Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 11	0.18 12	0.26 13	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 21	0.22 1	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 46	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 68	0.23 2	0.20 30	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.08 1

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 28	0.26 13	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 120	0.19 54	0.26 8	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 140	0.21 80	0.25 4	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 68	0.20 137	0.16 8	0.22 88	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 78	0.10 14	0.09 27	0.14 159	0.13 228	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.24 57	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 65	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.16 23	0.23 44	0.20 46	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 54	0.26 8	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

mm2	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 28	0.25 6	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 64	0.26 42	0.29 12	0.14 2	0.25 75	0.23 113	0.25 6	0.19 14	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 38	0.30 46	0.21 54	0.14 176	0.10 94	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 68	0.23 246	0.16 8	0.19 28	0.20 1	0.22 22	0.24 63	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 101	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 205	0.14 267	0.10 8	0.10 60

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 71	0.30 23	0.19 96	0.20 21	0.18 12	0.30 22	0.21 20	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 38	0.33 81	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 71	0.30 23	0.20 137	0.20 21	0.19 28	0.27 15	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 21	0.33 81	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.17 37	0.24 57	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 56	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 55	0.34 116	0.15 4	0.27 103	0.17 3	0.28 17	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 65	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.10 8	0.09 6

derf	0.19 16	0.14 24	0.26 42	0.32 68	0.19 96	0.21 28	0.18 12	0.30 22	0.24 37	0.17 11	0.20 21	0.28 120	0.16 17	0.32 65	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

qqai	0.19 16	0.14 24	0.27 55	0.32 68	0.19 96	0.22 33	0.18 12	0.30 22	0.25 53	0.18 13	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.33 81	0.21 54	0.13 116	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

MGA	0.19 16	0.14 24	0.26 42	0.30 23	0.20 137	0.29 137	0.18 12	0.35 53	0.27 63	0.19 19	0.21 30	0.19 26	0.15 8	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.11 132

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 75	0.18 12	0.42 116	0.27 63	0.19 19	0.25 70	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

DepthFocus	0.19 16	0.13 3	0.31 113	0.29 12	0.23 246	0.17 11	0.20 46	0.27 15	0.18 9	0.24 63	0.25 70	0.15 1	0.17 21	0.26 8	0.18 4	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.17 389	0.13 147	0.10 60

GeoVLM	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 103	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.20 68	0.29 28	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

MatchStereo	0.19 16	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 14	0.21 71	0.32 36	0.28 76	0.20 21	0.35 156	0.18 20	0.17 21	0.31 56	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 103	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.19 54	0.29 28	0.21 54	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.19 17	0.17 3	0.42 116	0.24 37	0.23 51	0.21 30	0.17 6	0.16 17	0.45 188	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 8	0.11 132

S2M2_XL	0.19 16	0.18 179	0.27 55	0.27 2	0.20 137	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 82	0.17 6	0.17 21	0.24 3	0.21 54	0.17 357	0.16 461	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.12 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LGtest1	0.19 16	0.14 24	0.29 78	0.34 116	0.16 23	0.26 85	0.17 3	0.32 36	0.20 18	0.21 31	0.15 5	0.23 67	0.20 68	0.32 65	0.20 30	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.11 132

dual_stereo	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.31 45	0.16 23	0.16 8	0.20 46	0.29 19	0.20 18	0.23 51	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 253	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

CAR	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 75	0.18 12	0.42 116	0.27 63	0.23 51	0.25 70	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

monster-pro	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

PointNet	0.20 28	0.15 64	0.25 28	0.32 68	0.18 66	0.29 137	0.23 113	0.25 6	0.27 63	0.15 2	0.24 60	0.28 120	0.17 21	0.34 91	0.20 30	0.13 116	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.09 6

LiteMatch*	0.20 28	0.14 24	0.31 113	0.31 45	0.23 246	0.24 57	0.21 71	0.31 28	0.30 96	0.21 31	0.19 18	0.24 82	0.19 54	0.31 56	0.20 30	0.13 116	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.10 8	0.11 132

LACA3	0.20 28	0.17 141	0.25 28	0.29 12	0.15 4	0.32 194	0.25 144	0.29 19	0.22 22	0.23 51	0.21 30	0.21 46	0.22 94	0.44 183	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 34	0.08 1

LACA2	0.20 28	0.15 64	0.26 42	0.30 23	0.15 4	0.29 137	0.29 222	0.30 22	0.22 22	0.21 31	0.23 46	0.28 120	0.20 68	0.34 91	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 98	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 57	0.21 71	0.39 85	0.31 107	0.21 31	0.22 41	0.17 6	0.17 21	0.34 91	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 230	0.17 3	0.40 96	0.22 22	0.21 31	0.21 30	0.20 35	0.24 118	0.33 81	0.25 165	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 98	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
HiDET	0.20 28	0.13 3	0.26 42	0.30 23	0.19 96	0.23 44	0.18 12	0.36 60	0.26 59	0.20 21	0.23 46	0.27 114	0.16 17	0.30 46	0.23 117	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 137	0.20 46	0.39 85	0.22 22	0.22 45	0.21 30	0.26 106	0.20 68	0.30 46	0.20 30	0.13 116	0.12 288	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 28	0.15 64	0.26 42	0.33 86	0.19 96	0.23 44	0.18 12	0.41 107	0.34 134	0.22 45	0.21 30	0.19 26	0.18 38	0.28 15	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.10 60

MonStereo	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.18 66	0.17 11	0.21 71	0.32 36	0.23 31	0.25 74	0.34 148	0.22 52	0.24 118	0.27 13	0.21 54	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 5	0.31 45	0.20 137	0.23 44	0.19 28	0.40 96	0.29 88	0.22 45	0.34 148	0.20 35	0.15 8	0.31 56	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.10 8	0.10 60

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.17 37	0.38 268	0.18 12	0.30 22	0.19 14	0.24 63	0.15 5	0.26 106	0.17 21	0.32 65	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

MonSter	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.38 123	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

LCMNet	0.21 45	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.20 137	0.26 85	0.19 28	0.38 77	0.43 218	0.21 31	0.21 30	0.27 114	0.17 21	0.36 105	0.23 117	0.12 60	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

BridgeDepth	0.21 45	0.14 24	0.26 42	0.34 116	0.14 2	0.40 287	0.27 187	0.28 17	0.22 22	0.18 13	0.19 18	0.28 120	0.29 197	0.32 65	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.21 45	0.19 221	0.29 78	0.31 45	0.17 37	0.25 75	0.23 113	0.36 60	0.28 76	0.27 103	0.24 60	0.18 20	0.21 80	0.40 138	0.21 54	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.10 60

asd	0.21 45	0.18 179	0.29 78	0.32 68	0.18 66	0.27 103	0.22 88	0.35 53	0.22 22	0.31 142	0.22 41	0.19 26	0.21 80	0.44 183	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

4.5_new	0.21 45	0.20 268	0.29 78	0.30 23	0.17 37	0.24 57	0.26 165	0.32 36	0.28 76	0.32 157	0.28 103	0.19 26	0.17 21	0.29 28	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 45	0.20 268	0.29 78	0.30 23	0.17 37	0.24 57	0.26 165	0.32 36	0.28 76	0.32 157	0.28 103	0.19 26	0.17 21	0.29 28	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

4w-stereo	0.21 45	0.19 221	0.31 113	0.31 45	0.17 37	0.29 137	0.19 28	0.31 28	0.21 20	0.31 142	0.24 60	0.20 35	0.24 118	0.41 149	0.22 78	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

2.5w	0.21 45	0.18 179	0.31 113	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.25 144	0.31 28	0.23 31	0.28 117	0.35 156	0.18 20	0.17 21	0.39 129	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

2.75w_new	0.21 45	0.18 179	0.28 71	0.29 12	0.17 37	0.23 44	0.34 326	0.36 60	0.28 76	0.34 168	0.26 82	0.17 6	0.22 94	0.36 105	0.23 117	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

111111	0.21 45	0.14 24	0.27 55	0.37 211	0.22 197	0.21 28	0.19 28	0.43 135	0.27 63	0.20 21	0.20 21	0.29 126	0.14 2	0.41 149	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.12 98	0.12 192

LG-G_1	0.21 45	0.13 3	0.30 92	0.34 116	0.16 23	0.52 363	0.17 3	0.34 50	0.18 9	0.21 31	0.21 30	0.26 106	0.19 54	0.37 115	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.10 60

LG-G	0.21 45	0.13 3	0.30 92	0.34 116	0.16 23	0.52 363	0.17 3	0.34 50	0.18 9	0.21 31	0.21 30	0.26 106	0.19 54	0.37 115	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.10 60

StereoAnything_RVC	0.21 45	0.68 631	0.39 255	0.28 7	0.15 4	0.23 44	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 94	0.30 46	0.18 4	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.08 1	0.16 313	0.09 6

IGEV-Stereo++	0.21 45	0.15 64	0.27 55	0.37 211	0.19 96	0.22 33	0.18 12	0.42 116	0.35 147	0.22 45	0.28 103	0.24 82	0.18 38	0.27 13	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 59	0.15 64	0.35 189	0.33 86	0.17 37	0.23 44	0.25 144	0.42 116	0.24 37	0.26 85	0.26 82	0.21 46	0.30 216	0.31 56	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 59	0.17 141	0.35 189	0.37 211	0.17 37	0.26 85	0.18 12	0.41 107	0.37 174	0.28 117	0.23 46	0.25 97	0.26 148	0.29 28	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 59	0.16 93	0.35 189	0.33 86	0.18 66	0.24 57	0.24 132	0.45 150	0.27 63	0.23 51	0.35 156	0.20 35	0.26 148	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

AdaDepth	0.22 59	0.17 141	0.32 133	0.37 211	0.18 66	0.34 219	0.22 88	0.33 47	0.23 31	0.21 31	0.21 30	0.20 35	0.20 68	0.56 287	0.21 54	0.10 14	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.12 192

qwe	0.22 59	0.18 179	0.28 71	0.31 45	0.18 66	0.29 137	0.21 71	0.38 77	0.32 121	0.35 178	0.30 117	0.20 35	0.20 68	0.43 171	0.21 54	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 98	0.09 6

2.25w	0.22 59	0.18 179	0.31 113	0.31 45	0.18 66	0.31 175	0.18 12	0.32 36	0.31 107	0.31 142	0.37 170	0.20 35	0.22 94	0.45 188	0.24 134	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.10 60

4.25_new	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

4.5w_new	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

3.75w	0.22 59	0.17 141	0.30 92	0.31 45	0.19 96	0.43 316	0.24 132	0.35 53	0.24 37	0.31 142	0.27 90	0.17 6	0.22 94	0.37 115	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 59	0.18 179	0.29 78	0.30 23	0.18 66	0.27 103	0.23 113	0.37 68	0.28 76	0.31 142	0.26 82	0.22 52	0.26 148	0.50 238	0.24 134	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

2w_stereo	0.22 59	0.18 179	0.30 92	0.32 68	0.16 23	0.28 125	0.38 412	0.38 77	0.35 147	0.32 157	0.33 137	0.17 6	0.18 38	0.29 28	0.22 78	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.12 98	0.10 60

monsterstereo	0.22 59	0.14 24	0.26 42	0.34 116	0.18 66	0.21 28	0.20 46	0.37 68	0.35 147	0.33 164	0.40 183	0.19 26	0.18 38	0.45 188	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.08 1

monsters	0.22 59	0.14 24	0.26 42	0.31 45	0.19 96	0.23 44	0.19 28	0.44 143	0.33 127	0.36 183	0.30 117	0.16 4	0.18 38	0.43 171	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.10 60

SGD-Stereo	0.22 59	0.15 64	0.27 55	0.31 45	0.15 4	0.29 137	0.20 46	0.37 68	0.29 88	0.24 63	0.29 114	0.21 46	0.27 162	0.36 105	0.25 165	0.16 308	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

GREAT-IGEV	0.22 59	0.15 64	0.31 113	0.29 12	0.22 197	0.21 28	0.26 165	0.33 47	0.31 107	0.20 21	0.30 117	0.22 52	0.22 94	0.47 213	0.22 78	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo	0.22 59	0.15 64	0.26 42	0.33 86	0.20 137	0.61 432	0.21 71	0.30 22	0.31 107	0.23 51	0.19 18	0.18 20	0.18 38	0.41 149	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.11 132

aanet-new-90k	0.23 76	0.16 93	0.45 336	0.35 159	0.17 37	0.33 203	0.27 187	0.38 77	0.26 59	0.20 21	0.24 60	0.21 46	0.35 271	0.46 204	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 76	0.16 93	0.41 279	0.35 159	0.17 37	0.38 268	0.25 144	0.36 60	0.25 53	0.23 51	0.31 131	0.24 82	0.35 271	0.43 171	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 76	0.17 141	0.39 255	0.34 116	0.18 66	0.38 268	0.20 46	0.36 60	0.26 59	0.24 63	0.28 103	0.25 97	0.35 271	0.25 4	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 76	0.17 141	0.30 92	0.35 159	0.16 23	0.35 230	0.25 144	0.40 96	0.30 96	0.25 74	0.24 60	0.25 97	0.36 298	0.41 149	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 76	0.16 93	0.37 219	0.34 116	0.16 23	0.24 57	0.24 132	0.43 135	0.36 157	0.26 85	0.27 90	0.23 67	0.35 271	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.09 6

aanet-32k-new	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.36 187	0.17 37	0.26 85	0.26 165	0.33 47	0.30 96	0.27 103	0.30 117	0.23 67	0.34 265	0.42 160	0.18 4	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.15 263	0.10 60

aanet-new-32k	0.23 76	0.15 64	0.32 133	0.36 187	0.18 66	0.38 268	0.21 71	0.40 96	0.24 37	0.27 103	0.23 46	0.34 168	0.35 271	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 76	0.15 64	0.32 133	0.36 187	0.18 66	0.38 268	0.21 71	0.40 96	0.24 37	0.27 103	0.23 46	0.34 168	0.35 271	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

aanet-new-28k	0.23 76	0.17 141	0.40 268	0.36 187	0.17 37	0.33 203	0.22 88	0.35 53	0.27 63	0.27 103	0.23 46	0.29 126	0.34 265	0.31 56	0.22 78	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192

aanet-new-24k	0.23 76	0.16 93	0.29 78	0.35 159	0.17 37	0.39 281	0.23 113	0.35 53	0.30 96	0.30 138	0.27 90	0.25 97	0.32 237	0.30 46	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.10 60

aanet-new-22k	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.35 159	0.18 66	0.31 175	0.19 28	0.46 157	0.42 214	0.25 74	0.23 46	0.25 97	0.30 216	0.32 65	0.22 78	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 76	0.14 24	0.27 55	0.35 159	0.18 66	0.26 85	0.26 165	0.42 116	0.38 183	0.25 74	0.43 195	0.23 67	0.28 178	0.25 4	0.22 78	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 76	0.14 24	0.31 113	0.33 86	0.18 66	0.21 28	0.33 309	0.52 198	0.42 214	0.26 85	0.33 137	0.19 26	0.30 216	0.28 15	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 76	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 230	0.27 187	0.45 150	0.28 76	0.28 117	0.34 148	0.40 224	0.30 216	0.33 81	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 76	0.14 24	0.27 55	0.29 12	0.17 37	0.19 17	0.20 46	0.59 240	0.45 234	0.28 117	0.26 82	0.24 82	0.17 21	0.46 204	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

WQFJA1++	0.23 76	0.15 64	0.27 55	0.30 23	0.21 168	0.31 175	0.18 12	0.36 60	0.17 8	0.25 74	0.30 117	0.29 126	0.28 178	0.40 138	0.22 78	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.42 612	0.11 132

GEAStereo	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.25 310	0.36 244	0.30 242	0.42 116	0.28 76	0.26 85	0.28 103	0.24 82	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.18 392	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.12 192

GSStereo	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.25 310	0.36 244	0.30 242	0.42 116	0.27 63	0.30 138	0.28 103	0.23 67	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.12 192

Zero-FE251	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.20 137	0.44 324	0.19 28	0.37 68	0.25 53	0.27 103	0.29 114	0.38 204	0.24 118	0.32 65	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.10 60

3.25w_new	0.23 76	0.17 141	0.32 133	0.31 45	0.17 37	0.43 316	0.20 46	0.37 68	0.30 96	0.37 190	0.28 103	0.22 52	0.25 131	0.42 160	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 76	0.17 141	0.32 133	0.31 45	0.17 37	0.43 316	0.20 46	0.37 68	0.30 96	0.37 190	0.28 103	0.22 52	0.25 131	0.42 160	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 76	0.16 93	0.32 133	0.39 281	0.21 168	0.18 14	0.21 71	0.34 50	0.26 59	0.28 117	0.51 233	0.28 120	0.29 197	0.26 8	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.12 192

AIO_rvc	0.23 76	0.16 93	0.32 133	0.34 116	0.19 96	0.26 85	0.33 309	0.40 96	0.22 22	0.26 85	0.24 60	0.34 168	0.15 8	0.51 246	0.24 134	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

AIO_test	0.23 76	0.16 93	0.28 71	0.34 116	0.20 137	0.30 156	0.39 434	0.38 77	0.25 53	0.25 74	0.28 103	0.32 151	0.22 94	0.38 123	0.25 165	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.09 6

IGEV-Stereo+	0.23 76	0.14 24	0.26 42	0.32 68	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 19	0.29 88	0.21 31	0.15 5	0.22 52	0.22 94	0.40 138	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.15 263	0.86 662

TS12	0.24 101	0.15 64	0.29 78	0.37 211	0.17 37	0.32 194	0.26 165	0.42 116	0.24 37	0.31 142	0.51 233	0.25 97	0.27 162	0.40 138	0.29 256	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.10 60

aanet-new-60k	0.24 101	0.16 93	0.48 385	0.36 187	0.17 37	0.39 281	0.24 132	0.36 60	0.30 96	0.24 63	0.25 70	0.26 106	0.32 237	0.45 188	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.10 60

aanet-new-78k	0.24 101	0.17 141	0.51 426	0.36 187	0.16 23	0.26 85	0.29 222	0.36 60	0.29 88	0.22 45	0.29 114	0.23 67	0.37 305	0.42 160	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.09 6

aanet-new-12k	0.24 101	0.19 221	0.39 255	0.41 361	0.17 37	0.33 203	0.22 88	0.41 107	0.37 174	0.27 103	0.23 46	0.22 52	0.35 271	0.29 28	0.24 134	0.12 60	0.08 2	0.14 159	0.11 147	0.16 313	0.11 132

Foundation-i1b	0.24 101	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 287	0.26 165	0.48 170	0.25 53	0.31 142	0.33 137	0.40 224	0.30 216	0.35 101	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 101	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 287	0.29 222	0.49 175	0.25 53	0.33 164	0.35 156	0.40 224	0.30 216	0.34 91	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.10 60

LiteMatch	0.24 101	0.17 141	0.24 15	0.37 211	0.20 137	0.27 103	0.27 187	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.40 328	0.29 28	0.43 403	0.16 308	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.14 286

Selective-IGEV-i32	0.24 101	0.18 179	0.35 189	0.35 159	0.19 96	0.27 103	0.25 144	0.55 215	0.23 31	0.27 103	0.25 70	0.34 168	0.19 54	0.58 320	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.10 60

VIP-Stereo	0.24 101	0.17 141	0.29 78	0.32 68	0.21 168	0.64 460	0.19 28	0.31 28	0.37 174	0.23 51	0.30 117	0.27 114	0.19 54	0.47 213	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.09 6

gasm-f	0.24 101	0.16 93	0.27 55	0.33 86	0.25 310	0.25 75	0.36 373	0.42 116	0.28 76	0.26 85	0.35 156	0.24 82	0.30 216	0.36 105	0.23 117	0.18 392	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.15 263	0.12 192

3w_stereo	0.24 101	0.20 268	0.37 219	0.33 86	0.16 23	0.32 194	0.42 472	0.41 107	0.38 183	0.31 142	0.27 90	0.16 4	0.26 148	0.34 91	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 98	0.11 132

1w_stereo	0.24 101	0.15 64	0.29 78	0.34 116	0.18 66	0.31 175	0.41 462	0.40 96	0.43 218	0.31 142	0.38 173	0.17 6	0.24 118	0.45 188	0.23 117	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

LG-Stereo	0.24 101	0.18 179	0.40 268	0.39 281	0.20 137	0.22 33	0.27 187	0.32 36	0.36 157	0.26 85	0.44 197	0.22 52	0.16 17	0.37 115	0.27 214	0.11 36	0.12 288	0.16 243	0.15 299	0.13 147	0.09 6

HUF	0.24 101	0.16 93	0.33 152	0.32 68	0.18 66	0.25 75	0.40 445	0.42 116	0.34 134	0.25 74	0.23 46	0.32 151	0.28 178	0.34 91	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.10 60

GIP-stereo	0.24 101	0.18 179	0.30 92	0.37 211	0.24 278	0.26 85	0.20 46	0.46 157	0.36 157	0.24 63	0.39 178	0.35 183	0.20 68	0.31 56	0.21 54	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.11 132

RAStereo	0.24 101	0.17 141	0.29 78	0.40 324	0.21 168	0.23 44	0.26 165	0.42 116	0.45 234	0.23 51	0.34 148	0.30 140	0.19 54	0.34 91	0.25 165	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.11 132

IGEV++	0.24 101	0.17 141	0.31 113	0.38 249	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.50 185	0.23 31	0.28 117	0.35 156	0.30 140	0.22 94	0.31 56	0.28 237	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.13 240

Selective-IGEV	0.24 101	0.18 179	0.35 189	0.35 159	0.19 96	0.27 103	0.25 144	0.55 215	0.23 31	0.27 103	0.25 70	0.34 168	0.19 54	0.58 320	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.10 60

aanet-new-10k	0.25 119	0.18 179	0.44 323	0.38 249	0.18 66	0.45 333	0.21 71	0.44 143	0.35 147	0.27 103	0.31 131	0.25 97	0.30 216	0.28 15	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.16 313	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 119	0.19 221	0.38 233	0.38 249	0.17 37	0.18 14	0.25 144	0.52 198	0.49 257	0.28 117	0.30 117	0.21 46	0.33 253	0.33 81	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.17 353	0.11 132

aanet-new-8k	0.25 119	0.19 221	0.32 133	0.37 211	0.20 137	0.40 287	0.29 222	0.49 175	0.39 195	0.24 63	0.25 70	0.22 52	0.34 265	0.49 230	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.38 249	0.20 137	0.46 338	0.27 187	0.41 107	0.34 134	0.28 117	0.38 173	0.24 82	0.35 271	0.29 28	0.24 134	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 119	0.14 24	0.30 92	0.34 116	0.21 168	0.44 324	0.25 144	0.44 143	0.35 147	0.27 103	0.35 156	0.37 195	0.35 271	0.28 15	0.26 194	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.11 147	0.11 34	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 119	0.14 24	0.74 541	0.33 86	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.38 77	0.29 88	0.25 74	0.22 41	0.23 67	0.32 237	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.30 563

zero-FE	0.25 119	0.15 64	0.30 92	0.35 159	0.29 446	0.19 17	0.20 46	0.35 53	0.31 107	0.26 85	0.27 90	0.29 126	0.29 197	0.33 81	0.24 134	0.17 357	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.64 648	0.12 192

GASTEREO	0.25 119	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.20 137	0.22 33	0.30 242	0.43 135	0.31 107	0.37 190	0.33 137	0.22 52	0.35 271	0.41 149	0.23 117	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.12 98	0.11 132

MSCF	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.39 281	0.20 137	0.20 21	0.31 270	0.43 135	0.31 107	0.36 183	0.33 137	0.23 67	0.35 271	0.36 105	0.23 117	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.13 147	0.11 132

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 119	0.31 508	0.24 15	0.51 554	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.40 96	0.37 174	0.26 85	0.24 60	0.24 82	0.31 231	0.44 183	0.22 78	0.14 176	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.14 198	0.10 60

