	0.53 503	0.24 465	0.10 449	0.10 540	0.14 579	0.13 577	0.13 533	0.16 579

RTSC	0.39 594	0.28 601	0.78 596	0.27 579	0.18 530	0.49 616	0.22 468	0.59 615	0.84 667	0.55 634	0.53 582	0.49 579	0.36 567	0.67 583	0.82 653	0.13 550	0.10 540	0.11 492	0.12 549	0.17 590	0.17 592

DLCB_ROB	0.28 510	0.16 469	0.34 293	0.27 579	0.16 484	0.38 554	0.25 534	0.48 486	0.43 502	0.46 599	0.46 542	0.51 591	0.33 549	0.53 503	0.33 540	0.10 449	0.10 540	0.11 492	0.11 510	0.10 428	0.09 395

ETE_ROB	0.34 562	0.26 591	0.45 444	0.29 603	0.18 530	0.40 569	0.37 627	0.57 600	0.47 552	0.50 613	0.50 561	0.62 631	0.36 567	0.55 512	0.38 559	0.13 550	0.10 540	0.14 579	0.12 549	0.16 573	0.16 579

PSMNet_ROB	0.33 553	0.24 575	0.54 511	0.31 620	0.21 584	0.42 580	0.43 649	0.59 615	0.47 552	0.37 519	0.44 520	0.49 579	0.31 539	0.64 568	0.43 586	0.14 575	0.10 540	0.15 594	0.14 592	0.13 533	0.11 492

LGCAT	0.11 46	0.07 5	0.15 23	0.14 2	0.09 55	0.12 21	0.12 33	0.13 5	0.10 4	0.12 90	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.12 114	0.11 490	0.11 564	0.05 1	0.06 153	0.05 7	0.12 516

AANet	0.49 631	0.42 653	1.56 682	0.22 363	0.19 557	0.39 563	0.25 534	0.52 543	0.92 673	0.92 670	0.93 661	0.84 663	0.67 659	0.59 540	0.59 624	0.15 590	0.11 564	0.13 552	0.12 549	0.18 604	0.16 579

fast-acv-ft	0.31 535	0.20 533	0.81 609	0.24 477	0.18 530	0.46 599	0.27 554	0.41 407	0.49 571	0.39 549	0.55 589	0.49 579	0.35 563	0.37 432	0.38 559	0.11 490	0.11 564	0.11 492	0.12 549	0.12 517	0.09 395

ssnet_v2	0.28 510	0.16 469	0.44 432	0.22 363	0.15 451	0.40 569	0.30 588	0.57 600	0.46 547	0.38 534	0.36 422	0.47 567	0.29 508	0.38 438	0.39 567	0.13 550	0.11 564	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.11 492

Wz-Net-SNSev	0.43 611	0.41 651	1.27 671	0.30 614	0.21 584	0.44 591	0.41 644	0.61 628	0.65 633	0.46 599	0.65 625	0.62 631	0.39 586	0.74 608	0.59 624	0.12 530	0.11 564	0.12 530	0.13 577	0.16 573	0.14 558

Wz-Net-LNSev	0.34 562	0.29 608	0.91 632	0.26 551	0.21 584	0.47 605	0.31 593	0.54 564	0.54 601	0.44 591	0.52 575	0.50 587	0.35 563	0.39 443	0.39 567	0.11 490	0.11 564	0.10 434	0.09 425	0.14 551	0.13 536

dad	0.28 510	0.31 622	0.44 432	0.21 292	0.14 390	0.30 466	0.20 409	0.33 294	0.49 571	0.44 591	0.44 520	0.45 557	0.21 376	0.41 453	0.26 489	0.20 637	0.11 564	0.20 633	0.11 510	0.14 551	0.10 454

Anonymous3	0.23 404	0.18 504	0.63 555	0.27 579	0.18 530	0.41 573	0.23 495	0.43 435	0.35 407	0.23 283	0.27 306	0.20 277	0.18 340	0.27 334	0.18 327	0.12 530	0.11 564	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.12 516

pcwnet_v2	0.32 544	0.15 440	1.26 670	0.23 422	0.18 530	0.32 495	0.18 310	0.59 615	0.60 621	0.36 511	0.45 532	0.35 475	0.29 508	0.36 429	0.25 475	0.14 575	0.11 564	0.12 530	0.11 510	0.14 551	0.15 570

sCroCo_RVC	0.18 260	0.14 401	0.49 476	0.27 579	0.18 530	0.22 304	0.17 260	0.27 195	0.23 233	0.14 153	0.22 253	0.17 230	0.14 237	0.21 220	0.15 241	0.10 449	0.11 564	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

GwcNet	0.35 567	0.23 571	0.88 628	0.25 517	0.24 621	0.48 611	0.27 554	0.55 574	0.57 613	0.38 534	0.52 575	0.51 591	0.32 546	0.60 544	0.41 582	0.13 550	0.11 564	0.12 530	0.11 510	0.13 533	0.14 558

AF-Net	0.37 582	0.26 591	0.56 525	0.32 626	0.23 613	0.41 573	0.29 577	0.61 628	0.64 632	0.42 578	0.68 631	0.65 642	0.49 628	0.57 527	0.44 591	0.15 590	0.11 564	0.19 629	0.14 592	0.15 565	0.13 536

RTS	0.78 672	0.48 660	4.68 707	0.34 634	0.28 640	1.12 682	0.46 656	0.62 636	1.03 680	0.73 656	0.89 659	0.60 625	0.59 645	1.61 692	1.16 679	0.14 575	0.11 564	0.15 594	0.15 601	0.21 624	0.19 612

RTSA	0.78 672	0.48 660	4.68 707	0.34 634	0.28 640	1.12 682	0.46 656	0.62 636	1.03 680	0.73 656	0.89 659	0.60 625	0.59 645	1.61 692	1.16 679	0.14 575	0.11 564	0.15 594	0.15 601	0.21 624	0.19 612

DANet	0.35 567	0.23 571	0.60 541	0.36 645	0.22 600	0.39 563	0.25 534	0.48 486	0.43 502	0.52 624	0.50 561	0.59 622	0.41 595	0.76 614	0.49 605	0.13 550	0.11 564	0.14 579	0.12 549	0.17 590	0.15 570
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.26 481	0.19 520	0.44 432	0.21 292	0.16 484	0.30 466	0.21 440	0.52 543	0.32 367	0.35 495	0.38 446	0.39 506	0.26 457	0.42 457	0.24 465	0.15 590	0.11 564	0.11 492	0.11 510	0.14 551	0.13 536

MDST_ROB	0.48 628	0.14 401	0.95 639	0.30 614	0.21 584	1.33 693	0.32 601	0.77 670	0.56 610	1.06 681	0.71 636	0.49 579	0.35 563	1.26 682	0.38 559	0.13 550	0.11 564	0.16 606	0.13 577	0.12 517	0.12 516

LALA_ROB	0.36 572	0.25 580	0.46 452	0.30 614	0.21 584	0.47 605	0.39 638	0.61 628	0.51 583	0.52 624	0.51 567	0.69 653	0.36 567	0.50 485	0.43 586	0.17 617	0.11 564	0.16 606	0.14 592	0.17 590	0.15 570

PWCDC_ROB	0.38 589	0.30 615	0.60 541	0.33 632	0.20 576	0.42 580	0.19 357	0.58 609	0.89 669	0.42 578	1.26 677	0.36 480	0.34 558	0.50 485	0.38 559	0.18 628	0.11 564	0.11 492	0.09 425	0.19 612	0.13 536

