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	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 12	0.49 14	0.19 2	0.23 6	0.16 1	0.37 108	0.31 70	0.31 2	0.22 1	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 34	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 85	0.32 80	0.30 1	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 38	0.10 1

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 60	0.26 118	0.24 7	0.24 62	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 21	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 82	0.12 9	0.10 9	0.16 96	0.16 233	0.13 5	0.13 69

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 25	0.54 29	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 137	0.34 98	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 12	0.50 21	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 137	0.35 106	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 29	0.36 18	0.28 175	0.20 3	0.23 47	0.36 4	0.23 8	0.28 16	0.35 51	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 225	0.14 256	0.20 265	0.20 348	0.17 154	0.12 21

S2M2_XL	0.24 4	0.24 159	0.39 38	0.34 5	0.24 75	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 27	0.40 69	0.24 13	0.23 19	0.32 3	0.26 51	0.20 315	0.18 414	0.18 187	0.16 233	0.18 197	0.14 125
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FoundationStereo	0.24 4	0.21 65	0.36 9	0.38 50	0.22 42	0.32 32	0.22 34	0.39 5	0.23 8	0.30 38	0.25 12	0.30 51	0.33 87	0.34 5	0.26 51	0.16 118	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LACA1	0.25 9	0.20 38	0.38 29	0.34 5	0.18 3	0.31 26	0.27 92	0.45 9	0.25 12	0.30 38	0.22 8	0.25 19	0.32 80	0.46 56	0.25 35	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.12 63	0.15 75	0.12 21

MGA	0.26 10	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.26 118	0.43 94	0.20 12	0.49 14	0.37 73	0.28 16	0.31 37	0.31 55	0.19 2	0.46 56	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.14 125

MSE-Stereo	0.26 10	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.25 100	0.39 60	0.20 12	0.52 22	0.36 66	0.28 16	0.33 42	0.29 42	0.19 2	0.46 56	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.13 69

GeoVLM	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 27	0.26 16	0.40 125	0.26 33	0.45 48	0.27 66	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

BridgeDepth_RVC	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 129	0.19 7	0.54 29	0.27 18	0.30 38	0.29 31	0.26 24	0.32 80	0.43 40	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 75	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 27	0.26 16	0.40 125	0.26 33	0.45 48	0.27 66	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

HiDET	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.38 50	0.24 75	0.30 22	0.20 12	0.54 29	0.33 47	0.27 14	0.30 36	0.33 77	0.25 24	0.46 56	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

CSFM-Stereo	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.39 60	0.21 24	0.40 68	0.21 25	0.53 25	0.29 24	0.30 38	0.28 25	0.31 55	0.29 52	0.47 67	0.25 35	0.15 79	0.13 197	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 10	0.20 38	0.36 9	0.37 32	0.22 42	0.35 43	0.18 2	0.45 9	0.21 4	0.26 11	0.23 10	0.34 85	0.20 5	0.77 186	0.23 8	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.11 3

CAR	0.27 18	0.18 8	0.39 38	0.37 32	0.25 100	0.39 60	0.20 12	0.52 22	0.36 66	0.35 73	0.33 42	0.29 42	0.19 2	0.49 74	0.26 51	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.13 69

PointNet	0.27 18	0.19 22	0.37 15	0.39 60	0.23 54	0.39 60	0.26 82	0.54 29	0.34 56	0.24 7	0.31 37	0.38 117	0.21 8	0.49 74	0.26 51	0.15 79	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.15 75	0.11 3

LiteMatch*	0.27 18	0.19 22	0.49 119	0.38 50	0.27 148	0.31 26	0.23 47	0.49 14	0.38 81	0.29 27	0.28 25	0.36 95	0.29 52	0.46 56	0.24 14	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.13 69

LACA3	0.27 18	0.21 65	0.38 29	0.35 11	0.19 9	0.37 51	0.38 232	0.47 11	0.28 20	0.29 27	0.27 21	0.26 24	0.31 70	0.73 171	0.22 1	0.16 118	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.15 75	0.11 3

LACA2	0.27 18	0.21 65	0.44 76	0.35 11	0.18 3	0.39 60	0.39 249	0.56 40	0.27 18	0.29 27	0.33 42	0.36 95	0.26 33	0.45 48	0.22 1	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.16 111	0.11 3

Test_v1	0.27 18	0.20 38	0.37 15	0.34 5	0.25 100	0.31 26	0.30 119	0.59 49	0.37 73	0.29 27	0.33 42	0.25 19	0.25 24	0.48 73	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.11 3

252Zero-FE	0.27 18	0.22 98	0.40 49	0.41 89	0.24 75	0.29 19	0.19 7	0.59 49	0.46 121	0.31 42	0.33 42	0.22 4	0.25 24	0.40 28	0.29 93	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

Wavelet-MonSter	0.27 18	0.20 38	0.41 56	0.39 60	0.26 118	0.26 11	0.25 69	0.49 14	0.29 24	0.36 82	0.47 114	0.28 40	0.32 80	0.49 74	0.26 51	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

MLG-Stereo_test1	0.27 18	0.19 22	0.38 29	0.40 73	0.24 75	0.38 55	0.20 12	0.59 49	0.19 2	0.24 7	0.17 3	0.33 77	0.27 43	0.90 240	0.25 35	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LGtest1	0.27 18	0.21 65	0.44 76	0.41 89	0.21 24	0.42 85	0.19 7	0.56 40	0.26 15	0.29 27	0.24 11	0.29 42	0.29 52	0.55 96	0.25 35	0.18 225	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.14 38	0.13 69

dual_stereo	0.27 18	0.19 22	0.35 7	0.39 60	0.21 24	0.25 8	0.22 34	0.48 12	0.31 32	0.32 48	0.26 16	0.37 108	0.24 21	0.83 213	0.29 93	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

monster-pro	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 231	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.57 104	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

MatchStereo	0.28 29	0.21 65	0.39 38	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 47	0.65 88	0.48 129	0.27 14	0.47 114	0.25 19	0.24 21	0.49 74	0.31 139	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.13 69
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
LCMNet	0.28 29	0.18 8	0.36 9	0.37 32	0.24 75	0.31 26	0.20 12	0.57 45	0.57 175	0.28 16	0.32 41	0.33 77	0.29 52	0.54 90	0.30 112	0.14 50	0.13 197	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MonStereo	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 231	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.57 104	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 231	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.56 99	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

IGEV	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.37 32	0.31 250	0.45 109	0.21 25	0.59 49	0.40 87	0.31 42	0.43 90	0.26 24	0.21 8	0.43 40	0.25 35	0.13 26	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.12 1	0.12 21

MLG-Stereo_test3	0.28 29	0.18 8	0.42 65	0.40 73	0.23 54	0.47 129	0.19 7	0.61 61	0.29 24	0.35 73	0.21 6	0.35 92	0.21 8	0.60 121	0.25 35	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MonSter	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 231	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.29 31	0.23 6	0.21 8	0.56 99	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

BridgeDepth	0.29 37	0.19 22	0.37 15	0.40 73	0.17 2	0.58 248	0.32 147	0.60 59	0.29 24	0.26 11	0.26 16	0.39 120	0.43 156	0.47 67	0.26 51	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 63	0.15 75	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
4.5_new	0.29 37	0.25 193	0.41 56	0.36 18	0.23 54	0.52 197	0.36 199	0.56 40	0.34 56	0.45 152	0.42 78	0.27 31	0.25 24	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 37	0.25 193	0.41 56	0.36 18	0.23 54	0.52 197	0.36 199	0.56 40	0.34 56	0.45 152	0.42 78	0.27 31	0.25 24	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 37	0.20 38	0.45 91	0.37 32	0.25 100	0.26 11	0.20 12	0.78 147	0.28 20	0.28 16	0.26 16	0.24 13	0.26 33	0.91 241	0.23 8	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

MLG-Stereo	0.29 37	0.19 22	0.38 29	0.41 89	0.20 16	0.42 85	0.20 12	0.66 96	0.21 4	0.25 9	0.22 8	0.33 77	0.28 48	1.09 307	0.25 35	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Monster-pub-mixall	0.30 42	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.28 17	0.18 2	0.58 47	0.34 56	0.36 82	0.34 47	0.26 24	0.20 5	1.40 399	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 69

AdaDepth	0.30 42	0.22 98	0.49 119	0.44 153	0.27 148	0.44 105	0.24 62	0.52 22	0.30 28	0.31 42	0.37 57	0.26 24	0.32 80	0.79 198	0.25 35	0.12 9	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.15 170

asda	0.30 42	0.24 159	0.42 65	0.38 50	0.23 54	0.43 94	0.34 174	0.58 47	0.37 73	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 98	0.52 85	0.30 112	0.11 1	0.09 1	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

asd	0.30 42	0.21 65	0.41 56	0.39 60	0.24 75	0.47 129	0.30 119	0.69 110	0.30 28	0.41 124	0.39 65	0.28 40	0.33 87	0.62 128	0.27 66	0.13 26	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

4.25_new	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 155	0.40 264	0.59 49	0.31 32	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 98	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.5w_new	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 155	0.40 264	0.59 49	0.31 32	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 98	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 155	0.40 264	0.59 49	0.32 42	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 98	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4w-stereo	0.30 42	0.24 159	0.44 76	0.37 32	0.23 54	0.46 115	0.27 92	0.63 71	0.31 32	0.41 124	0.44 99	0.27 31	0.36 117	0.59 109	0.30 112	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.12 21

LG-Stereo_L1	0.30 42	0.20 38	0.44 76	0.37 32	0.26 118	0.29 19	0.21 25	0.66 96	0.26 15	0.25 9	0.25 12	0.24 13	0.22 17	1.24 346	0.23 8	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

IGEV-Stereo++	0.30 42	0.20 38	0.40 49	0.46 187	0.30 222	0.33 33	0.22 34	0.75 137	0.45 115	0.32 48	0.41 76	0.32 64	0.48 206	0.38 14	0.27 66	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 52	0.20 38	0.57 208	0.40 73	0.22 42	0.36 48	0.33 160	0.73 128	0.31 32	0.37 93	0.40 69	0.31 55	0.44 167	0.50 80	0.26 51	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 52	0.22 98	0.48 111	0.41 89	0.26 118	0.41 75	0.26 82	0.76 140	0.33 47	0.33 54	0.43 90	0.29 42	0.46 181	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.18 269

Pro-Stereo	0.31 52	0.16 2	0.34 3	0.39 60	0.29 198	0.63 285	0.21 25	0.35 3	0.28 20	0.34 63	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 434	0.26 51	0.13 26	0.11 38	0.18 187	0.17 262	0.13 5	0.12 21

GEAStereo	0.31 52	0.21 65	0.43 71	0.43 119	0.31 250	0.46 115	0.36 199	0.74 134	0.33 47	0.34 63	0.38 58	0.32 64	0.33 87	0.43 40	0.26 51	0.21 350	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.17 154	0.14 125

2.5w	0.31 52	0.23 133	0.46 103	0.39 60	0.24 75	0.42 85	0.39 249	0.61 61	0.30 28	0.37 93	0.53 152	0.24 13	0.25 24	0.77 186	0.28 82	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

2.75w_new	0.31 52	0.23 133	0.43 71	0.35 11	0.23 54	0.42 85	0.42 286	0.54 29	0.35 63	0.47 164	0.43 90	0.24 13	0.30 61	0.66 146	0.33 169	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LG-G_1	0.31 52	0.20 38	0.44 76	0.42 103	0.20 16	0.64 289	0.18 2	0.70 115	0.25 12	0.29 27	0.29 31	0.36 95	0.35 106	0.87 231	0.24 14	0.16 118	0.12 100	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LG-G	0.31 52	0.20 38	0.44 76	0.42 103	0.20 16	0.64 289	0.18 2	0.70 115	0.25 12	0.29 27	0.29 31	0.36 95	0.35 106	0.87 231	0.24 14	0.16 118	0.12 100	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

aanet-new-32k	0.32 60	0.22 98	0.53 159	0.43 119	0.24 75	0.54 218	0.23 47	0.72 122	0.31 32	0.37 93	0.38 58	0.43 137	0.54 263	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.13 69

aanet-new-30k	0.32 60	0.22 98	0.53 159	0.43 119	0.24 75	0.54 218	0.23 47	0.72 122	0.31 32	0.37 93	0.38 58	0.43 137	0.54 263	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.13 69

aanet-new-28k	0.32 60	0.21 65	0.66 264	0.43 119	0.21 24	0.47 129	0.28 99	0.64 78	0.33 47	0.36 82	0.39 65	0.36 95	0.49 223	0.39 21	0.27 66	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.22 365	0.15 170

aanet-new-22k	0.32 60	0.21 65	0.54 171	0.43 119	0.22 42	0.47 129	0.23 47	0.67 104	0.50 139	0.35 73	0.46 110	0.33 77	0.50 232	0.44 46	0.29 93	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.13 69

aanet-new-16k	0.32 60	0.21 65	0.56 195	0.45 171	0.22 42	0.43 94	0.21 25	0.66 96	0.44 111	0.36 82	0.43 90	0.37 108	0.48 206	0.41 32	0.28 82	0.14 50	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.13 69

LiteMatch	0.32 60	0.24 159	0.37 15	0.45 171	0.25 100	0.34 35	0.31 131	0.49 14	0.32 42	0.29 27	0.27 21	0.40 125	0.48 206	0.45 48	0.66 415	0.21 350	0.12 100	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.19 313

qwe	0.32 60	0.21 65	0.40 49	0.37 32	0.26 118	0.49 155	0.29 109	0.64 78	0.39 83	0.49 181	0.48 121	0.26 24	0.27 43	0.80 201	0.34 184	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.15 75	0.12 21

2.25w	0.32 60	0.24 159	0.48 111	0.37 32	0.24 75	0.45 109	0.25 69	0.62 64	0.40 87	0.45 152	0.58 176	0.27 31	0.32 80	0.74 180	0.35 195	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.14 125

3.25w_new	0.32 60	0.21 65	0.45 91	0.38 50	0.23 54	0.52 197	0.34 174	0.65 88	0.39 83	0.47 164	0.45 105	0.32 64	0.35 106	0.61 126	0.27 66	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 60	0.21 65	0.45 91	0.37 32	0.23 54	0.52 197	0.34 174	0.65 88	0.39 83	0.47 164	0.45 105	0.32 64	0.35 106	0.61 126	0.27 66	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.75w	0.32 60	0.23 133	0.44 76	0.37 32	0.29 198	0.62 281	0.36 199	0.59 49	0.32 42	0.41 124	0.47 114	0.25 19	0.34 98	0.64 132	0.26 51	0.12 9	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.12 21

2w_stereo	0.32 60	0.24 159	0.45 91	0.39 60	0.22 42	0.46 115	0.47 358	0.69 110	0.42 98	0.43 138	0.50 134	0.24 13	0.45 173	0.47 67	0.29 93	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.13 69

SGD-Stereo	0.32 60	0.20 38	0.40 49	0.38 50	0.19 9	0.43 94	0.22 34	0.64 78	0.33 47	0.42 131	0.34 47	0.27 31	0.35 106	1.15 323	0.30 112	0.20 315	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.17 154	0.13 69

GREAT-IGEV	0.32 60	0.20 38	0.42 65	0.37 32	0.29 198	0.36 48	0.28 99	0.56 40	0.58 179	0.28 16	0.50 134	0.29 42	0.29 52	0.84 218	0.27 66	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.17 154	0.14 125
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
aanet-new-40k	0.33 74	0.22 98	0.81 380	0.40 73	0.25 100	0.52 197	0.23 47	0.67 104	0.32 42	0.33 54	0.47 114	0.33 77	0.52 248	0.35 7	0.28 82	0.13 26	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.12 21

aanet-new-36k	0.33 74	0.21 65	0.52 150	0.42 103	0.21 24	0.52 197	0.32 147	0.64 78	0.36 66	0.34 63	0.38 58	0.36 95	0.56 278	0.81 207	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.13 69

aanet-new-34k	0.33 74	0.22 98	0.65 253	0.40 73	0.20 16	0.34 35	0.30 119	0.80 163	0.42 98	0.34 63	0.53 152	0.34 85	0.57 290	0.38 14	0.25 35	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.12 21

aanet-32k-new	0.33 74	0.23 133	0.55 186	0.43 119	0.23 54	0.50 170	0.32 147	0.55 34	0.36 66	0.34 63	0.42 78	0.36 95	0.55 271	0.77 186	0.24 14	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 247	0.12 21

aanet-new-24k	0.33 74	0.21 65	0.51 140	0.42 103	0.23 54	0.53 208	0.30 119	0.62 64	0.37 73	0.40 121	0.61 181	0.34 85	0.48 206	0.44 46	0.25 35	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.12 21

aanet-new-12k	0.33 74	0.23 133	0.77 360	0.48 235	0.21 24	0.48 138	0.25 69	0.80 163	0.44 111	0.38 108	0.29 31	0.32 64	0.48 206	0.39 21	0.29 93	0.14 50	0.10 9	0.17 145	0.13 124	0.19 247	0.15 170

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 74	0.20 38	0.45 91	0.44 153	0.30 222	0.40 68	0.34 174	0.73 128	0.43 103	0.37 93	0.61 181	0.41 131	0.51 241	0.36 10	0.27 66	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.16 111	0.14 125

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 74	0.20 38	0.45 91	0.40 73	0.26 118	0.43 94	0.39 249	0.86 193	0.51 149	0.36 82	0.48 121	0.34 85	0.45 173	0.35 7	0.26 51	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.12 21

DispViT+	0.33 74	0.19 22	0.37 15	0.36 18	0.56 511	0.30 22	0.23 47	0.72 122	0.55 170	0.33 54	0.34 47	0.30 51	0.25 24	1.12 317	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.13 5	0.12 21

GSStereo	0.33 74	0.21 65	0.43 71	0.45 171	0.31 250	0.46 115	0.36 199	0.92 217	0.47 125	0.37 93	0.38 58	0.32 64	0.33 87	0.43 40	0.26 51	0.19 273	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.15 170

3.5w_stereo	0.33 74	0.25 193	0.45 91	0.37 32	0.24 75	0.54 218	0.35 184	0.66 96	0.36 66	0.43 138	0.44 99	0.29 42	0.34 98	0.77 186	0.39 241	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.13 69

3w_stereo	0.33 74	0.25 193	0.52 150	0.40 73	0.21 24	0.53 208	0.54 417	0.65 88	0.46 121	0.44 144	0.48 121	0.23 6	0.45 173	0.46 56	0.29 93	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.15 170

DEFOM-Stereo	0.33 74	0.20 38	0.40 49	0.42 103	0.28 175	0.80 397	0.23 47	0.48 12	0.37 73	0.37 93	0.31 37	0.23 6	0.24 21	1.20 336	0.27 66	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.14 125

aanet-new-90k	0.34 87	0.21 65	0.77 360	0.41 89	0.23 54	0.43 94	0.36 199	0.64 78	0.30 28	0.28 16	0.40 69	0.31 55	0.50 232	0.97 266	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 247	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 87	0.21 65	0.76 352	0.42 103	0.22 42	0.58 248	0.31 131	0.71 120	0.33 47	0.33 54	0.39 65	0.40 125	0.43 156	0.77 186	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.12 21

gasm-f	0.34 87	0.22 98	0.42 65	0.43 119	0.31 250	0.39 60	0.44 322	0.74 134	0.33 47	0.34 63	0.64 193	0.32 64	0.46 181	0.55 96	0.28 82	0.21 350	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.18 197	0.14 125

Zero-FE251	0.34 87	0.23 133	0.51 140	0.45 171	0.29 198	0.58 248	0.24 62	0.82 178	0.34 56	0.49 181	0.38 58	0.52 196	0.42 147	0.47 67	0.27 66	0.18 225	0.14 256	0.17 145	0.12 63	0.14 38	0.13 69

1w_stereo	0.34 87	0.20 38	0.42 65	0.43 119	0.26 118	0.47 129	0.54 417	0.59 49	0.50 139	0.41 124	0.66 201	0.25 19	0.44 167	0.62 128	0.33 169	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

monsterstereo	0.34 87	0.20 38	0.44 76	0.45 171	0.35 319	0.27 16	0.29 109	0.53 25	0.51 149	0.44 144	0.61 181	0.26 24	0.25 24	1.19 334	0.27 66	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.10 1

monsters	0.34 87	0.20 38	0.41 56	0.39 60	0.36 334	0.34 35	0.27 92	0.66 96	0.43 103	0.47 164	0.40 69	0.22 4	0.23 19	1.33 371	0.25 35	0.13 26	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

111111	0.34 87	0.20 38	0.41 56	0.45 171	0.42 414	0.37 51	0.22 34	0.95 237	0.38 81	0.31 42	0.31 37	0.40 125	0.27 43	0.96 258	0.26 51	0.17 176	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.15 75	0.13 69

LG-Stereo	0.34 87	0.25 193	0.78 370	0.47 203	0.26 118	0.37 51	0.30 119	0.71 120	0.52 156	0.36 82	0.57 173	0.29 42	0.21 8	0.50 80	0.36 207	0.13 26	0.13 197	0.20 265	0.18 286	0.18 197	0.12 21

S2M2_L	0.34 87	0.28 279	0.45 91	0.40 73	0.30 222	0.31 26	0.16 1	0.60 59	0.64 202	0.31 42	0.48 121	0.47 162	0.34 98	0.38 14	0.32 151	0.25 454	0.22 498	0.20 265	0.22 423	0.25 421	0.22 388
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GIP-stereo	0.34 87	0.23 133	0.45 91	0.50 268	0.36 334	0.38 55	0.23 47	0.78 147	0.52 156	0.34 63	0.51 140	0.46 155	0.38 126	0.51 83	0.27 66	0.20 315	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.14 125

RAStereo	0.34 87	0.21 65	0.66 264	0.47 203	0.27 148	0.26 11	0.29 109	0.69 110	0.63 197	0.32 48	0.42 78	0.45 151	0.31 70	0.45 48	0.34 184	0.17 176	0.15 318	0.19 212	0.15 187	0.18 197	0.13 69

aanet-new-70k	0.35 99	0.20 38	0.79 373	0.42 103	0.21 24	0.50 170	0.30 119	0.65 88	0.31 32	0.33 54	0.40 69	0.31 55	0.51 241	1.00 281	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.12 21

aanet-new-78k	0.35 99	0.22 98	0.91 434	0.43 119	0.21 24	0.33 33	0.36 199	0.65 88	0.32 42	0.32 48	0.40 69	0.31 55	0.59 302	0.91 241	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 99	0.22 98	0.87 412	0.47 203	0.23 54	0.66 314	0.24 62	0.63 71	0.40 87	0.38 108	0.42 78	0.40 125	0.53 256	0.40 28	0.29 93	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.19 247	0.13 69

aanet-new-8k	0.35 99	0.23 133	0.50 130	0.45 171	0.25 100	0.54 218	0.36 199	0.68 107	0.49 132	0.35 73	0.42 78	0.32 64	0.62 322	0.68 153	0.28 82	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.13 69

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 99	0.21 65	0.52 150	0.48 235	0.27 148	0.75 362	0.38 232	0.63 71	0.43 103	0.37 93	0.50 134	0.35 92	0.50 232	0.43 40	0.30 112	0.15 79	0.11 38	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 99	0.20 38	0.50 130	0.42 103	0.37 354	0.58 248	0.30 119	0.68 107	0.42 98	0.37 93	0.53 152	0.47 162	0.60 306	0.39 21	0.34 184	0.15 79	0.10 9	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 99	0.22 98	0.53 159	0.41 89	0.36 334	0.48 138	0.42 286	0.63 71	0.57 175	0.54 208	0.64 193	0.32 64	0.26 33	0.41 32	0.31 139	0.17 176	0.12 100	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 99	0.22 98	0.54 171	0.42 103	0.35 319	0.46 115	0.40 264	0.62 64	0.54 167	0.56 217	0.67 208	0.36 95	0.27 43	0.49 74	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 99	0.22 98	0.54 171	0.41 89	0.37 354	0.49 155	0.41 281	0.64 78	0.59 188	0.54 208	0.66 201	0.31 55	0.26 33	0.41 32	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.14 163	0.15 75	0.13 69

Foundation-i1c-attn	0.35 99	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 190	0.48 371	0.96 245	0.37 73	0.42 131	0.43 90	0.52 196	0.49 223	0.66 146	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

gcap_with_dpt	0.35 99	0.22 98	0.56 195	0.42 103	0.35 319	0.50 170	0.45 342	0.62 64	0.49 132	0.54 208	0.66 201	0.32 64	0.30 61	0.38 14	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.14 163	0.14 38	0.13 69

VIP-Stereo	0.35 99	0.22 98	0.49 119	0.40 73	0.43 426	0.82 408	0.22 34	0.59 49	0.45 115	0.31 42	0.53 152	0.37 108	0.31 70	0.83 213	0.27 66	0.17 176	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.15 75	0.12 21

AIO_test	0.35 99	0.22 98	0.44 76	0.43 119	0.27 148	0.57 245	0.44 322	0.79 154	0.41 93	0.32 48	0.47 114	0.46 155	0.30 61	0.69 154	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.12 21

gcap-zeroshot	0.35 99	0.22 98	0.55 186	0.41 89	0.37 354	0.48 138	0.42 286	0.64 78	0.54 167	0.53 202	0.63 188	0.33 77	0.26 33	0.38 14	0.31 139	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

test_for_model	0.35 99	0.22 98	0.53 159	0.41 89	0.36 334	0.48 138	0.42 286	0.63 71	0.57 175	0.54 208	0.64 193	0.32 64	0.26 33	0.41 32	0.31 139	0.17 176	0.12 100	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

testlalala	0.35 99	0.22 98	0.55 186	0.41 89	0.37 354	0.48 138	0.42 286	0.64 78	0.54 167	0.53 202	0.63 188	0.33 77	0.26 33	0.38 14	0.31 139	0.16 118	0.11 38	0.19 212	0.15 187	0.14 38	0.13 69

TS12	0.36 115	0.20 38	0.40 49	0.43 119	0.20 16	0.58 248	0.31 131	0.89 205	0.41 93	0.40 121	0.73 230	0.36 95	0.40 135	0.73 171	0.37 218	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.16 111	0.14 125

aanet-new-14k	0.36 115	0.24 159	0.83 389	0.46 187	0.22 42	0.46 115	0.33 160	0.66 96	0.61 191	0.39 119	0.48 121	0.29 42	0.64 332	0.41 32	0.29 93	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.21 339	0.14 125

Foundation-i1b	0.36 115	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 208	0.49 383	1.00 258	0.35 63	0.47 164	0.43 90	0.56 224	0.53 256	0.66 146	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.14 13	0.13 124	0.14 38	0.12 21

NLSM3	0.36 115	0.21 65	0.43 71	0.45 171	0.36 334	0.43 94	0.32 147	0.69 110	0.58 179	0.41 124	0.68 211	0.39 120	0.43 156	0.60 121	0.35 195	0.14 50	0.12 100	0.19 212	0.17 262	0.16 111	0.13 69

zero-FE	0.36 115	0.22 98	0.47 106	0.45 171	0.43 426	0.30 22	0.24 62	0.61 61	0.33 47	0.33 54	0.41 76	0.37 108	0.50 232	0.64 132	0.32 151	0.22 381	0.11 38	0.18 187	0.12 63	0.83 631	0.16 210

