Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 18	0.61 29	0.21 29	0.13 48	0.15 1	0.16 63	0.21 1	0.36 116	0.11 1	0.17 38	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 89	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.08 142	0.08 37	0.11 137

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 57	0.19 2	0.12 21	0.35 64	0.17 75	0.27 4	0.31 35	0.16 18	0.13 16	0.15 37	0.15 47	0.28 85	0.13 1	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.06 1

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 39	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 45	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 18	0.51 2	0.22 58	0.17 158	0.35 64	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 66	0.21 70	0.14 15	0.15 47	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.14 252

MGA	0.19 6	0.27 133	0.57 19	0.20 9	0.18 205	0.37 85	0.14 21	0.30 11	0.25 5	0.18 46	0.14 24	0.15 37	0.10 2	0.30 113	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.08 49

CAR	0.19 6	0.28 162	0.60 24	0.21 29	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.19 66	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.27 70	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

MSE-Stereo	0.19 6	0.27 133	0.60 24	0.20 9	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.18 46	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.30 113	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 88	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.24 39	0.21 141	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.08 49

PipStereo	0.19 6	0.26 121	0.85 88	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

DepthFocus	0.19 6	0.30 192	0.77 75	0.19 2	0.15 97	0.20 7	0.15 39	0.31 14	0.19 2	0.16 18	0.17 38	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 53	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.10 226	0.08 37	0.07 12

LACA1	0.19 6	0.39 287	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 145	0.15 39	0.31 14	0.34 72	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 47	0.25 47	0.15 13	0.09 140	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 36	0.20 9	0.13 48	0.36 78	0.13 9	0.35 30	0.31 35	0.16 18	0.14 24	0.17 66	0.15 47	0.25 47	0.23 176	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 18	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 107	0.15 39	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.15 26	0.17 66	0.16 61	0.26 64	0.21 141	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.09 77

BridgeDepth	0.19 6	0.30 192	0.55 14	0.23 81	0.09 1	0.38 102	0.15 39	0.32 17	0.33 59	0.16 18	0.12 13	0.23 144	0.19 119	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
monster-pro	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

PointNet	0.20 16	0.21 33	0.82 83	0.21 29	0.12 21	0.37 85	0.16 63	0.33 24	0.28 21	0.16 18	0.15 26	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.07 5	0.07 12

PSi22b	0.20 16	0.26 121	0.88 97	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.10 317	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

PSi22a	0.20 16	0.28 162	0.89 101	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 17	0.35 86	0.12 2	0.09 1	0.22 127	0.16 61	0.20 4	0.14 4	0.09 140	0.09 268	0.07 1	0.05 1	0.13 188	0.11 137

Foundation-i32	0.20 16	0.28 162	0.87 94	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 39	0.32 17	0.36 116	0.13 5	0.10 3	0.25 175	0.14 23	0.19 2	0.15 13	0.09 140	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.11 137	0.12 182

BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.20 18	0.74 68	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 24	0.46 232	0.15 10	0.15 26	0.16 51	0.19 119	0.23 32	0.18 64	0.10 246	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.20 16	0.21 33	0.61 29	0.20 9	0.13 48	0.39 107	0.14 21	0.34 29	0.34 72	0.16 18	0.16 35	0.16 51	0.15 47	0.27 70	0.22 165	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

MonStereo	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

S2M2_XL	0.20 16	0.32 214	1.10 139	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 53	0.15 37	0.14 23	0.19 2	0.21 141	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.10 103	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.22 58	0.17 158	0.41 131	0.14 21	0.35 30	0.32 44	0.24 148	0.20 62	0.15 37	0.18 94	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

4w-stereo	0.20 16	0.21 33	0.57 19	0.21 29	0.15 97	0.39 107	0.13 9	0.39 59	0.33 59	0.22 114	0.21 70	0.13 4	0.20 132	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.25w	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

FoundationStereo	0.20 16	0.30 192	0.81 81	0.21 29	0.22 301	0.21 9	0.16 63	0.25 3	0.38 135	0.15 10	0.11 8	0.18 83	0.17 70	0.23 32	0.16 32	0.09 140	0.13 427	0.08 59	0.06 18	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

Test_v1	0.21 32	0.27 133	0.95 114	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.37 43	0.27 14	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.11 137

Monster-pub-mixall	0.21 32	0.31 206	0.69 60	0.21 29	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 43	0.26 11	0.21 94	0.19 53	0.15 37	0.12 12	0.47 281	0.29 263	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 182

qwe	0.21 32	0.22 50	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.41 131	0.15 39	0.46 130	0.35 86	0.26 186	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.31 122	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

2.25w	0.21 32	0.22 50	0.51 2	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.42 90	0.34 72	0.23 137	0.27 152	0.14 15	0.18 94	0.33 149	0.24 202	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 32	0.23 71	0.50 1	0.22 58	0.15 97	0.39 107	0.19 106	0.47 150	0.36 116	0.21 94	0.22 89	0.13 4	0.17 70	0.33 149	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 32	0.21 33	0.57 19	0.20 9	0.14 68	0.40 120	0.18 95	0.47 150	0.36 116	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.19 119	0.31 122	0.21 141	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.07 12

3.75w	0.21 32	0.21 33	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.44 163	0.16 63	0.44 107	0.30 31	0.22 114	0.20 62	0.13 4	0.18 94	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.5w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.55 14	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.14 21	0.43 98	0.33 59	0.21 94	0.24 115	0.14 15	0.18 94	0.34 163	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.59 23	0.22 58	0.12 21	0.37 85	0.22 215	0.50 180	0.38 135	0.22 114	0.21 70	0.12 2	0.22 162	0.26 64	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

2w_stereo	0.21 32	0.19 10	0.51 2	0.22 58	0.13 48	0.41 131	0.20 133	0.50 180	0.34 72	0.25 168	0.23 103	0.13 4	0.23 188	0.24 39	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

LG-Stereo_L2	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.31 38	0.22 215	0.38 52	0.25 5	0.17 37	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 135	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 111

LG-Stereo_L1	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.28 19	0.21 175	0.38 52	0.26 11	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 194	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 111

MLG-Stereo_test3	0.21 32	0.35 250	0.65 45	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.37 43	0.40 162	0.21 94	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.10 111

MLG-Stereo_test2	0.21 32	0.36 260	0.68 58	0.21 29	0.17 158	0.45 171	0.12 4	0.35 30	0.42 188	0.15 10	0.11 8	0.22 127	0.10 2	0.28 85	0.16 32	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

MLG-Stereo_test1	0.21 32	0.33 223	0.61 29	0.23 81	0.21 271	0.45 171	0.13 9	0.33 24	0.46 232	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 135	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

MLG-Stereo	0.21 32	0.33 223	0.60 24	0.23 81	0.12 21	0.44 163	0.13 9	0.39 59	0.46 232	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 170	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

LGtest1	0.21 32	0.37 263	0.70 63	0.22 58	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 39	0.39 148	0.17 37	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.25 47	0.27 238	0.10 246	0.09 268	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.10 111

Foundation-i1c-attn	0.22 54	0.18 6	0.68 58	0.20 9	0.10 2	0.27 16	0.20 133	0.49 171	0.37 128	0.20 81	0.23 103	0.24 160	0.25 219	0.29 101	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.06 1	0.09 77

Foundation-i1b	0.22 54	0.20 18	0.69 60	0.20 9	0.11 9	0.28 19	0.20 133	0.50 180	0.37 128	0.21 94	0.22 89	0.27 203	0.24 204	0.28 85	0.18 64	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 54	0.16 1	0.66 54	0.20 9	0.10 2	0.29 26	0.21 175	0.50 180	0.39 148	0.25 168	0.22 89	0.27 203	0.25 219	0.33 149	0.18 64	0.08 65	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

Pro-Stereo	0.22 54	0.25 103	0.66 54	0.22 58	0.14 68	0.49 229	0.15 39	0.23 2	0.35 86	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 298	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.37 606	0.08 37	0.09 77

asda	0.22 54	0.25 103	0.70 63	0.21 29	0.16 127	0.43 152	0.16 63	0.44 107	0.35 86	0.22 114	0.20 62	0.14 15	0.20 132	0.25 47	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 54	0.17 2	0.52 5	0.23 81	0.16 127	0.44 163	0.22 215	0.55 231	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.13 4	0.26 239	0.28 85	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

monsterstereo	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.25 132	0.27 387	0.39 107	0.14 21	0.51 190	0.33 59	0.25 168	0.27 152	0.13 4	0.13 18	0.38 204	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

monsters	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.23 81	0.28 401	0.42 145	0.14 21	0.46 130	0.31 35	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.14 23	0.43 235	0.20 121	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 142	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 54	0.28 162	0.88 97	0.21 29	0.24 336	0.42 145	0.17 75	0.35 30	0.37 128	0.20 81	0.22 89	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 54	0.28 162	0.77 75	0.22 58	0.11 9	0.40 120	0.16 63	0.31 14	0.36 116	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.17 70	0.37 194	0.16 32	0.10 246	0.06 24	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.07 12

DEFOM-Stereo	0.22 54	0.22 50	0.91 107	0.23 81	0.13 48	0.49 229	0.18 95	0.30 11	0.28 21	0.19 66	0.17 38	0.14 15	0.14 23	0.41 223	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 77

DispViT+	0.23 65	0.23 71	0.98 120	0.19 2	0.44 560	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.37 128	0.19 66	0.16 35	0.18 83	0.15 47	0.38 204	0.17 53	0.11 326	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

Replicate-Monster	0.23 65	0.40 295	0.94 113	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.13 9	0.40 68	0.36 116	0.22 114	0.15 26	0.15 37	0.15 47	0.40 218	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.15 294

FlowAnything_test	0.23 65	0.32 214	0.52 5	0.28 230	0.17 158	0.37 85	0.20 133	0.38 52	0.24 3	0.24 148	0.20 62	0.21 121	0.17 70	0.26 64	0.25 216	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.16 441	0.17 301	0.12 182

LG-G_1	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 253	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 183	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

LG-G	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 253	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 183	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

dual_stereo	0.23 65	0.25 103	0.66 54	0.21 29	0.15 97	0.27 16	0.15 39	0.62 279	0.40 162	0.15 10	0.13 16	0.18 83	0.14 23	0.37 194	0.19 89	0.09 140	0.31 607	0.07 1	0.10 226	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 65	0.23 71	0.64 39	0.24 108	0.22 301	0.47 201	0.13 9	0.52 206	0.33 59	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.22 162	0.32 135	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.09 77

TS12	0.24 72	0.26 121	0.83 85	0.25 132	0.11 9	0.46 191	0.17 75	0.46 130	0.43 200	0.20 81	0.31 204	0.18 83	0.20 132	0.31 122	0.22 165	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 72	0.24 89	1.06 132	0.27 199	0.12 21	0.43 152	0.20 133	0.51 190	0.34 72	0.19 66	0.16 35	0.15 37	0.21 145	0.25 47	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.11 137	0.09 77

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 72	0.31 206	0.88 97	0.25 132	0.23 321	0.45 171	0.22 215	0.39 59	0.30 31	0.21 94	0.27 152	0.18 83	0.21 145	0.23 32	0.16 32	0.07 26	0.09 268	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.13 225

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 72	0.22 50	0.90 104	0.23 81	0.32 457	0.47 201	0.21 175	0.48 164	0.34 72	0.20 81	0.25 130	0.21 121	0.23 188	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.09 77

MatchStereo	0.24 72	0.38 275	1.37 202	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.40 162	0.14 8	0.25 130	0.15 37	0.15 47	0.25 47	0.18 64	0.09 140	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
AdaDepth	0.24 72	0.18 6	1.03 125	0.25 132	0.21 271	0.46 191	0.16 63	0.30 11	0.27 14	0.17 37	0.19 53	0.14 15	0.18 94	0.35 170	0.17 53	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.25 535	0.10 103	0.10 111

water-stereo	0.24 72	0.17 2	0.88 97	0.24 108	0.14 68	0.37 85	0.17 75	0.43 98	0.32 44	0.26 186	0.35 237	0.26 190	0.24 204	0.22 23	0.25 216	0.09 140	0.09 268	0.09 156	0.08 142	0.10 103	0.10 111

111111	0.24 72	0.21 33	0.82 83	0.24 108	0.21 271	0.43 152	0.13 9	0.45 122	0.35 86	0.22 114	0.27 152	0.18 83	0.16 61	0.35 170	0.18 64	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.25 445	0.08 49

S2M2_L	0.24 72	0.29 175	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.24 13	0.09 1	0.36 39	0.45 221	0.17 37	0.25 130	0.23 144	0.17 70	0.24 39	0.28 249	0.15 483	0.12 403	0.11 292	0.12 334	0.15 240	0.11 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
aanet-new-40k	0.25 81	0.37 263	1.35 195	0.24 108	0.24 336	0.38 102	0.20 133	0.39 59	0.26 11	0.18 46	0.24 115	0.16 51	0.20 132	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.18 367

aanet-new-14k	0.25 81	0.33 223	1.13 142	0.26 175	0.12 21	0.37 85	0.21 175	0.45 122	0.36 116	0.20 81	0.27 152	0.15 37	0.29 295	0.24 39	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.12 182

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 81	0.35 250	0.69 60	0.23 81	0.27 387	0.35 64	0.20 133	0.44 107	0.28 21	0.21 94	0.22 89	0.14 15	0.22 162	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 180	0.08 59	0.47 625	0.09 74	0.34 561

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.07 5	0.15 294

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 81	0.24 89	0.84 87	0.22 58	0.32 457	0.48 212	0.20 133	0.45 122	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.07 5	0.13 225

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 81	0.41 305	1.08 134	0.23 81	0.23 321	0.45 171	0.20 133	0.44 107	0.30 31	0.18 46	0.21 70	0.22 127	0.20 132	0.23 32	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.14 252

LiteMatch	0.25 81	0.69 461	0.65 45	0.28 230	0.14 68	0.30 30	0.21 175	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.37 359	0.25 47	0.40 378	0.10 246	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.12 182

LACA2	0.25 81	0.74 483	1.30 181	0.20 9	0.10 2	0.39 107	0.17 75	0.32 17	0.36 116	0.15 10	0.15 26	0.18 83	0.14 23	0.22 23	0.14 4	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1

gcap_with_dpt	0.25 81	0.22 50	1.00 122	0.22 58	0.30 426	0.48 212	0.21 175	0.45 122	0.32 44	0.27 202	0.31 204	0.20 107	0.14 23	0.20 4	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.13 225

rvit_stereo_0083	0.25 81	0.19 10	0.58 22	0.28 230	0.18 205	0.28 19	0.22 215	0.38 52	0.54 317	0.23 137	0.30 187	0.27 203	0.26 239	0.37 194	0.24 202	0.14 463	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.12 154	0.10 111

rvit_stereo_0081	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 304	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 145	0.34 163	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.09 77

rvit_stereo_0082	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 304	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 145	0.34 163	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.09 77

test_for_model	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.07 5	0.15 294

aanet-new-16k	0.26 94	0.47 352	1.36 197	0.25 132	0.12 21	0.36 78	0.18 95	0.40 68	0.35 86	0.18 46	0.21 70	0.18 83	0.21 145	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.11 137

aanet-new-8k	0.26 94	0.38 275	1.21 161	0.25 132	0.13 48	0.44 163	0.22 215	0.49 171	0.34 72	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.25 219	0.29 101	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.12 182

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 94	0.23 71	1.00 122	0.22 58	0.31 447	0.47 201	0.20 133	0.44 107	0.33 59	0.27 202	0.32 214	0.24 160	0.14 23	0.23 32	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.16 326

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 94	0.38 275	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.22 215	0.44 107	0.33 59	0.21 94	0.25 130	0.16 51	0.22 162	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.45 621	0.08 37	0.27 500

Foundation-i1	0.26 94	0.29 175	0.75 69	0.23 81	0.21 271	0.30 30	0.22 215	0.60 270	0.43 200	0.24 148	0.31 204	0.35 259	0.23 188	0.27 70	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 94	0.27 133	1.26 170	0.20 9	0.12 21	0.42 145	0.17 75	0.37 43	0.40 162	0.22 114	0.31 204	0.29 225	0.21 145	0.32 135	0.20 121	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

NLSM3	0.26 94	0.39 287	0.75 69	0.25 132	0.24 336	0.43 152	0.19 106	0.58 249	0.45 221	0.20 81	0.26 143	0.20 107	0.25 219	0.29 101	0.24 202	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.09 187	0.10 103	0.07 12

depthmonostereo	0.26 94	0.23 71	0.65 45	0.41 505	0.13 48	0.41 131	0.19 106	0.51 190	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.26 190	0.28 277	0.44 244	0.23 176	0.09 140	0.10 317	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.08 49

DilatedVolume-Stereo	0.26 94	0.20 18	0.64 39	0.25 132	0.15 97	0.41 131	0.18 95	0.42 90	0.35 86	0.34 239	0.34 232	0.25 175	0.23 188	0.43 235	0.53 448	0.09 140	0.09 268	0.08 59	0.10 226	0.12 154	0.11 137

GIP-stereo	0.26 94	0.22 50	0.78 77	0.29 264	0.20 257	0.42 145	0.17 75	0.64 290	0.39 148	0.18 46	0.24 115	0.23 144	0.18 94	0.25 47	0.47 419	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.08 49

gcap-zeroshot	0.26 94	0.24 89	1.03 125	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 252

testlalala	0.26 94	0.24 89	1.03 125	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 252

aanet-new-70k	0.27 106	0.48 357	1.33 188	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.45 122	0.33 59	0.17 37	0.21 70	0.16 51	0.21 145	0.38 204	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.22 431

aanet-new-34k	0.27 106	0.57 406	1.36 197	0.23 81	0.11 9	0.34 58	0.20 133	0.36 39	0.30 31	0.19 66	0.27 152	0.17 66	0.22 162	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.29 516

aanet-new-32k	0.27 106	0.49 361	1.73 288	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 162	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 106	0.46 342	1.39 209	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.21 175	0.40 68	0.25 5	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.18 94	0.25 47	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.28 551	0.08 37	0.27 500

aanet-new-24k	0.27 106	0.40 295	1.12 141	0.24 108	0.45 571	0.40 120	0.21 175	0.39 59	0.28 21	0.19 66	0.28 164	0.17 66	0.20 132	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.32 582	0.09 74	0.10 111

aanet-new-10k	0.27 106	0.52 374	1.27 173	0.27 199	0.15 97	0.49 229	0.21 175	0.46 130	0.31 35	0.21 94	0.20 62	0.19 103	0.22 162	0.26 64	0.18 64	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.16 326

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 106	0.39 287	0.79 78	0.24 108	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.37 43	0.33 59	0.19 66	0.27 152	0.18 83	0.22 162	0.20 4	0.16 32	0.07 26	0.14 446	0.08 59	0.51 634	0.08 37	0.39 588

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 106	0.40 295	0.87 94	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 188	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.30 567	0.13 188	0.55 620

LG-Stereo	0.27 106	0.25 103	0.95 114	0.25 132	0.15 97	0.43 152	0.21 175	0.50 180	0.40 162	0.18 46	0.29 172	0.25 175	0.16 61	0.28 85	0.35 340	0.07 26	0.07 75	0.11 292	0.10 226	0.24 431	0.10 111

mms	0.27 106	0.26 121	0.91 107	0.25 132	0.18 205	0.32 44	0.23 254	0.37 43	0.31 35	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.17 70	0.46 269	0.21 141	0.08 65	0.10 317	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.47 608

ours_stereo	0.27 106	0.25 103	1.21 161	0.25 132	0.17 158	0.35 64	0.23 254	0.38 52	0.35 86	0.20 81	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.41 223	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.18 367

rvit_stereo_0081_aga	0.27 106	0.29 175	1.08 134	0.26 175	0.20 257	0.33 48	0.21 175	0.41 80	0.42 188	0.26 186	0.28 164	0.27 203	0.21 145	0.31 122	0.21 141	0.14 463	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.10 111

rvit_stereo_0080	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 358	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 162	0.29 101	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.10 216	0.10 226	0.15 240	0.11 137

RSM++	0.27 106	0.26 121	0.87 94	0.28 230	0.13 48	0.39 107	0.20 133	0.45 122	0.45 221	0.20 81	0.24 115	0.24 160	0.17 70	0.36 183	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.35 594	0.26 466	0.18 367

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 106	0.40 295	0.86 92	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 188	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.30 567	0.13 188	0.55 620

whm_eth	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 358	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 162	0.29 101	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.10 216	0.10 226	0.15 240	0.11 137

aanet-new-30k	0.28 122	0.49 361	1.75 299	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 162	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

aanet-new-22k	0.28 122	0.52 374	1.51 240	0.24 108	0.13 48	0.33 48	0.22 215	0.37 43	0.32 44	0.18 46	0.24 115	0.18 83	0.21 145	0.27 70	0.16 32	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.09 74	0.31 539

BStereo	0.28 122	0.33 223	1.34 192	0.23 81	0.29 410	0.33 48	0.20 133	0.46 130	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 75	0.16 504	0.21 513	0.12 154	0.11 137

VIP-Stereo	0.28 122	0.56 401	1.05 130	0.23 81	0.19 241	0.52 272	0.17 75	0.44 107	0.39 148	0.18 46	0.25 130	0.24 160	0.15 47	0.33 149	0.19 89	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.14 217	0.32 548

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 122	0.28 162	1.09 137	0.33 367	0.15 97	0.30 30	0.16 63	0.58 249	0.42 188	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.26 239	0.38 204	0.37 352	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.25 535	0.10 103	0.06 1

castereo++	0.28 122	0.43 319	0.93 111	0.28 230	0.17 158	0.53 281	0.21 175	0.55 231	0.45 221	0.17 37	0.26 143	0.32 242	0.17 70	0.33 149	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.29 557	0.13 188	0.06 1

fffy	0.28 122	0.24 89	1.19 155	0.27 199	0.15 97	0.37 85	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.20 81	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.44 244	0.20 121	0.08 65	0.10 317	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.18 367

RAStereo	0.28 122	0.48 357	1.52 242	0.26 175	0.18 205	0.25 14	0.19 106	0.42 90	0.35 86	0.20 81	0.25 130	0.20 107	0.16 61	0.24 39	0.24 202	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.12 154	0.08 49

RSM	0.28 122	0.26 121	0.97 118	0.25 132	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.49 171	0.44 206	0.21 94	0.27 152	0.28 214	0.17 70	0.38 204	0.20 121	0.07 26	0.07 75	0.09 156	0.34 590	0.21 382	0.16 326

trnet	0.28 122	0.26 121	1.32 186	0.19 2	0.12 21	0.54 289	0.15 39	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 145	0.30 113	0.21 141	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.09 74	0.07 12

CASnet	0.28 122	0.31 206	1.20 159	0.28 230	0.11 9	0.47 201	0.19 106	0.44 107	0.44 206	0.38 261	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.29 101	0.19 89	0.10 246	0.06 24	0.15 485	0.12 334	0.16 277	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.28 122	0.27 133	1.36 197	0.28 230	0.12 21	0.41 131	0.20 133	0.37 43	0.38 135	0.26 186	0.30 187	0.25 175	0.19 119	0.33 149	0.24 202	0.09 140	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.09 77

CREStereo	0.28 122	0.30 192	1.33 188	0.19 2	0.13 48	0.55 304	0.17 75	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 145	0.31 122	0.21 141	0.11 326	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.10 103	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
aanet-new-90k	0.29 135	0.47 352	1.41 212	0.26 175	0.18 205	0.43 152	0.19 106	0.47 150	0.32 44	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.21 145	0.37 194	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.46 606

aanet-new-60k	0.29 135	0.51 372	1.68 271	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.43 98	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.17 66	0.19 119	0.31 122	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.26 492

aanet-new-36k	0.29 135	0.63 433	1.51 240	0.24 108	0.11 9	0.43 152	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.19 66	0.24 115	0.16 51	0.22 162	0.29 101	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.24 470

