Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 25	0.13 20	0.15 1	0.16 62	0.22 1	0.41 107	0.12 1	0.17 29	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 56	0.07 8	0.06 2	0.08 58	0.08 98	0.08 31	0.33 198

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

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

S2M2_XL	0.22 3	0.36 109	1.33 94	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 7	0.20 51	0.15 20	0.14 23	0.21 2	0.22 56	0.11 284	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.10 80	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.23 5	0.31 46	0.87 8	0.23 46	0.11 5	0.40 104	0.16 62	0.33 16	0.40 103	0.20 40	0.19 44	0.18 76	0.17 66	0.38 102	0.17 3	0.11 284	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.10 80	0.09 10

LACA1	0.24 6	0.74 370	1.01 28	0.20 4	0.10 1	0.42 129	0.14 23	0.33 16	0.38 73	0.16 7	0.11 3	0.14 10	0.15 43	0.27 27	0.16 2	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.08 5

Test_v1	0.24 6	0.32 60	1.04 34	0.21 13	0.14 33	0.27 15	0.15 44	0.39 44	0.29 9	0.18 23	0.19 44	0.15 20	0.13 18	0.28 33	0.20 25	0.10 183	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.49 314

Pro-Stereo	0.24 6	0.30 34	0.81 3	0.22 25	0.15 47	0.49 207	0.15 44	0.23 2	0.39 93	0.16 7	0.14 11	0.15 20	0.09 1	0.49 184	0.21 37	0.08 42	0.06 2	0.10 212	0.37 563	0.08 31	0.22 116

BridgeDepth_RVC	0.24 6	0.51 249	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 28	0.12 4	0.34 20	0.60 269	0.16 7	0.15 18	0.16 44	0.20 130	0.33 65	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DispViT+	0.25 10	0.29 16	1.12 50	0.20 4	0.44 457	0.22 10	0.14 23	0.43 71	0.40 103	0.20 40	0.17 29	0.18 76	0.15 43	0.39 106	0.19 14	0.11 284	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 10

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

BridgeDepth	0.26 12	0.63 306	1.36 98	0.23 46	0.10 1	0.38 85	0.15 44	0.35 23	0.37 55	0.17 14	0.13 9	0.23 135	0.19 112	0.32 57	0.23 75	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LGtest1	0.26 12	0.43 184	0.82 4	0.23 46	0.21 173	0.31 28	0.11 2	0.36 28	0.43 121	0.24 93	0.18 35	0.16 44	0.14 23	0.30 41	0.28 144	0.10 183	0.16 297	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.42 261

DEFOM-Stereo	0.26 12	0.61 297	1.22 71	0.24 61	0.14 33	0.49 207	0.18 93	0.31 12	0.31 14	0.20 40	0.18 35	0.15 20	0.14 23	0.42 134	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.16 66

TS12	0.27 15	0.34 89	1.13 56	0.26 100	0.12 8	0.47 185	0.16 62	0.49 122	0.48 159	0.21 53	0.31 186	0.18 76	0.20 130	0.32 57	0.24 87	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.10 15

MatchStereo	0.27 15	0.41 160	1.77 160	0.21 13	0.10 1	0.21 9	0.14 23	0.43 71	0.43 121	0.15 6	0.26 128	0.15 20	0.15 43	0.27 27	0.20 25	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 5
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	0.27 15	0.32 60	1.41 112	0.24 61	0.17 85	0.24 12	0.09 1	0.36 28	0.50 177	0.17 14	0.25 114	0.22 122	0.17 66	0.27 27	0.29 156	0.16 487	0.12 228	0.11 292	0.12 276	0.15 211	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0083	0.28 18	0.37 124	0.88 10	0.28 152	0.18 106	0.28 16	0.22 208	0.40 51	0.58 251	0.25 101	0.30 172	0.27 188	0.27 251	0.38 102	0.25 105	0.14 436	0.12 228	0.13 418	0.10 185	0.13 163	0.14 43

PointNet	0.29 19	0.30 34	1.14 62	0.22 25	0.14 33	0.36 63	0.17 75	0.35 23	0.34 26	0.17 14	0.16 25	0.19 93	0.13 18	0.26 22	0.38 255	0.11 284	0.52 446	0.08 58	0.07 63	0.07 2	0.68 415

LG-Stereo_L2	0.29 19	0.42 167	0.97 15	0.36 339	0.25 243	0.31 28	0.22 208	0.40 51	0.28 6	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.44 143	0.23 75	0.08 42	0.49 438	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.58 370

rvit_stereo_0081	0.29 19	0.46 212	1.13 56	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 251	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 161	0.36 94	0.25 105	0.14 436	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.13 163	0.11 23

rvit_stereo_0082	0.29 19	0.46 212	1.13 56	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 251	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 161	0.36 94	0.25 105	0.14 436	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.13 163	0.11 23

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 23	0.43 184	1.28 84	0.31 221	0.39 420	0.45 159	0.22 208	0.45 88	0.34 26	0.21 53	0.28 151	0.19 93	0.21 147	0.26 22	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.13 163	0.42 261

LiteMatch	0.30 23	0.82 406	0.99 19	0.30 196	0.14 33	0.30 23	0.21 170	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.38 357	0.61 243	0.42 286	0.11 284	0.06 2	0.10 212	0.08 98	0.14 195	0.19 89

VMStereo-Base	0.30 23	0.40 152	1.72 155	0.20 4	0.12 8	0.42 129	0.17 75	0.38 40	0.42 114	0.22 66	0.32 203	0.29 209	0.21 147	0.33 65	0.21 37	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.20 100

LG-Stereo_L1	0.30 23	0.42 167	0.97 15	0.35 320	0.28 291	0.28 16	0.21 170	0.39 44	0.30 11	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.45 146	0.22 56	0.08 42	0.71 489	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.51 324

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 27	0.42 167	1.17 64	0.24 61	0.33 353	0.48 195	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 156	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.57 363

MLG-Stereo_test3	0.31 27	0.44 199	1.03 31	0.48 457	0.40 430	0.36 63	0.13 10	0.39 44	0.46 145	0.28 150	0.19 44	0.17 62	0.12 11	0.25 17	0.18 6	0.09 94	0.53 449	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.45 293

test_for_model	0.31 27	0.42 167	1.17 64	0.24 61	0.33 353	0.48 195	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 156	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.57 363

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

GLC_STEREO	0.31 27	0.30 34	1.80 166	0.29 175	0.12 8	0.41 115	0.20 127	0.39 44	0.42 114	0.26 122	0.31 186	0.25 157	0.19 112	0.36 94	0.26 120	0.09 94	0.11 205	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.15 53

CREStereo	0.31 27	0.35 101	1.66 149	0.19 2	0.13 20	0.55 292	0.17 75	0.50 146	0.50 177	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 147	0.34 73	0.23 75	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.10 80	0.12 26
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LiteMatch*	0.32 33	0.28 10	1.12 50	0.20 4	0.14 33	0.28 16	0.15 44	0.30 7	0.31 14	0.17 14	0.14 11	0.16 44	0.15 43	0.49 184	0.37 246	0.09 94	0.77 494	0.08 58	0.38 568	0.08 31	0.81 469

aanet-new-12k	0.32 33	0.42 167	1.47 122	0.28 152	0.20 158	0.44 151	0.20 127	0.55 198	0.38 73	0.20 40	0.17 29	0.16 44	0.21 147	0.28 33	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.12 128	0.90 497

aanet-new-14k	0.32 33	0.52 254	1.51 127	0.28 152	0.15 47	0.37 73	0.21 170	0.49 122	0.39 93	0.21 53	0.28 151	0.16 44	0.29 290	0.27 27	0.20 25	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.12 128	0.70 426

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 33	0.42 167	1.19 67	0.23 46	0.32 345	0.48 195	0.20 127	0.50 146	0.38 73	0.27 135	0.31 186	0.26 174	0.14 23	0.24 11	0.41 276	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.58 370

RT-Monster	0.32 33	0.34 89	1.13 56	0.25 80	0.28 291	0.45 159	0.16 62	0.56 205	0.59 261	0.39 214	0.37 234	0.28 197	0.21 147	0.34 73	0.23 75	0.09 94	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.15 211	0.43 272

LACA2	0.32 33	1.15 510	2.00 218	0.20 4	0.10 1	0.39 94	0.17 75	0.35 23	0.40 103	0.16 7	0.15 18	0.18 76	0.14 23	0.31 45	0.21 37	0.09 94	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.13 163	0.07 1

gcap_with_dpt	0.32 33	0.38 135	1.30 88	0.24 61	0.30 316	0.48 195	0.21 170	0.52 162	0.36 48	0.28 150	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.23 3	0.27 129	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 403

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 33	0.40 152	1.21 68	0.35 320	0.16 61	0.29 20	0.16 62	0.59 227	0.56 236	0.20 40	0.20 51	0.17 62	0.26 235	0.40 116	0.38 255	0.09 94	0.08 72	0.08 58	0.25 473	0.12 128	0.43 272

gcap-zeroshot	0.32 33	0.41 160	1.34 96	0.23 46	0.33 353	0.49 207	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 196	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 377

CASnet	0.32 33	0.40 152	1.80 166	0.28 152	0.11 5	0.47 185	0.19 102	0.45 88	0.47 154	0.39 214	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.31 45	0.21 37	0.11 284	0.06 2	0.15 484	0.12 276	0.16 233	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.32 33	0.41 160	1.34 96	0.23 46	0.33 353	0.49 207	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 196	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 377

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 44	0.33 74	1.16 63	0.32 243	0.33 353	0.47 185	0.21 170	0.54 186	0.37 55	0.21 53	0.25 114	0.22 122	0.23 187	0.23 3	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.11 104	1.08 537

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 44	0.40 152	1.30 88	0.24 61	0.31 329	0.47 185	0.20 127	0.49 122	0.36 48	0.28 150	0.32 203	0.27 188	0.14 23	0.25 17	0.41 276	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 403

3.75w	0.33 44	0.27 3	1.02 29	0.22 25	0.21 173	0.44 151	0.16 62	0.47 108	0.33 22	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.18 91	0.54 213	0.24 87	0.08 42	1.14 543	0.07 1	0.08 98	0.07 2	0.56 357

RAStereo	0.33 44	0.81 404	2.22 285	0.27 126	0.18 106	0.25 13	0.20 127	0.45 88	0.38 73	0.21 53	0.26 128	0.20 105	0.16 60	0.26 22	0.26 120	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.13 163	0.09 10

rvit_stereo_0080	0.33 44	0.77 384	1.43 114	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 344	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 161	0.32 57	0.27 129	0.14 436	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.15 211	0.17 74

whm_eth	0.33 44	0.77 384	1.43 114	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 344	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 161	0.32 57	0.27 129	0.14 436	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.15 211	0.17 74

CES	0.33 44	0.32 60	1.46 118	0.25 80	0.50 476	0.40 104	0.20 127	0.48 117	0.48 159	0.22 66	0.29 161	0.26 174	0.19 112	0.35 88	0.22 56	0.09 94	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.16 233	0.54 345

aanet-new-24k	0.34 51	0.65 316	1.61 140	0.25 80	0.56 498	0.40 104	0.21 170	0.42 63	0.31 14	0.20 40	0.28 151	0.18 76	0.20 130	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.10 172	0.08 58	0.32 526	0.12 128	0.32 193

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 51	0.47 216	1.07 39	0.30 196	0.27 275	0.35 55	0.20 127	0.47 108	0.32 18	0.22 66	0.23 95	0.14 10	0.22 161	0.24 11	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.47 598	0.09 52	1.29 564

GeoVLM	0.34 51	0.27 3	0.99 19	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 243	0.39 262	0.11 284	0.81 503	0.07 1	0.56 622	0.07 2	0.84 475

BStereo	0.34 51	0.38 135	1.38 102	0.24 61	0.29 300	0.50 226	0.21 170	0.49 122	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 88	0.47 320	0.07 8	0.42 421	0.16 505	0.21 442	0.12 128	0.42 261

NLSM3	0.34 51	0.67 319	1.42 113	0.26 100	0.24 232	0.43 137	0.19 102	0.63 254	0.49 165	0.21 53	0.27 142	0.21 116	0.25 218	0.30 41	0.27 129	0.07 8	0.06 2	0.10 212	0.09 135	0.10 80	0.51 324

MonSter++	0.34 51	0.27 3	1.00 23	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 243	0.40 267	0.11 284	0.82 506	0.07 1	0.56 622	0.07 2	0.84 475

HiDET	0.34 51	0.27 3	1.12 50	0.21 13	0.13 20	0.36 63	0.14 23	0.37 31	0.35 32	0.17 14	0.15 18	0.17 62	0.15 43	0.59 231	0.59 390	0.09 94	0.58 461	0.07 1	0.44 586	0.07 2	0.73 435

3.5w_stereo	0.34 51	0.33 74	1.17 64	0.21 13	0.15 47	0.40 104	0.14 23	0.46 98	0.36 48	0.23 80	0.25 114	0.15 20	0.19 112	0.80 335	0.24 87	0.07 8	1.02 530	0.07 1	0.07 63	0.07 2	0.52 332

castereo	0.34 51	0.48 225	1.00 23	0.25 80	0.29 300	0.41 115	0.27 344	0.76 318	0.49 165	0.23 80	0.30 172	0.24 147	0.31 311	0.29 37	0.29 156	0.09 94	0.20 344	0.09 144	0.31 518	0.12 128	0.44 288

rvit_stereo_0081_aga	0.34 51	0.67 319	1.79 164	0.27 126	0.20 158	0.34 47	0.21 170	0.43 71	0.48 159	0.26 122	0.28 151	0.27 188	0.21 147	0.33 65	0.25 105	0.14 436	0.11 205	0.11 292	0.10 185	0.14 195	0.18 83

CAS++	0.34 51	0.39 144	1.90 194	0.25 80	0.18 106	0.32 36	0.20 127	0.78 332	0.44 133	0.31 171	0.31 186	0.21 116	0.16 60	0.34 73	0.20 25	0.15 467	0.13 248	0.13 418	0.10 185	0.15 211	0.14 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS_RVC	0.34 51	0.38 135	1.96 209	0.27 126	0.35 382	0.43 137	0.22 208	0.43 71	0.34 26	0.24 93	0.34 218	0.23 135	0.28 269	0.34 73	0.22 56	0.08 42	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.35 214

LoS	0.34 51	0.35 101	1.88 190	0.25 80	0.13 20	0.53 267	0.20 127	0.50 146	0.53 209	0.26 122	0.28 151	0.37 262	0.24 200	0.40 116	0.25 105	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
aanet-new-8k	0.35 64	0.64 311	1.63 143	0.26 100	0.26 261	0.45 159	0.21 170	0.56 205	0.38 73	0.18 23	0.22 76	0.18 76	0.25 218	0.32 57	0.21 37	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.85 481

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 64	0.47 216	1.26 79	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 187	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 228	0.08 58	0.30 507	0.13 163	1.52 583

CSFM-Stereo	0.35 64	0.30 34	0.95 14	0.21 13	0.12 8	0.39 94	0.15 44	0.37 31	0.31 14	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.16 60	0.64 260	0.53 360	0.12 344	0.85 510	0.07 1	0.50 608	0.07 2	0.79 458

DilatedVolume-Stereo	0.35 64	0.38 135	1.21 68	0.26 100	0.20 158	0.41 115	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.37 202	0.35 225	0.29 209	0.24 200	0.64 260	0.55 372	0.09 94	0.19 329	0.08 58	0.11 238	0.12 128	0.50 317

2w_stereo	0.35 64	0.30 34	0.99 19	0.23 46	0.13 20	0.41 115	0.20 127	0.54 186	0.37 55	0.28 150	0.23 95	0.13 1	0.23 187	0.69 284	0.24 87	0.06 1	1.07 534	0.07 1	0.19 418	0.07 2	0.64 398

1w_stereo	0.35 64	0.28 10	0.86 6	0.24 61	0.17 85	0.44 151	0.22 208	0.60 234	0.43 121	0.27 135	0.30 172	0.14 10	0.26 235	0.61 243	0.25 105	0.07 8	0.79 496	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.79 458

tt45	0.35 64	0.80 399	1.46 118	0.26 100	0.17 85	0.55 292	0.22 208	0.44 82	0.39 93	0.24 93	0.26 128	0.25 157	0.18 91	0.64 260	0.36 235	0.09 94	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.29 168

999	0.35 64	0.74 370	1.38 102	0.27 126	0.18 106	0.50 226	0.23 248	0.40 51	0.41 107	0.21 53	0.33 209	0.23 135	0.18 91	0.74 313	0.37 246	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.26 438	0.26 148

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 64	0.47 216	1.24 75	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 187	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 228	0.08 58	0.30 507	0.13 163	1.53 586

MGS-Stereo	0.35 64	0.48 225	1.99 217	0.26 100	0.14 33	0.41 115	0.22 208	0.41 56	0.48 159	0.24 93	0.51 331	0.25 157	0.18 91	0.33 65	0.22 56	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.47 608	0.10 15

MaDis-Stereo	0.35 64	0.89 437	2.15 264	0.25 80	0.29 300	0.29 20	0.17 75	0.47 108	0.41 107	0.21 53	0.22 76	0.28 197	0.21 147	0.32 57	0.31 186	0.10 183	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.11 104	0.12 26

CroCo-Stereo	0.35 64	0.71 347	1.67 151	0.32 243	0.17 85	0.19 6	0.21 170	0.79 340	0.54 215	0.22 66	0.25 114	0.55 388	0.22 161	0.28 33	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.12 128	0.10 15
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
PMTNet	0.35 64	0.38 135	1.75 158	0.21 13	0.14 33	0.57 323	0.24 278	0.48 117	0.44 133	0.28 150	0.32 203	0.26 174	0.24 200	0.41 125	0.24 87	0.42 620	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.18 282	0.15 53

aanet-new-16k	0.36 77	0.73 358	1.88 190	0.27 126	0.30 316	0.36 63	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.19 30	0.21 62	0.19 93	0.21 147	0.27 27	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 537

AdaDepth	0.36 77	0.43 184	1.65 147	0.26 100	0.22 188	0.46 171	0.16 62	0.31 12	0.53 209	0.21 53	0.20 51	0.14 10	0.18 91	0.37 98	0.21 37	0.07 8	0.67 478	0.08 58	0.24 464	0.10 80	0.74 441

water-stereo	0.36 77	0.61 297	1.58 133	0.25 80	0.14 33	0.38 85	0.18 93	0.44 82	0.35 32	0.31 171	0.35 225	0.28 197	0.25 218	0.45 146	0.38 255	0.12 344	0.09 137	0.09 144	0.08 98	0.11 104	0.74 441

asd	0.36 77	0.28 10	1.21 68	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.14 23	0.37 31	0.34 26	0.26 122	0.21 62	0.15 20	0.19 112	0.91 367	0.20 25	0.10 183	1.14 543	0.07 1	0.08 98	0.08 31	0.71 429

IGEV	0.36 77	0.34 89	1.03 31	0.21 13	0.24 232	0.42 129	0.16 62	0.38 40	0.41 107	0.37 202	0.22 76	0.14 10	0.12 11	0.63 253	0.40 267	0.08 42	0.73 492	0.08 58	0.53 616	0.09 52	0.52 332

MLG-Stereo_test1	0.36 77	0.45 209	1.50 126	0.24 61	0.35 382	0.45 159	0.13 10	0.36 28	0.51 184	0.20 40	0.10 1	0.18 76	0.12 11	0.33 65	0.18 6	0.08 42	1.36 573	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 301

LG-Stereo	0.36 77	0.61 297	1.37 101	0.26 100	0.37 403	0.43 137	0.20 127	0.55 198	0.44 133	0.25 101	0.30 172	0.50 355	0.17 66	0.30 41	0.37 246	0.10 183	0.18 323	0.11 292	0.10 185	0.24 392	0.43 272

fffft	0.36 77	0.70 342	1.51 127	0.25 80	0.15 47	0.42 129	0.24 278	0.46 98	0.42 114	0.22 66	0.19 44	0.20 105	0.16 60	0.47 156	0.69 436	0.07 8	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.30 486	0.45 293
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.36 77	0.83 411	1.48 124	0.26 100	0.15 47	0.46 171	0.22 208	0.40 51	0.43 121	0.23 80	0.24 101	0.21 116	0.18 91	0.47 156	0.59 390	0.07 8	0.07 24	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.42 261

rvit_0105_6	0.36 77	0.55 273	1.48 124	0.31 221	0.18 106	0.35 55	0.26 325	0.56 205	0.66 322	0.26 122	0.29 161	0.33 241	0.26 235	0.41 125	0.27 129	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.13 298	0.15 211	0.25 140

UniTT-Stereo	0.36 77	0.66 318	2.43 343	0.28 152	0.24 232	0.30 23	0.18 93	0.35 23	0.36 48	0.26 122	0.37 234	0.18 76	0.18 91	0.33 65	0.30 167	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.25 417	0.09 10

aanet-new-10k	0.37 88	0.77 384	1.75 158	0.34 294	0.39 420	0.49 207	0.21 170	0.51 156	0.34 26	0.23 80	0.20 51	0.19 93	0.22 161	0.29 37	0.22 56	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.14 195	0.75 444

Wave_Phase_stereo	0.37 88	0.38 135	1.38 102	0.24 61	0.29 300	1.09 609	0.21 170	0.52 162	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 88	0.47 320	0.07 8	0.42 421	0.16 505	0.21 442	0.12 128	0.42 261

LCMNet	0.37 88	0.28 10	1.12 50	0.20 4	0.13 20	0.39 94	0.14 23	0.37 31	0.37 55	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.15 43	0.69 284	0.60 395	0.09 94	0.80 499	0.07 1	0.55 619	0.07 2	0.93 505

xyz-stereo-finetune	0.37 88	0.90 443	1.23 72	0.22 25	0.12 8	0.53 267	0.26 325	0.57 214	0.58 251	0.30 168	0.33 209	0.29 209	0.24 200	0.60 238	0.62 408	0.09 94	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.13 163	0.14 43

ours_stereo	0.37 88	0.67 319	1.63 143	0.30 196	0.50 476	0.35 55	0.22 208	0.41 56	0.38 73	0.21 53	0.32 203	0.23 135	0.17 66	0.47 156	0.22 56	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.77 449

Pointernet	0.37 88	0.31 46	1.91 197	0.25 80	0.37 403	0.47 185	0.15 44	0.67 273	0.52 196	0.23 80	0.30 172	0.28 197	0.20 130	0.32 57	0.23 75	0.10 183	0.24 367	0.07 1	0.13 298	0.10 80	0.51 324

knoymous	0.37 88	0.34 89	1.83 171	0.25 80	0.18 106	0.45 159	0.24 278	0.60 234	0.40 103	0.42 230	0.39 248	0.54 379	0.25 218	0.41 125	0.29 156	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.07 63	0.13 163	0.20 100

sCroCo_RVC	0.37 88	0.39 144	2.38 321	0.35 320	0.27 275	0.31 28	0.22 208	0.49 122	0.48 159	0.23 80	0.34 218	0.25 157	0.24 200	0.35 88	0.25 105	0.15 467	0.17 311	0.12 355	0.11 238	0.15 211	0.15 53

aanet-new-32k	0.38 96	0.79 395	2.21 281	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 161	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 495

aanet-new-30k	0.38 96	0.79 395	2.22 285	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 161	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 495

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 96	0.46 212	1.24 75	0.27 126	0.30 316	0.45 159	0.19 102	0.48 117	0.34 26	0.19 30	0.21 62	0.22 122	0.20 130	0.57 222	0.21 37	0.08 42	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.08 31	1.79 608

depthmonostereo	0.38 96	0.68 329	1.59 137	0.48 457	0.14 33	0.41 115	0.19 102	0.52 162	0.42 114	0.26 122	0.29 161	0.31 228	0.29 290	0.64 260	0.33 211	0.09 94	0.10 172	0.09 144	0.08 98	0.10 80	0.50 317

MLG-Stereo	0.38 96	0.43 184	1.46 118	0.24 61	0.42 451	0.44 151	0.13 10	0.42 63	0.51 184	0.27 135	0.14 11	0.17 62	0.13 18	0.35 88	0.18 6	0.08 42	1.45 589	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 301

rvit_stereo_ft	0.38 96	1.01 470	1.86 186	0.33 267	0.21 173	0.28 16	0.27 344	0.59 227	0.55 227	0.24 93	0.28 151	0.28 197	0.27 251	0.35 88	0.28 144	0.14 436	0.09 137	0.11 292	0.11 238	0.14 195	0.31 187

CroCo-Stereo Lap2	0.38 96	0.91 447	2.02 226	0.33 267	0.38 413	0.23 11	0.21 170	0.63 254	0.51 184	0.23 80	0.28 151	0.29 209	0.23 187	0.34 73	0.28 144	0.10 183	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.22 367	0.15 53

CREStereo++_RVC	0.38 96	0.37 124	2.47 381	0.25 80	0.16 61	0.54 277	0.15 44	0.42 63	0.57 243	0.37 202	0.52 341	0.24 147	0.19 112	0.31 45	0.27 129	0.09 94	0.06 2	0.08 58	0.30 507	0.09 52	0.22 116
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
aanet-new-70k	0.39 104	0.75 377	1.98 213	0.26 100	0.47 471	0.40 104	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.18 23	0.21 62	0.16 44	0.21 147	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.12 128	1.04 531

aanet-new	0.39 104	0.50 241	2.59 429	0.26 100	0.31 329	0.43 137	0.21 170	0.47 108	0.35 32	0.19 30	0.24 101	0.17 62	0.30 304	0.34 73	0.21 37	0.09 94	0.07 24	0.09 144	0.06 11	0.11 104	0.86 485

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 104	0.47 216	1.13 56	0.34 294	0.34 369	0.37 73	0.20 127	0.38 40	0.36 48	0.23 80	0.27 142	0.18 76	0.22 161	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.51 612	0.08 31	2.00 616

VIP-Stereo	0.39 104	0.81 404	1.51 127	0.24 61	0.34 369	0.52 256	0.17 75	0.46 98	0.49 165	0.21 53	0.25 114	0.25 157	0.15 43	0.41 125	0.41 276	0.09 94	0.62 471	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.68 415

4.5_new	0.39 104	0.29 16	1.25 77	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 395	0.23 75	0.09 94	1.49 591	0.07 1	0.14 321	0.09 52	0.62 387

4.5w-stereo	0.39 104	0.29 16	1.25 77	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 395	0.23 75	0.09 94	1.49 591	0.07 1	0.14 321	0.09 52	0.62 387

