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

asda	0.11 46	0.11 223	0.16 48	0.17 56	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

asd	0.10 9	0.10 143	0.15 23	0.17 56	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

qwe	0.11 46	0.10 143	0.14 8	0.17 56	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

4.25_new	0.11 46	0.11 223	0.16 48	0.17 56	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 56	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 56	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

4w-stereo	0.10 9	0.10 143	0.15 23	0.17 56	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

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 143	0.14 8	0.17 56	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

monster-pro	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	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

TS12	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.21 290	0.09 55	0.19 196	0.14 109	0.23 122	0.16 70	0.14 152	0.19 205	0.12 121	0.13 200	0.17 116	0.15 238	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 76	0.11 223	0.28 211	0.20 236	0.09 55	0.15 56	0.14 109	0.22 99	0.16 70	0.09 16	0.11 48	0.09 27	0.12 152	0.20 191	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 76	0.11 223	0.32 258	0.20 236	0.08 24	0.16 96	0.13 72	0.19 46	0.17 98	0.11 58	0.12 68	0.11 92	0.11 118	0.19 169	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 76	0.10 143	0.27 193	0.19 162	0.08 24	0.16 96	0.14 109	0.21 81	0.15 60	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.12 152	0.20 191	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 123	0.11 223	0.44 423	0.21 290	0.08 24	0.14 38	0.14 109	0.21 81	0.16 70	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.13 200	0.18 144	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 76	0.12 281	0.28 211	0.19 162	0.08 24	0.17 133	0.15 162	0.22 99	0.18 119	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 76	0.11 223	0.26 181	0.19 162	0.07 2	0.14 38	0.14 109	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-DPT26K	0.11 46	0.10 143	0.26 181	0.18 104	0.09 55	0.14 38	0.14 109	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	0.06 155	0.05 7	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 76	0.11 223	0.22 134	0.19 162	0.11 180	0.16 96	0.14 109	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	0.06 155	0.06 103	0.05 34

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

aanet-new-8k	0.12 76	0.11 223	0.24 157	0.20 236	0.09 55	0.19 196	0.15 162	0.26 179	0.20 167	0.11 58	0.12 68	0.10 57	0.13 200	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 76	0.10 143	0.21 119	0.21 290	0.11 180	0.20 239	0.16 211	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-22K	0.12 76	0.09 87	0.17 69	0.19 162	0.11 180	0.14 38	0.16 211	0.21 81	0.20 167	0.10 35	0.17 175	0.11 92	0.12 152	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 320	0.05 7	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 87	0.17 69	0.18 104	0.10 124	0.15 56	0.16 211	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	0.08 322

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 163	0.19 516	0.70 577	0.17 56	0.12 255	0.13 27	0.14 109	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	0.16 211	0.25 159	0.21 187	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

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 56	0.09 55	0.09 1	0.14 109	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	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

BStereo	0.13 123	0.10 143	0.42 400	0.18 104	0.11 180	0.13 27	0.14 109	0.24 141	0.22 204	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	0.42 400	0.18 104	0.11 180	0.36 534	0.14 109	0.28 217	0.22 204	0.12 90	0.11 48	0.12 121	0.09 34	0.16 98	0.14 207	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 320	0.05 7	0.06 145

NLSM3	0.13 123	0.10 143	0.17 69	0.21 290	0.13 336	0.18 161	0.16 211	0.30 253	0.24 246	0.11 58	0.15 137	0.12 121	0.13 200	0.17 116	0.15 238	0.05 9	0.05 40	0.08 261	0.08 320	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 87	0.14 8	0.19 162	0.07 2	0.16 96	0.12 32	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 173	0.13 200	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	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 56	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

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	0.06 155	0.05 7	0.05 34

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

4.5_new	0.11 46	0.11 223	0.15 23	0.17 56	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 56	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

2.5w	0.11 46	0.10 143	0.15 23	0.18 104	0.09 55	0.15 56	0.15 162	0.20 65	0.15 60	0.12 90	0.13 88	0.10 57	0.09 34	0.17 116	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 46	0.09 87	0.14 8	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.25 159	0.16 70	0.14 152	0.13 88	0.08 4	0.10 79	0.16 98	0.13 169	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 46	0.09 87	0.15 23	0.17 56	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 56	0.09 55	0.19 196	0.10 8	0.22 99	0.17 98	0.14 152	0.12 68	0.10 57	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 46	0.09 87	0.15 23	0.17 56	0.11 180	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

3w_stereo	0.12 76	0.11 223	0.18 83	0.18 104	0.08 24	0.16 96	0.15 162	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

2w_stereo	0.11 46	0.10 143	0.15 23	0.18 104	0.08 24	0.16 96	0.14 109	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

1w_stereo	0.12 76	0.08 40	0.14 8	0.18 104	0.09 55	0.16 96	0.15 162	0.25 159	0.21 187	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

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-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

MonSter	0.10 9	0.08 40	0.13 1	0.17 56	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

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 56	0.09 55	0.11 14	0.12 32	0.17 24	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	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 29	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

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	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 29	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-40k	0.12 76	0.11 223	0.27 193	0.19 162	0.11 180	0.16 96	0.14 109	0.19 46	0.14 43	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 118	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 76	0.13 348	0.28 211	0.20 236	0.09 55	0.16 96	0.15 162	0.20 65	0.16 70	0.11 58	0.14 123	0.09 27	0.13 200	0.18 144	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

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

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

aanet-new-28k	0.12 76	0.11 223	0.35 295	0.20 236	0.08 24	0.16 96	0.14 109	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-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	0.12 281	0.27 193	0.21 290	0.09 55	0.19 196	0.14 109	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	0.22 359	0.09 55	0.16 96	0.14 109	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	0.07 159	0.05 68	0.08 267	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 76	0.11 223	0.25 171	0.21 290	0.08 24	0.13 27	0.14 109	0.25 159	0.21 187	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-cres	0.12 76	0.08 40	0.18 83	0.18 104	0.13 336	0.20 239	0.16 211	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-36K	0.14 163	0.21 543	0.47 451	0.17 56	0.12 255	0.15 56	0.14 109	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-20K	0.12 76	0.08 40	0.29 225	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	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	0.06 155	0.05 7	0.19 607

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 123	0.09 87	0.19 93	0.18 104	0.14 384	0.19 196	0.15 162	0.25 159	0.22 204	0.15 172	0.20 222	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 123	0.09 87	0.22 134	0.18 104	0.14 384	0.18 161	0.15 162	0.23 122	0.21 187	0.16 201	0.22 251	0.10 57	0.09 34	0.15 70	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 123	0.09 87	0.20 107	0.18 104	0.14 384	0.18 161	0.15 162	0.25 159	0.22 204	0.16 201	0.21 237	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 123	0.11 223	0.38 343	0.17 56	0.11 180	0.17 133	0.14 109	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

PSi22	0.14 163	0.13 348	0.29 225	0.19 162	0.09 55	0.17 133	0.12 32	0.28 217	0.23 230	0.13 121	0.14 123	0.22 299	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

Selective-IGEV-i32	0.12 76	0.09 87	0.22 134	0.19 162	0.10 124	0.15 56	0.14 109	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	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	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

gcap_with_dpt	0.12 76	0.09 87	0.21 119	0.18 104	0.13 336	0.18 161	0.16 211	0.24 141	0.20 167	0.16 201	0.21 237	0.09 27	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 56	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	0.07 159	0.08 320	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 29	0.09 55	0.15 56	0.12 32	0.17 24	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 79	0.14 31	0.12 113	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

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

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

VIP-Stereo	0.12 76	0.12 281	0.21 119	0.18 104	0.11 180	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	0.32 258	0.16 29	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	0.08 322

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

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 69	0.15 6	0.11 180	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

xyz-stereo-finetune2	0.17 233	0.11 223	0.26 181	0.16 29	0.09 55	0.27 400	0.19 354	0.27 194	0.20 167	0.22 275	0.28 311	0.21 288	0.22 388	0.37 429	0.22 426	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.06 103	0.07 241

xyz-stereo-finetune	0.16 215	0.12 281	0.23 147	0.16 29	0.08 24	0.23 327	0.20 406	0.29 233	0.31 352	0.19 245	0.22 251	0.19 266	0.15 255	0.29 363	0.20 378	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 155	0.06 103	0.06 145

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 40	0.19 93	0.16 29	0.09 55	0.12 20	0.13 72	0.18 36	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 98	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 40	0.19 93	0.16 29	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

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

MM-Stereo_test2	0.15 199	0.10 143	0.44 423	0.23 417	0.11 180	0.21 273	0.21 437	0.27 194	0.22 204	0.15 172	0.16 156	0.13 141	0.11 118	0.20 191	0.13 169	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.05 34

HART	0.15 199	0.11 223	0.30 235	0.21 290	0.09 55	0.17 133	0.16 211	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	0.07 159	0.05 68	0.08 267	0.06 145

GREAT-IGEV	0.12 76	0.09 87	0.25 171	0.16 29	0.11 180	0.14 38	0.16 211	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
fast-iter	0.20 324	0.13 348	0.33 275	0.18 104	0.15 445	0.17 133	0.16 211	0.34 299	0.21 187	0.37 513	0.39 454	0.36 474	0.24 420	0.29 363	0.21 406	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 422	0.09 358	0.07 241

CoSv	0.20 324	0.13 348	0.33 275	0.18 104	0.15 445	0.17 133	0.16 211	0.34 299	0.21 187	0.37 513	0.39 454	0.36 474	0.24 420	0.29 363	0.21 406	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 422	0.09 358	0.07 241

SCV_C0	0.14 163	0.11 223	0.25 171	0.19 162	0.12 255	0.15 56	0.16 211	0.30 253	0.22 204	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	0.06 155	0.09 358	0.06 145

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

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	0.18 320	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 186	0.06 145
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 40	0.17 69	0.17 56	0.09 55	0.22 305	0.14 109	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

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	0.16 265	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	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	0.06 155	0.07 186	0.07 241

ours_stereo	0.13 123	0.11 223	0.23 147	0.20 236	0.11 180	0.17 133	0.18 307	0.20 65	0.19 138	0.13 121	0.18 195	0.14 173	0.10 79	0.23 246	0.14 207	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.06 103	0.05 34

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	0.06 155	0.07 186	0.06 145

WCG-NET	0.14 163	0.09 87	0.23 147	0.18 104	0.08 24	0.18 161	0.17 258	0.21 81	0.28 305	0.18 238	0.21 237	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

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 40	0.15 23	0.19 162	0.11 180	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

AIO-Stereo	0.13 123	0.10 143	0.22 134	0.20 236	0.09 55	0.16 96	0.15 162	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	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.06 145

WCG-NET（raft）	0.14 163	0.09 87	0.23 147	0.17 56	0.08 24	0.19 196	0.16 211	0.23 122	0.26 274	0.18 238	0.19 205	0.20 276	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	0.19 93	0.20 236	0.09 55	0.17 133	0.15 162	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	0.07 159	0.07 237	0.07 186	0.05 34

RSM	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.20 236	0.09 55	0.16 96	0.15 162	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	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 123	0.09 87	0.22 134	0.17 56	0.14 384	0.19 196	0.15 162	0.25 159	0.22 204	0.15 172	0.20 222	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 123	0.09 87	0.20 107	0.18 104	0.14 384	0.19 196	0.15 162	0.25 159	0.22 204	0.15 172	0.20 222	0.10 57	0.09 34	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 76	0.08 40	0.29 225	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	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	0.06 155	0.05 7	0.19 607

MoCha-V2	0.13 123	0.08 40	0.26 181	0.23 417	0.09 55	0.16 96	0.15 162	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	0.06 155	0.06 103	0.05 34

MIM_Stereo	0.18 257	0.12 281	0.38 343	0.20 236	0.11 180	0.17 133	0.14 109	0.35 323	0.25 262	0.27 326	0.35 407	0.23 320	0.13 200	0.27 330	0.16 265	0.06 49	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.08 267	0.06 145

testlalala	0.13 123	0.09 87	0.22 134	0.17 56	0.14 384	0.19 196	0.15 162	0.25 159	0.22 204	0.15 172	0.20 222	0.10 57	0.09 34	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.05 34

LL-Strereo2	0.18 257	0.18 500	0.39 359	0.22 359	0.12 255	0.24 348	0.13 72	0.31 263	0.23 230	0.24 296	0.20 222	0.24 334	0.12 152	0.26 310	0.15 238	0.06 49	0.06 245	0.12 527	0.09 422	0.08 267	0.07 241

4D-IteraStereo	0.17 233	0.16 465	0.50 478	0.21 290	0.14 384	0.19 196	0.17 258	0.28 217	0.28 305	0.23 282	0.20 222	0.20 276	0.11 118	0.19 169	0.14 207	0.06 49	0.04 2	0.10 432	0.08 320	0.08 267	0.06 145

LoS_RVC	0.13 123	0.10 143	0.19 93	0.18 104	0.16 478	0.20 239	0.18 307	0.20 65	0.17 98	0.13 121	0.19 205	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

Selective-IGEV	0.12 76	0.09 87	0.22 134	0.19 162	0.10 124	0.15 56	0.14 109	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	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

ProNet	0.14 163	0.12 281	0.25 171	0.19 162	0.11 180	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	0.07 159	0.06 155	0.07 186	0.07 241

RAFT_CTSACE	0.21 347	0.16 465	0.41 390	0.25 511	0.15 445	0.22 305	0.24 512	0.32 275	0.28 305	0.33 452	0.51 561	0.29 403	0.17 312	0.32 395	0.13 169	0.06 49	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.06 145

test_4	0.18 257	0.12 281	0.34 286	0.23 417	0.12 255	0.18 161	0.22 464	0.26 179	0.24 246	0.24 296	0.47 543	0.22 299	0.13 200	0.24 262	0.16 265	0.06 49	0.05 40	0.09 354	0.09 422	0.07 186	0.05 34

iRaft-Stereo_5w	0.23 399	0.18 500	0.44 423	0.22 359	0.13 336	0.19 196	0.19 354	0.37 352	0.32 362	0.28 338	0.37 426	0.34 455	0.23 402	0.65 569	0.27 490	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.08 322

test-3	0.16 215	0.09 87	0.31 250	0.21 290	0.11 180	0.18 161	0.16 211	0.30 253	0.27 286	0.26 317	0.16 156	0.22 299	0.12 152	0.26 310	0.18 320	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	0.11 180	0.18 161	0.16 211	0.30 253	0.27 286	0.25 305	0.16 156	0.22 299	0.12 152	0.26 310	0.18 320	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 320	0.06 103	0.06 145

test_3	0.18 257	0.11 223	0.32 258	0.24 471	0.11 180	0.22 305	0.25 529	0.31 263	0.31 352	0.25 305	0.18 195	0.23 320	0.13 200	0.25 292	0.19 354	0.06 49	0.05 40	0.09 354	0.10 466	0.07 186	0.06 145

cross-raft	0.17 233	0.12 281	0.41 390	0.23 417	0.10 124	0.20 239	0.24 512	0.33 290	0.23 230	0.23 282	0.28 311	0.29 403	0.15 255	0.17 116	0.15 238	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 233	0.14 396	0.32 258	0.20 236	0.09 55	0.19 196	0.17 258	0.32 275	0.30 338	0.25 305	0.33 386	0.20 276	0.17 312	0.19 169	0.15 238	0.06 49	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.07 186	0.05 34

AFF-stereo	0.18 257	0.15 433	0.32 258	0.21 290	0.10 124	0.18 161	0.18 307	0.33 290	0.27 286	0.25 305	0.37 426	0.25 344	0.17 312	0.24 262	0.15 238	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.05 34

Anonymus	0.12 76	0.08 40	0.17 69	0.19 162	0.10 124	0.16 96	0.15 162	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	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.07 241

PhaseNet	0.13 123	0.09 87	0.19 93	0.18 104	0.11 180	0.16 96	0.14 109	0.24 141	0.17 98	0.11 58	0.12 68	0.16 216	0.12 152	0.19 169	0.16 265	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.07 186	0.07 241

TestStereo_HL3	0.20 324	0.15 433	0.70 577	0.15 6	0.10 124	0.19 196	0.13 72	0.34 299	0.24 246	0.20 253	0.29 323	0.18 242	0.16 281	0.54 503	0.23 447	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 267	0.08 322

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

quiztm	0.15 199	0.15 433	0.25 171	0.22 359	0.14 384	0.17 133	0.17 258	0.33 290	0.21 187	0.18 238	0.21 237	0.14 173	0.10 79	0.17 116	0.14 207	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.08 267	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	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

PointNet	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.14 109	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 29	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	0.13 123	0.11 223	0.30 235	0.20 236	0.13 336	0.20 239	0.14 109	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	0.07 159	0.05 68	0.07 186	0.06 145

RT-Monster	0.15 199	0.08 40	0.21 119	0.17 56	0.14 384	0.20 239	0.11 20	0.29 233	0.32 362	0.24 296	0.22 251	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

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

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

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

LACA3	0.10 9	0.10 143	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 96	0.14 109	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

Foundation-i1c-attn	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.16 29	0.07 2	0.15 56	0.15 162	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 29	0.07 2	0.16 96	0.15 162	0.25 159	0.16 70	0.14 152	0.15 137	0.17 228	0.12 152	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 76	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 161	0.16 211	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

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 119	0.15 6	0.11 180	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

Foundation-i1	0.13 123	0.07 5	0.16 48	0.17 56	0.11 180	0.17 133	0.16 211	0.32 275	0.22 204	0.15 172	0.17 175	0.20 276	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

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

LACA2	0.10 9	0.11 223	0.20 107	0.16 29	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

LACA1	0.09 1	0.10 143	0.13 1	0.16 29	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

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

Hybrid-DGEV-03	0.20 324	0.14 396	0.31 250	0.22 359	0.12 255	0.26 390	0.16 211	0.31 263	0.27 286	0.32 439	0.58 595	0.23 320	0.15 255	0.23 246	0.17 295	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.07 237	0.08 267	0.06 145

Hybrid-DGEV-2	0.21 347	0.15 433	0.34 286	0.24 471	0.13 336	0.28 420	0.14 109	0.48 480	0.44 512	0.27 326	0.24 274	0.25 344	0.25 442	0.28 344	0.19 354	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.07 241

DispViT+	0.12 76	0.07 5	0.19 93	0.15 6	0.16 478	0.10 12	0.12 32	0.26 179	0.23 230	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

MatchStereo	0.11 46	0.08 40	0.23 147	0.16 29	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
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
WQFJA1	0.18 257	0.10 143	0.16 48	0.22 359	0.18 524	0.25 367	0.19 354	0.51 518	0.51 577	0.15 172	0.17 175	0.15 195	0.16 281	0.20 191	0.20 378	0.07 128	0.09 505	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

WQFJX	0.18 257	0.10 143	0.17 69	0.22 359	0.18 524	0.25 367	0.18 307	0.53 549	0.45 524	0.17 220	0.16 156	0.14 173	0.16 281	0.23 246	0.18 320	0.07 128	0.08 470	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.07 241

NLMM	0.18 257	0.10 143	0.16 48	0.22 359	0.18 524	0.25 367	0.19 354	0.51 518	0.51 577	0.15 172	0.17 175	0.15 195	0.16 281	0.20 191	0.20 378	0.07 128	0.09 505	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 29	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

GSStereo	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.17 56	0.12 255	0.19 196	0.16 211	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	0.08 267	0.08 322

GS-Stereo							0.16 211	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	0.08 267	0.08 322

FE-Mocha	0.16 215	0.10 143	0.33 275	0.19 162	0.13 336	0.19 196	0.15 162	0.35 323	0.22 204	0.24 296	0.24 274	0.20 276	0.14 236	0.17 116	0.17 295	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.06 145

IGEV-FE	0.18 257	0.10 143	0.65 559	0.20 236	0.12 255	0.19 196	0.15 162	0.34 299	0.19 138	0.28 338	0.22 251	0.27 376	0.13 200	0.23 246	0.18 320	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.06 145

252Zero-FE	0.14 163	0.07 5	0.17 69	0.17 56	0.09 55	0.15 56	0.11 20	0.21 81	0.19 138	0.77 656	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

Zero-FE251	0.14 163	0.09 87	0.24 157	0.17 56	0.09 55	0.20 239	0.13 72	0.20 65	0.14 43	0.61 636	0.13 88	0.13 141	0.11 118	0.14 31	0.16 265	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 163	0.10 143	0.18 83	0.21 290	0.10 124	0.29 442	0.16 211	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	0.07 159	0.05 68	0.07 186	0.07 241

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 29	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

GGEV	0.14 163	0.10 143	0.18 83	0.21 290	0.10 124	0.29 442	0.16 211	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	0.07 159	0.05 68	0.07 186	0.07 241

GASTEREO	0.13 123	0.12 281	0.21 119	0.23 417	0.10 124	0.18 161	0.15 162	0.26 179	0.18 119	0.17 220	0.16 156	0.11 92	0.13 200	0.19 169	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

MSCF	0.13 123	0.12 281	0.21 119	0.22 359	0.10 124	0.16 96	0.15 162	0.26 179	0.18 119	0.17 220	0.16 156	0.11 92	0.13 200	0.18 144	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

water-stereo	0.13 123	0.08 40	0.20 107	0.19 162	0.10 124	0.17 133	0.14 109	0.25 159	0.19 138	0.17 220	0.23 260	0.15 195	0.15 255	0.12 5	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

depthmonostereo	0.14 163	0.09 87	0.19 93	0.19 162	0.08 24	0.20 239	0.15 162	0.27 194	0.23 230	0.16 201	0.18 195	0.14 173	0.17 312	0.19 169	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 163	0.08 40	0.18 83	0.18 104	0.09 55	0.21 273	0.14 109	0.24 141	0.21 187	0.21 267	0.21 237	0.15 195	0.14 236	0.23 246	0.15 238	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.06 155	0.05 7	0.05 34

xyz-stereo	1.40 686	0.10 143	17.09 723	0.18 104	0.07 2	4.78 705	0.18 307	0.29 233	0.34 386	0.36 505	2.81 703	0.40 515	0.29 503	0.56 517	0.24 460	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.06 155	0.06 103	0.05 34

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 69	0.19 162	0.11 180	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	0.08 267	0.06 145

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 40	0.16 48	0.17 56	0.08 24	0.16 96	0.12 32	0.17 24	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 42	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 40	0.15 23	0.17 56	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