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 135	0.58 407	0.98 120	0.21 29	0.31 447	0.41 131	0.20 133	0.46 130	0.34 72	0.21 94	0.22 89	0.19 103	0.17 70	0.24 39	0.15 13	0.08 65	0.10 317	0.08 59	0.45 621	0.09 74	0.29 516

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 135	0.53 381	1.28 175	0.22 58	0.32 457	0.35 64	0.19 106	0.46 130	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.18 83	0.18 94	0.21 10	0.14 4	0.08 65	0.10 317	0.08 59	0.46 624	0.10 103	0.32 548

RT-Monster	0.29 135	0.30 192	0.95 114	0.25 132	0.28 401	0.46 191	0.15 39	0.53 215	0.55 324	0.37 251	0.36 241	0.28 214	0.21 145	0.32 135	0.21 141	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.15 240	0.14 252

Selective-IGEV-i32	0.29 135	0.23 71	1.28 175	0.27 199	0.30 426	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 194	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 420	0.16 277	0.29 516

fffft	0.29 135	0.21 33	1.10 139	0.24 108	0.15 97	0.42 145	0.24 288	0.42 90	0.38 135	0.21 94	0.18 48	0.20 107	0.16 61	0.44 244	0.70 503	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.28 483	0.20 403
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 135	0.26 121	1.03 125	0.25 132	0.14 68	0.46 191	0.22 215	0.36 39	0.38 135	0.23 137	0.23 103	0.21 121	0.18 94	0.45 260	0.60 477	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.20 403

tt45	0.29 135	0.24 89	1.06 132	0.25 132	0.17 158	0.55 304	0.22 215	0.41 80	0.35 86	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.18 94	0.64 359	0.34 328	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.21 382	0.11 137

999	0.29 135	0.25 103	1.05 130	0.26 175	0.18 205	0.49 229	0.23 254	0.38 52	0.37 128	0.20 81	0.32 214	0.23 144	0.18 94	0.73 395	0.36 345	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.10 111

Pointernet	0.29 135	0.25 103	1.49 234	0.24 108	0.20 257	0.47 201	0.15 39	0.62 279	0.47 251	0.22 114	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.28 85	0.20 121	0.10 246	0.07 75	0.07 1	0.12 334	0.10 103	0.07 12

IGEV-Stereo+	0.29 135	0.29 175	0.86 92	0.25 132	0.34 485	0.30 30	0.14 21	0.32 17	0.53 304	0.18 46	0.12 13	0.18 83	0.19 119	0.49 298	0.17 53	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.20 507	0.46 610	0.59 626

MaDis-Stereo	0.29 135	0.54 389	1.44 220	0.24 108	0.29 410	0.29 26	0.16 63	0.45 122	0.37 128	0.19 66	0.21 70	0.28 214	0.22 162	0.30 113	0.29 263	0.10 246	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.11 137	0.11 137

LoS_RVC	0.29 135	0.33 223	1.19 155	0.25 132	0.34 485	0.43 152	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.22 114	0.33 224	0.23 144	0.24 204	0.31 122	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.31 539

Selective-IGEV	0.29 135	0.23 71	1.28 175	0.27 199	0.30 426	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 194	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 420	0.16 277	0.29 516

EGLCR-Stereo	0.29 135	0.27 133	0.97 118	0.30 285	0.19 241	0.56 320	0.17 75	0.68 314	0.36 116	0.30 220	0.18 48	0.27 203	0.17 70	0.38 204	0.19 89	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.10 103	0.35 564

aanet-32k-new	0.30 152	0.60 412	1.61 257	0.25 132	0.15 97	0.46 191	0.21 175	0.41 80	0.33 59	0.17 37	0.24 115	0.17 66	0.23 188	0.30 113	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.39 588

castereo	0.30 152	0.44 330	0.81 81	0.24 108	0.29 410	0.41 131	0.27 358	0.72 334	0.45 221	0.22 114	0.30 187	0.24 160	0.31 315	0.25 47	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.31 576	0.12 154	0.09 77

WCG-NET	0.30 152	0.42 314	1.26 170	0.24 108	0.12 21	0.43 152	0.24 288	0.40 68	0.56 336	0.35 241	0.37 245	0.26 190	0.24 204	0.29 101	0.19 89	0.08 65	0.12 403	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.10 111

Occ-G	0.30 152	0.30 192	1.33 188	0.23 81	0.15 97	0.36 78	0.25 310	0.43 98	0.31 35	0.26 186	0.35 237	0.46 347	0.22 162	0.30 113	0.25 216	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.16 441	0.31 509	0.08 49

AIO-Stereo	0.30 152	0.27 133	1.25 168	0.27 199	0.24 336	0.37 85	0.20 133	0.52 206	0.36 116	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.14 23	0.31 122	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.38 607	0.19 350	0.31 539

UniTT-Stereo	0.30 152	0.36 260	1.68 271	0.27 199	0.24 336	0.29 26	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.26 186	0.37 245	0.18 83	0.18 94	0.31 122	0.27 238	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.25 445	0.08 49

CES	0.30 152	0.27 133	1.09 137	0.23 81	0.50 587	0.40 120	0.20 133	0.46 130	0.44 206	0.22 114	0.28 164	0.26 190	0.19 119	0.33 149	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.49 612

ProNet	0.30 152	0.54 389	1.29 178	0.25 132	0.15 97	0.47 201	0.25 310	0.48 164	0.39 148	0.21 94	0.23 103	0.22 127	0.20 132	0.44 244	0.19 89	0.08 65	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.12 182

CroCo-Stereo	0.30 152	0.45 339	1.08 134	0.31 312	0.17 158	0.19 6	0.21 175	0.73 346	0.50 272	0.21 94	0.24 115	0.55 393	0.22 162	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.12 154	0.09 77
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
Wave_Phase_stereo	0.31 161	0.33 223	1.34 192	0.23 81	0.29 410	0.98 600	0.20 133	0.49 171	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 75	0.16 504	0.21 513	0.12 154	0.11 137

xyz-stereo-finetune	0.31 161	0.46 342	0.79 78	0.21 29	0.12 21	0.53 281	0.25 310	0.52 206	0.54 317	0.28 209	0.32 214	0.29 225	0.23 188	0.59 341	0.55 456	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.13 188	0.08 49

rvit_0105_6	0.31 161	0.29 175	1.00 122	0.31 312	0.18 205	0.35 64	0.25 310	0.51 190	0.61 381	0.25 168	0.28 164	0.32 242	0.25 219	0.39 212	0.25 216	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.13 367	0.14 217	0.13 225

rvit_stereo_ft	0.31 161	0.61 417	1.18 153	0.32 341	0.21 271	0.28 19	0.27 358	0.55 231	0.48 254	0.23 137	0.27 152	0.28 214	0.26 239	0.32 135	0.25 216	0.13 419	0.09 268	0.11 292	0.11 294	0.13 188	0.14 252

CAS++	0.31 161	0.33 223	1.43 218	0.25 132	0.17 158	0.31 38	0.20 133	0.78 398	0.41 175	0.30 220	0.30 187	0.21 121	0.16 61	0.33 149	0.18 64	0.15 483	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.15 240	0.11 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.31 161	0.30 192	1.52 242	0.23 81	0.13 48	0.54 289	0.20 133	0.48 164	0.49 261	0.25 168	0.28 164	0.37 268	0.24 204	0.38 204	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
PMTNet	0.31 161	0.35 250	1.30 181	0.20 9	0.14 68	0.57 338	0.25 310	0.46 130	0.42 188	0.27 202	0.32 214	0.27 203	0.24 204	0.39 212	0.23 176	0.43 626	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.18 329	0.07 12

aanet-new	0.32 168	0.29 175	2.39 515	0.25 132	0.25 356	0.43 152	0.21 175	0.41 80	0.31 35	0.18 46	0.23 103	0.16 51	0.30 305	0.33 149	0.15 13	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.13 225

DA	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 239	0.60 348	0.18 64	0.10 246	0.12 403	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 615

GGEV	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 239	0.60 348	0.18 64	0.10 246	0.12 403	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 615

WCG-NET（raft）	0.32 168	0.53 381	1.21 161	0.23 81	0.12 21	0.44 163	0.24 288	0.40 68	0.50 272	0.35 241	0.35 237	0.47 355	0.25 219	0.35 170	0.20 121	0.08 65	0.29 602	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.11 137

MGS-Stereo	0.32 168	0.34 241	1.70 277	0.25 132	0.14 68	0.40 120	0.22 215	0.38 52	0.43 200	0.24 148	0.51 350	0.25 175	0.18 94	0.31 122	0.20 121	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.08 142	0.47 611	0.08 49

ff7	0.32 168	0.52 374	1.38 204	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

ffff	0.32 168	0.52 374	1.38 204	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

11t	0.32 168	0.52 374	1.38 204	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

MC-Stereo	0.32 168	0.31 206	1.46 224	0.31 312	0.15 97	0.53 281	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.36 247	0.38 256	0.27 203	0.27 260	0.42 231	0.19 89	0.09 140	0.13 427	0.09 156	0.16 441	0.20 366	0.13 225

ccc-4	0.32 168	0.52 374	1.38 204	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

aanet-new-78k	0.33 178	0.44 330	2.51 546	0.26 175	0.12 21	0.42 145	0.20 133	0.45 122	0.31 35	0.16 18	0.22 89	0.15 37	0.25 219	0.34 163	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.31 539

SCV_C0	0.33 178	0.43 319	1.42 217	0.25 132	0.16 127	0.35 64	0.20 133	0.68 314	0.44 206	0.24 148	0.27 152	0.29 225	0.20 132	0.58 335	0.18 64	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.30 567	0.26 466	0.17 347

11t1	0.33 178	0.19 10	1.41 212	0.33 367	0.16 127	0.48 212	0.21 175	0.67 309	0.48 254	0.40 269	0.34 232	0.32 242	0.33 328	0.42 231	0.27 238	0.11 326	0.12 403	0.10 216	0.08 142	0.13 188	0.14 252

IGEVStereo-DCA	0.33 178	0.34 241	1.38 204	0.27 199	0.16 127	0.45 171	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 219	0.64 359	0.52 444	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.18 474	0.16 277	0.22 431

AEACV	0.33 178	0.24 89	1.44 220	0.28 230	0.35 498	0.47 201	0.21 175	0.43 98	0.28 21	0.26 186	0.25 130	0.22 127	0.38 368	0.30 113	0.18 64	0.09 140	0.35 614	0.09 156	0.36 603	0.23 414	0.25 482

CroCo-Stereo Lap2	0.33 178	0.61 417	1.47 228	0.32 341	0.38 525	0.23 12	0.22 215	0.58 249	0.46 232	0.22 114	0.27 152	0.29 225	0.23 188	0.32 135	0.26 228	0.09 140	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.21 382	0.14 252

CREStereo++_RVC	0.33 178	0.29 175	1.74 293	0.24 108	0.16 127	0.54 289	0.15 39	0.40 68	0.55 324	0.37 251	0.51 350	0.24 160	0.19 119	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.30 567	0.08 37	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 178	0.49 361	1.75 299	0.23 81	0.12 21	0.54 289	0.16 63	0.40 68	0.45 221	0.45 306	0.51 350	0.26 190	0.22 162	0.29 101	0.20 121	0.10 246	0.10 317	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.11 137

sCroCo_RVC	0.33 178	0.32 214	1.89 384	0.34 400	0.27 387	0.30 30	0.22 215	0.48 164	0.44 206	0.22 114	0.33 224	0.25 175	0.25 219	0.32 135	0.24 202	0.14 463	0.16 492	0.12 356	0.12 334	0.15 240	0.13 225

DF	0.34 187	0.29 175	0.95 114	0.31 312	0.44 560	0.40 120	0.21 175	0.71 328	0.32 44	0.23 137	0.37 245	0.32 242	0.17 70	0.39 212	0.85 532	0.10 246	0.09 268	0.08 59	0.29 557	0.09 74	0.20 403

aanet-new-28k	0.34 187	0.53 381	2.69 575	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.21 175	0.37 43	0.29 30	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.21 145	0.22 23	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.31 576	0.10 103	0.23 456

RAFT-Stereo-weight	0.34 187	0.29 175	1.43 218	0.28 230	0.28 401	0.55 304	0.22 215	0.78 398	0.48 254	0.46 315	0.38 256	0.36 264	0.17 70	0.33 149	0.23 176	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.09 77

IGEV++	0.34 187	0.43 319	1.32 186	0.31 312	0.14 68	0.32 44	0.21 175	0.70 325	0.34 72	0.22 114	0.28 164	0.22 127	0.27 260	0.35 170	0.27 238	0.09 140	0.39 629	0.08 59	0.15 420	0.25 445	0.45 604

MyStereo07	0.34 187	0.40 295	1.46 224	0.29 264	0.23 321	0.60 386	0.31 423	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.25 130	0.20 107	0.26 239	0.57 331	0.19 89	0.09 140	0.18 524	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.19 384

MIF-Stereo (partial)	0.34 187	0.41 305	1.93 401	0.26 175	0.24 336	0.32 44	0.17 75	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.37 245	0.25 175	0.26 239	0.44 244	0.31 295	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.19 350	0.14 252

GCAP-Stereo	0.34 187	0.89 542	1.76 308	0.26 175	0.12 21	0.52 272	0.14 21	0.49 171	0.38 135	0.29 215	0.30 187	0.29 225	0.22 162	0.30 113	0.20 121	0.09 140	0.17 512	0.09 156	0.07 103	0.21 382	0.11 137

anonymousdsp2	0.34 187	0.24 89	1.16 150	0.28 230	0.15 97	0.57 338	0.23 254	0.79 413	0.47 251	0.38 261	0.37 245	0.40 291	0.25 219	0.47 281	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.13 367	0.19 350	0.27 500

anonymousdsp	0.34 187	0.53 381	1.47 228	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 204	0.55 327	0.19 89	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.18 474	0.24 431	0.29 516

knoymous	0.34 187	0.25 103	1.75 299	0.24 108	0.18 205	0.45 171	0.24 288	0.57 243	0.38 135	0.41 277	0.39 265	0.55 393	0.25 219	0.38 204	0.23 176	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.07 103	0.13 188	0.12 182

RCA-Stereo	0.34 187	0.32 214	1.30 181	0.26 175	0.14 68	0.58 355	0.23 254	0.78 398	0.62 399	0.40 269	0.44 289	0.28 214	0.35 339	0.29 101	0.20 121	0.09 140	0.10 317	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.08 49

IGEV-Stereo	0.34 187	0.54 389	1.47 228	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 204	0.54 323	0.19 89	0.09 140	0.10 317	0.10 216	0.18 474	0.24 431	0.29 516
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
XX-TBD	0.34 187	0.77 496	1.75 299	0.34 400	0.13 48	0.51 253	0.17 75	0.43 98	0.50 272	0.37 251	0.49 337	0.23 144	0.18 94	0.28 85	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

GEAStereo	0.35 200	0.32 214	1.17 151	0.53 581	0.60 614	0.55 304	0.21 175	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.22 89	0.16 51	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.11 326	0.37 618	0.08 59	0.06 18	0.33 527	0.71 636

GASTEREO	0.35 200	0.72 472	1.15 147	0.56 595	0.20 257	0.52 272	0.22 215	0.56 237	0.40 162	0.30 220	0.31 204	0.16 51	0.31 315	0.35 170	0.26 228	0.09 140	0.14 446	0.08 59	0.28 551	0.14 217	0.20 403

MSCF	0.35 200	0.72 472	1.15 147	0.58 602	0.21 271	0.50 242	0.22 215	0.56 237	0.38 135	0.29 215	0.29 172	0.17 66	0.30 305	0.35 170	0.26 228	0.09 140	0.12 403	0.08 59	0.29 557	0.15 240	0.21 416

xyz-stereo-finetune2	0.35 200	0.45 339	1.04 129	0.21 29	0.12 21	0.58 355	0.23 254	0.50 180	0.45 221	0.31 225	0.46 301	0.30 233	0.41 401	0.81 414	0.51 441	0.08 65	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.09 77

SCV	0.35 200	0.59 410	1.37 202	0.34 400	0.22 301	0.28 19	0.23 254	0.72 334	0.35 86	0.19 66	0.30 187	0.24 160	0.20 132	0.64 359	0.19 89	0.11 326	0.08 180	0.09 156	0.29 557	0.34 539	0.29 516

StereoAnything_RVC	0.35 200	1.25 628	1.82 354	0.20 9	0.12 21	0.26 15	0.15 39	0.43 98	0.37 128	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 119	0.46 269	0.14 4	0.11 326	0.09 268	0.08 59	0.05 1	0.76 642	0.18 367

rvit_0105_4	0.35 200	0.35 250	1.45 223	0.31 312	0.18 205	0.37 85	0.28 378	0.59 258	0.62 399	0.27 202	0.31 204	0.35 259	0.27 260	0.43 235	0.25 216	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.12 182

CAS	0.35 200	0.25 103	1.30 181	0.79 629	0.34 485	0.51 253	0.23 254	0.46 130	0.39 148	0.22 114	0.31 204	0.20 107	0.17 70	0.28 85	0.23 176	0.73 648	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 74	0.37 579

Selective-RAFT	0.35 200	0.26 121	1.48 231	0.31 312	0.15 97	0.61 406	0.19 106	0.60 270	0.54 317	0.28 209	0.29 172	0.40 291	0.33 328	0.50 305	0.27 238	0.10 246	0.07 75	0.09 156	0.35 594	0.19 350	0.08 49

x	0.35 200	0.20 18	1.36 197	0.33 367	0.17 158	0.47 201	0.24 288	0.75 360	0.54 317	0.40 269	0.40 268	0.42 311	0.34 337	0.45 260	0.32 308	0.11 326	0.14 446	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

GSStereo	0.36 210	0.32 214	1.17 151	0.34 400	0.60 614	0.55 304	0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.33 527	0.84 647

gasm-f	0.36 210	0.34 241	1.13 142	0.53 581	0.44 560	0.54 289	0.27 358	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.33 224	0.16 51	0.22 162	0.36 183	0.25 216	0.11 326	0.37 618	0.08 59	0.06 18	0.38 574	0.71 636

FSD	0.36 210	0.41 305	0.91 107	0.34 400	0.29 410	0.35 64	0.33 455	0.44 107	0.46 232	0.32 234	0.32 214	0.37 268	0.32 323	0.35 170	0.32 308	0.28 608	0.27 598	0.31 608	0.30 567	0.31 509	0.29 516

rvit_0105_5	0.36 210	0.39 287	1.48 231	0.30 285	0.18 205	0.41 131	0.30 410	0.64 290	0.62 399	0.30 220	0.33 224	0.37 268	0.29 295	0.41 223	0.28 249	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.15 420	0.15 240	0.14 252

MoCha-V2	0.36 210	0.32 214	1.41 212	0.36 436	0.31 447	0.35 64	0.19 106	0.57 243	0.39 148	0.30 220	0.32 214	0.28 214	0.27 260	0.47 281	0.24 202	0.08 65	0.56 646	0.08 59	0.38 607	0.18 329	0.12 182

s12784h	0.36 210	0.28 162	1.58 250	0.23 81	0.11 9	0.62 426	0.24 288	0.79 413	0.64 419	0.44 295	0.52 365	0.28 214	0.26 239	0.50 305	0.24 202	0.11 326	0.06 24	0.09 156	0.06 18	0.16 277	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 210	0.21 33	1.70 277	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.78 398	0.36 116	0.57 438	0.67 500	0.33 249	0.24 204	0.32 135	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 182

RAFT-Stereo	0.36 210	0.21 33	1.70 277	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.78 398	0.36 116	0.57 438	0.67 500	0.33 249	0.24 204	0.32 135	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DN	0.37 218	0.23 71	1.40 210	0.37 460	0.40 541	0.48 212	0.21 175	0.51 190	0.40 162	0.23 137	0.24 115	0.36 264	0.18 94	0.81 414	0.54 454	0.13 419	0.11 370	0.11 292	0.34 590	0.12 154	0.19 384

PSi22	0.37 218	0.73 479	1.71 284	0.28 230	0.13 48	0.44 163	0.14 21	0.64 290	0.51 279	0.22 114	0.28 164	0.36 264	0.22 162	0.65 370	0.27 238	0.07 26	0.14 446	0.07 1	0.06 18	0.28 483	0.12 182

DDF-Stereo	0.37 218	0.27 133	0.79 78	0.39 487	0.29 410	0.38 102	0.21 175	0.47 150	0.51 279	0.32 234	0.17 38	0.79 536	0.23 188	0.64 359	1.04 561	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.12 334	0.35 551	0.15 294

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 218	0.37 263	1.21 161	0.26 175	0.18 205	0.73 523	0.18 95	0.53 215	0.41 175	0.35 241	0.30 187	0.58 420	0.22 162	0.33 149	0.95 541	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.35 594	0.13 188	0.15 294

GREAT-IGEV	0.37 218	0.28 162	1.48 231	0.25 132	0.38 525	0.46 191	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.15 10	0.29 172	0.15 37	0.17 70	0.36 183	0.23 176	0.07 26	0.76 665	0.07 1	0.26 543	0.21 382	1.03 665
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tg	0.37 218	0.55 398	1.35 195	0.28 230	0.16 127	0.57 338	0.18 95	0.57 243	0.49 261	0.37 251	0.44 289	0.38 276	0.24 204	0.46 269	0.24 202	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.43 600	0.36 572

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 218	1.34 640	1.24 167	0.23 81	0.12 21	0.33 48	0.20 133	0.40 68	0.33 59	0.25 168	0.21 70	0.16 51	0.14 23	0.27 70	0.63 484	0.55 638	0.06 24	0.11 292	0.13 367	0.25 445	0.49 612

plain	0.37 218	0.47 352	2.15 467	0.27 199	0.19 241	0.33 48	0.20 133	0.58 249	0.46 232	0.23 137	0.37 245	0.23 144	0.25 219	0.45 260	0.28 249	0.11 326	0.08 180	0.13 417	0.09 187	0.42 598	0.12 182

riskmin	0.37 218	0.22 50	1.74 293	0.32 341	0.20 257	0.48 212	0.20 133	0.66 300	0.46 232	0.36 247	0.34 232	0.69 484	0.45 442	0.39 212	0.27 238	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.08 142	0.13 188	0.16 326

AnonymousM	0.37 218	0.44 330	1.50 237	0.25 132	0.15 97	0.52 272	0.23 254	0.60 270	0.42 188	0.42 282	0.32 214	0.30 233	0.25 219	0.34 163	0.23 176	0.11 326	0.09 268	0.71 648	0.36 603	0.12 154	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 218	0.53 381	1.41 212	0.28 230	0.15 97	0.52 272	0.20 133	0.54 227	0.46 232	0.37 251	0.43 278	0.41 297	0.23 188	0.36 183	0.26 228	0.09 140	0.15 474	0.12 356	0.11 294	0.41 592	0.37 579

DIP-Stereo	0.37 218	0.34 241	1.50 237	0.27 199	0.18 205	0.63 444	0.17 75	0.92 518	0.53 304	0.49 347	0.48 320	0.30 233	0.30 305	0.39 212	0.30 283	0.10 246	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.15 240	0.12 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MM-Stereo_test2	0.38 230	0.28 162	2.46 530	0.43 521	0.15 97	0.50 242	0.25 310	0.47 150	0.38 135	0.33 237	0.26 143	0.23 144	0.22 162	0.34 163	0.29 263	0.08 65	0.09 268	0.09 156	0.10 226	0.36 559	0.22 431

HART	0.38 230	0.53 381	1.66 267	0.26 175	0.15 97	0.30 30	0.19 106	0.67 309	0.46 232	0.29 215	0.52 365	0.38 276	0.16 61	0.41 223	0.20 121	0.08 65	0.68 658	0.09 156	0.07 103	0.34 539	0.21 416

mmm	0.38 230	0.21 33	1.18 153	0.35 417	0.17 158	0.49 229	0.26 333	0.78 398	0.52 287	0.50 354	0.57 419	0.41 297	0.37 359	0.71 392	0.31 295	0.11 326	0.13 427	0.14 454	0.13 367	0.15 240	0.14 252