3.25w_new	0.39 104	0.30 34	1.27 80	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 299	0.23 75	0.07 8	1.41 581	0.07 1	0.35 551	0.07 2	0.80 462

3.25w	0.39 104	0.30 34	1.27 80	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 299	0.23 75	0.07 8	1.41 581	0.07 1	0.35 551	0.07 2	0.80 462

monsters	0.39 104	0.39 144	1.04 34	0.24 61	0.32 345	0.42 129	0.13 10	0.49 122	0.35 32	0.27 135	0.21 62	0.14 10	0.15 43	0.60 238	0.43 295	0.09 94	1.09 537	0.07 1	0.70 640	0.07 2	0.65 401

111111	0.39 104	0.28 10	0.93 13	0.33 267	0.42 451	0.43 137	0.13 10	0.48 117	0.39 93	0.24 93	0.31 186	0.18 76	0.17 66	0.43 137	0.23 75	0.09 94	1.32 570	0.08 58	0.06 11	0.25 417	1.00 523

castereo++	0.39 104	0.83 411	1.38 102	0.29 175	0.18 106	0.53 267	0.20 127	0.57 214	0.58 251	0.20 40	0.27 142	0.32 234	0.17 66	0.34 73	0.22 56	0.09 94	0.54 452	0.09 144	0.29 497	0.15 211	0.52 332

mms	0.39 104	0.63 306	1.31 92	0.34 294	0.65 532	0.32 36	0.22 208	0.39 44	0.39 93	0.27 135	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.57 222	0.22 56	0.08 42	0.21 353	0.10 212	0.08 98	0.24 392	1.16 544

fffy	0.39 104	0.67 319	1.57 132	0.45 445	0.52 483	0.37 73	0.22 208	0.45 88	0.35 32	0.21 53	0.30 172	0.26 174	0.20 130	0.45 146	0.24 87	0.08 42	0.29 390	0.10 212	0.08 98	0.25 417	0.77 449

CAS	0.39 104	0.31 46	1.79 164	0.81 568	0.34 369	0.51 236	0.23 248	0.49 122	0.42 114	0.23 80	0.31 186	0.20 105	0.17 66	0.30 41	0.25 105	0.77 647	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.41 256

TANstereo	0.39 104	0.70 342	2.48 386	0.23 46	0.12 8	0.54 277	0.16 62	0.41 56	0.47 154	0.45 251	0.51 331	0.26 174	0.22 161	0.34 73	0.21 37	0.10 183	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.09 52	0.18 83

MGA	0.40 119	0.36 109	1.31 92	0.22 25	0.18 106	0.39 94	0.13 10	0.30 7	0.27 3	0.62 446	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 381	0.29 156	0.08 42	1.60 605	0.07 1	0.06 11	0.09 52	0.68 415

aanet-new-34k	0.40 119	0.92 452	1.96 209	0.25 80	0.31 329	0.34 47	0.20 127	0.39 44	0.33 22	0.20 40	0.28 151	0.17 62	0.22 161	0.23 3	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.57 592

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 119	0.68 329	1.47 122	0.26 100	0.31 329	0.41 115	0.20 127	0.50 146	0.39 93	0.22 66	0.22 76	0.20 105	0.17 66	0.27 27	0.19 14	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.45 588	0.10 80	1.76 606

2.5w	0.40 119	0.31 46	1.07 39	0.23 46	0.16 61	0.39 94	0.19 102	0.50 146	0.39 93	0.23 80	0.23 95	0.13 1	0.17 66	0.73 309	0.24 87	0.07 8	1.53 599	0.07 1	0.46 595	0.07 2	0.92 503

monsterstereo	0.40 119	0.43 184	1.07 39	0.26 100	0.27 275	0.39 94	0.14 23	0.55 198	0.37 55	0.28 150	0.27 142	0.14 10	0.13 18	0.67 274	0.44 301	0.07 8	1.12 541	0.07 1	0.81 653	0.08 31	0.53 338

xyz-stereo-finetune2	0.40 119	0.89 437	1.40 108	0.22 25	0.12 8	0.58 333	0.23 248	0.55 198	0.50 177	0.33 181	0.47 292	0.30 218	0.41 393	0.81 339	0.60 395	0.09 94	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.12 128	0.12 26

rvit_0105_4	0.40 119	0.64 311	1.98 213	0.31 221	0.18 106	0.37 73	0.29 386	0.64 261	0.67 335	0.28 150	0.32 203	0.36 254	0.28 269	0.45 146	0.27 129	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.14 321	0.15 211	0.25 140

XX-TBD	0.40 119	1.04 479	2.49 392	0.35 320	0.13 20	0.51 236	0.17 75	0.44 82	0.52 196	0.38 209	0.51 331	0.23 135	0.19 112	0.31 45	0.25 105	0.10 183	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.18 83

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 127	0.63 306	1.64 146	0.32 243	0.33 353	0.35 55	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.19 30	0.20 51	0.19 93	0.18 91	0.24 11	0.20 25	0.08 42	0.40 417	0.08 58	0.46 595	0.10 80	1.56 588

asda	0.41 127	0.31 46	1.23 72	0.22 25	0.17 85	0.43 137	0.16 62	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.20 51	0.15 20	0.20 130	0.99 385	0.23 75	0.10 183	1.49 591	0.07 1	0.23 460	0.08 31	0.88 491

qwe	0.41 127	0.29 16	1.29 87	0.22 25	0.22 188	0.41 115	0.15 44	0.49 122	0.38 73	0.28 150	0.23 95	0.14 10	0.15 43	0.94 374	0.24 87	0.08 42	1.47 590	0.07 1	0.25 473	0.08 31	0.76 445

LG-G_1	0.41 127	0.43 184	1.62 141	0.50 477	0.35 382	0.50 226	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 374	0.21 37	0.09 94	0.61 466	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 489

LG-G	0.41 127	0.43 184	1.62 141	0.50 477	0.35 382	0.50 226	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 374	0.21 37	0.09 94	0.61 466	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 489

WCG-NET	0.41 127	0.80 399	1.77 160	0.25 80	0.13 20	0.43 137	0.24 278	0.42 63	0.59 261	0.38 209	0.41 258	0.26 174	0.24 200	0.37 98	0.24 87	0.08 42	0.81 503	0.08 58	0.07 63	0.26 438	0.31 187

MIF-Stereo (partial)	0.41 127	0.71 347	2.67 471	0.27 126	0.24 232	0.32 36	0.17 75	0.56 205	0.46 145	0.26 122	0.37 234	0.25 157	0.26 235	0.46 151	0.35 231	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.21 350	0.15 53

s12784h	0.41 127	0.34 89	2.17 267	0.24 61	0.11 5	0.64 438	0.24 278	0.85 398	0.70 386	0.45 251	0.54 369	0.28 197	0.27 251	0.51 193	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.09 144	0.06 11	0.16 233	0.14 43

Gwc-CoAtRS	0.41 127	0.37 124	2.06 237	0.28 152	0.41 437	0.48 195	0.19 102	0.64 261	0.49 165	0.45 251	0.39 248	0.57 399	0.26 235	0.37 98	0.28 144	0.09 94	0.19 329	0.09 144	0.31 518	0.11 104	0.25 140

aanet-new-60k	0.42 136	0.80 399	2.50 397	0.26 100	0.34 369	0.39 94	0.19 102	0.47 108	0.37 55	0.22 66	0.20 51	0.18 76	0.18 91	0.33 65	0.19 14	0.07 8	0.29 390	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 537

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 136	0.52 254	1.33 94	0.29 175	0.25 243	0.35 55	0.22 208	0.47 108	0.37 55	0.25 101	0.26 128	0.16 44	0.22 161	0.33 65	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.45 588	0.08 31	2.53 651

Wavelet-MonSter	0.42 136	0.34 89	1.38 102	0.23 46	0.17 85	0.43 137	0.14 23	0.28 5	0.35 32	0.23 80	0.21 62	0.15 20	0.16 60	0.92 372	0.66 425	0.06 1	1.21 550	0.07 1	0.45 588	0.06 1	0.95 512

2.25w	0.42 136	0.30 34	1.12 50	0.22 25	0.15 47	0.36 63	0.13 10	0.45 88	0.37 55	0.26 122	0.27 142	0.14 10	0.19 112	0.91 367	0.36 235	0.07 8	1.38 576	0.07 1	0.67 639	0.07 2	0.91 498

Any-RAFT	0.42 136	0.33 74	1.89 193	0.28 152	0.21 173	0.69 485	0.21 170	0.83 376	0.60 269	0.45 251	0.43 265	0.62 422	0.30 304	0.48 170	0.24 87	0.11 284	0.40 417	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.16 66

R-Stereo Train	0.42 136	0.31 46	2.51 399	0.30 196	0.18 106	0.56 300	0.25 306	0.82 365	0.41 107	0.57 384	0.67 484	0.33 241	0.24 200	0.34 73	0.33 211	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83

RAFT-Stereo	0.42 136	0.31 46	2.51 399	0.30 196	0.18 106	0.56 300	0.25 306	0.82 365	0.41 107	0.57 384	0.67 484	0.33 241	0.24 200	0.34 73	0.33 211	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CAR	0.43 143	0.37 124	1.28 84	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.75 534	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.64 260	0.30 167	0.08 42	1.51 596	0.07 1	0.83 658	0.10 80	0.73 435

aanet-new-36k	0.43 143	1.08 487	2.21 281	0.51 483	0.37 403	0.43 137	0.19 102	0.50 146	0.38 73	0.24 93	0.25 114	0.17 62	0.21 147	0.34 73	0.21 37	0.07 8	0.17 311	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.95 512

4.25_new	0.43 143	0.29 16	1.40 108	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 585	0.07 1	0.32 526	0.07 2	0.93 505

4.5w_new	0.43 143	0.29 16	1.40 108	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 585	0.07 1	0.32 526	0.07 2	0.93 505

4.25w-stereo	0.43 143	0.29 16	1.40 108	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 399	0.30 167	0.10 183	1.44 585	0.07 1	0.32 526	0.07 2	0.93 505

rvit_0105_5	0.43 143	0.73 358	2.10 251	0.31 221	0.18 106	0.41 115	0.31 413	0.69 283	0.67 335	0.32 176	0.34 218	0.38 268	0.30 304	0.42 134	0.30 167	0.18 520	0.16 297	0.15 484	0.15 345	0.15 211	0.30 178

plain	0.43 143	0.73 358	2.80 515	0.28 152	0.19 141	0.33 42	0.21 170	0.63 254	0.50 177	0.24 93	0.38 242	0.24 147	0.25 218	0.48 170	0.32 196	0.12 344	0.08 72	0.13 418	0.09 135	0.43 593	0.13 31

CASS	0.43 143	0.34 89	2.01 221	0.33 267	0.17 85	0.54 277	0.24 278	0.71 300	0.52 196	0.62 446	0.55 380	0.40 283	0.41 393	0.43 137	0.33 211	0.17 507	0.10 172	0.14 455	0.11 238	0.18 282	0.23 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCANet-4	0.43 143	0.32 60	2.31 308	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.55 356	0.48 300	0.28 197	0.37 348	0.40 116	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 272

Patchmatch Stereo++	0.43 143	0.36 109	2.44 351	0.48 457	0.17 85	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.56 218	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 143	0.36 109	2.44 351	0.48 457	0.18 106	0.61 389	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.49 184	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo_v2	0.43 143	0.36 109	2.44 351	0.49 470	0.17 85	0.61 389	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.44 311	0.28 269	0.48 170	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo	0.43 143	0.36 109	2.44 351	0.48 457	0.18 106	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.51 193	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

HUI-Stereo	0.43 143	0.36 109	2.45 368	0.48 457	0.18 106	0.61 389	0.27 344	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.44 311	0.28 269	0.47 156	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

iGMRVC	0.43 143	0.36 109	2.44 351	0.48 457	0.18 106	0.61 389	0.27 344	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.57 222	0.31 186	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

iRAFT	0.43 143	0.36 109	2.44 351	0.48 457	0.17 85	0.61 389	0.26 325	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.56 218	0.30 167	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

RAFT-IKP	0.43 143	0.36 109	2.44 351	0.48 457	0.16 61	0.60 370	0.28 358	0.53 174	0.61 276	0.48 271	0.43 265	0.43 296	0.28 269	0.51 193	0.31 186	0.12 344	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.13 31

CCAANet	0.43 143	0.52 254	1.84 174	0.27 126	0.21 173	0.54 277	0.25 306	0.71 300	0.45 140	0.36 195	0.63 450	0.56 394	0.36 341	0.86 348	0.46 314	0.13 394	0.08 72	0.10 212	0.10 185	0.13 163	0.14 43

DIP-Stereo	0.43 143	0.50 241	2.21 281	0.27 126	0.18 106	0.63 425	0.17 75	0.94 472	0.58 251	0.49 287	0.48 300	0.30 218	0.30 304	0.40 116	0.31 186	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.15 211	0.33 198
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSE-Stereo	0.44 162	0.36 109	1.28 84	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.62 446	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 381	0.29 156	0.08 42	1.60 605	0.07 1	0.83 658	0.10 80	0.73 435

Lsterematch	0.44 162	0.82 406	2.17 267	0.30 196	0.14 33	0.49 207	0.21 170	0.52 162	0.63 299	0.44 246	0.58 412	0.44 311	0.38 357	0.47 156	0.42 286	0.11 284	0.06 2	0.10 212	0.08 98	0.14 195	0.19 89

3w_stereo	0.44 162	0.29 16	1.53 130	0.23 46	0.20 158	0.37 73	0.22 208	0.53 174	0.41 107	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.22 161	0.90 365	0.24 87	0.06 1	1.52 597	0.07 1	0.44 586	0.08 31	0.83 474

WCG-NET（raft）	0.44 162	0.97 463	1.78 163	0.24 61	0.17 85	0.43 137	0.24 278	0.42 63	0.52 196	0.38 209	0.35 225	0.46 332	0.25 218	0.41 125	0.26 120	0.08 42	1.08 535	0.08 58	0.08 98	0.27 453	0.40 248

GMStereo_Zeroshot	0.44 162	0.44 199	1.84 174	0.44 438	0.20 158	0.52 256	0.19 102	0.60 234	0.54 215	0.58 391	0.59 418	0.63 426	0.29 290	0.59 231	0.34 223	0.16 487	0.09 137	0.16 505	0.09 135	0.26 438	0.26 148

GMStereo	0.44 162	1.32 555	2.65 458	0.28 152	0.16 61	0.42 129	0.22 208	0.48 117	0.63 299	0.41 223	0.36 229	0.26 174	0.25 218	0.41 125	0.30 167	0.14 436	0.08 72	0.10 212	0.12 276	0.17 257	0.13 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.44 162	0.36 109	2.38 321	0.28 152	0.43 455	0.53 267	0.20 127	0.86 409	0.52 196	0.44 246	0.36 229	0.53 370	0.26 235	0.40 116	0.27 129	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.38 568	0.10 80	0.22 116

quiztm	0.45 169	1.11 496	2.05 234	0.41 413	0.38 413	0.42 129	0.23 248	0.79 340	0.54 215	0.36 195	0.43 265	0.28 197	0.20 130	0.31 45	0.28 144	0.12 344	0.10 172	0.09 144	0.09 135	0.36 545	0.39 240

aanet-32k-new	0.45 169	1.04 479	2.25 295	0.28 152	0.24 232	0.46 171	0.21 170	0.46 98	0.37 55	0.18 23	0.25 114	0.18 76	0.23 187	0.32 57	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.90 610

NLSM1	0.45 169	0.54 264	1.05 36	0.27 126	0.40 430	0.49 207	0.21 170	1.54 641	1.71 646	0.26 122	0.33 209	0.26 174	0.26 235	0.41 125	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.11 292	0.10 185	0.22 367	0.23 126

tg	0.45 169	0.83 411	1.85 180	0.29 175	0.16 61	0.57 323	0.18 93	0.60 234	0.56 236	0.37 202	0.44 278	0.38 268	0.24 200	0.48 170	0.28 144	0.09 94	0.30 392	0.11 292	0.11 238	0.44 597	0.77 449

rvit_stereo_0075_2	0.45 169	0.45 209	2.60 437	0.34 294	0.32 345	0.41 115	0.21 170	0.60 234	0.54 215	0.39 214	0.51 331	0.40 283	0.29 290	0.46 151	0.31 186	0.21 560	0.15 282	0.22 572	0.15 345	0.18 282	0.33 198

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 169	1.36 572	1.30 88	0.24 61	0.12 8	0.33 42	0.20 127	0.41 56	0.37 55	0.32 176	0.21 62	0.16 44	0.14 23	0.29 37	0.62 408	0.55 632	1.42 584	0.11 292	0.13 298	0.25 417	0.56 357

RCA-Stereo	0.45 169	0.38 135	1.80 166	0.27 126	0.25 243	0.58 333	0.23 248	0.84 385	0.66 322	0.42 230	0.44 278	0.28 197	0.35 337	0.31 45	0.21 37	0.09 94	1.01 525	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.53 338

BUS	0.45 169	0.32 60	1.58 133	0.31 221	0.22 188	0.91 578	0.23 248	1.05 565	0.67 335	0.64 471	0.53 348	0.65 439	0.32 320	0.48 170	0.34 223	0.13 394	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

AnonymousM	0.45 169	0.49 232	1.83 171	0.29 175	0.15 47	0.53 267	0.22 208	0.64 261	0.66 322	0.47 268	0.33 209	0.30 218	0.25 218	0.49 184	0.29 156	0.12 344	0.27 387	0.71 649	0.37 563	0.12 128	0.41 256

sAnonymous2	0.45 169	0.88 431	2.97 547	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 358	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 290	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.13 298	0.38 562	0.43 272

CroCo_RVC	0.45 169	0.88 431	2.97 547	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 358	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 290	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.13 298	0.38 562	0.43 272

aanet-new-40k	0.46 180	0.74 370	2.02 226	0.34 294	0.44 457	0.38 85	0.20 127	0.43 71	0.29 9	0.19 30	0.24 101	0.16 44	0.20 130	0.25 17	0.21 37	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.06 11	0.11 104	2.66 655

2.75w_new	0.46 180	0.32 60	1.39 107	0.21 13	0.19 141	0.40 104	0.18 93	0.51 156	0.39 93	0.27 135	0.21 62	0.13 1	0.20 130	1.10 411	0.44 301	0.07 8	1.58 603	0.07 1	0.61 635	0.07 2	0.82 473

MLG-Stereo_test2	0.46 180	0.49 232	1.77 160	0.79 564	0.70 541	0.63 425	0.12 4	0.37 31	0.48 159	0.39 214	0.15 18	0.24 147	0.10 2	0.46 151	0.20 25	0.16 487	1.21 550	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.66 403

rvit_0105_3	0.46 180	0.86 426	2.24 290	0.33 267	0.19 141	0.44 151	0.35 458	0.74 311	0.70 386	0.38 209	0.38 242	0.41 290	0.33 326	0.46 151	0.32 196	0.19 538	0.17 311	0.17 524	0.18 400	0.15 211	0.22 116

RAFT-Stereo-weight	0.46 180	0.37 124	1.60 138	0.29 175	0.51 479	0.57 323	0.22 208	0.84 385	0.67 335	0.48 271	0.38 242	0.36 254	0.17 66	0.39 106	0.27 129	0.09 94	1.28 562	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.41 256

Selective-RAFT	0.46 180	0.48 225	1.88 190	0.32 243	0.16 61	0.61 389	0.19 102	0.66 268	0.62 287	0.28 150	0.30 172	0.41 290	0.33 326	0.51 193	0.32 196	0.11 284	1.09 537	0.09 144	0.35 551	0.19 312	0.37 223

ProNet	0.46 180	0.60 291	1.85 180	0.35 320	0.67 534	0.49 207	0.25 306	0.53 174	0.57 243	0.21 53	0.24 101	0.22 122	0.20 130	0.52 198	0.22 56	0.09 94	0.47 433	0.10 212	0.09 135	0.23 385	1.33 566

CRE-IMP	0.46 180	0.31 46	2.40 330	0.53 490	0.17 85	0.79 538	0.68 600	0.54 186	0.66 322	0.47 268	0.43 265	0.44 311	0.26 235	0.43 137	0.33 211	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.09 135	0.17 257	0.23 126

monster-pro	0.47 188	0.29 16	1.08 45	0.22 25	0.18 106	0.50 226	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.47 320	0.06 1	2.11 645	0.07 1	0.81 653	0.07 2	1.01 524

MonStereo	0.47 188	0.29 16	1.07 39	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.17 29	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.48 330	0.06 1	2.11 645	0.07 1	0.80 650	0.07 2	1.01 524

Monster-pub-eth3d	0.47 188	0.29 16	1.07 39	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.87 350	0.47 320	0.06 1	2.11 645	0.07 1	0.81 653	0.07 2	1.01 524

HI	0.47 188	0.82 406	2.49 392	0.29 175	0.22 188	0.45 159	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 410	0.59 418	0.65 439	0.45 437	0.48 170	0.40 267	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.11 238	0.24 392	0.20 100

CoSv	0.47 188	0.82 406	2.49 392	0.29 175	0.22 188	0.45 159	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 410	0.59 418	0.65 439	0.45 437	0.48 170	0.40 267	0.08 42	0.09 137	0.10 212	0.11 238	0.24 392	0.20 100

MonSter	0.47 188	0.29 16	1.07 39	0.22 25	0.18 106	0.51 236	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.26 122	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 359	0.47 320	0.06 1	2.11 645	0.07 1	0.81 653	0.07 2	1.01 524

RSM	0.47 188	0.51 249	1.36 98	1.37 621	1.04 592	0.37 73	0.21 170	0.52 162	0.55 227	0.23 80	0.28 151	0.28 197	0.17 66	0.40 116	0.22 56	0.09 94	0.24 367	0.09 144	0.35 551	0.24 392	0.80 462

test_4	0.47 188	0.80 399	2.15 264	0.36 339	0.29 300	0.59 355	0.28 358	0.50 146	0.42 114	0.43 237	0.76 540	0.39 272	0.22 161	0.73 309	0.49 341	0.08 42	0.18 323	0.11 292	0.15 345	0.29 477	0.27 155

DeepStereo_RVC	0.47 188	0.37 124	2.19 274	0.55 500	0.18 106	0.60 370	0.58 567	0.52 162	0.62 287	0.49 287	0.45 281	0.39 272	0.85 588	0.47 156	0.34 223	0.12 344	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.15 211	0.19 89

cross-raft	0.47 188	0.34 89	2.17 267	0.70 552	0.84 564	0.50 226	0.35 458	0.74 311	0.43 121	0.44 246	0.45 281	0.63 426	0.25 218	0.37 98	0.27 129	0.08 42	0.14 264	0.10 212	0.23 460	0.11 104	0.27 155

iRaftStereo_RVC	0.47 188	0.84 416	1.91 197	0.29 175	0.15 47	0.53 267	0.20 127	0.58 218	0.50 177	0.37 202	0.43 265	0.42 295	0.23 187	0.38 102	0.28 144	0.09 94	0.70 486	0.12 355	0.11 238	0.43 593	0.77 449

Anonymous3	0.47 188	0.49 232	2.61 442	0.33 267	0.25 243	0.72 498	0.32 424	0.80 347	0.60 269	0.36 195	0.41 258	0.33 241	0.29 290	0.46 151	0.30 167	0.19 538	0.18 323	0.13 418	0.13 298	0.18 282	0.22 116

CFNet_pseudo	0.47 188	0.50 241	2.19 274	0.26 100	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.80 347	0.62 287	0.50 306	0.56 394	0.68 466	0.47 460	0.53 208	0.33 211	0.11 284	0.10 172	0.15 484	0.10 185	0.18 282	0.33 198

ccs_rob	0.47 188	0.50 241	2.19 274	0.26 100	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.80 347	0.62 287	0.50 306	0.56 394	0.68 466	0.47 460	0.53 208	0.33 211	0.11 284	0.10 172	0.16 505	0.10 185	0.18 282	0.33 198

aanet-new-90k	0.48 202	0.75 377	2.24 290	0.27 126	0.41 437	0.43 137	0.19 102	0.51 156	0.36 48	0.20 40	0.18 35	0.16 44	0.21 147	0.39 106	0.19 14	0.07 8	0.16 297	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.65 654

aanet-new-22k	0.48 202	0.82 406	2.10 251	0.49 470	0.51 479	0.33 42	0.22 208	0.41 56	0.35 32	0.19 30	0.25 114	0.19 93	0.20 130	0.43 137	0.21 37	0.07 8	0.31 394	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.29 645

IGEV-Stereo+	0.48 202	0.32 60	1.43 114	0.26 100	0.46 469	0.30 23	0.13 10	0.32 15	0.57 243	0.80 552	0.24 101	0.19 93	0.19 112	0.57 222	0.46 314	0.10 183	1.36 573	0.08 58	0.22 456	0.46 604	1.04 531

RSM++	0.48 202	0.52 254	1.27 80	1.62 638	1.27 616	0.39 94	0.20 127	0.49 122	0.56 236	0.22 66	0.25 114	0.24 147	0.17 66	0.39 106	0.23 75	0.09 94	0.11 205	0.09 144	0.35 551	0.29 477	0.80 462

H2IRNET	0.48 202	1.04 479	2.57 424	0.31 221	0.19 141	0.54 277	0.19 102	0.55 198	0.53 209	0.28 150	0.56 394	0.47 341	0.35 337	0.47 156	0.40 267	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.14 321	0.37 554	0.26 148

PCWNet_CMD	0.48 202	0.50 241	2.23 288	0.27 126	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.78 332	0.67 335	0.49 287	0.55 380	0.68 466	0.56 501	0.48 170	0.32 196	0.11 284	0.10 172	0.14 455	0.10 185	0.19 312	0.43 272

DisPM	0.48 202	0.41 160	2.54 408	0.61 525	0.18 106	0.59 355	0.62 582	0.54 186	0.67 335	0.61 431	0.53 348	0.38 268	0.26 235	0.76 319	0.31 186	0.13 394	0.07 24	0.12 355	0.11 238	0.12 128	0.15 53

BSDual-CNN	0.48 202	0.32 60	1.58 133	0.31 221	0.22 188	0.76 519	0.32 424	1.05 565	0.67 335	0.64 471	0.53 348	0.63 426	0.38 357	0.48 170	0.97 501	0.13 394	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

psmg	0.48 202	0.32 60	1.58 133	0.28 152	0.22 188	0.75 514	0.35 458	0.94 472	0.67 335	0.61 431	0.59 418	0.63 426	0.38 357	0.48 170	0.97 501	0.13 394	0.11 205	0.13 418	0.13 298	0.14 195	0.15 53

dd	0.48 202	1.32 555	2.41 334	0.31 221	0.17 85	0.58 333	0.26 325	0.50 146	0.71 401	0.42 230	0.41 258	0.34 246	0.28 269	0.47 156	0.41 276	0.18 520	0.10 172	0.13 418	0.12 276	0.22 367	0.16 66