IGEV-RUCA	0.25 119	0.16 93	0.34 173	0.39 281	0.27 393	0.33 203	0.20 46	0.38 77	0.36 157	0.26 85	0.31 131	0.25 97	0.21 80	0.48 224	0.24 134	0.20 449	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.17 353	0.15 318

fffft	0.25 119	0.17 141	0.37 219	0.36 187	0.22 197	0.28 125	0.36 373	0.42 116	0.24 37	0.36 183	0.23 46	0.27 114	0.22 94	0.52 253	0.27 214	0.12 60	0.09 27	0.16 243	0.12 185	0.12 98	0.12 192
1: 1. 1
AIO-Stereo	0.25 119	0.18 179	0.34 173	0.37 211	0.18 66	0.28 125	0.30 242	0.48 170	0.27 63	0.29 130	0.30 117	0.32 151	0.17 21	0.52 253	0.23 117	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.10 60

RSM++	0.25 119	0.18 179	0.34 173	0.36 187	0.20 137	0.28 125	0.30 242	0.51 188	0.32 121	0.25 74	0.22 41	0.37 195	0.21 80	0.50 238	0.24 134	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.10 60

RSM	0.25 119	0.18 179	0.33 152	0.36 187	0.20 137	0.27 103	0.34 326	0.51 188	0.27 63	0.26 85	0.23 46	0.39 211	0.21 80	0.56 287	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.14 198	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 119	0.14 24	0.74 541	0.33 86	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.38 77	0.29 88	0.25 74	0.22 41	0.23 67	0.32 237	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.30 563

MoCha-V2	0.25 119	0.15 64	0.29 78	0.40 324	0.18 66	0.27 103	0.26 165	0.49 175	0.27 63	0.36 183	0.27 90	0.33 164	0.35 271	0.49 230	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.11 132

EGLCR-Stereo	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.34 116	0.20 137	0.35 230	0.20 46	0.52 198	0.36 157	0.28 117	0.27 90	0.41 233	0.18 38	0.45 188	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.16 243	0.14 267	0.13 147	0.11 132

DNS	0.26 137	0.17 141	0.36 201	0.37 211	0.22 197	0.33 203	0.23 113	0.47 161	0.30 96	0.34 168	0.34 148	0.45 263	0.24 118	0.28 15	0.21 54	0.19 424	0.11 223	0.13 106	0.12 185	0.16 313	0.16 366

DF	0.26 137	0.15 64	0.38 233	0.35 159	0.19 96	0.26 85	0.26 165	0.42 116	0.27 63	0.29 130	0.49 219	0.50 289	0.22 94	0.48 224	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.11 132

aanet-new	0.26 137	0.19 221	0.34 173	0.38 249	0.25 310	0.51 358	0.24 132	0.40 96	0.30 96	0.27 103	0.27 90	0.23 67	0.36 298	0.43 171	0.22 78	0.14 176	0.09 27	0.14 159	0.10 82	0.15 263	0.12 192

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.47 161	0.48 254	0.38 202	0.51 233	0.24 82	0.18 38	0.29 28	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.11 132

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.34 116	0.21 168	0.33 203	0.31 270	0.45 150	0.45 234	0.40 224	0.54 252	0.24 82	0.18 38	0.36 105	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.22 197	0.34 219	0.31 270	0.48 170	0.50 261	0.39 215	0.54 252	0.23 67	0.19 54	0.29 28	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

Foundation-i1	0.26 137	0.14 24	0.25 28	0.33 86	0.21 168	0.39 281	0.26 165	0.60 251	0.38 183	0.35 178	0.38 173	0.44 261	0.29 197	0.32 65	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.10 60

gcap_with_dpt	0.26 137	0.16 93	0.32 133	0.34 116	0.21 168	0.35 230	0.36 373	0.44 143	0.41 203	0.38 202	0.54 252	0.22 52	0.21 80	0.28 15	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

NLSM3	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.38 249	0.21 168	0.34 219	0.27 187	0.57 227	0.47 246	0.28 117	0.35 156	0.29 126	0.24 118	0.42 160	0.27 214	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.15 299	0.12 98	0.10 60

DDF-Stereo	0.26 137	0.15 64	0.30 92	0.36 187	0.29 446	0.19 17	0.20 46	0.32 36	0.31 107	0.26 85	0.26 82	0.29 126	0.29 197	0.38 123	0.24 134	0.17 357	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.70 651	0.12 192

Replicate-Monster	0.26 137	0.15 64	1.07 597	0.30 23	0.17 37	0.38 268	0.19 28	0.43 135	0.39 195	0.23 51	0.21 30	0.23 67	0.21 80	0.45 188	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.09 1	0.14 286

S2M2_L	0.26 137	0.22 348	0.33 152	0.31 45	0.25 310	0.24 57	0.13 1	0.35 53	0.41 203	0.25 74	0.36 165	0.30 140	0.25 131	0.30 46	0.26 194	0.22 493	0.19 521	0.17 290	0.19 448	0.21 457	0.18 407
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.26 137	0.18 179	0.34 173	0.35 159	0.24 278	0.23 44	0.28 213	0.51 188	0.36 157	0.31 142	0.36 165	0.37 195	0.20 68	0.57 299	0.22 78	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192

SCV	0.26 137	0.19 221	0.33 152	0.35 159	0.21 168	0.27 103	0.34 326	0.56 219	0.28 76	0.24 63	0.28 103	0.37 195	0.23 108	0.49 230	0.22 78	0.18 392	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.15 263	0.11 132

castereo++	0.26 137	0.16 93	0.26 42	0.33 86	0.19 96	0.75 506	0.20 46	0.37 68	0.47 246	0.23 51	0.23 46	0.35 183	0.28 178	0.39 129	0.19 12	0.14 176	0.09 27	0.14 159	0.09 12	0.11 34	0.10 60

SMoEStereo_RVC	0.26 137	0.19 221	0.35 189	0.35 159	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.39 85	0.34 134	0.37 190	0.30 117	0.33 164	0.24 118	0.53 262	0.24 134	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.12 185	0.12 98	0.11 132

mms	0.26 137	0.21 307	0.33 152	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.33 309	0.40 96	0.32 121	0.28 117	0.34 148	0.34 168	0.20 68	0.45 188	0.26 194	0.12 60	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.11 132

ours_stereo	0.26 137	0.21 307	0.33 152	0.38 249	0.23 246	0.30 156	0.33 309	0.42 116	0.38 183	0.26 85	0.34 148	0.35 183	0.23 108	0.47 213	0.27 214	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.10 60

Occ-G	0.26 137	0.14 24	0.28 71	0.34 116	0.20 137	0.27 103	0.34 326	0.41 107	0.31 107	0.29 130	0.43 195	0.49 284	0.25 131	0.47 213	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.12 192

gcap-zeroshot	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.31 270	0.47 161	0.46 239	0.38 202	0.50 223	0.24 82	0.18 38	0.28 15	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

test_for_model	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.47 161	0.48 254	0.38 202	0.51 233	0.24 82	0.18 38	0.29 28	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.11 132

MaDis-Stereo	0.26 137	0.18 179	0.36 201	0.36 187	0.26 358	0.27 103	0.27 187	0.43 135	0.35 147	0.27 103	0.26 82	0.41 233	0.28 178	0.40 138	0.28 237	0.16 308	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.12 192

testlalala	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.31 270	0.47 161	0.46 239	0.38 202	0.50 223	0.24 82	0.18 38	0.28 15	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

CroCo-Stereo	0.26 137	0.22 348	0.36 201	0.48 509	0.22 197	0.20 21	0.29 222	0.51 188	0.44 225	0.28 117	0.23 46	0.42 243	0.26 148	0.29 28	0.26 194	0.15 252	0.13 359	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
BStereo	0.27 161	0.16 93	0.88 572	0.34 116	0.22 197	0.22 33	0.31 270	0.39 85	0.41 203	0.26 85	0.24 60	0.26 106	0.19 54	0.42 160	0.28 237	0.10 14	0.12 288	0.12 48	0.16 333	0.12 98	0.14 286

tt45	0.27 161	0.17 141	0.34 173	0.35 159	0.23 246	0.38 268	0.28 213	0.46 157	0.28 76	0.40 224	0.27 90	0.38 204	0.25 131	0.57 299	0.26 194	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.12 98	0.14 286

999	0.27 161	0.16 93	0.35 189	0.36 187	0.24 278	0.31 175	0.27 187	0.49 175	0.38 183	0.26 85	0.30 117	0.39 211	0.23 108	0.63 372	0.25 165	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.14 286

Pointernet	0.27 161	0.14 24	0.33 152	0.35 159	0.23 246	0.35 230	0.21 71	0.72 353	0.38 183	0.39 215	0.36 165	0.34 168	0.25 131	0.36 105	0.25 165	0.15 252	0.10 94	0.12 48	0.08 1	0.11 34	0.10 60

trnet	0.27 161	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 255	0.23 113	0.52 198	0.72 358	0.42 234	0.51 233	0.34 168	0.26 148	0.39 129	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.11 34	0.10 60

UniTT-Stereo	0.27 161	0.17 141	0.37 219	0.40 324	0.27 393	0.30 156	0.28 213	0.39 85	0.31 107	0.29 130	0.46 206	0.27 114	0.25 131	0.47 213	0.34 309	0.17 357	0.13 359	0.13 106	0.12 185	0.14 198	0.12 192

AEACV	0.27 161	0.17 141	0.31 113	0.34 116	0.45 595	0.26 85	0.28 213	0.37 68	0.32 121	0.30 138	0.46 206	0.31 148	0.37 305	0.36 105	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.12 185	0.13 147	0.11 132

LoS_RVC	0.27 161	0.16 93	0.27 55	0.32 68	0.30 465	0.44 324	0.34 326	0.41 107	0.33 127	0.31 142	0.51 233	0.29 126	0.32 237	0.36 105	0.28 237	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 34	0.19 440

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 169	0.51 599	1.28 622	0.31 45	0.19 96	0.22 33	0.22 88	0.45 150	0.28 76	0.23 51	0.32 134	0.25 97	0.24 118	0.32 65	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 169	0.23 370	1.22 617	0.34 116	0.21 168	0.29 137	0.21 71	0.41 107	0.33 127	0.24 63	0.30 117	0.32 151	0.28 178	0.33 81	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.10 8	0.11 132

VMStereo-Base	0.28 169	0.16 93	0.27 55	0.30 23	0.17 37	0.30 156	0.27 187	0.50 185	0.65 325	0.32 157	0.47 212	0.42 243	0.24 118	0.41 149	0.27 214	0.15 252	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.14 286

water-stereo	0.28 169	0.14 24	0.29 78	0.35 159	0.19 96	0.36 244	0.23 113	0.62 263	0.38 183	0.39 215	0.62 281	0.41 233	0.35 271	0.28 15	0.27 214	0.14 176	0.13 359	0.13 106	0.12 185	0.12 98	0.10 60

castereo	0.28 169	0.16 93	0.32 133	0.35 159	0.21 168	0.40 287	0.42 472	0.50 185	0.66 329	0.26 85	0.41 186	0.37 195	0.36 298	0.33 81	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.10 60

fffy	0.28 169	0.21 307	0.34 173	0.37 211	0.23 246	0.33 203	0.29 222	0.51 188	0.41 203	0.32 157	0.37 170	0.39 211	0.27 162	0.50 238	0.27 214	0.12 60	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.11 132

WCG-NET	0.28 169	0.15 64	0.33 152	0.33 86	0.19 96	0.33 203	0.27 187	0.39 85	0.80 416	0.46 251	0.49 219	0.39 211	0.25 131	0.40 138	0.25 165	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.11 147	0.12 98	0.10 60

GCAP-BAT	0.28 169	0.15 64	0.42 300	0.33 86	0.21 168	0.25 75	0.25 144	0.45 150	0.54 276	0.34 168	0.42 189	0.43 252	0.27 162	0.48 224	0.24 134	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.11 34	0.12 192

MGS-Stereo	0.28 169	0.19 221	0.40 268	0.36 187	0.23 246	0.37 255	0.30 242	0.39 85	0.44 225	0.31 142	0.51 233	0.40 224	0.24 118	0.43 171	0.26 194	0.15 252	0.12 288	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.13 240

GCAPDPT-zeroshot	0.28 169	0.15 64	0.42 300	0.33 86	0.21 168	0.25 75	0.25 144	0.45 150	0.54 276	0.34 168	0.42 189	0.43 252	0.27 162	0.48 224	0.24 134	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.11 34	0.12 192

GCAP-Stereo	0.28 169	0.19 221	0.40 268	0.38 249	0.19 96	0.38 268	0.23 113	0.57 227	0.41 203	0.45 244	0.49 219	0.39 211	0.27 162	0.33 81	0.23 117	0.14 176	0.12 288	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.11 132

CES	0.28 169	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 646	0.37 255	0.27 187	0.48 170	0.46 239	0.34 168	0.48 215	0.27 114	0.22 94	0.39 129	0.23 117	0.13 116	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.13 147	0.17 389

MC-Stereo	0.28 169	0.17 141	0.32 133	0.38 249	0.20 137	0.26 85	0.26 165	0.49 175	0.37 174	0.37 190	0.61 278	0.41 233	0.31 231	0.55 276	0.25 165	0.13 116	0.09 27	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.11 132

CroCo-Stereo Lap2	0.28 169	0.24 408	0.39 255	0.50 538	0.29 446	0.20 21	0.31 270	0.49 175	0.38 183	0.24 63	0.27 90	0.46 271	0.31 231	0.39 129	0.30 263	0.14 176	0.15 429	0.16 243	0.13 228	0.16 313	0.15 318

CREStereo	0.28 169	0.15 64	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 255	0.25 144	0.51 188	0.72 358	0.42 234	0.51 233	0.32 151	0.26 148	0.38 123	0.25 165	0.16 308	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.11 132
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
quiztm	0.29 184	0.19 221	0.35 189	0.40 324	0.23 246	0.27 103	0.33 309	0.63 271	0.39 195	0.45 244	0.60 274	0.39 211	0.18 38	0.40 138	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.14 198	0.10 60

DA	0.29 184	0.17 141	0.31 113	0.40 324	0.20 137	0.74 500	0.33 309	0.47 161	0.44 225	0.34 168	0.39 178	0.39 211	0.32 237	0.32 65	0.24 134	0.15 252	0.11 223	0.16 243	0.11 147	0.15 263	0.10 60

GGEV	0.29 184	0.17 141	0.31 113	0.40 324	0.20 137	0.74 500	0.33 309	0.47 161	0.44 225	0.34 168	0.39 178	0.39 211	0.32 237	0.32 65	0.24 134	0.15 252	0.11 223	0.16 243	0.11 147	0.15 263	0.10 60

FlowAnything_test	0.29 184	0.19 221	0.39 255	0.47 501	0.26 358	0.46 338	0.25 144	0.43 135	0.31 107	0.29 130	0.26 82	0.35 183	0.26 148	0.40 138	0.37 359	0.21 466	0.15 429	0.22 474	0.26 570	0.16 313	0.16 366

depthmonostereo	0.29 184	0.14 24	0.31 113	0.35 159	0.17 37	0.46 338	0.27 187	0.69 325	0.57 292	0.35 178	0.42 189	0.31 148	0.35 271	0.35 101	0.27 214	0.14 176	0.12 288	0.13 106	0.12 185	0.11 34	0.10 60

HART	0.29 184	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.21 168	0.32 194	0.26 165	0.62 263	0.31 107	0.33 164	0.65 289	0.41 233	0.22 94	0.55 276	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.11 147	0.15 263	0.11 132

ff7	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

IGEVStereo-DCA	0.29 184	0.22 348	0.38 233	0.35 159	0.27 393	0.37 255	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.30 117	0.35 183	0.27 162	0.51 246	0.22 78	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.12 185	0.13 147	0.15 318

ffff	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

rrr	0.29 184	0.22 348	0.41 279	0.35 159	0.27 393	0.37 255	0.32 297	0.52 198	0.42 214	0.38 202	0.30 117	0.35 183	0.27 162	0.51 246	0.22 78	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.14 286

11t	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

anonymousdsp	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.35 351	0.63 271	0.35 147	0.39 215	0.33 137	0.33 164	0.28 178	0.59 337	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

LoS	0.29 184	0.15 64	0.30 92	0.29 12	0.18 66	0.33 203	0.29 222	0.51 188	0.72 358	0.34 168	0.52 245	0.41 233	0.28 178	0.47 213	0.28 237	0.15 252	0.11 223	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.11 132
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ProNet	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.35 159	0.24 278	0.32 194	0.43 479	0.57 227	0.37 174	0.33 164	0.30 117	0.32 151	0.28 178	0.57 299	0.26 194	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.13 240

ccc-4	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

IGEV-Stereo	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.35 351	0.63 271	0.35 147	0.39 215	0.33 137	0.33 164	0.28 178	0.59 337	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GLC_STEREO	0.29 184	0.19 221	0.27 55	0.44 447	0.19 96	0.31 175	0.26 165	0.47 161	0.43 218	0.37 190	0.47 212	0.41 233	0.23 108	0.50 238	0.34 309	0.14 176	0.18 503	0.19 387	0.16 333	0.16 313	0.13 240

test_xeample3	0.29 184	0.21 307	0.41 279	0.35 159	0.26 358	0.35 230	0.32 297	0.56 219	0.36 157	0.43 238	0.32 134	0.34 168	0.28 178	0.54 269	0.23 117	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.13 240

DN	0.30 202	0.17 141	0.33 152	0.37 211	0.26 358	0.35 230	0.27 187	0.54 213	0.55 283	0.32 157	0.42 189	0.50 289	0.23 108	0.39 129	0.22 78	0.21 466	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.18 407

PSi22	0.30 202	0.18 179	0.30 92	0.36 187	0.19 96	0.30 156	0.19 28	0.42 116	0.73 365	0.27 103	0.32 134	0.57 321	0.43 344	0.77 481	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 198	0.11 132

Wave_Phase_stereo	0.30 202	0.16 93	0.88 572	0.34 116	0.22 197	0.64 460	0.31 270	0.54 213	0.41 203	0.26 85	0.24 60	0.26 106	0.19 54	0.42 160	0.28 237	0.10 14	0.12 288	0.12 48	0.16 333	0.12 98	0.14 286

DilatedVolume-Stereo	0.30 202	0.15 64	0.34 173	0.33 86	0.20 137	0.53 371	0.25 144	0.56 219	0.43 218	0.56 287	0.50 223	0.35 183	0.29 197	0.49 230	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.10 60

MM-Stereo_test2	0.30 202	0.18 179	0.39 255	0.40 324	0.24 278	0.42 312	0.42 472	0.63 271	0.41 203	0.37 190	0.35 156	0.32 151	0.26 148	0.53 262	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.12 185	0.15 263	0.10 60

Reg-Stereo(zero)	0.30 202	0.16 93	0.28 71	0.34 116	0.18 66	0.32 194	0.20 46	0.63 271	0.68 337	0.50 265	0.52 245	0.51 295	0.30 216	0.45 188	0.25 165	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.11 132

CASnet	0.30 202	0.20 268	0.33 152	0.41 361	0.16 23	0.26 85	0.24 132	0.52 198	0.53 272	0.52 275	0.54 252	0.39 211	0.24 118	0.40 138	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.22 474	0.18 417	0.18 381	0.11 132
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.30 202	0.15 64	0.31 113	0.30 23	0.17 37	0.55 384	0.23 113	0.44 143	0.55 283	0.59 294	0.68 303	0.37 195	0.26 148	0.35 101	0.27 214	0.15 252	0.16 461	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.14 286

rvit_stereo_0081_aga	0.31 210	0.28 482	0.44 323	0.42 406	0.29 446	0.34 219	0.31 270	0.44 143	0.40 199	0.39 215	0.44 197	0.40 224	0.32 237	0.42 160	0.29 256	0.23 510	0.17 481	0.19 387	0.16 333	0.20 433	0.15 318

rvit_stereo_0080	0.31 210	0.25 434	0.40 268	0.39 281	0.28 418	0.27 103	0.46 495	0.49 175	0.44 225	0.35 178	0.42 189	0.40 224	0.28 178	0.41 149	0.33 293	0.22 493	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.22 480	0.15 318

WCG-NET（raft）	0.31 210	0.15 64	0.36 201	0.32 68	0.19 96	0.35 230	0.27 187	0.51 188	0.78 405	0.45 244	0.55 261	0.48 278	0.27 162	0.54 269	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.12 98	0.11 132

whm_eth	0.31 210	0.25 434	0.40 268	0.39 281	0.28 418	0.27 103	0.46 495	0.49 175	0.44 225	0.35 178	0.42 189	0.40 224	0.28 178	0.41 149	0.33 293	0.22 493	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.22 480	0.15 318

plain	0.31 210	0.20 268	0.50 411	0.39 281	0.29 446	0.27 103	0.30 242	0.44 143	0.35 147	0.31 142	0.66 296	0.30 140	0.31 231	0.65 394	0.31 271	0.17 357	0.13 359	0.20 417	0.15 299	0.17 353	0.12 192

MIF-Stereo (partial)	0.31 210	0.18 179	0.37 219	0.41 361	0.31 487	0.28 125	0.23 113	0.47 161	0.42 214	0.31 142	0.63 282	0.36 193	0.35 271	0.57 299	0.31 271	0.17 357	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.18 381	0.14 286

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 216	0.38 553	2.34 661	0.33 86	0.19 96	0.20 21	0.22 88	0.43 135	0.29 88	0.22 45	0.25 70	0.22 52	0.26 148	0.29 28	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

RT-Monster	0.32 216	0.17 141	0.30 92	0.34 116	0.26 358	0.38 268	0.20 46	0.56 219	0.76 386	0.61 305	0.64 286	0.49 284	0.28 178	0.41 149	0.30 263	0.14 176	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.13 240

WQFJA1	0.32 216	0.19 221	0.34 173	0.39 281	0.26 358	0.62 440	0.30 242	0.56 219	0.47 246	0.37 190	0.39 178	0.38 204	0.33 253	0.50 238	0.42 396	0.14 176	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

WQFJX	0.32 216	0.18 179	0.33 152	0.39 281	0.27 393	0.60 429	0.30 242	0.53 210	0.47 246	0.39 215	0.38 173	0.34 168	0.33 253	0.61 352	0.40 384	0.14 176	0.17 481	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.14 286

NLMM	0.32 216	0.19 221	0.34 173	0.39 281	0.26 358	0.62 440	0.30 242	0.56 219	0.47 246	0.37 190	0.39 178	0.38 204	0.33 253	0.49 230	0.42 396	0.14 176	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

NLSM1	0.32 216	0.18 179	0.34 173	0.39 281	0.25 310	0.66 472	0.27 187	0.57 227	0.50 261	0.37 190	0.53 249	0.29 126	0.28 178	0.54 269	0.32 280	0.16 308	0.17 481	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.12 192

FE-Mocha	0.32 216	0.19 221	0.50 411	0.38 249	0.27 393	0.30 156	0.20 46	0.71 348	0.36 157	0.65 337	0.56 264	0.54 308	0.25 131	0.38 123	0.22 78	0.15 252	0.10 94	0.17 290	0.16 333	0.13 147	0.12 192

rvit_stereo_0081	0.32 216	0.24 408	0.47 365	0.43 427	0.26 358	0.30 156	0.37 390	0.42 116	0.55 283	0.36 183	0.40 183	0.39 211	0.35 271	0.43 171	0.33 293	0.22 493	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.19 415	0.13 240

rvit_stereo_0082	0.32 216	0.24 408	0.47 365	0.43 427	0.26 358	0.30 156	0.37 390	0.42 116	0.55 283	0.36 183	0.40 183	0.39 211	0.35 271	0.43 171	0.33 293	0.22 493	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.19 415	0.13 240

RAFT-Stereo-weight	0.32 216	0.18 179	0.33 152	0.39 281	0.22 197	0.26 85	0.29 222	0.67 306	0.80 416	0.53 278	0.51 233	0.58 330	0.20 68	0.47 213	0.27 214	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.11 132

CAS++	0.32 216	0.24 408	0.36 201	0.37 211	0.26 358	0.28 125	0.23 113	0.87 425	0.50 261	0.47 257	0.45 201	0.26 106	0.21 80	0.49 230	0.24 134	0.23 510	0.19 521	0.22 474	0.17 389	0.21 457	0.16 366
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MyStereo07	0.32 216	0.22 348	0.34 173	0.42 406	0.28 418	0.40 287	0.50 521	0.72 353	0.37 174	0.37 190	0.34 148	0.32 151	0.31 231	0.59 337	0.27 214	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.16 366