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 115	0.23 133	0.54 171	0.50 268	0.28 175	0.36 48	0.22 34	1.02 267	0.39 83	0.42 131	0.64 193	0.36 95	0.51 241	0.39 21	0.29 93	0.18 225	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.18 269

AIO_rvc	0.36 115	0.23 133	0.49 119	0.43 119	0.27 148	0.59 259	0.38 232	0.94 232	0.45 115	0.33 54	0.46 110	0.49 178	0.22 17	0.84 218	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.13 69

HUF	0.36 115	0.23 133	0.52 150	0.40 73	0.22 42	0.54 218	0.47 358	0.82 178	0.43 103	0.36 82	0.43 90	0.50 184	0.42 147	0.64 132	0.29 93	0.17 176	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.14 125

MaDis-Stereo	0.36 115	0.25 193	0.58 215	0.44 153	0.34 315	0.30 22	0.30 119	0.72 122	0.50 139	0.37 93	0.36 54	0.58 234	0.49 223	0.52 85	0.36 207	0.19 273	0.16 357	0.19 212	0.15 187	0.18 197	0.14 125

UniTT-Stereo	0.36 115	0.23 133	0.59 221	0.48 235	0.36 334	0.40 68	0.32 147	0.53 25	0.49 132	0.54 208	0.55 165	0.36 95	0.31 70	0.58 108	0.51 345	0.20 315	0.15 318	0.17 145	0.15 187	0.19 247	0.15 170

Foundation-i1a	0.37 125	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 190	0.47 358	1.01 265	0.42 98	0.51 197	0.44 99	0.57 228	0.57 290	0.78 193	0.29 93	0.15 79	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.13 69

DDF-Stereo	0.37 125	0.22 98	0.47 106	0.48 235	0.42 414	0.31 26	0.24 62	0.53 25	0.33 47	0.33 54	0.40 69	0.37 108	0.48 206	0.91 241	0.32 151	0.23 408	0.11 38	0.18 187	0.12 63	0.86 633	0.16 210

IGEV-RUCA	0.37 125	0.23 133	0.48 111	0.49 257	0.36 334	0.60 266	0.23 47	0.64 78	0.49 132	0.39 119	0.49 131	0.44 143	0.31 70	0.85 224	0.30 112	0.24 426	0.13 197	0.16 96	0.12 63	0.20 294	0.19 313

Pointernet	0.37 125	0.20 38	0.57 208	0.43 119	0.28 175	0.51 190	0.27 92	0.93 226	0.61 191	0.47 164	0.63 188	0.49 178	0.38 126	0.49 74	0.33 169	0.17 176	0.13 197	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

AIO-Stereo	0.37 125	0.25 193	0.51 140	0.47 203	0.23 54	0.45 109	0.39 249	1.07 301	0.52 156	0.41 124	0.48 121	0.52 196	0.25 24	0.72 166	0.30 112	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

AEACV	0.37 125	0.24 159	0.52 150	0.47 203	0.51 483	0.37 51	0.38 232	0.65 88	0.53 163	0.42 131	0.56 168	0.46 155	0.60 306	0.53 87	0.30 112	0.16 118	0.13 197	0.18 187	0.15 187	0.17 154	0.14 125

EGLCR-Stereo	0.37 125	0.22 98	0.51 140	0.43 119	0.26 118	0.44 105	0.22 34	0.99 254	0.48 129	0.42 131	0.42 78	0.67 270	0.29 52	0.86 228	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.19 212	0.17 262	0.17 154	0.15 170

DF	0.38 132	0.22 98	0.60 224	0.46 187	0.26 118	0.46 115	0.31 131	0.84 189	0.47 125	0.43 138	0.66 201	0.58 234	0.31 70	0.79 198	0.30 112	0.18 225	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.15 170

VMStereo-Base	0.38 132	0.23 133	0.44 76	0.36 18	0.22 42	0.39 60	0.34 174	0.70 115	0.86 284	0.43 138	0.69 216	0.60 245	0.33 87	0.73 171	0.35 195	0.17 176	0.14 256	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.17 242

BStereo	0.38 132	0.25 193	1.42 559	0.42 103	0.28 175	0.55 231	0.39 249	0.55 34	0.52 156	0.36 82	0.35 51	0.37 108	0.29 52	0.64 132	0.38 230	0.13 26	0.14 256	0.15 46	0.19 311	0.15 75	0.16 210

MSCF	0.38 132	0.25 193	0.52 150	0.47 203	0.25 100	0.62 281	0.37 224	0.81 170	0.47 125	0.50 190	0.71 224	0.32 64	0.65 340	0.54 90	0.28 82	0.19 273	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.17 154	0.14 125

castereo++	0.38 132	0.23 133	0.41 56	0.43 119	0.31 250	0.97 464	0.22 34	0.86 193	0.58 179	0.32 48	0.44 99	0.51 188	0.39 130	0.93 251	0.24 14	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.12 63	0.14 38	0.14 125

fffft	0.38 132	0.23 133	0.51 140	0.44 153	0.32 272	0.43 94	0.48 371	0.76 140	0.36 66	0.44 144	0.34 47	0.38 117	0.31 70	1.31 363	0.32 151	0.14 50	0.11 38	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.16 210
1: 1. 1
RSM++	0.38 132	0.24 159	0.51 140	0.47 203	0.26 118	0.50 170	0.41 281	0.79 154	0.45 115	0.37 93	0.45 105	0.60 245	0.35 106	1.02 285	0.30 112	0.15 79	0.13 197	0.17 145	0.14 163	0.18 197	0.13 69

aanet-new	0.39 139	0.25 193	0.54 171	0.47 203	0.37 354	0.74 356	0.28 99	0.62 64	0.34 56	0.37 93	0.50 134	0.36 95	0.74 366	0.98 269	0.30 112	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.13 124	0.19 247	0.14 125

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 139	0.52 543	1.32 543	0.44 153	0.38 376	0.38 55	0.23 47	0.95 237	0.41 93	0.36 82	0.43 90	0.41 131	0.42 147	0.45 48	0.29 93	0.14 50	0.13 197	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.14 125

Selective-IGEV-i32	0.39 139	0.24 159	0.50 130	0.44 153	0.25 100	0.46 115	0.33 160	1.25 368	0.40 87	0.35 73	0.45 105	0.52 196	0.30 61	1.07 301	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

FlowAnything_test	0.39 139	0.26 221	0.61 229	0.59 435	0.33 294	0.62 281	0.36 199	0.62 64	0.40 87	0.45 152	0.36 54	0.45 151	0.37 121	0.53 87	0.48 324	0.24 426	0.18 414	0.28 490	0.33 572	0.21 339	0.19 313

water-stereo	0.39 139	0.20 38	0.48 111	0.44 153	0.27 148	0.50 170	0.26 82	0.92 217	0.51 149	0.53 202	0.78 244	0.55 213	0.49 223	0.42 39	0.42 270	0.16 118	0.15 318	0.17 145	0.15 187	0.16 111	0.15 170

SMoEStereo_RVC	0.39 139	0.25 193	0.50 130	0.45 171	0.30 222	0.61 272	0.36 199	0.72 122	0.45 115	0.46 159	0.43 90	0.42 134	0.35 106	1.39 393	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.20 265	0.15 187	0.16 111	0.15 170

ours_stereo	0.39 139	0.28 279	0.51 140	0.46 187	0.30 222	0.40 68	0.44 322	0.73 128	0.56 173	0.35 73	0.56 168	0.46 155	0.33 87	1.11 313	0.32 151	0.16 118	0.13 197	0.19 212	0.15 187	0.19 247	0.14 125

GCAP-BAT	0.39 139	0.22 98	0.65 253	0.43 119	0.35 319	0.34 35	0.37 224	0.83 183	0.67 221	0.48 173	0.56 168	0.55 213	0.38 126	0.74 180	0.31 139	0.17 176	0.13 197	0.18 187	0.14 163	0.15 75	0.15 170

RSM	0.39 139	0.24 159	0.49 119	0.46 187	0.26 118	0.47 129	0.40 264	0.92 217	0.44 111	0.41 124	0.42 78	0.65 263	0.33 87	1.07 301	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.17 154	0.13 69

trnet	0.39 139	0.21 65	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 208	0.29 109	0.78 147	1.12 407	0.59 229	0.71 224	0.53 203	0.42 147	0.54 90	0.34 184	0.18 225	0.13 197	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.13 69

GCAPDPT-zeroshot	0.39 139	0.22 98	0.65 253	0.43 119	0.35 319	0.34 35	0.37 224	0.83 183	0.67 221	0.48 173	0.56 168	0.55 213	0.38 126	0.74 180	0.31 139	0.17 176	0.13 197	0.18 187	0.14 163	0.15 75	0.15 170

Selective-IGEV	0.39 139	0.24 159	0.50 130	0.44 153	0.25 100	0.46 115	0.33 160	1.25 368	0.40 87	0.35 73	0.45 105	0.52 196	0.30 61	1.07 301	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

GLC_STEREO	0.39 139	0.25 193	0.41 56	0.54 357	0.23 54	0.48 138	0.30 119	0.73 128	0.58 179	0.52 201	0.73 230	0.51 188	0.31 70	0.64 132	0.42 270	0.17 176	0.20 452	0.23 381	0.19 311	0.21 339	0.17 242

CREStereo	0.39 139	0.21 65	0.38 29	0.34 5	0.22 42	0.53 208	0.29 109	0.77 144	1.11 403	0.58 221	0.71 224	0.51 188	0.41 139	0.54 90	0.34 184	0.18 225	0.13 197	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.14 125
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
Foundation-i1	0.40 153	0.19 22	0.36 9	0.42 103	0.32 272	0.54 218	0.48 371	1.18 337	0.52 156	0.54 208	0.54 164	0.58 234	0.49 223	0.65 143	0.32 151	0.16 118	0.13 197	0.15 46	0.14 163	0.14 38	0.13 69

GASTEREO	0.40 153	0.25 193	0.51 140	0.48 235	0.25 100	0.65 305	0.36 199	0.81 170	0.49 132	0.51 197	0.82 256	0.30 51	0.66 343	0.62 128	0.28 82	0.19 273	0.12 100	0.16 96	0.14 163	0.16 111	0.14 125

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 153	0.67 589	0.42 65	0.64 492	0.29 198	0.48 138	0.25 69	0.85 191	0.44 111	0.38 108	0.36 54	0.30 51	0.70 354	1.15 323	0.29 93	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.18 197	0.12 21

mms	0.40 153	0.27 253	0.52 150	0.46 187	0.32 272	0.43 94	0.46 350	0.70 115	0.46 121	0.35 73	0.58 176	0.44 143	0.30 61	1.36 382	0.33 169	0.16 118	0.13 197	0.18 187	0.15 187	0.19 247	0.15 170

MoCha-V2	0.40 153	0.20 38	0.49 119	0.50 268	0.21 24	0.44 105	0.33 160	0.93 226	0.53 163	0.53 202	0.53 152	0.42 134	0.58 301	1.09 307	0.27 66	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.15 170

IGEV++	0.40 153	0.22 98	0.51 140	0.52 321	0.29 198	0.45 109	0.25 69	1.65 468	0.46 121	0.37 93	0.57 173	0.46 155	0.45 173	0.50 80	0.38 230	0.19 273	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.15 170

GCAP-Stereo	0.40 153	0.28 279	0.68 274	0.47 203	0.25 100	0.53 208	0.32 147	0.82 178	0.58 179	0.65 241	0.69 216	0.58 234	0.42 147	0.47 67	0.29 93	0.17 176	0.14 256	0.17 145	0.13 124	0.17 154	0.14 125

LoS	0.40 153	0.21 65	0.44 76	0.37 32	0.22 42	0.50 170	0.40 264	1.00 258	0.94 317	0.48 173	0.66 201	0.48 169	0.40 135	0.60 121	0.37 218	0.18 225	0.14 256	0.16 96	0.11 12	0.14 38	0.14 125
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 153	0.31 371	0.73 321	0.58 422	0.27 148	0.26 11	0.33 160	0.95 237	0.81 270	0.42 131	0.47 114	0.65 263	0.47 192	0.39 21	0.34 184	0.18 225	0.15 318	0.16 96	0.14 163	0.19 247	0.16 210
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
GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 162	0.19 22	0.84 393	0.40 73	0.28 175	0.46 115	0.28 99	0.78 147	0.37 73	0.34 63	0.51 140	0.39 120	0.48 206	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	1.46 656

Replicate-Monster	0.41 162	0.26 221	2.03 610	0.36 18	0.21 24	0.46 115	0.23 47	0.67 104	0.48 129	0.42 131	0.27 21	0.31 55	0.30 61	0.98 269	0.24 14	0.14 50	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.28 482

depthmonostereo	0.41 162	0.23 133	0.53 159	0.47 203	0.23 54	0.61 272	0.35 184	1.00 258	0.76 254	0.48 173	0.65 200	0.47 162	0.49 223	0.67 150	0.37 218	0.16 118	0.15 318	0.16 96	0.14 163	0.16 111	0.15 170

castereo	0.41 162	0.22 98	0.46 103	0.44 153	0.30 222	0.61 272	0.56 443	0.97 248	0.80 267	0.38 108	0.69 216	0.45 151	0.69 349	0.51 83	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.12 21

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 162	0.19 22	0.83 389	0.40 73	0.28 175	0.46 115	0.28 99	0.78 147	0.37 73	0.34 63	0.51 140	0.39 120	0.48 206	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	1.46 656

CASnet	0.41 162	0.25 193	0.48 111	0.50 268	0.20 16	0.50 170	0.36 199	0.81 170	0.80 267	0.83 283	0.68 211	0.48 169	0.31 70	0.54 90	0.32 151	0.18 225	0.12 100	0.27 475	0.22 423	0.23 393	0.14 125
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DN	0.42 168	0.24 159	0.49 119	0.47 203	0.41 408	0.58 248	0.32 147	0.81 170	0.84 280	0.45 152	0.52 145	0.77 298	0.35 106	0.64 132	0.33 169	0.24 426	0.17 389	0.19 212	0.16 233	0.20 294	0.21 368

fffy	0.42 168	0.27 253	0.57 208	0.46 187	0.29 198	0.48 138	0.35 184	0.91 214	0.55 170	0.40 121	0.58 176	0.55 213	0.41 139	1.26 350	0.36 207	0.15 79	0.13 197	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.14 125

WCG-NET	0.42 168	0.21 65	0.54 171	0.40 73	0.25 100	0.47 129	0.32 147	0.73 128	1.15 434	0.76 259	0.73 230	0.58 234	0.45 173	0.60 121	0.34 184	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.14 163	0.15 75	0.13 69

Occ-G	0.42 168	0.21 65	0.48 111	0.41 89	0.26 118	0.42 85	0.62 479	0.77 144	0.49 132	0.43 138	0.66 201	1.02 407	0.46 181	0.78 193	0.41 259	0.16 118	0.13 197	0.18 187	0.13 124	0.16 111	0.16 210

MGS-Stereo	0.42 168	0.26 221	0.58 215	0.44 153	0.28 175	0.50 170	0.34 174	0.57 45	0.83 276	0.46 159	1.31 448	0.52 196	0.33 87	0.65 143	0.36 207	0.19 273	0.16 357	0.18 187	0.15 187	0.17 154	0.16 210

LoS_RVC	0.42 168	0.26 221	0.40 49	0.44 153	0.82 606	0.51 190	0.44 322	0.64 78	0.41 93	0.44 144	0.78 244	0.44 143	0.47 192	0.56 99	0.36 207	0.13 26	0.12 100	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.84 638

test_xeample3	0.42 168	0.28 279	0.69 286	0.43 119	0.33 294	0.56 240	0.38 232	0.79 154	0.45 115	0.53 202	0.46 110	0.44 143	0.44 167	1.38 388	0.31 139	0.18 225	0.14 256	0.19 212	0.15 187	0.17 154	0.16 210

PSi22	0.43 175	0.25 193	0.45 91	0.45 171	0.24 75	0.46 115	0.22 34	0.63 71	0.99 343	0.45 152	0.64 193	0.80 308	0.52 248	1.44 406	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.19 247	0.15 170

DA	0.43 175	0.23 133	0.49 119	0.50 268	0.25 100	1.08 489	0.44 322	1.18 337	0.58 179	0.46 159	0.64 193	0.54 208	0.47 192	0.46 56	0.32 151	0.19 273	0.13 197	0.19 212	0.13 124	0.18 197	0.14 125

GGEV	0.43 175	0.23 133	0.49 119	0.50 268	0.25 100	1.08 489	0.44 322	1.18 337	0.58 179	0.46 159	0.64 193	0.54 208	0.47 192	0.46 56	0.32 151	0.19 273	0.13 197	0.19 212	0.13 124	0.18 197	0.14 125

DilatedVolume-Stereo	0.43 175	0.21 65	0.55 186	0.43 119	0.32 272	0.72 346	0.29 109	0.80 163	0.51 149	0.77 264	0.73 230	0.48 169	0.40 135	1.13 320	0.39 241	0.15 79	0.14 256	0.15 46	0.14 163	0.16 111	0.14 125

MM-Stereo_test2	0.43 175	0.24 159	0.67 270	0.51 300	0.32 272	0.55 231	0.45 342	0.97 248	0.77 258	0.59 229	0.51 140	0.49 178	0.42 147	0.80 201	0.30 112	0.15 79	0.13 197	0.18 187	0.14 163	0.19 247	0.14 125

SCV_C0	0.43 175	0.26 221	0.65 253	0.43 119	0.29 198	0.47 129	0.31 131	1.34 384	0.73 243	0.38 108	0.49 131	0.54 208	0.29 52	1.24 346	0.30 112	0.17 176	0.13 197	0.16 96	0.13 124	0.20 294	0.15 170

ff7	0.43 175	0.27 253	0.56 195	0.44 153	0.33 294	0.50 170	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 206	1.38 388	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

ffff	0.43 175	0.27 253	0.56 195	0.44 153	0.33 294	0.50 170	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 206	1.38 388	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

11t	0.43 175	0.27 253	0.56 195	0.44 153	0.33 294	0.50 170	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 206	1.38 388	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

anonymousdsp	0.43 175	0.27 253	0.53 159	0.44 153	0.32 272	0.50 170	0.42 286	0.89 205	0.51 149	0.49 181	0.53 152	0.47 162	0.47 192	1.33 371	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

ProNet	0.43 175	0.28 279	0.58 215	0.43 119	0.30 222	0.56 240	0.52 403	1.00 258	0.58 179	0.44 144	0.49 131	0.43 137	0.43 156	1.28 355	0.36 207	0.15 79	0.13 197	0.19 212	0.16 233	0.17 154	0.16 210

MC-Stereo	0.43 175	0.23 133	0.48 111	0.51 300	0.28 175	0.39 60	0.32 147	0.88 204	0.68 227	0.60 232	0.84 259	0.56 224	0.61 316	1.03 286	0.31 139	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.15 187	0.16 111	0.13 69

ccc-4	0.43 175	0.27 253	0.56 195	0.44 153	0.33 294	0.50 170	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 206	1.38 388	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269

IGEV-Stereo	0.43 175	0.27 253	0.54 171	0.45 171	0.32 272	0.50 170	0.42 286	0.90 213	0.51 149	0.49 181	0.53 152	0.47 162	0.47 192	1.32 367	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.15 187	0.18 197	0.18 269
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 189	1.50 658	1.55 579	0.37 32	0.33 294	0.41 75	0.26 82	0.79 154	0.35 63	0.34 63	0.46 110	0.41 131	0.41 139	0.45 48	0.24 14	0.15 79	0.13 197	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.18 269

Reg-Stereo(zero)	0.44 189	0.22 98	0.45 91	0.43 119	0.23 54	0.38 55	0.25 69	0.76 140	1.08 386	0.90 298	0.78 244	0.90 356	0.47 192	0.70 158	0.36 207	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.15 170

rvit_stereo_0081_aga	0.44 189	0.34 435	0.73 321	0.51 300	0.41 408	0.50 170	0.40 264	0.81 170	0.57 175	0.58 221	0.56 168	0.53 203	0.43 156	0.66 146	0.40 249	0.26 477	0.21 476	0.22 340	0.20 348	0.26 434	0.18 269

rvit_stereo_0081	0.44 189	0.33 410	0.64 246	0.54 357	0.35 319	0.41 75	0.44 322	0.66 96	0.95 319	0.48 173	0.52 145	0.50 184	0.46 181	0.82 211	0.44 283	0.25 454	0.20 452	0.22 340	0.19 311	0.25 421	0.17 242

rvit_stereo_0082	0.44 189	0.33 410	0.64 246	0.54 357	0.35 319	0.41 75	0.44 322	0.66 96	0.95 319	0.48 173	0.52 145	0.50 184	0.46 181	0.82 211	0.44 283	0.25 454	0.20 452	0.22 340	0.19 311	0.25 421	0.17 242

rvit_stereo_0080	0.44 189	0.32 387	0.71 303	0.47 203	0.36 334	0.42 85	0.55 435	0.82 178	0.68 227	0.50 190	0.60 179	0.55 213	0.47 192	0.59 109	0.44 283	0.26 477	0.21 476	0.20 265	0.20 348	0.31 497	0.19 313

whm_eth	0.44 189	0.32 387	0.71 303	0.47 203	0.36 334	0.42 85	0.55 435	0.82 178	0.68 227	0.50 190	0.60 179	0.55 213	0.47 192	0.59 109	0.44 283	0.26 477	0.21 476	0.20 265	0.20 348	0.31 497	0.19 313

CroCo-Stereo Lap2	0.44 189	0.34 435	0.77 360	0.61 462	0.79 597	0.28 17	0.35 184	0.75 137	0.71 237	0.38 108	0.50 134	0.72 286	0.55 271	0.57 104	0.47 319	0.17 176	0.18 414	0.19 212	0.16 233	0.21 339	0.20 347

TANstereo	0.44 189	0.21 65	0.44 76	0.41 89	0.21 24	0.65 305	0.26 82	0.79 154	0.83 276	0.93 305	0.98 296	0.51 188	0.46 181	0.54 90	0.35 195	0.18 225	0.24 520	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.26 459

RT-Monster	0.45 198	0.23 133	0.47 106	0.44 153	0.40 398	0.51 190	0.25 69	0.87 195	1.01 352	0.87 294	0.86 263	0.68 272	0.41 139	0.67 150	0.40 249	0.16 118	0.14 256	0.15 46	0.13 124	0.14 38	0.17 242

Wave_Phase_stereo	0.45 198	0.25 193	1.42 559	0.42 103	0.28 175	1.78 592	0.39 249	0.72 122	0.52 156	0.36 82	0.35 51	0.37 108	0.29 52	0.64 132	0.38 230	0.13 26	0.14 256	0.15 46	0.19 311	0.15 75	0.16 210

HART	0.45 198	0.22 98	0.54 171	0.50 268	0.26 118	0.41 75	0.29 109	1.03 272	0.50 139	0.58 221	1.45 499	0.61 250	0.35 106	1.08 306	0.30 112	0.15 79	0.13 197	0.19 212	0.14 163	0.19 247	0.14 125

StereoAnything_RVC	0.45 198	1.43 652	0.48 111	0.35 11	0.20 16	0.26 11	0.21 25	0.43 7	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 117	1.27 353	0.22 1	0.21 350	0.11 38	0.14 13	0.10 2	2.37 662	0.11 3

tt45	0.45 198	0.23 133	0.46 103	0.45 171	0.33 294	0.79 388	0.32 147	0.78 147	0.41 93	0.51 197	0.44 99	0.49 178	0.37 121	2.14 508	0.34 184	0.16 118	0.13 197	0.19 212	0.16 233	0.17 154	0.18 269

IGEV-Stereo+	0.45 198	0.21 65	0.43 71	0.41 89	0.39 387	0.15 1	0.19 7	0.44 8	0.36 66	0.26 11	0.25 12	0.31 55	0.41 139	1.43 402	0.30 112	0.17 176	0.12 100	0.15 46	0.11 12	1.16 647	1.70 662

WCG-NET（raft）	0.45 198	0.21 65	0.55 186	0.40 73	0.24 75	0.50 170	0.36 199	0.73 128	1.09 394	0.71 252	0.76 239	0.92 367	0.51 241	0.84 218	0.34 184	0.16 118	0.12 100	0.15 46	0.14 163	0.14 38	0.14 125

MIF-Stereo (partial)	0.45 198	0.25 193	0.70 292	0.50 268	0.52 495	0.35 43	0.26 82	0.91 214	0.59 188	0.45 152	0.71 224	0.51 188	0.51 241	1.11 313	0.45 298	0.20 315	0.16 357	0.23 381	0.20 348	0.24 408	0.18 269

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 206	1.22 642	2.46 629	0.39 60	0.30 222	0.29 19	0.28 99	0.81 170	0.34 56	0.33 54	0.47 114	0.38 117	0.44 167	0.37 11	0.25 35	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.16 111	0.16 210

SCV	0.46 206	0.26 221	0.55 186	0.47 203	0.25 100	0.39 60	0.38 232	1.98 571	0.60 190	0.35 73	0.48 121	0.55 213	0.36 117	1.28 355	0.32 151	0.24 426	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.14 125

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 206	0.36 465	0.71 303	0.47 203	0.36 334	0.67 319	0.35 184	0.78 147	1.12 407	0.61 233	0.62 185	0.39 120	0.39 130	0.71 162	0.39 241	0.20 315	0.17 389	0.22 340	0.18 286	0.23 393	0.19 313

IGEVStereo-DCA	0.46 206	0.28 279	0.56 195	0.43 119	0.33 294	0.49 155	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.47 164	0.48 121	0.48 169	0.46 181	2.03 498	0.30 112	0.19 273	0.14 256	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.18 269

rrr	0.46 206	0.28 279	0.73 321	0.43 119	0.33 294	0.49 155	0.38 232	0.76 140	0.50 139	0.47 164	0.48 121	0.48 169	0.46 181	2.03 498	0.30 112	0.19 273	0.14 256	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.16 210

plain	0.46 206	0.27 253	1.01 472	0.50 268	0.40 398	0.35 43	0.37 224	0.87 195	0.56 173	0.43 138	0.76 239	0.42 134	0.40 135	1.13 320	0.45 298	0.21 350	0.15 318	0.24 401	0.19 311	0.24 408	0.16 210

XX-TBD	0.46 206	0.70 597	0.35 7	0.79 585	0.25 100	0.58 248	0.26 82	0.69 110	1.27 503	0.76 259	1.00 302	0.45 151	0.33 87	0.47 67	0.37 218	0.19 273	0.15 318	0.15 46	0.11 12	0.17 154	0.14 125

