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

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 19	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 23	0.61 30	0.21 32	0.13 52	0.15 1	0.16 68	0.21 1	0.36 124	0.11 1	0.17 44	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 94	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.08 151	0.08 42	0.11 148

LACA3	0.18 4	0.20 23	0.67 63	0.19 2	0.12 21	0.35 70	0.17 82	0.27 4	0.31 39	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 52	0.28 90	0.13 1	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 52	0.25 47	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 52	0.25 47	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 23	0.51 2	0.22 62	0.17 169	0.35 70	0.14 21	0.27 4	0.25 6	0.19 73	0.21 77	0.14 15	0.15 52	0.27 72	0.16 36	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.14 267

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 431	0.12 21	0.32 47	0.14 21	0.30 12	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 72	0.14 4	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.15 437	0.07 5	0.09 79

MGA	0.19 8	0.27 142	0.57 19	0.20 9	0.18 217	0.37 91	0.14 21	0.30 12	0.25 6	0.18 52	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 119	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 171	0.60 24	0.21 32	0.16 137	0.37 91	0.13 9	0.32 19	0.25 6	0.19 73	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 142	0.60 24	0.20 9	0.16 137	0.37 91	0.13 9	0.32 19	0.25 6	0.18 52	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 119	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 95	0.20 9	0.14 73	0.28 21	0.15 43	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 28	0.24 39	0.21 146	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.08 51

PipStereo	0.19 8	0.26 129	0.85 95	0.21 32	0.10 2	0.16 2	0.15 43	0.35 35	0.35 94	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 28	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.09 285	0.07 2	0.06 21	0.12 162	0.09 79

DepthFocus	0.19 8	0.30 201	0.77 82	0.19 2	0.15 103	0.20 7	0.15 43	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 44	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 57	0.09 145	0.08 192	0.11 310	0.10 242	0.08 42	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 295	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 151	0.15 43	0.31 16	0.34 80	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 52	0.25 47	0.15 14	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 23	0.62 37	0.20 9	0.13 52	0.36 84	0.13 9	0.35 35	0.31 39	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 52	0.25 47	0.23 183	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 23	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 113	0.15 43	0.35 35	0.27 15	0.18 52	0.15 31	0.17 66	0.16 67	0.26 66	0.21 146	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.09 79

BridgeDepth	0.19 8	0.30 201	0.55 14	0.23 89	0.09 1	0.38 108	0.15 43	0.32 19	0.33 66	0.16 22	0.12 13	0.23 149	0.19 127	0.27 72	0.15 14	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
monster-pro	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 32	0.17 169	0.33 53	0.15 43	0.46 138	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 183	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

PointNet	0.20 19	0.21 39	0.82 90	0.21 32	0.12 21	0.37 91	0.16 68	0.33 28	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 19	0.26 129	0.88 104	0.21 32	0.10 2	0.16 2	0.15 43	0.35 35	0.35 94	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 28	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.10 334	0.07 2	0.06 21	0.12 162	0.09 79

PSi22a	0.20 19	0.28 171	0.89 108	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 19	0.35 94	0.12 2	0.09 1	0.22 131	0.16 67	0.20 4	0.14 4	0.09 145	0.09 285	0.07 2	0.05 1	0.13 200	0.11 148

Foundation-i32	0.20 19	0.28 171	0.87 101	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 43	0.32 19	0.36 124	0.13 5	0.10 3	0.25 182	0.14 28	0.19 2	0.15 14	0.09 145	0.09 285	0.07 2	0.06 21	0.11 144	0.12 196

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 23	0.74 74	0.17 1	0.12 21	0.32 47	0.12 4	0.33 28	0.46 241	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 127	0.23 32	0.18 68	0.10 254	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 19	0.21 39	0.61 30	0.20 9	0.13 52	0.39 113	0.14 21	0.34 33	0.34 80	0.16 22	0.16 41	0.16 51	0.15 52	0.27 72	0.22 172	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

MonStereo	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 32	0.17 169	0.33 53	0.15 43	0.46 138	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 183	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 32	0.17 169	0.33 53	0.15 43	0.46 138	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 183	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

S2M2_XL	0.20 19	0.32 223	1.10 146	0.19 2	0.13 52	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 60	0.15 37	0.14 28	0.19 2	0.21 146	0.11 343	0.09 285	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.22 62	0.17 169	0.41 137	0.14 21	0.35 35	0.32 51	0.24 156	0.20 69	0.15 37	0.18 102	0.26 66	0.16 36	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

4w-stereo	0.20 19	0.21 39	0.57 19	0.21 32	0.15 103	0.39 113	0.13 9	0.39 67	0.33 66	0.22 122	0.21 77	0.13 4	0.20 140	0.29 106	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 32	0.14 73	0.37 91	0.14 21	0.43 106	0.35 94	0.23 145	0.21 77	0.16 51	0.18 102	0.27 72	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 32	0.14 73	0.37 91	0.14 21	0.43 106	0.35 94	0.23 145	0.21 77	0.16 51	0.18 102	0.27 72	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

FoundationStereo	0.20 19	0.30 201	0.81 88	0.21 32	0.22 317	0.21 11	0.16 68	0.25 3	0.38 143	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 76	0.23 32	0.16 36	0.09 145	0.13 445	0.08 65	0.06 21	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 32	0.17 169	0.33 53	0.15 43	0.46 138	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 183	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Anonymus	0.21 35	0.21 39	0.75 75	0.25 141	0.14 73	0.34 63	0.16 68	0.32 19	0.31 39	0.18 52	0.15 31	0.23 149	0.17 76	0.27 72	0.24 209	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

qqai	0.21 35	0.20 23	0.63 38	0.39 502	0.13 52	0.32 47	0.15 43	0.35 35	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 72	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.27 565	0.07 5	0.09 79

Test_v1	0.21 35	0.27 142	0.95 120	0.20 9	0.14 73	0.28 21	0.15 43	0.37 51	0.27 15	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.11 148

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 215	0.69 66	0.21 32	0.13 52	0.27 18	0.12 4	0.37 51	0.26 12	0.21 102	0.19 60	0.15 37	0.12 12	0.47 290	0.29 277	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 42	0.12 196

qwe	0.21 35	0.22 57	0.61 30	0.21 32	0.20 274	0.41 137	0.15 43	0.46 138	0.35 94	0.26 194	0.22 97	0.14 15	0.14 28	0.31 129	0.22 172	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

2.25w	0.21 35	0.22 57	0.51 2	0.21 32	0.14 73	0.36 84	0.13 9	0.42 98	0.34 80	0.23 145	0.27 160	0.14 15	0.18 102	0.33 156	0.24 209	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 62	0.18 217	0.41 137	0.17 82	0.41 88	0.35 94	0.22 122	0.21 77	0.14 15	0.18 102	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 62	0.18 217	0.41 137	0.17 82	0.41 88	0.35 94	0.22 122	0.21 77	0.14 15	0.18 102	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 32	0.15 103	0.40 126	0.17 82	0.40 76	0.35 94	0.25 176	0.22 97	0.14 15	0.14 28	0.22 23	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 32	0.15 103	0.40 126	0.17 82	0.40 76	0.35 94	0.25 176	0.22 97	0.14 15	0.14 28	0.22 23	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 62	0.18 217	0.41 137	0.17 82	0.41 88	0.35 94	0.22 122	0.21 77	0.14 15	0.18 102	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 35	0.23 79	0.50 1	0.22 62	0.15 103	0.39 113	0.19 119	0.47 158	0.36 124	0.21 102	0.22 97	0.13 4	0.17 76	0.33 156	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 35	0.21 39	0.57 19	0.20 9	0.14 73	0.40 126	0.18 104	0.47 158	0.36 124	0.24 156	0.20 69	0.13 4	0.19 127	0.31 129	0.21 146	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 35	0.21 39	0.61 30	0.21 32	0.20 274	0.44 172	0.16 68	0.44 115	0.30 34	0.22 122	0.20 69	0.13 4	0.18 102	0.29 106	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.55 14	0.21 32	0.15 103	0.40 126	0.14 21	0.43 106	0.33 66	0.21 102	0.24 123	0.14 15	0.18 102	0.34 170	0.22 172	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.59 23	0.22 62	0.12 21	0.37 91	0.22 232	0.50 188	0.38 143	0.22 122	0.21 77	0.12 2	0.22 172	0.26 66	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 62	0.13 52	0.41 137	0.20 146	0.50 188	0.34 80	0.25 176	0.23 111	0.13 4	0.23 198	0.24 39	0.22 172	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 215	0.85 95	0.22 62	0.14 73	0.31 40	0.22 232	0.38 60	0.25 6	0.17 41	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 142	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 215	0.85 95	0.22 62	0.14 73	0.28 21	0.21 190	0.38 60	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 201	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 258	0.65 49	0.21 32	0.14 73	0.36 84	0.13 9	0.37 51	0.40 172	0.21 102	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.10 118

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 268	0.68 64	0.21 32	0.17 169	0.45 180	0.12 4	0.35 35	0.42 198	0.15 14	0.11 8	0.22 131	0.10 2	0.28 90	0.16 36	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 232	0.61 30	0.23 89	0.21 288	0.45 180	0.13 9	0.33 28	0.46 241	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 142	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 232	0.60 24	0.23 89	0.12 21	0.44 172	0.13 9	0.39 67	0.46 241	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 177	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

LGtest1	0.21 35	0.37 271	0.70 69	0.22 62	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 46	0.39 157	0.17 41	0.13 16	0.16 51	0.14 28	0.25 47	0.27 250	0.10 254	0.09 285	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.10 118

MCSU-Stereo	0.22 59	0.14 1	0.60 24	0.23 89	0.15 103	0.43 159	0.17 82	0.35 35	0.38 143	0.17 41	0.21 77	0.22 131	0.13 18	0.53 328	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.06 1	0.05 1	0.09 79	0.16 341

Foundation-i1c-attn	0.22 59	0.18 7	0.68 64	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 146	0.49 179	0.37 136	0.20 89	0.23 111	0.24 167	0.25 229	0.29 106	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1b	0.22 59	0.20 23	0.69 66	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 146	0.50 188	0.37 136	0.21 102	0.22 97	0.27 210	0.24 214	0.28 90	0.18 68	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 59	0.16 2	0.66 60	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 190	0.50 188	0.39 157	0.25 176	0.22 97	0.27 210	0.25 229	0.33 156	0.18 68	0.08 67	0.09 285	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

Pro-Stereo	0.22 59	0.25 111	0.66 60	0.22 62	0.14 73	0.49 243	0.15 43	0.23 2	0.35 94	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 307	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.37 624	0.08 42	0.09 79

asda	0.22 59	0.25 111	0.70 69	0.21 32	0.16 137	0.43 159	0.16 68	0.44 115	0.35 94	0.22 122	0.20 69	0.14 15	0.20 140	0.25 47	0.22 172	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 59	0.17 3	0.52 5	0.23 89	0.16 137	0.44 172	0.22 232	0.55 240	0.40 172	0.25 176	0.29 180	0.13 4	0.26 249	0.28 90	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

monsterstereo	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.25 141	0.27 404	0.39 113	0.14 21	0.51 198	0.33 66	0.25 176	0.27 160	0.13 4	0.13 18	0.38 211	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

monsters	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.23 89	0.28 419	0.42 151	0.14 21	0.46 138	0.31 39	0.24 156	0.20 69	0.13 4	0.14 28	0.43 244	0.20 126	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 151	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 59	0.28 171	0.88 104	0.21 32	0.24 352	0.42 151	0.17 82	0.35 35	0.37 136	0.20 89	0.22 97	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 59	0.28 171	0.77 82	0.22 62	0.11 9	0.40 126	0.16 68	0.31 16	0.36 124	0.19 73	0.19 60	0.17 66	0.17 76	0.37 201	0.16 36	0.10 254	0.06 24	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 59	0.22 57	0.91 114	0.23 89	0.13 52	0.49 243	0.18 104	0.30 12	0.28 22	0.19 73	0.17 44	0.14 15	0.14 28	0.41 231	0.16 36	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.09 79

DispViT+	0.23 71	0.23 79	0.98 127	0.19 2	0.44 579	0.22 12	0.14 21	0.41 88	0.37 136	0.19 73	0.16 41	0.18 84	0.15 52	0.38 211	0.17 57	0.11 343	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 71	0.40 303	0.94 119	0.21 32	0.14 73	0.37 91	0.13 9	0.40 76	0.36 124	0.22 122	0.15 31	0.15 37	0.15 52	0.40 226	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.15 309

FlowAnything_test	0.23 71	0.32 223	0.52 5	0.28 244	0.17 169	0.37 91	0.20 146	0.38 60	0.24 4	0.24 156	0.20 69	0.21 125	0.17 76	0.26 66	0.25 224	0.13 436	0.10 334	0.14 473	0.16 459	0.17 319	0.12 196

LG-G_1	0.23 71	0.37 271	0.71 71	0.23 89	0.11 9	0.51 270	0.12 4	0.44 115	0.39 157	0.19 73	0.15 31	0.19 107	0.15 52	0.36 190	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-G	0.23 71	0.37 271	0.71 71	0.23 89	0.11 9	0.51 270	0.12 4	0.44 115	0.39 157	0.19 73	0.15 31	0.19 107	0.15 52	0.36 190	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

dual_stereo	0.23 71	0.25 111	0.66 60	0.21 32	0.15 103	0.27 18	0.15 43	0.62 288	0.40 172	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 28	0.37 201	0.19 94	0.09 145	0.31 625	0.07 2	0.10 242	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 71	0.23 79	0.64 41	0.24 117	0.22 317	0.47 210	0.13 9	0.52 214	0.33 66	0.18 52	0.24 123	0.17 66	0.22 172	0.32 142	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.17 319	0.09 79

LGCAT	0.24 78	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.47 210	0.14 21	0.34 33	0.19 2	0.17 41	0.13 16	0.23 149	0.15 52	0.39 219	0.21 146	0.14 481	0.34 631	0.07 2	0.08 151	0.07 5	0.53 632

TS12	0.24 78	0.26 129	0.83 92	0.25 141	0.11 9	0.46 200	0.17 82	0.46 138	0.43 209	0.20 89	0.31 212	0.18 84	0.20 140	0.31 129	0.22 172	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.11 144	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 78	0.24 97	1.06 139	0.27 213	0.12 21	0.43 159	0.20 146	0.51 198	0.34 80	0.19 73	0.16 41	0.15 37	0.21 154	0.25 47	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.11 144	0.09 79

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 78	0.31 215	0.88 104	0.25 141	0.23 337	0.45 180	0.22 232	0.39 67	0.30 34	0.21 102	0.27 160	0.18 84	0.21 154	0.23 32	0.16 36	0.07 26	0.09 285	0.08 65	0.07 106	0.11 144	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 78	0.22 57	0.90 111	0.23 89	0.32 476	0.47 210	0.21 190	0.48 172	0.34 80	0.20 89	0.25 138	0.21 125	0.23 198	0.20 4	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.09 79

MatchStereo	0.24 78	0.38 283	1.37 210	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 88	0.40 172	0.14 10	0.25 138	0.15 37	0.15 52	0.25 47	0.18 68	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.24 78	0.18 7	1.03 132	0.25 141	0.21 288	0.46 200	0.16 68	0.30 12	0.27 15	0.17 41	0.19 60	0.14 15	0.18 102	0.35 177	0.17 57	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.25 552	0.10 109	0.10 118

water-stereo	0.24 78	0.17 3	0.88 104	0.24 117	0.14 73	0.37 91	0.17 82	0.43 106	0.32 51	0.26 194	0.35 245	0.26 197	0.24 214	0.22 23	0.25 224	0.09 145	0.09 285	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

111111	0.24 78	0.21 39	0.82 90	0.24 117	0.21 288	0.43 159	0.13 9	0.45 130	0.35 94	0.22 122	0.27 160	0.18 84	0.16 67	0.35 177	0.18 68	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.25 463	0.08 51

S2M2_L	0.24 78	0.29 184	0.90 111	0.23 89	0.17 169	0.24 15	0.09 1	0.36 46	0.45 230	0.17 41	0.25 138	0.23 149	0.17 76	0.24 39	0.28 263	0.15 502	0.12 420	0.11 310	0.12 350	0.15 258	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
PhaseNet	0.25 88	0.26 129	0.96 124	0.25 141	0.15 103	0.31 40	0.16 68	0.36 46	0.30 34	0.19 73	0.18 54	0.28 221	0.17 76	0.30 119	0.27 250	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.10 242	0.14 233	0.26 508

aanet-new-40k	0.25 88	0.37 271	1.35 203	0.24 117	0.24 352	0.38 108	0.20 146	0.39 67	0.26 12	0.18 52	0.24 123	0.16 51	0.20 140	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.18 383

aanet-new-14k	0.25 88	0.33 232	1.13 149	0.26 188	0.12 21	0.37 91	0.21 190	0.45 130	0.36 124	0.20 89	0.27 160	0.15 37	0.29 312	0.24 39	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.11 144	0.12 196

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 88	0.35 258	0.69 66	0.23 89	0.27 404	0.35 70	0.20 146	0.44 115	0.28 22	0.21 102	0.22 97	0.14 15	0.22 172	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 65	0.47 643	0.09 79	0.34 576

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 88	0.24 97	0.76 78	0.22 62	0.33 491	0.48 225	0.20 146	0.47 158	0.35 94	0.26 194	0.30 195	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 309

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 88	0.24 97	0.84 94	0.22 62	0.32 476	0.48 225	0.20 146	0.45 130	0.35 94	0.26 194	0.30 195	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.07 5	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 88	0.41 313	1.08 141	0.23 89	0.23 337	0.45 180	0.20 146	0.44 115	0.30 34	0.18 52	0.21 77	0.22 131	0.20 140	0.23 32	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.14 267

LiteMatch	0.25 88	0.69 468	0.65 49	0.28 244	0.14 73	0.30 32	0.21 190	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 378	0.25 47	0.40 396	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 233	0.12 196

LACA2	0.25 88	0.74 491	1.30 188	0.20 9	0.10 2	0.39 113	0.17 82	0.32 19	0.36 124	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 28	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 88	0.22 57	1.00 129	0.22 62	0.30 445	0.48 225	0.21 190	0.45 130	0.32 51	0.27 210	0.31 212	0.20 111	0.14 28	0.20 4	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.13 239

rvit_stereo_0083	0.25 88	0.19 11	0.58 22	0.28 244	0.18 217	0.28 21	0.22 232	0.38 60	0.54 333	0.23 145	0.30 195	0.27 210	0.26 249	0.37 201	0.24 209	0.14 481	0.12 420	0.13 435	0.10 242	0.12 162	0.10 118

rvit_stereo_0081	0.25 88	0.21 39	0.61 30	0.28 244	0.17 169	0.31 40	0.22 232	0.42 98	0.53 318	0.24 156	0.25 138	0.25 182	0.21 154	0.34 170	0.23 183	0.13 436	0.10 334	0.11 310	0.10 242	0.12 162	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 88	0.21 39	0.61 30	0.28 244	0.17 169	0.31 40	0.22 232	0.42 98	0.53 318	0.24 156	0.25 138	0.25 182	0.21 154	0.34 170	0.23 183	0.13 436	0.10 334	0.11 310	0.10 242	0.12 162	0.09 79

test_for_model	0.25 88	0.24 97	0.76 78	0.22 62	0.33 491	0.48 225	0.20 146	0.47 158	0.35 94	0.26 194	0.30 195	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 309

aanet-new-16k	0.26 102	0.47 359	1.36 205	0.25 141	0.12 21	0.36 84	0.18 104	0.40 76	0.35 94	0.18 52	0.21 77	0.18 84	0.21 154	0.21 10	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.11 148

aanet-new-8k	0.26 102	0.38 283	1.21 168	0.25 141	0.13 52	0.44 172	0.22 232	0.49 179	0.34 80	0.18 52	0.21 77	0.17 66	0.25 229	0.29 106	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.12 196

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 102	0.23 79	1.00 129	0.22 62	0.31 466	0.47 210	0.20 146	0.44 115	0.33 66	0.27 210	0.32 222	0.24 167	0.14 28	0.23 32	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.16 341

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 102	0.38 283	0.90 111	0.23 89	0.17 169	0.35 70	0.22 232	0.44 115	0.33 66	0.21 102	0.25 138	0.16 51	0.22 172	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.45 639	0.08 42	0.27 517

Foundation-i1	0.26 102	0.29 184	0.75 75	0.23 89	0.21 288	0.30 32	0.22 232	0.60 279	0.43 209	0.24 156	0.31 212	0.35 275	0.23 198	0.27 72	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.11 144	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 102	0.27 142	1.26 177	0.20 9	0.12 21	0.42 151	0.17 82	0.37 51	0.40 172	0.22 122	0.31 212	0.29 234	0.21 154	0.32 142	0.20 126	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

NLSM3	0.26 102	0.39 295	0.75 75	0.25 141	0.24 352	0.43 159	0.19 119	0.58 258	0.45 230	0.20 89	0.26 151	0.20 111	0.25 229	0.29 106	0.24 209	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.07 12

depthmonostereo	0.26 102	0.23 79	0.65 49	0.41 522	0.13 52	0.41 137	0.19 119	0.51 198	0.40 172	0.25 176	0.29 180	0.26 197	0.28 289	0.44 253	0.23 183	0.09 145	0.10 334	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.08 51

DilatedVolume-Stereo	0.26 102	0.20 23	0.64 41	0.25 141	0.15 103	0.41 137	0.18 104	0.42 98	0.35 94	0.34 252	0.34 240	0.25 182	0.23 198	0.43 244	0.53 466	0.09 145	0.09 285	0.08 65	0.10 242	0.12 162	0.11 148

GIP-stereo	0.26 102	0.22 57	0.78 84	0.29 278	0.20 274	0.42 151	0.17 82	0.64 301	0.39 157	0.18 52	0.24 123	0.23 149	0.18 102	0.25 47	0.47 437	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.17 319	0.08 51

gcap-zeroshot	0.26 102	0.24 97	1.03 132	0.22 62	0.33 491	0.48 225	0.20 146	0.47 158	0.34 80	0.26 194	0.29 180	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

testlalala	0.26 102	0.24 97	1.03 132	0.22 62	0.33 491	0.48 225	0.20 146	0.47 158	0.34 80	0.26 194	0.29 180	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

aanet-new-70k	0.27 114	0.48 364	1.33 195	0.25 141	0.12 21	0.39 113	0.19 119	0.45 130	0.33 66	0.17 41	0.21 77	0.16 51	0.21 154	0.38 211	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.22 447

aanet-new-34k	0.27 114	0.57 413	1.36 205	0.23 89	0.11 9	0.34 63	0.20 146	0.36 46	0.30 34	0.19 73	0.27 160	0.17 66	0.22 172	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.29 532

aanet-new-32k	0.27 114	0.49 368	1.73 296	0.25 141	0.17 169	0.40 126	0.20 146	0.35 35	0.27 15	0.18 52	0.21 77	0.20 111	0.22 172	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 114	0.46 349	1.39 217	0.23 89	0.17 169	0.35 70	0.21 190	0.40 76	0.25 6	0.18 52	0.21 77	0.17 66	0.18 102	0.25 47	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.28 569	0.08 42	0.27 517

aanet-new-24k	0.27 114	0.40 303	1.12 148	0.24 117	0.45 590	0.40 126	0.21 190	0.39 67	0.28 22	0.19 73	0.28 172	0.17 66	0.20 140	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.32 600	0.09 79	0.10 118

aanet-new-10k	0.27 114	0.52 382	1.27 180	0.27 213	0.15 103	0.49 243	0.21 190	0.46 138	0.31 39	0.21 102	0.20 69	0.19 107	0.22 172	0.26 66	0.18 68	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.16 341

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 114	0.39 295	0.79 85	0.24 117	0.24 352	0.37 91	0.21 190	0.37 51	0.33 66	0.19 73	0.27 160	0.18 84	0.22 172	0.20 4	0.16 36	0.07 26	0.14 464	0.08 65	0.51 652	0.08 42	0.39 603

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 114	0.40 303	0.87 101	0.22 62	0.17 169	0.36 84	0.19 119	0.39 67	0.32 51	0.21 102	0.24 123	0.18 84	0.23 198	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 585	0.13 200	0.55 636

LG-Stereo	0.27 114	0.25 111	0.95 120	0.25 141	0.15 103	0.43 159	0.21 190	0.50 188	0.40 172	0.18 52	0.29 180	0.25 182	0.16 67	0.28 90	0.35 357	0.07 26	0.07 77	0.11 310	0.10 242	0.24 449	0.10 118

mms	0.27 114	0.26 129	0.91 114	0.25 141	0.18 217	0.32 47	0.23 271	0.37 51	0.31 39	0.21 102	0.30 195	0.23 149	0.17 76	0.46 278	0.21 146	0.08 67	0.10 334	0.10 234	0.08 151	0.22 417	0.47 623

ours_stereo	0.27 114	0.25 111	1.21 168	0.25 141	0.17 169	0.35 70	0.23 271	0.38 60	0.35 94	0.20 89	0.31 212	0.23 149	0.17 76	0.41 231	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.22 417	0.18 383

rvit_stereo_0081_aga	0.27 114	0.29 184	1.08 141	0.26 188	0.20 274	0.33 53	0.21 190	0.41 88	0.42 198	0.26 194	0.28 172	0.27 210	0.21 154	0.31 129	0.21 146	0.14 481	0.10 334	0.11 310	0.10 242	0.14 233	0.10 118

rvit_stereo_0080	0.27 114	0.38 283	0.76 78	0.24 117	0.18 217	0.34 63	0.27 377	0.54 235	0.44 215	0.24 156	0.26 151	0.27 210	0.22 172	0.29 106	0.23 183	0.13 436	0.10 334	0.10 234	0.10 242	0.15 258	0.11 148

RSM++	0.27 114	0.26 129	0.87 101	0.28 244	0.13 52	0.39 113	0.20 146	0.45 130	0.45 230	0.20 89	0.24 123	0.24 167	0.17 76	0.36 190	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.35 612	0.26 484	0.18 383

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 114	0.40 303	0.86 99	0.22 62	0.17 169	0.36 84	0.19 119	0.39 67	0.32 51	0.21 102	0.24 123	0.18 84	0.23 198	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 585	0.13 200	0.55 636

whm_eth	0.27 114	0.38 283	0.76 78	0.24 117	0.18 217	0.34 63	0.27 377	0.54 235	0.44 215	0.24 156	0.26 151	0.27 210	0.22 172	0.29 106	0.23 183	0.13 436	0.10 334	0.10 234	0.10 242	0.15 258	0.11 148

aanet-new-30k	0.28 130	0.49 368	1.75 308	0.25 141	0.17 169	0.40 126	0.20 146	0.35 35	0.27 15	0.18 52	0.21 77	0.20 111	0.22 172	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-22k	0.28 130	0.52 382	1.51 249	0.24 117	0.13 52	0.33 53	0.22 232	0.37 51	0.32 51	0.18 52	0.24 123	0.18 84	0.21 154	0.27 72	0.16 36	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.09 79	0.31 554

BStereo	0.28 130	0.33 232	1.34 200	0.23 89	0.29 428	0.33 53	0.20 146	0.46 138	0.35 94	0.22 122	0.17 44	0.20 111	0.14 28	0.28 90	0.25 224	0.07 26	0.07 77	0.16 523	0.21 531	0.12 162	0.11 148

