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	0.17 1	0.20 21	0.61 29	0.21 31	0.13 51	0.15 1	0.16 67	0.21 1	0.36 121	0.11 1	0.17 42	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 93	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.08 144	0.08 41	0.11 142

Pro-Stereo	0.22 58	0.25 108	0.66 58	0.22 60	0.14 72	0.49 234	0.15 42	0.23 2	0.35 91	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 304	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.37 611	0.08 41	0.09 79

FoundationStereo	0.20 19	0.30 197	0.81 85	0.21 31	0.22 305	0.21 11	0.16 67	0.25 3	0.38 140	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 74	0.23 32	0.16 36	0.09 144	0.13 433	0.08 63	0.06 20	0.07 5	0.07 12

LACA3	0.18 4	0.20 21	0.67 61	0.19 2	0.12 21	0.35 68	0.17 79	0.27 4	0.31 37	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 51	0.28 89	0.13 1	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.06 1

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 21	0.51 2	0.22 60	0.17 162	0.35 68	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 70	0.21 74	0.14 15	0.15 51	0.27 72	0.16 36	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 257

S2M2_XL	0.20 19	0.32 219	1.10 142	0.19 2	0.13 51	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 57	0.15 37	0.14 27	0.19 2	0.21 145	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.10 107	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 10	0.85 92	0.20 9	0.14 72	0.28 21	0.15 42	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 27	0.24 39	0.21 145	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.08 51

LiteMatch	0.25 85	0.69 464	0.65 47	0.28 232	0.14 72	0.30 32	0.21 180	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 365	0.25 47	0.40 383	0.10 250	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.12 187

GeoVLM	0.18 4	0.19 10	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 51	0.25 47	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 51	0.25 47	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

derf	0.19 8	0.19 10	0.64 40	0.35 418	0.12 21	0.32 46	0.14 21	0.30 12	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 72	0.14 4	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.15 424	0.07 5	0.09 79

MGA	0.19 8	0.27 138	0.57 19	0.20 9	0.18 209	0.37 89	0.14 21	0.30 12	0.25 5	0.18 50	0.14 28	0.15 37	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.08 51

AdaDepth	0.24 76	0.18 6	1.03 128	0.25 134	0.21 275	0.46 196	0.16 67	0.30 12	0.27 14	0.17 41	0.19 57	0.14 15	0.18 98	0.35 175	0.17 57	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.25 539	0.10 107	0.10 116

DEFOM-Stereo	0.22 58	0.22 54	0.91 111	0.23 83	0.13 51	0.49 234	0.18 99	0.30 12	0.28 21	0.19 70	0.17 42	0.14 15	0.14 27	0.41 228	0.16 36	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.09 79

DepthFocus	0.19 8	0.30 197	0.77 79	0.19 2	0.15 101	0.20 7	0.15 42	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 42	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 57	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.10 230	0.08 41	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 292	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 149	0.15 42	0.31 16	0.34 77	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 51	0.25 47	0.15 14	0.09 144	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 58	0.28 167	0.77 79	0.22 60	0.11 9	0.40 124	0.16 67	0.31 16	0.36 121	0.19 70	0.19 57	0.17 66	0.17 74	0.37 199	0.16 36	0.10 250	0.06 24	0.08 63	0.07 105	0.10 107	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 19	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CAR	0.19 8	0.28 167	0.60 24	0.21 31	0.16 131	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 5	0.19 70	0.15 30	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 107	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 138	0.60 24	0.20 9	0.16 131	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 5	0.18 50	0.15 30	0.14 15	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 107	0.08 51

PSi22a	0.20 19	0.28 167	0.89 105	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 19	0.35 91	0.12 2	0.09 1	0.22 131	0.16 65	0.20 4	0.14 4	0.09 144	0.09 273	0.07 1	0.05 1	0.13 193	0.11 142

Foundation-i32	0.20 19	0.28 167	0.87 98	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 42	0.32 19	0.36 121	0.13 5	0.10 3	0.25 179	0.14 27	0.19 2	0.15 14	0.09 144	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.11 141	0.12 187

LACA2	0.25 85	0.74 486	1.30 184	0.20 9	0.10 2	0.39 111	0.17 79	0.32 19	0.36 121	0.15 14	0.15 30	0.18 84	0.14 27	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1

BridgeDepth	0.19 8	0.30 197	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 106	0.15 42	0.32 19	0.33 63	0.16 22	0.12 13	0.23 148	0.19 123	0.27 72	0.15 14	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-Stereo+	0.29 139	0.29 180	0.86 96	0.25 134	0.34 491	0.30 32	0.14 21	0.32 19	0.53 310	0.18 50	0.12 13	0.18 84	0.19 123	0.49 304	0.17 57	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.20 512	0.46 615	0.59 629

PointNet	0.20 19	0.21 37	0.82 87	0.21 31	0.12 21	0.37 89	0.16 67	0.33 27	0.28 21	0.16 22	0.15 30	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.07 5	0.07 12

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 21	0.74 72	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 27	0.46 237	0.15 14	0.15 30	0.16 51	0.19 123	0.23 32	0.18 68	0.10 250	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 228	0.61 29	0.23 83	0.21 275	0.45 176	0.13 9	0.33 27	0.46 237	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 140	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

GREAT-IGEV	0.37 221	0.28 167	1.48 236	0.25 134	0.38 531	0.46 196	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.15 14	0.29 176	0.15 37	0.17 74	0.36 188	0.23 180	0.07 26	0.76 670	0.07 1	0.26 547	0.21 387	1.03 668
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
UniTT-Stereo	0.30 156	0.36 265	1.68 276	0.27 201	0.24 340	0.29 28	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.26 190	0.37 250	0.18 84	0.18 98	0.31 127	0.27 243	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.25 450	0.08 51

LCMNet	0.20 19	0.21 37	0.61 29	0.20 9	0.13 51	0.39 111	0.14 21	0.34 32	0.34 77	0.16 22	0.16 39	0.16 51	0.15 51	0.27 72	0.22 169	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

qqai	0.21 35	0.20 21	0.63 37	0.39 489	0.13 51	0.32 46	0.15 42	0.35 33	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 72	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.27 552	0.07 5	0.09 79

aanet-new-32k	0.27 110	0.49 365	1.73 293	0.25 134	0.17 162	0.40 124	0.20 138	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.21 74	0.20 111	0.22 168	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

aanet-new-30k	0.28 126	0.49 365	1.75 304	0.25 134	0.17 162	0.40 124	0.20 138	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.21 74	0.20 111	0.22 168	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

PipStereo	0.19 8	0.26 126	0.85 92	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 42	0.35 33	0.35 91	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 27	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.12 158	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 126	0.88 101	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 42	0.35 33	0.35 91	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 27	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.10 322	0.07 1	0.06 20	0.12 158	0.09 79

HiDET	0.19 8	0.20 21	0.62 36	0.20 9	0.13 51	0.36 82	0.13 9	0.35 33	0.31 37	0.16 22	0.14 28	0.17 66	0.15 51	0.25 47	0.23 180	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 21	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 111	0.15 42	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.15 30	0.17 66	0.16 65	0.26 66	0.21 145	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.09 79

asd	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.22 60	0.17 162	0.41 135	0.14 21	0.35 33	0.32 48	0.24 152	0.20 66	0.15 37	0.18 98	0.26 66	0.16 36	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

IGEV	0.22 58	0.28 167	0.88 101	0.21 31	0.24 340	0.42 149	0.17 79	0.35 33	0.37 133	0.20 85	0.22 93	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.07 12

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 265	0.68 62	0.21 31	0.17 162	0.45 176	0.12 4	0.35 33	0.42 193	0.15 14	0.11 8	0.22 131	0.10 2	0.28 89	0.16 36	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

aanet-new-34k	0.27 110	0.57 409	1.36 201	0.23 83	0.11 9	0.34 62	0.20 138	0.36 43	0.30 33	0.19 70	0.27 156	0.17 66	0.22 168	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.29 520

LGtest1	0.21 35	0.37 268	0.70 67	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 43	0.39 153	0.17 41	0.13 16	0.16 51	0.14 27	0.25 47	0.27 243	0.10 250	0.09 273	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.10 116

S2M2_L	0.24 76	0.29 180	0.90 108	0.23 83	0.17 162	0.24 15	0.09 1	0.36 43	0.45 226	0.17 41	0.25 134	0.23 148	0.17 74	0.24 39	0.28 254	0.15 489	0.12 408	0.11 298	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SMoEStereo_RVC	0.29 139	0.26 126	1.03 128	0.25 134	0.14 72	0.46 196	0.22 220	0.36 43	0.38 140	0.23 141	0.23 107	0.21 125	0.18 98	0.45 266	0.60 482	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.20 408

aanet-new-28k	0.34 191	0.53 385	2.69 580	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.21 180	0.37 47	0.29 32	0.18 50	0.24 119	0.17 66	0.21 150	0.22 23	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.31 581	0.10 107	0.23 461

aanet-new-22k	0.28 126	0.52 378	1.51 245	0.24 110	0.13 51	0.33 52	0.22 220	0.37 47	0.32 48	0.18 50	0.24 119	0.18 84	0.21 150	0.27 72	0.16 36	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.09 78	0.31 542

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 110	0.39 292	0.79 82	0.24 110	0.24 340	0.37 89	0.21 180	0.37 47	0.33 63	0.19 70	0.27 156	0.18 84	0.22 168	0.20 4	0.16 36	0.07 26	0.14 452	0.08 63	0.51 639	0.08 41	0.39 591

Test_v1	0.21 35	0.27 138	0.95 117	0.20 9	0.14 72	0.28 21	0.15 42	0.37 47	0.27 14	0.16 22	0.18 52	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.11 142

VMStereo-Base	0.26 98	0.27 138	1.26 173	0.20 9	0.12 21	0.42 149	0.17 79	0.37 47	0.40 167	0.22 118	0.31 208	0.29 230	0.21 150	0.32 140	0.20 125	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 211	0.69 64	0.21 31	0.13 51	0.27 18	0.12 4	0.37 47	0.26 11	0.21 98	0.19 57	0.15 37	0.12 12	0.47 287	0.29 268	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 41	0.12 187

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 255	0.65 47	0.21 31	0.14 72	0.36 82	0.13 9	0.37 47	0.40 167	0.21 98	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.10 116

mms	0.27 110	0.26 126	0.91 111	0.25 134	0.18 209	0.32 46	0.23 259	0.37 47	0.31 37	0.21 98	0.30 191	0.23 148	0.17 74	0.46 275	0.21 145	0.08 67	0.10 322	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.47 611

GLC_STEREO	0.28 126	0.27 138	1.36 201	0.28 232	0.12 21	0.41 135	0.20 138	0.37 47	0.38 140	0.26 190	0.30 191	0.25 179	0.19 123	0.33 154	0.24 206	0.09 144	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.09 79

FlowAnything_test	0.23 69	0.32 219	0.52 5	0.28 232	0.17 162	0.37 89	0.20 138	0.38 56	0.24 3	0.24 152	0.20 66	0.21 125	0.17 74	0.26 66	0.25 220	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.16 446	0.17 306	0.12 187

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 211	0.85 92	0.22 60	0.14 72	0.31 40	0.22 220	0.38 56	0.25 5	0.17 41	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 140	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.10 116

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 211	0.85 92	0.22 60	0.14 72	0.28 21	0.21 180	0.38 56	0.26 11	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 199	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.10 116

999	0.29 139	0.25 108	1.05 133	0.26 177	0.18 209	0.49 234	0.23 259	0.38 56	0.37 133	0.20 85	0.32 218	0.23 148	0.18 98	0.73 401	0.36 350	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.24 436	0.10 116

ours_stereo	0.27 110	0.25 108	1.21 164	0.25 134	0.17 162	0.35 68	0.23 259	0.38 56	0.35 91	0.20 85	0.31 208	0.23 148	0.17 74	0.41 228	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.18 372

rvit_stereo_0083	0.25 85	0.19 10	0.58 22	0.28 232	0.18 209	0.28 21	0.22 220	0.38 56	0.54 323	0.23 141	0.30 191	0.27 207	0.26 245	0.37 199	0.24 206	0.14 469	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.12 158	0.10 116

MGS-Stereo	0.32 172	0.34 246	1.70 282	0.25 134	0.14 72	0.40 124	0.22 220	0.38 56	0.43 205	0.24 152	0.51 356	0.25 179	0.18 98	0.31 127	0.20 125	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.08 144	0.47 616	0.08 51

aanet-new-40k	0.25 85	0.37 268	1.35 199	0.24 110	0.24 340	0.38 106	0.20 138	0.39 63	0.26 11	0.18 50	0.24 119	0.16 51	0.20 136	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.18 372

aanet-new-24k	0.27 110	0.40 300	1.12 144	0.24 110	0.45 577	0.40 124	0.21 180	0.39 63	0.28 21	0.19 70	0.28 168	0.17 66	0.20 136	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.32 587	0.09 78	0.10 116

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 76	0.31 211	0.88 101	0.25 134	0.23 325	0.45 176	0.22 220	0.39 63	0.30 33	0.21 98	0.27 156	0.18 84	0.21 150	0.23 32	0.16 36	0.07 26	0.09 273	0.08 63	0.07 105	0.11 141	0.13 230

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 110	0.40 300	0.87 98	0.22 60	0.17 162	0.36 82	0.19 111	0.39 63	0.32 48	0.21 98	0.24 119	0.18 84	0.23 194	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.13 193	0.55 623

WQFJA1++	2.30 667	0.22 54	6.03 678	1.08 651	1.15 663	0.29 28	0.14 21	0.39 63	0.24 3	13.61 704	0.19 57	3.34 675	0.17 74	0.33 154	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.07 105	18.19 714	0.14 257

252Zero-FE	0.62 486	0.27 138	0.83 89	0.24 110	0.13 51	0.31 40	0.13 9	0.39 63	0.32 48	8.03 693	0.23 107	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 409	0.09 144	0.12 408	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.12 187

4w-stereo	0.20 19	0.21 37	0.57 19	0.21 31	0.15 101	0.39 111	0.13 9	0.39 63	0.33 63	0.22 118	0.21 74	0.13 4	0.20 136	0.29 105	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 228	0.60 24	0.23 83	0.12 21	0.44 168	0.13 9	0.39 63	0.46 237	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 175	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 110	0.40 300	0.86 96	0.22 60	0.17 162	0.36 82	0.19 111	0.39 63	0.32 48	0.21 98	0.24 119	0.18 84	0.23 194	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.13 193	0.55 623

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 110	0.46 346	1.39 213	0.23 83	0.17 162	0.35 68	0.21 180	0.40 72	0.25 5	0.18 50	0.21 74	0.17 66	0.18 98	0.25 47	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.28 556	0.08 41	0.27 505

aanet-new-16k	0.26 98	0.47 356	1.36 201	0.25 134	0.12 21	0.36 82	0.18 99	0.40 72	0.35 91	0.18 50	0.21 74	0.18 84	0.21 150	0.21 10	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.11 142

GEAStereo	0.35 204	0.32 219	1.17 154	0.53 584	0.60 619	0.55 309	0.21 180	0.40 72	0.27 14	0.20 85	0.22 93	0.16 51	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.11 331	0.37 624	0.08 63	0.06 20	0.33 532	0.71 639

gasm-f	0.36 214	0.34 246	1.13 145	0.53 584	0.44 566	0.54 294	0.27 364	0.40 72	0.27 14	0.20 85	0.33 228	0.16 51	0.22 168	0.36 188	0.25 220	0.11 331	0.37 624	0.08 63	0.06 20	0.38 579	0.71 639

Replicate-Monster	0.23 69	0.40 300	0.94 116	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.13 9	0.40 72	0.36 121	0.22 118	0.15 30	0.15 37	0.15 51	0.40 223	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.15 299

4.5_new	0.21 35	0.22 54	0.63 37	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.17 79	0.40 72	0.35 91	0.25 172	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.22 23	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 54	0.63 37	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.17 79	0.40 72	0.35 91	0.25 172	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.22 23	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

WCG-NET	0.30 156	0.42 318	1.26 173	0.24 110	0.12 21	0.43 157	0.24 294	0.40 72	0.56 342	0.35 245	0.37 250	0.26 194	0.24 210	0.29 105	0.19 93	0.08 67	0.12 408	0.08 63	0.07 105	0.22 404	0.10 116

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 221	1.34 644	1.24 170	0.23 83	0.12 21	0.33 52	0.20 138	0.40 72	0.33 63	0.25 172	0.21 74	0.16 51	0.14 27	0.27 72	0.63 489	0.55 643	0.06 24	0.11 298	0.13 371	0.25 450	0.49 615

WCG-NET（raft）	0.32 172	0.53 385	1.21 164	0.23 83	0.12 21	0.44 168	0.24 294	0.40 72	0.50 278	0.35 245	0.35 241	0.47 361	0.25 225	0.35 175	0.20 125	0.08 67	0.29 608	0.08 63	0.07 105	0.22 404	0.11 142

CREStereo++_RVC	0.33 182	0.29 180	1.74 298	0.24 110	0.16 131	0.54 294	0.15 42	0.40 72	0.55 330	0.37 256	0.51 356	0.24 164	0.19 123	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.06 24	0.08 63	0.30 572	0.08 41	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 182	0.49 365	1.75 304	0.23 83	0.12 21	0.54 294	0.16 67	0.40 72	0.45 226	0.45 311	0.51 356	0.26 194	0.22 168	0.29 105	0.20 125	0.10 250	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.11 142

aanet-32k-new	0.30 156	0.60 415	1.61 262	0.25 134	0.15 101	0.46 196	0.21 180	0.41 84	0.33 63	0.17 41	0.24 119	0.17 66	0.23 194	0.30 118	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.39 591

aanet-new	0.32 172	0.29 180	2.39 520	0.25 134	0.25 360	0.43 157	0.21 180	0.41 84	0.31 37	0.18 50	0.23 107	0.16 51	0.30 311	0.33 154	0.15 14	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.13 230

DispViT+	0.23 69	0.23 76	0.98 123	0.19 2	0.44 566	0.22 12	0.14 21	0.41 84	0.37 133	0.19 70	0.16 39	0.18 84	0.15 51	0.38 209	0.17 57	0.11 331	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 76	0.38 280	1.37 206	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 84	0.40 167	0.14 10	0.25 134	0.15 37	0.15 51	0.25 47	0.18 68	0.09 144	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
4.25_new	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

tt45	0.29 139	0.24 94	1.06 135	0.25 134	0.17 162	0.55 309	0.22 220	0.41 84	0.35 91	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.18 98	0.64 365	0.34 333	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.21 387	0.11 142

rvit_stereo_0081_aga	0.27 110	0.29 180	1.08 137	0.26 177	0.20 261	0.33 52	0.21 180	0.41 84	0.42 193	0.26 190	0.28 168	0.27 207	0.21 150	0.31 127	0.21 145	0.14 469	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.10 116

U	3.37 683	0.17 2	0.91 111	0.26 177	13.79 704	19.19 708	0.15 42	0.41 84	0.31 37	0.17 41	0.18 52	0.27 207	0.15 51	0.21 10	0.16 36	0.09 144	0.06 24	17.88 714	12.81 708	0.10 107	0.08 51

DilatedVolume-Stereo	0.26 98	0.20 21	0.64 40	0.25 134	0.15 101	0.41 135	0.18 99	0.42 94	0.35 91	0.34 243	0.34 236	0.25 179	0.23 194	0.43 241	0.53 453	0.09 144	0.09 273	0.08 63	0.10 230	0.12 158	0.11 142

2.25w	0.21 35	0.22 54	0.51 2	0.21 31	0.14 72	0.36 82	0.13 9	0.42 94	0.34 77	0.23 141	0.27 156	0.14 15	0.18 98	0.33 154	0.24 206	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

fffft	0.29 139	0.21 37	1.10 142	0.24 110	0.15 101	0.42 149	0.24 294	0.42 94	0.38 140	0.21 98	0.18 52	0.20 111	0.16 65	0.44 250	0.70 508	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.28 488	0.20 408
1: 1. 1
fffy	0.28 126	0.24 94	1.19 158	0.27 201	0.15 101	0.37 89	0.22 220	0.42 94	0.32 48	0.20 85	0.29 176	0.26 194	0.20 136	0.44 250	0.20 125	0.08 67	0.10 322	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.18 372

rvit_stereo_0081	0.25 85	0.21 37	0.61 29	0.28 232	0.17 162	0.31 40	0.22 220	0.42 94	0.53 310	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.21 150	0.34 168	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 85	0.21 37	0.61 29	0.28 232	0.17 162	0.31 40	0.22 220	0.42 94	0.53 310	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.21 150	0.34 168	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.09 79

RAStereo	0.28 126	0.48 361	1.52 247	0.26 177	0.18 209	0.25 16	0.19 111	0.42 94	0.35 91	0.20 85	0.25 134	0.20 111	0.16 65	0.24 39	0.24 206	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.12 158	0.08 51

LoS_RVC	0.29 139	0.33 228	1.19 158	0.25 134	0.34 491	0.43 157	0.22 220	0.42 94	0.32 48	0.22 118	0.33 228	0.23 148	0.24 210	0.31 127	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.31 542

aanet-new-60k	0.29 139	0.51 376	1.68 276	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.19 111	0.43 102	0.33 63	0.18 50	0.19 57	0.17 66	0.19 123	0.31 127	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.26 497

water-stereo	0.24 76	0.17 2	0.88 101	0.24 110	0.14 72	0.37 89	0.17 79	0.43 102	0.32 48	0.26 190	0.35 241	0.26 194	0.24 210	0.22 23	0.25 220	0.09 144	0.09 273	0.09 161	0.08 144	0.10 107	0.10 116

3.25w_new	0.20 19	0.20 21	0.52 5	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.14 21	0.43 102	0.35 91	0.23 141	0.21 74	0.16 51	0.18 98	0.27 72	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 21	0.52 5	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.14 21	0.43 102	0.35 91	0.23 141	0.21 74	0.16 51	0.18 98	0.27 72	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 54	0.55 14	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.14 21	0.43 102	0.33 63	0.21 98	0.24 119	0.14 15	0.18 98	0.34 168	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

StereoAnything_RVC	0.35 204	1.25 632	1.82 359	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 42	0.43 102	0.37 133	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 123	0.46 275	0.14 4	0.11 331	0.09 273	0.08 63	0.05 1	0.76 647	0.18 372

Occ-G	0.30 156	0.30 197	1.33 191	0.23 83	0.15 101	0.36 82	0.25 316	0.43 102	0.31 37	0.26 190	0.35 241	0.46 353	0.22 168	0.30 118	0.25 220	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.16 446	0.31 514	0.08 51

AEACV	0.33 182	0.24 94	1.44 224	0.28 232	0.35 504	0.47 206	0.21 180	0.43 102	0.28 21	0.26 190	0.25 134	0.22 131	0.38 374	0.30 118	0.18 68	0.09 144	0.35 620	0.09 161	0.36 608	0.23 419	0.25 487

XX-TBD	0.34 191	0.77 499	1.75 304	0.34 402	0.13 51	0.51 258	0.17 79	0.43 102	0.50 278	0.37 256	0.49 343	0.23 148	0.18 98	0.28 89	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.07 12

aanet-new-36k	0.29 139	0.63 436	1.51 245	0.24 110	0.11 9	0.43 157	0.19 111	0.44 111	0.35 91	0.19 70	0.24 119	0.16 51	0.22 168	0.29 105	0.15 14	0.06 1	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.24 475

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 85	0.35 255	0.69 64	0.23 83	0.27 391	0.35 68	0.20 138	0.44 111	0.28 21	0.21 98	0.22 93	0.14 15	0.22 168	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 183	0.08 63	0.47 630	0.09 78	0.34 564

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 98	0.23 76	1.00 125	0.22 60	0.31 453	0.47 206	0.20 138	0.44 111	0.33 63	0.27 206	0.32 218	0.24 164	0.14 27	0.23 32	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.16 331

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 98	0.38 280	0.90 108	0.23 83	0.17 162	0.35 68	0.22 220	0.44 111	0.33 63	0.21 98	0.25 134	0.16 51	0.22 168	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.45 626	0.08 41	0.27 505

