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

PSi22a	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.15 4	0.17 9	0.18 13	0.28 13	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 50	0.17 19	0.23 1	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

Foundation-i32	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.13 1	0.15 3	0.19 25	0.27 6	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 59	0.19 40	0.24 2	0.21 39	0.13 100	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.09 1

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 75	0.20 121	0.16 6	0.22 92	0.21 1	0.23 23	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 61	0.10 9	0.09 18	0.14 149	0.13 220	0.10 3	0.11 57

PipStereo	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.14 2	0.19 25	0.28 13	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.29 125	0.19 40	0.27 9	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

PSi22b	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.15 3	0.18 13	0.27 6	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.31 142	0.20 60	0.26 5	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 75	0.23 211	0.16 6	0.19 25	0.21 1	0.23 23	0.24 53	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 94	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.15 197	0.14 257	0.10 3	0.10 6

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 7	0.29 54	0.31 33	0.21 149	0.19 17	0.19 25	0.30 16	0.20 14	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 19	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.10 6

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 7	0.26 22	0.31 33	0.17 27	0.24 50	0.17 3	0.27 6	0.15 3	0.18 9	0.19 17	0.22 50	0.14 2	0.32 49	0.19 5	0.13 100	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 7	0.28 42	0.34 85	0.17 27	0.24 50	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 9	0.14 2	0.23 59	0.15 8	0.32 49	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.10 3	0.10 6

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 7	0.28 42	0.34 85	0.16 12	0.26 79	0.17 3	0.31 20	0.15 3	0.19 12	0.15 4	0.23 59	0.15 8	0.32 49	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.10 3	0.10 6

FoundationStereo	0.18 4	0.15 42	0.26 22	0.31 33	0.17 27	0.23 42	0.20 41	0.24 5	0.16 6	0.19 12	0.16 8	0.21 41	0.19 40	0.27 9	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

LACA1	0.19 12	0.16 66	0.27 30	0.29 8	0.14 2	0.26 79	0.22 92	0.27 6	0.19 10	0.20 15	0.16 8	0.19 25	0.18 27	0.31 40	0.21 39	0.14 151	0.10 68	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

S2M2_XL	0.19 12	0.18 140	0.28 42	0.27 2	0.20 121	0.15 3	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 24	0.26 72	0.17 6	0.17 19	0.24 2	0.21 39	0.17 329	0.16 437	0.15 197	0.14 257	0.15 239	0.12 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 7	0.30 65	0.31 33	0.20 121	0.20 20	0.18 13	0.33 24	0.22 19	0.19 12	0.15 4	0.20 34	0.18 27	0.34 77	0.20 23	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.09 1

MGA	0.20 15	0.14 7	0.29 54	0.30 19	0.20 121	0.29 133	0.18 13	0.36 46	0.27 55	0.20 15	0.22 33	0.19 25	0.15 8	0.31 40	0.21 39	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

CAR	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.30 19	0.19 84	0.26 79	0.18 13	0.42 92	0.28 58	0.23 44	0.26 72	0.17 6	0.14 2	0.30 27	0.22 61	0.12 54	0.09 18	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

MSE-Stereo	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.30 19	0.19 84	0.26 79	0.18 13	0.42 92	0.28 58	0.20 15	0.26 72	0.17 6	0.14 2	0.31 40	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

monster-pro	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.17 6	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

DepthFocus	0.20 15	0.13 2	0.31 74	0.29 8	0.24 257	0.18 11	0.20 41	0.27 6	0.18 8	0.24 53	0.25 58	0.15 1	0.18 27	0.27 9	0.19 5	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.17 379	0.13 130	0.10 6

GeoVLM	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.28 116	0.19 25	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.29 125	0.21 74	0.30 27	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

Test_v1	0.20 15	0.14 7	0.23 2	0.29 8	0.18 49	0.24 50	0.21 67	0.41 84	0.32 100	0.21 24	0.22 33	0.17 6	0.18 27	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.10 6

MatchStereo	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.28 3	0.15 4	0.17 9	0.20 41	0.35 42	0.29 67	0.21 24	0.36 156	0.18 17	0.17 19	0.33 63	0.25 133	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 7	0.26 22	0.26 1	0.15 4	0.34 213	0.17 3	0.41 84	0.22 19	0.21 24	0.21 26	0.20 34	0.25 115	0.33 63	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.12 82	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.20 121	0.28 116	0.19 25	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.28 120	0.21 74	0.31 40	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

HiDET	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.30 19	0.19 84	0.24 50	0.19 25	0.39 58	0.27 55	0.21 24	0.23 40	0.27 114	0.17 19	0.32 49	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 7	0.24 6	0.31 33	0.17 27	0.29 133	0.20 41	0.40 76	0.24 29	0.23 44	0.21 26	0.26 101	0.21 74	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.12 266	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

MonStereo	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.18 17	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.14 7	0.29 54	0.34 85	0.19 84	0.18 11	0.21 67	0.34 38	0.24 29	0.25 63	0.34 144	0.22 50	0.27 147	0.28 13	0.22 61	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.17 6	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.17 27	0.20 20	0.17 3	0.43 98	0.24 29	0.23 44	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.46 179	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.10 3	0.12 120

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.33 75	0.17 27	0.38 257	0.18 13	0.32 21	0.22 19	0.25 63	0.16 8	0.25 92	0.17 19	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57

LGtest1	0.20 15	0.15 42	0.30 65	0.35 117	0.17 27	0.26 79	0.17 3	0.33 24	0.21 17	0.21 24	0.16 8	0.23 59	0.21 74	0.33 63	0.20 23	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

MonSter	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.18 17	0.15 8	0.39 115	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

dual_stereo	0.20 15	0.15 42	0.27 30	0.32 56	0.17 27	0.16 6	0.20 41	0.30 16	0.21 17	0.24 53	0.20 21	0.25 92	0.14 2	0.55 248	0.25 133	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

PointNet	0.21 35	0.15 42	0.27 30	0.32 56	0.19 84	0.29 133	0.24 119	0.27 6	0.28 58	0.16 3	0.24 51	0.29 125	0.19 40	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.10 6

LiteMatch*	0.21 35	0.15 42	0.33 95	0.31 33	0.23 211	0.24 50	0.21 67	0.33 24	0.33 108	0.21 24	0.19 17	0.24 79	0.21 74	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.12 120

LACA3	0.21 35	0.18 140	0.27 30	0.29 8	0.15 4	0.32 184	0.25 140	0.30 16	0.22 19	0.24 53	0.21 26	0.21 41	0.22 88	0.45 169	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.09 1

LACA2	0.21 35	0.16 66	0.28 42	0.30 19	0.15 4	0.29 133	0.29 218	0.32 21	0.23 23	0.22 38	0.23 40	0.28 120	0.20 60	0.35 84	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.10 1	0.09 7	0.13 130	0.10 6

BridgeDepth	0.21 35	0.15 42	0.27 30	0.35 117	0.14 2	0.38 257	0.26 164	0.30 16	0.23 23	0.18 9	0.19 17	0.28 120	0.30 213	0.32 49	0.22 61	0.11 31	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.11 57
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.21 35	0.16 66	0.29 54	0.34 85	0.19 84	0.23 42	0.18 13	0.43 98	0.35 125	0.23 44	0.22 33	0.19 25	0.18 27	0.29 20	0.23 89	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.11 57

4.5_new	0.21 35	0.20 227	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.24 50	0.26 164	0.34 38	0.29 67	0.33 148	0.29 101	0.19 25	0.19 40	0.30 27	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 42	0.11 138	0.14 183	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 35	0.20 227	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.24 50	0.26 164	0.34 38	0.29 67	0.33 148	0.29 101	0.19 25	0.19 40	0.30 27	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 42	0.11 138	0.14 183	0.10 6

IGEV	0.21 35	0.13 2	0.25 7	0.31 33	0.20 121	0.22 30	0.19 25	0.42 92	0.30 80	0.22 38	0.34 144	0.20 34	0.15 8	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.10 6

LCMNet	0.22 44	0.14 7	0.26 22	0.30 19	0.20 121	0.26 79	0.19 25	0.40 76	0.45 212	0.21 24	0.21 26	0.27 114	0.18 27	0.38 109	0.24 110	0.12 54	0.12 266	0.11 3	0.09 7	0.09 1	0.11 57

asda	0.22 44	0.19 183	0.31 74	0.32 56	0.18 49	0.24 50	0.23 112	0.38 55	0.29 67	0.28 103	0.24 51	0.18 17	0.23 99	0.41 131	0.22 61	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

asd	0.22 44	0.18 140	0.31 74	0.32 56	0.18 49	0.26 79	0.22 92	0.37 52	0.25 36	0.32 141	0.23 40	0.19 25	0.23 99	0.46 179	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

4.25_new	0.22 44	0.22 300	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 165	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 135	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4.5w_new	0.22 44	0.22 300	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 165	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 135	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 44	0.22 300	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 165	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 135	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4w-stereo	0.22 44	0.19 183	0.33 95	0.31 33	0.18 49	0.29 133	0.20 41	0.33 24	0.23 23	0.33 148	0.24 51	0.21 41	0.28 168	0.42 142	0.23 89	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

2.5w	0.22 44	0.18 140	0.34 112	0.32 56	0.18 49	0.31 165	0.27 178	0.33 24	0.24 29	0.29 115	0.35 150	0.18 17	0.19 40	0.41 131	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

2.75w_new	0.22 44	0.18 140	0.30 65	0.29 8	0.18 49	0.23 42	0.33 305	0.37 52	0.29 67	0.36 171	0.27 81	0.18 17	0.25 115	0.37 99	0.24 110	0.11 31	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

monsters	0.22 44	0.14 7	0.28 42	0.32 56	0.19 84	0.24 50	0.19 25	0.46 127	0.34 115	0.37 176	0.30 112	0.16 3	0.20 60	0.45 169	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

111111	0.22 44	0.15 42	0.29 54	0.37 185	0.23 211	0.21 28	0.19 25	0.46 127	0.29 67	0.20 15	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.44 160	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.12 82	0.12 120

LG-G_1	0.22 44	0.14 7	0.31 74	0.34 85	0.16 12	0.52 359	0.17 3	0.36 46	0.20 14	0.21 24	0.22 33	0.26 101	0.19 40	0.37 99	0.20 23	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.11 57

LG-G	0.22 44	0.14 7	0.31 74	0.34 85	0.16 12	0.52 359	0.17 3	0.36 46	0.20 14	0.21 24	0.22 33	0.26 101	0.19 40	0.37 99	0.20 23	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.11 57

SGD-Stereo	0.22 44	0.16 66	0.28 42	0.32 56	0.16 12	0.28 116	0.20 41	0.39 58	0.29 67	0.25 63	0.29 101	0.21 41	0.27 147	0.38 109	0.27 182	0.16 281	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.11 57

StereoAnything_RVC	0.22 44	0.85 637	0.41 223	0.28 3	0.16 12	0.23 42	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 74	0.32 49	0.19 5	0.16 281	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.16 302	0.10 6

IGEV-Stereo++	0.22 44	0.16 66	0.29 54	0.38 210	0.20 121	0.22 30	0.18 13	0.44 107	0.36 131	0.23 44	0.29 101	0.24 79	0.17 19	0.28 13	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 60	0.16 66	0.41 223	0.34 85	0.18 49	0.23 42	0.25 140	0.46 127	0.25 36	0.27 89	0.27 81	0.22 50	0.30 213	0.33 63	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

aanet-new-16k	0.23 60	0.17 94	0.38 187	0.37 185	0.17 27	0.26 79	0.18 13	0.44 107	0.38 147	0.28 103	0.24 51	0.25 92	0.26 135	0.31 40	0.22 61	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 60	0.15 42	0.30 65	0.36 155	0.19 84	0.25 71	0.25 140	0.45 115	0.39 157	0.26 74	0.43 187	0.23 59	0.27 147	0.26 5	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 60	0.17 94	0.39 199	0.34 85	0.18 49	0.25 71	0.24 119	0.47 142	0.28 58	0.24 53	0.35 150	0.20 34	0.25 115	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.13 180

DispViT+	0.23 60	0.15 42	0.29 54	0.30 19	0.18 49	0.18 11	0.20 41	0.61 228	0.45 212	0.29 115	0.26 72	0.23 59	0.18 27	0.47 192	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.10 1	0.08 1	0.10 3	0.11 57

AdaDepth	0.23 60	0.18 140	0.36 156	0.38 210	0.19 84	0.33 200	0.22 92	0.35 42	0.24 29	0.22 38	0.21 26	0.20 34	0.19 40	0.59 284	0.21 39	0.10 9	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.13 180

qwe	0.23 60	0.18 140	0.30 65	0.31 33	0.18 49	0.29 133	0.22 92	0.39 58	0.33 108	0.37 176	0.30 112	0.20 34	0.22 88	0.45 169	0.22 61	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

2.25w	0.23 60	0.19 183	0.35 132	0.31 33	0.18 49	0.30 148	0.18 13	0.34 38	0.32 100	0.33 148	0.37 162	0.20 34	0.25 115	0.47 192	0.25 133	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.10 66	0.10 3	0.12 120

3.75w	0.23 60	0.17 94	0.33 95	0.32 56	0.19 84	0.42 306	0.24 119	0.36 46	0.26 43	0.33 148	0.28 91	0.17 6	0.25 115	0.38 109	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 60	0.18 140	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.27 100	0.22 92	0.39 58	0.30 80	0.33 148	0.27 81	0.24 79	0.29 188	0.52 233	0.25 133	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

2w_stereo	0.23 60	0.19 183	0.33 95	0.33 75	0.17 27	0.28 116	0.37 375	0.40 76	0.36 131	0.33 148	0.33 133	0.17 6	0.21 74	0.30 27	0.23 89	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.11 57

monsterstereo	0.23 60	0.15 42	0.28 42	0.35 117	0.19 84	0.22 30	0.20 41	0.38 55	0.37 142	0.34 161	0.40 176	0.19 25	0.19 40	0.46 179	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.09 1

GREAT-IGEV	0.23 60	0.15 42	0.33 95	0.30 19	0.23 211	0.20 20	0.26 164	0.35 42	0.34 115	0.21 24	0.31 119	0.22 50	0.21 74	0.50 217	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.12 120
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.23 60	0.16 66	0.29 54	0.34 85	0.20 121	0.59 411	0.20 41	0.32 21	0.31 89	0.23 44	0.19 17	0.18 17	0.18 27	0.42 142	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.12 120

aanet-new-90k	0.24 74	0.17 94	0.60 428	0.35 117	0.18 49	0.33 200	0.27 178	0.40 76	0.28 58	0.20 15	0.25 58	0.21 41	0.35 266	0.48 202	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.14 183	0.09 1

aanet-new-70k	0.24 74	0.16 66	0.50 331	0.36 155	0.17 27	0.38 257	0.25 140	0.40 76	0.26 43	0.23 44	0.31 119	0.24 79	0.34 251	0.45 169	0.18 2	0.10 9	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.10 6

aanet-new-40k	0.24 74	0.17 94	0.52 362	0.35 117	0.18 49	0.37 250	0.21 67	0.39 58	0.26 43	0.25 63	0.28 91	0.26 101	0.34 251	0.25 4	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.10 6

aanet-new-36k	0.24 74	0.17 94	0.35 132	0.36 155	0.17 27	0.34 213	0.24 119	0.43 98	0.30 80	0.26 74	0.24 51	0.25 92	0.35 266	0.44 160	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 74	0.17 94	0.44 262	0.35 117	0.16 12	0.25 71	0.25 140	0.46 127	0.38 147	0.26 74	0.27 81	0.24 79	0.34 251	0.29 20	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

aanet-32k-new	0.24 74	0.17 94	0.35 132	0.37 185	0.18 49	0.25 71	0.27 178	0.35 42	0.31 89	0.28 103	0.30 112	0.23 59	0.34 251	0.43 150	0.19 5	0.14 151	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.15 239	0.10 6

aanet-new-32k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.38 257	0.21 67	0.43 98	0.26 43	0.28 103	0.23 40	0.34 167	0.34 251	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-30k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.38 257	0.21 67	0.43 98	0.26 43	0.28 103	0.23 40	0.34 167	0.34 251	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-28k	0.24 74	0.18 140	0.48 309	0.36 155	0.17 27	0.32 184	0.23 112	0.38 55	0.28 58	0.28 103	0.23 40	0.29 125	0.33 242	0.31 40	0.22 61	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.16 302	0.13 180

aanet-new-24k	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.36 155	0.18 49	0.39 272	0.24 119	0.39 58	0.31 89	0.30 125	0.28 91	0.26 101	0.31 223	0.31 40	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.11 57

aanet-new-22k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.30 148	0.19 25	0.48 147	0.42 189	0.26 74	0.24 51	0.26 101	0.29 188	0.33 63	0.23 89	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 74	0.15 42	0.35 132	0.34 85	0.19 84	0.20 20	0.33 305	0.53 177	0.43 201	0.26 74	0.33 133	0.19 25	0.29 188	0.29 20	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.10 6

Foundation-i1c-attn	0.24 74	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.35 221	0.27 178	0.49 149	0.29 67	0.30 125	0.35 150	0.41 224	0.30 213	0.35 84	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.11 57

WQFJA1++	0.24 74	0.16 66	0.30 65	0.31 33	0.21 149	0.34 213	0.17 3	0.39 58	0.18 8	0.26 74	0.30 112	0.29 125	0.28 168	0.41 131	0.23 89	0.16 281	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.31 549	0.12 120

GEAStereo	0.24 74	0.16 66	0.31 74	0.35 117	0.26 328	0.35 221	0.29 218	0.46 127	0.30 80	0.27 89	0.29 101	0.24 79	0.20 60	0.33 63	0.22 61	0.18 372	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 180

GSStereo	0.24 74	0.16 66	0.31 74	0.35 117	0.26 328	0.35 221	0.29 218	0.50 158	0.29 67	0.30 125	0.29 101	0.23 59	0.20 60	0.33 63	0.22 61	0.16 281	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 180

Zero-FE251	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.20 121	0.44 322	0.19 25	0.40 76	0.26 43	0.28 103	0.30 112	0.38 198	0.24 107	0.33 63	0.23 89	0.15 230	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.11 57

3.25w_new	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.31 33	0.18 49	0.43 311	0.20 41	0.39 58	0.32 100	0.39 197	0.29 101	0.23 59	0.27 147	0.43 150	0.23 89	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

3.25w	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.31 33	0.18 49	0.43 311	0.20 41	0.39 58	0.32 100	0.39 197	0.29 101	0.23 59	0.27 147	0.43 150	0.23 89	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.40 284	0.21 149	0.18 11	0.21 67	0.36 46	0.27 55	0.30 125	0.52 235	0.28 120	0.28 168	0.27 9	0.24 110	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.14 226

AIO_rvc	0.24 74	0.17 94	0.37 176	0.35 117	0.20 121	0.26 79	0.33 305	0.45 115	0.23 23	0.26 74	0.25 58	0.33 160	0.15 8	0.55 248	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

AIO_test	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.35 117	0.21 149	0.31 165	0.38 393	0.45 115	0.26 43	0.26 74	0.28 91	0.32 151	0.21 74	0.40 124	0.26 158	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.11 57

TS12	0.25 96	0.15 42	0.31 74	0.38 210	0.17 27	0.32 184	0.25 140	0.45 115	0.24 29	0.32 141	0.51 225	0.25 92	0.27 147	0.41 131	0.31 254	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.12 120

aanet-new-60k	0.25 96	0.17 94	0.60 428	0.37 185	0.17 27	0.38 257	0.24 119	0.39 58	0.31 89	0.24 53	0.25 58	0.26 101	0.31 223	0.45 169	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-78k	0.25 96	0.17 94	0.69 475	0.36 155	0.17 27	0.26 79	0.28 199	0.39 58	0.30 80	0.22 38	0.29 101	0.23 59	0.36 280	0.43 150	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.10 6

aanet-new-12k	0.25 96	0.19 183	0.49 319	0.41 315	0.18 49	0.32 184	0.22 92	0.45 115	0.38 147	0.28 103	0.23 40	0.23 59	0.36 280	0.30 27	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.14 149	0.11 138	0.16 302	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 96	0.15 42	0.32 88	0.35 117	0.21 149	0.43 311	0.24 119	0.46 127	0.36 131	0.28 103	0.35 150	0.37 190	0.34 251	0.29 20	0.26 158	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.11 27	0.10 6

Foundation-i1b	0.25 96	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.16 12	0.40 281	0.28 199	0.53 177	0.26 43	0.32 141	0.33 133	0.42 232	0.29 188	0.37 99	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.11 27	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 96	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.40 281	0.29 218	0.53 177	0.28 58	0.36 171	0.36 156	0.43 244	0.30 213	0.36 94	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

LiteMatch	0.25 96	0.18 140	0.25 7	0.38 210	0.20 121	0.28 116	0.27 178	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.28 120	0.43 333	0.30 27	0.47 413	0.17 329	0.10 68	0.15 197	0.13 220	0.15 239	0.15 267

Selective-IGEV-i32	0.25 96	0.18 140	0.37 176	0.37 185	0.20 121	0.27 100	0.25 140	0.59 216	0.25 36	0.27 89	0.26 72	0.34 167	0.18 27	0.62 326	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

VIP-Stereo	0.25 96	0.18 140	0.33 95	0.32 56	0.21 149	0.63 431	0.19 25	0.33 24	0.38 147	0.24 53	0.31 119	0.27 114	0.19 40	0.49 212	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.12 82	0.10 6

gasm-f	0.25 96	0.17 94	0.30 65	0.35 117	0.26 328	0.25 71	0.36 360	0.46 127	0.30 80	0.27 89	0.35 150	0.24 79	0.30 213	0.37 99	0.24 110	0.18 372	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.15 239	0.13 180

MSCF	0.25 96	0.17 94	0.36 156	0.41 315	0.21 149	0.20 20	0.31 268	0.47 142	0.32 100	0.37 176	0.33 133	0.23 59	0.34 251	0.37 99	0.23 89	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.13 180

3w_stereo	0.25 96	0.20 227	0.40 213	0.33 75	0.17 27	0.32 184	0.41 446	0.42 92	0.39 157	0.33 148	0.28 91	0.16 3	0.29 188	0.35 84	0.22 61	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.12 120

1w_stereo	0.25 96	0.15 42	0.31 74	0.35 117	0.18 49	0.32 184	0.41 446	0.41 84	0.44 207	0.32 141	0.39 172	0.17 6	0.27 147	0.46 179	0.24 110	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

LG-Stereo	0.25 96	0.18 140	0.43 256	0.40 284	0.20 121	0.22 30	0.26 164	0.33 24	0.39 157	0.27 89	0.45 194	0.22 50	0.16 17	0.38 109	0.28 205	0.11 31	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.13 130	0.10 6

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 96	0.32 497	0.25 7	0.52 546	0.20 121	0.29 133	0.22 92	0.44 107	0.38 147	0.27 89	0.25 58	0.24 79	0.29 188	0.46 179	0.23 89	0.14 151	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.14 183	0.11 57

HUF	0.25 96	0.17 94	0.38 187	0.33 75	0.19 84	0.25 71	0.39 411	0.53 177	0.36 131	0.26 74	0.23 40	0.33 160	0.27 147	0.36 94	0.25 133	0.14 151	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.12 120

GIP-stereo	0.25 96	0.19 183	0.32 88	0.38 210	0.25 289	0.26 79	0.20 41	0.50 158	0.41 182	0.25 63	0.39 172	0.35 179	0.20 60	0.33 63	0.22 61	0.16 281	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.12 120

RAStereo	0.25 96	0.17 94	0.33 95	0.40 284	0.21 149	0.24 50	0.26 164	0.45 115	0.46 220	0.23 44	0.34 144	0.30 138	0.19 40	0.34 77	0.26 158	0.15 230	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.14 183	0.11 57

IGEV-Stereo+	0.25 96	0.15 42	0.28 42	0.32 56	0.19 84	0.13 1	0.17 3	0.29 15	0.30 80	0.22 38	0.15 4	0.22 50	0.22 88	0.42 142	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.15 239	1.09 663

IGEV++	0.25 96	0.17 94	0.35 132	0.40 284	0.23 211	0.24 50	0.23 112	0.56 199	0.24 29	0.29 115	0.36 156	0.30 138	0.22 88	0.33 63	0.29 222	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.13 130	0.14 226

Selective-IGEV	0.25 96	0.18 140	0.37 176	0.37 185	0.20 121	0.27 100	0.25 140	0.59 216	0.25 36	0.27 89	0.26 72	0.34 167	0.18 27	0.62 326	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

aanet-new-10k	0.26 118	0.18 140	0.57 411	0.39 241	0.18 49	0.44 322	0.22 92	0.46 127	0.36 131	0.27 89	0.31 119	0.26 101	0.29 188	0.29 20	0.22 61	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.16 302	0.11 57

aanet-new-14k	0.26 118	0.20 227	0.47 294	0.38 210	0.17 27	0.18 11	0.25 140	0.54 185	0.51 250	0.29 115	0.30 112	0.22 50	0.31 223	0.34 77	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.17 334	0.12 120

aanet-new-8k	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.37 185	0.21 149	0.40 281	0.28 199	0.51 164	0.42 189	0.24 53	0.25 58	0.23 59	0.33 242	0.51 228	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.12 82	0.11 57

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 118	0.17 94	0.36 156	0.39 241	0.20 121	0.45 330	0.28 199	0.43 98	0.36 131	0.28 103	0.38 168	0.24 79	0.35 266	0.31 40	0.25 133	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 118	0.14 7	0.75 502	0.34 85	0.19 84	0.28 116	0.21 67	0.41 84	0.30 80	0.25 63	0.22 33	0.23 59	0.31 223	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.61 643

gcap_with_dpt	0.26 118	0.17 94	0.35 132	0.35 117	0.21 149	0.35 221	0.35 346	0.45 115	0.42 189	0.39 197	0.54 246	0.23 59	0.22 88	0.29 20	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

DDF-Stereo	0.26 118	0.16 66	0.33 95	0.37 185	0.30 449	0.19 17	0.20 41	0.33 24	0.31 89	0.27 89	0.26 72	0.29 125	0.28 168	0.39 115	0.25 133	0.17 329	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.69 641	0.13 180

zero-FE	0.26 118	0.16 66	0.33 95	0.36 155	0.30 449	0.18 11	0.20 41	0.37 52	0.31 89	0.27 89	0.27 81	0.29 125	0.28 168	0.34 77	0.25 133	0.17 329	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.62 639	0.13 180

