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	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 9	0.18 12	0.26 12	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 20	0.22 1	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 42	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 63	0.23 2	0.20 30	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 26	0.26 12	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.28 120	0.19 49	0.26 8	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 6	0.16 10	0.30 136	0.21 75	0.25 4	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 66	0.20 133	0.16 6	0.22 84	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 73	0.10 14	0.09 27	0.14 154	0.13 222	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 9	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 62	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.16 23	0.23 40	0.20 42	0.22 4	0.15 5	0.18 10	0.16 10	0.20 35	0.19 49	0.26 8	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 60	0.26 40	0.29 12	0.14 2	0.25 71	0.23 109	0.25 6	0.19 14	0.20 17	0.16 10	0.19 26	0.18 34	0.30 45	0.21 51	0.14 172	0.10 94	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 66	0.23 241	0.16 6	0.19 26	0.20 1	0.22 22	0.24 59	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 96	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 199	0.14 261	0.10 6	0.10 58

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.19 96	0.20 19	0.18 12	0.30 21	0.21 20	0.18 10	0.15 5	0.19 26	0.18 34	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 67	0.30 23	0.20 133	0.20 19	0.19 26	0.27 14	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 20	0.33 77	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.24 53	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 53	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 52	0.34 112	0.15 4	0.27 99	0.17 3	0.28 16	0.14 4	0.18 10	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 62	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MGA	0.19 14	0.14 24	0.26 40	0.30 23	0.20 133	0.29 132	0.18 12	0.35 49	0.27 59	0.19 15	0.21 26	0.19 26	0.15 8	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

MSE-Stereo	0.19 14	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.19 15	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

DepthFocus	0.19 14	0.13 3	0.31 109	0.29 12	0.23 241	0.17 9	0.20 42	0.27 14	0.18 9	0.24 59	0.25 66	0.15 1	0.17 20	0.26 8	0.18 4	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.17 383	0.13 143	0.10 58

GeoVLM	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.20 63	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

MatchStereo	0.19 14	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 12	0.21 67	0.32 32	0.28 72	0.20 17	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.31 53	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 99	0.19 26	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.19 49	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 14	0.13 3	0.25 26	0.31 43	0.16 23	0.19 15	0.17 3	0.42 112	0.24 37	0.23 47	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.45 182	0.19 12	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 6	0.11 127

S2M2_XL	0.19 14	0.18 174	0.27 52	0.27 2	0.20 133	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 27	0.26 78	0.17 6	0.17 20	0.24 3	0.21 51	0.17 352	0.16 455	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.12 187
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 14	0.14 24	0.29 74	0.34 112	0.16 23	0.26 81	0.17 3	0.32 32	0.20 18	0.21 27	0.15 5	0.23 67	0.20 63	0.32 62	0.20 30	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.11 127

dual_stereo	0.19 14	0.14 24	0.24 15	0.31 43	0.16 23	0.16 6	0.20 42	0.29 18	0.20 18	0.23 47	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 247	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

CAR	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.19 96	0.25 71	0.18 12	0.42 112	0.27 59	0.23 47	0.25 66	0.17 6	0.14 2	0.29 27	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

monster-pro	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

PointNet	0.20 24	0.15 60	0.25 26	0.32 66	0.18 66	0.29 132	0.23 109	0.25 6	0.27 59	0.15 2	0.24 56	0.28 120	0.17 20	0.34 86	0.20 30	0.13 113	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.09 6

LiteMatch*	0.20 24	0.14 24	0.31 109	0.31 43	0.23 241	0.24 53	0.21 67	0.31 25	0.30 92	0.21 27	0.19 18	0.24 82	0.19 49	0.31 53	0.20 30	0.13 113	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 127

LACA3	0.20 24	0.17 137	0.25 26	0.29 12	0.15 4	0.32 189	0.25 139	0.29 18	0.22 22	0.23 47	0.21 26	0.21 46	0.22 89	0.44 177	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.08 1

LACA2	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.30 23	0.15 4	0.29 132	0.29 217	0.30 21	0.22 22	0.21 27	0.23 42	0.28 120	0.20 63	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 94	0.09 6

Test_v1	0.20 24	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 53	0.21 67	0.39 81	0.31 102	0.21 27	0.22 37	0.17 6	0.17 20	0.34 86	0.19 12	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 24	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 224	0.17 3	0.40 92	0.22 22	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.24 113	0.33 77	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 24	0.13 3	0.26 40	0.30 23	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.36 56	0.26 55	0.20 17	0.23 42	0.27 114	0.16 17	0.30 45	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 24	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 132	0.20 42	0.39 81	0.22 22	0.22 41	0.21 26	0.26 106	0.20 63	0.30 45	0.20 30	0.13 113	0.12 282	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

252Zero-FE	0.20 24	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.23 40	0.18 12	0.41 103	0.34 129	0.22 41	0.21 26	0.19 26	0.18 34	0.28 15	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.10 58

MonStereo	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.18 66	0.17 9	0.21 67	0.32 32	0.23 31	0.25 70	0.34 144	0.22 52	0.24 113	0.27 13	0.21 51	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.39 124	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

IGEV	0.20 24	0.12 2	0.23 5	0.31 43	0.20 133	0.23 40	0.19 26	0.40 92	0.29 84	0.22 41	0.34 144	0.20 35	0.15 8	0.31 53	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.10 6	0.10 58

MLG-Stereo_test3	0.20 24	0.13 3	0.27 52	0.33 82	0.17 37	0.38 262	0.18 12	0.30 21	0.19 14	0.24 59	0.15 5	0.26 106	0.17 20	0.32 62	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

MonSter	0.20 24	0.14 24	0.25 26	0.31 43	0.15 4	0.22 30	0.22 84	0.39 81	0.33 122	0.20 17	0.25 66	0.17 6	0.15 8	0.38 118	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LCMNet	0.21 41	0.14 24	0.25 26	0.30 23	0.20 133	0.26 81	0.19 26	0.38 73	0.43 212	0.21 27	0.21 26	0.27 114	0.17 20	0.36 100	0.23 112	0.12 60	0.11 220	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 41	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.14 2	0.40 281	0.27 182	0.28 16	0.22 22	0.18 10	0.19 18	0.28 120	0.29 191	0.32 62	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.10 58
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 41	0.19 216	0.29 74	0.31 43	0.17 37	0.25 71	0.23 109	0.36 56	0.28 72	0.27 99	0.24 56	0.18 20	0.21 75	0.40 133	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

asd	0.21 41	0.18 174	0.29 74	0.32 66	0.18 66	0.27 99	0.22 84	0.35 49	0.22 22	0.31 138	0.22 37	0.19 26	0.21 75	0.44 177	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

4.5_new	0.21 41	0.20 262	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 41	0.20 262	0.29 74	0.30 23	0.17 37	0.24 53	0.26 160	0.32 32	0.28 72	0.32 153	0.28 99	0.19 26	0.17 20	0.29 27	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

4w-stereo	0.21 41	0.19 216	0.31 109	0.31 43	0.17 37	0.29 132	0.19 26	0.31 25	0.21 20	0.31 138	0.24 56	0.20 35	0.24 113	0.41 143	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2.5w	0.21 41	0.18 174	0.31 109	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.25 139	0.31 25	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.18 20	0.17 20	0.39 124	0.21 51	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.11 30	0.09 6

2.75w_new	0.21 41	0.18 174	0.28 67	0.29 12	0.17 37	0.23 40	0.34 320	0.36 56	0.28 72	0.34 164	0.26 78	0.17 6	0.22 89	0.36 100	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.09 6

111111	0.21 41	0.14 24	0.27 52	0.37 207	0.22 193	0.21 26	0.19 26	0.43 131	0.27 59	0.20 17	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.41 143	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.12 94	0.12 187

LG-G_1	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 357	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 49	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LG-G	0.21 41	0.13 3	0.30 88	0.34 112	0.16 23	0.52 357	0.17 3	0.34 46	0.18 9	0.21 27	0.21 26	0.26 106	0.19 49	0.37 110	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.10 58

StereoAnything_RVC	0.21 41	0.68 625	0.39 249	0.28 7	0.15 4	0.23 40	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 6	0.16 10	0.15 1	0.22 89	0.30 45	0.18 4	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.08 1	0.16 308	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 41	0.15 60	0.27 52	0.37 207	0.19 96	0.22 30	0.18 12	0.42 112	0.35 142	0.22 41	0.28 99	0.24 82	0.18 34	0.27 13	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 55	0.15 60	0.35 185	0.33 82	0.17 37	0.23 40	0.25 139	0.42 112	0.24 37	0.26 81	0.26 78	0.21 46	0.30 210	0.31 53	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

aanet-new-16k	0.22 55	0.17 137	0.35 185	0.37 207	0.17 37	0.26 81	0.18 12	0.41 103	0.37 169	0.28 113	0.23 42	0.25 97	0.26 142	0.29 27	0.21 51	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 55	0.16 89	0.35 185	0.33 82	0.18 66	0.24 53	0.24 127	0.45 146	0.27 59	0.23 47	0.35 151	0.20 35	0.26 142	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

AdaDepth	0.22 55	0.17 137	0.32 129	0.37 207	0.18 66	0.34 213	0.22 84	0.33 43	0.23 31	0.21 27	0.21 26	0.20 35	0.20 63	0.56 281	0.21 51	0.10 14	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.12 187

qwe	0.22 55	0.18 174	0.28 67	0.31 43	0.18 66	0.29 132	0.21 67	0.38 73	0.32 116	0.35 173	0.30 113	0.20 35	0.20 63	0.43 165	0.21 51	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.09 6

2.25w	0.22 55	0.18 174	0.31 109	0.31 43	0.18 66	0.31 170	0.18 12	0.32 32	0.31 102	0.31 138	0.37 165	0.20 35	0.22 89	0.45 182	0.24 129	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

4.25_new	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.5w_new	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 55	0.21 301	0.32 129	0.32 66	0.18 66	0.31 170	0.27 182	0.32 32	0.24 37	0.29 126	0.27 86	0.20 35	0.23 103	0.34 86	0.23 112	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.75w	0.22 55	0.17 137	0.30 88	0.31 43	0.19 96	0.43 310	0.24 127	0.35 49	0.24 37	0.31 138	0.27 86	0.17 6	0.22 89	0.37 110	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.29 74	0.30 23	0.18 66	0.27 99	0.23 109	0.37 64	0.28 72	0.31 138	0.26 78	0.22 52	0.26 142	0.50 232	0.24 129	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

2w_stereo	0.22 55	0.18 174	0.30 88	0.32 66	0.16 23	0.28 120	0.38 406	0.38 73	0.35 142	0.32 153	0.33 133	0.17 6	0.18 34	0.29 27	0.22 73	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 78	0.12 94	0.10 58

monsterstereo	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.34 112	0.18 66	0.21 26	0.20 42	0.37 64	0.35 142	0.33 160	0.40 178	0.19 26	0.18 34	0.45 182	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.08 1

monsters	0.22 55	0.14 24	0.26 40	0.31 43	0.19 96	0.23 40	0.19 26	0.44 139	0.33 122	0.36 178	0.30 113	0.16 4	0.18 34	0.43 165	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 6	0.10 58

SGD-Stereo	0.22 55	0.15 60	0.27 52	0.31 43	0.15 4	0.29 132	0.20 42	0.37 64	0.29 84	0.24 59	0.29 110	0.21 46	0.27 156	0.36 100	0.25 160	0.16 303	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

GREAT-IGEV	0.22 55	0.15 60	0.31 109	0.29 12	0.22 193	0.21 26	0.26 160	0.33 43	0.31 102	0.20 17	0.30 113	0.22 52	0.22 89	0.47 207	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58
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	0.22 55	0.15 60	0.26 40	0.33 82	0.20 133	0.61 426	0.21 67	0.30 21	0.31 102	0.23 47	0.19 18	0.18 20	0.18 34	0.41 143	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.11 127

aanet-new-90k	0.23 72	0.16 89	0.45 330	0.35 155	0.17 37	0.33 198	0.27 182	0.38 73	0.26 55	0.20 17	0.24 56	0.21 46	0.35 265	0.46 198	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 72	0.16 89	0.41 273	0.35 155	0.17 37	0.38 262	0.25 139	0.36 56	0.25 50	0.23 47	0.31 127	0.24 82	0.35 265	0.43 165	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 72	0.17 137	0.39 249	0.34 112	0.18 66	0.38 262	0.20 42	0.36 56	0.26 55	0.24 59	0.28 99	0.25 97	0.35 265	0.25 4	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 72	0.17 137	0.30 88	0.35 155	0.16 23	0.35 224	0.25 139	0.40 92	0.30 92	0.25 70	0.24 56	0.25 97	0.36 292	0.41 143	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 72	0.16 89	0.37 213	0.34 112	0.16 23	0.24 53	0.24 127	0.43 131	0.36 152	0.26 81	0.27 86	0.23 67	0.35 265	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.36 183	0.17 37	0.26 81	0.26 160	0.33 43	0.30 92	0.27 99	0.30 113	0.23 67	0.34 259	0.42 154	0.18 4	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.15 258	0.10 58

aanet-new-32k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 262	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 265	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-30k	0.23 72	0.15 60	0.32 129	0.36 183	0.18 66	0.38 262	0.21 67	0.40 92	0.24 37	0.27 99	0.23 42	0.34 164	0.35 265	0.30 45	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-28k	0.23 72	0.17 137	0.40 262	0.36 183	0.17 37	0.33 198	0.22 84	0.35 49	0.27 59	0.27 99	0.23 42	0.29 125	0.34 259	0.31 53	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187

aanet-new-24k	0.23 72	0.16 89	0.29 74	0.35 155	0.17 37	0.39 275	0.23 109	0.35 49	0.30 92	0.30 134	0.27 86	0.25 97	0.32 231	0.30 45	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.10 58

aanet-new-22k	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.35 155	0.18 66	0.31 170	0.19 26	0.46 153	0.42 208	0.25 70	0.23 42	0.25 97	0.30 210	0.32 62	0.22 73	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.35 155	0.18 66	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.38 178	0.25 70	0.43 190	0.23 67	0.28 172	0.25 4	0.22 73	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 72	0.14 24	0.31 109	0.33 82	0.18 66	0.21 26	0.33 304	0.52 193	0.42 208	0.26 81	0.33 133	0.19 26	0.30 210	0.28 15	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 72	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 224	0.27 182	0.45 146	0.28 72	0.28 113	0.34 144	0.40 219	0.30 210	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.10 6	0.09 6

DispViT+	0.23 72	0.14 24	0.27 52	0.29 12	0.17 37	0.19 15	0.20 42	0.59 235	0.45 228	0.28 113	0.26 78	0.24 82	0.17 20	0.46 198	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 6	0.10 58

WQFJA1++	0.23 72	0.15 60	0.27 52	0.30 23	0.21 164	0.31 170	0.18 12	0.36 56	0.17 8	0.25 70	0.30 113	0.29 125	0.28 172	0.40 133	0.22 73	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.42 606	0.11 127

GEAStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 304	0.36 238	0.30 237	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.28 99	0.24 82	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.18 387	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 187

GSStereo	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.25 304	0.36 238	0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 187

Zero-FE251	0.23 72	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.20 133	0.44 318	0.19 26	0.37 64	0.25 50	0.27 99	0.29 110	0.38 200	0.24 113	0.32 62	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

3.25w_new	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 310	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 125	0.42 154	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

3.25w	0.23 72	0.17 137	0.32 129	0.31 43	0.17 37	0.43 310	0.20 42	0.37 64	0.30 92	0.37 185	0.28 99	0.22 52	0.25 125	0.42 154	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 58

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.39 276	0.21 164	0.18 12	0.21 67	0.34 46	0.26 55	0.28 113	0.51 228	0.28 120	0.29 191	0.26 8	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.14 194	0.12 187

AIO_rvc	0.23 72	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.19 96	0.26 81	0.33 304	0.40 92	0.22 22	0.26 81	0.24 56	0.34 164	0.15 8	0.51 240	0.24 129	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

AIO_test	0.23 72	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.30 151	0.39 428	0.38 73	0.25 50	0.25 70	0.28 99	0.32 147	0.22 89	0.38 118	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 72	0.14 24	0.26 40	0.32 66	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 18	0.29 84	0.21 27	0.15 5	0.22 52	0.22 89	0.40 133	0.22 73	0.14 172	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.15 258	0.86 655

TS12	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.37 207	0.17 37	0.32 189	0.26 160	0.42 112	0.24 37	0.31 138	0.51 228	0.25 97	0.27 156	0.40 133	0.29 250	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.10 58

aanet-new-60k	0.24 97	0.16 89	0.48 379	0.36 183	0.17 37	0.39 275	0.24 127	0.36 56	0.30 92	0.24 59	0.25 66	0.26 106	0.32 231	0.45 182	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.10 58

aanet-new-78k	0.24 97	0.17 137	0.51 420	0.36 183	0.16 23	0.26 81	0.29 217	0.36 56	0.29 84	0.22 41	0.29 110	0.23 67	0.37 299	0.42 154	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 97	0.19 216	0.39 249	0.41 355	0.17 37	0.33 198	0.22 84	0.41 103	0.37 169	0.27 99	0.23 42	0.22 52	0.35 265	0.29 27	0.24 129	0.12 60	0.08 2	0.14 154	0.11 143	0.16 308	0.11 127

Foundation-i1b	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 281	0.26 160	0.48 165	0.25 50	0.31 138	0.33 133	0.40 219	0.30 210	0.35 96	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 97	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 281	0.29 217	0.49 170	0.25 50	0.33 160	0.35 151	0.40 219	0.30 210	0.34 86	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.10 58

LiteMatch	0.24 97	0.17 137	0.24 15	0.37 207	0.20 133	0.27 99	0.27 182	0.31 25	0.24 37	0.21 27	0.20 21	0.29 125	0.40 322	0.29 27	0.43 397	0.16 303	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.14 281

Selective-IGEV-i32	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 49	0.58 314	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

VIP-Stereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.32 66	0.21 164	0.64 454	0.19 26	0.31 25	0.37 169	0.23 47	0.30 113	0.27 114	0.19 49	0.47 207	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.09 6

gasm-f	0.24 97	0.16 89	0.27 52	0.33 82	0.25 304	0.25 71	0.36 367	0.42 112	0.28 72	0.26 81	0.35 151	0.24 82	0.30 210	0.36 100	0.23 112	0.18 387	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.15 258	0.12 187

3w_stereo	0.24 97	0.20 262	0.37 213	0.33 82	0.16 23	0.32 189	0.42 466	0.41 103	0.38 178	0.31 138	0.27 86	0.16 4	0.26 142	0.34 86	0.22 73	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 94	0.11 127

1w_stereo	0.24 97	0.15 60	0.29 74	0.34 112	0.18 66	0.31 170	0.41 456	0.40 92	0.43 212	0.31 138	0.38 168	0.17 6	0.24 113	0.45 182	0.23 112	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 30	0.09 6

LG-Stereo	0.24 97	0.18 174	0.40 262	0.39 276	0.20 133	0.22 30	0.27 182	0.32 32	0.36 152	0.26 81	0.44 192	0.22 52	0.16 17	0.37 110	0.27 208	0.11 36	0.12 282	0.16 237	0.15 293	0.13 143	0.09 6

HUF	0.24 97	0.16 89	0.33 148	0.32 66	0.18 66	0.25 71	0.40 439	0.42 112	0.34 129	0.25 70	0.23 42	0.32 147	0.28 172	0.34 86	0.24 129	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.09 12	0.12 94	0.10 58

GIP-stereo	0.24 97	0.18 174	0.30 88	0.37 207	0.24 272	0.26 81	0.20 42	0.46 153	0.36 152	0.24 59	0.39 173	0.35 179	0.20 63	0.31 53	0.21 51	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 127

RAStereo	0.24 97	0.17 137	0.29 74	0.40 319	0.21 164	0.23 40	0.26 160	0.42 112	0.45 228	0.23 47	0.34 144	0.30 136	0.19 49	0.34 86	0.25 160	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.11 127

IGEV++	0.24 97	0.17 137	0.31 109	0.38 244	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.50 180	0.23 31	0.28 113	0.35 151	0.30 136	0.22 89	0.31 53	0.28 231	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.13 235

Selective-IGEV	0.24 97	0.18 174	0.35 185	0.35 155	0.19 96	0.27 99	0.25 139	0.55 210	0.23 31	0.27 99	0.25 66	0.34 164	0.19 49	0.58 314	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.10 58

aanet-new-10k	0.25 115	0.18 174	0.44 317	0.38 244	0.18 66	0.45 327	0.21 67	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.31 127	0.25 97	0.30 210	0.28 15	0.21 51	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.16 308	0.10 58

aanet-new-14k	0.25 115	0.19 216	0.38 227	0.38 244	0.17 37	0.18 12	0.25 139	0.52 193	0.49 251	0.28 113	0.30 113	0.21 46	0.33 247	0.33 77	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.17 347	0.11 127

aanet-new-8k	0.25 115	0.19 216	0.32 129	0.37 207	0.20 133	0.40 281	0.29 217	0.49 170	0.39 190	0.24 59	0.25 66	0.22 52	0.34 259	0.49 224	0.21 51	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.10 58

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.38 244	0.20 133	0.46 332	0.27 182	0.41 103	0.34 129	0.28 113	0.38 168	0.24 82	0.35 265	0.29 27	0.24 129	0.11 36	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 115	0.14 24	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.44 318	0.25 139	0.44 139	0.35 142	0.27 99	0.35 151	0.37 191	0.35 265	0.28 15	0.26 189	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.11 30	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 115	0.14 24	0.74 535	0.33 82	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 231	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 557

zero-FE	0.25 115	0.15 60	0.30 88	0.35 155	0.29 440	0.19 15	0.20 42	0.35 49	0.31 102	0.26 81	0.27 86	0.29 125	0.29 191	0.33 77	0.24 129	0.17 352	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.64 642	0.12 187

GASTEREO	0.25 115	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.20 133	0.22 30	0.30 237	0.43 131	0.31 102	0.37 185	0.33 133	0.22 52	0.35 265	0.41 143	0.23 112	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.11 127

MSCF	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.39 276	0.20 133	0.20 19	0.31 265	0.43 131	0.31 102	0.36 178	0.33 133	0.23 67	0.35 265	0.36 100	0.23 112	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.13 143	0.11 127

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 115	0.31 502	0.24 15	0.51 548	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.40 92	0.37 169	0.26 81	0.24 56	0.24 82	0.31 225	0.44 177	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.14 194	0.10 58

IGEV-RUCA	0.25 115	0.16 89	0.34 169	0.39 276	0.27 387	0.33 198	0.20 42	0.38 73	0.36 152	0.26 81	0.31 127	0.25 97	0.21 75	0.48 218	0.24 129	0.20 443	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.17 347	0.15 313

fffft	0.25 115	0.17 137	0.37 213	0.36 183	0.22 193	0.28 120	0.36 367	0.42 112	0.24 37	0.36 178	0.23 42	0.27 114	0.22 89	0.52 247	0.27 208	0.12 60	0.09 27	0.16 237	0.12 180	0.12 94	0.12 187
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.37 207	0.18 66	0.28 120	0.30 237	0.48 165	0.27 59	0.29 126	0.30 113	0.32 147	0.17 20	0.52 247	0.23 112	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.10 58

RSM++	0.25 115	0.18 174	0.34 169	0.36 183	0.20 133	0.28 120	0.30 237	0.51 183	0.32 116	0.25 70	0.22 37	0.37 191	0.21 75	0.50 232	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.10 58

RSM	0.25 115	0.18 174	0.33 148	0.36 183	0.20 133	0.27 99	0.34 320	0.51 183	0.27 59	0.26 81	0.23 42	0.39 207	0.21 75	0.56 281	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.14 194	0.10 58

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 115	0.14 24	0.74 535	0.33 82	0.19 96	0.29 132	0.22 84	0.38 73	0.29 84	0.25 70	0.22 37	0.23 67	0.32 231	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.30 557

MoCha-V2	0.25 115	0.15 60	0.29 74	0.40 319	0.18 66	0.27 99	0.26 160	0.49 170	0.27 59	0.36 178	0.27 86	0.33 160	0.35 265	0.49 224	0.22 73	0.12 60	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.11 127

EGLCR-Stereo	0.25 115	0.16 89	0.33 148	0.34 112	0.20 133	0.35 224	0.20 42	0.52 193	0.36 152	0.28 113	0.27 86	0.41 228	0.18 34	0.45 182	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.16 237	0.14 261	0.13 143	0.11 127