PMTNet	0.46 206	0.21 65	0.38 29	0.37 32	0.23 54	0.71 343	0.27 92	0.74 134	1.04 365	0.64 239	0.70 221	0.55 213	0.47 192	0.86 228	0.35 195	1.00 647	0.13 197	0.15 46	0.10 2	0.15 75	0.13 69

rvit_stereo_0083	0.47 214	0.33 410	0.81 380	0.56 398	0.36 334	0.50 170	0.44 322	0.68 107	0.95 319	0.49 181	0.57 173	0.55 213	0.49 223	0.88 233	0.46 312	0.25 454	0.25 529	0.24 401	0.20 348	0.24 408	0.17 242

rvit_stereo_ft	0.47 214	0.35 455	0.87 412	0.67 524	0.42 414	0.40 68	0.59 467	0.81 170	0.74 244	0.46 159	0.55 165	0.57 228	0.49 223	0.65 143	0.50 340	0.25 454	0.17 389	0.22 340	0.22 423	0.24 408	0.17 242

RAFT-Stereo-weight	0.47 214	0.24 159	0.53 159	0.48 235	0.27 148	0.60 266	0.35 184	1.02 267	1.07 380	0.99 326	0.78 244	0.76 296	0.28 48	0.76 183	0.36 207	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.15 187	0.16 111	0.15 170

CAS++	0.47 214	0.31 371	0.56 195	0.47 203	0.32 272	0.42 85	0.28 99	1.76 502	0.72 239	0.71 252	0.72 228	0.37 108	0.28 48	0.69 154	0.33 169	0.27 493	0.22 498	0.26 459	0.21 394	0.29 478	0.19 313
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
iRaftStereo_RVC	0.47 214	0.26 221	0.64 246	0.50 268	0.29 198	0.53 208	0.33 160	1.05 286	0.77 258	0.84 286	1.00 302	0.55 213	0.37 121	0.81 207	0.40 249	0.17 176	0.12 100	0.22 340	0.20 348	0.19 247	0.15 170

CREStereo++_RVC	0.47 214	0.21 65	0.38 29	0.45 171	0.38 376	0.45 109	0.25 69	0.75 137	1.29 513	0.80 272	1.21 408	0.47 162	0.37 121	0.53 87	0.44 283	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.80 648	0.18 197	0.11 3
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
WQFJA1	0.48 220	0.27 253	0.53 159	0.46 187	0.85 611	0.79 388	0.39 249	1.11 317	0.75 245	0.50 190	0.52 145	0.53 203	0.50 232	0.71 162	0.65 409	0.17 176	0.21 476	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.16 210

NLMM	0.48 220	0.27 253	0.53 159	0.46 187	0.85 611	0.79 388	0.39 249	1.12 320	0.75 245	0.50 190	0.52 145	0.53 203	0.50 232	0.72 166	0.65 409	0.17 176	0.21 476	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.16 210

xyz-stereo-finetune	0.48 220	0.25 193	0.54 171	0.42 103	0.23 54	0.80 397	0.42 286	0.80 163	0.80 267	0.61 233	0.62 185	0.54 208	0.43 156	1.70 458	0.58 381	0.15 79	0.15 318	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.15 170

999	0.48 220	0.22 98	0.49 119	0.48 235	0.34 315	0.75 362	0.31 131	0.85 191	0.55 170	0.37 93	0.48 121	0.50 184	0.36 117	2.45 535	0.39 241	0.16 118	0.13 197	0.18 187	0.15 187	0.16 111	0.19 313

model_zeroshot	0.48 220	0.29 314	0.86 400	0.51 300	0.36 334	0.69 332	0.37 224	1.12 320	0.62 194	0.85 291	0.84 259	0.66 267	0.37 121	0.73 171	0.34 184	0.20 315	0.16 357	0.19 212	0.16 233	0.17 154	0.16 210

MyStereo07	0.48 220	0.29 314	0.50 130	0.55 382	0.45 442	0.59 259	0.79 531	1.05 286	0.51 149	0.48 173	0.53 152	0.43 137	0.55 271	1.30 361	0.34 184	0.17 176	0.16 357	0.24 401	0.20 348	0.23 393	0.20 347

4D-IteraStereo	0.48 220	0.24 159	0.76 352	0.50 268	0.44 435	0.66 314	0.31 131	0.87 195	1.02 356	1.03 345	0.72 228	0.78 302	0.32 80	0.64 132	0.37 218	0.17 176	0.11 38	0.23 381	0.19 311	0.19 247	0.13 69

CES	0.48 220	0.20 38	0.37 15	0.39 60	1.39 654	0.55 231	0.35 184	0.98 252	0.66 219	0.44 144	0.66 201	0.35 92	0.27 43	0.56 99	0.33 169	0.15 79	0.13 197	0.15 46	0.10 2	0.19 247	1.46 656

NLSM1	0.49 228	0.25 193	0.55 186	0.48 235	1.08 634	0.83 414	0.31 131	0.83 183	0.66 219	0.51 197	0.76 239	0.47 162	0.48 206	0.98 269	0.55 370	0.18 225	0.19 432	0.21 304	0.18 286	0.20 294	0.15 170

FE-Mocha	0.49 228	0.30 336	0.87 412	0.48 235	0.36 334	0.45 109	0.22 34	1.58 450	0.49 132	1.00 331	1.09 347	0.74 289	0.41 139	0.55 96	0.30 112	0.18 225	0.12 100	0.21 304	0.20 348	0.17 154	0.15 170

MM-Stereo_test1	0.49 228	0.24 159	0.56 195	0.51 300	0.30 222	0.50 170	0.54 417	0.91 214	1.03 360	0.84 286	0.69 216	0.54 208	0.60 306	1.16 327	0.33 169	0.18 225	0.16 357	0.20 265	0.17 262	0.19 247	0.15 170

AE-Stereo	0.49 228	0.27 253	0.67 270	0.60 447	0.39 387	0.67 319	0.46 350	1.18 337	1.09 394	0.47 164	0.75 237	0.69 278	0.47 192	0.59 109	0.40 249	0.16 118	0.15 318	0.21 304	0.20 348	0.19 247	0.15 170

sCroCo_RVC	0.49 228	0.40 491	1.02 479	0.65 506	0.60 535	0.52 197	0.40 264	0.83 183	0.61 191	0.44 144	0.74 235	0.49 178	0.50 232	0.63 131	0.48 324	0.26 477	0.27 543	0.23 381	0.22 423	0.29 478	0.25 435

MM-Stereo_test3	0.50 233	0.24 159	0.54 171	0.54 357	0.74 579	0.49 155	0.53 411	1.09 308	1.05 370	0.62 236	0.95 283	0.61 250	0.42 147	0.77 186	0.38 230	0.20 315	0.17 389	0.20 265	0.16 233	0.18 197	0.18 269

RCA-Stereo	0.50 233	0.23 133	0.58 215	0.48 235	0.33 294	0.55 231	0.45 342	0.97 248	1.38 555	0.68 246	1.05 331	0.63 257	0.80 398	0.59 109	0.32 151	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.16 111	0.14 125

WQFJX	0.51 235	0.27 253	0.52 150	0.46 187	0.87 617	0.75 362	0.39 249	1.29 376	0.77 258	0.53 202	0.52 145	0.55 213	0.55 271	0.95 257	0.60 392	0.17 176	0.19 432	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.18 269

knoymous	0.51 235	0.29 314	0.47 106	0.43 119	0.30 222	0.55 231	0.55 435	1.02 267	0.77 258	0.98 323	0.85 261	0.94 372	0.56 278	0.85 224	0.45 298	0.20 315	0.14 256	0.26 459	0.14 163	0.23 393	0.23 408

Lsterematch	0.52 237	0.24 159	0.64 246	0.45 171	0.25 100	0.71 343	0.31 131	0.81 170	1.05 370	0.96 314	1.28 437	0.69 278	0.48 206	0.84 218	0.66 415	0.21 350	0.12 100	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.19 313

NLCSM	0.52 237	0.28 279	0.55 186	0.52 321	0.74 579	0.72 346	0.46 350	0.96 245	0.65 216	0.63 237	0.51 140	0.48 169	0.61 316	1.32 367	0.70 428	0.19 273	0.20 452	0.21 304	0.18 286	0.22 365	0.20 347

tg	0.52 237	0.24 159	0.61 229	0.49 257	0.30 222	0.90 433	0.29 109	1.07 301	0.83 276	0.83 283	1.02 315	0.62 254	0.43 156	1.35 377	0.41 259	0.17 176	0.12 100	0.22 340	0.20 348	0.17 154	0.15 170

11t1	0.52 237	0.28 279	0.68 274	0.51 300	0.28 175	0.83 414	0.39 249	1.22 360	0.63 197	0.84 286	0.74 235	0.68 272	0.68 345	0.91 241	0.57 377	0.21 350	0.18 414	0.19 212	0.16 233	0.20 294	0.21 368

LL-Strereo2	0.52 237	0.33 410	0.69 286	0.52 321	0.37 354	0.70 339	0.30 119	1.13 324	0.67 221	0.94 310	0.78 244	0.91 359	0.42 147	1.05 295	0.42 270	0.17 176	0.16 357	0.29 501	0.25 474	0.21 339	0.16 210

Selective-RAFT	0.52 237	0.28 279	0.79 373	0.55 382	0.27 148	0.91 437	0.33 160	0.80 163	0.88 293	0.58 221	0.63 188	0.81 313	0.77 380	1.29 359	0.48 324	0.19 273	0.14 256	0.17 145	0.15 187	0.19 247	0.17 242

HUI-Stereo	0.52 237	0.30 336	0.73 321	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.30 119	1.04 278	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	0.79 198	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

test-1	0.52 237	0.26 221	1.04 487	0.56 398	0.32 272	0.61 272	0.38 232	1.10 311	0.91 305	0.78 267	1.01 307	0.77 298	0.52 248	0.60 121	0.42 270	0.17 176	0.14 256	0.20 265	0.17 262	0.20 294	0.23 408

rafts_anoy	0.52 237	0.29 314	0.59 221	0.59 435	0.50 471	0.53 208	0.40 264	1.11 317	1.03 360	0.84 286	0.83 257	0.68 272	0.54 263	0.72 166	0.51 345	0.19 273	0.14 256	0.24 401	0.26 492	0.21 339	0.18 269

s12784h	0.52 237	0.20 38	0.38 29	0.41 89	0.19 9	0.96 460	0.34 174	1.17 332	1.25 492	0.81 277	0.90 274	0.63 257	0.50 232	1.45 407	0.42 270	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.11 12	0.18 197	0.11 3

raftrobust	0.52 237	0.25 193	0.56 195	0.65 506	0.52 495	0.49 155	0.34 174	0.98 252	0.91 305	1.30 484	0.87 268	0.63 257	0.81 402	0.78 193	0.41 259	0.19 273	0.15 318	0.16 96	0.14 163	0.15 75	0.16 210

Gwc-CoAtRS	0.52 237	0.24 159	0.68 274	0.48 235	0.29 198	0.64 289	0.25 69	1.16 330	1.08 386	1.01 337	1.00 302	1.12 443	0.56 278	0.69 154	0.37 218	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.15 187	0.15 75	0.15 170

IGEV-FE	0.53 249	0.30 336	0.99 462	0.56 398	0.35 319	0.41 75	0.32 147	1.37 389	0.63 197	1.00 331	1.09 347	0.94 372	0.41 139	0.83 213	0.39 241	0.18 225	0.12 100	0.19 212	0.18 286	0.19 247	0.17 242

rvit_0105_6	0.53 249	0.37 472	0.98 461	0.65 506	0.38 376	0.51 190	0.51 392	0.77 144	1.20 468	0.54 208	0.55 165	0.65 263	0.53 256	0.94 254	0.44 283	0.32 537	0.32 580	0.28 490	0.24 460	0.28 467	0.21 368

IGEV_Zeroshot_test	0.53 249	0.30 336	0.99 462	0.56 398	0.35 319	0.41 75	0.32 147	1.37 389	0.63 197	1.00 331	1.09 347	0.95 381	0.41 139	0.83 213	0.39 241	0.18 225	0.12 100	0.19 212	0.18 286	0.19 247	0.17 242

EKT-Stereo	0.53 249	0.30 336	0.73 321	0.58 422	0.60 535	0.51 190	0.48 371	0.94 232	0.90 300	0.71 252	0.88 270	0.77 298	0.43 156	1.07 301	0.40 249	0.22 381	0.16 357	0.21 304	0.18 286	0.20 294	0.22 388

Any-RAFT	0.53 249	0.24 159	0.47 106	0.47 203	0.27 148	1.00 472	0.25 69	1.58 450	1.05 370	0.85 291	0.99 298	1.06 418	0.47 192	0.70 158	0.32 151	0.18 225	0.13 197	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.16 210

anonymousdsp2	0.53 249	0.27 253	0.74 338	0.48 235	0.29 198	0.76 370	0.47 358	1.61 459	0.82 275	0.77 264	0.77 242	0.75 292	0.47 192	1.03 286	0.40 249	0.18 225	0.13 197	0.18 187	0.13 124	0.19 247	0.18 269

fff	0.53 249	0.24 159	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.48 138	0.36 199	1.07 301	1.25 492	1.10 368	1.02 315	0.57 228	1.06 519	0.73 171	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 313

test_4	0.53 249	0.22 98	0.56 195	0.54 357	0.32 272	0.64 289	0.39 249	0.80 163	0.62 194	0.92 304	1.87 586	0.68 272	0.42 147	1.16 327	0.37 218	0.15 79	0.13 197	0.20 265	0.22 423	0.20 294	0.15 170

GMOStereo	0.53 249	0.26 221	0.65 253	0.50 268	0.29 198	0.52 197	0.43 308	0.89 205	0.96 324	1.41 534	1.14 375	0.85 335	0.56 278	0.59 109	0.38 230	0.16 118	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.20 294	0.15 170

error version	0.53 249	0.26 221	0.65 253	0.50 268	0.29 198	0.52 197	0.43 308	0.89 205	0.96 324	1.41 534	1.14 375	0.85 335	0.56 278	0.59 109	0.38 230	0.16 118	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.20 294	0.15 170

test-v	0.53 249	0.26 221	0.65 253	0.50 268	0.29 198	0.52 197	0.43 308	0.89 205	0.96 324	1.41 534	1.14 375	0.85 335	0.56 278	0.59 109	0.38 230	0.16 118	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.20 294	0.15 170

test-2	0.53 249	0.26 221	0.65 253	0.50 268	0.29 198	0.52 197	0.43 308	0.89 205	0.96 324	1.41 534	1.14 375	0.85 335	0.56 278	0.59 109	0.38 230	0.16 118	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.20 294	0.15 170

raft+_RVC	0.53 249	0.26 221	0.54 171	0.60 447	0.47 459	0.54 218	0.54 417	1.27 371	0.99 343	0.76 259	1.03 325	0.70 282	0.56 278	0.93 251	0.47 319	0.18 225	0.14 256	0.19 212	0.18 286	0.18 197	0.15 170

csc	0.53 249	0.24 159	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.48 138	0.36 199	1.07 301	1.25 492	1.10 368	1.02 315	0.57 228	1.06 519	0.73 171	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 313

cscssc	0.53 249	0.24 159	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.48 138	0.36 199	1.07 301	1.25 492	1.10 368	1.02 315	0.57 228	1.06 519	0.73 171	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 313

FSD	0.54 264	0.52 543	0.65 253	0.62 473	0.50 471	0.54 218	0.58 458	0.65 88	0.53 163	0.54 208	0.52 145	0.56 224	0.52 248	0.57 104	0.55 370	0.51 616	0.47 633	0.50 610	0.49 619	0.50 591	0.49 592

1test111	0.54 264	0.31 371	0.50 130	0.54 357	0.26 118	1.18 512	0.51 392	1.42 401	0.78 262	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 440	0.88 233	0.59 384	0.20 315	0.12 100	0.25 440	0.15 187	0.22 365	0.21 368

RAFT-Test	0.54 264	0.25 193	0.64 246	0.47 203	0.30 222	0.97 464	0.27 92	1.24 366	0.81 270	0.96 314	1.12 366	1.28 485	0.48 206	0.71 162	0.36 207	0.17 176	0.13 197	0.17 145	0.14 163	0.16 111	0.16 210

DCANet-4	0.54 264	0.26 221	1.07 497	0.42 103	0.24 75	0.48 138	0.36 199	0.99 254	1.30 519	1.10 368	1.02 315	0.56 224	0.75 369	0.73 171	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 313

x	0.54 264	0.31 371	0.61 229	0.47 203	0.30 222	0.67 319	0.47 358	1.53 438	0.79 266	0.81 277	0.83 257	0.78 302	0.70 354	0.70 158	0.62 399	0.21 350	0.19 432	0.22 340	0.19 311	0.21 339	0.20 347

test-3	0.54 264	0.22 98	0.68 274	0.47 203	0.27 148	0.58 248	0.35 184	0.92 217	1.00 349	1.32 498	0.69 216	0.87 343	0.45 173	1.68 456	0.37 218	0.16 118	0.11 38	0.20 265	0.16 233	0.17 154	0.13 69

test_1	0.54 264	0.22 98	0.68 274	0.47 203	0.27 148	0.58 248	0.35 184	0.92 217	1.00 349	1.28 468	0.68 211	0.87 343	0.45 173	1.67 451	0.37 218	0.16 118	0.11 38	0.20 265	0.16 233	0.17 154	0.13 69

PSM-adaLoss	0.54 264	0.30 336	0.73 321	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.41 281	1.04 278	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.82 318	0.61 316	1.06 297	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

ROB_FTStereo_v2	0.54 264	0.30 336	0.73 321	0.50 268	0.27 148	0.64 289	0.42 286	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	1.12 317	0.46 312	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

ROB_FTStereo	0.54 264	0.30 336	0.73 321	0.50 268	0.27 148	0.64 289	0.25 69	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.95 283	0.82 318	0.61 316	1.15 323	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

cross-raft	0.54 264	0.25 193	0.61 229	0.52 321	0.29 198	0.68 326	0.37 224	1.46 414	0.76 254	1.01 337	1.06 333	1.28 485	0.46 181	0.71 162	0.35 195	0.15 79	0.12 100	0.18 187	0.16 233	0.19 247	0.14 125

RAFT-IKP	0.54 264	0.30 336	0.73 321	0.50 268	0.27 148	0.59 259	0.36 199	1.04 278	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.61 316	1.22 339	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

RALCasStereoNet	0.54 264	0.30 336	0.66 264	0.59 435	0.51 483	0.61 272	0.52 403	0.94 232	0.93 313	0.70 249	1.01 307	0.78 302	0.44 167	1.33 371	0.47 319	0.20 315	0.16 357	0.18 187	0.16 233	0.20 294	0.19 313

DCANet	0.54 264	0.24 159	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.49 155	0.36 199	1.05 286	1.30 519	1.12 376	1.03 325	0.58 234	0.92 453	0.81 207	0.52 352	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.19 313

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 264	0.25 193	0.68 274	0.43 119	0.24 75	0.40 68	0.34 174	1.04 278	1.09 394	1.32 498	1.60 541	0.80 308	0.68 345	0.67 150	0.39 241	0.13 26	0.10 9	0.18 187	0.17 262	0.17 154	0.13 69

CFNet-RSSM	0.54 264	0.24 159	0.70 292	0.48 235	0.28 175	0.60 266	0.27 92	1.49 420	1.14 422	1.06 350	0.93 280	1.08 425	0.54 263	0.70 158	0.35 195	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.15 187	0.16 111	0.14 125

MSKI-zero shot	0.55 280	0.26 221	0.57 208	0.51 300	0.26 118	0.69 332	0.28 99	1.18 337	0.64 202	0.91 302	1.32 455	0.82 318	0.33 87	1.92 486	0.32 151	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.16 210

test_3	0.55 280	0.23 133	0.71 303	0.53 340	0.28 175	0.61 272	0.40 264	0.92 217	1.05 370	1.19 428	0.68 211	0.93 369	0.44 167	1.67 451	0.39 241	0.15 79	0.12 100	0.22 340	0.19 311	0.21 339	0.14 125

Patchmatch Stereo++	0.55 280	0.30 336	0.73 321	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.29 109	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	1.37 384	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269
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
DeepStereo_RVC	0.55 280	0.29 314	0.72 309	0.51 300	0.30 222	0.59 259	0.33 160	1.03 272	0.70 233	1.16 410	0.93 280	0.83 325	0.94 467	0.96 258	0.54 365	0.21 350	0.14 256	0.21 304	0.19 311	0.24 408	0.24 423

iRAFT	0.55 280	0.30 336	0.73 321	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.29 109	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	1.37 384	0.45 298	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

CRE-IMP	0.55 280	0.30 336	0.74 338	0.52 321	0.29 198	0.79 388	0.25 69	1.04 278	0.72 239	1.09 360	0.95 283	0.81 313	0.57 290	1.10 310	0.50 340	0.21 350	0.14 256	0.23 381	0.19 311	0.28 467	0.22 388

sAnonymous2	0.55 280	0.56 559	1.46 569	0.60 447	0.51 483	0.48 138	0.52 403	0.79 154	0.68 227	0.50 190	0.67 208	0.46 155	0.62 322	0.59 109	0.40 249	0.22 381	0.17 389	0.22 340	0.21 394	0.86 633	0.56 608

CroCo_RVC	0.55 280	0.56 559	1.46 569	0.60 447	0.51 483	0.48 138	0.52 403	0.79 154	0.68 227	0.50 190	0.67 208	0.46 155	0.62 322	0.59 109	0.40 249	0.22 381	0.17 389	0.22 340	0.21 394	0.86 633	0.56 608

GMStereo	0.55 280	0.45 515	0.94 446	0.50 268	0.32 272	0.64 289	0.43 308	1.00 258	1.40 565	0.82 281	0.73 230	0.51 188	0.45 173	0.85 224	0.55 370	0.24 426	0.15 318	0.20 265	0.21 394	0.31 497	0.24 423
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NLMM1	0.56 289	0.27 253	0.60 224	0.47 203	0.74 579	0.68 326	0.43 308	1.83 528	1.04 365	0.59 229	0.62 185	0.51 188	0.47 192	1.33 371	0.57 377	0.18 225	0.21 476	0.20 265	0.17 262	0.20 294	0.15 170

AIO-test1	0.56 289	0.25 193	0.55 186	0.64 492	0.78 594	0.80 397	0.36 199	1.18 337	1.34 534	0.57 219	0.88 270	0.61 250	0.50 232	1.12 317	0.35 195	0.17 176	0.17 389	0.22 340	0.24 460	0.18 197	0.23 408

rvit_0105_4	0.56 289	0.38 479	1.06 492	0.66 512	0.38 376	0.53 208	0.53 411	0.84 189	1.17 447	0.56 217	0.61 181	0.72 286	0.59 302	0.98 269	0.45 298	0.32 537	0.33 585	0.29 501	0.25 474	0.29 478	0.23 408

H2IRNET	0.56 289	0.26 221	0.66 264	0.47 203	0.35 319	0.41 75	0.26 82	0.92 217	1.17 447	0.61 233	1.28 437	1.08 425	0.86 430	0.99 276	0.63 404	0.19 273	0.16 357	0.22 340	0.25 474	0.21 339	0.18 269

ACVNet-DCA	0.56 289	0.31 371	0.50 130	0.54 357	0.26 118	1.18 512	0.51 392	1.42 401	0.78 262	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 440	1.46 409	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.25 440	0.15 187	0.22 365	0.21 368

riskmin	0.56 289	0.27 253	0.60 224	0.43 119	0.31 250	0.83 414	0.42 286	1.14 326	1.04 365	0.73 258	0.75 237	1.11 442	1.01 501	0.81 207	0.51 345	0.20 315	0.14 256	0.24 401	0.15 187	0.24 408	0.25 435

MIPNet	0.56 289	0.28 279	0.94 446	0.49 257	0.33 294	0.66 314	0.38 232	1.35 386	1.08 386	1.06 350	0.92 277	0.60 245	0.79 392	0.73 171	0.52 352	0.17 176	0.14 256	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.17 242

iGMRVC	0.56 289	0.30 336	0.73 321	0.50 268	0.27 148	0.65 305	0.38 232	1.05 286	0.64 202	1.12 376	0.96 286	0.83 325	0.60 306	1.52 420	0.46 312	0.22 381	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.26 434	0.18 269

WQFJX1	0.57 297	0.26 221	0.54 171	0.48 235	0.72 571	0.68 326	0.47 358	2.46 643	0.71 237	0.54 208	0.50 134	0.53 203	0.51 241	1.36 382	0.60 392	0.18 225	0.20 452	0.20 265	0.16 233	0.20 294	0.20 347

AIO-test2	0.57 297	0.28 279	0.63 239	0.61 462	0.58 524	0.79 388	0.51 392	1.18 337	1.40 565	0.63 237	1.15 383	0.51 188	0.43 156	1.09 307	0.35 195	0.21 350	0.17 389	0.26 459	0.30 546	0.20 294	0.19 313

MIM_Stereo	0.57 297	0.24 159	0.92 439	0.46 187	0.30 222	0.54 218	0.28 99	1.27 371	0.75 245	1.00 331	1.16 388	0.93 369	0.53 256	1.45 407	0.61 396	0.16 118	0.16 357	0.20 265	0.19 311	0.17 154	0.14 125

qqq	0.57 297	0.34 435	0.71 303	0.47 203	0.27 148	0.64 289	0.62 479	1.42 401	0.78 262	0.80 272	0.92 277	0.95 381	0.77 380	0.88 233	0.59 384	0.21 350	0.20 452	0.24 401	0.23 446	0.22 365	0.21 368

ADStereo(finetuned)	0.57 297	0.24 159	1.06 492	0.43 119	0.24 75	0.49 155	0.35 184	1.05 286	1.30 519	1.12 376	1.03 325	0.58 234	1.20 551	0.84 218	0.51 345	0.16 118	0.13 197	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.19 313

R-Stereo Train	0.57 297	0.26 221	0.63 239	0.54 357	0.36 334	0.69 332	0.54 417	1.22 360	0.72 239	1.61 578	1.50 516	0.75 292	0.53 256	0.64 132	0.44 283	0.18 225	0.15 318	0.17 145	0.15 187	0.17 154	0.17 242

RAFT-Stereo	0.57 297	0.26 221	0.63 239	0.54 357	0.36 334	0.69 332	0.54 417	1.22 360	0.72 239	1.61 578	1.50 516	0.75 292	0.53 256	0.64 132	0.44 283	0.18 225	0.15 318	0.17 145	0.15 187	0.17 154	0.17 242
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
xyz-stereo-finetune2	0.58 304	0.27 253	0.57 208	0.40 73	0.24 75	1.09 495	0.32 147	0.79 154	0.53 163	0.65 241	1.07 337	0.58 234	0.80 398	2.47 540	0.80 468	0.16 118	0.15 318	0.21 304	0.17 262	0.16 111	0.17 242

rvit_0105_5	0.58 304	0.39 484	1.05 488	0.66 512	0.37 354	0.58 248	0.56 443	0.94 232	1.18 454	0.64 239	0.68 211	0.75 292	0.63 328	0.88 233	0.50 340	0.32 537	0.32 580	0.30 514	0.27 504	0.28 467	0.25 435