GASTEREO	0.26 118	0.17 94	0.35 132	0.41 315	0.21 149	0.22 30	0.30 240	0.47 142	0.32 100	0.38 185	0.33 133	0.22 50	0.33 242	0.43 150	0.24 110	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.12 120

S2M2_L	0.26 118	0.23 333	0.34 112	0.32 56	0.25 289	0.24 50	0.13 1	0.36 46	0.42 189	0.25 63	0.37 162	0.29 125	0.25 115	0.31 40	0.26 158	0.22 473	0.19 512	0.17 282	0.19 439	0.21 435	0.19 391
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
castereo++	0.26 118	0.17 94	0.29 54	0.34 85	0.20 121	0.74 493	0.20 41	0.41 84	0.49 236	0.24 53	0.24 51	0.35 179	0.27 147	0.41 131	0.20 23	0.14 151	0.09 18	0.14 149	0.09 7	0.11 27	0.11 57

IGEV-RUCA	0.26 118	0.16 66	0.36 156	0.40 284	0.27 372	0.32 184	0.20 41	0.39 58	0.36 131	0.27 89	0.31 119	0.25 92	0.21 74	0.50 217	0.24 110	0.20 434	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.17 334	0.16 303

fffft	0.26 118	0.18 140	0.39 199	0.37 185	0.23 211	0.29 133	0.35 346	0.46 127	0.26 43	0.37 176	0.23 40	0.27 114	0.22 88	0.55 248	0.28 205	0.12 54	0.09 18	0.16 234	0.13 220	0.13 130	0.13 180
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.39 241	0.18 49	0.28 116	0.30 240	0.52 171	0.29 67	0.30 125	0.31 119	0.32 151	0.17 19	0.55 248	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

RSM++	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.37 185	0.21 149	0.28 116	0.29 218	0.54 185	0.34 115	0.26 74	0.23 40	0.36 189	0.21 74	0.52 233	0.24 110	0.12 54	0.11 190	0.14 149	0.12 176	0.14 183	0.11 57

RSM	0.26 118	0.19 183	0.35 132	0.37 185	0.21 149	0.27 100	0.33 305	0.55 191	0.28 58	0.26 74	0.25 58	0.38 198	0.20 60	0.59 284	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.11 57

gcap-zeroshot	0.26 118	0.17 94	0.34 112	0.33 75	0.23 211	0.35 221	0.31 268	0.49 149	0.48 232	0.38 185	0.50 216	0.26 101	0.20 60	0.28 13	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 118	0.14 7	0.75 502	0.34 85	0.19 84	0.28 116	0.21 67	0.41 84	0.30 80	0.25 63	0.22 33	0.23 59	0.31 223	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.61 643

MoCha-V2	0.26 118	0.16 66	0.30 65	0.41 315	0.18 49	0.27 100	0.26 164	0.57 204	0.28 58	0.37 176	0.27 81	0.33 160	0.34 251	0.56 258	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.13 180

testlalala	0.26 118	0.17 94	0.34 112	0.33 75	0.23 211	0.35 221	0.31 268	0.49 149	0.48 232	0.38 185	0.50 216	0.26 101	0.20 60	0.28 13	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

DF	0.27 138	0.16 66	0.41 223	0.36 155	0.19 84	0.28 116	0.25 140	0.44 107	0.29 67	0.31 136	0.49 214	0.50 282	0.22 88	0.51 228	0.21 39	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.13 180

aanet-new	0.27 138	0.20 227	0.38 187	0.39 241	0.26 328	0.50 345	0.25 140	0.44 107	0.31 89	0.28 103	0.27 81	0.24 79	0.37 290	0.46 179	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.15 239	0.13 180

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 138	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.23 211	0.35 221	0.31 268	0.49 149	0.49 236	0.39 197	0.51 225	0.25 92	0.19 40	0.30 27	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 138	0.17 94	0.34 112	0.34 85	0.22 175	0.33 200	0.30 240	0.46 127	0.47 228	0.40 213	0.54 246	0.24 79	0.19 40	0.37 99	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 138	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.22 175	0.34 213	0.31 268	0.50 158	0.51 250	0.39 197	0.54 246	0.24 79	0.20 60	0.30 27	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

Foundation-i1	0.27 138	0.14 7	0.26 22	0.34 85	0.22 175	0.38 257	0.26 164	0.64 253	0.40 172	0.38 185	0.38 168	0.46 263	0.29 188	0.35 84	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.11 27	0.11 57

NLSM3	0.27 138	0.17 94	0.32 88	0.38 210	0.22 175	0.33 200	0.28 199	0.58 209	0.50 243	0.29 115	0.35 150	0.29 125	0.25 115	0.43 150	0.27 182	0.12 54	0.10 68	0.16 234	0.15 289	0.12 82	0.11 57

Replicate-Monster	0.27 138	0.16 66	1.15 585	0.30 19	0.17 27	0.38 257	0.19 25	0.44 107	0.40 172	0.24 53	0.21 26	0.23 59	0.22 88	0.47 192	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.09 1	0.18 378

SCV	0.27 138	0.20 227	0.37 176	0.36 155	0.22 175	0.27 100	0.33 305	0.65 256	0.31 89	0.25 63	0.29 101	0.37 190	0.23 99	0.52 233	0.23 89	0.19 412	0.11 190	0.14 149	0.11 138	0.15 239	0.12 120

SMoEStereo_RVC	0.27 138	0.20 227	0.37 176	0.36 155	0.23 211	0.36 238	0.31 268	0.43 98	0.36 131	0.38 185	0.30 112	0.32 151	0.24 107	0.56 258	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.16 234	0.12 176	0.12 82	0.12 120

mms	0.27 138	0.21 266	0.36 156	0.38 210	0.25 289	0.31 165	0.32 287	0.43 98	0.33 108	0.29 115	0.34 144	0.34 167	0.20 60	0.48 202	0.26 158	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.13 220	0.15 239	0.13 180

ours_stereo	0.27 138	0.22 300	0.35 132	0.38 210	0.24 257	0.30 148	0.32 287	0.46 127	0.39 157	0.27 89	0.34 144	0.35 179	0.23 99	0.49 212	0.27 182	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.12 176	0.14 183	0.12 120

Occ-G	0.27 138	0.15 42	0.32 88	0.35 117	0.21 149	0.28 116	0.32 287	0.44 107	0.34 115	0.29 115	0.43 187	0.49 278	0.25 115	0.50 217	0.30 240	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.13 180

Pointernet	0.27 138	0.15 42	0.35 132	0.36 155	0.23 211	0.35 221	0.21 67	0.74 342	0.41 182	0.39 197	0.37 162	0.34 167	0.25 115	0.37 99	0.27 182	0.15 230	0.11 190	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57

test_for_model	0.27 138	0.17 94	0.34 112	0.34 85	0.23 211	0.35 221	0.31 268	0.49 149	0.49 236	0.39 197	0.51 225	0.25 92	0.19 40	0.30 27	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.15 197	0.12 176	0.11 27	0.11 57

MaDis-Stereo	0.27 138	0.19 183	0.39 199	0.37 185	0.26 328	0.28 116	0.28 199	0.45 115	0.37 142	0.27 89	0.27 81	0.40 217	0.27 147	0.40 124	0.30 240	0.16 281	0.14 381	0.16 234	0.13 220	0.15 239	0.12 120

UniTT-Stereo	0.27 138	0.18 140	0.40 213	0.40 284	0.28 399	0.30 148	0.28 199	0.40 76	0.33 108	0.30 125	0.46 199	0.27 114	0.25 115	0.48 202	0.35 295	0.17 329	0.13 342	0.14 149	0.12 176	0.14 183	0.13 180

EGLCR-Stereo	0.27 138	0.17 94	0.36 156	0.35 117	0.21 149	0.37 250	0.20 41	0.58 209	0.37 142	0.29 115	0.28 91	0.42 232	0.18 27	0.47 192	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.16 234	0.14 257	0.13 130	0.12 120

CroCo-Stereo	0.27 138	0.23 333	0.40 213	0.49 506	0.22 175	0.20 20	0.29 218	0.55 191	0.45 212	0.29 115	0.27 81	0.42 232	0.26 135	0.30 27	0.26 158	0.15 230	0.13 342	0.13 94	0.12 176	0.16 302	0.13 180
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
VMStereo-Base	0.28 157	0.17 94	0.29 54	0.30 19	0.18 49	0.31 165	0.27 178	0.51 164	0.66 306	0.32 141	0.48 207	0.42 232	0.25 115	0.42 142	0.29 222	0.15 230	0.12 266	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.15 267

BStereo	0.28 157	0.18 140	1.08 576	0.34 85	0.22 175	0.22 30	0.33 305	0.39 58	0.42 189	0.26 74	0.25 58	0.26 101	0.19 40	0.44 160	0.30 240	0.10 9	0.12 266	0.12 42	0.16 320	0.12 82	0.15 267

SCV_C0	0.28 157	0.20 227	0.40 213	0.36 155	0.25 289	0.23 42	0.28 199	0.60 221	0.41 182	0.31 136	0.36 156	0.37 190	0.20 60	0.61 303	0.23 89	0.13 100	0.11 190	0.13 94	0.11 138	0.16 302	0.13 180

tt45	0.28 157	0.18 140	0.36 156	0.36 155	0.24 257	0.37 250	0.28 199	0.50 158	0.31 89	0.41 219	0.27 81	0.38 198	0.25 115	0.61 303	0.26 158	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.13 220	0.12 82	0.15 267

999	0.28 157	0.17 94	0.38 187	0.37 185	0.25 289	0.30 148	0.27 178	0.55 191	0.42 189	0.26 74	0.31 119	0.39 209	0.24 107	0.65 357	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.15 197	0.12 176	0.12 82	0.15 267

GCAP-BAT	0.28 157	0.16 66	0.45 270	0.34 85	0.22 175	0.26 79	0.24 119	0.49 149	0.56 264	0.35 164	0.42 181	0.43 244	0.27 147	0.50 217	0.24 110	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.13 180

trnet	0.28 157	0.15 42	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.38 257	0.23 112	0.53 177	0.77 365	0.43 230	0.52 235	0.34 167	0.28 168	0.39 115	0.27 182	0.15 230	0.11 190	0.12 42	0.08 1	0.11 27	0.11 57

GCAPDPT-zeroshot	0.28 157	0.16 66	0.45 270	0.34 85	0.22 175	0.26 79	0.24 119	0.49 149	0.56 264	0.35 164	0.42 181	0.43 244	0.27 147	0.50 217	0.24 110	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.13 180

AEACV	0.28 157	0.18 140	0.34 112	0.36 155	0.45 584	0.27 100	0.27 178	0.41 84	0.39 157	0.31 136	0.46 199	0.31 142	0.36 280	0.38 109	0.25 133	0.14 151	0.11 190	0.15 197	0.13 220	0.13 130	0.13 180

LoS_RVC	0.28 157	0.17 94	0.29 54	0.33 75	0.32 491	0.43 311	0.34 323	0.42 92	0.34 115	0.33 148	0.51 225	0.29 125	0.38 299	0.37 99	0.28 205	0.11 31	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.11 27	0.26 511

CREStereo	0.28 157	0.16 66	0.25 7	0.28 3	0.17 27	0.38 257	0.25 140	0.52 171	0.76 362	0.43 230	0.51 225	0.32 151	0.28 168	0.39 115	0.27 182	0.16 281	0.11 190	0.12 42	0.09 7	0.12 82	0.12 120
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
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 168	0.25 388	1.23 591	0.35 117	0.21 149	0.28 116	0.21 67	0.46 127	0.34 115	0.25 63	0.31 119	0.32 151	0.27 147	0.34 77	0.21 39	0.12 54	0.11 190	0.13 94	0.10 66	0.10 3	0.12 120

water-stereo	0.29 168	0.15 42	0.32 88	0.36 155	0.20 121	0.36 238	0.24 119	0.65 256	0.39 157	0.41 219	0.61 272	0.44 251	0.39 315	0.29 20	0.28 205	0.14 151	0.13 342	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.12 120

castereo	0.29 168	0.17 94	0.34 112	0.36 155	0.21 149	0.40 281	0.41 446	0.52 171	0.67 313	0.27 89	0.41 179	0.37 190	0.36 280	0.34 77	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

fffy	0.29 168	0.22 300	0.38 187	0.38 210	0.23 211	0.33 200	0.29 218	0.55 191	0.42 189	0.33 148	0.37 162	0.39 209	0.27 147	0.52 233	0.28 205	0.13 100	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.14 183	0.12 120

WCG-NET	0.29 168	0.15 42	0.35 132	0.34 85	0.19 84	0.32 184	0.27 178	0.42 92	0.82 411	0.46 242	0.49 214	0.39 209	0.25 115	0.42 142	0.27 182	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.12 82	0.11 57

MGS-Stereo	0.29 168	0.20 227	0.42 238	0.37 185	0.24 257	0.37 250	0.30 240	0.40 76	0.50 243	0.32 141	0.51 225	0.40 217	0.24 107	0.45 169	0.28 205	0.16 281	0.12 266	0.15 197	0.13 220	0.15 239	0.14 226

GCAP-Stereo	0.29 168	0.21 266	0.45 270	0.39 241	0.20 121	0.39 272	0.22 92	0.60 221	0.46 220	0.47 245	0.50 216	0.39 209	0.27 147	0.34 77	0.24 110	0.14 151	0.12 266	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.12 120

CES	0.29 168	0.15 42	0.25 7	0.31 33	0.71 639	0.36 238	0.27 178	0.51 164	0.47 228	0.34 161	0.48 207	0.27 114	0.23 99	0.40 124	0.24 110	0.13 100	0.11 190	0.12 42	0.08 1	0.13 130	0.32 557

MC-Stereo	0.29 168	0.18 140	0.35 132	0.40 284	0.21 149	0.26 79	0.26 164	0.53 177	0.40 172	0.38 185	0.61 272	0.41 224	0.31 223	0.57 270	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.12 120

CroCo-Stereo Lap2	0.29 168	0.25 388	0.44 262	0.50 517	0.30 449	0.19 17	0.31 268	0.52 171	0.41 182	0.25 63	0.28 91	0.46 263	0.31 223	0.39 115	0.30 240	0.15 230	0.15 410	0.16 234	0.13 220	0.17 334	0.16 303

quiztm	0.30 178	0.20 227	0.38 187	0.40 284	0.24 257	0.27 100	0.32 287	0.68 280	0.47 228	0.45 234	0.60 268	0.39 209	0.18 27	0.42 142	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 178	0.57 604	1.38 610	0.32 56	0.20 121	0.21 28	0.21 67	0.47 142	0.29 67	0.23 44	0.32 130	0.25 92	0.24 107	0.32 49	0.20 23	0.12 54	0.11 190	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.13 180

FlowAnything_test	0.30 178	0.20 227	0.41 223	0.48 494	0.26 328	0.46 333	0.25 140	0.45 115	0.33 108	0.30 125	0.26 72	0.35 179	0.26 135	0.41 131	0.39 342	0.21 450	0.15 410	0.22 469	0.26 562	0.17 334	0.17 350

depthmonostereo	0.30 178	0.15 42	0.36 156	0.35 117	0.18 49	0.45 330	0.27 178	0.71 312	0.57 273	0.36 171	0.43 187	0.34 167	0.40 320	0.36 94	0.27 182	0.14 151	0.12 266	0.13 94	0.12 176	0.11 27	0.12 120

MM-Stereo_test2	0.30 178	0.18 140	0.41 223	0.41 315	0.25 289	0.41 295	0.41 446	0.65 256	0.43 201	0.38 185	0.36 156	0.31 142	0.26 135	0.55 248	0.25 133	0.12 54	0.11 190	0.15 197	0.12 176	0.15 239	0.12 120

HART	0.30 178	0.17 94	0.33 95	0.41 315	0.21 149	0.32 184	0.26 164	0.67 274	0.32 100	0.33 148	0.66 287	0.41 224	0.22 88	0.58 275	0.25 133	0.12 54	0.11 190	0.15 197	0.11 138	0.15 239	0.12 120

ff7	0.30 178	0.22 300	0.42 238	0.37 185	0.26 328	0.31 165	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 168	0.61 303	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

IGEVStereo-DCA	0.30 178	0.24 357	0.42 238	0.36 155	0.27 372	0.38 257	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.31 119	0.35 179	0.27 147	0.62 326	0.25 133	0.16 281	0.12 266	0.16 234	0.12 176	0.14 183	0.16 303

ffff	0.30 178	0.22 300	0.42 238	0.37 185	0.26 328	0.31 165	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 168	0.61 303	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

11t	0.30 178	0.22 300	0.42 238	0.37 185	0.26 328	0.31 165	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 168	0.61 303	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

CASnet	0.30 178	0.20 227	0.34 112	0.42 355	0.17 27	0.25 71	0.24 119	0.53 177	0.56 264	0.54 272	0.54 246	0.39 209	0.24 107	0.41 131	0.26 158	0.15 230	0.10 68	0.22 469	0.18 411	0.18 369	0.12 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.30 178	0.22 300	0.41 223	0.38 210	0.26 328	0.31 165	0.35 346	0.68 280	0.36 131	0.40 213	0.33 133	0.32 151	0.28 168	0.62 326	0.26 158	0.14 151	0.10 68	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

LoS	0.30 178	0.16 66	0.32 88	0.30 19	0.19 84	0.32 184	0.29 218	0.54 185	0.73 345	0.35 164	0.52 235	0.42 232	0.29 188	0.48 202	0.29 222	0.15 230	0.11 190	0.13 94	0.09 7	0.12 82	0.12 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.30 178	0.22 300	0.41 223	0.36 155	0.25 289	0.33 200	0.42 457	0.62 235	0.41 182	0.33 148	0.31 119	0.32 151	0.28 168	0.60 296	0.28 205	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.13 220	0.13 130	0.14 226

ccc-4	0.30 178	0.22 300	0.42 238	0.37 185	0.26 328	0.31 165	0.34 323	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 168	0.61 303	0.26 158	0.14 151	0.11 190	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303

IGEV-Stereo	0.30 178	0.22 300	0.41 223	0.38 210	0.26 328	0.30 148	0.35 346	0.68 280	0.36 131	0.40 213	0.33 133	0.32 151	0.28 168	0.62 326	0.26 158	0.14 151	0.10 68	0.17 282	0.12 176	0.15 239	0.16 303
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.30 178	0.20 227	0.28 42	0.44 426	0.19 84	0.31 165	0.25 140	0.49 149	0.43 201	0.37 176	0.47 205	0.40 217	0.23 99	0.51 228	0.37 317	0.15 230	0.18 489	0.19 373	0.16 320	0.16 302	0.14 226

DN	0.31 195	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.27 372	0.35 221	0.27 178	0.57 204	0.58 277	0.33 148	0.43 187	0.50 282	0.23 99	0.41 131	0.24 110	0.21 450	0.14 381	0.16 234	0.13 220	0.17 334	0.19 391

PSi22	0.31 195	0.19 183	0.32 88	0.36 155	0.19 84	0.29 133	0.19 25	0.44 107	0.78 370	0.28 103	0.32 130	0.56 309	0.43 333	0.81 473	0.26 158	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.15 239	0.12 120

DA	0.31 195	0.18 140	0.35 132	0.41 315	0.21 149	0.73 487	0.33 305	0.51 164	0.46 220	0.35 164	0.42 181	0.40 217	0.35 266	0.33 63	0.27 182	0.16 281	0.11 190	0.16 234	0.11 138	0.15 239	0.12 120

GGEV	0.31 195	0.18 140	0.35 132	0.41 315	0.21 149	0.73 487	0.33 305	0.51 164	0.46 220	0.35 164	0.42 181	0.40 217	0.35 266	0.33 63	0.27 182	0.16 281	0.11 190	0.16 234	0.11 138	0.15 239	0.12 120

DilatedVolume-Stereo	0.31 195	0.16 66	0.38 187	0.34 85	0.21 149	0.54 372	0.25 140	0.58 209	0.43 201	0.59 284	0.50 216	0.37 190	0.32 234	0.50 217	0.29 222	0.13 100	0.12 266	0.13 94	0.11 138	0.11 27	0.12 120

Reg-Stereo(zero)	0.31 195	0.17 94	0.30 65	0.35 117	0.19 84	0.33 200	0.21 67	0.64 253	0.72 335	0.52 262	0.52 235	0.51 289	0.29 188	0.48 202	0.27 182	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.13 180

WCG-NET（raft）	0.31 195	0.16 66	0.39 199	0.33 75	0.19 84	0.35 221	0.27 178	0.54 185	0.79 378	0.45 234	0.55 255	0.47 268	0.27 147	0.56 258	0.28 205	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.12 82	0.12 120

rrr	0.31 195	0.24 357	0.56 402	0.36 155	0.27 372	0.38 257	0.31 268	0.56 199	0.44 207	0.39 197	0.31 119	0.35 179	0.27 147	0.62 326	0.25 133	0.16 281	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.14 183	0.14 226

TANstereo	0.31 195	0.16 66	0.34 112	0.31 33	0.17 27	0.55 378	0.23 112	0.46 127	0.56 264	0.60 287	0.69 298	0.37 190	0.26 135	0.36 94	0.28 205	0.16 281	0.16 437	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.15 267

test_xeample3	0.31 195	0.23 333	0.56 402	0.36 155	0.26 328	0.35 221	0.32 287	0.60 221	0.38 147	0.44 233	0.32 130	0.33 160	0.28 168	0.66 369	0.27 182	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.12 176	0.14 183	0.14 226

Wave_Phase_stereo	0.32 205	0.18 140	1.08 576	0.34 85	0.22 175	0.69 473	0.33 305	0.57 204	0.42 189	0.26 74	0.25 58	0.26 101	0.19 40	0.44 160	0.30 240	0.10 9	0.12 266	0.12 42	0.16 320	0.12 82	0.15 267

rvit_stereo_0081_aga	0.32 205	0.29 470	0.50 331	0.43 399	0.29 424	0.36 238	0.32 287	0.46 127	0.42 189	0.40 213	0.44 192	0.41 224	0.34 251	0.43 150	0.31 254	0.23 500	0.17 470	0.19 373	0.16 320	0.20 422	0.15 267

rvit_stereo_0080	0.32 205	0.26 425	0.45 270	0.39 241	0.28 399	0.27 100	0.46 483	0.51 164	0.46 220	0.36 171	0.42 181	0.41 224	0.29 188	0.41 131	0.34 286	0.22 473	0.17 470	0.17 282	0.16 320	0.23 482	0.16 303

whm_eth	0.32 205	0.26 425	0.45 270	0.39 241	0.28 399	0.27 100	0.46 483	0.51 164	0.46 220	0.36 171	0.42 181	0.41 224	0.29 188	0.41 131	0.34 286	0.22 473	0.17 470	0.17 282	0.16 320	0.23 482	0.16 303

plain	0.32 205	0.21 266	0.59 423	0.40 284	0.29 424	0.27 100	0.30 240	0.46 127	0.36 131	0.32 141	0.66 287	0.31 142	0.33 242	0.68 388	0.32 263	0.18 372	0.13 342	0.20 410	0.15 289	0.18 369	0.13 180

MIF-Stereo (partial)	0.32 205	0.19 183	0.41 223	0.41 315	0.32 491	0.29 133	0.24 119	0.49 149	0.44 207	0.31 136	0.63 277	0.37 190	0.36 280	0.60 296	0.32 263	0.17 329	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.18 369	0.15 267

CREStereo++_RVC	0.32 205	0.16 66	0.25 7	0.32 56	0.24 257	0.27 100	0.22 92	0.48 147	0.89 453	0.47 245	0.80 353	0.29 125	0.25 115	0.37 99	0.34 286	0.14 151	0.09 18	0.13 94	0.52 649	0.14 183	0.10 6
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
XX-TBD	0.32 205	0.53 587	0.26 22	0.53 557	0.21 149	0.38 257	0.24 119	0.41 84	0.77 365	0.55 274	0.70 301	0.31 142	0.26 135	0.33 63	0.28 205	0.16 281	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 213	0.43 561	2.39 648	0.34 85	0.19 84	0.20 20	0.21 67	0.45 115	0.31 89	0.22 38	0.26 72	0.21 41	0.25 115	0.30 27	0.20 23	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.12 120

RT-Monster	0.33 213	0.18 140	0.33 95	0.35 117	0.26 328	0.39 272	0.21 67	0.58 209	0.77 365	0.63 303	0.65 282	0.49 278	0.29 188	0.43 150	0.31 254	0.14 151	0.11 190	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.15 267

WQFJA1	0.33 213	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.26 328	0.61 419	0.30 240	0.61 228	0.53 259	0.38 185	0.39 172	0.38 198	0.36 280	0.51 228	0.43 382	0.14 151	0.18 489	0.16 234	0.14 257	0.15 239	0.14 226

WQFJX1	0.33 213	0.20 227	0.35 132	0.42 355	0.28 399	0.52 359	0.33 305	0.56 199	0.55 262	0.40 213	0.36 156	0.33 160	0.30 213	0.72 420	0.40 365	0.15 230	0.18 489	0.17 282	0.14 257	0.16 302	0.16 303

WQFJX	0.33 213	0.19 183	0.34 112	0.39 241	0.27 372	0.60 417	0.30 240	0.58 209	0.52 253	0.40 213	0.38 168	0.34 167	0.35 266	0.63 339	0.41 372	0.15 230	0.17 470	0.16 234	0.13 220	0.15 239	0.16 303

NLMM	0.33 213	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.26 328	0.61 419	0.30 240	0.61 228	0.52 253	0.38 185	0.39 172	0.38 198	0.36 280	0.50 217	0.43 382	0.14 151	0.18 489	0.16 234	0.14 257	0.15 239	0.14 226

NLSM1	0.33 213	0.19 183	0.36 156	0.40 284	0.25 289	0.65 449	0.27 178	0.59 216	0.52 253	0.38 185	0.53 242	0.29 125	0.29 188	0.56 258	0.33 274	0.16 281	0.17 470	0.18 336	0.15 289	0.14 183	0.13 180

