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

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 25	0.13 20	0.15 1	0.16 62	0.22 1	0.41 107	0.12 1	0.17 29	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 56	0.07 8	0.06 2	0.08 58	0.08 98	0.08 31	0.33 197

LACA3	0.21 2	0.43 184	0.86 6	0.19 2	0.12 8	0.34 47	0.17 75	0.28 5	0.35 32	0.17 14	0.14 11	0.15 20	0.14 23	0.29 37	0.14 1	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.07 1

DepthFocus	0.22 3	0.33 74	1.23 71	0.20 4	0.15 47	0.20 7	0.15 44	0.31 12	0.20 2	0.16 7	0.17 29	0.15 20	0.13 18	0.24 11	0.18 6	0.09 94	0.08 72	0.11 292	0.10 185	0.09 52	0.08 5

S2M2_XL	0.22 3	0.36 109	1.33 93	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 7	0.20 51	0.15 20	0.14 23	0.21 2	0.22 56	0.11 284	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.10 80	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.23 5	0.31 46	0.87 8	0.23 46	0.11 5	0.40 104	0.16 62	0.33 16	0.40 103	0.20 40	0.19 44	0.18 76	0.17 66	0.38 102	0.17 3	0.11 284	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.10 80	0.09 10

LACA1	0.24 6	0.74 368	1.01 28	0.20 4	0.10 1	0.42 129	0.14 23	0.33 16	0.38 73	0.16 7	0.11 3	0.14 10	0.15 43	0.27 27	0.16 2	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.08 5

Test_v1	0.24 6	0.32 60	1.04 33	0.21 13	0.14 33	0.27 15	0.15 44	0.39 44	0.29 9	0.18 23	0.19 44	0.15 20	0.13 18	0.28 33	0.20 25	0.10 183	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.49 313

Pro-Stereo	0.24 6	0.30 34	0.81 3	0.22 25	0.15 47	0.49 207	0.15 44	0.23 2	0.39 93	0.16 7	0.14 11	0.15 20	0.09 1	0.49 184	0.21 37	0.08 42	0.06 2	0.10 212	0.37 562	0.08 31	0.22 116

BridgeDepth_RVC	0.24 6	0.51 248	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 28	0.12 4	0.34 20	0.60 269	0.16 7	0.15 18	0.16 44	0.20 130	0.33 65	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DispViT+	0.25 10	0.29 16	1.12 49	0.20 4	0.44 457	0.22 10	0.14 23	0.43 71	0.40 103	0.20 40	0.17 29	0.18 76	0.15 43	0.39 106	0.19 14	0.11 284	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 10

FlowAnything_test	0.25 10	0.41 160	0.71 1	0.28 152	0.17 85	0.37 73	0.20 127	0.39 44	0.28 6	0.25 101	0.20 51	0.21 116	0.17 66	0.28 33	0.26 120	0.13 394	0.10 172	0.14 455	0.16 368	0.17 257	0.16 66

BridgeDepth	0.26 12	0.63 304	1.36 97	0.23 46	0.10 1	0.38 85	0.15 44	0.35 23	0.37 55	0.17 14	0.13 9	0.23 135	0.19 112	0.32 57	0.23 75	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.26 12	0.43 184	0.82 4	0.23 46	0.21 173	0.31 28	0.11 2	0.36 28	0.43 121	0.24 93	0.18 35	0.16 44	0.14 23	0.30 41	0.28 144	0.10 183	0.16 297	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.42 260

DEFOM-Stereo	0.26 12	0.61 295	1.22 70	0.24 61	0.14 33	0.49 207	0.18 93	0.31 12	0.31 14	0.20 40	0.18 35	0.15 20	0.14 23	0.42 134	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.16 66

TS12	0.27 15	0.34 89	1.13 55	0.26 100	0.12 8	0.47 185	0.16 62	0.49 122	0.48 159	0.21 53	0.31 186	0.18 76	0.20 130	0.32 57	0.24 87	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.10 15

MatchStereo	0.27 15	0.41 160	1.77 159	0.21 13	0.10 1	0.21 9	0.14 23	0.43 71	0.43 121	0.15 6	0.26 128	0.15 20	0.15 43	0.27 27	0.20 25	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 5
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	0.27 15	0.32 60	1.41 111	0.24 61	0.17 85	0.24 12	0.09 1	0.36 28	0.50 177	0.17 14	0.25 114	0.22 122	0.17 66	0.27 27	0.29 156	0.16 487	0.12 228	0.11 292	0.12 276	0.15 211	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.28 18	0.37 124	0.88 10	0.28 152	0.18 106	0.28 16	0.22 208	0.40 51	0.58 251	0.25 101	0.30 172	0.27 188	0.27 251	0.38 102	0.25 105	0.14 436	0.12 228	0.13 418	0.10 185	0.13 163	0.14 43

PointNet	0.29 19	0.30 34	1.14 61	0.22 25	0.14 33	0.36 63	0.17 75	0.35 23	0.34 26	0.17 14	0.16 25	0.19 93	0.13 18	0.26 22	0.38 255	0.11 284	0.52 446	0.08 58	0.07 63	0.07 2	0.68 414

LG-Stereo_L2	0.29 19	0.42 167	0.97 15	0.36 339	0.25 243	0.31 28	0.22 208	0.40 51	0.28 6	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.44 143	0.23 75	0.08 42	0.49 438	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.58 369

rvit_stereo_0081	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 251	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 161	0.36 94	0.25 105	0.14 436	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.13 163	0.11 23

rvit_stereo_0082	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 251	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 161	0.36 94	0.25 105	0.14 436	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.13 163	0.11 23

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 23	0.43 184	1.28 83	0.31 221	0.39 420	0.45 159	0.22 208	0.45 88	0.34 26	0.21 53	0.28 151	0.19 93	0.21 147	0.26 22	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.13 163	0.42 260

LiteMatch	0.30 23	0.82 404	0.99 19	0.30 196	0.14 33	0.30 23	0.21 170	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.38 357	0.61 243	0.42 286	0.11 284	0.06 2	0.10 212	0.08 98	0.14 195	0.19 89

VMStereo-Base	0.30 23	0.40 152	1.72 154	0.20 4	0.12 8	0.42 129	0.17 75	0.38 40	0.42 114	0.22 66	0.32 203	0.29 209	0.21 147	0.33 65	0.21 37	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.20 100

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.42 167	0.97 15	0.35 320	0.28 291	0.28 16	0.21 170	0.39 44	0.30 11	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.45 146	0.22 56	0.08 42	0.71 488	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.51 323

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 195	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 156	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.57 362

MLG-Stereo_test3	0.31 27	0.44 199	1.03 31	0.48 456	0.40 430	0.36 63	0.13 10	0.39 44	0.46 145	0.28 150	0.19 44	0.17 62	0.12 11	0.25 17	0.18 6	0.09 94	0.53 449	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.45 292

test_for_model	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 195	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 156	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.57 362

trnet	0.31 27	0.31 46	1.65 146	0.20 4	0.12 8	0.55 292	0.15 44	0.50 146	0.51 184	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 147	0.34 73	0.24 87	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.09 52	0.12 26

GLC_STEREO	0.31 27	0.30 34	1.80 165	0.29 175	0.12 8	0.41 115	0.20 127	0.39 44	0.42 114	0.26 122	0.31 186	0.25 157	0.19 112	0.36 94	0.26 120	0.09 94	0.11 205	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.15 53

CREStereo	0.31 27	0.35 101	1.66 148	0.19 2	0.13 20	0.55 292	0.17 75	0.50 146	0.50 177	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 147	0.34 73	0.23 75	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.10 80	0.12 26
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
LiteMatch*	0.32 33	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.14 33	0.28 16	0.15 44	0.30 7	0.31 14	0.17 14	0.14 11	0.16 44	0.15 43	0.49 184	0.37 246	0.09 94	0.77 493	0.08 58	0.38 567	0.08 31	0.81 468

aanet-new-12k	0.32 33	0.42 167	1.47 121	0.28 152	0.20 158	0.44 151	0.20 127	0.55 198	0.38 73	0.20 40	0.17 29	0.16 44	0.21 147	0.28 33	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.12 128	0.90 496

aanet-new-14k	0.32 33	0.52 253	1.51 126	0.28 152	0.15 47	0.37 73	0.21 170	0.49 122	0.39 93	0.21 53	0.28 151	0.16 44	0.29 290	0.27 27	0.20 25	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.12 128	0.70 425

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 33	0.42 167	1.19 66	0.23 46	0.32 345	0.48 195	0.20 127	0.50 146	0.38 73	0.27 135	0.31 186	0.26 174	0.14 23	0.24 11	0.41 276	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.58 369

RT-Monster	0.32 33	0.34 89	1.13 55	0.25 80	0.28 291	0.45 159	0.16 62	0.56 205	0.59 261	0.39 214	0.37 234	0.28 197	0.21 147	0.34 73	0.23 75	0.09 94	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.15 211	0.43 271

LACA2	0.32 33	1.15 508	2.00 217	0.20 4	0.10 1	0.39 94	0.17 75	0.35 23	0.40 103	0.16 7	0.15 18	0.18 76	0.14 23	0.31 45	0.21 37	0.09 94	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.13 163	0.07 1

gcap_with_dpt	0.32 33	0.38 135	1.30 87	0.24 61	0.30 316	0.48 195	0.21 170	0.52 162	0.36 48	0.28 150	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.23 3	0.27 129	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 402

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 33	0.40 152	1.21 67	0.35 320	0.16 61	0.29 20	0.16 62	0.59 227	0.56 236	0.20 40	0.20 51	0.17 62	0.26 235	0.40 116	0.38 255	0.09 94	0.08 72	0.08 58	0.25 472	0.12 128	0.43 271

gcap-zeroshot	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 207	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 196	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 376

CASnet	0.32 33	0.40 152	1.80 165	0.28 152	0.11 5	0.47 185	0.19 102	0.45 88	0.47 154	0.39 214	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.31 45	0.21 37	0.11 284	0.06 2	0.15 484	0.12 276	0.16 233	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 207	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 196	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 376

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 44	0.33 74	1.16 62	0.32 243	0.33 353	0.47 185	0.21 170	0.54 186	0.37 55	0.21 53	0.25 114	0.22 122	0.23 187	0.23 3	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.11 104	1.08 536

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 44	0.40 152	1.30 87	0.24 61	0.31 329	0.47 185	0.20 127	0.49 122	0.36 48	0.28 150	0.32 203	0.27 188	0.14 23	0.25 17	0.41 276	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 402

3.75w	0.33 44	0.27 3	1.02 29	0.22 25	0.21 173	0.44 151	0.16 62	0.47 108	0.33 22	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.18 91	0.54 213	0.24 87	0.08 42	1.14 542	0.07 1	0.08 98	0.07 2	0.56 356

RAStereo	0.33 44	0.81 402	2.22 284	0.27 126	0.18 106	0.25 13	0.20 127	0.45 88	0.38 73	0.21 53	0.26 128	0.20 105	0.16 60	0.26 22	0.26 120	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.13 163	0.09 10

rvit_stereo_0080	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 344	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 161	0.32 57	0.27 129	0.14 436	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.15 211	0.17 74

whm_eth	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 344	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 161	0.32 57	0.27 129	0.14 436	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.15 211	0.17 74

CES	0.33 44	0.32 60	1.46 117	0.25 80	0.50 475	0.40 104	0.20 127	0.48 117	0.48 159	0.22 66	0.29 161	0.26 174	0.19 112	0.35 88	0.22 56	0.09 94	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.16 233	0.54 344

aanet-new-24k	0.34 51	0.65 314	1.61 139	0.25 80	0.56 497	0.40 104	0.21 170	0.42 63	0.31 14	0.20 40	0.28 151	0.18 76	0.20 130	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.10 172	0.08 58	0.32 525	0.12 128	0.32 192

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 51	0.47 215	1.07 38	0.30 196	0.27 275	0.35 55	0.20 127	0.47 108	0.32 18	0.22 66	0.23 95	0.14 10	0.22 161	0.24 11	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.47 597	0.09 52	1.29 563

GeoVLM	0.34 51	0.27 3	0.99 19	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 243	0.39 262	0.11 284	0.81 502	0.07 1	0.56 621	0.07 2	0.84 474

BStereo	0.34 51	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	0.50 226	0.21 170	0.49 122	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 88	0.47 320	0.07 8	0.42 421	0.16 505	0.21 442	0.12 128	0.42 260

NLSM3	0.34 51	0.67 317	1.42 112	0.26 100	0.24 232	0.43 137	0.19 102	0.63 254	0.49 165	0.21 53	0.27 142	0.21 116	0.25 218	0.30 41	0.27 129	0.07 8	0.06 2	0.10 212	0.09 135	0.10 80	0.51 323

MonSter++	0.34 51	0.27 3	1.00 23	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 243	0.40 267	0.11 284	0.82 505	0.07 1	0.56 621	0.07 2	0.84 474

HiDET	0.34 51	0.27 3	1.12 49	0.21 13	0.13 20	0.36 63	0.14 23	0.37 31	0.35 32	0.17 14	0.15 18	0.17 62	0.15 43	0.59 231	0.59 390	0.09 94	0.58 461	0.07 1	0.44 585	0.07 2	0.73 434

3.5w_stereo	0.34 51	0.33 74	1.17 63	0.21 13	0.15 47	0.40 104	0.14 23	0.46 98	0.36 48	0.23 80	0.25 114	0.15 20	0.19 112	0.80 335	0.24 87	0.07 8	1.02 529	0.07 1	0.07 63	0.07 2	0.52 331

castereo	0.34 51	0.48 224	1.00 23	0.25 80	0.29 300	0.41 115	0.27 344	0.76 318	0.49 165	0.23 80	0.30 172	0.24 147	0.31 311	0.29 37	0.29 156	0.09 94	0.20 344	0.09 144	0.31 517	0.12 128	0.44 287

rvit_stereo_0081_aga	0.34 51	0.67 317	1.79 163	0.27 126	0.20 158	0.34 47	0.21 170	0.43 71	0.48 159	0.26 122	0.28 151	0.27 188	0.21 147	0.33 65	0.25 105	0.14 436	0.11 205	0.11 292	0.10 185	0.14 195	0.18 83

CAS++	0.34 51	0.39 144	1.90 193	0.25 80	0.18 106	0.32 36	0.20 127	0.78 332	0.44 133	0.31 171	0.31 186	0.21 116	0.16 60	0.34 73	0.20 25	0.15 467	0.13 248	0.13 418	0.10 185	0.15 211	0.14 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 51	0.38 135	1.96 208	0.27 126	0.35 382	0.43 137	0.22 208	0.43 71	0.34 26	0.24 93	0.34 218	0.23 135	0.28 269	0.34 73	0.22 56	0.08 42	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.35 213

LoS	0.34 51	0.35 101	1.88 189	0.25 80	0.13 20	0.53 267	0.20 127	0.50 146	0.53 209	0.26 122	0.28 151	0.37 262	0.24 200	0.40 116	0.25 105	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
aanet-new-8k	0.35 64	0.64 309	1.63 142	0.26 100	0.26 261	0.45 159	0.21 170	0.56 205	0.38 73	0.18 23	0.22 76	0.18 76	0.25 218	0.32 57	0.21 37	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.85 480

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 64	0.47 215	1.26 78	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 187	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 228	0.08 58	0.30 506	0.13 163	1.52 581

CSFM-Stereo	0.35 64	0.30 34	0.95 14	0.21 13	0.12 8	0.39 94	0.15 44	0.37 31	0.31 14	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.16 60	0.64 260	0.53 360	0.12 344	0.85 509	0.07 1	0.50 607	0.07 2	0.79 457

DilatedVolume-Stereo	0.35 64	0.38 135	1.21 67	0.26 100	0.20 158	0.41 115	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.37 202	0.35 225	0.29 209	0.24 200	0.64 260	0.55 372	0.09 94	0.19 329	0.08 58	0.11 238	0.12 128	0.50 316

2w_stereo	0.35 64	0.30 34	0.99 19	0.23 46	0.13 20	0.41 115	0.20 127	0.54 186	0.37 55	0.28 150	0.23 95	0.13 1	0.23 187	0.69 284	0.24 87	0.06 1	1.07 533	0.07 1	0.19 418	0.07 2	0.64 397

1w_stereo	0.35 64	0.28 10	0.86 6	0.24 61	0.17 85	0.44 151	0.22 208	0.60 234	0.43 121	0.27 135	0.30 172	0.14 10	0.26 235	0.61 243	0.25 105	0.07 8	0.79 495	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.79 457

tt45	0.35 64	0.80 397	1.46 117	0.26 100	0.17 85	0.55 292	0.22 208	0.44 82	0.39 93	0.24 93	0.26 128	0.25 157	0.18 91	0.64 260	0.36 235	0.09 94	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.29 168

999	0.35 64	0.74 368	1.38 101	0.27 126	0.18 106	0.50 226	0.23 248	0.40 51	0.41 107	0.21 53	0.33 209	0.23 135	0.18 91	0.74 313	0.37 246	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.26 438	0.26 148

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 64	0.47 215	1.24 74	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 187	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 228	0.08 58	0.30 506	0.13 163	1.53 584

MGS-Stereo	0.35 64	0.48 224	1.99 216	0.26 100	0.14 33	0.41 115	0.22 208	0.41 56	0.48 159	0.24 93	0.51 331	0.25 157	0.18 91	0.33 65	0.22 56	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.47 607	0.10 15

MaDis-Stereo	0.35 64	0.89 435	2.15 263	0.25 80	0.29 300	0.29 20	0.17 75	0.47 108	0.41 107	0.21 53	0.22 76	0.28 197	0.21 147	0.32 57	0.31 186	0.10 183	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.11 104	0.12 26

CroCo-Stereo	0.35 64	0.71 345	1.67 150	0.32 243	0.17 85	0.19 6	0.21 170	0.79 340	0.54 215	0.22 66	0.25 114	0.55 388	0.22 161	0.28 33	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.12 128	0.10 15
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
PMTNet	0.35 64	0.38 135	1.75 157	0.21 13	0.14 33	0.57 323	0.24 278	0.48 117	0.44 133	0.28 150	0.32 203	0.26 174	0.24 200	0.41 125	0.24 87	0.42 620	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.18 282	0.15 53

aanet-new-16k	0.36 77	0.73 356	1.88 189	0.27 126	0.30 316	0.36 63	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.19 30	0.21 62	0.19 93	0.21 147	0.27 27	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 536

AdaDepth	0.36 77	0.43 184	1.65 146	0.26 100	0.22 188	0.46 171	0.16 62	0.31 12	0.53 209	0.21 53	0.20 51	0.14 10	0.18 91	0.37 98	0.21 37	0.07 8	0.67 477	0.08 58	0.24 464	0.10 80	0.74 440

water-stereo	0.36 77	0.61 295	1.58 132	0.25 80	0.14 33	0.38 85	0.18 93	0.44 82	0.35 32	0.31 171	0.35 225	0.28 197	0.25 218	0.45 146	0.38 255	0.12 344	0.09 137	0.09 144	0.08 98	0.11 104	0.74 440

asd	0.36 77	0.28 10	1.21 67	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.14 23	0.37 31	0.34 26	0.26 122	0.21 62	0.15 20	0.19 112	0.91 367	0.20 25	0.10 183	1.14 542	0.07 1	0.08 98	0.08 31	0.71 428

IGEV	0.36 77	0.34 89	1.03 31	0.21 13	0.24 232	0.42 129	0.16 62	0.38 40	0.41 107	0.37 202	0.22 76	0.14 10	0.12 11	0.63 253	0.40 267	0.08 42	0.73 491	0.08 58	0.53 615	0.09 52	0.52 331

MLG-Stereo_test1	0.36 77	0.45 208	1.50 125	0.24 61	0.35 382	0.45 159	0.13 10	0.36 28	0.51 184	0.20 40	0.10 1	0.18 76	0.12 11	0.33 65	0.18 6	0.08 42	1.36 572	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 300

LG-Stereo	0.36 77	0.61 295	1.37 100	0.26 100	0.37 403	0.43 137	0.20 127	0.55 198	0.44 133	0.25 101	0.30 172	0.50 355	0.17 66	0.30 41	0.37 246	0.10 183	0.18 323	0.11 292	0.10 185	0.24 392	0.43 271

fffft	0.36 77	0.70 340	1.51 126	0.25 80	0.15 47	0.42 129	0.24 278	0.46 98	0.42 114	0.22 66	0.19 44	0.20 105	0.16 60	0.47 156	0.69 435	0.07 8	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.30 486	0.45 292
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 77	0.83 409	1.48 123	0.26 100	0.15 47	0.46 171	0.22 208	0.40 51	0.43 121	0.23 80	0.24 101	0.21 116	0.18 91	0.47 156	0.59 390	0.07 8	0.07 24	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.42 260

rvit_0105_6	0.36 77	0.55 272	1.48 123	0.31 221	0.18 106	0.35 55	0.26 325	0.56 205	0.66 322	0.26 122	0.29 161	0.33 241	0.26 235	0.41 125	0.27 129	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.13 298	0.15 211	0.25 140

UniTT-Stereo	0.36 77	0.66 316	2.43 342	0.28 152	0.24 232	0.30 23	0.18 93	0.35 23	0.36 48	0.26 122	0.37 234	0.18 76	0.18 91	0.33 65	0.30 167	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.25 417	0.09 10

aanet-new-10k	0.37 88	0.77 382	1.75 157	0.34 294	0.39 420	0.49 207	0.21 170	0.51 156	0.34 26	0.23 80	0.20 51	0.19 93	0.22 161	0.29 37	0.22 56	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.14 195	0.75 443

Wave_Phase_stereo	0.37 88	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	1.09 608	0.21 170	0.52 162	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 88	0.47 320	0.07 8	0.42 421	0.16 505	0.21 442	0.12 128	0.42 260

LCMNet	0.37 88	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.13 20	0.39 94	0.14 23	0.37 31	0.37 55	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.15 43	0.69 284	0.60 395	0.09 94	0.80 498	0.07 1	0.55 618	0.07 2	0.93 504

xyz-stereo-finetune	0.37 88	0.90 441	1.23 71	0.22 25	0.12 8	0.53 267	0.26 325	0.57 214	0.58 251	0.30 168	0.33 209	0.29 209	0.24 200	0.60 238	0.62 408	0.09 94	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.13 163	0.14 43

ours_stereo	0.37 88	0.67 317	1.63 142	0.30 196	0.50 475	0.35 55	0.22 208	0.41 56	0.38 73	0.21 53	0.32 203	0.23 135	0.17 66	0.47 156	0.22 56	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.77 448

Pointernet	0.37 88	0.31 46	1.91 196	0.25 80	0.37 403	0.47 185	0.15 44	0.67 273	0.52 196	0.23 80	0.30 172	0.28 197	0.20 130	0.32 57	0.23 75	0.10 183	0.24 367	0.07 1	0.13 298	0.10 80	0.51 323

knoymous	0.37 88	0.34 89	1.83 170	0.25 80	0.18 106	0.45 159	0.24 278	0.60 234	0.40 103	0.42 230	0.39 248	0.54 379	0.25 218	0.41 125	0.29 156	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.07 63	0.13 163	0.20 100

sCroCo_RVC	0.37 88	0.39 144	2.38 320	0.35 320	0.27 275	0.31 28	0.22 208	0.49 122	0.48 159	0.23 80	0.34 218	0.25 157	0.24 200	0.35 88	0.25 105	0.15 467	0.17 311	0.12 355	0.11 238	0.15 211	0.15 53

aanet-new-32k	0.38 96	0.79 393	2.21 280	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 161	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 494

aanet-new-30k	0.38 96	0.79 393	2.22 284	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 161	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 494

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 96	0.46 211	1.24 74	0.27 126	0.30 316	0.45 159	0.19 102	0.48 117	0.34 26	0.19 30	0.21 62	0.22 122	0.20 130	0.57 222	0.21 37	0.08 42	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.08 31	1.79 606

depthmonostereo	0.38 96	0.68 327	1.59 136	0.48 456	0.14 33	0.41 115	0.19 102	0.52 162	0.42 114	0.26 122	0.29 161	0.31 228	0.29 290	0.64 260	0.33 211	0.09 94	0.10 172	0.09 144	0.08 98	0.10 80	0.50 316

MLG-Stereo	0.38 96	0.43 184	1.46 117	0.24 61	0.42 451	0.44 151	0.13 10	0.42 63	0.51 184	0.27 135	0.14 11	0.17 62	0.13 18	0.35 88	0.18 6	0.08 42	1.45 588	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 300

rvit_stereo_ft	0.38 96	1.01 468	1.86 185	0.33 267	0.21 173	0.28 16	0.27 344	0.59 227	0.55 227	0.24 93	0.28 151	0.28 197	0.27 251	0.35 88	0.28 144	0.14 436	0.09 137	0.11 292	0.11 238	0.14 195	0.31 186

CroCo-Stereo Lap2	0.38 96	0.91 445	2.02 225	0.33 267	0.38 413	0.23 11	0.21 170	0.63 254	0.51 184	0.23 80	0.28 151	0.29 209	0.23 187	0.34 73	0.28 144	0.10 183	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.22 367	0.15 53

CREStereo++_RVC	0.38 96	0.37 124	2.47 380	0.25 80	0.16 61	0.54 277	0.15 44	0.42 63	0.57 243	0.37 202	0.52 341	0.24 147	0.19 112	0.31 45	0.27 129	0.09 94	0.06 2	0.08 58	0.30 506	0.09 52	0.22 116
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
aanet-new-70k	0.39 104	0.75 375	1.98 212	0.26 100	0.47 471	0.40 104	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.18 23	0.21 62	0.16 44	0.21 147	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.12 128	1.04 530

aanet-new	0.39 104	0.50 240	2.59 428	0.26 100	0.31 329	0.43 137	0.21 170	0.47 108	0.35 32	0.19 30	0.24 101	0.17 62	0.30 304	0.34 73	0.21 37	0.09 94	0.07 24	0.09 144	0.06 11	0.11 104	0.86 484