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 85	0.41 310	1.08 137	0.23 83	0.23 325	0.45 176	0.20 138	0.44 111	0.30 33	0.18 50	0.21 74	0.22 131	0.20 136	0.23 32	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.14 257

VIP-Stereo	0.28 126	0.56 404	1.05 133	0.23 83	0.19 245	0.52 277	0.17 79	0.44 111	0.39 153	0.18 50	0.25 134	0.24 164	0.15 51	0.33 154	0.19 93	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.14 222	0.32 551

Zero-FE251	0.56 447	0.29 180	1.27 176	0.26 177	0.16 131	0.44 168	0.16 67	0.44 111	0.35 91	5.31 689	0.19 57	0.22 131	0.19 123	0.24 39	1.08 570	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.13 230

FSD					0.29 415	0.35 68	0.33 461	0.44 111	0.46 237	0.32 238	0.32 218	0.37 273	0.32 329	0.35 175	0.32 313	0.28 614	0.27 604	0.31 613	0.30 572	0.31 514

asda	0.22 58	0.25 108	0.70 67	0.21 31	0.16 131	0.43 157	0.16 67	0.44 111	0.35 91	0.22 118	0.20 66	0.14 15	0.20 136	0.25 47	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

3.75w	0.21 35	0.21 37	0.61 29	0.21 31	0.20 261	0.44 168	0.16 67	0.44 111	0.30 33	0.22 118	0.20 66	0.13 4	0.18 98	0.29 105	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

LG-G_1	0.23 69	0.37 268	0.71 69	0.23 83	0.11 9	0.51 258	0.12 4	0.44 111	0.39 153	0.19 70	0.15 30	0.19 107	0.15 51	0.36 188	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

LG-G	0.23 69	0.37 268	0.71 69	0.23 83	0.11 9	0.51 258	0.12 4	0.44 111	0.39 153	0.19 70	0.15 30	0.19 107	0.15 51	0.36 188	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

CASnet	0.28 126	0.31 211	1.20 162	0.28 232	0.11 9	0.47 206	0.19 111	0.44 111	0.44 211	0.38 266	0.31 208	0.23 148	0.17 74	0.29 105	0.19 93	0.10 250	0.06 24	0.15 491	0.12 338	0.16 282	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	0.32 172	0.31 211	1.46 229	0.31 314	0.15 101	0.53 286	0.19 111	0.44 111	0.35 91	0.36 251	0.38 261	0.27 207	0.27 266	0.42 237	0.19 93	0.09 144	0.13 433	0.09 161	0.16 446	0.20 371	0.13 230

RAFT-RH_RVC	0.61 481	0.50 373	2.33 508	0.36 438	0.29 415	0.60 391	0.18 99	0.44 111	0.58 357	0.76 571	1.91 649	0.47 361	0.29 301	1.60 525	1.23 593	0.14 469	0.07 76	0.13 423	0.13 371	0.10 107	0.09 79

aanet-new-70k	0.27 110	0.48 361	1.33 191	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.19 111	0.45 126	0.33 63	0.17 41	0.21 74	0.16 51	0.21 150	0.38 209	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.22 436

aanet-new-78k	0.33 182	0.44 334	2.51 551	0.26 177	0.12 21	0.42 149	0.20 138	0.45 126	0.31 37	0.16 22	0.22 93	0.15 37	0.25 225	0.34 168	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.31 542

aanet-new-14k	0.25 85	0.33 228	1.13 145	0.26 177	0.12 21	0.37 89	0.21 180	0.45 126	0.36 121	0.20 85	0.27 156	0.15 37	0.29 301	0.24 39	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.11 141	0.12 187

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 85	0.24 94	0.84 91	0.22 60	0.32 463	0.48 217	0.20 138	0.45 126	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.07 5	0.13 230

gcap_with_dpt	0.25 85	0.22 54	1.00 125	0.22 60	0.30 432	0.48 217	0.21 180	0.45 126	0.32 48	0.27 206	0.31 208	0.20 111	0.14 27	0.20 4	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.13 230

111111	0.24 76	0.21 37	0.82 87	0.24 110	0.21 275	0.43 157	0.13 9	0.45 126	0.35 91	0.22 118	0.27 156	0.18 84	0.16 65	0.35 175	0.18 68	0.09 144	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.25 450	0.08 51

RSM++	0.27 110	0.26 126	0.87 98	0.28 232	0.13 51	0.39 111	0.20 138	0.45 126	0.45 226	0.20 85	0.24 119	0.24 164	0.17 74	0.36 188	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.26 471	0.18 372

MaDis-Stereo	0.29 139	0.54 393	1.44 224	0.24 110	0.29 415	0.29 28	0.16 67	0.45 126	0.37 133	0.19 70	0.21 74	0.28 218	0.22 168	0.30 118	0.29 268	0.10 250	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.11 141	0.11 142

monster-pro	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

TS12	0.24 76	0.26 126	0.83 89	0.25 134	0.11 9	0.46 196	0.17 79	0.46 134	0.43 205	0.20 85	0.31 208	0.18 84	0.20 136	0.31 127	0.22 169	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.11 141	0.07 12

aanet-new-10k	0.27 110	0.52 378	1.27 176	0.27 201	0.15 101	0.49 234	0.21 180	0.46 134	0.31 37	0.21 98	0.20 66	0.19 107	0.22 168	0.26 66	0.18 68	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.10 107	0.16 331

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 139	0.58 410	0.98 123	0.21 31	0.31 453	0.41 135	0.20 138	0.46 134	0.34 77	0.21 98	0.22 93	0.19 107	0.17 74	0.24 39	0.15 14	0.08 67	0.10 322	0.08 63	0.45 626	0.09 78	0.29 520

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 139	0.53 385	1.28 178	0.22 60	0.32 463	0.35 68	0.19 111	0.46 134	0.33 63	0.18 50	0.19 57	0.18 84	0.18 98	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 322	0.08 63	0.46 629	0.10 107	0.32 551

BStereo	0.28 126	0.33 228	1.34 196	0.23 83	0.29 415	0.33 52	0.20 138	0.46 134	0.35 91	0.22 118	0.17 42	0.20 111	0.14 27	0.28 89	0.25 220	0.07 26	0.07 76	0.16 510	0.21 518	0.12 158	0.11 142

MonStereo	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

qwe	0.21 35	0.22 54	0.61 29	0.21 31	0.20 261	0.41 135	0.15 42	0.46 134	0.35 91	0.26 190	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.31 127	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

monsters	0.22 58	0.22 54	0.52 5	0.23 83	0.28 406	0.42 149	0.14 21	0.46 134	0.31 37	0.24 152	0.20 66	0.13 4	0.14 27	0.43 241	0.20 125	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 144	0.06 1	0.06 1

HUF	0.59 467	0.65 448	2.46 535	0.45 545	0.77 639	0.34 62	0.24 294	0.46 134	0.39 153	0.31 229	0.28 168	0.25 179	0.19 123	0.67 382	0.18 68	0.12 392	2.03 690	0.08 63	0.06 20	0.31 514	1.59 683

MonSter	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

ff7	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

IGEVStereo-DCA	0.33 182	0.34 246	1.38 208	0.27 201	0.16 131	0.45 176	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.21 74	0.26 194	0.25 225	0.64 365	0.52 449	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.18 479	0.16 282	0.22 436

ffff	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

11t	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

CAS	0.35 204	0.25 108	1.30 184	0.79 632	0.34 491	0.51 258	0.23 259	0.46 134	0.39 153	0.22 118	0.31 208	0.20 111	0.17 74	0.28 89	0.23 180	0.73 653	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 78	0.37 582

CES	0.30 156	0.27 138	1.09 140	0.23 83	0.50 592	0.40 124	0.20 138	0.46 134	0.44 211	0.22 118	0.28 168	0.26 194	0.19 123	0.33 154	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.49 615

ccc-4	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

PMTNet	0.31 165	0.35 255	1.30 184	0.20 9	0.14 72	0.57 343	0.25 316	0.46 134	0.42 193	0.27 206	0.32 218	0.27 207	0.24 210	0.39 217	0.23 180	0.43 632	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.18 334	0.07 12

aanet-new-90k	0.29 139	0.47 356	1.41 216	0.26 177	0.18 209	0.43 157	0.19 111	0.47 154	0.32 48	0.16 22	0.18 52	0.15 37	0.21 150	0.37 199	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.46 609

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 85	0.24 94	0.76 75	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.07 5	0.15 299

Lsterematch	0.39 249	0.69 464	1.65 266	0.28 232	0.14 72	0.50 247	0.21 180	0.47 154	0.58 357	0.43 293	0.59 434	0.44 332	0.37 365	0.44 250	0.40 383	0.10 250	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.12 187

DDF-Stereo	0.37 221	0.27 138	0.79 82	0.39 489	0.29 415	0.38 106	0.21 180	0.47 154	0.51 285	0.32 238	0.17 42	0.79 541	0.23 194	0.64 365	1.04 566	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.12 338	0.35 557	0.15 299

2.5w	0.21 35	0.23 76	0.50 1	0.22 60	0.15 101	0.39 111	0.19 111	0.47 154	0.36 121	0.21 98	0.22 93	0.13 4	0.17 74	0.33 154	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 35	0.21 37	0.57 19	0.20 9	0.14 72	0.40 124	0.18 99	0.47 154	0.36 121	0.24 152	0.20 66	0.13 4	0.19 123	0.31 127	0.21 145	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 12

MM-Stereo_test2	0.38 234	0.28 167	2.46 535	0.43 524	0.15 101	0.50 247	0.25 316	0.47 154	0.38 140	0.33 241	0.26 147	0.23 148	0.22 168	0.34 168	0.29 268	0.08 67	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.36 564	0.22 436

AIO_test	0.39 249	0.37 268	1.19 158	0.73 625	0.67 628	0.35 68	0.25 316	0.47 154	0.34 77	0.34 243	0.22 93	0.33 254	0.17 74	1.31 477	0.19 93	0.11 331	0.15 480	0.08 63	0.21 518	0.15 245	0.23 461

gcap-zeroshot	0.26 98	0.24 94	1.03 128	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.34 77	0.26 190	0.29 176	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.14 257

test_for_model	0.25 85	0.24 94	0.76 75	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.07 5	0.15 299

testlalala	0.26 98	0.24 94	1.03 128	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.34 77	0.26 190	0.29 176	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.14 257

test_4	0.40 257	0.37 268	2.01 437	0.29 266	0.21 275	0.50 247	0.28 384	0.47 154	0.39 153	0.42 287	0.76 552	0.38 282	0.22 168	0.52 319	0.33 326	0.08 67	0.07 76	0.11 298	0.15 424	0.28 488	0.07 12

RAFT-345	0.53 421	0.30 197	2.34 510	0.38 479	0.34 491	0.58 360	0.42 516	0.47 154	0.61 387	0.51 372	1.00 601	0.43 321	0.28 283	1.57 518	0.82 533	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.10 107	0.08 51

GMStereo	0.38 234	0.99 588	1.91 400	0.27 201	0.16 131	0.39 111	0.23 259	0.47 154	0.62 405	0.38 266	0.34 236	0.25 179	0.25 225	0.39 217	0.29 268	0.14 469	0.08 183	0.10 222	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 76	0.22 54	0.90 108	0.23 83	0.32 463	0.47 206	0.21 180	0.48 168	0.34 77	0.20 85	0.25 134	0.21 125	0.23 194	0.20 4	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.09 79

zero-FE	0.80 574	0.27 138	8.23 685	0.49 565	0.98 649	0.33 52	0.20 138	0.48 168	1.28 637	0.17 41	0.20 66	0.77 532	0.22 168	0.60 354	0.97 548	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.10 230	0.33 532	0.14 257

trnet	0.28 126	0.26 126	1.32 189	0.19 2	0.12 21	0.54 294	0.15 42	0.48 168	0.46 237	0.27 206	0.33 228	0.24 164	0.21 150	0.30 118	0.21 145	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.09 78	0.07 12

LoS	0.31 165	0.30 197	1.52 247	0.23 83	0.13 51	0.54 294	0.20 138	0.48 168	0.49 267	0.25 172	0.28 168	0.37 273	0.24 210	0.38 209	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 156	0.54 393	1.29 181	0.25 134	0.15 101	0.47 206	0.25 316	0.48 168	0.39 153	0.21 98	0.23 107	0.22 131	0.20 136	0.44 250	0.19 93	0.08 67	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.12 187

sCroCo_RVC	0.33 182	0.32 219	1.89 389	0.34 402	0.27 391	0.30 32	0.22 220	0.48 168	0.44 211	0.22 118	0.33 228	0.25 179	0.25 225	0.32 140	0.24 206	0.14 469	0.16 498	0.12 362	0.12 338	0.15 245	0.13 230

CREStereo	0.28 126	0.30 197	1.33 191	0.19 2	0.13 51	0.55 309	0.17 79	0.48 168	0.46 237	0.27 206	0.33 228	0.24 164	0.21 150	0.31 127	0.21 145	0.11 331	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.10 107	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-8k	0.26 98	0.38 280	1.21 164	0.25 134	0.13 51	0.44 168	0.22 220	0.49 175	0.34 77	0.18 50	0.21 74	0.17 66	0.25 225	0.29 105	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.12 187

Foundation-i1c-attn	0.22 58	0.18 6	0.68 62	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 138	0.49 175	0.37 133	0.20 85	0.23 107	0.24 164	0.25 225	0.29 105	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.06 1	0.09 79

Wave_Phase_stereo	0.31 165	0.33 228	1.34 196	0.23 83	0.29 415	0.98 604	0.20 138	0.49 175	0.35 91	0.22 118	0.17 42	0.20 111	0.14 27	0.28 89	0.25 220	0.07 26	0.07 76	0.16 510	0.21 518	0.12 158	0.11 142

RSM	0.28 126	0.26 126	0.97 121	0.25 134	0.24 340	0.37 89	0.21 180	0.49 175	0.44 211	0.21 98	0.27 156	0.28 218	0.17 74	0.38 209	0.20 125	0.07 26	0.07 76	0.09 161	0.34 595	0.21 387	0.16 331

GCAP-Stereo	0.34 191	0.89 546	1.76 313	0.26 177	0.12 21	0.52 277	0.14 21	0.49 175	0.38 140	0.29 219	0.30 191	0.29 230	0.22 168	0.30 118	0.20 125	0.09 144	0.17 518	0.09 161	0.07 105	0.21 387	0.11 142

anonymousdsp	0.34 191	0.53 385	1.47 233	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.49 175	0.40 167	0.25 172	0.24 119	0.22 131	0.24 210	0.55 333	0.19 93	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.18 479	0.24 436	0.29 520

IGEV-Stereo	0.34 191	0.54 393	1.47 233	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.49 175	0.40 167	0.25 172	0.24 119	0.22 131	0.24 210	0.54 329	0.19 93	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.18 479	0.24 436	0.29 520
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.44 302	1.02 598	1.74 298	0.35 418	0.19 245	0.58 360	0.23 259	0.49 175	0.66 454	0.41 282	0.38 261	0.34 260	0.29 301	0.53 325	0.30 288	0.24 596	0.10 322	0.37 627	0.19 499	0.27 482	0.15 299

dd	0.42 284	0.96 571	1.77 322	0.31 314	0.17 162	0.57 343	0.26 339	0.49 175	0.68 465	0.41 282	0.40 273	0.34 260	0.27 266	0.45 266	0.40 383	0.17 525	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.21 387	0.12 187

Foundation-i1b	0.22 58	0.20 21	0.69 64	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 138	0.50 184	0.37 133	0.21 98	0.22 93	0.27 207	0.24 210	0.28 89	0.18 68	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 58	0.16 1	0.66 58	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 180	0.50 184	0.39 153	0.25 172	0.22 93	0.27 207	0.25 225	0.33 154	0.18 68	0.08 67	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

3w_stereo	0.21 35	0.22 54	0.59 23	0.22 60	0.12 21	0.37 89	0.22 220	0.50 184	0.38 140	0.22 118	0.21 74	0.12 2	0.22 168	0.26 66	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

2w_stereo	0.21 35	0.19 10	0.51 2	0.22 60	0.13 51	0.41 135	0.20 138	0.50 184	0.34 77	0.25 172	0.23 107	0.13 4	0.23 194	0.24 39	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

xyz-stereo-finetune2	0.35 204	0.45 343	1.04 132	0.21 31	0.12 21	0.58 360	0.23 259	0.50 184	0.45 226	0.31 229	0.46 307	0.30 238	0.41 407	0.81 420	0.51 446	0.08 67	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.09 79

LG-Stereo	0.27 110	0.25 108	0.95 117	0.25 134	0.15 101	0.43 157	0.21 180	0.50 184	0.40 167	0.18 50	0.29 176	0.25 179	0.16 65	0.28 89	0.35 345	0.07 26	0.07 76	0.11 298	0.10 230	0.24 436	0.10 116

Reg-Stereo(zero)	0.46 333	0.17 2	2.10 459	0.24 110	0.34 491	0.51 258	0.42 516	0.50 184	0.54 323	0.37 256	0.46 307	0.54 396	0.60 531	0.43 241	1.10 573	0.08 67	0.09 273	0.08 63	0.22 528	0.12 158	0.22 436

AIO_rvc	0.41 265	0.64 441	1.29 181	0.58 605	0.39 537	0.37 89	0.24 294	0.50 184	0.43 205	0.28 213	0.23 107	0.25 179	0.16 65	0.99 440	0.19 93	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.25 450	0.85 652

AAGNet	0.88 594	0.33 228	1.79 346	0.54 589	0.98 649	0.62 431	0.46 545	0.50 184	0.60 370	0.58 461	0.53 383	0.50 377	0.73 574	1.23 471	7.48 692	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.14 222	0.09 79

DeepStereo_RVC	0.44 302	0.28 167	1.92 403	0.49 565	0.17 162	0.60 391	0.59 590	0.50 184	0.52 293	0.49 352	0.45 299	0.39 288	0.86 599	0.45 266	0.33 326	0.11 331	0.08 183	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.19 389

DN	0.37 221	0.23 76	1.40 214	0.37 462	0.40 547	0.48 217	0.21 180	0.51 194	0.40 167	0.23 141	0.24 119	0.36 269	0.18 98	0.81 420	0.54 459	0.13 424	0.11 375	0.11 298	0.34 595	0.12 158	0.19 389

aanet-new-12k	0.24 76	0.24 94	1.06 135	0.27 201	0.12 21	0.43 157	0.20 138	0.51 194	0.34 77	0.19 70	0.16 39	0.15 37	0.21 150	0.25 47	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.09 161	0.07 105	0.11 141	0.09 79

depthmonostereo	0.26 98	0.23 76	0.65 47	0.41 509	0.13 51	0.41 135	0.19 111	0.51 194	0.40 167	0.25 172	0.29 176	0.26 194	0.28 283	0.44 250	0.23 180	0.09 144	0.10 322	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.08 51

monsterstereo	0.22 58	0.22 54	0.52 5	0.25 134	0.27 391	0.39 111	0.14 21	0.51 194	0.33 63	0.25 172	0.27 156	0.13 4	0.13 18	0.38 209	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.06 1

xyz-stereo	3.02 679	0.29 180	30.64 722	0.23 83	0.12 21	15.52 699	0.24 294	0.51 194	0.47 256	0.59 475	7.99 692	0.64 454	0.47 472	1.39 486	0.50 440	0.09 144	0.07 76	0.34 620	0.07 105	0.13 193	0.08 51

rvit_0105_6	0.31 165	0.29 180	1.00 125	0.31 314	0.18 209	0.35 68	0.25 316	0.51 194	0.61 387	0.25 172	0.28 168	0.32 247	0.25 225	0.39 217	0.25 220	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.13 371	0.14 222	0.13 230

Patchmatch Stereo++	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.16 131	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.54 329	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187
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
NRIStereo	0.46 333	0.25 108	1.77 322	0.47 555	0.16 131	0.95 600	0.74 624	0.51 194	0.56 342	0.48 340	0.39 270	0.59 429	0.29 301	0.77 413	0.32 313	0.11 331	0.13 433	0.11 298	0.09 190	0.21 387	0.24 475

PSM-adaLoss	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.60 391	0.29 408	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.47 287	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

ROB_FTStereo_v2	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.47 287	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

ROB_FTStereo	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.26 339	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.49 304	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

HUI-Stereo	0.38 234	0.27 138	1.79 346	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.45 266	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

DEmStereo	0.68 522	0.31 211	2.25 495	0.42 520	0.17 162	0.66 483	0.89 638	0.51 194	0.59 365	0.60 485	1.01 602	0.45 341	1.26 634	1.54 512	2.26 646	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.10 230	0.10 107	0.11 142

iGMRVC	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.55 333	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

iRAFT	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.16 131	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.54 329	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

RAFT-IKP	0.38 234	0.27 138	1.79 346	0.44 531	0.16 131	0.60 391	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.50 311	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

xyz-stereo-finetune	0.31 165	0.46 346	0.79 82	0.21 31	0.12 21	0.53 286	0.25 316	0.52 210	0.54 323	0.28 213	0.32 218	0.29 230	0.23 194	0.59 347	0.55 461	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.13 193	0.08 51

IGEV-Stereo++	0.23 69	0.23 76	0.64 40	0.24 110	0.22 305	0.47 206	0.13 9	0.52 210	0.33 63	0.18 50	0.24 119	0.17 66	0.22 168	0.32 140	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.17 306	0.09 79

AIO-Stereo	0.30 156	0.27 138	1.25 171	0.27 201	0.24 340	0.37 89	0.20 138	0.52 210	0.36 121	0.21 98	0.30 191	0.23 148	0.14 27	0.31 127	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.38 612	0.19 355	0.31 542

H2IRNET	0.40 257	0.61 420	1.90 394	0.29 266	0.17 162	0.54 294	0.18 99	0.52 210	0.50 278	0.27 206	0.56 417	0.47 361	0.35 345	0.46 275	0.33 326	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.14 399	0.32 523	0.12 187

4D-IteraStereo	0.44 302	0.96 571	2.63 570	0.27 201	0.30 432	0.45 176	0.25 316	0.52 210	0.50 278	0.40 274	0.31 208	0.40 297	0.19 123	0.35 175	0.32 313	0.09 144	0.06 24	0.12 362	0.11 298	0.19 355	0.30 533

dad	0.51 401	1.01 594	1.74 298	0.29 266	0.19 245	0.60 391	0.26 339	0.52 210	0.75 537	0.63 514	0.63 476	0.63 445	0.33 334	0.85 426	0.47 424	0.27 610	0.15 480	0.40 630	0.18 479	0.22 404	0.14 257

PFNet+	0.45 321	0.37 268	1.86 375	0.46 550	0.18 209	0.58 360	0.77 628	0.52 210	0.64 425	0.56 432	0.48 326	0.39 288	0.26 245	0.93 433	0.32 313	0.13 424	0.09 273	0.14 460	0.13 371	0.12 158	0.15 299

ASMatch	0.60 473	0.43 323	2.58 564	0.91 641	0.36 513	0.56 325	0.25 316	0.52 210	0.61 387	0.47 322	1.21 621	0.47 361	0.66 557	1.34 481	0.94 544	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.10 107	0.16 331

CRE-IMP	0.41 265	0.22 54	1.76 313	0.48 563	0.17 162	0.79 561	0.69 616	0.52 210	0.52 293	0.47 322	0.42 281	0.45 341	0.26 245	0.41 228	0.31 300	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.09 190	0.17 306	0.23 461

RT-Monster	0.29 139	0.30 197	0.95 117	0.25 134	0.28 406	0.46 196	0.15 42	0.53 219	0.55 330	0.37 256	0.36 245	0.28 218	0.21 150	0.32 140	0.21 145	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.15 245	0.14 257

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 221	0.37 268	1.21 164	0.26 177	0.18 209	0.73 528	0.18 99	0.53 219	0.41 180	0.35 245	0.30 191	0.58 426	0.22 168	0.33 154	0.95 546	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.13 193	0.15 299

MyStereo07	0.34 191	0.40 300	1.46 229	0.29 266	0.23 325	0.60 391	0.31 429	0.53 219	0.42 193	0.25 172	0.25 134	0.20 111	0.26 245	0.57 337	0.19 93	0.09 144	0.18 530	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.19 389