DF	0.26 133	0.15 60	0.38 227	0.35 155	0.19 96	0.26 81	0.26 160	0.42 112	0.27 59	0.29 126	0.49 214	0.50 283	0.22 89	0.48 218	0.20 30	0.14 172	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.12 94	0.11 127

aanet-new	0.26 133	0.19 216	0.34 169	0.38 244	0.25 304	0.51 352	0.24 127	0.40 92	0.30 92	0.27 99	0.27 86	0.23 67	0.36 292	0.43 165	0.22 73	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.10 78	0.15 258	0.12 187

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.47 157	0.48 248	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.34 112	0.21 164	0.33 198	0.31 265	0.45 146	0.45 228	0.40 219	0.54 247	0.24 82	0.18 34	0.36 100	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.33 82	0.22 193	0.34 213	0.31 265	0.48 165	0.50 255	0.39 210	0.54 247	0.23 67	0.19 49	0.29 27	0.23 112	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

Foundation-i1	0.26 133	0.14 24	0.25 26	0.33 82	0.21 164	0.39 275	0.26 160	0.60 246	0.38 178	0.35 173	0.38 168	0.44 256	0.29 191	0.32 62	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

gcap_with_dpt	0.26 133	0.16 89	0.32 129	0.34 112	0.21 164	0.35 224	0.36 367	0.44 139	0.41 197	0.38 197	0.54 247	0.22 52	0.21 75	0.28 15	0.22 73	0.12 60	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

NLSM3	0.26 133	0.16 89	0.30 88	0.38 244	0.21 164	0.34 213	0.27 182	0.57 222	0.47 240	0.28 113	0.35 151	0.29 125	0.24 113	0.42 154	0.27 208	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.15 293	0.12 94	0.10 58

DDF-Stereo	0.26 133	0.15 60	0.30 88	0.36 183	0.29 440	0.19 15	0.20 42	0.32 32	0.31 102	0.26 81	0.26 78	0.29 125	0.29 191	0.38 118	0.24 129	0.17 352	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.70 645	0.12 187

Replicate-Monster	0.26 133	0.15 60	1.07 591	0.30 23	0.17 37	0.38 262	0.19 26	0.43 131	0.39 190	0.23 47	0.21 26	0.23 67	0.21 75	0.45 182	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 44	0.09 12	0.09 1	0.14 281

S2M2_L	0.26 133	0.22 342	0.33 148	0.31 43	0.25 304	0.24 53	0.13 1	0.35 49	0.41 197	0.25 70	0.36 160	0.30 136	0.25 125	0.30 45	0.26 189	0.22 487	0.19 515	0.17 284	0.19 442	0.21 451	0.18 401
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 133	0.18 174	0.34 169	0.35 155	0.24 272	0.23 40	0.28 208	0.51 183	0.36 152	0.31 138	0.36 160	0.37 191	0.20 63	0.57 293	0.22 73	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187

SCV	0.26 133	0.19 216	0.33 148	0.35 155	0.21 164	0.27 99	0.34 320	0.56 214	0.28 72	0.24 59	0.28 99	0.37 191	0.23 103	0.49 224	0.22 73	0.18 387	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.15 258	0.11 127

castereo++	0.26 133	0.16 89	0.26 40	0.33 82	0.19 96	0.75 500	0.20 42	0.37 64	0.47 240	0.23 47	0.23 42	0.35 179	0.28 172	0.39 124	0.19 12	0.14 172	0.09 27	0.14 154	0.09 12	0.11 30	0.10 58

SMoEStereo_RVC	0.26 133	0.19 216	0.35 185	0.35 155	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.39 81	0.34 129	0.37 185	0.30 113	0.33 160	0.24 113	0.53 256	0.24 129	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.12 180	0.12 94	0.11 127

mms	0.26 133	0.21 301	0.33 148	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.33 304	0.40 92	0.32 116	0.28 113	0.34 144	0.34 164	0.20 63	0.45 182	0.26 189	0.12 60	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.11 127

ours_stereo	0.26 133	0.21 301	0.33 148	0.38 244	0.23 241	0.30 151	0.33 304	0.42 112	0.38 178	0.26 81	0.34 144	0.35 179	0.23 103	0.47 207	0.27 208	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.10 58

Occ-G	0.26 133	0.14 24	0.28 67	0.34 112	0.20 133	0.27 99	0.34 320	0.41 103	0.31 102	0.29 126	0.43 190	0.49 278	0.25 125	0.47 207	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.12 187

gcap-zeroshot	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.31 265	0.47 157	0.46 233	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

test_for_model	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.32 292	0.47 157	0.48 248	0.38 197	0.51 228	0.24 82	0.18 34	0.29 27	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.11 127

MaDis-Stereo	0.26 133	0.18 174	0.36 196	0.36 183	0.26 352	0.27 99	0.27 182	0.43 131	0.35 142	0.27 99	0.26 78	0.41 228	0.28 172	0.40 133	0.28 231	0.16 303	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.12 187

testlalala	0.26 133	0.16 89	0.31 109	0.33 82	0.22 193	0.36 238	0.31 265	0.47 157	0.46 233	0.38 197	0.50 218	0.24 82	0.18 34	0.28 15	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.15 199	0.12 180	0.11 30	0.10 58

CroCo-Stereo	0.26 133	0.22 342	0.36 196	0.48 503	0.22 193	0.20 19	0.29 217	0.51 183	0.44 219	0.28 113	0.23 42	0.42 238	0.26 142	0.29 27	0.26 189	0.15 247	0.13 353	0.13 102	0.11 143	0.16 308	0.12 187
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
BStereo	0.27 156	0.16 89	0.88 566	0.34 112	0.22 193	0.22 30	0.31 265	0.39 81	0.41 197	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 49	0.42 154	0.28 231	0.10 14	0.12 282	0.12 44	0.16 327	0.12 94	0.14 281

tt45	0.27 156	0.17 137	0.34 169	0.35 155	0.23 241	0.38 262	0.28 208	0.46 153	0.28 72	0.40 219	0.27 86	0.38 200	0.25 125	0.57 293	0.26 189	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.12 94	0.14 281

999	0.27 156	0.16 89	0.35 185	0.36 183	0.24 272	0.31 170	0.27 182	0.49 170	0.38 178	0.26 81	0.30 113	0.39 207	0.23 103	0.63 366	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.14 281

Pointernet	0.27 156	0.14 24	0.33 148	0.35 155	0.23 241	0.35 224	0.21 67	0.72 347	0.38 178	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.25 125	0.36 100	0.25 160	0.15 247	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

trnet	0.27 156	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 249	0.23 109	0.52 193	0.72 352	0.42 229	0.51 228	0.34 164	0.26 142	0.39 124	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.11 30	0.10 58

UniTT-Stereo	0.27 156	0.17 137	0.37 213	0.40 319	0.27 387	0.30 151	0.28 208	0.39 81	0.31 102	0.29 126	0.46 201	0.27 114	0.25 125	0.47 207	0.34 303	0.17 352	0.13 353	0.13 102	0.12 180	0.14 194	0.12 187

AEACV	0.27 156	0.17 137	0.31 109	0.34 112	0.45 589	0.26 81	0.28 208	0.37 64	0.32 116	0.30 134	0.46 201	0.31 144	0.37 299	0.36 100	0.24 129	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.12 180	0.13 143	0.11 127

LoS_RVC	0.27 156	0.16 89	0.27 52	0.32 66	0.30 459	0.44 318	0.34 320	0.41 103	0.33 122	0.31 138	0.51 228	0.29 125	0.32 231	0.36 100	0.28 231	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 30	0.19 434

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 164	0.51 593	1.28 616	0.31 43	0.19 96	0.22 30	0.22 84	0.45 146	0.28 72	0.23 47	0.32 130	0.25 97	0.24 113	0.32 62	0.20 30	0.12 60	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.11 127

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 164	0.23 364	1.22 611	0.34 112	0.21 164	0.29 132	0.21 67	0.41 103	0.33 122	0.24 59	0.30 113	0.32 147	0.28 172	0.33 77	0.20 30	0.12 60	0.11 220	0.13 102	0.10 78	0.10 6	0.11 127

VMStereo-Base	0.28 164	0.16 89	0.27 52	0.30 23	0.17 37	0.30 151	0.27 182	0.50 180	0.65 319	0.32 153	0.47 207	0.42 238	0.24 113	0.41 143	0.27 208	0.15 247	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 281

water-stereo	0.28 164	0.14 24	0.29 74	0.35 155	0.19 96	0.36 238	0.23 109	0.62 258	0.38 178	0.39 210	0.62 275	0.41 228	0.35 265	0.28 15	0.27 208	0.14 172	0.13 353	0.13 102	0.12 180	0.12 94	0.10 58

castereo	0.28 164	0.16 89	0.32 129	0.35 155	0.21 164	0.40 281	0.42 466	0.50 180	0.66 323	0.26 81	0.41 181	0.37 191	0.36 292	0.33 77	0.24 129	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.10 78	0.11 30	0.10 58

fffy	0.28 164	0.21 301	0.34 169	0.37 207	0.23 241	0.33 198	0.29 217	0.51 183	0.41 197	0.32 153	0.37 165	0.39 207	0.27 156	0.50 232	0.27 208	0.12 60	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.11 127

WCG-NET	0.28 164	0.15 60	0.33 148	0.33 82	0.19 96	0.33 198	0.27 182	0.39 81	0.80 410	0.46 245	0.49 214	0.39 207	0.25 125	0.40 133	0.25 160	0.12 60	0.09 27	0.13 102	0.11 143	0.12 94	0.10 58

GCAP-BAT	0.28 164	0.15 60	0.42 294	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 270	0.34 164	0.42 184	0.43 247	0.27 156	0.48 218	0.24 129	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.11 30	0.12 187

MGS-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 262	0.36 183	0.23 241	0.37 249	0.30 237	0.39 81	0.44 219	0.31 138	0.51 228	0.40 219	0.24 113	0.43 165	0.26 189	0.15 247	0.12 282	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.13 235

GCAPDPT-zeroshot	0.28 164	0.15 60	0.42 294	0.33 82	0.21 164	0.25 71	0.25 139	0.45 146	0.54 270	0.34 164	0.42 184	0.43 247	0.27 156	0.48 218	0.24 129	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.11 30	0.12 187

GCAP-Stereo	0.28 164	0.19 216	0.40 262	0.38 244	0.19 96	0.38 262	0.23 109	0.57 222	0.41 197	0.45 239	0.49 214	0.39 207	0.27 156	0.33 77	0.23 112	0.14 172	0.12 282	0.14 154	0.11 143	0.12 94	0.11 127

CES	0.28 164	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 640	0.37 249	0.27 182	0.48 165	0.46 233	0.34 164	0.48 210	0.27 114	0.22 89	0.39 124	0.23 112	0.13 113	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.13 143	0.17 383

MC-Stereo	0.28 164	0.17 137	0.32 129	0.38 244	0.20 133	0.26 81	0.26 160	0.49 170	0.37 169	0.37 185	0.61 272	0.41 228	0.31 225	0.55 270	0.25 160	0.13 113	0.09 27	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.11 127

CroCo-Stereo Lap2	0.28 164	0.24 402	0.39 249	0.50 532	0.29 440	0.20 19	0.31 265	0.49 170	0.38 178	0.24 59	0.27 86	0.46 265	0.31 225	0.39 124	0.30 257	0.14 172	0.15 423	0.16 237	0.13 222	0.16 308	0.15 313

CREStereo	0.28 164	0.15 60	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 249	0.25 139	0.51 183	0.72 352	0.42 229	0.51 228	0.32 147	0.26 142	0.38 118	0.25 160	0.16 303	0.11 220	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 127
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
DA	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 494	0.33 304	0.47 157	0.44 219	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 231	0.32 62	0.24 129	0.15 247	0.11 220	0.16 237	0.11 143	0.15 258	0.10 58

GGEV	0.29 179	0.17 137	0.31 109	0.40 319	0.20 133	0.74 494	0.33 304	0.47 157	0.44 219	0.34 164	0.39 173	0.39 207	0.32 231	0.32 62	0.24 129	0.15 247	0.11 220	0.16 237	0.11 143	0.15 258	0.10 58

FlowAnything_test	0.29 179	0.19 216	0.39 249	0.47 495	0.26 352	0.46 332	0.25 139	0.43 131	0.31 102	0.29 126	0.26 78	0.35 179	0.26 142	0.40 133	0.37 353	0.21 460	0.15 423	0.22 468	0.26 564	0.16 308	0.16 361

depthmonostereo	0.29 179	0.14 24	0.31 109	0.35 155	0.17 37	0.46 332	0.27 182	0.69 319	0.57 286	0.35 173	0.42 184	0.31 144	0.35 265	0.35 96	0.27 208	0.14 172	0.12 282	0.13 102	0.12 180	0.11 30	0.10 58

HART	0.29 179	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.21 164	0.32 189	0.26 160	0.62 258	0.31 102	0.33 160	0.65 283	0.41 228	0.22 89	0.55 270	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.11 143	0.15 258	0.11 127

ff7	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

IGEVStereo-DCA	0.29 179	0.22 342	0.38 227	0.35 155	0.27 387	0.37 249	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 156	0.51 240	0.22 73	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.12 180	0.13 143	0.15 313

ffff	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

rrr	0.29 179	0.22 342	0.41 273	0.35 155	0.27 387	0.37 249	0.32 292	0.52 193	0.42 208	0.38 197	0.30 113	0.35 179	0.27 156	0.51 240	0.22 73	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.14 281

11t	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

anonymousdsp	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.35 345	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 172	0.59 331	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

LoS	0.29 179	0.15 60	0.30 88	0.29 12	0.18 66	0.33 198	0.29 217	0.51 183	0.72 352	0.34 164	0.52 240	0.41 228	0.28 172	0.47 207	0.28 231	0.15 247	0.11 220	0.13 102	0.09 12	0.11 30	0.11 127
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.35 155	0.24 272	0.32 189	0.43 473	0.57 222	0.37 169	0.33 160	0.30 113	0.32 147	0.28 172	0.57 293	0.26 189	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.13 235

ccc-4	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.36 183	0.26 352	0.31 170	0.35 345	0.62 258	0.34 129	0.38 197	0.33 133	0.32 147	0.29 191	0.58 314	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313

IGEV-Stereo	0.29 179	0.21 301	0.38 227	0.37 207	0.25 304	0.30 151	0.35 345	0.63 266	0.35 142	0.39 210	0.33 133	0.33 160	0.28 172	0.59 331	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.12 180	0.14 194	0.15 313
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 179	0.19 216	0.27 52	0.44 441	0.19 96	0.31 170	0.26 160	0.47 157	0.43 212	0.37 185	0.47 207	0.41 228	0.23 103	0.50 232	0.34 303	0.14 172	0.18 497	0.19 381	0.16 327	0.16 308	0.13 235

test_xeample3	0.29 179	0.21 301	0.41 273	0.35 155	0.26 352	0.35 224	0.32 292	0.56 214	0.36 152	0.43 233	0.32 130	0.34 164	0.28 172	0.54 263	0.23 112	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.12 180	0.14 194	0.13 235

DN	0.30 196	0.17 137	0.33 148	0.37 207	0.26 352	0.35 224	0.27 182	0.54 208	0.55 277	0.32 153	0.42 184	0.50 283	0.23 103	0.39 124	0.22 73	0.21 460	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.18 401

PSi22	0.30 196	0.18 174	0.30 88	0.36 183	0.19 96	0.30 151	0.19 26	0.42 112	0.73 359	0.27 99	0.32 130	0.57 315	0.43 338	0.77 475	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 194	0.11 127

Wave_Phase_stereo	0.30 196	0.16 89	0.88 566	0.34 112	0.22 193	0.64 454	0.31 265	0.54 208	0.41 197	0.26 81	0.24 56	0.26 106	0.19 49	0.42 154	0.28 231	0.10 14	0.12 282	0.12 44	0.16 327	0.12 94	0.14 281

DilatedVolume-Stereo	0.30 196	0.15 60	0.34 169	0.33 82	0.20 133	0.53 365	0.25 139	0.56 214	0.43 212	0.56 281	0.50 218	0.35 179	0.29 191	0.49 224	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.12 44	0.11 143	0.11 30	0.10 58

MM-Stereo_test2	0.30 196	0.18 174	0.39 249	0.40 319	0.24 272	0.42 306	0.42 466	0.63 266	0.41 197	0.37 185	0.35 151	0.32 147	0.26 142	0.53 256	0.25 160	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.12 180	0.15 258	0.10 58

Reg-Stereo(zero)	0.30 196	0.16 89	0.28 67	0.34 112	0.18 66	0.32 189	0.20 42	0.63 266	0.68 331	0.50 259	0.52 240	0.51 289	0.30 210	0.45 182	0.25 160	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.10 78	0.12 94	0.11 127

CASnet	0.30 196	0.20 262	0.33 148	0.41 355	0.16 23	0.26 81	0.24 127	0.52 193	0.53 266	0.52 269	0.54 247	0.39 207	0.24 113	0.40 133	0.26 189	0.14 172	0.10 94	0.22 468	0.18 411	0.18 375	0.11 127
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 196	0.15 60	0.31 109	0.30 23	0.17 37	0.55 378	0.23 109	0.44 139	0.55 277	0.59 288	0.68 297	0.37 191	0.26 142	0.35 96	0.27 208	0.15 247	0.16 455	0.12 44	0.10 78	0.13 143	0.14 281

rvit_stereo_0081_aga	0.31 204	0.28 476	0.44 317	0.42 400	0.29 440	0.34 213	0.31 265	0.44 139	0.40 193	0.39 210	0.44 192	0.40 219	0.32 231	0.42 154	0.29 250	0.23 504	0.17 475	0.19 381	0.16 327	0.20 427	0.15 313

rvit_stereo_0080	0.31 204	0.25 428	0.40 262	0.39 276	0.28 412	0.27 99	0.46 489	0.49 170	0.44 219	0.35 173	0.42 184	0.40 219	0.28 172	0.41 143	0.33 287	0.22 487	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.22 474	0.15 313

WCG-NET（raft）	0.31 204	0.15 60	0.36 196	0.32 66	0.19 96	0.35 224	0.27 182	0.51 183	0.78 399	0.45 239	0.55 256	0.48 272	0.27 156	0.54 263	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.12 44	0.11 143	0.12 94	0.11 127

whm_eth	0.31 204	0.25 428	0.40 262	0.39 276	0.28 412	0.27 99	0.46 489	0.49 170	0.44 219	0.35 173	0.42 184	0.40 219	0.28 172	0.41 143	0.33 287	0.22 487	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.22 474	0.15 313

plain	0.31 204	0.20 262	0.50 405	0.39 276	0.29 440	0.27 99	0.30 237	0.44 139	0.35 142	0.31 138	0.66 290	0.30 136	0.31 225	0.65 388	0.31 265	0.17 352	0.13 353	0.20 411	0.15 293	0.17 347	0.12 187

MIF-Stereo (partial)	0.31 204	0.18 174	0.37 213	0.41 355	0.31 481	0.28 120	0.23 109	0.47 157	0.42 208	0.31 138	0.63 276	0.36 189	0.35 265	0.57 293	0.31 265	0.17 352	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.18 375	0.14 281

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 210	0.38 547	2.34 655	0.33 82	0.19 96	0.20 19	0.22 84	0.43 131	0.29 84	0.22 41	0.25 66	0.22 52	0.26 142	0.29 27	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.11 30	0.10 58

RT-Monster	0.32 210	0.17 137	0.30 88	0.34 112	0.26 352	0.38 262	0.20 42	0.56 214	0.76 380	0.61 299	0.64 280	0.49 278	0.28 172	0.41 143	0.30 257	0.14 172	0.11 220	0.12 44	0.10 78	0.11 30	0.13 235

WQFJA1	0.32 210	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 352	0.62 434	0.30 237	0.56 214	0.47 240	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 247	0.50 232	0.42 390	0.14 172	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

WQFJX	0.32 210	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.27 387	0.60 423	0.30 237	0.53 205	0.47 240	0.39 210	0.38 168	0.34 164	0.33 247	0.61 346	0.40 378	0.14 172	0.17 475	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.14 281

NLMM	0.32 210	0.19 216	0.34 169	0.39 276	0.26 352	0.62 434	0.30 237	0.56 214	0.47 240	0.37 185	0.39 173	0.38 200	0.33 247	0.49 224	0.42 390	0.14 172	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

NLSM1	0.32 210	0.18 174	0.34 169	0.39 276	0.25 304	0.66 466	0.27 182	0.57 222	0.50 255	0.37 185	0.53 244	0.29 125	0.28 172	0.54 263	0.32 274	0.16 303	0.17 475	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.12 187

FE-Mocha	0.32 210	0.19 216	0.50 405	0.38 244	0.27 387	0.30 151	0.20 42	0.71 342	0.36 152	0.65 331	0.56 259	0.54 302	0.25 125	0.38 118	0.22 73	0.15 247	0.10 94	0.17 284	0.16 327	0.13 143	0.12 187

rvit_stereo_0081	0.32 210	0.24 402	0.47 359	0.43 421	0.26 352	0.30 151	0.37 384	0.42 112	0.55 277	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 265	0.43 165	0.33 287	0.22 487	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.19 409	0.13 235

rvit_stereo_0082	0.32 210	0.24 402	0.47 359	0.43 421	0.26 352	0.30 151	0.37 384	0.42 112	0.55 277	0.36 178	0.40 178	0.39 207	0.35 265	0.43 165	0.33 287	0.22 487	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.19 409	0.13 235

RAFT-Stereo-weight	0.32 210	0.18 174	0.33 148	0.39 276	0.22 193	0.26 81	0.29 217	0.67 300	0.80 410	0.53 272	0.51 228	0.58 324	0.20 63	0.47 207	0.27 208	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.11 127

CAS++	0.32 210	0.24 402	0.36 196	0.37 207	0.26 352	0.28 120	0.23 109	0.87 419	0.50 255	0.47 251	0.45 196	0.26 106	0.21 75	0.49 224	0.24 129	0.23 504	0.19 515	0.22 468	0.17 383	0.21 451	0.16 361
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 210	0.22 342	0.34 169	0.42 400	0.28 412	0.40 281	0.50 515	0.72 347	0.37 169	0.37 185	0.34 144	0.32 147	0.31 225	0.59 331	0.27 208	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.16 361

MSKI-zero shot	0.32 210	0.17 137	0.34 169	0.39 276	0.21 164	0.32 189	0.22 84	0.61 253	0.43 212	0.52 269	0.64 280	0.61 351	0.20 63	0.74 457	0.25 160	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.12 94	0.12 187

iRaftStereo_RVC	0.32 210	0.19 216	0.37 213	0.39 276	0.22 193	0.31 170	0.29 217	0.68 310	0.51 260	0.49 256	0.66 290	0.37 191	0.23 103	0.45 182	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.17 383	0.15 258	0.12 187

CREStereo++_RVC	0.32 210	0.15 60	0.23 5	0.31 43	0.24 272	0.27 99	0.22 84	0.46 153	0.88 459	0.46 245	0.80 354	0.30 136	0.26 142	0.36 100	0.33 287	0.13 113	0.09 27	0.13 102	0.51 647	0.13 143	0.09 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	0.32 210	0.53 604	0.26 40	0.51 548	0.20 133	0.37 249	0.24 127	0.40 92	0.73 359	0.54 276	0.69 298	0.31 144	0.25 125	0.32 62	0.27 208	0.16 303	0.10 94	0.12 44	0.09 12	0.13 143	0.11 127

PMTNet	0.32 210	0.16 89	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 327	0.22 84	0.56 214	0.63 306	0.46 245	0.54 247	0.39 207	0.34 259	0.48 218	0.24 129	0.75 652	0.10 94	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.11 127

WQFJX1	0.33 227	0.19 216	0.34 169	0.41 355	0.28 412	0.53 365	0.33 304	0.51 183	0.50 255	0.39 210	0.36 160	0.34 164	0.31 225	0.69 425	0.39 370	0.15 247	0.18 497	0.16 237	0.14 261	0.16 308	0.14 281

NLMM1	0.33 227	0.21 301	0.36 196	0.41 355	0.25 304	0.55 378	0.33 304	0.55 210	0.63 306	0.42 229	0.44 192	0.30 136	0.25 125	0.63 366	0.38 362	0.16 303	0.18 497	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.13 235

xyz-stereo-finetune	0.33 227	0.18 174	0.36 196	0.33 82	0.18 66	0.57 398	0.31 265	0.58 230	0.69 338	0.45 239	0.54 247	0.38 200	0.33 247	0.56 281	0.36 337	0.12 60	0.12 282	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.12 187