ISRNet	0.27 490	0.13 352	0.45 444	0.26 551	0.19 557	0.24 350	0.14 108	0.45 453	0.43 502	0.39 549	0.48 555	0.42 537	0.27 476	0.32 397	0.29 512	0.20 637	0.12 583	0.17 612	0.16 613	0.16 573	0.20 624

rvit_stereo_0075_2	0.24 435	0.17 489	0.50 487	0.26 551	0.22 600	0.22 304	0.15 160	0.40 393	0.35 407	0.27 331	0.37 431	0.29 408	0.20 367	0.28 348	0.19 361	0.17 617	0.12 583	0.19 629	0.12 549	0.13 533	0.13 536

StereoVision	0.22 387	0.18 504	0.37 333	0.27 579	0.17 508	0.23 327	0.22 468	0.38 368	0.31 356	0.20 253	0.51 567	0.22 302	0.16 280	0.28 348	0.18 327	0.11 490	0.12 583	0.13 552	0.13 577	0.10 428	0.07 241

psm_up	0.29 521	0.16 469	0.41 399	0.26 551	0.17 508	0.32 495	0.26 548	0.55 574	0.43 502	0.36 511	0.40 471	0.45 557	0.37 576	0.58 534	0.30 520	0.11 490	0.12 583	0.13 552	0.12 549	0.10 428	0.10 454

STTStereo	0.28 510	0.20 533	0.61 544	0.25 517	0.17 508	0.29 446	0.24 517	0.47 473	0.39 456	0.39 549	0.41 479	0.44 552	0.28 493	0.40 451	0.28 500	0.13 550	0.12 583	0.13 552	0.16 613	0.12 517	0.11 492

Nwc_Net	0.37 582	0.25 580	0.68 576	0.31 620	0.24 621	0.44 591	0.30 588	0.65 645	0.50 579	0.37 519	0.69 635	0.58 620	0.45 612	0.60 544	0.40 574	0.15 590	0.12 583	0.19 629	0.21 638	0.14 551	0.13 536

XQC	0.43 611	0.37 640	0.96 641	0.34 634	0.25 629	0.53 630	0.34 614	0.60 624	0.73 651	0.51 618	0.46 542	0.57 617	0.47 621	0.70 589	0.72 644	0.17 617	0.12 583	0.18 621	0.15 601	0.25 640	0.23 646

ADCMid	0.49 631	0.34 630	1.13 660	0.26 551	0.21 584	0.51 620	0.37 627	0.57 600	0.54 601	0.75 660	0.66 627	0.62 631	0.64 658	0.64 568	1.68 694	0.13 550	0.12 583	0.17 612	0.17 623	0.20 621	0.17 592

SANet	0.53 644	0.28 601	0.96 641	0.26 551	0.15 451	0.69 653	0.44 652	0.67 656	1.34 693	0.67 651	0.98 666	0.94 668	0.71 664	0.89 646	0.76 645	0.14 575	0.12 583	0.12 530	0.11 510	0.17 590	0.16 579

XPNet_ROB	0.33 553	0.20 533	0.43 422	0.27 579	0.18 530	0.37 546	0.31 593	0.55 574	0.50 579	0.51 618	0.53 582	0.58 620	0.37 576	0.63 566	0.45 594	0.17 617	0.12 583	0.13 552	0.12 549	0.15 565	0.14 558

PDISCO_ROB	0.43 611	0.30 615	0.67 571	0.43 660	0.36 658	0.67 650	0.32 601	0.72 665	0.76 653	0.43 584	0.53 582	0.63 639	0.40 591	0.66 579	0.47 602	0.21 639	0.12 583	0.21 635	0.19 633	0.25 640	0.20 624

DispFullNet	0.66 659	0.89 691	1.59 683	0.77 687	1.21 706	0.51 620	0.23 495	0.59 615	0.72 648	0.69 654	0.61 616	0.69 653	0.91 679	0.79 624	0.48 603	0.27 659	0.12 583	0.73 689	0.30 667	0.65 686	0.40 673

zh-sn7	0.48 628	0.51 667	1.43 678	0.29 603	0.20 576	0.47 605	0.39 638	0.57 600	0.62 627	0.52 624	0.81 649	0.52 597	0.56 640	1.05 668	0.87 657	0.12 530	0.13 595	0.13 552	0.13 577	0.17 590	0.16 579

TCMNet	0.33 553	0.23 571	0.72 588	0.29 603	0.30 649	0.40 569	0.28 570	0.50 507	0.47 552	0.37 519	0.45 532	0.40 521	0.29 508	0.60 544	0.39 567	0.14 575	0.13 595	0.15 594	0.14 592	0.17 590	0.15 570

rvit_0105_6	0.19 308	0.14 401	0.34 293	0.23 422	0.14 390	0.18 162	0.20 409	0.29 235	0.37 431	0.18 239	0.22 253	0.23 324	0.17 311	0.26 314	0.17 299	0.15 590	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.11 476	0.08 324

rvit_0105_5	0.21 350	0.15 440	0.38 352	0.23 422	0.13 340	0.22 304	0.24 517	0.36 349	0.39 456	0.21 267	0.23 262	0.26 371	0.19 356	0.26 314	0.19 361	0.15 590	0.13 595	0.12 530	0.12 549	0.10 428	0.09 395

rvit_0105_4	0.20 329	0.15 440	0.38 352	0.23 422	0.14 390	0.20 239	0.22 468	0.33 294	0.39 456	0.19 246	0.24 276	0.25 349	0.19 356	0.27 334	0.17 299	0.16 606	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.11 476	0.08 324

rvit_0105_3	0.23 404	0.17 489	0.40 376	0.25 517	0.15 451	0.24 350	0.28 570	0.38 368	0.41 486	0.25 308	0.25 288	0.28 397	0.21 376	0.28 348	0.20 384	0.15 590	0.13 595	0.14 579	0.15 601	0.10 428	0.09 395

SHD	0.42 606	0.27 598	0.81 609	0.31 620	0.25 629	0.42 580	0.22 468	0.66 651	0.94 678	0.63 645	0.60 609	0.59 622	0.47 621	0.59 540	0.58 623	0.15 590	0.13 595	0.16 606	0.16 613	0.20 621	0.22 639

GANet	0.36 572	0.22 562	0.49 476	0.29 603	0.17 508	0.41 573	0.38 633	0.57 600	0.45 529	0.46 599	0.75 642	0.55 608	0.40 591	0.94 655	0.41 582	0.13 550	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.14 551	0.11 492

DPSNet	0.47 625	0.24 575	0.93 636	0.27 579	0.20 576	0.75 661	0.57 673	0.84 680	0.79 657	0.47 606	0.51 567	0.60 625	0.69 662	0.87 641	0.71 643	0.16 606	0.13 595	0.12 530	0.10 469	0.25 640	0.21 633

NCCL2	0.35 567	0.26 591	0.49 476	0.36 645	0.22 600	0.41 573	0.41 644	0.53 555	0.42 494	0.47 606	0.46 542	0.61 629	0.39 586	0.55 512	0.37 556	0.16 606	0.13 595	0.21 635	0.21 638	0.16 573	0.16 579

PSMNet-RUCA	0.37 582	0.41 651	0.66 570	0.46 665	0.41 663	0.34 519	0.25 534	0.57 600	0.45 529	0.39 549	0.52 575	0.43 541	0.33 549	0.41 453	0.29 512	0.25 653	0.14 605	0.33 667	0.21 638	0.31 660	0.22 639

rvit_105_1	0.27 490	0.19 520	0.46 452	0.27 579	0.19 557	0.30 466	0.35 618	0.44 443	0.51 583	0.31 423	0.31 358	0.31 434	0.26 457	0.35 420	0.25 475	0.15 590	0.14 605	0.15 594	0.17 623	0.11 476	0.10 454