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 104	0.47 215	1.13 55	0.34 294	0.34 369	0.37 73	0.20 127	0.38 40	0.36 48	0.23 80	0.27 142	0.18 76	0.22 161	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.51 611	0.08 31	2.00 614

VIP-Stereo	0.39 104	0.81 402	1.51 126	0.24 61	0.34 369	0.52 256	0.17 75	0.46 98	0.49 165	0.21 53	0.25 114	0.25 157	0.15 43	0.41 125	0.41 276	0.09 94	0.62 471	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.68 414

4.5_new	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 395	0.23 75	0.09 94	1.49 590	0.07 1	0.14 321	0.09 52	0.62 386

4.5w-stereo	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 395	0.23 75	0.09 94	1.49 590	0.07 1	0.14 321	0.09 52	0.62 386

3.25w_new	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 299	0.23 75	0.07 8	1.41 580	0.07 1	0.35 550	0.07 2	0.80 461

3.25w	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 299	0.23 75	0.07 8	1.41 580	0.07 1	0.35 550	0.07 2	0.80 461

monsters	0.39 104	0.39 144	1.04 33	0.24 61	0.32 345	0.42 129	0.13 10	0.49 122	0.35 32	0.27 135	0.21 62	0.14 10	0.15 43	0.60 238	0.43 295	0.09 94	1.09 536	0.07 1	0.70 639	0.07 2	0.65 400

111111	0.39 104	0.28 10	0.93 13	0.33 267	0.42 451	0.43 137	0.13 10	0.48 117	0.39 93	0.24 93	0.31 186	0.18 76	0.17 66	0.43 137	0.23 75	0.09 94	1.32 569	0.08 58	0.06 11	0.25 417	1.00 522

castereo++	0.39 104	0.83 409	1.38 101	0.29 175	0.18 106	0.53 267	0.20 127	0.57 214	0.58 251	0.20 40	0.27 142	0.32 234	0.17 66	0.34 73	0.22 56	0.09 94	0.54 452	0.09 144	0.29 496	0.15 211	0.52 331

mms	0.39 104	0.63 304	1.31 91	0.34 294	0.65 531	0.32 36	0.22 208	0.39 44	0.39 93	0.27 135	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.57 222	0.22 56	0.08 42	0.21 353	0.10 212	0.08 98	0.24 392	1.16 543

fffy	0.39 104	0.67 317	1.57 131	0.45 444	0.52 482	0.37 73	0.22 208	0.45 88	0.35 32	0.21 53	0.30 172	0.26 174	0.20 130	0.45 146	0.24 87	0.08 42	0.29 390	0.10 212	0.08 98	0.25 417	0.77 448

CAS	0.39 104	0.31 46	1.79 163	0.81 567	0.34 369	0.51 236	0.23 248	0.49 122	0.42 114	0.23 80	0.31 186	0.20 105	0.17 66	0.30 41	0.25 105	0.77 646	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.41 255

TANstereo	0.39 104	0.70 340	2.48 385	0.23 46	0.12 8	0.54 277	0.16 62	0.41 56	0.47 154	0.45 251	0.51 331	0.26 174	0.22 161	0.34 73	0.21 37	0.10 183	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.09 52	0.18 83

MGA	0.40 119	0.36 109	1.31 91	0.22 25	0.18 106	0.39 94	0.13 10	0.30 7	0.27 3	0.62 446	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 381	0.29 156	0.08 42	1.60 604	0.07 1	0.06 11	0.09 52	0.68 414

aanet-new-34k	0.40 119	0.92 450	1.96 208	0.25 80	0.31 329	0.34 47	0.20 127	0.39 44	0.33 22	0.20 40	0.28 151	0.17 62	0.22 161	0.23 3	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.57 590

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 119	0.68 327	1.47 121	0.26 100	0.31 329	0.41 115	0.20 127	0.50 146	0.39 93	0.22 66	0.22 76	0.20 105	0.17 66	0.27 27	0.19 14	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.45 587	0.10 80	1.76 604

2.5w	0.40 119	0.31 46	1.07 38	0.23 46	0.16 61	0.39 94	0.19 102	0.50 146	0.39 93	0.23 80	0.23 95	0.13 1	0.17 66	0.73 309	0.24 87	0.07 8	1.53 598	0.07 1	0.46 594	0.07 2	0.92 502

monsterstereo	0.40 119	0.43 184	1.07 38	0.26 100	0.27 275	0.39 94	0.14 23	0.55 198	0.37 55	0.28 150	0.27 142	0.14 10	0.13 18	0.67 274	0.44 301	0.07 8	1.12 540	0.07 1	0.81 652	0.08 31	0.53 337

xyz-stereo-finetune2	0.40 119	0.89 435	1.40 107	0.22 25	0.12 8	0.58 333	0.23 248	0.55 198	0.50 177	0.33 181	0.47 292	0.30 218	0.41 393	0.81 339	0.60 395	0.09 94	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.12 128	0.12 26

rvit_0105_4	0.40 119	0.64 309	1.98 212	0.31 221	0.18 106	0.37 73	0.29 386	0.64 261	0.67 335	0.28 150	0.32 203	0.36 254	0.28 269	0.45 146	0.27 129	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.14 321	0.15 211	0.25 140

XX-TBD	0.40 119	1.04 477	2.49 391	0.35 320	0.13 20	0.51 236	0.17 75	0.44 82	0.52 196	0.38 209	0.51 331	0.23 135	0.19 112	0.31 45	0.25 105	0.10 183	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.18 83

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 127	0.63 304	1.64 145	0.32 243	0.33 353	0.35 55	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.19 30	0.20 51	0.19 93	0.18 91	0.24 11	0.20 25	0.08 42	0.40 417	0.08 58	0.46 594	0.10 80	1.56 586

asda	0.41 127	0.31 46	1.23 71	0.22 25	0.17 85	0.43 137	0.16 62	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.20 51	0.15 20	0.20 130	0.99 385	0.23 75	0.10 183	1.49 590	0.07 1	0.23 460	0.08 31	0.88 490

qwe	0.41 127	0.29 16	1.29 86	0.22 25	0.22 188	0.41 115	0.15 44	0.49 122	0.38 73	0.28 150	0.23 95	0.14 10	0.15 43	0.94 374	0.24 87	0.08 42	1.47 589	0.07 1	0.25 472	0.08 31	0.76 444

LG-G_1	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 476	0.35 382	0.50 226	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 374	0.21 37	0.09 94	0.61 466	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 488

LG-G	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 476	0.35 382	0.50 226	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 374	0.21 37	0.09 94	0.61 466	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 488

WCG-NET	0.41 127	0.80 397	1.77 159	0.25 80	0.13 20	0.43 137	0.24 278	0.42 63	0.59 261	0.38 209	0.41 258	0.26 174	0.24 200	0.37 98	0.24 87	0.08 42	0.81 502	0.08 58	0.07 63	0.26 438	0.31 186

MIF-Stereo (partial)	0.41 127	0.71 345	2.67 470	0.27 126	0.24 232	0.32 36	0.17 75	0.56 205	0.46 145	0.26 122	0.37 234	0.25 157	0.26 235	0.46 151	0.35 231	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.21 350	0.15 53

s12784h	0.41 127	0.34 89	2.17 266	0.24 61	0.11 5	0.64 438	0.24 278	0.85 398	0.70 386	0.45 251	0.54 369	0.28 197	0.27 251	0.51 193	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.09 144	0.06 11	0.16 233	0.14 43

Gwc-CoAtRS	0.41 127	0.37 124	2.06 236	0.28 152	0.41 437	0.48 195	0.19 102	0.64 261	0.49 165	0.45 251	0.39 248	0.57 399	0.26 235	0.37 98	0.28 144	0.09 94	0.19 329	0.09 144	0.31 517	0.11 104	0.25 140

aanet-new-60k	0.42 136	0.80 397	2.50 396	0.26 100	0.34 369	0.39 94	0.19 102	0.47 108	0.37 55	0.22 66	0.20 51	0.18 76	0.18 91	0.33 65	0.19 14	0.07 8	0.29 390	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 536

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 136	0.52 253	1.33 93	0.29 175	0.25 243	0.35 55	0.22 208	0.47 108	0.37 55	0.25 101	0.26 128	0.16 44	0.22 161	0.33 65	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.45 587	0.08 31	2.53 649

Wavelet-MonSter	0.42 136	0.34 89	1.38 101	0.23 46	0.17 85	0.43 137	0.14 23	0.28 5	0.35 32	0.23 80	0.21 62	0.15 20	0.16 60	0.92 372	0.66 425	0.06 1	1.21 549	0.07 1	0.45 587	0.06 1	0.95 511

2.25w	0.42 136	0.30 34	1.12 49	0.22 25	0.15 47	0.36 63	0.13 10	0.45 88	0.37 55	0.26 122	0.27 142	0.14 10	0.19 112	0.91 367	0.36 235	0.07 8	1.38 575	0.07 1	0.67 638	0.07 2	0.91 497

Any-RAFT	0.42 136	0.33 74	1.89 192	0.28 152	0.21 173	0.69 485	0.21 170	0.83 376	0.60 269	0.45 251	0.43 265	0.62 422	0.30 304	0.48 170	0.24 87	0.11 284	0.40 417	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.16 66

R-Stereo Train	0.42 136	0.31 46	2.51 398	0.30 196	0.18 106	0.56 300	0.25 306	0.82 365	0.41 107	0.57 384	0.67 484	0.33 241	0.24 200	0.34 73	0.33 211	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83

RAFT-Stereo	0.42 136	0.31 46	2.51 398	0.30 196	0.18 106	0.56 300	0.25 306	0.82 365	0.41 107	0.57 384	0.67 484	0.33 241	0.24 200	0.34 73	0.33 211	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CAR	0.43 143	0.37 124	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.75 533	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.64 260	0.30 167	0.08 42	1.51 595	0.07 1	0.83 657	0.10 80	0.73 434

aanet-new-36k	0.43 143	1.08 485	2.21 280	0.51 482	0.37 403	0.43 137	0.19 102	0.50 146	0.38 73	0.24 93	0.25 114	0.17 62	0.21 147	0.34 73	0.21 37	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.95 511

4.25_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 584	0.07 1	0.32 525	0.07 2	0.93 504

4.5w_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 584	0.07 1	0.32 525	0.07 2	0.93 504

4.25w-stereo	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 584	0.07 1	0.32 525	0.07 2	0.93 504

rvit_0105_5	0.43 143	0.73 356	2.10 250	0.31 221	0.18 106	0.41 115	0.31 413	0.69 283	0.67 335	0.32 176	0.34 218	0.38 268	0.30 304	0.42 134	0.30 167	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.15 345	0.15 211	0.30 177

plain	0.43 143	0.73 356	2.80 514	0.28 152	0.19 141	0.33 42	0.21 170	0.63 254	0.50 177	0.24 93	0.38 242	0.24 147	0.25 218	0.48 170	0.32 196	0.12 344	0.08 72	0.13 418	0.09 135	0.43 592	0.13 31

CASS	0.43 143	0.34 89	2.01 220	0.33 267	0.17 85	0.54 277	0.24 278	0.71 300	0.52 196	0.62 446	0.55 380	0.40 283	0.41 393	0.43 137	0.33 211	0.17 507	0.10 172	0.14 455	0.11 238	0.18 282	0.23 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 143	0.32 60	2.31 307	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.55 356	0.48 300	0.28 197	0.37 348	0.40 116	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

Patchmatch Stereo++	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.17 85	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.56 218	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31
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
PSM-adaLoss	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.49 184	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo_v2	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.49 469	0.17 85	0.61 389	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.44 311	0.28 269	0.48 170	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.51 193	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

HUI-Stereo	0.43 143	0.36 109	2.45 367	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.27 344	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.44 311	0.28 269	0.47 156	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

iGMRVC	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.18 106	0.61 389	0.27 344	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.57 222	0.31 186	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

iRAFT	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.17 85	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.56 218	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

RAFT-IKP	0.43 143	0.36 109	2.44 350	0.48 456	0.16 61	0.60 370	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.51 193	0.31 186	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

CCAANet	0.43 143	0.52 253	1.84 173	0.27 126	0.21 173	0.54 277	0.25 306	0.71 300	0.45 140	0.36 195	0.63 450	0.56 394	0.36 341	0.86 348	0.46 314	0.13 394	0.08 72	0.10 212	0.10 185	0.13 163	0.14 43

DIP-Stereo	0.43 143	0.50 240	2.21 280	0.27 126	0.18 106	0.63 425	0.17 75	0.94 472	0.58 251	0.49 287	0.48 300	0.30 218	0.30 304	0.40 116	0.31 186	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.15 211	0.33 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSE-Stereo	0.44 162	0.36 109	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.62 446	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 381	0.29 156	0.08 42	1.60 604	0.07 1	0.83 657	0.10 80	0.73 434

Lsterematch	0.44 162	0.82 404	2.17 266	0.30 196	0.14 33	0.49 207	0.21 170	0.52 162	0.63 299	0.44 246	0.58 412	0.44 311	0.38 357	0.47 156	0.42 286	0.11 284	0.06 2	0.10 212	0.08 98	0.14 195	0.19 89

3w_stereo	0.44 162	0.29 16	1.53 129	0.23 46	0.20 158	0.37 73	0.22 208	0.53 174	0.41 107	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.22 161	0.90 365	0.24 87	0.06 1	1.52 596	0.07 1	0.44 585	0.08 31	0.83 473

WCG-NET（raft）	0.44 162	0.97 461	1.78 162	0.24 61	0.17 85	0.43 137	0.24 278	0.42 63	0.52 196	0.38 209	0.35 225	0.46 332	0.25 218	0.41 125	0.26 120	0.08 42	1.08 534	0.08 58	0.08 98	0.27 453	0.40 247

GMStereo_Zeroshot	0.44 162	0.44 199	1.84 173	0.44 437	0.20 158	0.52 256	0.19 102	0.60 234	0.54 215	0.58 391	0.59 418	0.63 426	0.29 290	0.59 231	0.34 223	0.16 487	0.09 137	0.16 505	0.09 135	0.26 438	0.26 148

GMStereo	0.44 162	1.32 553	2.65 457	0.28 152	0.16 61	0.42 129	0.22 208	0.48 117	0.63 299	0.41 223	0.36 229	0.26 174	0.25 218	0.41 125	0.30 167	0.14 436	0.08 72	0.10 212	0.12 276	0.17 257	0.13 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 162	0.36 109	2.38 320	0.28 152	0.43 455	0.53 267	0.20 127	0.86 409	0.52 196	0.44 246	0.36 229	0.53 370	0.26 235	0.40 116	0.27 129	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.38 567	0.10 80	0.22 116

quiztm	0.45 169	1.11 494	2.05 233	0.41 413	0.38 413	0.42 129	0.23 248	0.79 340	0.54 215	0.36 195	0.43 265	0.28 197	0.20 130	0.31 45	0.28 144	0.12 344	0.10 172	0.09 144	0.09 135	0.36 544	0.39 239

aanet-32k-new	0.45 169	1.04 477	2.25 294	0.28 152	0.24 232	0.46 171	0.21 170	0.46 98	0.37 55	0.18 23	0.25 114	0.18 76	0.23 187	0.32 57	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.90 608

NLSM1	0.45 169	0.54 263	1.05 35	0.27 126	0.40 430	0.49 207	0.21 170	1.54 640	1.71 645	0.26 122	0.33 209	0.26 174	0.26 235	0.41 125	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.11 292	0.10 185	0.22 367	0.23 126

tg	0.45 169	0.83 409	1.85 179	0.29 175	0.16 61	0.57 323	0.18 93	0.60 234	0.56 236	0.37 202	0.44 278	0.38 268	0.24 200	0.48 170	0.28 144	0.09 94	0.30 392	0.11 292	0.11 238	0.44 596	0.77 448

rvit_stereo_0075_2	0.45 169	0.45 208	2.60 436	0.34 294	0.32 345	0.41 115	0.21 170	0.60 234	0.54 215	0.39 214	0.51 331	0.40 283	0.29 290	0.46 151	0.31 186	0.21 560	0.15 282	0.22 572	0.15 345	0.18 282	0.33 197

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 169	1.36 570	1.30 87	0.24 61	0.12 8	0.33 42	0.20 127	0.41 56	0.37 55	0.32 176	0.21 62	0.16 44	0.14 23	0.29 37	0.62 408	0.55 631	1.42 583	0.11 292	0.13 298	0.25 417	0.56 356

RCA-Stereo	0.45 169	0.38 135	1.80 165	0.27 126	0.25 243	0.58 333	0.23 248	0.84 385	0.66 322	0.42 230	0.44 278	0.28 197	0.35 337	0.31 45	0.21 37	0.09 94	1.01 524	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.53 337

BUS	0.45 169	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.91 577	0.23 248	1.05 565	0.67 335	0.64 470	0.53 348	0.65 439	0.32 320	0.48 170	0.34 223	0.13 394	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

AnonymousM	0.45 169	0.49 231	1.83 170	0.29 175	0.15 47	0.53 267	0.22 208	0.64 261	0.66 322	0.47 268	0.33 209	0.30 218	0.25 218	0.49 184	0.29 156	0.12 344	0.27 387	0.71 648	0.37 562	0.12 128	0.41 255

sAnonymous2	0.45 169	0.88 429	2.97 545	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 358	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 290	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.13 298	0.38 561	0.43 271

CroCo_RVC	0.45 169	0.88 429	2.97 545	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 358	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 290	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.13 298	0.38 561	0.43 271

aanet-new-40k	0.46 180	0.74 368	2.02 225	0.34 294	0.44 457	0.38 85	0.20 127	0.43 71	0.29 9	0.19 30	0.24 101	0.16 44	0.20 130	0.25 17	0.21 37	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.06 11	0.11 104	2.66 653

2.75w_new	0.46 180	0.32 60	1.39 106	0.21 13	0.19 141	0.40 104	0.18 93	0.51 156	0.39 93	0.27 135	0.21 62	0.13 1	0.20 130	1.10 411	0.44 301	0.07 8	1.58 602	0.07 1	0.61 634	0.07 2	0.82 472

MLG-Stereo_test2	0.46 180	0.49 231	1.77 159	0.79 563	0.70 540	0.63 425	0.12 4	0.37 31	0.48 159	0.39 214	0.15 18	0.24 147	0.10 2	0.46 151	0.20 25	0.16 487	1.21 549	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.66 402

rvit_0105_3	0.46 180	0.86 424	2.24 289	0.33 267	0.19 141	0.44 151	0.35 458	0.74 311	0.70 386	0.38 209	0.38 242	0.41 290	0.33 326	0.46 151	0.32 196	0.19 538	0.17 311	0.17 524	0.18 400	0.15 211	0.22 116

RAFT-Stereo-weight	0.46 180	0.37 124	1.60 137	0.29 175	0.51 478	0.57 323	0.22 208	0.84 385	0.67 335	0.48 271	0.38 242	0.36 254	0.17 66	0.39 106	0.27 129	0.09 94	1.28 561	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.41 255

Selective-RAFT	0.46 180	0.48 224	1.88 189	0.32 243	0.16 61	0.61 389	0.19 102	0.66 268	0.62 287	0.28 150	0.30 172	0.41 290	0.33 326	0.51 193	0.32 196	0.11 284	1.09 536	0.09 144	0.35 550	0.19 312	0.37 222

ProNet	0.46 180	0.60 289	1.85 179	0.35 320	0.67 533	0.49 207	0.25 306	0.53 174	0.57 243	0.21 53	0.24 101	0.22 122	0.20 130	0.52 198	0.22 56	0.09 94	0.47 433	0.10 212	0.09 135	0.23 385	1.33 565

CRE-IMP	0.46 180	0.31 46	2.40 329	0.53 489	0.17 85	0.79 538	0.68 599	0.54 186	0.66 322	0.47 268	0.43 265	0.44 311	0.26 235	0.43 137	0.33 211	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.09 135	0.17 257	0.23 126

monster-pro	0.47 188	0.29 16	1.08 44	0.22 25	0.18 106	0.50 226	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.47 320	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.81 652	0.07 2	1.01 523

MonStereo	0.47 188	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.17 29	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.48 330	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.80 649	0.07 2	1.01 523

Monster-pub-eth3d	0.47 188	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.87 350	0.47 320	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.81 652	0.07 2	1.01 523

HI	0.47 188	0.82 404	2.49 391	0.29 175	0.22 188	0.45 159	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 410	0.59 418	0.65 439	0.45 437	0.48 170	0.40 267	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.11 238	0.24 392	0.20 100

CoSv	0.47 188	0.82 404	2.49 391	0.29 175	0.22 188	0.45 159	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 410	0.59 418	0.65 439	0.45 437	0.48 170	0.40 267	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.11 238	0.24 392	0.20 100

MonSter	0.47 188	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.26 122	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.47 320	0.06 1	2.11 644	0.07 1	0.81 652	0.07 2	1.01 523

RSM	0.47 188	0.51 248	1.36 97	1.37 620	1.04 591	0.37 73	0.21 170	0.52 162	0.55 227	0.23 80	0.28 151	0.28 197	0.17 66	0.40 116	0.22 56	0.09 94	0.24 367	0.09 144	0.35 550	0.24 392	0.80 461

test_4	0.47 188	0.80 397	2.15 263	0.36 339	0.29 300	0.59 355	0.28 358	0.50 146	0.42 114	0.43 237	0.76 540	0.39 272	0.22 161	0.73 309	0.49 341	0.08 42	0.18 323	0.11 292	0.15 345	0.29 477	0.27 155

DeepStereo_RVC	0.47 188	0.37 124	2.19 273	0.55 499	0.18 106	0.60 370	0.58 566	0.52 162	0.62 287	0.49 287	0.45 281	0.39 272	0.85 587	0.47 156	0.34 223	0.12 344	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.15 211	0.19 89

cross-raft	0.47 188	0.34 89	2.17 266	0.70 551	0.84 563	0.50 226	0.35 458	0.74 311	0.43 121	0.44 246	0.45 281	0.63 426	0.25 218	0.37 98	0.27 129	0.08 42	0.14 264	0.10 212	0.23 460	0.11 104	0.27 155

iRaftStereo_RVC	0.47 188	0.84 414	1.91 196	0.29 175	0.15 47	0.53 267	0.20 127	0.58 218	0.50 177	0.37 202	0.43 265	0.42 295	0.23 187	0.38 102	0.28 144	0.09 94	0.70 485	0.12 355	0.11 238	0.43 592	0.77 448

Anonymous3	0.47 188	0.49 231	2.61 441	0.33 267	0.25 243	0.72 498	0.32 424	0.80 347	0.60 269	0.36 195	0.41 258	0.33 241	0.29 290	0.46 151	0.30 167	0.19 538	0.18 323	0.13 418	0.13 298	0.18 282	0.22 116

CFNet_pseudo	0.47 188	0.50 240	2.19 273	0.26 100	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.80 347	0.62 287	0.50 306	0.56 394	0.68 466	0.47 460	0.53 208	0.33 211	0.11 284	0.10 172	0.15 484	0.10 185	0.18 282	0.33 197

ccs_rob	0.47 188	0.50 240	2.19 273	0.26 100	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.80 347	0.62 287	0.50 306	0.56 394	0.68 466	0.47 460	0.53 208	0.33 211	0.11 284	0.10 172	0.16 505	0.10 185	0.18 282	0.33 197

aanet-new-90k	0.48 202	0.75 375	2.24 289	0.27 126	0.41 437	0.43 137	0.19 102	0.51 156	0.36 48	0.20 40	0.18 35	0.16 44	0.21 147	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.16 297	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.65 652

aanet-new-22k	0.48 202	0.82 404	2.10 250	0.49 469	0.51 478	0.33 42	0.22 208	0.41 56	0.35 32	0.19 30	0.25 114	0.19 93	0.20 130	0.43 137	0.21 37	0.07 8	0.31 394	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.29 643

IGEV-Stereo+	0.48 202	0.32 60	1.43 113	0.26 100	0.46 469	0.30 23	0.13 10	0.32 15	0.57 243	0.80 551	0.24 101	0.19 93	0.19 112	0.57 222	0.46 314	0.10 183	1.36 572	0.08 58	0.22 456	0.46 603	1.04 530

RSM++	0.48 202	0.52 253	1.27 79	1.62 636	1.27 615	0.39 94	0.20 127	0.49 122	0.56 236	0.22 66	0.25 114	0.24 147	0.17 66	0.39 106	0.23 75	0.09 94	0.11 205	0.09 144	0.35 550	0.29 477	0.80 461

H2IRNET	0.48 202	1.04 477	2.57 423	0.31 221	0.19 141	0.54 277	0.19 102	0.55 198	0.53 209	0.28 150	0.56 394	0.47 341	0.35 337	0.47 156	0.40 267	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.14 321	0.37 553	0.26 148

PCWNet_CMD	0.48 202	0.50 240	2.23 287	0.27 126	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.78 332	0.67 335	0.49 287	0.55 380	0.68 466	0.56 501	0.48 170	0.32 196	0.11 284	0.10 172	0.14 455	0.10 185	0.19 312	0.43 271

DisPM	0.48 202	0.41 160	2.54 407	0.61 524	0.18 106	0.59 355	0.62 581	0.54 186	0.67 335	0.61 431	0.53 348	0.38 268	0.26 235	0.76 319	0.31 186	0.13 394	0.07 24	0.12 355	0.11 238	0.12 128	0.15 53