GANet-ADL	0.48 202	0.56 277	2.51 399	0.34 294	0.20 158	0.58 333	0.25 306	0.80 347	0.57 243	0.43 237	0.61 435	0.56 394	0.31 311	0.44 143	0.44 301	0.14 436	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.22 367	0.38 232

ICVP	0.48 202	0.33 74	2.37 319	0.34 294	0.22 188	0.60 370	0.55 558	0.79 340	0.53 209	0.45 251	0.60 427	0.49 351	0.36 341	0.55 215	0.46 314	0.16 487	0.16 297	0.14 455	0.11 238	0.16 233	0.32 193
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
SFCPSM	0.48 202	0.39 144	2.30 305	0.28 152	0.27 275	0.70 488	0.32 424	1.00 525	0.69 374	0.50 306	0.52 341	0.43 296	0.36 341	0.53 208	0.44 301	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.16 368	0.18 282	0.23 126

FENet	0.48 202	0.58 281	2.46 376	0.33 267	0.18 106	0.58 333	0.22 208	0.83 376	0.64 307	0.49 287	0.42 261	0.55 388	0.38 357	0.52 198	0.51 348	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.11 238	0.17 257	0.31 187

MSMDNet	0.48 202	0.50 241	2.23 288	0.27 126	0.20 158	0.56 300	0.22 208	0.78 332	0.67 335	0.49 287	0.55 380	0.68 466	0.56 501	0.48 170	0.32 196	0.11 284	0.10 172	0.13 418	0.10 185	0.18 282	0.43 272

AdaStereo	0.48 202	0.44 199	2.18 271	0.36 339	0.20 158	0.59 355	0.29 386	0.97 498	0.74 436	0.52 328	0.55 380	0.61 417	0.33 326	0.52 198	0.44 301	0.18 520	0.08 72	0.17 524	0.11 238	0.18 282	0.24 136
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
aanet-new-28k	0.49 218	0.88 431	3.07 566	0.26 100	0.39 420	0.38 85	0.21 170	0.40 51	0.33 22	0.19 30	0.25 114	0.18 76	0.21 147	0.42 134	0.25 105	0.08 42	0.31 394	0.08 58	0.31 518	0.12 128	1.52 583

WQFJA1	0.49 218	0.48 225	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 195	0.23 248	1.81 654	2.16 661	0.26 122	0.26 128	0.29 209	0.27 251	0.34 73	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.20 335	0.54 345

WQFJX	0.49 218	0.47 216	1.02 29	0.27 126	0.39 420	0.47 185	0.23 248	1.85 656	1.92 657	0.28 150	0.27 142	0.28 197	0.28 269	0.43 137	0.36 235	0.10 183	0.12 228	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.54 345

NLMM	0.49 218	0.47 216	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 195	0.23 248	1.81 654	2.16 661	0.26 122	0.26 128	0.29 209	0.27 251	0.34 73	0.36 235	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.20 335	0.54 345

IER	0.49 218	0.73 358	2.12 256	0.27 126	0.25 243	0.65 454	0.27 344	0.76 318	0.59 261	0.56 368	0.59 418	0.60 415	0.53 492	0.64 260	0.44 301	0.12 344	0.09 137	0.11 292	0.11 238	0.18 282	0.15 53

TestStereo	0.49 218	0.88 431	2.38 321	0.30 196	0.16 61	0.43 137	0.25 306	0.55 198	0.46 145	0.38 209	0.46 286	0.34 246	0.28 269	1.96 577	0.28 144	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.09 135	0.15 211	0.13 31

GES	0.49 218	0.54 264	2.37 319	0.31 221	0.19 141	0.61 389	0.30 402	0.93 466	0.52 196	0.49 287	0.53 348	0.40 283	0.43 419	0.59 231	0.67 429	0.16 487	0.11 205	0.12 355	0.10 185	0.20 335	0.30 178

DCANet	0.49 218	0.91 447	2.63 448	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.56 368	0.49 315	0.32 234	0.41 393	0.39 106	0.41 276	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.14 195	0.45 293

Monster-pub-mixall	0.50 226	0.35 101	0.98 18	0.22 25	0.13 20	0.34 47	0.12 4	0.38 40	0.28 6	0.39 214	0.19 44	0.16 44	0.12 11	1.05 398	0.41 276	0.08 42	3.28 683	0.07 1	0.73 647	0.08 31	0.55 355

4w-stereo	0.50 226	0.26 1	1.86 186	0.22 25	0.30 316	0.38 85	0.14 23	0.41 56	0.35 32	0.25 101	0.21 62	0.14 10	0.20 130	1.18 430	0.33 211	0.09 94	1.56 602	0.07 1	0.72 645	0.07 2	1.23 558

CFNet_ucs	0.50 226	0.55 273	2.28 300	0.27 126	0.22 188	0.58 333	0.23 248	0.90 445	0.69 374	0.54 343	0.64 464	0.68 466	0.44 429	0.55 215	0.34 223	0.14 436	0.12 228	0.16 505	0.11 238	0.19 312	0.38 232

fff	0.50 226	0.90 443	2.63 448	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 540	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 272

ADStereo(finetuned)	0.50 226	0.91 447	2.43 343	0.26 100	0.14 33	0.51 236	0.22 208	0.84 385	0.78 469	0.56 368	0.49 315	0.32 234	0.75 571	0.40 116	0.40 267	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.13 163	0.45 293

UDGNet	0.50 226	1.36 572	2.44 351	0.37 352	0.19 141	0.58 333	0.23 248	0.49 122	0.69 374	0.42 230	0.39 248	0.34 246	0.29 290	0.55 215	0.32 196	0.25 590	0.10 172	0.37 620	0.19 418	0.30 486	0.17 74

PFNet+	0.50 226	0.43 184	2.54 408	0.49 470	0.18 106	0.58 333	0.76 610	0.54 186	0.72 410	0.56 368	0.48 300	0.39 272	0.26 235	0.94 374	0.33 211	0.14 436	0.09 137	0.14 455	0.13 298	0.12 128	0.16 66

NRIStereo	0.50 226	0.34 89	2.44 351	0.52 486	0.16 61	0.94 586	0.73 608	0.52 162	0.65 314	0.48 271	0.40 257	0.59 407	0.29 290	0.78 327	0.33 211	0.11 284	0.13 248	0.11 292	0.09 135	0.22 367	0.25 140

HCRNet	0.50 226	0.75 377	2.08 240	0.39 389	0.29 300	0.58 333	0.22 208	0.79 340	0.67 335	0.49 287	0.49 315	0.48 349	0.37 348	1.13 420	0.40 267	0.15 467	0.10 172	0.15 484	0.13 298	0.21 350	0.19 89

csc	0.50 226	0.90 443	2.63 448	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 540	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 272

cscssc	0.50 226	0.90 443	2.63 448	0.25 80	0.15 47	0.51 236	0.22 208	0.85 398	0.82 505	0.55 356	0.48 300	0.31 228	0.65 540	0.39 106	0.37 246	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 272

DMCA	0.50 226	0.83 411	1.95 204	0.32 243	0.24 232	0.59 355	0.26 325	0.81 356	0.68 362	0.59 410	0.49 315	0.56 394	0.36 341	0.65 268	0.65 422	0.14 436	0.10 172	0.14 455	0.10 185	0.19 312	0.29 168

WQFJX1	0.51 238	0.58 281	1.00 23	0.27 126	0.35 382	0.48 195	0.25 306	2.07 666	2.18 663	0.27 135	0.26 128	0.30 218	0.28 269	0.51 193	0.33 211	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.08 98	0.24 392	0.45 293

ISRNet	0.51 238	0.58 281	1.96 209	0.38 372	0.31 329	0.49 207	0.21 170	0.80 347	0.71 401	0.64 471	0.71 520	0.66 448	0.40 381	0.59 231	0.45 307	0.23 575	0.16 297	0.21 567	0.20 431	0.21 350	0.37 223

UPFNet	0.51 238	0.67 319	2.04 231	0.34 294	0.33 353	0.65 454	0.37 470	0.88 426	0.65 314	0.60 421	0.53 348	0.61 417	0.41 393	0.77 321	0.55 372	0.13 394	0.13 248	0.13 418	0.13 298	0.20 335	0.16 66

rvit_105_1	0.52 241	0.93 457	2.30 305	0.36 339	0.24 232	0.51 236	0.45 522	0.81 356	0.79 482	0.46 264	0.44 278	0.45 324	0.38 357	0.63 253	0.39 262	0.20 549	0.18 323	0.18 543	0.22 456	0.18 282	0.21 108

DCVSM-stereo	0.52 241	0.37 124	2.45 368	0.30 196	0.22 188	0.54 277	0.52 548	0.60 234	0.52 196	0.69 506	0.47 292	0.79 517	0.49 473	0.56 218	0.90 490	0.13 394	0.14 264	0.15 484	0.13 298	0.20 335	0.21 108

ITSA-stereo	0.52 241	0.42 167	1.46 118	0.34 294	0.18 106	0.60 370	0.29 386	0.99 515	0.82 505	0.51 318	0.48 300	0.53 370	0.59 517	1.25 446	0.73 452	0.15 467	0.12 228	0.17 524	0.16 368	0.19 312	0.32 193

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 241	0.51 249	1.12 50	0.26 100	0.22 188	0.46 171	0.20 127	1.10 589	1.33 626	3.13 681	0.33 209	0.22 122	0.20 130	0.34 73	0.26 120	0.11 284	0.09 137	0.11 292	0.09 135	0.17 257	0.21 108

StereoVision	0.52 241	1.12 500	2.70 492	0.34 294	0.32 345	0.47 185	0.26 325	0.73 308	0.61 276	0.33 181	0.89 574	0.45 324	0.26 235	0.52 198	0.39 262	0.14 436	0.15 282	0.16 505	0.15 345	0.22 367	0.14 43

gwcnet-sp	0.52 241	0.71 347	2.66 462	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

scenet	0.52 241	0.71 347	2.66 462	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

ssnet	0.52 241	0.71 347	2.66 462	0.32 243	0.22 188	0.66 467	0.31 413	0.84 385	0.69 374	0.61 431	0.49 315	0.46 332	0.43 419	0.77 321	0.48 330	0.12 344	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.19 312	0.19 89

PSM-softLoss	0.52 241	0.34 89	2.47 381	0.55 500	0.17 85	0.61 389	0.39 487	0.64 261	0.67 335	0.52 328	0.48 300	0.39 272	0.25 218	1.46 479	0.77 464	0.13 394	0.08 72	0.13 418	0.12 276	0.12 128	0.15 53

KMStereo	0.52 241	0.34 89	2.47 381	0.55 500	0.17 85	0.61 389	0.39 487	0.64 261	0.67 335	0.52 328	0.48 300	0.39 272	0.25 218	1.46 479	0.77 464	0.13 394	0.08 72	0.13 418	0.12 276	0.12 128	0.15 53

KYRaft	0.52 241	0.35 101	2.40 330	0.34 294	0.21 173	0.75 514	0.43 508	0.62 246	0.63 299	0.64 471	0.92 580	0.53 370	0.72 560	0.60 238	0.26 120	0.10 183	0.07 24	0.12 355	0.14 321	0.13 163	0.54 345

raftrobust	0.52 241	1.14 504	2.15 264	0.33 267	0.99 582	0.53 267	0.21 170	0.59 227	0.50 177	0.53 337	0.36 229	0.31 228	0.33 326	0.47 156	0.42 286	0.10 183	0.55 455	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.46 299

RALAANet	0.52 241	1.37 577	2.63 448	0.33 267	0.23 218	0.48 195	0.19 102	0.69 283	0.55 227	0.49 287	0.46 286	0.39 272	0.31 311	0.53 208	0.53 360	0.10 183	0.33 402	0.11 292	0.17 387	0.29 477	0.13 31

Hybrid-DGEV-03	0.53 254	1.31 554	2.33 312	0.30 196	0.17 85	0.58 333	0.24 278	0.71 300	0.51 184	0.61 431	1.00 595	0.39 272	0.28 269	0.44 143	0.41 276	0.10 183	0.23 363	0.12 355	0.09 135	0.35 536	0.53 338

NLMM1	0.53 254	0.51 249	1.05 36	0.28 152	0.38 413	0.49 207	0.24 278	2.08 667	2.47 668	0.29 163	0.28 151	0.27 188	0.25 218	0.48 170	0.35 231	0.10 183	0.11 205	0.10 212	0.09 135	0.24 392	0.57 363

NLCSM	0.53 254	0.70 342	1.11 49	0.30 196	0.36 394	0.49 207	0.28 358	1.39 630	1.68 643	0.31 171	0.30 172	0.30 218	0.31 311	1.43 472	0.39 262	0.11 284	0.12 228	0.11 292	0.10 185	0.35 536	0.53 338

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 254	0.39 144	1.30 88	0.45 445	0.21 173	0.74 511	0.17 75	0.71 300	0.44 133	1.17 611	0.38 242	0.89 562	0.23 187	0.86 348	0.94 498	0.11 284	0.49 438	0.09 144	0.40 575	0.13 163	0.50 317

hknet	0.53 254	0.39 144	2.04 231	0.31 221	0.24 232	0.76 519	0.32 424	1.05 565	0.71 401	0.64 471	0.53 348	0.79 517	0.40 381	0.84 345	0.78 468	0.12 344	0.10 172	0.14 455	0.12 276	0.13 163	0.15 53

NF-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.55 416	0.55 500	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.44 477	0.78 468	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

OCTAStereo	0.53 254	0.33 74	2.54 408	0.56 511	0.16 61	0.61 389	0.42 501	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.79 471	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

RE-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.54 408	0.56 511	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.77 464	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

TVStereo	0.53 254	0.33 74	2.54 408	0.56 511	0.16 61	0.61 389	0.43 508	0.70 293	0.70 386	0.50 306	0.47 292	0.37 262	0.26 235	1.43 472	0.77 464	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.17 74

GMM-Stereo	0.53 254	0.33 74	2.89 536	0.53 490	0.24 232	0.77 529	0.46 528	0.62 246	0.65 314	0.58 391	0.73 527	0.47 341	0.43 419	0.68 280	0.29 156	0.10 183	0.06 2	0.13 418	0.13 298	0.14 195	0.44 288

Prome-Stereo	0.53 254	0.36 109	2.39 327	0.60 519	0.23 218	0.63 425	0.41 494	0.66 268	0.67 335	0.59 410	1.02 599	0.43 296	0.71 559	0.61 243	0.34 223	0.10 183	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.13 163	0.44 288

CoDeX	0.54 265	0.52 254	2.25 295	0.30 196	0.26 261	0.61 389	0.32 424	1.03 551	0.73 415	0.49 287	0.56 394	0.52 367	0.40 381	1.59 508	0.38 255	0.12 344	0.09 137	0.11 292	0.10 185	0.15 211	0.22 116

NINENet	0.54 265	0.40 152	2.19 274	0.55 500	0.26 261	0.91 578	0.23 248	1.05 565	0.77 464	0.54 343	0.57 405	0.65 439	0.32 320	1.22 437	0.34 223	0.16 487	0.13 248	0.16 505	0.11 238	0.16 233	0.14 43

GwcNet-ADL	0.54 265	0.78 391	2.85 529	0.31 221	0.20 158	0.58 333	0.29 386	0.93 466	0.67 335	0.48 271	0.47 292	0.56 394	0.33 326	0.48 170	0.80 473	0.13 394	0.12 228	0.09 144	0.09 135	0.14 195	0.40 248

ACVNet	0.54 265	0.87 427	2.45 368	0.28 152	0.22 188	0.59 355	0.36 467	0.69 283	0.73 415	0.49 287	0.59 418	0.69 477	0.42 406	0.47 156	0.70 438	0.11 284	0.10 172	0.10 212	0.09 135	0.36 545	0.39 240

MIM_Stereo	0.55 269	0.92 452	2.65 458	0.32 243	1.09 600	0.51 236	0.19 102	0.67 273	0.52 196	0.48 271	0.54 369	0.43 296	0.27 251	0.57 222	0.30 167	0.08 42	0.17 311	0.11 292	0.10 185	0.28 466	0.80 462

CSP-Net	0.55 269	0.61 297	1.81 170	0.30 196	0.23 218	0.77 529	0.35 458	0.90 445	0.62 287	0.62 446	0.60 427	0.65 439	0.42 406	1.76 534	0.47 320	0.17 507	0.12 228	0.10 212	0.10 185	0.21 350	0.16 66

RAFT_R40	0.55 269	0.31 46	2.44 351	0.57 515	0.42 451	0.62 410	0.52 548	0.58 218	0.66 322	0.56 368	0.54 369	0.54 379	0.50 478	1.56 495	0.53 360	0.11 284	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.16 233	0.10 15

Pruner-Stereo	0.55 269	0.38 135	2.49 392	1.78 649	0.19 141	0.63 425	0.45 522	0.59 227	0.67 335	0.61 431	0.48 300	0.41 290	0.25 218	0.49 184	0.99 512	0.13 394	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.13 163	0.14 43

MMNet	0.55 269	0.92 452	2.03 228	0.34 294	0.27 275	0.79 538	0.28 358	0.86 409	0.79 482	0.62 446	0.58 412	0.59 407	0.56 501	0.80 335	0.61 405	0.11 284	0.11 205	0.12 355	0.11 238	0.21 350	0.22 116

UCFNet_RVC	0.55 269	1.16 514	2.48 386	0.31 221	0.27 275	0.65 454	0.28 358	0.76 318	0.58 251	0.51 318	0.53 348	0.67 452	0.42 406	0.91 367	0.45 307	0.16 487	0.11 205	0.17 524	0.17 387	0.20 335	0.23 126

HITNet	0.55 269	1.28 549	2.73 500	0.35 320	0.14 33	0.56 300	0.23 248	0.89 434	0.62 287	0.52 328	0.51 331	0.49 351	0.38 357	0.52 198	0.60 395	0.09 94	0.07 24	0.10 212	0.08 98	0.25 417	0.61 384
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.55 269	0.61 297	2.07 238	0.34 294	0.21 173	0.68 482	0.26 325	0.87 418	0.73 415	0.70 510	0.69 492	0.74 497	0.45 437	1.10 411	0.62 408	0.12 344	0.09 137	0.14 455	0.14 321	0.27 453	0.24 136
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PSi22	0.56 277	1.11 496	2.34 314	0.29 175	0.13 20	0.44 151	0.14 23	0.70 293	0.55 227	0.23 80	0.29 161	0.36 254	0.22 161	0.69 284	0.54 366	0.08 42	1.62 607	0.07 1	0.06 11	0.32 505	0.91 498

Foundation-i1b	0.56 277	0.29 16	1.10 46	0.41 413	0.33 353	0.29 20	0.21 170	0.54 186	1.83 654	0.46 264	0.23 95	0.39 272	0.23 187	0.67 274	0.48 330	0.09 94	1.97 636	0.07 1	0.07 63	0.09 52	1.53 586

MyStereo07	0.56 277	0.68 329	2.42 338	0.30 196	0.41 437	0.61 389	0.31 413	0.58 218	0.72 410	1.17 611	0.26 128	0.20 105	0.27 251	1.28 452	0.28 144	0.09 94	0.59 463	0.12 355	0.21 442	0.16 233	0.48 308

RAFT-Test	0.56 277	0.41 160	2.01 221	0.90 576	1.07 597	0.65 454	0.37 470	0.83 376	0.65 314	0.49 287	0.49 315	0.93 571	0.24 200	0.52 198	0.30 167	0.10 183	0.38 410	0.09 144	0.38 568	0.11 104	0.19 89

PSMNet-ADL	0.56 277	0.47 216	2.03 228	0.35 320	0.22 188	0.67 476	0.27 344	0.77 325	0.58 251	0.43 237	0.53 348	0.70 483	0.45 437	1.89 567	0.64 417	0.16 487	0.13 248	0.11 292	0.13 298	0.15 211	0.51 324

SST-Stereo	0.56 277	0.30 34	2.44 351	0.71 554	0.55 495	0.62 410	0.65 590	0.57 214	0.67 335	0.59 410	0.53 348	0.51 360	0.59 517	1.57 500	0.31 186	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.17 257	0.11 23

RAFT-345	0.56 277	0.37 124	2.68 478	0.40 402	0.34 369	0.58 333	0.41 494	0.49 122	0.70 386	0.51 318	0.99 594	0.43 296	0.28 269	1.56 495	0.81 477	0.10 183	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.11 104	0.09 10

UNet	0.56 277	0.58 281	2.81 520	0.32 243	0.33 353	0.74 511	0.27 344	0.86 409	0.67 335	0.55 356	0.55 380	0.72 488	0.55 499	0.79 331	0.58 386	0.12 344	0.09 137	0.13 418	0.11 238	0.20 335	0.19 89

DN-CSS_ROB	0.56 277	1.64 622	2.75 505	0.42 419	0.22 188	0.57 323	0.19 102	0.79 340	0.66 322	0.46 264	0.62 442	0.41 290	0.32 320	0.73 309	0.49 341	0.12 344	0.08 72	0.14 455	0.13 298	0.38 562	0.17 74

Selective-IGEV-i32	0.57 286	0.42 167	1.87 188	1.67 642	1.33 617	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.70 386	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 198	0.36 235	0.09 94	0.97 518	0.09 144	0.15 345	0.20 335	0.86 485

MyStereo05	0.57 286	0.72 354	2.72 495	0.31 221	0.25 243	0.60 370	0.30 402	0.87 418	0.82 505	0.54 343	0.37 234	0.53 370	0.42 406	0.63 253	0.73 452	0.09 94	0.55 455	0.12 355	0.20 431	0.16 233	0.56 357

MyStereo04	0.57 286	0.68 329	2.66 462	0.30 196	0.41 437	0.61 389	0.31 413	0.88 426	0.80 490	0.48 271	0.37 234	0.54 379	0.42 406	0.61 243	0.71 444	0.09 94	0.59 463	0.12 355	0.21 442	0.16 233	0.48 308

Selective-IGEV	0.57 286	0.42 167	1.87 188	1.67 642	1.33 617	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.71 401	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 198	0.36 235	0.09 94	0.97 518	0.09 144	0.15 345	0.20 335	0.85 481

SepStereo	0.57 286	0.42 167	1.85 180	0.34 294	0.34 369	0.52 256	0.42 501	0.89 434	0.80 490	0.85 567	0.69 492	0.57 399	0.51 482	1.55 493	0.57 379	0.13 394	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.18 282	0.37 223

111	0.57 286	1.41 584	2.63 448	0.25 80	0.15 47	0.59 355	0.26 325	0.90 445	0.83 512	0.50 306	0.54 369	0.57 399	0.38 357	0.54 213	0.41 276	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.24 392	0.81 469

AFF-stereo	0.57 286	1.51 603	2.59 429	0.33 267	0.23 218	0.51 236	0.21 170	0.69 283	0.68 362	0.49 287	0.63 450	0.49 351	0.34 334	0.50 191	0.37 246	0.08 42	0.54 452	0.10 212	0.10 185	0.40 578	0.60 383

acv_ft	0.57 286	0.87 427	2.45 368	0.33 267	0.41 437	0.63 425	0.29 386	0.86 409	0.73 415	0.64 471	0.59 418	0.69 477	0.45 437	0.47 156	0.68 433	0.11 284	0.10 172	0.10 212	0.09 135	0.43 593	0.39 240

BEATNet_4x	0.57 286	1.16 514	2.56 420	0.35 320	0.16 61	0.56 300	0.25 306	0.91 452	0.64 307	0.55 356	0.53 348	0.59 407	0.43 419	0.67 274	0.76 462	0.12 344	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.23 385	0.58 370

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 295	0.71 347	1.95 204	0.55 500	0.53 490	0.35 55	0.21 170	0.45 88	0.69 374	0.36 195	0.22 76	0.17 62	0.18 91	0.45 146	0.51 348	0.08 42	0.32 397	0.08 58	0.28 492	0.12 128	3.41 675

Replicate-Monster	0.58 295	0.53 261	1.55 131	0.22 25	0.34 369	0.37 73	0.13 10	0.43 71	0.39 93	0.35 194	0.16 25	0.16 44	0.15 43	1.46 479	0.21 37	0.11 284	2.71 675	0.07 1	0.35 551	0.08 31	1.81 609

AIO-test1	0.58 295	1.37 577	2.77 510	0.66 541	1.08 598	0.50 226	0.23 248	0.86 409	0.69 374	0.31 171	0.42 261	0.29 209	0.22 161	0.77 321	0.34 223	0.13 394	0.15 282	0.12 355	0.16 368	0.31 495	0.30 178

IGEV-Stereo++	0.58 295	0.29 16	1.66 149	0.37 352	0.53 490	0.47 185	0.13 10	0.54 186	0.37 55	1.02 591	0.25 114	0.17 62	0.22 161	1.04 395	0.27 129	0.08 42	1.98 638	0.08 58	0.06 11	0.17 257	1.92 612

MC-Stereo	0.58 295	0.37 124	2.00 218	0.88 572	0.64 529	0.54 277	0.19 102	0.46 98	0.39 93	0.58 391	0.39 248	0.27 188	0.27 251	0.71 299	0.32 196	0.09 94	1.20 547	0.09 144	0.16 368	0.22 367	1.92 612

RAFT_CTSACE	0.58 295	1.16 514	2.76 508	0.36 339	0.29 300	0.54 277	0.29 386	0.69 283	0.51 184	0.51 318	0.75 537	0.67 452	0.37 348	0.63 253	0.47 320	0.08 42	0.49 438	0.11 292	0.10 185	0.41 585	0.32 193

CRFU-Net	0.58 295	0.42 167	1.90 194	0.49 470	0.27 275	0.83 554	0.35 458	0.94 472	0.54 215	0.65 487	0.60 427	0.78 514	1.34 626	1.00 387	0.51 348	0.17 507	0.14 264	0.17 524	0.10 185	0.19 312	0.20 100

dad	0.58 295	1.35 567	2.39 327	0.31 221	0.20 158	0.62 410	0.26 325	0.56 205	0.79 482	0.66 494	0.64 464	0.64 434	0.36 341	0.87 350	0.48 330	0.28 601	0.15 282	0.40 623	0.18 400	0.24 392	0.22 116

