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 48	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	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 48	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.32 20	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	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 24	0.61 29	0.21 33	0.13 52	0.15 1	0.16 69	0.21 1	0.36 127	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 66	0.08 152	0.08 43	0.11 149

LACA3	0.18 4	0.20 24	0.67 62	0.19 2	0.12 21	0.35 71	0.17 83	0.27 4	0.31 39	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 53	0.28 91	0.13 1	0.08 68	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 110	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 148	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 48	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 148	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 24	0.51 2	0.22 63	0.17 172	0.35 71	0.14 22	0.27 4	0.25 6	0.19 74	0.21 78	0.14 15	0.15 53	0.27 73	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 22	0.06 1	0.14 268

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 40	0.35 437	0.12 21	0.32 48	0.14 22	0.30 12	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 73	0.14 4	0.08 68	0.08 192	0.07 2	0.15 442	0.07 5	0.09 79

MGA	0.19 8	0.27 143	0.57 19	0.20 9	0.18 220	0.37 92	0.14 22	0.30 12	0.25 6	0.18 53	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 68	0.08 192	0.07 2	0.06 22	0.09 80	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 172	0.60 24	0.21 33	0.16 139	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.19 74	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 73	0.17 58	0.08 68	0.08 192	0.07 2	0.06 22	0.10 110	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 143	0.60 24	0.20 9	0.16 139	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.18 53	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 68	0.08 192	0.07 2	0.06 22	0.10 110	0.08 51

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 96	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.24 40	0.21 148	0.08 68	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.08 43	0.08 51

PipStereo	0.19 8	0.26 130	0.85 96	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 37	0.35 96	0.12 2	0.10 3	0.21 127	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 68	0.09 288	0.07 2	0.06 22	0.12 164	0.09 79

DepthFocus	0.19 8	0.30 203	0.77 83	0.19 2	0.15 105	0.20 8	0.15 44	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 44	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 58	0.09 146	0.08 192	0.11 313	0.10 244	0.08 43	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 298	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 152	0.15 44	0.31 16	0.34 81	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 53	0.25 48	0.15 15	0.09 146	0.07 77	0.07 2	0.06 22	0.08 43	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 24	0.62 36	0.20 9	0.13 52	0.36 85	0.13 9	0.35 37	0.31 39	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 53	0.25 48	0.23 185	0.08 68	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 24	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 114	0.15 44	0.35 37	0.27 15	0.18 53	0.15 31	0.17 66	0.16 69	0.26 67	0.21 148	0.08 68	0.07 77	0.07 2	0.06 22	0.07 5	0.09 79

BridgeDepth	0.19 8	0.30 203	0.55 14	0.23 91	0.09 1	0.38 109	0.15 44	0.32 20	0.33 67	0.16 22	0.12 13	0.23 150	0.19 129	0.27 73	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 22	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 58	0.65 48	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 141	0.32 52	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 107	0.07 5	0.09 79

PointNet	0.20 19	0.21 40	0.82 91	0.21 33	0.12 21	0.37 92	0.16 69	0.33 29	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 37	0.08 68	0.07 77	0.08 66	0.07 107	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 19	0.26 130	0.88 105	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 37	0.35 96	0.12 2	0.10 3	0.21 127	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 68	0.10 338	0.07 2	0.06 22	0.12 164	0.09 79

PSi22a	0.20 19	0.28 172	0.89 109	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 22	0.32 20	0.35 96	0.12 2	0.09 1	0.22 133	0.16 69	0.20 4	0.14 4	0.09 146	0.09 288	0.07 2	0.05 1	0.13 202	0.11 149

Foundation-i32	0.20 19	0.28 172	0.87 102	0.20 9	0.11 9	0.20 8	0.15 44	0.32 20	0.36 127	0.13 5	0.10 3	0.25 184	0.14 29	0.19 2	0.15 15	0.09 146	0.09 288	0.07 2	0.06 22	0.11 146	0.12 197

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 24	0.74 75	0.17 1	0.12 21	0.32 48	0.12 4	0.33 29	0.46 247	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 129	0.23 33	0.18 69	0.10 255	0.06 24	0.07 2	0.06 22	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 40	0.61 29	0.20 9	0.13 52	0.39 114	0.14 22	0.34 35	0.34 81	0.16 22	0.16 41	0.16 51	0.15 53	0.27 73	0.22 174	0.08 68	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

MonStereo	0.20 19	0.22 58	0.65 48	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 141	0.32 52	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 107	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 58	0.65 48	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 141	0.32 52	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 107	0.07 5	0.09 79

S2M2_XL	0.20 19	0.32 225	1.10 153	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 29	0.19 2	0.21 148	0.11 344	0.09 288	0.10 235	0.08 152	0.10 110	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 58	0.65 48	0.22 63	0.17 172	0.41 138	0.14 22	0.35 37	0.32 52	0.24 158	0.20 69	0.15 37	0.18 104	0.26 67	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.08 43	0.08 51

4w-stereo	0.20 19	0.21 40	0.57 19	0.21 33	0.15 105	0.39 114	0.13 9	0.39 69	0.33 67	0.22 124	0.21 78	0.13 4	0.20 142	0.29 108	0.21 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 24	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 108	0.35 96	0.23 147	0.21 78	0.16 51	0.18 104	0.27 73	0.20 128	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 24	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 108	0.35 96	0.23 147	0.21 78	0.16 51	0.18 104	0.27 73	0.20 128	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.07 5	0.08 51

FoundationStereo	0.20 19	0.30 203	0.81 89	0.21 33	0.22 323	0.21 12	0.16 69	0.25 3	0.38 146	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 78	0.23 33	0.16 37	0.09 146	0.13 451	0.08 66	0.06 22	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 19	0.22 58	0.65 48	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 141	0.32 52	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 107	0.07 5	0.09 79

Anonymus	0.21 35	0.21 40	0.75 76	0.25 142	0.14 75	0.34 64	0.16 69	0.32 20	0.31 39	0.18 53	0.15 31	0.23 150	0.17 78	0.27 73	0.24 211	0.09 146	0.07 77	0.09 167	0.08 152	0.10 110	0.10 118

qqai	0.21 35	0.20 24	0.63 37	0.39 509	0.13 52	0.32 48	0.15 44	0.35 37	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 73	0.15 15	0.08 68	0.08 192	0.07 2	0.27 574	0.07 5	0.09 79

Test_v1	0.21 35	0.27 143	0.95 124	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.37 53	0.27 15	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.13 18	0.25 48	0.19 94	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 22	0.08 43	0.11 149

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 217	0.69 65	0.21 33	0.13 52	0.27 19	0.12 4	0.37 53	0.26 12	0.21 104	0.19 60	0.15 37	0.12 12	0.47 296	0.29 279	0.08 68	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 43	0.12 197

qwe	0.21 35	0.22 58	0.61 29	0.21 33	0.20 278	0.41 138	0.15 44	0.46 141	0.35 96	0.26 196	0.22 98	0.14 15	0.14 29	0.31 132	0.22 174	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.08 43	0.07 12

2.25w	0.21 35	0.22 58	0.51 2	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.42 100	0.34 81	0.23 147	0.27 162	0.14 15	0.18 104	0.33 160	0.24 211	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 22	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 35	0.23 80	0.64 40	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 90	0.35 96	0.22 124	0.21 78	0.14 15	0.18 104	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 80	0.64 40	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 90	0.35 96	0.22 124	0.21 78	0.14 15	0.18 104	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 35	0.22 58	0.63 37	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 78	0.35 96	0.25 178	0.22 98	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.08 43	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 58	0.63 37	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 78	0.35 96	0.25 178	0.22 98	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.08 43	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 80	0.64 40	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 90	0.35 96	0.22 124	0.21 78	0.14 15	0.18 104	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 35	0.23 80	0.50 1	0.22 63	0.15 105	0.39 114	0.19 120	0.47 161	0.36 127	0.21 104	0.22 98	0.13 4	0.17 78	0.33 160	0.20 128	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 35	0.21 40	0.57 19	0.20 9	0.14 75	0.40 127	0.18 104	0.47 161	0.36 127	0.24 158	0.20 69	0.13 4	0.19 129	0.31 132	0.21 148	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 35	0.21 40	0.61 29	0.21 33	0.20 278	0.44 172	0.16 69	0.44 117	0.30 34	0.22 124	0.20 69	0.13 4	0.18 104	0.29 108	0.21 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 58	0.55 14	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.14 22	0.43 108	0.33 67	0.21 104	0.24 125	0.14 15	0.18 104	0.34 174	0.22 174	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.07 5	0.08 51

3w_stereo	0.21 35	0.22 58	0.59 23	0.22 63	0.12 21	0.37 92	0.22 234	0.50 194	0.38 146	0.22 124	0.21 78	0.12 2	0.22 174	0.26 67	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.08 43	0.08 51

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 63	0.13 52	0.41 138	0.20 147	0.50 194	0.34 81	0.25 178	0.23 113	0.13 4	0.23 200	0.24 40	0.22 174	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 217	0.85 96	0.22 63	0.14 75	0.31 41	0.22 234	0.38 62	0.25 6	0.17 43	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 146	0.18 69	0.08 68	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.08 43	0.10 118

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 217	0.85 96	0.22 63	0.14 75	0.28 22	0.21 192	0.38 62	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 206	0.18 69	0.08 68	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.08 43	0.10 118

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 260	0.65 48	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.37 53	0.40 177	0.21 104	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 48	0.16 37	0.08 68	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.10 118

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 270	0.68 63	0.21 33	0.17 172	0.45 180	0.12 4	0.35 37	0.42 204	0.15 14	0.11 8	0.22 133	0.10 2	0.28 91	0.16 37	0.09 146	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.09 79

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 234	0.61 29	0.23 91	0.21 294	0.45 180	0.13 9	0.33 29	0.46 247	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 146	0.15 15	0.08 68	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 234	0.60 24	0.23 91	0.12 21	0.44 172	0.13 9	0.39 69	0.46 247	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 182	0.15 15	0.08 68	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.09 79

LGtest1	0.21 35	0.37 273	0.70 68	0.22 63	0.12 21	0.31 41	0.11 2	0.36 48	0.39 161	0.17 43	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.25 48	0.27 252	0.10 255	0.09 288	0.08 66	0.06 22	0.10 110	0.10 118

depth_test_26	0.22 59	0.28 172	0.91 116	0.20 9	0.13 52	0.18 6	0.13 9	0.31 16	0.41 190	0.16 22	0.31 214	0.19 107	0.13 18	0.22 23	0.14 4	0.11 344	0.09 288	0.10 235	0.09 203	0.10 110	0.14 268

Foundation-i1c-attn	0.22 59	0.18 7	0.68 63	0.20 9	0.10 2	0.27 19	0.20 147	0.49 185	0.37 139	0.20 90	0.23 113	0.24 168	0.25 231	0.29 108	0.18 69	0.08 68	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1b	0.22 59	0.20 24	0.69 65	0.20 9	0.11 9	0.28 22	0.20 147	0.50 194	0.37 139	0.21 104	0.22 98	0.27 212	0.24 216	0.28 91	0.18 69	0.08 68	0.08 192	0.07 2	0.06 22	0.08 43	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 59	0.16 1	0.66 59	0.20 9	0.10 2	0.29 29	0.21 192	0.50 194	0.39 161	0.25 178	0.22 98	0.27 212	0.25 231	0.33 160	0.18 69	0.08 68	0.09 288	0.07 2	0.06 22	0.08 43	0.08 51

Pro-Stereo	0.22 59	0.25 112	0.66 59	0.22 63	0.14 75	0.49 245	0.15 44	0.23 2	0.35 96	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 314	0.18 69	0.08 68	0.06 24	0.09 167	0.37 633	0.08 43	0.09 79

asda	0.22 59	0.25 112	0.70 68	0.21 33	0.16 139	0.43 160	0.16 69	0.44 117	0.35 96	0.22 124	0.20 69	0.14 15	0.20 142	0.25 48	0.22 174	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 59	0.17 2	0.52 5	0.23 91	0.16 139	0.44 172	0.22 234	0.55 248	0.40 177	0.25 178	0.29 182	0.13 4	0.26 251	0.28 91	0.20 128	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 22	0.08 43	0.07 12

monsterstereo	0.22 59	0.22 58	0.52 5	0.25 142	0.27 413	0.39 114	0.14 22	0.51 205	0.33 67	0.25 178	0.27 162	0.13 4	0.13 18	0.38 216	0.21 148	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 22	0.08 43	0.06 1

monsters	0.22 59	0.22 58	0.52 5	0.23 91	0.28 428	0.42 152	0.14 22	0.46 141	0.31 39	0.24 158	0.20 69	0.13 4	0.14 29	0.43 250	0.20 128	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 152	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 59	0.28 172	0.88 105	0.21 33	0.24 359	0.42 152	0.17 83	0.35 37	0.37 139	0.20 90	0.22 98	0.14 15	0.12 12	0.24 40	0.20 128	0.08 68	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 59	0.28 172	0.77 83	0.22 63	0.11 9	0.40 127	0.16 69	0.31 16	0.36 127	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.17 78	0.37 206	0.16 37	0.10 255	0.06 24	0.08 66	0.07 107	0.10 110	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 59	0.22 58	0.91 116	0.23 91	0.13 52	0.49 245	0.18 104	0.30 12	0.28 22	0.19 74	0.17 44	0.14 15	0.14 29	0.41 236	0.16 37	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 22	0.09 80	0.09 79

MCSU-Stereo	0.23 71	0.19 11	0.73 74	0.22 63	0.16 139	0.48 226	0.20 147	0.33 29	0.38 146	0.20 90	0.21 78	0.24 168	0.13 18	0.42 245	0.19 94	0.08 68	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 118

DispViT+	0.23 71	0.23 80	0.98 132	0.19 2	0.44 588	0.22 13	0.14 22	0.41 90	0.37 139	0.19 74	0.16 41	0.18 84	0.15 53	0.38 216	0.17 58	0.11 344	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 71	0.40 306	0.94 123	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.13 9	0.40 78	0.36 127	0.22 124	0.15 31	0.15 37	0.15 53	0.40 231	0.15 15	0.08 68	0.07 77	0.07 2	0.06 22	0.08 43	0.15 311

FlowAnything_test	0.23 71	0.32 225	0.52 5	0.28 247	0.17 172	0.37 92	0.20 147	0.38 62	0.24 4	0.24 158	0.20 69	0.21 127	0.17 78	0.26 67	0.25 226	0.13 439	0.10 338	0.14 478	0.16 465	0.17 321	0.12 197

LG-G_1	0.23 71	0.37 273	0.71 70	0.23 91	0.11 9	0.51 274	0.12 4	0.44 117	0.39 161	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 195	0.16 37	0.09 146	0.08 192	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.11 149

LG-G	0.23 71	0.37 273	0.71 70	0.23 91	0.11 9	0.51 274	0.12 4	0.44 117	0.39 161	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 195	0.16 37	0.09 146	0.08 192	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.11 149

dual_stereo	0.23 71	0.25 112	0.66 59	0.21 33	0.15 105	0.27 19	0.15 44	0.62 296	0.40 177	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 29	0.37 206	0.19 94	0.09 146	0.31 634	0.07 2	0.10 244	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 71	0.23 80	0.64 40	0.24 118	0.22 323	0.47 210	0.13 9	0.52 221	0.33 67	0.18 53	0.24 125	0.17 66	0.22 174	0.32 146	0.19 94	0.08 68	0.06 24	0.08 66	0.06 22	0.17 321	0.09 79

LGCAT	0.24 79	0.19 11	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.47 210	0.14 22	0.34 35	0.19 2	0.17 43	0.13 16	0.23 150	0.15 53	0.39 224	0.21 148	0.14 484	0.34 640	0.07 2	0.08 152	0.07 5	0.53 638

TS12	0.24 79	0.26 130	0.83 93	0.25 142	0.11 9	0.46 200	0.17 83	0.46 141	0.43 215	0.20 90	0.31 214	0.18 84	0.20 142	0.31 132	0.22 174	0.07 26	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.11 146	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 79	0.24 98	1.06 145	0.27 215	0.12 21	0.43 160	0.20 147	0.51 205	0.34 81	0.19 74	0.16 41	0.15 37	0.21 156	0.25 48	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 167	0.07 107	0.11 146	0.09 79

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 79	0.31 217	0.88 105	0.25 142	0.23 344	0.45 180	0.22 234	0.39 69	0.30 34	0.21 104	0.27 162	0.18 84	0.21 156	0.23 33	0.16 37	0.07 26	0.09 288	0.08 66	0.07 107	0.11 146	0.13 240

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 79	0.22 58	0.90 113	0.23 91	0.32 485	0.47 210	0.21 192	0.48 176	0.34 81	0.20 90	0.25 140	0.21 127	0.23 200	0.20 4	0.17 58	0.08 68	0.06 24	0.08 66	0.06 22	0.08 43	0.09 79

MatchStereo	0.24 79	0.38 286	1.37 217	0.20 9	0.10 2	0.22 13	0.14 22	0.41 90	0.40 177	0.14 10	0.25 140	0.15 37	0.15 53	0.25 48	0.18 69	0.09 146	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 79	0.18 7	1.03 138	0.25 142	0.21 294	0.46 200	0.16 69	0.30 12	0.27 15	0.17 43	0.19 60	0.14 15	0.18 104	0.35 182	0.17 58	0.07 26	0.07 77	0.08 66	0.25 561	0.10 110	0.10 118

water-stereo	0.24 79	0.17 2	0.88 105	0.24 118	0.14 75	0.37 92	0.17 83	0.43 108	0.32 52	0.26 196	0.35 248	0.26 199	0.24 216	0.22 23	0.25 226	0.09 146	0.09 288	0.09 167	0.08 152	0.10 110	0.10 118

111111	0.24 79	0.21 40	0.82 91	0.24 118	0.21 294	0.43 160	0.13 9	0.45 132	0.35 96	0.22 124	0.27 162	0.18 84	0.16 69	0.35 182	0.18 69	0.09 146	0.06 24	0.08 66	0.06 22	0.25 465	0.08 51

S2M2_L	0.24 79	0.29 186	0.90 113	0.23 91	0.17 172	0.24 16	0.09 1	0.36 48	0.45 236	0.17 43	0.25 140	0.23 150	0.17 78	0.24 40	0.28 265	0.15 505	0.12 426	0.11 313	0.12 354	0.15 260	0.11 149
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
testmc14	0.25 89	0.17 2	0.71 70	0.45 565	0.24 359	0.47 210	0.18 104	0.35 37	0.35 96	0.16 22	0.20 69	0.20 112	0.15 53	0.48 303	0.19 94	0.07 26	0.08 192	0.06 1	0.05 1	0.09 80	0.28 528

PhaseNet	0.25 89	0.26 130	0.96 129	0.25 142	0.15 105	0.31 41	0.16 69	0.36 48	0.30 34	0.19 74	0.18 54	0.28 224	0.17 78	0.30 121	0.27 252	0.09 146	0.08 192	0.10 235	0.10 244	0.14 235	0.26 511

aanet-new-40k	0.25 89	0.37 273	1.35 210	0.24 118	0.24 359	0.38 109	0.20 147	0.39 69	0.26 12	0.18 53	0.24 125	0.16 51	0.20 142	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.18 384

aanet-new-14k	0.25 89	0.33 234	1.13 156	0.26 189	0.12 21	0.37 92	0.21 192	0.45 132	0.36 127	0.20 90	0.27 162	0.15 37	0.29 314	0.24 40	0.17 58	0.08 68	0.06 24	0.08 66	0.06 22	0.11 146	0.12 197

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 89	0.35 260	0.69 65	0.23 91	0.27 413	0.35 71	0.20 147	0.44 117	0.28 22	0.21 104	0.22 98	0.14 15	0.22 174	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 66	0.47 652	0.09 80	0.34 581

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 89	0.24 98	0.76 79	0.22 63	0.33 500	0.48 226	0.20 147	0.47 161	0.35 96	0.26 196	0.30 197	0.22 133	0.14 29	0.21 10	0.19 94	0.08 68	0.06 24	0.10 235	0.08 152	0.07 5	0.15 311

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 89	0.24 98	0.84 95	0.22 63	0.32 485	0.48 226	0.20 147	0.45 132	0.35 96	0.26 196	0.30 197	0.22 133	0.14 29	0.21 10	0.18 69	0.08 68	0.06 24	0.09 167	0.08 152	0.07 5	0.13 240

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 89	0.41 316	1.08 147	0.23 91	0.23 344	0.45 180	0.20 147	0.44 117	0.30 34	0.18 53	0.21 78	0.22 133	0.20 142	0.23 33	0.16 37	0.08 68	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.08 43	0.14 268

LiteMatch	0.25 89	0.69 474	0.65 48	0.28 247	0.14 75	0.30 33	0.21 192	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 385	0.25 48	0.40 403	0.10 255	0.06 24	0.10 235	0.08 152	0.14 235	0.12 197

LACA2	0.25 89	0.74 498	1.30 195	0.20 9	0.10 2	0.39 114	0.17 83	0.32 20	0.36 127	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 29	0.22 23	0.14 4	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 22	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 89	0.22 58	1.00 134	0.22 63	0.30 454	0.48 226	0.21 192	0.45 132	0.32 52	0.27 212	0.31 214	0.20 112	0.14 29	0.20 4	0.18 69	0.08 68	0.06 24	0.09 167	0.08 152	0.08 43	0.13 240

rvit_stereo_0083	0.25 89	0.19 11	0.58 22	0.28 247	0.18 220	0.28 22	0.22 234	0.38 62	0.54 341	0.23 147	0.30 197	0.27 212	0.26 251	0.37 206	0.24 211	0.14 484	0.12 426	0.13 440	0.10 244	0.12 164	0.10 118

rvit_stereo_0081	0.25 89	0.21 40	0.61 29	0.28 247	0.17 172	0.31 41	0.22 234	0.42 100	0.53 326	0.24 158	0.25 140	0.25 184	0.21 156	0.34 174	0.23 185	0.13 439	0.10 338	0.11 313	0.10 244	0.12 164	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 89	0.21 40	0.61 29	0.28 247	0.17 172	0.31 41	0.22 234	0.42 100	0.53 326	0.24 158	0.25 140	0.25 184	0.21 156	0.34 174	0.23 185	0.13 439	0.10 338	0.11 313	0.10 244	0.12 164	0.09 79

test_for_model	0.25 89	0.24 98	0.76 79	0.22 63	0.33 500	0.48 226	0.20 147	0.47 161	0.35 96	0.26 196	0.30 197	0.22 133	0.14 29	0.21 10	0.19 94	0.08 68	0.06 24	0.10 235	0.08 152	0.07 5	0.15 311

aanet-new-16k	0.26 104	0.47 364	1.36 212	0.25 142	0.12 21	0.36 85	0.18 104	0.40 78	0.35 96	0.18 53	0.21 78	0.18 84	0.21 156	0.21 10	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 66	0.06 22	0.10 110	0.11 149

aanet-new-8k	0.26 104	0.38 286	1.21 175	0.25 142	0.13 52	0.44 172	0.22 234	0.49 185	0.34 81	0.18 53	0.21 78	0.17 66	0.25 231	0.29 108	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 66	0.06 22	0.08 43	0.12 197

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 104	0.23 80	1.00 134	0.22 63	0.31 475	0.47 210	0.20 147	0.44 117	0.33 67	0.27 212	0.32 225	0.24 168	0.14 29	0.23 33	0.18 69	0.08 68	0.06 24	0.09 167	0.08 152	0.08 43	0.16 343

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 104	0.38 286	0.90 113	0.23 91	0.17 172	0.35 71	0.22 234	0.44 117	0.33 67	0.21 104	0.25 140	0.16 51	0.22 174	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 66	0.45 648	0.08 43	0.27 520

Foundation-i1	0.26 104	0.29 186	0.75 76	0.23 91	0.21 294	0.30 33	0.22 234	0.60 287	0.43 215	0.24 158	0.31 214	0.35 281	0.23 200	0.27 73	0.19 94	0.09 146	0.08 192	0.08 66	0.07 107	0.11 146	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 104	0.27 143	1.26 184	0.20 9	0.12 21	0.42 152	0.17 83	0.37 53	0.40 177	0.22 124	0.31 214	0.29 237	0.21 156	0.32 146	0.20 128	0.10 255	0.08 192	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.09 79

NLSM3	0.26 104	0.39 298	0.75 76	0.25 142	0.24 359	0.43 160	0.19 120	0.58 266	0.45 236	0.20 90	0.26 153	0.20 112	0.25 231	0.29 108	0.24 211	0.07 26	0.06 24	0.10 235	0.09 203	0.10 110	0.07 12

depthmonostereo	0.26 104	0.23 80	0.65 48	0.41 529	0.13 52	0.41 138	0.19 120	0.51 205	0.40 177	0.25 178	0.29 182	0.26 199	0.28 291	0.44 259	0.23 185	0.09 146	0.10 338	0.09 167	0.07 107	0.10 110	0.08 51

DilatedVolume-Stereo	0.26 104	0.20 24	0.64 40	0.25 142	0.15 105	0.41 138	0.18 104	0.42 100	0.35 96	0.34 255	0.34 243	0.25 184	0.23 200	0.43 250	0.53 474	0.09 146	0.09 288	0.08 66	0.10 244	0.12 164	0.11 149

GIP-stereo	0.26 104	0.22 58	0.78 85	0.29 282	0.20 278	0.42 152	0.17 83	0.64 309	0.39 161	0.18 53	0.24 125	0.23 150	0.18 104	0.25 48	0.47 444	0.09 146	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.17 321	0.08 51

gcap-zeroshot	0.26 104	0.24 98	1.03 138	0.22 63	0.33 500	0.48 226	0.20 147	0.47 161	0.34 81	0.26 196	0.29 182	0.22 133	0.14 29	0.21 10	0.19 94	0.08 68	0.06 24	0.09 167	0.08 152	0.08 43	0.14 268

testlalala	0.26 104	0.24 98	1.03 138	0.22 63	0.33 500	0.48 226	0.20 147	0.47 161	0.34 81	0.26 196	0.29 182	0.22 133	0.14 29	0.21 10	0.19 94	0.08 68	0.06 24	0.09 167	0.08 152	0.08 43	0.14 268

aanet-new-70k	0.27 116	0.48 369	1.33 202	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.45 132	0.33 67	0.17 43	0.21 78	0.16 51	0.21 156	0.38 216	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 66	0.06 22	0.10 110	0.22 449

aanet-new-34k	0.27 116	0.57 419	1.36 212	0.23 91	0.11 9	0.34 64	0.20 147	0.36 48	0.30 34	0.19 74	0.27 162	0.17 66	0.22 174	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.08 43	0.29 536

aanet-new-32k	0.27 116	0.49 373	1.73 305	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 37	0.27 15	0.18 53	0.21 78	0.20 112	0.22 174	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.11 149

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 116	0.46 354	1.39 224	0.23 91	0.17 172	0.35 71	0.21 192	0.40 78	0.25 6	0.18 53	0.21 78	0.17 66	0.18 104	0.25 48	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 66	0.28 578	0.08 43	0.27 520

aanet-new-24k	0.27 116	0.40 306	1.12 155	0.24 118	0.45 599	0.40 127	0.21 192	0.39 69	0.28 22	0.19 74	0.28 174	0.17 66	0.20 142	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 66	0.32 609	0.09 80	0.10 118

aanet-new-10k	0.27 116	0.52 387	1.27 187	0.27 215	0.15 105	0.49 245	0.21 192	0.46 141	0.31 39	0.21 104	0.20 69	0.19 107	0.22 174	0.26 67	0.18 69	0.08 68	0.08 192	0.08 66	0.07 107	0.10 110	0.16 343

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 116	0.39 298	0.79 86	0.24 118	0.24 359	0.37 92	0.21 192	0.37 53	0.33 67	0.19 74	0.27 162	0.18 84	0.22 174	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 470	0.08 66	0.51 661	0.08 43	0.39 608

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 116	0.40 306	0.87 102	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 69	0.32 52	0.21 104	0.24 125	0.18 84	0.23 200	0.21 10	0.15 15	0.08 68	0.08 192	0.08 66	0.30 594	0.13 202	0.55 642

