Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 9	0.09 87	0.21 119	0.14 2	0.10 124	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 48	0.09 27	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.08 269	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 123	0.08 40	0.20 107	0.19 162	0.10 124	0.17 133	0.14 107	0.25 159	0.19 138	0.17 220	0.23 261	0.15 195	0.15 255	0.12 5	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 96	0.10 8	0.20 65	0.14 43	0.09 16	0.10 36	0.09 27	0.12 152	0.13 12	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.14 163	0.07 5	0.17 69	0.17 52	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.21 81	0.19 138	0.77 657	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 163	0.21 543	0.47 455	0.17 52	0.12 255	0.15 56	0.14 107	0.24 141	0.16 70	0.11 58	0.14 123	0.12 121	0.10 79	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.08 320	0.05 7	0.07 241

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.11 46	0.08 40	0.23 147	0.16 25	0.07 2	0.09 1	0.12 32	0.20 65	0.17 98	0.10 35	0.15 137	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

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

BridgeDepth	0.10 9	0.09 87	0.14 8	0.19 162	0.07 2	0.16 96	0.12 32	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 173	0.13 200	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.14 163	0.09 87	0.24 157	0.17 52	0.09 55	0.20 238	0.13 72	0.20 65	0.14 43	0.61 637	0.13 88	0.13 141	0.11 118	0.14 31	0.16 266	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.14 163	0.13 349	0.24 157	0.25 512	0.11 181	0.11 14	0.18 307	0.32 275	0.23 231	0.12 90	0.12 68	0.18 242	0.12 152	0.14 31	0.13 169	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.18 104	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.16 16	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.13 123	0.11 223	0.20 107	0.16 25	0.12 255	0.12 20	0.07 1	0.18 36	0.20 167	0.12 90	0.15 137	0.14 173	0.12 152	0.15 70	0.14 207	0.13 545	0.09 505	0.09 354	0.10 466	0.11 475	0.09 391
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo	0.14 163	0.10 143	0.19 93	0.18 104	0.10 124	0.20 238	0.19 354	0.30 253	0.27 285	0.13 121	0.18 196	0.16 216	0.16 279	0.15 70	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

asd	0.10 9	0.10 143	0.15 23	0.17 52	0.10 124	0.16 96	0.10 8	0.19 46	0.13 25	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.10 79	0.16 98	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 199	0.08 40	0.26 181	0.17 52	0.11 181	0.18 161	0.13 72	0.22 99	0.30 337	0.21 265	0.30 339	0.13 141	0.11 118	0.16 98	0.15 239	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 597	0.06 103	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.15 199	0.18 500	0.28 211	0.22 360	0.10 124	0.22 303	0.15 159	0.22 99	0.27 285	0.22 272	0.26 297	0.14 173	0.12 152	0.16 98	0.13 169	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

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

quiztm	0.15 199	0.15 436	0.25 171	0.22 360	0.14 385	0.17 133	0.17 258	0.33 290	0.21 188	0.18 238	0.21 238	0.14 173	0.10 79	0.17 116	0.14 207	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 269	0.05 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TANstereo	0.15 199	0.09 87	0.28 211	0.16 25	0.08 24	0.25 367	0.14 107	0.23 122	0.28 303	0.24 295	0.30 339	0.16 216	0.12 152	0.17 116	0.13 169	0.08 293	0.07 382	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.12 76	0.09 87	0.25 171	0.16 25	0.11 181	0.14 38	0.16 208	0.17 24	0.17 98	0.10 35	0.15 137	0.09 27	0.09 34	0.18 144	0.10 6	0.06 49	0.07 382	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.10 450
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HUF	0.15 199	0.11 223	0.38 347	0.17 52	0.11 181	0.16 96	0.17 258	0.22 99	0.20 167	0.11 58	0.13 88	0.14 173	0.11 118	0.18 144	0.12 113	0.07 128	0.20 646	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.14 553