MIF-Stereo (partial)	0.34 191	0.41 310	1.93 406	0.26 177	0.24 340	0.32 46	0.17 79	0.53 219	0.42 193	0.25 172	0.37 250	0.25 179	0.26 245	0.44 250	0.31 300	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.19 355	0.14 257

DisPM	0.43 293	0.33 228	1.78 326	0.57 603	0.18 209	0.59 379	0.63 604	0.53 219	0.61 387	0.60 485	0.53 383	0.38 282	0.26 245	0.75 405	0.29 268	0.12 392	0.07 76	0.12 362	0.11 298	0.11 141	0.14 257

GMOStereo	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

error version	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

test-v	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

DRaft	0.62 486	0.38 280	1.76 313	0.24 110	0.16 131	0.64 463	0.66 607	0.53 219	0.53 310	0.67 537	0.99 599	0.38 282	1.00 616	1.44 492	2.10 640	0.10 250	0.14 452	0.10 222	0.14 399	0.18 334	0.21 421

test-2	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

sAnonymous2	0.38 234	0.62 426	2.15 472	0.31 314	0.24 340	0.34 62	0.27 364	0.53 219	0.46 237	0.24 152	0.29 176	0.23 148	0.28 283	0.28 89	0.22 169	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.13 371	0.38 579	0.35 567

CroCo_RVC	0.38 234	0.62 426	2.15 472	0.31 314	0.24 340	0.34 62	0.27 364	0.53 219	0.46 237	0.24 152	0.29 176	0.23 148	0.28 283	0.28 89	0.22 169	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.13 371	0.38 579	0.35 567

DNS	0.93 602	0.22 54	1.33 191	1.53 667	0.27 391	2.18 670	0.18 99	0.54 231	0.33 63	7.89 692	0.36 245	0.37 273	0.21 150	0.41 228	0.63 489	0.13 424	0.12 408	0.08 63	0.08 144	0.12 158	1.56 681

rvit_stereo_0080	0.27 110	0.38 280	0.76 75	0.24 110	0.18 209	0.34 62	0.27 364	0.54 231	0.44 211	0.24 152	0.26 147	0.27 207	0.22 168	0.29 105	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.10 222	0.10 230	0.15 245	0.11 142

whm_eth	0.27 110	0.38 280	0.76 75	0.24 110	0.18 209	0.34 62	0.27 364	0.54 231	0.44 211	0.24 152	0.26 147	0.27 207	0.22 168	0.29 105	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.10 222	0.10 230	0.15 245	0.11 142

iRaftStereo_RVC	0.37 221	0.53 385	1.41 216	0.28 232	0.15 101	0.52 277	0.20 138	0.54 231	0.46 237	0.37 256	0.43 284	0.41 303	0.23 194	0.36 188	0.26 232	0.09 144	0.15 480	0.12 362	0.11 298	0.41 597	0.37 582

TestStereo	0.45 321	0.54 393	2.11 460	0.29 266	0.16 131	0.43 157	0.24 294	0.54 231	0.45 226	0.37 256	0.46 307	0.34 260	0.27 266	1.98 591	0.27 243	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.14 222	0.08 51

1w_stereo	0.22 58	0.17 2	0.52 5	0.23 83	0.16 131	0.44 168	0.22 220	0.55 236	0.40 167	0.25 172	0.29 176	0.13 4	0.26 245	0.28 89	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

HI	0.41 265	0.63 436	1.72 290	0.27 201	0.21 275	0.45 176	0.19 111	0.55 236	0.41 180	0.57 443	0.59 434	0.65 459	0.45 448	0.45 266	0.39 375	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.11 298	0.20 371	0.10 116

CoSv	0.41 265	0.63 436	1.72 290	0.27 201	0.21 275	0.45 176	0.19 111	0.55 236	0.41 180	0.57 443	0.59 434	0.65 459	0.45 448	0.45 266	0.39 375	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.11 298	0.20 371	0.10 116

castereo++	0.28 126	0.43 323	0.93 114	0.28 232	0.17 162	0.53 286	0.21 180	0.55 236	0.45 226	0.17 41	0.26 147	0.32 247	0.17 74	0.33 154	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.29 562	0.13 193	0.06 1

rvit_stereo_ft	0.31 165	0.61 420	1.18 156	0.32 343	0.21 275	0.28 21	0.27 364	0.55 236	0.48 260	0.23 141	0.27 156	0.28 218	0.26 245	0.32 140	0.25 220	0.13 424	0.09 273	0.11 298	0.11 298	0.13 193	0.14 257

SST-Stereo	0.52 415	0.20 21	1.76 313	0.62 616	0.53 600	0.62 431	0.66 607	0.55 236	0.61 387	0.58 461	0.53 383	0.52 386	0.60 531	1.59 524	0.29 268	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.10 116

Selective-IGEV-i32	0.29 139	0.23 76	1.28 178	0.27 201	0.30 432	0.35 68	0.20 138	0.56 242	0.38 140	0.21 98	0.30 191	0.22 131	0.18 98	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.15 424	0.16 282	0.29 520

GASTEREO	0.35 204	0.72 475	1.15 150	0.56 598	0.20 261	0.52 277	0.22 220	0.56 242	0.40 167	0.30 224	0.31 208	0.16 51	0.31 321	0.35 175	0.26 232	0.09 144	0.14 452	0.08 63	0.28 556	0.14 222	0.20 408

MSCF	0.35 204	0.72 475	1.15 150	0.58 605	0.21 275	0.50 247	0.22 220	0.56 242	0.38 140	0.29 219	0.29 176	0.17 66	0.30 311	0.35 175	0.26 232	0.09 144	0.12 408	0.08 63	0.29 562	0.15 245	0.21 421

Selective-IGEV	0.29 139	0.23 76	1.28 178	0.27 201	0.30 432	0.35 68	0.20 138	0.56 242	0.38 140	0.21 98	0.30 191	0.22 131	0.18 98	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.15 424	0.16 282	0.29 520

RAFT_R40	0.50 384	0.21 37	1.76 313	0.50 569	0.40 547	0.61 411	0.53 569	0.56 242	0.60 370	0.56 432	0.54 395	0.55 399	0.51 493	1.57 518	0.53 453	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.09 79

raftrobust	0.38 234	0.68 460	1.54 249	0.32 343	0.46 585	0.52 277	0.21 180	0.56 242	0.42 193	0.52 381	0.35 241	0.31 241	0.33 334	0.37 199	0.30 288	0.10 250	0.11 375	0.08 63	0.07 105	0.21 387	0.19 389

tg	0.37 221	0.55 402	1.35 199	0.28 232	0.16 131	0.57 343	0.18 99	0.57 248	0.49 267	0.37 256	0.44 295	0.38 282	0.24 210	0.46 275	0.24 206	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.43 605	0.36 575

MoCha-V2	0.36 214	0.32 219	1.41 216	0.36 438	0.31 453	0.35 68	0.19 111	0.57 248	0.39 153	0.30 224	0.32 218	0.28 218	0.27 266	0.47 287	0.24 206	0.08 67	0.56 652	0.08 63	0.38 612	0.18 334	0.12 187

knoymous	0.34 191	0.25 108	1.75 304	0.24 110	0.18 209	0.45 176	0.24 294	0.57 248	0.38 140	0.41 282	0.39 270	0.55 399	0.25 225	0.38 209	0.23 180	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.07 105	0.13 193	0.12 187

FTStereo	0.76 562	0.18 6	2.35 513	0.71 624	0.21 275	0.73 528	1.79 678	0.57 248	0.53 310	1.07 621	1.63 643	1.29 638	2.13 667	0.75 405	0.29 268	0.19 552	0.08 183	0.12 362	0.11 298	0.11 141	0.40 597

Pruner-Stereo	0.51 401	0.27 138	1.78 326	1.79 673	0.19 245	0.62 431	0.45 542	0.57 248	0.60 370	0.61 494	0.48 326	0.41 303	0.24 210	0.46 275	1.00 557	0.12 392	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.12 158	0.13 230

aanetorigin	0.77 566	0.80 511	2.59 566	0.43 524	0.44 566	0.58 360	1.01 649	0.57 248	0.68 465	1.53 656	1.23 622	0.81 548	1.08 624	1.07 450	1.07 569	0.18 537	0.15 480	0.17 531	0.21 518	0.54 629	0.30 533

NLSM3	0.26 98	0.39 292	0.75 73	0.25 134	0.24 340	0.43 157	0.19 111	0.58 254	0.45 226	0.20 85	0.26 147	0.20 111	0.25 225	0.29 105	0.24 206	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.09 190	0.10 107	0.07 12

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 126	0.28 167	1.09 140	0.33 369	0.15 101	0.30 32	0.16 67	0.58 254	0.42 193	0.19 70	0.19 57	0.17 66	0.26 245	0.38 209	0.37 357	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.25 539	0.10 107	0.06 1

DCVSM-stereo	0.49 373	0.29 180	2.49 544	0.29 266	0.22 305	0.53 286	0.52 565	0.58 254	0.49 267	0.69 545	0.46 307	0.79 541	0.48 481	0.53 325	0.42 394	0.13 424	0.14 452	0.15 491	0.12 338	0.20 371	0.20 408

rvit_stereo_0075_2	0.40 257	0.40 300	1.88 382	0.33 369	0.32 463	0.41 135	0.22 220	0.58 254	0.53 310	0.38 266	0.51 356	0.40 297	0.27 266	0.44 250	0.29 268	0.20 562	0.15 480	0.22 578	0.15 424	0.18 334	0.23 461

plain	0.37 221	0.47 356	2.15 472	0.27 201	0.19 245	0.33 52	0.20 138	0.58 254	0.46 237	0.23 141	0.37 250	0.23 148	0.25 225	0.45 266	0.28 254	0.11 331	0.08 183	0.13 423	0.09 190	0.42 603	0.12 187

LL-Strereo2	0.41 265	0.90 550	1.83 362	0.44 531	0.24 340	0.54 294	0.27 364	0.58 254	0.45 226	0.41 282	0.33 228	0.44 332	0.21 150	0.44 250	0.34 333	0.09 144	0.08 183	0.16 510	0.14 399	0.17 306	0.17 352

CroCo-Stereo Lap2	0.33 182	0.61 420	1.47 233	0.32 343	0.38 531	0.23 14	0.22 220	0.58 254	0.46 237	0.22 118	0.27 156	0.29 230	0.23 194	0.32 140	0.26 232	0.09 144	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.21 387	0.14 257

KYRaft	0.48 355	0.29 180	1.75 304	0.33 369	0.21 275	0.75 540	0.44 534	0.58 254	0.57 346	0.64 524	0.93 589	0.53 388	0.72 571	0.60 354	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.14 399	0.12 158	0.54 620

RALCasStereoNet	0.45 321	0.88 542	1.85 367	0.30 287	0.26 378	0.49 234	0.26 339	0.58 254	0.51 285	0.36 251	0.48 326	0.36 269	0.28 283	0.55 333	0.34 333	0.10 250	0.53 650	0.09 161	0.08 144	0.25 450	0.34 564

rvit_0105_4	0.35 204	0.35 255	1.45 227	0.31 314	0.18 209	0.37 89	0.28 384	0.59 263	0.62 405	0.27 206	0.31 208	0.35 264	0.27 266	0.43 241	0.25 220	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.12 187

UGAM	0.58 459	0.47 356	2.21 483	0.30 287	0.19 245	0.53 286	0.34 466	0.59 263	0.63 417	0.44 300	0.73 543	0.78 536	0.37 365	2.58 647	0.39 375	0.10 250	0.08 183	0.17 531	0.14 399	0.42 603	0.17 352

GCAP-BAT	1.13 622	0.30 197	9.45 689	3.22 689	5.97 691	0.39 111	0.20 138	0.59 263	0.41 180	0.26 190	0.26 147	0.23 148	0.17 74	0.31 127	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.17 352

ACV-stereo	0.66 510	0.76 490	2.86 603	0.32 343	0.25 360	1.01 609	0.60 592	0.59 263	0.52 293	0.41 282	0.45 299	1.55 650	0.94 611	1.40 489	0.69 506	0.14 469	0.13 433	0.12 362	0.11 298	0.20 371	0.19 389

GMStereo_Zeroshot	0.41 265	0.36 265	1.54 249	0.41 509	0.19 245	0.52 277	0.19 111	0.59 263	0.52 293	0.57 443	0.59 434	0.63 445	0.29 301	0.58 341	0.33 326	0.15 489	0.09 273	0.16 510	0.09 190	0.24 436	0.12 187

GCAPDPT-zeroshot	1.09 619	0.30 197	8.70 686	3.22 689	5.88 690	0.39 111	0.20 138	0.59 263	0.41 180	0.26 190	0.26 147	0.23 148	0.17 74	0.31 127	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.19 389

DCRE	0.50 384	0.63 436	2.13 466	0.30 287	0.23 325	0.45 176	0.24 294	0.59 263	0.53 310	0.50 359	2.10 653	0.42 317	0.26 245	0.35 175	0.23 180	0.09 144	0.14 452	0.10 222	0.32 587	0.16 282	0.15 299

LCNet	0.54 427	0.37 268	1.78 326	0.92 642	0.22 305	0.96 601	0.30 416	0.59 263	0.58 357	0.51 372	0.55 405	0.41 303	0.76 582	0.84 424	0.26 232	0.09 144	0.06 24	0.12 362	0.18 479	0.98 659	0.39 591

PSM-AAD	0.63 493	0.22 54	1.77 322	0.37 462	0.23 325	0.86 583	1.17 659	0.59 263	0.60 370	0.64 524	0.71 536	0.68 483	2.93 675	0.65 376	0.31 300	0.09 144	0.07 76	0.17 531	0.15 424	0.13 193	0.33 560

THIR-Stereo	0.86 590	0.62 426	2.13 466	0.25 134	0.16 131	0.58 360	2.74 689	0.59 263	0.51 285	0.62 505	1.62 642	0.97 599	1.80 663	1.69 537	2.25 645	0.10 250	0.08 183	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.11 142

GMM-Stereo	0.50 384	0.23 76	2.41 524	0.54 589	0.24 340	0.77 552	0.46 545	0.59 263	0.57 346	0.58 461	0.73 543	0.47 361	0.43 436	0.68 385	0.27 243	0.10 250	0.06 24	0.13 423	0.13 371	0.14 222	0.44 606

Gwc-CoAtRS	0.38 234	0.33 228	1.92 403	0.27 201	0.41 556	0.48 217	0.19 111	0.59 263	0.46 237	0.43 293	0.39 270	0.57 419	0.26 245	0.32 140	0.26 232	0.09 144	0.09 273	0.09 161	0.31 581	0.11 141	0.09 79

Foundation-i1	0.26 98	0.29 180	0.75 73	0.23 83	0.21 275	0.30 32	0.22 220	0.60 275	0.43 205	0.24 152	0.31 208	0.35 264	0.23 194	0.27 72	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.11 141	0.07 12

DA	0.32 172	0.26 126	0.89 105	0.29 266	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.60 275	0.39 153	0.23 141	0.30 191	0.24 164	0.26 245	0.60 354	0.18 68	0.10 250	0.12 408	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.52 618

GGEV	0.32 172	0.26 126	0.89 105	0.29 266	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.60 275	0.39 153	0.23 141	0.30 191	0.24 164	0.26 245	0.60 354	0.18 68	0.10 250	0.12 408	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.52 618

Selective-RAFT	0.35 204	0.26 126	1.48 236	0.31 314	0.15 101	0.61 411	0.19 111	0.60 275	0.54 323	0.28 213	0.29 176	0.40 297	0.33 334	0.50 311	0.27 243	0.10 250	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.19 355	0.08 51

AnonymousM	0.37 221	0.44 334	1.50 242	0.25 134	0.15 101	0.52 277	0.23 259	0.60 275	0.42 193	0.42 287	0.32 218	0.30 238	0.25 225	0.34 168	0.23 180	0.11 331	0.09 273	0.71 653	0.36 608	0.12 158	0.07 12

RAFT_CTSACE	0.46 333	0.76 490	2.07 449	0.35 418	0.30 432	0.54 294	0.30 416	0.61 280	0.48 260	0.49 352	0.76 552	0.55 399	0.36 352	0.58 341	0.22 169	0.08 67	0.13 433	0.11 298	0.10 230	0.41 597	0.08 51

PSM-softLoss	0.48 355	0.27 138	1.85 367	0.51 574	0.17 162	0.61 411	0.40 506	0.61 280	0.57 346	0.52 381	0.48 326	0.39 288	0.25 225	1.46 498	0.77 524	0.12 392	0.08 183	0.13 423	0.12 338	0.12 158	0.14 257

KMStereo	0.48 355	0.27 138	1.85 367	0.51 574	0.17 162	0.61 411	0.40 506	0.61 280	0.57 346	0.52 381	0.48 326	0.39 288	0.25 225	1.46 498	0.77 524	0.12 392	0.08 183	0.13 423	0.12 338	0.12 158	0.14 257

PFNet	0.60 473	0.33 228	2.47 540	0.41 509	0.55 605	0.62 431	0.27 364	0.61 280	0.63 417	0.61 494	0.56 417	0.45 341	0.32 329	1.88 581	1.14 579	0.28 614	0.09 273	0.12 362	0.16 446	0.26 471	0.20 408

GSStereo	0.36 214	0.32 219	1.17 154	0.34 402	0.60 619	0.55 309	0.21 180	0.62 284	0.41 180	0.22 118	0.22 93	0.17 66	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.33 532	0.84 650

GS-Stereo							0.21 180	0.62 284	0.41 180	0.22 118	0.22 93	0.17 66	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.33 532	0.84 650

dual_stereo	0.23 69	0.25 108	0.66 58	0.21 31	0.15 101	0.27 18	0.15 42	0.62 284	0.40 167	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 27	0.37 199	0.19 93	0.09 144	0.31 613	0.07 1	0.10 230	0.07 5	0.07 12

Pointernet	0.29 139	0.25 108	1.49 239	0.24 110	0.20 261	0.47 206	0.15 42	0.62 284	0.47 256	0.22 118	0.29 176	0.26 194	0.20 136	0.28 89	0.20 125	0.10 250	0.07 76	0.07 1	0.12 338	0.10 107	0.07 12

GrayStereo	0.66 510	0.19 10	1.76 313	0.90 640	0.23 325	0.62 431	1.42 674	0.62 284	0.60 370	0.72 559	0.78 557	0.56 412	3.07 678	0.60 354	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.21 518	0.11 141	0.18 372

Prome-Stereo	0.49 373	0.30 197	1.76 313	0.60 614	0.23 325	0.63 449	0.42 516	0.62 284	0.60 370	0.59 475	1.03 607	0.43 321	0.72 571	0.60 354	0.33 326	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.09 190	0.11 141	0.43 604

rafts_anoy	0.43 293	0.89 546	1.96 428	0.32 343	0.30 432	0.48 217	0.24 294	0.62 284	0.49 267	0.37 256	0.38 261	0.33 254	0.30 311	0.51 315	0.34 333	0.10 250	0.39 635	0.13 423	0.15 424	0.17 306	0.15 299

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 284	0.86 535	1.78 326	0.28 232	0.17 162	0.52 277	0.20 138	0.62 284	0.61 387	0.50 359	0.61 457	0.39 288	0.32 329	0.35 175	0.30 288	0.07 26	0.10 322	0.09 161	0.09 190	0.35 557	0.10 116

DFGA-Net	0.51 401	1.06 603	1.75 304	0.30 287	0.24 340	0.54 294	0.22 220	0.63 292	0.60 370	0.48 340	0.51 356	0.35 264	0.27 266	1.82 564	0.53 453	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.12 338	0.37 572	0.15 299

MM-Stereo_test1	0.41 265	0.39 292	2.29 502	0.38 479	0.26 378	0.44 168	0.28 384	0.63 292	0.51 285	0.40 274	0.32 218	0.26 194	0.26 245	0.46 275	0.22 169	0.09 144	0.21 563	0.10 222	0.09 190	0.39 589	0.15 299

model_zeroshot	0.44 302	0.68 460	1.97 433	0.28 232	0.18 209	0.69 507	0.21 180	0.63 292	0.40 167	1.00 615	0.34 236	0.42 317	0.20 136	0.69 391	0.24 206	0.10 250	0.22 569	0.10 222	0.22 528	0.12 158	0.10 116

PSi22	0.37 221	0.73 482	1.71 289	0.28 232	0.13 51	0.44 168	0.14 21	0.64 295	0.51 285	0.22 118	0.28 168	0.36 269	0.22 168	0.65 376	0.27 243	0.07 26	0.14 452	0.07 1	0.06 20	0.28 488	0.12 187

GIP-stereo	0.26 98	0.22 54	0.78 81	0.29 266	0.20 261	0.42 149	0.17 79	0.64 295	0.39 153	0.18 50	0.24 119	0.23 148	0.18 98	0.25 47	0.47 424	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.17 306	0.08 51

rvit_0105_5	0.36 214	0.39 292	1.48 236	0.30 287	0.18 209	0.41 135	0.30 416	0.64 295	0.62 405	0.30 224	0.33 228	0.37 273	0.29 301	0.41 228	0.28 254	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.15 424	0.15 245	0.14 257

MIM_Stereo	0.41 265	0.60 415	1.88 382	0.31 314	0.21 275	0.50 247	0.19 111	0.64 295	0.44 211	0.43 293	0.53 383	0.43 321	0.27 266	0.51 315	0.28 254	0.08 67	0.14 452	0.11 298	0.10 230	0.26 471	0.26 497

HHNet	0.60 473	0.65 448	2.60 568	0.36 438	0.25 360	0.64 463	0.61 596	0.64 295	0.62 405	0.55 423	1.13 618	0.32 247	0.60 531	0.42 237	1.79 626	0.15 489	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.18 334	0.15 299

raft+_RVC	0.44 302	0.67 457	1.85 367	0.34 402	0.71 633	0.51 258	0.25 316	0.64 295	0.51 285	0.35 245	0.45 299	0.32 247	0.28 283	0.43 241	0.32 313	0.09 144	0.19 543	0.10 222	0.09 190	0.20 371	0.40 597

AFF-stereo	0.44 302	0.96 571	1.78 326	0.31 314	0.15 101	0.50 247	0.21 180	0.64 295	0.63 417	0.47 322	0.64 492	0.49 374	0.34 343	0.46 275	0.31 300	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.10 230	0.37 572	0.10 116

Hybrid-DGEV-03	0.45 321	0.88 542	1.75 304	0.29 266	0.17 162	0.58 360	0.24 294	0.65 302	0.48 260	0.59 475	1.01 602	0.39 288	0.28 283	0.41 228	0.34 333	0.09 144	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.34 544	0.24 475

IRAFT_RVC	0.54 427	0.53 385	1.78 326	0.46 550	0.21 275	0.58 360	0.43 523	0.65 302	0.66 454	0.54 405	0.50 351	0.49 374	0.51 493	1.58 522	1.01 561	0.11 331	0.25 594	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.13 230

RAFT	0.45 321	0.92 553	1.59 256	0.34 402	0.19 245	0.46 196	0.35 474	0.65 302	0.49 267	0.49 352	0.49 343	0.70 500	0.40 396	0.47 287	0.32 313	0.11 331	0.16 498	0.14 460	0.13 371	0.51 624	0.13 230

anonymousa	0.48 355	0.46 346	2.44 532	0.29 266	0.34 491	0.61 411	0.25 316	0.66 305	0.54 323	0.53 392	0.77 556	0.73 512	0.46 463	0.33 154	0.31 300	0.10 250	0.09 273	0.12 362	0.29 562	0.10 107	0.19 389

riskmin	0.37 221	0.22 54	1.74 298	0.32 343	0.20 261	0.48 217	0.20 138	0.66 305	0.46 237	0.36 251	0.34 236	0.69 490	0.45 448	0.39 217	0.27 243	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.08 144	0.13 193	0.16 331

NF-Stereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.44 534	0.66 305	0.61 387	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.45 497	0.79 530	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.16 331

OCTAStereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.61 387	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.80 531	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

RE-Stereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.60 370	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.78 526	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

TVStereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.60 370	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.78 526	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