VIP-Stereo	0.28 130	0.56 408	1.05 137	0.23 89	0.19 254	0.52 290	0.17 82	0.44 115	0.39 157	0.18 52	0.25 138	0.24 167	0.15 52	0.33 156	0.19 94	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.14 233	0.32 563

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 130	0.28 171	1.09 144	0.33 382	0.15 103	0.30 32	0.16 68	0.58 258	0.42 198	0.19 73	0.19 60	0.17 66	0.26 249	0.38 211	0.37 370	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.25 552	0.10 109	0.06 1

castereo++	0.28 130	0.43 326	0.93 117	0.28 244	0.17 169	0.53 299	0.21 190	0.55 240	0.45 230	0.17 41	0.26 151	0.32 254	0.17 76	0.33 156	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.29 575	0.13 200	0.06 1

fffy	0.28 130	0.24 97	1.19 162	0.27 213	0.15 103	0.37 91	0.22 232	0.42 98	0.32 51	0.20 89	0.29 180	0.26 197	0.20 140	0.44 253	0.20 126	0.08 67	0.10 334	0.10 234	0.08 151	0.22 417	0.18 383

RAStereo	0.28 130	0.48 364	1.52 251	0.26 188	0.18 217	0.25 16	0.19 119	0.42 98	0.35 94	0.20 89	0.25 138	0.20 111	0.16 67	0.24 39	0.24 209	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.12 162	0.08 51

RSM	0.28 130	0.26 129	0.97 125	0.25 141	0.24 352	0.37 91	0.21 190	0.49 179	0.44 215	0.21 102	0.27 160	0.28 221	0.17 76	0.38 211	0.20 126	0.07 26	0.07 77	0.09 166	0.34 608	0.21 400	0.16 341

trnet	0.28 130	0.26 129	1.32 193	0.19 2	0.12 21	0.54 306	0.15 43	0.48 172	0.46 241	0.27 210	0.33 232	0.24 167	0.21 154	0.30 119	0.21 146	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.09 79	0.07 12

CASnet	0.28 130	0.31 215	1.20 166	0.28 244	0.11 9	0.47 210	0.19 119	0.44 115	0.44 215	0.38 276	0.31 212	0.23 149	0.17 76	0.29 106	0.19 94	0.10 254	0.06 24	0.15 504	0.12 350	0.16 295	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 130	0.27 142	1.36 205	0.28 244	0.12 21	0.41 137	0.20 146	0.37 51	0.38 143	0.26 194	0.30 195	0.25 182	0.19 127	0.33 156	0.24 209	0.09 145	0.11 387	0.12 374	0.10 242	0.13 200	0.09 79

CREStereo	0.28 130	0.30 201	1.33 195	0.19 2	0.13 52	0.55 321	0.17 82	0.48 172	0.46 241	0.27 210	0.33 232	0.24 167	0.21 154	0.31 129	0.21 146	0.11 343	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.10 109	0.07 12
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
aanet-new-90k	0.29 143	0.47 359	1.41 220	0.26 188	0.18 217	0.43 159	0.19 119	0.47 158	0.32 51	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.21 154	0.37 201	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.46 621

aanet-new-60k	0.29 143	0.51 380	1.68 279	0.25 141	0.12 21	0.39 113	0.19 119	0.43 106	0.33 66	0.18 52	0.19 60	0.17 66	0.19 127	0.31 129	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.26 508

aanet-new-36k	0.29 143	0.63 440	1.51 249	0.24 117	0.11 9	0.43 159	0.19 119	0.44 115	0.35 94	0.19 73	0.24 123	0.16 51	0.22 172	0.29 106	0.15 14	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.24 486

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 143	0.58 414	0.98 127	0.21 32	0.31 466	0.41 137	0.20 146	0.46 138	0.34 80	0.21 102	0.22 97	0.19 107	0.17 76	0.24 39	0.15 14	0.08 67	0.10 334	0.08 65	0.45 639	0.09 79	0.29 532

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 143	0.53 389	1.28 182	0.22 62	0.32 476	0.35 70	0.19 119	0.46 138	0.33 66	0.18 52	0.19 60	0.18 84	0.18 102	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 334	0.08 65	0.46 642	0.10 109	0.32 563

RT-Monster	0.29 143	0.30 201	0.95 120	0.25 141	0.28 419	0.46 200	0.15 43	0.53 223	0.55 340	0.37 266	0.36 249	0.28 221	0.21 154	0.32 142	0.21 146	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.15 258	0.14 267

Selective-IGEV-i32	0.29 143	0.23 79	1.28 182	0.27 213	0.30 445	0.35 70	0.20 146	0.56 246	0.38 143	0.21 102	0.30 195	0.22 131	0.18 102	0.37 201	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 437	0.16 295	0.29 532

fffft	0.29 143	0.21 39	1.10 146	0.24 117	0.15 103	0.42 151	0.24 307	0.42 98	0.38 143	0.21 102	0.18 54	0.20 111	0.16 67	0.44 253	0.70 521	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.28 501	0.20 419
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 143	0.26 129	1.03 132	0.25 141	0.14 73	0.46 200	0.22 232	0.36 46	0.38 143	0.23 145	0.23 111	0.21 125	0.18 102	0.45 269	0.60 495	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.20 384	0.20 419

tt45	0.29 143	0.24 97	1.06 139	0.25 141	0.17 169	0.55 321	0.22 232	0.41 88	0.35 94	0.24 156	0.25 138	0.25 182	0.18 102	0.64 369	0.34 345	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.21 400	0.11 148

999	0.29 143	0.25 111	1.05 137	0.26 188	0.18 217	0.49 243	0.23 271	0.38 60	0.37 136	0.20 89	0.32 222	0.23 149	0.18 102	0.73 405	0.36 363	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.24 449	0.10 118

Pointernet	0.29 143	0.25 111	1.49 243	0.24 117	0.20 274	0.47 210	0.15 43	0.62 288	0.47 260	0.22 122	0.29 180	0.26 197	0.20 140	0.28 90	0.20 126	0.10 254	0.07 77	0.07 2	0.12 350	0.10 109	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 143	0.29 184	0.86 99	0.25 141	0.34 504	0.30 32	0.14 21	0.32 19	0.53 318	0.18 52	0.12 13	0.18 84	0.19 127	0.49 307	0.17 57	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.20 525	0.46 628	0.59 642

MaDis-Stereo	0.29 143	0.54 397	1.44 228	0.24 117	0.29 428	0.29 28	0.16 68	0.45 130	0.37 136	0.19 73	0.21 77	0.28 221	0.22 172	0.30 119	0.29 277	0.10 254	0.09 285	0.10 234	0.08 151	0.11 144	0.11 148

LoS_RVC	0.29 143	0.33 232	1.19 162	0.25 141	0.34 504	0.43 159	0.22 232	0.42 98	0.32 51	0.22 122	0.33 232	0.23 149	0.24 214	0.31 129	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.31 554

Selective-IGEV	0.29 143	0.23 79	1.28 182	0.27 213	0.30 445	0.35 70	0.20 146	0.56 246	0.38 143	0.21 102	0.30 195	0.22 131	0.18 102	0.37 201	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 437	0.16 295	0.29 532

EGLCR-Stereo	0.29 143	0.27 142	0.97 125	0.30 299	0.19 254	0.56 338	0.17 82	0.68 325	0.36 124	0.30 230	0.18 54	0.27 210	0.17 76	0.38 211	0.19 94	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.35 579

aanet-32k-new	0.30 160	0.60 419	1.61 266	0.25 141	0.15 103	0.46 200	0.21 190	0.41 88	0.33 66	0.17 41	0.24 123	0.17 66	0.23 198	0.30 119	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.39 603

castereo	0.30 160	0.44 337	0.81 88	0.24 117	0.29 428	0.41 137	0.27 377	0.72 347	0.45 230	0.22 122	0.30 195	0.24 167	0.31 333	0.25 47	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.31 594	0.12 162	0.09 79

WCG-NET	0.30 160	0.42 321	1.26 177	0.24 117	0.12 21	0.43 159	0.24 307	0.40 76	0.56 352	0.35 254	0.37 256	0.26 197	0.24 214	0.29 106	0.19 94	0.08 67	0.12 420	0.08 65	0.07 106	0.22 417	0.10 118

Occ-G	0.30 160	0.30 201	1.33 195	0.23 89	0.15 103	0.36 84	0.25 330	0.43 106	0.31 39	0.26 194	0.35 245	0.46 366	0.22 172	0.30 119	0.25 224	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.16 459	0.31 527	0.08 51

AIO-Stereo	0.30 160	0.27 142	1.25 175	0.27 213	0.24 352	0.37 91	0.20 146	0.52 214	0.36 124	0.21 102	0.30 195	0.23 149	0.14 28	0.31 129	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.38 625	0.19 368	0.31 554

UniTT-Stereo	0.30 160	0.36 268	1.68 279	0.27 213	0.24 352	0.29 28	0.18 104	0.33 28	0.34 80	0.26 194	0.37 256	0.18 84	0.18 102	0.31 129	0.27 250	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.25 463	0.08 51

CES	0.30 160	0.27 142	1.09 144	0.23 89	0.50 605	0.40 126	0.20 146	0.46 138	0.44 215	0.22 122	0.28 172	0.26 197	0.19 127	0.33 156	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.15 258	0.49 627

ProNet	0.30 160	0.54 397	1.29 185	0.25 141	0.15 103	0.47 210	0.25 330	0.48 172	0.39 157	0.21 102	0.23 111	0.22 131	0.20 140	0.44 253	0.19 94	0.08 67	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.23 432	0.12 196

CroCo-Stereo	0.30 160	0.45 346	1.08 141	0.31 327	0.17 169	0.19 6	0.21 190	0.73 361	0.50 282	0.21 102	0.24 123	0.55 412	0.22 172	0.27 72	0.26 238	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.12 162	0.09 79
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
Anonymus123	0.31 169	0.33 232	1.34 200	0.23 89	0.29 428	0.98 617	0.20 146	0.49 179	0.35 94	0.22 122	0.17 44	0.20 111	0.14 28	0.28 90	0.25 224	0.07 26	0.07 77	0.16 523	0.21 531	0.12 162	0.11 148

xyz-stereo-finetune	0.31 169	0.46 349	0.79 85	0.21 32	0.12 21	0.53 299	0.25 330	0.52 214	0.54 333	0.28 217	0.32 222	0.29 234	0.23 198	0.59 351	0.55 474	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.13 200	0.08 51

rvit_0105_6	0.31 169	0.29 184	1.00 129	0.31 327	0.18 217	0.35 70	0.25 330	0.51 198	0.61 399	0.25 176	0.28 172	0.32 254	0.25 229	0.39 219	0.25 224	0.18 550	0.16 510	0.15 504	0.13 384	0.14 233	0.13 239

rvit_stereo_ft	0.31 169	0.61 424	1.18 160	0.32 356	0.21 288	0.28 21	0.27 377	0.55 240	0.48 264	0.23 145	0.27 160	0.28 221	0.26 249	0.32 142	0.25 224	0.13 436	0.09 285	0.11 310	0.11 310	0.13 200	0.14 267

CAS++	0.31 169	0.33 232	1.43 226	0.25 141	0.17 169	0.31 40	0.20 146	0.78 415	0.41 185	0.30 230	0.30 195	0.21 125	0.16 67	0.33 156	0.18 68	0.15 502	0.12 420	0.13 435	0.10 242	0.15 258	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 169	0.30 201	1.52 251	0.23 89	0.13 52	0.54 306	0.20 146	0.48 172	0.49 271	0.25 176	0.28 172	0.37 285	0.24 214	0.38 211	0.23 183	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.05 1	0.15 258	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 169	0.35 258	1.30 188	0.20 9	0.14 73	0.57 356	0.25 330	0.46 138	0.42 198	0.27 210	0.32 222	0.27 210	0.24 214	0.39 219	0.23 183	0.43 645	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.18 347	0.07 12

aanet-new	0.32 176	0.29 184	2.39 526	0.25 141	0.25 373	0.43 159	0.21 190	0.41 88	0.31 39	0.18 52	0.23 111	0.16 51	0.30 323	0.33 156	0.15 14	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.13 239

DA	0.32 176	0.26 129	0.89 108	0.29 278	0.25 373	0.63 462	0.22 232	0.60 279	0.39 157	0.23 145	0.30 195	0.24 167	0.26 249	0.60 358	0.18 68	0.10 254	0.12 420	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 630

GGEV	0.32 176	0.26 129	0.89 108	0.29 278	0.25 373	0.63 462	0.22 232	0.60 279	0.39 157	0.23 145	0.30 195	0.24 167	0.26 249	0.60 358	0.18 68	0.10 254	0.12 420	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 630

WCG-NET（raft）	0.32 176	0.53 389	1.21 168	0.23 89	0.12 21	0.44 172	0.24 307	0.40 76	0.50 282	0.35 254	0.35 245	0.47 374	0.25 229	0.35 177	0.20 126	0.08 67	0.29 620	0.08 65	0.07 106	0.22 417	0.11 148

MGS-Stereo	0.32 176	0.34 249	1.70 285	0.25 141	0.14 73	0.40 126	0.22 232	0.38 60	0.43 209	0.24 156	0.51 368	0.25 182	0.18 102	0.31 129	0.20 126	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.47 629	0.08 51

ff7	0.32 176	0.52 382	1.38 212	0.25 141	0.16 137	0.56 338	0.23 271	0.46 138	0.41 185	0.24 156	0.23 111	0.20 111	0.23 198	0.48 297	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 492	0.23 432	0.22 447

ffff	0.32 176	0.52 382	1.38 212	0.25 141	0.16 137	0.56 338	0.23 271	0.46 138	0.41 185	0.24 156	0.23 111	0.20 111	0.23 198	0.48 297	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 492	0.23 432	0.22 447

11t	0.32 176	0.52 382	1.38 212	0.25 141	0.16 137	0.56 338	0.23 271	0.46 138	0.41 185	0.24 156	0.23 111	0.20 111	0.23 198	0.48 297	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 492	0.23 432	0.22 447

MC-Stereo	0.32 176	0.31 215	1.46 233	0.31 327	0.15 103	0.53 299	0.19 119	0.44 115	0.35 94	0.36 261	0.38 269	0.27 210	0.27 270	0.42 240	0.19 94	0.09 145	0.13 445	0.09 166	0.16 459	0.20 384	0.13 239

ccc-4	0.32 176	0.52 382	1.38 212	0.25 141	0.16 137	0.56 338	0.23 271	0.46 138	0.41 185	0.24 156	0.23 111	0.20 111	0.23 198	0.48 297	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 492	0.23 432	0.22 447

aanet-new-78k	0.33 186	0.44 337	2.51 562	0.26 188	0.12 21	0.42 151	0.20 146	0.45 130	0.31 39	0.16 22	0.22 97	0.15 37	0.25 229	0.34 170	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.31 554

SCV_C0	0.33 186	0.43 326	1.42 225	0.25 141	0.16 137	0.35 70	0.20 146	0.68 325	0.44 215	0.24 156	0.27 160	0.29 234	0.20 140	0.58 345	0.18 68	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.30 585	0.26 484	0.17 363

11t1	0.33 186	0.19 11	1.41 220	0.33 382	0.16 137	0.48 225	0.21 190	0.67 321	0.48 264	0.40 285	0.34 240	0.32 254	0.33 347	0.42 240	0.27 250	0.11 343	0.12 420	0.10 234	0.08 151	0.13 200	0.14 267

IGEVStereo-DCA	0.33 186	0.34 249	1.38 212	0.27 213	0.16 137	0.45 180	0.23 271	0.46 138	0.41 185	0.24 156	0.21 77	0.26 197	0.25 229	0.64 369	0.52 462	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.18 492	0.16 295	0.22 447

AEACV	0.33 186	0.24 97	1.44 228	0.28 244	0.35 517	0.47 210	0.21 190	0.43 106	0.28 22	0.26 194	0.25 138	0.22 131	0.38 387	0.30 119	0.18 68	0.09 145	0.35 633	0.09 166	0.36 621	0.23 432	0.25 498

CroCo-Stereo Lap2	0.33 186	0.61 424	1.47 237	0.32 356	0.38 544	0.23 14	0.22 232	0.58 258	0.46 241	0.22 122	0.27 160	0.29 234	0.23 198	0.32 142	0.26 238	0.09 145	0.09 285	0.10 234	0.08 151	0.21 400	0.14 267

CREStereo++_RVC	0.33 186	0.29 184	1.74 301	0.24 117	0.16 137	0.54 306	0.15 43	0.40 76	0.55 340	0.37 266	0.51 368	0.24 167	0.19 127	0.27 72	0.26 238	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.30 585	0.08 42	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 186	0.49 368	1.75 308	0.23 89	0.12 21	0.54 306	0.16 68	0.40 76	0.45 230	0.45 323	0.51 368	0.26 197	0.22 172	0.29 106	0.20 126	0.10 254	0.10 334	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.11 148

sCroCo_RVC	0.33 186	0.32 223	1.89 395	0.34 415	0.27 404	0.30 32	0.22 232	0.48 172	0.44 215	0.22 122	0.33 232	0.25 182	0.25 229	0.32 142	0.24 209	0.14 481	0.16 510	0.12 374	0.12 350	0.15 258	0.13 239

DF	0.34 195	0.29 184	0.95 120	0.31 327	0.44 579	0.40 126	0.21 190	0.71 341	0.32 51	0.23 145	0.37 256	0.32 254	0.17 76	0.39 219	0.85 550	0.10 254	0.09 285	0.08 65	0.29 575	0.09 79	0.20 419

aanet-new-28k	0.34 195	0.53 389	2.69 591	0.25 141	0.12 21	0.39 113	0.21 190	0.37 51	0.29 33	0.18 52	0.24 123	0.17 66	0.21 154	0.22 23	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.31 594	0.10 109	0.23 472

RAFT-Stereo-weight	0.34 195	0.29 184	1.43 226	0.28 244	0.28 419	0.55 321	0.22 232	0.78 415	0.48 264	0.46 333	0.38 269	0.36 280	0.17 76	0.33 156	0.23 183	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.09 79

IGEV++	0.34 195	0.43 326	1.32 193	0.31 327	0.14 73	0.32 47	0.21 190	0.70 337	0.34 80	0.22 122	0.28 172	0.22 131	0.27 270	0.35 177	0.27 250	0.09 145	0.39 648	0.08 65	0.15 437	0.25 463	0.45 619

MyStereo07	0.34 195	0.40 303	1.46 233	0.29 278	0.23 337	0.60 404	0.31 442	0.53 223	0.42 198	0.25 176	0.25 138	0.20 111	0.26 249	0.57 341	0.19 94	0.09 145	0.18 542	0.12 374	0.11 310	0.16 295	0.19 400

MIF-Stereo (partial)	0.34 195	0.41 313	1.93 412	0.26 188	0.24 352	0.32 47	0.17 82	0.53 223	0.42 198	0.25 176	0.37 256	0.25 182	0.26 249	0.44 253	0.31 310	0.11 343	0.08 192	0.12 374	0.10 242	0.19 368	0.14 267

GCAP-Stereo	0.34 195	0.89 553	1.76 317	0.26 188	0.12 21	0.52 290	0.14 21	0.49 179	0.38 143	0.29 225	0.30 195	0.29 234	0.22 172	0.30 119	0.20 126	0.09 145	0.17 530	0.09 166	0.07 106	0.21 400	0.11 148

anonymousdsp2	0.34 195	0.24 97	1.16 157	0.28 244	0.15 103	0.57 356	0.23 271	0.79 431	0.47 260	0.38 276	0.37 256	0.40 310	0.25 229	0.47 290	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.13 384	0.19 368	0.27 517

anonymousdsp	0.34 195	0.53 389	1.47 237	0.25 141	0.16 137	0.56 338	0.23 271	0.49 179	0.40 172	0.25 176	0.24 123	0.22 131	0.24 214	0.55 337	0.19 94	0.09 145	0.11 387	0.10 234	0.18 492	0.24 449	0.29 532

knoymous	0.34 195	0.25 111	1.75 308	0.24 117	0.18 217	0.45 180	0.24 307	0.57 252	0.38 143	0.41 294	0.39 278	0.55 412	0.25 229	0.38 211	0.23 183	0.11 343	0.08 192	0.12 374	0.07 106	0.13 200	0.12 196

RCA-Stereo	0.34 195	0.32 223	1.30 188	0.26 188	0.14 73	0.58 373	0.23 271	0.78 415	0.62 417	0.40 285	0.44 307	0.28 221	0.35 358	0.29 106	0.20 126	0.09 145	0.10 334	0.09 166	0.07 106	0.19 368	0.08 51

IGEV-Stereo	0.34 195	0.54 397	1.47 237	0.25 141	0.16 137	0.56 338	0.23 271	0.49 179	0.40 172	0.25 176	0.24 123	0.22 131	0.24 214	0.54 333	0.19 94	0.09 145	0.10 334	0.10 234	0.18 492	0.24 449	0.29 532
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 195	0.77 504	1.75 308	0.34 415	0.13 52	0.51 270	0.17 82	0.43 106	0.50 282	0.37 266	0.49 355	0.23 149	0.18 102	0.28 90	0.24 209	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

GEAStereo	0.35 208	0.32 223	1.17 158	0.53 597	0.60 632	0.55 321	0.21 190	0.40 76	0.27 15	0.20 89	0.22 97	0.16 51	0.18 102	0.44 253	0.16 36	0.11 343	0.37 637	0.08 65	0.06 21	0.33 545	0.71 652

GASTEREO	0.35 208	0.72 479	1.15 154	0.56 611	0.20 274	0.52 290	0.22 232	0.56 246	0.40 172	0.30 230	0.31 212	0.16 51	0.31 333	0.35 177	0.26 238	0.09 145	0.14 464	0.08 65	0.28 569	0.14 233	0.20 419

MSCF	0.35 208	0.72 479	1.15 154	0.58 618	0.21 288	0.50 257	0.22 232	0.56 246	0.38 143	0.29 225	0.29 180	0.17 66	0.30 323	0.35 177	0.26 238	0.09 145	0.12 420	0.08 65	0.29 575	0.15 258	0.21 432

xyz-stereo-finetune2	0.35 208	0.45 346	1.04 136	0.21 32	0.12 21	0.58 373	0.23 271	0.50 188	0.45 230	0.31 235	0.46 319	0.30 242	0.41 420	0.81 424	0.51 459	0.08 67	0.07 77	0.11 310	0.09 202	0.12 162	0.09 79

SCV	0.35 208	0.59 417	1.37 210	0.34 415	0.22 317	0.28 21	0.23 271	0.72 347	0.35 94	0.19 73	0.30 195	0.24 167	0.20 140	0.64 369	0.19 94	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.29 575	0.34 557	0.29 532

StereoAnything_RVC	0.35 208	1.25 645	1.82 363	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 43	0.43 106	0.37 136	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 127	0.46 278	0.14 4	0.11 343	0.09 285	0.08 65	0.05 1	0.76 660	0.18 383

rvit_0105_4	0.35 208	0.35 258	1.45 231	0.31 327	0.18 217	0.37 91	0.28 397	0.59 267	0.62 417	0.27 210	0.31 212	0.35 275	0.27 270	0.43 244	0.25 224	0.18 550	0.16 510	0.15 504	0.13 384	0.15 258	0.12 196

CAS	0.35 208	0.25 111	1.30 188	0.79 645	0.34 504	0.51 270	0.23 271	0.46 138	0.39 157	0.22 122	0.31 212	0.20 111	0.17 76	0.28 90	0.23 183	0.73 666	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 79	0.37 594

Selective-RAFT	0.35 208	0.26 129	1.48 240	0.31 327	0.15 103	0.61 424	0.19 119	0.60 279	0.54 333	0.28 217	0.29 180	0.40 310	0.33 347	0.50 314	0.27 250	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.35 612	0.19 368	0.08 51

x	0.35 208	0.20 23	1.36 205	0.33 382	0.17 169	0.47 210	0.24 307	0.75 376	0.54 333	0.40 285	0.40 282	0.42 330	0.34 356	0.45 269	0.32 323	0.11 343	0.14 464	0.11 310	0.09 202	0.12 162	0.14 267

GSStereo	0.36 218	0.32 223	1.17 158	0.34 415	0.60 632	0.55 321	0.21 190	0.62 288	0.41 185	0.22 122	0.22 97	0.17 66	0.18 102	0.44 253	0.16 36	0.10 254	0.16 510	0.08 65	0.11 310	0.33 545	0.84 663

gasm-f	0.36 218	0.34 249	1.13 149	0.53 597	0.44 579	0.54 306	0.27 377	0.40 76	0.27 15	0.20 89	0.33 232	0.16 51	0.22 172	0.36 190	0.25 224	0.11 343	0.37 637	0.08 65	0.06 21	0.38 592	0.71 652

rvit_0105_5	0.36 218	0.39 295	1.48 240	0.30 299	0.18 217	0.41 137	0.30 429	0.64 301	0.62 417	0.30 230	0.33 232	0.37 285	0.29 312	0.41 231	0.28 263	0.18 550	0.16 510	0.15 504	0.15 437	0.15 258	0.14 267

MoCha-V2	0.36 218	0.32 223	1.41 220	0.36 451	0.31 466	0.35 70	0.19 119	0.57 252	0.39 157	0.30 230	0.32 222	0.28 221	0.27 270	0.47 290	0.24 209	0.08 67	0.56 665	0.08 65	0.38 625	0.18 347	0.12 196

s12784h	0.36 218	0.28 171	1.58 259	0.23 89	0.11 9	0.62 444	0.24 307	0.79 431	0.64 437	0.44 312	0.52 383	0.28 221	0.26 249	0.50 314	0.24 209	0.11 343	0.06 24	0.09 166	0.06 21	0.16 295	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 218	0.21 39	1.70 285	0.29 278	0.18 217	0.55 321	0.26 353	0.78 415	0.36 124	0.57 456	0.67 518	0.33 265	0.24 214	0.32 142	0.23 183	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196

RAFT-Stereo	0.36 218	0.21 39	1.70 285	0.29 278	0.18 217	0.55 321	0.26 353	0.78 415	0.36 124	0.57 456	0.67 518	0.33 265	0.24 214	0.32 142	0.23 183	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.37 225	0.82 525	1.45 231	0.40 514	0.29 428	0.42 151	0.23 271	0.73 361	0.47 260	0.36 261	0.42 293	0.28 221	0.20 140	0.29 106	0.26 238	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.09 202	0.34 557	0.09 79

DN	0.37 225	0.23 79	1.40 218	0.37 475	0.40 560	0.48 225	0.21 190	0.51 198	0.40 172	0.23 145	0.24 123	0.36 280	0.18 102	0.81 424	0.54 472	0.13 436	0.11 387	0.11 310	0.34 608	0.12 162	0.19 400

PSi22	0.37 225	0.73 486	1.71 292	0.28 244	0.13 52	0.44 172	0.14 21	0.64 301	0.51 289	0.22 122	0.28 172	0.36 280	0.22 172	0.65 380	0.27 250	0.07 26	0.14 464	0.07 2	0.06 21	0.28 501	0.12 196