RAFT+CT+SA	0.58 304	0.29 314	0.60 224	0.66 512	0.37 354	0.42 85	0.55 435	1.27 371	1.03 360	0.70 249	1.22 411	0.60 245	0.70 354	1.64 445	0.41 259	0.18 225	0.13 197	0.22 340	0.22 423	0.21 339	0.18 269

IPLGR	0.58 304	0.27 253	1.14 517	0.48 235	0.28 175	0.65 305	0.33 160	1.22 360	1.13 419	1.18 424	1.05 331	0.69 278	0.66 343	0.96 258	0.52 352	0.17 176	0.15 318	0.20 265	0.17 262	0.20 294	0.18 269

AFF-stereo	0.58 304	0.25 193	0.64 246	0.46 187	0.29 198	0.34 35	0.38 232	1.15 328	1.14 422	1.17 419	1.60 541	1.10 438	0.71 359	0.97 266	0.43 280	0.13 26	0.11 38	0.19 212	0.19 311	0.17 154	0.14 125

dd	0.59 309	0.48 526	0.97 458	0.55 382	0.32 272	0.64 289	0.47 358	1.02 267	1.34 534	0.78 267	0.86 263	0.58 234	0.54 263	1.01 282	0.86 485	0.28 507	0.18 414	0.26 459	0.19 311	0.32 506	0.24 423

PFNet+	0.59 309	0.28 279	0.77 360	0.53 340	0.30 222	0.59 259	0.31 131	0.92 217	1.14 422	1.33 507	1.10 353	0.79 306	0.57 290	1.31 363	0.49 333	0.25 454	0.17 389	0.28 490	0.26 492	0.21 339	0.25 435

AnonymousM	0.59 309	1.11 634	0.41 56	0.44 153	0.32 272	0.43 94	0.47 358	1.05 286	0.64 202	0.98 323	0.63 188	0.67 270	0.43 156	0.59 109	0.41 259	0.20 315	0.15 318	1.84 662	0.84 650	0.14 38	0.13 69

GANet-ADL	0.60 312	0.35 455	0.72 309	0.64 492	0.40 398	0.68 326	0.51 392	1.49 420	1.12 407	0.95 312	1.08 342	0.91 359	0.57 290	0.76 183	0.55 370	0.26 477	0.18 414	0.18 187	0.16 233	0.23 393	0.25 435

TRStereo	0.60 312	0.60 577	0.97 458	0.74 571	0.67 558	0.46 115	0.38 232	1.85 533	0.89 296	0.79 270	0.80 255	0.88 347	0.39 130	1.10 310	0.41 259	0.23 408	0.15 318	0.23 381	0.24 460	0.17 154	0.15 170

NRIStereo	0.60 312	0.29 314	0.69 286	0.53 340	0.28 175	0.63 285	0.33 160	1.08 307	0.87 289	1.14 394	0.87 268	0.91 359	0.59 302	2.24 519	0.49 333	0.20 315	0.14 256	0.21 304	0.19 311	0.21 339	0.17 242

RALAANet	0.60 312	0.33 410	0.87 412	0.62 473	0.50 471	0.69 332	0.31 131	1.21 352	1.06 375	1.09 360	1.16 388	0.88 347	0.46 181	1.22 339	0.42 270	0.19 273	0.15 318	0.21 304	0.17 262	0.27 448	0.17 242

111	0.60 312	0.23 133	0.70 292	0.43 119	0.24 75	0.72 346	0.42 286	1.18 337	1.41 571	0.80 272	1.38 478	1.10 438	0.79 392	0.96 258	0.58 381	0.18 225	0.13 197	0.17 145	0.15 187	0.17 154	0.19 313

FENet	0.60 312	0.28 279	0.63 239	0.54 357	0.33 294	0.83 414	0.38 232	1.27 371	1.07 380	1.00 331	0.86 263	0.99 397	0.85 422	0.96 258	0.68 424	0.22 381	0.15 318	0.23 381	0.20 348	0.22 365	0.23 408

CCAANet	0.60 312	0.24 159	0.61 229	0.47 203	0.42 414	0.94 450	0.59 467	1.20 350	0.84 280	0.70 249	1.16 388	1.02 407	0.77 380	1.30 361	0.65 409	0.20 315	0.15 318	0.19 212	0.19 311	0.18 197	0.18 269

test_sample1	0.61 319	0.29 314	0.75 342	0.50 268	0.31 250	0.76 370	0.48 371	1.59 452	0.84 280	0.90 298	0.94 282	0.88 347	0.95 472	1.16 327	0.67 420	0.22 381	0.18 414	0.20 265	0.19 311	0.21 339	0.21 368

MyStereo06	0.61 319	0.28 279	0.95 450	0.56 398	0.46 454	0.61 272	0.73 514	1.78 510	0.67 221	1.03 345	1.12 366	1.13 448	0.56 278	0.78 193	0.41 259	0.17 176	0.16 357	0.23 381	0.20 348	0.22 365	0.20 347

ACRE	0.61 319	0.33 410	1.01 472	0.58 422	0.49 464	0.75 362	0.47 358	1.06 299	0.95 319	1.37 519	1.55 527	0.62 254	0.46 181	0.83 213	0.70 428	0.23 408	0.15 318	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.21 368

Anonymous3	0.61 319	0.44 508	1.11 509	0.59 435	0.49 464	0.93 449	0.65 488	0.93 226	0.81 270	0.72 257	0.88 270	0.65 263	0.69 349	1.06 297	0.53 359	0.35 563	0.30 566	0.26 459	0.26 492	0.31 497	0.27 470

test_sample2	0.62 323	0.29 314	0.74 338	0.50 268	0.28 175	0.80 397	0.61 476	1.61 459	1.00 349	0.88 295	0.99 298	0.94 372	0.83 415	1.16 327	0.51 345	0.23 408	0.18 414	0.22 340	0.21 394	0.23 393	0.22 388

tt1	0.62 323	0.32 387	0.51 140	0.54 357	0.26 118	1.16 509	0.48 371	0.95 237	2.47 643	0.57 219	0.77 242	0.49 178	0.81 402	1.55 428	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.24 401	0.15 187	0.19 247	0.20 347

CIPLG	0.62 323	0.33 410	0.96 456	0.58 422	0.50 471	0.75 362	0.48 371	1.05 286	0.96 324	1.40 532	1.57 535	0.64 260	0.48 206	0.89 238	0.70 428	0.23 408	0.15 318	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.21 368

IPLGR_C	0.62 323	0.33 410	0.99 462	0.58 422	0.49 464	0.76 370	0.48 371	1.10 311	0.96 324	1.40 532	1.56 531	0.62 254	0.48 206	0.80 201	0.71 434	0.23 408	0.15 318	0.19 212	0.16 233	0.19 247	0.21 368

HHNet	0.62 323	0.26 221	0.63 239	0.43 119	0.45 442	0.50 170	0.58 458	1.07 301	1.01 352	1.25 459	2.23 611	0.70 282	0.61 316	1.07 301	0.47 319	0.20 315	0.13 197	0.23 381	0.19 311	0.19 247	0.30 502

Pruner-Stereo	0.62 323	0.29 314	0.70 292	0.61 462	0.31 250	0.63 285	0.43 308	1.17 332	0.99 343	1.53 560	1.08 342	0.95 381	0.55 271	1.35 377	0.51 345	0.23 408	0.14 256	0.24 401	0.21 394	0.21 339	0.23 408

DIP-Stereo	0.62 323	0.30 336	0.83 389	0.48 235	0.36 334	0.95 454	0.33 160	2.37 636	0.67 221	1.25 459	1.00 302	0.68 272	0.51 241	0.91 241	0.61 396	0.18 225	0.15 318	0.21 304	0.17 262	0.19 247	0.19 313
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FACV-RUCA	0.63 330	0.34 435	0.82 384	0.62 473	0.65 550	0.81 406	0.41 281	1.44 408	1.07 380	0.86 293	1.14 375	0.61 250	0.69 349	0.80 201	0.53 359	0.28 507	0.19 432	0.47 605	0.21 394	0.35 522	0.25 435

rvit_0105_3	0.63 330	0.44 508	1.08 501	0.72 559	0.40 398	0.64 289	0.71 510	1.03 272	1.17 447	0.82 281	0.70 221	0.80 308	0.70 354	0.91 241	0.56 374	0.35 563	0.34 587	0.34 554	0.32 562	0.27 448	0.28 482

mmm	0.63 330	0.35 455	0.72 309	0.51 300	0.30 222	0.86 427	0.54 417	1.59 452	0.86 284	1.07 353	1.38 478	0.79 306	0.75 369	0.91 241	0.58 381	0.22 381	0.18 414	0.29 501	0.25 474	0.25 421	0.23 408

HH	0.63 330	0.30 336	0.77 360	0.50 268	0.32 272	0.49 155	0.46 350	1.65 468	0.64 202	0.69 247	1.09 347	1.63 556	0.85 422	1.90 484	0.37 218	0.18 225	0.13 197	0.19 212	0.17 262	0.19 247	0.16 210

HanStereo	0.63 330	0.30 336	0.77 360	0.50 268	0.32 272	0.49 155	0.46 350	1.65 468	0.64 202	0.69 247	1.09 347	1.63 556	0.85 422	1.90 484	0.37 218	0.18 225	0.13 197	0.19 212	0.17 262	0.19 247	0.16 210

CAS	0.63 330	0.18 8	0.37 15	2.27 664	0.84 608	0.57 245	0.54 417	0.79 154	0.62 194	0.48 173	0.70 221	0.36 95	0.26 33	0.45 48	0.35 195	2.24 665	0.10 9	0.14 13	0.09 1	0.15 75	1.06 650

TestStereo1	0.63 330	0.28 279	0.75 342	0.76 578	0.31 250	0.48 138	0.43 308	1.30 377	1.21 474	0.97 318	1.31 448	0.64 260	0.77 380	1.75 466	0.42 270	0.20 315	0.15 318	0.22 340	0.18 286	0.21 339	0.17 242

RAFT_CTSACE	0.63 330	0.26 221	0.88 421	0.55 382	0.51 483	0.71 343	0.44 322	0.80 163	0.97 331	0.97 318	1.84 581	1.18 456	0.68 345	1.47 413	0.36 207	0.16 118	0.15 318	0.21 304	0.20 348	0.20 294	0.14 125

SA-5K	0.63 330	0.28 279	0.75 342	0.76 578	0.31 250	0.48 138	0.43 308	1.30 377	1.21 474	0.97 318	1.31 448	0.64 260	0.77 380	1.75 466	0.42 270	0.20 315	0.15 318	0.22 340	0.18 286	0.21 339	0.17 242

ICVP	0.63 330	0.33 410	0.57 208	0.61 462	0.40 398	0.80 397	0.58 458	1.61 459	0.89 296	0.90 298	1.24 417	0.88 347	0.73 364	0.72 166	0.88 487	0.29 518	0.21 476	0.22 340	0.21 394	0.24 408	0.27 470
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	0.63 330	0.26 221	1.90 605	0.81 591	0.67 558	0.43 94	0.23 47	1.03 272	0.58 179	0.65 241	1.56 531	1.41 511	0.39 130	1.28 355	0.35 195	0.20 315	0.14 256	0.20 265	0.19 311	0.18 197	0.14 125

ACVNet	0.63 330	0.31 371	0.54 171	0.54 357	0.36 334	0.80 397	0.46 350	1.37 389	1.07 380	0.93 305	1.30 442	1.08 425	0.85 422	0.80 201	0.94 499	0.21 350	0.19 432	0.21 304	0.18 286	0.22 365	0.18 269

HI	0.64 342	0.32 387	0.68 274	0.47 203	0.51 483	0.41 75	0.36 199	1.04 278	0.75 245	1.31 494	1.43 491	1.62 551	1.12 532	0.94 254	0.88 487	0.15 79	0.12 100	0.20 265	0.20 348	0.20 294	0.18 269

CoSv	0.64 342	0.32 387	0.68 274	0.47 203	0.51 483	0.41 75	0.36 199	1.04 278	0.75 245	1.31 494	1.43 491	1.62 551	1.12 532	0.94 254	0.88 487	0.15 79	0.12 100	0.20 265	0.20 348	0.20 294	0.18 269

rvit_stereo_0075_2	0.64 342	0.46 517	1.05 488	0.66 512	0.66 554	0.53 208	0.48 371	1.20 350	1.12 407	0.76 259	0.92 277	0.78 302	0.53 256	1.03 286	0.59 384	0.37 571	0.28 550	0.40 588	0.31 554	0.37 533	0.32 519

cc1	0.64 342	0.31 371	0.50 130	0.54 357	0.26 118	1.18 512	0.51 392	0.93 226	3.05 657	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 440	1.46 409	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.25 440	0.15 187	0.19 247	0.19 313

GwcNet-ADL	0.64 342	0.31 371	0.79 373	0.56 398	0.41 408	0.60 266	0.58 458	1.41 399	1.26 497	1.08 354	1.13 371	0.91 359	0.60 306	1.04 292	0.78 457	0.27 493	0.18 414	0.18 187	0.18 286	0.25 421	0.29 489

RAFT	0.64 342	0.30 336	0.73 321	0.59 435	0.33 294	0.68 326	0.58 458	1.04 278	0.76 254	1.08 354	1.19 401	1.65 562	0.93 462	1.06 297	0.56 374	0.21 350	0.18 414	0.27 475	0.24 460	0.22 365	0.17 242

TestStereo	0.64 342	0.39 484	0.71 303	0.51 300	0.27 148	0.56 240	0.42 286	1.03 272	0.91 305	0.80 272	1.00 302	0.68 272	0.52 248	3.25 570	0.45 298	0.22 381	0.15 318	0.24 401	0.18 286	0.27 448	0.16 210

DN-CSS_ROB	0.64 342	0.32 387	1.05 488	0.55 382	0.40 398	0.54 218	0.45 342	1.21 352	0.93 313	1.03 345	1.47 506	0.69 278	0.63 328	1.76 471	0.49 333	0.18 225	0.14 256	0.25 440	0.22 423	0.22 365	0.20 347

Hybrid-DGEV-03	0.65 350	0.26 221	0.56 195	0.53 340	0.36 334	0.73 351	0.39 249	0.89 205	1.15 434	1.73 593	2.52 626	0.84 334	0.56 278	0.97 266	0.44 283	0.18 225	0.12 100	0.22 340	0.19 311	0.17 154	0.14 125

Hybrid-DGEV-2	0.65 350	0.31 371	0.73 321	0.60 447	0.37 354	1.08 489	0.28 99	1.45 413	1.40 565	1.32 498	0.85 261	1.03 412	1.01 501	1.05 295	0.48 324	0.18 225	0.15 318	0.22 340	0.19 311	0.17 154	0.15 170

MyStereo8	0.65 350	0.29 314	1.00 468	0.58 422	0.49 464	0.91 437	0.35 184	1.18 337	1.31 523	1.16 410	1.27 431	0.90 356	0.64 332	0.72 166	0.95 503	0.18 225	0.14 256	0.20 265	0.18 286	0.22 365	0.26 459

StereoVision	0.65 350	0.34 435	0.86 400	0.59 435	0.40 398	0.50 170	0.41 281	1.09 308	0.93 313	0.71 252	2.50 625	0.82 318	0.57 290	1.03 286	0.49 333	0.25 454	0.28 550	0.29 501	0.28 525	0.36 529	0.20 347

CASS	0.65 350	0.34 435	0.72 309	0.56 398	0.27 148	0.78 382	0.42 286	1.59 452	0.86 284	1.30 484	1.25 421	0.87 343	0.84 419	0.84 218	0.54 365	0.35 563	0.19 432	0.26 459	0.21 394	0.28 467	0.42 565
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.65 350	0.30 336	0.75 342	0.67 524	0.50 471	0.92 444	0.52 403	1.39 396	1.12 407	0.76 259	1.11 359	1.00 398	0.90 447	1.53 424	0.45 298	0.18 225	0.13 197	0.23 381	0.22 423	0.21 339	0.19 313

iRaft-Stereo_20w	0.65 350	0.31 371	1.00 468	0.47 203	0.34 315	0.73 351	0.30 119	2.96 654	0.70 233	1.15 400	1.14 375	0.76 296	0.65 340	1.11 313	0.38 230	0.17 176	0.13 197	0.18 187	0.16 233	0.19 247	0.18 269

EAI-Stereo	0.65 350	0.28 279	0.69 286	0.53 340	0.27 148	0.60 266	0.40 264	2.28 627	0.64 202	0.71 252	3.18 639	0.57 228	0.43 156	1.06 297	0.41 259	0.18 225	0.13 197	0.17 145	0.17 262	0.17 154	0.17 242

HITNet	0.65 350	0.40 491	0.77 360	0.48 235	0.24 75	1.05 483	0.49 383	1.76 502	1.02 356	1.18 424	1.18 394	0.89 355	0.80 398	0.85 224	0.79 463	0.17 176	0.12 100	0.21 304	0.17 262	0.29 478	0.15 170
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
IGEV_i1	0.66 359	0.29 314	0.89 427	0.55 382	0.28 175	0.92 444	0.60 472	1.98 571	0.83 276	1.00 331	1.04 328	1.09 435	0.68 345	1.29 359	0.62 399	0.20 315	0.17 389	0.21 304	0.17 262	0.21 339	0.21 368

Selective-IGEV-i1	0.66 359	0.27 253	0.86 400	0.54 357	0.33 294	1.01 473	0.78 527	1.75 495	1.18 454	0.88 295	1.19 401	1.19 457	0.56 278	0.98 269	0.54 365	0.19 273	0.16 357	0.20 265	0.17 262	0.19 247	0.20 347

MyStereo05	0.66 359	0.28 279	1.07 497	0.56 398	0.46 454	0.61 272	0.73 514	1.34 384	1.41 571	1.15 400	0.91 275	0.77 298	0.80 398	1.41 401	0.63 404	0.17 176	0.16 357	0.23 381	0.20 348	0.22 365	0.20 347

PCWNet_CMD	0.66 359	0.32 387	0.88 421	0.49 257	0.37 354	0.78 382	0.40 264	1.42 401	1.31 523	1.16 410	1.31 448	1.25 474	0.62 322	0.89 238	0.57 377	0.20 315	0.16 357	0.27 475	0.19 311	0.40 550	0.25 435

ToySt	0.66 359	0.33 410	1.23 527	0.51 300	0.33 294	0.86 427	0.68 501	1.10 311	0.97 331	0.84 286	1.08 342	1.25 474	0.94 467	1.01 282	0.74 441	0.19 273	0.19 432	0.24 401	0.24 460	0.27 448	0.23 408

DisPM	0.66 359	0.28 279	0.72 309	0.61 462	0.35 319	0.62 281	0.45 342	1.02 267	0.99 343	1.56 570	1.10 353	0.80 308	0.59 302	2.37 530	0.41 259	0.23 408	0.14 256	0.23 381	0.21 394	0.20 294	0.25 435

SA	0.66 359	0.30 336	0.82 384	0.61 462	0.30 222	0.58 248	0.38 232	1.44 408	1.30 519	0.96 314	1.36 471	0.66 267	0.95 472	1.85 481	0.42 270	0.19 273	0.15 318	0.25 440	0.23 446	0.21 339	0.17 242

CFNet_pseudo	0.66 359	0.32 387	0.86 400	0.48 235	0.39 387	0.70 339	0.40 264	1.33 379	1.22 480	1.16 410	1.34 464	1.24 470	0.64 332	0.98 269	0.59 384	0.21 350	0.16 357	0.33 544	0.19 311	0.36 529	0.25 435

GES	0.66 359	0.34 435	0.90 431	0.59 435	0.38 376	0.94 450	0.57 454	2.11 597	0.86 284	1.02 341	1.11 359	0.66 267	0.79 392	0.99 276	0.61 396	0.27 493	0.19 432	0.20 265	0.20 348	0.21 339	0.30 502

MSMDNet	0.66 359	0.32 387	0.87 412	0.49 257	0.37 354	0.79 388	0.40 264	1.43 407	1.31 523	1.15 400	1.31 448	1.24 470	0.63 328	0.88 233	0.57 377	0.21 350	0.16 357	0.26 459	0.19 311	0.39 546	0.24 423

ccs_rob	0.66 359	0.33 410	0.86 400	0.48 235	0.39 387	0.70 339	0.40 264	1.33 379	1.22 480	1.16 410	1.34 464	1.23 468	0.64 332	0.98 269	0.59 384	0.21 350	0.16 357	0.35 563	0.20 348	0.37 533	0.25 435

MyStereo04	0.67 370	0.29 314	1.07 497	0.55 382	0.45 442	0.59 259	0.79 531	1.50 424	1.40 565	0.91 302	0.91 275	0.74 289	0.86 430	1.52 420	0.62 399	0.17 176	0.16 357	0.24 401	0.20 348	0.23 393	0.20 347

xx1	0.67 370	0.31 371	0.50 130	0.54 357	0.26 118	1.18 512	0.51 392	0.93 226	3.05 657	0.58 221	0.79 250	0.95 381	0.77 380	1.46 409	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.24 401	0.23 446	0.22 365	0.21 368

GMStereo_Zeroshot	0.67 370	0.61 579	1.01 472	0.64 492	0.37 354	0.84 423	0.35 184	1.05 286	1.12 407	1.12 376	1.06 333	1.27 482	0.54 263	1.19 334	0.59 384	0.32 537	0.17 389	0.31 520	0.18 286	0.52 598	0.22 388

DMCA	0.67 370	0.34 435	0.90 431	0.51 300	0.44 435	0.86 427	0.47 358	1.42 401	1.02 356	1.17 419	1.12 366	1.23 468	0.75 369	0.78 193	0.95 503	0.25 454	0.19 432	0.27 475	0.19 311	0.24 408	0.27 470

test_sample3	0.68 374	0.32 387	0.88 421	0.52 321	0.30 222	0.97 464	0.52 403	1.86 536	1.15 434	1.08 354	1.11 359	0.88 347	0.71 359	1.17 331	0.68 424	0.25 454	0.20 452	0.25 440	0.25 474	0.25 421	0.25 435

raft_robust	0.68 374	0.30 336	0.64 246	0.52 321	0.26 118	0.54 218	0.35 184	1.33 379	1.24 489	1.16 410	1.07 337	0.60 245	0.54 263	3.58 580	0.37 218	0.18 225	0.14 256	0.20 265	0.22 423	0.20 294	0.16 210

test_sample5	0.69 376	0.34 435	0.87 412	0.52 321	0.30 222	0.84 423	0.54 417	1.83 528	1.14 422	1.11 374	1.25 421	0.88 347	0.78 388	1.23 341	0.65 409	0.26 477	0.20 452	0.27 475	0.27 504	0.27 448	0.26 459

test_sample4	0.69 376	0.33 410	0.91 434	0.51 300	0.30 222	0.92 444	0.52 403	1.87 539	1.15 434	1.14 394	1.18 394	0.87 343	0.75 369	1.18 333	0.68 424	0.25 454	0.20 452	0.26 459	0.26 492	0.26 434	0.25 435

IPLG	0.69 376	0.27 253	0.97 458	0.51 300	0.43 426	0.79 388	0.33 160	1.21 352	1.06 375	1.30 484	1.10 353	0.52 196	0.55 271	3.16 568	0.63 404	0.16 118	0.14 256	0.19 212	0.16 233	0.18 197	0.17 242

UCFNet_RVC	0.69 376	0.35 455	0.49 119	0.64 492	0.39 387	0.85 426	0.58 458	1.75 495	1.14 422	0.97 318	1.19 401	1.17 453	0.93 462	0.99 276	0.62 399	0.28 507	0.20 452	0.34 554	0.31 554	0.32 506	0.27 470

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 380	3.18 685	2.55 632	0.39 60	0.23 54	0.44 105	0.23 47	0.63 71	0.42 98	0.44 144	0.44 99	0.34 85	0.28 48	0.56 99	0.29 93	1.35 658	0.10 9	0.22 340	0.19 311	0.46 581	1.31 654

DualNet	0.70 380	0.34 435	0.87 412	0.52 321	0.30 222	0.84 423	0.54 417	1.83 528	1.14 422	1.14 394	1.33 457	0.88 347	0.78 388	1.23 341	0.65 409	0.26 477	0.20 452	0.27 475	0.27 504	0.27 448	0.26 459

CFNet_ucs	0.70 380	0.33 410	0.88 421	0.50 268	0.43 426	0.74 356	0.44 322	1.60 456	1.29 513	1.22 441	1.54 525	1.09 435	0.63 328	0.99 276	0.59 384	0.25 454	0.20 452	0.37 574	0.21 394	0.40 550	0.28 482

IER	0.70 380	0.31 371	1.02 479	0.48 235	0.52 495	1.34 540	0.51 392	1.17 332	0.99 343	1.23 447	1.34 464	1.12 443	1.11 529	0.99 276	0.71 434	0.20 315	0.16 357	0.21 304	0.21 394	0.20 294	0.19 313

HCRNet	0.70 380	0.39 484	0.73 321	0.60 447	0.59 532	0.76 370	0.35 184	1.22 360	1.13 419	1.02 341	0.99 298	1.02 407	0.76 377	2.19 516	0.70 428	0.28 507	0.19 432	0.28 490	0.23 446	0.25 421	0.23 408

SFCPSM	0.70 380	0.28 279	1.02 479	0.51 300	0.38 376	1.37 543	0.66 493	2.00 575	1.03 360	1.17 419	1.21 408	0.82 318	0.78 388	1.03 286	0.53 359	0.21 350	0.17 389	0.22 340	0.24 460	0.21 339	0.19 313

AdaStereo	0.70 380	0.43 505	0.75 342	0.73 567	0.37 354	0.92 444	0.53 411	1.85 533	1.18 454	1.12 376	1.23 415	1.07 424	0.65 340	0.96 258	0.63 404	0.31 530	0.15 318	0.32 535	0.21 394	0.29 478	0.22 388
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.
test_sample6	0.71 387	0.34 435	0.87 412	0.52 321	0.30 222	0.82 408	0.58 458	1.79 516	1.15 434	1.14 394	1.33 457	0.91 359	0.79 392	1.31 363	0.74 441	0.27 493	0.21 476	0.27 475	0.29 537	0.28 467	0.27 470

BSDual-CNN	0.71 387	0.32 387	0.68 274	0.54 357	0.44 435	1.27 528	0.65 488	2.16 607	0.98 336	1.20 432	1.11 359	1.12 443	0.74 366	0.91 241	0.66 415	0.24 426	0.17 389	0.25 440	0.22 423	0.22 365	0.22 388

DFGA-Net	0.72 389	0.40 491	1.40 552	0.52 321	0.45 442	0.83 414	0.44 322	1.28 375	1.08 386	0.99 326	1.19 401	0.70 282	0.55 271	2.14 508	1.16 537	0.18 225	0.16 357	0.24 401	0.23 446	0.27 448	0.25 435

rvit_105_1	0.72 389	0.52 543	1.01 472	0.78 583	0.49 464	0.75 362	0.87 556	1.12 320	1.18 454	0.99 326	0.79 250	0.90 356	0.77 380	1.26 350	0.75 446	0.41 587	0.36 603	0.36 571	0.41 599	0.30 488	0.33 525