FE-Mocha	0.33 213	0.20 227	0.55 388	0.39 241	0.27 372	0.31 165	0.20 41	0.77 361	0.38 147	0.67 335	0.56 258	0.57 315	0.26 135	0.38 109	0.23 89	0.15 230	0.10 68	0.17 282	0.16 320	0.13 130	0.13 180

rvit_stereo_0081	0.33 213	0.25 388	0.49 319	0.43 399	0.26 328	0.31 165	0.37 375	0.45 115	0.56 264	0.37 176	0.40 176	0.39 209	0.38 299	0.44 160	0.35 295	0.22 473	0.16 437	0.19 373	0.16 320	0.20 422	0.14 226

rvit_stereo_0082	0.33 213	0.25 388	0.49 319	0.43 399	0.26 328	0.31 165	0.37 375	0.45 115	0.56 264	0.37 176	0.40 176	0.39 209	0.38 299	0.44 160	0.35 295	0.22 473	0.16 437	0.19 373	0.16 320	0.20 422	0.14 226

RAFT-Stereo-weight	0.33 213	0.19 183	0.36 156	0.39 241	0.23 211	0.28 116	0.29 218	0.69 291	0.83 417	0.55 274	0.51 225	0.58 331	0.20 60	0.48 202	0.30 240	0.13 100	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.13 130	0.12 120

CAS++	0.33 213	0.25 388	0.39 199	0.38 210	0.26 328	0.32 184	0.24 119	0.87 397	0.53 259	0.48 252	0.46 199	0.26 101	0.21 74	0.50 217	0.26 158	0.23 500	0.20 521	0.22 469	0.17 379	0.21 435	0.17 350
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.33 213	0.23 333	0.37 176	0.43 399	0.29 424	0.40 281	0.48 498	0.78 365	0.38 147	0.38 185	0.34 144	0.32 151	0.30 213	0.63 339	0.28 205	0.14 151	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.18 369	0.17 350

MSKI-zero shot	0.33 213	0.19 183	0.36 156	0.41 315	0.22 175	0.32 184	0.22 92	0.65 256	0.45 212	0.52 262	0.64 280	0.60 346	0.19 40	0.78 461	0.27 182	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.10 66	0.13 130	0.13 180

4D-IteraStereo	0.33 213	0.19 183	0.43 256	0.40 284	0.24 257	0.32 184	0.27 178	0.59 216	0.72 335	0.66 326	0.53 242	0.42 232	0.22 88	0.46 179	0.30 240	0.14 151	0.09 18	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.12 120

iRaftStereo_RVC	0.33 213	0.20 227	0.40 213	0.40 284	0.23 211	0.31 165	0.29 218	0.70 304	0.55 262	0.49 255	0.66 287	0.37 190	0.23 99	0.47 192	0.33 274	0.14 151	0.11 190	0.19 373	0.17 379	0.16 302	0.13 180

PMTNet	0.33 213	0.17 94	0.26 22	0.29 8	0.18 49	0.44 322	0.22 92	0.57 204	0.66 306	0.46 242	0.54 246	0.38 198	0.34 251	0.50 217	0.25 133	0.75 650	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.12 120

NLMM1	0.34 230	0.21 266	0.38 187	0.41 315	0.26 328	0.55 378	0.32 287	0.58 209	0.65 301	0.42 224	0.45 194	0.30 138	0.27 147	0.64 347	0.39 342	0.16 281	0.18 489	0.17 282	0.14 257	0.15 239	0.14 226

xyz-stereo-finetune	0.34 230	0.19 183	0.38 187	0.34 85	0.18 49	0.57 395	0.32 287	0.60 221	0.70 326	0.47 245	0.54 246	0.38 198	0.35 266	0.57 270	0.38 332	0.13 100	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.13 130	0.13 180

MM-Stereo_test1	0.34 230	0.19 183	0.37 176	0.42 355	0.23 211	0.35 221	0.44 473	0.62 235	0.56 264	0.61 292	0.51 225	0.38 198	0.36 280	0.65 357	0.27 182	0.15 230	0.13 342	0.17 282	0.14 257	0.15 239	0.13 180

tg	0.34 230	0.19 183	0.40 213	0.40 284	0.23 211	0.38 257	0.26 164	0.74 342	0.60 287	0.48 252	0.65 282	0.42 232	0.24 107	0.57 270	0.33 274	0.14 151	0.10 68	0.18 336	0.17 379	0.14 183	0.12 120

rvit_stereo_0083	0.34 230	0.25 388	0.53 371	0.45 441	0.28 399	0.35 221	0.35 346	0.47 142	0.64 295	0.38 185	0.47 205	0.42 232	0.37 290	0.41 131	0.39 342	0.22 473	0.20 521	0.20 410	0.17 379	0.21 435	0.15 267

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 230	0.28 456	0.48 309	0.37 185	0.25 289	0.47 337	0.30 240	0.60 221	0.92 471	0.43 230	0.37 162	0.30 138	0.29 188	0.50 217	0.30 240	0.17 329	0.14 381	0.18 336	0.15 289	0.18 369	0.16 303

cross-raft	0.34 230	0.20 227	0.38 187	0.45 441	0.24 257	0.32 184	0.35 346	0.77 361	0.42 189	0.62 296	0.77 328	0.58 331	0.27 147	0.46 179	0.31 254	0.12 54	0.10 68	0.15 197	0.13 220	0.15 239	0.12 120

NLCSM	0.35 237	0.21 266	0.36 156	0.44 426	0.29 424	0.53 365	0.40 425	0.54 185	0.51 250	0.47 245	0.37 162	0.33 160	0.34 251	0.75 434	0.42 379	0.16 281	0.17 470	0.17 282	0.16 320	0.17 334	0.17 350

MM-Stereo_test3	0.35 237	0.19 183	0.33 95	0.42 355	0.26 328	0.34 213	0.44 473	0.74 342	0.93 477	0.47 245	0.52 235	0.42 232	0.29 188	0.46 179	0.29 222	0.17 329	0.15 410	0.17 282	0.13 220	0.14 183	0.15 267

model_zeroshot	0.35 237	0.20 227	0.56 402	0.41 315	0.30 449	0.51 351	0.26 164	0.69 291	0.48 232	0.65 319	0.51 225	0.52 293	0.25 115	0.46 179	0.27 182	0.17 329	0.13 342	0.15 197	0.14 257	0.13 130	0.14 226

rvit_stereo_ft	0.35 237	0.26 425	0.54 384	0.53 557	0.32 491	0.33 200	0.46 483	0.52 171	0.52 253	0.35 164	0.41 179	0.41 224	0.34 251	0.49 212	0.36 306	0.22 473	0.14 381	0.19 373	0.18 411	0.19 404	0.15 267

RAFT-Test	0.35 237	0.19 183	0.42 238	0.39 241	0.24 257	0.50 345	0.23 112	0.74 342	0.44 207	0.62 296	0.85 382	0.64 367	0.28 168	0.48 202	0.30 240	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.13 180

test-3	0.35 237	0.17 94	0.48 309	0.40 284	0.22 175	0.42 306	0.22 92	0.66 263	0.80 387	0.72 368	0.45 194	0.63 361	0.29 188	0.45 169	0.32 263	0.13 100	0.09 18	0.17 282	0.13 220	0.13 130	0.11 57

test_1	0.35 237	0.17 94	0.48 309	0.40 284	0.22 175	0.42 306	0.22 92	0.66 263	0.80 387	0.70 356	0.45 194	0.63 361	0.29 188	0.45 169	0.32 263	0.13 100	0.09 18	0.17 282	0.13 220	0.13 130	0.11 57

raftrobust	0.35 237	0.20 227	0.39 199	0.43 399	0.29 424	0.31 165	0.25 140	0.73 335	0.66 306	0.59 284	0.56 258	0.44 251	0.45 350	0.55 248	0.31 254	0.16 281	0.12 266	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.14 226

CFNet-RSSM	0.35 237	0.18 140	0.47 294	0.39 241	0.22 175	0.35 221	0.23 112	0.78 365	0.86 430	0.67 335	0.54 246	0.56 309	0.28 168	0.49 212	0.28 205	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.13 130	0.12 120

Gwc-CoAtRS	0.35 237	0.18 140	0.46 282	0.39 241	0.23 211	0.34 213	0.22 92	0.74 342	0.77 365	0.62 296	0.60 268	0.58 331	0.29 188	0.47 192	0.29 222	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.12 176	0.13 130	0.13 180

IGEV-FE	0.36 247	0.19 183	0.71 482	0.41 315	0.29 424	0.30 148	0.25 140	0.86 394	0.40 172	0.64 314	0.57 260	0.56 309	0.25 115	0.56 258	0.29 222	0.15 230	0.11 190	0.16 234	0.14 257	0.14 183	0.14 226

AE-Stereo	0.36 247	0.21 266	0.47 294	0.49 506	0.31 465	0.50 345	0.34 323	0.72 323	0.73 345	0.34 161	0.55 255	0.52 293	0.28 168	0.48 202	0.31 254	0.13 100	0.13 342	0.18 336	0.16 320	0.15 239	0.14 226

ACVNet-DCA	0.36 247	0.25 388	0.35 132	0.42 355	0.23 211	0.53 365	0.37 375	0.91 412	0.59 280	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 362	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.13 220	0.18 369	0.19 391

IGEV_Zeroshot_test	0.36 247	0.19 183	0.71 482	0.41 315	0.29 424	0.30 148	0.25 140	0.86 394	0.40 172	0.64 314	0.57 260	0.56 309	0.25 115	0.56 258	0.29 222	0.15 230	0.11 190	0.16 234	0.14 257	0.14 183	0.14 226

EKT-Stereo	0.36 247	0.24 357	0.44 262	0.44 426	0.30 449	0.37 250	0.30 240	0.72 323	0.68 315	0.47 245	0.63 277	0.49 278	0.28 168	0.59 284	0.34 286	0.19 412	0.14 381	0.18 336	0.15 289	0.16 302	0.18 378

Any-RAFT	0.36 247	0.17 94	0.31 74	0.35 117	0.21 149	0.51 351	0.21 67	0.93 423	0.75 355	0.56 277	0.73 307	0.66 386	0.29 188	0.48 202	0.25 133	0.15 230	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.13 180

LL-Strereo2	0.36 247	0.25 388	0.52 362	0.43 399	0.27 372	0.36 238	0.27 178	0.70 304	0.46 220	0.55 274	0.53 242	0.65 373	0.24 107	0.69 396	0.32 263	0.14 151	0.13 342	0.23 490	0.20 463	0.19 404	0.14 226

Selective-RAFT	0.36 247	0.23 333	0.54 384	0.45 441	0.22 175	0.64 441	0.27 178	0.62 235	0.65 301	0.41 219	0.38 168	0.55 303	0.39 315	0.59 284	0.36 306	0.14 151	0.12 266	0.14 149	0.12 176	0.16 302	0.14 226

RCA-Stereo	0.36 247	0.18 140	0.37 176	0.38 210	0.23 211	0.31 165	0.33 305	0.70 304	1.25 590	0.45 234	0.65 282	0.46 263	0.43 333	0.40 124	0.29 222	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.12 82	0.12 120

Patchmatch Stereo++	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.21 67	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.61 303	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.31 268	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.59 284	0.38 332	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

ROB_FTStereo_v2	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.31 268	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.60 296	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

ROB_FTStereo	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.20 41	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.60 296	0.38 332	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

HUI-Stereo	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.22 92	0.63 243	0.40 172	0.64 314	0.73 307	0.58 331	0.38 299	0.53 239	0.38 332	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

iGMRVC	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.29 218	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.61 303	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

iRAFT	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.21 67	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.61 303	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

RAFT-IKP	0.36 247	0.24 357	0.51 341	0.42 355	0.22 175	0.24 50	0.27 178	0.63 243	0.39 157	0.63 303	0.73 307	0.57 315	0.38 299	0.61 303	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.21 435	0.16 303

sCroCo_RVC	0.36 247	0.29 470	0.73 495	0.52 546	0.39 549	0.42 306	0.31 268	0.52 171	0.46 220	0.31 136	0.48 207	0.38 198	0.32 234	0.46 179	0.33 274	0.22 473	0.23 550	0.19 373	0.19 439	0.21 435	0.22 461

EAI-Stereo	0.36 247	0.21 266	0.46 282	0.40 284	0.22 175	0.33 200	0.36 360	1.22 548	0.32 100	0.52 262	0.75 321	0.35 179	0.28 168	0.65 357	0.30 240	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.14 257	0.14 183	0.13 180

xyz-stereo-finetune2	0.37 266	0.20 227	0.40 213	0.32 56	0.19 84	0.80 513	0.29 218	0.56 199	0.33 108	0.53 270	0.79 342	0.43 244	0.48 367	0.70 404	0.46 402	0.13 100	0.12 266	0.17 282	0.13 220	0.12 82	0.14 226

1test111	0.37 266	0.25 388	0.35 132	0.42 355	0.23 211	0.53 365	0.37 375	0.91 412	0.59 280	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 362	0.59 284	0.48 420	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.13 220	0.18 369	0.19 391

tt1	0.37 266	0.25 388	0.35 132	0.43 399	0.23 211	0.52 359	0.37 375	0.72 323	1.13 563	0.42 224	0.46 199	0.35 179	0.44 343	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.13 220	0.16 302	0.17 350

HH	0.37 266	0.22 300	0.49 319	0.41 315	0.26 328	0.36 238	0.30 240	0.87 397	0.41 182	0.45 234	0.59 265	0.78 449	0.43 333	0.77 453	0.26 158	0.15 230	0.11 190	0.15 197	0.14 257	0.14 183	0.14 226

HanStereo	0.37 266	0.22 300	0.49 319	0.41 315	0.26 328	0.36 238	0.30 240	0.87 397	0.41 182	0.45 234	0.59 265	0.78 449	0.43 333	0.77 453	0.26 158	0.15 230	0.11 190	0.15 197	0.14 257	0.14 183	0.14 226

CAS	0.37 266	0.13 2	0.27 30	1.34 662	0.31 465	0.46 333	0.38 393	0.50 158	0.48 232	0.35 164	0.52 235	0.24 79	0.19 40	0.30 27	0.28 205	1.03 662	0.08 1	0.12 42	0.08 1	0.12 82	0.28 532

anonymousdsp2	0.37 266	0.21 266	0.49 319	0.38 210	0.24 257	0.48 342	0.31 268	0.91 412	0.68 315	0.57 280	0.51 225	0.51 289	0.34 251	0.59 284	0.33 274	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.10 66	0.16 302	0.16 303

knoymous	0.37 266	0.22 300	0.34 112	0.32 56	0.22 175	0.38 257	0.29 218	0.63 243	0.65 301	0.69 351	0.69 298	0.60 346	0.40 320	0.61 303	0.36 306	0.17 329	0.11 190	0.20 410	0.12 176	0.18 369	0.19 391

test_4	0.37 266	0.19 183	0.34 112	0.45 441	0.26 328	0.20 20	0.34 323	0.58 209	0.42 189	0.60 287	1.45 594	0.43 244	0.26 135	0.67 379	0.29 222	0.12 54	0.10 68	0.17 282	0.19 439	0.15 239	0.12 120

test_3	0.37 266	0.19 183	0.50 331	0.45 441	0.24 257	0.47 337	0.36 360	0.69 291	0.84 418	0.66 326	0.46 199	0.68 397	0.25 115	0.45 169	0.32 263	0.12 54	0.10 68	0.18 336	0.16 320	0.15 239	0.12 120

NRIStereo	0.37 266	0.21 266	0.49 319	0.42 355	0.23 211	0.33 200	0.25 140	0.68 280	0.59 280	0.65 319	0.63 277	0.55 303	0.37 290	0.67 379	0.40 365	0.16 281	0.12 266	0.18 336	0.15 289	0.17 334	0.15 267

DeepStereo_RVC	0.37 266	0.22 300	0.51 341	0.41 315	0.24 257	0.26 79	0.22 92	0.64 253	0.40 172	0.69 351	0.67 294	0.57 315	0.50 376	0.58 275	0.42 379	0.17 329	0.12 266	0.18 336	0.16 320	0.19 404	0.19 391

CRE-IMP	0.37 266	0.23 333	0.53 371	0.42 355	0.24 257	0.40 281	0.21 67	0.61 228	0.45 212	0.65 319	0.73 307	0.53 298	0.37 290	0.63 339	0.40 365	0.18 372	0.11 190	0.19 373	0.16 320	0.21 435	0.19 391

test-1	0.37 266	0.20 227	0.76 506	0.47 487	0.27 372	0.44 322	0.36 360	0.63 243	0.65 301	0.49 255	0.67 294	0.54 300	0.35 266	0.42 142	0.30 240	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.15 239	0.18 378

s12784h	0.37 266	0.15 42	0.26 22	0.34 85	0.15 4	0.80 513	0.29 218	0.83 385	0.87 437	0.58 283	0.58 263	0.43 244	0.41 325	0.59 284	0.35 295	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.09 7	0.14 183	0.10 6

RALCasStereoNet	0.37 266	0.23 333	0.41 223	0.44 426	0.28 399	0.36 238	0.38 393	0.66 263	0.67 313	0.51 258	0.74 319	0.51 289	0.29 188	0.64 347	0.38 332	0.17 329	0.14 381	0.15 197	0.13 220	0.17 334	0.17 350

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 266	0.18 140	0.45 270	0.36 155	0.19 84	0.33 200	0.28 199	0.67 274	0.77 365	0.72 368	0.99 454	0.56 309	0.39 315	0.44 160	0.31 254	0.11 31	0.09 18	0.15 197	0.14 257	0.13 130	0.11 57

H2IRNET	0.38 283	0.21 266	0.36 156	0.39 241	0.25 289	0.26 79	0.24 119	0.61 228	0.74 351	0.39 197	0.89 400	0.74 428	0.53 384	0.53 239	0.44 391	0.16 281	0.13 342	0.19 373	0.20 463	0.17 334	0.15 267

cc1	0.38 283	0.25 388	0.35 132	0.42 355	0.23 211	0.53 365	0.37 375	0.71 312	1.17 575	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 362	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.13 220	0.16 302	0.17 350

11t1	0.38 283	0.23 333	0.49 319	0.36 155	0.23 211	0.61 419	0.31 268	0.74 342	0.47 228	0.62 296	0.55 255	0.55 303	0.49 373	0.58 275	0.45 397	0.18 372	0.15 410	0.16 234	0.13 220	0.17 334	0.19 391

DCRE	0.38 283	0.19 183	0.47 294	0.45 441	0.33 504	0.45 330	0.40 425	0.66 263	0.53 259	0.49 255	0.95 429	0.57 315	0.39 315	0.53 239	0.32 263	0.14 151	0.13 342	0.15 197	0.14 257	0.14 183	0.15 267

DCANet-4	0.38 283	0.22 300	0.58 415	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.69 291	0.97 502	0.70 356	0.79 342	0.40 217	0.46 357	0.46 179	0.37 317	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 267

GMOStereo	0.38 283	0.19 183	0.42 238	0.43 399	0.24 257	0.40 281	0.39 411	0.55 191	0.64 295	0.89 483	0.84 373	0.65 373	0.37 290	0.39 115	0.29 222	0.14 151	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.15 239	0.12 120

error version	0.38 283	0.19 183	0.42 238	0.43 399	0.24 257	0.40 281	0.39 411	0.55 191	0.64 295	0.89 483	0.84 373	0.65 373	0.37 290	0.39 115	0.29 222	0.14 151	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.15 239	0.12 120

test-v	0.38 283	0.19 183	0.42 238	0.43 399	0.24 257	0.40 281	0.39 411	0.55 191	0.64 295	0.89 483	0.84 373	0.65 373	0.37 290	0.39 115	0.29 222	0.14 151	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.15 239	0.12 120

test-2	0.38 283	0.19 183	0.42 238	0.43 399	0.24 257	0.40 281	0.39 411	0.55 191	0.64 295	0.89 483	0.84 373	0.65 373	0.37 290	0.39 115	0.29 222	0.14 151	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.15 239	0.12 120

rafts_anoy	0.38 283	0.22 300	0.38 187	0.43 399	0.28 399	0.32 184	0.32 287	0.70 304	0.91 465	0.59 284	0.66 287	0.45 259	0.33 242	0.49 212	0.41 372	0.16 281	0.12 266	0.21 454	0.23 522	0.18 369	0.16 303

raft+_RVC	0.38 283	0.20 227	0.38 187	0.39 241	0.27 372	0.44 322	0.35 346	0.81 377	0.90 458	0.52 262	0.78 337	0.50 282	0.29 188	0.56 258	0.41 372	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.13 180

XX-Stereo	0.38 283	0.18 140	0.52 362	0.58 594	0.38 541	0.39 272	0.20 41	0.62 235	0.31 89	0.47 245	1.29 560	0.72 419	0.25 115	0.59 284	0.28 205	0.16 281	0.11 190	0.17 282	0.16 320	0.14 183	0.11 57

DCANet	0.38 283	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.72 323	0.96 497	0.72 368	0.77 328	0.45 259	0.56 403	0.47 192	0.36 306	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.15 267

Lsterematch	0.39 296	0.18 140	0.40 213	0.38 210	0.20 121	0.41 295	0.27 178	0.59 216	0.75 355	0.68 347	1.01 463	0.49 278	0.43 333	0.60 296	0.47 413	0.17 329	0.10 68	0.15 197	0.13 220	0.15 239	0.15 267

AIO-test1	0.39 296	0.18 140	0.42 238	0.51 529	0.25 289	0.44 322	0.30 240	0.74 342	1.20 584	0.41 219	0.71 303	0.45 259	0.29 188	0.56 258	0.27 182	0.15 230	0.13 342	0.19 373	0.21 485	0.13 130	0.18 378

MIM_Stereo	0.39 296	0.18 140	0.59 423	0.38 210	0.25 289	0.27 100	0.24 119	0.72 323	0.56 264	0.72 368	1.00 458	0.62 356	0.29 188	0.67 379	0.39 342	0.13 100	0.14 381	0.17 282	0.16 320	0.14 183	0.12 120

fff	0.39 296	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.73 335	1.08 548	0.70 356	0.79 342	0.44 251	0.62 443	0.47 192	0.37 317	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 267

ADStereo(finetuned)	0.39 296	0.18 140	0.58 415	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.72 323	0.96 497	0.72 368	0.77 328	0.45 259	0.68 484	0.46 179	0.36 306	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.15 267

MIPNet	0.39 296	0.22 300	0.66 454	0.40 284	0.25 289	0.53 365	0.29 218	0.78 365	0.74 351	0.68 347	0.60 268	0.40 217	0.48 367	0.45 169	0.39 342	0.14 151	0.11 190	0.16 234	0.13 220	0.14 183	0.14 226

TRStereo	0.39 296	0.32 497	0.64 446	0.49 506	0.41 560	0.30 148	0.30 240	0.97 438	0.63 291	0.53 270	0.43 187	0.52 293	0.26 135	0.77 453	0.29 222	0.18 372	0.12 266	0.19 373	0.19 439	0.13 130	0.13 180

NF-Stereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.42 355	0.25 289	0.26 79	0.30 240	0.71 312	0.72 335	0.66 326	0.77 328	0.57 315	0.31 223	0.69 396	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.27 521

OCTAStereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.42 355	0.25 289	0.26 79	0.30 240	0.71 312	0.72 335	0.66 326	0.77 328	0.58 331	0.31 223	0.69 396	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.27 521

RE-Stereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.42 355	0.25 289	0.26 79	0.30 240	0.71 312	0.72 335	0.66 326	0.77 328	0.57 315	0.31 223	0.70 404	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.27 521

Pruner-Stereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.41 315	0.25 289	0.22 30	0.24 119	0.71 312	0.59 280	0.90 491	0.75 321	0.67 393	0.30 213	0.64 347	0.39 342	0.19 412	0.12 266	0.20 410	0.17 379	0.17 334	0.19 391

TVStereo	0.39 296	0.21 266	0.51 341	0.42 355	0.25 289	0.26 79	0.30 240	0.71 312	0.72 335	0.66 326	0.77 328	0.57 315	0.31 223	0.70 404	0.39 342	0.18 372	0.12 266	0.20 410	0.16 320	0.16 302	0.27 521

TestStereo	0.39 296	0.32 497	0.42 238	0.45 441	0.20 121	0.41 295	0.38 393	0.69 291	0.66 306	0.56 277	0.78 337	0.48 272	0.43 333	0.59 284	0.37 317	0.18 372	0.13 342	0.20 410	0.15 289	0.23 482	0.14 226

csc	0.39 296	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.73 335	1.08 548	0.70 356	0.79 342	0.44 251	0.62 443	0.47 192	0.37 317	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 267

cscssc	0.39 296	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.30 148	0.30 240	0.73 335	1.08 548	0.70 356	0.79 342	0.44 251	0.62 443	0.47 192	0.37 317	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 267

AFF-stereo	0.39 296	0.20 227	0.42 238	0.37 185	0.22 175	0.27 100	0.31 268	0.67 274	0.72 335	0.66 326	1.12 509	0.75 433	0.38 299	0.57 270	0.35 295	0.11 31	0.09 18	0.16 234	0.16 320	0.14 183	0.12 120

AIO-test2	0.40 312	0.21 266	0.44 262	0.48 494	0.26 328	0.44 322	0.38 393	0.79 372	1.28 597	0.37 176	0.87 393	0.38 198	0.30 213	0.50 217	0.28 205	0.16 281	0.13 342	0.21 454	0.24 537	0.15 239	0.15 267

rvit_0105_6	0.40 312	0.28 456	0.68 466	0.51 529	0.30 449	0.39 272	0.41 446	0.53 177	0.68 315	0.41 219	0.45 194	0.50 282	0.45 350	0.55 248	0.37 317	0.28 551	0.26 578	0.24 506	0.22 506	0.22 462	0.17 350

MyStereo06	0.40 312	0.22 300	0.65 451	0.42 355	0.29 424	0.43 311	0.48 498	1.05 468	0.43 201	0.64 314	0.54 246	0.78 449	0.27 147	0.53 239	0.31 254	0.14 151	0.13 342	0.18 336	0.17 379	0.17 334	0.17 350

xx1	0.40 312	0.25 388	0.35 132	0.42 355	0.23 211	0.53 365	0.37 375	0.71 312	1.17 575	0.42 224	0.50 216	0.65 373	0.56 403	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.20 410	0.19 439	0.18 369	0.19 391