IPLGR	0.58 295	0.64 311	3.12 569	0.37 352	0.18 106	0.62 410	0.54 554	1.06 578	0.69 374	0.73 524	0.46 286	0.50 355	0.44 429	1.12 419	0.31 186	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.21 350	0.20 100

GMOStereo	0.58 295	0.89 437	2.46 376	0.29 175	0.99 582	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 608	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 261

error version	0.58 295	0.89 437	2.46 376	0.29 175	0.99 582	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 608	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 261

test-v	0.58 295	0.89 437	2.46 376	0.29 175	0.99 582	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 608	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 261

test-3	0.58 295	0.43 184	2.44 351	0.52 486	0.59 508	0.46 171	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.52 328	0.29 161	0.44 311	0.22 161	0.59 231	0.97 501	0.08 42	1.27 560	0.10 212	0.35 551	0.29 477	0.62 387

test_1	0.58 295	0.43 184	2.44 351	0.52 486	0.59 508	0.46 171	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.51 318	0.29 161	0.44 311	0.22 161	0.59 231	0.97 501	0.08 42	1.27 560	0.10 212	0.35 551	0.29 477	0.63 393

LCNet	0.58 295	0.43 184	2.42 338	0.91 580	0.22 188	0.95 588	0.29 386	0.62 246	0.64 307	0.52 328	0.55 380	0.41 290	0.75 571	0.84 345	0.27 129	0.10 183	0.07 24	0.12 355	0.18 400	0.97 652	0.40 248

test-2	0.58 295	0.89 437	2.46 376	0.29 175	0.99 582	0.51 236	0.32 424	0.58 218	0.46 145	0.58 391	0.48 300	0.54 379	0.27 251	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 608	0.13 418	0.11 238	0.34 521	0.42 261

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 295	1.48 599	2.53 404	0.29 175	0.78 555	0.52 256	0.20 127	0.68 278	0.66 322	0.51 318	0.61 435	0.40 283	0.32 320	0.40 116	0.43 295	0.08 42	0.63 473	0.09 144	0.09 135	0.37 554	0.58 370

STTStereo	0.58 295	0.95 460	2.95 545	0.37 352	0.31 329	0.62 410	0.32 424	0.81 356	0.63 299	0.61 431	0.55 380	0.67 452	0.43 419	0.87 350	0.48 330	0.16 487	0.16 297	0.17 524	0.20 431	0.17 257	0.25 140

DeepPruner_ROB	0.58 295	1.06 483	2.68 478	0.30 196	0.26 261	0.63 425	0.31 413	0.83 376	0.51 184	0.62 446	0.56 394	0.65 439	0.39 374	1.06 399	0.56 376	0.19 538	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.24 392	0.33 198

Foundation-i1c-attn	0.59 314	0.29 16	1.10 46	0.53 490	0.59 508	0.30 23	0.20 127	0.52 162	1.73 648	0.45 251	0.26 128	0.34 246	0.25 218	0.83 343	0.54 366	0.09 94	1.87 626	0.08 58	0.06 11	0.07 2	1.75 604

Foundation-i1a	0.59 314	0.27 3	1.10 46	0.55 500	0.63 524	0.31 28	0.21 170	0.53 174	1.91 656	0.40 220	0.24 101	0.36 254	0.25 218	0.87 350	0.47 320	0.09 94	1.74 617	0.07 1	0.06 11	0.09 52	1.65 599

G2L-ROB	0.59 314	1.32 555	2.59 429	0.30 196	0.22 188	0.59 355	0.28 358	0.80 347	0.61 276	0.56 368	0.45 281	0.70 483	0.35 337	1.38 463	0.72 448	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.31 187

MM-Stereo_test3	0.59 314	0.85 421	2.28 300	0.53 490	0.31 329	0.45 159	0.30 402	0.78 332	0.76 451	0.33 181	0.43 265	0.32 234	0.23 187	0.61 243	0.54 366	0.10 183	1.65 612	0.10 212	0.08 98	0.42 588	0.68 415

test_sample2	0.59 314	0.42 167	1.84 174	0.33 267	0.18 106	0.52 256	0.28 358	0.86 409	0.70 386	0.47 268	0.53 348	0.46 332	0.41 393	1.51 487	0.66 425	0.12 344	0.93 516	0.11 292	0.24 464	0.16 233	1.01 524

GCAP-Stereo	0.59 314	1.35 567	2.44 351	0.49 470	1.02 589	0.52 256	0.14 23	0.53 174	0.54 215	0.44 246	0.50 327	0.30 218	0.22 161	0.68 280	0.41 276	0.09 94	1.30 567	0.09 144	0.07 63	0.23 385	0.54 345

TestStereo1	0.59 314	1.21 529	2.63 448	0.40 402	0.60 514	0.56 300	0.34 448	0.82 365	0.73 415	0.45 251	0.63 450	0.36 254	0.42 406	0.66 271	0.42 286	0.10 183	0.32 397	0.12 355	0.10 185	0.34 521	0.52 332

SA-5K	0.59 314	1.21 529	2.63 448	0.40 402	0.60 514	0.56 300	0.34 448	0.82 365	0.73 415	0.45 251	0.63 450	0.36 254	0.42 406	0.66 271	0.42 286	0.10 183	0.32 397	0.12 355	0.10 185	0.34 521	0.52 332

test_3	0.59 314	0.44 199	2.44 351	0.53 490	0.59 508	0.48 195	0.30 402	0.79 340	0.52 196	0.51 318	0.30 172	0.45 324	0.22 161	0.59 231	0.97 501	0.08 42	1.25 555	0.11 292	0.35 551	0.30 486	0.62 387

IRAFT_RVC	0.59 314	0.74 370	2.42 338	0.47 456	0.21 173	0.59 355	0.42 501	0.68 278	0.73 415	0.54 343	0.50 327	0.49 351	0.51 482	1.57 500	1.00 515	0.11 284	0.25 376	0.13 418	0.10 185	0.15 211	0.14 43

MLCV	0.59 314	1.41 584	2.41 334	0.31 221	0.15 47	0.60 370	0.23 248	0.77 325	0.63 299	0.67 496	0.66 479	0.55 388	0.37 348	1.16 425	1.09 532	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.29 168

iResNet	0.59 314	1.09 489	2.54 408	0.44 438	0.18 106	0.65 454	0.29 386	0.89 434	0.75 442	0.59 410	0.64 464	0.43 296	0.39 374	0.73 309	1.24 557	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.21 350	0.40 248

PipStereo	0.60 326	0.30 34	0.84 5	1.25 613	1.76 647	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.22 122	0.14 23	0.50 191	0.21 37	0.08 42	1.80 622	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.38 674

Foundation-i1	0.60 326	0.35 101	1.13 56	0.89 573	0.41 437	0.33 42	0.22 208	0.64 261	1.48 636	0.34 188	0.31 186	0.59 407	0.23 187	0.87 350	0.57 379	0.09 94	2.03 639	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.17 545

AIO-test2	0.60 326	1.55 606	2.73 500	0.63 530	0.42 451	0.50 226	0.23 248	0.84 385	0.73 415	0.34 188	0.53 348	0.37 262	0.22 161	0.70 291	0.32 196	0.75 645	0.16 297	0.13 418	0.17 387	0.21 350	0.47 301

11t1	0.60 326	0.49 232	2.19 274	0.35 320	0.58 507	0.48 195	0.21 170	0.72 304	0.73 415	0.49 287	0.47 292	0.35 252	0.34 334	0.61 243	0.71 444	0.12 344	1.26 559	0.10 212	0.29 497	0.16 233	1.22 554

RAFT+CT+SA	0.60 326	1.25 543	2.49 392	0.38 372	0.75 547	0.55 292	0.34 448	0.83 376	0.68 362	0.39 214	0.55 380	0.44 311	0.29 290	0.75 315	0.28 144	0.09 94	0.24 367	0.11 292	0.51 612	0.30 486	0.74 441

rafts_anoy	0.60 326	1.33 560	2.59 429	0.53 490	1.09 600	0.49 207	0.25 306	0.67 273	0.53 209	0.41 223	0.38 242	0.33 241	0.30 304	0.68 280	0.41 276	0.10 183	1.13 542	0.13 418	0.15 345	0.20 335	0.29 168

delet	0.60 326	0.84 416	2.45 368	0.33 267	0.35 382	0.73 503	0.46 528	0.89 434	0.80 490	0.58 391	0.62 442	0.67 452	0.51 482	1.14 422	0.64 417	0.12 344	0.12 228	0.13 418	0.14 321	0.22 367	0.29 168

CFNet-ft	0.60 326	1.16 514	2.45 368	0.29 175	0.30 316	0.64 438	0.28 358	0.69 283	0.57 243	0.49 287	0.57 405	0.79 517	0.44 429	1.48 483	0.62 408	0.15 467	0.10 172	0.28 597	0.14 321	0.21 350	0.29 168

CFNet_RVC	0.60 326	1.16 514	2.45 368	0.29 175	0.30 316	0.64 438	0.28 358	0.69 283	0.57 243	0.49 287	0.57 405	0.79 517	0.44 429	1.48 483	0.62 408	0.15 467	0.10 172	0.28 597	0.14 321	0.21 350	0.29 168

iResNet_ROB	0.60 326	1.59 614	2.04 231	0.32 243	0.21 173	0.60 370	0.22 208	0.99 515	0.85 528	0.61 431	0.63 450	0.58 403	0.42 406	1.08 409	0.98 510	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.06 11	0.23 385	0.33 198

PSi22b	0.61 336	0.30 34	0.87 8	1.18 609	1.89 651	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.24 147	0.14 23	0.52 198	0.20 25	0.08 42	1.79 619	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.35 673

Hybrid-DGEV-2	0.61 336	1.16 514	2.80 515	0.33 267	0.17 85	0.73 503	0.19 102	0.89 434	0.73 415	0.61 431	0.42 261	0.53 370	0.43 419	1.00 387	0.91 492	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.10 185	0.25 417	0.61 384

FE-Mocha	0.61 336	0.36 109	1.84 174	1.06 596	0.34 369	0.43 137	0.17 75	0.72 304	0.55 227	0.45 251	0.50 327	0.58 403	0.45 437	2.35 613	1.18 545	0.10 183	0.40 417	0.11 292	0.21 442	0.13 163	0.31 187

DFGA-Net	0.61 336	1.55 606	2.59 429	0.32 243	0.26 261	0.54 277	0.22 208	0.67 273	0.63 299	0.50 306	0.52 341	0.35 252	0.28 269	1.84 554	0.99 512	0.10 183	0.08 72	0.12 355	0.12 276	0.38 562	0.18 83

FoundationStereo	0.61 336	0.37 124	0.91 11	1.96 660	2.40 670	0.20 7	0.16 62	0.26 3	0.86 535	0.16 7	0.12 6	0.19 93	0.17 66	0.58 230	0.32 196	0.10 183	2.98 682	0.08 58	0.06 11	0.07 2	0.20 100

FACV-RUCA	0.61 336	0.44 199	2.11 255	0.43 432	1.73 645	0.49 207	0.28 358	0.74 311	0.68 362	0.41 223	0.53 348	0.34 246	0.64 537	0.41 125	0.33 211	0.13 394	0.11 205	0.62 644	0.12 276	0.72 634	1.02 529

GIP-stereo	0.61 336	0.68 329	1.05 36	0.95 585	1.46 630	0.42 129	0.17 75	0.69 283	0.49 165	0.19 30	0.24 101	0.23 135	0.18 91	0.95 380	0.59 390	0.10 183	1.33 571	0.08 58	0.06 11	0.18 282	2.21 634

test_sample3	0.61 336	0.48 225	2.24 290	0.34 294	0.19 141	0.58 333	0.25 306	0.97 498	0.76 451	0.54 343	0.52 341	0.46 332	0.37 348	1.78 540	0.57 379	0.13 394	0.79 496	0.12 355	0.21 442	0.17 257	0.73 435

test_sample1	0.61 336	0.45 209	1.84 174	0.33 267	0.29 300	0.49 207	0.24 278	0.83 376	0.73 415	0.51 318	0.53 348	0.52 367	0.45 437	1.40 466	0.72 448	0.11 284	0.96 517	0.10 212	0.24 464	0.15 211	1.25 559

test_5	0.61 336	1.25 543	2.76 508	0.39 389	0.64 529	0.58 333	0.35 458	0.85 398	0.66 322	0.49 287	0.56 394	0.55 388	0.40 381	0.79 331	0.32 196	0.10 183	0.19 329	0.12 355	0.12 276	0.33 511	0.85 481

Sa-1000	0.61 336	1.07 484	2.71 493	0.32 243	0.61 521	0.61 389	0.31 413	1.00 525	0.76 451	0.53 337	0.83 557	0.43 296	0.33 326	0.69 284	0.30 167	0.10 183	0.52 446	0.13 418	0.28 492	0.29 477	0.29 168

SA	0.61 336	1.14 504	2.79 514	0.32 243	0.63 524	0.57 323	0.30 402	0.97 498	0.78 469	0.43 237	0.63 450	0.39 272	0.46 448	0.70 291	0.31 186	0.10 183	0.44 427	0.13 418	0.32 526	0.31 495	0.51 324

DAS	0.61 336	0.42 167	1.85 180	0.34 294	0.34 369	0.52 256	0.42 501	0.89 434	0.80 490	0.85 567	0.69 492	0.57 399	0.51 482	2.38 618	0.57 379	0.13 394	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.18 282	0.37 223

AACVNet	0.61 336	1.13 503	2.47 381	0.37 352	0.21 173	0.57 323	0.25 306	0.75 315	0.55 227	0.56 368	0.60 427	0.66 448	0.44 429	2.11 596	0.49 341	0.14 436	0.11 205	0.14 455	0.11 238	0.35 536	0.23 126

ASMatch	0.61 336	0.47 216	2.72 495	0.91 580	0.36 394	0.56 300	0.24 278	0.54 186	0.67 335	0.48 271	1.20 615	0.47 341	0.65 540	1.33 459	0.93 495	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.10 80	0.17 74

test-1	0.61 336	0.54 264	2.09 244	0.31 221	1.37 620	0.51 236	0.28 358	0.83 376	0.50 177	0.42 230	0.55 380	0.54 379	0.24 200	0.38 102	1.25 558	0.10 183	1.08 535	0.10 212	0.17 387	0.11 104	0.77 449

LMCR-Stereo	0.61 336	1.00 467	2.60 437	0.42 419	0.22 188	0.74 511	0.31 413	1.06 578	0.70 386	0.62 446	0.64 464	0.40 283	0.52 489	0.84 345	1.27 561	0.20 549	0.09 137	0.12 355	0.09 135	0.26 438	0.16 66

GEStereo_RVC	0.61 336	1.19 525	2.61 442	0.48 457	0.25 243	0.63 425	0.37 470	1.05 565	0.79 482	0.55 356	0.55 380	0.59 407	0.44 429	1.10 411	0.48 330	0.16 487	0.11 205	0.12 355	0.11 238	0.27 453	0.43 272

HGLStereo	0.61 336	1.20 527	2.59 429	0.36 339	0.40 430	0.65 454	0.30 402	0.87 418	0.67 335	0.60 421	0.70 505	0.69 477	0.56 501	1.07 408	0.59 390	0.14 436	0.13 248	0.13 418	0.12 276	0.23 385	0.23 126

PSMNet-RSSM	0.61 336	1.19 525	2.43 343	0.33 267	0.25 243	0.59 355	0.28 358	0.88 426	0.65 314	0.54 343	0.62 442	0.69 477	0.46 448	1.67 519	0.50 345	0.15 467	0.10 172	0.14 455	0.16 368	0.20 335	0.28 161

DISCO	0.61 336	0.63 306	1.98 213	0.46 450	0.34 369	0.84 559	0.35 458	0.88 426	0.81 499	0.61 431	0.64 464	1.06 604	0.53 492	1.11 416	0.83 482	0.13 394	0.10 172	0.11 292	0.10 185	0.26 438	0.37 223

DLCB_ROB	0.61 336	0.96 461	2.00 218	0.37 352	0.25 243	0.65 454	0.37 470	0.86 409	0.76 451	0.73 524	0.70 505	0.84 541	0.47 460	1.57 500	0.72 448	0.13 394	0.13 248	0.14 455	0.14 321	0.18 282	0.33 198

aanet-new-78k	0.62 358	0.73 358	3.88 635	0.27 126	0.43 455	0.43 137	0.19 102	0.49 122	0.35 32	0.20 40	0.22 76	0.16 44	0.25 218	0.36 94	0.45 307	0.07 8	1.52 597	0.08 58	0.06 11	0.12 128	2.06 621

G2L-Stereo	0.62 358	1.27 546	2.67 471	0.31 221	0.27 275	0.59 355	0.29 386	0.81 356	0.60 269	0.56 368	0.53 348	0.71 486	0.37 348	1.74 529	0.57 379	0.13 394	0.11 205	0.13 418	0.11 238	0.29 477	0.34 207

test_sample4	0.62 358	0.49 232	2.24 290	0.34 294	0.19 141	0.57 323	0.25 306	0.98 506	0.76 451	0.56 368	0.55 380	0.45 324	0.38 357	1.78 540	0.56 376	0.13 394	0.80 499	0.13 418	0.21 442	0.17 257	0.76 445

qqq1	0.62 358	0.54 264	1.92 199	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 528	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.64 417	0.13 394	1.01 525	0.09 144	0.24 464	0.19 312	0.59 377

fff1	0.62 358	0.54 264	1.92 199	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 528	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.64 417	0.13 394	1.01 525	0.09 144	0.24 464	0.19 312	0.59 377

LL-Strereo2	0.62 358	1.36 572	2.47 381	1.37 621	0.96 578	0.54 277	0.28 358	0.61 240	0.49 165	0.42 230	0.34 218	0.44 311	0.21 147	0.57 222	0.53 360	0.11 284	0.26 380	0.16 505	0.14 321	0.18 282	0.98 521

4D-IteraStereo	0.62 358	1.29 551	3.04 561	0.27 126	0.30 316	0.46 171	0.26 325	0.54 186	0.51 184	0.41 223	0.31 186	0.39 272	0.19 112	0.53 208	0.65 422	0.09 94	0.47 433	0.12 355	0.11 238	0.21 350	2.14 626

CBFPSM	0.62 358	1.34 563	2.12 256	0.30 196	0.23 218	0.71 492	0.38 480	0.77 325	0.68 362	0.51 318	0.49 315	1.03 595	0.82 582	0.63 253	1.35 566	0.11 284	0.12 228	0.10 212	0.10 185	0.19 312	0.37 223

iinet-f	0.62 358	1.18 522	2.55 416	0.33 267	0.25 243	0.82 552	0.34 448	0.87 418	0.69 374	0.56 368	0.64 464	0.73 495	0.67 549	0.80 335	0.81 477	0.14 436	0.13 248	0.11 292	0.10 185	0.44 597	0.26 148

PFNet	0.62 358	0.42 167	2.69 485	0.43 432	0.55 495	0.62 410	0.27 344	0.64 261	0.72 410	0.61 431	0.56 394	0.45 324	0.33 326	1.86 560	1.12 537	0.28 601	0.09 137	0.12 355	0.16 368	0.26 438	0.27 155

RAFT	0.62 358	1.35 567	2.26 297	0.62 527	0.53 490	0.47 185	0.35 458	0.70 293	0.58 251	0.50 306	0.50 327	0.79 517	0.40 381	0.49 184	0.36 235	0.11 284	0.79 496	0.14 455	0.13 298	0.52 617	0.72 431

raft+_RVC	0.62 358	1.18 522	2.43 343	0.36 339	2.08 661	0.52 256	0.25 306	0.66 268	0.54 215	0.36 195	0.46 286	0.32 234	0.28 269	0.49 184	0.43 295	0.10 183	0.91 514	0.10 212	0.09 135	0.22 367	0.70 426

cf-r	0.62 358	1.27 546	2.99 552	0.34 294	0.28 291	0.60 370	0.28 358	0.82 365	0.70 386	0.55 356	0.61 435	0.77 509	0.41 393	1.32 456	0.52 352	0.13 394	0.09 137	0.11 292	0.12 276	0.22 367	0.27 155

DSFCA	0.62 358	0.77 384	1.95 204	0.29 175	0.29 300	0.79 538	0.86 620	0.81 356	0.73 415	0.73 524	0.66 479	0.67 452	0.57 506	1.17 428	1.03 519	0.16 487	0.15 282	0.13 418	0.14 321	0.19 312	0.28 161

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 358	1.15 510	3.11 568	0.39 389	0.37 403	0.60 370	0.28 358	0.87 418	0.64 307	0.63 459	0.56 394	0.71 486	0.45 437	1.08 409	0.52 352	0.15 467	0.12 228	0.14 455	0.15 345	0.18 282	0.25 140
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSi22a	0.63 373	0.32 60	0.91 11	0.96 586	1.42 623	0.16 2	0.14 23	0.34 20	0.45 140	0.12 1	0.10 1	0.25 157	0.18 91	0.72 307	0.39 262	0.09 94	1.75 618	0.07 1	0.42 585	0.13 163	3.64 683

MM-Stereo_test1	0.63 373	0.64 311	2.51 399	0.54 498	0.37 403	0.44 151	0.28 358	0.68 278	0.59 261	0.43 237	0.33 209	0.26 174	0.25 218	0.89 364	0.52 352	0.10 183	1.84 624	0.10 212	0.09 135	0.41 585	1.40 576

test_sample5	0.63 373	0.50 241	2.19 274	0.34 294	0.19 141	0.56 300	0.26 325	0.98 506	0.77 464	0.55 356	0.63 450	0.45 324	0.38 357	1.87 564	0.58 386	0.14 436	0.82 506	0.13 418	0.22 456	0.18 282	0.76 445

tta	0.63 373	0.54 264	1.92 199	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 528	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.86 486	0.13 394	1.01 525	0.11 292	0.26 481	0.19 312	0.59 377

DualNet	0.63 373	0.50 241	2.19 274	0.34 294	0.19 141	0.56 300	0.26 325	0.98 506	0.77 464	0.56 368	0.66 479	0.45 324	0.38 357	1.87 564	0.58 386	0.14 436	0.82 506	0.13 418	0.22 456	0.18 282	0.76 445

CIPLG	0.63 373	1.59 614	3.16 573	0.79 564	0.31 329	0.62 410	0.57 565	0.82 365	0.68 362	0.58 391	0.63 450	0.43 296	0.31 311	0.48 170	0.42 286	0.12 344	0.20 344	0.13 418	0.13 298	0.36 545	0.21 108

ACRE	0.63 373	1.55 606	3.41 602	0.76 557	0.28 291	0.60 370	0.56 562	0.82 365	0.68 362	0.57 384	0.62 442	0.43 296	0.30 304	0.47 156	0.42 286	0.12 344	0.19 329	0.13 418	0.14 321	0.36 545	0.20 100

HHNet	0.63 373	0.67 319	3.10 567	0.37 352	0.25 243	0.64 438	0.60 574	0.70 293	0.67 335	0.55 356	1.12 610	0.32 234	0.60 525	0.43 137	1.75 595	0.16 487	0.08 72	0.12 355	0.10 185	0.18 282	0.22 116

ac_64	0.63 373	0.77 384	2.71 493	0.37 352	0.34 369	0.64 438	0.30 402	0.86 409	0.67 335	0.58 391	0.53 348	0.88 559	0.48 467	1.84 554	0.71 444	0.15 467	0.12 228	0.12 355	0.12 276	0.21 350	0.25 140

GANet-RSSM	0.63 373	1.14 504	2.67 471	0.38 372	0.26 261	0.59 355	0.29 386	0.81 356	0.56 236	0.50 306	0.57 405	0.67 452	0.50 478	1.91 573	0.50 345	0.14 436	0.10 172	0.24 586	0.12 276	0.36 545	0.28 161

NVstereo2D	0.63 373	0.57 279	2.29 303	0.37 352	0.35 382	0.69 485	0.49 541	0.96 490	0.88 545	0.49 287	0.54 369	0.72 488	0.46 448	1.98 579	0.50 345	0.19 538	0.20 344	0.18 543	0.16 368	0.28 466	0.34 207

G2L-Stereo_test	0.64 384	1.34 563	2.55 416	0.34 294	0.24 232	0.75 514	0.39 487	0.83 376	0.65 314	0.62 446	0.54 369	0.74 497	0.40 381	1.57 500	0.75 458	0.11 284	0.08 72	0.08 58	0.08 98	0.28 466	0.43 272

PSMNet-RUCA	0.64 384	1.12 500	2.61 442	0.59 517	0.56 498	0.64 438	0.37 470	0.89 434	0.72 410	0.53 337	0.68 487	0.53 370	0.43 419	0.61 243	0.46 314	0.35 615	0.19 329	0.44 632	0.29 497	0.49 611	0.35 214

AIO-Stereo	0.64 384	0.60 291	1.63 143	1.31 615	1.45 627	0.38 85	0.20 127	0.55 198	0.83 512	0.31 171	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.39 106	0.63 415	0.10 183	1.25 555	0.09 144	0.41 580	0.21 350	1.73 603

test_sample6	0.64 384	0.51 249	2.17 267	0.35 320	0.18 106	0.56 300	0.27 344	1.00 525	0.80 490	0.56 368	0.66 479	0.47 341	0.39 374	1.95 575	0.60 395	0.14 436	0.80 499	0.13 418	0.21 442	0.18 282	0.78 455

SMFormer	0.64 384	0.54 264	1.92 199	0.32 243	0.16 61	0.46 171	0.24 278	0.94 472	0.85 528	0.58 391	0.70 505	0.51 360	0.41 393	1.89 567	0.86 486	0.13 394	1.01 525	0.11 292	0.26 481	0.17 257	0.84 475

ssnet_v2	0.64 384	0.99 466	2.67 471	0.33 267	0.22 188	0.72 498	0.45 522	1.00 525	0.80 490	0.66 494	0.54 369	0.81 530	0.48 467	0.91 367	1.08 531	0.16 487	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.33 511	0.31 187

IPLGR_C	0.64 384	1.66 625	3.36 589	0.80 566	0.31 329	0.60 370	0.60 574	0.82 365	0.69 374	0.58 391	0.62 442	0.44 311	0.31 311	0.47 156	0.43 295	0.12 344	0.22 356	0.13 418	0.15 345	0.35 536	0.21 108

OMP-Stereo	0.64 384	0.87 427	2.38 321	0.56 511	0.37 403	0.60 370	0.26 325	0.75 315	0.71 401	0.65 487	0.60 427	0.68 466	0.32 320	2.07 588	1.18 545	0.11 284	0.08 72	0.12 355	0.09 135	0.17 257	0.28 161