LG-Stereo	0.27 116	0.25 112	0.95 124	0.25 142	0.15 105	0.43 160	0.21 192	0.50 194	0.40 177	0.18 53	0.29 182	0.25 184	0.16 69	0.28 91	0.35 363	0.07 26	0.07 77	0.11 313	0.10 244	0.24 451	0.10 118

mms	0.27 116	0.26 130	0.91 116	0.25 142	0.18 220	0.32 48	0.23 274	0.37 53	0.31 39	0.21 104	0.30 197	0.23 150	0.17 78	0.46 284	0.21 148	0.08 68	0.10 338	0.10 235	0.08 152	0.22 419	0.47 629

ours_stereo	0.27 116	0.25 112	1.21 175	0.25 142	0.17 172	0.35 71	0.23 274	0.38 62	0.35 96	0.20 90	0.31 214	0.23 150	0.17 78	0.41 236	0.20 128	0.08 68	0.07 77	0.10 235	0.08 152	0.22 419	0.18 384

rvit_stereo_0081_aga	0.27 116	0.29 186	1.08 147	0.26 189	0.20 278	0.33 54	0.21 192	0.41 90	0.42 204	0.26 196	0.28 174	0.27 212	0.21 156	0.31 132	0.21 148	0.14 484	0.10 338	0.11 313	0.10 244	0.14 235	0.10 118

rvit_stereo_0080	0.27 116	0.38 286	0.76 79	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 382	0.54 243	0.44 221	0.24 158	0.26 153	0.27 212	0.22 174	0.29 108	0.23 185	0.13 439	0.10 338	0.10 235	0.10 244	0.15 260	0.11 149

RSM++	0.27 116	0.26 130	0.87 102	0.28 247	0.13 52	0.39 114	0.20 147	0.45 132	0.45 236	0.20 90	0.24 125	0.24 168	0.17 78	0.36 195	0.20 128	0.08 68	0.07 77	0.09 167	0.35 621	0.26 486	0.18 384

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 116	0.40 306	0.86 100	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 69	0.32 52	0.21 104	0.24 125	0.18 84	0.23 200	0.21 10	0.15 15	0.08 68	0.08 192	0.08 66	0.30 594	0.13 202	0.55 642

whm_eth	0.27 116	0.38 286	0.76 79	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 382	0.54 243	0.44 221	0.24 158	0.26 153	0.27 212	0.22 174	0.29 108	0.23 185	0.13 439	0.10 338	0.10 235	0.10 244	0.15 260	0.11 149

aanet-new-30k	0.28 132	0.49 373	1.75 317	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 37	0.27 15	0.18 53	0.21 78	0.20 112	0.22 174	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.11 149

aanet-new-22k	0.28 132	0.52 387	1.51 257	0.24 118	0.13 52	0.33 54	0.22 234	0.37 53	0.32 52	0.18 53	0.24 125	0.18 84	0.21 156	0.27 73	0.16 37	0.07 26	0.07 77	0.08 66	0.07 107	0.09 80	0.31 558

BStereo	0.28 132	0.33 234	1.34 207	0.23 91	0.29 437	0.33 54	0.20 147	0.46 141	0.35 96	0.22 124	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 226	0.07 26	0.07 77	0.16 528	0.21 540	0.12 164	0.11 149

VIP-Stereo	0.28 132	0.56 413	1.05 143	0.23 91	0.19 257	0.52 295	0.17 83	0.44 117	0.39 161	0.18 53	0.25 140	0.24 168	0.15 53	0.33 160	0.19 94	0.08 68	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.14 235	0.32 567

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 132	0.28 172	1.09 151	0.33 388	0.15 105	0.30 33	0.16 69	0.58 266	0.42 204	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.26 251	0.38 216	0.37 377	0.09 146	0.08 192	0.08 66	0.25 561	0.10 110	0.06 1

castereo++	0.28 132	0.43 330	0.93 121	0.28 247	0.17 172	0.53 304	0.21 192	0.55 248	0.45 236	0.17 43	0.26 153	0.32 258	0.17 78	0.33 160	0.16 37	0.09 146	0.08 192	0.09 167	0.29 584	0.13 202	0.06 1

fffy	0.28 132	0.24 98	1.19 169	0.27 215	0.15 105	0.37 92	0.22 234	0.42 100	0.32 52	0.20 90	0.29 182	0.26 199	0.20 142	0.44 259	0.20 128	0.08 68	0.10 338	0.10 235	0.08 152	0.22 419	0.18 384

RAStereo	0.28 132	0.48 369	1.52 259	0.26 189	0.18 220	0.25 17	0.19 120	0.42 100	0.35 96	0.20 90	0.25 140	0.20 112	0.16 69	0.24 40	0.24 211	0.09 146	0.08 192	0.10 235	0.08 152	0.12 164	0.08 51

RSM	0.28 132	0.26 130	0.97 130	0.25 142	0.24 359	0.37 92	0.21 192	0.49 185	0.44 221	0.21 104	0.27 162	0.28 224	0.17 78	0.38 216	0.20 128	0.07 26	0.07 77	0.09 167	0.34 617	0.21 402	0.16 343

trnet	0.28 132	0.26 130	1.32 200	0.19 2	0.12 21	0.54 311	0.15 44	0.48 176	0.46 247	0.27 212	0.33 235	0.24 168	0.21 156	0.30 121	0.21 148	0.10 255	0.07 77	0.08 66	0.05 1	0.09 80	0.07 12

CASnet	0.28 132	0.31 217	1.20 173	0.28 247	0.11 9	0.47 210	0.19 120	0.44 117	0.44 221	0.38 283	0.31 214	0.23 150	0.17 78	0.29 108	0.19 94	0.10 255	0.06 24	0.15 509	0.12 354	0.16 297	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 132	0.27 143	1.36 212	0.28 247	0.12 21	0.41 138	0.20 147	0.37 53	0.38 146	0.26 196	0.30 197	0.25 184	0.19 129	0.33 160	0.24 211	0.09 146	0.11 392	0.12 377	0.10 244	0.13 202	0.09 79

CREStereo	0.28 132	0.30 203	1.33 202	0.19 2	0.13 52	0.55 326	0.17 83	0.48 176	0.46 247	0.27 212	0.33 235	0.24 168	0.21 156	0.31 132	0.21 148	0.11 344	0.07 77	0.08 66	0.05 1	0.10 110	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	0.29 145	0.47 364	1.41 227	0.26 189	0.18 220	0.43 160	0.19 120	0.47 161	0.32 52	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.21 156	0.37 206	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.46 627

aanet-new-60k	0.29 145	0.51 385	1.68 288	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.43 108	0.33 67	0.18 53	0.19 60	0.17 66	0.19 129	0.31 132	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.26 511

aanet-new-36k	0.29 145	0.63 446	1.51 257	0.24 118	0.11 9	0.43 160	0.19 120	0.44 117	0.35 96	0.19 74	0.24 125	0.16 51	0.22 174	0.29 108	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 66	0.06 22	0.08 43	0.24 488

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 145	0.58 420	0.98 132	0.21 33	0.31 475	0.41 138	0.20 147	0.46 141	0.34 81	0.21 104	0.22 98	0.19 107	0.17 78	0.24 40	0.15 15	0.08 68	0.10 338	0.08 66	0.45 648	0.09 80	0.29 536

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 145	0.53 394	1.28 189	0.22 63	0.32 485	0.35 71	0.19 120	0.46 141	0.33 67	0.18 53	0.19 60	0.18 84	0.18 104	0.21 10	0.14 4	0.08 68	0.10 338	0.08 66	0.46 651	0.10 110	0.32 567

RT-Monster	0.29 145	0.30 203	0.95 124	0.25 142	0.28 428	0.46 200	0.15 44	0.53 230	0.55 348	0.37 273	0.36 252	0.28 224	0.21 156	0.32 146	0.21 148	0.09 146	0.08 192	0.08 66	0.06 22	0.15 260	0.14 268

Selective-IGEV-i32	0.29 145	0.23 80	1.28 189	0.27 215	0.30 454	0.35 71	0.20 147	0.56 254	0.38 146	0.21 104	0.30 197	0.22 133	0.18 104	0.37 206	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 66	0.15 442	0.16 297	0.29 536

fffft	0.29 145	0.21 40	1.10 153	0.24 118	0.15 105	0.42 152	0.24 310	0.42 100	0.38 146	0.21 104	0.18 54	0.20 112	0.16 69	0.44 259	0.70 530	0.07 26	0.06 24	0.10 235	0.08 152	0.28 503	0.20 420
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 145	0.26 130	1.03 138	0.25 142	0.14 75	0.46 200	0.22 234	0.36 48	0.38 146	0.23 147	0.23 113	0.21 127	0.18 104	0.45 275	0.60 504	0.07 26	0.06 24	0.10 235	0.08 152	0.20 386	0.20 420

tt45	0.29 145	0.24 98	1.06 145	0.25 142	0.17 172	0.55 326	0.22 234	0.41 90	0.35 96	0.24 158	0.25 140	0.25 184	0.18 104	0.64 377	0.34 351	0.08 68	0.07 77	0.10 235	0.08 152	0.21 402	0.11 149

999	0.29 145	0.25 112	1.05 143	0.26 189	0.18 220	0.49 245	0.23 274	0.38 62	0.37 139	0.20 90	0.32 225	0.23 150	0.18 104	0.73 413	0.36 369	0.08 68	0.07 77	0.09 167	0.08 152	0.24 451	0.10 118

Pointernet	0.29 145	0.25 112	1.49 250	0.24 118	0.20 278	0.47 210	0.15 44	0.62 296	0.47 267	0.22 124	0.29 182	0.26 199	0.20 142	0.28 91	0.20 128	0.10 255	0.07 77	0.07 2	0.12 354	0.10 110	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 145	0.29 186	0.86 100	0.25 142	0.34 513	0.30 33	0.14 22	0.32 20	0.53 326	0.18 53	0.12 13	0.18 84	0.19 129	0.49 314	0.17 58	0.09 146	0.08 192	0.08 66	0.20 532	0.46 633	0.59 648

MaDis-Stereo	0.29 145	0.54 402	1.44 235	0.24 118	0.29 437	0.29 29	0.16 69	0.45 132	0.37 139	0.19 74	0.21 78	0.28 224	0.22 174	0.30 121	0.29 279	0.10 255	0.09 288	0.10 235	0.08 152	0.11 146	0.11 149

LoS_RVC	0.29 145	0.33 234	1.19 169	0.25 142	0.34 513	0.43 160	0.22 234	0.42 100	0.32 52	0.22 124	0.33 235	0.23 150	0.24 216	0.31 132	0.21 148	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 110	0.31 558

Selective-IGEV	0.29 145	0.23 80	1.28 189	0.27 215	0.30 454	0.35 71	0.20 147	0.56 254	0.38 146	0.21 104	0.30 197	0.22 133	0.18 104	0.37 206	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 66	0.15 442	0.16 297	0.29 536

EGLCR-Stereo	0.29 145	0.27 143	0.97 130	0.30 304	0.19 257	0.56 343	0.17 83	0.68 334	0.36 127	0.30 232	0.18 54	0.27 212	0.17 78	0.38 216	0.19 94	0.09 146	0.07 77	0.10 235	0.08 152	0.10 110	0.35 584

aanet-32k-new	0.30 162	0.60 425	1.61 275	0.25 142	0.15 105	0.46 200	0.21 192	0.41 90	0.33 67	0.17 43	0.24 125	0.17 66	0.23 200	0.30 121	0.15 15	0.08 68	0.06 24	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.39 608

castereo	0.30 162	0.44 341	0.81 89	0.24 118	0.29 437	0.41 138	0.27 382	0.72 356	0.45 236	0.22 124	0.30 197	0.24 168	0.31 335	0.25 48	0.21 148	0.09 146	0.07 77	0.08 66	0.31 603	0.12 164	0.09 79

WCG-NET	0.30 162	0.42 324	1.26 184	0.24 118	0.12 21	0.43 160	0.24 310	0.40 78	0.56 360	0.35 260	0.37 259	0.26 199	0.24 216	0.29 108	0.19 94	0.08 68	0.12 426	0.08 66	0.07 107	0.22 419	0.10 118

Occ-G	0.30 162	0.30 203	1.33 202	0.23 91	0.15 105	0.36 85	0.25 334	0.43 108	0.31 39	0.26 196	0.35 248	0.46 375	0.22 174	0.30 121	0.25 226	0.09 146	0.07 77	0.09 167	0.16 465	0.31 529	0.08 51

AIO-Stereo	0.30 162	0.27 143	1.25 182	0.27 215	0.24 359	0.37 92	0.20 147	0.52 221	0.36 127	0.21 104	0.30 197	0.23 150	0.14 29	0.31 132	0.20 128	0.08 68	0.07 77	0.09 167	0.38 634	0.19 370	0.31 558

UniTT-Stereo	0.30 162	0.36 270	1.68 288	0.27 215	0.24 359	0.29 29	0.18 104	0.33 29	0.34 81	0.26 196	0.37 259	0.18 84	0.18 104	0.31 132	0.27 252	0.10 255	0.08 192	0.08 66	0.07 107	0.25 465	0.08 51

CES	0.30 162	0.27 143	1.09 151	0.23 91	0.50 614	0.40 127	0.20 147	0.46 141	0.44 221	0.22 124	0.28 174	0.26 199	0.19 129	0.33 160	0.21 148	0.09 146	0.07 77	0.08 66	0.05 1	0.15 260	0.49 633

ProNet	0.30 162	0.54 402	1.29 192	0.25 142	0.15 105	0.47 210	0.25 334	0.48 176	0.39 161	0.21 104	0.23 113	0.22 133	0.20 142	0.44 259	0.19 94	0.08 68	0.08 192	0.10 235	0.08 152	0.23 434	0.12 197

CroCo-Stereo	0.30 162	0.45 351	1.08 147	0.31 333	0.17 172	0.19 7	0.21 192	0.73 370	0.50 290	0.21 104	0.24 125	0.55 421	0.22 174	0.27 73	0.26 240	0.09 146	0.08 192	0.08 66	0.07 107	0.12 164	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	0.31 171	0.33 234	1.34 207	0.23 91	0.29 437	0.98 626	0.20 147	0.49 185	0.35 96	0.22 124	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 226	0.07 26	0.07 77	0.16 528	0.21 540	0.12 164	0.11 149

xyz-stereo-finetune	0.31 171	0.46 354	0.79 86	0.21 33	0.12 21	0.53 304	0.25 334	0.52 221	0.54 341	0.28 219	0.32 225	0.29 237	0.23 200	0.59 358	0.55 483	0.08 68	0.07 77	0.10 235	0.08 152	0.13 202	0.08 51

rvit_0105_6	0.31 171	0.29 186	1.00 134	0.31 333	0.18 220	0.35 71	0.25 334	0.51 205	0.61 408	0.25 178	0.28 174	0.32 258	0.25 231	0.39 224	0.25 226	0.18 554	0.16 518	0.15 509	0.13 388	0.14 235	0.13 240

rvit_stereo_ft	0.31 171	0.61 430	1.18 167	0.32 362	0.21 294	0.28 22	0.27 382	0.55 248	0.48 271	0.23 147	0.27 162	0.28 224	0.26 251	0.32 146	0.25 226	0.13 439	0.09 288	0.11 313	0.11 314	0.13 202	0.14 268

CAS++	0.31 171	0.33 234	1.43 233	0.25 142	0.17 172	0.31 41	0.20 147	0.78 424	0.41 190	0.30 232	0.30 197	0.21 127	0.16 69	0.33 160	0.18 69	0.15 505	0.12 426	0.13 440	0.10 244	0.15 260	0.11 149
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 171	0.30 203	1.52 259	0.23 91	0.13 52	0.54 311	0.20 147	0.48 176	0.49 279	0.25 178	0.28 174	0.37 293	0.24 216	0.38 216	0.23 185	0.10 255	0.08 192	0.08 66	0.05 1	0.15 260	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 171	0.35 260	1.30 195	0.20 9	0.14 75	0.57 362	0.25 334	0.46 141	0.42 204	0.27 212	0.32 225	0.27 212	0.24 216	0.39 224	0.23 185	0.43 654	0.07 77	0.08 66	0.05 1	0.18 349	0.07 12

aanet-new	0.32 178	0.29 186	2.39 535	0.25 142	0.25 382	0.43 160	0.21 192	0.41 90	0.31 39	0.18 53	0.23 113	0.16 51	0.30 325	0.33 160	0.15 15	0.09 146	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.10 110	0.13 240

DA	0.32 178	0.26 130	0.89 109	0.29 282	0.25 382	0.63 469	0.22 234	0.60 287	0.39 161	0.23 147	0.30 197	0.24 168	0.26 251	0.60 365	0.18 69	0.10 255	0.12 426	0.09 167	0.07 107	0.10 110	0.52 636

GGEV	0.32 178	0.26 130	0.89 109	0.29 282	0.25 382	0.63 469	0.22 234	0.60 287	0.39 161	0.23 147	0.30 197	0.24 168	0.26 251	0.60 365	0.18 69	0.10 255	0.12 426	0.09 167	0.07 107	0.10 110	0.52 636

WCG-NET（raft）	0.32 178	0.53 394	1.21 175	0.23 91	0.12 21	0.44 172	0.24 310	0.40 78	0.50 290	0.35 260	0.35 248	0.47 383	0.25 231	0.35 182	0.20 128	0.08 68	0.29 629	0.08 66	0.07 107	0.22 419	0.11 149

MGS-Stereo	0.32 178	0.34 251	1.70 294	0.25 142	0.14 75	0.40 127	0.22 234	0.38 62	0.43 215	0.24 158	0.51 375	0.25 184	0.18 104	0.31 132	0.20 128	0.09 146	0.08 192	0.09 167	0.08 152	0.47 635	0.08 51

ff7	0.32 178	0.52 387	1.38 219	0.25 142	0.16 139	0.56 343	0.23 274	0.46 141	0.41 190	0.24 158	0.23 113	0.20 112	0.23 200	0.48 303	0.19 94	0.09 146	0.08 192	0.10 235	0.18 499	0.23 434	0.22 449

ffff	0.32 178	0.52 387	1.38 219	0.25 142	0.16 139	0.56 343	0.23 274	0.46 141	0.41 190	0.24 158	0.23 113	0.20 112	0.23 200	0.48 303	0.19 94	0.09 146	0.08 192	0.10 235	0.18 499	0.23 434	0.22 449

11t	0.32 178	0.52 387	1.38 219	0.25 142	0.16 139	0.56 343	0.23 274	0.46 141	0.41 190	0.24 158	0.23 113	0.20 112	0.23 200	0.48 303	0.19 94	0.09 146	0.08 192	0.10 235	0.18 499	0.23 434	0.22 449

MC-Stereo	0.32 178	0.31 217	1.46 240	0.31 333	0.15 105	0.53 304	0.19 120	0.44 117	0.35 96	0.36 267	0.38 272	0.27 212	0.27 272	0.42 245	0.19 94	0.09 146	0.13 451	0.09 167	0.16 465	0.20 386	0.13 240

ccc-4	0.32 178	0.52 387	1.38 219	0.25 142	0.16 139	0.56 343	0.23 274	0.46 141	0.41 190	0.24 158	0.23 113	0.20 112	0.23 200	0.48 303	0.19 94	0.09 146	0.08 192	0.10 235	0.18 499	0.23 434	0.22 449

SE	0.33 188	0.44 341	0.89 109	0.29 282	0.15 105	0.50 259	0.24 310	0.50 194	0.34 81	0.34 255	0.46 322	0.27 212	0.36 369	0.28 91	0.29 279	0.18 554	0.08 192	0.12 377	0.15 442	0.41 612	0.32 567

SMOE	0.33 188	0.37 273	0.95 124	0.28 247	0.13 52	0.50 259	0.32 471	0.47 161	0.39 161	0.34 255	0.47 329	0.31 248	0.32 344	0.30 121	0.29 279	0.12 406	0.08 192	0.17 549	0.10 244	0.48 636	0.20 420

aanet-new-78k	0.33 188	0.44 341	2.51 571	0.26 189	0.12 21	0.42 152	0.20 147	0.45 132	0.31 39	0.16 22	0.22 98	0.15 37	0.25 231	0.34 174	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 66	0.06 22	0.10 110	0.31 558

SCV_C0	0.33 188	0.43 330	1.42 232	0.25 142	0.16 139	0.35 71	0.20 147	0.68 334	0.44 221	0.24 158	0.27 162	0.29 237	0.20 142	0.58 352	0.18 69	0.09 146	0.08 192	0.08 66	0.30 594	0.26 486	0.17 364

11t1	0.33 188	0.19 11	1.41 227	0.33 388	0.16 139	0.48 226	0.21 192	0.67 329	0.48 271	0.40 292	0.34 243	0.32 258	0.33 352	0.42 245	0.27 252	0.11 344	0.12 426	0.10 235	0.08 152	0.13 202	0.14 268

IGEVStereo-DCA	0.33 188	0.34 251	1.38 219	0.27 215	0.16 139	0.45 180	0.23 274	0.46 141	0.41 190	0.24 158	0.21 78	0.26 199	0.25 231	0.64 377	0.52 470	0.09 146	0.07 77	0.10 235	0.18 499	0.16 297	0.22 449

AEACV	0.33 188	0.24 98	1.44 235	0.28 247	0.35 526	0.47 210	0.21 192	0.43 108	0.28 22	0.26 196	0.25 140	0.22 133	0.38 394	0.30 121	0.18 69	0.09 146	0.35 642	0.09 167	0.36 630	0.23 434	0.25 500

CroCo-Stereo Lap2	0.33 188	0.61 430	1.47 244	0.32 362	0.38 553	0.23 15	0.22 234	0.58 266	0.46 247	0.22 124	0.27 162	0.29 237	0.23 200	0.32 146	0.26 240	0.09 146	0.09 288	0.10 235	0.08 152	0.21 402	0.14 268

CREStereo++_RVC	0.33 188	0.29 186	1.74 310	0.24 118	0.16 139	0.54 311	0.15 44	0.40 78	0.55 348	0.37 273	0.51 375	0.24 168	0.19 129	0.27 73	0.26 240	0.09 146	0.06 24	0.08 66	0.30 594	0.08 43	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	0.33 188	0.49 373	1.75 317	0.23 91	0.12 21	0.54 311	0.16 69	0.40 78	0.45 236	0.45 330	0.51 375	0.26 199	0.22 174	0.29 108	0.20 128	0.10 255	0.10 338	0.08 66	0.06 22	0.08 43	0.11 149

sCroCo_RVC	0.33 188	0.32 225	1.89 404	0.34 421	0.27 413	0.30 33	0.22 234	0.48 176	0.44 221	0.22 124	0.33 235	0.25 184	0.25 231	0.32 146	0.24 211	0.14 484	0.16 518	0.12 377	0.12 354	0.15 260	0.13 240

DF	0.34 199	0.29 186	0.95 124	0.31 333	0.44 588	0.40 127	0.21 192	0.71 350	0.32 52	0.23 147	0.37 259	0.32 258	0.17 78	0.39 224	0.85 559	0.10 255	0.09 288	0.08 66	0.29 584	0.09 80	0.20 420

aanet-new-28k	0.34 199	0.53 394	2.69 600	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.21 192	0.37 53	0.29 33	0.18 53	0.24 125	0.17 66	0.21 156	0.22 23	0.15 15	0.08 68	0.06 24	0.08 66	0.31 603	0.10 110	0.23 474

RAFT-Stereo-weight	0.34 199	0.29 186	1.43 233	0.28 247	0.28 428	0.55 326	0.22 234	0.78 424	0.48 271	0.46 341	0.38 272	0.36 288	0.17 78	0.33 160	0.23 185	0.09 146	0.08 192	0.09 167	0.07 107	0.09 80	0.09 79

IGEV++	0.34 199	0.43 330	1.32 200	0.31 333	0.14 75	0.32 48	0.21 192	0.70 346	0.34 81	0.22 124	0.28 174	0.22 133	0.27 272	0.35 182	0.27 252	0.09 146	0.39 657	0.08 66	0.15 442	0.25 465	0.45 624

MyStereo07	0.34 199	0.40 306	1.46 240	0.29 282	0.23 344	0.60 410	0.31 448	0.53 230	0.42 204	0.25 178	0.25 140	0.20 112	0.26 251	0.57 348	0.19 94	0.09 146	0.18 550	0.12 377	0.11 314	0.16 297	0.19 401

MIF-Stereo (partial)	0.34 199	0.41 316	1.93 421	0.26 189	0.24 359	0.32 48	0.17 83	0.53 230	0.42 204	0.25 178	0.37 259	0.25 184	0.26 251	0.44 259	0.31 315	0.11 344	0.08 192	0.12 377	0.10 244	0.19 370	0.14 268

GCAP-Stereo	0.34 199	0.89 560	1.76 326	0.26 189	0.12 21	0.52 295	0.14 22	0.49 185	0.38 146	0.29 227	0.30 197	0.29 237	0.22 174	0.30 121	0.20 128	0.09 146	0.17 538	0.09 167	0.07 107	0.21 402	0.11 149

anonymousdsp2	0.34 199	0.24 98	1.16 164	0.28 247	0.15 105	0.57 362	0.23 274	0.79 440	0.47 267	0.38 283	0.37 259	0.40 319	0.25 231	0.47 296	0.21 148	0.09 146	0.07 77	0.10 235	0.13 388	0.19 370	0.27 520

anonymousdsp	0.34 199	0.53 394	1.47 244	0.25 142	0.16 139	0.56 343	0.23 274	0.49 185	0.40 177	0.25 178	0.24 125	0.22 133	0.24 216	0.55 344	0.19 94	0.09 146	0.11 392	0.10 235	0.18 499	0.24 451	0.29 536

knoymous	0.34 199	0.25 112	1.75 317	0.24 118	0.18 220	0.45 180	0.24 310	0.57 260	0.38 146	0.41 301	0.39 281	0.55 421	0.25 231	0.38 216	0.23 185	0.11 344	0.08 192	0.12 377	0.07 107	0.13 202	0.12 197

RCA-Stereo	0.34 199	0.32 225	1.30 195	0.26 189	0.14 75	0.58 379	0.23 274	0.78 424	0.62 426	0.40 292	0.44 310	0.28 224	0.35 363	0.29 108	0.20 128	0.09 146	0.10 338	0.09 167	0.07 107	0.19 370	0.08 51

IGEV-Stereo	0.34 199	0.54 402	1.47 244	0.25 142	0.16 139	0.56 343	0.23 274	0.49 185	0.40 177	0.25 178	0.24 125	0.22 133	0.24 216	0.54 340	0.19 94	0.09 146	0.10 338	0.10 235	0.18 499	0.24 451	0.29 536
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 199	0.77 511	1.75 317	0.34 421	0.13 52	0.51 274	0.17 83	0.43 108	0.50 290	0.37 273	0.49 360	0.23 150	0.18 104	0.28 91	0.24 211	0.10 255	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.07 12

GEAStereo	0.35 212	0.32 225	1.17 165	0.53 605	0.60 641	0.55 326	0.21 192	0.40 78	0.27 15	0.20 90	0.22 98	0.16 51	0.18 104	0.44 259	0.16 37	0.11 344	0.37 646	0.08 66	0.06 22	0.33 547	0.71 659

GASTEREO	0.35 212	0.72 486	1.15 161	0.56 619	0.20 278	0.52 295	0.22 234	0.56 254	0.40 177	0.30 232	0.31 214	0.16 51	0.31 335	0.35 182	0.26 240	0.09 146	0.14 470	0.08 66	0.28 578	0.14 235	0.20 420

MSCF	0.35 212	0.72 486	1.15 161	0.58 627	0.21 294	0.50 259	0.22 234	0.56 254	0.38 146	0.29 227	0.29 182	0.17 66	0.30 325	0.35 182	0.26 240	0.09 146	0.12 426	0.08 66	0.29 584	0.15 260	0.21 434

xyz-stereo-finetune2	0.35 212	0.45 351	1.04 142	0.21 33	0.12 21	0.58 379	0.23 274	0.50 194	0.45 236	0.31 238	0.46 322	0.30 245	0.41 428	0.81 432	0.51 466	0.08 68	0.07 77	0.11 313	0.09 203	0.12 164	0.09 79

SCV	0.35 212	0.59 423	1.37 217	0.34 421	0.22 323	0.28 22	0.23 274	0.72 356	0.35 96	0.19 74	0.30 197	0.24 168	0.20 142	0.64 377	0.19 94	0.11 344	0.08 192	0.09 167	0.29 584	0.34 559	0.29 536

StereoAnything_RVC	0.35 212	1.25 654	1.82 372	0.20 9	0.12 21	0.26 18	0.15 44	0.43 108	0.37 139	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 129	0.46 284	0.14 4	0.11 344	0.09 288	0.08 66	0.05 1	0.76 669	0.18 384

rvit_0105_4	0.35 212	0.35 260	1.45 238	0.31 333	0.18 220	0.37 92	0.28 402	0.59 275	0.62 426	0.27 212	0.31 214	0.35 281	0.27 272	0.43 250	0.25 226	0.18 554	0.16 518	0.15 509	0.13 388	0.15 260	0.12 197