DCVSM-stereo	0.72 389	0.35 455	0.76 352	0.55 382	0.42 414	0.73 351	0.38 232	1.21 352	1.02 356	1.79 601	1.04 328	1.62 551	1.03 510	1.04 292	0.79 463	0.24 426	0.27 543	0.29 501	0.24 460	0.30 488	0.36 541

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 389	0.35 455	1.70 590	0.49 257	0.56 511	0.63 285	0.38 232	2.41 639	0.65 216	0.77 264	1.07 337	1.82 584	0.95 472	0.93 251	0.43 280	0.20 315	0.13 197	0.21 304	0.25 474	0.28 467	0.26 459

qqq1	0.72 389	0.30 336	0.86 400	0.46 187	0.26 118	0.82 408	0.43 308	2.05 587	1.39 560	1.23 447	1.47 506	0.98 391	0.95 472	1.71 460	0.44 283	0.24 426	0.20 452	0.18 187	0.15 187	0.18 197	0.18 269

fff1	0.72 389	0.30 336	0.86 400	0.46 187	0.26 118	0.82 408	0.43 308	2.05 587	1.39 560	1.23 447	1.47 506	0.98 391	0.95 472	1.71 460	0.44 283	0.24 426	0.20 452	0.18 187	0.15 187	0.18 197	0.18 269

ffm	0.72 389	0.33 410	0.85 394	0.53 340	0.37 354	0.74 356	0.56 443	0.95 237	2.47 643	1.15 400	1.45 499	1.06 418	0.82 407	1.55 428	0.32 151	0.20 315	0.12 100	0.31 520	0.27 504	0.19 247	0.20 347

anonymousa	0.72 389	0.27 253	0.75 342	0.47 203	0.63 545	1.43 557	0.45 342	1.24 366	0.89 296	1.28 468	1.75 571	1.62 551	1.13 536	0.69 154	0.59 384	0.19 273	0.16 357	0.23 381	0.25 474	0.20 294	0.18 269

Sa-1000	0.72 389	0.29 314	0.76 352	0.59 435	0.30 222	0.73 351	0.37 224	1.62 463	1.33 531	1.28 468	2.04 602	0.86 339	0.75 369	1.84 478	0.38 230	0.19 273	0.14 256	0.25 440	0.23 446	0.20 294	0.16 210

psmg	0.72 389	0.32 387	0.68 274	0.50 268	0.44 435	1.48 561	0.75 519	1.94 562	0.98 336	1.21 436	1.33 457	1.12 443	0.74 366	0.91 241	0.66 415	0.24 426	0.19 432	0.25 440	0.25 474	0.23 393	0.22 388

UDGNet	0.72 389	1.17 640	0.80 379	0.77 581	0.41 408	0.77 377	0.38 232	0.97 248	1.34 534	0.81 277	0.88 270	0.71 285	0.60 306	1.21 338	0.54 365	0.52 617	0.19 432	1.02 652	0.26 492	0.71 627	0.31 512

PSMNet-ADL	0.72 389	0.35 455	0.62 236	0.69 541	0.46 454	1.14 501	0.44 322	1.37 389	1.01 352	0.83 283	1.17 392	1.33 496	0.96 479	1.43 402	0.95 503	0.33 546	0.22 498	0.21 304	0.23 446	0.27 448	0.29 489

LCNet	0.72 389	0.28 279	0.52 150	0.55 382	0.31 250	0.69 332	0.54 417	1.00 258	0.88 293	1.19 428	1.34 464	0.97 389	1.34 575	2.56 544	0.45 298	0.18 225	0.13 197	0.21 304	0.25 474	0.27 448	0.73 633

GANet-RSSM	0.72 389	0.28 279	0.63 239	0.64 492	0.58 524	0.80 397	0.58 458	1.89 545	1.08 386	1.04 348	1.25 421	1.15 451	1.04 512	1.49 415	0.62 399	0.25 454	0.19 432	0.22 340	0.22 423	0.22 365	0.21 368

PSMNet-RSSM	0.72 389	0.30 336	0.61 229	0.63 483	0.42 414	0.73 351	0.56 443	1.92 555	1.10 401	1.09 360	1.37 473	1.22 463	0.98 489	1.28 355	0.72 437	0.27 493	0.19 432	0.27 475	0.29 537	0.24 408	0.24 423

CFNet-ft	0.72 389	0.32 387	0.54 171	0.66 512	0.54 502	0.83 414	0.55 435	1.37 389	1.15 434	0.93 305	1.28 437	1.57 543	0.97 482	1.35 377	0.81 470	0.26 477	0.20 452	0.33 544	0.25 474	0.30 488	0.23 408

CFNet_RVC	0.72 389	0.32 387	0.54 171	0.66 512	0.54 502	0.83 414	0.55 435	1.37 389	1.15 434	0.93 305	1.28 437	1.57 543	0.97 482	1.35 377	0.81 470	0.26 477	0.20 452	0.33 544	0.25 474	0.30 488	0.23 408

MLCV	0.72 389	0.34 435	1.10 507	0.51 300	0.23 54	0.91 437	0.39 249	1.33 379	1.23 483	1.46 545	1.55 527	1.01 405	0.64 332	1.95 491	0.80 468	0.18 225	0.12 100	0.18 187	0.14 163	0.19 247	0.17 242

G2L-ROB	0.73 407	0.25 193	0.76 352	0.54 357	0.39 387	0.95 454	0.66 493	1.66 473	1.09 394	1.24 454	1.02 315	1.64 559	0.71 359	1.63 443	1.02 515	0.20 315	0.14 256	0.17 145	0.15 187	0.20 294	0.22 388

G2L-Stereo_test	0.73 407	0.27 253	0.74 338	0.49 257	0.40 398	0.90 433	0.81 540	1.53 438	1.14 422	1.28 468	1.27 431	1.52 537	0.72 362	1.62 441	0.94 499	0.19 273	0.14 256	0.16 96	0.15 187	0.18 197	0.19 313

CoDeX	0.73 407	0.29 314	0.93 441	0.54 357	0.36 334	1.14 501	0.61 476	2.34 633	1.17 447	1.16 410	1.25 421	0.91 359	0.87 435	1.33 371	0.64 408	0.20 315	0.16 357	0.21 304	0.18 286	0.20 294	0.18 269

cf-r	0.73 407	0.30 336	0.77 360	0.55 382	0.63 545	0.78 382	0.48 371	1.79 516	1.15 434	1.13 391	1.26 428	1.43 513	0.87 435	1.40 399	0.85 483	0.25 454	0.18 414	0.22 340	0.23 446	0.19 247	0.19 313

BEATNet_4x	0.73 407	0.49 529	1.17 521	0.53 340	0.26 118	1.03 480	0.55 435	1.82 523	1.06 375	1.21 436	1.22 411	0.96 387	0.91 450	1.01 282	1.06 519	0.21 350	0.14 256	0.24 401	0.19 311	0.37 533	0.21 368

Select-FE	0.74 412	0.39 484	1.56 580	0.55 382	0.46 454	0.40 68	0.22 34	1.86 536	0.68 227	1.05 349	1.31 448	1.82 584	1.74 612	1.11 313	0.38 230	0.21 350	0.16 357	0.21 304	0.25 474	0.19 247	0.31 512

test_sample7	0.74 412	0.37 472	0.76 352	0.52 321	0.35 319	0.91 437	0.67 497	1.78 510	1.21 474	1.22 441	1.18 394	1.08 425	0.92 453	1.23 341	0.67 420	0.31 530	0.28 550	0.32 535	0.31 554	0.33 515	0.29 489

gwcnet-sp	0.74 412	0.33 410	1.44 562	0.57 416	0.45 442	1.40 550	0.54 417	1.50 424	1.14 422	1.30 484	1.02 315	0.94 372	0.82 407	1.39 393	0.76 449	0.21 350	0.21 476	0.22 340	0.21 394	0.22 365	0.22 388

scenet	0.74 412	0.33 410	1.44 562	0.57 416	0.45 442	1.40 550	0.54 417	1.50 424	1.14 422	1.30 484	1.02 315	0.94 372	0.82 407	1.39 393	0.76 449	0.21 350	0.21 476	0.22 340	0.21 394	0.22 365	0.22 388

ssnet	0.74 412	0.33 410	1.44 562	0.57 416	0.45 442	1.40 550	0.54 417	1.50 424	1.14 422	1.30 484	1.02 315	0.94 372	0.82 407	1.39 393	0.76 449	0.21 350	0.21 476	0.22 340	0.21 394	0.22 365	0.22 388

BUS	0.74 412	0.32 387	0.68 274	0.54 357	0.44 435	2.34 628	0.42 286	2.16 607	0.98 336	1.20 432	1.11 359	1.03 412	0.62 322	0.91 241	0.70 428	0.24 426	0.17 389	0.25 440	0.22 423	0.22 365	0.22 388

GMM-Stereo	0.74 412	0.25 193	0.59 221	0.54 357	0.34 315	0.72 346	0.99 586	1.01 265	0.87 289	1.36 516	1.78 574	1.12 443	0.81 402	2.09 504	0.46 312	0.18 225	0.12 100	0.25 440	0.25 474	0.20 294	0.85 639

DMCA-RVC	0.74 412	0.40 491	1.27 536	0.66 512	0.49 464	0.77 377	0.47 358	1.35 386	1.01 352	1.53 560	1.01 307	1.29 488	0.82 407	1.31 363	0.78 457	0.27 493	0.21 476	0.35 563	0.27 504	0.32 506	0.24 423

DeepPruner_ROB	0.74 412	0.48 526	0.87 412	0.57 416	0.44 435	0.79 388	0.54 417	1.73 487	0.96 324	1.38 525	1.27 431	1.24 470	0.73 364	1.43 402	0.73 440	0.34 556	0.28 550	0.27 475	0.26 492	0.31 497	0.31 512

SMFormer	0.75 421	0.30 336	0.86 400	0.46 187	0.26 118	0.82 408	0.43 308	2.05 587	1.39 560	1.23 447	1.47 506	0.98 391	0.95 472	1.71 460	0.82 475	0.24 426	0.20 452	0.22 340	0.21 394	0.23 393	0.24 423

tta	0.75 421	0.30 336	0.86 400	0.46 187	0.26 118	0.82 408	0.43 308	2.05 587	1.39 560	1.23 447	1.47 506	0.98 391	0.95 472	1.71 460	0.82 475	0.24 426	0.20 452	0.22 340	0.21 394	0.18 197	0.18 269

KYRaft	0.75 421	0.28 279	0.62 236	0.56 398	0.29 198	0.67 319	0.86 554	0.94 232	0.84 280	1.62 582	2.21 610	1.16 452	1.02 508	1.57 432	0.40 249	0.20 315	0.13 197	0.22 340	0.28 525	0.20 294	1.02 645

Prome-Stereo	0.75 421	0.27 253	0.53 159	0.55 382	0.32 272	0.59 259	0.97 581	0.89 205	0.88 293	1.45 543	2.46 623	0.91 359	1.41 580	1.58 434	0.44 283	0.18 225	0.13 197	0.19 212	0.17 262	0.20 294	0.92 641

acv_ft	0.75 421	0.31 371	0.95 450	0.70 547	0.86 615	1.24 524	0.53 411	1.44 408	1.07 380	1.24 454	1.30 442	1.08 425	0.92 453	0.80 201	1.34 560	0.21 350	0.19 432	0.21 304	0.18 286	0.21 339	0.18 269

iResNet	0.75 421	0.40 491	1.36 550	0.67 524	0.29 198	0.92 444	0.59 467	1.52 432	1.25 492	1.28 468	1.48 511	0.94 372	0.76 377	1.62 441	0.78 457	0.18 225	0.14 256	0.18 187	0.15 187	0.22 365	0.23 408

PAM	0.76 427	0.29 314	1.08 501	0.52 321	0.33 294	1.38 546	0.39 249	2.01 579	0.67 221	1.06 350	0.96 286	2.89 641	1.43 582	0.86 228	0.35 195	0.19 273	0.12 100	0.19 212	0.17 262	0.19 247	0.20 347

AASNet	0.76 427	0.35 455	0.91 434	0.79 585	0.81 604	1.14 501	0.56 443	2.02 583	1.08 386	1.22 441	1.24 417	0.93 369	0.76 377	0.77 186	1.16 537	0.27 493	0.23 511	0.24 401	0.20 348	0.28 467	0.24 423

RT-IGEV	0.77 429	0.28 279	0.93 441	0.55 382	0.33 294	1.01 473	0.83 545	2.03 586	0.93 313	1.28 468	1.58 538	1.77 577	1.17 540	1.04 292	0.49 333	0.23 408	0.16 357	0.21 304	0.17 262	0.19 247	0.26 459

PAM_32	0.77 429	0.28 279	1.03 483	0.52 321	0.30 222	1.32 536	0.35 184	1.97 569	0.65 216	1.02 341	1.06 333	3.05 643	1.49 592	0.96 258	0.36 207	0.19 273	0.13 197	0.20 265	0.18 286	0.19 247	0.19 313

NINENet	0.77 429	0.37 472	0.78 370	0.62 473	0.51 483	2.34 628	0.42 286	1.83 528	1.04 365	1.14 394	1.23 415	1.03 412	0.62 322	1.24 346	0.70 428	0.28 507	0.23 511	0.31 520	0.21 394	0.26 434	0.25 435

hknet	0.77 429	0.32 387	0.95 450	0.54 357	0.38 376	1.27 528	0.65 488	2.16 607	1.07 380	1.20 432	1.11 359	1.59 547	0.81 402	1.37 384	0.66 415	0.22 381	0.17 389	0.25 440	0.22 423	0.22 365	0.22 388

ARAFT	0.77 429	0.36 465	1.49 576	0.51 300	0.31 250	0.90 433	0.82 542	1.90 548	1.06 375	1.62 582	1.24 417	1.02 407	0.64 332	1.84 478	0.50 340	0.18 225	0.14 256	0.28 490	0.27 504	0.17 154	0.16 210

psm_up	0.77 429	0.34 435	0.70 292	0.66 512	0.58 524	1.05 483	0.92 569	1.52 432	1.12 407	1.26 463	1.16 388	1.31 493	1.23 557	1.20 336	0.81 470	0.25 454	0.29 561	0.31 520	0.27 504	0.27 448	0.25 435

GwcNet-RSSM	0.77 429	0.32 387	1.01 472	0.62 473	0.54 502	0.78 382	0.51 392	1.73 487	1.20 468	1.09 360	1.37 473	1.46 523	0.85 422	1.53 424	1.09 525	0.25 454	0.18 414	0.23 381	0.24 460	0.20 294	0.19 313

iResNet_ROB	0.77 429	0.30 336	0.99 462	0.57 416	0.36 334	0.83 414	0.36 199	2.33 630	1.58 594	1.27 466	1.30 442	1.25 474	0.84 419	1.65 446	0.79 463	0.20 315	0.14 256	0.17 145	0.12 63	0.18 197	0.27 470

DDVS	0.78 437	0.41 498	0.94 446	0.60 447	0.43 426	1.30 533	0.43 308	1.40 398	0.91 305	1.20 432	1.15 383	1.43 513	0.64 332	2.18 514	0.89 490	0.28 507	0.22 498	0.26 459	0.23 446	0.31 497	0.33 525

PSM-softLoss	0.78 437	0.31 371	0.77 360	0.58 422	0.32 272	0.56 240	0.40 264	1.18 337	0.70 233	1.24 454	1.07 337	0.83 325	0.52 248	5.36 612	0.53 359	0.24 426	0.15 318	0.25 440	0.22 423	0.20 294	0.25 435

KMStereo	0.78 437	0.31 371	0.77 360	0.58 422	0.32 272	0.56 240	0.40 264	1.18 337	0.70 233	1.24 454	1.07 337	0.83 325	0.52 248	5.36 612	0.53 359	0.24 426	0.15 318	0.25 440	0.22 423	0.20 294	0.25 435

STTStereo	0.78 437	0.50 536	1.22 526	0.64 492	0.54 502	0.89 430	0.54 417	1.44 408	1.11 403	1.38 525	1.09 347	1.27 482	0.85 422	1.43 402	0.83 477	0.29 518	0.27 543	0.33 544	0.39 594	0.32 506	0.30 502

PSM-AAD	0.79 441	0.27 253	0.53 159	0.55 382	0.28 175	0.77 377	1.24 614	0.99 254	0.91 305	1.66 587	1.57 535	0.81 313	2.19 642	1.65 446	0.44 283	0.19 273	0.14 256	0.38 577	0.32 562	0.21 339	0.70 630

hitnet-ft	0.79 441	0.35 455	0.57 208	0.58 422	0.42 414	0.96 460	0.46 350	1.47 416	1.33 531	1.19 428	1.22 411	1.81 581	0.98 489	1.66 450	0.94 499	0.33 546	0.28 550	0.34 554	0.27 504	0.35 522	0.31 512

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 441	0.43 505	1.05 488	0.64 492	0.58 524	0.95 454	0.53 411	1.53 438	1.18 454	1.37 519	1.15 383	1.43 513	0.88 440	1.61 440	0.84 480	0.25 454	0.22 498	0.27 475	0.27 504	0.29 478	0.29 489
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
coex_refinement	0.80 444	0.28 279	0.73 321	0.70 547	0.51 483	0.95 454	0.60 472	1.78 510	1.23 483	1.36 516	1.37 473	1.82 584	0.81 402	1.32 367	1.13 534	0.26 477	0.17 389	0.19 212	0.20 348	0.24 408	0.25 435

G2L-Stereo	0.80 444	0.32 387	0.95 450	0.60 447	0.42 414	0.78 382	0.69 505	1.50 424	1.09 394	1.33 507	1.14 375	1.45 520	0.72 362	2.45 535	1.10 528	0.25 454	0.20 452	0.26 459	0.21 394	0.20 294	0.26 459

ISRNet	0.80 444	0.33 410	1.07 497	0.81 591	0.66 554	0.60 266	0.34 174	1.19 348	1.13 419	1.59 577	1.53 520	1.35 501	0.77 380	1.27 353	0.94 499	0.39 579	0.34 587	0.43 595	0.38 592	0.34 519	0.49 592

NF-Stereo	0.80 444	0.30 336	0.75 342	0.60 447	0.31 250	0.64 289	0.44 322	1.21 352	0.90 300	1.29 475	1.02 315	0.82 318	0.57 290	5.40 617	0.48 324	0.23 408	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.20 294	0.30 502

OCTAStereo	0.80 444	0.30 336	0.75 342	0.60 447	0.31 250	0.64 289	0.44 322	1.21 352	0.90 300	1.29 475	1.01 307	0.82 318	0.57 290	5.35 611	0.48 324	0.24 426	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.20 294	0.30 502

DRaft	0.80 444	0.24 159	0.70 292	0.45 171	0.30 222	0.97 464	0.53 411	1.05 286	0.97 331	1.78 598	2.02 600	0.80 308	1.74 612	2.73 552	0.72 437	0.17 176	0.14 256	0.20 265	0.20 348	0.18 197	0.21 368

RE-Stereo	0.80 444	0.30 336	0.75 342	0.60 447	0.31 250	0.64 289	0.44 322	1.21 352	0.90 300	1.29 475	1.01 307	0.81 313	0.57 290	5.37 614	0.48 324	0.24 426	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.20 294	0.30 502

TVStereo	0.80 444	0.30 336	0.75 342	0.60 447	0.31 250	0.64 289	0.44 322	1.21 352	0.90 300	1.29 475	1.01 307	0.81 313	0.57 290	5.37 614	0.48 324	0.24 426	0.14 256	0.24 401	0.20 348	0.20 294	0.30 502

UPFNet	0.80 444	0.32 387	0.90 431	0.59 435	0.74 579	1.26 527	0.80 537	1.52 432	1.10 401	1.30 484	1.12 366	1.30 489	0.84 419	1.67 451	1.09 525	0.24 426	0.24 520	0.24 401	0.23 446	0.25 421	0.18 269

iResNetv2_ROB	0.80 444	0.37 472	1.71 592	0.56 398	0.37 354	0.94 450	0.64 486	1.73 487	1.34 534	1.23 447	1.42 487	1.26 478	0.92 453	1.85 481	0.56 374	0.23 408	0.15 318	0.19 212	0.14 163	0.24 408	0.19 313

StereoDRNet-Refined	0.80 444	0.41 498	0.88 421	0.62 473	0.42 414	1.33 538	0.48 371	1.52 432	1.17 447	1.45 543	1.44 496	1.44 518	0.90 447	1.26 350	1.24 546	0.20 315	0.16 357	0.27 475	0.24 460	0.25 421	0.28 482
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ITSA-stereo	0.82 455	0.36 465	0.82 384	0.54 357	0.31 250	0.80 397	0.47 358	2.17 613	1.67 601	1.13 391	1.13 371	0.94 372	0.86 430	2.46 538	1.00 513	0.26 477	0.23 511	0.28 490	0.27 504	0.28 467	0.36 541

DCRE	0.82 455	0.26 221	0.70 292	0.58 422	0.44 435	0.54 218	0.48 371	0.95 237	0.78 262	0.78 267	7.33 673	0.86 339	0.52 248	0.76 183	0.41 259	0.16 118	0.16 357	0.19 212	0.17 262	0.18 197	0.17 242

SepStereo	0.82 455	0.34 435	1.03 483	0.64 492	0.69 566	0.77 377	0.63 484	1.54 441	1.20 468	1.79 601	1.55 527	0.95 381	1.04 512	2.30 525	0.60 392	0.21 350	0.16 357	0.25 440	0.18 286	0.27 448	0.22 388

GrayStereo	0.82 455	0.26 221	0.58 215	0.63 483	0.37 354	0.76 370	1.86 652	1.11 317	0.87 289	1.99 618	1.89 588	1.08 425	1.82 621	1.39 393	0.48 324	0.19 273	0.14 256	0.19 212	0.21 394	0.18 197	0.39 555

LMCR-Stereo	0.82 455	0.46 517	0.88 421	0.75 575	0.43 426	1.33 538	0.56 443	2.43 641	0.98 336	1.53 560	1.49 513	0.74 289	1.00 499	1.63 443	0.89 490	0.28 507	0.17 389	0.22 340	0.17 262	0.29 478	0.20 347

ac_64	0.82 455	0.29 314	0.81 380	0.71 555	0.60 535	1.05 483	0.54 417	1.99 574	0.92 311	1.18 424	1.06 333	1.99 604	1.08 524	1.94 490	0.97 508	0.27 493	0.22 498	0.24 401	0.23 446	0.22 365	0.19 313

DualNet (step1)	0.83 461	0.49 529	1.13 513	0.56 398	0.39 387	1.02 477	0.73 514	1.78 510	1.21 474	1.22 441	1.18 394	1.08 425	0.92 453	1.23 341	0.67 420	0.57 626	0.28 550	0.62 633	0.67 641	0.45 574	0.42 565

SST-Stereo	0.83 461	0.28 279	0.72 309	0.59 435	0.31 250	0.72 346	0.26 82	1.09 308	0.86 284	1.47 546	1.10 353	1.00 398	0.87 435	5.73 625	0.45 298	0.22 381	0.13 197	0.23 381	0.19 311	0.23 393	0.18 269

RAFT_R40	0.83 461	0.28 279	0.73 321	0.59 435	0.31 250	0.69 332	0.44 322	1.10 311	0.95 319	1.47 546	1.10 353	1.00 398	0.85 422	5.53 619	0.46 312	0.22 381	0.13 197	0.23 381	0.20 348	0.23 393	0.18 269

UNet	0.83 461	0.34 435	1.31 540	0.58 422	0.74 579	1.58 571	0.49 383	1.41 399	1.04 365	1.21 436	1.08 342	1.54 539	1.12 532	1.65 446	1.09 525	0.23 408	0.17 389	0.25 440	0.20 348	0.25 421	0.22 388

FADNet_RVC	0.83 461	0.51 539	1.83 603	0.54 357	0.42 414	1.19 516	0.46 350	1.51 430	1.09 394	0.89 297	1.24 417	0.91 359	0.87 435	2.11 506	1.11 531	0.27 493	0.22 498	0.31 520	0.28 525	0.43 564	0.38 552

DAS	0.84 466	0.34 435	1.03 483	0.64 492	0.69 566	0.77 377	0.63 484	1.54 441	1.20 468	1.79 601	1.55 527	0.95 381	1.04 512	2.83 554	0.60 392	0.21 350	0.16 357	0.25 440	0.18 286	0.27 448	0.22 388

RAFT-345	0.84 466	0.25 193	0.66 264	0.50 268	0.27 148	0.54 218	0.42 286	0.83 183	1.11 403	1.32 498	2.34 616	0.86 339	0.54 263	5.72 624	0.47 319	0.18 225	0.13 197	0.22 340	0.17 262	0.17 154	0.16 210

MMNet	0.84 466	0.32 387	1.09 504	0.60 447	0.59 532	1.85 600	0.49 383	1.51 430	1.27 503	1.37 519	1.15 383	1.26 478	1.18 545	1.67 451	1.22 544	0.19 273	0.18 414	0.23 381	0.22 423	0.25 421	0.21 368

FADNet-RVC-Resample	0.84 466	0.47 522	2.10 614	0.61 462	0.45 442	1.07 488	0.61 476	1.59 452	1.20 468	1.08 354	0.98 296	1.03 412	0.98 489	2.17 511	0.72 437	0.23 408	0.22 498	0.30 514	0.32 562	0.35 522	0.34 530

iRaft-Stereo_5w	0.85 470	0.29 314	0.91 434	0.53 340	0.43 426	0.49 155	0.68 501	0.99 254	0.87 289	0.79 270	1.34 464	1.46 523	0.91 450	5.11 606	1.11 531	0.17 176	0.14 256	0.22 340	0.18 286	0.20 294	0.20 347

SACVNet	0.85 470	0.46 517	0.85 394	0.81 591	0.56 511	0.80 397	0.79 531	1.68 476	1.12 407	1.34 511	1.33 457	1.25 474	0.94 467	2.39 532	0.76 449	0.34 556	0.26 535	0.31 520	0.29 537	0.35 522	0.44 575

ADLNet	0.85 470	0.36 465	0.89 427	0.85 608	0.72 571	1.24 524	0.76 522	1.82 523	1.36 547	1.52 558	1.35 470	1.27 482	0.99 497	1.23 341	1.15 536	0.27 493	0.20 452	0.26 459	0.25 474	0.28 467	0.30 502

delet	0.85 470	0.32 387	0.95 450	0.65 506	0.66 554	1.64 577	0.84 546	1.75 495	1.35 543	1.32 498	1.30 442	1.30 489	0.88 440	1.68 456	1.10 528	0.21 350	0.21 476	0.24 401	0.24 460	0.21 339	0.21 368