DisPM	0.40 312	0.20 227	0.50 331	0.42 355	0.27 372	0.24 50	0.30 240	0.68 280	0.61 290	0.88 476	0.87 393	0.59 341	0.32 234	0.80 468	0.34 286	0.19 412	0.12 266	0.19 373	0.17 379	0.16 302	0.21 442

RAFT+CT+SA	0.40 312	0.24 357	0.40 213	0.53 557	0.27 372	0.28 116	0.45 480	0.79 372	0.81 398	0.51 258	0.90 406	0.42 232	0.39 315	0.81 473	0.33 274	0.15 230	0.11 190	0.18 336	0.18 411	0.15 239	0.15 267

IPLG	0.40 312	0.21 266	0.64 446	0.41 315	0.25 289	0.54 372	0.27 178	0.77 361	0.68 315	0.85 451	0.82 363	0.33 160	0.32 234	0.64 347	0.49 429	0.13 100	0.11 190	0.16 234	0.14 257	0.14 183	0.14 226

IPLGR	0.40 312	0.22 300	0.70 479	0.40 284	0.22 175	0.51 351	0.29 218	0.78 365	0.78 370	0.80 417	0.77 328	0.44 251	0.41 325	0.48 202	0.40 365	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.16 302	0.14 226

PSM-softLoss	0.40 312	0.21 266	0.53 371	0.42 355	0.26 328	0.29 133	0.34 323	0.70 304	0.49 236	0.63 303	0.82 363	0.59 341	0.33 242	0.75 434	0.43 382	0.20 434	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.17 334	0.22 461

KMStereo	0.40 312	0.21 266	0.53 371	0.42 355	0.26 328	0.29 133	0.34 323	0.70 304	0.49 236	0.63 303	0.82 363	0.59 341	0.33 242	0.75 434	0.43 382	0.20 434	0.12 266	0.20 410	0.18 411	0.17 334	0.22 461

RALAANet	0.40 312	0.24 357	0.56 402	0.43 399	0.30 449	0.36 238	0.25 140	0.89 406	0.69 322	0.69 351	0.65 282	0.61 348	0.30 213	0.63 339	0.35 295	0.16 281	0.13 342	0.18 336	0.15 289	0.21 435	0.14 226

GMStereo	0.40 312	0.38 533	0.61 432	0.41 315	0.27 372	0.47 337	0.35 346	0.62 235	1.04 530	0.57 280	0.54 246	0.38 198	0.36 280	0.56 258	0.41 372	0.20 434	0.13 342	0.16 234	0.17 379	0.24 495	0.20 423
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.40 312	0.22 300	0.58 415	0.42 355	0.29 424	0.62 425	0.27 178	0.87 397	0.42 189	0.65 319	0.86 386	0.52 293	0.35 266	0.67 379	0.43 382	0.15 230	0.13 342	0.17 282	0.14 257	0.15 239	0.17 350
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 312	0.19 183	0.47 294	0.43 399	0.27 372	0.41 295	0.31 268	0.74 342	0.38 147	0.90 491	1.28 556	0.58 331	0.35 266	0.43 150	0.35 295	0.15 230	0.13 342	0.14 149	0.12 176	0.14 183	0.14 226

RAFT-Stereo	0.40 312	0.19 183	0.47 294	0.43 399	0.27 372	0.41 295	0.31 268	0.74 342	0.38 147	0.90 491	1.28 556	0.58 331	0.35 266	0.43 150	0.35 295	0.15 230	0.13 342	0.14 149	0.12 176	0.14 183	0.14 226
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
riskmin	0.41 327	0.21 266	0.44 262	0.34 85	0.24 257	0.58 401	0.32 287	0.70 304	0.86 430	0.52 262	0.57 260	0.78 449	0.60 431	0.58 275	0.39 342	0.17 329	0.12 266	0.19 373	0.13 220	0.19 404	0.22 461

x	0.41 327	0.25 388	0.46 282	0.36 155	0.24 257	0.54 372	0.31 268	0.94 428	0.58 277	0.60 287	0.72 305	0.61 348	0.53 384	0.52 233	0.50 433	0.18 372	0.16 437	0.17 282	0.16 320	0.17 334	0.18 378

raft_robust	0.41 327	0.24 357	0.39 199	0.43 399	0.22 175	0.40 281	0.33 305	0.80 375	0.98 507	0.80 417	0.88 397	0.41 224	0.32 234	0.89 502	0.30 240	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.18 411	0.15 239	0.13 180

PFNet+	0.41 327	0.20 227	0.53 371	0.40 284	0.25 289	0.28 116	0.22 92	0.66 263	0.76 362	0.85 451	0.79 342	0.63 361	0.34 251	0.75 434	0.37 317	0.20 434	0.14 381	0.23 490	0.20 463	0.17 334	0.21 442

SST-Stereo	0.41 327	0.20 227	0.48 309	0.43 399	0.25 289	0.25 71	0.21 67	0.68 280	0.50 243	1.08 575	0.79 342	0.71 404	0.42 330	0.81 473	0.38 332	0.17 329	0.11 190	0.20 410	0.16 320	0.19 404	0.15 267

RAFT_R40	0.41 327	0.20 227	0.47 294	0.44 426	0.25 289	0.23 42	0.25 140	0.69 291	0.70 326	0.98 536	0.78 337	0.72 419	0.43 333	0.80 468	0.39 342	0.17 329	0.11 190	0.20 410	0.16 320	0.18 369	0.15 267

RAFT-345	0.41 327	0.19 183	0.42 238	0.39 241	0.23 211	0.32 184	0.25 140	0.62 235	0.56 264	0.74 382	1.77 618	0.44 251	0.35 266	0.67 379	0.37 317	0.14 151	0.11 190	0.18 336	0.14 257	0.14 183	0.13 180

rvit_0105_4	0.42 334	0.30 485	0.77 509	0.52 546	0.29 424	0.41 295	0.44 473	0.57 204	0.75 355	0.45 234	0.48 207	0.56 309	0.49 373	0.58 275	0.37 317	0.28 551	0.26 578	0.25 519	0.22 506	0.24 495	0.19 391

MyStereo8	0.42 334	0.21 266	0.64 446	0.43 399	0.29 424	0.55 378	0.28 199	0.72 323	0.50 243	0.73 375	1.01 463	0.57 315	0.44 343	0.52 233	0.52 442	0.15 230	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.19 404	0.21 442

qqq	0.42 334	0.28 456	0.50 331	0.37 185	0.22 175	0.47 337	0.39 411	0.91 412	0.59 280	0.57 280	0.71 303	0.65 373	0.56 403	0.59 284	0.48 420	0.17 329	0.17 470	0.20 410	0.19 439	0.18 369	0.19 391

CIPLG	0.42 334	0.23 333	0.71 482	0.45 441	0.33 504	0.51 351	0.33 305	0.68 280	0.68 315	0.84 438	0.96 433	0.47 268	0.33 242	0.56 258	0.52 442	0.17 329	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.13 130	0.16 303

iRaft-Stereo_20w	0.42 334	0.20 227	0.63 441	0.39 241	0.27 372	0.33 200	0.25 140	1.76 650	0.37 142	0.73 375	0.53 242	0.63 361	0.42 330	0.86 492	0.29 222	0.14 151	0.11 190	0.14 149	0.13 220	0.15 239	0.15 267

IPLGR_C	0.42 334	0.23 333	0.71 482	0.46 466	0.33 504	0.51 351	0.34 323	0.69 291	0.69 322	0.84 438	0.92 420	0.46 263	0.33 242	0.53 239	0.53 453	0.17 329	0.12 266	0.16 234	0.14 257	0.13 130	0.16 303

ACRE	0.42 334	0.23 333	0.73 495	0.45 441	0.33 504	0.50 345	0.33 305	0.68 280	0.70 326	0.82 424	0.92 420	0.46 263	0.32 234	0.53 239	0.52 442	0.17 329	0.12 266	0.15 197	0.14 257	0.13 130	0.16 303

LCNet	0.42 334	0.21 266	0.34 112	0.44 426	0.24 257	0.47 337	0.28 199	0.69 291	0.57 273	0.72 368	1.03 477	0.66 386	0.58 419	0.60 296	0.35 295	0.15 230	0.10 68	0.19 373	0.19 439	0.22 462	0.37 586

HHNet	0.42 334	0.19 183	0.43 256	0.35 117	0.38 541	0.33 200	0.33 305	0.71 312	0.78 370	0.87 466	1.30 562	0.52 293	0.36 280	0.53 239	0.37 317	0.16 281	0.11 190	0.19 373	0.15 289	0.15 239	0.25 507

AnonymousM	0.42 334	0.86 638	0.31 74	0.35 117	0.23 211	0.30 148	0.37 375	0.56 199	0.44 207	0.72 368	0.50 216	0.47 268	0.29 188	0.42 142	0.35 295	0.16 281	0.12 266	1.51 663	0.32 596	0.12 82	0.11 57

sAnonymous2	0.42 334	0.41 553	0.96 560	0.48 494	0.37 534	0.41 295	0.48 498	0.60 221	0.52 253	0.39 197	0.48 207	0.35 179	0.44 343	0.44 160	0.30 240	0.19 412	0.14 381	0.19 373	0.17 379	0.55 631	0.43 609

CroCo_RVC	0.42 334	0.41 553	0.96 560	0.48 494	0.37 534	0.41 295	0.48 498	0.60 221	0.52 253	0.39 197	0.48 207	0.35 179	0.44 343	0.44 160	0.30 240	0.19 412	0.14 381	0.19 373	0.17 379	0.55 631	0.43 609

111	0.42 334	0.18 140	0.46 282	0.35 117	0.19 84	0.52 359	0.28 199	0.76 355	1.16 572	0.52 262	0.92 420	0.65 373	0.51 381	0.65 357	0.37 317	0.15 230	0.10 68	0.14 149	0.12 176	0.13 130	0.16 303

CCAANet	0.42 334	0.19 183	0.39 199	0.38 210	0.25 289	0.65 449	0.39 411	0.76 355	0.58 277	0.52 262	1.05 483	0.65 373	0.60 431	0.62 326	0.47 413	0.17 329	0.13 342	0.15 197	0.16 320	0.15 239	0.16 303

Hybrid-DGEV-2	0.43 348	0.23 333	0.47 294	0.48 494	0.30 449	0.57 395	0.24 119	0.84 388	1.00 514	0.67 335	0.67 294	0.59 341	0.73 512	0.61 303	0.36 306	0.14 151	0.12 266	0.18 336	0.16 320	0.14 183	0.13 180

StereoVision	0.43 348	0.29 470	0.54 384	0.50 517	0.28 399	0.37 250	0.38 393	0.75 351	0.63 291	0.46 242	1.11 507	0.53 298	0.38 299	0.57 270	0.34 286	0.21 450	0.24 559	0.25 519	0.24 537	0.26 516	0.17 350

OMP-Stereo	0.43 348	0.23 333	0.50 331	0.53 557	0.25 289	0.36 238	0.24 119	0.73 335	0.81 398	0.78 409	0.64 280	0.88 482	0.41 325	0.95 528	0.36 306	0.15 230	0.12 266	0.20 410	0.15 289	0.16 302	0.13 180

PFNet	0.43 348	0.19 183	0.61 432	0.44 426	0.24 257	0.42 306	0.31 268	0.76 355	0.81 398	1.01 546	0.74 319	0.67 393	0.41 325	0.75 434	0.39 342	0.16 281	0.10 68	0.20 410	0.15 289	0.16 302	0.14 226

IRAFT_RVC	0.43 348	0.20 227	0.52 362	0.45 441	0.24 257	0.26 79	0.51 520	0.76 355	0.78 370	0.77 398	0.80 353	0.73 424	0.50 376	0.74 426	0.39 342	0.18 372	0.10 68	0.21 454	0.17 379	0.17 334	0.15 267

FENet	0.43 348	0.23 333	0.40 213	0.40 284	0.24 257	0.54 372	0.33 305	0.83 385	0.72 335	0.74 382	0.73 307	0.63 361	0.56 403	0.65 357	0.45 397	0.19 412	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.18 369	0.20 423

HITNet	0.43 348	0.27 441	0.50 331	0.34 85	0.18 49	0.65 449	0.32 287	0.99 444	0.70 326	0.73 375	0.86 386	0.66 386	0.56 403	0.61 303	0.47 413	0.14 151	0.10 68	0.15 197	0.13 220	0.18 369	0.13 180
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
rvit_0105_5	0.44 355	0.32 497	0.79 513	0.51 529	0.29 424	0.44 322	0.43 465	0.62 235	0.76 362	0.51 258	0.52 235	0.61 348	0.53 384	0.58 275	0.38 332	0.28 551	0.25 567	0.25 519	0.24 537	0.22 462	0.20 423

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 355	0.22 300	0.83 525	0.39 241	0.45 584	0.41 295	0.26 164	1.04 461	0.50 243	0.54 272	0.76 324	1.03 529	0.43 333	0.67 379	0.28 205	0.16 281	0.11 190	0.17 282	0.19 439	0.21 435	0.21 442

test_sample1	0.44 355	0.24 357	0.52 362	0.35 117	0.23 211	0.59 411	0.36 360	1.05 468	0.57 273	0.66 326	0.78 337	0.70 401	0.71 496	0.62 326	0.51 437	0.18 372	0.15 410	0.17 282	0.16 320	0.18 369	0.18 378

TestStereo1	0.44 355	0.24 357	0.45 270	0.52 546	0.25 289	0.35 221	0.40 425	0.81 377	0.94 486	0.70 356	0.96 433	0.48 272	0.45 350	0.94 522	0.33 274	0.16 281	0.13 342	0.18 336	0.16 320	0.15 239	0.14 226

test_5	0.44 355	0.25 388	0.48 309	0.53 557	0.28 399	0.28 116	0.42 457	0.77 361	0.87 437	0.63 303	0.91 414	0.73 424	0.53 384	0.82 480	0.36 306	0.14 151	0.11 190	0.18 336	0.18 411	0.18 369	0.16 303

SA-5K	0.44 355	0.24 357	0.45 270	0.52 546	0.25 289	0.35 221	0.40 425	0.81 377	0.94 486	0.70 356	0.96 433	0.48 272	0.45 350	0.94 522	0.33 274	0.16 281	0.13 342	0.18 336	0.16 320	0.15 239	0.14 226

dd	0.44 355	0.40 547	0.62 437	0.44 426	0.26 328	0.51 351	0.38 393	0.72 323	1.07 544	0.60 287	0.66 287	0.43 244	0.40 320	0.68 388	0.53 453	0.24 511	0.15 410	0.21 454	0.16 320	0.24 495	0.19 391

GANet-ADL	0.44 355	0.27 441	0.48 309	0.44 426	0.30 449	0.54 372	0.36 360	0.94 428	0.88 448	0.64 314	0.72 305	0.68 397	0.44 343	0.55 248	0.44 391	0.22 473	0.15 410	0.15 197	0.13 220	0.18 369	0.21 442

GMM-Stereo	0.44 355	0.20 227	0.39 199	0.42 355	0.25 289	0.50 345	0.44 473	0.72 323	0.57 273	0.77 398	1.37 577	0.76 440	0.38 299	0.62 326	0.34 286	0.15 230	0.10 68	0.20 410	0.19 439	0.17 334	0.28 532

IGEV_i1	0.45 364	0.23 333	0.57 411	0.40 284	0.23 211	0.64 441	0.42 457	1.05 468	0.65 301	0.71 366	0.70 301	0.76 440	0.47 362	0.75 434	0.45 397	0.16 281	0.14 381	0.16 234	0.13 220	0.17 334	0.18 378

FACV-RUCA	0.45 364	0.28 456	0.51 341	0.46 466	0.33 504	0.62 425	0.34 323	0.87 397	0.75 355	0.60 287	0.84 373	0.48 272	0.54 391	0.56 258	0.39 342	0.22 473	0.15 410	0.35 592	0.16 320	0.29 537	0.22 461

test_sample2	0.45 364	0.24 357	0.49 319	0.34 85	0.21 149	0.60 417	0.43 465	1.01 451	0.73 345	0.67 335	0.80 353	0.70 401	0.64 456	0.65 357	0.41 372	0.19 412	0.15 410	0.18 336	0.16 320	0.19 404	0.19 391

MyStereo04	0.45 364	0.23 333	0.52 362	0.43 399	0.29 424	0.40 281	0.48 498	1.02 454	1.12 556	0.62 296	0.58 263	0.55 303	0.56 403	0.77 453	0.45 397	0.14 151	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.18 369	0.17 350

SA	0.45 364	0.26 425	0.50 331	0.47 487	0.24 257	0.46 333	0.36 360	0.79 372	1.00 514	0.61 292	1.04 480	0.50 282	0.50 376	0.98 539	0.33 274	0.16 281	0.13 342	0.21 454	0.19 439	0.15 239	0.14 226

GwcNet-ADL	0.45 364	0.24 357	0.51 341	0.46 466	0.30 449	0.41 295	0.40 425	0.95 431	0.98 507	0.73 375	0.78 337	0.61 348	0.41 325	0.67 379	0.55 461	0.20 434	0.14 381	0.15 197	0.14 257	0.19 404	0.22 461

IIG-Stereo	0.45 364	0.22 300	0.48 309	0.51 529	0.26 328	0.43 311	0.21 67	0.73 335	0.80 387	0.84 438	0.95 429	0.82 465	0.46 357	0.95 528	0.37 317	0.16 281	0.12 266	0.19 373	0.15 289	0.15 239	0.12 120

DN-CSS_ROB	0.45 364	0.27 441	0.74 499	0.41 315	0.29 424	0.43 311	0.29 218	0.80 375	0.78 370	0.73 375	1.08 501	0.48 272	0.45 350	0.81 473	0.40 365	0.15 230	0.12 266	0.21 454	0.19 439	0.18 369	0.17 350

Selective-IGEV-i1	0.46 372	0.21 266	0.60 428	0.43 399	0.24 257	0.67 466	0.53 531	1.07 478	0.90 458	0.65 319	0.82 363	0.80 460	0.38 299	0.56 258	0.40 365	0.16 281	0.14 381	0.15 197	0.13 220	0.16 302	0.17 350

Hybrid-DGEV-03	0.46 372	0.20 227	0.36 156	0.43 399	0.28 399	0.55 378	0.25 140	0.69 291	0.75 355	0.96 529	1.92 626	0.61 348	0.32 234	0.58 275	0.36 306	0.15 230	0.10 68	0.18 336	0.16 320	0.14 183	0.12 120

HI	0.46 372	0.22 300	0.41 223	0.35 117	0.35 523	0.27 100	0.32 287	0.75 351	0.50 243	0.90 491	1.13 516	1.12 566	0.73 512	0.70 404	0.57 469	0.12 54	0.10 68	0.17 282	0.17 379	0.17 334	0.16 303

CoSv	0.46 372	0.22 300	0.41 223	0.35 117	0.35 523	0.27 100	0.32 287	0.75 351	0.50 243	0.90 491	1.13 516	1.12 566	0.73 512	0.70 404	0.57 469	0.12 54	0.10 68	0.17 282	0.17 379	0.17 334	0.16 303

MyStereo05	0.46 372	0.22 300	0.51 341	0.42 355	0.29 424	0.43 311	0.48 498	0.96 436	1.12 556	0.77 398	0.62 276	0.51 289	0.57 415	0.79 465	0.43 382	0.14 151	0.13 342	0.18 336	0.17 379	0.17 334	0.17 350

CASS	0.46 372	0.28 456	0.45 270	0.48 494	0.22 175	0.63 431	0.34 323	0.99 444	0.66 306	0.76 392	0.86 386	0.61 348	0.58 419	0.58 275	0.44 391	0.29 562	0.16 437	0.22 469	0.18 411	0.23 482	0.28 532
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_CTSACE	0.46 372	0.20 227	0.48 309	0.46 466	0.27 372	0.34 213	0.39 411	0.62 235	0.74 351	0.78 409	1.44 590	0.86 473	0.38 299	1.09 563	0.27 182	0.13 100	0.13 342	0.18 336	0.16 320	0.16 302	0.12 120

iRaft-Stereo_5w	0.46 372	0.22 300	0.53 371	0.43 399	0.30 449	0.30 148	0.53 531	0.66 263	0.71 333	0.62 296	0.89 400	1.01 525	0.67 475	0.76 446	0.67 500	0.13 100	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.15 239	0.17 350

TransformOpticalFlow	0.46 372	0.21 266	0.49 319	0.42 355	0.24 257	0.36 238	0.46 483	1.04 461	0.84 418	0.67 335	1.14 520	0.73 424	0.56 403	0.78 461	0.33 274	0.15 230	0.10 68	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.15 267

RAFT	0.46 372	0.23 333	0.52 362	0.48 494	0.27 372	0.55 378	0.47 491	0.68 280	0.60 287	0.83 432	0.82 363	1.00 521	0.56 403	0.76 446	0.37 317	0.18 372	0.16 437	0.22 469	0.20 463	0.16 302	0.14 226

Prome-Stereo	0.46 372	0.20 227	0.37 176	0.45 441	0.26 328	0.40 281	0.42 457	0.69 291	0.49 236	0.96 529	1.84 622	0.58 331	0.64 456	0.63 339	0.32 263	0.15 230	0.11 190	0.16 234	0.14 257	0.17 334	0.30 544

GES	0.46 372	0.25 388	0.62 437	0.41 315	0.30 449	0.62 425	0.37 375	1.06 474	0.70 326	0.75 386	0.83 370	0.47 268	0.52 383	0.69 396	0.46 402	0.23 500	0.17 470	0.17 282	0.16 320	0.18 369	0.24 498

HCRNet	0.46 372	0.35 514	0.45 270	0.54 569	0.26 328	0.52 359	0.29 218	0.87 397	0.64 295	0.75 386	0.82 363	0.76 440	0.53 384	0.70 404	0.38 332	0.24 511	0.16 437	0.24 506	0.20 463	0.21 435	0.20 423

DFGA-Net	0.47 385	0.31 494	0.93 553	0.43 399	0.33 504	0.56 386	0.35 346	0.81 377	0.89 453	0.70 356	0.76 324	0.48 272	0.43 333	0.78 461	0.64 495	0.16 281	0.14 381	0.19 373	0.19 439	0.20 422	0.19 391

mmm	0.47 385	0.28 456	0.51 341	0.39 241	0.25 289	0.61 419	0.38 393	1.00 450	0.60 287	0.77 398	1.07 494	0.65 373	0.53 384	0.61 303	0.49 429	0.18 372	0.15 410	0.23 490	0.20 463	0.21 435	0.20 423

ffm	0.47 385	0.28 456	0.68 466	0.39 241	0.26 328	0.56 386	0.40 425	0.72 323	1.13 563	0.76 392	0.98 446	0.71 404	0.55 395	0.61 303	0.26 158	0.17 329	0.11 190	0.25 519	0.21 485	0.16 302	0.17 350

BUS	0.47 385	0.26 425	0.47 294	0.46 466	0.29 424	0.78 501	0.34 323	0.99 444	0.80 387	0.77 398	0.80 353	0.64 367	0.54 391	0.66 369	0.56 463	0.21 450	0.15 410	0.22 469	0.19 439	0.18 369	0.19 391

STrans-v2	0.47 385	0.21 266	0.49 319	0.41 315	0.25 289	0.54 372	0.49 511	1.16 515	0.82 411	0.67 335	1.05 483	0.71 404	0.67 475	0.74 426	0.34 286	0.15 230	0.11 190	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.14 226

Anonymous3	0.47 385	0.35 514	0.91 552	0.50 517	0.38 541	0.81 519	0.55 542	0.76 355	0.66 306	0.52 262	0.65 282	0.44 251	0.45 350	0.66 369	0.39 342	0.25 524	0.25 567	0.22 469	0.21 485	0.23 482	0.24 498

CFNet_pseudo	0.47 385	0.25 388	0.55 388	0.38 210	0.28 399	0.58 401	0.32 287	0.89 406	0.90 458	0.83 432	1.03 477	0.75 433	0.48 367	0.61 303	0.46 402	0.17 329	0.13 342	0.24 506	0.16 320	0.26 516	0.21 442

ACVNet	0.47 385	0.24 357	0.39 199	0.40 284	0.28 399	0.58 401	0.40 425	0.91 412	0.81 398	0.67 335	0.96 433	0.79 456	0.66 466	0.65 357	0.71 511	0.18 372	0.15 410	0.16 234	0.15 289	0.18 369	0.15 267

DMCA	0.47 385	0.27 441	0.59 423	0.39 241	0.29 424	0.53 365	0.34 323	0.98 440	0.70 326	0.78 409	0.83 370	0.79 456	0.55 395	0.54 247	0.57 469	0.21 450	0.16 437	0.21 454	0.16 320	0.19 404	0.22 461

ccs_rob	0.47 385	0.25 388	0.55 388	0.38 210	0.28 399	0.58 401	0.32 287	0.89 406	0.90 458	0.83 432	1.02 467	0.75 433	0.48 367	0.61 303	0.46 402	0.17 329	0.12 266	0.24 506	0.16 320	0.26 516	0.21 442

Select-FE	0.48 395	0.26 425	0.96 560	0.42 355	0.36 530	0.34 213	0.20 41	1.02 454	0.37 142	0.61 292	1.01 463	1.04 534	0.79 539	0.74 426	0.29 222	0.17 329	0.13 342	0.17 282	0.20 463	0.15 239	0.25 507

rvit_0105_3	0.48 395	0.35 514	0.85 538	0.56 582	0.31 465	0.48 342	0.48 498	0.65 256	0.81 398	0.66 326	0.59 265	0.66 386	0.56 403	0.66 369	0.41 372	0.30 569	0.27 585	0.29 567	0.28 576	0.21 435	0.21 442

UGAM-zero	0.48 395	0.21 266	0.66 454	0.38 210	0.23 211	0.36 238	0.22 92	1.30 580	0.43 201	0.67 335	0.61 272	1.74 631	0.89 572	0.79 465	0.27 182	0.15 230	0.12 266	0.15 197	0.12 176	0.13 130	0.14 226

rvit_stereo_0075_2	0.48 395	0.38 533	0.74 499	0.54 569	0.46 593	0.43 311	0.35 346	0.85 390	0.68 315	0.56 277	0.73 307	0.59 341	0.47 362	0.64 347	0.47 413	0.33 586	0.23 550	0.35 592	0.26 562	0.32 557	0.26 511