CAS	0.35 212	0.25 112	1.30 195	0.79 654	0.34 513	0.51 274	0.23 274	0.46 141	0.39 161	0.22 124	0.31 214	0.20 112	0.17 78	0.28 91	0.23 185	0.73 675	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 80	0.37 599

Selective-RAFT	0.35 212	0.26 130	1.48 247	0.31 333	0.15 105	0.61 430	0.19 120	0.60 287	0.54 341	0.28 219	0.29 182	0.40 319	0.33 352	0.50 321	0.27 252	0.10 255	0.07 77	0.09 167	0.35 621	0.19 370	0.08 51

x	0.35 212	0.20 24	1.36 212	0.33 388	0.17 172	0.47 210	0.24 310	0.75 385	0.54 341	0.40 292	0.40 285	0.42 339	0.34 361	0.45 275	0.32 328	0.11 344	0.14 470	0.11 313	0.09 203	0.12 164	0.14 268

GSStereo	0.36 222	0.32 225	1.17 165	0.34 421	0.60 641	0.55 326	0.21 192	0.62 296	0.41 190	0.22 124	0.22 98	0.17 66	0.18 104	0.44 259	0.16 37	0.10 255	0.16 518	0.08 66	0.11 314	0.33 547	0.84 670

gasm-f	0.36 222	0.34 251	1.13 156	0.53 605	0.44 588	0.54 311	0.27 382	0.40 78	0.27 15	0.20 90	0.33 235	0.16 51	0.22 174	0.36 195	0.25 226	0.11 344	0.37 646	0.08 66	0.06 22	0.38 594	0.71 659

rvit_0105_5	0.36 222	0.39 298	1.48 247	0.30 304	0.18 220	0.41 138	0.30 435	0.64 309	0.62 426	0.30 232	0.33 235	0.37 293	0.29 314	0.41 236	0.28 265	0.18 554	0.16 518	0.15 509	0.15 442	0.15 260	0.14 268

MoCha-V2	0.36 222	0.32 225	1.41 227	0.36 458	0.31 475	0.35 71	0.19 120	0.57 260	0.39 161	0.30 232	0.32 225	0.28 224	0.27 272	0.47 296	0.24 211	0.08 68	0.56 674	0.08 66	0.38 634	0.18 349	0.12 197

s12784h	0.36 222	0.28 172	1.58 268	0.23 91	0.11 9	0.62 451	0.24 310	0.79 440	0.64 446	0.44 319	0.52 390	0.28 224	0.26 251	0.50 321	0.24 211	0.11 344	0.06 24	0.09 167	0.06 22	0.16 297	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 222	0.21 40	1.70 294	0.29 282	0.18 220	0.55 326	0.26 358	0.78 424	0.36 127	0.57 465	0.67 526	0.33 270	0.24 216	0.32 146	0.23 185	0.10 255	0.08 192	0.09 167	0.07 107	0.09 80	0.12 197

RAFT-Stereo	0.36 222	0.21 40	1.70 294	0.29 282	0.18 220	0.55 326	0.26 358	0.78 424	0.36 127	0.57 465	0.67 526	0.33 270	0.24 216	0.32 146	0.23 185	0.10 255	0.08 192	0.09 167	0.07 107	0.09 80	0.12 197
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.37 229	0.82 532	1.45 238	0.40 521	0.29 437	0.42 152	0.23 274	0.73 370	0.47 267	0.36 267	0.42 296	0.28 224	0.20 142	0.29 108	0.26 240	0.10 255	0.06 24	0.09 167	0.09 203	0.34 559	0.09 79

DN	0.37 229	0.23 80	1.40 225	0.37 482	0.40 569	0.48 226	0.21 192	0.51 205	0.40 177	0.23 147	0.24 125	0.36 288	0.18 104	0.81 432	0.54 480	0.13 439	0.11 392	0.11 313	0.34 617	0.12 164	0.19 401

PSi22	0.37 229	0.73 493	1.71 301	0.28 247	0.13 52	0.44 172	0.14 22	0.64 309	0.51 297	0.22 124	0.28 174	0.36 288	0.22 174	0.65 388	0.27 252	0.07 26	0.14 470	0.07 2	0.06 22	0.28 503	0.12 197

DDF-Stereo	0.37 229	0.27 143	0.79 86	0.39 509	0.29 437	0.38 109	0.21 192	0.47 161	0.51 297	0.32 248	0.17 44	0.79 563	0.23 200	0.64 377	1.04 588	0.11 344	0.07 77	0.09 167	0.12 354	0.35 572	0.15 311

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 229	0.37 273	1.21 175	0.26 189	0.18 220	0.73 550	0.18 104	0.53 230	0.41 190	0.35 260	0.30 197	0.58 448	0.22 174	0.33 160	0.95 568	0.09 146	0.07 77	0.09 167	0.35 621	0.13 202	0.15 311

GREAT-IGEV	0.37 229	0.28 172	1.48 247	0.25 142	0.38 553	0.46 200	0.18 104	0.33 29	0.34 81	0.15 14	0.29 182	0.15 37	0.17 78	0.36 195	0.23 185	0.07 26	0.76 692	0.07 2	0.26 569	0.21 402	1.03 688
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	0.37 229	0.55 411	1.35 210	0.28 247	0.16 139	0.57 362	0.18 104	0.57 260	0.49 279	0.37 273	0.44 310	0.38 303	0.24 216	0.46 284	0.24 211	0.09 146	0.08 192	0.11 313	0.11 314	0.43 621	0.36 592

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 229	1.34 666	1.24 181	0.23 91	0.12 21	0.33 54	0.20 147	0.40 78	0.33 67	0.25 178	0.21 78	0.16 51	0.14 29	0.27 73	0.63 511	0.55 665	0.06 24	0.11 313	0.13 388	0.25 465	0.49 633

plain	0.37 229	0.47 364	2.15 487	0.27 215	0.19 257	0.33 54	0.20 147	0.58 266	0.46 247	0.23 147	0.37 259	0.23 150	0.25 231	0.45 275	0.28 265	0.11 344	0.08 192	0.13 440	0.09 203	0.42 619	0.12 197

riskmin	0.37 229	0.22 58	1.74 310	0.32 362	0.20 278	0.48 226	0.20 147	0.66 319	0.46 247	0.36 267	0.34 243	0.69 512	0.45 470	0.39 224	0.27 252	0.11 344	0.08 192	0.12 377	0.08 152	0.13 202	0.16 343

AnonymousM	0.37 229	0.44 341	1.50 254	0.25 142	0.15 105	0.52 295	0.23 274	0.60 287	0.42 204	0.42 306	0.32 225	0.30 245	0.25 231	0.34 174	0.23 185	0.11 344	0.09 288	0.71 675	0.36 630	0.12 164	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 229	0.53 394	1.41 227	0.28 247	0.15 105	0.52 295	0.20 147	0.54 243	0.46 247	0.37 273	0.43 299	0.41 325	0.23 200	0.36 195	0.26 240	0.09 146	0.15 500	0.12 377	0.11 314	0.41 612	0.37 599

DIP-Stereo	0.37 229	0.34 251	1.50 254	0.27 215	0.18 220	0.63 469	0.17 83	0.92 546	0.53 326	0.49 374	0.48 343	0.30 245	0.30 325	0.39 224	0.30 302	0.10 255	0.08 192	0.10 235	0.08 152	0.15 260	0.12 197
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	0.38 242	0.28 172	2.46 551	0.43 544	0.15 105	0.50 259	0.25 334	0.47 161	0.38 146	0.33 252	0.26 153	0.23 150	0.22 174	0.34 174	0.29 279	0.08 68	0.09 288	0.09 167	0.10 244	0.36 579	0.22 449

HART	0.38 242	0.53 394	1.66 284	0.26 189	0.15 105	0.30 33	0.19 120	0.67 329	0.46 247	0.29 227	0.52 390	0.38 303	0.16 69	0.41 236	0.20 128	0.08 68	0.68 685	0.09 167	0.07 107	0.34 559	0.21 434

mmm	0.38 242	0.21 40	1.18 167	0.35 437	0.17 172	0.49 245	0.26 358	0.78 424	0.52 308	0.50 381	0.57 446	0.41 325	0.37 385	0.71 410	0.31 315	0.11 344	0.13 451	0.14 478	0.13 388	0.15 260	0.14 268

Any-RAFT	0.38 242	0.25 112	1.89 404	0.27 215	0.17 172	0.68 523	0.21 192	0.78 424	0.53 326	0.43 312	0.43 299	0.54 418	0.30 325	0.41 236	0.20 128	0.10 255	0.12 426	0.08 66	0.06 22	0.10 110	0.09 79

qqq	0.38 242	0.21 40	1.34 207	0.28 247	0.15 105	0.45 180	0.26 358	0.76 397	0.52 308	0.39 290	0.41 290	0.46 375	0.36 369	0.96 452	0.30 302	0.11 344	0.14 470	0.12 377	0.12 354	0.12 164	0.14 268

PSM-adaLoss	0.38 242	0.27 143	1.78 339	0.44 551	0.17 172	0.60 410	0.29 427	0.51 205	0.52 308	0.47 343	0.43 299	0.44 354	0.28 291	0.47 296	0.28 265	0.12 406	0.08 192	0.12 377	0.10 244	0.17 321	0.12 197

ROB_FTStereo_v2	0.38 242	0.27 143	1.78 339	0.44 551	0.17 172	0.61 430	0.28 402	0.51 205	0.52 308	0.47 343	0.43 299	0.44 354	0.28 291	0.47 296	0.28 265	0.12 406	0.08 192	0.12 377	0.10 244	0.17 321	0.12 197

ROB_FTStereo	0.38 242	0.27 143	1.78 339	0.44 551	0.17 172	0.61 430	0.26 358	0.51 205	0.52 308	0.47 343	0.43 299	0.43 343	0.28 291	0.49 314	0.28 265	0.12 406	0.08 192	0.12 377	0.10 244	0.17 321	0.12 197

HUI-Stereo	0.38 242	0.27 143	1.79 359	0.44 551	0.17 172	0.61 430	0.28 402	0.51 205	0.52 308	0.47 343	0.43 299	0.44 354	0.28 291	0.45 275	0.28 265	0.12 406	0.08 192	0.12 377	0.10 244	0.17 321	0.12 197

RAFT-IKP	0.38 242	0.27 143	1.79 359	0.44 551	0.16 139	0.60 410	0.28 402	0.51 205	0.52 308	0.47 343	0.43 299	0.43 343	0.28 291	0.50 321	0.28 265	0.12 406	0.08 192	0.12 377	0.10 244	0.17 321	0.12 197

raftrobust	0.38 242	0.68 470	1.54 261	0.32 362	0.46 607	0.52 295	0.21 192	0.56 254	0.42 204	0.52 403	0.35 248	0.31 248	0.33 352	0.37 206	0.30 302	0.10 255	0.11 392	0.08 66	0.07 107	0.21 402	0.19 401

sAnonymous2	0.38 242	0.62 436	2.15 487	0.31 333	0.24 359	0.34 64	0.27 382	0.53 230	0.46 247	0.24 158	0.29 182	0.23 150	0.28 291	0.28 91	0.22 174	0.12 406	0.09 288	0.11 313	0.13 388	0.38 594	0.35 584

CroCo_RVC	0.38 242	0.62 436	2.15 487	0.31 333	0.24 359	0.34 64	0.27 382	0.53 230	0.46 247	0.24 158	0.29 182	0.23 150	0.28 291	0.28 91	0.22 174	0.12 406	0.09 288	0.11 313	0.13 388	0.38 594	0.35 584

GMStereo	0.38 242	0.99 604	1.91 415	0.27 215	0.16 139	0.39 114	0.23 274	0.47 161	0.62 426	0.38 283	0.34 243	0.25 184	0.25 231	0.39 224	0.29 279	0.14 484	0.08 192	0.10 235	0.12 354	0.15 260	0.11 149
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 242	0.33 234	1.92 418	0.27 215	0.41 578	0.48 226	0.19 120	0.59 275	0.46 247	0.43 312	0.39 281	0.57 441	0.26 251	0.32 146	0.26 240	0.09 146	0.09 288	0.09 167	0.31 603	0.11 146	0.09 79

TestStereo-Hl	0.39 257	0.50 381	1.74 310	0.25 142	0.15 105	0.49 245	0.21 192	0.70 346	0.51 297	0.38 283	0.39 281	0.37 293	0.31 335	1.07 466	0.25 226	0.09 146	0.07 77	0.09 167	0.08 152	0.12 164	0.09 79

Lsterematch	0.39 257	0.69 474	1.65 279	0.28 247	0.14 75	0.50 259	0.21 192	0.47 161	0.58 375	0.43 312	0.59 455	0.44 354	0.37 385	0.44 259	0.40 403	0.10 255	0.06 24	0.10 235	0.08 152	0.14 235	0.12 197

NLSM1	0.39 257	0.24 98	0.56 17	0.27 215	0.40 569	0.49 245	0.21 192	1.44 672	1.64 676	0.25 178	0.33 235	0.25 184	0.26 251	0.40 231	0.32 328	0.10 255	0.10 338	0.11 313	0.10 244	0.22 419	0.13 240

AIO_test	0.39 257	0.37 273	1.19 169	0.73 647	0.67 650	0.35 71	0.25 334	0.47 161	0.34 81	0.34 255	0.22 98	0.33 270	0.17 78	1.31 497	0.19 94	0.11 344	0.15 500	0.08 66	0.21 540	0.15 260	0.23 474

rvit_0105_3	0.39 257	0.47 364	1.46 240	0.33 388	0.19 257	0.45 180	0.35 495	0.69 338	0.65 461	0.37 273	0.37 259	0.40 319	0.31 335	0.44 259	0.30 302	0.18 554	0.17 538	0.17 549	0.18 499	0.15 260	0.15 311

CASS	0.39 257	0.30 203	1.61 275	0.32 362	0.17 172	0.53 304	0.24 310	0.70 346	0.49 279	0.59 497	0.54 415	0.40 319	0.40 417	0.41 236	0.30 302	0.17 541	0.10 338	0.14 478	0.11 314	0.18 349	0.17 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 257	0.27 143	1.78 339	0.44 551	0.16 139	0.61 430	0.27 382	0.51 205	0.52 308	0.47 343	0.43 299	0.43 343	0.28 291	0.54 340	0.28 265	0.12 406	0.08 192	0.12 377	0.10 244	0.17 321	0.12 197
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	0.39 257	0.27 143	1.78 339	0.44 551	0.17 172	0.61 430	0.27 382	0.51 205	0.52 308	0.47 343	0.43 299	0.44 354	0.28 291	0.55 344	0.28 265	0.12 406	0.08 192	0.12 377	0.10 244	0.17 321	0.12 197

iRAFT	0.39 257	0.27 143	1.78 339	0.44 551	0.16 139	0.61 430	0.27 382	0.51 205	0.52 308	0.47 343	0.43 299	0.43 343	0.28 291	0.54 340	0.28 265	0.12 406	0.08 192	0.12 377	0.10 244	0.17 321	0.12 197

S0	0.40 266	0.69 474	1.02 137	0.30 304	0.19 257	0.61 430	0.35 495	0.48 176	0.31 39	0.34 255	0.50 369	0.32 258	0.32 344	0.34 174	0.36 369	0.19 570	0.14 470	0.17 549	0.20 532	0.46 633	0.65 654

MM-Stereo_test3	0.40 266	0.58 420	1.75 317	0.36 458	0.30 454	0.45 180	0.30 435	0.72 356	0.59 385	0.31 238	0.43 299	0.32 258	0.23 200	0.35 182	0.29 279	0.10 255	0.20 574	0.10 235	0.08 152	0.40 609	0.11 149

rvit_stereo_0075_2	0.40 266	0.40 306	1.88 397	0.33 388	0.32 485	0.41 138	0.22 234	0.58 266	0.53 326	0.38 283	0.51 375	0.40 319	0.27 272	0.44 259	0.29 279	0.20 581	0.15 500	0.22 600	0.15 442	0.18 349	0.23 474

test_sample1	0.40 266	0.18 7	1.19 169	0.31 333	0.18 220	0.48 226	0.23 274	0.78 424	0.49 279	0.44 319	0.44 310	0.45 363	0.41 428	1.39 506	0.33 341	0.11 344	0.09 288	0.10 235	0.09 203	0.12 164	0.13 240

H2IRNET	0.40 266	0.61 430	1.90 409	0.29 282	0.17 172	0.54 311	0.18 104	0.52 221	0.50 290	0.27 212	0.56 437	0.47 383	0.35 363	0.46 284	0.33 341	0.10 255	0.07 77	0.12 377	0.14 417	0.32 538	0.12 197

DCANet-4	0.40 266	0.27 143	2.21 498	0.25 142	0.14 75	0.51 274	0.22 234	0.77 409	0.72 526	0.54 427	0.47 329	0.28 224	0.37 385	0.37 206	0.34 351	0.09 146	0.07 77	0.08 66	0.07 107	0.08 43	0.22 449

test_4	0.40 266	0.37 273	2.01 452	0.29 282	0.21 294	0.50 259	0.28 402	0.47 161	0.39 161	0.42 306	0.76 574	0.38 303	0.22 174	0.52 329	0.33 341	0.08 68	0.07 77	0.11 313	0.15 442	0.28 503	0.07 12

cross-raft	0.40 266	0.27 143	2.22 502	0.30 304	0.17 172	0.49 245	0.35 495	0.71 350	0.39 161	0.43 312	0.45 314	0.64 476	0.25 231	0.32 146	0.25 226	0.08 68	0.08 192	0.09 167	0.23 553	0.11 146	0.14 268

TestStereo_HL2	0.41 274	0.86 547	1.82 372	0.26 189	0.16 139	0.48 226	0.20 147	0.62 296	0.51 297	0.35 260	0.41 290	0.32 258	0.27 272	1.09 469	0.29 279	0.10 255	0.07 77	0.08 66	0.07 107	0.13 202	0.10 118

GGDA	0.41 274	0.90 564	1.83 376	0.26 189	0.15 105	0.50 259	0.20 147	0.63 305	0.52 308	0.35 260	0.41 290	0.31 248	0.27 272	1.11 474	0.27 252	0.10 255	0.07 77	0.08 66	0.07 107	0.13 202	0.10 118

FE-Mocha	0.41 274	0.31 217	1.44 235	0.28 247	0.33 500	0.41 138	0.17 83	0.69 338	0.45 236	0.44 319	0.50 369	0.41 325	0.45 470	0.36 195	1.17 607	0.10 255	0.08 192	0.11 313	0.21 540	0.13 202	0.13 240

MM-Stereo_test1	0.41 274	0.39 298	2.29 517	0.38 499	0.26 400	0.44 172	0.28 402	0.63 305	0.51 297	0.40 292	0.32 225	0.26 199	0.26 251	0.46 284	0.22 174	0.09 146	0.21 584	0.10 235	0.09 203	0.39 604	0.15 311

fast-iter	0.41 274	0.63 446	1.72 302	0.27 215	0.21 294	0.45 180	0.19 120	0.55 248	0.41 190	0.57 465	0.59 455	0.65 481	0.45 470	0.45 275	0.39 395	0.08 68	0.09 288	0.10 235	0.11 314	0.20 386	0.10 118

CoSv	0.41 274	0.63 446	1.72 302	0.27 215	0.21 294	0.45 180	0.19 120	0.55 248	0.41 190	0.57 465	0.59 455	0.65 481	0.45 470	0.45 275	0.39 395	0.08 68	0.09 288	0.10 235	0.11 314	0.20 386	0.10 118

AIO_rvc	0.41 274	0.64 451	1.29 192	0.58 627	0.39 559	0.37 92	0.24 310	0.50 194	0.43 215	0.28 219	0.23 113	0.25 184	0.16 69	0.99 455	0.19 94	0.10 255	0.16 518	0.08 66	0.11 314	0.25 465	0.85 672

test_sample2	0.41 274	0.19 11	1.23 179	0.31 333	0.17 172	0.51 274	0.27 382	0.81 448	0.55 348	0.44 319	0.45 314	0.46 375	0.38 394	1.51 528	0.30 302	0.12 406	0.09 288	0.11 313	0.10 244	0.14 235	0.14 268

GMStereo_Zeroshot	0.41 274	0.36 270	1.54 261	0.41 529	0.19 257	0.52 295	0.19 120	0.59 275	0.52 308	0.57 465	0.59 455	0.63 467	0.29 314	0.58 352	0.33 341	0.15 505	0.09 288	0.16 528	0.09 203	0.24 451	0.12 197

MIM_Stereo	0.41 274	0.60 425	1.88 397	0.31 333	0.21 294	0.50 259	0.19 120	0.64 309	0.44 221	0.43 312	0.53 403	0.43 343	0.27 272	0.51 325	0.28 265	0.08 68	0.14 470	0.11 313	0.10 244	0.26 486	0.26 511

LL-Strereo2	0.41 274	0.90 564	1.83 376	0.44 551	0.24 359	0.54 311	0.27 382	0.58 266	0.45 236	0.41 301	0.33 235	0.44 354	0.21 156	0.44 259	0.34 351	0.09 146	0.08 192	0.16 528	0.14 417	0.17 321	0.17 364

BUS	0.41 274	0.27 143	1.13 156	0.30 304	0.21 294	0.91 617	0.23 274	1.00 616	0.61 408	0.63 536	0.53 403	0.66 488	0.30 325	0.43 250	0.32 328	0.13 439	0.10 338	0.14 478	0.12 354	0.12 164	0.11 149

BSDual-CNN	0.41 274	0.27 143	1.13 156	0.30 304	0.21 294	0.76 566	0.31 448	1.00 616	0.61 408	0.63 536	0.53 403	0.63 467	0.37 385	0.43 250	0.38 384	0.13 439	0.10 338	0.14 478	0.12 354	0.12 164	0.11 149

psmg	0.41 274	0.27 143	1.13 156	0.27 215	0.21 294	0.75 562	0.36 503	0.90 525	0.61 408	0.59 497	0.59 455	0.63 467	0.37 385	0.43 250	0.38 384	0.13 439	0.10 338	0.13 440	0.12 354	0.13 202	0.11 149

GMOStereo	0.41 274	0.62 436	1.78 339	0.28 247	0.36 535	0.51 274	0.31 448	0.53 230	0.44 221	0.57 465	0.48 343	0.41 325	0.27 272	0.28 91	0.23 185	0.08 68	0.38 650	0.13 440	0.11 314	0.34 559	0.11 149

error version	0.41 274	0.62 436	1.78 339	0.28 247	0.36 535	0.51 274	0.31 448	0.53 230	0.44 221	0.57 465	0.48 343	0.41 325	0.27 272	0.28 91	0.23 185	0.08 68	0.38 650	0.13 440	0.11 314	0.34 559	0.11 149

test-v	0.41 274	0.62 436	1.78 339	0.28 247	0.36 535	0.51 274	0.31 448	0.53 230	0.44 221	0.57 465	0.48 343	0.41 325	0.27 272	0.28 91	0.23 185	0.08 68	0.38 650	0.13 440	0.11 314	0.34 559	0.11 149

CRE-IMP	0.41 274	0.22 58	1.76 326	0.48 584	0.17 172	0.79 583	0.69 638	0.52 221	0.52 308	0.47 343	0.42 296	0.45 363	0.26 251	0.41 236	0.31 315	0.11 344	0.07 77	0.12 377	0.09 203	0.17 321	0.23 474

test-2	0.41 274	0.62 436	1.78 339	0.28 247	0.36 535	0.51 274	0.31 448	0.53 230	0.44 221	0.57 465	0.48 343	0.41 325	0.27 272	0.28 91	0.23 185	0.08 68	0.38 650	0.13 440	0.11 314	0.34 559	0.11 149

CFNet-RSSM	0.41 274	0.32 225	2.20 497	0.27 215	0.44 588	0.52 295	0.19 120	0.76 397	0.48 271	0.43 312	0.36 252	0.54 418	0.26 251	0.33 160	0.25 226	0.09 146	0.08 192	0.09 167	0.38 634	0.10 110	0.09 79

DMCA	0.41 274	0.52 387	1.26 184	0.31 333	0.24 359	0.59 398	0.26 358	0.77 409	0.63 438	0.58 483	0.48 343	0.57 441	0.35 363	0.40 231	0.50 460	0.14 484	0.10 338	0.14 478	0.10 244	0.15 260	0.15 311

WQFJA1	0.42 295	0.24 98	0.53 11	0.26 189	0.38 553	0.48 226	0.23 274	1.72 683	2.07 692	0.25 178	0.25 140	0.28 224	0.27 272	0.32 146	0.34 351	0.09 146	0.11 392	0.10 235	0.08 152	0.20 386	0.13 240

WQFJX	0.42 295	0.25 112	0.55 14	0.26 189	0.39 559	0.47 210	0.23 274	1.76 685	1.82 686	0.26 196	0.26 153	0.28 224	0.28 291	0.42 245	0.32 328	0.10 255	0.10 338	0.09 167	0.08 152	0.24 451	0.16 343

NLMM	0.42 295	0.24 98	0.53 11	0.26 189	0.38 553	0.48 226	0.23 274	1.72 683	2.06 691	0.25 178	0.25 140	0.28 224	0.27 272	0.32 146	0.34 351	0.09 146	0.11 392	0.10 235	0.08 152	0.20 386	0.13 240

AE-Stereo	0.42 295	0.29 186	1.65 279	0.43 544	0.47 610	0.56 343	0.23 274	0.86 493	0.46 247	0.31 238	0.41 290	0.43 343	0.24 216	0.34 174	0.24 211	0.09 146	0.48 670	0.11 313	0.45 648	0.22 419	0.19 401

ACVNet-DCA	0.42 295	0.64 451	2.07 464	0.35 437	0.14 75	0.76 566	0.25 334	0.76 397	0.52 308	0.31 238	0.38 272	0.24 168	0.38 394	0.69 403	0.19 94	0.10 255	0.24 602	0.11 313	0.09 203	0.12 164	0.14 268

dd	0.42 295	0.96 586	1.77 335	0.31 333	0.17 172	0.57 362	0.26 358	0.49 185	0.68 487	0.41 301	0.40 285	0.34 277	0.27 272	0.45 275	0.40 403	0.17 541	0.10 338	0.13 440	0.12 354	0.21 402	0.12 197

Anonymous3	0.42 295	0.35 260	2.09 470	0.33 388	0.24 359	0.72 543	0.31 448	0.74 375	0.55 348	0.35 260	0.40 285	0.33 270	0.29 314	0.44 259	0.28 265	0.18 554	0.18 550	0.13 440	0.13 388	0.17 321	0.17 364

DCANet	0.42 295	0.77 511	1.95 434	0.25 142	0.14 75	0.51 274	0.22 234	0.77 409	0.72 526	0.54 427	0.48 343	0.31 248	0.41 428	0.36 195	0.39 395	0.09 146	0.07 77	0.09 167	0.07 107	0.13 202	0.23 474

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 295	0.86 547	1.78 339	0.28 247	0.17 172	0.52 295	0.20 147	0.62 296	0.61 408	0.50 381	0.61 478	0.39 310	0.32 344	0.35 182	0.30 302	0.07 26	0.10 338	0.09 167	0.09 203	0.35 572	0.10 118

Weightmod	0.43 304	0.56 413	0.91 116	0.26 189	0.22 323	0.56 343	0.22 234	0.45 132	0.38 146	0.30 232	0.72 562	0.38 303	0.32 344	0.61 371	0.33 341	0.40 652	0.14 470	0.10 235	0.10 244	0.52 648	1.06 690

fff	0.43 304	0.77 511	1.95 434	0.24 118	0.13 52	0.51 274	0.22 234	0.77 409	0.75 559	0.54 427	0.47 329	0.31 248	0.65 574	0.36 195	0.34 351	0.09 146	0.07 77	0.08 66	0.07 107	0.08 43	0.22 449

DisPM	0.43 304	0.33 234	1.78 339	0.57 625	0.18 220	0.59 398	0.63 626	0.53 230	0.61 408	0.60 507	0.53 403	0.38 303	0.26 251	0.75 417	0.29 279	0.12 406	0.07 77	0.12 377	0.11 314	0.11 146	0.14 268