ACVNet	0.45 321	0.44 334	1.79 346	0.28 232	0.21 275	0.59 379	0.36 481	0.66 305	0.68 465	0.45 311	0.59 434	0.69 490	0.40 396	0.44 250	0.55 461	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.34 544	0.10 116

CFNet-ft	0.51 401	0.76 490	1.79 346	0.28 232	0.30 432	0.63 449	0.28 384	0.66 305	0.55 330	0.45 311	0.57 425	0.74 518	0.41 407	1.46 498	0.42 394	0.14 469	0.10 322	0.28 604	0.13 371	0.18 334	0.14 257

CFNet_RVC	0.51 401	0.76 490	1.79 346	0.28 232	0.30 432	0.63 449	0.28 384	0.66 305	0.55 330	0.45 311	0.57 425	0.74 518	0.41 407	1.46 498	0.42 394	0.14 469	0.10 322	0.28 604	0.13 371	0.18 334	0.14 257

HART	0.38 234	0.53 385	1.66 272	0.26 177	0.15 101	0.30 32	0.19 111	0.67 314	0.46 237	0.29 219	0.52 371	0.38 282	0.16 65	0.41 228	0.20 125	0.08 67	0.68 663	0.09 161	0.07 105	0.34 544	0.21 421

11t1	0.33 182	0.19 10	1.41 216	0.33 369	0.16 131	0.48 217	0.21 180	0.67 314	0.48 260	0.40 274	0.34 236	0.32 247	0.33 334	0.42 237	0.27 243	0.11 331	0.12 408	0.10 222	0.08 144	0.13 193	0.14 257

ToySt	0.44 302	0.61 420	1.89 389	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.35 474	0.67 314	0.53 310	0.39 272	0.50 351	0.59 429	0.43 436	0.51 315	0.49 435	0.10 250	0.12 408	0.13 423	0.16 446	0.24 436	0.19 389

RALAANet	0.43 293	0.98 583	1.90 394	0.32 343	0.23 325	0.48 217	0.19 111	0.67 314	0.53 310	0.48 340	0.45 299	0.39 288	0.30 311	0.48 294	0.37 357	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.14 399	0.27 482	0.10 116

CCAANet	0.40 257	0.33 228	1.65 266	0.26 177	0.21 275	0.53 286	0.26 339	0.67 314	0.42 193	0.35 245	0.62 462	0.56 412	0.35 345	0.86 427	0.41 391	0.12 392	0.08 183	0.10 222	0.10 230	0.10 107	0.10 116

SCV_C0	0.33 182	0.43 323	1.42 221	0.25 134	0.16 131	0.35 68	0.20 138	0.68 319	0.44 211	0.24 152	0.27 156	0.29 230	0.20 136	0.58 341	0.18 68	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.26 471	0.17 352

StereoVision	0.45 321	0.72 475	1.94 416	0.33 369	0.32 463	0.47 206	0.26 339	0.68 319	0.57 346	0.32 238	0.89 582	0.45 341	0.27 266	0.49 304	0.36 350	0.13 424	0.15 480	0.16 510	0.15 424	0.19 355	0.13 230

EGLCR-Stereo	0.29 139	0.27 138	0.97 121	0.30 287	0.19 245	0.56 325	0.17 79	0.68 319	0.36 121	0.30 224	0.18 52	0.27 207	0.17 74	0.38 209	0.19 93	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.10 107	0.35 567

FE-Mocha	0.41 265	0.31 211	1.44 224	0.28 232	0.33 478	0.41 135	0.17 79	0.69 322	0.45 226	0.44 300	0.50 351	0.41 303	0.45 448	0.36 188	1.17 585	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.21 518	0.13 193	0.13 230

FACV-RUCA	0.58 459	0.40 300	1.78 326	0.43 524	1.67 677	0.48 217	0.28 384	0.69 322	0.62 405	0.40 274	0.53 383	0.33 254	0.63 548	0.40 223	0.31 300	0.13 424	0.11 375	0.62 648	0.12 338	0.70 641	0.98 660

DDVS	0.62 486	0.40 300	1.40 214	2.21 681	0.35 504	0.87 587	1.00 647	0.69 322	0.50 278	0.53 392	0.56 417	0.90 581	0.37 365	1.22 469	0.47 424	0.15 489	0.14 452	0.14 460	0.12 338	0.19 355	0.22 436

rvit_0105_3	0.39 249	0.47 356	1.46 229	0.33 369	0.19 245	0.45 176	0.35 474	0.69 322	0.65 439	0.37 256	0.37 250	0.40 297	0.31 321	0.44 250	0.30 288	0.18 537	0.17 518	0.17 531	0.18 479	0.15 245	0.15 299

EKT-Stereo	1.47 648	0.49 365	1.93 406	2.57 685	19.31 707	0.55 309	0.22 220	0.69 322	0.42 193	0.38 266	0.36 245	0.43 321	0.27 266	0.69 391	0.26 232	0.12 392	0.14 452	0.11 298	0.16 446	0.20 371	0.15 299

fast-acv-ft	0.63 493	0.88 542	3.10 630	0.38 479	0.30 432	0.79 561	0.48 557	0.69 322	0.72 504	0.58 461	0.78 557	0.76 530	0.60 531	0.67 382	0.73 518	0.15 489	0.15 480	0.18 551	0.17 466	0.37 572	0.16 331

Anonymous_2	0.74 555	0.32 219	1.65 266	0.33 369	0.30 432	0.67 489	0.32 452	0.69 322	0.46 237	0.48 340	0.41 277	0.84 560	0.58 524	0.51 315	0.40 383	0.32 622	0.38 628	1.43 680	3.69 698	0.80 650	0.27 505

DMCA-RVC	0.62 486	0.96 571	2.63 570	0.36 438	0.90 645	0.56 325	0.31 429	0.69 322	0.57 346	0.68 543	0.52 371	0.59 429	0.56 512	1.23 471	0.53 453	0.16 510	0.38 628	0.20 567	0.15 424	0.20 371	0.15 299

IGEV++	0.34 191	0.43 323	1.32 189	0.31 314	0.14 72	0.32 46	0.21 180	0.70 330	0.34 77	0.22 118	0.28 168	0.22 131	0.27 266	0.35 175	0.27 243	0.09 144	0.39 635	0.08 63	0.15 424	0.25 450	0.45 607

CASS	0.39 249	0.30 197	1.61 262	0.32 343	0.17 162	0.53 286	0.24 294	0.70 330	0.49 267	0.59 475	0.54 395	0.40 297	0.40 396	0.41 228	0.30 288	0.17 525	0.10 322	0.14 460	0.11 298	0.18 334	0.17 352
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
OMP-Stereo	0.59 467	0.65 448	1.74 298	0.56 598	0.37 525	0.60 391	0.26 339	0.70 330	0.65 439	0.66 533	0.60 450	0.69 490	0.32 329	2.09 606	1.20 589	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.09 190	0.17 306	0.10 116

DF	0.34 191	0.29 180	0.95 117	0.31 314	0.44 566	0.40 124	0.21 180	0.71 333	0.32 48	0.23 141	0.37 250	0.32 247	0.17 74	0.39 217	0.85 537	0.10 250	0.09 273	0.08 63	0.29 562	0.09 78	0.20 408

IER	0.43 293	0.38 280	1.69 278	0.26 177	0.25 360	0.66 483	0.26 339	0.71 333	0.55 330	0.54 405	0.59 434	0.60 436	0.53 500	0.52 319	0.39 375	0.11 331	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.14 222	0.11 142

test-3	0.43 293	0.20 21	1.70 282	0.34 402	0.32 463	0.45 176	0.23 259	0.71 333	0.46 237	0.51 372	0.29 176	0.45 341	0.21 150	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.35 599	0.29 495	0.28 513

test_1	0.43 293	0.20 21	1.70 282	0.34 402	0.32 463	0.45 176	0.23 259	0.71 333	0.46 237	0.50 359	0.29 176	0.45 341	0.21 150	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.35 599	0.29 495	0.29 520

AACVNet	0.54 427	0.78 507	1.73 293	0.36 438	0.21 275	0.57 343	0.25 316	0.71 333	0.51 285	0.55 423	0.59 434	0.64 454	0.41 407	2.13 610	0.41 391	0.14 469	0.11 375	0.14 460	0.11 298	0.33 532	0.15 299

cross-raft	0.40 257	0.27 138	2.22 487	0.30 287	0.17 162	0.49 234	0.35 474	0.71 333	0.39 153	0.43 293	0.45 299	0.64 454	0.25 225	0.32 140	0.25 220	0.08 67	0.08 183	0.09 161	0.23 531	0.11 141	0.14 257

IGEV-FE	0.53 421	0.34 246	2.91 613	0.32 343	0.18 209	0.54 294	0.21 180	0.72 339	0.42 193	0.81 587	0.51 356	0.70 500	0.41 407	0.48 294	1.13 577	0.09 144	0.15 480	0.10 222	0.35 599	0.19 355	0.09 79

MM-Stereo_test3	0.40 257	0.58 410	1.75 304	0.36 438	0.30 432	0.45 176	0.30 416	0.72 339	0.59 365	0.31 229	0.43 284	0.32 247	0.23 194	0.35 175	0.29 268	0.10 250	0.20 554	0.10 222	0.08 144	0.40 594	0.11 142

SCV	0.35 204	0.59 413	1.37 206	0.34 402	0.22 305	0.28 21	0.23 259	0.72 339	0.35 91	0.19 70	0.30 191	0.24 164	0.20 136	0.64 365	0.19 93	0.11 331	0.08 183	0.09 161	0.29 562	0.34 544	0.29 520

castereo	0.30 156	0.44 334	0.81 85	0.24 110	0.29 415	0.41 135	0.27 364	0.72 339	0.45 226	0.22 118	0.30 191	0.24 164	0.31 321	0.25 47	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.31 581	0.12 158	0.09 79

IGEV_Zeroshot_test	0.53 421	0.33 228	2.91 613	0.32 343	0.18 209	0.54 294	0.21 180	0.72 339	0.42 193	0.81 587	0.51 356	0.71 505	0.41 407	0.48 294	1.13 577	0.09 144	0.15 480	0.10 222	0.35 599	0.19 355	0.09 79

RAFT-Test	0.44 302	0.38 280	2.01 437	0.27 201	0.44 566	0.64 463	0.37 490	0.72 339	0.57 346	0.45 311	0.48 326	0.65 459	0.24 210	0.35 175	0.29 268	0.09 144	0.11 375	0.09 161	0.38 612	0.10 107	0.11 142

HH	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 569	0.41 556	0.38 106	0.23 259	0.72 339	0.38 140	0.63 514	0.48 326	0.87 573	0.41 407	0.64 365	0.21 145	0.09 144	0.17 518	0.10 222	0.09 190	0.16 282	0.12 187

HanStereo	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 569	0.41 556	0.38 106	0.23 259	0.72 339	0.38 140	0.63 514	0.48 326	0.87 573	0.41 407	0.64 365	0.21 145	0.09 144	0.17 518	0.10 222	0.09 190	0.16 282	0.12 187

CBFPSM	0.56 447	0.91 551	1.82 359	0.28 232	0.23 325	0.71 515	0.37 490	0.72 339	0.64 425	0.50 359	0.49 343	1.03 611	0.83 592	0.62 360	1.35 602	0.10 250	0.12 408	0.10 222	0.10 230	0.18 334	0.19 389

CrosDoStereo	0.94 603	0.37 268	2.53 552	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 693	0.72 339	0.60 370	0.70 551	1.40 635	0.53 388	1.49 650	1.78 552	3.09 660	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

DeepStereo_LL	0.94 603	0.37 268	2.53 552	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 693	0.72 339	0.60 370	0.70 551	1.40 635	0.53 388	1.49 650	1.78 552	3.09 660	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

MLCV	0.48 355	0.89 546	1.85 367	0.29 266	0.14 72	0.59 379	0.23 259	0.72 339	0.59 365	0.66 533	0.66 503	0.55 399	0.36 352	1.03 447	0.49 435	0.09 144	0.06 24	0.09 161	0.07 105	0.19 355	0.11 142

quiztm	0.37 221	0.82 520	1.45 227	0.40 501	0.29 415	0.42 149	0.23 259	0.73 351	0.47 256	0.36 251	0.42 281	0.28 218	0.20 136	0.29 105	0.26 232	0.10 250	0.06 24	0.09 161	0.09 190	0.34 544	0.09 79

iRaft-Stereo_5w	0.54 427	1.01 594	2.08 454	0.27 201	0.21 275	0.49 234	0.28 384	0.73 351	0.58 357	0.40 274	0.61 457	0.62 443	0.46 463	1.78 552	0.47 424	0.09 144	0.07 76	0.11 298	0.10 230	0.39 589	0.12 187

test_3	0.44 302	0.20 21	1.70 282	0.36 438	0.32 463	0.47 206	0.30 416	0.73 351	0.49 267	0.50 359	0.30 191	0.45 341	0.22 168	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.10 322	0.11 298	0.35 599	0.29 495	0.28 513

IIG-Stereo	0.59 467	0.65 448	1.74 298	0.54 589	0.23 325	0.61 411	0.21 180	0.73 351	0.65 439	0.64 524	0.69 522	0.69 490	0.38 374	2.09 606	1.39 605	0.11 331	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.09 79

CroCo-Stereo	0.30 156	0.45 343	1.08 137	0.31 314	0.17 162	0.19 6	0.21 180	0.73 351	0.50 278	0.21 98	0.24 119	0.55 399	0.22 168	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.12 158	0.09 79
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
AIO-test1	0.45 321	0.87 538	2.27 498	0.33 369	0.33 478	0.50 247	0.22 220	0.74 356	0.66 454	0.29 219	0.41 277	0.29 230	0.22 168	0.73 401	0.29 268	0.09 144	0.08 183	0.12 362	0.14 399	0.30 506	0.22 436

xx1	0.46 333	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	1.01 611	0.31 229	0.38 261	0.46 353	0.36 352	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.12 362	0.12 338	0.12 158	0.14 257

cc1	0.47 349	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	1.01 611	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.25 450	0.40 597

ffm	0.47 349	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.74 356	0.88 588	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	0.63 363	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.15 491	0.13 371	0.25 450	0.36 575

ff1	0.73 552	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.74 356	0.88 588	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.10 250	0.24 581	0.15 491	0.13 371	0.25 450	0.36 575

tt1	0.44 302	0.64 441	1.83 362	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	0.88 588	0.31 229	0.37 250	0.25 179	0.35 345	0.63 363	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.25 450	0.36 575

coex-ft	5.95 690	1.67 659	60.57 723	0.34 402	0.30 432	0.77 552	0.69 616	0.74 356	4.41 686	19.22 710	2.15 655	1.62 652	7.97 694	1.81 563	8.96 695	0.44 633	2.08 691	0.18 551	0.19 499	0.38 579	4.62 696

PSMNet-ADL	0.51 401	0.38 280	1.65 266	0.35 418	0.21 275	0.67 489	0.26 339	0.74 356	0.55 330	0.42 287	0.52 371	0.70 500	0.45 448	1.91 584	0.57 473	0.15 489	0.13 433	0.11 298	0.13 371	0.15 245	0.20 408

Anonymous3	0.42 284	0.35 255	2.09 455	0.33 369	0.24 340	0.72 521	0.31 429	0.74 356	0.55 330	0.35 245	0.40 273	0.33 254	0.29 301	0.44 250	0.28 254	0.18 537	0.18 530	0.13 423	0.13 371	0.17 306	0.17 352

UCFNet_RVC	0.48 355	0.82 520	1.85 367	0.30 287	0.27 391	0.64 463	0.26 339	0.74 356	0.55 330	0.48 340	0.53 383	0.63 445	0.41 407	0.88 432	0.38 364	0.15 489	0.10 322	0.17 531	0.17 466	0.18 334	0.15 299

ISRNet	0.47 349	0.44 334	1.55 251	0.37 462	0.31 453	0.49 234	0.19 111	0.75 366	0.66 454	0.63 514	0.71 536	0.67 476	0.39 388	0.58 341	0.44 409	0.23 587	0.16 498	0.21 575	0.20 512	0.21 387	0.25 487

rvit_105_1	0.44 302	0.54 393	1.46 229	0.36 438	0.24 340	0.51 258	0.45 542	0.75 366	0.74 523	0.45 311	0.44 295	0.44 332	0.36 352	0.62 360	0.38 364	0.20 562	0.18 530	0.18 551	0.22 528	0.18 334	0.18 372

GCST	0.72 543	1.10 608	2.15 472	1.11 655	0.59 614	0.62 431	0.19 111	0.75 366	0.53 310	0.56 432	0.63 476	0.47 361	0.31 321	1.11 456	0.33 326	0.75 655	0.45 640	0.84 656	0.64 660	0.69 640	0.54 620

PCWNet_CMD	0.46 333	0.45 343	2.28 500	0.26 177	0.20 261	0.55 309	0.21 180	0.75 366	0.64 425	0.48 340	0.55 405	0.68 483	0.57 518	0.46 275	0.30 288	0.11 331	0.10 322	0.14 460	0.10 230	0.18 334	0.14 257

TestStereo1	0.49 373	0.81 516	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 325	0.34 466	0.75 366	0.69 474	0.44 300	0.63 476	0.35 264	0.42 425	0.64 365	0.29 268	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.33 532	0.26 497

x	0.35 204	0.20 21	1.36 201	0.33 369	0.17 162	0.47 206	0.24 294	0.75 366	0.54 323	0.40 274	0.40 273	0.42 317	0.34 343	0.45 266	0.32 313	0.11 331	0.14 452	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

SA-5K	0.49 373	0.81 516	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 325	0.34 466	0.75 366	0.69 474	0.44 300	0.63 476	0.35 264	0.42 425	0.64 365	0.29 268	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.33 532	0.26 497

GANet-ADL	0.44 302	0.41 310	2.31 504	0.33 369	0.20 261	0.57 343	0.25 316	0.75 366	0.54 323	0.42 287	0.59 434	0.56 412	0.30 311	0.40 223	0.38 364	0.14 469	0.11 375	0.09 161	0.08 144	0.22 404	0.17 352

ICVP	0.46 333	0.29 180	2.41 524	0.33 369	0.22 305	0.59 379	0.55 577	0.75 366	0.50 278	0.44 300	0.60 450	0.49 374	0.35 345	0.53 325	0.37 357	0.16 510	0.16 498	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.15 299
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 333	0.49 365	1.65 266	0.38 479	0.29 415	0.58 360	0.22 220	0.75 366	0.62 405	0.47 322	0.49 343	0.48 372	0.36 352	1.12 459	0.37 357	0.15 489	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.17 306	0.17 352

MSMDNet	0.46 333	0.44 334	2.28 500	0.26 177	0.20 261	0.55 309	0.21 180	0.75 366	0.64 425	0.48 340	0.55 405	0.68 483	0.56 512	0.46 275	0.30 288	0.11 331	0.10 322	0.13 423	0.10 230	0.18 334	0.15 299

DN-CSS_ROB	0.48 355	1.23 629	1.99 434	0.39 489	0.22 305	0.56 325	0.19 111	0.75 366	0.61 387	0.45 311	0.62 462	0.41 303	0.31 321	0.70 396	0.32 313	0.11 331	0.08 183	0.14 460	0.13 371	0.36 564	0.12 187

G2L-ROB	0.51 401	0.95 568	1.96 428	0.29 266	0.22 305	0.59 379	0.28 384	0.76 378	0.57 346	0.55 423	0.45 299	0.70 500	0.32 329	1.38 485	0.47 424	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.20 371	0.13 230

ACVNet-DCA	0.42 284	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.76 378	0.52 293	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

1test111	0.44 302	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.76 378	0.52 293	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.96 437	0.30 288	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

qqq	0.38 234	0.21 37	1.34 196	0.28 232	0.15 101	0.45 176	0.26 339	0.76 378	0.52 293	0.39 272	0.41 277	0.46 353	0.36 352	0.96 437	0.30 288	0.11 331	0.14 452	0.12 362	0.12 338	0.12 158	0.14 257

CIPLG	0.56 447	1.19 625	2.46 535	0.80 633	0.31 453	0.61 411	0.57 586	0.76 378	0.57 346	0.56 432	0.63 476	0.41 303	0.30 311	0.45 266	0.40 383	0.11 331	0.20 554	0.13 423	0.13 371	0.35 557	0.19 389

IPLGR_C	0.58 459	1.25 632	2.72 584	0.80 633	0.31 453	0.60 391	0.61 596	0.76 378	0.58 357	0.56 432	0.62 462	0.41 303	0.31 321	0.43 241	0.40 383	0.11 331	0.22 569	0.13 423	0.15 424	0.35 557	0.19 389

ACRE	0.56 447	1.14 615	2.77 595	0.76 629	0.28 406	0.60 391	0.56 582	0.76 378	0.58 357	0.55 423	0.62 462	0.41 303	0.29 301	0.44 250	0.39 375	0.11 331	0.19 543	0.13 423	0.14 399	0.36 564	0.18 372

CFNet-RSSM	0.41 265	0.32 219	2.20 482	0.27 201	0.44 566	0.52 277	0.19 111	0.76 378	0.48 260	0.43 293	0.36 245	0.54 396	0.26 245	0.33 154	0.25 220	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.38 612	0.10 107	0.09 79

DSFCA	0.54 427	0.35 255	1.41 216	0.28 232	0.28 406	0.79 561	0.88 637	0.76 378	0.70 484	0.72 559	0.66 503	0.67 476	0.57 518	1.17 465	0.63 489	0.16 510	0.14 452	0.13 423	0.14 399	0.16 282	0.13 230

G-Net	0.99 608	0.64 441	2.76 592	0.57 603	0.67 628	2.03 665	0.72 623	0.76 378	0.67 463	1.14 627	2.56 665	1.30 641	1.02 618	1.48 506	1.74 624	0.25 601	0.24 581	0.24 592	0.26 547	0.37 572	0.31 542

PASM	0.72 543	0.68 460	1.91 400	0.47 555	0.44 566	0.60 391	0.51 562	0.76 378	0.80 564	0.77 575	0.67 506	0.87 573	0.61 540	2.40 630	0.67 501	0.32 622	0.35 620	0.36 623	0.41 621	0.45 614	0.39 591

G2L-Stereo	0.55 439	0.85 532	2.18 479	0.31 314	0.27 391	0.59 379	0.27 364	0.77 389	0.55 330	0.54 405	0.52 371	0.71 505	0.36 352	1.75 547	0.50 440	0.13 424	0.11 375	0.13 423	0.11 298	0.29 495	0.15 299

MSKI-zero shot	0.46 333	0.38 280	2.47 540	0.27 201	0.43 565	0.56 325	0.20 138	0.77 389	0.43 205	0.60 485	0.51 356	0.44 332	0.17 74	0.68 385	0.21 145	0.09 144	0.29 608	0.09 161	0.32 587	0.14 222	0.10 116

DCANet-4	0.40 257	0.27 138	2.21 483	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.47 313	0.28 218	0.37 365	0.37 199	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

fff	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

ADStereo(finetuned)	0.45 321	0.77 499	2.12 464	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.48 326	0.31 241	0.76 582	0.37 199	0.38 364	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.23 461

RAFT+CT+SA	0.50 384	0.86 535	1.82 359	0.37 462	0.75 635	0.54 294	0.34 466	0.77 389	0.63 417	0.38 266	0.55 405	0.34 260	0.29 301	0.68 385	0.27 243	0.09 144	0.07 76	0.11 298	0.51 639	0.29 495	0.41 602

CFNet_pseudo	0.45 321	0.46 346	2.23 491	0.25 134	0.19 245	0.56 325	0.21 180	0.77 389	0.60 370	0.49 352	0.56 417	0.69 490	0.47 472	0.52 319	0.31 300	0.11 331	0.10 322	0.15 491	0.10 230	0.17 306	0.14 257

DCANet	0.42 284	0.77 499	1.95 419	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.48 326	0.31 241	0.41 407	0.36 188	0.39 375	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.23 461

csc	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

cscssc	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

psmorigin	1.36 641	0.60 415	13.80 702	0.37 462	0.29 415	0.62 431	0.33 461	0.77 389	0.61 387	0.96 613	0.88 580	1.17 633	0.73 574	4.00 680	0.86 538	0.19 552	0.22 569	0.17 531	0.18 479	0.24 436	0.29 520