MM-Stereo_test1	0.33 227	0.19 216	0.36 196	0.41 355	0.23 241	0.36 238	0.45 485	0.58 230	0.54 270	0.60 292	0.50 218	0.38 200	0.37 299	0.60 337	0.26 189	0.15 247	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.12 187

tg	0.33 227	0.18 174	0.37 213	0.39 276	0.22 193	0.38 262	0.26 160	0.70 334	0.56 284	0.47 251	0.65 283	0.42 238	0.24 113	0.55 270	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.17 383	0.14 194	0.11 127

model_zeroshot	0.33 227	0.18 174	0.48 379	0.39 276	0.28 412	0.45 327	0.25 139	0.63 266	0.45 228	0.61 299	0.50 218	0.51 289	0.25 125	0.45 182	0.26 189	0.16 303	0.13 353	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.13 235

rvit_stereo_ft	0.33 227	0.25 428	0.47 359	0.52 561	0.32 498	0.33 198	0.47 496	0.49 170	0.50 255	0.34 164	0.41 181	0.41 228	0.32 231	0.48 218	0.34 303	0.22 487	0.14 392	0.19 381	0.18 411	0.19 409	0.14 281

4D-IteraStereo	0.33 227	0.18 174	0.40 262	0.40 319	0.24 272	0.32 189	0.27 182	0.58 230	0.72 352	0.65 331	0.54 247	0.42 238	0.23 103	0.45 182	0.28 231	0.14 172	0.09 27	0.19 381	0.16 327	0.16 308	0.11 127

NLCSM	0.34 235	0.21 301	0.34 169	0.44 441	0.29 440	0.54 372	0.36 367	0.52 193	0.47 240	0.46 245	0.37 165	0.34 164	0.34 259	0.71 437	0.41 384	0.16 303	0.17 475	0.17 284	0.16 327	0.17 347	0.16 361

IGEV-FE	0.34 235	0.18 174	0.67 501	0.39 276	0.28 412	0.30 151	0.25 139	0.74 361	0.31 102	0.62 302	0.57 261	0.54 302	0.25 125	0.53 256	0.27 208	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

MM-Stereo_test3	0.34 235	0.19 216	0.31 109	0.41 355	0.25 304	0.35 224	0.44 482	0.72 347	0.92 488	0.46 245	0.52 240	0.41 228	0.29 191	0.44 177	0.28 231	0.16 303	0.15 423	0.17 284	0.13 222	0.14 194	0.13 235

rvit_stereo_0083	0.34 235	0.24 402	0.50 405	0.44 441	0.27 387	0.34 213	0.35 345	0.45 146	0.62 295	0.37 185	0.47 207	0.42 238	0.35 265	0.40 133	0.36 337	0.22 487	0.20 527	0.20 411	0.17 383	0.20 427	0.14 281

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 235	0.27 462	0.45 330	0.36 183	0.25 304	0.48 341	0.30 237	0.58 230	0.90 476	0.42 229	0.36 160	0.30 136	0.29 191	0.49 224	0.30 257	0.16 303	0.14 392	0.18 337	0.15 293	0.18 375	0.15 313

AE-Stereo	0.34 235	0.21 301	0.42 294	0.48 503	0.31 481	0.48 341	0.35 345	0.61 253	0.62 295	0.32 153	0.55 256	0.52 294	0.27 156	0.47 207	0.29 250	0.13 113	0.13 353	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.12 187

IGEV_Zeroshot_test	0.34 235	0.18 174	0.67 501	0.39 276	0.28 412	0.30 151	0.25 139	0.74 361	0.31 102	0.62 302	0.57 261	0.54 302	0.25 125	0.53 256	0.27 208	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

RAFT-Test	0.34 235	0.18 174	0.37 213	0.38 244	0.23 241	0.50 348	0.23 109	0.69 319	0.40 193	0.60 292	0.85 388	0.61 351	0.28 172	0.46 198	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

CAS	0.34 235	0.13 3	0.25 26	1.28 661	0.30 459	0.46 332	0.38 406	0.48 165	0.47 240	0.34 164	0.52 240	0.24 82	0.19 49	0.29 27	0.27 208	0.69 650	0.08 2	0.12 44	0.08 1	0.12 94	0.15 313

test-3	0.34 235	0.16 89	0.43 307	0.39 276	0.21 164	0.43 310	0.22 84	0.63 266	0.78 399	0.71 376	0.45 196	0.64 366	0.27 156	0.43 165	0.31 265	0.12 60	0.09 27	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.10 58

test_1	0.34 235	0.16 89	0.43 307	0.39 276	0.21 164	0.43 310	0.23 109	0.63 266	0.78 399	0.68 355	0.45 196	0.64 366	0.27 156	0.43 165	0.31 265	0.12 60	0.09 27	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.10 58

cross-raft	0.34 235	0.20 262	0.37 213	0.44 441	0.23 241	0.32 189	0.35 345	0.74 361	0.40 193	0.60 292	0.77 330	0.57 315	0.27 156	0.43 165	0.28 231	0.12 60	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.11 127

raftrobust	0.34 235	0.19 216	0.36 196	0.41 355	0.27 387	0.30 151	0.25 139	0.71 342	0.63 306	0.58 286	0.55 256	0.45 258	0.46 360	0.51 240	0.29 250	0.16 303	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.13 235

EAI-Stereo	0.34 235	0.19 216	0.44 317	0.39 276	0.21 164	0.31 170	0.30 237	1.15 541	0.30 92	0.49 256	0.75 320	0.36 189	0.28 172	0.62 355	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.13 222	0.13 143	0.12 187

CFNet-RSSM	0.34 235	0.17 137	0.45 330	0.39 276	0.22 193	0.35 224	0.23 109	0.73 358	0.84 433	0.65 331	0.54 247	0.57 315	0.28 172	0.46 198	0.26 189	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.13 143	0.11 127

Gwc-CoAtRS	0.34 235	0.17 137	0.44 317	0.39 276	0.23 241	0.34 213	0.22 84	0.70 334	0.75 372	0.60 292	0.59 267	0.58 324	0.29 191	0.45 182	0.26 189	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.12 94	0.12 187

ACVNet-DCA	0.35 251	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.85 408	0.54 270	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.18 375	0.17 383

EKT-Stereo	0.35 251	0.23 364	0.39 249	0.43 421	0.29 440	0.38 262	0.31 265	0.69 319	0.64 314	0.45 239	0.63 276	0.49 278	0.27 156	0.56 281	0.33 287	0.18 387	0.14 392	0.18 337	0.15 293	0.16 308	0.16 361

Any-RAFT	0.35 251	0.16 89	0.30 88	0.34 112	0.21 164	0.52 357	0.22 84	0.88 424	0.73 359	0.53 272	0.73 309	0.64 366	0.28 172	0.46 198	0.24 129	0.15 247	0.10 94	0.13 102	0.10 78	0.13 143	0.12 187

HH	0.35 251	0.20 262	0.47 359	0.40 319	0.25 304	0.33 198	0.31 265	0.76 375	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 451	0.44 349	0.71 437	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

HanStereo	0.35 251	0.20 262	0.47 359	0.40 319	0.25 304	0.33 198	0.31 265	0.76 375	0.38 178	0.43 233	0.57 261	0.79 451	0.44 349	0.71 437	0.25 160	0.15 247	0.11 220	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.12 187

LL-Strereo2	0.35 251	0.24 402	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.35 224	0.24 127	0.67 300	0.44 219	0.54 276	0.51 228	0.66 385	0.25 125	0.66 397	0.30 257	0.14 172	0.12 282	0.23 489	0.20 467	0.18 375	0.13 235

anonymousdsp2	0.35 251	0.20 262	0.43 307	0.37 207	0.24 272	0.48 341	0.31 265	0.86 412	0.65 319	0.55 278	0.50 218	0.50 283	0.34 259	0.56 281	0.31 265	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.10 78	0.16 308	0.14 281

Selective-RAFT	0.35 251	0.23 364	0.51 420	0.44 441	0.21 164	0.64 454	0.27 182	0.59 235	0.63 306	0.40 219	0.38 168	0.55 307	0.40 322	0.57 293	0.35 321	0.13 113	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.16 308	0.13 235

RCA-Stereo	0.35 251	0.17 137	0.34 169	0.38 244	0.22 193	0.31 170	0.34 320	0.68 310	1.24 594	0.45 239	0.65 283	0.47 267	0.43 338	0.38 118	0.27 208	0.13 113	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.11 127

Patchmatch Stereo++	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313
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	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.56 281	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

ROB_FTStereo_v2	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.31 265	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.57 315	0.38 304	0.57 293	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

ROB_FTStereo	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.25 71	0.21 67	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.57 293	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

HUI-Stereo	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.60 246	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.50 232	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

iGMRVC	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.30 237	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

iRAFT	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.22 84	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.58 324	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

RAFT-IKP	0.35 251	0.23 364	0.47 359	0.41 355	0.22 193	0.24 53	0.28 208	0.59 235	0.36 152	0.63 311	0.73 309	0.57 315	0.38 304	0.58 314	0.36 337	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.20 427	0.15 313

sCroCo_RVC	0.35 251	0.28 476	0.69 512	0.51 548	0.39 554	0.41 299	0.31 265	0.49 170	0.45 228	0.31 138	0.48 210	0.38 200	0.32 231	0.46 198	0.32 274	0.21 460	0.22 544	0.19 381	0.19 442	0.21 451	0.20 457

xyz-stereo-finetune2	0.36 269	0.19 216	0.38 227	0.32 66	0.19 96	0.82 531	0.29 217	0.52 193	0.32 116	0.51 262	0.78 341	0.43 247	0.45 354	0.69 425	0.44 416	0.13 113	0.12 282	0.17 284	0.13 222	0.12 94	0.13 235

1test111	0.36 269	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.85 408	0.54 270	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.55 270	0.45 425	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.18 375	0.17 383

11t1	0.36 269	0.21 301	0.42 294	0.35 155	0.22 193	0.62 434	0.29 217	0.69 319	0.43 212	0.60 292	0.53 244	0.53 298	0.48 369	0.56 281	0.40 378	0.18 387	0.14 392	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.17 383

tt1	0.36 269	0.24 402	0.32 129	0.41 355	0.22 193	0.54 372	0.38 406	0.68 310	1.04 545	0.41 224	0.46 201	0.35 179	0.45 354	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.16 308	0.16 361

knoymous	0.36 269	0.20 262	0.31 109	0.31 43	0.22 193	0.36 238	0.29 217	0.61 253	0.64 314	0.67 349	0.70 302	0.60 345	0.40 322	0.58 314	0.34 303	0.17 352	0.11 220	0.20 411	0.11 143	0.17 347	0.18 401

DCANet-4	0.36 269	0.20 262	0.48 379	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.66 290	0.92 488	0.69 363	0.78 341	0.40 219	0.47 364	0.45 182	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

test_4	0.36 269	0.18 174	0.31 109	0.44 441	0.25 304	0.20 19	0.34 320	0.56 214	0.41 197	0.59 288	1.45 595	0.43 247	0.25 125	0.63 366	0.28 231	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.19 442	0.15 258	0.11 127

test_3	0.36 269	0.19 216	0.44 317	0.44 441	0.23 241	0.48 341	0.36 367	0.66 290	0.82 423	0.64 322	0.45 196	0.68 393	0.25 125	0.41 143	0.31 265	0.12 60	0.10 94	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.11 127

NRIStereo	0.36 269	0.20 262	0.45 330	0.41 355	0.23 241	0.34 213	0.26 160	0.65 280	0.55 277	0.64 322	0.63 276	0.56 310	0.37 299	0.65 388	0.37 353	0.15 247	0.11 220	0.18 337	0.15 293	0.17 347	0.14 281

DeepStereo_RVC	0.36 269	0.21 301	0.47 359	0.40 319	0.24 272	0.26 81	0.22 84	0.60 246	0.38 178	0.69 363	0.67 295	0.57 315	0.51 388	0.56 281	0.39 370	0.16 303	0.12 282	0.18 337	0.15 293	0.19 409	0.18 401

CRE-IMP	0.36 269	0.23 364	0.49 392	0.42 400	0.24 272	0.41 299	0.21 67	0.57 222	0.41 197	0.65 331	0.72 305	0.53 298	0.37 299	0.61 346	0.38 362	0.17 352	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.21 451	0.18 401

test-1	0.36 269	0.19 216	0.71 521	0.46 487	0.26 352	0.44 318	0.36 367	0.60 246	0.59 290	0.48 254	0.67 295	0.53 298	0.36 292	0.40 133	0.29 250	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.14 261	0.15 258	0.16 361

s12784h	0.36 269	0.15 60	0.24 15	0.34 112	0.15 4	0.77 507	0.29 217	0.80 391	0.83 428	0.56 281	0.57 261	0.43 247	0.40 322	0.57 293	0.33 287	0.12 60	0.10 94	0.14 154	0.09 12	0.14 194	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 269	0.21 301	0.37 213	0.42 400	0.26 352	0.35 224	0.38 406	0.63 266	0.64 314	0.50 259	0.72 305	0.51 289	0.29 191	0.59 331	0.36 337	0.16 303	0.14 392	0.15 199	0.13 222	0.17 347	0.16 361

DCANet	0.36 269	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.30 151	0.30 237	0.68 310	0.91 483	0.70 369	0.77 330	0.43 247	0.57 421	0.45 182	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 269	0.17 137	0.41 273	0.35 155	0.19 96	0.33 198	0.29 217	0.65 280	0.73 359	0.68 355	1.01 464	0.56 310	0.40 322	0.42 154	0.30 257	0.11 36	0.09 27	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.10 58

H2IRNET	0.37 285	0.20 262	0.33 148	0.38 244	0.25 304	0.27 99	0.23 109	0.59 235	0.72 352	0.39 210	0.90 415	0.74 432	0.55 412	0.52 247	0.43 397	0.15 247	0.13 353	0.18 337	0.20 467	0.16 308	0.13 235

cc1	0.37 285	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.67 300	1.06 555	0.41 224	0.50 218	0.34 164	0.49 373	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.19 381	0.13 222	0.16 308	0.15 313

DCRE	0.37 285	0.18 174	0.46 347	0.45 466	0.32 498	0.42 306	0.37 384	0.63 266	0.51 260	0.47 251	0.94 426	0.56 310	0.36 292	0.52 247	0.32 274	0.14 172	0.13 353	0.15 199	0.14 261	0.14 194	0.13 235

fff	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

ADStereo(finetuned)	0.37 285	0.16 89	0.49 392	0.34 112	0.19 96	0.30 151	0.30 237	0.68 310	0.91 483	0.70 369	0.77 330	0.43 247	0.69 500	0.45 182	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.13 143	0.12 187

MIPNet	0.37 285	0.21 301	0.59 459	0.39 276	0.25 304	0.50 348	0.28 208	0.77 378	0.70 339	0.65 331	0.60 269	0.40 219	0.49 373	0.44 177	0.37 353	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.14 194	0.13 235

GMOStereo	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

error version	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

test-v	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

TRStereo	0.37 285	0.27 462	0.59 459	0.47 495	0.41 566	0.29 132	0.30 237	0.84 405	0.59 290	0.52 269	0.41 181	0.52 294	0.26 142	0.73 450	0.27 208	0.17 352	0.12 282	0.19 381	0.19 442	0.13 143	0.11 127

test-2	0.37 285	0.19 216	0.38 227	0.43 421	0.24 272	0.37 249	0.38 406	0.52 193	0.62 295	0.87 484	0.84 378	0.64 366	0.35 265	0.37 110	0.28 231	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.18 411	0.15 258	0.11 127

rafts_anoy	0.37 285	0.21 301	0.36 196	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.33 304	0.67 300	0.90 476	0.58 286	0.66 290	0.45 258	0.33 247	0.47 207	0.39 370	0.16 303	0.11 220	0.21 453	0.23 524	0.17 347	0.14 281

XX-Stereo	0.37 285	0.17 137	0.45 330	0.55 586	0.36 531	0.38 262	0.20 42	0.60 246	0.30 92	0.46 245	1.30 566	0.73 426	0.26 142	0.56 281	0.26 189	0.16 303	0.11 220	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.10 58

csc	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

cscssc	0.37 285	0.16 89	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.29 132	0.30 237	0.69 319	1.06 555	0.69 363	0.78 341	0.42 238	0.63 462	0.46 198	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.11 143	0.11 30	0.13 235

Lsterematch	0.38 300	0.17 137	0.38 227	0.37 207	0.20 133	0.42 306	0.27 182	0.57 222	0.71 350	0.66 344	1.02 473	0.49 278	0.40 322	0.57 293	0.43 397	0.16 303	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.14 194	0.14 281

AIO-test1	0.38 300	0.18 174	0.38 227	0.50 532	0.24 272	0.46 332	0.30 237	0.70 334	1.19 585	0.40 219	0.71 304	0.45 258	0.29 191	0.53 256	0.27 208	0.15 247	0.13 353	0.19 381	0.21 490	0.13 143	0.17 383

rvit_0105_6	0.38 300	0.28 476	0.64 485	0.50 532	0.30 459	0.39 275	0.38 406	0.51 183	0.67 326	0.40 219	0.45 196	0.50 283	0.41 330	0.54 263	0.36 337	0.27 546	0.26 578	0.24 506	0.21 490	0.22 474	0.16 361

MyStereo06	0.38 300	0.21 301	0.61 467	0.41 355	0.28 412	0.41 299	0.50 515	0.95 452	0.35 142	0.62 302	0.54 247	0.76 441	0.27 156	0.50 232	0.29 250	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.15 313

MIM_Stereo	0.38 300	0.17 137	0.53 433	0.37 207	0.24 272	0.27 99	0.24 127	0.70 334	0.54 270	0.72 387	1.00 461	0.63 360	0.29 191	0.64 381	0.38 362	0.13 113	0.14 392	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.11 127

riskmin	0.38 300	0.20 262	0.39 249	0.32 66	0.23 241	0.53 365	0.30 237	0.63 266	0.80 410	0.49 256	0.56 259	0.73 426	0.58 431	0.55 270	0.36 337	0.17 352	0.11 220	0.19 381	0.13 222	0.19 409	0.20 457

NF-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.45 330	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.57 315	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

OCTAStereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

PSM-softLoss	0.38 300	0.20 262	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.35 345	0.69 319	0.46 233	0.62 302	0.82 367	0.59 339	0.33 247	0.70 432	0.39 370	0.19 419	0.12 282	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.22 495

KMStereo	0.38 300	0.20 262	0.48 379	0.41 355	0.26 352	0.30 151	0.35 345	0.69 319	0.46 233	0.62 302	0.82 367	0.59 339	0.33 247	0.70 432	0.39 370	0.19 419	0.12 282	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.22 495

RE-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

Pruner-Stereo	0.38 300	0.20 262	0.45 330	0.40 319	0.25 304	0.22 30	0.24 127	0.67 300	0.55 277	0.89 498	0.76 326	0.68 393	0.29 191	0.62 355	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.17 383	0.17 347	0.18 401

TVStereo	0.38 300	0.20 262	0.46 347	0.41 355	0.25 304	0.26 81	0.31 265	0.69 319	0.70 339	0.65 331	0.77 330	0.58 324	0.30 210	0.67 408	0.35 321	0.18 387	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.16 308	0.27 534

TestStereo	0.38 300	0.31 502	0.40 262	0.45 466	0.20 133	0.40 281	0.37 384	0.66 290	0.65 319	0.53 272	0.78 341	0.47 267	0.40 322	0.55 270	0.37 353	0.18 387	0.13 353	0.20 411	0.15 293	0.22 474	0.13 235

raft+_RVC	0.38 300	0.19 216	0.35 185	0.37 207	0.25 304	0.45 327	0.37 384	0.78 384	0.89 473	0.51 262	0.78 341	0.50 283	0.29 191	0.53 256	0.40 378	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.12 187

RALAANet	0.38 300	0.23 364	0.48 379	0.42 400	0.29 440	0.35 224	0.25 139	0.86 412	0.64 314	0.67 349	0.65 283	0.60 345	0.29 191	0.60 337	0.34 303	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.21 451	0.13 235

AFF-stereo	0.38 300	0.19 216	0.39 249	0.37 207	0.21 164	0.27 99	0.31 265	0.65 280	0.66 323	0.64 322	1.13 519	0.76 441	0.39 316	0.55 270	0.33 287	0.11 36	0.09 27	0.16 237	0.16 327	0.13 143	0.11 127

AIO-test2	0.39 317	0.21 301	0.41 273	0.47 495	0.25 304	0.45 327	0.35 345	0.77 378	1.27 604	0.36 178	0.87 399	0.37 191	0.30 210	0.47 207	0.27 208	0.15 247	0.13 353	0.21 453	0.23 524	0.15 258	0.13 235

xx1	0.39 317	0.23 364	0.33 148	0.41 355	0.22 193	0.55 378	0.38 406	0.67 300	1.06 555	0.41 224	0.50 218	0.65 379	0.53 394	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.17 383

x	0.39 317	0.24 402	0.41 273	0.34 112	0.23 241	0.52 357	0.32 292	0.86 412	0.52 263	0.57 284	0.70 302	0.59 339	0.50 383	0.49 224	0.46 435	0.17 352	0.15 423	0.17 284	0.15 293	0.17 347	0.16 361

DisPM	0.39 317	0.19 216	0.44 317	0.41 355	0.27 387	0.24 53	0.31 265	0.65 280	0.57 286	0.87 484	0.87 399	0.60 345	0.32 231	0.76 467	0.32 274	0.18 387	0.12 282	0.19 381	0.17 383	0.15 258	0.20 457

RAFT+CT+SA	0.39 317	0.23 364	0.36 196	0.51 548	0.27 387	0.29 132	0.46 489	0.75 368	0.80 410	0.51 262	0.89 411	0.41 228	0.40 322	0.78 480	0.32 274	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.18 411	0.15 258	0.14 281

iRaft-Stereo_20w	0.39 317	0.19 216	0.57 454	0.37 207	0.27 387	0.31 170	0.24 127	1.44 626	0.29 84	0.69 363	0.53 244	0.60 345	0.42 332	0.83 501	0.27 208	0.14 172	0.11 220	0.14 154	0.13 222	0.15 258	0.13 235

IPLG	0.39 317	0.20 262	0.59 459	0.40 319	0.24 272	0.54 372	0.27 182	0.75 368	0.63 306	0.84 465	0.81 361	0.32 147	0.32 231	0.60 337	0.45 425	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.13 143	0.12 187

IPLGR	0.39 317	0.21 301	0.63 480	0.39 276	0.22 193	0.49 346	0.29 217	0.76 375	0.74 367	0.78 417	0.77 330	0.44 256	0.42 332	0.47 207	0.38 362	0.13 113	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.15 258	0.13 235

GMStereo	0.39 317	0.37 537	0.54 439	0.40 319	0.26 352	0.42 306	0.36 367	0.59 235	1.04 545	0.55 278	0.51 228	0.37 191	0.35 265	0.54 263	0.41 384	0.19 419	0.13 353	0.16 237	0.17 383	0.24 504	0.18 401
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 317	0.21 301	0.50 405	0.41 355	0.28 412	0.62 434	0.27 182	0.77 378	0.40 193	0.64 322	0.86 391	0.52 294	0.33 247	0.66 397	0.42 390	0.15 247	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.15 258	0.15 313
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	0.39 317	0.18 174	0.42 294	0.42 400	0.26 352	0.40 281	0.32 292	0.72 347	0.34 129	0.89 498	1.28 559	0.57 315	0.35 265	0.42 154	0.32 274	0.15 247	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.13 235

RAFT-Stereo	0.39 317	0.18 174	0.42 294	0.42 400	0.26 352	0.40 281	0.32 292	0.72 347	0.34 129	0.89 498	1.28 559	0.57 315	0.35 265	0.42 154	0.32 274	0.15 247	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.14 194	0.13 235
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 329	0.20 262	0.54 439	0.41 355	0.29 440	0.53 365	0.29 217	0.65 280	0.49 251	0.71 376	0.98 453	0.58 324	0.43 338	0.50 232	0.51 461	0.15 247	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.19 409	0.19 434

qqq	0.40 329	0.26 445	0.44 317	0.36 183	0.22 193	0.46 332	0.36 367	0.85 408	0.54 270	0.56 281	0.69 298	0.65 379	0.53 394	0.55 270	0.45 425	0.17 352	0.16 455	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.17 383

IPLGR_C	0.40 329	0.21 301	0.64 485	0.45 466	0.33 510	0.52 357	0.34 320	0.66 290	0.62 295	0.82 446	0.92 422	0.45 258	0.32 231	0.52 247	0.46 435	0.17 352	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