Any-RAFT	0.38 230	0.25 103	1.89 384	0.27 199	0.17 158	0.68 496	0.21 175	0.78 398	0.53 304	0.43 288	0.43 278	0.54 390	0.30 305	0.41 223	0.20 121	0.10 246	0.12 403	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.09 77

qqq	0.38 230	0.21 33	1.34 192	0.28 230	0.15 97	0.45 171	0.26 333	0.76 372	0.52 287	0.39 267	0.41 272	0.46 347	0.36 346	0.96 431	0.30 283	0.11 326	0.14 446	0.12 356	0.12 334	0.12 154	0.14 252

PSM-adaLoss	0.38 230	0.27 133	1.78 321	0.44 528	0.17 158	0.60 386	0.29 402	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.47 281	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

ROB_FTStereo_v2	0.38 230	0.27 133	1.78 321	0.44 528	0.17 158	0.61 406	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.47 281	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

ROB_FTStereo	0.38 230	0.27 133	1.78 321	0.44 528	0.17 158	0.61 406	0.26 333	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.49 298	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

HUI-Stereo	0.38 230	0.27 133	1.79 341	0.44 528	0.17 158	0.61 406	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.45 260	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

RAFT-IKP	0.38 230	0.27 133	1.79 341	0.44 528	0.16 127	0.60 386	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.50 305	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

raftrobust	0.38 230	0.68 457	1.54 244	0.32 341	0.46 579	0.52 272	0.21 175	0.56 237	0.42 188	0.52 376	0.35 237	0.31 236	0.33 328	0.37 194	0.30 283	0.10 246	0.11 370	0.08 59	0.07 103	0.21 382	0.19 384

sAnonymous2	0.38 230	0.62 423	2.15 467	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 358	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 277	0.28 85	0.22 165	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.13 367	0.38 574	0.35 564

CroCo_RVC	0.38 230	0.62 423	2.15 467	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 358	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 277	0.28 85	0.22 165	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.13 367	0.38 574	0.35 564

GMStereo	0.38 230	0.99 584	1.91 395	0.27 199	0.16 127	0.39 107	0.23 254	0.47 150	0.62 399	0.38 261	0.34 232	0.25 175	0.25 219	0.39 212	0.29 263	0.14 463	0.08 180	0.10 216	0.12 334	0.15 240	0.11 137
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.38 230	0.33 223	1.92 398	0.27 199	0.41 550	0.48 212	0.19 106	0.59 258	0.46 232	0.43 288	0.39 265	0.57 413	0.26 239	0.32 135	0.26 228	0.09 140	0.09 268	0.09 156	0.31 576	0.11 137	0.09 77

Lsterematch	0.39 245	0.69 461	1.65 261	0.28 230	0.14 68	0.50 242	0.21 175	0.47 150	0.58 351	0.43 288	0.59 428	0.44 326	0.37 359	0.44 244	0.40 378	0.10 246	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.12 182

NLSM1	0.39 245	0.24 89	0.56 17	0.27 199	0.40 541	0.49 229	0.21 175	1.44 645	1.64 649	0.25 168	0.33 224	0.25 175	0.26 239	0.40 218	0.32 308	0.10 246	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.22 399	0.13 225

AIO_test	0.39 245	0.37 263	1.19 155	0.73 622	0.67 623	0.35 64	0.25 310	0.47 150	0.34 72	0.34 239	0.22 89	0.33 249	0.17 70	1.31 471	0.19 89	0.11 326	0.15 474	0.08 59	0.21 513	0.15 240	0.23 456

rvit_0105_3	0.39 245	0.47 352	1.46 224	0.33 367	0.19 241	0.45 171	0.35 468	0.69 317	0.65 433	0.37 251	0.37 245	0.40 291	0.31 315	0.44 244	0.30 283	0.18 531	0.17 512	0.17 525	0.18 474	0.15 240	0.15 294

CASS	0.39 245	0.30 192	1.61 257	0.32 341	0.17 158	0.53 281	0.24 288	0.70 325	0.49 261	0.59 470	0.54 389	0.40 291	0.40 390	0.41 223	0.30 283	0.17 519	0.10 317	0.14 454	0.11 294	0.18 329	0.17 347
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Patchmatch Stereo++	0.39 245	0.27 133	1.78 321	0.44 528	0.16 127	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.54 323	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182
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
iGMRVC	0.39 245	0.27 133	1.78 321	0.44 528	0.17 158	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.55 327	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

iRAFT	0.39 245	0.27 133	1.78 321	0.44 528	0.16 127	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.54 323	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

MM-Stereo_test3	0.40 253	0.58 407	1.75 299	0.36 436	0.30 426	0.45 171	0.30 410	0.72 334	0.59 359	0.31 225	0.43 278	0.32 242	0.23 188	0.35 170	0.29 263	0.10 246	0.20 548	0.10 216	0.08 142	0.40 589	0.11 137

rvit_stereo_0075_2	0.40 253	0.40 295	1.88 377	0.33 367	0.32 457	0.41 131	0.22 215	0.58 249	0.53 304	0.38 261	0.51 350	0.40 291	0.27 260	0.44 244	0.29 263	0.20 556	0.15 474	0.22 572	0.15 420	0.18 329	0.23 456

test_sample1	0.40 253	0.18 6	1.19 155	0.31 312	0.18 205	0.48 212	0.23 254	0.78 398	0.49 261	0.44 295	0.44 289	0.45 335	0.41 401	1.39 480	0.33 321	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.12 154	0.13 225

H2IRNET	0.40 253	0.61 417	1.90 389	0.29 264	0.17 158	0.54 289	0.18 95	0.52 206	0.50 272	0.27 202	0.56 411	0.47 355	0.35 339	0.46 269	0.33 321	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.14 395	0.32 518	0.12 182

DCANet-4	0.40 253	0.27 133	2.21 478	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.47 307	0.28 214	0.37 359	0.37 194	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

test_4	0.40 253	0.37 263	2.01 432	0.29 264	0.21 271	0.50 242	0.28 378	0.47 150	0.39 148	0.42 282	0.76 546	0.38 276	0.22 162	0.52 313	0.33 321	0.08 65	0.07 75	0.11 292	0.15 420	0.28 483	0.07 12

cross-raft	0.40 253	0.27 133	2.22 482	0.30 285	0.17 158	0.49 229	0.35 468	0.71 328	0.39 148	0.43 288	0.45 293	0.64 448	0.25 219	0.32 135	0.25 216	0.08 65	0.08 180	0.09 156	0.23 526	0.11 137	0.14 252

CCAANet	0.40 253	0.33 223	1.65 261	0.26 175	0.21 271	0.53 281	0.26 333	0.67 309	0.42 188	0.35 241	0.62 456	0.56 406	0.35 339	0.86 421	0.41 386	0.12 387	0.08 180	0.10 216	0.10 226	0.10 103	0.10 111

FE-Mocha	0.41 261	0.31 206	1.44 220	0.28 230	0.33 472	0.41 131	0.17 75	0.69 317	0.45 221	0.44 295	0.50 345	0.41 297	0.45 442	0.36 183	1.17 580	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.21 513	0.13 188	0.13 225

MM-Stereo_test1	0.41 261	0.39 287	2.29 497	0.38 477	0.26 374	0.44 163	0.28 378	0.63 287	0.51 279	0.40 269	0.32 214	0.26 190	0.26 239	0.46 269	0.22 165	0.09 140	0.21 557	0.10 216	0.09 187	0.39 584	0.15 294

HI	0.41 261	0.63 433	1.72 285	0.27 199	0.21 271	0.45 171	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 438	0.59 428	0.65 453	0.45 442	0.45 260	0.39 370	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.11 294	0.20 366	0.10 111

CoSv	0.41 261	0.63 433	1.72 285	0.27 199	0.21 271	0.45 171	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 438	0.59 428	0.65 453	0.45 442	0.45 260	0.39 370	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.11 294	0.20 366	0.10 111

AIO_rvc	0.41 261	0.64 438	1.29 178	0.58 602	0.39 531	0.37 85	0.24 288	0.50 180	0.43 200	0.28 209	0.23 103	0.25 175	0.16 61	0.99 434	0.19 89	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.25 445	0.85 649

test_sample2	0.41 261	0.19 10	1.23 165	0.31 312	0.17 158	0.51 253	0.27 358	0.81 421	0.55 324	0.44 295	0.45 293	0.46 347	0.38 368	1.51 502	0.30 283	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.14 252

GMStereo_Zeroshot	0.41 261	0.36 260	1.54 244	0.41 505	0.19 241	0.52 272	0.19 106	0.59 258	0.52 287	0.57 438	0.59 428	0.63 439	0.29 295	0.58 335	0.33 321	0.15 483	0.09 268	0.16 504	0.09 187	0.24 431	0.12 182

MIM_Stereo	0.41 261	0.60 412	1.88 377	0.31 312	0.21 271	0.50 242	0.19 106	0.64 290	0.44 206	0.43 288	0.53 377	0.43 315	0.27 260	0.51 309	0.28 249	0.08 65	0.14 446	0.11 292	0.10 226	0.26 466	0.26 492

LL-Strereo2	0.41 261	0.90 546	1.83 357	0.44 528	0.24 336	0.54 289	0.27 358	0.58 249	0.45 221	0.41 277	0.33 224	0.44 326	0.21 145	0.44 244	0.34 328	0.09 140	0.08 180	0.16 504	0.14 395	0.17 301	0.17 347

BUS	0.41 261	0.27 133	1.13 142	0.30 285	0.21 271	0.91 591	0.23 254	1.00 588	0.61 381	0.63 510	0.53 377	0.66 460	0.30 305	0.43 235	0.32 308	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

BSDual-CNN	0.41 261	0.27 133	1.13 142	0.30 285	0.21 271	0.76 539	0.31 423	1.00 588	0.61 381	0.63 510	0.53 377	0.63 439	0.37 359	0.43 235	0.38 359	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

psmg	0.41 261	0.27 133	1.13 142	0.27 199	0.21 271	0.75 535	0.36 475	0.90 497	0.61 381	0.59 470	0.59 428	0.63 439	0.37 359	0.43 235	0.38 359	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.13 188	0.11 137

GMOStereo	0.41 261	0.62 423	1.78 321	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

error version	0.41 261	0.62 423	1.78 321	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

test-v	0.41 261	0.62 423	1.78 321	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

CRE-IMP	0.41 261	0.22 50	1.76 308	0.48 560	0.17 158	0.79 556	0.69 611	0.52 206	0.52 287	0.47 317	0.42 276	0.45 335	0.26 239	0.41 223	0.31 295	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.09 187	0.17 301	0.23 456

test-2	0.41 261	0.62 423	1.78 321	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

CFNet-RSSM	0.41 261	0.32 214	2.20 477	0.27 199	0.44 560	0.52 272	0.19 106	0.76 372	0.48 254	0.43 288	0.36 241	0.54 390	0.26 239	0.33 149	0.25 216	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.38 607	0.10 103	0.09 77

DMCA	0.41 261	0.52 374	1.26 170	0.31 312	0.24 336	0.59 374	0.26 333	0.77 383	0.63 411	0.58 456	0.48 320	0.57 413	0.35 339	0.40 218	0.50 435	0.14 463	0.10 317	0.14 454	0.10 226	0.15 240	0.15 294

WQFJA1	0.42 280	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 525	0.48 212	0.23 254	1.72 656	2.07 665	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 260	0.32 135	0.34 328	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.13 225

WQFJX	0.42 280	0.25 103	0.55 14	0.26 175	0.39 531	0.47 201	0.23 254	1.76 658	1.82 659	0.26 186	0.26 143	0.28 214	0.28 277	0.42 231	0.32 308	0.10 246	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.16 326

NLMM	0.42 280	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 525	0.48 212	0.23 254	1.72 656	2.06 664	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 260	0.32 135	0.34 328	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.13 225

AE-Stereo	0.42 280	0.29 175	1.65 261	0.43 521	0.47 582	0.56 320	0.23 254	0.86 465	0.46 232	0.31 225	0.41 272	0.43 315	0.24 204	0.34 163	0.24 202	0.09 140	0.48 642	0.11 292	0.45 621	0.22 399	0.19 384

ACVNet-DCA	0.42 280	0.64 438	2.07 444	0.35 417	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.76 372	0.52 287	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

dd	0.42 280	0.96 567	1.77 317	0.31 312	0.17 158	0.57 338	0.26 333	0.49 171	0.68 459	0.41 277	0.40 268	0.34 255	0.27 260	0.45 260	0.40 378	0.17 519	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.21 382	0.12 182

Anonymous3	0.42 280	0.35 250	2.09 450	0.33 367	0.24 336	0.72 516	0.31 423	0.74 350	0.55 324	0.35 241	0.40 268	0.33 249	0.29 295	0.44 244	0.28 249	0.18 531	0.18 524	0.13 417	0.13 367	0.17 301	0.17 347

DCANet	0.42 280	0.77 496	1.95 414	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.48 320	0.31 236	0.41 401	0.36 183	0.39 370	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 456

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 280	0.86 531	1.78 321	0.28 230	0.17 158	0.52 272	0.20 133	0.62 279	0.61 381	0.50 354	0.61 451	0.39 282	0.32 323	0.35 170	0.30 283	0.07 26	0.10 317	0.09 156	0.09 187	0.35 551	0.10 111

fff	0.43 289	0.77 496	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 547	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

DisPM	0.43 289	0.33 223	1.78 321	0.57 600	0.18 205	0.59 374	0.63 599	0.53 215	0.61 381	0.60 480	0.53 377	0.38 276	0.26 239	0.75 399	0.29 263	0.12 387	0.07 75	0.12 356	0.11 294	0.11 137	0.14 252

IER	0.43 289	0.38 275	1.69 273	0.26 175	0.25 356	0.66 478	0.26 333	0.71 328	0.55 324	0.54 400	0.59 428	0.60 430	0.53 494	0.52 313	0.39 370	0.11 326	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.14 217	0.11 137

test-3	0.43 289	0.20 18	1.70 277	0.34 400	0.32 457	0.45 171	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.51 367	0.29 172	0.45 335	0.21 145	0.59 341	0.98 546	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.35 594	0.29 490	0.28 509

test_1	0.43 289	0.20 18	1.70 277	0.34 400	0.32 457	0.45 171	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.50 354	0.29 172	0.45 335	0.21 145	0.59 341	0.98 546	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.35 594	0.29 490	0.29 516

rafts_anoy	0.43 289	0.89 542	1.96 423	0.32 341	0.30 426	0.48 212	0.24 288	0.62 279	0.49 261	0.37 251	0.38 256	0.33 249	0.30 305	0.51 309	0.34 328	0.10 246	0.39 629	0.13 417	0.15 420	0.17 301	0.15 294

RALAANet	0.43 289	0.98 579	1.90 389	0.32 341	0.23 321	0.48 212	0.19 106	0.67 309	0.53 304	0.48 335	0.45 293	0.39 282	0.30 305	0.48 288	0.37 352	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.14 395	0.27 477	0.10 111

csc	0.43 289	0.77 496	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 547	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

cscssc	0.43 289	0.77 496	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 547	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

IGEV_i1	0.44 298	0.26 121	2.01 432	0.33 367	0.18 205	0.58 355	0.27 358	0.84 447	0.49 261	0.45 306	0.47 307	0.55 393	0.33 328	0.65 370	0.36 345	0.11 326	0.11 370	0.13 417	0.19 494	0.17 301	0.28 509

Selective-IGEV-i1	0.44 298	0.23 71	1.30 181	0.33 367	0.45 571	0.60 386	0.32 446	0.85 455	0.64 419	0.42 282	0.52 365	0.60 430	0.28 277	0.46 269	0.34 328	0.10 246	0.10 317	0.13 417	0.28 551	0.14 217	0.75 640

rvit_105_1	0.44 298	0.54 389	1.46 224	0.36 436	0.24 336	0.51 253	0.45 537	0.75 360	0.74 517	0.45 306	0.44 289	0.44 326	0.36 346	0.62 354	0.38 359	0.20 556	0.18 524	0.18 545	0.22 523	0.18 329	0.18 367

model_zeroshot	0.44 298	0.68 457	1.97 428	0.28 230	0.18 205	0.69 502	0.21 175	0.63 287	0.40 162	1.00 611	0.34 232	0.42 311	0.20 132	0.69 385	0.24 202	0.10 246	0.22 563	0.10 216	0.22 523	0.12 154	0.10 111

1test111	0.44 298	0.64 438	2.07 444	0.35 417	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.76 372	0.52 287	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.96 431	0.30 283	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

tt1	0.44 298	0.64 438	1.83 357	0.35 417	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	0.88 583	0.31 225	0.37 245	0.25 175	0.35 339	0.63 357	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.25 445	0.36 572

RAFT-Test	0.44 298	0.38 275	2.01 432	0.27 199	0.44 560	0.64 458	0.37 484	0.72 334	0.57 340	0.45 306	0.48 320	0.65 453	0.24 204	0.35 170	0.29 263	0.09 140	0.11 370	0.09 156	0.38 607	0.10 103	0.11 137

4D-IteraStereo	0.44 298	0.96 567	2.63 565	0.27 199	0.30 426	0.45 171	0.25 310	0.52 206	0.50 272	0.40 269	0.31 204	0.40 291	0.19 119	0.35 170	0.32 308	0.09 140	0.06 24	0.12 356	0.11 294	0.19 350	0.30 530

ToySt	0.44 298	0.61 417	1.89 384	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.35 468	0.67 309	0.53 304	0.39 267	0.50 345	0.59 423	0.43 430	0.51 309	0.49 430	0.10 246	0.12 403	0.13 417	0.16 441	0.24 431	0.19 384

UDGNet	0.44 298	1.02 594	1.74 293	0.35 417	0.19 241	0.58 355	0.23 254	0.49 171	0.66 448	0.41 277	0.38 256	0.34 255	0.29 295	0.53 319	0.30 283	0.24 590	0.10 317	0.37 622	0.19 494	0.27 477	0.15 294

test_3	0.44 298	0.20 18	1.70 277	0.36 436	0.32 457	0.47 201	0.30 410	0.73 346	0.49 261	0.50 354	0.30 187	0.45 335	0.22 162	0.59 341	0.98 546	0.08 65	0.10 317	0.11 292	0.35 594	0.29 490	0.28 509

GANet-ADL	0.44 298	0.41 305	2.31 499	0.33 367	0.20 257	0.57 338	0.25 310	0.75 360	0.54 317	0.42 282	0.59 428	0.56 406	0.30 305	0.40 218	0.38 359	0.14 463	0.11 370	0.09 156	0.08 142	0.22 399	0.17 347

DeepStereo_RVC	0.44 298	0.28 162	1.92 398	0.49 562	0.17 158	0.60 386	0.59 585	0.50 180	0.52 287	0.49 347	0.45 293	0.39 282	0.86 594	0.45 260	0.33 321	0.11 326	0.08 180	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.19 384

test-1	0.44 298	0.48 357	1.69 273	0.30 285	0.27 387	0.50 242	0.28 378	0.80 417	0.43 200	0.40 269	0.54 389	0.41 297	0.24 204	0.31 122	1.16 578	0.09 140	0.20 548	0.10 216	0.17 461	0.11 137	0.26 492

raft+_RVC	0.44 298	0.67 454	1.85 362	0.34 400	0.71 628	0.51 253	0.25 310	0.64 290	0.51 279	0.35 241	0.45 293	0.32 242	0.28 277	0.43 235	0.32 308	0.09 140	0.19 537	0.10 216	0.09 187	0.20 366	0.40 594

GES	0.44 298	0.28 162	1.88 377	0.30 285	0.18 205	0.61 406	0.30 410	0.88 485	0.46 232	0.47 317	0.52 365	0.39 282	0.42 419	0.58 335	0.67 496	0.15 483	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.15 240	0.17 347

AFF-stereo	0.44 298	0.96 567	1.78 321	0.31 312	0.15 97	0.50 242	0.21 175	0.64 290	0.63 411	0.47 317	0.64 486	0.49 368	0.34 337	0.46 269	0.31 295	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.10 226	0.37 567	0.10 111

FENet	0.44 298	0.30 192	2.42 521	0.32 341	0.17 158	0.58 355	0.22 215	0.77 383	0.59 359	0.47 317	0.42 276	0.55 393	0.38 368	0.49 298	0.47 419	0.12 387	0.09 268	0.12 356	0.11 294	0.13 188	0.16 326

AdaStereo	0.44 298	0.38 275	1.79 341	0.34 400	0.20 257	0.57 338	0.28 378	0.92 518	0.69 468	0.52 376	0.55 399	0.61 433	0.33 328	0.48 288	0.39 370	0.17 519	0.08 180	0.17 525	0.11 294	0.18 329	0.12 182
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.
Hybrid-DGEV-03	0.45 317	0.88 538	1.75 299	0.29 264	0.17 158	0.58 355	0.24 288	0.65 297	0.48 254	0.59 470	1.01 597	0.39 282	0.28 277	0.41 223	0.34 328	0.09 140	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.34 539	0.24 470

WQFJX1	0.45 317	0.28 162	0.56 17	0.27 199	0.35 498	0.48 212	0.25 310	1.98 669	2.08 666	0.26 186	0.26 143	0.29 225	0.28 277	0.50 305	0.31 295	0.10 246	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.14 252

AIO-test1	0.45 317	0.87 534	2.27 493	0.33 367	0.33 472	0.50 242	0.22 215	0.74 350	0.66 448	0.29 215	0.41 272	0.29 225	0.22 162	0.73 395	0.29 263	0.09 140	0.08 180	0.12 356	0.14 395	0.30 501	0.22 431

StereoVision	0.45 317	0.72 472	1.94 411	0.33 367	0.32 457	0.47 201	0.26 333	0.68 314	0.57 340	0.32 234	0.89 576	0.45 335	0.27 260	0.49 298	0.36 345	0.13 419	0.15 474	0.16 504	0.15 420	0.19 350	0.13 225

ADStereo(finetuned)	0.45 317	0.77 496	2.12 459	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.48 320	0.31 236	0.76 577	0.37 194	0.38 359	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 456

PFNet+	0.45 317	0.37 263	1.86 370	0.46 547	0.18 205	0.58 355	0.77 623	0.52 206	0.64 419	0.56 427	0.48 320	0.39 282	0.26 239	0.93 427	0.32 308	0.13 419	0.09 268	0.14 454	0.13 367	0.12 154	0.15 294

RAFT	0.45 317	0.92 549	1.59 251	0.34 400	0.19 241	0.46 191	0.35 468	0.65 297	0.49 261	0.49 347	0.49 337	0.70 494	0.40 390	0.47 281	0.32 308	0.11 326	0.16 492	0.14 454	0.13 367	0.51 619	0.13 225

TestStereo	0.45 317	0.54 389	2.11 455	0.29 264	0.16 127	0.43 152	0.24 288	0.54 227	0.45 221	0.37 251	0.46 301	0.34 255	0.27 260	1.98 585	0.27 238	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.14 217	0.08 49

CFNet_pseudo	0.45 317	0.46 342	2.23 486	0.25 132	0.19 241	0.56 320	0.21 175	0.77 383	0.60 364	0.49 347	0.56 411	0.69 484	0.47 466	0.52 313	0.31 295	0.11 326	0.10 317	0.15 485	0.10 226	0.17 301	0.14 252

RALCasStereoNet	0.45 317	0.88 538	1.85 362	0.30 285	0.26 374	0.49 229	0.26 333	0.58 249	0.51 279	0.36 247	0.48 320	0.36 264	0.28 277	0.55 327	0.34 328	0.10 246	0.53 644	0.09 156	0.08 142	0.25 445	0.34 561