DispNO	0.48 395	0.24 357	0.84 532	0.40 284	0.31 465	0.58 401	0.39 411	0.91 412	0.79 378	0.79 414	0.83 370	0.71 404	0.59 425	0.75 434	0.50 433	0.19 412	0.14 381	0.20 410	0.18 411	0.16 302	0.17 350

CoDeX	0.48 395	0.21 266	0.53 371	0.43 399	0.25 289	0.74 493	0.38 393	1.36 598	0.82 411	0.84 438	0.96 433	0.63 361	0.57 415	0.63 339	0.40 365	0.17 329	0.13 342	0.17 282	0.15 289	0.16 302	0.15 267

IER	0.48 395	0.25 388	0.60 428	0.38 210	0.28 399	0.67 466	0.38 393	0.82 383	0.68 315	0.88 476	0.95 429	0.74 428	0.79 539	0.62 326	0.46 402	0.17 329	0.14 381	0.17 282	0.17 379	0.17 334	0.16 303

BSDual-CNN	0.48 395	0.26 425	0.47 294	0.46 466	0.29 424	0.75 497	0.46 483	0.99 444	0.80 387	0.77 398	0.80 353	0.76 440	0.59 425	0.66 369	0.48 420	0.21 450	0.15 410	0.22 469	0.19 439	0.18 369	0.19 391

PSM-AAD	0.48 395	0.21 266	0.39 199	0.44 426	0.23 211	0.56 386	0.47 491	0.67 274	0.73 345	1.08 575	1.12 509	0.58 331	0.87 564	0.63 339	0.33 274	0.15 230	0.11 190	0.25 519	0.26 562	0.18 369	0.42 604

KYRaft	0.48 395	0.21 266	0.41 223	0.45 441	0.23 211	0.43 311	0.36 360	0.68 280	0.45 212	0.94 512	1.72 616	0.78 449	0.40 320	0.65 357	0.32 263	0.16 281	0.11 190	0.18 336	0.22 506	0.17 334	0.76 649

ASMatch	0.48 395	0.20 227	0.47 294	0.39 241	0.28 399	0.37 250	0.26 164	0.76 355	0.72 335	0.77 398	2.29 637	0.61 348	0.51 381	0.64 347	0.39 342	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.22 461

ICVP	0.48 395	0.26 425	0.42 238	0.49 506	0.28 399	0.63 431	0.43 465	1.05 468	0.72 335	0.68 347	0.95 429	0.75 433	0.56 403	0.55 248	0.61 485	0.24 511	0.18 489	0.19 373	0.17 379	0.19 404	0.21 442
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ARAFT	0.48 395	0.25 388	0.82 521	0.42 355	0.25 289	0.56 386	0.54 539	0.82 383	0.82 411	0.92 501	0.75 321	0.75 433	0.48 367	0.89 502	0.37 317	0.15 230	0.12 266	0.23 490	0.22 506	0.14 183	0.14 226

SFCPSM	0.48 395	0.22 300	0.59 423	0.41 315	0.27 372	0.85 531	0.36 360	1.39 601	0.79 378	0.81 421	0.85 382	0.54 300	0.50 376	0.60 296	0.39 342	0.18 372	0.14 381	0.18 336	0.20 463	0.17 334	0.16 303

FSD	0.49 409	0.47 578	0.55 388	0.55 577	0.46 593	0.48 342	0.52 526	0.54 185	0.49 236	0.48 252	0.48 207	0.50 282	0.48 367	0.51 228	0.49 429	0.45 626	0.43 645	0.47 625	0.46 632	0.46 611	0.46 620

G2L-ROB	0.49 409	0.20 227	0.48 309	0.36 155	0.22 175	0.58 401	0.42 457	1.19 530	0.74 351	0.86 461	0.76 324	1.08 549	0.59 425	0.81 473	0.60 479	0.17 329	0.12 266	0.15 197	0.12 176	0.17 334	0.20 423

test_sample4	0.49 409	0.27 441	0.55 388	0.36 155	0.23 211	0.70 474	0.37 375	1.22 548	0.86 430	0.82 424	0.86 386	0.62 356	0.58 419	0.71 414	0.49 429	0.21 450	0.16 437	0.21 454	0.20 463	0.22 462	0.21 442

test_sample3	0.49 409	0.27 441	0.55 388	0.36 155	0.23 211	0.70 474	0.37 375	1.21 540	0.87 437	0.79 414	0.84 373	0.66 386	0.53 384	0.70 404	0.50 433	0.21 450	0.16 437	0.20 410	0.19 439	0.21 435	0.21 442

PCWNet_CMD	0.49 409	0.25 388	0.56 402	0.40 284	0.27 372	0.64 441	0.32 287	0.98 440	0.99 510	0.87 466	1.07 494	0.78 449	0.46 357	0.61 303	0.44 391	0.17 329	0.13 342	0.21 454	0.16 320	0.26 516	0.20 423

Sa-1000	0.49 409	0.25 388	0.45 270	0.46 466	0.25 289	0.64 441	0.34 323	0.85 390	0.95 490	0.85 451	1.51 601	0.55 303	0.44 343	0.94 522	0.31 254	0.16 281	0.12 266	0.21 454	0.20 463	0.15 239	0.14 226

DEmStereo	0.49 409	0.18 140	0.53 371	0.39 241	0.26 328	0.57 395	0.33 305	0.65 256	0.75 355	0.90 491	1.65 610	0.57 315	1.02 595	0.63 339	0.44 391	0.14 151	0.12 266	0.16 234	0.16 320	0.14 183	0.17 350

DRaft	0.49 409	0.18 140	0.50 331	0.38 210	0.25 289	0.57 395	0.39 411	0.67 274	0.86 430	1.02 550	1.75 617	0.50 282	0.79 539	0.65 357	0.42 379	0.14 151	0.11 190	0.16 234	0.16 320	0.14 183	0.17 350

GrayStereo	0.49 409	0.20 227	0.44 262	0.47 487	0.29 424	0.51 351	0.62 567	0.71 312	0.66 306	1.04 558	1.46 595	0.77 446	0.73 512	0.58 275	0.35 295	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.17 379	0.15 239	0.30 544

cf-r	0.49 409	0.24 357	0.49 319	0.40 284	0.23 211	0.58 401	0.38 393	0.92 421	0.87 437	0.77 398	1.06 490	0.98 513	0.67 475	0.59 284	0.61 485	0.21 450	0.14 381	0.17 282	0.19 439	0.15 239	0.16 303

GANet-RSSM	0.49 409	0.22 300	0.42 238	0.39 241	0.26 328	0.58 401	0.41 446	1.12 498	0.82 411	0.73 375	1.02 467	0.88 482	0.75 523	0.67 379	0.48 420	0.22 473	0.16 437	0.18 336	0.19 439	0.18 369	0.18 378

BEATNet_4x	0.49 409	0.35 514	0.72 489	0.38 210	0.20 121	0.65 449	0.36 360	1.08 484	0.78 370	0.78 409	0.88 397	0.73 424	0.64 456	0.71 414	0.60 479	0.16 281	0.12 266	0.16 234	0.15 289	0.24 495	0.18 378

MSMDNet	0.49 409	0.25 388	0.56 402	0.40 284	0.27 372	0.64 441	0.32 287	0.99 444	0.99 510	0.87 466	1.07 494	0.79 456	0.46 357	0.61 303	0.44 391	0.17 329	0.13 342	0.20 410	0.16 320	0.25 506	0.20 423

MLCV	0.49 409	0.26 425	0.73 495	0.38 210	0.18 49	0.64 441	0.33 305	0.84 388	0.89 453	0.96 529	1.12 509	0.72 419	0.45 350	1.00 549	0.59 478	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.14 226

G2L-Stereo_test	0.50 423	0.22 300	0.46 282	0.34 85	0.24 257	0.58 401	0.59 560	1.14 508	0.79 378	0.89 483	0.96 433	0.96 508	0.59 425	0.72 420	0.67 500	0.17 329	0.12 266	0.14 149	0.12 176	0.15 239	0.16 303

PAM_32	0.50 423	0.20 227	0.69 475	0.40 284	0.24 257	1.09 582	0.29 218	1.12 498	0.40 172	0.74 382	0.44 192	1.98 641	0.64 456	0.64 347	0.27 182	0.16 281	0.11 190	0.17 282	0.15 289	0.14 183	0.15 267

PAM	0.50 423	0.21 266	0.75 502	0.41 315	0.26 328	1.11 588	0.37 375	1.10 491	0.39 157	0.75 386	0.46 199	1.92 638	0.61 438	0.62 326	0.28 205	0.16 281	0.10 68	0.16 234	0.14 257	0.14 183	0.15 267

test_sample5	0.50 423	0.28 456	0.55 388	0.37 185	0.23 211	0.65 449	0.38 393	1.19 530	0.86 430	0.81 421	0.97 442	0.64 367	0.60 431	0.72 420	0.48 420	0.22 473	0.16 437	0.22 469	0.21 485	0.23 482	0.22 461

gwcnet-sp	0.50 423	0.25 388	0.84 532	0.41 315	0.27 372	0.79 507	0.40 425	0.93 423	0.85 424	0.95 517	0.79 342	0.65 373	0.63 448	0.69 396	0.52 442	0.18 372	0.17 470	0.18 336	0.18 411	0.18 369	0.19 391

scenet	0.50 423	0.25 388	0.84 532	0.41 315	0.27 372	0.79 507	0.40 425	0.93 423	0.85 424	0.95 517	0.79 342	0.65 373	0.63 448	0.69 396	0.52 442	0.18 372	0.17 470	0.18 336	0.18 411	0.18 369	0.19 391

ssnet	0.50 423	0.25 388	0.84 532	0.41 315	0.27 372	0.79 507	0.40 425	0.93 423	0.85 424	0.95 517	0.79 342	0.65 373	0.63 448	0.69 396	0.52 442	0.18 372	0.17 470	0.18 336	0.18 411	0.18 369	0.19 391

psmg	0.50 423	0.26 425	0.47 294	0.42 355	0.29 424	0.82 522	0.42 457	1.07 478	0.80 387	0.95 517	0.94 425	0.76 440	0.59 425	0.66 369	0.48 420	0.21 450	0.16 437	0.20 410	0.20 463	0.19 404	0.19 391

UDGNet	0.50 423	0.82 632	0.56 402	0.51 529	0.32 491	0.41 295	0.34 323	0.71 312	0.93 477	0.65 319	0.60 268	0.58 331	0.44 343	0.65 357	0.43 382	0.33 586	0.15 410	0.67 646	0.20 463	0.49 619	0.23 486

PSMNet-ADL	0.50 423	0.28 456	0.43 256	0.49 506	0.31 465	0.70 474	0.38 393	0.94 428	0.81 398	0.62 296	0.80 353	0.91 496	0.62 443	0.76 446	0.68 505	0.24 511	0.18 489	0.19 373	0.20 463	0.22 462	0.22 461

PSMNet-RSSM	0.50 423	0.24 357	0.41 223	0.43 399	0.26 328	0.51 351	0.40 425	1.16 515	0.79 378	0.75 386	1.07 494	0.87 479	0.69 486	0.66 369	0.52 442	0.24 511	0.16 437	0.23 490	0.26 562	0.20 422	0.20 423

CFNet-ft	0.50 423	0.25 388	0.39 199	0.41 315	0.26 328	0.66 457	0.37 375	0.91 412	0.87 437	0.67 335	1.00 458	1.05 539	0.70 491	0.68 388	0.57 469	0.23 500	0.16 437	0.24 506	0.21 485	0.24 495	0.19 391

CFNet_RVC	0.50 423	0.25 388	0.39 199	0.41 315	0.26 328	0.66 457	0.37 375	0.91 412	0.87 437	0.67 335	1.00 458	1.05 539	0.70 491	0.68 388	0.57 469	0.23 500	0.16 437	0.24 506	0.21 485	0.24 495	0.19 391

UCFNet_RVC	0.50 423	0.27 441	0.37 176	0.40 284	0.27 372	0.66 457	0.42 457	1.18 526	0.86 430	0.70 356	0.89 400	0.91 496	0.60 431	0.62 326	0.48 420	0.24 511	0.18 489	0.28 558	0.27 569	0.25 506	0.24 498

G2L-Stereo	0.51 437	0.25 388	0.55 388	0.44 426	0.27 372	0.46 333	0.47 491	0.98 440	0.81 398	0.86 461	0.90 406	0.91 496	0.56 403	0.88 500	0.80 532	0.21 450	0.17 470	0.22 469	0.18 411	0.17 334	0.22 461

DCVSM-stereo	0.51 437	0.28 456	0.56 402	0.39 241	0.29 424	0.55 378	0.28 199	0.78 365	0.78 370	1.11 586	0.77 328	1.04 534	0.76 532	0.65 357	0.52 442	0.20 434	0.20 521	0.24 506	0.21 485	0.25 506	0.31 553

test_sample6	0.51 437	0.27 441	0.55 388	0.38 210	0.23 211	0.64 441	0.39 411	1.18 526	0.88 448	0.84 438	1.06 490	0.66 386	0.61 438	0.75 434	0.52 442	0.23 500	0.17 470	0.22 469	0.22 506	0.24 495	0.23 486

qqq1	0.51 437	0.24 357	0.67 459	0.35 117	0.20 121	0.63 431	0.34 323	1.26 561	1.06 536	0.85 451	1.02 467	0.71 404	0.66 466	0.96 530	0.36 306	0.19 412	0.16 437	0.14 149	0.12 176	0.15 239	0.16 303

fff1	0.51 437	0.24 357	0.67 459	0.35 117	0.20 121	0.63 431	0.34 323	1.26 561	1.06 536	0.85 451	1.02 467	0.71 404	0.66 466	0.96 530	0.36 306	0.19 412	0.16 437	0.14 149	0.12 176	0.15 239	0.16 303

DualNet	0.51 437	0.28 456	0.55 388	0.37 185	0.23 211	0.65 449	0.38 393	1.19 530	0.86 430	0.84 438	1.06 490	0.64 367	0.60 431	0.72 420	0.48 420	0.22 473	0.16 437	0.22 469	0.21 485	0.23 482	0.22 461

GMStereo_Zeroshot	0.51 437	0.46 571	0.80 514	0.50 517	0.28 399	0.57 395	0.30 240	0.75 351	0.79 378	0.88 476	0.94 425	0.90 490	0.37 290	0.77 453	0.46 402	0.27 540	0.14 381	0.26 538	0.15 289	0.39 594	0.19 391

CFNet_ucs	0.51 437	0.25 388	0.58 415	0.39 241	0.31 465	0.59 411	0.35 346	1.04 461	0.95 490	0.89 483	1.19 538	0.80 460	0.49 373	0.66 369	0.45 397	0.21 450	0.16 437	0.26 538	0.18 411	0.27 526	0.23 486

anonymousa	0.51 437	0.21 266	0.47 294	0.39 241	0.25 289	0.89 539	0.36 360	0.78 365	0.63 291	0.88 476	1.54 603	1.09 556	0.67 475	0.53 239	0.46 402	0.17 329	0.14 381	0.19 373	0.21 485	0.16 302	0.16 303

hknet	0.51 437	0.26 425	0.58 415	0.46 466	0.29 424	0.75 497	0.46 483	0.99 444	0.89 453	0.77 398	0.80 353	0.96 508	0.67 475	0.75 434	0.50 433	0.19 412	0.15 410	0.22 469	0.19 439	0.18 369	0.19 391

CrosDoStereo	0.51 437	0.19 183	0.46 282	0.39 241	0.24 257	0.39 272	1.14 645	0.69 291	0.87 437	0.94 512	1.36 574	0.62 356	0.75 523	0.68 388	0.46 402	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.18 411	0.14 183	0.16 303

DeepStereo_LL	0.51 437	0.19 183	0.46 282	0.39 241	0.24 257	0.39 272	1.14 645	0.69 291	0.87 437	0.94 512	1.36 574	0.62 356	0.75 523	0.68 388	0.46 402	0.15 230	0.12 266	0.17 282	0.18 411	0.14 183	0.16 303

THIR-Stereo	0.51 437	0.19 183	0.47 294	0.39 241	0.23 211	0.74 493	0.64 578	0.68 280	0.88 448	1.03 553	1.40 580	0.71 404	0.75 523	0.64 347	0.43 382	0.16 281	0.11 190	0.17 282	0.18 411	0.15 239	0.17 350

GwcNet-RSSM	0.51 437	0.25 388	0.51 341	0.41 315	0.24 257	0.56 386	0.41 446	0.97 438	0.96 497	0.75 386	1.17 533	0.89 487	0.66 466	0.66 369	0.74 518	0.22 473	0.15 410	0.19 373	0.21 485	0.17 334	0.16 303

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 451	0.23 333	1.38 610	0.40 284	0.53 613	0.29 133	0.30 240	1.49 619	0.45 212	0.69 351	1.15 523	0.98 513	0.32 234	0.70 404	0.29 222	0.15 230	0.11 190	0.17 282	0.20 463	0.22 462	0.27 521

ToySt	0.52 451	0.27 441	0.93 553	0.42 355	0.28 399	0.67 466	0.56 547	0.88 405	0.79 378	0.61 292	0.85 382	0.92 502	0.70 491	0.72 420	0.61 485	0.16 281	0.17 470	0.21 454	0.21 485	0.22 462	0.21 442

NINENet	0.52 451	0.30 485	0.55 388	0.46 466	0.33 504	0.78 501	0.34 323	1.18 526	0.91 465	0.84 438	0.97 442	0.64 367	0.54 391	0.74 426	0.56 463	0.23 500	0.20 521	0.25 519	0.18 411	0.22 462	0.22 461

AACVNet	0.52 451	0.25 388	0.56 402	0.48 494	0.29 424	0.55 378	0.38 393	0.96 436	0.59 280	0.83 432	1.03 477	1.03 529	0.77 537	0.91 513	0.58 476	0.22 473	0.18 489	0.24 506	0.18 411	0.24 495	0.22 461

acv_ft	0.52 451	0.24 357	0.64 446	0.45 441	0.28 399	0.85 531	0.40 425	0.95 431	0.81 398	1.00 543	0.96 433	0.79 456	0.62 443	0.65 357	0.88 543	0.18 372	0.15 410	0.16 234	0.15 289	0.18 369	0.15 267

AdaStereo	0.52 451	0.34 510	0.53 371	0.49 506	0.25 289	0.71 479	0.36 360	1.24 553	0.91 465	0.77 398	0.98 446	0.75 433	0.50 376	0.71 414	0.51 437	0.27 540	0.13 342	0.28 558	0.18 411	0.23 482	0.18 378
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.
iResNet	0.52 451	0.31 494	0.86 539	0.44 426	0.22 175	0.66 457	0.47 491	0.92 421	1.02 522	0.89 483	1.12 509	0.69 399	0.55 395	0.86 492	0.60 479	0.15 230	0.11 190	0.15 197	0.12 176	0.17 334	0.17 350

DDVS	0.53 458	0.32 497	0.63 441	0.42 355	0.31 465	0.71 479	0.35 346	0.95 431	0.69 322	0.86 461	0.90 406	1.11 560	0.46 357	0.90 510	0.67 500	0.23 500	0.17 470	0.22 469	0.18 411	0.25 506	0.28 532

SMFormer	0.53 458	0.24 357	0.67 459	0.35 117	0.20 121	0.63 431	0.34 323	1.26 561	1.06 536	0.85 451	1.02 467	0.71 404	0.66 466	0.96 530	0.60 479	0.19 412	0.16 437	0.18 336	0.17 379	0.19 404	0.20 423

tta	0.53 458	0.24 357	0.67 459	0.35 117	0.20 121	0.63 431	0.34 323	1.26 561	1.06 536	0.85 451	1.02 467	0.71 404	0.66 466	0.96 530	0.60 479	0.19 412	0.16 437	0.18 336	0.17 379	0.15 239	0.16 303

CFNet	0.53 458	0.30 485	0.53 371	0.42 355	0.28 399	0.73 487	0.35 346	1.21 540	1.01 517	0.74 382	1.07 494	0.85 469	0.60 431	0.83 482	0.58 476	0.19 412	0.15 410	0.23 490	0.23 522	0.21 435	0.17 350

HSM	0.53 458	0.25 388	0.46 282	0.40 284	0.25 289	0.74 493	0.44 473	1.29 577	0.78 370	0.82 424	0.92 420	1.21 576	0.75 523	0.90 510	0.48 420	0.18 372	0.14 381	0.17 282	0.14 257	0.17 334	0.18 378

coex_refinement	0.54 463	0.22 300	0.44 262	0.45 441	0.31 465	0.75 497	0.40 425	1.16 515	0.92 471	0.87 466	1.12 509	0.99 518	0.57 415	0.69 396	0.90 551	0.21 450	0.14 381	0.16 234	0.16 320	0.21 435	0.22 461

UGAM	0.54 463	0.23 333	0.51 341	0.46 466	0.26 328	0.40 281	0.52 526	0.65 256	1.19 581	0.78 409	1.15 523	1.38 606	0.56 403	1.03 555	0.56 463	0.18 372	0.15 410	0.25 519	0.21 485	0.15 239	0.13 180

ITSA-stereo	0.54 463	0.29 470	0.55 388	0.41 315	0.23 211	0.59 411	0.35 346	1.31 582	1.25 590	0.82 424	0.80 353	0.72 419	0.58 419	0.89 502	0.72 514	0.22 473	0.18 489	0.23 490	0.22 506	0.22 462	0.29 539

test_sample7	0.54 463	0.30 485	0.55 388	0.37 185	0.28 399	0.63 431	0.47 491	1.11 493	0.92 471	0.93 505	0.89 400	0.86 473	0.71 496	0.74 426	0.53 453	0.27 540	0.22 540	0.27 547	0.26 562	0.27 526	0.26 511

DAS	0.54 463	0.26 425	0.66 454	0.49 506	0.31 465	0.61 419	0.43 465	0.89 406	1.01 517	0.95 517	1.16 528	0.71 404	0.85 557	0.89 502	0.47 413	0.18 372	0.14 381	0.18 336	0.15 289	0.22 462	0.19 391

SepStereo	0.54 463	0.26 425	0.66 454	0.49 506	0.31 465	0.61 419	0.43 465	0.89 406	1.01 517	0.95 517	1.16 528	0.71 404	0.85 557	0.97 537	0.47 413	0.18 372	0.14 381	0.18 336	0.15 289	0.22 462	0.19 391

RAFT + AFF	0.54 463	0.30 485	0.84 532	0.51 529	0.32 491	0.63 431	0.57 550	1.05 468	0.95 490	0.80 417	0.87 393	0.85 469	0.57 415	0.87 494	0.51 437	0.18 372	0.21 531	0.23 490	0.22 506	0.19 404	0.19 391

ac_64	0.54 463	0.24 357	0.58 415	0.46 466	0.28 399	0.79 507	0.44 473	1.11 493	0.63 291	0.94 512	0.85 382	1.06 543	0.70 491	0.76 446	0.72 514	0.22 473	0.18 489	0.20 410	0.19 439	0.18 369	0.16 303

DMCA-RVC	0.54 463	0.32 497	0.83 525	0.51 529	0.32 491	0.59 411	0.38 393	0.89 406	0.70 326	0.95 517	0.88 397	0.90 490	0.69 486	0.75 434	0.63 492	0.23 500	0.18 489	0.31 578	0.24 537	0.27 526	0.21 442

RT-IGEV	0.55 472	0.20 227	0.70 479	0.42 355	0.25 289	0.89 539	0.63 572	1.27 566	0.80 387	0.92 501	1.00 458	1.23 580	0.67 475	0.68 388	0.33 274	0.19 412	0.14 381	0.17 282	0.14 257	0.16 302	0.22 461

AASNet	0.55 472	0.27 441	0.62 437	0.51 529	0.32 491	0.73 487	0.44 473	1.55 627	0.88 448	0.88 476	0.94 425	0.64 367	0.63 448	0.62 326	0.84 538	0.23 500	0.20 521	0.20 410	0.16 320	0.22 462	0.20 423

LMCR-Stereo	0.55 472	0.33 505	0.57 411	0.60 599	0.30 449	0.80 513	0.36 360	1.30 580	0.79 378	0.90 491	1.04 480	0.57 315	0.64 456	0.87 494	0.73 517	0.20 434	0.15 410	0.19 373	0.14 257	0.25 506	0.18 378

UNet	0.55 472	0.27 441	0.72 489	0.45 441	0.41 560	0.97 554	0.40 425	1.01 451	0.80 387	0.87 466	0.90 406	1.03 529	0.75 523	0.76 446	0.67 500	0.19 412	0.15 410	0.20 410	0.17 379	0.21 435	0.18 378

UPFNet	0.55 472	0.26 425	0.59 423	0.46 466	0.38 541	0.83 525	0.48 498	1.03 460	0.80 387	0.92 501	0.91 414	0.85 469	0.67 475	0.87 494	0.78 524	0.20 434	0.21 531	0.20 410	0.20 463	0.20 422	0.15 267

HSM-Net_RVC	0.55 472	0.23 333	0.37 176	0.38 210	0.22 175	0.86 533	0.40 425	1.31 582	0.93 477	0.92 501	1.15 523	1.26 581	0.71 496	0.75 434	0.53 453	0.17 329	0.14 381	0.16 234	0.15 289	0.17 334	0.17 350
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 472	0.33 505	0.71 482	0.46 466	0.31 465	0.66 457	0.43 465	1.07 478	0.89 453	0.93 505	0.91 414	0.98 513	0.61 438	0.76 446	0.64 495	0.22 473	0.18 489	0.22 469	0.22 506	0.22 462	0.24 498
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.55 472	0.37 525	0.67 459	0.42 355	0.31 465	0.50 345	0.43 465	1.22 548	0.73 345	0.86 461	1.05 483	0.85 469	0.58 419	0.90 510	0.56 463	0.29 562	0.23 550	0.22 469	0.22 506	0.26 516	0.26 511

iResNetv2_ROB	0.55 472	0.29 470	0.86 539	0.39 241	0.25 289	0.67 466	0.37 375	1.21 540	1.02 522	1.02 550	1.10 503	0.89 487	0.79 539	0.74 426	0.43 382	0.19 412	0.13 342	0.15 197	0.11 138	0.19 404	0.16 303

iResNet_ROB	0.55 472	0.24 357	0.61 432	0.38 210	0.22 175	0.66 457	0.30 240	1.59 636	1.33 607	0.94 512	1.05 483	0.81 463	0.69 486	0.84 487	0.46 402	0.17 329	0.12 266	0.14 149	0.09 7	0.15 239	0.20 423

rvit_105_1	0.56 482	0.42 558	0.84 532	0.59 597	0.37 534	0.59 411	0.68 583	0.73 335	0.97 502	0.82 424	0.69 298	0.75 433	0.63 448	0.80 468	0.56 463	0.34 595	0.29 594	0.31 578	0.34 605	0.23 482	0.23 486