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

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

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

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

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

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

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

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

CES	0.14 163	0.08 40	0.19 93	0.17 52	0.22 595	0.18 161	0.16 208	0.23 122	0.19 138	0.14 152	0.17 175	0.14 173	0.10 79	0.18 144	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 269	0.18 600

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

CREStereo	0.13 123	0.08 40	0.21 119	0.14 2	0.08 24	0.22 303	0.15 159	0.25 159	0.24 247	0.16 201	0.21 238	0.14 173	0.13 200	0.18 144	0.13 169	0.09 395	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.18 257	0.09 87	0.32 259	0.22 360	0.12 255	0.22 303	0.19 354	0.42 416	0.19 138	0.31 418	0.45 527	0.20 274	0.14 236	0.18 144	0.15 239	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 257	0.09 87	0.32 259	0.22 360	0.12 255	0.22 303	0.19 354	0.42 416	0.19 138	0.31 418	0.45 527	0.20 274	0.14 236	0.18 144	0.15 239	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PhaseNet	0.13 123	0.09 87	0.19 93	0.18 104	0.11 181	0.16 96	0.14 107	0.24 141	0.17 98	0.11 58	0.12 68	0.16 216	0.12 152	0.19 169	0.16 266	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

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

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

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

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

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

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

AdaDepth	0.11 46	0.09 87	0.20 107	0.20 236	0.10 124	0.19 196	0.13 72	0.16 16	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.09 27	0.09 34	0.19 169	0.12 113	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 123	0.14 398	0.19 93	0.26 546	0.09 55	0.15 56	0.13 72	0.22 99	0.18 119	0.12 90	0.11 48	0.10 57	0.13 200	0.21 216	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

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

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

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

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

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

CAS++	0.16 215	0.12 282	0.27 193	0.18 104	0.12 255	0.17 133	0.15 159	0.42 416	0.24 247	0.19 245	0.18 196	0.13 141	0.10 79	0.21 216	0.12 113	0.12 526	0.10 535	0.11 489	0.08 320	0.10 427	0.09 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Any-RAFT	0.17 233	0.08 40	0.31 250	0.19 162	0.10 124	0.29 443	0.16 208	0.42 416	0.30 337	0.24 295	0.27 305	0.27 376	0.16 279	0.21 216	0.12 113	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

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

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

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

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

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

AIO_rvc	0.12 76	0.11 223	0.22 134	0.19 162	0.10 124	0.15 56	0.17 258	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.13 88	0.13 141	0.08 15	0.22 236	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

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

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

LoS	0.14 163	0.08 40	0.27 193	0.16 25	0.09 55	0.22 303	0.14 107	0.26 179	0.26 274	0.15 172	0.18 196	0.18 242	0.13 200	0.22 236	0.14 207	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.23 399	0.11 223	0.50 482	0.21 290	0.16 479	0.31 479	0.20 406	0.36 345	0.35 402	0.32 440	0.50 556	0.39 501	0.26 452	0.22 236	0.20 380	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.11 506	0.07 186	0.08 323

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

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

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

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

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

Hybrid-DGEV-03	0.20 325	0.14 398	0.31 250	0.22 360	0.12 255	0.26 391	0.16 208	0.31 263	0.27 285	0.32 440	0.58 596	0.23 319	0.15 255	0.23 246	0.17 296	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.07 237	0.08 269	0.06 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 163	0.12 282	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 271	0.18 307	0.28 217	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 269	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GANet-ADL	0.21 346	0.12 282	0.45 439	0.23 418	0.14 385	0.29 443	0.19 354	0.46 459	0.35 402	0.25 304	0.32 363	0.32 439	0.19 353	0.24 262	0.20 380	0.10 446	0.07 382	0.07 160	0.06 153	0.09 358	0.10 450

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MyStereo07	0.16 215	0.12 282	0.26 181	0.22 360	0.14 385	0.25 367	0.23 490	0.29 233	0.21 188	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.13 200	0.25 292	0.13 169	0.07 128	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 269	0.08 323