LG-G_1	0.11 46	0.08 40	0.18 83	0.18 104	0.07 2	0.21 273	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	0.21 273	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-Stereo_Zeroshot	0.13 123	0.09 87	0.24 157	0.20 236	0.10 124	0.15 56	0.14 109	0.22 99	0.16 70	0.12 90	0.19 205	0.15 195	0.11 118	0.13 12	0.17 295	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.07 186	0.06 145

MM-Stereo_test3	0.17 233	0.12 281	0.29 225	0.23 417	0.14 384	0.19 196	0.22 464	0.39 373	0.36 415	0.16 201	0.24 274	0.17 228	0.12 152	0.19 169	0.14 207	0.07 128	0.07 382	0.08 261	0.06 155	0.09 358	0.06 145

MM-Stereo_test1	0.17 233	0.10 143	0.39 359	0.23 417	0.11 180	0.20 239	0.22 464	0.33 290	0.29 325	0.22 275	0.21 237	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

Reg-Stereo(zero)	0.16 215	0.07 5	0.36 315	0.19 162	0.10 124	0.19 196	0.14 109	0.28 217	0.24 246	0.22 275	0.20 222	0.24 334	0.18 339	0.21 216	0.18 320	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.06 145

SCV	0.14 163	0.14 396	0.24 157	0.21 290	0.11 180	0.15 56	0.16 211	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	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.06 145

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 123	0.14 396	0.19 93	0.26 545	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

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.16 29	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

HUF	0.15 199	0.11 223	0.38 343	0.17 56	0.11 180	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	0.20 645	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.14 553

AIO_test	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.19 162	0.11 180	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

AIO-test1	0.19 303	0.14 396	0.41 390	0.27 573	0.15 445	0.21 273	0.16 211	0.39 373	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

castereo++	0.13 123	0.10 143	0.18 83	0.18 104	0.10 124	0.27 400	0.13 72	0.23 122	0.23 230	0.11 58	0.13 88	0.16 216	0.10 79	0.18 144	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 163	0.10 143	0.19 93	0.18 104	0.10 124	0.20 239	0.19 354	0.30 253	0.27 286	0.13 121	0.18 195	0.16 216	0.16 281	0.15 70	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.05 34

GIP-stereo	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.19 162	0.11 180	0.16 96	0.14 109	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

tt45	0.14 163	0.09 87	0.22 134	0.19 162	0.11 180	0.23 327	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	0.06 155	0.07 186	0.07 241

999	0.14 163	0.08 40	0.24 157	0.19 162	0.11 180	0.20 239	0.17 258	0.24 141	0.18 119	0.13 121	0.16 156	0.14 173	0.11 118	0.36 426	0.15 238	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.07 241

tg	0.16 215	0.11 223	0.25 171	0.21 290	0.11 180	0.23 327	0.15 162	0.34 299	0.24 246	0.20 253	0.25 287	0.19 266	0.12 152	0.24 262	0.15 238	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.09 422	0.08 267	0.07 241

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 56	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

UGAM-zero	0.23 399	0.10 143	0.54 502	0.19 162	0.13 336	0.21 273	0.14 109	0.44 437	0.22 204	0.28 338	0.28 311	0.51 585	0.33 544	0.65 569	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.08 320	0.06 103	0.07 241

GCAP-BAT	0.21 347	0.08 40	1.22 660	0.29 597	0.43 660	0.16 96	0.15 162	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	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

Occ-G	0.13 123	0.08 40	0.21 119	0.17 56	0.10 124	0.15 56	0.19 354	0.22 99	0.19 138	0.13 121	0.19 205	0.21 288	0.11 118	0.17 116	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.07 186	0.06 145

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 458	0.14 396	0.95 633	0.21 290	0.27 629	0.20 239	0.19 354	0.48 480	0.25 262	0.26 317	0.55 583	0.34 455	0.18 339	0.25 292	0.17 295	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.12 545	0.12 512	0.12 512

U	1.00 675	0.09 87	0.21 119	0.21 290	3.68 707	6.12 710	0.14 109	0.21 81	0.21 187	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.09 34	0.12 5	0.11 42	0.07 128	0.05 40	5.42 717	2.90 715	0.07 186	0.06 145

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	0.24 645

RAFT-Stereo-weight	0.15 199	0.09 87	0.26 181	0.20 236	0.10 124	0.19 196	0.17 258	0.36 342	0.29 325	0.24 296	0.20 222	0.19 266	0.10 79	0.18 144	0.15 238	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.05 34

H2IRNET	0.18 257	0.13 348	0.35 295	0.21 290	0.12 255	0.20 239	0.15 162	0.27 194	0.30 338	0.17 220	0.31 354	0.25 344	0.20 364	0.24 262	0.18 320	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.10 466	0.09 358	0.06 145

MGS-Stereo	0.14 163	0.11 223	0.32 258	0.19 162	0.11 180	0.18 161	0.17 258	0.20 65	0.22 204	0.14 152	0.24 274	0.15 195	0.10 79	0.18 144	0.12 113	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.10 427	0.06 145

IGEV++	0.13 123	0.10 143	0.23 147	0.21 290	0.10 124	0.15 56	0.15 162	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	0.07 159	0.05 68	0.07 186	0.07 241

MyStereo07	0.16 215	0.12 281	0.26 181	0.22 359	0.14 384	0.25 367	0.23 490	0.29 233	0.21 187	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	0.08 267	0.08 322

MyStereo06	0.20 324	0.12 281	0.57 520	0.21 290	0.14 384	0.25 367	0.23 490	0.40 387	0.21 187	0.30 399	0.24 274	0.31 428	0.18 339	0.22 236	0.18 320	0.07 128	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.08 322

MyStereo05	0.23 399	0.12 281	0.57 520	0.21 290	0.14 384	0.25 367	0.23 490	0.48 480	0.52 586	0.31 417	0.23 260	0.25 344	0.22 388	0.30 379	0.21 406	0.07 128	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.08 322

MyStereo04	0.23 399	0.12 281	0.55 509	0.22 359	0.14 384	0.25 367	0.23 490	0.49 490	0.52 586	0.28 338	0.23 260	0.27 376	0.23 402	0.30 379	0.22 426	0.07 128	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.08 322

AE-Stereo	0.17 233	0.11 223	0.31 250	0.24 471	0.14 384	0.23 327	0.18 307	0.34 299	0.29 325	0.15 172	0.25 287	0.21 288	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

ff7	0.14 163	0.12 281	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.27 194	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEVStereo-DCA	0.14 163	0.11 223	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.20 239	0.18 307	0.27 194	0.20 167	0.15 172	0.12 68	0.14 173	0.12 152	0.28 344	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

ffff	0.14 163	0.12 281	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 273	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

rrr	0.17 233	0.11 223	0.57 520	0.19 162	0.12 255	0.20 239	0.18 307	0.35 323	0.22 204	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

11t	0.14 163	0.12 281	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.27 194	0.20 167	0.15 172	0.13 88	0.12 121	0.12 152	0.24 262	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEV_Zeroshot_test	0.18 257	0.10 143	0.65 559	0.20 236	0.12 255	0.19 196	0.15 162	0.34 299	0.19 138	0.28 338	0.22 251	0.27 376	0.13 200	0.23 246	0.18 320	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.06 145

MSKI-zero shot	0.17 233	0.09 87	0.43 413	0.20 236	0.11 180	0.21 273	0.15 162	0.32 275	0.21 187	0.23 282	0.24 274	0.23 320	0.10 79	0.31 386	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

CASnet	0.14 163	0.12 281	0.22 134	0.22 359	0.08 24	0.16 96	0.15 162	0.27 194	0.25 262	0.22 275	0.20 222	0.15 195	0.11 118	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.11 489	0.09 422	0.08 267	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 324	0.08 40	1.14 655	0.29 597	0.43 660	0.16 96	0.15 162	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	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

AEACV	0.13 123	0.09 87	0.23 147	0.18 104	0.19 551	0.19 196	0.16 211	0.23 122	0.14 43	0.13 121	0.17 175	0.13 141	0.16 281	0.16 98	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.08 320	0.07 186	0.06 145

GCAP-Stereo	0.14 163	0.14 396	0.33 275	0.20 236	0.09 55	0.21 273	0.10 8	0.26 179	0.20 167	0.18 238	0.19 205	0.15 195	0.13 200	0.17 116	0.13 169	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.06 145

RAFT-Test	0.17 233	0.10 143	0.38 343	0.19 162	0.12 255	0.25 367	0.17 258	0.33 290	0.23 230	0.23 282	0.29 323	0.27 376	0.14 236	0.20 191	0.14 207	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.06 145

HH	0.18 257	0.12 281	0.55 509	0.22 359	0.12 255	0.18 161	0.18 307	0.34 299	0.19 138	0.20 253	0.24 274	0.34 455	0.18 339	0.29 363	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.07 186	0.06 145

HanStereo	0.18 257	0.12 281	0.55 509	0.22 359	0.12 255	0.18 161	0.18 307	0.34 299	0.19 138	0.20 253	0.24 274	0.34 455	0.18 339	0.29 363	0.12 113	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.07 186	0.06 145

anonymousdsp2	0.17 233	0.10 143	0.28 211	0.20 236	0.11 180	0.25 367	0.17 258	0.41 401	0.31 352	0.23 282	0.23 260	0.22 299	0.15 255	0.25 292	0.15 238	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.08 267	0.07 241

anonymousdsp	0.14 163	0.12 281	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 273	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	0.08 267	0.07 241

CES	0.14 163	0.08 40	0.19 93	0.17 56	0.22 594	0.18 161	0.16 211	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	0.08 267	0.18 600

EGLCR-Stereo	0.13 123	0.08 40	0.20 107	0.18 104	0.09 55	0.21 273	0.13 72	0.27 194	0.21 187	0.13 121	0.10 36	0.15 195	0.09 34	0.20 191	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.06 145

DCRE	0.20 324	0.13 348	0.40 367	0.21 290	0.15 445	0.20 239	0.19 354	0.30 253	0.27 286	0.22 275	0.80 642	0.23 320	0.16 281	0.23 246	0.15 238	0.07 128	0.07 382	0.07 159	0.08 320	0.07 186	0.06 145

Selective-RAFT	0.17 233	0.12 281	0.30 235	0.24 471	0.10 124	0.29 442	0.15 162	0.32 275	0.31 352	0.17 220	0.17 175	0.21 288	0.18 339	0.28 344	0.17 295	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.07 237	0.08 267	0.06 145

MC-Stereo	0.14 163	0.09 87	0.25 171	0.21 290	0.09 55	0.18 161	0.16 211	0.23 122	0.19 138	0.18 238	0.23 260	0.16 216	0.13 200	0.22 236	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.05 34

RCA-Stereo	0.16 215	0.09 87	0.25 171	0.20 236	0.10 124	0.19 196	0.17 258	0.36 342	0.35 402	0.20 253	0.25 287	0.17 228	0.17 312	0.18 144	0.14 207	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.05 34

CroCo-Stereo Lap2	0.15 199	0.15 433	0.28 211	0.25 511	0.18 524	0.11 14	0.19 354	0.28 217	0.21 187	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	0.06 155	0.08 267	0.07 241

TestStereo1	0.21 347	0.16 465	0.32 258	0.26 545	0.13 336	0.26 390	0.27 548	0.40 387	0.36 415	0.29 367	0.39 454	0.22 299	0.21 372	0.33 402	0.17 295	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.07 241

DCANet-4	0.19 303	0.10 143	0.52 495	0.19 162	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.36 342	0.39 451	0.29 367	0.30 338	0.17 228	0.22 388	0.20 191	0.18 320	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ccc-4	0.14 163	0.12 281	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 273	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

fff	0.19 303	0.13 348	0.40 367	0.18 104	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.35 323	0.43 497	0.29 367	0.30 338	0.18 242	0.28 488	0.20 191	0.18 320	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ADStereo(finetuned)	0.19 303	0.13 348	0.49 467	0.19 162	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.34 299	0.39 451	0.29 367	0.31 354	0.18 242	0.31 534	0.21 216	0.19 354	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.07 241

raft_robust	0.22 382	0.17 485	0.30 235	0.22 359	0.12 255	0.23 327	0.22 464	0.49 490	0.48 556	0.32 439	0.32 363	0.26 366	0.23 402	0.53 497	0.15 238	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.10 466	0.08 267	0.06 145

RAFT+CT+SA	0.21 347	0.18 500	0.33 275	0.25 511	0.18 524	0.23 327	0.29 571	0.40 387	0.36 415	0.24 296	0.38 441	0.18 242	0.16 281	0.32 395	0.16 265	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.12 545	0.09 358	0.09 391

test_5	0.23 399	0.19 516	0.38 343	0.26 545	0.18 524	0.25 367	0.29 571	0.40 387	0.37 426	0.29 367	0.40 465	0.25 344	0.22 388	0.34 409	0.18 320	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.10 450

SA-5K	0.21 347	0.16 465	0.32 258	0.26 545	0.13 336	0.26 390	0.27 548	0.40 387	0.36 415	0.29 367	0.39 454	0.22 299	0.21 372	0.33 402	0.17 295	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.07 241

Sa-1000	0.22 382	0.15 433	0.35 295	0.23 417	0.13 336	0.28 420	0.23 490	0.47 467	0.39 451	0.30 399	0.50 555	0.26 366	0.19 355	0.33 402	0.16 265	0.07 128	0.06 245	0.10 432	0.11 506	0.08 267	0.06 145

SA	0.22 382	0.16 465	0.36 315	0.23 417	0.13 336	0.24 348	0.23 490	0.45 447	0.40 469	0.27 326	0.44 514	0.23 320	0.23 402	0.33 402	0.17 295	0.07 128	0.06 245	0.10 432	0.11 506	0.08 267	0.06 145

IGEV-Stereo	0.14 163	0.12 281	0.27 193	0.19 162	0.12 255	0.21 273	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	0.08 267	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 303	0.10 143	0.46 443	0.19 162	0.13 336	0.25 367	0.19 354	0.52 537	0.19 138	0.29 367	0.21 237	0.22 299	0.20 364	0.28 344	0.18 320	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.08 320	0.08 267	0.08 322

GLC_STEREO	0.15 199	0.10 143	0.24 157	0.21 290	0.09 55	0.17 133	0.15 162	0.23 122	0.27 286	0.17 220	0.20 222	0.17 228	0.11 118	0.23 246	0.16 265	0.07 128	0.09 505	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.06 145

IPLG	0.21 347	0.15 433	0.53 499	0.21 290	0.12 255	0.28 420	0.17 258	0.42 415	0.30 338	0.33 452	0.32 363	0.15 195	0.17 312	0.50 478	0.21 406	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

MIPNet	0.21 347	0.15 433	0.52 495	0.21 290	0.12 255	0.27 400	0.20 406	0.45 447	0.37 426	0.30 399	0.23 260	0.19 266	0.24 420	0.27 330	0.19 354	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IPLGR	0.21 347	0.13 348	0.61 537	0.21 290	0.11 180	0.25 367	0.18 307	0.41 401	0.37 426	0.28 338	0.27 305	0.21 288	0.19 355	0.37 429	0.18 320	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

GMOStereo	0.18 257	0.14 396	0.30 235	0.22 359	0.12 255	0.20 239	0.27 548	0.26 179	0.28 305	0.31 417	0.32 363	0.26 366	0.17 312	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.08 267	0.05 34

error version	0.18 257	0.14 396	0.30 235	0.22 359	0.12 255	0.20 239	0.27 548	0.26 179	0.28 305	0.31 417	0.32 363	0.26 366	0.17 312	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.08 267	0.05 34

test-v	0.18 257	0.14 396	0.30 235	0.22 359	0.12 255	0.20 239	0.27 548	0.26 179	0.28 305	0.31 417	0.32 363	0.26 366	0.17 312	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.08 267	0.05 34

CrosDoStereo	0.31 529	0.10 143	0.49 467	0.18 104	0.12 255	0.22 305	1.11 701	0.34 299	0.37 426	0.38 528	0.61 610	0.28 392	0.46 612	0.61 545	0.57 612	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.07 241

LCNet	0.21 347	0.11 223	0.29 225	0.25 511	0.12 255	0.23 327	0.19 354	0.34 299	0.26 274	0.28 338	0.35 407	0.26 366	0.30 517	0.35 418	0.17 295	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.10 466	0.13 528	0.22 633

STrans-v2	0.24 430	0.13 348	0.54 502	0.21 290	0.12 255	0.23 327	0.21 437	0.47 467	0.28 305	0.31 417	0.42 490	0.36 474	0.35 557	0.62 553	0.23 447	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

TransformOpticalFlow	0.24 430	0.13 348	0.56 516	0.23 417	0.11 180	0.21 273	0.19 354	0.40 387	0.32 362	0.30 399	0.43 503	0.36 474	0.31 534	0.61 545	0.20 378	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.07 241

OMP-Stereo	0.23 399	0.14 396	0.35 295	0.29 597	0.13 336	0.21 273	0.16 211	0.37 352	0.33 376	0.34 472	0.30 338	0.34 455	0.19 355	0.70 583	0.24 460	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NRIStereo	0.18 257	0.11 223	0.35 295	0.23 417	0.11 180	0.24 348	0.20 406	0.29 233	0.26 274	0.26 317	0.25 287	0.25 344	0.18 339	0.34 409	0.18 320	0.07 128	0.06 245	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.08 322

PSM-AAD	0.25 458	0.10 143	0.30 235	0.24 471	0.12 255	0.26 390	0.38 627	0.34 299	0.28 305	0.35 489	0.39 454	0.28 392	0.79 663	0.30 379	0.16 265	0.07 128	0.06 245	0.12 527	0.11 506	0.08 267	0.21 628

KYRaft	0.22 382	0.10 143	0.30 235	0.23 417	0.12 255	0.23 327	0.23 490	0.35 323	0.24 246	0.35 489	0.54 579	0.34 455	0.26 452	0.29 363	0.15 238	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.10 466	0.08 267	0.31 658

ASMatch	0.23 399	0.11 223	0.51 488	0.24 471	0.14 384	0.19 196	0.17 258	0.31 263	0.28 305	0.28 338	0.68 625	0.27 376	0.26 452	0.50 478	0.22 426	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.11 488

DeepStereo_LL	0.31 529	0.10 143	0.49 467	0.18 104	0.12 255	0.22 305	1.11 701	0.34 299	0.37 426	0.38 528	0.61 610	0.28 392	0.46 612	0.61 545	0.57 612	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.07 241

DEmStereo	0.26 476	0.09 87	0.47 451	0.19 162	0.12 255	0.30 462	0.25 529	0.28 217	0.36 415	0.36 505	0.58 595	0.25 344	0.48 621	0.53 497	0.44 585	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.06 103	0.07 241

THIR-Stereo	0.29 515	0.12 281	0.41 390	0.19 162	0.11 180	0.28 420	0.72 678	0.32 275	0.35 402	0.37 513	0.65 619	0.34 455	0.50 624	0.57 521	0.45 588	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 422	0.07 186	0.07 241

DRaft	0.24 430	0.10 143	0.34 286	0.18 104	0.12 255	0.28 420	0.23 490	0.33 290	0.39 451	0.38 528	0.61 610	0.21 288	0.41 589	0.48 469	0.42 579	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.08 322

GrayStereo	0.25 458	0.09 87	0.32 258	0.26 545	0.13 336	0.23 327	0.47 654	0.34 299	0.30 338	0.39 543	0.47 543	0.30 419	0.79 663	0.29 363	0.16 265	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 422	0.07 186	0.13 531

RAFT-RH_RVC	0.25 458	0.11 223	0.45 435	0.21 290	0.12 255	0.25 367	0.14 109	0.27 194	0.27 286	0.38 528	1.15 667	0.23 320	0.17 312	0.57 521	0.24 460	0.07 128	0.05 40	0.10 432	0.07 237	0.06 103	0.07 241

RAFT-345	0.21 347	0.10 143	0.46 443	0.22 359	0.11 180	0.20 239	0.16 211	0.26 179	0.25 262	0.27 326	0.66 621	0.21 288	0.16 281	0.55 506	0.21 406	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

test-2	0.18 257	0.14 396	0.30 235	0.22 359	0.12 255	0.20 239	0.27 548	0.26 179	0.28 305	0.31 417	0.32 363	0.26 366	0.17 312	0.15 70	0.12 113	0.07 128	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.08 267	0.05 34

test-1	0.17 233	0.11 223	0.40 367	0.23 417	0.13 336	0.22 305	0.23 490	0.34 299	0.26 274	0.20 253	0.24 274	0.22 299	0.14 236	0.16 98	0.20 378	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.08 322

GMM-Stereo	0.21 347	0.10 143	0.43 413	0.23 417	0.13 336	0.24 348	0.25 529	0.37 352	0.27 286	0.30 399	0.45 526	0.27 376	0.21 372	0.31 386	0.17 295	0.07 128	0.05 40	0.10 432	0.09 422	0.08 267	0.19 607

Prome-Stereo	0.21 347	0.10 143	0.30 235	0.24 471	0.12 255	0.23 327	0.23 490	0.36 342	0.25 262	0.33 452	0.59 598	0.24 334	0.28 488	0.29 363	0.16 265	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 267	0.20 619

iRaftStereo_RVC	0.16 215	0.12 281	0.26 181	0.21 290	0.11 180	0.20 239	0.17 258	0.32 275	0.23 230	0.20 253	0.25 287	0.18 242	0.12 152	0.20 191	0.15 238	0.07 128	0.05 40	0.09 354	0.09 422	0.08 267	0.07 241

CREStereo++_RVC	0.15 199	0.08 40	0.26 181	0.17 56	0.11 180	0.18 161	0.13 72	0.22 99	0.30 338	0.21 267	0.30 338	0.13 141	0.11 118	0.16 98	0.15 238	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 596	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
s12784h	0.17 233	0.09 87	0.26 181	0.18 104	0.07 2	0.32 490	0.19 354	0.37 352	0.32 362	0.23 282	0.25 287	0.18 242	0.17 312	0.25 292	0.16 265	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.05 34

DCANet	0.18 257	0.13 348	0.40 367	0.19 162	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.34 299	0.39 451	0.29 367	0.31 354	0.18 242	0.23 402	0.20 191	0.19 354	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.06 103	0.07 241

csc	0.19 303	0.13 348	0.40 367	0.18 104	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.35 323	0.43 497	0.29 367	0.30 338	0.18 242	0.28 488	0.20 191	0.18 320	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 303	0.13 348	0.40 367	0.18 104	0.09 55	0.19 196	0.18 307	0.35 323	0.43 497	0.29 367	0.30 338	0.18 242	0.28 488	0.20 191	0.18 320	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.05 7	0.07 241