MSKI-zero shot	0.32 216	0.17 141	0.34 173	0.39 281	0.21 168	0.32 194	0.22 88	0.61 258	0.43 218	0.52 275	0.64 286	0.61 357	0.20 68	0.74 463	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.12 98	0.12 192

iRaftStereo_RVC	0.32 216	0.19 221	0.37 219	0.39 281	0.22 197	0.31 175	0.29 222	0.68 316	0.51 266	0.49 262	0.66 296	0.37 195	0.23 108	0.45 188	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.17 389	0.15 263	0.12 192

CREStereo++_RVC	0.32 216	0.15 64	0.23 5	0.31 45	0.24 278	0.27 103	0.22 88	0.46 157	0.88 465	0.46 251	0.80 360	0.30 140	0.26 148	0.36 105	0.33 293	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.51 653	0.13 147	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.32 216	0.53 610	0.26 42	0.51 554	0.20 137	0.37 255	0.24 132	0.40 96	0.73 365	0.54 282	0.69 304	0.31 148	0.25 131	0.32 65	0.27 214	0.16 308	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.11 132

PMTNet	0.32 216	0.16 93	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 333	0.22 88	0.56 219	0.63 312	0.46 251	0.54 252	0.39 211	0.34 265	0.48 224	0.24 134	0.75 658	0.10 94	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.11 132

WQFJX1	0.33 233	0.19 221	0.34 173	0.41 361	0.28 418	0.53 371	0.33 309	0.51 188	0.50 261	0.39 215	0.36 165	0.34 168	0.31 231	0.69 431	0.39 376	0.15 252	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.16 313	0.14 286

NLMM1	0.33 233	0.21 307	0.36 201	0.41 361	0.25 310	0.55 384	0.33 309	0.55 215	0.63 312	0.42 234	0.44 197	0.30 140	0.25 131	0.63 372	0.38 368	0.16 308	0.18 503	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.13 240

xyz-stereo-finetune	0.33 233	0.18 179	0.36 201	0.33 86	0.18 66	0.57 404	0.31 270	0.58 235	0.69 344	0.45 244	0.54 252	0.38 204	0.33 253	0.56 287	0.36 343	0.12 60	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.12 192

MM-Stereo_test1	0.33 233	0.19 221	0.36 201	0.41 361	0.23 246	0.36 244	0.45 491	0.58 235	0.54 276	0.60 298	0.50 223	0.38 204	0.37 305	0.60 343	0.26 194	0.15 252	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.12 192

tg	0.33 233	0.18 179	0.37 219	0.39 281	0.22 197	0.38 268	0.26 165	0.70 340	0.56 290	0.47 257	0.65 289	0.42 243	0.24 118	0.55 276	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.17 389	0.14 198	0.11 132

model_zeroshot	0.33 233	0.18 179	0.48 385	0.39 281	0.28 418	0.45 333	0.25 144	0.63 271	0.45 234	0.61 305	0.50 223	0.51 295	0.25 131	0.45 188	0.26 194	0.16 308	0.13 359	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.13 240

rvit_stereo_ft	0.33 233	0.25 434	0.47 365	0.52 567	0.32 504	0.33 203	0.47 502	0.49 175	0.50 261	0.34 168	0.41 186	0.41 233	0.32 237	0.48 224	0.34 309	0.22 493	0.14 398	0.19 387	0.18 417	0.19 415	0.14 286

4D-IteraStereo	0.33 233	0.18 179	0.40 268	0.40 324	0.24 278	0.32 194	0.27 187	0.58 235	0.72 358	0.65 337	0.54 252	0.42 243	0.23 108	0.45 188	0.28 237	0.14 176	0.09 27	0.19 387	0.16 333	0.16 313	0.11 132

NLCSM	0.34 241	0.21 307	0.34 173	0.44 447	0.29 446	0.54 378	0.36 373	0.52 198	0.47 246	0.46 251	0.37 170	0.34 168	0.34 265	0.71 443	0.41 390	0.16 308	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.17 353	0.16 366

IGEV-FE	0.34 241	0.18 179	0.67 507	0.39 281	0.28 418	0.30 156	0.25 144	0.74 367	0.31 107	0.62 308	0.57 266	0.54 308	0.25 131	0.53 262	0.27 214	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

MM-Stereo_test3	0.34 241	0.19 221	0.31 113	0.41 361	0.25 310	0.35 230	0.44 488	0.72 353	0.92 494	0.46 251	0.52 245	0.41 233	0.29 197	0.44 183	0.28 237	0.16 308	0.15 429	0.17 290	0.13 228	0.14 198	0.13 240

rvit_stereo_0083	0.34 241	0.24 408	0.50 411	0.44 447	0.27 393	0.34 219	0.35 351	0.45 150	0.62 301	0.37 190	0.47 212	0.42 243	0.35 271	0.40 138	0.36 343	0.22 493	0.20 533	0.20 417	0.17 389	0.20 433	0.14 286

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 241	0.27 468	0.45 336	0.36 187	0.25 310	0.48 347	0.30 242	0.58 235	0.90 482	0.42 234	0.36 165	0.30 140	0.29 197	0.49 230	0.30 263	0.16 308	0.14 398	0.18 343	0.15 299	0.18 381	0.15 318

AE-Stereo	0.34 241	0.21 307	0.42 300	0.48 509	0.31 487	0.48 347	0.35 351	0.61 258	0.62 301	0.32 157	0.55 261	0.52 300	0.27 162	0.47 213	0.29 256	0.13 116	0.13 359	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.12 192

IGEV_Zeroshot_test	0.34 241	0.18 179	0.67 507	0.39 281	0.28 418	0.30 156	0.25 144	0.74 367	0.31 107	0.62 308	0.57 266	0.54 308	0.25 131	0.53 262	0.27 214	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

RAFT-Test	0.34 241	0.18 179	0.37 219	0.38 249	0.23 246	0.50 354	0.23 113	0.69 325	0.40 199	0.60 298	0.85 394	0.61 357	0.28 178	0.46 204	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

CAS	0.34 241	0.13 3	0.25 28	1.28 667	0.30 465	0.46 338	0.38 412	0.48 170	0.47 246	0.34 168	0.52 245	0.24 82	0.19 54	0.29 28	0.27 214	0.69 656	0.08 2	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.15 318

test-3	0.34 241	0.16 93	0.43 313	0.39 281	0.21 168	0.43 316	0.22 88	0.63 271	0.78 405	0.71 382	0.45 201	0.64 372	0.27 162	0.43 171	0.31 271	0.12 60	0.09 27	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.10 60

test_1	0.34 241	0.16 93	0.43 313	0.39 281	0.21 168	0.43 316	0.23 113	0.63 271	0.78 405	0.68 361	0.45 201	0.64 372	0.27 162	0.43 171	0.31 271	0.12 60	0.09 27	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.10 60

cross-raft	0.34 241	0.20 268	0.37 219	0.44 447	0.23 246	0.32 194	0.35 351	0.74 367	0.40 199	0.60 298	0.77 336	0.57 321	0.27 162	0.43 171	0.28 237	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.11 132

raftrobust	0.34 241	0.19 221	0.36 201	0.41 361	0.27 393	0.30 156	0.25 144	0.71 348	0.63 312	0.58 292	0.55 261	0.45 263	0.46 366	0.51 246	0.29 256	0.16 308	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.13 240

EAI-Stereo	0.34 241	0.19 221	0.44 323	0.39 281	0.21 168	0.31 175	0.30 242	1.15 547	0.30 96	0.49 262	0.75 326	0.36 193	0.28 178	0.62 361	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.13 228	0.13 147	0.12 192

CFNet-RSSM	0.34 241	0.17 141	0.45 336	0.39 281	0.22 197	0.35 230	0.23 113	0.73 364	0.84 439	0.65 337	0.54 252	0.57 321	0.28 178	0.46 204	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.13 147	0.11 132

Gwc-CoAtRS	0.34 241	0.17 141	0.44 323	0.39 281	0.23 246	0.34 219	0.22 88	0.70 340	0.75 378	0.60 298	0.59 272	0.58 330	0.29 197	0.45 188	0.26 194	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.12 192

ACVNet-DCA	0.35 257	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.85 414	0.54 276	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.18 381	0.17 389

EKT-Stereo	0.35 257	0.23 370	0.39 255	0.43 427	0.29 446	0.38 268	0.31 270	0.69 325	0.64 320	0.45 244	0.63 282	0.49 284	0.27 162	0.56 287	0.33 293	0.18 392	0.14 398	0.18 343	0.15 299	0.16 313	0.16 366

Any-RAFT	0.35 257	0.16 93	0.30 92	0.34 116	0.21 168	0.52 363	0.22 88	0.88 430	0.73 365	0.53 278	0.73 315	0.64 372	0.28 178	0.46 204	0.24 134	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.12 192

HH	0.35 257	0.20 268	0.47 365	0.40 324	0.25 310	0.33 203	0.31 270	0.76 381	0.38 183	0.43 238	0.57 266	0.79 457	0.44 355	0.71 443	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

HanStereo	0.35 257	0.20 268	0.47 365	0.40 324	0.25 310	0.33 203	0.31 270	0.76 381	0.38 183	0.43 238	0.57 266	0.79 457	0.44 355	0.71 443	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

LL-Strereo2	0.35 257	0.24 408	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.35 230	0.24 132	0.67 306	0.44 225	0.54 282	0.51 233	0.66 391	0.25 131	0.66 403	0.30 263	0.14 176	0.12 288	0.23 495	0.20 473	0.18 381	0.13 240

anonymousdsp2	0.35 257	0.20 268	0.43 313	0.37 211	0.24 278	0.48 347	0.31 270	0.86 418	0.65 325	0.55 284	0.50 223	0.50 289	0.34 265	0.56 287	0.31 271	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.16 313	0.14 286

Selective-RAFT	0.35 257	0.23 370	0.51 426	0.44 447	0.21 168	0.64 460	0.27 187	0.59 240	0.63 312	0.40 224	0.38 173	0.55 313	0.40 328	0.57 299	0.35 327	0.13 116	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.16 313	0.13 240

RCA-Stereo	0.35 257	0.17 141	0.34 173	0.38 249	0.22 197	0.31 175	0.34 326	0.68 316	1.24 600	0.45 244	0.65 289	0.47 273	0.43 344	0.38 123	0.27 214	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.11 132

Patchmatch Stereo++	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.31 270	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.56 287	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

ROB_FTStereo_v2	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.31 270	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.57 321	0.38 310	0.57 299	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

ROB_FTStereo	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.25 75	0.21 71	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.57 299	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

HUI-Stereo	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.60 251	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.50 238	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

iGMRVC	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.30 242	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

iRAFT	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

RAFT-IKP	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.28 213	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.57 321	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

sCroCo_RVC	0.35 257	0.28 482	0.69 518	0.51 554	0.39 560	0.41 305	0.31 270	0.49 175	0.45 234	0.31 142	0.48 215	0.38 204	0.32 237	0.46 204	0.32 280	0.21 466	0.22 550	0.19 387	0.19 448	0.21 457	0.20 463

xyz-stereo-finetune2	0.36 275	0.19 221	0.38 233	0.32 68	0.19 96	0.82 537	0.29 222	0.52 198	0.32 121	0.51 268	0.78 347	0.43 252	0.45 360	0.69 431	0.44 422	0.13 116	0.12 288	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.13 240

1test111	0.36 275	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.85 414	0.54 276	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.55 276	0.45 431	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.18 381	0.17 389

11t1	0.36 275	0.21 307	0.42 300	0.35 159	0.22 197	0.62 440	0.29 222	0.69 325	0.43 218	0.60 298	0.53 249	0.53 304	0.48 375	0.56 287	0.40 384	0.18 392	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.17 389

tt1	0.36 275	0.24 408	0.32 133	0.41 361	0.22 197	0.54 378	0.38 412	0.68 316	1.04 551	0.41 229	0.46 206	0.35 183	0.45 360	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.16 313	0.16 366

knoymous	0.36 275	0.20 268	0.31 113	0.31 45	0.22 197	0.36 244	0.29 222	0.61 258	0.64 320	0.67 355	0.70 308	0.60 351	0.40 328	0.58 320	0.34 309	0.17 357	0.11 223	0.20 417	0.11 147	0.17 353	0.18 407

DCANet-4	0.36 275	0.20 268	0.48 385	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.66 296	0.92 494	0.69 369	0.78 347	0.40 224	0.47 370	0.45 188	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

test_4	0.36 275	0.18 179	0.31 113	0.44 447	0.25 310	0.20 21	0.34 326	0.56 219	0.41 203	0.59 294	1.45 601	0.43 252	0.25 131	0.63 372	0.28 237	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.19 448	0.15 263	0.11 132

test_3	0.36 275	0.19 221	0.44 323	0.44 447	0.23 246	0.48 347	0.36 373	0.66 296	0.82 429	0.64 328	0.45 201	0.68 399	0.25 131	0.41 149	0.31 271	0.12 60	0.10 94	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.11 132

NRIStereo	0.36 275	0.20 268	0.45 336	0.41 361	0.23 246	0.34 219	0.26 165	0.65 286	0.55 283	0.64 328	0.63 282	0.56 316	0.37 305	0.65 394	0.37 359	0.15 252	0.11 223	0.18 343	0.15 299	0.17 353	0.14 286

DeepStereo_RVC	0.36 275	0.21 307	0.47 365	0.40 324	0.24 278	0.26 85	0.22 88	0.60 251	0.38 183	0.69 369	0.67 301	0.57 321	0.51 394	0.56 287	0.39 376	0.16 308	0.12 288	0.18 343	0.15 299	0.19 415	0.18 407

CRE-IMP	0.36 275	0.23 370	0.49 398	0.42 406	0.24 278	0.41 305	0.21 71	0.57 227	0.41 203	0.65 337	0.72 311	0.53 304	0.37 305	0.61 352	0.38 368	0.17 357	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.21 457	0.18 407

test-1	0.36 275	0.19 221	0.71 527	0.46 493	0.26 358	0.44 324	0.36 373	0.60 251	0.59 296	0.48 260	0.67 301	0.53 304	0.36 298	0.40 138	0.29 256	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.14 267	0.15 263	0.16 366

s12784h	0.36 275	0.15 64	0.24 15	0.34 116	0.15 4	0.77 513	0.29 222	0.80 397	0.83 434	0.56 287	0.57 266	0.43 252	0.40 328	0.57 299	0.33 293	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.09 12	0.14 198	0.09 6

RALCasStereoNet	0.36 275	0.21 307	0.37 219	0.42 406	0.26 358	0.35 230	0.38 412	0.63 271	0.64 320	0.50 265	0.72 311	0.51 295	0.29 197	0.59 337	0.36 343	0.16 308	0.14 398	0.15 205	0.13 228	0.17 353	0.16 366

DCANet	0.36 275	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.30 156	0.30 242	0.68 316	0.91 489	0.70 375	0.77 336	0.43 252	0.57 427	0.45 188	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 275	0.17 141	0.41 279	0.35 159	0.19 96	0.33 203	0.29 222	0.65 286	0.73 365	0.68 361	1.01 470	0.56 316	0.40 328	0.42 160	0.30 263	0.11 36	0.09 27	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.10 60

H2IRNET	0.37 291	0.20 268	0.33 152	0.38 249	0.25 310	0.27 103	0.23 113	0.59 240	0.72 358	0.39 215	0.90 421	0.74 438	0.55 418	0.52 253	0.43 403	0.15 252	0.13 359	0.18 343	0.20 473	0.16 313	0.13 240

cc1	0.37 291	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.67 306	1.06 561	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.16 313	0.15 318

DCRE	0.37 291	0.18 179	0.46 353	0.45 472	0.32 504	0.42 312	0.37 390	0.63 271	0.51 266	0.47 257	0.94 432	0.56 316	0.36 298	0.52 253	0.32 280	0.14 176	0.13 359	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.13 240

fff	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

ADStereo(finetuned)	0.37 291	0.16 93	0.49 398	0.34 116	0.19 96	0.30 156	0.30 242	0.68 316	0.91 489	0.70 375	0.77 336	0.43 252	0.69 506	0.45 188	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

MIPNet	0.37 291	0.21 307	0.59 465	0.39 281	0.25 310	0.50 354	0.28 213	0.77 384	0.70 345	0.65 337	0.60 274	0.40 224	0.49 379	0.44 183	0.37 359	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.13 240

GMOStereo	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

error version	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

test-v	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

TRStereo	0.37 291	0.27 468	0.59 465	0.47 501	0.41 572	0.29 137	0.30 242	0.84 411	0.59 296	0.52 275	0.41 186	0.52 300	0.26 148	0.73 456	0.27 214	0.17 357	0.12 288	0.19 387	0.19 448	0.13 147	0.11 132

test-2	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

rafts_anoy	0.37 291	0.21 307	0.36 201	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.33 309	0.67 306	0.90 482	0.58 292	0.66 296	0.45 263	0.33 253	0.47 213	0.39 376	0.16 308	0.11 223	0.21 459	0.23 530	0.17 353	0.14 286

XX-Stereo	0.37 291	0.17 141	0.45 336	0.55 592	0.36 537	0.38 268	0.20 46	0.60 251	0.30 96	0.46 251	1.30 572	0.73 432	0.26 148	0.56 287	0.26 194	0.16 308	0.11 223	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.10 60

csc	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

cscssc	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

Lsterematch	0.38 306	0.17 141	0.38 233	0.37 211	0.20 137	0.42 312	0.27 187	0.57 227	0.71 356	0.66 350	1.02 479	0.49 284	0.40 328	0.57 299	0.43 403	0.16 308	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.14 286

AIO-test1	0.38 306	0.18 179	0.38 233	0.50 538	0.24 278	0.46 338	0.30 242	0.70 340	1.19 591	0.40 224	0.71 310	0.45 263	0.29 197	0.53 262	0.27 214	0.15 252	0.13 359	0.19 387	0.21 496	0.13 147	0.17 389

rvit_0105_6	0.38 306	0.28 482	0.64 491	0.50 538	0.30 465	0.39 281	0.38 412	0.51 188	0.67 332	0.40 224	0.45 201	0.50 289	0.41 336	0.54 269	0.36 343	0.27 552	0.26 584	0.24 512	0.21 496	0.22 480	0.16 366

MyStereo06	0.38 306	0.21 307	0.61 473	0.41 361	0.28 418	0.41 305	0.50 521	0.95 458	0.35 147	0.62 308	0.54 252	0.76 447	0.27 162	0.50 238	0.29 256	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.15 318

MIM_Stereo	0.38 306	0.17 141	0.53 439	0.37 211	0.24 278	0.27 103	0.24 132	0.70 340	0.54 276	0.72 393	1.00 467	0.63 366	0.29 197	0.64 387	0.38 368	0.13 116	0.14 398	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.11 132

riskmin	0.38 306	0.20 268	0.39 255	0.32 68	0.23 246	0.53 371	0.30 242	0.63 271	0.80 416	0.49 262	0.56 264	0.73 432	0.58 437	0.55 276	0.36 343	0.17 357	0.11 223	0.19 387	0.13 228	0.19 415	0.20 463

NF-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.45 336	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.57 321	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

OCTAStereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

PSM-softLoss	0.38 306	0.20 268	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.35 351	0.69 325	0.46 239	0.62 308	0.82 373	0.59 345	0.33 253	0.70 438	0.39 376	0.19 424	0.12 288	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.22 501

KMStereo	0.38 306	0.20 268	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.35 351	0.69 325	0.46 239	0.62 308	0.82 373	0.59 345	0.33 253	0.70 438	0.39 376	0.19 424	0.12 288	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.22 501

RE-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

Pruner-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.45 336	0.40 324	0.25 310	0.22 33	0.24 132	0.67 306	0.55 283	0.89 504	0.76 332	0.68 399	0.29 197	0.62 361	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.17 389	0.17 353	0.18 407

TVStereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

TestStereo	0.38 306	0.31 508	0.40 268	0.45 472	0.20 137	0.40 287	0.37 390	0.66 296	0.65 325	0.53 278	0.78 347	0.47 273	0.40 328	0.55 276	0.37 359	0.18 392	0.13 359	0.20 417	0.15 299	0.22 480	0.13 240

raft+_RVC	0.38 306	0.19 221	0.35 189	0.37 211	0.25 310	0.45 333	0.37 390	0.78 390	0.89 479	0.51 268	0.78 347	0.50 289	0.29 197	0.53 262	0.40 384	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.12 192

RALAANet	0.38 306	0.23 370	0.48 385	0.42 406	0.29 446	0.35 230	0.25 144	0.86 418	0.64 320	0.67 355	0.65 289	0.60 351	0.29 197	0.60 343	0.34 309	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.21 457	0.13 240

AFF-stereo	0.38 306	0.19 221	0.39 255	0.37 211	0.21 168	0.27 103	0.31 270	0.65 286	0.66 329	0.64 328	1.13 525	0.76 447	0.39 322	0.55 276	0.33 293	0.11 36	0.09 27	0.16 243	0.16 333	0.13 147	0.11 132

AIO-test2	0.39 323	0.21 307	0.41 279	0.47 501	0.25 310	0.45 333	0.35 351	0.77 384	1.27 610	0.36 183	0.87 405	0.37 195	0.30 216	0.47 213	0.27 214	0.15 252	0.13 359	0.21 459	0.23 530	0.15 263	0.13 240

xx1	0.39 323	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.67 306	1.06 561	0.41 229	0.50 223	0.65 385	0.53 400	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.17 389

x	0.39 323	0.24 408	0.41 279	0.34 116	0.23 246	0.52 363	0.32 297	0.86 418	0.52 269	0.57 290	0.70 308	0.59 345	0.50 389	0.49 230	0.46 441	0.17 357	0.15 429	0.17 290	0.15 299	0.17 353	0.16 366

DisPM	0.39 323	0.19 221	0.44 323	0.41 361	0.27 393	0.24 57	0.31 270	0.65 286	0.57 292	0.87 490	0.87 405	0.60 351	0.32 237	0.76 473	0.32 280	0.18 392	0.12 288	0.19 387	0.17 389	0.15 263	0.20 463

RAFT+CT+SA	0.39 323	0.23 370	0.36 201	0.51 554	0.27 393	0.29 137	0.46 495	0.75 374	0.80 416	0.51 268	0.89 417	0.41 233	0.40 328	0.78 486	0.32 280	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.18 417	0.15 263	0.14 286

iRaft-Stereo_20w	0.39 323	0.19 221	0.57 460	0.37 211	0.27 393	0.31 175	0.24 132	1.44 632	0.29 88	0.69 369	0.53 249	0.60 351	0.42 338	0.83 507	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.13 228	0.15 263	0.13 240

IPLG	0.39 323	0.20 268	0.59 465	0.40 324	0.24 278	0.54 378	0.27 187	0.75 374	0.63 312	0.84 471	0.81 367	0.32 151	0.32 237	0.60 343	0.45 431	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.12 192

IPLGR	0.39 323	0.21 307	0.63 486	0.39 281	0.22 197	0.49 352	0.29 222	0.76 381	0.74 373	0.78 423	0.77 336	0.44 261	0.42 338	0.47 213	0.38 368	0.13 116	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.15 263	0.13 240

GMStereo	0.39 323	0.37 543	0.54 445	0.40 324	0.26 358	0.42 312	0.36 373	0.59 240	1.04 551	0.55 284	0.51 233	0.37 195	0.35 271	0.54 269	0.41 390	0.19 424	0.13 359	0.16 243	0.17 389	0.24 510	0.18 407
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DIP-Stereo	0.39 323	0.21 307	0.50 411	0.41 361	0.28 418	0.62 440	0.27 187	0.77 384	0.40 199	0.64 328	0.86 397	0.52 300	0.33 253	0.66 403	0.42 396	0.15 252	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.15 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.39 323	0.18 179	0.42 300	0.42 406	0.26 358	0.40 287	0.32 297	0.72 353	0.34 134	0.89 504	1.28 565	0.57 321	0.35 271	0.42 160	0.32 280	0.15 252	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.13 240