GwcNet-RSSM	0.64 384	1.38 581	2.69 485	0.33 267	0.26 261	0.60 370	0.32 424	0.84 385	0.73 415	0.56 368	0.65 472	0.72 488	0.42 406	1.78 540	0.60 395	0.14 436	0.10 172	0.12 355	0.13 298	0.26 438	0.26 148

DDF-Stereo	0.65 393	0.33 74	1.69 154	0.67 544	0.82 561	0.37 73	0.20 127	0.50 146	0.52 196	0.34 188	0.17 29	0.78 514	0.23 187	0.68 280	1.03 519	0.20 549	1.66 613	0.09 144	0.34 546	0.34 521	2.03 619

MM-Stereo_test2	0.65 393	0.43 184	2.54 408	0.62 527	0.18 106	0.50 226	0.25 306	0.49 122	0.47 154	0.36 195	0.26 128	0.24 147	0.23 187	0.40 116	0.38 255	0.08 42	2.33 663	0.09 144	0.10 185	0.38 562	2.66 655

test_sample7	0.65 393	0.41 160	2.08 240	0.36 339	0.20 158	0.52 256	0.32 424	0.99 515	0.86 535	0.64 471	0.63 450	0.67 452	0.49 473	1.18 430	0.52 352	0.18 520	1.21 550	0.16 505	0.15 345	0.19 312	1.22 554

ff7	0.65 393	0.58 281	2.09 244	0.39 389	0.60 514	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 586	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 641	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 635

ffff	0.65 393	0.58 281	2.09 244	0.39 389	0.60 514	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 586	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 641	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 635

11t	0.65 393	0.58 281	2.09 244	0.39 389	0.60 514	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 586	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 641	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 635

qqq	0.65 393	0.63 306	2.10 251	0.30 196	0.64 529	0.46 171	0.27 344	0.81 356	0.83 512	0.48 271	0.56 394	0.46 332	0.37 348	1.03 393	0.75 458	0.11 284	1.41 581	0.12 355	0.41 580	0.16 233	1.18 546

ccc-4	0.65 393	0.58 281	2.09 244	0.39 389	0.60 514	0.56 300	0.23 248	0.49 122	0.62 287	1.00 586	0.24 101	0.20 105	0.24 200	0.71 299	0.24 87	0.09 94	2.09 641	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 635

x	0.65 393	0.62 304	2.12 256	0.36 339	0.61 521	0.48 195	0.24 278	0.80 347	0.89 550	0.50 306	0.56 394	0.44 311	0.36 341	0.62 252	0.80 473	0.11 284	1.44 585	0.11 292	0.39 573	0.16 233	1.34 568

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 393	1.15 510	2.40 330	0.33 267	0.30 316	0.83 554	0.40 492	0.94 472	0.82 505	0.67 496	0.76 540	0.68 466	0.58 514	1.13 420	1.25 558	0.14 436	0.08 72	0.10 212	0.08 98	0.18 282	0.28 161

iRaft-Stereo_5w	0.65 393	1.35 567	2.21 281	0.30 196	0.63 524	0.49 207	0.28 358	0.78 332	0.64 307	0.41 223	0.61 435	0.62 422	0.46 448	1.79 544	0.48 330	0.10 183	0.25 376	0.11 292	0.12 276	0.40 578	0.94 509

TransformOpticalFlow	0.65 393	0.61 297	2.67 471	0.45 445	0.26 261	0.62 410	0.28 358	0.88 426	0.76 451	0.76 539	0.74 530	0.90 565	0.84 585	1.82 550	0.80 473	0.10 183	0.07 24	0.11 292	0.09 135	0.12 128	0.19 89

IIG-Stereo	0.65 393	0.87 427	2.32 310	0.55 500	0.23 218	0.62 410	0.21 170	0.78 332	0.71 401	0.64 471	0.69 492	0.69 477	0.38 357	2.07 588	1.37 570	0.11 284	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.15 211	0.27 155

DRaft	0.65 393	0.47 216	2.38 321	0.25 80	0.17 85	0.64 438	0.65 590	0.56 205	0.57 243	0.67 496	0.98 591	0.38 268	0.99 607	1.42 471	2.06 613	0.11 284	0.14 264	0.10 212	0.14 321	0.18 282	0.21 108

RAFT-RH_RVC	0.65 393	0.73 358	2.78 512	0.39 389	0.29 300	0.60 370	0.18 93	0.45 88	0.63 299	0.75 534	1.89 643	0.47 341	0.29 290	1.59 508	1.21 551	0.15 467	0.07 24	0.13 418	0.13 298	0.11 104	0.10 15

pcwnet_v2	0.65 393	0.54 264	4.29 653	0.33 267	0.27 275	0.60 370	0.25 306	1.02 544	0.92 558	0.61 431	0.69 492	0.62 422	0.54 494	0.67 274	0.38 255	0.18 520	0.15 282	0.15 484	0.14 321	0.21 350	0.49 314

RALCasStereoNet	0.65 393	1.34 563	2.56 420	0.43 432	0.96 578	0.50 226	0.26 325	0.62 246	0.56 236	0.43 237	0.49 315	0.36 254	0.28 269	0.72 307	0.53 360	0.10 183	1.18 545	0.09 144	0.08 98	0.27 453	1.27 560

ARAFT	0.65 393	1.69 627	3.34 588	0.29 175	0.16 61	0.65 454	0.36 467	0.96 490	0.73 415	0.63 459	0.49 315	0.56 394	0.31 311	1.23 440	0.35 231	0.11 284	0.08 72	0.14 455	0.13 298	0.38 562	0.50 317

psm_up	0.65 393	1.02 472	2.53 404	0.36 339	0.31 329	0.64 438	0.38 480	0.96 490	0.73 415	0.63 459	0.57 405	0.68 466	0.57 506	1.90 572	0.52 352	0.17 507	0.15 282	0.16 505	0.15 345	0.27 453	0.22 116

CFNet	0.65 393	1.45 594	2.27 298	0.34 294	0.25 243	0.64 438	0.23 248	0.93 466	0.79 482	0.48 271	0.59 418	0.58 403	0.40 381	2.28 607	0.63 415	0.13 394	0.09 137	0.15 484	0.14 321	0.34 521	0.26 148

YMNet	0.66 413	0.98 464	2.12 256	0.42 419	0.41 437	0.86 561	0.43 508	0.92 460	0.76 451	0.75 534	0.81 552	0.83 538	0.46 448	0.87 350	1.07 528	0.19 538	0.22 356	0.20 561	0.17 387	0.42 588	0.39 240

YMNet_1	0.66 413	0.98 464	2.12 256	0.42 419	0.41 437	0.86 561	0.43 508	0.92 460	0.76 451	0.75 534	0.81 552	0.83 538	0.46 448	0.87 350	1.07 528	0.19 538	0.22 356	0.20 561	0.17 387	0.42 588	0.39 240

Reg-Stereo(zero)	0.66 413	0.26 1	2.13 262	0.25 80	1.15 608	0.99 591	0.97 631	0.57 214	0.81 499	0.52 328	0.46 286	0.54 379	0.59 517	0.47 156	1.14 540	0.08 42	0.88 512	0.08 58	0.36 561	0.12 128	0.80 462

mmm	0.66 413	0.53 261	1.83 171	0.38 372	0.86 565	0.49 207	0.27 344	0.82 365	0.83 512	0.59 410	0.69 492	0.47 341	0.38 357	0.81 339	0.73 452	0.12 344	1.37 575	0.14 455	0.45 588	0.18 282	1.35 571

Wz-Net-LNSev	0.66 413	1.30 552	2.81 520	0.35 320	0.37 403	0.80 542	0.48 534	0.91 452	0.87 541	0.63 459	0.70 505	0.80 525	0.59 517	0.67 274	0.68 433	0.15 467	0.14 264	0.12 355	0.12 276	0.24 392	0.38 232

AASNet	0.66 413	1.49 601	2.97 547	0.37 352	0.33 353	0.65 454	0.30 402	1.00 525	0.78 469	0.56 368	0.60 427	0.55 388	0.39 374	0.88 359	0.96 499	0.15 467	0.12 228	0.13 418	0.11 238	0.45 600	0.35 214

coex_refinement	0.67 419	1.33 560	2.48 386	0.38 372	0.26 261	0.64 438	0.34 448	0.88 426	0.68 362	0.61 431	0.63 450	0.80 525	0.48 467	1.84 554	1.09 532	0.13 394	0.10 172	0.10 212	0.10 185	0.18 282	0.38 232

DDVS	0.67 419	0.46 212	1.74 157	2.40 671	0.35 382	0.86 561	0.98 632	0.72 304	0.52 196	0.53 337	0.57 405	0.89 562	0.37 348	1.22 437	0.57 379	0.15 467	0.14 264	0.14 455	0.12 276	0.19 312	0.42 261

ACVNet-DCA	0.67 419	0.73 358	2.43 343	0.67 544	0.52 483	0.76 519	0.24 278	0.81 356	0.83 512	0.77 541	0.39 248	0.25 157	0.38 357	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 650	0.11 292	0.09 135	0.16 233	1.18 546

fast-acv-ft	0.67 419	1.24 540	3.26 580	0.39 389	0.30 316	0.80 542	0.48 534	0.74 311	0.76 451	0.60 421	0.78 549	0.76 507	0.60 525	0.70 291	0.78 468	0.16 487	0.15 282	0.18 543	0.17 387	0.38 562	0.24 136

ToySt	0.67 419	0.88 431	2.61 442	0.39 389	0.73 544	0.61 389	0.38 480	0.78 332	0.73 415	0.43 237	0.70 505	0.72 488	0.45 437	0.66 271	0.62 408	0.14 436	0.63 473	0.13 418	0.33 541	0.24 392	1.18 546

PSM-AAD	0.67 419	0.29 16	2.41 334	0.37 352	0.23 218	0.86 561	1.15 648	0.62 246	0.66 322	0.64 471	0.71 520	0.67 452	2.90 669	0.65 268	0.32 196	0.10 183	0.08 72	0.17 524	0.15 345	0.14 195	0.34 207

HSM	0.67 419	0.92 452	2.29 303	0.30 196	0.29 300	0.65 454	0.29 386	0.98 506	0.67 335	0.59 410	0.58 412	1.39 637	0.65 540	2.56 630	0.45 307	0.11 284	0.09 137	0.10 212	0.08 98	0.18 282	0.24 136

Occ-G	0.68 426	0.54 264	2.08 240	0.99 593	0.74 545	0.38 85	0.25 306	0.46 98	0.78 469	0.40 220	0.36 229	0.46 332	0.22 161	0.90 365	0.70 438	0.09 94	1.53 599	0.09 144	0.16 368	0.31 495	2.06 621

raft_robust	0.68 426	1.24 540	2.42 338	0.30 196	0.57 503	0.53 267	0.25 306	0.95 487	0.79 482	0.49 287	0.46 286	1.12 615	0.74 567	1.50 486	0.61 405	0.09 94	0.62 471	0.10 212	0.30 507	0.26 438	0.30 178

SACVNet	0.68 426	1.08 487	2.58 426	0.38 372	0.28 291	0.65 454	0.37 470	0.91 452	0.65 314	0.67 496	0.62 442	0.69 477	0.47 460	2.07 588	0.65 422	0.18 520	0.14 264	0.16 505	0.15 345	0.39 571	0.41 256

ADLNet	0.68 426	1.02 472	2.68 478	0.35 320	0.34 369	0.67 476	0.34 448	0.95 487	0.79 482	0.70 510	0.62 442	0.80 525	0.46 448	1.77 537	0.69 436	0.15 467	0.12 228	0.14 455	0.14 321	0.31 495	0.54 345

XPNet_ROB	0.68 426	1.11 496	2.28 300	0.38 372	0.27 275	0.67 476	0.47 532	0.94 472	0.75 442	0.80 552	0.71 520	0.81 530	0.54 494	1.72 526	0.84 483	0.22 567	0.16 297	0.16 505	0.15 345	0.25 417	0.45 293

ETE_ROB	0.68 426	1.09 489	2.32 310	0.38 372	0.26 261	0.69 485	0.51 544	1.49 638	0.75 442	0.81 555	0.71 520	0.85 547	0.51 482	1.39 464	0.70 438	0.17 507	0.14 264	0.19 551	0.16 368	0.24 392	0.35 214

LALA_ROB	0.68 426	1.14 504	2.50 397	0.37 352	0.29 300	0.78 534	0.55 558	0.99 515	0.84 524	0.82 561	0.68 487	0.93 571	0.50 478	1.01 390	0.89 488	0.21 560	0.15 282	0.21 567	0.18 400	0.26 438	0.30 178

SCV	0.69 433	0.68 329	1.95 204	0.90 576	1.04 592	0.49 207	0.24 278	0.98 506	0.73 415	0.54 343	0.31 186	0.24 147	0.20 130	1.32 456	0.26 120	0.11 284	1.59 604	0.09 144	0.32 526	0.34 521	1.58 593

UGAM	0.69 433	0.84 416	2.66 462	0.40 402	0.20 158	0.53 267	0.34 448	0.63 254	0.74 436	0.45 251	0.74 530	0.95 579	0.36 341	2.57 631	0.42 286	0.11 284	0.45 428	0.17 524	0.19 418	0.43 593	0.57 363

STrans-v2	0.69 433	0.62 304	2.66 462	0.28 152	0.23 218	0.57 323	0.32 424	1.01 535	0.77 464	0.92 576	0.84 559	0.88 559	0.92 600	1.81 547	1.19 548	0.10 183	0.07 24	0.10 212	0.09 135	0.12 128	0.30 178

DEmStereo	0.69 433	0.40 152	2.42 338	0.42 419	0.18 106	0.66 467	0.88 623	0.54 186	0.64 307	0.60 421	1.00 595	0.45 324	1.24 624	1.53 491	2.21 624	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.10 185	0.11 104	0.14 43

FADNet-RVC	0.69 433	1.65 623	2.74 503	0.35 320	0.26 261	0.60 370	0.29 386	0.91 452	0.67 335	0.46 264	0.51 331	0.62 422	0.46 448	1.75 531	0.81 477	0.17 507	0.20 344	0.17 524	0.18 400	0.60 624	0.39 240

RASNet	0.69 433	1.05 482	2.59 429	0.37 352	0.47 471	0.66 467	0.33 438	0.82 365	0.76 451	0.51 318	0.65 472	0.93 571	0.62 530	2.20 604	0.80 473	0.14 436	0.09 137	0.09 144	0.11 238	0.18 282	0.37 223

PS-NSSS	0.69 433	1.37 577	2.44 351	0.31 221	0.32 345	0.64 438	0.34 448	1.04 557	0.74 436	0.56 368	0.75 537	0.51 360	0.42 406	2.41 622	0.54 366	0.24 583	0.17 311	0.27 594	0.18 400	0.30 486	0.23 126

DF	0.70 440	0.34 89	1.60 138	2.29 668	1.43 625	0.40 104	0.20 127	0.73 308	0.37 55	0.25 101	0.39 248	0.34 246	0.17 66	0.83 343	0.90 490	0.10 183	2.62 674	0.08 58	0.29 497	0.09 52	0.58 370

MyStereo06	0.70 440	0.72 354	3.51 610	0.31 221	0.25 243	0.60 370	0.30 402	0.90 445	0.67 335	1.48 647	0.53 348	0.84 541	0.57 506	0.60 238	1.11 535	0.09 94	0.55 455	0.12 355	0.20 431	0.16 233	0.56 357

MSKI-zero shot	0.70 440	0.44 199	2.62 447	1.47 630	0.75 547	0.56 300	0.20 127	0.80 347	0.45 140	0.60 421	0.52 341	0.44 311	0.17 66	0.70 291	0.26 120	0.09 94	2.87 679	0.09 144	0.32 526	0.14 195	0.50 317

DMCA-RVC	0.70 440	1.30 552	3.59 617	0.37 352	0.89 569	0.57 323	0.31 413	0.73 308	0.59 261	0.69 506	0.54 369	0.59 407	0.57 506	1.25 446	0.66 425	0.16 487	0.38 410	0.20 561	0.15 345	0.22 367	0.23 126

HSM-Net_RVC	0.70 440	0.40 152	2.45 368	0.27 126	0.19 141	0.68 482	0.30 402	1.29 621	0.73 415	0.73 524	0.70 505	0.77 509	0.45 437	3.73 675	0.46 314	0.13 394	0.09 137	0.10 212	0.09 135	0.13 163	0.32 193
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Foundation-i32	0.71 445	0.33 74	0.99 19	1.38 623	1.80 648	0.49 207	0.15 44	0.34 20	0.60 269	0.14 5	0.13 9	0.28 197	0.14 23	0.99 385	0.52 352	0.09 94	2.49 669	0.07 1	0.06 11	0.11 104	3.05 667

ACV-stereo	0.71 445	0.85 421	3.01 555	0.33 267	0.25 243	1.01 594	0.59 570	0.62 246	0.54 215	0.42 230	0.45 281	1.54 644	1.44 634	1.40 466	0.73 452	0.14 436	0.13 248	0.12 355	0.11 238	0.20 335	0.35 214

AE-Stereo	0.71 445	0.32 60	2.44 351	0.44 438	0.50 476	0.58 333	0.23 248	1.08 584	0.67 335	0.67 496	0.51 331	0.47 341	0.24 200	0.63 253	0.32 196	0.09 94	2.15 654	0.11 292	0.45 588	0.22 367	2.01 617

xx1	0.71 445	0.73 358	2.43 343	0.67 544	0.52 483	0.76 519	0.24 278	0.85 398	1.05 596	0.77 541	0.39 248	0.46 332	0.37 348	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 650	0.12 355	0.41 580	0.16 233	1.18 546

GrayStereo	0.71 445	0.27 3	2.40 330	0.89 573	0.23 218	0.62 410	1.40 664	0.67 273	0.70 386	0.72 522	0.77 544	0.55 388	3.03 670	0.60 238	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.10 212	0.21 442	0.12 128	0.37 223

FADNet	0.71 445	1.60 618	2.53 404	0.33 267	0.30 316	0.67 476	0.29 386	0.92 460	0.75 442	0.45 251	0.49 315	0.66 448	0.57 506	1.85 558	0.85 484	0.46 627	0.20 344	0.17 524	0.20 431	0.60 624	0.37 223

iResNetv2_ROB	0.71 445	1.90 640	3.48 608	0.43 432	0.22 188	0.60 370	0.29 386	0.96 490	0.78 469	0.60 421	0.65 472	0.60 415	0.46 448	0.80 335	1.21 551	0.12 344	0.08 72	0.10 212	0.07 63	0.44 597	0.33 198

DRN-Test	0.71 445	0.79 395	2.83 524	0.40 402	0.44 457	0.80 542	0.41 494	1.07 582	0.83 512	0.82 561	0.64 464	0.68 466	0.57 506	1.78 540	0.79 471	0.16 487	0.13 248	0.17 524	0.16 368	0.24 392	0.51 324

StereoDRNet	0.71 445	1.24 540	2.56 420	0.42 419	0.45 462	0.73 503	0.46 528	0.98 506	0.81 499	0.77 541	0.56 394	0.74 497	0.48 467	1.69 524	0.91 492	0.15 467	0.14 264	0.15 484	0.15 345	0.26 438	0.51 324

NCCL2	0.71 445	1.32 555	2.30 305	0.44 438	0.31 329	0.71 492	0.67 597	0.89 434	0.69 374	0.70 510	0.61 435	0.85 547	0.54 494	1.58 507	0.70 438	0.20 549	0.17 311	0.66 646	0.25 473	0.26 438	0.38 232

TCMNet	0.72 455	1.15 510	2.78 512	0.51 483	0.52 483	0.73 503	0.39 487	0.94 472	0.78 469	0.60 421	0.68 487	0.63 426	0.46 448	1.71 525	0.72 448	0.18 520	0.19 329	0.23 580	0.18 400	0.40 578	0.56 357

1test111	0.72 455	0.73 358	2.43 343	0.67 544	0.52 483	0.76 519	0.24 278	0.81 356	0.83 512	0.77 541	0.39 248	0.25 157	0.38 357	1.03 393	0.75 458	0.10 183	2.13 650	0.11 292	0.09 135	0.16 233	1.18 546

FAT-Stereo	0.72 455	0.60 291	2.86 531	0.37 352	0.29 300	0.64 438	0.55 558	1.01 535	0.91 556	0.76 539	0.94 583	0.93 571	0.79 579	1.82 550	0.60 395	0.19 538	0.19 329	0.17 524	0.16 368	0.23 385	0.47 301

SCV_C0	0.73 458	0.68 329	2.05 234	1.50 634	0.92 573	0.45 159	0.20 127	0.96 490	0.71 401	0.65 487	0.33 209	0.31 228	0.20 130	1.25 446	0.52 352	0.09 94	1.68 615	0.08 58	0.30 507	0.27 453	1.52 583

MyStereo8	0.73 458	1.16 514	2.89 536	0.53 490	0.34 369	0.71 492	0.20 127	1.87 658	0.59 261	0.53 337	0.66 479	0.50 355	0.33 326	1.27 451	0.62 408	0.10 183	1.19 546	0.10 212	0.21 442	0.21 350	0.61 384

ADLNet2	0.73 458	1.22 534	3.28 582	0.34 294	0.36 394	0.65 454	0.37 470	0.94 472	0.87 541	0.57 384	0.65 472	0.92 566	0.48 467	2.05 585	0.60 395	0.13 394	0.11 205	0.11 292	0.11 238	0.37 554	0.38 232

hitnet-ft	0.73 458	1.09 489	2.59 429	0.28 152	0.22 188	0.71 492	0.36 467	0.89 434	0.67 335	0.58 391	0.83 557	1.03 595	0.94 604	2.31 610	0.70 438	0.23 575	0.14 264	0.41 625	0.13 298	0.24 392	0.28 161

MoCha-V2	0.74 462	0.78 391	2.18 271	1.01 594	1.55 634	0.36 63	0.19 102	0.61 240	0.49 165	0.33 181	0.34 218	0.30 218	0.27 251	1.56 495	0.47 320	0.09 94	1.94 633	0.08 58	0.37 563	0.18 282	1.62 597

IGEV++	0.74 462	0.70 342	2.05 234	1.11 603	1.09 600	0.32 36	0.21 170	0.75 315	0.43 121	0.30 168	0.30 172	0.22 122	0.27 251	0.98 384	0.31 186	0.10 183	2.50 670	0.08 58	0.15 345	0.27 453	2.70 657

cc1	0.74 462	0.73 358	2.43 343	0.67 544	0.52 483	0.76 519	0.24 278	0.85 398	1.05 596	0.77 541	0.39 248	0.25 157	0.38 357	0.70 291	0.22 56	0.10 183	2.13 650	0.11 292	0.09 135	0.25 417	2.20 633

IGEVStereo-DCA	0.74 462	0.74 370	2.09 244	0.76 557	0.77 552	0.45 159	0.23 248	0.49 122	0.62 287	0.71 519	0.22 76	0.30 218	0.28 269	1.29 453	1.53 582	0.10 183	1.50 594	0.10 212	0.18 400	0.24 392	2.22 635

tt1	0.74 462	0.73 358	2.34 314	0.67 544	0.63 524	0.75 514	0.24 278	0.85 398	0.96 575	0.81 555	0.38 242	0.26 174	0.35 337	0.64 260	0.22 56	0.10 183	2.16 655	0.11 292	0.09 135	0.25 417	2.19 630

anonymousa	0.74 462	0.60 291	2.58 426	0.96 586	1.33 617	0.61 389	0.26 325	0.69 283	0.56 236	0.55 356	0.84 559	0.82 533	0.46 448	0.56 218	0.61 405	0.10 183	1.11 540	0.12 355	0.98 669	0.14 195	0.97 519

Wz-Net-MNSev	0.74 462	1.42 589	2.75 505	0.38 372	0.33 353	0.90 577	0.61 579	0.98 506	0.94 567	0.77 541	0.75 537	0.75 502	0.66 547	1.39 464	0.76 462	0.17 507	0.13 248	0.14 455	0.14 321	0.28 466	0.48 308

IPLG	0.74 462	1.09 489	2.87 532	0.36 339	0.21 173	1.63 640	0.60 574	1.39 630	0.63 299	1.39 638	0.51 331	0.40 283	0.86 590	1.40 466	0.37 246	0.09 94	0.07 24	0.14 455	0.12 276	0.34 521	0.23 126

FADNet-RVC-Resample	0.74 462	1.54 605	3.81 630	0.38 372	0.29 300	0.62 410	0.38 480	0.91 452	0.67 335	0.52 328	0.51 331	0.63 426	0.44 429	1.56 495	0.59 390	0.24 583	0.32 397	0.22 572	0.19 418	0.30 486	0.71 429

RP	0.74 462	1.01 470	2.48 386	0.44 438	0.45 462	0.66 467	0.45 522	0.95 487	0.87 541	0.70 510	0.95 586	0.99 587	0.82 582	1.55 493	0.82 480	0.26 594	0.19 329	0.23 580	0.20 431	0.34 521	0.38 232

stereogan	0.74 462	0.68 329	2.82 522	0.40 402	0.40 430	1.05 601	0.42 501	0.99 515	0.96 575	0.78 549	0.86 567	1.15 620	0.73 563	1.57 500	0.56 376	0.20 549	0.19 329	0.20 561	0.16 368	0.37 554	0.34 207

HART	0.75 473	0.75 377	2.22 285	0.94 582	1.59 638	0.30 23	0.19 102	0.72 304	0.85 528	0.30 168	0.52 341	0.39 272	0.16 60	0.81 339	0.43 295	0.08 42	2.61 673	0.10 212	0.07 63	0.36 545	1.61 596

model_zeroshot	0.75 473	0.94 458	2.48 386	1.88 655	0.68 537	0.72 498	0.22 208	1.01 535	0.51 184	1.10 600	0.35 225	0.63 426	0.20 130	0.78 327	0.32 196	0.12 344	1.97 636	0.10 212	0.23 460	0.12 128	0.56 357

Nwc_Net	0.75 473	1.10 494	2.96 546	0.42 419	0.39 420	0.77 529	0.39 487	1.06 578	0.73 415	0.65 487	1.00 595	0.99 587	0.74 567	1.43 472	0.99 512	0.24 583	0.15 282	0.23 580	0.26 481	0.27 453	0.30 178