FENet	0.44 302	0.30 197	2.42 526	0.32 343	0.17 162	0.58 360	0.22 220	0.77 389	0.59 365	0.47 322	0.42 281	0.55 399	0.38 374	0.49 304	0.47 424	0.12 392	0.09 273	0.12 362	0.11 298	0.13 193	0.16 331

DMCA	0.41 265	0.52 378	1.26 173	0.31 314	0.24 340	0.59 379	0.26 339	0.77 389	0.63 417	0.58 461	0.48 326	0.57 419	0.35 345	0.40 223	0.50 440	0.14 469	0.10 322	0.14 460	0.10 230	0.15 245	0.15 299

STTStereo	0.51 401	0.69 464	2.14 471	0.36 438	0.30 432	0.61 411	0.32 452	0.77 389	0.60 370	0.60 485	0.54 395	0.67 476	0.43 436	0.86 427	0.42 394	0.16 510	0.15 480	0.17 531	0.20 512	0.16 282	0.15 299

ccs_rob	0.45 321	0.46 346	2.22 487	0.26 177	0.19 245	0.56 325	0.21 180	0.77 389	0.60 370	0.49 352	0.56 417	0.69 490	0.47 472	0.52 319	0.31 300	0.11 331	0.09 273	0.16 510	0.10 230	0.17 306	0.14 257

RAFT-Stereo-weight	0.34 191	0.29 180	1.43 222	0.28 232	0.28 406	0.55 309	0.22 220	0.78 404	0.48 260	0.46 320	0.38 261	0.36 269	0.17 74	0.33 154	0.23 180	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.09 79

test_sample1	0.40 257	0.18 6	1.19 158	0.31 314	0.18 209	0.48 217	0.23 259	0.78 404	0.49 267	0.44 300	0.44 295	0.45 341	0.41 407	1.39 486	0.33 326	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.12 158	0.13 230

CAS++	0.31 165	0.33 228	1.43 222	0.25 134	0.17 162	0.31 40	0.20 138	0.78 404	0.41 180	0.30 224	0.30 191	0.21 125	0.16 65	0.33 154	0.18 68	0.15 489	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.38 234	0.21 37	1.18 156	0.35 418	0.17 162	0.49 234	0.26 339	0.78 404	0.52 293	0.50 359	0.57 425	0.41 303	0.37 365	0.71 398	0.31 300	0.11 331	0.13 433	0.14 460	0.13 371	0.15 245	0.14 257

Any-RAFT	0.38 234	0.25 108	1.89 389	0.27 201	0.17 162	0.68 501	0.21 180	0.78 404	0.53 310	0.43 293	0.43 284	0.54 396	0.30 311	0.41 228	0.20 125	0.10 250	0.12 408	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.09 79

gwcnet-sp	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

scenet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

RCA-Stereo	0.34 191	0.32 219	1.30 184	0.26 177	0.14 72	0.58 360	0.23 259	0.78 404	0.62 405	0.40 274	0.44 295	0.28 218	0.35 345	0.29 105	0.20 125	0.09 144	0.10 322	0.09 161	0.07 105	0.19 355	0.08 51

ssnet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

test_5	0.51 401	0.87 538	1.99 434	0.37 462	0.65 627	0.58 360	0.35 474	0.78 404	0.62 405	0.48 340	0.55 405	0.45 341	0.40 396	0.72 400	0.30 288	0.09 144	0.07 76	0.12 362	0.12 338	0.33 532	0.38 585

cf-r	0.53 421	0.81 516	2.15 472	0.33 369	0.28 406	0.60 391	0.28 384	0.78 404	0.64 425	0.51 372	0.60 450	0.75 524	0.40 396	1.32 478	0.43 403	0.13 424	0.09 273	0.11 298	0.12 338	0.15 245	0.14 257

GANet-RSSM	0.55 439	0.73 482	1.90 394	0.36 438	0.26 378	0.59 379	0.27 364	0.78 404	0.52 293	0.47 322	0.57 425	0.63 445	0.45 448	1.92 588	0.43 403	0.14 469	0.10 322	0.25 597	0.11 298	0.34 544	0.14 257

R-Stereo Train	0.36 214	0.21 37	1.70 282	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.78 404	0.36 121	0.57 443	0.67 506	0.33 254	0.24 210	0.32 140	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.12 187

RAFT-Stereo	0.36 214	0.21 37	1.70 282	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.78 404	0.36 121	0.57 443	0.67 506	0.33 254	0.24 210	0.32 140	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.12 187
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 481	0.68 460	2.03 445	0.35 418	0.46 585	0.65 477	0.28 384	0.78 404	0.70 484	0.48 340	0.64 492	0.93 589	0.61 540	2.21 614	0.73 518	0.12 392	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.14 222	0.11 142

G2L-Stereo_test	0.55 439	0.97 579	1.89 389	0.33 369	0.24 340	0.75 540	0.38 497	0.79 419	0.60 370	0.60 485	0.54 395	0.74 518	0.39 388	1.56 514	0.43 403	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.08 144	0.28 488	0.13 230

AIO-test2	0.49 373	1.15 619	1.96 428	0.42 520	0.37 525	0.50 247	0.23 259	0.79 419	0.70 484	0.33 241	0.53 383	0.27 207	0.22 168	0.67 382	0.29 268	0.73 653	0.08 183	0.13 423	0.17 466	0.17 306	0.18 372

anonymousdsp2	0.34 191	0.24 94	1.16 153	0.28 232	0.15 101	0.57 343	0.23 259	0.79 419	0.47 256	0.38 266	0.37 250	0.40 297	0.25 225	0.47 287	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.13 371	0.19 355	0.27 505

s12784h	0.36 214	0.28 167	1.58 255	0.23 83	0.11 9	0.62 431	0.24 294	0.79 419	0.64 425	0.44 300	0.52 371	0.28 218	0.26 245	0.50 311	0.24 206	0.11 331	0.06 24	0.09 161	0.06 20	0.16 282	0.06 1

test-1	0.44 302	0.48 361	1.69 278	0.30 287	0.27 391	0.50 247	0.28 384	0.80 423	0.43 205	0.40 274	0.54 395	0.41 303	0.24 210	0.31 127	1.16 583	0.09 144	0.20 554	0.10 222	0.17 466	0.11 141	0.26 497

GwcNet-RSSM	0.57 454	0.94 561	2.13 466	0.32 343	0.25 360	0.60 391	0.30 416	0.80 423	0.66 454	0.52 381	0.64 492	0.71 505	0.40 396	1.79 556	0.50 440	0.13 424	0.09 273	0.12 362	0.12 338	0.21 387	0.15 299

DeepPruner_ROB	0.50 384	0.70 469	1.94 416	0.29 266	0.26 378	0.63 449	0.31 429	0.80 423	0.48 260	0.61 494	0.55 405	0.66 466	0.38 374	0.98 439	0.40 383	0.19 552	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.23 419	0.17 352

DLCB_ROB	0.54 427	0.55 402	1.49 239	0.36 438	0.25 360	0.65 477	0.36 481	0.80 423	0.70 484	0.72 559	0.69 522	0.83 555	0.46 463	1.53 511	0.60 482	0.13 424	0.12 408	0.14 460	0.14 399	0.14 222	0.13 230

AANet	0.82 585	0.91 551	2.89 608	0.34 402	0.29 415	0.63 449	0.38 497	0.81 427	1.31 639	1.33 645	1.39 634	1.26 637	1.14 630	1.32 478	0.97 548	0.20 562	0.17 518	0.18 551	0.19 499	0.33 532	0.31 542

test_sample2	0.41 265	0.19 10	1.23 168	0.31 314	0.17 162	0.51 258	0.27 364	0.81 427	0.55 330	0.44 300	0.45 299	0.46 353	0.38 374	1.51 508	0.30 288	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.14 257

MyStereo06	0.54 427	0.41 310	2.68 577	0.30 287	0.23 325	0.60 391	0.30 416	0.81 427	0.44 211	0.84 595	0.52 371	0.78 536	0.58 524	0.48 294	1.10 573	0.09 144	0.17 518	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.20 408

iinet-f	0.57 454	0.93 559	2.27 498	0.31 314	0.25 360	0.83 575	0.33 461	0.81 427	0.65 439	0.54 405	0.63 476	0.73 512	0.67 559	0.73 401	0.67 501	0.13 424	0.13 433	0.11 298	0.10 230	0.43 605	0.16 331

MMNet	0.50 384	0.48 361	1.93 406	0.33 369	0.27 391	0.79 561	0.28 384	0.81 427	0.74 523	0.60 485	0.56 417	0.59 429	0.55 508	0.79 418	0.59 480	0.10 250	0.09 273	0.12 362	0.11 298	0.13 193	0.14 257

acv_ft	0.48 355	0.44 334	1.76 313	0.32 343	0.41 556	0.63 449	0.28 384	0.81 427	0.68 465	0.61 494	0.59 434	0.69 490	0.45 448	0.44 250	0.63 489	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.41 597	0.10 116

AANet_RVC	0.68 522	1.00 590	2.09 455	0.33 369	0.25 360	0.58 360	0.32 452	0.81 427	0.80 564	0.61 494	0.94 591	0.80 545	0.41 407	2.46 638	1.02 563	0.36 629	0.14 452	0.10 222	0.09 190	0.23 419	0.22 436

StereoDRNet-Refined	0.50 384	0.41 310	1.50 242	0.33 369	0.21 275	0.68 501	0.26 339	0.81 427	0.68 465	0.67 537	0.68 513	0.73 512	0.42 425	1.10 453	0.59 480	0.11 331	0.08 183	0.14 460	0.14 399	0.25 450	0.21 421
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo05	0.49 373	0.41 310	2.72 584	0.30 287	0.23 325	0.60 391	0.30 416	0.82 435	0.77 552	0.52 381	0.37 250	0.51 380	0.42 425	0.52 319	0.38 364	0.09 144	0.17 518	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.20 408

UNet	0.54 427	0.44 334	2.83 602	0.31 314	0.33 478	0.74 534	0.27 364	0.82 435	0.61 387	0.53 392	0.54 395	0.72 508	0.54 503	0.78 417	0.56 469	0.11 331	0.09 273	0.13 423	0.11 298	0.14 222	0.12 187

ac_64	0.55 439	0.46 346	1.92 403	0.36 438	0.34 491	0.63 449	0.31 429	0.82 435	0.61 387	0.55 423	0.51 356	0.89 579	0.48 481	1.83 565	0.55 461	0.14 469	0.11 375	0.12 362	0.12 338	0.18 334	0.12 187

TDLM	0.67 515	0.92 553	1.76 313	0.37 462	0.24 340	0.66 483	0.56 582	0.82 435	0.74 523	1.16 628	0.62 462	0.61 439	0.48 481	2.70 655	0.50 440	0.20 562	0.11 375	0.35 621	0.14 399	0.32 523	0.16 331

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 439	0.92 553	2.36 516	0.38 479	0.37 525	0.60 391	0.28 384	0.82 435	0.62 405	0.62 505	0.55 405	0.72 508	0.45 448	1.00 443	0.43 403	0.15 489	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.15 245	0.16 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet	0.51 401	0.76 490	2.59 566	0.41 509	0.17 162	0.64 463	0.27 364	0.82 435	0.70 484	0.57 443	0.64 492	0.43 321	0.36 352	0.70 396	0.52 449	0.10 250	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.21 387	0.13 230

Hybrid-DGEV-2	0.51 401	0.84 527	1.75 304	0.32 343	0.17 162	0.73 528	0.18 99	0.83 441	0.69 474	0.52 381	0.38 261	0.53 388	0.42 425	0.99 440	0.92 541	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.10 230	0.25 450	0.23 461

coex_refinement	0.58 459	0.94 561	1.87 380	0.38 479	0.25 360	0.64 463	0.34 466	0.83 441	0.65 439	0.60 485	0.63 476	0.81 548	0.48 481	1.85 572	0.56 469	0.13 424	0.09 273	0.10 222	0.10 230	0.16 282	0.16 331

DispNO	0.67 515	0.98 583	2.58 564	0.31 314	0.27 391	0.59 379	0.29 408	0.83 441	0.68 465	0.53 392	0.79 560	0.83 555	0.47 472	2.46 638	0.68 504	0.12 392	0.10 322	0.19 558	0.31 581	0.16 282	0.17 352

MyStereo04	0.48 355	0.40 300	2.65 574	0.29 266	0.23 325	0.60 391	0.31 429	0.83 441	0.75 537	0.47 322	0.36 245	0.53 388	0.42 425	0.53 325	0.39 375	0.09 144	0.18 530	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.19 389

SQANet	0.80 574	1.58 654	2.53 552	0.76 629	0.83 640	0.76 544	0.36 481	0.83 441	0.64 425	0.63 514	0.69 522	0.73 512	0.51 493	1.21 467	0.53 453	0.77 656	0.29 608	0.59 647	0.29 562	0.86 653	0.61 631

DAS	0.56 447	0.35 255	1.55 251	0.33 369	0.34 491	0.50 247	0.42 516	0.83 441	0.74 523	0.83 593	0.68 513	0.56 412	0.48 481	2.40 630	0.46 415	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.18 334	0.15 299

SepStereo	0.52 415	0.35 255	1.55 251	0.33 369	0.34 491	0.50 247	0.42 516	0.83 441	0.74 523	0.83 593	0.68 513	0.56 412	0.48 481	1.56 514	0.46 415	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.18 334	0.15 299

TransformOpticalFlow	0.64 497	0.56 404	2.66 575	0.44 531	0.26 378	0.62 431	0.28 384	0.83 441	0.71 494	0.76 571	0.74 546	0.91 583	0.85 596	1.83 565	0.81 532	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.11 141	0.12 187

111	0.48 355	1.09 607	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.59 379	0.26 339	0.83 441	0.78 556	0.48 340	0.52 371	0.56 412	0.38 374	0.49 304	0.38 364	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.23 419	0.35 567

UPFNet	0.46 333	0.28 167	1.73 293	0.33 369	0.32 463	0.65 477	0.38 497	0.83 441	0.59 365	0.57 443	0.52 371	0.61 439	0.40 396	0.75 405	0.52 449	0.13 424	0.12 408	0.13 423	0.12 338	0.15 245	0.11 142

HGLStereo	0.54 427	0.69 464	2.00 436	0.35 418	0.40 547	0.66 483	0.30 416	0.83 441	0.62 405	0.57 443	0.69 522	0.69 490	0.54 503	1.07 450	0.55 461	0.13 424	0.13 433	0.13 423	0.11 298	0.19 355	0.17 352

HITNet	0.46 333	0.92 553	2.09 455	0.33 369	0.14 72	0.55 309	0.22 220	0.83 441	0.56 342	0.51 372	0.49 343	0.48 372	0.37 365	0.48 294	0.54 459	0.09 144	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.09 79
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.44 302	0.26 126	2.01 437	0.33 369	0.18 209	0.58 360	0.27 364	0.84 453	0.49 267	0.45 311	0.47 313	0.55 399	0.33 334	0.65 376	0.36 350	0.11 331	0.11 375	0.13 423	0.19 499	0.17 306	0.28 513

z-ln-s-r	0.64 497	0.89 546	2.23 491	0.32 343	0.26 378	0.57 343	0.37 490	0.84 453	0.76 547	0.51 372	0.81 561	0.64 454	0.45 448	2.06 600	1.27 597	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.24 436	0.13 230

PSMNet-RUCA	0.58 459	0.82 520	1.89 389	0.59 610	0.56 608	0.64 463	0.36 481	0.84 453	0.69 474	0.51 372	0.68 513	0.53 388	0.43 436	0.56 336	0.43 403	0.34 626	0.18 530	0.44 636	0.29 562	0.48 617	0.30 533

PAM_32	0.70 531	0.35 255	2.73 589	0.54 589	0.61 623	1.07 620	0.43 523	0.84 453	0.49 267	0.90 604	0.91 583	1.23 634	0.77 585	0.65 376	1.10 573	0.10 250	0.19 543	0.10 222	0.49 635	0.15 245	0.38 585

PSMNet-RSSM	0.53 421	0.82 520	1.78 326	0.31 314	0.25 360	0.58 360	0.28 384	0.84 453	0.60 370	0.50 359	0.61 457	0.67 476	0.43 436	1.68 535	0.42 394	0.15 489	0.10 322	0.14 460	0.16 446	0.15 245	0.13 230

CVANet_RVC	0.65 505	0.80 511	2.13 466	0.36 438	0.26 378	0.62 431	0.42 516	0.84 453	0.72 504	0.69 545	0.68 513	0.68 483	0.52 498	2.64 650	0.42 394	0.19 552	0.12 408	0.22 578	0.17 466	0.37 572	0.15 299

DISCO	0.57 454	0.34 246	1.87 380	0.45 545	0.34 491	0.84 577	0.35 474	0.84 453	0.78 556	0.59 475	0.63 476	1.06 618	0.53 500	1.10 453	0.82 533	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.22 404	0.18 372

NCCL2	0.65 505	0.94 561	1.96 428	0.43 524	0.30 432	0.71 515	0.68 613	0.84 453	0.65 439	0.70 551	0.60 450	0.86 571	0.54 503	1.56 514	0.57 473	0.20 562	0.16 498	0.67 651	0.25 539	0.22 404	0.24 475

Selective-IGEV-i1	0.44 302	0.23 76	1.30 184	0.33 369	0.45 577	0.60 391	0.32 452	0.85 461	0.64 425	0.42 287	0.52 371	0.60 436	0.28 283	0.46 275	0.34 333	0.10 250	0.10 322	0.13 423	0.28 556	0.14 222	0.75 643

PAM	0.70 531	0.35 255	2.72 584	0.56 598	0.62 625	1.08 622	0.53 569	0.85 461	0.44 211	0.93 609	0.92 585	1.24 635	0.68 562	0.64 365	1.01 561	0.10 250	0.19 543	0.10 222	0.48 633	0.14 222	0.38 585

CFNet_ucs	0.48 355	0.50 373	2.32 505	0.26 177	0.22 305	0.57 343	0.22 220	0.85 461	0.65 439	0.53 392	0.64 492	0.68 483	0.44 444	0.54 329	0.31 300	0.13 424	0.12 408	0.16 510	0.11 298	0.19 355	0.17 352

DDUNet	0.77 566	1.12 610	1.88 382	0.76 629	0.69 631	0.84 577	0.43 523	0.85 461	0.65 439	0.67 537	0.75 549	0.91 583	0.52 498	1.03 447	0.57 473	0.54 641	0.37 624	0.95 663	0.52 642	0.71 643	0.57 626

delet	0.52 415	0.54 393	1.62 264	0.31 314	0.35 504	0.74 534	0.46 545	0.85 461	0.74 523	0.55 423	0.60 450	0.67 476	0.50 491	1.12 459	0.57 473	0.11 331	0.11 375	0.13 423	0.14 399	0.16 282	0.12 187

EDNetEfficientorigin	8.18 694	0.98 583	145.96 725	0.51 574	0.89 644	0.72 521	0.48 557	0.85 461	1.56 652	2.12 663	1.49 638	1.29 638	1.31 638	1.83 565	2.13 641	0.13 424	0.12 408	0.17 531	0.18 479	0.39 589	0.45 607

EDNetEfficient	1.27 635	0.70 469	4.05 664	0.64 618	0.98 649	0.94 599	1.40 671	0.85 461	1.75 659	2.34 672	1.33 631	1.05 616	2.21 669	1.58 522	4.15 677	0.15 489	0.19 543	0.14 460	0.27 552	0.38 579	0.32 551

hitnet-ft	0.67 515	0.80 511	1.90 394	0.28 232	0.22 305	0.69 507	0.36 481	0.85 461	0.65 439	0.56 432	0.84 569	1.03 611	0.95 614	2.32 621	0.55 461	0.23 587	0.14 452	0.41 631	0.13 371	0.24 436	0.17 352

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 566	1.04 600	2.06 447	0.94 644	0.35 504	0.89 592	0.40 506	0.85 461	0.63 417	0.55 423	0.63 476	0.75 524	0.38 374	2.38 626	0.48 430	1.10 669	0.31 613	0.36 623	0.21 518	0.53 628	0.55 623

BEATNet_4x	0.47 349	0.73 482	1.91 400	0.33 369	0.15 101	0.56 325	0.25 316	0.85 461	0.58 357	0.54 405	0.51 356	0.57 419	0.42 425	0.57 337	0.61 485	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.20 371	0.16 331

Selective-IGEV-i16pc	0.75 558	0.29 180	5.48 676	0.32 343	0.19 245	1.18 632	0.62 601	0.86 471	0.74 523	0.37 256	0.51 356	0.53 388	0.29 301	2.10 608	0.35 345	0.22 583	0.23 577	0.12 362	0.16 446	0.22 404	0.19 389

DStereoRT	0.81 582	0.53 385	2.23 491	0.36 438	0.33 478	0.92 597	0.36 481	0.86 471	0.80 564	0.57 443	0.62 462	0.59 429	1.15 631	1.76 548	1.04 566	0.14 469	0.13 433	2.17 691	0.78 666	0.16 282	0.66 637

AE-Stereo	0.42 284	0.29 180	1.65 266	0.43 524	0.47 588	0.56 325	0.23 259	0.86 471	0.46 237	0.31 229	0.41 277	0.43 321	0.24 210	0.34 168	0.24 206	0.09 144	0.48 648	0.11 298	0.45 626	0.22 404	0.19 389

Wz-Net-LNSev	0.59 467	0.96 571	2.47 540	0.34 402	0.37 525	0.79 561	0.44 534	0.86 471	0.77 552	0.61 494	0.67 506	0.79 541	0.56 512	0.64 365	0.62 487	0.15 489	0.14 452	0.12 362	0.12 338	0.18 334	0.19 389

CSP-Net	0.50 384	0.39 292	1.25 171	0.29 266	0.23 325	0.77 552	0.35 474	0.86 471	0.57 346	0.59 475	0.59 434	0.65 459	0.40 396	1.77 551	0.44 409	0.16 510	0.11 375	0.10 222	0.10 230	0.20 371	0.14 257

SACVNet	0.60 473	0.74 486	1.90 394	0.37 462	0.28 406	0.64 463	0.37 490	0.86 471	0.61 387	0.65 531	0.62 462	0.69 490	0.44 444	2.08 604	0.42 394	0.18 537	0.14 452	0.16 510	0.15 424	0.38 579	0.24 475

GwcNet	0.69 527	0.71 471	3.12 633	0.36 438	0.45 577	0.81 569	0.44 534	0.86 471	0.84 578	0.60 485	0.74 546	0.82 553	0.49 488	1.65 531	0.66 498	0.16 510	0.15 480	0.15 491	0.15 424	0.31 514	0.24 475

FADNet-RVC-Resample	0.67 515	1.16 624	3.16 636	0.37 462	0.29 415	0.62 431	0.38 497	0.86 471	0.63 417	0.51 372	0.50 351	0.57 419	0.45 448	1.57 518	0.49 435	0.24 596	0.32 618	0.23 585	0.19 499	0.27 482	0.62 632

FADNet-RVC	0.61 481	1.26 634	2.12 464	0.33 369	0.26 378	0.59 379	0.29 408	0.86 471	0.62 405	0.45 311	0.50 351	0.62 443	0.46 463	1.73 543	0.55 461	0.17 525	0.20 554	0.17 531	0.18 479	0.59 632	0.28 513

PA-Net	0.84 588	1.00 590	3.49 652	0.63 617	0.40 547	0.70 513	0.52 565	0.86 471	0.84 578	0.52 381	0.59 434	0.70 500	0.54 503	2.35 622	2.23 644	0.17 525	0.27 604	0.19 558	0.28 556	0.22 404	0.36 575
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PSMNet_ROB	0.66 510	1.01 594	2.33 508	0.38 479	0.31 453	0.72 521	0.55 577	0.86 471	0.69 474	0.54 405	0.60 450	0.75 524	0.47 472	2.00 595	0.82 533	0.17 525	0.13 433	0.19 558	0.19 499	0.24 436	0.27 505

w-ln-seven-2	0.68 522	1.13 613	2.46 535	0.36 438	0.27 391	0.65 477	0.44 534	0.87 482	0.83 575	0.69 545	0.75 549	0.72 508	0.63 548	1.56 514	1.15 581	0.13 424	0.13 433	0.15 491	0.14 399	0.35 557	0.19 389