BSDual-CNN	0.48 202	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.76 519	0.32 424	1.05 565	0.67 335	0.64 470	0.53 348	0.63 426	0.38 357	0.48 170	0.97 500	0.13 394	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

psmg	0.48 202	0.32 60	1.58 132	0.28 152	0.22 188	0.75 514	0.35 458	0.94 472	0.67 335	0.61 431	0.59 418	0.63 426	0.38 357	0.48 170	0.97 500	0.13 394	0.11 205	0.13 418	0.13 298	0.14 195	0.15 53

dd	0.48 202	1.32 553	2.41 333	0.31 221	0.17 85	0.58 333	0.26 325	0.50 146	0.71 401	0.42 230	0.41 258	0.34 246	0.28 269	0.47 156	0.41 276	0.18 520	0.10 172	0.13 418	0.12 276	0.22 367	0.16 66

GANet-ADL	0.48 202	0.56 276	2.51 398	0.34 294	0.20 158	0.58 333	0.25 306	0.80 347	0.57 243	0.43 237	0.61 435	0.56 394	0.31 311	0.44 143	0.44 301	0.14 436	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.22 367	0.38 231

ICVP	0.48 202	0.33 74	2.37 318	0.34 294	0.22 188	0.60 370	0.55 557	0.79 340	0.53 209	0.45 251	0.60 427	0.49 351	0.36 341	0.55 215	0.46 314	0.16 487	0.16 297	0.14 455	0.11 238	0.16 233	0.32 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 202	0.39 144	2.30 304	0.28 152	0.27 275	0.70 488	0.32 424	1.00 525	0.69 374	0.50 306	0.52 341	0.43 296	0.36 341	0.53 208	0.44 301	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.16 368	0.18 282	0.23 126

FENet	0.48 202	0.58 280	2.46 375	0.33 267	0.18 106	0.58 333	0.22 208	0.83 376	0.64 307	0.49 287	0.42 261	0.55 388	0.38 357	0.52 198	0.51 348	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.11 238	0.17 257	0.31 186

MSMDNet	0.48 202	0.50 240	2.23 287	0.27 126	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.78 332	0.67 335	0.49 287	0.55 380	0.68 466	0.56 501	0.48 170	0.32 196	0.11 284	0.10 172	0.13 418	0.10 185	0.18 282	0.43 271

AdaStereo	0.48 202	0.44 199	2.18 270	0.36 339	0.20 158	0.59 355	0.29 386	0.97 498	0.74 436	0.52 328	0.55 380	0.61 417	0.33 326	0.52 198	0.44 301	0.18 520	0.08 72	0.17 524	0.11 238	0.18 282	0.24 136
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.
aanet-new-28k	0.49 218	0.88 429	3.07 564	0.26 100	0.39 420	0.38 85	0.21 170	0.40 51	0.33 22	0.19 30	0.25 114	0.18 76	0.21 147	0.42 134	0.25 105	0.08 42	0.31 394	0.08 58	0.31 517	0.12 128	1.52 581

WQFJA1	0.49 218	0.48 224	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 195	0.23 248	1.81 653	2.16 660	0.26 122	0.26 128	0.29 209	0.27 251	0.34 73	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.20 335	0.54 344

WQFJX	0.49 218	0.47 215	1.02 29	0.27 126	0.39 420	0.47 185	0.23 248	1.85 655	1.92 656	0.28 150	0.27 142	0.28 197	0.28 269	0.43 137	0.36 235	0.10 183	0.12 228	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.54 344

NLMM	0.49 218	0.47 215	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 195	0.23 248	1.81 653	2.16 660	0.26 122	0.26 128	0.29 209	0.27 251	0.34 73	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.20 335	0.54 344

IER	0.49 218	0.73 356	2.12 255	0.27 126	0.25 243	0.65 454	0.27 344	0.76 318	0.59 261	0.56 368	0.59 418	0.60 415	0.53 492	0.64 260	0.44 301	0.12 344	0.09 137	0.11 292	0.11 238	0.18 282	0.15 53

TestStereo	0.49 218	0.88 429	2.38 320	0.30 196	0.16 61	0.43 137	0.25 306	0.55 198	0.46 145	0.38 209	0.46 286	0.34 246	0.28 269	1.96 577	0.28 144	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.09 135	0.15 211	0.13 31

GES	0.49 218	0.54 263	2.37 318	0.31 221	0.19 141	0.61 389	0.30 402	0.93 466	0.52 196	0.49 287	0.53 348	0.40 283	0.43 419	0.59 231	0.67 429	0.16 487	0.11 205	0.12 355	0.10 185	0.20 335	0.30 177

DCANet	0.49 218	0.91 445	2.63 447	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.56 368	0.49 315	0.32 234	0.41 393	0.39 106	0.41 276	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.14 195	0.45 292

Monster-pub-mixall	0.50 226	0.35 101	0.98 18	0.22 25	0.13 20	0.34 47	0.12 4	0.38 40	0.28 6	0.39 214	0.19 44	0.16 44	0.12 11	1.05 398	0.41 276	0.08 42	3.28 682	0.07 1	0.73 646	0.08 31	0.55 354

4w-stereo	0.50 226	0.26 1	1.86 185	0.22 25	0.30 316	0.38 85	0.14 23	0.41 56	0.35 32	0.25 101	0.21 62	0.14 10	0.20 130	1.18 430	0.33 211	0.09 94	1.56 601	0.07 1	0.72 644	0.07 2	1.23 557

CFNet_ucs	0.50 226	0.55 272	2.28 299	0.27 126	0.22 188	0.58 333	0.23 248	0.90 445	0.69 374	0.54 343	0.64 464	0.68 466	0.44 429	0.55 215	0.34 223	0.14 436	0.12 228	0.16 505	0.11 238	0.19 312	0.38 231

fff	0.50 226	0.90 441	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 539	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

ADStereo(finetuned)	0.50 226	0.91 445	2.43 342	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.56 368	0.49 315	0.32 234	0.75 570	0.40 116	0.40 267	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.13 163	0.45 292

UDGNet	0.50 226	1.36 570	2.44 350	0.37 352	0.19 141	0.58 333	0.23 248	0.49 122	0.69 374	0.42 230	0.39 248	0.34 246	0.29 290	0.55 215	0.32 196	0.25 590	0.10 172	0.37 619	0.19 418	0.30 486	0.17 74

PFNet+	0.50 226	0.43 184	2.54 407	0.49 469	0.18 106	0.58 333	0.76 609	0.54 186	0.72 410	0.56 368	0.48 300	0.39 272	0.26 235	0.94 374	0.33 211	0.14 436	0.09 137	0.14 455	0.13 298	0.12 128	0.16 66

NRIStereo	0.50 226	0.34 89	2.44 350	0.52 485	0.16 61	0.94 585	0.73 607	0.52 162	0.65 314	0.48 271	0.40 257	0.59 407	0.29 290	0.78 327	0.33 211	0.11 284	0.13 248	0.11 292	0.09 135	0.22 367	0.25 140

HCRNet	0.50 226	0.75 375	2.08 239	0.39 389	0.29 300	0.58 333	0.22 208	0.79 340	0.67 335	0.49 287	0.49 315	0.48 349	0.37 348	1.13 420	0.40 267	0.15 467	0.10 172	0.15 484	0.13 298	0.21 350	0.19 89

csc	0.50 226	0.90 441	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 539	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

cscssc	0.50 226	0.90 441	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 539	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 271

DMCA	0.50 226	0.83 409	1.95 203	0.32 243	0.24 232	0.59 355	0.26 325	0.81 356	0.68 362	0.59 410	0.49 315	0.56 394	0.36 341	0.65 268	0.65 422	0.14 436	0.10 172	0.14 455	0.10 185	0.19 312	0.29 168

WQFJX1	0.51 238	0.58 280	1.00 23	0.27 126	0.35 382	0.48 195	0.25 306	2.07 665	2.18 662	0.27 135	0.26 128	0.30 218	0.28 269	0.51 193	0.33 211	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.45 292

ISRNet	0.51 238	0.58 280	1.96 208	0.38 372	0.31 329	0.49 207	0.21 170	0.80 347	0.71 401	0.64 470	0.71 520	0.66 448	0.40 381	0.59 231	0.45 307	0.23 575	0.16 297	0.21 567	0.20 431	0.21 350	0.37 222

UPFNet	0.51 238	0.67 317	2.04 230	0.34 294	0.33 353	0.65 454	0.37 470	0.88 426	0.65 314	0.60 421	0.53 348	0.61 417	0.41 393	0.77 321	0.55 372	0.13 394	0.13 248	0.13 418	0.13 298	0.20 335	0.16 66

rvit_105_1	0.52 241	0.93 455	2.30 304	0.36 339	0.24 232	0.51 236	0.45 521	0.81 356	0.79 482	0.46 264	0.44 278	0.45 324	0.38 357	0.63 253	0.39 262	0.20 549	0.18 323	0.18 543	0.22 456	0.18 282	0.21 108

DCVSM-stereo	0.52 241	0.37 124	2.45 367	0.30 196	0.22 188	0.54 277	0.52 547	0.60 234	0.52 196	0.69 505	0.47 292	0.79 516	0.49 473	0.56 218	0.90 489	0.13 394	0.14 264	0.15 484	0.13 298	0.20 335	0.21 108

ITSA-stereo	0.52 241	0.42 167	1.46 117	0.34 294	0.18 106	0.60 370	0.29 386	0.99 515	0.82 505	0.51 318	0.48 300	0.53 370	0.59 517	1.25 446	0.73 451	0.15 467	0.12 228	0.17 524	0.16 368	0.19 312	0.32 192

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 241	0.51 248	1.12 49	0.26 100	0.22 188	0.46 171	0.20 127	1.10 589	1.33 625	3.13 679	0.33 209	0.22 122	0.20 130	0.34 73	0.26 120	0.11 284	0.09 137	0.11 292	0.09 135	0.17 257	0.21 108

StereoVision	0.52 241	1.12 498	2.70 491	0.34 294	0.32 345	0.47 185	0.26 325	0.73 308	0.61 276	0.33 181	0.89 574	0.45 324	0.26 235	0.52 198	0.39 262	0.14 436	0.15 282	0.16 505	0.15 345	0.22 367	0.14 43

gwcnet-sp	0.52 241	0.71 345	2.66 461	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

scenet	0.52 241	0.71 345	2.66 461	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

ssnet	0.52 241	0.71 345	2.66 461	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

PSM-softLoss	0.52 241	0.34 89	2.47 380	0.55 499	0.17 85	0.61 389	0.39 487	0.64 261	0.67 335	0.52 328	0.48 300	0.39 272	0.25 218	1.46 479	0.77 463	0.13 394	0.08 72	0.13 418	0.12 276	0.12 128	0.15 53

KMStereo	0.52 241	0.34 89	2.47 380	0.55 499	0.17 85	0.61 389	0.39 487	0.64 261	0.67 335	0.52 328	0.48 300	0.39 272	0.25 218	1.46 479	0.77 463	0.13 394	0.08 72	0.13 418	0.12 276	0.12 128	0.15 53

KYRaft	0.52 241	0.35 101	2.40 329	0.34 294	0.21 173	0.75 514	0.43 508	0.62 246	0.63 299	0.64 470	0.92 579	0.53 370	0.72 559	0.60 238	0.26 120	0.10 183	0.07 24	0.12 355	0.14 321	0.13 163	0.54 344

raftrobust	0.52 241	1.14 502	2.15 263	0.33 267	0.99 581	0.53 267	0.21 170	0.59 227	0.50 177	0.53 337	0.36 229	0.31 228	0.33 326	0.47 156	0.42 286	0.10 183	0.55 455	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.46 298

RALAANet	0.52 241	1.37 575	2.63 447	0.33 267	0.23 218	0.48 195	0.19 102	0.69 283	0.55 227	0.49 287	0.46 286	0.39 272	0.31 311	0.53 208	0.53 360	0.10 183	0.33 402	0.11 292	0.17 387	0.29 477	0.13 31

Hybrid-DGEV-03	0.53 254	1.31 552	2.33 311	0.30 196	0.17 85	0.58 333	0.24 278	0.71 300	0.51 184	0.61 431	1.00 594	0.39 272	0.28 269	0.44 143	0.41 276	0.10 183	0.23 363	0.12 355	0.09 135	0.35 536	0.53 337

NLMM1	0.53 254	0.51 248	1.05 35	0.28 152	0.38 413	0.49 207	0.24 278	2.08 666	2.47 667	0.29 163	0.28 151	0.27 188	0.25 218	0.48 170	0.35 231	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.24 392	0.57 362

NLCSM	0.53 254	0.70 340	1.11 48	0.30 196	0.36 394	0.49 207	0.28 358	1.39 629	1.68 642	0.31 171	0.30 172	0.30 218	0.31 311	1.43 472	0.39 262	0.11 284	0.12 228	0.11 292	0.10 185	0.35 536	0.53 337

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 254	0.39 144	1.30 87	0.45 444	0.21 173	0.74 511	0.17 75	0.71 300	0.44 133	1.17 610	0.38 242	0.89 561	0.23 187	0.86 348	0.94 497	0.11 284	0.49 438	0.09 144	0.40 574	0.13 163	0.50 316

hknet	0.53 254	0.39 144	2.04 230	0.31 221	0.24 232	0.76 519	0.32 424	1.05 565	0.71 401	0.64 470	0.53 348	0.79 516	0.40 381	0.84 345	0.78 467	0.12 344	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

NF-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.55 415	0.55 499	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.44 477	0.78 467	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

OCTAStereo	0.53 254	0.33 74	2.54 407	0.56 510	0.16 61	0.61 389	0.42 501	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.79 470	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

RE-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.54 407	0.56 510	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.77 463	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

TVStereo	0.53 254	0.33 74	2.54 407	0.56 510	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.77 463	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

GMM-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.89 534	0.53 489	0.24 232	0.77 529	0.46 527	0.62 246	0.65 314	0.58 391	0.73 527	0.47 341	0.43 419	0.68 280	0.29 156	0.10 183	0.06 2	0.13 418	0.13 298	0.14 195	0.44 287

Prome-Stereo	0.53 254	0.36 109	2.39 326	0.60 518	0.23 218	0.63 425	0.41 494	0.66 268	0.67 335	0.59 410	1.02 598	0.43 296	0.71 558	0.61 243	0.34 223	0.10 183	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.13 163	0.44 287

CoDeX	0.54 265	0.52 253	2.25 294	0.30 196	0.26 261	0.61 389	0.32 424	1.03 551	0.73 415	0.49 287	0.56 394	0.52 367	0.40 381	1.59 508	0.38 255	0.12 344	0.09 137	0.11 292	0.10 185	0.15 211	0.22 116

NINENet	0.54 265	0.40 152	2.19 273	0.55 499	0.26 261	0.91 577	0.23 248	1.05 565	0.77 464	0.54 343	0.57 405	0.65 439	0.32 320	1.22 437	0.34 223	0.16 487	0.13 248	0.16 505	0.11 238	0.16 233	0.14 43

GwcNet-ADL	0.54 265	0.78 389	2.85 528	0.31 221	0.20 158	0.58 333	0.29 386	0.93 466	0.67 335	0.48 271	0.47 292	0.56 394	0.33 326	0.48 170	0.80 472	0.13 394	0.12 228	0.09 144	0.09 135	0.14 195	0.40 247

ACVNet	0.54 265	0.87 425	2.45 367	0.28 152	0.22 188	0.59 355	0.36 467	0.69 283	0.73 415	0.49 287	0.59 418	0.69 477	0.42 406	0.47 156	0.70 437	0.11 284	0.10 172	0.10 212	0.09 135	0.36 544	0.39 239

MIM_Stereo	0.55 269	0.92 450	2.65 457	0.32 243	1.09 599	0.51 236	0.19 102	0.67 273	0.52 196	0.48 271	0.54 369	0.43 296	0.27 251	0.57 222	0.30 167	0.08 42	0.17 311	0.11 292	0.10 185	0.28 466	0.80 461

CSP-Net	0.55 269	0.61 295	1.81 169	0.30 196	0.23 218	0.77 529	0.35 458	0.90 445	0.62 287	0.62 446	0.60 427	0.65 439	0.42 406	1.76 534	0.47 320	0.17 507	0.12 228	0.10 212	0.10 185	0.21 350	0.16 66

RAFT_R40	0.55 269	0.31 46	2.44 350	0.57 514	0.42 451	0.62 410	0.52 547	0.58 218	0.66 322	0.56 368	0.54 369	0.54 379	0.50 478	1.56 495	0.53 360	0.11 284	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.16 233	0.10 15

Pruner-Stereo	0.55 269	0.38 135	2.49 391	1.78 647	0.19 141	0.63 425	0.45 521	0.59 227	0.67 335	0.61 431	0.48 300	0.41 290	0.25 218	0.49 184	0.99 511	0.13 394	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.14 43

MMNet	0.55 269	0.92 450	2.03 227	0.34 294	0.27 275	0.79 538	0.28 358	0.86 409	0.79 482	0.62 446	0.58 412	0.59 407	0.56 501	0.80 335	0.61 405	0.11 284	0.11 205	0.12 355	0.11 238	0.21 350	0.22 116

UCFNet_RVC	0.55 269	1.16 512	2.48 385	0.31 221	0.27 275	0.65 454	0.28 358	0.76 318	0.58 251	0.51 318	0.53 348	0.67 452	0.42 406	0.91 367	0.45 307	0.16 487	0.11 205	0.17 524	0.17 387	0.20 335	0.23 126

HITNet	0.55 269	1.28 547	2.73 499	0.35 320	0.14 33	0.56 300	0.23 248	0.89 434	0.62 287	0.52 328	0.51 331	0.49 351	0.38 357	0.52 198	0.60 395	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.08 98	0.25 417	0.61 383
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
StereoDRNet-Refined	0.55 269	0.61 295	2.07 237	0.34 294	0.21 173	0.68 482	0.26 325	0.87 418	0.73 415	0.70 509	0.69 492	0.74 496	0.45 437	1.10 411	0.62 408	0.12 344	0.09 137	0.14 455	0.14 321	0.27 453	0.24 136
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSi22	0.56 277	1.11 494	2.34 313	0.29 175	0.13 20	0.44 151	0.14 23	0.70 293	0.55 227	0.23 80	0.29 161	0.36 254	0.22 161	0.69 284	0.54 366	0.08 42	1.62 606	0.07 1	0.06 11	0.32 505	0.91 497

Foundation-i1b	0.56 277	0.29 16	1.10 45	0.41 413	0.33 353	0.29 20	0.21 170	0.54 186	1.83 653	0.46 264	0.23 95	0.39 272	0.23 187	0.67 274	0.48 330	0.09 94	1.97 635	0.07 1	0.07 63	0.09 52	1.53 584

MyStereo07	0.56 277	0.68 327	2.42 337	0.30 196	0.41 437	0.61 389	0.31 413	0.58 218	0.72 410	1.17 610	0.26 128	0.20 105	0.27 251	1.28 452	0.28 144	0.09 94	0.59 463	0.12 355	0.21 442	0.16 233	0.48 307

RAFT-Test	0.56 277	0.41 160	2.01 220	0.90 575	1.07 596	0.65 454	0.37 470	0.83 376	0.65 314	0.49 287	0.49 315	0.93 570	0.24 200	0.52 198	0.30 167	0.10 183	0.38 410	0.09 144	0.38 567	0.11 104	0.19 89

PSMNet-ADL	0.56 277	0.47 215	2.03 227	0.35 320	0.22 188	0.67 476	0.27 344	0.77 325	0.58 251	0.43 237	0.53 348	0.70 483	0.45 437	1.89 567	0.64 417	0.16 487	0.13 248	0.11 292	0.13 298	0.15 211	0.51 323

SST-Stereo	0.56 277	0.30 34	2.44 350	0.71 553	0.55 494	0.62 410	0.65 589	0.57 214	0.67 335	0.59 410	0.53 348	0.51 360	0.59 517	1.57 500	0.31 186	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.11 23

RAFT-345	0.56 277	0.37 124	2.68 477	0.40 402	0.34 369	0.58 333	0.41 494	0.49 122	0.70 386	0.51 318	0.99 593	0.43 296	0.28 269	1.56 495	0.81 476	0.10 183	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.11 104	0.09 10

UNet	0.56 277	0.58 280	2.81 519	0.32 243	0.33 353	0.74 511	0.27 344	0.86 409	0.67 335	0.55 356	0.55 380	0.72 488	0.55 499	0.79 331	0.58 386	0.12 344	0.09 137	0.13 418	0.11 238	0.20 335	0.19 89

DN-CSS_ROB	0.56 277	1.64 620	2.75 504	0.42 419	0.22 188	0.57 323	0.19 102	0.79 340	0.66 322	0.46 264	0.62 442	0.41 290	0.32 320	0.73 309	0.49 341	0.12 344	0.08 72	0.14 455	0.13 298	0.38 561	0.17 74

Selective-IGEV-i32	0.57 286	0.42 167	1.87 187	1.67 640	1.33 616	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.70 386	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 198	0.36 235	0.09 94	0.97 517	0.09 144	0.15 345	0.20 335	0.86 484

MyStereo05	0.57 286	0.72 352	2.72 494	0.31 221	0.25 243	0.60 370	0.30 402	0.87 418	0.82 505	0.54 343	0.37 234	0.53 370	0.42 406	0.63 253	0.73 451	0.09 94	0.55 455	0.12 355	0.20 431	0.16 233	0.56 356

MyStereo04	0.57 286	0.68 327	2.66 461	0.30 196	0.41 437	0.61 389	0.31 413	0.88 426	0.80 490	0.48 271	0.37 234	0.54 379	0.42 406	0.61 243	0.71 443	0.09 94	0.59 463	0.12 355	0.21 442	0.16 233	0.48 307

Selective-IGEV	0.57 286	0.42 167	1.87 187	1.67 640	1.33 616	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.71 401	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 198	0.36 235	0.09 94	0.97 517	0.09 144	0.15 345	0.20 335	0.85 480

SepStereo	0.57 286	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 256	0.42 501	0.89 434	0.80 490	0.85 566	0.69 492	0.57 399	0.51 482	1.55 493	0.57 379	0.13 394	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.18 282	0.37 222

111	0.57 286	1.41 582	2.63 447	0.25 80	0.15 47	0.59 355	0.26 325	0.90 445	0.83 512	0.50 306	0.54 369	0.57 399	0.38 357	0.54 213	0.41 276	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.24 392	0.81 468

AFF-stereo	0.57 286	1.51 601	2.59 428	0.33 267	0.23 218	0.51 236	0.21 170	0.69 283	0.68 362	0.49 287	0.63 450	0.49 351	0.34 334	0.50 191	0.37 246	0.08 42	0.54 452	0.10 212	0.10 185	0.40 577	0.60 382

acv_ft	0.57 286	0.87 425	2.45 367	0.33 267	0.41 437	0.63 425	0.29 386	0.86 409	0.73 415	0.64 470	0.59 418	0.69 477	0.45 437	0.47 156	0.68 432	0.11 284	0.10 172	0.10 212	0.09 135	0.43 592	0.39 239

BEATNet_4x	0.57 286	1.16 512	2.56 419	0.35 320	0.16 61	0.56 300	0.25 306	0.91 452	0.64 307	0.55 356	0.53 348	0.59 407	0.43 419	0.67 274	0.76 461	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.23 385	0.58 369

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 295	0.71 345	1.95 203	0.55 499	0.53 489	0.35 55	0.21 170	0.45 88	0.69 374	0.36 195	0.22 76	0.17 62	0.18 91	0.45 146	0.51 348	0.08 42	0.32 397	0.08 58	0.28 491	0.12 128	3.41 672

Replicate-Monster	0.58 295	0.53 260	1.55 130	0.22 25	0.34 369	0.37 73	0.13 10	0.43 71	0.39 93	0.35 194	0.16 25	0.16 44	0.15 43	1.46 479	0.21 37	0.11 284	2.71 674	0.07 1	0.35 550	0.08 31	1.81 607

AIO-test1	0.58 295	1.37 575	2.77 509	0.66 540	1.08 597	0.50 226	0.23 248	0.86 409	0.69 374	0.31 171	0.42 261	0.29 209	0.22 161	0.77 321	0.34 223	0.13 394	0.15 282	0.12 355	0.16 368	0.31 495	0.30 177

IGEV-Stereo++	0.58 295	0.29 16	1.66 148	0.37 352	0.53 489	0.47 185	0.13 10	0.54 186	0.37 55	1.02 590	0.25 114	0.17 62	0.22 161	1.04 395	0.27 129	0.08 42	1.98 637	0.08 58	0.06 11	0.17 257	1.92 610

MC-Stereo	0.58 295	0.37 124	2.00 217	0.88 571	0.64 528	0.54 277	0.19 102	0.46 98	0.39 93	0.58 391	0.39 248	0.27 188	0.27 251	0.71 299	0.32 196	0.09 94	1.20 546	0.09 144	0.16 368	0.22 367	1.92 610

RAFT_CTSACE	0.58 295	1.16 512	2.76 507	0.36 339	0.29 300	0.54 277	0.29 386	0.69 283	0.51 184	0.51 318	0.75 537	0.67 452	0.37 348	0.63 253	0.47 320	0.08 42	0.49 438	0.11 292	0.10 185	0.41 584	0.32 192

CRFU-Net	0.58 295	0.42 167	1.90 193	0.49 469	0.27 275	0.83 553	0.35 458	0.94 472	0.54 215	0.65 486	0.60 427	0.78 513	1.34 625	1.00 387	0.51 348	0.17 507	0.14 264	0.17 524	0.10 185	0.19 312	0.20 100

dad	0.58 295	1.35 565	2.39 326	0.31 221	0.20 158	0.62 410	0.26 325	0.56 205	0.79 482	0.66 493	0.64 464	0.64 434	0.36 341	0.87 350	0.48 330	0.28 601	0.15 282	0.40 622	0.18 400	0.24 392	0.22 116