NOSS_ROB	0.75 473	1.03 476	2.27 298	0.68 550	0.26 261	0.68 482	0.30 402	0.99 515	0.82 505	0.59 410	0.58 412	0.77 509	0.39 374	2.75 650	0.48 330	0.25 590	0.24 367	0.28 597	0.26 481	0.29 477	1.07 535

PSMNet_ROB	0.75 473	1.42 589	2.93 541	0.39 389	0.32 345	0.73 503	0.56 562	0.90 445	0.74 436	0.56 368	0.60 427	0.75 502	0.47 460	2.00 581	1.31 562	0.18 520	0.13 248	0.19 551	0.20 431	0.26 438	0.40 248

Selective-IGEV-i16pc	0.76 478	0.44 199	5.34 667	0.32 243	0.19 141	1.17 616	0.61 579	0.94 472	0.80 490	0.37 202	0.51 331	0.53 370	0.29 290	2.08 591	0.38 255	0.23 575	0.23 363	0.12 355	0.16 368	0.22 367	0.21 108

Zero-FE251	0.76 478	0.35 101	2.10 251	0.30 196	0.25 243	0.44 151	0.16 62	0.45 88	0.36 48	5.93 688	0.20 51	0.22 122	0.19 112	0.52 198	1.06 526	0.10 183	0.71 489	0.08 58	0.06 11	0.09 52	1.56 588

z-ln-s-r	0.76 478	1.41 584	2.84 526	0.33 267	0.27 275	0.58 333	0.37 470	0.92 460	0.89 550	0.54 343	0.81 552	0.64 434	0.48 467	2.23 605	1.74 593	0.11 284	0.08 72	0.11 292	0.09 135	0.28 466	0.40 248

DualNet (step1)	0.76 478	0.69 339	2.69 485	0.28 152	0.23 218	0.81 547	0.33 438	0.99 515	0.86 535	0.64 471	0.63 450	0.67 452	0.49 473	1.18 430	0.52 352	0.65 637	1.21 550	0.86 653	0.56 622	0.25 417	0.72 431

DispNO	0.76 478	1.36 572	3.15 572	0.32 243	0.27 275	0.59 355	0.29 386	0.88 426	0.72 410	0.55 356	0.79 551	0.83 538	0.47 460	2.46 624	1.23 555	0.12 344	0.10 172	0.18 543	0.31 518	0.20 335	0.25 140

DCRE	0.76 478	0.80 399	2.31 308	1.05 595	1.18 609	0.63 425	0.26 325	1.03 551	0.59 261	0.52 328	2.12 648	0.44 311	0.27 251	0.41 125	0.53 360	0.09 94	1.02 530	0.10 212	0.32 526	0.16 233	1.47 581

APVNet	0.76 478	1.11 496	3.23 576	0.39 389	0.36 394	0.85 560	0.44 517	0.96 490	0.73 415	0.58 391	0.69 492	0.76 507	0.56 501	2.29 608	0.82 480	0.17 507	0.18 323	0.24 586	0.19 418	0.35 536	0.27 155

GwcNet	0.76 478	1.09 489	3.68 621	0.38 372	0.45 462	0.81 547	0.45 522	0.91 452	0.89 550	0.63 459	0.77 544	0.82 533	0.51 482	1.64 515	0.85 484	0.17 507	0.16 297	0.15 484	0.15 345	0.33 511	0.34 207

AF-Net	0.76 478	1.14 504	2.74 503	0.42 419	0.41 437	0.70 488	0.41 494	1.07 582	0.94 567	0.73 524	1.05 605	1.04 599	0.86 590	1.23 440	1.00 515	0.23 575	0.15 282	0.25 591	0.18 400	0.32 505	0.35 214

ccnet	0.77 487	0.61 297	2.01 221	0.40 402	0.46 469	1.05 601	0.59 570	1.02 544	0.74 436	0.90 573	0.97 588	0.82 533	0.89 595	1.68 523	1.16 544	0.32 610	0.26 380	0.32 611	0.28 492	0.35 536	0.47 301

RYNet	0.77 487	0.91 447	2.36 317	0.37 352	0.41 437	0.88 570	0.44 517	0.99 515	0.88 545	0.65 487	0.54 369	0.92 566	0.61 528	2.70 645	1.23 555	0.15 467	0.14 264	0.17 524	0.14 321	0.27 453	0.55 355

ffm	0.78 489	0.67 319	3.39 595	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	0.85 398	0.96 575	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	0.64 260	0.22 56	0.10 183	2.16 655	0.15 484	0.33 541	0.25 417	2.19 630

Syn2CoEx	0.78 489	1.43 592	3.54 614	0.44 438	0.31 329	0.64 438	0.43 508	1.04 557	0.83 512	0.64 471	0.77 544	0.74 497	0.74 567	1.91 573	0.64 417	0.20 549	0.17 311	0.19 551	0.15 345	0.30 486	0.59 377

RGC	0.78 489	1.10 494	2.55 416	0.45 445	0.45 462	0.73 503	0.40 492	1.00 525	0.75 442	0.75 534	1.04 603	1.02 594	0.73 563	1.74 529	1.15 542	0.24 583	0.19 329	0.28 597	0.26 481	0.31 495	0.38 232

HH	0.79 492	0.52 254	2.72 495	1.45 627	0.80 558	0.91 578	0.23 248	0.76 318	0.76 451	0.64 471	0.55 380	0.87 555	0.41 393	0.94 374	0.45 307	0.09 94	1.20 547	0.10 212	0.09 135	0.16 233	2.16 627

HanStereo	0.79 492	0.52 254	2.72 495	1.45 627	0.80 558	0.91 578	0.23 248	0.76 318	0.76 451	0.64 471	0.55 380	0.87 555	0.41 393	0.94 374	0.45 307	0.09 94	1.20 547	0.10 212	0.09 135	0.16 233	2.16 627

FTStereo	0.79 492	0.32 60	2.83 524	0.70 552	0.21 173	0.73 503	1.75 670	0.61 240	0.60 269	1.07 598	1.62 638	1.28 627	2.11 661	0.75 315	0.30 167	0.19 538	0.08 72	0.12 355	0.11 238	0.12 128	0.39 240

RAFT + AFF	0.79 492	1.73 629	2.99 552	0.34 294	0.35 382	0.67 476	0.51 544	1.05 565	0.79 482	0.54 343	0.58 412	0.59 407	0.81 580	1.80 545	1.21 551	0.13 394	0.27 387	0.15 484	0.14 321	0.45 600	0.69 423

AANet_RVC	0.79 492	1.46 596	2.72 495	0.34 294	0.25 243	0.59 355	0.32 424	0.88 426	0.83 512	0.62 446	0.95 586	0.80 525	0.43 419	2.46 624	1.72 591	0.38 617	0.26 380	0.10 212	0.09 135	0.25 417	0.43 272

w-ln-seven-2	0.81 497	1.56 609	3.14 571	0.38 372	0.28 291	0.66 467	0.43 508	0.93 466	0.93 565	0.73 524	0.77 544	0.72 488	0.65 540	1.82 550	1.75 595	0.14 436	0.15 282	0.15 484	0.14 321	0.36 545	0.58 370

aanetorigin	0.81 497	1.03 476	2.64 457	0.44 438	0.44 457	0.59 355	1.00 637	0.59 227	0.70 386	1.54 650	1.22 617	0.82 533	1.08 614	1.06 399	1.07 528	0.18 520	0.15 282	0.17 524	0.21 442	0.53 618	0.65 401

STTRV1_RVC	0.81 497	0.59 289	2.88 535	0.43 432	0.49 475	0.80 542	0.44 517	1.18 611	0.84 524	0.63 459	0.89 574	0.72 488	0.63 536	2.67 640	0.67 429	0.51 629	0.65 475	0.27 594	0.24 464	0.35 536	0.29 168

GANetREF_RVC	0.81 497	1.44 593	3.04 561	0.49 470	0.27 275	0.83 554	0.63 584	1.03 551	0.92 558	0.63 459	0.61 435	0.72 488	0.59 517	2.40 620	0.58 386	0.33 612	0.25 376	0.37 620	0.25 473	0.41 585	0.36 222
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	0.81 497	1.41 584	2.60 437	0.41 413	0.40 430	0.63 425	0.31 413	1.04 557	0.99 587	0.92 576	1.29 620	0.78 514	0.68 551	1.65 518	1.50 577	0.19 538	0.12 228	0.18 543	0.13 298	0.51 614	0.54 345

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 502	0.78 391	3.67 620	0.35 320	0.81 560	1.25 621	0.88 623	1.13 600	0.58 251	0.84 565	0.52 341	1.24 624	0.64 537	0.77 321	0.70 438	0.10 183	0.53 449	0.11 292	0.45 588	0.29 477	0.81 469

HBP-ISP	0.82 502	1.57 610	3.28 582	0.50 477	0.27 275	0.86 561	0.54 554	1.09 586	0.78 469	0.81 555	0.70 505	0.68 466	1.00 608	2.02 582	0.47 320	0.24 583	0.24 367	0.29 605	0.25 473	0.28 466	0.52 332

S-Stereo	0.82 502	0.73 358	3.79 626	0.40 402	0.37 403	0.70 488	0.69 602	1.00 525	1.03 592	0.63 459	0.92 580	0.82 533	0.59 517	2.35 613	0.71 444	0.18 520	0.22 356	0.17 524	0.18 400	0.30 486	0.67 410

CVANet_RVC	0.82 502	1.18 522	3.98 637	0.40 402	0.28 291	0.63 425	0.43 508	0.90 445	0.78 469	1.14 607	0.69 492	0.68 466	0.52 489	2.62 636	0.48 330	0.20 549	0.13 248	0.22 572	0.37 563	0.37 554	0.48 308

PASM	0.82 502	1.00 467	2.68 478	0.52 486	0.48 473	0.65 454	0.59 570	0.83 376	0.89 550	0.82 561	0.73 527	0.89 562	0.68 551	2.39 619	0.73 452	0.35 615	0.37 406	0.36 618	0.41 580	0.45 600	0.51 324

TDLM	0.83 507	1.28 549	2.38 321	0.46 450	0.26 261	0.66 467	0.55 558	0.87 418	0.80 490	2.54 671	0.62 442	0.61 417	0.51 482	2.68 643	0.67 429	0.20 549	0.11 205	0.35 617	0.15 345	0.33 511	0.48 308

PWCDC_ROB	0.83 507	1.57 610	2.63 448	0.48 457	0.37 403	0.78 534	0.29 386	1.04 557	1.36 629	0.63 459	2.05 647	0.64 434	0.70 558	1.10 411	1.20 549	0.33 612	0.14 264	0.15 484	0.12 276	0.63 628	0.46 299

FSD	0.84 509	0.44 199	1.03 31	1.41 626	1.93 655	0.63 425	0.33 438	0.46 98	0.53 209	0.32 176	0.32 203	0.40 283	0.32 320	1.14 422	0.60 395	0.28 601	2.77 676	0.31 607	0.30 507	0.31 495	3.04 666

GCST	0.84 509	1.48 599	3.02 557	1.12 606	1.09 600	0.62 410	0.19 102	0.79 340	0.56 236	0.60 421	0.65 472	0.50 355	0.31 311	1.24 442	0.74 457	0.76 646	0.46 429	0.84 652	0.64 637	0.71 633	0.57 363

rrr	0.84 509	0.74 370	3.40 600	0.76 557	0.77 552	0.45 159	0.28 358	1.23 617	0.84 524	0.71 519	0.22 76	0.30 218	0.28 269	1.29 453	1.53 582	0.10 183	1.50 594	0.10 212	0.29 497	0.24 392	1.75 604

GASNet	0.84 509	1.98 643	4.07 642	0.48 457	0.33 353	0.58 333	0.34 448	0.97 498	0.81 499	0.60 421	0.59 418	0.74 497	0.55 499	2.08 591	1.18 545	0.22 567	0.15 282	0.19 551	0.17 387	0.55 620	0.29 168

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 509	1.41 584	2.80 515	0.94 582	0.35 382	0.89 574	0.41 494	0.89 434	0.66 322	0.57 384	0.63 450	0.75 502	0.38 357	2.37 615	0.55 372	1.16 663	0.31 394	0.36 618	0.21 442	0.59 623	0.63 393

edge stereo	0.84 509	0.74 370	3.42 605	0.38 372	1.21 611	0.63 425	0.41 494	0.98 506	0.83 512	0.81 555	0.88 572	1.14 618	0.73 563	2.16 601	0.89 488	0.22 567	0.20 344	0.26 593	0.18 400	0.38 562	0.43 272

SHD	0.84 509	1.14 504	2.54 408	0.80 566	0.52 483	0.76 519	0.34 448	1.16 606	1.29 623	1.11 602	0.85 562	0.98 583	0.74 567	1.25 446	1.48 576	0.22 567	0.37 406	0.20 561	0.27 490	0.36 545	0.41 256

XQC	0.84 509	1.32 555	2.61 442	0.78 563	0.44 457	0.89 574	0.53 551	1.16 606	1.07 599	0.85 567	0.69 492	0.92 566	0.73 563	1.40 466	1.44 574	0.24 583	0.35 404	0.23 580	0.26 481	0.45 600	0.39 240

RTSC	0.84 509	1.40 583	2.67 471	0.50 477	0.40 430	0.83 554	0.33 438	1.11 593	1.14 610	0.93 580	0.82 555	0.84 541	0.58 514	1.34 460	1.82 602	0.18 520	0.49 438	0.14 455	0.30 507	0.46 604	0.42 261

PDISCO_ROB	0.84 509	1.46 596	2.84 526	0.65 537	0.59 508	1.17 616	0.48 534	1.19 612	1.08 601	0.67 496	0.72 525	1.00 590	0.61 528	1.24 442	1.05 523	0.38 617	0.18 323	0.28 597	0.24 464	0.58 622	0.44 288

LL-Strereo	0.85 519	1.73 629	3.06 565	0.37 352	0.61 521	0.54 277	0.33 438	1.01 535	0.76 451	0.69 506	0.58 412	0.85 547	0.78 576	2.65 639	0.54 366	0.14 436	0.58 461	0.14 455	0.12 276	0.42 588	1.05 533

Wz-Net-SNSev	0.85 519	1.83 636	3.36 589	0.42 419	0.31 329	0.71 492	0.66 592	1.04 557	0.94 567	0.68 502	0.85 562	0.96 580	0.62 530	1.75 531	1.14 540	0.16 487	0.15 282	0.16 505	0.17 387	0.39 571	0.63 393

DANet	0.85 519	0.68 329	2.41 334	1.18 609	0.48 473	0.77 529	1.23 656	0.93 466	1.53 638	0.90 573	0.72 525	0.97 582	0.57 506	1.86 560	1.05 523	0.18 520	0.16 297	0.19 551	0.16 368	0.26 438	0.67 410
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
w-ln-seven	0.86 522	1.50 602	3.03 560	0.38 372	0.35 382	1.02 596	0.48 534	1.06 578	1.13 607	0.92 576	0.86 567	0.86 554	0.60 525	1.67 519	1.89 605	0.15 467	0.14 264	0.16 505	0.15 345	0.35 536	0.57 363

anonymousdsp	0.86 522	0.59 289	2.65 458	1.33 618	1.25 613	0.56 300	0.23 248	0.54 186	0.71 401	1.13 605	0.25 114	0.22 122	0.24 200	1.24 442	0.24 87	0.09 94	2.34 664	0.10 212	0.18 400	0.25 417	3.12 669

anonymity	0.86 522	0.68 329	1.44 117	0.64 534	0.83 562	0.67 476	0.52 548	0.98 506	0.73 415	0.96 582	0.70 505	0.81 530	0.86 590	1.10 411	1.34 564	0.64 636	0.72 491	0.58 640	1.44 679	0.60 624	0.91 498

IGEV-Stereo	0.86 522	0.60 291	2.65 458	1.35 620	1.25 613	0.56 300	0.23 248	0.54 186	0.71 401	1.14 607	0.25 114	0.22 122	0.24 200	1.24 442	0.24 87	0.09 94	2.34 664	0.10 212	0.18 400	0.25 417	3.13 670
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDG	0.86 522	1.57 610	2.80 515	0.68 550	0.59 508	0.78 534	0.38 480	0.97 498	0.74 436	0.63 459	0.70 505	1.01 591	0.68 551	1.02 391	1.22 554	0.45 625	0.34 403	0.89 657	0.51 612	0.73 635	0.58 370

test_xeample3	0.86 522	0.75 377	3.36 589	0.65 537	0.76 550	0.49 207	0.33 438	1.21 616	0.80 490	0.61 431	0.23 95	0.30 218	0.29 290	1.17 428	1.57 585	0.10 183	1.79 619	0.10 212	0.40 575	0.25 417	2.09 623

CBMV	0.86 522	1.00 467	2.82 522	0.35 320	0.21 173	0.78 534	0.78 613	1.05 565	0.87 541	0.90 573	0.74 530	0.87 555	1.89 654	1.67 519	1.38 572	0.19 538	0.20 344	0.21 567	0.19 418	0.28 466	0.84 475
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RT-IGEV	0.87 529	0.33 74	2.66 462	0.59 517	0.55 495	0.93 583	0.81 616	1.19 612	1.10 602	1.05 594	0.93 582	1.11 614	0.78 576	0.75 315	1.67 588	0.12 344	0.47 433	0.11 292	0.49 604	0.28 466	1.56 588

Selective-IGEV-i16pb	0.87 529	0.49 232	5.92 672	0.33 267	0.21 173	1.07 606	0.67 597	1.13 600	0.97 582	0.44 246	0.77 544	0.66 448	0.46 448	2.29 608	0.54 366	0.24 583	0.25 376	0.15 484	0.19 418	0.26 438	0.28 161

FADNet_RVC	0.87 529	1.51 603	2.90 538	0.31 221	0.24 232	0.71 492	0.25 306	1.00 525	0.65 314	0.45 251	0.57 405	0.61 417	0.44 429	1.53 491	0.75 458	0.94 652	0.97 518	0.28 597	1.00 670	0.89 646	1.36 573

MSCF	0.88 532	0.84 416	1.67 151	2.15 663	1.87 650	0.51 236	0.21 170	0.63 254	0.61 276	0.32 176	0.29 161	0.17 62	0.30 304	1.06 399	0.67 429	0.11 284	1.92 628	0.08 58	0.31 518	0.19 312	3.72 684

anonymousdsp2	0.88 532	0.31 46	1.96 209	1.06 596	1.56 635	0.57 323	0.22 208	0.84 385	0.98 584	1.20 618	0.37 234	0.65 439	0.26 235	1.19 433	0.46 314	0.10 183	2.40 668	0.10 212	0.13 298	0.19 312	2.96 661

MIPNet	0.88 532	1.07 484	2.85 529	0.61 525	0.18 106	1.46 630	1.37 660	1.65 648	0.78 469	1.93 656	0.85 562	0.75 502	1.66 644	0.87 350	0.34 223	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.32 526	0.27 453	0.26 148

THIR-Stereo	0.88 532	0.85 421	2.33 312	0.26 100	0.16 61	0.59 355	2.69 677	0.62 246	0.54 215	0.62 446	1.61 637	0.96 580	1.77 650	1.67 519	2.20 623	0.10 183	0.08 72	0.14 455	0.11 238	0.16 233	0.21 108

NCC-stereo	0.88 532	1.22 534	2.97 547	0.60 519	0.45 462	1.88 651	0.48 534	1.04 557	0.75 442	0.70 510	0.85 562	0.93 571	0.84 585	1.81 547	1.51 580	0.28 601	0.19 329	0.23 580	0.31 518	0.27 453	0.35 214

Abc-Net	0.88 532	1.22 534	2.97 547	0.60 519	0.45 462	1.88 651	0.48 534	1.04 557	0.75 442	0.70 510	0.85 562	0.93 571	0.84 585	1.81 547	1.51 580	0.28 601	0.19 329	0.23 580	0.31 518	0.27 453	0.35 214
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.88 532	1.45 594	2.68 478	0.38 372	0.35 382	0.95 588	0.51 544	0.92 460	0.81 499	0.89 571	0.84 559	0.61 417	1.35 627	1.26 450	3.38 658	0.14 436	0.12 228	0.17 524	0.19 418	0.28 466	0.34 207

CBMV_ROB	0.88 532	0.75 377	2.73 500	0.36 339	0.22 188	0.76 519	0.47 532	1.05 565	0.81 499	1.06 597	1.04 603	0.88 559	1.36 629	2.17 603	2.03 610	0.23 575	0.24 367	0.27 594	0.25 473	0.27 453	0.73 435

Select-FE	0.89 540	0.94 458	2.99 552	0.50 477	1.03 590	1.31 623	0.92 628	1.40 632	0.59 261	1.11 602	0.55 380	1.16 622	0.75 571	0.91 367	1.20 549	0.11 284	0.46 429	0.11 292	0.49 604	0.14 195	1.09 540

DA	0.89 540	0.42 167	2.01 221	1.10 600	1.65 641	0.88 570	0.22 208	0.63 254	0.92 558	0.41 223	0.70 505	0.29 209	0.27 251	1.52 489	0.40 267	0.10 183	2.35 666	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 681

GGEV	0.89 540	0.42 167	2.01 221	1.10 600	1.65 641	0.88 570	0.22 208	0.63 254	0.92 558	0.41 223	0.70 505	0.29 209	0.27 251	1.52 489	0.40 267	0.10 183	2.35 666	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 681

GASTEREO	0.89 540	0.83 411	1.67 151	2.15 663	1.89 651	0.52 256	0.21 170	0.62 246	0.62 287	0.33 181	0.31 186	0.16 44	0.31 311	1.11 416	0.68 433	0.11 284	1.92 628	0.08 58	0.29 497	0.19 312	3.79 685

AEACV	0.89 540	0.29 16	1.84 174	2.50 674	1.68 643	0.53 267	0.21 170	1.01 535	0.42 114	0.68 502	0.31 186	0.22 122	0.39 374	1.63 512	0.25 105	0.09 94	2.60 671	0.09 144	0.54 618	0.23 385	2.27 643

TRStereo	0.89 540	1.02 472	2.91 539	4.59 690	0.31 329	0.93 583	0.23 248	1.93 662	0.66 322	0.37 202	0.54 369	0.48 349	0.40 381	0.67 274	0.29 156	0.13 394	0.37 406	0.11 292	0.48 602	0.13 163	1.21 552

IGEV_i1	0.90 546	0.33 74	2.58 426	0.83 569	1.60 639	0.58 333	0.27 344	0.89 434	0.96 575	1.13 605	0.48 300	0.98 583	0.34 334	1.19 433	0.60 395	0.11 284	2.17 658	0.13 418	0.19 418	0.17 257	2.38 647

z-mn7	0.90 546	2.01 647	3.02 557	0.37 352	0.29 300	1.02 596	0.48 534	0.97 498	1.33 626	0.71 519	1.36 628	0.85 547	0.62 530	2.15 599	1.50 577	0.15 467	0.13 248	0.14 455	0.13 298	0.34 521	0.53 338

EGLCR-Stereo	0.90 546	0.31 46	1.90 194	1.60 637	0.95 577	1.14 613	0.42 501	0.85 398	0.43 121	1.74 654	0.21 62	0.27 188	0.17 66	1.56 495	0.30 167	0.10 183	2.60 671	0.10 212	0.09 135	0.10 80	3.10 668

DDUNet	0.90 546	1.63 621	2.77 510	0.77 560	0.69 539	0.83 554	0.44 517	0.90 445	0.70 386	0.68 502	0.76 540	0.92 566	0.54 494	1.14 422	1.35 566	0.61 635	0.37 406	0.96 659	0.52 615	0.77 641	0.67 410

IGEV-FE	0.91 550	0.39 144	3.80 627	0.42 419	1.95 656	0.56 300	0.64 586	0.84 385	0.55 227	1.45 643	0.53 348	0.79 517	0.42 406	0.57 222	1.13 538	0.10 183	0.49 438	0.10 212	0.34 546	0.19 312	2.97 663

PAM	0.91 550	0.43 184	2.67 471	0.77 560	0.89 569	1.81 648	1.22 655	1.13 600	0.78 469	1.16 610	0.91 579	1.39 637	0.68 551	0.76 319	1.06 526	0.10 183	0.98 521	0.10 212	0.50 608	0.14 195	0.66 403

IGEV_Zeroshot_test	0.91 550	0.39 144	3.80 627	0.42 419	1.95 656	0.56 300	0.64 586	0.84 385	0.55 227	1.45 643	0.53 348	0.79 517	0.42 406	0.57 222	1.13 538	0.10 183	0.49 438	0.10 212	0.34 546	0.19 312	2.97 663

zh-mn7	0.92 553	2.02 649	3.80 627	0.35 320	0.28 291	0.73 503	0.41 494	1.00 525	1.15 612	1.03 592	1.30 622	0.75 502	0.62 530	1.98 579	1.55 584	0.17 507	0.14 264	0.14 455	0.14 321	0.31 495	0.57 363

GREAT-IGEV	0.92 553	0.56 277	2.08 240	0.98 589	2.29 668	0.47 185	0.18 93	0.35 23	0.78 469	0.74 531	0.33 209	0.15 20	0.18 91	1.00 387	0.55 372	0.09 94	3.79 686	0.07 1	0.26 481	0.22 367	3.26 672
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SQANet	0.92 553	1.96 641	3.23 576	0.77 560	0.83 562	0.76 519	0.38 480	0.87 418	0.68 362	0.64 471	0.69 492	0.73 495	0.52 489	1.35 461	1.36 568	0.80 648	0.30 392	0.60 643	0.29 497	0.93 647	0.70 426

AAGNet	0.92 553	0.40 152	2.53 404	0.60 519	1.01 587	0.62 410	0.45 522	0.52 162	0.68 362	0.58 391	0.53 348	0.50 355	0.72 560	1.22 437	7.32 688	0.12 344	0.07 24	0.12 355	0.10 185	0.16 233	0.10 15

Consistency-Raft	0.92 553	1.21 529	3.50 609	0.98 589	0.63 524	0.77 529	0.54 554	1.02 544	1.01 589	0.62 446	1.03 601	0.65 439	1.04 611	0.81 339	1.36 568	0.45 625	0.47 433	0.51 638	0.59 631	0.65 630	0.47 301

DeepPrunerF	0.92 553	1.33 560	3.41 602	0.46 450	0.51 479	0.64 438	0.49 541	1.16 606	2.62 672	0.65 487	0.61 435	0.65 439	0.62 530	2.23 605	1.31 562	0.23 575	0.19 329	0.30 606	0.28 492	0.39 571	0.34 207