DDF-Stereo	0.37 225	0.27 142	0.79 85	0.39 502	0.29 428	0.38 108	0.21 190	0.47 158	0.51 289	0.32 245	0.17 44	0.79 554	0.23 198	0.64 369	1.04 579	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.12 350	0.35 570	0.15 309

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 225	0.37 271	1.21 168	0.26 188	0.18 217	0.73 541	0.18 104	0.53 223	0.41 185	0.35 254	0.30 195	0.58 439	0.22 172	0.33 156	0.95 559	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.35 612	0.13 200	0.15 309

GREAT-IGEV	0.37 225	0.28 171	1.48 240	0.25 141	0.38 544	0.46 200	0.18 104	0.33 28	0.34 80	0.15 14	0.29 180	0.15 37	0.17 76	0.36 190	0.23 183	0.07 26	0.76 683	0.07 2	0.26 560	0.21 400	1.03 681
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.37 225	0.55 406	1.35 203	0.28 244	0.16 137	0.57 356	0.18 104	0.57 252	0.49 271	0.37 266	0.44 307	0.38 295	0.24 214	0.46 278	0.24 209	0.09 145	0.08 192	0.11 310	0.11 310	0.43 618	0.36 587

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 225	1.34 657	1.24 174	0.23 89	0.12 21	0.33 53	0.20 146	0.40 76	0.33 66	0.25 176	0.21 77	0.16 51	0.14 28	0.27 72	0.63 502	0.55 656	0.06 24	0.11 310	0.13 384	0.25 463	0.49 627

plain	0.37 225	0.47 359	2.15 478	0.27 213	0.19 254	0.33 53	0.20 146	0.58 258	0.46 241	0.23 145	0.37 256	0.23 149	0.25 229	0.45 269	0.28 263	0.11 343	0.08 192	0.13 435	0.09 202	0.42 616	0.12 196

riskmin	0.37 225	0.22 57	1.74 301	0.32 356	0.20 274	0.48 225	0.20 146	0.66 311	0.46 241	0.36 261	0.34 240	0.69 503	0.45 461	0.39 219	0.27 250	0.11 343	0.08 192	0.12 374	0.08 151	0.13 200	0.16 341

AnonymousM	0.37 225	0.44 337	1.50 246	0.25 141	0.15 103	0.52 290	0.23 271	0.60 279	0.42 198	0.42 299	0.32 222	0.30 242	0.25 229	0.34 170	0.23 183	0.11 343	0.09 285	0.71 666	0.36 621	0.12 162	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 225	0.53 389	1.41 220	0.28 244	0.15 103	0.52 290	0.20 146	0.54 235	0.46 241	0.37 266	0.43 296	0.41 316	0.23 198	0.36 190	0.26 238	0.09 145	0.15 492	0.12 374	0.11 310	0.41 610	0.37 594

DIP-Stereo	0.37 225	0.34 249	1.50 246	0.27 213	0.18 217	0.63 462	0.17 82	0.92 537	0.53 318	0.49 365	0.48 338	0.30 242	0.30 323	0.39 219	0.30 298	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.15 258	0.12 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 238	0.28 171	2.46 542	0.43 537	0.15 103	0.50 257	0.25 330	0.47 158	0.38 143	0.33 249	0.26 151	0.23 149	0.22 172	0.34 170	0.29 277	0.08 67	0.09 285	0.09 166	0.10 242	0.36 577	0.22 447

HART	0.38 238	0.53 389	1.66 275	0.26 188	0.15 103	0.30 32	0.19 119	0.67 321	0.46 241	0.29 225	0.52 383	0.38 295	0.16 67	0.41 231	0.20 126	0.08 67	0.68 676	0.09 166	0.07 106	0.34 557	0.21 432

mmm	0.38 238	0.21 39	1.18 160	0.35 431	0.17 169	0.49 243	0.26 353	0.78 415	0.52 300	0.50 372	0.57 438	0.41 316	0.37 378	0.71 402	0.31 310	0.11 343	0.13 445	0.14 473	0.13 384	0.15 258	0.14 267

Any-RAFT	0.38 238	0.25 111	1.89 395	0.27 213	0.17 169	0.68 514	0.21 190	0.78 415	0.53 318	0.43 305	0.43 296	0.54 409	0.30 323	0.41 231	0.20 126	0.10 254	0.12 420	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.09 79

qqq	0.38 238	0.21 39	1.34 200	0.28 244	0.15 103	0.45 180	0.26 353	0.76 388	0.52 300	0.39 283	0.41 287	0.46 366	0.36 364	0.96 444	0.30 298	0.11 343	0.14 464	0.12 374	0.12 350	0.12 162	0.14 267

PSM-adaLoss	0.38 238	0.27 142	1.78 330	0.44 544	0.17 169	0.60 404	0.29 421	0.51 198	0.52 300	0.47 335	0.43 296	0.44 345	0.28 289	0.47 290	0.28 263	0.12 404	0.08 192	0.12 374	0.10 242	0.17 319	0.12 196

ROB_FTStereo_v2	0.38 238	0.27 142	1.78 330	0.44 544	0.17 169	0.61 424	0.28 397	0.51 198	0.52 300	0.47 335	0.43 296	0.44 345	0.28 289	0.47 290	0.28 263	0.12 404	0.08 192	0.12 374	0.10 242	0.17 319	0.12 196

ROB_FTStereo	0.38 238	0.27 142	1.78 330	0.44 544	0.17 169	0.61 424	0.26 353	0.51 198	0.52 300	0.47 335	0.43 296	0.43 334	0.28 289	0.49 307	0.28 263	0.12 404	0.08 192	0.12 374	0.10 242	0.17 319	0.12 196

HUI-Stereo	0.38 238	0.27 142	1.79 350	0.44 544	0.17 169	0.61 424	0.28 397	0.51 198	0.52 300	0.47 335	0.43 296	0.44 345	0.28 289	0.45 269	0.28 263	0.12 404	0.08 192	0.12 374	0.10 242	0.17 319	0.12 196

RAFT-IKP	0.38 238	0.27 142	1.79 350	0.44 544	0.16 137	0.60 404	0.28 397	0.51 198	0.52 300	0.47 335	0.43 296	0.43 334	0.28 289	0.50 314	0.28 263	0.12 404	0.08 192	0.12 374	0.10 242	0.17 319	0.12 196

raftrobust	0.38 238	0.68 464	1.54 253	0.32 356	0.46 598	0.52 290	0.21 190	0.56 246	0.42 198	0.52 394	0.35 245	0.31 245	0.33 347	0.37 201	0.30 298	0.10 254	0.11 387	0.08 65	0.07 106	0.21 400	0.19 400

sAnonymous2	0.38 238	0.62 430	2.15 478	0.31 327	0.24 352	0.34 63	0.27 377	0.53 223	0.46 241	0.24 156	0.29 180	0.23 149	0.28 289	0.28 90	0.22 172	0.12 404	0.09 285	0.11 310	0.13 384	0.38 592	0.35 579

CroCo_RVC	0.38 238	0.62 430	2.15 478	0.31 327	0.24 352	0.34 63	0.27 377	0.53 223	0.46 241	0.24 156	0.29 180	0.23 149	0.28 289	0.28 90	0.22 172	0.12 404	0.09 285	0.11 310	0.13 384	0.38 592	0.35 579

GMStereo	0.38 238	0.99 597	1.91 406	0.27 213	0.16 137	0.39 113	0.23 271	0.47 158	0.62 417	0.38 276	0.34 240	0.25 182	0.25 229	0.39 219	0.29 277	0.14 481	0.08 192	0.10 234	0.12 350	0.15 258	0.11 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 238	0.33 232	1.92 409	0.27 213	0.41 569	0.48 225	0.19 119	0.59 267	0.46 241	0.43 305	0.39 278	0.57 432	0.26 249	0.32 142	0.26 238	0.09 145	0.09 285	0.09 166	0.31 594	0.11 144	0.09 79

TestStereo-Hl	0.39 253	0.50 376	1.74 301	0.25 141	0.15 103	0.49 243	0.21 190	0.70 337	0.51 289	0.38 276	0.39 278	0.37 285	0.31 333	1.07 458	0.25 224	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.12 162	0.09 79

Lsterematch	0.39 253	0.69 468	1.65 270	0.28 244	0.14 73	0.50 257	0.21 190	0.47 158	0.58 367	0.43 305	0.59 447	0.44 345	0.37 378	0.44 253	0.40 396	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 233	0.12 196

NLSM1	0.39 253	0.24 97	0.56 17	0.27 213	0.40 560	0.49 243	0.21 190	1.44 663	1.64 667	0.25 176	0.33 232	0.25 182	0.26 249	0.40 226	0.32 323	0.10 254	0.10 334	0.11 310	0.10 242	0.22 417	0.13 239

AIO_test	0.39 253	0.37 271	1.19 162	0.73 638	0.67 641	0.35 70	0.25 330	0.47 158	0.34 80	0.34 252	0.22 97	0.33 265	0.17 76	1.31 489	0.19 94	0.11 343	0.15 492	0.08 65	0.21 531	0.15 258	0.23 472

rvit_0105_3	0.39 253	0.47 359	1.46 233	0.33 382	0.19 254	0.45 180	0.35 487	0.69 329	0.65 452	0.37 266	0.37 256	0.40 310	0.31 333	0.44 253	0.30 298	0.18 550	0.17 530	0.17 544	0.18 492	0.15 258	0.15 309

CASS	0.39 253	0.30 201	1.61 266	0.32 356	0.17 169	0.53 299	0.24 307	0.70 337	0.49 271	0.59 488	0.54 408	0.40 310	0.40 409	0.41 231	0.30 298	0.17 538	0.10 334	0.14 473	0.11 310	0.18 347	0.17 363
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 253	0.27 142	1.78 330	0.44 544	0.16 137	0.61 424	0.27 377	0.51 198	0.52 300	0.47 335	0.43 296	0.43 334	0.28 289	0.54 333	0.28 263	0.12 404	0.08 192	0.12 374	0.10 242	0.17 319	0.12 196
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
iGMRVC	0.39 253	0.27 142	1.78 330	0.44 544	0.17 169	0.61 424	0.27 377	0.51 198	0.52 300	0.47 335	0.43 296	0.44 345	0.28 289	0.55 337	0.28 263	0.12 404	0.08 192	0.12 374	0.10 242	0.17 319	0.12 196

iRAFT	0.39 253	0.27 142	1.78 330	0.44 544	0.16 137	0.61 424	0.27 377	0.51 198	0.52 300	0.47 335	0.43 296	0.43 334	0.28 289	0.54 333	0.28 263	0.12 404	0.08 192	0.12 374	0.10 242	0.17 319	0.12 196

MM-Stereo_test3	0.40 262	0.58 414	1.75 308	0.36 451	0.30 445	0.45 180	0.30 429	0.72 347	0.59 377	0.31 235	0.43 296	0.32 254	0.23 198	0.35 177	0.29 277	0.10 254	0.20 566	0.10 234	0.08 151	0.40 607	0.11 148

rvit_stereo_0075_2	0.40 262	0.40 303	1.88 388	0.33 382	0.32 476	0.41 137	0.22 232	0.58 258	0.53 318	0.38 276	0.51 368	0.40 310	0.27 270	0.44 253	0.29 277	0.20 575	0.15 492	0.22 591	0.15 437	0.18 347	0.23 472

test_sample1	0.40 262	0.18 7	1.19 162	0.31 327	0.18 217	0.48 225	0.23 271	0.78 415	0.49 271	0.44 312	0.44 307	0.45 354	0.41 420	1.39 498	0.33 336	0.11 343	0.09 285	0.10 234	0.09 202	0.12 162	0.13 239

H2IRNET	0.40 262	0.61 424	1.90 400	0.29 278	0.17 169	0.54 306	0.18 104	0.52 214	0.50 282	0.27 210	0.56 430	0.47 374	0.35 358	0.46 278	0.33 336	0.10 254	0.07 77	0.12 374	0.14 412	0.32 536	0.12 196

DCANet-4	0.40 262	0.27 142	2.21 489	0.25 141	0.14 73	0.51 270	0.22 232	0.77 400	0.72 517	0.54 418	0.47 325	0.28 221	0.37 378	0.37 201	0.34 345	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 447

test_4	0.40 262	0.37 271	2.01 443	0.29 278	0.21 288	0.50 257	0.28 397	0.47 158	0.39 157	0.42 299	0.76 565	0.38 295	0.22 172	0.52 322	0.33 336	0.08 67	0.07 77	0.11 310	0.15 437	0.28 501	0.07 12

cross-raft	0.40 262	0.27 142	2.22 493	0.30 299	0.17 169	0.49 243	0.35 487	0.71 341	0.39 157	0.43 305	0.45 311	0.64 467	0.25 229	0.32 142	0.25 224	0.08 67	0.08 192	0.09 166	0.23 544	0.11 144	0.14 267

TestStereo_HL2	0.41 269	0.86 540	1.82 363	0.26 188	0.16 137	0.48 225	0.20 146	0.62 288	0.51 289	0.35 254	0.41 287	0.32 254	0.27 270	1.09 461	0.29 277	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 200	0.10 118

TestHL	0.41 269	0.90 557	1.83 367	0.26 188	0.15 103	0.50 257	0.20 146	0.63 297	0.52 300	0.35 254	0.41 287	0.31 245	0.27 270	1.11 466	0.27 250	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 200	0.10 118

FE-Mocha	0.41 269	0.31 215	1.44 228	0.28 244	0.33 491	0.41 137	0.17 82	0.69 329	0.45 230	0.44 312	0.50 363	0.41 316	0.45 461	0.36 190	1.17 598	0.10 254	0.08 192	0.11 310	0.21 531	0.13 200	0.13 239

MM-Stereo_test1	0.41 269	0.39 295	2.29 508	0.38 492	0.26 391	0.44 172	0.28 397	0.63 297	0.51 289	0.40 285	0.32 222	0.26 197	0.26 249	0.46 278	0.22 172	0.09 145	0.21 575	0.10 234	0.09 202	0.39 602	0.15 309

fast-iter	0.41 269	0.63 440	1.72 293	0.27 213	0.21 288	0.45 180	0.19 119	0.55 240	0.41 185	0.57 456	0.59 447	0.65 472	0.45 461	0.45 269	0.39 388	0.08 67	0.09 285	0.10 234	0.11 310	0.20 384	0.10 118

CoSv	0.41 269	0.63 440	1.72 293	0.27 213	0.21 288	0.45 180	0.19 119	0.55 240	0.41 185	0.57 456	0.59 447	0.65 472	0.45 461	0.45 269	0.39 388	0.08 67	0.09 285	0.10 234	0.11 310	0.20 384	0.10 118

AIO_rvc	0.41 269	0.64 445	1.29 185	0.58 618	0.39 550	0.37 91	0.24 307	0.50 188	0.43 209	0.28 217	0.23 111	0.25 182	0.16 67	0.99 447	0.19 94	0.10 254	0.16 510	0.08 65	0.11 310	0.25 463	0.85 665

test_sample2	0.41 269	0.19 11	1.23 172	0.31 327	0.17 169	0.51 270	0.27 377	0.81 439	0.55 340	0.44 312	0.45 311	0.46 366	0.38 387	1.51 520	0.30 298	0.12 404	0.09 285	0.11 310	0.10 242	0.14 233	0.14 267

GMStereo_Zeroshot	0.41 269	0.36 268	1.54 253	0.41 522	0.19 254	0.52 290	0.19 119	0.59 267	0.52 300	0.57 456	0.59 447	0.63 458	0.29 312	0.58 345	0.33 336	0.15 502	0.09 285	0.16 523	0.09 202	0.24 449	0.12 196

MIM_Stereo	0.41 269	0.60 419	1.88 388	0.31 327	0.21 288	0.50 257	0.19 119	0.64 301	0.44 215	0.43 305	0.53 396	0.43 334	0.27 270	0.51 318	0.28 263	0.08 67	0.14 464	0.11 310	0.10 242	0.26 484	0.26 508

LL-Strereo2	0.41 269	0.90 557	1.83 367	0.44 544	0.24 352	0.54 306	0.27 377	0.58 258	0.45 230	0.41 294	0.33 232	0.44 345	0.21 154	0.44 253	0.34 345	0.09 145	0.08 192	0.16 523	0.14 412	0.17 319	0.17 363

BUS	0.41 269	0.27 142	1.13 149	0.30 299	0.21 288	0.91 608	0.23 271	1.00 607	0.61 399	0.63 527	0.53 396	0.66 479	0.30 323	0.43 244	0.32 323	0.13 436	0.10 334	0.14 473	0.12 350	0.12 162	0.11 148

BSDual-CNN	0.41 269	0.27 142	1.13 149	0.30 299	0.21 288	0.76 557	0.31 442	1.00 607	0.61 399	0.63 527	0.53 396	0.63 458	0.37 378	0.43 244	0.38 377	0.13 436	0.10 334	0.14 473	0.12 350	0.12 162	0.11 148

psmg	0.41 269	0.27 142	1.13 149	0.27 213	0.21 288	0.75 553	0.36 494	0.90 516	0.61 399	0.59 488	0.59 447	0.63 458	0.37 378	0.43 244	0.38 377	0.13 436	0.10 334	0.13 435	0.12 350	0.13 200	0.11 148

GMOStereo	0.41 269	0.62 430	1.78 330	0.28 244	0.36 526	0.51 270	0.31 442	0.53 223	0.44 215	0.57 456	0.48 338	0.41 316	0.27 270	0.28 90	0.23 183	0.08 67	0.38 641	0.13 435	0.11 310	0.34 557	0.11 148

error version	0.41 269	0.62 430	1.78 330	0.28 244	0.36 526	0.51 270	0.31 442	0.53 223	0.44 215	0.57 456	0.48 338	0.41 316	0.27 270	0.28 90	0.23 183	0.08 67	0.38 641	0.13 435	0.11 310	0.34 557	0.11 148

test-v	0.41 269	0.62 430	1.78 330	0.28 244	0.36 526	0.51 270	0.31 442	0.53 223	0.44 215	0.57 456	0.48 338	0.41 316	0.27 270	0.28 90	0.23 183	0.08 67	0.38 641	0.13 435	0.11 310	0.34 557	0.11 148

CRE-IMP	0.41 269	0.22 57	1.76 317	0.48 576	0.17 169	0.79 574	0.69 629	0.52 214	0.52 300	0.47 335	0.42 293	0.45 354	0.26 249	0.41 231	0.31 310	0.11 343	0.07 77	0.12 374	0.09 202	0.17 319	0.23 472

test-2	0.41 269	0.62 430	1.78 330	0.28 244	0.36 526	0.51 270	0.31 442	0.53 223	0.44 215	0.57 456	0.48 338	0.41 316	0.27 270	0.28 90	0.23 183	0.08 67	0.38 641	0.13 435	0.11 310	0.34 557	0.11 148

CFNet-RSSM	0.41 269	0.32 223	2.20 488	0.27 213	0.44 579	0.52 290	0.19 119	0.76 388	0.48 264	0.43 305	0.36 249	0.54 409	0.26 249	0.33 156	0.25 224	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.38 625	0.10 109	0.09 79

DMCA	0.41 269	0.52 382	1.26 177	0.31 327	0.24 352	0.59 392	0.26 353	0.77 400	0.63 429	0.58 474	0.48 338	0.57 432	0.35 358	0.40 226	0.50 453	0.14 481	0.10 334	0.14 473	0.10 242	0.15 258	0.15 309

WQFJA1	0.42 290	0.24 97	0.53 11	0.26 188	0.38 544	0.48 225	0.23 271	1.72 674	2.07 683	0.25 176	0.25 138	0.28 221	0.27 270	0.32 142	0.34 345	0.09 145	0.11 387	0.10 234	0.08 151	0.20 384	0.13 239

WQFJX	0.42 290	0.25 111	0.55 14	0.26 188	0.39 550	0.47 210	0.23 271	1.76 676	1.82 677	0.26 194	0.26 151	0.28 221	0.28 289	0.42 240	0.32 323	0.10 254	0.10 334	0.09 166	0.08 151	0.24 449	0.16 341

NLMM	0.42 290	0.24 97	0.53 11	0.26 188	0.38 544	0.48 225	0.23 271	1.72 674	2.06 682	0.25 176	0.25 138	0.28 221	0.27 270	0.32 142	0.34 345	0.09 145	0.11 387	0.10 234	0.08 151	0.20 384	0.13 239

AE-Stereo	0.42 290	0.29 184	1.65 270	0.43 537	0.47 601	0.56 338	0.23 271	0.86 484	0.46 241	0.31 235	0.41 287	0.43 334	0.24 214	0.34 170	0.24 209	0.09 145	0.48 661	0.11 310	0.45 639	0.22 417	0.19 400

ACVNet-DCA	0.42 290	0.64 445	2.07 455	0.35 431	0.14 73	0.76 557	0.25 330	0.76 388	0.52 300	0.31 235	0.38 269	0.24 167	0.38 387	0.69 395	0.19 94	0.10 254	0.24 593	0.11 310	0.09 202	0.12 162	0.14 267

dd	0.42 290	0.96 579	1.77 326	0.31 327	0.17 169	0.57 356	0.26 353	0.49 179	0.68 478	0.41 294	0.40 282	0.34 271	0.27 270	0.45 269	0.40 396	0.17 538	0.10 334	0.13 435	0.12 350	0.21 400	0.12 196

Anonymous3	0.42 290	0.35 258	2.09 461	0.33 382	0.24 352	0.72 534	0.31 442	0.74 366	0.55 340	0.35 254	0.40 282	0.33 265	0.29 312	0.44 253	0.28 263	0.18 550	0.18 542	0.13 435	0.13 384	0.17 319	0.17 363

DCANet	0.42 290	0.77 504	1.95 425	0.25 141	0.14 73	0.51 270	0.22 232	0.77 400	0.72 517	0.54 418	0.48 338	0.31 245	0.41 420	0.36 190	0.39 388	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 200	0.23 472

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 290	0.86 540	1.78 330	0.28 244	0.17 169	0.52 290	0.20 146	0.62 288	0.61 399	0.50 372	0.61 470	0.39 301	0.32 342	0.35 177	0.30 298	0.07 26	0.10 334	0.09 166	0.09 202	0.35 570	0.10 118

fff	0.43 299	0.77 504	1.95 425	0.24 117	0.13 52	0.51 270	0.22 232	0.77 400	0.75 550	0.54 418	0.47 325	0.31 245	0.65 565	0.36 190	0.34 345	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 447

DisPM	0.43 299	0.33 232	1.78 330	0.57 616	0.18 217	0.59 392	0.63 617	0.53 223	0.61 399	0.60 498	0.53 396	0.38 295	0.26 249	0.75 409	0.29 277	0.12 404	0.07 77	0.12 374	0.11 310	0.11 144	0.14 267

IER	0.43 299	0.38 283	1.69 281	0.26 188	0.25 373	0.66 496	0.26 353	0.71 341	0.55 340	0.54 418	0.59 447	0.60 449	0.53 513	0.52 322	0.39 388	0.11 343	0.08 192	0.11 310	0.11 310	0.14 233	0.11 148

test-3	0.43 299	0.20 23	1.70 285	0.34 415	0.32 476	0.45 180	0.23 271	0.71 341	0.46 241	0.51 385	0.29 180	0.45 354	0.21 154	0.59 351	0.98 564	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 612	0.29 508	0.28 525

test_1	0.43 299	0.20 23	1.70 285	0.34 415	0.32 476	0.45 180	0.23 271	0.71 341	0.46 241	0.50 372	0.29 180	0.45 354	0.21 154	0.59 351	0.98 564	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 612	0.29 508	0.29 532

rafts_anoy	0.43 299	0.89 553	1.96 434	0.32 356	0.30 445	0.48 225	0.24 307	0.62 288	0.49 271	0.37 266	0.38 269	0.33 265	0.30 323	0.51 318	0.34 345	0.10 254	0.39 648	0.13 435	0.15 437	0.17 319	0.15 309

RALAANet	0.43 299	0.98 592	1.90 400	0.32 356	0.23 337	0.48 225	0.19 119	0.67 321	0.53 318	0.48 353	0.45 311	0.39 301	0.30 323	0.48 297	0.37 370	0.10 254	0.08 192	0.11 310	0.14 412	0.27 495	0.10 118

csc	0.43 299	0.77 504	1.95 425	0.24 117	0.13 52	0.51 270	0.22 232	0.77 400	0.75 550	0.54 418	0.47 325	0.31 245	0.65 565	0.36 190	0.34 345	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 447

cscssc	0.43 299	0.77 504	1.95 425	0.24 117	0.13 52	0.51 270	0.22 232	0.77 400	0.75 550	0.54 418	0.47 325	0.31 245	0.65 565	0.36 190	0.34 345	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 447

ManiGeoR	0.44 308	1.04 609	2.50 557	0.22 62	0.19 254	0.47 210	0.18 104	0.72 347	0.53 318	0.28 217	0.36 249	0.32 254	0.28 289	0.85 430	0.33 336	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 162	0.10 118

HLF11	0.44 308	0.97 587	2.44 538	0.22 62	0.19 254	0.43 159	0.17 82	0.66 311	0.51 289	0.33 249	0.40 282	0.31 245	0.29 312	0.88 437	0.35 357	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.13 200	0.11 148

HLf10	0.44 308	1.04 609	2.50 557	0.22 62	0.19 254	0.47 210	0.18 104	0.72 347	0.53 318	0.28 217	0.36 249	0.32 254	0.28 289	0.85 430	0.33 336	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 162	0.10 118

IGEV_i1	0.44 308	0.26 129	2.01 443	0.33 382	0.18 217	0.58 373	0.27 377	0.84 465	0.49 271	0.45 323	0.47 325	0.55 412	0.33 347	0.65 380	0.36 363	0.11 343	0.11 387	0.13 435	0.19 512	0.17 319	0.28 525

Selective-IGEV-i1	0.44 308	0.23 79	1.30 188	0.33 382	0.45 590	0.60 404	0.32 465	0.85 474	0.64 437	0.42 299	0.52 383	0.60 449	0.28 289	0.46 278	0.34 345	0.10 254	0.10 334	0.13 435	0.28 569	0.14 233	0.75 656

rvit_105_1	0.44 308	0.54 397	1.46 233	0.36 451	0.24 352	0.51 270	0.45 555	0.75 376	0.74 536	0.45 323	0.44 307	0.44 345	0.36 364	0.62 364	0.38 377	0.20 575	0.18 542	0.18 564	0.22 541	0.18 347	0.18 383

model_zeroshot	0.44 308	0.68 464	1.97 439	0.28 244	0.18 217	0.69 520	0.21 190	0.63 297	0.40 172	1.00 628	0.34 240	0.42 330	0.20 140	0.69 395	0.24 209	0.10 254	0.22 581	0.10 234	0.22 541	0.12 162	0.10 118

1test111	0.44 308	0.64 445	2.07 455	0.35 431	0.14 73	0.76 557	0.25 330	0.76 388	0.52 300	0.31 235	0.38 269	0.24 167	0.38 387	0.96 444	0.30 298	0.10 254	0.24 593	0.11 310	0.09 202	0.12 162	0.14 267

tt1	0.44 308	0.64 445	1.83 367	0.35 431	0.14 73	0.76 557	0.25 330	0.74 366	0.88 601	0.31 235	0.37 256	0.25 182	0.35 358	0.63 367	0.19 94	0.10 254	0.24 593	0.11 310	0.09 202	0.25 463	0.36 587