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

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

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

CASS	0.21 346	0.15 436	0.32 259	0.26 546	0.11 181	0.28 421	0.19 354	0.39 375	0.30 337	0.32 440	0.34 396	0.25 344	0.24 420	0.25 292	0.20 380	0.13 545	0.08 470	0.11 489	0.09 422	0.11 475	0.11 488
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR_C	0.21 346	0.22 557	0.60 536	0.23 418	0.15 446	0.24 348	0.20 406	0.35 326	0.29 322	0.31 418	0.32 363	0.22 297	0.15 255	0.25 292	0.20 380	0.08 293	0.07 382	0.07 160	0.07 237	0.08 269	0.08 323

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

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

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

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

GMStereo	0.19 305	0.25 575	0.40 371	0.21 290	0.12 255	0.22 303	0.19 354	0.29 233	0.40 469	0.25 304	0.23 261	0.16 216	0.15 255	0.25 292	0.19 357	0.09 395	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.10 427	0.08 323
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.18 257	0.12 282	0.33 276	0.20 236	0.13 336	0.28 421	0.12 32	0.42 416	0.25 262	0.27 326	0.32 363	0.21 286	0.17 310	0.25 292	0.20 380	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.08 323
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WQFJX1	0.18 257	0.10 143	0.16 48	0.23 418	0.17 503	0.24 348	0.19 354	0.58 604	0.52 587	0.16 201	0.16 156	0.14 173	0.15 255	0.26 310	0.17 296	0.08 293	0.09 505	0.08 261	0.07 237	0.08 269	0.06 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 257	0.12 282	0.37 328	0.22 360	0.10 124	0.18 161	0.14 107	0.29 233	0.22 205	0.28 339	0.29 324	0.25 344	0.17 310	0.26 310	0.16 266	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 323
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.18 257	0.12 282	0.37 328	0.22 360	0.10 124	0.18 161	0.14 107	0.29 233	0.22 205	0.28 339	0.29 324	0.25 344	0.17 310	0.26 310	0.16 266	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 323

ICVP	0.23 399	0.13 349	0.44 427	0.26 546	0.14 385	0.29 443	0.25 529	0.45 448	0.33 376	0.29 368	0.43 504	0.35 470	0.25 442	0.26 310	0.23 448	0.12 526	0.09 505	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.10 450
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALAANet	0.19 305	0.18 500	0.37 328	0.23 418	0.14 385	0.23 326	0.13 72	0.37 356	0.29 322	0.28 339	0.26 297	0.25 344	0.15 255	0.26 310	0.18 323	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.06 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Anonymous3	0.23 399	0.18 500	0.63 550	0.27 574	0.18 525	0.41 568	0.23 490	0.43 430	0.35 402	0.23 280	0.27 305	0.20 274	0.18 337	0.27 330	0.18 323	0.12 526	0.11 559	0.10 432	0.10 466	0.11 475	0.12 512

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EKT-Stereo	0.38 584	0.12 282	0.38 347	0.42 654	3.88 710	0.21 271	0.17 258	0.35 326	0.28 303	0.20 252	0.20 223	0.23 319	0.15 255	0.28 344	0.16 266	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.09 391

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

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

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

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

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

HITNet	0.20 325	0.17 485	0.43 417	0.19 162	0.08 24	0.27 401	0.14 107	0.42 416	0.30 337	0.29 368	0.32 363	0.27 376	0.21 372	0.28 344	0.25 470	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 358	0.06 145
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PSi22	0.14 163	0.13 349	0.29 225	0.19 162	0.09 55	0.17 133	0.12 32	0.28 217	0.23 231	0.13 121	0.14 123	0.22 297	0.13 200	0.29 363	0.14 207	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 186	0.06 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.24 430	0.16 465	0.37 328	0.24 472	0.12 255	0.32 491	0.17 258	0.54 559	0.42 489	0.33 453	0.38 441	0.35 470	0.21 372	0.30 379	0.22 427	0.14 570	0.06 245	0.13 548	0.08 320	0.11 475	0.08 323
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
DLNR-FE	10.45 715	12.13 724	19.94 727	106.10 740	23.12 734	0.14 38	0.13 72	3.28 710	0.17 98	0.16 201	0.23 261	0.16 216	0.10 79	0.31 386	0.15 239	2.41 711	0.06 245	0.07 160	0.07 237	40.22 740	0.06 145