111	0.20 324	0.17 485	0.40 367	0.18 104	0.09 55	0.24 348	0.17 258	0.41 401	0.45 524	0.23 282	0.29 323	0.29 403	0.21 372	0.24 262	0.18 320	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.07 186	0.08 322

test_xeample3	0.16 215	0.11 223	0.56 516	0.19 162	0.12 255	0.20 239	0.18 307	0.35 323	0.20 167	0.16 201	0.12 68	0.13 141	0.12 152	0.24 262	0.15 238	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.08 320	0.07 186	0.07 241

ARAFT	0.24 430	0.21 543	0.78 590	0.22 359	0.12 255	0.29 442	0.24 512	0.43 429	0.32 362	0.33 452	0.28 311	0.28 392	0.19 355	0.49 474	0.18 320	0.07 128	0.06 245	0.12 527	0.11 506	0.09 358	0.06 145

EAI-Stereo	0.21 347	0.10 143	0.33 275	0.21 290	0.12 255	0.30 462	0.46 650	0.46 458	0.20 167	0.25 305	0.50 555	0.17 228	0.16 281	0.24 262	0.23 447	0.07 128	0.06 245	0.07 159	0.10 466	0.06 103	0.07 241

CFNet-RSSM	0.17 233	0.10 143	0.40 367	0.20 236	0.11 180	0.20 239	0.15 162	0.36 342	0.30 338	0.23 282	0.21 237	0.26 366	0.15 255	0.20 191	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 233	0.10 143	0.37 324	0.20 236	0.12 255	0.19 196	0.15 162	0.32 275	0.28 305	0.23 282	0.23 260	0.27 376	0.15 255	0.20 191	0.13 169	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.07 237	0.06 103	0.06 145

CCAANet	0.25 458	0.13 348	0.51 488	0.22 359	0.15 445	0.29 442	0.17 258	0.49 490	0.37 426	0.26 317	0.49 551	0.32 438	0.24 420	0.62 553	0.23 447	0.07 128	0.06 245	0.10 432	0.10 466	0.08 267	0.10 450

DIP-Stereo	0.18 257	0.12 281	0.33 275	0.20 236	0.13 336	0.28 420	0.12 32	0.42 415	0.25 262	0.27 326	0.32 363	0.21 288	0.17 312	0.25 292	0.20 378	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.06 155	0.07 186	0.08 322
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 324	0.17 485	0.43 413	0.19 162	0.08 24	0.27 400	0.14 109	0.42 415	0.30 338	0.29 367	0.32 363	0.27 376	0.21 372	0.28 344	0.25 470	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	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
MLCV	0.22 382	0.16 465	0.44 423	0.21 290	0.08 24	0.29 442	0.19 354	0.38 359	0.37 426	0.38 528	0.44 514	0.31 428	0.21 372	0.41 447	0.24 460	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

iResNet	0.24 430	0.18 500	0.61 537	0.25 511	0.11 180	0.29 442	0.21 437	0.42 415	0.43 497	0.33 452	0.43 503	0.27 376	0.22 388	0.34 409	0.26 484	0.07 128	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.07 241

DN-CSS_ROB	0.22 382	0.25 575	0.47 451	0.24 471	0.14 384	0.25 367	0.12 32	0.40 387	0.33 376	0.29 367	0.42 490	0.22 299	0.20 364	0.33 402	0.19 354	0.07 128	0.06 245	0.11 489	0.11 506	0.11 475	0.07 241

ManiGeoR	0.18 257	0.15 433	0.55 509	0.15 6	0.11 180	0.21 273	0.14 109	0.39 373	0.27 286	0.19 245	0.24 274	0.18 242	0.15 255	0.35 418	0.19 354	0.08 293	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.08 322

HLF11	0.19 303	0.14 396	0.54 502	0.15 6	0.12 255	0.21 273	0.12 32	0.37 352	0.24 246	0.20 253	0.29 323	0.18 242	0.18 339	0.37 429	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 267	0.09 391

HLf10	0.18 257	0.15 433	0.55 509	0.15 6	0.11 180	0.21 273	0.14 109	0.39 373	0.27 286	0.19 245	0.24 274	0.18 242	0.15 255	0.35 418	0.19 354	0.08 293	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.08 322

TestStereo_HLe17	0.19 303	0.17 485	0.64 557	0.16 29	0.11 180	0.21 273	0.17 258	0.40 387	0.30 338	0.19 245	0.25 287	0.17 228	0.15 255	0.38 435	0.17 295	0.08 293	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.07 241

TestStereo_HL2	0.20 324	0.14 396	0.56 516	0.15 6	0.11 180	0.20 239	0.13 72	0.38 359	0.26 274	0.19 245	0.30 338	0.18 242	0.17 312	0.50 478	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 267	0.08 322

TestStereo_HL1	0.18 257	0.15 433	0.57 520	0.15 6	0.11 180	0.20 239	0.14 109	0.38 359	0.27 286	0.21 267	0.24 274	0.18 242	0.15 255	0.31 386	0.19 354	0.08 293	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.08 322

TestStereo-Hl	0.19 303	0.15 433	0.63 548	0.15 6	0.11 180	0.20 239	0.15 162	0.39 373	0.28 305	0.22 275	0.26 297	0.18 242	0.15 255	0.31 386	0.18 320	0.08 293	0.05 40	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.08 322

DF	0.13 123	0.09 87	0.21 119	0.18 104	0.10 124	0.17 133	0.15 162	0.25 159	0.17 98	0.13 121	0.22 251	0.19 266	0.11 118	0.20 191	0.14 207	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 155	0.06 103	0.06 145

IGEV_i1	0.21 347	0.11 223	0.43 413	0.22 359	0.11 180	0.31 478	0.19 354	0.43 429	0.30 338	0.29 367	0.30 338	0.31 428	0.20 364	0.33 402	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.08 267	0.08 322

LiteMatch	0.12 76	0.13 348	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	0.22 426	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.08 267	0.07 241

Lsterematch	0.18 257	0.13 348	0.33 275	0.19 162	0.10 124	0.23 327	0.17 258	0.25 159	0.32 362	0.28 338	0.37 426	0.24 334	0.21 372	0.23 246	0.22 426	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.08 267	0.07 241

Selective-IGEV-i1	0.21 347	0.10 143	0.31 250	0.23 417	0.13 336	0.31 478	0.22 464	0.46 458	0.42 489	0.27 326	0.32 363	0.33 446	0.17 312	0.25 292	0.19 354	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.08 267	0.09 391

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	0.22 251	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

WQFJA1++	0.44 611	0.07 5	0.63 548	0.18 104	0.13 336	0.15 56	0.11 20	0.20 65	0.11 9	2.05 701	0.12 68	0.23 320	0.11 118	0.17 116	0.12 113	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	4.20 713	0.07 241

DStereoRT	0.35 561	0.13 348	0.51 488	0.25 511	0.16 478	0.42 574	0.19 354	0.48 480	0.39 451	0.30 399	0.39 454	0.24 334	0.39 580	0.64 562	0.30 515	0.08 293	0.07 382	1.54 706	0.41 673	0.08 267	0.11 488

WQFJX1	0.18 257	0.10 143	0.16 48	0.23 417	0.17 502	0.24 348	0.19 354	0.58 603	0.52 586	0.16 201	0.16 156	0.14 173	0.15 255	0.26 310	0.17 295	0.08 293	0.09 505	0.08 261	0.07 237	0.08 267	0.06 145

NLMM1	0.19 303	0.12 281	0.16 48	0.23 417	0.18 524	0.24 348	0.20 406	0.59 609	0.65 627	0.18 238	0.17 175	0.13 141	0.14 236	0.25 292	0.18 320	0.08 293	0.09 505	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NLSM1	0.17 233	0.10 143	0.17 69	0.21 290	0.18 524	0.25 367	0.17 258	0.47 467	0.40 469	0.16 201	0.21 237	0.13 141	0.15 255	0.21 216	0.18 320	0.08 293	0.09 505	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.06 145

NLCSM	0.19 303	0.12 281	0.18 83	0.24 471	0.19 551	0.24 348	0.21 437	0.42 415	0.40 469	0.19 245	0.18 195	0.14 173	0.16 281	0.47 466	0.19 354	0.08 293	0.09 505	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.07 241

GEAStereo	0.12 76	0.09 87	0.20 107	0.18 104	0.12 255	0.19 196	0.16 211	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	0.08 267	0.08 322

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	0.19 205	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	0.08 322

Select-FE	0.23 399	0.14 396	0.78 590	0.22 359	0.18 524	0.22 305	0.13 72	0.43 429	0.26 274	0.28 338	0.33 386	0.39 500	0.29 503	0.27 330	0.19 354	0.08 293	0.07 382	0.08 261	0.13 573	0.08 267	0.12 512

DDF-Stereo	0.13 123	0.08 40	0.19 93	0.19 162	0.16 478	0.12 20	0.15 162	0.18 36	0.18 119	0.11 58	0.10 36	0.13 141	0.12 152	0.23 246	0.19 354	0.08 293	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.21 619	0.06 145

zero-FE	0.16 215	0.08 40	0.81 603	0.19 162	0.18 524	0.12 20	0.15 162	0.19 46	0.19 138	0.10 35	0.10 36	0.13 141	0.12 152	0.21 216	0.19 354	0.08 293	0.05 40	0.07 159	0.05 68	0.19 607	0.06 145

z-ln-s-r	0.32 538	0.21 543	0.82 607	0.23 417	0.14 384	0.30 462	0.26 542	0.43 429	0.50 573	0.32 439	0.60 603	0.39 500	0.29 503	0.73 594	0.66 633	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.10 427	0.08 322

DFGA-Net	0.23 399	0.24 570	0.49 467	0.22 359	0.15 445	0.25 367	0.17 258	0.39 373	0.39 451	0.29 367	0.31 354	0.21 288	0.17 312	0.59 534	0.28 495	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.08 322

G2L-Stereo_test	0.24 430	0.16 465	0.38 343	0.19 162	0.13 336	0.27 400	0.24 512	0.49 490	0.38 441	0.37 513	0.37 426	0.40 515	0.24 420	0.52 490	0.28 495	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.06 155	0.09 358	0.08 322

LGtest1	0.10 9	0.08 40	0.17 69	0.17 56	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

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 40	0.17 69	0.17 56	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

PAM_32	0.23 399	0.10 143	0.63 548	0.21 290	0.14 384	0.33 501	0.19 354	0.36 342	0.23 230	0.29 367	0.28 311	0.56 606	0.28 488	0.27 330	0.18 320	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.09 422	0.07 186	0.09 391

PAM	0.23 399	0.10 143	0.63 548	0.22 359	0.15 445	0.34 514	0.21 437	0.37 352	0.22 204	0.31 417	0.27 305	0.55 602	0.26 452	0.26 310	0.17 295	0.08 293	0.06 245	0.07 159	0.09 422	0.07 186	0.09 391

UGAM	0.26 476	0.14 396	0.45 435	0.25 511	0.12 255	0.23 327	0.25 529	0.32 275	0.41 481	0.31 417	0.42 490	0.41 522	0.22 388	0.92 645	0.22 426	0.08 293	0.06 245	0.14 575	0.12 545	0.10 427	0.07 241

model_zeroshot	0.17 233	0.11 223	0.39 359	0.20 236	0.12 255	0.24 348	0.15 162	0.34 299	0.22 204	0.30 399	0.20 222	0.22 299	0.12 152	0.24 262	0.14 207	0.08 293	0.07 382	0.07 159	0.07 237	0.07 186	0.07 241

RAStereo	0.13 123	0.12 281	0.27 193	0.22 359	0.11 180	0.15 56	0.18 307	0.23 122	0.23 230	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	0.06 155	0.07 186	0.05 34

Pointernet	0.13 123	0.07 5	0.27 193	0.19 162	0.11 180	0.20 239	0.12 32	0.31 263	0.24 246	0.15 172	0.15 137	0.13 141	0.11 118	0.17 116	0.13 169	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 399	0.13 348	0.83 610	0.20 236	0.21 578	0.23 327	0.17 258	0.48 480	0.27 286	0.23 282	0.29 323	0.39 500	0.23 402	0.25 292	0.15 238	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.11 506	0.11 475	0.10 450

trnet	0.13 123	0.08 40	0.21 119	0.15 6	0.07 2	0.21 273	0.12 32	0.24 141	0.24 246	0.16 201	0.21 237	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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 233	0.13 348	0.24 157	0.19 162	0.13 336	0.24 348	0.17 258	0.30 253	0.37 426	0.43 578	0.17 175	0.13 141	0.12 152	0.19 169	0.15 238	0.08 293	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.08 322

MyStereo8	0.22 382	0.15 433	0.63 548	0.21 290	0.17 502	0.31 478	0.16 211	0.36 342	0.32 362	0.28 338	0.36 417	0.25 344	0.18 339	0.25 292	0.28 495	0.08 293	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.10 427	0.12 512

ACVNet-DCA	0.18 257	0.14 396	0.38 343	0.23 417	0.11 180	0.31 478	0.19 354	0.41 401	0.27 286	0.17 220	0.19 205	0.13 141	0.18 339	0.28 344	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.09 358	0.09 391

xx1	0.20 324	0.14 396	0.38 343	0.23 417	0.11 180	0.31 478	0.19 354	0.35 323	0.47 547	0.17 220	0.19 205	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

1test111	0.19 303	0.14 396	0.38 343	0.23 417	0.11 180	0.31 478	0.19 354	0.41 401	0.27 286	0.17 220	0.19 205	0.13 141	0.18 339	0.34 409	0.22 426	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.09 358	0.09 391

cc1	0.18 257	0.14 396	0.38 343	0.23 417	0.11 180	0.31 478	0.19 354	0.35 323	0.47 547	0.17 220	0.19 205	0.13 141	0.18 339	0.28 344	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.08 267	0.08 322

ffm	0.22 382	0.12 281	0.42 400	0.20 236	0.13 336	0.28 420	0.20 406	0.35 323	0.44 512	0.30 399	0.42 490	0.34 455	0.23 402	0.27 330	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.11 489	0.10 466	0.08 267	0.08 322

ff1	0.29 515	0.12 281	0.42 400	0.20 236	0.13 336	0.28 420	0.20 406	0.35 323	0.44 512	0.30 399	0.42 490	0.34 455	0.23 402	0.81 626	1.08 664	0.08 293	0.05 40	0.11 489	0.10 466	0.08 267	0.08 322

tt1	0.18 257	0.14 396	0.35 295	0.23 417	0.11 180	0.30 462	0.19 354	0.35 323	0.44 512	0.17 220	0.19 205	0.13 141	0.16 281	0.27 330	0.11 42	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 155	0.08 267	0.08 322

plain	0.17 233	0.13 348	0.43 413	0.21 290	0.13 336	0.16 96	0.17 258	0.27 194	0.22 204	0.16 201	0.26 297	0.13 141	0.16 281	0.27 330	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.07 237	0.10 427	0.07 241

MaDis-Stereo	0.14 163	0.13 348	0.26 181	0.19 162	0.14 384	0.16 96	0.13 72	0.25 159	0.21 187	0.13 121	0.14 123	0.14 173	0.11 118	0.17 116	0.17 295	0.08 293	0.07 382	0.08 261	0.06 155	0.07 186	0.06 145

UniTT-Stereo	0.14 163	0.10 143	0.30 235	0.21 290	0.13 336	0.17 133	0.13 72	0.19 46	0.18 119	0.15 172	0.20 222	0.10 57	0.11 118	0.18 144	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.06 145

Any-RAFT	0.17 233	0.08 40	0.31 250	0.19 162	0.10 124	0.29 442	0.16 211	0.42 415	0.30 338	0.24 296	0.27 305	0.27 376	0.16 281	0.21 216	0.12 113	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

LL-Strereo	0.29 515	0.25 575	0.58 526	0.25 511	0.21 578	0.23 327	0.24 512	0.55 568	0.42 489	0.34 472	0.32 363	0.41 522	0.40 585	0.94 649	0.23 447	0.08 293	0.07 382	0.11 489	0.09 422	0.09 358	0.09 391

CBFPSM	0.27 484	0.16 465	0.67 565	0.20 236	0.14 384	0.38 548	0.25 529	0.40 387	0.36 415	0.33 452	0.36 417	0.56 606	0.38 574	0.32 395	0.38 553	0.08 293	0.08 470	0.07 159	0.08 320	0.09 358	0.11 488

LoS	0.14 163	0.08 40	0.27 193	0.16 29	0.09 55	0.22 305	0.14 109	0.26 179	0.26 274	0.15 172	0.18 195	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.
ToySt	0.24 430	0.16 465	0.48 461	0.21 290	0.13 336	0.29 442	0.29 571	0.39 373	0.39 451	0.27 326	0.35 407	0.39 500	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

anonymousa	0.23 399	0.11 223	0.50 478	0.21 290	0.16 478	0.31 478	0.20 406	0.36 342	0.35 402	0.32 439	0.50 555	0.39 500	0.26 452	0.22 236	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.11 506	0.07 186	0.08 322

qqq	0.20 324	0.12 281	0.31 250	0.20 236	0.11 180	0.23 327	0.19 354	0.41 401	0.27 286	0.24 296	0.28 311	0.28 392	0.24 420	0.34 409	0.22 426	0.08 293	0.07 382	0.10 432	0.09 422	0.09 358	0.09 391

CIPLG	0.21 347	0.21 543	0.55 509	0.23 417	0.15 445	0.25 367	0.20 406	0.35 323	0.29 325	0.31 417	0.33 386	0.22 299	0.15 255	0.26 310	0.20 378	0.08 293	0.07 382	0.07 159	0.07 237	0.08 267	0.08 322

IPLGR_C	0.21 347	0.22 557	0.60 534	0.23 417	0.15 445	0.24 348	0.20 406	0.35 323	0.29 325	0.31 417	0.32 363	0.22 299	0.15 255	0.25 292	0.20 378	0.08 293	0.07 382	0.07 159	0.07 237	0.08 267	0.08 322

ACRE	0.21 347	0.20 529	0.62 545	0.23 417	0.15 445	0.24 348	0.20 406	0.35 323	0.28 305	0.31 417	0.32 363	0.22 299	0.15 255	0.25 292	0.20 378	0.08 293	0.07 382	0.07 159	0.07 237	0.08 267	0.08 322

HHNet	0.22 382	0.12 281	0.52 495	0.18 104	0.18 524	0.20 239	0.20 406	0.34 299	0.31 352	0.32 439	0.59 598	0.20 276	0.21 372	0.24 262	0.31 523	0.08 293	0.05 40	0.09 354	0.07 237	0.08 267	0.11 488

Patchmatch Stereo++	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.14 109	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.29 323	0.25 344	0.17 312	0.26 310	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322
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
AAGNet	0.33 547	0.11 223	0.37 324	0.25 511	0.16 478	0.20 239	0.19 354	0.30 253	0.27 286	0.35 489	0.35 407	0.27 376	0.30 517	0.44 456	2.66 703	0.08 293	0.05 40	0.10 432	0.07 237	0.08 267	0.06 145

IIG-Stereo	0.23 399	0.13 348	0.35 295	0.29 597	0.12 255	0.23 327	0.14 109	0.38 359	0.31 352	0.34 472	0.37 426	0.33 446	0.21 372	0.70 583	0.26 484	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NF-Stereo	0.20 324	0.10 143	0.35 295	0.24 471	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.38 359	0.32 362	0.28 338	0.30 338	0.22 299	0.16 281	0.51 484	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.13 531

OCTAStereo	0.20 324	0.10 143	0.35 295	0.24 471	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.38 359	0.32 362	0.28 338	0.30 338	0.22 299	0.16 281	0.51 484	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.13 531

PSM-adaLoss	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.16 211	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.29 323	0.25 344	0.18 339	0.24 262	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

FTStereo	0.28 504	0.10 143	0.43 413	0.23 417	0.13 336	0.21 273	0.53 664	0.34 299	0.26 274	0.38 528	0.95 656	0.30 419	0.56 634	0.32 395	0.18 320	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.19 607

ROB_FTStereo_v2	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.16 211	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.29 323	0.25 344	0.17 312	0.24 262	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

ROB_FTStereo	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.14 109	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.28 311	0.25 344	0.17 312	0.24 262	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

HUI-Stereo	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.14 109	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.28 311	0.25 344	0.17 312	0.22 236	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

SST-Stereo	0.21 347	0.10 143	0.37 324	0.24 471	0.13 336	0.19 196	0.17 258	0.31 263	0.24 246	0.34 472	0.33 386	0.29 403	0.25 442	0.56 517	0.17 295	0.08 293	0.05 40	0.10 432	0.08 320	0.09 358	0.07 241

RAFT_R40	0.21 347	0.10 143	0.37 324	0.24 471	0.13 336	0.18 161	0.18 307	0.31 263	0.29 325	0.33 452	0.33 386	0.30 419	0.24 420	0.55 506	0.18 320	0.08 293	0.05 40	0.10 432	0.08 320	0.08 267	0.07 241

RE-Stereo	0.20 324	0.10 143	0.35 295	0.24 471	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.38 359	0.32 362	0.28 338	0.30 338	0.22 299	0.16 281	0.51 484	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.13 531

TVStereo	0.20 324	0.10 143	0.35 295	0.24 471	0.12 255	0.21 273	0.18 307	0.38 359	0.32 362	0.28 338	0.30 338	0.22 299	0.16 281	0.51 484	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.13 531

DeepStereo_RVC	0.18 257	0.11 223	0.40 367	0.21 290	0.11 180	0.19 196	0.16 211	0.28 217	0.22 204	0.27 326	0.27 305	0.23 320	0.28 488	0.24 262	0.18 320	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.10 450

iGMRVC	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.15 162	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.29 323	0.25 344	0.17 312	0.27 330	0.17 295	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

IRAFT_RVC	0.22 382	0.12 281	0.39 359	0.26 545	0.11 180	0.18 161	0.24 512	0.40 387	0.37 426	0.31 417	0.30 338	0.29 403	0.24 420	0.55 506	0.22 426	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.08 267	0.07 241

iRAFT	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.14 109	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.29 323	0.25 344	0.17 312	0.26 310	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

CRE-IMP	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.11 180	0.24 348	0.17 258	0.29 233	0.21 187	0.27 326	0.26 297	0.24 334	0.17 312	0.23 246	0.18 320	0.08 293	0.05 40	0.10 432	0.07 237	0.10 427	0.10 450