RAFT-Stereo	0.39 323	0.18 179	0.42 300	0.42 406	0.26 358	0.40 287	0.32 297	0.72 353	0.34 134	0.89 504	1.28 565	0.57 321	0.35 271	0.42 160	0.32 280	0.15 252	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.13 240
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo8	0.40 335	0.20 268	0.54 445	0.41 361	0.29 446	0.53 371	0.29 222	0.65 286	0.49 257	0.71 382	0.98 459	0.58 330	0.43 344	0.50 238	0.51 467	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.19 415	0.19 440

qqq	0.40 335	0.26 451	0.44 323	0.36 187	0.22 197	0.46 338	0.36 373	0.85 414	0.54 276	0.56 287	0.69 304	0.65 385	0.53 400	0.55 276	0.45 431	0.17 357	0.16 461	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.17 389

IPLGR_C	0.40 335	0.21 307	0.64 491	0.45 472	0.33 516	0.52 363	0.34 326	0.66 296	0.62 301	0.82 452	0.92 428	0.45 263	0.32 237	0.52 253	0.46 441	0.17 357	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

ACRE	0.40 335	0.21 307	0.65 497	0.45 472	0.33 516	0.51 358	0.33 309	0.66 296	0.63 312	0.80 430	0.92 428	0.45 263	0.32 237	0.52 253	0.45 431	0.16 308	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

PFNet+	0.40 335	0.19 221	0.49 398	0.39 281	0.25 310	0.28 125	0.23 113	0.64 285	0.70 345	0.85 475	0.79 357	0.64 372	0.35 271	0.72 449	0.34 309	0.19 424	0.14 398	0.23 495	0.20 473	0.16 313	0.20 463

SST-Stereo	0.40 335	0.19 221	0.45 336	0.42 406	0.25 310	0.25 75	0.21 71	0.66 296	0.47 246	1.08 589	0.79 357	0.72 421	0.43 344	0.77 481	0.35 327	0.16 308	0.11 223	0.20 417	0.16 333	0.19 415	0.15 318

RAFT_R40	0.40 335	0.19 221	0.44 323	0.43 427	0.25 310	0.23 44	0.26 165	0.67 306	0.67 332	0.98 551	0.78 347	0.72 421	0.43 344	0.76 473	0.35 327	0.16 308	0.11 223	0.20 417	0.16 333	0.18 381	0.14 286

RAFT-345	0.40 335	0.18 179	0.40 268	0.38 249	0.22 197	0.33 203	0.26 165	0.61 258	0.51 266	0.74 404	1.79 625	0.45 263	0.33 253	0.66 403	0.36 343	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.14 267	0.13 147	0.13 240

sAnonymous2	0.40 335	0.39 561	0.85 565	0.48 509	0.37 544	0.40 287	0.46 495	0.57 227	0.52 269	0.38 202	0.46 206	0.35 183	0.42 338	0.43 171	0.30 263	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.17 389	0.57 641	0.44 626

CroCo_RVC	0.40 335	0.39 561	0.85 565	0.48 509	0.37 544	0.40 287	0.46 495	0.57 227	0.52 269	0.38 202	0.46 206	0.35 183	0.42 338	0.43 171	0.30 263	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.17 389	0.57 641	0.44 626

111	0.40 335	0.17 141	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.52 363	0.28 213	0.74 367	1.16 585	0.50 265	0.91 424	0.63 366	0.48 375	0.61 352	0.35 327	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.13 147	0.13 240

Hybrid-DGEV-2	0.41 346	0.21 307	0.42 300	0.47 501	0.29 446	0.59 422	0.23 113	0.82 403	0.99 526	0.64 328	0.63 282	0.60 351	0.65 485	0.58 320	0.33 293	0.14 176	0.12 288	0.18 343	0.16 333	0.14 198	0.12 192

rvit_0105_4	0.41 346	0.29 494	0.71 527	0.50 538	0.29 446	0.41 305	0.41 462	0.55 215	0.73 365	0.45 244	0.48 215	0.55 313	0.44 355	0.57 299	0.36 343	0.28 563	0.26 584	0.25 525	0.22 514	0.23 497	0.18 407

raft_robust	0.41 346	0.23 370	0.36 201	0.42 406	0.21 168	0.40 287	0.33 309	0.79 394	0.98 521	0.79 428	0.87 405	0.39 211	0.33 253	0.84 512	0.29 256	0.13 116	0.12 288	0.16 243	0.17 389	0.15 263	0.12 192

CIPLG	0.41 346	0.21 307	0.63 486	0.45 472	0.33 516	0.52 363	0.33 309	0.65 286	0.60 298	0.82 452	0.96 445	0.46 271	0.32 237	0.55 276	0.44 422	0.16 308	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

LCNet	0.41 346	0.20 268	0.32 133	0.44 447	0.24 278	0.47 344	0.29 222	0.67 306	0.53 272	0.72 393	1.03 484	0.66 391	0.60 449	0.58 320	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.19 387	0.19 448	0.21 457	0.36 597

HHNet	0.41 346	0.17 141	0.41 279	0.34 116	0.37 544	0.33 203	0.34 326	0.69 325	0.75 378	0.86 482	1.30 572	0.52 300	0.32 237	0.52 253	0.35 327	0.15 252	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.15 263	0.24 517

AnonymousM	0.41 346	0.81 642	0.29 78	0.34 116	0.22 197	0.28 125	0.38 412	0.53 210	0.41 203	0.70 375	0.49 219	0.47 273	0.27 162	0.41 149	0.31 271	0.15 252	0.12 288	1.51 668	0.26 570	0.12 98	0.10 60

CCAANet	0.41 346	0.18 179	0.37 219	0.37 211	0.24 278	0.62 440	0.40 445	0.73 364	0.57 292	0.51 268	1.04 490	0.65 385	0.58 437	0.60 343	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.15 205	0.16 333	0.15 263	0.15 318

HITNet	0.41 346	0.26 451	0.45 336	0.33 86	0.17 37	0.63 453	0.30 242	0.93 446	0.64 320	0.71 382	0.82 373	0.64 372	0.52 396	0.59 337	0.43 403	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.19 415	0.12 192
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_0105_5	0.42 355	0.31 508	0.73 536	0.50 538	0.29 446	0.44 324	0.42 472	0.61 258	0.74 373	0.51 268	0.51 233	0.60 351	0.47 370	0.57 299	0.38 368	0.27 552	0.25 577	0.25 525	0.23 530	0.22 480	0.18 407

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 355	0.20 268	0.74 541	0.38 249	0.43 584	0.39 281	0.26 165	0.94 451	0.49 257	0.53 278	0.77 336	0.93 511	0.45 360	0.63 372	0.24 134	0.16 308	0.10 94	0.17 290	0.18 417	0.20 433	0.20 463

test_sample2	0.42 355	0.22 348	0.43 313	0.33 86	0.21 168	0.58 410	0.39 434	0.95 458	0.67 332	0.63 317	0.77 336	0.69 404	0.57 427	0.61 352	0.38 368	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.16 333	0.19 415	0.18 407

test_sample1	0.42 355	0.22 348	0.46 353	0.34 116	0.23 246	0.58 410	0.35 351	0.99 471	0.49 257	0.62 308	0.75 326	0.69 404	0.61 455	0.58 320	0.44 422	0.18 392	0.14 398	0.17 290	0.15 299	0.17 353	0.17 389

StereoVision	0.42 355	0.28 482	0.45 336	0.49 524	0.28 418	0.38 268	0.38 412	0.72 353	0.62 301	0.44 241	1.14 530	0.54 308	0.39 322	0.56 287	0.34 309	0.21 466	0.24 569	0.25 525	0.24 546	0.26 526	0.16 366

GANet-ADL	0.42 355	0.25 434	0.45 336	0.43 427	0.29 446	0.54 378	0.35 351	0.89 432	0.86 452	0.63 317	0.72 311	0.68 399	0.42 338	0.52 253	0.41 390	0.21 466	0.14 398	0.15 205	0.13 228	0.18 381	0.19 440

OMP-Stereo	0.42 355	0.22 348	0.46 353	0.52 567	0.24 278	0.36 244	0.25 144	0.71 348	0.78 405	0.77 419	0.64 286	0.89 496	0.39 322	0.91 543	0.35 327	0.15 252	0.12 288	0.20 417	0.15 299	0.15 263	0.12 192

PFNet	0.42 355	0.18 179	0.58 464	0.43 427	0.24 278	0.43 316	0.32 297	0.74 367	0.78 405	1.00 559	0.74 324	0.68 399	0.39 322	0.72 449	0.37 359	0.16 308	0.10 94	0.20 417	0.15 299	0.16 313	0.13 240

IRAFT_RVC	0.42 355	0.20 268	0.48 385	0.44 447	0.24 278	0.27 103	0.54 549	0.74 367	0.77 395	0.76 413	0.80 360	0.73 432	0.51 394	0.70 438	0.36 343	0.17 357	0.10 94	0.21 459	0.16 333	0.16 313	0.14 286

FENet	0.42 355	0.22 348	0.38 233	0.39 281	0.24 278	0.55 384	0.32 297	0.79 394	0.70 345	0.71 382	0.72 311	0.63 366	0.57 427	0.62 361	0.44 422	0.19 424	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.18 381	0.19 440

IGEV_i1	0.43 365	0.22 348	0.50 411	0.39 281	0.22 197	0.64 460	0.40 445	0.96 462	0.61 299	0.68 361	0.69 304	0.75 440	0.45 360	0.72 449	0.41 390	0.15 252	0.13 359	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.16 366

FACV-RUCA	0.43 365	0.28 482	0.47 365	0.45 472	0.33 516	0.58 410	0.34 326	0.82 403	0.73 365	0.57 290	0.84 384	0.47 273	0.50 389	0.54 269	0.39 376	0.22 493	0.15 429	0.35 598	0.16 333	0.28 541	0.21 483

TestStereo1	0.43 365	0.23 370	0.41 279	0.51 554	0.24 278	0.34 219	0.40 445	0.77 384	0.90 482	0.68 361	0.96 445	0.48 278	0.46 366	0.91 543	0.32 280	0.16 308	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.13 240

test_5	0.43 365	0.24 408	0.43 313	0.52 567	0.28 418	0.28 125	0.42 472	0.72 353	0.82 429	0.62 308	0.91 424	0.72 421	0.55 418	0.79 492	0.35 327	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.16 366

SA-5K	0.43 365	0.23 370	0.41 279	0.51 554	0.24 278	0.34 219	0.40 445	0.77 384	0.90 482	0.68 361	0.96 445	0.48 278	0.46 366	0.91 543	0.32 280	0.16 308	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.13 240

dd	0.43 365	0.38 553	0.55 450	0.44 447	0.25 310	0.47 344	0.38 412	0.70 340	1.05 555	0.59 294	0.65 289	0.42 243	0.39 322	0.66 403	0.50 457	0.24 522	0.15 429	0.21 459	0.15 299	0.22 480	0.18 407

IIG-Stereo	0.43 365	0.21 307	0.44 323	0.50 538	0.25 310	0.44 324	0.21 71	0.71 348	0.76 386	0.83 464	0.95 441	0.83 471	0.43 344	0.90 536	0.35 327	0.15 252	0.12 288	0.19 387	0.14 267	0.15 263	0.11 132

DN-CSS_ROB	0.43 365	0.26 451	0.62 476	0.40 324	0.29 446	0.44 324	0.27 187	0.77 384	0.75 378	0.72 393	1.09 511	0.48 278	0.43 344	0.69 431	0.37 359	0.15 252	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.18 381	0.16 366

Selective-IGEV-i1	0.44 373	0.20 268	0.53 439	0.41 361	0.22 197	0.62 440	0.50 521	1.01 485	0.88 465	0.63 317	0.81 367	0.79 457	0.38 310	0.54 269	0.38 368	0.16 308	0.13 359	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.15 318

MyStereo05	0.44 373	0.21 307	0.45 336	0.41 361	0.28 418	0.41 305	0.50 521	0.93 446	1.09 572	0.76 413	0.61 278	0.51 295	0.57 427	0.73 456	0.42 396	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.15 318

MyStereo04	0.44 373	0.22 348	0.44 323	0.42 406	0.28 418	0.40 287	0.50 521	1.00 475	1.08 570	0.62 308	0.58 271	0.55 313	0.57 427	0.71 443	0.44 422	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.16 366

mmm	0.44 373	0.27 468	0.46 353	0.38 249	0.24 278	0.61 432	0.35 351	0.94 451	0.53 272	0.72 393	1.05 495	0.63 366	0.50 389	0.57 299	0.45 431	0.18 392	0.15 429	0.23 495	0.20 473	0.20 433	0.18 407

ffm	0.44 373	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	0.68 316	1.04 551	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.25 525	0.21 496	0.16 313	0.16 366

SA	0.44 373	0.25 434	0.46 353	0.46 493	0.24 278	0.43 316	0.36 373	0.75 374	0.96 514	0.59 294	1.03 484	0.48 278	0.52 396	0.94 559	0.32 280	0.16 308	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.15 263	0.13 240

GwcNet-ADL	0.44 373	0.22 348	0.48 385	0.45 472	0.30 465	0.40 287	0.37 390	0.92 444	0.97 517	0.71 382	0.78 347	0.61 357	0.42 338	0.62 361	0.50 457	0.19 424	0.14 398	0.15 205	0.14 267	0.18 381	0.18 407

TransformOpticalFlow	0.44 373	0.20 268	0.47 365	0.41 361	0.23 246	0.37 255	0.47 502	0.94 451	0.76 386	0.65 337	1.14 530	0.73 432	0.56 425	0.76 473	0.32 280	0.15 252	0.10 94	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.13 240

GMM-Stereo	0.44 373	0.19 221	0.36 201	0.42 406	0.25 310	0.51 358	0.47 502	0.71 348	0.53 272	0.76 413	1.37 582	0.76 447	0.38 310	0.60 343	0.33 293	0.15 252	0.10 94	0.20 417	0.19 448	0.16 313	0.27 540

GES	0.44 373	0.23 370	0.57 460	0.40 324	0.30 465	0.59 422	0.36 373	0.96 462	0.68 337	0.74 404	0.83 379	0.47 273	0.48 375	0.67 414	0.43 403	0.22 493	0.16 461	0.17 290	0.16 333	0.18 381	0.23 508

HCRNet	0.44 373	0.34 525	0.41 279	0.53 577	0.26 358	0.53 371	0.29 222	0.83 408	0.63 312	0.71 382	0.81 367	0.77 453	0.50 389	0.66 403	0.36 343	0.24 522	0.16 461	0.24 512	0.20 473	0.21 457	0.18 407

Hybrid-DGEV-03	0.45 384	0.19 221	0.33 152	0.43 427	0.27 393	0.56 398	0.26 165	0.65 286	0.74 373	0.94 532	1.92 632	0.61 357	0.30 216	0.55 276	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.16 333	0.14 198	0.11 132

DFGA-Net	0.45 384	0.29 494	0.80 561	0.42 406	0.32 504	0.53 371	0.35 351	0.78 390	0.89 479	0.66 350	0.75 326	0.48 278	0.39 322	0.74 463	0.60 499	0.15 252	0.13 359	0.19 387	0.18 417	0.20 433	0.17 389

HI	0.45 384	0.21 307	0.36 201	0.34 116	0.35 532	0.28 125	0.31 270	0.72 353	0.46 239	0.87 490	1.13 525	1.09 560	0.76 540	0.69 431	0.56 489	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

CoSv	0.45 384	0.21 307	0.36 201	0.34 116	0.35 532	0.28 125	0.31 270	0.72 353	0.46 239	0.87 490	1.13 525	1.09 560	0.76 540	0.69 431	0.56 489	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

U	0.45 384	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.71 647	3.55 681	0.20 46	0.41 107	0.38 183	0.26 85	0.23 46	0.24 82	0.22 94	0.26 8	0.22 78	0.15 252	0.09 27	0.88 659	0.13 228	0.13 147	0.11 132

CASS	0.45 384	0.27 468	0.42 300	0.48 509	0.22 197	0.61 432	0.34 326	0.97 466	0.62 301	0.71 382	0.85 394	0.61 357	0.55 418	0.57 299	0.41 390	0.29 570	0.16 461	0.22 474	0.18 417	0.22 480	0.28 547
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
BUS	0.45 384	0.25 434	0.43 313	0.45 472	0.28 418	0.70 486	0.34 326	0.94 451	0.76 386	0.75 406	0.80 360	0.65 385	0.49 379	0.64 387	0.51 467	0.20 449	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

RAFT_CTSACE	0.45 384	0.20 268	0.44 323	0.45 472	0.27 393	0.34 219	0.39 434	0.60 251	0.73 365	0.76 413	1.44 598	0.83 471	0.38 310	1.08 582	0.26 194	0.12 60	0.13 359	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.11 132

iRaft-Stereo_5w	0.45 384	0.21 307	0.48 385	0.42 406	0.28 418	0.31 175	0.54 549	0.63 271	0.62 301	0.62 308	0.89 417	1.01 534	0.69 506	0.75 469	0.66 518	0.13 116	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.15 318

RAFT	0.45 384	0.22 348	0.45 336	0.47 501	0.26 358	0.54 378	0.47 502	0.66 296	0.58 295	0.80 430	0.82 373	0.94 513	0.57 427	0.75 469	0.34 309	0.17 357	0.15 429	0.22 474	0.20 473	0.16 313	0.12 192

DMCA	0.45 384	0.26 451	0.50 411	0.38 249	0.28 418	0.51 358	0.34 326	0.93 446	0.68 337	0.75 406	0.83 379	0.79 457	0.53 400	0.51 246	0.54 482	0.21 466	0.16 461	0.21 459	0.16 333	0.19 415	0.21 483

Select-FE	0.46 395	0.24 408	0.88 572	0.42 406	0.35 532	0.33 203	0.19 28	0.90 437	0.37 174	0.60 298	1.01 470	0.97 520	0.80 558	0.72 449	0.28 237	0.16 308	0.12 288	0.17 290	0.20 473	0.15 263	0.24 517

PAM_32	0.46 395	0.19 221	0.67 507	0.39 281	0.24 278	0.75 506	0.27 187	0.95 458	0.34 134	0.68 361	0.44 197	1.91 644	0.65 485	0.62 361	0.26 194	0.15 252	0.10 94	0.16 243	0.15 299	0.14 198	0.13 240

PAM	0.46 395	0.19 221	0.70 522	0.40 324	0.26 358	0.75 506	0.33 309	0.85 414	0.34 134	0.70 375	0.46 206	1.83 639	0.63 468	0.61 352	0.26 194	0.15 252	0.10 94	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

UGAM-zero	0.46 395	0.19 221	0.62 476	0.37 211	0.23 246	0.34 219	0.21 71	1.15 547	0.39 195	0.66 350	0.61 278	1.70 636	0.91 583	0.75 469	0.25 165	0.14 176	0.11 223	0.15 205	0.12 185	0.13 147	0.13 240

test_sample3	0.46 395	0.25 434	0.50 411	0.35 159	0.23 246	0.69 481	0.37 390	1.15 547	0.81 424	0.75 406	0.79 357	0.66 391	0.49 379	0.63 372	0.46 441	0.21 466	0.15 429	0.20 417	0.19 448	0.21 457	0.19 440

IER	0.46 395	0.23 370	0.50 411	0.38 249	0.28 418	0.69 481	0.35 351	0.80 397	0.66 329	0.83 464	0.94 432	0.75 440	0.77 547	0.60 343	0.42 396	0.17 357	0.14 398	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

BSDual-CNN	0.46 395	0.25 434	0.43 313	0.45 472	0.28 418	0.77 513	0.40 445	0.94 451	0.76 386	0.75 406	0.80 360	0.76 447	0.54 412	0.64 387	0.43 403	0.20 449	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

STrans-v2	0.46 395	0.20 268	0.48 385	0.40 324	0.24 278	0.55 384	0.50 521	1.07 509	0.73 365	0.65 337	1.05 495	0.72 421	0.69 506	0.72 449	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.14 267	0.13 147	0.12 192

Prome-Stereo	0.46 395	0.19 221	0.35 189	0.44 447	0.26 358	0.40 287	0.45 491	0.68 316	0.44 225	0.96 541	1.84 628	0.59 345	0.67 496	0.61 352	0.32 280	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.14 267	0.16 313	0.29 554

ICVP	0.46 395	0.25 434	0.38 233	0.48 509	0.28 418	0.58 410	0.43 479	1.00 475	0.70 345	0.67 355	0.95 441	0.75 440	0.55 418	0.53 262	0.54 482	0.23 510	0.17 481	0.19 387	0.17 389	0.19 415	0.20 463
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Anonymous3	0.46 395	0.34 525	0.86 570	0.50 538	0.37 544	0.81 529	0.50 521	0.72 353	0.65 325	0.51 268	0.65 289	0.45 263	0.45 360	0.64 387	0.38 368	0.24 522	0.24 569	0.22 474	0.21 496	0.23 497	0.23 508

CFNet_pseudo	0.46 395	0.24 408	0.52 432	0.37 211	0.27 393	0.58 410	0.30 242	0.86 418	0.88 465	0.82 452	1.03 484	0.75 440	0.47 370	0.58 320	0.44 422	0.17 357	0.12 288	0.24 512	0.16 333	0.24 510	0.19 440

ACVNet	0.46 395	0.23 370	0.36 201	0.39 281	0.28 418	0.58 410	0.40 445	0.87 425	0.80 416	0.64 328	0.96 445	0.79 457	0.60 449	0.63 372	0.67 521	0.17 357	0.15 429	0.16 243	0.15 299	0.18 381	0.15 318

BEATNet_4x	0.46 395	0.32 512	0.56 456	0.37 211	0.19 96	0.63 453	0.35 351	1.01 485	0.72 358	0.77 419	0.83 379	0.70 408	0.59 445	0.68 425	0.53 477	0.16 308	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.24 510	0.16 366

ccs_rob	0.46 395	0.24 408	0.52 432	0.37 211	0.27 393	0.58 410	0.31 270	0.86 418	0.88 465	0.82 452	1.02 479	0.75 440	0.47 370	0.58 320	0.44 422	0.17 357	0.12 288	0.24 512	0.16 333	0.24 510	0.19 440

G2L-ROB	0.47 410	0.19 221	0.42 300	0.35 159	0.22 197	0.57 404	0.42 472	1.14 543	0.71 356	0.84 471	0.75 326	1.09 560	0.53 400	0.74 463	0.53 477	0.17 357	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.17 353	0.19 440

rvit_0105_3	0.47 410	0.34 525	0.77 557	0.54 584	0.31 487	0.49 352	0.47 502	0.63 271	0.79 414	0.65 337	0.59 272	0.64 372	0.50 389	0.65 394	0.39 376	0.29 570	0.27 593	0.29 574	0.28 583	0.21 457	0.20 463

rvit_stereo_0075_2	0.47 410	0.37 543	0.70 522	0.53 577	0.46 603	0.43 316	0.36 373	0.81 401	0.67 332	0.55 284	0.74 324	0.59 345	0.43 344	0.63 372	0.43 403	0.32 592	0.23 560	0.35 598	0.25 555	0.30 554	0.25 524

test_sample5	0.47 410	0.26 451	0.49 398	0.36 187	0.22 197	0.64 460	0.39 434	1.13 534	0.81 424	0.77 419	0.94 432	0.64 372	0.54 412	0.65 394	0.43 403	0.21 466	0.16 461	0.22 474	0.20 473	0.22 480	0.20 463

test_sample4	0.47 410	0.26 451	0.50 411	0.35 159	0.22 197	0.69 481	0.38 412	1.15 547	0.81 424	0.78 423	0.82 373	0.62 364	0.53 400	0.63 372	0.44 422	0.21 466	0.15 429	0.21 459	0.19 448	0.21 457	0.19 440

DispNO	0.47 410	0.23 370	0.71 527	0.39 281	0.31 487	0.60 429	0.38 412	0.89 432	0.77 395	0.75 406	0.84 384	0.72 421	0.54 412	0.73 456	0.46 441	0.19 424	0.14 398	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.17 389

CoDeX	0.47 410	0.20 268	0.49 398	0.42 406	0.25 310	0.75 506	0.36 373	1.27 599	0.80 416	0.82 452	0.96 445	0.62 364	0.57 427	0.60 343	0.36 343	0.17 357	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.16 313	0.14 286