ACVNet	0.45 317	0.44 330	1.79 341	0.28 230	0.21 271	0.59 374	0.36 475	0.66 300	0.68 459	0.45 306	0.59 428	0.69 484	0.40 390	0.44 244	0.55 456	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.34 539	0.10 111

ccs_rob	0.45 317	0.46 342	2.22 482	0.26 175	0.19 241	0.56 320	0.21 175	0.77 383	0.60 364	0.49 347	0.56 411	0.69 484	0.47 466	0.52 313	0.31 295	0.11 326	0.09 268	0.16 504	0.10 226	0.17 301	0.14 252

NLMM1	0.46 329	0.27 133	0.53 11	0.27 199	0.38 525	0.49 229	0.24 288	1.97 668	2.38 669	0.28 209	0.27 152	0.26 190	0.25 219	0.47 281	0.31 295	0.10 246	0.11 370	0.10 216	0.09 187	0.23 414	0.15 294

NLCSM	0.46 329	0.37 263	0.72 67	0.29 264	0.36 507	0.49 229	0.27 358	1.33 639	1.59 648	0.29 215	0.29 172	0.29 225	0.31 315	1.44 486	0.35 340	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.10 226	0.35 551	0.14 252

Reg-Stereo(zero)	0.46 329	0.17 2	2.10 454	0.24 108	0.34 485	0.51 253	0.42 510	0.50 180	0.54 317	0.37 251	0.46 301	0.54 390	0.60 525	0.43 235	1.10 568	0.08 65	0.09 268	0.08 59	0.22 523	0.12 154	0.22 431

xx1	0.46 329	0.64 438	2.07 444	0.35 417	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	1.01 606	0.31 225	0.38 256	0.46 347	0.36 346	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.12 356	0.12 334	0.12 154	0.14 252

rrr	0.46 329	0.34 241	3.08 623	0.27 199	0.16 127	0.45 171	0.28 378	1.09 618	0.51 279	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 219	0.64 359	0.52 444	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.29 557	0.16 277	0.25 482

MSKI-zero shot	0.46 329	0.38 275	2.47 535	0.27 199	0.43 559	0.56 320	0.20 133	0.77 383	0.43 200	0.60 480	0.51 350	0.44 326	0.17 70	0.68 379	0.21 141	0.09 140	0.29 602	0.09 156	0.32 582	0.14 217	0.10 111

PCWNet_CMD	0.46 329	0.45 339	2.28 495	0.26 175	0.20 257	0.55 304	0.21 175	0.75 360	0.64 419	0.48 335	0.55 399	0.68 477	0.57 512	0.46 269	0.30 283	0.11 326	0.10 317	0.14 454	0.10 226	0.18 329	0.14 252

RAFT_CTSACE	0.46 329	0.76 487	2.07 444	0.35 417	0.30 426	0.54 289	0.30 410	0.61 275	0.48 254	0.49 347	0.76 546	0.55 393	0.36 346	0.58 335	0.22 165	0.08 65	0.13 427	0.11 292	0.10 226	0.41 592	0.08 49

NRIStereo	0.46 329	0.25 103	1.77 317	0.47 552	0.16 127	0.95 596	0.74 619	0.51 190	0.56 336	0.48 335	0.39 265	0.59 423	0.29 295	0.77 407	0.32 308	0.11 326	0.13 427	0.11 292	0.09 187	0.21 382	0.24 470

ICVP	0.46 329	0.29 175	2.41 519	0.33 367	0.22 301	0.59 374	0.55 572	0.75 360	0.50 272	0.44 295	0.60 444	0.49 368	0.35 339	0.53 319	0.37 352	0.16 504	0.16 492	0.14 454	0.11 294	0.15 240	0.15 294
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.46 329	0.49 361	1.65 261	0.38 477	0.29 410	0.58 355	0.22 215	0.75 360	0.62 399	0.47 317	0.49 337	0.48 366	0.36 346	1.12 453	0.37 352	0.15 483	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.17 301	0.17 347

test_xeample3	0.46 329	0.34 241	2.99 617	0.37 460	0.16 127	0.49 229	0.33 455	1.06 612	0.44 206	0.25 168	0.23 103	0.24 160	0.25 219	0.49 298	0.56 464	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.40 613	0.17 301	0.26 492

SFCPSM	0.46 329	0.24 89	2.35 508	0.27 199	0.27 387	0.70 508	0.32 446	0.96 554	0.63 411	0.49 347	0.52 365	0.43 315	0.36 346	0.52 313	0.43 398	0.12 387	0.09 268	0.12 356	0.16 441	0.16 277	0.12 182

UPFNet	0.46 329	0.28 162	1.73 288	0.33 367	0.32 457	0.65 472	0.38 491	0.83 435	0.59 359	0.57 438	0.52 365	0.61 433	0.40 390	0.75 399	0.52 444	0.13 419	0.12 403	0.13 417	0.12 334	0.15 240	0.11 137

MSMDNet	0.46 329	0.44 330	2.28 495	0.26 175	0.20 257	0.55 304	0.21 175	0.75 360	0.64 419	0.48 335	0.55 399	0.68 477	0.56 506	0.46 269	0.30 283	0.11 326	0.10 317	0.13 417	0.10 226	0.18 329	0.15 294

HITNet	0.46 329	0.92 549	2.09 450	0.33 367	0.14 68	0.55 304	0.22 215	0.83 435	0.56 336	0.51 367	0.49 337	0.48 366	0.37 359	0.48 288	0.54 454	0.09 140	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.09 77
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
ISRNet	0.47 345	0.44 330	1.55 246	0.37 460	0.31 447	0.49 229	0.19 106	0.75 360	0.66 448	0.63 510	0.71 530	0.67 470	0.39 382	0.58 335	0.44 404	0.23 581	0.16 492	0.21 569	0.20 507	0.21 382	0.25 482

test_sample7	0.47 345	0.33 223	1.49 234	0.34 400	0.20 257	0.51 253	0.30 410	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.11 450	0.38 359	0.17 519	0.14 446	0.16 504	0.15 420	0.19 350	0.18 367

cc1	0.47 345	0.64 438	2.07 444	0.35 417	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	1.01 606	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.25 445	0.40 594

ffm	0.47 345	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.74 350	0.88 583	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	0.63 357	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.15 485	0.13 367	0.25 445	0.36 572

hknet	0.47 345	0.29 175	1.70 277	0.30 285	0.24 336	0.76 539	0.31 423	1.00 588	0.64 419	0.63 510	0.53 377	0.80 540	0.38 368	0.77 407	0.37 352	0.11 326	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

BEATNet_4x	0.47 345	0.73 479	1.91 395	0.33 367	0.15 97	0.56 320	0.25 310	0.85 455	0.58 351	0.54 400	0.51 350	0.57 413	0.42 419	0.57 331	0.61 480	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.20 366	0.16 326

ITSA-stereo	0.48 351	0.33 223	1.20 159	0.33 367	0.18 205	0.60 386	0.29 402	0.94 535	0.80 558	0.50 354	0.49 337	0.53 382	0.59 521	1.25 469	0.64 489	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	0.18 329	0.23 456

qqq1	0.48 351	0.46 342	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 137

fff1	0.48 351	0.46 342	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 137

MyStereo04	0.48 351	0.40 295	2.65 569	0.29 264	0.23 321	0.60 386	0.31 423	0.83 435	0.75 531	0.47 317	0.36 241	0.53 382	0.42 419	0.53 319	0.39 370	0.09 140	0.18 524	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.19 384

CFNet_ucs	0.48 351	0.50 369	2.32 500	0.26 175	0.22 301	0.57 338	0.22 215	0.85 455	0.65 433	0.53 387	0.64 486	0.68 477	0.44 438	0.54 323	0.31 295	0.13 419	0.12 403	0.16 504	0.11 294	0.19 350	0.17 347

anonymousa	0.48 351	0.46 342	2.44 527	0.29 264	0.34 485	0.61 406	0.25 310	0.66 300	0.54 317	0.53 387	0.77 550	0.73 507	0.46 457	0.33 149	0.31 295	0.10 246	0.09 268	0.12 356	0.29 557	0.10 103	0.19 384

NF-Stereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 575	0.16 127	0.61 406	0.44 528	0.66 300	0.61 381	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.45 491	0.79 525	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.16 326

OCTAStereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 575	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.61 381	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.80 526	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

PSM-softLoss	0.48 351	0.27 133	1.85 362	0.51 571	0.17 158	0.61 406	0.40 500	0.61 275	0.57 340	0.52 376	0.48 320	0.39 282	0.25 219	1.46 492	0.77 519	0.12 387	0.08 180	0.13 417	0.12 334	0.12 154	0.14 252

KMStereo	0.48 351	0.27 133	1.85 362	0.51 571	0.17 158	0.61 406	0.40 500	0.61 275	0.57 340	0.52 376	0.48 320	0.39 282	0.25 219	1.46 492	0.77 519	0.12 387	0.08 180	0.13 417	0.12 334	0.12 154	0.14 252

KYRaft	0.48 351	0.29 175	1.75 299	0.33 367	0.21 271	0.75 535	0.44 528	0.58 249	0.57 340	0.64 520	0.93 584	0.53 382	0.72 566	0.60 348	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.14 395	0.12 154	0.54 617

RE-Stereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 575	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.60 364	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.78 521	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

TVStereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 575	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.60 364	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.78 521	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

111	0.48 351	1.09 603	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.59 374	0.26 333	0.83 435	0.78 550	0.48 335	0.52 365	0.56 406	0.38 368	0.49 298	0.38 359	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.23 414	0.35 564

acv_ft	0.48 351	0.44 330	1.76 308	0.32 341	0.41 550	0.63 444	0.28 378	0.81 421	0.68 459	0.61 489	0.59 428	0.69 484	0.45 442	0.44 244	0.63 484	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.41 592	0.10 111

UCFNet_RVC	0.48 351	0.82 517	1.85 362	0.30 285	0.27 387	0.64 458	0.26 333	0.74 350	0.55 324	0.48 335	0.53 377	0.63 439	0.41 401	0.88 426	0.38 359	0.15 483	0.10 317	0.17 525	0.17 461	0.18 329	0.15 294

MLCV	0.48 351	0.89 542	1.85 362	0.29 264	0.14 68	0.59 374	0.23 254	0.72 334	0.59 359	0.66 529	0.66 497	0.55 393	0.36 346	1.03 441	0.49 430	0.09 140	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.11 137

DN-CSS_ROB	0.48 351	1.23 625	1.99 429	0.39 487	0.22 301	0.56 320	0.19 106	0.75 360	0.61 381	0.45 306	0.62 456	0.41 297	0.31 315	0.70 390	0.32 308	0.11 326	0.08 180	0.14 454	0.13 367	0.36 559	0.12 182

AIO-test2	0.49 369	1.15 615	1.96 423	0.42 516	0.37 519	0.50 242	0.23 254	0.79 413	0.70 478	0.33 237	0.53 377	0.27 203	0.22 162	0.67 376	0.29 263	0.73 648	0.08 180	0.13 417	0.17 461	0.17 301	0.18 367

DCVSM-stereo	0.49 369	0.29 175	2.49 539	0.29 264	0.22 301	0.53 281	0.52 560	0.58 249	0.49 261	0.69 541	0.46 301	0.79 536	0.48 475	0.53 319	0.42 389	0.13 419	0.14 446	0.15 485	0.12 334	0.20 366	0.20 403

MyStereo05	0.49 369	0.41 305	2.72 579	0.30 285	0.23 321	0.60 386	0.30 410	0.82 429	0.77 546	0.52 376	0.37 245	0.51 374	0.42 419	0.52 313	0.38 359	0.09 140	0.17 512	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.20 403

HH	0.49 369	0.49 361	2.78 592	0.50 566	0.41 550	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 510	0.48 320	0.87 568	0.41 401	0.64 359	0.21 141	0.09 140	0.17 512	0.10 216	0.09 187	0.16 277	0.12 182

HanStereo	0.49 369	0.49 361	2.78 592	0.50 566	0.41 550	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 510	0.48 320	0.87 568	0.41 401	0.64 359	0.21 141	0.09 140	0.17 512	0.10 216	0.09 187	0.16 277	0.12 182

gwcnet-sp	0.49 369	0.43 319	2.54 553	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

scenet	0.49 369	0.43 319	2.54 553	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

ssnet	0.49 369	0.43 319	2.54 553	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

TestStereo1	0.49 369	0.81 513	1.85 362	0.39 487	0.57 605	0.56 320	0.34 460	0.75 360	0.69 468	0.44 295	0.63 470	0.35 259	0.42 419	0.64 359	0.29 263	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.33 527	0.26 492

SA-5K	0.49 369	0.81 513	1.85 362	0.39 487	0.57 605	0.56 320	0.34 460	0.75 360	0.69 468	0.44 295	0.63 470	0.35 259	0.42 419	0.64 359	0.29 263	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.33 527	0.26 492

Prome-Stereo	0.49 369	0.30 192	1.76 308	0.60 611	0.23 321	0.63 444	0.42 510	0.62 279	0.60 364	0.59 470	1.03 602	0.43 315	0.72 566	0.60 348	0.33 321	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.09 187	0.11 137	0.43 601

test_sample4	0.50 380	0.42 314	1.88 377	0.32 341	0.19 241	0.56 320	0.26 333	0.93 526	0.65 433	0.54 400	0.54 389	0.45 335	0.36 346	1.79 550	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

test_sample3	0.50 380	0.41 305	1.88 377	0.32 341	0.19 241	0.57 338	0.25 310	0.92 518	0.64 419	0.52 376	0.49 337	0.47 355	0.35 339	1.79 550	0.37 352	0.13 419	0.10 317	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.16 326

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 380	0.33 223	0.93 111	0.26 175	0.22 301	0.46 191	0.20 133	1.10 619	1.34 636	3.16 681	0.32 214	0.22 127	0.20 132	0.30 113	0.22 165	0.10 246	0.09 268	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.19 384

SMFormer	0.50 380	0.46 342	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.49 430	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.15 240	0.16 326

tta	0.50 380	0.46 342	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.49 430	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.11 137

DCRE	0.50 380	0.63 433	2.13 461	0.30 285	0.23 321	0.45 171	0.24 288	0.59 258	0.53 304	0.50 354	2.10 648	0.42 311	0.26 239	0.35 170	0.23 176	0.09 140	0.14 446	0.10 216	0.32 582	0.16 277	0.15 294

RAFT+CT+SA	0.50 380	0.86 531	1.82 354	0.37 460	0.75 630	0.54 289	0.34 460	0.77 383	0.63 411	0.38 261	0.55 399	0.34 255	0.29 295	0.68 379	0.27 238	0.09 140	0.07 75	0.11 292	0.51 634	0.29 490	0.41 599

NINENet	0.50 380	0.33 223	1.69 273	0.55 593	0.25 356	0.91 591	0.23 254	0.98 567	0.71 488	0.53 387	0.55 399	0.66 460	0.30 305	1.22 463	0.32 308	0.15 483	0.13 427	0.16 504	0.11 294	0.16 277	0.13 225

SA	0.50 380	0.75 486	1.95 414	0.31 312	0.61 618	0.57 338	0.31 423	0.91 509	0.73 513	0.42 282	0.62 456	0.38 276	0.47 466	0.68 379	0.29 263	0.09 140	0.09 268	0.13 417	0.32 582	0.30 501	0.10 111

CSP-Net	0.50 380	0.39 287	1.25 168	0.29 264	0.23 321	0.77 547	0.35 468	0.86 465	0.57 340	0.59 470	0.59 428	0.65 453	0.40 390	1.77 545	0.44 404	0.16 504	0.11 370	0.10 216	0.10 226	0.20 366	0.14 252

GwcNet-ADL	0.50 380	0.74 483	2.90 608	0.31 312	0.20 257	0.58 355	0.29 402	0.87 476	0.64 419	0.47 317	0.47 307	0.56 406	0.33 328	0.46 269	0.46 410	0.13 419	0.12 403	0.09 156	0.09 187	0.14 217	0.21 416

RAFT_R40	0.50 380	0.21 33	1.76 308	0.50 566	0.40 541	0.61 406	0.53 564	0.56 237	0.60 364	0.56 427	0.54 389	0.55 393	0.51 487	1.57 512	0.53 448	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.09 77

GMM-Stereo	0.50 380	0.23 71	2.41 519	0.54 586	0.24 336	0.77 547	0.46 540	0.59 258	0.57 340	0.58 456	0.73 537	0.47 355	0.43 430	0.68 379	0.27 238	0.10 246	0.06 24	0.13 417	0.13 367	0.14 217	0.44 603

MMNet	0.50 380	0.48 357	1.93 401	0.33 367	0.27 387	0.79 556	0.28 378	0.81 421	0.74 517	0.60 480	0.56 411	0.59 423	0.55 502	0.79 412	0.59 475	0.10 246	0.09 268	0.12 356	0.11 294	0.13 188	0.14 252

DeepPruner_ROB	0.50 380	0.70 466	1.94 411	0.29 264	0.26 374	0.63 444	0.31 423	0.80 417	0.48 254	0.61 489	0.55 399	0.66 460	0.38 368	0.98 433	0.40 378	0.19 546	0.14 446	0.14 454	0.14 395	0.23 414	0.17 347

StereoDRNet-Refined	0.50 380	0.41 305	1.50 237	0.33 367	0.21 271	0.68 496	0.26 333	0.81 421	0.68 459	0.67 533	0.68 507	0.73 507	0.42 419	1.10 447	0.59 475	0.11 326	0.08 180	0.14 454	0.14 395	0.25 445	0.21 416
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 380	1.15 615	1.73 288	0.31 312	0.21 271	0.58 355	0.22 215	0.95 549	0.82 566	0.58 456	0.62 456	0.57 413	0.39 382	0.84 418	0.40 378	0.11 326	0.08 180	0.09 156	0.06 18	0.21 382	0.13 225

Hybrid-DGEV-2	0.51 397	0.84 523	1.75 299	0.32 341	0.17 158	0.73 523	0.18 95	0.83 435	0.69 468	0.52 376	0.38 256	0.53 382	0.42 419	0.99 434	0.92 536	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.10 226	0.25 445	0.23 456

G2L-ROB	0.51 397	0.95 564	1.96 423	0.29 264	0.22 301	0.59 374	0.28 378	0.76 372	0.57 340	0.55 418	0.45 293	0.70 494	0.32 323	1.38 479	0.47 419	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.20 366	0.13 225

DFGA-Net	0.51 397	1.06 599	1.75 299	0.30 285	0.24 336	0.54 289	0.22 215	0.63 287	0.60 364	0.48 335	0.51 350	0.35 259	0.27 260	1.82 558	0.53 448	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.12 334	0.37 567	0.15 294

test_sample5	0.51 397	0.43 319	1.83 357	0.32 341	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.92 518	0.65 433	0.53 387	0.59 428	0.45 335	0.36 346	1.87 567	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

DualNet	0.51 397	0.43 319	1.83 357	0.32 341	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.92 518	0.65 433	0.54 400	0.62 456	0.45 335	0.36 346	1.87 567	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

test_5	0.51 397	0.87 534	1.99 429	0.37 460	0.65 622	0.58 355	0.35 468	0.78 398	0.62 399	0.48 335	0.55 399	0.45 335	0.40 390	0.72 394	0.30 283	0.09 140	0.07 75	0.12 356	0.12 334	0.33 527	0.38 582

Sa-1000	0.51 397	0.72 472	1.90 389	0.31 312	0.60 614	0.60 386	0.31 423	0.94 535	0.71 488	0.52 376	0.83 560	0.42 311	0.33 328	0.68 379	0.28 249	0.10 246	0.09 268	0.13 417	0.29 557	0.29 490	0.10 111

dad	0.51 397	1.01 590	1.74 293	0.29 264	0.19 241	0.60 386	0.26 333	0.52 206	0.75 531	0.63 510	0.63 470	0.63 439	0.33 328	0.85 420	0.47 419	0.27 604	0.15 474	0.40 625	0.18 474	0.22 399	0.14 252

PSMNet-ADL	0.51 397	0.38 275	1.65 261	0.35 417	0.21 271	0.67 484	0.26 333	0.74 350	0.55 324	0.42 282	0.52 365	0.70 494	0.45 442	1.91 578	0.57 468	0.15 483	0.13 427	0.11 292	0.13 367	0.15 240	0.20 403

Pruner-Stereo	0.51 397	0.27 133	1.78 321	1.79 669	0.19 241	0.62 426	0.45 537	0.57 243	0.60 364	0.61 489	0.48 320	0.41 297	0.24 204	0.46 269	1.00 552	0.12 387	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.12 154	0.13 225

CFNet-ft	0.51 397	0.76 487	1.79 341	0.28 230	0.30 426	0.63 444	0.28 378	0.66 300	0.55 324	0.45 306	0.57 419	0.74 513	0.41 401	1.46 492	0.42 389	0.14 463	0.10 317	0.28 599	0.13 367	0.18 329	0.14 252

STTStereo	0.51 397	0.69 461	2.14 466	0.36 436	0.30 426	0.61 406	0.32 446	0.77 383	0.60 364	0.60 480	0.54 389	0.67 470	0.43 430	0.86 421	0.42 389	0.16 504	0.15 474	0.17 525	0.20 507	0.16 277	0.15 294

CFNet_RVC	0.51 397	0.76 487	1.79 341	0.28 230	0.30 426	0.63 444	0.28 378	0.66 300	0.55 324	0.45 306	0.57 419	0.74 513	0.41 401	1.46 492	0.42 389	0.14 463	0.10 317	0.28 599	0.13 367	0.18 329	0.14 252

iResNet	0.51 397	0.76 487	2.59 561	0.41 505	0.17 158	0.64 458	0.27 358	0.82 429	0.70 478	0.57 438	0.64 486	0.43 315	0.36 346	0.70 390	0.52 444	0.10 246	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.21 382	0.13 225

test_sample6	0.52 411	0.44 330	1.81 348	0.33 367	0.18 205	0.55 304	0.27 358	0.94 535	0.66 448	0.54 400	0.62 456	0.47 355	0.36 346	1.97 584	0.38 359	0.14 463	0.10 317	0.13 417	0.13 367	0.17 301	0.16 326

CoDeX	0.52 411	0.43 319	2.25 490	0.29 264	0.26 374	0.61 406	0.32 446	0.99 579	0.68 459	0.48 335	0.55 399	0.52 380	0.40 390	1.60 519	0.35 340	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.13 188	0.12 182

SepStereo	0.52 411	0.35 250	1.55 246	0.33 367	0.34 485	0.50 242	0.42 510	0.83 435	0.74 517	0.83 589	0.68 507	0.56 406	0.48 475	1.56 508	0.46 410	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.18 329	0.15 294

SST-Stereo	0.52 411	0.20 18	1.76 308	0.62 613	0.53 595	0.62 426	0.66 602	0.55 231	0.61 381	0.58 456	0.53 377	0.52 380	0.60 525	1.59 518	0.29 263	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.10 111

LMCR-Stereo	0.52 411	0.71 468	2.39 515	0.40 498	0.21 271	0.74 529	0.31 423	1.02 599	0.64 419	0.61 489	0.63 470	0.39 282	0.51 487	0.62 354	0.42 389	0.19 546	0.09 268	0.12 356	0.09 187	0.23 414	0.12 182

delet	0.52 411	0.54 389	1.62 259	0.31 312	0.35 498	0.74 529	0.46 540	0.85 455	0.74 517	0.55 418	0.60 444	0.67 470	0.50 485	1.12 453	0.57 468	0.11 326	0.11 370	0.13 417	0.14 395	0.16 277	0.12 182

IGEV-FE	0.53 417	0.34 241	2.91 609	0.32 341	0.18 205	0.54 289	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 583	0.51 350	0.70 494	0.41 401	0.48 288	1.13 572	0.09 140	0.15 474	0.10 216	0.35 594	0.19 350	0.09 77

IGEV_Zeroshot_test	0.53 417	0.33 223	2.91 609	0.32 341	0.18 205	0.54 289	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 583	0.51 350	0.71 499	0.41 401	0.48 288	1.13 572	0.09 140	0.15 474	0.10 216	0.35 594	0.19 350	0.09 77