HGLStereo	0.85 470	0.38 479	0.94 446	0.80 588	1.03 630	1.17 511	0.58 458	1.52 432	1.20 468	1.19 428	1.62 547	1.13 448	1.20 551	1.80 475	1.06 519	0.24 426	0.24 520	0.24 401	0.21 394	0.23 393	0.27 470

CRFU-Net	0.86 475	0.39 484	1.00 468	0.65 506	0.57 515	1.78 592	0.86 554	2.15 604	0.81 270	1.38 525	1.18 394	1.64 559	1.19 548	1.35 377	0.90 493	0.26 477	0.22 498	0.21 304	0.19 311	0.23 393	0.24 423

dad	0.86 475	0.66 588	1.06 492	0.56 398	0.37 354	0.76 370	0.44 322	1.17 332	1.50 584	1.44 541	1.27 431	1.34 500	0.75 369	2.52 543	0.84 480	0.42 591	0.27 543	0.83 642	0.26 492	0.41 553	0.29 489

AACVNet	0.86 475	0.35 455	0.79 373	0.82 599	0.39 387	0.76 370	0.49 383	1.61 459	0.81 270	1.08 354	1.33 457	1.30 489	0.93 462	4.34 591	0.74 441	0.25 454	0.21 476	0.28 490	0.22 423	0.29 478	0.25 435

DLCB_ROB	0.86 475	0.40 491	0.78 370	0.68 537	0.54 502	1.11 496	0.84 546	1.49 420	1.23 483	1.64 586	1.65 554	1.70 568	0.91 450	1.70 458	1.05 517	0.25 454	0.24 520	0.26 459	0.27 504	0.27 448	0.24 423

HSM-Net_RVC	0.87 479	0.29 314	0.53 159	0.53 340	0.30 222	1.15 507	0.55 435	3.57 663	1.28 508	1.53 560	1.74 568	1.68 565	0.93 462	1.49 415	0.77 455	0.22 381	0.17 389	0.19 212	0.18 286	0.20 294	0.19 313
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ssnet_v2	0.88 480	0.36 465	1.02 479	0.62 473	0.38 376	1.32 536	0.97 581	2.07 593	1.34 534	1.37 519	1.18 394	1.54 539	0.92 453	1.10 310	1.65 595	0.30 523	0.27 543	0.30 514	0.28 525	0.27 448	0.26 459

ADLNet2	0.88 480	0.34 435	1.17 521	0.77 581	0.64 548	1.12 499	0.76 522	1.74 492	1.24 489	1.21 436	1.65 554	1.71 569	1.05 516	1.67 451	1.17 540	0.24 426	0.21 476	0.21 304	0.22 423	0.26 434	0.29 489

ASMatch	0.88 480	0.26 221	0.69 286	0.51 300	0.35 319	0.48 138	0.37 224	1.12 320	0.92 311	1.10 368	3.28 641	0.96 387	0.98 489	4.90 603	0.49 333	0.19 273	0.16 357	0.22 340	0.19 311	0.19 247	0.27 470

IRAFT_RVC	0.88 480	0.28 279	0.76 352	0.63 483	0.31 250	0.65 305	1.02 591	1.22 360	0.94 317	1.22 441	1.04 328	1.01 405	0.98 489	5.82 627	0.53 359	0.22 381	0.12 100	0.25 440	0.20 348	0.20 294	0.19 313

FADNet-RVC	0.88 480	0.67 589	1.93 607	0.60 447	0.48 460	0.91 437	0.60 472	1.71 485	1.18 454	0.90 298	0.96 286	1.36 502	0.92 453	2.25 521	1.17 540	0.30 523	0.29 561	0.32 535	0.32 562	0.41 553	0.35 535

GEStereo_RVC	0.90 485	0.37 472	0.99 462	0.64 492	0.50 471	0.95 454	0.79 531	2.42 640	1.17 447	1.16 410	1.11 359	1.26 478	0.92 453	3.24 569	0.90 493	0.29 518	0.19 432	0.23 381	0.20 348	0.27 448	0.29 489

CBMV_ROB	0.90 485	0.44 508	0.63 239	0.51 300	0.37 354	1.25 526	0.49 383	1.77 506	1.27 503	1.41 534	2.00 597	1.33 496	1.08 524	2.17 511	0.76 449	0.43 597	0.42 620	0.47 605	0.44 607	0.41 553	0.36 541

PSMNet_ROB	0.90 485	0.52 543	1.17 521	0.72 559	0.61 538	1.27 528	1.12 603	1.76 502	1.12 407	1.09 360	1.28 437	1.45 520	0.89 446	1.65 446	1.42 578	0.33 546	0.25 529	0.37 574	0.39 594	0.35 522	0.29 489

FTStereo	0.91 488	0.26 221	0.56 195	0.54 357	0.33 294	0.66 314	1.87 653	1.00 258	0.75 245	1.75 595	4.15 651	1.04 416	1.65 605	1.57 432	0.46 312	0.19 273	0.16 357	0.23 381	0.21 394	0.18 197	0.63 621

PFNet	0.91 488	0.26 221	1.10 507	0.63 483	0.32 272	0.64 289	0.56 443	1.17 332	0.99 343	1.47 546	1.08 342	0.98 391	0.69 349	6.62 641	0.54 365	0.20 315	0.12 100	0.24 401	0.19 311	0.20 294	0.17 242

CBFPSM	0.92 490	0.33 410	1.86 604	0.49 257	0.38 376	1.75 585	0.84 546	1.39 396	1.12 407	1.09 360	0.99 298	2.37 623	1.66 609	1.32 367	1.42 578	0.19 273	0.18 414	0.20 265	0.20 348	0.21 339	0.33 525

FADNet	0.92 490	0.61 579	1.81 599	0.62 473	0.55 508	0.96 460	0.57 454	1.78 510	1.33 531	0.93 305	1.01 307	1.36 502	1.01 501	2.71 551	0.75 446	0.33 546	0.34 587	0.31 520	0.34 578	0.59 611	0.40 556

NVstereo2D	0.92 490	0.41 498	1.48 574	0.72 559	0.72 571	1.20 518	0.87 556	1.75 495	1.38 555	0.99 326	1.13 371	1.26 478	0.98 489	2.21 518	0.89 490	0.43 597	0.20 452	0.38 577	0.24 460	0.57 607	0.63 621

DispNO	0.93 493	0.30 336	1.34 549	0.55 382	0.55 508	0.89 430	0.49 383	1.48 418	1.21 474	1.17 419	1.27 431	1.19 457	0.90 447	5.23 609	0.74 441	0.22 381	0.17 389	0.24 401	0.21 394	0.19 247	0.20 347

DSFCA	0.93 493	0.34 435	1.06 492	0.52 321	0.65 550	1.55 568	0.93 573	1.49 420	1.19 463	1.56 570	1.15 383	1.50 532	0.96 479	3.07 563	1.02 515	0.30 523	0.26 535	0.25 440	0.25 474	0.28 467	0.24 423

fast-acv-ft	0.94 495	0.44 508	1.40 552	0.58 422	0.51 483	1.77 590	0.69 505	1.36 388	1.42 574	1.29 475	1.86 584	1.74 573	1.25 561	1.52 420	1.38 566	0.26 477	0.28 550	0.28 490	0.28 525	0.27 448	0.26 459

OMP-Stereo	0.94 495	0.33 410	0.72 309	0.90 623	0.31 250	0.49 155	0.36 199	1.16 330	1.06 375	1.58 576	1.12 366	1.46 523	0.69 349	6.94 649	0.49 333	0.19 273	0.14 256	0.24 401	0.18 286	0.20 294	0.14 125

CBMV	0.95 497	0.44 508	0.66 264	0.53 340	0.35 319	1.53 566	1.63 643	1.69 478	1.42 574	2.00 621	1.60 541	1.43 513	1.17 540	1.59 437	0.99 512	0.34 556	0.34 587	0.39 583	0.33 572	0.33 515	0.32 519
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	0.96 498	0.58 566	0.72 309	0.61 462	0.46 454	1.64 577	0.76 522	1.86 536	1.28 508	1.30 484	1.53 520	0.86 339	0.94 467	3.27 571	0.69 427	0.45 603	0.44 624	0.54 620	0.48 616	0.47 582	0.40 556

TransformOpticalFlow	0.96 498	0.28 279	0.89 427	0.52 321	0.31 250	0.66 314	0.54 417	1.75 495	1.12 407	1.09 360	1.44 496	1.37 505	1.01 501	6.70 646	0.42 270	0.19 273	0.12 100	0.20 265	0.19 311	0.18 197	0.19 313

IIG-Stereo	0.96 498	0.31 371	0.72 309	0.88 618	0.33 294	0.61 272	0.26 82	1.19 348	1.03 360	1.69 590	1.37 473	1.46 523	0.75 369	6.96 651	0.51 345	0.19 273	0.14 256	0.23 381	0.18 286	0.20 294	0.14 125

CFNet	0.96 498	0.36 465	1.01 472	0.62 473	0.42 414	0.99 470	0.47 358	1.90 548	1.32 527	0.99 326	1.39 482	1.10 438	0.86 430	5.58 622	0.79 463	0.23 408	0.17 389	0.28 490	0.27 504	0.26 434	0.21 368

XPNet_ROB	0.96 498	0.49 529	1.09 504	0.72 559	0.57 515	1.11 496	1.14 605	1.66 473	1.23 483	1.85 608	1.39 482	1.64 559	1.11 529	1.80 475	1.42 578	0.38 576	0.30 566	0.33 544	0.29 537	0.37 533	0.34 530

ETE_ROB	0.96 498	0.64 586	1.16 519	0.69 541	0.48 460	1.14 501	1.13 604	1.77 506	1.19 463	1.91 615	1.45 499	1.73 571	1.05 516	1.60 438	1.14 535	0.32 537	0.26 535	0.38 577	0.34 578	0.39 546	0.41 561

CSP-Net	0.97 504	0.38 479	0.83 389	0.53 340	0.41 408	1.63 575	0.77 525	2.00 575	1.05 370	1.25 459	1.20 406	1.33 496	0.83 415	4.93 605	0.85 483	0.32 537	0.22 498	0.20 265	0.20 348	0.23 393	0.25 435

DEmStereo	0.97 504	0.23 133	0.79 373	0.47 203	0.32 272	1.04 482	0.56 443	0.93 226	0.89 296	1.39 531	2.14 608	1.02 407	2.07 637	5.64 623	0.77 455	0.17 176	0.15 318	0.20 265	0.20 348	0.18 197	0.20 347

pcwnet_v2	0.97 504	0.37 472	4.33 649	0.62 473	0.54 502	0.79 388	0.45 342	2.02 583	1.58 594	1.42 540	1.64 552	1.09 435	0.79 392	1.24 346	0.67 420	0.32 537	0.25 529	0.29 501	0.27 504	0.37 533	0.35 535

FINET	0.97 504	0.54 550	1.60 584	0.63 483	0.79 597	1.08 489	1.07 598	1.56 448	2.20 636	1.15 400	1.49 513	0.94 372	0.88 440	2.32 526	1.05 517	0.42 591	0.35 598	0.32 535	0.28 525	0.43 564	0.38 552

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 508	0.39 484	3.21 641	0.50 268	0.63 545	0.64 289	0.39 249	2.36 634	0.75 245	0.95 312	4.63 656	1.81 581	0.56 278	0.96 258	0.41 259	0.18 225	0.13 197	0.21 304	0.26 492	0.32 506	0.35 535

StereoDRNet	0.98 508	0.47 522	1.70 590	0.76 578	0.94 624	1.51 564	0.91 567	1.92 555	1.32 527	1.61 578	1.13 371	1.47 528	0.97 482	1.75 466	1.46 585	0.28 507	0.23 511	0.29 501	0.27 504	0.35 522	0.27 470

ACV-stereo	0.99 510	0.51 539	1.41 557	0.56 398	0.41 408	2.43 632	0.57 454	1.15 328	1.18 454	0.81 277	1.01 307	3.39 649	2.14 640	1.60 438	1.07 522	0.27 493	0.22 498	0.22 340	0.22 423	0.28 467	0.32 519

iinet-f	0.99 510	0.45 515	3.71 646	0.55 382	0.43 426	1.81 595	0.68 501	1.14 326	1.14 422	1.18 424	1.42 487	1.58 546	1.44 584	1.34 376	1.59 594	0.24 426	0.23 511	0.20 265	0.19 311	0.26 434	0.25 435

GASNet	0.99 510	0.97 622	1.72 593	0.98 632	0.68 564	0.83 414	0.67 497	1.60 456	1.28 508	1.31 494	1.22 411	1.22 463	1.21 554	2.41 533	1.41 574	0.43 597	0.26 535	0.36 571	0.34 578	0.55 604	0.31 512

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 510	0.40 491	1.82 601	0.66 512	0.62 544	2.05 614	0.78 527	1.91 552	1.29 513	1.54 566	1.42 487	1.51 534	1.23 557	1.99 494	1.33 558	0.23 408	0.14 256	0.20 265	0.15 187	0.27 448	0.26 459

PS-NSSS	0.99 510	0.58 566	0.93 441	0.58 422	0.57 515	0.91 437	0.80 537	1.81 522	1.14 422	1.14 394	1.67 559	1.00 398	0.83 415	4.62 596	0.78 457	0.37 571	0.31 572	0.52 614	0.32 562	0.45 574	0.38 552

YMNet	1.00 515	0.54 550	1.40 552	0.81 591	0.85 611	1.87 602	0.62 479	1.55 445	1.18 454	1.63 584	1.99 595	1.77 577	0.97 482	1.50 417	1.45 582	0.33 546	0.37 605	0.31 520	0.32 562	0.32 506	0.29 489

YMNet_1	1.00 515	0.54 550	1.40 552	0.81 591	0.85 611	1.87 602	0.62 479	1.55 445	1.18 454	1.63 584	1.99 595	1.77 577	0.97 482	1.50 417	1.45 582	0.33 546	0.37 605	0.31 520	0.32 562	0.32 506	0.29 489

UGAM-zero	1.00 515	0.30 336	0.93 441	0.47 203	0.30 222	0.57 245	0.25 69	2.25 623	0.63 197	1.01 337	1.10 353	2.73 637	1.85 622	6.26 633	0.40 249	0.17 176	0.14 256	0.19 212	0.15 187	0.16 111	0.17 242

RAFT + AFF	1.00 515	0.42 502	1.09 504	0.67 524	0.50 471	1.22 522	1.24 614	2.24 622	1.19 463	1.30 484	1.56 531	1.17 453	1.49 592	3.44 577	0.83 477	0.21 350	0.25 529	0.30 514	0.26 492	0.27 448	0.27 470

DRN-Test	1.00 515	0.44 508	1.13 513	0.70 547	0.81 604	1.62 574	0.79 531	2.14 602	1.44 577	1.78 598	1.33 457	1.43 513	1.05 516	2.18 514	1.53 591	0.27 493	0.21 476	0.31 520	0.30 546	0.32 506	0.28 482

NCCL2	1.00 515	0.56 559	1.06 492	0.75 575	0.57 515	1.31 535	1.72 644	1.77 506	1.36 547	1.50 555	1.17 392	1.91 593	1.17 540	1.54 426	1.29 554	0.35 563	0.31 572	0.45 600	0.44 607	0.40 550	0.40 556

TCMNet	1.01 521	0.60 577	2.10 614	0.86 610	1.33 653	1.14 501	0.67 497	1.69 478	1.23 483	1.11 374	1.57 535	1.30 489	0.97 482	2.01 496	1.50 589	0.31 530	0.31 572	0.38 577	0.34 578	0.42 558	0.36 541

PA-Net	1.01 521	0.57 563	1.29 538	0.64 492	0.74 579	1.19 516	0.84 546	1.69 478	1.43 576	1.16 410	1.19 401	1.32 494	1.19 548	3.42 575	1.25 547	0.29 518	0.45 628	0.33 544	0.49 619	0.32 506	0.47 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	1.01 521	0.59 569	1.16 519	0.67 524	0.51 483	1.63 575	1.26 618	1.69 478	1.38 555	1.81 605	1.37 473	1.94 598	1.02 508	1.58 434	1.38 566	0.37 571	0.27 543	0.43 595	0.37 590	0.43 564	0.37 546

z-ln-s-r	1.02 524	0.55 555	2.09 613	0.52 321	0.55 508	0.78 382	0.87 556	1.47 416	1.34 534	1.12 376	1.62 547	1.37 505	1.06 519	2.62 548	3.32 642	0.19 273	0.14 256	0.21 304	0.17 262	0.27 448	0.21 368

PSMNet-RUCA	1.02 524	0.97 622	1.44 562	1.23 647	1.10 635	1.40 550	0.62 479	1.69 478	1.38 555	0.94 310	1.53 520	0.97 389	0.83 415	1.17 331	0.93 497	0.69 639	0.34 587	0.99 650	0.60 637	0.97 638	0.64 625

THIR-Stereo	1.02 524	0.27 253	0.69 286	0.49 257	0.28 175	0.95 454	1.34 623	1.03 272	0.97 331	1.34 511	1.90 589	1.17 453	1.58 598	6.44 638	0.78 457	0.19 273	0.14 256	0.21 304	0.22 423	0.19 247	0.20 347

Wz-Net-LNSev	1.03 527	0.67 589	2.71 637	0.64 492	0.84 608	1.75 585	1.00 588	1.80 519	1.32 527	1.28 468	1.25 421	1.65 562	1.22 555	1.39 393	1.40 570	0.28 507	0.26 535	0.24 401	0.23 446	0.33 515	0.32 519

RAFT-RH_RVC	1.03 527	0.24 159	0.67 270	0.49 257	0.28 175	0.81 406	0.33 160	0.83 183	1.08 386	2.05 622	4.65 658	1.04 416	0.57 290	5.98 632	0.50 340	0.18 225	0.13 197	0.26 459	0.20 348	0.16 111	0.17 242

DISCO	1.03 527	0.34 435	1.11 509	0.69 541	0.45 442	2.07 615	0.84 546	2.13 598	1.50 584	1.15 400	1.33 457	2.40 625	1.07 523	2.60 546	1.51 590	0.23 408	0.18 414	0.22 340	0.20 348	0.31 497	0.27 470

STrans-v2	1.04 530	0.28 279	0.96 456	0.49 257	0.32 272	0.68 326	0.79 531	2.47 644	1.12 407	1.12 376	1.46 505	1.40 508	1.46 587	6.70 646	0.43 280	0.18 225	0.13 197	0.20 265	0.18 286	0.18 197	0.18 269

APVNet	1.06 531	0.53 549	1.42 559	0.84 603	0.79 597	1.92 605	0.82 542	1.90 548	1.08 386	1.08 354	1.43 491	1.56 542	1.13 536	3.07 563	1.58 592	0.31 530	0.34 587	0.42 593	0.36 587	0.36 529	0.37 546

TDLM	1.06 531	0.44 508	0.79 373	0.63 483	0.50 471	0.89 430	1.44 628	1.48 418	1.26 497	1.12 376	1.40 484	1.08 425	0.98 489	6.65 642	0.78 457	0.33 546	0.21 476	0.33 544	0.26 492	0.37 533	0.24 423

FAT-Stereo	1.07 533	0.41 498	1.32 543	0.72 559	0.58 524	1.08 489	0.89 561	1.96 565	1.65 599	1.75 595	1.98 594	2.03 609	1.48 590	2.02 497	1.18 543	0.42 591	0.35 598	0.34 554	0.29 537	0.35 522	0.53 602

GANetREF_RVC	1.07 533	0.86 615	1.31 540	0.82 599	0.53 498	1.41 555	1.31 621	1.76 502	1.52 587	1.27 466	1.31 448	1.46 523	1.24 560	2.03 498	0.96 507	0.56 625	0.45 628	0.67 636	0.50 623	0.88 636	0.59 615
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
CVANet_RVC	1.07 533	0.43 505	0.76 352	0.60 447	0.50 471	0.90 433	0.97 581	1.52 432	1.26 497	1.33 507	1.38 478	1.24 470	1.18 545	6.75 648	0.75 446	0.34 556	0.23 511	0.34 554	0.29 537	0.42 558	0.27 470

GCST	1.08 536	1.47 655	0.93 441	1.73 658	1.14 643	1.30 533	0.31 131	1.33 379	1.16 444	1.29 475	0.97 295	0.98 391	0.49 223	2.08 503	0.46 312	1.19 657	0.70 657	1.30 657	0.85 652	1.02 642	0.89 640

GwcNet	1.08 536	0.51 539	2.33 625	0.79 585	1.18 646	1.76 587	0.70 508	1.68 476	1.47 580	1.41 534	1.64 552	1.74 573	1.04 512	2.20 517	1.41 574	0.30 523	0.29 561	0.29 501	0.27 504	0.30 488	0.35 535

DANet	1.08 536	0.61 579	1.32 543	0.85 608	0.72 571	1.37 543	0.51 392	1.54 441	1.15 434	1.78 598	1.54 525	2.01 606	1.11 529	2.90 557	2.00 612	0.33 546	0.30 566	0.40 588	0.30 546	0.44 570	0.45 577
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.09 539	0.50 536	1.12 511	0.90 623	1.04 631	1.11 496	0.84 546	1.80 519	1.62 596	1.55 569	2.00 597	1.90 592	1.78 616	1.84 478	1.25 547	0.52 617	0.36 603	0.48 607	0.36 587	0.45 574	0.43 572

Nwc_Net	1.09 539	0.49 529	1.33 546	0.89 622	0.80 602	1.49 563	0.66 493	2.19 616	1.27 503	1.32 498	2.26 612	1.96 601	1.54 595	1.92 486	1.34 560	0.40 582	0.30 566	0.43 595	0.45 609	0.38 542	0.37 546

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 541	1.02 627	1.00 468	0.82 599	0.67 558	1.93 606	0.93 573	1.62 463	1.11 403	1.15 400	1.25 421	1.50 532	0.79 392	1.96 492	0.76 449	1.89 661	0.34 587	0.79 641	0.36 587	1.25 651	0.83 637

NCC-stereo	1.10 541	0.54 550	1.24 530	0.84 603	0.94 624	1.29 531	0.89 561	2.01 579	1.34 534	1.32 498	1.74 568	1.88 588	1.74 612	2.35 528	1.25 547	0.45 603	0.37 605	0.45 600	0.58 633	0.42 558	0.42 565

Abc-Net	1.10 541	0.54 550	1.24 530	0.84 603	0.94 624	1.29 531	0.89 561	2.01 579	1.34 534	1.32 498	1.74 568	1.88 588	1.74 612	2.35 528	1.25 547	0.45 603	0.37 605	0.45 600	0.58 633	0.42 558	0.42 565
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Wz-Net-MNSev	1.11 544	0.58 566	2.23 623	0.66 512	0.71 569	1.95 608	1.46 629	1.98 571	1.45 578	1.79 601	1.43 491	1.49 531	1.33 574	1.97 493	1.42 578	0.27 493	0.23 511	0.28 490	0.28 525	0.34 519	0.31 512

edge stereo	1.11 544	0.50 536	1.30 539	0.71 555	0.65 550	1.14 501	0.75 519	1.93 560	1.37 551	1.71 591	1.83 579	2.54 630	1.44 584	2.43 534	1.23 545	0.42 591	0.41 618	0.54 620	0.35 583	0.42 558	0.46 581

anonymity	1.12 546	0.97 622	1.21 524	1.07 640	1.12 639	1.08 489	0.89 561	1.95 564	1.16 444	1.29 475	1.26 428	1.22 463	1.09 527	1.15 323	1.01 514	1.02 650	1.00 673	0.97 647	0.97 659	0.98 639	0.99 644

ccnet	1.12 546	0.67 589	1.01 472	0.78 583	0.73 578	1.72 583	0.99 586	1.84 532	1.26 497	1.47 546	1.85 583	1.75 576	1.29 566	1.75 466	1.88 606	0.57 626	0.53 643	0.57 630	0.55 630	0.59 611	0.54 604

RASNet	1.12 546	0.30 336	0.91 434	0.66 512	0.77 592	0.97 464	0.57 454	1.37 389	1.35 543	1.02 341	1.34 464	2.11 613	1.43 582	7.09 653	1.39 569	0.19 273	0.17 389	0.17 145	0.19 311	0.18 197	0.16 210

AF-Net	1.13 549	0.52 543	1.33 546	0.86 610	0.91 620	1.38 546	0.71 510	2.16 607	1.62 596	1.56 570	2.40 619	1.99 604	1.65 605	1.81 477	1.48 587	0.48 611	0.28 550	0.49 609	0.33 572	0.39 546	0.32 519

NaN_ROB	1.13 549	0.55 555	1.15 518	0.64 492	0.48 460	1.61 573	2.03 661	1.72 486	1.48 581	2.09 624	1.27 431	1.40 508	1.08 524	3.94 583	1.30 555	0.28 507	0.34 587	0.28 490	0.28 525	0.30 488	0.33 525

UGAM	1.14 551	0.27 253	0.95 450	0.53 340	0.42 414	0.70 339	0.72 513	0.95 237	1.32 527	0.98 323	1.48 511	1.78 580	0.87 435	9.65 682	0.87 486	0.21 350	0.18 414	0.30 514	0.24 460	0.19 247	0.16 210

DGSMNet	1.14 551	0.76 606	2.49 631	0.81 591	0.86 615	1.39 548	1.39 625	2.13 598	1.35 543	1.26 463	1.63 551	1.48 530	0.98 489	1.75 466	1.10 528	0.45 603	0.43 621	0.55 625	0.49 619	0.75 630	0.70 630

Syn2CoEx	1.14 551	0.69 594	1.66 587	0.80 588	0.67 558	1.40 550	0.88 559	2.06 592	1.54 590	1.25 459	1.58 538	1.42 512	1.50 594	4.09 585	1.40 570	0.36 567	0.32 580	0.34 554	0.29 537	0.29 478	0.34 530

RGC	1.14 551	0.79 608	1.26 533	0.91 626	0.96 627	1.52 565	0.77 525	1.92 555	1.26 497	1.54 566	1.93 591	2.02 608	1.54 595	2.25 521	1.31 556	0.44 602	0.35 598	0.58 631	0.48 616	0.47 582	0.46 581

S-Stereo	1.15 555	0.46 517	2.17 619	0.81 591	0.80 602	1.21 520	1.19 611	1.93 560	2.02 629	1.47 546	2.11 605	1.57 543	1.17 540	2.05 501	1.41 574	0.40 582	0.40 616	0.35 563	0.31 554	0.44 570	0.70 630

stereogan	1.15 555	0.42 502	1.40 552	0.86 610	0.84 608	2.38 630	0.71 510	1.88 542	1.73 608	1.72 592	1.94 593	2.31 620	1.29 566	2.07 502	1.08 523	0.36 567	0.35 598	0.39 583	0.31 554	0.51 596	0.46 581

AANet_RVC	1.16 557	0.52 543	1.49 576	0.65 506	0.45 442	0.75 362	0.69 505	1.42 401	1.55 592	1.34 511	1.87 586	1.53 538	0.78 388	7.43 659	1.38 566	0.25 454	0.17 389	0.19 212	0.16 233	0.22 365	0.26 459