ACRE	0.40 329	0.21 301	0.65 491	0.45 466	0.33 510	0.51 352	0.33 304	0.66 290	0.63 306	0.80 424	0.92 422	0.45 258	0.32 231	0.52 247	0.45 425	0.16 303	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

PFNet+	0.40 329	0.19 216	0.49 392	0.39 276	0.25 304	0.28 120	0.23 109	0.64 279	0.70 339	0.85 469	0.79 351	0.64 366	0.35 265	0.72 443	0.34 303	0.19 419	0.14 392	0.23 489	0.20 467	0.16 308	0.20 457

SST-Stereo	0.40 329	0.19 216	0.45 330	0.42 400	0.25 304	0.25 71	0.21 67	0.66 290	0.47 240	1.08 583	0.79 351	0.72 415	0.43 338	0.77 475	0.35 321	0.16 303	0.11 220	0.20 411	0.16 327	0.19 409	0.15 313

RAFT_R40	0.40 329	0.19 216	0.44 317	0.43 421	0.25 304	0.23 40	0.26 160	0.67 300	0.67 326	0.98 545	0.78 341	0.72 415	0.43 338	0.76 467	0.35 321	0.16 303	0.11 220	0.20 411	0.16 327	0.18 375	0.14 281

RAFT-345	0.40 329	0.18 174	0.40 262	0.38 244	0.22 193	0.33 198	0.26 160	0.61 253	0.51 260	0.74 398	1.79 619	0.45 258	0.33 247	0.66 397	0.36 337	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.14 261	0.13 143	0.13 235

sAnonymous2	0.40 329	0.39 555	0.85 559	0.48 503	0.37 538	0.40 281	0.46 489	0.57 222	0.52 263	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 332	0.43 165	0.30 257	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.17 383	0.57 635	0.44 620

CroCo_RVC	0.40 329	0.39 555	0.85 559	0.48 503	0.37 538	0.40 281	0.46 489	0.57 222	0.52 263	0.38 197	0.46 201	0.35 179	0.42 332	0.43 165	0.30 257	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.17 383	0.57 635	0.44 620

111	0.40 329	0.17 137	0.41 273	0.34 112	0.19 96	0.52 357	0.28 208	0.74 361	1.16 579	0.50 259	0.91 418	0.63 360	0.48 369	0.61 346	0.35 321	0.14 172	0.10 94	0.14 154	0.12 180	0.13 143	0.13 235

Hybrid-DGEV-2	0.41 340	0.21 301	0.42 294	0.47 495	0.29 440	0.59 416	0.23 109	0.82 397	0.99 520	0.64 322	0.63 276	0.60 345	0.65 479	0.58 314	0.33 287	0.14 172	0.12 282	0.18 337	0.16 327	0.14 194	0.12 187

rvit_0105_4	0.41 340	0.29 488	0.71 521	0.50 532	0.29 440	0.41 299	0.41 456	0.55 210	0.73 359	0.45 239	0.48 210	0.55 307	0.44 349	0.57 293	0.36 337	0.28 557	0.26 578	0.25 519	0.22 508	0.23 491	0.18 401

raft_robust	0.41 340	0.23 364	0.36 196	0.42 400	0.21 164	0.40 281	0.33 304	0.79 388	0.98 515	0.79 422	0.87 399	0.39 207	0.33 247	0.84 506	0.29 250	0.13 113	0.12 282	0.16 237	0.17 383	0.15 258	0.12 187

CIPLG	0.41 340	0.21 301	0.63 480	0.45 466	0.33 510	0.52 357	0.33 304	0.65 280	0.60 292	0.82 446	0.96 439	0.46 265	0.32 231	0.55 270	0.44 416	0.16 303	0.12 282	0.15 199	0.14 261	0.13 143	0.14 281

LCNet	0.41 340	0.20 262	0.32 129	0.44 441	0.24 272	0.47 338	0.29 217	0.67 300	0.53 266	0.72 387	1.03 478	0.66 385	0.60 443	0.58 314	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.19 381	0.19 442	0.21 451	0.36 591

HHNet	0.41 340	0.17 137	0.41 273	0.34 112	0.37 538	0.33 198	0.34 320	0.69 319	0.75 372	0.86 476	1.30 566	0.52 294	0.32 231	0.52 247	0.35 321	0.15 247	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.15 258	0.24 511

AnonymousM	0.41 340	0.81 636	0.29 74	0.34 112	0.22 193	0.28 120	0.38 406	0.53 205	0.41 197	0.70 369	0.49 214	0.47 267	0.27 156	0.41 143	0.31 265	0.15 247	0.12 282	1.51 662	0.26 564	0.12 94	0.10 58

CCAANet	0.41 340	0.18 174	0.37 213	0.37 207	0.24 272	0.62 434	0.40 439	0.73 358	0.57 286	0.51 262	1.04 484	0.65 379	0.58 431	0.60 337	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.15 199	0.16 327	0.15 258	0.15 313

HITNet	0.41 340	0.26 445	0.45 330	0.33 82	0.17 37	0.63 447	0.30 237	0.93 440	0.64 314	0.71 376	0.82 367	0.64 366	0.52 390	0.59 331	0.43 397	0.14 172	0.10 94	0.15 199	0.13 222	0.19 409	0.12 187
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	0.42 349	0.31 502	0.73 530	0.50 532	0.29 440	0.44 318	0.42 466	0.61 253	0.74 367	0.51 262	0.51 228	0.60 345	0.47 364	0.57 293	0.38 362	0.27 546	0.25 571	0.25 519	0.23 524	0.22 474	0.18 401

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 349	0.20 262	0.74 535	0.38 244	0.43 578	0.39 275	0.26 160	0.94 445	0.49 251	0.53 272	0.77 330	0.93 505	0.45 354	0.63 366	0.24 129	0.16 303	0.10 94	0.17 284	0.18 411	0.20 427	0.20 457

test_sample2	0.42 349	0.22 342	0.43 307	0.33 82	0.21 164	0.58 404	0.39 428	0.95 452	0.67 326	0.63 311	0.77 330	0.69 398	0.57 421	0.61 346	0.38 362	0.19 419	0.14 392	0.18 337	0.16 327	0.19 409	0.18 401

test_sample1	0.42 349	0.22 342	0.46 347	0.34 112	0.23 241	0.58 404	0.35 345	0.99 465	0.49 251	0.62 302	0.75 320	0.69 398	0.61 449	0.58 314	0.44 416	0.18 387	0.14 392	0.17 284	0.15 293	0.17 347	0.17 383

StereoVision	0.42 349	0.28 476	0.45 330	0.49 518	0.28 412	0.38 262	0.38 406	0.72 347	0.62 295	0.44 236	1.14 524	0.54 302	0.39 316	0.56 281	0.34 303	0.21 460	0.24 563	0.25 519	0.24 540	0.26 520	0.16 361

GANet-ADL	0.42 349	0.25 428	0.45 330	0.43 421	0.29 440	0.54 372	0.35 345	0.89 426	0.86 446	0.63 311	0.72 305	0.68 393	0.42 332	0.52 247	0.41 384	0.21 460	0.14 392	0.15 199	0.13 222	0.18 375	0.19 434

OMP-Stereo	0.42 349	0.22 342	0.46 347	0.52 561	0.24 272	0.36 238	0.25 139	0.71 342	0.78 399	0.77 413	0.64 280	0.89 490	0.39 316	0.91 537	0.35 321	0.15 247	0.12 282	0.20 411	0.15 293	0.15 258	0.12 187

PFNet	0.42 349	0.18 174	0.58 458	0.43 421	0.24 272	0.43 310	0.32 292	0.74 361	0.78 399	1.00 553	0.74 318	0.68 393	0.39 316	0.72 443	0.37 353	0.16 303	0.10 94	0.20 411	0.15 293	0.16 308	0.13 235

IRAFT_RVC	0.42 349	0.20 262	0.48 379	0.44 441	0.24 272	0.27 99	0.54 543	0.74 361	0.77 389	0.76 407	0.80 354	0.73 426	0.51 388	0.70 432	0.36 337	0.17 352	0.10 94	0.21 453	0.16 327	0.16 308	0.14 281

FENet	0.42 349	0.22 342	0.38 227	0.39 276	0.24 272	0.55 378	0.32 292	0.79 388	0.70 339	0.71 376	0.72 305	0.63 360	0.57 421	0.62 355	0.44 416	0.19 419	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.18 375	0.19 434

IGEV_i1	0.43 359	0.22 342	0.50 405	0.39 276	0.22 193	0.64 454	0.40 439	0.96 456	0.61 293	0.68 355	0.69 298	0.75 434	0.45 354	0.72 443	0.41 384	0.15 247	0.13 353	0.16 237	0.13 222	0.17 347	0.16 361

FACV-RUCA	0.43 359	0.28 476	0.47 359	0.45 466	0.33 510	0.58 404	0.34 320	0.82 397	0.73 359	0.57 284	0.84 378	0.47 267	0.50 383	0.54 263	0.39 370	0.22 487	0.15 423	0.35 592	0.16 327	0.28 535	0.21 477

TestStereo1	0.43 359	0.23 364	0.41 273	0.51 548	0.24 272	0.34 213	0.40 439	0.77 378	0.90 476	0.68 355	0.96 439	0.48 272	0.46 360	0.91 537	0.32 274	0.16 303	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.13 235

test_5	0.43 359	0.24 402	0.43 307	0.52 561	0.28 412	0.28 120	0.42 466	0.72 347	0.82 423	0.62 302	0.91 418	0.72 415	0.55 412	0.79 486	0.35 321	0.14 172	0.11 220	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.16 361

SA-5K	0.43 359	0.23 364	0.41 273	0.51 548	0.24 272	0.34 213	0.40 439	0.77 378	0.90 476	0.68 355	0.96 439	0.48 272	0.46 360	0.91 537	0.32 274	0.16 303	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.14 194	0.13 235

dd	0.43 359	0.38 547	0.55 444	0.44 441	0.25 304	0.47 338	0.38 406	0.70 334	1.05 549	0.59 288	0.65 283	0.42 238	0.39 316	0.66 397	0.50 451	0.24 516	0.15 423	0.21 453	0.15 293	0.22 474	0.18 401

IIG-Stereo	0.43 359	0.21 301	0.44 317	0.50 532	0.25 304	0.44 318	0.21 67	0.71 342	0.76 380	0.83 458	0.95 435	0.83 465	0.43 338	0.90 530	0.35 321	0.15 247	0.12 282	0.19 381	0.14 261	0.15 258	0.11 127

DN-CSS_ROB	0.43 359	0.26 445	0.62 470	0.40 319	0.29 440	0.44 318	0.27 182	0.77 378	0.75 372	0.72 387	1.09 505	0.48 272	0.43 338	0.69 425	0.37 353	0.15 247	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.18 375	0.16 361

Selective-IGEV-i1	0.44 367	0.20 262	0.53 433	0.41 355	0.22 193	0.62 434	0.50 515	1.01 479	0.88 459	0.63 311	0.81 361	0.79 451	0.38 304	0.54 263	0.38 362	0.16 303	0.13 353	0.15 199	0.13 222	0.15 258	0.15 313

MyStereo05	0.44 367	0.21 301	0.45 330	0.41 355	0.28 412	0.41 299	0.50 515	0.93 440	1.09 566	0.76 407	0.61 272	0.51 289	0.57 421	0.73 450	0.42 390	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.15 313

MyStereo04	0.44 367	0.22 342	0.44 317	0.42 400	0.28 412	0.40 281	0.50 515	1.00 469	1.08 564	0.62 302	0.58 266	0.55 307	0.57 421	0.71 437	0.44 416	0.14 172	0.13 353	0.18 337	0.17 383	0.17 347	0.16 361

mmm	0.44 367	0.27 462	0.46 347	0.38 244	0.24 272	0.61 426	0.35 345	0.94 445	0.53 266	0.72 387	1.05 489	0.63 360	0.50 383	0.57 293	0.45 425	0.18 387	0.15 423	0.23 489	0.20 467	0.20 427	0.18 401

ffm	0.44 367	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	0.68 310	1.04 545	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	0.57 293	0.25 160	0.16 303	0.10 94	0.25 519	0.21 490	0.16 308	0.16 361

SA	0.44 367	0.25 428	0.46 347	0.46 487	0.24 272	0.43 310	0.36 367	0.75 368	0.96 508	0.59 288	1.03 478	0.48 272	0.52 390	0.94 553	0.32 274	0.16 303	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.15 258	0.13 235

GwcNet-ADL	0.44 367	0.22 342	0.48 379	0.45 466	0.30 459	0.40 281	0.37 384	0.92 438	0.97 511	0.71 376	0.78 341	0.61 351	0.42 332	0.62 355	0.50 451	0.19 419	0.14 392	0.15 199	0.14 261	0.18 375	0.18 401

TransformOpticalFlow	0.44 367	0.20 262	0.47 359	0.41 355	0.23 241	0.37 249	0.47 496	0.94 445	0.76 380	0.65 331	1.14 524	0.73 426	0.56 419	0.76 467	0.32 274	0.15 247	0.10 94	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.13 235

GMM-Stereo	0.44 367	0.19 216	0.36 196	0.42 400	0.25 304	0.51 352	0.47 496	0.71 342	0.53 266	0.76 407	1.37 576	0.76 441	0.38 304	0.60 337	0.33 287	0.15 247	0.10 94	0.20 411	0.19 442	0.16 308	0.27 534

GES	0.44 367	0.23 364	0.57 454	0.40 319	0.30 459	0.59 416	0.36 367	0.96 456	0.68 331	0.74 398	0.83 373	0.47 267	0.48 369	0.67 408	0.43 397	0.22 487	0.16 455	0.17 284	0.16 327	0.18 375	0.23 502

HCRNet	0.44 367	0.34 519	0.41 273	0.53 571	0.26 352	0.53 365	0.29 217	0.83 402	0.63 306	0.71 376	0.81 361	0.77 447	0.50 383	0.66 397	0.36 337	0.24 516	0.16 455	0.24 506	0.20 467	0.21 451	0.18 401

Hybrid-DGEV-03	0.45 378	0.19 216	0.33 148	0.43 421	0.27 387	0.56 392	0.26 160	0.65 280	0.74 367	0.94 526	1.92 626	0.61 351	0.30 210	0.55 270	0.34 303	0.14 172	0.10 94	0.18 337	0.16 327	0.14 194	0.11 127

DFGA-Net	0.45 378	0.29 488	0.80 555	0.42 400	0.32 498	0.53 365	0.35 345	0.78 384	0.89 473	0.66 344	0.75 320	0.48 272	0.39 316	0.74 457	0.60 493	0.15 247	0.13 353	0.19 381	0.18 411	0.20 427	0.17 383

HI	0.45 378	0.21 301	0.36 196	0.34 112	0.35 526	0.28 120	0.31 265	0.72 347	0.46 233	0.87 484	1.13 519	1.09 554	0.76 534	0.69 425	0.56 483	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

CoSv	0.45 378	0.21 301	0.36 196	0.34 112	0.35 526	0.28 120	0.31 265	0.72 347	0.46 233	0.87 484	1.13 519	1.09 554	0.76 534	0.69 425	0.56 483	0.12 60	0.10 94	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

U	0.45 378	0.16 89	0.32 129	0.40 319	0.71 641	3.55 675	0.20 42	0.41 103	0.38 178	0.26 81	0.23 42	0.24 82	0.22 89	0.26 8	0.22 73	0.15 247	0.09 27	0.88 653	0.13 222	0.13 143	0.11 127

CASS	0.45 378	0.27 462	0.42 294	0.48 503	0.22 193	0.61 426	0.34 320	0.97 460	0.62 295	0.71 376	0.85 388	0.61 351	0.55 412	0.57 293	0.41 384	0.29 564	0.16 455	0.22 468	0.18 411	0.22 474	0.28 541
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 378	0.25 428	0.43 307	0.45 466	0.28 412	0.70 480	0.34 320	0.94 445	0.76 380	0.75 400	0.80 354	0.65 379	0.49 373	0.64 381	0.51 461	0.20 443	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

RAFT_CTSACE	0.45 378	0.20 262	0.44 317	0.45 466	0.27 387	0.34 213	0.39 428	0.60 246	0.73 359	0.76 407	1.44 592	0.83 465	0.38 304	1.08 576	0.26 189	0.12 60	0.13 353	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.11 127

iRaft-Stereo_5w	0.45 378	0.21 301	0.48 379	0.42 400	0.28 412	0.31 170	0.54 543	0.63 266	0.62 295	0.62 302	0.89 411	1.01 528	0.69 500	0.75 463	0.66 512	0.13 113	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.15 313

RAFT	0.45 378	0.22 342	0.45 330	0.47 495	0.26 352	0.54 372	0.47 496	0.66 290	0.58 289	0.80 424	0.82 367	0.94 507	0.57 421	0.75 463	0.34 303	0.17 352	0.15 423	0.22 468	0.20 467	0.16 308	0.12 187

DMCA	0.45 378	0.26 445	0.50 405	0.38 244	0.28 412	0.51 352	0.34 320	0.93 440	0.68 331	0.75 400	0.83 373	0.79 451	0.53 394	0.51 240	0.54 476	0.21 460	0.16 455	0.21 453	0.16 327	0.19 409	0.21 477

Select-FE	0.46 389	0.24 402	0.88 566	0.42 400	0.35 526	0.33 198	0.19 26	0.90 431	0.37 169	0.60 292	1.01 464	0.97 514	0.80 552	0.72 443	0.28 231	0.16 303	0.12 282	0.17 284	0.20 467	0.15 258	0.24 511

PAM_32	0.46 389	0.19 216	0.67 501	0.39 276	0.24 272	0.75 500	0.27 182	0.95 452	0.34 129	0.68 355	0.44 192	1.91 638	0.65 479	0.62 355	0.26 189	0.15 247	0.10 94	0.16 237	0.15 293	0.14 194	0.13 235

PAM	0.46 389	0.19 216	0.70 516	0.40 319	0.26 352	0.75 500	0.33 304	0.85 408	0.34 129	0.70 369	0.46 201	1.83 633	0.63 462	0.61 346	0.26 189	0.15 247	0.10 94	0.16 237	0.14 261	0.14 194	0.13 235

UGAM-zero	0.46 389	0.19 216	0.62 470	0.37 207	0.23 241	0.34 213	0.21 67	1.15 541	0.39 190	0.66 344	0.61 272	1.70 630	0.91 577	0.75 463	0.25 160	0.14 172	0.11 220	0.15 199	0.12 180	0.13 143	0.13 235

test_sample3	0.46 389	0.25 428	0.50 405	0.35 155	0.23 241	0.69 475	0.37 384	1.15 541	0.81 418	0.75 400	0.79 351	0.66 385	0.49 373	0.63 366	0.46 435	0.21 460	0.15 423	0.20 411	0.19 442	0.21 451	0.19 434

IER	0.46 389	0.23 364	0.50 405	0.38 244	0.28 412	0.69 475	0.35 345	0.80 391	0.66 323	0.83 458	0.94 426	0.75 434	0.77 541	0.60 337	0.42 390	0.17 352	0.14 392	0.17 284	0.17 383	0.17 347	0.15 313

BSDual-CNN	0.46 389	0.25 428	0.43 307	0.45 466	0.28 412	0.77 507	0.40 439	0.94 445	0.76 380	0.75 400	0.80 354	0.76 441	0.54 406	0.64 381	0.43 397	0.20 443	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

STrans-v2	0.46 389	0.20 262	0.48 379	0.40 319	0.24 272	0.55 378	0.50 515	1.07 503	0.73 359	0.65 331	1.05 489	0.72 415	0.69 500	0.72 443	0.33 287	0.14 172	0.10 94	0.17 284	0.14 261	0.13 143	0.12 187

Prome-Stereo	0.46 389	0.19 216	0.35 185	0.44 441	0.26 352	0.40 281	0.45 485	0.68 310	0.44 219	0.96 535	1.84 622	0.59 339	0.67 490	0.61 346	0.32 274	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.14 261	0.16 308	0.29 548

ICVP	0.46 389	0.25 428	0.38 227	0.48 503	0.28 412	0.58 404	0.43 473	1.00 469	0.70 339	0.67 349	0.95 435	0.75 434	0.55 412	0.53 256	0.54 476	0.23 504	0.17 475	0.19 381	0.17 383	0.19 409	0.20 457
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 389	0.34 519	0.86 564	0.50 532	0.37 538	0.81 523	0.50 515	0.72 347	0.65 319	0.51 262	0.65 283	0.45 258	0.45 354	0.64 381	0.38 362	0.24 516	0.24 563	0.22 468	0.21 490	0.23 491	0.23 502

CFNet_pseudo	0.46 389	0.24 402	0.52 426	0.37 207	0.27 387	0.58 404	0.30 237	0.86 412	0.88 459	0.82 446	1.03 478	0.75 434	0.47 364	0.58 314	0.44 416	0.17 352	0.12 282	0.24 506	0.16 327	0.24 504	0.19 434

ACVNet	0.46 389	0.23 364	0.36 196	0.39 276	0.28 412	0.58 404	0.40 439	0.87 419	0.80 410	0.64 322	0.96 439	0.79 451	0.60 443	0.63 366	0.67 515	0.17 352	0.15 423	0.16 237	0.15 293	0.18 375	0.15 313

BEATNet_4x	0.46 389	0.32 506	0.56 450	0.37 207	0.19 96	0.63 447	0.35 345	1.01 479	0.72 352	0.77 413	0.83 373	0.70 402	0.59 439	0.68 419	0.53 471	0.16 303	0.12 282	0.16 237	0.14 261	0.24 504	0.16 361

ccs_rob	0.46 389	0.24 402	0.52 426	0.37 207	0.27 387	0.58 404	0.31 265	0.86 412	0.88 459	0.82 446	1.02 473	0.75 434	0.47 364	0.58 314	0.44 416	0.17 352	0.12 282	0.24 506	0.16 327	0.24 504	0.19 434

G2L-ROB	0.47 404	0.19 216	0.42 294	0.35 155	0.22 193	0.57 398	0.42 466	1.14 537	0.71 350	0.84 465	0.75 320	1.09 554	0.53 394	0.74 457	0.53 471	0.17 352	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.17 347	0.19 434

rvit_0105_3	0.47 404	0.34 519	0.77 551	0.54 578	0.31 481	0.49 346	0.47 496	0.63 266	0.79 408	0.65 331	0.59 267	0.64 366	0.50 383	0.65 388	0.39 370	0.29 564	0.27 587	0.29 568	0.28 577	0.21 451	0.20 457

rvit_stereo_0075_2	0.47 404	0.37 537	0.70 516	0.53 571	0.46 597	0.43 310	0.36 367	0.81 395	0.67 326	0.55 278	0.74 318	0.59 339	0.43 338	0.63 366	0.43 397	0.32 586	0.23 554	0.35 592	0.25 549	0.30 548	0.25 518

test_sample5	0.47 404	0.26 445	0.49 392	0.36 183	0.22 193	0.64 454	0.39 428	1.13 528	0.81 418	0.77 413	0.94 426	0.64 366	0.54 406	0.65 388	0.43 397	0.21 460	0.16 455	0.22 468	0.20 467	0.22 474	0.20 457

test_sample4	0.47 404	0.26 445	0.50 405	0.35 155	0.22 193	0.69 475	0.38 406	1.15 541	0.81 418	0.78 417	0.82 367	0.62 358	0.53 394	0.63 366	0.44 416	0.21 460	0.15 423	0.21 453	0.19 442	0.21 451	0.19 434

DispNO	0.47 404	0.23 364	0.71 521	0.39 276	0.31 481	0.60 423	0.38 406	0.89 426	0.77 389	0.75 400	0.84 378	0.72 415	0.54 406	0.73 450	0.46 435	0.19 419	0.14 392	0.20 411	0.18 411	0.16 308	0.17 383

CoDeX	0.47 404	0.20 262	0.49 392	0.42 400	0.25 304	0.75 500	0.36 367	1.27 593	0.80 410	0.82 446	0.96 439	0.62 358	0.57 421	0.60 337	0.36 337	0.17 352	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.16 308	0.14 281

ARAFT	0.47 404	0.24 402	0.79 553	0.42 400	0.25 304	0.55 378	0.55 548	0.75 368	0.81 418	0.89 498	0.75 320	0.73 426	0.47 364	0.88 522	0.37 353	0.15 247	0.12 282	0.23 489	0.22 508	0.14 194	0.13 235