CroCo-Stereo	0.14 163	0.13 348	0.24 157	0.25 511	0.11 180	0.11 14	0.18 307	0.32 275	0.23 230	0.12 90	0.12 68	0.18 242	0.12 152	0.14 31	0.13 169	0.08 293	0.06 245	0.07 159	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
RAFT	0.21 347	0.17 485	0.32 258	0.24 471	0.12 255	0.25 367	0.27 548	0.35 323	0.28 305	0.33 452	0.33 386	0.38 488	0.22 388	0.29 363	0.17 295	0.08 293	0.08 470	0.11 489	0.10 466	0.10 427	0.06 145

RAFT-IKP	0.18 257	0.12 281	0.37 324	0.22 359	0.10 124	0.18 161	0.15 162	0.29 233	0.22 204	0.28 338	0.29 323	0.25 344	0.18 339	0.25 292	0.16 265	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

rafts_anoy	0.18 257	0.15 433	0.35 295	0.22 359	0.14 384	0.19 196	0.17 258	0.32 275	0.30 338	0.23 282	0.25 287	0.20 276	0.16 281	0.22 236	0.19 354	0.08 293	0.07 382	0.10 432	0.12 545	0.09 358	0.08 322

TestStereo	0.21 347	0.19 516	0.40 367	0.25 511	0.10 124	0.22 305	0.21 437	0.31 263	0.31 352	0.23 282	0.34 396	0.22 299	0.18 339	0.62 553	0.18 320	0.08 293	0.06 245	0.10 432	0.07 237	0.11 475	0.06 145

raft+_RVC	0.18 257	0.14 396	0.32 258	0.21 290	0.15 445	0.21 273	0.16 211	0.38 359	0.34 386	0.21 267	0.28 311	0.20 276	0.15 255	0.24 262	0.19 354	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 322

TANstereo	0.15 199	0.09 87	0.28 211	0.16 29	0.08 24	0.25 367	0.14 109	0.23 122	0.28 305	0.24 296	0.30 338	0.16 216	0.12 152	0.17 116	0.13 169	0.08 293	0.07 382	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

XX-TBD	0.15 199	0.18 500	0.28 211	0.22 359	0.10 124	0.22 305	0.15 162	0.22 99	0.27 286	0.22 275	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

raftrobust	0.16 215	0.13 348	0.29 225	0.22 359	0.15 445	0.19 196	0.13 72	0.32 275	0.26 274	0.26 317	0.20 222	0.19 266	0.17 312	0.21 216	0.15 238	0.08 293	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.07 241

RALCasStereoNet	0.18 257	0.15 433	0.33 275	0.21 290	0.14 384	0.21 273	0.18 307	0.31 263	0.25 262	0.21 267	0.29 323	0.22 299	0.15 255	0.27 330	0.17 295	0.08 293	0.10 535	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.09 391

RALAANet	0.19 303	0.18 500	0.37 324	0.23 417	0.14 384	0.23 327	0.13 72	0.37 352	0.29 325	0.28 338	0.26 297	0.25 344	0.15 255	0.26 310	0.18 320	0.08 293	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.06 145

XX-Stereo	0.21 347	0.10 143	0.83 610	0.26 545	0.17 502	0.23 327	0.13 72	0.40 387	0.18 119	0.20 253	0.41 473	0.31 428	0.10 79	0.32 395	0.12 113	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.07 186	0.05 34

MMNet	0.27 484	0.14 396	0.49 467	0.24 471	0.17 502	0.47 599	0.22 464	0.45 447	0.51 577	0.39 543	0.41 473	0.36 474	0.33 544	0.39 438	0.34 540	0.08 293	0.07 382	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.08 322

ACVNet	0.23 399	0.13 348	0.35 295	0.18 104	0.15 445	0.27 400	0.23 490	0.39 373	0.44 512	0.28 338	0.41 473	0.38 488	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	0.13 348	0.40 367	0.23 417	0.19 551	0.34 514	0.21 437	0.45 447	0.44 512	0.38 528	0.41 473	0.38 488	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

BEATNet_4x	0.22 382	0.18 500	0.47 451	0.22 359	0.10 124	0.28 420	0.14 109	0.46 458	0.32 362	0.31 417	0.34 396	0.31 428	0.25 442	0.31 386	0.29 507	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 155	0.10 427	0.08 322

R-Stereo Train	0.18 257	0.09 87	0.32 258	0.22 359	0.12 255	0.22 305	0.19 354	0.42 415	0.19 138	0.31 417	0.45 526	0.20 276	0.14 236	0.18 144	0.15 238	0.08 293	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 257	0.09 87	0.32 258	0.22 359	0.12 255	0.22 305	0.19 354	0.42 415	0.19 138	0.31 417	0.45 526	0.20 276	0.14 236	0.18 144	0.15 238	0.08 293	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.27 484	0.11 223	0.42 400	0.19 162	0.11 180	0.34 514	0.20 406	0.62 630	0.43 497	0.40 553	0.43 503	0.50 581	0.26 452	0.76 608	0.22 426	0.08 293	0.07 382	0.07 159	0.07 237	0.08 267	0.08 322
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.27 484	0.26 586	0.72 583	0.23 417	0.13 336	0.29 442	0.18 307	0.52 537	0.49 565	0.37 513	0.45 526	0.39 500	0.25 442	0.34 409	0.20 378	0.08 293	0.06 245	0.07 159	0.05 68	0.12 512	0.09 391

HSM	0.28 504	0.16 465	0.35 295	0.20 236	0.15 445	0.33 501	0.19 354	0.53 549	0.37 426	0.36 505	0.38 441	0.67 641	0.31 534	0.89 640	0.23 447	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 267	0.08 322

iResNet_ROB	0.25 458	0.19 516	0.40 367	0.20 236	0.12 255	0.30 462	0.16 211	0.55 568	0.53 591	0.38 528	0.43 503	0.37 480	0.26 452	0.38 435	0.22 426	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.09 358	0.09 391

pmcnn	0.50 629	0.20 529	0.78 590	0.24 471	0.26 627	0.39 557	0.30 582	0.51 518	0.50 573	0.54 626	1.23 670	2.52 698	0.37 570	0.77 614	0.95 657	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.10 427	0.08 322

DNS	0.21 347	0.09 87	0.27 193	0.24 471	0.11 180	0.29 442	0.16 211	0.27 194	0.16 70	1.35 684	0.18 195	0.17 228	0.12 152	0.14 31	0.14 207	0.09 395	0.06 245	0.06 48	0.06 155	0.08 267	0.12 512

RT-IGEV	0.25 458	0.10 143	0.48 461	0.22 359	0.14 384	0.31 478	0.28 564	0.53 549	0.39 451	0.36 505	0.41 473	0.44 546	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

MultiAttention	1.02 679	0.13 348	0.43 413	0.35 637	0.43 660	5.36 706	1.71 707	0.69 654	0.53 591	0.36 505	0.63 616	0.55 602	0.22 388	7.60 714	0.43 580	0.09 395	0.06 245	0.14 575	0.24 644	0.26 641	0.30 655

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	0.08 267	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.23 399	0.15 433	0.41 390	0.19 162	0.12 255	0.27 400	0.21 437	0.47 467	0.33 376	0.34 472	0.31 354	0.41 522	0.22 388	0.49 474	0.26 484	0.09 395	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.10 450

StereoAnything_RVC	0.13 123	0.37 635	0.36 315	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	0.24 632	0.05 34

IGEV-RUCA	0.21 347	0.08 40	0.23 147	0.19 162	0.19 551	0.28 420	0.24 512	0.23 122	0.21 187	0.20 253	0.23 260	0.28 392	0.49 622	0.26 310	0.18 320	0.09 395	0.08 470	0.18 615	0.13 573	0.17 585	0.17 587

test_sample2	0.21 347	0.10 143	0.28 211	0.19 162	0.11 180	0.27 400	0.21 437	0.43 429	0.29 325	0.26 317	0.31 354	0.30 419	0.24 420	0.45 459	0.18 320	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.09 391

test_sample1	0.20 324	0.10 143	0.28 211	0.19 162	0.12 255	0.28 420	0.19 354	0.41 401	0.25 262	0.26 317	0.31 354	0.29 403	0.26 452	0.44 456	0.21 406	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.09 391

DispNO	0.27 484	0.18 500	0.62 545	0.23 417	0.17 502	0.25 367	0.22 464	0.45 447	0.41 481	0.32 439	0.39 454	0.38 488	0.27 471	0.77 614	0.27 490	0.09 395	0.07 382	0.10 432	0.10 466	0.08 267	0.08 322

CoDeX	0.23 399	0.12 281	0.46 443	0.21 290	0.14 384	0.29 442	0.21 437	0.53 549	0.41 481	0.29 367	0.35 407	0.29 403	0.22 388	0.48 469	0.19 354	0.09 395	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 267	0.07 241

mmm	0.21 347	0.12 281	0.31 250	0.22 359	0.12 255	0.28 420	0.21 437	0.41 401	0.27 286	0.29 367	0.38 441	0.29 403	0.24 420	0.29 363	0.22 426	0.09 395	0.07 382	0.11 489	0.09 422	0.10 427	0.09 391

11t1	0.18 257	0.10 143	0.30 235	0.20 236	0.11 180	0.27 400	0.17 258	0.35 323	0.23 230	0.25 305	0.23 260	0.23 320	0.23 402	0.25 292	0.18 320	0.09 395	0.07 382	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.09 391

1111x	0.32 538	0.11 223	0.40 367	0.22 359	0.11 180	0.32 490	0.26 542	0.59 609	0.43 497	0.31 417	0.41 473	0.39 500	0.28 488	0.76 608	1.37 682	0.09 395	0.08 470	0.09 354	0.10 466	0.09 358	0.08 322

MIF-Stereo (partial)	0.16 215	0.10 143	0.34 286	0.21 290	0.15 445	0.15 56	0.13 72	0.28 217	0.25 262	0.17 220	0.26 297	0.15 195	0.16 281	0.25 292	0.17 295	0.09 395	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.09 358	0.08 322

EKT-Stereo	0.38 583	0.12 281	0.38 343	0.42 653	3.88 709	0.21 273	0.17 258	0.35 323	0.28 305	0.20 253	0.20 222	0.23 320	0.15 255	0.28 344	0.16 265	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.09 391

PCWNet_CMD	0.23 399	0.13 348	0.48 461	0.20 236	0.13 336	0.28 420	0.16 211	0.46 458	0.46 542	0.29 367	0.36 417	0.37 480	0.24 420	0.28 344	0.20 378	0.09 395	0.06 245	0.10 432	0.08 320	0.11 475	0.09 391

gwcnet-sp	0.24 430	0.13 348	0.63 548	0.22 359	0.14 384	0.34 514	0.22 464	0.44 437	0.39 451	0.35 489	0.34 396	0.27 376	0.27 471	0.35 418	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	0.13 348	0.63 548	0.22 359	0.14 384	0.34 514	0.22 464	0.44 437	0.39 451	0.35 489	0.34 396	0.27 376	0.27 471	0.35 418	0.25 470	0.09 395	0.08 470	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.09 391

knoymous	0.17 233	0.09 87	0.32 258	0.17 56	0.11 180	0.21 273	0.17 258	0.32 275	0.23 230	0.23 282	0.28 311	0.27 376	0.16 281	0.23 246	0.16 265	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.06 155	0.09 358	0.09 391

riskmin	0.18 257	0.09 87	0.34 286	0.18 104	0.12 255	0.24 348	0.16 211	0.34 299	0.28 305	0.21 267	0.23 260	0.33 446	0.24 420	0.23 246	0.17 295	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.06 155	0.10 427	0.10 450

ssnet	0.24 430	0.13 348	0.63 548	0.22 359	0.14 384	0.34 514	0.22 464	0.44 437	0.39 451	0.35 489	0.34 396	0.27 376	0.27 471	0.35 418	0.25 470	0.09 395	0.08 470	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.09 391

x	0.19 303	0.11 223	0.29 225	0.20 236	0.11 180	0.26 390	0.18 307	0.41 401	0.29 325	0.25 305	0.29 323	0.28 392	0.24 420	0.26 310	0.23 447	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.07 237	0.09 358	0.08 322

DisPM	0.19 303	0.10 143	0.35 295	0.23 417	0.13 336	0.18 161	0.20 406	0.29 233	0.29 325	0.33 452	0.34 396	0.23 320	0.16 281	0.33 402	0.16 265	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.07 186	0.11 488

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 522	0.20 529	0.70 577	0.21 290	0.17 502	0.46 593	0.27 548	0.50 501	0.49 565	0.42 572	0.55 583	0.43 535	0.30 517	0.46 462	0.38 553	0.09 395	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.11 475	0.10 450

IER	0.23 399	0.12 281	0.39 359	0.20 236	0.14 384	0.31 478	0.19 354	0.42 415	0.36 415	0.33 452	0.40 465	0.32 438	0.33 544	0.29 363	0.22 426	0.09 395	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.09 358	0.08 322

hknet	0.25 458	0.14 396	0.40 367	0.25 511	0.15 445	0.35 529	0.21 437	0.56 584	0.37 426	0.34 472	0.35 407	0.43 535	0.27 471	0.37 429	0.21 406	0.09 395	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.09 358	0.09 391

DAS	0.27 484	0.12 281	0.42 400	0.24 471	0.18 524	0.29 442	0.24 512	0.45 447	0.45 524	0.41 562	0.44 514	0.34 455	0.29 503	0.75 603	0.21 406	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.09 391

SepStereo	0.26 476	0.12 281	0.42 400	0.24 471	0.18 524	0.29 442	0.24 512	0.45 447	0.45 524	0.41 562	0.44 514	0.34 455	0.29 503	0.64 562	0.21 406	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.09 358	0.09 391

GwcNet-ADL	0.22 382	0.14 396	0.58 526	0.24 471	0.13 336	0.22 305	0.23 490	0.49 490	0.40 469	0.27 326	0.29 323	0.30 419	0.20 364	0.26 310	0.23 447	0.09 395	0.07 382	0.07 159	0.07 237	0.09 358	0.09 391

TRStereo	0.19 303	0.17 485	0.47 451	0.23 417	0.19 551	0.19 196	0.16 211	0.52 537	0.28 305	0.20 253	0.19 205	0.21 288	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

PSM-softLoss	0.21 347	0.10 143	0.39 359	0.24 471	0.12 255	0.20 239	0.18 307	0.38 359	0.26 274	0.29 367	0.32 363	0.24 334	0.16 281	0.52 490	0.20 378	0.09 395	0.06 245	0.10 432	0.09 422	0.08 267	0.12 512

KMStereo	0.21 347	0.10 143	0.39 359	0.24 471	0.12 255	0.20 239	0.18 307	0.38 359	0.26 274	0.29 367	0.32 363	0.24 334	0.16 281	0.52 490	0.20 378	0.09 395	0.06 245	0.10 432	0.09 422	0.08 267	0.12 512

PFNet	0.23 399	0.10 143	0.57 520	0.24 471	0.14 384	0.22 305	0.19 354	0.39 373	0.33 376	0.35 489	0.32 363	0.27 376	0.19 355	0.64 562	0.22 426	0.09 395	0.05 40	0.09 354	0.07 237	0.08 267	0.07 241

Pruner-Stereo	0.19 303	0.11 223	0.34 286	0.29 597	0.12 255	0.19 196	0.17 258	0.31 263	0.29 325	0.33 452	0.32 363	0.25 344	0.15 255	0.24 262	0.21 406	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.08 267	0.09 391

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	0.23 230	0.26 317	0.20 222	0.18 242	0.14 236	0.19 169	0.14 207	0.09 395	0.06 245	0.38 664	0.15 596	0.06 103	0.05 34

CFNet_pseudo	0.23 399	0.13 348	0.47 451	0.19 162	0.13 336	0.26 390	0.16 211	0.44 437	0.44 512	0.29 367	0.37 426	0.38 488	0.23 402	0.29 363	0.21 406	0.09 395	0.06 245	0.11 489	0.08 320	0.11 475	0.09 391

RAFT + AFF	0.27 484	0.23 566	0.50 478	0.25 511	0.17 502	0.30 462	0.33 606	0.52 537	0.40 469	0.28 338	0.30 338	0.30 419	0.31 534	0.62 553	0.24 460	0.09 395	0.10 535	0.11 489	0.10 466	0.11 475	0.11 488

GMStereo	0.19 303	0.25 575	0.40 367	0.21 290	0.12 255	0.22 305	0.19 354	0.29 233	0.40 469	0.25 305	0.23 260	0.16 216	0.15 255	0.25 292	0.19 354	0.09 395	0.06 245	0.08 261	0.08 320	0.10 427	0.08 322
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 382	0.10 143	0.51 488	0.21 290	0.14 384	0.34 514	0.22 464	0.55 568	0.39 451	0.29 367	0.32 363	0.23 320	0.21 372	0.27 330	0.19 354	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.08 322

delet	0.27 484	0.14 396	0.40 367	0.23 417	0.19 551	0.41 567	0.29 571	0.49 490	0.48 556	0.33 452	0.41 473	0.37 480	0.30 517	0.48 469	0.34 540	0.09 395	0.09 505	0.11 489	0.12 545	0.08 267	0.08 322

UNet	0.28 504	0.14 396	0.69 571	0.23 417	0.20 570	0.44 585	0.22 464	0.50 501	0.40 469	0.34 472	0.39 454	0.43 535	0.33 544	0.40 445	0.31 523	0.09 395	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.10 427	0.08 322

CREStereo	0.13 123	0.08 40	0.21 119	0.14 2	0.08 24	0.22 305	0.15 162	0.25 159	0.24 246	0.16 201	0.21 237	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
FENet	0.21 347	0.11 223	0.45 435	0.21 290	0.12 255	0.26 390	0.17 258	0.41 401	0.35 402	0.30 399	0.31 354	0.29 403	0.23 402	0.26 310	0.23 447	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.09 391

ADCRef	0.38 583	0.24 570	0.88 622	0.26 545	0.21 578	0.49 610	0.27 548	0.52 537	0.48 556	0.50 607	0.58 595	0.35 469	0.47 615	0.48 469	1.29 681	0.09 395	0.08 470	0.12 527	0.12 545	0.11 475	0.11 488

RASNet	0.28 504	0.14 396	0.44 423	0.22 359	0.18 524	0.32 490	0.19 354	0.48 480	0.38 441	0.29 367	0.43 503	0.47 561	0.37 570	0.79 618	0.36 550	0.09 395	0.07 382	0.07 159	0.09 422	0.07 186	0.07 241

MSMDNet	0.23 399	0.13 348	0.48 461	0.20 236	0.13 336	0.28 420	0.16 211	0.46 458	0.46 542	0.29 367	0.36 417	0.37 480	0.24 420	0.28 344	0.20 378	0.09 395	0.06 245	0.09 354	0.08 320	0.11 475	0.09 391

CFNet	0.27 484	0.20 529	0.44 423	0.22 359	0.14 384	0.33 501	0.14 109	0.51 518	0.45 524	0.30 399	0.40 465	0.38 488	0.27 471	0.76 608	0.25 470	0.09 395	0.07 382	0.11 489	0.11 506	0.11 475	0.08 322

ccs_rob	0.23 399	0.13 348	0.47 451	0.20 236	0.13 336	0.26 390	0.17 258	0.44 437	0.44 512	0.29 367	0.37 426	0.38 488	0.23 402	0.29 363	0.21 406	0.09 395	0.06 245	0.11 489	0.08 320	0.11 475	0.09 391

StereoDRNet-Refined	0.27 484	0.17 485	0.35 295	0.25 511	0.14 384	0.37 540	0.21 437	0.47 467	0.41 481	0.44 585	0.51 561	0.41 522	0.28 488	0.45 459	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
DISCO	0.32 538	0.13 348	0.51 488	0.25 511	0.16 478	0.48 605	0.25 529	0.50 501	0.57 607	0.37 513	0.45 526	0.62 625	0.36 561	0.64 562	0.49 599	0.09 395	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.12 512	0.11 488

HLf8	0.19 303	0.16 465	0.55 509	0.15 6	0.12 255	0.24 348	0.14 109	0.40 387	0.31 352	0.20 253	0.26 297	0.18 242	0.15 255	0.35 418	0.17 295	0.10 446	0.06 245	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.09 391

FlowAnything_test	0.14 163	0.11 223	0.21 119	0.21 290	0.12 255	0.17 133	0.16 211	0.25 159	0.16 70	0.15 172	0.13 88	0.15 195	0.14 236	0.18 144	0.16 265	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.12 545	0.08 267	0.09 391

z-mn7	0.44 611	0.40 641	1.09 649	0.25 511	0.18 524	0.61 637	0.34 608	0.56 584	0.93 670	0.43 578	0.96 657	0.53 596	0.39 580	0.94 649	0.59 618	0.10 446	0.09 505	0.10 432	0.10 466	0.14 546	0.13 531

w-ln-seven-2	0.36 566	0.29 603	1.06 646	0.27 573	0.18 524	0.37 540	0.30 582	0.50 501	0.54 595	0.45 589	0.55 583	0.45 551	0.41 589	0.62 553	0.49 599	0.10 446	0.10 535	0.12 527	0.11 506	0.14 546	0.11 488

coex_refinement	0.26 476	0.16 465	0.36 315	0.23 417	0.15 445	0.31 478	0.20 406	0.49 490	0.42 489	0.35 489	0.42 490	0.45 551	0.27 471	0.55 506	0.33 535	0.10 446	0.06 245	0.07 159	0.07 237	0.10 427	0.10 450

G2L-Stereo	0.25 458	0.16 465	0.47 451	0.22 359	0.14 384	0.25 367	0.18 307	0.46 458	0.35 402	0.33 452	0.37 426	0.40 515	0.22 388	0.60 538	0.30 515	0.10 446	0.09 505	0.10 432	0.08 320	0.09 358	0.09 391

FACV-RUCA	0.21 347	0.15 433	0.32 258	0.23 417	0.23 607	0.26 390	0.19 354	0.39 373	0.34 386	0.25 305	0.32 363	0.21 288	0.24 420	0.24 262	0.19 354	0.10 446	0.07 382	0.15 590	0.08 320	0.16 568	0.13 531

DCVSM-stereo	0.24 430	0.13 348	0.52 495	0.20 236	0.14 384	0.26 390	0.13 72	0.34 299	0.34 386	0.41 562	0.33 386	0.47 561	0.29 503	0.30 379	0.22 426	0.10 446	0.10 535	0.11 489	0.10 466	0.12 512	0.15 565