APVNet	0.36 572	0.20 533	0.70 583	0.26 551	0.22 600	0.52 629	0.35 618	0.61 628	0.44 517	0.38 534	0.52 575	0.48 573	0.38 580	0.84 637	0.46 600	0.13 550	0.14 605	0.15 594	0.16 613	0.16 573	0.15 570

Syn2CoEx	0.36 572	0.31 622	0.78 596	0.34 634	0.21 584	0.41 573	0.28 570	0.61 628	0.49 571	0.42 578	0.56 596	0.45 557	0.44 609	0.69 586	0.38 559	0.17 617	0.14 605	0.15 594	0.12 549	0.13 533	0.12 516

FAT-Stereo	0.36 572	0.18 504	0.73 592	0.26 551	0.18 530	0.33 506	0.29 577	0.60 624	0.59 617	0.46 599	0.60 609	0.60 625	0.50 630	0.61 551	0.34 545	0.13 550	0.14 605	0.13 552	0.12 549	0.14 551	0.18 605

FADNet_RVC	0.30 528	0.28 601	0.83 616	0.23 422	0.15 451	0.30 466	0.17 260	0.49 496	0.37 431	0.30 405	0.38 446	0.30 425	0.27 476	0.52 496	0.31 528	0.14 575	0.14 605	0.14 579	0.16 613	0.21 624	0.23 646

FADNet-RVC	0.31 535	0.35 632	0.78 596	0.25 517	0.20 576	0.33 506	0.20 409	0.49 496	0.40 474	0.34 478	0.39 460	0.41 528	0.29 508	0.63 566	0.31 528	0.13 550	0.14 605	0.14 579	0.15 601	0.19 612	0.19 612

G-Net	0.46 622	0.25 580	0.86 625	0.34 634	0.28 640	0.90 674	0.35 618	0.47 473	0.45 529	0.68 652	1.22 675	0.64 641	0.60 647	0.61 551	0.57 618	0.16 606	0.14 605	0.17 612	0.13 577	0.22 631	0.19 612

NCC-stereo	0.39 594	0.25 580	0.69 577	0.32 626	0.28 640	0.46 599	0.36 623	0.65 645	0.52 592	0.40 559	0.57 599	0.56 612	0.47 621	0.73 600	0.45 594	0.17 617	0.14 605	0.18 621	0.25 655	0.16 573	0.16 579

stereogan	0.37 582	0.17 489	0.65 565	0.27 579	0.22 600	0.62 645	0.26 548	0.59 615	0.63 631	0.43 584	0.60 609	0.67 647	0.42 604	0.68 584	0.35 549	0.13 550	0.14 605	0.14 579	0.12 549	0.19 612	0.17 592

edge stereo	0.39 594	0.22 562	0.81 609	0.27 579	0.22 600	0.37 546	0.24 517	0.56 590	0.54 601	0.53 630	0.60 609	0.71 656	0.50 630	0.78 622	0.40 574	0.16 606	0.14 605	0.19 629	0.14 592	0.16 573	0.17 592

Abc-Net	0.39 594	0.25 580	0.69 577	0.32 626	0.28 640	0.46 599	0.36 623	0.65 645	0.52 592	0.40 559	0.57 599	0.56 612	0.47 621	0.73 600	0.45 594	0.17 617	0.14 605	0.18 621	0.25 655	0.16 573	0.16 579
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	0.44 617	0.29 608	1.29 673	0.33 632	0.30 649	0.35 534	0.36 623	0.62 636	1.15 689	0.40 559	0.44 520	0.39 506	0.41 595	0.80 628	0.52 614	0.18 628	0.14 605	0.23 642	0.21 638	0.17 590	0.17 592

AnyNet_C32	0.51 639	0.40 647	1.10 659	0.29 603	0.28 640	0.59 639	0.58 674	0.54 564	0.60 621	0.62 643	0.66 627	0.54 606	0.54 636	0.78 622	1.74 698	0.15 590	0.14 605	0.15 594	0.17 623	0.20 621	0.20 624

PS-NSSS	0.32 544	0.30 615	0.46 452	0.23 422	0.17 508	0.33 506	0.24 517	0.57 600	0.41 486	0.37 519	0.52 575	0.35 475	0.30 522	0.80 628	0.30 520	0.17 617	0.14 605	0.21 635	0.15 601	0.15 565	0.13 536

PStereo	0.26 481	0.37 640	0.34 293	0.21 292	0.13 340	0.25 369	0.25 534	0.33 294	0.47 552	0.26 321	0.17 176	0.29 408	0.34 558	0.35 420	0.37 556	0.23 642	0.15 620	0.17 612	0.13 577	0.23 634	0.21 633

SQANet	0.40 601	0.48 660	0.67 571	0.48 667	0.39 660	0.48 611	0.22 468	0.51 524	0.43 502	0.40 559	0.47 549	0.47 567	0.33 549	0.54 510	0.32 533	0.36 673	0.15 620	0.40 673	0.21 638	0.45 673	0.31 664

coex-ft	3.44 709	0.73 683	48.55 743	0.24 477	0.19 557	0.50 619	0.43 649	0.47 473	2.40 705	7.03 720	1.20 674	0.97 671	2.23 707	0.73 600	1.92 702	0.12 530	0.15 620	0.14 579	0.12 549	0.21 624	0.43 675

Wz-Net-TNSev	0.51 639	0.58 672	1.61 686	0.25 517	0.21 584	0.65 647	0.45 653	0.63 643	0.69 643	0.51 618	0.54 585	0.71 656	0.60 647	1.00 664	0.77 648	0.15 590	0.15 620	0.13 552	0.15 601	0.21 624	0.20 624

S-Stereo	0.38 589	0.20 533	1.05 651	0.27 579	0.22 600	0.38 554	0.32 601	0.55 574	0.66 635	0.39 549	0.59 604	0.49 579	0.41 595	0.75 609	0.40 574	0.12 530	0.15 620	0.13 552	0.13 577	0.16 573	0.21 633

RP	0.35 567	0.22 562	0.51 497	0.31 620	0.24 621	0.37 546	0.28 570	0.50 507	0.58 616	0.40 559	0.63 622	0.61 629	0.47 621	0.61 551	0.39 567	0.16 606	0.15 620	0.17 612	0.15 601	0.17 590	0.17 592

RGC	0.39 594	0.32 627	0.64 563	0.34 634	0.27 635	0.40 569	0.29 577	0.57 600	0.53 597	0.45 595	0.64 624	0.62 631	0.45 612	0.72 598	0.39 567	0.15 590	0.15 620	0.21 635	0.20 635	0.18 604	0.19 612

WCMA_ROB	0.51 639	0.21 548	0.65 565	0.25 517	0.21 584	0.58 636	0.32 601	0.54 564	0.55 607	0.95 675	1.40 682	1.28 682	0.81 672	0.73 600	0.62 631	0.18 628	0.15 620	0.15 594	0.15 601	0.19 612	0.19 612

YMNet	0.32 544	0.22 562	0.58 533	0.27 579	0.23 613	0.48 611	0.27 554	0.51 524	0.45 529	0.48 610	0.56 596	0.51 591	0.30 522	0.39 443	0.40 574	0.13 550	0.16 628	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

YMNet_1	0.32 544	0.22 562	0.58 533	0.27 579	0.23 613	0.48 611	0.27 554	0.51 524	0.45 529	0.48 610	0.56 596	0.51 591	0.30 522	0.39 443	0.40 574	0.13 550	0.16 628	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

FADNet	0.32 544	0.36 635	0.74 593	0.23 422	0.22 600	0.37 546	0.19 357	0.53 555	0.48 562	0.32 445	0.36 422	0.43 541	0.32 546	0.64 568	0.25 475	0.16 606	0.16 628	0.14 579	0.16 613	0.24 638	0.19 612