SFCPSM	0.47 404	0.21 301	0.55 444	0.40 319	0.27 387	0.87 542	0.37 384	1.33 605	0.77 389	0.80 424	0.84 378	0.54 302	0.49 373	0.57 293	0.37 353	0.18 387	0.13 353	0.18 337	0.20 467	0.16 308	0.15 313

cf-r	0.47 404	0.23 364	0.41 273	0.39 276	0.23 241	0.59 416	0.37 384	0.88 424	0.85 441	0.72 387	1.05 489	0.94 507	0.62 456	0.56 281	0.54 476	0.21 460	0.14 392	0.17 284	0.19 442	0.15 258	0.15 313

GANet-RSSM	0.47 404	0.21 301	0.37 213	0.38 244	0.25 304	0.58 404	0.36 367	1.07 503	0.78 399	0.68 355	1.01 464	0.86 475	0.67 490	0.62 355	0.44 416	0.21 460	0.15 423	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.17 383

MLCV	0.47 404	0.24 402	0.61 467	0.37 207	0.17 37	0.61 426	0.33 304	0.80 391	0.87 455	0.94 526	1.13 519	0.72 415	0.43 338	0.89 528	0.51 461	0.13 113	0.10 94	0.13 102	0.11 143	0.14 194	0.12 187

FSD	0.48 416	0.47 580	0.53 433	0.54 578	0.46 597	0.48 341	0.52 534	0.53 205	0.48 248	0.48 254	0.48 210	0.49 278	0.48 369	0.51 240	0.49 449	0.45 627	0.42 641	0.47 624	0.46 631	0.46 615	0.45 624

G2L-Stereo_test	0.48 416	0.20 262	0.40 262	0.34 112	0.23 241	0.57 398	0.58 558	1.10 514	0.77 389	0.86 476	0.94 426	0.95 509	0.54 406	0.68 419	0.60 493	0.16 303	0.12 282	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.15 313

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 416	0.21 301	1.26 615	0.39 276	0.51 610	0.28 120	0.30 237	1.25 589	0.44 219	0.68 355	1.11 508	0.86 475	0.33 247	0.67 408	0.27 208	0.15 247	0.11 220	0.17 284	0.20 467	0.22 474	0.24 511

DualNet	0.48 416	0.26 445	0.49 392	0.36 183	0.22 193	0.64 454	0.39 428	1.13 528	0.81 418	0.80 424	1.03 478	0.64 366	0.54 406	0.65 388	0.43 397	0.21 460	0.16 455	0.22 468	0.20 467	0.22 474	0.20 457

PCWNet_CMD	0.48 416	0.24 402	0.52 426	0.39 276	0.27 387	0.63 447	0.30 237	0.95 452	0.96 508	0.86 476	1.07 499	0.79 451	0.44 349	0.57 293	0.43 397	0.17 352	0.12 282	0.21 453	0.16 327	0.24 504	0.19 434

gwcnet-sp	0.48 416	0.23 364	0.70 516	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

scenet	0.48 416	0.23 364	0.70 516	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

ssnet	0.48 416	0.23 364	0.70 516	0.40 319	0.26 352	0.81 523	0.41 456	0.89 426	0.84 433	0.91 511	0.76 326	0.66 385	0.61 449	0.66 397	0.50 451	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.18 375	0.18 401

Sa-1000	0.48 416	0.24 402	0.41 273	0.45 466	0.25 304	0.59 416	0.34 320	0.81 395	0.93 494	0.82 446	1.50 599	0.53 298	0.45 354	0.92 540	0.30 257	0.15 247	0.12 282	0.21 453	0.19 442	0.15 258	0.13 235

UDGNet	0.48 416	0.77 633	0.50 405	0.48 503	0.31 481	0.41 299	0.34 320	0.70 334	0.92 488	0.65 331	0.60 269	0.58 324	0.43 338	0.63 366	0.41 384	0.32 586	0.15 423	0.66 644	0.19 442	0.36 584	0.21 477

PSMNet-ADL	0.48 416	0.27 462	0.40 262	0.48 503	0.30 459	0.68 473	0.37 384	0.90 431	0.80 410	0.61 299	0.80 354	0.92 502	0.62 456	0.72 443	0.63 504	0.23 504	0.18 497	0.18 337	0.20 467	0.22 474	0.20 457

PSM-AAD	0.48 416	0.20 262	0.37 213	0.43 421	0.23 241	0.56 392	0.50 515	0.65 280	0.70 339	1.07 579	1.12 512	0.58 324	0.92 582	0.61 346	0.32 274	0.15 247	0.11 220	0.25 519	0.26 564	0.18 375	0.43 619

KYRaft	0.48 416	0.20 262	0.38 227	0.44 441	0.23 241	0.44 318	0.37 384	0.66 290	0.41 197	0.94 526	1.73 615	0.79 451	0.41 330	0.63 366	0.31 265	0.16 303	0.11 220	0.18 337	0.22 508	0.16 308	0.78 650

ASMatch	0.48 416	0.19 216	0.45 330	0.39 276	0.28 412	0.37 249	0.26 160	0.74 361	0.68 331	0.76 407	2.34 639	0.61 351	0.52 390	0.62 355	0.37 353	0.14 172	0.12 282	0.17 284	0.15 293	0.14 194	0.21 477

DEmStereo	0.48 416	0.17 137	0.50 405	0.38 244	0.25 304	0.59 416	0.34 320	0.63 266	0.74 367	0.89 498	1.66 611	0.58 324	1.06 605	0.60 337	0.42 390	0.14 172	0.11 220	0.16 237	0.16 327	0.14 194	0.15 313

PSMNet-RSSM	0.48 416	0.22 342	0.38 227	0.42 400	0.25 304	0.50 348	0.37 384	1.10 514	0.77 389	0.70 369	1.06 496	0.84 468	0.64 473	0.62 355	0.47 442	0.23 504	0.15 423	0.23 489	0.25 549	0.20 427	0.19 434

CFNet-ft	0.48 416	0.23 364	0.36 196	0.40 319	0.26 352	0.64 454	0.37 384	0.87 419	0.85 441	0.64 322	1.00 461	1.01 528	0.64 473	0.61 346	0.53 471	0.23 504	0.15 423	0.24 506	0.21 490	0.23 491	0.18 401

MSMDNet	0.48 416	0.24 402	0.52 426	0.39 276	0.27 387	0.63 447	0.30 237	0.96 456	0.96 508	0.86 476	1.07 499	0.79 451	0.44 349	0.57 293	0.43 397	0.17 352	0.12 282	0.20 411	0.16 327	0.23 491	0.19 434

CFNet_RVC	0.48 416	0.23 364	0.36 196	0.40 319	0.26 352	0.64 454	0.37 384	0.87 419	0.85 441	0.64 322	1.00 461	1.01 528	0.64 473	0.61 346	0.53 471	0.23 504	0.15 423	0.24 506	0.21 490	0.23 491	0.18 401

G2L-Stereo	0.49 435	0.23 364	0.48 379	0.43 421	0.26 352	0.47 338	0.42 466	0.93 440	0.78 399	0.84 465	0.86 391	0.91 497	0.52 390	0.78 480	0.70 522	0.20 443	0.17 475	0.22 468	0.18 411	0.17 347	0.21 477

DCVSM-stereo	0.49 435	0.27 462	0.53 433	0.39 276	0.29 440	0.51 352	0.26 160	0.75 368	0.75 372	1.11 589	0.75 320	1.05 541	0.72 521	0.60 337	0.47 442	0.20 443	0.19 515	0.24 506	0.20 467	0.25 513	0.30 557

test_sample6	0.49 435	0.26 445	0.50 405	0.37 207	0.22 193	0.63 447	0.40 439	1.12 526	0.83 428	0.80 424	1.03 478	0.66 385	0.55 412	0.67 408	0.46 435	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.22 508	0.23 491	0.21 477

qqq1	0.49 435	0.23 364	0.62 470	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.34 303	0.19 419	0.15 423	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.14 281

fff1	0.49 435	0.23 364	0.62 470	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.34 303	0.19 419	0.15 423	0.14 154	0.12 180	0.15 258	0.14 281

ff1	0.49 435	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	0.68 310	1.04 545	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 565	0.16 303	0.10 94	0.25 519	0.21 490	0.16 308	0.16 361

GMStereo_Zeroshot	0.49 435	0.44 573	0.74 535	0.49 518	0.27 387	0.56 392	0.29 217	0.73 358	0.76 380	0.86 476	0.94 426	0.91 497	0.36 292	0.74 457	0.43 397	0.26 536	0.14 392	0.26 538	0.15 293	0.36 584	0.18 401

ToySt	0.49 435	0.27 462	0.75 541	0.40 319	0.27 387	0.64 454	0.49 510	0.84 405	0.77 389	0.60 292	0.83 373	0.88 486	0.66 487	0.70 432	0.56 483	0.16 303	0.17 475	0.21 453	0.20 467	0.21 451	0.19 434

anonymousa	0.49 435	0.20 262	0.42 294	0.38 244	0.23 241	0.91 546	0.35 345	0.75 368	0.62 295	0.85 469	1.54 604	1.06 543	0.66 487	0.51 240	0.43 397	0.16 303	0.13 353	0.19 381	0.21 490	0.16 308	0.14 281

hknet	0.49 435	0.25 428	0.51 420	0.45 466	0.29 440	0.77 507	0.40 439	0.94 445	0.83 428	0.75 400	0.80 354	0.97 514	0.61 449	0.73 450	0.45 425	0.18 387	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.18 375	0.18 401

psmg	0.49 435	0.25 428	0.43 307	0.41 355	0.28 412	0.85 538	0.43 473	0.99 465	0.76 380	0.91 511	0.94 426	0.76 441	0.54 406	0.64 381	0.43 397	0.20 443	0.15 423	0.20 411	0.20 467	0.18 375	0.18 401

DRaft	0.49 435	0.17 137	0.47 359	0.37 207	0.25 304	0.58 404	0.40 439	0.65 280	0.85 441	1.02 561	1.75 618	0.50 283	0.82 557	0.63 366	0.40 378	0.13 113	0.11 220	0.16 237	0.16 327	0.14 194	0.15 313

GrayStereo	0.49 435	0.19 216	0.42 294	0.46 487	0.28 412	0.53 365	0.67 585	0.69 319	0.63 306	1.02 561	1.47 598	0.78 449	0.76 534	0.56 281	0.33 287	0.14 172	0.12 282	0.17 284	0.17 383	0.15 258	0.29 548

GwcNet-RSSM	0.49 435	0.24 402	0.42 294	0.40 319	0.23 241	0.55 378	0.38 406	0.93 440	0.93 494	0.71 376	1.16 535	0.86 475	0.60 443	0.62 355	0.66 512	0.21 460	0.14 392	0.19 381	0.20 467	0.16 308	0.15 313

UCFNet_RVC	0.49 435	0.26 445	0.35 185	0.39 276	0.26 352	0.64 454	0.36 367	1.15 541	0.84 433	0.67 349	0.88 407	0.88 486	0.59 439	0.58 314	0.45 425	0.24 516	0.17 475	0.27 551	0.27 571	0.25 513	0.23 502

iResNet	0.49 435	0.29 488	0.79 553	0.42 400	0.21 164	0.61 426	0.40 439	0.82 397	0.99 520	0.87 484	1.12 512	0.69 398	0.53 394	0.78 480	0.51 461	0.15 247	0.11 220	0.14 154	0.12 180	0.17 347	0.15 313

CFNet_ucs	0.50 451	0.24 402	0.55 444	0.38 244	0.31 481	0.58 404	0.33 304	0.98 463	0.93 494	0.88 494	1.19 543	0.80 460	0.49 373	0.63 366	0.43 397	0.21 460	0.15 423	0.26 538	0.18 411	0.26 520	0.22 495

NINENet	0.50 451	0.29 488	0.51 420	0.45 466	0.32 498	0.70 480	0.34 320	1.10 514	0.88 459	0.80 424	0.94 426	0.65 379	0.49 373	0.73 450	0.51 461	0.22 487	0.20 527	0.25 519	0.18 411	0.22 474	0.21 477

AACVNet	0.50 451	0.23 364	0.49 392	0.46 487	0.29 440	0.52 357	0.38 406	0.90 431	0.55 277	0.81 437	1.03 478	1.00 524	0.70 513	0.83 501	0.54 476	0.21 460	0.18 497	0.24 506	0.18 411	0.23 491	0.20 457

CrosDoStereo	0.50 451	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.24 272	0.40 281	1.18 650	0.67 300	0.86 446	0.94 526	1.37 576	0.63 360	0.77 541	0.65 388	0.45 425	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.14 281

DeepStereo_LL	0.50 451	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.24 272	0.40 281	1.18 650	0.67 300	0.86 446	0.94 526	1.37 576	0.63 360	0.77 541	0.65 388	0.45 425	0.15 247	0.12 282	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.14 281

THIR-Stereo	0.50 451	0.18 174	0.45 330	0.38 244	0.23 241	0.75 500	0.67 585	0.66 290	0.87 455	1.02 561	1.40 582	0.72 415	0.76 534	0.62 355	0.42 390	0.15 247	0.11 220	0.17 284	0.18 411	0.14 194	0.15 313

AdaStereo	0.50 451	0.32 506	0.47 359	0.48 503	0.25 304	0.67 471	0.32 292	1.17 554	0.88 459	0.75 400	0.99 458	0.75 434	0.49 373	0.67 408	0.46 435	0.27 546	0.12 282	0.28 559	0.18 411	0.23 491	0.18 401
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.
SMFormer	0.51 458	0.23 364	0.62 470	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.55 481	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.18 375	0.18 401

tta	0.51 458	0.23 364	0.62 470	0.34 112	0.20 133	0.62 434	0.34 320	1.21 565	1.02 534	0.81 437	1.01 464	0.71 406	0.65 479	0.84 506	0.55 481	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.15 258	0.14 281

DAS	0.51 458	0.25 428	0.60 465	0.48 503	0.31 481	0.58 404	0.41 456	0.83 402	0.97 511	0.89 498	1.12 512	0.70 402	0.75 531	0.82 493	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.20 427	0.18 401

SepStereo	0.51 458	0.25 428	0.60 465	0.48 503	0.31 481	0.58 404	0.41 456	0.83 402	0.97 511	0.89 498	1.12 512	0.70 402	0.75 531	0.93 546	0.43 397	0.17 352	0.13 353	0.18 337	0.15 293	0.20 427	0.18 401

acv_ft	0.51 458	0.23 364	0.56 450	0.44 441	0.28 412	0.86 541	0.39 428	0.91 436	0.80 410	0.97 540	0.96 439	0.79 451	0.59 439	0.63 366	0.87 561	0.17 352	0.15 423	0.16 237	0.15 293	0.17 347	0.15 313

DMCA-RVC	0.51 458	0.30 497	0.59 459	0.50 532	0.32 498	0.54 372	0.38 406	0.86 412	0.68 331	0.94 526	0.86 391	0.91 497	0.68 496	0.70 432	0.59 491	0.23 504	0.18 497	0.31 577	0.23 524	0.26 520	0.19 434

CFNet	0.51 458	0.29 488	0.46 347	0.41 355	0.27 387	0.70 480	0.32 292	1.13 528	1.00 527	0.72 387	1.07 499	0.85 470	0.60 443	0.76 467	0.52 468	0.19 419	0.14 392	0.23 489	0.23 524	0.21 451	0.16 361

HSM	0.51 458	0.24 402	0.41 273	0.39 276	0.24 272	0.75 500	0.40 439	1.22 573	0.75 372	0.81 437	0.91 418	1.21 576	0.69 500	0.87 519	0.46 435	0.17 352	0.13 353	0.17 284	0.14 261	0.17 347	0.17 383

RT-IGEV	0.52 466	0.19 216	0.59 459	0.40 319	0.25 304	0.79 514	0.62 571	1.15 541	0.74 367	0.89 498	0.99 458	1.18 575	0.61 449	0.65 388	0.31 265	0.19 419	0.13 353	0.17 284	0.13 222	0.15 258	0.20 457

DDVS	0.52 466	0.30 497	0.56 450	0.41 355	0.31 481	0.71 485	0.34 320	0.91 436	0.67 326	0.85 469	0.89 411	1.12 562	0.46 360	0.86 517	0.60 493	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.18 411	0.25 513	0.26 524

UGAM	0.52 466	0.22 342	0.46 347	0.45 466	0.25 304	0.41 299	0.52 534	0.62 258	1.16 579	0.76 407	1.13 519	1.32 594	0.57 421	1.00 559	0.53 471	0.17 352	0.14 392	0.25 519	0.21 490	0.15 258	0.13 235

test_sample7	0.52 466	0.29 488	0.50 405	0.36 183	0.27 387	0.62 434	0.41 456	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	0.68 419	0.50 451	0.26 536	0.20 527	0.27 551	0.26 564	0.27 531	0.24 511

ac_64	0.52 466	0.22 342	0.50 405	0.45 466	0.28 412	0.80 518	0.45 485	1.02 483	0.61 293	0.91 511	0.83 373	1.07 548	0.68 496	0.74 457	0.70 522	0.21 460	0.18 497	0.20 411	0.19 442	0.18 375	0.15 313

iResNetv2_ROB	0.52 466	0.27 462	0.69 512	0.38 244	0.25 304	0.62 434	0.35 345	1.17 554	1.01 531	0.99 548	1.06 496	0.88 486	0.67 490	0.66 397	0.39 370	0.19 419	0.13 353	0.15 199	0.11 143	0.18 375	0.16 361

iResNet_ROB	0.52 466	0.21 301	0.53 433	0.37 207	0.21 164	0.61 426	0.29 217	1.51 635	1.32 611	0.90 506	1.02 473	0.80 460	0.62 456	0.76 467	0.43 397	0.16 303	0.12 282	0.13 102	0.09 12	0.15 258	0.18 401

coex_refinement	0.53 473	0.21 301	0.39 249	0.44 441	0.30 459	0.76 506	0.39 428	1.09 511	0.90 476	0.85 469	1.12 512	1.00 524	0.56 419	0.63 366	0.81 545	0.21 460	0.13 353	0.16 237	0.16 327	0.20 427	0.21 477

ITSA-stereo	0.53 473	0.28 476	0.52 426	0.40 319	0.23 241	0.56 392	0.34 320	1.24 585	1.24 594	0.80 424	0.81 361	0.72 415	0.58 431	0.82 493	0.65 509	0.21 460	0.17 475	0.23 489	0.21 490	0.22 474	0.26 524

mmx	0.53 473	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	1.16 549	1.03 539	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 565	0.20 443	0.15 423	0.25 519	0.21 490	0.22 474	0.20 457

xxx	0.53 473	0.26 445	0.49 392	0.37 207	0.25 304	0.55 378	0.37 384	1.16 549	1.03 539	0.73 393	0.96 439	0.71 406	0.53 394	1.01 560	0.88 565	0.20 443	0.15 423	0.25 519	0.21 490	0.22 474	0.20 457

AASNet	0.53 473	0.25 428	0.52 426	0.49 518	0.32 498	0.74 494	0.40 439	1.50 632	0.86 446	0.86 476	0.92 422	0.64 366	0.59 439	0.59 331	0.79 540	0.23 504	0.19 515	0.20 411	0.16 327	0.21 451	0.19 434

LMCR-Stereo	0.53 473	0.30 497	0.53 433	0.58 597	0.30 459	0.83 534	0.36 367	1.19 558	0.76 380	0.88 494	1.04 484	0.56 310	0.62 456	0.82 493	0.67 515	0.19 419	0.15 423	0.19 381	0.14 261	0.23 491	0.17 383

RAFT + AFF	0.53 473	0.29 488	0.75 541	0.51 548	0.32 498	0.63 447	0.60 564	1.00 469	0.91 483	0.78 417	0.87 399	0.83 465	0.58 431	0.80 487	0.47 442	0.17 352	0.20 527	0.23 489	0.22 508	0.18 375	0.18 401

UPFNet	0.53 473	0.24 402	0.51 420	0.45 466	0.38 548	0.84 537	0.49 510	0.99 465	0.75 372	0.87 484	0.88 407	0.86 475	0.64 473	0.80 487	0.71 527	0.20 443	0.20 527	0.20 411	0.20 467	0.19 409	0.15 313

RASNet	0.53 473	0.22 342	0.52 426	0.38 244	0.22 193	0.68 473	0.38 406	0.97 460	0.88 459	0.73 393	1.04 484	1.03 535	0.92 582	0.90 530	0.86 555	0.16 303	0.14 392	0.14 154	0.17 383	0.15 258	0.13 235

HSM-Net_RVC	0.53 473	0.22 342	0.35 185	0.37 207	0.21 164	0.85 538	0.37 384	1.23 578	0.93 494	0.90 506	1.15 530	1.26 581	0.63 462	0.72 443	0.48 446	0.17 352	0.13 353	0.16 237	0.15 293	0.17 347	0.15 313
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 473	0.32 506	0.64 485	0.44 441	0.30 459	0.66 466	0.44 482	1.04 490	0.88 459	0.91 511	0.91 418	0.99 520	0.60 443	0.68 419	0.60 493	0.21 460	0.17 475	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.21 477
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	0.53 473	0.34 519	0.59 459	0.41 355	0.30 459	0.50 348	0.43 473	1.19 558	0.70 339	0.85 469	1.05 489	0.86 475	0.55 412	0.84 506	0.51 461	0.29 564	0.23 554	0.22 468	0.22 508	0.26 520	0.25 518

rvit_105_1	0.54 485	0.40 560	0.76 546	0.58 597	0.37 538	0.59 416	0.68 590	0.70 334	0.94 501	0.82 446	0.69 298	0.73 426	0.58 431	0.78 480	0.54 476	0.32 586	0.29 596	0.31 577	0.34 605	0.23 491	0.20 457

UNet	0.54 485	0.26 445	0.66 497	0.44 441	0.40 559	0.99 565	0.41 456	0.98 463	0.75 372	0.83 458	0.89 411	1.04 537	0.72 521	0.73 450	0.62 500	0.19 419	0.14 392	0.20 411	0.17 383	0.20 427	0.17 383

1111x	0.55 487	0.22 342	0.46 347	0.38 244	0.20 133	0.66 466	0.43 473	1.23 578	0.99 520	0.71 376	0.99 458	0.95 509	0.69 500	0.90 530	1.08 603	0.18 387	0.17 475	0.18 337	0.19 442	0.20 427	0.18 401

ADLNet2	0.55 487	0.25 428	0.65 491	0.47 495	0.30 459	0.83 534	0.50 515	1.05 495	0.95 507	0.80 424	0.98 453	0.99 520	0.69 500	0.77 475	0.73 530	0.20 443	0.16 455	0.17 284	0.18 411	0.21 451	0.21 477

GEStereo_RVC	0.55 487	0.29 488	0.63 480	0.49 518	0.31 481	0.70 480	0.54 543	1.22 573	0.92 488	0.82 446	0.85 388	0.85 470	0.63 462	0.90 530	0.65 509	0.24 516	0.16 455	0.19 381	0.16 327	0.21 451	0.22 495

ADLNet	0.55 487	0.27 462	0.51 420	0.44 441	0.35 526	0.78 511	0.46 489	1.08 507	0.86 446	0.99 548	0.98 453	0.92 502	0.63 462	0.69 425	0.81 545	0.22 487	0.16 455	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.21 477

MMNet	0.55 487	0.25 428	0.61 467	0.43 421	0.34 519	1.07 579	0.39 428	0.87 419	0.91 483	0.91 511	0.93 425	0.86 475	0.76 534	0.81 490	0.76 535	0.15 247	0.14 392	0.18 337	0.19 442	0.20 427	0.16 361

delet	0.55 487	0.24 402	0.55 444	0.44 441	0.33 510	1.07 579	0.50 515	1.00 469	0.86 446	0.85 469	0.96 439	0.90 495	0.63 462	0.83 501	0.74 533	0.18 387	0.18 497	0.20 411	0.21 490	0.16 308	0.15 313

psm_up	0.55 487	0.26 445	0.47 359	0.49 518	0.32 498	0.65 464	0.56 554	1.04 490	0.82 423	0.82 446	0.88 407	1.01 528	0.94 588	0.74 457	0.61 497	0.21 460	0.25 571	0.26 538	0.23 524	0.21 451	0.20 457

hitnet-ft	0.55 487	0.27 462	0.39 249	0.41 355	0.28 412	0.78 511	0.40 439	0.92 438	0.90 476	0.82 446	1.01 464	1.13 568	0.70 513	0.78 480	0.67 515	0.28 557	0.20 527	0.28 559	0.22 508	0.29 539	0.26 524

DSFCA	0.55 487	0.25 428	0.62 470	0.40 319	0.36 531	0.74 494	0.52 534	1.04 490	0.82 423	1.06 576	0.84 378	0.89 490	0.63 462	0.99 556	0.58 486	0.25 526	0.21 537	0.21 453	0.21 490	0.21 451	0.19 434