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

TestStereo1	0.21 346	0.16 465	0.32 259	0.26 546	0.13 336	0.26 391	0.27 549	0.40 388	0.36 415	0.29 368	0.39 455	0.22 297	0.21 372	0.33 400	0.17 296	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 269	0.07 241

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NRIStereo	0.18 257	0.11 223	0.35 299	0.23 418	0.11 181	0.24 348	0.20 406	0.29 233	0.26 274	0.26 316	0.25 287	0.25 344	0.18 337	0.34 407	0.18 323	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.08 323

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

iResNetv2_ROB	0.27 485	0.26 586	0.72 583	0.23 418	0.13 336	0.29 443	0.18 307	0.52 538	0.49 566	0.37 514	0.45 527	0.39 501	0.25 442	0.34 407	0.20 380	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.12 512	0.09 391

iResNet	0.24 430	0.18 500	0.61 539	0.25 512	0.11 181	0.29 443	0.21 437	0.42 416	0.43 497	0.33 453	0.43 504	0.27 376	0.22 388	0.34 407	0.26 484	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 269	0.07 241

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HLF11	0.19 305	0.14 398	0.54 506	0.15 6	0.12 255	0.21 271	0.12 32	0.37 356	0.24 247	0.20 252	0.29 324	0.18 242	0.18 337	0.37 428	0.20 380	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 269	0.09 391

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DualNet (step1)	0.28 505	0.19 516	0.50 482	0.18 104	0.16 479	0.34 515	0.20 406	0.51 519	0.38 441	0.37 514	0.34 396	0.37 481	0.30 517	0.39 439	0.23 448	0.23 637	0.09 505	0.28 650	0.24 645	0.18 599	0.16 574

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

Wz-Net-LNSev	0.34 557	0.29 603	0.91 627	0.26 546	0.21 579	0.47 600	0.31 588	0.54 559	0.54 596	0.44 586	0.52 570	0.50 582	0.35 558	0.39 439	0.39 562	0.11 486	0.11 559	0.10 432	0.09 422	0.14 546	0.13 531

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

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

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

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

TestStereo_HL3	0.21 346	0.13 349	0.77 590	0.17 52	0.11 181	0.23 326	0.16 208	0.34 302	0.20 167	0.27 326	0.38 441	0.23 319	0.19 353	0.41 449	0.14 207	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 323

PSMNet-RUCA	0.37 577	0.41 646	0.66 565	0.46 660	0.41 658	0.34 515	0.25 529	0.57 595	0.45 524	0.39 544	0.52 570	0.43 536	0.33 544	0.41 449	0.29 507	0.25 648	0.14 600	0.33 662	0.21 633	0.31 655	0.22 634

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 485	0.21 543	0.59 534	0.25 512	0.18 525	0.29 443	0.22 464	0.50 502	0.40 469	0.38 529	0.41 474	0.43 536	0.27 471	0.43 455	0.29 507	0.11 486	0.08 470	0.10 432	0.10 466	0.10 427	0.11 488
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample1	0.20 325	0.10 143	0.28 211	0.19 162	0.12 255	0.28 421	0.19 354	0.41 402	0.25 262	0.26 316	0.31 354	0.29 403	0.26 452	0.44 459	0.21 407	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.09 391

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.27 485	0.17 485	0.35 299	0.25 512	0.14 385	0.37 541	0.21 437	0.47 468	0.41 481	0.44 586	0.51 562	0.41 523	0.28 488	0.45 462	0.37 551	0.09 395	0.06 245	0.11 489	0.11 506	0.10 427	0.10 450
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GCST	0.47 620	0.60 669	0.57 523	1.04 694	0.48 668	0.38 549	0.11 20	0.40 388	0.32 362	0.41 563	0.34 396	0.29 403	0.17 310	0.46 465	0.19 357	0.69 684	0.42 679	0.79 689	0.62 692	0.62 677	0.46 674