RAFT-Test	0.44 308	0.38 283	2.01 443	0.27 213	0.44 579	0.64 476	0.37 503	0.72 347	0.57 356	0.45 323	0.48 338	0.65 472	0.24 214	0.35 177	0.29 277	0.09 145	0.11 387	0.09 166	0.38 625	0.10 109	0.11 148

4D-IteraStereo	0.44 308	0.96 579	2.63 581	0.27 213	0.30 445	0.45 180	0.25 330	0.52 214	0.50 282	0.40 285	0.31 212	0.40 310	0.19 127	0.35 177	0.32 323	0.09 145	0.06 24	0.12 374	0.11 310	0.19 368	0.30 545

ToySt	0.44 308	0.61 424	1.89 395	0.29 278	0.18 217	0.55 321	0.35 487	0.67 321	0.53 318	0.39 283	0.50 363	0.59 442	0.43 449	0.51 318	0.49 448	0.10 254	0.12 420	0.13 435	0.16 459	0.24 449	0.19 400

UDGNet	0.44 308	1.02 607	1.74 301	0.35 431	0.19 254	0.58 373	0.23 271	0.49 179	0.66 467	0.41 294	0.38 269	0.34 271	0.29 312	0.53 328	0.30 298	0.24 609	0.10 334	0.37 640	0.19 512	0.27 495	0.15 309

test_3	0.44 308	0.20 23	1.70 285	0.36 451	0.32 476	0.47 210	0.30 429	0.73 361	0.49 271	0.50 372	0.30 195	0.45 354	0.22 172	0.59 351	0.98 564	0.08 67	0.10 334	0.11 310	0.35 612	0.29 508	0.28 525

GANet-ADL	0.44 308	0.41 313	2.31 510	0.33 382	0.20 274	0.57 356	0.25 330	0.75 376	0.54 333	0.42 299	0.59 447	0.56 425	0.30 323	0.40 226	0.38 377	0.14 481	0.11 387	0.09 166	0.08 151	0.22 417	0.17 363

DeepStereo_RVC	0.44 308	0.28 171	1.92 409	0.49 578	0.17 169	0.60 404	0.59 603	0.50 188	0.52 300	0.49 365	0.45 311	0.39 301	0.86 612	0.45 269	0.33 336	0.11 343	0.08 192	0.11 310	0.09 202	0.15 258	0.19 400

test-1	0.44 308	0.48 364	1.69 281	0.30 299	0.27 404	0.50 257	0.28 397	0.80 435	0.43 209	0.40 285	0.54 408	0.41 316	0.24 214	0.31 129	1.16 596	0.09 145	0.20 566	0.10 234	0.17 479	0.11 144	0.26 508

raft+_RVC	0.44 308	0.67 461	1.85 373	0.34 415	0.71 646	0.51 270	0.25 330	0.64 301	0.51 289	0.35 254	0.45 311	0.32 254	0.28 289	0.43 244	0.32 323	0.09 145	0.19 555	0.10 234	0.09 202	0.20 384	0.40 609

GES	0.44 308	0.28 171	1.88 388	0.30 299	0.18 217	0.61 424	0.30 429	0.88 504	0.46 241	0.47 335	0.52 383	0.39 301	0.42 438	0.58 345	0.67 514	0.15 502	0.11 387	0.12 374	0.10 242	0.15 258	0.17 363

AFF-stereo	0.44 308	0.96 579	1.78 330	0.31 327	0.15 103	0.50 257	0.21 190	0.64 301	0.63 429	0.47 335	0.64 504	0.49 387	0.34 356	0.46 278	0.31 310	0.08 67	0.09 285	0.10 234	0.10 242	0.37 585	0.10 118

FENet	0.44 308	0.30 201	2.42 532	0.32 356	0.17 169	0.58 373	0.22 232	0.77 400	0.59 377	0.47 335	0.42 293	0.55 412	0.38 387	0.49 307	0.47 437	0.12 404	0.09 285	0.12 374	0.11 310	0.13 200	0.16 341

AdaStereo	0.44 308	0.38 283	1.79 350	0.34 415	0.20 274	0.57 356	0.28 397	0.92 537	0.69 487	0.52 394	0.55 418	0.61 452	0.33 347	0.48 297	0.39 388	0.17 538	0.08 192	0.17 544	0.11 310	0.18 347	0.12 196
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.
HLf8	0.45 330	1.10 619	2.46 542	0.21 32	0.19 254	0.51 270	0.18 104	0.76 388	0.58 367	0.32 245	0.37 256	0.32 254	0.28 289	0.92 439	0.26 238	0.12 404	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.14 233	0.11 148

Hybrid-DGEV-03	0.45 330	0.88 548	1.75 308	0.29 278	0.17 169	0.58 373	0.24 307	0.65 308	0.48 264	0.59 488	1.01 615	0.39 301	0.28 289	0.41 231	0.34 345	0.09 145	0.08 192	0.12 374	0.09 202	0.34 557	0.24 486

WQFJX1	0.45 330	0.28 171	0.56 17	0.27 213	0.35 517	0.48 225	0.25 330	1.98 687	2.08 684	0.26 194	0.26 151	0.29 234	0.28 289	0.50 314	0.31 310	0.10 254	0.11 387	0.10 234	0.08 151	0.23 432	0.14 267

AIO-test1	0.45 330	0.87 544	2.27 504	0.33 382	0.33 491	0.50 257	0.22 232	0.74 366	0.66 467	0.29 225	0.41 287	0.29 234	0.22 172	0.73 405	0.29 277	0.09 145	0.08 192	0.12 374	0.14 412	0.30 519	0.22 447

StereoVision	0.45 330	0.72 479	1.94 422	0.33 382	0.32 476	0.47 210	0.26 353	0.68 325	0.57 356	0.32 245	0.89 595	0.45 354	0.27 270	0.49 307	0.36 363	0.13 436	0.15 492	0.16 523	0.15 437	0.19 368	0.13 239

ADStereo(finetuned)	0.45 330	0.77 504	2.12 470	0.25 141	0.14 73	0.51 270	0.22 232	0.77 400	0.72 517	0.54 418	0.48 338	0.31 245	0.76 595	0.37 201	0.38 377	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 200	0.23 472

PFNet+	0.45 330	0.37 271	1.86 381	0.46 563	0.18 217	0.58 373	0.77 641	0.52 214	0.64 437	0.56 445	0.48 338	0.39 301	0.26 249	0.93 440	0.32 323	0.13 436	0.09 285	0.14 473	0.13 384	0.12 162	0.15 309

RAFT	0.45 330	0.92 561	1.59 260	0.34 415	0.19 254	0.46 200	0.35 487	0.65 308	0.49 271	0.49 365	0.49 355	0.70 513	0.40 409	0.47 290	0.32 323	0.11 343	0.16 510	0.14 473	0.13 384	0.51 637	0.13 239

TestStereo	0.45 330	0.54 397	2.11 466	0.29 278	0.16 137	0.43 159	0.24 307	0.54 235	0.45 230	0.37 266	0.46 319	0.34 271	0.27 270	1.98 604	0.27 250	0.11 343	0.08 192	0.12 374	0.09 202	0.14 233	0.08 51

CFNet_pseudo	0.45 330	0.46 349	2.23 497	0.25 141	0.19 254	0.56 338	0.21 190	0.77 400	0.60 382	0.49 365	0.56 430	0.69 503	0.47 485	0.52 322	0.31 310	0.11 343	0.10 334	0.15 504	0.10 242	0.17 319	0.14 267

RALCasStereoNet	0.45 330	0.88 548	1.85 373	0.30 299	0.26 391	0.49 243	0.26 353	0.58 258	0.51 289	0.36 261	0.48 338	0.36 280	0.28 289	0.55 337	0.34 345	0.10 254	0.53 663	0.09 166	0.08 151	0.25 463	0.34 576

ACVNet	0.45 330	0.44 337	1.79 350	0.28 244	0.21 288	0.59 392	0.36 494	0.66 311	0.68 478	0.45 323	0.59 447	0.69 503	0.40 409	0.44 253	0.55 474	0.11 343	0.09 285	0.10 234	0.09 202	0.34 557	0.10 118

ccs_rob	0.45 330	0.46 349	2.22 493	0.26 188	0.19 254	0.56 338	0.21 190	0.77 400	0.60 382	0.49 365	0.56 430	0.69 503	0.47 485	0.52 322	0.31 310	0.11 343	0.09 285	0.16 523	0.10 242	0.17 319	0.14 267

NLMM1	0.46 343	0.27 142	0.53 11	0.27 213	0.38 544	0.49 243	0.24 307	1.97 686	2.38 687	0.28 217	0.27 160	0.26 197	0.25 229	0.47 290	0.31 310	0.10 254	0.11 387	0.10 234	0.09 202	0.23 432	0.15 309

NLCSM	0.46 343	0.37 271	0.72 73	0.29 278	0.36 526	0.49 243	0.27 377	1.33 657	1.59 666	0.29 225	0.29 180	0.29 234	0.31 333	1.44 504	0.35 357	0.11 343	0.11 387	0.11 310	0.10 242	0.35 570	0.14 267

Reg-Stereo(zero)	0.46 343	0.17 3	2.10 465	0.24 117	0.34 504	0.51 270	0.42 529	0.50 188	0.54 333	0.37 266	0.46 319	0.54 409	0.60 544	0.43 244	1.10 586	0.08 67	0.09 285	0.08 65	0.22 541	0.12 162	0.22 447

xx1	0.46 343	0.64 445	2.07 455	0.35 431	0.14 73	0.76 557	0.25 330	0.74 366	1.01 624	0.31 235	0.38 269	0.46 366	0.36 364	0.69 395	0.19 94	0.10 254	0.24 593	0.12 374	0.12 350	0.12 162	0.14 267

rrr	0.46 343	0.34 249	3.08 639	0.27 213	0.16 137	0.45 180	0.28 397	1.09 637	0.51 289	0.24 156	0.21 77	0.26 197	0.25 229	0.64 369	0.52 462	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.29 575	0.16 295	0.25 498

MSKI-zero shot	0.46 343	0.38 283	2.47 548	0.27 213	0.43 578	0.56 338	0.20 146	0.77 400	0.43 209	0.60 498	0.51 368	0.44 345	0.17 76	0.68 389	0.21 146	0.09 145	0.29 620	0.09 166	0.32 600	0.14 233	0.10 118

PCWNet_CMD	0.46 343	0.45 346	2.28 506	0.26 188	0.20 274	0.55 321	0.21 190	0.75 376	0.64 437	0.48 353	0.55 418	0.68 496	0.57 531	0.46 278	0.30 298	0.11 343	0.10 334	0.14 473	0.10 242	0.18 347	0.14 267

RAFT_CTSACE	0.46 343	0.76 495	2.07 455	0.35 431	0.30 445	0.54 306	0.30 429	0.61 284	0.48 264	0.49 365	0.76 565	0.55 412	0.36 364	0.58 345	0.22 172	0.08 67	0.13 445	0.11 310	0.10 242	0.41 610	0.08 51

NRIStereo	0.46 343	0.25 111	1.77 326	0.47 568	0.16 137	0.95 613	0.74 637	0.51 198	0.56 352	0.48 353	0.39 278	0.59 442	0.29 312	0.77 417	0.32 323	0.11 343	0.13 445	0.11 310	0.09 202	0.21 400	0.24 486

ICVP	0.46 343	0.29 184	2.41 530	0.33 382	0.22 317	0.59 392	0.55 590	0.75 376	0.50 282	0.44 312	0.60 463	0.49 387	0.35 358	0.53 328	0.37 370	0.16 523	0.16 510	0.14 473	0.11 310	0.15 258	0.15 309
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 343	0.49 368	1.65 270	0.38 492	0.29 428	0.58 373	0.22 232	0.75 376	0.62 417	0.47 335	0.49 355	0.48 385	0.36 364	1.12 470	0.37 370	0.15 502	0.10 334	0.15 504	0.13 384	0.17 319	0.17 363

test_xeample3	0.46 343	0.34 249	2.99 633	0.37 475	0.16 137	0.49 243	0.33 474	1.06 631	0.44 215	0.25 176	0.23 111	0.24 167	0.25 229	0.49 307	0.56 482	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.40 631	0.17 319	0.26 508

SFCPSM	0.46 343	0.24 97	2.35 519	0.27 213	0.27 404	0.70 526	0.32 465	0.96 573	0.63 429	0.49 365	0.52 383	0.43 334	0.36 364	0.52 322	0.43 416	0.12 404	0.09 285	0.12 374	0.16 459	0.16 295	0.12 196

UPFNet	0.46 343	0.28 171	1.73 296	0.33 382	0.32 476	0.65 490	0.38 510	0.83 453	0.59 377	0.57 456	0.52 383	0.61 452	0.40 409	0.75 409	0.52 462	0.13 436	0.12 420	0.13 435	0.12 350	0.15 258	0.11 148

MSMDNet	0.46 343	0.44 337	2.28 506	0.26 188	0.20 274	0.55 321	0.21 190	0.75 376	0.64 437	0.48 353	0.55 418	0.68 496	0.56 525	0.46 278	0.30 298	0.11 343	0.10 334	0.13 435	0.10 242	0.18 347	0.15 309

HITNet	0.46 343	0.92 561	2.09 461	0.33 382	0.14 73	0.55 321	0.22 232	0.83 453	0.56 352	0.51 385	0.49 355	0.48 385	0.37 378	0.48 297	0.54 472	0.09 145	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.23 432	0.09 79
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
ISRNet	0.47 359	0.44 337	1.55 255	0.37 475	0.31 466	0.49 243	0.19 119	0.75 376	0.66 467	0.63 527	0.71 549	0.67 489	0.39 401	0.58 345	0.44 422	0.23 600	0.16 510	0.21 588	0.20 525	0.21 400	0.25 498

test_sample7	0.47 359	0.33 232	1.49 243	0.34 415	0.20 274	0.51 270	0.30 429	0.93 545	0.66 467	0.57 456	0.51 368	0.55 412	0.45 461	1.11 466	0.38 377	0.17 538	0.14 464	0.16 523	0.15 437	0.19 368	0.18 383

cc1	0.47 359	0.64 445	2.07 455	0.35 431	0.14 73	0.76 557	0.25 330	0.74 366	1.01 624	0.31 235	0.38 269	0.24 167	0.38 387	0.69 395	0.19 94	0.10 254	0.24 593	0.11 310	0.09 202	0.25 463	0.40 609

ffm	0.47 359	0.23 79	2.01 443	0.30 299	0.21 288	0.57 356	0.26 353	0.74 366	0.88 601	0.53 405	0.63 488	0.66 479	0.39 401	0.63 367	0.19 94	0.10 254	0.24 593	0.15 504	0.13 384	0.25 463	0.36 587

hknet	0.47 359	0.29 184	1.70 285	0.30 299	0.24 352	0.76 557	0.31 442	1.00 607	0.64 437	0.63 527	0.53 396	0.80 558	0.38 387	0.77 417	0.37 370	0.11 343	0.10 334	0.14 473	0.12 350	0.12 162	0.11 148

BEATNet_4x	0.47 359	0.73 486	1.91 406	0.33 382	0.15 103	0.56 338	0.25 330	0.85 474	0.58 367	0.54 418	0.51 368	0.57 432	0.42 438	0.57 341	0.61 498	0.11 343	0.08 192	0.12 374	0.09 202	0.20 384	0.16 341

TestStereo_HLe17	0.48 365	1.17 637	2.73 600	0.22 62	0.18 217	0.50 257	0.21 190	0.78 415	0.58 367	0.31 235	0.37 256	0.31 245	0.28 289	1.06 457	0.25 224	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.13 200	0.09 79

ITSA-stereo	0.48 365	0.33 232	1.20 166	0.33 382	0.18 217	0.60 404	0.29 421	0.94 554	0.80 577	0.50 372	0.49 355	0.53 401	0.59 540	1.25 487	0.64 508	0.15 502	0.12 420	0.17 544	0.16 459	0.18 347	0.23 472

qqq1	0.48 365	0.46 349	1.60 262	0.30 299	0.15 103	0.45 180	0.24 307	0.90 516	0.72 517	0.56 445	0.64 504	0.51 393	0.41 420	1.87 585	0.23 183	0.13 436	0.10 334	0.09 166	0.08 151	0.14 233	0.11 148

fff1	0.48 365	0.46 349	1.60 262	0.30 299	0.15 103	0.45 180	0.24 307	0.90 516	0.72 517	0.56 445	0.64 504	0.51 393	0.41 420	1.87 585	0.23 183	0.13 436	0.10 334	0.09 166	0.08 151	0.14 233	0.11 148

MyStereo04	0.48 365	0.40 303	2.65 585	0.29 278	0.23 337	0.60 404	0.31 442	0.83 453	0.75 550	0.47 335	0.36 249	0.53 401	0.42 438	0.53 328	0.39 388	0.09 145	0.18 542	0.12 374	0.11 310	0.16 295	0.19 400

CFNet_ucs	0.48 365	0.50 376	2.32 511	0.26 188	0.22 317	0.57 356	0.22 232	0.85 474	0.65 452	0.53 405	0.64 504	0.68 496	0.44 457	0.54 333	0.31 310	0.13 436	0.12 420	0.16 523	0.11 310	0.19 368	0.17 363

anonymousa	0.48 365	0.46 349	2.44 538	0.29 278	0.34 504	0.61 424	0.25 330	0.66 311	0.54 333	0.53 405	0.77 569	0.73 525	0.46 476	0.33 156	0.31 310	0.10 254	0.09 285	0.12 374	0.29 575	0.10 109	0.19 400

NF-Stereo	0.48 365	0.25 111	1.81 357	0.52 591	0.16 137	0.61 424	0.44 547	0.66 311	0.61 399	0.50 372	0.47 325	0.37 285	0.26 249	1.45 509	0.79 543	0.11 343	0.07 77	0.12 374	0.10 242	0.13 200	0.16 341

OCTAStereo	0.48 365	0.25 111	1.81 357	0.52 591	0.16 137	0.61 424	0.43 536	0.66 311	0.61 399	0.50 372	0.47 325	0.37 285	0.26 249	1.44 504	0.80 544	0.11 343	0.07 77	0.12 374	0.10 242	0.13 200	0.17 363

PSM-softLoss	0.48 365	0.27 142	1.85 373	0.51 587	0.17 169	0.61 424	0.40 519	0.61 284	0.57 356	0.52 394	0.48 338	0.39 301	0.25 229	1.46 510	0.77 537	0.12 404	0.08 192	0.13 435	0.12 350	0.12 162	0.14 267

KMStereo	0.48 365	0.27 142	1.85 373	0.51 587	0.17 169	0.61 424	0.40 519	0.61 284	0.57 356	0.52 394	0.48 338	0.39 301	0.25 229	1.46 510	0.77 537	0.12 404	0.08 192	0.13 435	0.12 350	0.12 162	0.14 267

KYRaft	0.48 365	0.29 184	1.75 308	0.33 382	0.21 288	0.75 553	0.44 547	0.58 258	0.57 356	0.64 537	0.93 602	0.53 401	0.72 584	0.60 358	0.24 209	0.10 254	0.07 77	0.12 374	0.14 412	0.12 162	0.54 633

RE-Stereo	0.48 365	0.25 111	1.81 357	0.52 591	0.16 137	0.61 424	0.43 536	0.66 311	0.60 382	0.50 372	0.47 325	0.37 285	0.26 249	1.44 504	0.78 539	0.11 343	0.07 77	0.12 374	0.10 242	0.13 200	0.17 363

TVStereo	0.48 365	0.25 111	1.81 357	0.52 591	0.16 137	0.61 424	0.43 536	0.66 311	0.60 382	0.50 372	0.47 325	0.37 285	0.26 249	1.44 504	0.78 539	0.11 343	0.07 77	0.12 374	0.10 242	0.13 200	0.17 363

111	0.48 365	1.09 618	1.95 425	0.24 117	0.13 52	0.59 392	0.26 353	0.83 453	0.78 569	0.48 353	0.52 383	0.56 425	0.38 387	0.49 307	0.38 377	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.23 432	0.35 579

acv_ft	0.48 365	0.44 337	1.76 317	0.32 356	0.41 569	0.63 462	0.28 397	0.81 439	0.68 478	0.61 507	0.59 447	0.69 503	0.45 461	0.44 253	0.63 502	0.11 343	0.09 285	0.10 234	0.09 202	0.41 610	0.10 118

UCFNet_RVC	0.48 365	0.82 525	1.85 373	0.30 299	0.27 404	0.64 476	0.26 353	0.74 366	0.55 340	0.48 353	0.53 396	0.63 458	0.41 420	0.88 437	0.38 377	0.15 502	0.10 334	0.17 544	0.17 479	0.18 347	0.15 309

MLCV	0.48 365	0.89 553	1.85 373	0.29 278	0.14 73	0.59 392	0.23 271	0.72 347	0.59 377	0.66 546	0.66 515	0.55 412	0.36 364	1.03 454	0.49 448	0.09 145	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.19 368	0.11 148

DN-CSS_ROB	0.48 365	1.23 642	1.99 440	0.39 502	0.22 317	0.56 338	0.19 119	0.75 376	0.61 399	0.45 323	0.62 475	0.41 316	0.31 333	0.70 400	0.32 323	0.11 343	0.08 192	0.14 473	0.13 384	0.36 577	0.12 196

TestStereo_HL3	0.49 384	0.88 548	3.21 654	0.25 141	0.17 169	0.47 210	0.23 271	0.68 325	0.39 157	0.45 323	0.52 383	0.36 280	0.28 289	1.16 476	0.21 146	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.11 148

AIO-test2	0.49 384	1.15 631	1.96 434	0.42 533	0.37 538	0.50 257	0.23 271	0.79 431	0.70 497	0.33 249	0.53 396	0.27 210	0.22 172	0.67 386	0.29 277	0.73 666	0.08 192	0.13 435	0.17 479	0.17 319	0.18 383

DCVSM-stereo	0.49 384	0.29 184	2.49 553	0.29 278	0.22 317	0.53 299	0.52 578	0.58 258	0.49 271	0.69 558	0.46 319	0.79 554	0.48 494	0.53 328	0.42 407	0.13 436	0.14 464	0.15 504	0.12 350	0.20 384	0.20 419

MyStereo05	0.49 384	0.41 313	2.72 595	0.30 299	0.23 337	0.60 404	0.30 429	0.82 447	0.77 565	0.52 394	0.37 256	0.51 393	0.42 438	0.52 322	0.38 377	0.09 145	0.17 530	0.12 374	0.10 242	0.16 295	0.20 419

HH	0.49 384	0.49 368	2.78 609	0.50 582	0.41 569	0.38 108	0.23 271	0.72 347	0.38 143	0.63 527	0.48 338	0.87 586	0.41 420	0.64 369	0.21 146	0.09 145	0.17 530	0.10 234	0.09 202	0.16 295	0.12 196

HanStereo	0.49 384	0.49 368	2.78 609	0.50 582	0.41 569	0.38 108	0.23 271	0.72 347	0.38 143	0.63 527	0.48 338	0.87 586	0.41 420	0.64 369	0.21 146	0.09 145	0.17 530	0.10 234	0.09 202	0.16 295	0.12 196

gwcnet-sp	0.49 384	0.43 326	2.54 569	0.31 327	0.22 317	0.67 502	0.31 442	0.78 415	0.65 452	0.58 474	0.47 325	0.46 366	0.43 449	0.76 413	0.46 428	0.11 343	0.11 387	0.11 310	0.11 310	0.15 258	0.14 267

scenet	0.49 384	0.43 326	2.54 569	0.31 327	0.22 317	0.67 502	0.31 442	0.78 415	0.65 452	0.58 474	0.47 325	0.46 366	0.43 449	0.76 413	0.46 428	0.11 343	0.11 387	0.11 310	0.11 310	0.15 258	0.14 267

ssnet	0.49 384	0.43 326	2.54 569	0.31 327	0.22 317	0.67 502	0.31 442	0.78 415	0.65 452	0.58 474	0.47 325	0.46 366	0.43 449	0.76 413	0.46 428	0.11 343	0.11 387	0.11 310	0.11 310	0.15 258	0.14 267

TestStereo1	0.49 384	0.81 521	1.85 373	0.39 502	0.57 623	0.56 338	0.34 479	0.75 376	0.69 487	0.44 312	0.63 488	0.35 275	0.42 438	0.64 369	0.29 277	0.10 254	0.08 192	0.12 374	0.10 242	0.33 545	0.26 508

SA-5K	0.49 384	0.81 521	1.85 373	0.39 502	0.57 623	0.56 338	0.34 479	0.75 376	0.69 487	0.44 312	0.63 488	0.35 275	0.42 438	0.64 369	0.29 277	0.10 254	0.08 192	0.12 374	0.10 242	0.33 545	0.26 508

Prome-Stereo	0.49 384	0.30 201	1.76 317	0.60 627	0.23 337	0.63 462	0.42 529	0.62 288	0.60 382	0.59 488	1.03 620	0.43 334	0.72 584	0.60 358	0.33 336	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 144	0.43 616

test_sample4	0.50 396	0.42 321	1.88 388	0.32 356	0.19 254	0.56 338	0.26 353	0.93 545	0.65 452	0.54 418	0.54 408	0.45 354	0.36 364	1.79 568	0.36 363	0.13 436	0.10 334	0.13 435	0.12 350	0.17 319	0.16 341

test_sample3	0.50 396	0.41 313	1.88 388	0.32 356	0.19 254	0.57 356	0.25 330	0.92 537	0.64 437	0.52 394	0.49 355	0.47 374	0.35 358	1.79 568	0.37 370	0.13 436	0.10 334	0.12 374	0.11 310	0.16 295	0.16 341

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 396	0.33 232	0.93 117	0.26 188	0.22 317	0.46 200	0.20 146	1.10 638	1.34 654	3.16 697	0.32 222	0.22 131	0.20 140	0.30 119	0.22 172	0.10 254	0.09 285	0.11 310	0.09 202	0.15 258	0.19 400

SMFormer	0.50 396	0.46 349	1.60 262	0.30 299	0.15 103	0.45 180	0.24 307	0.90 516	0.72 517	0.56 445	0.64 504	0.51 393	0.41 420	1.87 585	0.49 448	0.13 436	0.10 334	0.11 310	0.10 242	0.15 258	0.16 341

tta	0.50 396	0.46 349	1.60 262	0.30 299	0.15 103	0.45 180	0.24 307	0.90 516	0.72 517	0.56 445	0.64 504	0.51 393	0.41 420	1.87 585	0.49 448	0.13 436	0.10 334	0.11 310	0.10 242	0.14 233	0.11 148

DCRE	0.50 396	0.63 440	2.13 472	0.30 299	0.23 337	0.45 180	0.24 307	0.59 267	0.53 318	0.50 372	2.10 666	0.42 330	0.26 249	0.35 177	0.23 183	0.09 145	0.14 464	0.10 234	0.32 600	0.16 295	0.15 309