TCMNet	0.66 510	0.85 532	2.55 563	0.50 569	0.52 599	0.72 521	0.39 503	0.87 482	0.72 504	0.58 461	0.68 513	0.63 445	0.46 463	1.70 538	0.63 489	0.18 537	0.18 530	0.23 585	0.18 479	0.38 579	0.27 505

YMNet	0.62 486	0.72 475	1.93 406	0.41 509	0.41 556	0.87 587	0.43 523	0.87 482	0.71 494	0.74 566	0.81 561	0.83 555	0.46 463	0.86 427	0.93 542	0.19 552	0.22 569	0.20 567	0.17 466	0.41 597	0.21 421

YMNet_1	0.62 486	0.72 475	1.93 406	0.41 509	0.41 556	0.87 587	0.43 523	0.87 482	0.71 494	0.74 566	0.81 561	0.83 555	0.46 463	0.86 427	0.93 542	0.19 552	0.22 569	0.20 567	0.17 466	0.41 597	0.21 421

MyStereo8	0.54 427	0.80 511	2.76 592	0.32 343	0.33 478	0.71 515	0.20 138	0.87 482	0.57 346	0.51 372	0.59 434	0.50 377	0.33 334	0.68 385	0.55 461	0.10 250	0.29 608	0.10 222	0.13 371	0.21 387	0.34 564

GwcNet-ADL	0.50 384	0.74 486	2.90 612	0.31 314	0.20 261	0.58 360	0.29 408	0.87 482	0.64 425	0.47 322	0.47 313	0.56 412	0.33 334	0.46 275	0.46 415	0.13 424	0.12 408	0.09 161	0.09 190	0.14 222	0.21 421

ADCRef	0.80 574	0.96 571	2.29 502	0.37 462	0.35 504	0.96 601	0.51 562	0.87 482	0.75 537	0.88 600	0.83 566	0.61 439	1.36 643	1.02 445	3.27 665	0.13 424	0.11 375	0.17 531	0.19 499	0.25 450	0.21 421

ADCPNet	0.99 608	0.99 588	3.93 662	0.37 462	0.68 630	1.36 636	0.62 601	0.87 482	0.76 547	0.78 577	0.81 561	1.08 620	1.18 632	1.14 462	2.49 652	0.21 570	0.69 665	0.21 575	0.95 674	0.29 495	0.37 582

GANet	0.75 558	0.84 527	2.01 437	0.40 501	0.25 360	0.74 534	0.66 607	0.87 482	0.73 519	0.71 556	1.07 613	0.84 560	0.59 527	2.71 657	1.15 581	0.17 525	0.16 498	0.44 636	0.16 446	0.31 514	0.20 408

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 454	0.87 538	2.11 460	0.32 343	0.30 432	0.84 577	0.40 506	0.88 491	0.72 504	0.65 531	0.73 543	0.66 466	0.57 518	0.93 433	0.71 511	0.13 424	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.14 257

raft_robust	0.55 439	0.84 527	1.73 293	0.28 232	0.54 602	0.53 286	0.25 316	0.88 491	0.75 537	0.48 340	0.46 307	0.76 530	0.75 580	1.46 498	0.27 243	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.30 572	0.26 471	0.16 331

GES	0.44 302	0.28 167	1.88 382	0.30 287	0.18 209	0.61 411	0.30 416	0.88 491	0.46 237	0.47 322	0.52 371	0.39 288	0.42 425	0.58 341	0.67 501	0.15 489	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.15 245	0.17 352

FADNet	0.64 497	1.22 628	2.06 447	0.32 343	0.30 432	0.66 483	0.29 408	0.88 491	0.72 504	0.44 300	0.48 326	0.66 466	0.57 518	1.84 570	0.45 414	0.46 637	0.20 554	0.17 531	0.19 499	0.59 632	0.24 475

SuperB	1.15 625	1.14 615	5.43 675	0.36 438	0.26 378	0.81 569	0.89 638	0.88 491	1.17 629	0.67 537	0.68 513	0.63 445	1.39 646	1.74 545	3.37 669	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	2.80 689	0.25 487

CFNet	0.58 459	0.96 571	1.78 326	0.33 369	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.88 491	0.75 537	0.46 320	0.59 434	0.58 426	0.40 396	2.29 618	0.48 430	0.12 392	0.09 273	0.15 491	0.14 399	0.30 506	0.15 299

ADLNet2	0.68 522	0.84 527	3.19 640	0.33 369	0.36 513	0.64 463	0.37 490	0.89 497	0.79 561	0.54 405	0.65 501	0.93 589	0.48 481	2.07 602	0.56 469	0.13 424	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.33 532	0.18 372

XX-Stereo	0.55 439	0.54 393	3.50 653	0.48 563	0.39 537	0.54 294	0.17 79	0.89 497	0.40 167	0.44 300	0.65 501	0.85 564	0.19 123	0.77 413	0.21 145	0.10 250	0.14 452	0.10 222	0.32 587	0.17 306	0.14 257

RP	0.67 515	0.82 520	1.94 416	0.43 524	0.44 566	0.65 477	0.45 542	0.89 497	0.82 572	0.66 533	0.92 585	0.99 603	0.76 582	1.55 513	0.66 498	0.25 601	0.18 530	0.23 585	0.20 512	0.31 514	0.22 436

ADCP+	0.94 603	1.12 610	3.14 634	0.34 402	0.39 537	1.06 615	0.79 629	0.89 497	0.80 564	0.66 533	0.67 506	0.85 564	1.55 653	0.93 433	4.55 681	0.13 424	0.11 375	0.16 510	0.15 424	0.26 471	0.25 487

DANet	0.80 574	0.65 448	2.21 483	1.19 658	0.48 590	0.74 534	1.25 662	0.89 497	1.53 650	0.89 602	0.71 536	0.96 596	0.56 512	1.83 565	0.96 547	0.18 537	0.16 498	0.19 558	0.16 446	0.26 471	0.29 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	0.61 481	0.72 475	1.66 272	0.37 462	0.27 391	0.67 489	0.47 553	0.89 497	0.71 494	0.78 577	0.70 532	0.81 548	0.53 500	1.70 538	0.76 522	0.21 570	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.20 371	0.21 421

Select-FE	0.65 505	0.67 457	2.76 592	0.49 565	0.55 605	0.79 561	0.16 67	0.90 503	0.53 310	0.84 595	0.55 405	0.91 583	0.75 580	0.57 337	1.16 583	0.11 331	0.18 530	0.11 298	0.49 635	0.14 222	0.31 542

z-mn7	0.80 574	1.52 651	2.62 569	0.36 438	0.28 406	1.01 609	0.48 557	0.90 503	1.29 638	0.69 545	1.35 633	0.85 564	0.59 527	2.03 596	1.09 572	0.14 469	0.12 408	0.14 460	0.12 338	0.32 523	0.20 408

SMFormer	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.49 435	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.15 245	0.16 331

tta	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.49 435	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.11 142

qqq1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.14 222	0.11 142

fff1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.14 222	0.11 142

CRFU-Net	0.56 447	0.38 280	1.86 375	0.46 550	0.26 378	0.82 572	0.36 481	0.90 503	0.49 267	0.62 505	0.59 434	0.78 536	1.35 642	1.00 443	0.48 430	0.15 489	0.14 452	0.17 531	0.10 230	0.19 355	0.14 257

psmg	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.27 201	0.21 275	0.75 540	0.36 481	0.90 503	0.61 387	0.59 475	0.59 434	0.63 445	0.37 365	0.43 241	0.38 364	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.13 193	0.11 142

UDG	0.77 566	1.23 629	2.15 472	0.67 622	0.59 614	0.78 557	0.38 497	0.90 503	0.70 484	0.61 494	0.69 522	1.01 607	0.67 559	1.02 445	0.73 518	0.45 635	0.34 619	0.87 657	0.51 639	0.67 639	0.46 609

ADLNet	0.60 473	0.71 471	1.95 419	0.35 418	0.34 491	0.67 489	0.34 466	0.90 503	0.74 523	0.68 543	0.62 462	0.80 545	0.45 448	1.78 552	0.64 495	0.14 469	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.29 495	0.21 421

ARAFT	0.60 473	1.23 629	3.10 630	0.28 232	0.16 131	0.64 463	0.36 481	0.90 503	0.67 463	0.61 494	0.49 343	0.55 399	0.31 321	1.24 474	0.32 313	0.10 250	0.08 183	0.14 460	0.13 371	0.37 572	0.21 421

psm_up	0.57 454	0.61 420	1.83 362	0.35 418	0.30 432	0.64 463	0.37 490	0.90 503	0.68 465	0.59 475	0.55 405	0.68 483	0.54 503	1.91 584	0.46 415	0.16 510	0.15 480	0.16 510	0.15 424	0.23 419	0.13 230

UGAM-zero	0.63 493	0.39 292	2.49 544	0.30 287	0.49 591	0.67 489	0.19 111	0.91 515	0.45 226	0.77 575	0.45 299	1.16 632	0.82 591	2.05 599	0.29 268	0.09 144	0.15 480	0.09 161	0.44 625	0.11 141	0.22 436

GASNet	0.73 552	1.47 649	3.04 624	0.47 555	0.33 478	0.57 343	0.34 466	0.91 515	0.75 537	0.58 461	0.58 431	0.74 518	0.55 508	2.03 596	0.65 497	0.21 570	0.15 480	0.19 558	0.17 466	0.51 624	0.28 513

SA	0.50 384	0.75 489	1.95 419	0.31 314	0.61 623	0.57 343	0.31 429	0.91 515	0.73 519	0.42 287	0.62 462	0.38 282	0.47 472	0.68 385	0.29 268	0.09 144	0.09 273	0.13 423	0.32 587	0.30 506	0.10 116

APVNet	0.70 531	0.67 457	2.71 582	0.38 479	0.36 513	0.85 581	0.43 523	0.91 515	0.68 465	0.55 423	0.69 522	0.75 524	0.55 508	2.31 619	0.78 526	0.17 525	0.17 518	0.24 592	0.19 499	0.33 532	0.23 461

AnyNet_C32	1.00 612	1.33 643	2.53 552	0.49 565	0.54 602	1.15 629	1.14 657	0.91 515	0.89 592	1.11 624	0.95 593	0.87 573	0.93 608	1.50 507	4.07 676	0.21 570	0.20 554	0.25 597	0.24 533	0.38 579	0.33 560

NVstereo2D	0.58 459	0.40 300	2.03 445	0.35 418	0.35 504	0.69 507	0.39 503	0.91 515	0.80 564	0.47 322	0.53 383	0.67 476	0.46 463	1.99 594	0.48 430	0.19 552	0.11 375	0.17 531	0.13 371	0.25 450	0.25 487

LSM	3.31 682	1.11 609	5.29 674	9.40 698	30.65 717	0.84 577	1.12 656	0.91 515	1.22 632	1.36 646	2.19 656	0.93 589	0.83 592	1.66 532	0.90 539	0.21 570	0.31 613	0.24 592	0.28 556	0.39 589	6.33 698

iResNetv2_ROB	0.59 467	1.43 647	2.96 616	0.40 501	0.22 305	0.58 360	0.28 384	0.91 515	0.73 519	0.57 443	0.63 476	0.60 436	0.41 407	0.74 404	0.35 345	0.11 331	0.08 183	0.10 222	0.07 105	0.43 605	0.17 352

MSMD_ROB	1.34 639	0.96 571	2.38 518	0.39 489	0.32 463	1.96 660	0.62 601	0.91 515	1.43 645	2.94 682	2.60 666	4.77 685	1.95 665	2.43 635	1.33 601	0.29 616	0.26 597	0.32 617	0.32 587	0.30 506	0.30 533

test_sample5	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.92 524	0.65 439	0.53 392	0.59 434	0.45 341	0.36 352	1.87 573	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

test_sample3	0.50 384	0.41 310	1.88 382	0.32 343	0.19 245	0.57 343	0.25 316	0.92 524	0.64 425	0.52 381	0.49 343	0.47 361	0.35 345	1.79 556	0.37 357	0.13 424	0.10 322	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.16 331

DualNet	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.92 524	0.65 439	0.54 405	0.62 462	0.45 341	0.36 352	1.87 573	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

Wz-Net-MNSev	0.65 505	0.97 579	2.19 481	0.36 438	0.33 478	0.90 593	0.60 592	0.92 524	0.81 571	0.75 568	0.72 541	0.73 512	0.65 552	1.39 486	0.71 511	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.24 436	0.18 372

FINET	0.65 505	0.95 568	3.06 626	0.35 418	0.40 547	0.58 360	0.48 557	0.92 524	1.10 623	0.57 443	0.68 513	0.47 361	0.44 444	1.15 464	0.60 482	0.23 587	0.21 563	0.17 531	0.15 424	0.26 471	0.25 487

DIP-Stereo	0.37 221	0.34 246	1.50 242	0.27 201	0.18 209	0.63 449	0.17 79	0.92 524	0.53 310	0.49 352	0.48 326	0.30 238	0.30 311	0.39 217	0.30 288	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.12 187
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ADCL	0.99 608	0.79 509	2.43 530	0.39 489	0.32 463	1.50 642	1.90 679	0.92 524	0.97 605	1.26 642	1.27 624	1.00 605	1.42 648	1.14 462	3.31 667	0.17 525	0.14 452	0.22 578	0.21 518	0.30 506	0.22 436

AdaStereo	0.44 302	0.38 280	1.79 346	0.34 402	0.20 261	0.57 343	0.28 384	0.92 524	0.69 474	0.52 381	0.55 405	0.61 439	0.33 334	0.48 294	0.39 375	0.17 525	0.08 183	0.17 531	0.11 298	0.18 334	0.12 187
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.
zh-mn7	0.80 574	1.54 652	3.00 622	0.35 418	0.27 391	0.72 521	0.41 512	0.93 532	1.11 625	1.00 615	1.28 625	0.75 524	0.57 518	1.87 573	1.18 586	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.26 471	0.21 421

DualNet (step1)	0.59 467	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.11 456	0.38 364	0.61 645	0.14 452	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

test_sample9	0.94 603	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.91 584	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

test_sample7	0.47 349	0.33 228	1.49 239	0.34 402	0.20 261	0.51 258	0.30 416	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.11 456	0.38 364	0.17 525	0.14 452	0.16 510	0.15 424	0.19 355	0.18 372

test_sample4	0.50 384	0.42 318	1.88 382	0.32 343	0.19 245	0.56 325	0.26 339	0.93 532	0.65 439	0.54 405	0.54 395	0.45 341	0.36 352	1.79 556	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

LL-Strereo	0.72 543	1.29 636	2.49 544	0.36 438	0.45 577	0.55 309	0.32 452	0.93 532	0.71 494	0.67 537	0.58 431	0.85 564	0.79 587	2.67 654	0.46 415	0.10 250	0.18 530	0.14 460	0.12 338	0.40 594	0.42 603

edge stereo	0.81 582	0.73 482	3.30 646	0.37 462	1.21 665	0.62 431	0.39 503	0.93 532	0.79 561	0.80 581	0.88 580	1.14 629	0.71 568	2.18 612	0.71 511	0.21 570	0.20 554	0.26 600	0.18 479	0.38 579	0.26 497

NOSS_ROB	0.64 497	0.65 448	1.62 264	0.46 550	0.25 360	0.67 489	0.30 416	0.93 532	0.77 552	0.59 475	0.57 425	0.77 532	0.38 374	2.78 659	0.44 409	0.23 587	0.24 581	0.28 604	0.26 547	0.27 482	0.39 591

WCMA_ROB	1.12 620	0.83 525	2.66 575	0.58 605	0.34 491	1.17 631	0.71 620	0.93 532	0.94 601	1.74 659	2.63 668	3.09 671	1.71 660	1.70 538	1.84 628	0.26 605	0.21 563	0.20 567	0.21 518	0.28 488	0.43 604

DStereoO	0.99 608	0.66 455	1.67 274	0.75 628	0.99 652	0.73 528	1.33 666	0.94 541	0.91 595	0.70 551	1.06 612	0.75 524	1.75 662	0.95 436	2.39 650	1.20 673	0.41 638	0.48 639	0.59 655	0.85 652	0.60 630

ITSA-stereo	0.48 355	0.33 228	1.20 162	0.33 369	0.18 209	0.60 391	0.29 408	0.94 541	0.80 564	0.50 359	0.49 343	0.53 388	0.59 527	1.25 475	0.64 495	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	0.18 334	0.23 461

test_sample6	0.52 415	0.44 334	1.81 353	0.33 369	0.18 209	0.55 309	0.27 364	0.94 541	0.66 454	0.54 405	0.62 462	0.47 361	0.36 352	1.97 590	0.38 364	0.14 469	0.10 322	0.13 423	0.13 371	0.17 306	0.16 331

ssnet_v2	0.55 439	0.60 415	1.86 375	0.32 343	0.22 305	0.72 521	0.44 534	0.94 541	0.74 523	0.63 514	0.54 395	0.81 548	0.47 472	0.77 413	0.70 508	0.16 510	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.30 506	0.30 533

Sa-1000	0.51 401	0.72 475	1.90 394	0.31 314	0.60 619	0.60 391	0.31 429	0.94 541	0.71 494	0.52 381	0.83 566	0.42 317	0.33 334	0.68 385	0.28 254	0.10 250	0.09 273	0.13 423	0.29 562	0.29 495	0.10 116

S-Stereo	0.80 574	0.69 464	3.89 659	0.39 489	0.37 525	0.69 507	0.70 619	0.94 541	0.98 608	0.62 505	0.91 583	0.83 555	0.60 531	2.37 623	0.66 498	0.18 537	0.21 563	0.17 531	0.18 479	0.30 506	0.35 567

RGC	0.71 540	0.97 579	2.18 479	0.44 531	0.44 566	0.73 528	0.40 506	0.94 541	0.71 494	0.71 556	1.04 610	1.01 607	0.71 568	1.74 545	0.70 508	0.23 587	0.18 530	0.28 604	0.26 547	0.29 495	0.27 505

stereogan	0.69 527	0.51 376	2.44 532	0.39 489	0.39 537	1.01 609	0.41 512	0.94 541	0.92 599	0.73 563	0.85 573	1.15 630	0.69 564	1.57 518	0.53 453	0.19 552	0.18 530	0.20 567	0.16 446	0.36 564	0.24 475

ADCMid	0.96 607	1.32 641	2.74 590	0.38 479	0.35 504	0.99 605	0.58 588	0.94 541	0.86 581	1.23 638	1.01 602	1.01 607	1.00 616	1.05 449	3.97 674	0.21 570	0.19 543	0.42 632	0.32 587	0.40 594	0.29 520

RYNet	0.70 531	0.56 404	2.25 495	0.35 418	0.41 556	0.86 583	0.43 523	0.94 541	0.82 572	0.62 505	0.53 383	0.91 583	0.60 531	2.70 655	1.00 557	0.14 469	0.11 375	0.16 510	0.14 399	0.25 450	0.27 505

HSM	0.62 486	0.76 490	1.72 290	0.30 287	0.29 415	0.64 463	0.28 384	0.94 541	0.62 405	0.58 461	0.57 425	1.40 644	0.64 550	2.59 648	0.42 394	0.11 331	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.11 142

StereoDRNet	0.64 497	0.88 542	2.35 513	0.41 509	0.45 577	0.73 528	0.47 553	0.94 541	0.74 523	0.75 568	0.54 395	0.74 518	0.47 472	1.70 538	0.72 515	0.15 489	0.14 452	0.15 491	0.14 399	0.20 371	0.19 389

LALA_ROB	0.60 473	0.76 490	1.69 278	0.36 438	0.29 415	0.79 561	0.55 577	0.94 541	0.77 552	0.81 587	0.67 506	0.94 593	0.49 488	0.99 440	0.73 518	0.21 570	0.15 480	0.20 567	0.18 479	0.23 419	0.21 421

SGM-Forest	1.04 616	0.42 318	3.59 655	0.41 509	0.32 463	1.05 614	1.32 665	0.94 541	0.83 575	1.16 628	2.23 659	1.03 611	1.39 646	2.49 641	2.35 648	0.21 570	0.21 563	0.20 567	0.19 499	0.23 419	0.32 551
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
test_sample8	1.12 620	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.95 555	0.61 387	1.18 636	0.56 417	2.53 666	1.31 638	1.91 584	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

anonymity	0.80 574	0.66 455	1.29 181	0.59 610	0.75 635	0.67 489	0.52 565	0.95 555	0.71 494	0.94 610	0.70 532	0.67 476	0.87 600	0.71 398	1.35 602	0.64 648	0.62 656	0.58 645	1.44 684	0.60 635	0.65 635

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 614	1.67 659	2.32 505	0.47 555	0.39 537	1.47 639	0.95 641	0.95 555	0.91 595	0.84 595	0.94 591	1.05 616	0.60 531	2.95 665	0.72 515	0.41 631	0.72 669	0.32 617	0.55 644	0.74 644	1.22 673

FADNet_RVC	0.81 582	1.14 615	2.42 526	0.30 287	0.24 340	0.71 515	0.24 294	0.95 555	0.61 387	0.44 300	0.56 417	0.59 429	0.42 425	1.52 510	0.68 504	0.94 661	0.96 677	0.28 604	1.00 676	0.90 654	1.36 676

iResNet_ROB	0.50 384	1.15 619	1.73 293	0.31 314	0.21 275	0.58 360	0.22 220	0.95 555	0.82 572	0.58 461	0.62 462	0.57 419	0.39 388	0.84 424	0.40 383	0.11 331	0.08 183	0.09 161	0.06 20	0.21 387	0.13 230

zh-sn7	0.89 596	1.73 665	3.09 629	0.39 489	0.30 432	0.82 572	0.63 604	0.96 560	0.87 584	0.79 579	1.12 616	0.84 560	0.87 600	2.42 632	1.63 617	0.16 510	0.17 518	0.16 510	0.16 446	0.34 544	0.29 520

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 531	0.65 448	3.45 651	0.50 569	0.60 619	0.75 540	0.23 259	0.96 560	0.60 370	0.76 571	1.30 628	0.81 548	0.60 531	0.57 337	0.82 533	0.10 250	0.16 498	0.11 298	0.43 624	0.31 514	0.22 436

AASNet	0.56 447	1.03 599	2.34 510	0.37 462	0.33 478	0.65 477	0.29 408	0.96 560	0.73 519	0.54 405	0.60 450	0.55 399	0.38 374	0.59 347	0.58 478	0.14 469	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.43 605	0.24 475

STrans-v2	0.67 515	0.56 404	2.64 572	0.27 201	0.23 325	0.57 343	0.33 461	0.96 560	0.69 474	0.92 607	0.85 573	0.89 579	0.93 608	1.83 565	1.21 591	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.09 190	0.11 141	0.12 187

SFCPSM	0.46 333	0.24 94	2.35 513	0.27 201	0.27 391	0.70 513	0.32 452	0.96 560	0.63 417	0.49 352	0.52 371	0.43 321	0.36 352	0.52 319	0.43 403	0.12 392	0.09 273	0.12 362	0.16 446	0.16 282	0.12 187

RTSC	0.72 543	1.00 590	2.22 487	0.40 501	0.29 415	0.82 572	0.31 429	0.96 560	1.10 623	0.92 607	0.81 561	0.78 536	0.58 524	1.23 471	1.55 614	0.18 537	0.17 518	0.14 460	0.17 466	0.43 605	0.30 533

CBMV_ROB	0.76 562	0.42 318	2.68 577	0.33 369	0.22 305	0.74 534	0.47 553	0.96 560	0.76 547	1.04 620	0.96 594	0.88 577	0.93 608	2.06 600	1.19 588	0.22 583	0.24 581	0.27 601	0.25 539	0.25 450	0.28 513