ACV-stereo	0.29 515	0.18 500	0.79 597	0.23 417	0.16 478	0.47 599	0.19 354	0.36 342	0.34 386	0.29 367	0.33 386	0.67 641	0.42 598	0.54 503	0.30 515	0.10 446	0.09 505	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.11 488

test_sample6	0.25 458	0.13 348	0.41 390	0.21 290	0.11 180	0.30 462	0.22 464	0.51 518	0.35 402	0.33 452	0.43 503	0.30 419	0.24 420	0.57 521	0.22 426	0.10 446	0.07 382	0.10 432	0.10 466	0.11 475	0.10 450

test_sample5	0.24 430	0.13 348	0.42 400	0.21 290	0.12 255	0.30 462	0.21 437	0.50 501	0.34 386	0.32 439	0.41 473	0.29 403	0.23 402	0.55 506	0.21 406	0.10 446	0.07 382	0.10 432	0.09 422	0.11 475	0.10 450

test_sample4	0.24 430	0.13 348	0.43 413	0.20 236	0.12 255	0.32 490	0.21 437	0.51 518	0.34 386	0.31 417	0.37 426	0.28 392	0.23 402	0.53 497	0.21 406	0.10 446	0.07 382	0.10 432	0.09 422	0.11 475	0.10 450

test_sample3	0.23 399	0.12 281	0.43 413	0.19 162	0.12 255	0.32 490	0.20 406	0.50 501	0.34 386	0.31 417	0.33 386	0.29 403	0.22 388	0.53 497	0.22 426	0.10 446	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.10 427	0.10 450

SMFormer	0.25 458	0.12 281	0.40 367	0.19 162	0.10 124	0.27 400	0.19 354	0.51 518	0.45 524	0.34 472	0.41 473	0.31 428	0.26 452	0.58 528	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	0.12 281	0.40 367	0.19 162	0.10 124	0.27 400	0.19 354	0.51 518	0.45 524	0.34 472	0.41 473	0.31 428	0.26 452	0.58 528	0.28 495	0.10 446	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.08 267	0.07 241

qqq1	0.24 430	0.12 281	0.40 367	0.19 162	0.10 124	0.27 400	0.19 354	0.51 518	0.45 524	0.34 472	0.41 473	0.31 428	0.26 452	0.58 528	0.16 265	0.10 446	0.07 382	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.07 241

fff1	0.24 430	0.12 281	0.40 367	0.19 162	0.10 124	0.27 400	0.19 354	0.51 518	0.45 524	0.34 472	0.41 473	0.31 428	0.26 452	0.58 528	0.16 265	0.10 446	0.07 382	0.07 159	0.06 155	0.08 267	0.07 241

DualNet	0.24 430	0.13 348	0.42 400	0.21 290	0.12 255	0.30 462	0.21 437	0.50 501	0.34 386	0.33 452	0.43 503	0.29 403	0.23 402	0.55 506	0.21 406	0.10 446	0.07 382	0.10 432	0.09 422	0.11 475	0.10 450

mmx	0.31 529	0.12 281	0.42 400	0.20 236	0.13 336	0.28 420	0.20 406	0.55 568	0.45 524	0.30 399	0.42 490	0.34 455	0.23 402	0.81 626	1.08 664	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.11 475	0.10 450

xxx	0.31 529	0.12 281	0.42 400	0.20 236	0.13 336	0.28 420	0.20 406	0.55 568	0.45 524	0.30 399	0.42 490	0.34 455	0.23 402	0.81 626	1.08 664	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.11 475	0.10 450

iinet-f	0.30 522	0.18 500	1.03 644	0.20 236	0.15 445	0.44 585	0.22 464	0.45 447	0.37 426	0.35 489	0.44 514	0.41 522	0.34 553	0.34 409	0.40 568	0.10 446	0.09 505	0.08 261	0.08 320	0.13 528	0.11 488

BUS	0.23 399	0.12 281	0.28 211	0.25 511	0.14 384	0.43 583	0.17 258	0.56 584	0.34 386	0.34 472	0.35 407	0.32 438	0.20 364	0.26 310	0.21 406	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.09 358	0.09 391

NINENet	0.25 458	0.15 433	0.37 324	0.23 417	0.16 478	0.43 583	0.17 258	0.60 618	0.46 542	0.32 439	0.37 426	0.32 438	0.20 364	0.42 450	0.21 406	0.10 446	0.10 535	0.12 527	0.08 320	0.11 475	0.10 450

BSDual-CNN	0.23 399	0.12 281	0.28 211	0.25 511	0.14 384	0.35 529	0.21 437	0.56 584	0.34 386	0.34 472	0.35 407	0.38 488	0.24 420	0.26 310	0.21 406	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.09 358	0.09 391

psmg	0.23 399	0.12 281	0.28 211	0.21 290	0.14 384	0.35 529	0.23 490	0.51 518	0.34 386	0.35 489	0.38 441	0.38 488	0.24 420	0.26 310	0.21 406	0.10 446	0.08 470	0.10 432	0.10 466	0.09 358	0.08 322

GANet-ADL	0.21 347	0.12 281	0.45 435	0.23 417	0.14 384	0.29 442	0.19 354	0.46 458	0.35 402	0.25 305	0.32 363	0.32 438	0.19 355	0.24 262	0.20 378	0.10 446	0.07 382	0.07 159	0.06 155	0.09 358	0.10 450

ADLNet2	0.30 522	0.17 485	0.72 583	0.23 417	0.17 502	0.36 534	0.24 512	0.52 537	0.51 577	0.32 439	0.38 441	0.45 551	0.30 517	0.69 580	0.35 544	0.10 446	0.08 470	0.09 354	0.09 422	0.12 512	0.10 450

PFNet+	0.20 324	0.10 143	0.37 324	0.21 290	0.12 255	0.17 133	0.19 354	0.29 233	0.34 386	0.33 452	0.32 363	0.24 334	0.16 281	0.32 395	0.17 295	0.10 446	0.07 382	0.11 489	0.10 466	0.08 267	0.12 512

sAnonymous2	0.20 324	0.21 543	0.58 526	0.24 471	0.17 502	0.22 305	0.19 354	0.34 299	0.28 305	0.17 220	0.19 205	0.17 228	0.16 281	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	0.20 324	0.21 543	0.58 526	0.24 471	0.17 502	0.22 305	0.19 354	0.34 299	0.28 305	0.17 220	0.19 205	0.17 228	0.16 281	0.17 116	0.14 207	0.10 446	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.23 629	0.17 587

sCroCo_RVC	0.18 257	0.14 396	0.49 467	0.27 573	0.18 524	0.22 305	0.17 258	0.27 194	0.23 230	0.14 152	0.22 251	0.17 228	0.14 236	0.21 216	0.15 238	0.10 446	0.11 559	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.09 391

GES	0.22 382	0.12 281	0.42 400	0.20 236	0.14 384	0.27 400	0.19 354	0.49 490	0.33 376	0.30 399	0.36 417	0.25 344	0.23 402	0.29 363	0.22 426	0.10 446	0.08 470	0.08 261	0.07 237	0.10 427	0.11 488

test_xeample	0.34 556	0.10 143	0.29 225	0.19 162	0.11 180	0.33 501	0.23 490	0.55 568	0.38 441	0.32 439	0.45 526	0.29 403	0.26 452	0.57 521	2.24 701	0.10 446	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.09 391

UPFNet	0.25 458	0.12 281	0.38 343	0.24 471	0.19 551	0.37 540	0.28 564	0.48 480	0.38 441	0.34 472	0.37 426	0.37 480	0.28 488	0.39 438	0.33 535	0.10 446	0.09 505	0.10 432	0.10 466	0.10 427	0.08 322

EDNetEfficientorigin	7.51 710	0.52 663	140.47 739	0.25 511	0.17 502	0.42 574	0.29 571	0.47 467	1.03 674	1.28 682	1.02 661	0.83 656	0.84 669	0.75 603	0.99 659	0.10 446	0.09 505	0.12 527	0.10 466	0.21 619	0.22 633

FADNet-RVC-Resample	0.29 515	0.25 575	0.93 630	0.26 545	0.16 478	0.32 490	0.21 437	0.47 467	0.39 451	0.35 489	0.38 441	0.33 446	0.27 471	0.53 497	0.24 460	0.10 446	0.10 535	0.14 575	0.13 573	0.13 528	0.16 574

SuperB	0.49 625	0.28 596	2.23 687	0.23 417	0.15 445	0.41 567	0.32 595	0.47 467	0.82 654	0.43 578	0.50 555	0.33 446	0.45 606	0.68 578	1.08 664	0.10 446	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.98 697	0.14 553

ADCP+	0.45 614	0.24 570	1.15 656	0.25 511	0.22 594	0.56 626	0.39 632	0.54 558	0.51 577	0.44 585	0.51 561	0.46 559	0.52 629	0.56 517	1.89 695	0.10 446	0.08 470	0.11 489	0.10 466	0.14 546	0.13 531

DLCB_ROB	0.28 504	0.16 465	0.34 286	0.27 573	0.16 478	0.38 548	0.25 529	0.48 480	0.43 497	0.46 593	0.46 536	0.51 585	0.33 544	0.53 497	0.33 535	0.10 446	0.10 535	0.11 489	0.11 506	0.10 427	0.09 391

LE_ROB	1.76 695	0.20 529	2.68 695	0.48 661	0.52 672	0.78 659	0.96 694	0.84 674	6.61 712	7.40 715	2.08 697	2.08 690	4.83 708	1.27 677	3.79 707	0.10 446	0.08 470	0.12 527	0.11 506	0.11 475	0.10 450

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	0.06 155	0.05 7	0.12 512

DN	0.15 199	0.08 40	0.27 193	0.19 162	0.14 384	0.21 273	0.18 307	0.28 217	0.24 246	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	0.08 267	0.10 450

MSAF-DinoV2	0.76 665	0.44 648	1.98 684	0.49 664	0.16 478	0.58 630	0.31 587	0.81 671	0.83 658	0.41 562	0.52 569	0.98 666	0.58 638	4.97 710	1.03 661	0.11 486	0.07 382	0.10 432	0.24 644	0.27 646	0.26 649

w-ln-seven	0.42 600	0.30 610	1.18 657	0.26 545	0.22 594	0.58 630	0.31 587	0.62 630	0.81 653	0.58 632	0.61 610	0.53 596	0.36 561	0.57 521	0.65 632	0.11 486	0.10 535	0.13 548	0.12 545	0.15 560	0.13 531

DDVS	0.25 458	0.15 433	0.39 359	0.24 471	0.17 502	0.34 514	0.21 437	0.41 401	0.30 338	0.33 452	0.41 473	0.48 567	0.21 372	0.52 490	0.27 490	0.11 486	0.09 505	0.11 489	0.09 422	0.13 528	0.14 553

rvit_stereo_0083	0.16 215	0.12 281	0.26 181	0.21 290	0.13 336	0.17 133	0.17 258	0.22 99	0.34 386	0.16 201	0.21 237	0.19 266	0.16 281	0.21 216	0.16 265	0.11 486	0.10 535	0.10 432	0.08 320	0.09 358	0.07 241

rvit_stereo_0081_aga	0.16 215	0.14 396	0.28 211	0.21 290	0.13 336	0.19 196	0.17 258	0.23 122	0.24 246	0.17 220	0.21 237	0.19 266	0.13 200	0.19 169	0.14 207	0.11 486	0.08 470	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.07 241

rvit_stereo_0081	0.16 215	0.11 223	0.24 157	0.21 290	0.12 255	0.16 96	0.17 258	0.22 99	0.33 376	0.16 201	0.18 195	0.18 242	0.14 236	0.20 191	0.16 265	0.11 486	0.08 470	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.07 241

ITSA-stereo	0.25 458	0.15 433	0.33 275	0.23 417	0.11 180	0.27 400	0.18 307	0.56 584	0.59 611	0.31 417	0.32 363	0.33 446	0.28 488	0.49 474	0.30 515	0.11 486	0.08 470	0.11 489	0.10 466	0.11 475	0.13 531

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	0.18 195	0.18 242	0.14 236	0.20 191	0.16 265	0.11 486	0.08 470	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.07 241

rvit_stereo_0080	0.15 199	0.13 348	0.25 171	0.19 162	0.13 336	0.15 56	0.20 406	0.28 217	0.24 246	0.15 172	0.17 175	0.19 266	0.13 200	0.19 169	0.15 238	0.11 486	0.08 470	0.08 261	0.08 320	0.10 427	0.07 241

rvit_stereo_ft	0.17 233	0.14 396	0.30 235	0.25 511	0.14 384	0.17 133	0.21 437	0.28 217	0.26 274	0.16 201	0.19 205	0.20 276	0.16 281	0.22 236	0.17 295	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.09 422	0.09 358	0.07 241

whm_eth	0.15 199	0.13 348	0.25 171	0.19 162	0.13 336	0.15 56	0.20 406	0.28 217	0.24 246	0.15 172	0.17 175	0.19 266	0.13 200	0.19 169	0.15 238	0.11 486	0.08 470	0.08 261	0.08 320	0.10 427	0.07 241

StereoVision	0.22 382	0.18 500	0.37 324	0.27 573	0.17 502	0.23 327	0.22 464	0.38 359	0.31 352	0.20 253	0.51 561	0.22 299	0.16 281	0.28 344	0.18 320	0.11 486	0.12 578	0.13 548	0.13 573	0.10 427	0.07 241

CFNet_ucs	0.24 430	0.13 348	0.50 478	0.20 236	0.15 445	0.28 420	0.17 258	0.49 490	0.45 524	0.32 439	0.42 490	0.39 500	0.22 388	0.31 386	0.21 406	0.11 486	0.08 470	0.12 527	0.09 422	0.12 512	0.11 488

fast-acv-ft	0.31 529	0.20 529	0.81 603	0.24 471	0.18 524	0.46 593	0.27 548	0.41 401	0.49 565	0.39 543	0.55 583	0.49 573	0.35 557	0.37 429	0.38 553	0.11 486	0.11 559	0.11 489	0.12 545	0.12 512	0.09 391

Wz-Net-LNSev	0.34 556	0.29 603	0.91 626	0.26 545	0.21 578	0.47 599	0.31 587	0.54 558	0.54 595	0.44 585	0.52 569	0.50 581	0.35 557	0.39 438	0.39 561	0.11 486	0.11 559	0.10 432	0.09 422	0.14 546	0.13 531

Wz-Net-MNSev	0.36 566	0.26 586	0.79 597	0.26 545	0.21 578	0.59 633	0.38 627	0.55 568	0.56 604	0.48 604	0.54 579	0.53 596	0.36 561	0.60 538	0.44 585	0.11 486	0.09 505	0.11 489	0.11 506	0.15 560	0.13 531

CRFU-Net	0.28 504	0.14 396	0.45 435	0.25 511	0.15 445	0.45 591	0.23 490	0.50 501	0.30 338	0.43 578	0.41 473	0.48 567	0.46 612	0.43 452	0.29 507	0.11 486	0.10 535	0.09 354	0.08 320	0.10 427	0.10 450

AASNet	0.27 484	0.19 516	0.49 467	0.26 545	0.17 502	0.34 514	0.20 406	0.62 630	0.48 556	0.35 489	0.40 465	0.32 438	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

AACVNet	0.26 476	0.16 465	0.37 324	0.22 359	0.14 384	0.29 442	0.19 354	0.41 401	0.31 352	0.38 528	0.42 490	0.43 535	0.28 488	0.73 594	0.25 470	0.11 486	0.08 470	0.11 489	0.09 422	0.13 528	0.11 488

PSMNet-ADL	0.25 458	0.15 433	0.32 258	0.26 545	0.14 384	0.31 478	0.22 464	0.44 437	0.36 415	0.27 326	0.33 386	0.41 522	0.28 488	0.61 545	0.29 507	0.11 486	0.09 505	0.09 354	0.11 506	0.10 427	0.10 450

LMCR-Stereo	0.26 476	0.18 500	0.49 467	0.28 594	0.14 384	0.36 534	0.23 490	0.54 558	0.34 386	0.39 543	0.40 465	0.29 403	0.29 503	0.37 429	0.27 490	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.07 237	0.13 528	0.09 391

ADLNet	0.28 504	0.15 433	0.42 400	0.23 417	0.19 551	0.34 514	0.23 490	0.53 549	0.43 497	0.42 572	0.41 473	0.44 546	0.27 471	0.55 506	0.35 544	0.11 486	0.08 470	0.11 489	0.11 506	0.11 475	0.12 512

222	0.41 597	0.10 143	0.29 225	0.19 162	0.11 180	0.36 534	0.20 406	0.57 594	0.39 451	0.35 489	0.44 514	0.30 419	0.27 471	0.55 506	3.56 706	0.11 486	0.07 382	0.08 261	0.08 320	0.09 358	0.09 391

xxxx	0.34 556	0.10 143	0.29 225	0.19 162	0.11 180	0.37 540	0.20 406	0.58 603	0.38 441	0.29 367	0.42 490	0.38 488	0.24 420	0.46 462	2.20 699	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.08 320	0.09 358	0.09 391

psm_up	0.29 515	0.16 465	0.41 390	0.26 545	0.17 502	0.32 490	0.26 542	0.55 568	0.43 497	0.36 505	0.40 465	0.45 551	0.37 570	0.58 528	0.30 515	0.11 486	0.12 578	0.13 548	0.12 545	0.10 427	0.10 450

aanetorigin	0.39 588	0.29 603	1.09 649	0.24 471	0.19 551	0.28 420	0.37 621	0.33 290	0.47 547	0.94 667	0.82 645	0.52 591	0.54 630	0.49 474	0.50 605	0.11 486	0.09 505	0.10 432	0.10 466	0.16 568	0.15 565

EDNetEfficient	0.63 650	0.37 635	2.40 691	0.26 545	0.25 623	0.38 548	0.49 660	0.41 401	1.06 677	1.38 686	0.87 652	0.62 625	0.95 674	0.65 569	1.65 687	0.11 486	0.09 505	0.10 432	0.11 506	0.19 607	0.17 587

ac_64	0.27 484	0.13 348	0.41 390	0.24 471	0.17 502	0.36 534	0.22 464	0.46 458	0.33 376	0.35 489	0.36 417	0.52 591	0.30 517	0.62 553	0.32 528	0.11 486	0.09 505	0.10 432	0.10 466	0.09 358	0.08 322

HGLStereo	0.27 484	0.14 396	0.46 443	0.24 471	0.21 578	0.33 501	0.23 490	0.50 501	0.42 489	0.35 489	0.48 549	0.41 522	0.33 544	0.45 459	0.33 535	0.11 486	0.10 535	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.12 512

cf-r	0.24 430	0.15 433	0.44 423	0.21 290	0.14 384	0.27 400	0.22 464	0.42 415	0.40 469	0.30 399	0.42 490	0.42 531	0.26 452	0.43 452	0.25 470	0.11 486	0.06 245	0.08 261	0.10 466	0.08 267	0.08 322

GANet-RSSM	0.24 430	0.14 396	0.36 315	0.21 290	0.14 384	0.27 400	0.21 437	0.45 447	0.33 376	0.29 367	0.39 454	0.39 500	0.28 488	0.58 528	0.23 447	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.09 422	0.10 427	0.09 391

GwcNet-RSSM	0.26 476	0.17 485	0.46 443	0.21 290	0.13 336	0.28 420	0.23 490	0.44 437	0.42 489	0.31 417	0.45 526	0.40 515	0.26 452	0.55 506	0.28 495	0.11 486	0.07 382	0.09 354	0.10 466	0.09 358	0.08 322

DMCA	0.22 382	0.14 396	0.36 315	0.22 359	0.14 384	0.27 400	0.20 406	0.43 429	0.38 441	0.31 417	0.32 363	0.33 446	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

ADCL	0.47 619	0.22 557	1.00 639	0.27 573	0.19 551	0.74 652	0.64 673	0.54 558	0.69 637	0.56 629	0.71 630	0.55 602	0.60 641	0.60 538	1.43 683	0.11 486	0.09 505	0.13 548	0.13 573	0.14 546	0.14 553

RYNet	0.37 576	0.18 500	0.59 532	0.25 511	0.28 634	0.61 637	0.32 595	0.59 609	0.59 611	0.41 562	0.38 441	0.57 611	0.39 580	0.87 635	0.53 610	0.11 486	0.08 470	0.12 527	0.11 506	0.18 599	0.18 600

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 484	0.21 543	0.59 532	0.25 511	0.18 524	0.29 442	0.22 464	0.50 501	0.40 469	0.38 528	0.41 473	0.43 535	0.27 471	0.43 452	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.
AANet_RVC	0.31 529	0.22 557	0.50 478	0.23 417	0.14 384	0.30 462	0.24 512	0.47 467	0.54 595	0.38 528	0.60 603	0.43 535	0.29 503	0.87 635	0.40 568	0.11 486	0.07 382	0.07 159	0.07 237	0.09 358	0.09 391

StereoDRNet	0.32 538	0.22 557	0.61 537	0.27 573	0.21 578	0.42 574	0.30 582	0.61 622	0.48 556	0.46 593	0.39 454	0.48 567	0.30 517	0.57 521	0.40 568	0.11 486	0.09 505	0.12 527	0.11 506	0.12 512	0.10 450

zh-sn7	0.48 622	0.51 661	1.43 672	0.29 597	0.20 570	0.47 599	0.39 632	0.57 594	0.62 621	0.52 618	0.81 643	0.52 591	0.56 634	1.05 662	0.87 651	0.12 526	0.13 590	0.13 548	0.13 573	0.17 585	0.16 574

zh-mn7	0.46 616	0.45 649	1.48 673	0.25 511	0.19 551	0.44 585	0.29 571	0.56 584	0.82 654	0.65 643	0.96 657	0.49 573	0.38 574	0.88 638	0.63 628	0.12 526	0.10 535	0.11 489	0.11 506	0.13 528	0.14 553

CAS++	0.16 215	0.12 281	0.27 193	0.18 104	0.12 255	0.17 133	0.15 162	0.42 415	0.24 246	0.19 245	0.18 195	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
GMStereo_Zeroshot	0.24 430	0.21 543	0.45 435	0.26 545	0.13 336	0.28 420	0.15 162	0.39 373	0.35 402	0.37 513	0.43 503	0.40 515	0.17 312	0.34 409	0.20 378	0.12 526	0.07 382	0.13 548	0.07 237	0.16 568	0.09 391

coex-ft	3.44 703	0.73 677	48.55 737	0.24 471	0.19 551	0.50 613	0.43 643	0.47 467	2.40 699	7.03 714	1.20 668	0.97 665	2.23 701	0.73 594	1.92 696	0.12 526	0.15 615	0.14 575	0.12 545	0.21 619	0.43 669