RYNet	1.17 558	0.49 529	1.24 530	0.70 547	0.97 628	1.71 581	0.92 569	1.91 552	1.46 579	1.38 525	1.14 375	1.88 588	1.30 570	4.24 587	1.87 604	0.26 477	0.21 476	0.35 563	0.27 504	0.55 604	0.54 604

w-ln-seven-2	1.18 559	0.61 579	4.25 648	0.68 537	0.61 538	1.20 518	0.93 573	1.63 465	1.35 543	1.66 587	1.53 520	1.47 528	1.37 578	3.00 562	1.74 599	0.25 454	0.24 520	0.29 501	0.26 492	0.33 515	0.28 482

HSM	1.19 560	0.32 387	0.65 253	0.57 416	0.38 376	1.23 523	0.59 467	2.25 623	1.19 463	1.30 484	1.25 421	1.94 598	1.03 510	9.32 677	0.71 434	0.22 381	0.16 357	0.20 265	0.16 233	0.21 339	0.21 368

aanetorigin	1.23 561	0.79 608	2.78 639	0.70 547	0.79 597	0.99 470	1.06 597	1.06 299	1.37 551	3.52 662	2.61 628	1.72 570	1.63 603	1.99 494	1.78 601	0.25 454	0.24 520	0.26 459	0.25 474	0.38 542	0.45 577

PWC_ROB	1.24 562	0.76 606	2.46 629	0.72 559	0.78 594	1.15 507	0.49 383	1.75 495	1.92 623	2.31 630	3.07 637	1.59 547	1.40 579	2.46 538	2.10 616	0.33 546	0.22 498	0.35 563	0.24 460	0.38 542	0.41 561

SGM-Forest	1.24 562	0.38 479	0.60 224	0.52 321	0.37 354	1.56 569	1.30 620	1.65 468	1.36 547	2.11 625	1.79 575	1.63 556	0.93 462	7.48 661	0.95 503	0.36 567	0.37 605	0.39 583	0.34 578	0.37 533	0.32 519
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.25 564	0.99 625	1.93 607	1.02 636	1.21 648	0.96 460	1.01 590	1.75 495	1.92 623	1.36 516	2.12 606	1.44 518	1.01 501	1.14 322	1.40 570	0.72 640	0.82 660	0.89 645	0.98 661	1.31 653	0.95 642

NOSS_ROB	1.26 565	0.46 517	0.62 236	0.56 398	0.38 376	1.06 486	0.78 527	1.73 487	1.40 565	1.01 337	1.43 491	1.10 438	0.75 369	10.62 687	0.65 409	0.45 603	0.43 621	0.48 607	0.45 609	0.44 570	0.41 561

RTSC	1.29 566	0.73 600	2.44 628	0.83 602	0.57 515	1.85 600	0.65 488	1.88 542	2.00 628	2.20 627	1.66 557	1.60 549	1.26 563	2.33 527	3.92 648	0.32 537	0.23 511	0.27 475	0.29 537	0.37 533	0.37 546

PWCDC_ROB	1.29 566	0.75 605	1.33 546	1.05 637	0.88 619	1.73 584	0.52 403	1.89 545	3.28 659	1.29 475	4.88 661	1.22 463	1.46 587	1.77 473	1.45 582	0.60 631	0.26 535	0.29 501	0.25 474	0.52 598	0.37 546

Anonymous_2	1.30 568	0.55 555	0.82 384	0.52 321	0.58 524	1.01 473	0.64 486	1.25 368	0.97 331	0.96 314	0.78 244	1.33 496	1.29 566	1.03 286	0.74 441	0.62 633	0.64 653	1.06 653	9.63 698	1.16 647	0.49 592

SQANet	1.31 569	0.88 618	1.08 501	1.83 660	1.44 655	1.44 558	0.75 519	1.74 492	1.09 394	1.32 498	1.26 428	1.28 485	1.01 501	1.50 417	0.83 477	2.50 668	0.34 587	1.47 658	0.55 630	2.32 661	1.57 659

SHD	1.31 569	0.71 599	2.34 626	0.86 610	0.75 588	1.77 590	0.65 488	2.22 620	2.50 646	2.40 637	1.71 564	1.91 593	1.60 601	1.93 489	2.37 623	0.38 576	0.31 572	0.38 577	0.40 598	0.48 587	0.50 595

PDISCO_ROB	1.32 571	0.65 587	1.44 562	1.36 649	1.46 656	2.55 635	0.92 569	2.45 642	2.07 632	1.37 519	1.49 513	1.65 562	1.00 499	2.82 553	1.35 563	1.01 648	0.27 543	0.54 620	0.47 614	0.71 627	0.73 633

LL-Strereo	1.33 572	0.39 484	1.38 551	0.61 462	0.61 538	0.75 362	0.66 493	1.63 465	1.17 447	1.56 570	1.60 541	2.03 609	2.12 639	9.72 683	0.97 508	0.21 350	0.18 414	0.27 475	0.23 446	0.22 365	0.25 435

PASM	1.34 573	0.92 619	2.62 635	0.86 610	0.87 617	1.03 480	1.08 599	1.50 424	1.51 586	1.82 606	1.41 486	1.68 565	1.26 563	4.87 602	1.34 560	0.61 632	0.65 655	0.68 637	0.78 647	0.69 625	0.68 629

ADCRef	1.35 574	0.55 555	2.37 627	0.72 559	0.77 592	1.94 607	0.78 527	1.91 552	1.27 503	1.57 574	1.59 540	1.36 502	1.41 580	1.54 426	7.53 665	0.23 408	0.20 452	0.32 535	0.30 546	0.29 478	0.29 489

DStereoRT	1.36 575	0.32 387	1.41 557	0.67 524	0.50 471	2.07 615	0.60 472	1.44 408	0.91 305	1.37 519	1.44 496	0.73 288	1.30 570	6.39 637	0.90 493	0.23 408	0.17 389	4.29 690	1.94 680	0.24 408	0.20 347

GANet	1.36 575	0.47 522	0.86 400	0.67 524	0.45 442	1.34 540	1.73 645	1.64 467	1.24 489	1.49 554	2.38 617	1.55 541	1.20 551	9.30 676	0.93 497	0.30 523	0.31 572	0.33 544	0.28 525	0.39 546	0.30 502

ff1	1.37 577	0.33 410	0.85 394	0.53 340	0.37 354	0.74 356	0.56 443	0.95 237	2.47 643	1.15 400	1.45 499	1.06 418	0.82 407	7.22 654	7.61 666	0.20 315	0.12 100	0.31 520	0.27 504	0.19 247	0.20 347

XQC	1.37 577	0.87 616	2.56 633	0.84 603	0.69 566	1.83 598	0.89 561	2.07 593	1.88 619	1.88 611	1.53 520	1.91 593	1.55 597	2.85 556	3.05 634	0.48 611	0.29 561	0.44 599	0.39 594	0.69 625	0.60 618

w-ln-seven	1.38 579	0.70 597	3.91 647	0.75 575	0.72 571	2.69 642	0.95 578	2.02 583	1.99 627	1.99 618	1.73 566	1.82 584	1.17 540	2.45 535	2.84 631	0.28 507	0.25 529	0.31 520	0.30 546	0.41 553	0.33 525

mmx	1.39 580	0.33 410	0.85 394	0.53 340	0.37 354	0.74 356	0.56 443	2.13 598	1.37 551	1.15 400	1.45 499	1.06 418	0.82 407	7.22 654	7.61 666	0.24 426	0.19 432	0.31 520	0.27 504	0.30 488	0.25 435

xxx	1.39 580	0.33 410	0.85 394	0.53 340	0.37 354	0.74 356	0.56 443	2.13 598	1.37 551	1.15 400	1.45 499	1.06 418	0.82 407	7.22 654	7.61 666	0.24 426	0.19 432	0.31 520	0.27 504	0.30 488	0.25 435

MFMNet_re	1.40 582	1.14 637	1.68 588	1.39 651	1.07 632	1.48 561	1.43 627	1.87 539	1.82 616	2.26 628	2.19 609	1.51 534	1.86 623	1.52 420	1.25 547	0.93 646	0.83 661	0.84 643	0.80 648	0.99 641	1.05 649

UDG	1.41 583	2.65 681	0.99 462	1.44 654	1.64 659	1.34 540	0.80 537	1.60 456	1.23 483	1.23 447	1.71 564	2.01 606	1.34 575	1.47 413	1.41 574	0.90 645	0.54 646	2.29 666	0.75 645	1.84 656	1.04 647

CSAN	1.41 583	0.59 569	1.26 533	0.70 547	0.50 471	1.76 587	1.78 646	1.77 506	1.90 622	2.35 633	2.32 614	1.92 596	1.94 629	5.56 621	1.49 588	0.43 597	0.35 598	0.40 588	0.41 599	0.43 564	0.41 561

DStereoO	1.44 585	1.11 634	1.69 589	1.16 643	0.72 571	1.21 520	1.56 636	1.74 492	1.63 598	1.52 558	1.67 559	1.51 534	3.16 661	1.73 464	1.72 598	2.35 667	0.45 628	0.97 647	0.42 602	2.01 658	0.53 602

test_xeample	1.45 586	0.28 279	0.65 253	0.51 300	0.28 175	0.94 450	0.59 467	2.14 602	1.29 513	1.24 454	1.51 518	0.88 347	0.86 430	1.46 409	15.10 687	0.22 381	0.20 452	0.22 340	0.20 348	0.22 365	0.22 388

Wz-Net-SNSev	1.49 587	1.23 643	6.27 661	0.68 537	0.67 558	1.37 543	1.41 626	2.00 575	1.39 560	1.48 552	1.61 545	2.29 618	1.32 573	3.93 582	2.14 618	0.31 530	0.28 550	0.31 520	0.33 572	0.42 558	0.36 541

CC-Net-ROB	1.49 587	1.26 644	1.27 536	0.88 618	0.79 597	1.76 587	1.00 588	1.79 516	1.26 497	1.10 368	1.61 545	1.21 461	0.99 497	8.13 669	0.84 480	1.09 654	0.41 618	2.20 664	0.46 612	1.20 650	0.48 588

DDUNet	1.50 589	2.69 682	1.12 511	1.77 659	1.88 661	1.84 599	0.92 569	1.70 483	1.16 444	1.38 525	1.79 575	1.60 549	1.12 532	1.37 384	1.08 523	1.10 655	0.76 658	2.37 668	0.94 657	2.00 657	1.37 655

xxxx	1.51 590	0.28 279	0.68 274	0.54 357	0.28 175	1.16 509	0.44 322	2.19 616	1.29 513	1.09 360	1.36 471	1.22 463	0.85 422	1.79 474	15.70 690	0.24 426	0.21 476	0.21 304	0.20 348	0.22 365	0.23 408

psmorigin	1.52 591	0.69 594	10.52 675	0.68 537	0.59 532	1.13 500	0.70 508	1.57 449	1.19 463	1.99 618	1.79 575	2.26 617	1.47 589	2.09 504	1.36 564	0.39 579	0.40 616	0.34 554	0.33 572	0.43 564	0.56 608

MFN_U_SF_RVC	1.52 591	0.84 611	3.42 642	0.87 617	0.66 554	2.56 636	0.95 578	2.36 634	1.70 604	1.98 617	1.86 584	2.45 628	1.79 617	2.95 558	2.58 626	0.52 617	0.48 635	0.55 625	0.59 636	0.59 611	0.61 619

WQFJA1++	1.55 593	0.22 98	0.45 91	0.38 50	0.28 175	0.38 55	0.20 12	0.62 64	0.28 20	0.38 108	0.39 65	0.34 85	0.39 130	0.64 132	0.27 66	0.19 273	0.12 100	0.16 96	0.12 63	25.04 704	0.14 125

SAMSARA	1.55 593	0.84 611	2.61 634	1.22 646	1.07 632	2.50 634	1.93 656	2.05 587	1.89 620	2.75 647	1.66 557	2.81 638	1.69 610	3.08 565	1.97 611	0.46 609	0.51 641	0.42 593	0.46 612	0.58 609	0.59 615

z-mn7	1.56 595	0.84 611	4.36 651	0.71 555	0.51 483	2.60 637	1.04 593	1.73 487	2.70 652	1.53 560	2.99 636	1.94 598	1.34 575	4.78 600	2.41 624	0.29 518	0.24 520	0.27 475	0.24 460	0.34 519	0.31 512

CrosDoStereo	1.58 596	0.24 159	0.72 309	0.48 235	0.29 198	0.67 319	12.49 691	1.10 311	0.98 336	1.34 511	1.75 571	1.00 398	1.89 625	6.65 642	0.81 470	0.19 273	0.15 318	0.20 265	0.22 423	0.18 197	0.19 313

DeepStereo_LL	1.58 596	0.24 159	0.72 309	0.48 235	0.29 198	0.67 319	12.49 691	1.10 311	0.98 336	1.34 511	1.75 571	1.00 398	1.89 625	6.65 642	0.81 470	0.19 273	0.15 318	0.20 265	0.22 423	0.18 197	0.19 313

STTRV1_RVC	1.58 596	0.68 593	1.96 609	0.88 618	1.12 639	1.57 570	0.90 566	2.25 623	1.75 611	1.29 475	2.02 600	1.40 508	1.22 555	9.77 684	1.31 556	0.81 643	0.33 585	0.54 620	0.49 619	0.73 629	0.52 601

otaku	1.60 599	1.11 634	1.21 524	2.20 663	1.56 657	1.97 609	1.24 614	2.07 593	1.36 547	1.44 541	1.62 547	1.73 571	1.19 548	1.73 464	0.98 511	2.89 672	0.57 648	1.74 659	0.60 637	2.78 668	1.94 665

DeepPrunerF	1.60 599	0.73 600	5.81 659	0.88 618	1.19 647	0.91 437	0.95 578	2.19 616	5.24 676	1.17 419	1.30 442	1.19 457	1.30 570	4.90 603	1.66 597	0.42 591	0.34 587	0.52 614	0.47 614	0.41 553	0.40 556

222	1.61 601	0.29 314	0.67 270	0.56 398	0.29 198	1.06 486	0.42 286	2.17 613	1.31 523	1.31 494	1.52 519	0.92 367	0.94 467	1.76 471	17.65 691	0.24 426	0.20 452	0.21 304	0.19 311	0.22 365	0.23 408

SDNR	1.62 602	0.51 539	2.17 619	0.53 340	0.56 511	3.80 662	0.45 342	1.54 441	1.29 513	1.33 507	2.41 620	1.08 425	0.96 479	11.18 688	1.16 537	0.66 637	0.63 652	0.43 595	0.32 562	0.64 618	0.67 627

AANet	1.64 603	1.27 645	5.08 654	0.67 524	0.65 550	1.41 555	0.84 546	1.92 555	2.90 655	3.11 660	3.20 640	2.91 642	2.06 636	2.49 541	2.10 616	0.42 591	0.29 561	0.34 554	0.30 546	0.45 574	0.45 577

Ntro	1.64 603	1.15 638	1.23 527	2.48 669	1.83 660	2.09 617	1.16 608	1.96 565	1.38 555	1.21 436	1.62 547	1.62 551	1.29 566	1.87 483	1.11 531	3.04 673	0.56 647	1.82 661	0.64 639	2.80 669	2.05 667

G-Net	1.66 605	0.63 584	1.56 580	1.11 642	0.74 579	2.98 651	0.91 567	1.55 445	1.22 480	2.76 648	8.18 680	2.32 621	2.53 653	1.92 486	1.87 604	0.48 611	0.44 624	0.45 600	0.31 554	0.60 615	0.57 612

MDST_ROB	1.67 606	0.34 435	1.58 583	0.92 628	0.58 524	4.26 668	1.11 601	2.83 651	1.41 571	4.49 673	2.55 627	1.45 520	0.97 482	7.79 666	1.17 540	0.31 530	0.25 529	0.37 574	0.33 572	0.31 497	0.30 502

SPS-STEREO	1.67 606	1.04 628	1.23 527	1.21 645	1.13 642	1.82 597	1.11 601	2.16 607	1.52 587	3.07 658	2.32 614	2.82 639	1.80 618	4.11 586	2.04 613	1.03 651	0.99 672	0.97 647	0.94 657	1.03 644	1.02 645
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM_RVC	1.68 608	0.36 465	0.61 229	0.59 435	0.29 198	2.25 623	1.18 610	2.38 637	1.68 603	3.60 663	2.67 630	3.69 653	2.42 649	8.13 669	1.90 607	0.31 530	0.31 572	0.30 514	0.28 525	0.30 488	0.29 489
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	1.69 609	0.59 569	4.33 649	0.70 547	0.57 515	2.02 613	1.62 642	3.35 660	1.78 612	1.48 552	1.38 478	2.17 614	2.84 656	4.77 599	3.66 645	0.48 611	0.31 572	0.29 501	0.25 474	0.64 618	0.48 588

zh-mn7	1.70 610	1.21 641	8.30 669	0.69 541	0.53 498	1.45 559	0.84 546	1.70 483	2.09 633	2.41 638	2.67 630	1.68 565	1.23 557	4.49 592	2.87 632	0.30 523	0.26 535	0.27 475	0.27 504	0.31 497	0.35 535

1111x	1.70 610	0.29 314	0.86 400	0.51 300	0.27 148	1.01 473	0.68 501	2.22 620	1.28 508	1.13 391	1.40 484	1.21 461	1.10 528	5.53 619	15.20 688	0.22 381	0.21 476	0.22 340	0.22 423	0.24 408	0.22 388

PVD	1.70 610	0.84 611	2.26 624	0.94 631	0.83 607	2.48 633	0.97 581	2.59 648	3.35 660	3.01 656	2.77 632	2.34 622	2.47 651	2.67 550	3.14 637	0.47 610	0.45 628	0.59 632	0.48 616	0.59 611	0.75 635

FBW_ROB	1.71 613	0.62 583	1.45 567	0.67 524	0.61 538	1.81 595	1.08 599	2.52 645	1.70 604	1.77 597	1.73 566	1.98 603	1.25 561	12.57 690	1.84 603	0.34 556	0.37 605	0.56 628	0.38 592	0.45 574	0.43 572

ADCL	1.72 614	0.57 563	3.66 644	0.67 524	0.61 538	2.61 639	1.85 651	1.96 565	1.67 601	1.90 614	1.83 579	2.06 612	1.90 627	2.13 507	9.15 674	0.26 477	0.24 520	0.34 554	0.32 562	0.38 542	0.35 535

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 615	0.87 616	3.56 643	0.80 588	0.75 588	3.72 659	2.44 674	1.82 523	1.82 616	1.74 594	1.91 590	1.92 596	1.26 563	7.69 664	1.28 553	0.45 603	0.47 633	0.52 614	0.77 646	0.50 591	0.50 595

zh-sn7	1.76 616	1.38 646	6.58 662	0.74 571	0.72 571	1.78 592	1.31 621	1.88 542	1.56 593	1.86 610	2.47 624	1.81 581	2.08 638	5.12 607	3.80 647	0.32 537	0.32 580	0.32 535	0.32 562	0.44 570	0.40 556

AAGNet	1.83 617	0.28 279	0.72 309	0.61 462	0.32 272	0.67 319	0.51 392	0.96 245	0.98 336	1.47 546	1.20 406	1.00 398	1.18 545	2.83 554	22.77 698	0.22 381	0.13 197	0.22 340	0.19 311	0.23 393	0.15 170

WCMA_ROB	1.84 618	0.47 522	1.31 540	0.69 541	0.57 515	2.11 618	1.14 605	1.87 539	1.73 608	4.04 667	6.43 667	5.62 671	3.61 666	2.59 545	1.94 609	0.52 617	0.44 624	0.39 583	0.42 602	0.48 587	0.47 585

ADCPNet	1.85 619	0.69 594	8.07 666	0.71 555	0.58 524	2.79 646	1.22 613	1.94 562	1.54 590	1.88 611	1.69 562	2.46 629	2.04 633	2.37 530	6.48 660	0.38 576	0.37 605	0.38 577	0.43 605	0.47 582	0.45 577

test_sample9	1.86 620	0.49 529	1.13 513	0.56 398	0.39 387	1.02 477	0.73 514	1.78 510	1.21 474	1.22 441	1.18 394	1.08 425	0.92 453	2.27 523	7.92 670	0.57 626	12.61 705	0.62 633	0.67 641	0.45 574	0.42 565

Wz-Net-TNSev	1.88 621	2.08 675	7.66 664	0.67 524	0.64 548	2.42 631	1.83 650	2.33 630	1.74 610	1.57 574	1.56 531	2.58 631	1.90 627	4.86 601	3.12 636	0.39 579	0.37 605	0.33 544	0.37 590	0.53 600	0.58 613

NVStereoNet_ROB	1.88 621	1.07 629	1.45 567	1.07 640	1.17 644	1.47 560	1.48 631	1.89 545	1.93 625	1.94 616	4.67 659	3.08 646	1.80 618	6.51 639	1.65 595	1.06 653	0.86 667	1.08 654	1.32 667	0.93 637	1.26 653
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.88 621	0.57 563	2.18 621	0.63 483	0.40 398	2.80 647	1.57 639	2.39 638	5.88 679	2.36 635	3.57 645	3.72 654	2.97 658	4.74 598	1.76 600	0.34 556	0.30 566	0.32 535	0.29 537	0.48 587	0.37 546

ADCMid	1.89 624	0.73 600	5.06 653	0.72 559	0.67 558	2.00 612	1.14 605	1.97 569	1.48 581	2.86 651	1.81 578	2.37 623	2.05 635	2.24 519	10.39 679	0.33 546	0.31 572	0.39 583	0.43 605	0.50 591	0.44 575

WZ-Net	1.95 625	0.95 621	10.10 671	0.86 610	0.78 594	1.69 580	1.60 641	2.20 619	1.98 626	2.08 623	1.93 591	2.30 619	1.97 630	5.30 610	3.17 639	0.34 556	0.26 535	0.29 501	0.31 554	0.51 596	0.47 585

AnyNet_C32	1.96 626	1.10 631	5.17 655	0.90 623	1.11 637	2.12 619	2.37 672	1.85 533	1.48 581	2.45 639	1.70 563	2.05 611	1.64 604	2.50 542	10.28 678	0.37 571	0.34 587	0.35 563	0.41 599	0.49 590	0.54 604

MSAF-DinoV2	1.97 627	0.80 610	10.38 674	0.86 610	0.48 460	1.39 548	0.97 581	2.55 647	1.72 607	1.53 560	1.65 554	3.59 651	2.20 643	5.39 616	3.94 649	0.27 493	0.17 389	0.26 459	0.28 525	0.47 582	0.46 581

RainbowNet	1.97 627	1.76 663	1.57 582	2.81 672	2.21 666	1.98 611	1.81 648	2.54 646	1.89 620	1.50 555	1.84 581	1.96 601	1.65 605	2.14 508	1.25 547	3.33 679	0.85 665	2.39 671	0.98 661	2.82 671	2.22 668

ADCP+	1.99 629	0.48 526	7.73 665	0.66 512	0.91 620	2.30 626	1.05 595	1.82 523	1.34 534	1.54 566	1.32 455	1.74 573	1.61 602	2.17 511	13.37 683	0.24 426	0.21 476	0.32 535	0.28 525	0.37 533	0.29 489

MSMD_ROB	1.99 629	0.59 569	0.89 427	0.70 547	0.61 538	3.95 664	0.94 576	1.80 519	1.79 613	4.41 671	4.43 652	8.17 680	3.66 667	3.40 573	1.33 558	0.52 617	0.48 635	0.54 620	0.58 633	0.53 600	0.50 595

Selective-IGEV-i16pc	2.07 631	0.29 314	19.83 686	0.53 340	0.39 387	2.74 643	1.51 632	1.13 324	1.28 508	0.80 272	1.21 408	1.06 418	0.64 332	7.77 665	0.79 463	0.40 582	0.22 498	0.21 304	0.23 446	0.22 365	0.23 408

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 632	1.15 638	3.10 640	1.05 637	0.76 591	5.03 674	2.40 673	2.16 607	2.62 649	1.89 613	2.28 613	2.69 635	1.65 605	9.35 678	2.04 613	0.64 636	0.51 641	0.68 637	0.71 644	1.09 646	0.67 627

ACVNet-4b	2.15 633	1.41 650	1.64 585	2.80 671	2.31 670	2.31 627	1.24 614	2.32 629	2.14 634	1.26 463	2.39 618	2.66 634	1.48 590	5.95 631	1.06 519	3.20 677	0.45 628	2.37 668	0.89 653	2.83 672	2.37 672

ACVNet_1	2.18 634	1.45 653	1.72 593	2.85 673	2.33 672	2.28 624	1.46 629	3.08 656	2.22 637	1.82 606	2.05 603	3.56 650	1.98 631	3.09 566	1.40 570	3.17 674	0.60 650	2.40 672	0.92 655	2.91 675	2.37 672

test_sample8	2.19 635	0.49 529	1.13 513	0.56 398	0.39 387	1.02 477	0.73 514	1.82 523	1.15 434	2.26 628	1.30 442	4.94 666	2.52 652	2.27 523	7.92 670	0.57 626	12.61 705	0.62 633	0.67 641	0.45 574	0.42 565

ADCS	2.25 636	0.99 625	5.55 656	0.81 591	0.74 579	2.19 621	1.80 647	2.27 626	2.14 634	2.80 650	2.13 607	2.40 625	2.03 632	2.64 549	13.69 684	0.41 587	0.39 614	0.40 588	0.45 609	0.58 609	0.56 608

AnyNet_C01	2.26 637	1.78 664	10.22 673	0.93 629	0.74 579	2.92 649	2.20 667	2.29 628	1.80 614	2.53 641	2.41 620	2.71 636	1.73 611	3.41 574	6.72 662	0.41 587	0.39 614	0.40 588	0.42 602	0.67 623	0.63 621

MeshStereo	2.26 637	0.56 559	0.92 439	0.61 462	0.49 464	2.60 637	1.02 591	3.18 657	2.05 631	7.40 688	4.98 662	7.58 677	2.98 659	6.37 636	1.96 610	0.43 597	0.43 621	0.45 600	0.39 594	0.43 564	0.42 565
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
Selective-IGEV-i16pb	2.29 639	0.33 410	20.08 687	0.56 398	0.40 398	2.61 639	1.54 635	2.60 649	1.87 618	0.97 318	1.68 561	1.38 507	1.01 501	8.19 672	0.92 496	0.37 571	0.21 476	0.22 340	0.26 492	0.25 421	0.28 482

FCDSN-DC	2.32 640	0.63 584	0.81 380	0.84 603	0.75 588	2.23 622	0.94 576	2.09 596	1.80 614	5.45 681	7.72 677	7.77 679	6.93 684	3.39 572	1.80 602	0.52 617	0.48 635	0.52 614	0.51 626	0.57 607	0.58 613
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	2.34 641	2.85 683	3.66 644	3.08 679	2.27 668	1.97 609	0.67 497	2.00 575	1.70 604	2.52 640	2.00 597	2.23 615	5.86 677	3.44 577	1.58 592	1.01 648	0.32 580	2.64 677	1.94 680	2.85 673	2.24 669