FADNet_RVC	0.55 487	0.37 537	1.17 605	0.44 441	0.31 481	0.56 392	0.34 320	1.06 499	0.88 459	0.67 349	0.90 415	0.61 351	0.65 479	0.93 546	0.70 522	0.21 460	0.18 497	0.26 538	0.23 524	0.31 554	0.28 541

STTStereo	0.55 487	0.37 537	0.76 546	0.44 441	0.31 481	0.60 423	0.44 482	0.96 456	0.86 446	0.99 548	0.90 415	0.96 512	0.58 431	0.71 437	0.61 497	0.25 526	0.23 554	0.26 538	0.32 600	0.24 504	0.23 502

Selective-IGEV-i16pc	0.56 498	0.20 262	1.13 597	0.40 319	0.31 481	2.00 649	0.66 582	0.68 310	1.11 568	0.51 262	0.81 361	0.68 393	0.36 292	0.67 408	0.40 378	0.31 574	0.17 475	0.17 284	0.18 411	0.19 409	0.20 457

ISRNet	0.56 498	0.24 402	0.66 497	0.56 589	0.36 531	0.44 318	0.25 139	0.82 397	0.84 433	1.07 579	1.25 554	0.91 497	0.60 443	0.66 397	0.58 486	0.35 605	0.26 578	0.36 597	0.33 603	0.30 548	0.42 613

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 498	3.08 690	2.43 658	0.31 43	0.18 66	0.29 132	0.20 42	0.37 64	0.32 116	0.28 113	0.24 56	0.18 20	0.18 34	0.31 53	0.22 73	1.09 664	0.08 2	0.17 284	0.16 327	0.14 194	0.97 664

CSP-Net	0.56 498	0.27 462	0.49 392	0.41 355	0.28 412	1.22 606	0.50 515	1.23 578	0.72 352	0.95 534	0.95 435	0.89 490	0.62 456	0.83 501	0.62 500	0.26 536	0.17 475	0.17 284	0.17 383	0.18 375	0.17 383

FTStereo	0.56 498	0.20 262	0.37 213	0.41 355	0.25 304	0.40 281	0.79 618	0.66 290	0.43 212	1.09 585	3.27 661	0.70 402	0.73 524	0.55 270	0.33 287	0.14 172	0.13 353	0.19 381	0.17 383	0.15 258	0.30 557

RAFT-RH_RVC	0.56 498	0.17 137	0.41 273	0.37 207	0.23 241	0.57 398	0.24 127	0.60 246	0.70 339	1.19 599	3.94 673	0.56 310	0.38 304	0.65 388	0.36 337	0.13 113	0.11 220	0.20 411	0.14 261	0.12 94	0.13 235

HGLStereo	0.56 498	0.28 476	0.57 454	0.50 532	0.37 538	0.80 518	0.45 485	1.02 483	0.78 399	0.86 476	1.14 524	0.89 490	0.82 557	0.76 467	0.73 530	0.21 460	0.20 527	0.19 381	0.18 411	0.19 409	0.21 477

FADNet-RVC-Resample	0.56 498	0.33 514	1.16 600	0.49 518	0.34 519	0.71 485	0.43 473	1.01 479	0.93 494	0.82 446	0.87 399	0.74 432	0.67 490	0.73 450	0.45 425	0.18 387	0.18 497	0.26 538	0.27 571	0.26 520	0.27 534

DualNet (step1)	0.57 506	0.36 530	0.72 526	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	0.68 419	0.50 451	0.41 620	0.20 527	0.40 610	0.41 625	0.36 584	0.33 576

LL-Strereo	0.57 506	0.27 462	0.68 506	0.48 503	0.34 519	0.39 275	0.48 504	0.94 445	0.97 511	0.83 458	0.78 341	1.10 558	1.18 617	1.33 612	0.49 449	0.17 352	0.14 392	0.22 468	0.19 442	0.16 308	0.17 383

CRFU-Net	0.57 506	0.27 462	0.57 454	0.46 487	0.30 459	1.20 604	0.52 534	1.10 514	0.56 284	1.00 553	0.98 453	1.06 543	0.79 548	0.81 490	0.71 527	0.21 460	0.19 515	0.18 337	0.16 327	0.18 375	0.19 434

TDLM	0.57 506	0.33 514	0.49 392	0.51 548	0.30 459	0.66 466	0.73 610	1.03 487	1.01 531	0.82 446	1.10 507	0.84 468	0.70 513	0.86 517	0.58 486	0.28 557	0.17 475	0.25 519	0.22 508	0.26 520	0.19 434

CVANet_RVC	0.57 506	0.33 514	0.44 317	0.47 495	0.32 498	0.67 471	0.61 569	1.05 495	0.93 494	0.85 469	1.04 484	1.01 528	0.73 524	0.83 501	0.52 468	0.29 564	0.19 515	0.27 551	0.25 549	0.31 554	0.21 477

AANet_RVC	0.57 506	0.32 506	0.54 439	0.45 466	0.27 387	0.57 398	0.48 504	1.00 469	1.28 606	0.86 476	1.33 570	0.87 481	0.58 431	1.07 573	0.75 534	0.18 387	0.12 282	0.15 199	0.13 222	0.18 375	0.18 401

NOSS_ROB	0.57 506	0.39 555	0.39 249	0.44 441	0.30 459	0.73 493	0.54 543	1.03 487	1.08 564	0.67 349	0.87 399	0.76 441	0.57 421	0.77 475	0.47 442	0.38 613	0.38 632	0.44 619	0.42 629	0.37 589	0.34 584

ssnet_v2	0.58 513	0.28 476	0.56 450	0.43 421	0.29 440	0.95 555	0.59 561	1.13 528	0.99 520	0.93 523	0.80 354	0.99 520	0.64 473	0.82 493	0.94 581	0.25 526	0.22 544	0.23 489	0.24 540	0.20 427	0.19 434

dad	0.58 513	0.50 589	0.64 485	0.43 421	0.30 459	0.59 416	0.36 367	0.78 384	1.25 600	1.01 558	1.17 537	1.15 572	0.53 394	0.68 419	0.50 451	0.35 605	0.23 554	0.37 602	0.21 490	0.29 539	0.20 457

SACVNet	0.58 513	0.34 519	0.55 444	0.55 586	0.36 531	0.63 447	0.48 504	1.13 528	0.77 389	1.02 561	1.06 496	1.02 533	0.74 527	0.90 530	0.51 461	0.27 546	0.21 537	0.25 519	0.24 540	0.29 539	0.36 591

pcwnet_v2	0.58 513	0.28 476	0.84 558	0.45 466	0.35 526	0.61 426	0.35 345	1.27 593	1.21 589	0.99 548	1.27 557	0.72 415	0.58 431	0.67 408	0.48 446	0.27 546	0.21 537	0.24 506	0.23 524	0.29 539	0.29 548

PS-NSSS	0.58 513	0.44 573	0.62 470	0.42 400	0.33 510	0.66 466	0.58 558	1.02 483	0.86 446	0.77 413	1.28 559	0.72 415	0.64 473	0.82 493	0.59 491	0.31 574	0.26 578	0.40 610	0.27 571	0.33 567	0.26 524

StereoDRNet-Refined	0.58 513	0.32 506	0.54 439	0.46 487	0.30 459	0.96 558	0.40 439	1.00 469	0.94 501	1.12 590	1.08 502	0.96 512	0.67 490	0.90 530	0.89 575	0.17 352	0.13 353	0.22 468	0.21 490	0.20 427	0.19 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 513	0.28 476	0.47 359	0.49 518	0.32 498	0.77 507	0.50 515	0.99 465	0.92 488	1.04 570	1.14 524	1.21 576	0.69 500	0.88 522	0.69 519	0.20 443	0.20 527	0.22 468	0.22 508	0.21 451	0.18 401

CBFPSM	0.59 520	0.22 342	1.31 621	0.38 244	0.27 387	1.12 592	0.65 579	0.79 388	0.82 423	0.80 424	0.81 361	1.35 603	0.87 570	0.67 408	0.76 535	0.16 303	0.15 423	0.15 199	0.16 327	0.17 347	0.22 495

HBP-ISP	0.59 520	0.45 577	0.43 307	0.45 466	0.33 510	0.70 480	0.28 208	1.11 520	1.00 527	0.83 458	1.18 539	0.65 379	0.68 496	0.88 522	0.52 468	0.35 605	0.38 632	0.47 624	0.41 625	0.38 593	0.31 567

CBMV_ROB	0.59 520	0.37 537	0.38 227	0.39 276	0.28 412	0.74 494	0.28 208	1.00 469	0.98 515	0.94 526	1.25 554	0.81 463	0.78 546	0.87 519	0.50 451	0.36 609	0.37 630	0.43 616	0.40 620	0.33 567	0.30 557

FADNet-RVC	0.60 523	0.53 604	1.14 599	0.46 487	0.39 554	0.61 426	0.39 428	1.12 526	0.87 455	0.70 369	0.84 378	1.04 537	0.55 412	0.94 553	0.69 519	0.26 536	0.25 571	0.28 559	0.28 577	0.31 554	0.31 567

NVstereo2D	0.60 523	0.30 497	0.75 541	0.48 503	0.43 578	0.89 543	0.48 504	1.05 495	1.15 578	0.66 344	0.86 391	0.88 486	0.70 513	0.99 556	0.65 509	0.32 586	0.15 423	0.28 559	0.20 467	0.40 596	0.36 591

FADNet	0.61 525	0.51 593	1.10 593	0.45 466	0.44 585	0.65 464	0.41 456	1.19 558	1.05 549	0.70 369	0.84 378	0.98 518	0.66 487	0.82 493	0.50 451	0.29 564	0.30 601	0.27 551	0.30 585	0.46 615	0.35 589

ACV-stereo	0.62 526	0.34 519	1.00 582	0.43 421	0.31 481	1.20 604	0.40 439	0.75 368	0.83 428	0.64 322	0.77 330	2.10 642	1.03 602	0.81 490	0.64 507	0.21 460	0.17 475	0.18 337	0.18 411	0.21 451	0.21 477

SGM-Forest	0.62 526	0.32 506	0.39 249	0.43 421	0.30 459	1.02 569	0.55 548	1.09 511	1.05 549	1.06 576	1.18 539	1.10 558	0.67 490	0.88 522	0.62 500	0.31 574	0.33 622	0.33 588	0.30 585	0.30 548	0.28 541
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 528	0.28 476	0.99 581	0.40 319	0.30 459	1.03 572	0.56 554	1.10 514	0.99 520	0.97 540	1.22 546	1.06 543	0.69 500	1.07 573	0.95 584	0.19 419	0.11 220	0.16 237	0.13 222	0.22 474	0.21 477

fast-acv-ft	0.64 529	0.30 497	0.73 530	0.45 466	0.34 519	1.17 600	0.49 510	0.86 412	0.98 515	1.02 561	1.36 573	1.29 586	0.85 565	0.76 467	0.81 545	0.21 460	0.23 554	0.23 489	0.23 524	0.21 451	0.20 457

StereoDRNet	0.64 529	0.33 514	0.68 506	0.51 548	0.43 578	1.03 572	0.53 539	1.47 628	0.99 520	1.10 587	0.87 399	1.07 548	0.71 517	0.82 493	0.88 565	0.23 504	0.19 515	0.25 519	0.23 524	0.27 531	0.19 434

PSMNet_ROB	0.64 529	0.37 537	0.65 491	0.56 589	0.42 572	0.97 560	0.83 621	1.21 565	0.92 488	0.79 422	1.02 473	1.08 550	0.63 462	0.82 493	0.91 579	0.29 564	0.20 527	0.31 577	0.31 593	0.26 520	0.23 502

CBMV	0.64 529	0.35 525	0.41 273	0.42 400	0.25 304	1.01 567	0.77 614	1.13 528	1.09 566	1.17 595	1.22 546	1.04 537	0.75 531	0.88 522	0.63 504	0.28 557	0.30 601	0.34 590	0.30 585	0.26 520	0.26 524
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 533	0.36 530	1.30 620	0.39 276	0.26 352	0.57 398	0.63 573	0.80 391	1.03 539	0.80 424	1.43 589	0.91 497	0.76 534	1.08 576	1.87 645	0.16 303	0.12 282	0.17 284	0.14 261	0.20 427	0.16 361

TCMNet	0.66 533	0.39 555	0.98 580	0.59 601	0.61 630	0.96 558	0.55 548	1.05 495	0.90 476	0.84 465	1.14 524	0.89 490	0.65 479	0.85 512	1.01 596	0.26 536	0.26 578	0.31 577	0.28 577	0.32 560	0.29 548

YMNet	0.66 533	0.38 547	0.90 571	0.52 561	0.46 597	1.08 583	0.49 510	1.00 469	0.77 389	1.18 597	1.29 563	1.12 562	0.74 527	0.85 512	0.86 555	0.27 546	0.31 610	0.25 519	0.25 549	0.24 504	0.23 502

YMNet_1	0.66 533	0.38 547	0.90 571	0.52 561	0.46 597	1.08 583	0.49 510	1.00 469	0.77 389	1.18 597	1.29 563	1.12 562	0.74 527	0.85 512	0.86 555	0.27 546	0.31 610	0.25 519	0.25 549	0.24 504	0.23 502

DRN-Test	0.66 533	0.32 506	0.66 497	0.50 532	0.39 554	1.15 596	0.61 569	1.49 631	1.01 531	1.12 590	1.08 502	1.06 543	0.69 500	0.77 475	0.94 581	0.23 504	0.17 475	0.26 538	0.25 549	0.25 513	0.21 477

iinet-f	0.67 538	0.26 445	2.15 652	0.39 276	0.31 481	1.19 603	0.56 554	0.84 405	0.84 433	0.80 424	1.17 537	1.05 541	0.84 564	0.71 437	1.21 614	0.20 443	0.18 497	0.17 284	0.15 293	0.20 427	0.20 457

GASNet	0.67 538	0.72 627	0.96 577	0.70 634	0.48 602	0.62 434	0.47 496	1.08 507	1.03 539	0.94 526	0.82 367	0.93 505	0.83 562	1.33 612	0.80 542	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.28 577	0.44 608	0.24 511

FINET	0.67 538	0.42 566	1.00 582	0.46 487	0.43 578	0.83 534	0.89 629	1.08 507	1.50 627	0.87 484	1.14 524	0.71 406	0.68 496	0.92 540	0.70 522	0.36 609	0.30 601	0.26 538	0.24 540	0.35 578	0.33 576

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 538	0.81 636	0.73 530	0.53 571	0.37 538	1.40 618	0.53 539	1.04 490	0.79 408	0.88 494	0.94 426	0.95 509	0.53 394	0.93 546	0.58 486	0.39 615	0.30 601	0.57 639	0.31 593	0.53 629	0.30 557

PA-Net	0.67 538	0.43 568	0.83 557	0.50 532	0.53 615	0.94 552	0.68 590	1.10 514	1.14 577	0.80 424	0.88 407	0.87 481	0.77 541	1.02 565	0.88 565	0.24 516	0.41 639	0.29 568	0.44 630	0.26 520	0.34 584
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 543	0.36 530	1.10 593	0.51 548	0.42 572	1.08 583	0.50 515	1.21 565	1.16 579	1.00 553	1.37 576	1.06 543	0.79 548	0.92 540	0.94 581	0.25 526	0.24 563	0.24 506	0.22 508	0.23 491	0.26 524

NaN_ROB	0.69 543	0.44 573	0.69 512	0.51 548	0.33 510	0.97 560	1.06 644	1.22 573	1.19 585	1.24 609	0.96 439	1.08 550	0.78 546	1.20 593	0.67 515	0.24 516	0.30 601	0.23 489	0.24 540	0.23 491	0.25 518

GANet	0.70 545	0.37 537	0.55 444	0.51 548	0.34 519	0.94 552	0.96 637	1.08 507	0.94 501	1.04 570	1.98 630	1.13 568	0.88 574	1.12 583	0.66 512	0.25 526	0.26 578	0.27 551	0.22 508	0.31 554	0.22 495

DISCO	0.70 545	0.26 445	0.68 506	0.44 441	0.31 481	1.14 594	0.51 531	1.23 578	1.23 592	0.81 437	1.05 489	1.50 618	0.85 565	1.82 643	1.03 597	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.16 327	0.24 504	0.23 502

XPNet_ROB	0.70 545	0.35 525	0.68 506	0.52 561	0.40 559	0.79 514	0.85 627	1.16 549	0.94 501	1.33 616	1.15 530	1.38 605	0.83 562	1.03 567	0.90 577	0.32 586	0.25 571	0.26 538	0.24 540	0.31 554	0.28 541

ETE_ROB	0.70 545	0.49 585	0.73 530	0.56 589	0.36 531	0.79 514	0.87 628	1.14 537	0.93 494	1.19 599	1.18 539	1.39 606	0.82 557	0.99 556	0.80 542	0.26 536	0.21 537	0.31 577	0.26 564	0.33 567	0.34 584

Wz-Net-LNSev	0.71 549	0.51 593	1.36 630	0.50 532	0.41 566	1.15 596	0.69 595	1.21 565	1.07 561	1.02 561	1.12 512	1.08 550	0.87 570	0.89 528	0.89 575	0.24 516	0.22 544	0.21 453	0.19 442	0.26 520	0.26 524

APVNet	0.71 549	0.37 537	0.89 570	0.56 589	0.45 589	1.18 602	0.68 590	1.41 622	0.85 441	0.81 437	1.15 530	1.04 537	0.81 553	1.10 580	1.17 611	0.26 536	0.28 591	0.32 583	0.31 593	0.29 539	0.30 557

Syn2CoEx	0.71 549	0.51 593	0.95 575	0.64 616	0.45 589	0.91 546	0.53 539	1.48 629	1.13 574	0.93 523	1.35 572	1.02 533	0.99 597	0.92 540	0.80 542	0.30 571	0.27 587	0.28 559	0.24 540	0.23 491	0.24 511

DANet	0.71 549	0.45 577	0.91 573	0.59 601	0.40 559	0.81 523	0.40 439	0.97 460	0.84 433	1.20 604	1.22 546	1.33 597	0.88 574	1.16 587	1.24 615	0.27 546	0.23 554	0.31 577	0.25 549	0.35 578	0.32 571
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 553	0.35 525	0.64 485	0.53 571	0.67 636	1.31 614	0.67 585	1.20 563	1.18 583	1.05 572	0.87 399	1.27 583	0.93 587	0.93 546	1.27 619	0.22 487	0.16 455	0.26 538	0.23 524	0.40 596	0.39 605

NCCL2	0.72 553	0.41 564	0.65 491	0.64 616	0.44 585	0.98 564	1.20 652	1.11 520	1.00 527	0.98 545	0.96 439	1.49 617	0.87 570	0.90 530	0.79 540	0.31 574	0.26 578	0.39 607	0.39 617	0.32 560	0.32 571

FAT-Stereo	0.73 555	0.33 514	0.75 541	0.49 518	0.37 538	0.71 485	0.59 561	1.36 614	1.30 609	1.03 569	1.40 582	1.59 627	1.15 613	0.87 519	0.86 555	0.28 557	0.28 591	0.28 559	0.23 524	0.28 535	0.38 602

DStereoRT	0.74 556	0.19 216	0.50 405	0.51 548	0.33 510	1.10 587	0.34 320	0.82 397	0.76 380	0.78 417	1.05 489	0.51 289	0.73 524	0.76 467	0.48 446	0.16 303	0.13 353	3.96 694	1.37 684	0.19 409	0.14 281

S-Stereo	0.74 556	0.35 525	0.96 577	0.56 589	0.45 589	0.82 531	0.60 564	1.24 585	1.60 639	0.96 535	1.41 584	1.12 562	0.94 588	0.80 487	1.04 600	0.26 536	0.31 610	0.28 559	0.25 549	0.32 560	0.47 631

LALA_ROB	0.74 556	0.43 568	0.69 512	0.54 578	0.40 559	1.01 567	0.95 636	1.21 565	1.07 561	1.22 606	1.12 512	1.56 624	0.79 548	1.04 569	0.86 555	0.33 595	0.22 544	0.35 592	0.30 585	0.35 578	0.31 567

w-ln-seven-2	0.76 559	0.43 568	2.32 654	0.52 561	0.38 548	0.90 545	0.65 579	1.11 520	1.12 573	1.19 599	1.28 559	1.09 554	0.99 597	1.07 573	0.87 561	0.20 443	0.19 515	0.23 489	0.22 508	0.26 520	0.22 495

PSMNet-RUCA	0.76 559	0.75 630	1.08 592	1.01 651	0.90 647	0.69 475	0.50 515	1.11 520	1.03 539	0.78 417	1.11 508	0.80 460	0.72 521	0.88 522	0.63 504	0.53 643	0.27 587	0.76 647	0.46 631	0.66 643	0.47 631

Wz-Net-MNSev	0.76 559	0.40 560	1.34 625	0.50 532	0.40 559	1.44 624	0.83 621	1.15 541	1.16 579	1.25 611	1.20 544	1.13 568	0.81 553	1.16 587	1.00 595	0.22 487	0.19 515	0.24 506	0.23 524	0.28 535	0.26 524

DGSMNet	0.76 559	0.55 606	1.29 619	0.58 597	0.62 631	0.94 552	0.70 600	1.26 591	1.11 568	0.83 458	1.24 552	1.00 524	0.71 517	1.03 567	0.81 545	0.34 601	0.29 596	0.41 614	0.40 620	0.57 635	0.55 643

RP	0.76 559	0.36 530	0.63 480	0.66 624	0.58 627	0.80 518	0.55 548	1.14 537	1.22 591	0.97 540	1.65 609	1.43 611	1.32 627	1.01 560	0.84 550	0.33 595	0.30 601	0.36 597	0.30 585	0.34 573	0.34 584

edge stereo	0.76 559	0.38 547	0.74 535	0.52 561	0.43 578	0.80 518	0.53 539	1.28 596	1.06 555	1.28 612	1.38 581	1.81 632	1.11 610	1.08 576	0.85 554	0.33 595	0.32 616	0.41 614	0.28 577	0.32 560	0.36 591

NCC-stereo	0.78 565	0.40 560	0.76 546	0.61 609	0.67 636	0.81 523	0.69 595	1.54 640	1.11 568	0.90 506	1.36 573	1.33 597	1.16 614	1.19 591	0.88 565	0.31 574	0.30 601	0.37 602	0.48 640	0.33 567	0.33 576

Nwc_Net	0.78 565	0.38 547	0.73 530	0.60 607	0.55 619	1.05 577	0.55 548	1.67 649	1.05 549	0.88 494	1.86 624	1.40 608	1.09 608	1.10 580	0.87 561	0.30 571	0.25 571	0.36 597	0.38 613	0.29 539	0.29 548

Abc-Net	0.78 565	0.40 560	0.76 546	0.61 609	0.67 636	0.81 523	0.69 595	1.54 640	1.11 568	0.90 506	1.36 573	1.33 597	1.16 614	1.19 591	0.88 565	0.31 574	0.30 601	0.37 602	0.48 640	0.33 567	0.33 576
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 568	0.59 611	0.71 521	0.65 621	0.65 634	0.92 551	0.58 558	1.29 597	1.05 549	1.07 579	1.45 595	1.47 615	1.03 602	1.21 597	0.88 565	0.32 586	0.30 601	0.48 629	0.40 620	0.37 589	0.37 596

stereogan	0.80 569	0.31 502	0.71 521	0.59 601	0.50 606	1.72 641	0.48 504	1.35 611	1.37 614	1.00 553	1.46 597	1.56 624	0.95 591	1.29 607	0.84 550	0.28 557	0.29 596	0.29 568	0.25 549	0.38 593	0.38 602

ADCRef	0.80 569	0.43 568	1.32 623	0.50 532	0.45 589	1.07 579	0.51 531	1.07 503	0.98 515	1.17 595	1.42 586	0.87 481	0.91 577	0.85 512	3.19 665	0.18 387	0.16 455	0.23 489	0.23 524	0.22 474	0.21 477

GANetREF_RVC	0.80 569	0.75 630	0.86 564	0.66 624	0.42 572	1.15 596	0.98 638	1.14 537	1.19 585	1.01 558	1.02 473	1.10 558	0.90 576	1.15 585	0.76 535	0.48 633	0.39 636	0.57 639	0.38 613	0.63 641	0.46 626
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
AF-Net	0.81 572	0.39 555	0.68 506	0.64 616	0.54 617	0.91 546	0.51 531	1.61 645	1.31 610	0.96 535	2.02 632	1.46 612	1.26 625	1.11 582	0.99 591	0.32 586	0.24 563	0.39 607	0.27 571	0.30 548	0.25 518