RAFT+CT+SA	0.50 396	0.86 540	1.82 363	0.37 475	0.75 648	0.54 306	0.34 479	0.77 400	0.63 429	0.38 276	0.55 418	0.34 271	0.29 312	0.68 389	0.27 250	0.09 145	0.07 77	0.11 310	0.51 652	0.29 508	0.41 614

NINENet	0.50 396	0.33 232	1.69 281	0.55 609	0.25 373	0.91 608	0.23 271	0.98 586	0.71 507	0.53 405	0.55 418	0.66 479	0.30 323	1.22 481	0.32 323	0.15 502	0.13 445	0.16 523	0.11 310	0.16 295	0.13 239

SA	0.50 396	0.75 494	1.95 425	0.31 327	0.61 636	0.57 356	0.31 442	0.91 528	0.73 532	0.42 299	0.62 475	0.38 295	0.47 485	0.68 389	0.29 277	0.09 145	0.09 285	0.13 435	0.32 600	0.30 519	0.10 118

CSP-Net	0.50 396	0.39 295	1.25 175	0.29 278	0.23 337	0.77 565	0.35 487	0.86 484	0.57 356	0.59 488	0.59 447	0.65 472	0.40 409	1.77 563	0.44 422	0.16 523	0.11 387	0.10 234	0.10 242	0.20 384	0.14 267

GwcNet-ADL	0.50 396	0.74 491	2.90 624	0.31 327	0.20 274	0.58 373	0.29 421	0.87 495	0.64 437	0.47 335	0.47 325	0.56 425	0.33 347	0.46 278	0.46 428	0.13 436	0.12 420	0.09 166	0.09 202	0.14 233	0.21 432

RAFT_R40	0.50 396	0.21 39	1.76 317	0.50 582	0.40 560	0.61 424	0.53 582	0.56 246	0.60 382	0.56 445	0.54 408	0.55 412	0.51 506	1.57 530	0.53 466	0.11 343	0.07 77	0.12 374	0.10 242	0.16 295	0.09 79

GMM-Stereo	0.50 396	0.23 79	2.41 530	0.54 602	0.24 352	0.77 565	0.46 558	0.59 267	0.57 356	0.58 474	0.73 556	0.47 374	0.43 449	0.68 389	0.27 250	0.10 254	0.06 24	0.13 435	0.13 384	0.14 233	0.44 618

MMNet	0.50 396	0.48 364	1.93 412	0.33 382	0.27 404	0.79 574	0.28 397	0.81 439	0.74 536	0.60 498	0.56 430	0.59 442	0.55 521	0.79 422	0.59 493	0.10 254	0.09 285	0.12 374	0.11 310	0.13 200	0.14 267

DeepPruner_ROB	0.50 396	0.70 473	1.94 422	0.29 278	0.26 391	0.63 462	0.31 442	0.80 435	0.48 264	0.61 507	0.55 418	0.66 479	0.38 387	0.98 446	0.40 396	0.19 565	0.14 464	0.14 473	0.14 412	0.23 432	0.17 363

StereoDRNet-Refined	0.50 396	0.41 313	1.50 246	0.33 382	0.21 288	0.68 514	0.26 353	0.81 439	0.68 478	0.67 550	0.68 526	0.73 525	0.42 438	1.10 463	0.59 493	0.11 343	0.08 192	0.14 473	0.14 412	0.25 463	0.21 432
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 396	1.15 631	1.73 296	0.31 327	0.21 288	0.58 373	0.22 232	0.95 568	0.82 585	0.58 474	0.62 475	0.57 432	0.39 401	0.84 428	0.40 396	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.06 21	0.21 400	0.13 239

Hybrid-DGEV-2	0.51 413	0.84 532	1.75 308	0.32 356	0.17 169	0.73 541	0.18 104	0.83 453	0.69 487	0.52 394	0.38 269	0.53 401	0.42 438	0.99 447	0.92 554	0.10 254	0.08 192	0.11 310	0.10 242	0.25 463	0.23 472

G2L-ROB	0.51 413	0.95 576	1.96 434	0.29 278	0.22 317	0.59 392	0.28 397	0.76 388	0.57 356	0.55 436	0.45 311	0.70 513	0.32 342	1.38 497	0.47 437	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.20 384	0.13 239

DFGA-Net	0.51 413	1.06 614	1.75 308	0.30 299	0.24 352	0.54 306	0.22 232	0.63 297	0.60 382	0.48 353	0.51 368	0.35 275	0.27 270	1.82 576	0.53 466	0.10 254	0.08 192	0.12 374	0.12 350	0.37 585	0.15 309

test_sample5	0.51 413	0.43 326	1.83 367	0.32 356	0.18 217	0.55 321	0.26 353	0.92 537	0.65 452	0.53 405	0.59 447	0.45 354	0.36 364	1.87 585	0.36 363	0.13 436	0.10 334	0.13 435	0.12 350	0.17 319	0.16 341

DualNet	0.51 413	0.43 326	1.83 367	0.32 356	0.18 217	0.55 321	0.26 353	0.92 537	0.65 452	0.54 418	0.62 475	0.45 354	0.36 364	1.87 585	0.36 363	0.13 436	0.10 334	0.13 435	0.12 350	0.17 319	0.16 341

test_5	0.51 413	0.87 544	1.99 440	0.37 475	0.65 640	0.58 373	0.35 487	0.78 415	0.62 417	0.48 353	0.55 418	0.45 354	0.40 409	0.72 404	0.30 298	0.09 145	0.07 77	0.12 374	0.12 350	0.33 545	0.38 597

Sa-1000	0.51 413	0.72 479	1.90 400	0.31 327	0.60 632	0.60 404	0.31 442	0.94 554	0.71 507	0.52 394	0.83 579	0.42 330	0.33 347	0.68 389	0.28 263	0.10 254	0.09 285	0.13 435	0.29 575	0.29 508	0.10 118

dad	0.51 413	1.01 603	1.74 301	0.29 278	0.19 254	0.60 404	0.26 353	0.52 214	0.75 550	0.63 527	0.63 488	0.63 458	0.33 347	0.85 430	0.47 437	0.27 623	0.15 492	0.40 643	0.18 492	0.22 417	0.14 267

PSMNet-ADL	0.51 413	0.38 283	1.65 270	0.35 431	0.21 288	0.67 502	0.26 353	0.74 366	0.55 340	0.42 299	0.52 383	0.70 513	0.45 461	1.91 597	0.57 486	0.15 502	0.13 445	0.11 310	0.13 384	0.15 258	0.20 419

Pruner-Stereo	0.51 413	0.27 142	1.78 330	1.79 686	0.19 254	0.62 444	0.45 555	0.57 252	0.60 382	0.61 507	0.48 338	0.41 316	0.24 214	0.46 278	1.00 570	0.12 404	0.07 77	0.12 374	0.10 242	0.12 162	0.13 239

CFNet-ft	0.51 413	0.76 495	1.79 350	0.28 244	0.30 445	0.63 462	0.28 397	0.66 311	0.55 340	0.45 323	0.57 438	0.74 531	0.41 420	1.46 510	0.42 407	0.14 481	0.10 334	0.28 617	0.13 384	0.18 347	0.14 267

STTStereo	0.51 413	0.69 468	2.14 477	0.36 451	0.30 445	0.61 424	0.32 465	0.77 400	0.60 382	0.60 498	0.54 408	0.67 489	0.43 449	0.86 433	0.42 407	0.16 523	0.15 492	0.17 544	0.20 525	0.16 295	0.15 309

CFNet_RVC	0.51 413	0.76 495	1.79 350	0.28 244	0.30 445	0.63 462	0.28 397	0.66 311	0.55 340	0.45 323	0.57 438	0.74 531	0.41 420	1.46 510	0.42 407	0.14 481	0.10 334	0.28 617	0.13 384	0.18 347	0.14 267

iResNet	0.51 413	0.76 495	2.59 577	0.41 522	0.17 169	0.64 476	0.27 377	0.82 447	0.70 497	0.57 456	0.64 504	0.43 334	0.36 364	0.70 400	0.52 462	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.21 400	0.13 239

test_sample6	0.52 427	0.44 337	1.81 357	0.33 382	0.18 217	0.55 321	0.27 377	0.94 554	0.66 467	0.54 418	0.62 475	0.47 374	0.36 364	1.97 603	0.38 377	0.14 481	0.10 334	0.13 435	0.13 384	0.17 319	0.16 341

CoDeX	0.52 427	0.43 326	2.25 501	0.29 278	0.26 391	0.61 424	0.32 465	0.99 598	0.68 478	0.48 353	0.55 418	0.52 399	0.40 409	1.60 537	0.35 357	0.12 404	0.09 285	0.11 310	0.10 242	0.13 200	0.12 196

SepStereo	0.52 427	0.35 258	1.55 255	0.33 382	0.34 504	0.50 257	0.42 529	0.83 453	0.74 536	0.83 606	0.68 526	0.56 425	0.48 494	1.56 526	0.46 428	0.12 404	0.08 192	0.12 374	0.09 202	0.18 347	0.15 309

SST-Stereo	0.52 427	0.20 23	1.76 317	0.62 629	0.53 613	0.62 444	0.66 620	0.55 240	0.61 399	0.58 474	0.53 396	0.52 399	0.60 544	1.59 536	0.29 277	0.11 343	0.07 77	0.12 374	0.10 242	0.16 295	0.10 118

LMCR-Stereo	0.52 427	0.71 475	2.39 526	0.40 514	0.21 288	0.74 547	0.31 442	1.02 618	0.64 437	0.61 507	0.63 488	0.39 301	0.51 506	0.62 364	0.42 407	0.19 565	0.09 285	0.12 374	0.09 202	0.23 432	0.12 196

delet	0.52 427	0.54 397	1.62 268	0.31 327	0.35 517	0.74 547	0.46 558	0.85 474	0.74 536	0.55 436	0.60 463	0.67 489	0.50 504	1.12 470	0.57 486	0.11 343	0.11 387	0.13 435	0.14 412	0.16 295	0.12 196

IGEV-FE	0.53 433	0.34 249	2.91 625	0.32 356	0.18 217	0.54 306	0.21 190	0.72 347	0.42 198	0.81 600	0.51 368	0.70 513	0.41 420	0.48 297	1.13 590	0.09 145	0.15 492	0.10 234	0.35 612	0.19 368	0.09 79

IGEV_Zeroshot_test	0.53 433	0.33 232	2.91 625	0.32 356	0.18 217	0.54 306	0.21 190	0.72 347	0.42 198	0.81 600	0.51 368	0.71 518	0.41 420	0.48 297	1.13 590	0.09 145	0.15 492	0.10 234	0.35 612	0.19 368	0.09 79

TRStereo	0.53 433	0.76 495	2.38 524	0.42 533	0.29 428	0.69 520	0.23 271	1.81 679	0.55 340	0.36 261	0.32 222	0.47 374	0.40 409	0.46 278	0.25 224	0.12 404	0.11 387	0.11 310	0.41 634	0.13 200	0.32 563

RAFT-345	0.53 433	0.30 201	2.34 516	0.38 492	0.34 504	0.58 373	0.42 529	0.47 158	0.61 399	0.51 385	1.00 614	0.43 334	0.28 289	1.57 530	0.82 546	0.10 254	0.07 77	0.11 310	0.09 202	0.10 109	0.08 51

cf-r	0.53 433	0.81 521	2.15 478	0.33 382	0.28 419	0.60 404	0.28 397	0.78 415	0.64 437	0.51 385	0.60 463	0.75 537	0.40 409	1.32 490	0.43 416	0.13 436	0.09 285	0.11 310	0.12 350	0.15 258	0.14 267

PSMNet-RSSM	0.53 433	0.82 525	1.78 330	0.31 327	0.25 373	0.58 373	0.28 397	0.84 465	0.60 382	0.50 372	0.61 470	0.67 489	0.43 449	1.68 547	0.42 407	0.15 502	0.10 334	0.14 473	0.16 459	0.15 258	0.13 239

MyStereo8	0.54 439	0.80 516	2.76 604	0.32 356	0.33 491	0.71 528	0.20 146	0.87 495	0.57 356	0.51 385	0.59 447	0.50 390	0.33 347	0.68 389	0.55 474	0.10 254	0.29 620	0.10 234	0.13 384	0.21 400	0.34 576

MyStereo06	0.54 439	0.41 313	2.68 588	0.30 299	0.23 337	0.60 404	0.30 429	0.81 439	0.44 215	0.84 608	0.52 383	0.78 549	0.58 537	0.48 297	1.10 586	0.09 145	0.17 530	0.12 374	0.10 242	0.16 295	0.20 419

iRaft-Stereo_5w	0.54 439	1.01 603	2.08 460	0.27 213	0.21 288	0.49 243	0.28 397	0.73 361	0.58 367	0.40 285	0.61 470	0.62 456	0.46 476	1.78 564	0.47 437	0.09 145	0.07 77	0.11 310	0.10 242	0.39 602	0.12 196

IPLGR	0.54 439	0.56 408	2.68 588	0.36 451	0.18 217	0.62 444	0.54 586	1.02 618	0.64 437	0.73 576	0.46 319	0.47 374	0.45 461	1.12 470	0.29 277	0.09 145	0.08 192	0.11 310	0.09 202	0.19 368	0.12 196

AACVNet	0.54 439	0.78 512	1.73 296	0.36 451	0.21 288	0.57 356	0.25 330	0.71 341	0.51 289	0.55 436	0.59 447	0.64 467	0.41 420	2.13 623	0.41 404	0.14 481	0.11 387	0.14 473	0.11 310	0.33 545	0.15 309

LCNet	0.54 439	0.37 271	1.78 330	0.92 655	0.22 317	0.96 614	0.30 429	0.59 267	0.58 367	0.51 385	0.55 418	0.41 316	0.76 595	0.84 428	0.26 238	0.09 145	0.06 24	0.12 374	0.18 492	0.98 672	0.39 603

IRAFT_RVC	0.54 439	0.53 389	1.78 330	0.46 563	0.21 288	0.58 373	0.43 536	0.65 308	0.66 467	0.54 418	0.50 363	0.49 387	0.51 506	1.58 534	1.01 574	0.11 343	0.25 606	0.13 435	0.10 242	0.15 258	0.13 239

GEStereo_RVC	0.54 439	0.87 544	1.95 425	0.47 568	0.25 373	0.62 444	0.37 503	1.00 607	0.74 536	0.53 405	0.54 408	0.59 442	0.44 457	1.10 463	0.46 428	0.15 502	0.11 387	0.12 374	0.10 242	0.26 484	0.19 400

UNet	0.54 439	0.44 337	2.83 614	0.31 327	0.33 491	0.74 547	0.27 377	0.82 447	0.61 399	0.53 405	0.54 408	0.72 521	0.54 516	0.78 421	0.56 482	0.11 343	0.09 285	0.13 435	0.11 310	0.14 233	0.12 196

HGLStereo	0.54 439	0.69 468	2.00 442	0.35 431	0.40 560	0.66 496	0.30 429	0.83 453	0.62 417	0.57 456	0.69 535	0.69 503	0.54 516	1.07 458	0.55 474	0.13 436	0.13 445	0.13 435	0.11 310	0.19 368	0.17 363

DSFCA	0.54 439	0.35 258	1.41 220	0.28 244	0.28 419	0.79 574	0.88 650	0.76 388	0.70 497	0.72 572	0.66 515	0.67 489	0.57 531	1.17 477	0.63 502	0.16 523	0.14 464	0.13 435	0.14 412	0.16 295	0.13 239

DLCB_ROB	0.54 439	0.55 406	1.49 243	0.36 451	0.25 373	0.65 490	0.36 494	0.80 435	0.70 497	0.72 572	0.69 535	0.83 568	0.46 476	1.53 523	0.60 495	0.13 436	0.12 420	0.14 473	0.14 412	0.14 233	0.13 239

G2L-Stereo_test	0.55 451	0.97 587	1.89 395	0.33 382	0.24 352	0.75 553	0.38 510	0.79 431	0.60 382	0.60 498	0.54 408	0.74 531	0.39 401	1.56 526	0.43 416	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.08 151	0.28 501	0.13 239

G2L-Stereo	0.55 451	0.85 537	2.18 485	0.31 327	0.27 404	0.59 392	0.27 377	0.77 400	0.55 340	0.54 418	0.52 383	0.71 518	0.36 364	1.75 559	0.50 453	0.13 436	0.11 387	0.13 435	0.11 310	0.29 508	0.15 309

ssnet_v2	0.55 451	0.60 419	1.86 381	0.32 356	0.22 317	0.72 534	0.44 547	0.94 554	0.74 536	0.63 527	0.54 408	0.81 561	0.47 485	0.77 417	0.70 521	0.16 523	0.14 464	0.14 473	0.14 412	0.30 519	0.30 545

raft_robust	0.55 451	0.84 532	1.73 296	0.28 244	0.54 615	0.53 299	0.25 330	0.88 504	0.75 550	0.48 353	0.46 319	0.76 543	0.75 593	1.46 510	0.27 250	0.09 145	0.10 334	0.10 234	0.30 585	0.26 484	0.16 341

XX-Stereo	0.55 451	0.54 397	3.50 666	0.48 576	0.39 550	0.54 306	0.17 82	0.89 510	0.40 172	0.44 312	0.65 513	0.85 577	0.19 127	0.77 417	0.21 146	0.10 254	0.14 464	0.10 234	0.32 600	0.17 319	0.14 267

ac_64	0.55 451	0.46 349	1.92 409	0.36 451	0.34 504	0.63 462	0.31 442	0.82 447	0.61 399	0.55 436	0.51 368	0.89 592	0.48 494	1.83 577	0.55 474	0.14 481	0.11 387	0.12 374	0.12 350	0.18 347	0.12 196

GANet-RSSM	0.55 451	0.73 486	1.90 400	0.36 451	0.26 391	0.59 392	0.27 377	0.78 415	0.52 300	0.47 335	0.57 438	0.63 458	0.45 461	1.92 601	0.43 416	0.14 481	0.10 334	0.25 610	0.11 310	0.34 557	0.14 267

CCAANet	0.55 451	0.73 486	2.47 548	0.30 299	0.24 352	0.55 321	0.24 307	0.84 465	0.64 437	0.40 285	0.67 518	0.56 425	0.36 364	1.87 585	0.41 404	0.10 254	0.08 192	0.13 435	0.12 350	0.11 144	0.13 239

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 451	0.92 561	2.36 522	0.38 492	0.37 538	0.60 404	0.28 397	0.82 447	0.62 417	0.62 518	0.55 418	0.72 521	0.45 461	1.00 450	0.43 416	0.15 502	0.11 387	0.14 473	0.14 412	0.15 258	0.16 341
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 460	0.29 184	1.27 180	0.26 188	0.16 137	0.44 172	0.16 68	0.44 115	0.35 94	5.31 702	0.19 60	0.22 131	0.19 127	0.24 39	1.08 583	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.13 239

CBFPSM	0.56 460	0.91 559	1.82 363	0.28 244	0.23 337	0.71 528	0.37 503	0.72 347	0.64 437	0.50 372	0.49 355	1.03 624	0.83 605	0.62 364	1.35 615	0.10 254	0.12 420	0.10 234	0.10 242	0.18 347	0.19 400

CRFU-Net	0.56 460	0.38 283	1.86 381	0.46 563	0.26 391	0.82 585	0.36 494	0.90 516	0.49 271	0.62 518	0.59 447	0.78 549	1.35 655	1.00 450	0.48 443	0.15 502	0.14 464	0.17 544	0.10 242	0.19 368	0.14 267

CIPLG	0.56 460	1.19 638	2.46 542	0.80 646	0.31 466	0.61 424	0.57 599	0.76 388	0.57 356	0.56 445	0.63 488	0.41 316	0.30 323	0.45 269	0.40 396	0.11 343	0.20 566	0.13 435	0.13 384	0.35 570	0.19 400

DAS	0.56 460	0.35 258	1.55 255	0.33 382	0.34 504	0.50 257	0.42 529	0.83 453	0.74 536	0.83 606	0.68 526	0.56 425	0.48 494	2.40 643	0.46 428	0.12 404	0.08 192	0.12 374	0.09 202	0.18 347	0.15 309

AASNet	0.56 460	1.03 608	2.34 516	0.37 475	0.33 491	0.65 490	0.29 421	0.96 573	0.73 532	0.54 418	0.60 463	0.55 412	0.38 387	0.59 351	0.58 491	0.14 481	0.12 420	0.13 435	0.10 242	0.43 618	0.24 486

ACRE	0.56 460	1.14 627	2.77 607	0.76 642	0.28 419	0.60 404	0.56 595	0.76 388	0.58 367	0.55 436	0.62 475	0.41 316	0.29 312	0.44 253	0.39 388	0.11 343	0.19 555	0.13 435	0.14 412	0.36 577	0.18 383

iinet-f	0.57 467	0.93 567	2.27 504	0.31 327	0.25 373	0.83 588	0.33 474	0.81 439	0.65 452	0.54 418	0.63 488	0.73 525	0.67 572	0.73 405	0.67 514	0.13 436	0.13 445	0.11 310	0.10 242	0.43 618	0.16 341

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 467	0.87 544	2.11 466	0.32 356	0.30 445	0.84 590	0.40 519	0.88 504	0.72 517	0.65 544	0.73 556	0.66 479	0.57 531	0.93 440	0.71 524	0.13 436	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.15 258	0.14 267

psm_up	0.57 467	0.61 424	1.83 367	0.35 431	0.30 445	0.64 476	0.37 503	0.90 516	0.68 478	0.59 488	0.55 418	0.68 496	0.54 516	1.91 597	0.46 428	0.16 523	0.15 492	0.16 523	0.15 437	0.23 432	0.13 239

GwcNet-RSSM	0.57 467	0.94 569	2.13 472	0.32 356	0.25 373	0.60 404	0.30 429	0.80 435	0.66 467	0.52 394	0.64 504	0.71 518	0.40 409	1.79 568	0.50 453	0.13 436	0.09 285	0.12 374	0.12 350	0.21 400	0.15 309

DISCO	0.57 467	0.34 249	1.87 386	0.45 558	0.34 504	0.84 590	0.35 487	0.84 465	0.78 569	0.59 488	0.63 488	1.06 631	0.53 513	1.10 463	0.82 546	0.12 404	0.09 285	0.11 310	0.10 242	0.22 417	0.18 383

coex_refinement	0.58 472	0.94 569	1.87 386	0.38 492	0.25 373	0.64 476	0.34 479	0.83 453	0.65 452	0.60 498	0.63 488	0.81 561	0.48 494	1.85 584	0.56 482	0.13 436	0.09 285	0.10 234	0.10 242	0.16 295	0.16 341

PSMNet-RUCA	0.58 472	0.82 525	1.89 395	0.59 623	0.56 621	0.64 476	0.36 494	0.84 465	0.69 487	0.51 385	0.68 526	0.53 401	0.43 449	0.56 340	0.43 416	0.34 639	0.18 542	0.44 649	0.29 575	0.48 630	0.30 545

FACV-RUCA	0.58 472	0.40 303	1.78 330	0.43 537	1.67 690	0.48 225	0.28 397	0.69 329	0.62 417	0.40 285	0.53 396	0.33 265	0.63 561	0.40 226	0.31 310	0.13 436	0.11 387	0.62 661	0.12 350	0.70 654	0.98 673

UGAM	0.58 472	0.47 359	2.21 489	0.30 299	0.19 254	0.53 299	0.34 479	0.59 267	0.63 429	0.44 312	0.73 556	0.78 549	0.37 378	2.58 660	0.39 388	0.10 254	0.08 192	0.17 544	0.14 412	0.42 616	0.17 363

iRaft-Stereo_20w	0.58 472	0.39 295	1.96 434	0.45 558	0.32 476	0.92 610	0.57 599	1.14 643	0.56 352	0.81 600	0.40 282	0.55 412	0.69 577	0.65 380	1.04 579	0.09 145	0.16 510	0.09 166	0.36 621	0.17 319	0.25 498

IPLGR_C	0.58 472	1.25 645	2.72 595	0.80 646	0.31 466	0.60 404	0.61 609	0.76 388	0.58 367	0.56 445	0.62 475	0.41 316	0.31 333	0.43 244	0.40 396	0.11 343	0.22 581	0.13 435	0.15 437	0.35 570	0.19 400

CFNet	0.58 472	0.96 579	1.78 330	0.33 382	0.25 373	0.63 462	0.22 232	0.88 504	0.75 550	0.46 333	0.59 447	0.58 439	0.40 409	2.29 631	0.48 443	0.12 404	0.09 285	0.15 504	0.14 412	0.30 519	0.15 309

NVstereo2D	0.58 472	0.40 303	2.03 451	0.35 431	0.35 517	0.69 520	0.39 516	0.91 528	0.80 577	0.47 335	0.53 396	0.67 489	0.46 476	1.99 607	0.48 443	0.19 565	0.11 387	0.17 544	0.13 384	0.25 463	0.25 498

HUF	0.59 480	0.65 452	2.46 542	0.45 558	0.77 652	0.34 63	0.24 307	0.46 138	0.39 157	0.31 235	0.28 172	0.25 182	0.19 127	0.67 386	0.18 68	0.12 404	2.03 703	0.08 65	0.06 21	0.31 527	1.59 696

DualNet (step1)	0.59 480	0.62 430	1.93 412	0.27 213	0.22 317	0.68 514	0.31 442	0.93 545	0.66 467	0.57 456	0.51 368	0.55 412	0.45 461	1.11 466	0.38 377	0.61 658	0.14 464	0.87 670	0.56 660	0.25 463	0.23 472

Wz-Net-LNSev	0.59 480	0.96 579	2.47 548	0.34 415	0.37 538	0.79 574	0.44 547	0.86 484	0.77 565	0.61 507	0.67 518	0.79 554	0.56 525	0.64 369	0.62 500	0.15 502	0.14 464	0.12 374	0.12 350	0.18 347	0.19 400

OMP-Stereo	0.59 480	0.65 452	1.74 301	0.56 611	0.37 538	0.60 404	0.26 353	0.70 337	0.65 452	0.66 546	0.60 463	0.69 503	0.32 342	2.09 619	1.20 602	0.10 254	0.07 77	0.12 374	0.09 202	0.17 319	0.10 118

IIG-Stereo	0.59 480	0.65 452	1.74 301	0.54 602	0.23 337	0.61 424	0.21 190	0.73 361	0.65 452	0.64 537	0.69 535	0.69 503	0.38 387	2.09 619	1.39 618	0.11 343	0.07 77	0.11 310	0.09 202	0.15 258	0.09 79

iResNetv2_ROB	0.59 480	1.43 660	2.96 628	0.40 514	0.22 317	0.58 373	0.28 397	0.91 528	0.73 532	0.57 456	0.63 488	0.60 449	0.41 420	0.74 408	0.35 357	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.07 106	0.43 618	0.17 363

SACVNet	0.60 486	0.74 491	1.90 400	0.37 475	0.28 419	0.64 476	0.37 503	0.86 484	0.61 399	0.65 544	0.62 475	0.69 503	0.44 457	2.08 617	0.42 407	0.18 550	0.14 464	0.16 523	0.15 437	0.38 592	0.24 486

