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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

4.25_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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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-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-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-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

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

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

aanet-new-10k	0.12 76	0.12 281	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

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

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

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-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-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

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

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-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

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

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

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
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

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
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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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_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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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-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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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_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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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