IER	0.43 304	0.38 286	1.69 290	0.26 189	0.25 382	0.66 504	0.26 358	0.71 350	0.55 348	0.54 427	0.59 455	0.60 458	0.53 522	0.52 329	0.39 395	0.11 344	0.08 192	0.11 313	0.11 314	0.14 235	0.11 149

test-3	0.43 304	0.20 24	1.70 294	0.34 421	0.32 485	0.45 180	0.23 274	0.71 350	0.46 247	0.51 394	0.29 182	0.45 363	0.21 156	0.59 358	0.98 573	0.08 68	0.07 77	0.10 235	0.35 621	0.29 510	0.28 528

test_1	0.43 304	0.20 24	1.70 294	0.34 421	0.32 485	0.45 180	0.23 274	0.71 350	0.46 247	0.50 381	0.29 182	0.45 363	0.21 156	0.59 358	0.98 573	0.08 68	0.07 77	0.10 235	0.35 621	0.29 510	0.29 536

rafts_anoy	0.43 304	0.89 560	1.96 443	0.32 362	0.30 454	0.48 226	0.24 310	0.62 296	0.49 279	0.37 273	0.38 272	0.33 270	0.30 325	0.51 325	0.34 351	0.10 255	0.39 657	0.13 440	0.15 442	0.17 321	0.15 311

RALAANet	0.43 304	0.98 599	1.90 409	0.32 362	0.23 344	0.48 226	0.19 120	0.67 329	0.53 326	0.48 362	0.45 314	0.39 310	0.30 325	0.48 303	0.37 377	0.10 255	0.08 192	0.11 313	0.14 417	0.27 497	0.10 118

csc	0.43 304	0.77 511	1.95 434	0.24 118	0.13 52	0.51 274	0.22 234	0.77 409	0.75 559	0.54 427	0.47 329	0.31 248	0.65 574	0.36 195	0.34 351	0.09 146	0.07 77	0.08 66	0.07 107	0.08 43	0.22 449

cscssc	0.43 304	0.77 511	1.95 434	0.24 118	0.13 52	0.51 274	0.22 234	0.77 409	0.75 559	0.54 427	0.47 329	0.31 248	0.65 574	0.36 195	0.34 351	0.09 146	0.07 77	0.08 66	0.07 107	0.08 43	0.22 449

S	0.44 314	0.42 324	1.08 147	0.27 215	0.24 359	0.66 504	0.28 402	0.53 230	0.46 247	0.45 330	0.56 437	0.33 270	0.39 408	0.31 132	0.30 302	0.17 541	0.11 392	0.19 578	0.20 532	0.52 648	1.29 696

ManiGeoR	0.44 314	1.04 617	2.50 566	0.22 63	0.19 257	0.47 210	0.18 104	0.72 356	0.53 326	0.28 219	0.36 252	0.32 258	0.28 291	0.85 438	0.33 341	0.10 255	0.07 77	0.09 167	0.07 107	0.12 164	0.10 118

HLF11	0.44 314	0.97 594	2.44 547	0.22 63	0.19 257	0.43 160	0.17 83	0.66 319	0.51 297	0.33 252	0.40 285	0.31 248	0.29 314	0.88 445	0.35 363	0.10 255	0.08 192	0.08 66	0.07 107	0.13 202	0.11 149

HLf10	0.44 314	1.04 617	2.50 566	0.22 63	0.19 257	0.47 210	0.18 104	0.72 356	0.53 326	0.28 219	0.36 252	0.32 258	0.28 291	0.85 438	0.33 341	0.10 255	0.07 77	0.09 167	0.07 107	0.12 164	0.10 118

IGEV_i1	0.44 314	0.26 130	2.01 452	0.33 388	0.18 220	0.58 379	0.27 382	0.84 474	0.49 279	0.45 330	0.47 329	0.55 421	0.33 352	0.65 388	0.36 369	0.11 344	0.11 392	0.13 440	0.19 519	0.17 321	0.28 528

Selective-IGEV-i1	0.44 314	0.23 80	1.30 195	0.33 388	0.45 599	0.60 410	0.32 471	0.85 483	0.64 446	0.42 306	0.52 390	0.60 458	0.28 291	0.46 284	0.34 351	0.10 255	0.10 338	0.13 440	0.28 578	0.14 235	0.75 663

rvit_105_1	0.44 314	0.54 402	1.46 240	0.36 458	0.24 359	0.51 274	0.45 564	0.75 385	0.74 545	0.45 330	0.44 310	0.44 354	0.36 369	0.62 372	0.38 384	0.20 581	0.18 550	0.18 571	0.22 550	0.18 349	0.18 384

model_zeroshot	0.44 314	0.68 470	1.97 448	0.28 247	0.18 220	0.69 529	0.21 192	0.63 305	0.40 177	1.00 637	0.34 243	0.42 339	0.20 142	0.69 403	0.24 211	0.10 255	0.22 590	0.10 235	0.22 550	0.12 164	0.10 118

1test111	0.44 314	0.64 451	2.07 464	0.35 437	0.14 75	0.76 566	0.25 334	0.76 397	0.52 308	0.31 238	0.38 272	0.24 168	0.38 394	0.96 452	0.30 302	0.10 255	0.24 602	0.11 313	0.09 203	0.12 164	0.14 268

tt1	0.44 314	0.64 451	1.83 376	0.35 437	0.14 75	0.76 566	0.25 334	0.74 375	0.88 610	0.31 238	0.37 259	0.25 184	0.35 363	0.63 375	0.19 94	0.10 255	0.24 602	0.11 313	0.09 203	0.25 465	0.36 592

RAFT-Test	0.44 314	0.38 286	2.01 452	0.27 215	0.44 588	0.64 483	0.37 512	0.72 356	0.57 364	0.45 330	0.48 343	0.65 481	0.24 216	0.35 182	0.29 279	0.09 146	0.11 392	0.09 167	0.38 634	0.10 110	0.11 149

4D-IteraStereo	0.44 314	0.96 586	2.63 590	0.27 215	0.30 454	0.45 180	0.25 334	0.52 221	0.50 290	0.40 292	0.31 214	0.40 319	0.19 129	0.35 182	0.32 328	0.09 146	0.06 24	0.12 377	0.11 314	0.19 370	0.30 549

ToySt	0.44 314	0.61 430	1.89 404	0.29 282	0.18 220	0.55 326	0.35 495	0.67 329	0.53 326	0.39 290	0.50 369	0.59 451	0.43 457	0.51 325	0.49 455	0.10 255	0.12 426	0.13 440	0.16 465	0.24 451	0.19 401

UDGNet	0.44 314	1.02 615	1.74 310	0.35 437	0.19 257	0.58 379	0.23 274	0.49 185	0.66 476	0.41 301	0.38 272	0.34 277	0.29 314	0.53 335	0.30 302	0.24 615	0.10 338	0.37 649	0.19 519	0.27 497	0.15 311

test_3	0.44 314	0.20 24	1.70 294	0.36 458	0.32 485	0.47 210	0.30 435	0.73 370	0.49 279	0.50 381	0.30 197	0.45 363	0.22 174	0.59 358	0.98 573	0.08 68	0.10 338	0.11 313	0.35 621	0.29 510	0.28 528

GANet-ADL	0.44 314	0.41 316	2.31 519	0.33 388	0.20 278	0.57 362	0.25 334	0.75 385	0.54 341	0.42 306	0.59 455	0.56 434	0.30 325	0.40 231	0.38 384	0.14 484	0.11 392	0.09 167	0.08 152	0.22 419	0.17 364

DeepStereo_RVC	0.44 314	0.28 172	1.92 418	0.49 586	0.17 172	0.60 410	0.59 612	0.50 194	0.52 308	0.49 374	0.45 314	0.39 310	0.86 621	0.45 275	0.33 341	0.11 344	0.08 192	0.11 313	0.09 203	0.15 260	0.19 401

test-1	0.44 314	0.48 369	1.69 290	0.30 304	0.27 413	0.50 259	0.28 402	0.80 444	0.43 215	0.40 292	0.54 415	0.41 325	0.24 216	0.31 132	1.16 605	0.09 146	0.20 574	0.10 235	0.17 485	0.11 146	0.26 511

raft+_RVC	0.44 314	0.67 467	1.85 382	0.34 421	0.71 655	0.51 274	0.25 334	0.64 309	0.51 297	0.35 260	0.45 314	0.32 258	0.28 291	0.43 250	0.32 328	0.09 146	0.19 563	0.10 235	0.09 203	0.20 386	0.40 614

GES	0.44 314	0.28 172	1.88 397	0.30 304	0.18 220	0.61 430	0.30 435	0.88 513	0.46 247	0.47 343	0.52 390	0.39 310	0.42 446	0.58 352	0.67 523	0.15 505	0.11 392	0.12 377	0.10 244	0.15 260	0.17 364

AFF-stereo	0.44 314	0.96 586	1.78 339	0.31 333	0.15 105	0.50 259	0.21 192	0.64 309	0.63 438	0.47 343	0.64 512	0.49 396	0.34 361	0.46 284	0.31 315	0.08 68	0.09 288	0.10 235	0.10 244	0.37 587	0.10 118

FENet	0.44 314	0.30 203	2.42 541	0.32 362	0.17 172	0.58 379	0.22 234	0.77 409	0.59 385	0.47 343	0.42 296	0.55 421	0.38 394	0.49 314	0.47 444	0.12 406	0.09 288	0.12 377	0.11 314	0.13 202	0.16 343

AdaStereo	0.44 314	0.38 286	1.79 359	0.34 421	0.20 278	0.57 362	0.28 402	0.92 546	0.69 496	0.52 403	0.55 425	0.61 461	0.33 352	0.48 303	0.39 395	0.17 541	0.08 192	0.17 549	0.11 314	0.18 349	0.12 197
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	0.45 337	1.10 627	2.46 551	0.21 33	0.19 257	0.51 274	0.18 104	0.76 397	0.58 375	0.32 248	0.37 259	0.32 258	0.28 291	0.92 447	0.26 240	0.12 406	0.07 77	0.09 167	0.07 107	0.14 235	0.11 149

Hybrid-DGEV-03	0.45 337	0.88 555	1.75 317	0.29 282	0.17 172	0.58 379	0.24 310	0.65 316	0.48 271	0.59 497	1.01 624	0.39 310	0.28 291	0.41 236	0.34 351	0.09 146	0.08 192	0.12 377	0.09 203	0.34 559	0.24 488

WQFJX1	0.45 337	0.28 172	0.56 17	0.27 215	0.35 526	0.48 226	0.25 334	1.98 696	2.08 693	0.26 196	0.26 153	0.29 237	0.28 291	0.50 321	0.31 315	0.10 255	0.11 392	0.10 235	0.08 152	0.23 434	0.14 268

AIO-test1	0.45 337	0.87 551	2.27 513	0.33 388	0.33 500	0.50 259	0.22 234	0.74 375	0.66 476	0.29 227	0.41 290	0.29 237	0.22 174	0.73 413	0.29 279	0.09 146	0.08 192	0.12 377	0.14 417	0.30 521	0.22 449

StereoVision	0.45 337	0.72 486	1.94 431	0.33 388	0.32 485	0.47 210	0.26 358	0.68 334	0.57 364	0.32 248	0.89 604	0.45 363	0.27 272	0.49 314	0.36 369	0.13 439	0.15 500	0.16 528	0.15 442	0.19 370	0.13 240

ADStereo(finetuned)	0.45 337	0.77 511	2.12 479	0.25 142	0.14 75	0.51 274	0.22 234	0.77 409	0.72 526	0.54 427	0.48 343	0.31 248	0.76 604	0.37 206	0.38 384	0.09 146	0.07 77	0.09 167	0.07 107	0.13 202	0.23 474

PFNet+	0.45 337	0.37 273	1.86 390	0.46 571	0.18 220	0.58 379	0.77 650	0.52 221	0.64 446	0.56 454	0.48 343	0.39 310	0.26 251	0.93 448	0.32 328	0.13 439	0.09 288	0.14 478	0.13 388	0.12 164	0.15 311

RAFT	0.45 337	0.92 568	1.59 269	0.34 421	0.19 257	0.46 200	0.35 495	0.65 316	0.49 279	0.49 374	0.49 360	0.70 522	0.40 417	0.47 296	0.32 328	0.11 344	0.16 518	0.14 478	0.13 388	0.51 644	0.13 240

TestStereo	0.45 337	0.54 402	2.11 475	0.29 282	0.16 139	0.43 160	0.24 310	0.54 243	0.45 236	0.37 273	0.46 322	0.34 277	0.27 272	1.98 613	0.27 252	0.11 344	0.08 192	0.12 377	0.09 203	0.14 235	0.08 51

CFNet_pseudo	0.45 337	0.46 354	2.23 506	0.25 142	0.19 257	0.56 343	0.21 192	0.77 409	0.60 390	0.49 374	0.56 437	0.69 512	0.47 494	0.52 329	0.31 315	0.11 344	0.10 338	0.15 509	0.10 244	0.17 321	0.14 268

RALCasStereoNet	0.45 337	0.88 555	1.85 382	0.30 304	0.26 400	0.49 245	0.26 358	0.58 266	0.51 297	0.36 267	0.48 343	0.36 288	0.28 291	0.55 344	0.34 351	0.10 255	0.53 672	0.09 167	0.08 152	0.25 465	0.34 581

ACVNet	0.45 337	0.44 341	1.79 359	0.28 247	0.21 294	0.59 398	0.36 503	0.66 319	0.68 487	0.45 330	0.59 455	0.69 512	0.40 417	0.44 259	0.55 483	0.11 344	0.09 288	0.10 235	0.09 203	0.34 559	0.10 118

ccs_rob	0.45 337	0.46 354	2.22 502	0.26 189	0.19 257	0.56 343	0.21 192	0.77 409	0.60 390	0.49 374	0.56 437	0.69 512	0.47 494	0.52 329	0.31 315	0.11 344	0.09 288	0.16 528	0.10 244	0.17 321	0.14 268

NLMM1	0.46 350	0.27 143	0.53 11	0.27 215	0.38 553	0.49 245	0.24 310	1.97 695	2.38 696	0.28 219	0.27 162	0.26 199	0.25 231	0.47 296	0.31 315	0.10 255	0.11 392	0.10 235	0.09 203	0.23 434	0.15 311

NLCSM	0.46 350	0.37 273	0.72 73	0.29 282	0.36 535	0.49 245	0.27 382	1.33 666	1.59 675	0.29 227	0.29 182	0.29 237	0.31 335	1.44 512	0.35 363	0.11 344	0.11 392	0.11 313	0.10 244	0.35 572	0.14 268

Reg-Stereo(zero)	0.46 350	0.17 2	2.10 474	0.24 118	0.34 513	0.51 274	0.42 538	0.50 194	0.54 341	0.37 273	0.46 322	0.54 418	0.60 553	0.43 250	1.10 595	0.08 68	0.09 288	0.08 66	0.22 550	0.12 164	0.22 449

xx1	0.46 350	0.64 451	2.07 464	0.35 437	0.14 75	0.76 566	0.25 334	0.74 375	1.01 633	0.31 238	0.38 272	0.46 375	0.36 369	0.69 403	0.19 94	0.10 255	0.24 602	0.12 377	0.12 354	0.12 164	0.14 268

rrr	0.46 350	0.34 251	3.08 648	0.27 215	0.16 139	0.45 180	0.28 402	1.09 646	0.51 297	0.24 158	0.21 78	0.26 199	0.25 231	0.64 377	0.52 470	0.09 146	0.07 77	0.10 235	0.29 584	0.16 297	0.25 500

MSKI-zero shot	0.46 350	0.38 286	2.47 557	0.27 215	0.43 587	0.56 343	0.20 147	0.77 409	0.43 215	0.60 507	0.51 375	0.44 354	0.17 78	0.68 397	0.21 148	0.09 146	0.29 629	0.09 167	0.32 609	0.14 235	0.10 118

PCWNet_CMD	0.46 350	0.45 351	2.28 515	0.26 189	0.20 278	0.55 326	0.21 192	0.75 385	0.64 446	0.48 362	0.55 425	0.68 505	0.57 540	0.46 284	0.30 302	0.11 344	0.10 338	0.14 478	0.10 244	0.18 349	0.14 268

RAFT_CTSACE	0.46 350	0.76 502	2.07 464	0.35 437	0.30 454	0.54 311	0.30 435	0.61 292	0.48 271	0.49 374	0.76 574	0.55 421	0.36 369	0.58 352	0.22 174	0.08 68	0.13 451	0.11 313	0.10 244	0.41 612	0.08 51

NRIStereo	0.46 350	0.25 112	1.77 335	0.47 576	0.16 139	0.95 622	0.74 646	0.51 205	0.56 360	0.48 362	0.39 281	0.59 451	0.29 314	0.77 425	0.32 328	0.11 344	0.13 451	0.11 313	0.09 203	0.21 402	0.24 488

ICVP	0.46 350	0.29 186	2.41 539	0.33 388	0.22 323	0.59 398	0.55 599	0.75 385	0.50 290	0.44 319	0.60 471	0.49 396	0.35 363	0.53 335	0.37 377	0.16 526	0.16 518	0.14 478	0.11 314	0.15 260	0.15 311
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 350	0.49 373	1.65 279	0.38 499	0.29 437	0.58 379	0.22 234	0.75 385	0.62 426	0.47 343	0.49 360	0.48 394	0.36 369	1.12 478	0.37 377	0.15 505	0.10 338	0.15 509	0.13 388	0.17 321	0.17 364

test_xeample3	0.46 350	0.34 251	2.99 642	0.37 482	0.16 139	0.49 245	0.33 481	1.06 640	0.44 221	0.25 178	0.23 113	0.24 168	0.25 231	0.49 314	0.56 491	0.09 146	0.07 77	0.10 235	0.40 640	0.17 321	0.26 511

SFCPSM	0.46 350	0.24 98	2.35 528	0.27 215	0.27 413	0.70 535	0.32 471	0.96 582	0.63 438	0.49 374	0.52 390	0.43 343	0.36 369	0.52 329	0.43 423	0.12 406	0.09 288	0.12 377	0.16 465	0.16 297	0.12 197

UPFNet	0.46 350	0.28 172	1.73 305	0.33 388	0.32 485	0.65 497	0.38 519	0.83 462	0.59 385	0.57 465	0.52 390	0.61 461	0.40 417	0.75 417	0.52 470	0.13 439	0.12 426	0.13 440	0.12 354	0.15 260	0.11 149

MSMDNet	0.46 350	0.44 341	2.28 515	0.26 189	0.20 278	0.55 326	0.21 192	0.75 385	0.64 446	0.48 362	0.55 425	0.68 505	0.56 534	0.46 284	0.30 302	0.11 344	0.10 338	0.13 440	0.10 244	0.18 349	0.15 311

HITNet	0.46 350	0.92 568	2.09 470	0.33 388	0.14 75	0.55 326	0.22 234	0.83 462	0.56 360	0.51 394	0.49 360	0.48 394	0.37 385	0.48 303	0.54 480	0.09 146	0.06 24	0.10 235	0.08 152	0.23 434	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
PStereo	0.47 366	1.01 610	1.49 250	0.56 619	0.20 278	0.51 274	0.33 481	0.48 176	0.60 390	0.36 267	0.22 98	0.35 281	0.44 465	0.53 335	0.54 480	0.31 641	0.20 574	0.20 588	0.17 485	0.43 621	0.45 624

ISRNet	0.47 366	0.44 341	1.55 263	0.37 482	0.31 475	0.49 245	0.19 120	0.75 385	0.66 476	0.63 536	0.71 557	0.67 498	0.39 408	0.58 352	0.44 429	0.23 606	0.16 518	0.21 597	0.20 532	0.21 402	0.25 500

test_sample7	0.47 366	0.33 234	1.49 250	0.34 421	0.20 278	0.51 274	0.30 435	0.93 554	0.66 476	0.57 465	0.51 375	0.55 421	0.45 470	1.11 474	0.38 384	0.17 541	0.14 470	0.16 528	0.15 442	0.19 370	0.18 384

cc1	0.47 366	0.64 451	2.07 464	0.35 437	0.14 75	0.76 566	0.25 334	0.74 375	1.01 633	0.31 238	0.38 272	0.24 168	0.38 394	0.69 403	0.19 94	0.10 255	0.24 602	0.11 313	0.09 203	0.25 465	0.40 614

ffm	0.47 366	0.23 80	2.01 452	0.30 304	0.21 294	0.57 362	0.26 358	0.74 375	0.88 610	0.53 414	0.63 496	0.66 488	0.39 408	0.63 375	0.19 94	0.10 255	0.24 602	0.15 509	0.13 388	0.25 465	0.36 592

hknet	0.47 366	0.29 186	1.70 294	0.30 304	0.24 359	0.76 566	0.31 448	1.00 616	0.64 446	0.63 536	0.53 403	0.80 567	0.38 394	0.77 425	0.37 377	0.11 344	0.10 338	0.14 478	0.12 354	0.12 164	0.11 149

BEATNet_4x	0.47 366	0.73 493	1.91 415	0.33 388	0.15 105	0.56 343	0.25 334	0.85 483	0.58 375	0.54 427	0.51 375	0.57 441	0.42 446	0.57 348	0.61 507	0.11 344	0.08 192	0.12 377	0.09 203	0.20 386	0.16 343

TestStereo_HLe17	0.48 373	1.17 646	2.73 609	0.22 63	0.18 220	0.50 259	0.21 192	0.78 424	0.58 375	0.31 238	0.37 259	0.31 248	0.28 291	1.06 465	0.25 226	0.10 255	0.06 24	0.09 167	0.08 152	0.13 202	0.09 79

ITSA-stereo	0.48 373	0.33 234	1.20 173	0.33 388	0.18 220	0.60 410	0.29 427	0.94 563	0.80 586	0.50 381	0.49 360	0.53 410	0.59 549	1.25 495	0.64 517	0.15 505	0.12 426	0.17 549	0.16 465	0.18 349	0.23 474

qqq1	0.48 373	0.46 354	1.60 271	0.30 304	0.15 105	0.45 180	0.24 310	0.90 525	0.72 526	0.56 454	0.64 512	0.51 402	0.41 428	1.87 594	0.23 185	0.13 439	0.10 338	0.09 167	0.08 152	0.14 235	0.11 149

fff1	0.48 373	0.46 354	1.60 271	0.30 304	0.15 105	0.45 180	0.24 310	0.90 525	0.72 526	0.56 454	0.64 512	0.51 402	0.41 428	1.87 594	0.23 185	0.13 439	0.10 338	0.09 167	0.08 152	0.14 235	0.11 149

MyStereo04	0.48 373	0.40 306	2.65 594	0.29 282	0.23 344	0.60 410	0.31 448	0.83 462	0.75 559	0.47 343	0.36 252	0.53 410	0.42 446	0.53 335	0.39 395	0.09 146	0.18 550	0.12 377	0.11 314	0.16 297	0.19 401

CFNet_ucs	0.48 373	0.50 381	2.32 520	0.26 189	0.22 323	0.57 362	0.22 234	0.85 483	0.65 461	0.53 414	0.64 512	0.68 505	0.44 465	0.54 340	0.31 315	0.13 439	0.12 426	0.16 528	0.11 314	0.19 370	0.17 364

anonymousa	0.48 373	0.46 354	2.44 547	0.29 282	0.34 513	0.61 430	0.25 334	0.66 319	0.54 341	0.53 414	0.77 578	0.73 534	0.46 485	0.33 160	0.31 315	0.10 255	0.09 288	0.12 377	0.29 584	0.10 110	0.19 401

NF-Stereo	0.48 373	0.25 112	1.81 366	0.52 599	0.16 139	0.61 430	0.44 556	0.66 319	0.61 408	0.50 381	0.47 329	0.37 293	0.26 251	1.45 517	0.79 552	0.11 344	0.07 77	0.12 377	0.10 244	0.13 202	0.16 343

OCTAStereo	0.48 373	0.25 112	1.81 366	0.52 599	0.16 139	0.61 430	0.43 545	0.66 319	0.61 408	0.50 381	0.47 329	0.37 293	0.26 251	1.44 512	0.80 553	0.11 344	0.07 77	0.12 377	0.10 244	0.13 202	0.17 364

PSM-softLoss	0.48 373	0.27 143	1.85 382	0.51 595	0.17 172	0.61 430	0.40 528	0.61 292	0.57 364	0.52 403	0.48 343	0.39 310	0.25 231	1.46 518	0.77 546	0.12 406	0.08 192	0.13 440	0.12 354	0.12 164	0.14 268

KMStereo	0.48 373	0.27 143	1.85 382	0.51 595	0.17 172	0.61 430	0.40 528	0.61 292	0.57 364	0.52 403	0.48 343	0.39 310	0.25 231	1.46 518	0.77 546	0.12 406	0.08 192	0.13 440	0.12 354	0.12 164	0.14 268

KYRaft	0.48 373	0.29 186	1.75 317	0.33 388	0.21 294	0.75 562	0.44 556	0.58 266	0.57 364	0.64 546	0.93 611	0.53 410	0.72 593	0.60 365	0.24 211	0.10 255	0.07 77	0.12 377	0.14 417	0.12 164	0.54 639

RE-Stereo	0.48 373	0.25 112	1.81 366	0.52 599	0.16 139	0.61 430	0.43 545	0.66 319	0.60 390	0.50 381	0.47 329	0.37 293	0.26 251	1.44 512	0.78 548	0.11 344	0.07 77	0.12 377	0.10 244	0.13 202	0.17 364

TVStereo	0.48 373	0.25 112	1.81 366	0.52 599	0.16 139	0.61 430	0.43 545	0.66 319	0.60 390	0.50 381	0.47 329	0.37 293	0.26 251	1.44 512	0.78 548	0.11 344	0.07 77	0.12 377	0.10 244	0.13 202	0.17 364

111	0.48 373	1.09 626	1.95 434	0.24 118	0.13 52	0.59 398	0.26 358	0.83 462	0.78 578	0.48 362	0.52 390	0.56 434	0.38 394	0.49 314	0.38 384	0.09 146	0.07 77	0.09 167	0.07 107	0.23 434	0.35 584

acv_ft	0.48 373	0.44 341	1.76 326	0.32 362	0.41 578	0.63 469	0.28 402	0.81 448	0.68 487	0.61 516	0.59 455	0.69 512	0.45 470	0.44 259	0.63 511	0.11 344	0.09 288	0.10 235	0.09 203	0.41 612	0.10 118

UCFNet_RVC	0.48 373	0.82 532	1.85 382	0.30 304	0.27 413	0.64 483	0.26 358	0.74 375	0.55 348	0.48 362	0.53 403	0.63 467	0.41 428	0.88 445	0.38 384	0.15 505	0.10 338	0.17 549	0.17 485	0.18 349	0.15 311

MLCV	0.48 373	0.89 560	1.85 382	0.29 282	0.14 75	0.59 398	0.23 274	0.72 356	0.59 385	0.66 555	0.66 523	0.55 421	0.36 369	1.03 462	0.49 455	0.09 146	0.06 24	0.09 167	0.07 107	0.19 370	0.11 149

DN-CSS_ROB	0.48 373	1.23 651	1.99 449	0.39 509	0.22 323	0.56 343	0.19 120	0.75 385	0.61 408	0.45 330	0.62 483	0.41 325	0.31 335	0.70 408	0.32 328	0.11 344	0.08 192	0.14 478	0.13 388	0.36 579	0.12 197

TestStereo_HL3	0.49 392	0.88 555	3.21 663	0.25 142	0.17 172	0.47 210	0.23 274	0.68 334	0.39 161	0.45 330	0.52 390	0.36 288	0.28 291	1.16 484	0.21 148	0.10 255	0.08 192	0.09 167	0.08 152	0.10 110	0.11 149

AIO-test2	0.49 392	1.15 640	1.96 443	0.42 540	0.37 547	0.50 259	0.23 274	0.79 440	0.70 506	0.33 252	0.53 403	0.27 212	0.22 174	0.67 394	0.29 279	0.73 675	0.08 192	0.13 440	0.17 485	0.17 321	0.18 384

DCVSM-stereo	0.49 392	0.29 186	2.49 562	0.29 282	0.22 323	0.53 304	0.52 587	0.58 266	0.49 279	0.69 567	0.46 322	0.79 563	0.48 503	0.53 335	0.42 414	0.13 439	0.14 470	0.15 509	0.12 354	0.20 386	0.20 420

MyStereo05	0.49 392	0.41 316	2.72 604	0.30 304	0.23 344	0.60 410	0.30 435	0.82 456	0.77 574	0.52 403	0.37 259	0.51 402	0.42 446	0.52 329	0.38 384	0.09 146	0.17 538	0.12 377	0.10 244	0.16 297	0.20 420

HH	0.49 392	0.49 373	2.78 618	0.50 590	0.41 578	0.38 109	0.23 274	0.72 356	0.38 146	0.63 536	0.48 343	0.87 595	0.41 428	0.64 377	0.21 148	0.09 146	0.17 538	0.10 235	0.09 203	0.16 297	0.12 197