Wz-Net-SNSev	0.43 605	0.41 645	1.27 665	0.30 608	0.21 578	0.44 585	0.41 638	0.61 622	0.65 627	0.46 593	0.65 619	0.62 625	0.39 580	0.74 602	0.59 618	0.12 526	0.11 559	0.12 527	0.13 573	0.16 568	0.14 553

CSP-Net	0.27 484	0.15 433	0.30 235	0.21 290	0.14 384	0.44 585	0.24 512	0.50 501	0.40 469	0.41 562	0.43 503	0.42 531	0.26 452	0.66 573	0.28 495	0.12 526	0.08 470	0.08 261	0.08 320	0.10 427	0.09 391

dd	0.22 382	0.26 586	0.40 367	0.22 359	0.12 255	0.25 367	0.21 437	0.32 275	0.44 512	0.29 367	0.28 311	0.25 344	0.16 281	0.30 379	0.25 470	0.12 526	0.07 382	0.10 432	0.08 320	0.11 475	0.09 391

ICVP	0.23 399	0.13 348	0.44 423	0.26 545	0.14 384	0.29 442	0.25 529	0.45 447	0.33 376	0.29 367	0.43 503	0.35 469	0.25 442	0.26 310	0.23 447	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)
GEStereo_RVC	0.27 484	0.20 529	0.44 423	0.27 573	0.16 478	0.33 501	0.25 529	0.56 584	0.54 595	0.34 472	0.38 441	0.34 455	0.25 442	0.51 484	0.28 495	0.12 526	0.08 470	0.09 354	0.08 320	0.11 475	0.11 488

Anonymous3	0.23 399	0.18 500	0.63 548	0.27 573	0.18 524	0.41 567	0.23 490	0.43 429	0.35 402	0.23 282	0.27 305	0.20 276	0.18 339	0.27 330	0.18 320	0.12 526	0.11 559	0.10 432	0.10 466	0.11 475	0.12 512

PSMNet-RSSM	0.24 430	0.15 433	0.36 315	0.21 290	0.14 384	0.25 367	0.20 406	0.48 480	0.37 426	0.30 399	0.44 514	0.38 488	0.26 452	0.52 490	0.22 426	0.12 526	0.07 382	0.11 489	0.13 573	0.10 427	0.09 391

CFNet-ft	0.24 430	0.15 433	0.35 295	0.18 104	0.15 445	0.30 462	0.21 437	0.39 373	0.36 415	0.28 338	0.40 465	0.43 535	0.25 442	0.47 466	0.24 460	0.12 526	0.07 382	0.12 527	0.11 506	0.12 512	0.09 391

DSFCA	0.27 484	0.13 348	0.36 315	0.20 236	0.17 502	0.38 548	0.31 587	0.47 467	0.43 497	0.43 578	0.37 426	0.39 500	0.29 503	0.52 490	0.32 528	0.12 526	0.10 535	0.10 432	0.11 506	0.11 475	0.10 450

S-Stereo	0.38 583	0.20 529	1.05 645	0.27 573	0.22 594	0.38 548	0.32 595	0.55 568	0.66 629	0.39 543	0.59 598	0.49 573	0.41 589	0.75 603	0.40 568	0.12 526	0.15 615	0.13 548	0.13 573	0.16 568	0.21 628

PA-Net	0.37 576	0.28 596	0.83 610	0.31 614	0.28 634	0.39 557	0.42 641	0.51 518	0.55 601	0.34 472	0.42 490	0.41 522	0.36 561	0.79 618	0.49 599	0.12 526	0.23 656	0.16 601	0.23 642	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.
CFNet_RVC	0.24 430	0.15 433	0.35 295	0.18 104	0.15 445	0.30 462	0.21 437	0.39 373	0.36 415	0.28 338	0.40 465	0.43 535	0.25 442	0.47 466	0.24 460	0.12 526	0.07 382	0.12 527	0.11 506	0.12 512	0.09 391

DRN-Test	0.33 547	0.17 485	0.61 537	0.27 573	0.19 551	0.46 593	0.29 571	0.65 639	0.51 577	0.47 600	0.46 536	0.44 546	0.34 553	0.62 553	0.41 576	0.12 526	0.08 470	0.13 548	0.12 545	0.12 512	0.10 450

NaN_ROB	0.41 597	0.28 596	0.62 545	0.30 608	0.19 551	0.51 614	0.47 654	0.58 603	0.59 611	0.56 629	0.47 543	0.49 573	0.41 589	1.21 673	0.64 630	0.12 526	0.18 635	0.12 527	0.13 573	0.11 475	0.14 553

S2M2_L	0.13 123	0.11 223	0.20 107	0.16 29	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
YMNet	0.32 538	0.22 557	0.58 526	0.27 573	0.23 607	0.48 605	0.27 548	0.51 518	0.45 524	0.48 604	0.56 590	0.51 585	0.30 517	0.39 438	0.40 568	0.13 545	0.16 622	0.13 548	0.12 545	0.13 528	0.12 512

YMNet_1	0.32 538	0.22 557	0.58 526	0.27 573	0.23 607	0.48 605	0.27 548	0.51 518	0.45 524	0.48 604	0.56 590	0.51 585	0.30 517	0.39 438	0.40 568	0.13 545	0.16 622	0.13 548	0.12 545	0.13 528	0.12 512

CASS	0.21 347	0.15 433	0.32 258	0.26 545	0.11 180	0.28 420	0.19 354	0.39 373	0.30 338	0.32 439	0.34 396	0.25 344	0.24 420	0.25 292	0.20 378	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.
ssnet_v2	0.28 504	0.16 465	0.44 423	0.22 359	0.15 445	0.40 563	0.30 582	0.57 594	0.46 542	0.38 528	0.36 417	0.47 561	0.29 503	0.38 435	0.39 561	0.13 545	0.11 559	0.11 489	0.11 506	0.11 475	0.11 488

WZ-Net	0.52 637	0.38 639	1.90 683	0.30 608	0.24 615	0.57 629	0.48 658	0.62 630	0.78 650	0.50 607	0.71 630	0.68 645	0.54 630	0.98 657	0.84 648	0.13 545	0.10 535	0.11 489	0.12 545	0.19 607	0.20 619

SACVNet	0.30 522	0.20 529	0.41 390	0.25 511	0.18 524	0.34 514	0.25 529	0.52 537	0.40 469	0.41 562	0.44 514	0.46 559	0.32 541	0.71 586	0.25 470	0.13 545	0.10 535	0.12 527	0.12 545	0.16 568	0.17 587

HCRNet	0.24 430	0.25 575	0.33 275	0.34 628	0.16 478	0.27 400	0.18 307	0.43 429	0.35 402	0.30 399	0.35 407	0.32 438	0.22 388	0.44 456	0.20 378	0.13 545	0.08 470	0.13 548	0.11 506	0.10 427	0.09 391

APVNet	0.36 566	0.20 529	0.70 577	0.26 545	0.22 594	0.52 623	0.35 612	0.61 622	0.44 512	0.38 528	0.52 569	0.48 567	0.38 574	0.84 631	0.46 594	0.13 545	0.14 600	0.15 590	0.16 608	0.16 568	0.15 565

GwcNet	0.35 561	0.23 566	0.88 622	0.25 511	0.24 615	0.48 605	0.27 548	0.55 568	0.57 607	0.38 528	0.52 569	0.51 585	0.32 541	0.60 538	0.41 576	0.13 545	0.11 559	0.12 527	0.11 506	0.13 528	0.14 553

FAT-Stereo	0.36 566	0.18 500	0.73 587	0.26 545	0.18 524	0.33 501	0.29 571	0.60 618	0.59 611	0.46 593	0.60 603	0.60 619	0.50 624	0.61 545	0.34 540	0.13 545	0.14 600	0.13 548	0.12 545	0.14 546	0.18 600

DMCA-RVC	0.27 484	0.21 543	0.61 537	0.28 594	0.17 502	0.29 442	0.21 437	0.42 415	0.35 402	0.40 553	0.37 426	0.39 500	0.36 561	0.43 452	0.30 515	0.13 545	0.10 535	0.15 590	0.11 506	0.13 528	0.10 450

FADNet-RVC	0.31 529	0.35 627	0.78 590	0.25 511	0.20 570	0.33 501	0.20 406	0.49 490	0.40 469	0.34 472	0.39 454	0.41 522	0.29 503	0.63 560	0.31 523	0.13 545	0.14 600	0.14 575	0.15 596	0.19 607	0.19 607

STTStereo	0.28 504	0.20 529	0.61 537	0.25 511	0.17 502	0.29 442	0.24 512	0.47 467	0.39 451	0.39 543	0.41 473	0.44 546	0.28 488	0.40 445	0.28 495	0.13 545	0.12 578	0.13 548	0.16 608	0.12 512	0.11 488

stereogan	0.37 576	0.17 485	0.65 559	0.27 573	0.22 594	0.62 639	0.26 542	0.59 609	0.63 625	0.43 578	0.60 603	0.67 641	0.42 598	0.68 578	0.35 544	0.13 545	0.14 600	0.14 575	0.12 545	0.19 607	0.17 587

RTSC	0.39 588	0.28 596	0.78 590	0.27 573	0.18 524	0.49 610	0.22 464	0.59 609	0.84 661	0.55 628	0.53 576	0.49 573	0.36 561	0.67 577	0.82 647	0.13 545	0.10 535	0.11 489	0.12 545	0.17 585	0.17 587

ADCMid	0.49 625	0.34 625	1.13 654	0.26 545	0.21 578	0.51 614	0.37 621	0.57 594	0.54 595	0.75 654	0.66 621	0.62 625	0.64 652	0.64 562	1.68 688	0.13 545	0.12 578	0.17 607	0.17 617	0.20 616	0.17 587

DANet	0.35 561	0.23 566	0.60 534	0.36 639	0.22 594	0.39 557	0.25 529	0.48 480	0.43 497	0.52 618	0.50 555	0.59 616	0.41 589	0.76 608	0.49 599	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
GANet	0.36 566	0.22 557	0.49 467	0.29 597	0.17 502	0.41 567	0.38 627	0.57 594	0.45 524	0.46 593	0.75 636	0.55 602	0.40 585	0.94 649	0.41 576	0.13 545	0.13 590	0.13 548	0.11 506	0.14 546	0.11 488

UCFNet_RVC	0.24 430	0.16 465	0.34 286	0.18 104	0.15 445	0.33 501	0.16 211	0.46 458	0.35 402	0.29 367	0.35 407	0.39 500	0.25 442	0.34 409	0.22 426	0.13 545	0.08 470	0.13 548	0.14 587	0.13 528	0.12 512

NVstereo2D	0.31 529	0.16 465	0.54 502	0.24 471	0.22 594	0.42 574	0.28 564	0.58 603	0.56 604	0.28 338	0.38 441	0.40 515	0.30 517	0.71 586	0.28 495	0.13 545	0.08 470	0.13 548	0.10 466	0.19 607	0.16 574

MDST_ROB	0.48 622	0.14 396	0.95 633	0.30 608	0.21 578	1.33 687	0.32 595	0.77 664	0.56 604	1.06 675	0.71 630	0.49 573	0.35 557	1.26 676	0.38 553	0.13 545	0.11 559	0.16 601	0.13 573	0.12 512	0.12 512

FBW_ROB	0.43 605	0.26 586	0.54 502	0.31 614	0.20 570	0.51 614	0.32 595	0.70 656	0.60 615	0.59 633	0.55 583	0.65 636	0.41 589	1.40 683	0.51 607	0.13 545	0.17 629	0.21 629	0.16 608	0.17 585	0.18 600

ETE_ROB	0.34 556	0.26 586	0.45 435	0.29 597	0.18 524	0.40 563	0.37 621	0.57 594	0.47 547	0.50 607	0.50 555	0.62 625	0.36 561	0.55 506	0.38 553	0.13 545	0.10 535	0.14 575	0.12 545	0.16 568	0.16 574

PWC_ROB	0.38 583	0.29 603	0.69 571	0.25 511	0.20 570	0.38 548	0.19 354	0.58 603	0.67 632	0.57 631	0.85 648	0.51 585	0.40 585	0.71 586	0.52 608	0.13 545	0.09 505	0.14 575	0.10 466	0.17 585	0.14 553

Selective-IGEV-i16pc	0.33 547	0.10 143	1.71 682	0.21 290	0.14 384	0.74 652	0.31 587	0.42 415	0.41 481	0.21 267	0.32 363	0.26 366	0.14 236	0.71 586	0.19 354	0.14 570	0.10 535	0.08 261	0.09 422	0.11 475	0.11 488

Selective-IGEV-i16pb	0.39 588	0.12 281	2.18 686	0.21 290	0.15 445	0.68 646	0.32 595	0.56 584	0.57 607	0.25 305	0.44 514	0.33 446	0.21 372	0.80 622	0.25 470	0.14 570	0.10 535	0.09 354	0.10 466	0.12 512	0.13 531

TCMNet	0.33 547	0.23 566	0.72 583	0.29 597	0.30 643	0.40 563	0.28 564	0.50 501	0.47 547	0.37 513	0.45 526	0.40 515	0.29 503	0.60 538	0.39 561	0.14 570	0.13 590	0.15 590	0.14 587	0.17 585	0.15 565

test_sample7	0.25 458	0.15 433	0.35 295	0.20 236	0.14 384	0.28 420	0.21 437	0.51 518	0.38 441	0.37 513	0.34 396	0.37 480	0.30 517	0.39 438	0.23 447	0.14 570	0.09 505	0.13 548	0.12 545	0.13 528	0.12 512

pcwnet_v2	0.32 538	0.15 433	1.26 664	0.23 417	0.18 524	0.32 490	0.18 307	0.59 609	0.60 615	0.36 505	0.45 526	0.35 469	0.29 503	0.36 426	0.25 470	0.14 570	0.11 559	0.12 527	0.11 506	0.14 546	0.15 565

psmorigin	0.50 629	0.25 575	3.03 696	0.24 471	0.19 551	0.38 548	0.22 464	0.50 501	0.44 512	0.64 641	0.68 625	0.71 650	0.51 627	0.85 632	0.45 588	0.14 570	0.17 629	0.13 548	0.14 587	0.16 568	0.21 628

hitnet-ft	0.29 515	0.17 485	0.40 367	0.19 162	0.14 384	0.39 557	0.23 490	0.44 437	0.41 481	0.36 505	0.46 536	0.53 596	0.34 553	0.76 608	0.32 528	0.14 570	0.10 535	0.13 548	0.10 466	0.15 560	0.13 531

FADNet_RVC	0.30 522	0.28 596	0.83 610	0.23 417	0.15 445	0.30 462	0.17 258	0.49 490	0.37 426	0.30 399	0.38 441	0.30 419	0.27 471	0.52 490	0.31 523	0.14 570	0.14 600	0.14 575	0.16 608	0.21 619	0.23 640

RTS	0.78 666	0.48 654	4.68 701	0.34 628	0.28 634	1.12 676	0.46 650	0.62 630	1.03 674	0.73 650	0.89 653	0.60 619	0.59 639	1.61 686	1.16 673	0.14 570	0.11 559	0.15 590	0.15 596	0.21 619	0.19 607

RTSA	0.78 666	0.48 654	4.68 701	0.34 628	0.28 634	1.12 676	0.46 650	0.62 630	1.03 674	0.73 650	0.89 653	0.60 619	0.59 639	1.61 686	1.16 673	0.14 570	0.11 559	0.15 590	0.15 596	0.21 619	0.19 607

TDLM	0.30 522	0.21 543	0.38 343	0.28 594	0.15 445	0.33 501	0.32 595	0.52 537	0.47 547	0.38 528	0.43 503	0.39 500	0.29 503	0.91 644	0.28 495	0.14 570	0.08 470	0.13 548	0.11 506	0.12 512	0.10 450

CVANet_RVC	0.30 522	0.19 516	0.41 390	0.26 545	0.16 478	0.33 501	0.26 542	0.52 537	0.47 547	0.40 553	0.46 536	0.43 535	0.31 534	0.89 640	0.26 484	0.14 570	0.09 505	0.14 575	0.13 573	0.14 546	0.10 450

AdaStereo	0.24 430	0.16 465	0.37 324	0.24 471	0.12 255	0.32 490	0.17 258	0.54 558	0.42 489	0.33 452	0.38 441	0.35 469	0.21 372	0.30 379	0.22 426	0.14 570	0.06 245	0.13 548	0.08 320	0.11 475	0.08 322
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.
SANet	0.53 638	0.28 596	0.96 635	0.26 545	0.15 445	0.69 647	0.44 646	0.67 650	1.34 687	0.67 645	0.98 660	0.94 662	0.71 658	0.89 640	0.76 639	0.14 570	0.12 578	0.12 527	0.11 506	0.17 585	0.16 574

PSMNet_ROB	0.33 547	0.24 570	0.54 502	0.31 614	0.21 578	0.42 574	0.43 643	0.59 609	0.47 547	0.37 513	0.44 514	0.49 573	0.31 534	0.64 562	0.43 580	0.14 570	0.10 535	0.15 590	0.14 587	0.13 528	0.11 488

AANet	0.49 625	0.42 647	1.56 676	0.22 359	0.19 551	0.39 557	0.25 529	0.52 537	0.92 667	0.92 664	0.93 655	0.84 657	0.67 653	0.59 534	0.59 618	0.15 585	0.11 559	0.13 548	0.12 545	0.18 599	0.16 574

rvit_0105_6	0.19 303	0.14 396	0.34 286	0.23 417	0.14 384	0.18 161	0.20 406	0.29 233	0.37 426	0.18 238	0.22 251	0.23 320	0.17 312	0.26 310	0.17 295	0.15 585	0.13 590	0.13 548	0.11 506	0.11 475	0.08 322

rvit_0105_5	0.21 347	0.15 433	0.38 343	0.23 417	0.13 336	0.22 305	0.24 512	0.36 342	0.39 451	0.21 267	0.23 260	0.26 366	0.19 355	0.26 310	0.19 354	0.15 585	0.13 590	0.12 527	0.12 545	0.10 427	0.09 391

rvit_0105_3	0.23 399	0.17 485	0.40 367	0.25 511	0.15 445	0.24 348	0.28 564	0.38 359	0.41 481	0.25 305	0.25 287	0.28 392	0.21 372	0.28 344	0.20 378	0.15 585	0.13 590	0.14 575	0.15 596	0.10 427	0.09 391

rvit_105_1	0.27 484	0.19 516	0.46 443	0.27 573	0.19 551	0.30 462	0.35 612	0.44 437	0.51 577	0.31 417	0.31 354	0.31 428	0.26 452	0.35 418	0.25 470	0.15 585	0.14 600	0.15 590	0.17 617	0.11 475	0.10 450

GASNet	0.36 566	0.46 650	0.88 622	0.34 628	0.23 607	0.35 529	0.22 464	0.60 618	0.53 591	0.40 553	0.37 426	0.45 551	0.30 517	0.79 618	0.35 544	0.15 585	0.10 535	0.14 575	0.14 587	0.22 626	0.12 512

Wz-Net-TNSev	0.51 633	0.58 666	1.61 680	0.25 511	0.21 578	0.65 641	0.45 647	0.63 637	0.69 637	0.51 612	0.54 579	0.71 650	0.60 641	1.00 658	0.77 642	0.15 585	0.15 615	0.13 548	0.15 596	0.21 619	0.20 619

UDGNet	0.23 399	0.31 617	0.38 343	0.24 471	0.14 384	0.24 348	0.18 307	0.32 275	0.43 497	0.29 367	0.28 311	0.24 334	0.19 355	0.29 363	0.20 378	0.15 585	0.07 382	0.21 629	0.11 506	0.14 546	0.10 450

AF-Net	0.37 576	0.26 586	0.56 516	0.32 620	0.23 607	0.41 567	0.29 571	0.61 622	0.64 626	0.42 572	0.68 625	0.65 636	0.49 622	0.57 521	0.44 585	0.15 585	0.11 559	0.19 623	0.14 587	0.15 560	0.13 531

RGC	0.39 588	0.32 622	0.64 557	0.34 628	0.27 629	0.40 563	0.29 571	0.57 594	0.53 591	0.45 589	0.64 618	0.62 625	0.45 606	0.72 592	0.39 561	0.15 585	0.15 615	0.21 629	0.20 629	0.18 599	0.19 607

Nwc_Net	0.37 576	0.25 575	0.68 570	0.31 614	0.24 615	0.44 585	0.30 582	0.65 639	0.50 573	0.37 513	0.69 629	0.58 614	0.45 606	0.60 538	0.40 568	0.15 585	0.12 578	0.19 623	0.21 632	0.14 546	0.13 531

SHD	0.42 600	0.27 593	0.81 603	0.31 614	0.25 623	0.42 574	0.22 464	0.66 645	0.94 672	0.63 639	0.60 603	0.59 616	0.47 615	0.59 534	0.58 617	0.15 585	0.13 590	0.16 601	0.16 608	0.20 616	0.22 633

AnyNet_C32	0.51 633	0.40 641	1.10 653	0.29 597	0.28 634	0.59 633	0.58 668	0.54 558	0.60 615	0.62 637	0.66 621	0.54 600	0.54 630	0.78 616	1.74 692	0.15 585	0.14 600	0.15 590	0.17 617	0.20 616	0.20 619

ADCPNet	0.48 622	0.29 603	1.60 678	0.27 573	0.23 607	0.70 650	0.38 627	0.53 549	0.51 577	0.51 612	0.59 598	0.67 641	0.56 634	0.60 538	1.14 669	0.15 585	0.18 635	0.14 575	0.23 642	0.19 607	0.19 607

DeepPruner_ROB	0.26 476	0.19 516	0.44 423	0.21 290	0.16 478	0.30 462	0.21 437	0.52 537	0.32 362	0.35 489	0.38 441	0.39 500	0.26 452	0.42 450	0.24 460	0.15 585	0.11 559	0.11 489	0.11 506	0.14 546	0.13 531

CBMV	0.33 547	0.21 543	0.54 502	0.23 417	0.13 336	0.42 574	0.33 606	0.53 549	0.48 556	0.52 618	0.49 551	0.50 581	0.41 589	0.56 517	0.31 523	0.15 585	0.16 622	0.18 615	0.16 608	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
rvit_0105_4	0.20 324	0.15 433	0.38 343	0.23 417	0.14 384	0.20 239	0.22 464	0.33 290	0.39 451	0.19 245	0.24 274	0.25 344	0.19 355	0.27 330	0.17 295	0.16 601	0.13 590	0.13 548	0.11 506	0.11 475	0.08 322