IPLGR	0.58 295	0.64 309	3.12 567	0.37 352	0.18 106	0.62 410	0.54 553	1.06 578	0.69 374	0.73 523	0.46 286	0.50 355	0.44 429	1.12 419	0.31 186	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.21 350	0.20 100

GMOStereo	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

error version	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

test-v	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

test-3	0.58 295	0.43 184	2.44 350	0.52 485	0.59 507	0.46 171	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.52 328	0.29 161	0.44 311	0.22 161	0.59 231	0.97 500	0.08 42	1.27 559	0.10 212	0.35 550	0.29 477	0.62 386

test_1	0.58 295	0.43 184	2.44 350	0.52 485	0.59 507	0.46 171	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.51 318	0.29 161	0.44 311	0.22 161	0.59 231	0.97 500	0.08 42	1.27 559	0.10 212	0.35 550	0.29 477	0.63 392

LCNet	0.58 295	0.43 184	2.42 337	0.91 579	0.22 188	0.95 587	0.29 386	0.62 246	0.64 307	0.52 328	0.55 380	0.41 290	0.75 570	0.84 345	0.27 129	0.10 183	0.07 24	0.12 355	0.18 400	0.97 651	0.40 247

test-2	0.58 295	0.89 435	2.46 375	0.29 175	0.99 581	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 607	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 260

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 295	1.48 597	2.53 403	0.29 175	0.78 554	0.52 256	0.20 127	0.68 278	0.66 322	0.51 318	0.61 435	0.40 283	0.32 320	0.40 116	0.43 295	0.08 42	0.63 473	0.09 144	0.09 135	0.37 553	0.58 369

STTStereo	0.58 295	0.95 458	2.95 543	0.37 352	0.31 329	0.62 410	0.32 424	0.81 356	0.63 299	0.61 431	0.55 380	0.67 452	0.43 419	0.87 350	0.48 330	0.16 487	0.16 297	0.17 524	0.20 431	0.17 257	0.25 140

DeepPruner_ROB	0.58 295	1.06 481	2.68 477	0.30 196	0.26 261	0.63 425	0.31 413	0.83 376	0.51 184	0.62 446	0.56 394	0.65 439	0.39 374	1.06 399	0.56 376	0.19 538	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.24 392	0.33 197

Foundation-i1c-attn	0.59 314	0.29 16	1.10 45	0.53 489	0.59 507	0.30 23	0.20 127	0.52 162	1.73 647	0.45 251	0.26 128	0.34 246	0.25 218	0.83 343	0.54 366	0.09 94	1.87 625	0.08 58	0.06 11	0.07 2	1.75 602

Foundation-i1a	0.59 314	0.27 3	1.10 45	0.55 499	0.63 523	0.31 28	0.21 170	0.53 174	1.91 655	0.40 220	0.24 101	0.36 254	0.25 218	0.87 350	0.47 320	0.09 94	1.74 616	0.07 1	0.06 11	0.09 52	1.65 597

G2L-ROB	0.59 314	1.32 553	2.59 428	0.30 196	0.22 188	0.59 355	0.28 358	0.80 347	0.61 276	0.56 368	0.45 281	0.70 483	0.35 337	1.38 463	0.72 447	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.31 186

MM-Stereo_test3	0.59 314	0.85 419	2.28 299	0.53 489	0.31 329	0.45 159	0.30 402	0.78 332	0.76 451	0.33 181	0.43 265	0.32 234	0.23 187	0.61 243	0.54 366	0.10 183	1.65 611	0.10 212	0.08 98	0.42 587	0.68 414

test_sample2	0.59 314	0.42 167	1.84 173	0.33 267	0.18 106	0.52 256	0.28 358	0.86 409	0.70 386	0.47 268	0.53 348	0.46 332	0.41 393	1.51 487	0.66 425	0.12 344	0.93 515	0.11 292	0.24 464	0.16 233	1.01 523

GCAP-Stereo	0.59 314	1.35 565	2.44 350	0.49 469	1.02 588	0.52 256	0.14 23	0.53 174	0.54 215	0.44 246	0.50 327	0.30 218	0.22 161	0.68 280	0.41 276	0.09 94	1.30 566	0.09 144	0.07 63	0.23 385	0.54 344

TestStereo1	0.59 314	1.21 527	2.63 447	0.40 402	0.60 513	0.56 300	0.34 448	0.82 365	0.73 415	0.45 251	0.63 450	0.36 254	0.42 406	0.66 271	0.42 286	0.10 183	0.32 397	0.12 355	0.10 185	0.34 521	0.52 331

SA-5K	0.59 314	1.21 527	2.63 447	0.40 402	0.60 513	0.56 300	0.34 448	0.82 365	0.73 415	0.45 251	0.63 450	0.36 254	0.42 406	0.66 271	0.42 286	0.10 183	0.32 397	0.12 355	0.10 185	0.34 521	0.52 331

test_3	0.59 314	0.44 199	2.44 350	0.53 489	0.59 507	0.48 195	0.30 402	0.79 340	0.52 196	0.51 318	0.30 172	0.45 324	0.22 161	0.59 231	0.97 500	0.08 42	1.25 554	0.11 292	0.35 550	0.30 486	0.62 386

IRAFT_RVC	0.59 314	0.74 368	2.42 337	0.47 455	0.21 173	0.59 355	0.42 501	0.68 278	0.73 415	0.54 343	0.50 327	0.49 351	0.51 482	1.57 500	1.00 514	0.11 284	0.25 376	0.13 418	0.10 185	0.15 211	0.14 43

MLCV	0.59 314	1.41 582	2.41 333	0.31 221	0.15 47	0.60 370	0.23 248	0.77 325	0.63 299	0.67 495	0.66 479	0.55 388	0.37 348	1.16 425	1.09 531	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.29 168

iResNet	0.59 314	1.09 487	2.54 407	0.44 437	0.18 106	0.65 454	0.29 386	0.89 434	0.75 442	0.59 410	0.64 464	0.43 296	0.39 374	0.73 309	1.24 556	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.21 350	0.40 247

PipStereo	0.60 326	0.30 34	0.84 5	1.25 612	1.76 646	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.22 122	0.14 23	0.50 191	0.21 37	0.08 42	1.80 621	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.38 671

Foundation-i1	0.60 326	0.35 101	1.13 55	0.89 572	0.41 437	0.33 42	0.22 208	0.64 261	1.48 635	0.34 188	0.31 186	0.59 407	0.23 187	0.87 350	0.57 379	0.09 94	2.03 638	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.17 544

AIO-test2	0.60 326	1.55 604	2.73 499	0.63 529	0.42 451	0.50 226	0.23 248	0.84 385	0.73 415	0.34 188	0.53 348	0.37 262	0.22 161	0.70 291	0.32 196	0.75 644	0.16 297	0.13 418	0.17 387	0.21 350	0.47 300

11t1	0.60 326	0.49 231	2.19 273	0.35 320	0.58 506	0.48 195	0.21 170	0.72 304	0.73 415	0.49 287	0.47 292	0.35 252	0.34 334	0.61 243	0.71 443	0.12 344	1.26 558	0.10 212	0.29 496	0.16 233	1.22 553

RAFT+CT+SA	0.60 326	1.25 541	2.49 391	0.38 372	0.75 546	0.55 292	0.34 448	0.83 376	0.68 362	0.39 214	0.55 380	0.44 311	0.29 290	0.75 315	0.28 144	0.09 94	0.24 367	0.11 292	0.51 611	0.30 486	0.74 440

rafts_anoy	0.60 326	1.33 558	2.59 428	0.53 489	1.09 599	0.49 207	0.25 306	0.67 273	0.53 209	0.41 223	0.38 242	0.33 241	0.30 304	0.68 280	0.41 276	0.10 183	1.13 541	0.13 418	0.15 345	0.20 335	0.29 168

delet	0.60 326	0.84 414	2.45 367	0.33 267	0.35 382	0.73 503	0.46 527	0.89 434	0.80 490	0.58 391	0.62 442	0.67 452	0.51 482	1.14 422	0.64 417	0.12 344	0.12 228	0.13 418	0.14 321	0.22 367	0.29 168

CFNet-ft	0.60 326	1.16 512	2.45 367	0.29 175	0.30 316	0.64 438	0.28 358	0.69 283	0.57 243	0.49 287	0.57 405	0.79 516	0.44 429	1.48 483	0.62 408	0.15 467	0.10 172	0.28 596	0.14 321	0.21 350	0.29 168

CFNet_RVC	0.60 326	1.16 512	2.45 367	0.29 175	0.30 316	0.64 438	0.28 358	0.69 283	0.57 243	0.49 287	0.57 405	0.79 516	0.44 429	1.48 483	0.62 408	0.15 467	0.10 172	0.28 596	0.14 321	0.21 350	0.29 168

iResNet_ROB	0.60 326	1.59 612	2.04 230	0.32 243	0.21 173	0.60 370	0.22 208	0.99 515	0.85 527	0.61 431	0.63 450	0.58 403	0.42 406	1.08 409	0.98 509	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.06 11	0.23 385	0.33 197

PSi22b	0.61 336	0.30 34	0.87 8	1.18 608	1.89 650	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.24 147	0.14 23	0.52 198	0.20 25	0.08 42	1.79 618	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.35 670

Hybrid-DGEV-2	0.61 336	1.16 512	2.80 514	0.33 267	0.17 85	0.73 503	0.19 102	0.89 434	0.73 415	0.61 431	0.42 261	0.53 370	0.43 419	1.00 387	0.91 491	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.10 185	0.25 417	0.61 383

FE-Mocha	0.61 336	0.36 109	1.84 173	1.06 595	0.34 369	0.43 137	0.17 75	0.72 304	0.55 227	0.45 251	0.50 327	0.58 403	0.45 437	2.35 613	1.18 544	0.10 183	0.40 417	0.11 292	0.21 442	0.13 163	0.31 186

DFGA-Net	0.61 336	1.55 604	2.59 428	0.32 243	0.26 261	0.54 277	0.22 208	0.67 273	0.63 299	0.50 306	0.52 341	0.35 252	0.28 269	1.84 554	0.99 511	0.10 183	0.08 72	0.12 355	0.12 276	0.38 561	0.18 83

FoundationStereo	0.61 336	0.37 124	0.91 11	1.96 658	2.40 669	0.20 7	0.16 62	0.26 3	0.86 534	0.16 7	0.12 6	0.19 93	0.17 66	0.58 230	0.32 196	0.10 183	2.98 681	0.08 58	0.06 11	0.07 2	0.20 100

FACV-RUCA	0.61 336	0.44 199	2.11 254	0.43 432	1.73 644	0.49 207	0.28 358	0.74 311	0.68 362	0.41 223	0.53 348	0.34 246	0.64 536	0.41 125	0.33 211	0.13 394	0.11 205	0.62 643	0.12 276	0.72 633	1.02 528

GIP-stereo	0.61 336	0.68 327	1.05 35	0.95 584	1.46 629	0.42 129	0.17 75	0.69 283	0.49 165	0.19 30	0.24 101	0.23 135	0.18 91	0.95 380	0.59 390	0.10 183	1.33 570	0.08 58	0.06 11	0.18 282	2.21 632

test_sample3	0.61 336	0.48 224	2.24 289	0.34 294	0.19 141	0.58 333	0.25 306	0.97 498	0.76 451	0.54 343	0.52 341	0.46 332	0.37 348	1.78 540	0.57 379	0.13 394	0.79 495	0.12 355	0.21 442	0.17 257	0.73 434

test_sample1	0.61 336	0.45 208	1.84 173	0.33 267	0.29 300	0.49 207	0.24 278	0.83 376	0.73 415	0.51 318	0.53 348	0.52 367	0.45 437	1.40 466	0.72 447	0.11 284	0.96 516	0.10 212	0.24 464	0.15 211	1.25 558

test_5	0.61 336	1.25 541	2.76 507	0.39 389	0.64 528	0.58 333	0.35 458	0.85 398	0.66 322	0.49 287	0.56 394	0.55 388	0.40 381	0.79 331	0.32 196	0.10 183	0.19 329	0.12 355	0.12 276	0.33 511	0.85 480

Sa-1000	0.61 336	1.07 482	2.71 492	0.32 243	0.61 520	0.61 389	0.31 413	1.00 525	0.76 451	0.53 337	0.83 557	0.43 296	0.33 326	0.69 284	0.30 167	0.10 183	0.52 446	0.13 418	0.28 491	0.29 477	0.29 168

SA	0.61 336	1.14 502	2.79 513	0.32 243	0.63 523	0.57 323	0.30 402	0.97 498	0.78 469	0.43 237	0.63 450	0.39 272	0.46 448	0.70 291	0.31 186	0.10 183	0.44 427	0.13 418	0.32 525	0.31 495	0.51 323

DAS	0.61 336	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 256	0.42 501	0.89 434	0.80 490	0.85 566	0.69 492	0.57 399	0.51 482	2.38 618	0.57 379	0.13 394	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.18 282	0.37 222

AACVNet	0.61 336	1.13 501	2.47 380	0.37 352	0.21 173	0.57 323	0.25 306	0.75 315	0.55 227	0.56 368	0.60 427	0.66 448	0.44 429	2.11 596	0.49 341	0.14 436	0.11 205	0.14 455	0.11 238	0.35 536	0.23 126

ASMatch	0.61 336	0.47 215	2.72 494	0.91 579	0.36 394	0.56 300	0.24 278	0.54 186	0.67 335	0.48 271	1.20 614	0.47 341	0.65 539	1.33 459	0.93 494	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.10 80	0.17 74

test-1	0.61 336	0.54 263	2.09 243	0.31 221	1.37 619	0.51 236	0.28 358	0.83 376	0.50 177	0.42 230	0.55 380	0.54 379	0.24 200	0.38 102	1.25 557	0.10 183	1.08 534	0.10 212	0.17 387	0.11 104	0.77 448

LMCR-Stereo	0.61 336	1.00 465	2.60 436	0.42 419	0.22 188	0.74 511	0.31 413	1.06 578	0.70 386	0.62 446	0.64 464	0.40 283	0.52 489	0.84 345	1.27 560	0.20 549	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.26 438	0.16 66

GEStereo_RVC	0.61 336	1.19 523	2.61 441	0.48 456	0.25 243	0.63 425	0.37 470	1.05 565	0.79 482	0.55 356	0.55 380	0.59 407	0.44 429	1.10 411	0.48 330	0.16 487	0.11 205	0.12 355	0.11 238	0.27 453	0.43 271

HGLStereo	0.61 336	1.20 525	2.59 428	0.36 339	0.40 430	0.65 454	0.30 402	0.87 418	0.67 335	0.60 421	0.70 505	0.69 477	0.56 501	1.07 408	0.59 390	0.14 436	0.13 248	0.13 418	0.12 276	0.23 385	0.23 126

PSMNet-RSSM	0.61 336	1.19 523	2.43 342	0.33 267	0.25 243	0.59 355	0.28 358	0.88 426	0.65 314	0.54 343	0.62 442	0.69 477	0.46 448	1.67 519	0.50 345	0.15 467	0.10 172	0.14 455	0.16 368	0.20 335	0.28 161

DISCO	0.61 336	0.63 304	1.98 212	0.46 449	0.34 369	0.84 558	0.35 458	0.88 426	0.81 499	0.61 431	0.64 464	1.06 603	0.53 492	1.11 416	0.83 481	0.13 394	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.26 438	0.37 222

DLCB_ROB	0.61 336	0.96 459	2.00 217	0.37 352	0.25 243	0.65 454	0.37 470	0.86 409	0.76 451	0.73 523	0.70 505	0.84 540	0.47 460	1.57 500	0.72 447	0.13 394	0.13 248	0.14 455	0.14 321	0.18 282	0.33 197

aanet-new-78k	0.62 358	0.73 356	3.88 633	0.27 126	0.43 455	0.43 137	0.19 102	0.49 122	0.35 32	0.20 40	0.22 76	0.16 44	0.25 218	0.36 94	0.45 307	0.07 8	1.52 596	0.08 58	0.06 11	0.12 128	2.06 619

G2L-Stereo	0.62 358	1.27 544	2.67 470	0.31 221	0.27 275	0.59 355	0.29 386	0.81 356	0.60 269	0.56 368	0.53 348	0.71 486	0.37 348	1.74 529	0.57 379	0.13 394	0.11 205	0.13 418	0.11 238	0.29 477	0.34 206

test_sample4	0.62 358	0.49 231	2.24 289	0.34 294	0.19 141	0.57 323	0.25 306	0.98 506	0.76 451	0.56 368	0.55 380	0.45 324	0.38 357	1.78 540	0.56 376	0.13 394	0.80 498	0.13 418	0.21 442	0.17 257	0.76 444

qqq1	0.62 358	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.64 417	0.13 394	1.01 524	0.09 144	0.24 464	0.19 312	0.59 376

fff1	0.62 358	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.64 417	0.13 394	1.01 524	0.09 144	0.24 464	0.19 312	0.59 376

LL-Strereo2	0.62 358	1.36 570	2.47 380	1.37 620	0.96 577	0.54 277	0.28 358	0.61 240	0.49 165	0.42 230	0.34 218	0.44 311	0.21 147	0.57 222	0.53 360	0.11 284	0.26 380	0.16 505	0.14 321	0.18 282	0.98 520

4D-IteraStereo	0.62 358	1.29 549	3.04 559	0.27 126	0.30 316	0.46 171	0.26 325	0.54 186	0.51 184	0.41 223	0.31 186	0.39 272	0.19 112	0.53 208	0.65 422	0.09 94	0.47 433	0.12 355	0.11 238	0.21 350	2.14 624

CBFPSM	0.62 358	1.34 561	2.12 255	0.30 196	0.23 218	0.71 492	0.38 480	0.77 325	0.68 362	0.51 318	0.49 315	1.03 594	0.82 581	0.63 253	1.35 565	0.11 284	0.12 228	0.10 212	0.10 185	0.19 312	0.37 222

iinet-f	0.62 358	1.18 520	2.55 415	0.33 267	0.25 243	0.82 551	0.34 448	0.87 418	0.69 374	0.56 368	0.64 464	0.73 494	0.67 548	0.80 335	0.81 476	0.14 436	0.13 248	0.11 292	0.10 185	0.44 596	0.26 148

PFNet	0.62 358	0.42 167	2.69 484	0.43 432	0.55 494	0.62 410	0.27 344	0.64 261	0.72 410	0.61 431	0.56 394	0.45 324	0.33 326	1.86 560	1.12 536	0.28 601	0.09 137	0.12 355	0.16 368	0.26 438	0.27 155

RAFT	0.62 358	1.35 565	2.26 296	0.62 526	0.53 489	0.47 185	0.35 458	0.70 293	0.58 251	0.50 306	0.50 327	0.79 516	0.40 381	0.49 184	0.36 235	0.11 284	0.79 495	0.14 455	0.13 298	0.52 616	0.72 430

raft+_RVC	0.62 358	1.18 520	2.43 342	0.36 339	2.08 660	0.52 256	0.25 306	0.66 268	0.54 215	0.36 195	0.46 286	0.32 234	0.28 269	0.49 184	0.43 295	0.10 183	0.91 513	0.10 212	0.09 135	0.22 367	0.70 425

cf-r	0.62 358	1.27 544	2.99 550	0.34 294	0.28 291	0.60 370	0.28 358	0.82 365	0.70 386	0.55 356	0.61 435	0.77 508	0.41 393	1.32 456	0.52 352	0.13 394	0.09 137	0.11 292	0.12 276	0.22 367	0.27 155

DSFCA	0.62 358	0.77 382	1.95 203	0.29 175	0.29 300	0.79 538	0.86 619	0.81 356	0.73 415	0.73 523	0.66 479	0.67 452	0.57 506	1.17 428	1.03 518	0.16 487	0.15 282	0.13 418	0.14 321	0.19 312	0.28 161

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 358	1.15 508	3.11 566	0.39 389	0.37 403	0.60 370	0.28 358	0.87 418	0.64 307	0.63 459	0.56 394	0.71 486	0.45 437	1.08 409	0.52 352	0.15 467	0.12 228	0.14 455	0.15 345	0.18 282	0.25 140
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSi22a	0.63 373	0.32 60	0.91 11	0.96 585	1.42 622	0.16 2	0.14 23	0.34 20	0.45 140	0.12 1	0.10 1	0.25 157	0.18 91	0.72 307	0.39 262	0.09 94	1.75 617	0.07 1	0.42 584	0.13 163	3.64 680

MM-Stereo_test1	0.63 373	0.64 309	2.51 398	0.54 497	0.37 403	0.44 151	0.28 358	0.68 278	0.59 261	0.43 237	0.33 209	0.26 174	0.25 218	0.89 364	0.52 352	0.10 183	1.84 623	0.10 212	0.09 135	0.41 584	1.40 574

test_sample5	0.63 373	0.50 240	2.19 273	0.34 294	0.19 141	0.56 300	0.26 325	0.98 506	0.77 464	0.55 356	0.63 450	0.45 324	0.38 357	1.87 564	0.58 386	0.14 436	0.82 505	0.13 418	0.22 456	0.18 282	0.76 444

tta	0.63 373	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.86 485	0.13 394	1.01 524	0.11 292	0.26 480	0.19 312	0.59 376

DualNet	0.63 373	0.50 240	2.19 273	0.34 294	0.19 141	0.56 300	0.26 325	0.98 506	0.77 464	0.56 368	0.66 479	0.45 324	0.38 357	1.87 564	0.58 386	0.14 436	0.82 505	0.13 418	0.22 456	0.18 282	0.76 444

CIPLG	0.63 373	1.59 612	3.16 571	0.79 563	0.31 329	0.62 410	0.57 564	0.82 365	0.68 362	0.58 391	0.63 450	0.43 296	0.31 311	0.48 170	0.42 286	0.12 344	0.20 344	0.13 418	0.13 298	0.36 544	0.21 108

ACRE	0.63 373	1.55 604	3.41 600	0.76 556	0.28 291	0.60 370	0.56 561	0.82 365	0.68 362	0.57 384	0.62 442	0.43 296	0.30 304	0.47 156	0.42 286	0.12 344	0.19 329	0.13 418	0.14 321	0.36 544	0.20 100

HHNet	0.63 373	0.67 317	3.10 565	0.37 352	0.25 243	0.64 438	0.60 573	0.70 293	0.67 335	0.55 356	1.12 609	0.32 234	0.60 525	0.43 137	1.75 594	0.16 487	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.18 282	0.22 116

ac_64	0.63 373	0.77 382	2.71 492	0.37 352	0.34 369	0.64 438	0.30 402	0.86 409	0.67 335	0.58 391	0.53 348	0.88 558	0.48 467	1.84 554	0.71 443	0.15 467	0.12 228	0.12 355	0.12 276	0.21 350	0.25 140

GANet-RSSM	0.63 373	1.14 502	2.67 470	0.38 372	0.26 261	0.59 355	0.29 386	0.81 356	0.56 236	0.50 306	0.57 405	0.67 452	0.50 478	1.91 573	0.50 345	0.14 436	0.10 172	0.24 586	0.12 276	0.36 544	0.28 161

NVstereo2D	0.63 373	0.57 278	2.29 302	0.37 352	0.35 382	0.69 485	0.49 540	0.96 490	0.88 544	0.49 287	0.54 369	0.72 488	0.46 448	1.98 579	0.50 345	0.19 538	0.20 344	0.18 543	0.16 368	0.28 466	0.34 206

G2L-Stereo_test	0.64 384	1.34 561	2.55 415	0.34 294	0.24 232	0.75 514	0.39 487	0.83 376	0.65 314	0.62 446	0.54 369	0.74 496	0.40 381	1.57 500	0.75 457	0.11 284	0.08 72	0.08 58	0.08 98	0.28 466	0.43 271

PSMNet-RUCA	0.64 384	1.12 498	2.61 441	0.59 516	0.56 497	0.64 438	0.37 470	0.89 434	0.72 410	0.53 337	0.68 487	0.53 370	0.43 419	0.61 243	0.46 314	0.35 615	0.19 329	0.44 631	0.29 496	0.49 610	0.35 213

AIO-Stereo	0.64 384	0.60 289	1.63 142	1.31 614	1.45 626	0.38 85	0.20 127	0.55 198	0.83 512	0.31 171	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.39 106	0.63 415	0.10 183	1.25 554	0.09 144	0.41 579	0.21 350	1.73 601

test_sample6	0.64 384	0.51 248	2.17 266	0.35 320	0.18 106	0.56 300	0.27 344	1.00 525	0.80 490	0.56 368	0.66 479	0.47 341	0.39 374	1.95 575	0.60 395	0.14 436	0.80 498	0.13 418	0.21 442	0.18 282	0.78 454

SMFormer	0.64 384	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 527	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.86 485	0.13 394	1.01 524	0.11 292	0.26 480	0.17 257	0.84 474

ssnet_v2	0.64 384	0.99 464	2.67 470	0.33 267	0.22 188	0.72 498	0.45 521	1.00 525	0.80 490	0.66 493	0.54 369	0.81 529	0.48 467	0.91 367	1.08 530	0.16 487	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.33 511	0.31 186

IPLGR_C	0.64 384	1.66 623	3.36 587	0.80 565	0.31 329	0.60 370	0.60 573	0.82 365	0.69 374	0.58 391	0.62 442	0.44 311	0.31 311	0.47 156	0.43 295	0.12 344	0.22 356	0.13 418	0.15 345	0.35 536	0.21 108

OMP-Stereo	0.64 384	0.87 425	2.38 320	0.56 510	0.37 403	0.60 370	0.26 325	0.75 315	0.71 401	0.65 486	0.60 427	0.68 466	0.32 320	2.07 588	1.18 544	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.09 135	0.17 257	0.28 161

GwcNet-RSSM	0.64 384	1.38 579	2.69 484	0.33 267	0.26 261	0.60 370	0.32 424	0.84 385	0.73 415	0.56 368	0.65 472	0.72 488	0.42 406	1.78 540	0.60 395	0.14 436	0.10 172	0.12 355	0.13 298	0.26 438	0.26 148