ADCS	0.58 650	0.40 647	1.35 676	0.29 603	0.24 621	0.55 631	0.45 653	0.67 656	0.83 664	0.76 661	0.71 636	0.68 651	0.60 647	0.76 614	2.23 706	0.16 606	0.16 628	0.16 606	0.17 623	0.22 631	0.22 639

AnyNet_C01	0.65 658	0.58 672	2.60 700	0.32 626	0.26 633	0.88 672	0.61 677	0.63 643	0.62 627	0.68 652	0.96 663	0.76 659	0.60 647	0.96 659	1.43 689	0.16 606	0.16 628	0.17 612	0.17 623	0.23 634	0.23 646

SGM_RVC	0.50 635	0.19 520	0.50 487	0.25 517	0.15 451	0.69 653	0.39 638	0.68 659	0.82 660	0.95 675	0.84 653	1.13 675	0.76 667	1.16 675	0.60 628	0.16 606	0.16 628	0.16 606	0.16 613	0.16 573	0.17 592
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.33 553	0.21 548	0.54 511	0.23 422	0.13 340	0.42 580	0.33 612	0.53 555	0.48 562	0.52 624	0.49 557	0.50 587	0.41 595	0.56 523	0.31 528	0.15 590	0.16 628	0.18 621	0.16 613	0.13 533	0.13 536
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FINET	0.34 562	0.27 598	0.80 606	0.24 477	0.24 621	0.36 539	0.34 614	0.54 564	0.72 648	0.39 549	0.47 549	0.32 444	0.30 522	0.51 490	0.32 533	0.19 634	0.17 635	0.13 552	0.12 549	0.18 604	0.16 579

psmorigin	0.50 635	0.25 580	3.03 702	0.24 477	0.19 557	0.38 554	0.22 468	0.50 507	0.44 517	0.64 647	0.68 631	0.71 656	0.51 633	0.85 638	0.45 594	0.14 575	0.17 635	0.13 552	0.14 592	0.16 573	0.21 633

FBW_ROB	0.43 611	0.26 591	0.54 511	0.31 620	0.20 576	0.51 620	0.32 601	0.70 662	0.60 621	0.59 639	0.55 589	0.65 642	0.41 595	1.40 689	0.51 613	0.13 550	0.17 635	0.21 635	0.16 613	0.17 590	0.18 605

CSAN	0.50 635	0.35 632	0.78 596	0.36 645	0.23 613	0.56 632	0.59 676	0.61 628	0.70 645	0.64 647	0.78 646	0.65 642	0.60 647	1.38 688	0.62 631	0.21 639	0.17 635	0.20 633	0.20 635	0.18 604	0.18 605

SGM-Forest	0.36 572	0.17 489	0.47 460	0.23 422	0.16 484	0.45 597	0.41 644	0.55 574	0.48 562	0.52 624	0.60 609	0.52 597	0.41 595	0.85 638	0.50 611	0.17 617	0.17 635	0.17 612	0.15 601	0.15 565	0.15 570
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 650	0.27 598	0.67 571	0.22 363	0.17 508	0.66 649	0.37 627	0.78 671	0.61 625	1.47 703	1.30 678	1.65 690	0.79 669	1.12 673	0.59 624	0.17 617	0.17 635	0.17 612	0.14 592	0.17 590	0.14 558
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DStereoO	0.46 622	0.32 627	0.51 497	0.36 645	0.29 648	0.38 554	0.45 653	0.55 574	0.60 621	0.47 606	0.49 557	0.48 573	0.73 666	0.59 540	0.69 642	0.81 697	0.18 641	0.38 670	0.19 633	0.46 674	0.20 624

PVD	0.58 650	0.34 630	0.84 621	0.39 655	0.31 652	0.59 639	0.47 660	0.80 675	1.25 690	0.92 670	1.09 669	0.79 660	0.82 673	0.85 638	0.76 645	0.21 639	0.18 641	0.22 641	0.18 629	0.27 652	0.35 669

ADCPNet	0.48 628	0.29 608	1.60 684	0.27 579	0.23 613	0.70 656	0.38 633	0.53 555	0.51 583	0.51 618	0.59 604	0.67 647	0.56 640	0.60 544	1.14 675	0.15 590	0.18 641	0.14 579	0.23 648	0.19 612	0.19 612

SGM-ForestM	1.36 691	0.28 601	0.79 603	0.26 551	0.16 484	2.26 705	1.00 702	1.42 696	1.46 698	2.38 709	2.05 702	5.95 717	2.66 711	2.95 707	2.46 708	0.17 617	0.18 641	0.18 621	0.18 629	0.15 565	0.18 605

NaN_ROB	0.41 603	0.28 601	0.62 552	0.30 614	0.19 557	0.51 620	0.47 660	0.58 609	0.59 617	0.56 635	0.47 549	0.49 579	0.41 595	1.21 679	0.64 636	0.12 530	0.18 641	0.12 530	0.13 577	0.11 476	0.14 558

HBP-ISP	0.33 553	0.30 615	0.72 588	0.22 363	0.16 484	0.32 495	0.22 468	0.54 564	0.44 517	0.41 568	0.49 557	0.33 452	0.38 580	0.73 600	0.25 475	0.18 628	0.19 646	0.24 644	0.20 635	0.16 573	0.13 536

UDG	0.40 601	0.46 656	0.49 476	0.40 657	0.35 657	0.47 605	0.27 554	0.54 564	0.47 552	0.39 549	0.45 532	0.59 622	0.44 609	0.46 469	0.39 567	0.26 654	0.19 646	0.48 677	0.22 646	0.34 664	0.26 655

ccnet	0.42 606	0.31 622	0.48 470	0.27 579	0.32 653	0.60 642	0.32 601	0.65 645	0.46 547	0.53 630	0.66 627	0.56 612	0.45 612	0.72 598	0.61 629	0.26 654	0.19 646	0.24 644	0.21 638	0.26 647	0.22 639

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 572	0.36 635	0.53 508	0.34 634	0.19 557	0.51 620	0.24 517	0.55 574	0.38 446	0.41 568	0.47 549	0.47 567	0.27 476	0.73 600	0.30 520	0.36 673	0.19 646	0.27 647	0.17 623	0.26 647	0.23 646

CBMV_ROB	0.33 553	0.18 504	0.53 508	0.21 292	0.14 390	0.33 506	0.20 409	0.51 524	0.45 529	0.51 618	0.55 589	0.45 557	0.42 604	0.71 592	0.32 533	0.18 628	0.19 646	0.23 642	0.21 638	0.14 551	0.15 570

HUF	0.15 200	0.11 224	0.38 352	0.17 53	0.11 183	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.20 168	0.11 58	0.13 88	0.14 174	0.11 119	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.20 651	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.14 558

NOSS_ROB	0.31 535	0.20 533	0.35 304	0.24 477	0.16 484	0.32 495	0.19 357	0.52 543	0.48 562	0.33 458	0.36 422	0.42 537	0.28 493	0.93 653	0.24 465	0.19 634	0.20 651	0.24 644	0.22 646	0.17 590	0.17 592

ACVNet-4b	0.72 665	0.81 686	1.33 675	0.72 685	0.50 675	0.80 667	0.31 593	0.71 664	0.80 658	0.50 613	0.72 640	0.95 670	0.43 608	0.96 659	1.20 683	1.13 709	0.21 653	0.76 691	0.45 680	0.65 686	0.46 679

DDUNet	0.41 603	0.50 665	0.48 470	0.44 662	0.39 660	0.46 599	0.32 601	0.50 507	0.43 502	0.45 595	0.52 575	0.57 617	0.36 567	0.48 476	0.33 540	0.33 670	0.21 653	0.55 681	0.25 655	0.37 668	0.32 667