TRStereo	0.53 417	0.76 487	2.38 513	0.42 516	0.29 410	0.69 502	0.23 254	1.81 661	0.55 324	0.36 247	0.32 214	0.47 355	0.40 390	0.46 269	0.25 216	0.12 387	0.11 370	0.11 292	0.41 616	0.13 188	0.32 548

RAFT-345	0.53 417	0.30 192	2.34 505	0.38 477	0.34 485	0.58 355	0.42 510	0.47 150	0.61 381	0.51 367	1.00 596	0.43 315	0.28 277	1.57 512	0.82 528	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.10 103	0.08 49

cf-r	0.53 417	0.81 513	2.15 467	0.33 367	0.28 401	0.60 386	0.28 378	0.78 398	0.64 419	0.51 367	0.60 444	0.75 519	0.40 390	1.32 472	0.43 398	0.13 419	0.09 268	0.11 292	0.12 334	0.15 240	0.14 252

PSMNet-RSSM	0.53 417	0.82 517	1.78 321	0.31 312	0.25 356	0.58 355	0.28 378	0.84 447	0.60 364	0.50 354	0.61 451	0.67 470	0.43 430	1.68 529	0.42 389	0.15 483	0.10 317	0.14 454	0.16 441	0.15 240	0.13 225

MyStereo8	0.54 423	0.80 508	2.76 587	0.32 341	0.33 472	0.71 510	0.20 133	0.87 476	0.57 340	0.51 367	0.59 428	0.50 371	0.33 328	0.68 379	0.55 456	0.10 246	0.29 602	0.10 216	0.13 367	0.21 382	0.34 561

MyStereo06	0.54 423	0.41 305	2.68 572	0.30 285	0.23 321	0.60 386	0.30 410	0.81 421	0.44 206	0.84 591	0.52 365	0.78 531	0.58 518	0.48 288	1.10 568	0.09 140	0.17 512	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.20 403

iRaft-Stereo_5w	0.54 423	1.01 590	2.08 449	0.27 199	0.21 271	0.49 229	0.28 378	0.73 346	0.58 351	0.40 269	0.61 451	0.62 437	0.46 457	1.78 546	0.47 419	0.09 140	0.07 75	0.11 292	0.10 226	0.39 584	0.12 182

IPLGR	0.54 423	0.56 401	2.68 572	0.36 436	0.18 205	0.62 426	0.54 568	1.02 599	0.64 419	0.73 559	0.46 301	0.47 355	0.45 442	1.12 453	0.29 263	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.09 187	0.19 350	0.12 182

AACVNet	0.54 423	0.78 504	1.73 288	0.36 436	0.21 271	0.57 338	0.25 310	0.71 328	0.51 279	0.55 418	0.59 428	0.64 448	0.41 401	2.13 604	0.41 386	0.14 463	0.11 370	0.14 454	0.11 294	0.33 527	0.15 294

LCNet	0.54 423	0.37 263	1.78 321	0.92 639	0.22 301	0.96 597	0.30 410	0.59 258	0.58 351	0.51 367	0.55 399	0.41 297	0.76 577	0.84 418	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.12 356	0.18 474	0.98 654	0.39 588

IRAFT_RVC	0.54 423	0.53 381	1.78 321	0.46 547	0.21 271	0.58 355	0.43 517	0.65 297	0.66 448	0.54 400	0.50 345	0.49 368	0.51 487	1.58 516	1.01 556	0.11 326	0.25 588	0.13 417	0.10 226	0.15 240	0.13 225

GEStereo_RVC	0.54 423	0.87 534	1.95 414	0.47 552	0.25 356	0.62 426	0.37 484	1.00 588	0.74 517	0.53 387	0.54 389	0.59 423	0.44 438	1.10 447	0.46 410	0.15 483	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.26 466	0.19 384

UNet	0.54 423	0.44 330	2.83 597	0.31 312	0.33 472	0.74 529	0.27 358	0.82 429	0.61 381	0.53 387	0.54 389	0.72 502	0.54 497	0.78 411	0.56 464	0.11 326	0.09 268	0.13 417	0.11 294	0.14 217	0.12 182

HGLStereo	0.54 423	0.69 461	2.00 431	0.35 417	0.40 541	0.66 478	0.30 410	0.83 435	0.62 399	0.57 438	0.69 516	0.69 484	0.54 497	1.07 444	0.55 456	0.13 419	0.13 427	0.13 417	0.11 294	0.19 350	0.17 347

DSFCA	0.54 423	0.35 250	1.41 212	0.28 230	0.28 401	0.79 556	0.88 632	0.76 372	0.70 478	0.72 555	0.66 497	0.67 470	0.57 512	1.17 459	0.63 484	0.16 504	0.14 446	0.13 417	0.14 395	0.16 277	0.13 225

DLCB_ROB	0.54 423	0.55 398	1.49 234	0.36 436	0.25 356	0.65 472	0.36 475	0.80 417	0.70 478	0.72 555	0.69 516	0.83 550	0.46 457	1.53 505	0.60 477	0.13 419	0.12 403	0.14 454	0.14 395	0.14 217	0.13 225

G2L-Stereo_test	0.55 435	0.97 575	1.89 384	0.33 367	0.24 336	0.75 535	0.38 491	0.79 413	0.60 364	0.60 480	0.54 389	0.74 513	0.39 382	1.56 508	0.43 398	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.08 142	0.28 483	0.13 225

G2L-Stereo	0.55 435	0.85 528	2.18 474	0.31 312	0.27 387	0.59 374	0.27 358	0.77 383	0.55 324	0.54 400	0.52 365	0.71 499	0.36 346	1.75 541	0.50 435	0.13 419	0.11 370	0.13 417	0.11 294	0.29 490	0.15 294

ssnet_v2	0.55 435	0.60 412	1.86 370	0.32 341	0.22 301	0.72 516	0.44 528	0.94 535	0.74 517	0.63 510	0.54 389	0.81 543	0.47 466	0.77 407	0.70 503	0.16 504	0.14 446	0.14 454	0.14 395	0.30 501	0.30 530

raft_robust	0.55 435	0.84 523	1.73 288	0.28 230	0.54 597	0.53 281	0.25 310	0.88 485	0.75 531	0.48 335	0.46 301	0.76 525	0.75 575	1.46 492	0.27 238	0.09 140	0.10 317	0.10 216	0.30 567	0.26 466	0.16 326

XX-Stereo	0.55 435	0.54 389	3.50 649	0.48 560	0.39 531	0.54 289	0.17 75	0.89 491	0.40 162	0.44 295	0.65 495	0.85 559	0.19 119	0.77 407	0.21 141	0.10 246	0.14 446	0.10 216	0.32 582	0.17 301	0.14 252

ac_64	0.55 435	0.46 342	1.92 398	0.36 436	0.34 485	0.63 444	0.31 423	0.82 429	0.61 381	0.55 418	0.51 350	0.89 574	0.48 475	1.83 559	0.55 456	0.14 463	0.11 370	0.12 356	0.12 334	0.18 329	0.12 182

GANet-RSSM	0.55 435	0.73 479	1.90 389	0.36 436	0.26 374	0.59 374	0.27 358	0.78 398	0.52 287	0.47 317	0.57 419	0.63 439	0.45 442	1.92 582	0.43 398	0.14 463	0.10 317	0.25 591	0.11 294	0.34 539	0.14 252

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 435	0.92 549	2.36 511	0.38 477	0.37 519	0.60 386	0.28 378	0.82 429	0.62 399	0.62 500	0.55 399	0.72 502	0.45 442	1.00 437	0.43 398	0.15 483	0.11 370	0.14 454	0.14 395	0.15 240	0.16 326
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Zero-FE251	0.56 443	0.29 175	1.27 173	0.26 175	0.16 127	0.44 163	0.16 63	0.44 107	0.35 86	5.31 686	0.19 53	0.22 127	0.19 119	0.24 39	1.08 565	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.13 225

CBFPSM	0.56 443	0.91 547	1.82 354	0.28 230	0.23 321	0.71 510	0.37 484	0.72 334	0.64 419	0.50 354	0.49 337	1.03 606	0.83 587	0.62 354	1.35 597	0.10 246	0.12 403	0.10 216	0.10 226	0.18 329	0.19 384

CRFU-Net	0.56 443	0.38 275	1.86 370	0.46 547	0.26 374	0.82 568	0.36 475	0.90 497	0.49 261	0.62 500	0.59 428	0.78 531	1.35 637	1.00 437	0.48 425	0.15 483	0.14 446	0.17 525	0.10 226	0.19 350	0.14 252

CIPLG	0.56 443	1.19 621	2.46 530	0.80 630	0.31 447	0.61 406	0.57 581	0.76 372	0.57 340	0.56 427	0.63 470	0.41 297	0.30 305	0.45 260	0.40 378	0.11 326	0.20 548	0.13 417	0.13 367	0.35 551	0.19 384

DAS	0.56 443	0.35 250	1.55 246	0.33 367	0.34 485	0.50 242	0.42 510	0.83 435	0.74 517	0.83 589	0.68 507	0.56 406	0.48 475	2.40 624	0.46 410	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.18 329	0.15 294

AASNet	0.56 443	1.03 595	2.34 505	0.37 460	0.33 472	0.65 472	0.29 402	0.96 554	0.73 513	0.54 400	0.60 444	0.55 393	0.38 368	0.59 341	0.58 473	0.14 463	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.43 600	0.24 470

ACRE	0.56 443	1.14 611	2.77 590	0.76 626	0.28 401	0.60 386	0.56 577	0.76 372	0.58 351	0.55 418	0.62 456	0.41 297	0.29 295	0.44 244	0.39 370	0.11 326	0.19 537	0.13 417	0.14 395	0.36 559	0.18 367

iinet-f	0.57 450	0.93 555	2.27 493	0.31 312	0.25 356	0.83 571	0.33 455	0.81 421	0.65 433	0.54 400	0.63 470	0.73 507	0.67 554	0.73 395	0.67 496	0.13 419	0.13 427	0.11 292	0.10 226	0.43 600	0.16 326

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 450	0.87 534	2.11 455	0.32 341	0.30 426	0.84 573	0.40 500	0.88 485	0.72 498	0.65 527	0.73 537	0.66 460	0.57 512	0.93 427	0.71 506	0.13 419	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.15 240	0.14 252

psm_up	0.57 450	0.61 417	1.83 357	0.35 417	0.30 426	0.64 458	0.37 484	0.90 497	0.68 459	0.59 470	0.55 399	0.68 477	0.54 497	1.91 578	0.46 410	0.16 504	0.15 474	0.16 504	0.15 420	0.23 414	0.13 225

GwcNet-RSSM	0.57 450	0.94 557	2.13 461	0.32 341	0.25 356	0.60 386	0.30 410	0.80 417	0.66 448	0.52 376	0.64 486	0.71 499	0.40 390	1.79 550	0.50 435	0.13 419	0.09 268	0.12 356	0.12 334	0.21 382	0.15 294

DISCO	0.57 450	0.34 241	1.87 375	0.45 542	0.34 485	0.84 573	0.35 468	0.84 447	0.78 550	0.59 470	0.63 470	1.06 613	0.53 494	1.10 447	0.82 528	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.22 399	0.18 367

coex_refinement	0.58 455	0.94 557	1.87 375	0.38 477	0.25 356	0.64 458	0.34 460	0.83 435	0.65 433	0.60 480	0.63 470	0.81 543	0.48 475	1.85 566	0.56 464	0.13 419	0.09 268	0.10 216	0.10 226	0.16 277	0.16 326

PSMNet-RUCA	0.58 455	0.82 517	1.89 384	0.59 607	0.56 603	0.64 458	0.36 475	0.84 447	0.69 468	0.51 367	0.68 507	0.53 382	0.43 430	0.56 330	0.43 398	0.34 620	0.18 524	0.44 631	0.29 557	0.48 612	0.30 530

FACV-RUCA	0.58 455	0.40 295	1.78 321	0.43 521	1.67 672	0.48 212	0.28 378	0.69 317	0.62 399	0.40 269	0.53 377	0.33 249	0.63 542	0.40 218	0.31 295	0.13 419	0.11 370	0.62 643	0.12 334	0.70 636	0.98 657

UGAM	0.58 455	0.47 352	2.21 478	0.30 285	0.19 241	0.53 281	0.34 460	0.59 258	0.63 411	0.44 295	0.73 537	0.78 531	0.37 359	2.58 641	0.39 370	0.10 246	0.08 180	0.17 525	0.14 395	0.42 598	0.17 347

iRaft-Stereo_20w	0.58 455	0.39 287	1.96 423	0.45 542	0.32 457	0.92 593	0.57 581	1.14 624	0.56 336	0.81 583	0.40 268	0.55 393	0.69 559	0.65 370	1.04 561	0.09 140	0.16 492	0.09 156	0.36 603	0.17 301	0.25 482

IPLGR_C	0.58 455	1.25 628	2.72 579	0.80 630	0.31 447	0.60 386	0.61 591	0.76 372	0.58 351	0.56 427	0.62 456	0.41 297	0.31 315	0.43 235	0.40 378	0.11 326	0.22 563	0.13 417	0.15 420	0.35 551	0.19 384

CFNet	0.58 455	0.96 567	1.78 321	0.33 367	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.88 485	0.75 531	0.46 315	0.59 428	0.58 420	0.40 390	2.29 612	0.48 425	0.12 387	0.09 268	0.15 485	0.14 395	0.30 501	0.15 294

NVstereo2D	0.58 455	0.40 295	2.03 440	0.35 417	0.35 498	0.69 502	0.39 497	0.91 509	0.80 558	0.47 317	0.53 377	0.67 470	0.46 457	1.99 588	0.48 425	0.19 546	0.11 370	0.17 525	0.13 367	0.25 445	0.25 482

HUF	0.59 463	0.65 445	2.46 530	0.45 542	0.77 634	0.34 58	0.24 288	0.46 130	0.39 148	0.31 225	0.28 164	0.25 175	0.19 119	0.67 376	0.18 64	0.12 387	2.03 685	0.08 59	0.06 18	0.31 509	1.59 680

DualNet (step1)	0.59 463	0.62 423	1.93 401	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.11 450	0.38 359	0.61 640	0.14 446	0.87 652	0.56 642	0.25 445	0.23 456

Wz-Net-LNSev	0.59 463	0.96 567	2.47 535	0.34 400	0.37 519	0.79 556	0.44 528	0.86 465	0.77 546	0.61 489	0.67 500	0.79 536	0.56 506	0.64 359	0.62 482	0.15 483	0.14 446	0.12 356	0.12 334	0.18 329	0.19 384

OMP-Stereo	0.59 463	0.65 445	1.74 293	0.56 595	0.37 519	0.60 386	0.26 333	0.70 325	0.65 433	0.66 529	0.60 444	0.69 484	0.32 323	2.09 600	1.20 584	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.09 187	0.17 301	0.10 111

IIG-Stereo	0.59 463	0.65 445	1.74 293	0.54 586	0.23 321	0.61 406	0.21 175	0.73 346	0.65 433	0.64 520	0.69 516	0.69 484	0.38 368	2.09 600	1.39 600	0.11 326	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.09 77

iResNetv2_ROB	0.59 463	1.43 643	2.96 612	0.40 498	0.22 301	0.58 355	0.28 378	0.91 509	0.73 513	0.57 438	0.63 470	0.60 430	0.41 401	0.74 398	0.35 340	0.11 326	0.08 180	0.10 216	0.07 103	0.43 600	0.17 347

SACVNet	0.60 469	0.74 483	1.90 389	0.37 460	0.28 401	0.64 458	0.37 484	0.86 465	0.61 381	0.65 527	0.62 456	0.69 484	0.44 438	2.08 598	0.42 389	0.18 531	0.14 446	0.16 504	0.15 420	0.38 574	0.24 470

HHNet	0.60 469	0.65 445	2.60 563	0.36 436	0.25 356	0.64 458	0.61 591	0.64 290	0.62 399	0.55 418	1.13 613	0.32 242	0.60 525	0.42 231	1.79 621	0.15 483	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.18 329	0.15 294

ASMatch	0.60 469	0.43 319	2.58 559	0.91 638	0.36 507	0.56 320	0.25 310	0.52 206	0.61 381	0.47 317	1.21 616	0.47 355	0.66 552	1.34 475	0.94 539	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.10 103	0.16 326

PFNet	0.60 469	0.33 223	2.47 535	0.41 505	0.55 600	0.62 426	0.27 358	0.61 275	0.63 411	0.61 489	0.56 411	0.45 335	0.32 323	1.88 575	1.14 574	0.28 608	0.09 268	0.12 356	0.16 441	0.26 466	0.20 403

ADLNet	0.60 469	0.71 468	1.95 414	0.35 417	0.34 485	0.67 484	0.34 460	0.90 497	0.74 517	0.68 539	0.62 456	0.80 540	0.45 442	1.78 546	0.64 489	0.14 463	0.11 370	0.14 454	0.14 395	0.29 490	0.21 416

ARAFT	0.60 469	1.23 625	3.10 626	0.28 230	0.16 127	0.64 458	0.36 475	0.90 497	0.67 457	0.61 489	0.49 337	0.55 393	0.31 315	1.24 468	0.32 308	0.10 246	0.08 180	0.14 454	0.13 367	0.37 567	0.21 416

ETE_ROB	0.60 469	0.71 468	1.55 246	0.37 460	0.25 356	0.69 502	0.51 557	1.47 646	0.70 478	0.80 577	0.69 516	0.85 559	0.49 482	1.36 477	0.58 473	0.16 504	0.13 427	0.19 552	0.16 441	0.21 382	0.23 456

LALA_ROB	0.60 469	0.76 487	1.69 273	0.36 436	0.29 410	0.79 556	0.55 572	0.94 535	0.77 546	0.81 583	0.67 500	0.94 588	0.49 482	0.99 434	0.73 513	0.21 564	0.15 474	0.20 561	0.18 474	0.23 414	0.21 416

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 477	0.61 417	3.35 646	0.33 367	0.58 607	0.66 478	0.20 133	0.98 567	0.55 324	0.73 559	0.52 365	0.99 598	0.65 547	0.58 335	0.29 263	0.10 246	0.16 492	0.10 216	0.41 616	0.29 490	0.20 403

RAFT-RH_RVC	0.61 477	0.50 369	2.33 503	0.36 436	0.29 410	0.60 386	0.18 95	0.44 107	0.58 351	0.76 567	1.91 644	0.47 355	0.29 295	1.60 519	1.23 588	0.14 463	0.07 75	0.13 417	0.13 367	0.10 103	0.09 77

FADNet-RVC	0.61 477	1.26 630	2.12 459	0.33 367	0.26 374	0.59 374	0.29 402	0.86 465	0.62 399	0.45 306	0.50 345	0.62 437	0.46 457	1.73 537	0.55 456	0.17 519	0.20 548	0.17 525	0.18 474	0.59 627	0.28 509

RASNet	0.61 477	0.68 457	2.03 440	0.35 417	0.46 579	0.65 472	0.28 378	0.78 398	0.70 478	0.48 335	0.64 486	0.93 584	0.61 534	2.21 608	0.73 513	0.12 387	0.09 268	0.09 156	0.10 226	0.14 217	0.11 137

XPNet_ROB	0.61 477	0.72 472	1.66 267	0.37 460	0.27 387	0.67 484	0.47 548	0.89 491	0.71 488	0.78 573	0.70 526	0.81 543	0.53 494	1.70 532	0.76 517	0.21 564	0.16 492	0.16 504	0.15 420	0.20 366	0.21 416

252Zero-FE	0.62 482	0.27 133	0.83 85	0.24 108	0.13 48	0.31 38	0.13 9	0.39 59	0.32 44	8.03 689	0.23 103	0.12 2	0.12 12	0.26 64	0.44 404	0.09 140	0.12 403	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.12 182

YMNet	0.62 482	0.72 472	1.93 401	0.41 505	0.41 550	0.87 583	0.43 517	0.87 476	0.71 488	0.74 562	0.81 555	0.83 550	0.46 457	0.86 421	0.93 537	0.19 546	0.22 563	0.20 561	0.17 461	0.41 592	0.21 416

YMNet_1	0.62 482	0.72 472	1.93 401	0.41 505	0.41 550	0.87 583	0.43 517	0.87 476	0.71 488	0.74 562	0.81 555	0.83 550	0.46 457	0.86 421	0.93 537	0.19 546	0.22 563	0.20 561	0.17 461	0.41 592	0.21 416

DDVS	0.62 482	0.40 295	1.40 210	2.21 678	0.35 498	0.87 583	1.00 642	0.69 317	0.50 272	0.53 387	0.56 411	0.90 576	0.37 359	1.22 463	0.47 419	0.15 483	0.14 446	0.14 454	0.12 334	0.19 350	0.22 431

DRaft	0.62 482	0.38 275	1.76 308	0.24 108	0.16 127	0.64 458	0.66 602	0.53 215	0.53 304	0.67 533	0.99 594	0.38 276	1.00 611	1.44 486	2.10 635	0.10 246	0.14 446	0.10 216	0.14 395	0.18 329	0.21 416

DMCA-RVC	0.62 482	0.96 567	2.63 565	0.36 436	0.90 640	0.56 320	0.31 423	0.69 317	0.57 340	0.68 539	0.52 365	0.59 423	0.56 506	1.23 465	0.53 448	0.16 504	0.38 622	0.20 561	0.15 420	0.20 366	0.15 294

HSM	0.62 482	0.76 487	1.72 285	0.30 285	0.29 410	0.64 458	0.28 378	0.94 535	0.62 399	0.58 456	0.57 419	1.40 639	0.64 545	2.59 642	0.42 389	0.11 326	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.11 137

UGAM-zero	0.63 489	0.39 287	2.49 539	0.30 285	0.49 585	0.67 484	0.19 106	0.91 509	0.45 221	0.77 571	0.45 293	1.16 627	0.82 586	2.05 593	0.29 263	0.09 140	0.15 474	0.09 156	0.44 620	0.11 137	0.22 431

fast-acv-ft	0.63 489	0.88 538	3.10 626	0.38 477	0.30 426	0.79 556	0.48 552	0.69 317	0.72 498	0.58 456	0.78 551	0.76 525	0.60 525	0.67 376	0.73 513	0.15 483	0.15 474	0.18 545	0.17 461	0.37 567	0.16 326

PSM-AAD	0.63 489	0.22 50	1.77 317	0.37 460	0.23 321	0.86 579	1.17 654	0.59 258	0.60 364	0.64 520	0.71 530	0.68 477	2.93 670	0.65 370	0.31 295	0.09 140	0.07 75	0.17 525	0.15 420	0.13 188	0.33 557

PS-NSSS	0.63 489	1.00 586	1.81 348	0.30 285	0.31 447	0.63 444	0.34 460	0.98 567	0.69 468	0.54 400	0.74 540	0.51 374	0.41 401	2.43 629	0.48 425	0.24 590	0.17 512	0.27 595	0.18 474	0.27 477	0.21 416

z-ln-s-r	0.64 493	0.89 542	2.23 486	0.32 341	0.26 374	0.57 338	0.37 484	0.84 447	0.76 541	0.51 367	0.81 555	0.64 448	0.45 442	2.06 594	1.27 592	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.24 431	0.13 225

TransformOpticalFlow	0.64 493	0.56 401	2.66 570	0.44 528	0.26 374	0.62 426	0.28 378	0.83 435	0.71 488	0.76 567	0.74 540	0.91 578	0.85 591	1.83 559	0.81 527	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.11 137	0.12 182

pcwnet_v2	0.64 493	0.49 361	4.41 664	0.32 341	0.27 387	0.60 386	0.25 310	0.97 563	0.88 583	0.59 470	0.70 526	0.63 439	0.55 502	0.66 375	0.37 352	0.17 519	0.15 474	0.15 485	0.14 395	0.21 382	0.23 456