HanStereo	0.49 392	0.49 373	2.78 618	0.50 590	0.41 578	0.38 109	0.23 274	0.72 356	0.38 146	0.63 536	0.48 343	0.87 595	0.41 428	0.64 377	0.21 148	0.09 146	0.17 538	0.10 235	0.09 203	0.16 297	0.12 197

gwcnet-sp	0.49 392	0.43 330	2.54 578	0.31 333	0.22 323	0.67 511	0.31 448	0.78 424	0.65 461	0.58 483	0.47 329	0.46 375	0.43 457	0.76 421	0.46 435	0.11 344	0.11 392	0.11 313	0.11 314	0.15 260	0.14 268

scenet	0.49 392	0.43 330	2.54 578	0.31 333	0.22 323	0.67 511	0.31 448	0.78 424	0.65 461	0.58 483	0.47 329	0.46 375	0.43 457	0.76 421	0.46 435	0.11 344	0.11 392	0.11 313	0.11 314	0.15 260	0.14 268

ssnet	0.49 392	0.43 330	2.54 578	0.31 333	0.22 323	0.67 511	0.31 448	0.78 424	0.65 461	0.58 483	0.47 329	0.46 375	0.43 457	0.76 421	0.46 435	0.11 344	0.11 392	0.11 313	0.11 314	0.15 260	0.14 268

TestStereo1	0.49 392	0.81 528	1.85 382	0.39 509	0.57 632	0.56 343	0.34 487	0.75 385	0.69 496	0.44 319	0.63 496	0.35 281	0.42 446	0.64 377	0.29 279	0.10 255	0.08 192	0.12 377	0.10 244	0.33 547	0.26 511

SA-5K	0.49 392	0.81 528	1.85 382	0.39 509	0.57 632	0.56 343	0.34 487	0.75 385	0.69 496	0.44 319	0.63 496	0.35 281	0.42 446	0.64 377	0.29 279	0.10 255	0.08 192	0.12 377	0.10 244	0.33 547	0.26 511

Prome-Stereo	0.49 392	0.30 203	1.76 326	0.60 636	0.23 344	0.63 469	0.42 538	0.62 296	0.60 390	0.59 497	1.03 629	0.43 343	0.72 593	0.60 365	0.33 341	0.09 146	0.07 77	0.10 235	0.09 203	0.11 146	0.43 621

test_sample4	0.50 404	0.42 324	1.88 397	0.32 362	0.19 257	0.56 343	0.26 358	0.93 554	0.65 461	0.54 427	0.54 415	0.45 363	0.36 369	1.79 576	0.36 369	0.13 439	0.10 338	0.13 440	0.12 354	0.17 321	0.16 343

test_sample3	0.50 404	0.41 316	1.88 397	0.32 362	0.19 257	0.57 362	0.25 334	0.92 546	0.64 446	0.52 403	0.49 360	0.47 383	0.35 363	1.79 576	0.37 377	0.13 439	0.10 338	0.12 377	0.11 314	0.16 297	0.16 343

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 404	0.33 234	0.93 121	0.26 189	0.22 323	0.46 200	0.20 147	1.10 647	1.34 663	3.16 706	0.32 225	0.22 133	0.20 142	0.30 121	0.22 174	0.10 255	0.09 288	0.11 313	0.09 203	0.15 260	0.19 401

SMFormer	0.50 404	0.46 354	1.60 271	0.30 304	0.15 105	0.45 180	0.24 310	0.90 525	0.72 526	0.56 454	0.64 512	0.51 402	0.41 428	1.87 594	0.49 455	0.13 439	0.10 338	0.11 313	0.10 244	0.15 260	0.16 343

tta	0.50 404	0.46 354	1.60 271	0.30 304	0.15 105	0.45 180	0.24 310	0.90 525	0.72 526	0.56 454	0.64 512	0.51 402	0.41 428	1.87 594	0.49 455	0.13 439	0.10 338	0.11 313	0.10 244	0.14 235	0.11 149

DCRE	0.50 404	0.63 446	2.13 481	0.30 304	0.23 344	0.45 180	0.24 310	0.59 275	0.53 326	0.50 381	2.10 675	0.42 339	0.26 251	0.35 182	0.23 185	0.09 146	0.14 470	0.10 235	0.32 609	0.16 297	0.15 311

RAFT+CT+SA	0.50 404	0.86 547	1.82 372	0.37 482	0.75 657	0.54 311	0.34 487	0.77 409	0.63 438	0.38 283	0.55 425	0.34 277	0.29 314	0.68 397	0.27 252	0.09 146	0.07 77	0.11 313	0.51 661	0.29 510	0.41 619

NINENet	0.50 404	0.33 234	1.69 290	0.55 617	0.25 382	0.91 617	0.23 274	0.98 595	0.71 516	0.53 414	0.55 425	0.66 488	0.30 325	1.22 489	0.32 328	0.15 505	0.13 451	0.16 528	0.11 314	0.16 297	0.13 240

SA	0.50 404	0.75 501	1.95 434	0.31 333	0.61 645	0.57 362	0.31 448	0.91 537	0.73 541	0.42 306	0.62 483	0.38 303	0.47 494	0.68 397	0.29 279	0.09 146	0.09 288	0.13 440	0.32 609	0.30 521	0.10 118

CSP-Net	0.50 404	0.39 298	1.25 182	0.29 282	0.23 344	0.77 574	0.35 495	0.86 493	0.57 364	0.59 497	0.59 455	0.65 481	0.40 417	1.77 571	0.44 429	0.16 526	0.11 392	0.10 235	0.10 244	0.20 386	0.14 268

GwcNet-ADL	0.50 404	0.74 498	2.90 633	0.31 333	0.20 278	0.58 379	0.29 427	0.87 504	0.64 446	0.47 343	0.47 329	0.56 434	0.33 352	0.46 284	0.46 435	0.13 439	0.12 426	0.09 167	0.09 203	0.14 235	0.21 434

RAFT_R40	0.50 404	0.21 40	1.76 326	0.50 590	0.40 569	0.61 430	0.53 591	0.56 254	0.60 390	0.56 454	0.54 415	0.55 421	0.51 515	1.57 538	0.53 474	0.11 344	0.07 77	0.12 377	0.10 244	0.16 297	0.09 79

GMM-Stereo	0.50 404	0.23 80	2.41 539	0.54 610	0.24 359	0.77 574	0.46 567	0.59 275	0.57 364	0.58 483	0.73 565	0.47 383	0.43 457	0.68 397	0.27 252	0.10 255	0.06 24	0.13 440	0.13 388	0.14 235	0.44 623

MMNet	0.50 404	0.48 369	1.93 421	0.33 388	0.27 413	0.79 583	0.28 402	0.81 448	0.74 545	0.60 507	0.56 437	0.59 451	0.55 530	0.79 430	0.59 502	0.10 255	0.09 288	0.12 377	0.11 314	0.13 202	0.14 268

DeepPruner_ROB	0.50 404	0.70 480	1.94 431	0.29 282	0.26 400	0.63 469	0.31 448	0.80 444	0.48 271	0.61 516	0.55 425	0.66 488	0.38 394	0.98 454	0.40 403	0.19 570	0.14 470	0.14 478	0.14 417	0.23 434	0.17 364

StereoDRNet-Refined	0.50 404	0.41 316	1.50 254	0.33 388	0.21 294	0.68 523	0.26 358	0.81 448	0.68 487	0.67 559	0.68 534	0.73 534	0.42 446	1.10 471	0.59 502	0.11 344	0.08 192	0.14 478	0.14 417	0.25 465	0.21 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 404	1.15 640	1.73 305	0.31 333	0.21 294	0.58 379	0.22 234	0.95 577	0.82 594	0.58 483	0.62 483	0.57 441	0.39 408	0.84 436	0.40 403	0.11 344	0.08 192	0.09 167	0.06 22	0.21 402	0.13 240

Hybrid-DGEV-2	0.51 421	0.84 539	1.75 317	0.32 362	0.17 172	0.73 550	0.18 104	0.83 462	0.69 496	0.52 403	0.38 272	0.53 410	0.42 446	0.99 455	0.92 563	0.10 255	0.08 192	0.11 313	0.10 244	0.25 465	0.23 474

G2L-ROB	0.51 421	0.95 583	1.96 443	0.29 282	0.22 323	0.59 398	0.28 402	0.76 397	0.57 364	0.55 445	0.45 314	0.70 522	0.32 344	1.38 505	0.47 444	0.11 344	0.07 77	0.09 167	0.08 152	0.20 386	0.13 240

DFGA-Net	0.51 421	1.06 622	1.75 317	0.30 304	0.24 359	0.54 311	0.22 234	0.63 305	0.60 390	0.48 362	0.51 375	0.35 281	0.27 272	1.82 585	0.53 474	0.10 255	0.08 192	0.12 377	0.12 354	0.37 587	0.15 311

test_sample5	0.51 421	0.43 330	1.83 376	0.32 362	0.18 220	0.55 326	0.26 358	0.92 546	0.65 461	0.53 414	0.59 455	0.45 363	0.36 369	1.87 594	0.36 369	0.13 439	0.10 338	0.13 440	0.12 354	0.17 321	0.16 343

DualNet	0.51 421	0.43 330	1.83 376	0.32 362	0.18 220	0.55 326	0.26 358	0.92 546	0.65 461	0.54 427	0.62 483	0.45 363	0.36 369	1.87 594	0.36 369	0.13 439	0.10 338	0.13 440	0.12 354	0.17 321	0.16 343

test_5	0.51 421	0.87 551	1.99 449	0.37 482	0.65 649	0.58 379	0.35 495	0.78 424	0.62 426	0.48 362	0.55 425	0.45 363	0.40 417	0.72 412	0.30 302	0.09 146	0.07 77	0.12 377	0.12 354	0.33 547	0.38 602

Sa-1000	0.51 421	0.72 486	1.90 409	0.31 333	0.60 641	0.60 410	0.31 448	0.94 563	0.71 516	0.52 403	0.83 588	0.42 339	0.33 352	0.68 397	0.28 265	0.10 255	0.09 288	0.13 440	0.29 584	0.29 510	0.10 118

dad	0.51 421	1.01 610	1.74 310	0.29 282	0.19 257	0.60 410	0.26 358	0.52 221	0.75 559	0.63 536	0.63 496	0.63 467	0.33 352	0.85 438	0.47 444	0.27 630	0.15 500	0.40 652	0.18 499	0.22 419	0.14 268

PSMNet-ADL	0.51 421	0.38 286	1.65 279	0.35 437	0.21 294	0.67 511	0.26 358	0.74 375	0.55 348	0.42 306	0.52 390	0.70 522	0.45 470	1.91 606	0.57 495	0.15 505	0.13 451	0.11 313	0.13 388	0.15 260	0.20 420

Pruner-Stereo	0.51 421	0.27 143	1.78 339	1.79 695	0.19 257	0.62 451	0.45 564	0.57 260	0.60 390	0.61 516	0.48 343	0.41 325	0.24 216	0.46 284	1.00 579	0.12 406	0.07 77	0.12 377	0.10 244	0.12 164	0.13 240

CFNet-ft	0.51 421	0.76 502	1.79 359	0.28 247	0.30 454	0.63 469	0.28 402	0.66 319	0.55 348	0.45 330	0.57 446	0.74 540	0.41 428	1.46 518	0.42 414	0.14 484	0.10 338	0.28 626	0.13 388	0.18 349	0.14 268

STTStereo	0.51 421	0.69 474	2.14 486	0.36 458	0.30 454	0.61 430	0.32 471	0.77 409	0.60 390	0.60 507	0.54 415	0.67 498	0.43 457	0.86 441	0.42 414	0.16 526	0.15 500	0.17 549	0.20 532	0.16 297	0.15 311

CFNet_RVC	0.51 421	0.76 502	1.79 359	0.28 247	0.30 454	0.63 469	0.28 402	0.66 319	0.55 348	0.45 330	0.57 446	0.74 540	0.41 428	1.46 518	0.42 414	0.14 484	0.10 338	0.28 626	0.13 388	0.18 349	0.14 268

iResNet	0.51 421	0.76 502	2.59 586	0.41 529	0.17 172	0.64 483	0.27 382	0.82 456	0.70 506	0.57 465	0.64 512	0.43 343	0.36 369	0.70 408	0.52 470	0.10 255	0.07 77	0.09 167	0.08 152	0.21 402	0.13 240

test_sample6	0.52 435	0.44 341	1.81 366	0.33 388	0.18 220	0.55 326	0.27 382	0.94 563	0.66 476	0.54 427	0.62 483	0.47 383	0.36 369	1.97 612	0.38 384	0.14 484	0.10 338	0.13 440	0.13 388	0.17 321	0.16 343

CoDeX	0.52 435	0.43 330	2.25 510	0.29 282	0.26 400	0.61 430	0.32 471	0.99 607	0.68 487	0.48 362	0.55 425	0.52 408	0.40 417	1.60 545	0.35 363	0.12 406	0.09 288	0.11 313	0.10 244	0.13 202	0.12 197

SepStereo	0.52 435	0.35 260	1.55 263	0.33 388	0.34 513	0.50 259	0.42 538	0.83 462	0.74 545	0.83 615	0.68 534	0.56 434	0.48 503	1.56 534	0.46 435	0.12 406	0.08 192	0.12 377	0.09 203	0.18 349	0.15 311

SST-Stereo	0.52 435	0.20 24	1.76 326	0.62 638	0.53 622	0.62 451	0.66 629	0.55 248	0.61 408	0.58 483	0.53 403	0.52 408	0.60 553	1.59 544	0.29 279	0.11 344	0.07 77	0.12 377	0.10 244	0.16 297	0.10 118

LMCR-Stereo	0.52 435	0.71 482	2.39 535	0.40 521	0.21 294	0.74 556	0.31 448	1.02 627	0.64 446	0.61 516	0.63 496	0.39 310	0.51 515	0.62 372	0.42 414	0.19 570	0.09 288	0.12 377	0.09 203	0.23 434	0.12 197

delet	0.52 435	0.54 402	1.62 277	0.31 333	0.35 526	0.74 556	0.46 567	0.85 483	0.74 545	0.55 445	0.60 471	0.67 498	0.50 513	1.12 478	0.57 495	0.11 344	0.11 392	0.13 440	0.14 417	0.16 297	0.12 197

SME	0.53 441	1.10 627	1.55 263	0.35 437	0.20 278	0.65 497	0.25 334	0.67 329	0.48 271	0.47 343	0.49 360	0.35 281	0.36 369	1.79 576	0.51 466	0.26 624	0.10 338	0.12 377	0.13 388	0.45 631	0.25 500

IGEV-FE	0.53 441	0.34 251	2.91 634	0.32 362	0.18 220	0.54 311	0.21 192	0.72 356	0.42 204	0.81 609	0.51 375	0.70 522	0.41 428	0.48 303	1.13 599	0.09 146	0.15 500	0.10 235	0.35 621	0.19 370	0.09 79

IGEV_Zeroshot_test	0.53 441	0.33 234	2.91 634	0.32 362	0.18 220	0.54 311	0.21 192	0.72 356	0.42 204	0.81 609	0.51 375	0.71 527	0.41 428	0.48 303	1.13 599	0.09 146	0.15 500	0.10 235	0.35 621	0.19 370	0.09 79

TRStereo	0.53 441	0.76 502	2.38 533	0.42 540	0.29 437	0.69 529	0.23 274	1.81 688	0.55 348	0.36 267	0.32 225	0.47 383	0.40 417	0.46 284	0.25 226	0.12 406	0.11 392	0.11 313	0.41 643	0.13 202	0.32 567

RAFT-345	0.53 441	0.30 203	2.34 525	0.38 499	0.34 513	0.58 379	0.42 538	0.47 161	0.61 408	0.51 394	1.00 623	0.43 343	0.28 291	1.57 538	0.82 555	0.10 255	0.07 77	0.11 313	0.09 203	0.10 110	0.08 51

cf-r	0.53 441	0.81 528	2.15 487	0.33 388	0.28 428	0.60 410	0.28 402	0.78 424	0.64 446	0.51 394	0.60 471	0.75 546	0.40 417	1.32 498	0.43 423	0.13 439	0.09 288	0.11 313	0.12 354	0.15 260	0.14 268

PSMNet-RSSM	0.53 441	0.82 532	1.78 339	0.31 333	0.25 382	0.58 379	0.28 402	0.84 474	0.60 390	0.50 381	0.61 478	0.67 498	0.43 457	1.68 555	0.42 414	0.15 505	0.10 338	0.14 478	0.16 465	0.15 260	0.13 240

MyStereo8	0.54 448	0.80 523	2.76 613	0.32 362	0.33 500	0.71 537	0.20 147	0.87 504	0.57 364	0.51 394	0.59 455	0.50 399	0.33 352	0.68 397	0.55 483	0.10 255	0.29 629	0.10 235	0.13 388	0.21 402	0.34 581

MyStereo06	0.54 448	0.41 316	2.68 597	0.30 304	0.23 344	0.60 410	0.30 435	0.81 448	0.44 221	0.84 617	0.52 390	0.78 558	0.58 546	0.48 303	1.10 595	0.09 146	0.17 538	0.12 377	0.10 244	0.16 297	0.20 420

iRaft-Stereo_5w	0.54 448	1.01 610	2.08 469	0.27 215	0.21 294	0.49 245	0.28 402	0.73 370	0.58 375	0.40 292	0.61 478	0.62 465	0.46 485	1.78 572	0.47 444	0.09 146	0.07 77	0.11 313	0.10 244	0.39 604	0.12 197

IPLGR	0.54 448	0.56 413	2.68 597	0.36 458	0.18 220	0.62 451	0.54 595	1.02 627	0.64 446	0.73 585	0.46 322	0.47 383	0.45 470	1.12 478	0.29 279	0.09 146	0.08 192	0.11 313	0.09 203	0.19 370	0.12 197

AACVNet	0.54 448	0.78 519	1.73 305	0.36 458	0.21 294	0.57 362	0.25 334	0.71 350	0.51 297	0.55 445	0.59 455	0.64 476	0.41 428	2.13 632	0.41 411	0.14 484	0.11 392	0.14 478	0.11 314	0.33 547	0.15 311

LCNet	0.54 448	0.37 273	1.78 339	0.92 664	0.22 323	0.96 623	0.30 435	0.59 275	0.58 375	0.51 394	0.55 425	0.41 325	0.76 604	0.84 436	0.26 240	0.09 146	0.06 24	0.12 377	0.18 499	0.98 681	0.39 608

IRAFT_RVC	0.54 448	0.53 394	1.78 339	0.46 571	0.21 294	0.58 379	0.43 545	0.65 316	0.66 476	0.54 427	0.50 369	0.49 396	0.51 515	1.58 542	1.01 583	0.11 344	0.25 615	0.13 440	0.10 244	0.15 260	0.13 240

GEStereo_RVC	0.54 448	0.87 551	1.95 434	0.47 576	0.25 382	0.62 451	0.37 512	1.00 616	0.74 545	0.53 414	0.54 415	0.59 451	0.44 465	1.10 471	0.46 435	0.15 505	0.11 392	0.12 377	0.10 244	0.26 486	0.19 401

UNet	0.54 448	0.44 341	2.83 623	0.31 333	0.33 500	0.74 556	0.27 382	0.82 456	0.61 408	0.53 414	0.54 415	0.72 530	0.54 525	0.78 429	0.56 491	0.11 344	0.09 288	0.13 440	0.11 314	0.14 235	0.12 197

HGLStereo	0.54 448	0.69 474	2.00 451	0.35 437	0.40 569	0.66 504	0.30 435	0.83 462	0.62 426	0.57 465	0.69 543	0.69 512	0.54 525	1.07 466	0.55 483	0.13 439	0.13 451	0.13 440	0.11 314	0.19 370	0.17 364

DSFCA	0.54 448	0.35 260	1.41 227	0.28 247	0.28 428	0.79 583	0.88 659	0.76 397	0.70 506	0.72 581	0.66 523	0.67 498	0.57 540	1.17 485	0.63 511	0.16 526	0.14 470	0.13 440	0.14 417	0.16 297	0.13 240

DLCB_ROB	0.54 448	0.55 411	1.49 250	0.36 458	0.25 382	0.65 497	0.36 503	0.80 444	0.70 506	0.72 581	0.69 543	0.83 577	0.46 485	1.53 531	0.60 504	0.13 439	0.12 426	0.14 478	0.14 417	0.14 235	0.13 240

G2L-Stereo_test	0.55 460	0.97 594	1.89 404	0.33 388	0.24 359	0.75 562	0.38 519	0.79 440	0.60 390	0.60 507	0.54 415	0.74 540	0.39 408	1.56 534	0.43 423	0.10 255	0.08 192	0.08 66	0.08 152	0.28 503	0.13 240

G2L-Stereo	0.55 460	0.85 544	2.18 494	0.31 333	0.27 413	0.59 398	0.27 382	0.77 409	0.55 348	0.54 427	0.52 390	0.71 527	0.36 369	1.75 567	0.50 460	0.13 439	0.11 392	0.13 440	0.11 314	0.29 510	0.15 311

ssnet_v2	0.55 460	0.60 425	1.86 390	0.32 362	0.22 323	0.72 543	0.44 556	0.94 563	0.74 545	0.63 536	0.54 415	0.81 570	0.47 494	0.77 425	0.70 530	0.16 526	0.14 470	0.14 478	0.14 417	0.30 521	0.30 549

raft_robust	0.55 460	0.84 539	1.73 305	0.28 247	0.54 624	0.53 304	0.25 334	0.88 513	0.75 559	0.48 362	0.46 322	0.76 552	0.75 602	1.46 518	0.27 252	0.09 146	0.10 338	0.10 235	0.30 594	0.26 486	0.16 343

XX-Stereo	0.55 460	0.54 402	3.50 675	0.48 584	0.39 559	0.54 311	0.17 83	0.89 519	0.40 177	0.44 319	0.65 521	0.85 586	0.19 129	0.77 425	0.21 148	0.10 255	0.14 470	0.10 235	0.32 609	0.17 321	0.14 268

ac_64	0.55 460	0.46 354	1.92 418	0.36 458	0.34 513	0.63 469	0.31 448	0.82 456	0.61 408	0.55 445	0.51 375	0.89 601	0.48 503	1.83 586	0.55 483	0.14 484	0.11 392	0.12 377	0.12 354	0.18 349	0.12 197

GANet-RSSM	0.55 460	0.73 493	1.90 409	0.36 458	0.26 400	0.59 398	0.27 382	0.78 424	0.52 308	0.47 343	0.57 446	0.63 467	0.45 470	1.92 610	0.43 423	0.14 484	0.10 338	0.25 619	0.11 314	0.34 559	0.14 268

CCAANet	0.55 460	0.73 493	2.47 557	0.30 304	0.24 359	0.55 326	0.24 310	0.84 474	0.64 446	0.40 292	0.67 526	0.56 434	0.36 369	1.87 594	0.41 411	0.10 255	0.08 192	0.13 440	0.12 354	0.11 146	0.13 240

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 460	0.92 568	2.36 531	0.38 499	0.37 547	0.60 410	0.28 402	0.82 456	0.62 426	0.62 527	0.55 425	0.72 530	0.45 470	1.00 458	0.43 423	0.15 505	0.11 392	0.14 478	0.14 417	0.15 260	0.16 343
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	0.56 469	0.29 186	1.27 187	0.26 189	0.16 139	0.44 172	0.16 69	0.44 117	0.35 96	5.31 711	0.19 60	0.22 133	0.19 129	0.24 40	1.08 592	0.10 255	0.07 77	0.08 66	0.06 22	0.09 80	0.13 240

CBFPSM	0.56 469	0.91 566	1.82 372	0.28 247	0.23 344	0.71 537	0.37 512	0.72 356	0.64 446	0.50 381	0.49 360	1.03 633	0.83 614	0.62 372	1.35 624	0.10 255	0.12 426	0.10 235	0.10 244	0.18 349	0.19 401

CRFU-Net	0.56 469	0.38 286	1.86 390	0.46 571	0.26 400	0.82 594	0.36 503	0.90 525	0.49 279	0.62 527	0.59 455	0.78 558	1.35 664	1.00 458	0.48 450	0.15 505	0.14 470	0.17 549	0.10 244	0.19 370	0.14 268

CIPLG	0.56 469	1.19 647	2.46 551	0.80 655	0.31 475	0.61 430	0.57 608	0.76 397	0.57 364	0.56 454	0.63 496	0.41 325	0.30 325	0.45 275	0.40 403	0.11 344	0.20 574	0.13 440	0.13 388	0.35 572	0.19 401

DAS	0.56 469	0.35 260	1.55 263	0.33 388	0.34 513	0.50 259	0.42 538	0.83 462	0.74 545	0.83 615	0.68 534	0.56 434	0.48 503	2.40 652	0.46 435	0.12 406	0.08 192	0.12 377	0.09 203	0.18 349	0.15 311

AASNet	0.56 469	1.03 616	2.34 525	0.37 482	0.33 500	0.65 497	0.29 427	0.96 582	0.73 541	0.54 427	0.60 471	0.55 421	0.38 394	0.59 358	0.58 500	0.14 484	0.12 426	0.13 440	0.10 244	0.43 621	0.24 488

ACRE	0.56 469	1.14 636	2.77 616	0.76 651	0.28 428	0.60 410	0.56 604	0.76 397	0.58 375	0.55 445	0.62 483	0.41 325	0.29 314	0.44 259	0.39 395	0.11 344	0.19 563	0.13 440	0.14 417	0.36 579	0.18 384

iinet-f	0.57 476	0.93 574	2.27 513	0.31 333	0.25 382	0.83 597	0.33 481	0.81 448	0.65 461	0.54 427	0.63 496	0.73 534	0.67 581	0.73 413	0.67 523	0.13 439	0.13 451	0.11 313	0.10 244	0.43 621	0.16 343

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 476	0.87 551	2.11 475	0.32 362	0.30 454	0.84 599	0.40 528	0.88 513	0.72 526	0.65 553	0.73 565	0.66 488	0.57 540	0.93 448	0.71 533	0.13 439	0.07 77	0.10 235	0.08 152	0.15 260	0.14 268

psm_up	0.57 476	0.61 430	1.83 376	0.35 437	0.30 454	0.64 483	0.37 512	0.90 525	0.68 487	0.59 497	0.55 425	0.68 505	0.54 525	1.91 606	0.46 435	0.16 526	0.15 500	0.16 528	0.15 442	0.23 434	0.13 240

GwcNet-RSSM	0.57 476	0.94 576	2.13 481	0.32 362	0.25 382	0.60 410	0.30 435	0.80 444	0.66 476	0.52 403	0.64 512	0.71 527	0.40 417	1.79 576	0.50 460	0.13 439	0.09 288	0.12 377	0.12 354	0.21 402	0.15 311

DISCO	0.57 476	0.34 251	1.87 395	0.45 565	0.34 513	0.84 599	0.35 495	0.84 474	0.78 578	0.59 497	0.63 496	1.06 640	0.53 522	1.10 471	0.82 555	0.12 406	0.09 288	0.11 313	0.10 244	0.22 419	0.18 384

coex_refinement	0.58 481	0.94 576	1.87 395	0.38 499	0.25 382	0.64 483	0.34 487	0.83 462	0.65 461	0.60 507	0.63 496	0.81 570	0.48 503	1.85 593	0.56 491	0.13 439	0.09 288	0.10 235	0.10 244	0.16 297	0.16 343

PSMNet-RUCA	0.58 481	0.82 532	1.89 404	0.59 632	0.56 630	0.64 483	0.36 503	0.84 474	0.69 496	0.51 394	0.68 534	0.53 410	0.43 457	0.56 347	0.43 423	0.34 647	0.18 550	0.44 658	0.29 584	0.48 636	0.30 549

FACV-RUCA	0.58 481	0.40 306	1.78 339	0.43 544	1.67 699	0.48 226	0.28 402	0.69 338	0.62 426	0.40 292	0.53 403	0.33 270	0.63 570	0.40 231	0.31 315	0.13 439	0.11 392	0.62 670	0.12 354	0.70 663	0.98 680

UGAM	0.58 481	0.47 364	2.21 498	0.30 304	0.19 257	0.53 304	0.34 487	0.59 275	0.63 438	0.44 319	0.73 565	0.78 558	0.37 385	2.58 669	0.39 395	0.10 255	0.08 192	0.17 549	0.14 417	0.42 619	0.17 364

iRaft-Stereo_20w	0.58 481	0.39 298	1.96 443	0.45 565	0.32 485	0.92 619	0.57 608	1.14 652	0.56 360	0.81 609	0.40 285	0.55 421	0.69 586	0.65 388	1.04 588	0.09 146	0.16 518	0.09 167	0.36 630	0.17 321	0.25 500