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 482	3.08 691	2.41 649	0.32 56	0.18 49	0.29 133	0.20 41	0.39 58	0.33 108	0.29 115	0.25 58	0.18 17	0.18 27	0.32 49	0.22 61	1.08 663	0.09 18	0.17 282	0.16 320	0.15 239	0.96 656

ff1	0.56 482	0.28 456	0.68 466	0.39 241	0.26 328	0.56 386	0.40 425	0.72 323	1.13 563	0.76 392	0.98 446	0.71 404	0.55 395	1.25 586	1.46 616	0.17 329	0.11 190	0.25 519	0.21 485	0.16 302	0.17 350

FTStereo	0.56 482	0.21 266	0.39 199	0.42 355	0.25 289	0.39 272	0.73 601	0.69 291	0.45 212	1.09 579	3.23 661	0.69 399	0.71 496	0.55 248	0.34 286	0.15 230	0.13 342	0.19 373	0.17 379	0.15 239	0.32 557

GEStereo_RVC	0.56 482	0.30 485	0.70 479	0.51 529	0.31 465	0.70 474	0.54 539	1.31 582	0.93 477	0.85 451	0.86 386	0.84 467	0.63 448	0.92 515	0.67 500	0.24 511	0.16 437	0.19 373	0.17 379	0.21 435	0.23 486

Selective-IGEV-i16pc	0.57 487	0.21 266	1.29 599	0.41 315	0.31 465	1.98 647	0.62 567	0.70 304	1.12 556	0.51 258	0.82 363	0.67 393	0.35 266	0.71 414	0.41 372	0.32 578	0.18 489	0.17 282	0.19 439	0.19 404	0.20 423

ISRNet	0.57 487	0.25 388	0.72 489	0.57 588	0.36 530	0.43 311	0.28 199	0.85 390	0.84 418	1.09 579	1.25 547	0.91 496	0.61 438	0.68 388	0.60 479	0.35 601	0.26 578	0.36 597	0.33 602	0.30 545	0.42 604

CSP-Net	0.57 487	0.29 470	0.55 388	0.42 355	0.29 424	1.20 604	0.49 511	1.29 577	0.75 355	0.98 536	0.97 442	0.88 482	0.69 486	0.85 490	0.66 497	0.27 540	0.18 489	0.17 282	0.17 379	0.18 369	0.19 391

ADLNet2	0.57 487	0.26 425	0.71 482	0.48 494	0.31 465	0.83 525	0.51 520	1.10 491	0.99 510	0.85 451	0.99 454	0.99 518	0.70 491	0.79 465	0.78 524	0.21 450	0.17 470	0.18 336	0.18 411	0.22 462	0.22 461

RAFT-RH_RVC	0.57 487	0.18 140	0.44 262	0.38 210	0.23 211	0.56 386	0.24 119	0.61 228	0.73 345	1.18 593	3.90 672	0.55 303	0.40 320	0.67 379	0.38 332	0.14 151	0.11 190	0.20 410	0.15 289	0.12 82	0.14 226

ADLNet	0.57 487	0.29 470	0.58 415	0.46 466	0.35 523	0.80 513	0.46 483	1.14 508	0.88 448	1.03 553	0.98 446	0.92 502	0.66 466	0.71 414	0.83 537	0.22 473	0.16 437	0.22 469	0.22 506	0.22 462	0.23 486

MMNet	0.57 487	0.26 425	0.67 459	0.45 441	0.35 523	1.04 573	0.39 411	0.93 423	0.98 507	0.96 529	0.97 442	0.86 473	0.80 544	0.83 482	0.80 532	0.16 281	0.15 410	0.19 373	0.19 439	0.20 422	0.17 350

delet	0.57 487	0.25 388	0.63 441	0.46 466	0.34 516	1.05 578	0.51 520	1.04 461	0.94 486	0.90 491	0.99 454	0.90 490	0.68 484	0.87 494	0.78 524	0.18 372	0.18 489	0.20 410	0.21 485	0.17 334	0.17 350

psm_up	0.57 487	0.27 441	0.52 362	0.50 517	0.33 504	0.65 449	0.60 563	1.07 478	0.84 418	0.87 466	0.91 414	1.00 521	1.06 601	0.80 468	0.66 497	0.22 473	0.25 567	0.26 538	0.23 522	0.22 462	0.21 442

hitnet-ft	0.57 487	0.29 470	0.43 256	0.42 355	0.29 424	0.81 519	0.40 425	0.98 440	0.91 465	0.84 438	1.01 463	1.13 568	0.72 507	0.83 482	0.71 511	0.28 551	0.21 531	0.28 558	0.22 506	0.29 537	0.27 521

DSFCA	0.57 487	0.27 441	0.71 482	0.41 315	0.36 530	0.78 501	0.53 531	1.08 484	0.85 424	1.08 575	0.84 373	0.90 490	0.66 466	1.05 558	0.63 492	0.26 529	0.22 540	0.21 454	0.21 485	0.22 462	0.20 423

STTStereo	0.57 487	0.39 538	0.87 544	0.45 441	0.32 491	0.62 425	0.45 480	1.01 451	0.87 437	1.01 546	0.91 414	0.95 505	0.58 419	0.77 453	0.66 497	0.25 524	0.24 559	0.27 547	0.33 602	0.25 506	0.26 511

RASNet	0.57 487	0.24 357	0.61 432	0.39 241	0.23 211	0.71 479	0.40 425	1.02 454	0.93 477	0.77 398	1.05 483	1.05 539	0.98 590	0.99 544	1.03 580	0.16 281	0.14 381	0.14 149	0.17 379	0.15 239	0.14 226

LL-Strereo	0.58 500	0.29 470	0.83 525	0.48 494	0.35 523	0.39 272	0.48 498	1.04 461	0.99 510	0.87 466	0.79 342	1.08 549	1.15 613	1.35 607	0.51 437	0.18 372	0.15 410	0.22 469	0.19 439	0.17 334	0.21 442

HGLStereo	0.58 500	0.30 485	0.65 451	0.51 529	0.38 541	0.78 501	0.45 480	1.07 478	0.82 411	0.89 483	1.16 528	0.88 482	0.91 576	0.80 468	0.74 518	0.21 450	0.21 531	0.20 410	0.18 411	0.19 404	0.22 461

FADNet-RVC-Resample	0.58 500	0.35 514	1.34 607	0.50 517	0.34 516	0.73 487	0.43 465	1.09 487	0.96 497	0.83 432	0.87 393	0.76 440	0.66 466	0.77 453	0.52 442	0.19 412	0.18 489	0.26 538	0.27 569	0.28 535	0.29 539

FADNet_RVC	0.58 500	0.39 538	1.26 594	0.45 441	0.32 491	0.55 378	0.34 323	1.12 498	0.90 458	0.68 347	0.90 406	0.61 348	0.71 496	1.03 555	0.80 532	0.21 450	0.18 489	0.27 547	0.23 522	0.33 562	0.30 544

mmx	0.59 504	0.28 456	0.68 466	0.39 241	0.26 328	0.56 386	0.40 425	1.24 553	1.06 536	0.76 392	0.98 446	0.71 404	0.55 395	1.25 586	1.46 616	0.21 450	0.16 437	0.25 519	0.21 485	0.24 495	0.22 461

xxx	0.59 504	0.28 456	0.68 466	0.39 241	0.26 328	0.56 386	0.40 425	1.24 553	1.06 536	0.76 392	0.98 446	0.71 404	0.55 395	1.25 586	1.46 616	0.21 450	0.16 437	0.25 519	0.21 485	0.24 495	0.22 461

CRFU-Net	0.59 504	0.29 470	0.62 437	0.47 487	0.31 465	1.20 604	0.51 520	1.19 530	0.59 280	1.05 563	1.00 458	1.06 543	0.87 564	0.83 482	0.77 523	0.22 473	0.19 512	0.18 336	0.16 320	0.19 404	0.20 423

TDLM	0.59 504	0.35 514	0.57 411	0.53 557	0.32 491	0.67 466	0.72 596	1.09 487	1.03 526	0.84 438	1.11 507	0.84 467	0.71 496	0.96 530	0.61 485	0.28 551	0.18 489	0.26 538	0.22 506	0.27 526	0.21 442

CVANet_RVC	0.59 504	0.35 514	0.54 384	0.49 506	0.33 504	0.70 474	0.67 580	1.12 498	0.97 502	0.88 476	1.05 483	1.01 525	0.72 507	0.94 522	0.55 461	0.30 569	0.20 521	0.28 558	0.26 562	0.32 557	0.23 486

AANet_RVC	0.59 504	0.35 514	0.68 466	0.47 487	0.28 399	0.57 395	0.47 491	1.04 461	1.28 597	0.87 466	1.33 567	0.86 473	0.63 448	1.16 573	0.89 545	0.19 412	0.13 342	0.15 197	0.14 257	0.18 369	0.20 423

NOSS_ROB	0.59 504	0.40 547	0.42 238	0.45 441	0.31 465	0.79 507	0.53 531	1.09 487	1.12 556	0.69 351	0.92 420	0.77 446	0.63 448	0.81 473	0.52 442	0.39 614	0.38 630	0.44 619	0.42 630	0.38 590	0.36 580

DualNet (step1)	0.60 511	0.37 525	0.83 525	0.39 241	0.31 465	0.72 483	0.49 511	1.11 493	0.92 471	0.93 505	0.89 400	0.86 473	0.71 496	0.74 426	0.53 453	0.42 621	0.22 540	0.40 611	0.41 625	0.36 581	0.35 574

pcwnet_v2	0.60 511	0.29 470	0.89 549	0.46 466	0.36 530	0.62 425	0.38 393	1.33 591	1.24 588	1.02 550	1.27 555	0.71 404	0.59 425	0.71 414	0.51 437	0.28 551	0.21 531	0.24 506	0.23 522	0.29 537	0.30 544

PS-NSSS	0.60 511	0.46 571	0.68 466	0.43 399	0.34 516	0.66 457	0.57 550	1.05 468	0.91 465	0.80 417	1.28 556	0.72 419	0.67 475	0.89 502	0.61 485	0.32 578	0.26 578	0.40 611	0.27 569	0.35 575	0.29 539

DLCB_ROB	0.60 511	0.29 470	0.53 371	0.50 517	0.33 504	0.76 500	0.51 520	1.02 454	0.94 486	1.07 574	1.16 528	1.21 576	0.73 512	0.98 539	0.75 520	0.21 450	0.20 521	0.22 469	0.23 522	0.22 462	0.20 423

CBFPSM	0.61 515	0.25 388	1.41 614	0.39 241	0.27 372	1.10 583	0.67 580	0.83 385	0.84 418	0.82 424	0.81 361	1.33 595	0.85 557	0.72 420	0.86 541	0.16 281	0.15 410	0.15 197	0.17 379	0.17 334	0.23 486

ssnet_v2	0.61 515	0.29 470	0.69 475	0.45 441	0.30 449	0.93 546	0.62 567	1.20 537	1.03 526	0.97 533	0.81 361	0.98 513	0.67 475	0.84 487	0.97 571	0.26 529	0.23 550	0.23 490	0.24 537	0.20 422	0.21 442

HBP-ISP	0.61 515	0.47 578	0.45 270	0.46 466	0.33 504	0.79 507	0.29 218	1.15 512	1.05 532	0.85 451	1.18 537	0.67 393	0.71 496	0.92 515	0.57 469	0.37 608	0.38 630	0.47 625	0.41 625	0.39 594	0.32 557

dad	0.61 515	0.53 587	0.72 489	0.44 426	0.31 465	0.64 441	0.37 375	0.85 390	1.28 597	1.05 563	1.17 533	1.18 574	0.61 438	0.70 404	0.54 459	0.36 604	0.23 550	0.37 602	0.21 485	0.31 549	0.23 486

SACVNet	0.61 515	0.36 523	0.67 459	0.57 588	0.37 534	0.65 449	0.47 491	1.16 515	0.80 387	1.04 558	1.06 490	1.02 527	0.81 547	0.99 544	0.57 469	0.28 551	0.21 531	0.25 519	0.24 537	0.30 545	0.39 590

StereoDRNet-Refined	0.61 515	0.33 505	0.63 441	0.47 487	0.31 465	0.94 549	0.41 446	1.04 461	0.97 502	1.15 591	1.13 516	1.00 521	0.74 520	0.93 519	0.93 559	0.18 372	0.13 342	0.22 469	0.21 485	0.20 422	0.21 442
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.62 521	0.56 602	1.29 599	0.47 487	0.39 549	0.63 431	0.40 425	1.16 515	0.91 465	0.71 366	0.86 386	1.04 534	0.55 395	0.99 544	0.78 524	0.27 540	0.26 578	0.28 558	0.29 582	0.32 557	0.31 553

NVstereo2D	0.62 521	0.32 497	0.82 521	0.50 517	0.44 578	0.88 536	0.48 498	1.12 498	1.17 575	0.67 335	0.90 406	0.90 490	0.69 486	1.02 553	0.69 507	0.33 586	0.16 437	0.29 567	0.20 463	0.43 604	0.46 620

CBMV_ROB	0.62 521	0.39 538	0.41 223	0.41 315	0.28 399	0.86 533	0.28 199	1.06 474	1.02 522	0.95 517	1.33 567	0.81 463	0.84 553	0.94 522	0.56 463	0.37 608	0.37 629	0.43 617	0.40 620	0.33 562	0.32 557

ACV-stereo	0.63 524	0.37 525	1.03 572	0.44 426	0.31 465	1.27 608	0.41 446	0.78 365	0.84 418	0.65 319	0.76 324	2.07 643	1.00 591	0.84 487	0.68 505	0.22 473	0.17 470	0.19 373	0.18 411	0.22 462	0.23 486

FADNet	0.63 524	0.53 587	1.20 588	0.46 466	0.44 578	0.66 457	0.41 446	1.24 553	1.07 544	0.70 356	0.84 373	0.98 513	0.65 464	0.87 494	0.54 459	0.29 562	0.30 599	0.27 547	0.30 583	0.48 615	0.36 580

1111x	0.64 526	0.23 333	0.61 432	0.39 241	0.21 149	0.68 471	0.46 483	1.32 588	1.03 526	0.76 392	1.02 467	0.95 505	0.72 507	1.13 567	2.15 648	0.18 372	0.18 489	0.18 336	0.19 439	0.20 422	0.19 391

SGM-Forest	0.65 527	0.33 505	0.43 256	0.44 426	0.30 449	1.01 567	0.54 539	1.13 506	1.09 553	1.11 586	1.21 541	1.10 558	0.76 532	0.99 544	0.71 511	0.32 578	0.33 619	0.33 589	0.30 583	0.30 545	0.28 532
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fast-acv-ft	0.66 528	0.32 497	0.80 514	0.46 466	0.34 516	1.26 607	0.50 517	0.91 412	1.00 514	1.05 563	1.36 574	1.28 584	0.84 553	0.81 473	0.90 551	0.22 473	0.24 559	0.23 490	0.23 522	0.21 435	0.22 461

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 529	0.30 485	1.20 588	0.42 355	0.31 465	1.00 562	0.58 557	1.16 515	1.07 544	1.01 546	1.25 547	1.08 549	0.75 523	1.18 576	1.03 580	0.20 434	0.12 266	0.16 234	0.13 220	0.22 462	0.22 461

StereoDRNet	0.67 529	0.35 514	0.82 521	0.53 557	0.44 578	1.03 571	0.53 531	1.51 623	1.06 536	1.13 589	0.91 414	1.07 548	0.74 520	0.87 494	0.95 564	0.24 511	0.19 512	0.25 519	0.23 522	0.27 526	0.22 461

PSMNet_ROB	0.67 529	0.39 538	0.76 506	0.57 588	0.43 572	1.00 562	0.85 624	1.25 559	0.93 477	0.82 424	1.04 480	1.08 549	0.64 456	0.89 502	1.02 579	0.29 562	0.21 531	0.31 578	0.31 592	0.27 526	0.25 507

TCMNet	0.68 532	0.41 553	1.08 576	0.60 599	0.61 629	0.97 554	0.55 542	1.11 493	0.93 477	0.87 466	1.14 520	0.89 487	0.65 464	0.92 515	1.06 587	0.26 529	0.26 578	0.31 578	0.28 576	0.33 562	0.30 544

YMNet	0.68 532	0.40 547	1.01 568	0.53 557	0.46 593	1.04 573	0.48 498	1.06 474	0.81 398	1.21 596	1.31 563	1.11 560	0.73 512	0.89 502	0.96 566	0.27 540	0.31 607	0.25 519	0.25 550	0.25 506	0.24 498

YMNet_1	0.68 532	0.40 547	1.01 568	0.53 557	0.46 593	1.04 573	0.48 498	1.06 474	0.81 398	1.21 596	1.31 563	1.11 560	0.73 512	0.89 502	0.96 566	0.27 540	0.31 607	0.25 519	0.25 550	0.25 506	0.24 498

DRN-Test	0.68 532	0.34 510	0.77 509	0.52 546	0.40 554	1.14 593	0.61 565	1.56 631	1.04 530	1.18 593	1.10 503	1.05 539	0.72 507	0.82 480	1.01 575	0.24 511	0.18 489	0.26 538	0.25 550	0.26 516	0.23 486

CBMV	0.68 532	0.37 525	0.50 331	0.43 399	0.26 328	1.00 562	0.71 590	1.17 524	1.16 572	1.24 604	1.29 560	1.06 543	0.86 561	0.98 539	0.75 520	0.29 562	0.30 599	0.34 591	0.30 583	0.26 516	0.27 521
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.69 537	0.29 470	2.34 646	0.41 315	0.31 465	1.16 597	0.58 557	0.87 397	0.85 424	0.86 461	1.17 533	1.04 534	0.83 550	0.76 446	1.26 605	0.21 450	0.18 489	0.17 282	0.16 320	0.21 435	0.21 442

z-ln-s-r	0.70 538	0.39 538	1.51 619	0.40 284	0.27 372	0.58 401	0.62 567	0.87 397	1.09 553	0.84 438	1.44 590	0.91 496	0.87 564	1.20 580	2.07 644	0.16 281	0.12 266	0.17 282	0.15 289	0.21 435	0.17 350

GASNet	0.70 538	0.77 627	1.16 586	0.71 633	0.49 601	0.62 425	0.48 498	1.12 498	1.05 532	0.98 536	0.84 373	0.94 504	0.82 548	1.41 611	0.85 540	0.33 586	0.22 540	0.29 567	0.28 576	0.44 607	0.26 511

PA-Net	0.70 538	0.46 571	0.96 560	0.51 529	0.53 613	0.94 549	0.73 601	1.14 508	1.15 570	0.83 432	0.90 406	0.88 482	0.76 532	1.19 577	0.96 566	0.25 524	0.41 640	0.29 567	0.44 631	0.27 526	0.39 590
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MaskLacGwcNet_RVC	0.71 541	0.84 636	0.80 514	0.55 577	0.38 541	1.38 615	0.57 550	1.07 478	0.81 398	0.90 491	0.94 425	0.95 505	0.54 391	1.01 550	0.61 485	0.41 619	0.30 599	0.57 640	0.31 592	0.86 648	0.39 590

DISCO	0.72 542	0.27 441	0.72 489	0.45 441	0.31 465	1.12 590	0.53 531	1.32 588	1.25 590	0.84 438	1.07 494	1.52 622	0.87 564	1.82 638	1.08 593	0.20 434	0.15 410	0.18 336	0.16 320	0.24 495	0.24 498

APVNet	0.73 543	0.39 538	1.01 568	0.58 594	0.45 584	1.16 597	0.68 583	1.47 618	0.87 437	0.84 438	1.15 523	1.04 534	0.84 553	1.14 569	1.18 600	0.27 540	0.28 592	0.32 584	0.31 592	0.29 537	0.32 557

GwcNet	0.73 543	0.39 538	1.37 609	0.53 557	0.43 572	1.10 583	0.52 526	1.27 566	1.19 581	1.05 563	1.41 582	1.06 543	0.86 561	0.98 539	1.01 575	0.26 529	0.24 559	0.24 506	0.23 522	0.23 482	0.28 532

NaN_ROB	0.73 543	0.46 571	0.89 549	0.52 546	0.34 516	0.98 559	1.11 642	1.28 572	1.20 584	1.27 610	0.96 433	1.08 549	0.79 539	1.34 606	0.78 524	0.24 511	0.30 599	0.23 490	0.24 537	0.23 482	0.26 511

XPNet_ROB	0.73 543	0.38 533	0.80 514	0.53 557	0.40 554	0.80 513	0.83 620	1.21 540	0.96 497	1.37 616	1.17 533	1.37 602	0.87 564	1.14 569	0.99 573	0.33 586	0.25 567	0.27 547	0.24 537	0.31 549	0.29 539

ETE_ROB	0.73 543	0.52 584	0.93 553	0.57 588	0.37 534	0.80 513	0.86 625	1.19 530	0.95 490	1.20 595	1.22 543	1.39 608	0.86 561	1.07 559	0.88 543	0.27 540	0.21 531	0.31 578	0.27 569	0.34 570	0.35 574

Syn2CoEx	0.74 548	0.55 600	1.17 587	0.66 618	0.45 584	0.89 539	0.56 547	1.54 626	1.15 570	0.95 517	1.35 573	1.03 529	1.03 596	0.96 530	0.89 545	0.31 573	0.27 585	0.29 567	0.24 537	0.23 482	0.27 521

DANet	0.74 548	0.47 578	0.98 566	0.60 599	0.41 560	0.92 545	0.41 446	1.02 454	0.87 437	1.22 600	1.22 543	1.33 595	0.88 569	1.26 589	1.37 611	0.27 540	0.24 559	0.31 578	0.25 550	0.37 587	0.36 580
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.74 548	0.38 533	0.63 441	0.54 569	0.35 523	1.01 567	0.95 632	1.15 512	0.95 490	1.09 579	2.00 630	1.14 570	0.92 578	1.29 594	0.75 520	0.25 524	0.27 585	0.27 547	0.23 522	0.32 557	0.24 498

NCCL2	0.74 548	0.45 566	0.77 509	0.65 616	0.45 584	0.97 554	1.16 647	1.16 515	1.02 522	1.00 543	0.98 446	1.48 616	0.88 569	0.99 544	0.89 545	0.31 573	0.27 585	0.39 608	0.39 616	0.33 562	0.34 570

Wz-Net-LNSev	0.75 552	0.54 594	1.59 626	0.51 529	0.41 560	1.16 597	0.79 614	1.27 566	1.13 563	1.04 558	1.14 520	1.11 560	0.94 583	0.93 519	1.00 574	0.24 511	0.22 540	0.21 454	0.19 439	0.26 516	0.27 521

FINET	0.75 552	0.45 566	1.38 610	0.48 494	0.46 593	0.98 559	1.00 637	1.22 548	1.69 640	0.91 500	1.25 547	0.74 428	0.74 520	1.09 563	0.82 536	0.37 608	0.31 607	0.27 547	0.24 537	0.35 575	0.34 570

FAT-Stereo	0.75 552	0.34 510	0.81 520	0.51 529	0.38 541	0.78 501	0.63 572	1.39 601	1.32 605	1.05 563	1.40 580	1.58 627	1.14 611	0.92 515	0.91 555	0.29 562	0.28 592	0.28 558	0.23 522	0.28 535	0.41 600

S-Stereo	0.76 555	0.36 523	1.10 579	0.57 588	0.46 593	0.83 525	0.59 560	1.31 582	1.62 635	0.98 536	1.41 582	1.11 560	0.93 580	0.85 490	1.07 590	0.27 540	0.31 607	0.28 558	0.25 550	0.33 562	0.50 630

RYNet	0.76 555	0.37 525	0.74 499	0.54 569	0.67 635	1.35 612	0.68 583	1.28 572	1.21 587	1.10 583	0.90 406	1.31 588	0.94 583	1.01 550	1.30 607	0.22 473	0.16 437	0.27 547	0.23 522	0.43 604	0.45 616

LALA_ROB	0.76 555	0.46 571	0.86 539	0.55 577	0.41 560	1.00 562	0.93 631	1.25 559	1.13 563	1.23 602	1.15 523	1.55 624	0.80 544	1.11 566	0.96 566	0.33 586	0.23 550	0.35 592	0.30 583	0.35 575	0.32 557

DStereoRT	0.77 558	0.21 266	0.72 489	0.52 546	0.34 516	1.07 579	0.36 360	0.86 394	0.80 387	0.81 421	1.07 494	0.54 300	0.73 512	0.78 461	0.53 453	0.17 329	0.14 381	3.96 695	1.38 685	0.20 422	0.16 303

PSMNet-RUCA	0.78 559	0.78 630	1.23 591	1.01 649	0.91 645	0.68 471	0.53 531	1.16 515	1.06 536	0.79 414	1.10 503	0.82 465	0.72 507	0.94 522	0.70 508	0.55 643	0.27 585	0.76 649	0.46 632	0.70 643	0.49 627

edge stereo	0.79 560	0.40 547	0.82 521	0.52 546	0.44 578	0.83 525	0.58 557	1.34 593	1.08 548	1.30 612	1.38 578	1.79 633	1.13 610	1.15 572	0.92 557	0.34 595	0.32 614	0.42 616	0.28 576	0.33 562	0.39 590

DGSMNet	0.80 561	0.58 608	1.42 615	0.61 604	0.65 632	0.94 549	0.75 606	1.35 594	1.16 572	0.88 476	1.26 551	1.00 521	0.75 523	1.07 559	0.89 545	0.36 604	0.31 607	0.41 615	0.40 620	0.60 637	0.59 642

RP	0.80 561	0.38 533	0.73 495	0.67 620	0.59 624	0.82 522	0.57 550	1.21 540	1.28 597	1.03 553	1.68 612	1.45 611	1.49 635	1.08 562	0.90 551	0.36 604	0.31 607	0.37 602	0.30 583	0.36 581	0.36 580