GANetREF_RVC	0.43 611	0.47 658	0.69 577	0.38 653	0.20 576	0.51 620	0.48 664	0.66 651	0.66 635	0.46 599	0.46 542	0.50 587	0.44 609	0.90 649	0.39 567	0.27 659	0.21 653	0.32 664	0.18 629	0.27 652	0.22 639
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
MSMD_ROB	0.60 654	0.33 629	0.61 544	0.30 614	0.25 629	0.86 671	0.35 618	0.55 574	0.67 638	1.10 683	1.49 687	1.76 693	0.97 683	0.88 644	0.49 605	0.23 642	0.21 653	0.27 647	0.27 663	0.25 640	0.24 651

FSD					0.24 621	0.27 404	0.27 554	0.31 267	0.29 326	0.26 321	0.27 306	0.28 397	0.27 476	0.28 348	0.26 489	0.23 642	0.22 657	0.27 647	0.26 659	0.25 640

FC-DCNN v2	0.71 664	0.30 615	0.67 571	0.32 626	0.27 635	0.84 669	0.39 638	0.84 680	0.85 668	1.44 699	1.64 693	2.09 697	1.28 694	1.06 669	0.80 652	0.24 650	0.22 657	0.27 647	0.26 659	0.26 647	0.25 653

FCDSN-DC	0.63 656	0.31 622	0.61 544	0.36 645	0.30 649	0.65 647	0.37 627	0.66 651	0.68 641	1.14 685	1.54 690	1.71 692	1.26 692	0.92 651	0.64 636	0.24 650	0.22 657	0.27 647	0.26 659	0.27 652	0.27 659
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SAMSARA	0.56 646	0.39 646	0.80 606	0.60 679	0.46 671	1.00 678	1.23 710	0.67 656	0.68 641	0.71 655	0.54 585	0.89 667	0.57 643	0.81 632	0.62 631	0.19 634	0.22 657	0.18 621	0.18 629	0.27 652	0.25 653

FC-DCNN	0.70 663	0.30 615	0.69 577	0.32 626	0.27 635	0.81 668	0.39 638	0.79 674	0.82 660	1.41 695	1.58 692	1.98 695	1.26 692	1.02 666	0.77 648	0.24 650	0.22 657	0.27 647	0.26 659	0.26 647	0.26 655

PA-Net	0.37 582	0.28 601	0.83 616	0.31 620	0.28 640	0.39 563	0.42 647	0.51 524	0.55 607	0.34 478	0.42 496	0.41 528	0.36 567	0.79 624	0.49 605	0.12 530	0.23 662	0.16 606	0.23 648	0.12 517	0.18 605
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.43 611	0.47 658	0.65 565	0.37 651	0.23 613	0.51 620	0.29 577	0.66 651	0.49 571	0.46 599	0.51 567	0.48 573	0.38 580	0.96 659	0.35 549	0.34 671	0.23 662	0.55 681	0.25 655	0.31 660	0.20 624

SDNR	0.42 606	0.21 548	0.82 613	0.21 292	0.18 530	1.27 690	0.17 260	0.50 507	0.49 571	0.42 578	0.81 649	0.38 494	0.27 476	1.19 676	0.38 559	0.23 642	0.24 664	0.17 612	0.13 577	0.17 590	0.20 624

LSM	1.64 700	0.40 647	2.56 699	2.02 711	17.61 728	0.51 620	0.52 668	0.61 628	0.76 653	0.82 664	1.11 671	0.63 639	0.54 636	0.75 609	0.49 605	0.16 606	0.24 664	0.18 621	0.21 638	0.25 640	2.42 715

ELAS_RVC	0.74 669	0.36 635	1.00 645	0.37 651	0.33 654	0.88 672	0.93 699	0.83 679	1.08 685	1.35 690	1.33 681	1.24 680	1.33 696	1.06 669	0.95 663	0.27 659	0.25 666	0.29 659	0.27 663	0.30 659	0.30 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 669	0.36 635	0.85 624	0.36 645	0.33 654	1.36 694	0.77 690	0.93 684	0.92 673	1.41 695	1.53 689	1.16 679	1.17 688	0.95 658	1.03 667	0.26 654	0.25 666	0.28 655	0.28 666	0.31 660	0.30 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 646	0.51 667	1.19 664	0.38 653	0.22 600	0.69 653	0.27 554	0.80 675	0.67 638	0.73 656	0.74 641	0.87 664	0.61 656	0.81 632	0.76 645	0.29 665	0.27 668	0.32 664	0.37 674	0.32 663	0.31 664

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 639	0.50 665	0.86 625	0.39 655	0.24 621	0.84 669	0.55 671	0.56 590	0.62 627	0.60 640	0.68 631	0.62 631	0.42 604	1.13 674	0.43 586	0.23 642	0.27 668	0.27 647	0.35 670	0.25 640	0.29 660

MANE	1.41 693	0.36 635	0.74 593	0.43 660	0.41 663	2.16 704	0.80 692	2.39 712	3.38 708	2.22 708	3.06 710	3.54 710	2.73 712	2.15 704	1.94 703	0.28 662	0.27 668	0.30 661	0.46 681	0.28 657	0.34 668

BEATNet-Init1	4.73 713	2.61 711	13.29 728	0.58 677	0.53 679	10.12 720	3.33 717	4.83 717	5.01 716	8.75 722	8.51 719	14.08 731	7.60 721	7.70 721	5.34 717	0.28 662	0.28 671	0.34 668	0.37 674	0.57 679	0.45 676

Anonymous_2	0.37 582	0.21 548	0.47 460	0.20 237	0.21 584	0.42 580	0.26 548	0.38 368	0.29 326	0.33 458	0.30 343	0.44 552	0.38 580	0.36 429	0.29 512	0.26 654	0.29 672	0.44 675	1.41 713	0.34 664	0.21 633

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 661	0.64 677	1.06 652	0.45 663	0.27 635	1.40 697	0.58 674	0.78 671	0.92 673	0.84 665	0.86 655	0.88 666	0.68 661	1.33 687	0.68 641	0.37 675	0.29 672	0.34 668	0.36 673	0.43 671	0.37 670

PASM	0.45 620	0.35 632	0.90 631	0.35 643	0.33 654	0.39 563	0.38 633	0.50 507	0.61 625	0.52 624	0.51 567	0.62 631	0.45 612	0.93 653	0.48 603	0.26 654	0.29 672	0.29 659	0.33 668	0.29 658	0.26 655

ACVNet_1	0.72 665	0.81 686	1.37 677	0.72 685	0.53 679	0.77 662	0.42 647	0.85 683	0.90 671	0.74 659	0.75 642	1.32 684	0.72 665	1.02 666	0.55 617	0.54 681	0.31 675	0.71 688	0.35 670	0.64 685	0.45 676

Ntro	0.58 650	0.64 677	0.92 634	0.66 682	0.50 675	0.77 662	0.36 623	0.66 651	0.70 645	0.50 613	0.59 604	0.65 642	0.51 633	0.75 609	0.45 594	0.56 683	0.32 676	0.56 684	0.34 669	0.63 683	0.46 679

MonStereo1	0.93 680	0.56 671	0.82 613	0.69 683	0.58 682	1.37 695	0.35 618	0.94 685	1.25 690	0.93 672	1.90 698	1.52 688	2.10 706	1.27 683	0.77 648	0.69 689	0.33 677	0.75 690	0.47 683	0.70 690	0.57 686

otaku	0.57 649	0.62 676	0.87 627	0.63 681	0.44 669	0.73 657	0.37 627	0.65 645	0.66 635	0.51 618	0.75 642	0.66 646	0.45 612	0.69 586	0.46 600	0.53 679	0.34 678	0.55 681	0.35 670	0.60 681	0.45 676