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NCCL2	0.35 562	0.26 586	0.49 471	0.36 640	0.22 595	0.41 568	0.41 639	0.53 550	0.42 489	0.47 601	0.46 537	0.61 624	0.39 581	0.55 507	0.37 551	0.16 601	0.13 590	0.21 630	0.21 633	0.16 568	0.16 574

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

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

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

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

CBMV	0.33 548	0.21 543	0.54 506	0.23 418	0.13 336	0.42 575	0.33 607	0.53 550	0.48 557	0.52 619	0.49 552	0.50 582	0.41 590	0.56 518	0.31 523	0.15 585	0.16 623	0.18 616	0.16 609	0.13 528	0.13 531
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	0.42 601	0.30 610	1.18 658	0.26 546	0.22 595	0.58 631	0.31 588	0.62 631	0.81 654	0.58 633	0.61 611	0.53 597	0.36 562	0.57 522	0.65 633	0.11 486	0.10 535	0.13 548	0.12 545	0.15 560	0.13 531

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

EDNetEfficient	0.63 651	0.37 635	2.40 692	0.26 546	0.25 624	0.38 549	0.49 661	0.41 402	1.06 678	1.38 687	0.87 653	0.62 626	0.95 675	0.65 570	1.65 688	0.11 486	0.09 505	0.10 432	0.11 506	0.19 607	0.17 587

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

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

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

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

RTSC	0.39 589	0.28 596	0.78 591	0.27 574	0.18 525	0.49 611	0.22 464	0.59 610	0.84 662	0.55 629	0.53 577	0.49 574	0.36 562	0.67 578	0.82 648	0.13 545	0.10 535	0.11 489	0.12 545	0.17 585	0.17 587

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.39 589	0.25 575	0.69 572	0.32 621	0.28 635	0.46 594	0.36 618	0.65 640	0.52 587	0.40 554	0.57 594	0.56 607	0.47 616	0.73 595	0.45 589	0.17 612	0.14 600	0.18 616	0.25 650	0.16 568	0.16 574
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WCMA_ROB	0.51 634	0.21 543	0.65 560	0.25 512	0.21 579	0.58 631	0.32 596	0.54 559	0.55 602	0.95 670	1.40 677	1.28 677	0.81 667	0.73 595	0.62 626	0.18 623	0.15 615	0.15 590	0.15 597	0.19 607	0.19 607

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.27 485	0.11 223	0.42 404	0.19 162	0.11 181	0.34 515	0.20 406	0.62 631	0.43 497	0.40 554	0.43 504	0.50 582	0.26 452	0.76 609	0.22 427	0.08 293	0.07 382	0.07 160	0.07 237	0.08 269	0.08 323
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DANet	0.35 562	0.23 566	0.60 536	0.36 640	0.22 595	0.39 558	0.25 529	0.48 481	0.43 497	0.52 619	0.50 556	0.59 617	0.41 590	0.76 609	0.49 600	0.13 545	0.11 559	0.14 575	0.12 545	0.17 585	0.15 565
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.27 485	0.20 529	0.44 427	0.22 360	0.14 385	0.33 502	0.14 107	0.51 519	0.45 524	0.30 400	0.40 466	0.38 489	0.27 471	0.76 609	0.25 470	0.09 395	0.07 382	0.11 489	0.11 506	0.11 475	0.08 323

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

pmcnn	0.50 630	0.20 529	0.78 591	0.24 472	0.26 628	0.39 558	0.30 583	0.51 519	0.50 574	0.54 627	1.23 671	2.52 699	0.37 571	0.77 615	0.95 658	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.10 427	0.08 323

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

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

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

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

PA-Net	0.37 577	0.28 596	0.83 611	0.31 615	0.28 635	0.39 558	0.42 642	0.51 519	0.55 602	0.34 473	0.42 491	0.41 523	0.36 562	0.79 619	0.49 600	0.12 526	0.23 657	0.16 601	0.23 643	0.12 512	0.18 600
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispFullNet	0.66 654	0.89 686	1.59 678	0.77 682	1.21 701	0.51 615	0.23 490	0.59 610	0.72 643	0.69 649	0.61 611	0.69 648	0.91 674	0.79 619	0.48 598	0.27 654	0.12 578	0.73 684	0.30 662	0.65 681	0.40 668