DDF-Stereo	0.65 393	0.33 74	1.69 153	0.67 543	0.82 560	0.37 73	0.20 127	0.50 146	0.52 196	0.34 188	0.17 29	0.78 513	0.23 187	0.68 280	1.03 518	0.20 549	1.66 612	0.09 144	0.34 545	0.34 521	2.03 617

MM-Stereo_test2	0.65 393	0.43 184	2.54 407	0.62 526	0.18 106	0.50 226	0.25 306	0.49 122	0.47 154	0.36 195	0.26 128	0.24 147	0.23 187	0.40 116	0.38 255	0.08 42	2.33 662	0.09 144	0.10 185	0.38 561	2.66 653

test_sample7	0.65 393	0.41 160	2.08 239	0.36 339	0.20 158	0.52 256	0.32 424	0.99 515	0.86 534	0.64 470	0.63 450	0.67 452	0.49 473	1.18 430	0.52 352	0.18 520	1.21 549	0.16 505	0.15 345	0.19 312	1.22 553

ff7	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

ffff	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

11t	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

qqq	0.65 393	0.63 304	2.10 250	0.30 196	0.64 528	0.46 171	0.27 344	0.81 356	0.83 512	0.48 271	0.56 394	0.46 332	0.37 348	1.03 393	0.75 457	0.11 284	1.41 580	0.12 355	0.41 579	0.16 233	1.18 545

ccc-4	0.65 393	0.58 280	2.09 243	0.39 389	0.60 513	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 585	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 640	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

x	0.65 393	0.62 302	2.12 255	0.36 339	0.61 520	0.48 195	0.24 278	0.80 347	0.89 549	0.50 306	0.56 394	0.44 311	0.36 341	0.62 252	0.80 472	0.11 284	1.44 584	0.11 292	0.39 572	0.16 233	1.34 567

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 393	1.15 508	2.40 329	0.33 267	0.30 316	0.83 553	0.40 492	0.94 472	0.82 505	0.67 495	0.76 540	0.68 466	0.58 514	1.13 420	1.25 557	0.14 436	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.18 282	0.28 161

iRaft-Stereo_5w	0.65 393	1.35 565	2.21 280	0.30 196	0.63 523	0.49 207	0.28 358	0.78 332	0.64 307	0.41 223	0.61 435	0.62 422	0.46 448	1.79 544	0.48 330	0.10 183	0.25 376	0.11 292	0.12 276	0.40 577	0.94 508

TransformOpticalFlow	0.65 393	0.61 295	2.67 470	0.45 444	0.26 261	0.62 410	0.28 358	0.88 426	0.76 451	0.76 538	0.74 530	0.90 564	0.84 584	1.82 550	0.80 472	0.10 183	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.12 128	0.19 89

IIG-Stereo	0.65 393	0.87 425	2.32 309	0.55 499	0.23 218	0.62 410	0.21 170	0.78 332	0.71 401	0.64 470	0.69 492	0.69 477	0.38 357	2.07 588	1.37 569	0.11 284	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.15 211	0.27 155

DRaft	0.65 393	0.47 215	2.38 320	0.25 80	0.17 85	0.64 438	0.65 589	0.56 205	0.57 243	0.67 495	0.98 590	0.38 268	0.99 606	1.42 471	2.06 612	0.11 284	0.14 264	0.10 212	0.14 321	0.18 282	0.21 108

RAFT-RH_RVC	0.65 393	0.73 356	2.78 511	0.39 389	0.29 300	0.60 370	0.18 93	0.45 88	0.63 299	0.75 533	1.89 642	0.47 341	0.29 290	1.59 508	1.21 550	0.15 467	0.07 24	0.13 418	0.13 298	0.11 104	0.10 15

pcwnet_v2	0.65 393	0.54 263	4.29 651	0.33 267	0.27 275	0.60 370	0.25 306	1.02 544	0.92 557	0.61 431	0.69 492	0.62 422	0.54 494	0.67 274	0.38 255	0.18 520	0.15 282	0.15 484	0.14 321	0.21 350	0.49 313

RALCasStereoNet	0.65 393	1.34 561	2.56 419	0.43 432	0.96 577	0.50 226	0.26 325	0.62 246	0.56 236	0.43 237	0.49 315	0.36 254	0.28 269	0.72 307	0.53 360	0.10 183	1.18 544	0.09 144	0.08 98	0.27 453	1.27 559

ARAFT	0.65 393	1.69 625	3.34 586	0.29 175	0.16 61	0.65 454	0.36 467	0.96 490	0.73 415	0.63 459	0.49 315	0.56 394	0.31 311	1.23 440	0.35 231	0.11 284	0.08 72	0.14 455	0.13 298	0.38 561	0.50 316

psm_up	0.65 393	1.02 470	2.53 403	0.36 339	0.31 329	0.64 438	0.38 480	0.96 490	0.73 415	0.63 459	0.57 405	0.68 466	0.57 506	1.90 572	0.52 352	0.17 507	0.15 282	0.16 505	0.15 345	0.27 453	0.22 116

CFNet	0.65 393	1.45 592	2.27 297	0.34 294	0.25 243	0.64 438	0.23 248	0.93 466	0.79 482	0.48 271	0.59 418	0.58 403	0.40 381	2.28 607	0.63 415	0.13 394	0.09 137	0.15 484	0.14 321	0.34 521	0.26 148

YMNet	0.66 413	0.98 462	2.12 255	0.42 419	0.41 437	0.86 560	0.43 508	0.92 460	0.76 451	0.75 533	0.81 552	0.83 537	0.46 448	0.87 350	1.07 527	0.19 538	0.22 356	0.20 561	0.17 387	0.42 587	0.39 239

YMNet_1	0.66 413	0.98 462	2.12 255	0.42 419	0.41 437	0.86 560	0.43 508	0.92 460	0.76 451	0.75 533	0.81 552	0.83 537	0.46 448	0.87 350	1.07 527	0.19 538	0.22 356	0.20 561	0.17 387	0.42 587	0.39 239

Reg-Stereo(zero)	0.66 413	0.26 1	2.13 261	0.25 80	1.15 607	0.99 590	0.97 630	0.57 214	0.81 499	0.52 328	0.46 286	0.54 379	0.59 517	0.47 156	1.14 539	0.08 42	0.88 511	0.08 58	0.36 560	0.12 128	0.80 461

mmm	0.66 413	0.53 260	1.83 170	0.38 372	0.86 564	0.49 207	0.27 344	0.82 365	0.83 512	0.59 410	0.69 492	0.47 341	0.38 357	0.81 339	0.73 451	0.12 344	1.37 574	0.14 455	0.45 587	0.18 282	1.35 569

Wz-Net-LNSev	0.66 413	1.30 550	2.81 519	0.35 320	0.37 403	0.80 542	0.48 533	0.91 452	0.87 540	0.63 459	0.70 505	0.80 524	0.59 517	0.67 274	0.68 432	0.15 467	0.14 264	0.12 355	0.12 276	0.24 392	0.38 231

AASNet	0.66 413	1.49 599	2.97 545	0.37 352	0.33 353	0.65 454	0.30 402	1.00 525	0.78 469	0.56 368	0.60 427	0.55 388	0.39 374	0.88 359	0.96 498	0.15 467	0.12 228	0.13 418	0.11 238	0.45 599	0.35 213

coex_refinement	0.67 419	1.33 558	2.48 385	0.38 372	0.26 261	0.64 438	0.34 448	0.88 426	0.68 362	0.61 431	0.63 450	0.80 524	0.48 467	1.84 554	1.09 531	0.13 394	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.18 282	0.38 231

DDVS	0.67 419	0.46 211	1.74 156	2.40 668	0.35 382	0.86 560	0.98 631	0.72 304	0.52 196	0.53 337	0.57 405	0.89 561	0.37 348	1.22 437	0.57 379	0.15 467	0.14 264	0.14 455	0.12 276	0.19 312	0.42 260

ACVNet-DCA	0.67 419	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.81 356	0.83 512	0.77 540	0.39 248	0.25 157	0.38 357	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 649	0.11 292	0.09 135	0.16 233	1.18 545

fast-acv-ft	0.67 419	1.24 538	3.26 578	0.39 389	0.30 316	0.80 542	0.48 533	0.74 311	0.76 451	0.60 421	0.78 549	0.76 506	0.60 525	0.70 291	0.78 467	0.16 487	0.15 282	0.18 543	0.17 387	0.38 561	0.24 136

ToySt	0.67 419	0.88 429	2.61 441	0.39 389	0.73 543	0.61 389	0.38 480	0.78 332	0.73 415	0.43 237	0.70 505	0.72 488	0.45 437	0.66 271	0.62 408	0.14 436	0.63 473	0.13 418	0.33 540	0.24 392	1.18 545

PSM-AAD	0.67 419	0.29 16	2.41 333	0.37 352	0.23 218	0.86 560	1.15 647	0.62 246	0.66 322	0.64 470	0.71 520	0.67 452	2.90 668	0.65 268	0.32 196	0.10 183	0.08 72	0.17 524	0.15 345	0.14 195	0.34 206

HSM	0.67 419	0.92 450	2.29 302	0.30 196	0.29 300	0.65 454	0.29 386	0.98 506	0.67 335	0.59 410	0.58 412	1.39 636	0.65 539	2.56 630	0.45 307	0.11 284	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.18 282	0.24 136

Occ-G	0.68 426	0.54 263	2.08 239	0.99 592	0.74 544	0.38 85	0.25 306	0.46 98	0.78 469	0.40 220	0.36 229	0.46 332	0.22 161	0.90 365	0.70 437	0.09 94	1.53 598	0.09 144	0.16 368	0.31 495	2.06 619

raft_robust	0.68 426	1.24 538	2.42 337	0.30 196	0.57 502	0.53 267	0.25 306	0.95 487	0.79 482	0.49 287	0.46 286	1.12 614	0.74 566	1.50 486	0.61 405	0.09 94	0.62 471	0.10 212	0.30 506	0.26 438	0.30 177

SACVNet	0.68 426	1.08 485	2.58 425	0.38 372	0.28 291	0.65 454	0.37 470	0.91 452	0.65 314	0.67 495	0.62 442	0.69 477	0.47 460	2.07 588	0.65 422	0.18 520	0.14 264	0.16 505	0.15 345	0.39 570	0.41 255

ADLNet	0.68 426	1.02 470	2.68 477	0.35 320	0.34 369	0.67 476	0.34 448	0.95 487	0.79 482	0.70 509	0.62 442	0.80 524	0.46 448	1.77 537	0.69 435	0.15 467	0.12 228	0.14 455	0.14 321	0.31 495	0.54 344

XPNet_ROB	0.68 426	1.11 494	2.28 299	0.38 372	0.27 275	0.67 476	0.47 531	0.94 472	0.75 442	0.80 551	0.71 520	0.81 529	0.54 494	1.72 526	0.84 482	0.22 567	0.16 297	0.16 505	0.15 345	0.25 417	0.45 292

ETE_ROB	0.68 426	1.09 487	2.32 309	0.38 372	0.26 261	0.69 485	0.51 543	1.49 637	0.75 442	0.81 554	0.71 520	0.85 546	0.51 482	1.39 464	0.70 437	0.17 507	0.14 264	0.19 551	0.16 368	0.24 392	0.35 213

LALA_ROB	0.68 426	1.14 502	2.50 396	0.37 352	0.29 300	0.78 534	0.55 557	0.99 515	0.84 524	0.82 560	0.68 487	0.93 570	0.50 478	1.01 390	0.89 487	0.21 560	0.15 282	0.21 567	0.18 400	0.26 438	0.30 177

SCV	0.69 433	0.68 327	1.95 203	0.90 575	1.04 591	0.49 207	0.24 278	0.98 506	0.73 415	0.54 343	0.31 186	0.24 147	0.20 130	1.32 456	0.26 120	0.11 284	1.59 603	0.09 144	0.32 525	0.34 521	1.58 591

UGAM	0.69 433	0.84 414	2.66 461	0.40 402	0.20 158	0.53 267	0.34 448	0.63 254	0.74 436	0.45 251	0.74 530	0.95 578	0.36 341	2.57 631	0.42 286	0.11 284	0.45 428	0.17 524	0.19 418	0.43 592	0.57 362

STrans-v2	0.69 433	0.62 302	2.66 461	0.28 152	0.23 218	0.57 323	0.32 424	1.01 535	0.77 464	0.92 575	0.84 559	0.88 558	0.92 599	1.81 547	1.19 547	0.10 183	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.30 177

DEmStereo	0.69 433	0.40 152	2.42 337	0.42 419	0.18 106	0.66 467	0.88 622	0.54 186	0.64 307	0.60 421	1.00 594	0.45 324	1.24 623	1.53 491	2.21 623	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.10 185	0.11 104	0.14 43

FADNet-RVC	0.69 433	1.65 621	2.74 502	0.35 320	0.26 261	0.60 370	0.29 386	0.91 452	0.67 335	0.46 264	0.51 331	0.62 422	0.46 448	1.75 531	0.81 476	0.17 507	0.20 344	0.17 524	0.18 400	0.60 623	0.39 239

RASNet	0.69 433	1.05 480	2.59 428	0.37 352	0.47 471	0.66 467	0.33 438	0.82 365	0.76 451	0.51 318	0.65 472	0.93 570	0.62 530	2.20 604	0.80 472	0.14 436	0.09 137	0.09 144	0.11 238	0.18 282	0.37 222

PS-NSSS	0.69 433	1.37 575	2.44 350	0.31 221	0.32 345	0.64 438	0.34 448	1.04 557	0.74 436	0.56 368	0.75 537	0.51 360	0.42 406	2.41 622	0.54 366	0.24 583	0.17 311	0.27 594	0.18 400	0.30 486	0.23 126

DF	0.70 440	0.34 89	1.60 137	2.29 665	1.43 624	0.40 104	0.20 127	0.73 308	0.37 55	0.25 101	0.39 248	0.34 246	0.17 66	0.83 343	0.90 489	0.10 183	2.62 673	0.08 58	0.29 496	0.09 52	0.58 369

MyStereo06	0.70 440	0.72 352	3.51 608	0.31 221	0.25 243	0.60 370	0.30 402	0.90 445	0.67 335	1.48 645	0.53 348	0.84 540	0.57 506	0.60 238	1.11 534	0.09 94	0.55 455	0.12 355	0.20 431	0.16 233	0.56 356

MSKI-zero shot	0.70 440	0.44 199	2.62 446	1.47 628	0.75 546	0.56 300	0.20 127	0.80 347	0.45 140	0.60 421	0.52 341	0.44 311	0.17 66	0.70 291	0.26 120	0.09 94	2.87 678	0.09 144	0.32 525	0.14 195	0.50 316

DMCA-RVC	0.70 440	1.30 550	3.59 615	0.37 352	0.89 568	0.57 323	0.31 413	0.73 308	0.59 261	0.69 505	0.54 369	0.59 407	0.57 506	1.25 446	0.66 425	0.16 487	0.38 410	0.20 561	0.15 345	0.22 367	0.23 126

HSM-Net_RVC	0.70 440	0.40 152	2.45 367	0.27 126	0.19 141	0.68 482	0.30 402	1.29 620	0.73 415	0.73 523	0.70 505	0.77 508	0.45 437	3.73 674	0.46 314	0.13 394	0.09 137	0.10 212	0.09 135	0.13 163	0.32 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Foundation-i32	0.71 445	0.33 74	0.99 19	1.38 622	1.80 647	0.49 207	0.15 44	0.34 20	0.60 269	0.14 5	0.13 9	0.28 197	0.14 23	0.99 385	0.52 352	0.09 94	2.49 668	0.07 1	0.06 11	0.11 104	3.05 664

ACV-stereo	0.71 445	0.85 419	3.01 553	0.33 267	0.25 243	1.01 593	0.59 569	0.62 246	0.54 215	0.42 230	0.45 281	1.54 643	1.44 633	1.40 466	0.73 451	0.14 436	0.13 248	0.12 355	0.11 238	0.20 335	0.35 213

AE-Stereo	0.71 445	0.32 60	2.44 350	0.44 437	0.50 475	0.58 333	0.23 248	1.08 584	0.67 335	0.67 495	0.51 331	0.47 341	0.24 200	0.63 253	0.32 196	0.09 94	2.15 653	0.11 292	0.45 587	0.22 367	2.01 615

xx1	0.71 445	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.85 398	1.05 595	0.77 540	0.39 248	0.46 332	0.37 348	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 649	0.12 355	0.41 579	0.16 233	1.18 545

GrayStereo	0.71 445	0.27 3	2.40 329	0.89 572	0.23 218	0.62 410	1.40 663	0.67 273	0.70 386	0.72 521	0.77 544	0.55 388	3.03 669	0.60 238	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.21 442	0.12 128	0.37 222

FADNet	0.71 445	1.60 616	2.53 403	0.33 267	0.30 316	0.67 476	0.29 386	0.92 460	0.75 442	0.45 251	0.49 315	0.66 448	0.57 506	1.85 558	0.85 483	0.46 627	0.20 344	0.17 524	0.20 431	0.60 623	0.37 222

iResNetv2_ROB	0.71 445	1.90 638	3.48 606	0.43 432	0.22 188	0.60 370	0.29 386	0.96 490	0.78 469	0.60 421	0.65 472	0.60 415	0.46 448	0.80 335	1.21 550	0.12 344	0.08 72	0.10 212	0.07 63	0.44 596	0.33 197

DRN-Test	0.71 445	0.79 393	2.83 523	0.40 402	0.44 457	0.80 542	0.41 494	1.07 582	0.83 512	0.82 560	0.64 464	0.68 466	0.57 506	1.78 540	0.79 470	0.16 487	0.13 248	0.17 524	0.16 368	0.24 392	0.51 323

StereoDRNet	0.71 445	1.24 538	2.56 419	0.42 419	0.45 462	0.73 503	0.46 527	0.98 506	0.81 499	0.77 540	0.56 394	0.74 496	0.48 467	1.69 524	0.91 491	0.15 467	0.14 264	0.15 484	0.15 345	0.26 438	0.51 323

NCCL2	0.71 445	1.32 553	2.30 304	0.44 437	0.31 329	0.71 492	0.67 596	0.89 434	0.69 374	0.70 509	0.61 435	0.85 546	0.54 494	1.58 507	0.70 437	0.20 549	0.17 311	0.66 645	0.25 472	0.26 438	0.38 231

TCMNet	0.72 455	1.15 508	2.78 511	0.51 482	0.52 482	0.73 503	0.39 487	0.94 472	0.78 469	0.60 421	0.68 487	0.63 426	0.46 448	1.71 525	0.72 447	0.18 520	0.19 329	0.23 580	0.18 400	0.40 577	0.56 356

1test111	0.72 455	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.81 356	0.83 512	0.77 540	0.39 248	0.25 157	0.38 357	1.03 393	0.75 457	0.10 183	2.13 649	0.11 292	0.09 135	0.16 233	1.18 545

FAT-Stereo	0.72 455	0.60 289	2.86 530	0.37 352	0.29 300	0.64 438	0.55 557	1.01 535	0.91 555	0.76 538	0.94 582	0.93 570	0.79 578	1.82 550	0.60 395	0.19 538	0.19 329	0.17 524	0.16 368	0.23 385	0.47 300

SCV_C0	0.73 458	0.68 327	2.05 233	1.50 632	0.92 572	0.45 159	0.20 127	0.96 490	0.71 401	0.65 486	0.33 209	0.31 228	0.20 130	1.25 446	0.52 352	0.09 94	1.68 614	0.08 58	0.30 506	0.27 453	1.52 581

MyStereo8	0.73 458	1.16 512	2.89 534	0.53 489	0.34 369	0.71 492	0.20 127	1.87 657	0.59 261	0.53 337	0.66 479	0.50 355	0.33 326	1.27 451	0.62 408	0.10 183	1.19 545	0.10 212	0.21 442	0.21 350	0.61 383

ADLNet2	0.73 458	1.22 532	3.28 580	0.34 294	0.36 394	0.65 454	0.37 470	0.94 472	0.87 540	0.57 384	0.65 472	0.92 565	0.48 467	2.05 585	0.60 395	0.13 394	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.37 553	0.38 231

hitnet-ft	0.73 458	1.09 487	2.59 428	0.28 152	0.22 188	0.71 492	0.36 467	0.89 434	0.67 335	0.58 391	0.83 557	1.03 594	0.94 603	2.31 610	0.70 437	0.23 575	0.14 264	0.41 624	0.13 298	0.24 392	0.28 161

MoCha-V2	0.74 462	0.78 389	2.18 270	1.01 593	1.55 633	0.36 63	0.19 102	0.61 240	0.49 165	0.33 181	0.34 218	0.30 218	0.27 251	1.56 495	0.47 320	0.09 94	1.94 632	0.08 58	0.37 562	0.18 282	1.62 595

IGEV++	0.74 462	0.70 340	2.05 233	1.11 602	1.09 599	0.32 36	0.21 170	0.75 315	0.43 121	0.30 168	0.30 172	0.22 122	0.27 251	0.98 384	0.31 186	0.10 183	2.50 669	0.08 58	0.15 345	0.27 453	2.70 655

cc1	0.74 462	0.73 356	2.43 342	0.67 543	0.52 482	0.76 519	0.24 278	0.85 398	1.05 595	0.77 540	0.39 248	0.25 157	0.38 357	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 649	0.11 292	0.09 135	0.25 417	2.20 631

IGEVStereo-DCA	0.74 462	0.74 368	2.09 243	0.76 556	0.77 551	0.45 159	0.23 248	0.49 122	0.62 287	0.71 518	0.22 76	0.30 218	0.28 269	1.29 453	1.53 581	0.10 183	1.50 593	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 633

tt1	0.74 462	0.73 356	2.34 313	0.67 543	0.63 523	0.75 514	0.24 278	0.85 398	0.96 574	0.81 554	0.38 242	0.26 174	0.35 337	0.64 260	0.22 56	0.10 183	2.16 654	0.11 292	0.09 135	0.25 417	2.19 628

anonymousa	0.74 462	0.60 289	2.58 425	0.96 585	1.33 616	0.61 389	0.26 325	0.69 283	0.56 236	0.55 356	0.84 559	0.82 532	0.46 448	0.56 218	0.61 405	0.10 183	1.11 539	0.12 355	0.98 668	0.14 195	0.97 518

Wz-Net-MNSev	0.74 462	1.42 587	2.75 504	0.38 372	0.33 353	0.90 576	0.61 578	0.98 506	0.94 566	0.77 540	0.75 537	0.75 501	0.66 546	1.39 464	0.76 461	0.17 507	0.13 248	0.14 455	0.14 321	0.28 466	0.48 307

IPLG	0.74 462	1.09 487	2.87 531	0.36 339	0.21 173	1.63 639	0.60 573	1.39 629	0.63 299	1.39 636	0.51 331	0.40 283	0.86 589	1.40 466	0.37 246	0.09 94	0.07 24	0.14 455	0.12 276	0.34 521	0.23 126

FADNet-RVC-Resample	0.74 462	1.54 603	3.81 628	0.38 372	0.29 300	0.62 410	0.38 480	0.91 452	0.67 335	0.52 328	0.51 331	0.63 426	0.44 429	1.56 495	0.59 390	0.24 583	0.32 397	0.22 572	0.19 418	0.30 486	0.71 428

RP	0.74 462	1.01 468	2.48 385	0.44 437	0.45 462	0.66 467	0.45 521	0.95 487	0.87 540	0.70 509	0.95 585	0.99 586	0.82 581	1.55 493	0.82 479	0.26 594	0.19 329	0.23 580	0.20 431	0.34 521	0.38 231

stereogan	0.74 462	0.68 327	2.82 521	0.40 402	0.40 430	1.05 600	0.42 501	0.99 515	0.96 574	0.78 548	0.86 567	1.15 619	0.73 562	1.57 500	0.56 376	0.20 549	0.19 329	0.20 561	0.16 368	0.37 553	0.34 206

HART	0.75 473	0.75 375	2.22 284	0.94 581	1.59 637	0.30 23	0.19 102	0.72 304	0.85 527	0.30 168	0.52 341	0.39 272	0.16 60	0.81 339	0.43 295	0.08 42	2.61 672	0.10 212	0.07 63	0.36 544	1.61 594

model_zeroshot	0.75 473	0.94 456	2.48 385	1.88 653	0.68 536	0.72 498	0.22 208	1.01 535	0.51 184	1.10 599	0.35 225	0.63 426	0.20 130	0.78 327	0.32 196	0.12 344	1.97 635	0.10 212	0.23 460	0.12 128	0.56 356

Nwc_Net	0.75 473	1.10 492	2.96 544	0.42 419	0.39 420	0.77 529	0.39 487	1.06 578	0.73 415	0.65 486	1.00 594	0.99 586	0.74 566	1.43 472	0.99 511	0.24 583	0.15 282	0.23 580	0.26 480	0.27 453	0.30 177

NOSS_ROB	0.75 473	1.03 474	2.27 297	0.68 549	0.26 261	0.68 482	0.30 402	0.99 515	0.82 505	0.59 410	0.58 412	0.77 508	0.39 374	2.75 649	0.48 330	0.25 590	0.24 367	0.28 596	0.26 480	0.29 477	1.07 534

PSMNet_ROB	0.75 473	1.42 587	2.93 539	0.39 389	0.32 345	0.73 503	0.56 561	0.90 445	0.74 436	0.56 368	0.60 427	0.75 501	0.47 460	2.00 581	1.31 561	0.18 520	0.13 248	0.19 551	0.20 431	0.26 438	0.40 247