DStereoFS	0.84 675	0.66 679	0.80 606	0.53 676	0.50 675	1.23 688	0.55 671	0.94 685	1.32 692	0.89 667	1.32 679	1.04 674	2.32 709	1.29 685	1.14 675	0.31 668	0.35 679	0.30 661	0.39 677	0.34 664	0.60 690

JetBlue	1.14 689	0.76 684	2.36 695	0.59 678	0.75 691	3.04 708	1.78 714	1.11 689	0.90 671	0.94 673	1.10 670	1.66 691	1.28 694	2.09 702	1.72 697	0.43 678	0.36 680	0.38 670	0.38 676	0.58 680	0.56 684

NVStereoNet_ROB	0.67 660	0.49 664	0.83 616	0.48 667	0.40 662	0.51 620	0.46 656	0.70 662	0.77 655	0.84 665	1.72 695	1.02 673	0.83 674	1.23 680	0.79 651	0.32 669	0.38 681	0.40 673	0.46 681	0.36 667	0.41 674
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.55 645	0.48 660	1.02 648	0.45 663	0.49 674	0.49 616	0.47 660	0.72 665	0.72 648	0.45 595	0.82 651	0.47 567	0.60 647	0.50 485	0.63 634	0.39 677	0.39 682	0.44 675	0.51 687	0.52 676	0.37 670

MADNet+	1.01 683	1.16 702	4.72 709	0.70 684	0.47 672	1.24 689	0.96 700	0.97 687	0.89 669	0.65 649	0.77 645	0.87 664	0.85 677	2.09 702	1.68 694	0.38 676	0.39 682	0.31 663	0.27 663	0.43 671	0.39 672

GCST	0.47 625	0.60 674	0.57 528	1.04 699	0.48 673	0.38 554	0.11 20	0.40 393	0.32 367	0.41 568	0.34 401	0.29 408	0.17 311	0.46 469	0.19 361	0.69 689	0.42 684	0.79 694	0.62 697	0.62 682	0.46 679

DStereoSA	0.81 674	0.37 640	1.08 654	0.51 672	0.65 687	0.67 650	1.44 712	0.74 667	1.06 683	0.54 632	1.67 694	0.49 579	1.78 702	0.96 659	1.69 696	0.28 662	0.43 685	0.27 647	0.51 687	0.40 670	0.58 687

ACVNet_2	0.89 677	0.87 690	1.25 669	0.82 689	0.62 685	0.97 677	0.62 678	1.14 690	1.42 695	1.00 678	1.40 682	1.47 687	0.84 675	1.11 671	0.66 639	0.61 686	0.43 685	0.78 692	0.49 684	0.75 692	0.52 682

TCMNet-wrong-test	4.29 710	5.57 717	4.65 706	11.33 725	10.39 721	5.73 714	4.48 719	4.13 716	1.02 679	1.91 705	2.39 707	6.16 718	3.62 713	3.84 713	4.50 716	1.99 713	0.47 687	1.97 716	1.69 715	5.69 721	4.31 720

TorneroNet-64	1.43 694	1.03 697	1.20 665	1.10 700	0.86 700	2.26 705	0.73 685	1.84 704	3.84 713	1.25 687	2.25 706	2.69 706	1.42 697	1.76 699	1.43 689	0.76 694	0.50 688	1.09 702	0.66 698	1.23 707	0.76 703

PWCK	1.00 681	1.17 703	1.70 687	0.91 692	0.41 663	1.19 686	0.92 698	1.10 688	1.14 688	1.16 686	1.14 672	1.25 681	0.88 678	1.75 698	1.04 669	0.87 700	0.50 688	0.87 695	0.53 690	0.96 702	0.52 682

IMH-64-1	0.91 678	0.86 688	0.84 621	0.97 694	0.75 691	0.92 675	0.71 682	1.27 691	1.10 686	0.89 667	1.45 684	1.14 676	0.96 681	1.19 676	0.84 654	0.74 692	0.51 690	0.97 697	0.55 692	0.84 695	0.60 690

IMH-64	0.91 678	0.86 688	0.84 621	0.97 694	0.75 691	0.92 675	0.71 682	1.27 691	1.10 686	0.89 667	1.45 684	1.14 676	0.96 681	1.19 676	0.84 654	0.74 692	0.51 690	0.97 697	0.55 692	0.84 695	0.60 690

SPS-STEREO	0.69 662	0.61 675	0.98 643	0.52 675	0.57 681	0.74 658	0.50 667	0.78 671	0.62 627	0.95 675	0.86 655	0.94 668	0.70 663	1.01 665	0.87 657	0.58 685	0.51 690	0.50 678	0.50 686	0.55 678	0.58 687
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	0.56 646	0.54 670	0.70 583	0.47 666	0.61 684	0.56 632	0.43 649	0.69 660	0.49 571	0.63 645	0.55 589	0.54 606	0.60 647	0.61 551	0.57 618	0.55 682	0.53 693	0.50 678	0.54 691	0.51 675	0.56 684

SGM+DAISY	0.87 676	0.66 679	1.30 674	0.51 672	0.60 683	1.03 679	0.84 696	0.76 669	0.73 651	1.39 693	1.51 688	1.31 683	1.22 690	1.11 671	1.08 670	0.57 684	0.53 693	0.51 680	0.51 687	0.54 677	0.61 694

TorneroNet	2.22 704	1.08 699	1.24 668	1.14 704	0.90 701	5.58 713	0.80 692	2.12 709	8.69 720	2.58 710	5.42 715	3.88 711	1.97 704	1.78 701	1.87 700	0.86 699	0.54 695	1.15 706	0.74 703	1.23 707	0.85 704

WAO-6	1.07 687	0.93 694	0.92 634	0.96 693	0.78 694	1.28 691	0.75 687	1.34 693	2.00 703	1.02 680	1.54 690	1.59 689	1.22 690	1.31 686	1.14 675	0.78 695	0.55 696	1.02 701	0.75 704	0.83 694	0.69 697

IMH	1.05 686	0.95 695	1.00 645	1.01 696	0.78 694	1.11 681	0.68 681	1.38 694	1.43 696	1.00 678	1.72 695	1.43 685	1.14 685	1.73 697	0.89 659	1.09 706	0.55 696	0.99 699	0.57 694	0.87 697	0.62 696

RainbowNet	0.72 665	0.89 691	1.02 648	0.82 689	0.63 686	0.78 665	0.52 668	0.81 677	0.93 676	0.60 640	0.79 647	0.80 661	0.60 647	0.80 628	0.57 618	0.78 695	0.55 696	0.78 692	0.49 684	0.76 693	0.58 687

MFMNet_re	0.72 665	0.76 684	0.99 644	0.62 680	0.70 689	0.77 662	0.67 680	0.75 668	0.83 664	0.78 663	0.86 655	0.69 653	0.78 668	0.71 592	0.61 629	0.66 688	0.59 699	0.61 685	0.58 695	0.68 689	0.71 698

Dean	1.17 690	1.04 698	1.49 681	1.03 698	0.78 694	1.20 687	0.77 690	1.48 699	1.96 701	1.28 688	1.99 701	2.15 698	1.14 685	1.25 681	1.00 666	0.81 697	0.60 700	1.01 700	0.69 700	0.92 701	0.74 701

DGSMNet	0.61 655	0.29 608	0.91 632	0.51 672	0.70 689	0.62 645	1.38 711	0.59 615	0.55 607	0.37 519	0.61 616	0.52 597	0.33 549	0.65 575	0.43 586	0.53 679	0.60 700	0.67 686	0.61 696	0.63 683	0.61 694