ARAFT	0.47 410	0.24 408	0.79 559	0.42 406	0.25 310	0.55 384	0.55 554	0.75 374	0.81 424	0.89 504	0.75 326	0.73 432	0.47 370	0.88 528	0.37 359	0.15 252	0.12 288	0.23 495	0.22 514	0.14 198	0.13 240

SFCPSM	0.47 410	0.21 307	0.55 450	0.40 324	0.27 393	0.87 548	0.37 390	1.33 611	0.77 395	0.80 430	0.84 384	0.54 308	0.49 379	0.57 299	0.37 359	0.18 392	0.13 359	0.18 343	0.20 473	0.16 313	0.15 318

cf-r	0.47 410	0.23 370	0.41 279	0.39 281	0.23 246	0.59 422	0.37 390	0.88 430	0.85 447	0.72 393	1.05 495	0.94 513	0.62 462	0.56 287	0.54 482	0.21 466	0.14 398	0.17 290	0.19 448	0.15 263	0.15 318

GANet-RSSM	0.47 410	0.21 307	0.37 219	0.38 249	0.25 310	0.58 410	0.36 373	1.07 509	0.78 405	0.68 361	1.01 470	0.86 481	0.67 496	0.62 361	0.44 422	0.21 466	0.15 429	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.17 389

MLCV	0.47 410	0.24 408	0.61 473	0.37 211	0.17 37	0.61 432	0.33 309	0.80 397	0.87 461	0.94 532	1.13 525	0.72 421	0.43 344	0.89 534	0.51 467	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.14 198	0.12 192

FSD	0.48 422	0.47 586	0.53 439	0.54 584	0.46 603	0.48 347	0.52 540	0.53 210	0.48 254	0.48 260	0.48 215	0.49 284	0.48 375	0.51 246	0.49 455	0.45 633	0.42 647	0.47 630	0.46 637	0.46 621	0.45 630

G2L-Stereo_test	0.48 422	0.20 268	0.40 268	0.34 116	0.23 246	0.57 404	0.58 564	1.10 520	0.77 395	0.86 482	0.94 432	0.95 515	0.54 412	0.68 425	0.60 499	0.16 308	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.15 318

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 422	0.21 307	1.26 621	0.39 281	0.51 616	0.28 125	0.30 242	1.25 595	0.44 225	0.68 361	1.11 514	0.86 481	0.33 253	0.67 414	0.27 214	0.15 252	0.11 223	0.17 290	0.20 473	0.22 480	0.24 517

DualNet	0.48 422	0.26 451	0.49 398	0.36 187	0.22 197	0.64 460	0.39 434	1.13 534	0.81 424	0.80 430	1.03 484	0.64 372	0.54 412	0.65 394	0.43 403	0.21 466	0.16 461	0.22 474	0.20 473	0.22 480	0.20 463

PCWNet_CMD	0.48 422	0.24 408	0.52 432	0.39 281	0.27 393	0.63 453	0.30 242	0.95 458	0.96 514	0.86 482	1.07 505	0.79 457	0.44 355	0.57 299	0.43 403	0.17 357	0.12 288	0.21 459	0.16 333	0.24 510	0.19 440

gwcnet-sp	0.48 422	0.23 370	0.70 522	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

scenet	0.48 422	0.23 370	0.70 522	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

ssnet	0.48 422	0.23 370	0.70 522	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

Sa-1000	0.48 422	0.24 408	0.41 279	0.45 472	0.25 310	0.59 422	0.34 326	0.81 401	0.93 500	0.82 452	1.50 605	0.53 304	0.45 360	0.92 546	0.30 263	0.15 252	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.15 263	0.13 240

UDGNet	0.48 422	0.77 639	0.50 411	0.48 509	0.31 487	0.41 305	0.34 326	0.70 340	0.92 494	0.65 337	0.60 274	0.58 330	0.43 344	0.63 372	0.41 390	0.32 592	0.15 429	0.66 650	0.19 448	0.36 590	0.21 483

PSMNet-ADL	0.48 422	0.27 468	0.40 268	0.48 509	0.30 465	0.68 479	0.37 390	0.90 437	0.80 416	0.61 305	0.80 360	0.92 508	0.62 462	0.72 449	0.63 510	0.23 510	0.18 503	0.18 343	0.20 473	0.22 480	0.20 463

PSM-AAD	0.48 422	0.20 268	0.37 219	0.43 427	0.23 246	0.56 398	0.50 521	0.65 286	0.70 345	1.07 585	1.12 518	0.58 330	0.92 588	0.61 352	0.32 280	0.15 252	0.11 223	0.25 525	0.26 570	0.18 381	0.43 625

KYRaft	0.48 422	0.20 268	0.38 233	0.44 447	0.23 246	0.44 324	0.37 390	0.66 296	0.41 203	0.94 532	1.73 621	0.79 457	0.41 336	0.63 372	0.31 271	0.16 308	0.11 223	0.18 343	0.22 514	0.16 313	0.78 657

ASMatch	0.48 422	0.19 221	0.45 336	0.39 281	0.28 418	0.37 255	0.26 165	0.74 367	0.68 337	0.76 413	2.34 645	0.61 357	0.52 396	0.62 361	0.37 359	0.14 176	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.21 483

DEmStereo	0.48 422	0.17 141	0.50 411	0.38 249	0.25 310	0.59 422	0.34 326	0.63 271	0.74 373	0.89 504	1.66 617	0.58 330	1.06 611	0.60 343	0.42 396	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.16 333	0.14 198	0.15 318

PSMNet-RSSM	0.48 422	0.22 348	0.38 233	0.42 406	0.25 310	0.50 354	0.37 390	1.10 520	0.77 395	0.70 375	1.06 502	0.84 474	0.64 479	0.62 361	0.47 448	0.23 510	0.15 429	0.23 495	0.25 555	0.20 433	0.19 440

CFNet-ft	0.48 422	0.23 370	0.36 201	0.40 324	0.26 358	0.64 460	0.37 390	0.87 425	0.85 447	0.64 328	1.00 467	1.01 534	0.64 479	0.61 352	0.53 477	0.23 510	0.15 429	0.24 512	0.21 496	0.23 497	0.18 407

MSMDNet	0.48 422	0.24 408	0.52 432	0.39 281	0.27 393	0.63 453	0.30 242	0.96 462	0.96 514	0.86 482	1.07 505	0.79 457	0.44 355	0.57 299	0.43 403	0.17 357	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.23 497	0.19 440

CFNet_RVC	0.48 422	0.23 370	0.36 201	0.40 324	0.26 358	0.64 460	0.37 390	0.87 425	0.85 447	0.64 328	1.00 467	1.01 534	0.64 479	0.61 352	0.53 477	0.23 510	0.15 429	0.24 512	0.21 496	0.23 497	0.18 407

G2L-Stereo	0.49 441	0.23 370	0.48 385	0.43 427	0.26 358	0.47 344	0.42 472	0.93 446	0.78 405	0.84 471	0.86 397	0.91 503	0.52 396	0.78 486	0.70 528	0.20 449	0.17 481	0.22 474	0.18 417	0.17 353	0.21 483

DCVSM-stereo	0.49 441	0.27 468	0.53 439	0.39 281	0.29 446	0.51 358	0.26 165	0.75 374	0.75 378	1.11 595	0.75 326	1.05 547	0.72 527	0.60 343	0.47 448	0.20 449	0.19 521	0.24 512	0.20 473	0.25 519	0.30 563

test_sample6	0.49 441	0.26 451	0.50 411	0.37 211	0.22 197	0.63 453	0.40 445	1.12 532	0.83 434	0.80 430	1.03 484	0.66 391	0.55 418	0.67 414	0.46 441	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.22 514	0.23 497	0.21 483

qqq1	0.49 441	0.23 370	0.62 476	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.34 309	0.19 424	0.15 429	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.14 286

fff1	0.49 441	0.23 370	0.62 476	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.34 309	0.19 424	0.15 429	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.14 286

ff1	0.49 441	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	0.68 316	1.04 551	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 571	0.16 308	0.10 94	0.25 525	0.21 496	0.16 313	0.16 366

GMStereo_Zeroshot	0.49 441	0.44 579	0.74 541	0.49 524	0.27 393	0.56 398	0.29 222	0.73 364	0.76 386	0.86 482	0.94 432	0.91 503	0.36 298	0.74 463	0.43 403	0.26 542	0.14 398	0.26 544	0.15 299	0.36 590	0.18 407

ToySt	0.49 441	0.27 468	0.75 547	0.40 324	0.27 393	0.64 460	0.49 516	0.84 411	0.77 395	0.60 298	0.83 379	0.88 492	0.66 493	0.70 438	0.56 489	0.16 308	0.17 481	0.21 459	0.20 473	0.21 457	0.19 440

anonymousa	0.49 441	0.20 268	0.42 300	0.38 249	0.23 246	0.91 552	0.35 351	0.75 374	0.62 301	0.85 475	1.54 610	1.06 549	0.66 493	0.51 246	0.43 403	0.16 308	0.13 359	0.19 387	0.21 496	0.16 313	0.14 286

hknet	0.49 441	0.25 434	0.51 426	0.45 472	0.29 446	0.77 513	0.40 445	0.94 451	0.83 434	0.75 406	0.80 360	0.97 520	0.61 455	0.73 456	0.45 431	0.18 392	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

psmg	0.49 441	0.25 434	0.43 313	0.41 361	0.28 418	0.85 544	0.43 479	0.99 471	0.76 386	0.91 517	0.94 432	0.76 447	0.54 412	0.64 387	0.43 403	0.20 449	0.15 429	0.20 417	0.20 473	0.18 381	0.18 407

DRaft	0.49 441	0.17 141	0.47 365	0.37 211	0.25 310	0.58 410	0.40 445	0.65 286	0.85 447	1.02 567	1.75 624	0.50 289	0.82 563	0.63 372	0.40 384	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.16 333	0.14 198	0.15 318

GrayStereo	0.49 441	0.19 221	0.42 300	0.46 493	0.28 418	0.53 371	0.67 591	0.69 325	0.63 312	1.02 567	1.47 604	0.78 455	0.76 540	0.56 287	0.33 293	0.14 176	0.12 288	0.17 290	0.17 389	0.15 263	0.29 554

GwcNet-RSSM	0.49 441	0.24 408	0.42 300	0.40 324	0.23 246	0.55 384	0.38 412	0.93 446	0.93 500	0.71 382	1.16 541	0.86 481	0.60 449	0.62 361	0.66 518	0.21 466	0.14 398	0.19 387	0.20 473	0.16 313	0.15 318

UCFNet_RVC	0.49 441	0.26 451	0.35 189	0.39 281	0.26 358	0.64 460	0.36 373	1.15 547	0.84 439	0.67 355	0.88 413	0.88 492	0.59 445	0.58 320	0.45 431	0.24 522	0.17 481	0.27 557	0.27 577	0.25 519	0.23 508

iResNet	0.49 441	0.29 494	0.79 559	0.42 406	0.21 168	0.61 432	0.40 445	0.82 403	0.99 526	0.87 490	1.12 518	0.69 404	0.53 400	0.78 486	0.51 467	0.15 252	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.17 353	0.15 318

CFNet_ucs	0.50 457	0.24 408	0.55 450	0.38 249	0.31 487	0.58 410	0.33 309	0.98 469	0.93 500	0.88 500	1.19 549	0.80 466	0.49 379	0.63 372	0.43 403	0.21 466	0.15 429	0.26 544	0.18 417	0.26 526	0.22 501

NINENet	0.50 457	0.29 494	0.51 426	0.45 472	0.32 504	0.70 486	0.34 326	1.10 520	0.88 465	0.80 430	0.94 432	0.65 385	0.49 379	0.73 456	0.51 467	0.22 493	0.20 533	0.25 525	0.18 417	0.22 480	0.21 483

AACVNet	0.50 457	0.23 370	0.49 398	0.46 493	0.29 446	0.52 363	0.38 412	0.90 437	0.55 283	0.81 443	1.03 484	1.00 530	0.70 519	0.83 507	0.54 482	0.21 466	0.18 503	0.24 512	0.18 417	0.23 497	0.20 463

CrosDoStereo	0.50 457	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.24 278	0.40 287	1.18 656	0.67 306	0.86 452	0.94 532	1.37 582	0.63 366	0.77 547	0.65 394	0.45 431	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.14 286

DeepStereo_LL	0.50 457	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.24 278	0.40 287	1.18 656	0.67 306	0.86 452	0.94 532	1.37 582	0.63 366	0.77 547	0.65 394	0.45 431	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.14 286

THIR-Stereo	0.50 457	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.23 246	0.75 506	0.67 591	0.66 296	0.87 461	1.02 567	1.40 588	0.72 421	0.76 540	0.62 361	0.42 396	0.15 252	0.11 223	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.15 318

AdaStereo	0.50 457	0.32 512	0.47 365	0.48 509	0.25 310	0.67 477	0.32 297	1.17 560	0.88 465	0.75 406	0.99 464	0.75 440	0.49 379	0.67 414	0.46 441	0.27 552	0.12 288	0.28 565	0.18 417	0.23 497	0.18 407
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SMFormer	0.51 464	0.23 370	0.62 476	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.55 487	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.18 381	0.18 407

tta	0.51 464	0.23 370	0.62 476	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.55 487	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.14 286

DAS	0.51 464	0.25 434	0.60 471	0.48 509	0.31 487	0.58 410	0.41 462	0.83 408	0.97 517	0.89 504	1.12 518	0.70 408	0.75 537	0.82 499	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.20 433	0.18 407

SepStereo	0.51 464	0.25 434	0.60 471	0.48 509	0.31 487	0.58 410	0.41 462	0.83 408	0.97 517	0.89 504	1.12 518	0.70 408	0.75 537	0.93 552	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.20 433	0.18 407

acv_ft	0.51 464	0.23 370	0.56 456	0.44 447	0.28 418	0.86 547	0.39 434	0.91 442	0.80 416	0.97 546	0.96 445	0.79 457	0.59 445	0.63 372	0.87 567	0.17 357	0.15 429	0.16 243	0.15 299	0.17 353	0.15 318

DMCA-RVC	0.51 464	0.30 503	0.59 465	0.50 538	0.32 504	0.54 378	0.38 412	0.86 418	0.68 337	0.94 532	0.86 397	0.91 503	0.68 502	0.70 438	0.59 497	0.23 510	0.18 503	0.31 583	0.23 530	0.26 526	0.19 440

CFNet	0.51 464	0.29 494	0.46 353	0.41 361	0.27 393	0.70 486	0.32 297	1.13 534	1.00 533	0.72 393	1.07 505	0.85 476	0.60 449	0.76 473	0.52 474	0.19 424	0.14 398	0.23 495	0.23 530	0.21 457	0.16 366

HSM	0.51 464	0.24 408	0.41 279	0.39 281	0.24 278	0.75 506	0.40 445	1.22 579	0.75 378	0.81 443	0.91 424	1.21 582	0.69 506	0.87 525	0.46 441	0.17 357	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.17 353	0.17 389

RT-IGEV	0.52 472	0.19 221	0.59 465	0.40 324	0.25 310	0.79 520	0.62 577	1.15 547	0.74 373	0.89 504	0.99 464	1.18 581	0.61 455	0.65 394	0.31 271	0.19 424	0.13 359	0.17 290	0.13 228	0.15 263	0.20 463

DDVS	0.52 472	0.30 503	0.56 456	0.41 361	0.31 487	0.71 491	0.34 326	0.91 442	0.67 332	0.85 475	0.89 417	1.12 568	0.46 366	0.86 523	0.60 499	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.18 417	0.25 519	0.26 530

UGAM	0.52 472	0.22 348	0.46 353	0.45 472	0.25 310	0.41 305	0.52 540	0.62 263	1.16 585	0.76 413	1.13 525	1.32 600	0.57 427	1.00 565	0.53 477	0.17 357	0.14 398	0.25 525	0.21 496	0.15 263	0.13 240

test_sample7	0.52 472	0.29 494	0.50 411	0.36 187	0.27 393	0.62 440	0.41 462	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	0.68 425	0.50 457	0.26 542	0.20 533	0.27 557	0.26 570	0.27 537	0.24 517

ac_64	0.52 472	0.22 348	0.50 411	0.45 472	0.28 418	0.80 524	0.45 491	1.02 489	0.61 299	0.91 517	0.83 379	1.07 554	0.68 502	0.74 463	0.70 528	0.21 466	0.18 503	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.15 318

iResNetv2_ROB	0.52 472	0.27 468	0.69 518	0.38 249	0.25 310	0.62 440	0.35 351	1.17 560	1.01 537	0.99 554	1.06 502	0.88 492	0.67 496	0.66 403	0.39 376	0.19 424	0.13 359	0.15 205	0.11 147	0.18 381	0.16 366

iResNet_ROB	0.52 472	0.21 307	0.53 439	0.37 211	0.21 168	0.61 432	0.29 222	1.51 641	1.32 617	0.90 512	1.02 479	0.80 466	0.62 462	0.76 473	0.43 403	0.16 308	0.12 288	0.13 106	0.09 12	0.15 263	0.18 407

coex_refinement	0.53 479	0.21 307	0.39 255	0.44 447	0.30 465	0.76 512	0.39 434	1.09 517	0.90 482	0.85 475	1.12 518	1.00 530	0.56 425	0.63 372	0.81 551	0.21 466	0.13 359	0.16 243	0.16 333	0.20 433	0.21 483

ITSA-stereo	0.53 479	0.28 482	0.52 432	0.40 324	0.23 246	0.56 398	0.34 326	1.24 591	1.24 600	0.80 430	0.81 367	0.72 421	0.58 437	0.82 499	0.65 515	0.21 466	0.17 481	0.23 495	0.21 496	0.22 480	0.26 530

mmx	0.53 479	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	1.16 555	1.03 545	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 571	0.20 449	0.15 429	0.25 525	0.21 496	0.22 480	0.20 463

xxx	0.53 479	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	1.16 555	1.03 545	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 571	0.20 449	0.15 429	0.25 525	0.21 496	0.22 480	0.20 463

AASNet	0.53 479	0.25 434	0.52 432	0.49 524	0.32 504	0.74 500	0.40 445	1.50 638	0.86 452	0.86 482	0.92 428	0.64 372	0.59 445	0.59 337	0.79 546	0.23 510	0.19 521	0.20 417	0.16 333	0.21 457	0.19 440

LMCR-Stereo	0.53 479	0.30 503	0.53 439	0.58 603	0.30 465	0.83 540	0.36 373	1.19 564	0.76 386	0.88 500	1.04 490	0.56 316	0.62 462	0.82 499	0.67 521	0.19 424	0.15 429	0.19 387	0.14 267	0.23 497	0.17 389

RAFT + AFF	0.53 479	0.29 494	0.75 547	0.51 554	0.32 504	0.63 453	0.60 570	1.00 475	0.91 489	0.78 423	0.87 405	0.83 471	0.58 437	0.80 493	0.47 448	0.17 357	0.20 533	0.23 495	0.22 514	0.18 381	0.18 407

UPFNet	0.53 479	0.24 408	0.51 426	0.45 472	0.38 554	0.84 543	0.49 516	0.99 471	0.75 378	0.87 490	0.88 413	0.86 481	0.64 479	0.80 493	0.71 533	0.20 449	0.20 533	0.20 417	0.20 473	0.19 415	0.15 318

RASNet	0.53 479	0.22 348	0.52 432	0.38 249	0.22 197	0.68 479	0.38 412	0.97 466	0.88 465	0.73 399	1.04 490	1.03 541	0.92 588	0.90 536	0.86 561	0.16 308	0.14 398	0.14 159	0.17 389	0.15 263	0.13 240

HSM-Net_RVC	0.53 479	0.22 348	0.35 189	0.37 211	0.21 168	0.85 544	0.37 390	1.23 584	0.93 500	0.90 512	1.15 536	1.26 587	0.63 468	0.72 449	0.48 452	0.17 357	0.13 359	0.16 243	0.15 299	0.17 353	0.15 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.53 479	0.32 512	0.64 491	0.44 447	0.30 465	0.66 472	0.44 488	1.04 496	0.88 465	0.91 517	0.91 424	0.99 526	0.60 449	0.68 425	0.60 499	0.21 466	0.17 481	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.21 483
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.53 479	0.34 525	0.59 465	0.41 361	0.30 465	0.50 354	0.43 479	1.19 564	0.70 345	0.85 475	1.05 495	0.86 481	0.55 418	0.84 512	0.51 467	0.29 570	0.23 560	0.22 474	0.22 514	0.26 526	0.25 524

rvit_105_1	0.54 491	0.40 566	0.76 552	0.58 603	0.37 544	0.59 422	0.68 596	0.70 340	0.94 507	0.82 452	0.69 304	0.73 432	0.58 437	0.78 486	0.54 482	0.32 592	0.29 602	0.31 583	0.34 611	0.23 497	0.20 463

UNet	0.54 491	0.26 451	0.66 503	0.44 447	0.40 565	0.99 571	0.41 462	0.98 469	0.75 378	0.83 464	0.89 417	1.04 543	0.72 527	0.73 456	0.62 506	0.19 424	0.14 398	0.20 417	0.17 389	0.20 433	0.17 389

1111x	0.55 493	0.22 348	0.46 353	0.38 249	0.20 137	0.66 472	0.43 479	1.23 584	0.99 526	0.71 382	0.99 464	0.95 515	0.69 506	0.90 536	1.08 609	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.19 448	0.20 433	0.18 407

ADLNet2	0.55 493	0.25 434	0.65 497	0.47 501	0.30 465	0.83 540	0.50 521	1.05 501	0.95 513	0.80 430	0.98 459	0.99 526	0.69 506	0.77 481	0.73 536	0.20 449	0.16 461	0.17 290	0.18 417	0.21 457	0.21 483

GEStereo_RVC	0.55 493	0.29 494	0.63 486	0.49 524	0.31 487	0.70 486	0.54 549	1.22 579	0.92 494	0.82 452	0.85 394	0.85 476	0.63 468	0.90 536	0.65 515	0.24 522	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.21 457	0.22 501

ADLNet	0.55 493	0.27 468	0.51 426	0.44 447	0.35 532	0.78 517	0.46 495	1.08 513	0.86 452	0.99 554	0.98 459	0.92 508	0.63 468	0.69 431	0.81 551	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.21 483

MMNet	0.55 493	0.25 434	0.61 473	0.43 427	0.34 525	1.07 585	0.39 434	0.87 425	0.91 489	0.91 517	0.93 431	0.86 481	0.76 540	0.81 496	0.76 541	0.15 252	0.14 398	0.18 343	0.19 448	0.20 433	0.16 366

delet	0.55 493	0.24 408	0.55 450	0.44 447	0.33 516	1.07 585	0.50 521	1.00 475	0.86 452	0.85 475	0.96 445	0.90 501	0.63 468	0.83 507	0.74 539	0.18 392	0.18 503	0.20 417	0.21 496	0.16 313	0.15 318

psm_up	0.55 493	0.26 451	0.47 365	0.49 524	0.32 504	0.65 470	0.56 560	1.04 496	0.82 429	0.82 452	0.88 413	1.01 534	0.94 594	0.74 463	0.61 503	0.21 466	0.25 577	0.26 544	0.23 530	0.21 457	0.20 463

hitnet-ft	0.55 493	0.27 468	0.39 255	0.41 361	0.28 418	0.78 517	0.40 445	0.92 444	0.90 482	0.82 452	1.01 470	1.13 574	0.70 519	0.78 486	0.67 521	0.28 563	0.20 533	0.28 565	0.22 514	0.29 545	0.26 530

DSFCA	0.55 493	0.25 434	0.62 476	0.40 324	0.36 537	0.74 500	0.52 540	1.04 496	0.82 429	1.06 582	0.84 384	0.89 496	0.63 468	0.99 562	0.58 492	0.25 532	0.21 543	0.21 459	0.21 496	0.21 457	0.19 440

FADNet_RVC	0.55 493	0.37 543	1.17 611	0.44 447	0.31 487	0.56 398	0.34 326	1.06 505	0.88 465	0.67 355	0.90 421	0.61 357	0.65 485	0.93 552	0.70 528	0.21 466	0.18 503	0.26 544	0.23 530	0.31 560	0.28 547

STTStereo	0.55 493	0.37 543	0.76 552	0.44 447	0.31 487	0.60 429	0.44 488	0.96 462	0.86 452	0.99 554	0.90 421	0.96 518	0.58 437	0.71 443	0.61 503	0.25 532	0.23 560	0.26 544	0.32 606	0.24 510	0.23 508