Selective-IGEV-i16pc	0.76 478	0.44 199	5.34 665	0.32 243	0.19 141	1.17 615	0.61 578	0.94 472	0.80 490	0.37 202	0.51 331	0.53 370	0.29 290	2.08 591	0.38 255	0.23 575	0.23 363	0.12 355	0.16 368	0.22 367	0.21 108

Zero-FE251	0.76 478	0.35 101	2.10 250	0.30 196	0.25 243	0.44 151	0.16 62	0.45 88	0.36 48	5.93 686	0.20 51	0.22 122	0.19 112	0.52 198	1.06 525	0.10 183	0.71 488	0.08 58	0.06 11	0.09 52	1.56 586

z-ln-s-r	0.76 478	1.41 582	2.84 525	0.33 267	0.27 275	0.58 333	0.37 470	0.92 460	0.89 549	0.54 343	0.81 552	0.64 434	0.48 467	2.23 605	1.74 592	0.11 284	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.28 466	0.40 247

DualNet (step1)	0.76 478	0.69 337	2.69 484	0.28 152	0.23 218	0.81 546	0.33 438	0.99 515	0.86 534	0.64 470	0.63 450	0.67 452	0.49 473	1.18 430	0.52 352	0.65 636	1.21 549	0.86 652	0.56 621	0.25 417	0.72 430

DispNO	0.76 478	1.36 570	3.15 570	0.32 243	0.27 275	0.59 355	0.29 386	0.88 426	0.72 410	0.55 356	0.79 551	0.83 537	0.47 460	2.46 624	1.23 554	0.12 344	0.10 172	0.18 543	0.31 517	0.20 335	0.25 140

DCRE	0.76 478	0.80 397	2.31 307	1.05 594	1.18 608	0.63 425	0.26 325	1.03 551	0.59 261	0.52 328	2.12 647	0.44 311	0.27 251	0.41 125	0.53 360	0.09 94	1.02 529	0.10 212	0.32 525	0.16 233	1.47 579

APVNet	0.76 478	1.11 494	3.23 574	0.39 389	0.36 394	0.85 559	0.44 517	0.96 490	0.73 415	0.58 391	0.69 492	0.76 506	0.56 501	2.29 608	0.82 479	0.17 507	0.18 323	0.24 586	0.19 418	0.35 536	0.27 155

GwcNet	0.76 478	1.09 487	3.68 619	0.38 372	0.45 462	0.81 546	0.45 521	0.91 452	0.89 549	0.63 459	0.77 544	0.82 532	0.51 482	1.64 515	0.85 483	0.17 507	0.16 297	0.15 484	0.15 345	0.33 511	0.34 206

AF-Net	0.76 478	1.14 502	2.74 502	0.42 419	0.41 437	0.70 488	0.41 494	1.07 582	0.94 566	0.73 523	1.05 604	1.04 598	0.86 589	1.23 440	1.00 514	0.23 575	0.15 282	0.25 591	0.18 400	0.32 505	0.35 213

ccnet	0.77 487	0.61 295	2.01 220	0.40 402	0.46 469	1.05 600	0.59 569	1.02 544	0.74 436	0.90 572	0.97 587	0.82 532	0.89 594	1.68 523	1.16 543	0.32 610	0.26 380	0.32 610	0.28 491	0.35 536	0.47 300

RYNet	0.77 487	0.91 445	2.36 316	0.37 352	0.41 437	0.88 569	0.44 517	0.99 515	0.88 544	0.65 486	0.54 369	0.92 565	0.61 528	2.70 644	1.23 554	0.15 467	0.14 264	0.17 524	0.14 321	0.27 453	0.55 354

ffm	0.78 489	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	0.85 398	0.96 574	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	0.64 260	0.22 56	0.10 183	2.16 654	0.15 484	0.33 540	0.25 417	2.19 628

Syn2CoEx	0.78 489	1.43 590	3.54 612	0.44 437	0.31 329	0.64 438	0.43 508	1.04 557	0.83 512	0.64 470	0.77 544	0.74 496	0.74 566	1.91 573	0.64 417	0.20 549	0.17 311	0.19 551	0.15 345	0.30 486	0.59 376

RGC	0.78 489	1.10 492	2.55 415	0.45 444	0.45 462	0.73 503	0.40 492	1.00 525	0.75 442	0.75 533	1.04 602	1.02 593	0.73 562	1.74 529	1.15 541	0.24 583	0.19 329	0.28 596	0.26 480	0.31 495	0.38 231

HH	0.79 492	0.52 253	2.72 494	1.45 625	0.80 557	0.91 577	0.23 248	0.76 318	0.76 451	0.64 470	0.55 380	0.87 554	0.41 393	0.94 374	0.45 307	0.09 94	1.20 546	0.10 212	0.09 135	0.16 233	2.16 625

HanStereo	0.79 492	0.52 253	2.72 494	1.45 625	0.80 557	0.91 577	0.23 248	0.76 318	0.76 451	0.64 470	0.55 380	0.87 554	0.41 393	0.94 374	0.45 307	0.09 94	1.20 546	0.10 212	0.09 135	0.16 233	2.16 625

FTStereo	0.79 492	0.32 60	2.83 523	0.70 551	0.21 173	0.73 503	1.75 669	0.61 240	0.60 269	1.07 597	1.62 637	1.28 626	2.11 660	0.75 315	0.30 167	0.19 538	0.08 72	0.12 355	0.11 238	0.12 128	0.39 239

RAFT + AFF	0.79 492	1.73 627	2.99 550	0.34 294	0.35 382	0.67 476	0.51 543	1.05 565	0.79 482	0.54 343	0.58 412	0.59 407	0.81 579	1.80 545	1.21 550	0.13 394	0.27 387	0.15 484	0.14 321	0.45 599	0.69 422

AANet_RVC	0.79 492	1.46 594	2.72 494	0.34 294	0.25 243	0.59 355	0.32 424	0.88 426	0.83 512	0.62 446	0.95 585	0.80 524	0.43 419	2.46 624	1.72 590	0.38 617	0.26 380	0.10 212	0.09 135	0.25 417	0.43 271

w-ln-seven-2	0.81 497	1.56 607	3.14 569	0.38 372	0.28 291	0.66 467	0.43 508	0.93 466	0.93 564	0.73 523	0.77 544	0.72 488	0.65 539	1.82 550	1.75 594	0.14 436	0.15 282	0.15 484	0.14 321	0.36 544	0.58 369

aanetorigin	0.81 497	1.03 474	2.64 456	0.44 437	0.44 457	0.59 355	1.00 636	0.59 227	0.70 386	1.54 648	1.22 616	0.82 532	1.08 613	1.06 399	1.07 527	0.18 520	0.15 282	0.17 524	0.21 442	0.53 617	0.65 400

GANetREF_RVC	0.81 497	1.44 591	3.04 559	0.49 469	0.27 275	0.83 553	0.63 583	1.03 551	0.92 557	0.63 459	0.61 435	0.72 488	0.59 517	2.40 620	0.58 386	0.33 612	0.25 376	0.37 619	0.25 472	0.41 584	0.36 221
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
PWC_ROB	0.81 497	1.41 582	2.60 436	0.41 413	0.40 430	0.63 425	0.31 413	1.04 557	0.99 586	0.92 575	1.29 619	0.78 513	0.68 550	1.65 518	1.50 576	0.19 538	0.12 228	0.18 543	0.13 298	0.51 613	0.54 344

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 501	0.78 389	3.67 618	0.35 320	0.81 559	1.25 620	0.88 622	1.13 600	0.58 251	0.84 564	0.52 341	1.24 623	0.64 536	0.77 321	0.70 437	0.10 183	0.53 449	0.11 292	0.45 587	0.29 477	0.81 468

HBP-ISP	0.82 501	1.57 608	3.28 580	0.50 476	0.27 275	0.86 560	0.54 553	1.09 586	0.78 469	0.81 554	0.70 505	0.68 466	1.00 607	2.02 582	0.47 320	0.24 583	0.24 367	0.29 604	0.25 472	0.28 466	0.52 331

S-Stereo	0.82 501	0.73 356	3.79 624	0.40 402	0.37 403	0.70 488	0.69 601	1.00 525	1.03 591	0.63 459	0.92 579	0.82 532	0.59 517	2.35 613	0.71 443	0.18 520	0.22 356	0.17 524	0.18 400	0.30 486	0.67 409

CVANet_RVC	0.82 501	1.18 520	3.98 635	0.40 402	0.28 291	0.63 425	0.43 508	0.90 445	0.78 469	1.14 606	0.69 492	0.68 466	0.52 489	2.62 636	0.48 330	0.20 549	0.13 248	0.22 572	0.37 562	0.37 553	0.48 307

PASM	0.82 501	1.00 465	2.68 477	0.52 485	0.48 473	0.65 454	0.59 569	0.83 376	0.89 549	0.82 560	0.73 527	0.89 561	0.68 550	2.39 619	0.73 451	0.35 615	0.37 406	0.36 617	0.41 579	0.45 599	0.51 323

TDLM	0.83 506	1.28 547	2.38 320	0.46 449	0.26 261	0.66 467	0.55 557	0.87 418	0.80 490	2.54 669	0.62 442	0.61 417	0.51 482	2.68 642	0.67 429	0.20 549	0.11 205	0.35 616	0.15 345	0.33 511	0.48 307

PWCDC_ROB	0.83 506	1.57 608	2.63 447	0.48 456	0.37 403	0.78 534	0.29 386	1.04 557	1.36 628	0.63 459	2.05 646	0.64 434	0.70 557	1.10 411	1.20 548	0.33 612	0.14 264	0.15 484	0.12 276	0.63 627	0.46 298

GCST	0.84 508	1.48 597	3.02 555	1.12 605	1.09 599	0.62 410	0.19 102	0.79 340	0.56 236	0.60 421	0.65 472	0.50 355	0.31 311	1.24 442	0.74 456	0.76 645	0.46 429	0.84 651	0.64 636	0.71 632	0.57 362

rrr	0.84 508	0.74 368	3.40 598	0.76 556	0.77 551	0.45 159	0.28 358	1.23 616	0.84 524	0.71 518	0.22 76	0.30 218	0.28 269	1.29 453	1.53 581	0.10 183	1.50 593	0.10 212	0.29 496	0.24 392	1.75 602

GASNet	0.84 508	1.98 641	4.07 640	0.48 456	0.33 353	0.58 333	0.34 448	0.97 498	0.81 499	0.60 421	0.59 418	0.74 496	0.55 499	2.08 591	1.18 544	0.22 567	0.15 282	0.19 551	0.17 387	0.55 619	0.29 168

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 508	1.41 582	2.80 514	0.94 581	0.35 382	0.89 573	0.41 494	0.89 434	0.66 322	0.57 384	0.63 450	0.75 501	0.38 357	2.37 615	0.55 372	1.16 662	0.31 394	0.36 617	0.21 442	0.59 622	0.63 392

edge stereo	0.84 508	0.74 368	3.42 603	0.38 372	1.21 610	0.63 425	0.41 494	0.98 506	0.83 512	0.81 554	0.88 572	1.14 617	0.73 562	2.16 601	0.89 487	0.22 567	0.20 344	0.26 593	0.18 400	0.38 561	0.43 271

SHD	0.84 508	1.14 502	2.54 407	0.80 565	0.52 482	0.76 519	0.34 448	1.16 606	1.29 622	1.11 601	0.85 562	0.98 582	0.74 566	1.25 446	1.48 575	0.22 567	0.37 406	0.20 561	0.27 489	0.36 544	0.41 255

XQC	0.84 508	1.32 553	2.61 441	0.78 562	0.44 457	0.89 573	0.53 550	1.16 606	1.07 598	0.85 566	0.69 492	0.92 565	0.73 562	1.40 466	1.44 573	0.24 583	0.35 404	0.23 580	0.26 480	0.45 599	0.39 239

RTSC	0.84 508	1.40 581	2.67 470	0.50 476	0.40 430	0.83 553	0.33 438	1.11 593	1.14 609	0.93 579	0.82 555	0.84 540	0.58 514	1.34 460	1.82 601	0.18 520	0.49 438	0.14 455	0.30 506	0.46 603	0.42 260

PDISCO_ROB	0.84 508	1.46 594	2.84 525	0.65 536	0.59 507	1.17 615	0.48 533	1.19 611	1.08 600	0.67 495	0.72 525	1.00 589	0.61 528	1.24 442	1.05 522	0.38 617	0.18 323	0.28 596	0.24 464	0.58 621	0.44 287

LL-Strereo	0.85 517	1.73 627	3.06 563	0.37 352	0.61 520	0.54 277	0.33 438	1.01 535	0.76 451	0.69 505	0.58 412	0.85 546	0.78 575	2.65 639	0.54 366	0.14 436	0.58 461	0.14 455	0.12 276	0.42 587	1.05 532

Wz-Net-SNSev	0.85 517	1.83 634	3.36 587	0.42 419	0.31 329	0.71 492	0.66 591	1.04 557	0.94 566	0.68 501	0.85 562	0.96 579	0.62 530	1.75 531	1.14 539	0.16 487	0.15 282	0.16 505	0.17 387	0.39 570	0.63 392

DANet	0.85 517	0.68 327	2.41 333	1.18 608	0.48 473	0.77 529	1.23 655	0.93 466	1.53 637	0.90 572	0.72 525	0.97 581	0.57 506	1.86 560	1.05 522	0.18 520	0.16 297	0.19 551	0.16 368	0.26 438	0.67 409
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.86 520	1.50 600	3.03 558	0.38 372	0.35 382	1.02 595	0.48 533	1.06 578	1.13 606	0.92 575	0.86 567	0.86 553	0.60 525	1.67 519	1.89 604	0.15 467	0.14 264	0.16 505	0.15 345	0.35 536	0.57 362

anonymousdsp	0.86 520	0.59 288	2.65 457	1.33 617	1.25 612	0.56 300	0.23 248	0.54 186	0.71 401	1.13 604	0.25 114	0.22 122	0.24 200	1.24 442	0.24 87	0.09 94	2.34 663	0.10 212	0.18 400	0.25 417	3.12 666

anonymity	0.86 520	0.68 327	1.44 116	0.64 533	0.83 561	0.67 476	0.52 547	0.98 506	0.73 415	0.96 581	0.70 505	0.81 529	0.86 589	1.10 411	1.34 563	0.64 635	0.72 490	0.58 639	1.44 678	0.60 623	0.91 497

IGEV-Stereo	0.86 520	0.60 289	2.65 457	1.35 619	1.25 612	0.56 300	0.23 248	0.54 186	0.71 401	1.14 606	0.25 114	0.22 122	0.24 200	1.24 442	0.24 87	0.09 94	2.34 663	0.10 212	0.18 400	0.25 417	3.13 667
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 520	1.57 608	2.80 514	0.68 549	0.59 507	0.78 534	0.38 480	0.97 498	0.74 436	0.63 459	0.70 505	1.01 590	0.68 550	1.02 391	1.22 553	0.45 625	0.34 403	0.89 656	0.51 611	0.73 634	0.58 369

test_xeample3	0.86 520	0.75 375	3.36 587	0.65 536	0.76 549	0.49 207	0.33 438	1.21 615	0.80 490	0.61 431	0.23 95	0.30 218	0.29 290	1.17 428	1.57 584	0.10 183	1.79 618	0.10 212	0.40 574	0.25 417	2.09 621

CBMV	0.86 520	1.00 465	2.82 521	0.35 320	0.21 173	0.78 534	0.78 612	1.05 565	0.87 540	0.90 572	0.74 530	0.87 554	1.89 653	1.67 519	1.38 571	0.19 538	0.20 344	0.21 567	0.19 418	0.28 466	0.84 474
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RT-IGEV	0.87 527	0.33 74	2.66 461	0.59 516	0.55 494	0.93 582	0.81 615	1.19 611	1.10 601	1.05 593	0.93 581	1.11 613	0.78 575	0.75 315	1.67 587	0.12 344	0.47 433	0.11 292	0.49 603	0.28 466	1.56 586

Selective-IGEV-i16pb	0.87 527	0.49 231	5.92 670	0.33 267	0.21 173	1.07 605	0.67 596	1.13 600	0.97 581	0.44 246	0.77 544	0.66 448	0.46 448	2.29 608	0.54 366	0.24 583	0.25 376	0.15 484	0.19 418	0.26 438	0.28 161

FADNet_RVC	0.87 527	1.51 601	2.90 536	0.31 221	0.24 232	0.71 492	0.25 306	1.00 525	0.65 314	0.45 251	0.57 405	0.61 417	0.44 429	1.53 491	0.75 457	0.94 651	0.97 517	0.28 596	1.00 669	0.89 645	1.36 571

MSCF	0.88 530	0.84 414	1.67 150	2.15 660	1.87 649	0.51 236	0.21 170	0.63 254	0.61 276	0.32 176	0.29 161	0.17 62	0.30 304	1.06 399	0.67 429	0.11 284	1.92 627	0.08 58	0.31 517	0.19 312	3.72 681

anonymousdsp2	0.88 530	0.31 46	1.96 208	1.06 595	1.56 634	0.57 323	0.22 208	0.84 385	0.98 583	1.20 617	0.37 234	0.65 439	0.26 235	1.19 433	0.46 314	0.10 183	2.40 667	0.10 212	0.13 298	0.19 312	2.96 659

MIPNet	0.88 530	1.07 482	2.85 528	0.61 524	0.18 106	1.46 629	1.37 659	1.65 647	0.78 469	1.93 654	0.85 562	0.75 501	1.66 643	0.87 350	0.34 223	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.32 525	0.27 453	0.26 148

THIR-Stereo	0.88 530	0.85 419	2.33 311	0.26 100	0.16 61	0.59 355	2.69 676	0.62 246	0.54 215	0.62 446	1.61 636	0.96 579	1.77 649	1.67 519	2.20 622	0.10 183	0.08 72	0.14 455	0.11 238	0.16 233	0.21 108

NCC-stereo	0.88 530	1.22 532	2.97 545	0.60 518	0.45 462	1.88 650	0.48 533	1.04 557	0.75 442	0.70 509	0.85 562	0.93 570	0.84 584	1.81 547	1.51 579	0.28 601	0.19 329	0.23 580	0.31 517	0.27 453	0.35 213

Abc-Net	0.88 530	1.22 532	2.97 545	0.60 518	0.45 462	1.88 650	0.48 533	1.04 557	0.75 442	0.70 509	0.85 562	0.93 570	0.84 584	1.81 547	1.51 579	0.28 601	0.19 329	0.23 580	0.31 517	0.27 453	0.35 213
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 530	1.45 592	2.68 477	0.38 372	0.35 382	0.95 587	0.51 543	0.92 460	0.81 499	0.89 570	0.84 559	0.61 417	1.35 626	1.26 450	3.38 657	0.14 436	0.12 228	0.17 524	0.19 418	0.28 466	0.34 206

CBMV_ROB	0.88 530	0.75 375	2.73 499	0.36 339	0.22 188	0.76 519	0.47 531	1.05 565	0.81 499	1.06 596	1.04 602	0.88 558	1.36 628	2.17 603	2.03 609	0.23 575	0.24 367	0.27 594	0.25 472	0.27 453	0.73 434

Select-FE	0.89 538	0.94 456	2.99 550	0.50 476	1.03 589	1.31 622	0.92 627	1.40 631	0.59 261	1.11 601	0.55 380	1.16 621	0.75 570	0.91 367	1.20 548	0.11 284	0.46 429	0.11 292	0.49 603	0.14 195	1.09 539

DA	0.89 538	0.42 167	2.01 220	1.10 599	1.65 640	0.88 569	0.22 208	0.63 254	0.92 557	0.41 223	0.70 505	0.29 209	0.27 251	1.52 489	0.40 267	0.10 183	2.35 665	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 678

GGEV	0.89 538	0.42 167	2.01 220	1.10 599	1.65 640	0.88 569	0.22 208	0.63 254	0.92 557	0.41 223	0.70 505	0.29 209	0.27 251	1.52 489	0.40 267	0.10 183	2.35 665	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 678

GASTEREO	0.89 538	0.83 409	1.67 150	2.15 660	1.89 650	0.52 256	0.21 170	0.62 246	0.62 287	0.33 181	0.31 186	0.16 44	0.31 311	1.11 416	0.68 432	0.11 284	1.92 627	0.08 58	0.29 496	0.19 312	3.79 682

AEACV	0.89 538	0.29 16	1.84 173	2.50 671	1.68 642	0.53 267	0.21 170	1.01 535	0.42 114	0.68 501	0.31 186	0.22 122	0.39 374	1.63 512	0.25 105	0.09 94	2.60 670	0.09 144	0.54 617	0.23 385	2.27 641

TRStereo	0.89 538	1.02 470	2.91 537	4.59 687	0.31 329	0.93 582	0.23 248	1.93 661	0.66 322	0.37 202	0.54 369	0.48 349	0.40 381	0.67 274	0.29 156	0.13 394	0.37 406	0.11 292	0.48 601	0.13 163	1.21 551

IGEV_i1	0.90 544	0.33 74	2.58 425	0.83 568	1.60 638	0.58 333	0.27 344	0.89 434	0.96 574	1.13 604	0.48 300	0.98 582	0.34 334	1.19 433	0.60 395	0.11 284	2.17 657	0.13 418	0.19 418	0.17 257	2.38 645

z-mn7	0.90 544	2.01 645	3.02 555	0.37 352	0.29 300	1.02 595	0.48 533	0.97 498	1.33 625	0.71 518	1.36 627	0.85 546	0.62 530	2.15 599	1.50 576	0.15 467	0.13 248	0.14 455	0.13 298	0.34 521	0.53 337

EGLCR-Stereo	0.90 544	0.31 46	1.90 193	1.60 635	0.95 576	1.14 612	0.42 501	0.85 398	0.43 121	1.74 652	0.21 62	0.27 188	0.17 66	1.56 495	0.30 167	0.10 183	2.60 670	0.10 212	0.09 135	0.10 80	3.10 665

DDUNet	0.90 544	1.63 619	2.77 509	0.77 559	0.69 538	0.83 553	0.44 517	0.90 445	0.70 386	0.68 501	0.76 540	0.92 565	0.54 494	1.14 422	1.35 565	0.61 634	0.37 406	0.96 658	0.52 614	0.77 640	0.67 409

IGEV-FE	0.91 548	0.39 144	3.80 625	0.42 419	1.95 655	0.56 300	0.64 585	0.84 385	0.55 227	1.45 641	0.53 348	0.79 516	0.42 406	0.57 222	1.13 537	0.10 183	0.49 438	0.10 212	0.34 545	0.19 312	2.97 661

PAM	0.91 548	0.43 184	2.67 470	0.77 559	0.89 568	1.81 647	1.22 654	1.13 600	0.78 469	1.16 609	0.91 578	1.39 636	0.68 550	0.76 319	1.06 525	0.10 183	0.98 520	0.10 212	0.50 607	0.14 195	0.66 402

IGEV_Zeroshot_test	0.91 548	0.39 144	3.80 625	0.42 419	1.95 655	0.56 300	0.64 585	0.84 385	0.55 227	1.45 641	0.53 348	0.79 516	0.42 406	0.57 222	1.13 537	0.10 183	0.49 438	0.10 212	0.34 545	0.19 312	2.97 661

zh-mn7	0.92 551	2.02 647	3.80 625	0.35 320	0.28 291	0.73 503	0.41 494	1.00 525	1.15 611	1.03 591	1.30 621	0.75 501	0.62 530	1.98 579	1.55 583	0.17 507	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.31 495	0.57 362

GREAT-IGEV	0.92 551	0.56 276	2.08 239	0.98 588	2.29 667	0.47 185	0.18 93	0.35 23	0.78 469	0.74 530	0.33 209	0.15 20	0.18 91	1.00 387	0.55 372	0.09 94	3.79 685	0.07 1	0.26 480	0.22 367	3.26 669
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SQANet	0.92 551	1.96 639	3.23 574	0.77 559	0.83 561	0.76 519	0.38 480	0.87 418	0.68 362	0.64 470	0.69 492	0.73 494	0.52 489	1.35 461	1.36 567	0.80 647	0.30 392	0.60 642	0.29 496	0.93 646	0.70 425

AAGNet	0.92 551	0.40 152	2.53 403	0.60 518	1.01 586	0.62 410	0.45 521	0.52 162	0.68 362	0.58 391	0.53 348	0.50 355	0.72 559	1.22 437	7.32 687	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.16 233	0.10 15

Consistency-Raft	0.92 551	1.21 527	3.50 607	0.98 588	0.63 523	0.77 529	0.54 553	1.02 544	1.01 588	0.62 446	1.03 600	0.65 439	1.04 610	0.81 339	1.36 567	0.45 625	0.47 433	0.51 637	0.59 630	0.65 629	0.47 300

DeepPrunerF	0.92 551	1.33 558	3.41 600	0.46 449	0.51 478	0.64 438	0.49 540	1.16 606	2.62 670	0.65 486	0.61 435	0.65 439	0.62 530	2.23 605	1.31 561	0.23 575	0.19 329	0.30 605	0.28 491	0.39 570	0.34 206

GANet	0.92 551	1.20 525	2.68 477	0.45 444	0.27 275	0.76 519	0.66 591	0.94 472	0.77 464	0.79 549	1.17 611	0.84 540	0.91 596	2.72 645	1.76 596	0.18 520	0.42 421	0.44 631	0.20 431	0.33 511	0.94 508

gasm-f	0.93 558	0.71 345	2.09 243	2.15 660	2.42 670	0.54 277	0.26 325	0.66 268	0.45 140	0.43 237	0.33 209	0.16 44	0.22 161	0.70 291	0.93 494	0.13 394	2.28 660	0.09 144	0.06 11	0.39 570	3.58 676