SQANet	0.82 573	0.74 629	0.67 501	1.13 656	0.98 655	1.11 588	0.47 496	1.07 503	0.83 428	0.91 511	1.05 489	1.03 535	0.74 527	1.01 560	0.64 507	0.61 647	0.24 563	1.03 657	0.35 608	1.18 661	0.58 644

Anonymous_2	0.82 573	0.44 573	0.63 480	0.40 319	0.43 578	0.80 518	0.52 534	0.72 347	0.77 389	0.71 376	0.60 269	0.87 481	0.76 534	0.75 463	0.58 486	0.52 639	0.54 654	0.54 637	4.82 697	0.56 633	0.40 608

ccnet	0.82 573	0.57 609	0.75 541	0.54 578	0.59 628	1.09 586	0.66 582	1.38 617	0.94 501	1.12 590	1.44 592	1.29 586	0.92 582	0.95 555	1.24 615	0.49 635	0.42 641	0.50 634	0.47 638	0.51 624	0.46 626

psmorigin	0.82 573	0.51 593	2.09 650	0.49 518	0.41 566	0.85 538	0.50 515	1.04 490	0.88 459	1.45 621	1.43 589	1.50 618	1.06 605	1.22 599	0.97 587	0.31 574	0.32 616	0.27 551	0.27 571	0.33 567	0.42 613

STTRV1_RVC	0.82 573	0.59 611	1.16 600	0.67 627	0.81 643	1.11 588	0.63 573	1.30 600	1.11 568	0.98 545	1.33 570	1.08 550	0.95 591	1.26 603	0.87 561	0.55 645	0.25 571	0.43 616	0.39 617	0.58 638	0.40 608

CC-Net-ROB	0.82 573	0.96 648	0.85 559	0.58 597	0.45 589	1.27 612	0.70 600	1.17 554	1.02 534	0.83 458	1.23 550	0.90 495	0.77 541	1.06 570	0.69 519	0.46 629	0.34 624	1.71 665	0.38 613	0.59 639	0.36 591

GCST	0.83 579	1.22 659	0.74 535	1.58 664	1.01 658	1.06 578	0.23 109	0.78 384	0.78 399	0.97 540	0.65 283	0.78 449	0.35 265	0.92 540	0.34 303	0.96 658	0.65 660	1.20 659	0.81 663	0.91 650	0.70 647

aanetorigin	0.83 579	0.56 607	1.87 647	0.49 518	0.38 548	0.56 392	0.66 582	0.70 334	1.00 527	2.42 662	2.02 632	1.31 589	1.18 617	0.93 546	1.13 610	0.20 443	0.18 497	0.20 411	0.19 442	0.27 531	0.30 557

CSAN	0.83 579	0.49 585	0.77 551	0.60 607	0.41 566	1.14 594	1.06 644	1.19 558	1.46 625	1.32 614	1.43 589	1.37 604	1.19 619	1.27 606	0.86 555	0.39 615	0.31 610	0.36 597	0.37 610	0.35 578	0.34 584

SDNR	0.86 582	0.37 537	1.47 636	0.40 319	0.38 548	3.38 674	0.33 304	0.90 431	0.98 515	0.99 548	2.09 635	0.59 339	0.71 517	1.29 607	0.70 522	0.51 638	0.56 656	0.36 597	0.26 564	0.43 607	0.46 626

RTSC	0.87 583	0.48 581	1.23 612	0.52 561	0.37 538	1.13 593	0.50 515	1.34 607	1.79 645	1.51 625	1.24 552	1.12 562	0.81 553	1.62 631	2.16 651	0.25 526	0.19 515	0.23 489	0.24 540	0.30 548	0.31 567

PWC_ROB	0.87 583	0.52 601	1.28 616	0.50 532	0.32 498	0.91 546	0.37 384	1.36 614	1.46 625	1.61 632	2.59 650	1.16 573	1.01 601	1.34 614	1.40 627	0.25 526	0.18 497	0.28 559	0.20 467	0.29 539	0.28 541

UDG	0.88 585	0.82 639	0.67 501	1.00 650	0.96 652	1.02 569	0.57 557	1.13 528	0.99 520	0.90 506	0.97 452	1.31 589	0.99 597	0.85 512	0.84 550	0.54 644	0.32 616	1.77 666	0.40 620	0.94 652	0.66 646

FBW_ROB	0.88 585	0.50 589	0.85 559	0.55 586	0.40 559	1.17 600	0.78 616	1.50 632	1.37 614	1.33 616	1.27 557	1.48 616	1.00 600	2.57 667	0.98 590	0.25 526	0.32 616	0.45 620	0.30 585	0.34 573	0.28 541

XQC	0.89 587	0.65 621	1.31 621	0.67 627	0.52 614	1.22 606	0.68 590	1.26 591	1.52 628	1.14 593	1.11 508	1.28 585	1.04 604	1.40 622	1.77 639	0.38 613	0.24 563	0.37 602	0.31 593	0.53 629	0.47 631

DeepPrunerF	0.89 587	0.52 601	3.43 666	0.68 631	0.81 643	0.72 492	0.72 608	1.22 573	1.99 651	0.93 523	1.01 464	0.87 481	0.86 567	1.08 576	0.95 584	0.34 601	0.28 591	0.43 616	0.39 617	0.30 548	0.32 571

PWCDC_ROB	0.89 587	0.49 585	0.80 555	0.74 638	0.40 559	1.03 572	0.39 428	1.33 605	2.35 662	1.02 561	3.77 668	0.81 463	0.92 582	1.20 593	0.90 577	0.34 601	0.22 544	0.24 506	0.20 467	0.34 573	0.29 548

PASM	0.90 590	0.64 620	1.69 641	0.69 633	0.69 639	0.78 511	0.84 624	1.03 487	1.26 603	1.19 599	1.15 530	1.31 589	0.98 596	1.24 601	1.03 597	0.52 639	0.56 656	0.59 642	0.66 655	0.56 633	0.54 642

Wz-Net-SNSev	0.91 591	0.73 628	2.13 651	0.56 589	0.45 589	0.95 555	1.13 649	1.34 607	1.24 594	1.02 561	1.30 566	1.46 612	0.86 567	1.81 642	1.50 629	0.25 526	0.23 554	0.25 519	0.26 564	0.32 560	0.29 548

MDST_ROB	0.91 591	0.27 462	0.85 559	0.63 615	0.41 566	2.53 657	0.71 606	1.60 643	1.13 574	2.83 669	1.73 615	0.97 514	0.69 500	1.61 630	0.73 530	0.25 526	0.22 544	0.32 583	0.28 577	0.25 513	0.24 511

PDISCO_ROB	0.91 591	0.48 581	1.06 588	0.99 648	0.97 653	1.67 639	0.63 573	1.64 647	1.59 636	1.06 576	1.18 539	1.31 589	0.79 548	1.55 625	0.97 587	0.49 635	0.22 544	0.45 620	0.40 620	0.45 612	0.37 596

SHD	0.93 594	0.50 589	1.18 606	0.59 601	0.46 597	0.97 560	0.48 504	1.70 651	2.15 653	1.58 629	1.37 576	1.42 609	1.19 619	1.31 610	1.60 632	0.31 574	0.26 578	0.32 583	0.33 603	0.40 596	0.42 613

G-Net	0.95 595	0.46 579	1.04 586	0.64 616	0.48 602	2.12 653	0.64 577	1.01 479	0.87 455	1.75 641	2.82 657	1.30 588	1.64 648	1.06 570	0.96 586	0.36 609	0.29 596	0.35 592	0.25 549	0.45 612	0.42 613

DStereoO	0.96 596	0.70 626	0.72 526	0.62 613	0.45 589	0.74 494	0.92 634	1.09 511	1.29 608	1.19 599	1.23 550	0.99 520	1.71 650	1.29 607	0.99 591	2.01 681	0.35 626	0.77 648	0.30 585	1.42 663	0.38 602

w-ln-seven	0.96 596	0.48 581	2.41 657	0.54 578	0.50 606	1.41 620	0.70 600	1.67 649	1.81 646	1.49 622	1.50 599	1.26 581	0.87 570	1.15 585	1.80 643	0.23 504	0.21 537	0.25 519	0.25 549	0.31 554	0.26 524

anonymity	0.97 598	0.89 643	1.05 587	0.92 646	1.03 659	0.97 560	0.81 620	1.29 597	0.91 483	1.07 579	0.98 453	1.00 524	0.95 591	1.02 565	0.92 580	0.96 658	0.95 680	0.90 654	0.91 670	0.92 651	0.94 658

SGM_RVC	0.97 598	0.28 476	0.41 273	0.39 276	0.22 193	1.55 630	0.73 610	1.51 635	1.25 600	2.25 658	1.92 626	2.58 654	1.56 642	2.02 652	1.19 613	0.27 546	0.27 587	0.27 551	0.25 549	0.25 513	0.25 518
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 600	0.42 566	1.88 648	0.53 571	0.41 566	1.59 633	1.26 658	2.21 662	1.43 620	1.10 587	1.11 508	1.46 612	1.95 659	1.34 614	1.26 617	0.34 601	0.25 571	0.25 519	0.21 490	0.46 615	0.37 596

z-mn7	1.00 601	0.50 589	1.70 643	0.53 571	0.36 531	1.75 642	0.71 606	1.22 573	2.28 657	0.96 535	2.54 646	1.42 609	0.95 591	2.19 659	1.54 630	0.22 487	0.19 515	0.21 453	0.20 467	0.27 531	0.25 518

Consistency-Raft	1.01 602	0.81 636	1.24 613	0.84 643	0.97 653	0.81 523	0.84 624	1.30 600	1.59 636	1.05 572	1.68 614	1.12 562	0.91 577	0.92 540	1.11 605	0.65 648	0.74 664	0.79 650	0.90 667	1.06 659	0.79 652

xxxx	1.01 602	0.22 342	0.43 307	0.36 183	0.21 164	0.82 531	0.36 367	1.32 603	0.88 459	0.71 376	0.94 426	0.97 514	0.63 462	0.64 381	10.58 688	0.20 443	0.16 455	0.18 337	0.17 383	0.19 409	0.19 434

test_xeample	1.01 602	0.21 301	0.42 294	0.35 155	0.21 164	0.71 485	0.39 428	1.23 578	0.86 446	0.81 437	1.04 484	0.69 398	0.61 449	0.69 425	10.93 689	0.19 419	0.15 423	0.18 337	0.17 383	0.18 375	0.17 383

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 605	0.57 609	1.51 638	0.67 627	0.50 606	2.57 658	1.66 674	1.20 563	1.43 620	1.38 618	1.57 606	1.33 597	0.92 582	1.64 634	0.88 565	0.37 612	0.39 636	0.46 623	0.60 652	0.41 602	0.40 608

ADCPNet	1.03 606	0.48 581	2.70 659	0.54 578	0.42 572	1.40 618	0.75 612	1.13 528	1.07 561	1.22 606	1.42 586	1.68 629	1.09 608	1.36 619	3.45 669	0.30 571	0.28 591	0.29 568	0.32 600	0.37 589	0.35 589

MSAF-DinoV2	1.04 607	0.38 547	1.32 623	0.54 578	0.29 440	0.89 543	0.72 608	1.52 638	1.24 594	1.05 572	1.41 584	2.98 658	1.49 637	2.74 668	2.83 663	0.22 487	0.14 392	0.20 411	0.22 508	0.32 560	0.32 571

otaku	1.04 607	0.93 645	0.88 566	1.33 662	1.05 661	1.66 637	0.70 600	1.40 621	1.18 583	1.08 583	1.32 569	1.33 597	0.91 577	1.23 600	0.76 535	0.72 651	0.46 651	1.24 660	0.50 645	1.40 662	0.75 648

SuperB	1.04 607	0.37 537	4.81 674	0.43 421	0.31 481	0.99 565	0.46 489	1.02 483	2.09 652	1.09 585	1.09 505	0.75 434	0.81 553	1.06 570	1.76 638	0.19 419	0.15 423	0.17 284	0.15 293	2.82 688	0.26 524

ADCL	1.04 607	0.38 547	1.35 626	0.50 532	0.39 554	1.61 634	0.89 629	1.29 597	1.39 617	1.29 613	1.50 599	1.24 579	1.24 622	1.37 620	4.87 677	0.21 460	0.19 515	0.25 519	0.25 549	0.29 539	0.27 534

test_sample9	1.05 611	0.36 530	0.72 526	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.06 499	0.88 459	0.92 519	0.86 391	0.85 470	0.69 500	1.20 593	1.36 623	0.41 620	8.41 698	0.40 610	0.41 625	0.36 584	0.33 576

DDUNet	1.06 612	2.56 687	0.68 506	1.21 658	1.26 664	1.03 572	0.69 595	1.11 520	0.94 501	0.96 535	1.22 546	1.27 583	0.82 557	0.93 546	0.72 529	0.84 655	0.38 632	1.99 669	0.60 652	1.10 660	0.85 654

ADCP+	1.06 612	0.35 525	1.51 638	0.49 518	0.51 610	1.45 625	0.55 548	1.25 589	1.03 539	1.16 594	1.15 530	1.10 558	1.07 607	1.56 627	6.75 684	0.19 419	0.16 455	0.23 489	0.21 490	0.28 535	0.21 477

Selective-IGEV-i16pb	1.07 614	0.24 402	9.45 681	0.41 355	0.32 498	1.76 643	0.59 561	1.00 469	1.54 631	0.66 344	1.20 544	0.98 518	0.57 421	0.78 480	0.62 500	0.27 546	0.17 475	0.18 337	0.20 467	0.21 451	0.23 502

SAMSARA	1.07 614	0.65 621	1.19 607	1.06 655	0.90 647	1.76 643	1.76 678	1.46 627	1.44 623	1.51 625	1.16 535	2.00 641	1.14 612	1.48 623	1.31 621	0.39 615	0.44 648	0.35 592	0.38 613	0.49 621	0.49 637

SANet	1.07 614	0.41 564	1.06 588	0.48 503	0.30 459	1.41 620	0.94 635	1.42 623	3.36 674	1.58 629	2.43 643	2.33 649	1.70 649	1.34 614	1.07 602	0.28 557	0.24 563	0.26 538	0.23 524	0.34 573	0.30 557

zh-mn7	1.08 617	0.65 621	4.00 670	0.52 561	0.38 548	1.16 599	0.62 571	1.15 541	1.77 644	1.74 640	2.31 636	1.17 574	0.91 577	2.10 654	1.77 639	0.24 516	0.21 537	0.22 468	0.22 508	0.25 513	0.28 541

zh-sn7	1.09 618	0.75 630	3.23 664	0.57 595	0.42 572	1.11 588	0.89 629	1.19 558	1.27 604	1.41 620	1.98 630	1.25 580	1.47 636	1.99 651	2.62 660	0.26 536	0.26 578	0.26 538	0.27 571	0.35 578	0.30 557

Ntro	1.09 618	0.97 651	0.91 573	1.44 663	1.19 663	1.69 640	0.80 619	1.35 611	1.25 600	1.00 553	1.29 563	1.31 589	0.97 595	1.26 603	0.84 550	0.84 655	0.43 646	1.36 661	0.50 645	1.56 664	0.78 650

MFN_U_SF_RVC	1.09 618	0.59 611	1.97 649	0.67 627	0.44 585	1.93 647	0.60 564	1.85 655	1.36 612	1.61 632	1.54 604	1.95 640	1.37 630	1.64 634	1.73 635	0.40 619	0.37 630	0.45 620	0.48 640	0.44 608	0.44 620

AANet	1.13 621	1.01 653	2.99 662	0.44 441	0.37 538	0.91 546	0.54 543	1.27 593	2.31 660	2.35 660	2.37 642	2.22 644	1.53 638	1.18 590	1.43 628	0.32 586	0.23 554	0.28 559	0.25 549	0.35 578	0.33 576

Wz-Net-TNSev	1.14 622	1.06 656	4.32 673	0.49 518	0.42 572	1.51 628	1.11 648	1.48 629	1.40 619	1.22 606	1.26 556	1.58 626	1.43 634	1.76 640	1.70 634	0.32 586	0.31 610	0.26 538	0.30 585	0.41 602	0.41 612

ADCMid	1.14 622	0.52 601	2.23 653	0.53 571	0.43 578	1.07 579	0.75 612	1.23 578	1.05 549	2.15 654	1.44 592	1.50 618	1.43 634	1.56 627	5.01 678	0.26 536	0.24 563	0.29 568	0.31 593	0.37 589	0.33 576

MFMNet_re	1.14 622	0.97 651	1.19 607	0.99 648	0.95 651	1.25 610	1.22 655	1.39 618	1.55 632	1.69 639	1.67 613	1.21 576	1.53 638	1.12 583	0.99 591	0.87 657	0.75 668	0.79 650	0.75 659	0.90 649	0.94 658

WCMA_ROB	1.14 622	0.36 530	0.76 546	0.49 518	0.44 585	1.23 608	0.67 585	1.11 520	1.23 592	2.84 670	3.95 674	3.28 665	1.83 655	1.25 602	0.99 591	0.44 625	0.34 624	0.34 590	0.37 610	0.41 602	0.40 608

AnyNet_C32	1.16 626	0.62 618	2.40 656	0.57 595	0.55 619	1.41 620	1.34 664	1.18 557	1.24 594	1.49 622	1.42 586	1.39 606	1.20 621	1.55 625	4.82 676	0.29 564	0.28 591	0.29 568	0.34 605	0.38 593	0.42 613

222	1.18 627	0.22 342	0.44 317	0.37 207	0.22 193	0.79 514	0.37 384	1.31 602	0.89 473	0.92 519	1.08 502	0.72 415	0.71 517	0.66 397	13.89 692	0.20 443	0.15 423	0.17 284	0.16 327	0.18 375	0.19 434

WZ-Net	1.19 628	0.59 611	4.07 671	0.62 613	0.51 610	1.34 615	1.31 663	1.32 603	1.74 643	1.53 628	1.65 609	1.74 631	1.28 626	2.25 661	2.01 648	0.27 546	0.21 537	0.23 489	0.25 549	0.40 596	0.39 605

MSMD_ROB	1.21 629	0.49 585	0.62 470	0.59 601	0.50 606	1.62 636	0.67 585	1.23 578	1.24 594	2.45 663	3.77 668	3.09 662	2.98 675	1.32 611	0.81 545	0.45 627	0.41 639	0.49 632	0.51 647	0.47 618	0.44 620

pmcnn	1.23 630	0.29 488	0.96 577	0.40 319	0.23 241	0.95 555	0.69 595	1.16 549	1.28 606	1.67 638	2.33 638	11.15 694	0.86 567	0.93 546	0.88 565	0.15 247	0.12 282	0.12 44	0.10 78	0.15 258	0.15 313

NVStereoNet_ROB	1.24 631	0.90 644	1.13 597	0.86 644	0.88 646	1.11 588	0.99 640	1.42 623	1.53 629	1.59 631	2.48 644	2.24 646	1.53 638	1.96 650	1.30 620	0.76 653	0.70 661	0.78 649	1.00 673	0.71 646	0.88 656
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 632	0.36 530	0.72 526	0.38 244	0.30 459	0.71 485	0.43 473	1.13 528	0.75 372	1.50 624	0.95 435	3.29 666	1.59 644	1.20 593	1.36 623	0.41 620	8.41 698	0.40 610	0.41 625	0.36 584	0.33 576

SPS-STEREO	1.25 632	0.93 645	1.06 588	1.04 653	1.03 659	1.41 620	0.91 633	1.51 635	1.19 585	2.09 652	1.83 621	1.94 639	1.39 631	1.62 631	1.39 626	0.97 660	0.94 679	0.90 654	0.89 666	0.96 654	0.96 661
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 634	0.67 624	1.28 616	0.74 638	0.62 631	1.50 627	0.84 624	1.99 658	2.96 669	2.18 655	2.36 641	1.85 636	1.95 659	1.92 647	1.94 646	0.39 615	0.36 629	0.49 632	0.37 610	0.51 624	0.64 645

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 635	0.87 642	1.76 645	0.86 644	0.56 622	4.29 679	1.79 679	1.50 632	1.98 650	1.61 632	1.85 623	1.84 634	1.41 632	1.89 645	1.36 623	0.48 633	0.40 638	0.56 638	0.57 650	0.69 644	0.48 634

MeshStereo	1.34 635	0.43 568	0.54 439	0.44 441	0.34 519	1.66 637	0.60 564	1.94 656	1.37 614	4.47 683	3.25 659	4.71 675	1.94 658	1.92 647	1.17 611	0.35 605	0.35 626	0.37 602	0.31 593	0.32 560	0.32 571
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
RainbowNet	1.35 637	1.49 667	1.19 607	1.88 672	1.45 665	1.48 626	1.07 646	1.61 645	1.55 632	1.20 604	1.59 607	1.54 622	1.13 611	1.34 614	0.97 587	1.36 673	0.70 661	1.82 667	0.79 662	1.71 667	1.07 667

ACVNet-4b	1.35 637	1.31 662	1.10 593	1.90 673	1.59 667	1.92 646	0.77 614	1.52 638	1.62 640	1.05 572	1.60 608	2.11 643	0.94 588	1.64 634	0.77 539	1.30 670	0.35 626	2.03 673	0.67 656	1.88 675	0.84 653

SGM+DAISY	1.35 637	0.94 647	1.25 614	0.96 647	1.00 657	1.52 629	1.02 643	1.34 607	1.21 589	2.64 665	2.65 652	2.44 651	1.56 642	1.64 634	1.26 617	0.97 660	0.95 680	0.90 654	0.90 667	0.94 652	0.96 661

FCDSN-DC	1.39 640	0.56 607	0.65 491	0.74 638	0.59 628	1.38 617	0.63 573	1.35 611	1.39 617	3.26 677	4.50 680	4.61 673	2.63 670	1.58 629	1.03 597	0.46 629	0.42 641	0.48 629	0.47 638	0.50 623	0.50 638
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 641	0.20 262	0.48 379	0.44 441	0.25 304	0.29 132	0.31 265	0.65 280	0.68 331	0.97 540	0.86 391	0.67 392	0.62 456	0.64 381	20.63 698	0.16 303	0.11 220	0.19 381	0.15 293	0.19 409	0.12 187

ACVNet_1	1.46 642	1.33 663	1.12 596	1.91 674	1.62 668	1.83 645	0.98 638	2.00 659	1.85 648	1.39 619	1.53 603	2.32 648	1.53 638	1.34 614	1.11 605	1.30 670	0.50 653	2.06 675	0.58 651	1.93 677	0.95 660

EDNetEfficient	1.46 642	0.80 635	6.12 676	0.47 495	0.39 554	0.69 475	0.83 621	0.90 431	2.77 668	3.50 679	1.96 629	1.66 628	2.03 661	1.26 603	4.18 674	0.21 460	0.18 497	0.21 453	0.20 467	0.41 602	0.39 605

ADCS	1.51 644	0.61 615	3.42 665	0.59 601	0.51 610	1.27 612	1.08 647	1.59 642	1.81 646	1.91 648	1.66 611	1.51 621	1.42 633	1.94 649	8.60 686	0.33 595	0.32 616	0.33 588	0.36 609	0.44 608	0.42 613

AnyNet_C01	1.56 645	1.05 654	7.45 678	0.64 616	0.54 617	1.99 648	1.38 666	1.43 625	1.36 612	1.63 635	1.92 626	1.84 634	1.33 629	2.40 663	4.03 671	0.33 595	0.32 616	0.32 583	0.34 605	0.44 608	0.45 624

FC-DCNN	1.59 646	0.51 593	0.66 497	0.61 609	0.49 604	1.56 631	0.70 600	1.66 648	1.53 629	4.64 684	4.62 681	5.85 682	3.34 679	1.84 644	1.11 605	0.46 629	0.42 641	0.47 624	0.46 631	0.48 619	0.46 626

DispFullNet	1.60 647	2.63 688	2.75 660	2.56 683	1.79 675	1.24 609	0.47 496	1.37 616	1.45 624	1.87 644	1.50 599	1.55 623	2.46 665	2.04 653	1.04 600	0.59 646	0.18 497	2.32 678	0.68 657	2.29 681	1.14 669