Selective-IGEV-i16pc	0.56 504	0.20 268	1.13 603	0.40 324	0.31 487	2.00 655	0.66 588	0.68 316	1.11 574	0.51 268	0.81 367	0.68 399	0.36 298	0.67 414	0.40 384	0.31 580	0.17 481	0.17 290	0.18 417	0.19 415	0.20 463

ISRNet	0.56 504	0.24 408	0.66 503	0.56 595	0.36 537	0.44 324	0.25 144	0.82 403	0.84 439	1.07 585	1.25 560	0.91 503	0.60 449	0.66 403	0.58 492	0.35 611	0.26 584	0.36 603	0.33 609	0.30 554	0.42 619

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 504	3.08 696	2.43 664	0.31 45	0.18 66	0.29 137	0.20 46	0.37 68	0.32 121	0.28 117	0.24 60	0.18 20	0.18 38	0.31 56	0.22 78	1.09 670	0.08 2	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.97 671

CSP-Net	0.56 504	0.27 468	0.49 398	0.41 361	0.28 418	1.22 612	0.50 521	1.23 584	0.72 358	0.95 540	0.95 441	0.89 496	0.62 462	0.83 507	0.62 506	0.26 542	0.17 481	0.17 290	0.17 389	0.18 381	0.17 389

FTStereo	0.56 504	0.20 268	0.37 219	0.41 361	0.25 310	0.40 287	0.79 624	0.66 296	0.43 218	1.09 591	3.27 667	0.70 408	0.73 530	0.55 276	0.33 293	0.14 176	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.15 263	0.30 563

RAFT-RH_RVC	0.56 504	0.17 141	0.41 279	0.37 211	0.23 246	0.57 404	0.24 132	0.60 251	0.70 345	1.19 605	3.94 679	0.56 316	0.38 310	0.65 394	0.36 343	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.14 267	0.12 98	0.13 240

HGLStereo	0.56 504	0.28 482	0.57 460	0.50 538	0.37 544	0.80 524	0.45 491	1.02 489	0.78 405	0.86 482	1.14 530	0.89 496	0.82 563	0.76 473	0.73 536	0.21 466	0.20 533	0.19 387	0.18 417	0.19 415	0.21 483

FADNet-RVC-Resample	0.56 504	0.33 520	1.16 606	0.49 524	0.34 525	0.71 491	0.43 479	1.01 485	0.93 500	0.82 452	0.87 405	0.74 438	0.67 496	0.73 456	0.45 431	0.18 392	0.18 503	0.26 544	0.27 577	0.26 526	0.27 540

DualNet (step1)	0.57 512	0.36 536	0.72 532	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	0.68 425	0.50 457	0.41 626	0.20 533	0.40 616	0.41 631	0.36 590	0.33 582

LL-Strereo	0.57 512	0.27 468	0.68 512	0.48 509	0.34 525	0.39 281	0.48 510	0.94 451	0.97 517	0.83 464	0.78 347	1.10 564	1.18 623	1.33 618	0.49 455	0.17 357	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.16 313	0.17 389

CRFU-Net	0.57 512	0.27 468	0.57 460	0.46 493	0.30 465	1.20 610	0.52 540	1.10 520	0.56 290	1.00 559	0.98 459	1.06 549	0.79 554	0.81 496	0.71 533	0.21 466	0.19 521	0.18 343	0.16 333	0.18 381	0.19 440

TDLM	0.57 512	0.33 520	0.49 398	0.51 554	0.30 465	0.66 472	0.73 616	1.03 493	1.01 537	0.82 452	1.10 513	0.84 474	0.70 519	0.86 523	0.58 492	0.28 563	0.17 481	0.25 525	0.22 514	0.26 526	0.19 440

CVANet_RVC	0.57 512	0.33 520	0.44 323	0.47 501	0.32 504	0.67 477	0.61 575	1.05 501	0.93 500	0.85 475	1.04 490	1.01 534	0.73 530	0.83 507	0.52 474	0.29 570	0.19 521	0.27 557	0.25 555	0.31 560	0.21 483

AANet_RVC	0.57 512	0.32 512	0.54 445	0.45 472	0.27 393	0.57 404	0.48 510	1.00 475	1.28 612	0.86 482	1.33 576	0.87 487	0.58 437	1.07 579	0.75 540	0.18 392	0.12 288	0.15 205	0.13 228	0.18 381	0.18 407

NOSS_ROB	0.57 512	0.39 561	0.39 255	0.44 447	0.30 465	0.73 499	0.54 549	1.03 493	1.08 570	0.67 355	0.87 405	0.76 447	0.57 427	0.77 481	0.47 448	0.38 619	0.38 638	0.44 625	0.42 635	0.37 595	0.34 590

ssnet_v2	0.58 519	0.28 482	0.56 456	0.43 427	0.29 446	0.95 561	0.59 567	1.13 534	0.99 526	0.93 529	0.80 360	0.99 526	0.64 479	0.82 499	0.94 587	0.25 532	0.22 550	0.23 495	0.24 546	0.20 433	0.19 440

dad	0.58 519	0.50 595	0.64 491	0.43 427	0.30 465	0.59 422	0.36 373	0.78 390	1.25 606	1.01 564	1.17 543	1.15 578	0.53 400	0.68 425	0.50 457	0.35 611	0.23 560	0.37 608	0.21 496	0.29 545	0.20 463

SACVNet	0.58 519	0.34 525	0.55 450	0.55 592	0.36 537	0.63 453	0.48 510	1.13 534	0.77 395	1.02 567	1.06 502	1.02 539	0.74 533	0.90 536	0.51 467	0.27 552	0.21 543	0.25 525	0.24 546	0.29 545	0.36 597

pcwnet_v2	0.58 519	0.28 482	0.84 564	0.45 472	0.35 532	0.61 432	0.35 351	1.27 599	1.21 595	0.99 554	1.27 563	0.72 421	0.58 437	0.67 414	0.48 452	0.27 552	0.21 543	0.24 512	0.23 530	0.29 545	0.29 554

PS-NSSS	0.58 519	0.44 579	0.62 476	0.42 406	0.33 516	0.66 472	0.58 564	1.02 489	0.86 452	0.77 419	1.28 565	0.72 421	0.64 479	0.82 499	0.59 497	0.31 580	0.26 584	0.40 616	0.27 577	0.33 573	0.26 530

StereoDRNet-Refined	0.58 519	0.32 512	0.54 445	0.46 493	0.30 465	0.96 564	0.40 445	1.00 475	0.94 507	1.12 596	1.08 508	0.96 518	0.67 496	0.90 536	0.89 581	0.17 357	0.13 359	0.22 474	0.21 496	0.20 433	0.19 440
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.58 519	0.28 482	0.47 365	0.49 524	0.32 504	0.77 513	0.50 521	0.99 471	0.92 494	1.04 576	1.14 530	1.21 582	0.69 506	0.88 528	0.69 525	0.20 449	0.20 533	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.18 407

CBFPSM	0.59 526	0.22 348	1.31 627	0.38 249	0.27 393	1.12 598	0.65 585	0.79 394	0.82 429	0.80 430	0.81 367	1.35 609	0.87 576	0.67 414	0.76 541	0.16 308	0.15 429	0.15 205	0.16 333	0.17 353	0.22 501

HBP-ISP	0.59 526	0.45 583	0.43 313	0.45 472	0.33 516	0.70 486	0.28 213	1.11 526	1.00 533	0.83 464	1.18 545	0.65 385	0.68 502	0.88 528	0.52 474	0.35 611	0.38 638	0.47 630	0.41 631	0.38 599	0.31 573

CBMV_ROB	0.59 526	0.37 543	0.38 233	0.39 281	0.28 418	0.74 500	0.28 213	1.00 475	0.98 521	0.94 532	1.25 560	0.81 469	0.78 552	0.87 525	0.50 457	0.36 615	0.37 636	0.43 622	0.40 626	0.33 573	0.30 563

FADNet-RVC	0.60 529	0.53 610	1.14 605	0.46 493	0.39 560	0.61 432	0.39 434	1.12 532	0.87 461	0.70 375	0.84 384	1.04 543	0.55 418	0.94 559	0.69 525	0.26 542	0.25 577	0.28 565	0.28 583	0.31 560	0.31 573

NVstereo2D	0.60 529	0.30 503	0.75 547	0.48 509	0.43 584	0.89 549	0.48 510	1.05 501	1.15 584	0.66 350	0.86 397	0.88 492	0.70 519	0.99 562	0.65 515	0.32 592	0.15 429	0.28 565	0.20 473	0.40 602	0.36 597

FADNet	0.61 531	0.51 599	1.10 599	0.45 472	0.44 591	0.65 470	0.41 462	1.19 564	1.05 555	0.70 375	0.84 384	0.98 524	0.66 493	0.82 499	0.50 457	0.29 570	0.30 607	0.27 557	0.30 591	0.46 621	0.35 595

ACV-stereo	0.62 532	0.34 525	1.00 588	0.43 427	0.31 487	1.20 610	0.40 445	0.75 374	0.83 434	0.64 328	0.77 336	2.10 648	1.03 608	0.81 496	0.64 513	0.21 466	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.21 457	0.21 483

SGM-Forest	0.62 532	0.32 512	0.39 255	0.43 427	0.30 465	1.02 575	0.55 554	1.09 517	1.05 555	1.06 582	1.18 545	1.10 564	0.67 496	0.88 528	0.62 506	0.31 580	0.33 628	0.33 594	0.30 591	0.30 554	0.28 547
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 534	0.28 482	0.99 587	0.40 324	0.30 465	1.03 578	0.56 560	1.10 520	0.99 526	0.97 546	1.22 552	1.06 549	0.69 506	1.07 579	0.95 590	0.19 424	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.22 480	0.21 483

fast-acv-ft	0.64 535	0.30 503	0.73 536	0.45 472	0.34 525	1.17 606	0.49 516	0.86 418	0.98 521	1.02 567	1.36 579	1.29 592	0.85 571	0.76 473	0.81 551	0.21 466	0.23 560	0.23 495	0.23 530	0.21 457	0.20 463

StereoDRNet	0.64 535	0.33 520	0.68 512	0.51 554	0.43 584	1.03 578	0.53 545	1.47 634	0.99 526	1.10 593	0.87 405	1.07 554	0.71 523	0.82 499	0.88 571	0.23 510	0.19 521	0.25 525	0.23 530	0.27 537	0.19 440

PSMNet_ROB	0.64 535	0.37 543	0.65 497	0.56 595	0.42 578	0.97 566	0.83 627	1.21 571	0.92 494	0.79 428	1.02 479	1.08 556	0.63 468	0.82 499	0.91 585	0.29 570	0.20 533	0.31 583	0.31 599	0.26 526	0.23 508

CBMV	0.64 535	0.35 531	0.41 279	0.42 406	0.25 310	1.01 573	0.77 620	1.13 534	1.09 572	1.17 601	1.22 552	1.04 543	0.75 537	0.88 528	0.63 510	0.28 563	0.30 607	0.34 596	0.30 591	0.26 526	0.26 530
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-ln-s-r	0.66 539	0.36 536	1.30 626	0.39 281	0.26 358	0.57 404	0.63 579	0.80 397	1.03 545	0.80 430	1.43 595	0.91 503	0.76 540	1.08 582	1.87 651	0.16 308	0.12 288	0.17 290	0.14 267	0.20 433	0.16 366

TCMNet	0.66 539	0.39 561	0.98 586	0.59 607	0.61 636	0.96 564	0.55 554	1.05 501	0.90 482	0.84 471	1.14 530	0.89 496	0.65 485	0.85 518	1.01 602	0.26 542	0.26 584	0.31 583	0.28 583	0.32 566	0.29 554

YMNet	0.66 539	0.38 553	0.90 577	0.52 567	0.46 603	1.08 589	0.49 516	1.00 475	0.77 395	1.18 603	1.29 569	1.12 568	0.74 533	0.85 518	0.86 561	0.27 552	0.31 616	0.25 525	0.25 555	0.24 510	0.23 508

YMNet_1	0.66 539	0.38 553	0.90 577	0.52 567	0.46 603	1.08 589	0.49 516	1.00 475	0.77 395	1.18 603	1.29 569	1.12 568	0.74 533	0.85 518	0.86 561	0.27 552	0.31 616	0.25 525	0.25 555	0.24 510	0.23 508

DRN-Test	0.66 539	0.32 512	0.66 503	0.50 538	0.39 560	1.15 602	0.61 575	1.49 637	1.01 537	1.12 596	1.08 508	1.06 549	0.69 506	0.77 481	0.94 587	0.23 510	0.17 481	0.26 544	0.25 555	0.25 519	0.21 483

iinet-f	0.67 544	0.26 451	2.15 658	0.39 281	0.31 487	1.19 609	0.56 560	0.84 411	0.84 439	0.80 430	1.17 543	1.05 547	0.84 570	0.71 443	1.21 620	0.20 449	0.18 503	0.17 290	0.15 299	0.20 433	0.20 463

GASNet	0.67 544	0.72 633	0.96 583	0.70 640	0.48 608	0.62 440	0.47 502	1.08 513	1.03 545	0.94 532	0.82 373	0.93 511	0.83 568	1.33 618	0.80 548	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.28 583	0.44 614	0.24 517

FINET	0.67 544	0.42 572	1.00 588	0.46 493	0.43 584	0.83 540	0.89 635	1.08 513	1.50 633	0.87 490	1.14 530	0.71 412	0.68 502	0.92 546	0.70 528	0.36 615	0.30 607	0.26 544	0.24 546	0.35 584	0.33 582

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 544	0.81 642	0.73 536	0.53 577	0.37 544	1.40 624	0.53 545	1.04 496	0.79 414	0.88 500	0.94 432	0.95 515	0.53 400	0.93 552	0.58 492	0.39 621	0.30 607	0.57 645	0.31 599	0.53 635	0.30 563

PA-Net	0.67 544	0.43 574	0.83 563	0.50 538	0.53 621	0.94 558	0.68 596	1.10 520	1.14 583	0.80 430	0.88 413	0.87 487	0.77 547	1.02 571	0.88 571	0.24 522	0.41 645	0.29 574	0.44 636	0.26 526	0.34 590
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet	0.69 549	0.36 536	1.10 599	0.51 554	0.42 578	1.08 589	0.50 521	1.21 571	1.16 585	1.00 559	1.37 582	1.06 549	0.79 554	0.92 546	0.94 587	0.25 532	0.24 569	0.24 512	0.22 514	0.23 497	0.26 530

NaN_ROB	0.69 549	0.44 579	0.69 518	0.51 554	0.33 516	0.97 566	1.06 650	1.22 579	1.19 591	1.24 615	0.96 445	1.08 556	0.78 552	1.20 599	0.67 521	0.24 522	0.30 607	0.23 495	0.24 546	0.23 497	0.25 524

GANet	0.70 551	0.37 543	0.55 450	0.51 554	0.34 525	0.94 558	0.96 643	1.08 513	0.94 507	1.04 576	1.98 636	1.13 574	0.88 580	1.12 589	0.66 518	0.25 532	0.26 584	0.27 557	0.22 514	0.31 560	0.22 501

DISCO	0.70 551	0.26 451	0.68 512	0.44 447	0.31 487	1.14 600	0.51 537	1.23 584	1.23 598	0.81 443	1.05 495	1.50 624	0.85 571	1.82 649	1.03 603	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.24 510	0.23 508

XPNet_ROB	0.70 551	0.35 531	0.68 512	0.52 567	0.40 565	0.79 520	0.85 633	1.16 555	0.94 507	1.33 622	1.15 536	1.38 611	0.83 568	1.03 573	0.90 583	0.32 592	0.25 577	0.26 544	0.24 546	0.31 560	0.28 547

ETE_ROB	0.70 551	0.49 591	0.73 536	0.56 595	0.36 537	0.79 520	0.87 634	1.14 543	0.93 500	1.19 605	1.18 545	1.39 612	0.82 563	0.99 562	0.80 548	0.26 542	0.21 543	0.31 583	0.26 570	0.33 573	0.34 590

Wz-Net-LNSev	0.71 555	0.51 599	1.36 636	0.50 538	0.41 572	1.15 602	0.69 601	1.21 571	1.07 567	1.02 567	1.12 518	1.08 556	0.87 576	0.89 534	0.89 581	0.24 522	0.22 550	0.21 459	0.19 448	0.26 526	0.26 530

APVNet	0.71 555	0.37 543	0.89 576	0.56 595	0.45 595	1.18 608	0.68 596	1.41 628	0.85 447	0.81 443	1.15 536	1.04 543	0.81 559	1.10 586	1.17 617	0.26 542	0.28 597	0.32 589	0.31 599	0.29 545	0.30 563

Syn2CoEx	0.71 555	0.51 599	0.95 581	0.64 622	0.45 595	0.91 552	0.53 545	1.48 635	1.13 580	0.93 529	1.35 578	1.02 539	0.99 603	0.92 546	0.80 548	0.30 577	0.27 593	0.28 565	0.24 546	0.23 497	0.24 517

DANet	0.71 555	0.45 583	0.91 579	0.59 607	0.40 565	0.81 529	0.40 445	0.97 466	0.84 439	1.20 610	1.22 552	1.33 603	0.88 580	1.16 593	1.24 621	0.27 552	0.23 560	0.31 583	0.25 555	0.35 584	0.32 577
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RYNet	0.72 559	0.35 531	0.64 491	0.53 577	0.67 642	1.31 620	0.67 591	1.20 569	1.18 589	1.05 578	0.87 405	1.27 589	0.93 593	0.93 552	1.27 625	0.22 493	0.16 461	0.26 544	0.23 530	0.40 602	0.39 611

NCCL2	0.72 559	0.41 570	0.65 497	0.64 622	0.44 591	0.98 570	1.20 658	1.11 526	1.00 533	0.98 551	0.96 445	1.49 623	0.87 576	0.90 536	0.79 546	0.31 580	0.26 584	0.39 613	0.39 623	0.32 566	0.32 577

FAT-Stereo	0.73 561	0.33 520	0.75 547	0.49 524	0.37 544	0.71 491	0.59 567	1.36 620	1.30 615	1.03 575	1.40 588	1.59 633	1.15 619	0.87 525	0.86 561	0.28 563	0.28 597	0.28 565	0.23 530	0.28 541	0.38 608

DStereoRT	0.74 562	0.19 221	0.50 411	0.51 554	0.33 516	1.10 593	0.34 326	0.82 403	0.76 386	0.78 423	1.05 495	0.51 295	0.73 530	0.76 473	0.48 452	0.16 308	0.13 359	3.96 700	1.37 690	0.19 415	0.14 286

S-Stereo	0.74 562	0.35 531	0.96 583	0.56 595	0.45 595	0.82 537	0.60 570	1.24 591	1.60 645	0.96 541	1.41 590	1.12 568	0.94 594	0.80 493	1.04 606	0.26 542	0.31 616	0.28 565	0.25 555	0.32 566	0.47 637

LALA_ROB	0.74 562	0.43 574	0.69 518	0.54 584	0.40 565	1.01 573	0.95 642	1.21 571	1.07 567	1.22 612	1.12 518	1.56 630	0.79 554	1.04 575	0.86 561	0.33 601	0.22 550	0.35 598	0.30 591	0.35 584	0.31 573

w-ln-seven-2	0.76 565	0.43 574	2.32 660	0.52 567	0.38 554	0.90 551	0.65 585	1.11 526	1.12 579	1.19 605	1.28 565	1.09 560	0.99 603	1.07 579	0.87 567	0.20 449	0.19 521	0.23 495	0.22 514	0.26 526	0.22 501

PSMNet-RUCA	0.76 565	0.75 636	1.08 598	1.01 657	0.90 653	0.69 481	0.50 521	1.11 526	1.03 545	0.78 423	1.11 514	0.80 466	0.72 527	0.88 528	0.63 510	0.53 649	0.27 593	0.76 653	0.46 637	0.66 649	0.47 637

Wz-Net-MNSev	0.76 565	0.40 566	1.34 631	0.50 538	0.40 565	1.44 630	0.83 627	1.15 547	1.16 585	1.25 617	1.20 550	1.13 574	0.81 559	1.16 593	1.00 601	0.22 493	0.19 521	0.24 512	0.23 530	0.28 541	0.26 530

DGSMNet	0.76 565	0.55 612	1.29 625	0.58 603	0.62 637	0.94 558	0.70 606	1.26 597	1.11 574	0.83 464	1.24 558	1.00 530	0.71 523	1.03 573	0.81 551	0.34 607	0.29 602	0.41 620	0.40 626	0.57 641	0.55 649

RP	0.76 565	0.36 536	0.63 486	0.66 630	0.58 633	0.80 524	0.55 554	1.14 543	1.22 597	0.97 546	1.65 615	1.43 617	1.32 633	1.01 566	0.84 556	0.33 601	0.30 607	0.36 603	0.30 591	0.34 579	0.34 590

edge stereo	0.76 565	0.38 553	0.74 541	0.52 567	0.43 584	0.80 524	0.53 545	1.28 602	1.06 561	1.28 618	1.38 587	1.81 638	1.11 616	1.08 582	0.85 560	0.33 601	0.32 622	0.41 620	0.28 583	0.32 566	0.36 597

NCC-stereo	0.78 571	0.40 566	0.76 552	0.61 615	0.67 642	0.81 529	0.69 601	1.54 646	1.11 574	0.90 512	1.36 579	1.33 603	1.16 620	1.19 597	0.88 571	0.31 580	0.30 607	0.37 608	0.48 646	0.33 573	0.33 582

Nwc_Net	0.78 571	0.38 553	0.73 536	0.60 613	0.55 625	1.05 583	0.55 554	1.67 655	1.05 555	0.88 500	1.86 630	1.40 614	1.09 614	1.10 586	0.87 567	0.30 577	0.25 577	0.36 603	0.38 619	0.29 545	0.29 554

Abc-Net	0.78 571	0.40 566	0.76 552	0.61 615	0.67 642	0.81 529	0.69 601	1.54 646	1.11 574	0.90 512	1.36 579	1.33 603	1.16 620	1.19 597	0.88 571	0.31 580	0.30 607	0.37 608	0.48 646	0.33 573	0.33 582
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RGC	0.79 574	0.59 617	0.71 527	0.65 627	0.65 640	0.92 557	0.58 564	1.29 603	1.05 555	1.07 585	1.45 601	1.47 621	1.03 608	1.21 603	0.88 571	0.32 592	0.30 607	0.48 635	0.40 626	0.37 595	0.37 602

stereogan	0.80 575	0.31 508	0.71 527	0.59 607	0.50 612	1.72 647	0.48 510	1.35 617	1.37 620	1.00 559	1.46 603	1.56 630	0.95 597	1.29 613	0.84 556	0.28 563	0.29 602	0.29 574	0.25 555	0.38 599	0.38 608

ADCRef	0.80 575	0.43 574	1.32 629	0.50 538	0.45 595	1.07 585	0.51 537	1.07 509	0.98 521	1.17 601	1.42 592	0.87 487	0.91 583	0.85 518	3.19 671	0.18 392	0.16 461	0.23 495	0.23 530	0.22 480	0.21 483

GANetREF_RVC	0.80 575	0.75 636	0.86 570	0.66 630	0.42 578	1.15 602	0.98 644	1.14 543	1.19 591	1.01 564	1.02 479	1.10 564	0.90 582	1.15 591	0.76 541	0.48 639	0.39 642	0.57 645	0.38 619	0.63 647	0.46 632
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
AF-Net	0.81 578	0.39 561	0.68 512	0.64 622	0.54 623	0.91 552	0.51 537	1.61 651	1.31 616	0.96 541	2.02 638	1.46 618	1.26 631	1.11 588	0.99 597	0.32 592	0.24 569	0.39 613	0.27 577	0.30 554	0.25 524

SQANet	0.82 579	0.74 635	0.67 507	1.13 662	0.98 661	1.11 594	0.47 502	1.07 509	0.83 434	0.91 517	1.05 495	1.03 541	0.74 533	1.01 566	0.64 513	0.61 653	0.24 569	1.03 663	0.35 614	1.18 667	0.58 650