FADNet	0.32 538	0.36 630	0.74 588	0.23 417	0.22 594	0.37 540	0.19 354	0.53 549	0.48 556	0.32 439	0.36 417	0.43 535	0.32 541	0.64 562	0.25 470	0.16 601	0.16 622	0.14 575	0.16 608	0.24 632	0.19 607

RP	0.35 561	0.22 557	0.51 488	0.31 614	0.24 615	0.37 540	0.28 564	0.50 501	0.58 610	0.40 553	0.63 616	0.61 623	0.47 615	0.61 545	0.39 561	0.16 601	0.15 615	0.17 607	0.15 596	0.17 585	0.17 587

G-Net	0.46 616	0.25 575	0.86 619	0.34 628	0.28 634	0.90 668	0.35 612	0.47 467	0.45 524	0.68 646	1.22 669	0.64 635	0.60 641	0.61 545	0.57 612	0.16 601	0.14 600	0.17 607	0.13 573	0.22 626	0.19 607

edge stereo	0.39 588	0.22 557	0.81 603	0.27 573	0.22 594	0.37 540	0.24 512	0.56 584	0.54 595	0.53 624	0.60 603	0.71 650	0.50 624	0.78 616	0.40 568	0.16 601	0.14 600	0.19 623	0.14 587	0.16 568	0.17 587

ADCS	0.58 644	0.40 641	1.35 670	0.29 597	0.24 615	0.55 625	0.45 647	0.67 650	0.83 658	0.76 655	0.71 630	0.68 645	0.60 641	0.76 608	2.23 700	0.16 601	0.16 622	0.16 601	0.17 617	0.22 626	0.22 633

AnyNet_C01	0.65 652	0.58 666	2.60 694	0.32 620	0.26 627	0.88 666	0.61 671	0.63 637	0.62 621	0.68 646	0.96 657	0.76 653	0.60 641	0.96 653	1.43 683	0.16 601	0.16 622	0.17 607	0.17 617	0.23 629	0.23 640

LSM	1.64 694	0.40 641	2.56 693	2.02 705	17.61 722	0.51 614	0.52 662	0.61 622	0.76 647	0.82 658	1.11 665	0.63 633	0.54 630	0.75 603	0.49 599	0.16 601	0.24 658	0.18 615	0.21 632	0.25 634	2.42 709

DPSNet	0.47 619	0.24 570	0.93 630	0.27 573	0.20 570	0.75 655	0.57 667	0.84 674	0.79 651	0.47 600	0.51 561	0.60 619	0.69 656	0.87 635	0.71 637	0.16 601	0.13 590	0.12 527	0.10 466	0.25 634	0.21 628

NCCL2	0.35 561	0.26 586	0.49 467	0.36 639	0.22 594	0.41 567	0.41 638	0.53 549	0.42 489	0.47 600	0.46 536	0.61 623	0.39 580	0.55 506	0.37 551	0.16 601	0.13 590	0.21 629	0.21 632	0.16 568	0.16 574

SGM_RVC	0.50 629	0.19 516	0.50 478	0.25 511	0.15 445	0.69 647	0.39 632	0.68 653	0.82 654	0.95 669	0.84 647	1.13 669	0.76 661	1.16 669	0.60 622	0.16 601	0.16 622	0.16 601	0.16 608	0.16 568	0.17 587
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	0.24 430	0.17 485	0.50 478	0.26 545	0.22 594	0.22 305	0.15 162	0.40 387	0.35 402	0.27 326	0.37 426	0.29 403	0.20 364	0.28 344	0.19 354	0.17 612	0.12 578	0.19 623	0.12 545	0.13 528	0.13 531

Syn2CoEx	0.36 566	0.31 617	0.78 590	0.34 628	0.21 578	0.41 567	0.28 564	0.61 622	0.49 565	0.42 572	0.56 590	0.45 551	0.44 603	0.69 580	0.38 553	0.17 612	0.14 600	0.15 590	0.12 545	0.13 528	0.12 512

NCC-stereo	0.39 588	0.25 575	0.69 571	0.32 620	0.28 634	0.46 593	0.36 617	0.65 639	0.52 586	0.40 553	0.57 593	0.56 606	0.47 615	0.73 594	0.45 588	0.17 612	0.14 600	0.18 615	0.25 649	0.16 568	0.16 574

Abc-Net	0.39 588	0.25 575	0.69 571	0.32 620	0.28 634	0.46 593	0.36 617	0.65 639	0.52 586	0.40 553	0.57 593	0.56 606	0.47 615	0.73 594	0.45 588	0.17 612	0.14 600	0.18 615	0.25 649	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
XQC	0.43 605	0.37 635	0.96 635	0.34 628	0.25 623	0.53 624	0.34 608	0.60 618	0.73 645	0.51 612	0.46 536	0.57 611	0.47 615	0.70 583	0.72 638	0.17 612	0.12 578	0.18 615	0.15 596	0.25 634	0.23 640

SGM-ForestM	1.36 685	0.28 596	0.79 597	0.26 545	0.16 478	2.26 699	1.00 696	1.42 690	1.46 692	2.38 703	2.05 696	5.95 711	2.66 705	2.95 701	2.46 702	0.17 612	0.18 635	0.18 615	0.18 623	0.15 560	0.18 600

PS-NSSS	0.32 538	0.30 610	0.46 443	0.23 417	0.17 502	0.33 501	0.24 512	0.57 594	0.41 481	0.37 513	0.52 569	0.35 469	0.30 517	0.80 622	0.30 515	0.17 612	0.14 600	0.21 629	0.15 596	0.15 560	0.13 531

XPNet_ROB	0.33 547	0.20 529	0.43 413	0.27 573	0.18 524	0.37 540	0.31 587	0.55 568	0.50 573	0.51 612	0.53 576	0.58 614	0.37 570	0.63 560	0.45 588	0.17 612	0.12 578	0.13 548	0.12 545	0.15 560	0.14 553

LALA_ROB	0.36 566	0.25 575	0.46 443	0.30 608	0.21 578	0.47 599	0.39 632	0.61 622	0.51 577	0.52 618	0.51 561	0.69 647	0.36 561	0.50 478	0.43 580	0.17 612	0.11 559	0.16 601	0.14 587	0.17 585	0.15 565

SGM-Forest	0.36 566	0.17 485	0.47 451	0.23 417	0.16 478	0.45 591	0.41 638	0.55 568	0.48 556	0.52 618	0.60 603	0.52 591	0.41 589	0.85 632	0.50 605	0.17 612	0.17 629	0.17 607	0.15 596	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
MeshStereo	0.58 644	0.27 593	0.67 565	0.22 359	0.17 502	0.66 643	0.37 621	0.78 665	0.61 619	1.47 697	1.30 672	1.65 684	0.79 663	1.12 667	0.59 618	0.17 612	0.17 629	0.17 607	0.14 587	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
AIO-test2	0.20 324	0.20 529	0.36 315	0.26 545	0.15 445	0.22 305	0.16 211	0.42 415	0.42 489	0.16 201	0.29 323	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

HBP-ISP	0.33 547	0.30 610	0.72 583	0.22 359	0.16 478	0.32 490	0.22 464	0.54 558	0.44 512	0.41 562	0.49 551	0.33 446	0.38 574	0.73 594	0.25 470	0.18 623	0.19 640	0.24 638	0.20 629	0.16 568	0.13 531

DeepPrunerF	0.44 611	0.29 603	1.29 667	0.33 626	0.30 643	0.35 529	0.36 617	0.62 630	1.15 683	0.40 553	0.44 514	0.39 500	0.41 589	0.80 622	0.52 608	0.18 623	0.14 600	0.23 636	0.21 632	0.17 585	0.17 587

CBMV_ROB	0.33 547	0.18 500	0.53 499	0.21 290	0.14 384	0.33 501	0.20 406	0.51 518	0.45 524	0.51 612	0.55 583	0.45 551	0.42 598	0.71 586	0.32 528	0.18 623	0.19 640	0.23 636	0.21 632	0.14 546	0.15 565

PWCDC_ROB	0.38 583	0.30 610	0.60 534	0.33 626	0.20 570	0.42 574	0.19 354	0.58 603	0.89 663	0.42 572	1.26 671	0.36 474	0.34 553	0.50 478	0.38 553	0.18 623	0.11 559	0.11 489	0.09 422	0.19 607	0.13 531

WCMA_ROB	0.51 633	0.21 543	0.65 559	0.25 511	0.21 578	0.58 630	0.32 595	0.54 558	0.55 601	0.95 669	1.40 676	1.28 676	0.81 666	0.73 594	0.62 625	0.18 623	0.15 615	0.15 590	0.15 596	0.19 607	0.19 607

FINET	0.34 556	0.27 593	0.80 600	0.24 471	0.24 615	0.36 534	0.34 608	0.54 558	0.72 642	0.39 543	0.47 543	0.32 438	0.30 517	0.51 484	0.32 528	0.19 629	0.17 629	0.13 548	0.12 545	0.18 599	0.16 574

SAMSARA	0.56 640	0.39 640	0.80 600	0.60 673	0.46 665	1.00 672	1.23 704	0.67 650	0.68 635	0.71 649	0.54 579	0.89 661	0.57 637	0.81 626	0.62 625	0.19 629	0.22 651	0.18 615	0.18 623	0.27 646	0.25 647

NOSS_ROB	0.31 529	0.20 529	0.35 295	0.24 471	0.16 478	0.32 490	0.19 354	0.52 537	0.48 556	0.33 452	0.36 417	0.42 531	0.28 488	0.93 647	0.24 460	0.19 629	0.20 645	0.24 638	0.22 640	0.17 585	0.17 587

ISRNet	0.27 484	0.13 348	0.45 435	0.26 545	0.19 551	0.24 348	0.14 109	0.45 447	0.43 497	0.39 543	0.48 549	0.42 531	0.27 471	0.32 395	0.29 507	0.20 632	0.12 578	0.17 607	0.16 608	0.16 568	0.20 619

dad	0.28 504	0.31 617	0.44 423	0.21 290	0.14 384	0.30 462	0.20 406	0.33 290	0.49 565	0.44 585	0.44 514	0.45 551	0.21 372	0.41 447	0.26 484	0.20 632	0.11 559	0.20 627	0.11 506	0.14 546	0.10 450

PVD	0.58 644	0.34 625	0.84 615	0.39 649	0.31 646	0.59 633	0.47 654	0.80 669	1.25 684	0.92 664	1.09 663	0.79 654	0.82 667	0.85 632	0.76 639	0.21 634	0.18 635	0.22 635	0.18 623	0.27 646	0.35 663

CSAN	0.50 629	0.35 627	0.78 590	0.36 639	0.23 607	0.56 626	0.59 670	0.61 622	0.70 639	0.64 641	0.78 640	0.65 636	0.60 641	1.38 682	0.62 625	0.21 634	0.17 629	0.20 627	0.20 629	0.18 599	0.18 600

PDISCO_ROB	0.43 605	0.30 610	0.67 565	0.43 654	0.36 652	0.67 644	0.32 595	0.72 659	0.76 647	0.43 578	0.53 576	0.63 633	0.40 585	0.66 573	0.47 596	0.21 634	0.12 578	0.21 629	0.19 627	0.25 634	0.20 619

FSD					0.24 615	0.27 400	0.27 548	0.31 263	0.29 325	0.26 317	0.27 305	0.28 392	0.27 471	0.28 344	0.26 484	0.23 637	0.22 651	0.27 641	0.26 653	0.25 634

DualNet (step1)	0.28 504	0.19 516	0.50 478	0.18 104	0.16 478	0.34 514	0.20 406	0.51 518	0.38 441	0.37 513	0.34 396	0.37 480	0.30 517	0.39 438	0.23 447	0.23 637	0.09 505	0.28 649	0.24 644	0.18 599	0.16 574

test_sample9	0.42 600	0.19 516	0.50 478	0.18 104	0.16 478	0.34 514	0.20 406	0.51 518	0.38 441	0.37 513	0.34 396	0.37 480	0.30 517	0.66 573	0.91 654	0.23 637	1.82 708	0.28 649	0.24 644	0.18 599	0.16 574

test_sample8	0.49 625	0.19 516	0.50 478	0.18 104	0.16 478	0.34 514	0.20 406	0.55 568	0.34 386	0.62 637	0.38 441	1.15 672	0.67 653	0.66 573	0.91 654	0.23 637	1.82 708	0.28 649	0.24 644	0.18 599	0.16 574

SDNR	0.42 600	0.21 543	0.82 607	0.21 290	0.18 524	1.27 684	0.17 258	0.50 501	0.49 565	0.42 572	0.81 643	0.38 488	0.27 471	1.19 670	0.38 553	0.23 637	0.24 658	0.17 607	0.13 573	0.17 585	0.20 619

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 633	0.50 659	0.86 619	0.39 649	0.24 615	0.84 663	0.55 665	0.56 584	0.62 621	0.60 634	0.68 625	0.62 625	0.42 598	1.13 668	0.43 580	0.23 637	0.27 662	0.27 641	0.35 664	0.25 634	0.29 654

MSMD_ROB	0.60 648	0.33 624	0.61 537	0.30 608	0.25 623	0.86 665	0.35 612	0.55 568	0.67 632	1.10 677	1.49 681	1.76 687	0.97 677	0.88 638	0.49 599	0.23 637	0.21 647	0.27 641	0.27 657	0.25 634	0.24 645

FC-DCNN v2	0.71 658	0.30 610	0.67 565	0.32 620	0.27 629	0.84 663	0.39 632	0.84 674	0.85 662	1.44 693	1.64 687	2.09 691	1.28 688	1.06 663	0.80 646	0.24 644	0.22 651	0.27 641	0.26 653	0.26 641	0.25 647

FCDSN-DC	0.63 650	0.31 617	0.61 537	0.36 639	0.30 643	0.65 641	0.37 621	0.66 645	0.68 635	1.14 679	1.54 684	1.71 686	1.26 686	0.92 645	0.64 630	0.24 644	0.22 651	0.27 641	0.26 653	0.27 646	0.27 653
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 657	0.30 610	0.69 571	0.32 620	0.27 629	0.81 662	0.39 632	0.79 668	0.82 654	1.41 689	1.58 686	1.98 689	1.26 686	1.02 660	0.77 642	0.24 644	0.22 651	0.27 641	0.26 653	0.26 641	0.26 649

PSMNet-RUCA	0.37 576	0.41 645	0.66 564	0.46 659	0.41 657	0.34 514	0.25 529	0.57 594	0.45 524	0.39 543	0.52 569	0.43 535	0.33 544	0.41 447	0.29 507	0.25 647	0.14 600	0.33 661	0.21 632	0.31 654	0.22 633

Anonymous_2	0.37 576	0.21 543	0.47 451	0.20 236	0.21 578	0.42 574	0.26 542	0.38 359	0.29 325	0.33 452	0.30 338	0.44 546	0.38 574	0.36 426	0.29 507	0.26 648	0.29 666	0.44 669	1.41 707	0.34 658	0.21 628

UDG	0.40 595	0.46 650	0.49 467	0.40 651	0.35 651	0.47 599	0.27 548	0.54 558	0.47 547	0.39 543	0.45 526	0.59 616	0.44 603	0.46 462	0.39 561	0.26 648	0.19 640	0.48 671	0.22 640	0.34 658	0.26 649

ccnet	0.42 600	0.31 617	0.48 461	0.27 573	0.32 647	0.60 636	0.32 595	0.65 639	0.46 542	0.53 624	0.66 621	0.56 606	0.45 606	0.72 592	0.61 623	0.26 648	0.19 640	0.24 638	0.21 632	0.26 641	0.22 633

PASM	0.45 614	0.35 627	0.90 625	0.35 637	0.33 648	0.39 557	0.38 627	0.50 501	0.61 619	0.52 618	0.51 561	0.62 625	0.45 606	0.93 647	0.48 597	0.26 648	0.29 666	0.29 653	0.33 662	0.29 652	0.26 649

ELAS	0.74 663	0.36 630	0.85 618	0.36 639	0.33 648	1.36 688	0.77 684	0.93 678	0.92 667	1.41 689	1.53 683	1.16 673	1.17 682	0.95 652	1.03 661	0.26 648	0.25 660	0.28 649	0.28 660	0.31 654	0.30 655
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GANetREF_RVC	0.43 605	0.47 652	0.69 571	0.38 647	0.20 570	0.51 614	0.48 658	0.66 645	0.66 629	0.46 593	0.46 536	0.50 581	0.44 603	0.90 643	0.39 561	0.27 653	0.21 647	0.32 658	0.18 623	0.27 646	0.22 633
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
DispFullNet	0.66 653	0.89 685	1.59 677	0.77 681	1.21 700	0.51 614	0.23 490	0.59 609	0.72 642	0.69 648	0.61 610	0.69 647	0.91 673	0.79 618	0.48 597	0.27 653	0.12 578	0.73 683	0.30 661	0.65 680	0.40 667

ELAS_RVC	0.74 663	0.36 630	1.00 639	0.37 645	0.33 648	0.88 666	0.93 693	0.83 673	1.08 679	1.35 684	1.33 675	1.24 674	1.33 690	1.06 663	0.95 657	0.27 653	0.25 660	0.29 653	0.27 657	0.30 653	0.30 655
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 668	0.37 635	1.08 648	0.51 666	0.65 681	0.67 644	1.44 706	0.74 661	1.06 677	0.54 626	1.67 688	0.49 573	1.78 696	0.96 653	1.69 690	0.28 656	0.43 679	0.27 641	0.51 681	0.40 664	0.58 681

BEATNet-Init1	4.73 707	2.61 705	13.29 722	0.58 671	0.53 673	10.12 714	3.33 711	4.83 711	5.01 710	8.75 716	8.51 713	14.08 725	7.60 715	7.70 715	5.34 711	0.28 656	0.28 665	0.34 662	0.37 668	0.57 673	0.45 670

MANE	1.41 687	0.36 630	0.74 588	0.43 654	0.41 657	2.16 698	0.80 686	2.39 706	3.38 702	2.22 702	3.06 704	3.54 704	2.73 706	2.15 698	1.94 697	0.28 656	0.27 662	0.30 655	0.46 675	0.28 651	0.34 662

CAS	0.15 199	0.07 5	0.21 119	0.41 652	0.16 478	0.20 239	0.18 307	0.22 99	0.19 138	0.15 172	0.19 205	0.11 92	0.09 34	0.14 31	0.13 169	0.29 659	0.04 2	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.14 553

MFN_U_SF_RVC	0.56 640	0.51 661	1.19 658	0.38 647	0.22 594	0.69 647	0.27 548	0.80 669	0.67 632	0.73 650	0.74 635	0.87 658	0.61 650	0.81 626	0.76 639	0.29 659	0.27 662	0.32 658	0.37 668	0.32 657	0.31 658

PMTNet	0.15 199	0.08 40	0.23 147	0.15 6	0.09 55	0.23 327	0.16 211	0.25 159	0.23 230	0.17 220	0.21 237	0.16 216	0.14 236	0.22 236	0.13 169	0.29 659	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

DStereoFS	0.84 669	0.66 673	0.80 600	0.53 670	0.50 669	1.23 682	0.55 665	0.94 679	1.32 686	0.89 661	1.32 673	1.04 668	2.32 703	1.29 679	1.14 669	0.31 662	0.35 673	0.30 655	0.39 671	0.34 658	0.60 684

NVStereoNet_ROB	0.67 654	0.49 658	0.83 610	0.48 661	0.40 656	0.51 614	0.46 650	0.70 656	0.77 649	0.84 659	1.72 689	1.02 667	0.83 668	1.23 674	0.79 645	0.32 663	0.38 675	0.40 667	0.46 675	0.36 661	0.41 668
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 597	0.50 659	0.48 461	0.44 656	0.39 654	0.46 593	0.32 595	0.50 501	0.43 497	0.45 589	0.52 569	0.57 611	0.36 561	0.48 469	0.33 535	0.33 664	0.21 647	0.55 675	0.25 649	0.37 662	0.32 661

CC-Net-ROB	0.43 605	0.47 652	0.65 559	0.37 645	0.23 607	0.51 614	0.29 571	0.66 645	0.49 565	0.46 593	0.51 561	0.48 567	0.38 574	0.96 653	0.35 544	0.34 665	0.23 656	0.55 675	0.25 649	0.31 654	0.20 619

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 324	0.72 676	0.70 577	0.17 56	0.08 24	0.15 56	0.15 162	0.18 36	0.16 70	0.13 121	0.12 68	0.09 27	0.08 15	0.16 98	0.13 169	0.35 666	0.04 2	0.08 261	0.07 237	0.11 475	0.23 640

SQANet	0.40 595	0.48 654	0.67 565	0.48 661	0.39 654	0.48 605	0.22 464	0.51 518	0.43 497	0.40 553	0.47 543	0.47 561	0.33 544	0.54 503	0.32 528	0.36 667	0.15 615	0.40 667	0.21 632	0.45 667	0.31 658

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 566	0.36 630	0.53 499	0.34 628	0.19 551	0.51 614	0.24 512	0.55 568	0.38 441	0.41 562	0.47 543	0.47 561	0.27 471	0.73 594	0.30 515	0.36 667	0.19 640	0.27 641	0.17 617	0.26 641	0.23 640

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 655	0.64 671	1.06 646	0.45 657	0.27 629	1.40 691	0.58 668	0.78 665	0.92 667	0.84 659	0.86 649	0.88 660	0.68 655	1.33 681	0.68 635	0.37 669	0.29 666	0.34 662	0.36 667	0.43 665	0.37 664

MADNet+	1.01 677	1.16 696	4.72 703	0.70 678	0.47 666	1.24 683	0.96 694	0.97 681	0.89 663	0.65 643	0.77 639	0.87 658	0.85 671	2.09 696	1.68 688	0.38 670	0.39 676	0.31 657	0.27 657	0.43 665	0.39 666

Consistency-Raft	0.55 639	0.48 654	1.02 642	0.45 657	0.49 668	0.49 610	0.47 654	0.72 659	0.72 642	0.45 589	0.82 645	0.47 561	0.60 641	0.50 478	0.63 628	0.39 671	0.39 676	0.44 669	0.51 681	0.52 670	0.37 664

JetBlue	1.14 683	0.76 678	2.36 689	0.59 672	0.75 685	3.04 702	1.78 708	1.11 683	0.90 665	0.94 667	1.10 664	1.66 685	1.28 688	2.09 696	1.72 691	0.43 672	0.36 674	0.38 664	0.38 670	0.58 674	0.56 678

otaku	0.57 643	0.62 670	0.87 621	0.63 675	0.44 663	0.73 651	0.37 621	0.65 639	0.66 629	0.51 612	0.75 636	0.66 640	0.45 606	0.69 580	0.46 594	0.53 673	0.34 672	0.55 675	0.35 664	0.60 675	0.45 670