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.36 567	0.17 485	0.47 455	0.23 418	0.16 479	0.45 592	0.41 639	0.55 569	0.48 557	0.52 619	0.60 604	0.52 592	0.41 590	0.85 633	0.50 606	0.17 612	0.17 630	0.17 607	0.15 597	0.15 560	0.15 565
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RYNet	0.37 577	0.18 500	0.59 534	0.25 512	0.28 635	0.61 638	0.32 596	0.59 610	0.59 612	0.41 563	0.38 441	0.57 612	0.39 581	0.87 636	0.53 611	0.11 486	0.08 470	0.12 527	0.11 506	0.18 599	0.18 600

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

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

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

MSMD_ROB	0.60 649	0.33 624	0.61 539	0.30 609	0.25 624	0.86 666	0.35 613	0.55 569	0.67 633	1.10 678	1.49 682	1.76 688	0.97 678	0.88 639	0.49 600	0.23 637	0.21 648	0.27 642	0.27 658	0.25 635	0.24 646

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

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

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

GANetREF_RVC	0.43 606	0.47 653	0.69 572	0.38 648	0.20 571	0.51 615	0.48 659	0.66 646	0.66 630	0.46 594	0.46 537	0.50 582	0.44 604	0.90 644	0.39 562	0.27 654	0.21 648	0.32 659	0.18 624	0.27 647	0.22 634
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
TDLM	0.30 523	0.21 543	0.38 347	0.28 595	0.15 446	0.33 502	0.32 596	0.52 538	0.47 547	0.38 529	0.43 504	0.39 501	0.29 503	0.91 645	0.28 495	0.14 570	0.08 470	0.13 548	0.11 506	0.12 512	0.10 450

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

FCDSN-DC	0.63 651	0.31 617	0.61 539	0.36 640	0.30 644	0.65 642	0.37 622	0.66 646	0.68 636	1.14 680	1.54 685	1.71 687	1.26 687	0.92 646	0.64 631	0.24 645	0.22 652	0.27 642	0.26 654	0.27 647	0.27 654
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.45 615	0.35 627	0.90 626	0.35 638	0.33 649	0.39 558	0.38 628	0.50 502	0.61 620	0.52 619	0.51 562	0.62 626	0.45 607	0.93 648	0.48 598	0.26 649	0.29 667	0.29 654	0.33 663	0.29 653	0.26 650

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

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

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

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

ELAS	0.74 664	0.36 630	0.85 619	0.36 640	0.33 649	1.36 689	0.77 685	0.93 679	0.92 668	1.41 690	1.53 684	1.16 674	1.17 683	0.95 653	1.03 662	0.26 649	0.25 661	0.28 650	0.28 661	0.31 655	0.30 656
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 669	0.37 635	1.08 649	0.51 667	0.65 682	0.67 645	1.44 707	0.74 662	1.06 678	0.54 627	1.67 689	0.49 574	1.78 697	0.96 654	1.69 691	0.28 657	0.43 680	0.27 642	0.51 682	0.40 665	0.58 682

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	0.69 657	0.61 670	0.98 638	0.52 670	0.57 676	0.74 653	0.50 662	0.78 666	0.62 622	0.95 670	0.86 650	0.94 663	0.70 658	1.01 660	0.87 652	0.58 680	0.51 685	0.50 673	0.50 681	0.55 673	0.58 682
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	0.72 660	0.81 681	1.37 672	0.72 680	0.53 674	0.77 657	0.42 642	0.85 678	0.90 666	0.74 654	0.75 637	1.32 679	0.72 660	1.02 661	0.55 612	0.54 676	0.31 670	0.71 683	0.35 665	0.64 680	0.45 671