HHNet	0.60 486	0.65 452	2.60 579	0.36 451	0.25 373	0.64 476	0.61 609	0.64 301	0.62 417	0.55 436	1.13 631	0.32 254	0.60 544	0.42 240	1.79 639	0.15 502	0.07 77	0.12 374	0.10 242	0.18 347	0.15 309

ASMatch	0.60 486	0.43 326	2.58 575	0.91 654	0.36 526	0.56 338	0.25 330	0.52 214	0.61 399	0.47 335	1.21 634	0.47 374	0.66 570	1.34 493	0.94 557	0.10 254	0.08 192	0.11 310	0.11 310	0.10 109	0.16 341

PFNet	0.60 486	0.33 232	2.47 548	0.41 522	0.55 618	0.62 444	0.27 377	0.61 284	0.63 429	0.61 507	0.56 430	0.45 354	0.32 342	1.88 594	1.14 592	0.28 627	0.09 285	0.12 374	0.16 459	0.26 484	0.20 419

ADLNet	0.60 486	0.71 475	1.95 425	0.35 431	0.34 504	0.67 502	0.34 479	0.90 516	0.74 536	0.68 556	0.62 475	0.80 558	0.45 461	1.78 564	0.64 508	0.14 481	0.11 387	0.14 473	0.14 412	0.29 508	0.21 432

ARAFT	0.60 486	1.23 642	3.10 642	0.28 244	0.16 137	0.64 476	0.36 494	0.90 516	0.67 476	0.61 507	0.49 355	0.55 412	0.31 333	1.24 486	0.32 323	0.10 254	0.08 192	0.14 473	0.13 384	0.37 585	0.21 432

ETE_ROB	0.60 486	0.71 475	1.55 255	0.37 475	0.25 373	0.69 520	0.51 575	1.47 664	0.70 497	0.80 594	0.69 535	0.85 577	0.49 501	1.36 495	0.58 491	0.16 523	0.13 445	0.19 571	0.16 459	0.21 400	0.23 472

LALA_ROB	0.60 486	0.76 495	1.69 281	0.36 451	0.29 428	0.79 574	0.55 590	0.94 554	0.77 565	0.81 600	0.67 518	0.94 606	0.49 501	0.99 447	0.73 531	0.21 583	0.15 492	0.20 580	0.18 492	0.23 432	0.21 432

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 494	0.61 424	3.35 663	0.33 382	0.58 625	0.66 496	0.20 146	0.98 586	0.55 340	0.73 576	0.52 383	0.99 616	0.65 565	0.58 345	0.29 277	0.10 254	0.16 510	0.10 234	0.41 634	0.29 508	0.20 419

RAFT-RH_RVC	0.61 494	0.50 376	2.33 514	0.36 451	0.29 428	0.60 404	0.18 104	0.44 115	0.58 367	0.76 584	1.91 662	0.47 374	0.29 312	1.60 537	1.23 606	0.14 481	0.07 77	0.13 435	0.13 384	0.10 109	0.09 79

FADNet-RVC	0.61 494	1.26 647	2.12 470	0.33 382	0.26 391	0.59 392	0.29 421	0.86 484	0.62 417	0.45 323	0.50 363	0.62 456	0.46 476	1.73 555	0.55 474	0.17 538	0.20 566	0.17 544	0.18 492	0.59 645	0.28 525

RASNet	0.61 494	0.68 464	2.03 451	0.35 431	0.46 598	0.65 490	0.28 397	0.78 415	0.70 497	0.48 353	0.64 504	0.93 602	0.61 553	2.21 627	0.73 531	0.12 404	0.09 285	0.09 166	0.10 242	0.14 233	0.11 148

XPNet_ROB	0.61 494	0.72 479	1.66 275	0.37 475	0.27 404	0.67 502	0.47 566	0.89 510	0.71 507	0.78 590	0.70 545	0.81 561	0.53 513	1.70 550	0.76 535	0.21 583	0.16 510	0.16 523	0.15 437	0.20 384	0.21 432

252Zero-FE	0.62 499	0.27 142	0.83 92	0.24 117	0.13 52	0.31 40	0.13 9	0.39 67	0.32 51	8.03 706	0.23 111	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 422	0.09 145	0.12 420	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.12 196

YMNet	0.62 499	0.72 479	1.93 412	0.41 522	0.41 569	0.87 600	0.43 536	0.87 495	0.71 507	0.74 579	0.81 574	0.83 568	0.46 476	0.86 433	0.93 555	0.19 565	0.22 581	0.20 580	0.17 479	0.41 610	0.21 432

YMNet_1	0.62 499	0.72 479	1.93 412	0.41 522	0.41 569	0.87 600	0.43 536	0.87 495	0.71 507	0.74 579	0.81 574	0.83 568	0.46 476	0.86 433	0.93 555	0.19 565	0.22 581	0.20 580	0.17 479	0.41 610	0.21 432

DDVS	0.62 499	0.40 303	1.40 218	2.21 694	0.35 517	0.87 600	1.00 660	0.69 329	0.50 282	0.53 405	0.56 430	0.90 594	0.37 378	1.22 481	0.47 437	0.15 502	0.14 464	0.14 473	0.12 350	0.19 368	0.22 447

DRaft	0.62 499	0.38 283	1.76 317	0.24 117	0.16 137	0.64 476	0.66 620	0.53 223	0.53 318	0.67 550	0.99 612	0.38 295	1.00 629	1.44 504	2.10 653	0.10 254	0.14 464	0.10 234	0.14 412	0.18 347	0.21 432

DMCA-RVC	0.62 499	0.96 579	2.63 581	0.36 451	0.90 658	0.56 338	0.31 442	0.69 329	0.57 356	0.68 556	0.52 383	0.59 442	0.56 525	1.23 483	0.53 466	0.16 523	0.38 641	0.20 580	0.15 437	0.20 384	0.15 309

HSM	0.62 499	0.76 495	1.72 293	0.30 299	0.29 428	0.64 476	0.28 397	0.94 554	0.62 417	0.58 474	0.57 438	1.40 657	0.64 563	2.59 661	0.42 407	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.14 233	0.11 148

UGAM-zero	0.63 506	0.39 295	2.49 553	0.30 299	0.49 604	0.67 502	0.19 119	0.91 528	0.45 230	0.77 588	0.45 311	1.16 645	0.82 604	2.05 612	0.29 277	0.09 145	0.15 492	0.09 166	0.44 638	0.11 144	0.22 447

fast-acv-ft	0.63 506	0.88 548	3.10 642	0.38 492	0.30 445	0.79 574	0.48 570	0.69 329	0.72 517	0.58 474	0.78 570	0.76 543	0.60 544	0.67 386	0.73 531	0.15 502	0.15 492	0.18 564	0.17 479	0.37 585	0.16 341

PSM-AAD	0.63 506	0.22 57	1.77 326	0.37 475	0.23 337	0.86 596	1.17 672	0.59 267	0.60 382	0.64 537	0.71 549	0.68 496	2.93 688	0.65 380	0.31 310	0.09 145	0.07 77	0.17 544	0.15 437	0.13 200	0.33 572

PS-NSSS	0.63 506	1.00 599	1.81 357	0.30 299	0.31 466	0.63 462	0.34 479	0.98 586	0.69 487	0.54 418	0.74 559	0.51 393	0.41 420	2.43 648	0.48 443	0.24 609	0.17 530	0.27 614	0.18 492	0.27 495	0.21 432

z-ln-s-r	0.64 510	0.89 553	2.23 497	0.32 356	0.26 391	0.57 356	0.37 503	0.84 465	0.76 560	0.51 385	0.81 574	0.64 467	0.45 461	2.06 613	1.27 610	0.10 254	0.07 77	0.11 310	0.09 202	0.24 449	0.13 239

TransformOpticalFlow	0.64 510	0.56 408	2.66 586	0.44 544	0.26 391	0.62 444	0.28 397	0.83 453	0.71 507	0.76 584	0.74 559	0.91 596	0.85 609	1.83 577	0.81 545	0.10 254	0.07 77	0.11 310	0.09 202	0.11 144	0.12 196

pcwnet_v2	0.64 510	0.49 368	4.41 681	0.32 356	0.27 404	0.60 404	0.25 330	0.97 582	0.88 601	0.59 488	0.70 545	0.63 458	0.55 521	0.66 385	0.37 370	0.17 538	0.15 492	0.15 504	0.14 412	0.21 400	0.23 472

RAFT + AFF	0.64 510	1.20 639	1.95 425	0.34 415	0.33 491	0.67 502	0.52 578	0.99 598	0.74 536	0.53 405	0.58 444	0.57 432	0.80 601	1.76 560	0.51 459	0.12 404	0.27 616	0.15 504	0.14 412	0.43 618	0.29 532

FADNet	0.64 510	1.22 641	2.06 453	0.32 356	0.30 445	0.66 496	0.29 421	0.88 504	0.72 517	0.44 312	0.48 338	0.66 479	0.57 531	1.84 582	0.45 427	0.46 650	0.20 566	0.17 544	0.19 512	0.59 645	0.24 486

DRN-Test	0.64 510	0.43 326	2.44 538	0.39 502	0.44 579	0.80 581	0.41 525	1.02 618	0.78 569	0.80 594	0.63 488	0.69 503	0.56 525	1.79 568	0.69 519	0.15 502	0.12 420	0.17 544	0.16 459	0.18 347	0.17 363

StereoDRNet	0.64 510	0.88 548	2.35 519	0.41 522	0.45 590	0.73 541	0.47 566	0.94 554	0.74 536	0.75 581	0.54 408	0.74 531	0.47 485	1.70 550	0.72 528	0.15 502	0.14 464	0.15 504	0.14 412	0.20 384	0.19 400

NOSS_ROB	0.64 510	0.65 452	1.62 268	0.46 563	0.25 373	0.67 502	0.30 429	0.93 545	0.77 565	0.59 488	0.57 438	0.77 545	0.38 387	2.78 672	0.44 422	0.23 600	0.24 593	0.28 617	0.26 560	0.27 495	0.39 603

Select-FE	0.65 518	0.67 461	2.76 604	0.49 578	0.55 618	0.79 574	0.16 68	0.90 516	0.53 318	0.84 608	0.55 418	0.91 596	0.75 593	0.57 341	1.16 596	0.11 343	0.18 542	0.11 310	0.49 648	0.14 233	0.31 554

Wz-Net-MNSev	0.65 518	0.97 587	2.19 487	0.36 451	0.33 491	0.90 606	0.60 605	0.92 537	0.81 584	0.75 581	0.72 554	0.73 525	0.65 565	1.39 498	0.71 524	0.16 523	0.13 445	0.14 473	0.14 412	0.24 449	0.18 383

FINET	0.65 518	0.95 576	3.06 638	0.35 431	0.40 560	0.58 373	0.48 570	0.92 537	1.10 636	0.57 456	0.68 526	0.47 374	0.44 457	1.15 475	0.60 495	0.23 600	0.21 575	0.17 544	0.15 437	0.26 484	0.25 498

CVANet_RVC	0.65 518	0.80 516	2.13 472	0.36 451	0.26 391	0.62 444	0.42 529	0.84 465	0.72 517	0.69 558	0.68 526	0.68 496	0.52 511	2.64 663	0.42 407	0.19 565	0.12 420	0.22 591	0.17 479	0.37 585	0.15 309

NCCL2	0.65 518	0.94 569	1.96 434	0.43 537	0.30 445	0.71 528	0.68 626	0.84 465	0.65 452	0.70 564	0.60 463	0.86 584	0.54 516	1.56 526	0.57 486	0.20 575	0.16 510	0.67 664	0.25 552	0.22 417	0.24 486

RT-IGEV	0.66 523	0.25 111	2.11 466	0.56 611	0.46 598	0.62 444	0.54 586	0.99 598	0.75 550	0.79 592	0.93 602	0.85 577	0.78 599	0.59 351	1.64 632	0.12 404	0.16 510	0.11 310	0.47 643	0.28 501	0.30 545

TCMNet	0.66 523	0.85 537	2.55 574	0.50 582	0.52 612	0.72 534	0.39 516	0.87 495	0.72 517	0.58 474	0.68 526	0.63 458	0.46 476	1.70 550	0.63 502	0.18 550	0.18 542	0.23 598	0.18 492	0.38 592	0.27 517

ACV-stereo	0.66 523	0.76 495	2.86 615	0.32 356	0.25 373	1.01 622	0.60 605	0.59 267	0.52 300	0.41 294	0.45 311	1.55 663	0.94 624	1.40 501	0.69 519	0.14 481	0.13 445	0.12 374	0.11 310	0.20 384	0.19 400

GrayStereo	0.66 523	0.19 11	1.76 317	0.90 653	0.23 337	0.62 444	1.42 687	0.62 288	0.60 382	0.72 572	0.78 570	0.56 425	3.07 691	0.60 358	0.26 238	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.21 531	0.11 144	0.18 383

PSMNet_ROB	0.66 523	1.01 603	2.33 514	0.38 492	0.31 466	0.72 534	0.55 590	0.86 484	0.69 487	0.54 418	0.60 463	0.75 537	0.47 485	2.00 608	0.82 546	0.17 538	0.13 445	0.19 571	0.19 512	0.24 449	0.27 517

DispNO	0.67 528	0.98 592	2.58 575	0.31 327	0.27 404	0.59 392	0.29 421	0.83 453	0.68 478	0.53 405	0.79 573	0.83 568	0.47 485	2.46 651	0.68 517	0.12 404	0.10 334	0.19 571	0.31 594	0.16 295	0.17 363

STrans-v2	0.67 528	0.56 408	2.64 583	0.27 213	0.23 337	0.57 356	0.33 474	0.96 573	0.69 487	0.92 620	0.85 586	0.89 592	0.93 621	1.83 577	1.21 604	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 144	0.12 196

hitnet-ft	0.67 528	0.80 516	1.90 400	0.28 244	0.22 317	0.69 520	0.36 494	0.85 474	0.65 452	0.56 445	0.84 582	1.03 624	0.95 627	2.32 634	0.55 474	0.23 600	0.14 464	0.41 644	0.13 384	0.24 449	0.17 363

FADNet-RVC-Resample	0.67 528	1.16 636	3.16 648	0.37 475	0.29 428	0.62 444	0.38 510	0.86 484	0.63 429	0.51 385	0.50 363	0.57 432	0.45 461	1.57 530	0.49 448	0.24 609	0.32 630	0.23 598	0.19 512	0.27 495	0.62 645

RP	0.67 528	0.82 525	1.94 422	0.43 537	0.44 579	0.65 490	0.45 555	0.89 510	0.82 585	0.66 546	0.92 598	0.99 616	0.76 595	1.55 525	0.66 511	0.25 614	0.18 542	0.23 598	0.20 525	0.31 527	0.22 447

HSM-Net_RVC	0.67 528	0.34 249	2.23 497	0.26 188	0.19 254	0.67 502	0.29 421	1.26 654	0.69 487	0.72 572	0.70 545	0.78 549	0.42 438	3.77 692	0.41 404	0.13 436	0.09 285	0.10 234	0.09 202	0.12 162	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 528	0.92 561	1.76 317	0.37 475	0.24 352	0.66 496	0.56 595	0.82 447	0.74 536	1.16 641	0.62 475	0.61 452	0.48 494	2.70 668	0.50 453	0.20 575	0.11 387	0.35 634	0.14 412	0.32 536	0.16 341

w-ln-seven-2	0.68 535	1.13 625	2.46 542	0.36 451	0.27 404	0.65 490	0.44 547	0.87 495	0.83 588	0.69 558	0.75 562	0.72 521	0.63 561	1.56 526	1.15 594	0.13 436	0.13 445	0.15 504	0.14 412	0.35 570	0.19 400

ADLNet2	0.68 535	0.84 532	3.19 652	0.33 382	0.36 526	0.64 476	0.37 503	0.89 510	0.79 574	0.54 418	0.65 513	0.93 602	0.48 494	2.07 615	0.56 482	0.13 436	0.11 387	0.11 310	0.11 310	0.33 545	0.18 383

DEmStereo	0.68 535	0.31 215	2.25 501	0.42 533	0.17 169	0.66 496	0.89 651	0.51 198	0.59 377	0.60 498	1.01 615	0.45 354	1.26 647	1.54 524	2.26 659	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.10 242	0.10 109	0.11 148

Nwc_Net	0.68 535	0.83 530	2.53 563	0.41 522	0.39 550	0.77 565	0.38 510	1.01 615	0.70 497	0.60 498	0.99 612	0.98 613	0.68 575	1.41 502	0.63 502	0.23 600	0.15 492	0.23 598	0.25 552	0.23 432	0.18 383

AANet_RVC	0.68 535	1.00 599	2.09 461	0.33 382	0.25 373	0.58 373	0.32 465	0.81 439	0.80 577	0.61 507	0.94 604	0.80 558	0.41 420	2.46 651	1.02 576	0.36 642	0.14 464	0.10 234	0.09 202	0.23 432	0.22 447

IPLG	0.69 540	0.84 532	2.43 536	0.35 431	0.21 288	1.65 663	0.61 609	1.36 659	0.58 367	1.39 663	0.51 368	0.37 285	0.87 613	1.41 502	0.36 363	0.09 145	0.07 77	0.14 473	0.12 350	0.32 536	0.11 148

GwcNet	0.69 540	0.71 475	3.12 645	0.36 451	0.45 590	0.81 582	0.44 547	0.86 484	0.84 591	0.60 498	0.74 559	0.82 566	0.49 501	1.65 543	0.66 511	0.16 523	0.15 492	0.15 504	0.15 437	0.31 527	0.24 486

AF-Net	0.69 540	0.92 561	2.21 489	0.41 522	0.40 560	0.68 514	0.40 519	1.02 618	0.86 594	0.69 558	1.03 620	1.04 627	0.84 608	1.19 478	0.78 539	0.22 596	0.14 464	0.25 610	0.17 479	0.30 519	0.18 383

stereogan	0.69 540	0.51 380	2.44 538	0.39 502	0.39 550	1.01 622	0.41 525	0.94 554	0.92 612	0.73 576	0.85 586	1.15 643	0.69 577	1.57 530	0.53 466	0.19 565	0.18 542	0.20 580	0.16 459	0.36 577	0.24 486

PAM_32	0.70 544	0.35 258	2.73 600	0.54 602	0.61 636	1.07 633	0.43 536	0.84 465	0.49 271	0.90 617	0.91 596	1.23 647	0.77 598	0.65 380	1.10 586	0.10 254	0.19 555	0.10 234	0.49 648	0.15 258	0.38 597

PAM	0.70 544	0.35 258	2.72 595	0.56 611	0.62 638	1.08 635	0.53 582	0.85 474	0.44 215	0.93 622	0.92 598	1.24 648	0.68 575	0.64 369	1.01 574	0.10 254	0.19 555	0.10 234	0.48 646	0.14 233	0.38 597

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 544	0.65 452	3.45 664	0.50 582	0.60 632	0.75 553	0.23 271	0.96 573	0.60 382	0.76 584	1.30 641	0.81 561	0.60 544	0.57 341	0.82 546	0.10 254	0.16 510	0.11 310	0.43 637	0.31 527	0.22 447

xxxx	0.70 544	0.21 39	1.33 195	0.28 244	0.18 217	0.63 462	0.24 307	1.02 618	0.69 487	0.50 372	0.62 475	0.58 439	0.38 387	1.47 517	5.21 698	0.13 436	0.12 420	0.11 310	0.10 242	0.12 162	0.15 309

APVNet	0.70 544	0.67 461	2.71 593	0.38 492	0.36 526	0.85 594	0.43 536	0.91 528	0.68 478	0.55 436	0.69 535	0.75 537	0.55 521	2.31 632	0.78 539	0.17 538	0.17 530	0.24 605	0.19 512	0.33 545	0.23 472

Syn2CoEx	0.70 544	1.07 617	2.74 602	0.43 537	0.30 445	0.64 476	0.42 529	0.99 598	0.78 569	0.62 518	0.78 570	0.74 531	0.72 584	1.92 601	0.61 498	0.20 575	0.17 530	0.19 571	0.15 437	0.29 508	0.22 447

FAT-Stereo	0.70 544	0.54 397	2.88 617	0.36 451	0.29 428	0.62 444	0.54 586	0.97 582	0.87 597	0.76 584	0.92 598	0.94 606	0.80 601	1.84 582	0.57 486	0.18 550	0.19 555	0.17 544	0.16 459	0.22 417	0.25 498

RYNet	0.70 544	0.56 408	2.25 501	0.35 431	0.41 569	0.86 596	0.43 536	0.94 554	0.82 585	0.62 518	0.53 396	0.91 596	0.60 544	2.70 668	1.00 570	0.14 481	0.11 387	0.16 523	0.14 412	0.25 463	0.27 517

PWC_ROB	0.70 544	0.94 569	1.88 388	0.39 502	0.39 550	0.62 444	0.30 429	0.98 586	0.94 614	0.91 619	1.29 640	0.77 545	0.62 558	1.62 541	1.03 578	0.18 550	0.11 387	0.18 564	0.13 384	0.51 637	0.22 447

ccnet	0.71 553	0.41 313	1.59 260	0.40 514	0.45 590	1.06 628	0.55 590	0.98 586	0.71 507	0.88 613	0.97 609	0.82 566	0.88 617	1.68 547	0.94 557	0.32 635	0.26 609	0.32 630	0.27 565	0.34 557	0.30 545

RGC	0.71 553	0.97 587	2.18 485	0.44 544	0.44 579	0.73 541	0.40 519	0.94 554	0.71 507	0.71 569	1.04 623	1.01 620	0.71 581	1.74 557	0.70 521	0.23 600	0.18 542	0.28 617	0.26 560	0.29 508	0.27 517

CBMV	0.71 553	0.76 495	2.64 583	0.33 382	0.20 274	0.78 570	0.79 642	0.98 586	0.78 569	0.85 612	0.71 549	0.86 584	1.10 639	1.46 510	0.62 500	0.18 550	0.20 566	0.21 588	0.19 512	0.25 463	0.33 572
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 556	1.10 619	2.15 478	1.11 668	0.59 627	0.62 444	0.19 119	0.75 376	0.53 318	0.56 445	0.63 488	0.47 374	0.31 333	1.11 466	0.33 336	0.75 668	0.45 653	0.84 669	0.64 673	0.69 653	0.54 633

mmx	0.72 556	0.23 79	2.01 443	0.30 299	0.21 288	0.57 356	0.26 353	0.99 598	0.76 560	0.53 405	0.63 488	0.66 479	0.39 401	2.52 656	3.43 684	0.13 436	0.10 334	0.15 504	0.13 384	0.15 258	0.15 309

xxx	0.72 556	0.23 79	2.01 443	0.30 299	0.21 288	0.57 356	0.26 353	0.99 598	0.76 560	0.53 405	0.63 488	0.66 479	0.39 401	2.52 656	3.43 684	0.13 436	0.10 334	0.15 504	0.13 384	0.15 258	0.15 309

LL-Strereo	0.72 556	1.29 649	2.49 553	0.36 451	0.45 590	0.55 321	0.32 465	0.93 545	0.71 507	0.67 550	0.58 444	0.85 577	0.79 600	2.67 667	0.46 428	0.10 254	0.18 542	0.14 473	0.12 350	0.40 607	0.42 615

test_xeample	0.72 556	0.21 39	1.36 205	0.27 213	0.17 169	0.59 392	0.28 397	1.01 615	0.70 497	0.55 436	0.67 518	0.44 345	0.39 401	1.88 594	5.17 697	0.12 404	0.10 334	0.11 310	0.10 242	0.13 200	0.15 309

SHD	0.72 556	0.77 504	2.36 522	0.45 558	0.40 560	0.71 528	0.32 465	1.02 618	1.25 647	1.07 634	0.84 582	0.90 594	0.73 587	1.09 461	0.98 564	0.21 583	0.18 542	0.20 580	0.21 531	0.32 536	0.31 554

RTSC	0.72 556	1.00 599	2.22 493	0.40 514	0.29 428	0.82 585	0.31 442	0.96 573	1.10 636	0.92 620	0.81 574	0.78 549	0.58 537	1.23 483	1.55 627	0.18 550	0.17 530	0.14 473	0.17 479	0.43 618	0.30 545

PASM	0.72 556	0.68 464	1.91 406	0.47 568	0.44 579	0.60 404	0.51 575	0.76 388	0.80 577	0.77 588	0.67 518	0.87 586	0.61 553	2.40 643	0.67 514	0.32 635	0.35 633	0.36 636	0.41 634	0.45 627	0.39 603

PWCDC_ROB	0.72 556	1.06 614	2.09 461	0.47 568	0.36 526	0.78 570	0.26 353	0.98 586	1.34 654	0.61 507	2.07 664	0.64 467	0.61 553	0.83 426	0.71 524	0.31 634	0.14 464	0.15 504	0.12 350	0.60 648	0.21 432

ff1	0.73 565	0.23 79	2.01 443	0.30 299	0.21 288	0.57 356	0.26 353	0.74 366	0.88 601	0.53 405	0.63 488	0.66 479	0.39 401	2.52 656	3.43 684	0.10 254	0.24 593	0.15 504	0.13 384	0.25 463	0.36 587

GASNet	0.73 565	1.47 662	3.04 636	0.47 568	0.33 491	0.57 356	0.34 479	0.91 528	0.75 550	0.58 474	0.58 444	0.74 531	0.55 521	2.03 609	0.65 510	0.21 583	0.15 492	0.19 571	0.17 479	0.51 637	0.28 525

XQC	0.73 565	0.98 592	2.39 526	0.46 563	0.35 517	0.81 582	0.46 558	1.00 607	1.00 622	0.80 594	0.69 535	0.88 590	0.74 592	1.32 490	1.20 602	0.24 609	0.16 510	0.23 598	0.20 525	0.41 610	0.33 572

w-ln-seven	0.74 568	1.05 612	2.54 569	0.37 475	0.34 504	1.03 625	0.47 566	1.00 607	1.08 633	0.90 617	0.85 586	0.85 577	0.57 531	1.37 496	1.26 609	0.14 481	0.13 445	0.16 523	0.15 437	0.31 527	0.20 419

1111x	0.74 568	0.21 39	1.93 412	0.31 327	0.17 169	0.63 462	0.32 465	1.03 625	0.74 536	0.52 394	0.62 475	0.57 432	0.47 485	2.38 639	4.25 692	0.12 404	0.14 464	0.11 310	0.12 350	0.12 162	0.14 267

Anonymous_2	0.74 568	0.32 223	1.65 270	0.33 382	0.30 445	0.67 502	0.32 465	0.69 329	0.46 241	0.48 353	0.41 287	0.84 573	0.58 537	0.51 318	0.40 396	0.32 635	0.38 641	1.43 693	3.69 711	0.80 663	0.27 517

Selective-IGEV-i16pc	0.75 571	0.29 184	5.48 689	0.32 356	0.19 254	1.18 645	0.62 614	0.86 484	0.74 536	0.37 266	0.51 368	0.53 401	0.29 312	2.10 621	0.35 357	0.22 596	0.23 589	0.12 374	0.16 459	0.22 417	0.19 400