DispFullNet	1.67 655	2.10 681	5.22 672	1.53 667	8.90 692	0.86 583	0.31 429	0.96 560	0.96 604	1.37 649	1.01 602	1.13 627	1.98 666	1.51 508	0.91 540	0.54 641	0.31 613	1.18 670	0.63 659	1.13 663	0.80 648

pmcnn	1.32 637	1.05 601	2.77 595	0.74 627	1.43 668	0.72 521	0.56 582	0.96 560	0.91 595	0.99 614	2.92 674	6.01 690	0.70 566	2.38 626	3.32 668	0.13 424	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.34 544	0.22 436

pcwnet_v2	0.64 497	0.49 365	4.41 668	0.32 343	0.27 391	0.60 391	0.25 316	0.97 569	0.88 588	0.59 475	0.70 532	0.63 445	0.55 508	0.66 381	0.37 357	0.17 525	0.15 480	0.15 491	0.14 399	0.21 387	0.23 461

DGSMNet	2.89 676	0.63 436	3.18 639	3.43 691	4.17 689	2.57 676	6.98 698	0.97 569	0.83 575	0.56 432	1.86 648	0.79 541	0.62 545	1.64 530	1.39 605	4.61 694	5.01 699	5.17 699	4.71 699	4.44 696	4.19 695

FAT-Stereo	0.70 531	0.54 393	2.88 605	0.36 438	0.29 415	0.62 431	0.54 573	0.97 569	0.87 584	0.76 571	0.92 585	0.94 593	0.80 588	1.84 570	0.57 473	0.18 537	0.19 543	0.17 531	0.16 446	0.22 404	0.25 487

GANetREF_RVC	0.75 558	1.15 619	2.46 535	0.47 555	0.26 378	0.83 575	0.61 596	0.97 569	0.89 592	0.62 505	0.61 457	0.72 508	0.59 527	2.42 632	0.55 461	0.32 622	0.25 594	0.36 623	0.24 533	0.39 589	0.31 542
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
AIO-Stereo-zeroshot	0.61 481	0.61 420	3.35 650	0.33 369	0.58 612	0.66 483	0.20 138	0.98 573	0.55 330	0.73 563	0.52 371	0.99 603	0.65 552	0.58 341	0.29 268	0.10 250	0.16 498	0.10 222	0.41 621	0.29 495	0.20 408

Ntro	1.00 612	1.68 661	2.80 599	0.95 645	0.85 641	1.06 615	0.53 569	0.98 573	0.90 594	0.62 505	0.76 552	0.93 589	0.66 557	1.66 532	0.98 551	0.99 664	0.45 640	0.75 655	0.40 618	1.19 665	0.75 643

Wz-Net-SNSev	0.76 562	1.32 641	3.11 632	0.40 501	0.31 453	0.71 515	0.60 592	0.98 573	0.87 584	0.67 537	0.83 566	0.96 596	0.60 531	1.67 534	0.97 548	0.16 510	0.15 480	0.16 510	0.17 466	0.36 564	0.24 475

NINENet	0.50 384	0.33 228	1.69 278	0.55 596	0.25 360	0.91 595	0.23 259	0.98 573	0.71 494	0.53 392	0.55 405	0.66 466	0.30 311	1.22 469	0.32 313	0.15 489	0.13 433	0.16 510	0.11 298	0.16 282	0.13 230

Consistency-Raft	0.88 594	0.93 559	3.23 644	0.99 648	0.64 626	0.77 552	0.55 577	0.98 573	0.97 605	0.61 494	1.03 607	0.65 459	1.05 621	0.79 418	1.38 604	0.44 633	0.46 642	0.51 642	0.58 653	0.65 637	0.47 611

ccnet	0.71 540	0.41 310	1.59 256	0.40 501	0.45 577	1.06 615	0.55 577	0.98 573	0.71 494	0.88 600	0.97 596	0.82 553	0.88 604	1.68 535	0.94 544	0.32 622	0.26 597	0.32 617	0.27 552	0.34 544	0.30 533

PS-NSSS	0.63 493	1.00 590	1.81 353	0.30 287	0.31 453	0.63 449	0.34 466	0.98 573	0.69 474	0.54 405	0.74 546	0.51 380	0.41 407	2.43 635	0.48 430	0.24 596	0.17 518	0.27 601	0.18 479	0.27 482	0.21 421

MFMNet_re	0.92 600	1.28 635	2.53 552	0.82 637	0.76 638	0.90 593	0.75 625	0.98 573	1.04 614	1.03 618	1.05 611	0.84 560	0.94 611	0.83 422	0.72 515	0.68 650	0.60 654	0.63 649	0.60 656	0.77 648	0.74 641

NaN_ROB	1.14 623	0.94 561	2.96 616	0.53 584	0.56 608	1.13 627	0.99 644	0.98 573	1.00 609	1.09 623	0.87 577	0.77 532	1.06 623	5.90 688	2.72 655	0.16 510	0.23 577	0.16 510	0.24 533	0.22 404	0.36 575

PWC_ROB	0.70 531	0.94 561	1.88 382	0.39 489	0.39 537	0.62 431	0.30 416	0.98 573	0.94 601	0.91 606	1.29 627	0.77 532	0.62 545	1.62 529	1.03 565	0.18 537	0.11 375	0.18 551	0.13 371	0.51 624	0.22 436

PWCDC_ROB	0.72 543	1.06 603	2.09 455	0.47 555	0.36 513	0.78 557	0.26 339	0.98 573	1.34 641	0.61 494	2.07 651	0.64 454	0.61 540	0.83 422	0.71 511	0.31 621	0.14 452	0.15 491	0.12 338	0.60 635	0.21 421

CBMV	0.71 540	0.76 490	2.64 572	0.33 369	0.20 261	0.78 557	0.79 629	0.98 573	0.78 556	0.85 599	0.71 536	0.86 571	1.10 626	1.46 498	0.62 487	0.18 537	0.20 554	0.21 575	0.19 499	0.25 450	0.33 560
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RT-IGEV	0.66 510	0.25 108	2.11 460	0.56 598	0.46 585	0.62 431	0.54 573	0.99 585	0.75 537	0.79 579	0.93 589	0.85 564	0.78 586	0.59 347	1.64 619	0.12 392	0.16 498	0.11 298	0.47 630	0.28 488	0.30 533

CoDeX	0.52 415	0.43 323	2.25 495	0.29 266	0.26 378	0.61 411	0.32 452	0.99 585	0.68 465	0.48 340	0.55 405	0.52 386	0.40 396	1.60 525	0.35 345	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.13 193	0.12 187

mmx	0.72 543	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.99 585	0.76 547	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.13 424	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.15 299

xxx	0.72 543	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.99 585	0.76 547	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.13 424	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.15 299

otaku	1.03 615	1.68 661	2.72 584	0.95 645	0.73 634	1.03 612	0.59 590	0.99 585	0.86 581	0.69 545	1.61 641	0.98 600	0.64 550	1.46 498	1.14 579	0.95 662	0.46 642	0.72 654	0.40 618	1.24 669	0.78 647

RAFT + AFF	0.64 497	1.20 626	1.95 419	0.34 402	0.33 478	0.67 489	0.52 565	0.99 585	0.74 523	0.53 392	0.58 431	0.57 419	0.80 588	1.76 548	0.51 446	0.12 392	0.27 604	0.15 491	0.14 399	0.43 605	0.29 520

Syn2CoEx	0.70 531	1.07 606	2.74 590	0.43 524	0.30 432	0.64 463	0.42 516	0.99 585	0.78 556	0.62 505	0.78 557	0.74 518	0.72 571	1.92 588	0.61 485	0.20 562	0.17 518	0.19 558	0.15 424	0.29 495	0.22 436

NCC-stereo	0.79 572	0.94 561	2.42 526	0.59 610	0.45 577	1.90 657	0.46 545	0.99 585	0.72 504	0.64 524	0.84 569	0.91 583	0.73 574	1.80 560	1.00 557	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 581	0.24 436	0.22 436

Abc-Net	0.79 572	0.94 561	2.42 526	0.59 610	0.45 577	1.90 657	0.46 545	0.99 585	0.72 504	0.64 524	0.84 569	0.91 583	0.73 574	1.80 560	1.00 557	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 581	0.24 436	0.22 436
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
w-ln-seven	0.74 555	1.05 601	2.54 558	0.37 462	0.34 491	1.03 612	0.47 553	1.00 594	1.08 620	0.90 604	0.85 573	0.85 564	0.57 518	1.37 484	1.26 596	0.14 469	0.13 433	0.16 510	0.15 424	0.31 514	0.20 408

BUS	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.30 287	0.21 275	0.91 595	0.23 259	1.00 594	0.61 387	0.63 514	0.53 383	0.66 466	0.30 311	0.43 241	0.32 313	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

BSDual-CNN	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.30 287	0.21 275	0.76 544	0.31 429	1.00 594	0.61 387	0.63 514	0.53 383	0.63 445	0.37 365	0.43 241	0.38 364	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

hknet	0.47 349	0.29 180	1.70 282	0.30 287	0.24 340	0.76 544	0.31 429	1.00 594	0.64 425	0.63 514	0.53 383	0.80 545	0.38 374	0.77 413	0.37 357	0.11 331	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

WZ-Net	0.92 600	1.31 638	3.76 656	0.41 509	0.36 513	0.86 583	0.71 620	1.00 594	1.06 618	0.82 592	0.92 585	1.06 618	1.05 621	2.16 611	1.61 616	0.19 552	0.13 433	0.15 491	0.16 446	0.32 523	0.28 513

GEStereo_RVC	0.54 427	0.87 538	1.95 419	0.47 555	0.25 360	0.62 431	0.37 490	1.00 594	0.74 523	0.53 392	0.54 395	0.59 429	0.44 444	1.10 453	0.46 415	0.15 489	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.26 471	0.19 389

XQC	0.73 552	0.98 583	2.39 520	0.46 550	0.35 504	0.81 569	0.46 545	1.00 594	1.00 609	0.80 581	0.69 522	0.88 577	0.74 579	1.32 478	1.20 589	0.24 596	0.16 498	0.23 585	0.20 512	0.41 597	0.33 560

NVStereoNet_ROB	1.16 627	0.95 568	2.54 558	0.58 605	0.55 605	0.78 557	0.63 604	1.00 594	1.08 620	1.03 618	4.07 686	1.48 647	1.22 633	2.88 664	1.27 597	0.50 638	0.46 642	0.54 643	0.62 657	0.50 622	0.63 634
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_xeample	0.72 543	0.21 37	1.36 201	0.27 201	0.17 162	0.59 379	0.28 384	1.01 602	0.70 484	0.55 423	0.67 506	0.44 332	0.39 388	1.88 581	5.17 684	0.12 392	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.13 193	0.15 299

Nwc_Net	0.68 522	0.83 525	2.53 552	0.41 509	0.39 537	0.77 552	0.38 497	1.01 602	0.70 484	0.60 485	0.99 599	0.98 600	0.68 562	1.41 490	0.63 489	0.23 587	0.15 480	0.23 585	0.25 539	0.23 419	0.18 372

SAMSARA	0.91 598	0.97 579	2.22 487	0.80 633	0.58 612	1.32 634	1.31 664	1.01 602	0.94 601	1.36 646	0.87 577	1.38 643	0.90 606	1.72 542	1.02 563	0.24 596	0.30 612	0.22 578	0.25 539	0.36 564	0.35 567

IPLGR	0.54 427	0.56 404	2.68 577	0.36 438	0.18 209	0.62 431	0.54 573	1.02 605	0.64 425	0.73 563	0.46 307	0.47 361	0.45 448	1.12 459	0.29 268	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.09 190	0.19 355	0.12 187

LMCR-Stereo	0.52 415	0.71 471	2.39 520	0.40 501	0.21 275	0.74 534	0.31 429	1.02 605	0.64 425	0.61 494	0.63 476	0.39 288	0.51 493	0.62 360	0.42 394	0.19 552	0.09 273	0.12 362	0.09 190	0.23 419	0.12 187

222	0.78 570	0.23 76	1.23 168	0.28 232	0.18 209	0.62 431	0.24 294	1.02 605	0.70 484	0.58 461	0.66 503	0.46 353	0.42 425	1.80 560	6.53 691	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.17 352

xxxx	0.70 531	0.21 37	1.33 191	0.28 232	0.18 209	0.63 449	0.24 294	1.02 605	0.69 474	0.50 359	0.62 462	0.58 426	0.38 374	1.47 505	5.21 685	0.13 424	0.12 408	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.15 299

AF-Net	0.69 527	0.92 553	2.21 483	0.41 509	0.40 547	0.68 501	0.40 506	1.02 605	0.86 581	0.69 545	1.03 607	1.04 614	0.84 595	1.19 466	0.78 526	0.22 583	0.14 452	0.25 597	0.17 466	0.30 506	0.18 372

SHD	0.72 543	0.77 499	2.36 516	0.45 545	0.40 547	0.71 515	0.32 452	1.02 605	1.25 634	1.07 621	0.84 569	0.90 581	0.73 574	1.09 452	0.98 551	0.21 570	0.18 530	0.20 567	0.21 518	0.32 523	0.31 542

DRN-Test	0.64 497	0.43 323	2.44 532	0.39 489	0.44 566	0.80 568	0.41 512	1.02 605	0.78 556	0.80 581	0.63 476	0.69 490	0.56 512	1.79 556	0.69 506	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	0.18 334	0.17 352

1111x	0.74 555	0.21 37	1.93 406	0.31 314	0.17 162	0.63 449	0.32 452	1.03 612	0.74 523	0.52 381	0.62 462	0.57 419	0.47 472	2.38 626	4.25 679	0.12 392	0.14 452	0.11 298	0.12 338	0.12 158	0.14 257

HBP-ISP	0.76 562	1.30 637	3.19 640	0.35 418	0.26 378	0.85 581	0.54 573	1.03 612	0.72 504	0.80 581	0.69 522	0.68 483	0.83 592	2.04 598	0.44 409	0.23 587	0.24 581	0.29 611	0.25 539	0.28 488	0.24 475

RTS	1.21 630	1.31 638	6.39 681	0.52 578	0.51 597	1.61 646	0.79 629	1.03 612	1.37 643	1.13 625	1.30 628	1.10 624	0.85 596	2.65 651	2.08 637	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 605	0.32 551

RTSA	1.21 630	1.31 638	6.39 681	0.52 578	0.51 597	1.61 646	0.79 629	1.03 612	1.37 643	1.13 625	1.30 628	1.10 624	0.85 596	2.65 651	2.08 637	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 605	0.32 551

AnyNet_C01	1.14 623	1.49 650	4.23 667	0.54 589	0.53 600	1.51 643	1.37 668	1.04 616	1.07 619	1.17 634	1.33 631	1.15 630	1.08 624	1.61 528	2.74 656	0.25 601	0.22 569	0.28 604	0.24 533	0.48 617	0.40 597

SPS-STEREO	1.07 618	1.13 613	2.88 605	0.65 620	0.69 631	0.99 605	0.68 613	1.05 617	0.87 584	1.36 646	1.23 622	1.46 646	0.94 611	1.87 573	1.72 623	0.66 649	0.61 655	0.58 645	0.57 650	0.65 637	0.77 646
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Selective-IGEV-i16pb	0.86 590	0.33 228	6.08 679	0.32 343	0.21 275	1.08 622	0.68 613	1.06 618	0.92 599	0.43 293	0.76 552	0.66 466	0.46 463	2.31 619	0.50 440	0.23 587	0.25 594	0.14 460	0.19 499	0.26 471	0.24 475

ACVNet-4b	1.93 660	1.85 671	4.10 665	1.07 650	0.86 642	1.15 629	0.53 569	1.06 618	1.12 626	0.64 524	1.09 614	1.99 657	0.70 566	2.20 613	9.86 699	5.62 696	0.41 638	1.03 668	0.55 644	1.86 681	0.85 652

Wz-Net-TNSev	0.91 598	1.73 665	3.08 627	0.36 438	0.31 453	1.00 608	0.71 620	1.06 618	0.97 605	0.71 556	0.72 541	1.09 622	0.87 600	2.42 632	1.59 615	0.20 562	0.20 554	0.16 510	0.20 512	0.44 613	0.35 567

test_xeample3	0.46 333	0.34 246	2.99 621	0.37 462	0.16 131	0.49 234	0.33 461	1.06 618	0.44 211	0.25 172	0.23 107	0.24 164	0.25 225	0.49 304	0.56 469	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.40 618	0.17 306	0.26 497

ADCS	1.05 617	1.36 646	2.98 620	0.42 520	0.36 513	0.96 601	0.81 633	1.06 618	1.12 626	1.25 639	0.97 596	1.08 620	0.90 606	1.25 475	4.86 683	0.21 570	0.21 563	0.22 578	0.23 531	0.36 564	0.38 585

CC-Net-ROB	0.85 589	1.15 619	2.13 466	0.88 639	0.38 531	0.88 591	0.44 534	1.06 618	0.79 561	0.58 461	0.69 522	0.65 459	0.50 491	2.74 658	0.51 446	0.93 659	0.39 635	0.87 657	0.29 562	0.54 629	0.54 620

rrr	0.46 333	0.34 246	3.08 627	0.27 201	0.16 131	0.45 176	0.28 384	1.09 624	0.51 285	0.24 152	0.21 74	0.26 194	0.25 225	0.64 365	0.52 449	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.29 562	0.16 282	0.25 487

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 384	0.33 228	0.93 114	0.26 177	0.22 305	0.46 196	0.20 138	1.10 625	1.34 641	3.16 684	0.32 218	0.22 131	0.20 136	0.30 118	0.22 169	0.10 250	0.09 273	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.19 389

FCDSN-DC	1.29 636	0.54 393	2.50 548	0.47 555	0.41 556	1.12 625	0.60 592	1.10 625	1.27 636	2.23 669	2.87 671	3.67 676	3.12 680	2.39 629	1.69 621	0.30 619	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.35 557	0.38 585
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FBW_ROB	0.83 586	0.77 499	1.77 322	0.44 531	0.30 432	0.87 587	0.46 545	1.10 625	0.91 595	0.81 587	0.75 549	1.01 607	0.61 540	3.66 678	1.23 593	0.26 605	0.23 577	0.36 623	0.25 539	0.27 482	0.62 632

SANet	1.20 629	1.21 627	3.33 649	0.38 479	0.27 391	1.73 654	0.85 635	1.10 625	2.49 677	1.16 628	1.83 647	1.72 653	1.50 652	2.37 623	2.84 658	0.18 537	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.32 523	0.32 551

EAI-Stereo	0.78 570	0.25 108	1.67 274	0.54 589	0.59 614	1.95 659	2.05 681	1.11 629	0.64 425	0.95 612	1.49 638	0.50 377	0.67 559	0.59 347	1.44 609	0.09 144	0.19 543	0.09 161	0.49 635	0.13 193	0.22 436

iRaft-Stereo_20w	0.58 459	0.39 292	1.96 428	0.45 545	0.32 463	0.92 597	0.57 586	1.14 630	0.56 342	0.81 587	0.40 273	0.55 399	0.69 564	0.65 376	1.04 566	0.09 144	0.16 498	0.09 161	0.36 608	0.17 306	0.25 487

DeepPrunerF	0.86 590	0.86 535	2.91 613	0.45 545	0.50 592	0.64 463	0.48 557	1.14 630	2.64 679	0.63 514	0.61 457	0.65 459	0.62 545	2.21 614	1.31 599	0.23 587	0.19 543	0.30 612	0.28 556	0.36 564	0.25 487

PDISCO_ROB	0.75 558	1.06 603	2.11 460	0.64 618	0.59 614	1.13 627	0.43 523	1.14 630	1.05 615	0.64 524	0.71 536	0.96 596	0.61 540	1.21 467	0.76 522	0.37 630	0.18 530	0.27 601	0.24 533	0.56 631	0.32 551

PVD	0.90 597	0.85 532	2.15 472	0.53 584	0.50 592	0.99 605	0.56 582	1.15 633	1.64 654	1.41 652	1.41 637	1.11 626	1.13 629	1.35 482	1.31 599	0.26 605	0.28 607	0.28 604	0.26 547	0.37 572	0.49 615

RainbowNet	1.15 625	1.78 667	2.72 584	1.12 656	0.91 646	1.06 615	0.76 627	1.16 634	1.13 628	0.75 568	0.97 596	1.09 622	0.80 588	1.60 525	1.21 591	1.17 671	1.26 681	1.01 667	0.57 650	1.13 663	0.88 657

DStereoSA	2.12 664	0.98 583	2.80 599	1.25 660	2.23 682	1.97 662	4.62 695	1.22 635	2.54 678	1.16 628	3.84 685	1.00 605	4.05 684	2.07 602	5.29 686	0.93 659	1.48 684	0.48 639	1.51 686	0.95 658	1.95 687

MultiAttention	2.38 668	0.50 373	1.93 406	1.80 674	2.56 685	10.86 695	2.30 684	1.22 635	0.80 564	0.62 505	1.16 619	1.13 627	0.56 512	16.09 706	1.18 586	0.20 562	0.09 273	0.43 635	1.62 687	0.94 656	1.58 682

CSAN	1.25 634	1.12 610	3.04 624	0.51 574	0.37 525	1.06 615	1.15 658	1.22 635	1.08 620	1.17 634	1.91 649	1.04 614	1.31 638	5.96 689	2.43 651	0.26 605	0.22 569	0.24 592	0.24 533	0.31 514	0.30 533

MFN_U_SF_RVC	1.55 653	2.39 689	3.16 636	0.65 620	0.41 556	1.12 625	0.46 545	1.23 638	1.33 640	1.61 657	1.20 620	1.43 645	0.98 615	1.76 548	1.97 631	1.90 685	1.80 685	1.98 689	2.15 691	1.63 677	1.77 685

ACVNet_1	1.33 638	1.91 676	4.03 663	1.09 653	0.88 643	1.19 633	0.66 607	1.24 639	1.17 629	0.94 610	0.96 594	3.09 671	1.04 620	2.37 623	1.11 576	1.04 666	0.48 648	1.03 668	0.48 633	1.12 662	0.83 649

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 639	1.70 663	2.50 548	0.56 598	0.40 547	2.15 669	0.99 644	1.24 639	1.26 635	1.02 617	1.10 615	1.29 638	0.88 604	3.10 669	1.08 570	1.66 682	0.83 673	0.68 652	0.88 671	1.57 676	1.80 686

HSM-Net_RVC	0.67 515	0.34 246	2.23 491	0.26 177	0.19 245	0.67 489	0.29 408	1.26 641	0.69 474	0.72 559	0.70 532	0.78 536	0.42 425	3.77 679	0.41 391	0.13 424	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.12 158	0.11 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSNet	0.86 590	0.60 415	2.34 510	0.58 605	0.36 513	1.07 620	0.75 625	1.30 642	1.05 615	0.70 551	0.68 513	0.94 593	1.29 635	2.08 604	1.82 627	0.26 605	0.23 577	0.16 510	0.17 466	0.48 617	0.40 597

MDST_ROB	1.17 628	0.42 318	3.87 658	0.54 589	0.44 566	4.11 686	0.58 588	1.31 643	0.84 578	2.12 663	1.12 616	0.98 600	0.71 568	4.24 683	0.99 556	0.16 510	0.14 452	0.19 558	0.17 466	0.18 334	0.35 567

NLCSM	0.46 333	0.37 268	0.72 71	0.29 266	0.36 513	0.49 234	0.27 364	1.33 644	1.59 653	0.29 219	0.29 176	0.29 230	0.31 321	1.44 492	0.35 345	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.10 230	0.35 557	0.14 257

MeshStereo	1.21 630	1.15 619	3.01 623	0.34 402	0.28 406	1.10 624	0.69 616	1.35 645	1.01 611	2.71 678	2.41 662	2.96 669	1.45 649	2.80 661	1.40 607	0.22 583	0.22 569	0.22 578	0.19 499	0.50 622	0.26 497
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
IGEV-RUCA	2.28 666	0.30 197	1.15 150	0.40 501	1.86 680	2.06 667	1.90 679	1.36 646	1.80 663	3.70 686	3.76 683	5.02 686	8.19 695	2.12 609	1.63 617	0.25 601	0.76 670	2.72 693	1.91 689	2.39 686	2.36 691