GANet	0.92 553	1.20 527	2.68 478	0.45 445	0.27 275	0.76 519	0.66 592	0.94 472	0.77 464	0.79 550	1.17 612	0.84 541	0.91 597	2.72 646	1.76 597	0.18 520	0.42 421	0.44 632	0.20 431	0.33 511	0.94 509

gasm-f	0.93 560	0.71 347	2.09 244	2.15 663	2.42 671	0.54 277	0.26 325	0.66 268	0.45 140	0.43 237	0.33 209	0.16 44	0.22 161	0.70 291	0.93 495	0.13 394	2.28 661	0.09 144	0.06 11	0.39 571	3.58 679

PA-Net	0.93 560	1.36 572	4.14 644	0.64 534	0.41 437	0.70 488	0.53 551	0.91 452	0.88 545	0.53 337	0.60 427	0.70 483	0.54 494	2.40 620	2.57 639	0.17 507	0.28 389	0.19 551	0.28 492	0.25 417	0.48 308
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
dual_stereo	0.94 562	0.31 46	1.80 166	0.90 576	2.52 672	0.54 277	0.15 44	0.69 283	1.02 590	0.25 101	0.18 35	0.18 76	0.14 23	0.63 253	0.35 231	0.09 94	3.76 685	0.07 1	0.47 598	0.07 2	4.59 693

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 562	0.84 416	3.40 600	1.46 629	0.78 555	1.37 626	0.70 604	1.11 593	0.68 362	0.80 552	1.29 620	1.09 610	0.59 517	1.16 425	1.01 518	0.14 436	0.53 449	0.11 292	0.46 595	0.31 495	0.86 485

FBW_ROB	0.94 562	1.23 539	2.35 316	0.46 450	0.32 345	0.87 568	0.46 528	1.15 603	0.97 582	0.83 564	0.78 549	1.01 591	0.64 537	3.65 674	1.65 587	0.27 598	0.24 367	0.40 623	0.26 481	0.32 505	0.88 491

GEAStereo	0.95 565	0.48 225	1.85 180	2.15 663	3.19 679	0.55 292	0.21 170	0.66 268	0.45 140	0.43 237	0.22 76	0.16 44	0.18 91	1.06 399	0.97 501	0.13 394	2.28 661	0.09 144	0.06 11	0.33 511	3.58 679

AIO_rvc	0.95 565	1.02 472	2.57 424	2.80 681	1.91 654	0.37 73	0.24 278	0.52 162	0.60 269	0.98 583	0.29 161	0.25 157	0.18 91	2.16 601	0.29 156	0.11 284	1.39 580	0.08 58	0.11 238	0.26 438	2.87 659

PAM_32	0.95 565	0.43 184	2.68 478	0.64 534	1.10 604	1.78 647	1.16 650	1.12 596	0.96 575	1.07 598	0.90 578	1.38 636	0.76 575	0.78 327	1.11 535	0.10 183	1.29 564	0.10 212	0.50 608	0.16 233	0.98 521

CC-Net-ROB	0.95 565	1.57 610	2.93 541	0.90 576	0.39 420	0.87 568	0.44 517	1.12 596	0.83 512	0.59 410	0.69 492	0.64 434	0.50 478	2.73 648	0.93 495	0.97 655	0.40 417	0.87 656	0.29 497	0.61 627	0.66 403

riskmin	0.96 569	0.32 60	2.07 238	1.72 646	1.61 640	1.62 639	0.57 565	1.45 635	0.55 227	0.73 524	0.89 574	0.92 566	0.45 437	1.16 425	0.60 395	0.11 284	1.30 567	0.12 355	1.38 678	0.14 195	1.51 582

CrosDoStereo	0.96 569	0.49 232	2.66 462	0.27 126	0.33 353	0.54 277	3.69 681	0.77 325	0.66 322	0.70 510	1.39 629	0.53 370	1.47 637	1.77 537	3.02 653	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.22 367	0.30 178

DeepStereo_LL	0.96 569	0.49 232	2.66 462	0.27 126	0.33 353	0.54 277	3.69 681	0.77 325	0.66 322	0.70 510	1.39 629	0.53 370	1.47 637	1.77 537	3.02 653	0.10 183	0.08 72	0.11 292	0.11 238	0.22 367	0.30 178

DN	0.97 572	0.30 34	4.03 640	3.02 682	0.78 555	0.72 498	0.21 170	0.61 240	0.44 133	0.36 195	0.54 369	0.36 254	0.18 91	1.20 435	0.91 492	0.72 644	1.86 625	0.11 292	0.34 546	0.12 128	2.60 653

UGAM-zero	0.97 572	0.44 199	2.48 386	0.33 267	0.86 565	1.26 622	0.76 610	1.05 565	0.52 196	0.93 580	0.45 281	1.32 631	0.81 580	2.08 591	0.49 341	0.10 183	0.52 446	0.09 144	0.47 598	0.11 104	4.43 691

xxxx	0.97 572	0.64 311	2.14 263	0.30 196	0.67 534	0.64 438	0.24 278	1.09 586	0.91 556	0.57 384	0.65 472	0.58 403	0.39 374	1.57 500	5.49 682	0.13 394	1.38 576	0.11 292	0.32 526	0.17 257	1.41 577

XX-Stereo	0.98 575	0.57 279	4.45 657	1.64 640	5.33 686	0.55 292	0.16 62	0.96 490	0.43 121	0.45 251	0.65 472	0.85 547	0.19 112	0.79 331	0.26 120	0.11 284	0.80 499	0.10 212	0.32 526	0.17 257	0.78 455

test_xeample	0.98 575	0.65 316	2.12 256	0.29 175	0.67 534	0.60 370	0.28 358	1.08 584	0.85 528	0.62 446	0.70 505	0.44 311	0.41 393	1.95 575	5.45 680	0.12 344	1.33 571	0.11 292	0.31 518	0.18 282	1.42 578

Selective-IGEV-i1	0.99 577	0.36 109	1.98 213	1.72 646	2.18 665	0.62 410	0.33 438	0.91 452	1.13 607	0.60 421	0.53 348	1.36 635	0.29 290	0.71 299	1.00 515	0.11 284	1.94 633	0.13 418	0.30 507	0.14 195	3.51 678

zh-sn7	0.99 577	2.20 661	3.83 631	0.40 402	0.31 329	0.82 552	0.63 584	1.02 544	0.94 567	0.81 555	1.13 611	0.84 541	0.93 602	2.49 627	1.87 604	0.17 507	0.17 311	0.16 505	0.16 368	0.37 554	0.64 398

mmx	0.99 577	0.67 319	3.39 595	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	1.05 565	0.92 558	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 650	3.86 667	0.13 394	1.25 555	0.15 484	0.33 541	0.19 312	1.28 562

xxx	0.99 577	0.67 319	3.39 595	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	1.05 565	0.92 558	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 650	3.86 667	0.13 394	1.25 555	0.15 484	0.33 541	0.19 312	1.28 562

DStereoRT	1.00 581	0.72 354	2.87 532	0.36 339	0.38 413	0.92 582	0.35 458	0.92 460	1.17 615	0.57 384	0.64 464	1.04 599	1.13 618	1.75 531	1.04 522	0.15 467	0.59 463	2.18 687	0.80 650	0.16 233	2.28 644

MFMNet_re	1.01 582	1.73 629	3.04 561	0.85 571	0.76 550	0.93 583	0.81 616	1.02 544	1.10 602	1.05 594	1.06 606	0.84 541	0.96 605	0.93 373	0.97 501	0.68 642	0.61 466	0.63 645	0.60 633	0.77 641	0.80 462

252Zero-FE	1.02 583	0.31 46	1.72 155	0.26 100	0.27 275	0.31 28	0.12 4	0.42 63	0.57 243	7.97 690	0.25 114	0.13 1	0.12 11	0.75 315	0.51 348	0.09 94	5.04 694	0.07 1	0.83 658	0.09 52	0.66 403

Wz-Net-TNSev	1.02 583	2.26 667	3.69 622	0.38 372	0.31 329	1.00 593	0.71 605	1.12 596	1.02 590	0.74 531	0.73 527	1.09 610	0.91 597	2.46 624	2.15 620	0.21 560	0.20 344	0.16 505	0.20 431	0.48 609	0.62 387

222	1.02 583	0.60 291	1.95 204	0.29 175	0.51 479	0.62 410	0.24 278	1.09 586	0.86 535	0.64 471	0.67 484	0.47 341	0.42 406	1.86 560	6.73 686	0.13 394	1.21 550	0.11 292	0.32 526	0.17 257	1.44 579

G-Net	1.02 583	0.70 342	3.23 576	0.60 519	0.66 533	2.00 657	0.71 605	0.78 332	0.70 386	1.14 607	2.53 659	1.29 629	1.01 609	1.47 482	1.74 593	0.25 590	0.24 367	0.24 586	0.26 481	0.37 554	0.40 248

DPSNet	1.02 583	0.72 354	2.84 526	0.60 519	0.39 420	1.08 607	0.75 609	1.41 633	1.14 610	0.74 531	0.69 492	1.05 603	1.67 645	2.09 595	2.22 625	0.27 598	0.61 466	0.20 561	0.50 608	0.48 609	1.03 530

ADCP+	1.03 588	1.68 626	3.83 631	0.35 320	0.39 420	1.05 601	0.79 615	0.94 472	0.86 535	0.69 506	0.68 487	0.85 547	1.53 643	1.02 391	4.56 675	0.13 394	0.12 228	0.16 505	0.15 345	0.28 466	0.44 288

WZ-Net	1.04 589	1.83 636	4.20 647	0.42 419	0.36 394	0.88 570	0.71 605	1.05 565	1.11 605	0.84 565	0.94 583	1.06 604	1.17 621	2.37 615	2.24 626	0.20 549	0.14 264	0.15 484	0.16 368	0.36 545	0.53 338

PVD	1.05 590	1.21 529	2.36 317	0.84 570	0.91 572	1.04 599	0.64 586	1.32 625	1.68 643	1.43 642	1.41 631	1.14 618	1.15 619	1.49 485	1.77 598	0.27 598	0.65 475	0.28 597	0.35 551	0.40 578	0.73 435

GSStereo	1.06 591	0.48 225	1.85 180	2.42 672	3.19 679	0.55 292	0.21 170	1.59 645	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 399	0.97 501	0.13 394	2.82 677	0.08 58	0.17 387	0.33 511	3.99 687

1111x	1.06 591	0.79 395	3.29 584	0.33 267	0.60 514	0.64 438	0.33 438	1.10 589	0.92 558	0.59 410	0.69 492	0.59 407	0.47 460	2.64 638	4.61 676	0.12 344	1.38 576	0.11 292	0.49 604	0.18 282	1.30 565

ADCMid	1.06 591	1.82 635	3.53 613	0.39 389	0.36 394	0.99 591	0.58 567	1.01 535	0.94 567	1.23 624	1.02 599	1.01 591	1.01 609	1.11 416	4.04 670	0.22 567	0.19 329	0.42 627	0.32 526	0.42 588	0.53 338

test_sample9	1.07 594	0.69 339	2.69 485	0.28 152	0.23 218	0.81 547	0.33 438	0.99 515	0.86 535	0.64 471	0.63 450	0.67 452	0.49 473	2.02 582	2.70 643	0.65 637	4.33 691	0.86 653	0.56 622	0.25 417	0.72 431

ff1	1.07 594	0.67 319	3.39 595	0.32 243	0.22 188	0.58 333	0.28 358	0.85 398	0.96 575	0.54 343	0.74 530	0.67 452	0.40 381	2.75 650	3.86 667	0.10 183	2.16 655	0.15 484	0.33 541	0.25 417	2.19 630

ADCL	1.07 594	1.22 534	2.80 515	0.40 402	0.33 353	1.50 632	1.87 673	0.97 498	1.04 595	1.26 628	1.28 619	0.99 587	1.41 633	1.36 462	3.51 661	0.17 507	0.14 264	0.22 572	0.21 442	0.32 505	0.43 272

ADCPNet	1.07 594	1.37 577	4.54 659	0.38 372	0.68 537	1.36 624	0.64 586	0.93 466	0.83 512	0.79 550	0.82 555	1.08 607	1.18 622	1.30 455	2.68 642	0.21 560	0.69 483	0.21 567	0.95 667	0.30 486	0.54 345

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 598	2.01 647	2.56 420	0.49 470	0.40 430	1.49 631	0.96 630	1.02 544	0.95 573	0.85 567	0.94 583	1.06 604	0.59 517	2.92 659	1.15 542	0.43 623	0.74 493	0.32 611	0.55 619	0.74 636	1.35 571

AnyNet_C32	1.08 598	1.76 633	3.01 555	0.50 477	0.54 493	1.17 616	1.16 650	0.97 498	0.95 573	1.11 602	0.98 591	0.87 555	0.93 602	1.57 500	4.11 672	0.22 567	0.20 344	0.25 591	0.25 473	0.40 578	0.68 415

AIO_test	1.11 600	0.77 384	2.51 399	3.32 684	2.81 676	0.35 55	0.25 306	1.29 621	0.68 362	1.28 630	0.27 142	0.32 234	0.17 66	2.86 657	0.27 129	0.12 344	1.72 616	0.08 58	0.21 442	0.15 211	2.81 658

Ntro	1.11 600	2.10 655	3.52 612	0.97 588	0.87 568	1.06 604	0.54 554	1.02 544	0.93 565	0.63 459	0.76 540	0.93 571	0.67 549	1.76 534	1.71 589	1.03 657	0.46 429	0.76 651	0.41 580	1.29 663	0.86 485

SAMSARA	1.11 600	1.35 567	2.60 437	1.34 619	0.77 552	1.67 642	1.41 667	1.47 636	0.99 587	1.54 650	0.89 574	1.44 640	0.90 596	1.88 566	1.71 589	0.25 590	0.55 455	0.22 572	0.34 546	0.39 571	0.50 317

ADCS	1.14 603	2.02 649	3.36 589	0.43 432	0.37 403	0.96 590	0.81 616	1.12 596	1.17 615	1.25 627	0.98 591	1.08 607	0.92 600	1.41 470	4.97 678	0.23 575	0.21 353	0.22 572	0.23 460	0.40 578	0.67 410

otaku	1.15 604	2.10 655	3.51 610	0.98 589	0.74 545	1.02 596	0.59 570	1.03 551	0.89 550	0.70 510	1.60 636	0.98 583	0.65 540	1.63 512	1.80 601	0.99 656	0.46 429	0.73 650	0.40 575	1.30 665	0.88 491

EAI-Stereo	1.16 605	0.29 16	1.94 203	0.55 500	0.97 581	1.96 653	7.94 695	1.34 626	1.03 592	1.01 590	1.48 632	0.51 360	0.66 547	0.65 268	1.42 573	0.09 94	0.23 363	0.09 144	0.53 616	0.13 163	0.49 314

AANet	1.18 606	1.16 514	2.94 543	0.35 320	1.41 622	0.66 467	0.38 480	0.82 365	2.26 665	1.34 635	1.54 634	1.27 626	1.21 623	1.32 456	1.26 560	0.59 634	1.95 635	0.18 543	0.39 573	0.34 521	2.25 640

SuperB	1.19 607	1.62 619	5.29 666	0.37 352	0.26 261	0.81 547	0.87 621	0.94 472	1.19 617	0.68 502	0.68 487	0.63 426	1.37 630	1.73 527	3.30 655	0.16 487	0.12 228	0.17 524	0.16 368	2.74 686	0.63 393

AnyNet_C01	1.20 608	1.89 639	4.25 649	0.55 500	0.54 493	1.57 635	1.39 663	1.10 589	1.13 607	1.19 613	1.34 627	1.15 620	1.11 616	1.73 527	2.89 650	0.26 594	0.24 367	0.28 597	0.24 464	0.50 612	0.68 415

StereoAnything_RVC	1.22 609	1.71 628	3.17 574	2.52 675	2.63 674	0.26 14	0.15 44	0.47 108	0.54 215	0.49 287	0.71 520	0.52 367	0.19 112	1.60 511	0.57 379	0.11 284	4.13 689	0.08 58	0.05 1	0.76 639	3.79 685

SPS-STEREO	1.22 609	1.65 623	3.41 602	0.66 541	0.69 539	1.01 594	0.68 600	1.10 589	0.96 575	1.40 640	1.25 618	1.46 641	1.08 614	2.05 585	2.24 626	0.66 640	0.61 466	0.58 640	0.57 628	0.66 631	1.65 599
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test_sample8	1.23 611	0.69 339	2.69 485	0.28 152	0.23 218	0.81 547	0.33 438	1.01 535	0.75 442	1.23 624	0.63 450	2.53 660	1.31 625	2.02 582	2.70 643	0.65 637	4.33 691	0.86 653	0.56 622	0.25 417	0.72 431

GCAPDPT-zeroshot	1.24 612	0.35 101	9.01 682	3.41 685	5.81 687	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 284	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 640

NaN_ROB	1.25 613	1.46 596	3.84 633	0.54 498	0.56 498	1.12 611	0.99 633	1.05 565	1.03 592	1.10 600	0.87 569	0.77 509	1.07 613	5.85 684	2.98 651	0.16 487	0.23 363	0.16 505	0.24 464	0.28 466	0.66 403

zero-FE	1.27 614	0.33 74	9.38 683	1.30 614	2.25 666	0.33 42	0.20 127	0.51 156	1.26 619	0.32 176	0.22 76	0.77 509	0.22 161	0.69 284	0.96 499	0.21 560	2.25 659	0.09 144	0.61 635	0.32 505	3.25 671

RainbowNet	1.27 614	2.22 663	3.58 616	1.14 607	0.92 573	1.08 607	0.76 610	1.19 612	1.15 612	0.77 541	0.97 588	1.08 607	0.83 584	1.64 515	1.72 591	1.20 665	1.30 567	1.01 663	0.58 629	1.23 660	0.97 519

GCAP-BAT	1.28 616	0.35 101	9.74 685	3.41 685	5.90 688	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 284	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 640

MDST_ROB	1.28 616	0.53 261	3.84 633	0.55 500	0.45 462	4.06 678	0.60 574	1.36 627	0.89 550	2.18 662	1.17 612	0.98 583	0.72 560	4.28 678	2.12 617	0.20 549	0.16 297	0.19 551	0.17 387	0.20 335	0.84 475

EDNetEfficient	1.29 618	0.78 391	4.27 650	0.65 537	1.03 590	0.94 586	1.38 662	0.87 418	1.75 649	2.33 668	1.32 625	1.04 599	2.21 663	1.59 508	4.07 671	0.16 487	0.19 329	0.15 484	0.27 490	0.38 562	0.40 248

RTS	1.29 618	1.59 614	6.48 676	0.63 530	0.57 503	1.59 637	0.90 626	1.15 603	1.44 632	1.20 618	1.31 623	1.10 612	0.87 593	2.67 640	2.27 628	0.21 560	0.38 410	0.19 551	0.20 431	0.46 604	0.68 415

RTSA	1.29 618	1.59 614	6.48 676	0.63 530	0.57 503	1.59 637	0.90 626	1.15 603	1.44 632	1.20 618	1.31 623	1.10 612	0.87 593	2.67 640	2.27 628	0.21 560	0.38 410	0.19 551	0.20 431	0.46 604	0.68 415

WCMA_ROB	1.29 618	1.21 529	3.13 570	0.65 537	0.36 394	1.20 620	0.78 613	1.00 525	0.98 584	1.78 655	2.62 662	3.08 668	2.01 658	1.86 560	2.35 630	0.38 617	0.38 410	0.32 611	0.32 526	0.31 495	1.06 534

MeshStereo	1.29 618	1.34 563	3.04 561	0.35 320	0.28 291	1.10 610	0.69 602	1.42 634	1.07 599	2.71 675	2.43 657	2.95 663	1.50 640	2.92 659	2.03 610	0.23 575	0.22 356	0.22 572	0.19 418	0.50 612	0.69 423
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
HUF	1.33 623	0.96 461	4.06 641	2.73 679	2.17 664	0.35 55	0.24 278	1.87 658	0.75 442	1.28 630	0.29 161	1.35 633	0.19 112	1.97 578	0.43 295	0.15 467	3.91 687	0.08 58	0.06 11	0.31 495	3.41 675

DStereoO	1.34 624	0.76 383	2.18 271	1.19 611	2.07 660	0.79 538	3.84 683	1.01 535	1.42 630	0.72 522	1.11 609	0.80 525	1.97 656	0.96 381	2.44 632	1.25 668	0.99 523	0.48 634	0.60 633	0.96 651	1.34 568

SANet	1.35 625	1.80 634	4.39 655	0.41 413	0.29 300	1.72 644	0.89 625	1.17 609	2.47 668	1.22 622	1.82 641	1.72 648	1.70 647	2.57 631	3.30 655	0.18 520	0.16 297	0.16 505	0.15 345	0.34 521	0.62 387

Anonymous_2	1.36 626	0.49 232	2.03 228	1.71 645	1.58 636	2.49 667	0.58 567	1.59 645	2.31 666	0.77 541	0.88 572	1.03 595	0.58 514	1.20 435	0.66 425	0.32 610	1.38 576	1.42 676	3.87 694	0.78 643	1.56 588

CSAN	1.38 627	1.74 632	4.12 643	0.53 490	0.38 413	1.06 604	1.15 648	1.29 621	1.12 606	1.19 613	1.90 644	1.04 599	1.44 634	5.92 685	2.82 649	0.26 594	0.22 356	0.24 586	0.25 473	0.35 536	0.54 345

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 628	2.04 652	3.02 557	0.58 516	0.41 437	2.15 662	1.00 637	1.31 624	1.29 623	1.05 594	1.10 608	1.29 629	0.91 597	3.07 662	1.34 564	1.65 678	0.84 509	0.68 648	0.88 664	1.55 672	1.91 611

psmorigin	1.41 629	0.91 447	13.83 698	0.37 352	0.30 316	0.63 425	0.37 470	0.80 347	0.64 307	0.98 583	0.87 569	1.16 622	0.78 576	3.95 676	1.09 532	0.19 538	0.22 356	0.17 524	0.19 418	0.25 417	0.47 301

MSMD_ROB	1.41 629	1.03 476	2.75 505	0.41 413	0.32 345	2.00 657	0.61 579	0.96 490	1.43 631	2.97 679	2.63 663	4.76 681	2.04 659	2.44 623	1.78 599	0.30 607	0.26 380	0.32 611	0.32 526	0.32 505	0.63 393

MADNet+	1.44 631	2.19 659	6.00 673	0.89 573	0.70 541	1.58 636	1.11 643	1.56 644	1.30 625	0.89 571	1.03 601	1.25 625	1.12 617	3.29 666	2.80 647	0.48 628	0.57 459	0.39 622	0.36 561	0.63 628	0.69 423

pmcnn	1.44 631	1.25 543	3.57 615	0.74 555	1.42 623	0.72 498	0.56 562	1.04 557	1.06 598	1.03 592	2.89 669	6.01 686	0.75 571	2.54 629	3.60 662	0.14 436	0.11 205	0.08 58	0.06 11	0.34 521	0.81 469

FCDSN-DC	1.45 633	1.12 500	3.30 585	0.48 457	0.41 437	1.13 612	0.60 574	1.17 609	1.28 622	2.25 665	2.85 667	3.65 672	3.34 675	2.58 633	2.44 632	0.31 609	0.26 380	0.31 607	0.30 507	0.37 554	0.78 455
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVStereoNet_ROB	1.45 633	1.62 619	3.59 617	1.09 598	0.70 541	0.86 561	0.67 597	1.19 612	1.51 637	1.20 618	4.05 680	1.61 646	1.94 655	2.97 661	2.07 614	0.67 641	0.69 483	0.55 639	0.70 640	0.57 621	0.67 410
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.47 635	2.27 668	4.92 662	1.11 603	0.89 569	1.19 619	0.66 592	1.28 619	1.19 617	0.98 583	0.97 588	3.06 667	1.48 639	2.37 615	1.82 602	1.08 659	0.49 438	1.03 664	0.48 602	1.20 659	0.95 512

IMH-64-1	1.50 636	1.98 643	2.69 485	1.39 624	1.12 605	1.39 628	1.19 653	1.80 652	1.47 634	1.19 613	2.20 652	1.53 642	1.51 641	2.12 597	1.98 607	1.34 670	0.68 480	1.28 670	0.70 640	1.37 667	1.12 541

IMH-64	1.50 636	1.98 643	2.69 485	1.39 624	1.12 605	1.39 628	1.19 653	1.80 652	1.47 634	1.19 613	2.20 652	1.53 642	1.51 641	2.12 597	1.98 607	1.34 670	0.68 480	1.28 670	0.70 640	1.37 667	1.12 541

iRaft-Stereo_20w	1.50 636	0.42 167	4.81 660	2.24 667	2.09 662	1.36 624	1.27 657	1.38 629	0.94 567	2.07 657	0.42 261	0.85 547	0.69 556	0.87 350	1.37 570	0.10 183	4.04 688	0.09 144	0.40 575	0.17 257	4.53 692

ELAS_RVC	1.51 639	0.88 431	3.36 589	0.63 530	0.56 498	1.53 633	2.73 678	1.53 639	1.76 650	2.26 666	2.21 654	2.10 653	3.07 671	2.08 591	2.52 635	0.42 620	0.42 421	0.42 627	0.37 563	0.51 614	0.84 475
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.52 640	0.92 452	2.91 539	0.62 527	0.57 503	3.13 670	2.21 675	1.67 649	1.58 641	2.42 669	2.43 657	1.87 650	2.49 666	1.85 558	2.70 643	0.42 620	0.43 426	0.41 625	0.40 575	0.51 614	0.85 481
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 641	2.20 661	4.42 656	1.10 600	0.93 576	1.37 626	0.87 621	1.53 639	1.71 646	1.22 622	1.72 639	2.12 654	1.06 612	2.58 633	1.93 606	0.94 652	0.54 452	1.00 662	0.56 622	2.11 680	0.96 516

EKT-Stereo	1.56 642	0.55 273	2.60 437	2.54 676	19.66 704	0.55 292	0.22 208	0.76 318	0.51 184	0.40 220	0.36 229	0.43 296	0.27 251	0.74 313	0.42 286	0.13 394	0.17 311	0.11 292	0.16 368	0.20 335	0.50 317

MFN_U_SF_RVC	1.57 643	2.56 682	3.30 585	0.66 541	0.41 437	1.15 614	0.51 544	1.27 618	1.35 628	1.61 652	1.20 615	1.43 639	0.97 606	1.80 545	2.10 615	1.88 681	1.79 619	1.97 685	2.14 687	1.61 673	1.76 606