RAFT + AFF	0.64 493	1.20 622	1.95 414	0.34 400	0.33 472	0.67 484	0.52 560	0.99 579	0.74 517	0.53 387	0.58 425	0.57 413	0.80 583	1.76 542	0.51 441	0.12 387	0.27 598	0.15 485	0.14 395	0.43 600	0.29 516

FADNet	0.64 493	1.22 624	2.06 442	0.32 341	0.30 426	0.66 478	0.29 402	0.88 485	0.72 498	0.44 295	0.48 320	0.66 460	0.57 512	1.84 564	0.45 409	0.46 631	0.20 548	0.17 525	0.19 494	0.59 627	0.24 470

DRN-Test	0.64 493	0.43 319	2.44 527	0.39 487	0.44 560	0.80 564	0.41 506	1.02 599	0.78 550	0.80 577	0.63 470	0.69 484	0.56 506	1.79 550	0.69 501	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	0.18 329	0.17 347

StereoDRNet	0.64 493	0.88 538	2.35 508	0.41 505	0.45 571	0.73 523	0.47 548	0.94 535	0.74 517	0.75 564	0.54 389	0.74 513	0.47 466	1.70 532	0.72 510	0.15 483	0.14 446	0.15 485	0.14 395	0.20 366	0.19 384

NOSS_ROB	0.64 493	0.65 445	1.62 259	0.46 547	0.25 356	0.67 484	0.30 410	0.93 526	0.77 546	0.59 470	0.57 419	0.77 527	0.38 368	2.78 654	0.44 404	0.23 581	0.24 575	0.28 599	0.26 543	0.27 477	0.39 588

Select-FE	0.65 501	0.67 454	2.76 587	0.49 562	0.55 600	0.79 556	0.16 63	0.90 497	0.53 304	0.84 591	0.55 399	0.91 578	0.75 575	0.57 331	1.16 578	0.11 326	0.18 524	0.11 292	0.49 630	0.14 217	0.31 539

Wz-Net-MNSev	0.65 501	0.97 575	2.19 476	0.36 436	0.33 472	0.90 589	0.60 587	0.92 518	0.81 565	0.75 564	0.72 535	0.73 507	0.65 547	1.39 480	0.71 506	0.16 504	0.13 427	0.14 454	0.14 395	0.24 431	0.18 367

FINET	0.65 501	0.95 564	3.06 622	0.35 417	0.40 541	0.58 355	0.48 552	0.92 518	1.10 618	0.57 438	0.68 507	0.47 355	0.44 438	1.15 458	0.60 477	0.23 581	0.21 557	0.17 525	0.15 420	0.26 466	0.25 482

CVANet_RVC	0.65 501	0.80 508	2.13 461	0.36 436	0.26 374	0.62 426	0.42 510	0.84 447	0.72 498	0.69 541	0.68 507	0.68 477	0.52 492	2.64 644	0.42 389	0.19 546	0.12 403	0.22 572	0.17 461	0.37 567	0.15 294

NCCL2	0.65 501	0.94 557	1.96 423	0.43 521	0.30 426	0.71 510	0.68 608	0.84 447	0.65 433	0.70 547	0.60 444	0.86 566	0.54 497	1.56 508	0.57 468	0.20 556	0.16 492	0.67 646	0.25 535	0.22 399	0.24 470

RT-IGEV	0.66 506	0.25 103	2.11 455	0.56 595	0.46 579	0.62 426	0.54 568	0.99 579	0.75 531	0.79 575	0.93 584	0.85 559	0.78 581	0.59 341	1.64 614	0.12 387	0.16 492	0.11 292	0.47 625	0.28 483	0.30 530

TCMNet	0.66 506	0.85 528	2.55 558	0.50 566	0.52 594	0.72 516	0.39 497	0.87 476	0.72 498	0.58 456	0.68 507	0.63 439	0.46 457	1.70 532	0.63 484	0.18 531	0.18 524	0.23 579	0.18 474	0.38 574	0.27 500

ACV-stereo	0.66 506	0.76 487	2.86 598	0.32 341	0.25 356	1.01 605	0.60 587	0.59 258	0.52 287	0.41 277	0.45 293	1.55 645	0.94 606	1.40 483	0.69 501	0.14 463	0.13 427	0.12 356	0.11 294	0.20 366	0.19 384

GrayStereo	0.66 506	0.19 10	1.76 308	0.90 637	0.23 321	0.62 426	1.42 669	0.62 279	0.60 364	0.72 555	0.78 551	0.56 406	3.07 673	0.60 348	0.26 228	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.21 513	0.11 137	0.18 367

PSMNet_ROB	0.66 506	1.01 590	2.33 503	0.38 477	0.31 447	0.72 516	0.55 572	0.86 465	0.69 468	0.54 400	0.60 444	0.75 519	0.47 466	2.00 589	0.82 528	0.17 519	0.13 427	0.19 552	0.19 494	0.24 431	0.27 500

DispNO	0.67 511	0.98 579	2.58 559	0.31 312	0.27 387	0.59 374	0.29 402	0.83 435	0.68 459	0.53 387	0.79 554	0.83 550	0.47 466	2.46 632	0.68 499	0.12 387	0.10 317	0.19 552	0.31 576	0.16 277	0.17 347

STrans-v2	0.67 511	0.56 401	2.64 567	0.27 199	0.23 321	0.57 338	0.33 455	0.96 554	0.69 468	0.92 603	0.85 567	0.89 574	0.93 603	1.83 559	1.21 586	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.09 187	0.11 137	0.12 182

hitnet-ft	0.67 511	0.80 508	1.90 389	0.28 230	0.22 301	0.69 502	0.36 475	0.85 455	0.65 433	0.56 427	0.84 563	1.03 606	0.95 609	2.32 615	0.55 456	0.23 581	0.14 446	0.41 626	0.13 367	0.24 431	0.17 347

FADNet-RVC-Resample	0.67 511	1.16 620	3.16 632	0.37 460	0.29 410	0.62 426	0.38 491	0.86 465	0.63 411	0.51 367	0.50 345	0.57 413	0.45 442	1.57 512	0.49 430	0.24 590	0.32 612	0.23 579	0.19 494	0.27 477	0.62 629

RP	0.67 511	0.82 517	1.94 411	0.43 521	0.44 560	0.65 472	0.45 537	0.89 491	0.82 566	0.66 529	0.92 580	0.99 598	0.76 577	1.55 507	0.66 493	0.25 595	0.18 524	0.23 579	0.20 507	0.31 509	0.22 431

HSM-Net_RVC	0.67 511	0.34 241	2.23 486	0.26 175	0.19 241	0.67 484	0.29 402	1.26 636	0.69 468	0.72 555	0.70 526	0.78 531	0.42 419	3.77 674	0.41 386	0.13 419	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.12 154	0.11 137
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.67 511	0.92 549	1.76 308	0.37 460	0.24 336	0.66 478	0.56 577	0.82 429	0.74 517	1.16 624	0.62 456	0.61 433	0.48 475	2.70 650	0.50 435	0.20 556	0.11 370	0.35 616	0.14 395	0.32 518	0.16 326

w-ln-seven-2	0.68 518	1.13 609	2.46 530	0.36 436	0.27 387	0.65 472	0.44 528	0.87 476	0.83 570	0.69 541	0.75 543	0.72 502	0.63 542	1.56 508	1.15 576	0.13 419	0.13 427	0.15 485	0.14 395	0.35 551	0.19 384

ADLNet2	0.68 518	0.84 523	3.19 636	0.33 367	0.36 507	0.64 458	0.37 484	0.89 491	0.79 555	0.54 400	0.65 495	0.93 584	0.48 475	2.07 596	0.56 464	0.13 419	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.33 527	0.18 367

DEmStereo	0.68 518	0.31 206	2.25 490	0.42 516	0.17 158	0.66 478	0.89 633	0.51 190	0.59 359	0.60 480	1.01 597	0.45 335	1.26 629	1.54 506	2.26 641	0.10 246	0.08 180	0.10 216	0.10 226	0.10 103	0.11 137

Nwc_Net	0.68 518	0.83 521	2.53 547	0.41 505	0.39 531	0.77 547	0.38 491	1.01 596	0.70 478	0.60 480	0.99 594	0.98 595	0.68 557	1.41 484	0.63 484	0.23 581	0.15 474	0.23 579	0.25 535	0.23 414	0.18 367

AANet_RVC	0.68 518	1.00 586	2.09 450	0.33 367	0.25 356	0.58 355	0.32 446	0.81 421	0.80 558	0.61 489	0.94 586	0.80 540	0.41 401	2.46 632	1.02 558	0.36 623	0.14 446	0.10 216	0.09 187	0.23 414	0.22 431

IPLG	0.69 523	0.84 523	2.43 525	0.35 417	0.21 271	1.65 646	0.61 591	1.36 641	0.58 351	1.39 647	0.51 350	0.37 268	0.87 595	1.41 484	0.36 345	0.09 140	0.07 75	0.14 454	0.12 334	0.32 518	0.11 137

GwcNet	0.69 523	0.71 468	3.12 629	0.36 436	0.45 571	0.81 565	0.44 528	0.86 465	0.84 573	0.60 480	0.74 540	0.82 548	0.49 482	1.65 525	0.66 493	0.16 504	0.15 474	0.15 485	0.15 420	0.31 509	0.24 470

AF-Net	0.69 523	0.92 549	2.21 478	0.41 505	0.40 541	0.68 496	0.40 500	1.02 599	0.86 576	0.69 541	1.03 602	1.04 609	0.84 590	1.19 460	0.78 521	0.22 577	0.14 446	0.25 591	0.17 461	0.30 501	0.18 367

stereogan	0.69 523	0.51 372	2.44 527	0.39 487	0.39 531	1.01 605	0.41 506	0.94 535	0.92 594	0.73 559	0.85 567	1.15 625	0.69 559	1.57 512	0.53 448	0.19 546	0.18 524	0.20 561	0.16 441	0.36 559	0.24 470

PAM_32	0.70 527	0.35 250	2.73 584	0.54 586	0.61 618	1.07 616	0.43 517	0.84 447	0.49 261	0.90 600	0.91 578	1.23 629	0.77 580	0.65 370	1.10 568	0.10 246	0.19 537	0.10 216	0.49 630	0.15 240	0.38 582

PAM	0.70 527	0.35 250	2.72 579	0.56 595	0.62 620	1.08 618	0.53 564	0.85 455	0.44 206	0.93 605	0.92 580	1.24 630	0.68 557	0.64 359	1.01 556	0.10 246	0.19 537	0.10 216	0.48 628	0.14 217	0.38 582

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 527	0.65 445	3.45 647	0.50 566	0.60 614	0.75 535	0.23 254	0.96 554	0.60 364	0.76 567	1.30 623	0.81 543	0.60 525	0.57 331	0.82 528	0.10 246	0.16 492	0.11 292	0.43 619	0.31 509	0.22 431

xxxx	0.70 527	0.21 33	1.33 188	0.28 230	0.18 205	0.63 444	0.24 288	1.02 599	0.69 468	0.50 354	0.62 456	0.58 420	0.38 368	1.47 499	5.21 680	0.13 419	0.12 403	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.15 294

APVNet	0.70 527	0.67 454	2.71 577	0.38 477	0.36 507	0.85 577	0.43 517	0.91 509	0.68 459	0.55 418	0.69 516	0.75 519	0.55 502	2.31 613	0.78 521	0.17 519	0.17 512	0.24 586	0.19 494	0.33 527	0.23 456

Syn2CoEx	0.70 527	1.07 602	2.74 585	0.43 521	0.30 426	0.64 458	0.42 510	0.99 579	0.78 550	0.62 500	0.78 551	0.74 513	0.72 566	1.92 582	0.61 480	0.20 556	0.17 512	0.19 552	0.15 420	0.29 490	0.22 431

FAT-Stereo	0.70 527	0.54 389	2.88 600	0.36 436	0.29 410	0.62 426	0.54 568	0.97 563	0.87 579	0.76 567	0.92 580	0.94 588	0.80 583	1.84 564	0.57 468	0.18 531	0.19 537	0.17 525	0.16 441	0.22 399	0.25 482

RYNet	0.70 527	0.56 401	2.25 490	0.35 417	0.41 550	0.86 579	0.43 517	0.94 535	0.82 566	0.62 500	0.53 377	0.91 578	0.60 525	2.70 650	1.00 552	0.14 463	0.11 370	0.16 504	0.14 395	0.25 445	0.27 500

PWC_ROB	0.70 527	0.94 557	1.88 377	0.39 487	0.39 531	0.62 426	0.30 410	0.98 567	0.94 596	0.91 602	1.29 622	0.77 527	0.62 539	1.62 523	1.03 560	0.18 531	0.11 370	0.18 545	0.13 367	0.51 619	0.22 431

ccnet	0.71 536	0.41 305	1.59 251	0.40 498	0.45 571	1.06 611	0.55 572	0.98 567	0.71 488	0.88 596	0.97 591	0.82 548	0.88 599	1.68 529	0.94 539	0.32 616	0.26 591	0.32 612	0.27 548	0.34 539	0.30 530

RGC	0.71 536	0.97 575	2.18 474	0.44 528	0.44 560	0.73 523	0.40 500	0.94 535	0.71 488	0.71 552	1.04 605	1.01 602	0.71 563	1.74 539	0.70 503	0.23 581	0.18 524	0.28 599	0.26 543	0.29 490	0.27 500

CBMV	0.71 536	0.76 487	2.64 567	0.33 367	0.20 257	0.78 552	0.79 624	0.98 567	0.78 550	0.85 595	0.71 530	0.86 566	1.10 621	1.46 492	0.62 482	0.18 531	0.20 548	0.21 569	0.19 494	0.25 445	0.33 557
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GCST	0.72 539	1.10 604	2.15 467	1.11 652	0.59 609	0.62 426	0.19 106	0.75 360	0.53 304	0.56 427	0.63 470	0.47 355	0.31 315	1.11 450	0.33 321	0.75 650	0.45 634	0.84 651	0.64 655	0.69 635	0.54 617

mmx	0.72 539	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.99 579	0.76 541	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 666	0.13 419	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.15 294

xxx	0.72 539	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.99 579	0.76 541	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 666	0.13 419	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.15 294

LL-Strereo	0.72 539	1.29 632	2.49 539	0.36 436	0.45 571	0.55 304	0.32 446	0.93 526	0.71 488	0.67 533	0.58 425	0.85 559	0.79 582	2.67 648	0.46 410	0.10 246	0.18 524	0.14 454	0.12 334	0.40 589	0.42 600

test_xeample	0.72 539	0.21 33	1.36 197	0.27 199	0.17 158	0.59 374	0.28 378	1.01 596	0.70 478	0.55 418	0.67 500	0.44 326	0.39 382	1.88 575	5.17 679	0.12 387	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.13 188	0.15 294

SHD	0.72 539	0.77 496	2.36 511	0.45 542	0.40 541	0.71 510	0.32 446	1.02 599	1.25 629	1.07 617	0.84 563	0.90 576	0.73 569	1.09 446	0.98 546	0.21 564	0.18 524	0.20 561	0.21 513	0.32 518	0.31 539

RTSC	0.72 539	1.00 586	2.22 482	0.40 498	0.29 410	0.82 568	0.31 423	0.96 554	1.10 618	0.92 603	0.81 555	0.78 531	0.58 518	1.23 465	1.55 609	0.18 531	0.17 512	0.14 454	0.17 461	0.43 600	0.30 530

PASM	0.72 539	0.68 457	1.91 395	0.47 552	0.44 560	0.60 386	0.51 557	0.76 372	0.80 558	0.77 571	0.67 500	0.87 568	0.61 534	2.40 624	0.67 496	0.32 616	0.35 614	0.36 618	0.41 616	0.45 609	0.39 588

PWCDC_ROB	0.72 539	1.06 599	2.09 450	0.47 552	0.36 507	0.78 552	0.26 333	0.98 567	1.34 636	0.61 489	2.07 646	0.64 448	0.61 534	0.83 416	0.71 506	0.31 615	0.14 446	0.15 485	0.12 334	0.60 630	0.21 416

ff1	0.73 548	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.74 350	0.88 583	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 666	0.10 246	0.24 575	0.15 485	0.13 367	0.25 445	0.36 572

GASNet	0.73 548	1.47 645	3.04 620	0.47 552	0.33 472	0.57 338	0.34 460	0.91 509	0.75 531	0.58 456	0.58 425	0.74 513	0.55 502	2.03 590	0.65 492	0.21 564	0.15 474	0.19 552	0.17 461	0.51 619	0.28 509

XQC	0.73 548	0.98 579	2.39 515	0.46 547	0.35 498	0.81 565	0.46 540	1.00 588	1.00 604	0.80 577	0.69 516	0.88 572	0.74 574	1.32 472	1.20 584	0.24 590	0.16 492	0.23 579	0.20 507	0.41 592	0.33 557

w-ln-seven	0.74 551	1.05 597	2.54 553	0.37 460	0.34 485	1.03 608	0.47 548	1.00 588	1.08 615	0.90 600	0.85 567	0.85 559	0.57 512	1.37 478	1.26 591	0.14 463	0.13 427	0.16 504	0.15 420	0.31 509	0.20 403

1111x	0.74 551	0.21 33	1.93 401	0.31 312	0.17 158	0.63 444	0.32 446	1.03 606	0.74 517	0.52 376	0.62 456	0.57 413	0.47 466	2.38 620	4.25 674	0.12 387	0.14 446	0.11 292	0.12 334	0.12 154	0.14 252

Anonymous_2	0.74 551	0.32 214	1.65 261	0.33 367	0.30 426	0.67 484	0.32 446	0.69 317	0.46 232	0.48 335	0.41 272	0.84 555	0.58 518	0.51 309	0.40 378	0.32 616	0.38 622	1.43 675	3.69 693	0.80 645	0.27 500

Selective-IGEV-i16pc	0.75 554	0.29 175	5.48 672	0.32 341	0.19 241	1.18 628	0.62 596	0.86 465	0.74 517	0.37 251	0.51 350	0.53 382	0.29 295	2.10 602	0.35 340	0.22 577	0.23 571	0.12 356	0.16 441	0.22 399	0.19 384

GANetREF_RVC	0.75 554	1.15 615	2.46 530	0.47 552	0.26 374	0.83 571	0.61 591	0.97 563	0.89 587	0.62 500	0.61 451	0.72 502	0.59 521	2.42 626	0.55 456	0.32 616	0.25 588	0.36 618	0.24 528	0.39 584	0.31 539
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
GANet	0.75 554	0.84 523	2.01 432	0.40 498	0.25 356	0.74 529	0.66 602	0.87 476	0.73 513	0.71 552	1.07 608	0.84 555	0.59 521	2.71 652	1.15 576	0.17 519	0.16 492	0.44 631	0.16 441	0.31 509	0.20 403

PDISCO_ROB	0.75 554	1.06 599	2.11 455	0.64 615	0.59 609	1.13 623	0.43 517	1.14 624	1.05 610	0.64 520	0.71 530	0.96 591	0.61 534	1.21 461	0.76 517	0.37 624	0.18 524	0.27 595	0.24 528	0.56 626	0.32 548

HBP-ISP	0.76 558	1.30 633	3.19 636	0.35 417	0.26 374	0.85 577	0.54 568	1.03 606	0.72 498	0.80 577	0.69 516	0.68 477	0.83 587	2.04 592	0.44 404	0.23 581	0.24 575	0.29 606	0.25 535	0.28 483	0.24 470

Wz-Net-SNSev	0.76 558	1.32 637	3.11 628	0.40 498	0.31 447	0.71 510	0.60 587	0.98 567	0.87 579	0.67 533	0.83 560	0.96 591	0.60 525	1.67 528	0.97 543	0.16 504	0.15 474	0.16 504	0.17 461	0.36 559	0.24 470

FTStereo	0.76 558	0.18 6	2.35 508	0.71 621	0.21 271	0.73 523	1.79 673	0.57 243	0.53 304	1.07 617	1.63 638	1.29 633	2.13 662	0.75 399	0.29 263	0.19 546	0.08 180	0.12 356	0.11 294	0.11 137	0.40 594

CBMV_ROB	0.76 558	0.42 314	2.68 572	0.33 367	0.22 301	0.74 529	0.47 548	0.96 554	0.76 541	1.04 616	0.96 589	0.88 572	0.93 603	2.06 594	1.19 583	0.22 577	0.24 575	0.27 595	0.25 535	0.25 445	0.28 509

DDUNet	0.77 562	1.12 606	1.88 377	0.76 626	0.69 626	0.84 573	0.43 517	0.85 455	0.65 433	0.67 533	0.75 543	0.91 578	0.52 492	1.03 441	0.57 468	0.54 636	0.37 618	0.95 658	0.52 637	0.71 638	0.57 623

UDG	0.77 562	1.23 625	2.15 467	0.67 619	0.59 609	0.78 552	0.38 491	0.90 497	0.70 478	0.61 489	0.69 516	1.01 602	0.67 554	1.02 439	0.73 513	0.45 629	0.34 613	0.87 652	0.51 634	0.67 634	0.46 606

aanetorigin	0.77 562	0.80 508	2.59 561	0.43 521	0.44 560	0.58 355	1.01 644	0.57 243	0.68 459	1.53 653	1.23 617	0.81 543	1.08 619	1.07 444	1.07 564	0.18 531	0.15 474	0.17 525	0.21 513	0.54 624	0.30 530

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 562	1.04 596	2.06 442	0.94 641	0.35 498	0.89 588	0.40 500	0.85 455	0.63 411	0.55 418	0.63 470	0.75 519	0.38 368	2.38 620	0.48 425	1.10 664	0.31 607	0.36 618	0.21 513	0.53 623	0.55 620

222	0.78 566	0.23 71	1.23 165	0.28 230	0.18 205	0.62 426	0.24 288	1.02 599	0.70 478	0.58 456	0.66 497	0.46 347	0.42 419	1.80 554	6.53 686	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.17 347

EAI-Stereo	0.78 566	0.25 103	1.67 269	0.54 586	0.59 609	1.95 655	2.05 676	1.11 623	0.64 419	0.95 608	1.49 633	0.50 371	0.67 554	0.59 341	1.44 604	0.09 140	0.19 537	0.09 156	0.49 630	0.13 188	0.22 431

NCC-stereo	0.79 568	0.94 557	2.42 521	0.59 607	0.45 571	1.90 653	0.46 540	0.99 579	0.72 498	0.64 520	0.84 563	0.91 578	0.73 569	1.80 554	1.00 552	0.27 604	0.19 537	0.23 579	0.31 576	0.24 431	0.22 431

Abc-Net	0.79 568	0.94 557	2.42 521	0.59 607	0.45 571	1.90 653	0.46 540	0.99 579	0.72 498	0.64 520	0.84 563	0.91 578	0.73 569	1.80 554	1.00 552	0.27 604	0.19 537	0.23 579	0.31 576	0.24 431	0.22 431
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
zero-FE	0.80 570	0.27 133	8.23 681	0.49 562	0.98 644	0.33 48	0.20 133	0.48 164	1.28 632	0.17 37	0.20 62	0.77 527	0.22 162	0.60 348	0.97 543	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.10 226	0.33 527	0.14 252

zh-mn7	0.80 570	1.54 648	3.00 618	0.35 417	0.27 387	0.72 516	0.41 506	0.93 526	1.11 620	1.00 611	1.28 620	0.75 519	0.57 512	1.87 567	1.18 581	0.16 504	0.13 427	0.14 454	0.14 395	0.26 466	0.21 416

z-mn7	0.80 570	1.52 647	2.62 564	0.36 436	0.28 401	1.01 605	0.48 552	0.90 497	1.29 633	0.69 541	1.35 628	0.85 559	0.59 521	2.03 590	1.09 567	0.14 463	0.12 403	0.14 454	0.12 334	0.32 518	0.20 403