Anonymous_2	0.82 579	0.44 579	0.63 486	0.40 324	0.43 584	0.80 524	0.52 540	0.72 353	0.77 395	0.71 382	0.60 274	0.87 487	0.76 540	0.75 469	0.58 492	0.52 645	0.54 660	0.54 643	4.82 703	0.56 639	0.40 614

ccnet	0.82 579	0.57 615	0.75 547	0.54 584	0.59 634	1.09 592	0.66 588	1.38 623	0.94 507	1.12 596	1.44 598	1.29 592	0.92 588	0.95 561	1.24 621	0.49 641	0.42 647	0.50 640	0.47 644	0.51 630	0.46 632

psmorigin	0.82 579	0.51 599	2.09 656	0.49 524	0.41 572	0.85 544	0.50 521	1.04 496	0.88 465	1.45 627	1.43 595	1.50 624	1.06 611	1.22 605	0.97 593	0.31 580	0.32 622	0.27 557	0.27 577	0.33 573	0.42 619

STTRV1_RVC	0.82 579	0.59 617	1.16 606	0.67 633	0.81 649	1.11 594	0.63 579	1.30 606	1.11 574	0.98 551	1.33 576	1.08 556	0.95 597	1.26 609	0.87 567	0.55 651	0.25 577	0.43 622	0.39 623	0.58 644	0.40 614

CC-Net-ROB	0.82 579	0.96 654	0.85 565	0.58 603	0.45 595	1.27 618	0.70 606	1.17 560	1.02 540	0.83 464	1.23 556	0.90 501	0.77 547	1.06 576	0.69 525	0.46 635	0.34 630	1.71 671	0.38 619	0.59 645	0.36 597

GCST	0.83 585	1.22 665	0.74 541	1.58 670	1.01 664	1.06 584	0.23 113	0.78 390	0.78 405	0.97 546	0.65 289	0.78 455	0.35 271	0.92 546	0.34 309	0.96 664	0.65 666	1.20 665	0.81 669	0.91 656	0.70 654

aanetorigin	0.83 585	0.56 613	1.87 653	0.49 524	0.38 554	0.56 398	0.66 588	0.70 340	1.00 533	2.42 669	2.02 638	1.31 595	1.18 623	0.93 552	1.13 616	0.20 449	0.18 503	0.20 417	0.19 448	0.27 537	0.30 563

CSAN	0.83 585	0.49 591	0.77 557	0.60 613	0.41 572	1.14 600	1.06 650	1.19 564	1.46 631	1.32 620	1.43 595	1.37 610	1.19 625	1.27 612	0.86 561	0.39 621	0.31 616	0.36 603	0.37 616	0.35 584	0.34 590

SDNR	0.86 588	0.37 543	1.47 642	0.40 324	0.38 554	3.38 680	0.33 309	0.90 437	0.98 521	0.99 554	2.09 641	0.59 345	0.71 523	1.29 613	0.70 528	0.51 644	0.56 662	0.36 603	0.26 570	0.43 613	0.46 632

RTSC	0.87 589	0.48 587	1.23 618	0.52 567	0.37 544	1.13 599	0.50 521	1.34 613	1.79 651	1.51 631	1.24 558	1.12 568	0.81 559	1.62 637	2.16 657	0.25 532	0.19 521	0.23 495	0.24 546	0.30 554	0.31 573

PWC_ROB	0.87 589	0.52 607	1.28 622	0.50 538	0.32 504	0.91 552	0.37 390	1.36 620	1.46 631	1.61 638	2.59 656	1.16 579	1.01 607	1.34 620	1.40 633	0.25 532	0.18 503	0.28 565	0.20 473	0.29 545	0.28 547

UDG	0.88 591	0.82 645	0.67 507	1.00 656	0.96 658	1.02 575	0.57 563	1.13 534	0.99 526	0.90 512	0.97 458	1.31 595	0.99 603	0.85 518	0.84 556	0.54 650	0.32 622	1.77 672	0.40 626	0.94 658	0.66 653

FBW_ROB	0.88 591	0.50 595	0.85 565	0.55 592	0.40 565	1.17 606	0.78 622	1.50 638	1.37 620	1.33 622	1.27 563	1.48 622	1.00 606	2.57 673	0.98 596	0.25 532	0.32 622	0.45 626	0.30 591	0.34 579	0.28 547

XQC	0.89 593	0.65 627	1.31 627	0.67 633	0.52 620	1.22 612	0.68 596	1.26 597	1.52 634	1.14 599	1.11 514	1.28 591	1.04 610	1.40 628	1.77 645	0.38 619	0.24 569	0.37 608	0.31 599	0.53 635	0.47 637

DeepPrunerF	0.89 593	0.52 607	3.43 672	0.68 637	0.81 649	0.72 498	0.72 614	1.22 579	1.99 657	0.93 529	1.01 470	0.87 487	0.86 573	1.08 582	0.95 590	0.34 607	0.28 597	0.43 622	0.39 623	0.30 554	0.32 577

PWCDC_ROB	0.89 593	0.49 591	0.80 561	0.74 644	0.40 565	1.03 578	0.39 434	1.33 611	2.35 668	1.02 567	3.77 674	0.81 469	0.92 588	1.20 599	0.90 583	0.34 607	0.22 550	0.24 512	0.20 473	0.34 579	0.29 554

PASM	0.90 596	0.64 626	1.69 647	0.69 639	0.69 645	0.78 517	0.84 630	1.03 493	1.26 609	1.19 605	1.15 536	1.31 595	0.98 602	1.24 607	1.03 603	0.52 645	0.56 662	0.59 648	0.66 661	0.56 639	0.54 648

Wz-Net-SNSev	0.91 597	0.73 634	2.13 657	0.56 595	0.45 595	0.95 561	1.13 655	1.34 613	1.24 600	1.02 567	1.30 572	1.46 618	0.86 573	1.81 648	1.50 635	0.25 532	0.23 560	0.25 525	0.26 570	0.32 566	0.29 554

MDST_ROB	0.91 597	0.27 468	0.85 565	0.63 621	0.41 572	2.53 663	0.71 612	1.60 649	1.13 580	2.83 676	1.73 621	0.97 520	0.69 506	1.61 636	0.73 536	0.25 532	0.22 550	0.32 589	0.28 583	0.25 519	0.24 517

PDISCO_ROB	0.91 597	0.48 587	1.06 594	0.99 654	0.97 659	1.67 645	0.63 579	1.64 653	1.59 642	1.06 582	1.18 545	1.31 595	0.79 554	1.55 631	0.97 593	0.49 641	0.22 550	0.45 626	0.40 626	0.45 618	0.37 602

SHD	0.93 600	0.50 595	1.18 612	0.59 607	0.46 603	0.97 566	0.48 510	1.70 657	2.15 659	1.58 635	1.37 582	1.42 615	1.19 625	1.31 616	1.60 638	0.31 580	0.26 584	0.32 589	0.33 609	0.40 602	0.42 619

G-Net	0.95 601	0.46 585	1.04 592	0.64 622	0.48 608	2.12 659	0.64 583	1.01 485	0.87 461	1.75 647	2.82 663	1.30 594	1.64 654	1.06 576	0.96 592	0.36 615	0.29 602	0.35 598	0.25 555	0.45 618	0.42 619

DStereoO	0.96 602	0.70 632	0.72 532	0.62 619	0.45 595	0.74 500	0.92 640	1.09 517	1.29 614	1.19 605	1.23 556	0.99 526	1.71 656	1.29 613	0.99 597	2.01 687	0.35 632	0.77 654	0.30 591	1.42 669	0.38 608

w-ln-seven	0.96 602	0.48 587	2.41 663	0.54 584	0.50 612	1.41 626	0.70 606	1.67 655	1.81 652	1.49 628	1.50 605	1.26 587	0.87 576	1.15 591	1.80 649	0.23 510	0.21 543	0.25 525	0.25 555	0.31 560	0.26 530

anonymity	0.97 604	0.89 649	1.05 593	0.92 652	1.03 665	0.97 566	0.81 626	1.29 603	0.91 489	1.07 585	0.98 459	1.00 530	0.95 597	1.02 571	0.92 586	0.96 664	0.95 686	0.90 660	0.91 676	0.92 657	0.94 665

SGM_RVC	0.97 604	0.28 482	0.41 279	0.39 281	0.22 197	1.55 636	0.73 616	1.51 641	1.25 606	2.25 665	1.92 632	2.58 660	1.56 648	2.02 658	1.19 619	0.27 552	0.27 593	0.27 557	0.25 555	0.25 519	0.25 524
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DPSNet	0.99 606	0.42 572	1.88 654	0.53 577	0.41 572	1.59 639	1.26 664	2.21 668	1.43 626	1.10 593	1.11 514	1.46 618	1.95 665	1.34 620	1.26 623	0.34 607	0.25 577	0.25 525	0.21 496	0.46 621	0.37 602

z-mn7	1.00 607	0.50 595	1.70 649	0.53 577	0.36 537	1.75 648	0.71 612	1.22 579	2.28 663	0.96 541	2.54 652	1.42 615	0.95 597	2.19 665	1.54 636	0.22 493	0.19 521	0.21 459	0.20 473	0.27 537	0.25 524

Consistency-Raft	1.01 608	0.81 642	1.24 619	0.84 649	0.97 659	0.81 529	0.84 630	1.30 606	1.59 642	1.05 578	1.68 620	1.12 568	0.91 583	0.92 546	1.11 611	0.65 654	0.74 670	0.79 656	0.90 673	1.06 665	0.79 659

xxxx	1.01 608	0.22 348	0.43 313	0.36 187	0.21 168	0.82 537	0.36 373	1.32 609	0.88 465	0.71 382	0.94 432	0.97 520	0.63 468	0.64 387	10.58 694	0.20 449	0.16 461	0.18 343	0.17 389	0.19 415	0.19 440

test_xeample	1.01 608	0.21 307	0.42 300	0.35 159	0.21 168	0.71 491	0.39 434	1.23 584	0.86 452	0.81 443	1.04 490	0.69 404	0.61 455	0.69 431	10.93 695	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.17 389	0.18 381	0.17 389

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 611	0.57 615	1.51 644	0.67 633	0.50 612	2.57 664	1.66 680	1.20 569	1.43 626	1.38 624	1.57 612	1.33 603	0.92 588	1.64 640	0.88 571	0.37 618	0.39 642	0.46 629	0.60 658	0.41 608	0.40 614

ADCPNet	1.03 612	0.48 587	2.70 665	0.54 584	0.42 578	1.40 624	0.75 618	1.13 534	1.07 567	1.22 612	1.42 592	1.68 635	1.09 614	1.36 625	3.45 675	0.30 577	0.28 597	0.29 574	0.32 606	0.37 595	0.35 595

MSAF-DinoV2	1.04 613	0.38 553	1.32 629	0.54 584	0.29 446	0.89 549	0.72 614	1.52 644	1.24 600	1.05 578	1.41 590	2.98 664	1.49 643	2.74 674	2.83 669	0.22 493	0.14 398	0.20 417	0.22 514	0.32 566	0.32 577

otaku	1.04 613	0.93 651	0.88 572	1.33 668	1.05 667	1.66 643	0.70 606	1.40 627	1.18 589	1.08 589	1.32 575	1.33 603	0.91 583	1.23 606	0.76 541	0.72 657	0.46 657	1.24 666	0.50 651	1.40 668	0.75 655

SuperB	1.04 613	0.37 543	4.81 680	0.43 427	0.31 487	0.99 571	0.46 495	1.02 489	2.09 658	1.09 591	1.09 511	0.75 440	0.81 559	1.06 576	1.76 644	0.19 424	0.15 429	0.17 290	0.15 299	2.82 694	0.26 530

ADCL	1.04 613	0.38 553	1.35 632	0.50 538	0.39 560	1.61 640	0.89 635	1.29 603	1.39 623	1.29 619	1.50 605	1.24 585	1.24 628	1.37 626	4.87 683	0.21 466	0.19 521	0.25 525	0.25 555	0.29 545	0.27 540

test_sample9	1.05 617	0.36 536	0.72 532	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	1.20 599	1.36 629	0.41 626	8.41 704	0.40 616	0.41 631	0.36 590	0.33 582

DDUNet	1.06 618	2.56 693	0.68 512	1.21 664	1.26 670	1.03 578	0.69 601	1.11 526	0.94 507	0.96 541	1.22 552	1.27 589	0.82 563	0.93 552	0.72 535	0.84 661	0.38 638	1.99 675	0.60 658	1.10 666	0.85 661

ADCP+	1.06 618	0.35 531	1.51 644	0.49 524	0.51 616	1.45 631	0.55 554	1.25 595	1.03 545	1.16 600	1.15 536	1.10 564	1.07 613	1.56 633	6.75 690	0.19 424	0.16 461	0.23 495	0.21 496	0.28 541	0.21 483

Selective-IGEV-i16pb	1.07 620	0.24 408	9.45 687	0.41 361	0.32 504	1.76 649	0.59 567	1.00 475	1.54 637	0.66 350	1.20 550	0.98 524	0.57 427	0.78 486	0.62 506	0.27 552	0.17 481	0.18 343	0.20 473	0.21 457	0.23 508

SAMSARA	1.07 620	0.65 627	1.19 613	1.06 661	0.90 653	1.76 649	1.76 684	1.46 633	1.44 629	1.51 631	1.16 541	2.00 647	1.14 618	1.48 629	1.31 627	0.39 621	0.44 654	0.35 598	0.38 619	0.49 627	0.49 643

SANet	1.07 620	0.41 570	1.06 594	0.48 509	0.30 465	1.41 626	0.94 641	1.42 629	3.36 681	1.58 635	2.43 649	2.33 655	1.70 655	1.34 620	1.07 608	0.28 563	0.24 569	0.26 544	0.23 530	0.34 579	0.30 563

zh-mn7	1.08 623	0.65 627	4.00 676	0.52 567	0.38 554	1.16 605	0.62 577	1.15 547	1.77 650	1.74 646	2.31 642	1.17 580	0.91 583	2.10 660	1.77 645	0.24 522	0.21 543	0.22 474	0.22 514	0.25 519	0.28 547

zh-sn7	1.09 624	0.75 636	3.23 670	0.57 601	0.42 578	1.11 594	0.89 635	1.19 564	1.27 610	1.41 626	1.98 636	1.25 586	1.47 642	1.99 657	2.62 666	0.26 542	0.26 584	0.26 544	0.27 577	0.35 584	0.30 563

Ntro	1.09 624	0.97 657	0.91 579	1.44 669	1.19 669	1.69 646	0.80 625	1.35 617	1.25 606	1.00 559	1.29 569	1.31 595	0.97 601	1.26 609	0.84 556	0.84 661	0.43 652	1.36 667	0.50 651	1.56 670	0.78 657

MFN_U_SF_RVC	1.09 624	0.59 617	1.97 655	0.67 633	0.44 591	1.93 653	0.60 570	1.85 661	1.36 618	1.61 638	1.54 610	1.95 646	1.37 636	1.64 640	1.73 641	0.40 625	0.37 636	0.45 626	0.48 646	0.44 614	0.44 626

AANet	1.13 627	1.01 659	2.99 668	0.44 447	0.37 544	0.91 552	0.54 549	1.27 599	2.31 666	2.35 667	2.37 648	2.22 650	1.53 644	1.18 596	1.43 634	0.32 592	0.23 560	0.28 565	0.25 555	0.35 584	0.33 582

Wz-Net-TNSev	1.14 628	1.06 662	4.32 679	0.49 524	0.42 578	1.51 634	1.11 654	1.48 635	1.40 625	1.22 612	1.26 562	1.58 632	1.43 640	1.76 646	1.70 640	0.32 592	0.31 616	0.26 544	0.30 591	0.41 608	0.41 618

ADCMid	1.14 628	0.52 607	2.23 659	0.53 577	0.43 584	1.07 585	0.75 618	1.23 584	1.05 555	2.15 661	1.44 598	1.50 624	1.43 640	1.56 633	5.01 684	0.26 542	0.24 569	0.29 574	0.31 599	0.37 595	0.33 582

MFMNet_re	1.14 628	0.97 657	1.19 613	0.99 654	0.95 657	1.25 616	1.22 661	1.39 624	1.55 638	1.69 645	1.67 619	1.21 582	1.53 644	1.12 589	0.99 597	0.87 663	0.75 674	0.79 656	0.75 665	0.90 655	0.94 665

WCMA_ROB	1.14 628	0.36 536	0.76 552	0.49 524	0.44 591	1.23 614	0.67 591	1.11 526	1.23 598	2.84 677	3.95 680	3.28 671	1.83 661	1.25 608	0.99 597	0.44 631	0.34 630	0.34 596	0.37 616	0.41 608	0.40 614

AnyNet_C32	1.16 632	0.62 624	2.40 662	0.57 601	0.55 625	1.41 626	1.34 670	1.18 563	1.24 600	1.49 628	1.42 592	1.39 612	1.20 627	1.55 631	4.82 682	0.29 570	0.28 597	0.29 574	0.34 611	0.38 599	0.42 619

222	1.18 633	0.22 348	0.44 323	0.37 211	0.22 197	0.79 520	0.37 390	1.31 608	0.89 479	0.92 525	1.08 508	0.72 421	0.71 523	0.66 403	13.89 698	0.20 449	0.15 429	0.17 290	0.16 333	0.18 381	0.19 440

WZ-Net	1.19 634	0.59 617	4.07 677	0.62 619	0.51 616	1.34 621	1.31 669	1.32 609	1.74 649	1.53 634	1.65 615	1.74 637	1.28 632	2.25 667	2.01 654	0.27 552	0.21 543	0.23 495	0.25 555	0.40 602	0.39 611

MSMD_ROB	1.21 635	0.49 591	0.62 476	0.59 607	0.50 612	1.62 642	0.67 591	1.23 584	1.24 600	2.45 670	3.77 674	3.09 668	2.98 681	1.32 617	0.81 551	0.45 633	0.41 645	0.49 638	0.51 653	0.47 624	0.44 626

pmcnn	1.23 636	0.29 494	0.96 583	0.40 324	0.23 246	0.95 561	0.69 601	1.16 555	1.28 612	1.67 644	2.33 644	11.15 700	0.86 573	0.93 552	0.88 571	0.15 252	0.12 288	0.12 48	0.10 82	0.15 263	0.15 318

NVStereoNet_ROB	1.24 637	0.90 650	1.13 603	0.86 650	0.88 652	1.11 594	0.99 646	1.42 629	1.53 635	1.59 637	2.48 650	2.24 652	1.53 644	1.96 656	1.30 626	0.76 659	0.70 667	0.78 655	1.00 679	0.71 652	0.88 663
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	1.25 638	0.36 536	0.72 532	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.13 534	0.75 378	1.50 630	0.95 441	3.29 672	1.59 650	1.20 599	1.36 629	0.41 626	8.41 704	0.40 616	0.41 631	0.36 590	0.33 582

SPS-STEREO	1.25 638	0.93 651	1.06 594	1.04 659	1.03 665	1.41 626	0.91 639	1.51 641	1.19 591	2.09 659	1.83 627	1.94 645	1.39 637	1.62 637	1.39 632	0.97 666	0.94 685	0.90 660	0.89 672	0.96 660	0.96 668
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	1.28 640	0.67 630	1.28 622	0.74 644	0.62 637	1.50 633	0.84 630	1.99 664	2.96 675	2.18 662	2.36 647	1.85 642	1.95 665	1.92 653	1.94 652	0.39 621	0.36 635	0.49 638	0.37 616	0.51 630	0.64 651

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 641	0.87 648	1.76 651	0.86 650	0.56 628	4.29 685	1.79 685	1.50 638	1.98 656	1.61 638	1.85 629	1.84 640	1.41 638	1.89 651	1.36 629	0.48 639	0.40 644	0.56 644	0.57 656	0.69 650	0.48 640

MeshStereo	1.34 641	0.43 574	0.54 445	0.44 447	0.34 525	1.66 643	0.60 570	1.94 662	1.37 620	4.47 690	3.25 665	4.71 681	1.94 664	1.92 653	1.17 617	0.35 611	0.35 632	0.37 608	0.31 599	0.32 566	0.32 577
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
RainbowNet	1.35 643	1.49 673	1.19 613	1.88 678	1.45 671	1.48 632	1.07 652	1.61 651	1.55 638	1.20 610	1.59 613	1.54 628	1.13 617	1.34 620	0.97 593	1.36 679	0.70 667	1.82 673	0.79 668	1.71 673	1.07 674

ACVNet-4b	1.35 643	1.31 668	1.10 599	1.90 679	1.59 673	1.92 652	0.77 620	1.52 644	1.62 646	1.05 578	1.60 614	2.11 649	0.94 594	1.64 640	0.77 545	1.30 676	0.35 632	2.03 679	0.67 662	1.88 681	0.84 660

SGM+DAISY	1.35 643	0.94 653	1.25 620	0.96 653	1.00 663	1.52 635	1.02 649	1.34 613	1.21 595	2.64 672	2.65 658	2.44 657	1.56 648	1.64 640	1.26 623	0.97 666	0.95 686	0.90 660	0.90 673	0.94 658	0.96 668

FCDSN-DC	1.39 646	0.56 613	0.65 497	0.74 644	0.59 634	1.38 623	0.63 579	1.35 617	1.39 623	3.26 684	4.50 686	4.61 679	2.63 676	1.58 635	1.03 603	0.46 635	0.42 647	0.48 635	0.47 644	0.50 629	0.50 644
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AAGNet	1.43 647	0.20 268	0.48 385	0.44 447	0.25 310	0.29 137	0.31 270	0.65 286	0.68 337	0.97 546	0.86 397	0.67 398	0.62 462	0.64 387	20.63 704	0.16 308	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.19 415	0.12 192

ACVNet_1	1.46 648	1.33 669	1.12 602	1.91 680	1.62 674	1.83 651	0.98 644	2.00 665	1.85 654	1.39 625	1.53 609	2.32 654	1.53 644	1.34 620	1.11 611	1.30 676	0.50 659	2.06 681	0.58 657	1.93 683	0.95 667

EDNetEfficient	1.46 648	0.80 641	6.12 682	0.47 501	0.39 560	0.69 481	0.83 627	0.90 437	2.77 674	3.50 686	1.96 635	1.66 634	2.03 667	1.26 609	4.18 680	0.21 466	0.18 503	0.21 459	0.20 473	0.41 608	0.39 611

ADCS	1.51 650	0.61 621	3.42 671	0.59 607	0.51 616	1.27 618	1.08 653	1.59 648	1.81 652	1.91 655	1.66 617	1.51 627	1.42 639	1.94 655	8.60 692	0.33 601	0.32 622	0.33 594	0.36 615	0.44 614	0.42 619

AnyNet_C01	1.56 651	1.05 660	7.45 684	0.64 622	0.54 623	1.99 654	1.38 672	1.43 631	1.36 618	1.63 641	1.92 632	1.84 640	1.33 635	2.40 669	4.03 677	0.33 601	0.32 622	0.32 589	0.34 611	0.44 614	0.45 630

FC-DCNN	1.59 652	0.51 599	0.66 503	0.61 615	0.49 610	1.56 637	0.70 606	1.66 654	1.53 635	4.64 691	4.62 687	5.85 688	3.34 685	1.84 650	1.11 611	0.46 635	0.42 647	0.47 630	0.46 637	0.48 625	0.46 632

DispFullNet	1.60 653	2.63 694	2.75 666	2.56 689	1.79 681	1.24 615	0.47 502	1.37 622	1.45 630	1.87 651	1.50 605	1.55 629	2.46 671	2.04 659	1.04 606	0.59 652	0.18 503	2.32 684	0.68 663	2.29 687	1.14 676

ELAS_RVC	1.60 653	0.61 621	1.01 590	0.70 640	0.56 628	2.00 655	1.89 687	1.96 663	2.65 671	3.33 685	3.26 666	3.03 665	3.41 686	2.49 671	2.09 656	0.52 645	0.45 655	0.50 640	0.48 646	0.54 637	0.52 646
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 655	0.61 621	0.95 581	0.68 637	0.55 625	3.01 678	1.55 678	2.39 670	2.33 667	3.64 687	3.89 678	2.75 662	2.90 680	2.15 663	2.27 663	0.52 645	0.45 655	0.50 640	0.48 646	0.54 637	0.52 646
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 656	0.51 599	0.65 497	0.61 615	0.49 610	1.61 640	0.70 606	1.75 660	1.56 641	4.74 694	4.91 689	6.46 692	3.31 683	1.91 652	1.11 611	0.46 635	0.42 647	0.47 630	0.46 637	0.48 625	0.46 632