DGSMNet	0.61 649	0.29 603	0.91 626	0.51 666	0.70 683	0.62 639	1.38 705	0.59 609	0.55 601	0.37 513	0.61 610	0.52 591	0.33 544	0.65 569	0.43 580	0.53 673	0.60 694	0.67 680	0.61 690	0.63 677	0.61 688

ACVNet_1	0.72 659	0.81 680	1.37 671	0.72 679	0.53 673	0.77 656	0.42 641	0.85 677	0.90 665	0.74 653	0.75 636	1.32 678	0.72 659	1.02 660	0.55 611	0.54 675	0.31 669	0.71 682	0.35 664	0.64 679	0.45 670

anonymity	0.56 640	0.54 664	0.70 577	0.47 660	0.61 678	0.56 626	0.43 643	0.69 654	0.49 565	0.63 639	0.55 583	0.54 600	0.60 641	0.61 545	0.57 612	0.55 676	0.53 687	0.50 672	0.54 685	0.51 669	0.56 678

Ntro	0.58 644	0.64 671	0.92 628	0.66 676	0.50 669	0.77 656	0.36 617	0.66 645	0.70 639	0.50 607	0.59 598	0.65 636	0.51 627	0.75 603	0.45 588	0.56 677	0.32 670	0.56 678	0.34 663	0.63 677	0.46 673

SGM+DAISY	0.87 670	0.66 673	1.30 668	0.51 666	0.60 677	1.03 673	0.84 690	0.76 663	0.73 645	1.39 687	1.51 682	1.31 677	1.22 684	1.11 665	1.08 664	0.57 678	0.53 687	0.51 674	0.51 681	0.54 671	0.61 688

SPS-STEREO	0.69 656	0.61 669	0.98 637	0.52 669	0.57 675	0.74 652	0.50 661	0.78 665	0.62 621	0.95 669	0.86 649	0.94 662	0.70 657	1.01 659	0.87 651	0.58 679	0.51 684	0.50 672	0.50 680	0.55 672	0.58 681
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.01 677	0.89 685	0.93 630	0.83 685	0.66 682	1.18 678	0.81 688	1.40 689	1.57 693	1.11 678	1.76 691	1.45 680	1.19 683	1.50 685	1.14 669	0.61 680	0.62 697	0.70 681	0.68 693	0.66 682	0.60 684

ACVNet_2	0.89 671	0.87 684	1.25 663	0.82 683	0.62 679	0.97 671	0.62 672	1.14 684	1.42 689	1.00 672	1.40 676	1.47 681	0.84 669	1.11 665	0.66 633	0.61 680	0.43 679	0.78 686	0.49 678	0.75 686	0.52 676

MFMNet_re	0.72 659	0.76 678	0.99 638	0.62 674	0.70 683	0.77 656	0.67 674	0.75 662	0.83 658	0.78 657	0.86 649	0.69 647	0.78 662	0.71 586	0.61 623	0.66 682	0.59 693	0.61 679	0.58 689	0.68 683	0.71 692

MonStereo1	0.93 674	0.56 665	0.82 607	0.69 677	0.58 676	1.37 689	0.35 612	0.94 679	1.25 684	0.93 666	1.90 692	1.52 682	2.10 700	1.27 677	0.77 642	0.69 683	0.33 671	0.75 684	0.47 677	0.70 684	0.57 680

GCST	0.47 619	0.60 668	0.57 520	1.04 693	0.48 667	0.38 548	0.11 20	0.40 387	0.32 362	0.41 562	0.34 396	0.29 403	0.17 312	0.46 462	0.19 354	0.69 683	0.42 678	0.79 688	0.62 691	0.62 676	0.46 673

light-stereo	2.37 701	0.69 675	3.61 697	3.84 709	3.41 706	4.04 703	0.31 587	2.13 704	1.45 691	3.61 707	6.33 711	6.90 714	0.63 651	4.83 709	1.28 680	0.71 685	0.74 703	0.32 658	0.39 671	1.20 699	0.96 699

IMH-64-1	0.91 672	0.86 682	0.84 615	0.97 688	0.75 685	0.92 669	0.71 676	1.27 685	1.10 680	0.89 661	1.45 678	1.14 670	0.96 675	1.19 670	0.84 648	0.74 686	0.51 684	0.97 691	0.55 686	0.84 689	0.60 684

IMH-64	0.91 672	0.86 682	0.84 615	0.97 688	0.75 685	0.92 669	0.71 676	1.27 685	1.10 680	0.89 661	1.45 678	1.14 670	0.96 675	1.19 670	0.84 648	0.74 686	0.51 684	0.97 691	0.55 686	0.84 689	0.60 684

TorneroNet-64	1.43 688	1.03 691	1.20 659	1.10 694	0.86 694	2.26 699	0.73 679	1.84 698	3.84 707	1.25 681	2.25 700	2.69 700	1.42 691	1.76 693	1.43 683	0.76 688	0.50 682	1.09 696	0.66 692	1.23 701	0.76 697

WAO-6	1.07 681	0.93 688	0.92 628	0.96 687	0.78 688	1.28 685	0.75 681	1.34 687	2.00 697	1.02 674	1.54 684	1.59 683	1.22 684	1.31 680	1.14 669	0.78 689	0.55 690	1.02 695	0.75 698	0.83 688	0.69 691

RainbowNet	0.72 659	0.89 685	1.02 642	0.82 683	0.63 680	0.78 659	0.52 662	0.81 671	0.93 670	0.60 634	0.79 641	0.80 655	0.60 641	0.80 622	0.57 612	0.78 689	0.55 690	0.78 686	0.49 678	0.76 687	0.58 681

DStereoO	0.46 616	0.32 622	0.51 488	0.36 639	0.29 642	0.38 548	0.45 647	0.55 568	0.60 615	0.47 600	0.49 551	0.48 567	0.73 660	0.59 534	0.69 636	0.81 691	0.18 635	0.38 664	0.19 627	0.46 668	0.20 619

Dean	1.17 684	1.04 692	1.49 675	1.03 692	0.78 688	1.20 681	0.77 684	1.48 693	1.96 695	1.28 682	1.99 695	2.15 692	1.14 679	1.25 675	1.00 660	0.81 691	0.60 694	1.01 694	0.69 694	0.92 695	0.74 695

TorneroNet	2.22 698	1.08 693	1.24 662	1.14 698	0.90 695	5.58 707	0.80 686	2.12 703	8.69 714	2.58 704	5.42 709	3.88 705	1.97 698	1.78 695	1.87 694	0.86 693	0.54 689	1.15 700	0.74 697	1.23 701	0.85 698

PWCK	1.00 675	1.17 697	1.70 681	0.91 686	0.41 657	1.19 680	0.92 692	1.10 682	1.14 682	1.16 680	1.14 666	1.25 675	0.88 672	1.75 692	1.04 663	0.87 694	0.50 682	0.87 689	0.53 684	0.96 696	0.52 676

WAO-8	1.46 690	1.10 694	1.09 649	1.10 694	0.84 692	2.06 695	0.75 681	1.84 698	3.83 705	1.44 693	2.21 698	2.15 692	1.43 692	3.17 702	1.19 675	0.91 695	0.65 699	1.09 696	0.79 699	0.90 693	0.71 692

Venus	1.46 690	1.10 694	1.09 649	1.10 694	0.84 692	2.06 695	0.75 681	1.84 698	3.83 705	1.44 693	2.21 698	2.15 692	1.43 692	3.17 702	1.19 675	0.91 695	0.65 699	1.09 696	0.79 699	0.90 693	0.71 692

LVE	1.13 682	1.02 690	1.28 666	1.01 690	0.80 691	1.29 686	0.81 688	1.47 692	1.96 695	1.07 676	1.90 692	1.90 688	1.01 678	1.48 684	0.91 654	0.93 697	0.61 696	0.94 690	0.69 694	0.87 691	0.75 696

JetRed	2.30 700	2.64 706	6.12 706	1.12 697	1.38 703	5.85 709	3.29 710	1.99 701	1.67 694	1.98 700	1.95 694	2.16 695	1.60 695	2.48 700	4.10 708	1.05 698	1.60 707	1.09 696	1.01 705	1.67 706	1.28 705

UNDER WATER	1.59 693	1.22 699	2.36 689	1.38 700	1.03 697	1.67 694	1.10 700	1.54 696	3.63 703	1.44 693	1.47 680	2.85 701	2.25 702	1.67 689	1.94 697	1.06 699	0.62 697	1.31 702	0.93 703	1.21 700	1.02 702

IMH	1.05 680	0.95 689	1.00 639	1.01 690	0.78 688	1.11 675	0.68 675	1.38 688	1.43 690	1.00 672	1.72 689	1.43 679	1.14 679	1.73 691	0.89 653	1.09 700	0.55 690	0.99 693	0.57 688	0.87 691	0.62 690

UNDER WATER-64	1.55 692	1.19 698	2.52 692	1.31 699	0.95 696	2.12 697	1.21 703	1.45 691	3.19 701	1.43 692	1.32 673	2.64 699	2.04 699	1.63 688	1.83 693	1.11 701	0.67 701	1.28 701	0.92 702	1.19 698	1.02 702

notaker	1.45 689	1.34 700	1.48 673	1.40 701	1.07 698	1.18 678	0.85 691	1.48 693	1.40 688	1.51 698	3.46 705	2.40 697	1.81 697	1.76 693	1.45 686	1.11 701	0.69 702	1.38 703	0.87 701	1.31 703	0.97 701

ACVNet-4b	0.72 659	0.81 680	1.33 669	0.72 679	0.50 669	0.80 661	0.31 587	0.71 658	0.80 652	0.50 607	0.72 634	0.95 664	0.43 602	0.96 653	1.20 677	1.13 703	0.21 647	0.76 685	0.45 674	0.65 680	0.46 673

KSHMR	1.89 697	1.36 701	1.60 678	1.47 703	1.22 701	1.38 690	1.06 698	1.79 697	5.97 711	1.42 691	5.65 710	2.98 702	1.14 679	2.23 699	1.20 677	1.27 704	1.12 706	1.46 705	1.10 706	1.32 704	1.15 704

ktn	1.77 696	1.36 701	1.22 660	1.43 702	1.14 699	1.52 692	1.08 699	1.51 695	3.96 708	2.77 706	4.69 707	3.35 703	1.46 694	1.69 690	1.25 679	1.43 705	0.77 704	1.45 704	0.99 704	1.32 704	0.96 699

USTest	6.88 709	5.23 710	5.63 705	7.22 713	7.29 710	14.34 718	22.76 719	8.48 715	9.32 715	5.42 710	6.39 712	6.29 713	6.64 711	6.92 713	8.62 716	1.94 706	3.29 714	2.16 711	2.55 713	3.85 711	3.29 712

TCMNet-wrong-test	4.29 704	5.57 711	4.65 700	11.33 719	10.39 715	5.73 708	4.48 713	4.13 710	1.02 673	1.91 699	2.39 701	6.16 712	3.62 707	3.84 707	4.50 710	1.99 707	0.47 681	1.97 710	1.69 709	5.69 715	4.31 714

MADNet++	2.26 699	1.80 704	2.06 685	2.13 707	1.97 705	2.61 701	1.79 709	2.38 705	2.16 698	2.75 705	2.65 702	2.38 696	2.43 704	3.17 702	3.21 704	2.17 708	1.95 710	1.94 709	1.63 708	2.06 707	2.01 708

DLNR_Zeroshot_test	10.44 713	12.10 722	19.93 725	106.08 738	23.66 734	0.14 38	0.13 72	3.22 708	0.17 98	0.16 201	0.23 260	0.16 216	0.10 79	0.31 386	0.15 238	2.36 709	0.06 245	0.07 159	0.07 237	39.70 738	0.06 145

DLNR-FE	10.45 714	12.13 723	19.94 726	106.10 739	23.12 733	0.14 38	0.13 72	3.28 709	0.17 98	0.16 201	0.23 260	0.16 216	0.10 79	0.31 386	0.15 238	2.41 710	0.06 245	0.07 159	0.07 237	40.22 739	0.06 145

HanzoNet	2.97 702	1.69 703	2.29 688	1.74 704	1.33 702	1.53 693	1.03 697	1.99 701	2.64 700	5.51 711	5.16 708	5.90 710	6.82 713	4.32 708	3.29 705	3.16 711	2.02 712	1.92 707	2.87 714	2.24 708	1.89 707

Selective-IGEV-i1pa	5.57 708	7.99 713	4.76 704	0.80 682	0.45 664	12.99 716	3.60 712	9.25 717	7.43 713	6.97 713	9.87 717	8.94 715	7.26 714	14.66 726	5.65 712	3.55 712	1.08 705	1.93 708	0.72 696	0.73 685	2.79 711

DGTPSM_ROB	8.34 711	5.10 708	10.37 720	5.31 711	10.18 713	8.33 711	23.60 723	6.06 713	13.41 723	4.90 708	10.87 721	5.65 708	10.44 716	6.17 711	12.59 717	3.74 713	7.55 717	3.69 713	7.26 721	4.14 712	7.46 717

DPSMNet_ROB	8.40 712	5.11 709	10.49 721	5.58 712	10.25 714	8.34 712	23.62 724	6.07 714	13.45 724	4.93 709	10.88 722	5.66 709	10.44 716	6.24 712	12.64 718	3.98 714	7.61 718	3.76 714	7.30 722	4.20 713	7.51 718

DPSimNet_ROB	4.34 705	4.23 707	6.89 708	3.67 708	3.68 707	4.75 704	5.21 714	2.67 707	3.68 704	5.82 712	3.95 706	5.57 707	6.72 712	3.46 706	4.48 709	4.05 715	2.88 713	4.68 716	3.12 716	3.69 710	3.62 713

tt	4.71 706	0.10 143	3.94 698	2.06 706	1.53 704	10.14 715	16.88 718	9.27 718	4.98 709	1.39 687	1.02 661	4.68 706	4.90 709	3.35 705	5.86 713	5.76 716	9.15 724	2.24 712	2.53 712	3.10 709	1.32 706

PML	16.10 723	12.82 724	6.78 707	5.23 710	7.76 711	33.92 730	66.56 740	5.30 712	10.28 716	26.12 739	68.59 740	20.51 727	13.49 726	10.06 717	6.78 715	5.96 717	2.00 711	6.04 722	2.18 711	8.96 720	2.60 710

iinet-test	10.78 715	9.29 714	9.70 710	10.48 714	10.68 716	17.98 723	25.98 725	12.57 722	13.39 721	9.64 720	10.10 718	10.06 717	10.61 719	11.22 722	12.70 719	6.40 718	7.74 719	5.68 718	6.69 717	7.47 716	7.30 715

IINet	10.78 715	9.29 714	9.70 710	10.48 714	10.68 716	17.98 723	25.98 725	12.57 722	13.39 721	9.64 720	10.10 718	10.06 717	10.61 719	11.22 722	12.70 719	6.40 718	7.74 719	5.68 718	6.69 717	7.47 716	7.30 715

DPSM_ROB	11.49 718	9.87 720	10.35 718	11.13 717	11.31 718	19.11 726	27.51 728	13.37 725	14.21 726	10.31 722	11.06 723	10.96 723	11.27 724	11.96 724	13.59 722	6.78 720	8.19 722	6.03 720	7.09 719	7.93 718	7.73 720

DPSM	11.49 718	9.87 720	10.35 718	11.13 717	11.31 718	19.11 726	27.51 728	13.37 725	14.21 726	10.31 722	11.06 723	10.96 723	11.27 724	11.96 724	13.59 722	6.78 720	8.19 722	6.03 720	7.09 719	7.93 718	7.73 720

xxxxx1	15.27 720	9.54 717	10.31 715	20.13 723	18.88 723	17.08 719	23.03 720	10.36 719	10.99 717	9.21 717	9.62 714	10.74 720	10.61 719	10.72 718	13.89 724	7.97 722	9.20 725	31.85 736	44.72 738	12.84 721	13.69 722

tt_ll	15.27 720	9.54 717	10.31 715	20.13 723	18.88 723	17.08 719	23.03 720	10.36 719	10.99 717	9.21 717	9.62 714	10.74 720	10.61 719	10.72 718	13.89 724	7.97 722	9.20 725	31.85 736	44.72 738	12.84 721	13.69 722

ff	15.27 720	9.54 717	10.31 715	20.13 723	18.88 723	17.08 719	23.03 720	10.36 719	10.99 717	9.21 717	9.62 714	10.74 720	10.61 719	10.72 718	13.89 724	7.97 722	9.20 725	31.85 736	44.72 738	12.84 721	13.69 722

RAFT-FEzeroshot	23.10 727	19.88 730	20.56 727	22.49 727	22.75 729	38.38 731	55.50 736	26.84 732	28.66 733	20.60 733	22.10 730	22.05 731	22.74 731	24.00 731	27.37 735	13.59 725	16.48 730	12.14 723	14.28 725	15.96 727	15.54 729

RAFT-FE	23.10 727	19.88 730	20.56 727	22.49 727	22.75 729	38.38 731	55.50 736	26.84 732	28.66 733	20.60 733	22.10 730	22.05 731	22.74 731	24.00 731	27.37 735	13.59 725	16.48 730	12.14 723	14.28 725	15.96 727	15.54 729

CasAABBNet	23.10 727	19.86 728	20.64 729	22.47 726	22.73 727	38.41 734	55.50 736	26.89 735	28.70 735	20.61 735	22.15 732	22.08 734	22.75 733	23.99 729	27.36 733	13.59 725	16.48 730	12.14 723	14.27 724	15.95 725	15.53 728

Hybrid-DGEV	23.16 731	19.94 733	20.96 732	22.49 727	22.75 729	38.51 736	55.52 739	27.09 739	28.90 739	20.58 732	22.25 733	22.00 730	22.80 735	24.11 734	27.33 732	13.60 728	16.47 729	12.14 723	14.30 728	15.95 725	15.54 729

FlowAnything	23.14 730	19.87 729	20.79 730	22.50 730	22.74 728	38.39 733	55.46 733	26.89 735	28.72 736	20.77 737	22.29 735	22.07 733	22.72 730	23.99 729	27.41 737	13.60 728	16.55 735	12.15 727	14.36 729	15.97 729	15.52 727

Selective-RAFT-Error	23.16 731	19.93 732	20.87 731	22.54 731	22.81 732	38.52 737	55.47 734	27.01 738	28.83 737	20.66 736	22.25 733	22.09 735	22.80 735	24.09 733	27.36 733	13.61 730	16.48 730	12.15 727	14.28 725	15.99 730	15.57 732

LSM0	24.24 734	19.98 734	22.32 733	24.22 733	40.14 739	38.48 735	55.20 732	26.95 737	28.57 732	20.49 731	21.83 728	22.26 736	22.75 733	24.22 735	27.30 731	13.66 731	16.32 728	12.19 729	14.15 723	16.10 731	17.66 734

fast-reg	23.64 733	20.51 736	23.42 734	23.22 732	24.75 736	38.73 738	55.47 734	26.85 734	28.86 738	20.12 730	21.73 727	21.64 729	22.22 729	24.30 736	27.54 738	13.91 732	16.52 734	14.85 730	15.62 730	16.91 732	15.71 733

Anonymous_1	16.62 724	9.35 716	9.84 712	10.66 716	14.64 720	18.66 725	27.12 727	12.64 724	13.51 725	10.76 724	10.30 720	10.13 719	10.60 718	11.06 721	12.74 721	15.87 733	7.74 719	16.92 731	43.48 737	58.66 740	7.68 719

Selective-IGEV-i16pa	30.47 738	41.93 739	4.02 699	0.49 664	0.37 653	96.94 740	0.74 680	60.26 741	58.76 740	17.24 726	64.39 739	38.26 740	49.53 740	106.11 741	26.15 730	19.96 734	3.42 715	4.39 715	1.81 710	0.39 663	14.22 726

LRCNet_RVC	10.90 717	14.34 725	9.35 709	15.35 720	8.04 712	1.08 674	0.34 608	8.78 716	0.70 639	12.63 725	16.05 725	9.85 716	6.54 710	8.57 716	6.34 714	20.27 735	5.40 716	23.70 733	21.88 734	14.87 724	13.83 725

HaxPig	17.72 725	20.22 735	19.73 724	16.53 721	16.51 721	9.27 713	9.33 715	14.34 727	13.27 720	18.65 727	18.70 726	17.35 726	16.77 727	17.04 727	16.45 727	22.05 736	20.89 736	22.27 732	21.53 733	21.29 733	22.13 737

MEDIAN_ROB	21.21 726	24.62 737	23.47 735	19.58 722	19.65 726	13.22 717	10.96 716	17.88 728	17.00 728	22.14 738	22.02 729	20.86 728	20.36 728	21.06 728	19.71 728	25.63 737	24.13 737	26.21 734	25.20 735	25.17 734	25.38 738

AVERAGE_ROB	25.43 735	29.06 738	27.24 736	24.63 734	24.20 735	17.73 722	12.61 717	22.29 731	21.39 731	26.79 740	26.16 738	25.20 737	24.64 739	25.07 737	23.53 729	29.96 738	28.40 738	30.60 735	29.58 736	29.72 735	29.84 739

RSGM-EC	29.65 736	17.75 726	10.04 713	35.31 735	33.15 737	26.42 728	46.65 730	19.89 729	17.74 729	18.92 728	23.36 736	30.14 738	23.59 737	41.87 738	45.99 739	59.56 739	34.38 739	33.25 739	20.37 731	34.97 736	19.60 735

acva	29.65 736	17.75 726	10.04 713	35.31 735	33.15 737	26.42 728	46.65 730	19.89 729	17.74 729	18.92 728	23.36 736	30.14 738	23.59 737	41.87 738	45.99 739	59.56 739	34.38 739	33.25 739	20.37 731	34.97 736	19.60 735

test_example2	101.33 739	108.28 740	68.15 738	98.43 737	106.93 740	89.75 739	102.43 741	36.80 740	97.65 741	129.04 741	130.15 741	65.26 741	66.62 741	92.11 740	80.24 741	144.10 741	199.48 741	81.81 741	103.01 741	125.01 741	101.27 740

ccccc		256.29 741		354.40 740	364.36 741	149.10 741		152.89 742		153.93 742		164.00 742		268.02 742		390.55 742	349.22 742	244.59 742	219.82 742	412.30 742

ASD4		6.65 712

Low-res two-view benchmark