Wz-Net-MNSev	0.81 563	0.42 558	1.64 632	0.51 529	0.41 560	1.46 619	0.95 632	1.24 553	1.26 595	1.31 613	1.25 547	1.17 573	0.83 550	1.21 583	1.06 587	0.22 473	0.19 512	0.24 506	0.23 522	0.29 537	0.26 511

RGC	0.82 564	0.62 613	0.80 514	0.67 620	0.66 634	0.91 542	0.59 560	1.35 594	1.09 553	1.12 588	1.46 595	1.50 618	1.09 604	1.28 592	0.97 571	0.34 595	0.30 599	0.48 630	0.40 620	0.38 590	0.38 589

NCC-stereo	0.82 564	0.43 561	0.87 544	0.63 611	0.68 637	0.88 536	0.72 596	1.60 638	1.12 556	0.95 517	1.41 582	1.37 602	1.37 626	1.26 589	0.94 561	0.32 578	0.30 599	0.37 602	0.49 643	0.34 570	0.35 574

Nwc_Net	0.82 564	0.40 547	0.86 539	0.62 608	0.56 618	1.04 573	0.57 550	1.72 647	1.08 548	0.93 505	1.88 624	1.44 610	1.24 618	1.19 577	0.94 561	0.31 573	0.25 567	0.36 597	0.39 616	0.31 549	0.31 553

Abc-Net	0.82 564	0.43 561	0.87 544	0.63 611	0.68 637	0.88 536	0.72 596	1.60 638	1.12 556	0.95 517	1.41 582	1.37 602	1.37 626	1.26 589	0.94 561	0.32 578	0.30 599	0.37 602	0.49 643	0.34 570	0.35 574
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.82 564	0.77 627	0.95 559	0.68 625	0.43 572	1.15 595	1.06 640	1.19 530	1.20 584	1.03 553	1.02 467	1.10 558	0.89 572	1.20 580	0.78 524	0.49 634	0.39 635	0.58 641	0.39 616	0.69 641	0.49 627
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
w-ln-seven-2	0.83 569	0.46 571	2.93 652	0.54 569	0.39 549	0.93 546	0.63 572	1.16 515	1.18 579	1.25 606	1.32 565	1.09 556	1.05 600	1.23 584	1.07 590	0.21 450	0.20 521	0.23 490	0.22 506	0.26 516	0.24 498

stereogan	0.83 569	0.33 505	0.89 549	0.61 604	0.51 608	1.80 642	0.50 517	1.41 607	1.39 613	1.05 563	1.47 597	1.56 626	1.04 598	1.32 604	0.87 542	0.29 562	0.29 594	0.29 567	0.25 550	0.39 594	0.40 595

Anonymous_2	0.84 571	0.45 566	0.66 454	0.41 315	0.45 584	0.82 522	0.53 531	0.81 377	0.81 398	0.73 375	0.61 272	0.91 496	0.76 532	0.77 453	0.61 485	0.51 637	0.55 655	0.54 638	4.92 697	0.54 629	0.42 604

ccnet	0.84 571	0.59 610	0.86 539	0.56 582	0.60 627	1.11 588	0.72 596	1.44 614	0.97 502	1.15 591	1.44 590	1.28 584	0.95 585	1.01 550	1.33 610	0.49 634	0.43 645	0.50 635	0.47 636	0.52 627	0.48 626

psmorigin	0.84 571	0.53 587	2.21 644	0.50 517	0.41 560	0.86 533	0.57 550	1.08 484	0.90 458	1.50 622	1.42 587	1.50 618	1.09 604	1.29 594	1.03 580	0.32 578	0.33 619	0.27 547	0.27 569	0.34 570	0.45 616

ADCRef	0.84 571	0.46 571	1.60 629	0.52 546	0.45 584	1.08 581	0.52 526	1.13 506	1.03 526	1.22 600	1.43 589	0.87 479	0.93 580	0.91 513	3.35 665	0.19 412	0.16 437	0.23 490	0.23 522	0.23 482	0.22 461

CC-Net-ROB	0.84 571	1.01 649	0.93 553	0.60 599	0.45 584	1.25 606	0.71 590	1.20 537	1.05 532	0.84 438	1.24 546	0.90 490	0.78 538	1.14 569	0.70 508	0.48 633	0.34 623	1.71 666	0.38 614	0.78 646	0.40 595

GCST	0.85 576	1.25 659	0.80 514	1.58 665	1.03 658	1.04 573	0.24 119	0.81 377	0.81 398	0.99 542	0.67 294	0.78 449	0.35 266	0.98 539	0.38 332	0.97 658	0.65 660	1.20 660	0.81 664	0.93 651	0.72 647

aanetorigin	0.85 576	0.58 608	1.98 640	0.50 517	0.40 554	0.66 457	0.70 588	0.72 323	1.01 517	2.44 663	2.00 630	1.32 590	1.25 619	0.96 530	1.16 599	0.20 434	0.19 512	0.20 410	0.20 463	0.27 526	0.33 566

AF-Net	0.85 576	0.41 553	0.87 544	0.66 618	0.54 616	0.96 553	0.52 526	1.66 643	1.37 610	1.03 553	2.04 633	1.46 612	1.36 624	1.19 577	1.05 586	0.34 595	0.24 559	0.39 608	0.28 576	0.31 549	0.26 511

SQANet	0.87 579	0.76 626	0.76 506	1.16 657	0.99 654	1.10 583	0.51 520	1.12 498	0.85 424	0.93 505	1.05 483	1.03 529	0.76 532	1.07 559	0.70 508	0.79 651	0.25 567	1.04 658	0.36 609	1.56 663	0.70 646

CSAN	0.88 580	0.52 584	0.93 553	0.61 604	0.42 569	1.19 603	1.11 642	1.27 566	1.48 624	1.37 616	1.44 590	1.37 602	1.30 621	1.46 618	1.01 575	0.39 614	0.31 607	0.36 597	0.37 611	0.35 575	0.36 580

SDNR	0.89 581	0.39 538	1.66 635	0.42 355	0.39 549	3.35 672	0.32 287	0.95 431	1.05 532	1.05 563	2.12 635	0.62 356	0.71 496	1.40 608	0.78 524	0.53 639	0.56 657	0.36 597	0.27 569	0.46 611	0.50 630

PWC_ROB	0.92 582	0.57 604	1.64 632	0.53 557	0.33 504	0.93 546	0.39 411	1.42 612	1.51 626	1.66 634	2.57 649	1.18 574	1.11 606	1.50 620	1.54 623	0.26 529	0.18 489	0.28 558	0.20 463	0.30 545	0.32 557

UDG	0.93 583	1.03 650	0.75 502	1.00 648	0.97 651	1.02 569	0.57 550	1.18 526	1.01 517	0.93 505	1.02 467	1.32 590	1.03 596	0.88 500	0.92 557	0.55 643	0.33 619	1.82 668	0.41 625	1.20 659	0.74 648

RTSC	0.93 583	0.54 594	1.59 626	0.56 582	0.40 554	1.17 601	0.55 542	1.44 614	1.82 645	1.53 625	1.26 551	1.15 571	0.82 548	1.70 632	2.44 652	0.26 529	0.20 521	0.23 490	0.24 537	0.31 549	0.32 557

DeepPrunerF	0.93 583	0.55 600	3.88 662	0.70 631	0.81 643	0.72 483	0.74 603	1.28 572	1.97 649	0.95 517	1.02 467	0.87 479	0.85 557	1.16 573	1.07 590	0.35 601	0.29 594	0.43 617	0.40 620	0.31 549	0.33 566

PWCDC_ROB	0.93 583	0.54 594	0.97 565	0.78 640	0.41 560	1.03 571	0.42 457	1.39 601	2.34 660	1.04 558	3.73 669	0.80 460	1.12 608	1.29 594	1.04 584	0.37 608	0.22 540	0.24 506	0.20 463	0.36 581	0.31 553

FBW_ROB	0.94 587	0.54 594	1.03 572	0.56 582	0.42 569	1.16 597	0.76 608	1.56 631	1.41 614	1.38 618	1.33 567	1.47 614	1.07 602	2.94 668	1.14 598	0.26 529	0.32 614	0.45 621	0.30 583	0.34 570	0.30 544

Selective-IGEV-i16pb	0.95 588	0.25 388	6.90 676	0.42 355	0.32 491	1.73 638	0.55 542	1.12 498	1.58 631	0.67 335	1.19 538	0.97 510	0.55 395	0.83 482	0.63 492	0.28 551	0.17 470	0.18 336	0.20 463	0.21 435	0.23 486

G-Net	0.95 588	0.48 581	1.13 582	0.67 620	0.49 601	2.07 649	0.63 572	1.02 454	0.90 458	1.77 640	2.62 652	1.28 584	1.60 639	1.09 563	1.06 587	0.37 608	0.30 599	0.35 592	0.25 550	0.46 611	0.45 616

PASM	0.96 590	0.71 623	2.05 642	0.72 634	0.72 641	0.84 530	0.92 628	1.14 508	1.34 608	1.25 606	1.22 543	1.34 598	1.07 602	1.31 602	1.11 594	0.53 639	0.57 658	0.59 642	0.67 655	0.56 636	0.57 641

PDISCO_ROB	0.96 590	0.51 582	1.13 582	1.03 652	1.00 655	1.81 643	0.77 609	1.72 647	1.60 633	1.09 579	1.19 538	1.34 598	0.80 544	1.62 625	1.01 575	0.58 646	0.22 540	0.45 621	0.40 620	0.50 621	0.41 600

XQC	0.97 592	0.70 620	1.54 623	0.70 631	0.55 617	1.48 621	0.81 616	1.41 607	1.57 629	1.21 596	1.12 509	1.33 595	1.04 598	1.55 622	2.00 640	0.39 614	0.25 567	0.37 602	0.32 596	0.55 631	0.49 627

MDST_ROB	0.97 592	0.29 470	1.02 571	0.64 614	0.43 572	2.64 657	0.82 618	1.68 645	1.18 579	2.89 668	1.82 620	0.97 510	0.75 523	1.83 639	0.89 545	0.26 529	0.22 540	0.32 584	0.28 576	0.26 516	0.26 511

anonymity	0.98 594	0.89 640	1.06 575	0.93 647	1.04 660	0.97 554	0.82 618	1.33 591	0.93 477	1.08 575	0.98 446	1.02 527	0.95 585	1.02 553	0.93 559	0.96 657	0.96 681	0.90 655	0.91 668	0.92 650	0.95 655

SHD	0.98 594	0.54 594	1.30 603	0.63 611	0.50 606	1.14 593	0.50 517	1.80 652	2.20 654	1.66 634	1.39 579	1.47 614	1.21 615	1.40 608	1.80 631	0.32 578	0.27 585	0.32 584	0.34 605	0.41 598	0.44 614

Wz-Net-SNSev	0.99 596	0.80 631	3.00 654	0.57 588	0.46 593	0.94 549	1.22 652	1.40 605	1.28 597	1.04 558	1.33 567	1.46 612	0.90 575	2.06 646	1.65 627	0.26 529	0.24 559	0.25 519	0.26 562	0.33 562	0.30 544

SuperB	1.00 597	0.41 553	4.03 665	0.45 441	0.32 491	0.99 561	0.49 511	1.09 487	2.09 653	1.10 583	1.10 503	0.74 428	0.83 550	1.13 567	1.75 630	0.20 434	0.15 410	0.17 282	0.15 289	2.50 683	0.27 521

Consistency-Raft	1.01 598	0.82 632	1.27 597	0.85 643	0.97 651	0.81 519	0.83 620	1.35 594	1.61 634	1.06 572	1.66 611	1.11 560	0.93 580	0.93 519	1.11 594	0.65 648	0.75 667	0.79 651	0.91 668	1.09 658	0.79 650

w-ln-seven	1.02 599	0.52 584	2.86 651	0.55 577	0.51 608	1.37 613	0.75 606	1.72 647	1.84 646	1.54 626	1.52 602	1.27 583	0.95 585	1.30 600	2.07 644	0.24 511	0.22 540	0.25 519	0.25 550	0.31 549	0.28 532

SGM_RVC	1.04 600	0.30 485	0.47 294	0.41 315	0.23 211	1.73 638	0.77 609	1.63 640	1.30 603	2.39 661	1.99 629	2.64 653	1.78 649	2.22 654	1.40 612	0.28 551	0.27 585	0.27 547	0.25 550	0.25 506	0.25 507
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_xeample	1.06 601	0.23 333	0.51 341	0.37 185	0.22 175	0.71 479	0.39 411	1.31 582	0.92 471	0.87 466	1.08 501	0.70 401	0.64 456	0.75 434	11.43 690	0.19 412	0.16 437	0.18 336	0.17 379	0.18 369	0.19 391

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 601	0.61 612	1.82 637	0.69 628	0.51 608	2.62 656	1.69 672	1.28 572	1.44 619	1.39 619	1.56 605	1.34 598	0.91 576	1.68 630	0.95 564	0.38 613	0.39 635	0.46 624	0.61 654	0.41 598	0.43 609

DStereoO	1.07 603	0.77 627	0.87 544	0.67 620	0.49 601	0.91 542	1.30 656	1.15 512	1.41 614	1.24 604	1.33 567	1.06 543	2.39 666	1.32 604	1.11 594	2.03 676	0.38 630	0.77 650	0.31 592	1.55 662	0.43 609

z-mn7	1.07 603	0.56 602	2.36 647	0.54 569	0.37 534	1.74 640	0.71 590	1.28 572	2.32 657	1.00 543	2.56 648	1.43 609	1.01 593	2.34 659	1.74 629	0.23 500	0.20 521	0.21 454	0.20 463	0.27 526	0.27 521

xxxx	1.07 603	0.23 333	0.53 371	0.38 210	0.22 175	0.83 525	0.36 360	1.41 607	0.95 490	0.75 386	0.99 454	0.97 510	0.64 456	0.70 404	11.37 689	0.20 434	0.17 470	0.18 336	0.17 379	0.19 404	0.20 423

DPSNet	1.08 606	0.44 564	2.64 650	0.54 569	0.42 569	1.59 628	1.25 653	2.39 664	1.50 625	1.13 589	1.12 509	1.51 620	2.19 662	1.44 615	1.51 622	0.35 601	0.25 567	0.25 519	0.21 485	0.49 619	0.39 590

otaku	1.10 607	0.96 644	0.96 560	1.37 663	1.06 661	1.65 632	0.72 596	1.46 617	1.19 581	1.10 583	1.32 565	1.32 590	0.95 585	1.29 594	0.81 535	0.89 656	0.46 650	1.24 661	0.50 646	1.86 666	0.89 652

DDUNet	1.10 607	2.58 687	0.83 525	1.21 659	1.27 665	1.02 569	0.69 587	1.17 524	0.95 490	0.98 536	1.26 551	1.28 584	0.84 553	0.97 537	0.79 531	0.85 654	0.40 638	2.00 671	0.60 653	1.34 661	0.94 653

ADCL	1.10 607	0.42 558	1.57 625	0.51 529	0.41 560	1.71 637	0.92 628	1.36 598	1.45 620	1.33 614	1.56 605	1.22 579	1.26 620	1.45 616	5.27 678	0.22 473	0.19 512	0.25 519	0.25 550	0.29 537	0.29 539

ADCPNet	1.11 610	0.53 587	3.26 660	0.55 577	0.44 578	1.47 620	0.83 620	1.21 540	1.17 575	1.26 609	1.42 587	1.67 630	1.12 608	1.48 619	3.86 672	0.30 569	0.29 594	0.30 577	0.32 596	0.37 587	0.37 586

MFN_U_SF_RVC	1.14 611	0.63 614	2.33 645	0.69 628	0.46 593	2.04 648	0.70 588	1.90 654	1.37 610	1.62 629	1.56 605	1.94 639	1.36 624	1.73 634	1.90 634	0.41 619	0.38 630	0.45 621	0.48 640	0.45 608	0.47 623

Ntro	1.15 612	1.00 648	1.00 567	1.49 664	1.20 664	1.69 636	0.81 616	1.39 601	1.25 590	1.01 546	1.28 556	1.31 588	1.00 591	1.31 602	0.89 545	1.10 664	0.43 645	1.36 662	0.51 647	1.95 669	0.99 659

SAMSARA	1.15 612	0.69 619	1.44 617	1.09 655	0.93 647	2.10 650	1.87 679	1.64 641	1.47 623	1.64 631	1.21 541	2.06 642	1.14 611	1.61 624	1.50 621	0.39 614	0.45 648	0.36 597	0.38 614	0.50 621	0.51 634

SANet	1.15 612	0.45 566	1.40 613	0.50 517	0.32 491	1.54 627	1.21 650	1.49 619	3.35 674	1.61 628	2.41 643	2.32 650	1.80 650	1.57 623	1.27 606	0.28 551	0.25 567	0.26 538	0.24 537	0.36 581	0.32 557

test_sample9	1.17 615	0.37 525	0.83 525	0.39 241	0.31 465	0.72 483	0.49 511	1.11 493	0.92 471	0.93 505	0.89 400	0.86 473	0.71 496	1.29 594	2.03 642	0.42 621	9.50 705	0.40 611	0.41 625	0.36 581	0.35 574

MFMNet_re	1.17 615	0.99 646	1.31 604	1.02 651	0.95 649	1.32 610	1.32 657	1.44 614	1.58 631	1.72 639	1.70 615	1.21 576	1.57 637	1.16 573	1.04 584	0.88 655	0.76 669	0.79 651	0.75 660	0.90 649	0.94 653

AANet	1.18 617	1.03 650	3.09 656	0.46 466	0.40 554	1.00 562	0.56 547	1.29 577	2.47 662	2.36 659	2.42 644	2.21 645	1.62 640	1.20 580	1.55 624	0.33 586	0.25 567	0.28 558	0.25 550	0.37 587	0.37 586

MSAF-DinoV2	1.18 617	0.44 564	3.00 654	0.56 582	0.30 449	0.91 542	0.74 603	1.58 634	1.25 590	1.06 572	1.41 582	2.98 658	1.57 637	3.25 669	3.12 663	0.22 473	0.14 381	0.20 410	0.22 506	0.33 562	0.34 570

ADCP+	1.18 617	0.37 525	3.09 656	0.50 517	0.52 611	1.48 621	0.61 565	1.32 588	1.07 544	1.21 596	1.16 528	1.08 549	1.11 606	1.63 626	7.17 683	0.20 434	0.16 437	0.24 506	0.22 506	0.29 537	0.22 461

zh-sn7	1.20 620	0.86 638	4.54 668	0.58 594	0.43 572	1.10 583	0.92 628	1.24 553	1.34 608	1.45 621	2.00 630	1.26 581	1.62 640	2.13 650	2.79 660	0.26 529	0.26 578	0.26 538	0.27 569	0.35 575	0.33 566

zh-mn7	1.21 621	0.75 625	5.81 673	0.52 546	0.39 549	1.18 602	0.63 572	1.21 540	1.79 644	1.81 641	2.33 638	1.16 572	1.01 593	2.20 653	2.00 640	0.25 524	0.22 540	0.22 469	0.22 506	0.25 506	0.30 544

ADCMid	1.22 622	0.57 604	3.17 659	0.54 569	0.44 578	1.07 579	0.77 609	1.31 582	1.13 563	2.14 654	1.48 598	1.49 617	1.47 633	1.65 628	5.30 679	0.26 529	0.24 559	0.29 567	0.32 596	0.38 590	0.36 580

WCMA_ROB	1.22 622	0.39 538	0.93 553	0.51 529	0.45 584	1.44 618	0.79 614	1.20 537	1.30 603	2.99 674	3.94 673	3.30 666	2.17 661	1.42 612	1.31 608	0.46 627	0.35 626	0.35 592	0.37 611	0.41 598	0.42 604

Wz-Net-TNSev	1.23 624	1.24 657	5.25 671	0.51 529	0.43 572	1.49 624	1.09 641	1.58 634	1.42 617	1.25 606	1.26 551	1.58 627	1.52 636	1.97 643	1.95 635	0.33 586	0.32 614	0.26 538	0.30 583	0.41 598	0.43 609

222	1.25 625	0.23 333	0.53 371	0.38 210	0.23 211	0.78 501	0.37 375	1.41 607	0.93 477	0.97 533	1.13 516	0.74 428	0.71 496	0.74 426	14.86 693	0.20 434	0.16 437	0.17 282	0.16 320	0.18 369	0.20 423

MSMD_ROB	1.25 625	0.51 582	0.64 446	0.60 599	0.50 606	1.66 633	0.67 580	1.26 561	1.26 595	2.64 665	3.82 670	3.06 661	3.20 676	1.45 616	0.91 555	0.46 627	0.41 640	0.49 633	0.51 647	0.47 614	0.45 616

AnyNet_C32	1.27 627	0.72 624	3.33 661	0.59 597	0.56 618	1.51 625	1.53 665	1.27 566	1.28 597	1.52 624	1.48 598	1.38 606	1.23 617	1.64 627	5.26 677	0.30 569	0.29 594	0.29 567	0.34 605	0.38 590	0.44 614

pmcnn	1.27 627	0.31 494	1.14 584	0.41 315	0.23 211	0.97 554	0.71 590	1.23 552	1.32 605	1.83 643	2.34 640	11.25 693	0.89 572	1.04 557	0.96 566	0.15 230	0.12 266	0.12 42	0.10 66	0.15 239	0.16 303

WZ-Net	1.29 629	0.64 615	5.42 672	0.64 614	0.52 611	1.37 613	1.29 655	1.41 607	1.77 643	1.56 627	1.69 614	1.74 631	1.41 628	2.50 663	2.16 649	0.28 551	0.21 531	0.23 490	0.25 550	0.39 594	0.41 600

SPS-STEREO	1.29 629	0.94 643	1.10 579	1.05 654	1.03 658	1.48 621	0.91 626	1.57 633	1.24 588	2.13 651	1.90 625	1.94 639	1.46 631	1.77 635	1.64 626	0.97 658	0.94 680	0.90 655	0.89 667	0.96 654	0.97 657
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.31 631	0.96 644	1.33 606	0.90 646	0.92 646	1.15 595	1.05 639	1.49 619	1.62 635	1.63 630	2.51 646	2.31 648	1.62 640	2.16 652	1.42 613	0.81 653	0.73 663	0.79 651	1.02 672	0.73 644	0.97 657
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PVD	1.34 632	0.70 620	1.42 615	0.78 640	0.65 632	1.68 635	0.91 626	2.12 660	3.01 670	2.25 656	2.35 642	1.90 637	1.99 656	1.98 644	2.14 647	0.40 618	0.38 630	0.49 633	0.37 611	0.51 624	0.67 645

test_sample8	1.36 633	0.37 525	0.83 525	0.39 241	0.31 465	0.72 483	0.49 511	1.19 530	0.79 378	1.51 623	0.96 433	3.29 665	1.64 643	1.29 594	2.03 642	0.42 621	9.50 705	0.40 611	0.41 625	0.36 581	0.35 574

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 634	0.91 641	2.11 643	0.89 644	0.57 622	4.27 679	1.79 676	1.55 627	2.00 651	1.64 631	1.85 623	1.83 634	1.44 630	1.89 642	1.49 620	0.49 634	0.40 638	0.56 639	0.58 651	0.75 645	0.52 636

MeshStereo	1.38 634	0.45 566	0.58 415	0.45 441	0.35 523	1.63 631	0.60 563	2.07 657	1.43 618	4.49 683	3.32 665	4.67 674	2.08 658	2.08 648	1.32 609	0.36 604	0.36 628	0.37 602	0.32 596	0.32 557	0.34 570
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
AAGNet	1.40 636	0.20 227	0.52 362	0.45 441	0.26 328	0.29 133	0.29 218	0.67 274	0.71 333	0.97 533	0.86 386	0.66 386	0.60 431	0.66 369	19.98 698	0.17 329	0.11 190	0.19 373	0.15 289	0.20 422	0.13 180

RainbowNet	1.42 637	1.53 668	1.31 604	1.93 673	1.46 666	1.52 626	1.03 638	1.67 644	1.55 627	1.23 602	1.59 608	1.54 623	1.21 615	1.40 608	1.03 580	1.70 672	0.70 662	1.82 668	0.80 663	2.11 674	1.22 665

ACVNet-4b	1.43 638	1.34 661	1.28 598	1.95 674	1.60 668	1.93 646	0.77 609	1.59 636	1.64 638	1.05 563	1.60 609	2.10 644	0.92 578	1.79 637	0.84 538	1.76 674	0.35 626	2.03 674	0.67 655	2.16 675	1.18 664

FCDSN-DC	1.43 638	0.57 604	0.69 475	0.74 636	0.59 624	1.42 617	0.65 579	1.40 605	1.41 614	3.31 678	4.42 680	4.57 673	3.01 674	1.70 632	1.19 602	0.46 627	0.42 642	0.48 630	0.47 636	0.51 624	0.51 634
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EDNetEfficient	1.47 640	0.82 632	6.28 675	0.48 494	0.40 554	0.73 487	0.83 620	0.95 431	2.77 667	3.48 680	1.95 627	1.64 629	2.12 659	1.42 612	3.84 671	0.21 450	0.19 512	0.21 454	0.21 485	0.43 604	0.42 604

SGM+DAISY	1.52 641	0.99 646	1.61 630	1.01 649	1.02 657	1.86 645	1.19 649	1.49 619	1.38 612	2.96 672	3.00 659	2.79 656	1.94 652	1.88 640	1.62 625	0.98 660	0.97 682	0.91 657	0.91 668	0.94 652	0.99 659

ACVNet_1	1.55 642	1.36 662	1.35 608	1.96 675	1.63 669	1.83 644	0.96 635	2.09 658	1.85 647	1.43 620	1.54 603	2.31 648	1.68 646	1.42 612	1.18 600	1.76 674	0.51 654	2.05 676	0.59 652	2.24 678	1.30 669

ADCS	1.60 643	0.70 620	4.02 664	0.61 604	0.53 613	1.31 609	1.11 642	1.71 646	1.86 648	1.97 649	1.68 612	1.51 620	1.46 631	2.07 647	9.20 686	0.34 595	0.32 614	0.33 589	0.36 609	0.45 608	0.46 620