EDNetEfficient	2.37 642	1.10 631	8.08 667	0.74 571	0.71 569	0.98 469	1.56 636	1.46 414	4.06 668	4.90 676	2.82 633	2.25 616	3.48 665	2.95 558	9.97 675	0.26 477	0.24 520	0.26 459	0.30 546	0.68 624	0.61 619

pmcnn	2.37 642	0.42 502	2.71 637	0.63 483	0.43 426	1.54 567	1.19 611	2.01 579	1.53 589	2.64 644	7.60 674	18.07 695	1.45 586	3.44 577	2.78 630	0.18 225	0.15 318	0.15 46	0.12 63	0.20 294	0.18 269

ELAS	2.37 642	0.74 603	1.54 578	0.99 633	0.92 622	4.78 671	2.33 671	3.33 659	3.37 661	5.05 679	4.77 660	3.67 652	4.53 674	3.42 575	4.50 652	0.62 633	0.53 643	0.55 625	0.53 628	0.63 616	0.64 625
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.41 645	1.07 629	2.14 618	1.18 644	1.10 635	2.14 620	1.36 624	1.96 565	1.66 600	5.46 682	7.07 671	4.95 667	4.32 673	5.50 618	2.26 620	1.04 652	1.02 675	0.99 650	0.97 659	1.02 642	1.04 647

ACVNet_2	2.43 646	1.41 650	2.04 611	2.62 670	2.24 667	2.63 641	1.88 654	3.31 658	3.01 656	2.19 626	3.45 644	4.62 659	2.04 633	4.50 594	1.47 586	2.55 669	0.64 653	2.22 665	0.84 650	2.69 667	2.29 670

ELAS_RVC	2.48 647	0.74 603	1.90 605	1.05 637	0.92 622	2.76 644	4.01 684	2.76 650	4.11 669	4.69 674	4.63 656	4.62 659	5.96 679	3.97 584	3.96 650	0.63 635	0.53 643	0.56 628	0.52 627	0.64 618	0.63 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	2.53 648	0.59 569	18.45 684	0.69 541	0.50 471	1.87 602	0.88 559	1.67 475	2.39 640	1.50 555	1.42 487	1.14 450	1.15 538	4.28 590	5.07 655	0.24 426	0.19 432	0.22 340	0.19 311	7.86 695	0.34 530

WAO-7	2.66 649	1.40 649	1.73 595	1.39 651	1.17 644	3.93 663	1.94 657	4.11 669	3.88 667	2.92 652	5.50 663	4.18 657	3.00 660	7.63 663	3.71 646	1.13 656	1.00 673	1.17 655	1.13 666	1.18 649	1.09 651

RTS	2.67 650	1.38 646	15.28 680	0.99 633	1.26 650	3.78 660	1.96 658	2.15 604	2.62 649	2.61 642	2.85 634	2.60 632	1.59 599	6.27 634	5.71 658	0.40 582	0.28 550	0.35 563	0.35 583	0.50 591	0.48 588

RTSA	2.67 650	1.38 646	15.28 680	0.99 633	1.26 650	3.78 660	1.96 658	2.15 604	2.62 649	2.61 642	2.85 634	2.60 632	1.59 599	6.27 634	5.71 658	0.40 582	0.28 550	0.35 563	0.35 583	0.50 591	0.48 588

MADNet+	2.69 652	3.22 686	11.53 676	1.44 654	1.12 639	3.19 653	1.81 648	2.85 652	2.37 639	1.68 589	2.07 604	2.85 640	2.18 641	7.41 658	5.23 656	0.79 642	0.76 658	0.69 639	0.65 640	0.98 639	0.95 642

IMH-64-1	2.70 653	1.79 665	1.46 569	3.26 681	2.66 676	3.23 655	2.10 662	4.08 667	2.75 653	2.34 631	3.81 648	3.06 644	2.22 644	4.25 588	2.59 627	3.75 683	0.84 662	2.75 678	1.35 668	3.15 677	2.60 679

IMH-64	2.70 653	1.79 665	1.46 569	3.26 681	2.66 676	3.23 655	2.10 662	4.08 667	2.75 653	2.34 631	3.81 648	3.06 644	2.22 644	4.25 588	2.59 627	3.75 683	0.84 662	2.75 678	1.35 668	3.15 677	2.60 679

FC-DCNN	2.72 655	0.59 569	0.86 400	0.73 567	0.57 515	2.91 648	1.04 593	3.01 655	2.60 647	6.83 683	7.64 675	9.92 684	6.33 682	5.21 608	3.14 637	0.53 623	0.48 635	0.51 612	0.50 623	0.53 600	0.51 599

FC-DCNN v2	2.81 656	0.59 569	0.85 394	0.73 567	0.57 515	2.97 650	1.05 595	3.39 661	2.61 648	6.98 684	7.67 676	10.38 687	6.31 681	5.75 626	3.37 643	0.53 623	0.48 635	0.51 612	0.50 623	0.53 600	0.51 599

WAO-6	2.81 656	1.60 660	1.46 569	2.36 667	2.28 669	3.55 657	2.29 670	4.21 670	4.56 673	2.36 635	4.51 653	4.88 665	2.66 654	4.60 595	4.07 651	1.72 660	1.15 679	2.31 667	1.46 673	2.31 660	1.85 663

PWCK	2.88 658	2.05 673	5.72 658	2.08 662	1.11 637	3.55 657	3.90 683	2.86 653	3.54 665	3.03 657	3.63 646	3.10 647	2.31 646	8.15 671	3.09 635	2.12 664	0.91 670	1.75 660	0.98 661	2.57 666	1.18 652

Dean	2.91 659	1.53 659	2.07 612	2.96 678	2.51 674	3.15 652	2.14 665	4.75 674	4.41 672	2.76 648	6.10 666	5.53 670	2.37 647	2.97 560	1.92 608	3.18 675	0.85 665	2.51 675	1.04 664	2.88 674	2.47 676

MonStereo1	3.14 660	1.66 661	1.81 599	2.43 668	2.32 671	5.80 677	1.58 640	3.52 662	4.70 674	3.09 659	8.22 681	4.76 663	3.36 663	6.52 640	2.29 622	2.33 666	0.61 651	1.91 663	1.05 665	2.44 663	2.34 671

IMH	3.21 661	1.85 669	1.48 574	3.25 680	2.69 678	4.07 666	2.02 660	4.41 672	3.80 666	2.72 645	7.11 672	4.75 662	2.92 657	5.92 629	2.55 625	3.85 687	0.88 668	2.78 680	1.36 670	3.19 679	2.59 678

LVE	3.31 662	1.67 662	1.64 585	2.85 673	2.42 673	3.20 654	2.26 669	4.78 675	5.05 675	2.35 633	6.91 669	6.02 672	2.37 647	9.15 674	2.17 619	3.19 676	1.08 678	2.38 670	1.47 674	2.81 670	2.40 674

DStereoFS	3.67 663	1.49 657	2.18 621	1.32 648	1.32 652	4.41 669	1.26 618	3.75 666	9.27 683	3.36 661	6.80 668	4.81 664	13.54 691	6.95 650	4.76 654	0.73 641	0.69 656	1.17 655	2.40 686	1.27 652	1.95 666

JetBlue	3.97 664	2.01 670	10.19 672	1.38 650	2.84 680	10.53 683	9.54 688	3.60 664	2.41 641	2.73 646	3.39 643	4.54 658	4.31 672	7.85 668	6.84 663	0.88 644	0.93 671	0.89 645	0.91 654	1.74 655	1.91 664

notaker	3.98 665	2.40 680	2.68 636	3.82 688	3.27 685	3.97 665	2.14 665	4.78 675	3.45 663	4.12 670	6.94 670	7.65 678	3.26 662	7.82 667	5.30 657	4.04 688	1.41 681	3.36 687	2.10 683	3.88 685	3.31 685

WAO-8	4.40 666	1.82 667	1.79 597	2.34 665	2.20 664	9.19 680	1.53 633	6.09 681	16.46 694	3.94 665	7.84 678	7.32 674	3.72 669	9.41 680	3.31 640	2.00 662	1.07 676	2.44 673	1.37 671	2.50 664	1.68 660

Venus	4.40 666	1.82 667	1.79 597	2.34 665	2.20 664	9.19 680	1.53 633	6.09 681	16.46 694	3.94 665	7.84 678	7.32 674	3.72 669	9.41 680	3.31 640	2.00 662	1.07 676	2.44 673	1.37 671	2.50 664	1.68 660

DStereoSA	4.44 668	0.92 619	6.79 663	1.58 657	2.54 675	2.29 625	14.04 693	2.33 630	2.31 638	1.85 608	10.58 687	1.32 494	13.05 689	7.07 652	11.18 681	0.67 638	1.97 685	0.88 644	3.29 687	1.69 654	2.44 675

MultiAttention	4.51 669	0.33 410	0.82 384	0.73 567	0.45 442	30.98 704	4.50 686	2.18 615	1.40 565	1.61 578	2.41 620	2.43 627	0.70 354	38.42 708	1.36 564	0.22 381	0.15 318	0.29 501	0.30 546	0.47 582	0.43 572

ktn	4.70 670	2.38 679	2.12 617	3.76 686	3.24 683	4.85 672	2.95 680	5.52 677	7.37 682	4.07 669	19.32 698	7.46 676	3.47 664	7.39 657	2.95 633	4.04 688	1.85 684	3.26 686	2.22 684	3.08 676	2.65 681

MADNet++	5.01 671	3.14 684	4.91 652	4.55 692	3.94 689	5.20 675	4.41 685	4.40 671	4.13 670	4.95 677	6.08 665	4.74 661	5.37 675	9.40 679	10.67 680	4.65 690	4.15 692	3.97 689	3.34 689	4.09 687	4.08 691

UNDER WATER	5.08 672	2.33 678	5.55 656	3.94 690	3.51 686	5.20 675	2.72 677	5.61 679	16.52 696	3.84 664	4.60 655	9.21 682	5.89 678	5.90 628	8.66 673	3.75 683	1.34 680	3.18 685	1.88 678	4.33 690	3.61 687

UNDER WATER-64	5.27 673	2.32 677	8.78 670	3.93 689	3.54 687	7.61 678	3.03 681	5.84 680	14.19 688	4.04 667	4.04 650	9.39 683	6.26 680	5.93 630	8.48 672	3.60 682	1.51 682	3.13 683	1.88 678	4.29 689	3.61 687

TorneroNet-64	5.30 674	2.03 671	1.74 596	3.43 683	2.81 679	10.09 682	2.12 664	9.10 688	17.12 699	4.96 678	9.27 684	10.72 689	3.70 668	9.20 675	4.55 653	3.31 678	0.84 662	2.88 681	1.55 675	3.49 682	3.04 682

MANE	6.19 675	0.59 569	1.03 483	0.93 629	1.22 649	13.38 688	2.69 675	12.81 692	17.94 700	8.21 689	10.82 688	14.72 691	11.68 686	11.39 689	11.90 682	0.59 630	0.50 640	0.52 614	1.76 677	0.55 604	0.54 604

LSM	6.33 676	1.10 631	13.19 677	1.41 653	68.17 714	1.64 577	1.90 655	1.92 555	2.46 642	2.99 654	3.11 638	1.88 588	1.80 618	2.61 547	2.06 615	0.41 587	0.58 649	0.50 610	0.57 632	0.64 618	17.66 704

SGM-ForestM	6.52 677	0.38 479	1.26 533	0.63 483	0.35 319	13.59 689	5.32 687	6.32 684	6.70 681	11.14 691	9.18 683	22.51 705	13.93 692	16.89 693	20.07 693	0.36 567	0.37 605	0.36 571	0.35 583	0.36 529	0.34 530

tt	6.58 678	0.26 221	6.10 660	3.77 687	2.16 663	11.55 685	19.63 695	13.33 693	5.74 678	2.96 653	2.65 629	4.97 668	6.33 682	3.81 581	7.24 664	9.15 695	11.32 704	5.89 695	6.24 696	6.03 691	2.55 677

JetRed	6.91 679	8.80 692	25.96 699	2.85 673	3.25 684	13.98 691	11.87 690	6.25 683	4.28 671	4.45 672	4.56 654	6.69 673	5.46 676	7.46 660	14.05 685	2.59 670	3.31 689	2.59 676	2.29 685	4.20 688	3.36 686

xyz-stereo	7.16 680	0.22 98	69.90 718	0.42 103	0.21 24	32.92 707	0.49 383	0.87 195	0.76 254	1.38 525	27.04 701	1.19 457	1.16 539	4.69 597	0.97 508	0.16 118	0.12 100	0.20 265	0.14 163	0.16 111	0.12 21

LE_ROB	8.05 681	0.37 472	23.53 693	0.74 571	0.33 294	2.77 645	2.87 679	3.71 665	27.24 705	25.39 705	8.87 682	8.46 681	26.71 704	6.65 642	21.99 694	0.21 350	0.19 432	0.20 265	0.21 394	0.25 421	0.22 388

coex-ft	8.13 682	2.13 676	98.04 720	0.67 524	0.53 498	1.71 581	1.56 636	1.65 468	11.11 686	18.17 703	3.75 647	3.88 655	7.61 685	2.98 561	6.49 661	0.30 523	0.30 566	0.32 535	0.31 554	0.66 622	0.50 595

KSHMR	8.75 683	2.06 674	2.11 616	3.53 685	3.11 682	4.13 667	2.69 675	5.60 678	61.37 720	3.00 655	55.83 718	4.98 669	2.45 650	4.49 592	2.61 629	3.46 680	1.55 683	3.14 684	1.94 680	3.72 684	3.18 684

U	9.45 684	0.21 65	0.58 215	0.47 203	53.11 713	61.27 717	0.24 62	0.70 115	0.52 156	0.36 82	0.28 25	0.29 42	0.35 106	0.33 4	0.26 51	0.19 273	0.11 38	60.50 716	8.88 697	0.17 154	0.13 69

TCMNet-wrong-test	10.31 685	11.40 694	14.84 679	20.96 701	18.45 695	13.80 690	10.76 689	15.78 694	3.53 664	5.20 680	5.52 664	16.26 693	12.61 687	7.51 662	10.15 676	7.43 693	2.37 686	4.31 691	3.43 690	11.36 697	10.61 695

EDNetEfficientorigin	10.57 686	1.47 655	177.42 721	0.67 524	0.53 498	1.58 571	1.16 608	1.90 548	3.37 661	4.71 675	3.38 642	3.10 647	2.69 655	3.13 567	3.58 644	0.25 454	0.23 511	0.33 544	0.27 504	0.83 631	0.81 636

TorneroNet	10.70 687	2.03 671	1.82 601	3.43 683	3.01 681	43.83 708	2.22 668	8.87 687	67.47 721	7.17 687	27.36 702	10.68 688	3.85 671	8.67 673	7.65 669	3.59 681	0.88 668	3.04 682	1.57 676	3.71 683	3.17 683

HanzoNet	11.04 688	3.62 687	8.10 668	4.08 691	3.55 688	4.90 673	2.73 678	7.19 685	10.10 684	31.86 714	28.92 704	21.96 704	36.36 707	18.08 695	10.17 677	7.94 694	3.32 690	3.47 688	3.31 688	7.06 694	4.04 690

DPSimNet_ROB	11.20 689	4.98 689	35.43 703	2.90 676	4.52 690	7.89 679	17.09 694	4.66 673	6.06 680	14.89 698	10.93 689	17.29 694	36.81 709	13.18 691	15.68 689	2.86 671	6.29 695	5.75 694	5.09 694	3.91 686	7.70 693

light-stereo	12.42 690	1.45 653	18.02 683	17.94 698	23.64 701	11.13 684	0.82 542	9.91 689	5.73 677	15.42 699	42.83 713	55.24 718	1.88 624	28.77 706	2.26 620	1.61 659	3.00 688	0.78 640	0.93 656	3.48 681	3.62 689

DGTPSM_ROB	13.01 691	8.23 690	21.87 689	9.51 694	18.10 693	11.56 686	32.01 702	10.63 690	16.20 692	7.03 685	19.48 699	10.15 685	16.66 694	9.83 685	22.42 695	4.75 691	8.68 696	5.37 692	10.25 701	6.16 692	11.36 696

DPSMNet_ROB	13.02 692	8.23 690	21.91 690	9.53 695	18.11 694	11.56 686	32.02 703	10.64 691	16.23 693	7.05 686	19.49 700	10.16 686	16.66 694	9.85 686	22.43 696	4.77 692	8.68 696	5.38 693	10.26 702	6.17 693	11.36 696

USTest	14.33 693	14.94 696	21.04 688	17.44 697	16.05 692	23.26 693	33.84 704	21.73 696	11.80 687	9.36 690	10.14 685	15.97 692	13.20 690	17.28 694	22.43 696	3.78 686	5.01 693	6.17 696	6.16 695	9.25 696	7.72 694

ASD4	15.85 694	10.99 693	19.63 685	10.21 696	11.70 691	19.24 692	31.10 701	19.35 695	10.68 685	11.14 691	10.18 686	12.59 690	12.64 688	14.74 692	24.83 699	12.93 703	9.94 703	26.83 710	19.40 705	16.23 702	12.70 703

iinet-test	17.98 695	18.06 697	23.82 695	20.87 699	19.70 696	26.55 694	35.70 705	25.04 700	15.93 689	13.33 693	13.25 690	20.58 696	17.79 696	20.62 696	25.11 700	9.58 697	8.78 698	9.88 698	9.85 699	13.23 698	11.95 698

IINet	17.98 695	18.06 697	23.81 694	20.87 699	19.70 696	26.55 694	35.70 705	25.04 700	15.93 689	13.33 693	13.25 690	20.58 696	17.79 696	20.62 696	25.11 700	9.58 697	8.78 698	9.88 698	9.85 699	13.23 698	11.95 698

DPSM_ROB	19.08 697	19.14 700	25.17 697	22.15 703	20.85 699	28.17 697	37.82 708	26.56 702	16.85 697	14.14 695	14.84 693	21.70 699	18.75 699	21.87 699	26.55 704	10.16 701	9.30 701	10.47 700	10.42 703	14.03 700	12.61 701

DPSM	19.08 697	19.14 700	25.17 697	22.15 703	20.85 699	28.17 697	37.82 708	26.56 702	16.85 697	14.14 695	14.84 693	21.70 699	18.75 699	21.87 699	26.55 704	10.16 701	9.30 701	10.47 700	10.42 703	14.03 700	12.61 701

Selective-IGEV-i1pa	19.94 699	26.52 705	23.52 692	2.94 677	1.59 658	31.97 706	20.54 696	30.88 706	25.25 701	23.87 704	27.58 703	33.01 707	26.91 705	32.38 707	25.47 702	20.69 711	5.85 694	12.49 702	4.43 692	3.35 680	19.48 705

LRCNet_RVC	22.74 700	32.10 706	21.97 691	29.84 705	26.23 702	4.42 670	0.81 540	22.66 697	2.02 629	26.93 706	29.26 705	23.06 706	15.59 693	23.84 701	18.88 692	31.75 712	19.90 715	34.65 712	32.13 713	30.54 712	28.32 712

DLNR-FE	23.17 701	48.55 719	42.94 706	176.85 722	78.48 715	0.35 43	0.21 25	23.51 699	0.75 245	0.66 244	0.86 263	0.59 243	0.30 61	1.55 428	0.44 283	9.85 700	0.12 100	0.18 187	0.14 163	76.92 719	0.16 210

DLNR_Zeroshot_test	23.17 701	48.52 718	43.29 707	176.68 721	78.69 716	0.35 43	0.21 25	23.41 698	0.75 245	0.66 244	0.86 263	0.59 243	0.30 61	1.56 431	0.44 283	9.57 696	0.12 100	0.18 187	0.14 163	76.92 719	0.16 210

BEATNet-Init1	26.87 703	13.43 695	70.68 719	0.91 626	0.68 564	57.02 716	21.06 697	32.82 710	32.67 707	52.12 720	53.61 717	66.05 719	49.56 718	48.79 719	34.71 709	0.49 615	0.44 624	0.53 619	0.53 628	0.63 616	0.59 615

RAFT-FEzeroshot	38.32 704	38.45 709	50.28 709	44.74 710	41.87 707	56.68 711	76.38 717	53.24 714	33.76 709	28.29 708	29.37 706	43.69 715	37.66 711	43.83 712	53.41 716	20.32 705	18.70 710	21.07 704	21.07 708	28.25 707	25.35 709

RAFT-FE	38.32 704	38.45 709	50.28 709	44.74 710	41.87 707	56.68 711	76.38 717	53.24 714	33.76 709	28.29 708	29.37 706	43.69 715	37.66 711	43.83 712	53.41 716	20.32 705	18.70 710	21.07 704	21.07 708	28.25 707	25.35 709

CasAABBNet	38.33 706	38.46 711	50.35 712	44.75 712	41.84 706	56.68 711	76.37 716	53.22 713	33.83 712	28.31 711	29.54 708	43.62 714	37.71 713	43.84 715	53.41 716	20.30 704	18.70 710	21.07 704	21.07 708	28.24 706	25.34 707

Hybrid-DGEV	38.35 707	38.46 711	50.28 709	44.82 714	41.90 709	56.66 710	76.35 715	53.24 714	33.80 711	28.29 708	29.84 710	43.58 711	37.86 715	43.84 715	53.39 715	20.34 707	18.69 709	21.06 703	21.00 706	28.25 707	25.34 707

FlowAnything	38.37 708	38.41 708	50.38 713	44.76 713	41.94 710	56.64 709	76.34 714	53.28 718	34.23 714	28.25 707	29.72 709	43.60 712	37.79 714	43.83 712	53.38 714	20.39 709	18.71 714	21.07 704	21.14 712	28.23 705	25.29 706

Selective-RAFT-Error	38.39 709	38.47 713	50.44 714	44.73 709	41.97 711	56.68 711	76.38 717	53.24 714	33.92 713	28.34 712	29.85 711	43.60 712	38.20 716	43.75 711	53.34 713	20.38 708	18.70 710	21.09 708	21.05 707	28.30 710	25.43 711

HaxPig	38.92 710	41.40 715	41.64 704	29.95 706	32.27 703	28.90 699	27.60 698	29.73 705	37.71 715	43.82 715	43.87 714	33.17 708	35.56 706	41.53 709	40.37 711	43.94 716	47.51 720	45.82 713	47.08 715	42.38 713	44.15 715

AVERAGE_ROB	40.43 711	42.37 716	42.73 705	36.96 708	35.58 705	30.50 700	27.61 699	36.71 712	38.39 716	44.91 716	44.36 715	37.45 710	36.70 708	41.88 710	40.35 710	45.43 717	46.81 719	47.11 714	46.35 714	42.51 714	43.87 714

MEDIAN_ROB	42.00 712	44.40 717	44.29 708	35.15 707	34.95 704	31.28 705	29.60 700	35.88 711	40.02 717	47.20 719	46.64 716	37.37 709	38.48 717	44.35 718	42.45 712	48.03 718	49.39 721	49.71 715	49.03 716	45.14 715	46.65 716

LSM0	42.82 713	38.75 714	50.81 715	47.07 715	109.38 722	57.00 715	76.02 713	53.74 719	33.71 708	29.02 713	30.41 712	43.87 717	37.22 710	43.91 717	53.54 719	20.52 710	18.62 708	21.10 709	21.11 711	28.41 711	42.22 713

Anonymous_1	43.04 714	18.73 699	24.79 696	21.81 702	46.26 712	27.80 696	37.60 707	28.08 704	16.14 691	14.66 697	14.30 692	20.65 698	17.88 698	21.56 698	25.94 703	117.93 721	8.92 700	100.65 717	126.50 719	158.64 723	12.08 700

PML	51.67 715	36.25 707	13.28 678	7.46 693	20.81 698	108.69 720	232.22 723	8.72 686	27.82 706	87.01 721	269.67 723	69.67 720	61.95 719	24.76 705	14.20 686	9.74 699	3.40 691	9.62 697	4.70 693	18.74 703	4.72 692

xxxxx1	54.10 716	25.67 702	27.13 700	113.43 718	96.96 717	30.69 701	47.44 710	32.38 707	25.60 702	17.75 700	17.27 695	21.81 701	21.02 701	24.43 702	33.82 706	33.37 713	40.54 716	157.71 721	175.86 721	66.16 716	72.93 719

tt_ll	54.10 716	25.67 702	27.13 700	113.43 718	96.96 717	30.69 701	47.44 710	32.38 707	25.60 702	17.75 700	17.27 695	21.81 701	21.02 701	24.43 702	33.82 706	33.37 713	40.54 716	157.71 721	175.86 721	66.16 716	72.93 719

ff	54.10 716	25.67 702	27.13 700	113.43 718	96.96 717	30.69 701	47.44 710	32.38 707	25.60 702	17.75 700	17.27 695	21.81 701	21.02 701	24.43 702	33.82 706	33.37 713	40.54 716	157.71 721	175.86 721	66.16 716	72.93 719

RSGM-EC	88.84 719	82.86 720	51.22 716	105.38 716	99.51 720	94.51 718	125.67 720	90.02 720	46.43 718	45.14 717	57.50 719	101.22 721	88.55 720	154.40 720	153.26 721	105.54 719	59.55 722	113.88 718	53.02 717	92.89 721	56.17 717

acva	88.84 719	82.86 720	51.22 716	105.38 716	99.51 720	94.51 718	125.67 720	90.02 720	46.43 718	45.14 717	57.50 719	101.22 721	88.55 720	154.40 720	153.26 721	105.54 719	59.55 722	113.88 718	53.02 717	92.89 721	56.17 717

Selective-IGEV-i16pa	97.29 721	136.83 722	17.95 682	1.52 656	1.00 629	188.16 722	3.63 682	183.02 723	169.43 723	88.01 722	178.60 721	119.35 723	191.45 723	226.33 723	135.51 720	131.38 722	17.89 707	32.25 711	3.46 691	2.02 659	117.94 722

test_example2	192.40 722	210.76 723	206.48 722	199.83 723	204.73 723	172.94 721	183.52 722	133.93 722	133.41 722	191.38 723	196.19 722	187.13 724	178.77 722	205.33 722	208.00 723	222.09 724	238.72 724	186.54 724	190.54 724	227.34 724	170.31 723

ccccc	497.63 723	492.34 724	595.97 723	530.87 724	530.37 724	478.08 723	442.62 724	491.76 724	343.70 724	448.18 724	520.80 724	476.12 725	550.57 724	541.64 724	605.32 724	663.49 725	459.54 725	353.94 725	309.79 725	586.66 725	530.90 724

GS-Stereo							0.36 199	0.92 217	0.47 125	0.37 93	0.38 58	0.32 64	0.33 87	0.43 40	0.26 51	0.19 273	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.15 170

FADE		4.78 688		1.89 661	1.92 662							4.13 656				188.09 723	2.77 687	123.78 720	127.92 720	1.06 645

Low-res two-view benchmark