LVE	1.13 688	1.02 696	1.28 672	1.01 696	0.80 697	1.29 692	0.81 694	1.47 698	1.96 701	1.07 682	1.90 698	1.90 694	1.01 684	1.48 690	0.91 660	0.93 703	0.61 702	0.94 696	0.69 700	0.87 697	0.75 702

WAO-7	1.01 683	0.89 691	0.93 636	0.83 691	0.66 688	1.18 684	0.81 694	1.40 695	1.57 699	1.11 684	1.76 697	1.45 686	1.19 689	1.50 691	1.14 675	0.61 686	0.62 703	0.70 687	0.68 699	0.66 688	0.60 690

UNDER WATER	1.59 699	1.22 705	2.36 695	1.38 706	1.03 703	1.67 700	1.10 706	1.54 702	3.63 709	1.44 699	1.47 686	2.85 707	2.25 708	1.67 695	1.94 703	1.06 705	0.62 703	1.31 708	0.93 709	1.21 706	1.02 708

WAO-8	1.46 696	1.10 700	1.09 655	1.10 700	0.84 698	2.06 701	0.75 687	1.84 704	3.83 711	1.44 699	2.21 704	2.15 698	1.43 698	3.17 708	1.19 681	0.91 701	0.65 705	1.09 702	0.79 705	0.90 699	0.71 698

Venus	1.46 696	1.10 700	1.09 655	1.10 700	0.84 698	2.06 701	0.75 687	1.84 704	3.83 711	1.44 699	2.21 704	2.15 698	1.43 698	3.17 708	1.19 681	0.91 701	0.65 705	1.09 702	0.79 705	0.90 699	0.71 698

UNDER WATER-64	1.55 698	1.19 704	2.52 698	1.31 705	0.95 702	2.12 703	1.21 709	1.45 697	3.19 707	1.43 698	1.32 679	2.64 705	2.04 705	1.63 694	1.83 699	1.11 707	0.67 707	1.28 707	0.92 708	1.19 704	1.02 708

notaker	1.45 695	1.34 706	1.48 679	1.40 707	1.07 704	1.18 684	0.85 697	1.48 699	1.40 694	1.51 704	3.46 711	2.40 703	1.81 703	1.76 699	1.45 692	1.11 707	0.69 708	1.38 709	0.87 707	1.31 709	0.97 707

light-stereo	2.37 707	0.69 681	3.61 703	3.84 715	3.41 712	4.04 709	0.31 593	2.13 710	1.45 697	3.61 713	6.33 717	6.90 720	0.63 657	4.83 715	1.28 686	0.71 691	0.74 709	0.32 664	0.39 677	1.20 705	0.96 705

ktn	1.77 702	1.36 707	1.22 666	1.43 708	1.14 705	1.52 698	1.08 705	1.51 701	3.96 714	2.77 712	4.69 713	3.35 709	1.46 700	1.69 696	1.25 685	1.43 711	0.77 710	1.45 710	0.99 710	1.32 710	0.96 705

Selective-IGEV-i1pa	5.57 714	7.99 719	4.76 710	0.80 688	0.45 670	12.99 722	3.60 718	9.25 723	7.43 719	6.97 719	9.87 723	8.94 721	7.26 720	14.66 732	5.65 718	3.55 718	1.08 711	1.93 714	0.72 702	0.73 691	2.79 717

KSHMR	1.89 703	1.36 707	1.60 684	1.47 709	1.22 707	1.38 696	1.06 704	1.79 703	5.97 717	1.42 697	5.65 716	2.98 708	1.14 685	2.23 705	1.20 683	1.27 710	1.12 712	1.46 711	1.10 712	1.32 710	1.15 710

JetRed	2.30 706	2.64 712	6.12 712	1.12 703	1.38 709	5.85 715	3.29 716	1.99 707	1.67 700	1.98 706	1.95 700	2.16 701	1.60 701	2.48 706	4.10 714	1.05 704	1.60 713	1.09 702	1.01 711	1.67 712	1.28 711

test_sample9	0.42 606	0.19 520	0.50 487	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.66 579	0.91 660	0.23 642	1.82 714	0.28 655	0.24 650	0.18 604	0.16 579

test_sample8	0.49 631	0.19 520	0.50 487	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.55 574	0.34 391	0.62 643	0.38 446	1.15 678	0.67 659	0.66 579	0.91 660	0.23 642	1.82 714	0.28 655	0.24 650	0.18 604	0.16 579

MADNet++	2.26 705	1.80 710	2.06 691	2.13 713	1.97 711	2.61 707	1.79 715	2.38 711	2.16 704	2.75 711	2.65 708	2.38 702	2.43 710	3.17 708	3.21 710	2.17 714	1.95 716	1.94 715	1.63 714	2.06 713	2.01 714

PML	16.10 729	12.82 730	6.78 713	5.23 716	7.76 717	33.92 736	66.56 746	5.30 718	10.28 722	26.12 745	68.59 746	20.51 733	13.49 732	10.06 723	6.78 721	5.96 723	2.00 717	6.04 728	2.18 717	8.96 726	2.60 716

HanzoNet	2.97 708	1.69 709	2.29 694	1.74 710	1.33 708	1.53 699	1.03 703	1.99 707	2.64 706	5.51 717	5.16 714	5.90 716	6.82 719	4.32 714	3.29 711	3.16 717	2.02 718	1.92 713	2.87 720	2.24 714	1.89 713

DPSimNet_ROB	4.34 711	4.23 713	6.89 714	3.67 714	3.68 713	4.75 710	5.21 720	2.67 713	3.68 710	5.82 718	3.95 712	5.57 713	6.72 718	3.46 712	4.48 715	4.05 721	2.88 719	4.68 722	3.12 722	3.69 716	3.62 719

USTest	6.88 715	5.23 716	5.63 711	7.22 719	7.29 716	14.34 724	22.76 725	8.48 721	9.32 721	5.42 716	6.39 718	6.29 719	6.64 717	6.92 719	8.62 722	1.94 712	3.29 720	2.16 717	2.55 719	3.85 717	3.29 718

Selective-IGEV-i16pa	30.47 744	41.93 745	4.02 705	0.49 670	0.37 659	96.94 746	0.74 686	60.26 747	58.76 746	17.24 732	64.39 745	38.26 746	49.53 746	106.11 747	26.15 736	19.96 740	3.42 721	4.39 721	1.81 716	0.39 669	14.22 732

LRCNet_RVC	10.90 723	14.34 731	9.35 715	15.35 726	8.04 718	1.08 680	0.34 614	8.78 722	0.70 645	12.63 731	16.05 731	9.85 722	6.54 716	8.57 722	6.34 720	20.27 741	5.40 722	23.70 739	21.88 740	14.87 730	13.83 731

DGTPSM_ROB	8.34 717	5.10 714	10.37 726	5.31 717	10.18 719	8.33 717	23.60 729	6.06 719	13.41 729	4.90 714	10.87 727	5.65 714	10.44 722	6.17 717	12.59 723	3.74 719	7.55 723	3.69 719	7.26 727	4.14 718	7.46 723

DPSMNet_ROB	8.40 718	5.11 715	10.49 727	5.58 718	10.25 720	8.34 718	23.62 730	6.07 720	13.45 730	4.93 715	10.88 728	5.66 715	10.44 722	6.24 718	12.64 724	3.98 720	7.61 724	3.76 720	7.30 728	4.20 719	7.51 724

iinet-test	10.78 721	9.29 720	9.70 716	10.48 720	10.68 722	17.98 729	25.98 731	12.57 728	13.39 727	9.64 726	10.10 724	10.06 723	10.61 725	11.22 728	12.70 725	6.40 724	7.74 725	5.68 724	6.69 723	7.47 722	7.30 721