SQANet	0.80 570	1.58 650	2.53 547	0.76 626	0.83 635	0.76 539	0.36 475	0.83 435	0.64 419	0.63 510	0.69 516	0.73 507	0.51 487	1.21 461	0.53 448	0.77 651	0.29 602	0.59 642	0.29 557	0.86 648	0.61 628

anonymity	0.80 570	0.66 452	1.29 178	0.59 607	0.75 630	0.67 484	0.52 560	0.95 549	0.71 488	0.94 606	0.70 526	0.67 470	0.87 595	0.71 392	1.35 597	0.64 643	0.62 650	0.58 640	1.44 679	0.60 630	0.65 632

S-Stereo	0.80 570	0.69 461	3.89 655	0.39 487	0.37 519	0.69 502	0.70 614	0.94 535	0.98 603	0.62 500	0.91 578	0.83 550	0.60 525	2.37 617	0.66 493	0.18 531	0.21 557	0.17 525	0.18 474	0.30 501	0.35 564

ADCRef	0.80 570	0.96 567	2.29 497	0.37 460	0.35 498	0.96 597	0.51 557	0.87 476	0.75 531	0.88 596	0.83 560	0.61 433	1.36 638	1.02 439	3.27 660	0.13 419	0.11 370	0.17 525	0.19 494	0.25 445	0.21 416

STTRV1_RVC	0.80 570	0.55 398	2.89 603	0.42 516	0.49 585	0.79 556	0.44 528	1.15 627	0.82 566	0.62 500	0.89 576	0.72 502	0.63 542	2.69 649	0.64 489	0.48 632	0.64 651	0.27 595	0.24 528	0.35 551	0.27 500

DANet	0.80 570	0.65 445	2.21 478	1.19 655	0.48 584	0.74 529	1.25 657	0.89 491	1.53 645	0.89 598	0.71 530	0.96 591	0.56 506	1.83 559	0.96 542	0.18 531	0.16 492	0.19 552	0.16 441	0.26 466	0.29 516
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DStereoRT	0.81 579	0.53 381	2.23 486	0.36 436	0.33 472	0.92 593	0.36 475	0.86 465	0.80 558	0.57 438	0.62 456	0.59 423	1.15 626	1.76 542	1.04 561	0.14 463	0.13 427	2.17 686	0.78 661	0.16 277	0.66 634

FADNet_RVC	0.81 579	1.14 611	2.42 521	0.30 285	0.24 336	0.71 510	0.24 288	0.95 549	0.61 381	0.44 295	0.56 411	0.59 423	0.42 419	1.52 504	0.68 499	0.94 656	0.96 672	0.28 599	1.00 671	0.90 649	1.36 674

edge stereo	0.81 579	0.73 479	3.30 642	0.37 460	1.21 660	0.62 426	0.39 497	0.93 526	0.79 555	0.80 577	0.88 574	1.14 624	0.71 563	2.18 606	0.71 506	0.21 564	0.20 548	0.26 594	0.18 474	0.38 574	0.26 492

AANet	0.82 582	0.91 547	2.89 603	0.34 400	0.29 410	0.63 444	0.38 491	0.81 421	1.31 634	1.33 642	1.39 629	1.26 632	1.14 625	1.32 472	0.97 543	0.20 556	0.17 512	0.18 545	0.19 494	0.33 527	0.31 539

MIPNet	0.83 583	0.81 513	2.40 518	0.61 612	0.18 205	1.48 636	1.39 665	1.60 653	0.74 517	1.94 658	0.85 567	0.73 507	1.68 653	0.87 425	0.31 295	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.32 582	0.25 445	0.12 182

FBW_ROB	0.83 583	0.77 496	1.77 317	0.44 528	0.30 426	0.87 583	0.46 540	1.10 619	0.91 590	0.81 583	0.75 543	1.01 602	0.61 534	3.66 673	1.23 588	0.26 599	0.23 571	0.36 618	0.25 535	0.27 477	0.62 629

PA-Net	0.84 585	1.00 586	3.49 648	0.63 614	0.40 541	0.70 508	0.52 560	0.86 465	0.84 573	0.52 376	0.59 428	0.70 494	0.54 497	2.35 616	2.23 639	0.17 519	0.27 598	0.19 552	0.28 551	0.22 399	0.36 572
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.85 586	1.15 615	2.13 461	0.88 636	0.38 525	0.88 587	0.44 528	1.06 612	0.79 555	0.58 456	0.69 516	0.65 453	0.50 485	2.74 653	0.51 441	0.93 654	0.39 629	0.87 652	0.29 557	0.54 624	0.54 617

Selective-IGEV-i16pb	0.86 587	0.33 223	6.08 675	0.32 341	0.21 271	1.08 618	0.68 608	1.06 612	0.92 594	0.43 288	0.76 546	0.66 460	0.46 457	2.31 613	0.50 435	0.23 581	0.25 588	0.14 454	0.19 494	0.26 466	0.24 470

THIR-Stereo	0.86 587	0.62 423	2.13 461	0.25 132	0.16 127	0.58 355	2.74 684	0.59 258	0.51 279	0.62 500	1.62 637	0.97 594	1.80 658	1.69 531	2.25 640	0.10 246	0.08 180	0.14 454	0.11 294	0.15 240	0.11 137

DeepPrunerF	0.86 587	0.86 531	2.91 609	0.45 542	0.50 587	0.64 458	0.48 552	1.14 624	2.64 675	0.63 510	0.61 451	0.65 453	0.62 539	2.21 608	1.31 594	0.23 581	0.19 537	0.30 607	0.28 551	0.36 559	0.25 482

DPSNet	0.86 587	0.60 412	2.34 505	0.58 602	0.36 507	1.07 616	0.75 620	1.30 637	1.05 610	0.70 547	0.68 507	0.94 588	1.29 630	2.08 598	1.82 622	0.26 599	0.23 571	0.16 504	0.17 461	0.48 612	0.40 594

AAGNet	0.88 591	0.33 223	1.79 341	0.54 586	0.98 644	0.62 426	0.46 540	0.50 180	0.60 364	0.58 456	0.53 377	0.50 371	0.73 569	1.23 465	7.48 687	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.14 217	0.09 77

Consistency-Raft	0.88 591	0.93 555	3.23 640	0.99 645	0.64 621	0.77 547	0.55 572	0.98 567	0.97 600	0.61 489	1.03 602	0.65 453	1.05 616	0.79 412	1.38 599	0.44 627	0.46 636	0.51 637	0.58 648	0.65 632	0.47 608

zh-sn7	0.89 593	1.73 661	3.09 625	0.39 487	0.30 426	0.82 568	0.63 599	0.96 554	0.87 579	0.79 575	1.12 611	0.84 555	0.87 595	2.42 626	1.63 612	0.16 504	0.17 512	0.16 504	0.16 441	0.34 539	0.29 516

PVD	0.90 594	0.85 528	2.15 467	0.53 581	0.50 587	0.99 601	0.56 577	1.15 627	1.64 649	1.41 649	1.41 632	1.11 621	1.13 624	1.35 476	1.31 594	0.26 599	0.28 601	0.28 599	0.26 543	0.37 567	0.49 612

Wz-Net-TNSev	0.91 595	1.73 661	3.08 623	0.36 436	0.31 447	1.00 604	0.71 615	1.06 612	0.97 600	0.71 552	0.72 535	1.09 617	0.87 595	2.42 626	1.59 610	0.20 556	0.20 548	0.16 504	0.20 507	0.44 608	0.35 564

SAMSARA	0.91 595	0.97 575	2.22 482	0.80 630	0.58 607	1.32 630	1.31 659	1.01 596	0.94 596	1.36 643	0.87 571	1.38 638	0.90 601	1.72 536	1.02 558	0.24 590	0.30 606	0.22 572	0.25 535	0.36 559	0.35 564

WZ-Net	0.92 597	1.31 634	3.76 652	0.41 505	0.36 507	0.86 579	0.71 615	1.00 588	1.06 613	0.82 588	0.92 580	1.06 613	1.05 616	2.16 605	1.61 611	0.19 546	0.13 427	0.15 485	0.16 441	0.32 518	0.28 509

MFMNet_re	0.92 597	1.28 631	2.53 547	0.82 634	0.76 633	0.90 589	0.75 620	0.98 567	1.04 609	1.03 614	1.05 606	0.84 555	0.94 606	0.83 416	0.72 510	0.68 645	0.60 648	0.63 644	0.60 651	0.77 643	0.74 638

test_sample9	0.94 599	0.62 423	1.93 401	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.91 578	2.55 648	0.61 640	4.16 692	0.87 652	0.56 642	0.25 445	0.23 456

CrosDoStereo	0.94 599	0.37 263	2.53 547	0.25 132	0.32 457	0.54 289	3.76 688	0.72 334	0.60 364	0.70 547	1.40 630	0.53 382	1.49 645	1.78 546	3.09 655	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.21 382	0.11 137

DeepStereo_LL	0.94 599	0.37 263	2.53 547	0.25 132	0.32 457	0.54 289	3.76 688	0.72 334	0.60 364	0.70 547	1.40 630	0.53 382	1.49 645	1.78 546	3.09 655	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.21 382	0.11 137

ADCP+	0.94 599	1.12 606	3.14 630	0.34 400	0.39 531	1.06 611	0.79 624	0.89 491	0.80 558	0.66 529	0.67 500	0.85 559	1.55 648	0.93 427	4.55 676	0.13 419	0.11 370	0.16 504	0.15 420	0.26 466	0.25 482

ADCMid	0.96 603	1.32 637	2.74 585	0.38 477	0.35 498	0.99 601	0.58 583	0.94 535	0.86 576	1.23 634	1.01 597	1.01 602	1.00 611	1.05 443	3.97 669	0.21 564	0.19 537	0.42 627	0.32 582	0.40 589	0.29 516

DStereoO	0.99 604	0.66 452	1.67 269	0.75 625	0.99 647	0.73 523	1.33 661	0.94 535	0.91 590	0.70 547	1.06 607	0.75 519	1.75 657	0.95 430	2.39 645	1.20 668	0.41 632	0.48 634	0.59 650	0.85 647	0.60 627

G-Net	0.99 604	0.64 438	2.76 587	0.57 600	0.67 623	2.03 661	0.72 618	0.76 372	0.67 457	1.14 623	2.56 660	1.30 636	1.02 613	1.48 500	1.74 619	0.25 595	0.24 575	0.24 586	0.26 543	0.37 567	0.31 539

ADCL	0.99 604	0.79 506	2.43 525	0.39 487	0.32 457	1.50 638	1.90 674	0.92 518	0.97 600	1.26 639	1.27 619	1.00 600	1.42 643	1.14 456	3.31 662	0.17 519	0.14 446	0.22 572	0.21 513	0.30 501	0.22 431

ADCPNet	0.99 604	0.99 584	3.93 658	0.37 460	0.68 625	1.36 632	0.62 596	0.87 476	0.76 541	0.78 573	0.81 555	1.08 615	1.18 627	1.14 456	2.49 647	0.21 564	0.69 660	0.21 569	0.95 669	0.29 490	0.37 579

Ntro	1.00 608	1.68 657	2.80 594	0.95 642	0.85 636	1.06 611	0.53 564	0.98 567	0.90 589	0.62 500	0.76 546	0.93 584	0.66 552	1.66 526	0.98 546	0.99 659	0.45 634	0.75 650	0.40 613	1.19 660	0.75 640

AnyNet_C32	1.00 608	1.33 639	2.53 547	0.49 562	0.54 597	1.15 625	1.14 652	0.91 509	0.89 587	1.11 620	0.95 588	0.87 568	0.93 603	1.50 501	4.07 671	0.21 564	0.20 548	0.25 591	0.24 528	0.38 574	0.33 557

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 610	1.67 655	2.32 500	0.47 552	0.39 531	1.47 635	0.95 636	0.95 549	0.91 590	0.84 591	0.94 586	1.05 611	0.60 525	2.95 660	0.72 510	0.41 625	0.72 664	0.32 612	0.55 639	0.74 639	1.22 670

otaku	1.03 611	1.68 657	2.72 579	0.95 642	0.73 629	1.03 608	0.59 585	0.99 579	0.86 576	0.69 541	1.61 636	0.98 595	0.64 545	1.46 492	1.14 574	0.95 657	0.46 636	0.72 649	0.40 613	1.24 664	0.78 644

SGM-Forest	1.04 612	0.42 314	3.59 651	0.41 505	0.32 457	1.05 610	1.32 660	0.94 535	0.83 570	1.16 624	2.23 654	1.03 606	1.39 641	2.49 635	2.35 643	0.21 564	0.21 557	0.20 561	0.19 494	0.23 414	0.32 548
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCS	1.05 613	1.36 642	2.98 616	0.42 516	0.36 507	0.96 597	0.81 628	1.06 612	1.12 621	1.25 635	0.97 591	1.08 615	0.90 601	1.25 469	4.86 678	0.21 564	0.21 557	0.22 572	0.23 526	0.36 559	0.38 582

SPS-STEREO	1.07 614	1.13 609	2.88 600	0.65 617	0.69 626	0.99 601	0.68 608	1.05 611	0.87 579	1.36 643	1.23 617	1.46 641	0.94 606	1.87 567	1.72 618	0.66 644	0.61 649	0.58 640	0.57 645	0.65 632	0.77 643
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCAPDPT-zeroshot	1.09 615	0.30 192	8.70 682	3.22 686	5.88 686	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 122	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.19 384

test_sample8	1.12 616	0.62 423	1.93 401	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.95 549	0.61 381	1.18 632	0.56 411	2.53 661	1.31 633	1.91 578	2.55 648	0.61 640	4.16 692	0.87 652	0.56 642	0.25 445	0.23 456

WCMA_ROB	1.12 616	0.83 521	2.66 570	0.58 602	0.34 485	1.17 627	0.71 615	0.93 526	0.94 596	1.74 656	2.63 663	3.09 667	1.71 655	1.70 532	1.84 623	0.26 599	0.21 557	0.20 561	0.21 513	0.28 483	0.43 601

GCAP-BAT	1.13 618	0.30 192	9.45 685	3.22 686	5.97 687	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 122	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.17 347

AnyNet_C01	1.14 619	1.49 646	4.23 663	0.54 586	0.53 595	1.51 639	1.37 663	1.04 610	1.07 614	1.17 630	1.33 626	1.15 625	1.08 619	1.61 522	2.74 651	0.25 595	0.22 563	0.28 599	0.24 528	0.48 612	0.40 594

NaN_ROB	1.14 619	0.94 557	2.96 612	0.53 581	0.56 603	1.13 623	0.99 639	0.98 567	1.00 604	1.09 619	0.87 571	0.77 527	1.06 618	5.90 683	2.72 650	0.16 504	0.23 571	0.16 504	0.24 528	0.22 399	0.36 572

RainbowNet	1.15 621	1.78 663	2.72 579	1.12 653	0.91 641	1.06 611	0.76 622	1.16 629	1.13 623	0.75 564	0.97 591	1.09 617	0.80 583	1.60 519	1.21 586	1.17 666	1.26 676	1.01 662	0.57 645	1.13 658	0.88 654

SuperB	1.15 621	1.14 611	5.43 671	0.36 436	0.26 374	0.81 565	0.89 633	0.88 485	1.17 624	0.67 533	0.68 507	0.63 439	1.39 641	1.74 539	3.37 664	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	2.80 685	0.25 482

NVStereoNet_ROB	1.16 623	0.95 564	2.54 553	0.58 602	0.55 600	0.78 552	0.63 599	1.00 588	1.08 615	1.03 614	4.07 681	1.48 642	1.22 628	2.88 659	1.27 592	0.50 633	0.46 636	0.54 638	0.62 652	0.50 617	0.63 631
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MDST_ROB	1.17 624	0.42 314	3.87 654	0.54 586	0.44 560	4.11 681	0.58 583	1.31 638	0.84 573	2.12 660	1.12 611	0.98 595	0.71 563	4.24 678	0.99 551	0.16 504	0.14 446	0.19 552	0.17 461	0.18 329	0.35 564

SANet	1.20 625	1.21 623	3.33 645	0.38 477	0.27 387	1.73 650	0.85 630	1.10 619	2.49 672	1.16 624	1.83 642	1.72 648	1.50 647	2.37 617	2.84 653	0.18 531	0.16 492	0.16 504	0.15 420	0.32 518	0.32 548

RTS	1.21 626	1.31 634	6.39 677	0.52 575	0.51 592	1.61 642	0.79 624	1.03 606	1.37 638	1.13 621	1.30 623	1.10 619	0.85 591	2.65 645	2.08 632	0.21 564	0.24 575	0.18 545	0.18 474	0.43 600	0.32 548

RTSA	1.21 626	1.31 634	6.39 677	0.52 575	0.51 592	1.61 642	0.79 624	1.03 606	1.37 638	1.13 621	1.30 623	1.10 619	0.85 591	2.65 645	2.08 632	0.21 564	0.24 575	0.18 545	0.18 474	0.43 600	0.32 548

MeshStereo	1.21 626	1.15 615	3.01 619	0.34 400	0.28 401	1.10 620	0.69 611	1.35 640	1.01 606	2.71 675	2.41 657	2.96 664	1.45 644	2.80 656	1.40 602	0.22 577	0.22 563	0.22 572	0.19 494	0.50 617	0.26 492
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
SDNR	1.22 629	0.80 508	2.71 577	0.33 367	1.48 668	1.98 660	0.23 254	1.93 665	2.44 670	0.89 598	2.52 658	1.36 637	0.51 487	3.65 672	1.93 624	0.30 613	0.31 607	0.22 572	0.16 441	0.33 527	0.36 572

CSAN	1.25 630	1.12 606	3.04 620	0.51 571	0.37 519	1.06 611	1.15 653	1.22 630	1.08 615	1.17 630	1.91 644	1.04 609	1.31 633	5.96 684	2.43 646	0.26 599	0.22 563	0.24 586	0.24 528	0.31 509	0.30 530

EDNetEfficient	1.27 631	0.70 466	4.05 660	0.64 615	0.98 644	0.94 595	1.40 666	0.85 455	1.75 654	2.34 669	1.33 626	1.05 611	2.21 664	1.58 516	4.15 672	0.15 483	0.19 537	0.14 454	0.27 548	0.38 574	0.32 548

FCDSN-DC	1.29 632	0.54 389	2.50 543	0.47 552	0.41 550	1.12 621	0.60 587	1.10 619	1.27 631	2.23 666	2.87 666	3.67 672	3.12 675	2.39 623	1.69 616	0.30 613	0.26 591	0.31 608	0.30 567	0.35 551	0.38 582
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pmcnn	1.32 633	1.05 597	2.77 590	0.74 624	1.43 663	0.72 516	0.56 577	0.96 554	0.91 590	0.99 610	2.92 669	6.01 686	0.70 561	2.38 620	3.32 663	0.13 419	0.10 317	0.08 59	0.06 18	0.34 539	0.22 431

ACVNet_1	1.33 634	1.91 672	4.03 659	1.09 650	0.88 638	1.19 629	0.66 602	1.24 634	1.17 624	0.94 606	0.96 589	3.09 667	1.04 615	2.37 617	1.11 571	1.04 661	0.48 642	1.03 663	0.48 628	1.12 657	0.83 646

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 635	1.70 659	2.50 543	0.56 595	0.40 541	2.15 665	0.99 639	1.24 634	1.26 630	1.02 613	1.10 610	1.29 633	0.88 599	3.10 664	1.08 565	1.66 677	0.83 668	0.68 647	0.88 666	1.57 671	1.80 683

MSMD_ROB	1.34 635	0.96 567	2.38 513	0.39 487	0.32 457	1.96 656	0.62 596	0.91 509	1.43 640	2.94 679	2.60 661	4.77 681	1.95 660	2.43 629	1.33 596	0.29 610	0.26 591	0.32 612	0.32 582	0.30 501	0.30 530

psmorigin	1.36 637	0.60 412	13.80 698	0.37 460	0.29 410	0.62 426	0.33 455	0.77 383	0.61 381	0.96 609	0.88 574	1.17 628	0.73 569	4.00 675	0.86 533	0.19 546	0.22 563	0.17 525	0.18 474	0.24 431	0.29 516

MADNet+	1.36 637	1.93 674	5.95 673	0.81 633	0.59 609	1.57 641	1.09 648	1.39 644	1.22 627	0.84 591	1.01 597	1.25 631	1.12 623	3.19 665	2.36 644	0.45 629	0.47 639	0.38 624	0.34 590	0.59 627	0.57 623

ELAS_RVC	1.37 639	0.78 504	3.21 638	0.55 593	0.50 587	1.49 637	2.48 682	1.48 647	1.71 653	2.13 663	2.09 647	2.07 653	2.56 668	1.90 577	2.02 629	0.35 621	0.36 616	0.37 622	0.34 590	0.49 615	0.47 608
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH-64-1	1.39 640	1.64 653	1.86 370	1.36 659	1.11 655	1.39 633	1.19 655	1.76 658	1.45 642	1.16 624	2.21 652	1.53 643	1.38 639	1.98 585	1.52 607	1.29 669	0.67 654	1.27 669	0.69 656	1.29 666	0.98 657

IMH-64	1.39 640	1.64 653	1.86 370	1.36 659	1.11 655	1.39 633	1.19 655	1.76 658	1.45 642	1.16 624	2.21 652	1.53 643	1.38 639	1.98 585	1.52 607	1.29 669	0.67 654	1.27 669	0.69 656	1.29 666	0.98 657

ELAS	1.39 640	0.79 506	2.86 598	0.53 581	0.50 587	2.81 672	2.20 678	1.61 654	1.50 644	2.28 668	2.35 655	1.82 649	2.13 662	1.73 537	2.22 638	0.35 621	0.37 618	0.35 616	0.35 594	0.49 615	0.47 608
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 643	1.81 664	3.23 640	1.08 648	0.92 642	1.32 630	0.85 630	1.49 648	1.69 651	1.19 633	1.73 640	2.13 654	1.03 614	2.50 636	1.40 602	0.91 653	0.53 644	1.00 661	0.55 639	2.11 679	0.85 649

EKT-Stereo	1.47 644	0.49 361	1.93 401	2.57 682	19.31 704	0.55 304	0.22 215	0.69 317	0.42 188	0.38 261	0.36 241	0.43 315	0.27 260	0.69 385	0.26 228	0.12 387	0.14 446	0.11 292	0.16 441	0.20 366	0.15 294

WAO-7	1.48 645	1.63 651	2.49 539	0.93 640	0.75 630	1.72 649	1.10 649	1.84 663	1.96 663	1.43 650	2.54 659	1.97 651	1.61 651	3.06 662	2.08 632	0.69 646	0.66 653	0.94 657	0.74 659	0.80 645	0.69 635

FC-DCNN	1.49 646	0.59 410	2.88 600	0.44 528	0.39 531	1.97 658	0.66 602	1.67 655	1.70 652	2.72 676	2.89 667	4.22 675	2.97 672	2.55 640	2.19 637	0.29 610	0.26 591	0.31 608	0.30 567	0.32 518	0.39 588

PWCK	1.49 646	1.90 671	3.22 639	1.09 650	0.54 597	1.71 648	1.73 672	1.49 648	1.53 645	1.44 651	1.80 641	1.82 649	1.30 632	3.34 668	1.76 620	1.07 663	0.56 646	0.97 660	0.58 648	1.38 670	0.65 632

FC-DCNN v2	1.54 648	0.58 407	2.80 594	0.44 528	0.39 531	2.05 662	0.66 602	1.90 664	1.84 660	2.79 677	2.97 670	4.41 679	3.07 673	2.65 645	2.30 642	0.29 610	0.26 591	0.31 608	0.30 567	0.32 518	0.38 582

MFN_U_SF_RVC	1.55 649	2.39 685	3.16 632	0.65 617	0.41 550	1.12 621	0.46 540	1.23 633	1.33 635	1.61 654	1.20 615	1.43 640	0.98 610	1.76 542	1.97 626	1.90 680	1.80 680	1.98 684	2.15 686	1.63 672	1.77 682

WAO-6	1.58 650	1.54 648	2.32 500	1.14 654	1.00 648	2.30 667	1.03 645	1.82 662	2.85 677	1.25 635	2.61 662	2.20 655	1.56 649	2.47 634	1.99 628	0.95 657	0.67 654	1.19 668	0.83 664	1.08 655	0.88 654