IPLGR_C	0.58 481	1.25 654	2.72 604	0.80 655	0.31 475	0.60 410	0.61 618	0.76 397	0.58 375	0.56 454	0.62 483	0.41 325	0.31 335	0.43 250	0.40 403	0.11 344	0.22 590	0.13 440	0.15 442	0.35 572	0.19 401

CFNet	0.58 481	0.96 586	1.78 339	0.33 388	0.25 382	0.63 469	0.22 234	0.88 513	0.75 559	0.46 341	0.59 455	0.58 448	0.40 417	2.29 640	0.48 450	0.12 406	0.09 288	0.15 509	0.14 417	0.30 521	0.15 311

NVstereo2D	0.58 481	0.40 306	2.03 460	0.35 437	0.35 526	0.69 529	0.39 525	0.91 537	0.80 586	0.47 343	0.53 403	0.67 498	0.46 485	1.99 616	0.48 450	0.19 570	0.11 392	0.17 549	0.13 388	0.25 465	0.25 500

HUF	0.59 489	0.65 458	2.46 551	0.45 565	0.77 661	0.34 64	0.24 310	0.46 141	0.39 161	0.31 238	0.28 174	0.25 184	0.19 129	0.67 394	0.18 69	0.12 406	2.03 712	0.08 66	0.06 22	0.31 529	1.59 705

DualNet (step1)	0.59 489	0.62 436	1.93 421	0.27 215	0.22 323	0.68 523	0.31 448	0.93 554	0.66 476	0.57 465	0.51 375	0.55 421	0.45 470	1.11 474	0.38 384	0.61 667	0.14 470	0.87 679	0.56 669	0.25 465	0.23 474

Wz-Net-LNSev	0.59 489	0.96 586	2.47 557	0.34 421	0.37 547	0.79 583	0.44 556	0.86 493	0.77 574	0.61 516	0.67 526	0.79 563	0.56 534	0.64 377	0.62 509	0.15 505	0.14 470	0.12 377	0.12 354	0.18 349	0.19 401

OMP-Stereo	0.59 489	0.65 458	1.74 310	0.56 619	0.37 547	0.60 410	0.26 358	0.70 346	0.65 461	0.66 555	0.60 471	0.69 512	0.32 344	2.09 628	1.20 611	0.10 255	0.07 77	0.12 377	0.09 203	0.17 321	0.10 118

IIG-Stereo	0.59 489	0.65 458	1.74 310	0.54 610	0.23 344	0.61 430	0.21 192	0.73 370	0.65 461	0.64 546	0.69 543	0.69 512	0.38 394	2.09 628	1.39 627	0.11 344	0.07 77	0.11 313	0.09 203	0.15 260	0.09 79

iResNetv2_ROB	0.59 489	1.43 669	2.96 637	0.40 521	0.22 323	0.58 379	0.28 402	0.91 537	0.73 541	0.57 465	0.63 496	0.60 458	0.41 428	0.74 416	0.35 363	0.11 344	0.08 192	0.10 235	0.07 107	0.43 621	0.17 364

SACVNet	0.60 495	0.74 498	1.90 409	0.37 482	0.28 428	0.64 483	0.37 512	0.86 493	0.61 408	0.65 553	0.62 483	0.69 512	0.44 465	2.08 626	0.42 414	0.18 554	0.14 470	0.16 528	0.15 442	0.38 594	0.24 488

HHNet	0.60 495	0.65 458	2.60 588	0.36 458	0.25 382	0.64 483	0.61 618	0.64 309	0.62 426	0.55 445	1.13 640	0.32 258	0.60 553	0.42 245	1.79 648	0.15 505	0.07 77	0.12 377	0.10 244	0.18 349	0.15 311

ASMatch	0.60 495	0.43 330	2.58 584	0.91 663	0.36 535	0.56 343	0.25 334	0.52 221	0.61 408	0.47 343	1.21 643	0.47 383	0.66 579	1.34 501	0.94 566	0.10 255	0.08 192	0.11 313	0.11 314	0.10 110	0.16 343

PFNet	0.60 495	0.33 234	2.47 557	0.41 529	0.55 627	0.62 451	0.27 382	0.61 292	0.63 438	0.61 516	0.56 437	0.45 363	0.32 344	1.88 603	1.14 601	0.28 634	0.09 288	0.12 377	0.16 465	0.26 486	0.20 420

ADLNet	0.60 495	0.71 482	1.95 434	0.35 437	0.34 513	0.67 511	0.34 487	0.90 525	0.74 545	0.68 565	0.62 483	0.80 567	0.45 470	1.78 572	0.64 517	0.14 484	0.11 392	0.14 478	0.14 417	0.29 510	0.21 434

ARAFT	0.60 495	1.23 651	3.10 651	0.28 247	0.16 139	0.64 483	0.36 503	0.90 525	0.67 485	0.61 516	0.49 360	0.55 421	0.31 335	1.24 494	0.32 328	0.10 255	0.08 192	0.14 478	0.13 388	0.37 587	0.21 434

ETE_ROB	0.60 495	0.71 482	1.55 263	0.37 482	0.25 382	0.69 529	0.51 584	1.47 673	0.70 506	0.80 603	0.69 543	0.85 586	0.49 510	1.36 503	0.58 500	0.16 526	0.13 451	0.19 578	0.16 465	0.21 402	0.23 474

LALA_ROB	0.60 495	0.76 502	1.69 290	0.36 458	0.29 437	0.79 583	0.55 599	0.94 563	0.77 574	0.81 609	0.67 526	0.94 615	0.49 510	0.99 455	0.73 540	0.21 589	0.15 500	0.20 588	0.18 499	0.23 434	0.21 434

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 503	0.61 430	3.35 672	0.33 388	0.58 634	0.66 504	0.20 147	0.98 595	0.55 348	0.73 585	0.52 390	0.99 625	0.65 574	0.58 352	0.29 279	0.10 255	0.16 518	0.10 235	0.41 643	0.29 510	0.20 420

RAFT-RH_RVC	0.61 503	0.50 381	2.33 523	0.36 458	0.29 437	0.60 410	0.18 104	0.44 117	0.58 375	0.76 593	1.91 671	0.47 383	0.29 314	1.60 545	1.23 615	0.14 484	0.07 77	0.13 440	0.13 388	0.10 110	0.09 79

FADNet-RVC	0.61 503	1.26 656	2.12 479	0.33 388	0.26 400	0.59 398	0.29 427	0.86 493	0.62 426	0.45 330	0.50 369	0.62 465	0.46 485	1.73 563	0.55 483	0.17 541	0.20 574	0.17 549	0.18 499	0.59 654	0.28 528

RASNet	0.61 503	0.68 470	2.03 460	0.35 437	0.46 607	0.65 497	0.28 402	0.78 424	0.70 506	0.48 362	0.64 512	0.93 611	0.61 562	2.21 636	0.73 540	0.12 406	0.09 288	0.09 167	0.10 244	0.14 235	0.11 149

XPNet_ROB	0.61 503	0.72 486	1.66 284	0.37 482	0.27 413	0.67 511	0.47 575	0.89 519	0.71 516	0.78 599	0.70 553	0.81 570	0.53 522	1.70 558	0.76 544	0.21 589	0.16 518	0.16 528	0.15 442	0.20 386	0.21 434

252Zero-FE	0.62 508	0.27 143	0.83 93	0.24 118	0.13 52	0.31 41	0.13 9	0.39 69	0.32 52	8.03 715	0.23 113	0.12 2	0.12 12	0.26 67	0.44 429	0.09 146	0.12 426	0.07 2	0.06 22	0.09 80	0.12 197

YMNet	0.62 508	0.72 486	1.93 421	0.41 529	0.41 578	0.87 609	0.43 545	0.87 504	0.71 516	0.74 588	0.81 583	0.83 577	0.46 485	0.86 441	0.93 564	0.19 570	0.22 590	0.20 588	0.17 485	0.41 612	0.21 434

YMNet_1	0.62 508	0.72 486	1.93 421	0.41 529	0.41 578	0.87 609	0.43 545	0.87 504	0.71 516	0.74 588	0.81 583	0.83 577	0.46 485	0.86 441	0.93 564	0.19 570	0.22 590	0.20 588	0.17 485	0.41 612	0.21 434

DDVS	0.62 508	0.40 306	1.40 225	2.21 703	0.35 526	0.87 609	1.00 669	0.69 338	0.50 290	0.53 414	0.56 437	0.90 603	0.37 385	1.22 489	0.47 444	0.15 505	0.14 470	0.14 478	0.12 354	0.19 370	0.22 449

DRaft	0.62 508	0.38 286	1.76 326	0.24 118	0.16 139	0.64 483	0.66 629	0.53 230	0.53 326	0.67 559	0.99 621	0.38 303	1.00 638	1.44 512	2.10 662	0.10 255	0.14 470	0.10 235	0.14 417	0.18 349	0.21 434

DMCA-RVC	0.62 508	0.96 586	2.63 590	0.36 458	0.90 667	0.56 343	0.31 448	0.69 338	0.57 364	0.68 565	0.52 390	0.59 451	0.56 534	1.23 491	0.53 474	0.16 526	0.38 650	0.20 588	0.15 442	0.20 386	0.15 311

HSM	0.62 508	0.76 502	1.72 302	0.30 304	0.29 437	0.64 483	0.28 402	0.94 563	0.62 426	0.58 483	0.57 446	1.40 666	0.64 572	2.59 670	0.42 414	0.11 344	0.08 192	0.10 235	0.08 152	0.14 235	0.11 149

UGAM-zero	0.63 515	0.39 298	2.49 562	0.30 304	0.49 613	0.67 511	0.19 120	0.91 537	0.45 236	0.77 597	0.45 314	1.16 654	0.82 613	2.05 621	0.29 279	0.09 146	0.15 500	0.09 167	0.44 647	0.11 146	0.22 449

fast-acv-ft	0.63 515	0.88 555	3.10 651	0.38 499	0.30 454	0.79 583	0.48 579	0.69 338	0.72 526	0.58 483	0.78 579	0.76 552	0.60 553	0.67 394	0.73 540	0.15 505	0.15 500	0.18 571	0.17 485	0.37 587	0.16 343

PSM-AAD	0.63 515	0.22 58	1.77 335	0.37 482	0.23 344	0.86 605	1.17 681	0.59 275	0.60 390	0.64 546	0.71 557	0.68 505	2.93 697	0.65 388	0.31 315	0.09 146	0.07 77	0.17 549	0.15 442	0.13 202	0.33 577

PS-NSSS	0.63 515	1.00 606	1.81 366	0.30 304	0.31 475	0.63 469	0.34 487	0.98 595	0.69 496	0.54 427	0.74 568	0.51 402	0.41 428	2.43 657	0.48 450	0.24 615	0.17 538	0.27 623	0.18 499	0.27 497	0.21 434

z-ln-s-r	0.64 519	0.89 560	2.23 506	0.32 362	0.26 400	0.57 362	0.37 512	0.84 474	0.76 569	0.51 394	0.81 583	0.64 476	0.45 470	2.06 622	1.27 619	0.10 255	0.07 77	0.11 313	0.09 203	0.24 451	0.13 240

TransformOpticalFlow	0.64 519	0.56 413	2.66 595	0.44 551	0.26 400	0.62 451	0.28 402	0.83 462	0.71 516	0.76 593	0.74 568	0.91 605	0.85 618	1.83 586	0.81 554	0.10 255	0.07 77	0.11 313	0.09 203	0.11 146	0.12 197

pcwnet_v2	0.64 519	0.49 373	4.41 690	0.32 362	0.27 413	0.60 410	0.25 334	0.97 591	0.88 610	0.59 497	0.70 553	0.63 467	0.55 530	0.66 393	0.37 377	0.17 541	0.15 500	0.15 509	0.14 417	0.21 402	0.23 474

RAFT + AFF	0.64 519	1.20 648	1.95 434	0.34 421	0.33 500	0.67 511	0.52 587	0.99 607	0.74 545	0.53 414	0.58 452	0.57 441	0.80 610	1.76 568	0.51 466	0.12 406	0.27 625	0.15 509	0.14 417	0.43 621	0.29 536

FADNet	0.64 519	1.22 650	2.06 462	0.32 362	0.30 454	0.66 504	0.29 427	0.88 513	0.72 526	0.44 319	0.48 343	0.66 488	0.57 540	1.84 591	0.45 434	0.46 659	0.20 574	0.17 549	0.19 519	0.59 654	0.24 488

DRN-Test	0.64 519	0.43 330	2.44 547	0.39 509	0.44 588	0.80 590	0.41 534	1.02 627	0.78 578	0.80 603	0.63 496	0.69 512	0.56 534	1.79 576	0.69 528	0.15 505	0.12 426	0.17 549	0.16 465	0.18 349	0.17 364

StereoDRNet	0.64 519	0.88 555	2.35 528	0.41 529	0.45 599	0.73 550	0.47 575	0.94 563	0.74 545	0.75 590	0.54 415	0.74 540	0.47 494	1.70 558	0.72 537	0.15 505	0.14 470	0.15 509	0.14 417	0.20 386	0.19 401

NOSS_ROB	0.64 519	0.65 458	1.62 277	0.46 571	0.25 382	0.67 511	0.30 435	0.93 554	0.77 574	0.59 497	0.57 446	0.77 554	0.38 394	2.78 681	0.44 429	0.23 606	0.24 602	0.28 626	0.26 569	0.27 497	0.39 608

Select-FE	0.65 527	0.67 467	2.76 613	0.49 586	0.55 627	0.79 583	0.16 69	0.90 525	0.53 326	0.84 617	0.55 425	0.91 605	0.75 602	0.57 348	1.16 605	0.11 344	0.18 550	0.11 313	0.49 657	0.14 235	0.31 558

Wz-Net-MNSev	0.65 527	0.97 594	2.19 496	0.36 458	0.33 500	0.90 615	0.60 614	0.92 546	0.81 593	0.75 590	0.72 562	0.73 534	0.65 574	1.39 506	0.71 533	0.16 526	0.13 451	0.14 478	0.14 417	0.24 451	0.18 384

FINET	0.65 527	0.95 583	3.06 647	0.35 437	0.40 569	0.58 379	0.48 579	0.92 546	1.10 645	0.57 465	0.68 534	0.47 383	0.44 465	1.15 483	0.60 504	0.23 606	0.21 584	0.17 549	0.15 442	0.26 486	0.25 500

CVANet_RVC	0.65 527	0.80 523	2.13 481	0.36 458	0.26 400	0.62 451	0.42 538	0.84 474	0.72 526	0.69 567	0.68 534	0.68 505	0.52 520	2.64 672	0.42 414	0.19 570	0.12 426	0.22 600	0.17 485	0.37 587	0.15 311

NCCL2	0.65 527	0.94 576	1.96 443	0.43 544	0.30 454	0.71 537	0.68 635	0.84 474	0.65 461	0.70 573	0.60 471	0.86 593	0.54 525	1.56 534	0.57 495	0.20 581	0.16 518	0.67 673	0.25 561	0.22 419	0.24 488

RT-IGEV	0.66 532	0.25 112	2.11 475	0.56 619	0.46 607	0.62 451	0.54 595	0.99 607	0.75 559	0.79 601	0.93 611	0.85 586	0.78 608	0.59 358	1.64 641	0.12 406	0.16 518	0.11 313	0.47 652	0.28 503	0.30 549

TCMNet	0.66 532	0.85 544	2.55 583	0.50 590	0.52 621	0.72 543	0.39 525	0.87 504	0.72 526	0.58 483	0.68 534	0.63 467	0.46 485	1.70 558	0.63 511	0.18 554	0.18 550	0.23 607	0.18 499	0.38 594	0.27 520

ACV-stereo	0.66 532	0.76 502	2.86 624	0.32 362	0.25 382	1.01 631	0.60 614	0.59 275	0.52 308	0.41 301	0.45 314	1.55 672	0.94 633	1.40 509	0.69 528	0.14 484	0.13 451	0.12 377	0.11 314	0.20 386	0.19 401

GrayStereo	0.66 532	0.19 11	1.76 326	0.90 662	0.23 344	0.62 451	1.42 696	0.62 296	0.60 390	0.72 581	0.78 579	0.56 434	3.07 700	0.60 365	0.26 240	0.09 146	0.08 192	0.10 235	0.21 540	0.11 146	0.18 384

PSMNet_ROB	0.66 532	1.01 610	2.33 523	0.38 499	0.31 475	0.72 543	0.55 599	0.86 493	0.69 496	0.54 427	0.60 471	0.75 546	0.47 494	2.00 617	0.82 555	0.17 541	0.13 451	0.19 578	0.19 519	0.24 451	0.27 520

DispNO	0.67 537	0.98 599	2.58 584	0.31 333	0.27 413	0.59 398	0.29 427	0.83 462	0.68 487	0.53 414	0.79 582	0.83 577	0.47 494	2.46 660	0.68 526	0.12 406	0.10 338	0.19 578	0.31 603	0.16 297	0.17 364

STrans-v2	0.67 537	0.56 413	2.64 592	0.27 215	0.23 344	0.57 362	0.33 481	0.96 582	0.69 496	0.92 629	0.85 595	0.89 601	0.93 630	1.83 586	1.21 613	0.09 146	0.07 77	0.10 235	0.09 203	0.11 146	0.12 197

hitnet-ft	0.67 537	0.80 523	1.90 409	0.28 247	0.22 323	0.69 529	0.36 503	0.85 483	0.65 461	0.56 454	0.84 591	1.03 633	0.95 636	2.32 643	0.55 483	0.23 606	0.14 470	0.41 653	0.13 388	0.24 451	0.17 364

FADNet-RVC-Resample	0.67 537	1.16 645	3.16 657	0.37 482	0.29 437	0.62 451	0.38 519	0.86 493	0.63 438	0.51 394	0.50 369	0.57 441	0.45 470	1.57 538	0.49 455	0.24 615	0.32 639	0.23 607	0.19 519	0.27 497	0.62 651

RP	0.67 537	0.82 532	1.94 431	0.43 544	0.44 588	0.65 497	0.45 564	0.89 519	0.82 594	0.66 555	0.92 607	0.99 625	0.76 604	1.55 533	0.66 520	0.25 620	0.18 550	0.23 607	0.20 532	0.31 529	0.22 449

HSM-Net_RVC	0.67 537	0.34 251	2.23 506	0.26 189	0.19 257	0.67 511	0.29 427	1.26 663	0.69 496	0.72 581	0.70 553	0.78 558	0.42 446	3.77 701	0.41 411	0.13 439	0.09 288	0.10 235	0.09 203	0.12 164	0.11 149
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 537	0.92 568	1.76 326	0.37 482	0.24 359	0.66 504	0.56 604	0.82 456	0.74 545	1.16 650	0.62 483	0.61 461	0.48 503	2.70 677	0.50 460	0.20 581	0.11 392	0.35 643	0.14 417	0.32 538	0.16 343

w-ln-seven-2	0.68 544	1.13 634	2.46 551	0.36 458	0.27 413	0.65 497	0.44 556	0.87 504	0.83 597	0.69 567	0.75 571	0.72 530	0.63 570	1.56 534	1.15 603	0.13 439	0.13 451	0.15 509	0.14 417	0.35 572	0.19 401

ADLNet2	0.68 544	0.84 539	3.19 661	0.33 388	0.36 535	0.64 483	0.37 512	0.89 519	0.79 583	0.54 427	0.65 521	0.93 611	0.48 503	2.07 624	0.56 491	0.13 439	0.11 392	0.11 313	0.11 314	0.33 547	0.18 384

DEmStereo	0.68 544	0.31 217	2.25 510	0.42 540	0.17 172	0.66 504	0.89 660	0.51 205	0.59 385	0.60 507	1.01 624	0.45 363	1.26 656	1.54 532	2.26 668	0.10 255	0.08 192	0.10 235	0.10 244	0.10 110	0.11 149

Nwc_Net	0.68 544	0.83 537	2.53 572	0.41 529	0.39 559	0.77 574	0.38 519	1.01 624	0.70 506	0.60 507	0.99 621	0.98 622	0.68 584	1.41 510	0.63 511	0.23 606	0.15 500	0.23 607	0.25 561	0.23 434	0.18 384

AANet_RVC	0.68 544	1.00 606	2.09 470	0.33 388	0.25 382	0.58 379	0.32 471	0.81 448	0.80 586	0.61 516	0.94 613	0.80 567	0.41 428	2.46 660	1.02 585	0.36 650	0.14 470	0.10 235	0.09 203	0.23 434	0.22 449

IPLG	0.69 549	0.84 539	2.43 545	0.35 437	0.21 294	1.65 672	0.61 618	1.36 668	0.58 375	1.39 672	0.51 375	0.37 293	0.87 622	1.41 510	0.36 369	0.09 146	0.07 77	0.14 478	0.12 354	0.32 538	0.11 149

GwcNet	0.69 549	0.71 482	3.12 654	0.36 458	0.45 599	0.81 591	0.44 556	0.86 493	0.84 600	0.60 507	0.74 568	0.82 575	0.49 510	1.65 551	0.66 520	0.16 526	0.15 500	0.15 509	0.15 442	0.31 529	0.24 488

AF-Net	0.69 549	0.92 568	2.21 498	0.41 529	0.40 569	0.68 523	0.40 528	1.02 627	0.86 603	0.69 567	1.03 629	1.04 636	0.84 617	1.19 486	0.78 548	0.22 602	0.14 470	0.25 619	0.17 485	0.30 521	0.18 384

stereogan	0.69 549	0.51 385	2.44 547	0.39 509	0.39 559	1.01 631	0.41 534	0.94 563	0.92 621	0.73 585	0.85 595	1.15 652	0.69 586	1.57 538	0.53 474	0.19 570	0.18 550	0.20 588	0.16 465	0.36 579	0.24 488

PAM_32	0.70 553	0.35 260	2.73 609	0.54 610	0.61 645	1.07 642	0.43 545	0.84 474	0.49 279	0.90 626	0.91 605	1.23 656	0.77 607	0.65 388	1.10 595	0.10 255	0.19 563	0.10 235	0.49 657	0.15 260	0.38 602

PAM	0.70 553	0.35 260	2.72 604	0.56 619	0.62 647	1.08 644	0.53 591	0.85 483	0.44 221	0.93 631	0.92 607	1.24 657	0.68 584	0.64 377	1.01 583	0.10 255	0.19 563	0.10 235	0.48 655	0.14 235	0.38 602

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 553	0.65 458	3.45 673	0.50 590	0.60 641	0.75 562	0.23 274	0.96 582	0.60 390	0.76 593	1.30 650	0.81 570	0.60 553	0.57 348	0.82 555	0.10 255	0.16 518	0.11 313	0.43 646	0.31 529	0.22 449

xxxx	0.70 553	0.21 40	1.33 202	0.28 247	0.18 220	0.63 469	0.24 310	1.02 627	0.69 496	0.50 381	0.62 483	0.58 448	0.38 394	1.47 525	5.21 707	0.13 439	0.12 426	0.11 313	0.10 244	0.12 164	0.15 311

APVNet	0.70 553	0.67 467	2.71 602	0.38 499	0.36 535	0.85 603	0.43 545	0.91 537	0.68 487	0.55 445	0.69 543	0.75 546	0.55 530	2.31 641	0.78 548	0.17 541	0.17 538	0.24 614	0.19 519	0.33 547	0.23 474

Syn2CoEx	0.70 553	1.07 625	2.74 611	0.43 544	0.30 454	0.64 483	0.42 538	0.99 607	0.78 578	0.62 527	0.78 579	0.74 540	0.72 593	1.92 610	0.61 507	0.20 581	0.17 538	0.19 578	0.15 442	0.29 510	0.22 449

FAT-Stereo	0.70 553	0.54 402	2.88 626	0.36 458	0.29 437	0.62 451	0.54 595	0.97 591	0.87 606	0.76 593	0.92 607	0.94 615	0.80 610	1.84 591	0.57 495	0.18 554	0.19 563	0.17 549	0.16 465	0.22 419	0.25 500

RYNet	0.70 553	0.56 413	2.25 510	0.35 437	0.41 578	0.86 605	0.43 545	0.94 563	0.82 594	0.62 527	0.53 403	0.91 605	0.60 553	2.70 677	1.00 579	0.14 484	0.11 392	0.16 528	0.14 417	0.25 465	0.27 520

PWC_ROB	0.70 553	0.94 576	1.88 397	0.39 509	0.39 559	0.62 451	0.30 435	0.98 595	0.94 623	0.91 628	1.29 649	0.77 554	0.62 567	1.62 549	1.03 587	0.18 554	0.11 392	0.18 571	0.13 388	0.51 644	0.22 449

ccnet	0.71 562	0.41 316	1.59 269	0.40 521	0.45 599	1.06 637	0.55 599	0.98 595	0.71 516	0.88 622	0.97 618	0.82 575	0.88 626	1.68 555	0.94 566	0.32 643	0.26 618	0.32 639	0.27 574	0.34 559	0.30 549

RGC	0.71 562	0.97 594	2.18 494	0.44 551	0.44 588	0.73 550	0.40 528	0.94 563	0.71 516	0.71 578	1.04 632	1.01 629	0.71 590	1.74 565	0.70 530	0.23 606	0.18 550	0.28 626	0.26 569	0.29 510	0.27 520

CBMV	0.71 562	0.76 502	2.64 592	0.33 388	0.20 278	0.78 579	0.79 651	0.98 595	0.78 578	0.85 621	0.71 557	0.86 593	1.10 648	1.46 518	0.62 509	0.18 554	0.20 574	0.21 597	0.19 519	0.25 465	0.33 577
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 565	1.10 627	2.15 487	1.11 677	0.59 636	0.62 451	0.19 120	0.75 385	0.53 326	0.56 454	0.63 496	0.47 383	0.31 335	1.11 474	0.33 341	0.75 677	0.45 662	0.84 678	0.64 682	0.69 662	0.54 639

mmx	0.72 565	0.23 80	2.01 452	0.30 304	0.21 294	0.57 362	0.26 358	0.99 607	0.76 569	0.53 414	0.63 496	0.66 488	0.39 408	2.52 665	3.43 693	0.13 439	0.10 338	0.15 509	0.13 388	0.15 260	0.15 311

xxx	0.72 565	0.23 80	2.01 452	0.30 304	0.21 294	0.57 362	0.26 358	0.99 607	0.76 569	0.53 414	0.63 496	0.66 488	0.39 408	2.52 665	3.43 693	0.13 439	0.10 338	0.15 509	0.13 388	0.15 260	0.15 311

LL-Strereo	0.72 565	1.29 658	2.49 562	0.36 458	0.45 599	0.55 326	0.32 471	0.93 554	0.71 516	0.67 559	0.58 452	0.85 586	0.79 609	2.67 676	0.46 435	0.10 255	0.18 550	0.14 478	0.12 354	0.40 609	0.42 620

test_xeample	0.72 565	0.21 40	1.36 212	0.27 215	0.17 172	0.59 398	0.28 402	1.01 624	0.70 506	0.55 445	0.67 526	0.44 354	0.39 408	1.88 603	5.17 706	0.12 406	0.10 338	0.11 313	0.10 244	0.13 202	0.15 311

SHD	0.72 565	0.77 511	2.36 531	0.45 565	0.40 569	0.71 537	0.32 471	1.02 627	1.25 656	1.07 643	0.84 591	0.90 603	0.73 596	1.09 469	0.98 573	0.21 589	0.18 550	0.20 588	0.21 540	0.32 538	0.31 558

RTSC	0.72 565	1.00 606	2.22 502	0.40 521	0.29 437	0.82 594	0.31 448	0.96 582	1.10 645	0.92 629	0.81 583	0.78 558	0.58 546	1.23 491	1.55 636	0.18 554	0.17 538	0.14 478	0.17 485	0.43 621	0.30 549

PASM	0.72 565	0.68 470	1.91 415	0.47 576	0.44 588	0.60 410	0.51 584	0.76 397	0.80 586	0.77 597	0.67 526	0.87 595	0.61 562	2.40 652	0.67 523	0.32 643	0.35 642	0.36 645	0.41 643	0.45 631	0.39 608