PA-Net	0.93 558	1.36 570	4.14 642	0.64 533	0.41 437	0.70 488	0.53 550	0.91 452	0.88 544	0.53 337	0.60 427	0.70 483	0.54 494	2.40 620	2.57 638	0.17 507	0.28 389	0.19 551	0.28 491	0.25 417	0.48 307
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 560	0.31 46	1.80 165	0.90 575	2.52 671	0.54 277	0.15 44	0.69 283	1.02 589	0.25 101	0.18 35	0.18 76	0.14 23	0.63 253	0.35 231	0.09 94	3.76 684	0.07 1	0.47 597	0.07 2	4.59 690

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 560	0.84 414	3.40 598	1.46 627	0.78 554	1.37 625	0.70 603	1.11 593	0.68 362	0.80 551	1.29 619	1.09 609	0.59 517	1.16 425	1.01 517	0.14 436	0.53 449	0.11 292	0.46 594	0.31 495	0.86 484

FBW_ROB	0.94 560	1.23 537	2.35 315	0.46 449	0.32 345	0.87 567	0.46 527	1.15 603	0.97 581	0.83 563	0.78 549	1.01 590	0.64 536	3.65 673	1.65 586	0.27 598	0.24 367	0.40 622	0.26 480	0.32 505	0.88 490

GEAStereo	0.95 563	0.48 224	1.85 179	2.15 660	3.19 677	0.55 292	0.21 170	0.66 268	0.45 140	0.43 237	0.22 76	0.16 44	0.18 91	1.06 399	0.97 500	0.13 394	2.28 660	0.09 144	0.06 11	0.33 511	3.58 676

AIO_rvc	0.95 563	1.02 470	2.57 423	2.80 678	1.91 653	0.37 73	0.24 278	0.52 162	0.60 269	0.98 582	0.29 161	0.25 157	0.18 91	2.16 601	0.29 156	0.11 284	1.39 579	0.08 58	0.11 238	0.26 438	2.87 657

PAM_32	0.95 563	0.43 184	2.68 477	0.64 533	1.10 603	1.78 646	1.16 649	1.12 596	0.96 574	1.07 597	0.90 577	1.38 635	0.76 574	0.78 327	1.11 534	0.10 183	1.29 563	0.10 212	0.50 607	0.16 233	0.98 520

CC-Net-ROB	0.95 563	1.57 608	2.93 539	0.90 575	0.39 420	0.87 567	0.44 517	1.12 596	0.83 512	0.59 410	0.69 492	0.64 434	0.50 478	2.73 647	0.93 494	0.97 654	0.40 417	0.87 655	0.29 496	0.61 626	0.66 402

riskmin	0.96 567	0.32 60	2.07 237	1.72 644	1.61 639	1.62 638	0.57 564	1.45 634	0.55 227	0.73 523	0.89 574	0.92 565	0.45 437	1.16 425	0.60 395	0.11 284	1.30 566	0.12 355	1.38 677	0.14 195	1.51 580

CrosDoStereo	0.96 567	0.49 231	2.66 461	0.27 126	0.33 353	0.54 277	3.69 680	0.77 325	0.66 322	0.70 509	1.39 628	0.53 370	1.47 636	1.77 537	3.02 652	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.22 367	0.30 177

DeepStereo_LL	0.96 567	0.49 231	2.66 461	0.27 126	0.33 353	0.54 277	3.69 680	0.77 325	0.66 322	0.70 509	1.39 628	0.53 370	1.47 636	1.77 537	3.02 652	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.22 367	0.30 177

DN	0.97 570	0.30 34	4.03 638	3.02 679	0.78 554	0.72 498	0.21 170	0.61 240	0.44 133	0.36 195	0.54 369	0.36 254	0.18 91	1.20 435	0.91 491	0.72 643	1.86 624	0.11 292	0.34 545	0.12 128	2.60 651

UGAM-zero	0.97 570	0.44 199	2.48 385	0.33 267	0.86 564	1.26 621	0.76 609	1.05 565	0.52 196	0.93 579	0.45 281	1.32 630	0.81 579	2.08 591	0.49 341	0.10 183	0.52 446	0.09 144	0.47 597	0.11 104	4.43 688

xxxx	0.97 570	0.64 309	2.14 262	0.30 196	0.67 533	0.64 438	0.24 278	1.09 586	0.91 555	0.57 384	0.65 472	0.58 403	0.39 374	1.57 500	5.49 681	0.13 394	1.38 575	0.11 292	0.32 525	0.17 257	1.41 575

XX-Stereo	0.98 573	0.57 278	4.45 655	1.64 638	5.33 684	0.55 292	0.16 62	0.96 490	0.43 121	0.45 251	0.65 472	0.85 546	0.19 112	0.79 331	0.26 120	0.11 284	0.80 498	0.10 212	0.32 525	0.17 257	0.78 454

test_xeample	0.98 573	0.65 314	2.12 255	0.29 175	0.67 533	0.60 370	0.28 358	1.08 584	0.85 527	0.62 446	0.70 505	0.44 311	0.41 393	1.95 575	5.45 679	0.12 344	1.33 570	0.11 292	0.31 517	0.18 282	1.42 576

Selective-IGEV-i1	0.99 575	0.36 109	1.98 212	1.72 644	2.18 664	0.62 410	0.33 438	0.91 452	1.13 606	0.60 421	0.53 348	1.36 634	0.29 290	0.71 299	1.00 514	0.11 284	1.94 632	0.13 418	0.30 506	0.14 195	3.51 675

zh-sn7	0.99 575	2.20 659	3.83 629	0.40 402	0.31 329	0.82 551	0.63 583	1.02 544	0.94 566	0.81 554	1.13 610	0.84 540	0.93 601	2.49 627	1.87 603	0.17 507	0.17 311	0.16 505	0.16 368	0.37 553	0.64 397

mmx	0.99 575	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	1.05 565	0.92 557	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 649	3.86 666	0.13 394	1.25 554	0.15 484	0.33 540	0.19 312	1.28 561

xxx	0.99 575	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	1.05 565	0.92 557	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 649	3.86 666	0.13 394	1.25 554	0.15 484	0.33 540	0.19 312	1.28 561

DStereoRT	1.00 579	0.72 352	2.87 531	0.36 339	0.38 413	0.92 581	0.35 458	0.92 460	1.17 614	0.57 384	0.64 464	1.04 598	1.13 617	1.75 531	1.04 521	0.15 467	0.59 463	2.18 686	0.80 649	0.16 233	2.28 642

MFMNet_re	1.01 580	1.73 627	3.04 559	0.85 570	0.76 549	0.93 582	0.81 615	1.02 544	1.10 601	1.05 593	1.06 605	0.84 540	0.96 604	0.93 373	0.97 500	0.68 641	0.61 466	0.63 644	0.60 632	0.77 640	0.80 461

252Zero-FE	1.02 581	0.31 46	1.72 154	0.26 100	0.27 275	0.31 28	0.12 4	0.42 63	0.57 243	7.97 688	0.25 114	0.13 1	0.12 11	0.75 315	0.51 348	0.09 94	5.04 693	0.07 1	0.83 657	0.09 52	0.66 402

Wz-Net-TNSev	1.02 581	2.26 665	3.69 620	0.38 372	0.31 329	1.00 592	0.71 604	1.12 596	1.02 589	0.74 530	0.73 527	1.09 609	0.91 596	2.46 624	2.15 619	0.21 560	0.20 344	0.16 505	0.20 431	0.48 608	0.62 386

222	1.02 581	0.60 289	1.95 203	0.29 175	0.51 478	0.62 410	0.24 278	1.09 586	0.86 534	0.64 470	0.67 484	0.47 341	0.42 406	1.86 560	6.73 685	0.13 394	1.21 549	0.11 292	0.32 525	0.17 257	1.44 577

G-Net	1.02 581	0.70 340	3.23 574	0.60 518	0.66 532	2.00 656	0.71 604	0.78 332	0.70 386	1.14 606	2.53 658	1.29 628	1.01 608	1.47 482	1.74 592	0.25 590	0.24 367	0.24 586	0.26 480	0.37 553	0.40 247

DPSNet	1.02 581	0.72 352	2.84 525	0.60 518	0.39 420	1.08 606	0.75 608	1.41 632	1.14 609	0.74 530	0.69 492	1.05 602	1.67 644	2.09 595	2.22 624	0.27 598	0.61 466	0.20 561	0.50 607	0.48 608	1.03 529

ADCP+	1.03 586	1.68 624	3.83 629	0.35 320	0.39 420	1.05 600	0.79 614	0.94 472	0.86 534	0.69 505	0.68 487	0.85 546	1.53 642	1.02 391	4.56 674	0.13 394	0.12 228	0.16 505	0.15 345	0.28 466	0.44 287

WZ-Net	1.04 587	1.83 634	4.20 645	0.42 419	0.36 394	0.88 569	0.71 604	1.05 565	1.11 604	0.84 564	0.94 582	1.06 603	1.17 620	2.37 615	2.24 625	0.20 549	0.14 264	0.15 484	0.16 368	0.36 544	0.53 337

PVD	1.05 588	1.21 527	2.36 316	0.84 569	0.91 571	1.04 598	0.64 585	1.32 624	1.68 642	1.43 640	1.41 630	1.14 617	1.15 618	1.49 485	1.77 597	0.27 598	0.65 475	0.28 596	0.35 550	0.40 577	0.73 434

GSStereo	1.06 589	0.48 224	1.85 179	2.42 669	3.19 677	0.55 292	0.21 170	1.59 644	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 399	0.97 500	0.13 394	2.82 676	0.08 58	0.17 387	0.33 511	3.99 684

1111x	1.06 589	0.79 393	3.29 582	0.33 267	0.60 513	0.64 438	0.33 438	1.10 589	0.92 557	0.59 410	0.69 492	0.59 407	0.47 460	2.64 638	4.61 675	0.12 344	1.38 575	0.11 292	0.49 603	0.18 282	1.30 564

ADCMid	1.06 589	1.82 633	3.53 611	0.39 389	0.36 394	0.99 590	0.58 566	1.01 535	0.94 566	1.23 623	1.02 598	1.01 590	1.01 608	1.11 416	4.04 669	0.22 567	0.19 329	0.42 626	0.32 525	0.42 587	0.53 337

test_sample9	1.07 592	0.69 337	2.69 484	0.28 152	0.23 218	0.81 546	0.33 438	0.99 515	0.86 534	0.64 470	0.63 450	0.67 452	0.49 473	2.02 582	2.70 642	0.65 636	4.33 690	0.86 652	0.56 621	0.25 417	0.72 430

ff1	1.07 592	0.67 317	3.39 593	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	0.85 398	0.96 574	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 649	3.86 666	0.10 183	2.16 654	0.15 484	0.33 540	0.25 417	2.19 628

ADCL	1.07 592	1.22 532	2.80 514	0.40 402	0.33 353	1.50 631	1.87 672	0.97 498	1.04 594	1.26 627	1.28 618	0.99 586	1.41 632	1.36 462	3.51 660	0.17 507	0.14 264	0.22 572	0.21 442	0.32 505	0.43 271

ADCPNet	1.07 592	1.37 575	4.54 657	0.38 372	0.68 536	1.36 623	0.64 585	0.93 466	0.83 512	0.79 549	0.82 555	1.08 606	1.18 621	1.30 455	2.68 641	0.21 560	0.69 482	0.21 567	0.95 666	0.30 486	0.54 344

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 596	2.01 645	2.56 419	0.49 469	0.40 430	1.49 630	0.96 629	1.02 544	0.95 572	0.85 566	0.94 582	1.06 603	0.59 517	2.92 658	1.15 541	0.43 623	0.74 492	0.32 610	0.55 618	0.74 635	1.35 569

AnyNet_C32	1.08 596	1.76 631	3.01 553	0.50 476	0.54 492	1.17 615	1.16 649	0.97 498	0.95 572	1.11 601	0.98 590	0.87 554	0.93 601	1.57 500	4.11 671	0.22 567	0.20 344	0.25 591	0.25 472	0.40 577	0.68 414

AIO_test	1.11 598	0.77 382	2.51 398	3.32 681	2.81 675	0.35 55	0.25 306	1.29 620	0.68 362	1.28 629	0.27 142	0.32 234	0.17 66	2.86 656	0.27 129	0.12 344	1.72 615	0.08 58	0.21 442	0.15 211	2.81 656

Ntro	1.11 598	2.10 653	3.52 610	0.97 587	0.87 567	1.06 603	0.54 553	1.02 544	0.93 564	0.63 459	0.76 540	0.93 570	0.67 548	1.76 534	1.71 588	1.03 656	0.46 429	0.76 650	0.41 579	1.29 662	0.86 484

SAMSARA	1.11 598	1.35 565	2.60 436	1.34 618	0.77 551	1.67 641	1.41 666	1.47 635	0.99 586	1.54 648	0.89 574	1.44 639	0.90 595	1.88 566	1.71 588	0.25 590	0.55 455	0.22 572	0.34 545	0.39 570	0.50 316

ADCS	1.14 601	2.02 647	3.36 587	0.43 432	0.37 403	0.96 589	0.81 615	1.12 596	1.17 614	1.25 626	0.98 590	1.08 606	0.92 599	1.41 470	4.97 677	0.23 575	0.21 353	0.22 572	0.23 460	0.40 577	0.67 409

otaku	1.15 602	2.10 653	3.51 608	0.98 588	0.74 544	1.02 595	0.59 569	1.03 551	0.89 549	0.70 509	1.60 635	0.98 582	0.65 539	1.63 512	1.80 600	0.99 655	0.46 429	0.73 649	0.40 574	1.30 664	0.88 490

EAI-Stereo	1.16 603	0.29 16	1.94 202	0.55 499	0.97 580	1.96 652	7.94 694	1.34 625	1.03 591	1.01 589	1.48 631	0.51 360	0.66 546	0.65 268	1.42 572	0.09 94	0.23 363	0.09 144	0.53 615	0.13 163	0.49 313

AANet	1.18 604	1.16 512	2.94 541	0.35 320	1.41 621	0.66 467	0.38 480	0.82 365	2.26 664	1.34 633	1.54 633	1.27 625	1.21 622	1.32 456	1.26 559	0.59 633	1.95 634	0.18 543	0.39 572	0.34 521	2.25 638

SuperB	1.19 605	1.62 617	5.29 664	0.37 352	0.26 261	0.81 546	0.87 620	0.94 472	1.19 616	0.68 501	0.68 487	0.63 426	1.37 629	1.73 527	3.30 654	0.16 487	0.12 228	0.17 524	0.16 368	2.74 684	0.63 392

AnyNet_C01	1.20 606	1.89 637	4.25 647	0.55 499	0.54 492	1.57 634	1.39 662	1.10 589	1.13 606	1.19 612	1.34 626	1.15 619	1.11 615	1.73 527	2.89 649	0.26 594	0.24 367	0.28 596	0.24 464	0.50 611	0.68 414

StereoAnything_RVC	1.22 607	1.71 626	3.17 572	2.52 672	2.63 673	0.26 14	0.15 44	0.47 108	0.54 215	0.49 287	0.71 520	0.52 367	0.19 112	1.60 511	0.57 379	0.11 284	4.13 688	0.08 58	0.05 1	0.76 638	3.79 682

SPS-STEREO	1.22 607	1.65 621	3.41 600	0.66 540	0.69 538	1.01 593	0.68 599	1.10 589	0.96 574	1.40 638	1.25 617	1.46 640	1.08 613	2.05 585	2.24 625	0.66 639	0.61 466	0.58 639	0.57 627	0.66 630	1.65 597
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 609	0.69 337	2.69 484	0.28 152	0.23 218	0.81 546	0.33 438	1.01 535	0.75 442	1.23 623	0.63 450	2.53 659	1.31 624	2.02 582	2.70 642	0.65 636	4.33 690	0.86 652	0.56 621	0.25 417	0.72 430

GCAPDPT-zeroshot	1.24 610	0.35 101	9.01 680	3.41 682	5.81 685	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 284	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 638

NaN_ROB	1.25 611	1.46 594	3.84 631	0.54 497	0.56 497	1.12 610	0.99 632	1.05 565	1.03 591	1.10 599	0.87 569	0.77 508	1.07 612	5.85 683	2.98 650	0.16 487	0.23 363	0.16 505	0.24 464	0.28 466	0.66 402

zero-FE	1.27 612	0.33 74	9.38 681	1.30 613	2.25 665	0.33 42	0.20 127	0.51 156	1.26 618	0.32 176	0.22 76	0.77 508	0.22 161	0.69 284	0.96 498	0.21 560	2.25 658	0.09 144	0.61 634	0.32 505	3.25 668

RainbowNet	1.27 612	2.22 661	3.58 614	1.14 606	0.92 572	1.08 606	0.76 609	1.19 611	1.15 611	0.77 540	0.97 587	1.08 606	0.83 583	1.64 515	1.72 590	1.20 664	1.30 566	1.01 662	0.58 628	1.23 659	0.97 518

GCAP-BAT	1.28 614	0.35 101	9.74 683	3.41 682	5.90 686	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 284	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 638

MDST_ROB	1.28 614	0.53 260	3.84 631	0.55 499	0.45 462	4.06 677	0.60 573	1.36 626	0.89 549	2.18 660	1.17 611	0.98 582	0.72 559	4.28 677	2.12 616	0.20 549	0.16 297	0.19 551	0.17 387	0.20 335	0.84 474

EDNetEfficient	1.29 616	0.78 389	4.27 648	0.65 536	1.03 589	0.94 585	1.38 661	0.87 418	1.75 648	2.33 666	1.32 624	1.04 598	2.21 662	1.59 508	4.07 670	0.16 487	0.19 329	0.15 484	0.27 489	0.38 561	0.40 247

RTS	1.29 616	1.59 612	6.48 674	0.63 529	0.57 502	1.59 636	0.90 625	1.15 603	1.44 631	1.20 617	1.31 622	1.10 611	0.87 592	2.67 640	2.27 627	0.21 560	0.38 410	0.19 551	0.20 431	0.46 603	0.68 414

RTSA	1.29 616	1.59 612	6.48 674	0.63 529	0.57 502	1.59 636	0.90 625	1.15 603	1.44 631	1.20 617	1.31 622	1.10 611	0.87 592	2.67 640	2.27 627	0.21 560	0.38 410	0.19 551	0.20 431	0.46 603	0.68 414

WCMA_ROB	1.29 616	1.21 527	3.13 568	0.65 536	0.36 394	1.20 619	0.78 612	1.00 525	0.98 583	1.78 653	2.62 661	3.08 666	2.01 657	1.86 560	2.35 629	0.38 617	0.38 410	0.32 610	0.32 525	0.31 495	1.06 533

MeshStereo	1.29 616	1.34 561	3.04 559	0.35 320	0.28 291	1.10 609	0.69 601	1.42 633	1.07 598	2.71 673	2.43 656	2.95 662	1.50 639	2.92 658	2.03 609	0.23 575	0.22 356	0.22 572	0.19 418	0.50 611	0.69 422
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
HUF	1.33 621	0.96 459	4.06 639	2.73 676	2.17 663	0.35 55	0.24 278	1.87 657	0.75 442	1.28 629	0.29 161	1.35 632	0.19 112	1.97 578	0.43 295	0.15 467	3.91 686	0.08 58	0.06 11	0.31 495	3.41 672

DStereoO	1.34 622	0.76 381	2.18 270	1.19 610	2.07 659	0.79 538	3.84 682	1.01 535	1.42 629	0.72 521	1.11 608	0.80 524	1.97 655	0.96 381	2.44 631	1.25 667	0.99 522	0.48 633	0.60 632	0.96 650	1.34 567

SANet	1.35 623	1.80 632	4.39 653	0.41 413	0.29 300	1.72 643	0.89 624	1.17 609	2.47 667	1.22 621	1.82 640	1.72 647	1.70 646	2.57 631	3.30 654	0.18 520	0.16 297	0.16 505	0.15 345	0.34 521	0.62 386

Anonymous_2	1.36 624	0.49 231	2.03 227	1.71 643	1.58 635	2.49 666	0.58 566	1.59 644	2.31 665	0.77 540	0.88 572	1.03 594	0.58 514	1.20 435	0.66 425	0.32 610	1.38 575	1.42 675	3.87 693	0.78 642	1.56 586

CSAN	1.38 625	1.74 630	4.12 641	0.53 489	0.38 413	1.06 603	1.15 647	1.29 620	1.12 605	1.19 612	1.90 643	1.04 598	1.44 633	5.92 684	2.82 648	0.26 594	0.22 356	0.24 586	0.25 472	0.35 536	0.54 344

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 626	2.04 650	3.02 555	0.58 515	0.41 437	2.15 661	1.00 636	1.31 623	1.29 622	1.05 593	1.10 607	1.29 628	0.91 596	3.07 661	1.34 563	1.65 677	0.84 508	0.68 647	0.88 663	1.55 671	1.91 609

psmorigin	1.41 627	0.91 445	13.83 696	0.37 352	0.30 316	0.63 425	0.37 470	0.80 347	0.64 307	0.98 582	0.87 569	1.16 621	0.78 575	3.95 675	1.09 531	0.19 538	0.22 356	0.17 524	0.19 418	0.25 417	0.47 300

MSMD_ROB	1.41 627	1.03 474	2.75 504	0.41 413	0.32 345	2.00 656	0.61 578	0.96 490	1.43 630	2.97 677	2.63 662	4.76 679	2.04 658	2.44 623	1.78 598	0.30 607	0.26 380	0.32 610	0.32 525	0.32 505	0.63 392

MADNet+	1.44 629	2.19 657	6.00 671	0.89 572	0.70 540	1.58 635	1.11 642	1.56 643	1.30 624	0.89 570	1.03 600	1.25 624	1.12 616	3.29 665	2.80 646	0.48 628	0.57 459	0.39 621	0.36 560	0.63 627	0.69 422

pmcnn	1.44 629	1.25 541	3.57 613	0.74 554	1.42 622	0.72 498	0.56 561	1.04 557	1.06 597	1.03 591	2.89 668	6.01 684	0.75 570	2.54 629	3.60 661	0.14 436	0.11 205	0.08 58	0.06 11	0.34 521	0.81 468

FCDSN-DC	1.45 631	1.12 498	3.30 583	0.48 456	0.41 437	1.13 611	0.60 573	1.17 609	1.28 621	2.25 663	2.85 666	3.65 670	3.34 674	2.58 633	2.44 631	0.31 609	0.26 380	0.31 606	0.30 506	0.37 553	0.78 454
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 631	1.62 617	3.59 615	1.09 597	0.70 540	0.86 560	0.67 596	1.19 611	1.51 636	1.20 617	4.05 679	1.61 645	1.94 654	2.97 660	2.07 613	0.67 640	0.69 482	0.55 638	0.70 639	0.57 620	0.67 409
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 633	2.27 666	4.92 660	1.11 602	0.89 568	1.19 618	0.66 591	1.28 618	1.19 616	0.98 582	0.97 587	3.06 665	1.48 638	2.37 615	1.82 601	1.08 658	0.49 438	1.03 663	0.48 601	1.20 658	0.95 511

IMH-64-1	1.50 634	1.98 641	2.69 484	1.39 623	1.12 604	1.39 627	1.19 652	1.80 651	1.47 633	1.19 612	2.20 651	1.53 641	1.51 640	2.12 597	1.98 606	1.34 669	0.68 479	1.28 669	0.70 639	1.37 666	1.12 540

IMH-64	1.50 634	1.98 641	2.69 484	1.39 623	1.12 604	1.39 627	1.19 652	1.80 651	1.47 633	1.19 612	2.20 651	1.53 641	1.51 640	2.12 597	1.98 606	1.34 669	0.68 479	1.28 669	0.70 639	1.37 666	1.12 540

iRaft-Stereo_20w	1.50 634	0.42 167	4.81 658	2.24 664	2.09 661	1.36 623	1.27 656	1.38 628	0.94 566	2.07 655	0.42 261	0.85 546	0.69 555	0.87 350	1.37 569	0.10 183	4.04 687	0.09 144	0.40 574	0.17 257	4.53 689

ELAS_RVC	1.51 637	0.88 429	3.36 587	0.63 529	0.56 497	1.53 632	2.73 677	1.53 638	1.76 649	2.26 664	2.21 653	2.10 652	3.07 670	2.08 591	2.52 634	0.42 620	0.42 421	0.42 626	0.37 562	0.51 613	0.84 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 638	0.92 450	2.91 537	0.62 526	0.57 502	3.13 669	2.21 674	1.67 648	1.58 640	2.42 667	2.43 656	1.87 649	2.49 665	1.85 558	2.70 642	0.42 620	0.43 426	0.41 624	0.40 574	0.51 613	0.85 480
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 639	2.20 659	4.42 654	1.10 599	0.93 575	1.37 625	0.87 620	1.53 638	1.71 645	1.22 621	1.72 638	2.12 653	1.06 611	2.58 633	1.93 605	0.94 651	0.54 452	1.00 661	0.56 621	2.11 678	0.96 515

EKT-Stereo	1.56 640	0.55 272	2.60 436	2.54 673	19.66 701	0.55 292	0.22 208	0.76 318	0.51 184	0.40 220	0.36 229	0.43 296	0.27 251	0.74 313	0.42 286	0.13 394	0.17 311	0.11 292	0.16 368	0.20 335	0.50 316

MFN_U_SF_RVC	1.57 641	2.56 680	3.30 583	0.66 540	0.41 437	1.15 613	0.51 543	1.27 617	1.35 627	1.61 650	1.20 614	1.43 638	0.97 605	1.80 545	2.10 614	1.88 680	1.79 618	1.97 684	2.14 686	1.61 672	1.76 604

WAO-7	1.58 642	2.04 650	3.25 577	0.94 581	0.75 546	1.75 644	1.13 644	1.87 657	1.97 659	1.46 644	2.53 658	1.98 651	1.75 647	3.13 662	2.48 633	0.69 642	0.67 477	0.94 657	0.74 647	0.80 643	0.77 448