WAO-7	1.58 644	2.04 652	3.25 579	0.94 582	0.75 547	1.75 645	1.13 645	1.87 658	1.97 660	1.46 646	2.53 659	1.98 652	1.75 648	3.13 663	2.48 634	0.69 643	0.67 478	0.94 658	0.74 648	0.80 644	0.77 449

FC-DCNN	1.60 645	0.85 421	3.44 606	0.46 450	0.39 420	1.96 653	0.66 592	1.72 651	1.70 645	2.75 677	2.91 670	4.20 675	3.15 672	2.72 646	2.66 641	0.30 607	0.26 380	0.31 607	0.30 507	0.33 511	0.91 498

PWCK	1.62 646	2.32 672	4.27 650	1.11 603	0.56 498	1.81 648	1.84 671	1.55 642	1.54 639	1.45 643	1.81 640	1.82 649	1.38 631	3.34 667	2.14 619	1.09 661	0.57 459	0.98 661	0.59 631	1.50 671	0.79 458

FC-DCNN v2	1.65 647	0.85 421	3.39 595	0.46 450	0.39 420	2.02 659	0.66 592	1.94 663	1.84 655	2.81 678	2.99 671	4.39 679	3.25 673	2.81 654	2.75 646	0.29 606	0.26 380	0.31 607	0.30 507	0.33 511	0.91 498

WAO-6	1.69 648	1.87 638	3.21 575	1.15 608	1.01 587	2.29 663	1.06 642	1.85 656	2.84 676	1.30 634	2.59 661	2.19 655	1.67 645	2.62 636	2.52 635	0.96 654	0.68 480	1.19 667	0.84 661	1.13 655	0.95 512

DispFullNet	1.69 648	2.25 665	5.23 664	1.53 635	8.78 689	0.89 574	0.37 470	1.03 551	0.98 584	1.37 636	1.00 595	1.13 616	1.97 656	1.51 487	0.98 510	0.55 632	0.32 397	1.19 667	0.64 637	1.16 657	0.88 491

SGM-Forest	1.84 650	7.91 694	10.36 688	0.42 419	0.33 353	1.04 599	1.29 658	1.01 535	0.88 545	1.19 613	2.30 655	1.03 595	1.79 651	2.60 635	2.81 648	0.22 567	0.21 353	0.21 567	0.19 418	0.25 417	0.79 458
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
JetBlue	1.89 651	2.09 654	4.16 645	0.74 555	1.23 612	4.52 682	3.86 684	1.68 650	1.26 619	1.28 630	1.54 634	2.36 658	1.86 653	3.35 668	3.37 657	0.54 630	0.49 438	0.48 634	0.49 604	1.39 669	1.21 552

Dean	1.92 652	2.31 671	5.03 663	1.31 615	1.08 598	1.55 634	0.99 633	1.98 665	2.33 667	1.51 649	4.15 681	4.23 678	1.39 632	2.31 610	2.10 615	1.18 664	0.69 483	1.18 666	0.75 649	1.30 665	1.07 535

FINET	1.92 652	1.96 641	4.49 658	1.62 638	1.39 621	3.51 674	4.39 685	2.89 676	2.58 671	1.39 638	1.98 645	1.35 633	2.12 662	1.64 515	2.12 617	0.84 650	1.03 532	0.18 543	0.29 497	0.54 619	2.12 625

ACVNet-4b	2.00 654	2.19 659	4.85 661	1.09 598	0.86 565	1.15 614	0.53 551	1.11 593	1.15 612	0.65 487	1.09 607	1.97 651	0.69 556	2.31 610	9.78 693	5.73 692	0.42 421	1.03 664	0.55 619	1.89 676	0.92 503

MonStereo1	2.06 655	1.22 534	2.39 327	1.22 612	1.04 592	3.53 675	0.62 582	1.55 642	1.93 658	1.50 648	3.36 676	2.24 657	10.67 693	2.85 656	1.50 577	1.08 659	0.39 416	0.96 659	0.58 629	1.16 657	1.39 574

SDNR	2.06 655	2.93 685	2.94 543	1.55 636	5.13 685	1.98 656	0.24 278	1.95 664	2.62 672	0.92 576	2.71 665	5.76 685	0.68 551	3.61 673	3.84 666	0.33 612	0.38 410	0.22 572	0.17 387	1.13 655	2.04 620

LVE	2.10 657	2.61 683	4.30 654	1.79 650	1.81 649	1.68 643	1.04 640	2.35 670	2.78 675	1.27 629	2.87 668	4.21 677	1.46 636	2.83 655	2.02 609	2.87 686	0.92 515	1.19 667	1.47 680	1.29 663	1.18 546

SGM_RVC	2.11 658	1.07 484	2.87 532	0.98 589	0.92 573	2.72 669	1.88 674	1.91 661	12.27 694	2.09 658	1.99 646	2.47 659	2.24 664	2.87 658	2.03 610	0.54 630	0.47 433	0.42 627	0.47 598	0.74 636	1.22 554
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH	2.14 659	2.46 677	3.60 619	1.70 644	1.13 607	1.65 641	0.93 629	2.13 668	1.93 658	1.37 636	2.64 664	2.19 655	1.82 652	5.77 683	2.18 622	5.70 691	1.05 533	1.31 672	0.72 645	1.39 669	1.13 543

IGEV-RUCA	2.30 660	0.38 135	1.36 98	0.41 413	1.90 653	2.03 660	1.86 672	1.37 628	1.78 651	3.73 683	3.72 677	5.06 682	8.09 690	2.15 599	1.63 586	0.26 594	0.77 494	2.71 689	1.91 685	2.43 683	2.42 648

MultiAttention	2.45 661	0.55 273	2.24 290	1.79 650	2.54 673	11.19 691	2.28 676	1.28 619	0.84 524	0.63 459	1.17 612	1.13 616	0.57 506	15.98 703	1.78 599	0.20 549	0.09 137	0.43 630	1.60 683	0.95 649	1.69 602

UNDER WATER-64	2.59 662	2.28 669	5.63 669	1.85 654	1.45 627	3.28 671	1.60 669	2.62 671	5.57 685	2.09 658	2.12 648	4.10 674	4.21 679	2.74 649	3.64 663	1.49 675	0.86 511	1.58 680	1.09 673	1.91 677	1.62 597

WQFJA1++	2.66 663	0.28 10	6.84 678	1.32 617	1.50 633	0.52 256	0.13 10	0.41 56	0.52 196	14.18 700	0.19 44	3.31 669	0.17 66	0.88 359	0.45 307	0.18 520	1.54 601	0.08 58	0.81 653	17.77 710	2.17 629

DStereoSA	2.66 663	1.38 581	3.38 594	2.11 662	2.88 677	3.99 677	6.44 692	1.48 637	3.47 678	1.23 624	4.33 683	1.33 632	4.54 680	2.05 585	5.45 680	1.23 666	1.83 623	0.49 636	1.54 681	1.11 654	2.96 661

SGM+DAISY	2.67 665	2.14 657	4.28 652	1.92 657	2.11 663	4.36 681	5.22 689	3.17 678	3.00 677	3.24 682	3.81 678	3.03 665	3.61 676	2.53 628	3.79 665	1.15 662	1.29 564	0.66 646	0.71 644	0.95 649	2.44 649

TorneroNet-64	2.74 666	2.23 664	4.18 646	1.48 631	1.20 610	3.88 676	1.01 639	3.48 685	6.61 689	2.62 673	4.55 684	4.20 675	3.84 678	3.39 670	3.40 659	1.23 666	0.66 477	1.39 675	0.80 650	3.42 688	1.27 560

notaker	2.77 667	2.35 673	4.02 639	2.61 678	1.44 626	1.77 646	1.14 646	2.77 674	1.81 653	2.30 667	11.41 695	3.95 673	4.70 681	3.24 665	3.01 652	1.58 677	0.88 512	1.71 683	1.08 672	2.10 679	1.44 579

UNDER WATER	2.84 668	2.25 665	5.25 665	1.84 653	1.45 627	2.36 665	1.44 668	3.23 680	6.51 688	2.61 672	2.73 666	5.69 684	5.64 685	3.14 664	4.18 673	1.48 674	0.81 503	1.60 681	1.07 671	1.91 677	1.67 601

DStereoFS	2.88 669	2.40 675	3.33 587	2.36 670	2.63 674	5.25 683	4.98 687	3.05 677	4.10 682	2.71 675	3.88 679	2.77 661	5.31 683	2.69 644	3.64 663	1.35 672	1.67 614	0.58 640	1.10 674	0.88 645	3.02 665

WAO-8	2.91 670	2.55 680	3.77 624	1.93 658	1.04 592	4.08 679	0.99 633	3.25 681	6.09 686	2.20 663	3.34 674	3.33 670	2.64 667	11.73 693	2.52 635	2.12 682	1.92 628	1.55 678	0.93 665	1.27 661	0.96 516

Venus	2.91 670	2.55 680	3.77 624	1.93 658	1.04 592	4.08 679	0.99 633	3.25 681	6.09 686	2.20 663	3.34 674	3.33 670	2.64 667	11.73 693	2.52 635	2.12 682	1.92 628	1.55 678	0.93 665	1.27 661	0.96 516

DGSMNet	2.93 672	0.77 384	3.44 606	3.58 688	4.25 684	2.53 668	6.86 693	1.03 551	0.88 545	0.58 391	1.85 642	0.79 517	0.62 530	1.63 512	1.46 575	4.62 690	4.98 693	5.15 695	4.71 695	4.52 693	4.37 690

MADNet++	2.94 673	2.17 658	3.27 581	2.55 677	2.28 667	3.29 673	3.37 679	2.76 673	2.67 674	3.10 680	3.20 673	2.78 662	3.25 673	4.11 677	4.68 677	2.72 685	2.27 660	3.03 692	2.43 689	2.34 682	2.59 652

xyz-stereo	3.06 674	0.44 199	30.74 719	0.24 61	0.12 8	15.34 695	0.24 278	0.56 205	0.49 165	0.62 446	7.90 688	0.64 434	0.49 473	1.44 477	1.05 523	0.09 94	0.07 24	0.34 616	0.08 98	0.13 163	0.19 89

MSAF-DinoV2	3.17 675	2.52 679	10.79 689	3.57 687	0.30 316	3.28 671	0.81 616	2.81 675	1.80 652	0.81 555	0.87 569	1.59 645	1.15 619	26.18 712	2.61 640	0.18 520	0.13 248	0.19 551	1.61 684	0.94 648	1.22 554

JetRed	3.37 676	4.96 689	10.08 687	1.48 631	1.73 645	7.63 687	5.47 690	3.47 683	2.20 664	2.42 669	2.40 656	2.98 664	2.35 665	3.52 672	6.60 685	1.33 669	1.90 627	1.38 674	1.23 676	2.30 681	2.02 618

LSM	3.40 677	1.42 589	5.81 671	9.98 696	30.74 715	0.86 561	1.14 646	0.99 515	1.26 619	1.40 640	2.18 651	0.93 571	0.85 588	1.76 534	1.03 519	0.22 567	0.35 404	0.24 586	0.29 497	0.40 578	6.21 696

U	3.41 678	0.37 124	1.27 80	0.27 126	13.75 701	19.65 705	0.15 44	0.43 71	0.33 22	0.18 23	0.19 44	0.27 188	0.15 43	0.23 3	0.19 14	0.10 183	0.06 2	17.75 710	12.73 703	0.11 104	0.10 15

MANE	3.51 679	2.03 651	3.88 635	1.89 656	2.01 659	5.98 684	4.72 686	5.87 690	7.13 690	3.80 684	5.10 686	6.11 687	5.34 684	4.39 679	5.05 679	1.07 658	1.28 562	0.50 637	0.85 662	0.76 639	2.36 646

SGM-ForestM	3.67 680	2.70 684	5.34 667	1.65 641	1.72 644	6.02 685	5.08 688	4.10 686	3.47 678	4.59 685	4.21 682	9.81 693	5.79 686	6.44 686	6.97 687	0.88 651	1.09 537	0.33 615	0.45 588	0.68 632	2.10 624

KSHMR	4.19 681	2.37 674	6.24 674	1.73 648	1.48 631	1.97 655	1.29 658	3.18 679	17.06 706	2.15 661	15.74 699	9.09 692	1.75 648	8.33 690	2.37 631	1.55 676	1.29 564	1.70 682	1.23 676	1.75 674	1.60 595

ktn	4.44 682	2.47 678	3.70 623	1.82 652	1.49 632	2.11 661	1.40 664	2.30 669	12.56 695	11.36 697	16.25 700	11.30 698	3.77 677	4.41 680	3.47 660	1.86 680	0.99 523	1.74 684	1.21 675	3.28 687	1.39 574

LE_ROB	4.55 683	2.43 676	9.94 686	2.79 680	4.03 683	2.40 666	3.54 680	2.72 672	11.04 692	11.64 698	4.69 685	5.25 683	10.74 694	4.52 681	9.73 692	0.82 649	0.70 486	1.34 673	0.97 668	0.74 636	0.94 509

tt	4.94 684	0.32 60	4.22 648	2.29 668	1.58 636	10.19 690	16.94 700	9.44 697	5.03 684	1.69 653	1.33 626	4.68 680	5.02 682	3.38 669	5.91 683	6.15 693	9.47 704	2.80 690	3.16 692	3.54 689	1.58 593

TCMNet-wrong-test	5.56 685	6.73 692	6.40 675	13.05 702	11.91 695	7.29 686	5.47 690	7.17 694	1.58 641	2.68 674	3.15 672	8.30 691	5.87 687	4.80 682	6.10 684	3.08 688	0.98 521	2.37 688	1.99 686	6.69 696	5.63 695

TorneroNet	5.60 686	2.30 670	3.98 637	1.49 633	1.26 615	14.47 693	1.11 643	4.85 687	20.66 711	10.12 693	16.30 701	11.78 699	7.35 688	3.41 671	4.38 674	1.36 673	0.70 486	1.46 677	0.87 663	2.73 685	1.33 566

coex-ft	6.14 687	1.98 643	60.80 721	0.34 294	0.30 316	0.80 542	1.17 652	0.76 318	4.34 683	19.82 707	2.15 650	1.61 646	8.77 692	1.82 550	10.36 694	0.44 624	2.05 640	0.18 543	0.19 418	0.39 571	4.61 694

HanzoNet	7.85 688	3.30 688	5.75 670	7.47 693	3.97 682	2.34 664	1.37 660	3.47 683	4.02 681	13.30 699	10.49 691	10.86 694	16.67 703	8.50 691	10.51 695	10.80 703	9.84 705	5.83 697	13.69 704	7.24 697	7.51 697

USTest	8.06 689	7.11 693	8.76 681	9.20 695	9.03 690	15.20 694	23.57 701	10.01 698	9.45 691	5.97 689	6.79 687	7.77 690	7.51 689	8.75 692	11.06 697	2.24 684	3.58 684	2.87 691	3.21 693	4.93 694	4.21 689

EDNetEfficientorigin	8.19 690	1.27 546	145.54 723	0.51 483	0.96 578	0.75 514	0.49 541	0.86 409	1.57 640	2.12 660	1.49 633	1.28 627	1.35 627	1.84 554	2.15 620	0.14 436	0.13 248	0.17 524	0.18 400	0.39 571	0.64 398

DGTPSM_ROB	8.97 691	5.94 690	13.01 696	5.95 692	11.34 693	8.54 688	24.06 702	6.47 691	13.52 698	5.19 686	11.52 696	6.18 688	11.04 695	7.02 687	13.92 698	4.47 689	7.66 696	3.90 693	7.43 700	4.34 692	7.98 701

light-stereo	9.15 692	2.97 686	11.37 690	14.69 703	10.60 692	21.61 709	1.04 640	6.76 693	3.83 680	15.91 703	23.10 717	24.79 716	2.04 659	17.93 707	7.82 689	3.04 687	7.02 695	0.43 630	1.55 682	4.10 690	2.50 650

DPSMNet_ROB	9.58 693	5.96 691	13.98 699	8.88 694	11.87 694	8.54 688	24.08 703	6.48 692	13.67 701	5.35 687	11.53 697	6.31 689	11.04 695	7.69 688	14.09 699	7.61 701	8.23 700	5.03 694	7.75 701	5.24 695	8.36 702

Selective-IGEV-i1pa	9.63 694	12.74 700	9.48 684	4.50 689	1.98 658	17.44 697	7.90 694	14.58 706	11.39 693	10.82 696	15.33 698	15.03 703	12.26 702	18.50 708	10.60 696	7.78 702	4.13 689	5.21 696	2.66 691	2.49 684	7.76 698

iinet-test	11.57 695	10.49 695	11.60 691	12.15 697	12.08 696	18.63 698	26.57 704	13.64 700	13.46 696	9.92 691	10.25 690	11.11 695	11.20 697	12.29 697	14.31 701	6.69 695	7.84 697	6.10 698	6.92 696	8.20 698	7.93 699

IINet	11.57 695	10.49 695	11.60 691	12.15 697	12.08 696	18.63 698	26.57 704	13.64 700	13.46 696	9.92 691	10.24 689	11.11 695	11.20 697	12.29 697	14.30 700	6.69 695	7.84 697	6.10 698	6.92 696	8.20 698	7.93 699

BEATNet-Init1	12.32 697	12.82 701	28.66 717	3.22 683	3.71 681	21.59 708	11.42 696	14.54 705	13.73 702	20.24 708	20.16 706	26.14 717	19.85 706	19.08 709	15.33 705	1.81 679	1.93 632	2.05 686	2.48 690	4.25 691	3.41 675

DPSM_ROB	12.32 697	11.13 698	12.31 694	12.90 700	12.80 699	19.81 706	28.13 710	14.50 703	14.31 703	10.62 694	11.34 693	12.03 700	11.89 700	13.08 700	15.22 703	7.09 697	8.31 701	6.47 701	7.32 698	8.69 700	8.43 703

DPSM	12.32 697	11.13 698	12.31 694	12.90 700	12.80 699	19.81 706	28.13 710	14.50 703	14.31 703	10.62 694	11.34 693	12.03 700	11.89 700	13.08 700	15.22 703	7.09 697	8.31 701	6.47 701	7.32 698	8.69 700	8.43 703

DLNR-FE	13.74 700	20.13 705	23.90 706	121.61 724	34.09 716	0.46 171	0.15 44	8.04 696	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.78 327	0.36 235	7.40 700	2.94 680	0.09 144	0.38 568	51.06 723	1.95 614

DLNR_Zeroshot_test	13.74 700	20.06 704	23.92 708	121.50 723	35.20 717	0.46 171	0.15 44	7.96 695	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.79 331	0.36 235	7.16 699	2.95 681	0.09 144	0.38 568	50.40 722	1.95 614

LRCNet_RVC	13.78 702	19.34 703	13.01 696	19.47 705	12.67 698	1.85 650	0.42 501	12.28 699	1.10 602	15.76 702	18.69 705	12.52 702	8.65 691	12.22 696	9.64 691	22.29 711	8.38 703	25.92 714	24.06 715	19.72 712	17.59 712

HaxPig	19.88 703	22.39 710	22.30 705	17.98 704	17.98 703	12.06 692	12.06 697	16.25 707	15.97 705	21.05 709	21.41 708	18.85 707	18.35 704	20.07 710	19.64 707	23.57 715	23.19 716	24.07 713	23.71 714	22.95 713	23.72 716

Anonymous_1	22.76 704	11.11 697	11.93 693	12.73 699	26.05 714	19.39 703	27.77 709	14.18 702	13.64 700	14.92 701	10.66 692	11.26 697	11.24 699	12.48 699	14.45 702	37.82 720	7.87 699	34.92 718	63.61 720	87.51 724	11.75 705

PML	22.99 705	17.34 702	8.24 680	5.48 691	9.84 691	50.35 721	102.65 723	5.84 689	13.52 698	37.08 724	104.84 723	30.61 720	23.20 711	12.09 695	7.96 690	6.27 694	2.12 649	6.31 700	2.42 688	10.67 702	2.95 660

MEDIAN_ROB	23.95 706	26.96 719	26.29 716	22.14 706	22.09 705	16.18 696	14.23 698	20.47 708	20.09 707	25.43 719	25.22 718	22.96 708	22.54 710	24.33 711	23.18 712	28.15 717	27.16 720	28.60 716	27.73 718	27.59 714	27.58 717

DPSimNet_ROB	24.35 707	23.81 717	31.38 720	25.93 708	22.83 706	31.30 710	34.38 713	20.78 709	28.92 720	27.39 720	22.99 716	28.29 719	35.76 722	15.47 702	17.82 706	24.28 716	17.90 714	22.23 712	14.12 705	19.38 711	22.12 715

RAFT-FEzeroshot	24.76 708	22.39 710	24.34 709	26.12 713	25.84 712	39.77 713	56.77 718	29.07 714	28.85 717	21.21 711	22.64 710	24.17 710	23.98 714	26.23 713	30.63 717	14.22 704	16.70 708	13.03 703	14.76 709	17.49 703	16.95 708

RAFT-FE	24.76 708	22.39 710	24.34 709	26.12 713	25.84 712	39.77 713	56.77 718	29.07 714	28.85 717	21.21 711	22.64 710	24.17 710	23.98 714	26.23 713	30.63 717	14.22 704	16.70 708	13.03 703	14.76 709	17.49 703	16.95 708

CasAABBNet	24.76 708	22.38 709	24.44 711	26.05 709	25.75 708	39.79 715	56.76 717	29.10 716	28.88 719	21.22 713	22.69 712	24.21 712	23.99 717	26.23 713	30.62 716	14.22 704	16.71 711	13.03 703	14.75 707	17.49 703	16.97 710

FlowAnything	24.80 711	22.39 710	24.71 712	26.07 710	25.75 708	39.80 716	56.70 715	29.12 717	28.95 721	21.38 716	22.83 715	24.22 713	23.96 712	26.24 716	30.65 719	14.23 707	16.78 712	13.04 707	14.84 712	17.49 703	16.93 707

Hybrid-DGEV	24.81 712	22.45 715	24.99 714	26.07 710	25.76 710	39.85 717	56.77 718	29.26 720	29.07 723	21.18 710	22.77 713	24.12 709	23.98 714	26.30 718	30.57 714	14.23 707	16.70 708	13.03 703	14.77 711	17.49 703	16.92 706

Selective-RAFT-Error	24.83 713	22.44 714	24.80 713	26.10 712	25.82 711	39.85 717	56.72 716	29.21 719	29.03 722	21.29 715	22.80 714	24.25 714	24.07 718	26.28 717	30.60 715	14.24 709	16.85 713	13.04 707	14.75 707	17.53 708	17.02 711

LSM0	26.57 714	22.53 716	25.76 715	30.62 716	52.30 723	39.86 719	56.49 714	29.18 718	28.76 716	21.26 714	22.46 709	24.42 715	23.97 713	26.42 719	30.66 720	14.29 710	16.56 707	13.06 709	14.65 706	17.62 709	20.52 713

AVERAGE_ROB	26.91 715	30.28 720	29.18 718	25.78 707	25.30 707	19.49 704	15.38 699	23.70 713	23.02 715	28.38 721	27.78 719	26.23 718	25.76 719	26.95 720	25.55 713	31.27 719	30.02 721	31.76 717	30.80 719	30.88 719	30.77 720

ASD4	27.03 716	24.46 718	23.91 707	27.24 715	17.87 702	47.08 720	31.36 712	41.80 723	21.82 712	31.12 722	20.82 707	33.80 721	18.50 705	27.25 721	21.57 711	29.52 718	20.55 715	27.54 715	23.38 713	30.03 715	20.96 714

xxxxx1	29.05 717	20.74 706	14.05 700	50.10 717	40.25 718	19.01 700	26.60 706	21.83 710	20.22 708	16.52 704	17.56 702	18.33 704	21.41 707	16.11 704	20.77 708	23.48 712	26.77 717	66.36 722	78.56 722	30.19 716	32.23 721

tt_ll	29.05 717	20.74 706	14.05 700	50.10 717	40.25 718	19.01 700	26.60 706	21.83 710	20.22 708	16.52 704	17.56 702	18.33 704	21.41 707	16.11 704	20.77 708	23.48 712	26.77 717	66.36 722	78.56 722	30.19 716	32.23 721

ff	29.05 717	20.74 706	14.05 700	50.10 717	40.25 718	19.01 700	26.60 706	21.83 710	20.22 708	16.52 704	17.56 702	18.33 704	21.41 707	16.11 704	20.77 708	23.48 712	26.77 717	66.36 722	78.56 722	30.19 716	32.23 721

RSGM-EC	41.37 720	31.41 721	19.61 703	51.58 720	47.86 721	38.12 711	60.59 721	34.20 721	22.62 713	23.48 717	29.36 720	43.51 722	35.09 720	65.96 722	68.73 722	65.97 722	37.56 723	48.34 719	25.52 716	47.85 720	30.14 718

acva	41.37 720	31.41 721	19.61 703	51.58 720	47.86 721	38.12 711	60.59 721	34.20 721	22.62 713	23.48 717	29.36 720	43.51 722	35.09 720	65.96 722	68.73 722	65.97 722	37.56 723	48.34 719	25.52 716	47.85 720	30.14 718

Selective-IGEV-i16pa	48.64 722	66.79 723	7.52 679	2.47 673	2.37 669	116.47 723	1.40 664	91.24 725	84.66 724	33.04 723	91.67 722	61.93 724	89.44 724	130.51 725	54.29 721	50.76 721	16.25 706	17.95 711	10.05 702	0.98 653	43.03 724

test_example2	115.17 723	122.38 724	93.45 722	115.38 722	123.53 724	101.24 722	113.11 724	54.67 724	99.94 725	135.50 725	136.43 724	85.67 725	85.40 723	110.44 724	104.91 724	152.17 725	205.21 725	99.17 725	114.27 725	138.55 725	112.04 725

ccccc	290.26 724	297.53 725	346.58 724	372.50 725	377.87 725	200.30 724	209.85 725	217.33 726	172.40 726	202.36 726	216.49 725	213.34 726	255.16 725	312.79 726	342.72 725	409.97 726	354.33 726	255.69 726	227.31 726	431.13 726	389.58 726

GS-Stereo							0.21 170	1.59 645	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 399	0.97 501	0.13 394	2.82 677	0.08 58	0.17 387	0.33 511	3.99 687

FADE		3.24 687		2.10 661	2.93 678			4.99 688	2.50 670	1.28 630		3.05 666		8.01 689		96.22 724	36.26 722	65.47 721	65.78 721	1.78 675	1.34 568

Low-res two-view benchmark