IPLG	0.69 527	0.84 527	2.43 530	0.35 418	0.21 275	1.65 650	0.61 596	1.36 646	0.58 357	1.39 650	0.51 356	0.37 273	0.87 600	1.41 490	0.36 350	0.09 144	0.07 76	0.14 460	0.12 338	0.32 523	0.11 142

SGM+DAISY	1.83 658	1.43 647	3.81 657	0.87 638	1.01 654	2.38 674	2.53 688	1.36 646	1.75 659	2.92 681	3.22 678	2.65 667	2.93 675	2.22 617	3.10 662	0.72 652	0.69 665	0.63 649	0.62 657	0.77 648	0.98 660

MADNet+	1.36 641	1.93 678	5.95 677	0.81 636	0.59 614	1.57 645	1.09 653	1.39 649	1.22 632	0.84 595	1.01 602	1.25 636	1.12 628	3.19 670	2.36 649	0.45 635	0.47 645	0.38 629	0.34 595	0.59 632	0.57 626

NLSM1	0.39 249	0.24 94	0.56 17	0.27 201	0.40 547	0.49 234	0.21 180	1.44 650	1.64 654	0.25 172	0.33 228	0.25 179	0.26 245	0.40 223	0.32 313	0.10 250	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.22 404	0.13 230

ETE_ROB	0.60 473	0.71 471	1.55 251	0.37 462	0.25 360	0.69 507	0.51 562	1.47 651	0.70 484	0.80 581	0.69 522	0.85 564	0.49 488	1.36 483	0.58 478	0.16 510	0.13 433	0.19 558	0.16 446	0.21 387	0.23 461

ELAS_RVC	1.37 643	0.78 507	3.21 642	0.55 596	0.50 592	1.49 641	2.48 687	1.48 652	1.71 658	2.13 666	2.09 652	2.07 658	2.56 673	1.90 583	2.02 634	0.35 627	0.36 622	0.37 627	0.34 595	0.49 620	0.47 611
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 647	1.81 668	3.23 644	1.08 651	0.92 647	1.32 634	0.85 635	1.49 653	1.69 656	1.19 637	1.73 645	2.13 659	1.03 619	2.50 642	1.40 607	0.91 658	0.53 650	1.00 666	0.55 644	2.11 683	0.85 652

PWCK	1.49 650	1.90 675	3.22 643	1.09 653	0.54 602	1.71 652	1.73 677	1.49 653	1.53 650	1.44 654	1.80 646	1.82 654	1.30 637	3.34 673	1.76 625	1.07 668	0.56 652	0.97 665	0.58 653	1.38 675	0.65 635

SGM_RVC	1.89 659	0.92 553	2.50 548	0.96 647	0.93 648	1.63 648	1.37 668	1.52 655	12.43 697	1.85 660	1.69 644	2.40 665	1.74 661	2.81 662	1.71 622	0.53 639	0.47 645	0.42 632	0.47 630	0.74 644	0.74 641
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MonStereo1	1.98 662	1.01 594	1.78 326	1.19 658	1.04 656	3.58 681	0.61 596	1.53 656	1.93 667	1.39 650	3.37 680	2.23 662	10.80 698	2.84 663	1.25 595	1.04 666	0.38 628	0.96 664	0.57 650	1.10 661	1.00 667

JetBlue	1.78 656	1.63 655	3.92 660	0.73 625	1.21 665	4.38 687	3.35 690	1.59 657	1.20 631	1.26 642	1.52 640	2.37 663	1.88 664	3.23 671	3.00 659	0.53 639	0.47 645	0.48 639	0.49 635	1.29 671	0.97 659

MIPNet	0.83 586	0.81 516	2.40 523	0.61 615	0.18 209	1.48 640	1.39 670	1.60 658	0.74 523	1.94 661	0.85 573	0.73 512	1.68 658	0.87 431	0.31 300	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.32 587	0.25 450	0.12 187

ELAS	1.39 644	0.79 509	2.86 603	0.53 584	0.50 592	2.81 677	2.20 683	1.61 659	1.50 649	2.28 671	2.35 660	1.82 654	2.13 667	1.73 543	2.22 643	0.35 627	0.37 624	0.35 621	0.35 599	0.49 620	0.47 611
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN	1.49 650	0.59 413	2.88 605	0.44 531	0.39 537	1.97 662	0.66 607	1.67 660	1.70 657	2.72 679	2.89 672	4.22 679	2.97 677	2.55 646	2.19 642	0.29 616	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.32 523	0.39 591

WQFJA1	0.42 284	0.24 94	0.53 11	0.26 177	0.38 531	0.48 217	0.23 259	1.72 661	2.07 670	0.25 172	0.25 134	0.28 218	0.27 266	0.32 140	0.34 333	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.13 230

NLMM	0.42 284	0.24 94	0.53 11	0.26 177	0.38 531	0.48 217	0.23 259	1.72 661	2.06 669	0.25 172	0.25 134	0.28 218	0.27 266	0.32 140	0.34 333	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.13 230

WQFJX	0.42 284	0.25 108	0.55 14	0.26 177	0.39 537	0.47 206	0.23 259	1.76 663	1.82 664	0.26 190	0.26 147	0.28 218	0.28 283	0.42 237	0.32 313	0.10 250	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.24 436	0.16 331

IMH-64-1	1.39 644	1.64 657	1.86 375	1.36 662	1.11 660	1.39 637	1.19 660	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 657	1.53 648	1.38 644	1.98 591	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 660

IMH-64	1.39 644	1.64 657	1.86 375	1.36 662	1.11 660	1.39 637	1.19 660	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 657	1.53 648	1.38 644	1.98 591	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 660

TRStereo	0.53 421	0.76 490	2.38 518	0.42 520	0.29 415	0.69 507	0.23 259	1.81 666	0.55 330	0.36 251	0.32 218	0.47 361	0.40 396	0.46 275	0.25 220	0.12 392	0.11 375	0.11 298	0.41 621	0.13 193	0.32 551

WAO-6	1.58 654	1.54 652	2.32 505	1.14 657	1.00 653	2.30 672	1.03 650	1.82 667	2.85 681	1.25 639	2.61 667	2.20 660	1.56 654	2.47 640	1.99 633	0.95 662	0.67 659	1.19 673	0.83 669	1.08 660	0.88 657

WAO-7	1.48 649	1.63 655	2.49 544	0.93 643	0.75 635	1.72 653	1.10 654	1.84 668	1.96 668	1.43 653	2.54 664	1.97 656	1.61 656	3.06 667	2.08 637	0.69 651	0.66 658	0.94 662	0.74 664	0.80 650	0.69 638

FC-DCNN v2	1.54 652	0.58 410	2.80 599	0.44 531	0.39 537	2.05 666	0.66 607	1.90 669	1.84 665	2.79 680	2.97 675	4.41 683	3.07 678	2.65 651	2.30 647	0.29 616	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.32 523	0.38 585

SDNR	1.22 633	0.80 511	2.71 582	0.33 369	1.48 673	1.98 664	0.23 259	1.93 670	2.44 675	0.89 602	2.52 663	1.36 642	0.51 493	3.65 677	1.93 629	0.30 619	0.31 613	0.22 578	0.16 446	0.33 532	0.36 575

DStereoFS	2.23 665	2.10 681	2.47 540	1.61 669	1.88 681	3.81 682	2.06 682	1.95 671	3.33 683	2.38 673	3.31 679	2.37 663	4.92 686	2.45 637	3.27 665	1.03 665	1.27 683	0.55 644	1.04 677	0.70 641	2.05 688

Dean	1.79 657	1.83 669	3.92 660	1.29 661	1.07 659	1.55 644	1.00 647	1.95 671	2.33 673	1.47 655	4.19 687	4.26 682	1.33 641	2.21 614	1.48 611	1.14 670	0.68 663	1.18 670	0.74 664	1.24 669	0.98 660

NLMM1	0.46 333	0.27 138	0.53 11	0.27 201	0.38 531	0.49 234	0.24 294	1.97 673	2.38 674	0.28 213	0.27 156	0.26 194	0.25 225	0.47 287	0.31 300	0.10 250	0.11 375	0.10 222	0.09 190	0.23 419	0.15 299

WQFJX1	0.45 321	0.28 167	0.56 17	0.27 201	0.35 504	0.48 217	0.25 316	1.98 674	2.08 671	0.26 190	0.26 147	0.29 230	0.28 283	0.50 311	0.31 300	0.10 250	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.14 257

IMH	2.02 663	2.15 687	2.69 580	1.68 670	1.12 662	1.66 651	0.92 640	2.10 675	1.92 666	1.32 644	2.66 669	2.21 661	1.69 659	5.78 687	1.68 620	5.54 695	0.96 677	1.31 676	0.71 663	1.32 674	0.99 665

ktn	4.35 685	2.10 681	2.89 608	1.80 674	1.49 674	2.13 668	1.41 673	2.26 676	12.72 698	11.41 700	16.43 705	11.15 698	3.75 681	4.36 684	3.18 664	1.82 684	0.98 679	1.73 688	1.21 682	2.97 690	1.27 674

LVE	1.96 661	2.17 688	3.14 634	1.68 670	1.80 679	1.63 648	1.03 650	2.34 677	2.81 680	1.25 639	2.89 672	4.24 681	1.29 635	2.79 660	1.44 609	2.85 690	0.91 676	1.18 670	1.46 685	1.23 668	1.10 670

UNDER WATER-64	2.47 669	1.89 674	4.86 670	1.82 677	1.44 670	3.18 679	1.57 676	2.62 678	5.64 688	2.05 662	2.13 654	4.13 678	3.76 682	2.62 649	3.42 670	1.47 679	0.85 674	1.57 684	1.07 679	1.82 680	1.49 678

MADNet++	2.79 673	2.11 684	2.97 619	2.49 684	2.28 683	2.95 678	2.31 685	2.67 679	2.47 676	3.03 683	3.13 677	2.70 668	2.92 674	4.10 681	4.48 680	2.68 689	2.24 693	3.04 696	2.44 693	2.37 685	2.34 690

LE_ROB	4.43 686	1.35 645	9.38 688	2.79 687	3.93 687	2.43 675	3.46 692	2.68 680	11.19 695	11.66 701	4.73 689	5.26 687	10.46 697	4.50 685	9.49 696	0.82 657	0.69 665	1.34 677	0.98 675	0.75 646	0.76 645

notaker	2.66 671	2.07 680	3.31 648	2.61 686	1.43 668	1.76 655	1.11 655	2.76 681	1.79 661	2.26 670	11.53 701	3.96 677	4.29 685	3.09 668	2.76 657	1.55 681	0.88 675	1.70 687	1.07 679	2.00 682	1.35 675

MSAF-DinoV2	3.10 680	1.86 673	10.68 693	3.61 692	0.30 432	3.34 680	0.82 634	2.81 682	1.79 661	0.80 581	0.87 577	1.56 651	1.10 626	26.49 721	1.96 630	0.17 525	0.13 433	0.19 558	1.63 688	0.92 655	0.99 665

JetRed	3.29 681	4.93 692	10.17 692	1.45 664	1.72 678	7.44 691	5.05 696	3.06 683	2.12 672	2.41 674	2.39 661	2.99 670	2.37 670	3.51 676	6.44 689	1.32 677	1.90 689	1.37 678	1.23 683	2.21 684	1.76 684

KSHMR	4.10 684	1.97 679	5.27 673	1.71 672	1.47 672	1.96 660	1.28 663	3.19 684	17.33 710	2.12 663	15.91 704	9.18 695	1.57 655	8.42 693	1.98 632	1.52 680	1.26 681	1.67 686	1.19 681	1.67 678	1.40 677

UNDER WATER	2.74 672	1.85 671	4.54 669	1.81 676	1.44 670	2.34 673	1.40 671	3.24 685	6.60 691	2.60 676	2.76 670	5.75 688	5.24 689	3.02 666	4.01 675	1.45 678	0.81 672	1.59 685	1.06 678	1.80 679	1.51 679

WAO-8	2.80 674	2.14 685	2.89 608	1.91 678	1.04 656	3.98 684	0.96 642	3.26 686	6.17 689	2.15 667	3.37 680	3.31 673	2.41 671	11.84 696	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 655

Venus	2.80 674	2.14 685	2.89 608	1.91 678	1.04 656	3.98 684	0.96 642	3.26 686	6.17 689	2.15 667	3.37 680	3.31 673	2.41 671	11.84 696	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 655

SGM-ForestM	2.98 678	1.70 663	3.52 654	0.67 622	0.47 588	5.18 689	3.36 691	3.30 688	2.86 682	4.44 687	3.79 684	9.80 696	5.50 690	6.29 690	6.52 690	0.27 610	0.36 622	0.24 592	0.27 552	0.38 579	0.58 628

HanzoNet	7.64 691	2.86 691	5.05 671	7.01 695	3.97 688	2.18 670	1.34 667	3.37 689	4.05 685	13.17 702	10.58 695	10.73 697	16.52 707	8.45 694	10.51 700	10.48 707	9.72 709	5.59 701	13.46 709	6.84 700	6.83 699

TorneroNet-64	2.65 670	1.83 669	3.30 646	1.46 665	1.20 664	3.89 683	0.99 644	3.51 690	6.71 692	2.56 675	4.60 688	4.22 679	3.85 683	3.33 672	3.14 663	1.19 672	0.65 657	1.39 679	0.79 668	3.31 691	1.15 671

TorneroNet	5.50 688	1.92 677	3.16 636	1.47 666	1.25 667	14.07 697	1.06 652	4.90 691	20.99 715	10.17 696	16.48 706	11.88 702	6.93 692	3.34 673	4.20 678	1.30 676	0.69 665	1.45 681	0.86 670	2.61 688	1.20 672

MANE	2.90 677	1.14 615	2.96 616	1.03 649	1.01 654	5.01 688	2.45 686	5.36 692	6.88 693	3.58 685	4.76 690	5.99 689	4.99 687	4.23 682	4.61 682	0.56 644	0.67 659	0.44 636	0.78 666	0.51 624	1.03 668

PML	23.15 709	16.83 704	7.78 684	5.49 693	9.93 695	51.13 724	104.50 726	5.76 693	13.62 703	37.30 726	105.93 726	30.86 723	23.50 714	12.07 698	7.87 694	6.30 698	2.12 692	6.32 704	2.43 692	10.44 705	2.90 692

DGTPSM_ROB	8.89 695	5.62 693	12.25 697	5.92 694	11.32 696	8.54 692	24.18 707	6.40 694	13.49 701	5.15 688	11.46 699	6.19 691	10.92 699	7.00 691	13.72 702	4.47 693	7.65 700	3.92 697	7.45 704	4.38 695	7.87 703

DPSMNet_ROB	9.48 697	5.64 694	13.01 701	8.82 696	11.82 697	8.54 692	24.20 708	6.41 695	13.65 704	5.32 690	11.47 700	6.33 692	10.92 699	7.69 692	13.89 703	7.25 705	8.19 704	5.06 698	7.78 705	5.31 698	8.26 704

light-stereo	8.15 693	2.75 690	9.83 691	12.24 701	9.63 694	19.16 707	0.44 534	6.84 696	3.57 684	13.44 703	22.94 720	23.04 713	1.65 657	17.20 710	7.61 693	3.06 691	2.25 694	0.42 632	0.52 642	4.07 694	2.31 689

TCMNet-wrong-test	5.51 689	6.62 695	6.20 680	13.02 705	11.90 698	7.14 690	5.53 697	6.99 697	1.44 646	2.65 677	3.10 676	8.37 694	5.95 691	4.75 686	6.05 688	3.07 692	0.98 679	2.38 692	1.99 690	6.62 699	5.43 697

DLNR_Zeroshot_test	13.43 703	19.94 707	23.55 710	121.61 724	35.03 719	0.46 196	0.15 42	8.02 698	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.76 409	0.29 268	6.42 699	0.26 597	0.09 161	0.38 612	50.13 724	0.18 372

DLNR-FE	13.43 703	20.01 708	23.53 709	121.73 725	33.87 718	0.46 196	0.15 42	8.09 699	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.75 405	0.29 268	6.68 700	0.26 597	0.09 161	0.38 612	50.82 725	0.18 372

tt	4.93 687	0.27 138	4.20 666	2.29 682	1.58 676	10.20 694	16.97 704	9.42 700	5.02 687	1.67 658	1.28 625	4.68 684	5.03 688	3.37 675	5.92 687	6.16 697	9.47 708	2.82 694	3.18 696	3.60 692	1.53 680

USTest	8.10 692	7.17 696	8.96 687	9.25 697	9.05 693	15.27 698	23.78 706	9.96 701	9.47 694	5.94 691	6.75 691	7.80 693	7.48 693	8.83 695	11.21 701	2.21 688	3.56 696	2.86 695	3.20 697	5.02 697	4.16 694

LRCNet_RVC	13.74 705	19.30 705	12.75 700	19.46 708	12.69 701	1.86 656	0.41 512	12.33 702	1.05 615	15.77 706	18.83 710	12.62 705	8.70 696	12.21 699	9.62 697	22.22 716	8.37 707	25.85 718	24.01 718	19.32 715	17.44 715

iinet-test	11.61 698	10.56 697	11.80 694	12.17 699	12.09 699	18.69 702	26.70 712	13.53 703	13.46 699	9.91 694	10.28 693	11.17 699	11.16 701	12.37 700	14.43 704	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 701	7.85 701

IINet	11.61 698	10.56 697	11.80 694	12.17 699	12.09 699	18.69 702	26.70 712	13.53 703	13.46 699	9.91 694	10.28 693	11.17 699	11.16 701	12.37 700	14.43 704	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 701	7.85 701

DPSimNet_ROB	17.97 706	20.20 712	24.98 714	17.62 706	15.92 705	21.53 713	21.00 705	13.70 705	15.61 708	23.89 722	14.69 702	22.87 711	24.58 722	12.70 703	14.56 706	18.48 715	12.91 710	20.21 716	12.05 707	17.76 706	14.17 708

Anonymous_1	22.91 708	11.20 700	12.13 696	12.75 702	26.28 716	19.43 709	27.92 714	14.08 706	13.61 702	14.96 705	10.58 695	11.26 701	11.19 703	12.55 702	14.57 707	38.28 723	7.88 703	34.96 721	63.99 723	89.57 726	10.94 707

Selective-IGEV-i1pa	9.22 696	12.57 703	9.49 690	2.20 680	1.49 674	16.83 701	8.03 699	14.34 707	11.26 696	10.52 697	15.24 703	14.52 706	11.94 706	18.22 711	9.78 698	7.79 706	3.09 695	5.20 700	2.49 694	2.46 687	6.90 700

BEATNet-Init1	12.10 700	11.19 699	27.29 720	2.99 688	3.51 686	21.84 714	11.10 700	14.34 707	13.83 705	20.34 711	20.33 711	26.35 722	20.03 709	19.06 712	14.80 708	1.74 683	1.81 686	2.05 690	2.49 694	3.69 693	3.12 693

DPSM_ROB	12.34 701	11.21 701	12.51 698	12.91 703	12.80 702	19.84 711	28.28 715	14.38 709	14.28 706	10.58 698	11.26 697	12.03 703	11.85 704	13.15 704	15.34 709	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 703	8.31 705

DPSM	12.34 701	11.21 701	12.51 698	12.91 703	12.80 702	19.84 711	28.28 715	14.38 709	14.28 706	10.58 698	11.26 697	12.03 703	11.85 704	13.15 704	15.34 709	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 703	8.31 705

HaxPig	19.86 707	22.40 713	22.34 708	17.95 707	17.95 706	11.77 696	11.89 701	16.02 711	15.89 709	21.10 712	21.41 712	18.74 710	18.39 708	20.08 713	19.69 711	23.63 720	23.22 719	24.06 717	23.69 717	23.00 716	23.95 717

MEDIAN_ROB	23.96 710	27.05 721	26.39 719	22.16 709	22.13 708	16.12 700	13.97 702	20.24 712	20.05 711	25.50 723	25.31 721	22.96 712	22.63 713	24.39 714	23.24 715	28.20 721	27.23 723	28.62 719	27.75 721	27.50 717	27.76 720

xxxxx1	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

tt_ll	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

ff	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

AVERAGE_ROB	26.93 718	30.34 722	29.27 721	25.82 710	25.34 709	19.48 710	15.17 703	23.55 716	23.00 718	28.45 724	27.87 722	26.25 721	25.86 723	26.96 723	25.55 716	31.30 722	30.07 724	31.76 720	30.81 722	30.79 721	30.93 721

RAFT-FEzeroshot	24.80 711	22.55 716	24.73 711	26.10 712	25.76 711	39.84 717	57.07 722	28.84 717	28.79 720	21.14 714	22.48 714	24.18 715	23.88 716	26.38 715	30.87 719	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 710	16.72 712

RAFT-FE	24.80 711	22.55 716	24.73 711	26.10 712	25.76 711	39.84 717	57.07 722	28.84 717	28.79 720	21.14 714	22.48 714	24.18 715	23.88 716	26.38 715	30.87 719	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 710	16.72 712

CasAABBNet	24.81 713	22.53 714	24.83 713	26.08 711	25.74 710	39.86 719	57.06 720	28.87 719	28.83 722	21.16 717	22.54 716	24.22 717	23.89 719	26.38 715	30.87 719	14.25 708	16.71 714	13.09 707	14.81 711	17.78 707	16.71 710

FlowAnything	24.85 714	22.54 715	25.10 715	26.11 714	25.76 711	39.86 719	57.00 718	28.89 720	28.87 723	21.31 719	22.68 719	24.22 717	23.87 715	26.39 718	30.89 723	14.26 709	16.78 718	13.10 711	14.90 716	17.78 707	16.69 709

Selective-RAFT-Error	24.87 716	22.59 719	25.14 716	26.13 716	25.82 715	39.93 722	57.03 719	28.97 721	28.95 724	21.21 718	22.65 718	24.25 719	23.98 721	26.43 719	30.83 718	14.27 712	16.71 714	13.10 711	14.82 712	17.82 712	16.76 714

LSM0	26.58 717	22.63 720	25.88 718	30.13 717	52.21 725	39.94 723	56.74 717	28.97 721	28.72 719	21.14 714	22.26 713	24.43 720	23.88 716	26.54 722	30.87 719	14.32 714	16.55 712	13.12 713	14.71 710	17.92 713	20.60 716

Hybrid-DGEV	24.86 715	22.58 718	25.22 717	26.11 714	25.76 711	39.92 721	57.06 720	29.03 723	29.01 725	21.12 713	22.64 717	24.13 714	23.91 720	26.46 720	30.82 717	14.27 712	16.70 713	13.09 707	14.83 715	17.78 707	16.71 710

RSGM-EC	41.56 722	31.72 723	19.92 706	51.66 721	47.86 723	38.70 715	61.61 724	33.83 724	22.80 716	23.45 720	29.29 723	43.76 724	35.31 724	66.76 724	70.17 725	66.40 725	37.60 725	48.67 722	25.68 719	48.86 722	27.21 718

acva	41.56 722	31.72 723	19.92 706	51.66 721	47.86 723	38.70 715	61.61 724	33.83 724	22.80 716	23.45 720	29.29 723	43.76 724	35.31 724	66.76 724	70.17 725	66.40 725	37.60 725	48.67 722	25.68 719	48.86 722	27.21 718

test_example2	115.39 725	123.23 726	94.57 724	115.52 723	123.55 726	101.63 725	114.33 727	53.41 726	99.48 727	134.90 727	135.05 727	85.83 727	85.11 727	111.32 726	106.15 727	152.55 727	205.26 727	99.78 727	114.96 727	140.96 727	110.20 726

Selective-IGEV-i16pa	47.65 724	67.17 725	7.20 683	2.47 683	2.32 684	116.02 726	1.42 674	90.41 727	82.69 726	32.69 725	90.10 725	60.10 726	84.41 726	129.53 727	52.52 724	50.16 724	15.10 711	18.00 715	9.63 706	0.94 656	40.09 725

ccccc		297.21 727		374.70 726	380.44 727	203.92 727		216.32 728		203.37 728		215.01 728		312.78 728		412.57 728	356.13 728	256.09 728	227.69 728	428.88 728

ASD4		19.65 706

Low-res two-view benchmark