AnyNet_C01	1.63 644	1.16 655	7.38 677	0.65 616	0.56 618	2.25 652	1.53 665	1.53 624	1.46 622	1.71 638	1.95 627	1.83 634	1.41 628	2.48 661	4.42 675	0.33 586	0.32 614	0.32 584	0.34 605	0.45 608	0.50 630

DispFullNet	1.64 645	2.64 688	3.14 658	2.57 682	1.78 675	1.32 610	0.55 542	1.42 612	1.45 620	1.89 645	1.48 598	1.55 624	2.35 664	2.08 648	1.12 597	0.60 647	0.19 512	2.33 679	0.73 659	2.35 679	1.30 669

FC-DCNN	1.67 646	0.53 587	0.68 466	0.62 608	0.49 601	1.62 630	0.71 590	1.77 651	1.55 627	4.73 686	4.66 682	5.82 682	3.94 680	2.13 650	1.42 613	0.47 630	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.48 615	0.47 623

FC-DCNN v2	1.74 647	0.53 587	0.68 466	0.62 608	0.49 601	1.67 634	0.71 590	1.85 653	1.57 629	4.84 687	5.01 684	6.42 686	3.92 679	2.24 655	1.43 615	0.47 630	0.42 642	0.47 625	0.46 632	0.48 615	0.47 623

ACVNet_2	1.74 647	1.30 660	1.62 631	1.81 668	1.63 669	2.28 653	1.34 659	2.35 663	2.64 665	1.82 642	2.55 647	2.99 659	1.71 647	1.67 629	1.20 603	1.48 670	0.59 659	1.81 667	0.71 658	2.09 673	1.29 668

ELAS_RVC	1.76 649	0.64 615	1.20 588	0.74 636	0.59 624	2.18 651	2.53 685	2.10 659	2.85 669	3.46 679	3.41 668	3.12 662	4.11 681	2.69 666	2.53 657	0.54 642	0.47 651	0.51 637	0.48 640	0.55 631	0.55 639
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 650	0.64 615	1.10 579	0.72 634	0.58 623	3.37 673	1.76 674	2.54 666	2.57 663	3.77 681	3.96 674	2.83 657	3.44 677	2.34 659	2.73 659	0.53 639	0.47 651	0.50 635	0.48 640	0.55 631	0.55 639
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.96 651	1.24 657	1.52 620	1.28 661	1.06 661	2.92 667	1.64 670	3.32 673	3.05 672	2.28 657	3.32 665	3.19 664	2.38 665	3.39 671	2.49 656	1.02 661	0.92 676	1.06 659	1.04 674	1.05 656	0.99 659

IMH-64-1	1.96 651	1.64 673	1.26 594	2.26 679	1.91 678	2.30 654	1.35 660	2.99 669	2.29 655	1.70 636	2.79 656	2.47 651	1.66 644	2.33 657	1.95 635	2.07 678	0.74 665	2.44 680	1.04 674	2.40 680	1.59 676

IMH-64	1.96 651	1.64 673	1.26 594	2.26 679	1.91 678	2.30 654	1.35 660	2.99 669	2.29 655	1.70 636	2.79 656	2.47 651	1.66 644	2.33 657	1.95 635	2.07 678	0.74 665	2.44 680	1.04 674	2.40 680	1.59 676

RTS	2.03 654	1.03 650	11.50 683	0.68 625	0.63 630	2.71 658	1.56 667	1.55 627	2.32 657	1.93 646	2.57 649	1.32 590	1.32 622	5.20 682	4.30 673	0.31 573	0.23 550	0.29 567	0.30 583	0.41 598	0.40 595

RTSA	2.03 654	1.03 650	11.50 683	0.68 625	0.63 630	2.71 658	1.56 667	1.55 627	2.32 657	1.93 646	2.57 649	1.32 590	1.32 622	5.20 682	4.30 673	0.31 573	0.23 550	0.29 567	0.30 583	0.41 598	0.40 595

MonStereo1	2.06 656	1.51 666	1.56 624	1.85 671	1.70 674	2.84 664	0.78 613	2.52 665	3.49 675	2.33 658	4.36 679	3.41 669	2.72 669	2.32 656	1.83 632	1.32 669	0.55 655	1.66 665	0.88 666	1.94 668	1.70 680

PWCK	2.06 656	1.75 676	4.11 666	1.69 666	0.93 647	3.13 671	2.86 688	2.18 661	2.41 661	2.38 660	2.33 638	2.22 646	1.85 651	3.52 673	2.20 650	1.65 671	0.73 663	1.52 664	0.83 665	1.81 664	1.02 662

Dean	2.07 658	1.39 663	1.69 636	2.17 677	1.83 677	2.75 661	1.28 654	3.49 677	3.80 679	2.13 651	3.30 664	3.18 663	1.98 655	1.78 636	1.72 628	1.73 673	0.79 673	1.99 670	0.91 668	2.17 676	1.34 672

WAO-6	2.11 659	1.52 667	1.25 593	1.73 667	1.69 673	2.72 660	1.62 669	3.15 671	3.64 676	2.01 650	3.28 663	3.52 671	2.20 663	2.59 664	2.48 655	1.31 668	0.92 676	2.04 675	1.22 684	1.89 667	1.35 673

IMH	2.15 660	1.66 675	1.29 599	2.25 678	1.92 680	2.87 665	1.33 658	3.25 672	3.04 671	1.87 644	3.33 667	3.00 660	2.03 657	2.80 667	1.95 635	2.09 680	0.78 670	2.45 682	1.05 677	2.44 682	1.62 679

DStereoFS	2.16 661	0.91 641	1.29 599	0.84 642	0.72 641	3.56 674	0.95 632	2.01 655	2.03 652	1.65 633	2.06 634	2.73 654	13.30 694	4.76 681	1.95 635	0.47 630	0.33 619	0.84 654	0.49 643	0.95 653	1.42 674

LVE	2.20 662	1.47 665	1.44 617	2.06 676	1.80 676	2.79 663	1.77 675	2.96 668	3.94 681	1.95 648	4.29 678	3.47 670	1.97 653	2.48 661	1.85 633	2.06 677	0.88 674	2.06 677	1.13 679	2.17 676	1.53 675

MADNet+	2.28 663	2.56 685	10.82 681	1.25 660	0.96 650	2.77 662	1.44 664	2.34 662	1.76 642	1.36 615	1.78 619	1.84 636	1.74 648	6.33 685	4.57 676	0.67 649	0.66 661	0.59 642	0.54 650	0.84 647	0.81 651

DStereoSA	2.42 664	0.66 618	2.95 653	0.89 644	1.12 663	1.75 641	6.75 691	1.53 624	1.63 637	1.28 611	8.81 693	0.99 518	10.14 687	1.68 630	3.37 666	0.44 625	0.34 623	0.64 644	0.68 657	1.21 660	1.60 678

KSHMR	2.64 665	1.96 679	1.86 639	2.69 686	2.44 684	2.88 666	2.04 680	3.46 676	6.31 685	2.51 664	3.27 662	3.39 668	1.97 653	2.59 664	2.08 646	2.48 685	1.41 686	2.80 689	1.51 688	2.98 688	2.09 684

notaker	2.87 666	2.31 683	2.01 641	3.03 688	2.60 689	2.94 668	1.82 677	3.43 675	3.06 673	2.89 668	4.21 677	6.15 685	2.71 668	3.42 672	2.90 661	2.67 688	1.18 684	3.00 691	1.67 689	3.13 689	2.26 686

WAO-8	3.00 667	1.60 670	1.52 620	1.82 669	1.65 671	5.57 681	1.35 660	4.65 685	12.37 692	2.89 668	4.04 675	4.89 677	2.78 670	3.73 675	2.44 652	1.29 666	0.93 678	2.00 671	1.16 681	2.02 671	1.23 666

Venus	3.00 667	1.60 670	1.52 620	1.82 669	1.65 671	5.57 681	1.35 660	4.65 685	12.37 692	2.89 668	4.04 675	4.89 677	2.78 670	3.73 675	2.44 652	1.29 666	0.93 678	2.00 671	1.16 681	2.02 671	1.23 666

JetBlue	3.02 669	1.39 663	7.91 678	1.17 658	1.49 667	8.53 685	7.94 692	2.82 667	1.98 650	2.15 655	2.69 654	3.32 667	3.01 674	6.66 686	3.81 670	0.79 651	0.78 670	0.75 648	0.76 661	1.04 655	1.33 671

ktn	3.02 669	2.27 682	1.85 638	2.89 687	2.54 688	3.72 675	2.14 682	3.79 681	5.33 683	2.82 667	5.09 685	5.95 683	2.54 667	3.34 670	2.58 658	2.65 687	1.44 687	2.78 688	2.03 691	2.61 685	2.10 685

U	3.17 671	0.17 94	0.35 132	0.41 315	0.71 639	57.93 718	0.20 41	0.43 98	0.39 157	0.26 74	0.23 40	0.23 59	0.22 88	0.26 5	0.22 61	0.16 281	0.10 68	0.74 647	0.13 220	0.13 130	0.11 57

TorneroNet-64	3.54 672	1.89 677	1.59 626	2.62 685	2.29 682	6.88 684	1.72 673	4.72 687	11.88 690	2.43 662	5.46 688	8.16 688	2.80 672	4.13 679	3.03 662	2.25 683	0.75 667	2.57 684	1.09 678	2.65 686	1.84 682

MultiAttention	3.62 673	0.25 388	0.65 451	0.56 582	0.34 516	23.66 698	2.61 686	1.65 642	1.14 569	0.82 424	1.83 621	1.13 568	0.42 330	35.16 711	0.72 514	0.18 372	0.12 266	0.23 490	0.23 522	0.35 575	0.33 566

UNDER WATER	3.63 674	2.12 681	4.11 666	3.17 689	2.51 686	3.77 677	2.45 684	3.53 678	13.66 695	2.98 673	2.92 658	5.75 681	4.13 682	3.85 677	3.75 669	2.84 689	1.11 683	2.71 687	1.41 686	3.26 691	2.50 688

UNDER WATER-64	3.72 675	2.07 680	4.57 669	3.30 691	2.52 687	5.61 683	2.63 687	3.67 679	12.27 691	3.09 675	2.66 653	5.99 684	4.74 684	3.93 678	3.57 667	2.54 686	1.24 685	2.65 685	1.48 687	3.21 690	2.62 689

light-stereo	4.16 676	1.10 654	14.81 687	10.11 698	7.60 693	3.03 669	0.68 583	3.75 680	2.81 668	5.31 689	5.96 689	9.76 692	1.47 633	7.39 690	1.47 619	1.22 665	1.45 688	0.66 645	0.78 662	1.84 665	2.07 683

MADNet++	4.18 677	2.72 690	4.00 663	3.80 693	3.44 692	4.72 680	4.05 690	4.01 682	3.74 677	4.52 684	5.14 686	4.20 672	4.89 685	7.04 688	6.39 680	3.79 691	3.70 695	3.27 693	2.70 694	3.68 693	3.74 693

xyz-stereo	4.31 678	0.17 94	61.72 719	0.35 117	0.16 12	13.86 693	0.38 393	0.61 228	0.69 322	1.05 563	3.09 660	0.77 446	0.88 569	1.24 585	0.46 402	0.13 100	0.10 68	0.16 234	0.12 176	0.13 130	0.11 57

TorneroNet	4.49 679	1.92 678	1.65 634	2.60 684	2.29 682	14.95 694	1.86 678	4.86 688	19.56 708	3.10 676	7.52 692	7.00 687	2.90 673	4.48 680	3.66 668	2.24 682	0.78 670	2.68 686	1.14 680	2.79 687	1.80 681

MANE	4.73 680	0.54 594	0.77 509	0.69 628	0.60 627	10.35 687	1.67 671	8.68 691	12.66 694	6.90 692	9.43 694	11.59 694	10.59 691	8.26 691	8.41 684	0.51 637	0.45 648	0.48 630	1.02 672	0.50 621	0.50 630

SGM-ForestM	4.73 680	0.34 510	1.05 574	0.46 466	0.28 399	10.26 686	3.48 689	4.52 683	5.16 682	8.68 694	7.48 691	18.87 704	10.80 692	11.26 694	10.01 688	0.32 578	0.34 623	0.32 584	0.32 596	0.29 537	0.30 544

LSM	4.83 682	0.83 635	11.23 682	0.76 639	56.73 715	1.10 583	1.18 648	1.35 594	1.70 641	2.13 651	2.34 640	1.34 598	1.19 614	1.52 621	1.23 604	0.34 595	0.50 653	0.39 608	0.47 636	0.51 624	9.82 697

LE_ROB	4.86 683	0.27 441	9.43 679	0.45 441	0.24 257	1.61 629	0.96 635	2.05 656	17.75 704	16.36 706	4.84 683	5.17 679	19.48 706	2.05 645	15.49 694	0.17 329	0.15 410	0.16 234	0.16 320	0.20 422	0.19 391

DPSimNet_ROB	5.19 684	2.71 689	18.56 691	2.59 683	2.49 685	4.25 678	10.93 694	3.33 674	3.93 680	5.02 688	4.52 681	5.74 680	10.18 688	5.44 684	8.79 685	2.40 684	2.47 691	2.48 683	2.54 692	2.56 684	2.87 690

JetRed	5.38 685	6.17 692	12.68 686	2.38 681	2.85 690	12.60 691	11.17 695	4.60 684	3.74 677	3.87 682	3.85 671	4.83 675	4.13 682	6.81 687	12.18 691	2.18 681	2.95 693	2.19 678	1.98 690	3.49 692	3.01 691

tt	6.21 686	0.22 300	5.88 674	3.55 692	2.07 681	11.25 690	19.19 698	11.84 695	5.47 684	2.71 666	2.18 636	4.87 676	6.25 686	3.71 674	7.09 682	8.31 699	11.17 707	4.91 696	5.39 700	5.72 695	2.42 687

coex-ft	6.50 687	1.57 669	87.99 720	0.49 506	0.38 541	1.41 616	1.21 650	1.21 540	7.96 687	12.14 696	2.78 655	2.74 655	3.83 678	1.30 600	3.19 664	0.24 511	0.23 550	0.27 547	0.24 537	0.48 615	0.40 595

HanzoNet	6.97 688	2.57 686	4.66 670	3.29 690	2.96 691	3.75 676	2.35 683	5.08 689	7.11 686	14.46 705	13.06 698	17.69 700	22.95 708	13.72 696	6.61 681	4.36 692	1.96 690	3.14 692	2.59 693	3.88 694	3.19 692

TCMNet-wrong-test	9.08 689	10.58 696	9.58 680	19.64 700	17.64 699	12.69 692	8.93 693	13.77 699	2.58 664	4.67 685	5.19 687	14.57 696	11.02 693	7.21 689	9.81 687	5.58 698	0.89 675	3.76 694	3.10 695	10.41 700	10.02 698

EDNetEfficientorigin	9.96 690	1.17 656	175.17 721	0.49 506	0.37 534	1.13 592	0.74 603	1.27 566	2.70 666	3.16 677	2.49 645	2.28 647	2.15 660	1.88 640	2.27 651	0.21 450	0.19 512	0.25 519	0.20 463	0.54 629	0.53 638

ASD4	10.37 691	9.12 695	17.90 689	7.49 695	10.02 694	16.90 695	28.93 702	11.05 694	8.53 688	7.42 693	7.41 690	8.91 689	10.32 689	11.44 695	20.38 699	4.52 693	4.58 696	5.68 700	5.04 698	5.72 695	6.02 695

DGTPSM_ROB	12.12 692	8.03 693	21.12 693	8.97 696	16.81 697	10.68 688	30.77 703	9.14 692	15.23 697	6.55 690	15.49 705	9.02 690	15.13 696	9.26 692	21.71 701	4.58 694	8.60 698	5.07 697	9.26 701	5.88 697	11.06 699

DPSMNet_ROB	12.13 693	8.03 693	21.13 694	9.02 697	16.82 698	10.68 688	30.78 704	9.15 693	15.24 698	6.56 691	15.50 706	9.02 690	15.13 696	9.28 693	21.71 701	4.59 695	8.60 698	5.08 698	9.26 701	5.89 698	11.06 699

USTest	12.98 694	14.10 697	19.89 692	16.19 699	14.95 696	20.69 697	31.85 705	16.52 700	10.99 689	8.83 695	9.55 695	13.88 695	10.36 690	16.06 697	21.35 700	3.19 690	4.82 697	5.08 698	5.36 699	8.77 699	7.20 696

BEATNet-Init1	15.65 695	1.62 672	54.26 718	0.75 638	0.56 618	37.03 710	13.39 697	13.20 696	14.59 696	29.41 716	29.29 716	47.69 719	21.87 707	26.91 708	19.58 697	0.43 624	0.39 635	0.47 625	0.47 636	0.52 627	0.52 636

Selective-IGEV-i1pa	15.72 696	22.55 706	18.18 690	1.88 672	0.97 651	29.25 709	11.89 696	25.83 711	20.69 709	20.14 707	22.94 707	28.39 709	23.24 709	29.37 709	18.71 696	12.83 705	3.29 694	6.89 701	1.18 683	2.01 670	14.15 706

iinet-test	16.76 697	17.54 698	22.91 696	19.68 701	18.39 700	24.34 699	34.09 707	20.39 701	15.46 699	12.61 697	12.84 696	18.06 702	15.24 699	19.55 698	24.17 703	8.84 701	8.72 700	8.93 703	9.26 701	12.70 701	11.43 702

IINet	16.76 697	17.54 698	22.91 696	19.68 701	18.39 700	24.34 699	34.08 706	20.39 701	15.46 699	12.61 697	12.85 697	18.06 702	15.24 699	19.55 698	24.17 703	8.84 701	8.72 700	8.93 703	9.26 701	12.70 701	11.43 702

DPSM_ROB	17.80 699	18.60 701	24.24 702	20.89 704	19.49 702	25.83 702	36.10 709	21.62 708	16.41 702	13.46 700	14.26 703	19.11 705	16.15 701	20.74 701	25.59 706	9.37 703	9.23 703	9.47 705	9.81 705	13.47 703	12.09 704

DPSM	17.80 699	18.60 701	24.24 702	20.89 704	19.49 702	25.83 702	36.10 709	21.62 708	16.41 702	13.46 700	14.26 703	19.11 705	16.15 701	20.74 701	25.59 706	9.37 703	9.23 703	9.47 705	9.81 705	13.47 703	12.09 704

DLNR-FE	20.09 701	36.45 710	38.39 706	170.32 723	60.71 716	0.23 42	0.20 41	13.60 698	0.40 172	0.45 234	0.66 287	0.42 232	0.21 74	0.64 347	0.32 263	5.49 696	0.10 68	0.15 197	0.11 138	72.83 721	0.13 180

DLNR_Zeroshot_test	20.12 702	36.36 709	38.38 705	170.13 722	62.28 717	0.22 30	0.20 41	13.43 697	0.40 172	0.45 234	0.66 287	0.42 232	0.21 74	0.64 347	0.32 263	5.57 697	0.10 68	0.15 197	0.11 138	72.31 720	0.13 180

LRCNet_RVC	21.27 703	31.14 708	21.46 695	28.97 707	23.77 705	3.11 670	0.62 567	20.94 706	1.64 638	25.57 708	28.13 710	21.96 707	14.74 695	21.99 707	16.44 695	29.16 717	14.92 708	33.57 715	31.28 714	29.67 716	26.33 713

HaxPig	31.93 704	37.19 711	34.22 704	24.41 706	24.94 706	18.53 696	20.18 699	21.15 707	28.84 711	35.74 717	38.86 717	26.18 708	28.75 711	33.85 710	34.15 711	35.89 718	38.80 719	37.79 716	40.52 717	39.33 717	39.33 718

Anonymous_1	33.12 705	18.23 700	23.86 698	20.53 703	21.18 704	25.45 701	35.84 708	22.44 710	15.68 701	13.41 699	13.70 702	18.00 701	15.15 698	20.31 700	24.47 705	14.56 709	8.84 702	66.24 719	117.79 720	155.41 724	11.40 701

RAFT-FEzeroshot	35.76 706	37.39 713	48.55 712	42.39 714	39.44 713	51.96 713	72.92 717	43.38 716	32.90 714	26.87 710	28.06 708	38.42 713	32.28 712	41.59 717	51.51 718	18.73 713	18.58 711	19.11 708	19.75 708	27.12 709	24.33 709

RAFT-FE	35.76 706	37.39 713	48.55 712	42.39 714	39.44 713	51.96 713	72.92 717	43.38 716	32.90 714	26.87 710	28.06 708	38.42 713	32.28 712	41.59 717	51.51 718	18.73 713	18.58 711	19.11 708	19.75 708	27.12 709	24.33 709

CasAABBNet	35.77 708	37.38 712	48.59 714	42.20 711	39.23 709	51.95 711	72.92 717	43.36 715	33.03 717	26.93 713	28.31 711	38.43 715	32.32 714	41.58 715	51.50 717	18.71 710	18.58 711	19.11 708	19.75 708	27.11 708	24.33 709

Hybrid-DGEV	35.79 709	37.44 716	48.86 717	42.22 712	39.24 710	52.03 716	72.89 716	43.41 718	32.74 712	26.76 709	28.72 713	38.35 712	32.61 715	41.58 715	51.39 714	18.72 712	18.56 710	19.14 711	19.80 712	27.10 707	24.25 707

FlowAnything	35.84 710	37.49 717	48.69 715	42.17 710	39.26 711	51.95 711	72.95 720	43.35 714	33.23 718	26.92 712	28.67 712	38.55 717	32.78 717	41.53 714	51.47 716	18.71 710	18.59 714	19.17 713	19.88 713	27.07 706	24.26 708

Selective-RAFT-Error	35.87 711	37.42 715	48.73 716	42.24 713	39.28 712	52.00 715	72.87 715	43.41 718	32.95 716	26.97 714	28.72 713	38.71 718	33.15 718	41.59 717	51.42 715	18.77 715	18.60 715	19.14 711	19.78 711	27.19 711	24.42 712

xxxxx1	36.77 712	19.69 703	24.00 699	62.46 717	66.77 718	27.30 705	39.89 711	20.40 703	18.80 705	14.18 702	13.11 699	17.29 697	17.30 703	21.62 704	27.81 708	13.61 706	18.98 716	111.36 722	133.25 721	28.84 713	38.64 715

tt_ll	36.77 712	19.69 703	24.00 699	62.46 717	66.77 718	27.30 705	39.89 711	20.40 703	18.80 705	14.18 702	13.11 699	17.29 697	17.30 703	21.62 704	27.81 708	13.61 706	18.98 716	111.36 722	133.25 721	28.84 713	38.64 715

ff	36.77 712	19.69 703	24.00 699	62.46 717	66.77 718	27.30 705	39.89 711	20.40 703	18.80 705	14.18 702	13.11 699	17.29 697	17.30 703	21.62 704	27.81 708	13.61 706	18.98 716	111.36 722	133.25 721	28.84 713	38.64 715

MEDIAN_ROB	37.35 715	40.72 720	40.37 708	32.26 708	31.80 707	27.29 704	25.02 700	29.47 712	33.43 719	41.99 721	41.60 719	33.48 710	34.37 719	39.66 713	36.94 712	43.49 720	43.96 721	44.07 718	43.35 719	41.32 719	42.43 720

AVERAGE_ROB	37.53 716	40.05 719	40.01 707	34.74 709	33.76 708	28.46 708	25.14 701	32.31 713	34.08 720	41.20 720	40.52 718	34.51 711	34.78 720	39.11 712	37.48 713	42.68 719	43.32 720	43.80 717	42.99 718	40.42 718	41.31 719

LSM0	38.96 717	37.52 718	48.37 711	43.79 716	91.31 721	52.31 717	72.38 714	43.71 720	32.75 713	27.16 715	28.73 715	38.51 716	32.63 716	41.75 720	51.59 720	18.85 716	18.43 709	19.09 707	19.60 707	27.21 712	33.44 714

PML	40.49 718	30.31 707	12.46 685	7.19 694	14.30 695	91.44 721	212.44 724	7.73 690	23.24 710	74.44 723	185.05 724	49.81 720	25.78 710	21.34 703	12.84 692	8.71 700	2.93 692	8.43 702	3.24 696	13.77 705	4.45 694

RSGM-EC	74.49 719	61.53 721	40.38 709	97.66 720	92.09 722	73.48 719	113.87 721	59.44 721	38.62 721	39.84 718	49.02 720	90.35 721	61.68 721	138.81 721	126.03 722	92.92 721	53.83 722	94.52 720	37.88 715	81.03 722	46.84 721

acva	74.49 719	61.53 721	40.38 709	97.66 720	92.09 722	73.48 719	113.87 721	59.44 721	38.62 721	39.84 718	49.02 720	90.35 721	61.68 721	138.81 721	126.03 722	92.92 721	53.83 722	94.52 720	37.88 715	81.03 722	46.84 721

Selective-IGEV-i16pa	80.76 721	120.64 723	16.47 688	1.09 655	0.67 635	181.14 723	2.07 681	155.24 724	142.81 724	57.79 722	156.23 722	108.46 723	171.50 724	201.35 724	101.88 721	96.20 723	1.70 689	2.81 690	0.33 602	1.06 657	95.73 723

test_example2	176.82 722	204.75 724	198.54 722	188.58 724	191.23 724	151.28 722	169.77 723	97.63 723	125.81 723	179.94 724	183.74 723	158.20 724	139.14 723	192.16 723	198.12 724	203.48 724	236.37 724	163.71 725	173.22 724	217.79 725	162.95 724

ccccc	428.22 723	430.66 725	522.50 723	506.24 725	500.20 725	349.93 724	338.04 725	384.19 725	297.84 725	330.97 725	382.26 725	370.48 725	442.91 725	498.75 725	555.79 725	557.84 725	430.47 725	334.14 726	290.91 725	547.74 726	492.55 725

GS-Stereo							0.29 218	0.50 158	0.29 67	0.30 125	0.29 101	0.23 59	0.20 60	0.33 63	0.22 61	0.16 281	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 180

STTRV1_RVC		0.60 611		0.67 620	0.81 643	1.12 590	0.63 572	1.37 600	1.12 556	0.98 536	1.34 572	1.08 549	0.95 585	1.28 592	0.90 551	0.57 645	0.25 567	0.44 619	0.39 616	0.60 637	0.41 600

FADE		2.54 684		1.04 653	1.00 655													21.24 714		0.63 640

Low-res two-view benchmark