DispFullNet	1.67 651	2.10 677	5.22 668	1.53 664	8.90 688	0.86 579	0.31 423	0.96 554	0.96 599	1.37 646	1.01 597	1.13 622	1.98 661	1.51 502	0.91 535	0.54 636	0.31 607	1.18 665	0.63 654	1.13 658	0.80 645

JetBlue	1.78 652	1.63 651	3.92 656	0.73 622	1.21 660	4.38 682	3.35 685	1.59 652	1.20 626	1.26 639	1.52 635	2.37 658	1.88 659	3.23 666	3.00 654	0.53 634	0.47 639	0.48 634	0.49 630	1.29 666	0.97 656

Dean	1.79 653	1.83 665	3.92 656	1.29 658	1.07 654	1.55 640	1.00 642	1.95 666	2.33 668	1.47 652	4.19 682	4.26 678	1.33 636	2.21 608	1.48 606	1.14 665	0.68 658	1.18 665	0.74 659	1.24 664	0.98 657

SGM+DAISY	1.83 654	1.43 643	3.81 653	0.87 635	1.01 649	2.38 669	2.53 683	1.36 641	1.75 654	2.92 678	3.22 673	2.65 662	2.93 670	2.22 611	3.10 657	0.72 647	0.69 660	0.63 644	0.62 652	0.77 643	0.98 657

SGM_RVC	1.89 655	0.92 549	2.50 543	0.96 644	0.93 643	1.63 644	1.37 663	1.52 650	12.43 693	1.85 657	1.69 639	2.40 660	1.74 656	2.81 657	1.71 617	0.53 634	0.47 639	0.42 627	0.47 625	0.74 639	0.74 638
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet-4b	1.93 656	1.85 667	4.10 661	1.07 647	0.86 637	1.15 625	0.53 564	1.06 612	1.12 621	0.64 520	1.09 609	1.99 652	0.70 561	2.20 607	9.86 694	5.62 691	0.41 632	1.03 663	0.55 639	1.86 677	0.85 649

LVE	1.96 657	2.17 684	3.14 630	1.68 666	1.80 674	1.63 644	1.03 645	2.34 672	2.81 676	1.25 635	2.89 667	4.24 677	1.29 630	2.79 655	1.44 604	2.85 685	0.91 671	1.18 665	1.46 680	1.23 663	1.10 667

MonStereo1	1.98 658	1.01 590	1.78 321	1.19 655	1.04 651	3.58 676	0.61 591	1.53 651	1.93 662	1.39 647	3.37 675	2.23 657	10.80 693	2.84 658	1.25 590	1.04 661	0.38 622	0.96 659	0.57 645	1.10 656	1.00 664

IMH	2.02 659	2.15 683	2.69 575	1.68 666	1.12 657	1.66 647	0.92 635	2.10 670	1.92 661	1.32 641	2.66 664	2.21 656	1.69 654	5.78 682	1.68 615	5.54 690	0.96 672	1.31 671	0.71 658	1.32 669	0.99 662

DStereoSA	2.12 660	0.98 579	2.80 594	1.25 657	2.23 677	1.97 658	4.62 690	1.22 630	2.54 674	1.16 624	3.84 680	1.00 600	4.05 679	2.07 596	5.29 681	0.93 654	1.48 679	0.48 634	1.51 681	0.95 653	1.95 684

DStereoFS	2.23 661	2.10 677	2.47 535	1.61 665	1.88 676	3.81 677	2.06 677	1.95 666	3.33 679	2.38 670	3.31 674	2.37 658	4.92 681	2.45 631	3.27 660	1.03 660	1.27 678	0.55 639	1.04 672	0.70 636	2.05 685

IGEV-RUCA	2.28 662	0.30 192	1.15 147	0.40 498	1.86 675	2.06 663	1.90 674	1.36 641	1.80 658	3.70 683	3.76 678	5.02 682	8.19 690	2.12 603	1.63 612	0.25 595	0.76 665	2.72 688	1.91 684	2.39 682	2.36 688

WQFJA1++	2.30 663	0.22 50	6.03 674	1.08 648	1.15 658	0.29 26	0.14 21	0.39 59	0.24 3	13.61 700	0.19 53	3.34 671	0.17 70	0.33 149	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.07 103	18.19 710	0.14 252

MultiAttention	2.38 664	0.50 369	1.93 401	1.80 670	2.56 680	10.86 690	2.30 679	1.22 630	0.80 558	0.62 500	1.16 614	1.13 622	0.56 506	16.09 702	1.18 581	0.20 556	0.09 268	0.43 630	1.62 682	0.94 651	1.58 679

UNDER WATER-64	2.47 665	1.89 670	4.86 666	1.82 673	1.44 665	3.18 674	1.57 671	2.62 673	5.64 684	2.05 659	2.13 649	4.13 674	3.76 677	2.62 643	3.42 665	1.47 674	0.85 669	1.57 679	1.07 674	1.82 676	1.49 676

TorneroNet-64	2.65 666	1.83 665	3.30 642	1.46 662	1.20 659	3.89 678	0.99 639	3.51 685	6.71 688	2.56 672	4.60 683	4.22 675	3.85 678	3.33 667	3.14 658	1.19 667	0.65 652	1.39 674	0.79 663	3.31 687	1.15 668

notaker	2.66 667	2.07 676	3.31 644	2.61 683	1.43 663	1.76 651	1.11 650	2.76 676	1.79 656	2.26 667	11.53 696	3.96 673	4.29 680	3.09 663	2.76 652	1.55 676	0.88 670	1.70 682	1.07 674	2.00 678	1.35 673

UNDER WATER	2.74 668	1.85 667	4.54 665	1.81 672	1.44 665	2.34 668	1.40 666	3.24 680	6.60 687	2.60 673	2.76 665	5.75 684	5.24 684	3.02 661	4.01 670	1.45 673	0.81 667	1.59 680	1.06 673	1.80 675	1.51 677

MADNet++	2.79 669	2.11 680	2.97 615	2.49 681	2.28 678	2.95 673	2.31 680	2.67 674	2.47 671	3.03 680	3.13 672	2.70 663	2.92 669	4.10 676	4.48 675	2.68 684	2.24 688	3.04 691	2.44 688	2.37 681	2.34 687

WAO-8	2.80 670	2.14 681	2.89 603	1.91 674	1.04 651	3.98 679	0.96 637	3.26 681	6.17 685	2.15 664	3.37 675	3.31 669	2.41 666	11.84 692	2.03 630	2.05 681	1.86 682	1.54 677	0.92 667	1.22 661	0.87 652

Venus	2.80 670	2.14 681	2.89 603	1.91 674	1.04 651	3.98 679	0.96 637	3.26 681	6.17 685	2.15 664	3.37 675	3.31 669	2.41 666	11.84 692	2.03 630	2.05 681	1.86 682	1.54 677	0.92 667	1.22 661	0.87 652

DGSMNet	2.89 672	0.63 433	3.18 635	3.43 688	4.17 685	2.57 671	6.98 693	0.97 563	0.83 570	0.56 427	1.86 643	0.79 536	0.62 539	1.64 524	1.39 600	4.61 689	5.01 694	5.17 694	4.71 694	4.44 692	4.19 692

MANE	2.90 673	1.14 611	2.96 612	1.03 646	1.01 649	5.01 683	2.45 681	5.36 688	6.88 689	3.58 682	4.76 685	5.99 685	4.99 682	4.23 677	4.61 677	0.56 639	0.67 654	0.44 631	0.78 661	0.51 619	1.03 665

SGM-ForestM	2.98 674	1.70 659	3.52 650	0.67 619	0.47 582	5.18 684	3.36 686	3.30 683	2.86 678	4.44 684	3.79 679	9.80 692	5.50 685	6.29 685	6.52 685	0.27 604	0.36 616	0.24 586	0.27 548	0.38 574	0.58 625

xyz-stereo	3.02 675	0.29 175	30.64 719	0.23 81	0.12 21	15.52 694	0.24 288	0.51 190	0.47 251	0.59 470	7.99 687	0.64 448	0.47 466	1.39 480	0.50 435	0.09 140	0.07 75	0.34 615	0.07 103	0.13 188	0.08 49

MSAF-DinoV2	3.10 676	1.86 669	10.68 689	3.61 689	0.30 426	3.34 675	0.82 629	2.81 677	1.79 656	0.80 577	0.87 571	1.56 646	1.10 621	26.49 718	1.96 625	0.17 519	0.13 427	0.19 552	1.63 683	0.92 650	0.99 662

JetRed	3.29 677	4.93 689	10.17 688	1.45 661	1.72 673	7.44 686	5.05 691	3.06 678	2.12 667	2.41 671	2.39 656	2.99 665	2.37 665	3.51 671	6.44 684	1.32 672	1.90 684	1.37 673	1.23 678	2.21 680	1.76 681

LSM	3.31 678	1.11 605	5.29 670	9.40 695	30.65 714	0.84 573	1.12 651	0.91 509	1.22 627	1.36 643	2.19 651	0.93 584	0.83 587	1.66 526	0.90 534	0.21 564	0.31 607	0.24 586	0.28 551	0.39 584	6.33 695

U	3.37 679	0.17 2	0.91 107	0.26 175	13.79 700	19.19 703	0.15 39	0.41 80	0.31 35	0.17 37	0.18 48	0.27 203	0.15 47	0.21 10	0.16 32	0.09 140	0.06 24	17.88 709	12.81 703	0.10 103	0.08 49

KSHMR	4.10 680	1.97 675	5.27 669	1.71 668	1.47 667	1.96 656	1.28 658	3.19 679	17.33 706	2.12 660	15.91 700	9.18 691	1.57 650	8.42 689	1.98 627	1.52 675	1.26 676	1.67 681	1.19 676	1.67 674	1.40 675

ktn	4.35 681	2.10 677	2.89 603	1.80 670	1.49 669	2.13 664	1.41 668	2.26 671	12.72 694	11.41 696	16.43 701	11.15 694	3.75 676	4.36 679	3.18 659	1.82 679	0.98 674	1.73 683	1.21 677	2.97 686	1.27 671

LE_ROB	4.43 682	1.35 641	9.38 684	2.79 684	3.93 683	2.43 670	3.46 687	2.68 675	11.19 691	11.66 697	4.73 684	5.26 683	10.46 692	4.50 680	9.49 691	0.82 652	0.69 660	1.34 672	0.98 670	0.75 641	0.76 642

tt	4.93 683	0.27 133	4.20 662	2.29 679	1.58 671	10.20 689	16.97 699	9.42 696	5.02 683	1.67 655	1.28 620	4.68 680	5.03 683	3.37 670	5.92 682	6.16 692	9.47 703	2.82 689	3.18 691	3.60 688	1.53 678

TorneroNet	5.50 684	1.92 673	3.16 632	1.47 663	1.25 662	14.07 692	1.06 647	4.90 686	20.99 712	10.17 692	16.48 702	11.88 698	6.93 687	3.34 668	4.20 673	1.30 671	0.69 660	1.45 676	0.86 665	2.61 684	1.20 669

TCMNet-wrong-test	5.51 685	6.62 692	6.20 676	13.02 702	11.90 694	7.14 685	5.53 692	6.99 693	1.44 641	2.65 674	3.10 671	8.37 690	5.95 686	4.75 681	6.05 683	3.07 687	0.98 674	2.38 687	1.99 685	6.62 695	5.43 694

coex-ft	5.95 686	1.67 655	60.57 720	0.34 400	0.30 426	0.77 547	0.69 611	0.74 350	4.41 682	19.22 706	2.15 650	1.62 647	7.97 689	1.81 557	8.96 690	0.44 627	2.08 686	0.18 545	0.19 494	0.38 574	4.62 693

HanzoNet	7.64 687	2.86 687	5.05 667	7.01 692	3.97 684	2.18 666	1.34 662	3.37 684	4.05 681	13.17 698	10.58 690	10.73 693	16.52 703	8.45 690	10.51 695	10.48 702	9.72 704	5.59 696	13.46 704	6.84 696	6.83 696

USTest	8.10 688	7.17 693	8.96 683	9.25 694	9.05 689	15.27 693	23.78 701	9.96 697	9.47 690	5.94 688	6.75 686	7.80 689	7.48 688	8.83 691	11.21 696	2.21 683	3.56 691	2.86 690	3.20 692	5.02 693	4.16 691

light-stereo	8.15 689	2.75 686	9.83 687	12.24 698	9.63 690	19.16 702	0.44 528	6.84 692	3.57 680	13.44 699	22.94 716	23.04 710	1.65 652	17.20 706	7.61 688	3.06 686	2.25 689	0.42 627	0.52 637	4.07 690	2.31 686

EDNetEfficientorigin	8.18 690	0.98 579	145.96 722	0.51 571	0.89 639	0.72 516	0.48 552	0.85 455	1.56 647	2.12 660	1.49 633	1.29 633	1.31 633	1.83 559	2.13 636	0.13 419	0.12 403	0.17 525	0.18 474	0.39 584	0.45 604

DGTPSM_ROB	8.89 691	5.62 690	12.25 693	5.92 691	11.32 692	8.54 687	24.18 702	6.40 690	13.49 697	5.15 685	11.46 694	6.19 687	10.92 694	7.00 686	13.72 697	4.47 688	7.65 695	3.92 692	7.45 699	4.38 691	7.87 700

Selective-IGEV-i1pa	9.22 692	12.57 700	9.49 686	2.20 677	1.49 669	16.83 696	8.03 694	14.34 703	11.26 692	10.52 693	15.24 699	14.52 702	11.94 701	18.22 707	9.78 693	7.79 701	3.09 690	5.20 695	2.49 689	2.46 683	6.90 697

DPSMNet_ROB	9.48 693	5.64 691	13.01 697	8.82 693	11.82 693	8.54 687	24.20 703	6.41 691	13.65 700	5.32 687	11.47 695	6.33 688	10.92 694	7.69 687	13.89 698	7.25 700	8.19 699	5.06 693	7.78 700	5.31 694	8.26 701

iinet-test	11.61 694	10.56 694	11.80 690	12.17 696	12.09 695	18.69 697	26.70 707	13.53 699	13.46 695	9.91 690	10.28 688	11.17 695	11.16 696	12.37 696	14.43 699	6.71 696	7.85 696	6.13 697	6.95 695	8.33 697	7.85 698

IINet	11.61 694	10.56 694	11.80 690	12.17 696	12.09 695	18.69 697	26.70 707	13.53 699	13.46 695	9.91 690	10.28 688	11.17 695	11.16 696	12.37 696	14.43 699	6.71 696	7.85 696	6.13 697	6.95 695	8.33 697	7.85 698

BEATNet-Init1	12.10 696	11.19 696	27.29 717	2.99 685	3.51 682	21.84 709	11.10 695	14.34 703	13.83 701	20.34 707	20.33 707	26.35 719	20.03 705	19.06 708	14.80 703	1.74 678	1.81 681	2.05 685	2.49 689	3.69 689	3.12 690

DPSM_ROB	12.34 697	11.21 698	12.51 694	12.91 700	12.80 698	19.84 706	28.28 710	14.38 705	14.28 702	10.58 694	11.26 692	12.03 699	11.85 699	13.15 700	15.34 704	7.11 698	8.31 700	6.50 700	7.35 697	8.84 699	8.31 702

DPSM	12.34 697	11.21 698	12.51 694	12.91 700	12.80 698	19.84 706	28.28 710	14.38 705	14.28 702	10.58 694	11.26 692	12.03 699	11.85 699	13.15 700	15.34 704	7.11 698	8.31 700	6.50 700	7.35 697	8.84 699	8.31 702

DLNR-FE	13.43 699	20.01 705	23.53 706	121.73 723	33.87 715	0.46 191	0.15 39	8.09 695	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.75 399	0.29 263	6.68 695	0.26 591	0.09 156	0.38 607	50.82 722	0.18 367

DLNR_Zeroshot_test	13.43 699	19.94 704	23.55 707	121.61 722	35.03 716	0.46 191	0.15 39	8.02 694	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.76 403	0.29 263	6.42 694	0.26 591	0.09 156	0.38 607	50.13 721	0.18 367

LRCNet_RVC	13.74 701	19.30 702	12.75 696	19.46 705	12.69 697	1.86 652	0.41 506	12.33 698	1.05 610	15.77 702	18.83 706	12.62 701	8.70 691	12.21 695	9.62 692	22.22 712	8.37 702	25.85 713	24.01 714	19.32 711	17.44 712

DPSimNet_ROB	17.97 702	20.20 709	24.98 711	17.62 703	15.92 701	21.53 708	21.00 700	13.70 701	15.61 704	23.89 718	14.69 698	22.87 708	24.58 718	12.70 699	14.56 701	18.48 710	12.91 705	20.21 711	12.05 702	17.76 702	14.17 705

HaxPig	19.86 703	22.40 710	22.34 705	17.95 704	17.95 703	11.77 691	11.89 696	16.02 707	15.89 705	21.10 708	21.41 708	18.74 706	18.39 704	20.08 709	19.69 707	23.63 716	23.22 715	24.06 712	23.69 713	23.00 712	23.95 715

ASD4	21.52 704	19.65 703	22.13 704	22.45 707	16.42 702	23.29 710	30.71 712	33.06 720	17.47 707	24.18 719	14.11 697	21.71 707	15.88 702	21.06 710	18.11 706	19.78 711	17.78 714	26.52 714	20.33 712	27.03 713	18.73 713

Anonymous_1	22.91 705	11.20 697	12.13 692	12.75 699	26.28 713	19.43 704	27.92 709	14.08 702	13.61 698	14.96 701	10.58 690	11.26 697	11.19 698	12.55 698	14.57 702	38.28 719	7.88 698	34.96 717	63.99 719	89.57 723	10.94 704

PML	23.15 706	16.83 701	7.78 680	5.49 690	9.93 691	51.13 720	104.50 722	5.76 689	13.62 699	37.30 723	105.93 722	30.86 720	23.50 710	12.07 694	7.87 689	6.30 693	2.12 687	6.32 699	2.43 687	10.44 701	2.90 689

MEDIAN_ROB	23.96 707	27.05 718	26.39 716	22.16 706	22.13 705	16.12 695	13.97 697	20.24 708	20.05 708	25.50 720	25.31 717	22.96 709	22.63 709	24.39 711	23.24 711	28.20 717	27.23 719	28.62 715	27.75 717	27.50 714	27.76 718

RAFT-FEzeroshot	24.80 708	22.55 713	24.73 708	26.10 710	25.76 708	39.84 713	57.07 718	28.84 713	28.79 717	21.14 710	22.48 710	24.18 712	23.88 712	26.38 712	30.87 715	14.26 704	16.71 709	13.09 702	14.82 707	17.79 706	16.72 709

RAFT-FE	24.80 708	22.55 713	24.73 708	26.10 710	25.76 708	39.84 713	57.07 718	28.84 713	28.79 717	21.14 710	22.48 710	24.18 712	23.88 712	26.38 712	30.87 715	14.26 704	16.71 709	13.09 702	14.82 707	17.79 706	16.72 709

CasAABBNet	24.81 710	22.53 711	24.83 710	26.08 709	25.74 707	39.86 715	57.06 716	28.87 715	28.83 719	21.16 713	22.54 712	24.22 714	23.89 715	26.38 712	30.87 715	14.25 703	16.71 709	13.09 702	14.81 706	17.78 703	16.71 707

FlowAnything	24.85 711	22.54 712	25.10 712	26.11 712	25.76 708	39.86 715	57.00 714	28.89 716	28.87 720	21.31 715	22.68 715	24.22 714	23.87 711	26.39 715	30.89 719	14.26 704	16.78 713	13.10 706	14.90 711	17.78 703	16.69 706

Hybrid-DGEV	24.86 712	22.58 715	25.22 714	26.11 712	25.76 708	39.92 717	57.06 716	29.03 719	29.01 722	21.12 709	22.64 713	24.13 711	23.91 716	26.46 717	30.82 713	14.27 707	16.70 708	13.09 702	14.83 710	17.78 703	16.71 707

Selective-RAFT-Error	24.87 713	22.59 716	25.14 713	26.13 714	25.82 712	39.93 718	57.03 715	28.97 717	28.95 721	21.21 714	22.65 714	24.25 716	23.98 717	26.43 716	30.83 714	14.27 707	16.71 709	13.10 706	14.82 707	17.82 708	16.76 711

LSM0	26.58 714	22.63 717	25.88 715	30.13 715	52.21 722	39.94 719	56.74 713	28.97 717	28.72 716	21.14 710	22.26 709	24.43 717	23.88 712	26.54 719	30.87 715	14.32 709	16.55 707	13.12 708	14.71 705	17.92 709	20.60 714

AVERAGE_ROB	26.93 715	30.34 719	29.27 718	25.82 708	25.34 706	19.48 705	15.17 698	23.55 712	23.00 715	28.45 721	27.87 718	26.25 718	25.86 719	26.96 720	25.55 712	31.30 718	30.07 720	31.76 716	30.81 718	30.79 718	30.93 719

xxxxx1	28.96 716	20.11 706	14.07 699	49.74 716	39.15 717	18.98 699	26.64 704	21.94 709	20.21 709	16.45 703	17.48 703	18.36 703	21.56 706	16.21 703	20.88 708	23.07 713	26.55 716	66.40 721	78.70 721	30.27 715	32.51 720

tt_ll	28.96 716	20.11 706	14.07 699	49.74 716	39.15 717	18.98 699	26.64 704	21.94 709	20.21 709	16.45 703	17.48 703	18.36 703	21.56 706	16.21 703	20.88 708	23.07 713	26.55 716	66.40 721	78.70 721	30.27 715	32.51 720

ff	28.96 716	20.11 706	14.07 699	49.74 716	39.15 717	18.98 699	26.64 704	21.94 709	20.21 709	16.45 703	17.48 703	18.36 703	21.56 706	16.21 703	20.88 708	23.07 713	26.55 716	66.40 721	78.70 721	30.27 715	32.51 720

RSGM-EC	41.56 719	31.72 720	19.92 702	51.66 719	47.86 720	38.70 711	61.61 720	33.83 721	22.80 713	23.45 716	29.29 719	43.76 721	35.31 720	66.76 721	70.17 721	66.40 721	37.60 722	48.67 718	25.68 715	48.86 719	27.21 716

acva	41.56 719	31.72 720	19.92 702	51.66 719	47.86 720	38.70 711	61.61 720	33.83 721	22.80 713	23.45 716	29.29 719	43.76 721	35.31 720	66.76 721	70.17 721	66.40 721	37.60 722	48.67 718	25.68 715	48.86 719	27.21 716

Selective-IGEV-i16pa	47.65 721	67.17 722	7.20 679	2.47 680	2.32 679	116.02 722	1.42 669	90.41 724	82.69 723	32.69 722	90.10 721	60.10 723	84.41 722	129.53 724	52.52 720	50.16 720	15.10 706	18.00 710	9.63 701	0.94 651	40.09 723

test_example2	115.39 722	123.23 723	94.57 721	115.52 721	123.55 723	101.63 721	114.33 723	53.41 723	99.48 724	134.90 724	135.05 723	85.83 724	85.11 723	111.32 723	106.15 723	152.55 724	205.26 724	99.78 724	114.96 724	140.96 724	110.20 724

ccccc	291.34 723	297.21 724	347.09 723	374.70 724	380.44 724	203.92 723	213.88 724	216.32 725	172.72 725	203.37 725	218.57 724	215.01 725	258.31 724	312.78 725	341.56 724	412.57 725	356.13 725	256.09 725	227.69 725	428.88 725	389.64 725

GS-Stereo							0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.33 527	0.84 647

FADE		3.00 688		2.11 676	2.94 681			5.00 687	2.49 672	1.25 635		3.05 666		8.02 688		94.83 723	35.90 721	65.83 720	66.18 720	1.66 673	1.30 672

Low-res two-view benchmark