ACVNet_2	1.65 656	1.27 667	1.41 639	1.75 674	1.62 674	2.22 660	1.20 658	2.30 669	2.62 670	1.78 649	2.56 653	3.03 665	1.61 651	1.54 630	1.12 615	1.06 669	0.58 664	1.82 673	0.70 664	1.82 677	0.96 668

DStereoSA	1.73 658	0.63 625	1.57 646	0.80 648	0.79 648	1.26 617	1.30 665	1.34 613	1.43 626	1.24 615	7.52 697	0.92 508	7.68 693	1.65 644	2.29 664	0.41 626	0.29 602	0.63 649	0.60 658	1.04 663	1.18 681

IMH-64-1	1.86 659	1.62 678	1.16 606	2.20 683	1.89 683	2.33 661	1.30 665	2.89 674	2.29 664	1.66 642	2.80 661	2.49 658	1.61 651	2.10 660	1.78 647	1.60 680	0.74 670	2.43 685	1.02 680	2.12 684	1.17 679

IMH-64	1.86 659	1.62 678	1.16 606	2.20 683	1.89 683	2.33 661	1.30 665	2.89 674	2.29 664	1.66 642	2.80 661	2.49 658	1.61 651	2.10 660	1.78 647	1.60 680	0.74 670	2.43 685	1.02 680	2.12 684	1.17 679

DStereoFS	1.87 661	0.85 647	1.03 591	0.75 647	0.62 637	2.04 657	0.65 585	1.74 659	1.55 638	1.52 633	1.90 631	2.36 656	12.92 699	3.85 684	1.74 642	0.44 631	0.31 616	0.82 658	0.46 637	0.84 654	1.10 675

WAO-7	1.90 662	1.20 664	1.35 632	1.27 666	1.06 668	2.84 671	1.56 679	3.23 679	3.06 679	2.23 664	3.33 670	3.17 669	2.28 670	3.12 675	2.21 658	1.02 668	0.91 681	1.06 664	1.03 682	1.04 663	0.97 671

PWCK	1.92 663	1.66 681	3.12 669	1.65 671	0.91 655	2.84 671	2.26 691	2.10 666	2.41 669	2.36 668	2.31 642	2.22 650	1.82 659	3.43 678	2.03 655	1.61 682	0.71 669	1.51 668	0.82 670	1.69 672	0.91 664

MonStereo1	1.98 664	1.48 672	1.43 641	1.81 677	1.69 679	2.88 674	0.78 622	2.47 671	3.47 682	2.20 663	4.36 685	3.39 674	2.50 673	2.18 664	1.58 637	1.19 671	0.54 660	1.65 670	0.87 671	1.78 675	1.29 685

Dean	1.98 664	1.36 670	1.36 636	2.12 682	1.81 682	2.74 666	1.36 671	3.37 683	3.80 686	2.08 658	3.32 669	3.21 670	1.82 659	1.71 645	1.67 639	1.27 673	0.77 676	1.99 675	0.90 673	1.86 678	1.03 673

RTS	1.98 664	0.96 654	11.36 691	0.65 627	0.57 631	2.77 669	1.40 673	1.39 624	2.26 661	1.89 652	2.56 653	1.32 600	1.25 629	5.20 688	4.05 678	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.29 589	0.40 602	0.37 602

RTSA	1.98 664	0.96 654	11.36 691	0.65 627	0.57 631	2.77 669	1.40 673	1.39 624	2.26 661	1.89 652	2.56 653	1.32 600	1.25 629	5.20 688	4.05 678	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.29 589	0.40 602	0.37 602

WAO-6	2.04 668	1.50 674	1.16 606	1.70 672	1.67 678	2.69 665	1.44 676	3.06 676	3.63 685	1.98 656	3.27 667	3.54 677	2.07 668	2.36 668	2.22 660	1.31 678	0.91 681	2.04 680	1.22 689	1.73 674	1.27 684

IMH	2.04 668	1.62 678	1.20 616	2.20 683	1.89 683	2.91 677	1.30 665	3.11 677	3.03 677	1.81 650	3.35 671	3.03 665	1.90 662	2.48 670	1.80 649	1.66 683	0.77 676	2.45 687	1.04 683	2.15 686	1.19 683

LVE	2.12 670	1.44 671	1.36 636	1.99 681	1.78 680	2.75 667	1.79 685	2.82 673	3.95 687	1.90 654	4.33 684	3.52 676	1.81 658	2.24 666	1.74 642	1.74 684	0.87 679	2.06 681	1.13 685	1.91 682	1.35 686

MADNet+	2.23 671	2.43 690	10.85 690	1.22 665	0.91 655	2.76 668	1.40 673	2.12 667	1.67 648	1.32 620	1.74 623	1.86 643	1.74 657	6.25 691	4.41 681	0.65 654	0.64 665	0.58 647	0.54 655	0.80 653	0.76 656

KSHMR	2.57 672	1.93 684	1.69 647	2.63 691	2.42 690	2.86 673	2.07 688	3.27 681	6.50 691	2.49 671	3.36 672	3.41 675	1.92 663	2.49 671	1.94 652	2.13 690	1.40 693	2.79 695	1.50 693	2.73 692	1.77 689

notaker	2.76 673	2.29 689	1.80 652	2.96 693	2.58 694	2.90 676	1.75 683	3.24 680	3.05 678	2.78 675	4.24 683	6.15 691	2.51 674	3.34 677	2.75 668	2.31 692	1.18 689	3.00 696	1.65 694	2.84 695	1.97 691

JetBlue	2.78 674	1.26 666	7.04 683	1.16 663	1.48 672	8.00 693	6.02 698	2.60 672	1.92 655	2.12 660	2.64 657	3.34 673	3.05 682	6.49 692	3.39 673	0.78 660	0.76 675	0.75 652	0.76 666	0.97 662	1.18 681

WAO-8	2.92 675	1.55 676	1.35 632	1.79 675	1.63 676	5.23 687	1.22 661	4.58 691	12.56 699	2.84 677	4.07 682	4.83 682	2.72 678	3.49 679	2.25 661	1.27 673	0.91 681	1.99 675	1.15 687	1.86 678	1.15 677

Venus	2.92 675	1.55 676	1.35 632	1.79 675	1.63 676	5.23 687	1.22 661	4.58 691	12.56 699	2.84 677	4.06 681	4.83 682	2.72 678	3.49 679	2.25 661	1.27 673	0.91 681	1.99 675	1.15 687	1.86 678	1.15 677

ktn	2.98 677	2.25 688	1.73 650	2.84 692	2.53 693	3.76 684	2.15 689	3.70 685	5.47 690	2.75 674	5.17 693	5.94 689	2.48 672	3.23 676	2.46 665	2.34 694	1.44 694	2.78 694	2.03 696	2.45 690	2.01 693

TorneroNet-64	3.44 678	1.86 682	1.42 640	2.58 690	2.28 688	6.87 690	1.68 681	4.70 693	12.03 696	2.31 666	5.59 694	8.25 695	2.55 675	3.97 685	2.73 667	1.81 685	0.74 670	2.57 689	1.07 684	2.35 688	1.44 687

UNDER WATER	3.46 679	2.07 687	3.64 674	3.09 694	2.48 691	3.75 683	2.42 693	3.31 682	13.77 701	2.90 681	2.95 664	5.84 687	3.69 687	3.69 681	3.48 676	2.07 689	1.11 688	2.70 693	1.40 691	2.84 695	1.98 692

light-stereo	3.53 680	1.05 660	10.69 689	9.45 703	6.82 698	2.10 658	0.64 583	3.71 686	2.70 673	4.77 695	4.98 690	6.83 693	1.32 633	6.71 693	1.35 628	1.20 672	1.29 692	0.66 650	0.77 667	1.79 676	1.85 690

UNDER WATER-64	3.53 680	2.01 685	3.94 675	3.22 696	2.49 692	5.41 689	2.60 694	3.43 684	12.41 698	3.03 682	2.68 659	6.07 690	4.04 688	3.79 683	3.33 672	2.02 688	1.24 691	2.63 690	1.46 692	2.78 693	2.08 694

MultiAttention	3.58 682	0.24 408	0.62 476	0.54 584	0.34 525	22.90 704	2.72 695	1.60 649	1.13 580	0.80 430	1.81 626	1.14 577	0.43 344	35.29 717	0.61 503	0.17 357	0.12 288	0.23 495	0.23 530	0.34 579	0.29 554

DPSimNet_ROB	3.58 682	2.45 691	8.57 685	2.53 687	2.37 689	2.88 674	3.77 697	3.14 678	3.23 680	4.71 693	3.86 677	4.68 680	4.87 691	4.07 686	5.62 685	2.33 693	2.33 697	2.47 688	2.52 697	2.51 691	2.64 696

MADNet++	4.03 684	2.70 695	3.44 673	3.72 698	3.44 697	4.44 686	3.52 696	3.95 689	3.61 684	4.46 689	4.98 690	4.10 678	4.58 690	7.00 695	5.89 686	3.74 696	3.67 701	3.27 698	2.71 699	3.70 699	3.66 699

SGM-ForestM	4.04 685	0.32 512	0.46 353	0.43 427	0.27 393	7.50 692	1.45 677	3.84 687	4.24 688	8.19 700	6.76 695	19.00 710	9.08 694	10.74 700	6.62 689	0.31 580	0.33 628	0.32 589	0.32 606	0.29 545	0.29 554

MANE	4.13 686	0.51 599	0.64 491	0.66 630	0.56 628	6.89 691	0.99 646	7.55 696	12.04 697	6.68 698	8.57 699	10.69 699	9.45 695	7.59 697	6.39 688	0.49 641	0.43 652	0.48 635	0.98 677	0.49 627	0.48 640

xyz-stereo	4.23 687	0.17 141	61.76 725	0.34 116	0.16 23	12.16 697	0.37 390	0.58 235	0.68 337	1.01 564	3.36 672	0.77 453	0.82 563	1.21 603	0.40 384	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.11 147	0.13 147	0.10 60

LE_ROB	4.42 688	0.24 408	2.75 666	0.42 406	0.23 246	1.57 638	0.90 638	1.71 658	17.88 710	16.56 712	4.88 688	5.17 686	18.85 711	1.63 639	14.62 699	0.17 357	0.14 398	0.16 243	0.16 333	0.19 415	0.17 389

TorneroNet	4.53 689	1.89 683	1.48 643	2.55 688	2.27 687	13.78 700	1.69 682	4.84 695	23.73 716	2.89 680	7.70 698	7.06 694	2.69 677	4.26 687	3.42 674	1.84 686	0.77 676	2.68 691	1.13 685	2.42 689	1.47 688

LSM	4.74 690	0.77 639	10.16 688	0.70 640	56.56 720	1.02 575	1.00 648	1.24 591	1.62 646	2.04 657	2.34 645	1.33 603	1.17 622	1.38 627	1.09 610	0.33 601	0.49 658	0.39 613	0.46 637	0.51 630	10.09 704

JetRed	5.27 691	5.84 697	12.81 694	2.36 686	2.83 695	12.23 698	10.50 701	4.46 690	3.60 683	3.86 688	3.83 676	4.85 684	4.18 689	6.78 694	11.96 696	2.17 691	2.96 700	2.18 683	1.97 695	3.38 698	2.68 697

tt	6.20 692	0.20 268	5.89 681	3.55 697	2.07 686	11.26 696	19.21 703	11.74 701	5.46 689	2.69 673	2.04 640	4.87 685	6.25 692	3.70 682	7.09 691	8.32 704	11.17 713	4.93 701	5.41 705	5.74 701	2.37 695

coex-ft	6.43 693	1.51 675	87.33 726	0.49 524	0.38 554	1.34 621	1.21 660	1.16 555	8.09 693	12.12 702	2.79 660	2.77 663	3.31 683	1.16 593	3.15 670	0.24 522	0.23 560	0.27 557	0.24 546	0.45 618	0.37 602

HanzoNet	6.76 694	2.45 691	4.22 678	3.19 695	2.94 696	3.62 682	2.28 692	4.79 694	7.20 692	14.00 708	13.19 706	17.49 706	22.30 712	13.25 702	6.19 687	4.20 698	1.93 696	3.10 697	2.56 698	3.35 697	2.88 698

TCMNet-wrong-test	8.97 695	10.42 701	8.74 686	19.56 705	17.61 704	12.53 699	9.01 700	13.59 703	2.18 660	4.64 691	5.11 692	14.63 702	11.09 698	7.19 696	9.73 693	5.56 703	0.89 680	3.77 699	3.11 700	10.34 705	9.80 703

EDNetEfficientorigin	9.93 696	1.15 663	175.16 727	0.48 509	0.36 537	1.04 582	0.68 596	1.24 591	2.69 672	3.17 683	2.50 651	2.30 653	2.07 668	1.76 646	2.21 658	0.20 449	0.18 503	0.24 512	0.19 448	0.51 630	0.50 644

ASD4	9.96 697	8.86 700	17.78 696	7.17 699	9.80 699	16.08 701	28.92 707	9.77 700	8.20 694	7.02 699	7.08 696	8.47 696	9.57 696	11.17 701	20.26 703	4.12 697	4.14 702	5.57 705	4.74 702	5.53 700	4.90 701

DGTPSM_ROB	12.07 698	8.00 698	20.99 699	8.93 701	16.78 702	10.67 694	30.87 708	9.01 698	15.16 703	6.50 696	15.41 710	9.04 697	14.85 701	9.25 698	21.67 706	4.57 699	8.57 706	5.08 702	9.28 706	5.90 702	10.95 705

DPSMNet_ROB	12.08 699	8.00 698	21.00 700	8.97 702	16.79 703	10.67 694	30.89 709	9.02 699	15.17 704	6.51 697	15.41 710	9.04 697	14.85 701	9.27 699	21.67 706	4.58 700	8.57 706	5.09 704	9.29 709	5.90 702	10.95 705

USTest	12.99 700	14.18 702	20.00 698	16.24 704	14.97 701	20.80 703	31.95 710	16.20 706	10.91 695	8.79 701	9.48 700	13.94 701	10.50 697	16.11 703	21.44 705	3.17 695	4.82 703	5.08 702	5.36 704	8.81 704	7.13 702

BEATNet-Init1	15.13 701	0.82 645	50.86 724	0.72 643	0.53 621	38.10 716	7.03 699	11.83 702	14.25 702	29.78 722	30.17 721	48.21 725	22.64 713	26.78 714	18.11 702	0.42 630	0.38 638	0.47 630	0.46 637	0.51 630	0.48 640

Selective-IGEV-i1pa	15.35 702	22.27 711	18.31 697	1.71 673	0.87 651	28.61 715	12.26 702	25.48 717	20.48 714	19.78 713	22.75 712	28.20 715	22.64 713	29.07 715	17.31 701	12.88 711	2.88 698	6.84 706	0.99 678	1.67 671	12.03 712

iinet-test	16.76 703	17.57 703	22.97 702	19.69 706	18.39 705	24.48 705	34.18 711	20.02 707	15.35 705	12.55 703	12.85 701	18.13 708	15.39 704	19.59 704	24.25 708	8.86 706	8.72 708	8.95 708	9.28 706	12.74 706	11.26 708

IINet	16.76 703	17.57 703	22.97 702	19.69 706	18.39 705	24.48 705	34.18 711	20.02 707	15.35 705	12.55 703	12.85 701	18.13 708	15.39 704	19.59 704	24.25 708	8.86 706	8.72 708	8.95 708	9.28 706	12.74 706	11.26 708

DPSM_ROB	17.78 705	18.63 706	24.31 708	20.90 709	19.47 707	25.97 708	36.21 714	21.23 714	16.24 708	13.38 706	14.06 708	19.18 711	16.30 706	20.78 707	25.67 711	9.38 708	9.23 711	9.49 710	9.82 710	13.51 709	11.91 710

DPSM	17.78 705	18.63 706	24.31 708	20.90 709	19.47 707	25.97 708	36.21 714	21.23 714	16.24 708	13.38 706	14.06 708	19.18 711	16.30 706	20.78 707	25.67 711	9.38 708	9.23 711	9.49 710	9.82 710	13.51 709	11.91 710

DLNR-FE	20.05 707	36.38 715	38.08 712	170.06 728	60.08 721	0.23 44	0.20 46	14.13 705	0.36 157	0.44 241	0.66 296	0.43 252	0.21 80	0.63 372	0.28 237	5.38 701	0.10 94	0.15 205	0.11 147	73.09 726	0.11 132

DLNR_Zeroshot_test	20.09 708	36.28 714	38.04 711	169.85 727	61.80 722	0.23 44	0.20 46	13.88 704	0.37 174	0.44 241	0.66 296	0.43 252	0.21 80	0.62 361	0.28 237	5.46 702	0.10 94	0.15 205	0.11 147	72.60 725	0.11 132

LRCNet_RVC	21.24 709	31.15 713	21.41 701	28.98 712	23.82 710	3.13 679	0.60 570	20.96 713	1.59 642	25.58 714	28.15 717	21.99 713	14.79 700	21.94 713	16.41 700	28.89 723	14.87 714	33.53 720	31.28 720	29.51 721	26.16 719

HaxPig	31.96 710	37.24 716	34.27 710	24.37 711	24.88 711	18.26 702	19.86 704	20.64 712	28.52 717	35.97 723	38.75 722	25.57 714	28.72 716	33.88 716	34.39 716	35.94 724	38.87 725	37.80 721	40.48 723	39.68 722	41.15 724

Anonymous_1	33.25 711	18.26 705	23.92 704	20.54 708	21.28 709	25.59 707	35.94 713	22.01 716	15.57 707	13.33 705	13.49 707	18.08 707	15.29 703	20.36 706	24.60 710	16.28 715	8.84 710	66.59 724	118.00 726	155.73 729	11.23 707

RAFT-FEzeroshot	35.73 712	37.45 718	48.67 718	42.23 717	39.22 716	52.25 718	73.13 723	42.62 722	32.59 719	26.71 716	27.70 713	38.57 719	32.57 717	41.68 723	51.67 723	18.75 717	18.58 721	19.15 713	19.78 715	27.21 714	23.98 715

RAFT-FE	35.73 712	37.45 718	48.67 718	42.23 717	39.22 716	52.25 718	73.13 723	42.62 722	32.59 719	26.71 716	27.70 713	38.57 719	32.57 717	41.68 723	51.67 723	18.75 717	18.58 721	19.15 713	19.78 715	27.21 714	23.98 715

CasAABBNet	35.74 714	37.43 717	48.72 720	42.22 716	39.20 714	52.24 717	73.12 722	42.61 721	32.62 722	26.78 719	27.95 715	38.58 721	32.60 719	41.67 721	51.65 722	18.74 716	18.57 720	19.15 713	19.77 714	27.20 712	23.98 715

Hybrid-DGEV	35.78 715	37.50 721	48.96 723	42.25 719	39.20 714	52.33 722	73.10 721	42.63 724	32.52 718	26.62 715	28.31 720	38.50 718	32.87 720	41.67 721	51.55 719	18.77 720	18.56 719	19.18 717	19.83 718	27.20 712	23.97 714

FlowAnything	35.81 716	37.53 722	48.80 721	42.20 715	39.22 716	52.25 718	73.16 725	42.56 720	32.89 724	26.76 718	28.30 718	38.69 723	33.09 722	41.63 720	51.62 721	18.76 719	18.59 724	19.21 718	19.92 719	27.16 711	23.91 713

Selective-RAFT-Error	35.84 717	37.49 720	48.83 722	42.26 720	39.24 719	52.30 721	73.09 720	42.66 725	32.61 721	26.80 720	28.30 718	38.84 724	33.51 723	41.68 723	51.59 720	18.82 721	18.58 721	19.17 716	19.80 717	27.28 716	24.05 718

xxxxx1	36.64 718	19.51 708	24.21 705	61.66 722	64.63 723	27.28 711	40.10 716	20.25 709	18.63 711	14.07 709	12.97 703	17.26 703	17.36 708	21.70 710	27.93 713	13.18 712	18.50 716	111.26 727	133.37 727	29.24 718	39.73 721

tt_ll	36.64 718	19.51 708	24.21 705	61.66 722	64.63 723	27.28 711	40.10 716	20.25 709	18.63 711	14.07 709	12.97 703	17.26 703	17.36 708	21.70 710	27.93 713	13.18 712	18.50 716	111.26 727	133.37 727	29.24 718	39.73 721

ff	36.64 718	19.51 708	24.21 705	61.66 722	64.63 723	27.28 711	40.10 716	20.25 709	18.63 711	14.07 709	12.97 703	17.26 703	17.36 708	21.70 710	27.93 713	13.18 712	18.50 716	111.26 727	133.37 727	29.24 718	39.73 721

MEDIAN_ROB	37.38 721	40.85 725	40.60 714	32.31 713	31.85 712	27.20 710	24.55 705	29.10 718	33.19 725	42.09 727	41.76 724	33.35 716	34.39 724	39.78 719	37.07 717	43.64 726	44.10 727	44.12 723	43.40 725	41.51 724	42.76 726

AVERAGE_ROB	37.58 722	40.13 724	40.15 713	34.81 714	33.82 713	28.55 714	25.10 706	32.02 719	34.06 726	41.28 726	40.66 723	34.46 717	34.81 725	39.18 718	37.57 718	42.78 725	43.44 726	43.82 722	43.03 724	40.47 723	41.51 725

LSM0	38.95 723	37.60 723	48.58 717	43.57 721	91.06 726	52.57 723	72.57 719	43.17 726	32.63 723	26.97 721	27.97 716	38.65 722	32.94 721	41.86 726	51.78 725	18.89 722	18.41 715	19.13 712	19.63 713	27.29 717	33.77 720

PML	40.80 724	29.24 712	11.87 693	7.20 700	14.47 700	92.13 726	213.69 729	7.63 697	23.35 715	74.72 729	190.14 729	50.17 726	26.15 715	21.39 709	12.70 697	8.76 705	2.92 699	8.45 707	3.25 701	13.26 708	4.42 700

RSGM-EC	74.81 725	63.03 726	41.60 715	97.74 725	92.11 727	74.93 724	114.81 726	53.77 727	38.96 727	39.88 724	48.98 725	90.73 727	64.81 726	139.63 727	128.53 727	93.27 727	53.96 728	95.12 725	38.31 721	81.45 727	44.63 727

acva	74.81 725	63.03 726	41.60 715	97.74 725	92.11 727	74.93 724	114.81 726	53.77 727	38.96 727	39.88 724	48.98 725	90.73 727	64.81 726	139.63 727	128.53 727	93.27 727	53.96 728	95.12 725	38.31 721	81.45 727	44.63 727

Selective-IGEV-i16pa	78.59 727	120.99 728	16.46 695	1.04 659	0.66 641	181.07 728	2.17 690	153.90 730	139.75 730	56.45 728	153.05 727	107.32 729	157.92 729	200.46 730	96.57 726	94.09 729	1.23 690	2.69 692	0.31 599	0.96 660	84.68 729

test_example2	176.61 728	205.14 729	198.86 728	188.60 729	190.98 729	152.67 727	170.61 728	94.86 729	123.55 729	178.88 730	179.48 728	158.94 730	141.34 728	192.61 729	198.96 729	203.76 730	236.37 730	164.13 730	173.55 730	218.58 730	160.41 730

ccccc	429.48 729	429.19 730	527.00 729	507.10 730	501.20 730	356.95 729	342.70 730	380.82 731	297.90 731	334.51 731	389.17 730	372.86 731	449.39 730	499.17 731	553.56 730	561.44 731	431.22 731	334.28 731	290.86 731	540.88 731	489.46 731

GS-Stereo							0.30 242	0.42 116	0.27 63	0.30 138	0.28 103	0.23 67	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.12 192

FADE		2.05 686		1.03 658	0.99 662			3.91 688	3.00 676	1.76 648		2.73 661		5.95 690		11.57 710	1.70 695	23.09 719	15.86 712	0.62 646	0.65 652

Low-res two-view benchmark