IINet	10.78 721	9.29 720	9.70 716	10.48 720	10.68 722	17.98 729	25.98 731	12.57 728	13.39 727	9.64 726	10.10 724	10.06 723	10.61 725	11.22 728	12.70 725	6.40 724	7.74 725	5.68 724	6.69 723	7.47 722	7.30 721

Anonymous_1	16.62 730	9.35 722	9.84 718	10.66 722	14.64 726	18.66 731	27.12 733	12.64 730	13.51 731	10.76 730	10.30 726	10.13 725	10.60 724	11.06 727	12.74 727	15.87 739	7.74 725	16.92 737	43.48 743	58.66 746	7.68 725

DPSM_ROB	11.49 724	9.87 726	10.35 724	11.13 723	11.31 724	19.11 732	27.51 734	13.37 731	14.21 732	10.31 728	11.06 729	10.96 729	11.27 730	11.96 730	13.59 728	6.78 726	8.19 728	6.03 726	7.09 725	7.93 724	7.73 726

DPSM	11.49 724	9.87 726	10.35 724	11.13 723	11.31 724	19.11 732	27.51 734	13.37 731	14.21 732	10.31 728	11.06 729	10.96 729	11.27 730	11.96 730	13.59 728	6.78 726	8.19 728	6.03 726	7.09 725	7.93 724	7.73 726

tt	4.71 712	0.10 144	3.94 704	2.06 712	1.53 710	10.14 721	16.88 724	9.27 724	4.98 715	1.39 693	1.02 667	4.68 712	4.90 715	3.35 711	5.86 719	5.76 722	9.15 730	2.24 718	2.53 718	3.10 715	1.32 712

xxxxx1	15.27 726	9.54 723	10.31 721	20.13 729	18.88 729	17.08 725	23.03 726	10.36 725	10.99 723	9.21 723	9.62 720	10.74 726	10.61 725	10.72 724	13.89 730	7.97 728	9.20 731	31.85 742	44.72 744	12.84 727	13.69 728

tt_ll	15.27 726	9.54 723	10.31 721	20.13 729	18.88 729	17.08 725	23.03 726	10.36 725	10.99 723	9.21 723	9.62 720	10.74 726	10.61 725	10.72 724	13.89 730	7.97 728	9.20 731	31.85 742	44.72 744	12.84 727	13.69 728

ff	15.27 726	9.54 723	10.31 721	20.13 729	18.88 729	17.08 725	23.03 726	10.36 725	10.99 723	9.21 723	9.62 720	10.74 726	10.61 725	10.72 724	13.89 730	7.97 728	9.20 731	31.85 742	44.72 744	12.84 727	13.69 728

LSM0	24.24 740	19.98 740	22.32 739	24.22 739	40.14 745	38.48 741	55.20 738	26.95 743	28.57 738	20.49 737	21.83 734	22.26 742	22.75 739	24.22 741	27.30 737	13.66 737	16.32 734	12.19 735	14.15 729	16.10 737	17.66 740

Hybrid-DGEV	23.16 737	19.94 739	20.96 738	22.49 733	22.75 735	38.51 742	55.52 745	27.09 745	28.90 745	20.58 738	22.25 739	22.00 736	22.80 741	24.11 740	27.33 738	13.60 734	16.47 735	12.14 729	14.30 734	15.95 731	15.54 735

RAFT-FEzeroshot	23.10 733	19.88 736	20.56 733	22.49 733	22.75 735	38.38 737	55.50 742	26.84 738	28.66 739	20.60 739	22.10 736	22.05 737	22.74 737	24.00 737	27.37 741	13.59 731	16.48 736	12.14 729	14.28 731	15.96 733	15.54 735

RAFT-FE	23.10 733	19.88 736	20.56 733	22.49 733	22.75 735	38.38 737	55.50 742	26.84 738	28.66 739	20.60 739	22.10 736	22.05 737	22.74 737	24.00 737	27.37 741	13.59 731	16.48 736	12.14 729	14.28 731	15.96 733	15.54 735

Selective-RAFT-Error	23.16 737	19.93 738	20.87 737	22.54 737	22.81 738	38.52 743	55.47 740	27.01 744	28.83 743	20.66 742	22.25 739	22.09 741	22.80 741	24.09 739	27.36 739	13.61 736	16.48 736	12.15 733	14.28 731	15.99 736	15.57 738

CasAABBNet	23.10 733	19.86 734	20.64 735	22.47 732	22.73 733	38.41 740	55.50 742	26.89 741	28.70 741	20.61 741	22.15 738	22.08 740	22.75 739	23.99 735	27.36 739	13.59 731	16.48 736	12.14 729	14.27 730	15.95 731	15.53 734

fast-reg	23.64 739	20.51 742	23.42 740	23.22 738	24.75 742	38.73 744	55.47 740	26.85 740	28.86 744	20.12 736	21.73 733	21.64 735	22.22 735	24.30 742	27.54 744	13.91 738	16.52 740	14.85 736	15.62 736	16.91 738	15.71 739

FlowAnything	23.14 736	19.87 735	20.79 736	22.50 736	22.74 734	38.39 739	55.46 739	26.89 741	28.72 742	20.77 743	22.29 741	22.07 739	22.72 736	23.99 735	27.41 743	13.60 734	16.55 741	12.15 733	14.36 735	15.97 735	15.52 733

HaxPig	17.72 731	20.22 741	19.73 730	16.53 727	16.51 727	9.27 719	9.33 721	14.34 733	13.27 726	18.65 733	18.70 732	17.35 732	16.77 733	17.04 733	16.45 733	22.05 742	20.89 742	22.27 738	21.53 739	21.29 739	22.13 743

MEDIAN_ROB	21.21 732	24.62 743	23.47 741	19.58 728	19.65 732	13.22 723	10.96 722	17.88 734	17.00 734	22.14 744	22.02 735	20.86 734	20.36 734	21.06 734	19.71 734	25.63 743	24.13 743	26.21 740	25.20 741	25.17 740	25.38 744

AVERAGE_ROB	25.43 741	29.06 744	27.24 742	24.63 740	24.20 741	17.73 728	12.61 723	22.29 737	21.39 737	26.79 746	26.16 744	25.20 743	24.64 745	25.07 743	23.53 735	29.96 744	28.40 744	30.60 741	29.58 742	29.72 741	29.84 745

RSGM-EC	29.65 742	17.75 732	10.04 719	35.31 741	33.15 743	26.42 734	46.65 736	19.89 735	17.74 735	18.92 734	23.36 742	30.14 744	23.59 743	41.87 744	45.99 745	59.56 745	34.38 745	33.25 745	20.37 737	34.97 742	19.60 741

acva	29.65 742	17.75 732	10.04 719	35.31 741	33.15 743	26.42 734	46.65 736	19.89 735	17.74 735	18.92 734	23.36 742	30.14 744	23.59 743	41.87 744	45.99 745	59.56 745	34.38 745	33.25 745	20.37 737	34.97 742	19.60 741

test_example2	101.33 745	108.28 746	68.15 744	98.43 743	106.93 746	89.75 745	102.43 747	36.80 746	97.65 747	129.04 747	130.15 747	65.26 747	66.62 747	92.11 746	80.24 747	144.10 747	199.48 747	81.81 747	103.01 747	125.01 747	101.27 746

ccccc		256.29 747		354.40 746	364.36 747	149.10 747		152.89 748		153.93 748		164.00 748		268.02 748		390.55 748	349.22 748	244.59 748	219.82 748	412.30 748

ASD4		6.65 718

Low-res two-view benchmark