ELAS_RVC	1.60 647	0.61 615	1.01 584	0.70 634	0.56 622	2.00 649	1.89 681	1.96 657	2.65 665	3.33 678	3.26 660	3.03 659	3.41 680	2.49 665	2.09 650	0.52 639	0.45 649	0.50 634	0.48 640	0.54 631	0.52 640
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 649	0.61 615	0.95 575	0.68 631	0.55 619	3.01 672	1.55 672	2.39 664	2.33 661	3.64 680	3.89 672	2.75 656	2.90 674	2.15 657	2.27 657	0.52 639	0.45 649	0.50 634	0.48 640	0.54 631	0.52 640
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 650	0.51 593	0.65 491	0.61 609	0.49 604	1.61 634	0.70 600	1.75 654	1.56 635	4.74 687	4.91 683	6.46 686	3.31 677	1.91 646	1.11 605	0.46 629	0.42 641	0.47 624	0.46 631	0.48 619	0.46 626

ACVNet_2	1.65 650	1.27 661	1.41 633	1.75 668	1.62 668	2.22 654	1.20 652	2.30 663	2.62 664	1.78 642	2.56 647	3.03 659	1.61 645	1.54 624	1.12 609	1.06 663	0.58 658	1.82 667	0.70 658	1.82 671	0.96 661

DStereoSA	1.73 652	0.63 619	1.57 640	0.80 642	0.79 642	1.26 611	1.30 659	1.34 607	1.43 620	1.24 609	7.52 691	0.92 502	7.68 687	1.65 638	2.29 658	0.41 620	0.29 596	0.63 643	0.60 652	1.04 657	1.18 674

IMH-64-1	1.86 653	1.62 672	1.16 600	2.20 677	1.89 677	2.33 655	1.30 659	2.89 668	2.29 658	1.66 636	2.80 655	2.49 652	1.61 645	2.10 654	1.78 641	1.60 674	0.74 664	2.43 679	1.02 674	2.12 678	1.17 672

IMH-64	1.86 653	1.62 672	1.16 600	2.20 677	1.89 677	2.33 655	1.30 659	2.89 668	2.29 658	1.66 636	2.80 655	2.49 652	1.61 645	2.10 654	1.78 641	1.60 674	0.74 664	2.43 679	1.02 674	2.12 678	1.17 672

DStereoFS	1.87 655	0.85 641	1.03 585	0.75 641	0.62 631	2.04 651	0.65 579	1.74 653	1.55 632	1.52 627	1.90 625	2.36 650	12.92 693	3.85 678	1.74 636	0.44 625	0.31 610	0.82 652	0.46 631	0.84 648	1.10 668

WAO-7	1.90 656	1.20 658	1.35 626	1.27 660	1.06 662	2.84 665	1.56 673	3.23 673	3.06 672	2.23 657	3.33 664	3.17 663	2.28 664	3.12 669	2.21 652	1.02 662	0.91 675	1.06 658	1.03 676	1.04 657	0.97 664

PWCK	1.92 657	1.66 675	3.12 663	1.65 665	0.91 649	2.84 665	2.26 685	2.10 660	2.41 663	2.36 661	2.31 636	2.22 644	1.82 653	3.43 672	2.03 649	1.61 676	0.71 663	1.51 662	0.82 664	1.69 666	0.91 657

MonStereo1	1.98 658	1.48 666	1.43 635	1.81 671	1.69 673	2.88 668	0.78 616	2.47 665	3.47 675	2.20 656	4.36 679	3.39 668	2.50 667	2.18 658	1.58 631	1.19 665	0.54 654	1.65 664	0.87 665	1.78 669	1.29 678

Dean	1.98 658	1.36 664	1.36 630	2.12 676	1.81 676	2.74 660	1.36 665	3.37 677	3.80 679	2.08 651	3.32 663	3.21 664	1.82 653	1.71 639	1.67 633	1.27 667	0.77 670	1.99 669	0.90 667	1.86 672	1.03 666

RTS	1.98 658	0.96 648	11.36 685	0.65 621	0.57 625	2.77 663	1.40 667	1.39 618	2.26 655	1.89 645	2.56 647	1.32 594	1.25 623	5.20 682	4.05 672	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.29 583	0.40 596	0.37 596

RTSA	1.98 658	0.96 648	11.36 685	0.65 621	0.57 625	2.77 663	1.40 667	1.39 618	2.26 655	1.89 645	2.56 647	1.32 594	1.25 623	5.20 682	4.05 672	0.31 574	0.22 544	0.29 568	0.29 583	0.40 596	0.37 596

WAO-6	2.04 662	1.50 668	1.16 600	1.70 666	1.67 672	2.69 659	1.44 670	3.06 670	3.63 678	1.98 649	3.27 661	3.54 671	2.07 662	2.36 662	2.22 654	1.31 672	0.91 675	2.04 674	1.22 683	1.73 668	1.27 677

IMH	2.04 662	1.62 672	1.20 610	2.20 677	1.89 677	2.91 671	1.30 659	3.11 671	3.03 670	1.81 643	3.35 665	3.03 659	1.90 656	2.48 664	1.80 643	1.66 677	0.77 670	2.45 681	1.04 677	2.15 680	1.19 676

LVE	2.12 664	1.44 665	1.36 630	1.99 675	1.78 674	2.75 661	1.79 679	2.82 667	3.95 680	1.90 647	4.33 678	3.52 670	1.81 652	2.24 660	1.74 636	1.74 678	0.87 673	2.06 675	1.13 679	1.91 676	1.35 679

MADNet+	2.23 665	2.43 684	10.85 684	1.22 659	0.91 649	2.76 662	1.40 667	2.12 661	1.67 642	1.32 614	1.74 617	1.86 637	1.74 651	6.25 684	4.41 675	0.65 648	0.64 659	0.58 641	0.54 649	0.80 647	0.76 649

KSHMR	2.57 666	1.93 678	1.69 641	2.63 685	2.42 684	2.86 667	2.07 682	3.27 675	6.50 684	2.49 664	3.36 666	3.41 669	1.92 657	2.49 665	1.94 646	2.13 684	1.40 687	2.79 689	1.50 687	2.73 686	1.77 682

notaker	2.76 667	2.29 683	1.80 646	2.96 687	2.58 688	2.90 670	1.75 677	3.24 674	3.05 671	2.78 668	4.24 677	6.15 685	2.51 668	3.34 671	2.75 662	2.31 686	1.18 683	3.00 690	1.65 688	2.84 689	1.97 684

JetBlue	2.78 668	1.26 660	7.04 677	1.16 657	1.48 666	8.00 687	6.02 692	2.60 666	1.92 649	2.12 653	2.64 651	3.34 667	3.05 676	6.49 685	3.39 667	0.78 654	0.76 669	0.75 646	0.76 660	0.97 656	1.18 674

WAO-8	2.92 669	1.55 670	1.35 626	1.79 669	1.63 670	5.23 681	1.22 655	4.58 684	12.56 692	2.84 670	4.07 676	4.83 676	2.72 672	3.49 673	2.25 655	1.27 667	0.91 675	1.99 669	1.15 681	1.86 672	1.15 670

Venus	2.92 669	1.55 670	1.35 626	1.79 669	1.63 670	5.23 681	1.22 655	4.58 684	12.56 692	2.84 670	4.06 675	4.83 676	2.72 672	3.49 673	2.25 655	1.27 667	0.91 675	1.99 669	1.15 681	1.86 672	1.15 670

ktn	2.98 671	2.25 682	1.73 644	2.84 686	2.53 687	3.76 678	2.15 683	3.70 679	5.47 683	2.75 667	5.17 687	5.94 683	2.48 666	3.23 670	2.46 659	2.34 688	1.44 688	2.78 688	2.03 690	2.45 684	2.01 686

TorneroNet-64	3.44 672	1.86 676	1.42 634	2.58 684	2.28 682	6.87 684	1.68 675	4.70 686	12.03 689	2.31 659	5.59 688	8.25 689	2.55 669	3.97 679	2.73 661	1.81 679	0.74 664	2.57 683	1.07 678	2.35 682	1.44 680

UNDER WATER	3.46 673	2.07 681	3.64 668	3.09 688	2.48 685	3.75 677	2.42 687	3.31 676	13.77 694	2.90 674	2.95 658	5.84 681	3.69 681	3.69 675	3.48 670	2.07 683	1.11 682	2.70 687	1.40 685	2.84 689	1.98 685

light-stereo	3.53 674	1.05 654	10.69 683	9.45 697	6.82 692	2.10 652	0.64 577	3.71 680	2.70 667	4.77 688	4.98 684	6.83 687	1.32 627	6.71 686	1.35 622	1.20 666	1.29 686	0.66 644	0.77 661	1.79 670	1.85 683

UNDER WATER-64	3.53 674	2.01 679	3.94 669	3.22 690	2.49 686	5.41 683	2.60 688	3.43 678	12.41 691	3.03 675	2.68 653	6.07 684	4.04 682	3.79 677	3.33 666	2.02 682	1.24 685	2.63 684	1.46 686	2.78 687	2.08 687

MultiAttention	3.58 676	0.24 402	0.62 470	0.54 578	0.34 519	22.90 698	2.72 689	1.60 643	1.13 574	0.80 424	1.81 620	1.14 571	0.43 338	35.29 710	0.61 497	0.17 352	0.12 282	0.23 489	0.23 524	0.34 573	0.29 548

DPSimNet_ROB	3.58 676	2.45 685	8.57 679	2.53 681	2.37 683	2.88 668	3.77 691	3.14 672	3.23 673	4.71 686	3.86 671	4.68 674	4.87 685	4.07 680	5.62 679	2.33 687	2.33 691	2.47 682	2.52 691	2.51 685	2.64 689

MADNet++	4.03 678	2.70 689	3.44 667	3.72 692	3.44 691	4.44 680	3.52 690	3.95 682	3.61 677	4.46 682	4.98 684	4.10 672	4.58 684	7.00 688	5.89 680	3.74 690	3.67 695	3.27 692	2.71 693	3.70 693	3.66 692

SGM-ForestM	4.04 679	0.32 506	0.46 347	0.43 421	0.27 387	7.50 686	1.45 671	3.84 681	4.24 681	8.19 693	6.76 689	19.00 704	9.08 688	10.74 693	6.62 683	0.31 574	0.33 622	0.32 583	0.32 600	0.29 539	0.29 548

MANE	4.13 680	0.51 593	0.64 485	0.66 624	0.56 622	6.89 685	0.99 640	7.55 689	12.04 690	6.68 691	8.57 693	10.69 693	9.45 689	7.59 690	6.39 682	0.49 635	0.43 646	0.48 629	0.98 671	0.49 621	0.48 634

xyz-stereo	4.23 681	0.17 137	61.76 719	0.34 112	0.16 23	12.16 691	0.37 384	0.58 230	0.68 331	1.01 558	3.36 666	0.77 447	0.82 557	1.21 597	0.40 378	0.12 60	0.10 94	0.16 237	0.11 143	0.13 143	0.10 58

LE_ROB	4.42 682	0.24 402	2.75 660	0.42 400	0.23 241	1.57 632	0.90 632	1.71 652	17.88 703	16.56 705	4.88 682	5.17 680	18.85 705	1.63 633	14.62 693	0.17 352	0.14 392	0.16 237	0.16 327	0.19 409	0.17 383

TorneroNet	4.53 683	1.89 677	1.48 637	2.55 682	2.27 681	13.78 694	1.69 676	4.84 688	23.73 709	2.89 673	7.70 692	7.06 688	2.69 671	4.26 681	3.42 668	1.84 680	0.77 670	2.68 685	1.13 679	2.42 683	1.47 681

LSM	4.74 684	0.77 633	10.16 682	0.70 634	56.56 714	1.02 569	1.00 642	1.24 585	1.62 640	2.04 650	2.34 639	1.33 597	1.17 616	1.38 621	1.09 604	0.33 595	0.49 652	0.39 607	0.46 631	0.51 624	10.09 697

JetRed	5.27 685	5.84 691	12.81 688	2.36 680	2.83 689	12.23 692	10.50 695	4.46 683	3.60 676	3.86 681	3.83 670	4.85 678	4.18 683	6.78 687	11.96 690	2.17 685	2.96 694	2.18 677	1.97 689	3.38 692	2.68 690

tt	6.20 686	0.20 262	5.89 675	3.55 691	2.07 680	11.26 690	19.21 697	11.74 694	5.46 682	2.69 666	2.04 634	4.87 679	6.25 686	3.70 676	7.09 685	8.32 698	11.17 707	4.93 695	5.41 699	5.74 695	2.37 688

coex-ft	6.43 687	1.51 669	87.33 720	0.49 518	0.38 548	1.34 615	1.21 654	1.16 549	8.09 686	12.12 695	2.79 654	2.77 657	3.31 677	1.16 587	3.15 664	0.24 516	0.23 554	0.27 551	0.24 540	0.45 612	0.37 596

HanzoNet	6.76 688	2.45 685	4.22 672	3.19 689	2.94 690	3.62 676	2.28 686	4.79 687	7.20 685	14.00 701	13.19 700	17.49 700	22.30 706	13.25 695	6.19 681	4.20 692	1.93 690	3.10 691	2.56 692	3.35 691	2.88 691

TCMNet-wrong-test	8.97 689	10.42 695	8.74 680	19.56 699	17.61 698	12.53 693	9.01 694	13.59 696	2.18 654	4.64 684	5.11 686	14.63 696	11.09 692	7.19 689	9.73 687	5.56 697	0.89 674	3.77 693	3.11 694	10.34 699	9.80 696

EDNetEfficientorigin	9.93 690	1.15 657	175.16 721	0.48 503	0.36 531	1.04 576	0.68 590	1.24 585	2.69 666	3.17 676	2.50 645	2.30 647	2.07 662	1.76 640	2.21 652	0.20 443	0.18 497	0.24 506	0.19 442	0.51 624	0.50 638

ASD4	9.96 691	8.86 694	17.78 690	7.17 693	9.80 693	16.08 695	28.92 701	9.77 693	8.20 687	7.02 692	7.08 690	8.47 690	9.57 690	11.17 694	20.26 697	4.12 691	4.14 696	5.57 699	4.74 696	5.53 694	4.90 694

DGTPSM_ROB	12.07 692	8.00 692	20.99 693	8.93 695	16.78 696	10.67 688	30.87 702	9.01 691	15.16 696	6.50 689	15.41 704	9.04 691	14.85 695	9.25 691	21.67 700	4.57 693	8.57 700	5.08 696	9.28 700	5.90 696	10.95 698

DPSMNet_ROB	12.08 693	8.00 692	21.00 694	8.97 696	16.79 697	10.67 688	30.89 703	9.02 692	15.17 697	6.51 690	15.41 704	9.04 691	14.85 695	9.27 692	21.67 700	4.58 694	8.57 700	5.09 698	9.29 703	5.90 696	10.95 698

USTest	12.99 694	14.18 696	20.00 692	16.24 698	14.97 695	20.80 697	31.95 704	16.20 699	10.91 688	8.79 694	9.48 694	13.94 695	10.50 691	16.11 696	21.44 699	3.17 689	4.82 697	5.08 696	5.36 698	8.81 698	7.13 695

BEATNet-Init1	15.13 695	0.82 639	50.86 718	0.72 637	0.53 615	38.10 710	7.03 693	11.83 695	14.25 695	29.78 715	30.17 715	48.21 719	22.64 707	26.78 707	18.11 696	0.42 624	0.38 632	0.47 624	0.46 631	0.51 624	0.48 634

Selective-IGEV-i1pa	15.35 696	22.27 705	18.31 691	1.71 667	0.87 645	28.61 709	12.26 696	25.48 710	20.48 707	19.78 706	22.75 706	28.20 709	22.64 707	29.07 708	17.31 695	12.88 705	2.88 692	6.84 700	0.99 672	1.67 665	12.03 705

iinet-test	16.76 697	17.57 697	22.97 696	19.69 700	18.39 699	24.48 699	34.18 705	20.02 700	15.35 698	12.55 696	12.85 695	18.13 702	15.39 698	19.59 697	24.25 702	8.86 700	8.72 702	8.95 702	9.28 700	12.74 700	11.26 701

IINet	16.76 697	17.57 697	22.97 696	19.69 700	18.39 699	24.48 699	34.18 705	20.02 700	15.35 698	12.55 696	12.85 695	18.13 702	15.39 698	19.59 697	24.25 702	8.86 700	8.72 702	8.95 702	9.28 700	12.74 700	11.26 701

DPSM_ROB	17.78 699	18.63 700	24.31 702	20.90 703	19.47 701	25.97 702	36.21 708	21.23 707	16.24 701	13.38 699	14.06 702	19.18 705	16.30 700	20.78 700	25.67 705	9.38 702	9.23 705	9.49 704	9.82 704	13.51 703	11.91 703

DPSM	17.78 699	18.63 700	24.31 702	20.90 703	19.47 701	25.97 702	36.21 708	21.23 707	16.24 701	13.38 699	14.06 702	19.18 705	16.30 700	20.78 700	25.67 705	9.38 702	9.23 705	9.49 704	9.82 704	13.51 703	11.91 703

DLNR-FE	20.05 701	36.38 709	38.08 706	170.06 722	60.08 715	0.23 40	0.20 42	14.13 698	0.36 152	0.44 236	0.66 290	0.43 247	0.21 75	0.63 366	0.28 231	5.38 695	0.10 94	0.15 199	0.11 143	73.09 720	0.11 127

DLNR_Zeroshot_test	20.09 702	36.28 708	38.04 705	169.85 721	61.80 716	0.23 40	0.20 42	13.88 697	0.37 169	0.44 236	0.66 290	0.43 247	0.21 75	0.62 355	0.28 231	5.46 696	0.10 94	0.15 199	0.11 143	72.60 719	0.11 127

LRCNet_RVC	21.24 703	31.15 707	21.41 695	28.98 706	23.82 704	3.13 673	0.60 564	20.96 706	1.59 636	25.58 707	28.15 711	21.99 707	14.79 694	21.94 706	16.41 694	28.89 717	14.87 708	33.53 714	31.28 714	29.51 715	26.16 712

HaxPig	31.96 704	37.24 710	34.27 704	24.37 705	24.88 705	18.26 696	19.86 698	20.64 705	28.52 710	35.97 716	38.75 716	25.57 708	28.72 710	33.88 709	34.39 710	35.94 718	38.87 719	37.80 715	40.48 717	39.68 716	41.15 717

Anonymous_1	33.25 705	18.26 699	23.92 698	20.54 702	21.28 703	25.59 701	35.94 707	22.01 709	15.57 700	13.33 698	13.49 701	18.08 701	15.29 697	20.36 699	24.60 704	16.28 709	8.84 704	66.59 718	118.00 720	155.73 723	11.23 700

RAFT-FEzeroshot	35.73 706	37.45 712	48.67 712	42.23 711	39.22 710	52.25 712	73.13 717	42.62 715	32.59 712	26.71 709	27.70 707	38.57 713	32.57 711	41.68 716	51.67 717	18.75 711	18.58 715	19.15 707	19.78 709	27.21 708	23.98 708

RAFT-FE	35.73 706	37.45 712	48.67 712	42.23 711	39.22 710	52.25 712	73.13 717	42.62 715	32.59 712	26.71 709	27.70 707	38.57 713	32.57 711	41.68 716	51.67 717	18.75 711	18.58 715	19.15 707	19.78 709	27.21 708	23.98 708

CasAABBNet	35.74 708	37.43 711	48.72 714	42.22 710	39.20 708	52.24 711	73.12 716	42.61 714	32.62 715	26.78 712	27.95 709	38.58 715	32.60 713	41.67 714	51.65 716	18.74 710	18.57 714	19.15 707	19.77 708	27.20 706	23.98 708

Hybrid-DGEV	35.78 709	37.50 715	48.96 717	42.25 713	39.20 708	52.33 716	73.10 715	42.63 717	32.52 711	26.62 708	28.31 714	38.50 712	32.87 714	41.67 714	51.55 713	18.77 714	18.56 713	19.18 711	19.83 712	27.20 706	23.97 707

FlowAnything	35.81 710	37.53 716	48.80 715	42.20 709	39.22 710	52.25 712	73.16 719	42.56 713	32.89 717	26.76 711	28.30 712	38.69 717	33.09 716	41.63 713	51.62 715	18.76 713	18.59 718	19.21 712	19.92 713	27.16 705	23.91 706

Selective-RAFT-Error	35.84 711	37.49 714	48.83 716	42.26 714	39.24 713	52.30 715	73.09 714	42.66 718	32.61 714	26.80 713	28.30 712	38.84 718	33.51 717	41.68 716	51.59 714	18.82 715	18.58 715	19.17 710	19.80 711	27.28 710	24.05 711

xxxxx1	36.64 712	19.51 702	24.21 699	61.66 716	64.63 717	27.28 705	40.10 710	20.25 702	18.63 704	14.07 702	12.97 697	17.26 697	17.36 702	21.70 703	27.93 707	13.18 706	18.50 710	111.26 721	133.37 721	29.24 712	39.73 714

tt_ll	36.64 712	19.51 702	24.21 699	61.66 716	64.63 717	27.28 705	40.10 710	20.25 702	18.63 704	14.07 702	12.97 697	17.26 697	17.36 702	21.70 703	27.93 707	13.18 706	18.50 710	111.26 721	133.37 721	29.24 712	39.73 714

ff	36.64 712	19.51 702	24.21 699	61.66 716	64.63 717	27.28 705	40.10 710	20.25 702	18.63 704	14.07 702	12.97 697	17.26 697	17.36 702	21.70 703	27.93 707	13.18 706	18.50 710	111.26 721	133.37 721	29.24 712	39.73 714

MEDIAN_ROB	37.38 715	40.85 719	40.60 708	32.31 707	31.85 706	27.20 704	24.55 699	29.10 711	33.19 718	42.09 720	41.76 718	33.35 710	34.39 718	39.78 712	37.07 711	43.64 720	44.10 721	44.12 717	43.40 719	41.51 718	42.76 719

AVERAGE_ROB	37.58 716	40.13 718	40.15 707	34.81 708	33.82 707	28.55 708	25.10 700	32.02 712	34.06 719	41.28 719	40.66 717	34.46 711	34.81 719	39.18 711	37.57 712	42.78 719	43.44 720	43.82 716	43.03 718	40.47 717	41.51 718

LSM0	38.95 717	37.60 717	48.58 711	43.57 715	91.06 720	52.57 717	72.57 713	43.17 719	32.63 716	26.97 714	27.97 710	38.65 716	32.94 715	41.86 719	51.78 719	18.89 716	18.41 709	19.13 706	19.63 707	27.29 711	33.77 713

PML	40.80 718	29.24 706	11.87 687	7.20 694	14.47 694	92.13 720	213.69 723	7.63 690	23.35 708	74.72 722	190.14 723	50.17 720	26.15 709	21.39 702	12.70 691	8.76 699	2.92 693	8.45 701	3.25 695	13.26 702	4.42 693

RSGM-EC	74.81 719	63.03 720	41.60 709	97.74 719	92.11 721	74.93 718	114.81 720	53.77 720	38.96 720	39.88 717	48.98 719	90.73 721	64.81 720	139.63 720	128.53 721	93.27 721	53.96 722	95.12 719	38.31 715	81.45 721	44.63 720

acva	74.81 719	63.03 720	41.60 709	97.74 719	92.11 721	74.93 718	114.81 720	53.77 720	38.96 720	39.88 717	48.98 719	90.73 721	64.81 720	139.63 720	128.53 721	93.27 721	53.96 722	95.12 719	38.31 715	81.45 721	44.63 720

Selective-IGEV-i16pa	78.59 721	120.99 722	16.46 689	1.04 653	0.66 635	181.07 722	2.17 684	153.90 723	139.75 723	56.45 721	153.05 721	107.32 723	157.92 723	200.46 723	96.57 720	94.09 723	1.23 684	2.69 686	0.31 593	0.96 654	84.68 722

test_example2	176.61 722	205.14 723	198.86 722	188.60 723	190.98 723	152.67 721	170.61 722	94.86 722	123.55 722	178.88 723	179.48 722	158.94 724	141.34 722	192.61 722	198.96 723	203.76 724	236.37 724	164.13 724	173.55 724	218.58 724	160.41 723

ccccc	429.48 723	429.19 724	527.00 723	507.10 724	501.20 724	356.95 723	342.70 724	380.82 724	297.90 724	334.51 724	389.17 724	372.86 725	449.39 724	499.17 724	553.56 724	561.44 725	431.22 725	334.28 725	290.86 725	540.88 725	489.46 724

GS-Stereo							0.30 237	0.42 112	0.27 59	0.30 134	0.28 99	0.23 67	0.21 75	0.32 62	0.22 73	0.16 303	0.09 27	0.12 44	0.10 78	0.14 194	0.12 187

FADE		2.05 680		1.03 652	0.99 656							2.73 655				11.57 704	1.70 689	23.09 713	15.86 706	0.62 640

Low-res two-view benchmark