PWCDC_ROB	0.72 565	1.06 622	2.09 470	0.47 576	0.36 535	0.78 579	0.26 358	0.98 595	1.34 663	0.61 516	2.07 673	0.64 476	0.61 562	0.83 434	0.71 533	0.31 641	0.14 470	0.15 509	0.12 354	0.60 657	0.21 434

ff1	0.73 574	0.23 80	2.01 452	0.30 304	0.21 294	0.57 362	0.26 358	0.74 375	0.88 610	0.53 414	0.63 496	0.66 488	0.39 408	2.52 665	3.43 693	0.10 255	0.24 602	0.15 509	0.13 388	0.25 465	0.36 592

GASNet	0.73 574	1.47 671	3.04 645	0.47 576	0.33 500	0.57 362	0.34 487	0.91 537	0.75 559	0.58 483	0.58 452	0.74 540	0.55 530	2.03 618	0.65 519	0.21 589	0.15 500	0.19 578	0.17 485	0.51 644	0.28 528

XQC	0.73 574	0.98 599	2.39 535	0.46 571	0.35 526	0.81 591	0.46 567	1.00 616	1.00 631	0.80 603	0.69 543	0.88 599	0.74 601	1.32 498	1.20 611	0.24 615	0.16 518	0.23 607	0.20 532	0.41 612	0.33 577

w-ln-seven	0.74 577	1.05 620	2.54 578	0.37 482	0.34 513	1.03 634	0.47 575	1.00 616	1.08 642	0.90 626	0.85 595	0.85 586	0.57 540	1.37 504	1.26 618	0.14 484	0.13 451	0.16 528	0.15 442	0.31 529	0.20 420

1111x	0.74 577	0.21 40	1.93 421	0.31 333	0.17 172	0.63 469	0.32 471	1.03 634	0.74 545	0.52 403	0.62 483	0.57 441	0.47 494	2.38 648	4.25 701	0.12 406	0.14 470	0.11 313	0.12 354	0.12 164	0.14 268

Anonymous_2	0.74 577	0.32 225	1.65 279	0.33 388	0.30 454	0.67 511	0.32 471	0.69 338	0.46 247	0.48 362	0.41 290	0.84 582	0.58 546	0.51 325	0.40 403	0.32 643	0.38 650	1.43 702	3.69 720	0.80 672	0.27 520

Selective-IGEV-i16pc	0.75 580	0.29 186	5.48 698	0.32 362	0.19 257	1.18 654	0.62 623	0.86 493	0.74 545	0.37 273	0.51 375	0.53 410	0.29 314	2.10 630	0.35 363	0.22 602	0.23 598	0.12 377	0.16 465	0.22 419	0.19 401

GANetREF_RVC	0.75 580	1.15 640	2.46 551	0.47 576	0.26 400	0.83 597	0.61 618	0.97 591	0.89 614	0.62 527	0.61 478	0.72 530	0.59 549	2.42 654	0.55 483	0.32 643	0.25 615	0.36 645	0.24 555	0.39 604	0.31 558
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	0.75 580	0.84 539	2.01 452	0.40 521	0.25 382	0.74 556	0.66 629	0.87 504	0.73 541	0.71 578	1.07 635	0.84 582	0.59 549	2.71 679	1.15 603	0.17 541	0.16 518	0.44 658	0.16 465	0.31 529	0.20 420

PDISCO_ROB	0.75 580	1.06 622	2.11 475	0.64 640	0.59 636	1.13 649	0.43 545	1.14 652	1.05 637	0.64 546	0.71 557	0.96 618	0.61 562	1.21 487	0.76 544	0.37 651	0.18 550	0.27 623	0.24 555	0.56 653	0.32 567

HBP-ISP	0.76 584	1.30 659	3.19 661	0.35 437	0.26 400	0.85 603	0.54 595	1.03 634	0.72 526	0.80 603	0.69 543	0.68 505	0.83 614	2.04 620	0.44 429	0.23 606	0.24 602	0.29 633	0.25 561	0.28 503	0.24 488

Wz-Net-SNSev	0.76 584	1.32 663	3.11 653	0.40 521	0.31 475	0.71 537	0.60 614	0.98 595	0.87 606	0.67 559	0.83 588	0.96 618	0.60 553	1.67 554	0.97 570	0.16 526	0.15 500	0.16 528	0.17 485	0.36 579	0.24 488

FTStereo	0.76 584	0.18 7	2.35 528	0.71 646	0.21 294	0.73 550	1.79 700	0.57 260	0.53 326	1.07 643	1.63 665	1.29 660	2.13 689	0.75 417	0.29 279	0.19 570	0.08 192	0.12 377	0.11 314	0.11 146	0.40 614

CBMV_ROB	0.76 584	0.42 324	2.68 597	0.33 388	0.22 323	0.74 556	0.47 575	0.96 582	0.76 569	1.04 642	0.96 616	0.88 599	0.93 630	2.06 622	1.19 610	0.22 602	0.24 602	0.27 623	0.25 561	0.25 465	0.28 528

DDUNet	0.77 588	1.12 631	1.88 397	0.76 651	0.69 653	0.84 599	0.43 545	0.85 483	0.65 461	0.67 559	0.75 571	0.91 605	0.52 520	1.03 462	0.57 495	0.54 663	0.37 646	0.95 685	0.52 664	0.71 665	0.57 645

UDG	0.77 588	1.23 651	2.15 487	0.67 644	0.59 636	0.78 579	0.38 519	0.90 525	0.70 506	0.61 516	0.69 543	1.01 629	0.67 581	1.02 460	0.73 540	0.45 657	0.34 640	0.87 679	0.51 661	0.67 661	0.46 627

aanetorigin	0.77 588	0.80 523	2.59 586	0.43 544	0.44 588	0.58 379	1.01 671	0.57 260	0.68 487	1.53 678	1.23 644	0.81 570	1.08 646	1.07 466	1.07 591	0.18 554	0.15 500	0.17 549	0.21 540	0.54 651	0.30 549

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 588	1.04 617	2.06 462	0.94 666	0.35 526	0.89 614	0.40 528	0.85 483	0.63 438	0.55 445	0.63 496	0.75 546	0.38 394	2.38 648	0.48 450	1.10 691	0.31 634	0.36 645	0.21 540	0.53 650	0.55 642

222	0.78 592	0.23 80	1.23 179	0.28 247	0.18 220	0.62 451	0.24 310	1.02 627	0.70 506	0.58 483	0.66 523	0.46 375	0.42 446	1.80 581	6.53 713	0.13 439	0.10 338	0.11 313	0.10 244	0.12 164	0.17 364

EAI-Stereo	0.78 592	0.25 112	1.67 286	0.54 610	0.59 636	1.95 681	2.05 703	1.11 651	0.64 446	0.95 634	1.49 660	0.50 399	0.67 581	0.59 358	1.44 631	0.09 146	0.19 563	0.09 167	0.49 657	0.13 202	0.22 449

NCC-stereo	0.79 594	0.94 576	2.42 541	0.59 632	0.45 599	1.90 679	0.46 567	0.99 607	0.72 526	0.64 546	0.84 591	0.91 605	0.73 596	1.80 581	1.00 579	0.27 630	0.19 563	0.23 607	0.31 603	0.24 451	0.22 449

Abc-Net	0.79 594	0.94 576	2.42 541	0.59 632	0.45 599	1.90 679	0.46 567	0.99 607	0.72 526	0.64 546	0.84 591	0.91 605	0.73 596	1.80 581	1.00 579	0.27 630	0.19 563	0.23 607	0.31 603	0.24 451	0.22 449
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	0.80 596	0.27 143	8.23 707	0.49 586	0.98 671	0.33 54	0.20 147	0.48 176	1.28 659	0.17 43	0.20 69	0.77 554	0.22 174	0.60 365	0.97 570	0.11 344	0.07 77	0.09 167	0.10 244	0.33 547	0.14 268

zh-mn7	0.80 596	1.54 674	3.00 643	0.35 437	0.27 413	0.72 543	0.41 534	0.93 554	1.11 647	1.00 637	1.28 647	0.75 546	0.57 540	1.87 594	1.18 608	0.16 526	0.13 451	0.14 478	0.14 417	0.26 486	0.21 434

z-mn7	0.80 596	1.52 673	2.62 589	0.36 458	0.28 428	1.01 631	0.48 579	0.90 525	1.29 660	0.69 567	1.35 655	0.85 586	0.59 549	2.03 618	1.09 594	0.14 484	0.12 426	0.14 478	0.12 354	0.32 538	0.20 420

SQANet	0.80 596	1.58 676	2.53 572	0.76 651	0.83 662	0.76 566	0.36 503	0.83 462	0.64 446	0.63 536	0.69 543	0.73 534	0.51 515	1.21 487	0.53 474	0.77 678	0.29 629	0.59 669	0.29 584	0.86 675	0.61 650

anonymity	0.80 596	0.66 465	1.29 192	0.59 632	0.75 657	0.67 511	0.52 587	0.95 577	0.71 516	0.94 632	0.70 553	0.67 498	0.87 622	0.71 410	1.35 624	0.64 670	0.62 678	0.58 667	1.44 706	0.60 657	0.65 654

S-Stereo	0.80 596	0.69 474	3.89 681	0.39 509	0.37 547	0.69 529	0.70 641	0.94 563	0.98 630	0.62 527	0.91 605	0.83 577	0.60 553	2.37 645	0.66 520	0.18 554	0.21 584	0.17 549	0.18 499	0.30 521	0.35 584

ADCRef	0.80 596	0.96 586	2.29 517	0.37 482	0.35 526	0.96 623	0.51 584	0.87 504	0.75 559	0.88 622	0.83 588	0.61 461	1.36 665	1.02 460	3.27 687	0.13 439	0.11 392	0.17 549	0.19 519	0.25 465	0.21 434

DANet	0.80 596	0.65 458	2.21 498	1.19 680	0.48 612	0.74 556	1.25 684	0.89 519	1.53 672	0.89 624	0.71 557	0.96 618	0.56 534	1.83 586	0.96 569	0.18 554	0.16 518	0.19 578	0.16 465	0.26 486	0.29 536
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 604	0.53 394	2.23 506	0.36 458	0.33 500	0.92 619	0.36 503	0.86 493	0.80 586	0.57 465	0.62 483	0.59 451	1.15 653	1.76 568	1.04 588	0.14 484	0.13 451	2.17 713	0.78 688	0.16 297	0.66 657

FADNet_RVC	0.81 604	1.14 636	2.42 541	0.30 304	0.24 359	0.71 537	0.24 310	0.95 577	0.61 408	0.44 319	0.56 437	0.59 451	0.42 446	1.52 530	0.68 526	0.94 683	0.96 699	0.28 626	1.00 698	0.90 676	1.36 698

edge stereo	0.81 604	0.73 493	3.30 668	0.37 482	1.21 687	0.62 451	0.39 525	0.93 554	0.79 583	0.80 603	0.88 602	1.14 651	0.71 590	2.18 634	0.71 533	0.21 589	0.20 574	0.26 622	0.18 499	0.38 594	0.26 511

AANet	0.82 607	0.91 566	2.89 629	0.34 421	0.29 437	0.63 469	0.38 519	0.81 448	1.31 661	1.33 667	1.39 656	1.26 659	1.14 652	1.32 498	0.97 570	0.20 581	0.17 538	0.18 571	0.19 519	0.33 547	0.31 558

MIPNet	0.83 608	0.81 528	2.40 538	0.61 637	0.18 220	1.48 662	1.39 692	1.60 680	0.74 545	1.94 683	0.85 595	0.73 534	1.68 680	0.87 444	0.31 315	0.09 146	0.08 192	0.11 313	0.32 609	0.25 465	0.12 197

FBW_ROB	0.83 608	0.77 511	1.77 335	0.44 551	0.30 454	0.87 609	0.46 567	1.10 647	0.91 617	0.81 609	0.75 571	1.01 629	0.61 562	3.66 700	1.23 615	0.26 624	0.23 598	0.36 645	0.25 561	0.27 497	0.62 651

PA-Net	0.84 610	1.00 606	3.49 674	0.63 639	0.40 569	0.70 535	0.52 587	0.86 493	0.84 600	0.52 403	0.59 455	0.70 522	0.54 525	2.35 644	2.23 666	0.17 541	0.27 625	0.19 578	0.28 578	0.22 419	0.36 592
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 611	1.15 640	2.13 481	0.88 661	0.38 553	0.88 613	0.44 556	1.06 640	0.79 583	0.58 483	0.69 543	0.65 481	0.50 513	2.74 680	0.51 466	0.93 681	0.39 657	0.87 679	0.29 584	0.54 651	0.54 639

Selective-IGEV-i16pb	0.86 612	0.33 234	6.08 701	0.32 362	0.21 294	1.08 644	0.68 635	1.06 640	0.92 621	0.43 312	0.76 574	0.66 488	0.46 485	2.31 641	0.50 460	0.23 606	0.25 615	0.14 478	0.19 519	0.26 486	0.24 488

THIR-Stereo	0.86 612	0.62 436	2.13 481	0.25 142	0.16 139	0.58 379	2.74 711	0.59 275	0.51 297	0.62 527	1.62 664	0.97 621	1.80 685	1.69 557	2.25 667	0.10 255	0.08 192	0.14 478	0.11 314	0.15 260	0.11 149

DeepPrunerF	0.86 612	0.86 547	2.91 634	0.45 565	0.50 614	0.64 483	0.48 579	1.14 652	2.64 701	0.63 536	0.61 478	0.65 481	0.62 567	2.21 636	1.31 621	0.23 606	0.19 563	0.30 634	0.28 578	0.36 579	0.25 500

DPSNet	0.86 612	0.60 425	2.34 525	0.58 627	0.36 535	1.07 642	0.75 647	1.30 664	1.05 637	0.70 573	0.68 534	0.94 615	1.29 657	2.08 626	1.82 649	0.26 624	0.23 598	0.16 528	0.17 485	0.48 636	0.40 614

AAGNet	0.88 616	0.33 234	1.79 359	0.54 610	0.98 671	0.62 451	0.46 567	0.50 194	0.60 390	0.58 483	0.53 403	0.50 399	0.73 596	1.23 491	7.48 714	0.11 344	0.07 77	0.12 377	0.10 244	0.14 235	0.09 79

Consistency-Raft	0.88 616	0.93 574	3.23 666	0.99 670	0.64 648	0.77 574	0.55 599	0.98 595	0.97 627	0.61 516	1.03 629	0.65 481	1.05 643	0.79 430	1.38 626	0.44 655	0.46 664	0.51 664	0.58 675	0.65 659	0.47 629

zh-sn7	0.89 618	1.73 687	3.09 650	0.39 509	0.30 454	0.82 594	0.63 626	0.96 582	0.87 606	0.79 601	1.12 638	0.84 582	0.87 622	2.42 654	1.63 639	0.16 526	0.17 538	0.16 528	0.16 465	0.34 559	0.29 536

PVD	0.90 619	0.85 544	2.15 487	0.53 605	0.50 614	0.99 627	0.56 604	1.15 655	1.64 676	1.41 674	1.41 659	1.11 648	1.13 651	1.35 502	1.31 621	0.26 624	0.28 628	0.28 626	0.26 569	0.37 587	0.49 633

Wz-Net-TNSev	0.91 620	1.73 687	3.08 648	0.36 458	0.31 475	1.00 630	0.71 642	1.06 640	0.97 627	0.71 578	0.72 562	1.09 644	0.87 622	2.42 654	1.59 637	0.20 581	0.20 574	0.16 528	0.20 532	0.44 630	0.35 584

SAMSARA	0.91 620	0.97 594	2.22 502	0.80 655	0.58 634	1.32 656	1.31 686	1.01 624	0.94 623	1.36 668	0.87 599	1.38 665	0.90 628	1.72 562	1.02 585	0.24 615	0.30 633	0.22 600	0.25 561	0.36 579	0.35 584

WZ-Net	0.92 622	1.31 660	3.76 678	0.41 529	0.36 535	0.86 605	0.71 642	1.00 616	1.06 640	0.82 614	0.92 607	1.06 640	1.05 643	2.16 633	1.61 638	0.19 570	0.13 451	0.15 509	0.16 465	0.32 538	0.28 528

MFMNet_re	0.92 622	1.28 657	2.53 572	0.82 659	0.76 660	0.90 615	0.75 647	0.98 595	1.04 636	1.03 640	1.05 633	0.84 582	0.94 633	0.83 434	0.72 537	0.68 672	0.60 676	0.63 671	0.60 678	0.77 670	0.74 661

DNS	0.93 624	0.22 58	1.33 202	1.53 689	0.27 413	2.18 692	0.18 104	0.54 243	0.33 67	7.89 714	0.36 252	0.37 293	0.21 156	0.41 236	0.63 511	0.13 439	0.12 426	0.08 66	0.08 152	0.12 164	1.56 703

test_sample9	0.94 625	0.62 436	1.93 421	0.27 215	0.22 323	0.68 523	0.31 448	0.93 554	0.66 476	0.57 465	0.51 375	0.55 421	0.45 470	1.91 606	2.55 675	0.61 667	4.16 719	0.87 679	0.56 669	0.25 465	0.23 474

CrosDoStereo	0.94 625	0.37 273	2.53 572	0.25 142	0.32 485	0.54 311	3.76 715	0.72 356	0.60 390	0.70 573	1.40 657	0.53 410	1.49 672	1.78 572	3.09 682	0.10 255	0.08 192	0.11 313	0.11 314	0.21 402	0.11 149

DeepStereo_LL	0.94 625	0.37 273	2.53 572	0.25 142	0.32 485	0.54 311	3.76 715	0.72 356	0.60 390	0.70 573	1.40 657	0.53 410	1.49 672	1.78 572	3.09 682	0.10 255	0.08 192	0.11 313	0.11 314	0.21 402	0.11 149

ADCP+	0.94 625	1.12 631	3.14 655	0.34 421	0.39 559	1.06 637	0.79 651	0.89 519	0.80 586	0.66 555	0.67 526	0.85 586	1.55 675	0.93 448	4.55 703	0.13 439	0.11 392	0.16 528	0.15 442	0.26 486	0.25 500

ADCMid	0.96 629	1.32 663	2.74 611	0.38 499	0.35 526	0.99 627	0.58 610	0.94 563	0.86 603	1.23 660	1.01 624	1.01 629	1.00 638	1.05 464	3.97 696	0.21 589	0.19 563	0.42 654	0.32 609	0.40 609	0.29 536

DStereoO	0.99 630	0.66 465	1.67 286	0.75 650	0.99 674	0.73 550	1.33 688	0.94 563	0.91 617	0.70 573	1.06 634	0.75 546	1.75 684	0.95 451	2.39 672	1.20 695	0.41 660	0.48 661	0.59 677	0.85 674	0.60 649

G-Net	0.99 630	0.64 451	2.76 613	0.57 625	0.67 650	2.03 687	0.72 645	0.76 397	0.67 485	1.14 649	2.56 687	1.30 663	1.02 640	1.48 526	1.74 646	0.25 620	0.24 602	0.24 614	0.26 569	0.37 587	0.31 558

ADCL	0.99 630	0.79 521	2.43 545	0.39 509	0.32 485	1.50 664	1.90 701	0.92 546	0.97 627	1.26 664	1.27 646	1.00 627	1.42 670	1.14 481	3.31 689	0.17 541	0.14 470	0.22 600	0.21 540	0.30 521	0.22 449

ADCPNet	0.99 630	0.99 604	3.93 684	0.37 482	0.68 652	1.36 658	0.62 623	0.87 504	0.76 569	0.78 599	0.81 583	1.08 642	1.18 654	1.14 481	2.49 674	0.21 589	0.69 687	0.21 597	0.95 696	0.29 510	0.37 599

Ntro	1.00 634	1.68 683	2.80 620	0.95 667	0.85 663	1.06 637	0.53 591	0.98 595	0.90 616	0.62 527	0.76 574	0.93 611	0.66 579	1.66 552	0.98 573	0.99 686	0.45 662	0.75 677	0.40 640	1.19 687	0.75 663

AnyNet_C32	1.00 634	1.33 665	2.53 572	0.49 586	0.54 624	1.15 651	1.14 679	0.91 537	0.89 614	1.11 646	0.95 615	0.87 595	0.93 630	1.50 527	4.07 698	0.21 589	0.20 574	0.25 619	0.24 555	0.38 594	0.33 577

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 636	1.67 681	2.32 520	0.47 576	0.39 559	1.47 661	0.95 663	0.95 577	0.91 617	0.84 617	0.94 613	1.05 638	0.60 553	2.95 687	0.72 537	0.41 653	0.72 691	0.32 639	0.55 666	0.74 666	1.22 694

otaku	1.03 637	1.68 683	2.72 604	0.95 667	0.73 656	1.03 634	0.59 612	0.99 607	0.86 603	0.69 567	1.61 663	0.98 622	0.64 572	1.46 518	1.14 601	0.95 684	0.46 664	0.72 676	0.40 640	1.24 691	0.78 667

SGM-Forest	1.04 638	0.42 324	3.59 677	0.41 529	0.32 485	1.05 636	1.32 687	0.94 563	0.83 597	1.16 650	2.23 681	1.03 633	1.39 668	2.49 663	2.35 670	0.21 589	0.21 584	0.20 588	0.19 519	0.23 434	0.32 567
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 639	1.36 668	2.98 641	0.42 540	0.36 535	0.96 623	0.81 655	1.06 640	1.12 648	1.25 661	0.97 618	1.08 642	0.90 628	1.25 495	4.86 705	0.21 589	0.21 584	0.22 600	0.23 553	0.36 579	0.38 602

SPS-STEREO	1.07 640	1.13 634	2.88 626	0.65 642	0.69 653	0.99 627	0.68 635	1.05 639	0.87 606	1.36 668	1.23 644	1.46 668	0.94 633	1.87 594	1.72 645	0.66 671	0.61 677	0.58 667	0.57 672	0.65 659	0.77 666
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 641	0.30 203	8.70 708	3.22 711	5.88 712	0.39 114	0.20 147	0.59 275	0.41 190	0.26 196	0.26 153	0.23 150	0.17 78	0.31 132	0.19 94	0.09 146	0.08 192	0.09 167	0.07 107	0.13 202	0.19 401

test_sample8	1.12 642	0.62 436	1.93 421	0.27 215	0.22 323	0.68 523	0.31 448	0.95 577	0.61 408	1.18 658	0.56 437	2.53 688	1.31 660	1.91 606	2.55 675	0.61 667	4.16 719	0.87 679	0.56 669	0.25 465	0.23 474

WCMA_ROB	1.12 642	0.83 537	2.66 595	0.58 627	0.34 513	1.17 653	0.71 642	0.93 554	0.94 623	1.74 681	2.63 690	3.09 693	1.71 682	1.70 558	1.84 650	0.26 624	0.21 584	0.20 588	0.21 540	0.28 503	0.43 621

GCAP-BAT	1.13 644	0.30 203	9.45 711	3.22 711	5.97 713	0.39 114	0.20 147	0.59 275	0.41 190	0.26 196	0.26 153	0.23 150	0.17 78	0.31 132	0.19 94	0.09 146	0.08 192	0.09 167	0.07 107	0.13 202	0.17 364

AnyNet_C01	1.14 645	1.49 672	4.23 689	0.54 610	0.53 622	1.51 665	1.37 690	1.04 638	1.07 641	1.17 656	1.33 653	1.15 652	1.08 646	1.61 548	2.74 678	0.25 620	0.22 590	0.28 626	0.24 555	0.48 636	0.40 614

NaN_ROB	1.14 645	0.94 576	2.96 637	0.53 605	0.56 630	1.13 649	0.99 666	0.98 595	1.00 631	1.09 645	0.87 599	0.77 554	1.06 645	5.90 710	2.72 677	0.16 526	0.23 598	0.16 528	0.24 555	0.22 419	0.36 592

RainbowNet	1.15 647	1.78 689	2.72 604	1.12 678	0.91 668	1.06 637	0.76 649	1.16 656	1.13 650	0.75 590	0.97 618	1.09 644	0.80 610	1.60 545	1.21 613	1.17 693	1.26 703	1.01 689	0.57 672	1.13 685	0.88 677

SuperB	1.15 647	1.14 636	5.43 697	0.36 458	0.26 400	0.81 591	0.89 660	0.88 513	1.17 651	0.67 559	0.68 534	0.63 467	1.39 668	1.74 565	3.37 691	0.15 505	0.12 426	0.17 549	0.16 465	2.80 711	0.25 500

NVStereoNet_ROB	1.16 649	0.95 583	2.54 578	0.58 627	0.55 627	0.78 579	0.63 626	1.00 616	1.08 642	1.03 640	4.07 708	1.48 669	1.22 655	2.88 686	1.27 619	0.50 660	0.46 664	0.54 665	0.62 679	0.50 642	0.63 653
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	1.17 650	0.42 324	3.87 680	0.54 610	0.44 588	4.11 708	0.58 610	1.31 665	0.84 600	2.12 685	1.12 638	0.98 622	0.71 590	4.24 705	0.99 578	0.16 526	0.14 470	0.19 578	0.17 485	0.18 349	0.35 584

SANet	1.20 651	1.21 649	3.33 671	0.38 499	0.27 413	1.73 676	0.85 657	1.10 647	2.49 699	1.16 650	1.83 669	1.72 675	1.50 674	2.37 645	2.84 680	0.18 554	0.16 518	0.16 528	0.15 442	0.32 538	0.32 567

RTS	1.21 652	1.31 660	6.39 703	0.52 599	0.51 619	1.61 668	0.79 651	1.03 634	1.37 665	1.13 647	1.30 650	1.10 646	0.85 618	2.65 673	2.08 659	0.21 589	0.24 602	0.18 571	0.18 499	0.43 621	0.32 567

RTSA	1.21 652	1.31 660	6.39 703	0.52 599	0.51 619	1.61 668	0.79 651	1.03 634	1.37 665	1.13 647	1.30 650	1.10 646	0.85 618	2.65 673	2.08 659	0.21 589	0.24 602	0.18 571	0.18 499	0.43 621	0.32 567

MeshStereo	1.21 652	1.15 640	3.01 644	0.34 421	0.28 428	1.10 646	0.69 638	1.35 667	1.01 633	2.71 700	2.41 684	2.96 691	1.45 671	2.80 683	1.40 629	0.22 602	0.22 590	0.22 600	0.19 519	0.50 642	0.26 511
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	1.22 655	0.80 523	2.71 602	0.33 388	1.48 695	1.98 686	0.23 274	1.93 692	2.44 697	0.89 624	2.52 685	1.36 664	0.51 515	3.65 699	1.93 651	0.30 639	0.31 634	0.22 600	0.16 465	0.33 547	0.36 592

CSAN	1.25 656	1.12 631	3.04 645	0.51 595	0.37 547	1.06 637	1.15 680	1.22 657	1.08 642	1.17 656	1.91 671	1.04 636	1.31 660	5.96 711	2.43 673	0.26 624	0.22 590	0.24 614	0.24 555	0.31 529	0.30 549

EDNetEfficient	1.27 657	0.70 480	4.05 686	0.64 640	0.98 671	0.94 621	1.40 693	0.85 483	1.75 681	2.34 694	1.33 653	1.05 638	2.21 691	1.58 542	4.15 699	0.15 505	0.19 563	0.14 478	0.27 574	0.38 594	0.32 567

FCDSN-DC	1.29 658	0.54 402	2.50 566	0.47 576	0.41 578	1.12 647	0.60 614	1.10 647	1.27 658	2.23 691	2.87 693	3.67 698	3.12 702	2.39 651	1.69 643	0.30 639	0.26 618	0.31 635	0.30 594	0.35 572	0.38 602
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 659	1.05 620	2.77 616	0.74 649	1.43 690	0.72 543	0.56 604	0.96 582	0.91 617	0.99 636	2.92 696	6.01 712	0.70 588	2.38 648	3.32 690	0.13 439	0.10 338	0.08 66	0.06 22	0.34 559	0.22 449

ACVNet_1	1.33 660	1.91 698	4.03 685	1.09 675	0.88 665	1.19 655	0.66 629	1.24 661	1.17 651	0.94 632	0.96 616	3.09 693	1.04 642	2.37 645	1.11 598	1.04 688	0.48 670	1.03 690	0.48 655	1.12 684	0.83 669

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 661	1.70 685	2.50 566	0.56 619	0.40 569	2.15 691	0.99 666	1.24 661	1.26 657	1.02 639	1.10 637	1.29 660	0.88 626	3.10 691	1.08 592	1.66 704	0.83 695	0.68 674	0.88 693	1.57 698	1.80 708