GANetREF_RVC	0.75 571	1.15 631	2.46 542	0.47 568	0.26 391	0.83 588	0.61 609	0.97 582	0.89 605	0.62 518	0.61 470	0.72 521	0.59 540	2.42 645	0.55 474	0.32 635	0.25 606	0.36 636	0.24 546	0.39 602	0.31 554
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
GANet	0.75 571	0.84 532	2.01 443	0.40 514	0.25 373	0.74 547	0.66 620	0.87 495	0.73 532	0.71 569	1.07 626	0.84 573	0.59 540	2.71 670	1.15 594	0.17 538	0.16 510	0.44 649	0.16 459	0.31 527	0.20 419

PDISCO_ROB	0.75 571	1.06 614	2.11 466	0.64 631	0.59 627	1.13 640	0.43 536	1.14 643	1.05 628	0.64 537	0.71 549	0.96 609	0.61 553	1.21 479	0.76 535	0.37 643	0.18 542	0.27 614	0.24 546	0.56 644	0.32 563

HBP-ISP	0.76 575	1.30 650	3.19 652	0.35 431	0.26 391	0.85 594	0.54 586	1.03 625	0.72 517	0.80 594	0.69 535	0.68 496	0.83 605	2.04 611	0.44 422	0.23 600	0.24 593	0.29 624	0.25 552	0.28 501	0.24 486

Wz-Net-SNSev	0.76 575	1.32 654	3.11 644	0.40 514	0.31 466	0.71 528	0.60 605	0.98 586	0.87 597	0.67 550	0.83 579	0.96 609	0.60 544	1.67 546	0.97 561	0.16 523	0.15 492	0.16 523	0.17 479	0.36 577	0.24 486

FTStereo	0.76 575	0.18 7	2.35 519	0.71 637	0.21 288	0.73 541	1.79 691	0.57 252	0.53 318	1.07 634	1.63 656	1.29 651	2.13 680	0.75 409	0.29 277	0.19 565	0.08 192	0.12 374	0.11 310	0.11 144	0.40 609

CBMV_ROB	0.76 575	0.42 321	2.68 588	0.33 382	0.22 317	0.74 547	0.47 566	0.96 573	0.76 560	1.04 633	0.96 607	0.88 590	0.93 621	2.06 613	1.19 601	0.22 596	0.24 593	0.27 614	0.25 552	0.25 463	0.28 525

DDUNet	0.77 579	1.12 622	1.88 388	0.76 642	0.69 644	0.84 590	0.43 536	0.85 474	0.65 452	0.67 550	0.75 562	0.91 596	0.52 511	1.03 454	0.57 486	0.54 654	0.37 637	0.95 676	0.52 655	0.71 656	0.57 639

UDG	0.77 579	1.23 642	2.15 478	0.67 635	0.59 627	0.78 570	0.38 510	0.90 516	0.70 497	0.61 507	0.69 535	1.01 620	0.67 572	1.02 452	0.73 531	0.45 648	0.34 631	0.87 670	0.51 652	0.67 652	0.46 621

aanetorigin	0.77 579	0.80 516	2.59 577	0.43 537	0.44 579	0.58 373	1.01 662	0.57 252	0.68 478	1.53 669	1.23 635	0.81 561	1.08 637	1.07 458	1.07 582	0.18 550	0.15 492	0.17 544	0.21 531	0.54 642	0.30 545

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 579	1.04 609	2.06 453	0.94 657	0.35 517	0.89 605	0.40 519	0.85 474	0.63 429	0.55 436	0.63 488	0.75 537	0.38 387	2.38 639	0.48 443	1.10 682	0.31 625	0.36 636	0.21 531	0.53 641	0.55 636

222	0.78 583	0.23 79	1.23 172	0.28 244	0.18 217	0.62 444	0.24 307	1.02 618	0.70 497	0.58 474	0.66 515	0.46 366	0.42 438	1.80 572	6.53 704	0.13 436	0.10 334	0.11 310	0.10 242	0.12 162	0.17 363

EAI-Stereo	0.78 583	0.25 111	1.67 277	0.54 602	0.59 627	1.95 672	2.05 694	1.11 642	0.64 437	0.95 625	1.49 651	0.50 390	0.67 572	0.59 351	1.44 622	0.09 145	0.19 555	0.09 166	0.49 648	0.13 200	0.22 447

NCC-stereo	0.79 585	0.94 569	2.42 532	0.59 623	0.45 590	1.90 670	0.46 558	0.99 598	0.72 517	0.64 537	0.84 582	0.91 596	0.73 587	1.80 572	1.00 570	0.27 623	0.19 555	0.23 598	0.31 594	0.24 449	0.22 447

Abc-Net	0.79 585	0.94 569	2.42 532	0.59 623	0.45 590	1.90 670	0.46 558	0.99 598	0.72 517	0.64 537	0.84 582	0.91 596	0.73 587	1.80 572	1.00 570	0.27 623	0.19 555	0.23 598	0.31 594	0.24 449	0.22 447
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 587	0.27 142	8.23 698	0.49 578	0.98 662	0.33 53	0.20 146	0.48 172	1.28 650	0.17 41	0.20 69	0.77 545	0.22 172	0.60 358	0.97 561	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.10 242	0.33 545	0.14 267

zh-mn7	0.80 587	1.54 665	3.00 634	0.35 431	0.27 404	0.72 534	0.41 525	0.93 545	1.11 638	1.00 628	1.28 638	0.75 537	0.57 531	1.87 585	1.18 599	0.16 523	0.13 445	0.14 473	0.14 412	0.26 484	0.21 432

z-mn7	0.80 587	1.52 664	2.62 580	0.36 451	0.28 419	1.01 622	0.48 570	0.90 516	1.29 651	0.69 558	1.35 646	0.85 577	0.59 540	2.03 609	1.09 585	0.14 481	0.12 420	0.14 473	0.12 350	0.32 536	0.20 419

SQANet	0.80 587	1.58 667	2.53 563	0.76 642	0.83 653	0.76 557	0.36 494	0.83 453	0.64 437	0.63 527	0.69 535	0.73 525	0.51 506	1.21 479	0.53 466	0.77 669	0.29 620	0.59 660	0.29 575	0.86 666	0.61 644

anonymity	0.80 587	0.66 459	1.29 185	0.59 623	0.75 648	0.67 502	0.52 578	0.95 568	0.71 507	0.94 623	0.70 545	0.67 489	0.87 613	0.71 402	1.35 615	0.64 661	0.62 669	0.58 658	1.44 697	0.60 648	0.65 648

S-Stereo	0.80 587	0.69 468	3.89 672	0.39 502	0.37 538	0.69 520	0.70 632	0.94 554	0.98 621	0.62 518	0.91 596	0.83 568	0.60 544	2.37 636	0.66 511	0.18 550	0.21 575	0.17 544	0.18 492	0.30 519	0.35 579

ADCRef	0.80 587	0.96 579	2.29 508	0.37 475	0.35 517	0.96 614	0.51 575	0.87 495	0.75 550	0.88 613	0.83 579	0.61 452	1.36 656	1.02 452	3.27 678	0.13 436	0.11 387	0.17 544	0.19 512	0.25 463	0.21 432

DANet	0.80 587	0.65 452	2.21 489	1.19 671	0.48 603	0.74 547	1.25 675	0.89 510	1.53 663	0.89 615	0.71 549	0.96 609	0.56 525	1.83 577	0.96 560	0.18 550	0.16 510	0.19 571	0.16 459	0.26 484	0.29 532
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 595	0.53 389	2.23 497	0.36 451	0.33 491	0.92 610	0.36 494	0.86 484	0.80 577	0.57 456	0.62 475	0.59 442	1.15 644	1.76 560	1.04 579	0.14 481	0.13 445	2.17 704	0.78 679	0.16 295	0.66 650

FADNet_RVC	0.81 595	1.14 627	2.42 532	0.30 299	0.24 352	0.71 528	0.24 307	0.95 568	0.61 399	0.44 312	0.56 430	0.59 442	0.42 438	1.52 522	0.68 517	0.94 674	0.96 690	0.28 617	1.00 689	0.90 667	1.36 689

edge stereo	0.81 595	0.73 486	3.30 659	0.37 475	1.21 678	0.62 444	0.39 516	0.93 545	0.79 574	0.80 594	0.88 593	1.14 642	0.71 581	2.18 625	0.71 524	0.21 583	0.20 566	0.26 613	0.18 492	0.38 592	0.26 508

AANet	0.82 598	0.91 559	2.89 620	0.34 415	0.29 428	0.63 462	0.38 510	0.81 439	1.31 652	1.33 658	1.39 647	1.26 650	1.14 643	1.32 490	0.97 561	0.20 575	0.17 530	0.18 564	0.19 512	0.33 545	0.31 554

MIPNet	0.83 599	0.81 521	2.40 529	0.61 628	0.18 217	1.48 653	1.39 683	1.60 671	0.74 536	1.94 674	0.85 586	0.73 525	1.68 671	0.87 436	0.31 310	0.09 145	0.08 192	0.11 310	0.32 600	0.25 463	0.12 196

FBW_ROB	0.83 599	0.77 504	1.77 326	0.44 544	0.30 445	0.87 600	0.46 558	1.10 638	0.91 608	0.81 600	0.75 562	1.01 620	0.61 553	3.66 691	1.23 606	0.26 618	0.23 589	0.36 636	0.25 552	0.27 495	0.62 645

PA-Net	0.84 601	1.00 599	3.49 665	0.63 630	0.40 560	0.70 526	0.52 578	0.86 484	0.84 591	0.52 394	0.59 447	0.70 513	0.54 516	2.35 635	2.23 657	0.17 538	0.27 616	0.19 571	0.28 569	0.22 417	0.36 587
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 602	1.15 631	2.13 472	0.88 652	0.38 544	0.88 604	0.44 547	1.06 631	0.79 574	0.58 474	0.69 535	0.65 472	0.50 504	2.74 671	0.51 459	0.93 672	0.39 648	0.87 670	0.29 575	0.54 642	0.54 633

Selective-IGEV-i16pb	0.86 603	0.33 232	6.08 692	0.32 356	0.21 288	1.08 635	0.68 626	1.06 631	0.92 612	0.43 305	0.76 565	0.66 479	0.46 476	2.31 632	0.50 453	0.23 600	0.25 606	0.14 473	0.19 512	0.26 484	0.24 486

THIR-Stereo	0.86 603	0.62 430	2.13 472	0.25 141	0.16 137	0.58 373	2.74 702	0.59 267	0.51 289	0.62 518	1.62 655	0.97 612	1.80 676	1.69 549	2.25 658	0.10 254	0.08 192	0.14 473	0.11 310	0.15 258	0.11 148

DeepPrunerF	0.86 603	0.86 540	2.91 625	0.45 558	0.50 605	0.64 476	0.48 570	1.14 643	2.64 692	0.63 527	0.61 470	0.65 472	0.62 558	2.21 627	1.31 612	0.23 600	0.19 555	0.30 625	0.28 569	0.36 577	0.25 498

DPSNet	0.86 603	0.60 419	2.34 516	0.58 618	0.36 526	1.07 633	0.75 638	1.30 655	1.05 628	0.70 564	0.68 526	0.94 606	1.29 648	2.08 617	1.82 640	0.26 618	0.23 589	0.16 523	0.17 479	0.48 630	0.40 609

AAGNet	0.88 607	0.33 232	1.79 350	0.54 602	0.98 662	0.62 444	0.46 558	0.50 188	0.60 382	0.58 474	0.53 396	0.50 390	0.73 587	1.23 483	7.48 705	0.11 343	0.07 77	0.12 374	0.10 242	0.14 233	0.09 79

Consistency-Raft	0.88 607	0.93 567	3.23 657	0.99 661	0.64 639	0.77 565	0.55 590	0.98 586	0.97 618	0.61 507	1.03 620	0.65 472	1.05 634	0.79 422	1.38 617	0.44 646	0.46 655	0.51 655	0.58 666	0.65 650	0.47 623

zh-sn7	0.89 609	1.73 678	3.09 641	0.39 502	0.30 445	0.82 585	0.63 617	0.96 573	0.87 597	0.79 592	1.12 629	0.84 573	0.87 613	2.42 645	1.63 630	0.16 523	0.17 530	0.16 523	0.16 459	0.34 557	0.29 532

PVD	0.90 610	0.85 537	2.15 478	0.53 597	0.50 605	0.99 618	0.56 595	1.15 646	1.64 667	1.41 665	1.41 650	1.11 639	1.13 642	1.35 494	1.31 612	0.26 618	0.28 619	0.28 617	0.26 560	0.37 585	0.49 627

Wz-Net-TNSev	0.91 611	1.73 678	3.08 639	0.36 451	0.31 466	1.00 621	0.71 633	1.06 631	0.97 618	0.71 569	0.72 554	1.09 635	0.87 613	2.42 645	1.59 628	0.20 575	0.20 566	0.16 523	0.20 525	0.44 626	0.35 579

SAMSARA	0.91 611	0.97 587	2.22 493	0.80 646	0.58 625	1.32 647	1.31 677	1.01 615	0.94 614	1.36 659	0.87 590	1.38 656	0.90 619	1.72 554	1.02 576	0.24 609	0.30 624	0.22 591	0.25 552	0.36 577	0.35 579

WZ-Net	0.92 613	1.31 651	3.76 669	0.41 522	0.36 526	0.86 596	0.71 633	1.00 607	1.06 631	0.82 605	0.92 598	1.06 631	1.05 634	2.16 624	1.61 629	0.19 565	0.13 445	0.15 504	0.16 459	0.32 536	0.28 525

MFMNet_re	0.92 613	1.28 648	2.53 563	0.82 650	0.76 651	0.90 606	0.75 638	0.98 586	1.04 627	1.03 631	1.05 624	0.84 573	0.94 624	0.83 426	0.72 528	0.68 663	0.60 667	0.63 662	0.60 669	0.77 661	0.74 654

DNS	0.93 615	0.22 57	1.33 195	1.53 680	0.27 404	2.18 683	0.18 104	0.54 235	0.33 66	7.89 705	0.36 249	0.37 285	0.21 154	0.41 231	0.63 502	0.13 436	0.12 420	0.08 65	0.08 151	0.12 162	1.56 694

test_sample9	0.94 616	0.62 430	1.93 412	0.27 213	0.22 317	0.68 514	0.31 442	0.93 545	0.66 467	0.57 456	0.51 368	0.55 412	0.45 461	1.91 597	2.55 666	0.61 658	4.16 710	0.87 670	0.56 660	0.25 463	0.23 472

CrosDoStereo	0.94 616	0.37 271	2.53 563	0.25 141	0.32 476	0.54 306	3.76 706	0.72 347	0.60 382	0.70 564	1.40 648	0.53 401	1.49 663	1.78 564	3.09 673	0.10 254	0.08 192	0.11 310	0.11 310	0.21 400	0.11 148

DeepStereo_LL	0.94 616	0.37 271	2.53 563	0.25 141	0.32 476	0.54 306	3.76 706	0.72 347	0.60 382	0.70 564	1.40 648	0.53 401	1.49 663	1.78 564	3.09 673	0.10 254	0.08 192	0.11 310	0.11 310	0.21 400	0.11 148

ADCP+	0.94 616	1.12 622	3.14 646	0.34 415	0.39 550	1.06 628	0.79 642	0.89 510	0.80 577	0.66 546	0.67 518	0.85 577	1.55 666	0.93 440	4.55 694	0.13 436	0.11 387	0.16 523	0.15 437	0.26 484	0.25 498

ADCMid	0.96 620	1.32 654	2.74 602	0.38 492	0.35 517	0.99 618	0.58 601	0.94 554	0.86 594	1.23 651	1.01 615	1.01 620	1.00 629	1.05 456	3.97 687	0.21 583	0.19 555	0.42 645	0.32 600	0.40 607	0.29 532

DStereoO	0.99 621	0.66 459	1.67 277	0.75 641	0.99 665	0.73 541	1.33 679	0.94 554	0.91 608	0.70 564	1.06 625	0.75 537	1.75 675	0.95 443	2.39 663	1.20 686	0.41 651	0.48 652	0.59 668	0.85 665	0.60 643

G-Net	0.99 621	0.64 445	2.76 604	0.57 616	0.67 641	2.03 678	0.72 636	0.76 388	0.67 476	1.14 640	2.56 678	1.30 654	1.02 631	1.48 518	1.74 637	0.25 614	0.24 593	0.24 605	0.26 560	0.37 585	0.31 554

ADCL	0.99 621	0.79 514	2.43 536	0.39 502	0.32 476	1.50 655	1.90 692	0.92 537	0.97 618	1.26 655	1.27 637	1.00 618	1.42 661	1.14 473	3.31 680	0.17 538	0.14 464	0.22 591	0.21 531	0.30 519	0.22 447

ADCPNet	0.99 621	0.99 597	3.93 675	0.37 475	0.68 643	1.36 649	0.62 614	0.87 495	0.76 560	0.78 590	0.81 574	1.08 633	1.18 645	1.14 473	2.49 665	0.21 583	0.69 678	0.21 588	0.95 687	0.29 508	0.37 594

Ntro	1.00 625	1.68 674	2.80 611	0.95 658	0.85 654	1.06 628	0.53 582	0.98 586	0.90 607	0.62 518	0.76 565	0.93 602	0.66 570	1.66 544	0.98 564	0.99 677	0.45 653	0.75 668	0.40 631	1.19 678	0.75 656

AnyNet_C32	1.00 625	1.33 656	2.53 563	0.49 578	0.54 615	1.15 642	1.14 670	0.91 528	0.89 605	1.11 637	0.95 606	0.87 586	0.93 621	1.50 519	4.07 689	0.21 583	0.20 566	0.25 610	0.24 546	0.38 592	0.33 572

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 627	1.67 672	2.32 511	0.47 568	0.39 550	1.47 652	0.95 654	0.95 568	0.91 608	0.84 608	0.94 604	1.05 629	0.60 544	2.95 678	0.72 528	0.41 644	0.72 682	0.32 630	0.55 657	0.74 657	1.22 686

otaku	1.03 628	1.68 674	2.72 595	0.95 658	0.73 647	1.03 625	0.59 603	0.99 598	0.86 594	0.69 558	1.61 654	0.98 613	0.64 563	1.46 510	1.14 592	0.95 675	0.46 655	0.72 667	0.40 631	1.24 682	0.78 660

SGM-Forest	1.04 629	0.42 321	3.59 668	0.41 522	0.32 476	1.05 627	1.32 678	0.94 554	0.83 588	1.16 641	2.23 672	1.03 624	1.39 659	2.49 654	2.35 661	0.21 583	0.21 575	0.20 580	0.19 512	0.23 432	0.32 563
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 630	1.36 659	2.98 632	0.42 533	0.36 526	0.96 614	0.81 646	1.06 631	1.12 639	1.25 652	0.97 609	1.08 633	0.90 619	1.25 487	4.86 696	0.21 583	0.21 575	0.22 591	0.23 544	0.36 577	0.38 597

SPS-STEREO	1.07 631	1.13 625	2.88 617	0.65 633	0.69 644	0.99 618	0.68 626	1.05 630	0.87 597	1.36 659	1.23 635	1.46 659	0.94 624	1.87 585	1.72 636	0.66 662	0.61 668	0.58 658	0.57 663	0.65 650	0.77 659
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 632	0.30 201	8.70 699	3.22 702	5.88 703	0.39 113	0.20 146	0.59 267	0.41 185	0.26 194	0.26 151	0.23 149	0.17 76	0.31 129	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 200	0.19 400

test_sample8	1.12 633	0.62 430	1.93 412	0.27 213	0.22 317	0.68 514	0.31 442	0.95 568	0.61 399	1.18 649	0.56 430	2.53 679	1.31 651	1.91 597	2.55 666	0.61 658	4.16 710	0.87 670	0.56 660	0.25 463	0.23 472

WCMA_ROB	1.12 633	0.83 530	2.66 586	0.58 618	0.34 504	1.17 644	0.71 633	0.93 545	0.94 614	1.74 672	2.63 681	3.09 684	1.71 673	1.70 550	1.84 641	0.26 618	0.21 575	0.20 580	0.21 531	0.28 501	0.43 616

GCAP-BAT	1.13 635	0.30 201	9.45 702	3.22 702	5.97 704	0.39 113	0.20 146	0.59 267	0.41 185	0.26 194	0.26 151	0.23 149	0.17 76	0.31 129	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 200	0.17 363

AnyNet_C01	1.14 636	1.49 663	4.23 680	0.54 602	0.53 613	1.51 656	1.37 681	1.04 629	1.07 632	1.17 647	1.33 644	1.15 643	1.08 637	1.61 540	2.74 669	0.25 614	0.22 581	0.28 617	0.24 546	0.48 630	0.40 609

NaN_ROB	1.14 636	0.94 569	2.96 628	0.53 597	0.56 621	1.13 640	0.99 657	0.98 586	1.00 622	1.09 636	0.87 590	0.77 545	1.06 636	5.90 701	2.72 668	0.16 523	0.23 589	0.16 523	0.24 546	0.22 417	0.36 587

RainbowNet	1.15 638	1.78 680	2.72 595	1.12 669	0.91 659	1.06 628	0.76 640	1.16 647	1.13 641	0.75 581	0.97 609	1.09 635	0.80 601	1.60 537	1.21 604	1.17 684	1.26 694	1.01 680	0.57 663	1.13 676	0.88 670

SuperB	1.15 638	1.14 627	5.43 688	0.36 451	0.26 391	0.81 582	0.89 651	0.88 504	1.17 642	0.67 550	0.68 526	0.63 458	1.39 659	1.74 557	3.37 682	0.15 502	0.12 420	0.17 544	0.16 459	2.80 702	0.25 498

NVStereoNet_ROB	1.16 640	0.95 576	2.54 569	0.58 618	0.55 618	0.78 570	0.63 617	1.00 607	1.08 633	1.03 631	4.07 699	1.48 660	1.22 646	2.88 677	1.27 610	0.50 651	0.46 655	0.54 656	0.62 670	0.50 635	0.63 647
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 641	0.42 321	3.87 671	0.54 602	0.44 579	4.11 699	0.58 601	1.31 656	0.84 591	2.12 676	1.12 629	0.98 613	0.71 581	4.24 696	0.99 569	0.16 523	0.14 464	0.19 571	0.17 479	0.18 347	0.35 579

SANet	1.20 642	1.21 640	3.33 662	0.38 492	0.27 404	1.73 667	0.85 648	1.10 638	2.49 690	1.16 641	1.83 660	1.72 666	1.50 665	2.37 636	2.84 671	0.18 550	0.16 510	0.16 523	0.15 437	0.32 536	0.32 563

RTS	1.21 643	1.31 651	6.39 694	0.52 591	0.51 610	1.61 659	0.79 642	1.03 625	1.37 656	1.13 638	1.30 641	1.10 637	0.85 609	2.65 664	2.08 650	0.21 583	0.24 593	0.18 564	0.18 492	0.43 618	0.32 563

RTSA	1.21 643	1.31 651	6.39 694	0.52 591	0.51 610	1.61 659	0.79 642	1.03 625	1.37 656	1.13 638	1.30 641	1.10 637	0.85 609	2.65 664	2.08 650	0.21 583	0.24 593	0.18 564	0.18 492	0.43 618	0.32 563

MeshStereo	1.21 643	1.15 631	3.01 635	0.34 415	0.28 419	1.10 637	0.69 629	1.35 658	1.01 624	2.71 691	2.41 675	2.96 682	1.45 662	2.80 674	1.40 620	0.22 596	0.22 581	0.22 591	0.19 512	0.50 635	0.26 508
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
SDNR	1.22 646	0.80 516	2.71 593	0.33 382	1.48 686	1.98 677	0.23 271	1.93 683	2.44 688	0.89 615	2.52 676	1.36 655	0.51 506	3.65 690	1.93 642	0.30 632	0.31 625	0.22 591	0.16 459	0.33 545	0.36 587

CSAN	1.25 647	1.12 622	3.04 636	0.51 587	0.37 538	1.06 628	1.15 671	1.22 648	1.08 633	1.17 647	1.91 662	1.04 627	1.31 651	5.96 702	2.43 664	0.26 618	0.22 581	0.24 605	0.24 546	0.31 527	0.30 545

EDNetEfficient	1.27 648	0.70 473	4.05 677	0.64 631	0.98 662	0.94 612	1.40 684	0.85 474	1.75 672	2.34 685	1.33 644	1.05 629	2.21 682	1.58 534	4.15 690	0.15 502	0.19 555	0.14 473	0.27 565	0.38 592	0.32 563

FCDSN-DC	1.29 649	0.54 397	2.50 557	0.47 568	0.41 569	1.12 638	0.60 605	1.10 638	1.27 649	2.23 682	2.87 684	3.67 689	3.12 693	2.39 642	1.69 634	0.30 632	0.26 609	0.31 626	0.30 585	0.35 570	0.38 597
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 650	1.05 612	2.77 607	0.74 640	1.43 681	0.72 534	0.56 595	0.96 573	0.91 608	0.99 627	2.92 687	6.01 703	0.70 579	2.38 639	3.32 681	0.13 436	0.10 334	0.08 65	0.06 21	0.34 557	0.22 447

ACVNet_1	1.33 651	1.91 689	4.03 676	1.09 666	0.88 656	1.19 646	0.66 620	1.24 652	1.17 642	0.94 623	0.96 607	3.09 684	1.04 633	2.37 636	1.11 589	1.04 679	0.48 661	1.03 681	0.48 646	1.12 675	0.83 662

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 652	1.70 676	2.50 557	0.56 611	0.40 560	2.15 682	0.99 657	1.24 652	1.26 648	1.02 630	1.10 628	1.29 651	0.88 617	3.10 682	1.08 583	1.66 695	0.83 686	0.68 665	0.88 684	1.57 689	1.80 699

MSMD_ROB	1.34 652	0.96 579	2.38 524	0.39 502	0.32 476	1.96 673	0.62 614	0.91 528	1.43 658	2.94 695	2.60 679	4.77 698	1.95 678	2.43 648	1.33 614	0.29 629	0.26 609	0.32 630	0.32 600	0.30 519	0.30 545

psmorigin	1.36 654	0.60 419	13.80 715	0.37 475	0.29 428	0.62 444	0.33 474	0.77 400	0.61 399	0.96 626	0.88 593	1.17 646	0.73 587	4.00 693	0.86 551	0.19 565	0.22 581	0.17 544	0.18 492	0.24 449	0.29 532

MADNet+	1.36 654	1.93 691	5.95 690	0.81 649	0.59 627	1.57 658	1.09 666	1.39 662	1.22 645	0.84 608	1.01 615	1.25 649	1.12 641	3.19 683	2.36 662	0.45 648	0.47 658	0.38 642	0.34 608	0.59 645	0.57 639

ELAS_RVC	1.37 656	0.78 512	3.21 654	0.55 609	0.50 605	1.49 654	2.48 700	1.48 665	1.71 671	2.13 679	2.09 665	2.07 671	2.56 686	1.90 596	2.02 647	0.35 640	0.36 635	0.37 640	0.34 608	0.49 633	0.47 623
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 657	1.64 670	1.86 381	1.36 675	1.11 673	1.39 650	1.19 673	1.76 676	1.45 660	1.16 641	2.21 670	1.53 661	1.38 657	1.98 604	1.52 625	1.29 687	0.67 672	1.27 687	0.69 674	1.29 684	0.98 673