FC-DCNN	0.70 658	0.30 610	0.69 572	0.32 621	0.27 630	0.81 663	0.39 633	0.79 669	0.82 655	1.41 690	1.58 687	1.98 690	1.26 687	1.02 661	0.77 643	0.24 645	0.22 652	0.27 642	0.26 654	0.26 642	0.26 650

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

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

ELAS_RVC	0.74 664	0.36 630	1.00 640	0.37 646	0.33 649	0.88 667	0.93 694	0.83 674	1.08 680	1.35 685	1.33 676	1.24 675	1.33 691	1.06 664	0.95 658	0.27 654	0.25 661	0.29 654	0.27 658	0.30 654	0.30 656
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 672	0.87 685	1.25 664	0.82 684	0.62 680	0.97 672	0.62 673	1.14 685	1.42 690	1.00 673	1.40 677	1.47 682	0.84 670	1.11 666	0.66 634	0.61 681	0.43 680	0.78 687	0.49 679	0.75 687	0.52 677

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

MeshStereo	0.58 645	0.27 593	0.67 566	0.22 360	0.17 503	0.66 644	0.37 622	0.78 666	0.61 620	1.47 698	1.30 673	1.65 685	0.79 664	1.12 668	0.59 619	0.17 612	0.17 630	0.17 607	0.14 588	0.17 585	0.14 553
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 634	0.50 660	0.86 620	0.39 650	0.24 616	0.84 664	0.55 666	0.56 585	0.62 622	0.60 635	0.68 626	0.62 626	0.42 599	1.13 669	0.43 581	0.23 637	0.27 663	0.27 642	0.35 665	0.25 635	0.29 655

SGM_RVC	0.50 630	0.19 516	0.50 482	0.25 512	0.15 446	0.69 648	0.39 633	0.68 654	0.82 655	0.95 670	0.84 648	1.13 670	0.76 662	1.16 670	0.60 623	0.16 601	0.16 623	0.16 601	0.16 609	0.16 568	0.17 587
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	0.91 673	0.86 683	0.84 616	0.97 689	0.75 686	0.92 670	0.71 677	1.27 686	1.10 681	0.89 662	1.45 679	1.14 671	0.96 676	1.19 671	0.84 649	0.74 687	0.51 685	0.97 692	0.55 687	0.84 690	0.60 685

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

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

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

NVStereoNet_ROB	0.67 655	0.49 659	0.83 611	0.48 662	0.40 657	0.51 615	0.46 651	0.70 657	0.77 650	0.84 660	1.72 690	1.02 668	0.83 669	1.23 675	0.79 646	0.32 664	0.38 676	0.40 668	0.46 676	0.36 662	0.41 669
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.17 685	1.04 693	1.49 676	1.03 693	0.78 689	1.20 682	0.77 685	1.48 694	1.96 696	1.28 683	1.99 696	2.15 693	1.14 680	1.25 676	1.00 661	0.81 692	0.60 695	1.01 695	0.69 695	0.92 696	0.74 696

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

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

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

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

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

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 656	0.64 672	1.06 647	0.45 658	0.27 630	1.40 692	0.58 669	0.78 666	0.92 668	0.84 660	0.86 650	0.88 661	0.68 656	1.33 682	0.68 636	0.37 670	0.29 667	0.34 663	0.36 668	0.43 666	0.37 665

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

FBW_ROB	0.43 606	0.26 586	0.54 506	0.31 615	0.20 571	0.51 615	0.32 596	0.70 657	0.60 616	0.59 634	0.55 584	0.65 637	0.41 590	1.40 684	0.51 608	0.13 545	0.17 630	0.21 630	0.16 609	0.17 585	0.18 600

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MSAF-DinoV2	0.76 666	0.44 649	1.98 685	0.49 665	0.16 479	0.58 631	0.31 588	0.81 672	0.83 659	0.41 563	0.52 570	0.98 667	0.58 639	4.97 711	1.03 662	0.11 486	0.07 382	0.10 432	0.24 645	0.27 647	0.26 650

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		6.65 713

Low-res two-view benchmark