FC-DCNN	1.60 643	0.85 419	3.44 604	0.46 449	0.39 420	1.96 652	0.66 591	1.72 650	1.70 644	2.75 675	2.91 669	4.20 673	3.15 671	2.72 645	2.66 640	0.30 607	0.26 380	0.31 606	0.30 506	0.33 511	0.91 497

PWCK	1.62 644	2.32 670	4.27 648	1.11 602	0.56 497	1.81 647	1.84 670	1.55 641	1.54 638	1.45 641	1.81 639	1.82 648	1.38 630	3.34 666	2.14 618	1.09 660	0.57 459	0.98 660	0.59 630	1.50 670	0.79 457

FC-DCNN v2	1.65 645	0.85 419	3.39 593	0.46 449	0.39 420	2.02 658	0.66 591	1.94 662	1.84 654	2.81 676	2.99 670	4.39 677	3.25 672	2.81 653	2.75 645	0.29 606	0.26 380	0.31 606	0.30 506	0.33 511	0.91 497

WAO-6	1.69 646	1.87 636	3.21 573	1.15 607	1.01 586	2.29 662	1.06 641	1.85 655	2.84 674	1.30 632	2.59 660	2.19 654	1.67 644	2.62 636	2.52 634	0.96 653	0.68 479	1.19 666	0.84 660	1.13 654	0.95 511

DispFullNet	1.69 646	2.25 663	5.23 662	1.53 633	8.78 687	0.89 573	0.37 470	1.03 551	0.98 583	1.37 634	1.00 594	1.13 615	1.97 655	1.51 487	0.98 509	0.55 631	0.32 397	1.19 666	0.64 636	1.16 656	0.88 490

SGM-Forest	1.84 648	7.91 691	10.36 686	0.42 419	0.33 353	1.04 598	1.29 657	1.01 535	0.88 544	1.19 612	2.30 654	1.03 594	1.79 650	2.60 635	2.81 647	0.22 567	0.21 353	0.21 567	0.19 418	0.25 417	0.79 457
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 649	2.09 652	4.16 643	0.74 554	1.23 611	4.52 681	3.86 683	1.68 649	1.26 618	1.28 629	1.54 633	2.36 657	1.86 652	3.35 667	3.37 656	0.54 629	0.49 438	0.48 633	0.49 603	1.39 668	1.21 551

Dean	1.92 650	2.31 669	5.03 661	1.31 614	1.08 597	1.55 633	0.99 632	1.98 664	2.33 666	1.51 647	4.15 680	4.23 676	1.39 631	2.31 610	2.10 614	1.18 663	0.69 482	1.18 665	0.75 648	1.30 664	1.07 534

FINET	1.92 650	1.96 639	4.49 656	1.62 636	1.39 620	3.51 673	4.39 684	2.89 675	2.58 669	1.39 636	1.98 644	1.35 632	2.12 661	1.64 515	2.12 616	0.84 649	1.03 531	0.18 543	0.29 496	0.54 618	2.12 623

ACVNet-4b	2.00 652	2.19 657	4.85 659	1.09 597	0.86 564	1.15 613	0.53 550	1.11 593	1.15 611	0.65 486	1.09 606	1.97 650	0.69 555	2.31 610	9.78 692	5.73 691	0.42 421	1.03 663	0.55 618	1.89 674	0.92 502

MonStereo1	2.06 653	1.22 532	2.39 326	1.22 611	1.04 591	3.53 674	0.62 581	1.55 641	1.93 657	1.50 646	3.36 675	2.24 656	10.67 692	2.85 655	1.50 576	1.08 658	0.39 416	0.96 658	0.58 628	1.16 656	1.39 572

SDNR	2.06 653	2.93 683	2.94 541	1.55 634	5.13 683	1.98 655	0.24 278	1.95 663	2.62 670	0.92 575	2.71 664	5.76 683	0.68 550	3.61 672	3.84 665	0.33 612	0.38 410	0.22 572	0.17 387	1.13 654	2.04 618

LVE	2.10 655	2.61 681	4.30 652	1.79 648	1.81 648	1.68 642	1.04 639	2.35 669	2.78 673	1.27 628	2.87 667	4.21 675	1.46 635	2.83 654	2.02 608	2.87 685	0.92 514	1.19 666	1.47 679	1.29 662	1.18 545

SGM_RVC	2.11 656	1.07 482	2.87 531	0.98 588	0.92 572	2.72 668	1.88 673	1.91 660	12.27 692	2.09 656	1.99 645	2.47 658	2.24 663	2.87 657	2.03 609	0.54 629	0.47 433	0.42 626	0.47 597	0.74 635	1.22 553
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 657	2.46 675	3.60 617	1.70 642	1.13 606	1.65 640	0.93 628	2.13 667	1.93 657	1.37 634	2.64 663	2.19 654	1.82 651	5.77 682	2.18 621	5.70 690	1.05 532	1.31 671	0.72 644	1.39 668	1.13 542

IGEV-RUCA	2.30 658	0.38 135	1.36 97	0.41 413	1.90 652	2.03 659	1.86 671	1.37 627	1.78 650	3.73 681	3.72 676	5.06 680	8.09 689	2.15 599	1.63 585	0.26 594	0.77 493	2.71 688	1.91 684	2.43 681	2.42 646

MultiAttention	2.45 659	0.55 272	2.24 289	1.79 648	2.54 672	11.19 690	2.28 675	1.28 618	0.84 524	0.63 459	1.17 611	1.13 615	0.57 506	15.98 701	1.78 598	0.20 549	0.09 137	0.43 629	1.60 682	0.95 648	1.69 600

UNDER WATER-64	2.59 660	2.28 667	5.63 667	1.85 652	1.45 626	3.28 670	1.60 668	2.62 670	5.57 683	2.09 656	2.12 647	4.10 672	4.21 678	2.74 648	3.64 662	1.49 674	0.86 510	1.58 679	1.09 672	1.91 675	1.62 595

WQFJA1++	2.66 661	0.28 10	6.84 676	1.32 616	1.50 632	0.52 256	0.13 10	0.41 56	0.52 196	14.18 698	0.19 44	3.31 667	0.17 66	0.88 359	0.45 307	0.18 520	1.54 600	0.08 58	0.81 652	17.77 708	2.17 627

DStereoSA	2.66 661	1.38 579	3.38 592	2.11 659	2.88 676	3.99 676	6.44 691	1.48 636	3.47 676	1.23 623	4.33 682	1.33 631	4.54 679	2.05 585	5.45 679	1.23 665	1.83 622	0.49 635	1.54 680	1.11 653	2.96 659

SGM+DAISY	2.67 663	2.14 655	4.28 650	1.92 655	2.11 662	4.36 680	5.22 688	3.17 677	3.00 675	3.24 680	3.81 677	3.03 664	3.61 675	2.53 628	3.79 664	1.15 661	1.29 563	0.66 645	0.71 643	0.95 648	2.44 647

TorneroNet-64	2.74 664	2.23 662	4.18 644	1.48 629	1.20 609	3.88 675	1.01 638	3.48 684	6.61 687	2.62 671	4.55 683	4.20 673	3.84 677	3.39 669	3.40 658	1.23 665	0.66 476	1.39 674	0.80 649	3.42 686	1.27 559

notaker	2.77 665	2.35 671	4.02 637	2.61 675	1.44 625	1.77 645	1.14 645	2.77 673	1.81 652	2.30 665	11.41 694	3.95 671	4.70 680	3.24 664	3.01 651	1.58 676	0.88 511	1.71 682	1.08 671	2.10 677	1.44 577

UNDER WATER	2.84 666	2.25 663	5.25 663	1.84 651	1.45 626	2.36 664	1.44 667	3.23 679	6.51 686	2.61 670	2.73 665	5.69 682	5.64 684	3.14 663	4.18 672	1.48 673	0.81 502	1.60 680	1.07 670	1.91 675	1.67 599

DStereoFS	2.88 667	2.40 673	3.33 585	2.36 667	2.63 673	5.25 682	4.98 686	3.05 676	4.10 680	2.71 673	3.88 678	2.77 660	5.31 682	2.69 643	3.64 662	1.35 671	1.67 613	0.58 639	1.10 673	0.88 644	3.02 663

WAO-8	2.91 668	2.55 678	3.77 622	1.93 656	1.04 591	4.08 678	0.99 632	3.25 680	6.09 684	2.20 661	3.34 673	3.33 668	2.64 666	11.73 691	2.52 634	2.12 681	1.92 627	1.55 677	0.93 664	1.27 660	0.96 515

Venus	2.91 668	2.55 678	3.77 622	1.93 656	1.04 591	4.08 678	0.99 632	3.25 680	6.09 684	2.20 661	3.34 673	3.33 668	2.64 666	11.73 691	2.52 634	2.12 681	1.92 627	1.55 677	0.93 664	1.27 660	0.96 515

DGSMNet	2.93 670	0.77 382	3.44 604	3.58 685	4.25 682	2.53 667	6.86 692	1.03 551	0.88 544	0.58 391	1.85 641	0.79 516	0.62 530	1.63 512	1.46 574	4.62 689	4.98 692	5.15 694	4.71 694	4.52 691	4.37 687

MADNet++	2.94 671	2.17 656	3.27 579	2.55 674	2.28 666	3.29 672	3.37 678	2.76 672	2.67 672	3.10 678	3.20 672	2.78 661	3.25 672	4.11 676	4.68 676	2.72 684	2.27 659	3.03 691	2.43 688	2.34 680	2.59 650

xyz-stereo	3.06 672	0.44 199	30.74 716	0.24 61	0.12 8	15.34 694	0.24 278	0.56 205	0.49 165	0.62 446	7.90 687	0.64 434	0.49 473	1.44 477	1.05 522	0.09 94	0.07 24	0.34 615	0.08 98	0.13 163	0.19 89

MSAF-DinoV2	3.17 673	2.52 677	10.79 687	3.57 684	0.30 316	3.28 670	0.81 615	2.81 674	1.80 651	0.81 554	0.87 569	1.59 644	1.15 618	26.18 710	2.61 639	0.18 520	0.13 248	0.19 551	1.61 683	0.94 647	1.22 553

JetRed	3.37 674	4.96 686	10.08 685	1.48 629	1.73 644	7.63 686	5.47 689	3.47 682	2.20 663	2.42 667	2.40 655	2.98 663	2.35 664	3.52 671	6.60 684	1.33 668	1.90 626	1.38 673	1.23 675	2.30 679	2.02 616

LSM	3.40 675	1.42 587	5.81 669	9.98 693	30.74 712	0.86 560	1.14 645	0.99 515	1.26 618	1.40 638	2.18 650	0.93 570	0.85 587	1.76 534	1.03 518	0.22 567	0.35 404	0.24 586	0.29 496	0.40 577	6.21 693

U	3.41 676	0.37 124	1.27 79	0.27 126	13.75 699	19.65 704	0.15 44	0.43 71	0.33 22	0.18 23	0.19 44	0.27 188	0.15 43	0.23 3	0.19 14	0.10 183	0.06 2	17.75 709	12.73 702	0.11 104	0.10 15

MANE	3.51 677	2.03 649	3.88 633	1.89 654	2.01 658	5.98 683	4.72 685	5.87 688	7.13 688	3.80 682	5.10 685	6.11 685	5.34 683	4.39 678	5.05 678	1.07 657	1.28 561	0.50 636	0.85 661	0.76 638	2.36 644

SGM-ForestM	3.67 678	2.70 682	5.34 665	1.65 639	1.72 643	6.02 684	5.08 687	4.10 685	3.47 676	4.59 683	4.21 681	9.81 691	5.79 685	6.44 685	6.97 686	0.88 650	1.09 536	0.33 614	0.45 587	0.68 631	2.10 622

KSHMR	4.19 679	2.37 672	6.24 672	1.73 646	1.48 630	1.97 654	1.29 657	3.18 678	17.06 704	2.15 659	15.74 698	9.09 690	1.75 647	8.33 688	2.37 630	1.55 675	1.29 563	1.70 681	1.23 675	1.75 673	1.60 593

ktn	4.44 680	2.47 676	3.70 621	1.82 650	1.49 631	2.11 660	1.40 663	2.30 668	12.56 693	11.36 695	16.25 699	11.30 696	3.77 676	4.41 679	3.47 659	1.86 679	0.99 522	1.74 683	1.21 674	3.28 685	1.39 572

LE_ROB	4.55 681	2.43 674	9.94 684	2.79 677	4.03 681	2.40 665	3.54 679	2.72 671	11.04 690	11.64 696	4.69 684	5.25 681	10.74 693	4.52 680	9.73 691	0.82 648	0.70 485	1.34 672	0.97 667	0.74 635	0.94 508

tt	4.94 682	0.32 60	4.22 646	2.29 665	1.58 635	10.19 689	16.94 699	9.44 695	5.03 682	1.69 651	1.33 625	4.68 678	5.02 681	3.38 668	5.91 682	6.15 692	9.47 703	2.80 689	3.16 691	3.54 687	1.58 591

TCMNet-wrong-test	5.56 683	6.73 689	6.40 673	13.05 699	11.91 693	7.29 685	5.47 689	7.17 692	1.58 640	2.68 672	3.15 671	8.30 689	5.87 686	4.80 681	6.10 683	3.08 687	0.98 520	2.37 687	1.99 685	6.69 694	5.63 692

TorneroNet	5.60 684	2.30 668	3.98 635	1.49 631	1.26 614	14.47 692	1.11 642	4.85 686	20.66 709	10.12 691	16.30 700	11.78 697	7.35 687	3.41 670	4.38 673	1.36 672	0.70 485	1.46 676	0.87 662	2.73 683	1.33 565

coex-ft	6.14 685	1.98 641	60.80 718	0.34 294	0.30 316	0.80 542	1.17 651	0.76 318	4.34 681	19.82 705	2.15 649	1.61 645	8.77 691	1.82 550	10.36 693	0.44 624	2.05 639	0.18 543	0.19 418	0.39 570	4.61 691

HanzoNet	7.85 686	3.30 685	5.75 668	7.47 690	3.97 680	2.34 663	1.37 659	3.47 682	4.02 679	13.30 697	10.49 690	10.86 692	16.67 702	8.50 689	10.51 694	10.80 702	9.84 704	5.83 696	13.69 703	7.24 695	7.51 694

USTest	8.06 687	7.11 690	8.76 679	9.20 692	9.03 688	15.20 693	23.57 700	10.01 696	9.45 689	5.97 687	6.79 686	7.77 688	7.51 688	8.75 690	11.06 696	2.24 683	3.58 683	2.87 690	3.21 692	4.93 692	4.21 686

EDNetEfficientorigin	8.19 688	1.27 544	145.54 720	0.51 482	0.96 577	0.75 514	0.49 540	0.86 409	1.57 639	2.12 658	1.49 632	1.28 626	1.35 626	1.84 554	2.15 619	0.14 436	0.13 248	0.17 524	0.18 400	0.39 570	0.64 397

DGTPSM_ROB	8.97 689	5.94 687	13.01 694	5.95 689	11.34 691	8.54 687	24.06 701	6.47 689	13.52 696	5.19 684	11.52 695	6.18 686	11.04 694	7.02 686	13.92 697	4.47 688	7.66 695	3.90 692	7.43 699	4.34 690	7.98 698

light-stereo	9.15 690	2.97 684	11.37 688	14.69 700	10.60 690	21.61 708	1.04 639	6.76 691	3.83 678	15.91 701	23.10 715	24.79 714	2.04 658	17.93 705	7.82 688	3.04 686	7.02 694	0.43 629	1.55 681	4.10 688	2.50 648

DPSMNet_ROB	9.58 691	5.96 688	13.98 697	8.88 691	11.87 692	8.54 687	24.08 702	6.48 690	13.67 699	5.35 685	11.53 696	6.31 687	11.04 694	7.69 687	14.09 698	7.61 700	8.23 699	5.03 693	7.75 700	5.24 693	8.36 699

Selective-IGEV-i1pa	9.63 692	12.74 697	9.48 682	4.50 686	1.98 657	17.44 696	7.90 693	14.58 704	11.39 691	10.82 694	15.33 697	15.03 701	12.26 701	18.50 706	10.60 695	7.78 701	4.13 688	5.21 695	2.66 690	2.49 682	7.76 695

iinet-test	11.57 693	10.49 692	11.60 689	12.15 694	12.08 694	18.63 697	26.57 703	13.64 698	13.46 694	9.92 689	10.25 689	11.11 693	11.20 696	12.29 695	14.31 700	6.69 694	7.84 696	6.10 697	6.92 695	8.20 696	7.93 696

IINet	11.57 693	10.49 692	11.60 689	12.15 694	12.08 694	18.63 697	26.57 703	13.64 698	13.46 694	9.92 689	10.24 688	11.11 693	11.20 696	12.29 695	14.30 699	6.69 694	7.84 696	6.10 697	6.92 695	8.20 696	7.93 696

BEATNet-Init1	12.32 695	12.82 698	28.66 714	3.22 680	3.71 679	21.59 707	11.42 695	14.54 703	13.73 700	20.24 706	20.16 705	26.14 715	19.85 704	19.08 707	15.33 704	1.81 678	1.93 631	2.05 685	2.48 689	4.25 689	3.41 672

DPSM_ROB	12.32 695	11.13 695	12.31 692	12.90 697	12.80 697	19.81 705	28.13 709	14.50 701	14.31 701	10.62 692	11.34 692	12.03 698	11.89 699	13.08 698	15.22 702	7.09 696	8.31 700	6.47 700	7.32 697	8.69 698	8.43 700

DPSM	12.32 695	11.13 695	12.31 692	12.90 697	12.80 697	19.81 705	28.13 709	14.50 701	14.31 701	10.62 692	11.34 692	12.03 698	11.89 699	13.08 698	15.22 702	7.09 696	8.31 700	6.47 700	7.32 697	8.69 698	8.43 700

DLNR-FE	13.74 698	20.13 702	23.90 704	121.61 720	34.09 713	0.46 171	0.15 44	8.04 694	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.78 327	0.36 235	7.40 699	2.94 679	0.09 144	0.38 567	51.06 720	1.95 612

DLNR_Zeroshot_test	13.74 698	20.06 701	23.92 705	121.50 719	35.20 714	0.46 171	0.15 44	7.96 693	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.79 331	0.36 235	7.16 698	2.95 680	0.09 144	0.38 567	50.40 719	1.95 612

LRCNet_RVC	13.78 700	19.34 700	13.01 694	19.47 702	12.67 696	1.85 649	0.42 501	12.28 697	1.10 601	15.76 700	18.69 704	12.52 700	8.65 690	12.22 694	9.64 690	22.29 710	8.38 702	25.92 713	24.06 713	19.72 710	17.59 709

HaxPig	19.88 701	22.39 707	22.30 703	17.98 701	17.98 700	12.06 691	12.06 696	16.25 705	15.97 703	21.05 707	21.41 706	18.85 705	18.35 703	20.07 708	19.64 706	23.57 714	23.19 714	24.07 712	23.71 712	22.95 711	23.72 712

Anonymous_1	22.76 702	11.11 694	11.93 691	12.73 696	26.05 711	19.39 702	27.77 708	14.18 700	13.64 698	14.92 699	10.66 691	11.26 695	11.24 698	12.48 697	14.45 701	37.82 718	7.87 698	34.92 716	63.61 718	87.51 721	11.75 702

PML	22.99 703	17.34 699	8.24 678	5.48 688	9.84 689	50.35 719	102.65 721	5.84 687	13.52 696	37.08 721	104.84 721	30.61 718	23.20 709	12.09 693	7.96 689	6.27 693	2.12 648	6.31 699	2.42 687	10.67 700	2.95 658

MEDIAN_ROB	23.95 704	26.96 715	26.29 713	22.14 703	22.09 702	16.18 695	14.23 697	20.47 706	20.09 705	25.43 717	25.22 716	22.96 706	22.54 708	24.33 709	23.18 710	28.15 716	27.16 718	28.60 714	27.73 716	27.59 712	27.58 713

DPSimNet_ROB	24.35 705	23.81 714	31.38 717	25.93 705	22.83 703	31.30 709	34.38 711	20.78 707	28.92 717	27.39 718	22.99 714	28.29 717	35.76 720	15.47 700	17.82 705	24.28 715	17.90 713	22.23 711	14.12 704	19.38 709	22.12 711

RAFT-FEzeroshot	24.76 706	22.39 707	24.34 706	26.12 710	25.84 709	39.77 712	56.77 716	29.07 712	28.85 714	21.21 709	22.64 708	24.17 708	23.98 712	26.23 711	30.63 715	14.22 703	16.70 707	13.03 702	14.76 708	17.49 701	16.95 705

RAFT-FE	24.76 706	22.39 707	24.34 706	26.12 710	25.84 709	39.77 712	56.77 716	29.07 712	28.85 714	21.21 709	22.64 708	24.17 708	23.98 712	26.23 711	30.63 715	14.22 703	16.70 707	13.03 702	14.76 708	17.49 701	16.95 705

CasAABBNet	24.76 706	22.38 706	24.44 708	26.05 706	25.75 705	39.79 714	56.76 715	29.10 714	28.88 716	21.22 711	22.69 710	24.21 710	23.99 715	26.23 711	30.62 714	14.22 703	16.71 710	13.03 702	14.75 706	17.49 701	16.97 707

FlowAnything	24.80 709	22.39 707	24.71 709	26.07 707	25.75 705	39.80 715	56.70 713	29.12 715	28.95 718	21.38 714	22.83 713	24.22 711	23.96 710	26.24 714	30.65 717	14.23 706	16.78 711	13.04 706	14.84 711	17.49 701	16.93 704

Hybrid-DGEV	24.81 710	22.45 712	24.99 711	26.07 707	25.76 707	39.85 716	56.77 716	29.26 718	29.07 720	21.18 708	22.77 711	24.12 707	23.98 712	26.30 716	30.57 712	14.23 706	16.70 707	13.03 702	14.77 710	17.49 701	16.92 703

Selective-RAFT-Error	24.83 711	22.44 711	24.80 710	26.10 709	25.82 708	39.85 716	56.72 714	29.21 717	29.03 719	21.29 713	22.80 712	24.25 712	24.07 716	26.28 715	30.60 713	14.24 708	16.85 712	13.04 706	14.75 706	17.53 706	17.02 708

LSM0	26.57 712	22.53 713	25.76 712	30.62 712	52.30 720	39.86 718	56.49 712	29.18 716	28.76 713	21.26 712	22.46 707	24.42 713	23.97 711	26.42 717	30.66 718	14.29 709	16.56 706	13.06 708	14.65 705	17.62 707	20.52 710

AVERAGE_ROB	26.91 713	30.28 716	29.18 715	25.78 704	25.30 704	19.49 703	15.38 698	23.70 711	23.02 712	28.38 719	27.78 717	26.23 716	25.76 717	26.95 718	25.55 711	31.27 717	30.02 719	31.76 715	30.80 717	30.88 716	30.77 716

xxxxx1	29.05 714	20.74 703	14.05 698	50.10 713	40.25 715	19.01 699	26.60 705	21.83 708	20.22 706	16.52 702	17.56 701	18.33 702	21.41 705	16.11 702	20.77 707	23.48 711	26.77 715	66.36 719	78.56 719	30.19 713	32.23 717

tt_ll	29.05 714	20.74 703	14.05 698	50.10 713	40.25 715	19.01 699	26.60 705	21.83 708	20.22 706	16.52 702	17.56 701	18.33 702	21.41 705	16.11 702	20.77 707	23.48 711	26.77 715	66.36 719	78.56 719	30.19 713	32.23 717

ff	29.05 714	20.74 703	14.05 698	50.10 713	40.25 715	19.01 699	26.60 705	21.83 708	20.22 706	16.52 702	17.56 701	18.33 702	21.41 705	16.11 702	20.77 707	23.48 711	26.77 715	66.36 719	78.56 719	30.19 713	32.23 717

RSGM-EC	41.37 717	31.41 717	19.61 701	51.58 716	47.86 718	38.12 710	60.59 719	34.20 719	22.62 710	23.48 715	29.36 718	43.51 719	35.09 718	65.96 719	68.73 720	65.97 720	37.56 720	48.34 717	25.52 714	47.85 717	30.14 714

acva	41.37 717	31.41 717	19.61 701	51.58 716	47.86 718	38.12 710	60.59 719	34.20 719	22.62 710	23.48 715	29.36 718	43.51 719	35.09 718	65.96 719	68.73 720	65.97 720	37.56 720	48.34 717	25.52 714	47.85 717	30.14 714

Selective-IGEV-i16pa	48.64 719	66.79 719	7.52 677	2.47 670	2.37 668	116.47 721	1.40 663	91.24 722	84.66 721	33.04 720	91.67 720	61.93 721	89.44 722	130.51 722	54.29 719	50.76 719	16.25 705	17.95 710	10.05 701	0.98 652	43.03 720

test_example2	115.17 720	122.38 720	93.45 719	115.38 718	123.53 721	101.24 720	113.11 722	54.67 721	99.94 722	135.50 722	136.43 722	85.67 722	85.40 721	110.44 721	104.91 722	152.17 722	205.21 722	99.17 722	114.27 722	138.55 722	112.04 721

GS-Stereo							0.21 170	1.59 644	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 399	0.97 500	0.13 394	2.82 676	0.08 58	0.17 387	0.33 511	3.99 684

FSD					1.93 654	0.63 425	0.33 438	0.46 98	0.53 209	0.32 176	0.32 203	0.40 283	0.32 320	1.14 422	0.60 395	0.28 601	2.77 675	0.31 606	0.30 506	0.31 495

ccccc		297.53 721		372.50 721	377.87 722	200.30 722		217.33 723		202.36 723		213.34 723		312.79 723		409.97 723	354.33 723	255.69 723	227.31 723	431.13 723

Low-res two-view benchmark