IMH-64	1.39 657	1.64 670	1.86 381	1.36 675	1.11 673	1.39 650	1.19 673	1.76 676	1.45 660	1.16 641	2.21 670	1.53 661	1.38 657	1.98 604	1.52 625	1.29 687	0.67 672	1.27 687	0.69 674	1.29 684	0.98 673

ELAS	1.39 657	0.79 514	2.86 615	0.53 597	0.50 605	2.81 690	2.20 696	1.61 672	1.50 662	2.28 684	2.35 673	1.82 667	2.13 680	1.73 555	2.22 656	0.35 640	0.37 637	0.35 634	0.35 612	0.49 633	0.47 623
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 660	1.81 681	3.23 657	1.08 664	0.92 660	1.32 647	0.85 648	1.49 666	1.69 669	1.19 650	1.73 658	2.13 672	1.03 632	2.50 655	1.40 620	0.91 671	0.53 663	1.00 679	0.55 657	2.11 696	0.85 665

EKT-Stereo	1.47 661	0.49 368	1.93 412	2.57 698	19.31 720	0.55 321	0.22 232	0.69 329	0.42 198	0.38 276	0.36 249	0.43 334	0.27 270	0.69 395	0.26 238	0.12 404	0.14 464	0.11 310	0.16 459	0.20 384	0.15 309

WAO-7	1.48 662	1.63 668	2.49 553	0.93 656	0.75 648	1.72 666	1.10 667	1.84 681	1.96 681	1.43 666	2.54 677	1.97 669	1.61 669	3.06 680	2.08 650	0.69 664	0.66 671	0.94 675	0.74 677	0.80 663	0.69 651

FC-DCNN	1.49 663	0.59 417	2.88 617	0.44 544	0.39 550	1.97 675	0.66 620	1.67 673	1.70 670	2.72 692	2.89 685	4.22 692	2.97 690	2.55 659	2.19 655	0.29 629	0.26 609	0.31 626	0.30 585	0.32 536	0.39 603

PWCK	1.49 663	1.90 688	3.22 656	1.09 666	0.54 615	1.71 665	1.73 690	1.49 666	1.53 663	1.44 667	1.80 659	1.82 667	1.30 650	3.34 686	1.76 638	1.07 681	0.56 665	0.97 678	0.58 666	1.38 688	0.65 648

FC-DCNN v2	1.54 665	0.58 414	2.80 611	0.44 544	0.39 550	2.05 679	0.66 620	1.90 682	1.84 678	2.79 693	2.97 688	4.41 696	3.07 691	2.65 664	2.30 660	0.29 629	0.26 609	0.31 626	0.30 585	0.32 536	0.38 597

MFN_U_SF_RVC	1.55 666	2.39 702	3.16 648	0.65 633	0.41 569	1.12 638	0.46 558	1.23 651	1.33 653	1.61 670	1.20 633	1.43 658	0.98 628	1.76 560	1.97 644	1.90 698	1.80 698	1.98 702	2.15 704	1.63 690	1.77 698

WAO-6	1.58 667	1.54 665	2.32 511	1.14 670	1.00 666	2.30 685	1.03 663	1.82 680	2.85 694	1.25 652	2.61 680	2.20 673	1.56 667	2.47 653	1.99 646	0.95 675	0.67 672	1.19 686	0.83 682	1.08 673	0.88 670

DispFullNet	1.67 668	2.10 694	5.22 685	1.53 680	8.90 705	0.86 596	0.31 442	0.96 573	0.96 617	1.37 662	1.01 615	1.13 640	1.98 679	1.51 520	0.91 553	0.54 654	0.31 625	1.18 683	0.63 672	1.13 676	0.80 661

JetBlue	1.78 669	1.63 668	3.92 673	0.73 638	1.21 678	4.38 700	3.35 703	1.59 670	1.20 644	1.26 655	1.52 653	2.37 676	1.88 677	3.23 684	3.00 672	0.53 652	0.47 658	0.48 652	0.49 648	1.29 684	0.97 672

Dean	1.79 670	1.83 682	3.92 673	1.29 674	1.07 672	1.55 657	1.00 660	1.95 684	2.33 686	1.47 668	4.19 700	4.26 695	1.33 654	2.21 627	1.48 624	1.14 683	0.68 676	1.18 683	0.74 677	1.24 682	0.98 673

SGM+DAISY	1.83 671	1.43 660	3.81 670	0.87 651	1.01 667	2.38 687	2.53 701	1.36 659	1.75 672	2.92 694	3.22 691	2.65 680	2.93 688	2.22 630	3.10 675	0.72 665	0.69 678	0.63 662	0.62 670	0.77 661	0.98 673

SGM_RVC	1.89 672	0.92 561	2.50 557	0.96 660	0.93 661	1.63 661	1.37 681	1.52 668	12.43 710	1.85 673	1.69 657	2.40 678	1.74 674	2.81 675	1.71 635	0.53 652	0.47 658	0.42 645	0.47 643	0.74 657	0.74 654
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 673	1.85 684	4.10 678	1.07 663	0.86 655	1.15 642	0.53 582	1.06 631	1.12 639	0.64 537	1.09 627	1.99 670	0.70 579	2.20 626	9.86 712	5.62 709	0.41 651	1.03 681	0.55 657	1.86 694	0.85 665

LVE	1.96 674	2.17 701	3.14 646	1.68 683	1.80 692	1.63 661	1.03 663	2.34 690	2.81 693	1.25 652	2.89 685	4.24 694	1.29 648	2.79 673	1.44 622	2.85 703	0.91 689	1.18 683	1.46 698	1.23 681	1.10 683

MonStereo1	1.98 675	1.01 603	1.78 330	1.19 671	1.04 669	3.58 694	0.61 609	1.53 669	1.93 680	1.39 663	3.37 693	2.23 675	10.80 711	2.84 676	1.25 608	1.04 679	0.38 641	0.96 677	0.57 663	1.10 674	1.00 680

IMH	2.02 676	2.15 700	2.69 591	1.68 683	1.12 675	1.66 664	0.92 653	2.10 688	1.92 679	1.32 657	2.66 682	2.21 674	1.69 672	5.78 700	1.68 633	5.54 708	0.96 690	1.31 689	0.71 676	1.32 687	0.99 678

DStereoSA	2.12 677	0.98 592	2.80 611	1.25 673	2.23 695	1.97 675	4.62 708	1.22 648	2.54 691	1.16 641	3.84 698	1.00 618	4.05 697	2.07 615	5.29 699	0.93 672	1.48 697	0.48 652	1.51 699	0.95 671	1.95 700

DStereoFS	2.23 678	2.10 694	2.47 548	1.61 682	1.88 694	3.81 695	2.06 695	1.95 684	3.33 696	2.38 686	3.31 692	2.37 676	4.92 699	2.45 650	3.27 678	1.03 678	1.27 696	0.55 657	1.04 690	0.70 654	2.05 701

IGEV-RUCA	2.28 679	0.30 201	1.15 154	0.40 514	1.86 693	2.06 680	1.90 692	1.36 659	1.80 676	3.70 699	3.76 696	5.02 699	8.19 708	2.12 622	1.63 630	0.25 614	0.76 683	2.72 706	1.91 702	2.39 699	2.36 704

WQFJA1++	2.30 680	0.22 57	6.03 691	1.08 664	1.15 676	0.29 28	0.14 21	0.39 67	0.24 4	13.61 717	0.19 60	3.34 688	0.17 76	0.33 156	0.24 209	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	18.19 727	0.14 267

MultiAttention	2.38 681	0.50 376	1.93 412	1.80 687	2.56 698	10.86 708	2.30 697	1.22 648	0.80 577	0.62 518	1.16 632	1.13 640	0.56 525	16.09 719	1.18 599	0.20 575	0.09 285	0.43 648	1.62 700	0.94 669	1.58 695

UNDER WATER-64	2.47 682	1.89 687	4.86 683	1.82 690	1.44 683	3.18 692	1.57 689	2.62 691	5.64 701	2.05 675	2.13 667	4.13 691	3.76 695	2.62 662	3.42 683	1.47 692	0.85 687	1.57 697	1.07 692	1.82 693	1.49 691

TorneroNet-64	2.65 683	1.83 682	3.30 659	1.46 678	1.20 677	3.89 696	0.99 657	3.51 703	6.71 705	2.56 688	4.60 701	4.22 692	3.85 696	3.33 685	3.14 676	1.19 685	0.65 670	1.39 692	0.79 681	3.31 704	1.15 684

notaker	2.66 684	2.07 693	3.31 661	2.61 699	1.43 681	1.76 668	1.11 668	2.76 694	1.79 674	2.26 683	11.53 714	3.96 690	4.29 698	3.09 681	2.76 670	1.55 694	0.88 688	1.70 700	1.07 692	2.00 695	1.35 688

UNDER WATER	2.74 685	1.85 684	4.54 682	1.81 689	1.44 683	2.34 686	1.40 684	3.24 698	6.60 704	2.60 689	2.76 683	5.75 701	5.24 702	3.02 679	4.01 688	1.45 691	0.81 685	1.59 698	1.06 691	1.80 692	1.51 692

MADNet++	2.79 686	2.11 697	2.97 631	2.49 697	2.28 696	2.95 691	2.31 698	2.67 692	2.47 689	3.03 696	3.13 690	2.70 681	2.92 687	4.10 694	4.48 693	2.68 702	2.24 706	3.04 709	2.44 706	2.37 698	2.34 703

WAO-8	2.80 687	2.14 698	2.89 620	1.91 691	1.04 669	3.98 697	0.96 655	3.26 699	6.17 702	2.15 680	3.37 693	3.31 686	2.41 684	11.84 709	2.03 648	2.05 699	1.86 700	1.54 695	0.92 685	1.22 679	0.87 668

Venus	2.80 687	2.14 698	2.89 620	1.91 691	1.04 669	3.98 697	0.96 655	3.26 699	6.17 702	2.15 680	3.37 693	3.31 686	2.41 684	11.84 709	2.03 648	2.05 699	1.86 700	1.54 695	0.92 685	1.22 679	0.87 668

DGSMNet	2.89 689	0.63 440	3.18 651	3.43 704	4.17 702	2.57 689	6.98 711	0.97 582	0.83 588	0.56 445	1.86 661	0.79 554	0.62 558	1.64 542	1.39 618	4.61 707	5.01 712	5.17 712	4.71 712	4.44 709	4.19 708

MANE	2.90 690	1.14 627	2.96 628	1.03 662	1.01 667	5.01 701	2.45 699	5.36 705	6.88 706	3.58 698	4.76 703	5.99 702	4.99 700	4.23 695	4.61 695	0.56 657	0.67 672	0.44 649	0.78 679	0.51 637	1.03 681

SGM-ForestM	2.98 691	1.70 676	3.52 667	0.67 635	0.47 601	5.18 702	3.36 704	3.30 701	2.86 695	4.44 700	3.79 697	9.80 709	5.50 703	6.29 703	6.52 703	0.27 623	0.36 635	0.24 605	0.27 565	0.38 592	0.58 641

xyz-stereo	3.02 692	0.29 184	30.64 736	0.23 89	0.12 21	15.52 712	0.24 307	0.51 198	0.47 260	0.59 488	7.99 705	0.64 467	0.47 485	1.39 498	0.50 453	0.09 145	0.07 77	0.34 633	0.07 106	0.13 200	0.08 51

MSAF-DinoV2	3.10 693	1.86 686	10.68 706	3.61 705	0.30 445	3.34 693	0.82 647	2.81 695	1.79 674	0.80 594	0.87 590	1.56 664	1.10 639	26.49 734	1.96 643	0.17 538	0.13 445	0.19 571	1.63 701	0.92 668	0.99 678

JetRed	3.29 694	4.93 705	10.17 705	1.45 677	1.72 691	7.44 704	5.05 709	3.06 696	2.12 685	2.41 687	2.39 674	2.99 683	2.37 683	3.51 689	6.44 702	1.32 690	1.90 702	1.37 691	1.23 696	2.21 697	1.76 697

LSM	3.31 695	1.11 621	5.29 687	9.40 711	30.65 731	0.84 590	1.12 669	0.91 528	1.22 645	1.36 659	2.19 669	0.93 602	0.83 605	1.66 544	0.90 552	0.21 583	0.31 625	0.24 605	0.28 569	0.39 602	6.33 711

U	3.37 696	0.17 3	0.91 114	0.26 188	13.79 717	19.19 721	0.15 43	0.41 88	0.31 39	0.17 41	0.18 54	0.27 210	0.15 52	0.21 10	0.16 36	0.09 145	0.06 24	17.88 728	12.81 721	0.10 109	0.08 51

KSHMR	4.10 697	1.97 692	5.27 686	1.71 685	1.47 685	1.96 673	1.28 676	3.19 697	17.33 723	2.12 676	15.91 717	9.18 708	1.57 668	8.42 706	1.98 645	1.52 693	1.26 694	1.67 699	1.19 694	1.67 691	1.40 690

ktn	4.35 698	2.10 694	2.89 620	1.80 687	1.49 687	2.13 681	1.41 686	2.26 689	12.72 711	11.41 713	16.43 718	11.15 711	3.75 694	4.36 697	3.18 677	1.82 697	0.98 692	1.73 701	1.21 695	2.97 703	1.27 687

LE_ROB	4.43 699	1.35 658	9.38 701	2.79 700	3.93 700	2.43 688	3.46 705	2.68 693	11.19 708	11.66 714	4.73 702	5.26 700	10.46 710	4.50 698	9.49 709	0.82 670	0.69 678	1.34 690	0.98 688	0.75 659	0.76 658

tt	4.93 700	0.27 142	4.20 679	2.29 695	1.58 689	10.20 707	16.97 717	9.42 713	5.02 700	1.67 671	1.28 638	4.68 697	5.03 701	3.37 688	5.92 700	6.16 710	9.47 721	2.82 707	3.18 709	3.60 705	1.53 693

TorneroNet	5.50 701	1.92 690	3.16 648	1.47 679	1.25 680	14.07 710	1.06 665	4.90 704	20.99 728	10.17 709	16.48 719	11.88 715	6.93 705	3.34 686	4.20 691	1.30 689	0.69 678	1.45 694	0.86 683	2.61 701	1.20 685

TCMNet-wrong-test	5.51 702	6.62 708	6.20 693	13.02 718	11.90 711	7.14 703	5.53 710	6.99 710	1.44 659	2.65 690	3.10 689	8.37 707	5.95 704	4.75 699	6.05 701	3.07 705	0.98 692	2.38 705	1.99 703	6.62 712	5.43 710

coex-ft	5.95 703	1.67 672	60.57 737	0.34 415	0.30 445	0.77 565	0.69 629	0.74 366	4.41 699	19.22 723	2.15 668	1.62 665	7.97 707	1.81 575	8.96 708	0.44 646	2.08 704	0.18 564	0.19 512	0.38 592	4.62 709

HanzoNet	7.64 704	2.86 704	5.05 684	7.01 708	3.97 701	2.18 683	1.34 680	3.37 702	4.05 698	13.17 715	10.58 708	10.73 710	16.52 720	8.45 707	10.51 713	10.48 720	9.72 722	5.59 714	13.46 722	6.84 713	6.83 712

USTest	8.10 705	7.17 709	8.96 700	9.25 710	9.05 706	15.27 711	23.78 719	9.96 714	9.47 707	5.94 704	6.75 704	7.80 706	7.48 706	8.83 708	11.21 714	2.21 701	3.56 709	2.86 708	3.20 710	5.02 710	4.16 707

light-stereo	8.15 706	2.75 703	9.83 704	12.24 714	9.63 707	19.16 720	0.44 547	6.84 709	3.57 697	13.44 716	22.94 734	23.04 726	1.65 670	17.20 723	7.61 706	3.06 704	2.25 707	0.42 645	0.52 655	4.07 707	2.31 702

EDNetEfficientorigin	8.18 707	0.98 592	145.96 739	0.51 587	0.89 657	0.72 534	0.48 570	0.85 474	1.56 665	2.12 676	1.49 651	1.29 651	1.31 651	1.83 577	2.13 654	0.13 436	0.12 420	0.17 544	0.18 492	0.39 602	0.45 619

DGTPSM_ROB	8.89 708	5.62 706	12.25 710	5.92 707	11.32 709	8.54 705	24.18 720	6.40 707	13.49 714	5.15 701	11.46 712	6.19 704	10.92 712	7.00 704	13.72 715	4.47 706	7.65 713	3.92 710	7.45 717	4.38 708	7.87 716

Selective-IGEV-i1pa	9.22 709	12.57 716	9.49 703	2.20 693	1.49 687	16.83 714	8.03 712	14.34 720	11.26 709	10.52 710	15.24 716	14.52 719	11.94 719	18.22 724	9.78 711	7.79 719	3.09 708	5.20 713	2.49 707	2.46 700	6.90 713

DPSMNet_ROB	9.48 710	5.64 707	13.01 714	8.82 709	11.82 710	8.54 705	24.20 721	6.41 708	13.65 717	5.32 703	11.47 713	6.33 705	10.92 712	7.69 705	13.89 716	7.25 718	8.19 717	5.06 711	7.78 718	5.31 711	8.26 717

iinet-test	11.61 711	10.56 710	11.80 707	12.17 712	12.09 712	18.69 715	26.70 725	13.53 716	13.46 712	9.91 707	10.28 706	11.17 712	11.16 714	12.37 713	14.43 717	6.71 714	7.85 714	6.13 715	6.95 713	8.33 714	7.85 714

IINet	11.61 711	10.56 710	11.80 707	12.17 712	12.09 712	18.69 715	26.70 725	13.53 716	13.46 712	9.91 707	10.28 706	11.17 712	11.16 714	12.37 713	14.43 717	6.71 714	7.85 714	6.13 715	6.95 713	8.33 714	7.85 714

BEATNet-Init1	12.10 713	11.19 712	27.29 734	2.99 701	3.51 699	21.84 727	11.10 713	14.34 720	13.83 718	20.34 724	20.33 724	26.35 736	20.03 722	19.06 725	14.80 721	1.74 696	1.81 699	2.05 703	2.49 707	3.69 706	3.12 706

DPSM_ROB	12.34 714	11.21 714	12.51 711	12.91 716	12.80 715	19.84 724	28.28 728	14.38 722	14.28 719	10.58 711	11.26 710	12.03 716	11.85 717	13.15 717	15.34 722	7.11 716	8.31 718	6.50 718	7.35 715	8.84 716	8.31 718

DPSM	12.34 714	11.21 714	12.51 711	12.91 716	12.80 715	19.84 724	28.28 728	14.38 722	14.28 719	10.58 711	11.26 710	12.03 716	11.85 717	13.15 717	15.34 722	7.11 716	8.31 718	6.50 718	7.35 715	8.84 716	8.31 718

DLNR-FE	13.43 716	20.01 721	23.53 722	121.73 739	33.87 732	0.46 200	0.15 43	8.09 712	0.35 94	0.28 217	0.37 256	0.26 197	0.17 76	0.75 409	0.29 277	6.68 713	0.26 609	0.09 166	0.38 625	50.82 739	0.18 383

DLNR_Zeroshot_test	13.43 716	19.94 720	23.55 723	121.61 738	35.03 733	0.46 200	0.15 43	8.02 711	0.35 94	0.28 217	0.37 256	0.26 197	0.17 76	0.76 413	0.29 277	6.42 712	0.26 609	0.09 166	0.38 625	50.13 738	0.18 383

LRCNet_RVC	13.74 718	19.30 718	12.75 713	19.46 721	12.69 714	1.86 669	0.41 525	12.33 715	1.05 628	15.77 719	18.83 723	12.62 718	8.70 709	12.21 712	9.62 710	22.22 730	8.37 720	25.85 732	24.01 732	19.32 729	17.44 729

DPSimNet_ROB	17.97 719	20.20 725	24.98 727	17.62 719	15.92 718	21.53 726	21.00 718	13.70 718	15.61 721	23.89 736	14.69 715	22.87 724	24.58 736	12.70 716	14.56 719	18.48 729	12.91 723	20.21 730	12.05 720	17.76 719	14.17 721

HaxPig	19.86 720	22.40 726	22.34 721	17.95 720	17.95 719	11.77 709	11.89 714	16.02 724	15.89 722	21.10 726	21.41 725	18.74 723	18.39 721	20.08 726	19.69 724	23.63 734	23.22 733	24.06 731	23.69 731	23.00 730	23.95 731

Anonymous_1	22.91 721	11.20 713	12.13 709	12.75 715	26.28 729	19.43 722	27.92 727	14.08 719	13.61 715	14.96 718	10.58 708	11.26 714	11.19 716	12.55 715	14.57 720	38.28 737	7.88 716	34.96 735	63.99 737	89.57 740	10.94 720

PML	23.15 722	16.83 717	7.78 697	5.49 706	9.93 708	51.13 738	104.50 740	5.76 706	13.62 716	37.30 740	105.93 740	30.86 737	23.50 728	12.07 711	7.87 707	6.30 711	2.12 705	6.32 717	2.43 705	10.44 718	2.90 705

MEDIAN_ROB	23.96 723	27.05 735	26.39 732	22.16 722	22.13 721	16.12 713	13.97 715	20.24 725	20.05 724	25.50 737	25.31 735	22.96 725	22.63 726	24.39 727	23.24 728	28.20 735	27.23 737	28.62 733	27.75 735	27.50 731	27.76 734

RAFT-FEzeroshot	24.80 724	22.55 729	24.73 724	26.10 725	25.76 724	39.84 730	57.07 736	28.84 730	28.79 733	21.14 728	22.48 728	24.18 729	23.88 730	26.38 728	30.87 732	14.26 722	16.71 728	13.09 720	14.82 725	17.79 723	16.72 726

RAFT-FE	24.80 724	22.55 729	24.73 724	26.10 725	25.76 724	39.84 730	57.07 736	28.84 730	28.79 733	21.14 728	22.48 728	24.18 729	23.88 730	26.38 728	30.87 732	14.26 722	16.71 728	13.09 720	14.82 725	17.79 723	16.72 726

CasAABBNet	24.81 726	22.53 727	24.83 726	26.08 724	25.74 723	39.86 732	57.06 734	28.87 733	28.83 735	21.16 731	22.54 730	24.22 731	23.89 733	26.38 728	30.87 732	14.25 721	16.71 728	13.09 720	14.81 724	17.78 720	16.71 723

FlowAnything	24.85 727	22.54 728	25.10 728	26.11 727	25.76 724	39.86 732	57.00 731	28.89 734	28.87 736	21.31 733	22.68 733	24.22 731	23.87 729	26.39 731	30.89 736	14.26 722	16.78 732	13.10 724	14.90 729	17.78 720	16.69 722

Hybrid-DGEV	24.86 728	22.58 731	25.22 730	26.11 727	25.76 724	39.92 734	57.06 734	29.03 737	29.01 739	21.12 727	22.64 731	24.13 728	23.91 734	26.46 733	30.82 730	14.27 725	16.70 727	13.09 720	14.83 728	17.78 720	16.71 723

Selective-RAFT-Error	24.87 729	22.59 732	25.14 729	26.13 729	25.82 728	39.93 735	57.03 732	28.97 735	28.95 737	21.21 732	22.65 732	24.25 733	23.98 735	26.43 732	30.83 731	14.27 725	16.71 728	13.10 724	14.82 725	17.82 725	16.76 728

fast-reg	25.26 730	22.76 734	26.49 733	26.66 730	27.60 730	41.51 737	57.03 732	28.84 730	28.98 738	20.78 725	22.21 726	23.55 727	23.30 727	26.97 737	31.44 737	14.39 728	16.67 726	15.16 727	15.84 730	18.23 728	16.71 723

LSM0	26.58 731	22.63 733	25.88 731	30.13 731	52.21 739	39.94 736	56.74 730	28.97 735	28.72 732	21.14 728	22.26 727	24.43 734	23.88 730	26.54 735	30.87 732	14.32 727	16.55 725	13.12 726	14.71 723	17.92 726	20.60 730

AVERAGE_ROB	26.93 732	30.34 736	29.27 735	25.82 723	25.34 722	19.48 723	15.17 716	23.55 729	23.00 731	28.45 738	27.87 736	26.25 735	25.86 737	26.96 736	25.55 729	31.30 736	30.07 738	31.76 734	30.81 736	30.79 735	30.93 735

xxxxx1	28.96 733	20.11 722	14.07 716	49.74 732	39.15 734	18.98 717	26.64 722	21.94 726	20.21 725	16.45 720	17.48 720	18.36 720	21.56 723	16.21 720	20.88 725	23.07 731	26.55 734	66.40 738	78.70 738	30.27 732	32.51 736

tt_ll	28.96 733	20.11 722	14.07 716	49.74 732	39.15 734	18.98 717	26.64 722	21.94 726	20.21 725	16.45 720	17.48 720	18.36 720	21.56 723	16.21 720	20.88 725	23.07 731	26.55 734	66.40 738	78.70 738	30.27 732	32.51 736

ff	28.96 733	20.11 722	14.07 716	49.74 732	39.15 734	18.98 717	26.64 722	21.94 726	20.21 725	16.45 720	17.48 720	18.36 720	21.56 723	16.21 720	20.88 725	23.07 731	26.55 734	66.40 738	78.70 738	30.27 732	32.51 736

RSGM-EC	41.56 736	31.72 737	19.92 719	51.66 735	47.86 737	38.70 728	61.61 738	33.83 738	22.80 729	23.45 734	29.29 737	43.76 738	35.31 738	66.76 738	70.17 739	66.40 739	37.60 739	48.67 736	25.68 733	48.86 736	27.21 732

acva	41.56 736	31.72 737	19.92 719	51.66 735	47.86 737	38.70 728	61.61 738	33.83 738	22.80 729	23.45 734	29.29 737	43.76 738	35.31 738	66.76 738	70.17 739	66.40 739	37.60 739	48.67 736	25.68 733	48.86 736	27.21 732

Selective-IGEV-i16pa	47.65 738	67.17 739	7.20 696	2.47 696	2.32 697	116.02 740	1.42 687	90.41 741	82.69 740	32.69 739	90.10 739	60.10 740	84.41 740	129.53 741	52.52 738	50.16 738	15.10 724	18.00 729	9.63 719	0.94 669	40.09 739

test_example2	115.39 739	123.23 740	94.57 738	115.52 737	123.55 740	101.63 739	114.33 741	53.41 740	99.48 741	134.90 741	135.05 741	85.83 741	85.11 741	111.32 740	106.15 741	152.55 741	205.26 741	99.78 741	114.96 741	140.96 741	110.20 740

GS-Stereo							0.21 190	0.62 288	0.41 185	0.22 122	0.22 97	0.17 66	0.18 102	0.44 253	0.16 36	0.10 254	0.16 510	0.08 65	0.11 310	0.33 545	0.84 663

FSD					0.29 428	0.35 70	0.33 474	0.44 115	0.46 241	0.32 245	0.32 222	0.37 285	0.32 342	0.35 177	0.32 323	0.28 627	0.27 616	0.31 626	0.30 585	0.31 527

ccccc		297.21 741		374.70 740	380.44 741	203.92 741		216.32 742		203.37 742		215.01 742		312.78 742		412.57 742	356.13 742	256.09 742	227.69 742	428.88 742

ASD4		19.65 719

Low-res two-view benchmark