MSMD_ROB	1.34 661	0.96 586	2.38 533	0.39 509	0.32 485	1.96 682	0.62 623	0.91 537	1.43 667	2.94 704	2.60 688	4.77 707	1.95 687	2.43 657	1.33 623	0.29 636	0.26 618	0.32 639	0.32 609	0.30 521	0.30 549

psmorigin	1.36 663	0.60 425	13.80 724	0.37 482	0.29 437	0.62 451	0.33 481	0.77 409	0.61 408	0.96 635	0.88 602	1.17 655	0.73 596	4.00 702	0.86 560	0.19 570	0.22 590	0.17 549	0.18 499	0.24 451	0.29 536

MADNet+	1.36 663	1.93 700	5.95 699	0.81 658	0.59 636	1.57 667	1.09 675	1.39 671	1.22 654	0.84 617	1.01 624	1.25 658	1.12 650	3.19 692	2.36 671	0.45 657	0.47 667	0.38 651	0.34 617	0.59 654	0.57 645

ELAS_RVC	1.37 665	0.78 519	3.21 663	0.55 617	0.50 614	1.49 663	2.48 709	1.48 674	1.71 680	2.13 688	2.09 674	2.07 680	2.56 695	1.90 605	2.02 656	0.35 648	0.36 644	0.37 649	0.34 617	0.49 640	0.47 629
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 666	1.64 679	1.86 390	1.36 684	1.11 682	1.39 659	1.19 682	1.76 685	1.45 669	1.16 650	2.21 679	1.53 670	1.38 666	1.98 613	1.52 634	1.29 696	0.67 681	1.27 696	0.69 683	1.29 693	0.98 680

IMH-64	1.39 666	1.64 679	1.86 390	1.36 684	1.11 682	1.39 659	1.19 682	1.76 685	1.45 669	1.16 650	2.21 679	1.53 670	1.38 666	1.98 613	1.52 634	1.29 696	0.67 681	1.27 696	0.69 683	1.29 693	0.98 680

ELAS	1.39 666	0.79 521	2.86 624	0.53 605	0.50 614	2.81 699	2.20 705	1.61 681	1.50 671	2.28 693	2.35 682	1.82 676	2.13 689	1.73 563	2.22 665	0.35 648	0.37 646	0.35 643	0.35 621	0.49 640	0.47 629
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 669	1.81 690	3.23 666	1.08 673	0.92 669	1.32 656	0.85 657	1.49 675	1.69 678	1.19 659	1.73 667	2.13 681	1.03 641	2.50 664	1.40 629	0.91 680	0.53 672	1.00 688	0.55 666	2.11 705	0.85 672

EKT-Stereo	1.47 670	0.49 373	1.93 421	2.57 707	19.31 729	0.55 326	0.22 234	0.69 338	0.42 204	0.38 283	0.36 252	0.43 343	0.27 272	0.69 403	0.26 240	0.12 406	0.14 470	0.11 313	0.16 465	0.20 386	0.15 311

WAO-7	1.48 671	1.63 677	2.49 562	0.93 665	0.75 657	1.72 675	1.10 676	1.84 690	1.96 690	1.43 675	2.54 686	1.97 678	1.61 678	3.06 689	2.08 659	0.69 673	0.66 680	0.94 684	0.74 686	0.80 672	0.69 658

FC-DCNN	1.49 672	0.59 423	2.88 626	0.44 551	0.39 559	1.97 684	0.66 629	1.67 682	1.70 679	2.72 701	2.89 694	4.22 701	2.97 699	2.55 668	2.19 664	0.29 636	0.26 618	0.31 635	0.30 594	0.32 538	0.39 608

PWCK	1.49 672	1.90 697	3.22 665	1.09 675	0.54 624	1.71 674	1.73 699	1.49 675	1.53 672	1.44 676	1.80 668	1.82 676	1.30 659	3.34 695	1.76 647	1.07 690	0.56 674	0.97 687	0.58 675	1.38 697	0.65 654

FC-DCNN v2	1.54 674	0.58 420	2.80 620	0.44 551	0.39 559	2.05 688	0.66 629	1.90 691	1.84 687	2.79 702	2.97 697	4.41 705	3.07 700	2.65 673	2.30 669	0.29 636	0.26 618	0.31 635	0.30 594	0.32 538	0.38 602

MFN_U_SF_RVC	1.55 675	2.39 711	3.16 657	0.65 642	0.41 578	1.12 647	0.46 567	1.23 660	1.33 662	1.61 679	1.20 642	1.43 667	0.98 637	1.76 568	1.97 653	1.90 707	1.80 707	1.98 711	2.15 713	1.63 699	1.77 707

WAO-6	1.58 676	1.54 674	2.32 520	1.14 679	1.00 675	2.30 694	1.03 672	1.82 689	2.85 703	1.25 661	2.61 689	2.20 682	1.56 676	2.47 662	1.99 655	0.95 684	0.67 681	1.19 695	0.83 691	1.08 682	0.88 677

DispFullNet	1.67 677	2.10 703	5.22 694	1.53 689	8.90 714	0.86 605	0.31 448	0.96 582	0.96 626	1.37 671	1.01 624	1.13 649	1.98 688	1.51 528	0.91 562	0.54 663	0.31 634	1.18 692	0.63 681	1.13 685	0.80 668

JetBlue	1.78 678	1.63 677	3.92 682	0.73 647	1.21 687	4.38 709	3.35 712	1.59 679	1.20 653	1.26 664	1.52 662	2.37 685	1.88 686	3.23 693	3.00 681	0.53 661	0.47 667	0.48 661	0.49 657	1.29 693	0.97 679

Dean	1.79 679	1.83 691	3.92 682	1.29 683	1.07 681	1.55 666	1.00 669	1.95 693	2.33 695	1.47 677	4.19 709	4.26 704	1.33 663	2.21 636	1.48 633	1.14 692	0.68 685	1.18 692	0.74 686	1.24 691	0.98 680

SGM+DAISY	1.83 680	1.43 669	3.81 679	0.87 660	1.01 676	2.38 696	2.53 710	1.36 668	1.75 681	2.92 703	3.22 700	2.65 689	2.93 697	2.22 639	3.10 684	0.72 674	0.69 687	0.63 671	0.62 679	0.77 670	0.98 680

SGM_RVC	1.89 681	0.92 568	2.50 566	0.96 669	0.93 670	1.63 670	1.37 690	1.52 677	12.43 719	1.85 682	1.69 666	2.40 687	1.74 683	2.81 684	1.71 644	0.53 661	0.47 667	0.42 654	0.47 652	0.74 666	0.74 661
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 682	1.85 693	4.10 687	1.07 672	0.86 664	1.15 651	0.53 591	1.06 640	1.12 648	0.64 546	1.09 636	1.99 679	0.70 588	2.20 635	9.86 721	5.62 718	0.41 660	1.03 690	0.55 666	1.86 703	0.85 672

LVE	1.96 683	2.17 710	3.14 655	1.68 692	1.80 701	1.63 670	1.03 672	2.34 699	2.81 702	1.25 661	2.89 694	4.24 703	1.29 657	2.79 682	1.44 631	2.85 712	0.91 698	1.18 692	1.46 707	1.23 690	1.10 691

MonStereo1	1.98 684	1.01 610	1.78 339	1.19 680	1.04 678	3.58 703	0.61 618	1.53 678	1.93 689	1.39 672	3.37 702	2.23 684	10.80 720	2.84 685	1.25 617	1.04 688	0.38 650	0.96 686	0.57 672	1.10 683	1.00 687

IMH	2.02 685	2.15 709	2.69 600	1.68 692	1.12 684	1.66 673	0.92 662	2.10 697	1.92 688	1.32 666	2.66 691	2.21 683	1.69 681	5.78 709	1.68 642	5.54 717	0.96 699	1.31 698	0.71 685	1.32 696	0.99 685

DStereoSA	2.12 686	0.98 599	2.80 620	1.25 682	2.23 704	1.97 684	4.62 717	1.22 657	2.54 700	1.16 650	3.84 707	1.00 627	4.05 706	2.07 624	5.29 708	0.93 681	1.48 706	0.48 661	1.51 708	0.95 680	1.95 709

DStereoFS	2.23 687	2.10 703	2.47 557	1.61 691	1.88 703	3.81 704	2.06 704	1.95 693	3.33 705	2.38 695	3.31 701	2.37 685	4.92 708	2.45 659	3.27 687	1.03 687	1.27 705	0.55 666	1.04 699	0.70 663	2.05 710

IGEV-RUCA	2.28 688	0.30 203	1.15 161	0.40 521	1.86 702	2.06 689	1.90 701	1.36 668	1.80 685	3.70 708	3.76 705	5.02 708	8.19 717	2.12 631	1.63 639	0.25 620	0.76 692	2.72 715	1.91 711	2.39 708	2.36 713

WQFJA1++	2.30 689	0.22 58	6.03 700	1.08 673	1.15 685	0.29 29	0.14 22	0.39 69	0.24 4	13.61 726	0.19 60	3.34 697	0.17 78	0.33 160	0.24 211	0.10 255	0.07 77	0.08 66	0.07 107	18.19 736	0.14 268

MultiAttention	2.38 690	0.50 381	1.93 421	1.80 696	2.56 707	10.86 717	2.30 706	1.22 657	0.80 586	0.62 527	1.16 641	1.13 649	0.56 534	16.09 728	1.18 608	0.20 581	0.09 288	0.43 657	1.62 709	0.94 678	1.58 704

UNDER WATER-64	2.47 691	1.89 696	4.86 692	1.82 699	1.44 692	3.18 701	1.57 698	2.62 700	5.64 710	2.05 684	2.13 676	4.13 700	3.76 704	2.62 671	3.42 692	1.47 701	0.85 696	1.57 706	1.07 701	1.82 702	1.49 700

TorneroNet-64	2.65 692	1.83 691	3.30 668	1.46 687	1.20 686	3.89 705	0.99 666	3.51 712	6.71 714	2.56 697	4.60 710	4.22 701	3.85 705	3.33 694	3.14 685	1.19 694	0.65 679	1.39 701	0.79 690	3.31 713	1.15 692

notaker	2.66 693	2.07 702	3.31 670	2.61 708	1.43 690	1.76 677	1.11 677	2.76 703	1.79 683	2.26 692	11.53 723	3.96 699	4.29 707	3.09 690	2.76 679	1.55 703	0.88 697	1.70 709	1.07 701	2.00 704	1.35 697

UNDER WATER	2.74 694	1.85 693	4.54 691	1.81 698	1.44 692	2.34 695	1.40 693	3.24 707	6.60 713	2.60 698	2.76 692	5.75 710	5.24 711	3.02 688	4.01 697	1.45 700	0.81 694	1.59 707	1.06 700	1.80 701	1.51 701

MADNet++	2.79 695	2.11 706	2.97 640	2.49 706	2.28 705	2.95 700	2.31 707	2.67 701	2.47 698	3.03 705	3.13 699	2.70 690	2.92 696	4.10 703	4.48 702	2.68 711	2.24 715	3.04 718	2.44 715	2.37 707	2.34 712

WAO-8	2.80 696	2.14 707	2.89 629	1.91 700	1.04 678	3.98 706	0.96 664	3.26 708	6.17 711	2.15 689	3.37 702	3.31 695	2.41 693	11.84 718	2.03 657	2.05 708	1.86 709	1.54 704	0.92 694	1.22 688	0.87 675

Venus	2.80 696	2.14 707	2.89 629	1.91 700	1.04 678	3.98 706	0.96 664	3.26 708	6.17 711	2.15 689	3.37 702	3.31 695	2.41 693	11.84 718	2.03 657	2.05 708	1.86 709	1.54 704	0.92 694	1.22 688	0.87 675

DGSMNet	2.89 698	0.63 446	3.18 660	3.43 713	4.17 711	2.57 698	6.98 720	0.97 591	0.83 597	0.56 454	1.86 670	0.79 563	0.62 567	1.64 550	1.39 627	4.61 716	5.01 721	5.17 721	4.71 721	4.44 718	4.19 717

MANE	2.90 699	1.14 636	2.96 637	1.03 671	1.01 676	5.01 710	2.45 708	5.36 714	6.88 715	3.58 707	4.76 712	5.99 711	4.99 709	4.23 704	4.61 704	0.56 666	0.67 681	0.44 658	0.78 688	0.51 644	1.03 688

SGM-ForestM	2.98 700	1.70 685	3.52 676	0.67 644	0.47 610	5.18 711	3.36 713	3.30 710	2.86 704	4.44 709	3.79 706	9.80 718	5.50 712	6.29 712	6.52 712	0.27 630	0.36 644	0.24 614	0.27 574	0.38 594	0.58 647

xyz-stereo	3.02 701	0.29 186	30.64 745	0.23 91	0.12 21	15.52 721	0.24 310	0.51 205	0.47 267	0.59 497	7.99 714	0.64 476	0.47 494	1.39 506	0.50 460	0.09 146	0.07 77	0.34 642	0.07 107	0.13 202	0.08 51

MSAF-DinoV2	3.10 702	1.86 695	10.68 715	3.61 714	0.30 454	3.34 702	0.82 656	2.81 704	1.79 683	0.80 603	0.87 599	1.56 673	1.10 648	26.49 743	1.96 652	0.17 541	0.13 451	0.19 578	1.63 710	0.92 677	0.99 685

JetRed	3.29 703	4.93 714	10.17 714	1.45 686	1.72 700	7.44 713	5.05 718	3.06 705	2.12 694	2.41 696	2.39 683	2.99 692	2.37 692	3.51 698	6.44 711	1.32 699	1.90 711	1.37 700	1.23 705	2.21 706	1.76 706

LSM	3.31 704	1.11 630	5.29 696	9.40 720	30.65 740	0.84 599	1.12 678	0.91 537	1.22 654	1.36 668	2.19 678	0.93 611	0.83 614	1.66 552	0.90 561	0.21 589	0.31 634	0.24 614	0.28 578	0.39 604	6.33 720

U	3.37 705	0.17 2	0.91 116	0.26 189	13.79 726	19.19 730	0.15 44	0.41 90	0.31 39	0.17 43	0.18 54	0.27 212	0.15 53	0.21 10	0.16 37	0.09 146	0.06 24	17.88 737	12.81 730	0.10 110	0.08 51

KSHMR	4.10 706	1.97 701	5.27 695	1.71 694	1.47 694	1.96 682	1.28 685	3.19 706	17.33 732	2.12 685	15.91 726	9.18 717	1.57 677	8.42 715	1.98 654	1.52 702	1.26 703	1.67 708	1.19 703	1.67 700	1.40 699

ktn	4.35 707	2.10 703	2.89 629	1.80 696	1.49 696	2.13 690	1.41 695	2.26 698	12.72 720	11.41 722	16.43 727	11.15 720	3.75 703	4.36 706	3.18 686	1.82 706	0.98 701	1.73 710	1.21 704	2.97 712	1.27 695

LE_ROB	4.43 708	1.35 667	9.38 710	2.79 709	3.93 709	2.43 697	3.46 714	2.68 702	11.19 717	11.66 723	4.73 711	5.26 709	10.46 719	4.50 707	9.49 718	0.82 679	0.69 687	1.34 699	0.98 697	0.75 668	0.76 665

tt	4.93 709	0.27 143	4.20 688	2.29 704	1.58 698	10.20 716	16.97 726	9.42 722	5.02 709	1.67 680	1.28 647	4.68 706	5.03 710	3.37 697	5.92 709	6.16 719	9.47 730	2.82 716	3.18 718	3.60 714	1.53 702

TorneroNet	5.50 710	1.92 699	3.16 657	1.47 688	1.25 689	14.07 719	1.06 674	4.90 713	20.99 737	10.17 718	16.48 728	11.88 724	6.93 714	3.34 695	4.20 700	1.30 698	0.69 687	1.45 703	0.86 692	2.61 710	1.20 693

TCMNet-wrong-test	5.51 711	6.62 717	6.20 702	13.02 727	11.90 720	7.14 712	5.53 719	6.99 719	1.44 668	2.65 699	3.10 698	8.37 716	5.95 713	4.75 708	6.05 710	3.07 714	0.98 701	2.38 714	1.99 712	6.62 721	5.43 719

coex-ft	5.95 712	1.67 681	60.57 746	0.34 421	0.30 454	0.77 574	0.69 638	0.74 375	4.41 708	19.22 732	2.15 677	1.62 674	7.97 716	1.81 584	8.96 717	0.44 655	2.08 713	0.18 571	0.19 519	0.38 594	4.62 718

HanzoNet	7.64 713	2.86 713	5.05 693	7.01 717	3.97 710	2.18 692	1.34 689	3.37 711	4.05 707	13.17 724	10.58 717	10.73 719	16.52 729	8.45 716	10.51 722	10.48 729	9.72 731	5.59 723	13.46 731	6.84 722	6.83 721

USTest	8.10 714	7.17 718	8.96 709	9.25 719	9.05 715	15.27 720	23.78 728	9.96 723	9.47 716	5.94 713	6.75 713	7.80 715	7.48 715	8.83 717	11.21 723	2.21 710	3.56 718	2.86 717	3.20 719	5.02 719	4.16 716

light-stereo	8.15 715	2.75 712	9.83 713	12.24 723	9.63 716	19.16 729	0.44 556	6.84 718	3.57 706	13.44 725	22.94 743	23.04 735	1.65 679	17.20 732	7.61 715	3.06 713	2.25 716	0.42 654	0.52 664	4.07 716	2.31 711

EDNetEfficientorigin	8.18 716	0.98 599	145.96 748	0.51 595	0.89 666	0.72 543	0.48 579	0.85 483	1.56 674	2.12 685	1.49 660	1.29 660	1.31 660	1.83 586	2.13 663	0.13 439	0.12 426	0.17 549	0.18 499	0.39 604	0.45 624

DGTPSM_ROB	8.89 717	5.62 715	12.25 719	5.92 716	11.32 718	8.54 714	24.18 729	6.40 716	13.49 723	5.15 710	11.46 721	6.19 713	10.92 721	7.00 713	13.72 724	4.47 715	7.65 722	3.92 719	7.45 726	4.38 717	7.87 725

Selective-IGEV-i1pa	9.22 718	12.57 725	9.49 712	2.20 702	1.49 696	16.83 723	8.03 721	14.34 729	11.26 718	10.52 719	15.24 725	14.52 728	11.94 728	18.22 733	9.78 720	7.79 728	3.09 717	5.20 722	2.49 716	2.46 709	6.90 722

DPSMNet_ROB	9.48 719	5.64 716	13.01 723	8.82 718	11.82 719	8.54 714	24.20 730	6.41 717	13.65 726	5.32 712	11.47 722	6.33 714	10.92 721	7.69 714	13.89 725	7.25 727	8.19 726	5.06 720	7.78 727	5.31 720	8.26 726

iinet-test	11.61 720	10.56 719	11.80 716	12.17 721	12.09 721	18.69 724	26.70 734	13.53 725	13.46 721	9.91 716	10.28 715	11.17 721	11.16 723	12.37 722	14.43 726	6.71 723	7.85 723	6.13 724	6.95 722	8.33 723	7.85 723

IINet	11.61 720	10.56 719	11.80 716	12.17 721	12.09 721	18.69 724	26.70 734	13.53 725	13.46 721	9.91 716	10.28 715	11.17 721	11.16 723	12.37 722	14.43 726	6.71 723	7.85 723	6.13 724	6.95 722	8.33 723	7.85 723

BEATNet-Init1	12.10 722	11.19 721	27.29 743	2.99 710	3.51 708	21.84 736	11.10 722	14.34 729	13.83 727	20.34 733	20.33 733	26.35 745	20.03 731	19.06 734	14.80 730	1.74 705	1.81 708	2.05 712	2.49 716	3.69 715	3.12 715

DPSM_ROB	12.34 723	11.21 723	12.51 720	12.91 725	12.80 724	19.84 733	28.28 737	14.38 731	14.28 728	10.58 720	11.26 719	12.03 725	11.85 726	13.15 726	15.34 731	7.11 725	8.31 727	6.50 727	7.35 724	8.84 725	8.31 727

DPSM	12.34 723	11.21 723	12.51 720	12.91 725	12.80 724	19.84 733	28.28 737	14.38 731	14.28 728	10.58 720	11.26 719	12.03 725	11.85 726	13.15 726	15.34 731	7.11 725	8.31 727	6.50 727	7.35 724	8.84 725	8.31 727

DLNR-FE	13.43 725	20.01 730	23.53 731	121.73 748	33.87 741	0.46 200	0.15 44	8.09 721	0.35 96	0.28 219	0.37 259	0.26 199	0.17 78	0.75 417	0.29 279	6.68 722	0.26 618	0.09 167	0.38 634	50.82 748	0.18 384

DLNR_Zeroshot_test	13.43 725	19.94 729	23.55 732	121.61 747	35.03 742	0.46 200	0.15 44	8.02 720	0.35 96	0.28 219	0.37 259	0.26 199	0.17 78	0.76 421	0.29 279	6.42 721	0.26 618	0.09 167	0.38 634	50.13 747	0.18 384

LRCNet_RVC	13.74 727	19.30 727	12.75 722	19.46 730	12.69 723	1.86 678	0.41 534	12.33 724	1.05 637	15.77 728	18.83 732	12.62 727	8.70 718	12.21 721	9.62 719	22.22 739	8.37 729	25.85 741	24.01 741	19.32 738	17.44 738

DPSimNet_ROB	17.97 728	20.20 734	24.98 736	17.62 728	15.92 727	21.53 735	21.00 727	13.70 727	15.61 730	23.89 745	14.69 724	22.87 733	24.58 745	12.70 725	14.56 728	18.48 738	12.91 732	20.21 739	12.05 729	17.76 728	14.17 730

HaxPig	19.86 729	22.40 735	22.34 730	17.95 729	17.95 728	11.77 718	11.89 723	16.02 733	15.89 731	21.10 735	21.41 734	18.74 732	18.39 730	20.08 735	19.69 733	23.63 743	23.22 742	24.06 740	23.69 740	23.00 739	23.95 740

Anonymous_1	22.91 730	11.20 722	12.13 718	12.75 724	26.28 738	19.43 731	27.92 736	14.08 728	13.61 724	14.96 727	10.58 717	11.26 723	11.19 725	12.55 724	14.57 729	38.28 746	7.88 725	34.96 744	63.99 746	89.57 749	10.94 729

PML	23.15 731	16.83 726	7.78 706	5.49 715	9.93 717	51.13 747	104.50 749	5.76 715	13.62 725	37.30 749	105.93 749	30.86 746	23.50 737	12.07 720	7.87 716	6.30 720	2.12 714	6.32 726	2.43 714	10.44 727	2.90 714

MEDIAN_ROB	23.96 732	27.05 744	26.39 741	22.16 731	22.13 730	16.12 722	13.97 724	20.24 734	20.05 733	25.50 746	25.31 744	22.96 734	22.63 735	24.39 736	23.24 737	28.20 744	27.23 746	28.62 742	27.75 744	27.50 740	27.76 743

RAFT-FEzeroshot	24.80 733	22.55 738	24.73 733	26.10 734	25.76 733	39.84 739	57.07 745	28.84 739	28.79 742	21.14 737	22.48 737	24.18 738	23.88 739	26.38 737	30.87 741	14.26 731	16.71 737	13.09 729	14.82 734	17.79 732	16.72 735

RAFT-FE	24.80 733	22.55 738	24.73 733	26.10 734	25.76 733	39.84 739	57.07 745	28.84 739	28.79 742	21.14 737	22.48 737	24.18 738	23.88 739	26.38 737	30.87 741	14.26 731	16.71 737	13.09 729	14.82 734	17.79 732	16.72 735

CasAABBNet	24.81 735	22.53 736	24.83 735	26.08 733	25.74 732	39.86 741	57.06 743	28.87 742	28.83 744	21.16 740	22.54 739	24.22 740	23.89 742	26.38 737	30.87 741	14.25 730	16.71 737	13.09 729	14.81 733	17.78 729	16.71 732

FlowAnything	24.85 736	22.54 737	25.10 737	26.11 736	25.76 733	39.86 741	57.00 740	28.89 743	28.87 745	21.31 742	22.68 742	24.22 740	23.87 738	26.39 740	30.89 745	14.26 731	16.78 741	13.10 733	14.90 738	17.78 729	16.69 731

Hybrid-DGEV	24.86 737	22.58 740	25.22 739	26.11 736	25.76 733	39.92 743	57.06 743	29.03 746	29.01 748	21.12 736	22.64 740	24.13 737	23.91 743	26.46 742	30.82 739	14.27 734	16.70 736	13.09 729	14.83 737	17.78 729	16.71 732

Selective-RAFT-Error	24.87 738	22.59 741	25.14 738	26.13 738	25.82 737	39.93 744	57.03 741	28.97 744	28.95 746	21.21 741	22.65 741	24.25 742	23.98 744	26.43 741	30.83 740	14.27 734	16.71 737	13.10 733	14.82 734	17.82 734	16.76 737

fast-reg	25.26 739	22.76 743	26.49 742	26.66 739	27.60 739	41.51 746	57.03 741	28.84 739	28.98 747	20.78 734	22.21 735	23.55 736	23.30 736	26.97 746	31.44 746	14.39 737	16.67 735	15.16 736	15.84 739	18.23 737	16.71 732

LSM0	26.58 740	22.63 742	25.88 740	30.13 740	52.21 748	39.94 745	56.74 739	28.97 744	28.72 741	21.14 737	22.26 736	24.43 743	23.88 739	26.54 744	30.87 741	14.32 736	16.55 734	13.12 735	14.71 732	17.92 735	20.60 739

AVERAGE_ROB	26.93 741	30.34 745	29.27 744	25.82 732	25.34 731	19.48 732	15.17 725	23.55 738	23.00 740	28.45 747	27.87 745	26.25 744	25.86 746	26.96 745	25.55 738	31.30 745	30.07 747	31.76 743	30.81 745	30.79 744	30.93 744

xxxxx1	28.96 742	20.11 731	14.07 725	49.74 741	39.15 743	18.98 726	26.64 731	21.94 735	20.21 734	16.45 729	17.48 729	18.36 729	21.56 732	16.21 729	20.88 734	23.07 740	26.55 743	66.40 747	78.70 747	30.27 741	32.51 745

tt_ll	28.96 742	20.11 731	14.07 725	49.74 741	39.15 743	18.98 726	26.64 731	21.94 735	20.21 734	16.45 729	17.48 729	18.36 729	21.56 732	16.21 729	20.88 734	23.07 740	26.55 743	66.40 747	78.70 747	30.27 741	32.51 745

ff	28.96 742	20.11 731	14.07 725	49.74 741	39.15 743	18.98 726	26.64 731	21.94 735	20.21 734	16.45 729	17.48 729	18.36 729	21.56 732	16.21 729	20.88 734	23.07 740	26.55 743	66.40 747	78.70 747	30.27 741	32.51 745

RSGM-EC	41.56 745	31.72 746	19.92 728	51.66 744	47.86 746	38.70 737	61.61 747	33.83 747	22.80 738	23.45 743	29.29 746	43.76 747	35.31 747	66.76 747	70.17 748	66.40 748	37.60 748	48.67 745	25.68 742	48.86 745	27.21 741

acva	41.56 745	31.72 746	19.92 728	51.66 744	47.86 746	38.70 737	61.61 747	33.83 747	22.80 738	23.45 743	29.29 746	43.76 747	35.31 747	66.76 747	70.17 748	66.40 748	37.60 748	48.67 745	25.68 742	48.86 745	27.21 741

Selective-IGEV-i16pa	47.65 747	67.17 748	7.20 705	2.47 705	2.32 706	116.02 749	1.42 696	90.41 750	82.69 749	32.69 748	90.10 748	60.10 749	84.41 749	129.53 750	52.52 747	50.16 747	15.10 733	18.00 738	9.63 728	0.94 678	40.09 748

test_example2	115.39 748	123.23 749	94.57 747	115.52 746	123.55 749	101.63 748	114.33 750	53.41 749	99.48 750	134.90 750	135.05 750	85.83 750	85.11 750	111.32 749	106.15 750	152.55 750	205.26 750	99.78 750	114.96 750	140.96 750	110.20 749

GS-Stereo							0.21 192	0.62 296	0.41 190	0.22 124	0.22 98	0.17 66	0.18 104	0.44 259	0.16 37	0.10 255	0.16 518	0.08 66	0.11 314	0.33 547	0.84 670

FSD					0.29 437	0.35 71	0.33 481	0.44 117	0.46 247	0.32 248	0.32 225	0.37 293	0.32 344	0.35 182	0.32 328	0.28 634	0.27 625	0.31 635	0.30 594	0.31 529

ccccc		297.21 750		374.70 749	380.44 750	203.92 750		216.32 751		203.37 751		215.01 751		312.78 751		412.57 751	356.13 751	256.09 751	227.69 751	428.88 751

ASD4		19.65 728

Low-res two-view benchmark